## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 6 No. 1 (2021) 13 - 20

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science) e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619
Klasterisasi Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering Untuk Memodelkan Wilayah Banjir
Ridzki Okta Pratikto 1 , Natalia Damastuti 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama
2 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama
1 ridzki.okta@mhs.fasilkom.narotama.ac.id, 2 natalia.damastuti@narotama.ac.id

## Abstract
Every year during the rainy season the problem of flooding in the province of East Java is a frequent disaster. Based on the records of the Disaster Management Agency (BNPB) from 2014 to 2015 there were 574 flood disasters in the province of East Java. Many factors cause floods, including the slow information obtained, so we need a modeling of potential flood areas in East Java using a more accurate and efficient method using an Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) method.  This method will be used to group performance tests using the silhouette score method and cophenetic correlation coefficient.  The results of this study are visualized in the form of GIS.  Based on the optimal cluster results with the elbow method, the province of East Java is divided into 3 clusters of areas affected by flood potential i.e. low, medium, and high characteristics.  Cluster performance results using cophenetic correlation coefficient indicate that the average linkage method provides a better cluster solution compared to other AHC methods which is 0.92.
Keywords: floods; clustering; agglomerative; elbow method; cophenetic correlation coefficient.

## Abstrak
Setiap  tahun selama  musim  hujan  masalah banjir di provinsi  Jawa  Timur  adalah  bencana  yang  sering  terjadi.  Berdasarkan catatan  Badan  Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  dari  2014  hingga  2015  ada  574  bencana  banjir  di  provinsi  Jawa  Timur, Banyak faktor yang menyebabkan terjadinya bencana banjir diantaranya adalah lambatnya informasi yang didapat sehingga diperlukan suatu pemodelan wilayah potensi banjir di Jawa Timur dengan menggunakan metode yang lebih akurat dan efisien dengan  menggunakan  suatu  metode Agglomerative  Hierarchical  Clustering (AHC).    Metode    ini    akan  digunakan  untuk melakukan  pengelompokkan  dengan    uji  performansi    menggunakan  metode cophenetic  correlation  coefficient .  Hasil  dari penelitian ini divisualisasikan kedalam bentuk SIG. Berdasarkan hasil uji cluster optimal dengan elbow method , provinsi Jawa Timur terbagi menjadi 3 kelompok cluster daerah terdampak potensi banjir yaitu karakteristik rendah, sedang, tinggi. Hasil uji performa cluster menggunakan cophenetic correlation coefficient menunjukkan bahwa metode average linkage memberikan solusi cluster yang lebih baik dibandingkan dengan metode AHC lainnya yakni sebesar  0,92.
Kata kunci: banjir; klasterisasi; agglomerative ; metode elbow ; cophenetic correlation coefficient .
© 2021 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Pulau  jawa  merupakan  wilayah  dengan  pertumbuhan ekonomi yang pesat sehingga terdapat hambatan dalam hal  transportasi  apabila  infrastruktur  kurang  memadai. Setiap  tahun  saat  musim  hujan  permasalahan  banjir  di provinsi  Jawa  Timur  merupakan  bencana  yang  sering
terjadi. Banjir adalah suatu kejadian dimana air di dalam saluran  meningkat  dan  melampaui  kapasitas  daya tampungnya [1]. Berdasarkan data BNPB telah tercatat pada tahun 2014 sampai 2018 bencana banjir di provinsi Jawa Timur telah terjadi sebanyak 574 kejadian.Faktor penyebab  terjadinya  banjir  menurut  [2]  yaitu:  banjir yang  disebabkan  oleh  hujan  lebat,  kurangnya  daerah
resapan  air  seperti  kurangnya  pohon,  perilaku masyarakat  yang  sering  membuang  sampah  ke  sungai menyebabkan  kenaikkan  permukaan  air  sungai,  dan fasilitas pengendalian banjir yang tak mampu menahan air hujan. Upaya pencegahan bencana banjir pada daerah yang  berpotensi  terdampak  perlu  dilakukan  untuk memperkecil  dampak  yang  disebabkan  salah  satunya dengan  strategi  pemetaan  dampak  bencana  banjir  pada provinsi Jawa Timur [3].
