Analisa Hasil Pengelompokan Wilayah Kejadian Non- Kebakaran Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering pada Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang
Desy Exasanti 1 , Arief Jananto 2
1 ,2 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Jl. Tri Lomba Juang No 1 Semarang 50241, Kota Semarang, Jawa Tengah
Email: 1 dexasanti@gmail.com 2 ajananto09@edu.unisbank.ac.id
Abstrak - Dinas Pemadam Kebakaran merupakan instansi pemerintahan dibidang penyelamatan atau yang biasa disebut damkar.  Damkar  tidak  hanya  melakukan  penanganan  dibidang  kebakaran  saja,  namun  juga  melakukan  evakuasi  dan penanganan dalam kondisi yang dapat membahayakan manusia hal tersebut masuk ke dalam kategori operasi darurat non- kebakaran. Kategori operasi non-kebakaran itu sendiri banyak macamnya seperti penanganan banjir, evakuasi korban hanyut, evakuasi korban jatuh ke sumur, penganan pohon tumbang,  evakuasi sarang tawon, penanganan penyelamatan hewan yang berdampak terhadap keselamatan manusia ( animal rescue) dan lain lain.  Data yang tersedia terkhusus pada Dinas Pemadam Kota Semarang  dalam penelitian  ini  dilakukan pengolahan sehingga dapat dieksplorasi  menggunakan  data  mining, proses tersebut berguna untuk dapat melakukan pengelompokan wilayah kejadian non-kebakaran di wilayah Kota Semarang. Adapun metode  yang  digunakan  adalah Agglomeratve  Hierarchical  Clustering dan  menggunakan  tiga  algoritmma  yaitu Single Linkage, Average Linkage dan Complete Linkage. Dalalm implementasinya dilakukan dengan menggunakan software WEKA ( Wakaito  Environment  Analysis  for  Knowledge). Sebelum  dilakukan  implementasi  data  yang  sudah  diolah  selanjutnya dilakukan analisa menggunkan metode KDD ( Knowledge Discovery in Databases), adapun tahapan pada metode ini yaitu seleksi,  pemrosesan,  transformasi,  data  mining  dan  interpretasi  atau  evaluasi .Hasil  penelitian  yang  didapatkan  yaitu klasterisasi dengan jumlah tiga cluster dari masing-masing algoritma dan memiliki waktu kecepatan komputasi pada algoritma Single Linkage sebesar 0,09 detik, algoritma Average Linkage sebesar 0,08 detik dan algoritma Complete Linkage sebesar 0,08 detik. Sedangkan dari hasil pengelompokan didaaptkan hasil dari 16 kecamatan yang ada di Semarang terdapat tiga wilayah kecamatan yang mendominasi yaitu Kecamatan Banyumanik, Kecamatan Tembalang dan Kecamatan Ngaliyan. Paling banyak penanganan  non  kebakaran  adalah  kategori  penyelamatan  hari  yang  rata-rata  dieksekusi  sekitar  1-2  jam  dan  dilakukan  di malam hari. Dalam hasil yang telah dimplementasikan juga divisualisasikan kedalam dendogram dan hasil plot grafik. Hasil penelitian ini dapat berguna bagi instansi Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang guna untuk melakukan evaluasi dalam penanganan pada wilayah kejadian non-kebakaran yang ada di Kota Semarang.
Kata Kunci : Data Mining, Clustering, WEKA, Agglomerative Hierarchical Clustering dan Grouping.
Abstract – The Fire Department is a government agency in the field of supervision or commonly called the damkar. Damkar do not only handle fires, but also carry out handling and handling in conditions that can endanger humans, this is included in the  category  of  non-fire  emergency  operations.  The  categories  of  non-fire  operations  themselves  include  flood  handling, drowning victims, victims falling into wells, confectionery of fallen trees, preparing wasp nests, handling of animals that have an impact on human safety (animal rescue) and others. The data available, especially at the Semarang City Fire Service, in this study was processed so that it could be explored using data mining, the process is useful for grouping non-fire incident areas in the Semarang City area. The method used is Agglomeratve Hierarchical Clustering and uses three algorithms, namely Single Linkage, Average Linkage and Complete Linkage. The implementation is carried out using the WEKA (Wakaito Environment Analysis for Knowledge) software. Before the data that has been processed is analyzed using the KDD (Knowledge Discovery in  Databases)  method,  the  stages  in  this  method  are  selection,  preprocess,  exploration,  transformation,  data  mining  and evaluation  interpretation.  The  results  obtained  are  clustering  with  a  total  of  three  clusters  from  each  algorithm  has  a computational speed of 0.09 seconds for the Single Linkage algorithm, 0.08 seconds for the Average Linkage algorithm and 0.08 seconds for the Complete Linkage algorithm. Meanwhile, from the grouping results obtained from 16 sub-districts in Semarang, there are three dominating sub-districts, namely Banyumanik District, Tembalang District and Ngaliyan District. The most non-fire handling is the day category which is executed on average for about 1-2 hours and is carried out at night. The results that have been implemented are also visualized into a dendogram and the results of a graph plot. The results of this study can be useful for the  Fire  Departmen of Semarang City to  evaluate the handling of  non-fire incidents in the  city of Semarang.
