## PEMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) UNTUK IDENTIFIKASI BANGUNAN DAERAH RAWAN LONGSOR
Sely Novita Sari 1) , Bagus Gilang Pratama 2) , Rizqi Prastowo 3)
1,) Program Studi Teknik Sipil, Institut Teknologi Nasional Yogyakarta
2) Program Studi Teknik Elektro, Institut Teknologi Nasional Yogyakarta
3) Program Studi Teknik Pertambangan, Institut Teknologi Nasional Yogyakarta
Email : sely.novita@itny.ac.id 1) , bagusgilangp@itny.ac.id 2) , rizqi@itny.ac.id 3)

## ABSTRAK
Identifikasi  bangunan  daerah  rawan  longsor  adalah  suatu  hal  yang  penting  dalam  mitigasi  bencana alam. Longsor dapat terjadi di mana saja dan kapan saja, dan dapat menyebabkan kerugian yang besar baik dari segi manusia maupun materiil. Oleh karena itu, penting untuk mengidentifikasi bangunan yang berada di daerah rawan longsor agar dapat mengambil tindakan pencegahan yang tepat. Metode yang dapat digunakan untuk  identifikasi  bangunan  di  daerah  rawan  longsor  adalah  artificial  neural  network  (ANN).  ANN  adalah suatu model komputasi yang terinspirasi dari sistem saraf biologis yang terdiri dari sejumlah unit pemrosesan sederhana yang disebut neuron. ANN dapat belajar dari data dan menyesuaikan bobot koneksi antar neuron untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan.  Terdapat 169 data sample yang didapatkan dari hasil  survei lapangan, 85 data dilakukan untuk pelatihan, 34 data dilakukan untuk uji validasi dan 50 data set dilakukan untuk  pengujian  untuk  memprediksi  hasil.  Berdasarkan  analisis  data  klasifikasi  dinding  sederhana  di Kecamatan Kalirejo, Kecamatan Kokap, Kabupaten Kulon Progo, Yogyakarta, menggunakan Artificial Neural Network  (ANN),  presentase  prediksi  setiap  data  dari  pemodelan  ANN  menunjukkan  bahwa  indikator Bangunan Tidak Aman mencapai 100%, dengan 89% prediksi Bangunan Aman, dan 82,7% prediksi Bangunan Aman berdasarkan History Accuracy. Hasil tersebut diukur dengan merujuk pada kurva model validasi yang semakin meningkat dan stabil, mencapai nilai akurasi rata-rata di atas 80%, yakni sebesar 88%.
Kata Kunci : Identifikasi, Longsor, Prediksi, ANN.

## ABSTRACT
Identification  of  buildings  in  landslide-prone  areas  is  important  in  mitigating  natural  disasters. Landslides  can  occur  anywhere  and  at  any  time,  and  can  cause  large  losses  both  in  terms  of  humans  and material (Fadli et al, 2023). Therefore, it is important to identify buildings that are located in landslide-prone areas so that appropriate preventive measures can be taken. The method that can be used to identify buildings in landslide-prone areas is artificial neural network (ANN). ANN is a computational model inspired by the biological nervous system which consists of a number of simple processing units called neurons. ANNs can learn from data and adjust the connection weights between neurons to produce the desired output. There were 169 data samples obtained from field survey results, 85 data were used for training, 34 data were used for validation  tests  and  50  data  sets  were  used  for  testing  to  predict  results.  Based  on  analysis  of  simple  wall classification  data  in  Kalirejo  District,  Kokap  District,  Kulon Progo  Regency,  Yogyakarta,  using  Artificial Neural Network (ANN), the percentage of predictions for each data from ANN modeling shows that the Unsafe Building indicator reaches 100%, with 89% of Safe Building predictions , and 82.7% Safe Building prediction based on Historical Accuracy. These results are measured by referring to the validation model curve which is increasingly increasing and stable, reaching an average accuracy value above 80%, namely 88%..
Keywords: Identification, Avalanche, Prediction, ANN

