E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 5, No. 2, pp. 109-120 November 2022 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/65668 https://doi.org/10.13057/ijas.v5i2.65668 Copyright   Author 2022

## Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Dampak Kerusakan Bencana Banjir Menggunakan K-Medoids
Dela Gustiara * , Anisa Dwi Mulyaningsih, Rahmi Anadra, Edy Widodo Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Indonesia, DI Yogyakarta, Indonesia
*Corresponding author: 19611066@students.uii.ac.id
Abstract. The territory of Indonesia is located in geographical, geological, hydrological, and demographic conditions that allow Indonesia to be prone to disasters. The most common natural disaster in Indonesia is flooding. If accumulated, there have been 682 flood events in the country since the beginning of 2022. In Indonesia,  especially  West  Java  Province,  flooding  is  the  most  common  disaster,  especially  during  the rainy season. So a study will be conducted that aims to determine the grouping of districts / cities in West Java Province based on the occurrence of flood disasters. The data used in this study were obtained from the publication of the National Disaster Management Agency. In this study,  there are 4 variables of the impact  of  flood  disasters,  namely  total  deaths,  total  submerged  houses,  total  damaged  houses  and  total injured.  The  clustering  method  used  in  this  research  is  K-Medoids.  K-Medoids  is  one  of  the  clustering methods that uses the partition clustering method in grouping a set of n objects into a number of k clusters. From the results of the K-Medoids analysis, three clusters were obtained. The first cluster consists of 3 districts/cities  with  high  impact  of  flood  disasters,  the  second  cluster  consists  of  23  districts/cities  with moderate impact of flood disasters, and the third cluster consists of 1 district/city with low impact of flood disasters. Based on the results of the analysis, efforts can be made by the government to focus more on designing steps that must be taken in preventing or overcoming the impact of flood disasters.
Keywords: Cluster; K-Medoids; Floods West Java.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  negara  yang  memiliki  resiko  yang  tinggi  akan  terjadinya bencana alam. Bencana alam yang sering menimpa negeri ini seperti gempa bumi, tsunami , banjir, tanah  longsor,  letusan  gunung  berapi,  kekeringan,  sampai  kebakaran  hutan.  Posisi  negera Indonesia berada pada kondisi geografis, geologis, hidrologis, dan demografis yang menjadikan Indonesia  rawan  menimbulkan  bencana.  Sekitar  80%  wilayah  kabupaten/kota  di  seluruh Indonesia  mempunya  potensi  terjadinya  bencana  [1] . Banjir  merupakan  bencana  yang  sering menimpa Indonesia, hal ini dikarenakan letak astronomis yang menjadikan Indonesia memiliki iklim tropis yang berdampak pada curah hujan yang tinggi, sehingga apabila kondisi alam sudah mulai  rusak  dan  terjadi  hujan  dengan  tingkat  intensitas  yang  tinggi,  maka  hal  itu  akan menyebabkan terjadinya banjir [2].
Sejak  1  Januari  hingga  6  Juni  2022,  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB) mencatat  sudah  terjadi  1.733  bencana  alam  yang  menimpa  Indonesia.  Berdasarkan  catatan tersebut,  banjir  merupakan  bencana  alam  yang  palinh  sering  terjadi.  Diperoleh  akumulasi
kejadian banjir sejak awal tahun 2022 yaitu sebanyak 682 kejadian, Selain banjir, bencana alam yang kerap terjadi di Indonesia yaitu 622 kejadian cuaca ekstrem. Kemudian, diikuti oleh tanah longsor sebanyak 321 kejadian, kebakaran hutan dan lahan sebanyak 88 kejadian, gempa bumi sebanyak  11  kejadian,  gelombang  pasang  sebanyak  8  kejadian,  dan  kekeringan  terjadi  1  kali. Kejadian  ini  mengakibatkan  sebanyak  2.310.241  jiwa  menderita  dan  mengungsi.  Selain  itu, sebanyak 634 jiwa luka-luka, 93 jiwa meninggal dunia dan 11 jiwa hilang [3].
Banjir merupakan bencana yang sering terjadi di Indonesia khususnya pada Provinsi Jawa Barat. Faktor yang menyebabkan banjir di Indonesia salah satunya yaitu curah hujan yang berada diatas  normal.  Provinsi  Jawa  Barat  dipilih  sebagai  wilayah  penelitian  dikarenakan  adanya kejadian banjir yang seringkali terjadi akibat pengaruh hujan ekstrem [4].
Dari  latar  belakang  tersebut,  peneliti  tertarik  melakukan  penelitian  dengan mengelompokan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  berdasarkan  kejadian  bencana  banjir. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  analisis K-Medoids clustering yang menggunakan  objek  sebagai  perwakilan  pusat  klaster  untuk  setiap cluster .  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  pemerintah  daerah  dalam  merancang  langkah- langkah yang dapat diambil dalam mencegah dan menanggulangi dampak bencana banjir. Serta, dari penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh masyarakat khususnya di Provinsi Jawa Barat untuk mempersiapkan dalam menangulangi bencana banjir di kabupaten/kota tempat tinggalnya.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Bencana Banjir
Banjir  dapat  dikatakan  sebagai  suatu  kejadian  yang  diakibatkan  oleh  debit  air  yang mengalir  di  suatu  aliran  seperti  sungai  ataupun  saluran  pembuangan  melebihi  kapasitas pengalirannya. Tidak menjadi sebuah persoalan jika banjir tidak menimbulkan kerugian, namun jika tingginya genangan air dalam jangka waktu lama menyebabkan timbulnya persoalan yang dapat mengganggu berbagai aktivitas [5].

