## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN DATA KERUSAKAN RUMAH AKIBAT BENCANA ALAM DI KABUPATEN CIREBON
Ajay Maulana 1 , Raditya Danar Dana 2 , Nisa Dienwati Nuris 3 1,2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Majasem Kec.Kesambi Kota Cirebon, Indonesia ajaymaulana021@gmail.com

## ABSTRAK
Kerusakan  rumah  adalah  tidak  berfungsinya  rumah  atau  komponen  rumah  akibat  penyusutan  atau berakhirnya  umur  rumah,  atau  akibat  ulah  manusia  atau  perilaku  alam  seperti  beban  fungsi  yang  berlebih, kebakaran, gempa bumi, atau sebab lain yang sejenis. Dampak dari bencana ini tidak hanya mencakup kerugian harta  benda,  tetapi  juga  berdampak  besar  terhadap  masyarakat,  ekonomi,  dan  lingkungan.  Masalah  kerusakan rumah  di  Kabupaten  Cirebon  sangat  bervariasi,  mulai  dari  kerusakan  ringan  hingga  rusak  berat.  Penelitian  ini mengambil pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk menentukan data kerusakan rumah terbanyak berdasarkan jenis kerusakan dan mencari nilai DBI teroptimal. Tujuan dari tugas akhir ini adalah mengimplementasikan algoritma K-means  Clustering untuk  pengelompokan  kerusakan  rumah  akibat  bencana  alam  di  Kabupaten  Cirebon berdasarkan  jenis  kerusakan  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering. Selain  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk menentukan nilai DBI. Hasil tugas akhir ini cluster 0 terdiri dari Rusak Ringan sebanyak 78, Rusak Sedang 78, Rusak Berat 78, Terendam 78, Terancam 78, dan Tertimbun 78. Sementara itu, cluster 1 terdiri dari ringan rusak  2,  rusak  sedang  2,  berat  rusak  2,  Terendam  2,  Terancam  2,  dan  Tertimbun  2.    dan  nilai  DBI  teroptimal adalah 0,025 dimana dari K-2 =0,025, K-3 =0,083, K-4 =0,026, K-5 =0,059, K-6=0,053, K-7=0,051, K-8=0,041, K-9=0,046, K-10=0,039 jadi nilai DBI paling optimalnya adalah 0,025.
Kata Kunci: Kerusakan Rumah, K-Means Clustering, Kabupaten Cirebon, Bencana Alam, Rapidminer.

