ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
April 2024

## Prediksi Banjir menggunakan ANFIS-PCA sebagai Peringatan Dini Bencana Banjir
AGUSTINA RACHMAWARDANI 1,2 , SASTRA KUSUMA WIJAYA 1 , PRAWITO 1 , ARSHASENA SOPAHELUWAKAN 3
1 Departmen Fisika, FMIPA, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia
2 Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, STMKG, Jakarta, Indonesia 3 Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika , BMKG Jakarta, Indonesia E-mail: agustina.rahmawardani@stmkg.ac.id
Received 13 Oktober 2023 | Revised 24 November 2023 | Accepted 3 Desember 2023

## ABSTRAK
Di antara kejadian bencana yang terjadi di Indonesia, 76 persen terdiri dari bencana hidrometeorologi seperti banjir, badai, longsor, dan kebakaran hutan.  Provinsi DKI Jakarta  sebagai  daerah  perkotaan  sangat  rentan  terhadap  banjir.  Persamaan matematis  yang  kompleks  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  kejadian  banjir secara fisik. Sistem pembelajar (machine learning) adalah sistem yang merancang dan mengembangkan algoritma yang menggunakan data historis untuk melakukan prediksi  banjir.  Dengan  menggunakan  data  ini,  sistem  pembelajar  dapat menghasilkan  nilai  probabilitas  dasar,  yang  sangat  membantu  sistem  prediksi, memberikan  solusi  yang  lebih  hemat  biaya  dan  kinerja  yang  lebih  baik.  Prediksi yang  akurat  dan  tepat  dapat  membantu  strategi  pengelolaan  sumber  daya  air, analisis  kebijakan  dan  rekomendasi  serta  pemodelan  evakuasi  lebih  lanjut. Penelitian  ini  akan  dibahas  tentang  Perancangan  Sistem  Peringatan  Dini  Banjir berbasis Ensemble Machine Learning sebagai  mitigasi bencana banjir. Hasil dari penelitian  menunjukkan  nilai  RMSE  dari  algoritma  ANFIS  –  PCA  adalah  sebesar 0.12 dan koefisen korelasi (R 2 ) sebesar 0.856.
Kata kunci : Prediksi Banjir, Machine Learning, ANFIS, ANFIS – PCA

## ABSTRACT
The nation of Indonesia is prone to disaster, with 76% of natural disasters being hydrometeorological, such as floods, landslides, tropical cyclones, and droughts. Flood  occurrences  can  be  physically  modeled  using  complex  mathematical equations.  Machine  Learning  serves  as  a  system  for  designing  and  developing algorithms  that  can  predict  flood  events  using historical  data.  Machine learning systems  can  leverage  existing  data  to  produce  underlying  probability  values, making  significant  contributions  to  prediction  systems  that  offer  better performance  and  cost-effective  solutions.  Accurate  predictions  contribute  to water  resource  management  strategies,  policy  recommendations,  and  further evacuation  modeling.  This research will  discuss an  Early  Warning  Flood System design  based  on  Ensemble  Machine  Learning  as  a  flood  disaster  mitigation measure.  The  research  results  show  that  the  RMSE  value  and  coefficient correlation (R 2 )  for the ANFIS - PCA algorithm are 0.12 and 0.856, respectively.
Keywords : Flood Early Warning, Machine Learning, ANFIS, ANFIS – PCA

