## EULER: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi
Journal Homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/Euler DOI: https://doi.org/10.34312/euler.v11i1.19291 Juni 2023, Vol. 11, No. 1, Hal. 44-54

## Uji Performa Prediksi Gempa Bumi di Jawa Timur dengan Artificial Neural Network
Muhammad Aji Permana 1* , M. Faisal 2
1,2 Jurusan Magister Informatika, UIN Maulana Malik Ibrahim, Malang, 65144, Indonesia
*Penulis Korespondensi. Email: ajipermana@gmail.com

## Abstrak
Provinsi Jawa Timur merupakan wilayah yang berbatasan langsung dengan zona subduksi lempeng Eurasia dan Indo-Australia, hal ini mengakibatkan provinsi Jawa Timur menjadi daerah yang rawan terjadi bencana gempa bumi. Prediksi mengenai frekuensi kejadian gempa sangat menarik untuk di teliti.  Hal  ini  perlu  dilakukan  guna  meningkatkan  kesiapsiagaan  kita  dalam  upaya  mengurangi risiko gempa bumi. Penelitian mengenai prediksi gempa bumi telah banyak dilakukan salah satunya dengan metode artificial neural network . Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh arsitektur jaringan terbaik yang diterapkan pada data frekuensi kejadian gempa bumi per bulan di Provinsi Jawa  Timur.  Data  kejadian  gempa  bumi  tersebut  bersumber  dari  BMKG  Stasiun  Geofisika Nganjuk, yang tercatat selama periode tahun 2016-2021. Data tersebut kemudian dikelompokkan menjadi data frekuensi kejadian per bulan. Kriteria pemilihan arsitektur jaringan terbaik dilakukan dengan  membandingkan  nilai error dari  setiap  kemungkinan  arsitektur  yang  terbentuk.  Metode pengujian menggunakan kriteria SSE ( sum square error ) pada tiap model arsitektur artificial neural network .  Hasil  uji menunjukkan bahwa variasi  input  mempunyai  kontribusi  yang signifikan dan korelasi  yang  lebih  besar  daripada  variasi  jumlah  neuron  tersembunyi.  Hasil  prediksi  terbaik didapatkan pada model dengan arsitektur 9-30-1 dengan nilai error 0.1958.
Kata Kunci: Prediksi; Gempa Bumi; Artificial Neural Network

## Abstract
East  Java  Province  is  an  area  directly  adjacent  to  the  Eurasian  and  Indo-Australian  plate subduction  zones,  this  has  resulted  in  East  Java  province  being  an  area  prone  to  earthquakes. Predictions regarding the frequency of earthquake occurrences are very interesting to study. This needs  to  be  done  in  order  to  increase  our  preparedness  in  an  effort  to  reduce  the  risk  of earthquakes. Research on earthquake prediction has been carried out, one of which is the artificial neural network method. The purpose of this study is to obtain the best network architecture that is applied to the data on the frequency of earthquake occurrences per month in East Java Province. Data on earthquake occurrences come from the BMKG Nganjuk Geophysics Station, which was recorded during the 2016-2021 period. The data was then grouped into the total frequency of events per month. The criteria for selecting the best network architecture are carried out by comparing each possible architecture's error values. The test method uses SSE (sum square error) criteria for each  architectural  model  of  the  artificial  neural  network.  The  test  results  show  that  the  input variation has a significant contribution and a greater correlation than the variation in the number of hidden neurons. The best prediction results are obtained in the model with 9-30-1 architecture with an error value of 0.1958.
Keywords: Prediction; Earthquake; Artificial Neural Network

## 1. Pendahuluan
Provinsi  Jawa  Timur  merupakan  salah  satu  wilayah  di  Indonesia  yang  cukup  rentan  terjadi bencana  gempa  bumi.  Wilayah  Jawa  Timur  yang  secara  geografis  dekat  dengan  sumber-sumber penyebab gempa bumi meningkatkan resiko akan bencana gempa bumi. Sumber gempa bumi tersebut antara lain dari sebelah selatan Pulau Jawa yaitu akibat adanya subduksi lempeng indo Australia di
Samudra  Hindia  dan  di  sekitar  sesar  kendeng,  yang  berada  di  darat  sisi  utara  Jawa  Timur  yang menyimpan potensi  terjadinya bencana gempa bumi sewaktu-waktu [1].
