## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 180−185 https://djournals.com/resolusi

## Algoritma K-Means untuk Mengelompokkan Hotel di Sekitar Wilayah Indonesia yang Rentan Gempa Bumi
Nurfidah Dwitiyanti * , Erlin Windia Ambarsari, Noni Selvia
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta, Indonesia Email: 1,* nurfidah.pulungan@gmail.com, 2 erlinunindra@gmail.com, 3 noni.selvia@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nurfidah.pulungan@gmail.com
Abstrak− Karena lokasinya di Cincin Api Pasifik, Indonesia sering mengalami gempa bumi. Fenomena ini membahayakan masyarakat serta infrastruktur, termasuk industri perhotelan. Hotel  dikelompokkan berdasarkan lokasi  di sekitar wilayah  Indonesia  yang rentan terhadap gempa bumi, sehingga pemilik hotel dapat menggunakan desain dan konstruksi hotel yang tahan gempa saat membangun. Ini karena daerah dengan gempa tinggi meningkatkan risiko kerusakan bangunan hotel. Penelitian ini menggunakan data lokasi geografis hotel dan data seismik Indonesia untuk mengklasifikasikan hotel di wilayah Indonesia yang rawan gempa dengan algoritma K-Means. Data diambil dari USGS dari Januari 2022 hingga November 2023. Dengan menggunakan algoritma K-Means, hotel dikelompokkan menjadi  klaster  berdasarkan  kedekatan  mereka  dengan  episenter  gempa  dan  magnitudo  gempa  yang  tercatat.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa ada dua klaster yang ideal berdasarkan nilai shilhoutte tertinggi, yaitu 0,954, yang berarti dapat dikelompokkan menjadi dua klaster yang berbeda berdasarkan lattitude, longitude, dan alamat hotel, dengan empat hotel dan tiga hotel sebagai anggota masing-masing klaster. Hotel Mutiara, Saparua, dan Tiara memiliki tingkat kejadian rentan  yang  lebih tinggi  dibandingkan dengan hotel  lainnya  karena  berada  di  dekat  lokasi  gempa.  Penelitian  ini  dapat  membantu  pemilik  hotel  dan  pembuat  kebijakan  membuat strategi untuk mengurangi risiko, meningkatkan keselamatan, dan mengembangkan berkelanjutan di wilayah yang rawan gempa.
Kata Kunci: Gempa Bumi; Clustering; Algoritma; K-Means; Nilai Shilhoutte
Abstract− Due to its location on the Pacific Ring of Fire, Indonesia frequently experiences earthquakes. This phenomenon  endangers society and infrastructure, including the hotel industry. Hotels are placed based on locations around areas of Indonesia vulnerable to earthquakes so that hotel owners can use hotel designs and construction that are earthquake-resistant when built. This is because areas with high earthquakes increase the risk of damage to hotel buildings. This research uses hotel geographic location data and Indonesian seismic data to classify hotels in earthquake-prone regions of Indonesia using the K-Means algorithm. Data was taken from USGS from January 2022 to November 2023. Using the K-Means algorithm, hotels were aggregated into clusters based on their proximity to the earthquake epicenter and recorded earthquake magnitude. The research results show that there are two ideal clusters based on the highest Shilhoutte value, namely 0.954, which means it can be sent into two different clusters based on latitude, longitude,  and hotel address,  with  four  hotels  and  three  hotels  as  members  of  each  cluster.  Hotels  Mutiara,  Saparua,  and  Tiara  have  a  higher  level  of vulnerability than other hotels because they are located near the earthquake. This research can help hotel owners and policymakers create strategies to reduce risk, increase safety, and develop sustainability in earthquake-prone regions.
