[E-ISSN 2656-0321] [Vol 14 No 2] [Agustus 2020]

## ANALISA PREDIKSI EFEK KERUSAKAN GEMPA DARI MAGNITUDO (SKALA RICHTER) DENGAN METODE ALGORITMA ID3 MENGGUNAKAN APLIKASI DATA MINING ORANGE
Lukman Irawan a,1,* , Liyando Hermawan Hasibuan b,2 , Fauzi c,3 a ) Program Studi Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan 12260 b ) Program Studi Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan 12260 c ) Program Studi Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan 12260
1 lukman.irawan26@gmail.com , 2 liyandohermawan@gmail.com; 3 fauzi.said25@gmail.com * corresponding author

## 1. Pendahuluan
Gempa  bumi  merupakan  bencana  alam  yang  relatif  sering  terjadi  di  Indonesia,  terutama  akibat interaksi  lempeng  tektonik.  Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  yang  terletak  pada  pertemuan  4 (empat)  lempeng  tektonik  dunia,  yaitu  lempeng  Eurasia;  lempeng  Australia;  lempeng  Pasifik;  dan lempeng Filipina. Lempeng Australia dan lempeng Pasifik merupakan jenis lempeng samudera yang bersifat  lentur,  sedangkan  lempeng  Eurasia  berjenis  lempeng  benua  yang  bersifat  rigid  dan  kaku. Pertemuan  lempeng  tektonik  tersebut  menyebabkan  terjadinya  penunjaman  serta  patahan  aktif  di dasar lautan dan di daratan. Aktifitas zona tumbukan dan patahan-patahan tersebut berpotensi memicu terjadinya gempa bumi. ( Krishna S. Pribadi, dkk, pendidikan siaga bencana ITB. 200 8 ) .
Kesiapsiagaan  merupakan  hal  yang  penting  dan  harus  dibangun  pada  setiap  kelompok  di masyarakat.  Pengalaman  menunjukkan  bahwa  kehancuran  akibat  bencana  dapat  dikurangi  secara drastis jika semua orang lebih siap menghadapi bencana. Sekolah adalah pusat pendidikan yang tidak hanya  memberikan  ilmu  pengetahuan  namun  juga  bekal  untuk  kelangsungan  hidup.  Anak-anak merupakan peserta ajar yang paling cepat dan tidak hanya mampu memadukan pengetahuan baru ke dalam kehidupan sehari-hari tetapi juga menjadi sumber pengetahuan bagi keluarga dan masyarakat. Oleh  karena  itu,  pencegahan  bencana  menjadi  salah  satu  fokus  di  sekolah  dengan  memberdayakan anak-anak  dan  remaja  untuk  memahami  tanda-tanda  peringatan  bencana  dan  langkah-langkah  yang dapat diambil untuk mengurangi resiko dan mencegah bencana. (KEMENDIKNAS, 2009).
Ukuran  gempa  dapat  dinyatakan  dalam  skala Richter (M)  atau  skala Modified  Mercalli (MMI). Skala Richter mengukur  Magnitude  gempa  berdasarkan  amplitudo  yang  terjadi  sehingga  lebih objektif .

