Klasifikasi Status Erupsi Gunung Berapi dengan menggunakan Analisa Template Matching dan Algoritma K- Nearest Neighbors
Fridy Mandita 1 , Lintang Ragadanu Arizona 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya Jln. Semolawaru No.45, Surabaya
1 fridymandita@untag-sby.ac.id , 2 lintangarizona1212@gmail.com

## Abstrak
Salah satu jenis bencana alam yang terjadi di Indonesia adalah erupsi gunung vulkanik. Hal ini disebabkan Indonesia mempunyai ratusan gunung yang aktif dengan tipe erupsi dan status yang  berbeda-beda  untuk  setiap  gunung  berapinya,  dimana  Indoesia  merupakan  negara  yang dianggap  sebagai  pulau  dengan jumlah  gunung  berapi  aktif  paling  banyak  di  dunia. Meskipun seismograf digunakan untuk mencatat aktivitas gunung berapi, alat tersebut masih belum dapat mengklasifikasikan jenis tipe gempa dan status erupsi gunung berapi. Untuk mengatasi hal ini, peneliti  mengusulkan  penggunaan Machine  Learning dalam  mengklasifikasikan  status  erupsi gunung  berapi. Machine  Learning adalah  salah  satu  cabang Artificial  Intelligence (AI)  yang memudahkan  kinerja  manusia.  Terdapat  tujuh  cabang  AI,  termasuk machine  learning Dalam penelitian ini, digunakan metode Machine Learning berupa Template Matching dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan tipe dan status erupsi gunung berapi. Hasil pengujian berupa akurasi matriks kebingungan, recall , presisi, dan score F1 dimana untuk menemukan K terbaik dalam model KNN dibagi menjadi K=1, 3, 5, 7, 11. Hasil yang didapat K terbaik pada rasio data 90:10 yaitu K=1 dimana akurasi pada data besar (mayoritas) sebesar 91% dan akurasi pada all data (data  keseluruhan)  sebesar  87%.  Hasil  pengujian  juga  berupa  bagaimana  model KNN memprediksi data baru menggunakan KNN.
Kata  kunci— Erupsi  gunung  berapi,  klasifikasi  citra  seismograf, machine  learning,  template matching, KNN

## Abstract
One type of natural disaster that occurs in Indonesia is a volcanic eruption. This is because Indonesia has hundreds of active volcanoes with different types of eruptions and status for each volcano, Indonesia is a country that is considered to  be the island with the largest number of active volcanoes in the world. Even though seismographs are used to record volcanic activity, these tools can still not classify the type of earthquake and  the  status  of  volcanic  eruptions.  To  overcome  this,  researchers  propose  using Machine Learning to classify volcanic eruption status. Machine Learning is a branch of Artificial Intelligence (AI) that facilitates human performance. There are seven branches of AI, including machine learning. In this research, Machine Learning methods were used as Template Matching and K-Nearest Neighbor (KNN) to classify the type and status of volcanic eruptions. The test results are in the form of confusion matrix accuracy, recall, precision, and F1 score where to find the best K in the KNN model is divided into K=1, 3, 5, 7, 11. The results obtained are the best K at a data ratio of 90:10, namely K=1 where accuracy on big data (majority) is 91% and accuracy on all data (total data) is 87%. The test results also include how the KNN model predicts new data using KNN.
Keywords— Volcanic  eruptions,  seismograph  image  classification,  machine  learning, template matching, KNN

