## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 2, pp. 299-306

## ANALISIS POTENSI BENCANA ALAM TANAH LONGSOR KABUPATEN
MAJALENGKA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Tantri Wahyuni 1 , Deffy Susanti 2 1,23 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email: tantriwah@gmail.com

## ABSTRACT
Natural disasters are a phenomenon that can occur at any time, causing risks or dangers to human life. In many forms of natural disasters, there are landslides. The potential for occurrence on slopes depends on the condition of the rock and soil composition, geological structure, rainfall, and land use. Judging from the  characteristics  of  the  Majalengka  Regency  area  vulnerability  analysis  of  the  level  of  potential landslide  hazard  was  carried  out.  One  method  that  can  be  used  to  determine  the  potential  for landslide hazards  is  the  Naïve  Bayes  Classifier  classification  algorithm.  The  Naive  Bayes  Classifier  is  a  simple probabilistic  classifier  that  calculates  a  set  of  probabilities  by  adding  up  the  frequencies  and combinations  of  values  from  a  given  dataset.  The  Naïve  Bayes  Classifier  method  by  making  predictions using Rapidminer produces a classification accuracy value of 82.61%.

## Keywords: natural disaster, potential, landslide

## ABSTRAK
Bencana  alam  adalah  salah  satu  fenomena  yang  dapat  terjadi  setiap  saat  sehingga  menimbulkan  risiko  atau bahaya  terhadap  kehidupan  manusia  Dalam  banyak  nya  bentuk  bencana  alam  terdapat  bencana  alam  tanah longsor.  Potensi  terjadinya  pada  lereng  tergantung  pada  kondisi  batuan  dan  tanah  penyusunannya,  struktur geologi,  curah  hujan  dan  penggunaan  lahan.  Dilihat  dari  karateristik  wilayah  Kabupaten  Majalengka  maka dilakukan  analisis  kerentanan  tingkat  potensi  bahaya  tanah  longsor.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menentukan  potensi  bahaya  tanah  lonngsor  adalah  algoritma  klasifikasi Naïve  Bayes  Classifier.  Naive Bayes  Classifier merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan.  Metode Naïve Bayes  Classifier dangan  melakukan  prediksi  menggunakan Rapidminer menghasilkan  nilai  akurasi pengklasifikasian sebesar 82,61%.
Kata Kunci: bencana alam, potensi, tanah longsor
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 12-06-2023
Tanggal revisi : 03-07-2023
Tanggal terbit : 04-07-2023
DOI : https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.5645
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki intensitas  bencana  alam  cukup  tinggi  di  antaranya tsunami, gempa bumi, letusan gunung berapi, tanah longsor,  banjir,  angin  puting  beliung,  dan kebakaran hutan. Indonesia sebagai negara kepulauan  yang  cukup  luas  perlu  teknologi monitoring  dan  pemantauan  wilayah  yang  terkena bencana secara cepat, akurat, efektif dan efisien. Dalam  banyak  nya  bentuk  bencana  alam  terdapat bencana  alam  tanah  longsor,  tanah  longsor  itu sendiri  adalah  perpindahan  material  pembentuk lereng  berupa  batuan,  bahan rombakan,  tanah,  atau material campuran tersebut, bergerak ke bawah atau ke  luar  lereng.  Tanah  longsor  terjadi  kerena  ada gangguan  kestabilan  pada  tanah  atau  batuan penyusun  lereng.  Gangguan  kestabilan  lereng tersebut  dapat  dikontrol  oleh  kondisi  morfologi (terutama  kemiringan  lereng),  kondisi  batuan/tanah penyusun lereng, dan kondisi hidrologi atau tata air pada  lereng.  Secara  umum  kejadian  longsor disebabkan  oleh  dua  faktor  yaitu  faktor  pendorong dan faktor pemicu.
Mengingat  kejadian  bencana  alam  di  daerah kabupaten  majalengka  seperti  tanah  longsor  yang terjadi di beberapa kecamatan. Dan juga dilihat dari karateristik  wilayah  kabupaten  majalengka  maka dilakukan  analisis  kerentanan  tingkat  potensi bahaya  tanah  longsor  yang  bertujuan  untuk memberikan  informasi  tingkat  bahaya  risiko bencana  tanah  longsor.  Pada  kenyataannya  badan penanggulangan bencana daerah belum sepenuhnya memiliki  alat  penghitungan  risiko  bencana  yang tepat.  Padahal  adanya  analisis  risiko  bencana menjadi sangat penting dalam penataan penanggulangan  bencana  yang  matang,  terarah  dan terpadu (nugraha, 2013).

## 1.2. Identifikasi Masalah
1.Banyaknya  daerah  rawan  longsor  di  kabupaten majalengka.
2.  Belum  diketahui  tingkat  akurasi  dari  hasil prediksi  klasifikasi  analisis  bencana  alam  tanah longsor  di  kabupaten  majalengka  menggunakan algoritma naïve bayes classifier.

