JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 4, Tahun 2021, Halaman 554 - 561 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PENGELOMPOKAN TITIK GEMPA DI PULAU SULAWESI MENGGUNAKAN
ALGORITMA ST-DBSCAN ( Spatio Temporal - Density Based Spatial Clustering Application with Noise )
Denny Jales Manalu 1 , Rita Rahmawati 2 , Tatik Widiharih 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro dennyjales@gmail.com

## ABSTRACT
Earthquake is a natural disaster which is quite serious in Indonesia, especially on Sulawesi Island. Earthquake is fearful because it can’t be predicted when it will come, where it will come, and how strong the vibration, that often causes fatal damage and casualties. In effort to minimize losses caused by earthquake, it is necessary to divide areas which are easily affected by earthquake. One of the methods that can be used in dividing the area is by using the clustering technique. This research by using a clustering method with the ST-DBSCAN (Spatial  Temporal-Density  Based  Spatial  Clustering  Application  with  Noise)  algorithm  on  dataset  of earthquake points in Sulawesi Island in 2019. This method by using the spatial distance parameters (Eps1 = 0.45), the temporal distance parameters (Eps2 = 7), and minimum number of cluster members (MinPts = 4), resulting in a total of 60 clusters with 8 large clusters and 216 noises
Keywords: Data mining , earthquake, clustering, spatio-temporal, ST-DBSCAN

## 1. PENDAHULUAN
Gempa bumi merupakan bencana alam  yang cukup serius di  Indonesia dikarenakan tidak dapat diperkirakan kapan datangnya, dimana tempatnya, dan seberapa kuat getarannya. Gempa bumi menciptakan gelombang seismik, yaitu gelombang yang bergerak melalui bumi akibat deformasi struktural, tekanan, atau tegangan sifat elastis kerak bumi. Gelombang ini membawa energi dan kemudian merambat ke segala arah di seluruh bagian bumi dan dapat direkam oleh seismograf (Siswowidjoyo, 1996).
Pulau  Sulawesi  merupakan  salah  satu  kawasan  seismik  aktif  di  Indonesia  yang mengakibatkan wilayah ini tergolong rawan terjadi gempa bumi. Pulau Sulawesi memiliki aktifitas kegempaan yang tinggi dikarenakan lokasinya  terletak pada zona benturan ketiga lempeng  tektonik  dunia,  yaitu    lempeng  Indo-Australia,  lempeng  Eurasia  dan  lempeng Pasifik. Ketiga lempeng ini memiliki pertemuan yang konvergen dan bertumbukan secara relatif.
Kepadatan penduduk dan insfrastuktur sangat menentukan risiko wilayah yang telah dinyatakan  rawan  gempa  bumi.  Hal  mendasar  yang  dapat  dilakukan  adalah  pembagian wilayah-wilayah mana saja yang paling sering terjadi gempa bumi agar risiko korban jiwa dan infrastruktur dapat diminimalisir. Untuk memudahkan pembagian wilayah gempa dapat dilakukan dengan analisis cluster atau sering disebut dengan clustering .
Salah  satu  metode clustering yang  dapat  digunakan  adalah  ST-DBSCAN  ( Spatio Temporal - Density  Based  Spatial  Clustering  Applications  with  Noise ) . Algoritma  ST- DBSCAN termasuk algoritma nonparametrik dalam unsupervised learning sehingga tidak memerlukan  asumsi  dalam  pengerjaannya  dan  merupakan  salah  satu  metode  yang  paling baik untuk menentukan cluster dari database spasial yang besar (Gaonkar & Swant, 2013). Penelitian  sebelumnya  oleh  Trisnaningtyas  (2014),  melakukan  analisis  ST-DBSCAN dengan mengabaikan parameter jarak temporal (Eps2=0) dikarenakan data yang diteliti tidak termasuk  data  temporal.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  ketiga  parameter  dari  ST- DBSCAN yaitu parameter jarak spasial (Eps1), parameter jarak temporal (Eps2), dan jumlah minimal anggota cluster (MinPts) karena didukung oleh data titik gempa bumi yang diteliti.
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  algoritma  ST- DBSCAN  ( Spatio  Temporal - Density  Based  Spatial  Clustering  Applications  with  Noise ) dalam membentuk cluster dari dataset titik gempa bumi Pulau Sulawesi pada tahun 2019 dan menentukan kualitas dari cluster dengan menggunakan Silhouette Coefficient .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Gempa Bumi
Gempa bumi merupakan getaran yang terjadi secara tiba-tiba akibat adanya pelepasan energi  dari  pusat  gempa.  Energi  ini  disebut  dengan  gelombang  seismik.  Gempa  bumi khususnya yang terjadi di Pulau Sulawesi tergolong gempa bumi yang merusak. Kejadian waktu  dan  tempat  gempa  bumi  dapat  dianalis  dengan  melihat  database  titik  gempa  bumi yang  sangat  padat. Data  mining dengan  metode clustering merupakan  salah  satu  analisis yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  titik  gempa  bumi  yang  tujuannya menghasilkan pembagian wilayah rawan gempa.

