## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1232 − 1240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2549

## Penerapan Algoritma K-Means clustering Untuk Mengelompokkan Provinsi Berdasarkan Banyaknya Desa/Kelurahan Dengan Upaya Antisipasi/Mitigasi Bencana Alam
Yovi Pratama, Hendrawan, Errissya Rasywir * , Babel Tio Carenina, Dila Riski Anggraini
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email : 1 yovi.pratama@gmail.com, 2 hendrawan.stikom@gmail.com, 3,* errissya.jurnal@gmail.com,
4 babeltiocarenina@gmail.com, 5 dilariskianggraini@gmail.com Email Penulis Korespondensi: 3 errissya.jurnal@gmail.com Submitted: 18/11/2022 ; Accepted: 17/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak −Bencana Alam merupakan salah satu fenomena alam yang mengancam keberlangsungan hidup manusia. Dampak negatif yang ditimbulkan bisa berupa kerugian materi maupun non materi. Meskipun demikian, dengan  kemampuan mengenali gejala- gejala awal dari sebuah bencana manusia dapat mempersiapkan diri dalam menghadapi bencana. Penerapan Algoritma K-Means clustering  dalam  mengelompokkan  provinsi  merupakan  salah  satu  usaha  berbasis  matematis  untuk  usaha  antisipasi/Mitigasi Bencana Alam. Sehingga, perlu dilakukan penggalian data cluster provinsi mana saja yang sudah baik dalam mitigasi bencana. Sumber data penelitian ini dikumpulkan berdasarkan dokumen-dokumen keterangan Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Upaya Antisipasi/Mitigasi Bencana Alam yang dihasilkan oleh Badan Pusat Statistik Nasional. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data provinsi yang terdiri dari 34 provinsi. Variable yang digunakan ada 4 yaitu Sistem Peringatan Dini Bencana Alam, Sistem Peringatan Dini Tsunami, Perlengkapan Keselamatan,  Jalur  Evakuasi.  Data  akan  diolah  dengan  melakukan  clustering  dalam  2 clushter  yaitu  clusther  tingkat  antisipasi/mitigasi  tinggi  dan  tingkat  antisipasi/mitigasi  rendah.    Hasil yang diperoleh dari proses penilaian yaitu didapat  5  atau  14.71%  provinsi dengan tingkat  antisipasi/mitigasi  tinggi  dan 29  atau 85.29% provinsi lainnya termasuk  tingkat  antisipasi/mitigasi  rendah. Hal  ini  dapat  menjadi  masukan  kepada  pemerintah  untuk  lebih  memeperhatikan Desa/Kelurahan tersebut berdasarkan cluster yang telah dilakukan.
Kata Kunci: Bencana Alam; K-Means Clustering; Weka; Antisipasi; Provinsi
Abstract− Natural disasters are one of the natural phenomena that threaten human survival. The negative impacts can be in the form  of  material  or  non-material  losses.  However,  with  the  ability  to  recognize  the  early  symptoms  of  a  disaster,  humans  can prepare themselves for disaster. Application of the K-Means clustering Algorithm in Grouping Provinces Based on the Number of Villages / Sub-districts with Anticipation / Mitigation Efforts for Natural Disasters Using the WEKA Application. The data sources for  this  research  were  collected  based  on  documents  describing  the  Number  of  Villages/  Urban  According  to  Natural  Disaster Anticipation/Mitigation Efforts produced by the National Statistics Agency. The data used in this study is provincial data which consists  of 34  provinces.  There  are  4  variables used, namely  Natural  Disaster  Early  Warning  System,  Tsunami  Early  Warning System,  Safety  Equipment,  Evacuation  Path.  The  data  will  be  processed  by  clustering  in  2  clusters,  namely  clusters  with  high anticipation/mitigation  levels  and  low  anticipation/mitigation  levels.  The  results  obtained  from  the  assessment  process  are  that there are 5 (14.71 %) provinces with a high level of anticipation/mitigation and 29  (85.29%) other provinces including a low level of anticipation/mitigation. This can be an input for the government to pay more attention to the Village/Kelurahan based on the clusters that have been carried out.