Keywords : Earthquake; Clustering; Algorithm; K-Means; Shilhoutte Value

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan pertumbuhan industri perhotelan yang pesat di seluruh dunia, penting bagi pengembang, manajemen, dan pemilik hotel untuk memahami dan mengelola ancaman gempa bumi. Gempa bumi adalah bencana alam yang tidak dapat diprediksi dan memiliki potensi kerusakan yang sangat besar. Terletak di Cincin Api Pasifik, Indonesia sering mengalami gempa  bumi  [1].  Fenomena  ini  menimbulkan  bahaya  bagi  penduduk  dan  infrastruktur,  termasuk  industri  perhotelan. Berdasarkan data dari BMKG, sebanyak 57 ribu rumah dan fasum mengalami kerusakan akibat gempa dengan magnitude di atas 5 SR di sepanjang tahun 2022 [2]. Sangat penting untuk memahami tingkat rentang gempa bumi di suatu wilayah karena  gempa  bumi  pasti  menyebabkan  kerugian  besar.  Di  daerah  dengan  rentang  gempa  yang  tinggi,  desain  dan konstruksi bangunan harus lebih ketat. Hotel yang terletak di daerah ini harus dirancang dengan desain struktural yang tahan  gempa.  Sehingga  dibutuhkan  penelitian  mengenai  pengelompokkan  hotel  yang  rentan  terdampak  oleh  kejadian gempa bumi sebagai pedoman bagi manajemen hotel untuk memiliki strategi mitigasi risiko sebagai langkah mengurangi risiko bagi tamu dan kerugian finansial.
Mitigasi gempa bumi dapat dilakukan dengan mengolah data dengan clustering dan mengidentifikasi karakteristik gempa [3], [4]. Dalam teknik clustering, suatu objek ditempatkan dalam kelompok yang sama dengan objek lain yang terkait, tetapi dalam kelompok yang berbeda jika melibatkan objek yang tidak terkait [5]. Karena karakteristiknya, metode ini  berkonsentrasi  pada  pengelompokan  objek  berdasarkan  kesamaan  tertentu.  Metode  ini  dapat  dibagi  menjadi  dua kategori, yaitu pengelompokan hierarkis dan pengelompokan terpartisi [6]. Metode pengelompokan objek yang dikenal sebagai  "clustering"  melibatkan  pembagian  objek  menjadi  kelompok,  atau  klaster,  sehingga  semua objek  dalam  suatu klaster "mirip" satu sama lain dan "tidak mirip" satu sama lain [7]. Tujuan dari clustering adalah meminimalkan jarak di dalam cluster dan memaksimalkan jarak antar cluster [8]. Ada sejumlah algoritma, salah satunya adalah K-means, yang dapat digunakan untuk menyelesaikan pendekatan clustering [9]. Algoritma k-means dapat menangani jumlah data yang besar  dengan  cepat  dan  efisien  [3],  [10]–[12].  Algoritma  K-Means  juga  memiliki  potensi  sebagai  alat  yang  dapat digunakan untuk analisis klaster gempa.
Penelitian tentang algoritma K-Means dan pengelompokan data gempa bumi di Indonesia telah banyak dilakukan. Salah satu contohnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Hadi, Pratiwi dan Slamet, menggunakan data gempa bumi Indonesia tahun 2012-2021, algoritma K-Means dan DBSCAN berhasil dikelompokkan, tetapi penelitian menunjukkan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 180−185 https://djournals.com/resolusi
bahwa K-Means memiliki tingkat kesalahan kelompok yang lebih rendah daripada DBSCAN  [3]. Studi terkait lainnya, dengan menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan kejadian gempa bumi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil klaster yang diperoleh adalah k = 7, dengan satu klaster mengalami jumlah kejadian gempa maksimum 571 dan satu klaster lainnya mengalami jumlah kejadian gempa minimum 180 [13]. Penelitian tambahan tentang penggunaan algoritma  K-Means  tentang pengelompokkan  data  gempa  bumi  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  jumlah  klaster  optimal  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan  ini  adalah  2  berdasarkan  skor silhoutte  tertinggi  sebesar  0,749  dengan  episenter  gempa  cukup  tersebar,  dan  jumlah  gempa  di  wilayah  timur  Nusa Tenggara Barat lebih banyak dibandingkan wilayah barat sebelum tahun 2018 [14].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan hotel di Indonesia berdasarkan tingkat kerentanan hotel terhadap  gempa  bumi.  Hal  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  untuk  menganalisis  data  lokasi geografis hotel dan data seismik di Indonesia. Metode klasterisasi memungkinkan penilaian kerentanan gempa yang lebih tepat.  