## 1. PENDAHULUAN
Musim hujan di Indonesia telah mengakibatkan  bencana-bencana  di  daerah rawan.  Dalam  konteks  ini,  banjir  dan  tanah longsor  menjadi  ancaman  utama.  Salah  satu wilayah  yang  rentan  terhadap  longsor  adalah kecamatan  Samigaluh  di  Yogyakarta,  yang merupakan  salah  satu  dari  14  lokasi  rawan longsor di Kulon Progo. Tanah longsor bukan hanya  merupakan  ancaman  alam,  tetapi  juga dapat  mengubah  lanskap  dan  menyebabkan kerugian  ekonomi  yang  besar,  memerlukan tindakan  mitigasi  dan  pengurangan  risiko (Trianda dkk, 2018).
Mitigasi terhadap longsor dapat melibatkan  penggunaan  metode  geofisika untuk  memahami  struktur  bawah  permukaan di daerah rawan longsor (Prastowo dkk, 2018) Pentingnya  identifikasi  bangunan  di  daerah rawan  longsor  menjadi  jelas  dalam  upaya mitigasi  bencana  alam.  Longsor  dapat  terjadi di  mana  saja  dan  kapan  saja,  berpotensi menyebabkan  kerugian  manusia  dan  materiil yang signifikan (fadli dkk, 2023). Oleh karena itu,  pengidentifikasian  bangunan  di  daerah rawan longsor menjadi langkah penting untuk mengambil tindakan pencegahan yang tepat.
Gempa bumi dipengaruhi oleh dua faktor utama,  yaitu  faktor  pengendali  dan  faktor pemicu. Faktor pengendali mencakup kondisi yang  membuat  lereng  atau  tebing  siap bergerak, seperti bentuk lahan, jenis batuan/tanah, struktur geologi, kondisi hidrologi,  dan  penggunaan  lahan  (Kristanti, 2021).  Sebaliknya,  faktor  pemicu  memicu perubahan  dari  keadaan  rentan  menjadi  kritis yang  berujung  pada  gempa,  seperti  curah hujan, getaran seismik, dan kegiatan manusia yang mengubah beban lereng atau tebing.
Contoh faktor pengendali meliputi topografi, jenis batuan/tanah, struktur geologi, hidrologi,  dan  penggunaan  lahan,  seperti lereng curam, jenis batuan rentan, dan struktur geologi tidak stabil. Pembangunan infrastruktur tanpa  mempertimbangkan  faktor geologi  juga  dapat  meningkatkan  risiko gempa. Sementara itu, faktor pemicu melibatkan  curah  hujan  tinggi,  getaran seismik,  dan  aktivitas  manusia  seperti
penambangan atau Pembangunan Trianda dkk, 2018).
Kedua  faktor  ini  saling  terkait  dan memainkan  peran  penting  dalam  terjadinya gempa bumi. Faktor pengendali menyebabkan kondisi  yang  rentan  terhadap  pergerakan tanah,  sementara  faktor  pemicu  memulai perubahan  yang  dapat  menghasilkan  gempa (Ramadhan,  2021).  Kerentanan  bangunan secara  umum  mencakup  faktor-faktor  yang dapat menyebabkan kerusakan atau kegagalan fungsi  selama  bencana.  Antisipasi  kinerja bangunan  adalah  kemampuan  struktur  untuk menghindari  keruntuhan  selama  bencana, mendorong  upaya  mengurangi  risiko  dengan membangun  gedung  tahan  gempa  di  daerah rentan  gempa  (Firdausa,  2019).  Konsep bangunan  tahan  gempa  menekankan  bahwa pada  gempa  kecil,  bagian  non-struktural  dan struktural  bangunan  tidak  boleh  rusak.  Pada gempa  sedang,  bagian  non-struktural  dapat merusak, namun bagian struktural harus tetap utuh (Sari, 2020).
Upaya mengurangi risiko gempa termasuk analisis kerentanan bangunan untuk meminimalkan risiko kematian dan kerusakan. Kategori  utama  penyebab  kerentanan,  seperti lokasi bangunan, umur dan bentuk bangunan, serta  struktur  bangunan,  memiliki  dampak yang  signifikan.  Faktor-faktor  ini  mencakup kondisi  medan,  geologi,  daya  dukung  tanah, pembebanan  struktur,  keteraturan  bangunan, ukuran pori, sistem struktur, prinsip struktural, dan  kondisi  bangunan,  semuanya  memainkan peran  penting  dalam  tingkat  kerentanan terhadap  gempa  (Sari,  2020).  Keberhasilan dalam  mengurangi  risiko  kematian  dan kerusakan  akibat  gempa  bumi  membutuhkan perencanaan  dan  konstruksi  bangunan  yang mempertimbangkan  semua  faktor  ini.  Selain itu,  pemeliharaan  yang  baik  dan  pemantauan kondisi  bangunan  sepanjang  waktu  juga merupakan  langkah  penting  dalam  menjaga kinerja struktural dan mengurangi kerentanan terhadap gempa (Firdausa, 2019).
Meskipun identifikasi bangunan biasanya terjadi saat terjadi gempa bumi, penting untuk diingat  bahwa  bencana  di  Indonesia  tidak hanya terbatas pada gempa bumi. Bencana lain
juga  dapat  menyebabkan  kerusakan  pada bangunan dengan dampak signifikan terhadap korban.  Bencana  tanah  longsor  khususnya, selain menimbulkan kerusakan bangunan, juga menimbulkan  korban  jiwa  yang  signifikan  di Indonesia,  terutama  di  wilayah  Kulonprogo. Proses  identifikasi  daerah  rawan  longsor, meskipun luas, belum sepenuhnya memahami bangunan  yang  berada  di  atas  tanah  longsor (Saedudin, dkk, 2022).
Metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  bangunan  di  daerah  rawan longsor  adalah Artificial  Neural  Network (ANN),  sebuah  model  komputasi  terinspirasi dari  sistem  saraf  biologis  yang  dapat  belajar dari  data  dan  menghasilkan  keluaran  yang diinginkan  dengan  menyesuaikan  bobot koneksi antar neuron (Panjaitan, 2021). ANN mampu  mengenali  pola,  mengklasifikasikan data, dan memprediksi hasil. Penerapan ANN dalam  identifikasi  bangunan  di  daerah  rawan longsor  melibatkan  pemrosesan  citra  satelit atau  udara  untuk  menampilkan  daerah  rawan longsor  dan  bangunan  di  dalamnya.  ANN dapat  mengenali  ciri-ciri  bangunan  seperti bentuk,  ukuran,  warna,  tekstur,  dan  lokasi, menghasilkan  peta  sebaran  dan  karakteristik bangunan  yang  berguna  untuk  analisis  dan perencanaan mitigasi bencana.
Tiga  penelitian  dilakukan  di  berbagai wilayah  di  Indonesia  dengan  fokus  pada bencana alam dan potensi kerusakan bangunan. Pertama, di Kalirejo, bencana tanah longsor  menjadi  ancaman  utama.  Penelitian pertama  mencoba  menganalisis  pengaruh retakan  tanah  terhadap  kondisi  bangunan sederhana dengan melakukan survei lapangan. Hasilnya menunjukkan bahwa 54.17% bangunan dianggap aman, 35.42% tidak aman, dan  10.42%  harus  direlokasi  atau  diperbaiki sesuai dengan persyaratan minimum bangunan sederhana.  Di  desa  yang  sama,  penelitian kedua  mengevaluasi  pemahaman  pemilik bangunan  tentang  perencanaan  bangunan tahan gempa menggunakan aplikasi Asesmen Cepat  Bangunan  (ACEBS)  dari  InaRISK. Kedua  penelitian  di  Kalirejo  menyoroti pentingnya penanganan potensi bencana alam dalam perencanaan dan pemeliharaan bangunan.  Sementara  itu,  penelitian  ketiga  di
wilayah Medan Utara berfokus pada pemetaan zona terancam banjir rob dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti curah hujan,  elevasi,  dan  jarak  ke  muara.  Analisis menggunakan  metode  GIS,  regresi  logistik, dan ANN menunjukkan faktor-faktor tertentu yang  mempengaruhi  kerawanan  terhadap banjir  rob. Penelitian  ini  memberikan informasi dasar bagi para pemangku kepentingan dalam upaya penanganan bencana banjir rob di wilayah tersebut. Secara  keseluruhan,  penggunaan  teknik Artificial Neural Network (ANN)
meningkatkan  efektivitas  dan  ketepatan identifikasi bangunan di daerah rawan longsor. Dengan memanfaatkan data dan variabel yang relevan, upaya mitigasi bencana longsor dapat dilakukan  lebih  tepat  sasaran,  mengurangi risiko  dan  kerugian  yang  disebabkan  oleh bencana alam tersebut.

