Implementasi Early Warning System (EWS) Banjir Berbasis IoT Menggunakan Machine Learning dan Wireless Sensor Network
Abstrak
Cuaca ekstrem yang sulit diprediksi menjadi ancaman serius, terutama banjir di wilayah rawan seperti Dayeuhkolot, Kabupaten Bandung, yang berada di pertemuan Sungai Citarum dan Cikapundung. Sistem peringatan dini yang masih manual dari BBWS menghadapi kendala dalam kecepatan dan integrasi data. Untuk mengatasi hal ini, dirancang sistem prediksi cuaca dan peringatan banjir berbasis Wireless Sensor Network (WSN) dan Internet of Things (IoT), yang dilengkapi algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi prediksi lokal. Sistem ini menggunakan sensor cuaca yang terhubung melalui jaringan IoT untuk mengumpulkan data secara real-time, lalu dianalisis dengan model XGBoost. Dua lokasi penerapan adalah Teras Cikapundung dan Polder Cipalasari. Untuk meningkatkan akurasi pembacaan sensor, dilakukan kalibrasi menggunakan regresi linear. Sistem ini juga terintegrasi dengan aplikasi seluler dan website We-Weather sebagai media pemantauan. Hasil pengujian menunjukkan model memiliki akurasi 96,37%, presisi 97,74%, recall 96,37%, dan F1-score 96,79%, menandakan performa klasifikasi yang tinggi. Pengujian usability melalui System Usability Scale (SUS) juga menunjukkan skor sangat baik, membuktikan kemudahan penggunaan aplikasi dan website. Sistem ini diharapkan mampu memperkuat mitigasi bencana hidrometeorologi dan mendukung pengambilan keputusan oleh masyarakat dan pemangku kepentingan seperti petugas BBWS.
Kata kunci— Cuaca ekstrem, Early Warning System, banjir, Machine Learning, Wireless Sensor Network, XGBoost.
Referensi
D. D. Wiwaha, D. A. Gafyunedi, Z. M. Mahdi, I. W. Putro, B. A. Pramudita, and D. P. Setiawan, “Enhancing Rainfall Prediction Accuracy through XGBoost Model with Data Balancing Techniques,” 2024 20th IEEE International Colloquium on Signal Processing and Its Applications, CSPA 2024 - Conference Proceedings, pp. 120–125, 2024, doi: 10.1109/CSPA60979.2024.10525558.
I. A. Wandi and A. Ashari, “Monitoring Ketinggian Air dan Curah Hujan Dalam Early Warning System Bencana Banjir Berbasis IoT,” IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems), vol. 13, no. 1, Apr. 2023, doi: 10.22146/ijeis.83569.
D. B. M. Arya, F. Dewanta, and S. Astuti, “Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree, Random Forest, dan NaÔve Bayes untuk Prediksi Banjir di Desa Dayeuhkolot,” TELKA, vol. 9, no. 1, pp. 52–61, 2023.
M. Ridwan and J. Sarjito, “Studi Kajian DampakPerubahan Tutupan Lahan terhadap Kejadian Banjir di Daerah Aliran Sungai,” ENVIRO: Journal of Tropical Environmental Research, vol. 26, no. 1, p. 38, 2024, doi: 10.20961/enviro.v26i1.93145.
S. Nur, A. Sugiharto, S. Sumaryo, and E. Kurniawan, “IMPLEMENTASI PENDETEKSI DINI BAHAYA BANJIR IMPLEMENTATION OF EARLY DETECTION OF FLOOD.”
