Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679

## Penerapan Data Sains Untuk Klasifikasi Wilayah Yang Terdampak Kerusakan Gempa Bumi Dengan Metode C.45
Claudia Swastikawati 1) , Muhamad Agoeng Pamoengkas 2) , Alfian Cahyo Wahyudi 3) , Kusrini 4)
1) PJJ Informatika, Pascsarjana, Universitas AMIKOM Yogyakarta
2) PJJ Informatika, Pascsarjana, Universitas AMIKOM Yogyakarta
3) PJJ Informatika, Pascsarjana, Universitas AMIKOM Yogyakarta
4) PJJ Informatika, Pascsarjana, Universitas AMIKOM Yogyakarta
1) claudia.swastikawati@students.amikom.ac.id
2) agoeng@students.amikom.ac.id
3) alfian.wahyudi@students.amikom.ac.id
4) kusrini@amikom.ac.id

## Abstrak
Di  Indonesia,  gempa  bumi  sering  terjadi  karena  interaksi  plat  tektonik.  Energi  seismik  yang  dicatat  oleh seismograf  diukur  pada  skala  Richter  (SR).  Data  dari  BMKG  dan  BNPB  selama  semester  pertama  2022 menunjukkan  getaran  energi  seismik  dari  skala  kecil  hingga  besar  di  sekitar  Indonesia.  Penelitian  ini menggunakan  metode  C4.5  untuk  klasifikasi  dampak  gempa,  mengolah  data  historis  mengenai  wilayah, magnitudo,  kedalaman,  dan  tingkat  kerusakan.  Proses  penelitian  mencakup  pengumpulan  data,  pra- pemrosesan,  pemilihan  model,  pelatihan  model,  dan  penilaian  kinerja  menggunakan  akurasi,  presisi,  recall, dan skor F1. Dataset berisi 62 catatan gempa dari BMKG dan dampak kerusakan di Jawa dari BNPB. Model C4.5 mencapai akurasi 62% pada tuning 8:2, meskipun menghadapi tantangan seperti variasi kondisi geografis, struktur bangunan, dan jumlah kejadian dalam satu hari. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi berupa gabungan  data  bencana  dari  www.bmkg.go.id  dan  kerusakan  dari  https://gis.bnpb.go.id/.  Selain  itu,  model C4.5 dapat  dilakukan  untuk  skala  kerusakan rumah  akibat gempa  bumi. Penelitian  ini  menghasilkan model prediksi  yang  akurat  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kerusakan  bangunan,  memberikan  wawasan  praktis untuk  mitigasi  bencana,  dan  mendukung  pemerintah  serta  lembaga  penanggulangan  bencana  dalam meningkatkan sistem peringatan dini dan distribusi bantuan.
Kata kunci : Algoritma C4.5, Gempa bumi, Model klasifikasi, Mitigasi bencana

