## KOMPARASI 2 METODE CLUSTER DALAM PENGELOMPOKAN INTENSITAS BENCANA ALAM DI INDONESIA
Fitri Khoirunnisa 1* , Yulianto Rahmawati 2
1 Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya; Jl. Terusan Sekolah No.1-2; (022) 7100124
2 Departemen Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI; Ir. H. Juanda No. 96; (022) 2502121

## Riwayat artikel:
Received: 27 September 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Natural Disasters: Data Mining: K-Means, K-Medoids.
Corespondent Email: fitrikhoirunnisa66@gmail.com
Abstrak. Data  mining  merupakan  sebuah  proses  pengolahan  informasi yang digunakan untuk keperluan tertentu dari suatu database. Salah satu metode  dalam  data  mining  adalah Clustering ,  yang  berfungsi  untuk mencari  pola,  titik,  objek,  atau  dokumen  yang  dapat  dikelompokkan. Algoritma K-Means clustering memiliki peran penting dalam bidang data mining karena mudah diimplementasikan dan dijalankan. Namun, terdapat variasi  pengembangan  dari  metode  K-Means Clustering ,  yaitu  K- Medoids,  yang  diciptakan  untuk  mengatasi  kelemahan  Algoritma  K- Means  yang  cenderung  sensitif  terhadap  outlier.  Dalam  penelitian  ini, kedua  algoritma clustering dibandingkan  dengan  menggunakan  dataset yang berisi informasi tentang bencana alam di Indonesia dari tahun 2013- 2022,  yang  terdiri  dari  atribut  banjir,  gempa  bumi,  kekeringan,  puting beliung, tanah longsor, dan tsunami. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai  DBI  pada  K-Means  lebih  rendah  dibandingkan  K-Medoids,  yaitu masing-masing 0.425 dan 0.939. Berdasarkan data tersebut, terdapat tiga cluster yang terbentuk, yang dapat diinterpretasikan berdasarkan intensitas bencana alam, dengan masing-masing cluster memiliki karakteristik yang berbeda.
Abstract. Data mining is an information processing process that is used for certain  purposes  from  a  database.  One  of  the  methods  in  data  mining  is Clustering, which functions to look for patterns, points, objects or documents that can be grouped. The K-Means clustering algorithm has an important role in the field of data mining because it is easy to implement and run. However, there  is  a  variation  of  the  development  of  the  K-Means  Clustering  method, namely  K-Medoids,  which  was  created  to  overcome  the  weakness  of  the  K- Means Algorithm which tends to be sensitive to outliers. In this study, the two clustering algorithms are compared using a dataset that contains information about natural disasters in Indonesia from 2013-2022, consisting of attributes of floods, earthquakes, droughts, tornadoes, landslides, and tsunamis. The test results show that the DBI value on K-Means is lower than K-Medoids, namely 0.425 and 0.939 respectively. Based on these data, three clusters are formed, which can be interpreted based on the intensity of natural disasters, with each cluster having different characteristics.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara yang  terdiri  dari  banyak  pulau,  negara  ini memiliki  kerentanan  yang  tinggi  terhadap dampak  dari  perubahan  iklim  [1].  Dari perubahan  iklim  yang  terjadi  maka  dapat
memicu  terjadinya  bencana  hidrometeorologi seperti  banjir,  tanah  longsor,  angin  topan,  dan gelombang laut yang tinggi. [2]. Secara umum, ada dua jenis bencana, yakni bencana alam dan bencana non-alam. Bencana alam terjadi akibat peristiwa  atau  serangkaian  peristiwa  yang
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
berasal dari alam, seperti gempa bumi, tsunami, letusan  gunung  berapi,  banjir,  kekeringan, angin topan, dan longsor. Contoh dari bencana alam yang termasuk dalam kategori hidrometeorologi antara lain banjir, kekeringan, dan longsor [3]. Indonesia merupakan kepulauan yang terletak di tengah Semenanjung Malaya, terkenal dengan sering terjadi bencana alam  maupun  buatan  manusia.  Menurut Emergency  Events  Database (EM-DAT)  dari Center  for  Research  on  the  Epidemiology  of Disasters (CRED), sebanyak 516 bencana alam terjadi  di  Indonesia  dari  tahun  1955  hingga 2021, yang menyebabkan kerugian total sebesar $47 miliar. Kepulauan Indonesia terletak di tiga lempeng  tektonik,  yaitu  lempeng  Indo- Australia, Eurasia, dan Pasifik. Akibat pergerakan relatif lempeng tektonik, Indonesia rentan  terhadap  gempa  bumi  yang  dipicu  oleh posisi geografisnya [4].