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan  pola  dan  intensitas  elemen  iklim  selama  periode  waktu  tertentu yang  dapat dibandingkan  (biasanya  lebih  dari  30  tahun)  dikenal  sebagai  perubahan  iklim.  Perubahan iklim berlangsung  dalam  waktu  yang  cukup  lama  ( slow  pace),  atau  lambat,  dan  berubah secara  perlahan.  Perubahan  perlahan  ini  disebabkan  oleh  berbagai  peristiwa  ekstrem  yang terjadi  pada  variabilitas  iklim  secara konsisten.  Salah  satu  konsekuensi  yang  timbul  akibat adanya  perubahan  iklim  adalah  terjadinya  curah  hujan  yang  cukup  ekstrem.  Disaat  terjadi perubahan  alam  ekstrem  daerah  yang  mendapat  surplus  air  bisa  mengalami  bencana hidrometeorologi (Edvin, dkk, 2011) .
Bencana  hidrometeorologi,  seperti  banjir,  badai,  longsor,  siklon  tropis,  dan  kebakaran  hutan, menyumbang  76%  dari  bencana  yang  terjadi  di  Indonesia.  Banjir  terjadi  ketika  volume  air suatu badan air seperti sungai atau danau meluap atau melimpah dari bendungan, sehingga air keluar dari sungai dan merendam daratan (Giarno, dkk, 2022). Banjir adalah kejadian ketika  air  meluap  dan  melimpah  ke  daerah  daratan  karena  faktor  seperti  hujan  lebat,  salju yang  meleleh,  atau  peristiwa  alam  seperti  badai  tropis  atau  letusan  gunung  berapi.  Hal  ini dapat  mengakibatkan  tergenangnya  air  di  wilayah  yang  biasanya  kering,  yang  berpotensi menyebsabkan kerusakan pada properti, lingkungan, serta mengancam keselamatan manusia dan hewan .
DKI  Jakarta  adalah  salah  satu  daerah  perkotaan  yang  rentan  terhadap  banjir  karena merupakan cekungan banjir yang dikelilingi oleh tiga belas sungai. Dimana tanah di bagian utara Jakarta telah mengalami pengangkatan tanah akibat proses tektonik (Mauliate, dkk, 2017) . Berdasarkan kondisi klimatologinya, DKI Jakarta memiliki tingkat curah hujan yang tinggi.  Kementrian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat  (PUPR)  menyatakan  bahwa berdasarkan  data  pengamatan  BMKG  di  stasiun  Tanjung  Priuk  menyatakan  bahwa  rata  – rata curah hujan per tahun di DKI Jakarta adalah 2.500 mm – 3.000 mm (Gustari, dkk, 2012) .  Jumlah  curah  hujan  pada  tahun  2020  mencapai  2.819,4  mm  (Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah (BPBD,  2013) .  Kondisi  tersebut  membuat  DKI  Jakarta menjadi  kawasan  yang  rawan  terjadi  banjir.  Unit  Pengelola  Statistik  DKI  Jakarta  (2020) mencatat  pada  tanggal  1  Januari  2020  terdapat  sebanyak  157  kelurahan  dari  total  261 kelurahan  di  DKI  Jakarta  yang  terdampak  banjir  hingga  memakan  19  korban  jiwa  dan sebanyak  31.232  orang  harus  mengungsi  (Bappenas,  2020).  Kondisi  tersebut  disebabkan oleh  tingginya  curah  hujan  yang  membuat  meluapnya  beberapa  sungai  yang  melintasi Jakarta,  dan  adanya  banjir  kiriman  dari  daerah  lain,  selain  itu  kurang  lengkapnya  sistem peringatan  dini  banjir  juga  menjadi  salah  satu  sebab  banyaknya  kerugian  akibat  bencana tersebut.
Curah hujan yang tinggi merupakan salah satu faktor terjadinya banjir di kota-kota besar terutama  di  Jakarta.  Air  sungai  meluap  terus  membanjiri  permukiman  karena  banyaknya bangunan  yang  berdiri  di  bantaran  sungai  membuat  ruang  badan  sungai  menyempit. Faktor tambahan adalah kekurangan Ruang Terbuka Hijau, juga dikenal sebagai RTH, yang mengurangi area resapan air dan menyebabkan banjir. Selain itu, pembangunan bangunan baru  dan  hotel-hotel  di  daerah  Jakarta  menyebabkan  penggunaan  air  tanah  yang  tidak sesuai dengan kebutuhan.
Banjir yang terjadi di Jakarta membawa dampak negatif bagi masyarakat di antara aktifitas masyarakat  terhenti  sehingga  akan  membawa  dampak  kerugian  ekonomi.  Korban  banjir juga  mengalami  kerugian  ekonomi yang  signifikan  karena  mereka  kehilangan  banyak  aset
mereka. Masyarakat di daerah yang sering terkena banjir akan sulit untuk berkembang dan menjadi  lebih  produktif  karena  kerugian  ekonomi  yang  disebabkan  oleh  banjir.  Akibatnya, penghambatan peningkatan  kesejahteraan  yang  disebabkan  oleh  banjir  yang  tidak  segera ditangani  malah  dapat  mengakibatkan  peningkatan  kemiskinan  warga  sekitar . (Rachmawardani, dkk, 2022) . Sistem peringatan dini merupakan suatu hal yang penting dalam  upaya  mengurangi  dampak  buruk  dan  kerugian  akibat  banjir.  BNPB  menjelaskan sistem  peringatan  dini  merupakan  rangkaian  pemberian  informasi  dan  peringatan  kepada masyarakat  akan  adanya  potensi  bencana  untuk  mengurangi  kerugian  dan  dampak buruknya.  Kerugian  secara  lagsung  dari  bencana  banjir  yang  terjadi  dapat  dilihat  dari banyaknya kerusakan bangunan-bangunan rumah tinggal, terhambatnya fasilitas umum dan infrastruktur, serta adanya rasa trauma. Dengan adanya suatu sistem peringatan dini banjir diharapkan dapat berperan dalam mitigasi sdan evakuasi dini sehingga dapat meminimalisir kerugian akibat bencana banjir, baik kerugian harta maupun jiwa.
Persamaan matematis yang kompleks dapat digunakan untuk memodelkan kejadian banjir secara  fisik.  Sistem  pembelajar  ( machine  learning)  adalah  sistem  yang  merancang  dan mengembangkan  algoritma  yang  dapat  melakukan  prediksi  kejadian  banjir  dengan menggunakan  data  historis.  Dengan  menggunakan  data  ini,  sistem  pembelajar  dapat menghasilkan nilai probabilitas dasar, yang sangat membantu sistem prediksi, memberikan solusi  yang  lebih  hemat biaya dan  kinerja  yang  lebih baik. Prediksi yang akurat dan tepat dapat  membantu  strategi  pengelolaan  sumber  daya  air,  pemodelan  evakuasi  serta    saran dan  analisis  kebijakan  yang  bermanfaat  bagi  masyarakat.  Dalam  penelitiannya (Ortiz- García,  dkk,  2014) menjelaskan  bagaimana  penggunaan Machine  Learning  (ML)  dapat digunakan  untuk  memodelkan  sistem  hidrologi  yang  kompleks  seperti  banjir.  Banyak algoritma Machine  Learning  (ML)    berhasil  memprediksi  banjir  baik  dalam  jangka  pendek maupun jangka panjang. Algoritma seperti Jaringan Syaraf Tiruan (JST) (Kim, dkk, 2016) , neurofuzzy (Mosavi & Edalatifar, 2019) (Dineva, dkk, 2014) , Support Vector Machine (SVM) (Premalatha,  dkk,  2022) ,  dan Support  Vector  Regresi  (SVR) (Taherei,  dkk, 2018) . Selain itu, hibridisasi dengan metode ML lainnya, teknik komputasi lunak, simulasi numerik, dan/atau model fisik dapat meningkatkan kinerja ML.
Model berbasis data – Data Driven Model (DDM) seringkali perlu dilatih dengan dataset  yang mewakili  sistem (Solomatine,  dkk,  2008) .  Diantara  berbagai  DDM  yang  sudah  dibahas dalam  berbagai    literatur  model, Neuro-Fuzzy  Models  atau  NFM  baru-baru  ini  telah mendapatkan popularitas karena kemampuan penalaran  dan pembelajarannya. Penerapan awal Neuro Fuzzy Model dalam prediksi aliran sungai dapat dilihat pada penelitian (Chang, dkk,  2001) .  Penelitian-penelitian  berikut  menggunakan  algoritma  ANFIS  dalam pemodelannya. (Wang, dkk, 2009) membandingkan model ANFIS, Autoregressive Moving Average  (ARMA),  Artificial  Neural  Network  (ANN),  Genetic  Programing  (GP)  dan  Support Vector  Machine  (SVM)  untuk  memprediksi  debit  bulanan  untuk  PLTA  Manwan  di  Sungai Lancangjiang dan PLTA Hongjiadu di Sungai Wujiang, Cina pada tahun 2009. ANFIS, GP dan SVM  mencapai  hasil  terbaik. (Firat  &  Turan,  2010) menerapkan  model  ANFIS  dalam memprediksi  debit  sungai  bulanan  dengan  menggunakan  data  dari  Sungai  Göksu,  Turki bagian selatan. (Talei, dkk, 2010) menggunakan ANFIS untuk pemodelan kejadian curah hujan-limpasan  dan  menunjukkan  keunggulan  ANFIS  dibandingkan  model  fisik  SWMM ( Storm Water Management Model). (Talei & Chua, 2012) juga membahas pengaruh jeda waktu  dan  pemilihan  input  untuk  meningkatkan  kinerja  model  ANFIS. (Ghalkhani,  dkk, 2013) menggunakan model  ANFIS  untuk  sebuah  sungai  di  Iran  dan  menyarankan penggunaan  ANFIS  sebagai  sistem  prakiraan  banjir  dan  sistem  peringatan  dini. (Nguyen, dkk,  2018) menggunakan  ANFIS  untuk  memperkirakan  tingkat  ketinggian  di  Hilir  Sungai
Mekong.  Dalam  penelitian  yang  lebih  baru, (Chang,  dkk,  2016) menggunakan  ANFIS dalam meramalkan curah hujan dan aliran sungai di Waduk Shihmen, Taiwan.
Principal  Component  Analysis  (PCA)  dapat mengurangi  besarnya  dimensi  dari  data  yang diobservasi  menjadi  dimensi  yang  lebih  kecil  tanpa  kehilangan  informasi  yang  signifikan dalam menggambarkan keseluruhan data . Banyak penelitian yang mengeksplorasi berbagai metode  untuk  mengurangi  dimensi  data  banjir  sebelum  menetapkan  model  prediksi  banjir (Chang,  dkk,  2001) .  Analisis  komponen  utama  (PCA)  adalah  metode  statistik  yang diterapkan untuk memproyeksikan data ke variabel (komponen) linier dan tidak berkorelasi menggunakan  transformasi  ortogonal.  Komponen  utamanya  (PC)  dapat  menyimpan informasi sebanyak mungkin dalam data, dan oleh karena itu sering digunakan untuk analisis data  dan  reduksi  dimensi (Chang,  dkk,  2001) . Lin mengembangkan  jaringan backpropagation  berdasarkan  beberapa  data  aliran  masuk  untuk  memprediksi  genangan banjir  maksimum  di  wilayah  perkotaan,  dengan  dimensi  data  pelatihan  (kurva  debit  50 dimensi) dikurangi menjadi tujuh PC (dengan varian kumulatif menjelaskan 97% dari varians total) oleh PCA. (Lin, dkk, 2020)
Jadi,  penelitian  ini  akan  membahas  perancangan  sistem  peringatan  dini  banjir  yang menggunakan  pembelajaran  berbasis hybrid  Machine  Learning ANFIS  –  PCA  sebagai mitigasi  untuk  bencana  banjir.  Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  banjir  adalah  dengan membangun sistem peringatan dini yang akan memberi tahu orang-orang tentang bencana tersebut.  Dengan  memberikan  informasi  terkini  dan  aktual,  sistem  peringatan  dini  ini diharapkan  dapat  mengurangi  kerugian  ekonomi  akibat  kematian.    Sesuai  dengan  Perpres Nomor  87  tahun  2020,  yang  menetapkan  visi  penanggulangan  bencana  "Mewujudkan Indonesia  Tangguh  Bencana  untuk  Pembangunan  Berkelanjutan",  sistem  peringatan  dini diperlukan  untuk  kesiapsiagaan  (persediaan)  sebelum  bencana  dan  mitigasi  banjir (Presiden Republik Indonesia, 2020).

