November 2023

## Penerapan Metode K-Medoids dalam Pengklasteran Kab/Kota di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Intensitas Bencana Alam di Jawa Barat pada Tahun 2020-2021
Adeline Vinda Septiani 1 , Rafika Aufa Hasibuan 2 . Anwar Fitrianto 3 . Erfiani 4 , Alfa Nugraha Pradana 5
1,2,3,4,5) Program Magister Statistika dan Sains Data Fakultas MIPA IPB University, Indonesia e-mail: 2809adelinevinda@apps.ipb.ac.id

## ABSTRAK
Mengidentifikasi  objek  atau  individu  yang  seragam  merupakan  salah  satu  metode  analisis  yaitu analisis cluster .  Analisis cluster berkerja  dengan  cara  mengidentifikasi  individu  yang  seragam berdasarkan peubah tertentu dengan mempertimbangkan karakteristik yang dimiliki dari setiap objek dan memaksimalkan persamaan antar objek tersebut ke satu cluster dan meminimalkan persamaan antar cluster. Pendekatan  analisis cluster terbagi  menjadi  dua  yaitu,  pendekatan  hirarki  dan pendekatan partisi. Pada riset ini, menggunakan skema yang dilakukan dengan pendekatan partisi dengan metode K-Medoids. K-Medoids ialah pengembangan dari metode k-means, dimana proses ini dapat  mengatasi  ketidakmampuan k-means dalam  mengatasi outliers .  Informasi pada penelitian  ini menggunakan data Potensi Desa (Podes) di Provinsi Jawa Barat dengan 27 kab/kota pada tahun 2020- 2021  dengan  variabel  yang  digunakan  adalah  intensitas/banyaknya  kejadian  bencana  yang  terjadi selama tahun 2020-2021 di kab/kota di Provinsi Jawa Barat. Dari hasil analisis menggunakan  grafik elbow bahwa pengelompokkan menggunakan K-Medoids cluster yang terbaik adalah 2 cluster , sehingga 27  kab/kota  diklasifikasikan  ke  dalam  2 cluster. Berdasarkan  analisis K-Medoids kab/kota  yang masuk ke dalam cluster 1 terdiri dari 21 kab/kota yang terdiri dari Kota Bandung, Bekasi, Kota Ciamis, Cirebon,  Indramayu,  Kuningan,  Bandung,  Kota  Banjar,  Kota  Bekasi,  Kota  Bogor,  Cimahi,  Kota Cirebon,  Kota  Depok,  Kota  Sukabumi,  Kota  Tasikmalaya,  Karawang,  Majalengka,  Pangandaran, Purwakarta,  Subang,  Sumedang.  Kab/kota  yang  tergolong  ke  dalam cluster 1  ialah  kab/kota  yang tidak  rentan  terhadap  bencana  alam  sedangkan  kab/kota  yang  masuk  ke  dalam cluster  2 atau kab/kota  yang  rentan  terhadap  bencana  alam  terdiri  dari  Bandung  Barat,  Bogor,Cianjur,  Garut, Sukabumi dan Tasikmalaya.
Kata Kunci: Clustering, K-Medoids, Bencana Alam

## ABSTRACT
Identifying uniform objects or individuals is a method of one analysis, namely cluster analysis. Cluster analysis  works  by  identifying  uniform  individuals  based  on  certain  variables  by  considering  the characteristics of each object and maximizing the similarities between these objects to one cluster and minimizing similarities between clusters. The cluster analysis approach is divisible into two, specifically the  hierarchical  approach  and  the  partition  approach.  In  this  study,  the  oncoming  used  is  a  partition approach using the K-Medoids method. K-Medoids is a development of the k-means method, where this method can get over the inability of k-means to deal with outliers. The information in this research uses Village  Potential  (Podes)  data  in  West  Java  Province  with  27  districts/cities  in  2020-2021  with  the variables  used  being  the  intensity/number  of  natural  disasters  that  occurred  during  2020-2021  in districts/cities in West Java Province. From results of the analysis based on the elbow graph, the best grouping using K-Medoids clusters is 2 clusters, so that 27 districts/cities are classified into 2 clusters. Based  on  K-Medoids  analysis,  the  districts/cities  included  in  cluster  1  consist  of  21  districts/cities consisting  of  Bandung,  Bekasi,  Ciamis,  Cirebon,  Indramayu,  Karawang,  Bandung  City,  Banjar  City, Bekasi  City,  Bogor  City,  Cimahi  City,  Cirebon  City,  Depok  City,  Sukabumi  City,  Tasikmalaya  City,
148
Kuningan, Majalengka, Pangandaran, Purwakarta, Subang, Sumedang. Districts/cities that are included in cluster 1 are districts/cities that are not vulnerable to natural disasters, while districts/cities that are part in cluster 2 or districts/cities that are vulnerable to natural disasters consist of West Bandung, Bogor, Cianjur, Garut, Sukabumi and Tasikmalaya.