Keywords : Natural Disaster; K-Means Clustering; Weka; Anticipation; Province

## 1. PENDAHULUAN
Bencana alam adalah suatu kejadian atau kerusakan yang disebabkan oleh alam dan biasanya datangnya secara tiba- tiba atau mendadak, dan kemungkinan besar akan menimbulkan kerugian materi bahkan sampai jiwa manusia  [1]. Bencana  Alam  merupakan  salah  satu  fenomena  alam  yang  mengancam  keberlangsungan  hidup  manusia.  Dampak negatif yang ditimbulkan bisa berupa kerugian materi maupun non materi. Bencana tersebut bisa dicontohkan seperti banjir, tanah longsor, gempa bumi ada pula bencana non alam seperti kebakaran gagal teknologi, gagal modernisasi, konflik sosial antar kelompok dan teror. Bencana merupakan sebuah fenomena kehidupan manusia yang tidak dapat diketahui  secara  pasti  kapan  terjadinya.  Manusia  hanya  mampu  mengenali  gejala-gejala  awal  dan  memprediksi terjadinya [2].
Kecanggihan  teknologi  yang  diciptakan  manusia  terkadang  hanya  mampu  menjelaskan  gejala  awal  ini, sehingga  kejadian  detil  dari  bencana  itu  hanya  dalam  prediksi  manusia.  Meskipun  demikian,  dengan  kemampuan mengenali  gejala-gejala  awal  dari  sebuah  bencana  manuisa  dapat  mempersiapkan  diri  dalam  menghadapi  becana. Persiapan itu meliputi persiapan sebelum terjadinya bencana, ketika terjadi bencana, dan pasca terjadinya bencana. Artinya, kesiapan yang dilakukan oleh manusia dapat dilakukan ketika dapat mengenali gejala awal, tingkat resikonya dan  lain  sebagainya.  Penanggulangan  bencana  alam  atau  mitigasi  adalah  upaya  berkelanjutan  untuk  mengurangi dampak bencana terhadap manusia dan harta benda. Persiapan menghadapi bencana alam termasuk semua aktivitas yang dilakukan sebelum terdeteksinya tanda-tanda bencana agar bisa memfasilitasi pemakaian sumber daya alam yang tersedia, meminta bantuan dan serta rencana rehabilitasi dalam cara dan kemungkinan  yang paling baik. Kesiapan menghadapi  bencana  alam  dimulai  dari  level  komunikasi  local.  Jika  sumber  daya  lokal  kurang  mencukupi,  maka daerah tersebut dapat meminta bantuan ke tingkat nasional dan internasional.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1232 − 1240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2549
Pada penelitian lain yang berjudul “Implementasi Data Mining  Untuk Menentukan Persediaan Stok Barang Di  Mini  Market  Menggunakan  Metode K-Means  clustering ”  oleh    Hani  Prastiri  et  al.[3]  menerangkan  tentang penerapan algoritma K-Means untuk merancang strategi persediaan barang yang efektif menggunakan data transaksi penjualan  dari  MM  Glory  agar  mempermudah  pekerjaan.  Penelitian  sejenis  pernah  dilakukan  dengan  judul “ Clustering Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita”  oleh  Windha  Mega  P.  D  [4] menjelaskan tentang jumlah balita yang meninggal dunia akibat kekurangan gizi, maka diperlukan pemantauan untuk gizi balita dengan dilakukan pengelompokkan kedalam 5 cluster status gizi melalui beberapa tahapan. Penelitian lain juga pernah dilakukan oleh Ai Rohman et al. [5] dengan judul “implementasi Algoritma K-Means clustering Analysis Untuk  Menentukan  Hambatan  Pembelajaran  Daring”  menerangkan  upaya  menunjang  proses  kegiatan  belajar mengajar daring dengan menggunakan K-Means clustering untuk menetukan tingkat hambatan pembelajaran daring dimana  didapat  9  kelas cluster rendah  dan  6  kelas cluster tinggi.  Peneltian  lain  juga  dilakukan  dengan  judul Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means clustering Untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa” oleh Hendro Priyatman et al.[6] menerangkan bahwa untuk mengetahui perkiraan waktu lulus mahasiswa dengan melihat mahasiswa-mahasiswa  mana  saja  yang  masuk  kedalam  suatu cluster tertentu  berdasarkan  parameter  IPK  dan kehadiran dengan algoritma K-Means model centroid. Penelitian sejenis pernah dilakukan dengan judul “Penerapan Algortima  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan  Pada  RSUD  Pekanbaru”  oleh  Gustientiedina  et  al.[7] menjelaskan untuk menganalisa pemekaian obat-obatan, perencanaan dan pengendalian obat-obatan di rumah sakit diperlukan  metode  data  clustering  non  hirarki  yang  mempartisi  data  ke  dalam cluster sehingga  data  memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok lain. Clustering sendiri adalah proses pengelompokan satu set objek data ( into multiple groups ) atau cluster sehingga benda-benda dalam suatu kelompok memiliki kesamaan yang tinggi [8]– [11], tetapi sangat berbeda dengan objek di kelompok lain [12]. Data yang digunakan dalam penelitian ini berdasarkan dokumen- dokumen yang dihasilkan oleh Badan Pusat Statistik Nasional.