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  perlu  adanya pengelompokkan wilayah kabupaten/kota di Jawa Timur berdasarkan kesamaan dampak kejadian bencana banjir yang  ditimbulkan.  Guna  dapat  memetakan  dampak bencana  banjir  pada  wilayah  jawa  timur  peneliti menggunakan  salah  satu  teknik  data  mining  yaitu clustering yaitu untuk melakukan pengelompokkan data menjadi  objek  yang  serupa  sesuai  dengan  ciri  maupun karakteristiknya[4]. Penelitian ini menggunakan Algoritma agglomerative hierarchical clustering (AHC) yang  merupakan  salah  satu  metode clustering yang mengelompokkan  objek  data  ke  dalam  sebuah  hirarki kelompok data menggunkan strategi bottom-up [5]. Hal ini  juga  dimaksudkan  untuk  mengetahui  efisiensi algoritma  AHC.  Berdasarkan  pada  faktor  penyebab banjir  maka  dalam  penelitian  ini  menggunakan parameter input dari data curah hujan yang berasal dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG), data jumlah kejadian bencana banjir selama 5 tahun yang dicatat oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), data kepadatan penduduk dari Badan Pusat  Statistika  (BPS),  korban  terdampak  mengungsi dari BNPB, dan data rumah terendam dari BNPB [6].
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  pernah  dilakukan tentang  pengelompokkan  wilayah  terdampak  potensi banjir.  Pada  [7]  menganalisis  daerah  rawan  banjir  di bangladesh  berdasarkan  catatan  kejadian  banjir  dan dengan  membandingkan  tiga  metode  berbeda  yaitu k- means , expectation  maximation dan agglomerative clustering , hasil menunjukkan metode k-means menghasilkan  akurasi  lebih  baik  dengan  ketepatan model 17,5% yang menandai pengaruh signifikan sungai india  dan  curah  hujan  terhadap  banjir  di  bangladesh. Penulis  [8]  menganalisis  intensitas  peristiwa  banjir  di sungai wujiang, cina selatan pada lebih 53 tahun dengan 5  indikator  puncak  debit,  tingkat  puncak,  volume maksimum 24 jam, volume maksimum 72 jam dan total volume  banjir,  menggunakan  algoritma fuzzy  c-means menunjukkan  bahwa  tingkat  banjir  tinggi  terjadi  sejak pada  tahun  1990-an  di  daerah  aliran  sungai.  Pada penelitian  [9]  melakukan  analisis clustering dampak bencana  alam  menggunakan  algoritma k-means ,  hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa kondisi cuaca  bukanlah  penyebab  utama  terjadinya  bencana alam,  namun  kondisi  geografis  merupakan  pemicu utama masalah bencana alam.
Pada  penelitian  ini  akan  dibagi  3  kelompok  klaster daerah  terdampak  banjir  dengan  tujuan  untuk
mengetahui  karakteristik  dampak  banjir  yang  tinggi, sedang,  dan  rendah  kemudian  hasil  klaster  tersebut digunakan sebagai acuan menandai lokasi kabupaen/kota  jawa  timur  untuk  ditampilkan  ke dalam sistem  informasi  geografis.  Adapun  tujuan  penelitian diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  memetakan dampak daerah bencana banjir pada wilayah kabupaten/kota  jawa  timur  berdasarkan  kesamaan kejadian  bencana  banjir  sebelumnya.  Tujuan  yang  lain untuk  mengertahui  ketepatan cluster optimal  yang dihasilkan  algoritma  AHC  dengan  analisis cophenetic correlation coefficient .

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  tahapan  dan  alur  metode penelitian  yang  akan  dilakukan  untuk  menyelesaikan masalah dalam penelitian  ini. Kerangka alur penelitian ini disajikan pada Gambar 1. Berdasarkan alur penelitian dilakukan  tahapan  proses  antara  lain  studi  literatur, pengumpulan data, preprocessing data, pemodelan data, dan implementasi.

## Gambar 1. Metodologi penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1  penelitian dimulai dengan mencari refrensi teori yang relevan pada kasus pengelompokkan dampak potensi  bencana  banjir dari  jurnal,  artikel,  buku.  Tujuan  dari  refrensi  tersebut akan digunakan sebagai dasar teori untuk menyelesaikan permasalahan  pada  penelitian  ini.  Refrensi  tersebut berisikan  tentang  banjir  secara  umum,  pemrosesan sebuah data mentah, algoritma agglomerative hierarchical  clustering ,  dan  implementasi  sistem informasi  geografis  dari  hasil  pemodelan  dengan agglomerative hierarchical clustering .
2.2. Pengumpulan Data
Kedua mengumpulkan data, pengumpulan data bertujuan  untuk  mengumpulkan  informasi  yang  akan digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah.  Lokasi penelitian  yang  dipilih  adalah  seluruh  kabupaten/kota
provinsi  Jawa  Timur.  Data  yang  dikumpulkan merupakan data curah hujan yang berasal  dari  BMKG, data kepadatan penduduk yang diperoleh dari BPS, dan data  jumlah  kejadian  banjir,  jumlah  korban  terdampak dan  mengungsi,  rumah  terendam  yang  dicatat  oleh BNPB. Data yang dikumpulkan selama 5 tahun terakhir dari 2014 sampai 2018 dalam bentuk format excel.
