## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p): 2460-0741
Vol. 9 No. 2 Agustus 2023

## Analisis Klasterisasi Kerawanan Gempa Bumi di Provinsi Papua Menggunakan Algoritma Invasive Weed Optimization (IWO)
Lorna Yertas Baisa #1 , Danny Manongga #2 , Yessica Nataliani #3
# Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga Jl. O. Notohamidjojo 1-10, Blotongan, Salatiga, Jawa Tengah 50715
1 972021019@student.uksw.edu
2 danny.manongga@uksw.edu
3 yessica.nataliani@uksw.edu
Abstrak—  Gempa  bumi  adalah  fenomena  alam  yang  sering terjadi  di  Indonesia,  termasuk  di  Provinsi  Papua.  Untuk mengurangi risiko dampak gempa bumi, diperlukan analisis untuk mengidentifikasi daerah-daerah yang rawan terha  dap gempa  bumi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis klasterisasi kerawanan gempa di Provinsi Papua menggunakan  algoritma  Invasive  Weed  Optimization  (IWO). Metode  ini  dipilih  karena  dapat  menghasilkan  klaster  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  klasterisasi lainnya. Data yang digunakan adalah data kejadian gempa di Provinsi  Papua  yang  terdiri  dari  atribut  latitude,  longitude, magnitude, dan depth mulai tahun 2018 sampai Februari 2023 yang diperoleh dari  website Badan Geologi Amerika Serikat yaitu  United  States  Geological  Survey  (USGS).  Tahapan penelitian meliputi normalisasi data, klasterisasi menggunakan algoritma IWO, dan evaluasi hasil klasterisasi menggunakan  SSE  dan  F-Measure.  Jumlah  klaster  terbaik yang  dihasilkan  oleh  metode  Elbow  yaitu  sebanyak  enam klaster kerawanan gempa di Provinsi Papua, yang diberi label Sangat Tidak Rawan, Tidak Rawan, Kurang Rawan, Cukup Rawan,  Rawan  dan Sangat  Rawan.  Dengan  nilai  parameter  initial sebesar 8, algoritma IWO menghasilkan nilai SSE dan F-Measure terkecil dibanding nilai parameter  initial lainnya, yaitu  masing-masing  sebesar  19.1002  dan  0.5137.  Evaluasi hasil klasterisasi menggunakan SSE menunjukkan nilai yang baik  dari  30  kali  percobaan,  dengan  rata-rata  SSE  sebesar 19.218,  lebih  kecil  dibanding  dengan  rata-rata  SSE  hasil metode k-Means dan DBSCAN yaitu masing-masing sebesar 19.307 dan 59.910.
Kata  kunci — Klasterisasi,  Kerawanan  Gempa,  Provinsi Papua, Invasive Weed Optimization (IWO)