## 2.2 Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif merupakan analisis data yang dilakukan dengan mendeskripsikan data yang telah terkumpul untuk menghasilkan data yang dapat dipertanggungjawabkan kevalidannya. Terdapat tiga tahapan dalam statistika deskriptif yaitu mencari variansi data, melakukan reduksi data dan melakukan generalisasi data [6].

## 2.3 Uji Multikolinearitas
Tujuan dilakukannya uji multikolinearitas yaitu untuk melakukan pengujian apakah suatu data  mempunyai  korelasi  antar  variabel  independen  [7]. Salah  satu  cara  dalam  uji multikolinearitas adalah dengan melihat nilai matriks korelasi. Apabila nilai matrik korelasi lebih kecil  dari  0,8  artinya  tidak  terdapat  gejala  multikolinieritas  yang  serius  antar  variabel  bebas tersebut [8].

## 2.4 Penentuan Jumlah Klaster dengan Silhouette
Pada  metode  analisis  pengelompokan  non  hirarki,  jumlah  klasternya  dapat  ditentukan terlebih  dahulu.  Penentuan  jumlah  klaster dapat  dilakukan  melalui  pertimbangan  teoritis  dan konseptual,  namun  penentuan  jumlah  klaster  tidak  mempunyai  aturan  khusus  sehingga  dapat ditentukan  menurut  subjektif  seseorang  [9].  Terdapat  metode  yang  dapat  digunakan  dalam mengetahui kualitas dan kekuatan klaster yaitu metode silhoutte [10].

## 2.5 Analisis Klaster
Analisis klaster adalah kegiatan yang mengklasifikasikan suatu objek kedalam kelompok yang relatif homogen. Dalam setiap kelompok objek tersebut cenderung memiliki kesamaan satu dengan yang  lainnya  dan  memiliki  perbedaan  dengan  objek  lainnya.  Metode clustering adalah metode  yang  dapat  mengukur  kemampuan  sendiri  dalam  menemukan  pola  pada  data  yang digunakan.  Terdapat  4  klasifikasi  dari  metode clustering yaitu  metode  partisi,  metode  hirarki, metode berdasarkan grid dan metode berdasarkan model [11].

