Sistem Deteksi Gempa Menggunakan Artificial Neural Network Berbasis IoT - Napitu, Jefri Radianto; Murti, Muhammad Ary; Istiqomah, Istiqomah (eProceedings of Engineering, 2023)
Indonesia merupakan negara yang sangat berpotensi terjadinya gempa bumi karena terletak di pertemuan tiga lempeng utama dunia yaitu Eurasia, Indo australia, dan Pasifik. Timbulnya gempa bumi tidak dapat diprediksi dan sering kali menimbulkan korban jiwa serta kerugian lainnya. Untuk meminimalisir kejadian tersebut, perlu adanya pemberian informasi gempa agar proses evakuasi dapat dilakukan dengan cepat. Dengan adanya sistem deteksi gempa menggunakan sensor accelerometer dan klasifikasi Artificial Neural Network yang dipadukan dengan jaringan LoRaWAN, dapat mengirim informasi gempa ke platform IoT yaitu Antares. Dalam pendeteksian getaran secara real-time memiliki nilai akurasi sebesar 95,56% pada klasifikasi getaran gempa, non-gempa, dan truk dengan skala getaran (II-VI) Modified Mercalli Intensity. Pengiriman data gempa dari node menuju gateway LoRaWAN menggunakan frekuensi 921,2 MHz sampai 922,4 MHz memiliki rata-rata delay pengiriman 0,041842516 detik dengan 100% tingkat keberhasilan pengiriman.Kata kunci— Gempa Bumi, Sensor accelerometer, LoRaWAN, Artificial Neural Network, Modified Mercalli Intensity, Antares.