## 2. METODE
Fungsi aktivasi berperan sebagai penentu keluaran  neuron  dalam  Artificial  Neural Network (ANN). Salah satu metode pelatihan ANN yang umum digunakan adalah pembelajaran  terawasi,  di  mana  selama  sesi pelatihan,  input  dan  target  yang  besar digunakan untuk mengajarkan jaringan hingga mencapai  bobot  yang  diinginkan.  Dalam proses  pelatihan,  masukan  disampaikan  ke jaringan,  kemudian  jaringan  memprosesnya dan  mengeluarkan  hasil.  Kesalahan  antara output  jaringan  dan  target  dihitung,  dan jaringan memodifikasi bobotnya sesuai dengan kesalahan tersebut. Dalam penelitian identifikasi bangunan di daerah rawan longsor menggunakan  ANN,  tahapannya  melibatkan pengumpulan  data  yang  mencakup  data sekunder,  seperti  formulir  evaluasi  bangunan sederhana  dan  peta  gerakan  tanah  di  daerah Kalirejo,  Kulonprogo,  serta  data  primer  yang diperoleh  melalui  identifikasi  bangunan sederhana tipikal tembokan, termasuk parameter  input  seperti  gambar  rencana, denah,  pondasi,  sloof,  kolom,  dinding,  ring balk,  detail  tulangan,  sambungan,  gunung- gunung, dan kuda-kuda.

## Gambar 1. Alur Pelaksanaan Penelitian

## Data dan Sample Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal  dari  evaluasi  bangunan  sederhana, khususnya  yang  terkait  dengan  struktur tembokan  yang  tipikal.  Sumber  data  ini diperoleh melalui proses evaluasi menggunakan metode Rapid Visual Screening (RVS), suatu pendekatan penilaian visual yang dilakukan  secara  cepat  untuk  mengamati kondisi  bangunan,  terutama  pada  aspek struktural.  Evaluasi  tersebut  memfokuskan perhatian  pada  kondisi  fisik  dan  struktural bangunan  sederhana,  dengan  penekanan khusus pada karakteristik yang lazim ditemui pada  tembokan  tipikal.  Oleh  karena  itu,  data penelitian  ini  mencakup  informasi  yang relevan untuk memahami dan mengklasifikasikan bangunan sederhana berdasarkan  evaluasi  RVS  terhadap  struktur tembokan yang tipikal.
Dari total 169 bangunan yang dinilai dari tiga dusun, yaitu Dusun Sangon, Dusun Kalibuko, dan  Dusun  Kalirejo  di  Kabupaten  Kulon Progo. Dataset ini terdiri dari 169 sampel dan dibagi  menjadi  dua  set  data  utama:  set  data pelatihan  dan  set  data  pengujian.  Set  data pelatihan  mencakup  50%  dari  total  sampel, sedangkan  set  data  validasi  terdiri  dari  20% dari  sampel  tersebut.  Sisa  30%  dari  sampel digunakan  untuk  pengujian  setelah  model dilatih,  dan  sampel  ini  diambil  dari  penilaian bangunan yang telah dilakukan.
Penting  untuk  dicatat  bahwa  set  pelatihan dapat disesuaikan dengan menambahkan data baru jika kinerja model tidak mencapai tingkat hasil  yang  diharapkan.  Proses  ini  melibatkan penambahan  data  ke  dalam  set  pelatihan  dan pengulangan  pelatihan  jaringan  saraf  sesuai
kebutuhan, dengan tujuan mencapai hasil yang optimal.  Oleh  karena  itu,  fleksibilitas  untuk menyesuaikan  set  pelatihan  dapat  membantu meningkatkan  kemampuan  model  dalam mengatasi  berbagai  situasi  atau  kondisi  yang mungkin  muncul  selama  pengujian  dan implementasi model (Pradana dkk, 2022).