Pendekatan prediksi mengenai jumlah kejadian  gempa bumi cukup menarik untuk di teliti. Hal ini  disebabkan  karena  perhitungan  prediksi  kejadian  gempa  bumi  yang  meliputi:  besar  kekuatan, waktu  terjadi,  dan  lokasi  pusat  gempa bumi,  belum  bisa  dilakukan  secara  tepat  hingga    saat  ini. Penyebabnya  adalah  faktor  ketidakpastian  yang  cukup  besar  dan  berisiko  dapat  menimbulkan kepanikan  di  tengah  masyarakat.  Dengan  demikian,  pendekatan  prediksi  jumlah  kejadian  gempa bumi  bulanan  lebih  ideal  untuk  dilakukan.  Salah  satu  metode  yang  dapat  dipakai  adalah  dengan memprediksi  jumlah  kejadian  gempa  bumi  adalah  dengan  menggunakan  metode artificial intellegence atau kecerdasan buatan.
Beberapa  hasil  penelitian  yang  berkaitan  dengan  prediksi  gempabumi  kerap  dilakukan  dan dipublikasikan sebelumnya. Lakhsmi dan Tiwari [2] menerapkan metode neural network berdasarkan algoritma back-propagation (BPA) untuk membangun model jaringan saraf menggunakan frekuensi gempa bulanan time series yang diperoleh dari katalog NOAA dan USGS untuk periode 1960-2003. Analisis komparatif menunjukkan bahwa hasil yang diperoleh metode tersebut stabil. Analisis metode jaringan saraf tiruan memiliki koefisien korelasi 0,52. Selanjutnya, Reyes [3] menguji penggunaan neural network untuk digunakan dalam prediksi gempa di Chile. Dengan menggunakan metode ini, ia membandingkan kinerjanya dengan metode lain seperti KNN, SVM dan K-Means. Hasil pengujian kinerja dari metode tersebut cukup bervariatif di setiap wilayah, dan metode neural network cukup konsisten dan cukup baik dengan akurasi sebesar 78,60%, sedangkan metode KNN 54,30% dan SVM 74,00%.
Untuk  menguji  kinerja  kecerdasan  buatan  ( artificial  intelegence )  dalam  model  deret  waktu ( time series ), Kaftan, dkk [4] melakukan prediksi frekuensi gempa bulanan wilayah Turki Barat yang dihitung menggunakan data katalog dari wilayah tersebut dan kemudian kumpulan data bulanan yang diperoleh  dievaluasi  dengan  dua  jaringan  saraf  tiruan  yaitu  jaringan  saraf  multilayer  perceptron (MLPNNs) dan jaringan saraf fungsi dasar radial (RBFNNs) dan sistem inferensi neuro-fuzzy adaptif (ANFIS).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  untuk  prediksi  data  frekuensi  gempa  bulanan, RBFNN  yang  diusulkan  memberikan  koefisien  korelasi  yang  lebih  baik  dan  nilai  kesalahan  yang lebih kecil. MLPNN menghasilkan nilai RMSE sebesar 39,60, RBFNN 19,6, dan ANFIS 33,70.
Pada kasus lain, Al Banna [5] merangkum metode artificial intelegence yang digunakan dalam makalah  prediksi  gempa  dari  tahun  2005  hingga  2019.  Berdasarkan  penelitiannya,  setiap  metode memiliki  kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing.  Ia  mengkategorikan  metode artificial intelegence menjadi 3 kategori, yaitu Rule based dengan RMSE terbaik adalah ANFIS, Shallow ML dengan RMSE terbaik adalah ANN, Adaboost, dan Kategori Deep ML dengan akurasi terbaik adalah DNN ( deep neural network ), LSTM ( long short-term memory ). Sementara itu, Pandit dan Panda [6] melakukan investigasi dalam prediksi gempa membandingkan metode Neural Network dan ANFIS dengan memasukkan waktu kejadian, koordinat lokasi, kedalaman dan magnitudo. Dari hasil analisis yang  dilakukan,  metode neural  network menghasilkan  akurasi  dan  efisiensi  yang  lebih  baik dibandingkan ANFIS. Neural nework memiliki RMS 0,20 sedangkan ANFIS 0,60.
