Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644

## Aplikasi Prediksi Banjir Menggunakan Algoritma XGBoost Berbasis Website
Muhamad Fuat Asnawi 1) , Hadi Hikmadyo Bisono 2) , Muhamad Arldi Megantara 3) , Kusrini 4) 1,2,3) Mahasiswa Magister PJJ Informatika Universitas Amikom Yogyakarta
1) Universitas Sains Al-Qur’an
4) Universitas Amikom Yogyakarta
1) fuatasnawi@students.amikom.ac.id
2) hadihb@students.amikom.ac.id
3) arldimegantara@students.amikom.ac.id
4) kusrini@amikom.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi risiko banjir menggunakan algoritma XGBoost dengan  memanfaatkan  dataset  yang  tersedia  di  Kaggle.  Dataset  tersebut  mencakup  berbagai  faktor  yang mempengaruhi  risiko  banjir  seperti  kualitas  bendungan,  pengikisan  sistem  drainase,  longsor,  dan hilangnya lahan  basah.  Proses  penelitian  dimulai  dengan  pengumpulan data,  diikuti  oleh preprocessing yang meliputi penanganan  missing  values,  pemilihan  fitur  menggunakan  regresi  untuk  memastikan  fitur  yang  paling berpengaruh, dan  normalisasi  data.  Model  XGBoost  kemudian  dilatih  dengan  data  yang  telah  diproses  dan dievaluasi  menggunakan  beberapa  metrik  evaluasi.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  model  memiliki performa yang sangat baik dengan nilai Cross-Validation RMSE sebesar 0.00097, Mean Squared Error (MSE) sebesar 1.0336, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0.001017, Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.000801, dan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  sebesar  0.1605%.  Nilai-nilai  ini  mengindikasikan kesalahan  prediksi  yang  relatif  kecil.  Visualisasi  hasil  juga  menunjukkan  bahwa  model  tidak  memiliki bias sistematis dan kesalahan prediksi tersebar merata. Penelitian ini mendesak mengingat peningkatan frekuensi dan dampak banjir akibat perubahan iklim dan urbanisasi yang pesat. Model ini diharapkan dapat digunakan secara efektif untuk memberikan peringatan dini dan membantu dalam perencanaan tata ruang yang lebih baik untuk mengurangi dampak bencana banjir.
Kata kunci : Prediksi Banjir, XGBoost,  Pembelajaran Mesin, Data Preprocessing, Evaluasi Model

## Abstract
This study aims to develop a flood risk prediction model using the XGBoost algorithm by utilizing a dataset available  on  Kaggle.  The  dataset  includes  various  factors  affecting  flood  risk  such  as  dam  quality, encroachments,  drainage  systems,  landslides,  and  wetland  loss.  The  research  process  begins  with  data collection, followed by preprocessing that involves handling missing values, feature selection using regression to identify the most influential features, and data normalization. The XGBoost model is then trained with the processed data and evaluated using several evaluation metrics. The evaluation results show that the model performs very well with a Cross-Validation RMSE of 0.00097, Mean Squared Error (MSE) of 1.0336, Root Mean  Squared  Error  (RMSE)  of  0.001017,  Mean  Absolute  Error  (MAE)  of  0.000801,  and  Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE)  of  0.1605%.  These  values  indicate  relatively  small  prediction  errors.  The visualization  of  results  also  shows  that  the  model  does  not  have  systematic  bias  and  prediction  errors  are evenly distributed. This study is urgent given the increasing frequency and impact of floods due to rapid climate change  and  urbanization.  This model  is  expected  to  be  effectively  used  for  early  warning and aid  in better spatial planning to mitigate the impact of flood disasters.

## Keywords: Flood Prediction, XGBoost, Machine Learning, Data Preprocessing, Model Evaluation

## 1. PENDAHULUAN
Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi dan dapat menyebabkan kerugian materiil serta korban jiwa yang signifikan. Seiring dengan perubahan iklim dan urbanisasi yang pesat, risiko terjadinya
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644
banjir  semakin  meningkat.  Penilaian  risiko  banjir  yang  akurat  dan  efektif  menjadi  sangat  penting  untuk mengurangi dampak bencana ini. Namun, sebagian besar metode pembelajaran mesin yang ada saat ini masih bergantung pada classifier tunggal yang cenderung kurang akurat dalam memproses data skala besar (Riza et al., 2020).
Metode ensemble learning, seperti XGBoost (Extreme Gradient Boosting), telah terbukti efektif dalam meningkatkan  akurasi  prediksi  melalui  kombinasi  beberapa  model  dasar.  XGBoost  tidak  hanya mengoptimalkan  proses  perhitungan  tetapi  juga  memanfaatkan  multi-threading  CPU  untuk  mempercepat pelatihan model, sehingga sangat cocok untuk aplikasi dengan data besar dan kompleks(Ahmed et al., 2021). Algoritma  ini  dikenal  karena  kemampuannya  untuk  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat  dibandingkan dengan  metode  pembelajaran  mesin  konvensional  lainnya,  seperti  jaringan  Bayesian  dan  Support  Vector Machine (SVM)  (Razali et al., 2020).
