Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  atribut- atribut  apa  yang  akan  digunakan  untuk  klasterisasi  provinsi  di Indonesia  berdasarkan  faktor  kesiapan  dalam  menghadapi bencana.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari  tiga  kelompok  data yaitu  data  jumlah  kejadian  bencana  yang  terdiri  dari  19  sub- atribut, data jumlah fasilitas kesehatan yang terdiri dari 14 sub- atribut  dan  data  jumlah  tenaga  kesehatan  yang  terdiri  dari  11 sub  atribut.  Penelitian  ini  dapat  menjadi  gambaran  tentang bagaimana melakukan pembersihan dan pemilihan data sebelum digunakan  dalam  proses  klasterisasi.  Data-data  ini  akan dibersihkan dan dipilih sebelum nantinya digunakan pada proses klasterisasi.  Proses  pembersihan  dan  pemilihan  data  dilakukan dengan  bantuan  PCA  ( Principal  Component  Analysis )  namun sebelumnya  dibersihkan  telebih  dahulu  dengan  cara  manual. Penelitian dibagi menjadi 3 percobaan. Pada percobaan pertama didapatkan  31  sub-atribut  yang  siap  digunakan,  percobaan kedua didapatkan 29 sub-atribut yang siap digunakan dan pada percobaan  ketiga  didapatkan  24  sub-atribut  yang  siap digunakan.
Kata  Kunci:  Data  mining ,  Klasterisasi,  K- Means ,  PCA,  R- Studio.

## I. PENDAHULUAN
AMPIR  setiap  saat  Indonesia  mengalami  bencana  alam. Hal  ini  bisa  terlihat  dari  seringnya  terjadi  bencana  alam secara  beruntun  seperti  gempa  bumi,  tanah  longsor,  banjir, letusan  gunung  berapi  dan  juga  tsunami.  Menurut United Nations  International  Stategy  for  Disaster  Reduction (UNISDR; Badan PBB untuk strategi internasional Pengurangan Risiko Bencana) Indonesia merupakan salah satu negara yang paling rawan bencana alam [1].
Menurut  data  dari  BNPB  terdapat  2105  bencana  yang terjadi di Indonesia pada tahun 2012. Hal ini berarti setiap hari terjadi  6  bencana  di  wilayah  Indonesia  [2].  Dengan  adanya hal-hal  semacam  ini,  pernahkah  terpikirkan  bagaimana caranya untuk melakukan pencegahan sejak awal agar dampak kerugian  material  dan  korban  yang  ditimbulkan  dapat  lebih diminimalisir.
Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  melakukan pendataan  bencana  setiap  harinya.  Data  tersebut  berisikan jenis bencana, tempat kejadian bencana (kota kejadian) beserta dampak  dari  bencana  baik  berupa  korban  jiwa  maupun  harta benda. Data-data yang ada belum dilakukan pengolahan secara baik  menjadi  sebuah  informasi  yang  berharga  dan  mudah dipahami.  Selain  melakukan  pendataan  terhadap  kejadian
bencana,  BNPB juga  menentukan  tingkat  kerawanan  bencana suatu  provinsi  namun  dalam  aplikasinya  pembangunan infrastruktur  di  Indonesia  tidak  terlalu  memperdulikan  faktor bencana sehingga pembangunan infrastruktur bersifat terpusat dan tidak tersebar ke seluruh provinsi.
Jumlah penduduk Indonesia pada tahun 2004 mencapai 220 juta  jiwa  yang  terdiri  dari  beragam  etnis,  kelompok,  agama dan  adat-istiadat.  Keragaman  tersebut  merupakan  kekayaan bangsa  Indonesia  yang  tidak  dimiliki  bangsa  lain.  Namun karena  pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  tidak  diimbangi dengan  kebijakan  dan  pembangunan  ekonomi,  sosial  dan infrastruktur  yang  merata  dan  memadai  [3]  sehingga,  terjadi kesenjangan  pada  beberapa  aspek  dan  terkadang  muncul kecemburuan  sosial.  Kondisi  ini  potensial  menyebabkan terjadinya  konflik  dalam  masyarakat  yang  dapat  berkembang menjadi bencana nasional.
