## PENGELOMPOKKAN DATA BENCANA ALAM BERDASARKAN WILAYAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Rif’atul Amaliah 1 , Edi Tohidi 2 , Edi Wahyudin 3 , Ade Rizki Rinaldi 4 , Iin 5
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2,3 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
4,5 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia rifatulamaliah5@gmail.com

## ABSTRAK
Bencana alam adalah rangkaian kejadian yang ditimbulkan oleh alam. Namun tidak menutup kemungkinan bencana alam  yang terjadi disebabkan oleh ulah manusia. Bencana alam  memiliki potensi untuk menyebabkan dampak  yang  signifikan  pada  infrastruktur  dan  lingkungan,  bahkan  dapat  mengancam  keselamatan  manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi wilayah-wilayah dimana jenis bencana alam paling dominan atau sering terjadi untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang resiko bencana alam di berbagai wilayah sehingga  dapat  membantu  meningkatkan  upaya  mitigasi  bencana.  Metode  yang  diterapkan  melibatkan pengelompokkan data menggunakan algoritma K-Means, yang memungkinkan peneliti untuk mengelompokkan wilayah  dengan  karakteristik  serupa  ke  dalam cluster-cluster yang  berbeda.  Hasil  penelitian  ini  berhasil mengelompokkan  data  bencana  alam  menggunakan  Algoritma  K-Means  membentuk  3 cluster berdasarkan MeasureTypes Bregman Divergences dengan parameter SequaredEuclideanDistance sampai menghasilkan nilai DBI  terbaik.  Nilai Davies-Bouldin-Index (DBI)  yang  dihasilkan  pada  penelituan  ini  yaitu  0,012. Cluster 0 memiliki 884 data dengan tingkat kejadian bencana alam rendah. Kejadian bencana alam yang dominan terjadi yaitu kekeringan. Sedangkan wilayah yang termasuk kedalam cluster 1 dengan memiliki 2 data adalah wilayah dengan tingkat kejadian sedang. Kejadian bencana yang paling dominan adalah Letusan Gunung Api. Dan cluster 2  memiliki  1  data  yaitu  wilayah  dengan  tingkat  kejadian  tinggi.  Kejadian  bencana  alam  yang  paling  dominan adalah Puting Beliung.
Kata kunci: Clustering, Algoritma K-Means, Bencana Alam

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  rawan  akan bencana  baik  bencana  alam  maupun  non  alam, bencana  alam  merupakan  ancaman  yang  dapat mengganggu kehidupan dan penghidupan masyarakat. Dampak yang terjadi akibat bencana alam diantaranya banyak  menelan  korban  jiwa,  rusaknya  lingkungan hidup,  fasilitas  dan  infrastuktur,  serta  kehilangan barang berharga [1]. Teknologi informatika memungkinkan  peningkatan  kualitas  pengambilan keputusan  berdasarkan  analisis  data  dalam  kerangka pengelolaan  lingkungan.  Data  yang  terhimpun  dan diolah memiliki potensi untuk mendukung pembuatan kebijakan  yang  lebih  optimal  dan  efisien  oleh  pihak- pihak yang kepentingan dalam mengelola sumber daya alam  serta  merespons  peristiwa  bencana  alam. Pentingnya  pemanfaatan  sistem  informasi  layanan berbasis  digital  juga  diungkapkan  oleh  Nurdiawan dkk,  bahwasannya  Pelayanan  online  bertujuan  untuk meningkatkan keterjangkauan warga  negara terhadap layanan  publik  pemerintah,  memperluas  akses masyarakat terhadap  sumber  informasi  yang  dimiliki oleh  pemerintah,  menangani  pengaduan  masyarakat, serta menjamin keseragaman kualitas pelayanan yang dapat  dinikmati  oleh  seluruh  warga  negara  [2]. Pemanfaatan  teknologi  website  sebagai  medium online  juga digunakan untuk memperluas penyebaran informasi  [3].  Hal  ini  tentu  akan  memeudahkan
masyarakan  dalam  mengakses  informasi  mengenai bencana alam yang terjadi.