Menurut  laporan  dari  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB),  terjadi 3.544  bencana  alam  di  Indonesia  pada  tahun 2022.  Dari  jumlah  tersebut,  banjir  merupakan bencana  alam  yang  paling  sering  terjadi sepanjang  tahun  2022,  yakni  sebanyak  1.531 peristiwa. Selain itu cuaca ekstrem juga mencaji bencana alam yang paling banyak terjadi yaitu mencapai  1.068  peristiwa.  Tanah  longsor  juga tercatat  sebanyak  634  peristiwa.  Kebakaran hutan dan lahan terjadi sebanyak 252 peristiwa, sementara gempa bumi mencapai 28 peristiwa. Selama tahun 2022, ada 26 kejadian gelombang pasang/abrasi. Erupsi gunung Merapi mengalami  1  kejadian  dan  kekeringan  sendiri mengalami  4  kejadian.  Bencana  tersebut mengakibatkan  858  orang  meninggal  dunia, 8.733  orang  luka-luka,  dan  37  orang  hilang. Lebih dari 6,14 juta orang mengalami kerugian dan  terpaksa  mengungsi  karena  bencana tersebut.  Sebanyak  95.403  rumah  serta  1.983 fasilitas  seperti  sekolah,  tempat  peribadahan, dan  fasilitas  kesehatan  juga  mengalami kerusakan akibat bencana alam yang terjadi di Indonesia[5].
Teknologi  informasi  kini  memungkinkan akses mudah dan cepat ke informasi yang akurat tanpa  batasan  wilayah  dan  waktu.  Informasi mengenai bencana alam masih belum terorganisir  dengan  baik  dan  keabsahannya diragukan.  Analisis  data  bencana  alam  dapat membantu mengurangi dampak bencana. Oleh karena  itu,  dibutuhkan  prediksi  daerah  yang
rawan  bencana  alam  dengan  metode  data mining  untuk  pengolahan  data  yang  mudah dipahami [6].
Data  Mining  merupakan  proses  ekstraksi informasi  dari  data  yang  besar  untuk menemukan  pengetahuan  yang  tersembunyi dan  memungkinkan  penggunaannya  secara real-time .  Proses  data  mining  memiliki beberapa algoritma analisis data, dan beberapa teknik  utama  yang  digunakan  untuk  analisis adalah Clustering , Association , dan Klasifikasi, serta  teknik  lainnya. Clustering merupakan teknik  yang  efektif  untuk  analisis  data eksplorasi  dan  dapat  diterapkan  di  berbagai bidang. Terdapat tiga kategori metode clustering utama,  yaitu  partisi,  hierarki, berbasis grid, dan berbasis model [7].
Algoritma K-Means merupakan salah satu metode clustering dengan teknik pengelompokan  data  non-hirarkisasi  dengan bertujuan  untuk  membagi  data  menjadi  satu atau  lebih  kelompok/kluster.  Metode  ini membagi  data  ke  dalam  kelompok/kluster sehingga data dengan karakteristik yang serupa dikelompokkan  ke  dalam  satu  kelompok  yang sama, sementara data dengan karakteristik yang berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok yang berbeda[6].
Algoritma K-Medoids merupakan  salah satu  metode  partisi  klasik  dalam Clustering yang  digunakan  untuk  mengelompokkan dataset  berdasarkan  objek-objeknya  ke  dalam kelompok-kelompok  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Dalam  perbandingannya  dengan K-Means,  K-Medoids terbukti  lebih  efektif dalam  menangani  kebisingan  ( noise )  dan pencilan  ( outlier )  karena  dapat  meminimalkan beberapa  dissimilarities  yang  berpasangan, bukan  hanya  jumlah  kuadrat  jarak  Euclidean [8].
Penggunaan  teknik  data  mining  bukanlah suatu  hal  yang  baru  karena  telah  banyak penelitian  sebelumnya  yang  menggunakannya. Salah  satu  contoh  penelitian  terdahulu  adalah studi yang dilakukan oleh Anisa Fira, Chaerur Rozikin, dan Garno yang berjudul "Komparasi Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  di Indonesia".  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengelompokkan  provinsi-provinsi  di Indonesia  berdasarkan  tingkat  keparahan Covid-19,  serta  membandingkan  penggunaan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  dalam proses pengelompokannya [9].
Tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh Hafiz  Yusuf  Heraldi,  Nabila  Churin  Aprilia, dan  Hasih  Pratiwi  dalam  jurnal  yang  berjudul "Analisis  Cluster  Intensitas  Kebencanaan  di Indonesia  Menggunakan  Metode  K-Means" adalah  untuk  melakukan  pengelompokan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan tiga jenis  bencana  yang  sering  terjadi,  yaitu  banjir, tanah longsor, dan puting beliung [10].