2.3. Preprocessing Data
Tahap yang ketiga selanjutnya data yang telah diperoleh dilakukan preprocessing pada data. Data Preprocessing dilakukan karena masih terdapat isian data yang belum terisi,  dan  juga  masih  terdapat  kemungkinan  sebaran data  masih  belum  seimbang.  Dalam  penelitian  ini terdapat  3 tahapan preprocessing yang terdiri  dari  data cleaning , data integration , dan data transformation .
Data cleaning dilakukan pada data curah hujan dimana diantaranya masih terdapat data yang diisi dengan nilai 8888  yang menandakan data tidak terukur dan isi  nilai data  9999  yang  berarti  tidak  dilakukan  pencatatan. Sehingga untuk menghasilkan analisis yang lebih akurat perlu untuk menghilangkan isian data yang diisi dengan nilai 8888 dan 9999. Sedangkan data yang kosong akan diisi dengan nilai rata-rata dari seluruh data.
Setelah proses data cleaning langkah selanjutnya adalah data integration yang bertujuan  untuk menyatukan dua atau lebih atribut yang berasal dari berbagai sumber data agar lebih efisien. Pada penelitian ini tiga sumber data, yaitu  data  curah  hujan,  data  kepadatan  penduduk,  data kejadian banjir, data korban mengungsi, dan data rumah terendam  akan  digabung  menjadi  satu  dataset.  Dalam menggabungkan  data,  peneliti  mengelompokkan  data berdasarkan tahunan.
Selanjutnya  melakukan  data transformation ,  hal  ini dilakukan  agar  nilai  pada  atribut  sebaran  data  menjadi seimbang sehingga data sesuai untuk proses data mining. Salah  satu  teknik  data  transformasi  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah melakukan normalisasi data dengan Z- score . Secara matematis perhitungan Z- score dapat menggunakan rumus pada rumus 1 [10]:
𝑧 = 𝑥 𝑖 −𝜇 𝜎 (1)
Keterangan: z =nilai Z-score x =nilai yang diamati µ =rata-rata 𝜎 =standar deviasi
2.4. Pemodelan Data
Data  mentah  yang  telah  diolah  melalui  tahap preprocessing selanjutnya  akan  dilakukan  analisis menggunakan  metode clustering .  Pada  penelitian  ini metode clustering digunakan  untuk  mengelompokkan data  banjir  dengan  kesamaan  karakteristik  dampak terjadi  banjir.  Algoritma clustering yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Agglomerative Hierarchical Clustering .  Pemodelan clustering penelitian  ini  terdiri
dari 3 tahapan yaitu menentukan jumlah cluster , proses cluster , ukur kualitas cluster .
2.4.1. Menentukan Jumlah Cluster
Sebelum  melakukan  proses clustering terlebih  dahulu menentukan berapa banyak jumlah cluster optimal untuk dibentuk  [4].  Pada  penelitian  ini elbow  method digunakan  dalam  menentukan  jumlah cluster optimal. Gambar 2 merupakan algoritma dalam menentukan nilai k  menggunakan elbow  method . Elbow  method didasarkan  pada  pengamatan  grafik  yang  dihasilkan pada  setiap  peningkatan  jumlah cluster yang  dibentuk dengan menggunakan perhitungan SSE ( Sum of Square of Error ) pada setiap skema cluster hingga membentuk siku pada suatu titik [11]. Berdasarkan nilai SSE grafik elbow method menggunakan rumus 2:
𝑆𝑆𝐸 =   ∑ (𝑋 𝑖 −  𝑋̅) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan:
SSE = Sum of Square of Error X i =Titik data x pada indeks ke-i 𝑋̅ =Rata-rata semua titik data pada cluster .
Dua titik data yang memiliki nilai jarak yang dekat maka nilai  perhitungan  menggunakan  rumus  2  akan mendapatkan  nilai  SSE  yang  kecil  dan  sebaliknya apabila  dua  titik  data  memiliki  jarak  yang  jauh  maka akan  mendapatkan  nilai  SSE  yang  besar.  Optimalnya SSE  yang  dihasilkan  memiliki  nilai  kecil  dan  jumlah cluster yang  sedikit  agar  akurasi  yang  dihasilkan  baik sehingga dapat berguna untuk menarik kesimpulan pada setiap cluster .  Apabila  nilai  SSE  yang  dihasilkan  oleh suatu cluster cukup besar maka cluster yang dihasilkan memiliki perbedaan.
2.4.2. Clustering Menggunakan AHC
Pada tahap ini akan dilakukan proses clustering dengan menggunakan  metode  AHC.  Dalam  AHC  terdapat  3 metode cluster hirarki  yang  dapat  digunakan  yaitu metode single  linkage , complete  linkage ,  dan average linkage . Single linkage adalah proses pengklastean yang didasarkan  pada  jarak  antara  anggota-anggota  yang terdekat. Complete linkage adalah proses pengklasteran yang didasarkan pada jarak antara anggota-anggota yang terjauh. Average  linkage adalah  proses  pengklasteran berdasarkan  jarak  rata-rata  antar  objeknya  dari  semua pasangan titik data dalam dua klaster [12].
