Automatic First Arrival Picking adalah sistem yang bisa mendapatkan P-Wave atau gelombang pertama yang datang pada gelombang gempa bumi. Karena P-Wave adalah gelombang yang pertama datang maka dibutuhkan penelitian yang dapat mendapatkan kedatangan P-Wave secara otomatis. Perkembangan sistem Automatic First Arrival Picking sangat membantu penelitian tentang gempa bumi.
Pada penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem Automatic First Arrival Picking dan menguji performansi metode yang nantinya akan mendapatkan hasil Picking P-Wave dan akurasi dari metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Data sampel gempa bumi harus melalui tahap Feature Extraction terlebih dahulu agar hasilnya dapat digunakan sebagai masukan pada metode klasifikasi SVM. Untuk menguji performansi metode ini dibutuhkan banyak data sampel dari event gempa bumi. Pada data sampel penelitian ini S-Wave dan Noise dianggap sebagai No P-Wave, jadi hanya ada dua klasifikasi pada SVM yaitu P-Wave dan No P-Wave.
Skenario pengujian pada Automatic First Arrival Picking setelah melalui tahap feature extraction dan klasifikasi menggunakan metode SVM akan mendapatkan hasil performansi. Hasil pada penelitian tugas akhir ini mendapatkan sistem Automatic First Arrival Picking dengan performansi akurasi sebesar 88.00%, precision sebesar 90.00%, recall sebesar 73.50%, f1-score sebesar 78.00%.
Kata Kunci : Sinyal Seismik, First Arrival Picking, P-Wave, SVM, Akurasi