Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Rahardiyan Purnama, Brahmadita
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Tingkat Bahaya Banjir Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto di wilayah Kartasura Rahardiyan Purnama, Brahmadita; Dwi Ahwati, Ringgyanita; Arkanatha Yoen Restu Zain, Arga; Ramadhani, Rafli; Saifullah, Muhammad; Arum Sari, Aprilisa
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/r4745a69

Abstract

Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di Indonesia dan berdampak signifikan terhadap kehidupan sosial dan ekonomi masyarakat, khususnya di wilayah Kartasura. Untuk meminimalisir risiko, dibutuhkan sistem prediksi banjir yang akurat dan real-time sebagai bagian dari upaya mitigasi dan peringatan dini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi banjir berbasis metode fuzzy Tsukamoto yang mampu menangani data lingkungan yang bersifat tidak pasti dan kompleks. Data yang digunakan mencakup curah hujan dan debit air yang dikumpulkan secara berkala per jam dari dataset simulasi lingkungan Kartasura. Proses pengembangan sistem mengikuti model Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, pengumpulan dan pembersihan data, perancangan sistem fuzzy, serta pengujian dan evaluasi performa sistem. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem memiliki akurasi prediksi sebesar 84,48% dengan tingkat klasifikasi yang memadai antara kategori aman, waspada, dan bahaya. Sistem ini juga dilengkapi dengan visualisasi hasil prediksi untuk mempermudah interpretasi dan pengambilan keputusan. Berdasarkan hasil yang diperoleh, sistem prediksi berbasis fuzzy Tsukamoto terbukti efektif dan berpotensi untuk dikembangkan lebih lanjut sebagai alat bantu mitigasi bencana banjir di wilayah rawan.
Co-Authors Aprilisa Arum Sari Arkanatha Yoen Restu Zain, Arga Dwi Ahwati, Ringgyanita Muhammad Saifullah Ramadhani, Rafli