Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.1293
Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 917-929
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## TEMPORAL SPATIAL PROPERTY PROFILING AND IDENTIFICATION OF EARTHQUAKE PRONE AREAS USING ST-DBSCAN AND K-MEANS CLUSTERING
Angga Radlisa Samsudin *1 , Dhomas Hatta Fudholi 2 , Lizda Iswari 3
1,2,3 Magister Informatics, University Islam Indonesia Yogyakarta, Indonesia Email: 1 angga.radlisa@gmail.com , 2 hatta.fudholi@uii.ac.id , 3 lizda.iswari@uii.ac.id
(Article received: August 04, 2023; Revision: September 03, 2023; published: June 18, 2024)

## Abstract
Indonesia is a country located at the confluence of three major tectonic plates, namely Indo-Australia, Eurasia, and the Pacific so that earthquakes often occur, one of which is in West Nusa Tenggara Province. One way to accelerate the disaster mitigation process is to analyze earthquake occurrence based on spatial temporal aspects. This study uses data from BMKG NTB Province during 2018 with a total of 3,699 earthquake events which are then analyzed using ST-DBSCAN and K-Means. ST-DBSCAN analysis was used to determine earthquake prone areas based on the date and location of the event, while k-means used the depth and magnitude of the earthquake. The results show that the distribution pattern of earthquakes in the NTB region has a stationary pattern and there are similar prone areas based on the location and time of occurrence as well as the strength and depth of the earthquake.  The  ST-DBSCAN  method  using  latitude  and  longitude  attributes  produces  one  cluster  that  covers 96.33% of the total data. Meanwhile, K-Means using the depth and magnitude attributes produced four clusters. The four clusters were obtained from the cluster density using the silhouette score value between -1 and 1. The K- means analysis used a silhouette score result of 18.527 which was found in cluster 1. Earthquake prone areas in the distribution of earthquakes or types of earthquakes are located in Gangga and Bayan sub-districts of North Lombok  and  in  Sambelia  and  Sembalun  sub-districts  of  East  Lombok.  The  sub-district  with  the  most  frequent earthquakes  is  Sambelia  sub-district  with  112  earthquakes.  Then  the  strength  of  the  largest  earthquakes  on average occurred in Gangga sub-district with magnitudes of 4 to 6.2 SR with shallow earthquake types. The prone area is located at the foot of the mountain and directly adjacent to the ocean.ith shallow earthquake types. The Prone area is at the foot of a mountain and directly adjacent to the ocean.
Keywords : Earthquake, K-Means, Prone area, Spasial Temporal, ST-DBSCAN.

## PROFILING PROPERTI SPASIAL TEMPORAL DAN IDENTIFIKASI PRONE AREA GEMPA BUMI MENGGUNAKAN ST-DBSCAN DAN K-MEANS CLUSTERING

## Abstrak
Indonesia merupakan negara yang berada di pertemuan tiga lempeng tektonik besar, yaitu Indo-Australia, Eurasia, dan Pasifik sehingga sering terjadi gempa bumi, salah satunya di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Salah satu cara untuk mempercepat proses mitigasi bencana yaitu menganalisis kejadian gempa bumi berdasarkan aspek spasial temporal .  Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  BMKG  Provinsi  NTB  selama  tahun  2018  dengan  total  3.699 kejadian gempa bumi yang kemudian dianalisis menggunakan ST-DBSCAN dan K-Means. Analisis ST-DBSCAN digunakan untuk mengetahui prone area gempa bumi berdasarkan tanggal dan lokasi kejadian, sedangkan k-means menggunakan kedalaman dan magnitude gempa. Hasilnya menunjukkan bahwa pola persebaran gempa bumi di wilayah NTB memiliki pola stationary dan terdapat prone area yang sama berdasarkan lokasi dan waktu kejadian serta  kekuatan  dan  kedalaman  gempa.  Metode  ST-DBSCAN  menggunakan  atribut latitude dan longtitude menghasilkan satu cluster yang mencakup 96,33% dari total data secara keseluruhan. Sedangkan pada K-Means menggunakan  atribut  kedalaman  dan  magnitude  menghasilkan  empat cluster .  Empat cluster didapatkan  dari kerapatan cluster menggunakan nilai silhouette score antara -1 sampai 1. Analisis K-means menggunakan hasil sillhoute score 18,527 yang terdapat pada cluster 1. Prone area gempa dalam persebaran  gempa ataupun jenis gempa  terletak  di  Kecamatan  Gangga  dan  Bayan  Lombok  Utara  serta  di  Kecamatan  Sambelia  dan  Sembalun Lombok  Timur.  Kecamatan  yang  sering  terjadi  gempa  bumi  adalah  Kecamatan  Sambelia  dengan  112  kejadian gempa.  Kemudian  kekuatan  gempa  bumi  terbesar  rata-rata  terjadi  di  Kecamatan  Gangga  dengan  magnitude  4 sampai  6,2  SR  dengan  jenis  gempa  dangkal. Prone  area tersebut  berada  pada  kaki  gunung  serta  berbatasan langsung dengan Samudera.
Kata kunci : Gempa Bumi, K-Means, Prone area, Spasial Temporal, ST-DBSCAN.

