## PENERAPAN ALGORIMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKAN DATA KEJADIAN KEKERINGAN DI KABUPATEN CIREBON
Sultan Gymnastiar 1 , Agus Bahtiar 2
1 Manajemen Informatika(D3), STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B Majasem Kota Cirebon, Indonesia sultangymnastiarrr@gmail.com

## ABSTRAK
Kekeringan  adalah  salah  satu  bencana  alam  yang  berdampak  signifikan  di  berbagai  wilayah,  termasuk Kekeringan merupakan bencana alam yang berdampak signifikan, termasuk di Kabupaten Cirebon. Penelitian ini menawarkan  pendekatan  untuk  mengelompokkan  kejadian  kekeringan  berdasarkan  desa,  dengan  fokus  pada pemahaman  intensitas  bencana  di  setiap  wilayah.  Data  dari  https://opendata.cirebonkab.go.id/  digunakan, mencakup  848  entri  dengan  6  atribut  yang  mencerminkan  424  desa  di  Kabupaten  Cirebon.  Metode  K-Means digunakan untuk mengelompokkan data, mencari pusat kluster secara iteratif, dan menetapkan titik data ke kluster terdekat  berdasarkan  jarak  minimum.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  kelompok  desa  dengan karakteristik kekeringan serupa. Hasil statistik nilai cluster kejadian kekeringan adalah sebagai berikut: cluster 0 (111, 0.131), cluster 1 (28, 0.033), cluster 2 (153, 0.180), cluster 3 (215, 0.254), cluster 4 (141, 0.166), dan cluster 5  (200,  0.236).  Pengelompokan  ini  memberikan  wawasan  tentang  pola  kekeringan  di  Kabupaten  Cirebon, membantu  pihak  berwenang  dalam  mengambil  tindakan  yang  lebih  efisien  dan  efektif.  Penelitian  ini  menjadi landasan  untuk  pengembangan  strategi  mitigasi  dan  penanggulangan  kekeringan  yang  lebih  baik  di  wilayah tersebut.  Kesimpulannya,  pendekatan  pengelompokan  berbasis  desa  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means memberikan informasi yang berharga tentang kekeringan di Kabupaten Cirebon. Ini diharapkan dapat membantu dalam mengambil langkah-langkah yang tepat untuk mengatasi masalah kekeringan dan mengembangkan strategi mitigasi yang lebih baik.
Kata kunci :  Clustering , k-means, Kekeringan

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia,  yang  terletak  di  Asia  Tenggara, merupakan  salah  satu  daerah  yang  rawan  terhadap bencana  alam  (Ramadhani  et  al.,  2022).  Dari  segi geologi,  Indonesia  berada  pada  titik  pertemuan  tiga lempeng  tektonik,  yaitu  Lempeng  Eurasia,  Lempeng Pasifik,  dan  Lempeng  Australia.  Letaknya  antara Sirkum  Mediterania  dan  Sirkum  Pasifik  membuat Indonesia rentan terhadap berbagai peristiwa geologi. Kondisi  ini  menyebabkan  Indonesia  seringkali mengalami  bencana  alam  seperti  erupsi  gunung, gempa  bumi,  dan  berbagai  bencana  lainnya    [1]. Berdasarkan Undang-Undang Nomor 24 Tahun 2007, bencana  didefinisikan  sebagai  serangkaian  peristiwa yang disebabkan oleh faktor alam maupun non-alam, yang memiliki dampak signifikan terhadap kehidupan [2].
Salah  satu  provinsi  dengan  tingkat  kejadian bencana yang sangat tinggi adalah Jawa Barat. Hampir semua  jenis  bencana  alam  telah  terjadi  di  berbagai wilayahnya,  termasuk  kekeringan  dan  masih  banyak lainnya.  Menurut  data  Badan  Penanggulangan Bencana  Daerah  (BPBD),  dari  Januari  hingga Desember 2021, kejadian bencana yang paling sering terjadi  adalah  kekeringan,  dan  yang  paling  jarang terjadi adalah gelombang pasang [3]. Dengan merujuk kepada data kejadian alam yang terdokumentasi, tugas akhir  ini  akan  membahas K-Means  Clustering Kejadian Kekeringan Di Kabupaten Cirebon.
Penggunaan metode
k-means
dalam pengelompokan  bukanlah  suatu inovasi baru, sebagaimana  ditunjukkan  oleh  penelitian-penelitian sebelumnya yang telah menggunakan teknik pengelompokan  dengan  menggunakan  algoritma k- means .  Studi  yang  diterbitkan  oleh  Devy  Isya Ramadhani,  Oki  Damayanti,  Osa  Thaushiyah,  dan Abdul Rahman Kadafi pada tahun 2022 mengeksplorasi  penggunaan  metode  k-means  dalam mengelompokkan  desa-desa  yang  rentan  terhadap bencana  alam  berdasarkan  data  insiden  bencana tersebut [1].