## 1. PENDAHULUAN
Erupsi  gunung  api  merupakan  bentuk  bencana  geologis  yang  sering  terjadi  di Indonesia, dimana magma keluar dari  gunung  menuju permukaan bumi melalui erupsi efusif atau eksplosif. Erupsi efusif terjadi ketika lava keluar secara perlahan dan mengalir tanpa ledakan, sedangkan erupsi eksplosif terjadi ketika lava keluar melalui ledakan dan diikuti oleh gempa. Indonesia adalah negara dengan jumlah gunung berapi aktif terbanyak di dunia, dan gunung-gunung tersebut termasuk dalam rangkaian gunung api aktif yang disebut  sebagai “ring of fire” (Pratama,  2014).  Indonesia  terletak  di  antara  cincin  api, sehingga  terdapat  banyak  gunung  berapi.  Banyaknya  gunung  berapi  aktif  di  Indonesia membuat  Indonesia  sebagai  negara  dengan  gunung  berapi  teraktif  terbanyak  di  dunia (Adri et al., 2020). Gunung berapi biasanya meledak dalam periode pendek ada yang di setiap  antara  1  -  6  tahun,  sedangkan  periode  tengah  tiap  6  –  8    tahun  dan  periode terpanjang sudah terjadi di beberapa gunung berapi yaitu 30 tahun (Rahayu et al., 2014).
Pusat  Vulkano  dan  Mitigas  Bencana  Geologi  (PMVBG)  di  Indonesia  sering memberikan  masukan  terkait  kondisi  gunung  api.  PVMBG  membuat  rekomendasi tentang keadaan aktivitas gunung berapi berdasarkan data pemantauan aktivitas masing- masing  gunung  berapi.  Ada  dua  jenis  pengamatan  berdasarkan  pengamatan  visual  dan faktor  seismik.  Adapun  terkait  lembaga  yang  salah  satu  tugasnya  mengawasi  aktivitas gunung  api  di  negara  yaitu  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisik  (BMKG) (Firman et al., 2018)(Hafida, 2019).
Machine  Learning (ML)  telah  digunakan  secara  luas  dalam  banyak  penelitian untuk  mengklasifikasikan  letusan  gunung  berapi,  tetapi  terdapat  masalah  dalam mengklasifikasikan  letusan  gunung  berapi  menggunakan  ML  karena  peneliti  tidak mengetahui algoritma mana yang terbaik untuk mendeteksi sinyal seismik. Dalam upaya mengantisipasi  situasi  letusan  gunung  berapi  vulkanik  dan  algoritma  apapun  memiliki akurasi  yang  tinggi  dalam  mengklasifikasikan  sinyal  seismik,  pengujian  dengan seismograf  masih  belum  memberikan  klasifikasi  menurut  jenis  gempa  dan  jenis bahayanya,  dan  beberapa  peneliti  selalu  menerapkan  metode  ini  dengan  menggunakan metode perhitungan manual atau ML tidak membantu mereka (Kom et al., 2021).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Firman  et  al.,  2018)  dalam  hal  klasifikasi penentuan  status  erupsi  berapi  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  KNN,  mendapat akurasi 79,71% pada algoritma Naïve Bayes dan 63,68% pada algoritma KNN. Penelitian ini  menggunakan  deviasi K-Fold  Cross  Validation dimana  jarak  akurasi  data  training status  gunung  api  setiap  eksperimen  diungguli  oleh  algoritma  Naïve  Bayes.  Penelitian lain terkait eksperimen klasifikasi status gunung api juga pernah dilakukan oleh (Wijaya et  al.,  2020).  Eksperimen  ini  menggunakan  metode template  matching dimana  akurasi klasifikasi peneliti didapat tajuk akurasi sebesar 92.33% hanya saja dalam penelitian ini Sebagian  besar  tahap  perhitungan  dilakukan  dengan  cara  manual,  dengan  demikian banyak algoritma yang bisa digunakan dalam klasifikasi status erupsi gunung api ini.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijabarkan  dari  penelitian  sebelumnya, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  sinyal  seismik  dengan  menggunaan metode template matching dan KNN. Peneliti menggunakan model fitting analysis dan
metode K-Nearest Neighbor (KNN) yang dipilih untuk klasifikasikan objek yang berbeda dan mendeteksi sinyal seismik. KNN sendiri merupakan metode klasifikasi data berbasis kelas yang tujuannya untuk mengklasifikasikan fitur baru berdasarkan atribut dan bahan ajar (Suwirmayanti et al., 2017). Template matching adalah teknik pengenalan pola yang kuno  dan  berguna  dalam  klasifikasi  sinyal  seismik.  Algoritma  ini  bekerja  dengan  cara mengevaluasi model pola terhadap model citra dalam database . Kelemahan algoritma ini terletak pada terbatasnya model yang digunakan sebagai model acuan dalam basis data, menurut ukuran, bentuk dan kedudukannya (Bahri & Maliki, 2012). Dalam penelitian ini peneliti  merumuskan  masalahnya  yaitu  proses  klasifikasi  dari  sebuah  sinyal  seismik untuk mengetahui tingkat akurasinya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Adapun keseluruhan tahapan penelitian dapat dijabarkan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Terkait detail tahapan penelitian dijabarkan dalam subbab dalam artikel ini. 2.1.1 Dataset
Gambar 2. Diagram Dataset
Gambar 2 dijelaskan bahwa dataset untuk saat ini yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari citra seismograf dari Juli 2019 - Januari 2021 ( dataset bisa bertambah),
dimana dataset yang digunakan dibagi atau diklasifikasi secara manual menjadi 8  kelas dimana masing-masing kelas berjumlah 2023 data mseed yaitu, AP berjumlah 3 data, DG berjumlah  278  data, Low-Frequency berjumlah  42  data, Multi  Phase berjumlah  1101, Rockfall berjumlah 319 data, Tremor berjumlah 7 data, VT-A berjumlah 24 data, VT-B berjumlah  249  data. Dataset yang  digunakan  tersedia  secara online dari website https://www.fdsn.org/networks/?search=Merapi untuk  gunung  Merapi.  Penelitian  akan dibagi menjadi dua eksperimen yaitu menggunakan data keseluruhan dan menggunakan data  besar  atau  mayoritas  ( dg,  multiple  phase,  rockfall,  vt-b ).  Gambar  3  merupakan visualisasi  data  seismograf  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dari  Juli  tahun  2019 sampai januari tahun 2021.
Gambar 3. Plot dataset keseluruhan penelitian

## 2.1.2 Preprocessing Data
Gambar 4. Preprocessing Data
Gambar  4  menampilkan  beberapa  tahap preprocessing  data yang  akan  dijabarkan sebagai berikut:
1) Original Data
Original data merupakan data yang belum melalui proses atau manipulasi apa pun. Menurut Garno et al. (2019), original data dalam penelitian ini merupakan data mseed yang  tidak  bisa  langsung  digunakan  dalam  proses  penelitian  karena  harus  dilakukan pembacaan  terlebih  dahulu,  kemudian  dilakukan preprocessing agar  data  tersebut  bisa terbaca dan dapat digunakan dalam proses selanjutnya. Original data berbentuk binary file sehingga tidak bisa langsung dilakukan eksperimen terhadap data tersebut ke dalam google collab .