## A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T

## Keywords
Klasifikasi ID3 Data mining Naives  Baiyes Gempa bumi Earthquakes  are  relatively  common  natural  disasters  in  Indonesia, mainly  due  to  the  interaction  of  tectonic  plates.  In  this  study  the seismic  energy  recorded  on  the  seismograph  was  measured  on  the Richter  Scale  (SR).  The  dataset  collected  during  Semester  1  of  2019 from the Meteorology and Geophysics, Climatology Agency (BMKG) noted that there  were  many seismic energy vibrations occurring from small to large around Indonesia. Furthermore, for the attributes of the dataset  that  have  been  collected  include  Date  /  Time,  Longitude, Latitude, Depth (Km), Magnitude (SR), Range of depth (Km) and the effect  of  earthquake  damage  selected  as  the  class  of  the  dataset collected, in this study the authors used the method classification with ID3  algorithm  to  produce  effective  prediction  data  for  the  benefit  of earthquake early warning in the Indonesian archipelago.
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]
Tabel 1. Efek gempa berdasarkan Skala Richter Skala Richter Efek Gempa < 2,0 Tidak terasa, gempa kecil 2,0 – 2,9 Tidak terasa, terekam alat 3,0 – 3,9 Seringkali terasa, tetapi jarang kerusakan 4,0 – 4,9 Dapat  diketahui  getarannya,  kerusakan  tidak signifikan 5,0 – 5,9 Menyebabkan kerusakan pada area kecil 6,0 – 6,9 Dapat  merusak  area  hingga  jarak  sekitar  160 Km 7,0 – 7,9 Menyebabkan kerusakan pada area luas
Sedangkan  skala Modified  Mercalli mengukur  Intensitas  gempa  berdasarkan  efeknya  terhadap manusia  atau  bangunan  sehingga  lebih  bersifat  subjektif.  karena  skala Mercalli bersifat  subjektif, maka untuk menentukan suatu kerusakan yang diakibatkan oleh gempa, pengamatan yang dilakukan oleh beberapa  orang  akan  mempunyai  pendapat  yang  berbeda  mengenai  tingkat kerusakannya . Jika dibandingkan antara skala Richter dengan skala Modified Mercalli diperoleh hubungan :
Tabel 2. Hubungan antara Magnitudo Dan Intensitas Gempa Magnitude ( Richter ) Intensitas ( MMI ) Pengaruh-pengaruh Tipikal  2 I – II Pada umumnya tidak terasa 3 III Terasa di dalam rumah, tidak ada kerusakan 4 IV – V Terasa  oleh  banyak  orang, barang-barang bergerak, Tidak adak kerusakan struktural 5 VI – VII Terjadi beberapa kerusakan struktural, seperti Retak- retak pada dinding 6 VII – VIII Kerusakan menengah, seperti hancurnya dinding 7 IX – X Kerusakan besar, seperti runtuhnya bangunan  8 XI – XII Rusak  total  atau  hampir hancur total
Data  mining diartikan  merupakan  sekumpulan  proses  yang  berguna  mengeksplorasi  dan  mencari nilai berupa informasi juga relasi  – relasi kompleks yang selama ini tersimpan dari suatu basis data. Dengan melakukan penggalian pola informasi terhadap data yang berguna sebagai memanipulasi data menjadi  sebuah  informasi  baru  serta  lebih  bermanfaat  yang  didapatkan  melalui  cara  mengekstraksi juga  mengetahui  pola  -  pola  yang  berharga  atau  menarik  yang  didapatkan  dari  data  didalam  basis data .
Data  mining  digunakan  untuk  pengelolaan  data  yang  besar  serta  membantu  proses  penyimanan data  transaksi  dan  memproses  data  warehousing  agar  kiranya  bisa  mendapatkan  informasi  yang diperlukan  bagi  penggunanya.  Dengan  data  mining  kiranya  dapat  mengetahui  dampak  atau  akibat yang ditimbulkan dari gempa bumi yang terjadi di Indoneisa berdasarkan dari data sampel atau data gempa bumi yang sudah terjadi sebelumnya. Salah satu cara pemenfaatan data mining melalui salah satu teknik data mining yaitu klasifikasi, dengan teknik klasifikasi akan mengelompokan akibat yang ditimbulkan  oleh  gempa  bumi  berdasarkan  dengan  atribut–atribut  tertentu.  Berdasarkan  penelitian- penelitian  yang  sudah  dilaksanakan  sebelumnya  banyak  menggunakan  teknik  data  mining  untuk mencari informasi baru yang dapat dimanfaatkan dari data sampel yang sudah ada.
[Vol 14 No 2]
[Agustus 2020]
Literatur View
Algoritma Iterative  Dichotomiser 3  (ID3)  merupakan  salah  metode  dalam  data  mining.  Data Mining  mulai  dikenal  sejak  tahun  1990.  ID3  adalah  algoritma  decision ID3  learning (algoritma pembelajaran pohon) yang paling dasar. Algoritma ini melakukan pencarian secara menyeluruh pada semua kemungkinan pohon keputusan. Pembentukan pohon klasifikasi dengan algoritma ID3 melalui dua  langkah,  yaitu  menghitung  nilai entropy dan  menghitung  nilai information  gain dari  setiap variabel.  ID3  dapat  menyelesaikan  kasus  pada  berbagai  bidang  salah  satunya  dapat  diterapkan  pada bidang kesehatan (Santosa, 2007).
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  sebuah  metoda  klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema Bayes . Metode  pengklasifikasian  dg  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yg  dikemukakan  oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes , yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Ciri utama dr Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yg sangat kuat (naïf) akan independensi dari masing-masing kondisi / kejadian.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  oleh  Efori  Buulolo  mengatakan  “Algoritma  data  mining  dapat memprediksi dampak gempa bumi berdasarkan data seismik yang pernah terjadi dan dampak gempa dipengaruhi oleh beberapa karakteristik atau kondisi gempa yang terjadi” [11]. Selain itu, penelitian lainnya  yang  telah  dilakukan  oleh  Sandi  Fajar  Rodiyansyah  mengatakan  “Algoritma  Naïve  Bayes Classifier  memiliki  kinerja  yang  cukup  tinggi  untuk  proses  klasifikasi  dengan  melakukan  pengujian sebanyak  13106  terhadap  data  sampel  menghasilkan  nilai  akurasi  terkecil  sebesar  78%  dan  nilai akurasi terbesar 91,60%” [16] .

