Penerapan Data Mining Untuk Peringatan Dini Banjir Menggunakan Metode Klastering K-Means (Studi Kasus Kota Padang)

Abstract

Bencana banjir sering terjadinya di wilayah Indonesia, salah satunya adalah Kota Padang. Dengan keadaan cuaca yang sering berubah, maka sulit memperdiksi apakah cuaca tersebut berpotensi banjir atau tidak. Sistem peringatan dini ini merupakan salah satu bentuk manajemen penanganan bencana yang bertujuan mengambil tindakan yang cepat dan tepat dalam memprediksi banjir  dengan menggunakan teknik Data Mining. Penelitian ini merupakan proses untuk memprediksi bencana banjir dengan menggunakan metode Klastering K-Means. Data yang didapat dari BMKG dikelompokkan menjadi satu atau lebih cluster dan kemudian diolah. Analisis dan pengolahan data menggunakan tools RapidMiner v.5.3. Hasil dari penelitian ini didapatkan cluster yang menjadi tingkatan bahaya bencana banjir yang terdiri dari tingkatan rendah, tingkatan sedang, dan tingkatan tinggi.