## KLASIFIKASI DATA GEMPA BUMI DI PULAU JAWA MENGGUNAKAN ALGORITMA EXTREME GRADIENT BOOSTING
Adam Kharis Pratama, Herdi Ashaury, Fajri Rakhmat Umbara Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cibeber, Kec. Cimahi Sel., Kota Cimahi, Jawa Barat 40531 adam.kharis@student.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Gempa bumi adalah fenomena yang terjadi akibat pergerakan lempeng tektonik dan dapat memiliki dampak merusak.  Kedalaman  hiposentrum  memiliki  peran  penting  dalam  menentukan  karakteristik  gempa.  Proses klasifikasi  kedalaman  hiposentrum  penting  untuk  memahami  potensi  gempa  di  wilayah  Indonesia.  Dalam menghadapi data gempa yang besar dan kompleks, serta tantangan dalam mengidentifikasi pola dari kedalaman hiposentrum,  terdapat  permasalahan  dalam  proses  klasifikasi.    Penelitian  ini  memfokuskan  pada  penerapan algoritma  Extreme  Gradient  Boosting  (XGBoost)  dalam  mengklasifikasikan  data  gempa  bumi  berdasarkan kedalaman hiposentrum di Pulau Jawa. Beberapa penelitian sebelumnya menggunakan XGBoost untuk klasifikasi menunjukkan kemampuan algoritma ini dalam berbagai konteks. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model XGBoost dengan penyetelan parameter menghasilkan akurasi 99.58%. Keputusan ini didukung oleh kemampuan model untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data dan menghasilkan prediksi akurat. Meskipun akurasi sempurna belum tercapai, hasil ini realistis dan memiliki potensi untuk mengklasifikasikan data gempa dengan akurasi yang tinggi.
Kata kunci: Gempa Bumi, Extreme Gradient, Hiposentrum, Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  wilayah  yang  rentan  akan bencana  alam  seperti  gempa  bumi  dan  tsunami  [1]. Bencana  gempa  sering  terjadi  di  Indonesia  karena negara  Indonesia  termasuk  ke  dalam  lokasi  Ring  of Fire  [2].  Bahkan  dari  data  gempa  yang  telah  terjadi didunia  90%  terjadi  di  kawasan  tersebut  [3].  Dari seluruh wilayah di Indonesia, Pulau Jawa  merupakan salah satu wilayah di Indonesia  yang rentan terhadap gempa  bumi. Hal  ini disebabkan oleh  letak geografis Pulau  Jawa  yang  berada  di  dekat  pertemuan  antara lempeng Indo-Australia dan lempeng Eurasia. Kondisi ini menyebabkan adanya aktivitas sesar aktif di daerah tersebut, sehingga sering terjadi gempa bumi [4].
Gempa  bumi  merupakan  proses  terjadinya pergeseran lapisan tanah pada permukaan bumi akibat pergeseran  lempeng  tektonik.  Gempa  bumi  yang disebabkan  oleh  aktivitas  pergerakan  lempeng tektonik  disebut  gempa  bumi  tektonik  [5].  Dalam menentukan  karakteristik  gempa  bumi,  Hiposentrum memiliki  peran  penting  dalam  menentukan  besaran gempa.  Jarak  hiposentrum  ke  permukaan  bumi  dapat mempengaruhi tingkat kekuatan gempa yang dirasakan.  Gempa  bumi  dengan  hiposentrum  yang dangkal,  yaitu  dekat  dengan  permukaan  bumi, cenderung memiliki efek yang lebih merusak daripada gempa  bumi  dengan  hiposentrum  yang  dalam. Hiposentrum  adalah  pusat  gempa  yang  merupakan sumber gempa bumi, terletak pada kedalaman tertentu di  dalam  lapisan  kerak  bumi.  Kekuatan  suatu  gempa dipengaruhi  oleh  lokasi  hiposentrumnya,  yang  bisa terletak pada kedalaman yang beragam. Gempa bumi dapat  dikelompokkan  menjadi  tiga  jenis  berdasarkan kedalaman  hiposentrumnya,  yaitu  gempa  dalam, gempa menengah, dan gempa dangkal [6].
Klasifikasi kekuatan gempa berdasarkan kedalaman hiposentrum diperlukan untuk mengetahui potensi  kekuatan  gempa  yang  tersebar  di  wilayah Indonesia.  Hasil  dari  proses  klasifikasi  seringkali mengalami  masalah  yaitu  ketidaktepatan  dalam klasifikasi [7]. Klasifikasi adalah proses pengelompokan  data  atau  objek  ke  dalam  kelas  atau kategori  yang  berbeda  berdasarkan  atribut  tertentu. Dalam machine learning, klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan  input  baru  berdasarkan  data  latih yang  telah  diklasifikasikan  sebelumnya  [8].  Dalam proses  klasifikasi,  data  mining  memperhatikan  fitur- fitur yang relevan dari setiap gempa bumi dan mencari pola  atau  kombinasi  fitur  yang  membedakan  jenis gempa.  Hal  ini  memungkinkan  untuk  membangun model yang dapat mengenali pola-pola tersebut dalam data  gempa  bumi  baru  dan  mengklasifikasikannya dengan akurasi yang tinggi [9].
