IOINFORMATICIOINFORMATIC

JUKI : Jurnal Komputer dan InformatikaJUKI : Jurnal Komputer dan Informatika

Indonesia menghadapi risiko tinggi terjadinya tanah longsor, terutama di wilayah dengan curah hujan tinggi dan topografi curam, seperti Kota Tomohon di Sulawesi Utara. Kawasan Tomohon, khususnya pada jalur antara KM 12 hingga KM 17 di Desa Tinoor 1, dikenal sebagai daerah yang rawan longsor sehingga menimbulkan ancaman serius bagi keselamatan penduduk dan pengguna jalan. Oleh karena itu, sistem peringatan dini tanah longsor (Early Warning System/EWS) yang mampu memberikan peringatan secara real-time sangat dibutuhkan untuk membantu mengurangi dampak dari peristiwa tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe sistem peringatan dini tanah longsor berbasis Raspberry Pi, yang dilengkapi dengan sensor kemiringan (tilt sensor) dan akselerometer untuk mendeteksi pergerakan tanah di daerah rawan longsor di Kota Tomohon. Data dari sensor dikumpulkan dan diproses oleh Raspberry Pi, kemudian hasil pengukuran disebarkan melalui platform web secara real-time, sehingga masyarakat dan pihak berwenang dapat merespons dengan cepat. Sistem ini menunjukkan kemampuan deteksi yang memadai dan dapat berkontribusi dalam upaya mitigasi bencana tanah longsor di Tomohon. Penerapan prototipe ini tidak hanya meningkatkan kesiapsiagaan teknis terhadap bencana, tetapi juga mendorong ketangguhan masyarakat melalui strategi mitigasi berbasis teknologi. Dengan mengintegrasikan perangkat Internet of Things (IoT) dan pemrosesan data secara waktu nyata, sistem ini menawarkan solusi proaktif yang dapat secara signifikan mengurangi jumlah korban jiwa dan kerusakan infrastruktur. Selain itu, aksesibilitas data secara real-time melalui platform web memberikan kekuatan bagi masyarakat dan otoritas lokal untuk membuat keputusan yang tepat selama keadaan darurat. Dengan demikian, penelitian ini dapat menjadi model praktis bagi wilayah lain di Indonesia yang memiliki kondisi geografis serupa, sekaligus menegaskan pentingnya adopsi teknologi inovatif dalam menghadapi tantangan bencana alam yang semakin meningkat.

Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem pemantauan dan peringatan dini tanah longsor berbasis sensor dan pesan WhatsApp, yang terbukti akurat dalam pembacaan data dan pengiriman peringatan secara real‑time.Hasil menunjukkan bahwa keterbatasan akses informasi di wilayah rawan meningkatkan kerugian material, kerusakan rumah, gangguan transportasi, dan korban jiwa, sehingga sistem peringatan dini yang efektif sangat penting untuk mengurangi risiko.Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengkaji pengaruh topografi dan curah hujan serta mengembangkan model prediksi ambang hujan menggunakan teknik pembelajaran mesin (CNN, GAMCGSA) serta integrasi AHP‑GIS untuk meningkatkan akurasi penilaian kerentanan dan mendukung perencanaan mitigasi yang berkelanjutan.

Penelitian lanjutan dapat menyelidiki bagaimana variasi topografi mikro dan intensitas curah hujan memengaruhi ambang batas deteksi pada sensor kemiringan, dengan tujuan membangun model prediksi yang lebih sensitif terhadap kondisi lokal. Selain itu, studi dapat mengembangkan algoritma pembelajaran mesin berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan GAMCGSA untuk memperbaiki akurasi prediksi longsor pada dataset yang tidak seimbang, serta mengevaluasi kinerja model tersebut dalam skenario real‑time. Penelitian ketiga dapat mengintegrasikan Analytic Hierarchy Process (AHP) dengan Sistem Informasi Geografis (GIS) untuk menghasilkan peta kerentanan landslide yang mempertimbangkan faktor elevasi, kemiringan, litologi, jenis tanah, dan penggunaan lahan, sehingga mendukung perencanaan mitigasi yang berkelanjutan. Metode evaluasi lapangan harus melibatkan uji coba jangka panjang pada beberapa titik kritis untuk menilai keandalan jaringan sensor dan kecepatan penyampaian pesan WhatsApp dalam kondisi jaringan yang beragam. Semua studi ini diharapkan dapat memperluas penerapan prototipe sistem peringatan dini berbasis Raspberry Pi ke wilayah lain dengan karakteristik geologis berbeda, sekaligus meningkatkan keandalan dan efektivitas respons komunitas terhadap ancaman longsor.

Read online
File size538.35 KB
Pages11
DMCAReport

Related /

ads-block-test