## 2.6 Algoritma K-Medoids
Algoritma K-Medoids merupakan bagian dari teknik clustering yang sering digunakan untuk menghitung suatu data objek yang berukuran kecil dan menemukan titik yang lebih tepat [12] . Algoritma K-Medoids dapat  diartikan  sebagai  suatu  algoritma  yang  memiliki kesamaan dengan K-Means karena dapat memecah dataset menjadi kelompok. Perbedaanya ada pada penentuan pusat klaster, dimana K-Medoids menggunakan sebuah objek sebagai perwakilan pusat klaster dan objek tersebut harus mewakili masing-masing dari klaster [13].

## 2.7 Interpretasi Klaster
Interpretasi klaster adalah kegiatan memeriksa setiap kelompok dari segi variansi klaster, memberikan nama dengan suatu label secara tepat yang dapat mengambarkan karakteristik suatu klaster dalam  menentukan  perbedaan  antar  klaster.  Interpretasi  klaster dilakukan  dengan melakukan kajian dari rata-rata nilai objek yang terdapat pada setiap variabel klaster [14].

## 2.8 Quantum GIS
Quantum GIS (QGIS) merupakan suatu perangkat lunak SIG berbasis open-source yang dapat  digunakan  dalam  mengolah  data  geospasial.  Langkah-langkah  dalam  pemetaan QGIS meliputi pembuatan digital peta dan pembuatan georeferensi peta dasar [15].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Data dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  sehingga pengambilan data dilakukan melalui website Badan Nasional Penganggulangan Bencana (BNPB). Data yang digunakan merupakan data kumulatif dampak kejadian bencana banjir di Provinsi Jawa Barat  berdasarkan  kabupaten/kota  tahun  2019-2021.  Adapun  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini seperti berikut.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Defenisi Variabel Satuan Total Meninggal Banyaknya korban meninggal di setiap kabupaten/kota  di  Jawa  Barat  karena  banjir  tahun 2019-2021 Jiwa Total Rumah Terendam Banyaknya rumah terendam di setiap kabupaten/kota  di  Jawa  Barat  karena  banjir  tahun 2019-2021 Unit Total Rumah Rusak Banyaknya rumah rusak di setiap kabupaten/kota di Jawa Barat karena banjir tahun 2019-2021 Unit Total Terluka Banyaknya korban terluka di setiap kabupaten/kota di Jawa Barat karena banjir tahun 2019-2021 Jiwa