Semakin  bertambahnya  kejadian  kekeringan, semakin  besar  pula  kerugian  yang  diakibatkannya. Oleh  karena  itu,  penting  untuk  mengelompokkan kejadian kekeringan di Kabupaten Cirebon berdasarkan desa guna mengevaluasi tingkat keparahan  bencana  alam  di  setiap  wilayah.  Dalam menghadapi  jumlah  data  yang  semakin  besar, pendekatan yang digunakan adalah teknik pengelompokan  dalam  data  mining.  Dalam  konteks pengelompokan,  metode  yang  digunakan  adalah k- means . Algoritma k-means adalah suatu metode untuk mengelompokkan  data  dengan  mencari  pusat  kluster secara iteratif, di mana setiap data dikelompokkan ke kluster  berdasarkan  jarak  minimum  ke  pusat  kluster terdekat [4].
Berdasarkan  masalah  yang  sudah  dipaparkan, kekeringan  di  Kabupaten  Cirebon  terjadi  setiap tahunnya.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  Kabupaten
Cirebon  harus  lebih  siap  lagi  dalam  menghadapi bencana kekeringan  yang pada tahun ini telah terjadi di  hampir  seluruh  wilayah  di  Kabupaten  Cirebon, sehingga diperlukan adanya pengelompokan kejadian kekeringan  berdasarkan  desa  dapat  memberikan informasi  wilayah  mana  saja  yang  sering  mengalami kejadian kekeringan di Kabupaten Cirebon.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data Mining adalah istilah yang digunakan untuk menemukan  pengetahuan  yang  tersembunyi  dalam basis  data,  melibatkan  proses  semi-otomatis  dengan menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan  machine  learning.  Tujuannya  adalah mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan  yang berharga dan berpotensi dari basis data  besar,  gudang  data,  atau  sistem  penyimpanan informasi lainnya. Data Mining melibatkan penemuan pola menarik dari dataset besar yang disimpan dalam basis  data.  Ini  erat  kaitannya  dengan  bidang  seperti sistem basis data, pergudangan data, statistik, machine learning,  pencarian  informasi,  dan  komputasi  tingkat tinggi. Selain itu, Data Mining didukung oleh disiplin ilmu  lain  seperti  jaringan  saraf,  pengenalan  pola, analisis  data  spasial,  basis  data  gambar,  dan pemrosesan  sinyal.  Istilah  "data  mining"  dan " knowledge  discovery  in  databases (KDD)"  sering digunakan  bergantian  untuk  menjelaskan  proses penggalian  informasi  dalam  basis  data  besar, meskipun memiliki perbedaan konseptual.  Salah satu tahap  kunci  dalam  keseluruhan  proses  KDD  adalah data mining.

## Gambar 1. KDD
Pengelompokan  adalah  salah  satu  teknik  data mining  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data secara  otomatis  tanpa  memerlukan  label  kelas  yang sudah  ditentukan  sebelumnya  (Inggris  et  al., 2020)Karena  tidak  memiliki  label,  jenis  data  yang digunakan  dalam  pengelompokan  adalah  data unsupervised  learning.  Unsupervised  learning  adalah teknik  pengelompokan  data  berdasarkan  jarak Euclidean  untuk  mendapatkan  model  data  yang optimal  [5].  Pengelompokan  melibatkan  proses  di mana  titik  pusat  data  tersebar  secara  acak  dan dikelompokkan  menjadi  dua  atau  lebih  kelompok berdasarkan  kemiripan,  sehingga  informasi  dapat diperoleh dari setiap titik pusat data [6].
Pengelompokan  juga  dapat  diartikan  sebagai langkah  pemisahan  data  ke  dalam  kelompok  yang memiliki  objek  dengan  karakteristik  serupa  [7]. Teknik  pengelompokan  memberikan  keunggulan dalam hal  ketepatan, konsistensi, dan efisiensi waktu komputasi [8]. Secara umum, metode pengelompokan dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  beberapa  kategori, termasuk metode partisi. Dalam metode partisi, jumlah kelompok ditentukan di awal, dan kemudian objek di realokasikan  secara  berulang  untuk  mencari  kembali kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan karakteristik.  Salah  satu  algoritma  yang  paling terkenal dalam implementasi metode partisi ini adalah K-Means [9].

## 2.2. K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu algoritma pengelompokan yang menggunakan metode non-hierarki untuk memisahkan data menjadi satu atau lebih  kelompok  yang  memiliki  kesamaan  [10].  K- Means  merupakan  metode  pengelompokan  yang mengadopsi konsep deskriptif, memungkinkan penjelasan  algoritma  dalam  menentukan  objek  ke kelompok tertentu berdasarkan jarak terdekat [11]. K- Means  adalah  algoritma  pengelompokan  berbasis jarak  di  mana  data  dipisahkan  ke  dalam  beberapa kelompok,  dan  algoritma  ini  hanya  berlaku  pada atribut dengan tipe numerik [12].