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  dalam  proses  klasifikasi  atau  pengelompokan  dengan  metode  ID3  untuk memprediksi energi seismik yang dipancarkan oleh sumber gempa dimana hal ini meliputi beberapa tahapan, mulai dari literature view, penentuan data traning set dan preparation yang terdiri dari data validation,  dan  transformation  dan  data  reduction  serta  data  exploration.  Kemudian,  melakukan perhitungan  dengan  menggunakan  aplikasi  Orange.  Terakhir,  penulis  melakukan  analisis  serta pengujian  terhadap  algoritma  yang  didapatkan  dalam  penelitian  ini.  Berikut  ini  adalah  gamabaran flow dan tahapan penelitian yang penulis lakukan untuk penelitian ini:
Gambar 1. Flow dan Tahap Penelitian
Penentuan Data Training Set Data Preparation Data Exploration Analisis Hasil Ujicoba Dataset
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]

## 2.1. Literatur View
Sebagai literature untuk mendukung penelitian ini, penulis menggunakan beberapa jurnal ilmiah, proceedings,  e-book  dan  website  terpercaya.  Tulisan-tulisan  tersebut  diantaranya  mengenai Efek Kerusakan  Gempa sepert ,  Earthquake  Damage  Level  of  Gorontalo  Area  Based  on  Seismicity  and Peak  Ground  Acceleration [8].  Selain  itu  penulis  juga  menggunakan  jurnal  mengenai data  mining khususnya  klasifikasi  seperti Penerapan  Datamining  pada  Data  Gempa  Bumi  Terhadap  Potensi Tsunami di Indonesia 98] , Optimasi Algoritme Naive Bayes Untuk Klasifikasi Data Gempa Bumi di Indonesia Berdasarkan Hiposentrum [3] . Dan evaluasi peforma algoritma Klasifikasi Decission ID3 ID3 seperti Deteksi Gempa Berdasarkan Data Twitter Menggunakan Decision ID3, Random Forest, dan SVM [15].

## 2.2. Penentuan Data Training Set
Untuk menyelesaikan permasalahan dalam penelitian ini, penulis memulai dengan mengumpulkan data training  set .  Data training  set tersebut  penulis  peroleh  dari  ( http://www.dataonline.bmkg.go.id ) Badan  Metereologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  dari  bulan  Januari  sampai  dengan  Juni Tahun 2019. Selanjutnya dari data training set tersebut, penulis mulai melakukan pengolahan dengan baik untuk kemudian dilanjutkan ke tahap data preparation.
Jumlah  dataset  yang  penulis  dapatkan  sebanyak  1.336 record data  yang  berisi  informasi diantaranya:  Tanggal  (GMT),  Lintang  ( 0 ),  Bujur  ( 0 ),  Kedalaman  (Km),  Magnitudo  (SR),  dan  Efek Gempa.
Gambar 2. Contoh Tampilan Dataset Efek Gempa
Dari  atribut  tersebut  nantinya  diharapkan  terbentuk  sebuah  pola  yang  dapat  membantu  BMKG untuk membuat prediksi-prediksi kerusakan gempa yang ditimbulkan.

## 2.3. Data Preparation
Tahap  selanjutnya  adalah  penulis  melakukan  beberapa  tahap  dalam  data preparation .  Tahap  ini meliputi  3  bagian  utama  yaitu  data  validation,  data  transformation,  dan  data  reduction.  Sebagai informasi,  untuk  memudahkan  pelaksanaan  tahapan  ini,  penulis  menggunakan  fitur  yang  ada  di aplikasi Orange. Adapun detail ketiga tahap tersebut adalah:

## 2.4. Data Validation
Penulis melakukan data validation untuk memastikan data training set tersebut dalam kondisi baik dan tidak ada lagi missing value di dalamnya. Missing value yang dimaksud diantaranya karena ada data yang tidak lengkap, terdapat outlier (data abnormal) atau data yang nilainya tidak konsisten. Dari tahapan  data  validation  nantinya  akan  dihasilkan  data  yang  tidak  tidak  ada  lagi  missing  value  nya, dengan kata lain kondisinya normal untuk tahap selanjutnya.
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]

## 2.5. Data Transformation
Tahap  berikutnya,  penulis  melakukan  data  transformation  dengan  tujuan  untuk  menjaga  dan memastikan  keakuratan  data Training  set .  Untuk  tahap  ini,  penulis  menerapkan  teknik outlier yang terdapat dalam aplikasi Orange yaitu fitur Outlier Detection Method . Dari proses data transformation ini, nantinya akan dihasilkan data yang lebih akurat untuk di bawa ke tahap selanjutnya.