## 3.2 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan dalam analisis data pada penelitian ini yang digambarkan pada Gambar 1 sebagai berikut:
1. Penelitian dilakukan dengan menentukan rumusan masalah untuk penelitian.
2. Dilakukan input data kejadian bencana banjir di Provinsi Jawa Barat tahun 2019-2021 pada software RStudio .
3. Melihat gambaran awal data secara keseluruhan menggunakan analisis deskriptif.
4. Melakukan  pengecekan  multikolinearitas atau  korelasi  antar  variabel.  Jika  terdapat  korelasi yang kuat di dalam data, maka dilakukan penghapusan variabel dan pengecekan ulang korelasi setelah variabel dihapus. Jika tidak ada, maka dapat melanjutkan ke tahap berikutnya.
5. Menentukan jumlah klaster dengan melihat k yang optimum.
6. Melakukan analisis klaster dengan metode K-Medoids .
7. Melakukan pengelompokan data sesuai dengan minimum jarak ke pusat kelompok.
8. Melakukan karakteristik untuk melihat tingkatan dari klaster yang telah terbentuk.
9. Diperoleh kesimpulan dari penelitian.
Gambar 1. Diagram alir penelitian
Pada penelitian ini tidak dilakukan standarisasi data karena mempertahankan skala data asli yang akan menghasilkan hasil yang lebih baik dalam klaster.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Deskriptif
Sebelum  melakukan  analisis  lebih  lanjut,  terlebih  dahulu  dilakukan  analisis  deskriptif. Tujuan analisis deskriptif adalah untuk mengetahui gambaran umum dari kejadian bencana banjir di Provinsi Jawa Barat tahun 2019-2021. Analisis deskriptif dari setiap variabel kejadian bencana banjir di Provinsi Jawa Barat dapat dilihat pada Gambar 2 sampai Gambar 5 berikut.
Berdasarkan Gambar 2 diperoleh 3 kabupaten/kota yang memiliki korban meninggal akibat bencana banjir paling banyak yaitu Kota Bekasi sebanyak 17 jiwa, Kabupaten Bogor sebanyak 13 jiwa, dan Kabupaten Bekasi sebanyak 9 jiwa. Sedangkan 11 kabupaten/kota tidak memiliki korban  meninggal  akibat  bencana  banjir  yaitu  Kabupaten  Purwakarta,  Kabupaten  Karawang, Kabupaten  Kuningan,  Kota  Tasikmalaya,  Kota  Sukabumi,  Kota  Cirebon,  Kota  Banjar,  Kota Bandung,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Cirebon,  Kabupaten  Cianjur,  dan  Kabupaten  Bandung Barat.
Gambar 2. Diagram batang total korban meninggal
Berdasarkan Gambar 3 diperoleh 3 kabupaten/kota yang memiliki rumah terendam akibat bencana  banjir  paling  banyak  yaitu  Kabupaten  Bandung  sebanyak  21990  unit,  Kota  Bekasi sebanyak  136356  unit  dan  Kabupaten  Indramayu  sebanyak  85338  unit.  Sedangkan  3 kabupaten/kota yang memiliki rumah terendam akibat bencana banjir paling sedikit yaitu Kota Sukabumi sebanyak 16 unit, Kota Tasikmalaya sebanyak 15 unit, dan Kota Banjar sebanyak 5 unit.
Gambar 3. Diagram batang total rumah terendam
Berdasarkan  Gambar  4 diperoleh  3  kabupaten/kota  yang  memiliki  rumah  rusak  akibat bencana  banjir  paling  banyak  yaitu  Kabupaten  Bogor  sebanyak  2590  unit,  Kabupaten  Garut sebanyak 1325 unit, dan Kabupaten Karawang sebanyak 403. Sedangkan 6 kabupaten/kota yang
tidak  memiliki  rumah  rusak  akibat  bencana  banjir  yaitu  Kabupaten  Subang,  Kota  Depok, Kabupaten Pangandaran, Kota Sukabumi, Kota Cirebon, dan Kota Banjar .
Gambar 4. Diagram batang total rumah rusak
Berdasarkan  Gambar  5 diperoleh  3  kabupaten/kota  yang  memiliki  korban  terluka  akibat bencana banjir paling banyak yaitu Kabupaten Karawang sebanyak 266 jiwa, Kabupaten Bekasi sebanyak 24 jiwa, dan Kabupaten Bandung sebanyak 5 jiwa. Sedangkan 16 kabupaten/kota tidak memiliki  korban  luka  akibat  bencana  banjir  yaitu  Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Indramayu, Kabupaten  Kuningan,  Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Majalengka,  Kota  Cimahi,  Kabupaten Purwakarta,  Kota  Tasikmalaya,  Kabupaten  Cirebon,  Kota  Bandung,  Kabupaten  Subang,  Kota Depok, Kabupaten Pangandaran, Kota Sukabumi, Kota Cirebon, dan Kota Banjar.

