ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulDETEKSI EROSI SUNGAI MELALUI CITRA SATELIT UNTUK PENCEGAHAN BANJIR DENGAN PENDEKATAN DEEP LEARNING |
| Nama: RIZKY ARDHIANSYAH |
| Tahun: 2026 |
| Abstrak RIZKY ARDHIANSYAH. DETEKSI EROSI SUNGAI MELALUI CITRA SATELIT UNTUK PENCEGAHAN BANJIR DENGAN PENDEKATAN DEEP LEARNING. Dibimbing oleh DESSY SANTI. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya risiko banjir akibat perubahan morfologi sungai yang dipengaruhi oleh proses erosi dan sulit dipantau secara konvensional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi erosi sungai berbasis citra satelit menggunakan pendekatan Deep Learning untuk mendukung upaya pencegahan banjir. Metode penelitian meliputi preprocessing citra, pelabelan segmentasi, serta pelatihan model U-Net dengan backbone ResNet50 untuk melakukan segmentasi area sungai. Hasil segmentasi digunakan untuk ekstraksi fitur morfologi berupa sinuosity, laju pelebaran sungai, dan pergeseran tepi sungai. Selanjutnya dilakukan klasifikasi tingkat erosi menggunakan metode stacking classifier yang menggabungkan Random Forest, Support Vector Machine, dan XGBoost. Penelitian juga menerapkan metode SMOTE dan class weight untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model segmentasi memperoleh accuracy sebesar 0,9737 dan IoU sebesar 0,8300, sedangkan model klasifikasi menghasilkan akurasi sebesar 0,9773. Analisis SHAP menunjukkan bahwa fitur sinuosity memiliki pengaruh paling besar terhadap proses klasifikasi erosi sungai. Penelitian ini menghasilkan sistem berbasis web yang mampu melakukan analisis erosi sungai secara otomatis sebagai pendukung mitigasi banjir. Kata kunci: citra satelit, Deep Learning, deteksi erosi, pencegahan banjir, sungai |