## CLUSTERING BENCANA ALAM MENGGUNAKAN K-MEANS PADA WILAYAH JAWA BARAT
Dede Rohman 1 , Rhima Annisa 2 , Deny Indriyana Efendi 3 , Dodi Solahudin 4 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jln Perjuangan No 10 B Karyamulya Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat Indonesia rhimaannisa09@gmail.com

## ABSTRAK
Wilayah  Jawa  Barat  memiliki  risiko  bencana  alam  yang  signifikan,  dengan  hampir  semua  jenis  bencana, termasuk gempa bumi, tanah longsor, banjir, dan lainnya, telah terjadi di berbagai bagian wilayah tersebut. Oleh karena  itu,  penting  untuk  mengkaji  lebih  mendalam  informasi  mengenai  tingkat  frekuensi  bencana  alam  di berbagai  daerah,  guna  meningkatkan  kewaspadaan  dan  kesiapsiagaan  di  masa  yang  akan  datang.  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan insiden-insiden  bencana alam di Jawa Barat ke dalam kelompok- kelompok berdasarkan jenis bencananya. Rangkaian tahap metodologi melibatkan akuisisi data insiden bencana, pengolahan data, penentuan jumlah klaster yang optimal melalui metode elbow , implementasi algoritma K-Means , serta analisis  hasil klastering. Dengan  menggunakan tools Rapidminer diperoleh 3 cluster dengan  nilai Davies Bouldin Index yaitu 0.004. Cluster 0 merupakan daerah dengan kejadian tinggi, Cluster 2 dengan daerah kejadian sedang dan Cluster 1 dengan kejadian rendah.
Kata kunci : Clustering, K-Means, Bencana Alam, Jawa Barat, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia, sebagai kawasan yang sering menghadapi ancaman bencana alam, khususnya Jawa Barat, memiliki risiko yang cukup besar. Wilayah ini ditandai oleh keragaman geografis dan fluktuasi cuaca yang  berubah-ubah,  yang  memicu  berbagai  jenis bencana seperti gempa bumi, banjir, tanah longsor, dan lainnya.  Perubahan  iklim  global  dan  peningkatan dampak  bencana  alam  di  Jawa  Barat  memerlukan penelitian mendalam untuk memahami pola kejadian. Faktor-faktor  seperti  kenaikan  suhu  laut  dan  hujan ekstrem meningkatkan risiko banjir dan longsor. Oleh karena  itu,  tindakan  mitigasi  dan  peningkatan kesiapsiagaan  sangat  penting  untuk  melindungi penduduk  dan  sumber  daya  alam  di  wilayah  tersebut [1].
Jawa  Barat  sering  mengalami  bencana  alam, dengan  data  kebencanaan  mencapai  ribuan  kejadian setiap  tahunnya.  Gubernur  Provinsi  Jawa  Barat  dan forkopimda telah melakukan upaya mitigasi dini untuk meningkatkan kesiapsiagaan. Pengelompokan wilayah berdasarkan data statistik kebencanaan di Jawa Barat menjadi  fokus  strategis,  namun  belum  dilakukan secara  ilmiah.  Penelitian  lebih  lanjut  dengan menggunakan  algoritma K-Means dapat  membantu mengidentifikasi  pola  kebencanaan,  memungkinkan pengambilan  keputusan  yang  terinformasi,  dan merancang strategi mitigasi yang efektif.
Dalam penelitian sebelumnya berjudul "Penerapan  Algoritma K-Means  Clustering untuk Mengelompokkan  Provinsi  Berdasarkan  Banyaknya Desa/Kelurahan  dengan  Upaya  Antisipasi/Mitigasi Bencana  Alam"  [2]  dijelaskan  bahwa  bencana  alam merupakan kejadian atau kerusakan yang diakibatkan oleh  alam,  umumnya  terjadi  secara  tiba-tiba  atau mendadak,  dan  berpotensi  menimbulkan  kerugian materi  bahkan  korban  jiwa.  Penelitian  lain  yang
berjudul  "Penerapan  Algoritma Clustering  K-Means untuk Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Rumah Akibat  Bencana  Alam"  [3]  membahas  penerapan algoritma K-Means untuk  mengidentifikasi  empat tingkatan  prioritas  penerima  bantuan  rumah  akibat bencana,  yakni  sangat  prioritas  (C0),  prioritas  (C1), kurang  prioritas  (C2),  dan  tidak  prioritas  (C3).  Studi serupa  yang  dilakukan  oleh  [4]  dengan  judul "Pengelompokan  Data  Bencana  Alam  Berdasarkan Wilayah,  Waktu,  Jumlah  Korban,  dan  Kerusakan Fasilitas dengan Algoritma K-Means " merinci  bahwa hasil penelitian ini mencakup pembagian data bencana alam  ke  dalam  kelompok-kelompok,  yang  dapat menjadi  dasar  untuk  pemantauan,  analisis,  dan prediksi  peristiwa  bencana  di  masa  depan,  serta identifikasi  daerah-daerah  yang  rentan  terhadap bencana.