Keywords : Data Mining, Clustering, WEKA, Agglomerative Hierarchical Clustering dan Grouping.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang Masalah
Instansi  pemerintahan  di  bidang  penyelamatan,  Dinas  Pemadam  Kebakaran  di  Kota  Semarang.  Pemadam kebakaran tidak hanya melakukan penyelamatan kebakaran saja, namun juga  terdapat jenis layanan penunjang yaitu layanan penyelamatan evakuasi pada kondisi yang membahayakan manusia (operasi darurat non-kebakaran) seperti penanganan banjir, evakuasi korban hanyut, evakuasi korban jatuh ke sumur, penganan pohon tumbang, evakuasi sarang tawon, penanganan penyelamatan hewan yang berdampak terhadap keselamatan manusia ( animal rescue) dan  lain  lain.  [1]Pada  banyaknnya  kejadian  non-kebakaran  tersebut  yang  terjadi  di  wilayah  di  Kota Semarang adanya data yang direkap pada Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang dapat dilakukan ekplorasi menggunakan proses Data Mining dalam data tersebut guna untuk dilakukan analisa pengelompokan wilayah kejadian  non-kebakaran  untuk  diketahui  wilayah  mana  saja  yang  sering  terjadi  kejadian  non-kebakaran. Data Mining digunakan  untuk setiap  sekumpulan data yang ada dapat  memberikan pengetahuan  yang penting  dan dapat menjadi sesuatu yang bermanfaat bagi organisasi, teknik ini merupakan teknik yang relatif cepat dan mudah dalam menemukan pola atau relasi antar data secara otomatis. [2]
Dalam penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Hamid Ahmad dan Dang dilakukan evaluasi performa dalam klasterisasi menggunakan 5 dataset yang berbeda dan algoritma berbeda dan mendapatkan hasil untuk AHC yaitu  dari  dataset  pertama  dengan  kecepatan  komputasi  91,21  detik,  dataset  kedua  dengan  1,08  detik,  dataset ketiga didapatkan 9,43 detik, dataset keempat dengan 0,02 detik dan dataset kelima didapatkan 135 detik.  [3] Sehgal dan Garg melakukan penelitian perbandingan dalam berbagai algoritma klasterisasi didapatkan hasil untuk AHC yaitu pada dataset pertama dengan kecepatan komputasi 0,16 detik, dataset kedua 5,49 detik dan dataset ketiga  dengan  27,61  detik.  [4]  Chormunge  dkk  melakukan  evaluasi  performa  metode  klasterisasi  dengan menggunakan 4 dataset dan didapatkan hasil pada metode hierarchical yaitu dataset pertama dihasilkan dengan kecepatan komputasi sebesar 0,06 detik, dataset kedua didapatkan hasil dengan 3,53 detik, dataset ketiga dengan 1,6 detik dan dataset keempat didapatkan hasil 1,31 detik. [5] Penelitian yang dilakukan Rawat dan Dwivedi yang melakukan analisa performa dalam berbagai algoritma klasterisasi didapatkan hasil kecepatan komputasi dengan Agglomerative Hierarchical Clustering yaitu dataset pertama dengan 0,06 detik, dataset kedua dengan 0,13 detik, dataset ketiga dengan 2,52 detik dan dataset keempat 1,94 detik.[6] Lalu dalam penelitian kali ini peneliti tertarik untuk  mengelompokkan  wilayah  berdasarkan  waktu  kejadian  menggunakan Agglomerative  Hierarchical Clustering (AHC).  Adapun  untuk tools yang  digunakan  agar  lebih  mudah  dalam  mengimplementasikan  dan memberikan  gambaran  yang  jelas  dari  hasil  penelitian,  peneliti  menggunakan Wakaito  Environtment  for Knowledge  Analysis atau  biasa  disebut  WEKA.  Maka  dari    itu  judul  penelitian  ini  adalah  Analisa  Hasil Pengelompokan Wilayah Kejadian Non-Kebakaran Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering pada Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang.
Perumusan Masalah dalam penelitian ini adalah melakukan analisa data pada Dinas Pemadam Kebakaran Kota  Semarang  untuk  menentukan  pengelompokan  wilayah  dengan  penanganan  kategori  non-kebakaran berdasarkan  waktu  kejadian  menggunakan  metode Agglomerative  Hierarchical  Clustering ,  serta  melakukan perbandingan algoritma dalam metode klasterisasi yang dipakai.

## 1.2. Tujuan dan Manfaat Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian  yang dilakukan adalah untuk  menghasilkan pola  baru di wilayah kejadian  non- kebakaran  di  Kota  Semarang  yang  berdasarkan  waktu  kejadian  penanganan  non-kebakaran,  serta  dapat mengetahui kecepatan komputasi dalam masing-masing algoritma klasterisasi yang dipakai dalam penelitian ini.