Penggunaan teknologi penginderaan jauh (remote sensing) dan Sistem Informasi Geografis (GIS) juga telah menunjukkan hasil yang baik dalam pemantauan dan evaluasi risiko banjir. Data dari penginderaan jauh dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  area  yang  rentan  terhadap  banjir,  sementara  GIS  memungkinkan analisis  spasial  yang  mendalam  terhadap  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  risiko  banjir  (Zhu  &  Zhang, 2022).Kombinasi  XGBoost  dengan  data  penginderaan  jauh  dapat  meningkatkan  akurasi  prediksi  dan memungkinkan pembuatan peta risiko banjir yang lebih detail dan andal (Ma et al., 2021).
Penelitian  sebelumnya  oleh  (Razali  et  al.,  2020)mengembangkan  model  prediksi  risiko  banjir menggunakan  jaringan Bayesian  dan  teknik ML  lainnya  seperti  Decision  Tree  (DT), k-Nearest  Neighbours (kNN), dan Support Vector Machine (SVM). Model ini diterapkan di Kuala Krai, Kelantan, Malaysia dengan data  dari  periode  2012  hingga  2016.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Decision  Tree  dengan SMOTE menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 99,92% dalam menangani dataset yang tidak seimbang. Ini menunjukkan bahwa metode penyeimbangan data seperti SMOTE sangat efektif dalam meningkatkan akurasi model prediksi banjir. Selain itu, penelitian oleh (Ren et al., 2024) menggunakan data penginderaan jauh dan GIS untuk memantau serta mengevaluasi risiko banjir, dan mereka memanfaatkan algoritma Random Forest dan XGBoost untuk menghasilkan peta risiko banjir yang lebih akurat dan andal.
Penelitian terbaru oleh (Yuan et al., 2024) menggunakan algoritma XGBoost untuk memprediksi risiko banjir  dengan  dataset  dari  Kaggle.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  model  ini  memiliki  performa  yang sangat baik dengan nilai RMSE yang rendah, mengindikasikan kesalahan prediksi yang kecil. Visualisasi hasil prediksi dan nilai aktual menunjukkan bahwa model ini tidak memiliki bias sistematis dan kesalahan prediksi tersebar  merata.  Model  ini  diharapkan  dapat  digunakan  untuk  sistem  peringatan  dini  dan  perencanaan  tata ruang yang lebih baik.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  prediksi  risiko  banjir  menggunakan  algoritma XGBoost dengan memanfaatkan dataset yang tersedia di Kaggle. Dataset tersebut mencakup berbagai faktor yang  mempengaruhi  risiko  banjir,  seperti  intensitas  musim  hujan,  drainase  topografi,  pengelolaan  sungai, deforestasi, urbanisasi, perubahan iklim, dan kualitas bendungan.
Penelitian ini sangat mendesak mengingat meningkatnya frekuensi dan dampak bencana banjir akibat perubahan iklim dan urbanisasi yang pesat. Dengan mengembangkan model prediksi yang lebih akurat dan andal,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  berkontribusi  pada  mitigasi  risiko  banjir  dan  perencanaan  tata  ruang yang lebih baik di masa depan.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi dan menyebabkan kerugian materiil serta korban  jiwa  yang  signifikan  di  berbagai  belahan  dunia.  Penelitian  mengenai  prediksi  risiko  banjir  menjadi sangat  penting  untuk  mengurangi  dampak  bencana  ini.  Metode  pembelajaran  mesin  (ML)  telah  banyak digunakan dalam upaya ini, dengan berbagai pendekatan yang menawarkan tingkat akurasi yang berbeda.
Razali et al. (2020) mengembangkan model prediksi risiko banjir menggunakan jaringan Bayesian dan teknik  ML  lainnya  seperti  Decision  Tree  (DT),  k-Nearest  Neighbours  (kNN), dan Support  Vector  Machine (SVM). Penelitian mereka menunjukkan bahwa metode Decision Tree dengan SMOTE menghasilkan akurasi tertinggi  sebesar  99,92%  dalam  menangani  dataset  tidak  seimbang(1).  Penelitian  ini  menggarisbawahi pentingnya metode penyeimbangan data seperti SMOTE untuk meningkatkan akurasi model.
Selain  itu,  penelitian  oleh  (Ren  et  al.,  2024)menggunakan  data  penginderaan  jauh  dan  GIS  untuk memantau serta mengevaluasi risiko banjir. Dengan memanfaatkan algoritma Random Forest dan XGBoost, penelitian  ini  berhasil  menghasilkan  peta  risiko  banjir  yang  lebih  akurat  dan  andal.  Pendekatan  ini
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644
menunjukkan bahwa integrasi data spasial dengan teknik ML dapat meningkatkan kemampuan prediksi risiko banjir.
