INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 6 Tahun 2023 Page 6777-6783 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Penerapan Distance-Based Clustering Pada Aplikasi Peta Lokasi Rawan Bencana Kota Tomohon Berbasis Web dengan Menggunakan GIS Leaflet

## Di Dinas Sosial Kota Tomohon
Abdiel Jeremia Winston Wongkar 1 ✉ , Vivi Peggie Rantung 2
Teknik Informatika Universitas Negeri Manado
Email: abdielwongkar@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini membahas membahas penerapan clustering dalam pengembangan aplikasi peta lokasi rawan  bencana  untuk  kota  tomohon  berbasis  web  dengan  menggunakan  metode  Distance-Based Clustering.  Dengan  memanfaatkan  sistem  informasi  geografis  (GIS)  Leaflet,    penelitian  ini  bertujuan untuk  meningkatkan  pemetaan  dan  analisis  wilayah  yang  rentan  terhadap  bencana  seperti  banjir, gempa bumi, kebakaran, longsor dan pohon tumbang di Kota Tomohon, selain itu pendekatan berbasis web  diterapkan  untuk  meningkatkan  aksesibilitas  dan  interaktivitas  pengguna  terhadap  informasi bencana. Metode Distance-Based diperlukan untuk mengelompokkan area-area dengan tipe atau jenis bencana yang serupa,dan serta memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pola rawan bencana di Kota Tomohon. Aplikasi Ini tidak  hanya bertujuan untuk  mendukung perencanaan mitigasi resiko tetapi  juga  memberikan  alat  yang  efektif  bagi  pihak  berwenang  dan  masyarakat  dalam mengambangkan strategi respons dan evakuasi yang lebih optimal. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan  kontribusi  yang  berarti  dalam  pemahaman  dan  manajemen  risiko  bencana  di  Kota Tomohon  serta  menjadi  dasar  bagi  pengembangan  sistem  serupa  di  wilayah-wilayah  lain  dengan tantangan bencana serupa.
Kata Kunci: Bencana, Leaflet, Clustering, GIS

## Abstract
This research discusses the application of clustering in the development of disaster-prone location map  applications  for  web-based  tomohon  city  using  the  Distance-Based  Clustering  method.  By utilizing the Leaflet geographic information system (GIS), this research aims to improve the mapping and analysis of areas vulnerable to disasters such as floods, earthquakes, fires, landslides and falling trees in Tomohon City, in addition a web-based approach is applied to improve user accessibility and interactivity to disaster information. The Distance-Based method is required to group areas with similar types of disasters, and to provide a better understanding of disaster prone patterns in Tomohon City. This application not only aims to support risk mitigation planning but also provide an effective tool for authorities and communities in developing more optimized response and evacuation strategies. The results of this research are expected to make a meaningful contribution to the understanding and management of disaster risk in Tomohon City and serve as a basis for the development of similar systems in other areas with similar disaster challenges.

## Keywords: Disasters, Leaflet, Clustering, GIS

## PENDAHULUAN
Indonesia, sebagai negara yang terletak di Cincin Api Pasifik, merupakan salah satu wilayah  yang  rentan  terhadap  berbagai  jenis  bencana  alam.  Salah  satu  daerah  yang mengalami  tantangan  serius  terkait  bencana  adalah  Kota  Tomohon,  Kota  Tomohon merupakan sebuah wilayah yang terletak di Provinsi Sulawesi Utara memiliki karakteristik geografis dan geologis yang dapat meningkatkan risiko dan dampak bencana.
Dikarenakan adanya karakteristik geografis dan geologis, Kota Tomohon diapit oleh 2  gunung  berapi  yang  masih  aktif  sehingga  dapat  memicu  berbagai  macam  bencana seperti aktivitas gunung berapi yang dapat mengakibatkan gempa bumi ataupun letusan gunung berapi. Selain itu, adanya ketidakpastian perubahan iklim membuat Kota Tomohon memiliki resiko seperti banjir, tanah longsor, dan kejadian ekstrem lainnya .
Dalam Hal ini, Dinas Sosial Kota Tomohon yang merupakan instansi dalam pemerintah yang bergerak pada bagian Sosial yang telah mencakup berbagai bidang sosial termasuk bidang penanggulangan bencana memiliki kekurangan dalam memetakan area-area rawan bencana di Kota Tomohon, susahnya memanajemen atau memantau setiap lokasi rawan bencana yang berjauhan satu sama lain masih menjadi tantangan mereka dikarenakan tidak adanya  media  untuk  menjadi  alat  pemantauan  dan  penyimpanan  mengenai  informasi setiap lokasi rawan bencana di Kota Tomohon.  Maka dari itu, dibutuhkan yang namanya “Aplikasi Peta Lokasi Rawan Bencana”.
Aplikasi  Peta  Lokasi  Rawan  Bencana  ini  menjadi  solusi  bagi  pemerintah  terutama Instansi Dinas Sosial Kota Tomohon yang mana belum memiliki suatu Aplikasi yang dapat melakukan  pendataan,pemetaan  dan  pemantauan  pada  setiap  lokasi-lokasi  rawan bencana. Dan Juga adanya penerapan metode Distance-Based Clustering atau clustering berbasis  kepadatan  adalah  untuk  keperluan  pada  aplikasi  yang  diperlukan  untuk memudahkan dalam mengemlompokkan setiap  lokasi-lokasi bencana di  Kota Tomohon dalam  bentuk  kategori  setiap  bencana,  sehingga  data  yang  telah  dimasukkan  dan divisualisasikan kedalam aplikasi dapat memiliki kelompoknya sendiri setiap jenis bencana (Septiani dan Yanti, 2021).