## 1. PENDAHULUAN
Bencana  alam  adalah  kejadian  tidak  terduga  ini bisa  menimbulkan  kerugian  signifikan,  baik  secara materiil  maupun  imateriil.  Kabupaten  Cirebon menghadapi  berbagai  tantangan  terkait  pemeliharaan kualitas perumahan dan penanganan kerusakan rumah. Penelitian  ini  akan  membahas  penerapan  Penerapan algoritma K-Means Clustering untuk pengelompokan jenis  kerusakan  rumah  akibat  bencana  alam  menjadi fokus  penelitian  untuk  mengetahui  jenis  kerusakan ringan  berapa,  kerusakan  sedang  berapa,  kerusakan berat  berapa,  terendam  berapa,  terancam  berapa,  dan tertimbun  berapa  dengan  mengetahui  jumlahnya  dari setiap  jenis  kerusakan  rumah  sangat  berguna  untuk pengambilan  kebijakan  untuk  menangani  masalah kerusakan  rumah  akibat  bencana  alam  di  Kabupaten Cirebon  jika  jumlah  dari  setiap jenis  kerusakan  telah diketahui  dan  agar  hasilnya  pengelompokan  optimal dicari nilai DBI paling optimalnya.
Kerusakan  tempat  tinggal  menjadi  Salah  satu konsekuensi  yang  signifikan  dan  berpengaruh  besar terhadap  kondisi  ekonomi,  sosial,  dan  lingkungan masyarakat adalah kerusakan rumah. Oleh karena itu, penelitian ini difokuskan pada penerapan algoritma K- Means  Clustering untuk  mengelompokkan  data kerusakan  rumah  sehingga  dapat  memberikan wawasan  lebih  dalam  dalam  upaya  mitigasi, penanganan,  dan  pemulihan  pasca  bencana  di Kabupaten Cirebon.
Kerusakan  rumah  adalah  kondisi  ketidak berfungsian  rumah  atau  komponen-komponen  rumah yang  disebabkan  oleh  penyusutan,  akhir  umur, tindakan Kerusakan pada bangunan dapat disebabkan oleh  berbagai  faktor,  baik  tindakan  manusia  maupun peristiwa  alam  seperti  beban  fungsi  yang  berlebihan, kebakaran,  gempa  bumi,  atau  sebab-sebab  serupa. Berdasarkan  Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum Nomor  24  Tahun  2008  tingkat  kerusakan  pada bangunan  dibagi  menjadi  tiga  kategori,  yaitu kerusakan  ringan,  kerusakan  sedang,  dan  kerusakan berat .[1]
Gambar 1. Open Data Kabupaten Cirebon
Open  Data  Kabupaten  Cirebon  adalah  platform data terbuka yang menyediakan Data yang terkumpul berasal  dari  berbagai  organisasi  perangkat  daerah  di Kabupaten Cirebon. Semua informasi yang tersedia di dalamnya bersifat publik dan diatur sesuai dengan satu
standar  data,  format,  dan  metadata  yang  telah ditetapkan. Dalam proyek ini, dataset yang digunakan mencakup  informasi  jumlah  kerusakan  rumah  pada rentang  waktu  2021  hingga  2022  akibat  bencana, berdasarkan  kondisi  di  Kabupaten  Cirebon.  Badan Penanggulangan Bencana Daerah bertanggung jawab sebagai  penyusun  dataset  ini  dengan  rilis  data  setiap satu tahun sekali. Struktur data ini telah diatur sesuai dengan jenis, format, dan standar tertentu, menjadikannya sebagai data terstruktur.
Di Kabupaten Cirebon, kerusakan rumah akibat bencana  alam  merupakan  permasalahan  umum  yang berpotensi  menimbulkan  kerugian  bagi  pemerintah dan menjadi masalah bagi masyarakat dengan dampak negatif terhadap kelayakan hidup mereka. Karena itu, suatu  sistem  yang  memiliki  kemampuan  diperlukan mengelola informasi terkait perbaikan dan perencanaan  perumahan  secara  efisien  di  Kabupaten Cirebon. Implementasi Penerapan teknik penambangan data  menggunakan algoritma K-Means Clustering diharapkan dapat memberikan solusi untuk menanggulangi  permasalahan  tersebut  memberikan pandangan  yang  lebih  terinci  mengenai  tingkatan kerusakan rumah, dan memberikan dasar yang kokoh untuk pengambilan keputusan dalam upaya penanggulangan  dan  perencanaan  perumahan  di wilayah tersebut.
Penelitian ini dimaksudkan untuk mengimplementasikan  teknik  data  mining  dengan memanfaatkan  algoritma K-means  Clustering untuk mengidentifikasi tingkatan atau sejauh mana kelompok  data  mengenai  kerusakan  rumah  akibat bencana  alam  di  Kabupaten  Cirebon.  data  yang digunakan berasal dari open data Kabupaten Cirebon yang  mencakup  data  mengenai  kerusakan  rumah akibat bencana alam. Melalui penerapan algoritma K- means Clustering , diharapkan dapat mengelompokkan jenis  kerusakan  rumah  dan  menentukan  tingkatan kerusakan  pada  setiap  kelompok.  Diharapkan  hasil dari  penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar  untuk meningkatkan perbaikan dan perencanaan perumahan yang  efisien  di  Kabupaten  Cirebon.  Selain  itu, diharapkan  juga  memberikan  pemahaman  yang  lebih baik  tentang  masalah  kerusakan  rumah  di  wilayah tersebut. Harapannya, hasil informasi yang dihasilkan dari penelitian ini dapat menjadi pedoman bagi pihak terkait dalam melakukan kegiatan terkait. mengambil keputusan terkait penanggulangan dan mitigasi risiko bencana  alam  di  Kabupaten  Cirebon,  dengan  fokus pada aspek perumahan.
Oleh  karena  itu,  diusulkan  tugas  akhir  dengan judul "  Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Dalam  Pengelompokkan  Data  Kerusakan  Rumah Akibat Bencana Alam Di Kabupaten Cirebon " Alasan pemilihan  judul  ini  adalah  untuk  mengetahui  jenis kerusakan rumah yang relevan serta kontribusi positif terhadap masyarakat dan keberlanjutan perumahan di Kabupaten Cirebon.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]  pada tahun  2023  dalam  jurnal  "Penerapan  Algoritma K - Means  Clustering untuk  Mengelompokkan  Data Jumlah  Kerusakan  Rumah  Berdasarkan  Kondisi  di Jawa Barat". Pada langkah pengaplikasian operator K- Means,  jumlah  kluster  (k)  yang  digunakan  adalah  2. Hasil  klasterisasi  dataset  jumlah  kerusakan  rumah menunjukkan  pembagian  menjadi  2  kluster  dengan jumlah anggota  yang berbeda. Detail jumlah anggota setiap  klaster  adalah  sebagai  berikut  klaster  (Cluster 1)285 anggota dan Klaster 1 (Cluster 2) berjumlah786 anggota  dengan  total  data  1071  Proses  ini  dilakukan sebanyak  10  kali  percobaan  dengan  variasi  jumlah klaster  mulai  dari  2  hingga  10.  Tujuannya  adalah mencari  nilai  DBI  teroptimal  yang  akan  menentukan jumlah klaster terbaik. Berikut adalah hasil percobaan dan nilai DBI yang diperoleh K = 2, Nilai DBI:0.118, K = 3, Nilai DBI:0.444, K = 4, Nilai DBI:0.562, K = 5,  Nilai  DBI:0.709,  K  =  6,  Nilai  DBI:0.795,  K  =  7, Nilai DBI:0.879, K = 8, Nilai DBI:0.900, K = 8, Nilai DBI:0.920,  K  =  9,  Nilai  DBI:0.985,  K  =  10,  Nilai DBI:0.849  dapat  disimpulkan  Bahwa  nilai  DBI  yang optimal  terdeteksi  pada  eksperimen  dengan  jumlah klaster 2, menghasilkan nilai DBI sebesar 0.118. Nilai DBI yang lebih rendah menunjukkan klasterisasi yang lebih baik, sehingga jumlah klaster  yang ideal dalam konteks ini adalah 2.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh[3]  pada tahun 2019 dalam jurnal " Implementasi Data Mining untuk  Mengkategorikan  Rumah  Tangga  Kumuh  di Perkotaan Berdasarkan Provinsi dengan
Menggunakan  Algoritma
K-Means ".  Hasil  dari penggunaan  algoritma K-Means untuk  menentukan tingkat kumuh rumah tangga di perkotaan dapat dilihat dalam  pengelompokan  klaster  tinggi,  sedang,  dan rendah. Berikut adalah hasil klasterisasi menggunakan K-Means pada beberapa Provinsi Aceh:Klaster tinggi (cluster_3) dan Klaster menengah (cluster_2), Provinsi Sumatera Utara: Klaster tinggi (cluster_3) dan klaster menengah  (cluster_2),  Provinsi  Sumatera  Barat: Klaster  menengah  (cluster_2)  dan  klaster  rendah (cluster_1),  Provinsi  Riau:  Klaster  tinggi  (cluster_3) dan  klaster  menengah  (cluster_2),  Provinsi  Jambi: Klaster  tinggi  (cluster_3)  dan  klaster  menengah (cluster_2),  Provinsi  Sumatera  Selatan:  Klaster menengah  (cluster_2)  dan  klaster  rendah  (cluster_1) Provinsi  Bengkulu:Klaster  sedang  (cluster_2)  dan klaster  rendah  (cluster_1).Hasil  klasterisasi  ini memberikan  gambaran  tentang  sejauh  mana  tingkat kumuh  rumah  tangga  di  perkotaan.  Provinsi-provinsi tersebut dapat dikelompokkan ke dalam klaster tinggi, sedang, atau rendah.
Dalam riset yang dilakukan oleh [4] di tahun 2023 dalam  jurnal  "  Penggunaan  Metode K-Means Clustering dalam  Pengelompokkan  Data  Kelayakan Penerima  Bantuan  Renovasi  Rumah".  Melalui pemodelan  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan, hasilnya menunjukkan bahwa dari total data 170 data
yang digunakan, terdapat dua klaster yang dihasilkan. Klaster  0,  yang  menunjukkan  kelayakan,  terdiri  dari Ada 91 kepala keluarga yang memenuhi syarat untuk mendapatkan  bantuan  renovasi  rumah.  Di  sisi  lain, Klaster  1,  yang  mencerminkan  ketidakmemenuhan syarat,  terdiri  dari  79  kepala  keluarga  yang  tidak memenuhi syarat untuk mendapatkan bantuan.