## 2.2 Data Mining
Data mining dapat didefinisikan sebagai proses memiih, memeriksa, dan memodelkan data  dalam  jumlah  besar  untuk  menemukan  pola  atau  tren  yang  biasanya  tidak  disadari keberadaannya.  Pengetahuan  yang  didapat  dari  proses data  mining harus  baru,  mudah dimengerti,  dan  bermanfaat.  Dalam data  mining ,  data  disimpan  secara  elektronik  dan otomatis  diproses  oleh  komputer  menggunakan  metode  dan  perhitungan  tertentu (Pramadhani & Setiadi, 2014). Data mining berarti kegiatan yang melibatkan pengumpulan, penggunaan data historis untuk menemukan pola atau hubungan dalam dataset besar. Salah satu metode dalam data mining adalah analisis cluster atau sering disebut dengan clustering . Tujuan utama analisis cluster adalah untuk menggolongkan individu atau objek yang terkait menjadi  jumlah  yang  lebih  kecil. Cluster yang  baik  diharapkan  memiliki  kesamaan (homogenitas) di antara anggota suatu kelompok dan adanya perbedaan (heterogenitas) yang tinggi antar kelompok (Kuncoro, 2009)

## 2.3 Dissimilarity Matrix Jarak Euclidean
Matriks  perbedaan  ( dissimilarity  matrix) menyimpan  kedekatan  atau  jarak  untuk semua pasangan dari n objek. Jarak Euclidean adalah jarak antara dua objek data (𝑖, 𝑗) dari n atribut  bernilai  numerik,  yang  dinyatakan  sebagai 𝒊 = 𝑥 𝑖1 , 𝑥 𝑖2 , … , 𝑥 𝑖𝒏 dan 𝒋 = 𝑥 𝑗1 , 𝑥 𝑗2 , … , 𝑥 𝑗𝒏 pada ruang dimensi n (𝑅 𝑛 ) (Han, et al ., 2012):
𝑑(𝑖, 𝑗) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 + (𝑥 𝑖2 − 𝑥 𝑗2 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑖𝑛 − 𝑥 𝑗𝑛 ) 2
untuk aspek spasial persamaan jarak euclidean menjadi (Han, et al ., 2012):
𝑑(𝑖, 𝑗) = √(x 𝑙𝑜𝑛𝑔 𝑖 − x 𝑙𝑜𝑛𝑔 𝑗 ) 2 + (x 𝑙𝑎𝑡 𝑖 − x 𝑙𝑎𝑡 𝑗 ) 2
dimana : long i = longitude data ke- i , i =1, 2, …, n lat j = latitude data ke- j , j =1, 2, …, n untuk aspek temporal persamaan jarak euclidean dimodifikasi menjadi persamaan (Han, et al ., 2012):
𝑑(𝑖, 𝑗) = |x 𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖 − x 𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 j |
dimana : x tanggal adalah objek pada kolom tanggal dan merupakan objek satu dimensi.