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode average linkage untuk mengelompokkan dampak bencana banjir. Dalam  pengklasteran  dengan  metode average  linkage pengelompokkan klaster dimulai dari mengubah data ke dalam sebuah matriks jarak D={dik} untuk memperoleh objek paling dekat misalnya U dan V. Terdapat beberapa cara  untuk  mengukur  jarak  antar  objek,  metode  yang paling  umum  biasa  digunakan  diantaranya  adalah menggunakan  perhitungan  jarak Euclidean ,  jarak minkowski / manhattan ,  jarak mahalanobis ,  dan  jarak Canberra . Pada penelitian ini akan menggunakan salah satu  cara  dengan  ukuran  jarak Euclidean .  Jarak
Euclidean adalah  salah  satu  metode  pemetaan  objek yang  mempunyai  kemiripan  dalam  analisis cluster dengan  melakukan  pengukuran  jarak  antara  dua  titik [13].  Secara  matematis  jarak Euclidean dapat diformulasikan dalam rumus 3 [13].
𝐷(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑋 𝑘 − 𝑌 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 (3)
Keterangan: D(x,y) =Jarak Euclidean objek data ke- i dan objek data ke- j n =banyak parameter yang digunakan X k =objek data ke- k Y k =objek data ke- k
Hasil  perhitungan euclidean  distance menggunakan rumus  3  akan  diperoleh  matriks  jarak  D={dik}  yang kemudian menggabungkan objek objek yang dekat atau mirip untuk mendapatkan klaster UV. Misalnya U dan V untuk mendapatkan klaster (UV). Kemudian jarak-jarak antara (UV) dan cluster W yang lain ditentukan dengan rumus 4.
𝑑 (𝑢𝑣)𝑤 = ∑ ∑ 𝑑 𝑖𝑘 𝑘 𝑖 𝑁 (𝑈𝑉) 𝑁 𝑊 (4)
Keterangan: d (uv)w =jarak cluster dengan titik data w d ik =jarak antara titik data i dalam cluster (UV) dan objek k dalam cluster W N (UV) =banyak titik data dalam cluster (UV) N (W) =banyak titik data dalam cluster W
2.4.3. Ukur Kualitas Cluster
Tahap  selanjutnya  akan  dilakukan  evaluasi  yang merupakan  tahap  pengukuran  kualitas cluster yang dihasilkan dengan menggunakan uji performa berdasarkan  metode cophenetic  correlation  coefficient . Cophenetic  correlation  coefficient adalah  sebuah metode yang umum digunakan untuk mengukur cluster yang dihasilkan pada algoritma hierarchical clustering . Cophenetic  correlation  coefficient memiliki  rentang nilai  dari  0  sampai  1,  apabila  nilai  yang  dihasilkan semakin  besar  atau  mendekati  1  maka  metode linkage yang  digunakan  sudah  tepat  untuk  digunakan  dalam clustering [14].  Perhitungan cophenetic  correlation coefficient pada rumus 5
𝑐 = ∑ (𝑥(𝑖,𝑗)−𝑥̅)(𝑡(𝑖,𝑗)−𝑡̅) 𝑖<𝑗 √[∑ (𝑥(𝑖,𝑗)−𝑥̅) 2 𝑖<𝑗 ][∑ (𝑡(𝑖,𝑗)−𝑡̅) 2 𝑖<𝑗 ] (5)
Keterangan: c =nilai cophenetic correlation coefficient x ( i , j ) = Euclidean distance antara cluster ke i dan j t ( i , j ) = dendogram distance dari cluster i dan j 𝑥̅ =rata-rata dari x ( i , j )
2.5. Implementasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  sistem  dari  hasil analisis cluster yang  sudah  dilakukan  dalam  bentuk aplikasi  berbasis web .  Alat  yang  digunakan  dalam membangun aplikasi berbasis web menggunakan bahasa
pemrograman python dengan framework flask . Pemrograman python adalah  pemrograman  komputer open source untuk keperluan umum yang dioptimalkan untuk kualitas, produktivitas, portabilitas, dan integrasi, juga memungkinkan untuk membantu penelitian dalam melakukan  analisis  data  [15]. Framework  flask adalah web framework untuk bahasa pemrograman python yang memudahkan  pengguna  pyhton  dalam  megembangkan aplikasi berbasis web .