Manfaat yang didapatkan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengelompokan wilayah penanganan non-kebakaran  waktu  kejadian  sehingga  didapatkan  hasil  yang  dapat  digunakan  sebagai  evaluasi  dalam penanganan di wilayah-wilayah kejadian non-kebakaran.

## 1.3. Landasan Teori
a. Data Mining
Data mining merupakan definisi dari proses dimana menemukan dan melakukan deskripsi dari pola didalam  data  [7],  pola  yang  ada  digali  untuk  didapatkannya  informasi  yang  bermanfaat  dan  dapat berguna seperti prediksi dikemudian hari.
b. Clustering Clustering atau  klasterisasi  merupakan  teknik  pengelompokkan  data  yang  sudah  diketahui  label kelasnya. Clustering bekerja  dengan  melakukan  pengelompokkan  obyek-obyek  data  (pola,  entitas, kejadian, unit, hasil, dan hasil observasi) kedalam sejumlah cluster tertentu. Dengan kata lain teknik ini melakukan segmentasi data ke dalam sejumlah kelompok menurut karakteristik tertentu. [8]
c. Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) Pengelompokan  hirarki  ( Hierarchical  Clustering) adalah  metode  dengan  cara  melakukan pengelompokan objek-objek data kedalam sebuah kelompok hirarki. [7] Hierarchical Clustering dapat dilakukan  menggunakan  dua  strategi,  yaitu bottom-up yang  disebut agglomerative  hierarchical clustering dan top-down yang bisa disebut divisive hierarchical clustering. Agglomerative  Hierarchical  Clustering, strategi  ini  dimulai  dengan  menganggap  setiap  objek tunggal  yang  ada  sebagai  sebuah  klaster  kemudian  secara  berulang  menggabungkannya  untuk membentuk klaster-klaster yang lebih besar. Berikut beberapa algoritma yang ada pada strategi ini :
1. Single Linkage Algoritma single linkage merupakan prosedur pengelompokkan pemusatan berdasarkan jarak terkecil  antar  objek.  Algoritma  pengelompokan  ini  diawali  dengan  memilih  jarak  terkecil dalam matriks 𝑫 = { 𝑑𝑖𝑗 }, kemudian menggabungkan objek yang bersesuaian misalnya U dan V untuk memperoleh  cluster  (UV).  Langkah  berikutnya  adalah  mencari  jarak  antara  (UV)  dengan cluster lainnya, misalnya W sehingga dapat dituliskan sebagai berikut:
d (UV)W = min( d UW , d VW ) (1)
𝑑 𝑈𝑊 adalah  jarak  tetangga  terdekat  dari  cluster  U  dan  W  serta 𝑑 VW adalah  jarak tetangga terdekat dari cluster V dan W. [9]
2. Complete Linkage Algoritma complete linkage merupakan prosedur pengelompokan agglomerative berdasarkan jarak terbesar antar objek. Algoritma ini diawali dengan memilih jarak terbesar dalam matriks 𝑫 =  { 𝑑𝑖𝑗 },  kemudian  menggabungkan  objek  yang  bersesuaian  misalnya  U  dan  V  untuk memperoleh  cluster  (UV).  Langkah  berikutnya  adalah  mencari  jarak  antara  (UV)  dengan cluster lainnya, misalnya W sehingga dapat dituliskan sebagai berikut:
d (UV)W = max( d UW , d VW ) (2) 𝑑 𝑈𝑊 adalah jarak tetangga terjauh dari cluster U dan W serta 𝑑 𝑉𝑊 adalah jarak tetangga terjauh dari cluster V dan W. [9]
3. Average Linkage Algoritma average linkage merupakan prosedur pengelompokan pemusatan berdasarkan rata- rata antar objek. Algoritma average linkage diawali dengan mendefinisikan matriks 𝑫 = { 𝑑𝑖𝑗 } untuk  memperoleh  objek  yang  paling  dekat,  sebagai  contoh  U  dan  V,  kemudian  objek  ini digabung  ke  dalam  bentuk  cluster  (UV)  dan  selanjutnya  jarak  antara  (UV)  dengan  cluster lainnya W, sehingga dapat dituliskan sebagai berikut:
d (UV)W = 𝑑 ( 𝑢𝑤 ) +𝑑(𝑣𝑤) 𝑛 ( 𝑢𝑣 ) 𝑛𝑤 (3)
𝑛 ( 𝑈𝑉 ) adalah banyaknya anggota dalam cluster (UV) dan 𝑛 𝑊 adalah banyaknya anggota dalam cluster W. [9]

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan dari metode penelitian yang dilakukan oleh peneliti akan disajikan pada flowchart gambar 1 berikut. [10].