Selanjutnya, jumlah kejadian gempa bumi di masa mendatang dari masing-masing magnitudo untuk  tahun  2018  hingga  2022  di  seluruh  dunia  coba  diprediksi  dengan  menggunakan  model ARIMA (1,0,6).  Todelo  dan  Aliac  [7]  menunjukkan  hasil  simulasi,  bahwa  jumlah  kejadian  gempa bumi  tertinggi  diramalkan  pada  tahun  2022  dengan  perkiraan  jumlah  1.580  kali  pada  tingkat magnitudo 5,0-5,9. Pada tingkat magnitudo 7.0-7.9 menunjukkan RMSE 4.61. Terbukti bahwa model ARIMA (1,0,6) efektif dalam memprediksi kejadian gempa bumi. Pada tahun 2018, Bhatia, dkk [8] untuk pertama kali melakukan peramalan gempa bumi di wilayah India dengan teknik nowcasting . Metode ini dilakukan dengan memanfaatkan artificial neural network dengan teknik LSTM. Hal ini coba  dilakukan  karena  teknik tuning  hyper-parameter memiliki  keterbatasan  pada  dataset  gempa
bumi. Sementara itu, Cekim, dkk [9] menyelidiki besarnya seismisitas berdasarkan metode time series di  Turki.  Teknik  SSA  ( singular  spectrum  analysis )  sudah  dikenal  sebagai  alat  yang  ampuh  dalam analisis deret waktu. Dalam studi ini, performa prediksi SSA dinilai dan dibandingkan dengan model ARIMA pada rangkaian waktu magnitudo gempa bumi. Studi ini menggambarkan bahwa teknik SSA dapat digunakan sebagai algoritma peramalan untuk prediksi kekuatan gempa dengan RMSE 0,551 sedangkan ARIMA 0,571. SSA mampu memodelkan struktur dan memprediksi besarnya gempa di masa  mendatang  lebih  akurat  daripada  model ARIMA .  Adapun  Alarifi,  dkk  [10]  dalam  studinya tentang  prediksi  kekuatan  magntudo  gempa  bumi  di  kawasan  Laut  Merah,  menunjukkan  bahwa metode artificial  neural  network menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  kurang  lebih  32%  daripada metode  lainnya  seperti moving  average , normal  distributed  random  predictor ,  dan uniformal distributed random predictor. Ia menjelaskan bahwa, hal ini disebabkan  karena fungsi jaringan saraf tiruan mampu menangkap hubungan non-linear dari metode statistik lebih baik dari metode lain yang diusulkan.
Secara  khusus,  penerapan artificial  intellegence dalam  prediksi  kejadian  gempa  bumi  di wilayah Indonesia,  juga telah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya.  Murwantara, dkk [11] mencoba menerapkan metode SVM, Naïve Bayes, dan regresi logistik multinomial. Hasil percobaan menunjukkan bahwa, SVM mengungguli metode lain, yang diikuti oleh regresi logistik multinomial kemudian  Naïve  Bayes.  Metode  SVM  dengan  RMSE  0,75  sedangkan  regresi  multinomial  RMSE 0,77.  Naïve  Bayes  menghasilkan  performa  paling  buruk  dari  semua  hasil  prediksi  dengan  RMSE 0,92. Riset dilakukan oleh Sultan [12] mencoba untuk memprediksi kekuatan gempa per periode pada data time series selama 36 bulan (periode) untuk wilayah Maluku. Metode neural network dan ARIMA digunakan dalam penelitian ini. Hasil performa menunjukkan bahwa metode neural network lebih baik dari ARIMA dengan MSE  0.91 sedangkan ARIMA 1.01. Pemilihan parameter dan jumlah iterasi terbukti sangat mempengaruhi tingkat akurasi dari metode yang dipakai. Adapun riset yang dilakukan oleh  Agwil,  dkk  [13]  mencoba  mengimplementasikan  model  jaringan  saraf  tiruan  untuk  provinsi Bengkulu. Penelitian tersebut menggunakan katalog data USGS, dengan didapatkan arsitektur terbaik pada 8-10-1 untuk wilayah Bengkulu.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  metode neural  network terbukti cukup baik digunakan pada data time series gempa bumi. Pada penelitian ini,  metode neural network digunakan  untuk  kajian  estimasi  frekuensi  kejadian  gempa  bumi  di  wilayah  Jawa  Timur. Dibandingakan  penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  ini  digunakan  katalog  data  terbaru,  yang bersumber  dari  data  jaringan seismograf lokal  sehingga  data  yang  didapatkan  lebih  lengkap  dan detail.  Selain  itu,  dilakukan  percobaan  beberapa  variabel  arsitektur neural  network ,  sehingga diharapkan akan didapatkan arsitektur yang terbaik dan dengan nilai error yang lebih kecil.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan data katalog parameter kejadian gempa bumi yang bersumber dari BMKG  (Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika),  Stasiun  Geofisika   Nganjuk.  Kejadian gempa  bumi  yang  dicatat  adalah  kejadian  gempa  bumi  yang  terjadi  di  wilayah  Jawa  Timur  dan sekitarnya dengan periode data antara tahun 2016-2021. Jumlah kejadian gempa bumi yang tercatat selama periode tersebut sebanyak 4029 kejadian. Data tersebut kemudian dikelompokkan kedalam jumlah frekuensi kejadian gempa bumi per bulan, sehingga dalam kurun waktu 6 tahun terbentuk 72 dataset. Data frekuensi gempa bumi bulanan tersebut kemudian menjadi variabel input dan output dalam proses pelatihan. Komposisi data dibagi dengan proporsi 70% data latih dan 30%   data uji.