Bencana alam memiliki potensi untuk menyebabkan dampak yang signifikan pada infrastuktur dan lingkungan, bahkan dapat mengancam  keselamatan  manusia.  Keberagaman karakteristik bencana di wilayah Indonesia memberikan  tantangan  dalam  merancang  strategi mitigasi  yang  tepat  dan  disesuaikan  dengan karakteristik unik masing-masing daerah tersebut.
Dalam  implementasinya,  Algoritma  K-Means memerlukan tiga parameter yang harus ditentukan oleh pengguna, yakni jumlah klaster (k), inisialisasi klaster, dan ukuran jarak sistem. Algoritma ini bertujuan untuk mengelompokkan  sejumlah  data  atau  objek  kedalam kelompok  atau cluster, sehinga  setiap  cluster  berisi data  yang  memiliki  kemiripan  [4].  Uji  kinerja  K- Means clustering menggunakan Davies-Bouldin Index juga  telah  dilakukan  untuk  mengelompokan  data prestasi siswa. Apabila nilai DBI tidak mendekati nol, maka cluster cluster tersebut di anggap belum optimal [5]. Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) digunakan  sebagai  proses  pengolahan  data  mining yang mencakup pengumpulan data dan pemanfaataan data historis untuk menemukan pola, keteraturan, dan hubungan dalam kumpulan data  yang  berskala  besar. Hasil  dari  data mining dapat  digunakan  untuk meningkatkan  kualitas  pengambilan  keputusan  di masa mendatang [6]. Data mining perlu di standarisasi
menggunakan tahapan-tahapan agar data layak diolah [7].
Tujuan dari penelitian ini yaitu memberikan hasil informasi dalam bentuk pola pengelompokkan daerah rawan bencana mulai dari tahun 2021-2022 yang akan dijadikan  sebagai  acuan  di  dalam  pengambilan keputusan pihak-pihak terkait  untuk  mengidentifikasi wilayah-wilayah  dimana  jenis  bencana  alam  paling dominan  atau  sering  terjadi.  Hasil  penelitian  ini memiliki  implikasi  yang  signifikan  bagi  sejumlah pihak  terkait  penanggulangan  bencana  di  Indonesia. Informasi  yang  dihasilkan  dari  pengelompokkan daerah  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Means clustering dapat  disampaikan  kepada  pemerintah daerah,  lembaga  kemanusiaan,  dan  peneliti  dibidang mitigasi  bencana.  Para  pembuat  kebijakan  dapat menggunakan  temuan  ini  sebagai  dasar  untuk merancang  strategi  mitigasi  yang  lebih  spesifik  dan sesuai dengan karakteristik setiap wilayah.
Pada  penelitian  ini, Knowledge  Discovery  in Database (KDD) digunakan untuk  menganalisis  data bencana  alam  pada  tahun  2021-2022  dengan  total 9.991  data.  Data  Mining  merupakan  konsep  yang digunakan  untuk  mengeksplorasi  pengetahuan  di dalam  kumpulan  data  besar.  Tujuannya  adalah mengidentifikasi  informasi  yang  bernilai  melalui penerapan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan,  dan  machine  learning  pada  dataset  yang memiliki  skala  besar  [8].  Metode Data  Mining yang diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  Algoritma  K- Means clustering dengan tools RapidMiner  untuk mengidentifikasi pola atau kelompok yang signifikan dalam  dataset  bencana  alam.  Untuk  mengevaluasi hasil dari proses pengelompokan yang dilakukan oleh Algoritma K-Means, digunakan Davies Bouldin Index (DBI).
