## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 2, September 2023, Hal: 286-295, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.160 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## KAJIAN SISTEMATIS METODE ANALISIS GELOMBANG PASANG SURUT UNTUK SISTEM PENDETEKSI TSUNAMI DALAM RAGAM LITERATUR
Melyana 1) *, Wahyu Cesar 1) , Deni Mahdiana 1)
1 Program Studi Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 2211600214@student.budiluhur.ac.id

## Abstrak
Indonesia  merupakan negara yang rentan akan terjadinya bencana  gempa  bumi,  hal  ini dikarenakan Indonesia dilalui  oleh jalur  tiga lempeng tektonik.  Ketiga lempeng tekntonik jalur pertemuan  tersebut mayoritas ada di laut sehingga jika terjadi gempa bumi yang besar pada kedalaman  laut dangkal akan  berpotensi menimbulkan bencana  tsunami . Analisis  yang akurat terhadap  ketinggian  gelombang pasang surut air laut untuk mendeteksi bencana tsunami  merupakan  tugas yang pen ting untuk menjaga keamanan juga keselamatan penduduk di sekitar wilayah  laut  dan  pesisir.  Metode  analisis  gelombang  pasang  surut  yang  cepat  dan  akurat  dapat  memberikan peringatan  awal  potensi  terjadinya  tsunami  kepada  populasi  manusia  untuk  menyelamatkan      nyawa.    Tujuan penelitian  ini  melakukan   tinjauan   literatur  sistematis   untuk  membandingkan metode analisis gelombang pasang surut untuk pendeteksi tsunami terkini yang cukup akurat dari berbagai literatur untuk  digunakan   sebagai informasi  pendukung   dalam   rancangan   sistem  pendukung   keputusan   pada  sistem peringatan dini  tsunami di  Indonesia.  Penelitian    ini  dimaksudkan  untuk    memberikan    data    perbandingan    hasil  tinjauan  metode pendeteksi tsunami kepada  komunitas  peneliti  serta praktisi terkait  dengan cakupan  yang luas terkait konsep, akurasi, serta kelebihan dan kekurangan  dari metode sistem pendeteksi  tsunami yang menjanjikan keberhasilan di masa depan.
Kata kunci : gelombang pasang surut; kajian sistematis; tsunami.

## SYSTEMATIC REVIEW OF TIDAL WAVE ANALYSIS METHODS FOR TSUNAMI DETECTION SYSTEMS IN VARIOUS LITERATURE

## Abstract
Indonesia is the countries that is prone to earthquakes, this is because Indonesia is traversed by three (3) tectonic plates. The majority of the three tectonic plates where the meeting point is in the sea so that if a large earthquake occurs at shallow sea depths it will have the potential to cause a tsunami. Accurate analysis of the height of the tidal waves to detect a tsunami disaster is an important task to maintain security as well as the safety of residents around the sea and coastal areas. Fast and accurate tidal wave analysis methods can provide human populations with early warning of a potential tsunami to save lives. The aim of this study is to conduct a systematic literature review to compare tidal wave analysis methods for the latest tsunami detectors which are sufficiently accurate from  various  literatures  to  be  used  as  supporting  information  in  the  design  of a  decision  support  system  for  a tsunami early warning system in Indonesia. This research is intended to provide comparative data on the results of reviews of tsunami detection methods to the research community and related practitioners with a broad scope regarding the concept, accuracy, and advantages and disadvantages of the tsunami detection system method which promises success in the future.
Keywords: tidal waves; systematic review; tsunami.
Submitted: 13 Maret 2023 Reviewed: 25 Maret 2023 Accepted: 12 Juli 2023 Published: 16 Juli 2023

