## KLASIFIKASI EFEK KERUSAKAN GEMPA BUMI BERDASARKAN SKALA MODIFIED MERCALLI INTENSITY MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTICLASS SUPPORT VECTOR MACHINE
Raka Wahyu Pratama, Yulison Herry Chrisnanto, Gunawan Abdillah Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cibeber, Kec. Cimahi Sel., Kota Cimahi, Jawa Barat 40531 rakawahyup62@gmail.com

## ABSTRAK
Gempa  bumi  merupakan  bencana  alam  yang  sering  terjadi  di  Indonesia  karena  letak  geografisnya  yang berada  di  pertemuan  tiga  lempeng  tektonik  besar.  Data  gempa  bumi  diperoleh  dari  Badan  Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dalam 2 tahun terakhir pada periode tahun 2022 hingga 2023, dan terdapat 1.689 record data yang tersedia, dengan atribut seperti lokasi, magnitudo, kedalaman, dan efek gempa. Pada data yang diperoleh  menunjukkan ketidakseimbangan  yang signifikan pada antar kelas dengan itu dilakukan teknik oversampling menggunakan SMOTE untuk menyeimbangkan jumlah sampel pada setiap kelas. Konsep Support Vector Machine (SVM) yang paling dasar, metode ini dapat melakukan klasifikasi biner dengan memisahkan titik data menjadi dua kelas, namun tidak mendukung klasifikasi multikelas secara bawaan. Penelitian ini bertujuan untuk  mengimplementasikan  pendekatan  algoritma  Multiclass  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan membandingkan kernel non-linear dalam mengklasifikasikan dampak gempa bumi berdasarkan skala Modified Mercalli Intensity (MMI). Eksperimen pengujian pada penelitian ini membandingkan Multiclass Support Vector Machine  (SVM)  One  vs  Rest  dan  One  vs  One  dengan  kernel  non-linear  seperti  polynomial,  rbf,  dan  sigmoid. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan algoritma Multiclass Support Vector Machine (SVM) One vs  Rest  dengan  kernel  rbf  lebih  baik  dari  pendekatan  dan  kernel  lainnya  dengan  hasil  akurasi  51.13%,  presisi 42.60%, recall 52.46%, dan f1-score 42.51%.
Kata kunci :  gempa bumi,  multiclass support vector machine, MMI, klasifikasi.