## 1.3. Batasan Masalah
Dalam pembuatan laporan penelitian ini diperlukan batasan  dan  asumsi  masalah,  agar  permasalahan yang  ditinjau  tidak  terlalu  luas  dan  sesuai  dengan tujuan yang dicapai.
1. Wilayah  penelitian  ini  dilakukan  di  Kabupaten Majalengka  dengan  unit  terkecil  daerah  risiko adalah  Kecamatan  yang  terdampak  bencana (Banjaran,  Bantarujeg,  Cigasong,  Cikijing, Dawuan, Jatiwangi, Kadipaten, Kertajati, Leuwimunding,  Ligung,  Maja,  Majalengka, Panyingkiran,  Rajagaluh,  Sindang,  Sukahaji, dan Talaga).
2. Data  spasial  yang  digunakan  adalah  peta administrasi  Kabupaten  Majalengka,  peta  curah
hujan, peta kelerengan, peta ketinggian dan peta geologi.
3. Informasi  data  non  spasial  yang  digunakan adalah data kejadian tanah longsor.
4. Data  yang  di  tampilkan  berupa  pemodelan analisis bencana tanah longsor.
5. Potensi  tanah  longsor  akan  diklasifikasikan menjadi  tiga  tingkat  potensi  yaitu  berpotensi longsor  rendah,  berpotensi  longsor  sedang,  dan berpotensi longsor tinggi.
6. Analisa  dilakukan  berdasarkan  parameter  yang berpengaruh  yaitu,  kemiringan  minimal  lereng, kemiringan  maksimal  lereng,  curah  hujan,  dan ketinggian.

## 1.4. Tujuan Penelitian
1. Membuat analisis potensi kejadian bencana alam tanah  longsor  dengan  menggunakan  algoritma naïve bayes classifier;
2. Menganalisis  seberapa  besar  tingkat  akurasi yang  didapat  dari  hasil  prediksi  klasifikasi  resiko kerentanan  terjadinya  tanah  longsor  dengan algoritma naïve bayes classifier;

## 2.1. Solusi dan Target
Data  yang  diperlukan  pada  penelitian  ini dikumpulkan  dari  berbagai  sumber,  diantaranya data  dari  BPBD  (Badan  Penanggulangan  Bencana Daerah)  Kabupaten  Majalengka  berupa  dataset kejadian  bencana  alam,  kemiringan  lahan  dan lereng,  ketinggian,  dan  curah  hujan  beberapa  buku materi atau panduan dan jurnal penelitian.
Dalam  identifikasi  kebutuhan  sistem  terbagi kedalam  beberapa  bagian  diantaranya  analisis kebutuhan  perangkat  lunak  ( software ),  analisis kebutuhan  perangkat  keras( hardware )  dan  analisis model  algoritma  Klasifikasi  Naïve  Bayes.  Untuk lebih  jelasnya  akan  diuraikan  pada  setiap  bagian analisis sistem tersebut.
2. TINJUAN PUSTAKA
2.1. Pengertian Analisis
Analisis atau analisa berasal dari kata Yunani kuno “ analusis ”  yang  berarti  melepaskan.  Analisis terbentuk dari dua suku kata, yaitu ana yang berarti kembali,  dan  luein  yang  berarti  melepas,  jika  di gabungkan  maka  artinya  adalah  melepas  kembali atau menguraikan. Kata anlusis ini di serap kedalam bahasa  inggris  menjadi  “ analysis ”,  yang  kemudian juga  di  serap  juga  ke  dalam  bahasa  Indonesia menjadi  “analisis”.  Secara  umum,  arti  analisis adalah  aktivitas  yang  memuat  sejumlah  kegiatan seperti  mengurai,  membedakan,  memilah  sesuatu untuk  digolongkan  dan  dikelompokkan  kembali menurut kriteria tertentu kemudian dicari kaitannya dan ditafsirkan maknanya (Zakky, 2018) Analisis  merupakan  kegiatan  berpikir  untuk menguraikan suatu  keseluruhan menjadi komponen sehinga  dapat  mengenal  tanda-tanda  komponen, hubungannya  satu  sama  lain  dan  fungsi  masing- masing dalam satu keseluruhan sistem yang terpadu (Komarudin,  2001).  Berdasarkan  pengertian  diatas,
maka  dapat  diambil  simpulan  bahwa  analisis merupakan  kegiatan  pembahasan  suatu  komponen secara  lebih  mendalam  untuk  dapat  mengenali tanda-tanda  dari  masing-masing  komponen  dan hubungannya  satu  sama  lain.  Pada  penelitian  ini analisis  dilakukan  pada  data  penyebaran  potensi bencana alam tanah longsor menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier.
2.2 Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran computer ( machine  learning )  untuk  menganalisis  dan mengekstraksi  pengetahuan  ( knowledge )  secara otomatis.  Data  Mining  merupakan  proses  iteratif dan  interaktif  untuk  mengemukakan  pola  atau model baru sahih (sempurna), bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu  database yang sangat  besar ( massive databse ).
Data  Mining berisi  pencarian  tren  atau  pola  yang diinginkan  dalam database besar  untuk  membantu pengambilan keputusan di waktu yang akan datang. Pola  –  pola  ini  dikenali  oleh  perangkat  tertentu yang dapat  memberikan suatu  analisa data berguna dan  berwawasan  yang  kemudian  dapat  dipelajari dengan lebih teliti, yang mungkin saja menggunakan  perangkat  pendukung  keputusan yang lain (Hermawati, 2013).
2.3 Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) berfokus pada pengolahan  bahasa  natural.  Bahasa  natural  adalah bahasa yang secara umum digunakan oleh manusia dalam  berkomunikasi  satu  sama  lain.  Bahasa  ini nantinya  diterima  oleh  komputer  setelah  itu  butuh waktu untuk diproses dan dipahami terlebih dahulu. Agar  nantinya  maksud  dari  user  bisa  dipahami dengan  baik  oleh  komputer.  Ada  banyak  sekali terapan  dari  aplikasi  dari  NLP.  Contohnya  adalah Chatbot (aplikasi  yang  membuat  user  bisa  seolah- olah  melakukan  komunikasi  dengan  computer). Lalu ada Stemming atau Lemmatization (pemotongan  kata  dalam  bahasa  tertentu  menjadi bentuk  dasar  pengenalan  fungsi  setiap  kata  dalam kalimat). Summarization (ringkasan  dari  bacaan), Translation  Tools (menterjemahkan  bahasa)  dan aplikasi-aplikasi lain yang memungkinkan komputer mampu memahami instruksi bahasa yang diinputkan oleh user (APTIKOM, 2020).

