## KLASIFIKASI AREA GEMPA BUMI MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Ismail Jurusan Sistem Komputer, Universitas Gunadarma, Jl Margonda Raya No 100, Pondok Cina, Depok ismail_muchsin@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  warga  negara  di  dunia  adalah  informasi mengenai  kejadian  bencana  alam  khususnya  gempa  bumi.  Kejadian  gempa  bumi  yang  telah terjadi dapat diklasifikasikan dengan menganalisis data gempa bumi pada masa lampau. Pada penelitian ini diimplementasikan penggunaan algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan suatu area apakah termasuk ke dalam kelas gempa bumi atau kelas bukan gempa bumi yang terjadi di dunia. Penelitian ini menghasilkan peta area di seluruh dunia yang terjadi  gempa  bumi  berdasarkan  data  di  masa  lampau  tahun  1965-2016  dari  earthquake dataset  kaggle.  Penelitian  ini  menggunakan  7  atribut  untuk  melakukan  klasifikasi antara  lain date, time, latitude, longitude, depth, magnitude , dan type . Penelitian ini juga menghitung tabel Confusion  Matrix  yang  dihasilkan  dari  data  aktual  dan  data  prediksi  yang  telah  di  proses dalam  Random  Forest  Classifier.  Hasil  Pengujian  Testing  Dataset  klasifikasian  wilayah  atau area  yang  terjadi  gempa  bumi  menghasilkan  akurasi  sejumlah  99.97%.  Hasil  penelitian  ini diharapkan dapat membantu  pihak terkait yang menangani kejadian bencana alam khususnya gempa  bumi  dengan  mengklasifikasikan  suatu  area  termasuk  gempa  bumi  atau  bukan  gempa bumi berdasarkan atribut yang telah ditentukan.
Kata Kunci: Gempa Bumi, Kaggle Dataset, Klasifikasi, Matriks Confusion , Random Forest

## Abstract
One  of  the  information  needed  by  citizens  of  the  world  is  information  about  natural disasters,  especially  earthquakes.  Earthquake  events  that  have  occurred  can  be  classified  by analyzing  earthquake  data  in  the  past.  In  this  study,  the  use  of  the  Random  Forest  algorithm was  implemented  to  classify  an  area  whether  it  belongs  to  an  earthquake  class  or  a  non- earthquake class that occurs in the world. This research  produces a map of areas around the world  where  earthquakes  occurred  based  on  data  in  the  past  1965-2016  from  earthquake dataset cluster. This study uses 7 attributes to classify including date, time, latitude, longitude, depth,  magnitude,  and  type.  This  study  also  calculates  the  Confusion  Matrix  table  generated from actual data and predictive data that has been processed in the Random Forest Classifier. The Testing Process Results The classification dataset for areas or areas where an earthquake occurred  resulted  in  an  accuracy  of  99.97%.  The  results  of  this  study  are  expected  to  help related  parties  who  handle  natural  disasters,  especially  earthquakes  by  classifying  an  area including earthquakes or non-earthquakes based on predetermined attributes.
Keywords: Earthquake, Kaggle Dataset, Classification, Confusion Matrix , Random Forest