## Abstract
In  Indonesia,  earthquakes  frequently  occur  due  to  tectonic  plate  interactions.  Seismic  energy  recorded  by seismographs is measured on the Richter scale (SR). Data from BMKG and BNPB during the first half of 2022 show seismic energy vibrations ranging from small to large scales around Indonesia. This study uses the C4.5 method  to  classify  earthquake  impacts  by  processing  historical  data  on  regions,  magnitudes,  depths,  and previous damage levels. The research process includes data collection, preprocessing, model selection, model training,  and performance  evaluation  using  accuracy,  precision,  recall,  and  F1  score  metrics.  The  dataset contains  62  earthquake  records  from  BMKG  and  damage  impacts  in  Java  from  BNPB.  The  C4.5  model achieved 62% accuracy with an 8:2 tuning ratio, despite challenges such as geographical variations, building structures,  inconsistent  locations,  and  the  number  of  events  in  a  single  day.  This  study  provides  a  dataset combining disaster data from www.bmkg.go.id and damage data from https://gis.bnpb.go.id/. Additionally, the C4.5 model can be applied to assess the scale of damage to houses caused by earthquakes. This research has developed  an  accurate  predictive  model  for  classifying  the  extent  of  building  damage,  providing  practical insights for disaster mitigation and supporting the government and disaster response agencies in enhancing early warning systems and aid distribution.
Keywords: C4.5 algorithm, earthquake, classification model, disaster mitigation
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  sangat  rentan  terhadap  bencana  gempa  bumi  karena  terletak  di kawasan  Cincin  Api  Pasifik,  tempat  bertemunya  tiga  lempeng  tektonik  besar:  Indo-Australia,  Eurasia,  dan Pasifik.  Aktivitas  seismik  yang  tinggi  sering  menyebabkan  gempa  bumi  di  berbagai  wilayah Indonesia(SRIKANTH, et al., 2022; Wahyu Pratama et al., 2024). Berdasarkan data dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) serta Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), gempa bumi dengan berbagai magnitudo terjadi sepanjang tahun, menimbulkan kerusakan signifikan pada bangunan dan infrastruktur serta mengakibatkan korban jiwa(A. Gaba et al., 2019; K. Chaurasia, 2019).
Penanganan bencana gempa bumi memerlukan penilaian cepat dan akurat terhadap tingkat kerusakan yang  ditimbulkan.  Hal  ini  penting  untuk  mendukung  distribusi  bantuan,  perencanaan  rehabilitasi,  dan rekonstruksi  pasca  bencana  (SRIKANTH,  et  al.,  2022;  Wahyu  Pratama  et  al.,  2024).  Kompleksitas  faktor- faktor yang mempengaruhi kerusakan bangunan, seperti intensitas gempa, kedalaman gempa, jenis tanah, serta kualitas konstruksi, membuat penilaian ini menjadi tugas yang menantang (K. Chaurasia, 2019; Oktarina et al., 2020).
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  penerapan  ilmu  data  dan  pembelajaran  mesin  (machine learning)  dalam  analisis  dampak  bencana  menunjukkan  potensi  besar.  Pembelajaran  mesin  memungkinkan analisis  data  dalam  skala  besar  dan  identifikasi  pola  yang  mungkin  tidak  terlihat  melalui  metode tradisional(Wahyu  Pratama  et  al.,  2024).  Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  yang  sering  digunakan  dalam klasifikasi dan prediksi karena kemampuannya menangani data kontinu dan diskrit serta menghasilkan model pohon keputusan yang mudah diinterpretasikan (Oktarina et al., 2020).
Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi untuk mengklasifikasikan tingkat kerusakan bangunan akibat gempa bumi menggunakan algoritma C4.5. Data yang digunakan mencakup informasi historis mengenai gempa bumi, seperti magnitudo, kedalaman, dan lokasi, serta tingkat kerusakan yang dilaporkan. Dengan data  tersebut  dapat  diambil  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk mengumpulkan  dan  memproses  data gempa bumi serta kerusakan bangunan dari sumber terpercaya seperti BMKG dan BNPB, yang menyediakan data relevan mengenai kejadian gempa bumi dan dampaknya di Indonesia.
Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi menggunakan algoritma C4.5, yang  dipilih  karena  kemampuannya  menangani  data  kontinu  dan  diskrit  serta  menghasilkan  model  pohon keputusan yang mudah diinterpretasikan (K. Chaurasia, 2019; Oktarina et al., 2020). Kinerja model ini akan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan skor F1 untuk memastikan keandalan prediksi yang dihasilkan  (Oktarina  et  al.,  2020).  Akhirnya, penelitian  ini  juga bertujuan memberikan  rekomendasi  praktis untuk  mitigasi  bencana  dan  alokasi  sumber  daya  yang  lebih  efektif  selama  dan  setelah  gempa  bumi.  Hasil penelitian ini diharapkan dapat mendukung upaya pemerintah dan lembaga penanggulangan bencana dalam meningkatkan sistem peringatan dini dan distribusi bantuan.
Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  dihasilkan  model  prediksi  yang  andal  dan  akurat  dalam mengklasifikasikan  tingkat  kerusakan  bangunan.  Model  ini  diharapkan  mendukung  upaya  pemerintah  dan lembaga  penanggulangan  bencana  dalam  memperbaiki  sistem  peringatan  dini  dan  distribusi  bantuan,  serta berkontribusi  pada  peningkatan  keselamatan  dan  kesejahteraan  masyarakat  di  daerah  rawan  gempa(K. Chaurasia, 2019; Oktarina et al., 2020) Selain itu, penelitian ini juga diharapkan dapat memberikan wawasan lebih mendalam tentang potensi penggunaan teknik pembelajaran mesin dalam mitigasi bencana di masa depan Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memiliki kontribusi teoretis dalam bidang ilmu data dan pembelajaran  mesin,  tetapi  juga  memberikan  manfaat  praktis  yang  signifikan  dalam  penanganan  bencana gempa bumi di Indonesia. Pengembangan lebih lanjut dari model ini, termasuk peningkatan kualitas data dan penggunaan teknik pemrosesan data yang lebih canggih, dapat semakin meningkatkan akurasi dan keandalan prediksi, sehingga mendukung upaya mitigasi bencana yang lebih efektif dan efisien (Wahyu Pratama et al., 2024).
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Gempa  bumi  merupakan  salah  satu  bencana  alam  yang  paling  merusak,  menyebabkan  kerusakan signifikan pada bangunan, infrastruktur, dan hilangnya nyawa. Penilaian yang akurat dan tepat waktu terhadap kerusakan yang disebabkan oleh gempa bumi sangat penting untuk respons bencana dan upaya mitigasi yang efektif. Penilaian keparahan gempa bumi merupakan bidang yang kompleks dan memiliki kesulitan tersendiri untuk dilakukan secara tepat dan cepat walaupun sudah banyak dikembangkan teknik pengklasifikasian, belum serta  merta  dapat  digunakan  sebagai  tolak  ukur.  Penerapan  teknik  pembelajaran  mesin  telah  menunjukkan potensi  besar  dalam  meningkatkan  prediksi  dan  klasifikasi  kerusakan  akibat  gempa  bumi,  khususnya menggunakan algoritma C4.5(A. Gaba et al., 2019; SRIKANTH, et al., 2022).

## 2.1. Penggunaan Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  pengklasifikasi  pohon  keputusan  yang  dikenal  karena  kemampuannya menangani  data  kontinu  dan  diskrit,  membuatnya  sangat  efektif  untuk  membangun  pohon  keputusan  yang dapat  diinterpretasikan.  Metode  ini  telah  digunakan  untuk  menganalisis  berbagai  faktor  yang  berkontribusi terhadap  kerusakan  gempa  bumi,  seperti  bahan  bangunan,  kualitas  konstruksi,  dan  kedekatan  dengan episentrum gempa(K. Chaurasia, 2019; Oktarina et al., 2020). Dengan memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin,  khususnya  algoritma  C4.5,  memungkinkan  pengembangan  model  yang  dapat  memprediksi  tingkat kerusakan pada bangunan setelah gempa bumi. Model-model ini menggunakan berbagai kriteria termasuk usia bangunan,  jenis  fondasi,  jumlah  lantai,  dan  bahan  konstruksi  (Mangalathu  et  al.,  2020)  .  Dengan mengklasifikasikan  bangunan  berdasarkan  skala  kerusakan,  menjadi  mungkin  untuk  mengidentifikasi  area berisiko  tinggi  dan  memprioritaskannya  untuk  operasi  penyelamatan  dan  bantuan,  yang  pada  akhirnya mengurangi korban jiwa dan mengoptimalkan alokasi sumber daya.