## I. P ENDAHULUAN
Gempa  bumi  merupakan  suatu  fenomena  alam  yang terjadi  karena  pergerakan  lempeng  bumi  yang  saling bersentuhan atau bergeser. Gempa bumi dapat menyebabkan kerusakan yang parah terhadap bangunan dan infrastruktur, serta  berdampak  buruk  terhadap  kehidupan  manusia. Gempa  bumi  juga  dapat  menyebabkan  berbagai  bencana
alam seperti tsunami, letusan gunung berapi, dan lainnya. Di  Indonesia,  gempa  bumi  sering  terjadi  karena  wilayah Indonesia terletak pada cincin api Pasifik, yaitu kawasan di sekitar  Samudera  Pasifik  yang  memiliki  banyak  gunung berapi aktif dan zona subduksi lempeng bumi [1].
Salah satu provinsi di Indonesia yang juga sering terkena gempa  bumi  adalah  Papua.  Menurut  data  dari  Badan Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG) Indonesia,  sepanjang  tahun  2020  hingga  awal  2021, Provinsi Papua telah mengalami beberapa kali gempa bumi dengan  kekuatan  di  atas  5  Magnitude.  Pada  pertengahan 2021  hingga  awal  2023  terjadi  gempa  dengan  kekuatan gempa yang bervariasi mulai dari 4 sampai yang tertinggi 6.2  Magnitude  [2].  Beberapa  diantaranya  menyebabkan kerusakan pada bangunan. Menurut Website United States Geological Survey (USGS), Provinsi Papua juga termasuk dalam ring  of  fire atau  Cincin  Api  Pasifik,  yaitu  daerah yang  memiliki  aktivitas  vulkanik  dan  gempa  bumi  yang tinggi  di  sekitar  Samudera  Pasifik  [3].  Hal  ini  dapat disebabkan oleh aktivitas gunung berapi dan adanya zona subduksi  lempeng  bumi  antara  Lempeng  Indonesia- Australia dan Lempeng Pasifik.
Sejauh ini pemerintah telah melakukan beberapa upaya dalam menghadapi risiko bencana gempa di Provinsi Papua, seperti  memberikan  pelatihan  dan  sosialisasi  kepada masyarakat,  serta  membangun  infrastruktur  yang  tahan gempa.  Namun,  upaya  ini  dipandang  belum  cukup  dan perlu  ditingkatkan  lagi  karena  kerawanan  gempa  di provinsi  ini  masih  tergolong  tinggi  dan  risiko  bencana gempa  masih  sangat  mungkin  terjadi.  Ada  beberapa  cara yang  dapat  diupayakan  oleh  pemerintah,  salah  satunya dengan melakukan analisis klasterisasi. Klasterisasi daerah kerawanan  gempa  di  Provinsi  Papua  dipandang  perlu dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  kerawanan  gempa pada  setiap  daerah  untuk  dapat  membantu  pemerintah dalam  mengambil  keputusan  strategis  dan  menyusun rencana mitigasi risiko bencana gempa yang lebih terarah dan efektif. Oleh karenanya, pemerintah dapat memberikan
perlakuan  yang  berbeda  untuk  setiap  daerah  dalam kesigapan menghadapi bencana gempa.
Klasterisasi  merupakan  sebuah  metode  analisis  data yang  biasa  dipakai  untuk  mengelompokkan  data  yang memiliki  karakteristik  yang  serupa  ke  dalam  beberapa kelompok ( cluster ) berdasarkan beberapa kriteria tertentu. Tujuan utama dari klasterisasi adalah untuk mengelompokkan objek-objek  yang  serupa  dan  membedakan  objek-objek yang berbeda secara visual, sehingga memudahkan analisis dan pemahaman terhadap data tersebut [4].
Saat  ini,  terdapat  banyak  algoritma  klasterisasi  yang telah digunakan untuk penelitian daerah kerawanan gempa bumi,  seperti fuzzy  c-means clustering , Self-Organizing Map (SOM) clustering , k-means  clustering,  k-medoid clustering dan  algoritma  lainnya. k-Medoid clustering merupakan  algoritma  klasterisasi  yang  digunakan  untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang serupa  berdasarkan  jarak  antara  titik  data.  Algoritma  ini sudah  pernah  diterapkan  untuk  memetakan  pola  sebaran gempa bumi Mentawai selama sepuluh tahun periode 2010 hingga  2019,  dimana  penelitian  tersebut  menunjukkan layout peta hasil perhitungan dan tampilan diagram batang dan  lingkaran  sebagai  luarannya  [5].  Gempa  bumi  juga dapat  diklasterisasi  berdasarkan  daerah  terjadinya  dengan menggunakan  algoritma k-means dan  DBSCAN.  Hasil klaster dibuat dalam bentuk peta dan menunjukkan bahwa algoritma k-means dinilai lebih akurat dengan dengan nilai indeks  silhouette  sebesar  0.54,  sedangkan  algoritma DBSCAN  mempunyai  nilai  silhouette  sebesar  0.17  [6]. Selain itu, gempa bumi juga dapat dikelompokkan dengan menggunakan  algoritma fuzzy  possibilistic  c-means berdasarkan data titik gempa bumi di Pulau Sumatera sejak tahun  2013  sampai  dengan  2018.  Dari  penelitian  ini berhasil menunjukkan bahwa data dikelompokkan berdasarkan  kedalaman  saja,  dan  kekuatan  gempa  bumi menyebar  di  setiap  klaster  yang  terbentuk.  Dalam penelitian ini, ditemukan tiga klaster yang dapat digunakan untuk  memahami  pola  sebaran  gempa  bumi  di  Pulau Sumatera selama periode waktu yang diteliti [7].
Meskipun  penelitian  klasterisasi  daerah  kerawanan gempa  telah  dikerjakan  dalam  beberapa  penelitian sebelumnya  dengan  berbagai  algoritma  klasterisasi  yang ada  namun,  belum  ada  penelitian  yang  menggunakan algoritma  IWO  dalam  klasterisasi  daerah  kerawanan gempa  bumi  di  Indonesia.  IWO  adalah  sebuah  algoritma optimasi  yang  terinspirasi  dari  pertumbuhan  rumput  liar ( gulma )  dalam  suatu  area.  Algoritma  ini  dibuat  oleh Mehrabian  dan  Lucas  di  tahun  2006.  IWO  merupakan algoritma  optimasi  yang  terinspirasi  dari  mekanisme pertumbuhan  rumput  liar  yang  sangat  cepat  dan  efisien dalam menyebar ke area-area yang belum pernah ditempati sebelumnya. Pada dasarnya, IWO dapat digunakan sebagai algoritma  klasterisasi  untuk  mengelompokkan  data berdasarkan  kemiripan  karakteristiknya.  IWO  memiliki beberapa  kelebihan,  diantaranya  adalah  kemampuannya untuk  menangani  masalah  klasterisasi  dengan  data  yang berukuran  besar,  tidak  terbatas  pada  jenis  fungsi  objektif tertentu dan cukup mudah untuk diimplementasikan. Selain
itu,  IWO  juga  memiliki  kemampuan  untuk  menemukan solusi  yang optimal  atau  mendekati  optimal  dalam  waktu yang relatif singkat [8]. Algoritma IWO dipandang mampu memberikan  hasil  klaster  yang  lebih  akurat  karena  telah terbukti  efektif  dalam  menyelesaikan  masalah  optimasi yang kompleks.
Hal ini dibuktikan dengan penelitian tentang algoritma optimasi  IWO  yang  dikombinasikan  dengan cooperative co-evolutionary  invasive atau  disebut  CCIW.  Dari penelitian  tersebut  diketahui  bahwa  algoritma  CCIW sangat efektif dalam menyelesaikan masalah penjadwalan pengujian  final  semikonduktor  dan  lebih  baik  daripada algoritma-algoritma yang dibandingkan dalam literatur [9]. Algoritma IWO juga pernah diterapkan untuk mengurangi level sidelobe pada antenna  array dimana  penelitian  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja antenna  array dalam menerima dan mengirimkan sinyal. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  pendekatan  yang  diusulkan  berhasil mengurangi  level sidelobe pada antenna  array dan meningkatkan  kinerja antenna  array secara  signifikan. Selain  itu,  metode  ini  juga  lebih  efektif  dibandingkan dengan  teknik  reduksi  level sidelobe lainnya  yang  telah dikembangkan sebelumnya [10]. Selain itu, algoritma IWO yang  digabungkan  dengan  algoritma Squirrel  Search Algorithm (SSA)  selanjutnya  disebut  SSA-IWO  juga memberikan hasil kinerja yang lebih baik. SSA-IWO dapat menghasilkan  solusi  optimal  yang  lebih  baik  dan  stabil dalam  menyelesaikan  masalah  optimasi  yang  kompleks. Oleh  karena  itu,  algoritma  SSA-IWO  dapat  dijadikan sebagai  pilihan  yang  baik  untuk  menyelesaikan  masalah optimasi yang kompleks [11].
Dalam  konteks  klasterisasi  daerah  kerawanan  gempa bumi, algoritma IWO dapat digunakan untuk mengoptimalkan centroid .  Pemilihan centroid yang  tepat dapat meminimalkan jarak antara setiap data dengan titik- titik  klaster,  sehingga  membentuk  kelompok  yang homogen.  Dalam  penelitian  kali  ini  akan  dilakukan klasterisasi  daerah  kerawanan  gempa  bumi  di  Provinsi Papua dengan menggunakan algoritma IWO, algoritma ini dipandang  lebih  baik  dalam  melakukan  klasterisasi kerawanan  gempa  bumi  setelah  melakukan  uji  terlebih dahulu  menggunakan  algoritma  klasterisasi  pembanding lainnya seperti k-means dan DBSCAN pada dataset gempa bumi.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan sumbangan  dalam  pengembangan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  terkait  mitigasi  risiko  bencana  gempa  bumi  di Provinsi Papua.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Adapun  alur  penelitian  ini  ditunjukkan  oleh  Gambar  1 dan dapat dijelaskan sebagai berikut.

## A. Pengumpulan Data
Data  gempa  bumi  dari  Provinsi  Papua  diperoleh  dari website resmi Badan Geologi Amerika Serikat yaitu United States  Geological  Survey (USGS)  [3].  Data  gempa  bumi yang  diambil  mulai  dari  tahun  2018  sampai  dengan Februari 2023 sebanyak 647 data. Ada 13 atribut data yang
diperoleh  dalam  data  gempa  ini,  yaitu time,  latitude, longitude, mag, depth, magType, dmin, rms, net, id, place, locationSource ,  dan magSource .  Namun  dalam  kasus klasterisasi  daerah  kerawanan  gempa  bumi,  hanya  empat atribut  yang  dibutuhkan  yaitu latitude , longitude , depth , dan mag .  Atribut latitude dan longitude digunakan  untuk menentukan lokasi episentrum gempa bumi pada permukaan bumi. Latitude menunjukkan  koordinat  utara  atau  selatan suatu  titik  di  bumi,  sedangkan longitude menunjukkan koordinat timur atau baratnya. Atribut depth menunjukkan kedalaman  hiposentrum,  yaitu  titik  di  bawah  permukaan bumi di mana gempa bumi terjadi. Kedalaman hiposentrum memberikan informasi tentang jenis dan karakteristik gempa bumi yang terjadi. Atribut mag atau magnitudo digunakan untuk  mengukur  kekuatan  atau  energi  gempa  bumi. Magnitudo  dapat  diukur  menggunakan  berbagai  skala, seperti skala Richter atau skala Moment, yang memberikan informasi tentang besar gempa bumi yang terjadi. Semakin besar  magnitudo  suatu  gempa  bumi,  semakin  besar  pula dampaknya pada lingkungan sekitar dan masyarakat yang terdampak.  Adapun  data  gempa  tersebut  dapat  dilihat melalui Tabel I.
Gambar. 1 Alur penelitian TABEL I D ATA G EMPA B UMI P ROVINSI P APUA
No latitude longitude depth mag time 1 -3.637 138.4007 -92.71 4.2 2018 2 -4.798 138.3883 -36.16 4.5 2018 3 -3.518 138.4194 -77.29 4.1 2018 4 -2.814 139.4573 -93.54 5 2018 5 -3.466 140.4719 -10 4.1 2018 6 -2.938 140.1223 -28.96 4.4 2018 … … … … … … 647 -2.301 140.183 -25.24 5 2023