## 2. METODE
Pada  bagian  metode  penelitian  ini  penulis  akan  menjelaskan  konsep  sistem  secara keseluruhan yang meliputi blok diagram sistem, dataset , algoritma sistem dengan ensemble machine learning dan diagram alir.
2.1 Blok Diagram Sistem
Gambar  1. Blok Diagram Sistem
Input Proses
Gambar 1 di atas menunjukkan blok diagram sistem yang terdiri atas:
1. Input sistem
Input sistem terdiri atas data curah hujan dan data tinggi muka air wilayah / daerah Katulampa,  Depok  dann  Manggarai    mulai  tahun  2014  –  2020,  serta  data  kejadian banjir wilayah  Bidara Cina mulai tahun 2014 – 2020.
2 Proses
Proses  pengolahan  atau  algoritma  yang  digunakan  dalam  prediksi  banjir  ini  adalah menggunakan  metode Ensemble  Machine  Learning  yang  terdiri  atas  ANFIS  (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) dan dioptimasi menggunakan PCA-ANFIS.
3. Output Sistem Output  sistem  peringatan  dini  banjir  ini  adalah  menyampaikan  informasi  tentang peristiwa  banjir  dan  apabila  nilai  kejadian  banjir  melebihi threshold  yang  ada  (curah hujan - hujan lebat 100 mm) dan tinggi muka air pada siaga 1 - Katulampa : 200 cm, Depok  :  350  cm  dan  Manggarai  :  950  cm  )  maka  akan  ditampilkan  peringatan  dini banjir.