## 2.2. Implementasi
Secara  umum,  dalam  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia,  implementasi  merujuk  pada  pelaksanaan atau  penerapan  suatu  ide,  konsep,  kebijakan,  atau inovasi  dalam  konteks  tindakan  praktis.  Istilah  ini sering  terkait  dengan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk mencapai  tujuan  tertentu.  Proses  implementasi melibatkan  penempatan  ide  atau  kebijakan  ke  dalam tindakan praktis guna menghasilkan dampak, termasuk perubahan dalam pengetahuan, keterampilan,  nilai,  dan  sikap.  Pelaksanaan  atau implementasi  dari  kebijakan  atau  program  tertentu melibatkan serangkaian pilihan yang lebih atau kurang terkait,  termasuk  keputusan  untuk  bertindak,  yang diambil  oleh  badan  dan  pejabat  pemerintah.  Pilihan- pilihan  tersebut  dapat  dirumuskan  dalam  berbagai bidang,  seperti  kesehatan,  kesejahteraan  sosial, ekonomi, administrasi, dan lainnya.
Implementasi  memiliki  peran  krusial  dalam seluruh proses kebijakan dan merupakan upaya untuk mencapai tujuan tertentu dengan menggunakan sarana dan prasarana  yang ditentukan, serta dalam kerangka waktu yang telah ditetapkan. Pada intinya, implementasi  kebijakan  melibatkan  serangkaian langkah  konkrit  guna  mencapai  tujuan  yang  telah ditetapkan melalui program-program, sehingga pelaksanaan kebijakan dapat berjalan dengan efektif.[5]
2.3. K-Means Clustering
Metode non-hirarki K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam satu atau  lebih  cluster/kelompok.  Dalam  metode  ini,  data yang  memiliki  karakteristik  serupa  dikelompokkan bersama  dalam  satu  cluster,  sedangkan  data  dengan karakteristik yang berbeda ditempatkan dalam cluster yang  berbeda.  Tujuannya  adalah  untuk  mencapai tingkat  variasi  yang  rendah  di  dalam  satu cluster/kelompok.[6]
Clustering  merupakan  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  memisahkan atau  mengelompokkan sejumlah data berdasarkan karakteristik tertentu yang telah ditetapkan sebelumnya. Dalam proses pengelompokan  ini,  nilai  " name "  dari  data  belum diketahui,  sehingga  diharapkan  bahwa  setelah dilakukan  pengelompokan,  " name " dari  data  tersebut dapat  diidentifikasi. Clustering juga  sering  dianggap sebagai tahap awal sebelum menerapkan metode lain seperti  klasifikasi.  Analisis  cluster,  pada  dasarnya, adalah  upaya  untuk  mengelompokkan  objek  data berdasarkan  informasi  yang  serupa  atau  memiliki kesamaan  satu  sama  lain.  Tujuannya  adalah  untuk
menemukan  kelompok  yang  berkualitas,  yang mungkin  terdiri  dari  objek-objek  yang  serupa  atau memiliki  hubungan  satu  sama  lain.  Sebaliknya, diharapkan  bahwa  objek  dalam  kelompok  yang berbeda memiliki sedikit atau tidak ada hubungan satu sama lain.[7]