Variabel input ( 𝑥 𝑖 ) yang dipergunakan adalah data jumlah frekuensi gempa bumi bulanan pada waktu sebelumnya ( 𝑥 𝑡 - 1 , 𝑥 𝑡 - 2 , … , 𝑥 𝑡 - 𝑛 ). Variabel output ( 𝑦 𝑡 ) adalah data jumlah frekuensi gempa bumi bulanan yang dijadikan data aktual/target ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Ilustrasi variabel input dan output (target) dengan pola 3 input node dan 1  output
Desain prediksi frekuensi bulanan gempa bumi dilakukan dengan rancangan arsitektur neural network , yang terdiri dari 3 jenis layer yaitu input layer , hidden layer dan output layer ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh desain neural network dengan arsitektur 4-6-1
Input layer sebagai data masukan, dimana pola data input dan target output telah diilustrasikan dalam  gambar  1  diatas.  Sedangkan hidden   layer adalah lapisan tersembunyi  yang berada  diantara input  layer  dan  output  layer  yang  memiliki  sekumpulan  bobot  untuk  menghasilkan  output  layer melalui fungsi aktifasi.
Pada pembahasan ini model arsitektur dibuat dengan variasi jumlah input node (3, 5, 7, dan 9 node  input)  dan  jumlah  neuron  pada  hidden  layer  (5,  10,  30,  50,  70,  90,  dan  100  neuron  hidden). Variasi jumlah input node dan neuron hidden ini dilakukan uji untuk mendapatkan desain arsitektur neural network terbaik. Desain  arsitektur  prediksi  frekuensi  gempa  bumi  dengan neural network disajikan pada Tabel 1.
Prediksi frekuensi yang digunakan menggunakan algoritma backpropagation dengan tahapan sebagai berikut.

## 2.1 Fase Propagasi Maju
Didalam setiap input X, terdapat bobot terhadap  lapisan tersembunyi Z yang nilainya    merupakan bilangan acak yang kecil nilainya antara 0 hingga 1 yaitu:
W1-1 (bobot data X1 terhadap Z1), W1-2, W1-3 ... W1-9
Untuk mencari lapisan tersembunyi Z diperoleh  dari penjumlahan nilai input X dikali dengan bobot W ditambah dengan bias.