Algoritma  clustering    dapat  diaplikasikan  terhadap  data bencana  di  Indonesia  dan  menambahkan  beberapa  faktor  lain yang  berkaitan  dengan  bencana  seperti  jumlah  fasilitas kesehatan,  jumlah  penduduk,  jumlah  tenaga  medis  dan  luas wilayah  untuk  melihat  tingkat  kesiapan  provinsi  dalam menghadapi  bencana.  Faktor-faktor  tersebut  tidak  bisa langsung  diaplikasikan  ke  dalam  algoritma  k-Means,  perlu dilakukan  sebuah    proses  pengolahan  data  sehingga  faktor- faktor tersebut siap untuk diolah.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah  PCA ( Principal Component Analysis ). Metode ini digunakan untuk mereduksi  dimensi  dari  data  atau  dengan  kata  lain  dapat digunakan  untuk  memilih  atribut  atau  faktor-faktor  yang memiliki hubungan yang kuat

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data mining
Data  mining atau  dalam  bahasa  Indonesia  dsebut penggalian  data  merupakan  suatu  proses  pencarian  korelasi, pola  dan  tren  baru  yang  berguna  dalam  media  penyimpanan data berukuran besar menggunakan teknologi pengenalan pola seperti  teknik-teknik  statistik  dan  matematis  [4]  .Penggalian data  erat  kaitannya  dengan  pencarian  pola.  Urutan  dari pencarian pola dalam proses data mining adalah: 1. Pembersihan  Data  (proses  penghapusan  data  yang dianggap menganggu penelitian ( noise )).

## Feature Selection pada Dataset Faktor Kesiapan Bencana pada Provinsi di Indonesia Menggunakan Metode PCA ( Principal Component Analysis )
Septa Firmansyah Putra, Renny Pradina, dan Irmasari Hafidz Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : renny.pradina@gmail.com, ir.hafidz@gmail.com, septa.poetra@gmail.com
H
2. Integrasi Data (proses untuk menyatukan berbagai sumber data menjadi sebuah data gabungan)
3. Pemilihan  Data  (memperoleh  data  yang  relevan  dengan cara  memilih  data  yang  dianggap  relevan  dan  menghapus data yang dianggap tidak relevan)
4. Transformasi Data (proses untuk mengubah data ke dalam format untuk diproses dalam penggalian data)
5. Penggalian  Data  (menerapkan  metode  cerdas  untuk ekstraksi pola)
6. Evaluasi  pola  (mengenali  pola-pola  yang  menarik  saja yang  sebelumnya  telah  diidentifikasi  pada  proses penggalian data)
7. Penyajian  pola  (melakukan  visualisasi  pola  kepada masyarakat umum)
Proses data  mining sendiri  bisa  dibedakan  menjadi  dua tujuan utama [5] yaitu:
1. Descriptive Data mining Sebuah  proses data  mining yang  bertujuan  untuk menampilkan  data  dalam  bentuk  yang  ringkas,  informatif dan diskriminatif.
2. Predictive Data mining
Sebuah proses data mining yang bertujuan untuk merubah analisis  data  menjadi  sebuah  model  yang  nantinya  akan digunakan sebagai alat  untuk memprediksi trend dari data yang tidak diketahui nilainya.

## B. Aplikasi R
R-Studio  merupakan  aplikasi open  source yang  digunakan untuk  menerjemahkan  bahasa  R  menjadi  lebih user  friendly . Aplikasi  ini  dibuat  karena  pada  zaman  sekarang,  orang-orang sudah mulai beralih ke bahasa R sebagai sebuah bahasa untuk proses statistik [6].
R-Studio  bisa  berjalan  hampir  di  seluruh  sistem  operasi seperti  windows,  Mac  OS  dan  juga  Linux.  R-Studio  sendiri biasa  digunakan  oleh  para  ahli  statistik  maupun  ahli data mining untuk  membuat  sebuah  aplikasi  statistik  maupun analisis data.
Di  dalam  R-Studio  terdapat  berbagai  macam package . Package ini  berguna  dalam  melakukan  pengolahan  data. Package ini bisa di download dan di install secara manual atau bisa diinstall langsung melalui software R-Studio.
C. PCA (Principal Component Analysis)
Principal  Component  Analysis atau  analisis  komponen utama  (AKU)  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk menyederhanakan  suatu  data,  dengan  cara  mentransformasi data  secara  linier  sehingga  terbentuk  sistem  koordinat  baru dengan  varians  maksimum.  Analisis  komponen  utama  dapat digunakan  untuk  mereduksi  dimensi  suatu  data  tanpa mengurangi karakteristik data tersebut secara signifikan.