Penjelasan pada Gambar x, sebagai berikut :
a. Pengumpulan  data,  dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  ada  pada  Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang yaitu data non-kebakaran yang terjadi di Kota Semarang.
b. Pengolahan data, data yang diperoleh merupakan data mentah dari non-kebakaran Kota Semarang untuk itu diperlukan proses editing seperti melengkapi data yang kurang jelas, menghapus data yang kosong dan memperbaiki kesalahan-kesalahan pada data.
c. Analisa data, data yang telah diolah lalu dilakukan analisa dengan menggunakan metode Knowledge Discovery in Databases.

## 2.2. Proses Analisa Data
Analisa data yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD). Seperti dijelaskan Fayyed,et al (dalam Suyanto,2019.3) dimana dalam pencarian pengetahuan dalam data dapat ditemukan menggunakan lima proses berurutan yaitu seleksi, pemrosesan data, transformasi data, data mining dan interpretasi . [11]
a. Seleksi ( Selection Data)
Dalam proses ini data diambil dan diseleksi dari data yang ada untuk dapat dianalisa dalam penelitian ini sehingga dapat dilakukan pemrosesan data mining. Adapun hasil selection data dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Potongan Hasil Selection Data NO Tanggal Nama Kegiatan Jam Awal Durasi Kecamatan 1 03 Januari 2019 Evakuasi Sarang Tawon 19.00 02.00 Banyumanik 2 04 Januari 2019 Evakuasi Sarang Tawon 21.30 01.30 Pedurungan 3 05 Januari 2019 Evakuasi Sarang Tawon 18.30 02.30 Pedurungan 4 05 Januari 2019 Evakuasi Sarang Tawon 21.30 01.30 Genuk 5 06 Januari 2019 Evakuasi Sarang Tawon 14.15 01.30 Semarang Selatan
Dipilihnya  keempat  atribut  pada  Tabel  3.  Dikarenakan  dalam  penelitian  ini  hanya  akan  melakukan pengelompokan wilayah kejadian dan waktu kejadian pada operasi darurat kejadian non-kebakaran.
b. Pemrosesan Data
Pada tahapan kali ini dilakukan pembuangan data duplikasi, data salah cetak atau inkonsisten juga data yang kosong dari data yang ada.
c. Transformasi Data
Dalam tahap ini dilakukan transformasi data dan konversi data yang belum memiliki entitas yang jelas sehingga dapat dikelola dalam data  yang siap diproses dengan data mining.
1. Transformasi
Atribut yang akan ditransformasi dalam penelitian ini adalah ebagai berikut :
1.) Atribut Nama Kegiatan
Data  didalam  atribut  Nama  Kegiatan  adalah  Evakuasi  Ular  Evakusi  Kucing  Evakuasi Biawak Evakuasi Sapi Evakuasi Sarang Tawon Evakuasi Sarang Lebah Evakuasi Iguana Evakuasi  Monyet  Penyemprotan  Tumpahan  Oli  Penyemprotan  Tumpahan  Solar Penyemprotan Tumpahan Minyak Goreng Penyemprotan Tumpahan Tepung Penyiraman Lapangan  Penyiraman  Kantor  Evakuasi  Mobil  Terperosok  Pohon  Tumbang  Evakuasi Orang Kesetrum Pelepasan Cincin Perbaikan Tali Tiang yang Aus. Hasil dari transformaasi atribut nama kegiatan akan dijelaskan pada tabel 2.
Tabel 2 . Keterangan Transformasi Atribut Nama Kegiatan No Nama Kasifikasi Kegiatan Transformasi Data 1. Evakuasi Ular Penyelamatan Hewan 2. Evakusi Kucing 3. Evakuasi Biawak 4. Evakuasi Sapi
5. Evakuasi Sarang Tawon 6. Evakuasi Sarang Lebah 7. Evakuasi Iguana 8. Evakuasi Monyet 9. Penyemprotan Tumpahan Oli Penyemprotan
10. Penyemprotan
Tumpahan Solar 11. Penyemprotan Tumpahan Minyak Goreng 12. Penyemprotan Tumpahan Tepung 13. Penyiraman Lapangan 14. Penyiraman Kantor 15. Evakuasi
Mobil Terperosok Lain-lain 16. Pohon Tumbang
17. Evakuasi Orang Kesetrum 18. Pelepasan Cincin 19. Perbaikan  Tali  Tiang yang Aus
2.) Jam Awal
Pada penelitian kali ini diambil atribut untuk diketahuinya waktu kejadian non kebakaran. Adapun waktu dibagi menjadi pagi, siang, sore dan malam dalam kategori waktu pagi dari jam 05.00 WIB– 10.00 WIB, lalu siang jam 10.00 WIB – 15.00 WIB, sore jam 15.00 WIB – 18.00 WIB dan malam 18.00 WIB – 05.00 WIB . Untuk lebih jelasnnya dapat dilihat pada hasil transformasi atribut jam awal di tabel 3.
