AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 419 – 425.

## DOI: 10.59431/ajad.v3i3.235

## C O M M U N I T Y   E N G A G E M E N T   A R T I C L E
Studi Independent Prediksi Gempa Berbasis Website di Orbit Future Academy
Nabila Fadia 1*      | Itriyah 2
1*,2 Program Studi Psikologi, Fakultas Sosial Humaniora, Universitas Bina Darma, Kota Palembang, Provinsi Sumatera Selatan, Indonesia.

## Correspondence
1* Program Studi Psikologi, Fakultas Sosial Humaniora, Universitas Bina Darma, Kota Palembang, Provinsi Sumatera Selatan, Indonesia. Email: nabila1fadya@gmail.com

## Funding  information
Universitas Bina Darma.
Received:  2 9   N o v   2023
Revised:  1 2   Dec  2023

## Abstract
The Certified Independent Study Program, which is part of the Independent Campus initiative and supported by the Ministry of Education and Culture, Research and Technology, involves many large companies in academic collaboration. One of them is Orbit Future Academy, which provides special programs in the fields of Artificial Intelligence and Data Science. This program is  specifically  designed  to  develop  web-based  applications  for  earthquake  prediction.  The methodology used combines advanced Artificial Intelligence techniques in the field of Data Science,  with  the  application  of  the  K-Means  Clustering  and  K-Nearest  Neighbors  (KNN) algorithms in earthquake prediction systems. The main objective of this program is to improve knowledge  and  skills  in  the  application  of  Artificial  Intelligence  and  Data  Science  for earthquake prediction, especially around real estate investment, thereby contributing to more informed decision making in this sector.

## Keywords
K-Means  Clustering  Algorithm;  Independent  Study;  Orbit  Future  Academy;  Anticipation; Earthquake.

## Abstrak
Program  Studi  Independen  Bersertifikat,  yang  merupakan  bagian  dari  inisiatif  Kampus Merdeka dan didukung oleh Kemendikbud Ristekdikti, melibatkan banyak perusahaan besar dalam kerjasama akademik. Salah satunya adalah Orbit Future Academy, yang menyediakan program khusus dalam bidang Artificial Intelligence dan Data Science. Program ini dirancang khusus untuk mengembangkan aplikasi berbasis web untuk prediksi gempa bumi. Metodologi yang  digunakan  menggabungkan  teknik  Artificial  Intelligence  canggih  dalam  bidang  Data Science,  dengan  penerapan  algoritma  K-Means  Clustering  dan  K-Nearest  Neighbors  (KNN) dalam  sistem  prediksi  gempa.  Tujuan  utama  dari  program  ini  adalah  untuk  meningkatkan pengetahuan  dan  keterampilan  dalam  penerapan  Artificial  Intelligence  dan  Data  Science untuk  prediksi  gempa,  terutama  di  area  investasi  real  estate,  sehingga  berkontribusi  pada pengambilan keputusan yang lebih informatif di sektor ini.

## Kata Kunci
Algoritma K-Means Clustering; Studi Independent; Orbit Future Academy; Antisipasi; Gempa Bumi.
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 419 – 425.
Page 420 of 7