Penelitian yang dilakukan oleh Abdirahman Osman  Hashi,  Abdullahi  Ahmed  Abdirahman, Mohamed Abdirahman Elmi, Siti Zaiton Mohd Hashi,  dan  Octavio  Ernesto  Romo  Rodriguez dalam jurnal yang berjudul "A Real-Time Flood Detection System Based on Machine Learning Algorithms with Emphasis on Deep Learning" bertujuan  untuk  mengusulkan  sebuah  model sistem deteksi banjir waktu nyata yang baru dan andal.  Model  ini  menggunakan  beberapa algoritma Machine-Learning dan Deep Learning seperti Random Forest, Naive Bayes, J48,  dan  Convolutional  Neural  Networks. Tujuan utama dari model ini adalah untuk dapat mendeteksi  ketinggian  air  dan  mengukur potensi  banjir  dengan  tingkat  akurasi  yang tinggi dan memberikan peringatan dini tentang kemungkinan  konsekuensi  kemanusiaan  yang dapat terjadi sebelum terjadinya banjir [11].
Dari  hasil  studi  literatur  yang  dilakukan terhadap  penggunaan  data  mining  dengan menggunakan  algoritma K-Means dan K- Medoids dapat  di  lihat  bahwa  penerapan algoritma K-Means dan K-Medoids dapat
digunakan sebagai upaya dalam
pengelompokan  data,  serta  pada  penelitian sebelumnya belum menerapkan metode komparasi    sebagai  salah  satu  pencegahan dalam  bencana  alam  yang  terjadi.  Penelitian yang akan dilakukan bertujuan untuk menggunakan  teknik  data  mining  dengan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk mengelompokkan  data  bencana  alam  di Indonesia berdasarkan intensitas rawan bencana.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  pemerintahan  dalam  merancang strategi  penanggulangan  bencana  alam  yang lebih  fokus  dan  efektif  serta  dapat  menjadi perhatian  masyarakat  dalam  penanggulangan bencana alam sedini mungkin.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Perancangan Penelitian Dalam artikel [12] Dawson mengungkapkan bahwa terdapat empat metode penelitian  yang  sering  digunakan,  yaitu penelitian  langsung,  eksperimen,  studi  kasus, dan  survey.  Dalam  penelitian  yang  sedang dilakukan,  metode  penelitian  yang  dipilih adalah eksperimen. Gambar dibawah ini  dapat digunakan untuk melihat tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.1.1. Perumusan Permasalahan
Perumusan permasalahan dalam penelitian  yang  dilakukan  adalah  belum  ada informasi  yang  lengkap  kepada  masyarakat terhadap  pengkategorian  atau  pengelompokan bencana  alam  yang  terjadi  di  Indonesia  maka dibuatlah  penelitian  ini  untuk  mengetahui bagaimana melakukan analisis cluster pada data bencana  alam  di  Indonesia  selama  periode 2013-2022 dengan menggunakan algoritma K - Means dan K-Medoids . Perumusan masalah ini meliputi langkah-langkah pengelompokan data bencana  alam  ke  dalam  beberapa cluster berdasarkan  kesamaan  karakteristiknya  serta menentukan  jumlah cluster yang  optimal. Selain itu, perumusan masalah juga mencakup analisis  pola  dan  karakteristik  setiap cluster untuk membantu pengambilan keputusan dalam pengelolaan  bencana  alam  di  Indonesia.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Dengan demikian, perumusan masalah tersebut memberikan  gambaran  tentang  tujuan  dari analisis cluster yang  dilakukan  serta  manfaat dari  hasil  analisis  tersebut  untuk  pengelolaan bencana alam di Indonesia.

## 2.1.2. Pengumpulan Data
Data  yang  diperoleh  merupakan  data sekunder yang berasal dari
https://gis.bnpb.go.id , yang terdiri dari informasi mengenai bencana alam yang terjadi di  Indonesia  pada  periode  2013-2022.  Fokus data tersebut adalah bencana alam yang terjadi di Jawa Barat, yang mencakup 6 jenis bencana alam,  yaitu  banjir,  gempa  bumi,  kekeringan, puting  beliung,  tanah  longsor,  dan  tsunami. Data ini mencakup sekitar 29.234 kabupaten/kota yang berada di Indonesia.