## Artiﬁcial Neural Network Architectures dan Proses Pelatihan (Training Processes)
Jaringan saraf tiruan, secara umum, terdiri dari  tiga  bagian  utama  yang  disebut  sebagai lapisan.  Pertama  adalah  Lapisan  Masukan, yang  berfungsi  untuk  menerima  informasi, data, sinyal, atau pengukuran dari lingkungan eksternal.  Input  ini,  biasanya  berupa  sampel atau  pola,  dinormalisasi  untuk  memperoleh presisi  numerik  yang  optimal  dalam  operasi matematis yang dilakukan oleh jaringan.
Kedua,  terdapat  Lapisan  Tersembunyi, Intermediet, atau Tak Terlihat, yang terdiri dari neuron yang bertugas mengekstrak pola terkait dengan  proses  atau  sistem  yang  dianalisis. Lapisan  ini  melibatkan  sebagian  besar pemrosesan  internal  jaringan.  Terakhir,  ada Lapisan Keluaran yang juga terdiri dari neuron dan  bertanggung  jawab  untuk  menghasilkan output  akhir  jaringan,  hasil  dari  pemrosesan yang  telah  dilakukan  oleh  neuron  di  lapisan sebelumnya.
Dalam  arsitektur  utama  jaringan  saraf tiruan, ada berbagai struktur yang memperhitungkan  disposisi  neuron,  koneksi antar  neuron,  dan  pembentukan  lapisan- lapisan.  Struktur  ini  dapat  dibagi  menjadi empat  kategori  utama,  yaitu:  (i)  jaringan feedforward satu lapis, (ii) jaringan feedforward  banyak  lapis,  (iii)  jaringan rekuren,  dan  (iv)  jaringan  mesh.  Setiap kategori memiliki karakteristik dan kegunaannya sendiri dalam konteks penggunaan jaringan saraf tiruan.

## Proses Pelatihan dan Sifat Pembelajaran
Jaringan  saraf  tiruan  (ANN)  memiliki kemampuan  untuk  belajar  dari  penyajian sampel,  mencerminkan  perilaku  sistem,  dan menghasilkan solusi umum setelah memahami hubungan  antara  masukan  dan  keluaran. Proses pelatihan ANN melibatkan pengaturan bobot sinapsis dan ambang batas neuron untuk
Identifikasi masalah Pengumpulan data sekunder dan data primer Penyebaran kuisioner ANN Tahap Pemodelan, Pelatihan dan Pengujian
Hasil dari prediksi identifikasi bangunan dinding sederhana
mencapai  solusi  umum  dari  keluaran.  Data perilaku  sistem  dibagi  menjadi  subset pelatihan dan subset uji, yang digunakan untuk melatih  dan  menguji  model  ANN.  Epoch pelatihan  merujuk  pada  satu  iterasi  penuh melatih  jaringan  dengan  seluruh  subset pelatihan.
Dalam  model  Artificial  Neural  Network (ANN),  sinyal  masukan  (x1,  x2,  ...,  xn) mencerminkan  nilai-nilai  dari  lingkungan eksternal  dan  sering  dinormalisasi  untuk meningkatkan efisiensi komputasional. Bobot sinapsis  (w1,  w2,  ...,  wn)  memberikan  nilai bobot  pada  setiap  variabel  masukan  untuk mengukur relevansinya terhadap fungsi neuron.  Agregator  linear  (R)  mengumpulkan sinyal  masukan  yang  diberi  bobot  oleh sinapsis-sinapsis untuk menghasilkan tegangan  aktivasi.  Ambang aktivasi  atau bias (h) digunakan untuk menentukan ambang agar hasil  dari agregator  linear menghasilkan nilai pemicu  ke  arah  keluaran  neuron.  Potensi aktivasi  (u)  dihitung  sebagai  selisih  antara agregator linear dan ambang aktivasi, dengan nilai  positif  menghasilkan  potensi  eksitatori, dan sebaliknya. Fungsi aktivasi (g) membatasi keluaran  neuron  dalam  rentang  nilai  yang wajar.  Sinyal  keluaran  (y)  adalah  nilai  akhir yang  dihasilkan  oleh  neuron,  dapat  menjadi masukan  untuk  neuron  berikutnya  dalam rangkaian.
𝑢 = ∑ 𝑊 𝑖 . 𝑋 𝑖 − 𝜃 𝑛 𝑖=1 ….  (2.1)
𝑦 = 𝑔 (𝑢) ….. (2.2)
Langkah-langkah  pra-pemrosesan  data, seperti pembersihan, normalisasi, dan pemilihan  fitur,  diperlukan  sebelum  desain arsitektur  ANN.  Pelatihan  model  ANN melibatkan pembagian data, inisialisasi parameter, penggunaan algoritma pembelajaran,  dan  iterasi  pelatihan  hingga konvergensi.  Setelah  pelatihan,  evaluasi  dan validasi model dilakukan menggunakan metrik yang relevan dan subset uji terpisah.
Implementasi  dan  prediksi  model  ANN melibatkan  penggunaan  model  yang  telah dilatih untuk memprediksi identifikasi bangunan  di  daerah  rawan  longsor.  Hasil prediksi  dibandingkan  dengan  data  observasi atau  penilaian  manual  untuk  mengevaluasi
akurasi  dan  kehandalan  model.  Analisis  dan interpretasi  hasil  kemudian  dilakukan  untuk memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kecenderungan  longsor  pada  bangunan  di wilayah tersebut.
Tahap  akhir  mencakup  diskusi  implikasi praktis  hasil  penelitian,  termasuk  interpretasi temuan  dan  diskusi  tentang  bagaimana  hasil analisis  dapat  diterjemahkan  ke  dalam tindakan  konkret  untuk  mengurangi  risiko longsor  pada  bangunan  di  daerah  tersebut. Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan wawasan mendalam tentang faktor-faktor yang terlibat  dalam  kecenderungan  longsor  dan membantu  dalam  pengembangan  strategi mitigasi risiko yang lebih efektif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menerapkan  suatu  metode yang melibatkan evaluasi bangunan sederhana, terutama  tembokan,  di  dusun  Papak,  desa Kalirejo, Kecamatan Kokap, Kabupaten Kulon Progo, Yogyakarta. Evaluasi dilakukan menggunakan  Formulir  Evaluasi  Bangunan Sederhana (Tipikal Tembokan), yang kemudian  menghasilkan  klasifikasi  bangunan sebagai aman, kurang aman, atau tidak aman. Untuk melakukan analisis tersebut, penelitian menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN) dengan tujuan mengklasifikasikan Bangunan Sederhana
(Tipikal  Tembokan)  berdasarkan  evaluasi bangunan  melalui  Rapid  Visual  Screening (RVS)  menggunakan  Formulir  Evaluasi Bangunan  Sederhana  (Tipikal  Tembokan). Penerapan  Metode  Artificial  Neural  Network (ANN)  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  klasifikasi  bangunan  dengan tingkat akurasi yang optimal.

