PREDIKSI POTENSIAL GEMPA BUMI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN FEATURE SELECTION

Abstract

Gempa bumi adalah suatu peristiwa alamiah yang terjadi saat terjadi pelepasan energi secara tiba-tiba dalam kerak bumi, mengakibatkan getaran dan guncangan pada permukaan bumi. Gempa bumi merupakan salah satu bencana alam yang dapat menyebabkan kerusakan fisik yang besar, dampak ekonomi yang signifikan, dan hilangnya nyawa manusia. Beberapa penyebab gempa bumi antara lain aktivitas tektonik lempeng bumi, pergerakan lempeng tektonik, dan deformasi kerak bumi. Untuk mengurangi jumlah korban jiwa, perlu dilakukan prediksi kapan gempa bumi akan terjadi di suatu wilayah. Salah satu cara untuk memprediksi ialah dengan menggunakan metode Machine Learning yaitu Random Forest (RF), metode ini memanfaatkan beberapa pohon keputusan yang selanjutnya dilakukan voting untuk menentukan keputusan akhir prediksi . Model yang baik adalah model yang menghasilkan kesalahan seminimal mungkin. Oleh karena itu, penulis melakukan skema seleksi fitur untuk mengolah fitur-fitur yang memiliki korelasi yang kuat. Prediksi menggunakan RF dengan seleksi fitur menghasilkan F1 score sebesar 92.23%, yang lebih baik 5.02% dibandingkan tanpa menggunakan seleksi fitur. Metode RF + Seleksi Fitur ini juga jauh lebih baik jika dibandingkan metode machine learning tradisional lainnya seperti SVM, Naïve Bayes, dan Decision Tree.