## B. Pre-processing Data
Tahap pre-pocessing data terdiri dari empat tahap yaitu data cleaning ,  seleksi  data,  normalisasi  data,  dan transformasi data.
1) Data  Cleaning. Dari  sejumlah  647  data  yang diperoleh selanjutnya dilakukan pembersihan data dengan menghapus data gempa yang terjadi di luar Provinsi Papua dan data gempa yang tidak lengkap ( missing value ) . Hal ini dilakukan  untuk  memastikan  keakuratan  dan  kevalidan data. Hasil dari proses data cleaning diperoleh 536 data.
2) Seleksi Data. Pada tahap ini dilakukan seleksi data dengan  menghapus  atau  menghilangkan  atribut-atribut yang tidak dibutuhkan dalam proses klasterisasi nantinya. Adapun  atribut  yang  digunakan  yaitu latitude , longitude , depth , dan mag .
3) Normalisasi  Data. Hasil  dari  seleksi  data selanjutnya  diproses  dengan  melakukan  normalisasi  data. Normalisasi data dilakukan untuk menghindari distorsi hasil klasterisasi yang disebabkan oleh variabel dengan rentang nilai  yang  besar.  Sebagai  contoh,  magnitudo  gempa, kedalaman gempa, dan koordinat geografisnya yang dapat mendominasi perhitungan jarak dalam klasterisasi. Dengan normalisasi data, variabel-variabel gempa akan diperlakukan  dengan  proporsi  yang  sama  seperti  variabel lainnya.  Dalam  hal  ini  ukuran  nilai  angka  akan dinormalisasi  menjadi  0  sampai  1,  sehingga  hasil klasterisasi  dapat  lebih  objektif  dan  representatif.  Dalam normalisasi  ini  digunakan  persamaan  Min-Max  yang ditunjukkan melalui Persamaan (1).
𝑥 𝑛𝑜𝑟𝑚 = 𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 (1)
dimana 𝑥 𝑛𝑜𝑟𝑚 adalah nilai data yang telah dinormalisasi, 𝑥 adalah  nilai  data  asli, 𝑥 𝑚𝑖𝑛 adalah  nilai  minimum  dari seluruh data, dan 𝑥 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai maksimum dari seluruh data.  Hasil  normalisasi  data  gempa  bumi  Provinsi  Papua dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II N ORMALISASI D ATA G EMPA B UMI
No latitude longitude depth mag 1 0.3 0.91 0.97 0.04 2 0.42 0.85 0.84 0.17 3 0.64 0.91 0.97 0.13 4 0.47 0.9 0.8 0.39 5 0.68 0.95 0.95 0 … … … … … 536 0.44 0.65 0.8 0
4) Transformasi  Data. Tahap  terakhir  dari pre- processing data  yaitu  transformasi  data.  Dalam  tahap  ini format  data  akan  diubah  dengan  menyesuaikan  tipe  data dan format data pada tools klasterisasi yang digunakan.

