Prediksi Potensi Terjadinya Tsunami Akibat Gempa Tektonik Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Di Indonesia = Prediction of Tsunami Potential due to Tectonic Earthquake Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Algorithm (ANFIS) in Indonesia


Millang, Achmad Asjar Baari (2024) Prediksi Potensi Terjadinya Tsunami Akibat Gempa Tektonik Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Di Indonesia = Prediction of Tsunami Potential due to Tectonic Earthquake Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Algorithm (ANFIS) in Indonesia. Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.

[thumbnail of Cover]
Preview
Image (Cover)
D121171704_skripsi_06-09-2024 cover1.jpg

Download (274kB) | Preview
[thumbnail of Bab 1-2] Text (Bab 1-2)
D121171704_skripsi_06-09-2024 bab 1-2.pdf

Download (926kB)
[thumbnail of Dapus] Text (Dapus)
D121171704_skripsi_06-09-2024 dp.pdf

Download (387kB)
[thumbnail of Full Text] Text (Full Text)
D121171704_skripsi_06-09-2024.pdf
Restricted to Repository staff only until 31 July 2026.

Download (2MB)

Abstract (Abstrak)

Indonesia, yang terletak di kawasan "Cincin Api", sering menghadapi ancaman gempa bumi yang berpotensi memicu tsunami. Bencana ini dapat menyebabkan kerusakan besar dan korban jiwa yang signifikan. Meskipun berbagai metode deteksi tsunami telah dikembangkan, banyak di antaranya masih bergantung pada deteksi gelombang laut setelah gempa terjadi, yang terkadang tidak memberikan cukup waktu untuk evakuasi. Oleh karena itu, diperlukan metode prediksi yang lebih cepat dan akurat untuk meminimalisir dampak bencana ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi potensi terjadinya tsunami akibat gempa tektonik di Indonesia menggunakan algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Model ini diharapkan mampu memprediksi kemungkinan terjadinya tsunami berdasarkan data parameter gempa seperti magnitudo, kedalaman, dan jarak episentrum dari pantai. Dengan menggunakan ANFIS, diharapkan dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dan membantu dalam pengambilan keputusan cepat saat terjadi gempa. Metode penelitian ini melibatkan beberapa tahapan, yaitu pengumpulan data gempa dari United States Geological Survey (USGS) dan National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Data tersebut kemudian melalui proses preprocessing, meliputi pembersihan data, seleksi fitur, dan normalisasi. Selanjutnya, data yang telah diproses digunakan untuk melatih model ANFIS yang terdiri dari lima lapisan, masing-masing dengan fungsi dan perannya sendiri dalam proses inferensi fuzzy. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ANFIS memiliki kemampuan prediksi yang cukup baik dengan tingkat akurasi mencapai 85%. Selain itu, model ini mampu mengidentifikasi parameter-parameter penting yang mempengaruhi potensi terjadinya tsunami, seperti magnitudo dan kedalaman gempa. Dengan demikian, penggunaan ANFIS dalam prediksi tsunami dapat menjadi alternatif yang efektif untuk meningkatkan kesiapsiagaan dan mitigasi bencana di Indonesia.

Kata Kunci : ANFIS, Tsunami, Gempa Bumi

Item Type: Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords: ANFIS, Tsunami, Earthquake
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions (Program Studi): Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User: stfathirah s
Date Deposited: 05 Dec 2024 07:25
Last Modified: 05 Dec 2024 07:25
URI: http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/40317

Actions (login required)

View Item
View Item