## 1  |  PENDAHULUAN
MSIB merupakan salah satu program dari Kampus Merdeka yang berada dibawah naungan Kementerian Pendidikan, Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  Republik  Indonesia  yang  bertujuan  agar  memberikan  kesempatan  bagi mahasiswa yang mengikuti dapat mendapatkan ilmu baru diluar kelas pembelajaran kuliah, mendapat relasi teman yang  banyak  agar  bekal  yang  didapat  untuk  masa  yang  akan  datang  akan  jauh  lebih  tertata.  Program  MSIB terkhususnya Studi Independen Bersertifikat ini bertujuan agar mahasiswa nantinya akan memiliki  hardskill dan softskill  sesuai  dengan  era  saat  ini.  Kemendikbutristek  bekerja  sama  dengan  beberapa  perusahaan  besar  untuk menjangkau seluruh mahasiswa yang mengikuti MSIB ini. Program studi independen ini dilakukan secara daring melalui zoom meeting namun dapat dilakukan secara luring sesuai dengan kesepakatan peserta dan juga pihak mitra yang bersangkutan. Program ini dilakukan oleh mahasiswa selama kurang lebih 5 bulan atau 20 minggu dimulai dari kegiatan  Onboarding hingga Graduation  dengan  mendapat konversi 20 SKS atau setara dengan  perkuliahan satu semester. Kegiatan atau syarat wajib yang harus dilakukan agar mencapai target konversi 20 SKS adalah dengan mengisi logbook harian serta weekly report pada website kampus merdeka setiap hari mulai senin hingga jumat, selain  itu  peserta  wajib  mengikuti  sesi  pembelajaran  secara  daring  untuk  mendapatkan  sertifikat  keikutsertaan studi independen yang biasa dimulai jam 08.00-12.00 serta mengikuti mentoring dari jam 13.30-16.00, peserta juga wajib mengunggah hasil laporan akhir yang berisi mengenai pelaksanaan studi independen yang telah dilakukan oleh mahasiswa selama program ini berlangsung.
Mitra  yang  ikut  serta  dalam  MSIB  ini  adalah  salah  satunya Orbit  Future  Academy (OFA)  ini  bergerak  dalam mendukung  perkembangan  inovasi  dan  teknologi  Pendidikan  di  Indonesia.  mengakurasi  serta  melokalkan program/kursus internasional untuk upskilling ataupun reskilling pemuda dan tenaga kerja menuju pekerjaan masa depan.Pembelajaran  ini  dilakukan  secara  individu  disetiap  pertemuan  dan  dilakukan  secara  berkelompok  pada akhir final project. Peserta akan dibekali materi setiap pertemuan dengan modul yang telah disediakan oleh Orbit Future  Academy salah  satu  nya  mengenai  AI  4  JOBS  berpusat  pada  kompetensi  untuk  membangun Artificial Intelligence Readiness  dengan  meningkatkan  keterampilan  individu  dalam  bidang Artificial  Intelligence yang dibutuhkan sebagai persiapan untuk memasuki dunia pekerjaan masa depan. Program ini juga memiliki cakupan dalam pengembangan mindset dan skillset untuk mencapai keberhasilan dalam perkembangan teknologi dunia yang sangat  dinamis  menuju  pemutakhiran  dan  kebergantungan  di  bidang Artificial  Intelligence .  Adapun  modul pembelajaran yang diberikan pada program AI 4 Jobs diantaranya yaitu Logika dan Konsep Teknologi AI, Metode Penelitian  AI,  Siklus  Projek  AI,  Pemrograman  Python,  Etika  Profesi  &  Keterampilan  Perusahaan, Job  Readiness , Entrepreneurship , & Literasi Keuangan, ChatGPT, dan Proyek Akhir.