Penelitian  ini  menerapkan  metode K-Means untuk mengidentifikasi pola kejadian bencana alam di Jawa  Barat,  dengan  fokus  pada  perancangan  respons dan  mitigasi  yang  akurat.  Temuan  penelitian berpotensi  memberikan  kontribusi  penting  bagi pemerintah  dan  lembaga  terkait  dalam  mengurangi risiko  bencana  di  wilayah  tersebut  serta  memberikan wawasan  berharga  bagi  masyarakat  dan  akademisi. Implementasi K-Means dalam clustering data bencana alam  memungkinkan  identifikasi  pola  yang  seragam, menjadi  dasar  analisis  mendalam  untuk  merancang strategi mitigasi yang lebih terfokus dan efisien. Studi ini juga memberikan pemahaman mendalam mengenai sifat  dan  pola  kejadian  bencana  alam  di  Jawa  Barat, berkontribusi  dalam  pengembangan  strategi  mitigasi dan pengelolaan risiko bencana.

## 2. LITERATURE REVIEW
2.1. Metode Literature Review
Penelitian  ini  menerapkan  metode  literature review  untuk  mengeksplorasi Clustering Kejadian Bencana  Alam  di  Jawa  Barat  berdasarkan  jenis bencana  menggunakan  metode K-Means .  Tahapan literature  review melibatkan  empat  langkah,  yaitu merumuskan permasalahan, pencarian literatur, evaluasi data, dan analisis serta interpretasi informasi. Proses  formulasi  dimulai  dengan  memilih  topik penelitian,  fokus  pada Data Mining dan Analisis Big Data terkait  bencana  alam  di  Jawa  Barat.  Pencarian literatur  dilakukan  dengan  alat  seperti Publish  or Perish ,  mengambil  informasi  dari Google  Scholar, Sinta , dan Scopus dengan  kata  kunci "Data  Mining" dan  "Algoritma K-Means ".  Evaluasi  data  melibatkan pemilahan artikel jurnal berdasarkan relevansinya dan kekinian informasi. Sepuluh artikel terpilih kemudian ditinjau dengan teknik pencarian kesamaan, perbandingan, kritikan, sintesis, dan ringkasan [5].
2.2. Hasil Literature Review Hasil literature  review terkait data  mining dan analisis big  data menghadirkan  berbagai  penemuan menarik dari sepuluh paper yang relevan dengan topik tersebut.
Paper 1  berjudul,  “Perbandingan  Algoritma K- Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Daerah Rawan  Tanah  Longsor  di  Provinsi  Jawa  Barat”  [6] membahas  perbandingan  antara K-Means dan K- Medoids dalam  menganalisis  daerah  rawan  tanah longsor  di  Jawa  Barat,  mengevaluasi  keakuratan, kinerja  komputasi,  dan  kemampuan  keduanya membentuk kelompok.
Paper 2 berjudul, “Analisis Data untuk Prediksi Daerah Rawan Bencana di Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means  Clustering ”  [1]  berfokus  pada analisis data untuk memprediksi daerah rawan bencana di Jawa Barat  dengan K-Means Clustering , bertujuan menemukan pola kompleks yang sulit terdeteksi secara manual.
Paper 3  yang  berjudul,  “Pengelompokan  Data Bencana Alam Berdasarkan Wilayah, Waktu, Jumlah Korban, dan Kerusakan Fasilitas dengan Algoritma K- Means ” [7] memanfaatkan K-Means untuk mengelompokkan  data  bencana  alam  berdasarkan variabel  seperti  lokasi  geografis,  waktu  kejadian, jumlah korban, dan kerusakan fasilitas.
Paper 4  berjudul,  “Penerapan  Algoritma Clustering  K-Means untuk  Menentukan  Prioritas Penerima Bantuan Rumah Akibat Bencana Alam”  [3] berfokus pada penerapan K-Means untuk menetapkan prioritas  penerima  bantuan  rumah  setelah  bencana alam, mempertimbangkan kualitas data dan implementasi algoritma.
