## Aplikasi Machine Learning Method pada Pemetaan Kerawanan Tanah Longsor di Kabupaten Karanganyar
Nada Hanifah Putri 1*) , Raden Harya Dananjaya 2) , Niken Silmi Surjandari 3)
1, 2, 3) Program Studi Teknik Sipil, Unversitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36A, Surakarta 57126, Fax 662118; Telp. (0271) 634524. Email: nada_hanifah_putri@student.uns.ac.id

## Abstrak
Indonesia berada dalam zona iklim tropis yang rawan untuk mengalami bencana hidrometeorologi. Pemetaan kera- wanan longsor merupakan salah satu upaya mitigasi yang dapat dilakukan untuk mengurangi dampak dari bencana tanah longsor. Penelitian ini bertujuan untuk membuat peta kerawanan longsor wilayah Kabupaten Karanganyar menggunakan machine  learning yang  diklasifikasikan  menjadi  lima  kelas  yaitu  sangat  rendah,  rendah,  sedang, tinggi,  dan  sangat  tinggi.  Metode  yang  digunakan  untuk  pembuatan  model  adalah Voting  Classifier  Ensemble Technique .  Sembilan  faktor  pengondisi  yang  digunakan  yaitu  jarak  terhadap  jalan  sekunder  dan  tersier,  slope, TWI,  elevasi, land  use ,  litologi,  NDVI,  serta  curah  hujan.  Algoritma machine  learning didapatkan  dari  modul Scikit Learn . Kombinasi parameter yang digunakan yaitu pada metode Random Forest menggunakan parameter random_state = 0, n_estimators = 750, criterion = 'entropy', metode Support Vector Machine menggunakan pa- rameter random_state = 0, Probability = True , gamma = 0.005, C = 1, metode K-Nearest Neighbors menggunakan parameter n_neighbors =  11, weights  =  'distance' , leaf_size =  20,  dan metode Voting  Classifier menggunakan parameter voting  =  'soft' , weights =  [1,1,1]  untuk  parameter  lain  yang  digunakan  diatur  sesuai  dengan default modul. Model yang didapatkan memiliki AUC sebesar 0,9563 yang mendekati 1 sehingga dapat dikatakan bahwa model yang dimiliki performa yang baik untuk melakukan prediksi probabilitas longsor.
Kata kunci: longsor, machine learning , Voting Classifier .

## Abstract
Indonesia is in a tropical climate zone which is prone to hydrometeorological disasters. Mapping landslide sus- ceptibility is one of the countermeasures that can reduce the impact of landslides. This study aims to make Ka- ranganyar  Regency  landslides  susceptibility  map  using  machine  learning  which  is  classified  into  five  classes, namely very low, low, medium, high, and very high. The method used for making model is Voting Classifier En- semble Technique. Nine conditioning factors used are distance to secondary and tertiary roads, slope, TWI, ele- vation, land use, lithology, NDVI, and rain. The machine learning algorithm is taken from Scikit Learn module. The combination of parameters used is the Random Forest method using parameters random_state = 0, n_esti- mators = 750, criteria = 'entropy', Support Vector Machine method using parameters random_state = 0, Proba- bility = True, gamma = 0.005, C = 1, K-method Nearest Neighbors uses parameters n_neighbors = 11, weights = 'distance', leaf_size = 20, and Voting Classifier method uses parameters voting = 'soft', weights = [1,1,1] for the other parameters used are set  according  to the default module. The model  obtained has an AUC of 0.9563 which is close to 1 so can be said that model has good performance for predicting landslide stability.
Keywords: landslide, machine learning, Voting Classifier.
Copyright © 2022 The Author(s) This is an open access article under the CC -NC-SA license.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia berada dalam zona iklim tropis yang memiliki  kerawanan  tinggi  untuk  mengalami bencana hidrometeorologi. Jawa Tengah meru- pakan  provinsi  dengan  kasus  tanah  longsor terbanyak  kedua  di  pulau  Jawa  dengan  total 2975 kasus dalam kurun waktu tahun 2003 sam-
pai tahun 2022 (BNPB, 2023). Pemetaan wila- yah kerawanan longsor dapat menjadi salah satu upaya mitigasi yang dapat dilakukan. Bencana longsor  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  baik faktor  buatan  (aktivitas  manusia,  jarak  dengan jalan,  dll)  ataupun  faktor  alam  non  geoteknis (kerapatan  vegatasi,  perubahan  curah  hujan, dsb).
Volume 6, No 1, Juni 2024, pp 23-34
Pada  penelitian  ini  dilakukan  ensambel  tiga metode machine  learning yang  sudah  sering digunakan  untuk  membuat  peta  kerawanan longsor,  ketiga  metode  itu  di  ensambel menggunakan  metode Voting  Classifier. Pem- ilihan  metode  yang  di  ensambel  diambil  dari hasil penelitian sebelumnya, pemilihan metode Random  Forest berdasarkan  pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  Achour  &  Pourghasemi (2020), Youssef  &  Pourghasemi  (2021),  serta Merghadi dkk. (2020), pemilihan  metode Sup- port Vector Machine berdasarkan hasil terbaik dari penelitian yang dilakukan oleh Pham dkk.
(2017),    pemilihan    metode K-Nearest  Neigh- bors berdasarkan dari penelitian yang dilakukan oleh Merghadi dkk. (2020). Penelitian ini mem- iliki  kesamaan  dengan  penelitian  yang  dil- akukan  oleh  Marzuki  (2021)  dalam  hal  jenis faktor  pengondisi  dan  metode  validasi  model yang  digunakan, perbedaan  yang  dimiliki  ada- lah  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Marzuki (2021) wilayah studi hanya lima keca- matan  (Kecamatan  Ngargoyoso,  Karangpan- dan,  Jenawi,  Tawangmangu,  dan  Jatiyoso)  di Kabupaten  Karanganyar  sedangkan  pada penelitian  ini  wilayah  studi  mencakup  seluruh wilayah Kabupaten Karanganyar.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat pemetaan kerawanan longsor menggunakan al- goritma ensemble machine learning yang basis pada  kecerdasan  buatan.  Metode machine learning yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Voting  Classifier  Ensemble  Technique yang  mengklasifikasikan  wilayah  longsor  dan tidak  longsor  dengan  kombinasi  faktor penyebab  longsor  yang  dianggap  paling  ber- pengaruh  dengan  mempertimbangkan  kondisi disekitar  titik-titik  yang  pernah  terjadi  longsor dengan  menggabungkan  tiga  metode machine learning , kemudian akan dipresentasikan untuk mendapatkan  lima  tingkat  kerawanan  (sangat rendah,  rendah,  sedang,  tinggi,  dan  sangat tinggi) yang kemudian digunakan sebagai dasar untuk  membuat  pemetaan  kerawanan  longsor. Sembilan faktor pengondisi yang digunakan da- lam penelitian ini merujuk pada hasil penelitian uji tingkat pengaruh faktor pengondisi yang te- lah dilakukan oleh  Fitria (2021) yang meliputi jarak  terhadap jalan sekunder dan tersier, slope, Topographic Wetness Index (TWI), elevasi, tata guna lahan ( land use ), litologi, Normalized Dif- ference  Vegetation  Index (NDVI),  dan  curah hujan.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  mem- bantu mitigasi bencana tanah longsor dan dapat
membantu  dalam  perencanaan  di  wilayah  Ka- bupaten Karanganyar.