## PENDAHULUAN
Negara Indonesia merupakan negara yang rentan terjadinya bencana gempa bumi karena dilalui  oleh  jalur  pertemuan  tiga  lempeng  tektonik,  yaitu:  lempeng  Indo-Australia,  lempeng Eurasia,  dan  lempeng  Pasifik  (Reba,  2022).  Jalur  pertemuan  ketiga  lempeng  tektonik  ini mayoritas  ada  di  laut  sehingga  apabila  terjadi  gempa  bumi  yang  besar  pada  kedalaman  laut dangkal  maka  berpotensi  menimbulkan  bencana  gelombang  tsunami.  Badan  Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) telah mencatat bahwa dalam kurun waktu sepuluh (10) tahun antara tahun 2005 hingga  tahun 2015 terjadi sekitar 3810 bencana yang  merupakan bencana geologi (Kurniasih dkk., 2020). Bencana yang terjadi terdiri dari gempa bumi, tsunami, letusan gunung  merapi,  dan  tanah  longsor.  Jumlah  ini  telah  menyusun  kurang  lebih  22%  dari  total keseluruhan  kejadian  bencana  alam  yang  terjadi  pada  periode  tersebut.  Apabila  dilihat  dari angka  kejadiannya,  bencana  geologi  tidak  sering  terjadi  dibandingkan  dengan  bencana  alam lainnya. Jika dilihat dari dampak yang ditimbulkan, maka bencana geologi khususnya gempa bumi dan tsunami memberi dampak yang lebih besar (Artawan & Purnamawan, 2015). Menurut hasil  kajian  risiko  bencana  oleh  BNPB  pada  tahun  2015,  bahwa  jumlah jiwa  yang  terancam bahaya tsunami melebihi sebanyak 4 juta jiwa dan ancaman kerugian aset sebesar kurang lebih sebesar  71  triliun  rupiah.  Analisis  yang  akurat  gelombang  pasang  surut  air  laut  untuk mendeteksi bencana tsunami adalah tugas penting untuk menjaga keamanan serta keselamatan penduduk di sekitar wilayah laut dan pesisir. Metode analisis yang akurat dapat menghasilkan peringatan cepat kepada manusia untuk menyelamatkan nyawa (Indriasari et al., 2015).
Mulai tahun 2008, Indonesia telah memiliki teknologi untuk sistem peringatan awal dari bencana tsunami yaitu Tsunami Early Warning System (Lauterjung & Letz, 2017). Prinsip kerja sistem TEWS yaitu pada saat terindikasi ada gempa bumi yang besar diperkirakan berpotensi terjadinya bencana tsunami, lalu informasi peringatan awal tersebut akan segera diinformasikan kepada masyarakat dalam kurun waktu kurang dari 5 menit. Data dan parameter terkait gempa bumi  yang  terjadi  ini  menjadi  parameter  masukan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan (UNDRR  and  UNESCO-IOC,  2019)  yang  akan  mengeluarkan  hasil  analisa  atau  prediksi tsunami  dari  model  perhitungan  yang  sumber  datanya  berasal  dari    peralatan  pengamat perubahan tinggi muka (pasang surut) air laut seperti buoy yang mampu mengirim data melalui satelit  atau  GPS  (Kato  dkk.,  2005)  yaitu  peralatan  sensor  akustik  yang  mengapung  di permukaan laut dan selain itu terdapat OBU (Ocean Bottom Unit) yaitu peralatan yang berada di dasar laut digunakan sebagai alat untuk mengkonfirmasi terjadinya tsunami hasil kerja sama Indonesia-Jerman (Rudloff et al., 2009).
Fenomena pemicu terjadinya bencana tsunami tidak hanya dari gempa bumi, untuk bisa mengatasi hal ini sistem peringatan awal tsunami harus mempertimbangkan tidak hanya data kejadian gempa bumi, tapi juga data pemantauan perubahan tinggi permukaan pasang surut air laut ( tidal wave ) sebagai data utama yang mengeluarkan berita peringatan awal tsunami karena sampai saat ini hanya pemantauan perubahan tinggi muka air laut secara langsung yang dapat memberi  konfirmasi  tsunami  secara  aktual.  Pemantauan  perubahan  muka  air  laut  juga  perlu dibarengi  dengan  penerapan  algoritma  pendeteksi  otomatis  sehingga  bisa  menginformasikan kedatangan tsunami secara cepat kepada masyarakat.
Terdapat  banyak  sekali  metode  analisis  atau  algoritma  pendeteksi  tsunami  yang dikembangkan  di  seluruh  dunia  hingga  saat  ini.  Studi  literatur  metode  analisis  gelombang pasang  surut  air  laut  untuk  algoritma  pendeteksi  tsunami  yang  akurat  sangat  diperlukan, tujuannya adalah agar dapat dijadikan acuan yang dapat digunakan sebagai konsep dasar untuk merancang perangkat lunak pendukung keputusan peringatan dini bencana tsunami Indonesia (TEWS).
Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan tinjauan literatur sistematis (Xiao & Watson, 2019)  untuk  membandingkan  metode  analisis  gelombang  pasang  surut  air  laut  yang  akurat