## 2) Read dan plot data
Agar original data dapat terbaca, dilakukan proses membaca atau meng impor data dari sumber data ( google drive ) ke dalam collab peneliti untuk kemudian diproses dan dianalisis  lebih  lanjut.  Menurut  Arrais  et  al.  (2022),  sumber  data  ini  berbentuk mseed yaitu format standar untuk data seismik digital  yang dikompresi secara efisien. Format Mseed dikompresi menjadi ukuran yang lebih kecil dari format SEED yang lebih lama, dan memungkinkan transfer data yang lebih cepat dan efisien melalui jaringan seismik. Setelah itu baru data mseed tersebut di plot berdasarkan masing-masing kelas dan diolah di google collab .

## 3) Deklarasi Variabel
Tahap ini merupakan proses untuk menamai variabel sesuai dengan jenis dan tipenya yang nantinya bertujuan agar memudahkan dalam proses penelitian yang akan dilakukan.

## 4) Template Data
Tahap selanjutnya yaitu melakukan pembuatan pola pada masing-masing kelas yang digunakan untuk mencari kemiripan atau pengenalan pola pada data match .

## 5) Detrend Data
Selanjutnya yaitu proses untuk menghapus atau mengurangi tren atau kecenderungan yang  ada  pada  suatu  rangkaian  data.  Menurut  Rogers  et  al.  (2021), detrend  data dilakukan  untuk  menghilangkan  atau  mengurangi trend yang  tidak  relevan  atau  tidak berkontribusi terhadap informasi seismik yang ingin dicari. Metode yang digunakan yaitu regresi  linier (Linear  regression) :  Metode  ini  dilakukan  dengan  memperkirakan persamaan garis trend dari data dan mengurangi pengaruh trend tersebut dari data. Setelah detrend data dilakukan, data yang dihasilkan menjadi lebih stabil dan dapat memberikan informasi yang lebih akurat pada analisis seismik. Detrend data merupakan langkah awal yang  penting  dalam  pengolahan  data  seismik  dan  diperlukan  untuk  memperoleh  hasil analisis seismik yang lebih baik.
6) Template Matching
Setelah  proses detrend selesai  dilakukan,  maka  rumus template  matching dapat diterapkan  dimana  data  yang  sudah template sebelumnya  di match sesuai  dengan  pola target sesuai dengan kecocokan serta kemiripan data.

## 7) Convert data to spektrogram
Tahap selanjutnya merupakan proses untuk mengubah sinyal data dari domain waktu menjadi domain frekuensi dengan tujuan untuk  memvisualisasikan informasi frekuensi dari  sinyal  tersebut.  Spektogram  adalah  gambar  dua  dimensi  yang  menunjukkan bagaimana intensitas sinyal bervariasi pada berbagai frekuensi dalam suatu rentang waktu tertentu.

## 8) Labeling data
Tahap ini merupakan proses memberikan label atau kategori pada setiap data atau informasi  yang  ada  dalam dataset .  Proses labelling dilakukan  secara  otomatis  dengan mengubah  jenis  seismik  menjadi  angka.  Dimana  jenis  seismik  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini berjumlah 8 jenis atau tipe seismik.
9) Save to mat.file
Setelah  semua  data  telah  diproses  menjadi  data  bersih  maka  hasil  data  tersebut disimpan  bentuk file MATLAB. File matlab  adalah  format file yang  digunakan  oleh program matlab untuk menyimpan data numerik dalam bentuk matriks atau array .

## 2.1.3 Klasifikasi Template Matching
Gambar 5. Klasifikasi Template Matching (Bahri et al., 2012)
Gambar  5  menampilkan  beberapa  tahap  klasifikasi template  matching yang  akan dijabarkan sebagai berikut:
1) Import Dataset
Tahap  pertama  dalam  klasifikasi  menggunakan template  matching adalah mengimport dataset berbentuk Mseed terlebih dahulu.
2) Preprocessing
Tahap ini akan dilakukan pembuatan deklarasi variabel, template data, detrend data , dan labelling data.
3) Mode Template Matching
Terakhir  yaitu  penerapan template  matching yang  digunakan  untuk  mencocokkan suatu sinyal dengan sebuah pola referensi atau template matching yang  digunakan untuk membandingkan  setiap  bagian  sinyal  dengan template dan  menghitung  kesamaan  atau perbedaan  antara  keduanya.  Kemudian,  teknik  ini  akan  menghitung  korelasi  antara template dan sinyal yang sedang dianalisis untuk menentukan sejauh mana pola referensi cocok dengan sinyal.

