## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol.20, No.1, Juli 2022, pp. 64 - 67 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■ page 64

## Klasifikasi Risiko Tsunami di Daerah Pantai Selatan Jawa Tengah dengan Menerapkan Algoritma SVM (Studi Kasus Kab. Kebumen)
Puteri Justia Kardia Momuat Wahani 1 *, Sri Yulianto Joko 2
1 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Jl. O. Notohamidjojo, Salatiga 50711, Indonesia, e-mail: 672018280@student.uksw.edu
2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Jl. O. Notohamidjojo, Salatiga 50711, Indonesia, e-mail: sri.yulianto@uksw.edu

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 17 Juni 2022 Received in revised form 11 Juli 2022 Accepted 22 Juli 2022 Available online 26 Juli 2022

## Keywords:
Tsunami; Vegetation Index; Support Vector Machine (SVM)
* Correspondece:
Telepon:
: +62 85395556777
E-mail: 672018280@student.uksw.edu

## ABSTRACT
Tsunami  is  one  of  the  natural  disasters  that  can occur at any time and cannot be avoided. Kebumen Regency is one of the areas located on the southern coast of Central Java Province which has a risk of tsunami disaster due to its location that is close to the  water and its large areas of the lowlands. This research  was  conducted  in  order  to  provide information about the risks that can occur within the area  by  predicting  and  classifying  using  the  data from  Landat-8  OLI  taken  from  the  USGS  and utilizing 5 vegetation index NDVI, NDBI, NDWI, MNDWI,  and  WI  with  application  of  the  Support Vector  Machine  (SVM)  method  as  one  of  the machine  learning  methods  used  for  classification. The result of this research found that there were 11 villages  that  were  predicted  to  be  at  high  risk  of being hit by tsunami disaster with an accuracy value of  0.945  and  a  kappa  value  of  0.914  where  the higher  the  value  obtained,  and  the  higher  the accuracy of the prediction result obtain.

## 1. INTRODUCTION
Berdasarkan Badan Pusat Statistik (BPS) proyeksi jumlah penduduk mengalami peningkatan setiap  tahunnya,  pada  tahun  2020  mencapai  271 juta bahkan  diperkirakan  mencapai  285 juta  di tahun  2035.  Dengan  jumlah  penduduk  yang  terus  meningkat  dan  berbanding  lurus  dengan permintaan akan lahan. Lahan ini digunakan oleh masyarakat sebagai perkantoran, tempat tinggal, dan lain sebagainya. Permintaan lahan ini memunculkan masalah baru, terutama pada lahan yang berada di wilayah rawan bencana. Sebagai contoh kegiatan tutup lahan seperti berubahnya hutan menjadi tempat tinggal menimbulkan permasalahan.[1]
Bencana  merupakan  kejadian  di  luar  kebiasaan  yang  dapat  disebabkan  oleh  faktor  alam maupun  non  alam  serta  berdampak  bagi  manusia  dan  lingkungan.  Dicatat  oleh  Badan
Penanggulangan Bencana (BNPB) hingga 27 Desember 2019 ada 3.768 bencana alam di Indonesia. Sedangkan  pada  tahun  2018  tercatat sebanyak  3.397 peristiwa.  Menurut Kepala  Pusat  Data  dan Informasi BNPB Agus Wibowo, secara umum tren bencana meningkat.[1]
Bencana  alam  seperti  tsunami  merupakan  salah  satu  bencana  yang  pernah  terjadi  di Indonesia.  Pada  kenyataannya  BNPB  belum  bisa  meminimalisir jumlah  korban  yang  terdampak bencana, seperti mengurangi lama datangnya pasokan bantuan. Padahal dengan adanya pemetaan risiko bencana menjadi sangat membantu dalam penanggulangan yang terarah dan tepat, karena dengan  pemetaan  risiko,  pihak  BPNB  dan  masyarakat  dapat  siaga  dan  mengantisipasi  dampak terburuk  yang  dapat  ditimbulkan  oleh  bencana  yang  akan  terjadi.  Pada  intinya  bencana  dan penduduk  tidak  bisa  dipisahkan  begitu  saja.  Oleh  karena  itu,  ketangguhan  masyarakat  dalam menghadapi bencana perlu senantiasa ditingkatkan agar dampaknya dapat diminimalkan.
Berdasarkan dengan itu, maka informasi mengenai wilayah yang berisiko terkena tsunami sangat diperlukan. Terlebih pada wilayah Kabupaten Kebumen yang memiliki dataran rendah dan berposisi pada bagian dekat panta, dengan melakukan ekstraksi data yang sudah diambil dari USGS Citra Landsat-8 dengan beberapa Indeks vegetasi. Indeks vegetasi yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu,  NDVI,  NDBI,  NDWI,  MNDWI,  dan  WI.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  agar  dapat memperoleh hasil prediksi wilayah di Kabupaten Kebumen yang berkemungkinan terkena tsunami, sehingga pemerintah diharapkan agar dapat mengantisipasi hal tersebut.
Untuk melakukan prediksi risiko bencana harus dilakukan penggolongan data dengan aturan- aturan tertentu. Salah satu metode yang banyak digunakan dalam melakukan penggolongan data / klasifikasi adalah metode Support Vector Machine (SVM). Konsep dari Support Vector Machine (SVM) mengirim data dimensi tinggi ke vektor dimensi rendah. Metode Support Vector Machine (SVM) mengklasifikasi fitur yang telah diekstraksi sebagai metode klasifikasi citra. Dibandingkan dengan metode yang lain, Support Vector Machine memiliki tingkat keakuratan sebesar 90,3%.[10]

