Nama : Kwee Felicia Ilona Program Studi : Magister Teknologi Informasi Judul : Klasifikasi Ketinggian Banjir Menggunakan Media Sosial Twitter Berbahasa Indonesia Pembimbing : Dr. Indra Budi, S.Kom., M.Kom.

Kejadian banjir ekstrem diperkirakan semakin sering terjadi seiring dengan perubahan iklim yang belum menunjukkan tanda-tanda perbaikan. Hal ini berpotensi menyebabkan curah hujan yang lebih tinggi dari rata-rata dan laju kenaikan genangan banjir yang lebih cepat dari biasanya. Ketidaktahuan bahwa suatu daerah tergenang banjir juga bisa mengakibatkan kendaraan terjebak di daerah banjir, kemacetan lalu lintas, serta terlambatnya evakuasi warga terutama yang tinggal di daerah rawan banjir. Penelitian ini bertujuan memberikan alternatif sumber informasi mengenai ketinggian genangan banjir dengan memanfaatkan data teks dari tweet pada media sosial Twitter. Salah satu tantangannya yaitu bahwa ketinggian genangan tidak selalu disebutkan dalam standar satuan internasional seperti centimeter atau meter sehingga machine learning digunakan untuk mengatasinya. Penyebutan ketinggian genangan didapati bisa menggunakan referensi bagian tubuh seperti lutut dan pinggang, serta juga bagian kendaraan atau kondisi jalan. Model yang diusulkan memberikan dua keluaran, yaitu kategori relevansi tweet terhadap informasi ketinggian banjir (Relevan atau Tidak Relevan) dan kategori ketinggian banjir (Tinggi, Sedang, Rendah, dan Tidak Diketahui). Algoritma klasifikasi yang digunakan yaitu SVM (Linear SVC dan RBF), Logistic Regression, Random Forest, Decision Tree, dan Naïve Bayes. Hasil uji coba menunjukkan bahwa nilai akurasi tertinggi untuk klasifikasi relevansi tweet adalah 91% dan F1-score tertinggi sebesar 82% diperoleh dengan menggunakan algoritma SVM Linear SVC. Sedangkan hasil klasifikasi ketinggian genangan terbaik diperoleh saat menggunakan SVM Linear SVC dengan akurasi 83% dan rata-rata F1-score 70%.