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 286-295
Kajian Sistematis Metode Analisis Gelombang Pasang Surut Untuk Sistem Pendeteksi Tsunami Dalam Ragam Literatur
untuk dijadikan acuan yang dapat digunakan sebagai konsep dasar untuk merancang perangkat lunak pendukung keputusan ( Decision Support System ) peringatan bencana tsunami.

## METODE
Pada  penelitian  ini  dilakukan  tinjauan  literatur  sistematis  terkait  metode  analisis gelombang pasang surut untuk sistem pendeteksi tsunami terkini (dari tahun 2014 – 2021) yang terdapat pada Tabel 1. Tabel 1 menjelaskan terkait tinjauan terhadap metode, subjek, periode repsentasi tsunami, akurasi prediksi gelombang, delay waktu prediksi, dan jumlah deteksi yang diukur berdasarkan pengujian. Beberapa metode analisis yang digunakan sebagai berikut:
Tabel 1. Tinjauan Literatur Metode Analisis Pendeteksi Tsunami Penulis Analisis Hasil M. D. Risio, G.M. Beltramia (2014) (Di Risio & Beltrami, 2014) Metode Tsunami Detection Algorithm (TDA) Subjek Tsunami meter  program DART Periode representasi tsunami Gempa bumi: 1. Lepas pantai Chile, 27 Februari 2010 2. Pacific Coast of Tohoku (Jepang), 11 Maret 2011 Akurasi prediksi gelombang Representasi tsunami yang tepat dengan periode dalam range 2-30 menit F. Chierici, D. Embriaclo, and L.Pignagnoli (2017)
(Chierici dkk.,
2017) Metode Tsunami Detection Algorithm (TDA) Subjek Rekaman  DART  stasiun  D165_2001  dan  D125_2002  dan GEOSTAR-NEAREST_2009 pressure data set (GEOS) Periode representasi tsunami Haida Gwaii 28 Oktober 2012 Akurasi prediksi gelombang Mendeteksi 40% tsunami dalam kuartal pertama periodenya dan 60% sisanya dalam periode paruh pertama dengan hasil yang lebih baik C. An , H. Liu, Z. Ren , dan Y. Yuan (2018) (An dkk., 2018) Metode Uniform Slip Model Subjek data GEBCO_2014( General  Bathymetric  Chart  of  the Oceans ) Periode representasi tsunami Tsunami : 1. 2011 Tohoku 2. 2014 Iquique 3. 2015 Illapel Akurasi prediksi gelombang Prediksi  gelombang  tsunami  berakurasi  tinggi  jika dikonstruksi dengan sesuai Metode Offshore Bottom Pressure Gauges (OBPGs) and TDA