## 2.4 Text Mining
Menurut  jurnal  (Herwijayanti,  Ratnawati,  & Muflikhah,  2018)  yang  mengutip  dari  buku (Feldman  &  Sanger,  2007)  menjelaskan Text mining merupakan  proses  analisis  dalam  data  yang berupa  teks  dimana  sumber  data  didapatkan  dari dokumen.  Konsep text  mining biasanya  digunakan dalam klasifikasi dokumen tekstual dimana dokumen-dokumen  tersebut  akan  diklasifikasikan sesuai  dengan  topik  dokumen  tersebut.  Dengan bantuan text  mining suatu  artikel  dapat  diketahui jenis  kategorinya  melalui  kata-kata  yang  terdapat pada artikel tersebut.
Kata-kata  yang  dapat  mewakili  isi  dari  artikel tersebut  dianalisa  dan  dicocokkan  pada  basis  data kata  kunci  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Sehingga  dengan  adanya text  mining dapat membantu  melakukan  pengelompokkan  suatu dokumen  dengan  waktu  yang  singkat.  Tahapan dalam  melakukan  analisa  pada  text  mining  yaitu melakukan pengumpulan data kemudian melakukan ekstraksi  terhadap  fitur  yang  akan  digunakan. Sedangkan  menurut  (Onantya, Indriati,  &  Adikara, 2019)
Text  mining adalah  proses  penemuan  pola  yang sebelumnya  tidak  terlihat  pada  dokumen  atau sumber  tertentu  menjadi  pola  yang  diinginkan untuk tujuan tertentu.
Text  mining dapat  didefinisikan  sebagai  suatu proses  menggali  informasi  dimana  seorang  user berinteraksi dengan sekumpulan dokumen menggunakan  tools  analisis  yang  merupakan komponen-  komponen  dalam  data  mining  yang salah satunya adalah peringkatan dokumen. Tujuan dari text  mining adalah  untuk  mendapatkan informasi yang berguna dari sekumpulan dokumen. Jadi, sumber data yang digunakan pada text mining adalah  kumpulan  teks  yang  memiliki  format  yang tidak  terstruktur  atau  minimal  semi  terstruktur. Adapun  tugas  khusus  dari  text  mining  antara  lain yaitu  pengkategorisasian  teks  ( text  categorization ) dan pengelompokan teks ( text clustering ).
Permasalahan yang dihadapi pada text mining.
2.5 Bencana
Bencana  adalah  suatu  peristiwa  yang  mengancam dan mengganggu kehidupan manusia yang disebabkan  karena  faktor  alam,  faktor  non  alam, dan faktor manusia.Kejadian tersebut menyebabkan timbulnya  korban  jiwa,  manusia,  kerusakan lingkungan,  kerugian  harta  benda,  dan  dampak psikologis (Undang-Undang Nomor 24 Tahun 2007 tentang Penanggulangan Bencana).
Bencana  adalah  sesuatu  yang  menyebabkan (menimbulkan) kesusahan, kerugian, atau penderitaan;  kecelakaan;  bahaya;  dalam  bahaya; dalam  kecelakaan;  gangguan;  godaan  (Hasan, 2007).
