## CLUSTERING KEJADIAN BENCANA ALAM di JAWA BARAT BERDASARKAN JENIS BENCANA MENGGUNAKAN K-MEANS
Indah Rosaliyah 1) , Bani Nurhakim 2)
1,2) Jurusan Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No 10B, Kota Cirebon 45131, Jawa Barat, Indonesia E-mail: 1) rosaliyahindah@gmail.com , 2) baninurhakim@gmail.com

## ABSTRAK
Jawa barat merupakan salah satu wilayah dengan potensi bencana alam tinggi. Hampir semua jenis bencana  sudah  terjadi  di  setiap  wilayahnya,  seperti  gempa  bumi,  tanah  longsor,  banjir,  dan  masih banyak  lagi.  Oleh  karena  itu,  informasi  mengenai  tingkat  terjadinya  bencana  alam  di  berbagai wilayah  harus  diteliti  lebih  lanjut  agar  lebih  waspada  kedepannya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan  kejadian  bencana  alam  di  Jawa  Barat  berdasarkan  jenis  bencana  dengan memanfaatkan  teknik clustering pada data  mining .  Proses  pengelompokan  data  dilakukan menggunakan metode algoritma K-Means dan tahap perancangan yang digunakan yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD). Dengan menggunakan tools RapidMiner diperoleh 6 cluster dengan nilai Davies Bouldin Index yaitu 9.20. Cluster 3 merupakan daerah dengan kejadian bencana alam sangat  rendah, cluster 1  daerah  dengan  kejadian  bencana  alam  rendah, cluster 4  daerah  dengan kejadian  bencana  alam  sedang, cluster 0  daerah  dengan  kejadian  bencana  alam  tinggi  1, cluster 5 daerah  dengan  kejadian  bencana  alam  tinggi  2,  dan cluster 2  merupakan  daerah  dengan  kejadian bencana alam sangat tinggi.
Kata kunci : bencana alam, clustering , means

## ABSTRACT
West Java is one of the areas with high potential for natural disasters. Almost all types of disasters have occurred in each region, such as earthquakes, landslides, floods, and many more. Therefore, information  about  the  level  of  occurrence  of  natural  disasters  in  various  regions  must  be  studied further  in  order  to  be  more  vigilant  in  the  future.  This  research  aims  to  group  natural  disaster events in West Java based on the type of disaster by utilizing clustering techniques in data mining. The  data  clustering  process  is  carried  out  using  the  K-Means  algorithm  method  and  the  design stage used is Knowledge Discovery in Database (KDD). By using RapidMiner tools, 6 clusters were obtained  with  a  Davies  Bouldin  Index  value  of  9.20.  Cluster  3  is  an  area  with  very  low  natural disaster occurrence, cluster 1 is an area with low natural disaster occurrence, cluster 4 is an area with  moderate  natural  disaster  occurrence,  cluster  0  is  an  area  with  high  natural  disaster occurrence 1, cluster 5 is an area with high natural disaster occurrence 2, and cluster 2 is an area with very high natural disaster occurrence.
Keywords : natural disaster , clustering , means