𝑛
𝑍 𝑛 = ∑ 𝑋 𝑖 𝑊 𝑖 + 𝐵 (1)
𝑖 = 1
Keterangan:
𝑍 𝑛 : Lapisan tersmbunyi ke- 𝑛 𝑋 𝑖 : Input data ke- 𝑖 𝑊 𝑖 : Bobot input data ke- 𝑖 terhadap 𝑍 ke- 𝑖
Tabel 1. Desain arsitektur uji neural network No Arsitektur Keterangan 1 3-5-1 3 input-5 neuron hidden-1 output 2 3-10-1 3 input-10 neuron hidden-1 output 3 3-30-1 3 input-30 neuron hidden-1 output 4 3-50-1 3 input-50 neuron hidden-1 output 5 3-70-1 3 input-70 neuron hidden-1 output 6 3-90-1 3 input-90 neuron hidden-1 output 7 3-100-1 3 input-100 neuron hidden-1 output 8 5-5-1 5 input-5 neuron hidden-1 output 9 5-10-1 5 input-10 neuron hidden-1 output 10 5-30-1 5 input-30 neuron hidden-1 output 11 5-50-1 5 input-50 neuron hidden-1 output 12 5-70-1 5 input-70 neuron hidden-1 output 13 5-90-1 5 input-90 neuron hidden-1 output 14 5-100-1 5 input-100 neuron hidden-1 output 15 7-5-1 7 input-5 neuron hidden-1 output 16 7-10-1 7 input-10 neuron hidden-1 output 17 7-30-1 7 input-30 neuron hidden-1 output 18 7-50-1 7 input-50 neuron hidden-1 output 19 7-70-1 7 input-70 neuron hidden-1 output 20 7-90-1 7 input-90 neuron hidden-1 output 21 7-100-1 7 input-100 neuron hidden-1 output 22 9-5-1 9 input-5 neuron hidden-1 output 23 9-10-1 9 input-10 neuron hidden-1 output 24 9-30-1 9 input-30 neuron hidden-1 output 25 9-50-1 9 input-50 neuron hidden-1 output 26 9-70-1 9 input-70 neuron hidden-1 output 27 9-90-1 9 input-90 neuron hidden-1 output 28 5-100-1 9 input-100 neuron hidden-1 output
Setelah semua dicari nilai lapisan tersembunyi Z maka nilai Y atau output dapat dicari dengan menjumlahkan nilai lapisan tersembunyi Z dikalikan dengan bobot lapisan tersembunyi V ditambah biasnya.
𝑛 𝑌 = ∑ 𝑍 𝑖 𝑉 𝑖 + 𝐵 (2) 𝑖 = 1
Keterangan:
Y  : Output Z i : Lapisan tersembunya ke-i V i : Bobot lapisan tersembunyi ke-i
Jika  diperoleh  nilai  Y  lebih  dari  1  maka  kita  harus  melakukan  aktivasi  sigmoid  seperti perhitungan lapisan tersembunyi dengan menggunakan persamaan:
𝑌 𝑘 = 1 1 + 𝑒 − 𝑌 (3)
Hasil output 𝑌 dihitung selisihnya dengan nilai target 𝑌’ untuk mengetahui errornya. Jika masih maka perlu dilakukan pembobotan ulang dari nilai bobot yang lama, sampai mendapatkan nilai error terkecil ( 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟  =  0 ).

## 2.2 Fase Propagasi Mundur
Fase ini menghitung gradien fungsi kesalahan sehubungan dengan bobot jaringan dari setiap neuron  setelah  data  diproses.  Bobot  diupdate  dan  disesuaikan  pada  hidden  layer  sehingga  akan didapatkan  nilai  bobot  yang  baru  yang  outputnya  akan  mendekati  nilai  target  yang  diinginkan. Lakukan perhitungan faktor kesalahan pada output layer ( 𝑦 𝑘 … 𝑦 𝑛 ) yang menerima target pola yang berhubungan dengan pola masukan.
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 – 𝑦 𝑘 )𝑦 𝑘 (1 – 𝑦 𝑘 ) (4)
Setelah itu hitung koreksi bobotnya untuk memperbaiki nilai 𝑦 𝑗𝑘 ,
∆𝑤 𝑘𝑗 =  𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (5)
dan juga koreksi biasnya.
∆𝑤 0𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 (6)
Hitung  errornya  tiap  hidden  layer  ( 𝑧𝑗 … 𝑧𝑛 )  dengan  menjumlahkan  delta  inputan 𝛿𝑘 pada lapisan outputnya.
𝛿 𝑛𝑒𝑡𝑗 =   ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑘𝑗 𝑛 𝑘=1 (7)
Kemudian kalikan nilainya dengan turunan dari fungsi aktivasinya untuk menghitung errornya.
𝛿 𝑗 = 𝛿𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑧 𝑗 𝑍 (1 – 𝑧 𝑗 ) (8)
Hitung koreksi bobot yang akan digunakan untuk memperbaiki nilai 𝑣 𝑗𝑡 ,
∆ 𝑣 𝑗𝑡 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑡 (9)
dan koreksi biasnya.
∆ 𝑣 0 𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 (10)

## 2.3 Fase perubahan bobot dan bias
Setiap unit output ( 𝑦𝑘 ) dilakukan perubahan  bobot dan bias yang menuju output layer.