Berdasarkan  uraian  diatas  peneliti  melakukan  penelitian  dengan  judul  Penerapan  Algoritma K-Means clustering Untuk  Mengelompokkan  Provinsi  Berdasarkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan  dengan  Upaya Antisipasi/Mitigasi Bencana Alam, dengan harapan hasil cluster dapat dijadikan masukan bagi pemerintah untuk lebih memperhatikan  desa/kelurahan  dengan cluster rendah.  Selain  itu  dengan  menerapkan  clustering,  dapat  diketahui pendataan provinsi dengan Sistem Peringatan Dini Bencana Alam, Sistem Peringatan Dini Tsunami, Perlengkapan Keselamatan, jumlah Jalur Evakuasi serta cluster mitigasi bencana alam. Penerapan Algoritma K-Means clustering dalam mengelompokkan provinsi perlu dilakukan untuk penggalian data cluster provinsi mana saja yang sudah baik dalam mitigasi bencana.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  metodologi  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  untuk  pengelompokan  provinsi  berdasarkan  banyaknya desa/  kelurahan  dengan  upaya  antisipasi  atau  mitigasi  bencana  alam  dengan  menggunakan  metode K-Means clustering .  Berdasarkan  uraian  diatas  peneliti  melakukan  penelitian  dengan  judul  Penerapan  Algoritma K-Means clustering Untuk  Mengelompokkan  Provinsi  Berdasarkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan  dengan  Upaya Antisipasi/Mitigasi Bencana Alam, dengan harapan hasil cluster dapat dijadikan masukan bagi pemerintah untuk lebih memperhatikan  desa/kelurahan  dengan cluster rendah.  Selain  itu  dengan  menerapkan  clustering,  dapat  diketahui pendataan provinsi dengan Sistem Peringatan Dini Bencana Alam, Sistem Peringatan Dini Tsunami, Perlengkapan Keselamatan, jumlah Jalur Evakuasi serta cluster mitigasi bencana alam. Penerapan Algoritma K-Means clustering dalam mengelompokkan provinsi perlu dilakukan untuk penggalian data cluster provinsi mana saja yang sudah baik dalam mitigasi bencana.
2.1 Penelitian Awal Clustering Data Desa/ Kelurahan Dengan Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam
Sumber  data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  berdasarkan  dokumen-  dokumen  yang dihasilkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Nasional.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Banyaknya Desa /Kelurahan Dengan Upaya Antisipasi/Mitigasi Bencana Alam di Setiap Provinsi, yang terdiri dari 34 provinsi. Dalam menentukan cluster berdasarkan data yang telah tersedia, dibutuhkan sebuah flowchart untuk memudahkan dalam menentukan alur perhitungan sebagai alur untuk menemukan hasil dari penerapan cluster terhadap data yang akan diproses. Berikut adalah flowchart dalam menentukan cluster dengan K-Means [13].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1232 − 1240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2549
Gambar 1 . Tahapan Algoritma K-Means clustering
Pada tahapan ini dilakukan analisis data banyaknya desa/kelurahan dengan upaya antisipasi / mitigasi bencana alam. Data yang diperoleh diolah dengan menggunakan perhitungan bobot dari tiap indeks. Pada tahapan  ini ditentukan akan di cluster ke dalam 2 cluster yakni cluster tingkat antisipasi tinggi dan cluster tingkat antisipasi rendah. Pada tahapan inilah akan dianalisis hasilnya.