## Tanah Longsor
Tanah  longsor  merupakan  salah  satu  jenis gerakan  massa  tanah  atau  batuan,  ataupun percampuran  keduanya,  menuruni  atau  keluar lereng  akibat  terganggunya  kestabilan  tanah atau  batuan  penyusun  lereng  (BPBD,  2022). Tanah  longsor  terjadi  ketika  air  yang  meresap ke dalam tanah menambah bobot tanah dan jika air  terus meresap sampai pada tanah kedap air yang  merupakan  bidang  gelincir  maka  tanah menjadi licin dan tanah yang ada diatasnya akan bergerak  mengikuti  lereng  dan  keluar  lereng. Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana Geologi  menyatakan  ada  enam  jenis  tanah longsor yaitu longsor translasi, longsoran rotasi, pergerakan blok, runtuhan batu, rayapan tanah dan aliran bahan rombakan.

## Faktor Pengondisi Jarak Terhadap Jalan
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa jarak terhadap jalan menjadi faktor pengondisian yang berpengaruh dalam terjadinya  tanah  longsor.  Penggalian  jalan  dan jalan raya, terutama di daerah pegunungan yang dibangun di samping lereng, dapat menyebabkan  perubahan  keseimbangan  alami tanah yang menyebabkan potensi ketidakstabilan  lereng.  Jarak  yang  lebih  jauh dari jalan menyebabkan penurunan beban baik di  topografi  maupun  di  kaki  jalan  lereng (Benbouras, 2022).

## Faktor Pengondisi Slope
Lereng/ slope merupakan  faktor  pengondisi yang paling penting dalam tanah longsor. Pada skala  lokal, slope mempengaruhi  konsentrasi kelembaban  dan  tingkat  tekanan  pori.  Dalam skala  besar slope mengontrol  kesinambungan hidraulik regional, dan dianggap sebagai faktor utama  untuk  pemetaan  berbasis  GIS.  Sudut kemiringan umumnya berkorelasi dengan slope movement  karena  sangat  terkait  dengan kekuatan  yang  terlibat.  Semakin  tinggi  sudut kemiringan,  semakin  rentan  terhadap  tanah longsor (Benbouras, 2022)

## Faktor  Pengondisi  Topographic  Wetness Index (TWI)
Topographic  Wetness  Index (TWI)  adalah angka  kadar  air  tanah  yang  dipengaruhi  oleh topografi, yang mengontrol arah aliran air tanah (Meinhardt dkk., 2015). Nilai TWI yang tinggi
mengindikasikan  tingginya  kandungan  air tanah, dimana tanah dengan kandungan air yang tinggi lebih rentan terhadap longsor (Zhou dkk., 2021). Nilai TWI dinyatakan dalam Persamaan (1).
𝑇𝑊𝐼  = 𝑙𝑛 𝛼 tan 𝛽 (1)
dengan:
α   : daerah penyumbang kemiringan lereng yang mengindikasikan arah aliran air ke suatu wilayah (derajat)
β   : nilai kemiringan lokal (derajat)

## Faktor Pengondisi Elevasi
Elevasi juga dianggap sebagai faktor pengondisi  penting  lain  yang  mempengaruhi manifestasi  tanah  longsor.  Secara  tidak langsung  ketinggian  terkait  dengan  faktor- faktor  lain  seperti  kemiringan,  erosi,  curah hujan,  ketebalan  tanah,  dan  penggunaan  lahan (Benbouras, 2022). Angka variasi elevasi suatu daerah  mengindikasikan  perbedaan  elevasi permukaan suatu daerah, dimana longsor sering terjadi pada daerah perbukitan dan pegunungan yang  terdapat  perbedaan  elevasi  cenderung besar.