## 3.1  Indikator  Penilaian  Pada  Komponen Struktur Bangunan
Dalam penelitian ini, parameter penilaian untuk komponen struktur bangunan menggunakan  indikator  yang  berasal  dari formulir  evaluasi  (Sari,  2020).  Formulir tersebut ditujukan untuk mengevaluasi bangunan  sederhana  dengan  tipe  tembokan yang  umum,  dan  mencakup  sebelas  indikator penilaian,  seperti  Gambar  Rencana,  Denah,
Pondasi,  Sloof,  Kolom,  Dinding,  Ring  Balk, Tulangan  Pertemuan  Balok  dan  Kolom, Sambungan,  Gunung-Gunung  (Dari  Beton), dan Kuda-Kuda.
Indikator-indikator  ini  berperan  sebagai panduan  dalam  menilai  kondisi  dan  kualitas struktur  bangunan.  Melalui  proses  evaluasi menggunakan  Formulir  Evaluasi  Bangunan Sederhana  (Tipikal  Tembokan),  klasifikasi bangunan dapat diperoleh berdasarkan tingkat keamanannya, yaitu aman, kurang aman, atau tidak  aman.  Data  penilaian,  yang  merupakan bagian  dari  penelitian  ini,  disajikan  dalam Tabel 1.
Tabel 1 Contoh Indikator Penilaian Pada Komponen Struktur Bangunan
PENILAIAN PADA KOMPONEN STRUKTUR BANGUNAN Pros enta se Kon disi Ban guna n (%) Kond isi Bang unan A B C D E F G H I J K GA MB AR REN CAN A DE NA H PO ND ASI SL OO F KO LO M DIN DIN G RI N G B A L K TUL. PERT EMU AN BALO K & KOL OM SAMB UNGA N GUN UNG " (dari beto n) KU DA - KU DA 0 0, 5 0,7 1 1 1 0, 9 1 0 0,8 33 0 72, 5 Aman 1 1 0,7 0, 7 5 0, 7 0, 83 3 0, 7 1 0 0,5 83 0 62, 5 Kuran g Aman 0,5 0, 5 0,7 1 1 0, 66 7 1 1 0 0,7 5 0 72, 5 Aman 0 0, 5 1 1 0, 9 1 1 1 1 0,6 67 0 73, 75 Aman 0 1 0,6 0, 8 3 0, 5 0, 16 7 0, 5 1 0 0 0 41, 5 Kuran g Aman 1 0, 5 0,7 0, 8 3 0, 8 0, 5 0, 8 1 0 0 0, 4 58, 75 Kuran g Aman 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0, 5 5 Tidak Aman 0 1 0,6 0, 8 3 0, 8 0, 83 3 0, 8 1 0 0,6 67 0 77, 5 Aman 1 1 0,8 0, 8 3 0, 7 0, 83 3 0, 8 1 0 0,8 33 0 77, 5 Aman
Dengan merujuk pada indikator-indikator penilaian  tersebut,  penelitian  ini  dapat memberikan  analisis  yang  komprehensif terhadap kondisi struktur bangunan sederhana. Hal  ini  memungkinkan  pengklasifikasian bangunan berdasarkan kriteria keamanan yang telah  ditetapkan.  Rincian  data  yang  terdapat dalam  Tabel  1  dan  Gambar  1  menjadi  dasar untuk  evaluasi  dan  pengembangan  model klasifikasi  menggunakan  metode  Artificial Neural Network (ANN).