Penelitian terbaru oleh (Yuan et al., 2024)menggunakan algoritma XGBoost untuk memprediksi risiko banjir  dengan  dataset  yang  diambil  dari  Kaggle.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  model  ini  memiliki performa yang sangat baik dengan nilai RMSE yang rendah, mengindikasikan kesalahan prediksi yang kecil. Visualisasi  hasil  prediksi  dan  nilai  aktual  menunjukkan  bahwa  model  tidak  memiliki  bias  sistematis  dan kesalahan prediksi tersebar merata. Model ini diharapkan dapat digunakan untuk sistem peringatan dini dan perencanaan tata ruang yang lebih baik.
Dengan  menggabungkan  berbagai  metode  pembelajaran  mesin  dan  memanfaatkan  data  spasial  yang luas, penelitian-penelitian ini menawarkan pandangan baru dalam prediksi risiko banjir. Kebaruan penggunaan metode  seperti  XGBoost  menunjukkan  potensi  besar  dalam  meningkatkan  akurasi  dan  efektivitas  model prediksi banjir. Penelitian-penelitian ini memberikan dasar yang kuat untuk pengembangan sistem peringatan dini yang lebih baik dan perencanaan tata ruang yang lebih efisien, guna mengurangi dampak bencana banjir di masa depan

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Alur  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  dimulai  dari  pengumpulan  data,  preprocessing, pelatihan  model  XGBoost,  hingga  evaluasi  model  dan  visualisasi  hasil.  Alur  tersebut  dalam  dilihat  pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian (Nguyen et al., 2021)
Pada gambar 1. Proses dimulai dengan pengumpulan data dari Kaggle dalam format CSV. Selanjutnya, data  mengalami  preprocessing  yang  meliputi  penanganan  missing  values,  pemilihan  fitur  yang  relevan menggunakan regresi linear, dan normalisasi data. Setelah data siap, model XGBoost digunakan untuk melatih data tersebut. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik seperti Cross-Validation RMSE , Mean Squared Error (MSE), Root  Mean  Squared  Error (RMSE), Mean  Absolute  Error (MAE),  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) (Ibrahem Ahmed Osman et al., 2021). Hasil prediksi kemudian diaplikasikan dan divisualisasikan untuk memberikan gambaran tentang kinerja model dan nilai prediksi dibandingkan dengan nilai  aktual.  Diagram  ini  memberikan  gambaran  yang  jelas  dan  terstruktur  tentang  langkah-langkah  yang diambil dalam penelitian prediksi banjir menggunakan XGBoost (Nguyen et al., 2021).
a. Metode Analisis Data
Analisis data dimulai dengan deskripsi dataset yang mencakup jumlah data, jenis fitur, dan distribusi data untuk  memberikan  konteks.  Preprocessing  data  melibatkan  penanganan  missing  values  menggunakan
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644
imputasi mean, pemilihan fitur dengan regresi linear untuk menentukan fitur signifikan, dan normalisasi menggunakan StandardScaler. Model XGBoost dipilih karena kemampuannya menangani dataset besar dan  kompleks,  dan  hyperparameter  tuning  dilakukan  menggunakan  GridSearchCV  untuk  optimasi performa. Evaluasi model menggunakan metrik seperti Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menilai kinerja,  dengan  penjelasan  bahwa  metrik  ini  penting  untuk  mengukur  kesalahan  prediksi  dan  akurasi model (Ahmadi et al., 2024).
b. Metode Pengambilan Kesimpulan
Interpretasi hasil evaluasi model akan dilakukan berdasarkan metrik yang digunakan, seperti nilai RMSE yang  rendah  menunjukkan  kesalahan  prediksi  kecil.  Hasil  penelitian  ini  akan  dibandingkan  dengan penelitian  sebelumnya  untuk  menilai  peningkatan  akurasi  model.  Visualisasi  hasil,  seperti  scatter  plot, akan  digunakan  untuk  menunjukkan  hubungan  antara  nilai  aktual  dan  prediksi,  sementara  histogram residual  akan  menampilkan  distribusi  kesalahan  prediksi.  Kesimpulan  akan  dirumuskan  berdasarkan temuan utama, seperti implikasi praktis model ini dalam sistem peringatan dini dan perencanaan tata ruang yang lebih baik untuk mengurangi dampak banjir (Le & Thu Hien, 2024).
c. Metode Regresi Linear
Dalam  memilih  fitur  yang  paling  berpengaruh  terhadap  prediksi  banjir  maka  peneliti  menggunakan metode regresi linear. Dalam regresi linear, feature importance dapat dihitung berdasarkan nilai koefisien regresi. Fitur dengan koefisien absolut yang lebih besar dianggap lebih penting karena memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap variabel dependen (target) (Khaire & Dhanalakshmi, 2022).