Paper 5  berjudul,  “Penerapan  Algoritma K- Means  Clustering Untuk  Mengelompokkan  Provinsi Berdasarkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan  Dengan Upaya  Antisipasi/Mitigasi  Bencana  Alam”  [2] memiliki hasil penelitian menunjukkan bahwa sekitar
14.71%  provinsi  memiliki  tingkat  upaya  mitigasi tinggi, sementara 85.29% tingkat rendah, berdasarkan pengelompokan menggunakan K-Means Clustering. Paper 6  yang  berjudul,  “Klasterisasi  Wilayah Tanah  Longsor  Berdasarkan  Dampak  Wilayah  dan Geografis  Menggunakan  Metode K-Means ”  [8] mengembangkan  sistem  pengelompokan  wilayah terdampak tanah longsor dengan K-Means , menunjukkan efektivitas dalam analisis korelasi antara dampak wilayah dan faktor geografis.
Paper 7  dengan  judul,  “Penerapan  Metode Algoritma K-means untuk Clustering Daerah  Rawan Tanah Longsor di Provinsi Jawa Tengah” [9] berhasil mengelompokkan  daerah  rawan  tanah  longsor berdasarkan frekuensi kejadian dengan menggunakan algoritma K-Means ,  memberikan  informasi  berharga bagi BPBD dalam mengelola risiko tanah longsor.
Paper 8  berjudul,  “ Clustering Zonasi  Daerah Rawan Bencana Alam di Kabupaten Mandailing Natal menggunakan  Algoritma K-Means ”  [10]  berfokus pada  pengelompokan  daerah  rentan  banjir  di Kabupaten Mandailing Natal menggunakan K-Means , menghasilkan model yang mengklasifikasikan wilayah ke dalam tiga tingkat kerentanan berbeda.
Paper 9  berjudul,  “ Clustering  K-Means untuk Analisis Pola Persebaran Bencana Alam di Indonesia” [11] menggunakan K-Means untuk mengelompokkan data bencana alam di Indonesia, memberikan efisiensi dalam  organisasi  data  dan  pemahaman  tentang kelompok-kelompok dengan karakteristik dan tingkat risiko serupa.
Paper 10 dengan judul, “Pengelompokan Daerah Bencana  Alam  Menggunakan  Algoritma K-Means Clustering ” [12] memprediksi potensi bencana alam di
Jawa Barat dengan K-Means Clustering , mengidentifikasi tiga tingkatan potensi  bencana alam dan  menyoroti  nilai  informasi  dalam  manajemen bencana.
Berdasarkan literature  review ,  penelitian  ini menyoroti pemanfaatan algoritma K-Means clustering dalam  penanganan  berbagai  aspek  bencana  alam  di Jawa  Barat.  Fokusnya  meliputi  analisis  dan pengelompokan kejadian berdasarkan jenis, penentuan prioritas bantuan perumahan pasca-bencana, pemahaman pola kejadian dengan mempertimbangkan faktor-faktor  tertentu,  prediksi  lokasi  rentan,  dan perbandingan kinerja antara K-Means dan K-Medoids untuk pengelompokan daerah rawan longsor. Tujuannya  adalah  untuk  meningkatkan  pemahaman, pengelolaan  risiko,  dan  respons  terhadap  bencana  di wilayah tersebut.
2.3. Landasan Teori
2.3.1. Bencana Alam
Bencana alam adalah peristiwa yang diakibatkan  oleh  kekuatan  atau  fenomena  alam, menyebabkan  kerusakan  lingkungan,  kehilangan nyawa, dan kerugian materiil. Contoh bencana alam di Jawa  Barat  meliputi  gempa  bumi,  banjir,  tanah longsor,  dan  letusan  gunung  api,  disebabkan  oleh
aktivitas seismik, kondisi geografis, perubahan iklim, atau ulah manusia. Indikator seperti magnitudo gempa dan curah hujan ekstrim digunakan untuk memahami dan mengukur potensi bencana, mendukung mitigasi, terutama di wilayah rentan seperti Jawa Barat [13].

## 2.3.2. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  identifikasi  pola, tren,  dan  hubungan  baru  dalam  dataset  besar menggunakan  teknologi  pengenalan  pola,  statistika, dan  matematika.  Tujuannya  adalah  mengenali  pola yang  signifikan  dalam  basis  data  luas  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  di  masa  depan [14].