## METODE PENELITIAN
Dalam  Melakukan  pengembangan  aplikasi  ini  ,Peneliti  menggunakan  metode Extreme  Programming.  Extreme  Programming  (XP)  adalah  sebuah  pendekatan  dalam pengembangan perangkat lunak yang bertujuan untuk memberikan hasil yang lebih baik, lebih  cepat,  dan  lebih  adaptif  terhadap  perubahan.  XP  sangat  cocok  untuk  tim pengembangan  yang  bekerja  dalam  lingkungan  yang  dinamis  dan  memiliki  kebutuhan yang mungkin berubah seiring waktu (Carolina dan Supriyatna, 2019).
Tahapan metode Extreme Programming adalah sebagai berikut (Tran, Wehrens, dan Buydens. 2006):
• Perencanaan: Praktik perencanaan adaptif dan kolaboratif dengan membuat daftar fitur dan menetapkan prioritas dalam iterasi pendek ("sprint") untuk menjaga fokus dan kejelasan tujuan.
• Perancangan: Praktik desain sederhana dan fleksibel, siap mengadopsi perubahan seiring  waktu,  dengan  mempertimbangkan  kebutuhan  proyek  untuk  kemudahan pemahaman dan adaptasi.
• Pengkodean:  Praktik  penulisan  kode  dengan  fokus  pada  kesederhanaan  dan kemudahan  pemahaman,  mungkin  melibatkan  pair  programming  untuk meningkatkan kualitas dan berbagi pengetahuan.
• Pengujian: Praktik pengujian terus-menerus dengan pengujian unit, integrasi, dan penerimaan  untuk  memastikan  fungsi  program  sebagaimana  diinginkan,  dapat dilakukan secara otomatis dan terintegrasi dalam proses pengembangan.

## Gambar 1. Metode Extreme Programming
(Sumber: Septiani dan Habibie, 2022)
Sedangkan Clustering pada Aplikasi, Peneliti menggunakan Leaflet yang merupakan third-party atau pihak ketiga yang kegunaannya untuk menampilkan peta yang nantinya akan memvisualisasikan setiap lokasi rawan bencana dalam bentuk marker atau penanda sekaligus pembuatan klustering pada aplikasi tersebut. Untuk metode yang dipakai leaflet dalam  membuat  cluster  adalah  sebuah  algoritma  sederhana  yaitu Distance-Based Clustering atau clustering berbasis kepadatan dengan rumus sebagai berikut:
D(p, q) = |p - q|
Dimana :
- D (p, q) adalah jarak antara titik p dan q
- p dan q adalah titik data yang akan dikelompokkan
Rumus ini menggunakan jarak euclidean untuk mengukur jarak antara dua titik. Jarak euclidean adalah jarak terpendek antara dua titik dalam ruang Euclidean