## 1. PENDAHULUAN
Negara  Indonesia  merukan  salah  satu  negara yang  sangat  rentan  terjadi  bencana  alam,  salah  satu bencana yang terjadi yaitu bencana alam gempa bumi, peristiwa  tersebut  diakibatkan  oleh  beberapa  faktor yakni  keberadaan  letak  kedudukan  geologi  wilayah Indonesia  yang  ada  di  pertemuan  antara  3  lempeng litosferik  besar,  yaitu  diantaranya  adalah  Lempeng Indo-Australia,  Lempeng  Eurasia,  dan,  Lempeng Pasifik, serta terletak di jalur lingkaran api atau ring of fire. Gaya kontak antara lempengan tersebut menekan serta  menggeser  berbagai  patahan  yang  terpencar seantero wilayah Indonesia, seperti di daratan ataupun di dasar lautan Indonesia [1][2].
Namun, bencana gempa bumi biasanya diakibatkan  oleh  pergerakan  lempengan  bumi  di sepanjang  bidang  patahan  [3].  Kewaspadaan  adalah keadaan  yang  perlu  dibentuk  pada  golongan masyarakat  Indonesia.  Pengalaman  membuktikan bahwa  kehancuran  yang  sebabkan  oleh  bencana  bisa diantisipasi  secara  cepat  dan  tanggap  bila  semua golongan  masyarakat lebih  siaga  menghadapi sebuah bencana [4].
Prediksi  dampak  bencana  gempa  bumi  sangat diperlukan bagi beberapa golongan yang paling utama dari proses mitigasi bencana yang hendak direalisasikan  bagi  pihak  terkait  khususnya  oleh pemerintah  dalam  melakukan  Standard  Operating Procedure  (SOP)  penanganan  bencana  alam  seperti bencana  gempa  bumi  tersebut  [5].    Besaran  bencana
gempa  bumi  dapat  ditunjukkan  dengan  ukuran  skala Richter  (M)  atau  juga  bisa  dengan  skala  Modified Mercalli  Intensity  (MMI).  Skala  Richter  dapat mengukur  Magnitude  sebuah  gempa  berdasarkan amplitudo  yang  terjadi  sehingga  lebih  objektif. Sedangkan Skala Mercalli dibagi menjadi 12 subskala berdasarkan  laporan  orang-orang  yang  mengalami gempa dan evaluasi tingkat kerusakan yang dihasilkan oleh gempa bumi tersebut.
Klasifikasi merupakan salah satu aspek penelitian pada machine learning. Analisis klasifikasi merupakan  sebuah  metode  untuk  memperoleh  model yang  terbaik  dari  classifier  guna  memprediksikan suatu  kelas  dari  sebuah  sesuatu  atau  informasi  yang tidak  memiliki  label  kelas  yang  diketahui  [6].  Maka dari itu data mining bisa menjadi sebuah solusi untuk memprediksi  kejadian  yang  akan  datang  contohnya fenomena bencana gempa bumi [7].
Data  mining  ialah  metode  untuk  mengubah, mengolah  atau  mengartikan  pengetahuan  dari  data yang berukuran sangat besar. Banyaknya perkembangan  metode  machine  learning  yang  dapat membantu  klasifikasi  salah  satunya  yaitu  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM).  SVM  merupakan salah  satu  metode  machine  learning  bersumber  pada konsep pembelajaran statistik serta bisa memecahkan masalah  non-linear  yang tinggi, regresi, dan lain-lain di  ruang  sampel  dan  bisa  diaplikasikan  untuk  sarana identifikasi  sebuah  sistem  prediksi.  Konsep  dari Support Vector Machine ini sebenarnya ialah mencari
sebuah hyperline untuk memisahkan antara dua kelas yang  berbeda  [2]  dan  ini  menjadi  kekurangan  jika ingin  memisahkan  lebih  dari  dua  kelas  maka diperlukankan penyesuaian yang memengaruhi waktu training  serta  ukuran  memori  yang  diperlukan mengatasi  klasifikasi  non-binner  ini  dibutuhkan pendekatan  Multiclass  Support  Vector  Machine (SVM) yaitu dengan pendekatan One Versus One dan One Versus Rest [8].
Beberapa penelitian yang menggunakan Multiclass  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk klasifikasi  telah  dilakukan,  antara  lain  penelitian mengenai  Klasifikasi  Data  Tweet  pada  penelitian  ini terdapat tiga kelas dan menggunakan pendekatan One Versus  All  dengan  menggunakan  lima  fitur.  Nilai tertinggi didapatkan  menggunakan parameter gamma 0.7 ialah 80.59% [8]. Lalu penelitian selanjutnya yaitu mengimplementasi metode Multiclass Support Vector Machine  (SVM)  untuk  sistem  rekomendasi  obat berdasarkan penyakit, penelitian ini menggunakan 200 data obat, 2 atribut utama, dan 3 kelas. Sesuai dengan pengujian 3-fold cross validation hasil yang diperoleh yaitu 96,6% pada rata-rata 88,33% [9].
Dari  penjelasan  di  atas  maka  penelitian  yang dilakukan  yaitu  mengetahui  kinerja  dari  metode Multiclass  Support  Vector  Machine  (SVM)  terhadap klasifikasi efek bencana gempa bumi dan mengetahui nilai akurasi yang didapatkan. Algoritma tersebut akan diterapkan pada dataset gempa bumi dari BMKG yang untuk mengklasifikasikan efek kerusakan dari gempa bumi  di  Indonesia  sebagai  metode  yang  dipakai berdasarkan nilai skala MMI gempa bumi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Gempa Bumi
Gempa  bumi  adalah  suatu  peristiwa  alam  yang menimbulkan  getaran  di  permukaan  bumi  akibat pelepasan  energi  secara  mendadak  dari  suatu  titik gempa.  Energi  yang  dilepaskan  tiba-tiba  tersebut merambat  melalui  tanah  dalam  bentuk  gelombang goncangan. Peristiwa di mana gelombang goncangan ini mencapai permukaan bumi disebut sebagai gempa bumi  [10].  Gempa  bumi  dapat  diukur  menggunakan skala  Richter  (M)  atau  skala  Modified  Mercalli (MMI).  Skala  Richter  mengukur  Magnitude  gempa berdasarkan amplitudo, sehingga memberikan ukuran yang  lebih  objektif  [4].  Efek  dari  gempa  bumi berdasarkan skala Richter bisa dilihat pada Tabel 1 :

## Tabel 1. Skala richter
Skala Richter Efek Gempa < 2,0 Gempa kecil, tidak terasa 2,0 – 2,9 Tidak terasa, terekam alat 4,0 – 4,9 Dapat diketahui getarannya, kerusakan tidak signifikan 5,0 – 5,9 Menyebabkan kerusakan pada area kecil 6,0 – 6,9 Dapat merusak area hingga jarak sekitar 160 Km 7,0 – 7,9 Menyebabkan kerusakan pada area luas
Sumber : https://id.wikipedia.org/wiki/Skala_Richter
Sedangkan  Skala  Mercalli  dibagi  menjadi  12 subskala  berdasarkan  laporan  dari  individu  yang mengalami  gempa  dan  evaluasi  tingkat  kerusakan yang disebabkan oleh gempa tersebut. Sehingga, skala Mercalli dianggap sangat subjektif dan kurang presisi jika  dibandingkan  dengan  perhitungan  magnitudo gempa yang menggunakan metode lain[11]. Didapatkan  hubungan  antara  skala  Richter  dan  skala MMI seperti pada Tabel 2 :
Tabel 2. Skala MMI Skala Richter MMI Efek Gempa < 2 I–II Pada umumnya tidak terasa 3 III Terasa di dalam rumah, tidak ada kerusakan 4 IV–V Terasa oleh banyak orang, barang-barang bergerak, Tidak adak kerusakan struktural 5 VI– VII Terjadi beberapa kerusakan struktural, seperti Retak-retak pada dinding. 6 VII– VIII Kerusakan menengah, seperti hancurnya dinding 7 IX–X Kerusakan besar, seperti runtuhnya bangunan 8 XI– XII Rusak total atau hampir hancur total Sumber :  https://www.bmkg.go.id/gempabumi/skala- mmi.bmkg
2.2. Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE)
Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE) adalah metode oversampling yang digunakan  untuk  menangani  ketidakseimbangan  data pada  masalah  klasifikasi.  Metode  ini  terbukti  efektif dalam  meningkatkan  kinerja  prediksi  algoritma klasifikasi pada dataset yang memiliki jumlah sampel yang  tidak  seimbang  antar  kelas.  SMOTE  mampu meningkatkan  kinerja  prediksi  algoritma  klasifikasi, bahkan sedikit lebih baik dibandingkan dengan metode oversampling lain  yang  dipertimbangkan.  SMOTE bekerja  dengan  menghasilkan  contoh  kelas  minoritas baru secara acak dari tetangga kelas minoritas terdekat dalam sampel, dengan menggunakan jarak Euclidean antara titik data dalam ruang  fitur untuk  menentukan tetangga terdekat[14].