Algoritma  K-Means  adalah  suatu  algoritma pengelompokan  yang  melibatkan  iterasi  berulang. Proses  algoritma  K-Means  dimulai  dengan  memilih nilai k secara acak, di mana k mengindikasikan jumlah kelompok  yang  diinginkan.  Selanjutnya,  nilai-nilai  k ditetapkan  secara  acak,  dan  untuk  sementara  waktu, nilai-nilai  tersebut  berfungsi  sebagai  pusat  kelompok atau centroid, juga dikenal sebagai mean atau "means" [13].  K-Means  merupakan  algoritma  yang  paling umum  digunakan  dalam  melakukan  pengelompokan, dengan  konsep  yang  sederhana  dan  mudah  dipahami [14].
Algoritma  K-Means  memiliki  tahapan  sebagai berikut:
a. Memilih nilai K secara acak [15]
b. Menetapkan titik pusat awal secara acak [10]
c. Mengukur jarak setiap data terhadap centroid dengan menggunakan  rumus  Euclidean  Distance  untuk menemukan jarak terdekat antara data dan titik pusat (centroid). Berikut adalah rumus Euclidean Distance:
𝑑( 𝑥, 𝜇)√∑(𝑥 − 𝜇) 2
[16]

## 2.3. Bencana
Undang-Undang  Nomor  24  Tahun  2007 memberikan definisi bencana sebagai suatu peristiwa yang  dapat  membahayakan  kehidupan.  Bencana diartikan  sebagai  suatu  kejadian  yang  di  luar kebiasaan, dipicu oleh faktor alam atau non-alam, dan memberikan  dampak  bagi  manusia  dan  lingkungan [17].  Berdasarkan  penyebabnya,  bencana  alam  dapat dikelompokkan menjadi tiga bagian :
a. Bencana alam geologis (timbul akibat gaya-gaya yang berasal dari dalam bumi), seperti contohnya gempa bumi dan erupsi gunung api.
b. Bencana  alam  klimatologis  (diakibatkan  oleh faktor  cuaca  seperti  angin  dan  hujan),  seperti contohnya banjir dan tanah longsor.
Bencana  alam  ekstra-terestrial  (terjadi  di  luar angkasa),  seperti  contohnya  tabrakan  objek- objek langit atau yang umumnya dikenal sebagai meteor

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  penelitian  fokus  pada penggunaan metode K-Means untuk menganalisis dan mengelompokkan data terkait. Penelitian ini mungkin bertujuan untuk mengidentifikasi pola atau kelompok dalam data yang dapat memberikan wawasan tentang dataset  ketahanan  pangan.  Dengan  menggunakan metode  K-Means,  penelitian  ini  akan  mencoba memahami  lebih  dalam  struktur  data.  Tahapan penelitian  yang  dituangkan  dalam  diagram  alir  ini menggambarkan proses penelitian yang akan ditempuh sekaligus menggambarkan penelitian secara keseluruhan Keterangan Gambar 2.1 : a. Seleksi Data (Selection)
Pemilihan  data  dari  kumpulan  data  operasional perlu dilakukan sebelum memulai tahap penemuan informasi  dalam  Knowledge  Discovery  Database (KDD). Data yang dipilih untuk digunakan dalam proses  Data  Mining  disimpan  dalam  file  terpisah dari basis data operasional.
b. Pemilihan Data ( Preprocessing) Tahapan Preprocessing mencakup  penghapusan data  duplikat,  verifikasi  konsistensi  data,  dan perbaikan  kesalahan  pada  data.  Proses  ini  juga mencakup enrichment , yang berarti "memperkaya" data  yang  sudah  ada  dengan  menambahkan  data atau informasi eksternal..
c. Transformasi Data ( Data Transformation)
Pada  tahap  ini  ialah  melakukan  transformasi  data yang  belum  memiliki  entitas  jelas  untuk  diubah menjadi bentuk data yang valid atau siap menjalani proses Data Mining . d. Data mining Proses data mining adalah proses mencari pola dan informasi yang menarik pada data terpilih dengan menggunakan teknik dan metode tertentu
e. Interpretation/ Evaluation
Evaluasi  ialah  tahap  terakhir,  yang  dilakukan dalam tahap ini yaitu pembentukan keluaran yang nantinya mudah dimengerti  yang bersumber pada proses data mining pola informasi.
Secara  garis  besar, data  mining dapat  dibagi menjadi dua kategori utama,yaitu ; a. Deskriptive Mining , sebuah proses untuk menemukan  karakteristik  yang  penting  dari  data dalam basis data
b. Predictive Mining , sebuah proses untuk menemukan  pola  dari  data  dengan  menggunakan beberapa variable lain.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  merupakan  hasil  dari  pengelompokan data kejadian kekeringan alam di Kabupaten Cirebon menggunakan K-Means  Clustering yang  diproses menggunakan tools RapidMiner .