𝑤 𝑘𝑗 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 ) = 𝑤 𝑘𝑗 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) + ∆ 𝑤 𝑘𝑗 ( 11)
Setiap unit tersembunyi ( 𝑧𝑗 ) dilakukan perubahan bobot dan bias yang menuju hidden  layer.
𝑣 𝑘𝑗 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 ) = 𝑣 𝑘𝑗 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) + ∆ 𝑤 𝑗𝑖 (12)

## 2.4 Pengujian performa neural network
Setelah  proses  training  dilakukan,  hasil  output  aktual  dan  output  hasil  prediksi  dilakukan pengujian.  Pengujian  dilakukan  berdasarkan  perhitungan  evaluasi  kinerja  atau  performa menggunakan  SSE  ( sum  of  squared  error )  [15]  dari  output  aktual  dengan  ouput  prediksi  neural network. Perhitungan nilai error pada setiap arsitektur dengan menggunakan persamaan.
𝐸 𝑠𝑠𝑒 = 1 2 ∑ ∑(𝑦 𝑙ℎ − 𝑜 𝑙ℎ 𝐻 ℎ=1 𝐿 𝑙=1 ) 2 (13)

## 2.5 Implementasi sistem pada konsol R studio
a) Instalasi paket “neuralnet”.
b) Impor data dan library .
c) Inisialisasi neural network
d) Inisialisasi  dilakukan  antara  lain  dengan  mendefinisikan  hubungan  antara  input  dan  output, jumlah node input, jumlah hidden layer, jumlah neuron hidden, jumlah output, dll.
e) Pelatihan model
f) Setelah  model  diinisialisasi,  dilakukan  proses  pelatihan  dengan  menggunakan  fungsi “neuralnet”. Fungsi ini akan menyesuaikan bobot dan bias dalam jaringan neural berdasarkan data yang diberikan.
g) Prediksi dan evaluasi
h) Setelah  proses  pelatihan  selesai,  model  yang  sudah  dilatih  kita  gunakan  untuk  melakukan prediksi  pada  data  pengujian  atau  data  baru.  Selanjutnya  dilakukan  evaluasi  kinerja  model dengan membandingkan hasil prediksi dengan nilai yang sebenarnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Gempa bumi merupakan kejadian alam yang mempunyai siklus periodik. Data historis kejadian gempa  bumi  coba  diterapkan  untuk  memprediksi  kejadian  di  masa  mendatang  dengan  metode backpropagation neural network . Algoritma metode ini digunakan untuk mengenali pola frekuensi kejadian  gempa  bumi.  Data  kejadian  gempa  bumi  Jawa  Timur  bersumber  dari  BMKG  Nganjuk dengan rentang antara tahun 2016-2021. Dataset kejadian gempa bumi tersebut, lalu dibagi dengan proporsi 70% sebagai data latih dan 30% sebagai data uji. Implementasi sistem prediksi frekuensi gempa bumi dilakukan dengan bantuan software R, dengan package neuralnet , Gunther [15].
Kombinasi  variasi  jumlah  node input  dan  jumlah  neuron  hidden  digunakan  sebagai  variabel arsitektur neural  network .  Beberapa  arsitektur  tersebut  kemudian  diuji,  sehingga  nanti  didapatkan model dengan arsitektur terbaik. Berikut proses pelatihan salah satu model arsitektur neural network dengan 3 input dan 5 neuron hidden  (Gambar 3). Dari arsitektur ini didapatkan proses perulangan pelatihan sebanyak 18 kali dengan hasil nilai error 0.7509.
Hasil  pengujian  dihitung  berdasarkan  nilai  SSE  ( sum  squared  error )  pada  tiap-tiap  model arsitektur neural network yang diuji. Nilai error tersebut disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai error (SSE) tiap arsitektur uji
Input node 3 5 7 9 Rata-rata Jumlah neuron hidden 5 0,7509  0,6571  0,5271  0,2478 0,5457 10 0,7676  0,6799 0,459 0,2549 0,5403 30 0,786 0,6376  0,5212  0,1958 0,5351 50 0,8011  0,6807  0,5899  0,3733 0,6112 70 0,7404  0,6671  0,4891  0,2682 0,5412 90 0,7508  0,5954  0,4982  0,3547 0,5497 100 0,7256  0,6378  0,5888  0,4817 0,6084 Rata-rata 0,7603  0,6508  0,5247  0,3109
Hasil uji rata-rata error variasi jumlah input node menunjukkan hasil yang konsisten. Semakin banyak  jumlah  input  node,  akan  menghasilkan  nilai  error  yang  semakin  kecil.  Hal  ini  diperkuat dengan  nilai  korelasi  yang cukup  tinggi R 2 =0.9734  (Gambar  4).  Ini  menunjukkan  bahwa  semakin banyak pola data frekuensi yang dimasukkan sebagai input akan meningkatkan kemampuan neural network dalam mengenali pola data time series sehingga meningkatkan akurasi dalam prediksi data target.