Tabel 1. Data Desa/ Kelurahan dengan Upaya Antisipasi/Mitigasi Bencana Alam
No Provinsi Sistem Peringatan Dini Bencana Alam Sistem Peringatan Dini Tsunami Perlengkapan Keselamatan Jalur Evakuasi 1 Aceh 208 67 46 511 2 Sumatera Utara 185 27 59 198 3 Sumatera Barat 186 79 71 263 4 Riau 63 2 62 52 5 Jambi 34 0 22 36 6 Sumatera Selatan 92 1 25 31 7 Bengkulu 108 26 22 236 8 Lampung 171 26 12 120 9 Bangka Belitung 2 1 10 13 10 Kepulauan Riau 10 0 12 17 11 DKI Jakarta 64 0 166 123 12 Jawa Barat 761 44 184 560 13 Jawa Tengah 128 40 252 743 14 DI Yogyakarta 191 17 72 148 15 Jawa Timur 904 39 158 624 16 Banten 70 12 24 71 17 Bali 511 16 8 38 18 Nusa Tenggara Barat 56 12 16 63 19 Nusa Tenggara Timur 174 9 17 63 20 Kalimantan Barat 19 2 24 49 21 Kalimantan Tengah 26 0 21 69 22 Kalimantan Selatan 26 0 28 51 23 Kalimantan Timur 42 2 49 68 24 Kalimantan Utara 13 0 9 9 25 Sulawesi Utara 266 49 38 242 26 Sulawesi Tengah 100 7 11 54 27 Sulawesi Selatan 100 7 35 61 28 Sulawesi Tenggara 29 2 8 44 29 Gorontalo 31 2 8 14 30 Sulawesi Barat 14 6 5 15 31 Maluku 45 22 9 78 32 Maluku Utara 63 18 35 133 33 Papua Barat 49 16 14 66 34 Papua 42 8 16 48

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1232 − 1240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2549

## 2.2 Analisis K-Means clustering
Analisis cluster ialah  algoritma  yang  dipakai  untuk  membagi  rangkaian  data  menjadi  beberapa  grup  berdasarkan kesamaan-kesamaan yang telah ditentukan sebelumnya [14]
K-Means clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster/kelompok dan data yang memiliki karakteristik yang berbeda dikelompokan dengan cluster/kelompok yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster/kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil [15]
Analisis  Pengelompokan  /  Clustering  merupakan  proses  membagi  data  dalam  suatu  himpunan  ke  dalam beberapa  kelompok  yang  kesamaan  datanya  dalam  suatu  kelompok  lebih  besar  daripada  kesamaan  data  tersebut dengan data dalam kelompok lain. Potensi clustering adalah dapat digunakan untuk mengetahui struktur dalam data yang  dapat  dipakai  lebih  lanjut  dalam  berbagai  aplikasi  secara  luas  seperti  klasifikasi,  pengolahan  gambar,  dan pengenalan pola [16].
Algoritma clustering diklasifikasikan ke dalam 5 kategori [17] yaitu:
a. Partitioning methods
Merupakan metode dengan pengelompokkan objek dimana tiap objek dimiliki oleh 1 cluster. Algoritma partisi dapat  meminimalkan  mean  kuadrat  jarak  dari  setiap  titik  data  ke  pusatterdekatnya.  Yang  termasuk  ke  dalam metode ini adalah algoritma K-Means, K-Medoid atau PAM, CLARA, dan CLARANS.
b. Hierarchial methods
Merupakan proses clustering dimana pengelompokkan objek dapat dilakukan dengan 2 cara yaitu agglomerative dan disvisive. Agglomerative dimulai dengan menggabungkan beberapa cluster hingga menjadi satu, atau divisive yang  dimulai  dengan cluster yang  sama  kemudian  dipecah  menjadi  beberapa cluster yang  lebih  kecil.  Yang termasuk ke dalam metode ini adalah algoritma CURE, BIRCH, dan Chameleon .
c. Density-based methods
Merupakan  pengelompokkan  objek  berdasarkan  tibgkat  kerapatan  objek  atau  densitas.  Yang  termasuk  dalam metode ini adalah algoritma DBSCAN, DENCLUE, dan OPTICS.
d. Grid-based methods
Adalah pengelompokkan objek dengan memodelkan tiap cluster, dan mencoba mengoptimasikan keseuaian data dengan model matematika. Yang termasuk ke dalam metode ini adalah algortima COBWEB.
2.3 Penerapan Algoritma K-Means clustering Desa/ Kelurahan Dengan Upaya Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam
K-means merupakan algoritma yang menetapkan nilai-nilai cluster (k) secara random, untuk sementara nilai tersebut menjadi pusat dari cluster yang biasa disebut centroid. Kemudian menghitung jarak setiap data yang ada terhadap masing-masing  centroid  menggunakan  rumus  hingga  ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data  dengan centroid hingga nilai centroid tidak berubah (stabil). Sehingga dalam penggunaan algoritma k-means terdapat aturan sebagai berikut :
a. Berapa jumlah cluster yang perlu dimasukkan.
b. Hanya memiliki atribut bertipe numeric.
