Analisis prediksi gempa di pulau Sumatra menggunakan metode Random Forest
DOI:
https://doi.org/10.47686/d060b802Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi zona rawan gempa di Pulau Sumatra dengan menggunakan algoritma Random Forest. Data yang digunakan mencakup catatan historis gempa bumi dari tahun 2010 hingga 2023, yang meliputi parameter latitude, longitude, kedalaman, dan magnitudo. Algoritma Random Forest dipilih karena kemampuannya dalam menangani data yang kompleks dan memberikan hasil klasifikasi yang akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan zona “Non-Risk Zone†dengan akurasi sebesar 74%, namun masih memiliki keterbatasan dalam mendeteksi zona “Risk Zoneâ€. Penelitian ini menunjukkan potensi besar penggunaan Random Forest dalam mendukung analisis seismik untuk mitigasi bencana, serta membuka peluang pengembangan model lebih lanjut melalui optimalisasi data dan metode balancing kelas. Hasil ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pengambilan keputusan strategis dalam upaya pengurangan risiko bencana di wilayah rawan gempa seperti Sumatra.
Kata kunci: prediksi gempa, Random Forest, Sumatra, zona rawan, mitigasi bencana
Downloads
Published
Issue
Section
License
Pemberitahuan Hak Cipta
Hak cipta atas artikel yang diterbitkan dalam jurnal ini tetap menjadi milik penulis. Namun, dengan mengirimkan dan menerbitkan artikel, penulis memberikan kepada jurnal hak non-eksklusif untuk menerbitkan, mendistribusikan, dan menampilkan karya mereka secara terbuka.
Seluruh artikel yang diterbitkan dalam jurnal ini dilisensikan di bawah lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Lisensi ini memungkinkan siapa pun untuk:
Menyalin dan menyebarluaskan materi dalam format atau media apa pun
Mengadaptasi, mengubah, dan membangun berdasarkan materi tersebut
Untuk tujuan komersial maupun non-komersial
Dengan syarat: atribusi yang tepat diberikan kepada penulis asli dan sumbernya, disediakan tautan ke lisensi, dan dicantumkan jika ada perubahan yang dibuat.
Permohonan Izin Tambahan
Jika pengguna ingin menggunakan materi dari jurnal ini di luar batas yang diizinkan oleh lisensi CC BY 4.0 (misalnya untuk reproduksi dalam publikasi tertutup atau penggunaan komersial tanpa atribusi), permohonan izin dapat dikirimkan ke redaksi melalui email: [email jurnal].