## 3.2  Tahap  Permodelan  Metode  Artificial Neural Network (ANN)
Langkah-langkah
dalam proses pemodelan ini melibatkan perancangan arsitektur  Artificial  Neural  Network  (ANN), suatu  tugas  yang  bersifat  kompleks  dan
dinamis.  Tahap  awal  memerlukan  penentuan identifikasi  bangunan  daerah  rawan  longsor yang relevan. Dalam proses ini, desain model ANN  disesuaikan  dengan  jenis  data  yang tersedia  dan  tanggapan  yang  diinginkan  oleh aplikasi ANN dalam konteks mitigasi bencana.
Gambar 2. Struktur Data Identifikasi Bangunan Daerah Rawan Longsor Model  Artificial  Neural  Network  (ANN) yang  dikembangkan  telah  dirancang  dengan merinci komponen-komponen utamanya. Input layer terdiri dari lima  elemen pemrosesan (neuron) yang sesuai dengan lima parameter  input  yang  digunakan,  sedangkan output  layer  terdiri  dari  satu  elemen pemrosesan  (neuron)  sebagai  tujuan  utama. Setelah  melalui  beberapa  eksperimen  selama tahap  pengujian,  dipilih  satu  hidden  layer dengan lima elemen proses untuk memperkaya kapabilitas  model.  Subfitur  dari  pola  input kemudian  diolah  untuk  meramalkan  hasil jaringan  atau  nilai lapisan  output  yang  terdiri dari delapan elemen.
Proses  pelatihan  model  ANN  dilakukan melalui  300  epoch,  di  mana  setiap  epoch mewakili  satu  iterasi  melalui  seluruh  dataset yang  tersedia.  Evaluasi  kinerja  model menggunakan metrik akurasi, yang mengukur kemampuan model dalam memprediksi dengan  benar  pada  seluruh  dataset.  Sebanyak 50% dari total dataset digunakan untuk melatih model,  sementara  20%  digunakan  untuk validasi  guna  mengevaluasi  kinerja  dan mencegah  overfitting.  Sementara  itu,  30%
dataset  tersisa  digunakan  untuk  pengujian setelah  model  dilatih.  Algoritma  optimizer yang diterapkan adalah Adam, algoritma yang umum  digunakan  dalam  pembelajaran  mesin. Tingkat  pembelajaran  ( learning  rate )  sebesar 0.001  diterapkan  untuk  memastikan  langkah pembelajaran  yang  relatif  kecil,  memperkuat konvergensi  model  secara  stabil,  meskipun mungkin  memerlukan  lebih  banyak  epoch untuk mencapai hasil optimal. Seluruh proses ini bertujuan untuk menghasilkan model ANN yang  efisien  dan  andal  dalam  meramalkan hasil terkait mitigasi bencana dengan memanfaatkan  faktor-faktor  kunci  yang  telah ditetapkan.
Gambar 3. Arsitektur dan Parameter ANN
3.3  Evaluasi  Data  dan  Pengenalan  Faktor Desain  Metode  Artificial  Neural  Network (ANN)
Model  ini  disusun  dengan  menyesuaikan parameter  guna  mencapai  hasil  waktu komputasi,  kesalahan  model,  dan  kesalahan prediksi  yang  minimal  (Isnaeni  dkk,  2022). Parameter-parameter tersebut dianggap sebagai  faktor  kunci  yang  sangat  penting dalam  menentukan  Identifikasi  Bangunan Daerah Rawan Longsor yang diperlukan untuk menilai kondisi bangunan.
Walaupun  variabel-variabel  yang  telah dipertimbangkan  di  atas  memiliki  peran penting, terdapat beberapa variabel krusial lain yang  belum  dimasukkan  dalam  pemodelan Artificial  Neural  Network  (ANN)  ini. Keputusan  mengenai  variabel  input  memiliki dampak  signifikan  terhadap  akurasi  prediksi jaringan  saraf.  Oleh  karena  itu,  hasil  prediksi dapat  berbeda  atau  bahkan  lebih  optimal  jika variabel input penting lainnya juga dipertimbangkan. Variabel-variabel yang diusulkan untuk penilaian melibatkan indikator  Gambar  Rencana,  Denah,  Pondasi, Sloof,  Kolom,  Dinding,  Ring  Balk,  Tulangan
Pertemuan  Balok  dan  Kolom,  Sambungan, Gunung-Gunung  (Dari  Beton),  dan  Kuda- Kuda,  yang  menghasilkan  penilaian  aman, kurang aman, atau tidak aman.
Pada tahap pelatihan, perhatian difokuskan  pada  durasi  iterasi,  toleransi kesalahan  yang  berhasil  dicapai,  dan  dampak jumlah neuron di lapisan tersembunyi terhadap tingkat  akurasi.  Data  status  kredit  dari  set pelatihan  menjadi  target  yang  dibandingkan dengan  output  di  lapisan  output,  hasilnya dihasilkan  melalui  perhitungan  feedforward neural  network.  Output  ini  memberikan  nilai Mean Squared Error (MSE) secara keseluruhan, yang digunakan sebagai
parameter  oleh  jaringan  untuk  menentukan apakah  pembelajaran  akan  dilanjutkan  atau dihentikan  setelah  mencapai  jumlah  iterasi yang  telah  ditetapkan.  Rincian  konfigurasi jaringan  eksperimental  dapat  ditemukan pada Tabel 2 dalam penelitian ini.
Tabel 1. Ragam Pengaturan Jaringan
Percobaan  Epoch  Input  Output Learning Rate 1 200 5 5 0,001 2 200 5 8 0,001 3 200 8 28 0,001 4 200 28 8 0,001

## 3.4  Tahap  Pelatihan  Metode  Artificial Neural Network (ANN)
Menerapkan  jaringan  saraf  tiruan  dalam penelitian  ini  menantang,  terutama  dalam menentukan dan menerapkan prosedur pelatihan  yang  sesuai  (Isnaeni  dkk,  2022). Algoritma  backpropagation  dianggap  paling sesuai  untuk  aplikasi  penelitian  ini,  menjadi teknik  yang  umum  digunakan  untuk  masalah serupa.  Proses  pelatihan  bukan  hanya mencapai  nilai  epoch  maksimum,  tetapi  juga memperhatikan kriteria lain, khususnya ketika nilai Mean  Squared  Error (MSE)  mencapai atau lebih rendah dari toleransi kesalahan yang ditetapkan.  Jika  pelatihan  mencapai  toleransi kesalahan,  bobot  otomatis  disimpan  untuk digunakan pada tahap pengujian. Tabel model loss  pada Artificial  Neural  Network (ANN)
memberikan informasi tentang perubahan nilai fungsi kehilangan selama pelatihan model.
Fungsi kehilangan mengukur sejauh mana prediksi model cocok dengan nilai sebenarnya dari  data  pelatihan.  Tabel  tersebut  mencakup kolom  seperti  nomor  epoch,  nilai  kehilangan pelatihan, kehilangan validasi, dan kehilangan pengujian.  Tujuannya  adalah  memantau perubahan  nilai  kehilangan  selama  pelatihan dan  mengidentifikasi  overfitting.  Kenaikan nilai kehilangan validasi sementara kehilangan pelatihan  terus  menurun  dapat  menjadi indikasi  kinerja  yang  buruk  pada  data  baru. Grafik History Loss terkait dengan nilai error antara  prediksi  data  latih  dan  data  latih  asli menunjukkan  kurva  train  yang  semakin menurun  dan  konvergen  setiap  Epoch, menandakan bahwa model semakin membaik. Pemodelan Loss dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 4. Model Loss Faktor Optimalisasi