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  wilayah  dengan potensi  kejadiana  bencana  alam  yang  tinggi  di
Asia  Tenggara[1].  Letak  geologis  Indonesia menyebabkan  Indonesia  banyak  mengalami kejadian bencana alam[2]. Jawa Barat merupakan  salah  satu  provinsi  yang  rawan
bencana  alam.  Hampir  semua  jenis  bencana sudah  terjadi  di  setiap  wilayahnya,  seperti gempa bumi, tanah longsor, banjir, angin puting beliung  dan  masih  banyak  lagi.  Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD) mencatat  sekitar  2.400  kejadian  bencana  alam terjadi sepanjang tahun 2021[3].
Teknologi  yang  semakin  canggih  mampu menjelaskan  gejala  awal  bencana,  namun kejadian detil dari bencana alam tersebut hanya bisa  diprediksi.  Meskipun  begitu,  dengan mengetahui informasi terkait intensitas kejadian bencana  alam  disetiap  daerah,  maka  manusia dapat mempersiapkan diri dalam menanggulangi  bencana  alam  kedepannya. upaya mitigasi tersebut diantaranya memfasilitasi  ketersediaan  tempat  tinggal, kemungkinan rehabilitas dan sumber daya alam yang ada [4].
Semakin banyak bencana alam  yang terjadi, maka semakin banyak pula kerugian yang akan ditimbulkan. Oleh karena itu, kejadian bencana alam  di  Jawa  Barat  perlu  dikelompokan berdasarkan jenis bencana agar dapat mengetahui intensitas kejadian bencana alam di setiap  daerah.  Mengingat  semakin  banyaknya data  yang  ada,  maka  pendekatan  yang dilakukan yaitu menggunakan teknik clustering pada data mining. Metode yang akan digunakan pada  penelitian  ini  yaitu K-Means. Algoritma K-Means yaitu metode untuk mengelompokkan suatu  data  berdasarkan  pencarian  pusat cluster secara  iterasi  dimana  letak cluster setiap  data dihasilkan  jarak  minimum  pusat cluster [5] . Metode  algoritma K-Means bukan  hal  baru yang  digunakan  dalam  pengelompokan,  hal  ini dibuktikan  dengan  adanya  penelitian  terdahulu yang  menggunakan  teknik clustering dengan algoritma K-Means .  penelitian  yang  dilakukan oleh  Devy  Isya  Ramadhani  et.al  (2022) membahas tentang penerapan metode K-Means untuk clustering desa rawan bencana berdasarkan  data  kejadian  terjadinya  bencana alam [1].
Berdasarkan masalah yang sudah di paparkan,  bencana  alam  di  Jawa  Barat  terjadi setiap  tahunnya.  Oleh  karena  itu,  pemerintah provinsi Jawa Barat harus lebih siap lagi dalam
menghadapi  bencana  alam  yang  kemungkinan akan  terjadi  di  kemudian  hari,  sehingga diperlukan  adanya  pengelompokan  kejadian bencana  alam  berdasarkan  jenis  bencana  agar dapat  memeberikan  informasi  wilayah  mana saja  yang  sering  mengalami  kejadian  bencana alam di Jawa Barat.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian ini  menggunakan  data  sekunder.  Dimana  data bersumber  dari website Open  Data  Jabar https://opendata.jabarprov.go.id/ data  tentang kejadian  bencana  di  Jawa  Barat  dari  tahun 2012-2021 memuat 12 atribut dan 270 record.

## 2.2.Perancangan Data
Tahapan  perancangan  pada  penelitian  ini menggunakan tahapan Knowledge Discovery In Databases (KDD). Tahapan dalam KDD antara lain:
Gambar 1. Tahapan KDD
1. Data Selection Data selection merupakan proses menyeleksi  data  yang  digunakan  sehingga sesuai  dengan  tujuan  penelitian  [6].  Dari  12 atribut akan di seleksi menjadi 8 atribut saja yang diperlukan  yaitu nama kabupaten/kota, banjir,  tahan  longsor,  gempa  bumi,  puting beliung,  gelombang  pasang,  satuan  dan tahun.
Data selection
Data pre-processing
Data transformation
Data mining
Data interpretation
2. Data Pre-processing/Cleaning
Dataset yang  tidak  mempunyai  nilai ( missing ) akan dihilangkan. Sehingga, hasilnya adalah dataset matang yang akan di proses dalam tahap selanjutnya.
3. Data Transformation
Suatu  proses  penyesuaian  data  dengan cara  menggabungkan  atau  mengubah  data sesuai dengan format  yang akan diproses ke data mining [7]. Pada tahap ini, data dengan tipe  nominal  seperti  nama  kabupaten  akan diubah  ke  bentuk numerical .  Tujuannya adalah agar data dapat di proses menggunakan algoritma K-Means.
4. Data Mining
Data  akan  di  proses  menggunakan algoritma K-Means, jumlah  pengelompokan akan  ditentukan  terlebih  dahulu  sehingga mencapai  nilai  K  yang  paling  optimum . Proses  data mining terhadap  bencana  alam berdasarkan jenis bencana akan menggunakan tools RapidMiner.
Tahapan algoritma K-Menas yaitu:
 Menentukan nilai K secara acak [8].
 Menentukan  titik  pusat  ( centroid )  awal secara acak [9].
 Menghitung  jarak  setiap  data  terhadap centroid menggunakan  rumus  jarak
Euclidean  Distance. Berikut  merupakan rumus Euclidian Distance:
𝑑( 𝑥, 𝜇)√∑(𝑥 − 𝜇) 2 (1)[10]
5. Data Interpretation
Pada tahap ini, data yang sudah di proses akan  di  evaluasi  menggunakan  model performance untuk  menghitung Davies Bouldin Index (DBI) , dengan tujuan memperoleh  nilai  K  yang  paling  optimal. Rumus DBI adalah sebagai berikut:
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝐶 ∑ 𝑅𝑖 𝐶 𝑖=1 (2)
dengan
𝑅𝑖 = 𝑅𝑖𝑗 𝑗=1,…,𝐶,𝑖≠𝑗 𝑚𝑎𝑥 , 𝑅𝑖𝑗 = 𝑆𝑖+𝑆𝑗 𝑑(𝑉𝑖,𝑉𝑗) (3) [11]
dimana:
C : Jumlah cluster Rij : Ukuran kemiripan cluster ke-i dan ke-j Si : Ukuran dispersi cluster i, i=1,2,3...C

