IMPLEMENTASI METODE REGRESI LOGISTIK UNTUK PEMETAAN KERAWANAN BANJIR

Banjir merupakan bencana hidrometeorologi yang mendominasi dan berdampak signifikan di berbagai wilayah Indonesia akibat tingginya curah hujan serta perubahan kondisi topografi. Meskipun upaya mitigasi melalui pemetaan kerawanan banjir telah banyak dilakukan, sebagian besar penelitian sebelumnya masih memiliki permasalahan berupa keterbatasan ruang lingkup wilayah yang relatif sempit, seperti hanya berfokus pada satu kota, kecamatan, atau daerah aliran sungai tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi keterbatasan tersebut dengan mengimplementasikan metode Regresi Logistik berfitur polinomial guna memetakan probabilitas kerawanan banjir pada skala yang lebih luas, mencakup ratusan kabupaten/kota di Indonesia. Pemodelan dilakukan menggunakan variabel spasial berupa elevasi, kemiringan lahan, curah hujan, dan jarak ke sungai, dengan proses optimasi model menggunakan GridSearchCV. Hasil evaluasi terhadap data uji menunjukkan performa model yang baik, dengan nilai akurasi 80%, presisi 80%, recall 79%, spesifisitas 81%, dan F1-Score 80%, serta nilai ROC-AUC mencapai 0,88.