## Desain Hunian Sementara

## 3.5  Tahap  Pengujian  Metode  Artificial Neural Network (ANN)
Pencapaian  kinerja  model  Artificial Neural  Network  (ANN)  dinilai  melalui formula  persentase  error  biaya  (CPE), memungkinkan  rincian  dampak  setiap  input jaringan terhadap outputnya. Analisis sensitivitas  digunakan  untuk  mengeksplorasi korelasi sebab-akibat antara variabel input dan output,  memungkinkan  pengurangan  dimensi dan  kompleksitas  model  selama  pelatihan. Analisis ini dilakukan setelah pelatihan selesai, tanpa  mengubah  bobot  jaringan.  Proses evaluasi  menggunakan  data  penilaian  169 bangunan.
Akurasi  model  terlihat  dalam  kolom model, termasuk nomor epoch/iterasi, akurasi pelatihan,  akurasi  validasi,  dan  akurasi pengujian. Nomor epoch mencerminkan iterasi pelatihan,  akurasi  pelatihan  menggambarkan pemahaman model terhadap pola data latihan, sementara  akurasi  validasi  dan  pengujian mengevaluasi  generalisasi  model  dan  deteksi overfitting.  Pemodelan  History  Accuracy menunjukkan kurva model validasi yang stabil dengan  nilai  di  atas  80%.  Confusion  matrix menyajikan evaluasi kinerja model klasifikasi, menunjukkan bahwa dari 45 prediksi aman, 8 prediksi  kurang  aman,  dan  13  prediksi  tidak aman. Gambar 5 mencerminkan hasil prediksi ini.
Gambar 5. Model Akurasi Identifikasi Bangunan Daerah Rawan Longsor
Gambar 6 . Confusion Matriks Identifikasi Bangunan Daerah Rawan Longsor

## 3.6 Pembahasan
Berdasarkan  evaluasi  data  klasifikasi dinding  sederhana  yang  umum  di  Kecamatan Kalirejo, Kecamatan Kokap, Kabupaten Kulon Progo,  Yogyakarta,  menggunakan  Artificial
Neural  Network  (ANN),  terdapat  presentase prediksi  untuk  setiap  data  dari  pemodelan ANN dengan indikator Bangunan Tidak Aman mencapai  100%,  prediksi  Bangunan  Aman sebesar  89%,  dan  prediksi  Bangunan  Aman dengan  pemodelan  History  Accuracy  sebagai acuan mencapai 82,7%, menunjukkan peningkatan  dan  kestabilan  kurva  model validasi.  Nilai  akurasi  secara  keseluruhan mencapai  88%,  dihitung  berdasarkan  jumlah data yang salah prediksi dibandingkan dengan seluruh  data  lapangan  penilaian  bangunan, yaitu 6 dari total 51 model data penilaian.
Selanjutnya, hasil pemodelan menghasilkan presentase prediksi untuk setiap data  dari  pemodelan  ANN  dengan  indikator Bangunan  Tidak  Aman  sebesar  25,49%, sementara prediksi Bangunan Aman mencapai 15,69%,  dan  prediksi  Bangunan  Aman mencapai 47,06%.

## 3.7 Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada Lembaga Penelitian Pengabdian  Masyarakat  dan  Inovasi  ITNY atas  Hibah  Penelitian  Dasar  yang  diberikan kepada peneliti.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  data  klasifikasi dinding  sederhana  yang  khas  di  Kecamatan Kalirejo, Kecamatan Kokap, Kabupaten Kulon Progo,  Yogyakarta,  menggunakan  Artificial Neural  Network  (ANN)  adalah  presentase untuk  prediksi  setiap  data  dari  pemodelan Artificial  Neural  Network  (ANN)  dengan indikator Bangunan Tidak Aman adalah 100%, 89%  prediksi  Bangunan  Aman,  dan  82,7% memiliki  prediksi  Bangunan  Aman  dengan pemodelan  History  Accuracy  yang  menjadi rujukan,  terutama  kurva  model  validasi  yang semakin  meningkat  dan  stabil,  menunjukkan nilai akurasi rata-rata di atas 80% yaitu 88%.
Berdasarkan  analisis  data  klasifikasi dinding  sederhana  yang  khas  di  Kecamatan Kalirejo, Kecamatan Kokap, Kabupaten Kulon Progo,  Yogyakarta,  menggunakan  Artificial Neural  Network  (ANN)  adalah  presentase untuk  prediksi  setiap  data  dari  pemodelan
Artificial  Neural  Network  (ANN)  dengan indikator  Bangunan  Tidak  Aman  adalah 25,49%,  15,69%  prediksi  Bangunan  Aman, dan  47,06%  memiliki  prediksi  Bangunan Aman  dengan  pemodelan  History  Accuracy yang  menjadi  rujukan,  terutama  kurva  model validasi  yang  semakin  meningkat  dan  stabil, menunjukkan  nilai  akurasi  di  atas  80%  yaitu 88%.