## Faktor Pengondisi Tata Guna Lahan
Aktivitas  manusia  berupa  perluasan  wilayah perkotaan  dan  pembangunan  infrastruktur berperan penting dalam memicu tanah longsor. Kegiatan rekayasa ini memerlukan pemotongan atau  penggalian  lereng  untuk  jalan  raya  dan konstruksi  bangunan,  hal  ini  akan  mengubah kondisi geologi asli dan kemudian mengganggu stabilitas  lereng  (Youssef  &  Pourghasemi, 2021).  Parameter  seperti  kohesi,  sudut  gesek, berat satuan tanah, dan tekanan pori cenderung mengalami perubahan ketika mengalami berbagai  jenis  penutupan  (Bragagnolo  dkk., 2020).

## Faktor Pengondisi Litologi
Litologi  dianggap  menjadi  salah  satu  faktor pemicu longsor yang paling mendasar (Benbouras,  2022).  Variasi  litologi  memiliki dampak  yang  signifikan  pada  berbagai  jenis geo-hazard  misalnya,  tanah  longsor  dan penurunan  tanah  (Youssef  &  Pourghasemi, 2021).  Setiap  jenis  litologi  bervariasi  dalam karakteristik fisik dan mekanik termasuk jenis, kekuatan,  tingkat  pelapukan,  daya  tahan, kepadatan,  dan  permeabilitas  (Youssef  & Pourghasemi, 2021).

## Faktor  Pengondisi  Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI)
NDVI  berperan  penting  dalam  penyerapan  air dalam  jumlah  besar  dan  meningkatkan  geser resistensi  dan  kohesi  tanah  dari  massa  litologi (Youssef  &  Pourghasemi,  2021).  NDVI digunakan dalam penelitian ini untuk mencerminkan kerapatan vegetasi. Nilai NDVI berkisar  antara  -1  hingga  1  (Youssef  & Pourghasemi,  2021).  Nilai  NDVI  dinyatakan dalam Persamaan (2).
𝑁𝐷𝑉𝐼  = (𝑁𝐼𝑅−𝑅)
(NIR+R) (2)
dengan:
NIR : near infrared (%)
R : red  bands  of  the  electromagnetic spectrum (%)

## Faktor Pengondisi Hujan
Kasus  longsor  yang  pernah  terjadi  beberapa diantaranya  disebabkan  oleh  curah  hujan sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  hujan  menjadi salah  satu  penyebab  utama  kejadian  longsor. Curah  hujan  dianggap  sebagai  faktor  pemicu longsor karena dapat mengubah sifat kekuatan geser  lereng  (Youssef  &  Pourghasemi,  2021) Proses  infiltrasi  air  hujan  ke  dalam  tanah  juga dipengaruhi oleh intensitas hujan suatu daerah, proses infiltrasi mengubah tekanan air pori dan melemahkan tegangan tanah.

## Random Forest
Random Forest (RF) adalah algoritma supervised classification dan metode ansambel menggunakan model Decision Tree sedemikian rupa  sehingga  setiap  pohon  sesuai  dengan subset  data  yang  disampel  secara  independen menggunakan bootstrapping dan  metode ansambel yang telah berhasil diterapkan di studi penilaian  kerawanan  longsor.  RF  dapat menangani  kumpulan  data  besar  untuk menyelesaikan  masalah  dengan  hasil  yang akurat dan andal tanpa atau sedikit penyempurnaan,  serta  menghasilkan  resistensi overfitting model (Hammad Khaliq dkk., 2023).
Bagging adalah  langkah  pertama  metode Random  Forest ,  yang  kemudian  dilanjutkan prediksi  sejumlah  besar tree (Hoarau  dkk.,
2023).
RF  terdiri  dari  banyak  model Decision  Tree individual,  oleh  karena  itu  digunakan  istilah ' forest '.  RF  diketahui  memberikan  tingkat akurasi yang tinggi sehubungan dengan outlier
dalam  prediktor  karena  penggunaan pemilihan acak pada setiap node yang terpisah tergantung pada dua objek data, yaitu Out-Of-Bag (OOB) dan proximities . Secara keseluruhan, keacakan dalam  algoritma  RF  dapat  mengurangi overfitting dengan  membangun  beberapa pohon,  menggambarkan  pengamatan  dengan penggantian yaitu, bootstrap , dan dalam subset acak,  membagi  node  pada  pemisahan  terbaik. Keuntungan  utama  RF  adalah  menghindari
overfitting,  masalah  yang  umum  terjadi  pada model Decision  Tree generik.  Namun,  RF dianggap  sebagai black-box model  karena interpretasi  keputusan  yang  terbatas.  Namun demikian,  RF  atau  variannya  (misalnya,
Extremely Randomized Trees ) dianggap sebagai model  yang  tangguh  (Merghadi  dkk.,  2020). Langkah-langkah  utama  RF  secara  skematis ditunjukkan pada Gambar 1.
dengan pemilihan fitur secara acak. Prinsipnya adalah  untuk  mengatasi  kelemahan Decision Tree, high variance, dengan menggabungkan

## Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machines (SVM) adalah binery classifier berdasarkan  teori  pembelajaran statistik yang diterapkan untuk mengidentifikasi  yang  terbaik  pemisahan hyperplane yang  dapat  membagi  dua  zona (Achour & Pourghasemi, 2020). Support Vector Machine adalah  algoritma Machine  Learning yang diawasi non-parametrik yang menggunakan mathematical tools untuk memecahkan  solusi  non-linear  untuk  masalah klasifikasi  dan  regresi  (Merghadi  dkk.,  2020). SVM  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin yang  diawasi  berdasarkan  teori  pembelajaran statistik  dan  prinsip  minimalisasi  risiko struktural (Yang dkk., 2022).
SVM  cocok  untuk  penanganan  data  korelasi nonlinear oleh kernel fungsi. Empat jenis kernel bisa  dibedakan  untuk  pemetaan  SVM  yaitu linier,  polinomial, Radial  Basis  Function (RBF),  dan  sigmoid  (Achour  &  Pourghasemi, 2020). Output yang  diinginkan  dalam  model SVM  dicapai  dengan  mengubah  data  input menjadi ruang berdimensi tinggi, menggunakan trik  kernel  ( function ),  kemudian  dilatih  dan dibawa  kembali  ke  ruang  dua  dimensi.  SVM cocok  untuk  masalah  dua  kelas  di  mana  ada sampel  positif  dan  negatif.  Untuk  masalah klasifikasi dua kelas, SVM berupaya menemukan rencana pemisahan yang diperlukan,  yaitu hyper-plane di  ruang  fitur yang  secara  maksimal  membagi  dua  kelas sampel seperti pada Gambar 2 (Merghadi dkk., 2020).
Gambar 1. Prinsip kerja RF, Merghadi dkk. (2020)
.
Gambar 2. Skema pemilihan hyper-plane dan tipe kernel yang optimal dalam Support Vector Machine , Merghadi dkk. (2020)

## K-Nearest neighbors
K-Nearest neighbors banyak digunakan sebagai model klasifikasi yang efektif untuk menentukan label kelas dari sampel yang dipilih sebelumnya dengan mendeteksi kategori sampel  pelatihan  terdekat  (Zhao  dkk.,  2023). KNN  merupakan  metode  yang  sederhana  dari semua algoritma machine learning lainnya dan beberapa  waktu  belakangan  ini  digunakan  di berbagai bidang termasuk pemetaan kerawanan longsor  (Merghadi  dkk.,  2020).  Algoritma KNN  mengklasifikasikan instance dengan majority vote (k) neighbor , parameter k adalah bilangan  bulat  positif  dan  sering  berupa bilangan kecil, untuk klasifikasi biner, jumlah k yang ganjil dapat membantu untuk menghindari kesulitan dengan tied vote (Sameen dkk., 2020).
KNN  biasanya  disebut  sebagai supervised algorithm  nonparametrik ,  berbasis  instance, dan  ' lazy '.  Dalam  konteks  ini,  ' lazy '  atau 'lazy
learning '  mengacu  pada  model  di  mana pembelajaran  ditunda  hingga  kueri  dibuat  ke sistem, sebagai lawan dari ‘ eager learning ’, di mana algoritma mencoba menggeneralisasi data pelatihan sebelum menerima kueri. Istilah 'non- parametrik',  mengacu  pada  fakta  bahwa algoritme tidak bergantung pada distribusi data untuk perhitungannya, dan model menyesuaikan dengan data secara otomatis. Hal ini sangat berguna untuk Landslide
Susceptibility  Map di  mana  sebaran  tanah longsor  biasanya  tidak  sesuai  dengan  sebaran yang  rapi. Lazy  learning memastikan  bahwa fungsi  hanya  didekati  secara  lokal  dan  semua perhitungan ditunda hingga klasifikasi.
Akibatnya,  KNN  tidak  mempelajari  fungsi diskriminatif  dari  data  pelatihan,  melainkan menghafal  dataset  pelatihan.  Langkah-langkah dalam  implementasi  model  KNN  dapat  dilihat pada Gambar 3  (Merghadi dkk., 2020).
Gambar 3. Langkah-langkah dalam model k- nearest neighbor : a) menerima data yang tidak terklasifikasi; b) menghitung jarak; dan c) menentukan tetangga terdekat dan memilih label, Merghadi dkk. (2020)