## C. Algoritma IWO
Setelah  melewati  tahap  pre -processing data,  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  klasterisasi  dengan algoritma IWO. Dalam algoritma IWO, parameter awalnya
yaitu  penentuan centroid yang  dilakukan  secara random . Selanjutnya, centroid yang  terpilih  akan  menjadi representasi  dari  rumput  induk.  Rumput  induk  akan menghasilkan rumput anak yang akan disebar pada seluruh area  pencarian.  Setelah  itu,  nilai fitness (ukuran  seberapa baik  atau  buruk  suatu  individu  dalam  populasi menyelesaikan  masalah  optimisasi  yang  diberikan)  dari setiap  rumput  anak  akan  dihitung.  Rumput  anak  akan disebar pada seluruh area pencarian dengan menggunakan angka acak yang mengikuti distribusi normal dengan nilai mean yang  sama  dengan  lokasi  rumput  induk.  Selain  itu, standar deviasi yang digunakan akan selalu diperbarui pada setiap iterasi. Kriteria berhenti pada algoritma IWO adalah jumlah  iterasi  maksimum  yang  telah  ditentukan  pada parameter  awal  telah  tercapai.  Titik  pusat  klaster  akan dipilih  berdasarkan  tanaman  rumput  dengan  nilai fitness terbaik.  Untuk  mengukur  performa  metode,  nilai Sum  of Square  Error (SSE)  akan  dihitung.  Adapun  tahapan  dari algoritma IWO adalah sebagai berikut.
1) Inisialisasi  Populasi. Fase  ini  merupakan  fase pertama  dari  serangakaian  tahapan  IWO.  Ada  tiga  tahap yang  menjadi  bagian  dalam  tahap  inisialisasi,  yaitu memilih  nilai  awal  pada  parameter  IWO,  menerima  data input,  dan  menentukan centroid awal  secara random . Populasi awal dibuat dengan menentukan ukuran populasi dan batas atas dan bawah variabel dalam solusi. Pada kasus ini  yaitu  untuk  mengklaster  data  gempa  bumi  di  Provinsi Papua  berdasarkan  kekuatan  dan  kedalaman  gempa. Populasi awal dapat terdiri dari beberapa solusi acak yang mewakili kombinasi nilai magnitudo dan kedalaman. Tabel III  menjelaskan  tentang  parameter  apa  saja  yang  perlu diberikan nilai awal pada algoritma IWO.
TABEL III P ARAMETER -P ARAMETER DALAM IWO Parameter Keterangan k Jumlah klaster it max Banyaknya iterasi maksimal k max Banyaknya maksimal koloni S max Banyaknya maksimal benih S min Jumlah minimal benih N Nonlinear modulation index 𝜎 initial Standar deviasi awal 𝜎 final Standar deviasi akhir p max Banyaknya maksimal populasi tanaman Dim Dimensi masalah
Adapun  nilai 𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 ditentukan  secara  acak,  hal  ini dilakukan  untuk  mencegah  jatuhnya  algoritma  pada  nilai lokal  optima  yang  buruk.  Dalam  beberapa  kasus,  nilai 𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 yang  sama  pada  setiap  iterasi  dapat  menyebabkan algoritma terjebak pada satu titik tertentu dan tidak mampu mengeksplorasi  area  pencarian  yang  lebih  luas.  Dengan memberikan  nilai 𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 yang  bervariasi  secara  acak, algoritma IWO dapat mengeksplorasi area pencarian yang lebih  luas  dan  menemukan  solusi  yang  lebih  baik  secara keseluruhan.  Nilai 𝜎 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 merupakan hasil  perhitungan total  standar  deviasi  keseluruhan  data.  Penentuan  jumlah
it max pada  IWO  dilakukan  secara  cermat  dengan mempertimbangkan  kompleksitas  masalah  yang  dihadapi dan sumber daya komputasi yang tersedia. Penentuan nilai S max dan S min bergantung pada ukuran masalah yang akan diselesaikan,  namun  pada  umumnya  nilai S min diambil sekitar  2-5%  dari  ukuran  populasi  total  sedangkan S max diambil  sekitar  10-20%  dari  populasi  total. Dim atau Dimensi problem ditentukan  berdasarkan  jumlah  dimensi problemnya,  pada  penelitian  ini  terdapat  empat  dimensi problem yaitu latitude , longitude , depth , dan magnitude .
2) Tahap  Menentukan  Anggota  Dari  Tiap  Rumput Induk. Pada fase kedua ini, ada dua tahap yang dilakukan yaitu  menghitung  jarak  tiap  data  dengan  seluruh  centroid lalu menentukan anggota dari masing-masing klaster yang terbentuk.  Ada  banyak  metode  perhitungan  jarak  yang umumnya  digunakan  seperti  Manhattan,  Minkowski, Euclidean,  dan  lainnya  [12].  Dalam  penelitian  ini  akan digunakan metode Euclidean distance . Euclidean distance merupakan  salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk menghitung  jarak  antar  dua  titik  dalam  ruang  Euclidean dimana  mencakup  ruang  Euclidean  berdimensi  dua,  tiga, atau bahkan lebih [13]. Persamaan (2) menjelaskan tentang metode perhitungan jarak yang digunakan yaitu Euclidean Distance .
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑘 ) = √∑(𝑥 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (2)
dimana: 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) adalah  jarak  kemiripan, 𝑥 𝑖 adalah  data ke- 𝑖 , 𝑖 = 1, … , 𝑛 , 𝑦 𝑘 adalah  klaster  ke- 𝑘 , 𝑘 = 1, … , 𝑐 , 𝑛 adalah jumlah data, 𝑐 adalah jumlah klaster, dan 𝑚 adalah jumlah atribut.
3) Tahap  Menghasilkan  Rumput  Anak  dan  Daerah Penyebarannya. Pada fase ini terdiri dari tiga tahap. Tahap pertama adalah menghitung nilai fitness dari setiap klaster. Tahap  kedua  adalah  memilih  jumlah  rumput  anak  yang dapat diperoleh pada setiap rumput parents . Tahap ketiga adalah memilih posisi persebaran dari rumput anak. Nilai fitness dipakai untuk memilih banyaknya rumput anak yang bisa  diperoleh  dari  setiap  rumput  induk  berdasarkan  nilai SSE dari setiap klaster. Banyaknya calon anak yang dapat dihasilkan  oleh  tiap  rumput  induk  meningkat  secara proporsional  dengan  nilai fitness -nya.  Penentuan  jumlah rumput  anak  yang  dihasilkan  menggunakan  Persamaan (3). 𝑛 𝑠𝑒𝑒𝑑 = 𝐹𝑖−𝐹𝑤𝑜𝑟𝑠𝑡 𝐹𝑏𝑒𝑠𝑡−𝐹𝑤𝑜𝑟𝑠𝑡 = (𝑆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑆 𝑚𝑖𝑛 ) + 𝑆 𝑚𝑖𝑛 (3)
dimana 𝑛 𝑠𝑒𝑒𝑑 adalah  banyaknya  rumput  anak  diproduksi, 𝐹 𝑖 adalah  angka  fitness  dari  rumput  ke- 𝑖 , 𝐹 𝑤𝑜𝑟𝑠𝑡 adalah angka fitness terburuk  pada  koloni  rumput, 𝐹 𝑏𝑒𝑠𝑡 adalah angka fitness terbaik pada koloni rumput, 𝑆 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai maksimal rumput anak yang dapat dihasilkan oleh rumput parents , dan 𝑆 𝑚𝑖𝑛 adalah nilai minimal rumput anak yang dapat  dihasilkan  rumput parents .  Pada  tahapan  memilih posisi persebaran dari rumput anak dilakukan penyebaran rumput  anak  secara  acak  pada  daerah  pencarian.  Setelah
bibit dihasilkan, bibit tersebut akan disebar secara random pada  sekitar  area  pencarian  menggunakan  angka  acak dengan  distribusi  normal.  Distribusi  normal  ini  memiliki nilai rata-rata yang sama dengan posisi rumput parents dan 𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 yang  berubah-ubah  pada  setiap  iterasi,  sesuai Persamaan (4).
𝜎 𝑖𝑡𝑒𝑟 = (𝑖𝑡𝑒𝑟 𝑚𝑎𝑥 − 𝑖𝑡𝑒𝑟) 𝑛 (𝑖𝑡𝑒𝑟 𝑚𝑎𝑥 ) 𝑛 (𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 − 𝜎 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 ) + 𝜎 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 (4)
dimana 𝜎 𝑖𝑡𝑒𝑟 adalah  nilai  standar  deviasi  saat  ini,  iter max adalah  maksimal  iterasi, n adalah nonlinear  modulation index , 𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 adalah  nilai  standar  deviasi  awal, 𝜎 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 adalah nilai standar deviasi akhir.
4) Tahap Memilih Kombinasi Calon Solusi. Proses ini dilakukan  dengan  mempertahankan  gen  yang  baik  dan menggabungkannya  dengan  gen  dari  individu  lain.  Pada penelitian  ini  akan  digabungkan  gen  dari  beberapa  solusi terbaik dan membuat kombinasi baru dari nilai magnitude dan kedalaman untuk membentuk solusi anak.
5) Tahap  Menentukan  Anggota  Dari  Tiap  Rumput pada  Tiap  Koloni  Rumput. Beberapa  individu  dalam populasi kemudian diacak atau dimutasi dengan mengubah nilai  variabel  dalam  solusi.  Misalnya,  mengubah  nilai magnitudo atau kedalaman dengan nilai acak dalam solusi individu yang dipilih secara acak.
6) Tahap Penentuan Koloni Rumput yang Mempunyai Nilai  Best  Fitness. Setelah  tiap  fase  telah  dilewati  maka populasi  dievaluasi  kembali  dengan  menggunakan  fungsi objektif untuk mencari solusi yang lebih baik. Tahap-tahap memilih  calon  solusi  dan  menentukan  anggota  dari  tiap rumput ini dilakukan secara berulang-ulang hingga solusi yang ditemukan telah mencapai kriteria berhenti yang telah ditetapkan,  seperti  jumlah  iterasi  atau  tingkat  akurasi tertentu.  Setelah  kriteria  berhenti  terpenuhi,  individu dengan  nilai  fungsi  objektif  terbaik  dipilih  sebagai  solusi akhir  yang  merepresentasikan  klaster  gempa  bumi  di Provinsi  Papua.  Secara  singkat,  Gambar  2  menunjukkan alur algoritma IWO.
Gambar. 2 Tahapan algoritma IWO