## 2.2. Dataset dan Akurasi Model
Penelitian ini menghasilkan dataset berupa data dampak bencana dan hasil prediksi skala kerusakan akibat gempa bumi. Penelitian dilakukan dengan model C4.5 berdasarkan dataset sebanyak 62 yang diperoleh dari catatan kejadian gempa bumi BMKG dan dampak kerusakan yang tercatat di wilayah Jawa pada portal BNPB. Model yang dikembangkan mencapai tingkat akurasi sebesar 62%, pada tuning 8:2, yang menunjukkan kemampuannya dalam memprediksi pola kerusakan yang terjadi. Namun, hasil ini juga mengungkap beberapa tantangan yang dihadapi dalam pengembangan model, seperti variasi yang signifikan dalam kondisi geografis, struktur bangunan di wilayah yang luas, ketidak konsistenan titik lokasi, dan jumlah kejadian dalam hari yang sama sangat berpengaruh terhadap jumlah kerusakan akibat dampak gempa bumi.

## 2.3. Penggunaan Teknik Pembelajaran Mesin Lainnya
Penelitian  sebelumnya telah mengeksplorasi  penggunaan algoritma pembelajaran mesin, khususnya pohon  keputusan  dan  algoritma  C4.5,  untuk  prediksi  kerusakan  akibat  gempa.  (Sinaga  et  al.,  2023) mengembangkan  aplikasi  web  menggunakan  C4.5  untuk  memprediksi  dampak  gempa  bumi  di  Indonesia berdasarkan Skala Intensitas Gempa BMKG dengan perolehan akurasi mencapai 80%, precision = 78.41%, dan recall = 75% dengan model terbaik pada split data 9:1 (A. Gaba et al., 2019). Penelitian lain, (Tantyoko et al.,  2023),  membandingkan  algoritma  Random  Forest  dan  feature  selection  untuk  memprediksi  tingkat kerusakan bangunan pasca gempa mencapai akurasi hingga 70.83.

## 2.4. Keunggulan dan Tantangan Penggunaan Model Pembelajaran Mesin
Studi-studi ini menunjukkan potensi teknik pembelajaran mesin, khususnya C4.5 dan metode berbasis pohon keputusan lainnya, dalam meningkatkan akurasi prediksi kerusakan gempa bumi dan menyediakan alat berharga  bagi  upaya  mitigasi  bencana  alam(Kubo  et  al.,  2024;  Mangalathu  et  al.,  2020). Efektivitas  model pembelajaran  mesin  dalam  prediksi  kerusakan  akibat  gempa  bumi  telah  didokumentasikan  dengan  baik. Misalnya, studi-studi telah menyoroti penggunaan algoritma pohon keputusan dalam memprediksi kerusakan pada bangunan beton bertulang, menunjukkan potensi model-model ini dalam skenario dunia nyata.
2.5. Pengembangan Model Lebih Lanjut
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679
Mousavi dan Beroza (2019) menunjukkan penerapan pembelajaran mesin untuk estimasi magnitudo gempa  bumi,  yang  merupakan  faktor  kritis  dalam  menilai  potensi  kerusakan (Mousavi  &  Beroza,  2020) . Selanjutnya, Ghimire et al. (2022) telah menguji berbagai model pembelajaran mesin untuk prediksi kerusakan seismik,  menekankan  pentingnya  kualitas  data  dan  pemilihan  fitur  dalam  meningkatkan  akurasi prediksi(Ghimire  et  al.,  2022)  Miura  et  al.  (2020)  mengembangkan  metodologi  berbasis  CNN  untuk identifikasi otomatis kerusakan bangunan dari citra udara pasca bencana, menunjukkan akurasi sekitar 95% dalam mengklasifikasikan kerusakan bangunan (Miura et al., 2020). Selain itu, Ding et al. (2022) mengusulkan metode  efisien  untuk  mendeteksi  bangunan  yang  runtuh  menggunakan  citra  UAV  dan  algoritma  Faster  R- CNN, mencapai tingkat presisi dan penarikan yang tinggi (Ding et al., 2022) .
Secara  keseluruhan,  integrasi  teknik  pembelajaran  mesin  seperti  algoritma  C4.5  dalam  klasifikasi kerusakan akibat gempa bumi menawarkan solusi untuk manajemen bencana. Ini memfasilitasi penilaian cepat terhadap  area  yang  terdampak,  memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  tepat  dan  informasi  dalam keadaan pasca gempa bumi ( Irawan & Hermawan Hasibuan, 2020) . Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan efisiensi respons darurat tetapi juga berkontribusi pada pengembangan infrastruktur dan komunitas yang lebih tangguh (Cheng et al., 2023; Mousavi & Beroza, 2020; Oktarina et al., 2020) .