## 2.3. Multiclass Support Vector Machine
SVM  adalah  salah  satu  metode  seleksi  yang membandingkan parameter standar di antara serangkaian  nilai  diskrit  yang  disebut  sebagai  set kandidat,  dan  memilih  satu  yang  memberikan  hasil akurasi  klasifikasi  terbaik[10].  Mekanisme  serta konsep  dari  Support  Vector  Machine  ini  sebenarnya ialah  mencari  sebuah  hyperline  untuk  memisahkan antara  dua  kelas  yang  berbeda.  Hyperline  terbaik  ini berada di tengah-tengah dua himpunan objek dari dua kelas yang berbeda[2].
Dengan berfokus pada suatu tugas, kekuatan dan sifat  komputasi  yang  mudah  dilakukan,  SVM  telah
berhasil  dan  dapat  dianggap  sebagai  state-of-the-art classifier  saat  ini.  Pada  tipe  SVM  yang  paling sederhana, SVM ini mendukung klasifikasi biner dan memisahkan  titik  data  menjadi  dua  kelas  dan  tidak mendukung  klasifikasi  multikelas  secara  asli.    Untuk klasifikasi  lebih  dari  dua  kelas,  prinsip  yang  sama dipakai  setelah  memecah  masalah  multiklasifikasi menjadi beberapa masalah klasifikasi biner.
Idenya  adalah  untuk  memetakan  titik  data  ke ruang berdimensi tinggi untuk mendapatkan pemisahan linier timbal balik antara setiap dua kelas. Ini  disebut  pendekatan  One  vs  One,  yang  memecah masalah  multikelas  menjadi  beberapa  masalah klasifikasi  biner.  Pengklasifikasi  biner  untuk  setiap pasangan kelas. Pendekatan lain yang dapat digunakan adalah  One  vs  Rest.  Dalam  pendekatan  tersebut, pengelompokan diatur ke pengklasifikasi biner untuk setiap kelas[15].

## 2.4. Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  tabel  yang menunjukkan  jumlah  prediksi  yang  akurat  dan  tidak akurat  dari  setiap  kelas.  Dalam  konteks  prediksi dampak  gempa  bumi  menggunakan  SVM,  confusion matrix digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Beberapa  elemen  yang  dapat  dievaluasi  dalam confusion matrix pada kasus ini melibatkan:
 True  Positive  (TP):  jumlah  prediksi  yang  tepat dengan kelas positif.
 False  Positive  (FP):  jumlah  prediksi  yang  tidak tepat dengan kelas positif.
 True  Negative  (TN):  jumlah  prediksi  yang  tepat dengan kelas negatif.
 False Negative (FN): jumlah  prediksi  yang tidak tepat dengan kelas negatif.
Dari confusion matrix ini, dapat dihitung beberapa metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 score.  Sebagai  contoh,  akurasi  adalah  rasio  jumlah prediksi  yang  tepat  dibandingkan  dengan  jumlah keseluruhan  prediksi.  Presisi  adalah  rasio  jumlah prediksi yang tepat dengan kelas positif dibandingkan dengan  total  prediksi  yang  tepat  maupun  tidak  tepat dengan  kelas  positif.  Recall  mengukur  rasio  jumlah prediksi yang tepat dengan kelas positif dibandingkan dengan  jumlah  keseluruhan  prediksi  yang  tepat  atau tidak tepat dengan kelas positif. F1 score adalah nilai rata-rata harmonis dari presisi dan recall[15].

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut gambaran alur penelitian yang dilakukan seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  gempa  bumi  yang  digunakan  dalam penelitian ini berasal dari sumber terbuka, yakni Badan Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG) yang  didapatkan  pada  website  Repositori  BMKG dalam 2 tahun terakhir pada periode tahun 2022 hingga 2023,  dan  terdapat  1.689  record  data  yang  tersedia. Data  yang  didapatkan  berbentuk  time  series  yang mempunyai  variabel  yang  dengan  11  atribut  yang terdiri  dari  No,  Event  ID,  Origin  Time,  Latitude, Longitude,  Magnitude,  Pusat  Gempa,  Depth,  MMI, Kota,  dan  Provinsi.  Atribut  MMI  akan  dijadikan sebuah label, hanya  saja untuk  mereduksi  kelas  yang terlalu banyak akan dilakukan pengkategorian atribut MMI  menjadi  “Tidak  ada  kerusakan”,  “Kerusakan Ringan”,  “Kerusakan  Sedang”  dan  “Kerusakan Besar”.  Data  ini  diperlukan  untuk  nantinya  diproses menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM).

