홍수에 가장 취약한 국가 중 하나인 인도네시아에서는 정확하고 신뢰할 수 있는 홍수 예측에 대한 필요성이 더욱 증대되어야 한다. 따라서 인도네시아에서의 일일 홍수 예측을 제공하기 위한 기계 학습 알고리즘 기반의 새로운 예측 모델을 제안한다. 2008년부터 2021년까지의 일일 강수량, 하천 유량, 토지피복, 홍수 데이터를 확보하기 위해 데이터 크롤링을 수행하였다. 본 모델은 분류를 위한 Random Forest (RF) 알고리즘을 사용하여, 3일치 강수율, 산림 비율, 하천 유량을 입력으로 하여 향후 홍수를 예측하도록 구축하였다. RF 알고리즘을 사용한 시험 데이터셋에서의 정확도, 특이도, 정밀도, 재현율, 및 F1-score는 각각 약 94.93%, 68.24%, 94.34%, 99.97%, 97.08%이다. 또한 ROC (Receiver Operating Characteristics) 곡선의 AUC (Area Under the Curve)는 71%로 나타났다. 본 연구의 목적은 인도네시아 지역에서 홍수 발생일로부터 3개월 전 시점에 홍수 사건을 정확히 예측하는 모델을 제공하는 것이다. 시험으로 2022년 6월을 사용하였으며, 모델은 홍수 사건을 정확하게 예측하였다. 이후 예측 결과는 홍수 완화의 한 형태로 경보 시스템 웹사이트에 게시된다.

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