## Penggunaan Metode Artificial Neural Network dalam Pembuatan Peta Kerentanan Longsor Wilayah Kabupaten Karanganyar
Atilla Salwa 1*) Raden Harya Dananjaya 2) Niken Silmi Surjandari 3)
1, 2, 3) Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Sipil, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Jl. Ir. Sutami, No.36A, Kentingan, Surakarta; Telp. 0271-634524. Email: campus@mail.uns.ac.id
Email:atillasalwa@gmail.com

## Abstrak
Tanah  longsor  menjadi  bencana  alam  yang  marak  terjadi  di  Indonesia.  Selama  sepuluh  tahun  terakhir  terdapat 2975 kejadian tanah longsor yang terjadi di Jawa Tengah, di mana 101 kejadian tanah longsor berada di Kabupaten Karanganyar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  peta  kerentanan  longsor  pada  wilayah  Kabupaten Karanganyar.  Peta  kerentanan  akan  dibagi  menjadi  lima  kelas,  yaitu  sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi  dan sangat  tinggi  dengan  menggunakan  metode natural  breaks (jenk’s).  Penelitian  ini  menggunakan  9  faktor pengondisi  longsor yaitu jarak terhadap jalan sekunder, jarak terhadap jalan tersier, slope, topographic wetness index (TWI),  elevasi,  tata  guna  lahan  ( landuse ),  litologi, normalized  difference  vegetation  index (NDVI),  dan hujan. Pembuatan peta dilakukan dengan menggunakan Artificial Neural Network dengan bantuan modul scikit learn dan  metode ten-folds  cross  validation digunakan  sebagai  metode  validasi  model  yang  dihasilkan.  Nilai landslide density dihitung pada penelitian ini untuk evaluasi performa dari hasil klasifikasi  kerentanan longsor. Parameter machine learning yang digunakan pada penelitian ini adalah hidden layer sizes, activation, maximum iteration dan random state. Performa model Artificial Neural Network yang dihasilkan menggunakan parameter tersebut menunjukkan hasil yang excellent .  Nilai AUC yang didapat pada penelitian ini sebesar 0,9140 dengan nilai ten-folds cross validation 0,7444.
Kata kunci: Artificial Neural Network (ANN), Peta Kerentanan Longsor , Ten-folds cross validation

## Abstract
Landslides are a frequent  natural disaster in Indonesia. During the last ten years, 2975 landslides occurred in Central  Java,  of  which  101  landslides  were  in  Karanganyar  Regency.  This  study  aims  to  make  a  landslide vulnerability  map  in  the  Karanganyar  Regency  area.  The  vulnerability  map  will  be  divided  into  five  classes, namely very low, low, medium, high and very high using  the natural  breaks (jenk's) method. This study used 9 landslide conditioning factors, namely distance to secondary roads, distance to tertiary roads, slope, topographic wetness index (TWI), elevation, landuse, lithology, normalized difference vegetation index (NDVI), and rain. Map making is done using an Artificial Neural Network with the help of the scikit learn module and the ten-folds cross validation  method  is  used  as  a  validation  method  for  the  resulting  model.  The  landslide  density  value  was calculated  in  this  study  to  evaluate  the  performance  of  the  landslide  susceptibility  classification  results.  The machine  learning  parameters  used  in  this  research  are  hidden  layer  sizes,  activation,  maximum  iteration  and random  state.  The  Artificial  Neural  Network  model  performance  generated  using  these  parameters  showed excellent results. The AUC value obtained in this study was 0,9140 with a ten-fold cross validation value of 0,7444.
Keywords: Artificial Neural Network (ANN), Landslide Vulnerability Map, Ten-folds cross validation
Copyright © 2024 The Author(s) This is an open access article under the CC -NC-SA license.