## 3.2. Preprocessing Data
Pada  tahap  preprocessing  ini  merupakan  tahap untuk  mempersiapkan  data  yang  masih  mentah sebelum melanjutkan ke tahap selanjutnya. Data harus diolah  sebelum  digunakan  dalam  proses  training.  Ini termasuk  tahap  data  cleaning,  data  selection,  data transformation. Penjelasan dari setiap tahap preprocessing yaitu :
a. Data  Cleaning:  tahapan  ini  dimaksudkan  untuk meningkatkan  kualitas  data  agar  sesuai  dengan persyaratan analisis yang akan dijalankan. Proses ini meliputi tahapan-tahapan seperti pemeriksaan missing  values  dan  koreksi  data  yang  tidak memenuhi format yang telah ditentukan.
b. Data  Selection:  proses  ini  adalah  pemilihan subset  dari  dataset  yang  lebih  besar  untuk digunakan  dalam  analisis  atau  pemodelan. Tujuan  dari  data  selection  adalah  untuk  fokus pada data yang paling relevan atau representatif,
mengurangi  kompleksitas,  dan  meningkatkan efisiensi analisis. Pemilihan data dapat dilakukan berdasarkan  berbagai  kriteria,  seperti  fitur-fitur tertentu,  rentang  waktu  tertentu,  atau  kelas tertentu dalam konteks pengklasifikasian.
c. Data  Transformation:  Pada  proses  ini  data digabungkan untuk dilakukan inisialisasi sebuah data  yang  pada  atributnya  akan  diselaraskan dengan teknik normalisasi data supaya data tidak bias,  juga  penambahan  sebuah  data  juga dibutuhkan  untuk  memperlancar  proses  data mining.

## 3.3. Oversampling
Apabila  terdapat  perbedaan  yang  signifikan dalam  jumlah  sampel  antara  satu  kelas  dengan  kelas lainnya,  oversampling  menjadi  pendekatan  yang diterapkan  dalam  analisis  data  untuk  mengatasi ketidakseimbangan kelas tersebut. Dengan melakukan oversampling, tujuannya adalah menciptakan keseimbangan  yang  lebih  baik  antara  jumlah  sampel pada  kelas  minoritas  dan  mayoritas,  dimana  lebih banyak sampel dari kelas minoritas akan disediakan.

## 3.4. Klasifikasi Menggunakan Metode Multiclass Support Vector Machine
Alasan  digunakannya  algoritma  SVM  (Support Vector  Machine)  karena  mempunyai  performa  yang cukup baik dan  waktu prosesnya yang cepat. Konsep dari  Support  Vector  Machine  ini  sebenarnya  ialah mencari  sebuah  hyperline  untuk  memisahkan  antara dua  kelas  yang  berbeda  ini  menjadi  kekurangan  jika ingin  melakukan  pemisahan  kelas  dengan  lebih  dari dua  kategori,  perlu  dilakukan  penyesuaian  yang memengaruhi  waktu  pelatihan  dan  kapasitas  memori yang  diperlukan  mengatasi  masalah  klasifikasi  non- binner ini dibutuhkan pendekatan Multiclass Support Vector Machine (SVM) yaitu dengan pendekatan One Versus One dan One Versus Rest.

## 3.5. Uji Validasi
Untuk  mengevaluasi  performa  dari  algoritma Multiclass  SVM  dalam  melakukan  klasifikasi  maka akan  dilakukan  pengujian  menggunakan  confusion matrix. Confusion matrix digunakan sebagai instrumen  untuk  mengevaluasi  efektivitas  algoritma dalam melakukan klasifikasi dan memberikan prediksi yang  sesuai  dengan  kenyataan.  Dalam  evaluasi  ini menggunakan  confusion  matrix  untuk  melakukan pengukuran terhadap indikator yakni accuracy, recall, precision dan F1-score.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perolehan Data
Perolahan  data  Gempa  Bumi  didapatkan  dari website  Repositori  BMKG  yang  bisa  diakses  di https://repogempa.bmkg.go.id.  Data  yang  didapatkan pada  penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  dalam memperoleh  data.  Data  gempa  hanya  bisa  diambil dalam waktu perbulan saja. Dalam waktu 1 bulan data
yang  didapatkan  hanya  sedikit  sehingga  dilakukan pengumpulan data dari tiap bulan dalam kurun waktu tahun  2022-2023  dan  menggabungkan  menjadi  satu sehingga data yang di peroleh terdapat 1689 record.
Data yang didapatkan berbentuk time series yang mempunyai  variabel  yang  dengan  11  atribut  yang terdiri  dari  No,  Event  ID,  Origin  Time,  Latitude, Longitude,  Magnitude,  Pusat  Gempa,  Depth,  MMI, Kota,  dan  Provinsi.  Atribut  MMI  akan  dijadikan sebuah label, hanya  saja untuk  mereduksi  kelas  yang terlalu banyak akan dilakukan pengkategorian atribut MMI  menjadi  “Tidak  ada  kerusakan”,  “Kerusakan Ringan”,  “Kerusakan  Sedang”  dan  “Kerusakan Besar”.  Data  ini  diperlukan  untuk  nantinya  diproses menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM).