## 2.1.4 Klasifikasi KNN
Gambar 6. Klasifikasi KNN (Firman et al., 2018)
Gambar  6  menampilkan  beberapa  tahapan  Klasifikasi  KNN  yang  akan  dijabarkan sebagai berikut:
1) Load Data
Tahap pertama dalam klasifikasi menggunakan KNN adalah load data yang sudah selesai dilakukan pada  tahap preprocessing menggunakan template matching . Dimana data yang akan digunakan yaitu data yang sudah tersimpan didalam file matlab yang telah diolah sebelumnya.

## 2) Undersampling
Dikutip dari Magnolia et al. (2022), tahap selanjutnya yaitu teknik pengolahan data yang  digunakan  untuk  mengurangi  jumlah  data  pada  kelas  mayoritas  atau  yang  lebih banyak  dalam  sebuah dataset ,  sehingga  dapat  menyamakan  jumlah  data  antara  kelas mayoritas dan minoritas atau yang lebih sedikit. Undersampling digunakan karena dalam klasifikasi  data,  terdapat    data  yang    tidak  seimbang (imbalanced  data). Pada dataset yang  tidak  seimbang,  kelas  mayoritas  cenderung  memiliki  lebih  banyak  data dibandingkan kelas minoritas. Hal ini dapat mengakibatkan performa model klasifikasi menurun,  karena  model  cenderung  akan  memperhatikan  kelas  mayoritas  dan mengabaikan  kelas  minoritas.  Oleh  karena  itu,  dengan  menggunakan  teknik undersampling , data pada kelas mayoritas dapat dikurangi hingga jumlah data pada kelas mayoritas dan minoritas menjadi seimbang, sehingga model klasifikasi dapat lebih fokus pada kelas minoritas.

## 3) Split data training dan data testing
Tahap  selanjutnya  yaitu  dilakukan  untuk  membagi  data  menjadi  dua  bagian  yaitu data training dan  data testing .  Data training digunakan  untuk  melatih  model  KNN, sedangkan data testing digunakan untuk mengevaluasi performa model yang telah dilatih. Proporsi masing-masing yaitu data training sebesar 90% sedangkan data testing sebesar 10%.

## 4) Find best K?
Pada penelitian ini, nilai k merupakan parameter yang menentukan jumlah tetangga terdekat  yang digunakan untuk membuat prediksi. Nilai K yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu 1,3,5,7,dan 11.

## a. Training Model
Setelah  proses  mencari best  k selanjutnya  dilakukan  melatih  model  knn menggunakan data yang telah diproses dan siap digunakan. Pada tahap ini, model akan belajar dari data yang telah diberikan dan menghasilkan parameter atau bobot yang dapat digunakan untuk membuat prediksi serta optimasi pada data baru. Training model adalah tahap  kritis  dalam  penelitian  ini    karena  keakuratan  dan  efektivitas  model  bergantung pada kualitas data, dan parameter yang dioptimalkan dengan baik. Oleh karena itu, perlu melakukan evaluasi model secara terus-menerus dan memperbarui model saat diperlukan untuk memastikan model yang dihasilkan dapat menghasilkan prediksi yang akurat.
b. Test Model
Pada tahap ini proses pengujian kinerja model KNN pada data yang belum pernah dilihat  sebelumnya.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  sejauh  mana  model  dapat menggeneralisasi dan melakukan prediksi yang akurat pada data baru yang belum pernah dilihat.  Proses  test  model  dilakukan  setelah  model  dilatih  dengan  data  training  untuk memprediksi tipe seismik yang baru yang ada pada label.

## 5) Evaluasi Akurasi
Terakhir  yaitu  evaluasi  akurasi  merupakan  proses  mengukur  seberapa  baik  model knn dapat memprediksi kelas atau label pada data yang belum dilihat sebelumnya (data testing ).  Akurasi  adalah  salah  satu  metrik  evaluasi  yang  umum  digunakan  untuk mengukur performa model, khususnya pada masalah klasifikasi. Akurasi dihitung dengan membandingkan  jumlah  prediksi  yang  benar (true  positives) dengan  jumlah  total  data yang diuji (true positives + false positives). Secara matematis, akurasi dapat dinyatakan sebagai:  akurasi  = (true  positives  +  true  negatives) /  total  data  Nilai  akurasi  berkisar
antara 0 hingga 1, dengan nilai 1 menunjukkan bahwa model melakukan prediksi dengan sempurna dan nilai 0 menunjukkan bahwa model tidak dapat membedakan antara kelas yang berbeda sama sekali.
Namun,  penggunaan  akurasi  sebagai  satu-satunya  matrik  evaluasi  memiliki kelemahan  pada  kasus-kasus  di  mana  data  tidak  seimbang (imbalanced  data). Sebagai contoh,  jika  kelas  minoritas  memiliki  jumlah  data  yang  sedikit  dibandingkan  kelas mayoritas, akurasi  yang  tinggi  dapat  diperoleh hanya dengan memprediksi semua data sebagai  kelas  mayoritas.  Oleh  karena  itu,  pada  kasus  seismik  ini  data  yang  digunakan imbalance maka peneliti akan membandingkan hasil akurasi  data besar (data mayoritas) dengan  data  keseluruhan  menggunakan  K  yang  berbeda-beda,  sehingga  bisa  diketahui performa model dalam melakukan klasifikasi seismik.
Gambar 7. confusion matrix (Santra & Christy, 2012)
True Positive (TP)  Hasil yang diperoleh jika kelas 1 bertemu dengan kelas 1
Negative (TN) Hasil yang diperoleh jika kelas 0 bertemu dengan kelas 0 Positive (FP) Hasil yang diperoleh jika kelas 0 bertemu dengan kelas 1 Negative (FN) Hasil yang diperoleh jika kelas 0 bertemu dengan kelas 0 TP Jumlah data dari kelas 1 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 1 TN Jumlah data dari kelas 0 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 0 FP Jumlah data dari kelas 0 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 1 FN Jumlah data dari kelas 1 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 0
Rumus dari confusion matrix untuk menghitung accuracy , precision , recall , dan f1- score seperti berikut:
1) Accuracy
Rasio  prediksi  yang  benar  dengan  keseluruhan  data.  Adapun  rumus  untuk menghitung nilai akurasi adalah sebagai berikut:
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 𝑥 100% (1)