## 2.6. Data Reduction
Data reduction penulis lakukan untuk mengambil sampling data dari training set yang ada. Hal ini bertujuan  agar  set  data  yang  terpilih  nantinya,  benar-benar  siap  untuk  di  klasifikasikan.  Dari  total 1.336 record data.

## 2.7. Data Exploration
Tahap  ini  merupakan  salah  satu  tahap  penting  dalam  proses klasifikasi ini,  karena  disinilah  data yang  telah  disiapkan  sebelumnya  akan  benar-benar  diolah,  dihitung  nilainya  untuk  kemudian dianalisis hasilnya. Dalam penelitian ini, penulis melakukan metode pengolahan dan perhitungan data menggunakan  fitur  di  aplikasi  Orange.  Ada  beberapa  fitur  yang  penulis  akan  gunakan  didalamnya seperti  fitur  outlier  dan  model ID3 yang  divisualisasikan  dengan ID3  viewer untuk  melihat  hasil klasifikasinya.

## 2.8. Analisa Hasil Klasifikasi/Pengelompokan
Pada tahap ini, penulis menganalisis ukuran hasil kalsifikasi atau pemisahan yang telah didapatkan dari  perhitungan  menggunakan  aplikasi  Orange.  Dari  tahap  ini  dapat  dijelaskan atribut atau child terbaik  untuk  klasifikasi  atau  pemisahan.  Begitu  pula  dengan  pola  atau  pattern  yang  mungkin terbentuk dai hasil klasifikasi ini, dapat terlihat dan dianalisis pada tahap ini.

## 2.9. Uji Coba Dataset
Untuk  melakukan  pengujian  dataset,  penulis  menggunakan  metode  10-fold cross  validation dimana  membagi  himpunan  dataset  secara  acak  menjadi  10  subset  yang  saling  bebas.  Selanjutnya dataset prediction yang  telah  penulis  peroleh  dari  Orange  dilakukan  dihitung  dan  dianalisis berdasarkan teknik uji coba ID3 dan Naïve Bayes . Penulis melakukan perhitungannya secara manual nilai akurasi dan presisi masing-masing fold kemudian membandingkan kedua hasilnya. Penulis juga mengemukakan Confusion Matrix untuk lebih memastikan lagi keakuratan algoritma yang dihasilkan dataset.  Idealnya Confusion  matrix tersebut  nilainya  sama  dengan  rata-rata  akurasi  ataupun  presisi fold pada 10-fold cross validation .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penulis membuat rancangan klasifikasi data mulai dari data training set, tahapan perancangan dan penerapan  data  mining  sehingga  nantinya  akan  dihasilkan  suatu  pola  tertentu  yang  dapat  digunakan untuk memprediksi energi seismik yang dipancarkan oleh sumber gempa. Tahapan tersebut meliputi identifikasi  training  set  data  preparation,  data  exploration  baik  menggunakan  Orange  dan  analisis serta uji coba hasil perhitungannya.