## 1. PENDAHULUAN
Bencana  tanah  longsor  masih  marak  terjadi  di Kabupaten  Karanganyar.  Hal  ini  dikarenakan curah hujan yang tinggi dan juga topografi yang curam.  Berdasarkan  data  yang  dimiliki  Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana,  selama sepuluh  tahun  terakhir  terdapat  2975  kejadian tanah  longsor  yang  terjadi  di  Jawa  Tengah,  di mana  101  kejadian  tanah  longsor  berada  di
Kabupaten Karanganyar (BNPB, 2023). Pemetaan  wilayah  kerentanan  longsor  dapat menjadi  salah  satu  bentuk  mitigasi  bencana tanah longsor. Upaya mitigasi dengan pemetaan wilayah  kerentanan  longsor  di  wilayah  Kabu- paten  Karanganyar  telah  dilakukan  oleh Marzuki  (2021)  dengan  menggunakan  metode machine  learning yaitu Support  Vector Machine (SVM).  Penelitian  Marzuki  (2021)
hanya  menggunakan  lima  kecamatan  yang berada  di  Kabupaten  Karanganyar  sebagai objek penelitian.
Penelitian  Pascale  dkk.(2013)  menggunakan metode Artificial  Neural  Network untuk membuat peta kerentanan longsor dengan lima kelas  klasifikasi  yaitu  sangat  rendah,  rendah, sedang,  tinggi  dan  sangat  tinggi.  Penelitian Pascale  dkk.  (2013)  menjelaskan  bahwa penggunaan  metode Artificial  Neural  Network dapat  menjadi  solusi  yang  relatif  sederhana untuk  memecahkan  masalah  yang  kompleks termasuk  yang  berkaitan  dengan  estimasi kerentanan  tanah  longsor.  Penelitian  W.  Chen dkk.  (2017)  membandingkan  penggunaan metode machine  learning Artificial  Neural Network dengan  metode  SVM  dan  MaxEnt dalam  membuat  model  kerentanan  longsor. Penelitian  W.  Chen  dkk.  (2017)  menyebutkan bahwa  metode  ANN  mendapatkan  nilai  AUC tertinggi  dibandingkan  dengan  dua  metode lainnya  dengan  nilai  0.824.  Penelitian Ortiz  & Martínez-Graña  (2018) dengan  judul A  neural network model applied to landslide susceptibility analysis mengambil wilayah studi di  Capitanejo,  Colombia.  Penelitian Ortiz  & Martínez-Graña  (2018) menggunakan  metode Artificial Neural Network . Hasil simulasi pada model  ANN  menunjukkan  AUC  dari  kurva ROC  dengan  nilai  spesifisitas  terhadap sensitivitas  model  sebesar  0,988.  Metode Artificial Neural Network juga digunakan pada penelitian  Selamat  dkk.  (2022),  dimana  pada penelitian ini menghasilkan model yang bagus dengan nilai AUC sebesar 0,940.
Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah membuat peta kerentanan longsor dengan lima kelas klasifikasi yaitu sangat rendah, rendah, se- dang, tinggi, dan sangat tinggi. Metode machine learning yang  digunakan  adalah Artificial Neural Network karena relatif sederhana untuk memecahkan masalah yang kompleks (Pascale dkk.,2013).  Berdasarkan  penelitian  W.  Chen dkk. (2017), Ortiz & Martínez-Graña (2018) , dan Selamat  dkk.  (2022),  metode Artificial  Neural Network menghasilkan  nilai  AUC  yang  baik yaitu  berkisar  0,8  hingga  0,9.  Pada  penelitian kali ini metode validasi model yang digunakan yaitu  menggunakan ten-folds  cross  validation yang akan diterapkan pada model ANN terbaik.
Faktor Pengondisi Penyebab Longsor