## 4.2. Tahap Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  ini  merupakan  tahap untuk  mempersiapkan  data  yang  masih  mentah sebelum melanjutkan ke tahap selanjutnya. Data harus diolah  sebelum  digunakan  dalam  proses  training.  Ini termasuk  tahap  data  cleaning,  data  selection  data transformation.

## 4.2.1. Data Cleaning
Proses ini adalah penghapusan data yang tidak valid, pemeriksaan missing values, duplikat atau tidak relevan. Dari data yang didapatkan terdapat data yang hilang pada atribut MMI sebanyak 11 record.

## 4.2.2. Data Selection
Dalam proses ini, seleksi data  yang dilakukan ialah menghapus atribut-atribut yang tidak digunakan dalam proses klasifikasi seperti No, Event ID, Origin Time, Kota dan Provinsi. Atribut tersebut  merupakan identifikasi  unik  untuk  setiap  kejadian  gempa  bumi, namun  tidak  memunculkan  informasi  langsung tentang  karakteristik  gempa  yang  berkaitan  dengan intensitas  atau  dampaknya.  Sehingga  atribut  yang digunakan  pada  klasifikasi  ini  yaitu  Latitude, Longitude,  Magnitude,  Depth,  MMI.  Karena  Karena atribut-atribut  ini  penting  untuk  mengetahui  lokasi episenter  gempa,  mengetahui  seberapa  besar  gempa, dan dapat memengaruhi dampak gempa di permukaan. Total  terdapat  5  atribut  dan  1689  record  data  yang terdapat pada dataset.

## 4.2.3. Data Transformation
Dalam data ini ada atribut yang perlu dilakukan perubahan  tipe  data  dan  salah  satu  atribut  juga  perlu dilakukan proses pengkategorian agar label kelas tidak terlalu  banyak.  Atribut  tersebut  ialah  atribut  MMI. Atribut Modified Mercalli Intensity (MMI) digunakan sebagai  parameter  untuk  mengukur  tingkat  intensitas gempa  bumi.  MMI  menghasilkan  nilai  kontinu  yang merefleksikan sejauh mana dampak gempa pada suatu wilayah. Dalam rangka meningkatkan interpretasi dan keterbacaan data, dilakukan transformasi data MMI ke dalam  kategori  kerusakan  gempa  bumi.  Proses
transformasi  dimulai  dengan  menetapkan  batas ambang untuk membagi rentang nilai MMI ke dalam empat kategori kerusakan  yang berbeda, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Transformasi data MMI Efek Kerusakan 1-2 Tidak Ada Kerusakan 3-4 Kerusakan Ringan 5-6 Kerusakan Sedang 7-10 Kerusakan Berat
Namun atribut "Efek_Kerusakan" pada dataset awalnya merupakan atribut kualitatif yang menyatakan  tingkat  efek  kerusakan  akibat  gempa bumi,  dengan  nilai-nilai  seperti  "Tidak  Ada Kerusakan," "Kerusakan Ringan," "Kerusakan Sedang,"  dan  "Kerusakan  Berat."  Agar  dapat digunakan  sebagai  input  dalam  model  Multiclass Support  Vector  Machine  (SVM)  yang  memerlukan representasi numerik, dilakukan transformasi menggunakan  metode  Label  Encoding.  Proses  ini melibatkan pemberian label unik berupa bilangan bulat pada setiap nilai unik dalam atribut "Efek_Kerusakan." Proses Label Encoding mengubah nilai-nilai pada atribut "Efek_Kerusakan" seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Label encoding Efek Kerusakan Value Tidak Ada Kerusakan 0 Kerusakan Ringan 1 Kerusakan Sedang 2 Kerusakan Berat 3 Dengan transformasi ini,
atribut "Efek_Kerusakan" kini telah direpresentasikan dalam bentuk  numerik,  memungkinkan  penggunaan  efektif dalam analisis dan pemodelan selanjutnya.

## 4.3. Data Imbalanced
Dalam data mining diperlukan data yang balance antar kelasnya, dalam tahapan ini akan diperiksa pada atribut  kelas  yang  akan  diklasifikasikan  yaitu  pada Kelas  Efek  Kerusakan  yang  memiliki  empat  kelas yaitu  Tidak  Ada  Kerusakan,  Kerusakan  Ringan, Kerusakan Sedang, dan Kerusakan Berat. Dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Jumlah kelas pada data gempa bumi
Efek Kerusakan Jumlah Kelas Tidak Ada Kerusakan 588 Kerusakan Ringan 1077 Kerusakan Sedang 24
Pada  jumlah  tiap  kelas  pada  Tabel  5,  terdapat kelas Tidak Ada Kerusakan dengan jumlah data 588, kelas Kerusakan Ringan dengan jumlah data 1077 dan kelas  Kerusakan  Sedang  dengan  jumlah  data  24. Jumlah  pada  tiap  kelas  ini  mengindikasikan  bahwa dataset  yang  digunakan  Imbalance  atau  tidak
seimbang. Namun pada keterbatasan record data yang tercatat  selama  periode  2  tahun  terakhir  tidak  ada rekaman  kejadian  gempa  bumi  dengan  kelas Kerusakan Berat.