## 2.4 Algoritma ST-DBSCAN
Tahapan dari algoritma ST-DBSCAN (Birant & Kut, 2007):
1. Menentukan nilai Eps dan MinPts
2. Hitung semua jarak euclidean antar objek berdasarkan aspek spasial dan temporal
3. Membentuk matriks jarak untuk semua pasangan dari n objek berdasarkan spasial dan temporal
4. Mulai dari titik pertama pertama kemudian mengambil  semua titik pada aspek spasial dan aspek temporal dengan ketentuan:
A= {x | x ≤ Eps1, x ∈ matriks jarak spasial} B= {x | x ≤ Eps2, x ∈ matriks jarak temporal}
5. Mengambil semua irisan dari aspek spasial dan aspek temporal dengan ketentuan: A ∩ B = {x | x ∈ A dan x ∈ B}
6. Jika jumlah objek pada irisan lebih kecil dari nilai MinPts, maka titik dinilai sebagai noise.
7. Cluster terbentuk jika titik memenuhi parameter Eps1, Eps2 dan MinPts.
8. Apabila titik p merupakan border point dan tidak terdapat titik lain pada irisan maka dilanjutkan ke titik selanjutnya dan cluster baru terbentuk.
9. Ulangi langkah 4 - 8 sampai semua titik terproses.
10. Jika dua cluster C1 dan C2 dekat satu sama lain, sebuah titik q mungkin termasuk dalam kedua cluster tersebut. Namun, algoritma ini akan menyatakan titik q sebagai bagian dari cluster yang pertama kali menemukannya
2.5 Penentuan Eps dan MinPts
Penentuan  nilai  parameter  tersebut  dilakukan  secara trial  and  error menggunakan grafik k-dist .  Grafik k-dist dibentuk  dengan  cara  menghitung  jarak  antar  objek  kemudian diurutkan  secara  menurun  dan  plot  nilai  jarak  terkecil  ke- k dari  setiap  objek.  Sumbu x menyatakan  objek  yang  telah  diurutkan,  sedangkan  sumbu y menyatakan  nilai  jarak  dari objek.  Titik  dimana terjadi  perubahan  tajam  pada k-dist akan  digunakan  sebagai Eps  dan nilai k sebagai MinPts (Purwanto, 2012).

## 2.6 Pengukuran Kualitas Cluster
Salah satu ukuran untuk mengecek kualitas cluster adalah Silhouette Coefficient. Nilai 𝑎(𝑖) mewakili kepadatan cluster yang berisi objek i. Semakin kecil nilai 𝑎(𝑖) , semakin padat cluster tersebut. Sementara itu, nilai 𝑏(𝑖) mendeskripsikan seberapa jauh objek i dari cluster- cluster lain. Jika 𝑎(𝑖) bernilai sangat kecil dan 𝑏(𝑖) bernilai sangat besar, maka Silhouette Coefficient dari i akan mendekati 1 yang berarti cluster sangat padat dan terpisah jauh dari cluster - cluster lain.  Sebaliknya,  jika 𝑎(𝑖) bernilai  sangat  besar  dan 𝑏(𝑖) bernilai  sangat kecil, maka Silhouette Coefficient dari i akan mendekati negatif 1 yang berarti cluster tidak padat dan berjarak sangat dekat dengan cluster - cluster lain (Suyanto, 2019)
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖)
max {𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)}
dengan:
𝑠(𝑖) : nilai Silhouette Coefficient dari i
𝑎(𝑖) : rata-rata jarak objek i ke semua objek yang lain dalam cluster A 𝑏(𝑖) : rata-rata jarak minimum dari objek i ke semua cluster lain (yang bukan cluster dari objek i )

