Home
Login.
Artikelilmiahs
3574
Update
NOFA HARYANTO
NIM
Judul Artikel
ANALISIS STABILITAS LERENGTERHADAP VARIASI CURAH HUJANDAN KEMIRINGAN LERENG DENGAN METODE SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE) PADA TANAH GRANULER
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Indonesia merupakan salah satu Negara yang paling rawan terkena bencana longsor. Salah satu upaya menyiapkan kesiagaan masyarakat dalam menghadapi longsor adalah dengan pembuatan suatu sistem peringatan dini. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis stabilitas lereng dengan permodelan di laboratorium dan metode SVM terhadap pengaruh variasi kemiringan lereng dan variasi curah hujan. Penelitian dilakukan dengan cara membuat simulasi bencana longsor pada tanah granuler di laboratorium, untuk mengetahui kestabilan lereng pada berbagai variasi curah hujan dan variasi sudut kemiringan lereng. Selanjutnya data hasil permodelan di laboratorium dilakukan validasi data menggunakan metode binary classification SVM. Untuk pemetaan vektor masukan pada SVM digunakan kernel Linear, Polinomial dan Gaussian Radial Basis Function (RBF). Dari penelitian ini, unjuk kerja terbaik sebesar 100% dihasilkan oleh kernel Polinomial dengan parameter 2. Hasil analisis data dengan Support Vector Machine (SVM) menunjukkan hasil kejadian longsor atau tidak longsor yang identik dengan hasil pengujian di laboratorium. Dengan model matematis kelongsoran yang telah berhasil dibuat, selanjutnya dapat dilakukan prediksi kelongsoran terhadap variasi yang berbeda pada curah hujan, sudut kemiringan lereng, dan waktu hujan. Kata kunci: bencana longsor, sistem peringatan dini, curah hujan, kemiringan lereng, binary classification SVM.
Abtrak (Bhs. Inggris)
Indonesia is one of the countries most vulnerable to landslides. One of the efforts prepare the community preparedness in the face of an landslide is the creation of early warning systems. In this research will be performed slope stability analysis with laboratory modeling and SVM methods to the effects of slope variations and variations in rainfall. The research was conducted in a way to simulate landslides on granular soils in the laboratory, to determine the stability of slopes in different rainfall variationsand slope anglevariations. Then the data modeling results in the laboratory, validated using binary classification of SVM. For the mapping of input vectors used in the SVM kernel Linear, Polynomial and Gaussian Radial Basis Function (RBF). From this research, the best performance is 100% generated by a polynomial kernel with parameter 2. The results of data analysis with Support Vector Machine (SVM) shows the results of landslide or unlandslide events are identical to the results of laboratory tests. With the landslides mathematical model that has been successfully created, next can be predicted landslide for different variations in rainfalland the slope angle. Keywords: landslides, early warning systems, rainfall, slope, binary classification of SVM.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save