## 4.4. SMOTE Oversampling
SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling Technique) adalah teknik oversampling yang digunakan untuk menangani ketidakseimbangan kelas dalam dataset. Pada umumnya, tujuan SMOTE adalah membuat  jumlah  sampel  pada  setiap  kelas  menjadi seimbang  atau  mendekati  seimbang,  terutama  pada kasus  klasifikasi  biner  atau  multikelas.  Pemilihan jumlah  data  setelah  SMOTE  umumnya  didasarkan pada  kelas  mayoritas  (kelas  dengan  jumlah  data terbanyak) untuk mencapai keseimbangan.
Dalam penelitian ini, kelas Tidak Ada Kerusakan memiliki  jumlah  data  awal  sebanyak  588,  sementara kelas  Kerusakan  Ringan  memiliki  1077,  dan  kelas Kerusakan  Sedang  memiliki  24.  Setelah  penerapan SMOTE dipilih jumlah data 1077 untuk setiap kelas. Pemilihan  jumlah  ini  kemungkinan  besar  didasarkan pada  kelas  dengan  jumlah  data  terbanyak  setelah penerapan  SMOTE,  yang  dalam  hal  ini  adalah  kelas Kerusakan  Ringan.  Alasan  pemilihan  jumlah  1077 untuk  setiap  kelas  setelah  SMOTE  adalah  untuk mencapai  keseimbangan  antara  ketiga  kelas.  Dengan membuat  jumlah  sampel  pada  setiap  kelas  menjadi sama,  dapat  menghindari  dominasi  kelas  mayoritas yang  dapat  mengakibatkan  model  menjadi  tidak seimbang  dan  kurang  mampu  mengenali  pola  pada kelas minoritas. Seperti pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil oversampling SMOTE
Kondisi Tidak ada kerusakan Kerusakan Ringan Kerusakan Sedang Sebelum 588 1077 24 Sesudah 1077 1077 1077

## 4.5. Proses  Klasifikasi  Menggunakan  Multiclass Support Vector Machine
Pada  tahap  klasifikasi  data  ini,  data  masuk  ke dalam tahap klasifikasi dengan menerapkan pendekatan  algoritma  Multiclass  SVM  One  vs  One dan  One  vs  Rest  menggunakan  Kernel  Non-Linear seperti  polynomial,  RBF,  dan  sigmoid.  Untuk pembagian data latih dan data uji d, yaitu 70:30. Data latih akan dijadikan sebagai pelatihan untuk algoritma SVM  dan  untuk  data  uji  akan  dijadikan  sebagai pengujiannya. Selanjutnya adalah proses implementasi dengan  membangun  model  pendekatan  Multiclass SVM  menggunakan  beberapa  kernel  Non-Linear untuk klasifikasi.

## Tabel 7 Data gempa bumi
Latitude  Longitude  Magnitude  Depth Efek Kerusakan 1.54 127.83 5.1 10 Kerusakan ringan -0.96 119.89 2.3 10 Tidak ada kerusakan
Latitude  Longitude  Magnitude  Depth Efek Kerusakan -0.71 98.5 6.9 25 Kerusakan sedang -7.01 105.26 6.7 10 Kerusakan sedang -3.45 128.84 4.9 10 Kerusakan ringan

## 4.6. Hasil Eksperimen
Pada  eksperimen  pertama,  model  klasifikasi dampak gempa bumi menggunakan pendekatan One- Vs-One  (OVO)  dengan  kernel  polynomial  diuji. Model ini berhasil memprediksi dengan benar 392 dari total 970 data uji, memberikan tingkat akurasi sebesar 40.41%. Metrik evaluasi lainnya juga diperhatikan, di mana presisi mencapai 37.79%, recall sebesar 41.67%, dan f1-score mencapai 36.76%. Hasil ini memberikan wawasan  awal  tentang  kinerja  model  dengan menggunakan  kernel  polynomial  dan  pendekatan OVO.
Eksperimen  kedua  mengggunakan  pendekatan OVO  dengan  kernel  rbf.  Model  ini  menunjukkan peningkatan  dalam  prediksi  dengan  benar  sebanyak 432 dari total 970 data uji, memberikan akurasi sebesar 44.54%.  Presisi,  recall,  dan  f1-score  masing-masing mencapai  43.61%,  45.15%,  dan  43.92%.  Hasil  ini menandakan bahwa kernel rbf memberikan kontribusi positif terhadap kinerja model.
Eksperimen ketiga melibatkan pendekatan OVO dengan kernel sigmoid. Model ini berhasil memprediksi 348 data dengan benar dari total 970 data uji,  namun,  akurasi  yang  diperoleh  sebesar  35.88% menunjukkan  tantangan  dalam  penggunaan  kernel sigmoid.  Presisi,  recall,  dan  f1-score  berturut-turut mencapai 46.42%, 36.05%, dan 32.16%. Evaluasi ini dapat  menjadi  pertimbangan  untuk  mengoptimalkan parameter model.
Eksperimen  keempat  melibatkan  pendekatan One-Vs-Rest  (OVR)  dengan  kernel  polynomial. Model ini berhasil memprediksi 479 data dengan benar dari  total  970  data  uji,  memberikan  akurasi  sebesar 49.38%.  Presisi,  recall,  dan  f1-score  berturut-turut mencapai  48.17%,  50.44%,  dan  44.13%.  Hasil  ini menunjukkan  potensi  yang  baik  dalam  penggunaan kernel polynomial dengan pendekatan OVR.
Pada  eksperimen  kelima,  pendekatan  OVR dengan  kernel  rbf  diaplikasikan.  Model  ini  berhasil memprediksi 496 data dengan benar dari total 970 data uji,  memberikan  akurasi  sebesar  51.13%.  Presisi, recall,  dan  f1-score  berturut-turut  mencapai  42.60%, 52.46%,  dan  42.51%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa kernel  rbf  memberikan  kontribusi  positif  terhadap kinerja model pada pendekatan OVR.
Eksperimen  keenam  menggunakan  pendekatan OVR  dengan  kernel  sigmoid.  Model  ini  berhasil memprediksi 358 data dengan benar dari total 970 data uji,  namun,  akurasi  yang  diperoleh  sebesar  36.91% menunjukkan bahwa kernel sigmoid mungkin kurang cocok  untuk  tugas  klasifikasi  ini.  Presisi,  recall,  dan f1-score berturut-turut mencapai 37.30%, 37.32%, dan
36.60%.  Evaluasi  ini  dapat  memberikan  wawasan tambahan untuk meningkatkan performa model.