## 1. PENDAHULUAN
Gempa  bumi  merupakan  kekuatan  perut  bumi yang terjadi pada kulit bumi sehingga menyebabkan gerakan pada kulit bumi [1]. Selain itu, diartikan juga gempa bumi merupakan suatu peristiwa bergetarnya bumi  akibat  pelepasan  energi  di  dalam  bumi  secara tiba-tiba  yang  ditandai  dengan  patahnya  lapisan batuan pada kerak bumi. Berdasarkan kedalamannya gempa bumi dibedakan menjadi gempa bumi dalam, menengah  dan  dangkal  [2].  Sedangkan  berdasarkan kekuatannya  dibedakan  menjadi micro,  minor , sedang, kuat, dan mayor [3].
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang sering  terjadi  gempa  bumi  dikarenakan  berada dipertemuan  tiga  lempeng  tektonik  besar  yaitu lempeng  Indo-Australia,  Eurasia,  dan  lempeng Pasifik [4]. Salah satu daerah di Indonesia yang sering terjadi  gempa  bumi  adalah  Provinsi  Nusa  Tenggara Barat  yang  terletak  diantara  dua  pembangkit  gempa dari  utara  dan  selatan.  Bagian  selatan  terdapat  zona lempeng  Indo-Australia  yang  menunjam  ke  bawah Pulau Lombok, sedangkan dari utara terdapat struktur geologi  Sesar  Naik  Flores  (Flores  Back  Arc Thrusting)  sehingga  sering  kali  terjadi  gempa  bumi baik dalam skala kecil ataupun besar. Provinsi Nusa Tenggara  Barat  mempunyai  8  kabupaten,  2 kotamadya, 116 kecamatan, 142 kelurahan, dan 995 desa [5]. Pada tahun 2018, terjadi gempa bumi besar dengan  magnitude  7  SR  yang  terjadi  di  Kabupaten Lombok Utara dan Lombok Timur yang mengakibatkan  berbagai  kerusakan  baik  secara materi ataupun psikis bagi masyarakat [6].Penelitian ini mengambil studi kasus di Provinsi Nusa Tenggara Barat  karena  sesar  naik  yang  terjadi  pada  gempa  di NTB mempunyai tingkat asperity yang tinggi terjadi pada  bidang  segmen  sesar  naik  Lombok  Utara sehingga  menghasilkan  banyak  gempa  yang  terus- menerus (foreshock, mainshock, dan aftershock) [7]. Selain  itu,  kondisi  geografis  Provinsi  NTB  yang memiliki 3 gunung berapi tertinggi serta di kelilingi lautan  memiliki  resiko  memunculkan  bencana bencana  alam  lainnya.  Kontur  tanah  pada  provinsi NTB  memiliki  kemiringan  diatas  15%  yang dikhawatirkan  akan  menimbulkan  retakan  atau longsor  saat  terjadi  gempa  terus  menerus  [8]. Dikarenakan  peristiwa  gempa  bumi  di  lokasi  mana dan  waktu  kejadiannya  tidak  dapat  di  prediksi sehingga  peristiwa  tersebut  seringkali  memberikan dampak  kerusakan  yang  besar.  Oleh  sebab  itu, diperlukan  analisis  terhadap  data  gempa  bumi  yang telah terjadi. Hasil analisis tersebut dapat digunakan untuk  mitigasi  bencana  gempa  bumi  dengan  cara mengelompokkan  daerah  yang  merupakan  daerah rawan gempa bumi.
Penelitian  sebelumnya  telah  menggunakan algoritma clustering untuk menganalisis data spasial
temporal gempa  bumi,  namun  hanya  menggunakan satu  algoritma  clustering,  yaitu  DBSCAN,  ST-
DBSCAN atau K-Means, serta belum mempertimbangkan data lain seperti kedalaman dan magnitude yang  dapat  mempengaruhi  persebaran area rawan kejadian  gempa [9][10][11][12][13][14], salah satunya adalah penelitian  yang dilakukan oleh [9].  Penelitian  tersebut  sudah  menganalisis  data gempa  bumi  secara  spasial  temporal  menggunakan algoritma  ST-DBSCAN  di  wilayah  NTB.  Tetapi, analisis yang dilakukan hanya menggunakan latitude , longitude, dan waktu saja sehingga pola gempa bumi yang  dihasilkan  hanya  berdasarkan  lokasi  titik gempa.  Selain  itu,  analisis  gempa  yang  dilakukan juga hanya  sampai pada tingkat kabupaten dan  kota sehingga  kurang  untuk  menunjukkan  daerah-daerah yang  rawan  terjadi  gempa  bumi.  Dalam  SIG,  jenis data  dibedakan  menjadi  dua  yaitu  data  spasial  dan data  non  spasial.  Data  spasial  adalah  data  yang bergeoferensi yang unsur datanya berupa titik, garis, luasan  dan  anotasi.  Sedangkan  data  non  spasial merupakan data  yang  menjelaskan karakteristik dari obyek  geografis  tersebut  [15][16].  Dalam  penelitian ini,  peneliti  menggunakan  data  kedalaman  dan magnitude sebagai penjelasan mengenai karakteristik gempa  yang  terjadi,  seperti  yang  dikemukakan [17][18]  bahwa magnitude adalah  data  spasial  yang berupa  ukuran  kekuatan  gempa  yang  digunakan untuk kelengkapan data gempa dan berkaitan dengan frekuensi gempa.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menganalisis spasial  temporal  gempa  bumi  dengan  melihat  dari latitude, longitude, dan tanggal kejadian menggunakan  ST-DBSCAN  kemudian  akan  hasil analisis  tersebut  akan  di  analisis  lanjut  berdasarkan kedalaman  dan  magnitudo  gempa  menggunakan  K- Means.  ST-BSCAN  digunakan  untuk  melihat kepadatan  gempa  bumi  yang  terjadi  pada  suatu wilayah  berdasarkan  lokasi  dan  waktu  gempa. Sedangkan  K-Means  digunakan  untuk  mengenali wilayah  rawan  gempa  bumi  berdasarkan  kemiripan kedalaman dan magnitude  yang terjadi. Penggunaan dua  metode  tersebut  karena  ST-DBSCAN  memiliki kelemahan  dalam  kecepatan  memproses  data[19], sedangkan data lanjutan yang akan dianalisis dengan magnitude dan kedalaman berjumlah banyak.
Berbeda  dengan  DBSCAN,  ST-DBSCAN  ini dapat  mendeteksi  kekurangan  data  menggunakan faktor  kepadatan  untuk  menunjuk  setiap  cluster. Sedangkan  untuk  mengatasi  perbedaan  antara  nilai dua  batas  objek  diantara  cluster,  algoritma  ini membandingkan  nilai  rata-rata  cluster  dengan  nilai batas  objek, cluster yang  dihasilkan  tersebut  akan dilakukan  pengukuran  kualitas cluster dengan menggunakan Silhouette Coefficient [14][20]. Kemudian  K-means  merupakan  salah  satu  metode
Angga Radlisa Samsudin, et al., TEMPORAL SPATIAL PROPERTY … 919
data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster [21].  Analisis  K-Means  didasarkan  pada  penentuan titik awal kelompoknya. K-means akan memilih pola k sebagai titik awal centroid secara acak atau random [22].
Kedua  metode  tersebut  digunakan  karena  ST- DBSCAN  dapat  melihat  pola  kejadian  dalam  waktu yang lama berdasarkan titik atau lokasinya sehingga pada  penelitian  ini  data  latitude,  longitude  dan tanggal akan dianalisis menggunakan ST-DBSCAN. Kemudian  data  magnitudo  dan  kedalaman  akan dianalisis  lanjut  lagi  menggunakan  K-Means berdasarkan  persamaan  karakteristiknya.  Algoritma K-means  ini  digunakan  untuk  menganalisis  lanut karena  dapat  mengelompokkan  data  dalam  jumlah yang banyak secara cepat dengan melihat persamaan karakteristik. Selain itu, penggunaaan kedua metode tersebut  dapat  diketahui  pola  kejadian  berdasarkan titik lokasi kejadian serta kedalaman dan magnitudenya yang terjadi di setiap kecamatan dalam kabupaten  atau  kota.  Dari  hasil  pengelompokkan tersebut  didapatkan  daerah  mana  saja  yang merupakan prone  area bencana  gempa  bumi.  Hasil dari  analisis  tersebut  diharapkan  dapat  membantu pemerintah  setempat  dalam  melakukan  mitigasi bencana gempa bumi.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan melalui enam tahapan. Tahapan  penelitian  dimulai  dari  pengumpulan  data, visualisasi awal, pra proses data, analisis data spasial temporal  menggunakan  ST-DBSCAN,  analisis  data spasial  temporal  menggunakan  K-means  dan  yang terakhir  evaluasi.  Gambar  1.  menunjukkan  alur penelitian  dan  akan  dijelaskan  pada  subbab berikutnya.

