Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Perbaikan Drainase Kota Manado Berbasis Web Menggunakan Algoritma C4.5 Decision Tree

Abstract

Sistem drainase merupakan infrastruktur penting dalam mengendalikan limpasan air permukaan untuk mengurangi risiko genangan dan banjir di kawasan perkotaan. Di Kota Manado, penentuan prioritas perbaikan drainase perlu dilakukan secara sistematis karena terdapat berbagai parameter penilaian dan keterbatasan sumber daya dalam penanganannya. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan algoritma C4.5 Decision Tree untuk mengklasifikasikan prioritas perbaikan drainase ke dalam tiga kategori, yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Data awal penelitian diperoleh melalui diskusi dan studi dokumentasi dengan Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang (PUPR) Kota Manado yang mencakup 10 blok layanan drainase. Karena keterbatasan data historis, sebanyak 805 data dummy disusun berdasarkan sembilan parameter penilaian dan mekanisme pembobotan yang digunakan oleh PUPR Kota Manado. Dataset terdiri atas tinggi genangan, luas genangan, lama genangan, frekuensi genangan, kerugian ekonomi, gangguan sosial, gangguan transportasi, gangguan perumahan, dan kerugian harta benda. Data diproses melalui tahap preprocessing dan dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian dengan rasio 80:20, masing-masing sebanyak 644 dan 161 data. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma C4.5 dan dievaluasi menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa atribut gangguan transportasi memiliki nilai Gain Ratio tertinggi sebesar 0,179 sehingga dipilih sebagai root node pada pohon keputusan. Evaluasi model menghasilkan accuracy sebesar 76,40%, dengan 123 dari 161 data uji berhasil diklasifikasikan dengan benar. Sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan rekomendasi prioritas perbaikan berdasarkan pola klasifikasi yang dipelajari dari dataset, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu dalam mendukung proses pengambilan keputusan perbaikan drainase secara lebih sistematis dan berbasis data.