Implementasi Algoritma Markov Chains untuk Prediksi Kejadian Bencana Alam di Provinsi Riau

Abstract

Bencana alam mengakibatkan kerugian yang sangat besar, baik dari segi materi maupun jumlah korban. Dilihat dari aspek geografis, klimatologis dan demografis, negara Republik Indonesia terletak di daerah rawan bencana. Berdasarkan data dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), tercatat pada tahun 2018 telah terjadi sejumlah 1.227 kejadian bencana alam di Indonesia hingga bulan September. Sementara untuk Provinsi Riau telah terjadi sebanyak 24 kejadian. Teknik Markov Chain dapat digunakan untuk memperkirakan perubahan-perubahan di waktu yang akan datang dalam variable-variabel dinamis atas dasar perubahan-perubahan dari variabel-variabel dinamis tersebut di waktu yang lalu. Perhitungan final Rantai Markov diperoleh hasil 36,79% banjir, 4,09% gelombang abrasi, 23,80% Karhutla, 26,49% Puting Beliung dan 8,83% Tanah Longsor, untuk prediksi bencana alam pada Tahun 2018. Sedangkan prediksi kejadian bencana di Provinsi Riau pada tahun 2019 diperoleh hasil 43,39% banjir, 2,52% gelombang abrasi, 16,72% kebakaran hutan dan lahan, 30,40%  puting beliung dan 6,96% tanah longsor.