Metode  regresi  linear  yang digunakan  dalam  pemilihan  fitur,  metode  tersebut  dalam  ditunjukan dalam persamaan 1.
y=b 0 +b 1 x 1 +b 2 x 2 +…+b n x n (1)
Dimana:
• y adalah variabel dependen
• x 1 , x 2 , …, x n adalah variabel independent
• b 0 adalah intersep
• b 1 , b 2 , …, b n adalah koefisien regresi yang menunjukkan pengaruh masing-masing fitur d. Metode XGBoost
XGBoost  membangun  model  prediksi  sebagai  kombinasi  dari  banyak  pohon  keputusan  yang  lemah. Setiap  pohon  keputusan  ditambahkan  secara  bertahap,  dan  setiap  penambahan  pohon  bertujuan  untuk memperbaiki kesalahan yang dibuat oleh model sebelumnya (Joshi et al., 2024).
Model prediksi pada iterasi t ditunjukan dalam persamaan 2.
𝑦̂ 𝑖 (𝑡) = ∑ 𝑓 𝑘 (𝑥 𝑖 ) 𝑡 𝑘=1 (2)
Dimana:
• 𝑦̂ 𝑖 (𝑡) adalah prediksi pada iterasi -t untuk sampai i
• 𝑓 𝑘 adalah pohon Keputusan pada iterasi ke-k
• 𝑥 𝑖 adalah fitur untuk sampel i
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Deskripsi Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari dataset yang tersedia di Kaggle, yang berisi berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  probabilitas  terjadinya  banjir.  Faktor-faktor  tersebut  adalah  Intensitas Muson,  Topografi  dan  Drainase,  Manajemen  Sungai,  Deforestasi,  Urbanisasi,  Perubahan  Iklim,  Kualitas Bendungan, Sedimentasi, Praktik Pertanian, Perambahan, Kesiapsiagaan Bencana yang Tidak Efektif, Sistem Drainase, Kerentanan Pesisir, Longsor, Daerah Aliran Sungai, Infrastruktur yang Memburuk, Skor Populasi, Kehilangan Lahan Basah, Perencanaan yang Tidak Memadai, Faktor Politik.  Dataset tersebut dalam format CSV berjumlah 50000 data dan telah diunduh serta diproses menggunakan bahasa pemrograman Python.
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644

## Tabel 1. Dataset
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 21 1 3 8 6 6 4 4 6 2 3 2 5 1 0 7 4 2 3 4 3 2 6  0.45
2
8 4 5 7 7 9 1 5 5 4 6 9 2 6 2 1 1 9 1 3 0.47 5 3 3 1 0 4 1 7 5 4 7 4 9 2 7 4 4 8 6 1 8 3 6 0.51 5
…  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  … …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …
4999 7 3 1 0 3 8 3 3 4 4 3 1
1 8 8 6 3 6 4 4 2 4 5  0.51 4999 8 4 4 5 7 2 1 4 5 6 7 7 4 6 4 1 5 1 6 4 3  0.43 4999 9 4 5 4 4 6 3 1
0 2 6 1 1 5 6 3 4 7 6 2 4 0 1 1 0.51 5 5000 0 4 5 6 3 5 6 5 4 9 1
0 6 2 4 4 5 6 7 8 1 0 7  0.58
Pada tabel 1 adalah gambaran dari dataset yang digunakan dalam penelitian ini dengan kolom 1-21 terdiri dari Intensitas Muson, Topografi dan Drainase, Manajemen Sungai, Deforestasi, Urbanisasi, Perubahan Iklim, Kualitas Bendungan, Sedimentasi, Praktik Pertanian, Perambahan, Kesiapsiagaan Bencana yang Tidak Efektif, Sistem Drainase, Kerentanan Pesisir, Longsor, Daerah Aliran Sungai, Infrastruktur yang Memburuk, Skor Populasi, Kehilangan Lahan Basah, Perencanaan yang Tidak Memadai, Faktor Politik dan prediksi banjir.
b. Preprocessing Data
Langkah awal dalam preprocessing data melibatkan pemeriksaan nilai yang hilang ( missing values ) dan penanganan nilai tersebut dengan metode imputasi menggunakan “ SimpleImputer ”. Selain itu, fitur-fitur yang  relevan  telah  dipilih  menggunakan  metode  regresi  linear  untuk  memastikan  fitur  mana  yang  paling berpengaruh  dalam  prediksi  (Lee  &  Lee,  2021).  Setelah  fitur  dipilih,  data  dinormalisasi  menggunakan StandardScaler  untuk  memastikan  skala  yang  konsisten  antara  fitur-fitur  yang  berbeda  (Mohammad  Asif Syeed et al., 2022). Berikut ini adalah langkah preprocessing data:
1) Penanganan  Data  yang  Hilang  :  Kolom  dengan  data  yang  hilang  diidentifikasi  dan  diimput menggunakan mean.
2) Pemilihan Fitur dan Variabel Target: Beberapa kolom dipilih sebagai fitur dan satu kolom sebagai target.
3) Penghapusan Baris dengan Nilai Hilang: Baris dengan nilai hilang dihapus dari dataset.