Hasil  penelitian  ini  memiliki  implikasi  yang signifikan bagi sejumlah pihak terkait penanggulangan bencana di Indonesia.  Informasi  yang dihasilkan  dari pengelompokkan daerah dengan menggunakan Algoritma  K-Means clustering dapat  disampaikan kepada pemerintah daerah, lembaga kemanusiaan, dan peneliti dibidang mitigasi bencana.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  menurut  Erliyana  dkk  yang  berjudul "Analisa  Penjualan  Mobil  Dengan  Menggunakan Algoritma  K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra  Kencana” Data Mining  merupakan suatu tahapan ekstraksi atau penambangan  data  yang  sebelumnya  tidak  diketahui, namun  dapat  dipahami  dan  memiliki  nilai  signifikan dari  suatu  database  yang  memiliki  volume  besar. Proses  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  wawasan atau  pengetahuan  baru,  sering  disebut  sebagai  "Data atau Knowledge  Discovery "  yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  pola  yang  tersembunyi  dalam  data. Penggunaan mobil di Indonesia mengalami peningkatan  setiap  tahunnya,  mendorong  perusahaan otomotif  untuk  bersaing  dalam  meningkatkan penjualan.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis
data  mining  dengan  menerapkan  Teknik Clustering menggunakan Algoritma K-Means untuk mengelompokkan  data  penjualan  ke  dalam  sebuah cluster. Hasilnya, metode Clustering memiliki potensi untuk  mendukung  perusahaan  otomotif  dalam mengevaluasi kinerja penjualan mobil mereka dengan perbandingan  terhadap  pesaing.  Hasil  pengujian menggunakan  perangkat  lunak  RapidMiner  v9.6 menunjukkan  bahwa Cluster 0  memiliki  90  anggota (Tingkat Penjualan Tertinggi), Cluster 1 memiliki  88 anggota  (Penjualan  Cukup  Baik),  dan Cluste r  2 memiliki 89 anggota (Tingkat Penjualan Rendah) [9].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  Herviany  dkk dengan judul “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids  untuk  Pengelompokkan  Daerah  Rawan Tanah Longsor di Provinsi Jawa Barat”  Data Mining merajuk pada kegiatan ekstraksi informasi dari dataset yang besar dengan tujuan mengungkapkan pengetahuan tersembunyi dan memfasilitasi penerapannya  secara real-time dalam  aplikasi.  Data mining melibatkan berbagai algoritma untuk menganalisis data. Dalam penelitiannya, Herviany dkk membahas  mengenai  perbandingan  antara  algoritma K-Means dan metode K-Medoids untuk mengidentifikasi daerah yang rentan terhadap bencana tanah longsor di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2019. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan panduan  yang  lebih  efektif  dalam  penanggulangan bencana  tanah  longsor  di  wilayah  tersebut.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means lebih optimal  daripada  K-Medoids,  dengan  jumlah  kluster yang  paling  optimal  adalah  6.  Cluster  2  merupakan yang  paling  dominan,  dan  kluster  5  memiliki  jumlah daerah  dan  kejadian  tanah  longsor  terbanyak  dengan jumlah  4  daerah  dan  jumlah  kejadian  sebanyak  106 kejadian [10].
Penelitian  menurut  Hermanto  dan  Muhyidin yang berjudul “Analisis Sebaran Titik Rawan Bencana dengan  K-Means  Clustering  dalam  Penanganan Bencana”  mengungkapkan  bahwa  Algoritma  K- Means merupakan suatu model yang digunakan untuk membentuk  klaster  untuk  menilai  sejauh  mana  jarak yang ada dengan kumpulan data. Peningkatan jumlah bencana  di  Kabupaten  Purwakarta  mengundang perlunya  penelitian  lebih  lanjut  guna  mengurangi dampak terhadap korban. Dalam konteks data bencana alam, penggunaan metode clustering pada data mining menjadi krusial untuk mengelompokkan data bencana berdasarkan karakteristik yang serupa. Pendekatan ini dapat  menjadi  dasar  untuk  mengklasifikasikan kemungkinan kejadian  bencana di  masa depan. Hasil analisis data menggunakan metode K-Means Clustering menunjukkan bahwa kekeringan dan krisis air bersih termasuk dalam cluster 0. Selain itu, cluster 1  menunjukkan  daerah  tersebut  sering  mengalami bencana  tanah  longsor,  sedangkan  cluster  2 menggambarkan  kecenderungan  terjadinya  bencana angin puting beliung [11].