## Gambar 5. Diagram batang total korban terluka

## 4.2 Asumsi K-Medoids
Dilakukan uji multikolinearitas untuk menentukan jarak yang akan digunakan dan bertujuan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas berdasarkan matriks korelasi. Terdapat 2 jarak dalam  uji  multikolinearitas  yaitu  jarak Mahalanobis yang  digunakan  jika  variabel  saling berkorelasi dan jarak Euclidean yang digunakan jika variabel tidak saling berkorelasi [16]. Dalam penelitian ini dengan menggunakan jarak Euclidean .
Tabel 2. Matriks korelasi Meninggal Rumah Terendam Rumah Rusak Terluka Meninggal 1.00 0.47 0.48 0.32 Rumah Terendam 0.47 1.00 0.063 0.094 Rumah Rusak 0.48 0.063 1.00 -0.037 Terluka 0.32 0.094 -0.037 1.00
Uji  multikolinieritas  ini  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  asosiasi  (keeratan) hubungan/pengaruh antar variabel bebas. Multikolinearitas dapat diketahui melalui nilai matriks korelasi,  jika  nilai  matriks  korelasi  <  0.80  maka  model  tidak  mengandung  multikolinearitas sedangkan nilai matriks korelasi > 0.80 maka model mengandung multikolinearitas. Dari hasil uji multikolinearitas  pada  Tabel  2  diatas  diperoleh  bahwa  masing-masing  besarnya  nilai  matriks korelasi < 0,80 maka disimpulkan bahwa bahwa tidak ada korelasi atau hubungan antar variabel independen atau data tidak mengandung multikolinearitas.

## 4.3 Penentuan Jumlah Klaster Optimal
Untuk  menentukan  jumlah  klaster  ( k ), peneliti  menggunakan  metode silhouette untuk mendapatkan k yang optimal. Hasil dari metode silhouette dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil penentuan jumlah klaster optimal
Gambar  6 merupakan  penerapan  menentukan k optimal  dengan  menggunakan  metode sillhouette sehingga diperoleh bahwa nilai k optimal yaitu 3 yang ditandai dengan adanya garis vertikal putus-putus pada  sumbu  x  saat k =3. Nilai k merupakan  pendekatan  nilai  rata-rata  dari hasil  klaster yang  terbentuk.  Semakin  tinggi  nilai  rata-rata  maka  semakin  baik  hasil  klaster tersebut.

## 4.4 Visualisasi Hasil Klaster
Menggunakan  analisis  klaster dengan  algoritma K-Medoids didapatkan  hasil pengelompokan dari data yang sudah dilakukan standarisasi dan diperoleh hasil pusat medoids seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Pusat Medoids Pusat Medoids Klaster Meninggal Rumah Terendam Rumah Rusak Terluka Kota Bekasi 1 3.4857956 2.1181366 0.1676197 -0.2240257 Kabupaten Sumedang 2 -0.3655182 -0.4721387 -0.3555652 -0.2044507 Kabupaten Bekasi 3 1.5601387 0.4624019 -0.2293423 4.9829416
Berdasarkan  Tabel  3  diperoleh  pusat medoids pada  klaster 1  terletak  pada  Kota  Bekasi, klaster 2 terletak pada Kabupaten Sumedang, dan klaster 3 terletak pada Kabupaten Bekasi.
Selanjutnya  dari  hasil  pengelompokan  tersebut,  dibuat  visualisasi  klaster  menggunakan nilai k optimal  yaitu  sebanyak  3,  sehingga  didapatlah  hasil  pengelompokan  kejadian  bencana banjir menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat menggunakan K-Medoids clustering seperti pada Gambar 7.
Berdasarkan Gambar 7 didapatkan bahwa terdapat tiga klaster dengan warna yang berbeda, dengan setiap  warna  memiliki  ciri  khas sendiri  yang  berbeda-beda.  Warna  merah  menunjukan klaster 1,  warna  hijau  menunjukan  klaster 2,  serta  warna  biru  menunjukkan  klaster 3  dengan anggota masing-masing klaster seperti pada Tabel 4.
Gambar 7. Hasil plot klaster berdasarkan k optimal
Dari  Tabel  4  didapatkan  hasil  pengelompokan  yang  terbentuk  dari  kabupaten/kota  yang ada  di  provinsi  Jawa  Barat  menggunakan K-Medoids yaitu  klaster  pertama  terdiri  dari  3 kabupaten/kota,  klaster kedua  terdiri  dari  23  kabupaten/kota,  dan  klaster  ketiga  terdiri  dari  1 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat yang memiliki similaritas atau kemiripan karakteristik.
Tabel 4. Hasil anggota setiap klaster Klaster Jumlah Anggota 1 3 Kabupaten Bandung, Kabupaten Bogor dan Kota Bekasi 2 23 Kabupaten  Bandung  Barat,  Kabupaten  Ciamis, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Garut, Kabupaten Indramayu,  Kabupaten  Karawang,  Kota  Bandung,  Kota Banjar,  Kota  Bogor,  Kota  Cimahi,  Kota  Cirebon,  Kota Depok,  Kota  Sukabumi,  Kota  Tasikmalaya,  Kabupaten Kuningan, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Pangandaran,  Kabupaten  Purwakarta,  Kabupaten  Subang, Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Sumedang dan Kabupaten Tasikmalaya 3 1 Kabupaten Bekasi