4) Standarisasi Fitur: Fitur numerik diubah skalanya untuk memiliki mean 0 dan standar deviasi
c. Pemilihan Fitur
Pemilihan  fitur  dilakukan  menggunakan  regresi  linear  untuk  menentukan  fitur-fitur  yang  memiliki pengaruh  paling  signifikan  terhadap  prediksi  probabilitas  banjir  (Liu  et  al.,  2022).  Proses  ini  melibatkan analisis regresi untuk menilai kontribusi masing-masing fitur terhadap variabel target, pada tabel 2 merupakan hasil analisis regresi. Fitur-fitur yang dipilih berdasarkan analisis ini adalah: DamsQuality , Encroachments , DrainageSystems , Landslides ,  dan WetlandLoss .  Fitur-fitur  ini  dianggap  paling  relevan  dan  memberikan kontribusi signifikan terhadap prediksi model.
Tabel 2. Hasil Regresi Feature Importance Feature Importance DamsQuality 0.00500000000000001 PopulationScore 0.004999999999999998 Encroachments 0.005000000000000009 InadequatePlanning 0.0049999999999999975 WetlandLoss 0.005000000000000008 IneffectiveDisasterPreparedness 0.004999999999999997 DrainageSystems 0.005000000000000008 PoliticalFactors 0.004999999999999997 Landslides 0.005000000000000002 AgriculturalPractices 0.004999999999999997
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644
RiverManagement 0.005000000000000002 Siltation 0.004999999999999997 ClimateChange 0.005000000000000002 Watersheds 0.004999999999999995 Urbanization 0.005000000000000001 DeterioratingInfrastructure 0.004999999999999994 Deforestation 0.005 MonsoonIntensity 0.004999999999999994 CoastalVulnerability 0.005 TopographyDrainage 0.0049999999999999906
Gambar 2. Data Distribusi Fitur yang terseleksi
Pada gambar 2 Data Distribusi Fitur yang terseleksi menunjukkan distribusi data dari lima fitur yang dipilih dalam dataset terkait probabilitas banjir: DamsQuality, Encroachments, DrainageSystems, Landslides, dan WetlandLoss .  Setiap  histogram  menunjukkan  frekuensi  nilai  yang  berbeda  untuk  setiap  fitur,  dengan sebagian besar nilai terkonsentrasi di sekitar puncak distribusi masing-masing fitur. Misalnya, DamsQuality dan  Encroachments  memiliki  puncak  frekuensi  sekitar  nilai  4-6  dan  2.5-5.0,  sementara  DrainageSystems, Landslides,  dan  WetlandLoss  juga  menunjukkan  puncak  serupa  dalam  kisaran  menengah  mereka.  Pola distribusi ini menunjukkan bahwa sebagian besar data berada di kisaran tengah, dengan beberapa nilai ekstrem di kedua ujung, yang penting untuk dipertimbangkan dalam analisis lebih lanjut karena dapat mempengaruhi hasil model prediksi dan memerlukan teknik preprocessing khusus seperti normalisasi atau transformasi data.
d. Training Model
Model XGBoost digunakan untuk melatih data yang telah diproses. Algoritma XGBoost dipilih karena kemampuannya yang telah terbukti dalam menangani dataset besar dan kompleks, serta menghasilkan prediksi yang  lebih  akurat  dibandingkan  metode  pembelajaran  mesin  konvensional  lainnya.  Model  ini  dilatih menggunakan  data  training  dan  diuji  menggunakan  data  testing  yang  telah  dipisahkan  sebelumnya.  Code model XGBoost dapat ditunjukan pada gambar 3.
Gambar 3. Training Model (Jayaraman et al., 2021)
e. Evaluasi Model
Evaluasi model dilakukan menggunakan beberapa metrik evaluasi seperti Mean Squared Error (MSE), Root  Mean  Squared  Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Error  (MAE),  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) (Nti et al., 2021).
Tabel 3. Hasil Evaluasi No Metode Evaluasi Hasil 1 Cross-Validation RMSE 0.0009718562750465158 2 Mean Squared Error (MSE) 1.0335995516132405 3 Root Mean Squared Error (RMSE) 0.001016660981651819 4 Mean Absolute Error (MAE) 0.0008010900421142581
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644

## 5 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  0.1605213369507137
Ditunjukan  pada  tabel  3  menunjukkan  performa  yang  sangat  baik.  Nilai  Cross-Validation  RMSE sebesar  0.00097  menunjukkan  bahwa  model  ini  memiliki  kesalahan  prediksi  yang  sangat  kecil  saat  diuji dengan  validasi  silang  10-fold  (Xu  et  al.,  2023).  Mean  Squared  Error  (MSE)  sebesar  1.033  menunjukkan bahwa rata-rata kuadrat kesalahan antara nilai prediksi dan nilai aktual cukup kecil. Root Mean Squared Error (RMSE)  sebesar  0.001016  memperkuat  bahwa  kesalahan  prediksi  berada  dalam  skala  yang  sangat  rendah. Mean  Absolute Error  (MAE)  sebesar  0.00080  menunjukkan  rata-rata  kesalahan  absolut  antara  prediksi  dan nilai  aktual  juga  sangat  rendah,  sementara  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  sebesar  0.1605% menunjukkan bahwa kesalahan prediksi hanya sekitar 0.16% dari nilai aktual. Secara keseluruhan, hasil ini mengindikasikan bahwa model XGBoost yang digunakan memiliki kinerja prediksi yang sangat baik dan dapat diandalkan untuk memprediksi probabilitas banjir berdasarkan data yang diberikan (Kumar et al., 2023).