## 2.4. Data Mining
Menurut  [7]  Data  mining  adalah  suatu  metode eksplorasi  data  yang  bertujuan  untuk  membangun model guna mengidentifikasi pola-pola data yang tidak terlihat  dalam  data  yang  telah  tersimpan.  Proses  ini juga mencakup pengelompokan data untuk memahami pola-pola  tersebut  dan  mengambil  tindakan  lanjutan sesuai  dengan  temuan,  memberikan  dukungan  bagi kegiatan evaluasi  sesuai  harapan. Secara umum, data mining  merupakan  suatu  proses  otomatis  atau  semi- otomatis  untuk  menemukan  pengetahuan  yang bermanfaat dari kumpulan data yang besar. Proses data mining  termasuk  dalam Knowledge  Discovery  in Databases (KDD),  yang  merupakan  suatu  proses pencarian  pengetahuan  yang  bermanfaat  dari  data. Tahapan KDD melibatkan:
a. Pembersihan  data:  Langkah  ini  melibatkan penghilangan noise dan data yang tidak konsisten dari kumpulan data.
b. Integrasi data: Proses menggabungkan data dari berbagai sumber untuk membentuk satu set data yang lengkap dan terintegrasi.
c. Seleksi  data:  Memilih  data  yang  relevan  untuk analisis, sehingga hanya data yang penting yang akan digunakan dalam proses berikutnya.
d. Data  Mining:  Tahap  ini  merupakan  inti  dari proses KDD, di mana model-data dibangun untuk menemukan  pola  atau  pengetahuan  yang  dapat diterapkan pada data.
e. Evaluasi  model:  Melibatkan  penilaian  kualitas model yang dibuat pada tahap sebelumnya, untuk memastikan keandalan dan kebermanfaatannya.

## 2.5.  Kerusakan Rumah
Menurut ketentuan Peraturan Menteri Pekerjaan Umum  Nomor  24/PRT/M/2008,  kerusakan  pada bangunan  dapat  didefinisikan  sebagai  kondisi ketidakberfungsian kembali bangunan atau komponennya  dapat  didefinisikan  sebagai  ketidak berfungsian kembali bangunan atau komponen dalam bangunan.  Sumber  kerusakan  dapat  berasal  dari Penyebab  kerusakan  bangunan  dapat  berasal  dari proses  penyusutan  atau  berakhirnya  umur  bangunan, tindakan  manusia,  atau  peristiwa  alam  seperti  beban berlebihan, gempa bumi, kebakaran, dan sebab-sebab lainnya.sesuai  dengan  penjelasan  yang  disampaikan oleh [8]
Menurut  Dardiri  (2012),  kerusakan  bangunan adalah  suatu  proses  penurunan  kekuatan  dan ketahanan bangunan, yang mencakup aspek konstruksi maupun  materialnya,  terhadap  beban  luar  atau  beban berat  sendiri.  Proses  ini  dapat  mengakibatkan penurunan  kualitas  bangunan  dan  potensi  kerusakan
pada  tahap  prakonstruksi,  konstruksi,  maupun pascakonstruksi. Faktor-faktor yang memicu kerusakan  tersebut  melibatkan  kualitas  bahan  yang rendah, perencanaan yang tidak tepat, kesalahan dalam pelaksanaan,  dan  kurangnya  pengawasan.  Penurunan kualitas  bangunan  dan  potensi  kehancuran,  termasuk pada  tahap  prakonstruksi,  konstruksi,  maupun pascakonstruksi. Faktor-faktor pemicunya melibatkan kualitas bahan yang rendah, perencanaan yang kurang tepat,  pelaksanaan  yang  salah,  dan  kurangnya pengawasan. Ransom (1981) yang dikutip oleh Dardiri (2012) menjelaskan bahwa terdapat tujuh faktor yang dapat  menyebabkan  kerusakan  pabrik,  termasuk  di antaranya faktor-faktor penyebab kerusakan bangunan meliputi  aspek  iklim  setempat,  radiasi  matahari,  gas- gas yang berpotensi merusak bahan bangunan, faktor biologis, faktor produksi, kondisi penyimpanan bahan bangunan,  serta  kandungan  garam  dalam  tanah  dan lingkungan  sekitarnya.  Selain  itu,  perspektif  McKaig (1961) yang dikutip oleh Dardiri (2012) menunjukkan bahwa  faktor  manusia  juga  dapat  menjadi  pemicu kerusakan bangunan, melibatkan kurangnya pengetahuan dari perencana, pelaksana, dan pengawas, aspek ekonomi, kelalaian dalam pelaksanaan pembangunan, dan dampak dari bencana alam  seperti  banjir,  gempa  bumi,  kebakaran,  dan badai.[9]