Tujuan  utama  analisis  komponen  utama  ialah  untuk mengurangi dimensi peubah-peubah yang saling berhubungan dan  cukup  banyak  variabelnya  sehingga  lebih  mudah  untuk menginterpretasikan  data-data  tersebut  [7].    Metode  yang digunakan  yaitu  menentukan  komponen  utama  dengan melakukan alih ragam orthogonal atau membentuk kombinasi linier  Y  =  A'  X  (Sumarga,  1996).  Dari  sini  akan  dipilih beberapa  komponen  utama  yang  dapat  memberikan  sebagian besar keragaman total data semula.

## III. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  terbagi  menjadi  dua  yakni  metode pemilihan  atribut  dengan  cara  manual  dan  metode  pemilihan atribut  dengan  PCA.  Pada  proses  penyeleksian  atribut  secara manual  dilakukan  dengan  menghapus  sub-sub  atribut  yang memiliki nilai 0 diseluruh kolom dan juga baris.
Metode  berikutnya  yakni  proses  pemilihan  atribut  dengan PCA.  Proses  ini  bertujuan  untuk  melakukan  penyeleksian atribut  berdasarkan  nilai  korelasinya  dengan  keseluruhan atribut.  Proses  ini  dilakukan  sebelum  proses  validasi  dan klasterisasi  pada  data.  Seleksi  atribut  dengan  PCA  dilakukan dengan  menggunakan software R-Studio  dan  menggunakan package FactoMineR [8].  Langkah-langkah  melakukan pemilihan atribut dengan PCA dengan menggunakan software R-Studio bisa dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Langkah-Langkah PCA
Proses  penyeleksian  atribut  dilakukan  dengan  melihat  nilai korelasi  dan  juga  P- Value .  Dimana  saat  nilai  korelasi  kurang dari  0.5  maka  atribut  tersebut  akan  dihapus  dan  saat  nilai  P- Value lebih dari 0.05 maka atribut tersebut juga akan dihapus [9].
Langkah-langkah untuk melakukan PCA dengan menggunakan software RStudio sebagai berikut:
1. Memilih data yang akan digunakan.
2. Mengaktifkan package FactoMineR
> library("FactoMineR", lib.loc="~/R/win-l ibrary/3.2")
3. Memasukkan perintah untuk melakukan PCA
> res.pca = PCA(Data_Bencana_2, scale.unit =TRUE, ncp=10, graph=F)
4. Memasukkan  perintah  untuk  melihat  dimensi  (nilai korelasi) untuk setiap atribut.
> dimdesc(res.pca, proba = 0.5)
5. Sehingga akan muncul hasil dari PCA.
Gambar 2. Hasil PCA dengan R-Studio

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Percobaan
Pada  penelitian  ini  digunakan  beberapa  percobaan  untuk sub-atribut  yang  digunakan.  Terdapat  tiga  percobaan  yang digunakan yaitu percobaan 1, 2 dan 3. Percobaan 1 berisikan data  penelitian  awal  dengan  sub-atribut  yang  sama  tanpa diubah  sedikitpun. Percobaan  2 berisikan  sub-sub  atribut yang  telah  diproporsikan  dengan  Luas  Wilayah.  Sub-atribut yang  diproporsikan  adalah  sub-atribut  pada  atribut  Fasilitas Kesehatan dan Tenaga Kesehatan, kecuali untuk jumlah kamar pada  Rumah  Sakit.  Berikut  adalah  rumus  proporsi  dari  sub- atribut tersebut.
𝑝𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝐹𝑎𝑠𝑖𝑙𝑘𝑒𝑠 𝑠2 = 𝑆𝑢𝑏 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐹𝑎𝑠𝑖𝑙𝐾𝑒𝑠
𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑊𝑖𝑙𝑎𝑦𝑎ℎ (1) 𝑝𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝑇𝑒𝑘𝑒𝑠 𝑠2 = 𝑆𝑢𝑏 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑇𝑒𝑘𝑒𝑠 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑊𝑖𝑙𝑎𝑦𝑎ℎ (2)
Alasan dilakukan proporsi terhadap luas wilayah adalah untuk mengetahui  jangkauan  setiap  fasilitas  kesehatan  dan  tenaga kesehatan dalam sebuah wilayah, atau bisa disebutkan sebuah fasilitas  kesehatan  dan  tenaga  kesehatan  dapat  menjangkau wilayah seluas apa.