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 286-295
Penulis Analisis Hasil M. Heidarzadeh, Y., dkk (2020) (Wang, Heidarzadeh, dkk., 2020) Subjek Bathymetric  Charts  of  the  Oceans (GEBCO,  Weatherall et al. 2015) Periode representasi tsunami Tsunami 21 May 2003 Algeria, Afrika Utara Akurasi prediksi gelombang Rentang  akurasi  perkiraan  tsunami  69-85%  untuk  4 skenario OBPG Y. Wang, K. Satake, T.
Maeda, M. Shinohara, and
S. Sakai (2020) (Wang, Satake, dkk., 2020) Metode Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) Subjek General  Bathymetric  Chart  of  the  Oceans dirilis  2014 (GEBCO_2014; Weatherall et al., 2015). Periode representasi tsunami Gempa bumi: 1. Fukushima (M 7.4) 2016 2. Tohoku (M 9.0) 2011 3.  Sanriku (M 6.4) 1998 Akurasi prediksi gelombang Periode gelombang tsunami sekitar 10 menit Y. Kusumah, B. Irawan, dkk (2020) (Kusumah dkk., 2020) Metode Decision Tree C4.5 Algorithm Subjek 2691 data dari BMKG Periode representasi tsunami Pantai Pangandaran 2019 Akurasi prediksi gelombang Akurasi sekitar 98-100% G. I. Rusydy, B. Irawan, dkk (2020) (Rusydy dkk., 2020) Metode Algoritma KNN ( K-Nearest Neighbour ) Subjek Data  latih  atribut  Ketinggiangelombang  dan  Kecepatan gelombang Periode representasi tsunami Indonesia Akurasi prediksi gelombang Akurasi yang didapat tidak cukup efektif T. Chen , N. Kapron, dan J. C. Y. Chen Metode Evolutionary  algorithm dan Artificial  Neural  Network (ANN) Subjek Stasiun meteorologi di Mekong 1996-2005

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 286-295
Kajian Sistematis Metode Analisis Gelombang Pasang Surut Untuk Sistem Pendeteksi Tsunami Dalam Ragam Literatur
Penulis Analisis Hasil (2020) (Chen dkk., 2020) Periode representasi tsunami Mekong, Vietnam Akurasi prediksi gelombang Mampu  memprediksi  variasi  waktu    meteorologi  tsunami, dan topologi terbaik Fauzi, A., Mizutani, N. (2020) Metode Pembelajaran Mesin Convolutional  Neural Network (CNN), Multilayer Perceptron sangat  cepat  (kurang  dari  1  detik)  dan  sebanding  dengan pemodelan  maju  nonlinier.  Oleh  karena  itu,  metode  yang diusulkan  dapat  digunakan  sebagai  model  deterministik untuk simulasi real-time. Liu, C.M., Rim, D., Baraldi, R. et al. (2021). Metode Pendekatan Pembelajaran Mesin dengan membanding kan Algoritma deep  convolutional  neural  networks,  a  denoising autoencoder and a variational autoencoder
Model Machine  Learning mampu  memberikan  prediksi yang sangat baik dari pengamatan berdurasi pendek, bahkan ketika  terpotong  sebelum  puncak  gelombang  pertama mencapai titik pengamatan
S. A.
Suprijono, C. Setianingsih, dkk (Suprijono dkk., 2021) Metode Algoritma Fuzzy Sukamoto Subjek 50 data real yang telah divalidasi BMKG Periode representasi tsunami Indonesia Akurasi prediksi gelombang Mampu memberikan peringatan dengan presentase 92% Delay  waktu prediksi Jumlah deteksi S. P. D. Sriyanto, P.
A.
Angmalisang, dkk (2021) (Sriyanto dkk., 2021) Metode TEDA ( Tsunami Early Detection Algorithm ) Subjek Data historis tsunami antara tahun 2007-2019. Periode representasi tsunami Tsunami  Padang,  6  April  2012,  Sibolga,  11  April  2012, Bitung, 14 November 2019 Akurasi prediksi gelombang spike  sebanyak  409  dapat  dieliminasi  hingga  54,52  %, kekosongan data berhasil 100 % diisi