Dalam upaya meningkatkan kualitas pendidikan dan mitigasi bencana, berbagai penelitian dan kegiatan pengabdian telah  dilakukan,  masing-masing  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  bidangnya.  Maolida et  al .  (2022)  telah menunjukkan bagaimana perencanaan kolaboratif dan pengajaran kosakata Bahasa Inggris dengan Virtual Reality dapat memberikan dampak positif dalam pendidikan di SD Gunung Batu Cianjur [1]. Ini menunjukkan pentingnya teknologi  dalam  pendidikan.  Di  sisi  lain,  dalam  bidang  ilmu  data  dan  machine  learning,  Wanto et  al .  (2021) mengeksplorasi penggunaan algoritma fungsi perlatihan berbasis Artificial Neural Network (ANN) untuk peramalan fenomena bencana [2]. Hal ini sejalan dengan penelitian Saikin et al . (2021) yang mengoptimalkan metode Support Vector Machine menggunakan pemilihan fitur untuk meningkatkan hasil klasifikasi [3]. Kusuma et al . (2022) juga melakukan perbandingan algoritma machine learning untuk prediksi curah hujan di Kota Semarang [4]. Penelitian- penelitian  ini  membuktikan  pentingnya  teknologi  AI  dan  machine  learning  dalam  menghadapi  tantangan  alam. Manakane et al . (2023) mengidentifikasi daerah rawan longsor di DAS Wai Batu Gajah, Kota Ambon menggunakan metode  Slope  Morphology  dan  Indeks  Storie  [5].  Studi  ini  relevan  dengan  karya  Tantyoko et  al .  (2023)  yang memprediksi  potensial  gempa  bumi  di  Indonesia  menggunakan  metode  Random  Forest  dan  pemilihan  fitur  [6]. Kedua  penelitian  ini  memberikan  wawasan  penting  dalam  pemetaan  dan  mitigasi  bencana.  Riza et  al .  (2020) membahas pemanfaatan AI untuk meningkatkan mitigasi bencana banjir [7], sementara Leksono et al . menyarankan penggunaan teknologi  ramah lingkungan  dan kebijakan  dalam  perencanaan industri dan  regional untuk  mitigasi perubahan iklim [8]. Rakuasa dan Latue (2023) melakukan analisis spasial kelayakan lanskap Kota Ambon untuk permukiman menggunakan Sistem Informasi Geografis [9], dan Firdausa (2019) menganalisis data gempa bumi di Provinsi Bengkulu dengan metode ANN [10]. Keseluruhan penelitian ini secara komprehensif mendemonstrasikan bagaimana teknologi modern dapat digunakan untuk pendidikan dan pengurangan risiko bencana.
Projek akhir yang dibuat oleh penulis memanfaatkan kecerdasan buatan Artificial Intelligence dengan domain Data Science untuk  membuat  Evaluasi  lokasi  investasi  real  estate  di  USA  menggunakan  sistem  prediksi  gempa  untuk mengetahui  prediksi  gempa  dengan  aplikasi  berbasis  web.  Tujuan  pengabdian  ini  yaitu  membuat  lebih  terbuka
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 419 – 425.
wawasannya  mengenai Artificial  Intelligence agar  lebih  berkompeten  di  bidangnya.  Tidak  hanya  hardskill  yang diasah namun Orbit Future Academy juga memberikan pembelajaran mengenai softskills yaitu mengenai komunikasi interpersonal, problem solving, team work, manajemen waktu, serta creative thingking. Tentunya Ini merupakan kesempatan yang sangat berharga karena bisa mempelajari hal-hal yang sangat diperlukan didalam dunia kerja.