## Keywords: Clustering, K-Medoids, Natural Disaster

## 1.  PENDAHULUAN
Diantara  kebutuhan  dasar  manusia  dari  awal  kehidupan,  erat  hubungannya  dengan pengelompokan objek yang memiliki persamaan kedalam beberapa kategori yang menghasilkan klasifikasi (Rohmah L, Rini C and Utami, 2020). Aktifitas analisis data yang berkaitan dengan pengelompokkan atau penggerombolan data ke dalam beberapa kategori disebut dengan analisis cluster. (Kurniawan et  al. ,  2020).  Analisis cluster merupakan  teknik  analisis unsupervised learning yang diaplikasikan untuk mengidentifikasi objek atau individu yang serupa berdasarkan analisis statistik dari setiap objek dengan memaksimumkan persamaan antar objek dalam satu cluster dan  meminimumkan  persamaan  antar cluster (Yana et  al. ,  2018).  Terdapat  beberapa pendekataan yang digunakan untuk melakukan analisis cluster. Dua pendekatan utama yang banyak  digunakan  ialah  prosedur  secara  hirarki  ( hierarchical  clustering) dan  produser  secara partisi ( partition based clustering) (Mayadi, Setiawati and Priatna, 2023).
Pendekatan  hirarki  ( hierarchical  clustering) adalah  sebuah  teknik clustering yang  digunakan sebagai  pengelompokkan  objek  dengan  menghasilkan  suatu  hirarki  berupa  dendogram (Hermanto and Muhyidin,  2021).  Individu/objek  yang  serupa  akan  dimasukkan  pada  hirarki yang saling bertautan, sedangkan objek yang tidak sama akan dimasukkan pada hirarki yang berjauhan (Firdaus and Sofro, 2022). Sedangkan partition based clustering ialah proses clustering yang  diaplikasikan  dalam  klasifikasi  pengamatan  pada dataset menjadi  kumpulan-kumpulan didasarkan pada keserupaan datanya (Parulian and Butar, 2023). Adapun salah satu metode yang  digunakan  dengan  pendekatan  hirarki  adalah single  linkage dan  metode  dengan pendekatan partisi adalah k-means (Heraldi, Aprilia and Pratiwi, 2019) . Pada penelitian ini, analisis cluster yang digunakan menggunakan pendekatan partisi dengan metode K-Medoids yang mengacu dari pengembangan metode k-means (Islamy et al. , 2022) . K- Medoids terbentuk dari algoritma yang dikembangkan oleh k-means karena ketidakmampuan K- Means dalam  menangani outliers (sensitif)  karena    suatu    objek  yang    memiliki    nilai    besar kemungkinan melenceng dari distribusi data secara  substansial  (Herviany et al. , 2021). Konsep dasar algoritma ini adalah menemukan sejumlah 𝑘 cluster pada 𝑛 objek terlebih dahulu yang dilakukan secara acak. Pengelompokan dilakukan berdasarkan objek yang paling mirip dengan suatu medoid (Goejantoro and Desi Yuniarti, 2019). Medoid adalah  suatu objek yang menjadi pusat dalam cluster .
Data Potensi Desa (PODES) di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2020-2021 yang dipublikasikan dari Badan Pusat Statistik (BPS) akan digunakan pada riset ini. Data PODES adalah salah satu data yang memuat tentang situasi suatu wilayah dan memuat gambaran pembangunan situasi diwilayah  tersebut  sehingga  data  PODES  digunakan  karena  memiliki  sebaran  11  kejadian bencana alam yang  terdapat pada sub divisi kab/kota di Provinsi Jawa Barat . Maka dari itu, penelitian ini bermaksud untuk menentukan pengelompokkan atau penggerombolan kab/kota di Provinsi Jawa Barat yang didasari oleh intensitas bencana alam yang terdapat di Provinsi Jawa Barat (Firdaus and Sofro, 2022). Dengan adanya penggerombolan ini, dapat dilihat sebaran atau wilayah di Provinsi Jawa Barat yang mempunyai intensitas rawan bencana yang cukup tinggi dan  dapat  memberikan  refleksi  berupa  wilayah  atau  lokasi  dengan  keadaan  bencananya  dan dapat dijadikan acuan bagi badan-badan yang bersangkutan dalam mengambil tindakan.
Penerapan Metode K-Medoids dalam Pengelompokkan …
149