## 2.1.3. Metode yang diusulkan
Pada  tahap  ini,  dipilih  model  atau metode yang akan digunakan dalam penelitian. Salah  satu  metode  yang  diusulkan  adalah pengelompokan clustering menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids. Clustering adalah  proses  pengelompokan  kelas  yang didasarkan  pada  kemiripan  antar  objek. Pengelompokan  data  sangat  penting  untuk mempercepat  pengolahan  data  komputer, karena  jumlah  data  yang  sangat  banyak.  Oleh karena  itu,  clustering  telah  digunakan  secara luas dan menjadi penting dalam pengelompokan data [13]
Metode K-means merupakan salah satu teknik  yang  sering  digunakan  dalam  data mining  untuk  melakukan  pengelompokan  data tanpa  menggunakan  variabel  kontrol.  Metode ini  efektif  dalam  mempartisi  data  ke  dalam kelompok  yang  saling  berhubungan  [14]. Dalam penggunaan algoritma k-means , terdapat beberapa aturan, yaitu:
a. Menentukan jumlah cluster yang dibutuhkan.
b. Hanya  menggunakan  atribut  yang  bertipe numerik.
Algoritma k-means akan memilih beberapa
komponen  data  secara  acak  untuk  dijadikan pusat cluster awal,  dan  setiap  komponen  data akan dites dan dikelompokkan ke dalam salah satu  pusat cluster tergantung  pada  jarak minimum  dengan  setiap  pusat cluster . Kemudian,  posisi  pusat cluster akan  dihitung ulang  sampai  semua  komponen  data  telah
digolongkan  ke  dalam  tiap-tiap cluster dan terbentuklah cluster baru [15].
Metode  K-Medoids  digunakan  untuk mencari  titik  medoid  yang  menjadi  pusat  dari suatu  kelompok  atau  cluster.  Metode  ini dianggap  lebih  superior  dibandingkan  dengan metode K-Means karena pada K-Medoids, kita mencari  objek  k  yang  mewakili  kelompok untuk  meminimalkan jumlah  perbedaan  antara objek  data.  Sementara  pada  metode  K-Means, perbedaan antar objek data diukur dengan jarak Euclidean  [16].

## 2.1.4. Eksperimen dan Pengujian Model
Langkah ini melibatkan proses pengujian  model  yang  telah  diajukan  untuk mengevaluasi  kinerjanya.  Dataset  yang  telah melalui proses pemrosesan akan diuji menggunakan  dua  jenis  algoritma,  yaitu  K- Means dan K-Medoids. Beberapa langkah yang dilakukan  dalam  tahap  pengujian  model  ini antara lain sebagai berikut :
1. Data Selection
2. Data Preprocessing 3. Data Transformation
4. Data Mining
a. K-Means
b. K-Medoids

## 2.1.5. Rekapitulasi Hasil Cluster
Pada tahap ini, dilakukan validasi hasil dari  model  yang  telah  diajukan  melalui eksperimen  untuk  mengukur  kinerja  dan akurasi  model  dalam  menyelesaikan  masalah yang  dihadapi  dalam  penelitian.  Evaluasi  ini diharapkan  dapat  memberikan  pemahaman yang  lebih  baik  tentang  keunggulan  dan kelemahan  dari  model  yang  diusulkan,  serta menilai efektivitas dan efisiensi model tersebut. Oleh  karena  itu,  keberhasilan  penelitian  dan kontribusinya dalam pengembangan pengetahuan dan aplikasi di bidang yang terkait sangat bergantung pada model yang diusulkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Di  bawah  ini  adalah  hasil  dan  analisis  dari studi pengelompokan ( clustering ) bencana alam di  Indonesia  pada  tahun  2013-2022  dengan menggunakan  algoritma K-Means dan  K - Medoids.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## A. Data Selection
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri  dari  jumlah  kasus  bencana  alam  yang terjadi  di  Indonesia.  Atribut  yang  digunakan mencakup  data  bencana  banjir,  gempa  bumi,
kekeringan, puting beliung, tanah longsor dan tsunami.  Data  tersebut  didapatkan  dari  situs Geoportal Data Bencana Indonesia. Tabel 1. Dataset Jumlah Bencana Alam Indonesia Tahun 2013-2022 No ID Kabupat en Tanggal Kejadia n Kejadia n Lokasi Kabupat en Provins i Kronologi & Dokumentas i 1 3319 14/07/2 022 TANAH LONGS OR Kec. Dawe Ds. Colo KUDUS JAWA TENGA H Dokumentasi .. ……… ……… ……… …… …….. …….. ………. 8120 1111 01/08/2 020 PUTIN G BELIU NG KEC CIBUNGBU LANG KEL CIARUTEN ILIR BOGOR JAWA BARAT Dokumentasi .. ……… ……… ……… …… …….. …….. ………. 29234 7322 01/01/2 013 BANJIR - LUWU UTARA Sulawes i Selatan Dokumentasi