Hal  ini  juga  memudahkan  pembuatan  strategi  yang  ditargetkan  untuk  mengurangi  risiko.  Selain  itu,  proses klasterisasi tetap skalabel dan dapat diterapkan pada sejumlah besar hotel di Indonesia  berkat kemampuan algoritma K- Means untuk menangani dataset besar. Pendekatan ini memastikan bahwa setiap hotel, terlepas dari ukuran atau lokasinya, dapat memperoleh manfaat dari pengelompokkan kerentanan gempa yang tepat. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means menawarkan perspektif baru tentang cara hotel dapat dikategorikan berdasarkan risiko gempa dan menawarkan kontribusi  praktis  bagi  pemangku  kepentingan  industri  perhotelan  untuk  meningkatkan  kesiapsiagaan  dan  mitigasi bencana diantaranya dapat memberikan panduan berharga bagi pemilik hotel dalam memilih lokasi dan desain konstruksi yang tahan gempa, terutama di daerah dengan risiko gempa tinggi dan bagi pembuat kebijakan dapat menjadi acuan dalam merumuskan kebijakan pembangunan berkelanjutan dan tata ruang yang mempertimbangkan risiko gempa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1 menunjukkan prosedur pengambilan data, pre-processing data, dan clustering K-Means yang digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Tahapan  penelitian  dimulai  dari  melakukan  pengumpulan  data  tentang  wilayah  di  Indonesia  yang  memiliki kejadian gempa bumi. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari United States Geological Survey (USGS), sebuah agensi ilmiah pemerintah Amerika Serikat. Data ini diambil dari 1661 gempa bumi yang terjadi di Indonesia dari Januari 2022 hingga November 2023 dengan magnitude ≥ 4,5 dan kedalaman maksimal sampai 310 km . Tahapan selanjutnya,  proses  prepocessing  data  dilakukan  meliputi  tiga  hal  utama,  diantaranya  seleksi  data,    pembersihan  data (prepocessing data) dan integrasi data dalam analisis ini, yang berarti memilih data yang akan digunakan dalam proses data mining,  menghapus data yang tidak penting, melengkapi data dan menggabungkan dua atau lebih kumpulan data menjadi  satu  kumpulan  data  [15].  Proses  selanjutnya  adalah  menentukan  daerah  mana  yang  paling  sering  mengalami gempa.  Berdasarkan  lokasi  tersebut,  serta  garis  lintang  dan  bujurnya  akan  dihubungkan  melalui  Foursquare  dan menggunakan APInya untuk mencari hotel di dekat lokasi gempa. Tujuannya adalah untuk menemukan hotel yang perlu meningkatkan dalam kesiapsiagaan dan mitigasi bencana.  Kemudian, tahapan berikutnya adalah untuk mengelompokkan hotel  yang  diperoleh  dari  Foursquare  API,  algoritma  K-Means  Clustering  menggunakan  unsupervised  learning.  Label dari  kumpulan  data  dihilangkan,  dan  kemudian,  sebagai  parameter,  kumpulan  data  yang  tidak  berlabel  diteruskan  ke

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 180−185 https://djournals.com/resolusi
algoritma K-Means Clustering. Hasil dari klaster K-Means membagi hotel ke dalam k kelompok berbeda dan memplotnya ke dalam peta.  Tahapan penelitian  ini diadaptasi  berdasarkan  implementasi penelitian  yang telah dilakukan oleh Nath dengan menggunakan bahasa pemograman Python [16].

## 2.2 Algoritma K-Means Clustering
Tujuan awal algoritma ini adalah menentukan jumlah klaster yang ingin dibentuk, kemudian memilih variabel pertama yang akan digunakan sebagai titik tengah cluster, dan kemudian  melakukan proses pengulangan. Metode ini dianggap sebagai algoritma pembelajaran  yang sederhana.  Proses  ini akan dilakukan hingga data menjadi stabil sehingga objek data tidak akan bergerak [17]. Pertama, data dibagi. Setelah menghitung mean untuk setiap kelompok, data dibagi kembali dengan mengatur setiap data ke posisi cluster mean terdekatnya. Algoritma ini, dalam versi paling sederhananya, terdiri dari langkah-langkah berikut [7]:
1. Menghitung jumlah k-kelompok secara acak;
2. Menghasilkan nilai acak untuk setiap kelompok centroid sebanyak k-kelompok;
3. Menghitung  jarak  setiap  data  masukan  ke  setiap  centroid  menggunakan  jarak  geometris  untuk  mengetahui  jarak terdekat setiap data dengan centroid. Euclidean adalah salah satu dari banyak metode untuk mengukur jarak data ke pusat kelompok[18]. Persamaan 2 dapat digunakan untuk menghitung jarak Euclidean[19].