Penelitian  yang  dilakukan  He  dkk.  (2019) menjelaskan  mengenai  14  faktor  pengondisi yang  dinilai  berpengaruh  pada  penyebab kejadian  longsor.  Penelitian  yang  dilakukan Fitria  (2021)mengeliminasi  faktor  pengondisi yang telah diteliti sebelumnya menjadi 9 faktor pengondisi. Faktor-faktor tersebut adalah  Jarak titik  longsor  terhadap  Jalan  Sekunder,  Jarak titik  longsor  terhadap  Jalan  Tersier, Slope,
Topographic  Wetness  Index (TWI),  Elevasi, Tata Guna Lahan (Landuse) , Litologi, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), dan Hujan.
Jarak terhadap jalan menjadi faktor pengondisi yang  dinilai  dapat  menyebabkan  longsor. Aktivitas kendaraan yang melewati jalan dapat menyebabkan peningkatan regangan di belakang  lereng  dan  mengakibatkan  retakan pada  kaki  lereng  (He  dkk.,2019).  Semakin dekat  jarak  suatu  lereng  terhadap  jalan  raya, semakin  besar  angka  penyimpangan  stabilitas sehingga  semakin  besar  kemungkinan  terjadi tanah longsor (Sun dkk., 2022).
Slope dinilai menjadi faktor yang berpengaruh terhadap  terjadinya  longsor.    Arah  kemiringan lereng  mengindikasikan  seberapa  banyak  sisi lereng  tersebut  mendapatkan  sinar  matahari, paparan  angin,  dan  turunan  air  hujan.  Pada penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya, lereng  yang  mendapatkan  paparan  sinar matahari  yang  tinggi  cenderung  lebih  stabil dibandingkan  dengan  lereng  dengan  paparan sinar  matahari  yang  rendah(Sharifi  Teshnizi dkk., 2022).
Topographic  Wetness  Index (TWI)  adalah topografi  yang  memengaruhi  angka  kadar  air tanah  yang  mengontrol  arah  aliran  air  tanah (Meinhardt dkk., 2015). Nilai TWI yang tinggi mengindikasikan  tingginya  kandungan  air tanah, dimana tanah dengan kandungan air yang tinggi lebih rentan terhadap longsor (Zhou dkk., 2021).
Elevasi  adalah  salah  satu  faktor  pengondisi yang  banyak  digunakan  dalam  pemetaan kerentanan  longsor. Daerah  perbukitan  dan pegunungan  memiliki  perbedaan  nilai  elevasi yang  cenderung  besar,  dan  di  daerah  ini  pula longsor  sering  terjadi.  Tanah  longsor  rawan terjadi  di  daerah  yang  mengalami  perubahan elevasi secara signifikan (Liao dkk., 2022).
Tata guna lahan adalah faktor pengondisi yang menjelaskan hubungan antara potensi kejadian
longsor  dengan  tipe  penggunaan  lahan. Perluasan daerah tempat tinggal dan pembangunan  infrastruktur  menjadi  salah  satu penyebab  longsor  karena  melibatkan  kegiatan pemotongan atau penggalian lereng untuk jalan raya  dan  bangunan  sehingga  mengganggu stabilitas lereng (Youssef & Pourghasemi, 2021) .
Litologi  dari  suatu  daerah  mengindikasikan perbedaan  propertis  fisik  dan  kimiawi  suatu batuan  yang  dapat  memengaruhi  stabilitas lereng. Secara umum, daerah dengan permeabilitas  suatu  massa  batuan  yang  rendah memiliki  potensi  yang  lebih  tinggi  terhadap longsor (Zhou dkk., 2021).
Nilai NDVI menunjukkan karakteristik pertumbuhan  vegetasi  dan  tutupan  vegetasi suatu  daerah.  Nilai  NDVI  berkisar  antara  -1 hingga 1. (Youssef & Pourghasemi, 2021).
Intensitas  hujan  suatu  daerah  memengaruhi proses  infiltrasi  air  hujan  ke  dalam  tanah, dimana  proses  infiltrasi  tersebut  mengubah tekanan  air  pori  dan  melemahkan  tegangan tanah.  Hal  ini  menyebabkan  penurunan kekuatan  geser  tanah  sehingga  menyebabkan terjadinya tanah longsor (Zhao dkk., 2022).

