RANCANG BANGUN SISTEM PEMANTAUAN GETARAN TANAH BERBASIS IOT DENGAN KLASIFIKASI POTENSI LONGSOR MENGGUNAKAN SVM

Abstract

Tanah longsor merupakan salah satu bencana alam yang berpotensi menimbulkan kerugian besar, baik berupa korban jiwa, kerusakan lingkungan, maupun kerusakan infrastruktur. Oleh karena itu, diperlukan sistem pemantauan yang mampu memberikan informasi kondisi tanah secara cepat, real-time, dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pemantauan getaran tanah berbasis Internet of Things (IoT) dengan klasifikasi potensi longsor menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Sistem ini menggunakan sensor MPU6050 untuk membaca data getaran atau percepatan tanah, serta mikrokontroler ESP8266 untuk mengirimkan data melalui jaringan Wi Fi ke server. Data yang diperoleh kemudian melalui proses pengolahan, ekstraksi fitur, dan klasifikasi ke dalam tiga kategori kondisi, yaitu Aman, Waspada, dan Bahaya. Hasil klasifikasi ditampilkan melalui LCD, dashboard web, serta dapat mengaktifkan relay sebagai media peringatan ketika sistem mendeteksi kondisi berbahaya. Berdasarkan hasil evaluasi model, metode SVM mampu menghasilkan performa klasifikasi yang sangat baik dengan nilai akurasi sebesar 99,79%, serta nilai precision, recall, dan F1-score yang tinggi pada setiap kelas. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat digunakan sebagai prototipe pemantauan getaran tanah berbasis IoT yang mendukung upaya mitigasi dan peringatan dini potensi longsor secara lebih efektif.