## 2.6.  Rapidminer
RapidMiner adalah sebuah perangkat lunak data mining yang terkemuka dan sangat diakui dikenal luas, yang  didasarkan  pada  sumber  terbuka  (open-source). Aplikasi  ini  menyediakan  berbagai  fungsi  untuk analisis data dan berfungsi sebagai mesin data mining independen.  Dalam  RapidMiner,  terdapat  modul- modul  yang  berdiri  sendiri  untuk  berbagai  tahap analisis  data,  seperti  pengambilan  Pada  awalnya, aplikasi  RapidMiner  dikenal  sebagai Yet  Another Learning  Environment (YALE).  Namun,  pada  tahun 2007,  nama  tersebut  diubah  menjadi  RapidMiner mencerminkan  perkembangan  dan  kemajuan  aplikasi ini.  posisinya  sebagai  alat  yang  sangat  efektif  dalam space information mining. Perubahan ini mencerminkan popularitas dan perkembangan aplikasi ini seiring waktu.[10]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1.   Sumber Data Dalam pelaksanaan kegiatan MBKM pada bulan Juli 2023, terdapat sebanyak 480 informasi mengenai kerusakan bangunan rumah dengan 11 atribut. Sumber data  ini  berasal  dari  Dinas  Komunikasi  dan Informatika Kabupaten Cirebon.
Data  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini diperoleh dari dua jenis sumber, yakni data awal dan data  sekunder.  Data  awal  diperoleh  melalui wawancara  dengan  tujuan  mendapatkan  informasi khusus  terkait  analisis  pengelompokan  jumlah kerusakan  bangunan  rumah.  Sementara  itu,  data sekunder yang terkumpul mencakup jumlah kerusakan
bangunan  rumah  di  Kabupaten  Cirebon.  Dari  dataset tersebut,  beberapa  atribut  telah  ditetapkan  untuk selanjutnya  diolah  menggunakan  algoritma  K -Means Clustering .  Harapannya,  hasil  pengolahan  data  ini dapat  memberikan  gambaran  pola  pengelompokan kerusakan bangunan rumah di Kabupaten Cirebon.

## Gambar 2. Data Kerusakan Rumah

## 3.2.  Teknik Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  merujuk  pada  cara- cara  yang  dapat  digunakan  dalam  suatu  penelitian. Dalam  penelitian  ini,  metode  pengumpulan  data melibatkan  studi  Pustaka,  dan  berikut  adalah  teknik yang digunakan:
a. Studi Dokumen Pendekatan  studi  dokumen  digunakan  untuk menghimpun  data  dari  berbagai  dokumen  dan catatan  yang  tersedia,  dengan  web  opendata Kabupaten  Cirebon  sebagai  sumber  utama. Proses  ini  mencakup  ekstraksi  informasi  yang relevan  dari  dokumen  yang  ada.  Setelah  data berhasil  diperoleh,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan analisis, pengolahan, dan pemanfaatan data oleh peneliti untuk memperoleh informasi yang sesuai dengan tujuan penelitian.
b. Studi Literatur Teknik  studi  literatur  berfungsi  sebagai  dasar teoritis  yang  menjadi  fondasi  penting  dalam tugas  akhir  ini.  Studi  literatur  berperan  sebagai panduan  utama  untuk  mengatasi  masalah  dan menjadi sumber referensi yang signifikan selama proses  penelitian.  Peneliti  mengacu  pada berbagai referensi, termasuk jurnal-jurnal nasional  dan  internasional  yang  relevan  dengan topik penelitian, untuk memperkuat dan mendukung penelitian ini.