d = √(x 1 − x 2 ) 2 + (y 1 − y 2 ) 2 (1)
4. Membagi setiap data berdasarkan jarak terkecil ke centroid.
5. Perbarui nilai centroid massa. Nilai centroid baru diperoleh dari nilai rata-rata cluster.
6. Ulangi langkah ini hingga anggota setiap cluster tidak berubah.
7. Jika langkah-langkah di atas telah dilakukan, nilai rata-rata pusat cluster pada iterasi terakhir akan digunakan sebagai parameter untuk menentukan pengelompokan data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Penelitian  ini akan  menyelidiki algoritma K-Means clustering untuk mengelompokkan  hotel  berdasarkan data seismik dan lokasi geografis yang berada di wilayah rentan gempa di Indonesia. Sumber data dalam penelitian ini diperoleh dari United  States  Geological  Survey  (USGS).  Data  yang  diambil  berupa  data  gempa  bumi  di  Indonesia  mulai  dari  bulan Januari  2022  hingga  November  2023 dengan  magnitude ≥ 4,5 dan  kedalaman  maksimal  sampai  310  km .  Pada tahap preprocessing data, dilakukan cleaning terhadap data yang tidak diperlukan dan mengisi  data yang kosong serta  mengubah  kolom  dengan  tipe  data  yang  tidak  sesuai  ke  kolom  yang  sesuai  untuk  memudahkan pengelolaan data . Selanjutnya, data yang telah dibersihkan diplot seperti yang ditampilkan pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Plot data gempa di wilayah Indonesia, Januari 2022-November 2023
Gambar  2  menampilkan  plot  data  gempa  di  wilayah  Indonesia,  dimana  dari  peta  tersebut  didapatkan  bahwa distribusi kejadian gempa hampir merata terjadi di setiap wilayah kepulauan Indonesia di sepanjang tahun 2022 hingga 2023 dengan magnitude ≥ 4,5 kecuali di pulau kalimantan yang jarang terjadi. Ini berarti bahwa wilayah di Indonesia sangat  rawan  akan  bencana  gempa  bumi.  Berdasarkan  distribusi  gempa  bumi,  dapat  ditentukan  urutan  wilayah  di Indonesia yang sering mengalami kejadian gempa di sepanjang tahun 2022 hingga 2023 yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Kejadian gempa di Indonesia, Jan 2022 – November 2023
Wilayah Banyak Kejadian Gempa Banda Sea 70 Molucca Sea 32

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 180−185 https://djournals.com/resolusi
Wilayah Banyak Kejadian Gempa Kepulauan Babar, Indonesia 15 Southwest of Sumatra, Indonesia 11 South of Java, Indonesia 10 Halmahera, Indonesia 8 Java, Indonesia 8 Pulau Tanimbar, Indonesia 8 Southern Sumatra, Indonesia 7 Kepulauan Barat Daya, Indonesia 7 Mindanao, Philippines 7 Pulau-Pulau Talaud, Indonesia 7 Seram, Indonesia 6 Minahasa, Sulawesi, Indonesia 6 Northern Sumatra, Indonesia 5 Flores Sea 5 Flores Region, Indonesia 5 67 km NNE of Ruteng, Indonesia 4
Pada tabel 1, ditemukan bahwa ada 18 tempat di mana jumlah gempanya telah meningkat atau setara dengan  5 dalam  hampir  2  tahun  terakhir  ini.  Ditemukan  bahwa  tempat-tempat  ini  benar-benar  rentan  terhadap  gempa  bumi, terutama  Banda  Sea,  Molucca  Sea,  dan  Kepulauan  Babar.  Selanjutnya,  dari  wilayah  yang  sering  terjadi  gempa, dihubungkan  melalui  API  Foursquare untuk  mencari  hotel  di  sekitar  lokasi gempa berdasarkan pada  garis  lintang dan bujur.  Gambar  3  merupakan  hasil  nama-nama  hotel  yang  diperoleh  dari  API  Foursquare  yang  nantinya  akan  diubah kedalam bentuk dataframe pandas untuk memudahkan pengolahan data.