## 4.7. Evaluasi Hasil Eksperimen
Beberapa  eksperimen  telah  dilakukan  untuk mengevaluasi kinerja model Support Vector Machine (SVM)  dalam  mengklasifikasikan  gempa  bumi berdasarkan  Modified  Mercalli  Intensity  (MMI). Tabel  4.1  adalah  ringkasan  eksperimen  yang  telah dilakukan beserta hasil evaluasinya.

## Tabel 8. Hasil eksperimen
Eks Pendekatan Kernel Akurasi % Presisi % Recall % F1- Score % 1 OVO Poly 40.41 37.79 41.47 36.76 2 OVO RBF 44.54 43.61 45.15 43.92 3 OVO Sig 35.88 46.42 36.05 32.16 4 OVR Poly 49.38 48.17 50.44 44.13 5 OVR RBF 51.13 42.60 52.46 42.51 6 OVR Sig 36.91 37.30 37.32 36.60
Tabel  di  atas  memberikan  ringkasan  evaluasi hasil  eksperimen  untuk  setiap  pendekatan  dengan kernel  yang  berbeda.    Akurasi  model  merupakan metrik utama yang digunakan untuk mengukur sejauh mana model mampu memprediksi kelas dengan benar. Pendekatan  One-Vs-One  (OVO)  dan  One-Vs-Rest (OVR)  memberikan  hasil  yang  komparabel,  namun eksperimen  nomor  5  dengan  pendekatan  OVR  dan kernel  rbf  memberikan  akurasi  tertinggi  sebesar 51.13%. Dalam eksperimen dengan kernel rbf, terlihat peningkatan  kinerja  dibandingkan  dengan  kernel polynomial dan sigmoid. Hal ini menunjukkan bahwa kernel rbf lebih baik dibandingkan kernel polynomial dan sigmoid untuk tugas klasifikasi ini.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian terhadap  sistem  maka  dapat  disimpulkan  bahwa dataset  awal  menunjukkan  ketidakseimbangan  yang signifikan  pada  antar  kelas,  dengan  kelas  Kerusakan Ringan  mendominasi.  Penerapan  Synthetic  Minority Oversampling  Technique  (SMOTE)  dipilih  untuk menyeimbangkan  jumlah  sampel  pada  setiap  kelas. Setelah penerapan SMOTE, jumlah sampel pada setiap kelas diatur menjadi 1077, dengan pertimbangan untuk mencapai  keseimbangan  antara  kelas.  Langkah  ini penting  untuk  menghindari dominasi  kelas  mayoritas yang dapat menghasilkan model yang tidak seimbang dan  kurang  mampu  mengenali  pola  pada  kelas minoritas.
Berbagai  eksperimen  dilakukan  menggunakan model  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan berbagai  pendekatan  dan  kernel  non-linear,  yaitu kernel polynomial, rbf, dan sigmoid. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan One-Vs-Rest (OVR) dengan  kernel  rbf  memberikan  kinerja  terbaik, mencapai  akurasi  sebesar  51.13%.  Evaluasi  lebih lanjut melibatkan metrik lainya seperti presisi 42.60%, recall  52.46%,  dan  f1-score  42.51%,  memberikan
wawasan mendalam tentang kemampuan model dalam mengklasifikasikan  setiap  kelas.  Meskipun  hasil  ini menunjukkan  performa  yang  lebih  baik  dibanding pendekatan dan kernel non-linear lainnya, perlu dicatat bahwa  kinerja  model  secara  keseluruhan  belum mencapai tingkat keunggulan yang diharapkan.
Perlu  dilakukan  pengembangan  model  lebih lanjut  untuk  mengoptimalkan  parameter  dan  struktur model  SVM  agar  dapat  meningkatkan  performa klasifikasi.  Pendekatan  dengan  kernel  non-linear, khususnya  kernel  rbf,  memberikan  peningkatan signifikan  dibandingkan  dengan  kernel  polynomial dan  sigmoid.  Namun,  kinerja  model  secara  umum tidak  dapat  dianggap  sebagai  sangat  baik,  dan  masih terdapat ruang untuk peningkatan lebih lanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  Tupan,  N.  R.  Widuri,  and  R.  Rachmawati, “Analisis Bibliometrik Publikasi Ilmiah Tentang Prediksi  Gempa  Bumi  Berbasis  Data  Scopus Periode 2015-2020,” Libr. J. Perpust. , vol. 8, no. 1,  pp.  31–48,  2020,  [Online].  Available: https://journal.iainkudus.ac.id/index.php/Librari a/article/view/7183