Penelitian  yang  dilakukan  Adha  dkk  dengan judul  “Perbandingan  Algoritma  DBSCAN  dan  K-
Means Clustering untuk  Pengelompokan  Kasus Covid -19  di  Dunia” Clustering merupakan  suatu metode dalam data mining yang memiliki tujuan untuk mengelompokkan  data  (objek)  kedalam  sejumlah klaster  atau  kelompok,  dimana  objek  yang  memiliki kesamaan  dikelompokan  bersama  dalam  satu  klaster, sedangkan  objek  yang  berbeda  seharusnya  menjadi bagian dari klaster yang berbeda.  Lebih dari 180.000 kasus Covid-19 telah tercatat di seluruh dunia, dengan lebih  dari  7.000  kematian.  Upaya  beragam  telah dilakukan  oleh  negara-negara  yang  terkena  dampak Covid-19  untuk  mengatasi  penyebaran  virus  ini. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan negara-negara  berdasarkan  pola  kasus  Covid-19  di seluruh dunia. Diharapkan bahwa hasil pengelompokan ini dapat menjadi pedoman, sehingga negara-negara dengan tingkat pemulihan yang rendah dapat  mempelajari  proses  pemulihan  yang  berhasil dari  negara-negara  dengan  tingkat  pemulihan  tinggi dalam  kelompok  yang  sama.  Dalam  penelitian  ini, klasterisasi dilakukan menggunakan algoritma DBSCAN dan K-Means. Setelah melalui serangkaian eksperimen, ditemukan bahwa K-Means  lebih efektif dibandingkan  DBSCAN  dalam  mengelompokkan kasus  Covid-19.  Algoritma  K-Means  menunjukkan nilai Silhouette Index (SI) terbaik sebesar 0,6902, yang tercapai pada eksperimen dengan nilai k = 8 [12].
Penelitian  yang  dilakukan  Suarna  &  Wijaya dengan  judul  “Analisa  Penerapan  Metode  Clustering K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Data  Transaksi Konsumen  (Studi  Kasus:  Cv.  Mitra  Indexindo Pratama) mengungkapkan bahwa Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  adalah  proses  yang menghasilkan  informasi  berharga  dari  basis  data. Seluruh  tahapan  KDD  umumnya  terdiri  dari serangkaian langkah-langkah, dimulai dengan menetapkan cakupan aplikasi, diikuti dengan menentukan  tujuan  data  dari  data  mentah  yang tersimpan dalam basis data, dan kemudian melakukan pembersihan dan pemrosesan data. Seiring berjalannya  waktu,  volume  data  transaksi  penjualan terus meningkat, mengakibatkan akumulasi data yang memerlukan pemrosesan melalui aplikasi RapidMiner untuk merancang strategi penjualan yang lebih efektif. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data transaksi  konsumen  dengan  menggunakan  metode clustering menggunakan  algoritma  K-Means.  Dalam penelitian ini, pembentukan empat kelompok dilakukan  berdasarkan Measure  Types  Bregman Divergences dengan  parameter Squared  Euclidean Distance ,  dengan  tujuan  mencapai  nilai  DBI  yang optimal,  yakni  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI) mendekati  nol.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa proses clustering K-Means  menghasilkan centroid akhir  pada Cluster _2  (175.000.000), Cluster _0 (25.000.000), dan Cluster _1 (7.500.000), dengan nilai terendah  (0)  pada Cluster _3.  Pengujian  kinerja menggunakan  Davies-Bouldin  Index  (DBI)  untuk mengukur  efisiensi  cluster  menunjukkan  bahwa  nilai DBI untuk konfigurasi (K4) adalah 0,261 [13].
Penelitian yang dilakukan Sari dkk dengan judul “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering
Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten  Menggunakan RapidMiner”  mengungkapkan  bahwa  RapidMiner merupakan  perangkat  lunak open  source yang  dapat diakses oleh siapa saja [14]. Penggunaan RapidMiner juga dilakukan Luchia dkk dalam penelitiannya  yang berjudul  “Perbandingan  K-Means  dan  K-Medoids Pada  Pengelompokkan  Data  Miskin  di  Indonesia” untuk  memberikan  informasi  kepada  pemerintah mengenai  pola  wilayah  yang  memiliki  tingkat kemiskinan  tertinggi.  Penelitian  ini  melibatkan perbandingan  antara  dua  algoritma,  yaitu  K-Means dan  K-Medoids,  dengan  tujuan  menilai  kinerja algoritma  yang  paling  optimal.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa K-Means memberikan hasil yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  K-Medoids  dalam mengklasifikasikan  data  kemiskinan  di  Indonesia, sebagaimana terbukti dari nilai terbaik DBI K-Means sebesar  0.041  pada  eksperimen  dengan  nilai  K=8 karena memiliki nilai yang paling mendekati 0 [15].