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Dataset kejadian  bencana  alam  di  Jawa Barat  sudah  dalam  bentuk excel, dimana  data sudah  masuk  kedalam  proses pre-processing dan proses transformation data. Proses selanjutnya yaitu data mining dengan algoritma K-Means .
Keterangan :
NKK  : Nama kabupaten/kota
B : Banjir TL : Tanah longsor
GB : Gempa bumi PB
: Puting beliung
NKK B TL  GB  PB  GP T Kabupaten Bogor 0 0 3 2 0 2012 Kabupaten Sukabumi 20 48 41 27 0 2012 Kabupaten Cianjur 1 9 0 23 0 2012 Kabupaten Bandung 17 12 0 3 0 2012 Kabupaten Garut 7 36 0 28 1 2012 Kabupaten Tasikmalaya 0 2 0 1 0 2012 Kabupaten Ciamis 0 2 0 2 0 2012 Kabupaten Kuningan 6 17 0 2 0 2012 Kabupaten Cirebon 0 0 0 1 0 2012 Kabupaten Majalengka 0 0 0 6 0 2012 ... Kota Tasikmalaya 2 2 0 7 0 2021 Kota Banjar 1 3 1 9 0 2021
Tabel 1. Dataset Kejadian Bencana Alam Tahun 2012-2021

## GP : Gelombang pasang

## T : Tahun
Dalam  penelitian  ini,  data  akan  di  olah menggunakan tools  RapidMiner .  Proses  dapat dilihat  pada  Gambar  2,  dimana  terdapat  3 operator. Yaitu read excel yang berfungsi untuk membaca  data  dalam  format excel,  clustering merupakan  model  algoritma  untuk  melakukan proses  data mining dan  operator untuk mengetahui  nilai  DBI  ( Davies  Bouldin  Index ) yaitu cluster distance performance.
Gambar 2. Proses Clustering Menggunakan K- Means
Setelah  dilakukan  proses data  mining
menggunakan
algoritma
K-Means
menghasilkan    6 cluster dari  270 record data. Cluster 0  dengan  jumlah  anggotanya  adalah sebanyak 71 kabupaten/kota, cluster 1 sebanyak 63 kabupaten/kota, cluster 2 sebanyak 61 kabupaten/kota, cluster 3 sebanyak 4 kabupaten/kota, cluster 4 merupakan  yang  paling  sedikit  yaitu  3 kabupaten/kota,  dan  yang  terakhir  adalah cluster 5  dengan  jumlah  keanggotaannya sebanyak  68  kabupaten/kota,  sehingga  jumlah secara  keseluruhan  adalah  270  kabupaten/kota dari tahun 2012 – 2021.
Gambar 3. Hasil Cluster Model Setelah melakukan pemodelan pada
pengelompokan  data  bencana,  selanjutnya adalah  melakukan  validasi performance untuk mengetahui  nilai  DBI  ( Davies  Bouldin  Index ). Dengan menggunakan cluster distance performance pada  nilai K=6 diperoleh  hasil DBI nya adalah 0.920.
Berdasarkan  penyebaran  kejadian  bencana alam  dari  tahun  2012  –  2021  jenis  bencana yang paling sering terjadi adalah tanah longsor. Dari Gambar 4 tanah longsor menempati posisi paling  tinggi  yaitu  mencapai  354  kejadian  di kabupaten  Bogor.  Puting  beliung  merupakan paling  tinggi  tingkat  kejadian  bencana  kedua setelah tanah longsor, dengan kejadian bencana mencapai  269    terjadi  di  kabupaten  Bogor. Bencana  alam  yang  sering  terjadi  berikutnya adalah  banjir,  dengan  tingkat  kejadian  bencana mencapai  75  terjadi  di  kabupaten  Bogor. Gempa bumi merupakan kejadian bencan  alam sedang,  dengan  banyaknya  kejadian  mencapai 70  di  kabupaten  Garut.  Bencana  alam  yang paling  sedikit  kejadiannya  adalah  gelombang pasang,  dengan  kejadian  bencana  hanya mencapai 4 kejadian di kabupaten Indramayu.
Gambar 4. Scutter Plot Bencana Alam Berdasarkan Jenis Bencana
Gambar  5  sampai  dengan  Gambar  9 meupakan  gambar  hasil cluster pada  masing- masing  atribut  kejadian  bencana  alam  yaitu banjir,  tanah  longsor,  gempa  bumi,  puting beliung dan gelombang pasang.
Banjir  paling  banyak  terjadi  pada cluster 0, artinya cluster 0  merupakan  daerah  dengan kejadian bencana alam yang paling mendominasi  adalah  banjir.  Sedangkan  yang paling  sedikit  terjadinya  banjir  terdapat  pada cluster 3.