## 4.5 Karakteristik Klaster
Karakteristik  klaster  dilakukan  dengan  perhitungan  rata-rata  tiap  klaster pada  masing- masing variabel seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil karakteristik klaster Klaster Variabel Meninggal Rumah Terendam Rumah Rusak Terluka 1 11 125429 1049 2 2 1 13030 104 1 3 9 50809 83 266
Berdasarkan Tabel 5, warna hijau menunjukkan dampak kejadian bencana banjir dengan kategori tinggi yang berarti banjir berdampak besar pada kabupaten/kota tersebut. Warna kuning menunjukkan  dampak  kejadian  banjir  dengan  kategori  sedang  yang  berarti  banjir  berdampak sedang  pada  kabupaten/kota  tersebut,  sedangkan  warna  biru  menunjukkan  dampak  kejadian banjir  dengan  kategori  rendah  yang  berarti  banjir  berdampak  rendah  pada  kabupaten/kota tersebut.
Dilakukan perhitungan rata-rata dari setiap klaster untuk mengetahui karakteristik masing- masing klaster berdasarkan dampak kejadian bencana bajir di Provinsi Jawa Barat. Terdapat tiga kelompok dari seluruh kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat.
1) Klaster 1 yang beranggotakan 3 kabupaten/kota mempunyai kejadian bencana banjir yang menyebabkan banyak korban meninggal, rumah terendam, dan rumah rusak relatif tinggi, kecuali korban terluka yang termasuk kategori sedang.
2) Klaster 2  yang  beranggotakan  23  kabupaten/kota  mempunyai  kejadian  bencana  banjir yang menyebabkan banyak korban meninggal, dan rumah terendam, dan terluka relatif rendah, dan rumah rusak yang termasuk kategori sedang.
3) Klaster 3 yang beranggotakan 1 kabupaten/kota mempunyai kejadian bencana banjir yang menyebabkan banyak korban meninggal, rumah terendam, relatif sedang, korban terluka yang termasuk kategori tinggi, dan rumah rusak yang termasuk kategori rendah.