Percobaan  3 berisikan  sub-sub  atribut  yang  telah diproporsikan  dengan  Jumlah  Penduduk.  Sub-atribut  yang diproporsikan  adalah  sub-atribut  pada  atribut  Fasilitas Kesehatan  dan  Tenaga  Kesehatan  berikut  adalah  rumus proporsi dari sub-atribut tersebut.
𝑝𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝐹𝑎𝑠𝑖𝑙𝑘𝑒𝑠 𝑠3 = 𝑆𝑢𝑏 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐹𝑎𝑠𝑖𝑙𝑘𝑒𝑠 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘
𝑝𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝑇𝑒𝑘𝑒𝑠 𝑠3 = 𝑆𝑢𝑏 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑇𝑒𝑘𝑒𝑠 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘
Alasan  dilakukan  proporsi  terhadap  jumlah  penduduk adalah  untuk  mengetahui  cakupan  fasilitas  kesehatan  dan tenaga  kesehatan  tehadap  jumlah  penduduk  [10],  atau  bisa juga  disebutkan  seberapa  banyak  penduduk  yang  harus ditangani  oleh  fasilitas  kesehatan  dan  tenaga  kesehatan  di wilayah tersebut.

## B. Hasil Seleksi Sub-Atribut dengan Proses Manual
Berikut  adalah  hasil  seleksi  atribut  dengan  cara  manual yakni  menghapus  sub-sub  atribut  yang  memiliki  nilai  0 diseluruh  kolom  dan  juga  baris.  Dengan  proses  ini  terdapat  7 sub-atribut yang dihapus dan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pemilihan Atribut dengan Proses Manual Atribut Sub Atribut yang dihapus Jumlah Kejadian Bencana Alam  Perubahan Iklim  Tsunami Jumlah Kejadian Bencana Non Alam  Hama Tanaman  KLB Jumlah Kejadian Bencanan Sosial  Kecelakaan Industri  Aksi Teror / Sabotase Jumlah Fasilitas Kesehatan
 Polindes

## C. Hasil Pemilihan Sub-Atribut dengan Proses PCA
Tabel 2. Hasil PCA Percobaan 1 Sub-Atribut Korelasi P- Value Perawat Bidan 0.963468 1.88E-20 Jumlah RS Kelas C 0.963229 2.09E-20 Jumlah Kamar RS Kelas C 0.953713 8.67E-19 Posyandu 0.953153 1.05E-18 Puskesmas 0.951385 1.92E-18 Tenaga Medis 0.951186 2.05E-18 Tenaga Gizi 0.945226 1.31E-17 Dokter.Umum 0.943406 2.21E-17 Jumlah Kamar RS Kelas B 0.941487 3.78E-17 Tenaga Farmasi 0.925214 1.92E-15 Tenaga Keteknisan Medis 0.925161 1.94E-15 Jumlah RS Kelas B 0.922502 3.38E-15 Dokter Gigi 0.914925 1.49E-14 Putting Beliung 0.908972 4.34E-14 Jumlah RS Kelas D 0.908746 4.52E-14 Kekeringan 0.905148 8.32E-14 Tenaga Sanitasi 0.904076 9.93E-14 Jumlah Kamar RS Kelas D 0.898799 2.31E-13 Banjir 0.897223 2.94E-13 Dokter Spesialis 0.880906 2.95E-12 Jumlah Kamar RS Kelas A 0.873570 7.48E-12 Tanah Longsor 0.869456 1.23E-11 Pustu 0.865218 2.01E-11 Tenaga Kesma 0.860323 3.49E-11 Jumlah RS Kelas A 0.847171 1.39E-10 Jumlah RS Kelas Tidak Diketahui 0.828954 7.73E-10 Jumlah Kamar RS Kelas Tidak Diketahui 0.771872 5.66E-08 Kebakaran 0.755058 1.60E-07 Keterapian Fisik 0.704061 2.37E-06 Banjir dan Tanah Longsor 0.639233 3.57E-05 Gempa Bumi 0.528205 1.11E-03 Jumlah Penduduk 0.495588 2.02E-03 Gempa dan Tsunami 0.495476 2.47E-03 Gelombang Pasang 0.458337 5.62E-03 Letusan Gunung Api 0.383340 2.30E-02 (3) (4)
Kecelakaan Transportasi 0.378669 2.49E-02 Kebakaran Hutan dan Lahan 0.351097 3.86E-02 Konflik Sosial 0.268861 1.18e-01 Luas Wilayah 0.224634 1.94e-01
Tabel 2, kolom dengan  warna kuning  menyatakan sub-atribut yang  akan  dihapus  yakni  sub-atribut  yang  memiliki  nilai korelasi kurang dari 0.5 dan nilai P- Value lebih dari 0.05. Sub- atribut  yang  tidak  dihapus  berjumlah  31  dan  sub-atribut  yang dihapus berjumlah 8.