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data gempa bumi di Pulau Sulawesi pada tahun 2019. Data diperoleh dari pusat database Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika  (BMKG).  Data  titik  gempa  bumi  berjumlah  1575  dengan  atribut  tanggal, longitude , latitude, kekuatan gempa ( magnitudo ), dan kedalaman ( depth ).
Variabel penelitian yang digunakan untuk penelitian ini yaitu longitude , latitude , dan tanggal terjadinya gempa. Longitude merupakan koordinat bujur geografi tempat terjadinya gempa, sedangkan latitude merupakan koordinat lintang geografi tempat terjadinya gempa
3.2. Langkah-langkah Penelitian
1. Melakukan prepocessing data
a. Perubahan format pada kolom tanggal
b. Reduksi data
2. Menentukan nilai parameter Eps dan MinPts menggunakan grafik observasi k-dist
3. Menghitung jarak euclidean antar objek berdasarkan aspek spasial ( longitude latitude ) dan berdasarkan aspek temporal (tanggal terjadinya gempa)
4. Melakukan analisis cluster dengan algoritma ST-DBSCAN:
5. Melakukan pengukuran kualitas cluster menggunakan Silhouette Coefficient
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥{𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)}
6. Menganalisa pola spatio - temporal
7. Melakukan  visualisasi  dan  interpretasi  hasil  dari  terbentuknya cluster - cluster yang terbentuk dari metode ST-DBSCAN

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Preprocessing Data
Tahapan preprocessing data yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Melakukan format pada kolom tanggal Pengubahan format ini dilakukan agar ketika terjadi penambahan data sebelum tanggal pertama data yang digunakan saat ini tidak menyebabkan variabel tanggal bernilai -1
Tabel 1. Transformasi Format Tanggal menjadi Number No Tanggal (GMT) Tanggal ( number ) 1 01/01/2019 (00:58:45) 43466 2 01/01/2019 (04:01:55) 43466 3 01/01/2019 (10:15:16) 43466 4 01/01/2019 (10:57:20) 43466 5 01/01/2019 (15:45:18) 43467 ⋮ ⋮ ⋮ 1975 31/12/2019 (09:50:44) 43830 2. Reduksi data
Reduksi dilakukan dengan memilih variabel yang akan digunakan. Variabel awal yaitu longitude , latitude ,  tanggal  gempa,  kekuatan  gempa,  dan  kedalaman  gempa.  Pada tahap ini dilakukan reduksi data  yang akan digunakan  yaitu longitude , latitude , dan tanggal terjadinya gempa.

## 4.2. Penentuan Nilai Eps dan MinPts
Pemilihan  nilai  Eps  dan  MinPts  yang  optimal  dipilih  berdasarkan  grafik k-dist. Komputasi dilakukan untuk mendapatkan grafik k-dist pada nilai k=3, k=4, k=5, k=7.
Gambar 1. K-dist dengan k=3
Gambar 2. K-dist dengan k=4 Gambar 3. K-dist dengan k=5

## Gambar 4. K-dist dengan k=7
Dapat dilihat pada Gambar 1, Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4, jika menggunakan MinPts=3  maka  Eps1  yang  optimal  adalah  0,35  sampai  dengan  0,45;  jika  menggunakan MinPts=4  maka  Eps1  yang  optimal  adalah  0,35  sampai  dengan  0,45;  jika  menggunakan MinPts=5  maka  Eps1  yang  optimal  adalah  0,45  sampai  dengan  0,55;  jika  menggunakan MinPts=7 maka Eps1 yang optimal adalah 0,55 sampai dengan 0,65.
Pemilihan  nilai  Eps2  yaitu  7  hari,  14  hari,  21  hari  dan  30  hari,  sedangkan  untuk parameter  Eps1  yang  akan  digunakan  adalah  nilai ambang  batas  atas,  nilai  ambang  batas bawah, dan nilai tengah dari grafik k - dist . Nilai Eps1 yang dipilih pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Nilai Eps1 yang Diteliti MinPts Eps1 3 0,35 0,4
0,45 4 0,35
0,4
0,45
5 0,45 0,5
0,55 7 0,55 0,6 0,65