## 2.3.3. Clustering
Clustering  adalah  proses  mengelompokkan data  ke  dalam  dua  atau  lebih  kelompok  berdasarkan kemiripan antar data dalam satu kelompok. Metode ini merupakan  bagian  dari  pembelajaran  tanpa  supervisi dan  tidak  membutuhkan  label  pada  setiap  kelompok. Clustering  digunakan  untuk  mengelompokkan  data berdasarkan kesamaan atribut di antara kelompok data [8].

## 2.3.4. K-Means
K-Means  adalah  algoritma  klasterisasi  yang membagi  data  ke  dalam  kelompok  berdasarkan centroid terdekat. Tujuannya adalah mengelompokkan data  sehingga  kesamaan  di  dalam  satu  kelompok maksimal  dan  perbedaan  antar  kelompok  minimal. Prosesnya  melibatkan  langkah-langkah  menentukan jumlah  klaster,  inisialisasi  centroid,  pengelompokan data, dan pembaruan nilai centroid sampai konvergensi [2].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Gambar 1. Proses KDD[13] Sumber: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK55 8907/
Gambar  1  menggambarkan  proses Knowledge Discovery in Database (KDD) sebagai metode analisis data,  yang  merupakan  suatu  pendekatan  yang melibatkan  tahapan-tahapan  seperti  pengumpulan data,  pemilihan,  transformasi,  penambahan  informasi
relevan,  pemodelan,  evaluasi,  dan  interpretasi  hasil [15]. Pendekatan ini menjadi dasar untuk mengungkap pola-pola  dan  wawasan  yang  dapat  digunakan  dalam mengambil  keputusan  serta  memahami  lebih  dalam konteks data yang dianalisis.
Tabel 1. Deskripsi tahapan KDD Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Data Selection Melakukan Proses Pemilihan Data Data bencana alam Jawa Barat bersumber dari lembaga riset, mencakup informasi Kabupaten, Jenis Bencana, Jumlah Kejadian, dan Tahun kejadian, memberikan informasi komprehensif dari sumber yang kredibel. Pre- Processin g Membersihkan, Menormalkan, dan Mempersiapkan data untuk analisis Membersihkan data dengan menangani nilai-nilai yang hilang, normalisasi, dan konversi format untuk mendukung analisis K- Means tanpa bias. Transform ation Mengubah data ke format atau representasi yang sesuai. Menyiapkan data untuk klasterisasi K-Means dengan menetapkan atribut relevan dan memilih metrik jarak, seperti Euclidean Distance, untuk perbandingan dan pengelompokan data berdasarkan kesamaan atau kedekatannya. Data Mining Menerapkan teknik dan algoritma analisis  untuk menemukan pola atau informasi yang tersembunyi dalam data. Menerapkan algoritma K- Means untuk mengelompokkan data bencana alam di Jawa Barat. Menentukan jumlah klaster optimal dengan metode Elbow untuk mencerminkan karakteristik data secara efektif. Interpreta tion/Evalu ation Menganalisis hasil data mining dan mengevaluasi keberhasilan model atau temuan. Mengevaluasi hasil klasterisasi bencana alam dengan analisis statistik dan visualisasi untuk mengidentifikasi pola atau kemiripan antara kelompok. Melibatkan analisis mendalam terhadap karakteristik masing-masing klaster dengan tujuan memberikan interpretasi yang signifikan terhadap hasil klasterisasi. Knowledg e Presentati on Menyajikan informasi atau wawasan yang ditemukan dari analisis data. Menyusun laporan atau visualisasi terstruktur dan informatif untuk menyampaikan hasil klasterisasi secara jelas. Presentasi temuan dan interpretasi melalui berbagai format seperti grafik, peta, tabel, atau narasi, bertujuan memudahkan pemahaman dan mendukung proses pengambilan keputusan.
Tabel  1  menyajikan  rinciannya  aktivitas  proses Knowledge Discovery in Database (KDD) yang telah diimplementasikan dalam rangka penelitian ini.
3.2. Sumber Data Data diperoleh dari situs web https://opendata,jabarprov.go.id/ .  Data  ini  mencakup informasi  tentang  kejadian  bencana  di  wilayah  Jawa Barat  dalam  rentang  waktu  2019  hingga  2021,  Total terdapat 15936 record dalam dataset tersebut.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  mengandalkan  data  primer  dari instansi yang mencatat kejadian bencana di Jawa Barat dari 2019 hingga 2021. Data melibatkan berbagai jenis bencana  dan  mencakup  15.936 records ,  yang  akan dianalisis untuk memahami pola, dampak, dan faktor- faktor terkait.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Penelitian ini menggunakan analisis data dengan algoritma K-Means , sebuah metode yang mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  klaster berdasarkan  tingkat  kesamaan.  Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah cluster yang diinginkan, disimbolkan sebagai k.