Pada  dasarnya  algoritma  k-means  hanya  mengambil  sebagian  dari  banyaknya  komponen  yang  didapatkan untuk kemudian dijadikan pusat cluster awal, pada penentuan pusat cluster ini dipilih secara acak dari populasi data. Kemudian algoritma k-means akan menguji masing – masing dari setiap komponen dalam populasi data tersebut dan menandai komponen tersebut ke dalam salah satu pusat cluster yang telah didefinisikan sebelumnya tergantung dari jarak minimum antar komponen dengan tiap – tiap pusat cluster. Selanjutnya posisi pusat clusterakan dihitung kembali sampai semua komponen data digolongkan ke dalam tiap – tiap cluster dan terakhir akan terbentuk cluster baru [18].
2.4 Analisis evaluasi penerapan K-Means clustering Desa/Kelurahan Dengan Upaya Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam
Dalam  penerapan  algoritma  K-means  dihasilkan  nilai  titik  tengah  atau  centroid  dari  data  yang  didapat  dengan ketentuan bahwa clusterisasi yang diinginkan adalah 2, Penentuan cluster dibagi atas dua bagian yakni cluster tingkat antisipasi tinggi (C1) dan cluster tingkat antisipasi rendah (C2). Maka nilai titik tengah atau centroid juga terdapat 2 titik. Penentuan titik cluster ini dilakukan dengan mengambil nilai secara random. Nilai titik tersebut dapat diketahui pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Centroid Data Awal A B C D C1
63 2 62 52 C2
42 8
16 48
Keterangan : A = Sistem Peringatan Dini Bencana Alam B = Sistem Peringatan Dini Tsunami C = Perlengkapan Keselamatan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1232 − 1240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2549

## D = Jalur Evakuasi

## 2.5 Clustering data
Pada  penelitian  lain  [19]  ,  Dengan  menggunakan  centroid  tersebut  maka  dapat  di cluster data  yang  telah  didapat menjadi 2 cluster. Proses cluster dengan mengambil jarak terdekat dari setiap data yang diolah dengan menggunakan rumus berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥1 − 𝑦1) 2 + (𝑥2 − 𝑦2) 2 + ⋯ + (𝑥𝑚 − 𝑦𝑚) 2 (1)
Keterangan : d(x,y) adalah Euclidean Distance (x) merupakan koordinat object dan (y) merupakan koordinat centroid.
Proses  pencarian  jarak  terpendek,  pengelompokan  data  pada  iterasi  2  dan  Clustering  atas  dapat digambarkan pada tabel dan gambar berikut:
Tabel  3. Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 2 Data Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek 1 Aceh 454.5612 472.2147 454.5612 2 Sumatera Utara 599.3254 158.5806 158.5806 3 Sumatera Barat 225.2492 562.1624 225.2492 4 Riau 784.1766 49.5102 49.5102 5 Jambi 821.6077 69.6121 69.6121 6 Sumatera Selatan 780.3641 46.3222 46.3222 7 Bengkulu 650.1569 161.7978 161.7978 8 Lampung 665.2038 95.3814 95.3814 9 Bangka Belitung 862.1835 109.9598 109.9598 10 Kepulauan Riau 853.3050 101.0583 101.0583 11 DKI Jakarta 737.4170 147.4705 147.4705 12 Jawa Barat 103.2597 842.7150 103.2597 13 Jawa Tengah 659.5841 1388.9811 659.5841 14 DI Yogyakarta 623.5209 131.7683 131.7683 15 Jawa Timur 250.2442 990.4429 250.2442 16 Banten 771.3026 20.8728 20.8728 17 Bali 544.6747 423.7673 423.7673 18 Nusa Tenggara Barat 788.2942 38.3048 38.3048 19 Nusa Tenggara Timur 700.4463 86.3335 86.3335 20 Kalimantan Barat 825.0406 76.1613 76.1613 21 Kalimantan Tengah 808.2819 65.1782 65.1782 22 Kalimantan Selatan 817.8991 69.0693 69.0693 23 Kalimantan Timur 792.2892 52.8657 52.8657 24 Kalimantan Utara 856.3928 104.2409 104.2409 25 Sulawesi Utara 512.2247 245.4343 245.4343 26 Sulawesi Tengah 761.4347 30.5137 30.5137 27 Sulawesi Selatan 753.1954 19.6929 19.6929 28 Sulawesi Tenggara 822.6563 72.1030 72.1030 29 Gorontalo 852.1917 100.1725 100.1725 30 Sulawesi Barat 839.5705 88.2791 88.2791 31 Maluku 788.6748 50.2345 50.2345 32 Maluku Utara 738.9613 63.4846 63.4846 33 Papua Barat 792.0718 44.7516 44.7516 34 Papua 808.4954 56.7710 56.7710
Tabel  3  di  atas  merupakan  hasil  perhitungan  cluster  dari  data  desa/kelurahan  menurut  upaya antisipasi/mitigasi bencana alam menurut provinsi didapatkan pengelompokan pada iterasi 2 untuk 2 cluster tersebut. Cluster tingkat antisipasi tinggi (C1) yakni Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sumatera Barat, Aceh dan tingkat antisipasi rendah (C2) yakni 29 provinsi lainnya .