## 2 |  METODE
Metode kegiatan adalah dengan memanfaatkan Artificial Intelligence dengan domain Data Science dengan algoritma K-Means  Clusitering  dan  KNN  untuk  membuat  Evaluasi  lokasi  investasi  real  estate  di  usa  menggunakan  sistem prediksi gempa untuk mengetahui prediksi gempa dengan aplikasi berbasis web. Penggunaan sistem prediksi gempa dalam  evaluasi  lokasi  investasi  real  estate  di  USA  diharapkan  akan  membawa  dampak  baik  yang  signifikan  bagi bisnis, yang utama adalah meningkatnya keputusan investasi yang lebih terperinci, dengan pemahaman yang lebih baik tentang resiko gempa yang dapat mempengaruhi property.

## 2.1 Sesi Pembekalan Materi
Sesi ini merupakan sesi belajar - mengajar dimana peserta studi independen akan dibekali materi disetiap hari dari senin  hingga  jumat  dengan  menggunakan  zoom  meeting  yang  dikirim  oleh  admin  NF  Computer  melalui  grup whatsapp mulai pukul 08.00-12.00 WIB.

## 2.2 Sesi Mentoring
Sesi  mentoring  merupakan  sesi  diskusi  atau  tanya  jawab  yang  dilakukan  oleh  peserta  Studi  Independen  dengan mentor yang sudah di utus oleh pihak NF Computer. Sesi ini biasa dilakukan setiap hari mulai pukul 13.00 - 16.00 WIB  dimana  mentoring  biasa  dilakukan  melalui  grup  telegram  atau  grup  whatsapp,  dan  disetiap  minggu  wajib mentoring by zoom meeting dengan penentuan hari dan waktu sesuai dengan kesepakatan peserta dan mentor saat mentoring pertama kali.