## 2.  METODE PENELITIAN

## 2.1 Data
Pada  penelitian  ini,  menggunakan  data  Potensi  Desa  (Podes)  tahun  2020-2021  yang dipulikasikan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Kab/Kota di provinsi Jawa Barat terdapat 27 dan sebanyak 5,957 unit penelitian yang digunakan. Informasi yang diperoleh yaitu data banyaknya kejadian  bencana  alam  yang  terdapat  di  kab/kota  Provinsi  Jawa  Barat.  Pada  Tabel  1, ditunjukkan variabel-variabel sebagai berikut:
Tabel 1. Deskripsi Variabel Penelitian Variabel Skala Banyaknya/jumlah terjadinya bencana tanah longsor Numerik Banyaknya/jumlah terjadinya bencana banjir Numerik Banyaknya/jumlah terjadinya bencana banjir bandang Numerik Banyaknya/jumlah terjadinya bencana gempa bumi Numerik Banyaknya/jumlah terjadinya bencana tsunami Numerik Banyaknya/jumlah terjadinya bencana gelombang pasang laut Numerik Banyaknya/jumlah terjadinya bencana angin topan Numerik Banyaknya/jumlah terjadinya bencana gunung meletus Numerik Banyaknya/jumlah terjadinya bencana kebakaran hutan dan lahan Numerik Banyaknya/jumlah terjadinya bencana kekeringan Numerik Banyaknya/jumlah terjadinya bencana abrasi Numerik

## 2.2 Metode
K-Medoids clustering diketahui bagian dari partitioning around medoids (PAM) yang merupakan varian dari metode k-means (Dan et al. , 2022). Hal ini didasari dalam pengaplikasian medoids bukan  dari  observasi mean yang  dimiliki  pada  masing-masing cluster .  Tujuannya  adalah mengurangi sensitivitas dari sekatan nilai yang drastis yang terdapat pada dataset (Karlina and Nurdiawan, 2023).
Pengaplikasian  metode K-Medoids diperoleh  dari  hasil  pengelompokan  kab/kota  berdasarkan bencana alam yang ada di Provinsi Jawa Barat  dan dijadikan sebagai acuan atau  gambaran berupa lokasi atau daerah yang rawan bencana (Arminarahmah, Gs and Hardinata, 2023).
Langkah-langkah analisis pada metode ini sebagai berikut (Arifandi et al. , 2021):
1. Menetapkan tujuan dan variabel yang digunakan dalam analisis klaster.
2. Menentukan ukuran daerah yang dalam hal ini adalah kab/kota.
3. Melakukan eksplorasi data.
4. Menetapkan penggunaan algoritma metode hirarki atau non-hirarki. Peneliti menggunakan algoritma metode non-hirarki.
5. Menetapkan jumlah klaster berdasarkan metode grafik elbow.
6. Menginterpretasikan hasil klaster dari metode K-Medoids clustering.
7. Melakukan pengecakan validasi serta segmentasi cluster dari hasil penelitian.
150
Adapun tahapan analisis disajikan pada Gambar 1.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah awal pada analisis ini ialah eksplorasi data Potensi Desa (Podes) di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2020-2021. Eksplorasi data berhubungan dengan analisis deskriptif dimana analisis deskriptif ialah cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang digunakan dengan tujuan dapat  menarik  kesimpulan  yang  ada  untuk  digeneralisasi.  Tabel,  grafik,  dan  ukuran-ukuran statistika  seperti  persentase,  rata-rata,  dan  korelasi  biasanya  digunakan  dalam  analisis  data deskriptif. Pada penelitian ini analisis statistika deskriptif yang digunakan adalah boxplot dan korelasi.