## Melyana, Wahyu Cesar, Deni Mahdiana
Berdasarkan  Tabel  1,  metode  pendeteksi  tsunami  menggunakan  algoritma  deteksi Tsunami TDA memiliki akurasi yang relatif cukup efektif namun masih terkendala terkait range waktu deteksi (2-30 menit) dan kemampuan dalam eliminasi spike dan pengisian data kosong. Pada algoritma Uniform  Slip Model , Offshore Bottom Pressure Gauges (OBPGs), Ensemble Empirical  Mode  Decomposition (EEMD),  Decision  Tree  C4.5  Algorithm,  Algorithm, Evolutionary  algorithm  dan  Artificial  Neural  Network  (ANN)  memiliki  akurasi  yang  tinggi dalam mendeteksi sinyal Tsunami hanya saja perlu dilakukan konstruksi yang sesuai dengan metode tertentu dan skenario yang tepat. Sedangkan algoritma KNN masih memiliki akurasi yang kurang efektif untuk mendeteksi tsunami. Pada penggunaan Fuzzy Sukamoto memiliki nilai akurasi 92% dari hasil uji 50 data real yang telah divalidasi oleh BMKG.
Algoritma  pendeteksi  tsunami  terkini  di  tahun  2021  yaitu  TEDA  ( Tsunami  Early Detection Algorithm ) yang terdiri  dari sub algoritma eliminasi  spike, pengisian data kosong, dan pendeteksi tsunami, berdasarkan data historis tide gauge saat terjadi tsunami antara tahun 2007-2019  mampu  mendeteksi  7  dari  10  sinyal  tsunami  dengan  terlebih  dahulu  melakukan perbaikan data akibat spike dan data kosong. Gangguan spike sebanyak 409 berhasil dieliminasi hingga  54,52%,  sedangkan  gangguan  berupa  kekosongan  data  berhasil  100%  diisi menggunakan algoritma pengisian data kosong. Namun, algoritma deteksi ini masih memiliki kekurangan dalam hal kecepatan deteksi karena secara rata-rata terjadi keterlambatan deteksi tsunami  hingga  7,7  menit.  Namun  metode  ini  memiliki  akurasi  yang  kurang  baik  dalam mendeteksi tsunami pada beberapa kondisi data spike yang terlalu tinggi karena dapat dianggap sebagai data tsunami.
Metode  pendeteksi  lainya  yaitu  analisis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Artificial  Neural Network) (Reforgiato et al., 2013) yang dalam teorinya dapat memprediksi tingkat pasang surut per jam, harian, mingguan atau bulanan lebih akurat. Metode analisis Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial  Neural  Networks)  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keakuratan  sistem pengambilan keputusan DSS ( Decision Support System ). Jaringan Syaraf Tiruan atau Artificial Neural Networks (ANN) yang dibuat perlu terus dilakukan pengujian dan pengenalan beberapa sampel baru. Sampel baru ini bukan merupakan jenis sampel yang telah dilatihkan ke jaringan. Dengan demikian dapat diketahui seberapa akurat Jaringan Syaraf Tiruan ini dalam mengenali gelombang gempa yang berpotensi tsunami atau tidak. Secara umum, metode Jaringan Saraf Tiruan  atau Artificial  Neural  Networks (ANN)  adalah  sistem  matematika,  yang  dapat memodelkan  kemampuan  jaringan  saraf  biologis  dengan  menghubungkan  banyak  neuron sederhana  (Prathama,  2018).  Neuron  menerima  input  dari  satu  atau  beberapa  sumber  dan menghasilkan output dengan pemrosesan sederhana dengan fungsi non-linier.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  analisis  gelombang  pasang  surut  untuk  pendeteksi  tsunami  yang  banyak digunakan  berdasarkan  hasil  survei  artikel  atau  makalah  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis antara lain menggunakan algoritma filter gelombang pasang surut ( tidal-wave filtering ) terkini dengan menggunakan algoritma yang disebut TEDA ( Tsunami Early Detection Algorithm ) dan beberapa metode lainnya. Metode analisis penerapan algoritma deteksi TEDA ini bergantung dengan  kelengkapan  dataset  waktu  pengamatan  tinggi  muka  air  laut.  Kenyataannya  data  ini biasanya  banyak  kosong  akibat  dari  galat  perangkat  elektronik  peralatan.  Selain  data  yang kosong, faktor elektronik juga menyebabkan gangguan berupa penyimpangan data atau spike . Konsep  algoritma  TEDA  adalah  dengan  menghilangkan spike data  gelombang  pasang  surut dengan menggunakan Band-Pass filter dan melakukan interpolasi pengisian data kosong.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 286-295
Kajian Sistematis Metode Analisis Gelombang Pasang Surut Untuk Sistem Pendeteksi Tsunami Dalam Ragam Literatur
Gambar 3. Data observasi yang terganggu oleh spike dan data kosong
Data  historis  hasil  pengamatan  gelombang  pasang  surut  permukaan  air  laut  yang digunakan pada peralatan sistem pendeteksi tsunami sebagian besar dapat terganggu oleh faktor noise peralatan yaitu dalam bentuk spike dan data kosong. Gangguan spike hampir selalu ada pada tiap dataset yang dianalisis (Sriyanto dkk., 2021). Gangguan data kosong juga ada pada tiap dataset dengan berbeda rentang waktu kosongnya, seperti terlihat pada gambar 3.

