Rancang bangun sistem prediksi banjir berbasis Decision Tree untuk mitigasi bencana banjir sungai Cibalapulang

Fauzi Arbiansyah, Moh Rido (2024) Rancang bangun sistem prediksi banjir berbasis Decision Tree untuk mitigasi bencana banjir sungai Cibalapulang. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (293kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (248kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (268kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (306kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (624kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (265kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB VI) 9_bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (208kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (215kB) | Request a copy

Abstract

Banjir merupakan masalah serius yang sering terjadi di Indonesia. Sungai Cibalapulang yang terletak di kecamatan Sukanagara, Cianjur, Jawa Barat, merupakan salah satu sungai yang rawan terhadap banjir. Banjir yang umumnya terjadi disebabkan oleh curah hujan yang tinggi menyebabkan meluapnya air sungai, atau saluran drainase karena jumlah air melebihi kapasitas daya tampung atau karena adanya hambatan pada aliran akibat sampah dan berbagai hal lainnya. Banjir dapat menyebabkan banyak kerugian bagi masyarakat yang terdampak. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem prediksi banjir menggunakan algoritma Decision Tree untuk mitigasi bencana banjir di Sungai Cibalapulang dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things dalam melakukan monitoring. Sistem ini dilengkapi dengan NodeMCU ESP32 sebagai mikrokontroler yang terhubung dengan sensor ultrasonik JSN-SR04T dan sensor curah hujan, kemudian data sensor akan di klasifikasikan sesuai aturan model prediksi Decision Tree yang menghasilkan output status prediksi, selanjutnya informasi tersebut akan tampilkan pada LCD, LED dan buzzer serta dikirim ke platform Thinger.io untuk pemantauan data secara real time. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa sistem prediksi banjir berbasis Decision Tree yang dibangun memiliki nilai akurasi, precision, recall dan f1-score yang baik yaitu 100%. Pengujian kinerja sistem juga menunjukkan bahwa sistem dapat memprediksi status banjir secara akurat dan dapat memberikan peringatan visual melalui LED dan suara melalui buzzer kepada pengguna. Dengan demikian, pengguna dapat melakukan tindakan mitigasi bencana banjir, salah satunya adalah tindakan evakuasi, ketika sistem memberikan peringatan prediksi akan terjadinya banjir.

Actions (login required)

View Item