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.