## Gambar 5. Cluster Terhadap Banjir
Cluster 2 merupakan daerah dengan bencana alam  yang  paling  mendominasi  adalah  tanah
longsor,  sedangkan  yang  paling  rendah  terjadi di cluster 3.
Gambar 6. Cluster terhadap Tanah longsor
Gempa  bumi  paling  banyak  terjadi  pada cluster 3,  yang  paling  rendah  terdapat  pada cluster 4  dan cluster 1,  dan  yang  sedang kejadiannya  terdapat  pada cluster 0, cluster 5 dan cluster 2.
Gambar 7. Cluster Terhadap Gempa bumi
Puting  beliung  paling  banyak  terjadi  pada cluster 2. Cluster 0  dan cluster 4  menempati posisi  yang  hampir  sama,  sedangkan cluster 3 merupakan  yang  paling  sedikit  kejadian  puting beliung.
0 100 200 300 400 0 50 100 150 200 250 300 Bencana alam berdasarkan jenis bencana
banjir tanah longsor gempa bumi puting beliung gelombang pasang 0 100 200 300 400 500 600 700 Banjir 0 500 1000 1500 2000 2500 Tanah longsor 0 50 100 150 200 250 Gempa bumi
Gambar 8. Cluster Terhadap Puting beliung
Gelombang pasang merupakan jenis bencana alam yang paling sedikit kejadiannya dari tahun 2012  –  2021.  Pada cluster 1, cluster 3  dan cluster 4  tidak  ada  jenis  bencana  gelombang pasang. Sedangkan yang paling tinggi kejadiannya  adalah  pada cluster 2.  Hal  ini berarti  gelombang  pasang  hanya  terdapat  pada beberapa  cluster  saja  yaitu cluster 2, cluster 5 dan cluster 0.
Gambar 9. Cluster terhadap Gelombang
pasang

