PENERAPAN ALGORITMA K-NN DAN SVM DALAM KLASIFIKASI DATA GEMPA BUMI TERHADAP POTENSI TSUNAMI DI INDONESIA - Risky Harahap; M. Irpan; M. Azzuhri Dinata; Rahmaddeni; Lusiana Efrizoni (P3M Institut Teknologi Pagar Alam, 2024)
Sebagian besar wilayah Indonesia adalah negara pesisir. Indonesia memiliki lebih banyak lautan dari pada daratan. Terletak diantara dua samudra yaitu Samudra Hindia dan Samudra Pasifik. Letak geografis Indonesia menyebabkan gempa bumi terjadinya potensi tsunami yang sering menyebabkan kerusakan gempa di seluruh Indonesia yang sudah mengalami korban jiwa. Selama ini, BMKG mengalami kesulitan dalam klasifikasi data gempa bumi yang berpotensi terhadap tsunami, oleh karena itu penelitian ini akan bertujuan melakukan klasifikasi data gempa bumi berpotensi terhadap tsunami menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine. Dataset yang digunakan berasal dari dataset BMKG dengan jumlah 620 dengan splitting data. Dataset akan displitkan dibagi menjadi dataset training dan dataset testing dengan rasio 80:20. Hasil penelitian menunjukkan akurasi pada algoritma K-NN 96% sedangkan algoritma SVM memiliki akurasi tertinggi 98%. Dari dua algoritma terlihat bahwa kinerja algoritma SVM lebih tinggi dari pada K-NN. Hasil penelitian ini bisa digunakan oleh BMKG dalam melakukan klasifikasi data gempa bumi yang berpotensi terhadap tsunami.