## 2) Precision
Rasio  dari  prediksi  benar  positif  dengan  keseluruhan  data  yang  diprediksi  sebagai positif. Adapun rumus untuk menghitung nilai precision adalah sebagai berikut:
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)

## 3) Recall
Rasio dari prediksi benar positif dengan keseluruhan data yang benar positif. Adapun rumus untuk menghitung nilai recall adalah sebagai berikut:
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)

## 4) F1-score
Pembobotan  dari  perbandingan  rata  –  rata  sebuah precision dan recall .  Adapun rumus untuk menghitung nilai f1-score adalah sebagai berikut:
F1-score = 2 ∗ 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Penelitian
Dataset untuk saat ini yang digunakan dalam riset ini diambil dari citra seismograf ( dataset bisa bertambah). Dimana dataset yang digunakan dibagi atau diklasifikasi secara manual menjadi 8  kelas yang mana  tiap - tiap kelas sebanyak 2023 data mseed yaitu, AP berjumlah  3  data, DG berjumlah  278  data, Low-Frequency berjumlah  42  data, Multi Phase berjumlah  1101, Rockfall berjumlah  319  data, Tremor berjumlah  7  data, VT-A berjumlah  24  data, VT-B berjumlah  249  data. Dataset yang  digunakan  tersedia  secara online dari website yang tersedia dan dapat diakses kapanpun di https://www.fdsn.org/networks/?search=Merapi untuk gunung Merapi. Penelitian akan dibagi menjadi dua eksperimen yaitu menggunakan data keseluruhan lalu menggunakan data besar atau mayoritas (dg, multiple phase , rockfall , vt-b).
Tabel 1. Jumlah Data Seismic Events
3.2.  Hasil Template Matching
Gambar 8 . Hasil template matching
No. Kategori Semua Kelas Jumlah File 1. AP 3 2. DG 278 3. Low Frequency 42 4. Multi Phase 1101 5. Rockfall 319 6. Tremor 7 7. VT-A 24 8. VT-B 249
Gambar 8 merupakan hasil visualisasi template matching dimana  gambar pertama paling  atas  merupakan data  time  series yang  akan  dicocokkan  pada  data  di  bawahnya yang  merupakan template dari DG dan Multi-Phase data  tersebut  di plot berdasarkan panjang  amplitudo,  selanjutnya  dari  hasil  pencocokkan data  time  series tersebut  akan muncul template  matchng  result dari  hasil  pencocokan data  match dan data  template. Gambar bawah sendiri  yang berwarna hijau merupakan hasil spectrogram dimana jika terdapat  warna  kuning  atau  merah  pada  data  itu  merupakan noise dan  indikasi  adanya gelombang gempa yang terjadi pada hasil data, yang dihitung setiap 10 detik per-data.
Tabel 2. Hasil Pengujian Data besar (Mayoritas)
K Accuracy Precision Recall F1 Score K = 1 0.91 0.91 0.91 0.91 K = 3 0.87 0.87 0.87 0.87 K = 5 0.85 0.85 0.85 0.85 K = 7 0.82 0.80 0.82 0.80 K = 11 0.81 0.78 0.81 0.79
Tabel  2  menampilkan  hasil  pengujian  klasifikasi  pada  data  mayoritas dalam  lima perhitungan  KNN  dengan  k=1,  k=3,  k=5,  k=7,  dan  k=11,  semakin  besar  nilai  k  maka performa model akan semakin menurun. Pada kasus ini, nilai K=1 memberikan performa yang paling baik dengan accuracy sebesar 91%, precision sebesar 91%, recall sebesar 91%, dan f1-score sebesar 91%. Namun, pada kasus kedua dan seterusnya akurasi model terlihat  menurun,  sehingga  model  menjadi  kurang  baik  untuk  mengklasifikasikan  data baru. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa nilai k yang optimal untuk model KNN pada  data  mayoritas  adalah  k=1.  Namun,  hal  ini  dapat  berbeda-beda  tergantung  pada dataset yang  digunakan  dan  perlu  dilakukan  evaluasi  untuk  menentukan  nilai  k  yang optimal.
Tabel 3. Hasil Pengujian All Data K Accuracy  Precision  Recall F1 Score K = 1 0.87 0.88 0.87 0.87 K = 3 0.79 0.79 0.79 0.79 K = 5 0.75 0.72 0.75 0.73 K = 7 0.77 0.71 0.77 0.74 K = 11 0.76 0.71 0.76 0.73
Tabel  3  menampilkan  hasil  pengujian  klasifikasi  pada all  data dalam  lima perhitungan KNN dengan k=1, k=3, k=5, k=7, dan k=11, sama seperti pada pengujian data mayoritas semakin besar nilai k maka performa model akan semakin menurun. Pada kasus  ini,  nilai K=1 memberikan  performa  yang  paling  baik  dengan accuracy sebesar 87%, precision sebesar 88, recall sebesar 87%, dan f1-score sebesar 87%. Namun, pada