## RESEARCH METHODS

## 1. Kajian Pustaka
Penelitian terdahulu yang pertama diambil dari jurnal dengan judul “Penerapan Metode K- Means Clustering dan Support Vector Machine (SVM) Dalam Identifikasi Api Pada Citra Warna Digital” yang membahas tentang identifikasi kebakaran yang difokuskan pada karakteristik visual api yaitu warna dengan menggunakan dua metode yaitu K-Means dan SVM. Penelitian ini sangat berguna sebagai upaya pencegahan bencana kebakaran yang kerap terjadi di masyarakat.[3]
Penelitian  terdahulu  selanjutnya  diambil  dari  jurnal  dengan  judul  “Identifikasi  Zona Kerentanan  Penggunaan  Lahan  Terhadap  Bencana  Tsunami  di  Kabupaten  Banyuwangi”  yang membahas  tentang  identifikasi  kerentanan  lahan  terhadap  bencana  tsunami  di  Kabupaten Banyuwangi  sebagai  upaya  mitigasi  non-struktural.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua  tahap analisis yaitu analisis AHP dan analisis GIS.[4]
Penelitian  terdahulu  yang  ketiga  diambil  dari  jurnal  dengan  judul  “Rancang  Bangun Klasifikasi  Cacat  pada  Genting  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)”  yang membahas  tentang  klasifikasi  produk  cacat  pada  PT.XYZ  untuk  menjaga  dan  mempertahankan kualitas  produk.  Pengklasifikasian  menggunakan  teknologi  buatan  yang  menggunakan pengukuran, processing gambar, dan metode SVM.[5]
Penelitian terdahulu terakhir diambil dari jurnal dengan judul “Pemetaan Risiko Tsunami Berdasarkan Skenario Ketinggian Tsunami di Kecamatan Pasirian Kabupaten Lumajang Provinsi Jawa  Timur”  yang  membahas  tentang  upaya  penanggulangan  untuk  mengetahui  dan meminimalkan risiko tsunami yang ada di Kecamatan Pasirian. Penelitian menggunakan parameter penggunaan  lahan,  koefisien  kekasaran  permukaan,  kelerengan  dan skenario  ketinggian  tsunami dengan bantuan dari model builder.[6]
Penelitian  yang  dibuat  berbeda  dengan  penelitian  yang  pertama,  karena  pada  penelitian pertama menggunakan dua metode yaitu K-Means Clustering dan SVM sedangkan pada penelitian ini hanya menggunakan satu metode yaitu SVM. Selanjutnya penelitian yang pertama dibuat untuk mengidentifikasi bencana kebakaran dengan menggunakan karakteristik visual api sedangkan pada penelitian ini dibuat untuk melakukan klasifikasi terhadap risiko tsunami yang terjadi.
Selanjutnya penelitian ini berbeda dengan penelitian yang kedua, karena pada penelitian kedua mengidentifikasi zona kerentanan penggunaan lahan terhadap bencana tsunami sedangkan pada penelitian ini lebih memfokuskan pada klasifikasi risiko tsunami. Penelitian kedua dilakukan dengan menggunakan analisis AHP dan analisis GIS sedangkan pada penelitian ini menggunakan analisa  SVM.  Lalu,  penelitian  yang  kedua  berbeda  juga  karena  dilakukan  pada  kabupaten Banyuwangi sedangkan pada penelitian ini mengambil studi kasus dari kabupaten Kebumen.
Kemudian penelitian yang dibuat juga berbeda dengan penelitian ketiga, karena penelitian ketiga membahas tentang klasifikasi produk cacat pada perusahaan sedangkan pada penelitian ini membahas  tentang  klasifikasi  risiko  bencana  tsunami.  Penelitian  ketiga  juga  menggunakan teknologi  buatan  dengan  pengukuran,  processing  gambar,  dan  metode  SVM  sedangkan  pada penelitian ini menggunakan aplikasi QGIS dan Pemrograman R.
Penelitian yang terakhir berbeda dengan penelitian ini, karena pada penelitian yang terakhir menggunakan  parameter  penggunaan  lahan,  koefisien  kekasaran  permukaan,  kelerengan,  dan scenario  ketinggian  tsunami  dengan  bantuan  model  builder  sedangkan  pada  penelitian  ini  akan memanfaatkan  data  Citra  Landsat-8  dengan  bantuan  proses  dari  metode  SVM.  Penelitian  yang terakhir ini juga dilakukan di kabupaten Pasirian provinsi Jawa Timur sedangkan pada penelitian ini dilakukan di kabupaten Kebumen provinsi Jawa Tengah.

