Wilayah Pesisir Selatan Lebak, Banten merupakan wilayah yang berdekatan dengan laut dan zona subduksi di Selatan Jawa sehingga berpotensi mengalami gempa bumi yang dapat mengakibatkan tsunami. Identifikasi endapan paleotsunami penting dilakukan di wilayah ini untuk mengetahui rekam jejak kejadian tsunami masa lampau sebagai salah satu upaya mitigasi bencana tsunami. Salah satu metode yang dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi endapan paleotsunami adalah kecerdasan buatan berupa pembelajaran mesin dengan memanfaatkan metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dan Support Vector Machine (SVM) dengan data masukan berupa proksi geokimia hasil analisis XRF dan deskripsi data sumur. Luaran dari metode ini adalah klasterisasi kandidat terduga endapan paleotsunami dan nonpaleotsunami. Hasil klasterisasi metode AHC pada data analisis XRF menunjukkan adanya pola peningkatan kandungan TiO2 dan Fe2O3 serta penurunan SiO2 dan Al2O3 pada kandidat endapan terduga paleotsunami. Hasil klasterisasi metode AHC pada endapan paleotsunami dari data XRF disubstitusikan ke data deskripsi dan diolah menggunakan metode SVM. Validasi akurasi model SVM menggunakan metode ROC-AUC menunjukkan nilai akurasi hingga 100%, dimana nilai akurasi sebesar itu sangat jarang ditemukan pada berbagai macam pemodelan. Model tersebut cukup akurat untuk memprediksi data deskripsi pada sampel lainnya, walaupun parameter yang digunakan masih sederhana namun bisa dijadikan acuan dengan dibantu hasil penelitian sebelumnya. Hasil penelitan menunjukkan terdapat korelasi kandidat terduga endapan paleotsunami pada dua kedalaman di daerah penelitian (Pesisir Pantai Bagedur) dengan endapan paleotsunami di Pesisir Pantai Binuangeun pada penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya di wilayah Pesisir Selatan Lebak, Banten. Hal tersebut menunjukkan adanya variasi temporal pada kejadian tsunami di wilayah Pesisir Selatan Lebak dengan sebaran yang cukup meluas. Berdasarkan karakteristik endapan yang dianalisis, tipe sedimentasi pada daerah penelitian diinterpretasikan termasuk tipe lakustrin dengan lingkungan pengendapan pada laguna tipe B dan tipe C dengan mekanisme pengendapan coastal lacustrine basin dalam sistem sedimentasi endapan tsunami. Hasil identifikasi daerah penelitian didukung data berupa peta sebaran gelombang tsunami dan tingkat kerawanan bencana tsunami di Pesisir Selatan Lebak, Banten. Pada penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa daerah penelitian termasuk wilayah yang berpotensi tinggi terdampak tsunami. Adanya identifikasi endapan paleotsunami dan data perkiraan luasan sebaran tsunami pada wilayah Pesisir Selatan Lebak, Banten diharapkan dapat mendukung upaya mitigasi bencana tsunami pada daerah tersebut.

---

The southern coastal area of Lebak, Banten is a tsunami-prone area. It is important to identify paleotsunami deposits in this area as one of the tsunami disaster mitigation efforts. One method that can be used to cluster paleotsunami deposits is machine learning using the Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) method with input data in the form of XRF analysis data. The results of clustering show a pattern of increasing TiO2 and Fe2O3 content as well as a significant decrease in SiO2 and Al2O3 in the suspected tsunami deposits. The results of clustering of the AHC method of tsunami deposits on XRF data are substituted for descriptive data and processed using the Support Vector Machine (SVM) method. The results of the ROC-AUC accuracy on the SVM model show an accuracy value of up to 100%. The model is very accurate for predicting descriptive data in other samples. The results showed that the depositional environment in the study area was lacustrine with a depositional mechanism, namely the coastal lacustrine basine. The results of identification from the research area are supported by data on the distribution of tsunami waves and the level of vulnerability in previous studies showing that the research area is an area prone to being affected by tsunamis so that there are studies that show patterns of recurrence of tsunami events can be used as a reference in tsunami disaster mitigation efforts in the Pesisir Selatan area. Lebak, Banten.