## Gambar 4. Grafik XGBoost Leaning Curve
Gambar  4  menunjukkan  perubahan  nilai  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  untuk  data  pelatihan (Train) dan data pengujian (Test) selama 100 iterasi pelatihan model. Pada awal pelatihan, nilai RMSE cukup tinggi,  yang  mengindikasikan  kesalahan  prediksi  yang  besar.  Namun,  seiring  bertambahnya  iterasi,  nilai RMSE menurun drastis baik pada data pelatihan maupun pengujian, dan akhirnya mencapai nilai yang sangat rendah mendekati nol. Hal ini menunjukkan bahwa model belajar dengan baik dari data pelatihan dan mampu mempertahankan  kinerja  yang  baik  pada  data  pengujian.  Kurva  RMSE  yang  hampir  identik  antara  data pelatihan dan pengujian menunjukkan bahwa model tidak mengalami overfitting, karena performa pada data pelatihan dan pengujian hampir sama. Ini mengindikasikan bahwa model XGBoost yang dilatih sangat efektif dan memiliki generalisasi yang baik terhadap data baru (Branson et al., 2024).
Hasil evaluasi model XGBoost dalam penelitian ini menunjukkan performa yang sangat baik dengan nilai  Cross-Validation  RMSE  sebesar  0.00097,  Mean  Squared  Error  (MSE)  sebesar  1.0336,  Root  Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0.001017, Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.000801, dan Mean Absolute Percentage  Error  (MAPE)  sebesar  0.1605%.  Nilai-nilai  ini  menunjukkan  bahwa  model  ini  mampu memprediksi probabilitas banjir dengan kesalahan yang sangat kecil. Jika dibandingkan dengan penelitian oleh Razali et al. (2020) yang menggunakan algoritma Bayesian Network, Decision Tree, k-Nearest Neighbours, dan  Support  Vector  Machine,  model  XGBoost  dalam  penelitian  ini  menunjukkan hasil  evaluasi  yang  lebih baik dalam hal metrik error. Penelitian oleh Liu et al. (2024) yang menggunakan data penginderaan jauh dan GIS  dengan  algoritma  Random  Forest  dan  XGBoost  juga  mendukung  temuan  kami  bahwa  integrasi  data spasial dengan XGBoost dapat meningkatkan akurasi prediksi risiko banjir.
Selain  itu,  penelitian  oleh  Ahmed  et  al.  (2021)  menggunakan  pendekatan  Machine  Learning  untuk prediksi  banjir  kilat  menunjukkan  bahwa  metode  ensembel  dapat  memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat dibandingkan dengan metode tunggal, mendukung temuan kami bahwa XGBoost juga memberikan prediksi yang  sangat  akurat  untuk  risiko  banjir.  Penelitian  terbaru  oleh  Zhang  et  al.  (2024)  menggunakan  algoritma XGBoost untuk memprediksi risiko banjir menunjukkan hasil yang sejalan dengan penelitian ini, dengan nilai RMSE yang rendah dan tanpa bias sistematis. Penelitian ini mendukung temuan dari penelitian sebelumnya bahwa XGBoost adalah algoritma yang sangat efektif untuk prediksi risiko banjir dan memberikan peningkatan signifikan  dalam  akurasi  prediksi,  sehingga  sangat  sesuai  untuk  aplikasi  dalam  mitigasi  risiko  banjir  dan perencanaan tata ruang yang lebih baik.
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644
f. Visualisasi Hasil
Gambar 5. Actual vs Predicted Scatter Plot
Gambar 5 menunjukkan hubungan antara nilai aktual dan nilai prediksi dari probabilitas banjir. Titik- titik  yang  tersebar  di  sekitar  garis  merah  menunjukkan  bahwa  prediksi  model  mendekati  nilai  sebenarnya, meskipun ada beberapa variabilitas.