## 3.3.  Tahap Perancangan
Dalam  perancangan  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  tahap Knowledge  Discovery  In Databases (KDD).  KDD  adalah  proses  menemukan informasi yang bermakna dari data yang dikumpulkan dalam  database  besar.  Langkah-langkah  KDD melibatkan:
Gambar 3. Tahapan Rancangan
a. Pemilihan Data
Seleksi  data  merupakan  langkah  persiapan  data dengan  memilih  sekelompok  data  sebagai  atribut atau  indikator  dari  dataset  yang  lebih  besar.  Data kerusakan  bangunan  rumah  akibat  bencana  alam yang digunakan terdiri dari 481 rekaman dengan 11 atribut,  termasuk  Kode  provinsi,  nama  provinsi, kode  kabupaten/kota,  nama  kabupaten/kota,  kode kecamatan,  nama  kecamatan,  kode  kecamatan Kemendagri,  nama  kecamatan  Kemendagri,  dan jenis merupakan elemen-elemen yang diperincikan dalam data ini. kerusakan rumah, jumlah kerusakan rumah, satuan, dan tahun.
b. Pembersihan Data Proses  pembersihan  data  melibatkan  koreksi kesalahan  data,  eliminasi  data  duplikat,  dan pengecekan konsistensi serta kesalahan cetak.
c. Transformasi Data Transformasi data adalah langkah  mengubah atau mengkodekan  informasi  untuk  mempermudah pengolahan  data  dan  membuatnya  siap  untuk proses  data  mining.  Beberapa  opsi  transformasi data melibatkan:
 Pusatkan,  dengan  mengurangkan  setiap  data dengan rata-rata dari setiap atribut.
 Normalisasi,  dengan  membagi  data  yang telah  dipusatkan  dengan  standar  deviasi atribut.
 Penskalaan, dengan mengubah data sehingga berada pada skala tertentu.
d. Pertambangan Data Pertambangan  data  merupakan  proses  penemuan pola  atau  informasi  berharga  dari  kumpulan  data besar  menggunakan  metode  atau  teknik  khusus. Metode yang diterapkan dalam proyek tugas akhir ini  adalah  Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD),  dan  klasterisasi  data  kerusakan  rumah  di Kabupaten Cirebon dilakukan melalui penggunaan aplikasi Rapidminer.
e. Interpretasi/Evaluasi Proses  interpretasi  atau  evaluasi  melibatkan penyajian  model,  informasi,  atau  wawasan  dari hasil pertambangan data dalam bentuk yang dapat dipahami  oleh  pihak  yang  membutuhkannya. Dalam  proyek  ini,  evaluasi  dilakukan  untuk menilai kinerja klaster yang ideal berdasarkan nilai dbi terkecil. Setelah melakukan percobaan dengan K-2  =  0,025,  K-3  =  0,083,  K-4  =  0,026,  K-5  =
0,059, K-6 = 0,053, K-7 = 0,051, K-8 = 0,041, K-9 = 0,046, K-10 = 0,039, hasil menunjukkan bahwa nilai dbi paling optimal terdapat pada K-2 = 0,025.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.   Data Selection
Proses  seleksi  data  yang  diperoleh  melibatkan pemisahan antara informasi yang dapat dimanfaatkan dan tidak dapat dimanfaatkan. Data yang dimanfaatkan  adalah  data  eksklusif  yang  sesuai dengan  perhitungan  variabel  yang  digunakan  dalam analisis.
Gambar 4. Read Excel
Gambar 4 Pada langkah ini, klik Read Excel , lalu pilih lokasi data penelitian yang akan disimpan seperti Gambar 5 lalu pilih data yang akan digunakan.
Gambar 5. Lokasi Data Di Simpan
Gambar  5  menunjukkan  lokasi  data  penelitian. Kemudian pilih data yang akan digunakan, data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  keusakan bangunan  rumah.  Kemudian  klik  data  yang  ingin digunakan dan klik next.

## 4.2.  Data Cleaning
Proses penghapusan data dilakukan karena masih terdapat  data  yang  kosong,  duplikat,  dan  hilang.  Hal ini  bertujuan  untuk  mengeliminasi  data  yang  tidak sesuai, karena keberadaannya dapat merugikan akurasi hasil data mining.
Gambar 6. Format Data
Gambar 6 memperlihatkan format data yang akan peneliti  masukkan  dari excel ke  dalam  Rapid  Miner. Setelah  itu,  tinjau  informasi  untuk  kelalaian  atau kesalahan, lalu klik berikutnya atau next.
Gambar 7. Penyeleksian Data
Gambar  7  melihatkan  penyeleksian  data  yang akan  digunakan.  Data  yang  tidak  di  gunakan  akan dibersihkan Kemudian klik next.

## 4.3.  Transformasi Data
Proses  transformasi  data  dilakukan  dengan menginisialisasi  nilai  data  yang  sesuai  dengan  jenis data yang dibutuhkan dalam proses data mining.
.

## Gambar 8. Select Atribut
Pada  Gambar  8  Memperlihatkn  apa  saja  yang mau di select atribut dan yang dipilih diselect atribut yaitu jenis kerusakan rumah, jumlah kerusakan rumah dan kemendagri kode kecamatan. Setelah memilih apa saja yang akan dipilih lalu Apply.
Gambar 9. Nominal to Numerical
Gambar 9 menggambarkan langkah pada tahap di mana  data  telah  dipilih  dan  dibersihkan,  dan selanjutnya  akan  mengalami  transformasi  Sesuai dengan  persyaratan  algoritma  yang  digunakan, penelitian  ini  melibatkan  dua  tahap  dalam  proses transformasi data. Tahap pertama adalah konversi dari data  nominal  ke  data  numerik,  karena  data  yang diperoleh awalnya bersifat nominal. Tahap ini menjadi
kritis  karena  algoritma K-Means hanya  dapat memproses data yang memiliki karakteristik numerik. Selanjutnya  administrasikan  konversi  dari  data nominal ke data numerik, dan setelah itu, laksanakan proses untuk menghasilkan hasil transformasi dari data nominal  ke  data  numerik.  Selanjutnya,  sambungkan dan  operator Nominal  to  Numerical ,  dan  setelah  itu, jalankan proses untuk memunculkan hasil transformasi Nominal to Numerical.
Gambar 10. Normariz
Gambar  10  menunjukkan  langkah  Dalam  tahap kedua  dari  proses  transformasi  data,  melibatkan normalisasi  data  dengan  menggunakan  operator Normalize.  Tujuan  dari  tahap  ini  adalah  untuk mengurangi perbedaan jarak antara nilai-nilai nominal pada atribut kerusakan rumah. Pendekatan ini diambil karena  perbedaan  besar  dalam  jumlah  kerusakan rumah dapat mengakibatkan hasil yang tidak ideal jika jaraknya terlalu besar. Metode yang diterapkan dalam transformasi normalize adalah metode range transformasi di mana nilai jarak yang diinginkan dapat ditentukan.  Pada  penelitian  ini,  parameter  yang digunakan mencakup nilai least (min) sebesar 0.0 dan nilai maksimum (max) sebesar 1.0. Setelah mengatur parameter tersebut, proses dijalankan untuk menghasilkan  hasil  transformasi  normalize.  Jika perubahan  parameter  sudah  sesuai  dan  benar,  klik tombol run untuk menampilkan hasilnya.