Klasifikasi  dapat  digunakan  dengan  algoritma klasifikasi  seperti  Naïve  Bayes,  Decision  Tree  atau Support  Vectior  Machine,  dari  beberapa  algoritma tersebut terdapat algoritma terbaru dari pengembangan Decision  Tree  yang  merupakan  hasil  evolusi  dari Gradient  Boosting,  itu  adalah  Extreme  Gradient Boosting  (XGBoost).  Algoritma  ini  mengenali  pola- pola  yang  mungkin  tidak  dapat  ditangkap  oleh  satu pohon saja tapi dengan menggabungkan prediksi dari banyak  pohon  lemah,  XGBoost  menciptakan  model yang kuat dan mampu mengatasi masalah overfitting. Dalam  proses  ini,  XGBoost  menggunakan  teknik regularisasi  dan  mekanisme  learning  rate  yang  dapat diatur  untuk  mengontrol  seberapa  besar  setiap  iterasi memengaruhi  hasil  akhir.  Melalui  langkah-langkah ini,  XGBoost  secara  adaptif  dan  iteratif  membangun model  yang  lebih  baik  dari  waktu  ke  waktu,
menghasilkan  prediksi  akhir  yang  akurat  dan  handal untuk berbagai tugas klasifikasi dan regresi [10].
Beberapa penelitian yang menggunakan
XGBoost untuk klasifikasi telah dilakukan, antara lain Penelitian
mengenai Klasifikasi Malware menggunakan  XGBoost,  dalam  penelitian  ini  model dioptimalkan  dengan  penghapusan  fitur  yang  noise serta  dengan  memanfaatkan  fungsi  penting  fitur penyetelan  XGboost  dan  hyperparameter  dalam memperoleh  akurasi  sebesar  97%  [11].  Lalu  pada penelitian  selanjutnya  mengenai  analisis  performa XGBoost  dalam  mengatasi  data  tidak  imbang  pada data credit card dengan menghasilkan akurasi sebesar 77,6%,  pada  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan akurasi  menggunakan  teknik  oversampling  untuk menangani data tidak imbang. Hasilnya, akurasi tidak jauh  berbeda  performanya  dalam  penerapan  teknik oversampling  menggunakan  Synthetic  Minority Oversampling  Technique  (SMOTE)  dengan  akurasi 78,73% dan Adaptive Synthetic (ADASYN) 77,84%. Hal  ini  dikarenakan  algoritma  XGBoost  didasarkan pada  tree  boosting,  ini  menghindari  overfitting  data yang tidak seimbang [12].
Dari  permasalahan  dan  penjelasan  yang  telah disebutkan  di  atas  maka  dalam  penelitian  ini  akan menerapkan  algoritma  Extreme  Gradient  Boosting (XGBoost)  Pada  Klasifikasi  Data  Gempa  Bumi  di Pulau  Jawa  berdasarkan  hiposentrumnya.  Fokus Dalam penelitian  ini  hanya pada data gempa bumi di Pulau Jawa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data mining adalah suatu proses yang bertujuan untuk  menemukan  pola-pola  yang  menarik  dan memperoleh  pengetahuan  baru  dari  sejumlah  besar data yang tersedia. Sumber data yang digunakan dalam proses ini dapat berupa database, data warehouse, situs web,  atau  repositori  informasi  lainnya.  Data  mining adalah proses menggunakan algoritma, model statistik, dan  metode  lain  untuk  mengekstraksi  informasi  dari kumpulan data yang banyak (Big Data). Ini melibatkan penemuan  pola,  hubungan,  dan  wawasan  dalam  data yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  prediksi, mengidentifikasi  tren,  dan  mendukung  pengambilan keputusan.  Data  mining  sering  menggunakan  teknik dari  pembelajaran  mesin,  statistik,  dan  manajemen basis data untuk menganalisis data [13].
Data  mining  merupakan  komponen  penting dalam  proses  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang  bertujuan  untuk  menggali  pola  atau model dari data menggunakan algoritma khusus. Data mining  memiliki  peranan  krusial  dalam  proses knowledge discovery  in database terutama dalam  hal ekstraksi dan perhitungan data yang sedang dianalisis. Proses KDD melibatkan penggunaan database dengan volume  besar  yang  mencakup  pemilihan  data, preprocessing  (subsampling),  transformasi  data, penerapan  metode  data  mining  (algoritma)  untuk menghitung  pola  data,  dan  evaluasi  pola  yang
dihasilkan  dari  proses  data  mining.  Hasil  dari  proses ini  diharapkan  dapat  menjadi  informasi  atau pengetahuan baru yang bermanfaat [14].