## Gambar 4. Contoh proses pengisian kekosongan data
Contoh  pengisian  kekosongan  data  menggunakan  algoritma  interpolasi  kubik spline sangat bergantung oleh rentang waktu kekosongan data (Gambar 4) . Pada umumnya semakin panjang  kekosongan  data,  maka  akan  semakin  rendah  tingkat  akurasi  hasil  isian  datanya. Metode  algoritma  TEDA  ( Tsunami  Early  Detection  Algorithm )  terdiri  dari  kaskade  filter (Gambar  4).  Kaskade  filter  adalah  serangkaian  prosedur  termasuk  penghapusan  gelombang pasang  surut,  penghapusan spike ,  dan band-pass  filter real-time untuk  menghilangkan  efek pasang surut, spike dan noise frekuensi tinggi dan rendah.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 286-295
Gambar 5. Analisis deteksi Tsunami real-time dengan metode TEDA ( Band-Pass filter )
Pada  Gambar  5  terlihat  skema  proses  pendeteksian  tsunami  menggunakan  metode algoritma  TEDA  untuk  melakukan  penghapusan  fluktuasi  gelombang  pasang  surut, penghapusan  data spike ,  dan  melakukan Band-Pass  filter untuk  mendapatkan  sinyal  potensi tsunami yang terdeteksi setelah melewati batas ambang ( threshold ) sekitar 3 cm (Chierici dkk., 2017).  Pada  gambar  6,  menunjukkan  penerapan  TEDA  untuk  kumpulan  data  yang  berisi peristiwa tsunami sebenarnya.
Gambar 6. Hasil deteksi Tsunami dengan metode TEDA

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan tinjauan literatur dari setiap metode analisis gelombang pasang surut sistem pendeteksi tsunami memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Oleh sebab itu dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  metode  TEDA  merupakan  metode  yang  cukup  akurat  dan  efektif untuk mendeteksi terjadinya Tsunami . Metode lainya relatif juga masih dianggap cukup efektif digunakan sebagai Decision Support System (DSS) pada sistem peringatan dini tsunami yang dirancang  sesuai  kebutuhan,  karena  pada  dasarnya  kecepatan  pengambilan  keputusan  yang mendekati real-time itulah yang sangat dibutuhkan selain harus memiliki tingkat akurasi yang baik.
Sebagai  saran  ada  baiknya  setiap  metode  algortima  pendeteksi  tsunami  tersebut dikombinasikan atau diimplementasikan secara bersamaan (pararel) untuk  mempertajam dan

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 286-295
Kajian Sistematis Metode Analisis Gelombang Pasang Surut Untuk Sistem Pendeteksi Tsunami Dalam Ragam Literatur
meningkatkan  keyakinan  hasil  pengambilan  keputusan,  selain  itu  hasilnya  juga  dapat dibandingkan satu sama lain.