## 4.3. Jarak Euclidean
Dalam tahapan pembentukan cluster diperlukan menghitung jarak antar objek. Jarak antar  objek  dihitung  menggunakan  jarak  euclidean.  Jarak  euclidean  dihitung  berdasarkan
aspek spasial ( longitude & latitude ) dan aspek temporal (tanggal gempa) dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Perhitungan Jarak Euclidean (i,j) d(i,j) spasial d(i,j) temporal (1,1) 0 0 (1,2) 4,583 0 (1,3) 0,816 0 (1,4) 3,089 0 (1,5) 3,045 1 (1,6) 4,555 1 (1,7) 0,769 1 (1,8) 3,429 2 ⋮ ⋮ ⋮ (1574,1575) 2,991 0 (1575,1575) 0 0 4.4. Pembentukan Cluster
Hasil pembentukan cluster dari 48 pasangan paramater Eps1, Eps2, dan MinPts pada data  titik  gempa  bumi  Pulau  Sulawesi  menggunakan  algoritma  ST-DBSCAN  dengan menggunakan  bantuan  sofware  R.  Setelah  mendapatkan  hasil cluster dari  48  pasangan selanjutnya  dipilih parameter dengan nilai Silhouette Coeffcient tertinggi dari tiap MinPts pada Tabel 5.
Tabel 4. Paramater Terbaik  dari Tiap MinPts MinPts Eps1 Eps2 Jumlah Cluster Jumlah Noise Silhouette Spasial Silhouette Temporal 3 0,45 21 33 152 0,0077 -0,5769 4 0,45 7 60 216 0,0569 -0,5723 5 0,5 21 19 195 0,0363 -0,3449 7 0,55 21 11 249 0,0827 -0,1105
Pada Tabel 5 dapat dapat dilihat bahwa parameter Eps1=0,55; Eps2=21 dan MinPts=7 mendapatkan nilai Silhouette Coefficient tertinggi tetapi memiliki jumlah noise yang paling banyak jumlah cluster yang paling sedikit, maka untuk parameter terbaik pada penelitian ini dipilih  parameter  Eps1=0,45;  Eps2=7;  dan  MinPts=4  karena  pada  parameter  ini  jumlah cluster dan noise lebih stabil dengan jumlah cluster 60 dan noise sebanyak 216 titik.
4.5. Analisa Pola Spatio - Temporal
Pola spatio-temporal terbagi menjadi 4 yaitu stasioneri , reappearing , oscasiona l, dan track .  Menurut  Pöelitz  dan  Andrienko  (2010), cluster besar  dan  dapat  dianalisis  polanya adalah cluster yang  memiliki  jumlah  titik  minimal  berjumlah  30,  sedangkan cluster yang memiliki  jumlah  titik  kurang  dari  30  merupakan cluster kecil  dan  polanya  tidak  dapat terdeteksi.  Berdasarkan  paramater  terbaik  Eps1=0,45;  Eps2=7;  dan  MinPts=4  terdapat  8 cluster besar yang memiliki jumlah titik lebih dari 30 (Tabel 6)
Tabel 5. Cluster Besar Cluster ke- Jumlah titik 1 67 2 125 4 68 11 50 14 174 19 90 25 40 48 52 Tiap cluster akan dianalis polanya, ilustrasi pola dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Ilustrasi Pola Spatio - Temporal (Purwanto, 2012) Cluster dibagi  menjadi  per  periode,  karena  parameter  terbaik  pada  penelitian  ini dengan nilai Eps2=7, maka periodenya tujuh hari untuk perbandingan lokasi persebaran titik gempa suatu periode dengan periode lainnya. Sebagai contoh pada cluster 2 didapatkan 10 periode (Gambar 6)
Pada periode 1 sampai 7 titik gempa berpusat pada kabupaten Mamasa, selanjutnya pada periode 8 sampai 10 titik gempa berada pada Kota Kendari. Dapat dilihat bahwa titik gempa hanya berpindah saat periode 7 ke periode 8, periode lain titik gempa tidak berpindah posisi  maka  dapat  dikatakan cluster 2  mempunyai  pola  cenderung stasioner .  Analisis  8 cluster besar pada penelitian ini menunjukkan bahwa tipe pola spatio - temporal yang paling banyak muncul adalah tipe pola oscasional . Terdapat 5 pola oscasional dan memiliki pusat cluster nya masing-masing. 1 2 3
4 5 6 7 8 9 10