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  akan  dijabarkan  dalam  implementasi hasil  dari  perancangan  yang  telah  disusun  pada metodologi penelitian. Pada penelitian ini menggunakan data yang telah tercatat dan dikumpulkan selama 5 tahun terakhir di provinsi Jawa Timur dengan total data yang diperoleh  sebanyak  950  data  dengan  menggunakan attribut  curah  hujan,  jumlah  kepadatan  penduduk, riwayat  banjir,  jumlah  korban  terdampak  mengungsi, jumlah  rumah  terendam.  Proses  analisis clustering dalam  penelitian  ini  menggunakan  pemrograman python . Berikut dijelaskan hasil dari preprocessing , hasil dari  pembentukan  model  dengan  AHC,  hingga  hasil visualisasi  hasil  analisis cluster dalam  bentuk  sistem informasi geografis.
3.1. Preprocessing
Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  melakukan pembersihan pada data curah hujan. Setelah menyelesaikan  proses  data cleansing kemudian melakukan  proses  penggabungan  data  atau  data integration dimana  data  yang  telah  dikumpulkan  dari berbagai sumber digabung menjadi satu dataset hasilnya 950 records data dikumpulkan yang terdiri dari attribut curah hujan, kepadatan penduduk, jumlah riwayat banjir, jumlah korban terdampak, dan jumlah rumah terendam. Kemudian  data  ditransformasi  menggunakan  Z-score dengan  menggunakan  rumus  1  agar  setiap  nilai  atribut menjadi  seimbang.  Berikut  hasil  akhir  dari  tahapan preprocessing data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Preprocessing Curah Hujan Kepadatan Penduduk Riwayat banjir Korban mengung si Rumah terendam -0.16327 -0.55019 -0.34437 -0.35805 -0.17326 -0.39822 -0.72711 -0.6651 -0.03905 - 0.39665 -0.41003 -0.55964 -0.98584 -0.36623 - 0.39665 -0.40358 -0.59291 1.580044 -0.09697 - 0.04309 -0.3947 -0.64772 -0.98584 -0.36623 - 0.39665 -0.39068 -0.41221 -0.34437 -0.36623 0.347032 -0.38369 -0.55699 0.938573 0.208553 0.827519 -0.27659 -0.42846 -0.6651 0.497057 -0.39665 -0.39565 -0.42392 -0.98584 -0.36623 -0.39665 0.349127 2.512305 -0.98584 -0.36623 -0.39665 3.2. Pemodelan Data
Data  mentah  yang  telah  diolah  dan  melalui  tahap preprocessing  kemudian  akan  dianalisis  menggunakan metode clustering .  Sebelum  melakukan  analisis
clustering terlebih  dahulu  untuk  menentukan  jumlah cluster optimal  yang  akan  diterapkan  menggunakan elbow  method dengan  melakukan  iterasi  sebanyak  10 kali K=0 sampai dengan K=9 menggunakan perhitungan SSE. Hasil iterasi SSE dari setiap iterasi menggunakan persamaan rumus 2 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil SSE dengan K=10 Iterasi ke-i SSE 0 155.037931 1 51.967615 2 28.709338 3 16.684522 4 13.672755 5 11.190530 6 8.960330 7 7.498220 8 6.046961 9 5.041667
Berdasarkan  pada  Tabel  2,  hasil  SSE  dengan  jumlah K=0  memiliki  nilai  155.03  selanjutnya  dengan  K=1 memiliki  SSE  senilai  51.96  lalu  ketika  dibagi  dengan K=2  maka  nilai  SSE  sebesar  28.71  sementara  bila dikelompokkan dalam K=3 nilai SSE akan turun senilai 16.684 dan seterusnya. Cluster optimal dari perhitungan SSE  sebesar  16.684  pada  iterasi  ke-3,  dengan  alasan karena  nilai  SSE  yang  dihasilkan  relative  kecil  dan jumlah cluster yang  tidak  terlalu  banyak.  Sehingga dalam penelitian ini peneliti membentuk cluster menjadi 3 kelompok dengan tujuan untuk melihat wilayah mana yang  memiliki  dampak  potensi  banjir  tinggi,  sedang, rendah.  Perhitungan  hasil  SSE  dari  setiap  iterasi  dapat dilihat lebih jelas menggunakan grafik line pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Elbow Method
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  dimana  sumbu  x  adalah jumlah cluster yang ada dan sementara sumbu y adalah SSE  pada  setiap  iterasi cluster .  Apabila  dilihat  pada grafik Gambar 2 terdapat suatu titik yang memiliki sudut yang  ditandai  pada  garis  potong  vertikal  yang merupakan  titik  optimal  untuk  dipilih  yaitu  jumlah cluster 3.  Atas dasar hasil grafik dari perhitungan SSE maka  untuk  penyelesaian  dalam  penelitian  jumlah
cluster yang  ideal  adalah  K=3  untuk  menentukan karakteristik  dari  data  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini.