Bencana  dapat  terjadi  di  luar  angkasa,  setiap bencana  memiliki  durasi  yang  berbeda  dan  terjadi secara  mendadak  (guncangan,  wabah  penyakit, gempa  bumi,  konfilk).  Bencana  juga  bisa  terjadi karena  adanya  suatu  tekanan  yang  terjadi  secara terus  menerus,  seperti  kekeringan,  degradasi sumber  daya  alam,urbanisasi  yang  tidak  terencana, perubahan  iklim,  ketidakstabilan  politik  dan terjadi penurunan pada sektor ekonomi ( Twigg , 2015). Priambodo  (2009)  menjelaskan  bahwa  bencana adalah  kejadian  yang  terjadi  secara  alami,  buatan manusia  atau  campuran  dari  keduanya  dimana kejadiannya tidak dapat diprediksi atau terjadi tiba- tiba sehingga menimbulkan kerusakan dan dampak yang besar terhadap kehidupan manusia.
Masyarakat  di  Indonesia  menganggap  bahwa bencana adalah suatu  takdir atau kutukan atas dosa dan  kesalahan  yang  diperbuat  oleh  manusia, sehingga  masyarakat  menerima  kejadian  tersebut
dan  tidak  perlu  dilakukan  pencegahan  atau penanggulangannya  (Triutomo,  Widjaja,  &  Amri, 2007).
Bencana  adalah  gangguan  serius  yang  berdampak langsung  terhadap  hidup  suatu  komunitas  atau masyarakat  seperti  kerugian  secara  material, kerusakan  lingkungan  dan  kejadian  bencana tersebut  mempengaruhi  kemampuan  masyarakat untuk mengatasi hal tersebut sesuai dengan sumber daya sendiri( Asian Disaster Reduction , 2009). Fenomena bencana muncul karena adanya komponen pemicu ( trigger ), ancaman ( hazard ), dan kerentanan  ( vulnerability )  yang  saling  berkaitan sehingga  menyebabkan  munculnya  risiko  terhadap komunitas  dalam  suatu  wilayah  ( United  Nations Development  Programme  and  Government  of Indonesia , 2012).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Analisis Kebutuhan Lunak (Software)
Perangkat  lunak  yang  diperlukan  untuk penerapan  perhitungan  algoritma Naïve  Bayes Classifier adalah:
1. Google Chrome untuk mengakses program analisis.
2. RapidMiner  Studio ,  digunakan  untuk membuat  program  analisis  data  kejadian bencana  alam  tanah  longsor  menggunakan model Klasifikasi Naïve Bayes .
3.2  Analisis  Kebutuhan  Perangkat  Keras (Hardware)
Perangkat  keras  yang  dibutuhkan  untuk melakukan analisis klasifikasi data kejadian bencana  alam  tanah  longsor  menggunakan algoritma  pemodelan Naïve  Bayes adalah laptop atau personal komputer yang mampu menjalankan  program RapidMiner untuk mengolah  data  yang  akan  dilakukan Klasifikasi.
3.3  Analisis  Proses  Model  Naïve  Bayes Classifier Naïve Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian  probabilistik  sederhana yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Algoritma  mengunakan teorema  Bayes dan mengasumsikan  semua  atribut  independen atau  tidak  saling  ketergantungan  yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas
Gambar 1 . Flowchart Process Teorema Naïve Bayes
Pada  proses  analisis  teorema  klasifikasi naïve bayes memerlukan  data  kejadian  tanah  longsor per  tahun.  Tahapan  pada  proses  teorema klasifikasi naïve bayes yaitu:
1. Memasukan  data  kejadian  bencana  tanah longsor per tahun.
2. Data diproses oleh sistem untuk menghasilkan klasifikasi data
3. Hasil prediksi klasifikasi berupa grafik