## 2.3 Sesi Praktik
Sesi praktik merupakan sesi latihan atau penugasan setelah kegiatan pembelajaran yang biasanya akan diberikan oleh pemateri dan akan dibimbing oleh mentor secara langsung. Selain itu, sesi praktik  selain kegiatan penugasan adalah mengerjakan posttest dan juga pretest di setiap akan memulai bab baru atau mengakhiri bab tersebut.

## 2.4 Final Project
Final  project  merupakan  sesi  akhir  dari  pembelajaran  Artificial  inteligensi  prediksi  gempa  diberbasis  website bersama  kelompok  mengerjakan  laporan  dalam  bentuk  Project  dan  laporan  akhir  tentang  alat  prediksi  gempa berbasis website yang dikelola bersama.

## 3  |  HASIL DAN DISKUSI

## 3.1 Hasil
Website ini  sangat berguna dalam mendeteksi gempa bumi dan membantu investor dan pemangku kepentingan ketika mengevaluasi  investasi  real  estate  di  Amerika  Serikat.  Dengan  mengintegrasikan  data  prediksi  gempa  terkini  dengan informasi  lokasi  dan  real  estat  terkini,  kami  memahami  secara  mendalam  risiko  dan  potensi  investasi,  memberikan layanan terbaik di kelasnya, dan membantu  pemangku kepentingan  membuat keputusan investasi yang cerdas. Tampilan ini memungkinkan Anda memasukkan besaran, kedalaman, nilai efektif, garis lintang, garis bujur, dan jenis gempa untuk memprediksi apakah gempa tersebut berbahaya atau tidak. Lihat tabel pengelompokan sebelumnya untuk informasi lebih lanjut.  Untuk  memprediksi  bahaya  atau  tidaknya  suatu  gempa,  penulis  menggunakan  metode  KNN.  Tampilan  hasil prediksi dari metode KNN apakah berbahaya atau tidak bila dalam tahap yang aman (tidak berbahaya) kelebihan dari project  yang  dikembangkan  adalah  Web  ini  dapat  memberikan  pemetaan  yang  jelas  terkait  risiko  gempa  di  berbagai wilayah di USA. Ini memungkinkan investor untuk mengidentifikasi lokasi yang memiliki risiko lebih rendah terhadap gempa,  sehingga  dapat  meminimalkan  kerugian  potensial.  Untuk  kekurangan  dari  project  yang  Dikembangkan, Keakuratan web ini sangat tergantung pada kualitas dan kuantitas data yang digunakan dalam sistem prediksi gempa.
Ketidakakuratan atau kekurangan data dapat mengurangi keandalan informasi yang diberikan oleh web tersebut. Rencana pengembangan  website  di  kemudian  hari  yaitu  Terus  melakukan  penelitian  dan  pengembangan  untuk  memperbaiki algoritma  dan  model  prediksi  gempa.  Hal  ini  termasuk  integrasi  teknologi  terbaru,  seperti  machine  learning  dan
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 419 – 425.
DOI: https://doi.org/10.59431/ajad.v3i3.235
kecerdasan  buatan,  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  gempa  di  berbagai  lokasi  di  USA.Tingkatkan  kemampuan pemetaan dan visualisasi data gempa di berbagai wilayah di USA. Dengan menggunakan teknologi pemetaan yang canggih, pengguna dapat dengan mudah memahami tingkat risiko gempa di lokasi tertentu dan membuat keputusan investasi yang lebih  bijaksana,  serta  Melakukkan  kerja  sama  dengan  ahli  geologi,  insinyur  struktural,  dan  ahli  terkait  lainnya  untuk memperkuat validitas data dan analisis yang disajikan oleh sistem prediksi. Kolaborasi ini akan membantu memastikan bahwa informasi yang disediakan kepada pengguna dapat diandalkan dan akurat. Permasalahan Investasi di bidang real estate membutuhkan pemahaman mendalam tentang risiko geografis, seperti potensi gempa bumi. Lokasi properti sangat penting dalam menentukan nilai dan keamanan investasi.
Tujuan Mengidentifikasi lokasi investasi potensial yang kurang rentan terhadap risiko gempa bumi dapat menjadi nilai tambah  bagi  investor  real  estate.  Melalui  analisis  risiko  gempa  bumi,  investor  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih terinformasi. Bisa dilengkapi dengan gambar pendukung dengan total data attribut ada 23 75801 x 8 (baris dan kolom) jenis data csv object, sumber data yang diambil pada project ini bersumber dari Kaggle. Cara pengambilan data dengan mengimport  /memasukkan  dataset.  Jenis  data  csv  object,  sumber  data  yang  diambil  pada  project  ini  bersumber  dari Kaggle. Cara pengambilan data dengan mengimport /memasukkan dataset. Dengan Tahap pemprosesan data hingga data siap  digunakan  mulai  dari  pengecekan  duplikasi  data,  pengecekan  missing  value  data,  serta  pengecekan  outlier  data. Modelling  pertama  yaitu  menggunakan  KMeans,  modelling  tersebut  berfungsi  untuk  menganalisis  dan  melakukan pengelompokan berdasarkan cluster tertentu, tergantung dari kasus nya. Contoh: Pengelompokan lokasi lokasi gempa berdasarkan nilai magnitudo, depth(kedalaman), dan rms(root mean square) nya. Setelah itu kita sudah bisa melakukan pengelompokannya.  mencari  nilai  K  untuk  melakukan  clustering  menggunakan  metode  Elbow  Distorsion,  dinyatakan bahwasannya nilai K tersebut adalah nilai yang paling pas.