## 2. Citra Landsat-8
Landsat-8 diluncurkan pada 11 Februari 2013. Satelit pemantauan bumi ini memiliki dua sensor yaitu sensor Operational Land Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS). Kedua sensor ini menyediakan resolusi spasial 30 meter (visible, NIR, SWIR), 100 meter (thermal), dan 15 meter (pankromatik).[7]
Tabel 1. Karakteristik Kanal Spektral Landsat-8[7]
Band Kanal Spektral Resolusi Spasial 1 Coastal/Aerosol 0.43 – 0.45 30 m 2 Blue 0.45 – 0.51 30 m 3 Green 0.52 – 0.60 30 m 4 Red 0.63 – 0.68 30 m 5 NIR 0.85 – 0.88 30 m 6 SWIR-1 1.56 – 1.66 30 m 7 SWIR-2 2.10 – 2.30 30 m 8 Pan 0.50 – 0.68 15 m
9 Cirrus 1.36 – 1.39 30 m 10 LWIR-1 10.30  – 11.30 100 m 11 LWIR-2 11.50  – 12.50 100 m

## 3. Support Vector Machine (SVM)
Ada berbagai cara, metode, analisa, dan algoritma dalam menyelesaikan permasalahan. Salah satu  metode  dalam  menyelesaikan  kasus  atau  permasalahan  yaitu  Support  Vector  Machine (SVM).  Sebuah  studi  empiris  yang  membandingkan  beberapa  metode  dan  pendekatan membuktikan  bahwa  SVM  menjadi  pilihan  yang  tepat.  Metode  SVM  adalah  metode  yang diperkenalkan  oleh  Vapnik.  Support  Vector  Machine  (SVM)  menggunakan  model  linear sebagai decision boundary dengan bentuk umum sebagai berikut:
𝑦(𝑥) = 𝑤𝑇∅(𝑥) + 𝑏                  (1)
Dimana vektor input disini adalah x, parameter bobot adalah w, fungsi basis adalah ∅ ( 𝒙 ), dan suatu bias  adalah  b.  Bidang  pembatas  pertama  membatasi  kelas  pertama  sedangkan  bidang pembatas kedua membatasi kelas kedua. sehingga diperoleh : [5]
𝑥𝑖. 𝑤 + 𝑏 ≥ +1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦𝑖 = +1 (2) 𝑥𝑖. 𝑤 + 𝑏 ≤ −1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦𝑖 = −1 (3)
w adalah normal bidang dan b adalah posisi bidang relatif terhadap pusat koordinat p.
Penelitian  ini  dilakukan  di  salah  satu  daerah  yang  berada  di  Provinsi  Jawa  Tengah  yaitu Kabupaten Kebumen yang terletak pada 7 o 27 1 - 7 o 50 1 Lintang Selatan dan 109 o 33 1 - 109 o 50 1 Bujur Timur dengan luas wilayah sebesar 128.111,50 hektar atau 1.281,115 km², dengan kondisi beberapa wilayah merupakan daerah pantai dan perbukitan, sedangkan sebagian besar merupakan dataran rendah. Berikut wilayah Kabupaten Kebumen yang akan menjadi lokasi penelitian :
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dan diselesaikan melalui 6 tahapan penelitian yaitu : Pertama adalah penentuan  lokasi.  Kedua  yaitu  pengumpulan  data  dari  Citra  Landsat-8  OLI.    Ketiga  melakukan preprocessing pada data Citra Landsat dengan menerapkan 5 indeks vegetasi yaitu, NDVI, NDBI, NDWI, MNDWI, dan WI dengan rumus dari masing-masing indeks dengan menggunakan software
QGIS. Keempat melakukan analisa terhadap hasil data dan perhitungan yang sudah didapat dengan membuat  rules  dari  klasifikasi  pada  masing-masing  indeks  secara  manual.  Kelima  melakukan analisa terhadap hasil klasifikasi dengan menerapkan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan bahasa pemrograman R untuk memperoleh hasil prediksi atau klasifikasi. Keenam Penulisan hasil penelitian. Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Tahapan Penelitian