## B. Data Pre-Processing
Selanjutnya,  setelah  proses  pemilihan data  (data selection ),  tahap pre-processing selanjutnya adalah membersihkan data dengan mengatasi  masalah  missing  value,  duplikasi data,  dan  data  yang  tidak  konsisten.  Namun
pada  kedua  dataset  yang  diolah,  tidak ditemukan  adanya  masalah  missing  value, duplikasi  data,  maupun  data  yang  tidak konsisten
Tabel 2. Dilakukan Tahap Data Pre-Processing No Kejadian Kabupaten 1 TANAH LONGSOR KUDUS .. ……… …….. 8120 PUTING BELIUNG BOGOR .. ……… …….. 29234 BANJIR LUWU UTARA

## C. Data Transformation
Pada  tahap  data  transformation  ini  maka dilakukanlah  penggabungan  dataset  dengan atribut  dan  variabel  yang  sama.  Dataset  yang
telah  digabungkan  dapat  dilihat  pada  tabel berikut.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Tabel 3. Dilakukan Tahap Data Transformation No Nama Kabupaten/Kota Banjir Gempa Bumi Kekeringan Putting Beliung Tanah Longsor Tsunami 1 ACEH BARAT 33 0 0 23 5 5 …..  ……………… ….. …….. …….. ….. …… ……. 200 KOTA JAKARTA TIMUR 96 1 0 4 9 0 …..  ……………… ….. …….. …….. ….. …… ……. 283 WONOSOBO 8 1 3 48 74 0

## D. Data Mining
Pada  proses  data  mining  yang  akan dilakukan yaitu dengan menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids. Dalam mengetahui  hasil  penentuan cluster yang dibentuk  tergolong  dalam  kategori  baik,  maka
dengan itu dilakukanlah percobaan validasi dari pembentukan  jumlah k sebanyak  2  sampai dengan  4 k ( cluster ).  Berikut  merupakan  table hasil percobaan validasi yang telah digunakan.
Tabel 4.  Validasi Pembentukan Jumlah k Cluster k (Cluster) Davies-Bouldin Index K-Means K-Medoids 3 0.425 0.939 4 0.595 1.538 5 0.726 1.738 Nilai  DBI  yang  paling  terendah  dari masing-masing algoritma yaitu dengan menggunakan  2 k ( cluster ).  Dari  perhitungan yang telah dilakukan maka dibuatlah beberapa
skema  pengujian  menggunakan  algoritma K- Means dan K-Medoids sesuai dengan nilai baik pengelompokan  yaitu  2 cluster. berikut merupakan pengujian skema yang dilakukan.
1) Skema 1 Pengujian dengan Metode K-Means
Penggunaan  dataset  yang  telah  proses kemudian  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan algoritma K-Means . Operator  yang  digunakan  dalam  proses pengujian ini dapat dilihat dibawah ini.
Gambar 2. Operator Data Mining Pada Rapidminer Algoritma K-Means
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Dari proses pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan rapidminer maka dapat dihasilkan 3 cluster dengan hasil yang dapat dilihat dibawah ini.
Gambar 3. Hasil Cluster Model Algoritma K-Means
Adapun gambar visualisasi dari sebaran titik cluster model yang sudah terbentuk adalah sebagai berikut,
Gambar 4. Visualisasi sebaran titik cluster Algoritma K-Means
2) Skema 2 Pengujian dengan Metode K-Medoids
Penggunaan  dataset  yang  telah  proses kemudian  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan algoritma K-Medoids . Operator  yang  digunakan  dalam  proses pengujian ini dapat dilihat dibawah ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 5. Operator Data Mining Pada Rapidminer Algoritma K-Medoids
Dari  proses  pengujian  yang  telah dilakukan  dengan  menggunakan  rapidminer maka  dapat  dihasilkan  3  cluster  dengan
pengelompakan yang dapat dilihat pada gambar berikut .
Gambar 6. Hasil Cluster Model Algoritma K-Medoids
Adapun gambar visualisasi dari sebaran titik cluster model yang sudah terbentuk adalah sebagai berikut,
Gambar 7. Visualisasi sebaran titik cluster Algoritma K-Medoids
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## E. Knowledge Interpretation/Evaluation
Pada  tahap  ini,  dilakukan  evaluasi terhadap  hasil  pengelompokan  data  ( clustering ) untuk membandingkan kinerja yang lebih unggul. Dalam  penelitian  ini,  Davies-Bouldin  Index digunakan untuk mengevaluasi hasil pengelompokan. Kedua skema akan dibandingkan berdasarkan nilai DBInya, lalu akan disimpulkan skema  mana  yang  memiliki  kinerja  yang  lebih baik.