Tabel 3. Hasil PCA Percobaan 2 Sub-Atribut Korelasi p. value Tenaga Gizi 0.993605 6.17E-31 Jumlah RS Kelas C 0.992374 9.38E-30 Perawat Bidan 0.992361 9.62E-30 Tenaga Farmasi 0.990735 1.89E-28 Sanitarian 0.987656 1.58E-26 Puskesmas 0.986997 3.53E-26 Tenaga Keteknisan Medis 0.986168 9.15E-26 Tenaga Kesma 0.986084 1.00E-25 Jumlah Kamar RS Kelas C 0.982069 4.97E-24 Tenaga Medis 0.968961 2.24E-20 Dokter Gigi 0.962312 4.34E-19 Jumlah Kamar RS Kelas B 0.929256 5.97E-15 Jumlah RS Kelas B 0.923335 1.99E-14 Jumlah RS Kelas Tidak Diketahui 0.917686 5.76E-14 Dokter Umum 0.915053 9.21E-14 Dokter Spesialis 0.886986 6.30E-12 Keterapian Fisik 0.885614 7.52E-12 Jumlah Kamar RS Kelas A 0.88239 7.10E-11 Jumlah Kamar RS Kelas Tidak Diketahui 0.866615 8.63E-11 Jumlah RS Kelas D 0.864813 1.95E-10 Jumlah Kamar RS Kelas D 0.856998 2.46E-10 Posyandu 0.854653 4.82E-10 Puting Beliung 0.850187 2.59E-08 Jumlah RS Kelas A 0.847718 5.28E-04 Banjir 0.838707 4.36E-03 Tanah Longsor 0.822051 4.14E-02 Tenaga Sanitasi 0.798389 3.81E-10 Kekeringan 0.796699 1.10E-09 Pustu 0.570446 4.47E-09 Kebakaran 0.542308 2.92E-08 Gelombang Pasang 0.466198 1.11E-03 Jumlah Penduduk 0.357074 6.25E-03 Banjir dan Tanah Longsor -0.028477 8.75E-01 Kecelakaan Transportasi -0.029335 8.71E-01
Kebakaran Hutan dan Lahan -0.036212 8.41E-01 Gempa dan Tsunami -0.047338 7.93E-01 Letusan Gunung Api -0.058475 7.46E-01 Gempa Bumi -0.075433 6.77E-01 Konflik Sosial -0.158769 3.77E-01
Tabel  3,  pada  kolom  dengan  warna  kuning  menyatakan  sub- atribut  yang  akan  dihapus  yakni  sub-atribut  yang  memiliki nilai korelasi kurang dari 0.5 dan nilai P- Value lebih dari 0.05. Sub-atribut  yang  tidak  dihapus  berjumlah  28  dan  sub-atribut yang dihapus berjumlah 9.