## 4. PEMBAHASAN
Hasil  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  adalah klasifikasi data kejadian bencana tanah longsor per- tahun  dari  tahun  2016-2020  dan  prediksi  kejadian bencana tanah longsor menggunakan data sebelumnya menggunakan algoritma teorema naïve bayes. Dari hasil tersebut akan diketahui kecamatan mana yang paling banyak terdampak bencana tanah longsor  dalam  5  tahun  terakhir  dan  kecamatan mana  yang  berpotensi  paling  tinggi  dalam penanggulangan bencana tanah longsor di kabupaten majalengka. Berikut adalah data kejadian bencana  tanah  longsor  di  kabupaten  majalengka yang  diambil  dari  bpbd  (badan  penanggulanngan bencana daerah) kab. Majalengka dari tanggal pada tahun 2016-2020:
Tabel 1 Data Tanah Longsor Tahun 2016-2020 (BPBD Majalengka) Tahun Total Kejadian Bencana 2016 53 2017 32 2018 38 2019 24 2020 28 Total 175
Gambar 2 Grafik Kejadian Tanah Longsor 2016-
2020
(Sumber: BPBD Majalengka)

## 4.1 Klasifikasi Data
Klasifikasi  Teorema  Naïve  Bayes  ini  dilakukan secara  manual  dan  menggunakan  pemrograman RapidMiner.  pada  Klasifikasi  Teorema  Naïve Bayes akan diterapkan kondisi yaitu kondisi dimana data  mengacu  pada  kejadian  bencana  dan  kategori bencana di jadikan variabel A = Longsor Ringan, B = Longsor Sedang dan C = Longsor Tinggi. Karena model Algoritma mengunakan teorema naive bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau tidak  saling  ketergantungan  yang  diberikan  oleh nilai pada variabel. Data tersebut digunakan sebagai acuan  untuk  menentukan  penilaian  dari  setiap potensi  bencana  alam  tanah  longsor,  data  yang digunakan diantaranya :
1. Kemiringan Minimal
2. Kemiringan Maximal
3. Ketinggian
4. Curah Hujan
Setelah data diatas didapatkan, akan tetapi pada saat melakukan  prediksi  potensi  bencana  kedalam kategori  bencana  tanah  longsor  tidak  selalu  data tersebut  masuk  kedalam  prosedur  terhadap  data penunjang, diantaranya:
1. Data curah hujan yang tidak menentu
2. Kelembaban tanah dan
3. Kecuraman lereng

## 4.2 Pembahasan
Data  yang  digunakan  adalah data  latih 175  record yang  sudah  di  tentukan  hasil  keputusannya  dan  23 data  testing untuk  mengimplementasikan algorima naive bayes
Tahap  pertama  perhitungan  untuk  menentukan potensi bencana tanah longsor dengan metode naive bayes adalah  dengan  mencari  probabilitas  dari masing-masing  kelas.  Dalam  penentuan  potensi bencana tanah longsor akan ditentukan 3 kelas yaitu kelas  "Longsor  Ringan",  "Longsor  Sedang"  dan “Longsor  Tinggi”.  Cara  perhitungannya  adalah dengan  mencari  berapa  jumlah  data  yang  ada  pada kelas  “Longsor  Ringan”,  "Longsor  Sedang"  dan berapa  jumlah  pada  kelas  “Longsor  Tinggi”  dari total  keseluruhan  data  training,  lalu  membaginya dengan total keseluruhan data. Hasil dari perhitungan dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 2 Probabilitas Kelas P(Ci) Perhitungan P(Longsor Ringan = A) P = 94/175 = 0,537 Jumlah  data  “Longsor  Ringan” dibagi jumlah data P(Longsor Sedang = B) P = 67/175 = 0,383 Jumlah  data  “Longsor  Sedang” dibagi jumlah data P(Longsor Tinggi = C) P = 14/175 = 0,080 Jumlah  data  “Longsor  Tinggi” dibagi jumlah data Menghitung Probabilitas Masing Masing
Atribut
Cara  mencari  probabilitas  suatu  atribut  adalah dengan  membandingkan  atribut  dari  data  training dengan atribut dari data latih. Berapa jumlah atribut dengan  kelas  "Longsor  Ringan"  ‘Longsor  Sedang’ dan  “Longsor  Tinggi”  dengan  variabel  “A”,  “B” dan “C” yang berada pada data latih, kemudian bagi dengan  probabilitas  kelas  "Longsor  Ringan", “Longsor  Sedang.  Begitu  juga  dengan  mencari probabilitas untuk kelas "Longsor Tinggi".
Tabel 3 Atribut Data 𝑷(𝑯|𝑿) A P(A) B P(B) C P(C) Banjaran 3/94 0,031915 10/67 0,149254 3/14 0,214286 Bantarujeg 11/94 0,117021 11/67 0,164179 3/14 0,214286 Cigasong 1/94 0,010638 3/67 0,044776 - - Cikijing 5/94 0,053191 10/67 0,149254 2/14 0,142857 Dawuan 11/94 0,117021 1/67 0,014925 - - Jatiwangi 2/94 0,021277 - - - - Kadipaten 4/94 0,042553 - - - - Kertajati 1/94 0,010638 - - - - Leuwimunding 2/94 0,021277 - - - - Ligung 10/94 0,106383 2/67 0,029851 - - Maja 13/94 0,138298 8/67 0,119403 2/14 0,142857 Majalengka 7/94 0,074468 6/67 0,089552 - - Panyingkiran 1/94 0,010638 - - - - Rajagaluh 6/94 0,06383 4/67 0,059701 - - Sindang - - 1/67 0,014925 - - Sindangwangi 12/94 0,12766 5/67 0,074627 1/14 0,071429 Sukahaji 2/94 0,021277 1/67 0,014925 1/14 0,071429 Talaga 3/94 0,031915 5/67 0,074627 2/14 0,142857 Total 94 100% 67 100% 14 100%

## Menghitung Probabilitas Akhir Setiap Kelas
Untuk  menghitung  probabilitas  akhir  pada  setiap kelas,  perlu  menggunakan  data  latih  yang  terdapat pada tabel 3.2 dan mengubahnya menjadi nilai yang
0 20 40 60 2016 2017 2018 2019 2020