kasus  kedua  dan  seterusnya  akurasi  model  terlihat  menurun,  sehingga  model  menjadi kurang  baik  untuk  mengklasifikasikan  data  baru.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan bahwa nilai k yang optimal untuk model KNN pada data all adalah K=1. Namun, hal ini dapat berbeda-beda tergantung pada dataset yang digunakan dan perlu dilakukan evaluasi untuk menentukan nilai k yang optimal.
Tabel 4. Hasil Pengujian cross-validation data mayoritas
5 Fold Test Score test 1 Score test 2 Score test 3 Score test 4 Score test 5 Rata- rata K=1 0.86 0.82 0.84 0.84 0.87 0.84 K=3 0.80 0.81 0.78 0.81 0.81 0.80 K=5 0.80 0.81 0.79 0.82 0.79 0.80 K=7 0.81 0.78 0.80 0.81 0.80 0.80 K=11 0.80 0.83 0.76 0.79 0.80 0.76 Tabel 5 Hasil Pengujian cross-validation keseluruhan data 5 Fold Test Score test 1 Score test 2 Score test 3 Score test 4 Score test 5 Rata- rata K=1 0.83 0.79 0.83 0.84 0.80 0.82 K=3 0.76 0.73 0.80 0.78 0.73 0.76 K=5 0.75 0.71 0.78 0.77 0.75 0.75 K=7 0.75 0.74 0.80 0.78 0.71 0.76 K=11 0.77 0.76 0.79 0.78 0.70 0.76
Tabel 4 dan 5 dapat dilihat bahwa akurasi performa model tiap lipatan dan tiap K mengalami  penurunan  ketika  diterapkan cross  validation pada  data  sebanyak  5 fold (lipatan), meskipun begitu dapat disimpulkan dalam penelitian ini model KNN mampu dalam melakukan klasifikasi sinyal gempa baik menggunakan cross validation maupun tidak  dengan  akurasi  rata-rata  diatas  0.75  yang  menandakan  model  KNN  mampu digunakan dalam klasifikasi pada dataset sinyal seismik.
Gambar 9. Hasil perbandingan akurasi antar K
Gambar  9  dapat  disimpulkan  bahwa  baik  pada  data  mayoritas  maupun data  all, model  KNN  mampu  melakukan  klasifikasi  data  seismik  dengan  baik  meskipun  ketika penambahan jumlah K, akurasi model dalam memprediksi data baru semakin menurun.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian  yang telah dilakukan dan juga pembahasan  sebelumnya dihasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  hasil  menunjukkan  bahwa template matching dan model KNN cocok digunakan dalam klasifikasi sinyal seismik karena memiliki akurasi tinggi dengan dataset yang digunakan berjumlah 2023 dengan tipe Mseed . Dari percobaan terhadap 5 K pada model KNN didapat hasil akurasi pada data mayoritas  K1=0.91,  K3=0.87,  K5=0.85,  K7=0.82,  K11=0.81  sedangkan  pada keseluruhan  data  di  dapat  akurasi  masing-masing  K1=0.87,  K3=0.79,  K5=0.75, K7=0.77, K11=0.76. Didapatkan bahwa hasil akurasi terbaik terletak pada K=1 pada masing-masing dataset ,  meskipun  terjadi  penurunan  Ketika  K  yang  di  uji  semakin besar  tetapi  kecenderungan  penurunan  masih  stabil  dan  tidak  ada  lonjakan  akurasi yang signifikan. Hal ini juga dapat memberikan kesimpulan bahwa model KNN lebih baik dalam mengklasifikasikan sinyal ketika dataset yang dipakai balance pada setiap kelas daripada data yang imbalance.
2. Setelah melakukan pengujian terhadap rasio data  90:10 pada masing-masing dataset , parameter  K=1 memberikan akurasi tertinggi dibandingkan dengan K lainnya. Hal ini  dikarenakan  pada  rasio  data  90:10,  didapatkan data  training yang  lebih  besar sehingga  model  dapat  mengenali  pola  data  lebih  baik.  Hal  ini  juga  terjadi  karena model KNN bekerja dengan mengenali tetangga terdekatnya, sehingga pada dataset yang terpisah relatif jelas dan terpisah secara baik pada saat preprocessing , tetangga terdekat secara efektif mewakili kelas yang sesuai.
3. Penggunaan cross-validation dengan 5 fold (lipatan) secara konsisten menghasilkan akurasi yang lebih rendah dibandingkan dengan pengujian tanpa menggunakan cross- validation pada model KNN dalam kasus klasifikasi sinyal seismik.
Dari beberapa poin diatas dapat disimpulkan bahwa analisa Template Matching dan model KNN cocok digunakan pada kasus klasifikasi sinyal seismik terutama pada data yang balance .