2. Menghasilkan  nilai  acak  untuk  titik  awal pusat-pusat cluster (centroid) sebanyak k.
3. Menghitung  jarak  antara  setiap  data  input dengan  setiap  centroid  menggunakan  rumus jarak Euclidean hingga  menemukan  jarak terdekat  dari  setiap  data  ke centroid terkait.
Berikut adalah persamaan Euclidean Distance :
𝑑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗) = √𝛴(𝑥𝑖 − 𝜇𝑗) 2 (1) Dimana : Xi = data kriteria µj = centroid pada cluster ke-j
4. Mengelompokkan  setiap  data  ke  dalam cluster berdasarkan  kedekatannya  dengan centroid terdekat (jarak terkecil).
5. Memperbarui nilai centroid dengan menghitung rata-rata dari setiap cluster yang terbentuk dengan menggunakan rumus :
𝜇𝑗(𝑡 + 1) 𝑛 = 1 𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑗𝑒𝑆𝑗 𝑥𝑗 (2)
Dimana : µj(t+1) = centroid baru pada iterasi ke-j (t+1)Nsj = banyak data pada cluster Sj
6. Melakukan  iterasi  dari  langkah  2  hingga  5, sampai  anggota  tiap cluster tidak  ada  yang berubah. Jika  langkah telah terpenuhi,  maka nilai  pusat cluster (µj)  pada  iterasi  terakhir akan  digunakan  sebagai  parameter  untuk menentukan klasterisasi data  [16].
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Seleksi Data
Proses ini melibatkan pemilihan dan seleksi data terkait  kejadian  Bencana  Alam  yang  relevan.  Data tersebut  selanjutnya  dikelompokkan  menjadi dataset yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan menggunakan RapidMiner.
Tabel 2. Seleksi data bencana alam Nama Kabupa ten Nama Desa G B B T L G P K Tah un Kabupat en Bogor Wanaher ang 0 0 0 0 0 2019 Kabupat en Bogor Bojong Kulur 0 2 0 0 0 2019 Kabupat en Bogor Ciangsan a 0 0 0 0 0 2019 Kabupat en Bogor Gunung Putri 0 0 1 0 0 2019 Kabupat en Bogor Bojong Nangka 0 1 0 0 0 2019 Kabupat en Bogor Tlajung Udik 0 0 0 0 0 2019 Kabupat en Bogor Cicadas 0 0 0 0 1 2019 Kabupat en Bogor Cikeas Udik 0 0 0 0 0 2019 Kabupat en Bogor Nagrak 0 0 0 0 0 2019 …. …. … . … . … . … . … . …. Kota Banjar Karyamu kti 0 0 1 0 1 2021 Kota Banjar Binangu n 0 0 4 0 1 2021 Kota Banjar Sukamu kti 0 0 2 0 1 2021 Kota Banjar Sinartanj ung 0 1 1 0 1 2021 Kota Banjar Raharja 0 1 0 0 1 2021 Kota Banjar Mekarha rja 0 0 0 0 1 2021 Kota Banjar Langens ari 2 0 0 0 1 2021 Kota Banjar Rejasari 2 0 0 0 1 2021 Kota Banjar Waringi nsari 2 2 0 0 1 2021 Kota Banjar Kujangs ari 2 0 0 0 1 2021
Tabel  2  berisi  data  terpilih  dari dataset yang berjumlah 15.936 record , dengan total 8 atribut.
4.2. Pre-processing

## Gambar 2. Penambahan operator Read Excel
Gambar  2  menampilkan  antarmuka  setelah menambahkan operator Read Excel untuk mengimpor dataset yang akan diproses.
Gambar 3. Static missing value
Gambar 3  menunjukkan tampilan static missing value .  Setelah  proses  impor  data,  dilakukan  langkah pembersihan atau pre-processing data untuk mempermudah  analisis  menggunakan  algoritma K - Means .  Tujuan  dari pre-processing ini  adalah menghilangkan  gangguan  atau  nilai  yang  hilang (Missing Value).