## Voting classifier ensemble technique
Teknik Voting  Clasifier  Ensemble adalah contoh  umum  dari  pendekatan multi-expert ,
yang membantu menggabungkan pengklasifikasi  secara  parallel.  Selanjutnya, setiap  pengklasifikasi  melatih  semua  data  dan berkontribusi pada keputusan. Akhirnya, teknik pemungutan  suara  membantu  menghasilkan solusi  akhir  (Naji  dkk.,  2021).  Dalam  metode Voting  Clasifier ,  label  kelas  yang  diprediksi untuk  sampel  tertentu  adalah  label  kelas  yang mewakili  mayoritas  ( mode )  dari  label  kelas yang diprediksi oleh masing-masing pengklasifikasi individu (Scikit-learn, 2023).
Voting Classifier mendukung dua jenis voting , hard voting dan soft voting . Output class yang diproyeksikan  dalam hard  voting adalah  yang memiliki suara terbanyak, yaitu yang memiliki kemungkinan  tertinggi  untuk  diprediksi  oleh masing-masing  pengklasifikasi. Hard  voting mungkin  berbobot  sama  atau  berbobot  tidak sama  yang  memungkinkan penetapan  prioritas yang  lebih  tinggi  salah  satu  pengklasifikasi. Output  class diprediksi  dalam soft  voting berdasarkan probabilitas yang ditetapkanp pada setiap  kelas  oleh  pengklasifikasi. Soft  voting dengan bobot yang sama semua pengklasifikasi memiliki  pengaruh  yang  sama  sedangkan, dalam soft  voting dengan  bobot  yang  tidak sama,  pengklasifikasi  yang  berbeda  diberi bobot yang berbeda tergantung pada pengaruhnya  dalam  klasifikasi.  Probabilitas yang  diberikan  oleh  pengklasifikasi  dikalikan dengan bobot untuk menetapkan probabilitas ke kelas  dan  kelas  dengan  nilai  tertinggi  dipilih
(Rai  dkk.,  2022).  Alur  kerja  metode Voting Classifier dapat dilihat pada Gambar 4.

## Natural Breaks (Jenk’s)
Klasifikasi  metode Natural  Break (Jenk’s) membagi  kelas  berdasarkan  nilai,  kelas dikelompokkan  berdasarkan  kemiripan  nilai dan  memaksimalkan  perbedaan  antar  kelas. Batas  kelas  ditetapkan  dimana  terdapat perbedaan  nilai  data  yang  relatif  besar  (esri, 2023). Metode Natural
Breaks
mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok yang  meminimalkan  varian  dalam  kelompok dan  memaksimalkan  varian  antar  kelompok (CDC, 2023).

## Landslide Density
Landslide  density merupakan  rasio  dari persentase  piksel  longsor  dan  persentase  kelas piksel pada masing-masing kelas rentan, seperti ditunjukkan  pada  Persamaan  (3). Landslide density dihitung untuk  mengevaluasi  performa hasil  klasifikasi  kerawanan  longsor  yang dilakukan.  Jika landslide  density meningkat secara  bertahap  dari  yang  sangat  rendah  kelas sampai  kelas  sangat  tinggi,  maka  hasil visualisasi  peta  kerawanan  longsor  dapat dikatakan baik (Pham dkk., 2017).
𝐿𝐷  = 𝑇 𝑃𝐿 𝑇 𝑃 (3)
keterangan : LD : lanslide density
T PL :  total piksel longsor dalam satu kelas
T P
:  total piksel dalam satu kelas
Gambar 4. Alur dasar dari Voting Classifier Ensemble , Khan dkk. (2023)

## Receiver  Operating  Characteristics  Curve
(ROC  Curve)  dan  Area  Under  the  Curve (AUC)
Receiver  Operating  Characteristics  Curve (ROC  Curve)  adalah  metode  yang  berguna untuk  memverifikasi  peta  kerawanan  longsor dengan  menunjukkan  sensitivitas  pada  sumbu vertikal dan 1-spesifisitas pada sumbu horizontal  (Akinci,  2022).  Kesesuaian  seluruh data pada model yang dibuat direpresentasikan oleh  kurva  ROC.  Suatu  kurva  dihasilkan  dari kurva  ROC,  dimana  area  di  bawah  kurva tersebut  (AUC)  mengindikasikan  nilai  akurasi suatu model. Keberhasilan prediksi suatu model ditunjukkan oleh nilai AUC data training pada variabel  yang  diteliti,  sedangkan  nilai  AUC pada  data testing menunjukkan  kemampuan prediksi  suatu  model.  Nilai  AUC  berada  di antara angka 0 dan 1, semakin tinggi nilai AUC maka  semakin  baik  juga  prediksi  yang  dapat dilakukan suatu model.
Tabel  2.  Kombinasi  parameter  machine learning
Nilai AUC Kategori Performa Model 0,90 – 1,00 Unggul ( Excellent ) 0,80 – 0,90 Bagus ( Good ) 0,70 – 0,80 Cukup ( Fair ) 0,60 – 0,70 Buruk ( Poor ) 0,50 – 0,60 Gagal ( Fail )

## 2. METODE

## Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder berupa  peta  dalam  bentuk  raster  dan  vektor. Peta yang diperlukan yaitu peta ASTER GDEM ( Advance  Spaceborne  Thermal  Emission  and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model ),  peta  data  TRMM  ( Tropical  Rainfall Measuring  Mission ),  dan  peta  data  MODIS
( Moderate Resolution Imaging Spectroradiom- eter ) dalam bentuk raster yang didapatkan dari website yang disediakan oleh NASA. Peta land- slide inventory, land use, dan  jalan indonesia diperoleh  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh Priyono  dkk . (2020),  serta  peta  geologi  di- peroleh  dari  PT.  Indonesia  Geospasial  Tech (2020)  yang  disediakan  dalam  dalam  format data  vektor.  Rekapitulasi  data  sekunder  yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nama dan format peta
Nama Peta Format Peta Sumber Peta Landslide Inventory Vektor Priyono et al. (2020) Peta ASTER GDEM Raster NASA (2013) Peta Data TRMM Raster NASA (2020) Peta Data MODIS Raster NASA (2022) Peta Geologi Vektor PT. Indonesia Geospasial Tech (2020) Peta Land use Vektor Priyono et al. (2020) Peta Jalan In- donesia Vektor Priyono et al. (2020)