Selanjutnya  melakukan  analisis  klaster  menggunakan algoritma agglomerative hierarchical clustering dengan salah  satu  metode linkage yaitu average  linkage .  Pada penelitian  ini,  dilakukan  proses  clustering  mulai  dari tahun  2014  sampai  2018.  Dalam  menentukan  asumsi kategori cluster aman,  cukup  rawan,  dan  rawan  dapat dilihat  dari  hasil  perhitungan  rata-rata  variabel  yang tertinggi  dan  terendah  secara  keseluruhan  dari  setiap attribut  curah  hujan  (CH),  kepadatan  penduduk  (KP), riwayat  banjir  (RB),  korban  mengungsi  (KM),  rumah terendam (RT). Hasil analisis perhitungan AHC metode average linkage disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Profilisasi Hasil Cluster
Klaster N Rata-rata
CH KP RB KM RT C1 1 93.23 172 25 2370 2600 C2 34 3055.19 2188.4 2.8 2858.11 622.88 C3 3 1915.73 2677.5 6.625 67964 11854
Hasil  analisis cluster pada  Tabel  3  memperlihatkan kelompok klaster C1 hanya beranggotakan 1 kabupaten saja  yaitu  Kabupaten  Bojonegoro,  dimana  pada  daerah tersebut  tergolong  daerah  kategori  sedang  atau  cukup rawan terjadi banjir. Wilayah pada klaster C1 berada di daerah  yang  sebagian  besar  memiliki  keadaan  tanah berbukit  sedangkan  permukaan  tanah  rata-rata  relatif datar  dan  di  lalui  sungai  bengawan  solo.  Namun berdasarkan  Tabel  3  faktor  yang  mempengaruhi  hasil kelompok klaster C1 termasuk sedang atau cukup rawan adalah  jumlah  riwayat  kejadian  banjir  sebanyak  25. Sementara  itu  di  daerah  pada  kelompok  klaster  C2 mayoritas  merupakan  daerah  tergolong  aman.  Klaster C2 sebagian besar  banyak dikelompokkan pada daerah dataran  rendah  dan  dekat  pegunungan  seperti  daerah yang berada disekitar pegunungan pada Kabupaten/Kota Bondowoso,  Jember,  Lumajang,  Madiun,  Magetan, Malang,  Nganjuk,  Ngawi,  Pacitan,  Probolinggo, Situbondo,  Trenggalek,  Tulungagung,  Kota  Batu, Kabupaten  Blitar,  Kota  Malang,  Kota  Probolinggo. Sedangkan  dataran  rendah  ada  pada  Kota  Surabaya, Kota  Pasuruan,  Kota  Mojokerto,  Kota  Madiun,  Kota Kediri, Kabupaten Kediri, Lamongan, Tuban, Sumenep, Sidoarjo,
Ponorogo,
Pamekasan,
Bangkalan,
Banyuwangi, Kota Blitar, Gresik, Jombang. Faktor yang mempengaruhi  hasil  kelompok  C2  termasuk  aman adalah  nilai  jumlah  riwayat  banjir  dan  rumah  yang terendam yang rendah. Klaster C3 merupakan kelompok yang  tergolong  rawan.  Klaster  C3  banyak  di kelompokkan di daerah yang dekat dengan pesisir pantai seperti  pada  Kabupaten  Pasuruan,  Kota  Pasuruan,  dan Kabupaten  Sampang.  Dengan  jumlah  korban  yang mengungsi  dan  rumah  terendam  cukup  banyak.  Hasil dari  analisis  ini  kemudian  ditampilkan  dalam  sistem informasi geografis pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Pemetaan GIS
Pada  Gambar  3  disajikan  tampilan  sistem  informasi geografis  dapat  dilihat  terdapat  3  tanda  berupa  warna yang  berbeda  yaitu  warna  kuning  yang  berarti  klaster C1,  warna  hijau  klaster  C2,  warna  merah  klaster  C3. Kondisi  pewarnaan  ini  didasarkan  pada  hasil  analisis dari  perhitungan  rata-rata  variabel  pada  setiap  klaster. Sehingga  pada  Gambar  3  diketahui  bahwa  Kabupaten Bojonegoro  daerah  dengan  klaster  C1  dengan  kondisi cukup  rawan.  klaster  C3  pada  daerah  Kabupaten Pasuruan,  Kota  Pasuruan,  dan  Kota  Sampang  dengan kondisi  rawan.  Daerah  lainnya  ada  pada  klaster  C2 termasuk dalam kondisi aman.