## PENDAHULUAN
Informasi  mengenai  gempa  bumi  yang tersaji  saat  ini  masih  bersifat  acak  [1],  sulit
dipahami,  dan  belum  terbukti  keabsahannya. Gempa  bumi  merupakan  suatu  kejadian  yang tidak  bisa  dihindari,  namun  dampak  bencana alam  ini  dapat  dikurangi  atau  dapat
diminimalisir  dengan  mengenali  penyebab gempa bumi dan mempelajari kejadian gempa bumi  yang  telah  terjadi  dengan  menganalisis data yang ada. Pengolahan data bencana alam gempa  bumi  yang  umum  dilakukan  untuk menghasilkan  sebuah  informasi  [2]  yaitu menggunakan  teknik data  mining [3].  Salah satu teknik dari data mining adalah klasifikasi [4][5]. Klasifikasi digunakan untuk
menemukan model fungsi [6] dan mendeskripsikan data ke kelas-kelas berdasarkan  data  di  masa  lampau.  Data  yang telah  dikumpulkan  akan  dipelajari  dan dianalisis  hubungannya  sesuai  dengan  label atau  target  yang  telah  ditentukan.  Beberapa penelitian  terkait  implementtasi  algoritma klasifikasi random  forest dilakukan  peneliti terdahulu.  Penelitian  [7]  membuat  sistem pengklasifikasian  untuk  penilaian  kredit dengan menggunakan dataset German Credit . Metode  yang diterapkan  pada  sistem tersebut adalah Random Over-under sampling Random  Forest yang  dapat  meningkatkan kinerja  akurasi  sebesar  14,1%  dengan  nilai akurasi  sebesar  0,901  atau  90,1%.  Penelitian [8]  membuat  suatu  sistem  yang  dapat mendiagnosis kanker payudara dengan menggunakan 2 metode, yaitu Support Vector Machine (SVM)  dan Random  Forest. Hasil dari klasifikasi tersebut dibandingkan seberapa  akurat  hasil  dari  akurasinya.
Penelitian [9] membuat suatu model pengklasifikasian  untuk  memprediksi  curah hujan  dengan  menggunakan  metode Random Forest yang  menghasilkan  akurasi  sebesar
99,45%.  Penelitian  [10]  membuat  suatu model  pengklasifikasian  terhadap  faktor- faktor yang mempengaruhi tingkat penerimaan konsumen terhadap mobil menggunakan metode Random Forest . Penelitian  [11]  membuat  suatu  sistem  yang dapat  memprediksi  waktu  memperbaiki bug dari  laporan bug dengan  menggunakan praproses  penyaringan dataset dan  algoritma
Random Forest untuk pembangunan pendekatan  prediksi.  Pada  penelitian  ini, diimplementasikan  penggunaan  algoritma Random  Forest untuk  mengklasifikasikan suatu  area  apakah  termasuk  ke  dalam  kelas gempa  bumi  atau  kelas  bukan  gempa  bumi yang  terjadi  di  dunia.  Penelitian  ini  juga menghasilkan peta area di seluruh dunia yang terjadi gempa bumi berdasarkan data di masa lampau  tahun  1965-2016  dari earthquake dataset  kaggle .  Penelitian  ini  menghitung Confusion  Matrix yang  dihasilkan  dari  data aktual  dan  data  prediksi  yang  telah  di  proses dalam Random  Forest  Classifier. Hasil penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu lembaga-lembaga  yang  menaungi  kejadian bencana  alam  khususnya  gempa  bumi  yang ada  di  dunia  dalam  mengklasifikasikan  suatu area termasuk gempa bumi atau bukan gempa bumi  berdasarkan  parameter  yang  telah ditentukan.

## METODE PENELITIAN
Tahapan  proses  pada  penelitian  ini dimulai  dengan  data input dari  data  gempa
bumi  pada  tahun  1965-2016  di  dunia, melakukan  pemilihan  parameter,  mengkon- versi  waktu,  memvisualisasikan  peta  area yang terjadi gempa bumi, melakukan pembentukan classifier yang  terdiri  dari training  set dan testing  set, menghitung akurasi dan tahap akhir melakukan pemodelan klasifikasi

## Data Gempa Bumi
Dalam  penelitian  ini  akan  mengguna- kan  data  gempa  bumi  pada  Tabel  1  yang terjadi  pada  tahun  1965-2016  di  dunia  [12]. Data    penelitian  terdiri  dari  21 field, yaitu Date, Time, Latitude, Longitude, Type, Depth, Depth Error, Depth  Seismic Stations, Magnitude,  Magnitude  Type,  Magnitude Error, Magnitude Seismic Stations, Azimuthal Gap,  Horizontal  Distance,  Horizontal  Error, Root  Mean  Square,  ID,  Source,  Location Source,  Magnitude  Source, dan Status ,  serta jumlah record sebanyak 23412. Pada Tabel 1 baris  yang  diberi  warna  kuning  adalah  data sampel  gempa  bumi  tahun  1965-2016  di dunia pada tanggal 5 Januari 1965 pada pukul 18.05.58  dengan latitude sebesar  -20.579 derajat, longitude sebesar  -173.972  derajat dengan type Earthquake pada  kedalaman ( depth )  sebesar  20  km  dan depth  error tidak ada.  Atribut  penelitian  ini  menggunakan  7 field antara lain date, time, latitude, longitude, depth,  magnitude ,  dan type dari  total  dataset awal  sejumlah  21 field .  Parameter type ini digunakan  sebagai  variabel  target  atau
labeling pada proses pengklasifikasian gempa bumi.