## Analisis Data Penelitian
Peta  bahan  penelitian  diolah  menggunakan aplikasi GRASS GIS dan QGIS. Data peta yang diolah  perlu  untuk  dipotong  terlebih  dahulu sesuai  dengan  batasan  wilayah  studi  yang digunakan,  hal  ini  dilakukan  agar  pada  saat komputasi  dilakukan  hanya  peta  dengan batasan wilayah studi saja yang diolah sehingga proses  kalkulasi  tidak  memakan  waktu  yang lama.  Peta  bahan  penelitian  harus  dirubah dalam  format  peta  raster  dengan  resolusi  satu detik  dan  dengan  projeksi  peta  longlat  atau sama  dengan  format  peta  ASTER  GDEM. Setelah  peta  data  penelitian  selesai  dibuat, semua peta kemudian di simpan kembali dalam format  ASCII,  hal  ini  dilakukan  untuk memperingan  proses  pengolahan  data  dalam machine learning .

## Penyusunan Script Model
Bahasa pemrograman python digunakan dalam menyusun script model  pada  penelitian  ini. Script disusun berdasarkan hasil input features dan  target.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari beberapa  faktor  pengondisi  serta  histori kejadian  longsor.  Beberapa  sampel  data digunakan dalam penelitian ini, sample tersebut pada tahap selanjutnya dibagi menjadi dua yaitu data training dan data testing yang dibagi secara acak. Pada tahap pengklasifikasian menggunakan machine learning setiap pengklasifikasi    individu  melatih  semua  data dan  berkontribusi  pada  keputusan  dan  pada akhirnya Voting Classifier Technique menghasilkan solusi akhir.

## Validasi Model
Validasi  merupakan  tahapan  yang  penting kerena  data  training  yang  diambil  secara  acak berkemungkinan terdapat kesalahan saat mengalami  perubahan  skenario  pengacakan. Penelitian  ini  menggunakan ten-folds  cross validation sebagai  metode  proses  validasi. Metode  ini  membagi data training menjadi 10 bagian  data  ( folds ),  dan  melakukan training pada  sembilan  bagian  data  pertama  dan  satu bagian data sisanya dilakukan testing . Proses ini dilakukan  bergiliran  dengan  setiap  skenario training dan testing diambil  satu  bagian  data secara bergantian.

## Pembuatan Peta Kerawanan Longsor
Peta kerawanan longsor dibentuk setelah proses pelatihan  model  longsor  selesai,  proses pembentukan  peta  kerawanan  longsor  dibuat dalam  dua  langkah  utama  yaitu  langkah pertama,  melakukan  prediksi  probabilitas longsor  menggunakan  model  yang  sudah disimpan.  Langkah  kedua,  pengklasifikasian menggunakan metode Natural Breaks (Jenk’s) di dalam pemrograman python dan ditampilkan dalam  aplikasi  QGIS.  Dalam  penelitian  ini dibuat  lima  kelas  kerawanan  longsor,  yaitu sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi,  dan sangat tinggi.

## Perhitungan Landslide Density Peta
Landslide density dihitung untuk mengevaluasi performa  hasil  klasifikasi  kerawanan  longsor yang  dilakukan. Landslide  density merupakan rasio  dari  persentase  piksel  longsor  dan persentase  kelas  piksel  pada  masing-masing kelas rentan, seperti ditunjukkan pada Persamaan (3). Jika landslide density meningkat  secara  bertahap  dari  yang  sangat rendah  kelas  sampai  kelas  sangat  tinggi, maka hasil  visualisasi  peta  kerawanan  longsor  dapat dikatakan baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Analisis Data Penelitan
Hasil  akhir  dari  pengolahan  data  sekunder terdiri dari sembilan peta faktor pengondisi dan peta inventory longsor.  Peta  yang  digunakan dalam  format  raster  dan  ditampilkan  seperti pada    Gambar  5.  Peta  faktor  pengondisi  dan inventory longsor  kemudian  dikonversikan  ke format  ASCII  Grid  untuk  mempermudah pengolahan script python .
(a) (b)
(c)
Gambar 5. Hasil pengolahan data sekunder: (a) peta elevasi, (b) peta land use , dan (c) peta litologi
(d) (e) (f) (g)
(h) (i)
(j)
Gambar 5. Hasil pengolahan data sekunder: (d) peta NDVI, (e) peta jarak terhadap jalan sekunder, (f) peta jarak terhadap jalan tersier,
(g) peta slope , (h) peta curah hujan, (i) peta TWI, dan (j) peta inventory longsor (lanjutan)

## Hasil Analisis Model
Penelitian  ini  melakukan training model menggunakan komposisi data longsor sebanyak 5557 data dan data tidak longsor sebanyak 8800 data,  kemudian  diambil  data training dan testing dengan perbandingan 90%:10%.
Kombinasi  parameter  yang  digunakan  pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel  2.
Tabel  2.  Kombinasi  parameter machine learning Nama Metode Parameter Random Forest random_state = 0, n_estimators =
750, criterion = ' entropy '
Support Vector Machine random_state = 0, Probability = True ,
gamma = 0.005,  C = 1 K-Nearest Neighbors n_neighbors = 11, weights = 'd is- tance ', leaf_size = 20 Voting Classifier voting = 'soft', weights = [1,1,1]
Model yang dimiliki memiliki nila AUC testing sebesar 0,94702 dan memiliki nilai AUC cross validation sebesar  0,95816  Model  tergolong dalam  kategori  model Excellent .  Model  yang sudah dibuat kemudian disimpan dalam format joblib  agar  bisa  dipanggil  kembali  untuk melakukan prediksi.