Tabel 3. Tabel Transformasi Atribut Jam Awal No. Nama Data pada Atribut Transformasi Data 1. 05.00 – 10.00 Pagi 2. 10.00 - 15.00 Siang 3. 15.00 -18.00 Sore 4. 18.00 – 05.00 Malam

## 2. Konversi
Data yang  sebelumnya sudah ditransformasi  maka kemudian dikonversi agar  mudah untuk pemrosesan data mining. Adapun atribut yang dikonversi adalah sebagai berikut :
1.) Nama Kegiatan
Data  yang  digunakan  pada  atribut  Nama  Kegiatan  adalah  penyelamatan  hewan, penyemprotan,  dan  lain-lain.  Selanjutnya  akan  dikonversi  untuk  perhitungan  dalam proses data mining. Hasil Konversi atribut Nama Kegiatan dapat dilihat pada tabel  4 berikut.
Tabel 4. Tabel Konversi Atribut Nama Kegiatan Nama Kegiatan Konversi Data Penyelamatan Hewan 1
Penyemprotan 2 Lain-lain 3

## 2.) Jam Awal
Data  yang  digunakan  pada  atribut  jam  awal  sangatlah  beragam  untuk  itu  dapat ditransformasi  kedalam  4  kategori  dan  lalu  dikonversikan  agar  dapat  lebih  mudah diproses kedalam data mining. Hasil konversi atribut Jam Awal dapat dilihat ditabel 5 berikut.
Tabel 5. Tabel Konversi Atribut Jam Awal Kategori Waktu Konversi Data Pagi 1 Siang 2 Sore 3 Malam 4

## 3.) Durasi
Data  yang  ada  pada  atribut  durasi  juga  sangatlah  beragam  untuk  itu  dapat dikelompokkan dengan > 1 jam, 1-2 jam, 2-3 jam, <3 jam .Lalu dapat dikonversikan dan dilihat hasilnya di tabel 6. agar dapat lebih mudah kedalam proses data mining.
Tabel 6. Tabel Konversi Atribut Durasi Durasi Konversi Data >1 jam 1 1-2 jam 2 2-3 jam 3 <3 jam 4
4.) Kecamatan Tabel 7. Tabel Konversi Atribut Kecamatan
Kemudian hasil dari seluruh proses data preprocessing dapat dilihat di tabel berikut.
Tabel 8. Potongan Hasil Data Preprocessing Nama Jam Awal Durasi Kecamatan 1 4 2 1 Kecamatan Konversi Data Banyumanik 1 Genuk 2 Pedurungan 3 Tembalang 4 Mijen 5 Ngaliyan 6 Gayamsari 7 Candisari 8 Gajah Mungkur 9 Gunungpati 10 Tugu 11 Semarang Selatan 12 Semarang Barat 13 Semarang Utara 14 Semarang Tengah 15 Semarang Timur 16
1 4 2 3 1 4 3 3 1 4 2 2 1 2 2 12
3. Data mining , proses esensial untuk mengekstrak pola dari data dengan metode cerdas. Pada tahap ini digunakan metode Agglomerative Hierarchial Clustering (AHC) dan menggunakan algoritma Single Linkage, Average Linkage dan Complete Linkage.
4. Interpretasi atau evaluasi, Pada  tahapan  yang  terakhir  dilakukanlah  proses  pembentukan output yang  dapat  mudah dimengerti dan bersumber pada proses Data Mining. Adapun output nantinya dapat dievaluasi apabila adanya kesalahan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini digunakan software WEKA  versi 3.8.4, adapun data yang dipakai sebanyak 100 record data dari Data Non Kebakaran Kota Semarang dengan empat atribut, yaitu : Nama Kegiatan, Jam Awal, Durasi dan Kecamatan. Dilakukan dengan menentukan 3 cluster dan masing-masing algoritma yaitu Single Linkage, Average Linkage dan Complete Linkage.
Hasil uji coba dari masing-masing algoritma dengan menggunakan WEKA 3.8.4 dapat dilihat sebagai berikut.
1. Data yang diambil sebanyak 100 data dengan dibentuk 3 cluster menggunakan metode perhitungan jarak Manhattan  Distance dan  algoritma Single  Linkage dengan  memilih  pada show  properties pada distamceFunction dipilih ManhattanDistance – R first – last dan pastikan pada numClusters disesuaikan dengan jumlah cluster yang akan dibuat ada pada gambar 2. Berikut.
Gambar 2. Hasil Clustering Menggunakan Algoritma Single Linkage
Data  yang  telah  diuji  sebanyak  100  diperoleh  3  cluster  yaitu  dengan  cluster-1  berjumlah  97  (97%), cluster-2  berjumlah  2  (2%)  dan  cluster-3  berjumlah  1  (1%)  .  Kecepatan  komputasi  sebesar  0.09  detik  untuk algoritma Single Linkage.
Hasil visualisasi clustering dengan algoritma Single Linkage jika disajikan dengan dendogram dari data 100 yang diambil dapat dilihat dari gambar 3. Berikut.