Proses  selanjutnya  yaitu  pengujian  performa cluster pada metode linkage yang digunakan. dalam penelitian ini  uji  performa  menggunakan  metode coefficient cophenetic correlation , dengan menggunakan persamaan  pada  rumus  5.  Tujuan  dari  pengujian  ini untuk mengetahui ketepadatan metode hierarki clustering yang  digunakan  yang  terdiri  dari  metode single linkage , complete linkage , average linkage . Hasil uji  performa  dengan cophenetic  correlation  coefficient dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Performa Metode linkage Nilai uji Complete 0.805725 Single 0.905201 Average 0.924888
Nilai yang dihasilkan untuk menghasilkan solusi cluster yang  baik  harus  mendekati  dengan  nilai  1.  Sehingga semakin  besar  nilai  mendekati  1  yang  dihasilkan  pada suatu  metode  hirarki  dari  perhitungan  uji  performa cophenetic  correlation  coefficient ,  maka  semakin  baik pula cluster yang dihasilkan. Pada Tabel 4 dapat dilihat pengujian  performa  dengan  menggunakan  metode cophenetic correlation coefficient menunjukkan nilai uji pada metode average linkage memiliki nilai 0.9248882 yang  lebih  besar  dari  metode  single  linkage  senilai 0.905201 dan complete linkage senilai 0.805725. hal ini menunjukkan  bahwa  metode  average  linkage  baik digunakan  dalam  membentuk  suatu  cluster  di  dalam penelitian  ini  karena  nilai  yang  dihasilkan  mendekati nilai  1.  Hal  ini  dikarenakan  metode average  linkage clustering merupakan  satu-satunya  metode clustering
secara hierarki yang memperhitungkan setiap jarak antar titiknya  dalam  menentukan  urutan  membentuk cluster . Grafik hasil nilai uji performa menggunakan cophenetic correlation coefficient dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Cophenetic Correlation Coefficient
Pada Gambar 4 hasil uji metode cophenectic correlation coefficient divisualisasikan dalam grafik bar horizontal. dapat  dilihat  dimana  sumbu  x  adalah  nilai  uji  dengan rentang nilai 0 sampai 1 dimana cluster yang terbentuk dari Hierarchical  Clustering semakin  bagus  bila  nilai cophenetic mendekati  nilai  1.  Sedangkan  sumbu  y adalah  besar  nilai  pada  setiap  metode  yaitu  metode average  linkage , single  linkage , complete  linkage . Apabila dilihat pada grafik bar Gambar 4 terlihat bahwa hasil  uji  metode average  linkage memiliki  nilai  yang paling mendekati nilai 1 yaitu sebesar 0.924888.
3.3. Implementasi Aplikasi
Implementasi  sistem  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan bantuan framework flask . Sistem yang dibangun terdiri  dari  halaman clustering  analysis dapat  dilihat pada  Gambar  5  digunakan  untuk  melakukan  analisis klaster  berdasarkan  inputan  jumlah  klaster  dan  tahun. Halaman  untuk  menampilkan  hasil  analisis cluster berdasarkan  inputan  yang  dilakukan  pada  Gambar  5 dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 5. Analisis Cluster
Pada  Gambar  5  merupakan  halaman  untuk  analisis klaster. Pada halaman ini akan ditampilkan form untuk melakukan  input  analisis  klaster  yang  terdiri  dari  dua inputan yaitu periode tahun yang akan diklaster, inputan
banyak klaster yang akan dibentuk, dan tombol submit untuk  proses  analisis  klaster.  Hasil  keluaran  analisis dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan hasil cluster
Pada Gambar 6 merupakan halaman menampilkan hasil analisis cluster .  Halaman  ini  berisi  berupa  tabel  yang terdiri  dari  tahun,  kota, latitude , longtitude ,  Riwayat, korban,  terendam, cluster .  Hasil  analisis  ini  yang  akan digunakan  sebagai  acuan  dalam  menyajikan  informasi dalam sistem informasi geografis.

## Gambar 7. Data Wilayah
Pada Gambar  7 merupakan halaman untuk menyimpan data  dan  menampilkan  informasi  mengenai  data  kota, tahun,  curah  hujan,  kepadatan  penduduk,  Riwayat banjir,  korban  mengungsi,  dan  rumah  terendam.  Pada halaman  ini  terdiri  dari  satu  inputan  upload  yang digunakan untuk  melakukan import data eksternal, dan sebuah tombol untuk melakukan normalisasi pada data. Sedangkan  pada  pojok  sebelah  kanan  terdapat  satu tombol eksport yang dapat digunakan untuk melakukan eksport data pada sistem dalam bentuk file format csv.

## 4. Kesimpulan
Hasil pemodelan dampak banjir pada wilayah jawa timur menggunakan  agglomerative  hierarchical  clustering dengan  metode  average  linkage  menunjukkan  hasil akurasi  dengan cophenetic  correlation  coefficient sebesar  0.924888  dengan  menggunakan  950  data. Aplikasi  yang  dirancang  dengan  visualisasi  sistem informasi  geografis  sangat  membantu  mengidentifikasi wilayah/kota  yang  memiliki  dampak  banjir  rendah, sedang,  tinggi.  Namun  atribut  dalam  penelitian  ini
tampak  masih  belum  sepenuhnya  mendukung  untuk kejadian  di  lapangan  sebenarnya  sehingga  masih  perlu untuk  mempertimbangkan  faktor  yang  lain  terkait bencana  banjir  agar  hasil  pemetaan  sesuai  dengan  apa yang terjadi di lapangan.