## 4.4.   Data Maining
Data  mining  merupakan  proses  penemuan  pola atau  informasi  yang  menarik  dalam  dataset  tertentu dengan memanfaatkan algoritma k-means .
Gambar 11. Design Data Mining
Pada  Gambar  11 digunakan  algoritma K-Means untuk  mendapatkan  operator  yang  diinginkan.  Untuk memilih operator tersebut, pada menu operator, ketik " K-Means ",  kemudian  seret  operator clustering yang sesuai. Parameter yang diterapkan adalah dengan nilai K  mulai  dari  K-2  hingga  K-10,  dan  jumlah  iterasi maksimum ( max run ) sebanyak 10 kali. Di sini, nilai K-2  yang  digunakan  karena  nilai  performa  yang optimal  sehingga  pada  parameter  ini  digunakan  K-2 dengan 2 Cluster.
4.5.   Interpretation / Evaluasi
Berdasarkan  pelaksanaan  Algoritma  K-Means, hasil kinerja diperoleh sebagai berikut

## Gambar 12. Performance
Gambar  12  mencerminkan  langkah-langkah dalam  menentukan  operator  kinerja  pada  penelitian ini, menggunakan operator Cluster Distance Performance . Tujuan  dari operator  kinerja  ini  adalah menilai nilai Davies Bouldin Index (DBI) dan rata-rata jarak centroid dalam kelompok cluster yang dihasilkan oleh  algoritma K-Means .  Setelah  melakukan  sepuluh kali uji coba untuk menetapkan nilai k pada percobaan pertama,  dengan  nilai  k  awal  sebesar  -2  dan membentuk  2  cluster,  hasilnya  menunjukkan  bahwa vektor  kinerja Davies  Bouldin  Index (DBI)  lebih optimal  dibandingkan  dengan  uji  coba  sebelumnya. yang  dilakukan  pada  percobaan  kedua  hingga kesepuluh. Nilai yang diperoleh mendekati nol, yaitu sekitar  0,025.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja model  dalam  percobaan  pertama  lebih  baik dibandingkan  dengan  percobaan  berikutnya.  Berikut hasil Percobaan dari K-2 sampai K-10 sebagai berikut dibawah:

## Tabel 1. Hasil Percobaan Menentukan Nilai K
Nilai K DBI 2 0,025 3 0,083 4 0,026 5 0,059 6 0,053 7 0,051 8 0,041 9 0,046 10 0,039
Hasil  evaluasi  dilakukan  untuk  menilai  kinerja klaster  yang  optimal  berdasarkan  nilai  dbi  terkecil. setelah  melakukan  percobaan  Performa  cluster  yang dihasilkan  paling  optimal,  terdapat  pada  nilai Davies Bouldin  Index (DBI)  Adalah  K-2  sebesar  0.025. Percobaan dari K-2 =0,025, K-3 =0,083, K-4 =0,026, K-5  =0,059,  K-6=0,053,  K-7=0,051,  K-8=0,041,  K- 9=0,046, K-10=0,039.