## 2.2 Alur Penelitian
Dataset  yang  digunakan  adalah  data  tinggi  muka  air  dan  curah  hujan  kemudian  dilakukan preprosessing data dengan teknik Interquartile Range (IQR). IQR disebut juga sebagai teknik untuk mendeteksi ketidaknormalan data atau Outlier dengan cara membagi dataset  menjadi empat bagian sama besar menggunakan quartile range  Q1, Q2 dan Q3. Data yang berada di luar  batas  bawah  dan  atas interquartile  range  disebut  dengan  Outlier.    IQR  disebut  juga dengan  perbedaan  antara  Q1  dan  Q3    (Q3  –  Q1).  Dari  nilai  IQR  dapat  ditentukan Outlier data (Agarwal,  dkk,  2014) (Alabrah,  dkk,  2023) . Oulier  dapat  dibagi  menjadi  lower Outlier dan upper Outlier, dengan perhitungan sebagai berikut :
a. Outlier batas bawah quartil 1
BBP = Q1 – 1.5  IQR
b. Outlier batas atas quartil 1 BAP = Q3 + 1.5 IQR
c. Outlier batas bawah quartil 3 BBPJ = Q1 – 3 IQR
d. Outlier batas bawah quartil 3
BAPJ = Q3 + 3 IQR
Selanjutnya Data yang dimasukkan ke dalam model terdiri dari data pelatihan dan penilaian. Data pelatihan dan penilaian ini akan dipisahkan melalui validasi split dengan perbandingan 80 : 20, di mana 80 adalah data pelatihan dan 20 adalah data penilaian. Untuk memeriksa dataset  penelitian, algoritma ANFIS dan ANFIS-PCA digunakan. Metode yang paling efektif menghasilkan nilai Mean Absolut Error dan nilai Root Mean Square Error  terkecil dari model yang  dipelajari  dalam  penelitian.  Kemudian outputnya  adalah  nilai  prediksi  tinggi  muka  air (Caesarendra, dkk, 2017 ). Alur penelitian prediksi dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar  2. Alur Penelitian (Khalaf, dkk, 2020)

## 2.3 Dataset
Dataset merupakan sekumpulan data yang disusun secara terstruktur. Secara umum dataset direpresentasikan dalam bentuk tabel yaitu baris dan kolom. Tiap baris dan kolom mewakili variabel  tertentu. Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  sistem  prediksi  dini  banjir  ini adalah:
a. Data ketinggian tinggi muka air wilayah DAS Ciliwung antara lain TMA Katulampa, TMA Depok  dan  TMA  Manggarai  mulai  tahun  2014  -  2020  yang  bisa  didapat  dari (https://pantaubanjir.jakarta.go.id, n.d.)
Ketinggian  muka  air  Katulampa  dibagi  menjadi  empat  kategori  yaitu  kategori  siaga  1 ketinggian  di  atas  200  cm,  siaga  2  dengan  ketinggian  150  -199  cm,  siaga  3  dengan ketinggian 80 – 149 cm, dan siaga 4 dengan ketinggian kurang dari 79 cm. Tinggi muka air DAS Wilayah Depok dibagi menjadi empat kategori yaitu siaga 4 dengan nilai < 199, siaga  3  (200  –  269)  ,  siaga  3  (  270  –  349)  dan  siaga  1  >  350.  Data  DAS  Manggarai dibagi menjadi empat kategori yaitu  Siaga 4 dengan ketinggian < 749, siaga 3 dengan ketinggian  750  –  849,  siaga  2  dengan  ketinggian  850  –  949  dan  siaga  1  dengan ketinggian > 950 (Geofisika et al., 2012).
b. Data Curah  hujan  wilayah Katulampa,  Depok  dan Manggarai  mulai tahun 2014  - 2020 yang didapat dari web BMKG (awscenter@bmkg.go.id, BMKG). Gambar 4 menunjukkan site alat ukur curah hujan di wilayah Katulampa, Depok dan Manggarai.
c. Data kejadian banjir dari Jakarta Opendata Data kejadian  banjir wilayah  Jakarta  mulai  tahun 2014  – 2020  dapat  didownload  dari web  Jakarta  Opendata  dengan  alamat  : ( https://data.jakarta.go.id/dataset /rekapitulasi-kejadian-banjir-pertahun/resource) , Pemprov DKI Jakarta)

