Analisis peramalan banjir kilat di Selangor menggunakan teknik perlombongan data

Banjir kilat merupakan salah satu bencana alam yang dahsyat kerana sering menimbulkan ancaman serius kepada infrastruktur dan kehidupan manusia, terutamanya di kawasan bandar. Selangor adalah salah sebuah negeri di Malaysia yang kerap mengalami kejadian banjir kilat sehingga boleh menjejaskan kegiatan ekonomi dan kelangsungan hidup rakyat. Teknik perlombongan data telah menarik perhatian penyelidik untuk meramal fenomena bencana alam ekoran keupayaan teknik ini untuk menerokai data berskala besar supaya dapat diaplikasi dalam situasi sebenar. Pelbagai teknik perlombongan data diaplikasi bagi meramal banjir kilat, namun masih kekurangan kajian yang memberi perhatian terhadap teknik perlombongan data popular seperti Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM) dan kNearest Neighbours (kNN) bagi meramal banjir kilat di Malaysia. Lantaran itu, matlamat kajian ini adalah untuk mengaplikasi tiga teknik perlombongan data iaitu LR, SVM dan kNN bagi meramal banjir kilat terutamanya di negeri Selangor. Sejumlah 9665 set data telah dikumpul bermula dari bulan Jun 2020 hingga Mac 2021 di 32 lokasi berbeza di negeri Selangor. Hasil analisis mendapati teknik kNN mencapai ketepatan ramalan yang terbaik berbanding teknik LR dan SVM. Dapatan kajian ini boleh dianggap sebagai satu kaedah alternatif untuk analisis peramalan banjir kilat dan data kajian yang diguna boleh dijadikan sebagai maklumat asas untuk kajian pada masa hadapan berkaitan banjir kilat terutamanya di negeri Selangor.