## 3.1 Analisis Univariat
Analisis univariat ialah analisis yang hanya menggunakan satu variabel. Analisis yang dilakukan pada  penelitian  ini  yaitu boxplot.  Boxplot dapat  memberi  gambaran  dalam  memahami karakteristik  dari  distribusi  data,  melihat  kesimetrisan  data,  dan  juga  membantu  dalam pengecekan keberadaan outlier .
Gambar 2. Boxplot Jumlah Kejadian Bencana Alam Tahun 2020-2021
Distribusi peubah untuk masing-masing cluster dapat dilihat pada diagram kotak baris ( boxplot) pada Gambar 2. Dari Gambar 2 diamati bahwa intensitas bencana alam yang sering terjadi pada
Gambar 1 . Flowchart Algoritma K-Medoids
Penerapan Metode K-Medoids dalam Pengelompokkan …
151
tahun  2020-2021  yaitu  tanah  longsor  dan  yang  tidak  pernah  terjadi  adalah  banjir  bandang, tsunami  dan  gunung  meletus. Boxplot ini  menunjukkan  bahwa  dari  11  peubah  tipe  bencana alam  yang  diamati,  tidak  ada  satupun  yang  berdistribusi  normal.  Dapat  dilihat  juga  bahwa variabel tsunami dan gunung meletus adalah variabel yang tidak memiliki outlier sedangkan 9 variabel lainnya mempunyai outlier. Outlier yang paling banyak terletak pada bencana alam banjir bandang, di mana terdapat 5 outlier, yaitu Garut, Bogor, Sukabumi, Subang, dan Sumedang. Outlier yang paling sedikit terletak pada bencana alam banjir dan abrasi di maa terdapat 1 outlier . Pada Banjir, kabupaten yang letaknya termasuk kedalam sebuah outlier adalah Cirebon. Hal ini terjadi karena pada tahun 2020-2021 Cirebon banyak terjadi bencana alam banjir, dibandingkan dengan kab/kota yang lain. Sedangkan pada Abrasi, Kabupaten Indramayu merupakan outlier , artinya bahwa pada tahun 2020-2021 Indramayu banyak terjadi bencana alam abrasi, dibanding kab/kota yang lain.

## 3.1.1 Analisis Bivariat
Analisis bivariat ialah analisis yang menggunakan dua variabel. Analisis yang digunakan ialah korelasi  matriks.  Korelasi  matriks  bertujuan  untuk  mencari  diantara  dua  variabel  tersebut apakah terdapat korelasi atau tidak, dan jika terdapat korelasi, seberapa besar korelasi tersebut.

## Gambar 3. Korelasi Matriks Bencana Alam
Berdasarkan  Gambar  3,  merupakan  gambar  korelasi  matriks  yang  bertujuan  untuk  melihat apakah  ada  korelasi  antar  atribut  kejadian  bencana  alam  pada  tahun  2020-2021.  Gambar tersebut  menunjukkan  bahwa  terdapat  korelasi  yang  tinggi  dan  bersifat  positif  antara  banjir bandang  dan  tanah  longsor,  terdapat  korelasi  yang  sedang  dan  bersifat  positif  antara  tanah longsor  dan  gempa  bumi,  serta  terdapat  korelasi  yang  lemah  dan  positif  antara  banjir  dan kekeringan (lahan) serta ada juga yang tidak memiliki korelasi yaitu antara kebakaran hutan dan lahan  dan  abrasi.  Tanda  tanya  (?)  pada  korelasi  matriks  ini  terjadi  dikarenakan  ada  bencana alam  pada  tahun  2020-2021  tidak  terjadi  di  semua  kab/kota,  seperti  tsunami  dan  gunung meletus, sehingga nilai korelasinya tidak dapat dilakukan perhitungan.

## 3.1.2 Analisis Multivariat
Analisis  yang  mengikutsertakan  lebih  dari  dua  variabel  ialah  analisis  multivariat.  Analisis tersebut ialah analisis klaster. Sebelum dilakukan analisis klaster, perlu memnetukan terlebih dahulu banyaknya klaster yang dibentuk.

## 3.2 Penentuan Jumlah Klaster
Menetapkan jumlah klaster yang paling optimum bertujuan membagi kab/kota. Hakikatnya nilai 𝑘 optimum dapat  ditentukan  sendiri  oleh  peneliti,  selain  itu  nilai 𝑘 dapat  ditetapkan  juga menggunakan gambar, yaitu grafik elbow berikut. Nilai 𝑘 minimum akan diperoleh ketika grafik sudah tidak ada pergerakan yang signifikan.
152
Gambar 4 Banyak Klaster Optimal
Pada Gambar 4 dari gambar terjadi penurunan yang tajam dari 𝑘 = 1 ke 𝑘 = 2 , kemudian pada 𝑘 selanjutnya  penurunannya  tidak  terlalu  tajam,  sehingga 𝑘 yang  optimum  adalah 𝑘 = 2 . Berdasarkan  hal  ini,  maka  kab/kota  di  Jawa  Barat  akan  diklasterkan  menjadi  2  berdasar kerentanannya terhadap bencana alam.