Gambar 6. Residuals Distribution Histogram Gambar  6  menunjukkan  distribusi  residuals  (kesalahan  prediksi).  Distribusi  yang  simetris  dan menyerupai  distribusi  normal  dengan  puncak  di  sekitar  0  menunjukkan  bahwa  model  tidak  memiliki  bias sistematis dan kesalahan prediksi tersebar merata.
g. Implementasi User Interface
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644
Gambar 7. Implementasi User Interface berbasis website Gambar 7 menunjukan user interface dari aplikasi prediksi banjir. Terdapat formulir agar pengguna dapat mengisi data pada beberapa parameter yang mempengaruhi risiko banjir, yaitu Region (Daerah) yang diisi  dengan  lokasi  spesifik,  DamsQuality  (Kualitas  Bendungan),  Encroachments  (Gangguan  Lingkungan), DrainageSystems  (Sistem  Drainase),  Landslides  (Longsor),  dan  WetlandLoss  (Hilangnya  Lahan  Basah). Setelah  mengisi  form,  pengguna  dapat  mengklik  tombol  "Submit"  untuk  mengirim  data  dan  mendapatkan prediksi risiko banjir di daerah yang ditentukan. Hasil prediksi banjir menunjukkan hasil dari aplikasi prediksi banjir  menggunakan  algoritma  XGBoost.  Di  sisi  kiri  terdapat  teks  "Pengukuran  Potensi  Banjir"  dengan keterangan "Probability". Di sisi kanan, terdapat lingkaran besar yang menampilkan hasil prediksi probabilitas terjadinya banjir di suatu daerah.

## 5. PENUTUP
Kesimpulan dari penelitian ini  menunjukkan bahwa model prediksi risiko banjir yang dikembangkan menggunakan algoritma XGBoost memiliki performa yang sangat baik. Dengan nilai Cross-Validation RMSE sebesar 0.00097, MSE sebesar 1.033, RMSE sebesar 0.001017, MAE sebesar 0.000801, dan MAPE  sebesar 0.1605%,  model  ini  mampu  memprediksi  probabilitas  banjir  dengan  kesalahan  yang  sangat  kecil.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  model  XGBoost  memiliki  kemampuan  untuk  menghasilkan  prediksi  yang  akurat  dan konsisten, dengan error yang rendah baik dalam metrik RMSE, MSE, MAE, maupun MAPE. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa fitur-fitur seperti kualitas bendungan, perambahan, sistem drainase, longsor, dan kehilangan lahan basah memiliki pengaruh signifikan terhadap prediksi risiko banjir. Dibandingkan  dengan penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma  Random  Forest  dan  Support  Vector  Machine,  model XGBoost yang dikembangkan dalam penelitian ini menunjukkan akurasi prediksi yang lebih tinggi. Penilaian ini didasarkan pada metrik evaluasi yang digunakan, di mana nilai-nilai yang lebih rendah pada RMSE, MSE, dan  MAE  menunjukkan  tingkat  kesalahan  prediksi  yang  minimal,  serta  MAPE  yang  rendah  menunjukkan bahwa model ini memiliki kesalahan prediksi relatif kecil dalam persentase terhadap nilai aktual. Pengetahuan ini penting untuk meningkatkan sistem peringatan dini dan membantu perencanaan tata ruang yang lebih baik untuk mengurangi dampak bencana banjir. Model ini diharapkan dapat diimplementasikan secara efektif dalam sistem manajemen risiko banjir yang lebih komprehensif dan berbasis data.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmadi, S. M., Balahang, S., & Abolfathi, S. (2024). Predicting the hydraulic response of critical transport infrastructures  during  extreme  flood  events. Engineering  Applications  of  Artificial  Intelligence , 133 . https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108573 Ahmed,  S.,  El-Magd,  A.,  Pradhan,  B.,  &  Alamri,  A.  (2021).  Machine  learning  algorithm  for  flash  flood prediction  mapping  in  Wadi  El-Laqeita  and  surroundings,  Central  Eastern  Desert,  Egypt. Arabian Journal of Geosciences . https://doi.org/10.1007/s12517-021-06466-z/Published
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644
Branson,  N.,  Cutillas,  P.  R.,  &  Bessant,  C.  (2024).  Comparison  of  multiple  modalities  for  drug  response prediction  with  learning  curves  using  neural  networks  and  XGBoost. Bioinformatics  Advances , 4 (1). https://doi.org/10.1093/bioadv/vbad190 Ibrahem Ahmed Osman, A., Najah Ahmed, A., Chow, M. F., Feng Huang, Y., & El-Shafie, A. (2021). Extreme gradient boosting (Xgboost) model to predict the groundwater levels in Selangor Malaysia. Ain Shams Engineering Journal , 12 (2), 1545–1556. https://doi.org/10.1016/j.asej.2020.11.011 Jayaraman, V., Parthasarathy, S., Lakshminarayanan, A. R., & Singh, H. K. (2021). Predicting the Quantity of Municipal  Solid  Waste  using  XGBoost  Model. Proceedings  of  the  3rd  International  Conference  on Inventive Research in Computing Applications, ICIRCA 2021 , 148–152.