Tahap pertama akan melakukan visualizer data untuk mendapatkan nilai K yang sempurna. Ini adalah hasil dari cluster, berdasarkan K nya, ada 4 cluster yang dilakukan pemisahannya mencari nilai K untuk melakukan clustering menggunakan metode Elbow Distorsion, dinyatakan bahwasannya nilai K tersebut adalah nilai yang paling pas. Tahap pertama akan melakukan visualizer data untuk mendapatkan nilai K yang sempurna. Ini adalah hasil dari cluster, berdasarkan K nya, ada 4 cluster yang dilakukan pemisahannya. Dengan menggunakan Algoritma/Modelling kedua yang di lakukan adalah dengan melakukan metode KNN. Disini kasus yang di lakukan adalah kolom cluster tadi sebagai label nya. dan Inputan mag, depth, rms, latitude, longitude, dan type nya itu sebagai fitur ntuk diproses nantinya berada di clster berapa. proses pemisahan layer dan fitur ke masing masing variable x dan y, melakukan SMOTENC untuk membuat imbalance data agar dapat melakukan proses algoritma nantinya. setelah itu, kita akan melakukan proses train dan test data. Step berikutnya akan masuk ke dalam step standardScaler data x dan y tadi. Kita coba melakukan training model KNN tersebut untuk mendapatkan nilai n terbaik untuk dilakukan Kneighbors Classifier.
Setelah  sudah  melakukan  nilai  dari  n  nya,  dilanjutkan  melakukan  implementasi  KNeighborsClassifier  dengan  nilai n_neighbors  nya  adalah  3.  dengan  menampung  proses  predict  nya  itu  ke  satu  variable.  sebelum  mengimplementasi penginputan data nya, setelah itu mengecek Accuracy Train dan Test nya. Jika nilai nya mendekati nilai 1 maka semakin baik hasil akurasi nya (Itu tergantung dari datasetnya sendiri). hal tersebut bisa menilai -1 yang menandakan algoritma tersebut belum tentu akurat. Setelah itu melakukan penginputan data, dan akan keluar nanti hasilnya berada di cluster berapa. Maka sebelum melakukan proses prediksi/analisis, ada langkah baiknya melakukan riset terlebih dahulu. Untuk hasil deployment akan menggunakan framework Django. Ada beberapa step yang masih bersifat statis, dan ada beberapa style yang bersifat dinamis Semua dimulai dari function preprocessing. Untuk import nya masih dalam tahap manual, yaitu membaca file .csv nya langsung. Lalu akan menampilkan data sebelum dicleaning nantinya dan data setelah dicleaning. Untuk di  web-based nya  tidak menggunakan proses pengecekan duplicate data dan outlier  data. Setelah  itu kami ada melempar beberapa informasi mengenai total attribut, total data, sedikit data (df.head).
Gambar 1. Lokasi Studi Independen
Gambar 2. Tampilan Predicition
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 419 – 425.
Gambar 3. Tampilan Hasil Prediksi Gempa Gambar 4. Data cleaning Gambar 5.  Distorsion Score Elbow
Gambar 6. Hasil Train Dan Test Prediksi
Gambar 7. Hasil Classification Report
Gambar 8. Hasil Deployment
3.2 Diskusi
Website ini mengintegrasikan teknologi Artificial Intelligence dan Data Science , khususnya algoritma K-Means Clustering dan K-Nearest Neighbors (KNN), untuk menilai risiko gempa bumi. Dalam konteks praktis, website ini menyediakan alat bantu  penting  bagi  investor  real  estate,  memungkinkan  mereka  membuat  keputusan  berbasis  data  tentang  lokasi investasi.  Dari  perspektif  teoretis,  proyek  ini  menyumbang  pada  literatur  tentang  penerapan  AI  dalam  mitigasi  risiko bencana,  khususnya  dalam  sektor  real  estate.  Salah  satu  tantangan  utama  adalah  ketergantungan  pada  kualitas  dan kuantitas data. Ketidakakuratan atau kekurangan dalam data sumber bisa mengurangi keefektifan prediksi. Selain itu, terdapat tantangan dalam memastikan bahwa model AI dapat menyesuaikan diri dengan perubahan dalam data seismik, yang  seringkali  sangat  dinamis  dan  tak  terduga.  Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  rencana  pengembangan  lebih  lanjut mencakup penelitian dan pengembangan algoritma serta model prediksi gempa yang lebih canggih. Integrasi teknologi terbaru dalam machine learning dan AI dapat meningkatkan akurasi prediksi. Selain itu, peningkatan dalam visualisasi data  akan  mempermudah  pemangku  kepentingan  dalam  memahami  risiko  gempa  di  lokasi  tertentu.  Pentingnya kolaborasi dengan ahli geologi dan insinyur struktural juga tidak bisa diabaikan. Dengan memperkuat validitas data dan analisis yang disajikan, informasi yang diberikan kepada pengguna akan lebih dapat diandalkan dan akurat. Kolaborasi ini juga  membuka kemungkinan untuk menggabungkan  pengetahuan empiris dan  teknis  dalam model prediksi, sehingga menghasilkan wawasan yang lebih holistik tentang risiko gempa. Dengan kemampuan untuk mengidentifikasi lokasi yang kurang rentan terhadap risiko gempa, website ini memberikan nilai tambah bagi investor real estate. Analisis risiko yang lebih mendalam dan terinformasi memungkinkan investor untuk mengurangi kerugian potensial dan mengoptimalkan pengembalian investasi.
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 419 – 425.
Page 424 of 7