Tabel 5. Hasil Evaluasi Davies-Bouldin Index Algoritma Nilai DBI K-Means 0.425 K-Medoids 0.939
Berdasarkan  data  tabel  diatas  maka  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan skema  1  yaitu  menggunakan  algoritma  K- Means  merupakan  metode  yang  lebih  baik, Skema  1  memiliki  nilia  DBI  sebesar  0.425. Rincian  dari  kriteria  hasil  clustering  dapat dilihat di bawah ini .
Tabel 6. Rincian Hasil Skema 1 k (Cluster) Data Cluster Nilai DBI Cluster 0 269 0.425 Cluster 1 1 Cluster 2 13

## F. Rekapitulasi Hasil Cluster
Berdasarkan hasil dari proses clustering dengan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids dengan menggunakan aplikasi rapidminer, serta algoritma yang tepat digunakan yaitu K-means karena memiliki nilai DBI terendah, maka dapat disimpulkan  bahwa  kategori  cluster  yang terbagi  yaitu  pada  Cluster  0  memperoleh  269 data  serta  Cluster  1  memperoleh  1  data  dan cluster  2  memperoleh  13  data.    Dalam  proses yang  dilakukan  maka  metode  yang  baik diterapkan  dalam  pengkategorian  intensitas bencana adalah dengan menggunakan algoritma K-Means  dapat  dilihat  dalam  perolehan  nilai DBI  sebesar  0.425.  maka  berikut  merupakan rincian  data  dihasilkanlah  pada  setiap  cluster yang terbentuk  sebagai berikut :
Tabel 7. Kesimpulan Hasil Cluster
Cluster Nama Kabupaten/Kota
0
Aceh Barat, Aceh Barat Daya, Aceh Besar, Aceh Jaya, Aceh Selatan, Aceh Singkil, Aceh Tamiang, Aceh Tengah, Aceh Tenggara, Aceh Timur, Aceh Utara, Agam, Alor, Asahan, Asmat, Badung, Balangan, Banggai, Banggai Kepulauan, Banggai Laut, Bangka, Bangka Barat, Bangka Selatan, Bangka Tengah, Bangkalan, Bangli,
Banjar, Bantaeng, Bantul, Banyuasin, Banyuwangi, Barito Kuala, Barito Selatan, Barito Timur, Barito Utara, Barru, Batang, Batanghari, Batu Bara, Bekasi, Belitung, Belitung Timur, Belu, Bener Meriah, Bengkalis, Bengkayang, Bengkulu Selatan, Bengkulu Tengah, Bengkulu Utara, Berau, Bima, Bintan, Bireuen, Blitar, Blora, Boalemo, Bojonegoro, Bolaang Mongondow, Bolaang Mongondow Selatan, Bolaang Mongondow Timur,
Bolaang Mongondow Utara,
Bombana, Bondowoso, Bone, Bone Bolango, Boven Digoel, Boyolali, Brebes, Buleleng, Bulukumba, Bulungan, Bungo, Buol, Buru, Buru Selatan, Buton, Buton Selatan, Buton Tengah, Buton Utara, Cianjur, Cirebon, Dairi, Deiyai, Deli Serdang, Demak, Dharmasraya, Dogiyai, Dompu, Donggala, Empat Lawang, Ende, Enrekang, Fak-Fak, Flores Timur, Gayo Lues, Gianyar, Gorontalo, Gorontalo Utara, Gowa, Gresik, Grobogan, Gunung Mas, Gunungkidul, Halmahera Barat, Halmahera Selatan, Halmahera Tengah, Halmahera Timur, Halmahera Utara, Hulu Sungai Selatan, Hulu Sungai Tengah, Hulu Sungai Utara, Humbang Hasundutan, Indragiri Hilir, Indragiri Hulu, Indramayu, Intan Jaya, Jayapura, Jayawijaya,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Fitri  dkk
Jember, Jembrana, Jeneponto, Jepara, Jombang, Kampar, Kapuas, Kapuas Hulu, Karanganyar, Karangasem Karawang, Karimun, Karo, Katingan, Kaur, Kayong Utara, Kebumen, Kediri, Keerom, Kendal, Kepahiang, Kepulauan Anambas, Kepulauan Aru, Kepulauan Mentawai, Kepulauan Meranti, Kepulauan Sangihe, Kepulauan Selayar, Kepulauan Seribu, Kepulauan Siau Tagulandang Biaro, Kepulauan Sula, Kepulauan Talaud, Kepulauan Yapen, Kerinci, Ketapang, Klaten, Klungkung, Kolaka, Kolaka Timur, Kolaka Utara, Konawe, Konawe Selatan, Konawe Utara, Kota Ambon, Kota Balikpapan, Kota Banda Aceh, Kota Bandar Lampung, Kota Bandung, Kota Banjar, Kota Banjarbaru, Kota Banjarmasin, Kota Batam, Kota Batu, Kota Baubau, Kota Bekasi, Kota Bengkulu, Kota Bima, Kota Binjai, Kota