Gambar 3 . Visualisasi Dendogram Algoritma Single Linkage
Data  yang  telah  diuji  menggunakan  algoritma Single  Linkage menggunakan visualize  clusters  assignment mendapatkan hasil Gambar 4. sebagai berikut. [12]
Gambar 4. Hasil Plot Menggunakan Algoritma Single Linkage
Hasil analisa data  yang diambil  yang telah diuji  menggunakan  WEKA 3.8.4 didapatkan hasil dengan anggota cluster 1  memiliki  anggota  sebanyak  97.  Pada  atribut  ‘Nama  Kegiatan’  yang  mendominasi  adalah sebanyak 90 kejadian penyelamatan hewan, pada atribut ‘Jam Awal’didominasi dengan waktu kejadian rata-rata terjadi  di  malam  hari  dengan  sebanyak  78  kejadian  dan  atribut  ‘Durasi’  didominasi  dengan  waktu  eksekusi kejadian sekitar 1-2 jam dengan banyaknya kejadian sejumlah 77 kejadian. Sedangkan untuk atribut ‘Kecamatan’ didominasi dengan kecamatan Banyumanik dengan 18 kejadian, Ngaliyan dengan 15 kejadian serta Tembalang dengan 13 kejadian. [13]
Sedangkan untuk cluster 2 pada atribut ‘Nama Kegiatan’ memiliki 2 kejadian dalam kategori lain-lain, pada atribut ‘Jam Awal’ memiliki 2 kejadian yang terjadi di kategori malam dengan atribut ‘Durasi’ yang memiliki 2 kejadian  yang terjadi dengan kategori eksekusi  1-2 jam. Dan di cluster ini di atribut ‘Kecamatan’ terjadi di Gunung Pati.
Cluster 3 memiliki masing-masing 1 kejadian pada atribut ‘Nama Kegiatan’ dengan kejadian kategori penyemprotan,  ‘Jam  Awal’  dengan  kategori  sore  hari,  ‘Durasi’  dengan  kategori  2-3  jam  dan  ‘Kecamatan’  di Kecamatan Genuk.
2. Data  yang  diambil  sebanyak  100  data  dengan  dibentuk  3 cluster menggunakan  metode  perhitungan  jarak Manhattan  Distance dan  algoritma Average  Linkage dengan  memilih  pada show  properties pada distamceFunction dipilih ManhattanDistance – R  first – last dan  pastikan  pada numClusters disesuaikan dengan jumlah cluster yang akan dibuat ada pada Gambar 5. Berikut.
Gambar 5. Hasil Clustering Menggunakan Algoritma Average Linkage
Data  yang  telah  diuji  sebanyak  100  diperoleh  3  cluster  yaitu  dengan  cluster-1  berjumlah  80  (80%), cluster-2 berjumlah 17 (17%) dan cluster-3 berjumlah 3 (3%) . Kecepatan komputasi sebesar 0.08 detik untuk algoritma Average Linkage.
Hasil  visualisasi  clustering  dengan  algoritma Average  Linkage jika  disajikan  dengan  dendogram  dari data 100 yang diambil dapat dilihat dari gambar 6. Berikut.
Gambar 6. Visualisasi Dendogram Algoritma Average Linkage
Data  yang  telah  diuji  menggunakan  algoritma Average  Linkage menggunakan visualize  clusters  assignment mendapatkan hasil pada gambar 7 sebagai berikut. [12]
Gambar 7. Plot Hasil Menggunakan Algoritma Average Linkage
Hasil analisa data  yang diambil  yang telah diuji  menggunakan  WEKA 3.8.4 didapatkan hasil dengan anggota cluster 1  memiliki  anggota  sebanyak  75.  Pada  atribut  ‘Nama  Kegiatan’  yang  mendominasi  adalah sebanyak 78 kejadian penyelamatan hewan, pada atribut ‘Jam Awal’didominasi dengan waktu kejadian rata-rata terjadi  di  malam  hari  dengan  sebanyak  70  kejadian  dan  atribut  ‘Durasi’  didominasi  dengan  waktu  eksekusi kejadian sekitar 1-2 jam dengan banyaknya kejadian sejumlah 70 kejadian. Sedangkan untuk atribut ‘Kecamatan’ didominasi dengan kecamatan Banyumanik dengan 18 kejadian, Ngaliyan dengan 16 kejadian serta Tembalang dengan 15 kejadian. [13]
Sedangkan  untuk cluster 2  pada  atribut  ‘Nama  Kegiatan’  memiliki  14  kejadian  mendominasi  dalam kategori penyelamatan hewan, pada atribut ‘Jam Awal’ memiliki 17 kejadian yang terjadi di kategori pagi dan atribut ‘Durasi’ yang memiliki 10 kejadian yang terjadi dengan kategori eksekusi 1-2 jam. Dan di cluster ini di atribut ‘Kecamatan’ terjadi 5 kejadian di Mijen.