## Gambar 3. Daftar nama hotel sekitar wilayah gempa di Indonesia
Tahapan berikutnya adalah dilakukan pengelompokkan hotel yang  memiliki potensi berisiko gempa. Algoritma clustering  yang digunakan adalah  K-Means.  Untuk memulai algoritma K-Means, langkah pertama adalah  menentukan jumlah k (cluster) yang akan dibentuk pada data. Untuk menemukan nilai k optimal, metode silhouette adalah salah satu metode  yang  dapat  digunakan  bersama  dengan  algoritma  ini.  Informasi  nilai  k  optimal  yang  dihasilkan  oleh  metode silhouette adalah nilai k optimal yang dipilih untuk setiap silhouette dari nilai rata-ratanya; nilai rata-rata yang lebih tinggi merupakan nilai yang lebih optimal [3], [20]. Pembangkitan nilai k optimal dengan metode silhouette digambarkan dalam Gambar 4.

## Gambar 4. Metode Silhouette untuk menemukan K Optimal
Jumlah klaster k yang ideal adalah 2, dan nilai shilhoutte adalah 0.954, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4. Selanjutnya,  hasil  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel.  Tabel  2  menunjukkan  hasil  klasterisasi  untuk  nama-nama  hotel  di Indonesia yang memiliki risiko gempa.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 180−185 https://djournals.com/resolusi
Tabel 2. Kejadian gempa di Indonesia, Jan 2022 – November 2023
Nama Latitude Longitude Alamat Cluster Labels Banyak Kejadian Hotel Perdana Morotai 2.100.150 128.201.622 ['Indonesia'] 1 1 Hotel Perdana Saparua - 3.577.253 128.652.934 ['Saparua', 'Saparuia', 'Molucas 97525', 'Indo... 1 2 Hotel Mutiara - 3.095.324 130.476.283 ['Maluku', 'Indonesia'] 1 3 Hotel Arema Bula - 3.101.972 130.482.060 ['Bula', 'Maluku', 'Indonesia'] 1 1 Hotel Tiara 4.268.199 96.364.630 ['MeuLaboh (MeuLaboh)', 'Meulaboh', 'Aceh 5247... 2 2 Hotel Jw Mariot 4.225.820 96.308.410 ['Indonesia'] 2 1 Hotel Oasis 4.230.702 96.307.819 ['Indonesia'] 2 1
Selanjutnya, dilakukan pemetaa dari hasil algoritma K-Means yang ditampilkan pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil pemetaan klaster menggunakan algoritma K-Means
Dari  gambar  5  terlihat  letak  kedua  klaster  yang  sudah  terbentuk  pada  peta,  dimana  klaster  yang  pertama ditunjukkan  pada  lingkaran  berwarna  merah  berada  di  wilayah  kepulauan  Maluku  dan  klaster  yang  kedua  yang ditunjukkan oleh linggkaran berwarna ungu berada di Banda Aceh. Hal ini menjelaskan bahwa  letak lokasi  hotel yang rentan dengan kejadian gempa bumi berada di kedua klaster.