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  pengelompokan  data atau objek baru diklasifikasikan berdasarkan data latih yang  telah  diklasifikasikan  sebelumnya.  Klasifikasi digunakan dalam berbagai bidang, termasuk pemasaran, kredit, pengelolaan risiko, dan pengambilan keputusan. Dalam proses klasifikasi, data akan  dikelompokkan  ke  dalam  kelas  atau  kategori yang berbeda berdasarkan atribut tertentu [15].

## 2.3. Gempa Bumi
Gempa  bumi  adalah  salah  satu  jenis  bencana geologis  yang  terjadi  akibat  gaya-gaya  yang  berasal dari  dalam  bumi.  Gempa  bumi  merupakan  fenomena alam yang muncul akibat pelepasan energi yang tiba- tiba dari dalam bumi, yang ditandai dengan terjadinya patahan  pada  lapisan  batuan  di  kerak  bumi.  Energi yang  mengakibatkan  terjadinya  gempa  bumi  ini berasal dari pergerakan lempeng tektonik. Energi yang terkumpul kemudian dilepaskan ke segala arah dalam bentuk gelombang gempa bumi, dan dampaknya dapat dirasakan hingga ke permukaan bumi [16].

## 2.4. Hiposentrum
Hiposentrum  adalah  lokasi  sebenarnya  di  mana gempa bumi terjadi, dan juga merupakan sumber dari gelombang  tubuh  gempa.  Hiposentrum  gempa  bumi dapat  berada  puluhan  hingga  ratusan  kilometer  di bawah permukaan. Kekuatan gempa bumi bergantung pada sejauh mana tekanan menumpuk pada area yang menonjol  sebelum  akhirnya  pecah.  Jika  area tersebut pecah  atau  mengalami  perubahan  bentuk  sebelum tegangan  yang  signifikan  terakumulasi,  maka  gempa bumi yang terjadi tidak akan signifikan. Gempa bumi dibagi menjadi 3 golongan berdasarkan kedalamannya:
1. Gempa  bumi  dalam.  Hiposentrum  gempa  bumi dalam lebih dari 300 km di bawah permukaan bumi (terjadi  di  dalam  kerak  bumi).  Gempa  bumi  ini biasanya tidak terlalu membahayakan.
2. Gempa bumi menengah. Hiposentrum gempa bumi menengah berada diantara 60 km hingga 300 km di bawah permukaan bumi. Getaran yang diakibatkan gempa bumi golongan ini lebih terasa dibandingkan  gempa  bumi  dalam  dan  dapat mengakibatkan kerusakan ringan.
3. Gempa  bumi  dangkal.  Hiposentrum  dari  gempa bumi  dangkal  kurang  dari  60  km  dari  permukaan bumi. Gempa bumi ini pada umumnya menyebabkan kerusakan besar [17].
2.5. Extreme Gradient Boosting
XGBoost  adalah  sebuah  algoritma  ansambel machine-learning yang  menggunakan decision  tree dan  framework Gradient  Boosting .  XGBoost  adalah peningkatan  pada  algoritma  GBM.  Perbedaan
utamanya adalah XGBoost menggunakan model yang lebih  teratur,  yang  membantu  mencegah  overfitting. XGBoost  menggunakan  teknik  boosting  yang  dapat menangani  data  yang  besar  dan  tidak  linear  serta menyediakan  fitur-fitur  yang  memungkinkan  untuk mengatasi  overfitting,  seperti  regularisasi  dan pemilihan  fitur  yang  optimal.  Pada  algoritma  ini, decision  tree  dibuat  dalam  bentuk  berurutan.  Bobot memainkan  peran  penting  dalam  XGBoost.  Bobot diberikan  ke  semua  variabel  independen  yang kemudian  dimasukkan  ke  dalam  pohon  keputusan yang  memprediksi  hasil.  Bobot  variabel  yang diprediksi salah oleh pohon dinaikkan dan variabel ini kemudian  dimasukkan  ke  decision  tree  kedua. Pengklasifikasi/prediktor  individu  ini  kemudian disatukan  untuk  memberikan  model  yang  kuat  dan lebih tepat.

