Model Machine Learning Dalam Sistem Rekomendasi Kesiapsiagaan Gempa Megathrust Studi Padang - Eka Ridhawati (Jurnal Cendikia, 2026)
Dokumen ini memberikan analisis mendetail mengenai penerapan metode machine learning (ML) dalam menciptakan sistem pendukung keputusan bagi kesiapsiagaan terhadap gempa bumi, dengan penekanan pada skenario megathrust berisiko tinggi dari segmen Mentawai yang mengancam Kota Padang, Indonesia. Dengan menggunakan dataset simulasi yang mencerminkan indikator geospasial, demografis, dan seismik yang telah ada, penelitian ini menerapkan model klasifikasi melalui algoritma Random Forest untuk mengenali dan memetakan area risiko yang mungkin terjadi. Metodologi ini meliputi penyusunan data sintetis, penandaan berdasarkan aturan, pelatihan model, penilaian, dan inferensi prediktif. Hasil menunjukkan tingkat akurasi klasifikasi yang tinggi dalam keadaan data sempurna, dan antarmuka bukti konsep dibuat untuk masukan pengguna berdasarkan skenario. Penelitian ini ditutup dengan anjuran untuk menggabungkan data waktu nyata dalam mendukung strategi pengurangan risiko bencana.