## 4.1. Data Selection
Data  yang  akan  diproses  dalam  tugas  akhir  ini merupakan  data  kejadian  kekeringan  di  Kabupaten Cirebon  yang  mencakup  848  entri  dengan  6  atribut diantaranya  yaitu  Nama_Kecamatan,  Nama_Desa, Kode_Desa, Jumlah_Kekeringan, Satuan, dan Tahun. Dari 12 atribut yang ada, akan di seleksi yaitu menjadi 6  atribut  saja  yang  digunakan  diantaranya  yaitu Nama_Kecamatan, Nama_Desa, Kode_Desa, Jumlah_Kekeringan, Satuan, dan Tahun

## 4.2. Preprocesing
Dengann  kemungkinan  adanya  data  yang  tidak relevan, proses cleaning masih sangat diperlukan. Data yang  kosong,  ganda  dan missing akan  dihilangkan, karena  data  yang  tidak  relevan  akan  mengurangi tingkat akurasi pada pemrosesan data mining . Operator yang digunakan yaitu replace missing values. Setelah proses  cleaning,  data  yang  tersisa  akan  lebih berkualitas  dan  siap  untuk  digunakan  dalam  analisis data mining selanjutnya.
Proses ini juga membantu dalam mengidentifikasi  dan  menangani  anomali  yang mungkin ada dalam data. Dengan demikian, kita dapat memastikan bahwa data yang digunakan dalam proses data  mining  adalah  data  yang  paling  akurat  dan relevan.
Gambar 2. Operator replace missing values
Setelah proses pembersihan data dengan operator replace missing values, data yang digunakan sekarang adalah data yang lengkap, yang berarti tidak ada data yang  hilang.  Oleh  karena  itu,  jumlah  data  kejadian kekeringan  di  Kabupaten  Cirebon  dari  tahun  2021- 2022  masih  tetap  848  data.  Selanjutnya,  proses  data mining akan berlanjut ke tahap transformasi data.
Tahap transformasi data ini sangat penting dalam proses data mining. Dalam tahap ini, data akan diubah atau ditransformasi ke dalam format yang lebih sesuai untuk  analisis  lebih  lanjut.  Misalnya,  data  numerik
perlu  dinormalisasi,  atau  data  kategorikal  perlu dikodekan.  Dengan  demikian,  data  yang  telah dibersihkan  dan  ditransformasi  ini  akan  siap  untuk digunakan  dalam  pembuatan  model  atau  analisis lainnya dalam proses data mining.
Gambar 3. replace missing values

## 4.3. Data transformation
Proses  data transformation memiliki  dua  tahap yaitu mengubah atribut ke bentuk numerik menggunakan operator nominal to numerical. Dengan memasukan  operator nominal  to numerical , data dengan  format nominal akan  diubah  ke  bentuk numerical .  Karena  algoritma K-Means hanya  bisa memproses  data  dalam  bentuk  numerik.  Sebelum proses di jalankan, parameter atribute filter type pilih yang all ,  kemudian  pada coding  type yaitu menggunakan unique integers.
Gambar 4, proses nominal to numerical
Setelah dimasukan operator nominal to numerical atribut  nama_kabupaten  dan  satuan kejadian  berubah  menjadi  data  dalam  bentuk  angka. Dengan transformasi ini, atribut nama_kabupaten dan satuan  kejadian  yang  semula  dalam  bentuk  nominal kini  telah  berubah  menjadi  numerik,  memudahkan proses  analisis  data  selanjutnya.  Selain  itu,  data numerik juga memudahkan visualisasi dan interpretasi hasil analisis. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4.9.
Proses  pertama  dalam  data mining yaitu pengelompokan  bencana  alam  berdasarkan  jenis bencana  menggunakan  algoritma K-Means. Operator K-Means dimasukan kedalam proses,  kemudian pilih k  yang digunakan  yaitu  k= 6 dengan m ax run nya 10 kali perulangan.
Gambar 5. K-Means clustering
Dengan  menggunakan  K=  6  menghasilkan    6 kelompok  dari  848 record data.  Cluster  0  dengan jumlah anggotanya adalah sebanyak 180 item, cluster 1  sebanyak  193  item, cluster 2  sebanyak  222  item, cluster 3  sebanyak  19  item, cluster 4  sebanyak  225 item, dan yang terakhir adalah cluster 5 dengan jumlah sebanyak 9 item, sehingga jumlah secara keseluruhan adalah 848 dari tahun 2021-2022.
Gambar 6 cluster model

## 4.4. Data interpretation
Pada  data interpretation, data  diubah  kedalam bentuk  yang  mudah  dipahami.  Dilihat  dari  tingkat penyebaran  kekeringan  pada  setiap  desa  dan kecamatan  di  kabupaten  Cirebon,  anggota cluster dijabarkan sebagai berikut: a. Cluster 0  merupakan  daerah  dengan  tingkat kejadian  kekeringan kedua  terendah yaitu sebanyak  111  kejadian.  Dengan  kekeringan  yang mendominasi  adalah  kecamatan  Arjawinangun sebanyak  10  kejadian  dari  10  desa  yang  terjadi pada tahun 2022, kecamatan Ciwaringin sebanyak 7  kejadian  dari  7  desa  yang  terjadi  pada  tahun 2022, kecamatan Depok sebanyak 12 kejadian dari 12 desa  yang terjadi pada tahun 2022, kecamatan Dukupuntang sebanyak 8 kejadian dari 8 desa yang terjadi  pada  tahun  2022,  kecamatan  Gegesik sebanyak  14  kejadian  dari  14  desa  yang  terjadi pada  tahun  2022,  kecamatan  Gempol  sebanyak  8 kejadian dari 8 desa yang terjadi pada tahun 2022, kecamatan  Jamblang  sebanyak  7  kejadian  dari  7 desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022,  kecamatan Kaliwedi  sebanyak  9  kejadian  dari  9  desa  yang terjadi  pada  tahun  2022,  kecamatan  Kapetakan sebanyak 9 kejadian dari 9 desa yang terjadi pada tahun  2022,  kecamatan  Kedawung    sebanyak  8 kejadian dari 8 desa yang terjadi pada tahun 2022, kecamatan Klangenan sebanyak 8 kejadian dari 8 desa yang terjadi pada tahun 2022, dan kecamatan
Suranenggala  sebanyak  11  kejadian  dari  11  desa yang terjadi pada tahun 2022.