Tabel 4. Hasil Pengelompokan Data ke Jenis Cluster
DATA  C1  C2
1 1 0 2 0 1 3 1 0 4 0 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1232 − 1240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2549
5 0 1 6 0 1 7 0 1 8 0 1 9 0 1 10 0 1 11 0 1 12 1 0 13 1 0 14 0 1 15 1 0 16 0 1 17 0 1 18 0 1 19 0 1 20 0 1 21 0 1 22 0 1 23 0 1 24 0 1 25 0 1 26 0 1 27 0 1 28 0 1 29 0 1 30 0 1 31 0 1 32 0 1 33 0 1 34 0 1
Pada tabel 3 ditampilkan Perhitungan Jarak Pusat Cluster ke- 2 dan tabel 4 ditampilkan Hasil Pengelompokan Data ke Jenis Cluster. Perhitungan yang dilakukan pada tabel ke 3 telah megalami nilai yang konvergen pada iterasi ke-2.Oleh karena itu, nilai yang dihitung sebagai jarak terpendek dari setiap data ke pusat cluster diguankan untuk menjadi kategori cluster yang diambil. Kelompok cluster 0 adalah provinsi-provinsi yang mempunyai nilai atisipasi yang  rendah  terhadap  bencana  alam,  dan  pada  kelompok  kedua  atau cluster 1  adalah  kumpulan  provinsi  yang mempunyai antisipasi yang cukup tinggi terhadap bencana alam. Dari hasil cluster ditemukan bahwa terdapat provinsi yang antisipasi atau mitigasi terhadap bencana alam sebesar 85.29%.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode K-Means clustering Menggunakan apliksi Weka
WEKA  ( Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis )  [6]  merupakan  perangkat  lunak  data  mining  yang dikembangkan oleh Universitas Waikato, New Zealand. Diimplementasikan pertama kali pada tahun 1997 dan mulai menjadi  open  source  pada  tahun  1999.  Hingga  saat  ini  Weka  sudah  mencapai  versi  3.6.11  dengan  berbagai pengembangan dari versi pertama 3.3. Ditulis dalam bahasa pemrograman Java, Weka juga didukung oleh GUI yang sangat baik dan user friendly , dapat mengolah berbagai file data seperti *.csv dan .*arff serta memiliki fitur utama seperti data preprocessing tools, learning algorithms dan berbagai metode evaluasi [20]. Weka terdiri dari beberapa tools  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  tugas pre-processing  data,  classification , regression,  klustering, association rules , dan visualisasi [21]
Data pengujian yang digunakan adalah berupa tabel yang memiliki komponen penyusun sebagai berikut:
a. Memiliki 5 attribute yaitu Provinsi, Sistem Peringatan Dini Bencana Alam, Sistem Peringatan Dini Tsunami, Perlengkapan keselamatan dan jalur evakuasi.
b. Jumlah instance adalah  34

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1232 − 1240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2549
Gambar 2. Hasil Perhitungan Jarak Data dengan Centroid
Hasil perhitungan jarak data dengan setiap centroid dilakukan secara otomatis menggunakan WEKA. Data yang digunakan Memiliki 5 attribute yaitu Provinsi, Sistem Peringatan Dini Bencana Alam, Sistem Peringatan Dini Tsunami, Perlengkapan keselamatan dan jalur evakuasi dengan jumlah instance adalah  34.
Gambar 3. Hasil cluster centroids dan clustered Instances dengan Weka

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1232 − 1240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2549
Gambar 5. Grafik Hasil Cluster
Grafik yang ditampilkan dalam gambar 5 adalah 2 cluster yakni 0 (berwarna biru) untuk daerah kurang tanggap mitigasi bencana alam atau antisipasinya rendah sebesar 14.71%. Untuk cluster 1yang berwarna merah adalah daerah yang lebih baik dalam mitigasi bencana alam dengan persentasi sebesar 85.29%. Artinya secara keseluruhan terdapat jumlah daerah provinsi yang lebih baik dalam melakukan mitigasi bencana alam.