## Tahap Preprocessing Klasifikasi Gempa
Tahap  awal  ( preprocessing )  dalam melakukan  klasifikasi  terdiri  atas  beberapa tahapan proses antara lain :
1. Melakukan  konversi  waktu.  Konversi waktu  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah unix  time atau unix  epoch  time.  Unix time atau unix epoch time adalah sistem untuk menggambarkan  suatu  titik  waktu  yang merupakan  jumlah  detik  yang  telah  berlalu sejak  00:00:00  Kamis,  1  Januari  1970, Universal  Time  Coordinated (UTC).  Setiap hari  diperlakukan  seolah-olah  mengandung tepat 86400 detik. Pada sistem di mana waktu Unix  disimpan  sebagai  bilangan  bulat  32  bit yang telah ditandatangani, nilai terbesar yang dapat  direkam  adalah  2147483647  (231  -  1), yaitu  03:14:07  Selasa,  19 Januari  2038  UTC. Detik  berikutnya,  jam  akan  membungkus  ke negatif  2147483648  (−231),  yaitu  20:45:52 Jumat, 13 Desember 1901 UTC
2. Melakukan  proses  visualisasi  Peta  Area Gempa.  Setiap  wilayah  memiliki  titik koordinatnya  masing-masing  yang  terdapat pada  peta  dunia.  Titik  koordinat  tersebut dilewati  dengan  2  garis  yang  saling berkesinambungan,  yaitu  garis  lintang  yang disebut  dengan latitude dan  garis  bujur  yang disebut dengan longitude .
Peneliti menggunakan  garis  lintang  ( latitude )  dan garis  bujur  ( longitude )  untuk  melakukan
proses  visualisasi  area  gempa  pada  peta dunia.

