Penerapan Machine Learning Dalam Mitigasi Banjir Menggunakan Data Mining

Arya Febriansyah (ARS University Bandung)
Alhuda Ramadhan (ARS University Bandung)
Mokhamad Gustiawan (ARS University Bandung)
Muhammad Revin R (ARS University Bandung)
Rahmaniza Maulana (ARS University Bandung)
Ristu Juli Y (ARS University Bandung)
Rollando G.E (ARS University Bandung)
Ricky Firmansyah (ARS University Bandung)

Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi
Vol 3, No 3 (2020): Desember 2020

Bencana alam merupakan salah satu kejadian bencana yang sering terjadi di Indonesia akhir-akhir ini terutamanya bencana banjir, Banjir merupakan salah satu bencana alam yang datang dan tidak dapat dicegah, Karena itu perlu diupayakan pengendalian penanggulangiannya serta dikurangi dampak kerugian yang diakibatkannya dan mengakibatkan dampak besar bagi populasi manusia. Untuk meminimalkan risiko atau kerugian bagi manusia, perlu pengetahuan, pemahaman, kesiapsiagaan keterampilan untuk mencegah, mendeteksi dan mengantisipasi secara lebih dini tentang berbagai macam bencana atau lebih dikenal dengan istilah mitigasi bencana. Penerapan untuk tahap tanggap darurat bencana banjir masih belum banyak dilakukan dan masih perlu dikembangkan, pembelajaran mesin merupakan inovasi teknologi yang telah banyak diterapkan di berbagai bidang kehidupan dan dapat juga digunakan untuk meningkatkan mitigasi bencana banjir. Hal ini sangat dibutuhkan untuk manajemen suatu bencana yang efektif dan efisien sehingga pengurangan risiko terhadap kejadian suatu bencana dapat tercapai.