## DAFTAR PUSTAKA
An, C., Liu, H., Ren, Z., & Yuan, Y. (2018). Prediction of Tsunami Waves by Uniform Slip Models. Journal  of  Geophysical  Research:  Oceans , 123 (11),  8366-8382. https://doi.org/10.1029/2018JC014363
Artawan, P., & Purnamawan, I. K. (2015). Rancangan Detektor Gempa Berpotensi Tsunami Berbasis  Wireless  Sensor  Network  Dengan  Sistem  Magnetic  Altitude. Prosiding Seminar Nasional MIPA , 64
Chen, T., Kapron, N., & Chen, J. C. Y. (2020). Using Evolving ANN-Based Algorithm Models for  Accurate  Meteorological  Forecasting  Applications  in  Vietnam. Mathematical Problems in Engineering , 1-8. https://doi.org/10.1155/2020/8179652
Chierici,  F.,  Embriaco,  D.,  &  Pignagnoli,  L.  (2017).  A  new  real-time  tsunami  detection algorithm. Journal  of  Geophysical  Research:  Oceans , 122 (1),  636-652. https://doi.org/10.1002/2016JC012170
Di Risio, M., & Beltrami, G. M. (2014). Algorithms for automatic, real-time tsunami detection in  wind-wave  measurements:  Using  strategies  and  practical  aspects. Procedia Engineering , 70 (0), 545-554. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2014.02.060
Fauzi,  A.,  Mizutani,  N.  (2020).  Machine  Learning  Algorithms  for  Real-time  Tsunami Inundation Forecasting: A Case Study in Nankai Region. Pure Appl. Geophys. 177, 1437-1450. https://doi.org/10.1007/s00024-019-02364-4
Indriasari,  T.  D.,  Anindito,  K.,  &  Julianto,  E.  (2015).  Analisis  dan  Perancangan  Sistem Pengumpulan  Data  Bencana  Alam. Jurnal  Buana  Informatika , 6 (1),  21-28. https://doi.org/10.24002/jbi.v6i1.396
Kato,  T.,  Terada,  Y.,  Ito,  K.,  Hattori,  R.,  Abe,  T.,  Miyake,  T.,  Koshimura,  S.,  &  Nagai,  T. (2005).  Tsunami  due  to  the  2004  September  5th  off  the  Kii  peninsula  earthquake, Japan,  recorded  by  a  new  GPS  buoy. Earth,  Planets  and  Space , 57 (4),  297-301. https://doi.org/10.1186/BF03352566
Kurniasih, A., Marin, J.,  &  Setyawan, R. (2020). Belajar dari Simeulue: Memahami Sistem Peringatan Dini Tsunami di Indonesia. Jurnal Geosains dan Teknologi , 3 (1), 21-30.
Kusumah, Y., Irawan, B., & Setianingsih, C. (2020). Sea wave detection system using web- based  decision  tree  algorithm. EECCIS  2020  -  2020  10th  Electrical  Power, Electronics,  Communications,  Controls,  and  Informatics  Seminar ,  231-236. https://doi.org/10.1109/EECCIS49483.2020.9263444
Lauterjung,  J.,  &  Letz,  H.  (2017).  10  Years  Indonesian  Tsunami  Early  Warning  System : Experiences , Lessons Learned and Outlook. Potsdam: GFZ German Research Centre for Geosciences , 68.
Liu, C.M., Rim, D., Baraldi, R. et al. (2021). Comparison of Machine Learning Approaches for Tsunami Forecasting from Sparse Observations. Pure Appl. Geophys. 178, 5129- 5153. https://doi.org/10.1007/s00024-021-02841-9
Prathama,  A.  Y.  (2018).  Pendekatan  Ann  (Artificial  Neural  Network)  Untuk  Penentuan Prosentase Bobot Pekerjaan Dan Estimasi Nilai Pekerjaan Struktur Pada Rumah Sakit Pratama. Jurnal Teknosains , 7 (1), 14. https://doi.org/10.22146/teknosains.30139