## Total Kejadian Bencana
sudah  ditentukan  pada  proses  4.2.2  sesuai  atribut masing-masing.  Lalu  dari  masing-masing  atribut dan  nilai  probabilitas  kelas  dikalikan.  Dari  kedua hasil  yang  sudah  ditentukan  pada  tiap  kelas. bandingkan  nilai  yang  paling  tinggi.  Jika  kelas "Longsor  Tinggi"  atau  “C”  bernilai  paling  tinggi maka hasilnya “C” begitu pula sebaliknya.
Kasus Perhitungan Naïve Bayes

## Tabel 4 Table Data Training
Nama Kecamatan Tanggal Kejadian Kemiringan Min Kemiringan Max Ketinggian Curah Hujan Rajagaluh 28/01/2022 4 56 542 103
Tahap  1.  Menghitung  jumlah  kelas  atau  label keputusan Tabel 5 Tabel Keputusan P(Ci) Perhitungan P(Longsor Ringan = A) P = 94/175 = 0,537 Jumlah  data  “Longsor  Ringan” dibagi jumlah data P(Longsor Sedang = B) P = 67/175 = 0,383 Jumlah  data  “Longsor Sedang” dibagi jumlah data P(Longsor Tinggi = C) P = 14/175 = 0,080 Jumlah  data  “Longsor  Tinggi” dibagi jumlah data
Tahap  2.  Menghitung  jumlah  kasus  yang  sama dengan kelas yang sama
Kemiringan Min Kemiringan Mx Ketinggian Curah Hujan 4 = A 16 56 = A 21 542 = A 6 103 = A - 4 = B 14 56 = B 19 542 = B 4 103 = B - 4 = C 1 56 = C 3 542 = C - 103 = C - 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝑋|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐴) =  94
𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑖𝑛 = 4|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑐𝑎𝑛𝑎 = 𝐴) 16/ 94  = 0,170
𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑥 = 56|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑐𝑎𝑛𝑎 = 𝐴) 21
/94  =  0,223
𝑃(𝐾𝑒𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖𝑎𝑛 = 542|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑐𝑎𝑛𝑎 = 𝐴) 6 /94  =  0,063 𝑃(𝑋|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐵) =  66
𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑖𝑛 = 4|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑐𝑎𝑛𝑎 = 𝐵) 14 /67  = 0,208
𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑥 = 56|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑐𝑎𝑛𝑎 = 𝐵) 19 /67  = 0,283
𝑃(𝐾𝑒𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖𝑎𝑛 = 542|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑐𝑎𝑛𝑎 = 𝐵) 4
/67  = 0,059
𝑃(𝑋|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐶) =  15 𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑖𝑛 = 4|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑐𝑎𝑛𝑎 = 𝐶) 1 /15  = 0,0666 𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑥 = 56|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑐𝑎𝑛𝑎 = 𝐶) 3 /15  = 0,2
Tahap  3.  Membandingkan  kelas  untuk  mengetahui kategori variabel

## 𝑃(𝑋|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐴)
= 𝑃(𝐴)
∗ 𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑖𝑛|𝐴)
∗ 𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑥|𝐴) ∗ 𝑃(𝐾𝑒𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖𝑎𝑛|𝐴) =   0,537 ∗  0,170 ∗  0,223
∗  0,063 = 0,0012825
𝑃(𝑋|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐵)
= 𝑃(𝐵)
∗ 𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑖𝑛|𝐵) ∗ 𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑥|𝐵) ∗
𝑃(𝐾𝑒𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖𝑎𝑛|𝐵)
= 0,382 ∗  0,208 ∗  0,283
∗  0,059
= 0,0013301
𝑃(𝑋|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐶)
= 𝑃(𝐶)
∗ 𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑖𝑛|𝐶) ∗ 𝑃(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑥|𝐶) ∗ =   𝟎, 𝟎𝟖𝟎 ∗  𝟎, 𝟎𝟔𝟔𝟔 ∗  𝟎, 𝟐 = 𝟎, 𝟎𝟎𝟏𝟎𝟔𝟔𝟔 Hasil 𝑃(𝑋|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐵) lebih besar dari 𝑃(𝑋|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐴) dan 𝑃(𝑋|𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐶) .  Maka keputusan potensi  bencana tanah longsor masuk ke kategori B atau Longsor Sedang.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain :
1. Proses  pengklasifikasian  potensi  bencana  alam tanah  longsor  dengan  metode Naïve  Bayes Classifier dapat  dilakukan  dengan  tahapan- tahapan sebagai berikut :
a. preprocessing data
b. Pembobotan  variabel  dengan  atribut  dan kelas
c. Pengklasifikasian  potensi  bencana  tanah longsor dengan metode Naïve Bayes Classifier
d. Terakhir mengevaluasi hasil dengan melakukan  perhitungan  akurasi,  precission, recall  dan  confusion Visualizations/ grafik  yang diperoleh dari proses klasifikasi.
2. Metode Naïve  Bayes  Classifier menghasilkan nilai  akurasi  pengklasifikasian  sebesar  82,61%. Sedangkan  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari hasil Precisioon sebesar : Longsor Ringan (A) :
100%,  Longsor  Sedang (B)  :  70%  dan  Longsor Tinggi  (C)  :  75%.  Sementara  hasil  pengujian akurasi  menggunakan recall menghasilkan nilai akurasi  pada  metode Naïve  Bayes  Classifier sebesar Longsor Ringan (A) : 81,82%, Longsor Sedang  (B)  :  87,50%  dan  Longsor  Tinggi  (C)  : 75,00%  dan  dapat  diketahui  bahwa  nilai  grafik model  algoritma Naïve  Bayes  Classifier mencapai  pada  titik  0.937  dapat  disimpulkan bahwa  metode Naïve  Bayes  Classifier terbukti memiliki nilai akurasi yang hampir sempurna.
3. Penentuan jumlah data latih dapat mempengaruhi  hasil  pengujian,  karena  pola data  latih tersebut  akan  dijadikan  sebagai rule untuk  menentukan  kelas  pada  data  training. Sehingga besar atau kecilnya persentase tingkat akurasi  dipengaruhi  juga  oleh  penentuan data latih ,  maka  untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan  dapat  menambahkan  jumlah  data training lebih banyak lagi.
4. Tidak  berlaku  jika  probabilitas  kondisionalnya adalah  nol  pada  metode Naïve  Bayes ,  apabila nol maka probabilitas prediksi akan bernilai nol juga.
5. Kelas  dalam  atribut  curah  hujan  yang  selalu berbeda dan tidak menentu, oleh karna itu untuk hasil  yang  lebih  optimal  diharapkan  untuk peneliti selanjutnya dapat memakai atribut tetap di setiap kelasnya.

