Prediksi Dampak Gempa Bumi di Indonesia Dengan Menggunakan Artificial Neural Network - Kevin Handoyo; Yosefina Finsensia Riti; Ricky Junianto Wijaya (STIMIK Bina Bangsa Kendari, 2026)
Penelitian ini memiliki tujuan untuk membangun sistem prediksi dampak gempa bumi di Indonesia dengan mengimplementasikan metode kecerdasan buatan yaitu Artificial Neural Network (ANN). Dataset yang digunakan adalah data gempa bumi Indonesia tahun 2023–2025 yang telah melalui proses preprocessing, labeling, dan penyeimbangan kelas dengan metode SMOTE. Model ANN dirancang dengan 24 input neuron, dua hidden layer, dan output 3 kelas dampak. Pelatihan model dilakukan menggunakan data training sebesar 70% dan data testing sebesar 30%. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan matrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil yang diperoleh menunjukkan accuracy ANN sebesar 99% dan F1-score tinggi pada semua kelas termasuk kelas minoritas. Pengujian lanjutan menunjukkan model tetap akurat dalam memprediksi dampak berdasarkan input magnitudo dan kedalaman.