## 4.6 Visualisasi Peta
Visualisasi  peta  hasil  klaster dengan  menggunakan  metode K-Medoids dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Visualisasi clustering
Berdasarkan  Gambar  8, visualisasi  hasil  analisis  klaster pada  masing-masing kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  dengan  warna-warna  yang  berbeda.  Perbedaan  warna tersebut  menunjukan  karakteristik  dari  masing-masing  daerah  dimana  untuk  warna orange menunjukan bahwa daerah tersebut berada pada klaster 1 dengan karakteristik dampak kejadian bencana banjir kategori tinggi, warna biru menunjukan bahwa daerah tersebut berada pada klaster
2  dengan  karakteristik  dampak  kejadian  bencana  banjir  kategori  sedang,  dan  warna  hijau menunjukan bahwa daerah tersebut berada pada klaster 3 dengan karakteristik dampak kejadian bencana banjir kategori rendah.
Pada klaster 1 terdapat 3 anggota kabupaten/kota dimana daerah tersebut merupakan daerah dengan kejadian bencana banjir yang termasuk kategori tinggi. Hampir untuk semua variabelnya termasuk kategori tinggi kecuali variabel korban terluka yang termasuk kategori sedang. Hal ini membuat klaster 1 dapat dikatakan sebagai daerah di Provinsi Jawa Barat yang memiliki dampak kejadian banjir paling besar. Klaster 2 beranggotakan 23 kabupaten/kota yang merupakan daerah dengan kejadian bencana banjir yang termasuk kategori sedang. Namun, variabel banyak korban meninggal,  dan  rumah  terendam,  dan  terluka  pada  klaster 2  termasuk  relatif  rendah.  Klaster 3 beranggotakan 1 kabupaten/kota yang merupakan daerah dengan kejadian bencana banjir dengan kategori  rendah.  Akan  tetapi,  terdapat  variabel  korban  meninggal,  rumah  terendam  termasuk relatif sedang, kecuali vriabel korban terluka yang termasuk kategori tinggi.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dari  data dampak  kejadian  banjir  menurut Kabupaten/  Kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2019-2021,  peneliti  dapat  mengambil  beberapa kesimpulan yaitu:
1. Berdasarkan  hasil  analisis  deskriptif  guna  melihat  gambaran  umum  dampak  kejadian banjir.  Pada  variabel  total  korban  meninggal  diperoleh  kabupaten/kota  memiliki  korban meninggal  paling  banyak  yaitu  Kota  Bekasi.  Pada  variabel  rumah  terendam,  diperoleh kabupaten/kota yang memiliki rumah terendam paling banyak yaitu Kabupaten Bandung. Pada  variabel  total  rumah  rusak,  diperoleh  kabupaten/kota  yang  memiliki  rumah  rusak paling  banyak  yaitu  Kabupaten  Bogor.  Pada  variabel  total  korban  terluka,  diperoleh kabupaten/kota yang memiliki korban terluka paling banyak yaitu Kabupaten Karawang.
2. Berdasarkan hasil pengelompokan data dampak kejadian banjir kabupaten/kota di Provinsi Jawa  Barat  dengan K-Medoids  clustering menggunakan  metode silhouette ,  diperoleh jumlah  klaster optimum  yang  terbentuk  adalah  3  klaster . Klaster 1  terdiri  dari  3 kabupaten/kota  dengan  kategori  tinggi,  klaster 2  terdiri  dari  23  kabupaten/kota  dengan kategori sedang, dan klaster 3 terdiri dari 1 kabupaten/kota dengan kategori rendah.
3. Berdasarkan  hasil  karakteristik  diketahui  bahwa  pada  klaster  1  untuk  variabel  korban meninggal,  rumah  terendam,  rumah  rusak  mempunyai  nilai  rata-rata  paling  tinggi dibandingkan  klaster  2  dan  klaster 3  yang  artinya  kabupaten/kota  pada  klaster  tersebut mempunyai kejadian bencana banjir yang menyebabkan banyak korban meninggal, rumah terendam  dan  rumah  rusak.  Sedangkan  pada  klaster  3  untuk  variabel  korban  terluka mempunyai nilai rata-rata paling tinggi dibandingkan klaster 1 dan klaster 2 yang artinya kabupaten  pada  klaster  tersebut  mempunyai  kejadian  bencana  banjir  yang  menyebabkan banyak korban terluka.