## Gambar 1. Alur penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  Badan Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG) Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)  dalam  kurun waktu  satu  tahun  di  tahun  2018.  Tabel  1. menunjukkan  data  gempa  bumi  yang  berhasil direkam dari tanggal 2 Januari 2018 sampai dengan tanggal  31  Desember  2018  yaitu  sebanyak  3.699 kejadian gempa bumi. Pada dataset terdapat 7 atribut yaitu Tanggal, Waktu (UTC), Latitude (°), Longitude (°), Kedalaman (km), Magnitude (sr), dan Keterangan. Tabel 1. Data Awal Gempa Bumi NTB Tahun 2018 No Tanggal Waktu (UTC) Latitude (°) Longitude (°) Kedalaman (km) Magnitudo (sr) Keterangan 1 2-Jan-18 1:40:52 -9.15 115.53 15 2.8 2 2-Jan-18 2:21:30 -8.26 120.01 150 3.8 3 2-Jan-18 3:43:01 -8.13 117.88 10 2.2 4 2-Jan-18 12:11:45 -8.24 115.59 12 3 … … … … … … … … 3696 31-Dec-18 14:40:26 -9.59 118.49 10 3 3697 31-Dec-18 15:50:22 -8.98 116.53 22 2.4 3698 31-Dec-18 16:09:26 -8.26 116.74 10 2.7 3699 31-Dec-18 16:15:44 -8.36 116.2 10 3 Lombok Utara III MMI,