## D. Evaluasi Model
Untuk  evaluasi  model  digunakan  SSE  dan F-Measure . SSE adalah metrik evaluasi yang umum digunakan untuk mengukur  kualitas  klasterisasi  pada  algoritma  IWO.  SSE mengukur  seberapa  jauh  data  poin  dari  pusat  klaster mereka.  Semakin  kecil  nilai  SSE,  semakin  baik  kualitas klasterisasi. Untuk menghitung SSE pada algoritma IWO, langkah-langkahnya  adalah  sebagai  berikut:  (1)  Hitung
pusat  massa  ( centroid )  untuk  setiap  klaster;  (2)  Untuk setiap data poin, hitung jaraknya dari pusat klaster terdekat; (3)  Jumlahkan  jarak  kuadrat  setiap  data  poin  ke  pusat klaster  terdekat.  Rumus  SSE  dapat  dituliskan  pada Persamaan (5).
𝑆𝑆𝐸 = ∑ ∑ (𝑥 𝑖 − 𝜇 𝑘 ) 2 𝑥𝑖∈𝐶𝑘 𝑐 𝑘=1 (5)
dimana c adalah  jumlah  klaster  yang  dihasilkan  oleh algoritma, C k adalah himpunan klaster ke- k , x i adalah data ke- i pada klaster C k , µ k adalah nilai rata-rata dari data pada klaster ke- k ( centroid ke- k ). F-Measure adalah sebuah nilai yang diperoleh dari hasil perhitungan Precision dan Recall antara kelas hasil klaster dengan kelas sesungguhnya yang pada data input. Dengan F-Measure , maka dapat dilakukan evaluasi  lebih  lanjut  terhadap  kualitas  klasterisasi  yang dihasilkan  oleh  algoritma  tersebut.  Nilai Precision dan Recall diperoleh melalui Persamaan (6) dan Persamaan (7).
𝑝 𝑖𝑗 = 𝑛 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 (6)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑛 𝑖𝑗 𝑛 𝑖 (7)
dimana 𝑝 𝑖𝑗 adalah nilai Precision dari kelas ke- i cluster ke- j , 𝑟 𝑖𝑗 adalah  nilai Recall dari  kelas  ke- i cluster  ke -j , 𝑛 𝑖 adalah banyaknya data pada kelas ke- i yang akan menjadi hasil query , 𝑛 𝑗 adalah banyaknya  data  pada  klaster  ke- j yang merupakan hasil query , 𝑛 𝑖𝑗 adalah banyaknya elemen dari kelas ke- i yang terinput pada klaster ke- j .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Analisis klasterisasi dilakukan pada data gempa bumi di Provinsi  Papua  yang  terdiri  dari  543  data  gempa  mulai tahun  2018  sampai  dengan  Februari  2023.  Tabel  IV menunjukkan Parameter IWO yang dipakai pada penelitian ini.
TABEL IV
N ILAI -N ILAI P ARAMETER IWO YANG D IGUNAKAN DALAM P ENGUJIAN Parameter Nilai Keterangan N 0 4 Jumlah populasi awal it max 50 Maksimal Jumlah iterasi Dim 4 Dimensi Problem p max 40 Maksimal banyaknya populasi tanaman S max 50 Jumlah maksimal benih S min 10 Jumlah minimum benih 𝜎 initial 8 Standar deviasi awal 𝜎 final 4.16 Standar deviasi akhir k 6 Jumlah klaster n 4 Nonlinear modulation index
Nilai-nilai parameter ini diterapkan pada algoritma IWO dengan  penentuan  jumlah  klaster  yang  ingin  dibentuk adalah  enam  klaster  sesuai  dengan  pengujian  yang dilakukan  pada  Tabel  V.  it max sebanyak  50  kali  iterasi, jumlah ini dipilih setelah mempertimbangkan kompleksitas masalah  yang  dihadapi  dalam  penelitian  ini.    Dimensi problem dalam  penelitian  ini  adalah  4  sesuai  dengan banyaknya  variabel  yang  digunakan  sedangkan  nilai P max yang  digunakan  adalah  40  berdasarkan  karakteristik masalah  yang  dihadapi  dan  kompleksitas  data.  Nilai S min adalah  10  yang  diambil  5%  dari  ukuran  populasi  total sedangkan  nilai S max adalah  50  yang  diambil  sekitar  10% dari  ukuran  populasi  keseluruhan.  Dalam  penelitian  ini digunakan lima nilai angka 𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 yaitu 3, 5, 7, 8, dan 10 karena  setelah  dicobakan  nilai-nilai  ini  dianggap mempengaruhi  tingkat  konvergensi  algoritma  lebih  baik
dibanding nilai lainnya, sedangkan nilai 𝜎 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 adalah 4.16 yang diperoleh dari hasil  perhitungan total standar deviasi keseluruhan data.

