Pemetaan Data Publik dengan Pendekatan Random Forest dan Ordinary Kriging (Studi Kasus Data Titik Gempa Bumi di Sulawesi)

Abstract

Data publik telah banyak tersedia dengan tujuan memberikan informasi dalam mengatasi masalah yang kompleks. Data ini juga diperlukan untuk pengembangan kebijakan publik dan memberikan layanan yang berguna seperti mitigasi dengan pemetaan secara spasial. Hal ini sangat berguna untuk wilayah Indonesia yang rawan terhadap bencana gempa bumi karena terletak di antara lempeng utama dunia. Gempa bumi besar terakhir kali terjadi di Donggala dan Palu tahun 2018 yang mengakibatkan ribuan orang meninggal dan kerugian hingga triliunan rupiah sehingga diperlukan mitigasi untuk mengurangi dampak bencana tersebut. Dalam penelitian ini, langkah mitigasi yang dilakukan menggunakan data publik yang dikeluarkan oleh USGS dengan teknik analisis deskriptif untuk menganalisis karakteristik titik gempa bumi, klasifikasi Random Forest, dan interpolasi Ordinary Kriging. Terdapat enam karakteristik titik gempa bumi yang dianalisis, diantaranya menunjukkan bahwa Sulawesi didominasi gempa bermagnitudo 4 – 5 mw, gempa dangkal, dan gempa laut serta frekuensi gempa memiliki tren yang meningkat, sebaliknya rataan magnitudo memiliki tren yang menurun. Klasifikasi menggunakan Random Forest menunjukkan akurasi yang tinggi dan variabel yang berpengaruh terhadap pemodelan, yaitu PGA, kedalaman, dan magnitudo. Daerah dengan frekuensi gempa tinggi memiliki skala MMI yang rendah, dan sebaliknya. Interpolasi menggunakan Ordinary Kriging dengan semivariogram model spherical menunjukkan akurasi yang baik.