## 2.2. Visualisasi Awal
Tahap  Visualisasi  awal  ini  dilakukan  untuk mengamati persebaran data titik gempa bumi di Nusa Tenggara  Barat  yang  telah  diperoleh.  Data  yang divisualisasikan  merupakan  data  asli  dari  BMKG Provinsi NTB sebelum dilakukan pra proses data. Hal tersebut  bertujuan  untuk  mengumpulkan  dan memperoleh  informasi  dasar  seperti  distribusi  data sehingga  dari  informasi  tersebut  dapat  digunakan untuk  menentukan  apakah  data  tersebut  sudah  siap digunakan dalam analisis.

## 2.3. Pra Proses Data
Tahapan pra proses data ini penulis melakukan transformasi  dan  reduksi  terhadap  data.  Tahap transformasi  dilakukan  dengan  merubahan  tipe  data pada  atribut  tanggal  yang  semula object ke  format serial  number dengan  ketentuan  tanggal  ke  43102
merupakan tanggal 1 setelah tanggal 1 Januari 1900 dan  seterusnya.  Sedangkan  pada  tahap  reduksi  data dilakukan pengurangan atribut yang ada semula ada 7 atribut di dalam dataset yaitu tanggal, waktu, latitude , l ongitude ,  kedalaman, magnitude ,  dan  keterangan. Akan  tetapi,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  5 atribut  yaitu  Tanggal, Latitude,  Longitude yang digunakan  sebagai  atribut spasial  temporal serta Kedalaman  dan Magnitude gempa  yang  digunakan sebagai atribut spasial temporal yang akan digunakan untuk menjelaskan karakteristik gempa yang terjadi. Penghapusan atribut waktu dan keterangan dilakukan karena  dua  atribut  tersebut  tidak  berpengaruh  pada analisis gempa bumi.
2.4. Analisis Data Spasial Temporal Menggunakan ST-DBSCAN
Setelah  melakukan  pra  proses  data,  tahap selanjutnya  yaitu  analisis  data spasial  temporal .