## Artificial Neural Network (ANN)
Artificial Neural Network (ANN) didefinisikan sebagai  mekanisme  komputasi  yang  dapat memperoleh, merepresentasikan, dan menghitung pemetaan dari satu ruang multivariat  informasi  ke  ruang  informasi multivariat lainnya, dengan memberikan sekumpulan  data  yang  mewakili  pemetaan tersebut. Artificial  Neural  Network terinsprasi dari  jaringan  syaraf  manusia  yang  memiliki neurons atau nodes yang saling terhubung satu sama lain (Merghadi dkk., 2020).
Multilayered  Perceptron (MLP)  adalah  salah satu  arsitektur  ANN  yang  paling  umum digunakan.  MLP  terdiri  dari  tiga  lapisan  yaitu input  layer,  hidden  layer, dan output  layer . Setiap  lapisan  pada  MLP  memiliki neurons yang saling berhubungan satu sama lain. Input layer menerima  data  atau  memasukan  data, sedangkan ouput  layer mengeluarkan  hasil akhir. Hidden  layer terdapat  diantara input layer dan output  layer yang  berfungsi  untuk membuat  prediksi  atau  belajar  mengenai  data (Dastres  &  Soori,  2021) .  Gambar  1  menunjukan bagaimana Multilayered  Perceptron (MLP) bekerja.
Gambar 1. Multilayered Perceptron (MLP), Bre dkk. (2018)
Receiver  Operating  Characteristics  Curve (ROC  Curve)  dan  Area  Under  the  Curve (AUC)
Receiver  Operating  Characteristics  Curve (ROC Curve) merupakan  suatu  metode  untuk memverifikasi  peta  kerentanan  longsor  yang menunjukkan  sensitivitas  pada  sumbu  vertikal dan  1-spesifisitas    pada  sumbu  horizontal (Akinci,  2022).  ROC Curve menghasilkan suatu kurva yang mengindikasikan nilai akurasi suatu model yang disebut area di bawah kurva ( Area Under the Curve /AUC). Nilai AUC pada data training menunjukkan keberhasilan prediksi suatu model pada variabel yang diteliti, sedangkan  nilai  AUC  pada  data testing menunjukkan  kemampuan  prediksi  suatu model. Nilai AUC berada di antara angka 0 dan 1  sehingga  jika  nilai  AUC  mendekati  1  maka prediksi  yang  dapat  dilakukan  suatu  model semakin  baik  (Sun  dkk.,  2022).  Kategori klasifikasi nilai AUC terhadap performa model yang merujuk pada Hammad Khaliq dkk (2022) ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel  1.  Kategori  klasifikasi  performa  model berdasarkan nilai AUC
Nilai AUC Kategori Performa Model 0,90 – 1,00 Excellent 0,80 – 0,90 Good 0,70 – 0,80 Fair 0,60 – 0,70 Poor 0,50 – 0,60 Fail
Natural Breaks (Jenk’s)
Natural  Breaks (Jenk’s)  merupakan  sebuah metode  klasifikasi  yang  dirancang  untuk menentukan  susunan  nilai  terbaik  ke  dalam kelas  yang  berbeda. Natural  Breaks berusaha untuk  meminimalkan  variasi  dalam  kelompok dan  memaksimalkan  variasi  antar  kelompok. Dengan  kata  lain,  metode Natural  Breaks berusaha untuk mengurangi variasi dalam kelas (J. Chen dkk., 2013).