## PUSTAKA
A bdullah,  Riska  K.,  and  Ema  Utami.  2018.  “Studi Komparasi  Metode  SVM  Dan  Naive  Bayes
Pada  Data  Bencana  Banjir  Di  Indonesia Pembaca  Ataupun  Peneliti  Bisa  Melihat  Pola Yang Tersembunyi Di Indonesia.” Tecnoscienza 3(1):103–22.
Ardiansyah.  2015.  “Jurnal  Geodesi  Undip  Oktober 2015  Oktober  2015.” Survei  Pendahuluan Deformasi Muka Tanah Dengan Pengamatan
Gps Di Kabupaten Demak 4:316–24. Assegaf,  Muhammad  Iqbal.  2021.  “Persepsi Mahasiswa Terhadap Kelas Kuliah Menggunakan  Metode  Perhitungan  Kategori Skor Persepsional Sertifikasi Dosen.” Universitas Majalengka 100(METODE PERHITUNGAN KATEGORI SKOR PERSEPSIONAL SERTIFIKASI DOSEN):1–85. BAJABIR,  AZIS  ZED  ALI  MUHAMMAD.  2018.
“Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk Prediksi  Menentukan  Karyawan  Tetap  Pada Pt.  Ysp  Industries  Indonesia.” SEKOLAH
TINGGI  TEKNOLOGI  PELITA  BANGSA 72(PREDIKSI MENENTUKAN KARYAWAN TETAP):1–62. Bustami,  2012,  Dosen  Informatika  Teknik,  and Naive Bayes. 2018. “‘PENERAPAN ALGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK
MENGKLASIFIKASI  DATA  NASABAH.’” Jurnal Penelitian Teknik Informatika Universitas Malikussaleh 146(Klasifikasi):128–46.
Direja,  Ade  H.  S.,  and  Susilo  Wulan.  2018. “Faktor-Faktor  Yang  Berhubungan  Dengan Kesiapsiagaan  Tenaga  Kesehatan  Dalam Menghadapi Bencana Gempabumi Dan Tsunami.” Journal  Dialog  Penanggulangan Bencana BNPB 9(2):102–15.
Engineering,  Informatics,  Slamet  Triyanto,  Andi Sunyoto, M. Rudyanto Arief, Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta, Ilmu Komputer,  Magister Teknik  Informatika,  and Universitas  Amikom  Yogyakarta.  2021. “Analisis Klasifikasi Bencana Banjir Berdasarkan.” 5(2):109–17. Firdaus, Ananda Fiqri, Rohmat Saedudin,
Rachmadita  Andeswari,  and  Universitas Telkom.  2021.  “Implementasi  Metode Klasifikasi  Naive  Bayes  Implementation  of Naive  Bayes  Classification  Method  in Predicting.” 8(5):9274–79.
Haryati,  Ajeng.  2021.  “RANCANG  BANGUN
SISTEM PAKAR DIAGNOSA GANGGUAN SUASANA PERASAAN (AFEKTIF)  MENGGUNAKAN  METODE TEOREMA BAYES BERBASIS ANDROID.” Jurnal  Aplikasi  Teknologi
Pangan 4(1):1–2.
Hasan,  Muhammad,  Dedy  Kurnia  Sunaryo,  and Jasmani.  2019.  “Pemodelan  Potensi  Air Tanah  Untuk  Pengelolaan  Sumber  Daya  Air Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis.”
Teknik  Geodesi,  Institut  Teknologi  Nasional Malang 5(PENGELOLAAN SUMBER
DAYA  AIR  MENGGUNAKAN  SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS). Herdiana, Diana Surya. 2020. “PERBANDINGAN MODEL SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED), EXPONENTIAL MOVING AVERAGE DAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PENYEBARAN COVID-19 DI INDONESIA.” SELL Journal 5(1):55. Ibnurusydy. 2015. “Sumber: (Http://Www.Ibnurusydy.Com/Data- Bencana-Alam-Di-Indonesia-Sejak-1915- 2015/) 1.” 3:1–35.
Lorena.,  Selvia.  2016.  “Teknik  Data  Mining Menggunakan Metode Bayes Classifier
Untuk Optimalisasi Pencarian Aplikasi Perpustakaan.” Jurnal  Teknik  Komputer 4(2):17–20.