## 3.1. Data Training Set
Tahap pertama yang penulis laksanakan adalah pengumpulan dan pendefinisian training set data. Adapaun data training set tersebut adalah sebagai berikut:
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]
Gambar 3. Data File Training Set Gempa
Dalam  data Training  Set diatas,  yang  berisi  infromasi  data  gempa  untuk  periode  Januari  sampai dengan  Juni  Tahun  2019,  terdapat  1.336 record data  yang  tersedia. Training  Set tersebut  kemudian penulis  upload  kedalam  Orange  untuk  untuk  memudahkan  pengolahan  data  termasuk  data preparation .  Dalam  set  tersebut,  tidak  terlihat Missing  Value ,  karena  kondisi  datanya  lengkap.  Dari tabel data Traing Set diatas pula, dapat diketahui bahwa setidaknya ada 6 atribut yang penulis telah pilih dari kumpulan data tersebut untuk selanjutnya diolah agar terbentuk suatu pola prediksi. Atribut Efek  Gempa pada  tabel  tersebut  diketahui  sebagai  label  kelas  dengan  nilai “Jarang  Kerusakan” , “Kerusakan Area Kecil” , “Kerusakan Area Luas” dan “Kerusakan hingga 160 Km” yang penulis isi berdasarkan definisi Efek Gempa yang telah dibahas diawal. Sementara itu, 4 atribut lainnya adalah :
a. Efek  Gempa,  berisi informasi record data Kerusakan gempa  yang  ditumbulkan  dan  merupakan atribut kontinu.
b. Kedalaman (Km), berisi informasi record data ukuran kedalaman gempa dalam satuan Kilometer (Km) dan merupakan atribut kontinu.
c. Magnitude (SR), berisi informasi record data ukuran gempa dalam satuan Skala Richter (SR) dan merupakan atribut kontinu.
d. Lintang ( 0 ), berisi informasi record data lokasi lintang dan merupakan atribut kontinu. e. Bujur ( 0 ), berisi informasi record data lokasi bujur dan merupakan atribut kontinu.
f. Tanggal  (GMT),  berisi  informasi record data  Tanggal  dan  Jam,  kemudian  merupakan  atribut kontinu.

## 3.2. Data Preparation
Bagian ini berisi tentang tahap persiapan data yang terdiri data validation , data transformation dan data reduction .  Semua  tahap  persiapan  ini  penulis  lakukan  menggunakan  Aplikasi  Orange ( https://orange.biolab.si/ ) dengan tujuan kemudahan dan keefektifan dalam proses dan pengolahan.

## 3.3. Data Validation
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  bahwa  pada  dataset  yang  penulis  gunakan  sudah  baik dengan tidak adanya Missing Values berjumlah 1.366 record data, untuk meningkatkan validasi data yang ada, selain itu penulis menambahkan fitur Preprocess yaitu Relevant Feature , hal ini bertujuan untuk mengetahui Feature yang relevant sesuai dengan score Gini Ratio. Untuk penelitian ini penulis
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]
tetap  menggunakan  fitur  Preprocess  yang  terdapat  dalam  Orange  untuk  mengkonfirmasi  hal-hal tersebut.
Gambar 4. Fitur Preprocess (Missing Value and Relevant Feature)
Selanjutnya ada pula fitur Data Table yang dapat digunakan untuk melihat data hasil validasinya. Hasilnya ditemukan tidak adanya Missing Value dalam data Training Set sehingga jumlah data tetap 1.336 record data dan dapat dilanjutkan ke proses berikutnya.
Gambar 5. Data Preprocessed - Training Set Gempa

## 3.4. Data Transformation
[Vol 14 No 2]
[Agustus 2020]
Untuk  melakukan  proses Transformasi data,  penulis  menggunakan  fitur Outlier yang  terdapat didalam aplikasi Orange. Oulier berarti terdapat suatu data yang tidak wajar (anomali) dalam dataset sehingga  harus  dilakukan  perbaikan  sebelum  ketahap  berikutnya.  Dibawah  ini  tampilan  flow  proses fitur Outlier pada aplikasi Orange :
Gambar 6. Flow Process Outlier didalam aplikasi Orange
Untuk  mendeteksi  dataset Outlier dan  ketahap  selanjutnya,  pada  fitur Outlier ini  penulis menggunakan  metode  deteksi  outlier  SVM  dengan  kernel  RBF  ini  berfungsi  untuk  menghindari missclasifikasi disetiap sample data training dataset .
Dari hasil metode SVM dengan kernel RBF ini didapatkan pembagian data Outlier sebanyak 205 record data dan Inlier sebanyak 1.086 record data dari total 1.336 record data. Dibawah ini tampilan fitur Outlier :
Gambar 7. Outlier Detection Methods
Pada  penelitian  ini,  penulis  memilih  menggunakan  data Inliner karena  data  ini  dianggap  lebih normal/wajar setelah memisahkan data Outlier pada proses Outlier sebelumnya. Selanjutnya, penulis menampilkan data hasil prosesnya dalam Data Inliers , dari total data Training Set 1.336 record data, didapatkan data Inlier sebanyak 1.086 record data dengan 5 atribut dan 1 kelas. Berikut ini gambaran data Inlier sebagai proses transformasi dalam aplikasi Orange:
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]
Gambar 8. Data Sample Inlier – Training Set Gempa
Data Sample Inliers diatas yang nantinya akan diolah lebih lanjut pada tahap selanjutnya. Sampai pada tahap ini, data benar-benar sudah siap untuk diolah dan dieksplorasi lebih jauh.

