Analisis Keparahan Banjir di DKI Jakarta Tahun 2020 Menggunakan Algoritma Random Forest - darminto; Achmad, Alman; Dionaci rizki utami; Yamin Nuryamin; Ade Priyatna (Jurnal Nasional Teknologi Komputer, 2025)
Banjir merupakan salah satu bencana alam yang paling sering terjadi di Provinsi DKI Jakarta dan menimbulkan dampak sosial serta ekonomi yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat keparahan banjir menggunakan algoritma Random Forest Classifier berdasarkan data kejadian banjir tahun 2020 yang diperoleh dari BPBD DKI Jakarta. Proses analisis dilakukan melalui tahapan pembersihan data, normalisasi, pembentukan label tingkat keparahan, pelatihan model, serta evaluasi performa di Google Colab. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mampu mencapai performa tinggi dengan nilai akurasi, precision, recall, dan f1-score sebesar 100% pada tiga kategori klasifikasi: Rendah, Sedang, dan Tinggi. Variabel jumlah terdampak jiwa dan ketinggian air menjadi faktor paling dominan dalam menentukan tingkat keparahan banjir. Model ini berpotensi menjadi alat bantu dalam pengambilan keputusan mitigasi bencana, serta dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan fitur curah hujan dan data multi-tahun. Sehingga dapat membantu pemerintah dalam menanggulangi bencana banjir.