[2]  O. Somantri, S. Purwaningrum, and R. Riyanto, “Model  Support  Vektor  Machine  (Svm) Berdasarkan Parameter Windows Untuk Prediksi Kekuatan  Gempa  Bumi,” JTT  (Jurnal  Teknol. Ter. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  17–24,  2022,  [Online]. Available: https://jurnal.polindra.ac.id/index.php/jtt/article/ view/352
[3]  H.  A.  Nugroho  and  H.  S.  Wicaksana, “Acceleration  classification  of  earthquake signals and linear signals of human activity using smartphone  accelerometer  based  on  support vector  machine  algorithm,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  166–171,  2019,  doi: 10.14710/jtsiskom.7.4.2019.166-171.
[4]  L. Irawan, L. H. Hasibuan, and F. Fauzi, “Analisa Prediksi Efek Kerusakan Gempa Dari Magnitudo (Skala  Richter)  Dengan  Metode  Algoritma  Id3 Menggunakan Aplikasi Data Mining Orange,” J. Teknol.  Inf.  J.  Keilmuan  dan  Apl.  Bid.  Tek. Inform. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  189–201,  2020,  doi: 10.47111/jti.v14i2.1079.
[5]  A.  A.  Nurkhaliza  and  A.  W.  Wijayanto, “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Support Vector  Machine  dan  Random  Forest  pada Prediksi Status Indeks Mitigasi dan Kesiapsiagaan  Bencana  (IMKB)  Satuan  Kerja BPS di Indonesia Tahun 2020,” Maret , vol. 7, no. 1,  pp.  54–59,  2022,  [Online].  Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/infor matika54
[6]  R.  S.  Tantika  and  A.  Kudus,  “Penggunaan Metode  Support  Vector  Machine  Klasifikasi Multiclass  pada  Data  Pasien  Penyakit  Tiroid,” Bandung Conf. Ser. Stat. , vol. 2, no. 2, pp. 159– 166, 2022, doi: 10.29313/bcss.v2i2.3590.
[7]  D.  P.  Utomo  and  B.  Purba,  “Penerapan Datamining  pada  Data  Gempa  Bumi  Terhadap Potensi  Tsunami  di  Indonesia,” Pros.  Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 846, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.91.
[8]  D. N. Fitriana and Y. Sibaroni, “Klasifikasi Data Tweet dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Multi-Class  Support  Vector  Machine  (SVM) (Studi  Kasus :  PT.KAI),” e-Proceeding  Eng. , vol.  7,  no.  2,  pp.  8493–8505,  2020,  [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/12746
[9]  A.  P.  Putra,  I.  Mulyana,  S.  Maryana,  and  F. Susanti,  “Implementasi  Multiclass  Support Vector Machine Pada Sistem Rekomendasi Obat Berdasarkan Gejala Penyakit,” Semin. Nas. Sains Teknol.  dan  Inov.  Indones.  (SENASTINDO AAU) , vol. 1, no. 1, pp. 211–222, 2019.
[10]  A.  Noor,  “Perbandingan  Algoritma  Support Vector  Machine  Biasa  dan  Support  Vector Machine  berbasis  Particle  Swarm  Optimization untuk Prediksi Gempa Bumi,” J.  Hum.  Teknol. , vol.  4,  no.  1,  pp.  31–37,  2018,  doi: 10.34128/jht.v4i1.37.
[11]  BMKG, “Skala MMI.” Accessed: Feb. 12, 2023. [Online]. Available: https://www.bmkg.go.id/gempabumi/skala- mmi.bmkg
[12]  I.  H.  Witten,  M.  A.  Hall,  and  E.  Frank,  “Data Mining:  Practical  Machine  Learning  Third Edition,” (Morgan Kaufmann Ser. Data Manag. Syst.  Morgan  Kaufmann ,  vol.  104,  no.  June,  p. 113, 2005.
[13]  W.  Agwil,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan Pada Data Gempa Bumi Di Provinsi Bengkulu,” J. Stat. Univ. Muhammadiyah Semarang , vol. 8, no. 2, p.
152, 2020,
doi:
10.26714/jsunimus.8.2.2020.152-158.
[14]  S.  DEMİR  and  E.  K.  ŞAHİN,  “Evaluation  of Oversampling  Methods  (OVER,  SMOTE,  and ROSE) in Classifying Soil Liquefaction Dataset based  on  SVM,  RF,  and  Naïve  Bayes,” Eur.  J. Sci.  Technol. ,  no.  34,  pp.  142–147,  2022,  doi: 10.31590/ejosat.1077867.
[15]  R.  Yacouby  and  D.  Axman,  “Probabilistic Extension of Precision, Recall, and F1 Score for More  Thorough  Evaluation  of  Classification Models,” pp.
79–91, 2020, doi: 10.18653/v1/2020.eval4nlp-1.9.