## A. Penentuan Klaster Optimal
Tabel  V  menunjukkan  nilai  SSE  dari  setiap  jumlah klaster yang dicobakan mulai dari 2 hingga 30 klaster. Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa semakin banyak klaster yang  dibentuk  maka  akan  berbanding  lurus  dengan penurunan nilai SSEnya. Namun, parameter jumlah klaster yang  optimal  tidak  dapat  ditentukan  hanya  berdasarkan nilai  SSE  yang  paling  kecil. Salah  satu  parameter  jumlah klaster  optimal  dapat  ditentukan  menggunakan  grafik Elbow, Jumlah enam klaster dinilai paling optimal setelah dilakukan 30 kali percobaan menggunakan parameter IWO dan  diperoleh  penurunan  nilai  SSE  paling  tajam,  seperti ditunjukkan pada Tabel V.
TABEL V P ENENTUAN J UMLAH K LASTER O PTIMAL Percobaan Jumlah klaster Nilai SSE 1 2 49.6355793600000 2 3 43.1472501600000 3 4 33.3461945100000 4 5 27.4700507192570 5 6 19.1002654518228 6 7 20.6387174165576 7 8 20.8713648109255 8 9 20.9757146997944 9 10 20.8713648109255 10 11 20.8713648109255 11 12 19.6989673196968 12 13 18.9367609851268 13 14 17.7590656729915 14 15 16.5768964593983 15 16 17.6139921551931 16 17 16.2218008532153 17 18 16.2279611278211 18 19 15.8109330311720 19 20 15.7070004542836 20 21 15.2264200338944 21 22 14.8444034489460 22 23 13.3742472812805 23 24 14.0409028893046 24 25 12.7702947546066 25 26 14.8843720957785 26 27 15.3759869279487 27 28 15.3154271776721 28 29 14.6708045014982 29 30 13.426151720240 30 31 13.0386546539596
Jika  menggunakan  grafik  Elbow  maka  dapat  dilihat bahwa  ada  perubahan  yang  tajam  dalam  penurunan  SSE dari  jumlah  klaster  lima  ke  jumlah  klaster  enam  yang membentuk siku sehingga jumlah klaster di titik 6 dianggap sebagai jumlah klaster paling optimal.
Gambar. 3 Jumlah klaster optimal menggunakan metode elbow
Adapun  enam  klaster  yang  terbentuk  selanjutnya  akan diberi label mulai dari Sangat Tidak Rawan, Tidak Rawan, Kurang  Rawan,  Cukup  Rawan,  Rawan,  sampai  Sangat Rawan. Penentuan label tersebut disesuaikan dengan hasil analisis  parameter  kerawanan  gempa  yaitu  besaran kekuatan dan kedalaman gempanya serta struktur geologi sesuai  dengan  lokasi  tiap  daerahnya.  Menurut  BMKG ukuran kekuatan gempa dalam magnitude terbagi menjadi mag 2.5 – 5.4 menimbulkan kerusakan ringan, mag 5.5 – 6.0  menimbulkan  kerusakan  ringan  pada  infrastuktur gedung/bangunan, mag 6.1 – 6.9 menimbulkan kerusakan bangunan pada pemukiman padat penduduk, dan mag 7.0 – 7.9  yang  sudah  masuk  dalam  kategori  gempa  besar  yang menyebabkan  kerusakan  bangunan  yang  lebih  fatal  [14]. Berdasarkan  kedalamannya,  gempa  terbagi  menjadi  tiga yaitu: gempa dangkal (kedalaman hiposentrum < 60 km), gempa  menengah  (kedalaman  hiposentrum  60-300  km), gempa dalam (kedalaman hiposentrum > 300 km). Selain itu, parameter yang digunakan juga didasarkan pada letak geografis  atau  lokasi  terjadinya  gempa  berdasarkan  titik kordinatnya untuk melihat struktur geologi dan batuan dari daerah tersebut yang juga dapat berpengaruh pada tingkat kerawanan gempanya [15].
Setelah  menentukan  jumlah  klaster  optimal  dan parameter  tingkat  kerawanan  gempa  maka  pengujian dilanjutkan  dengan  menguji  data  gempa  yang  telah dinormalisasi  menggunakan  parameter  IWO  yang  sudah ditentukan. Pengujian dilakukan sebanyak lima kali dengan 𝜎 initial yang ditentukan secara acak yaitu 3, 5, 7, 8, dan 10 untuk  melihat  nilai  standar  deviasi  awal  pada  percobaan keberapa yang menghasilkan nilai paling ideal pada SSE- nya  (pengaruh  perubahan 𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 pada  terhadap  hasil). Setelah dilakukan lima kali percobaan maka diperoleh hasil bahwa  nilai 𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 yang  paling  ideal  adalah  nilai  8 (ditunjukkan  oleh  Tabel  VI).  Adapun  hasil  klasterisasi dengan 𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 =  8  dan  menghasilkan  enam  klaster  dapat dilihat pada Tabel VI.
TABEL VI E VALUASI M ODEL M ENGGUNAKAN SSE DAN F-M EASURE
𝝈 initial SSE F-Measure 3 25.0911336125696 0.4537601616 5 22.6537626390751 0.4211179123 7 19.1002654518229 0.4821437059 8 19.1002654518228 0.5136602080
10 24.0699466078287 0.4659609011
TABEL VII H ASIL K LASTERISASI E NAM K LASTER No k Lat. Long. Depth Mag 1 0 0.3 0.91 0.97 0.04 2 0 0.42 0.85 0.84 0.17 … …  … … … … 105 1 0.45 0.74 0.41 0.43 106 1 0.45 0.68 0.8 0.35 … …  … … … … 152 2 0.77 0.52 0.97 0.7 153 2 0.8 0.56 0.97 0.65 … …  … … … … 214 3 0.88 0.04 0.76 0.22 215 3 0.65 0.08 0.97 0.39 … …  … … … … 265 4 0.74 0.54 0.81 0 267 4 0.46 0.69 0.97 0.35 … …  … … … … 426 5 0.29 0.56 0.52 0.04 427 5 0.23 0.88 0.69 0 … …  … … … … 536 5 0.44 0.65 0.8 0

## B. Evaluasi Model
Untuk memastikan bahwa hasil klasterisasi telah optimal maka dilakukan pengujian dengan melihat nilai SSE dan F- Measure- nya. Semakin rendah SSE, semakin baik kualitas klasterisasi  sedangkan  semakin  jika  nilai  yang  dihasilkan oleh F-Measure semakin  besar,  maka  dapat  diartikan bahwa  kemampuan  algoritma  menemukan  kembali  kelas label  dari  tiap record data  semakin  baik.  Hasil  pengujian SSE dan F-Measure ditunjukkan oleh Tabel VI.
Dari Tabel VI dapat dilihat bahwa nilai SSE yang paling rendah  dan  nilai F-Measure yang  paling  tinggi  ada  pada model  dengan 𝜎 𝑖𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 =  8,  yaitu  model  yang  digunakan dalam  penelitian  ini.  Selanjutnya  hasil  klasterisasi  juga ditampilkan  dalam layout peta  seperti  pada  Gambar  4 sehingga  dapat  terlihat  dengan  jelas  penyebaran  masing- masing klasternya.
Pada  Gambar  4,  klaster  0  ditunjukkan  oleh  titik-titik berwarna  merah,  klaster  1  ditunjukkan  oleh  titik-titik berwarna  biru,  klaster  2  ditunjukkan  oleh  titik-titik berwarna  ungu  dan  klaster  3  ditunjukkan  oleh  titik-titik merah muda, klaster 4 ditunjukkan oleh titik-tik berwarna kuning dan klaster 5 ditunjukkan oleh titik-titik berwarna hijau.
0 20 40 60 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SSE JUMLAH KLASTER Grafik Elbow

## C. Penentuan Tingkat Kerawanan Klaster
Hasil  klasterisasi  gempa  bumi  juga  ditampilkan  dalam bentuk tabel sehingga dapat dilihat perbedaan range antara setiap  klaster  yang  terbentuk.  Klaster  disusun  mulai  dari Klaster  Sangat  Tidak  Rawan,  Tidak  Rawan,  Kurang Rawan, Cukup Rawan dan Sangat Rawan. Pada Tabel VIII dapat diketahui bahwa rata-rata gempa bumi yang terjadi di
Provinsi  Papua  tergolong  dalam  gempa  dangkal  yang memiliki  kedalaman  kurang  dari  80  km  dan  kekuatan gempa tergolong yang cukup kuat yaitu rata-rata di atas 4 magnitude . Hal ini dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti letak  geografis,  interaksi  antar  lempeng,  kerapatan  sesar aktif,  dan  aktivitas  vulkanik.  Oleh  karenanya,  dari  enam klaster yang terbentuk maka ditentukan tingkat kerawanan setiap klaster seperti yang diuraikan pada Tabel VIII.