## 4  |  KESIMPULAN
Setelah  Berdasarkan  hasil  pengamatan  dan  pelaksanaan  program  yang  telah  dilakukan  mengenai  penggunaan  sistem prediksi  gempa  dapat  menjadi  alat  yang  berharga  dalam  mengidentifikasi  dan  mengelola  risiko  gempa  bumi  dalam konteks investasi real estate di USA. Evaluasi lokasi investasi dengan mempertimbangkan faktor prediksi gempa dapat membantu calon investor dan pengembang dalam mengambil keputusan yang lebih informasi dan berkelanjutan. Salah satu solusi efektif adalah mengintegrasikan sistem prediksi gempa yang menggunakan algoritma K-means Clustering dan prediksi KNN dengan berbasis website . Sistem ini akan memberikan perkiraan risiko gempa untuk setiap lokasi investasi potensial, memberikan investor alat yang kuat untuk membuat keputusan investasi yang cerdas dan proaktif.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada PT. ORBIT FUTURE ACADEMY telah memberikan kesempatan kepada mahasiswa dalam melakukkan pembelajaran tentang artificial intelegensi dalam memprediksi gempa

## REFERENSI
[1] Maolida, E.H., Mulyana, A., Adetia, E. and Rizki, A., 2022. Collaborative Planning and Teaching English Vocabulary with Virtual Reality: A Community Service in SD Gunung Batu Cianjur. AJAD: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat, 2(1), pp.73-81. DOI: https://doi.org/10.35870/ajad.v2i1.40.
[2] Wanto, A., Defit, S., & Windarto, A. P. (2021). Algoritma Fungsi Perlatihan pada Machine Learning berbasis ANN untuk Peramalan Fenomena Bencana. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), 5(2), 254-264. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.3031.
[3] Saikin, S., Fadli, S., & Ashari, M. (2021). Optimization of Support Vector Machine Method Using Feature Selection to Improve Classification Results. JISA (Jurnal Informatika dan Sains), 4(1), 22-27. DOI: https://doi.org/10.31326/jisa.v4i1.881.
[4] Kusuma, W. A., Widodo, A. P., Santoso, R., Suharto, E., & Wirawan, P. W. (2022, August). Comparison of Machine Learning Algorithms for Rainfall Prediction in Semarang City. In 2022 9th International Conference on Information Technology, Computer, and Electrical Engineering (ICITACEE) (pp. 44-49). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICITACEE55701.2022.9924039.
[5] Manakane, S. E., Latue, P. C., & Rakuasa, H. (2023). Identifikasi Daerah Rawan Longsor Di DAS Wai Batu Gajah, Kota Ambon Menggunakan Metode Slope Morphology Dan Indeks Storie. Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu, 1(1), 29-36.
[6] Tantyoko, H., Sari, D. K., & Wijaya, A. R. (2023). PREDIKSI POTENSIAL GEMPA BUMI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN FEATURE SELECTION. IDEALIS: Indonesia Journal Information System, 6(2), 83- 89. DOI: https://doi.org/10.36080/idealis.v6i2.3036.
[7] Riza, H.,  Santoso, E. W., & Tejakusuma, I. G. (2020). UTILIZATION OF  ARTIFICIAL INTELLIGENCE  TO IMPROVE FLOOD  DISASTER  MITIGATION  PEMANFAATAN  KECERDASAN  ARTIFISIAL  UNTUK  MENINGKATKAN  MITIGASI BENCANA BANJIR. Jurnal Sains dan Teknologi Mitigasi Bencana, 15(1).
[8] Leksono, A. S., Mustafa, I., Djati, M. S., Mastuti, R., Rumhayati, B., Suryanto, A., ... & Noviantari, Y. (2010). Eco-friendly Technology and Policy on Industrial and Regional Planning for Mitigation  of Climate Change.  7th  Basic Science National Seminar Proceeding Malang 20 Februari 2010.
[9] Rakuasa, H., & Latue, P. C. (2023). Spatial Analysis  of Landscape Suitability of Ambon City for Settlement Using Geographic  Information  System.  Journal  of  Information  Systems  and  Technology  Research,  2(3),  133-140.  DOI: https://doi.org/10.55537/jistr.v2i3.696.
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 419 – 425.
[10] Firdausa, F. (2019). Prediksi dan Analisis Data Gempa Bumi di Provinsi Bengkulu dengan Metode Artificial Neural Network.  Cantilever:  Jurnal  Penelitian  dan  Kajian  Bidang  Teknik  Sipil,  8(2),  45-49.  DOI: https://doi.org/10.35139/cantilever.v8i2.5.
How  to  cite  this  article:  Fadia, N., & Itriyah. (2023). Studi Independent Prediksi Gempa Berbasis Website di Orbit Future Academy. AJAD : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , 3 (3), 419 – 425. https://doi.org/10.59431/ajad.v3i3.235.