IMPLEMENTASI METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) UNTUK PREDIKSI POTENSI TANAH LONGSOR BERDASARKAN CURAH HUJAN DI KABUPATEN PURWAKARTA

Supriatna, Cece (2024) IMPLEMENTASI METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) UNTUK PREDIKSI POTENSI TANAH LONGSOR BERDASARKAN CURAH HUJAN DI KABUPATEN PURWAKARTA. Skripsi thesis, UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP.

	Text Cover-Cece Supriatna-2113191115.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (112kB)
	Text LEMBAR PERSETUJUAN DAN PENGESAHAN cece.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (292kB)
	Text LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN cece.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (256kB)
	Text abstrak.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (200kB)
	Text bab 1.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (210kB)
	Text Cece Full Skripsi.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (205kB)
	Text UPT PERPUSTAKAAN.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (400kB)

Abstract

Bencana alam, termasuk tanah longsor, merupakan ancaman signifikan yang dapat mengganggu keberlangsungan hidup dan menyebabkan kerugian besar di Indonesia, terutama di wilayah yang rawan seperti Kabupaten Purwakarta. Dengan latar belakang ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi potensi tanah longsor berdasarkan data curah hujan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN). Penelitian ini menganalisis karakteristik curah hujan di Kabupaten Purwakarta dan mengimplementasikan ANN sebagai alat prediksi. Metode ANN dipilih karena kemampuannya dalam mengenali pola dan hubungan dalam data kompleks, yang sulit diidentifikasi oleh pendekatan konvensional. Dalam penelitian ini, data curah hujan dan pergerakan tanah digunakan sebagai input untuk model ANN, dengan parameter meliputi 2 neuron pada input layer, 1 hidden layer dengan 16 neuron, learning rate 0,01, epoch 2000, dan dropout rate 0,5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa curah hujan merupakan faktor signifikan yang mempengaruhi potensi tanah longsor di Kabupaten Purwakarta. Model ANN yang dikembangkan mampu memprediksi potensi tanah longsor dengan akurasi yang tinggi, dimana nilai R² sebesar 0.8374 diperoleh pada data testing, menunjukkan bahwa model dapat menjelaskan 83.74% dari variabilitas data baru. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam upaya mitigasi bencana tanah longsor di Kabupaten Purwakarta dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan. Kata Kunci: Artificial Neural Network, prediksi tanah longsor, curah hujan, Kabupaten Purwakarta, Bencana

Actions (login required)

View Item