## 3.3 Klaster Kab/kota di Jawa Barat Berdasar Jumlah Kejadian Bencana Alam
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  klaster  yaitu K-Medoids untuk  mengklasifikasikan kab/kota di Jawa Barat berdasarkan kerentanannya terhadap bencana alam. Pada algoritma K- Medoids ini  menggunakan  objek  perwakilan  ( centroid )  yang  disebut  sebagai  medoid  dari kelompok.
Setelah  dilakukan  analisis K-Medoids didapatkan  21  kab/kota  yang  termasuk  ke  klaster  1, sedangkan pada klaster 2 terdapat 6 kab/kota di Jawa Barat. Kab/kota yang termasuk ke dalam klaster ditunjukkan oleh Tabel 2.
Tabel 2. Klaster Kab/Kota Berdasarkan Jumlah Bencana Alam di Jawa Barat Tahun 2020-2021
Klaster 1 Klaster 2 Bandung Bandung Barat Bekasi Bogor Ciamis Cianjur Cirebon Garut Indramayu Sukabumi Karawang Tasikmalaya Kota Bandung Kota Banjar Kota Bekasi Kota Bogor Kota Cimahi
Kota Cirebon
Kota Depok Kota Sukabumi
Kota Tasikmalaya
Kuningan Majalengka Pangandaran Purwakarta Subang Sumedang
Penerapan Metode K-Medoids dalam Pengelompokkan …
153
Pada Tabel 2, dapat dilihat 6 kab/kota yang termasuk ke dalam kluster 2 adalah  Kabupaten Bandung Barat, Bogor,  Cianjur, Garut, Sukabumi, dan Tasikmalaya.  Sedangkan 21 kab/kota sisanya termasuk ke dalam klaster 1. Untuk menentukan penamaan pada klaster 1 dan 2, maka perlu dilihat rata-rata intensitas terjadinya bencana alam untuk masing-masing dari 11 variabel bencana alam yang diamati pada klaster 1 dan 2 yang terdapat pada Gambar 5 dan 6.
Gambar 5. Bar Chart Rata-Rata Variabel Bencana Alam dalam Klaster
Gambar 5 menggambarkan rata-rata variabel bencana alam dalam klaster 1 yang ditunjukkan pada warna biru, sedangkan klaster 2 ditunjukkan pada warna pink. Dapat dilihat dari Gambar 5, bahwa semua rata-rata bencana alam untuk klaster 2 lebih tinggi dibanding klaster 1, kecuali pada variabel banjir, di mana klaster 1 yang lebih tinggi.
Gambar 6 Radar Diagram Rata-Rata Variabel Bencana Alam dalam Klaster
Gambar 6 ini menunjukkan radar diagram , di mana jari-jarinya merupakan nilai dari beberapa variabel.  Dari  gambar  6  terlihat  bahwa  semua  variabel  bencana  alam  pada  klaster  2,  kecuali banjir mempunyai jari-jari yang lebih besar dibanding pada klaster 1.
Dari Gambar 5 dan Gambar 6 diamati bahwa kab/kota yang masuk ke dalam klaster 2, yaitu Bandung  Barat,  Bogor,  Cianjur,  Garut,  Sukabumi,  dan  Tasikmalaya  memiliki  rata-rata banyaknya kejadian bencana alam yang lebih tinggi dibandingkan kab/kota yang menjadi bagian klaster 1. Sedangkan kab/kota yang termasuk ke bagian klaster 1 yaitu, Kota Bandung, Bekasi, Ciamis, Kota Cirebon, Indramayu, Kuningan, Kota, Kota Banjar, Kota Bekasi, Kota Bogor, Kota Cimahi,  Cirebon,  Kota  Depok,  Kota  Sukabumi,  Kota  Tasikmalaya,  Karawang,  Majalengka,
154