## RESULTS
Penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan data dari Citra Landsat-8 OLI yang diambil dari  website  data  penginderaan  jauh  United  Stated  Geological  Survey  (USGS).  Data  yang digunakan pada penelitian kali ini adalah data  setiap bulan pada tahun 2019-2021. Penelitian ini dibantu  dengan  menggunakan  Algoritma  atau  Metode  Machine  Learning  yaitu  Support  Vector Machine  (SVM)  dengan  indeks  vegetasi  sebagai  pendukung.  Indeks  vegetasi  yang  digunakan adalah  NDVI,  NDBI,  NDWI,  MNDWI  dan  WI.  Indeks  vegetasi  ini  digunakan  karena  dapat membantu  memantau  dimana  NDVI  dapat  mengetahui  tingkat  kehijauan,  NDBI  untuk menunjukkan kerapatan lahan, NDWI untuk membandingkan tingkat kebasahan pada citra satelit, MNDWI  menyerap  lebih  banyak  cahaya  (modifikasi  dari  NDWI),  dan  WI  untuk  mengetahui Jumlah  air  yang  meningkat.  Berikut  contoh  output  hasil  ekstraksi  data  dari  Citra  Satelit  yang ditujukan pada gambar 3.
Dalam penelitian ini dilakukan klasifikasi dengan menggunakan  metode Support Vector Machine (SVM)  untuk  menganalisis  daerah  yang  sekiranya  berisiko  tinggi  terkena  tsunami. Terdapat  tiga  variabel  yang  menjadi  aspek  klasifikasi  yaitu  keputusan,  rata-rata  tiap  indeks  dan daerah.  Keputusan  pada  masing-masing  daerah  di  bagi  kedalam  tiga  level  / class yaitu  rendah, sedang  dan  tinggi.  Berikut  salah  satu  hasil  prediksi  atau  keputusan  yang  dari  indeks  vegetasi, ditujukan pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Prediksi dan Keputusan
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM), indeks vegetasi dari NDVI, NDBI dan NDWI adalah indeks yang sangat memperuhi penelitian ini dengan  tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari  masing-masing  indeks  yaitu  NDVI  dengan  tingkat akurasi 0.95, NDBI dengan tingkat akurasi 0.95 dan NDWI dengan nilai akurasi 0.93. Berikut hasil klasifikasi dari indeks NDVI, NDBI, dan NDWI dalam bentuk vektor dapat dilihat pada gambar 4, 5 dan 6.
Gambar 4. Bentuk Vektor NDVI
Gambar 5. Bentuk Vektor NDBI

## Gambar 6. Bentuk Vektor NDWI
Berdasarkan dari data prediksi dan tingkat akurasi yang sudah didapatkan maka hasil Klasifikasi dengan  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  memperoleh  11  desa  dari  total keseluruhan desa di Kabupaten Kebumen yang berisiko tinggi terkena tsunami dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Desa dengan Risiko Tinggi Berdasarkan Perhitungan dengan SMV
Nama Desa Tingkat Risiko Tinggi Alian 0,633397208 Ambal 0,608838226 Ayah 0,612987719 Buayan 0,60725606 Karangsambung 0,600111781 Klirong 0,605717417 Padureso 0,637702684 Poncowarno 0,606155417 Prembun 0,612235194 Puring 0,606196063 Sadang 0,6247127