## 2.4  Transformasi Data
Proses hasil filtering menggunakan Interquartile Range (IQR) ditunjukkan pada Gambar 3.
(a)
(b)
Gambar  3. Data Tinggi Muka Air Katulampa, Depok dan Manggarai  (a) Grafik Distribusi Data Setelah Dihilangkan Outlier (b) Distribusi Data dalam Interquartile Range (IQR )
Dari  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  data  hasil filtering  dengan  menggunakan  IQR  sudah berada pada range distribusi normal dan data Outlier sudah tidak ada.
2.5 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Sistem Inferensi  Neuro  Fuzzy  Adaptif  (ANFIS)  adalah  kombinasi  antara  logika  fuzzy  dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST).  Kelebihan  logika fuzzy  terletak  pada  kemampuannya  untuk memodelkan  aspek  kualitatif  pengetahuan  manusia  dan  proses  pengambilan  keputusan dengan menerapkan  basis aturan. Jaringan  Syaraf  Tiruan, di  sisi  lain, memiliki  keunggulan dalam  mengenali  pola  dan  memecahkan  masalah  tanpa  bergantung  pada  pemodelan matematik.  ANFIS,  karena gabungan keduanya, mampu  memanfaatkan data historis  untuk melakukan  prediksi  terhadap  peristiwa  di  masa  depan  yang  menggabungkan  kelebihan logika fuzzy dan kemampuan jaringan syaraf tiruan (Chatterjee, dkk, 2020) .
Sistem ANFIS terdiri dari lima lapisan: lapisan fuzzifikasi, lapisan aturan, lapisan normalisasi, lapisan defuzzifikasi, dan hasil neuro tunggal (Ata, dkk, 2010) . Struktur ANFIS ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar  4.  Struktur ANFIS (Ata, dkk, 2010)
Disebut dengan fuzzifikasi layer. Fuzzifikasi layer menggunakan fungsi membership dari nilai input. Z1,i = εAi (x) untuk i = 1,2 (1) Z1,i = εBi-2 (x) untuk i = 3,4 (2)
Simpul Z1,i menyatakan derajat keanggotaan masing-masing masukan terhadap himpunan fuzzy A dan B.
Lapisan kedua: Layer ini disebut rule layer. Pembobotan atau (w1) dari rule ini didapat dari nilai membership yang dihitung di layer fuzzifikasi.
Z2,i = wi = εAi (x). εBi (y) untuk i = 1,2 (3)
Lapisan ketiga: Layer ini disebut layer normalisasi. Menghitung normalisasi pembobotan dari masing-masing rule : Z3,i = untuk i = 1,2 (4)
Lapisan  keempat:  merupakan layer  defuzzifikasi.  Bobot  masing-masing  rule  dihitung  pada masing-masing node layer. Z4,i = wi  fi = (pix + qiy + ri) (5)
{pi, qi, ri} adalah himpunan parameter yang disebut consequent parameter.
Lapisan kelima: Layer penjumlahan. Aktual ouput dari ANFIS didapat dengan menjumlahkan output masing-masing rule pada layer defuzzifikasi.
Z5,i = ∑ wi fi  = ∑i wi fi (6) ∑I wi

## 2.6 Principal Component Analysis (PCA)
Dalam statistika, Principal Component Analisis (PCA) atau Analisis Komponen Utama adalah teknik  yang  menyederhanakan  data  melalui  transformasi  linier  untuk  membuat  sistem koordinat baru dengan varians yang paling besar. PCA juga dapat mengurangi dimensi data secara signifikan ( Smith, 2006 ).
Menemukan eigenvector  dan  eigenvalue  adalah  hal  utama  PCA.  Pada  dasarnya,  tujuan proses  PCA  adalah  untuk  memnyederhanakan  variabel  yang  diamati  dengan  mengurangi dimensinya. Ini  dicapai dengan  mengubah  variabel  bebas awal  menjadi variabel  baru yang tidak  memiliki  korelasi  atau  komponen  utama  sama  sekali.  Untuk  proses  transformasi, eigenvector dengan eigenvalue yang besar sangat penting. Oleh karena itu, tidak akan ada kehilangan  data  yang  signifikan  jika  dimensi  direduksi  dengan  menghilangkan eigenvector dan eigenvalue yang sangat kecil  ( Smith, 2006 ).
Berikut adalah langkah-langkah dalam PCA (Karamizadeh, dkk, 2013) : Langkah 1: vektor kolom atau baris berukuran N2 mewakili kumpulan gambar M (B1, B2,
B3…. BM) dengan ukuran N*N.
Langkah 2: rata-rata gambar training set (µ) digambarkan sebagai:
µ = ∑ 𝐵𝑛 (7) Langkah 3 : rata-rata image vector berbeda dengan masing-masing image pelatihan
Wi = Bi - µ (8)
Langkah 4 : Total scatter matrix atau covarian matrix dihitung dari Φ sebagaimana ditunjukkan di bawah :
C = ∑ 𝑤𝑛𝑤𝑛𝑡 = 𝐴𝐴𝑇 (9)
dimana A = [W1W2W3… Wn]
Langkah 5 : Hitung eigenvector UL dan eigenvalue λL dari kovarian matrik C
Langkah 6 : Untuk klasifikasi gambar, fitur ini dapat dimanfaatkan. Hitung vector bobot:
ΩT = [w1, w2, …, wM'],
(10)
dimana
Hk = UkT (B - µ), k = 1, 2, …, M'