## 2.6. Evaluasi Model
Kinerja model dapat diukur dengan membandingkan  hasil  prediksi  dengan  data  actual menggunakan  confusion  matrix.  Confusion  matrix adalah sebuah tabel yang digunakan untuk mengevaluasi performa model dalam tugas klasifikasi. Tabel  ini  berfungsi  untuk  membandingkan  prediksi model  dengan  label  actual  dari  data  uji  yang digunakan.  Confusion  matrix  memiliki  empat  sel utama  yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False  Positive  (FP)  dan  False  Negative  (FN).  Untuk mengetahui  kinerja  model  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  beberapa  metrik  seperti  accuracy, precision, recall, F1-score [18].
1. Accuracy
Accuracy  adalah  metrik  evaluasi  yang  paling umum digunakan untuk klasifikasi
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑥 100
2. Precision
Precision mengindikasikan  sejauh  mana  hasil prediksi  model  sesuai  dengan  data  yang  diminta. Rumus untuk menghitung Precision:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
(𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) 𝑥100%
3. Recall digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana sistem dapat menghasilkan nilai yang benar dengan target positif. Rumus untuk menghitung Recall :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
(𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) 𝑥100%

## 4. F1-Score
F1-Score dapat digunakan sebagai matrix evaluasi yang  menggabungkan  kedua  nilai  Precision  dan Recall.  F1-Score  merupakan  alternatif  yang digunakan untuk mengukur akurasi sistem.
𝐹 − 1 = 2 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛. 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut  gambaran  tahapan  penelitian  yang dilakukan
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1. Dataset
Pengambilan  data  Hiposentrum  Gempa  Bumi diambil dari Repositori BMKG yang dapat diakses di https://repogempa.bmkg.go.id, dengan 12 atribut yaitu Event  ID,  Origin  Time,  Latitude,  Longitude, Magnitude,  Pusat  Gempa,  Depth,  MMI,  Kota, Provinsi,  dan  Hiposentrum.  Berikut  Tabel  1 menunjukan Atribut Data Gempa Bumi.
Tabel 1. Atribut Data Gempa Bumi
Atribut Keterangan No Nomor urutan kejadian gempa bumi dari setiap awal bulan. Event ID Memuat ID untuk setiap event gempa yang terjadi Origin Time Memuat informasi mengenai kapan terjadinya gempa bumi dalam format waktu. Latitude Memuat informasi lokasi terjadinya gempa. Longitude Memuat informasi lokasi terjadinya gempa. Magnitude Memuat informasi mengenai besaran gempa Pusat Gempa Memuat informasi tentang dimana pusat terjadinya gempa dan jarak lokasi terkena gempa dengan pusat gempa. Depth Memuat informasi mengenai kedalaman gempa yang terjadi MMI Memuat informasi mengenai intensitas gempa yang terjadi dalam suatu daerah.
Atribut Keterangan Kota Memuat informasi mengenai lokasi kota terjadinya gempa bumi Provinsi Memuat informasi mengenai lokasi provinsi terjadinya gempa bumi Hiposentrum Memuat informasi mengenai jarak hiposentrum.

## 3.2. Preprocessing
Proses preprocessing data  melibatkan  beberapa tahap  penting  untuk  mempersiapkan  data  sebelum digunakan dalam analisis atau pemodelan. Preprocessing data  membantu  mengatasi  masalah seperti  nilai  yang  hilang,  ketidakseimbangan  skala fitur,  atau  variasi  dalam  tipe  data.  Dengan  melalui langkah-langkah  ini,  data  menjadi  lebih  siap  untuk digunakan  dalam  berbagai  proyek  analisis  data  atau machine learning.

## 3.3. Pembagian Data
Pembagian  data  adalah  salah  satu  langkah penting dalam pemodelan klasifikasi (dan juga dalam tugas  analisis  data).  Tujuannya  adalah  untuk memisahkan data menjadi subset yang berbeda untuk melatih model, menguji model, dan mengukur kinerja model.  Dengan  cara  ini,  Anda  dapat  mengukur seberapa  baik  model  Anda dapat melakukan prediksi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya, yang juga disebut sebagai kemampuan generalisasi model.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Preprocessing
Preprocessing  yang  dilakukan  dalam  penelitian ada beberapa tahapan diantaranya data collection, data cleaning, data selection dan data transformation.