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  () mengungkapkan bahwa dalam melakukan identifikasi kluster  berdasarkan  data  yang  telah  terkumpul, diperlukan suatu flowchart yang dapat mempermudah penentuan  langkah-langkah  perhitungan  sebagai pedoman untuk meraih hasil dari pelaksanaan kluster terhadap  data  yang  sedang  diolah.  Berikut  ini  adalah flowchart yang  menggambarkan  proses  penentuan kluster menggunakan metode K-Means [16].
Gambar 1. Flowchart k-means clustering
3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Database ). Proses data mining melibatkan serangkaian  langkah  awal  yang  dimulai  dengan pemilihan  data,  pembersihan  data,  transformasi  data, proses  data  mining  yang  mencakup  pencarian  pola atau  informasi  dari  dataset  yang  telah  terpilih,  dan tahapan akhir yaitu interpretasi atau evaluasi [17].
Gambar 2. Tahapan knowledge discovery in database
Dari  gambar  2  berikut  langkah-langkah  proses penerapan metode KDD yang dilakukan. a. Selection
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengimpor  dataset kejadian bencana alam yang diperoleh dari website Geoportal Data Bencana Indonesia
https://gis.bnpb.go.id dengan rentang waktu 2021- 2022.  Data  yang  didapatkan  sejumlah  9.991  data dengan 16 atribut.
b. Preprocessing
Tahap  kedua  adalah  data preprocessing. Pada tahap  ini,  peneliti  memilih  atribut  yang  akan digunakan,  mengubah  atribut  sesuai  kebutuhan analisis  data,  mengganti  nama  atribut,  mengubah struktur dataset, mengganti nilai yang hilang pada dataset, dan mengubah skala nilai atribut.
c. Transformation
Tahap  ketiga  adalah  data transformation. Pada tahap  ini,  peneliti  menetapkan  atribut  Kabupaten sebagai  target  dan  mengubahnya  menjadi  label karena  fokus  penelitian  untuk  mengelompokkan bencana  alam  berdasarkan  wilayah.  Peneliti  juga melakukan  transformasi  pada  atribut  tanggal kejadian  sebagai  id  karena  terdapat  beberapa kejadian yang terjadi pada tanggal yang sama.
d. Data Mining Tahap keempat adalah data mining. Pada tahap ini, peneliti  menggunakan  operator  K-Means  pada rapidminer  untuk  mengelompokkan  data  bencana alam berdasarkan pola yang ada.
e. Interpretation/Evaluasi Tahap kelima adalah interpretation /evaluasi. Pada tahap  ini,  peneliti  menggunakan  operator Cluster Distance  Performance pada  RapidMiner  untuk mengevaluasi  hasil  kinerja  Algoritma  K-Means menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI).
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Selection
Pada  penelitian  ini,  dataset  yang  digunakan mengenai  data  bencana  alam  yang  diperoleh  dari website  resmi  Geoportal  Data  Bencana  Indonesia. Berikut  adalah  dataset  kejadian  bencana  alam  2021- 2022  yang  diperoleh  dari  pengumpulan  data kemudian,  data  akan  diimpor  menggunakan  operator Read Excel melalui tools RapidMiner dan memuat ke tab proses proses untuk melihat hasilnya.
Gambar 3. Hasil read excel
Gambar 3 menunjukkan hasil dari operator Read Excel.

## 4.2. Preprocessing
Gambar 4. Tahapan proses preprocessing
Gambar 4 menunjukkan tahapan proses preprocessing. Penjelasan mengenai tahapan preprocessing adalah sebagai berikut: a. Select Atributes
Setelah  melewati  proses  data selection, dataset yang  telah  diimpor  kemudian  melalui  proses pemilihan  atribut  yang  akan  diolah  lebih  lanjut menggunakan  operator select  atributes. Atribut yang  dipilih  yaitu  Kabupaten,  Tanggal  Kejadian, dan Tanggal Kejadian.
b. Date to Numerical Setelah  menetapkan atribut yang akan digunakan, tahap  preprocessing  selanjutnya  yaitu  mengubah atribut tanggal ke format numerik agar data dapat diolah  menggunakan  operator  Date  to  Numerical pada RapidMiner.
c. Rename Setelah  melakukan  proses Date  to  Numerical, langkah preprocessing selanjutnya yaitu mengubah  nama  atribut  yang  semula  Tanggal Kejadian menjadi Tahun Kejadian.
d. Pivot
Setelah  melakukan  proses rename, langkah preprocessing selanjutnya yaitu mengubah struktur data  pada  atribut  kejadian  yang  mencakup  data nama-nama  bencana  alam  dan  menjadikannya beberapa kolom baru.
e. Replace Missing Value
Setelah melakukan proses pivot, langkah preprocessing selanjutnya  yaitu  mengganti  nilai yang hilang pada data.
f. Normalize
Setelah melakukan proses Replace Missing Value, langkah  selanjutnya  yaitu  mengatasi  perbedaan skala pada data menggunakan normalize.