Pangandaran,  Purwakarta,  Subang,  dan  Sumedang  memiliki  rata-rata  banyaknya  kejadian bencana alam banjir lebih tinggi dibandingkan kab/kota yang termasuk ke dalam klaster 2. Dari Gambar 5 dan Gambar 6 ditarik kesimpulan bahwa klaster 1 merupakan kab/kota yang tidak rentan terhadap bencana alam, sedangkan klaster 2 merupakan kab/kota yang rentan terhadap bencana alam di Jawa Barat.
Kemudian untuk melihat apakah kab/kota tersebut berdekatan atau tidak satu sama lain, maka dilakukan penggambaran dengan peta tematik yang ada pada Gambar 7.
Gambar 7. Peta Tematik Kab/Kota yang Termasuk Klaster 1 dan 2 di Jawa Barat
Pada Gambar 7, diamati bahwa kab/kota yang termasuk ke dalam klaster 1 digambarkan pada warna  biru,  yaitu  yaitu  Kota  Bandung,  Bekasi,  Ciamis,  Kota  Cirebon,  Indramayu,  Kuningan, Kota, Kota Banjar, Kota Bekasi, Kota Bogor, Kota Cimahi, Cirebon, Kota Depok, Kota Sukabumi, Kota Tasikmalaya, Karawang, Majalengka, Pangandaran, Purwakarta, Subang, dan Sumedang . Sedangkan  pada  klaster  2,  yaitu  Bandung  Barat,  Bogor,  Cianjur,  Garut,  Sukabumi,  dan Tasikmalaya  digambarkan  pada  warna  pink.  Gambar  7  juga  menunjukkan  kab/kota  yang tergolong ke dalam klaster yang sama mempunyai daerah yang berdekatan satu sama lain. Pada klaster 1 daerahnya ada di sebelah Utara yang dibatasi dengan Laut Jawa, sedangkan klaster 2 daerahnya berada pada sebelah selatan yang dibatasi dengan Samudera Hindia.
Pada Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7 ditarik kesimpulan kab/kota yang berbatasan dengan Samudera  Hindia  lebih  rentan  terhadap  bencana  alam  di  Jawa  Barat,  dibandingkan  dengan kab/kota yang berbatasan dengan Laut Jawa.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan analisis pembahasan dapat disimpulkan bahwa pengelompokkan menggunakan K- Medoids clustering yang  terbaik  adalah  2 cluster .  Hal  ini  didasari  pada  grafik elbow yang menunjukkan  bahwa  pada 𝑘 selanjutnya,  grafik  tidak  turun  terlalu  tajam  sehingga 𝑘 yang optimum adalah 2 cluster . Provinsi Jawa Barat terdiri dari 27 kab/kota yang diklasifikasikan ke dalam  2 cluster berdasarkan  banyaknya  kejadian  bencana  alam.  Berdasarkan  analisis K- Medoids , kab/kota yang masuk ke dalam cluster 1 terdiri dari 21 kab/kota yang terdiri dari Kota Bandung, Bekasi, Ciamis, Kota Cirebon, Indramayu, Kuningan, Kota, Kota Banjar, Kota Bekasi, Kota Bogor, Kota Cimahi, Cirebon, Kota Depok, Kota Sukabumi, Kota Tasikmalaya, Karawang, Majalengka, Pangandaran, Purwakarta, Subang, dan Sumedang. Kab/kota yang masuk ke dalam cluster 1 ialah kab/kota yang tidak rentan terhadap bencana alam sedangkan kab/kota  yang masuk  ke  dalam cluster  2 atau  kab/kota  yang  rentan  terhadap  bencana  alam  terdiri  dari Bandung Barat, Bogor,Cianjur, Garut, Sukabumi dan Tasikmalaya.
Penerapan Metode K-Medoids dalam Pengelompokkan …
155