https://doi.org/10.1109/ICIRCA51532.2021.9544094
Joshi, A., Vishnu, C., Mohan, C. K., & Raman, B. (2024). Application of XGBoost model for early prediction of  earthquake  magnitude  from  waveform  data. Journal  of  Earth  System  Science , 133 (1). https://doi.org/10.1007/s12040-023-02210-1 Khaire, U. M., & Dhanalakshmi, R. (2022). Stability of feature selection algorithm: A review. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences , 34 (4), 1060–1073. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2019.06.012
Kumar, V., Kedam, N., Sharma, K. V., Khedher, K. M., & Alluqmani, A. E. (2023). A Comparison of Machine Learning  Models  for  Predicting  Rainfall  in  Urban  Metropolitan  Cities. Sustainability  (Switzerland) , 15 (18). https://doi.org/10.3390/su151813724
Le, X. H., & Thu Hien, L. T. (2024). Predicting maximum scour depth at sluice outlet: a comparative study of machine  learning  models  and  empirical  equations. Environmental  Research  Communications , 6 (1). https://doi.org/10.1088/2515-7620/ad1f94 Lee,  G.,  &  Lee,  K.  (2021).  Feature  selection  using  distributions  of  orthogonal  PLS  regression  vectors  in spectral data. BioData Mining , 14 (1). https://doi.org/10.1186/s13040-021-00240-3 Liu,  X.,  Zhou,  P.,  Lin,  Y.,  Sun,  S.,  Zhang,  H.,  Xu,  W.,  &  Yang,  S.  (2022).  Influencing  Factors  and  Risk Assessment  of  Precipitation-Induced  Flooding  in  Zhengzhou,  China,  Based  on  Random  Forest  and XGBoost  Algorithms. International  Journal  of  Environmental  Research  and  Public  Health , 19 (24). https://doi.org/10.3390/ijerph192416544
Ma, M., Zhao, G., He, B., Li, Q., Dong, H., Wang, S., & Wang, Z. (2021).  XGBoost-based method for flash flood risk assessment. Journal of Hydrology , 598 . https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126382 Mohammad  Asif  Syeed,  M., Farzana,  M.,  Namir,  I.,  Ishrar,  I.,  Hossain  Nushra,  M.,  &  Rahman,  T.  (2022).
Flood  Prediction  Using  Machine  Learning  Models. International  Congress  on  Human-Computer
Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA) .
https://doi.org/10.1109/HORA55278.2022.9800023
Nguyen, D. H., Hien Le, X., Heo, J. Y., & Bae, D. H. (2021). Development of an Extreme Gradient Boosting Model  Integrated  with  Evolutionary  Algorithms  for  Hourly  Water  Level  Prediction. IEEE  Access , 9 , 125853–125867. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3111287 Nti,  I.  K.,  Nyarko-Boateng,  O.,  Boateng,  S.,  Bawah,  F.  U.,  Agbedanu,  P.  R.,  Awarayi,  N.  S.,  Nimbe,  P., Adekoya,  A.  F.,  Weyori,  B.  A.,  &  Akoto-Adjepong,  V.  (2021).  Enhancing  Flood  Prediction  using Ensemble  and  Deep  Learning  Techniques. 2021  22nd  International  Arab  Conference  on  Information Technology, ACIT 2021 . https://doi.org/10.1109/ACIT53391.2021.9677084 Razali,  N.,  Ismail,  S.,  &  Mustapha,  A.  (2020).  Machine  learning  approach  for  flood  risks  prediction. IAES International Journal of Artificial Intelligence , 9 (1), 73–80. https://doi.org/10.11591/ijai.v9.i1.pp73-80 Ren, H., Pang, B., Bai, P., Zhao, G., Liu, S., Liu, Y., & Li, M. (2024). Flood Susceptibility Assessment with Random  Sampling  Strategy  in  Ensemble  Learning  (RF  and  XGBoost). Remote  Sensing , 16 (2). https://doi.org/10.3390/rs16020320
Riza, H., Santoso, E. W., Tejakusuma, I. G., & Prawiradisastra, F. (2020, June 13). Advancing Flood Disaster
Mitigation in Indonesia Using Machine Learning Methods. IEEE Xplore . https://doi.org/10.1145/3234781.3234798
Xu, K., Han, Z., Xu, H., & Bin, L. (2023). Rapid Prediction Model for Urban Floods Based on a Light Gradient Boosting Machine Approach and Hydrological–Hydraulic Model. International Journal of Disaster Risk Science , 14 (1), 79–97. https://doi.org/10.1007/s13753-023-00465-2 Yuan, H., Wang, M., Zhang, D., Muhammad Adnan Ikram, R., Su, J., Zhou, S., Wang, Y., Li, J., & Zhang, Q.
(2024). Data-driven urban configuration optimization: An XGBoost-based approach for mitigating flood
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7644
susceptibility and enhancing economic contribution. Ecological Indicators , 166 . https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112247 Zhu,  Z.,  &  Zhang,  Y.  (2022).  Flood  disaster  risk  assessment  based  on  random  forest  algorithm. Neural Computing and Applications , 34 (5), 3443–3455. https://doi.org/10.1007/s00521-021-05757-6