Hasil dari tahap preprocessing dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil proses preprocessing

## 4.3. Transformation
Pada  tahap  ini,  peneliti  menetapkan  atribut Kabupaten  menjadi  target  dan  merubahnya  sebagai label karena fokus penelitian untuk mengelompokkan bencana  alam  berdasarkan  wilayah.  Kemudian, melakukan transformasi pada atribut tanggal kejadian sebagai id. Hasil dari tahap Transformation bisa dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil proses transformation

## 4.4. Data Mining
Untuk  mencari  model  pengelompokkan  data bencana  alam  berdasarkan  pola  yang  ada,  peneliti menggunakan  operator  K-Means clustering pada RapidMiner  dengan  menentukan  banyaknya cluster yang akan digunakan yaitu k=(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ,9, 10).
Gambar 7. Tahapan proses K-Means clustering
Gambar 7 menunjukkan tahapan proses K-Means clustering. Hasil  dari  proses  K-means clustering dengan  ExampleSet  (k=3)  akan  ditunjukkan  oleh gambar 7.
Gambar 8. Hasil visualisasi clustering dengan ExampleSet (k=3)
Gambar 8 menunjukkan bahwa kejadian bencana alam yang sering terjadi pada wilayah yang tergabung dalam cluster 0 adalah kekeringan. Kemudian, untuk wilayah  yang  tergabung  dalam cluster 1  kejadian bencana  yang paling dominan adalah  letusan gunung apa.  Sedangkan  wilayah  yang  termasuk  kedalam cluster 2 didominasi oleh bencana putting beliung.

## 4.5. Interpreparation/Evaluasi
Pada tahap ini, tes RapidMiner dijalankan untuk menguji  kemampuan  Algoritma  K-Means  dengan Davis-Bouldin Index (DBI) dengan nilai uji (2, 3, 4, 5, 6,  7,  8,  9,  10)  untuk  menentukan  nilai  k  optimal. dengan  memasukan  operator Cluster  Distance Performance guna  mengevaluasi  kinerja  pada  proses data  mining  yang  berdasarkan cluster  central berdasarkan measure  type  Bregman  Divergences untuk  mengukur  seberapa  baik  suatu  algoritma clustering memetakan data kedalam cluster yang tepat .
Kemudian pilih parameter SquaredEuclidean
Distance untuk  mengukur  jarak  antara  titik  data  dan pusat cluster. Hasil cluster distance performance pada ExampleSet (k=3) ditunjukkan oleh gambar 9.
Gambar 9. Hasil cluster distance performance exampleset(k=3)
Hasil  dari  exampleset  3  menunjukkan  Nilai  uji yang kedua dari  jumlah k=3, dihasilkan performance vector  Avg.  within  centroid  distance sebesar  0.666, Avg. within centroid distance_cluster_0 sebesar 0.668, Avg. within centroid distance_cluster_1 sebesar 0.149 dan Avg.  within  centroid  distance_cluster_2 0.000. Secara  hasil  evaluasi performance menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) nilai k=3 yaitu 0.012.

## 4.6. Pembahasan
Pengujian  kemampuan  algoritma  K-Means Clustering dengan Davies-Bouldin  Index (DBI) dimulai dari k=2 sampai k=10.
Gambar 10. Hasil cluster distance performance exampleset (k=2)
Gambar  10  menunjukkan  pengujian  dengan exampleset k=2.
Gambar  11  memperlihatkan  pengujian  dengan exampleset k=4.
Gambar  12  menampilakan  pengujian  dengan exampleset k=5.
Gambar  13  menjabarkan  hasil  pengujian  dari exampleset k=6.