Gambar 4. Tampilan rename attribute
Jika  data  tidak  mengalami  masalah,  langkah berikutnya  adalah  memilih  atribut-atribut  yang  akan digunakan.  Setelah  pemilihan  atribut,  langkah selanjutnya  adalah  mengubah  nama  atribut  seperti yang tertera pada Gambar 4.

## 4.3. Transformation
Gambar 5. Perubahan tipe data
Gambar 5 menggambarkan fase transformasi dilakukan dengan mengubah jenis data dari polinomial menjadi  identifikasi,  serta  modifikasi  nama  atribut. Tujuan  dari  pra-pemrosesan  ini  adalah  untuk mempersiapkan data sehingga dapat diolah menggunakan algoritma K-Means .

## 4.4. Data Mining
Gambar 6. Penambahan operator K-Means
Gambar  6  merupakan  tampilan  penambahan proses K-Means Clustering ke dalam panel. Pada panel parameter, masukkan nilai K dari 2 hingga 20 dengan maksimum runs sebanyak  10.  Setelah  itu,  pilih Numerical  Measure sebagai  tipe  pengukuran,  dan secara  otomatis  akan  muncul Euclidean  Distance . Selanjutnya, sambungkan garis ke respiration . Setelah itu, klik tombol play .
Gambar 7. Penambahan operator Performance Distance
Langkah  berikutnya  adalah  melengkapi  proses dengan  menambahkan  operator  kinerja performance distance dengan tampilan seperti pada Gambar 7.

## 4.5. Interpretation/Evaluation
Gambar 8. Hasil cluster pada data view proses K- Means
Gambar  8  menampilkan  hasil  dari  proses  data mining menggunakan algoritma K-Means , menghasilkan 20 klaster dari total 15.936 record .
Gambar 9. Tampilan cluster model
Dari  Gambar  9,  terlihat  dengan  jelas  model klaster  yang  dihasilkan  oleh  algoritma K-Means. Setiap klaster merepresentasikan kelompok data yang memiliki  kesamaan  tertentu  berdasarkan Euclidean Distance .
Gambar 10. Tampilan text view pada performance vector
Dalam Gambar 10, terdapat 20 cluster hasil dari proses data mining menggunakan algoritma K-Means.

## 4.6.  Pembahasan
Hasil analisis  menggunakan algoritma K-Means Clustering pada  data  bencana  di  wilayah  Jawa  Barat (2019-2021)  menunjukkan  tiga cluster dari  15.936 catatan. Metode elbow menetapkan nilai optimal K=3. Setelah  menerapkan K-Means (K=3, max  runs =10) dengan Euclidean  Distance ,  dilakukan  evaluasi performa menggunakan Davies Bouldin Index (DBi).
Gambar 11. Grafik Elbow
Gambar  11  menampilkan  grafik elbow hasil percobaan dengan variasi nilai K dari 2 hingga 20 ( max runs =  10),  menunjukkan  nilai-nilai Davies  Bouldin Index (DBi)  yang  mencerminkan  kualitas  klasterisasi pada  setiap  K.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  DBi terendah  adalah  0,004  saat  K  =  3,  mengindikasikan klasterisasi yang lebih baik dibandingkan dengan nilai K lainnya.
Tabel 3. Hasil percobaan dengan nilai parameter max run / iterations = 10 K K-Means Avg. Within Centroid Distance Dbi 2 15.223 0.004 3 6.880 0.004 4 5.492 0.576 5 4.175 0.543 6 3.672 0.548 7 3.205 0.741 8 2.715 0.688 9 2.511 0.771 10 2.261 0.605 11 2.093 0.755 12 1.845 0.742 13 1.647 0.642 14 1.539 0.674 15 1.364 0.703 16 1.291 0.669 17 1.226 0.674 18 1.126 0.733 19 1.047 0.745 20 0.994 0.765
Tabel  3  menunjukkan  hasil  percobaan  dengan parameter max run/iterations = 10. Dari tabel tersebut, dapat disimpulkan bahwa nilai optimum untuk jumlah klaster (k) adalah 3, dengan nilai Davies Bouldin Index (DBi) sebesar 0.004 pada algoritma K-Means.
Gambar 12. Hasil cluster model
Gambar 12 menampilkan model klaster dengan k =  3  dan  nilai  DBi  0.004,  menghasilkan  15,934  item pada Cluster 1, 1 item pada Cluster 2, dan 1 item pada Cluster  3,  dengan  total  15,936  item  secara keseluruhan.