N. Dina Adharina and D. Lukmanur Hakim, “FaktorFaktor Masyarakat Tetap Tinggal di Kawasan Rawan Bencana Banjir, Desa Dayeuhkolot, Kabupaten Bandung Factors for Community Remaining Living in Areas Prone to Flood Disasters, Dayeuhkolot Village, Bandung Regency,” Journal of Urban and Regional Spatial, vol. 4, no. 3, pp. 199–205, 2024, [Online]. Available: https://ejournalfakultasteknikunibos.id/index.php/jups
D. Wahyuni, S. Syamsunasir, A. Subiyanto, and M. Azizah, “Pemanfaatan Sistem Informasi Bencana Banjir di Kabupaten Bandung Untuk Mewujudkan Masyarakat Tangguh Bencana,” PENDIPA Journal of Science Education, vol. 6, no. 2, pp. 516–521, 2022, doi: 10.33369/pendipa.6.2.516-521.
Z. M. Mahdi, G. M. Aditya, I. W. Putro, B. A. Pramudita, and D. P. Setiawan, “Internet-of-ThingsBased Rain Detection Device Using Machine Learning Classification for Rain Prediction at Telkom University,” 2023 International Conference on Data Science and Its Applications, ICoDSA 2023, pp. 449–453, 2023, doi: 10.1109/ICoDSA58501.2023.10277315.
A. T. Nurani, A. Setiawan, and B. Susanto, “Perbandingan Kinerja Regresi Decision Tree dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada Dataset Asthma,” Jurnal Sains dan Edukasi Sains, vol. 6, no. 1, pp. 34–43, 2023, doi: 10.24246/juses.v6i1p34-43.
R. D. Prasetia and I. R. Widiasari, “Perancangan IoT Monitoring Lingkungan Berbasis Wireless Sensor Network (WSN) Dengan Menerapkan Multi Sensor Network (MSN),” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 10, no. 1, pp. 652– 666, 2025, doi: 10.29100/jipi.v10i1.6040.
D. Wiwaha, D. Gafyunedi, Z. Mahdi, I. Putro, D. Setiawan, and B. Pramudita, “Sistem Prediksi Cuaca Berbasis Wireless Sensor Network dan Teknologi IoT dengan Machine Learning,” Telkom University, vol. 1, no. 4, pp. 1–10, 2024.
A. Sumardiono, E. Alimudin, Z. Zaenurrohman, and H. Susanti, “Rancang Bangun Monitoring Early Warning System Bencana Banjir Berdasarkan Ketinggian Aliran Sungai Mengunakan Modem SIM900 dan Internet of Things,” Infotekmesin, vol. 13, no. 1, pp. 112–117, 2022, doi: 10.35970/infotekmesin.v13i1.1019.
Y. Abdan Syakur, E. Padang, B. Afkril, J. Gunung Salju, M. Barat, and P. Barat, “Rancang Bangun Alat Ukur Ketinggian Permukaan Air Sungai Menggunakan Sensor Ultrasonik Aj-Sr04M,” Jurnal Natural, vol. 19, no. 1, pp. 1412–1328, 2023.
M. Hardjianto, D. Ariyanto, and A. Aryasanti, “Penerapan Sensor Ultrasonik HC-SR04 dan Hujan untuk Memantau Ketinggian Air dan Pendeteksi Hujan,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 251, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3486.
Badan Pusat Statistik Kota Bandung, “Parameter Cuaca rata-rata di Kota Bandung.” Accessed: Nov. 16, 2024. [Online]. Available: https://bandungkota.bps.go.id/id
Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, “Prosedur Standar Operasi Pelaksanaan Peringatan Dini Pelaporan dan Diseminasi Informasi Cuaca Ekstrim,” pp. 1–16, 2010.
U. Niswatul Khasanah, “Aplikasi Sensor Ultrasonik Sebagai Alat Ukur Jarak Digital Berbasis Arduino Application of Ultrasonic Sensors As Arduino-Based Digital Distance Measuring Instruments,” JSNu : Journal of Science Nusantara, vol. 3, no. 4, pp. 135–140, 2023.
N. Jumisa and P. Jaya, “Sistem Monitoring dan Kontrol Tegangan PLTA Berbasis Internet Of Things (IoT),” Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika dan Informatika), vol. 11, no. 3, p. 335, 2023, doi: 10.24036/voteteknika.v11i3.124739.