## 3.5. Data Exploration
Pada  proses  pengolahan  dan  eksplorasi  data Training  Set menggunakan  Orange,  penulis  lebih menonjolkan fitur-fitur yang ada pada Orange dan membuat kalkulasi statistiknya. Selain itu, penulis juga  mencoba  mengidentifikasikan  intensitas  dari  hubungan  antar  atribut.  Pada  tahapan  ini  juga, penulis  menguji  coba  dengan  teknik  Unvariate  Analysis.  Sebenarnya  dalam  tahap  ini  dapat  pula dilakukan  pengujian  dengan  teknik  Bivariate  Analysis  dan  Multivariate  Analysis.  Namun  karena keterbatasan,  penulis  hanya  hanya  menggunakan  Unvariate  Analysis  dimana  dilakukan  investigasi properties dari setiap atribut. Teknik tersebut dilakukan dengan menerapkan fitur “Feature Statisitics” yang disediakan oleh Orange. Gambarannya ada sebagai berikut:
Gambar 9. Hasil Feature Statistics pada Aplikasi Orange
Dari gambar 10 diatas, hasil pengolahan datanya secara umum dapat dibaca. Rata-rata gempa yang ada  dalam  Data Training  Set Gempa  Efek  Gempa Jarang  Kerusakan ,  dengan  kedalaman  <  10  Km, serta Magnitudo sebesar 4.33 SR.
[Vol 14 No 2]
[Agustus 2020]
Selanjutnya  adalah  pengolahan  data  dengan  metode  klasifikasi  dengan  tujuan  mengelompokkan data  film  yang Efek  gempa nya “Jarang  Kerusakan” , “Kerusakan  area  Kecil” , “Kerusakan  area Luas” ,  dan “Kerusakan  hingga  160  Km” .  Untuk  melakukan  klasifikasi  di  Orange,  penulis menggunakan fitur “ID3” lalu menampilkan grafik pohon keputusannya dengan fitur “ID3 Viewer” seperti gambar berikut:
Gambar 10. Proses Fitur “ID3” dan “ID3 Viewer” Pada Orange
Dengan  pengolahan  data menggunakan  Orange,  penulis  cukup  mudah  untuk  melihat  hasil  pohon keputusannya  yakni  dengan  fitur “ID3  Viewer” .  Hasil  pohon  keputusannya  kemudian  penulis analisis. Untuk lebih jelasnya, penulis cukup mengklik fitur “ID3 Viewer” yang terdapat pada canvas dan potongan hasilnya adalah sebagai berikut:
Gambar 11. Grafik Hasil Klasifikaisi ID3 Pada Orange
Pada  grafik ID3 diatas,  hasilnya  percabangan  yang  dihasilkan  dalam  pohon  keputusan  juga menjadi banyak, namun tetap dapat dibaca dan dianalisis dengan baik.

## 3.6. Analisa Hasil Klasifikasi/Pengelompokan
Dari  pohon  keputusan  yang  penulis  peroleh  dalam  penelitian  ini,  mendapatkan  pola  atau  pattern bahwa yang menjadi root nya adalah atribut Efek Gempa . Jika Efek gempa dengan Magnitudo < 4,99 SR , maka Efek  gempa yang  dihasilkan  adalah Jarang  Kerusakan .  Sedangkan  apabila Efek  gempa dengan Magnitudo >  4,99  SR,  maka Efek  gempa yang  dihasilkan  adalah Kerusakan  area  Kecil, selanjutnya pada Efek gempa dengan Kerusakan area Kecil apabila Magnitudo < 5,94 SR, maka Efek
[Vol 14 No 2]
[Agustus 2020]
gempa yang dihasilkan adalah Kerusakan area  Kecil , sedangkan jika Magnitudo > 5,94 SR, maka Efek  gempa yang  dihasilkan  adalah Kerusakan  hingga  160  Km. Kemudian  dari Efek  gempa dengan Kerusakan  hingga  160  km apabila  <  55,7 Km,  maka Efek  gempa yang  dihasilkan  hanya Kerusakan hingga  160  Km, tetapi  apabila Efek  gempa yang  dihasilkan Kerusakan  hingga  160  Km terjadi  pada kedalaman  >  55,7  Km  maka Efek  gempa yang  dihasilkan  adalah Kerusakan  area  Luas. Intinya, Orange memilih Efek gempa sebagai atribut terbaik untuk dijadikan root dan kedalaman ID3 sampai 7 nodes dan 4 leaves.