Cluster 3 memiliki 3 kejadian penyemprotan pada atribut ‘Nama Kegiatan’, memiliki 1 kejadian di sore hari dan 2 kejadian di malam hari pada atribut ‘Jam Awal’. Dalam atribut ‘Durasi’ memiliki 1 kejadian dengan durasi 2-3 jam dan <3 jam dengan 2 kejadian, sedangkan untuk atribut ‘Kecamatan’ memiliki masing-masing satu kejadian di Banyumanik, Genuk dan Pedurungan.
3. Data  yang  diambil  sebanyak  100  data  dengan  dibentuk  3 cluster menggunakan  metode  perhitungan  jarak Manhattan  Distance dan  algoritma Complete  Linkage dengan  memilih  pada show  properties pada distamceFunction dipilih ManhattanDistance – R  first – last dan  pastikan  pada numClusters disesuaikan dengan jumlah cluster yang akan dibuat ada pada gambar 8. Berikut.
Gambar 8. Hasil Clustering Menggunakan Algoritma Complete Linkage
Data  yang  telah  diuji  sebanyak  100  diperoleh  3  cluster  yaitu  dengan  cluster-1  berjumlah  75  (75%), cluster-2 berjumlah 17 (17%) dan cluster-3 berjumlah 8 (8%) . Kecepatan komputasi sebesar 0.08 detik untuk algoritma Complete Linkage.
Hasil visualisasi hasil clustering dengan algoritma Complete  Linkage jika disajikan dengan dendogram dari data 100 yang diambil dapat dilihat dari gambar 9. Berikut.
Gambar 9. Visualisasi Dendogram Algoritma Complete Linkage
Data  yang  telah  diuji  menggunakan  algoritma Complete  Linkage menggunakan visualize  clusters  assignment mendapatkan hasil pada gambar 10. sebagai berikut. [12]
Gambar 10. Plot Hasil Menggunakan Algoritma Complete Linkage
Hasil analisa data  yang  diambil  yang telah diuji  menggunakan  WEKA 3.8.4 didapatkan hasil dengan anggota cluster 1  memiliki  anggota  sebanyak  75.  Pada  atribut  ‘Nama  Kegiatan’  yang  mendominasi  adalah sebanyak 72 kejadian penyelamatan hewan, pada atribut ‘Jam Awal’didominasi dengan waktu kejadian rata-rata terjadi  di  malam  hari  dengan  sebanyak  56  kejadian  dan  atribut  ‘Durasi’  didominasi  dengan  waktu  eksekusi kejadian sekitar 1-2 jam dengan banyaknya kejadian sejumlah 61 kejadian. Sedangkan untuk atribut ‘Kecamatan’ didominasi dengan kecamatan Banyumanik dengan 18 kejadian, Ngaliyan dengan 15 kejadian serta Tembalang dengan 14 kejadian. [13]
Sedangkan  untuk cluster 2  pada  atribut  ‘Nama  Kegiatan’  memiliki  14  kejadian  mendominasi  dalam kategori penyelamatan hewan, pada atribut ‘Jam Awal’ memiliki 17 kejadian yang terjadi di kategori siang hari dan atribut ‘Durasi’ yang memiliki 10 kejadian yang terjadi dengan kategori eksekusi 1-2 jam. Dan di cluster ini di atribut ‘Kecamatan’ terjadi masing-masing 4 kejadian untuk Kecamatan Mijen dan Semarang Barat.
Cluster 3  memiliki  6  kejadian  penyemprotsn  pada  atribut  ‘Nama  Kegiatan’,  memiliki  7  kejadian  di malam hari pada atribut ‘Jam Awal’.Sedangkan untuk atribut ‘Durasi’ memiliki 4 kejadian dengan durasi 2-3 jam dan untuk cluster ini memiliki masing-masing 1 kejadian untuk Kecamatan Banyumanik, Genuk, Pedurungan, Gajah Mungkur, Semarang Utara, Semarang Timur dan memiliki 2 kejadian di Kecamatan Gunungpati.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari peneltian yang dilakukan dengan mengambil objek data non-kebakaran di wilayah Kota Semarang  dari  Dinas  Pemadam  Kebakaran  Kota  Semarang  Jawa  Tengah  menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) didapatkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Data yang diambil 100 record dari data non-kebakaran pada Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang dilakukan  uji  coba  menggunakan  WEKA  versi  3.8.4  ini  menghasilkan  yaitu  dari  algoritma Single Linkage diperoleh 3 cluster yaitu dengan cluster-1 berjumlah 97 (97%), cluster-2 berjumlah 2 (2%) dan cluster-3  berjumlah  1  (1%),  algoritma  Average  Linkage  diperoleh  3  cluster  yaitu  dengan  cluster-1 berjumlah  80  (80%),  cluster-2  berjumlah  17  (17%)  dan  cluster-3  berjumlah  3  (3%)  dan  algoritma Complete Linkage diperoleh 3 cluster yaitu dengan cluster-1 berjumlah 75 (75%), cluster-2 berjumlah 17 (17%) dan cluster-3 berjumlah 8 (8%).