## Melyana, Wahyu Cesar, Deni Mahdiana
Reba,  F.  (2022). Monograf  Model  Sebaran  Frekuensi  Gempa  Bumi  Susulan  (Studi  Kasus Gempa Bumi Nabire) .
Reforgiato, D., Zavarella, V., & Consoli, S. (2013). A survey on tidal analysis and forecasting methods for tsunami Detection. Science of Tsunami Hazards , 1 , 1-58.
Rudloff, A., Lauterjung, J.,  Münch,  U., &  Tinti,  S. (2009). The GITEWS project  (German- indonesian  tsunami  early  warning  system). Natural  Hazards  and  Earth  System Science , 9 (4), 1381-1382. https://doi.org/10.5194/nhess-9-1381-2009
Rusydy, G. I., Irawan, B., & Setianingsih, C. (2020). Sistem Deteksi Gelombang Laut Dengan Algoritma  Knn  (K-Nearest  Neighbor)  Berbasis  Android  Android  Based  Sea  Wave Detection System Using Knn (K-Nearest Neighbor) Algorithm. Dalam e-Proceeding of Engineering , 1698-1702.
Sriyanto, S. P. D., Angmalisang, P. A., Manu, L., Schaduw, J. N. W., Sondak, C. F. A., Mantiri, R.  O.  S.  E.,  Luasunaung,  A.,  &  Sumilat,  D.  A.  (2021).  Automatic  tsunami  arrival detection  algorithm  for  sea  level  observation  system. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer , 9 (4), 180-190. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2021.14009
Suprijono, S. A., Setianingsih, C., & Saputra, R. E. (2021). Deteksi Tinggi Rendah Gelombang Air  Laut  Dengan  Multisensor  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  Sukamoto  High  and Low Sea Waves Detection With Multisensor Using Fuzzy Sukamoto Algoritm (8,6).
UNDRR and UNESCO-IOC. (2019). Limitations and Challenges of Early Warning Systems. Case Study: Palu-Donggala Tsunami 28 September 2018 . IOC/2019/TS/150 , 100.
Wang,  Y.,  Heidarzadeh,  M.,  Satake,  K.,  Mulia,  I.  E.,  &  Yamada,  M.  (2020).  A  Tsunami Warning System Based on Offshore Bottom Pressure Gauges and Data Assimilation for  Crete  Island  in  the  Eastern  Mediterranean  Basin. Journal  of  Geophysical Research: Solid Earth , 125 (10), 1-15. https://doi.org/10.1029/2020JB020293
Wang, Y., Satake, K., Maeda, T., Shinohara, M., & Sakai, S. (2020). A method of real-time tsunami  detection  using  ensemble  empirical  mode  decomposition. Seismological Research Letters , 91 (5), 2851-2861. https://doi.org/10.1785/0220200115
Xiao,  Y.,  &  Watson,  M.  (2019).  Guidance  on  Conducting  a  Systematic  Literature  Review.
Journal of Planning Education and Research , 39 (1), 93–112. https://doi.org/10.1177/0739456X17723971

## How to cite :
Melyana, M., Cesar, W., & Mahdiana, D. (2023). Kajian Sistematis Metode Analisis Gelombang Pasang Surut Untuk Sistem Pendeteksi Tsunami Dalam Ragam Literatur. DECDDE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3(2), 286-295. http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.160