Gambar 13. Hasil performance vector
Berdasarkan  Gambar  13,  hasil  perhitungan dengan menggunakan Performance Vector menghasilkan  nilai  jarak  sebesar  6.880.  Selanjutnya, nilai  jarak  untuk Cluster 1  adalah  6.881, Cluster 2 memiliki  jarak  0.000,  dan Cluster 3  juga  memiliki jarak  0.000.  Dengan  demikian,  nilai Davies  Bouldin Index (DBi) yang dihasilkan adalah 0.004.
Gambar 14. Centroid table
Berdasarkan Centroid  Table pada  Gambar  14, nilai  Gempa  Bumi  untuk Cluster 1  adalah  0.456, Cluster 2  adalah  0,  dan Cluster 3  adalah  0.  Untuk kategori Banjir, Cluster 1 memiliki nilai 0.367, Cluster 2  memiliki  nilai 365, dan Cluster 3  memiliki  nilai 2. Pada kategori Tanah Longsor, Cluster 1 memiliki nilai 0.594, Cluster 2  memiliki  nilai  0,  dan Cluster 3 memiliki  nilai  0.  Sedangkan  untuk  Gelombang Pasang, Cluster 1  memiliki  nilai  0.053, Cluster 2 memiliki  nilai  4,  dan Cluster 3  memiliki  nilai  365. Untuk  kategori  Kekeringan, Cluster 1  memiliki  nilai 0.363, Cluster 2  memiliki  nilai  1,  dan Cluster 3 memiliki  nilai  0.  Selanjutnya,  dilakukan  interpretasi terhadap klusterisasi dengan K = 3.
Setelah  menerapkan  algoritma K-Means pada 15936 record data,  terbentuk  3 cluster dengan distribusi  sebagai  berikut: Cluster 0  (15934  Desa), Cluster 1 (1 Desa), dan Cluster 2 (1 Desa).

## Gambar 15 Grafik dengan 3 Cluster
Dalam rentang waktu 2019-2021, bencana alam yang paling sering terjadi adalah banjir, mencapai 365 kejadian  di  daerah  Eretan  Kulon.  Tanah  longsor menempati urutan kedua dengan 45 kejadian, terutama di desa Rawa Panjang. Gelombang Pasang merupakan bencana  berikutnya  dengan  35  kejadian  di  desa Cemara,  sementara  Gempa  Bumi  terjadi  sedang dengan 30 kejadian, terutama di desa Bunter.
Gambar 16. Scatter Plot bencana alam berdasarkan jenis bencana Gambar  15  menampilkan scatter  plot hasil klasterisasi untuk setiap atribut kejadian bencana alam, termasuk  Banjir,  Tanah  Longsor,  Gempa  Bumi, Kekeringan,  dan  Gelombang  Pasang. Cluster 1 mendominasi  dalam  kejadian  Banjir,  sedangkan cluster 2 memiliki kejadian Banjir yang paling sedikit. Gempa  Bumi  mendominasi Cluster 0,  sementara Cluster 2 dan Cluster 1 memiliki tingkat kejadian yang lebih rendah. Gelombang Pasang paling sering terjadi di Cluster 2,  sedangkan  tingkat  kejadiannya  yang sedang terdapat  di Cluster 0, dan yang paling rendah terjadi  di Cluster 1.  Tanah  Longsor  paling  banyak terjadi  di Cluster 0,  sementara  tingkat  kejadian  yang paling  rendah  terdapat  di Cluster 1  dan Cluster 2. Kekeringan paling sering terjadi di Cluster 0, dengan tingkat  kejadian  yang  sedang  di Cluster 1,  dan  yang paling rendah di Cluster 2.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa terdapat tiga kelompok bencana alam di Jawa Barat dengan tingkat kejadian yang tinggi, sedang, dan rendah. Cluster 1  menunjukkan  tingkat  kejadian sangat tinggi pada bencana banjir, sedangkan cluster 0 mendominasi dalam kejadian tanah longsor. Gelombang  pasang  terkonsentrasi  pada cluster 2. Evaluasi menggunakan Cluster Distance Performance
(CDP)  pada RapidMiner memberikan  nilai Davies Bouldin Index sebesar 0.004 pada algoritma K-Means dengan  K=3.  Saran  untuk  penelitian  mengedepankan analisis  mendalam  terhadap  faktor-faktor  lain  yang mempengaruhi  kejadian  bencana,  seperti  geografi, infrastruktur, dan aspek sosial-ekonomi. Validasi hasil dapat  dilakukan  dengan  membandingkan  metode klasterisasi  lainnya.  Kesimpulan  ini  mendorong perlunya  pengarahan  kepada  masyarakat terkait  hasil pengelompokan K-Means terhadap  bencana  alam dengan tingkat kejadian tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  F.  Al  Halik  and  L.  Septiana,  “Analisa  Data Untuk Prediksi Daerah Rawan Bencana Alam Di Jawa  Barat  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,” J.  Inf.  Syst.  Applied,  Manag. Account. Res. , vol. 6, no. 4, pp. 856–870, 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i4.939.