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  terdapat  beberapa  saran  yang dapat  diberikan  untuk  mengembangkan  penelitian  terkait  klasifikasi  sinyal  seismik menggunakan model KNN yang telah dibuat:
1. Memperluas  penelitian  dengan  membandingkan  model  KNN  dengan  algoritma klasifikasi  lainnya,  seperti Decision  Tree,    Neural  Networks atau Random  Forest , untuk  menentukan  metode  mana  yang  paling  cocok  untuk  klasifikasi,  khususnya menggunakan dataset Mseed (sinyal seismik).
2. Melakukan eksperimen lain dengan menggunakan parameter K yang berbeda - beda dengan tipe dataset baik Mseed maupun image pada kategori sinyal seismik. Uji juga
model  pada data  balance maupun imbalance dengan  jumlah dataset diatas  2000 untuk  melihat  apakah  KNN  masih  mampu  dalam  melakukan  klasifikasi  dengan jumlah dataset yang lebih banyak.
3. Melakukan  eksplorasi  teknik resampling lainnya  selain cross-validation , pertimbangkan untuk  menggunakan teknik resampling lainnya seperti Leave-One- Out  Cross-Validation (LOOCV ),  Bootstrap,    Holdout  Validation .  Eksplorasi  juga teknik  pada  model  yang  akan  diterapkan,  pertimbangkan  untuk  menggunakan Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE)  atau Adaptive  Synthetic Sampling (ADASYN). Bandingkan hasil akurasi dan evaluasi performa model dari teknik resampling yang  berbeda  untuk  melihat  apakah  ada  perbedaan  yang signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adri, W., Sabri, L. ., & Wahyuddin, Y. (2020). Pembuatan Peta Jalur Evakuasi Bencana Gunung Api Dan Persebaran Lokasi Shelter Menggunakan Metode Network Analyst (Studi Kasus : Gunung Merapi, Boyolali-Magelang). Jurnal Geodesi UNDIP , 10 (1), 189–196. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/29693
Adrianus,  A.,  Manik,  H.  M.,  &  Nainggolan,  T.  B.  (2021). Atenuasi  Derau  Acak  Dan Koheren Pada Data Seismik 2d Di Perairan Aru , Papua Attenuation Of Random And Coherent Noise On 2d Seismic Data Of Aru Waters , . April , 57–70. Andry,    et  al  .  (2022). Perbandingan  metode  Template  Matching  dengan  K-Nearest Neighbor dalam identifikasi karakter studi kasus plat nomor kendaraan . 10 (01). Arrais,  S.,  Urquiza-Aguiar,  L.,  &  Tripp-Barba,  C.  (2022).  Analysis  of  Information Availability  for  Seismic  and  Volcanic  Monitoring  Systems:  A  Review. Sensors , 22 (14), 1–27. https://doi.org/10.3390/s22145186
Bahri,  R.  S.,  &  Maliki,  I.  (2012).  Perbandingan  Algoritma  Template  Matching  Dan Feature  Extraction  Pada  Optical  Character  Recognition. Urnal  Komputer  Dan Informatika (KOMPUTA) , 1 (1), 187–198.
http://repo.pens.ac.id/1324/1/Paper_TA_MBAH.pdf
Evan  ESDM,    et  al.  (2012).  Pengenalan  Gunungapi,  kepada  masyarakat  agar  lebih waspada terhadap sekitar terutama lokasi warga yang dekat dengan aktivitas gunung berapi. VSI Departemen ESDM , 12.
Firman, Muhammad, M., & Khairan, A. (2018). Perbandingan Klasifikasi Antara KNN dan  Naive  Bayes  pada  Penentuan  Status  Gunung  Berapi  dengan  K-Fold  Cross Validation. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 5 (5),  577. https://doi.org/10.25126/jtiik.201855983
Garno, G., & Adam, R. I. (2019). Skema Penyembunyian Data pada Gambar Berbasis Interpolasi  Kubik  B-Spline  Menggunakan  Metode  Least  Significant  Bit  (LSB). Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN) , 5 (3), 255. https://doi.org/10.26418/jp.v5i3.37584
Hafida, S. H. N. (2019). Perubahan Kesiapan Masyarakat dalam Menghadapi Bencana Erupsi  Gunung  Berapi. Jupiis:  Jurnal  Pendidikan  Ilmu-Ilmu  Sosial , 11 (2),  396. https://doi.org/10.24114/jupiis.v11i2.13955
Iman,  S.  G.,  &  Syamsuddin,  E.  Y.  (2020).  Perancangan  Algoritma  Optimasi  Pada Pengenalan  Karakter  Plat  Nomor  Kendaraan  Menggunakan  Pengolahan  Citra.
Komputika : Jurnal Sistem Komputer , 9 (2), 155–164.