b. Cluster 1  merupakan  daerah  dengan  tingkat kejadian  kekeringan  terendah  yaitu  sebanyak  28 kejadian  yaitu  Kecamatan  Arjawinangun  tidak terjadi  kekeringan  dari  1  desa  yang  terjadi  pada tahun 2022.  Kecamatan Astanajapura tidak terjadi kekeringan  dari  1  desa  yang  terjadi  pada  tahun 2022. Kecamatan Babakan tidak terjadi kekeringan dari 2 desa yang terjadi pada tahun 2021 dan 2022. Kecamatan  Ciwaringin  tidak  terjadi  kekeringan dari  1  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022. Kecamatan Dukupuntang tidak terjadi kekeringan dari  1  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022. Kecamatan Gebang tidak terjadi kekeringan dari 1 desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan Greged  tidak  terjadi  kekeringan  dari  1  desa  yang terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan  Jamblang tidak  terjadi  kekeringan  dari  1  desa  yang  terjadi pada tahun 2022. Kecamatan Karangwareng tidak terjadi  kekeringan  dari  1  desa  yang  terjadi  pada tahun  2021.  Kecamatan  Klangenan  tidak  terjadi kekeringan  dari  1  desa  yang  terjadi  pada  tahun 2022.  Kecamatan  Lemahabang  tidak  terjadi kekeringan  dari  1  desa  yang  terjadi  pada  tahun 2022.  Kecamatan  Losari  tidak  terjadi  kekeringan dari  1  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022. Kecamatan Pabedilan tidak terjadi kekeringan dari 1  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021.  Kecamatan Palimanan  tidak  terjadi  kekeringan  dari  2  desa yang  terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan Panguragan  tidak  terjadi  kekeringan  dari  1  desa yang terjadi pada tahun 2022. Kecamatan Plumbon tidak  terjadi  kekeringan  dari  4  desa  yang  terjadi pada tahun 2022 sebanyak 3 desa dan pada tahun 2021  sebanyak  1  desa.  Kecamatan  Sedong  tidak terjadi  kekeringan  dari  2  desa  yang  terjadi  pada tahun  2021  dan  2022.  Kecamatan  Sumber  tidak terjadi  kekeringan  dari  1  desa  yang  terjadi  pada tahun  2021.  Kecamatan  Susukan  Lebak  tidak terjadi  kekeringan  dari  1  desa  yang  terjadi  pada tahun 2021. Kecamatan Tengah Tani tidak terjadi kekeringan  dari  1  desa  yang  terjadi  pada  tahun 2021.  Kecamatan  Waled  tidak  terjadi  kekeringan dari 2 desa yang terjadi pada tahun 2021 dan 2022.
c. Cluster 2  merupakan  daerah  dengan  tingkat kejadian  kekeringan tertinggi ketiga yaitu sebanyak  153  kejadian  yaitu  Kecamatan  Gunung Jati sebanyak 13 kejadian dari 13 desa yang terjadi pada  tahun  2022.  Kecamatan  Mundu  sebanyak  4 kejadian dari 4 desa yang terjadi pada tahun 2022. Kecamatan  Palimanan  sebanyak  10  kejadian  dari 10 desa yang terjadi pada tahun 2022. Kecamatan Pangenan  sebanyak  9  kejadian  dari  9  desa  yang terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan  Panguragan sebanyak 8 kejadian dari 8 desa yang terjadi pada tahun  2022.  Kecamatan  Plered  sebanyak  10 kejadian dari 10 desa yang terjadi pada tahun 2022. Kecamatan Plumbon sebanyak 12 kejadian dari 12 desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan
Sedong  sebanyak  9  kejadian  dari  9  desa  yang terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan  Sumber sebanyak  14  kejadian  dari  14  desa  yang  terjadi pada tahun 2022. Kecamatan Susukan sebanyak 12 kejadian dari 12 desa yang terjadi pada tahun 2022. Kecamatan  Susukan  Lebak  sebanyak  13  kejadian dari  13  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022. Kecamatan  Talun  sebanyak  11  kejadian  dari  11 desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan Tengah Tani sebanyak 8 kejadian dari 8 desa yang terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan  Waled sebanyak  11  kejadian  dari  11  desa  yang  terjadi pada tahun 2022, dan kecamatan Weru sebanyak 9 kejadian dari 9 desa yang terjadi pada tahun 2022.