## 3.2 Pembahasan
Kebanyakan gempa bumi sering terjadi di sekitar bagian timur Indonesia, seperti yang ditunjukkan pada gambar 2. Hal ini  karena  sesar-sesar  di  sana  lebih  aktif  dibandingkan  di  Indonesia  bagian  barat.  Misalnya,  di  daerah  Maluku,  yang terletak  di  tempat  beberapa  lempeng  bumi  berkumpul  [16].  Hasil  penelitian  ini  juga  serupa  dengan  hasil  penelitian sebelumnya [11]. Dengan menggunakan algoritma DBSCAN dan data gema dari Indonesia mulai dari tahun 2018 hingga 2020, penelitian tersebut menemukan bahwa kegempaan tersebar hampir di  seluruh wilayah Indonesia, tetapi wilayah barat memiliki titik atau frekuensi kegempaan yang agak rendah dibandingkan dengan wilayah tengah dan timur. Analisis menunjukkan  1281  lokasi  gempa  unik  yang  tercatat  dalam  dua  tahun  terakhir.  Di  antaranya,  28  lokasi  mengalami peningkatan  frekuensi gempa dalam dua tahun terakhir, dengan  jumlah tertinggi 70 gempa di Laut Banda selama dua tahun, 32 gempa di Laut Molluca selama dua tahun, dan 15 gempa di Kepulauan Bar Bar selama dua tahun. Ketiga lokasi ini merupakan lokasi gempa bumi yang paling tidak stabil dan konsisten. Hasil analisis saat ini menunjukkan bahwa tujuh hotel berbeda  memiliki risiko gempa  bumi karena lokasinya. Hotel Mutiara, Saparua, dan Tiara adalah  yang  memiliki risiko gempa bumi yang lebih tinggi, karena ketiga hotel tersebut berada di dekat lokasi gempa. Gambar 5 menunjukkan kesamaan antara hotel-hotel dalam dua klaster yang berbeda berdasarkan lattitude, longitude, dan alamatnya.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukan bahwa terdapat tujuh hotel yang rentan terhadap gempa bumi karena lokasinya; dari tujuh hotel  tersebut,  Hotel  Mutiara,  Hotel  Saparua,  dan  Hotel  Tiara  memiliki  tingkat  kejadian  rentan  yang  lebih  tinggi. Berdasarkan  data  gempa  bumi  di  Indonesia  bersumber  pada  USGS,  mulai  dari  Januari  2022  hingga  November  2023, ditemukan bahwa ketiga hotel tersebut berada di dekat lokasi gempa. Berdasarkan lattitude, longitude, dan Alamat, hotel

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 180−185 https://djournals.com/resolusi
dapat  dimasukkan  ke  dalam  dua  klaster,  dengan  empat  hotel  dan  tiga  hotel  sebagai  anggota  masing-masing  klaster. Klasterisasi ini dapat membantu mengidentifikasi hotel-hotel yang memiliki karakteristik serupa untuk memahami potensi faktor risiko gempa. Hasil penelitian ini dapat membantu para pihak yang bertanggung jawab untuk mengawasi  hotel- hotel untuk meningkatkan keselamatan terjadinya gempa di masa mendatang. Dalam penelitian mendatang, diharapkan dapat digunakan algoritma clustering lainnya pada pengelompokan hotel-hotel yang berada di sekitar daerah rawan gempa bumi di Indonesia, sehingga hasil pengelompokan dengan algoritma K-Means akan dibandingkan.

## REFERENCES
[1] I. Setiawan, D. Krismawati, S. Pramana, and E. Tanur, “Klasterisasi Wilayah Rentan Bencana Alam Berupa Gerakan Tanah dan Gempa Bumi di Indonesia,” in Seminar Nasional Official Statistics, 2022, pp. 669–676.
[2] Daryono, “Aktivitas Gempa Bumi di indonesia tahun 2022,” Jakarta, 2022.
[3] A. P. W. Hadi, H. Pratiwi, and I. Slamet, “Pengelompokan Data Gempa Bumi di Indonesia dengan Algoritma K-Means dan DBSCAN,” in Seminar Nasional Pendidikan Matematika Ahmad Dahlan 2023, 2023, pp. 52–60.
[4] M. Muhajir and N. N. Sari, “K-Affinity Propagation ( K-AP ) and K-Means Clustering for Classification of Earthquakes in Indonesia,” 2018 Int. Symp. Adv. Intell. Informatics, pp. 6–10, 2018.
[5] A.  Ahmad  and  N.  Irsalinda,  “Cluster  Analysis  of  Earthquake  ’  s  Data  Clustering  in  Indonesia  using  Fuzzy  K-means Clustering,” vol. 3, no. April, pp. 3–7, 2020.
