Klasifikasi Daerah Potensi Bencana Tanah Longsor Di Kabupaten Bandung Menggunakan Metode Machine Learning Random Forest

Abstract

Kabupaten Bandung memiliki urgensi tanah longsor cukup tinggi. Penelitian ini menerapkan metode Machine Learning Random Forest untuk mengklasifikasikan, mengidentifikasi, dan memprediksi potensi bencana tanah longsor di Kabupaten Bandung. Data curah hujan, jenis batuan, jenis tanah, kemiringan lereng, kerapatan vegetasi, penggunaan lahan, dan histori kejadian longsor dari tahun 2012-2021 digunakan sebagai parameter. Model yang dibentuk dengan dataset 70% pelatihan dan 30% pengujian, kemudian divisualisasikan dan divalidasi menggunakan 120 titik longsor tahun 2022. Prediksi potensi longsor menghasilkan nilai 0 berpotensi sangat rendah (34,84%), nilai 0,25 berpotensi rendah (9,58%), nilai 0,50 berpotensi sedang (12,32%), nilai 0,75 berpotensi tinggi (11,41%), dan nilai 1 berpotensi sangat tinggi (31,85%). Kemiringan lereng teridentifikasi sebagai variabel yang paling berpengaruh
dengan nilai importance sebesar 0,3. Hasil akurasi antara model dan validasi lebih dari 80%, artinya memiliki informasi yang cukup akurat tentang klasifikasi potensi longsor di Kabupaten Bandung.