## 6. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  beberapa kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat mempunyai kejadian bencana banjir yang menyebabkan banyak  korban  meninggal,  rumah  rusak,  rumah  terandam  dan  korban  terluka.  Sehingga disarankan kepada pemerintah maupun intansi terkait di Provinsi Jawa Barat untuk meningkatkan kesiapan dan kesigapan dalam mencegah atau menanggulangi dampak kejadian bencana banjir.
Selain  itu,  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk m engembangkan  atau  membandingkan dengan metode-metode clustering yang lain. Penambahan variabel juga dapat dilakukan agar hasil clustering lebih maksimal seperti variabel curah hujan, kepadatan penduduk, dan jarak ke sungai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Produk, F. Desain, and U. E. Unggul, “Perancangan Kendaraan Tanggap Bencana Tenda Medis Modular untuk Korban Bencana Alam,” 2021.
[2]   H.  Y.  Heraldi,  N.  C.  A.  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.
[3]   M.  A.  Rizaty,  "Ada  1.733  Bencana  Alam  di  Indonesia  hingga  Pertengahan  2022," katadata.co.id,
7 Juni 2022. [Online]. Available:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/06/07/ada-1733-bencana-alam-di- indonesia-hingga-pertengahan-2022. [Accessed 18 Juli 2022].
[4]   D. Yudistira and R. C. H. Hutauruk, "Peluang Bencana Banjir Pada Saat Hujan Lebat dan Sangat Lebat di Kawasan Pantura Provinsi Jawa Barat," Buletin GAW Bariri, vol. 2, no.1, pp. 16-23, 2021.
[5]   A. Saifullah, "Identifikasi Faktor Penyebab Banjir di Perumahan Garden City Kelurahan Gebang Raya Kecamatan Periuk Kota Tangerang," repository.iti.ac.id, 2020.
[6]   A.  Sholikhah,  "Statistik  Deskriptif  Dalam  Penelitian  Kualitatif,"  Jurnal  Dakwah  dan Komunikasi, vol. 10, no. 2, pp. 342-362, 2016.
[7]   R. R. Hocking,  Methods and Application of Linear Models, New York: John and Sons, 1996.
[8]    I. D. M. Endiana, “Implementasi Perataan Laba Pada Perusahaan Kategori Indeks Lq 45 Di Bursa Efek Indonesia,” J. Ilm. Manaj. Akunt . , vol. 24, no. 1, pp. 1–19, 2018.
[9]   S.  N.  d.  F.  F.  Monika  Afriana,  "Penentuan  Awal  Keanggotaan  Analisis  Klaster  Non Hirarki," Universitas Bengkulu , 2015.
[10]   T. M. K. d. D. P. R. Makwana, "Review on Determining Number of Cluster in K-Means Clustering,"  International  Journal  of  Advance  Research  in  Computer  Science  and Management Studies , vol. 1, no. 6, pp. 90-95, 2013.
[11]   B. Wira, A. E. Budianto and A. S. Wiguna, "Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk  Mengetahui  Pola  Pemilihan  Program  Studi  Mahasiwa  Baru  Tahun  2018  Di Universitas Kanjuruhan Malang," RAINSTEK : Jurnal Terapan Sains & Teknologi , vol. 1 no.3, pp. 53-68, 2019.
[12]   J. Supranto, Analisis Mutivariat : Arti dan Interpretasi, Jakarta: PT. Rineka Cipta, 2004.
[13]   B. Wira, A. E. Budianto and A. S. Wiguna, "Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk  Mengetahui  Pola  Pemilihan  Program  Studi  Mahasiwa  Baru  Tahun  2018  Di Universitas Kanjuruhan Malang," RAINSTEK : Jurnal Terapan Sains & Teknologi, vol. 1, no.3, pp. 53-68, 2019.
[14]   H. Zayuka, S. M. Nasution, and Y. Purwanto, “Perancangan Dan Analisis Clustering Data Menggunakan Metode K-Medoids Untuk Berita Berbahasa Inggris Design and Analysis of Data Clustering Using K-Medoids Method For English News,” e-Proceeding Eng., vol. 4, no. 2, pp. 2182–2190, 2017.
[15]   E. Budiyanto, Sistem Informasi Geografis dengan Quantum GIS, Yogyakarta: C.V Andi Offset, 2018.
[16]   S. Khoirunnisa et al. , “Hierarhical cluster analysis perdagangan ekspor januari-maret 2020 berdasarkan  pelabuhan  muat,  pmdn,  dan  pma  di  Indonesia,”  Semin.  Nas.  Mat.  DAN Pendidik. Mat. (5 th Senat.), vol. 5, pp. 332–341, 2020.