2. Berdasarkan hasi dari uji coba penelitian yang dilakukan dalam data sejumlah 100 record menggunakan software WEKA versi 3.8.4 ini dapat dilakukan perbandingan dengan hasil kecepatan komputasi pada algoritma Single Linkage memiliki selisih 0,01 detik lebih lama dibandingkan dengan algoritma Average Linkage dan Complete Linkage yang masing-masing memiliki waktu kecepatan komputasi sebesar 0,09 detik
3. Hasil pembagian cluster dari hasil uji coba data non kebakaran tersebut memiliki 3 cluster dan dapat ditarik  beberapa  kesimpulan  bahwa  dalam  data  non  kebakaran  yang  ditangani  oleh    Dinas  Pemadam Kebakaran Kota Semarang sering terjadi kejadian penyelamatan hewan meliputi evakuasi ular, evakuasi
kucing, evakuasi biawak, evakuasi sapi, evakuasi sarang tawon, evakuasi sarang lebah, evakuasi iguana, evakuasi  monyet  yang  dilakukan  di  malam  hari  dengan  waktu  penanganan  rata-rata  selama  1-2  jam. Sedangkan  wilayah  di  Kota  Semarang  yang  sering  dilakukan  penanganan  non  kebakaran  yaitu  di Kecamatan Banyumanik, Kecamatan Tembalang dan Kecamatan Ngaliyan.
4. Hasil dari pengelompokan dapat menjadi evaluasi dalam penanganan non-kebakaran bagi Dinas Pemdam Kebakaran  bahwa  petugas  pemadam  kebakaran  dapat  dialokasikan  paling  banyak  di  wilayah Banyumanik, Tembalang dan Ngaliyan serta dapat lebih banyak waktu tugas di malam hari.
5. Faktor dari tidak banyaknya kejadian selain di 3 kecamatan dengan penanganan paling banyak dapat pula disebabkan kurangnya warga Kota Semarang yang mengetahui informasi bahwa adanya operasi darurat non-kebakaran  yang  ditangani  oleh  pemadam  kebakaran,  sehingga  Dinas  Pemadam  Kebakaran  Kota Semarang dapat melakukan sosialisasi terkait kejadian operasi darurat non-kebakaran.

## REFERENCES
[1]  D. P. K. Pemerintah Kota Semarang, “PERATURAN MENTERI DALAM NEGERI REPUBLIK INDONESIA NOMOR 114 TAHUN 2018 TENTANG  STANDAR TEKNIS PELAYANAN DASAR PADA STANDAR PELAYANAN MINIMAL SUB URUSAN KEBAKARAN DAERAH KABUPATEN/KOTA,” Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 114 Tahun 2018 , 2018. http://damkar.semarangkota.go.id/po- content/uploads/PERMENDAGRI_114_TH_2018_TENTANG_PELAYANAN_DASAR_PADA_SPM_5.pdf (diakses Jun 24, 2021).
[2]  M. Bramer, Principles of Data Mining . London: Springer London, 2007. doi: 10.1007/978-1-84628-766-4.
[3]  P. Hamid Ahmad dan Dr. S. Dang, “Performance Evaluation of Clustering Algorithm Using Different Dataset.”
International Journal of Advance Research in Computer Science and Management Studies, Jan 01, 2015.
[4]  G. Sehgal dan Dr. K. Garg, “Comparison of Various Clustering Algorithm.” International Journal of Computer Science and Information Technologies, 2014.
[5]  S. Chormunge, Ch. Sanjay, dan S. Jena, “Performance Evaluation of Clustering method for low and High Dimensional Data.” International Journal of Advance Research in Computer Science, Apr 2014.
[6]  B. Rawat dan Prof. S. K. Dwivedi, “Analyzing the Performance of Various Clustering Algorithm.” I.J.Modern Education and Computer Science, Jan 06, 2019.
[7]  I. H. Witten, E. Frank, dan M. A. Hall, Data mining: practical machine learning tools and techniques , 3rd ed.
Burlington, MA: Morgan Kaufmann, 2011.
[8]  J. Han, M. Kamber, dan J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques , 3 ed. Elsevier Inc., 2012.
[9]  R. A. Johnson dan D. W. Wlchern, Applied Multivarate Statistical Analysis (Sixth Edition) , 6 ed. Pearson Prentice Hall : New Jersey, 2007.
[10]  C. Rizky Ramadhan, “Flowchart Metodologi Penelitian,” My Blog , Nov 02, 2017.
http://pemaw08.blogspot.com/2017/11/flowchart-metodologi-penelitian.html (diakses Jun 25, 2021).
[11]  Suyanto, Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data , 1 ed. Informatika Bandung, 2017.
[12]  G. Abdurrahman, “Clustering Data Ujian Tengah Semester (UTS) Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 1, no. 2, hlm. 9, 2016.
[13]  A. Nur Fadhilah, “Pengelompokkan Minat Baca dan Kebutuhan Literature Mahasiswa Menggunakan Metode Agglomerative Hierarchical (AHC),” Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang, Semarang, 2021.