## 4.2. Data Collection
Data yang diperoleh pada penelitian ini memiliki batasan jumlah kasus gempa yang hanya dapat diambil dalam  kurun  waktu  per  1  bulan.  Dalam  kurun  waktu tersebut  data  yang  terkumpul  kurang  dari  1000  data, oleh karena itu dilakukan pengumpulan data tiap bulan dari  tahun  2020-2022  dan  menggabungkannya sehingga  memperoleh  data  dengan  total  1604  record data.  Data  yang  terdiri  dari  1604  data  memiliki  tiga label  kelas  Hiposentrum  yaitu  Dangkal,  Sedang  dan Dalam.  Untuk  setiap  kelas  terdapat  kelas  Dangkal dengan jumlah data 1437, kelas Sedang dengan Jumlah data  154  dan  Kelas  Dalam  dengan  jumlah  data  12 dapat dilihat pada table.
Tabel 2.  Distribusi Kelas Dataset Gempa Bumi
Nama Kelas Jumlah Data Dangkal 1437 Sedang 154 Dalam 12

## 4.3. Data Cleaning
Proses  ini  adalah  menghapus  data  yang  tidak valid, duplikat atau tidak relevan. Dari data yang telah
diperoleh  tidak  mengandung  data  duplikat  ataupun tidak relevan dengan data lainnya.

## 4.4. Data Selection
Dalam tahapan data selection, seleksi data yang dilakukan  adalah  penghapusan  atribut-atribut  yang tidak  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  seperti  No, Event  ID,  Origin  Time,  Kota  dan  Provinsi.  Atribut- atribut tersebut tidak ada kaitannya dengan klasifikasi Hiposentrum,  atribut  yang  nilainya  hanya  satu  atau tidak  beragam,  dan  atribut  yang  kosong  sehingga atribut tersebut tidak diperlukan pada penelitian ini.

## 4.5. Data Transformation
Dalam data ini terdapat atribut yang perlu diubah tipe data dan salah satu atribut juga harus melakukan proses  pemisahan  atribut  karena  memiliki  informasi yang  dapat  dipisahkan.  Beberapa  atribut  yang  akan ditransformasikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Atribut Pusat Gempa Bumi

## Pusat Gempa
Pusat gempa berada di darat 8 km tenggara Kairatu Pusat gempa berada di laut 9 km Tenggara Kairatu- SBB Pusat gempa berada di laut 68 km BaratDaya Pangandaran Pusat gempa berada di Laut 165 km Tenggara Wakatobi Pusat gempa berada di laut 85 km TimurLaut Daruba
Atribut  ini  akan  dipisahkan  menjadi  2  atribut  pada Tabel 4.
Tabel 4. Pemisahan Atribut Pusat Gempa Pemisahan Atribut Deskripsi Tipe Data Pusat Gempa Memiliki dua informasi yang akan menunjukkan dimana pusat gempa berada. Kategori: Laut atau Darat Jarak dengan pusat gempa Memiliki informasi mengenai jarak antara lokasi gempa dengan pusat gempa. Numerik
Setelah perubahan diatas, maka terdapat dataset yang digunakan ditujukan pada Tabel 5.
Tabel 5. Informasi Dataset Gempa Bumi Data Column Dtype 0 Latitude Float 1 Longitude Float 2 Magnitude Float 3 Pusat Gempa Objek 4 Jarak dengan pusat Float 5 Kedalaman Int 6 MMI Int 7 Hiposentrum Object
Namun masih terdapat kesalahan tipe data untuk atribut Pusat Gempa dan Hiposentrum, oleh karena itu
akan  dilakukan  perubahan  data  dari  tipe  data  object menjadi numerik ditujukan pada Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 6. Perubahan Tipe Data Pusat Gempa Atribut Value Laut 0 Darat 1 Tabel 7. Perubahan Tipe Data Hiposentrum Atribut Value Dalam 0 Dangkal 1 Sedang 2

## 4.6. Pembagian Data
Pada  tahap  ini,  data  penelitian  akan  dibagi menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  latih  dan  data  uji. Presentase  untuk  pembagian  data  latih  70%  dan data uji  30%  membagi  dataset  dengan  mempertahankan proporsi  kelas  yang  sama.  Fungsi  dari  data  latih  ini akan  di  proses  untuk  model  klasifikasi  dan  data  tes akan  digunakan  untuk  menguji  model  [19].  Berikut adalah  pembagian  data  latih  pada  Gambar  2  dan pembagian data uji pada Gambar 3.
Gambar 2. Data Latih
Gambar 3. Data Uji

## 4.7. Model XGBoost
Pembuatan  model  XGBoost  digunakan  data training  yang  telah  diubah  ke  dalam  bentuk  matriks, maka  perlu  dimasukkan  data  trained.  Dalam  model XGBoost memerlukan beberapa parameter pengukuran  yang telah ditentukan setelah  melakukan beberapa  kali  percobaan,  sehingga  diperoleh  hasil prediksi klasifikasi yang baik.