## 3.7. Uji Coba Dataset
Uji  coba  dilakukan  dengan  metode  10-fold cross  validation dimana  membagi  himpunan  dataset secara  acak  menjadi  10 subset yang  saling  bebas.  Untuk  lebih  meyakinkan  proses  uji  coba,  pada tahapan  ini  penulis  menggunakan  teknik  uji  coba ID3 dan  uji  coba naïve  bayes .  Untuk  lebih memudahkan, penulis menggunakan fitur “Test & Score” serta “Confusion Matrix” yang ada dalam aplikasi  Orange.  Pada  fitur “Test  &  Score” penulis  memilih cross  validation pada  sampling  page seperti gambar berikut:
Gambar 12. Fitur 10-fold Cross Validation Pada Orange
Dari  data  diatas,  terlihat  bahwa  uji  coba  teknik ID3 memiliki  hasil  pengujian  yang  lebih  baik daripada  teknik Naives  Baiyes terutama  pada  Akurasi  dan  score  F1.  Pada  uji  coba  teknik Naives Baiyes ,  akurasi  yang  diperoleh  sebesar  0,869  (86,9%),  presisi  sebesar  0.893  (89,3%),  recall  sebesar 0,997 (99,7%) serta F1 sebesar 0,998 (99,8%). Angka sedikit lebih baik terlihat pada teknik uji coba ID3 dimana  akurasinya  sebesar  0,997  (99,7%),  presisi  sebesar  0,998  (99,8%),  recall  sebesar  0,997 (99,7) dan F1 sebesar 0,998 (99,8%). Hal ini karena dataset yang penulis gunakan pada penelitian ini banyak dan dan secara teori memang lebih cocok menggunakan uji coba teknik ID3 .
Meski demikian, berdasarkan hasil pengujian pada gambar 7 diatas, sebenarnya perbedaan kedua teknik ujicoba baik ID3 maupun naive bayes hampir sama. Selain itu, baik akurasi, presisi, recall dan F1  semuanya  menunjukkan  hasil  baik  yang  artinya  bahwa  algoritma  klasifikasi  juga  telah  berjalan dengan baik. Namun jika melihat Area Under the ROC Curve (AUC) yang menentukan kinerja model algoritma,  terlihat  bahwa  teknik  naive  bayes  jauh  lebih  baik.  Model  yang  baik  adalah  model  yang nilai AUC nya mendekati 1.0 [23]. Sementara, pada gambar hasil pengujian menunjukkan nilai AUC teknik ID3 0,996  (99,6%)  lebih  baik  dibanding  nilai Naives  Baiyes yang  hanya  diangka  0,925 (92,5%). Oleh karena itu, penulis lebih memilih teknik uji coba ID3 dalam penelitian ini.
Untuk  menunjukkan  hasil  pengujiannya  secara  umum,  penulis  kemudian  memanfaatkan fitur ”Confusion Matrix” , hasilnya baik pada ujicoba teknik ID3 adalah sebagai berikut:
Gambar 13. Confusion Matrix Uji Coba Teknik ID3
Pada  dasarnya,  tabel Confusion  Matrix diatas  merepresentasikan  hasil  pengujian  yang  telah dibahas  sebelumnya.  Hasil  pengujiannya  menunjukkan  bahwa  algoritma  sudah  baik.  Dengan
[Vol 14 No 2]
[Agustus 2020]
demikian, klasifikasi ID3 yang dilakukan untuk memprediksi Getaran Gempa/Magnitudo (SR) yang kemungkinan  akan  memiliki  prediksi Efek  gempa lebih  baik  dan  dapat  digunakan  oleh  BMKG sebagai  salah  satu  acuan  pengambilan  keputusan  peringatan  dini  sebelum  terjadi  kerusakan  dari gempa yang dihasilkan.