Gambar 4 . Grafik rata-rata nilai error terhadap Jumlah Input
Disisi  lain  variasi  jumlah  neuron  tersembunyi  pada hidden  layer menunjukkan  hasil  yang inkonsisten terhadap nilai error. Berdasarkan hasil pengujian diatas (Gambar 5), terlihat bahwa variasi
R² = 0.9734 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 3 5 7 9 E rr o r Jumlah  Input Rata-Rata Nilai Error terhadap Jumlah Input
jumlah  neuron  tersembunyi  menunjukkan  pengaruh  yang  cukup  lemah  dengan  R 2 =0.2451.  Ini menunjukkan bahwa jumlah neuron tidak berkontribusi signifikan terhadap kualitas uji data target.
Gambar 5 . Grafik rata-rata nilai error terhadap jumlah neuron tersembunyi
Dari uji performa diatas didapatkan bawa arsitektur terbaik didapatkan pada arsitektur 9-30-1, yakni  dengan  jumlah  node  input  9,  jumlah  hidden  layer  30  dan  1  target  output.  Tabel  4  dibawah merupakan hasil perhitungan nilai prediksi dan perbandingannya dengan nilai aktual pada jaringan saraf tiruan dengan arsitektur 9-30-1.
Tabel 3. Hasil Perbandingan nilai aktual dan prediksi
Row Aktual  Prediksi 3 42 33,5 5 31 44,4 10 34 29,0 14 32 52,2 17 45 26,2 18 45 40,3 20 53 39,9 22 126 35,1 23 40 92,2 30 55 80,2 33 40 51,3 34 35 41,5 39 56 46,7 40 61 49,0
Dari tabel tersebut, dapat digambarkan dalam grafik perbandingan nilai prediksi dan nilai aktual dibawah (Gambar 6). Warna biru merupakan nilai aktual, sedangkan warna merah merupakan nilai prediksi.
R² = 0.2451 0.48 0.5 0.52 0.54 0.56 0.58 0.6 0.62 5 10 30 50 70 90 100 E rr o r Jumlah  Neuron Hidden Rata-Rata Nilai Error terhadap Jumlah Neuron Hidden
Gambar 6. Grafik perbandingan nilai prediksi dan aktual pada arsitektur 9-30-1
Dari gambar 6 diatas, arstektur 9-30-1 cukup baik dalam memprediksi frekuensi gempa bumi, dimana nilai prediksi mengikuti pola data aktual, dengan nilai error sebesar 0.1958

## 4. Kesimpulan
Gempa bumi merupakan salah satu bencana alam yang tidak bisa kita hindari. Namun disisi lain  risiko  dari  bencana  tersebut  dapat  kita  minimalisir,  salah  satunya  dengan  mitigasi  risiko  dan kesiapsiagaan  masyarakat.  Salah  satu  bentuk  upaya  tersebut,  yakni  dengan  pengembangan  sistem peringatan dini dan prediksi gempa bumi. Sistem prediksi gempa bumi terus dikembangkan dengan berbagai macam model dan metode. Pada penelitian ini, metode artificial neural network diterapkan dalam prediksi frekuensi gempa bumi di Jawa Timur. Beberapa variasi jumlah input node dan jumlah neuron tersembunyi telah dilakukan pengujian untuk mendapatkan hasil arsitektur terbaik. Hasil uji menunjukkan,  variasi  jumlah  node input  terhadap  nilai  error  mempunyai  nilai  yang  konsisten  dan memberikan  kontribusi yang cukup signifikan, dimana semakin banyak input node yang diberikan akan memberikan nilai error yang lebih baik. Arsitektur 9-30-1 merupakan arsitektur terbaik dengan nilai error 0.1958.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  kepada  BMKG  Nganjuk  yang  telah  menyediakan  data  yang penulis gunakan dalam penelitian ini.