## 2. METODE

## Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mengumpulkan data sekunder berupa peta dalam bentuk raster dan vector. Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  bersumber  dari website dan  juga penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya. Data  yang  ada  nantinya  akan  diolah  menjadi sembilan  peta  faktor  pengondisi  longsor  dan satu peta inventory longsor . Tabel 2 menunjukkan  peta  –  peta  yang  digunakan beserta sumbernya.
Tabel  2.  Peta  -  peta  yang  digunakan  sebagai bahan penelitian
Nama Peta Format Peta Sumber Peta Landslide Inventory Vektor Priyono dkk.(2020) Peta ASTER GDEM Raster NASA (2013) Peta Data TRMM Raster NASA (2020) Peta Data MODIS Raster NASA (2022) Peta Geologi Vektor PT. Indonesia Geospa- sial Tech (2020) Peta Landuse Vektor Priyono dkk.(2020) Peta Jalan In- donesia Vektor Priyono dkk.(2020)

## Pembuatan dan Validasi Model
Pembuatan model ANN dibantu dengan modul sci-kit  learn  yaitu MLPClassifier .  Pembuatan model  dilatih  dengan  menggunakan  data training dengan  proporsi  data training 10%,
20%,  30%,  40%,  50%,  60%,  70%,  80%,  dan 90%.  Penelitian ini menggunakan metode Ten- folds  cross  validation sebagai  metode  validasi model.  Metode Ten-folds  cross  validation membagi data training menjadi 10 bagian  data (folds) dan  dilakukan training pada  9  bagian data pertama dan testing dengan 1 bagian data sisanya.  Proses  tersebut  dilakukan  secara
bergiliran  dengan  mengambil  1  bagian  data secara bergantian pada setiap skenario training dan testing.
Pembuatan Peta Prediksi Kerentanan Longsor
Peta  prediksi  kerentanan  longsor  dibuat berdasarkan  model  ANN  yang  mendapatkan nilai  validasi  terbaik  yang  telah  diuji  dan disimpan. Pengklasifikasian menggunakan Natural  Breaks menggunakan  pemrograman python dengan  menghasilkan  lima  kelas klasifikasi yaitu sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Hasil dari pengklasifikasian  nantinya  akan  ditampilkan didalam aplikasi QGIS.

## Perhitungan Landslide Density
Performa  dari  hasil  klasifikasi  kerentanan longsor perlu dievaluasi. Cara untuk mengevaluasinya  dengan  menghitung  nilai landslide  density .  Persamaan landslide  density ditunjukkan pada Persamaan (1).
𝐿𝐷 = total piksel longsor dalam satu kelas kerentanan total piksel satu kelas kerentanan (1)
LD  adalah  nilai landslide  density .  Nilai landslide  density didapat  dari  perbandingan antara  persentase  total  piksel  longsor    dalam satu kelas kerentanan dengan total piksel untuk satu  kelas  kerentanan.  Hasil  visualisasi klasifikasi  dikatakan  bagus  jika  nilai landslide density yang  dihasilkan  meningkat  seiring dengan meningkatnya  kelas  kerentanan  (Pham dkk., 2016).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahan Data
Data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini diolah  menggunakan  bantuan script dan aplikasi  GIS  seperti  GRASS  GIS  dan  juga QGIS. Pengolahan data sekunder menghasilkan sembilan peta faktor pengkondisi dan satu peta inventory longsor.Gambar 2 hingga Gambar 11 merupakan hasil visualisasi data yang menghasilkan  sembilan  peta  faktor  pengondisi dan satu peta inventory longsor.
Gambar 2. Peta elevasi
Gambar 3. Peta inventory longsor Gambar 4. Peta landuse
Gambar 5. Peta litologi
Gambar 6. Peta NDVI
Gambar 7. Peta jarak terhadap jalan sekunder
Gambar 8. Peta jarak terhadap jalan tersier
Gambar 9. Peta slope

## Gambar 10. Peta TRMM

## Gambar 11. Peta TWI

## Kombinasi Parameter
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan trial and  error dalam  penentuan  parameter  yang akan  digunakan.  Parameter  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah hidden  layer  sizes diatur  dengan  satu hidden  layer dengan  200 nodes,  activation yang  digunakan  adalah tanh dan maximum iteration yang digunakan adalah 2000. Penelitian ini menggunakan perbandingan komposisi data training dan data testing adalah 80 : 20. Komposisi data longsor dan  tidak  longsor  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah 5557:8891 yaitu 5557 data longsor dan 8891 data tidak longsor.