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Deskripsi data
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  1383  data  untuk  masing-masing parameter.  Data  diambil  tahun  2014  –  2020.  Untuk  mengetahui  statistik  data  dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Deskripsi Dataset
Tabel 1 menunjukkan jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini. Jumlah keseluruhan data  yang  digunakan  adalah  1383  data,  dan mean adalah  nilai  tengah dari  masing-masing atribut penelitian. Dataset   standar deviasi atau simpangan  penelitian  adalah  std, dan  nilai min adalah nilai paling kecil dari dataset . Nilai 25%, 50%, dan 75% menunjukkan jumlah data di quartil 1, quartil 2 dan quartil 3, dan nilai maksimum adalah nilai paling tinggi dari dataset  penelitian

## 3.2  Hasil Pelatihan dan Pengujian ANFIS
Data  yang  digunakan  pada  pelatihan  dan  pengujian  ANFIS  dibagi  menjadi  80%  data pelatihan dan 20% data pengujian dari total data sebanyak 1383 data.
Parameter  yang  digunakan  pada  pelatihan  ANFIS  adalah  sebagai  berikut: Membership function  gaussian  3  3  3  3  3  3  dengan  6  input  dan  1  output.  Pemilihan  tipe  membership fuction tidak ada perbedaan hasil yang signifikan ketika menggunakan model yang berbeda, baik segitiga maupun trapezium.  Jumlah Epoch yang digunakan 5, 10, 15 Epoch serta ada 729 Rules. Nilai RMSE terbaik dari proses pelatihan ANFIS adalah sebesar 6.12.

## Gambar  5. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Data Aktual Data Training
Kemudian  setelah  proses  pelatihan  maka  selanjutnya  melakukan  pengujian  pada  data testing. Data testing yang digunakan adalah sebanyak 277 data. Parameter yang digunakan pada  pelatihan  ANFIS  adalah  sebagai  berikut: Membership  function  gaussian  3  3  3  3  3  3 dengan 6 input dan 1 output. Jumlah Epoch yang digunakan 5, 10, 15 Epoch serta ada 729
Rules.  Nilai  RMSE  terbaik  dari  proses  testing  ANFIS  adalah  sebesar  1.64.  Gambar  5 merupakan output data testing.
Gambar  6. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Data Aktual Data Testing
Pada Gambar 6 menerangkan koefien korelasi (R 2 ) antara data output actual dan data output prediksi.  Nilai  Koefisien  korelasi  data output  actual  dan  data  output  prediksi  dengan menggunakan algoritma ANFIS adalah sebesar 0.75.
Gambar  7. Korelasi Data Output Aktual dan Output Prediksi

## 3.3  Hasil pelatihan dan Pengujian ANFIS – PCA
Metode  PCA  merupakan  salah  satu  metode  reduksi  dimensi  pada preprosessing  machine learning. Penerapan algoritma dalam proses PCA  serta  analisis  dalam  menentukan  variabel PCA adalah sebagai berikut:
1. Menentukan matriks dataset dengan data yang telah distandarisasi secara keseluruhan (X= [x1, x2, …., xn])
Tabel 2. Matrik Dataset  Standarisasi R² = 0.7516 -50 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 Koefisien Korelasi Data Output
2. Menghitung nilai covariance matrix sebagai berikut:
Tabel 3. Covariance Matrix PC.1 PC.2 PC.3 PC.4 PC.5 PC.6 0 -0.59 -0.771 0.025 -0.235 -0.042 0 1 -0.493 0.533 0.067 -0.546 0.241 0.334 2 -0.48 0.286 -0.222 0.235 0.039 -0.763 3 -0.229 -0.015 0.551 0.596 0.503 0.188 4 -0.026 0.124 0.762 -0.158 -0.568 -0.237 5 -0.354 0.156 -0.247 0.459 -0.603 0.464
3. Nilai dari eigenvector dan eigenvalue dari hasil decomposisi covariance matrix yang telah diurutkan adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Loading Factor (Eigenvector) yang Diurutkan Berdasarkan Eigenvalues
0 1 2 3 4 5 0 1.004 0.621 0.51 0.185 0.079 0.357 1 0.621 1.004 0.3 0.175 -0.003 0.15 2 0.51 0.3 1.004 0.153 -0.086 0.297 3 0.185 0.175 0.153 1.004 0.101 0.025 4 0.079 -0.003 -0.086 0.101 1.004 0.012 5 0.357 0.15 0.297 0.025 0.012 1.004