## Referensi
[1] Pusat Studi Gempa Nasional (Indonesia) and Pusat Penelitian dan Pengembangan Perumahan dan Permukiman (Indonesia), Peta sumber dan bahaya gempa Indonesia tahun 2017 . 2017.
[2] S.  Sri  Lakshmi  and  R.  K.  Tiwari,  “Model  dissection  from  earthquake  time  series:  A comparative  analysis  using  modern  non-linear  forecasting  and  artificial  neural  network approaches,” Comput  Geosci ,  vol.  35,  no.  2,  pp.  191–204,  Feb.  2009,  doi: 10.1016/j.cageo.2007.11.011.
[3] J.  Reyes,  A.  Morales-Esteban,  and  F.  Martínez-Álvarez,  “Neural  networks  to  predict earthquakes in Chile,” Applied Soft Computing Journal , vol. 13, no. 2, pp. 1314–1328, 2013, doi: 10.1016/j.asoc.2012.10.014.
0 20 40 60 80 100 120 140 3 5 10 14 17 18 20 22 23 30 33 34 39 40 Perbandingan Nilai Aktual dan Prediksi Aktual Prediksi
[4] I. Kaftan, M. Şalk, and Y. Şenol, “Processing of earthquake catalog data of Western Turkey with artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference system,” Arabian Journal of Geosciences , vol. 10, no. 11, Jun. 2017, doi: 10.1007/s12517-017-3021-1.
[5] M. H. Al Banna et al. , “Application of Artificial Intelligence in Predicting Earthquakes: State- of-the-Art  and  Future  Challenges,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  192880–192923,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3029859.
[6] A. Pandit and S. Panda, “Prediction of earthquake magnitude using soft computing techniques: ANN and ANFIS”, doi: 10.1007/s12517-021-07594-2/Published.
[7] T.  L.  Todelo  and  C.  J.  G.  Aliac,  “Predictability  of  Earthquake  Occurrence  Using  Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) Model,” in International MultiConference of Engineers and Computer Scientists , Hong Kong: IMECS, Mar. 2019.
[8] A. Bhatia, S. Pasari, and A. Mehta, “Earthquake forecasting using artificial neural networks,” in International  Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information Sciences  -  ISPRS Archives ,  International Society  for  Photogrammetry  and  Remote  Sensing, Nov. 2018, pp. 823–827. doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-5-823-2018.
[9] H. O. Cekim, S. Tekin, and G. Özel, “Prediction of the earthquake magnitude by time series methods along the East Anatolian Fault, Turkey,” Earth Sci Inform , vol. 14, no. 3, pp. 1339– 1348, Sep. 2021, doi: 10.1007/s12145-021-00636-z.
[10]  A.  S.  N.  Alarifi,  N.  S.  N.  Alarifi,  and  S.  Al-Humidan,  “Earthquakes  magnitude  predication using artificial neural network in northern Red Sea area,” J King Saud Univ Sci , vol. 24, no. 4, pp. 301–313, 2012, doi: 10.1016/j.jksus.2011.05.002.
[11]  I.  M.  Murwantara,  P.  Yugopuspito,  and  R.  Hermawan,  “Comparison  of  machine  learning performance for earthquake prediction in Indonesia using 30 years historical data,” Telkomnika (Telecommunication  Computing  Electronics  and  Control) ,  vol.  18,  no.  3,  pp.  1331–1342, 2020, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v18i3.14756.
[12]  M.  H.  Sultan,  “Optimasi  Parameter  Neural  Network  Pada  Data  Time  Series  untuk Memprediksi Kekuatan Gempa Per Periode,” Jurnal Cauchy , vol. 3, no. 2, pp. 59–71, 2014.
[13]  W. Agwil, P. Novianti, and N. Hidayati, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Pada Data Gempa Bumi di Bengkulu,” Jurnal Statistika , vol. 8, no. 2, pp. 152–158, 2020.
[14]  B. P. Yafitra and A. R. Atiqi, “Perbandingan Prediksi Harga Saham Dengan Model ARIMA Dan Artificial Neural Network,” Indonesia Journal on Computing , vol. 4, no. 2, pp. 189–198, 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.2.344.
[15]  F. Günther and S. Fritsch, “neuralnet: Training of Neural Networks,” R J , vol. 2, no. 1, pp. 30– 38, Jun. 2010.