## Validasi Model
Seluruh  kombinasi  parameter  yang  ada  dilatih dengan  menggunakan  data training dengan proporsi yang ditentukan. Model yang dihasilkan akan diuji menggunakan data testing.
Setelah  proses  pembelajaran  selesai  akan dilakukan  validasi  model  menggunakan ten- folds  cross  validation. Model  yang  dihasilkan menggunakan  parameter  yang  ditentukan menghasilkan nilai AUC 0.9140 dan nilai ten- folds  cross  validation 0.7444  yang  nantinya akan digunakan pada pembuatan peta kerentanan wilayah longsor.

## Batas Kelas Kerentanan
Penelitian  ini  mengklasifikasikan  wilayah kerentanan  menjadi  lima  kelas  yaitu  sangat rendah,  rendah,  sedang,  tinggi  dan  sangat tinggi.  Pembagian  kelas  ini  menggunakan bantuan  metode natural  breaks (jenk’s).  Hasil batas kelas kerentanan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil batas kelas kerentanan Klasifikasi longsor Nilai Kelas Sangat rendah 0,0000 - 0,0859 Rendah 0,0859 - 0,2826 Sedang 0,2826 - 0,5325 Tinggi 0,5325 - 0,7938 Sangat Tinggi 0,7938 - 1,0000

## Hasil  Peta  Prediksi  Wilayah  Kerentanan Longsor
Model  yang  dihasilkan  menggunakan  metode Artificial  Neural  Network akan  olah  menjadi peta kerentanan longsor pada wilayah Kabupaten  Karanganyar.  Pembuatan  peta menggunakan  bantuan  aplikasi  QGIS  dan menghasilkan  peta  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Peta hasil prediksi kerentanan longsor Kabupaten Karanganyar dengan metode ANN

## Hasil Perhitungan Landslide Density
Hasil perhitungan landslide density ditunjukan pada Tabel 4 dengan menggunakan persamaan (1).
Tabel 4. Hasil perhitungan landslide density Klasifikasi longsor Landslide density Sangat rendah 0,0000 Rendah 0,0009 Sedang 0,0057 Tinggi 0,0251 Sangat Tinggi 0,1006
Dari hasil perhitungan landslide density , dapat dilihat bahwa hasil visualisasi kelas kerentanan longsor  menunjukkan  hasil  yang  baik.  Hal  ini ditandai dengan semakin tinggi kelas kerentanan  longsor  maka  semakin  tinggi  pula nilai landslide density.

