Indonesia adalah negara yang sering mengalami bencana alam, salah satunya adalah tanah longsor. Kebutuhan mendesak untuk memperoleh informasi cepat dan akurat tentang bangunan yang rusak setelah bencana sangat penting untuk penyelamatan darurat dan penilaian kerusakan. Pengembangan Kecerdasan Buatan (AI) Untuk mengatasi masalah yang dialami. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan program machine learning yang dapat mendeteksi rumah yang rusak akibat tanah longsor. Model deteksi objek di-training dengan mengutamakan data udara. Penelitian ini juga akan menganalisis stabilitas lereng pada kasus-kasus tanah longsor sebelumnya untuk menguji akurasi model yang dikembangkan. Hasil analisis stabilitas lereng dengan menghitung Safety Factor (SF) pada lereng yang digunakan untuk mengetahui kondisi lereng dan mengevaluasi model deteksi objek. Hasil image segmentation menggunakan metode YOLO8 menghasilkan nilai precision 97%, recall 77%, dan mAP 48,9%. Model deteksi objek sudah mulai mampu mengenali objek yang diinginkan tetapi masih perlu pengembangan lebih lanjut agar dapat mengenali objek lebih baik.