## 2.6. Novelty
Penelitian  ini  memperkenalkan  beberapa  aspek  baru  dan  berbeda  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya.  Salah  satu  perbedaan  utama  adalah  fokus  pada  penggunaan  dataset  terbaru  yang  mencakup catatan gempa bumi dan dampak kerusakan di wilayah Jawa selama semester pertama tahun 2022. Berbeda dengan penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  dataset  yang  lebih  umum  atau  mencakup  periode  waktu yang  lebih  luas  (Tantyoko  et  al.,  2023),  penelitian  ini  memberikan  fokus khusus  pada wilayah  dan periode tertentu, sehingga memberikan konteks yang lebih relevan dan spesifik. Selain itu, penelitian ini menggunakan algoritma C4.5 dengan tuning khusus 8:2, sebuah pendekatan yang belum banyak dieksplorasi dalam konteks prediksi kerusakan gempa bumi di Indonesia. Hal ini memungkinkan evaluasi yang lebih mendalam terhadap kemampuan  model  dalam  mengklasifikasikan  kerusakan  bangunan  berdasarkan  variasi  geografis,  struktur bangunan, dan faktor-faktor lokal lainnya (Sinaga et al., 2023).
Selain itu, penelitian ini menggunakan data gabungan dari dua sumber utama, yaitu BMKG dan BNPB, yang memberikan informasi yang lebih komprehensif dan detail mengenai kejadian gempa dan dampaknya. Ini  memungkinkan  pengembangan  model  prediksi  yang  lebih  akurat  dan  spesifik  untuk  konteks  Indonesia, terutama  untuk  wilayah  Jawa  yang  sangat  rentan  terhadap  gempa  bumi.  Penelitian  ini  juga  menekankan pentingnya  pertimbangan  faktor-faktor  lokal  seperti  variasi  kondisi  geografis  dan  struktur  bangunan  dalam pengembangan model prediksi. Pendekatan ini memberikan kontribusi baru tidak hanya dalam hal dataset dan metode analisis, tetapi juga dalam pendekatan kontekstual yang lebih mendalam terhadap prediksi kerusakan gempa bumi. Ini diharapkan dapat menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut dan pengembangan model yang lebih baik untuk mitigasi bencana di masa depan.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini akan membahas metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini, hal ini sangat penting karena sebagai runtutan proses untuk mencapai hasil yang diharapkan. Penelitian membahas mengenai prediksi  kerusakan  bangunan  akibat  gempa  dengan  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5,  yakni  sebuah metode  pohon  keputusan  yang  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  intensitas  gempa  berdasarkan Skala  Intensitas  Gempa  BMKG  (Sinaga  et  al.,  2023).  Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  dengan memanfaatkan  dokumentasi  dari  website  BMKG  dan  BNPB,  serta  melakukan  studi  literatur  (Sinaga  et  al., 2023).  Pendekatan  jaringan  Bayesian  yang  lebih  baik,  dengan  mengintegrasikan  model  cloud,  telah menunjukkan akurasi tinggi dalam memprediksi kerusakan bangunan, dengan struktur bangunan dan material pondasi diidentifikasi sebagai faktor kritis (Cheng et al., 2023). Model jaringan Bayesian juga telah diterapkan untuk  mengetahui  risiko  kerusakan  bangunan  akibat  gempa  bumi  di  Indonesia,  mengingat  lokasinya  yang
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679
berada di pertemuan tiga lempeng tektonik besar (Tantyoko et al., 2023). Cara-cara tersebut bertujuan untuk meminimalkan  potensi  kerugian  dengan  memperkirakan  kemungkinan  terjadinya  kerusakan  bangunan  di daerah  rawan  gempa.  Metode  penelitian  ini  akan  mencangkup  langkah-langkah  yang  akan  diambil  dalam pengumpulan  data,  preprocessing  data,  mengimplementasikan  algoritma,  menganalisis  hasil.  Berikut  bagan alir yang akan dilakukan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1. Dataset
Dataset dikumpulkan dari dua sumber yakni Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) dan Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana    (BNPB) yang di  scrapping  dari  website  BMKG  dan  BNPB dalam dua tahun yakni pada periode tahun 2022 sampai tahun 2023. Data yang didapat bertipe time series yang mempunyai  14  variabel  dan  terdiri  dari  no,  tanggal,  kabupaten,  propinsi,  magnitudo,  waktu,  lintang  bujur, kedalaman, meninggal, hilang, terluka, rumah rusak, fasum rusak. Untuk mengurangi kelas yang begitu banyak maka, penelitian ini akan menjadikan atribut rumah rusak sebagai label dan akan dilakukan pengkategorian atribut menjadi rumah rusak “sedikit”, “banyak”, dan “tidak ada”. Tabel 1 menampilkan data dampak bencana dari BPBD yang dapat diakses melalui portal data bencana https://gis.bnpb.go.id/, dimana memberikan data detail mengenai variabel-variabel dampak bencana yang digunakan dalam penelitian ini. Selanjutnya, Tabel 2 berisi  dataset  dari  BMKG  yang  dapat  diakses  melalui  situs  https://dataonline.bmkg.go.id/,  memberikan informasi tentang kejadian gempa dan karakteristiknya yang relevan untuk analisis. Tabel 3, sebagai dataset gabungan yang berasal dari Tabel 1 dan cross-check dengan Tabel 2, menunjukkan integrasi data dari kedua sumber tersebut untuk analisis yang komprehensif.
Tabel 1. Dataset mentah dari BNPB
No. Kode Identitas Gempa ID Kab upat en Tanggal Kejadia n Kejadia n Lokasi Kab upat en Provinsi Kronologi & Dokumentasi
Penyebab
Men ingg al Hila ng Terl uka Ru ma h Rus ak Ruma h Teren dam Fasu m Rusa k 1 3204 108 2023 012031 1 3204 31/12/2 023 GEMPA BUMI Kec. Arjasari Ds. Pinggirsari Kec. Cicalengka Ds. Nagrog BA ND UN G JAWA BARAT Dokumentasi Gempa Pertama Kekuatan : 4.1 SR Tanggal : 31-Dec-2023 Waktu Gempa : 14:35:34 WIB Lintang : 6.84 LS Bujur : 107.93 BT Kedalaman : 10 Km Gempa Kedua : Kekuatan : 4.8 SR Tanggal : 31-Dec-2023 Waktu Gempa : 20:34:24 WIB Lintang : 6.85 LS Bujur : 107.94 BT Kedalaman : 5 Km 3
1
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679
2 3211 1082023 012031 1 3211 31/12/2 023 GEMPA BUMI Kec. Sumedang Selatan Ds. Kotakulon Ds. Cipameungpeuk Kec. Tanjung Medar Ds. Sukatani Kec. Sumedang Utara Ds. Rancamulya Ds. Padasuka Ds. Kotakelar Ds. Margamukti Ds. Talun Ds. Kebon jati SU ME DA NG JAWA BARAT Dokumentasi Gempa Pertama Kekuatan : 4.1 SR Tanggal : 31-Dec-2023 Waktu Gempa : 14:35:34 WIB Lintang : 6.84 LS Bujur : 107.93 BT Kedalaman : 10 Km Gempa Kedua : Kekuatan : 4.8 SR Tanggal : 31-Dec-2023 Waktu Gempa : 20:34:24 WIB Lintang : 6.85 LS Bujur : 107.94 BT Kedalaman : 5 Km 18 135 0 61 … … … … … … … … … … … … … … … …
Tabel 2. Data set dari BMKG Tanggal (GMT) Lintang ( o ) Bujur ( o ) Kedalaman (km) Magnitudo (SR) 2022-01-01 23:50:06 -8.13 122.38421 10 2.94 2022-01-01 23:48:17 -8.85 124.10889 76.3 3.37 2022-01-01 22:30:50 -3.59 140.21089 11.5 3.8 2022-01-01 22:15:37 -8.03 122.34876 10 3.48 … … … … … Tabel 3. Dataset Gabungan N o Tanggal Kabupate n Provins i Magnitud o Waktu Lintan g Bujur Kedalama n Meningg al Hilan g Terluk a Ruma h rusak Fasu m rusak 1 12/31/202 3 Bandung Jawa Barat 4.1 14:35:3 4 6.84 107.9 3 10.0 0 0 0 3 1 2 12/31/202 3 Bandung Jawa Barat 4.8 20:34:2 4 6.85 107.9 4 5.0 0 0 0 0 0 3 12/31/202 3 Sumedang Jawa Barat 4.1 14:35:3 4 6.84 107.9 3 10.0 0 0 18 1350 61 4 12/31/202 3 Sumedang Jawa Barat 4.8 20:34:2 4 6.85 107.9 4 5.0
0 0 0 0 0 5 12/31/202 3 Subang Jawa Barat 4.1 14:35:3 4 6.84 107.9 3 10.0 0 0 0 37 0 … … … … … … … … … … … … … …