## Tahap Pembentukan Classifier
Tahapan  dari  pembentukan Classifier adalah  menentukan  variabel  dari  data input
yang  dijadikan  sebagai  parameter  dalam proses  pengklasifikasian  dan  variabel  target ( label )  dengan base  learner ,  yaitu decision tree seperti dapat dilihat pada Gambar 1.
Tabel 1. Contoh Lima Sampel Data Gempa Bumi Tahun 1965-2016 di Dunia[12]
Date Time Latitude Longitude Type Depth Depth Error 01/02/1965 13:44:18 19.246 145.616 Earthquake 131.06 - 01/04/1965 11:29:49 1.863 127.352 Earthquake 80 - 01/05/1965 18:05:58 -20.579 -173.972 Earthquake 20 - 01/08/1965 18:49:43 -59.076 -23.557 Earthquake 15 - 01/09/1965 13:32:50 11.938 126.427 Earthquake 15 - Mulai Pohon Keputusan Sudah Terbuat? Pemilihan Subset Data Training Semua Node sudah Terbuat? Menghitung nilai prediksi error Selesai Membuat Data Split Ya Tidak Tidak Ya Gambar 1. Alur Pembentukan Classifier dengan Random Forest
Tahap pembentukan Classifier penelitian ini terdiri dari :
1. Pemilihan subset data  training untuk membentuk node-node pada tree .  Jika variabel  subset  tersebut  belum  terbuat, maka  harus  terlebih  dahulu  melakukan sampling data dengan teknik bootstrapping dengan melakukan pengacakan pada dataset kemudian menghitung nilai Gini Index dan selanjutnya  mengurutkan  variabel  subset tersebut  dan  memilih  split  terbaik.  Pada pembentukan Random Forest
menggunakan  nilai Gini  Index untuk menentukan pemilah ( split ) yang dijadikan root/node berdasarkan tingkat kehomogenan nilai peubah respon (variabel  dependen) . Setiap node akan memilah  dan  membentuk node baru  lagi sehingga  membentuk tree sampai  semua variabel yang ada terpenuhi. Gini index (S) dapat dihitung menggunakan persamaan 1.
Gini(S) = 1 − ∑ 𝑃𝑖 2 𝑘 𝑖=1 (1)
Nilai Pi adalah  probabilitas  dari Gini Index (S)  yang  dimiliki  kelas I dan k adalah  banyaknya  nilai  atribut  yang
termasuk ke dalam suatu kelas berdasarkan  atribut  data.  Hasil  nilai Gini index (S) dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2  merupakan  tabel  dari  hasil  perhitungan nilai Gini Index (S) dimana feature Depth memiliki  nilai Gini  Index (S)  sebesar 0.758921, feature  Latitude memiliki  nilai Gini  Index (S)  sebesar  0.159995, feature Longitude memiliki  nilai Gini  Index (S) sebesar  0.080344,  dan feature  Magnitude memiliki  nilai Gini  Index (S)  sebesar 0.000740. Feature  name yang  dijadikan
root adalah feature Depth .
2. Membuat split antara data  training dan data testing . Pada tahap split data ini data training dipilah  dan  dipisahkan  dengan data  testing .  Pencarian node akan  terus dilakukan  sampai  semua node pada  setiap tree  terbentuk.  Jika  semua node pada tree telah terbuat kemudian dihitung nilai error prediction . Pohon-pohon  keputusan  ini kemudian  dikombinasikan  setiap  pohon atau  kelasnya  untuk  dilakukan voting . Pemilihan voting terbaik  akan  dijadikan sebagai  hasil  dari  klasifikasi.  Gambar  2 merupakan flowchart dalam  pembuatan data split.
Tabel 2. Hasil Nilai Gini Index (S) Feature Name Nilai Gini Index (S) Depth 0.758921 Latitude 0.159995 Longitude 0.080344 Magnitude 0.000740
Membuat Data Split Variabel Sudah Terplih? Sampling Data Mengurutkan variabel Menghitung Nilai Gini Index Pilih Split Terbaik Tidak Ya Memilih Variabel Subset
Gambar 2. Flowchart Pembagian Data Training dan Data Testing
Tahapan  pembentukan  classifier  menggu- nakan random  forest dilakukan  dengan tahapan :
1. Pembentukan Training Set
Proses  pertama  yang  dilakukan  oleh Classifier adalah fase pembelajaran ( learning ),  dimana  algoritma Random Forest Classifier ini dibuat untuk menganalisa  data training sebagai  data masukan  lalu  direpresentasikan  dalam bentuk  model  klasifikasi  dan  data test yang  digunakan  untuk  memperkirakan akurasi  dari  model  klasifikasi.  Data  latih yang digunakan pada penelitian ini adalah
18727  atau  sekitar  80%  dari dataset yang ada.  Data  latih  ini  digunakan  untuk melatih  model  klasifikasi  menghasilkan kemampuan generalisasi yang dapat dipercaya  dan  tingkat  kesalahan  yang kecil.
2. Pembentukan Testing Set
Proses kedua yang dilakukan oleh Classifier setelah  membagi  data  latih adalah  fase  pengujian  atau  mengevaluasi output yang  dihasilkan  dari  algoritma Random
Forest
Classifier untuk mendapatkan  hasil  akurasi  dari  proses pengklasifikasian . Data testing yang
digunakan pada penelitian ini adalah 4682 atau  sekitar  20%  dari dataset yang  ada.
Data testing ini digunakan untuk membandingkan  nilai  aktual  dan  nilai prediksi dalam perhitungan tingkat akurasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  3  menampilkan  hasil  dari visualisasi area gempa bumi di dunia. Daerah yang  berwarna  biru  merupakan  daerah  yang terjadi  gempa  bumi,  daerah  yang  berwarna merah bata (coral) merupakan daratan, daerah yang  berwarna  biru  muda  merupakan  danau,
dan  daerah  yang  berwarna  putih  merupakan laut.

## Hasil  Pengujian  Sistem  dengan  Confusion

## Matrix
Pada  Tabel  3  menampilkan  hasil  dari pengujian  dengan  data  tes  yang  berjumlah  5 record. Jenis prediksi ( Predict Type ) memiliki 2  nilai,  yaitu  0  atau  1  dimana  mendes- kripsikan  jika  jenis  prediksi  memiliki  nilai  0 maka  pada field  Description akan  menam- pilkan  “Gempa  Bumi”  dan  sebaliknya  jika jenis  prediksi  memiliki  nilai  1  maka  pada field  Description akan  menampilkan  “Bukan Gempa Bumi”.
Gambar 3. Hasil Visualisasi Area Gempa
Tabel 3. Hasil Pengujian dengan Confusion Matrix
Latitude Longitude Depth Magnitude Predict Type Description 0 19.246000 145.616000 131.6 6.00 1 Gempa Bumi 1 37.302167 -116.408333 1.2 5.62 0 Bukan Gempa Bumi 2 37.295333 -116.455667 1.2 5.63 0 Bukan Gempa Bumi 3 37.231500 -116.473667 1.4 5.52 0 Bukan Gempa Bumi 4 7.420000 106.030000 10.0 5.20 1 Gempa Bumi
Gambar 4. Hasil Pengujian Testing Dataset