## 4.2. Saran
Berdasarkan analisis dan kesimpulan yang disampaikan,  terdapat  sejumlah  saran  untuk meningkatkan  Identifikasi  Bangunan  Daerah Rawan  Longsor  menggunakan  Artificial Neural  Network  (ANN).  Pertama,  disarankan untuk  mengumpulkan  data  yang  lebih komprehensif  mengenai  kondisi  bangunan, termasuk informasi geoteknik, struktural, dan lingkungan sekitar, dengan harapan data yang lebih  lengkap  dapat  meningkatkan  kinerja model  ANN.  Selanjutnya,  perlu  dilakukan evaluasi  dan  identifikasi  variabel  input  yang mungkin  berkontribusi  signifikan  terhadap identifikasi bangunan di daerah rawan longsor, serta  penambahan  variabel  tersebut  untuk meningkatkan keakuratan model. Eksperimen juga disarankan untuk mengoptimalkan arsitektur  jaringan  ANN,  termasuk  jumlah lapisan  tersembunyi,  jumlah  neuron,  dan fungsi  aktivasi,  dengan  harapan  pemilihan arsitektur  yang  tepat  dapat  meningkatkan kemampuan model dalam mengekstraksi fitur. Terakhir, untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas  dalam  distribusi  kelas,  seperti  jumlah bangunan  yang  aman  lebih  banyak  daripada yang tidak aman, disarankan untuk mempertimbangkan teknik penanganan ketidakseimbangan  kelas  guna  meningkatkan performa model pada kelas minor.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Fadli, D. I., Hadi, A. I., Allifya, Z., Anggriani, S., Ramdani, R., Idris, B. S., & Refrizon, R.  (2023).  Identifikasi  Daerah  Rawan Longsor  secara  Mikrozonasi  di  Jalan Alternatif Provinsi menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).

## INDONESIAN JOURNAL OF APPLIED
PHYSICS, 13(1), 37-52.
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.
Isnaeni,  A.  Y.,  &  Prasetyo,  S.  Y.  J.  (2022).
Klasifikasi Wilayah Potensi Risiko Kerusakan Lahan Akibat Bencana Tsunami Menggunakan Machine Learning. Jurnal Teknik Informatika Dan
Sistem Informasi, 8(1), 33-42.
Jelita  Regita  Putri,  F.  (2022).  Evaluasi  Daya Dukung  Lahan  Permukiman  di  Kawasan Rawan  Bencana  Gempabumi  Kalurahan Panjangrejo, Kapanewon
Pundong, Kabupaten  Bantul,  Daerah  Istimewa
Yogyakarta  (Doctoral  dissertation,  UPN" Veteran" Yogyakarta).
Kristanti, F. Y. (2021). Implementasi intelligence  decision  support  system dynamic  untuk  menentukan  tingkat kerusakan  sektor  pasca  bencana  alam menggunakan modified-topsis dan neural network (Doctoral dissertation,
Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim).
Panjaitan, M., Mulia, A. P., & Nasution, Z. P.
(2021).  Pemetaan  Banjir  Rob  Medan Utara  Menggunakan  Artificial  Neural Network dan Gis untuk Langkah Mitigasi. Jurnal  Syntax  Admiration,  2(8),  1512- 1526.
Pradana, D., Alghifari, M. L., Juna, M. F., & Palaguna, D. (2022). Klasifikasi Penyakit Jantung  Menggunakan  Metode  Artificial Neural  Network.  Indonesian  Journal  of Data and Science, 3(2), 55-60.
Prastowo,  R.,  Trianda,  O.,  &  Novitasari,  S.
(2018).  Identifikasi  Kerentanan  Gerakan Tanah Berdasarkan Data Geologi Daerah Kalirejo,  Kecamatan  Kokap,  Kabupaten Kulonprogo, Yogyakarta. Kurvatek, 3(2), 31-40.
Pyanto, F. (2023). Pencitraan Banjir Rob Zona Medan  Utara  Menggunakan  Regresi
Logistik  dan  Artificial  Neural  Network Serta  Global  Information  System.  Jurnal Ilmiah Ecosystem, 23(1), 60-74.
Ramadhan,  M.  (2021).  Analisis  Tingkat
Kerawanan  Tanah  Longsor  Dengan Menggunakan Kombinasi Metode Freqeuncy Ratio dan Fuzzy Logic di Sub Das  Malino  Das  Jeneberang  (Doctoral dissertation, Universitas Hasanuddin).
Saedudin,  R.,  Yanto,  I.  T.  R.,  Budiono,  A., Sari,  S.  N.,  Deris,  M.  M.,  &  Senan,  N. (2022). Data Clustering for Identification of  Building  Conditions  Using  Hybrid Multivariate  Multinominal  Distribution Soft  Set  (MMDS)  Method.  JOIV: International  Journal  on  Informatics Visualization, 6(2), 284-289.
Sari,  S.  N.,  Prastowo,  R.,  Junaidi,  R.,  & Machmud,  A.  (2020).  Rapid  visual screening of building for potential ground movement  in  Kalirejo,  Kulonprogo, Yogyakarta.  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan Fisika Al-Biruni, 9(1), 51-59.
Sari,  S.  N.,  Prastowo,  R.,  Yanto,  I.  T.  R., Cengiz,  K.,  Ozyurt,  B.,  &  Topac,  T. (2022). Fast Building Identification Using Fuzzy  Soft  Set  Based  on  Rapid  Visual Building  (RVS).  International  Journal  of Hydrological  and  Environmental  for Sustainability, 1(2), 70-78.
Trianda,  O.,  Prastowo,  R.,  &  Novitasari,  S.
(2018).  Identifikasi  Ketebalan  Lapisan Lapuk  di  Daerah  Kalirejo,  Kulonprogo Berdasarkan  Pengukuran  Mikrotremor dalam  Upaya  Mitigasi  Tanah  Longsor. Prosiding  Nasional  Rekayasa  Teknologi Industri dan Informasi XIII, 246-253.