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing  yang  kami  lakukan  adalah  tahapan  krusial  dalam  persiapan  data  mentah  yang  kami peroleh  dari  web  scraping  BMKG  dan  BNPB  sebelum  melakukan  pelatihan  model.  Proses  ini  mencakup pembersihan data, seleksi data, dan transformasi data. File Excel yang diperoleh berisi detail lengkap mengenai kejadian bencana seperti kode identifikasi, kronologi, dokumentasi kerusakan, dan penyebab yang dalam kasus ini adalah gempa bumi. File tersebut dapat diakses pada laman https://gis.bnpb.go.id/. Semua informasi masih terkumpul dalam satu file, memerlukan pemisahan dan pembersihan data agar dapat digunakan dalam proses berikutnya. Tindakan  persiapan  data  melibatkan  ekstraksi  detail  kejadian  gempa  bumi  ke  dalam  tabel  yang terstruktur, dengan fokus pada peristiwa yang terjadi di Pulau Jawa. Langkah selanjutnya meliputi pembersihan data dan proses scaling untuk memudahkan implementasi model prediksi.
Setelah  memperoleh  data  yang  dibutuhkan  kami  menggunakan  matriks  korelasi,  Gambar  2,  untuk menemukan hubungan antar atribut dalam mempengaruhi prediksi dampak kerusakan akibat gempa bumi.
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679

## Gambar 2. Matriks Korelasi
Dari  matrik  korelasi  diatas  diperoleh  hubungan  antar  atribut  yang  paling  berpengaruh  untuk memprediksi jumlah kerusakan yakni rumah rusak, fasum rusak, magnitudo, kedalaman, dan provinsi.
Kami mengidentifikasi bahwa beberapa gempa terjadi pada tanggal yang sama. Hal ini menyebabkan adanya  perulangan  kejadian  gempa  yang  signifikan  mempengaruhi  tingkat  kerusakan  yang  tercatat.  Untuk memperkuat  analisis  kami,  kami  memutuskan  untuk  menambahkan  kolom  yang  mencatat  jumlah  kejadian gempa bumi tersebut. Dengan demikian, kami menghasilkan data akhir yang terdiri dari 36 kejadian gempa yang  tercatat  di  wilayah  Jawa.  Tabel  Dataset  jadi  yang  telah  melalui  preprocessing  tersedia  pada  Tabel  4. (Sebagian)
Tabel 4. Tabel dataset setelah preprocessing Jumlah kejadian Provinsi Magnitudo (SR) Kedalaman (KM) Rumah rusak 2 JAWA BARAT Rendah Sedang Sedikit 2 JAWA BARAT Rendah Sedang Banyak 2 JAWA BARAT Rendah Sedang Banyak 1 JAWA BARAT Sedang Sedang Sedikit 1 JAWA TENGAH Rendah Sedang Banyak 1 JAWA BARAT Rendah Sedang Banyak 1 JAWA BARAT Rendah Sedang Banyak 1 JAWA BARAT Rendah Sedang Banyak 1 JAWA BARAT Rendah Sedang Banyak … … … … …