## DISCUSSION
Penelitian digunakan dengan mengambil data mentah dari USGS yang kemudian diproses dengan menggunakan QGIS sehingga dapat diperoleh data dalam bentuk angka dan Pemrograman R yang membantu untuk melakukan klasifikasi tiap daerah dengan menerapkan algoritma Support Vector  Machine  (SVM)  sehingga  mendapatkan  hasil dimana  beberapa  daerah  yang  berlokasi  di bagian Pantai Selatan Jawa Tengah mengalami risiko tinggi terkenanya dampak tsunami. Karena itu  diharapkan  bahwa  penelitian  ini  dapat  menjadi  bantuan  bagi  masyarakat  untuk  waspada terhadap adanya risiko bencana

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Indeks vegetasi NDVI, NDBI dan NDWI menjadi variabel yang penting dalam penelitian ini dengan didapatkannya akurasi yang mencapai >90%. Kemudian hasil klasifikasi perhitungan dan prediksi yang didapatkan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dapat
diperoleh  tingkat  potensi  risiko  tinggi  terjadinya  tsunami  ada  11  desa  yaitu  desa  Alian,  Ambal, Ayah,  Buayan,  Karangsambung,  Klirong,  Padureso,  Poncowarna,  Prembun,  Puring,  dan  Sadang dengan  range  nilai  rata-rata  0.606  –  0.637,  nilai  akurasi  0.945  dan  nilai  kappa  0.914  dimana semakin tinggi nilai maka semakin tepat prediksi dan klasifikasi yang dilakukan.

## REFERENCES
[1] Badan, S., & Penanggulangan, N. (2020). Tanah Longsor dan Banjir Bencana yang Mematikan di Indonesia ( Data Tahun 2008-2017 ) Pendahuluan Pertumbuhan Penduduk Indonesia. 1–13.
[2] Wiga Maulana Baihaqi, Muliasari Pinilih, Miftakhul Rohma. 2020. “Kombinasi K-MEANS dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  Untuk  Memprediksi  Unsur  Sara  pada  Tweet”. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) . Vol.7, No.3, Juni 2020, Halaman 501-510.
[3] Amanda  Febrianti,  Arini,  S.T.,  M.T.,  Feri  Fahrianto,  M.Sc.  “Penerapan  Metode  K-Means Clustering  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  Dalam  Identifikasi  Api  Pada  Citra  Warna Digital”. Jurnal CoreIT . Vol. 6, No.1, Juni 2020, Halaman 45-49.
[4] Maria Chrisntina Endarwati, Widiyanto Hari Subagyo Widodo, Annisa Hamidah Imadudinna. “Identifikasi Zona Kerentanan Penggunaan Lahan Terhadap Bencana Tsunami di Kabupaten Banyuwangi”. Jurnal Manajemen Bencana (JMB). Vol.7, No.2, November 2021, Halaman 99- 108.
[5] Rais Yufli Xavierullah, Murman Dwi Prasetio, Denny Sukma Eka Atmaja. “Rancang Bangun Klasifikasi  Cacat  pada  Genting  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)”. Jurnal  Rekayasa Sistem dan Industri (JRSI). Vol.7, No.2, Desember 2020, Halaman 116-119.
[6] Iqbal  Fahmi  Abdillah,  Firman  Farid  Muhsoni.  “Pemetaan  Risiko  Tsunami  Berdasarkan Skenario  Ketinggian  Tsunami  di  Kecamatan  Pasirian  Kabupaten  Lumajang  Provinsi  Jawa Timur”. Jurnal Trunojoyo . Vol.1, No.4, Desember 2020, Halaman 486-497.
[7] V.  K.  S.  Que,  S.  Y.  J.  Prasetyo,  dan  C.  Fibriani,  “Analisis  Perbedaan  Indeks  Vegetasi Normalized Difference Vegtation Index (NDVI) dan Normalized Burn Rati (NBR) Kabupaten Pelawan Menggunakan Citra Satelit Landsat 8”, J. Comput. Model ., Vol.1, No.1, Juni 2019, Halaman 1-7.