## 4. Kesimpulan
Beberpa kesimpulan yang penulis dapat ambil dari penelitian ini antara lain:
a.  Berdasarkan  sampel  training  set  data  yang  ada  pada  penelitian ini, atribut  yang  menjadi  root dan  node  selanjutnya  berturut-turut  adalah  Efek  Gempa,  Magnitudo  (SR),  Kedalaman  (Km), Bujur(0),  Lintang  (0),  dan  Tanggal  (GMT).  Hasil  tersebut  menjadi  pattern  yang  dapat digunakan BMKG dalam  memprediksi kemungkinan tinggi atau rendahnya efek  gempa yang dihasilkan.
b.  Berdasarkan  algoritma  ID3  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini,  kemungkinan  gempa  yang dihasilkan, melalui pengukuran Maginitudo (Skala Richter) akan memberikan informasi Efek kerusakan diantaranya :
•  Jika  Magnitudo  <  4,99  SR,  maka  Efek  kerusakan  yang  dihasilkan  adalah  Jarang Kerusakan.
•  Jika Magnitudo > 4,99 SR, maka Efek kerusakan yang dihasilkan adalah Kerusakan area Kecil.
•  Jika  Magnitudo  >  5,94  SR,  maka  Efek  kerusakan  yang  dihasilkan  adalah  Kerusakan hingga  160  Km  dengan  kedalaman  <  55,7  Km,  sedangkan  apabila  kedalamannya  >  55,7 Km maka akan terjadi Efek kerusakan area Luas.
c.  Teknik  uji  coba  ID3  adalah  teknik  yang  menghasilkan  nilai  paling  akurat  untuk  menguji algoritma yang dihasilkan oleh dataset.
d.  Berdasarkan teknik uji coba ID3 yang dilakukan, didapatkan nilai akurasi pengujian algoritma sebesar  0,997  (99,7%),  presisi  sebesar  0,998  (99,8%),  recall  sebesar  0,997  (99,7)  dan  F1 sebesar 0,998 (99,8%).

## Daftar Pustaka
[1] Data Online Pusat Database BMKG. (Online), (http://dataonline.bmkg.go.id/home).
[2] Pribadi, Khrisna S, dkk. 2008. Buku Pegangan Guru Pendidikan Siaga Bencana. Bandung : Pusat Mitigasi Bencana ITB.
[3] R  prathivi, optimasi  algoritme  naive  bayes  untuk  klasifikasi  data  gempa  bumi  di  indonesia  berdasarkan hiposentrum , purwokerto : amikom, 2020.
[4] BNPB.2014.Data & informasi Bencana Indonesia. (Online) (http://dibi.bnpb.go.id/DesInventar/data_profil_wilayah.jsp) .
[5] Mohammad Ihsan, Analisa Ketahanan Gempa. Bab. 2, FT UI, 2008.
[6] Kholisul Fatikhin, Data Mining-Pendahuluan. Bab 1, FT UI, 2010.
[7] Mochammad Haldi Widianto, Algoritma Naives Baiyes , Binus University, 2019.
[8] Intan  Noviantari  Manyoe,  Lantu  Lantu,  Samsu  Arif,  Rakhmat  Jaya  Lahay, Earthquake  Damage  Level  of Gorontalo Area Based on Seismicity and Peak Ground Acceleration , Jambura Geoscience Review, 2019.
[9] Dito  Putro  Utomo,  Bister  Purba. Penerapan  Datamining  pada  Data  Gempa  Bumi  Terhadap  Potensi Tsunami di Indonesia . Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 2019.
[10] C.  Fatichah,  D.  Purwitasari, Deteksi  Gempa  Berdasarkan  Data  Twitter  Menggunakan  Decision  ID3, Random Forest, dan SVM . Jurnal Teknik ITS, 2017.
[11] E. Buulolo, N. Silalahi, Fadlina and R. Rahim, C4.5 Algorithm To Predict the Impact of the , International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), vol. 6, no. 2, pp.10-15, 2017.
[12] S.  F.  Rodiyansyah  and  E.  Winarko, Klasifikasi  Posting  Twitter  Kemacetan  Lalu  Lintas  Kota  Bandung Menggunakan  NaiveBayesian  Classification ,  Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics  System (IJCCS), vol. 6, no. 1, pp. 91-100, 2012.
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]
[13] A.  Jananto, Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi  Mahasiswa, Jurnal  Teknologi Informasi DINAMIK , vol. 18, no. 1, pp. 09-16, 2013.
[14] Sunarjo,  M.  T.  Gunawan  and  S.  Pribadi, Gempa  Bumi  Edisi  Populer, Jakarta:  Badan  Meteorologi, Klimatologi dan Geofsika, 2012.
[15] Rendra  Dwi  Lingga  P.,  Chastine  Fatichah,  Diana  Purwitasari, Deteksi  Gempa  Berdasarkan  Data  Twitter Menggunakan Decision ID3, Random Forest, dan SVM , Jurnal Teknik ITS, 2017.
[16] S.  F.  Rodiyansyah  and  E.  Winarko, Klasifikasi  Posting  Twitter  Kemacetan  Lalu  Lintas  Kota  Bandung Menggunakan  NaiveBayesian  Classification ,  Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics  System (IJCCS), vol. 6, no. 1, pp. 91-100, 2012.