## DAFTAR PUSTAKA
Arifandi,  M. et  al. (2021)  ‘Implementasi  Algoritma K-Medoids Untuk  Clustering  Wilayah  Terinfeksi Kasus  Covid- 19  Di  Dki  Jakarta’, JTT  (Jurnal  Teknologi  Terapan) ,  7(2),  p.  120.  doi: 10.31884/jtt.v7i2.353.
Arminarahmah,  N.,  Gs,  A.  D.  and  Hardinata,  J.  T.  (2023)  ‘Klusterisasi  Impor  Beras  Di  Indonesia Menurut Negara Asal Utama Menggunakan Algoritma K- Medoids’, 8, pp. 793– 801. Dan, I. K. et al. (2022) ‘Implementasi K -Means Dan K-Medoids Dalam Pengelompokan Wilayah Potensial Produksi  Daging  Ayam’, Jurnal  Teknologi  Industri  Pertanian ,  32(158),  pp.  239 – 247.  doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2022.32.3.239.
Firdaus, H. and Sofro, A. (2022) ‘Analisa Cluster Menggunakan K -Means Dan Fuzzy C-Means Dalam Pengelompokan  Provinsi  Menurut  Data  Intesitas  Bencana  Alam  Di  Indonesia  Tahun  2017-
2021’, MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika , 10(1), pp. 50 – 60. doi:
10.26740/mathunesa.v10n1.p50-60.
Goejantoro, R. and Desi Yuniarti,  dan (2019) ‘Perbandingan Pengelompokan K -Means dan K-Medoids Pada  Data  Potensi  Kebakaran  Hutan/Lahan  Berdasarkan  Persebaran  Titik  Panas  (Studi Kasus : Data Titik Panas Di Indonesia Pada 28 April 2018)’, Jurnal EKSPONENSIAL , 10(2), pp. 143 – 152.
Heraldi,  H.  Y.,  Aprilia,  N.  C.  and  Pratiwi,  H.  (2019)  ‘Analisis  Cluster  Intensitas  Kebencanaan  di Indonesia Menggunakan Metode K- Means’, Indonesian  Journal  of  Applied  Statistics , 2(2), p. 137. doi: 10.13057/ijas.v2i2.34911.
Hermanto,  T.  I.  and  Muhyidin,  Y.  (2021)  ‘Analisis  Sebaran  Titik  Rawan  Bencana  dengan  K -Means Clustering dalam Penanganan Bencana’, Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI , 5(1), pp. 406 – 416. Herviany, M. et al. (2021) ‘Perbandingan Algoritma K -Means dan K-Medoids untuk Pengelompokkan Daerah  Rawan  Tanah  Longsor  Pada  Provinsi  Jawa  Barat’, MALCOM:  Indonesian  Journal  of Machine Learning and Computer Science , 1(1), pp. 34 – 40. doi: 10.57152/malcom.v1i1.60. Islamy,  U. et  al. (2022)  ‘Pengelompokkan  Provinsi  Di  Indonesia  Berdasarkan  Indikator  Dampak Bencana Banjir Tahun 2017- 2020’, Bimaster , 11(2), pp. 381 – 388. Karlina, L. and Nurdiawan, O. (2023) ‘Penerapan K - Medoids Dalam Klasifikasi Persebaran Lahan Kritis Di Jawa Barat Berdasarkan Kab/kota ’, JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 7(1), pp. 527 – 532. doi: 10.36040/jati.v7i1.6348. Kurniawan, W. et al. (2020) ‘Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Menentukan Pemesanan Hotel’, Jurnal Swabumi , 8(2), pp. 182 – 187. Available at: https://www.kaggle.com. Mayadi, M.,  Setiawati,  S.  and ...  (2023)  ‘Pengelompokan  Hasil  Survei MBKM Menggunakan  K -Mean dan K-Medoids Clustering’, Jurnal Media … , 7, pp. 426 – 435. doi: 10.30865/mib.v7i1.5003. Parulian,  R.  and  Butar,  B.  (2023)  ‘Analisis  Hierarchical  Dan  Non -Hierarchical  C  lustering  Untuk Pengelompokkan  Potensi  Ekonomi  Kelautan  Indonesia  2021  Hierarchical  and  Non- Hierarchical Clustering Analysis for Classifying Indonesia ’ s Sea Economic Potential in 2021’, 11(3), pp. 543 – 553. doi: 10.26418/justin.v11i3.67283.
Rohmah L, R., Rini C, D. and Utami, W. D. (2020) ‘Zonasi Daerah Terdampak Bencana Angin Puting Beliung  Menggunakan  K- Means  Clustering’, Seminar  Nasional  Pendidikan  Matematika  Dan Matematika 2020 , 2(2020), pp. 1 – 7. Yana,  M.  S. et  al. (2018)  ‘Penerapan  Metode  K -Means  dalam  Pengelompokan  Wilayah  Menurut Intensitas Kejadian Bencana Alam di Indonesia Tahun 2013- 2018’, Journal of Data Analysis , 1(2), pp. 93 – 102. doi: 10.24815/jda.v1i2.12584.