https://doi.org/10.34010/komputika.v9i2.3682 Isman, Andani Ahmad, & Abdul Latief. (2021). Perbandingan Metode KNN Dan LBPH Pada  Klasifikasi  Daun  Herbal. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi) , 5 (3), 557–564. https://doi.org/10.29207/resti.v5i3.3006
Jeklin,  A.  (2016). Implementasi  Template  Matching  Correlation  Dan  K  –  Nearest Neighbor Untuk Mendeteksi Hukum Bacaan Tajwid Pada Citra Tulisan Al-Qur’an . July , 1–23.
Kom, M., Ekonomi, F., Uin, I., & Utara, S. (2021). Nabillah Purba . 9 (2), 91–98. Lailatul  et  al.  (2020).  Analisis  Spektrum  Sinyal  Gempa  Vulkano-Tektonik  (VT-A  dan VT-B) di Gunung Kelud. Kaos GL Dergisi , 8 (75), 147–154. https://doi.org/10.1016/j.jnc.2020.125798%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.smr.2020.0 2.002%0Ahttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/810049%0Ahttp://doi.wiley.com/
10.1002/anie.197505391%0Ahttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B97 80857090409500205%0Ahttp:
Magnolia, C., Nurhopipah, A., & Kusuma, A. (2022). Penanganan Imbalanced Dataset untuk Klasifikasi Komentar Program Kampus Merdeka Pada Aplikasi Twitter. Edu Komputika , 9 (2), 105–113.
Pratama, A. (2014). Pemodelan Kawasan Rawan. Jurnal Geodesi Undip , 3 (April), 28– 43.
Putri, D. N., Rafmadhanty, F., Megantara, I. P., Jayanti, I. N., & Hapsari, K. D. (2014). Klasifikasi Huruf Korea ( Hangul ) dengan Metode Template Matching Correlation . 1–5.
Rahayu,  R.,  Ariyanto,  D.  P.,  Komariah,  K.,  Hartati,  S.,  Syamsiyah,  J.,  &  Dewi,  W.  S. (2014).  Dampak  Erupsi  Gunung  Merapi  Terhadap  Lahan  Dan  Upaya-Upaya Pemulihannya. Caraka  Tani:  Journal  of  Sustainable  Agriculture , 29 (1),  61. https://doi.org/10.20961/carakatani.v29i1.13320
Reza  Noviansyah,  M.,  Rismawan,  T.,  &  Marisa  Midyanti,  D.  (2018).  Penerapan  Data Mining Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Indeks Cuaca Kebakaran  Berdasarkan  Data  Aws  (Automatic  Weather  Station)  (Studi  Kasus: Kabupaten Kubu Raya). Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan , 06 (2), 48–56.
Rogers,  B.,  Giles,  D.,  Draper,  N.,  Mourot,  L.,  &  Gronwald,  T.  (2021).  Influence  of artefact correction and recording device type on the practical application of a non- linear heart rate variability biomarker for aerobic threshold determination. Sensors (Switzerland) , 21 (3), 1–16. https://doi.org/10.3390/s21030821
Rosyadi,  M.  D.  (2017).  Pengenalan  Motif  Dasar  Pada  Kain  Sasirangan. Technologia , 8 (2), 53–61.
Santra,    a.  K.,  &  Christy,  C.  J.  (2012).  Genetic  Algorithm  and  Confusion  Matrix  for Document Clustering. International  Journal of  Computer Science , 9 (1), 322–328. http://ijcsi.org/papers/IJCSI-9-1-2-322-328.pdf
Saputra,  A.  D.,  Jayanta,  &  Pangaribuan,  I.  A.  B.  (2020).  Klasifikasi  Alfabet  Bahasa Isyarat  Indonesia  (BISINDO)  Dengan  Metode  Template  Matching  dan  K-Nearest Neighbors (KNN). Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya (SENAMIKA) , 1 (2), 747–760. https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/view/563
Suwirmayanti, N. L. G. P., Rahardja, C. A., Juardi, T., Agung, H., Bachtiar, A. M., Rivki, M., Permana Putra1), A. M. H. P. 2), Siswan Syahputra 3), Novita, S., Harsani, P., &  Qur’ania,  A.  (2017).  Analisis  Metode  K-Nearest  Neighbour  (  Knn  )  Dalam Klasifikasi. Jurnal Buana Informatika , 10 (1), 118–125.
Wijaya, N., Endah, M., Feliati, M., Studi, P., Program, I., & Korespondensi, P. (2020).
Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  C.45  Untuk  Klasifikasi  Data  Status  Huni Rumah Rehabilitasi Pasca Erupsi Merapi . 424–430.
Wildani,  A.,  Maryanto,  S.,  &  Susilo,  A.  (2015).  Analisis  Sinyal  Seismik  Tremor
Harmonik  dan  Tremor  Spasmodik  Gunungapi  Semeru,  Jawa  Timur  –  Indonesia. Wacana Didaktika , 3 (2), 140–150. https://doi.org/10.31102/wacanadidaktika.3.2.140-150