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil clustering menggunakan algoritma K-Means, data  kejadian  bencaan alam berdasarkan jenis bencana dapat dikelompokan  menjadi  6 cluster.  Cluster 3  : sangat  rendah  yaitu  343  kejadian, cluster 1  :
rendah  dengan  405  kejadian, cluster 4:  sedang dengan 924 kejadian, cluster 0 : tinggi 1 dengan 1337 kejadian, cluster 5:  tinggi  2 dengan 1403 kejadian,  dan Cluster 2:  sangat  tinggi  yaitu 2269 kejadian.
Peneliti selanjutnya diharapkan dapat menambahkan atribut pendukung dalam mengetahui daerah yang rawan dan tidak rawan bencana alamnya.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  I.  Ramadhani,  O.  Damayanti,  O. Thaushiyah, and A. R. Kadafi, “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk Clustering Desa Rawan Bencana Berdasarkan  Data  Kejadian  Terjadinya Bencana  Alam,” JURIKOM  (Jurnal Riset  Komputer) ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  749–
753, Jun. 2022, Accessed: May 06, 2023.
[Online]. Available:
http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v9i3. 4326 [2] M.  Murdiaty,  A.  Angela,  and  C.  Sylvia, “Pengelompokkan  Data  Bencana  Alam
Berdasarkan  Wilayah,  Waktu,  Jumlah Korban  dan  Kerusakan  Fasilitas  Dengan Algoritma  K-Means,” Jurnal  Media
Informatika Budidarma , vol. 4, no. 3, pp. 744–752, 2020.
[3] BPBD  Provinsi  Jawa  Barat,  “Longsor Dominasi  Bencana  Alam  di  Jabar,” https://bpbd.jabarprov.go.id/ ,  Jan.  03,
2022.
https://bpbd.jabarprov.go.id/longsor- dominasi-bencana-alam-di-jabar/
(accessed May 07, 2023). [4] Y.  Pratama,  H.  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,” Building of Informatics, Technology and Science  (BITS) ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1232–
0 200 400 600 800 1000 1200 Puting beliung 0 5 10 15 20 25 Gelombang pasang
1240,  2022,  Accessed:  May  07,  2023. [Online]. Available: doi:10.47065/bits.v4i3.2549 [5] F.  M.  Basysyar,  “Clustering  Data Disabilitas  menggunakan  Algoritma  K- Means di Kabupaten
Cirebon,”
JURSIMA  (Jurnal  Sistem  Informasi  dan Manajemen) , vol. 9, no. 3, pp. 247–255, 2021, Accessed: May 07, 2023. [Online]. Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/index.php /jursima/article/view/305
[6] S.  C.  Nurzanah,  S.  Alam,  and  T.  I. Hermanto,  “Analisis  Association  Rule
Untuk  Identifikasi  Pola  Gejala  Penyakit Hipertensi Menggunakan Algoritma Apriori  (Studi  Kasus:  Klinik  Rafina Medical Center),” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 132–141, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i2.4792.
[7] A.  H.  Ardiansyah,  W.  Nugroho,  N.  H. Alfiyah,  R.  A.  Handoko,  and  M.  A.
Bakhtiar, “Penerapan  Data  Mining
Menggunakan  Metode  Clustering  untuk Menentukan Status Provinsi di Indonesia 2020,”  in Prosiding  SEMNAS  INOTEK (Seminar  Nasional  Inovasi  Teknologi) , 2020, pp. 329–333. doi: 10.29407/inotek.v4i3.108.
[8] M.  A.  Putri,  N.  Rahaningsih,  F.  M. Basysyar, and
O. Nurdiawan,
“Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Metode  Clustering  Untuk  Mengetahui Kelompok Kepatuhan Wajib Pajak Bumi dan  Bangunan,” Jurnal  Accounting Information System (AIMS) , vol. 5, no. 2, pp. 145–156, 2022.
[9] H.  Haviluddin,  S.  J.  Patandianan,  G.  M. Putra, N. Puspitasari, and H. S. Pakpahan,
“Implementasi  Metode  K-Means  Untuk
Pengelompokkan  Rekomendasi  Tugas
Akhir,” Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , vol. 16, no.
1, pp. 13–18, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.30872/jim.v16i1.518 2.
[10]  S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E. Handayani,  “Implementasi  Data  Mining Untuk  Menentukan  Tingkat  Penjualan Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , vol. 25,
no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: http://dx.doi.org/10.35760/tr.2020.v25i1. 2677.
[11]  A.  Badruttamam,  S.  Sudarno,  and  I.  M. Di Asih, “Penerapan Analisis Klaster K- Modes  Dengan  Validasi  Davies  Bouldin Index  Dalam  Menentukan  Karakteristik Kanal  Youtube  di  Indonesia  (Studi Kasus:  250  Kanal  Youtube  Indonesia Teratas  Menurut  Socialblade),” Jurnal Gaussian ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  263–272,
2020,
doi:
https://doi.org/10.14710/j.gauss.9.3.263-
272.