[2]  Y.  Pratama,  Hendrawan,  E.  Rasywir,  B.  T. Carenina,  and  D.  R.  Anggraini,  “Penerapan Algoritma K-Means clustering Untuk Mengelompokkan Provinsi Berdasarkan Banyaknya  Desa/Kelurahan  Dengan  Upaya
Antisipasi/Mitigasi  Bencana  Alam,” Build. Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  pp. 1232–1240, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2549.
[3]  S.  Mariam,  F.  Handayani,  and  C.  Jualiane, “Penerapan  Algoritma  Clustering  K-Means Untuk  Menentukan  Prioritas  Penerima  Bantuan Rumah  Akibat  Bencana  Alam,” J.  Tek.  Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 231–240, 2023.
[4]  O. N. Washilaturrizqi, “Implementasi Algoritma C4  .  5  Untuk  Menentukan  Penerima,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 373– 377, 2023.
[5]  O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, and I. Ali, “Analisa Penjualan Mobil Dengan Menggunakan Algoritma  K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra Kencana,” J. Data Sci. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2021.
[6]  M.  Herviany,  S.  Putri  Delima,  T.  Nurhidayah, and  K.  Kasini,  “Perbandingan  Algoritma  K- Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokkan Daerah  Rawan  Tanah  Longsor  Pada  Provinsi Jawa Barat,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 34–40, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.60.
[7]  Murdiaty, A. Angela, and C. Sylvia, “Pengelompokkan Data
Bencana Alam Berdasarkan  Wilayah,  Waktu,  Jumlah  Korban dan  Kerusakan  Fasilitas  Dengan  Algoritma  K- Means,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no.
3, p. 744, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2213.
[8]  H.  E.  D.  Moch.  Rizki  Eko  Waluyo,  Pramana Yoga  Saputra,  “Klasterisasi  Wilayah  Tanah Longsor  Berdasarkan  Dampak  Wilayah  Dan Geografis  Menggunakan  Metode  K  Means,” Semin. Inform. Apl. POLINEMA 2020 , pp. 226– 230, 2020.
[9]  N.  Fadilah,  “Penerapan  Metode  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Daerah  Rawan  Tanah Longsor Di Provinsi Jawa Tengah,” J. BATIRSI , vol. 6, no. 1, pp. 1–5, 2022, [Online]. Available: https://e-journal.stmik- tegal.ac.id/index.php/batirsi/article/view/31
[10]  I.  Hidayat,  E.  Darnila,  and  Y.  Afrillia, “Clustering  Zonasi  Daerah  Rawan  Bencana
Alam di Kabupaten Mandailing Natal menggunakan  Algoritma  K-Means,” G-Tech  J. Teknol.  Terap. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1218–1226, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i3.2880.
[11]  M. A. Y. Pratama, A. R. Hidayah, and T. Avini, “Clustering  K-Means  untuk  Analisis  Pola Persebaran  Bencana  Alam  di  Indonesia,” Juli , vol. 3, no. 2, pp. 108–114, 2023.
[12]  R. R. Khaerullah, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa  Pengelompokan  Dataset  Komputer Menggunakan  Algoritma  X-Means,” J.  Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 125–132, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.135.
[13]  I.  Rinjani,  S.  Anwar,  and  R.  Herdiana, “PENGELOMPOKAN  DAERAH  BENCANA ALAM  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K- MEANS CLUSTERING,” J. Ilm. Sist. Inf. DAN ILMU  Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–14,  2023, [Online].
Available:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK5589 07/
[14]  N.  S.  L.  Zulfa  and  A.  Hadiana,  “Kajian  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dan K-Medoids  Dalam  Strategi  Promosi,” J.  Fak. Tek. UNISA KUNINGAN , vol. 2, no. 2, pp. 57– 62, 2021.
[15]  Firmansyah and O. Nurdiawan, “Penerapan Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Frequent Pattern  -  Growth  Untuk  Menentukan  Pola Pembelian  Produk  Chemicals,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  547–551, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6371.
[16]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” J. Teknol.  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.