Tabel 5. Hasil Cluster Dari Aplikasi Weka
No Provinsi Sistem Peringatan Dini Bencana Alam Sistem Peringatan Dini Tsunami Perlengkapan Keselamatan Jalur Evakuasi Cluster 1 Aceh 208 67 46 511 Cluster 0 2 Sumatera Barat 186 79 71 263 Cluster 0 3 Jawa Barat 761 44 184 560 Cluster 0 4 Jawa Tengah 1,28 40 252 743 Cluster 0 5 Jawa Timur 904 39 158 624 Cluster 0 6 Sumatera Utara 185 27 59 198 Cluster 1 7 Riau 63 2 62 52 Cluster 1 8 Jambi 34 0 22 36 Cluster 1 9 Sumatera Selatan 92 1 25 31 Cluster 1 10  Bengkulu 108 26 22 236 Cluster 1 11  Lampung 171 26 12 120 Cluster 1 12  Bangka Belitung 2 1 10 13 Cluster 1 13  Kepulauan Riau 10 0 12 17 Cluster 1 14  DKI Jakarta 64 0 166 123 Cluster 1 15  DI Yogyakarta 191 17 72 148 Cluster 1 16  Banten 70 12 24 71 Cluster 1 17  Bali 511 16 8 38 Cluster 1 18  NTB 56 12 16 63 Cluster 1 19  NTT 174 9 17 63 Cluster 1 20  Kalimantan Barat 19 2 24 49 Cluster 1 21  Kalimantan Tengah 26 0 21 69 Cluster 1 22  Kalimantan Selatan 26 0 28 51 Cluster 1 23  Kalimantan Timur 42 2 49 68 Cluster 1 24  Kalimantan Utara 13 0 9 9 Cluster 1 25  Sulawesi Utara 266 49 38 242 Cluster 1 26  Sulawesi Tengah 100 7 11 54 Cluster 1 27  Sulawesi Selatan 100 7 35 61 Cluster 1 28  Sulawesi Tenggara 29 2 8 44 Cluster 1 29  Gorontalo 31 2 8 14 Cluster 1 30  Sulawesi Barat 14 6 5 15 Cluster 1 31  Maluku 45 22 9 78 Cluster 1 32  Maluku Utara 63 18 35 133 Cluster 1 33  Papua Barat 49 16 14 66 Cluster 1 34  Papua 42 8 16 48 Cluster 1
Tabel 5 mengenai hasil cluster dari aplikasi Weka berisi data Provinsi, Sistem Peringatan Dini, Bencana Alam, Sistem  Peringatan  Dini  Tsunami,  Perlengkapan  Keselamatan,  Jalur  Evakuasi  dan Cluster. Data cluster yang dikelompokan  antara  lain  adalah cluster 0  dan cluster 1.  Hasil  dari  perhitungan  maka  diperoleh  bahwa Cluster 0 dengan tingkat antisipasi tinggi, sebanyak 5 Provinsi dari 34 Provinsi (15%) dan Cluster 1 dengan tingkat antisipasi rendah, sebanyak 29 Provinsi dari 34 Provinsi (85%).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1232 − 1240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2549

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Means  bisa  digunakan  untuk mengelompokkan Provinsi berdasarkan jumlah desa/kelurahan dengan upaya antisipasi/mitigasi. Dari data yang di atas, didapatkan 2 kelompok dimana, pada kelompok Cluster 0 dengan tingkat antisipasi tinggi, sebanyak 5 Provinsi dari 34 Provinsi (14.71%). Cluster 1 dengan tingkat antisipasi rendah, sebanyak 29 Provinsi dari 34 Provinsi (85.29%). Hasil yang didapat dari penelitian dapat menjadi masukan kepada pemerintah, provinsi yang menjadi perhatian lebih dalam  peningkatan  sarana  dan  prasana  pada  desa/kelurahan  menurut  upaya  antisipasi/mitigasi  bencana  alam berdasarkan cluster yang telah dilakukan.