d. Cluster 3  merupakan  daerah  dengan  tingkat kejadian  kekeringan  tertinggi  pertama  yaitu sebanyak 215 kejadian yaitu Kecamatan Karangsembung sebanyak 8 desa yang terjadi pada tahun 2021. Kecamatan Karangwareng sebanyak 8 desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021.  Kecamatan Lemahabang  sebanyak  13  desa  yang  terjadi  pada tahun  2021.  Kecamatan  Losari  sebanyak  10  desa yang terjadi  pada tahun 2021. Kecamatan Mundu sebanyak  12  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021. Kecamatan  Pabedilan  sebanyak  12  desa  yang terjadi  pada  tahun  2021.  Kecamatan  Pabuaran sebanyak  7  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021. Kecamatan  Palimanan  sebanyak  12  desa  yang terjadi  pada  tahun  2021.  Kecamatan  Pangenan sebanyak  9  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021. Kecamatan  Panguragan  sebanyak  9  desa  yang terjadi  pada  tahun  2021.  Kecamatan  Pasaleman sebanyak  7  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021. Kecamatan  Plered  sebanyak  10  desa  yang  terjadi pada  tahun  2021.  Kecamatan  Plumbon  sebanyak 14 desa yang terjadi pada tahun 2021. Kecamatan Sedong  sebanyak  9  desa  yang  terjadi  pada  tahun 2021. Kecamatan Sumber sebanyak 13 desa yang terjadi  pada  tahun  2021.  Kecamatan  Susukan sebanyak  12  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021. Kecamatan Susukan Lebak sebanyak 12 desa yang terjadi  pada  tahun  2021.  Kecamatan  Talun sebanyak  11  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021. Kecamatan  Tengah  Tani  sebanyak  7  desa  yang terjadi  pada  tahun  2021.  Kecamatan  Waled sebanyak  11  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021. Kecamatan  Weru  sebanyak  9  desa  yang  terjadi pada tahun 2021.
e. Cluster 4  merupakan  daerah  dengan  tingkat kejadian  kekeringan  ketiga  yaitu  sebanyak  141 kejadian  yaitu  kecamatan  Astanajapura  sebanyak 10 desa yang terjadi pada tahun 2022. Kecamatan Babakan sebanyak 13 desa yang terjadi pada tahun 2022.  Kecamatan  Beber  sebanyak  10  desa  yang terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan  Ciledug sebanyak  10  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022. Kecamatan  Dukupuntang  sebanyak  4  desa  yang terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan  Gebang sebanyak  12  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022. Kecamatan  Greged  sebanyak  9  desa  yang  terjadi
pada  tahun  2022.  Kecamatan  Karangsembung sebanyak  8  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022. Kecamatan  Karangwareng  sebanyak  9  desa  yang terjadi pada tahun 2022. Kecamatan  Lemahabang sebanyak  12  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022. Kecamatan  Losari  sebanyak  9  desa  yang  terjadi pada  tahun  2022.  Kecamatan  Mundu  sebanyak  8 desa  yang  terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan Pabedilan  sebanyak  13  desa  yang  terjadi  pada tahun 2022. Kecamatan Pabuaran sebanyak 7 desa yang  terjadi  pada  tahun  2022.  Kecamatan Pasaleman sebanyak 7 desa yang terjadi pada tahun 2022.
f. Cluster 5  merupakan  daerah  dengan  tingkat kejadian  kekeringan  kedua  yaitu  sebanyak  200 kejadian yaitu Kecamatan Arjawinangun sebanyak 11 desa yang terjadi pada tahun 2021. Kecamatan Astanajapura  sebanyak  11  desa  yang  terjadi  pada tahun 2021. Kecamatan Babakan sebanyak 13 desa yang  terjadi  pada  tahun  2021.  Kecamatan  Beber sebanyak  10  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021. Kecamatan Ciledug sebanyak 10 desa yang terjadi pada tahun 2021. Kecamatan Ciwaringin sebanyak 8  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021,  kecamatan Depok  sebanyak  12  desa  yang  terjadi  pada  tahun 2021,  kecamatan  Dukupuntang  sebanyak  13  desa yang terjadi  pada tahun 2021, kecamatan Gebang sebanyak  13  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021, kecamatan Gegesik sebanyak 14 desa yang terjadi pada  tahun  2021,  kecamatan  Gempol  sebanyak  8 desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021,  kecamatan Greged sebanyak 10 desa yang terjadi pada tahun 2021,  kecamatan  Gunungjati  sebanyak  13  desa yang terjadi pada tahun 2021, kecamatan Jamblang sebanyak  8  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021, kecamatan Kaliwedi sebanyak 9 desa yang terjadi pada tahun 2021. Kkecamatan Kapetakan sebanyak  9  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021. Kecamatan  Kedawung  sebanyak  8  desa  yang terjadi  pada  tahun  2021.  Kecamatan  Klangenan sebanyak  9  desa  yang  terjadi  pada  tahun  2021. Kecamatan  Suranenggala  sebanyak  11  desa  yang terjadi pada tahun 2021.