## 4.8. Parameter XGBoost
Parameter  yang  digunakan  dalam  model XGBoost ditujukkan pada tabel berikut.
Tabel 8. Parameter yang digunakan XGBoost Parameter Kegunaan n_estimators Jumlah proses yang XGBoost akan coba pelajari Min_child_weight Jumlah bobot minimum dari semua pengamatan yang diperlukan dalam simpul anak Max_Depth Kedalaman maksimum pohon. Ketika meningkatkan nilai ini akan membuat model lebih kompleks dan lebih cenderung overfit. Learning_rate Ini mempengaruhi seberapa cepat model belajar dengan kesalahan residual gamma Gamma untuk mengontrol langsung fitur-fitur yang mendominasi dalam kumpulan data. Colsample_bytree Membatasi jumlah fitur untuk membangun setiap pohon. ini mempelajari cara mengoptimalkan variabel target menggunakan kumpulan fitur yang berbeda.
Dari  tabel  diatas  menunjukkan  beberapa parameter yang akan digunakan dalam model. Setelah menentukan  parameter  apa  saja  yang  digunakan, selanjutnya  diperlukan  penyetelan  parameter.  Dalam penyetelan  parameter  ini  diperlukan  penentuan  nilai parameter yang tepat.

## 4.9. Hasil Eksperimen dan Analisis
Setelah dilakukan tahapan penelitian, Pada tahap eksperimen  ini  akan  dilakukan  percobaan-percobaan untuk menemukan hasil terbaik berdasarkan data yang dimiliki,  data  yang  digunakan  memiliki  masalah mengenai  kelas  yang  tidak  imbang,  perbedaan  antar kelas dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Jumlah Kelas Kelas Jumlah Dangkal 1437 Sedang 154 Dalam 12
Ketidakseimbangan  data  mengakibatkan  situasi di  mana  jumlah  sampel  dalam  setiap  kelas  tidak seimbang atau tidak proporsional. Ini dapat memiliki dampak  signifikan  pada  performa  model  klasifikasi, Oleh  karena  itu  akan  dilakukan  eksperimen  dengan dua  kondisi  data  berbeda  yaitu  Data  Imbalanced  dan Data yang sudah  menggunakan Teknik oversampling untuk  mengetahui  perbedaan  performa  model XGBoost pada data imbalanced.
Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa  eksperimen untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal  berdasarkan data  yang  dimiliki,  parameter  yang  digunakan  serta Teknik data imbalanced. Hasil eksperimen
menunjukkan  bahwa  penanganan  data  yang  tidak seimbang  melalui  teknik  oversampling  SMOTE  dan penyetelan  parameter  mampu  meningkatkan  kinerja model XGBoost.  Pada Table 10 berikut.
Tabel 10. Hasil Eksperimen Parameter HE1 HE2 HE3 HE4 N_estimators 0 400 0 400 Min_child_weight 0 1 0 1 Max_depth 0 12 0 12 Learning_rate 0.01 0.15 0.01 0.15 Gamma 0 0.0 0 0.0 Colsample_bytree 0 0.7 0 0.7 Oversampling Tidak Tidak Ya Ya Akurasi 0.996 0.9958 0.1 0.1
Terdapat  akurasi  yang  tidak  jauh  berbeda  dari setiap  eksperimen,  tiap  hasil  eksperimen  yang  telah dilakukan  didasarkan  pada  penelitian  sebelumnya yang  telah  melakukan  hal  tersebut.  Pada  eksperimen setelah  dilakukan  oversampling  didapat  hasil  akurasi yang  sangat  baik  yaitu  100%.  Namun,  perlu  diingat bahwa akurasi yang sangat tinggi juga perlu dikaitkan dengan kemungkinan overfitting [20].
Untuk  hasil  eksperimen  yang  akan  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  Hasil  Eksperimen  kedua, pemilihan hasil eksperimen ini karena penelitian yang dilakukan  berfokus  pada  penerapan  model  XGBoost dan bagaimana akurasi yang diperoleh oleh model. Untuk  menguji  performa  model,  penelitian  ini menggunakan  evaluasi  model  klasifikasi  dengan confusion  matrix.  Confusion  matrix  yang  didapatkan ditujukan pada tabel 11.
Tabel 11. Hasil Confusion Matrix Kelas TP FP FN TN Dangkal 433 0 0 48 Sedang 42 2 0 437 Dalam 4 0 2 475
Skor  akurasi  yang  didapat  dari  perhitungan confusion  matrix  adalah  0.9958  berarti  model memiliki  akurasi  sekitar  99.58%,  yang  merupakan proporsi dari prediksi yang benar dari semua prediksi.