Nikmatuzaroh,  R.  ..  dan  N.  Maziyyah.  2019. “Sehingga  Dapat  Dilakukan  Upaya  Mitigasi Bertujuan Mencegah Risiko  Yang Berpotensi Menjadi  Bencana  Atau  Mengurangi  Efek Dari  Bencana  Ketika  Bencana  Itu  Terjadi.” Skripsi 1–5.
Providana, Anantasya. 2018. “Penerapan Algoritma
Naive  Bayes  Untuk  Menentukan  Status
Kesejahteraan  Rumah  Tangga.” Jurnal SEKOLAH  TINGGI  TEKNOLOGI  PELITA BANGSA BEKASI 72(penerapan kesejahteraan rumah tangga):1–60.
Putri,  Riyan  Eko,  Suparti,  and  Rita  Rahmawati.
2014.  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi Naãve  Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor  Pada Analisis  Data  Status  Kerja  Di  Kabupaten Demak  Tahun  2012.” Jurnal  Gaussian 3(4):831–38.
Repository,  Digital,  Repository  Universitas,  and Universitas Jember. 2021. “Digital Repository Repository Universitas Universitas  Jember  Jember  Digital  Digital Repository Repository Universitas Universitas Jember Jember.” Digital Repository  Universitas  Jember (September 2019):2019–22. Rini,  Endah  Puspo,  and  Agus  Sudarsono.  2013. “Tingkat  Pemahaman  Kesiapsiagaan  Kepala
Keluarga Dalam Menghadapi Bencana
Gempa  Bumi  Di  Dusun  Potrobayan  Desa Srihardono  Kecamatan  Pundong  Kabupaten Bantul.” Journal  of  Chemical  Information and Modeling 53(9):1689–99. Roni,  Cecep.  2021.  “ANALISIS  SENTIMEN
PENGGUNA  MEDIA  SOSIAL  TWITTER TERHADAP WABAH COVID-19 DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER  DAN  SUPPORT  VECTOR MACHINE.” Industry  and  Higher Education 3(1):1689–99. Septiani,  Yuni,  Edo  Aribbe,  and  Risnal  Diansyah. 2020.  “ANALISIS  KUALITAS  LAYANAN
SISTEM INFORMASI AKADEMIK UNIVERSITAS  ABDURRAB  TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA MENGGUNAKAN  METODE  SEVQUAL (Studi Kasus : Mahasiswa Universitas Abdurrab Pekanbaru).” Jurnal Teknologi Dan Open Source 3(1):131–43. doi:
10.36378/jtos.v3i1.560.
Setyowat,  Melis.  2008.  “Penerapan  Metode
Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI),  Normalized  Difference  Moisture Index  (NDMI)  Dan  Parameter  Fisik  Untuk Zonasi Rawan Longsor Di Kota Bandarlampung.” halaman 49(bahaya bencana tanah longsor):69–73.
Sherekar, Patil and, Bustami, Ridwan, Pattekari and Parveen,  and  Xhemali.  2013. Pendahuluan Teorema  Naïve  Bayes .  https://fl.  edited  by Flinsetyadi 2013. flinsetyadi.com 2013. Shiri, Ali. 2009. Introduction to Modern Information  Retrieval  (2nd Edition) .  Vol.  53. Prabhakar.  edited  by  C.  D.  Manning. Cambridge  University  Press  Cambridge, England:  Online  edition  (c)  2009  Cambridge UP. Siallagan,  Afriani.  2021.  “PENDEKATAN  GOAL PROGRAMMING DALAM OPTIMASI PERENCANAAN  PRODUKSI  PADA  PT. CENTRAL PROTEINA.” Jurnal
Pembangunan Wilayah & Kota 1(3):82–91.
Sukarsa,  Ketut  I.  2016.  “Studi  Peramalan  Tanah
Longsor Berdasarkan Hambatan Jenis Batuan Dengan Konfigurasi Wenner.” UNIVERSITAS UDAYANA 31(Forecasting):1–31.
Wingky,  Kesuma,  and  Shelvi.  2013.  “CHATTER
BOT  UNTUK  KONSULTASI  AKADEMIK DI PERGURUAN TINGGI.” Jurnal
Manajemen Sistem Informasi Dan Telematika 29:1–25.