Tsunami merupakan gelombang laut yang sebagian besar disebabkan oleh gempa bumi tektonik. Pada umumnya, penentuan gempa bumi yang termasuk berpotensi tsunami menggunakan ukuran magnitude lebih dari 7.0 SR. Ukuran tersebut ternyata tidak selamanya benar karena pada tahun 1906 hingga 2013 terdapat 11 dari 62 kejadian tsunami yang terjadi ketika magnitude gempa bumi kurang dari sama dengan 7.0 SR. Penelitian sebelumnya dalam topik penentuan potensi tsunami menggunakan algoritma Modified K-Nearest Neighbor dengan jumlah dataset 100 memiliki rata-rata akurasi maksimum sebesar 73,74%. Karena itu diperlukan penerapan sistem cerdas untuk dapat mengklasifikasikan data gempa bumi secara tepat berdasarkan potensinya. Algoritma Support Vector Machine (SVM) mengklasifikasikan data menjadi dua kelas. Pada penelitian ini menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 88.75% menggunakan kernel Gaussian RBF dengan kombinasi nilai parameter λ = 0.1, konstanta γ = 0.0001, dan ε (epsilon) = 0.00001 dengan menggunakan data latih sebesar 140 dataset.