Tabel 1. Statistik Value Cluster kejadian kekeringan Kab. Cirebon Index Nominal Value Absolute Count Fraction 1 Cluster_3 215 0.254 2 Cluster_5 200 0.236 3 Cluster_2 153 0.180 4 Cluster_4 141 0.166 5 Cluster_0 111 0.131 6 Cluster_1 28 0.033
Dalam  kasus  ini,  data  kejadian  kekeringan  di Kabupaten  Cirebon  dikelompokkan  menjadi  enam cluster.  Cluster_3  memiliki  jumlah  absolut  tertinggi (215) dengan fraksi 0,254, menunjukkan bahwa cluster ini  mungkin  mencakup  area  dengan  frekuensi kekeringan  tertinggi.  Sementara  itu,  cluster_1
memiliki  jumlah  absolut  terendah  (28)  dengan  fraksi 0,033.  Analisis  semacam  ini  sangat  penting  untuk memahami  pola  dan  tren  kekeringan  di  Kabupaten Cirebon,  yang  dapat  membantu  dalam  perencanaan dan  pengambilan  keputusan  terkait  mitigasi  dan adaptasi kekeringan.
Berdasarkan data interpretation diatas, Cluster 3 merupakan  daerah  yang  paling  sering  mengalami kekeringan,  dengan  total  215  kejadian.  Beberapa kecamatan  dalam  Cluster  3,  seperti  Karangsembung, Karangwareng, Lemahabang, Losari, Mundu,
Pabedilan, Pabuaran,
Palimanan, Pangenan, Panguragan,  Pasaleman,  Plered,  Plumbon,  Sedong, Sumber,  Susukan,  Susukan  Lebak,  Talun,  Tengah Tani, Waled, dan Weru, mengalami tingkat kekeringan tertinggi pada tahun 2021.

## Gambar 7. Jumlah Kekeringan
Hasil  analisis  ini  tidak  hanya  memberikan pemahaman  tentang  pola  kekeringan  di  Kabupaten Cirebon tetapi juga memberikan panduan praktis untuk upaya mitigasi dan adaptasi  yang lebih efektif dalam menghadapi masalah kekeringan di daerah tersebut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan permasalahan yang diangkat tentang  pengelompokan  kejadian  kekeringan  di  Kab. Cirebon  menggunakan K-Means  Clustering , maka dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut:  Dari  hasil pengelompokan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma K-Means, data kejadian kekeringan dapat dikelompokan menjadi 6 cluster. Cluster 3 merupakan daerah  yang  paling  sering  mengalami  kekeringan, dengan total 215 kejadian. Beberapa kecamatan dalam Cluster  3,  seperti  Karangsembung,  Karangwareng, Lemahabang,  Losari,  Mundu,  Pabedilan,  Pabuaran, Palimanan, Pangenan, Panguragan, Pasaleman, Plered, Plumbon, Sedong, Sumber, Susukan, Susukan Lebak, Talun,  Tengah  Tani,  Waled,  dan  Weru,  mengalami tingkat kekeringan tertinggi pada tahun 2021. Cluster 1  merupakan  daerah  dengan  tingkat  kejadian kekeringan  terendah,  hanya  terdapat  28  kejadian. Beberapa  kecamatan  dalam  Cluster  1,  seperti Arjawinangun,  Astanajapura,  Babakan,  Ciwaringin, Dukupuntang, Gebang, Greged, Jamblang, Karangwareng,  Klangenan,  Lemahabang,  Losari, Pabedilan, Palimanan, Panguragan, Plumbon, Sedong, Sumber,  Susukan  Lebak,  Tengah  Tani,  dan  Waled, tidak  mengalami  kekeringan  pada  tahun  2021  dan 2022.  Oleh  karena  itu,  daerah-daerah  ini  dapat
dianggap  relatif  aman  dari  kekeringan  berdasarkan data  yang diberikan.  Berdasarkan validasi  yang telah dilakukan menggunakan cluster distanse performance cluster 6 merupakan K  yang paling optimum dengan nilai DBI yang dihasilkan sebesar 1.259.