## 4. SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut :
1. Performa  model  yang  dihasilkan  dengan menggunakan  metode Artificial  Neural
Network pada  penelitian  ini  menunjukkan hasil  yang excellent yaitu  nilai  AUC berkisar  antara  0.9  hingga  1.  Nilai  AUC yang  didapatkan  dari  parameter  yang digunakan adalah 0.9140 dengan Nilai ten- folds cross validation 0.7444.
2. Hasil visualisasi peta yang dihasilkan pada penelitian  ini  dianggap  baik  dikarenakan nilai landslide  density yang  dihasilkan meningkat  seiring  dengan  meningkatnya kelas kerentanan.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih penulis ucapkan untuk orang tua dan  keluarga  karena  selalu  mendoakan  dan memberikan  semangat  kepada penulis.  Terima kasih  penulis  ucapkan  untuk  kelompok penelitian  yang  sangat  membantu  penulis hingga  akhir.  Ucapan  terima  kasih  penulis sampaikan  juga  kepada  seluruh  pihak  yang telah membantu penulis sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan baik.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Akinci,  H.  (2022).  Assessment  of  rainfall-induced landslide  susceptibility  in  Artvin,  Turkey  us- ing  machine  learning  techniques. Journal  of African  Earth  Sciences , 191 (April),  104535. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2022.1045 35
BNPB. (2023). Geoportal Data Bencana Indonesia . https://gis.bnpb.go.id/
Bre, F., Gimenez, J. M., & Fachinotti, V. D. (2018). Prediction  of  wind  pressure  coefficients  on building  surfaces  using  artificial  neural  net- works. Energy  and  Buildings , 158 ,  1429– 1441. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2017.11.045 Chen, J., Yang, S., Li, H., Zhang, B., & Lv, J. (2013). Research  on  geographical  environment  unit division based on the method of natural breaks (Jenks). International  Archives  of  the  Photo- grammetry, Remote Sensing and Spatial Infor- mation  Sciences  -  ISPRS Archives , 40 (4W3), 47–50.  https://doi.org/10.5194/isprsarchives- XL-4-W3-47-2013
Chen,  W.,  Pourghasemi,  H.  R.,  Kornejady,  A.,  & Zhang, N. (2017). Landslide spatial modeling: Introducing new ensembles of ANN, MaxEnt, and  SVM  machine  learning  techniques. Ge- oderma , 305 , 314–327. https://doi.org/10.1016/J.GEODERMA.2017.
06.020
Dastres,  R.,  &  Soori,  M.  (2021).  Artificial  Neural Network  Systems. International  Journal  of Imaging and Robotics , 21 (2). https://www.re- searchgate.net/publication/350486076_Artifi- cial_Neural_Network_Systems Fitria,  I.  (2021). Eliminasi  Faktor  pada  Model Pemetaan Risiko Kerentaan Longsor Berbasis Sistem  Kecerdasan  Buatan .  Universitas Sebelas Maret.
Hammad Khaliq, A., Basharat, M., Talha Riaz, M., Tayyib Riaz, M., Wani, S., Al-Ansari, N., Ba Le,  L.,  &  Thi  Thuy  Linh,  N. (2022).  Spatio- temporal landslide susceptibility mapping us- ing  machine  learning  models:  A  case  study from district Hattian Bala, NW Himalaya, Pa- kistan. Ain Shams Engineering Journal , xxxx , 101907. https://doi.org/10.1016/j.asej.2022.101907
He, Q., Shahabi, H., Shirzadi, A., Li, S., Chen, W., Wang, N., Chai, H., Bian, H., Ma, J., Chen, Y., Wang,  X.,  Chapi,  K.,  &  Ahmad,  B.  Bin. (2019).  Landslide  spatial  modelling  using novel  bivariate statistical  based Naïve Bayes, RBF  Classifier,  and  RBF  Network  machine learning algorithms. Science of the Total Envi- ronment , 663 , 1–15. https://doi.org/10.1016/j.sci- totenv.2019.01.329
Liao, M., Wen, H., &  Yang, L. (2022). Identifying the essential conditioning factors of landslide susceptibility models under different grid res- olutions  using  hybrid  machine  learning:  A case  of  Wushan  and  Wuxi  counties,  China. Catena , 217 (October 2021), 106428.
https://doi.org/10.1016/j.catena.2022.106428 Marzuki,  T.  (2021). Pembuatan  Script  Pemetaan Wilayah Resiko Kerentanan Longsor Berbasis Sistem  Kecerdasan  Buatan .  Universitas Sebelas Maret.
Meinhardt,  M.,  Fink,  M.,  &  Tünschel,  H.  (2015).
