SISTEM PREDIKSI GEMPA BERBASIS DEEP LEARNING: PREDIKSI GEMPA - ADJIE KURNIAWAN, RAKA; Rahmat, Basuki; Nugroho, Budi (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI), 2020)
Abstrak Pengetahuan tentang prediksi gempa sangat penting, terutama untuk mengenali pola kejadian terjadinya gempa berdasarkan data-data yang diperoleh dari Badan Meteorologi dan Geofisika (BMKG). Penelitian ini mengusulkan sistem prediksi gempa, dalam bentuk prediksi nilai-b sebagai parameter yang menunjukkan prekursor gempa bumi. Prekursor gempa adalah sesuatu yang mendahului atau diperkirakan menunjukkan tanda-tanda awal sebelum terjadinya gempa. Parameter gempa menggambarkan keadaan seismotektonik suatu wilayah yang dapat dilihat dari frekuensi relatif dari gempa bumi besar dan gempa bumi kecil yang terjadi dari tahun-tahun sebelumnya. Dalam penelitian ini nilai-b berdasarkan data deret waktu gempa, tanpa mempertimbangkan parameter fisik gempa lainnya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Deep Learning. Dengan pemrograman menggunakan Bahasa Pemrograman Python yang dimana dalam pelatihan dan pengujian sistem berjalan pada lingkungan komputasi Jupyter Notebook. Dari hasil simulasi menunjukkan hasil proses pelatihan Deep Learning untuk sistem prediksi nilai-b sebagai prekursor gempa dengan jumlah iterasi sebanyak 10.000 kali, diperoleh hasil Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Prosentase Keberhasilan prediksi masing-masing sebesar 3,57 x 10-5; 0,00597; 0,62092 dan 99,38%. Hasil proses pengujian Deep Learning untuk sistem prediksi nilai-b sebagai prekursor gempa yang dilakukan selama lima kali pengujian diperoleh rata-rata MSE, RMSE, MAPE dan Prosentase Keberhasilan prediksi masing-masing sebesar 0,02515; 0,14835; 19,11118 dan 80,89%. Kata Kunci : Prediksi Gempa, Prekursor, Deep Learning, Badan Meteorologi dan Geofisika