## TABEL VIII
T INGKAT K ERAWANAN T IAP K LASTER Tingkat Kerawanan Range Depth Range Mag Rata-Rata Depth Rata-Rata Mag Sangat Tidak Rawan 16.080 – 77.580 km 4.2 – 5.0 45.000 km 4.52 Tidak Rawan 34.280 – 90.550 km 4.0 – 5.1 38.290 km 4.45 Kurang Rawan 35.000 – 116.700 km 4.3 – 5.5 78.790 km 4.81 Cukup Rawan 5.248 – 48.300 km 4.0 – 5.3 22.480 km 4.46 Rawan 5.000 – 33.590 km 4.5 – 5.6 16.141 km 4.61 Sangat Rawan 8.850 – 34.580 km 4.9 – 6.2 20.500 km 5.82
Dari  analisis  yang  dilakukan,  baik  itu  dengan  melihat kekuatan gempa, kedalaman gempa, dan lokasi terjadinya gempa,  maka  diberikan  label  pada  setiap  klaster  seperti pada  Tabel  VIII.  Pada  Klaster  ”Sangat  Tidak  Rawan” kekuatan  gempa  yang  paling  mendominasi  yaitu  4.0 magnitude dengan pusat kedalaman gempa yang dominan yaitu  gempa  menengah,  jika  dilihat  dari  lokasi  terjadinya gempa  pada  daerah  ini  tidak  ada  aktivitas  vulkanik  yang dapat  memicu  gempa  yang  besar.  Pada  klaster  ini didominasi  oleh  beberapa  distrik  di  Kabupaten  Sarmi, diantaranya  Distrik  Pantai  Timur  Bagian  Barat,  Distrik Pantai  Timur  pada  Kampung  Kampung  Komra,  dan Kampung  Ansudu  Dua,  Kampung  Betaf  Dua,  Kampung Sunum  1,  Distrik  Bonggo.  Selain  itu  di  Kabupaten Mamberamo  Raya  yaitu  Distrik  Mamberamo  Hulu  pada Kampung  Haya,  Kampung  Douw  dan  Distrik  Rufaer. Selanjutnya,  di  Kabupaten  Jayapura  terdapat  Distrik Kaureh  Kampung  Umbron,  Kampung  Lapua,  Distrik Unurun  Guay  pada  Kampung  Guryard  dan  Distrik  Airu. Persebaran daerah Klaster ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Selanjutnya  pada  klaster  ”Tidak  Rawan”  kekuatan gempa  pada  klaster  ini  masih  relatif  rendah  dengan kedalaman  pusat  gempa  masih  dikategori  gempa menengah,  berdasarkan  titik-titik  gempanya  pada  daerah ini tidak ada aktivitas vulkanik yang dapat memicu gempa yang  lebih  besar.  Beberapa  daerah  yang  masuk  dalam klaster ini yaitu Kabupaten Kepulauan Yapen diantaranya Distrik  Yawakutat,  Distrik  Angkaisera,  Distrik  Sawai  di Kabupaten  Mamberamo  Raya,  Distrik  Supiori  Timur, Distrik  Swandiwe,  Distrik  Supiori  Kabupaten  Biak Numfor,  Distrik  Warsa  dan  arah  laut  bagian  utara  dari Kepulauan  Yapen.  Sebaran  daerah  dalam  klaster  ”Tidak Rawan” dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar. 5 Klaster ”sangat tidak rawan”

## Gambar. 6 Klaster ”tidak rawan”
Pada  klaster  ”Kurang  Rawan”  kekuatan  gempa  yang mendominasi  yaitu  kisaran  4.4  Magnitude  dengan kedalaman hiposentrum gempa tergolong gempa menengah.  Gambar  7  menunjukkan  daerah-daerah  yang masuk  dalam  klaster  ini  yang  terdiri  dari  Kabupaten Jayapura diantaranya Distrik Airu, Kampung Umbron yang terletak di Distrik Kaureh, Kabupaten Sarmi yaitu Distrik Bonggo,  Kabupaten  Mamberamo  Raya  diantaranya Kampung  Nengke  Dua,  Kampung  Fokri,  Kampung  Betaf Dua,  Kampung  Papasena  1  yang  berada  di  Distrik Mamberamo  Hulu,  selain  itu  ada  Distrik  Mamberamo
Barat yaitu Kampung Baso, dan Kampung Waaf di Distrik Tor Atas.

## Gambar. 7 Klaster ”kurang rawan”
Klaster  ”Cukup  Rawan”  memiliki  data  gempa  yang paling  dominan  dengan  kekuatan  4.4  Magnitude  namun hiposentrum  gempa  cukup  dangkal,  ini  dipengaruhi  oleh letak  geografis  daerahnya  yang  berada  di  zona  subduksi sehingga  rentan  terhadap  gempa.  Daerah-daerah  yang mendominasi  klaster  ini  yaitu  Kota  Jayapura,  Distrik Muara  Tami,  daerah  sekitaran  Pegunungan  Cycloop, beberapa  daerah  di  Kabupaten  Jayapura  yaitu  Distrik Depapare,  Distrik  Yapsi  dan  Distrik  Abepura,  beberapa kampung  pada  Distrik  Kaureh  yaitu  Kampung  Santosa, Kampung  Guyard,  juga  ada  Kampung  Soskotek  dan Kampung  Senggi  Distrik  Keerom.  Adapun daerah-daerah dalam klaster ini dapat dilihat dalam Gambar 8.

## Gambar. 8 Klaster ”cukup rawan”
Selanjutnya,  pada  Klaster  ”Rawan”  yang  ditunjukkan pada  Gambar  9  didominasi  gempa  dengan  kekuatan  4.7 Magnitude dan kedalaman pusat gempa yang mendominasi yaitu  10  km  dan  tergolong  gempa  dangkal.  Berdasarkan letak geografisnya, daerah-daerah pada klaster ini terletak di  daerah  subduksi  sehingga memiliki  risiko  gempa  yang siginifikan. Beberapa daerah yang masuk dalam klaster ini diantaranya  Kabupaten  Mamberamo  Raya  pada  Distrik Mamberamo  Tengah  diantaranya  Kampung  Kwerba, Danau  Bira,  Kampung  Burmeso,  Kampung  Muaramarei, Kampung  Kasonaweja,  Kampung  Metaweja,  Kampung Anggreso,  Kampung  Sikari  di  Distrik  Rufaer.  Kabupaten
Sarmi  pada  Distrik  Apawer  Hulu  Kampung  Sasawapece, Kampung Syoremania, Kampung Aurimi, Distrik Tor Atas pada Kampung Omte, Distrik Pantai Timur pada Kampung Betaf,  Kampung  Yanben,  Distrik  Sarmi  Timur  pada Kampung  Bagaiserwar,  Distrik  Pantai  Barat  pada Kampung Karfasia dan arah laut bagian utara dari Distrik Sarmi.

## Gambar. 5 Klaster “rawan”
Pada klaster ”Sangat Rawan” ditemukan bahwa gempa dengan  kekuatan  yang  besar  berkumpul  di  klaster  ini dengan  kekuatan  gempa  yang  mendominasi  adalah  5.5 Magnitude  dan  hiposentrum  gempa  paling  mendominasi adalah  10  km.  Kekuatan  gempa  yang  besar  juga dipengaruhi oleh struktur geologi dan batuannya dan juga daerah-daerah dalam klaster ini terlgolong dalam zona aktif patahan besar sehingga sering terjadi gempa bumi. Klaster ini terdiri dari beberapa daerah di Kabupaten Mamberamo Raya yaitu pada Distrik Mamberamo Tengah diantaranya Kampung  Marine  Valen,  Kampung  Sosawakwesar,  dan Kampung  Bota  Bora,  selain  itu  juga  ada  di  Kabupaten Sarmi  Distrik  Apawer  Hulu  pada  Kampung  Aurimi, Kampung  Wakde  Distrik  Pantai  Timur  bagian  Barat, Kampung Betaf Distrik Pantai Timur dan arah laut Sarmi. Sebaran  daerah  pada  klaster  ini  dapat  dilihat  melalui Gambar 10.