## Hasil Klasifikasi Kerawanan Longsor
Metode Natural  Breaks digunakan  pada penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan  hasil
prediksi. Klasifikasi dibagi menjadi lima kelas, klasifikasi  metode Natural  Breaks dilakukan dengan menggunakan script di dalam pemrograman python . Hasil klasifikasi prediksi longsor yang diperoleh pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Batas-batas kelas
Keterangan Probabilitas Batas bawah kelas 1 0.000072 Batas atas kelas 1 0.087483 Batas atas kelas 2 0.244555 Batas atas kelas 3 0.46151 Batas atas kelas 4 0.722971 Batas atas kelas 5 0.996967

## Hasil Pemetaan Kerawanan Longsor
Hasil  pengklasifikasian  prediksi  yang  telah disimpan  dipanggil  menggunakan  aplikasi GRASS GIS yang kemudian disimpan kembali dalam  format  raster  (.tif).  Peta  kerawanan longsor  kemudian  dapat  dibuka  menggunakan aplikasi  QGIS.  Peta  kerawanan  longsor  yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Peta kerawanan longsor Kabupaten Karanganyar dengan metode Voting Classifier Ensemble Technique

## Hasil Perhitungan Landslide Density
Peta  kerawanan  longsor  yang  diperoleh  perlu untuk  dihitung landslide  density yang  dimiliki untuk melihat apakah memiliki visualisasi yang baik.  Perhitungan landslide  density dapat dilakukan  menggunakan  Persamaan  (3).  Hasil perhitungan lanslide density dari peta kerawanan  longsor  yang  telah  dibuat  dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil perhitungan landslide density
Kelas kerawanan Landslide density Sangat Rendah 0 Rendah 0.00002 Sedang 0.00020 Tinggi 0.00261 Sangat Tinggi 0.19375
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  peta kerawanan  tanah  longsor  yang  telah  dibuat memiliki  visualisasi  prediksi  spasial  tanah longsor  yang  baik  karena landslide  density meningkat  secara  bertahap  dari  kelas  sangat rendah ke kelas sangat tinggi.