## a) Description
Jumlah cluster hasil dari penerapan algoritma K- Means menghasilkan  dua  kelompok  (cluster) dengan  jumlah  data  yang  diproses.adalah  480. Pada  kelompok  0  terdapat  468  item,  sementara kelompok 1 terdiri dari 12 item.
Gambar 13. Cluster Model
Berdasarkan  hasil  cluster  diperoleh  jenis kerusakan  rumah  pada  cluster  0  Rusak  Ringan 78, Rusak Sedang 78, Rusak Berat 78, Terendam 78,  Terancam  78,  dan  Tertimbun  78,  cluster  1 ringan  rusak  2,  sedang  rusak  2,  berat  rusak 2, Terendam  2,  Terancam  2,  dan  Tertimbun  2. Kerusakan  terbanyak  berada  pada  cluster  0 dengan total kerusakan 468 dan kerusakan rumah paling  sedikit  ada  pada  cluster  1  dengan  total kerusakan 12.
b) Visualisai Untuk  melihat  hasil  visualisasi  data  kerusakan yang telah diproses, klik Visualizations kemudian  pilih  Scatter  pada  Plot  type,  pilih cluster pada X-Axis column pilih jenis kerusakan rumah, pada Value column pilih cluster dan pada Color  pilih  cluster.  Maka  akan  tampil  grafik seperti berikut ini.
Gambar 14. Visualisasi
Setelah  menjalani  proses  visualisasi,  tercipta visualisasi  data  yang  membentuk  dua  cluster. Cluster  0  terdiri  dari  Rusak  Ringan  sebanyak 78,  Rusak  Sedang  78,  Rusak  Berat  78, Terendam 78, Terancam 78, dan Tertimbun 78. Sementara itu, cluster 1 terdiri dari ringan rusak 2, sedang rusak 2, berat rusak 2,  Terendam 2, Terancam 2, dan Tertimbun 2.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  data kerusakan  rumah  di  Kabupaten  Cirebon  dapat dikelompokkan  menjadi  2  kelompok  menggunakan metode  K-Means  Clustering,  Kerusakan  terbanyak berada  pada  cluster  dengan  total  kerusakan  468  dan kerusakan  rumah  paling  sedikit  ada  pada  cluster  1 dengan total kerusakan 12. dan performa cluster yang dihasilkan  cukup  baik,  dengan  nilai  Davies  Bouldin Index  (DBI)  sebesar  0.025.  Metode  K-Means Clustering  berhasil  mengelompokkan  data  kerusakan rumah  di  Kabupaten  Cirebon  menjadi  dua  cluster, dengan kerusakan terbanyak terdapat pada cluster (468 rumah)  dan  kerusakan  paling  sedikit  terdapat  pada cluster 1 (12 rumah). Performa cluster yang dihasilkan paling  optimal,  terdapat  pada  nilai  Davies  Bouldin Index  (DBI)  K-2  sebesar  0.025.  Percobaan  dari  K-2 =0,025,  K-3  =0,083,  K-4  =0,026,  K-5  =0,059,  K- 6=0,053,  K-7=0,051,  K-8=0,041,  K-9=0,046,  K- 10=0,039.  Kesimpulan  ini  menunjukkan  bahwa metode  K-Means  Clustering  dapat  menjadi  alat  yang efektif  untuk  menganalisis  dan  mengelompokkan information  kerusakan  rumah  di  wilayah  tersebut, memberikan pemahaman yang lebih baik terkait pola kerusakan  yang  mungkin  berkaitan  dengan  faktor tertentu di Kabupaten Cirebon.
Saran untuk penelitian berikutnya dapat dirumuskan  sebagai  berikut:  Penelitian  mendatang dapat  menggali  lebih  dalam  mengenai  karakteristik masing-masing kelompok rumah yang telah diidentifikasi dengan menggunakan atribut yang lebih lengkap dalam proses Clustering. Penelitian selanjutnya dapat menguji dampak karakteristik rumah terhadap tingkat kerusakan melalui penerapan metode Clustering K-Medoides .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T. Sabirin, “Tanggung Jawab Risiko Kerusakan Rumah Kontrakan,” J. Tahqiqa  J. Ilm. Pemikir. Huk. Islam , vol. 16, no. 2, pp. 16–24, 2022, doi: 10.61393/tahqiqa.v16i2.65.
[2]  M.  Rachman  Mulyandi et  al. ,  “Implementasi Algoritma  K-Means  Clustering  Dalam,” J.
Student Res. , vol. 1, no. 3, pp. 101–114, 2023.
[3]  A. K-means, “Implementasi Data Mining dalam Mengelompokkan  Rumah  Tangga  Kumuh  di Perkotaan Berdasarkan Provinsi Menggunakan,” no. September, pp. 602–609, 2019.
[4]  G. Sonia and R. A. Putri, “Penerapan Metode K- Means Clustering Untuk Mengelompokkan Data Kelayakan Penerima Bantuan Renovasi Rumah,” vol.  5,  no.  2,  pp.  442–455,  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i2.4298.
[5]  Hernita  Ulfatimah, Implementasi  Tabungan Baitullah Ib Hasanah Dan Variasi Akad Pada Pt. Bni  Syariah  Kantor  Cabang  Pekanbaru ,  no. 201310200311137. 2020.
[6]  W.  Purba,  W.  Siawin,  and  .  H.,  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Pengelompokkan  Dan Prediksi Karyawan Yang Berpotensi Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 2, no. 2, pp. 85–90, 2019, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.429.
[7]  Ni Komang Sri Julyantari, I. K. Budiarta, and N. M. D. K. Putri,  “Implementasi K-Means Untuk Pengelompokan Status Gizi Balita (Studi Kasus Banjar Titih),” J.  Janitra  Inform.  dan  Sist.  Inf. , vol.  1,  no.  2,  pp.  92–101,  2021,  doi: 10.25008/janitra.v1i2.134.
[8]  P.  B.  A.  Nugroho,  “Analisis  Biaya  Perawatan Bangunan Gedung Rumah Rusun Di Yogyakarta Maintenance  Cost  Analysis  of  Flats  in Yogyakarta,” 2021, [Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/14018
[9]  M.  Nugroho,  “Bab  iii  landasan  teori  3.1.,” http://e- journal.uajy.ac.id/7244/4/3TF03686.pdf , pp. 15– 48, 2003.
[10]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Integrasi  Metode Neive  Bayes  Dan  Software  Rapidminer  Dalam Analisis  Hasil  Usaha  Perusahaan  Dagang,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol.  6,  no.  1,  pp.  35–42,  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v6i1.393.