## D. Hasil  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  IWO,  K- Means dan DBSCAN Menggunakan Metrik SEE
Seperti yang sudah dijelaskan dalam bagian sebelumnya bahwa  algoritma  IWO  dipilih  sebagai  metode  dalam penelitian dengan studi kasus ini karena algoritma optimasi ini  dipandang  lebih  akurat  daripada  algoritma  lainnya dalam menentukan titik centroidnya. Untuk membuktikan hal  tersebut  maka  disajikan  hasil  uji  kinerja  antara algoritma  IWO, k-means ,  dan  DBSCAN  menggunakan metrik SSE, adapun percobaan dilakukan sebanyak 30 kali sehingga diperoleh hasil seperti pada Tabel IX.
Gambar. 10 Klaster “sangat rawan”
TABEL IX P ERBANDINGAN SSE IWO, K -M EANS , DAN DBSCAN Algoritma Rata-Rata SSE IWO 19.218 k-Means 19.307 DBSCAN 59.910

## IV. K ESIMPULAN
Algoritma  IWO  berhasil  diterapkan  untuk  melakukan klasterisasi  daerah  kerawanan  gempa  di  Provinsi  Papua. Algoritma IWO dipilih karena memiliki kinerja yang lebih baik  dalam  klasterisasi  daerah  kerawanan  gempa  di Provinsi Papua dibandingkan dengan algoritma klasterisasi lainnya yaitu k-means dan DBSCAN. Evaluasi keberhasilan klasterisasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metrik SSE dan F-Measure yang menunjukkan kinerja yang baik, dengan nilai SSE 19.100 dan F-Measure 0.5136. Berdasarkan hasil evaluasi, terdapat  enam klaster yang terbentuk yaitu klaster Sangat Tidak Rawan, Sangat Rawan, Kurang Rawan, Cukup Rawan, Rawan dan Sangat Rawan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan  bagi  pemerintah  dan  masyarakat  setempat  dalam merencanakan tindakan mitigasi dan persiapan menghadapi gempa bumi di Provinsi Papua dengan melihat bahwa setiap daerah yang ada memiliki risiko yang cukup besar terhadap gempa bumi.
Untuk  penelitian  berikutnya  disarankan  untuk  dapat menggunakan  algoritma  klasterisasi  lainnya  untuk membandingkan  hasil  dan  tingkat  akurasi  dalam mengelompokkan  wilayah  kerawanan  gempa  bumi  di Provinsi  Papua,  selain  itu  dengan  data  hasil  klasterisasi yang  ada  maka  diharapkan  penelitian  ini  dapat dikembangkan  dengan  melakukan  analisis  prediksi terhadap  salah  satu  daerah  yang  memiliki  tingkat kerawanan tertentu untuk mengetahui adakah kemungkinan  daerah  tersebut  pada  beberapa  tahun mendatang berpindah klaster.
R EFERENSI
[1]  A. Wahyu and R. Rushendra, “Klasterisasi Dampak Bencana Gempa Bumi,” JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelit. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 175–179, 2022, doi: 10.26418/Jp.V8i1. [2]  BMKG, “Stasiun Cuaca Jayapura.” https://www.bmkg.go.id/cuaca/prakiraan-cuaca.bmkg?Kota=Kota Jayapura&AreaID=501447&Prov=35 (accessed Feb. 18, 2023).
[3]  USGS,  “United  States  Geological  Survey.”  https://www.usgs.gov/ (accessed Feb. 20, 2023).
[4]  A. Primandana, S. Adinugroho, and C. Dewi, “Optimasi Penentuan Centroid pada Algoritme K-Means Menggunakan Algoritme Pillar (Studi Kasus: Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial di Provinsi Jawa Timur,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no.
11, pp. 10678–10683, 2019.
[5]  Y. Setiawan, S. A. Suprianto, A. Wijanarko, and D. S. R. M. Yusa, “Pemetaan  Kelompok  Sebaran  Titik  Gempa  Bumi  Mentawai Dengan Metode K-Medoids Clustering,” J. Teknoinfo , vol. 6, no. 1, pp. 124–131, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.932.
[6]  F. Reviantika, C. N. Harahap, and Y. Azhar, “Analisis Gempa Bumi Pada Pulau Jawa Menggunakan Clustering Algoritma K-Means,” J. Din. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 51–60, 2020.
[7]  S. Putriana, E. Ernawati, and D. Andreswari, “Clustering Data Titik Gempa Dengan Metode Fuzzy Possibilistic C-Means (Studi Kasus: Titik  Gempa  Pulau  Sumatera  Tahun  2013-  2018),” Rekursif  J. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 14–29, 2021, doi:
10.33369/rekursif.v9i1.14984.
[8]  M.  Misaghi  and  M.  Yaghoobi,  “Improved  Invasive  Weed Optimization Algorithm (IWO) based on Chaos Theory for Optimal Design of PID Controller,” J. Comput. Des. Eng. , vol. 6, no. 3, pp. 284–295, 2019, doi: 10.1016/j.jcde.2019.01.001.
[9]  H.-Y. Sang, P.-Y. Duan, and J.-Q. Li, “An Effective Invasive Weed Optimization  Algorithm  for  Scheduling  Semiconductor  Final Testing Problem,” Swarm Evol. Comput. , vol. 38, pp. 42–53, 2018, doi: 10.1016/j.swevo.2017.05.007.
[10]  G. Sun, Y. Liu, H. Li, S. Liang, A. Wang, and B. Li, “An Antenna Array Sidelobe Level Reduction Approach through Invasive Weed Optimization,” Int. J. Antennas Propag. , vol. 2018, pp. 1–16, 2018, doi: 10.1155/2018/4867851.
[11]  H. Hu, L. Zhang, Y. Bai, P. Wang, and X. Tan, “A Hybrid Algorithm Based  on  Squirrel  Search  Algorithm  and  Invasive  Weed Optimization for Optimization,” IEEE Access , vol. 7, pp. 105652– 105668, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2932198.
[12]  M. Nishom, “Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance,  dan  Manhattan  Distance  pada  Algoritma  K-Means Clustering berbasis Chi-Square,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 20–24, 2019, doi: 10.30591/Jpit.V4i1.1253.
[13]  W. W. Pribadi, A. Yunus, and A. S. Wiguna, “Perbandingan Metode K-Means  Euclidean  Distance  dan  Manhattan  Distance  Pada Penentuan  Zonasi  Covid-19  di  Kabupaten  Malang,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  493–500,  2022,  doi: 10.36040/jati.v6i2.4808.
[14]  BMKG, “Skala  Intensitas  Gempabumi  (SIG)  BMKG.” https://www.bmkg.go.id/Gempabumi/Skala-Intensitas-
Gempabumi.Bmkg (accessed Mar. 25, 2023). [15]  BPBD Provinsi NTB, “Gempa Bumi.”
https://bpbd.ntbprov.go.id/pages/gempa-bumi  (accessed  Mar.  25, 2023).