Bitung, Kota Blitar, Kota Bontang, Kota Bukittinggi, Kota Cilegon, Kota Cimahi, Kota Cirebon, Kota Denpasar, Kota Depok, Kota Dumai, Kota Gorontalo, Kota Gunung Sitoli, Kota Jakarta Barat, Kota Jakarta Pusat, Kota Jakarta Selatan, Kota Jakarta Timur, Kota Jakarta Utara, Kota Jambi, Kota Jayapura, Kota Kendari, Kota Kotamobagu, Kota Kupang, Kota Surakarta, Kota Tangerang, Kota Tasikmalaya, Kota Tegal Kota Ternate, Kota Tidore Kepulauan, Kota Tomohon, Kota Tual, Kota Yogyakarta, Kotabaru, Kotawaringin Barat, Kotawaringin Timur, Kuantan Singingi, Kubu Raya, Kudus, Kupang, Lahat, Lamongan, Landak, Lebak, Lumajang, Luwu, Madiun, Magetan, Majalengka, Malang, Mamasa, Mamberamo Tengah, Manokwari, Manokwari Selatan, Mojokerto, Nganjuk, Ngawi, Pacitan, Pandeglang, Pangandaran,
Pasuruan, Pati, Pekalongan, Pemalang, Penajam Paser Utara, Probolinggo, Purbalingga, Purwakarta, Purworejo, Semarang, Serang, Sidoarjo, Situbondo, Sleman, Sragen, Subang, Sukoharjo, Sumbawa, Sumedang, Sumenep, Tabanan, Tana Toraja, Tanah Bumbu, Tanah Datar Tanah Laut, Tangerang, Tapin, Tasikmalaya, Tegal, Tojo Una- Una, Toli-Toli, Toraja Utara, Trenggalek, Tuban, Wajo,
Wonosobo. 1 Bogor
2 Bandung, Bandung Barat, Banjarnegara,  Banyumas,  Ciamis, Cilacap, Garut, Kota Bogor, Kuningan,  Magelang,  Sukabumi, Temanggung, Wonogiri
Hasil  dari  penelitian  pada  klasterisasi  data bencana  alam  di  indonesia  pada  tahun  2013- 2022  dan  telah  dilakukan  pengujian  sehingga dapat menunjukan bahwa :
1. Cluster 1 termasuk kedalam instensitas bencana  alam  tinggi  dengan  jumlah  1 data.
2. Cluster  2  termasuk  kedalam  intensitas bencana alam sedang dengan jumlah 13 data
3. Cluster  0  termasuk  kedalam  intensitas bencana  alam  rendah  dengan  jumlah 269 data.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan maka  dapat  disimpulkanlah  bahwa  Hasil pengujian perbandingan antara K-Means dan K- Medoids
untuk pengelompokkan data menggunakan algoritma
clustering
menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan yang signifikan. Namun, saat dihitung menggunakan Davies-Bouldin Index, nilai k= 3 pada K-Means lebih  rendah  dibandingkan dengan  K -Medoids yaitu  sebesar  0.425. Pengelompokkan  data  dilakukan  berdasarkan intensitas  bencana  alam  yang  terjadi  di Indonesia dari tahun 2013-2022. Data tersebut menunjukkan bahwa terdapat tiga cluster yang terbentuk,  yaitu Cluster 1  dengan  intensitas
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Fitri  dkk
bencana alam tinggi dan hanya memiliki 1 data, Cluster 2  dengan  intensitas  bencana  alam sedang  dan  memiliki  13  data,  serta Cluster 0 dengan  intensitas  bencana  alam  rendah  dan memiliki 269 data.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Dewi Fitriani, W. Zulkarnaen, and A. Bagianto, “Analisis Manajemen Mitigasi Badan Penanggulangan Bencana  Daerah  (Bpbd)  Terhadap Bencana Alam Erupsi Gunung Tangkuban  Parahu  Di  Jawa  Barat,” JIMEA | Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen,Ekonomi,dan  Akuntansi) ,
vol. 5, no. 1, pp. 92–111, 2021.
[2] A.  Alijoyo  and  I.  Sapuan,  “Green Behavior  and  the  Use  of  Eco-Product: Millennial  Generation  Perspective,”
Eduvest-Journal  of  Universal  Studies , vol.  2,  no.  1,  pp.  121–130,  2022,
[Online]. Available: http://eduvest.greenvest.co.id
[3] I. J. A. Saragih, M. Sirait, and D. A. Sari, “Deskripsi  Opini  Publik  tentang Bencana  Alam  untuk  Rencana  Studi Mitigasi  di  Indonesia  (Studi  kasus:
Bencana  Hidrometeorologi),” MKGI: Jurnal Meteorologi, Klimatologi
Geofisika dan Instrumentasi , vol. 1, no.