## 4. SIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan beberapa kesimpulan diantaranya yaitu:
a. Peforma model terbaik memiliki nilai AUC sebesar  0,94702  dan cross  validation sebesar 0,95816, hasil AUC yang diperoleh termasuk dalam kategori Excellent sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model yang  dimiliki  peforma  yang  baik  untuk melakukan prediksi probabilitas longsor.
b. Nilai landslide  density peta  yang  dibuat meningkat secara bertahap dari kelas sangat rendah ke kelas sangat tinggi menunjukkan bahwa  pemetaan  yang  dibuat  memiliki visualisasi yang baik.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  penulis  ucapkan  kepada  civitas akademika UNS yang telah mendukung penulis hingga mencapai titik ini.  Terimakasih penulis ucapkan  kepada  teman-teman  sipil  UNS  yang sudah  mendukung  serta  membantu  dalam bentuk support materiil maupun mental. Terima kasih  kepada  semua  pihak  yang  sudah mendukung  dalam  segala  bentuk  seperti dukungan  dalam  proses  pengerjaan  penulisan maupun dukungan berupa doa.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Achour, Y., & Pourghasemi, H. R. (2020). How do machine learning techniques help in increasing accuracy of landslide susceptibility maps? Geoscience Frontiers , 11 (3), 871–883. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2019.10.001 Akinci,  H.  (2022).  Assessment  of  rainfall-induced landslide  susceptibility  in  Artvin,  Turkey using machine learning techniques. Journal of African  Earth  Sciences , 191 (April),  104535. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2022.1045 35
Benbouras,  M.  A.  (2022).  Hybrid  meta-heuristic machine learning methods applied to landslide susceptibility  mapping  in  the  Sahel-Algiers. International  Journal  of  Sediment  Research ,
37 (5),
601–618. https://doi.org/10.1016/j.ijsrc.2022.04.003 BNPB.  (n.d.). Geoportal  Data  Bencana  Indonesia . Diambil 9 Maret 2023, dari https://gis.bnpb.go.id/
Bragagnolo, L., Silva, R. V. d., & Grzybowski, J. M.
V. (2020). Artificial neural network ensembles applied  to  the  mapping  of  landslide susceptibility. Catena , 184 (September  2019),
104240.
https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104240 CDC.  (2023). Jenks  natural  breaks  classification method - Health, United States .
https://www.cdc.gov/nchs/hus/sources- definitions/jenks-natural-breaks.htm
esri.  (2023). Data  classification  methods—ArcGIS Pro | Documentation . https://pro.arcgis.com/en/pro- app/latest/help/mapping/layer- properties/data-classification-methods.htm Fitria, I. (2021). Elimination Of Factors In Landslide Vulnerability Risk Mapping Model  Based On Artificial Intelligence System .
Hammad Khaliq, A., Basharat, M., Talha Riaz, M., Tayyib Riaz, M., Wani, S., Al-Ansari, N., Ba Le,  L.,  &  Thi  Thuy  Linh,  N.  (2023). Spatiotemporal landslide susceptibility mapping  using  machine  learning  models:  A case  study  from  district  Hattian  Bala,  NW Himalaya,  Pakistan. Ain  Shams  Engineering
Journal , 14 (3), 101907. https://doi.org/10.1016/j.asej.2022.101907
Hoarau, A., Martin, A., Dubois, J. C., & Le Gall, Y. (2023).  Evidential  Random  Forests. Expert Systems with Applications , 230 (May), 120652. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120652 Khan, M. A., Iqbal, N., Imran, Jamil, H., & Kim, D. H. (2023). An optimized ensemble prediction model  using  AutoML  based  on  soft  voting classifier  for  network  intrusion  detection. Journal of Network and Computer Applications , 212 (November  2022),  103560. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2022.103560 Marzuki, T. (2021). REVISI Skripsi Thoriq Marzuki
(30092021) . Universitas Sebelas Maret. Meinhardt,  M.,  Fink,  M.,  &  Tünschel,  H.  (2015). Landslide  susceptibility  analysis  in  central Vietnam  based  on  an  incomplete  landslide inventory:  Comparison  of  a  new  method  to calculate  weighting  factors  by  means  of bivariate statistics. Geomorphology , 234 , 80– 97.
https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2014.12.0 42
Merghadi,  A.,  Yunus,  A.  P.,  Dou,  J.,  Whiteley,  J., ThaiPham,  B.,  Bui,  D.  T.,  Avtar,  R.,  & Abderrahmane,  B.  (2020).  Machine  learning methods for landslide susceptibility studies: A comparative overview of algorithm performance. Earth-Science Reviews , 207 (September 2019), 103225.
https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2020.1032 25
Naji, M. A., Filali, S. El, Bouhlal, M., Benlahmar, E.
H.,  Abdelouhahid,  R.  A.,  &  Debauche,  O. (2021). Breast Cancer Prediction and
Diagnosis through a New Approach based on Majority Voting Ensemble Classifier. Procedia  Computer  Science , 191 ,  481–486. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.07.061
NASA.  (2013). Earthdata  Search  |  Earthdata Search . https://search.earthdata.nasa.gov/search NASA. (2020). GES DISC . https://disc.gsfc.nasa.gov/ NASA. (2022). MODIS Web . https://modis.gsfc.nasa.gov/
Pham, B. T., Tien Bui, D., Prakash, I., & Dholakia, M. B. (2017). Hybrid integration of Multilayer Perceptron  Neural  Networks  and  machine learning ensembles for landslide susceptibility assessment  at  Himalayan  area  (India)  using
GIS. Catena , 149 , 52–63.
https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.09.007 Priyono, K. D., Jumadi, Saputra, A., & Fikriyah, V. N. (2020). Risk analysis of landslide impacts on  settlements  in  Karanganyar,  Central  Java, Indonesia. International Journal of GEOMATE , 19 (73),
100–107. https://doi.org/10.21660/2020.73.34128
PT. Indonesia Geospasial Tech. (2020). √ Download
Shapefile  Geologi  Seluruh  Indonesia  - INDONESIA GEOSPASIAL . https://www.indonesia- geospasial.com/2020/03/download-data- shapefile-shp-geologi-se.html Rai, N., Kaushik, N., Kumar, D., Raj, C., & Ali, A. (2022).  Mortality  prediction  of  COVID-19 patients using soft voting classifier. International Journal of Cognitive Computing in  Engineering , 3 (September),  172–179. https://doi.org/10.1016/j.ijcce.2022.09.001 Sameen, M. I., Pradhan, B., Bui, D. T., & Alamri, A. M.  (2020).  Systematic  sample  subdividing strategy  for  training  landslide  susceptibility models. Catena , 187 (October 2019), 104358. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104358 Scikit-learn.  (2023). 1.11.  Ensemble  methods  — scikit-learn 1.2.2 documentation . https://scikit-
learn.org/stable/modules/ensemble.html Yang, C., Liu, L. L., Huang, F., Huang, L., & Wang, X.  M.  (2022).  Machine  learning-based landslide  susceptibility  assessment  with optimized  ratio  of  landslide  to  non-landslide samples. Gondwana Research , xxxx . https://doi.org/10.1016/j.gr.2022.05.012
Youssef,  A.  M.,  &  Pourghasemi,  H.  R.  (2021). Landslide susceptibility mapping using machine  learning  algorithms  and  comparison of  their  performance  at  Abha  Basin,  Asir Region,  Saudi  Arabia. Geoscience  Frontiers , 12 (2),
639–655.
https://doi.org/10.1016/j.gsf.2020.05.010 Zhao, S., Dai, F., Deng, J., Wen, H., Li, H., & Chen, F. (2023). Insights into landslide development and susceptibility in extremely complex alpine geoenvironments along  the western Sichuan– Tibet  Engineering  Corridor,  China. Catena , 227 (24),
107105.
https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.107105 Zhou, X., Wen, H., Zhang, Y., Xu, J., & Zhang, W.
(2021).  Landslide  susceptibility  mapping using hybrid random forest with GeoDetector and  RFE  for factor  optimization. Geoscience
Frontiers , 12 (5), 101211. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2021.101211