[6] I. H. Rifa, H. Pratiwi, N. Sciences, and U. S. Maret, “Clustering of earthquake risk in indonesia using k-medoids and k-means algorithms,” Media Stat., vol. 13, no. 2, pp. 194–205, 2020, doi: 10.14710/medstat.13.1.194-205.
[7] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques Edition: 3rd. Amsterdam: Morgan Kaufmann-Elsevier, 2022.
[8] I. H. Rifa, H. Pratiwi, and Respatiwulan, “Implementasi Algoritma Clara untuk Data Gempa Bumi di Indonesia,” in Seminar Nasional Penelitian Pendidikan Matematika (SNP2M) 2019, 2019, pp. 161–166.
[9] F. Reviantika et al., “Analisis Gempa Bumi Pada Pulau Jawa Menggunakan Clustering Algoritma K-Means,” J. Din. Inform., vol. 9, no. 1, pp. 51–60, 2020.
[10] A. Amalia, U. Harmoko, and G. Yuliyanto, “Clustering of Seismicity in the Indonesian Region for the 2018-2020 Period using the DBSCAN Algorithm,” J. Phys. Its Appl., vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2021.
[11] F. R. Senduk and F. Nhita, “Clustering of Earthquake Prone Areas in Indonesia Using K-Medoids Algorithm,” Ind. J. Comput., vol. 4, pp. 65–76, 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.3.359.
[12] A. S. Ahmar, D. Napitupulu, and R. Rahim, “Using K-Means Clustering to Cluster Provinces in Indonesia Using K-Means Clustering to Cluster Provinces  in  Indonesia,” in  2nd  International Conference  on Statistics, Mathematics, Teaching, and Research, 2018, pp. 0–6.
[13] I. M. B. Suksmadana and C. Ramadhani, “Pengklasteran Kejadian Gempa Wilayah Indonesia Menggunakan Algoritma k- Means,” vol. 8, no. 2, pp. 62–67, 2022.
[14] I. Rahadi, B. A. Novianti, K. Syahidi, M. Putra, M. Gazali, and R. H. Hirzi, “Applying K-Means Algorithm for Clustering Analysis Earthquakes Data in West Nusa Tenggara Province,”  Indones. Phys. Rev., vol. 5, no. 3, pp. 197–207, 2022, doi: https://doi.org/10.29303/ipr.v5i3.148.
[15] A. P. Joshi and B. V Patel, “Data Preprocessing : the Techniques for Preparing Clean and Quality Data for Data Analytics Process,” Orient. J. Comput. Sci. Technol., vol. 13, no. 2–3, pp. 78–81, 2020.
[16] S. Nath, “Analyzing earthquakes in USA to determine the possibly risky to quakes hotels.,”  Towards Data Science, 2019. https://towardsdatascience.com/analyzing-the-earthquakes-in-usa-to-determine-the-possibly-risky-to-quakes-hotels- 2a9ff162e747 (accessed Nov. 17, 2023).
[17] S. S. Nagari, L. Inayati, U. Airlangga, E. Java, M. V. Midwife, and E. Java, “Implementation of Clustering Using K-Means Method  To  Determine  Nutritional  Status,”  J.  Biometrika  dan  Kependud.,  vol.  9,  no.  July,  pp.  62–68,  2020,  doi: 10.20473/jbk.v9i1.2020.62.
[18] G.  Shmueli,  P.  C.  Bruce,  I.  Yahav,  N.  R.  Patel,  and  K.  C.  Lichtendahl,  Data  Mining  for  Business  Analytics :  Concepts, Techniques, and Application in R, First. John Wiley & Sons, Inc, 2018.
[19] A.  Wanto,  M.  N.  H.  Siregar,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  Data  Mining :  Algoritma  &  Implementasi,  1st  ed.  Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[20] M. S. Yana, L. Setiawan, E. M. Ulfa, and A. Rusyana, “Penerapan Metode K-Means dalam Pengelompokan Wilayah Menurut Intensitas Kejadian Bencana Alam di Indonesia Tahun 2013-2018,” J. Data Anal., vol. 1, no. 2, pp. 93–102, 2018.