## 3.3. Splitting Dataset
Untuk memperoleh hasil evaluasi model yang akurat, maka splitting dataset sangat diperlukan agar model dapat melakukan pelatihan dan pengujian pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Ini akan memberikan  gambaran  yang  realistis  tentang  bagaimana  model  akan  berkinerja  terhadap  data  baru.  Dalam penelitian ini dilakukan splitting data 80% untuk training dan 20% untuk pengujian.  Gambar 3 memberikan gambaran jelas tentang bagaimana dataset awal dibagi menjadi dua bagian, dengan 29 data training digunakan untuk melatih model dan 8 data testing sisanya untuk menguji performa model..
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679
Gambar 3. Pembagian data training dan data testing 3.4. Klasifikasi C.45
Model  C.45 dipilih karena  kemampuannya  dalam  menangani  data  kontinyu  dan  diskrit  sangat  baik dan paling banyak digunakan dalam berbagai aplikasi machine learning dan data mining (Irawan & Hermawan Hasibuan,  2020) .  Dalam  kelebihannya  yaitu  output  dalam  bentuk  aturan  hal  ini  yang  sering  lebih  mudah dipahami dan digunakan oleh manusia.
Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3 yang dapat mengatasi nilai yang hilang (missing  value)  dan  variabel  kontinu  dalam  pembuatan  pohon  Keputusan (Irawan  &  Hermawan  Hasibuan, 2020) .  Algoritma  ini  menggunakan  Gain  Ratio  untuk  memilih  atribut  terbaik  dalam  membangun  pohon keputusan berdasarkan data 𝐷 yang terdiri dari instance-instance 𝑡 1, 𝑡 2, ..., 𝑡𝑛 , kelas-kelas 𝐶 = { 𝐶 1, 𝐶 2, ..., 𝐶𝑚 }, dan himpunan atribut 𝐴 = { 𝐴 1, 𝐴 2, ..., 𝐴 ℎ} (Sinaga et al., 2023). Langkah-langkah membangun pohon keputusan menggunakan metode Decision Tree dengan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut  (Sinaga et al., 2023) :
1. Menghitung Entropi Awal (Entropy(D)):
Hitung entropi dari data 𝐷 menggunakan rumus:
(1)[12] (2)[12]
2. Menghitung Entropi untuk setiap atribut
(3)[12]
3. Memilih Atribut Terbaik untuk Splitting: Hitung nilai Gain Ratio
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679

## (5)[12]
Pilih atribut dengan nilai Gain Ratio tertinggi sebagai atribut terbaik untuk splitting.
Proses  pembuatan  node  dalam  algoritma  pohon  keputusan  C4.5  melibatkan  pengambilan keputusan pada setiap node berdasarkan atribut terbaik, secara rekursif membagi data menjadi subset untuk setiap nilai atribut terbaik, dan berhenti ketika kondisi tertentu terpenuhi, seperti semua instance dalam  sebuah  node  memiliki  kelas  yang  sama  atau  tidak  ada  lagi  atribut  yang  tersedia  untuk dipisah guna  mencegah overfitting atau cropping berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan (Irawan  & Hermawan Hasibuan, 2020) . Proses berulang ini menghasilkan konstruksi pohon keputusan yang dapat digunakan untuk tugas klasifikasi atau prediksi pada data baru.
Kesimpulannya, algoritma pohon keputusan C4.5 memainkan peran penting dalam membangun pohon  keputusan  dengan  memilih  atribut  terbaik  di  setiap  node,  membagi  data  secara  rekursif,  dan berhenti berdasarkan kondisi tertentu. Pemanfaatan entropi sebagai fungsi biaya membedakannya dari algoritma lain dan berkontribusi terhadap efektivitasnya dalam proses pengambilan keputusan. Pohon keputusan menunjukkan bagaimana C4.5 memilih atribut di setiap langkah, seperti yang terlihat pada Gambar  4.  Pohon  keputusan  tersebut  memperlihatkan  proses  pemilihan  atribut,  pembagian  data,  dan kondisi berhenti yang diterapkan untuk mencapai hasil akhir yang optimal.

## Gambar 4. Pohon keputusan model terbaik
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  disimpulkan  bahwa  atribut  kekuatan  gempa,  yang  diukur  dengan magnitudo, merupakan faktor utama yang mempengaruhi dampak gempa yang terjadi di wilayah Pulau Jawa.
Pada  sistem  prediksi  skala  kerusakan  bangunan  terhadap  bencana  gempa  bumi  telah  dilakukan penerapan model C4.5 dengan atribut tanggal kejadian, magnitudo, kedalaman, provinsi, dan jumlah rumah serta fasilitas umum yang rusak. Data yang diperoleh melalui berbagai tahapan preprocessing adalah 32 catatan bencana . Hasil prediksi dapat dilihat pada gambar 5.
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679