## 920
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 917-929
Analisis  data spasial  temporal menggunakan algoritma ST-DBSCAN membutuhkan empat parameter,  yaitu  Eps1,  Eps2,  MinPts,  dan  ∆ε.  Eps1 adalah jarak untuk atribut spasial. Eps2 adalah jarak untuk  atribut  temporal.  Perhitungan  jarak  dengan menggunakan
Euclidean, Manhattan , atau Minkowski Distance dapat digunakan untuk Eps1 dan Eps2.  MinPts  adalah  jumlah  minimum  objek  yang berada  dalam  jarak  Eps1  dan  Eps2  sedangkan  ∆ε digunakan untuk mencegah ditemukannya kombinasi cluster akibat perbedaan nilai yang cukup besar dari atribut non-spasial dari  objek  lainnya.  Gambar  2 berikut menunjukkan algoritma ST-DBSCAN. Selain itu, tahapan dalam menganalisis dengan ST-BSCAN dijelaskan pada subbab berikut.

## 2.4.1. Menentukan Hyperparameter
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah penentuan  hyperparameter.  Penentuan  nilai  Eps  dan MinPts dilakukan secara trial and error menggunakan grafik k-dist. Grafik tersebut dibentuk dengan menghitung jarak antar objek yang kemudian diurutkan secara menurun dan nilai jarak terkecil ke- k  dari  setiap  objek.  Pada  grafik  ini,  sumbu  x menyatakan objek yang telah diurutkan dan sumbu y menyatakan  nilai  jarak  dari  objek.  Titik  dimana terjadi perubahan tajam pada grafik k-dist digunakan sebagai nilai Eps dan nilai k sebagai MinPts [10].

## 2.4.2. Menentukan Jarak Euclidean ST_DBSCAN
Tahapan  kedua  yaitu  menentukan  jarak euclidean .  Penentuan  jarak euclidean dapat  dilihat pada  persamaan  (1).  Jarak euclidean adalah  jarak antara dua objek data dari n atribut bernilai numerik, yang dinyatakan sebagai 𝒊 = 𝑥𝑖 1, 𝑥𝑖 2, …, 𝑥𝑖𝒏 dan 𝒋 = 𝑥𝑗 1, 𝑥𝑗 2, …, 𝑥𝑗𝒏 pada ruang dimensi n ( 𝑅𝑛 ) [23]:
𝑑(𝑖, 𝑗) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 +   (𝑥 𝑖2 − 𝑥 𝑗2 ) 2 + . . . +(𝑥 𝑖𝑛 − 𝑥 𝑗𝑛 ) 2 (1)
Sedangkan untuk aspek spasial persamaan jarak euclidean seperti pada persamaan (2):
𝑑(𝑖, 𝑗) = √(𝑥 𝑙𝑜𝑛𝑔𝑖 − 𝑥 𝑙𝑜𝑛𝑔𝑗 ) 2 + (𝑥 𝑙𝑎𝑡𝑖 − 𝑥 𝑙𝑎𝑡𝑗 ) 2 (2)
dimana: long i = longitude data ke-i, i=1, 2, .., n lat j = latitude data ke-j, j =1, 2, …, n dan  untuk  aspek  temporal  persamaan  jarak euclidean dimodifikasi seperti pada persamaan (3):
𝑑(𝑖, 𝑗) = |(𝑥 𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙𝑖 − 𝑥 𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙𝑗 )| (3)
dimana:  Xtanggal  adalah  objek  pada  kolom tanggal dan merupakan objek satu dimensi.

## 2.4.3. Menentukan Jumlah Cluster
Tahapan  ketiga  yaitu  menentukan  jumlah cluster dengan  menggunakan  grafik elbow .  Analisis cluster adalah  suatu  proses  membagi  sekumpulan data menjadi beberapa kelompok atau cluster . Semua objek yang berada di satu cluster memiliki kemiripan
( similar )  antara  satu  dengan  lainnya  dan  berbeda ( dissimilar ) dengan objek cluster lain.