Landslide susceptibility analysis in central Vi- etnam based on an incomplete landslide inven- tory: Comparison of a new method to calculate weighting factors by means of bivariate statis- tics. Geomorphology , 234 , 80–97.
https://doi.org/10.1016/j.geo- morph.2014.12.042 Merghadi,  A.,  Yunus,  A.  P.,  Dou,  J.,  Whiteley,  J.,
ThaiPham, B., Bui, D. T., Avtar, R., & Abder- rahmane,  B.  (2020).  Machine  learning  meth- ods for landslide susceptibility studies: A com- parative  overview  of  algorithm  performance. Earth-Science Reviews , 207 (September 2019),
103225. https://doi.org/10.1016/j.earsci- rev.2020.103225
NASA.  (2013). Earthdata  Search  |  Earthdata
Search . https://search.earthdata.nasa.gov/search NASA. (2020). GES DISC . https://disc.gsfc.nasa.gov/ NASA. (2022). MODIS Web . https://modis.gsfc.nasa.gov/
Ortiz, J. A. V., & Martínez-Graña, A. M. (2018). A neural network model applied to landslide sus- ceptibility  analysis  (Capitanejo,  Colombia). Geomatics,  Natural  Hazards  and  Risk , 9 (1),
1106–1128. https://doi.org/10.1080/19475705.2018.15130 83
Pascale, S., Parisi, S., Mancini, A., Schiattarella, M., Conforti, M., Sole, A., Murgante, B., & Sdao, F.  (2013).  Landslide  susceptibility  mapping using  artificial  neural  network  in  the  urban area  of  Senise  and  San  Costantino  Albanese (Basilicata,  Southern  Italy). Lecture  Notes  in Computer  Science  (including  subseries  Lec- ture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and  Lec- ture Notes in Bioinformatics) , 7974 LNCS (PART 4), 473–488. https://doi.org/10.1007/978-3-642-39649-
6_34
Pham, B. T., Pradhan, B., Tien Bui, D., Prakash, I.,
&  Dholakia,  M.  B.  (2016).  A  comparative study  of  different  machine  learning  methods for landslide susceptibility assessment: A case study  of  Uttarakhand  area  (India). Environ- mental Modelling and Software , 84 , 240–250. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.07.005
Priyono, K. D., Jumadi, Saputra, A., & Fikriyah, V. N. (2020). Risk analysis of landslide impacts on  settlements  in  Karanganyar,  Central  Java,
Indonesia. International Journal of GEOMATE , 19 (73), 100–107. https://doi.org/10.21660/2020.73.34128
PT. Indonesia Geospasial Tech. (2020). √ Download Shapefile  Geologi  Seluruh  Indonesia  - INDONESIA  GEOSPASIAL .  https://www.in- donesia-geospasial.com/2020/03/download- data-shapefile-shp-geologi-se.html
Selamat, S. N., Majid, N. A., Taha, M. R., & Osman, A. (2022). Landslide Susceptibility Model Us- ing  Artificial  Neural  Network  (ANN)  Ap- proach in  Langat  River Basin, Selangor, Ma- laysia.
Land ,
11 (6). https://doi.org/10.3390/land11060833
Sharifi  Teshnizi,  E.,  Golian,  M.,  Sadeghi,  S.,  & Rastegarnia, A. (2022). Application of analyt- ical hierarchy process (AHP) in landslide sus- ceptibility  mapping  for  Qazvin  province,  N Iran. Computers  in  Earth  and Environmental Sciences ,
55–95. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-89861-
4.00041-5
Sun, D., Gu, Q., Wen, H., Xu, J., Zhang, Y., Shi, S.,
Xue,  M.,  &  Zhou,  X.  (2022).  Assessment  of
landslide  susceptibility  along  mountain  high- ways based on different  machine learning  al- gorithms and mapping units by hybrid factors screening  and  sample  optimization. Gond- wana Research , xxxx . https://doi.org/10.1016/j.gr.2022.07.013 Youssef, A. M., & Pourghasemi, H. R. (2021). Land- slide  susceptibility  mapping  using  machine learning  algorithms  and  comparison  of  their performance  at  Abha  Basin,  Asir  Region, Saudi  Arabia. Geoscience  Frontiers , 12 (2), 639–655.
https://doi.org/10.1016/j.gsf.2020.05.010
Zhao, L., Liu, M., Song, Z., Wang, S., Zhao, Z., & Zuo,  S.  (2022).  Regional-scale  modeling  of rainfall-induced landslides under random rain- fall  patterns. Environmental  Modelling  and Software , 155 (February), 105454. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2022.105454 Zhou, X., Wen, H., Zhang, Y., Xu, J., & Zhang, W. (2021).  Landslide  susceptibility  mapping  us- ing  hybrid  random  forest  with  GeoDetector and  RFE  for factor  optimization. Geoscience
Frontiers , 12 (5), 101211. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2021.101211