## Tabel 5. Eigenvalue Yang Telah Diurutkan
Setelah melakukan tahap seleksi variabel menggunakan teknik PCA dilakukan uji training dan testing  model  sistem  prediksi  peringatan  dini  banjir  menggunakan  algoritma  ANFIS  –  PCA. Untuk  proses  training  parameter  yang  digunakan  adalah  sebagai  berikut Membership function  gaussian  3  3  dengan  2  input  dan  1  output.  Jumlah  epoch  maksimal  adalah  175 epoch dan nilai RMSE sebesar 0.13
Gambar  8. Nilai RMSE Algoritma ANFIS – PCA dengan 175 Epoch
PC.1
PC.2 PC.3 PC.4 PC.5 PC.6 0 2.227 0.304 1.101 0.824 0.94 0.628
R² = 0.8561 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 Koefisien Korelasi Data Output

## Gambar  9. Perbandingan Hasil Prediksi dan Data Aktual
Gambar 8 dan 9 masing masing merupakan nilai RMSE dari data training yaitu sebesar 0.13 dan  perbandingan  dari  data  aktual  banjir  dan  hasil  prediksi  banjir.  Sedangkan  nilai  RMSE untuk data testing dapat dilihat pada Gambar 10 adalah sebesar 0.127 dan hasil prediksi dari data testing dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar  10. Nilai RMSE Data Testing .

## Gambar  10. Korelasi Data Output Aktual dan Output Prediksi
Gambar  12  menunjukkan  nilai  koefisien  korelasi  data output  yaitu  data  aktual  dan  data prediksi dari algoritma ANFIS – PCA sebesar 0.85.
Gambar  11. Perbandingan Data Aktual dan Hasil Prediksi

## 4. KESIMPULAN
Telah  berhasil  dibuat  model  algoritma ANFIS  dan  diperbaiki  dengan  metode  ANFIS-  PCA untuk  memprediksi  banjir  dengan  menggunakan dataset    yang  sudah  dilakukan preprocessing. Akurasi yang didapatkan pada algoritma  ANFIS pada data training dan data testing dengan RMSE sebesar 6.12 dan 1.64.  Akurasi yang didapatkan pada algoritma ANFIS PCA  pada  data  training  dan  data  testing  dengan  nilai  RMSE-nya  sebesar  0.13  dan  0.12. Dengan melakukan reduksi dimensi menggunakan teknik PCA, maka algoritma ANFIS – PCA menghasilkan  nilai  RMSE  yang  lebih kecil  dibanding  algorima ANFIS.   Hasil  grafik  koefisien korelasi antara Data aktual banjir dan hasil prediksi banjir dengan menggunakan algoritma ANFIS  menunjukkan  nilai  0.79  sedangkan  dengan  menggunakan  algoritma  ANFIS-  PCA sebesar  0.856.  Hal  ini  menunjukkan  nilai  koefisien  korelasi  algoritma  ANFIS  –  PCA menunjukkan angka yang lebih bagus.