Gambar  14  memberikan  hasil  pengujian  dari exampleset k=7.
Gambar  15  memperlihatkan  hasil  pengujian dengan exampleset k=8.
Gambar  16  menunjukkan  hasil  pengujian exampleset k=9.
Gambar 17 menampilkan hasil pengujian dengan exampleset  k=10.    Dari  uraian  sebelumnya,  maka dapat disimpulkan hasilnya pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil DBI k=2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 Measure Type k Davies-Bouldin Index (DBI) Bregman Divergences 2 0.082 3 0.012 4 0.064 5 0.092 6 0.065 7 0.077 8 0.085 9 0.081 10 0.074
Dari  tabel  1  didapatkan  nilai  uji  performance berdasarkan Davies Bouldin Index (DBI) untuk setiap nilai k=2 sampai k=10 maka grafik nilainya clusternya bisa dilihat pada gambar 9.
Gambar 11. Grafik nilai k=2, 3, 4, 5, 6 ,7 ,8, 9,10
Dari gambar 9 Temuan ini menunjukkan bahwa k=3  memberikan  hasil  terbaik  ditandai  dengan  nilai Index  Davies  Bouldin (DBI)  sebesar  0,012  yang mendekati nol .
Gambar 12. Hasil cluster model
Gambar 10 menunjukkan hasil cluster k=3 yaitu cluster  0  memiliki  884  items,  cluster  1  memiliki  2 items,  dan  cluster  2  memiliki  1  items.  Total  items keseluruhan adalah 887 items.
Gambar 13 Hasil grafik plot K-Means clustering
Gambar  11  menunjukkan  bahwa cluster 0 merupakan  wilayah  dengan  tingkat  kejadian  bencana rendah, cluster 1  adalah  wilayah  dengan  tingkat kejadian  bencana  sedang,  sedangkan cluster 2 memiliki tingkat kejadian bencana tinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  yang  sudah  dilakukan, penggunaan algoritma k-means dengan parameter k=3 menghasilkan  3 cluster . Cluster 0  memiliki  884  data dengan  tingkat  kejadian  bencana  alam  rendah. Kejadian  bencana  alam  yang  dominan  terjadi  yaitu kekeringan.  Sedangkan  wilayah  yang  termasuk kedalam cluster 1  dengan  memiliki  2  data  adalah wilayah  dengan  tingkat  kejadian  sedang.  Kejadian bencana yang paling dominan adalah Letusan Gunung Api.  Dan cluster 2  memiliki  1  data  yaitu  wilayah dengan tingkat kejadian tinggi. Kejadian bencana alam yang  paling  dominan  adalah  Puting  Beliung. Kolaborasi antarintansi, perkembangan model prediktif,  perlibatan  masyarakat,  dan  penelitian lanjutan  juga  diusulkan  untuk  lebih  mendalami pemahaman mengenai faktor-faktor penyebab bencana  alam  di  Indonesia  serta  potensi  perubahan dalam pola kejadian dengan melibatkan analisis lebih rinci terkait variabel-variabel seperti perubahan iklim, topografi,  dan  aktivitas  manusia.  Melalui  penerapan saran  ini,  diharapakan  pemahaman  dan  respons terhadap bencana alam di Indonesia dapat ditingkatkan, melindungi masyarakat dan mengurangi dampak yang mungkin terjadi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Taryana,  M.  R.  El  Mahmudi,  dan  H.  Bekti, “Analisis  Kesiapsiagaan  Bencana  Banjir  Di Jakarta,” JANE - J. Adm. Negara , vol. 13, no. 2, hal. 302, 2022, doi: 10.24198/jane.v13i2.37997.
[2]  O.  Nurdiawan,  A.  Faqih,  dan  ...,  “Pemanfaatan Sistem Informasi Layanan Berbasis Digital Desa Sinarancang,” AMMA  J.  … ,  vol.  2,  no.  8,  hal. 922–928,  2023,  [Daring].  Tersedia  pada: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/amm a/article/view/3561%0Ahttps://journal.mediapu blikasi.id/index.php/amma/article/download/356 1/1875
[3]  O. Nurdiawan, A. Faqih, A. I. Purnamasari, dan ...,  “Pelatihan  Dan  Pendampingan  Tata  Kelola Website SMK Cendikia Kota Cirebon,” Prax. J.
