Pengembangan Arsitektur Edge Computing untuk Early Warning System (EWS) Banjir Berbasis Multi-Sensor Menggunakan Model Hybrid LSTM–Random Forest - Setiawan, Debi; Noratama Putri, Ramalia; Salamun; Luluk Elvitaria; Liza Trisnawati (Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah, 2026)
Banjir merupakan bencana hidrometeorologi yang sering terjadi di wilayah tropis dan berdampak signifikan terhadap aspek sosial, ekonomi, serta infrastruktur. Penelitian ini mengembangkan Early Warning System (EWS) deteksi banjir berbasis multi-sensor dengan arsitektur Internet of Things (IoT) real-time yang mengintegrasikan pemrosesan edge dan cloud. Sistem diimplementasikan di [lokasi penelitian] selama empat bulan dengan total 12.480 dataset yang dikumpulkan setiap interval 5 menit. Parameter yang diamati meliputi tinggi muka air menggunakan sensor ultrasonik JSN-SR04T, curah hujan, suhu udara, dan kecepatan angin. Data diproses melalui pembersihan, normalisasi Min-Max, dan ekstraksi fitur deret waktu. Model Long Short-Term Memory (LSTM) digunakan untuk memprediksi pola temporal kenaikan muka air, sedangkan Random Forest digunakan untuk klasifikasi tingkat risiko banjir. Evaluasi dilakukan menggunakan skema train-test split 80:20 dan 5-fold cross-validation dengan hyperparameter tuning berbasis grid search. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model LSTM memperoleh akurasi 91%, presisi 90%, recall 92%, dan F1-score 91%, sedangkan Random Forest mencapai akurasi 89%, presisi 88%, recall 90%, dan F1-score 89%. Model hybrid LSTM–Random Forest memberikan performa terbaik dengan akurasi 93%, presisi 92%, recall 94%, dan F1-score 93%. Sistem mampu memberikan peringatan dini 25–40 menit sebelum ambang batas banjir kritis tercapai dengan waktu respons kurang dari 3 detik. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi multi-sensor hidrometeorologi dengan skema hybrid LSTM–Random Forest dalam arsitektur edge–cloud real-time yang meningkatkan akurasi prediksi sekaligus menurunkan latensi sistem peringatan dini banjir.