## Gambar 6. Pola Titik Gempa Cluster 2
Kabupaten Mamasa, Kabupaten Poso, dan Laut di antara Sulawesi Utara dan Sulawesi Selatan adalah daerah yang paling banyak menjadi pusat cluster titik gempa. Dengan adanya analisis  ini  diharapkan  pemerintah  daerah  dapat  memberikan  tindakan  yang  tepat  guna meminimalisir  kerugian  baik  materil  ataupun  korban  jiwa  di  daerah  yang  rawan  gempa. Sebagai contoh, untuk daerah Kabupaten Mamasa dan Kabupaten  Poso dapat memperkuat
kontruksi fasilitas umum dan bangunan-bangunan vital mengikuti standar kualitas bangunan tahan gempa.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penentuan  nilai  parameter  menggunakan  k-dist  didapatkan  nilai  Eps1 optimal  untuk  MinPts=3  adalah  0,35  sampai  dengan  0,45;  untuk  MinPts=4  adalah  0,35 sampai  dengan  0,45;  untuk  MinPts=5  adalah  0,45  sampai  dengan  0,55;  untuk  MinPts=7 adalah 0,55 sampai dengan 0,65. Setelah melakukan clustering 48 pasangan parameter Eps1, Eps2,  dan  MinPts  didapatkan  parameter  terbaik  yaitu  Eps1=0,45;  Eps2=7;  dan  MinPts=4 menghasilkan 60 cluster dan 216 noise dengan Silhouette Coefficient Spasial sebesar 0,0569 dan Silhouette Cofficient Temporal sebesar -0,5723. Pusat titik gempa paling banyak berada di Kabupaten Mamasa, Kabupaten Poso, dan  Laut di antara Sulawesi Utara dan Sulawesi Selatan.  Tipe  pola spatio-temporal yang  paling  banyak  ditemukan  adalah  tipe  pola oscasional.

## DAFTAR PUSTAKA
Birant,  D.  &  Kut,  A.,  2007.  ST-DBSCAN:  An  Algorithm  for  Clustering  Spatial- temporal data. Data and Knowledge Engineering, pp. 60:208-221.
Gaonkar, M. N. & Sawant, K., 2013. AutoEPsDBSCAN. DBSCAN with Eps Automatic for Large, pp. 2:2319-2526.
Han,  J.,  Kamber,  M.  &  Pei,  J.,  2012.  Data  Mining  Concept  &  Techniques.  Waltham: Elsevier.
Poelitz, C. & Andrienko, N., 2010. Finding Arbitrary Shaped Cluster with Related Extents in Space and Time. IEEE-VGTC Simposium on Visualization.
Pramadhani,  A.  E.  &  Setiadi,  T.,  2014.  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Prediksi  Penyakit ISPA dengan Algoritma Decision Tree. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, pp. 831- 839.
Purwanto, B. U.  B. Y., 2012. Spatial Hotspots Clustering of  Forest and  Land  Fires using DBSCAN and ST-DBSCAN. Scientific Repository (IPB).
Santosa,  B.,  2007.  Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis.
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Shearer,  M.  P.,  2009.  Introduction  of  Seismology.  In:  Cambridge:  Cambridge  University Press.
Siswowidjoyo,  S.,  1996.  Pengantar  Seismologi  Gunungapi  dan  Hubungannya  dengan Kegiatan Gunungapi, Bandung: Pusat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana Geologi. Suyanto, D., 2019. Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Penerbit Informatika.
Trisnaningtyas,  A.,  2014.  Pengelompokan  Data  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Pulau Jawa Dengan Algoritme ST-DBSCAN dan Bahasa Pemrograman Python.