## DAFTAR RUJUKAN
Agarwal,  S.  (2014).  Data  mining:  Data  mining  concepts  and  techniques.  In Proceedings  - 2013 International  Conference on  Machine  Intelligence  Research  and Advancement, ICMIRA 2013. https://doi.org/10.1109/ICMIRA.2013.45
Alabrah,  A.  (2023).  An  Improved  CCF  Detector  to  Handle  the  Problem  of  Class  Imbalance
with Outlier Normalization Using IQR Method. Sensors, 23(9).
https://doi.org/10.3390/s23094406
Ata,  R.,  &  Kocyigit,  Y.  (2010).  An  adaptive  neuro-fuzzy  inference  system  approach  for prediction  of  tip  speed  ratio  in  wind  turbines. Expert  Systems  with  Applications, 37(7), 5454–5460. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.02.068
awscenter@bmkg.go.id. (n.d.). BMKG.
Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD). (2013). Disaster Management Plan of DKI Jakarta Province 2013-2017. 50–63.
Caesarendra, W., & Pamungkas, D. (2017). EMG based Classification of Hand Gestures using PCA and ANFIS. 18–23.
Chang,  F.  J.,  &  Chen,  Y.  C.  (2001).  A  counterpropagation  fuzzy-neural  network  modeling approach  to  real  time  streamflow  prediction. Journal  of  Hydrology,  245(1–4),  153– 164. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(01)00350-X
Chatterjee, S., & Das, A. (2020). A novel systematic approach to diagnose brain tumor using integrated  type-II  fuzzy  logic  and  ANFIS  (adaptive  neuro-fuzzy  inference  system) model. Soft  Computing,  24(15),  11731–11754.  https://doi.org/10.1007/s00500-019-
04635-7
Dineva,  A.,  Várkonyi-Kóczy,  A.  R.,  &  Tar,  J.  K.  (2014).  Fuzzy  expert  system  for  automatic wavelet shrinkage procedure selection for noise suppression. INES 2014 - IEEE 18th International Conference  on Intelligent Engineering Systems, Proceedings, 163–168. https://doi.org/10.1109/INES.2014.6909361
Edvin Aldrian, Mimin Karmini, B. (2011). Adaptasi dan Mitigasi Perubahan Iklim di Indonesia.
Firat, M., & Turan, M. E. (2010). Monthly river flow forecasting by an adaptive neuro-fuzzy inference  system. Water  and  Environment  Journal,  24(2),  116–125.
https://doi.org/10.1111/j.1747-6593.2008.00162.x
Geofisika,  D.,  Meteorologi,  D.,  Matematika,  F.,  Ilmu,  D.,  &  Alam,  P.  (2012). PENENTUAN BATAS AMBANG CURAH HUJAN PENYEBAB BANJIR (Studi Kasus DAS Ciliwung Hulu) ARRIDHA DARA KOMEJI.
Ghalkhani, H., Golian, S., Saghafian, B., Farokhnia, A., & Shamseldin, A. (2013). Application of  surrogate  artificial  intelligent  models  for  real-time  flood  routing. Water  and Environment Journal, 27(4), 535–548. https://doi.org/10.1111/j.1747-
6593.2012.00344.x
Giarno,  G.,  Saputra,  A.  H.,  &  Rachmawardani,  A.  (2022).  Optimalisasi  Edukasi  Informasi
Geohidrometeorologi  Untuk  Masyarakat  Perkotaan  (Studi  Kasus:  Kelurahan  Jurang Mangu  Timur,  Kecamatan  Pondok  Aren,  Kota  Tangerang  Selatan,  Banten). To Maega : Jurnal Pengabdian Masyarakat, 5(3), 554.
https://doi.org/10.35914/tomaega.v5i3.1294
Gustari,  I.,  Hadi,  T.  W.,  Hadi,  S.,  &  Renggono,  F.  (2012).  Akurasi  Prediksi  Curah  Hujan
Harian  Operasional  Di  Jabodetabek :  Perbandingan  Dengan  Model  Wrf. Jurnal Meteorologi Dan Geofisika, 13(2), 119–130. https://doi.org/10.31172/jmg.v13i2.126 https://data.jakarta.go.id/ dataset  /rekapitulasi-kejadian-banjir-pertahun/resource).  (n.d.). Pemprov DKI Jakarta.
Karamizadeh,  S.,  Abdullah,  S.  M.,  Manaf,  A.  A.,  Zamani,  M.,  &  Hooman,  A.  (2013).  An Overview  of  Principal  Component  Analysis. Journal  of  Signal  and  Information Processing, 04(03), 173–175. https://doi.org/10.4236/jsip.2013.43b031
Kim, S., Matsumi, Y., Pan, S., & Mase, H. (2016). A real-time forecast model using artificial neural  network  for  after-runner  storm  surges  on  the  Tottori  coast,  Japan. Ocean Engineering, 122, 44–53. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2016.06.017
Mauliate,  H.,  Gromiko,  A.,  Unggul,  U.  E.,  Tomang,  T.,  &  Jeruk,  K.  (2017).  Evaluasi
ketangguhan kota terhadap bencana banjir. Jurnal Planesa, 8(1), 41–53.
Mosavi,  A.,  &  Edalatifar,  M.  (2019).  A  Hybrid  Neuro-Fuzzy  Algorithm  for  Prediction  of
Reference Evapotranspiration.  In Lecture  Notes  in  Networks  and  Systems (Vol.  53).
Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-99834-3_31
Nguyen,  P.  K.  T.,  Chua,  L.  H.  C.,  Talei,  A.,  &  Chai,  Q.  H.  (2018).  Water  level  forecasting using  neuro-fuzzy  models  with  local  learning. Neural  Computing  and  Applications,
30(6), 1877–1887. https://doi.org/10.1007/s00521-016-2803-9
Ortiz-García,  E.  G.,  Salcedo-Sanz,  S.,  &  Casanova-Mateo,  C.  (2014).  Accurate  precipitation prediction with support vector classifiers: A study including novel predictive variables
and observational data. Atmospheric Research, 139, 128–136. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2014.01.012
Premalatha,  G.,  &  Bai,  V.  T.  (2022).  Wireless  IoT  and  Cyber-Physical  System  for  Health Monitoring  Using  Honey  Badger  Optimized  Least-Squares  Support-Vector  Machine.
Wireless Personal Communications, 124(4), 3013–3034. https://doi.org/10.1007/s11277-022-09500-9
Presiden Republik Indonesia. (2020). Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 87 tahun
2020 tentang Rencana Induk Penanggulangan Bencana Tahun 2020-2044. Database Peraturan BPK RI, 87, 1–31. https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/146481/perpres-no-87-tahun-2020
Rachmawardani,  A.,  Wijaya,  S.  K.,  &  Shopaheluwakan,  A.  (2022).  Sistem  Peringatan  Dini
Banjir  Berbasis  Machine  Learning:  Studi  Literatur. METHOMIKA  Jurnal  Manajemen Informatika Dan Komputerisasi Akuntansi, 6(6), 188–198.
https://doi.org/10.46880/jmika.vol6no2.pp188-198
Smith, L. (2006). A tutorial on PCSA. Department of Computer Science, University of Otago.,
12–28.
Solomatine,  D.,  See,  L.  M.,  &  Abrahart,  R.  J.  (2008).  Data-Driven  Modelling:  Concepts,
Approaches and Experiences. Practical Hydroinformatics, 17–30.
https://doi.org/10.1007/978-3-540-79881-1_2
Taherei  Ghazvinei,  P.,  Darvishi,  H.  H.,  Mosavi,  A.,  Bin  Wan  Yusof,  K.,  Alizamir,  M.,
Shamshirband,  S.,  &  Chau,  K.  W.  (2018).  Sugarcane  growth  prediction  based  on meteorological  parameters  using  extreme  learning  machine  and  artificial  neural network. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 12(1), 738–749.
https://doi.org/10.1080/19942060.2018.1526119
Talei,  A.,  &  Chua,  L.  H.  C.  (2012).  Influence  of  lag  time  on  event-based  rainfall-runoff
modeling using the data driven approach. Journal of Hydrology, 438–439, 223–233. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.03.027