Pemodelan Artificial Neural Network (ANN) Untuk Identifikasi Bangunan Daerah Rawan Longsor

Abstract

Identifikasi bangunan daerah rawan longsor adalah suatu hal yang penting dalam mitigasi bencana alam. Longsor dapat terjadi di mana saja dan kapan saja, dan dapat menyebabkan kerugian yang besar baik dari segi manusia maupun materiil (fadli dkk, 2023). Oleh karena itu, penting untuk mengidentifikasi bangunan yang berada di daerah rawan longsor agar dapat mengambil tindakan pencegahan yang tepat. Metode yang dapat digunakan untuk identifikasi bangunan di daerah rawan longsor adalah artificial neural network (ANN). ANN adalah suatu model komputasi yang terinspirasi dari sistem saraf biologis yang terdiri dari sejumlah unit pemrosesan sederhana yang disebut neuron. ANN dapat belajar dari data dan menyesuaikan bobot koneksi antar neuron untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan. ANN memiliki kemampuan untuk mengenali pola, mengklasifikasikan data, dan memprediksi hasil. Berdasarkan analisis data klasifikasi dinding sederhana di Kecamatan Kalirejo, Kecamatan Kokap, Kabupaten Kulon Progo, Yogyakarta, menggunakan Artificial Neural Network (ANN), presentase prediksi setiap data dari pemodelan ANN menunjukkan bahwa indikator Bangunan Tidak Aman mencapai 100%, dengan 89% prediksi Bangunan Aman, dan 82,7% prediksi Bangunan Aman berdasarkan History Accuracy. Hasil tersebut diukur dengan merujuk pada kurva model validasi yang semakin meningkat dan stabil, mencapai nilai akurasi rata-rata di atas 80%, yakni sebesar 88%.