## Daftar Pustaka
[1] C.  Hasiholan,  R.  Primananda,  and  K.  Amron, “Implementasi Konsep Internet Of Things Pada Sistem Monitoring Banjir Menggunakan Protokol  MQTT,” Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  6128–6135,
2018.
[2] S.  Adi,  “Characterization  of  Flash  Flood Disaster  in  Indonesia  (Karakterisasi  Bencana Banjir  Bandang  di  Indonesia),” J.  Sains  dan Teknol. Indones. , vol. 15, no. 1, pp. 42–51, 2013.
[3] D.  S.  Ratnasari  and  P.  Kusumawardani, “Pemetaan  Risiko  Bencana  di  Kota  Bogor Tahun 2015 ( Bencana Banjir , Tanah Longsor , Angin  Puting  Beliung  ,  Dan  Kebakaran  ),” Semin. Nas. Penginderaan Jauh , vol. 2015, pp.
720–839, 2016.
[4] B. Liu, Web Data Mining Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data , vol. 11, no. 5. 2015.
[5] A. Bouguettaya, Q. Yu, X. Liu, X. Zhou, and A. Song,  “Efficient  Agglomerative  Hierarchical
Clustering,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  42,  no.  5, pp. 2785–2797, 2015, doi: 10.1016/j.eswa.2014.09.054. [6] A.  Ramadhan,  Mustakim,  and  R.  Handinata, “Implementasi  Algoritma Fuzzy C Means Dan
Moora  Untuk  Pengelompokan  Dan  Penentuan Wilayah Penanggulangan Bencana Banjir,” no.
November, p. Pekanbaru, 2019.
[7] K.  K.  Raihana,  S.  M.  K.  Rishad,  T.  Sadia,  S.
Ahmed,  M.  S.  Alam,  and  R.  M.  Rahman, “Identifying Flood Prone Regions In Bangladesh  By  Clustering,” Proc.  -  17th
IEEE/ACIS  Int.  Conf.  Comput.  Inf.  Sci.  ICIS 2018 , pp. 556–561, 2018, doi:
10.1109/ICIS.2018.8466533.
[8] L. N. Wang, X. H. Chen, Q. X. Shao, and Y. Li, “Flood Indicators And Their Clustering Features In Wujiang River, South China,” Ecol. Eng. , vol.
76, pp. 66–74, 2015, doi: 10.1016/j.ecoleng.2014.03.018.
[9] P.  Prihandoko  and  B.  Bertalya,  “A  Data Analysis  Of  The  Impact  Of  Natural  Disaster Using K-Means Clustering Algorithm,” Kursor , vol. 8, no. 4, p. 169, 2017, doi: 10.28961/kursor.v8i4.109.
[10] S. G. K. Patro and K. K. sahu, “Normalization: A  Preprocessing  Stage,” Iarjset ,  pp.  20–22,
2015, doi: 10.17148/iarjset.2015.2305.
[11] D. Marutho, S. Hendra Handaka, E. Wijaya, and Muljono,  “The  Determination  Of  Cluster Number At K-Mean Using Elbow Method And
Purity Evaluation  On  Headline  News,” Proc.  -
2018  Int.  Semin.  Appl.  Technol.  Inf.  Commun. Creat. Technol. Hum. Life, iSemantic 2018 , pp. 533–538, 2018, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2018.8549751.
[12] M.  Roux,  “A  Comparative Study  Of   Divisive And  Agglomerative  Hierarchical  Clustering Algorithms,” J. Classif. , vol. 35, no. 2, pp. 345– 366, 2018, doi: 10.1007/s00357-018-9259-9.
[13] N.  Bhargava,  A.  Kumawat,  and  R.  Bhargava, “Fingerprint  Matching  of  Normalized  Image Based On Euclidean Distance,” Int. J. Comput. Appl. ,  vol.  120,  no.  24,  pp.  20–23,  2015,  doi: 10.5120/21409-4428.
[14] S.  Kumar  and  D.  Toshniwal,  “Analysis  Of Hourly Road Accident Counts Using Hierarchical Clustering And Cophenetic Correlation  Coefficient  (CPCC),” J.  Big  Data , vol.  3,  no.  1,  pp.  1–11,  2016,  doi: 10.1186/s40537-016-0046-3.
[15] D. Saptono, T. M. Sampurna, and T. W. R. N, “Implementasi  Algoritma  Gunning  Fog  Index Pada  Uji  Keterbacaan  (  Readability  Test  )
Bahasa Indonesia Menggunakan Bahasa Pemrograman Python,” Semantik , vol. 3, no. 1, pp. 72–77, 2013.