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  Distance-Based  Clustering  terjadi  dalam  memvisualisasikan  data-data berupa koordinat, yang dimana setiap koordinat lokasi rawan bencana akan dimuat dalam bentuk  marker.  Setiap  marker  yang  berdekatan  satu  sama  lain  akan  membentuk  suatu cluster melalui peta yang nantinya akan muncul dalam aplikasi. Untuk kode programnya adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Kode Untuk Memunculkan Cluster
Pihak  ketiga  yaitu  leaflet  memberikan  plugin  sehingga  pengguna  tidak  perlu membuat algoritma secara manual dan hanya membuat kode untuk memunculkan cluster yang  didalamnya  telah  membuat  algoritma  Distance-Based  Clustering  secara  otomatis seperti yang diatas.
Dengan menggunakan Distance-Based Clustering pada Aplikasi Peta Lokasi Rawan Bencana, data-data yang berupa lokasi koordinat tersebut tidak lagi hanya muncul dalam suatu marker tunggal dan mulai mengelompokkan diri dengan koordinat lain yang berada di dekatnya.
Gambar 3. Sebelum Penerapan Clustering        Gambar 4. Sesudah Penerapan Clustering Selain itu, Leaflet juga menggunakan pendekatan Sequential Clustering yang dimana cluster akan dipecah menjadi kluster yang lebih kecil bahkan menjadi marker individual ketika map di zoom-in . Sebaliknya, jika di zoom-out beberapa marker yang terpisah akan digabungkan ke dalam kluster yang lebih besar.
Dikarenakan Distance-Based Clustering merupakan algoritma sederhana yang hanya membuat  cluster  berdasarkan  jarak  antar  koordinat,maka  akan  ditambahkan  beberapa kode  program  untuk  pengembangan  algoritma  tersebut  yang  dalam  hal  ini  adalah membuat marker-marker tersebut membuat cluster yang sesuai dengan jenis atau kategori bencana masing-masing marker.
Dengan kode program seperti berikut, maka setiap koordinat yang berada di database masih  akan  menggunakan  algoritma  clustering  yang  sama  tetapi  cluster  yang  dibuat terbagi sesuai dengan kategori bencana setiap marker miliki.
Gambar 5. Kode Untuk Membagi Setiap Cluster Sesuai Dengan Kategori Atau Jenis

## Bencana
Setelah ditambahkan kode program tersebut, dapat terlihat di peta bahwa algoritma tetap berjalan seperti biasanya akan tetapi marker-marker yang berbeda kategori atau jenis bencana  tidak  lagi  menggabungkan  satu  sama  lain  menjadi  cluster  dan  lebih  memilih menggabungkan diri dengan marker yang dekat dan sejenis  dengan dirinya.
Gambar 6. Cluster Terbagi Sesuai Dengan Kategori Bencana

## SIMPULAN
Dalam Penerapan Algoritma ini dapat disimpulkan bahwa Algoritma Distance-Based Clustering  merupakan  sebuah  algoritma  sederhana  dan  sangat  mudah diimplementasikan  pada  sebuah  aplikasi  yang  didalamnya  memuat  sebuah  sistem informasi geografis. Algoritma Clustering ini cocok digunakan dalam situasi dimana ketika data hanya akan diolah dalam suatu cluster dan skala data yang dimuat tidak terlalu besar. Namun  Ketika  dihadapkan  dengan  skala  data  yang  besar  dan  dataset  yang  banyak, algoritma  ini  perlu  banyak  dukungan  dengan  kode  program  yang  lain  seperti  yang
diterapkan  pada  aplikasi  peta  rawan  bencana  ini  dikarenakan  kurangnya  sensitivitas terhadap skala data dan memerlukan pemilihan ambang jarak yang tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
I.  Carolina  &  A.  Supriyatna. (2019).  “PENERAPAN  METODE  EXTREME  PROGRAMMING DALAM PERANCANGAN APLIKASI PERHITUNGAN KUOTA SKS MENGAJAR DOSEN” N.  A.  Septiani  &  F.  Y.  Habibie.  (2022).  “PENGGUNAAN  METODE  EXTREME PROGRAMMING PADA PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PELAYANAN PUBLIK”
N. A. Septiani & L. D. Yanti. (2021). “SISTEM INFORMASI PEMASANGAN IKLAN KORAN PADA PT. HARIAN TOPSKOR DENGAN METODE EXTREME PROGRAMMING (XP)”
T. N. Tran, R. Wehrens, & L. M.C Buydens. 2006. KNN-kernel density-based clustering for high-dimensional multivariate data