Tabel 4. Hasil PCA Percobaan 3 Sub-Atribut Korelasi P- value Tenaga Medis 0.897952 1.40E-12 Tenaga Farmasi 0.831849 1.57E-08 Dokter Umum 0.827137 3.49E-08 Posyandu 0.805439 9.35E-08 Jumlah Kamar RS Kelas C 0.794063 1.23E-07 Dokter Gigi 0.778921 1.57E-07 Jumlah RS Kelas C 0.774466 2.79E-07 Tenaga Keteknisan Medis 0.770477 2.54E-06 Perawat Bidan 0.760659 1.28E-05 Jumlah RS Kelas Tidak Diketahui 0.718055 2.48E-04 Jumlah Kamar RS Kelas B 0.681147 5.91E-04 Banjir dan Tanah Longsor 0.662151 7.04E-04 Puting Beliung 0.654288 1.01E-03 Banjir 0.636063 1.07E-03 Tanah Longsor 0.603011 2.40E-03 Tenaga Gizi 0.596614 2.72E-03 Kekeringan 0.588231 4.10E-03 Jumlah RS Kelas D 0.566318 4.32E-03 Dokter Spesialis 0.55987 8.35E-03 Kebakaran 0.545997 1.93E-02 Tenaga Kesma 0.545941 2.53E-02 Puskesmas 0.543687 3.27E-02 Jumlah RS Kelas B 0.510535 4.16E-02 Tenaga Sanitasi 0.505018 4.36E-02 Keterapian Fisik 0.486467 4.75E-02 Pustu 0.483938 3.63E-05 Jumlah RS Kelas A 0.458475 2.04E-04 Jumlah Kamar RS Kelas A 0.451515 1.01E-03 Gelombang Pasang 0.406219 5.31E-04 Jumlah Kamar RS Kelas Tidak Diketahui 0.405398 9.51E-04 Gempa Bumi 0.400935 1.94E-03 Jumlah Kamar RS Kelas D 0.356606 2.08E-02 Gempa dan Tsunami 0.249464 1.61E-01
Kebakaran Hutan dan Lahan 0.181242 3.13E-01 Kecelakaan Transportasi 0.115737 5.21E-01 Letusan Gunung Api 0.080828 6.27E-01 Luas Wilayah 0.056683 7.54E-01 Konflik Sosial -0.266276 1.34E-01
Tabel  4  pada  kolom  dengan  warna  kuning  menyatakan  sub- atribut  yang  akan  dihapus  yakni  sub-atribut  yang  memiliki nilai korelasi kurang dari 0.5 dan nilai P- Value lebih dari 0.05. Sub-atribut  yang  tidak  dihapus  berjumlah  23  dan  sub-atribut yang dihapus berjumlah 14.

## V. KESIMPULAN
PCA  dapat  digunakan  untuk  memilih  atribut  mana  yang akan digunakan pada proses klasterisasi. Dengan menggunakan PCA, dari ketiga percobaan rata-rata sub-atribut berkurang  sampai  30%,  sehingga  atribut  lebih  sedikit  dan waktu  pengolahan  menjadi  lebih  cepat  dan  efisien.  Pada percobaan  1  dari  39  sub-atribut,  31  sub-atribut  tidak  dihapus dan  8  sub-atribut  lainnya  dihapus.  Pada  percobaan  2  dari  37 sub-atribut,  28  sub-atribut  tidak  dihapus  dan  9  sub-atribut lainnya dihapus. Pada percobaan 3 dari 37 sub-atribut 23 sub- atribut tidak dihapus dan 14 sub-atribut lainnya dihapus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   S. Briceno, Perkataan menjadi Tidakan: Panduan untuk implementasi kerangka kerja Hyogo, 2014.
[2]   BNPB, "Data Bencana di Indonesia," BNPB, 2014.
[3]   K. N. P. P. Nasional, Rencana Aksi Nasional Pengurangan Risiko Bencana 2006-2009, Jakarta: Perum Percetakan Negara RI, 2006.
[4]   L. D. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data mining ,
New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2005.
[5]   K. M. Data mining : Cencepts, Models, Methods and Algorithm., New Jersey: John Wiley & Sons Inc., 2003.
[6]   R-Studio, "About R-Studio," R-Studio, 2014. [Online]. Available: www.rstudio.com/about. [Accessed 13 05 2015].
[7]   J. Richard and D. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis 6th Edition, New Jersey: Pretince Hall, 2007.
[8]   S. Le, J. Josse and F. Husson, "FactoMineR : An R Package for Multivariate Analysis," Jurnal of Statictical Software, vol. 25, 2008.
[9]   Muhidin, S. Ali and M. Abdurahman, Analisis korelasi, regresi, dan jalur dalam penelitian., Bandung: Pustaka Setia, 2007.
[10]  K. K. R. Indonesia, Profil Kesehatan Indonesia, Jakarta: Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, 2012.