## Gambar 5. Grafik Hasil Prediksi
Dari 8 data testing yang digunakan, model berhasil memprediksi dengan benar pada 5 data dan salah pada  3  data  lainnya,  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  62%.  Selain  itu,  nilai  precision  model  yang  tercatat sebesar 0.83 menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi secara tepat, sedangkan recall sebesar 0.61 menunjukkan kemampuan model dalam menangkap sebagian besar kasus positif yang sebenarnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menghasilkan dataset berupa data dampak bencana dan hasil prediksi skala kerusakan akibat gempa bumi. Penelitian dilakukan dengan model C4.5 berdasarkan dataset sebanyak 62 yang diperoleh dari catatan kejadian gempabumi BMKG dan dampak kerusakan yang tercatat di wilayah  Jawa pada portal BNPB. Model yang dikembangkan mencapai tingkat akurasi sebesar 62%, pada tuning 8:2, yang menunjukkan kemampuannya dalam memprediksi pola kerusakan yang terjadi. Namun, hasil ini juga mengungkap beberapa tantangan yang dihadapi dalam pengembangan model, seperti variasi yang signifikan dalam kondisi geografis, struktur bangunan di wilayah yang luas, ketidak konsistenan titik lokasi, dan jumlah kejadian dalam hari yang sama sangat berpengaruh terhadap jumlah kerusakan akibat dampak gempa bumi.
Tantangan  dalam  pengembangan  model  prediksi  kerusakan  akibat  gempa  bumi  di  Pulau  Jawa mencakup beberapa faktor utama. Perbedaan kondisi geografis dan jenis struktur bangunan di wilayah yang luas  dapat  mempengaruhi  hasil  prediksi,  dimana  gempa  dengan  magnitudo yang  sama  dapat  menyebabkan tingkat  kerusakan  yang  berbeda  tergantung  pada  struktur  tanah  dan  kualitas  konstruksi  bangunan. Ketidakonsistenan  dalam  titik  lokasi  kejadian  gempa,  terutama  jika  terjadi  berdekatan  atau  dalam  waktu singkat,  juga mempersulit  penentuan dampak  dari  setiap  kejadian  individu,  menambah  kompleksitas  dalam pengumpulan data kerusakan (Sinaga et al., 2023). Selain itu, variabilitas dalam jumlah gempa yang terjadi pada hari yang sama memperumit penilaian kerusakan, karena model harus mampu menangani situasi di mana beberapa gempa dapat terjadi hampir bersamaan, yang bisa mempengaruhi tingkat kerusakan secara kumulatif.
Penelitian  sebelumnya telah mengeksplorasi  penggunaan algoritma pembelajaran mesin, khususnya pohon keputusan dan algoritma C4.5, untuk prediksi kerusakan akibat gempa. (Sinaga et al., 2023). Penelitian mengembangkan  aplikasi  web  menggunakan  C4.5  untuk  memprediksi  dampak  gempa  bumi  di  Indonesia berdasarkan Skala Intensitas Gempa BMKG dengan perolehan accuracy mencapai 80% , 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 78.41% dan 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =  75%  dengan  model  terbaik  pada  split  data  9:1.  Penelitian  lain,  (Tantyoko  et  al.,  2023), membandingkan  algoritma  Random  Forest  dan  Feature  Selection  untuk  memprediksi  tingkat  kerusakan bangunan  pasca  gempa  mencapai  akurasi  hingga  70,83%.  Studi-studi  ini  menunjukkan  potensi  teknik pembelajaran  mesin,  khususnya  C4.5  dan  metode  berbasis  pohon  keputusan  lainnya,  dalam  meningkatkan akurasi  prediksi  kerusakan  gempa  bumi  dan menyediakan  alat  berharga  bagi  upaya  mitigasi  bencana  alam.
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679
Penulis  kemudian  menggunakan  fitur  " Matrix  Confusion "  untuk  menunjukkan  hasil  pengujiannya  secara keseluruhan, hasilnya sudah baik pada uji coba teknik C.45 seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Confusion Matrix uji coba dengan C.45
Evaluasi  kinerja  model  dilakukan  menggunakan  Confusion  Matrix,  yang  memberikan  gambaran tentang  kemampuan  model  dalam  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kategori  yang  benar.  Hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa  model  berhasil  memprediksi  dengan  benar  3  dari  6  kasus  sebagai  "Banyak," mengindikasikan  kemampuan  yang  baik  dalam  mengidentifikasi  kerusakan  yang  signifikan.  Namun,  untuk kategori  "Sedikit,"  model  hanya  memprediksi  dengan  benar  1  dari  3  kasus,  sementara  sisanya  salah diklasifikasikan  sebagai  "Banyak,"  menunjukkan  adanya  kesalahan  dalam  menangani  kerusakan  sedang. Selain itu, dari 2 kasus yang sebenarnya tidak ada kerusakan, model hanya memprediksi dengan benar 1 kasus, dengan satu kesalahan prediksi yang masuk dalam kategori "Banyak." Confusion Matrix yang ditunjukan pada Gambar 6 diatas mengungkap bahwa model mengalami kesulitan dalam membedakan antara kategori "Sedikit" dan "Tidak ada," yang dapat menunjukkan adanya potensi overfitting pada kategori dengan data yang lebih banyak atau lebih representative (Mangalathu et al., 2020).
Rekomendasi  untuk  pengembangan  lebih  lanjut  mencakup  beberapa  aspek  penting  untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas model prediksi kerusakan akibat gempa bumi. Kompleksitas kerusakan yang bervariasi dari satu gempa ke gempa lainnya mempengaruhi tingkat akurasi model. Perbedaan ini dapat disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk kondisi geologi, kualitas infrastruktur, dan kepadatan penduduk. Penambahan  data  dapat  membantu  model  mengenali  pola  yang  lebih  kompleks  dan  meningkatkan  akurasi prediksi. Selain itu, mempertimbangkan faktor-faktor tambahan tersebut dapat membantu dalam meningkatkan ketepatan prediksi. Penggunaan teknik pemrosesan data yang lebih canggih, seperti normalisasi data dan fitur engineering, juga diharapkan dapat mengatasi variasi dalam data dan meningkatkan kinerja model.
Meskipun ada keterbatasan, seperti ukuran dataset yang terbatas, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pemahaman terhadap potensi kerusakan akibat gempa bumi di wilayah Jawa. Model prediksi yang  dikembangkan  dapat  digunakan  oleh  lembaga  penanggulangan  bencana,  seperti  BMKG  dan  BNPB, untuk  meningkatkan  sistem  peringatan  dini  dan  strategi  mitigasi.  Dengan  demikian,  diharapkan  dapat meminimalkan kerugian dan korban jiwa dalam kejadian gempa bumi di masa mendatang, serta memperkuat upaya-upaya  mitigasi  bencana  dan  respons  yang  lebih  efektif.  Pengembangan  lebih  lanjut  dengan menambahkan  data  yang  lebih  luas  dan  mempertimbangkan  faktor-faktor  tambahan  diharapkan  dapat meningkatkan keakuratan model prediksi.
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679