## REFERENCES
[1] B.  Aeniah,  “Meningkatkan  Prestasi  Belajar  IPS  Materi  Mengenal  Cara  Menghadapi  Bencana  Alam  Dengan  Model Cooperative  Tipe  Circuit  Learning  Siswa  Kelas  VI  Semester  I  SDN  Batu  Kembar  Kecamatan  Janapria  Tahun  Pelajaran 2015/2016,” JISIP (Jurnal Ilmu Sos. dan Pendidikan) , vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.36312/jisip.v4i1.1043.
[2] S. Maarif, R. Pramono, R. A. Kinseng, and E. Sunarti, “Kontestasi Pengetahuan dan Pemaknaan Tentang Ancaman Bencana Alam,” Penanggulangan Bencana , vol. 3, no. 6, pp. 1–13, 2012.
[3] H.  Prastiwi,  J.  Pricilia,  and  E.  Raswir,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentuksn  Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini Market Menggunakan Metode K-Means clustering Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ),” J. Inform. Dan Rekayasa Komput. , vol. 1, no. April, pp. 141–148, 2022.
[4] W. Mega and P. Dhuhita, “CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS UNTUK,” J. Informatia , vol. 15, no. 2, 2015.
[5] A.  Rohmah,  F.  Sembiring,  and  A.  Erfina,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA K-MEANS  CLUSTERING ANALYSIS UNTUK  MENENTUKAN  HAMBATAN  PEMBELAJARAN  DARING  (  STUDI  KASUS :  SMK  YASPIM GEGERBITUNG ),” SISTAMIK , no. 8, pp. 290–298, 2021.
[6] H. Priyatman, F. Sajid, and D. Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan,” JEPIN , vol. 5, no. 1, pp. 62–66, 2019.
[7] Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Penerapan Algoritma K- Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019.
[8] H. Hendrawan, A. Haris, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Diagnosis Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Fuzzy Mamdani,” J. Paradig. UBSI , vol. 22, no. 2, pp. 132–138, 2020.
[9] Hendrawan, A. Haris, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis Web,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 1225–1234, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2521.
[10]  M. R. Borroek, E. Rasywir, Y. Pratama, Fachruddin, and M. Istoningtyas, “Analysis on Knowledge Layer Application for Knowledge  Based  System,”  in Proceedings  of  2018  International  Conference  on  Electrical  Engineering  and  Computer Science, ICECOS 2018 , 2019, pp. 177–182, doi: 10.1109/ICECOS.2018.8605262.
[11]  E. Gho, D. Z. Abidin, and E. Rasywir, “Analisis Dan Penerapan Data Mining Pada Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori Di Apotek Persijam,” Tek. Inform. STIKOM Din. Bangsa , pp. 56–64, 2013.
[12]  T.  Connolly  and  B.  Carolyn, Database  Systems  A  Practical  Approach  to  Design,  Implementation,  and  Management  6th Edition-Global Edition . Harlow: Pearson Education Limited, 2015.
[13]  A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Penelit. Tek. Inform. Sink. , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2017.
[14]   and  B.  Sumijan,  A. P.  Windarto,  A.  Muhammad, “Implementation of Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject,.” Eng: Int. J. Softw, 2016.
[15]  Yudi Agusta, “K-Means – Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait,” J. Sist. dan Inform. , vol. 3, no. Februari, pp. 47– 60, 2007.
[16]  S. K. and S. K. Rathi, “Performance Evaluation of K-Means Algorithm and Enhanced Mid-point based K-Means Algorithm on Mining Frequent Patterns,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng , vol. 4, no. 10, pp. 545–548, 2014.
[17]  E. Ian H, “Practical Machine Learning Tools and Techniques,” Morgan Kaufmann , vol. 2, p. 4, 2005.
[18]  A. P. Windarto, L. S. Dewi, and D. Hartama, “Implementation of Artificial Intelligence in Predicting the Value of Indonesian Oil  and  Gas  Exports  With  BP  Algorithm,” Int.  J.  Recent  Trends  Eng.  Res. ,  vol.  3,  no.  11,  pp.  1–12,  2017,  doi: 10.23883/ijrter.2017.3484.j5bbs.
[19]  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Algoritma  Clustering  Dalam  Mengelompokkan  Banyaknya Desa/Kelurahan  Menurut  Upaya  Antisipasi/  Mitigasi  Bencana  Alam  Menurut  Provinsi  Dengan  K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 311–319, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[20]  F. Eibe, “Machine Learning with WEKA,” Department of Computer Science . New Zealand: University of Waikato, 2011.
[21]  S. Jiménez, “Text Classification and Klustering with WEKA: WEKA A guided example,.” Colombia: Univercidad Nacional De.