… , vol. 1, no. 1, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://www.pijarpemikiran.com/index.php/praxi s/article/view/561%0Ahttp://www.pijarpemikira n.com/index.php/praxis/article/download/561/52 1
[4]  A.  M.  Suwardi,  “Analisa  Spasial  Clustering Zonasi Rawan Bencana Tanah Longsor Wilayah Bogor Selatan Berbasis Web-Gis,” J. Inov.  Inov. Teknol.  Inf.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  hal.  61, 2020, doi: 10.32832/inova-tif.v3i1.4063.
[5]  I. T.  Umagapi  dan  B.  Umaternate,  “Uji  Kinerja K-Means  Clustering  Menggunakan  Davies-
94% 96% 98% 100% 1 2 3 4 5 6 7 8 9
k Davies Bouldin Index(DBI)
Bouldin  Index  Pada  Pengelompokan  Data Prestasi Siswa,” hal. 303–308, 2023.
[6]  B.  Harahap,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan YD Indarung),” Reg. Dev. Ind. Heal. Sci. Technol. Art  Life , hal. 394–403,  2019,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ptki.ac.id/jurnal/index.php/readystar/artic le/view/82
[7]  Syafi’i,  O.  Nurdiawan,  dan  G.  Dwilestari,
“Penerapan Machine Learning
Untuk
Menentukan  Kelayakan  Kredit  Menggunakan Metode  Support  Vektor  Machine,” J.  Sist.  Inf. dan Manaj. , vol. 10, no. 2, hal. 1–6, 2022.
[8]  M.  Walid  dan  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 22, hal. 190–197, 2022.
[9]  O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, dan I. Ali, “Analisa Penjualan Mobil Dengan Menggunakan Algoritma  K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra Kencana,” J. Data Sci. dan Inform. , vol. 1, no. 2, hal. 32–35, 2021.
[10]  M.  Herviany,  S.  Putri  Delima,  T.  Nurhidayah, dan  K.  Kasini,  “Perbandingan  Algoritma  K- Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokkan Daerah  Rawan  Tanah  Longsor  Pada  Provinsi Jawa Barat,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, hal. 34–40, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.60.
[11]  T.  I.  Hermanto  dan  Y.  Muhyidin,  “Analisis Sebaran Titik Rawan Bencana dengan K-Means Clustering  dalam  Penanganan  Bencana,” J- SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan  … ,  2021, [Daring].
Tersedia pada: http://www.tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/ jsakti/article/view/332
[12]  R.  Adha,  N.  Nurhaliza,  U.  Sholeha,  dan  ..., “Perbandingan algoritma DBSCAN dan k-means clustering untuk pengelompokan kasus Covid-19 di dunia,” SITEKIN J. Sains … , 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/12469 [13]  N.  Suarna  dan  Y.  A.  Wijaya,  “ANALISA PENERAPAN  METODE  CLUSTERING  K- MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN DATA TRANSAKSI KONSUMEN ( Studi Kasus : Cv . Mitra  Indexindo  Pratama  ),”  vol.  7,  no.  2,  hal. 1322–1328, 2023.
[14]  Y.  R.  Sari,  A.  Sudewa,  D.  A.  Lestari,  dan  T.  I. Jaya,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten Menggunakan  Rapidminer,” CESS  (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  hal.  192, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[15]  N.  T.  Luchia,  H.  Handayani,  F.  S.  Hamdi,  D. Erlangga,  dan  S.  F.  Octavia,  “Perbandingan  K- Means  dan  K-Medoids  Pada  Pengelompokan Data  Miskin  di  Indonesia,” MALCOM  Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 2, no. 2, hal. 35–41, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i2.422.
[16]  N.  A.  Manihuruk,  M.  Zarlis,  E.  Irawan,  dan  ..., “Penerapan Data
Mining Dalam
Mengelompokkan  Calon  Penerima  Beasiswa Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,”
KOMIK  … ,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada: http://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik/article/view/2 575
[17]  A.  Winarta  dan  W.  J.  Kurniawan,  “Optimasi cluster  k-means  menggunakan  metode  elbow pada data pengguna narkoba dengan pemrograman  python,” J. Tek. Inform.
Kaputama , vol. 5, no. 1, hal. 113–119, 2021.