## Hasil Pengujian Testing Dataset
Pengujian dilakukan dengan
memasukkan  data-data  yang  ada  pada  data tes.  Data  yang  dimasukkan  antara  lain latitude , longitude , depth ,  dan magnitude . Pada pengujian pertama menggunakan latitude sebesar  19.246, longitude sebesar 145.616, depth sebesar  131.6,  dan magnitude sebesar 6 seperti dapat dilihat pada Gambar 4.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Implementasi algoritma Random Forest
pada  pengklasifikasian  terhadap  area  atau wilayah  yang  terjadi  gempa  bumi  di  dunia dengan menggunakan data lampau pada tahun 1965-2016 telah berhasil dilakukan.
Pemvisualisasian  peta  area  yang  terjadi gempa  bumi  di  dunia  dari  data  lampau  pada tahun  1965-2016  berhasil  dilakukan  dalam proses  pengklasifikasian  dengan  mengguna- kan algoritma Random Forest.
Perhitungan Confusion  Matrix telah berhasil  dihitung  pada  proses  pengklasifi- kasian  dengan  algoritma Random  Forest
menghasilkan nilai persentase akurasi sebesar 99.97%.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat  membantu  lembaga-lembaga  yang menaungi  kejadian  bencana  alam  khususnya gempa  bumi.  Pengembangan  lebih  lanjut dapat  dilakukan  untuk  penelitian  selanjutnya dengan penambahan atribut dalam melakukan klasifikasi  sehingga  akurasi  klasifikasi  dapat meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. Otari and R. Kulkarni, "A review of application of data mining in earthquake  prediction," International Journal  of  Computer  Science  and Information  Technologies ,  vol.3,  no.2,
pp.3570-3574, 2012.
[2] A.S.N.  Alarifi,  N.S.N.  Alarifi,  S.  Al- Humidan,  “Earthquakes  magnitude predication  using  artificial  neural network  in  northern  Red  Sea  area”, Journal  of  King  Saud  University- Science , 24(4), 301-313, 2012.
[3] Han, J., dan Kamber, M, “ Data Mining Concept and Tehniques ”, San
Fransisco: Morgan Kauffman, 2016.
[4] Iswari,  N.M.S,  “ Penggunaan  Teknik
Data  Mining  untuk  Manajemen  Resiko Sistem Informasi Rumah Sakit ”,
ULTIMATICS.  Vol.  3,  No.  2,  pp.  16–
22, 2015.
[5] 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.
[6] S.  Mangalathu,  H.V.  Burton,  "Deep learning-based classification of earthquake-impacted  buildings  using textual damage descriptions", International  Journal  of  Disaster  Risk Reduction ,  IJDRR  101111,  6  March
2019.
[7] A.  Syukron  &  A.Subekti,  "Penerapan
Metode Random Over-Under Sampling dan  Random  Forest  untuk  Klasifikasi Penilaian  Kredit", Jurnal  Informatika ,
5(2), 175–185,  2018.
[8] H. Aliady, N.J. Tuasikal, & E. Widodo,
“Implementasi
Support Vector
Machine  (SVM)  dan  Random  Forest”,
Sentika , 23–24, 2018.
[9] A.  Primajaya    &  B.N.  Sari,  “Random Forest  Algorithm  for  Prediction  of Precipitation”, Indonesian  Journal  of Artificial Intelligence and Data Mining (IJAIDM) , 1(1), 27–31, 2018.
[10] Y.S.  Nugroho  dan  N.  Emiliyawati,
“Sistem  Klasifikasi  Variabel  Tingkat
Penerimaan Konsumen Terhadap
Mobil  Menggunakan  Metode  Random
Forest”, Jurnal  Teknik  Elektro ,  9(1),
24–29, 2016.
[11] N.F. Azhar, & Rochimah, “ Memprediksi Waktu Memperbaiki Bug dari Laporan Bug Menggunakan
Klasifikasi  Random  Forest”, Jurnal
Sistem  Dan  Informatika ,  Vol.  11(No.
1), 156–164, 2016.
[12] Earthquake  Kaggle  Dataset,  U.  G,
“Significant  Earthquakes,  1965-2016” Available on: https://www.kaggle.com/usgs/earthqua ke-database#database.csv. Tanggal akses: 05 Juli 2019.