1, pp. 33–39, 2021, [Online]. Available: https://journal.physan.id/index.php/mkg i  33Journalhomepage:https://journal.ph ysan.id/index.php/mkgi
[4] A. Dwi Maqfirah, N. Oktaviano Guntur, A.  Burhanuddin,  K.  Atirah  Monica
Bubun,  M.  Daffa  Rizqilah,  and  A.
Apriliani,  “Peran  ASEAN  Agreement on Disaster Management and Emergency Response (AADMER) dalam  Penanggulangan  Bencana  Alam di Indonesia,” Online, 2022.
[5] BNPB,  “BNPB  (Badan  Nasional Penanggulangan
Bencana),” https://www.bnpb.go.id/ ,  Mar.  2023. https://www.bnpb.go.id/infografis/infog rafis-bencana-tahun-2022
(accessed
Mar. 02, 2023). [6] M.  Firman,  A.  Halik,  and  L.  Septiana, “Analisa  Data  Untuk  Prediksi  Daerah Rawan  Bencana  Alam  Di  Jawa  Barat Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Journal  of  Information System, Applied, Management, Accounting and Research , vol. 6, no. 4, pp. 856–870, 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i4.939.
[7] M.  Herviany,  S.  Putri  Delima,  T. Nurhidayah,  and  Kasini,  “Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms for  Grouping  Landslide  Prone  Areas  in West  Java  Province,” MALCOM : Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , vol. 1, no. 1, pp. 34–40, 2021.
[8] N.  L.  Anggraeni  and  S.  Tresnawati, “Komparasi  Algoritma  K-Means  Dan K-Medoids  Untuk  Menangani  Strategi Promosi Di Politeknik Tedc Bandung,”
2020.
[9] A.  Fira,  C.  Rozikin,  and  Garno,
“Komparasi Algoritma K-Means dan K-
Medoids Untuk
Pengelompokkan Penyebaran  Covid-19  di  Indonesia,” Journal  of  Applied  Informatics  and Computing  (JAIC) ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 133–138, 2021.
[10] H. Yusuf Heraldi, N. Churin Aprilia, and H.  Pratiwi,  “Analisis  Cluster  Intensitas Kebencanaan di Indonesia Menggunakan Metode K-Means,”
Indonesian Journal of Applied Statistics , vol. 2, no. 2, pp. 137–144, 2019.
[11] A. O. Hashi, A. A. Abdirahman, M. A. Elmi,  S.  Z.  M.  Hashi,  and  O.  E.  R. Rodriguez, “A real-time flood detection system  based  on  machine  learning algorithms  with  emphasis  on  deep learning,” International  Journal  of Engineering  Trends  and  Technology , vol. 69, no. 5, pp. 249–256, May 2021, doi: 10.14445/22315381/IJETT- V69I5P232.
[12] A. D. Andini and T. Arifin, “Implementasi  Algoritma  K-Medoids Untuk Klasterisasi Data Penyakit Pasien Di  Rsud  Kota  Bandung,” JURNAL RESPONSIF , vol. 2, no. 2, pp. 128–138,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
2020, [Online].
Available: http://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jti [13] D.  Marlina,  N.  Fauzer  Putri,  A.
Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi  Algoritma  K-Medoids dan  K-Means  untuk  Pengelompokkan Wilayah  Sebaran  Cacat  pada  Anak,”
Jurnal CoreIT , vol. 4, no. 2, 2018.
[14] H.  Firdaus  and  A.  Sofro,  “Analisa
Cluster  Menggunakan  K-Means  Dan Fuzzy C-Means Dalam Pengelompokan Provinsi Menurut Data Intesitas Bencana  Alam  Di  Indonesia  Tahun 2017-2021,” Jurnal Ilmiah Matematika , vol. 10, no. 01, pp. 50–60, 2022.
[15] M.  Gading  Sadewo,  A.  Perdana Windarto,  and  A.  Wanto,  “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Upaya Antisipasi/  Mitigasi  Bencana  Alam Menurut  Provinsi  Dengan  K-Means,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komputer) , vol.  2,  no.  1,  pp.  312–319,  2018, [Online]. Available:
http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik
[16] S.  Sindi et  al. ,  “Analisis  Algoritma  K- Medoids Clustering Dalam Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19 Di  Indonesia,” Jurnal Teknologi
Informasi , vol. 4, no. 1, 2020.