Saran  pada  tugas  akhir  ini  setelah  dilakukan pengelompokan  adalah  :  Diharapkan  bahwa  hasil pengelompokan  dari  studi  ini  dapat  menjadi  fondasi bagi  peneliti  dalam  melakukan  klasifikasi  peristiwa kekeringan di Kabupaten Cirebon.  Diharapkan bahwa peneliti berikutnya dapat memperkaya dan memperbaiki atribut pendukung untuk mengidentifikasi  area  yang  rentan  dan  tidak  rentan terhadap  kejadian  kekeringan.  Diharapkan  bahwa pemerintah  Kabupaten  Cirebon  dapat  meningkatkan kesiapan  mereka  dalam  meningkatkan  fasilitas mitigasi kekeringan, sehingga dampak kerugian dapat dikurangi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ramadhani,  D.  I.,  Damayanti,  O.,  Thaushiyah, O.,  &  Kadafi,  A.  R.  (2022).  Penerapan  Metode K-Means Untuk Clustering Desa Rawan Bencana Berdasarkan Data Kejadian Terjadinya Bencana Alam. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (3), 749. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i3.4326
[2] Khairul  Rahmat,  H.,  &  Alawiyah,  D.  (2020). Konseling  Traumatik:  Sebuah  Strategi  Guna Mereduksi Dampak Psikologis Korban Bencana Alam. Jurnal Mimbar: Media Intelektual Muslim Dan Bimbingan Rohani , 6 (1), 34–44. https://doi.org/10.47435/mimbar.v6i1.372
[3] bpbd  jabar  prov.  (2021). longsor  dominasi bencana alam di jabar .
[4] Basysyar,  F.  M.,  Arie  Wijaya,  Y.,  Ali,  I.,  & Anwar,  S.  (2021).  Clustering  Data  Disabilitas menggunakan Algoritma K-Means di Kabupaten Cirebon. JURSIMA  (Jurnal  Sistem  Informasi Dan Manajemen) , 9 (3), 247–255.
[5] Prihandari, R. C., Sains, F., Teknologi, D. A. N., Islam,  U.,  Sultan,  N.,  &  Kasim,  S.  (2022). Rapidminer ( Series : Supervised Learning Dan Unsupervised Learning ) .
[6] Sulistiani, H., & Aldino, A. A. (2020). Decision Tree  C4.5  Algorithm  for  Tuition  Aid  Grant Program Classification (Case Study: Department of  Information  System,  Universitas  Teknokrat Indonesia). Edutic  -  Scientific  Journal  of Informatics
Education , 7 (1), 40–50. https://doi.org/10.21107/edutic.v7i1.8849
[7] Ardiansyah, A. H., Nugroho, W., Alfiyah, N. H., Handoko,  R.  A.,  &  Bakhtiar,  M.  A.  (2020). Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Metode Clustering untuk Menentukan Status Provinsi di Indonesia  2020. Seminar  Nasional  Inovasi Teknologi , 4 (3), 329–333.
[8] Herlinda,  V.,  &  Darwis,  D.  (2021).  Analisis
Clustering Untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C- Means. Darwis, Dartono , 2 (2), 94–99.
[9] Kamila,  I.,  Khairunnisa,  U.,  &  Mustakim,  M. (2019).  Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau. Jurnal Ilmiah  Rekayasa  Dan  Manajemen  Sistem Informasi , 5 (1), 119. https://doi.org/10.24014/rmsi.v5i1.7381
[10] Haviluddin, H., Patandianan, S. J., Putra, G. M., Puspitasari,  N.,  &  Pakpahan,  H.  S.  (2021).
Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokkan  Rekomendasi  Tugas  Akhir. Informatika  Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer , 16 (1), 13. https://doi.org/10.30872/jim.v16i1.5182
[11] Nasution,  I.,  Windarto,  A.  P.,  &  Fauzan,  M. (2020).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut
Provinsi. Building  of  Informatics,  Technology and Science (BITS) , 2 (2), 76–83. https://doi.org/10.47065/bits.v2i2.492
[12] Nana Suarna, Herman, Nining Rahaningsih, Rini Astuti,  &  Yudhistira  Arie  Wijaya.  (2022).
Grouping of Sewing Tool Assistance Recipients Using K-Means Clustering Analysis.
International  Journal  of  Social  Science , 2 (2), 1513–1522.
https://doi.org/10.53625/ijss.v2i2.3085
[13] Inggris, P. B.,  Indonesia, B., &  Matematika, D. A. N. (2020). C1 . 11 (1), 17–20.
[14] Adha,  R.,  Nurhaliza,  N.,  Sholeha,  U.,  & Mustakim,  M.  (2021).  Perbandingan  Algoritma DBSCAN  dan  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokan  Kasus  Covid-19  di  Dunia. SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri , 18 (2), 206–211.
[15] Putri, M. A., Rahaningsih, N., Basysyar, F. M., & Nurdiawan, O. (2022). Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Clustering Untuk
Mengetahui  Kelompok  Kepatuhan  Wajib  Pajak
Bumi dan Bangunan . 5 (2), 145–156.
[16] Handoko, S., Fauziah, F., & Handayani, E. T. E. (2020).  Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan  Tingkat  Penjualan  Paket  Data Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Dan
Rekayasa , 25 (1), 76–88.
https://doi.org/10.35760/tr.2020.v25i1.2677
[17] Yana,  M.  S.,  Setiawan,  L.,  Ulfa,  E.  M.,  & Rusyana, A. (2018). Penerapan Metode K-Means dalam Pengelompokan Wilayah Menurut Intensitas  Kejadian  Bencana  Alam  di  Indonesia Tahun  2013-2018. Journal  of  Data  Analysis ,
1 (2),
93–102. https://doi.org/10.24815/jda.v1i2.12584