## 5. PENUTUP
Penggunaan  model  C4.5  dalam  memprediksi  dampak  kerusakan  akibat  gempa  bumi  dapat memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi upaya  mitigasi  dan  respons  bencana  di  wilayah  Jawa.  Meskipun akurasi prediksi sebesar 62% kurang maksimal, dikarenakan keterbatasan data real di semester pertama tahun 2022,  dengan  beberapa  improvisasi  skema  dan  optimasi  model  penelitian  ini  telah  memberikan  kontribusi dataset  dan  dapat  menjadi  landasan  yang  baik  untuk  pengembangan  model  prediksi  lebih  lanjut. Pengembangan melalui penambahan data, peningkatan fitur, atau penerapan teknik pemrosesan data yang lebih canggih dapat meningkatkan performa model untuk prediksi yang lebih akurat di masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
A. Gaba, A. J. R. S. Y. A. and M. M., RV College of Engineering. Department of Computer Science & Engineering, RV College of Engineering. Department of Information Science & Engineering, RV  College  of  Engineering.  Department  of  Master  of  Computer  Applications,  Florida International University, Institute of Electrical and Electronics Engineers, Institute of Electrical and  Electronics  Engineers.  Bangalore  Section,  &  IEEE  Communications  Society.  Bangalore Chapter. (2019). Analysis and Prediction of Earthquake Impact: A Machine Learning approach . Cheng, Z., Peng, C., & Chen, M. (2023). Real-Time Seismic Intensity Measurements Prediction for Earthquake  Early  Warning:  A  Systematic  Literature  Review.  In Sensors (Vol.  23,  Issue  11). MDPI. https://doi.org/10.3390/s23115052
Ding,  J.,  Zhang,  J.,  Zhan,  Z.,  Tang,  X.,  &  Wang,  X.  (2022).  A  Precision  Efficient  Method  for Collapsed Building Detection in Post-Earthquake UAV Images Based on the Improved NMS Algorithm and Faster R-CNN. Remote Sensing , 14 (3). https://doi.org/10.3390/rs14030663
Ghimire, S., Guéguen, P., Giffard-Roisin, S., & Schorlemmer, D. (2022). Testing machine learning models  for  seismic  damage  prediction  at  a  regional  scale  using  building-damage  dataset compiled  after  the  2015  Gorkha  Nepal  earthquake. Earthquake  Spectra , 38 (4),  2970–2993. https://doi.org/10.1177/87552930221106495
Irawan,  L.,  &  Hermawan  Hasibuan,  L.  (2020).  ANALISA  PREDIKSI  EFEK  KERUSAKAN GEMPA DARI MAGNITUDO (SKALA RICHTER) DENGAN METODE ALGORITMA ID3 MENGGUNAKAN  APLIKASI  DATA  MINING  ORANGE. Jurnal  Teknologi  Informasi :
Jurnal Keilmuan Dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika , 14 (2), 189–201. https://doi.org/10.47111/JTI
K. Chaurasia, S. K. A. Y. V. K. S. B. S. R. D. (2019). Predicting Damage to Buildings Caused by Earthquakes Using Machine Learning Techniques . IEEE.
Kubo, H., Naoi, M., & Kano, M. (2024). Recent advances in earthquake seismology using machine learning. Earth, Planets and Space , 76 (1). https://doi.org/10.1186/s40623-024-01982-0
Mangalathu,  S.,  Sun,  H.,  Nweke,  C.  C.,  Yi,  Z.,  &  Burton,  H.  V.  (2020).  Classifying  earthquake damage  to  buildings  using  machine  learning. Earthquake  Spectra , 36 (1),  183–208. https://doi.org/10.1177/8755293019878137
Miura,  H.,  Aridome,  T.,  &  Matsuoka,  M.  (2020).  Deep  learning-based  identification  of  collapsed, non-collapsed and blue tarp-covered buildings from post-disaster aerial images. Remote Sensing ,
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.7679
Mousavi, S. M., & Beroza, G. C. (2020). A Machine-Learning Approach for Earthquake Magnitude Estimation. Geophysical Research Letters , 47 (1). https://doi.org/10.1029/2019GL085976
Oktarina,  R.,  Bahagia,  S.  N.,  Diawati,  L.,  &  Pribadi,  K.  S.  (2020).  Artificial  neural  network  for predicting earthquake casualties and damages in Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 426 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/426/1/012156
Sinaga,  D.  P.  S.,  Rini  Marwati,  &  Bambang  Avip  Priatna  Martadiputra.  (2023).  Aplikasi  Web Prediksi Dampak Gempa di Indonesia Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma C4.5. JMT : Jurnal Matematika Dan Terapan , 5 (2), 97–108. https://doi.org/10.21009/jmt.5.2.5 SRIKANTH,  Mr. PARUCHURU.,  SIVA SAI, Mr. N. H., & GOKULKRISHNAN, Mr. S. (2022). ANALYSIS  AND  PREDICTION  OF  EARTHQUAKE  IMPACT-A  MACHINE  LEARNING APPROACH. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT , 06 (03). https://doi.org/10.55041/ijsrem12008
Tantyoko, H., Kartika Sari, D., & Wijaya, A. R. (2023). PREDIKSI POTENSIAL GEMPA BUMI INDONESIA  MENGGUNAKAN  METODE  RANDOM  FOREST  DAN  FEATURE SELECTION.  In Idealis:  Indonesia  Journal  Information  System (Vol.  6,  Issue  2). http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/indexHenriTantyoko|http://jom.fti.budiluhur. ac.id/index.php/IDEALIS/index|
Wahyu Pratama, R., Herry Chrisnanto, Y., Abdillah Informatika, G., Jenderal Achmad Yani Cimahi Jl Terusan Jend Sudirman, U., Cimahi Sel, K., Cimahi, K., & Barat, J. (2024). KLASIFIKASI EFEK  KERUSAKAN  GEMPA  BUMI  BERDASARKAN  SKALA  MODIFIED  MERCALLI INTENSITY  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  MULTICLASS  SUPPORT  VECTOR MACHINE. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8, Issue 2).
https://www.bmkg.go.id/gempabumi/skala-