Selain akurasi model yang didapat dari confusion matrix  maka dapat menghitung  hasil  evaluasi kinerja model  dari  beberapa  evaluasi  seperti  Presisi,  Recall dan FI-Score. Dengan matrix evaluasi yang didapatkan maka  didapatkan  hasil  skor  masing-masing  matrix Precision, Recall, F1 Score pada tabel 12.
Tabel 12. Matrix Evaluasi Matrix Evaluasi Skor Precision 0.9848 Recall 0.8889 F1-Score 0.9256
Precision  mengukur  sejauh  mana  model  benar dalam memprediksi positif dari semua prediksi positif yang dilakukan. Dalam konteks tiga kelas,  ini  berarti sejauh mana prediksi model benar dalam
mengidentifikasi  masing-masing  kelas.  Nilai  0.9848 berarti  bahwa  sekitar  98.48%  dari  prediksi  yang dikategorikan sebagai positif oleh model adalah benar positif.  Recall  mengukur  sejauh  mana  model  benar dalam  menemukan  semua  contoh  positif  yang  ada. Dalam kasus tiga kelas, ini berarti sejauh mana model berhasil  menemukan  semua  instance  dari  masing- masing  kelas.  Nilai  0.8889  berarti  bahwa  model berhasil  menemukan  sekitar  88.89%  dari  semua instance  positif  yang  sebenarnya  ada.  F1-score memberikan gambaran holistik tentang seberapa baik model  menggabungkan  keduanya.  Nilai  0.9256 menunjukkan  rata-rata  harmonis  dari  presisi  dan recall.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  berhasil  melakukan  penerapan metode  XGBoost  dalam  menganalisis  data  gempa bumi. Beberapa percobaan dilakukan untuk mengoptimalkan performa model. Percobaan pertama menggunakan teknik oversampling yang menghasilkan  akurasi  sempurna  100%.  Meskipun angka  ini  menunjukkan  performa  yang  luar  biasa, namun harus dilakukan evaluasi lebih lanjut terhadap kemungkinan  overfitting  atau  bias  yang  tidak terdeteksi. Percobaan selanjutnya melibatkan penyetelan  parameter  yang  dimiliki  model  XGBoost, dan menghasilkan akurasi sebesar 99.58%. Meskipun tidak mencapai angka akurasi sempurna, hasil ini lebih realistis  dan  menunjukkan  bahwa  model  memiliki kemampuan  umum  untuk  mengklasifikasikan  data gempa  bumi  dengan  akurat.  Selain  itu,  pentingnya akurasi  99.58%  sebagai  indikasi  kehandalan  model. Berdasarkan  hasil  percobaan  dan  pertimbangan  yang matang,  penelitian  ini  memilih  eksperimen  dengan penyetelan parameter sebagai model akhir. Keputusan ini  diambil  karena  model  yang  disesuaikan  dengan parameter  memiliki  kemampuan  untuk  menangani data yang tidak seimbang. Namun, perlu diingat bahwa hasil keseluruhan perlu diverifikasi dengan lebih lanjut melalui  pengujian  lebih  lanjut  untuk  memastikan bahwa  model  ini  mampu  menggeneralisasi  dengan baik  di  luar  dataset  pelatihan.  Algoritma  XGBoost memiliki parameter yang perlu dilakukan penyetelan. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  pengecekan  lebih lanjut terhadap pengaruh parameter terhadap data yang digunakan.  Penggunaan  parameter  yang  sesuai  dapat memaksimalkan performa XGBoost. Selain itu, dapat juga  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan menggunakan algoritma lainnya untuk membandingkan performa klasifikasi yang dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Studi Psikologi, “Meninjau Perilaku Terkait Bencana di Indonesia:  Sebuah  Kajian  Literatur Nyoman  Trisna  Aryanata,  Ni  Made  Sintya Noviana  Utami,” Jurnal  Psikologi  MANDALA 2019 , vol. 3, no. 1, pp. 69–84.
[2] D.  Henley,  H.  Schulte  Nordholt,  and  P. Boomgaard, Environment, trade and society in
Southeast  Asia :  a  longue  durée  perspective . 2015.
