Analisis Tingkat Kerawanan Tanah Longsor Menggunakan Metode Artificial Neural Network Di Daerah Aliran Sungai Suli, Kabupaten Luwu - Muh. Ilham Basmar; A. Muhammad Reza Fahlevi (Universitas Andi Djemma Palopo, 2026)
Karakteristik geografis DAS Suli yang kompleks dengan kelerengan curam, curah hujan tinggi, dan struktur geologi yang rentan memicu tingginya potensi tanah longsor. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan khusus menggunakan model Artificial Neural Network (ANN). Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kejadian longsor periode 2020–2024, menganalisis faktor pengaruhnya, dan memetakan kerawanan tanah longsor di DAS Suli dengan model ANN. Penelitian kuantitatif ini dilaksanakan pada Juni 2025 hingga Januari 2026 di DAS Suli dan Laboratorium Pengelolaan DAS Universitas Hasanuddin menggunakan analisis spasial serta statistik. Ditemukan 152 titik longsor periode 2020–2024 melalui interpretasi citra time series, dengan kejadian tertinggi pada 2024 (42,76%) dan terendah pada 2021 (7,89%). Pemodelan ANN menunjukkan bahwa arah lereng merupakan parameter paling dominan yang memengaruhi longsor. Tingkat kerawanan dibagi menjadi lima kelas, di mana kelas