[3] D.  Paton,  “Living  on  the  ring  of  fire: Perspectives on managing natural hazard risk in pacific  rim  countries,” Journal  of  Pacific  Rim Psychology , vol. 3, no. 1. Australian Academic Press, pp. 1–3, 2009. doi: 10.1375/prp.3.1.1.
[4] S.  Galih  Marlyono  and  G.  Kamil  Pasya, “PERANAN LITERASI INFORMASI BENCANA  TERHADAP  KESIAPSIAGAAN BENCANA MASYARAKAT JAWA
BARAT,” 2016.
[5] Sunarjo,  M.  Taufik  Gunawan,  and  Sugeng Pribadi, Gempa bumi : edisi  populer ,  vol.  228.
Jakarta: Jakarta : Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, 2010, 2012.
[6] J.  Lingkungan  Dan  Bencana  Geologi et  al. , “Analisis Kegempaan di Zona Sesar Palu Koro, Sulawesi  Tengah  Seismicity  Analysis  in  Palu Koro  Fault  Zone,  Central  Sulawesi,” Jurnal Lingkungan dan Bencana Geologi , vol. 6, no. 3, pp. 253–264, 2015.
[7] Lina Handayani, “Peningkatan aktivitas gempa bumi di Indonesia,” 2010.
[8] E. H. Yulianti, O. Soesanto, and Y. Sukmawaty, “Penerapan Metode Extreme Gradient Boosting (XGBOOST)  pada  Klasifikasi  Nasabah  Kartu Kredit,” JOMTA  Journal  of  Mathematics: Theory and Applications , vol. 4, no. 1, 2022.
[9] Nilam
Novita Sari, “K-AFFINITY PROPAGATION (K-AP) CLUSTERING UNTUK   KLASIFIKASI  GEMPA  BUMI,” DSpace Universitas Islam Indonesia , Apr. 2018.
[10]  R. Ubaidillah, M. Muliadi, D. T. Nugrahadi, M. R.  Faisal,  and  R.  Herteno,  “Implementasi XGBoost  Pada  Keseimbangan  Liver  Patient Dataset  dengan  SMOTE  dan  Hyperparameter Tuning  Bayesian  Search,” JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 3, p. 1723, Jul. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4146.
[11]  R. Kumar  and  S.  Geetha,  “Malware classification  using  XGboost-Gradient  boosted decision tree,” Advances in Science, Technology and Engineering Systems , vol. 5, no. 5, pp. 536– 549, 2020, doi: 10.25046/AJ050566.
[12]  C. V. Priscilla and  D. P. Prabha,  “Influence of optimizing xgboost to handle class imbalance in credit  card  fraud  detection,”  in Proceedings  of the  3rd  International  Conference  on  Smart Systems  and  Inventive  Technology,  ICSSIT 2020 ,  Institute  of  Electrical  and  Electronics Engineers Inc., Aug. 2020, pp. 1309–1315. doi: 10.1109/ICSSIT48917.2020.9214206.
[13]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  “Data  Mining. Concepts  and  Techniques,  3rd  Edition  (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems),” 2011.
[14]  B. Peterson and P. S. J. D. Baker, “Data Mining for Education.”
[15]  J.  Lasama,  A.  Pradika,  and  A.  Prasetiadi, Klasifikasi
Tsunami Pada Gempa
Menggunakan Random Forest Classifier .
[16]  M. Bohnhoff, F. Bulut, G. Dresen, P. E. Malin, T.  Eken,  and  M.  Aktar,  “An  earthquake  gap south of Istanbul,” Nat  Commun ,  vol.  4,  2013, doi: 10.1038/ncomms2999.
[17]  H.  Saputra et  al. ,  “STUDI  AAALISIS PARAMETER GEMPA DAA POLA SEBARAAAYA  BERDASARKAA  DATA MULTIISTATIOO (STUDI
KASUS KEJADIAA  GEMPA  PULAU  SULAWESI TAHUU  200002014)  Abstract:  Study  on Earthquake  Parameters  and  Spreading  Pattern Based  on  Multiistation  Datas  (Case  Study  on Earthquake Event in Sulawesi Island,” 2000.
[18]  R.  Yacouby  Amazon  Alexa  and  D.  Axman Amazon  Alexa,  “Probabilistic  Extension  of Precision,  Recall,  and  F1  Score  for  More Thorough Evaluation of Classification Models.”
[19]  M.  Rizky  Mubarok,  R.  Herteno,  I.  Komputer Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam  Universitas  Lambung  Mangkurat  Jalan Ahmad  Yani  Km,  and  K.  Selatan,  “HYPER- PARAMETER  TUNING  PADA  XGBOOST UNTUK  PREDIKSI  KEBERLANGSUNGAN HIDUP PASIEN GAGAL JANTUNG.”
[20]  X.  Ying,  “An  Overview  of  Overfitting  and  its Solutions,”  in Journal  of  Physics:  Conference Series ,  Institute  of  Physics  Publishing,  Mar.
2019. doi: 10.1088/1742-6596/1168/2/022022.