## 2.4.4. Pengukuran Cluster ST-DBSCAN
Setelah didapatkan jumlah cluster , cluster yang dihasilkan  tersebut  akan  dilakukan  pengukuran kualitas cluster . Salah satu ukuran untuk mengetahui kualitas cluster adalah  Silhouette  Coefficient .  Pada Silhouette  Coefficient  nilai( 𝑖 )  mewakili  kepadatan cluster yang berisi objek i. Semakin kecil nilai 𝑎 ( 𝑖 ), maka semakin padat cluster tersebut. Sementara itu, nilai  ( 𝑖 )  mendeskripsikan  seberapa  jauh  objek  i  dari cluster lain.  Jika  ( 𝑖 )  bernilai  sangat  kecil  dan  ( 𝑖 ) bernilai sangat besar, maka Silhouette Coefficient dari i akan mendekati 1 yang berarti cluster sangat padat dan terpisah jauh dari cluster-cluster lain. Sebaliknya, jika  ( 𝑖 )  bernilai  sangat  besar  dan  ( 𝑖 )  bernilai  sangat kecil,  maka Silhouette  Coefficient dari  i  akan mendekati  negatif 1  yang berarti cluster tidak padat dan berjarak sangat dekat dengan cluster-cluster lain [13].
Pada  ST-DBSCAN  dilakukan  dengan  cara pemanggilan  fungsi  ‘s ilhouette’ pada package ‘cluster’ .  Persamaan  (4)  merupakan  formula perhitungan  koefisien Silhouette (Sklearn  2014) untuk satu titik sampel i:
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) { 𝑎(𝑖),𝑏(𝑖)} (4)
dimana  a(i)  merupakan  rata-rata  jarak intra- cluster dan  b(i)  merupakan  rata-rata  jarak nearest- cluster .

## 2.4.5. Analisis Pola ST-DBSCAN
Tahap selanjutnya yaitu menganalisis pola dari hasil clustering sesuai  dengan  pola  tipenya.  Hasil clustering yang  dapat  dianalisis  polanya  adalah cluster besar  yang  memiliki  jumlah  titik  minimal berjumlah 30, sedangkan untuk cluster yang memiliki jumlah  titik  kurang  dari  30  merupakan cluste r  kecil dan  polanya  tidak  dapat  terdeteksi  [24].  Gambar  3 menunjukkan  pola cluster yang  terjadi,  pola cluster tersebut yaitu:
a. Stationary , dimana pola yang terjadi menunjukkan pengelompokkan titik pada suatu tempat  dan  waktu  yang  sama  pada  periode tertentu.
b. Reappearing , pola ini dibagi menjadi dua yaitu regular dan irregular .  Pola regular yaitu pengelompokkan  temporal  yang  dipisahkan oleh  interval  waktu  dengan  panjang  interval kira-kira  sama.  Sedangkan  pola irregular merupakan  pengelompokkan  temporal  yang dipisahkan oleh interval waktu dengan panjang interval yang tidak sama.
c. Occasional , yaitu pengelompokkan yang terbatas waktu sehingga tidak ada pengelompokkan  lainnya  yang  terjadi  pada tempat yang sama.
Angga Radlisa Samsudin, et al., TEMPORAL SPATIAL PROPERTY … 921
d. Track ,  yaitu  pengelompokkan  temporal  padat dalam peristiwa yang kemudian dialihkan dalam ruang sehubungan dengan peristiwa
sebelumnya. Gambar 2. Algoritma ST-DBSCAN

## Gambar 3. Pola ST-DBSCAN
2.5. Analisis Data Spasial Temporal

## Menggunakan K-Means
Setelah  melakukan  analisis  data spasial temporal menggunakan ST-DBSCAN, proses selanjutnya  yaitu  melakukan  analisis  lanjutan data spasial  temporal menggunakan  K-Means.  Dataset yang digunakan pada analisis ini merupakan hasil dari analisis sebelumnya deengan ST-DBSCAN. Analisis menggunakan  algoritma  K-Means  didasarkan  pada penentuan  titik  awal  kelompoknya.  K-means  akan memilih pola k sebagai titik awal centroid secara acak atau random .  Jumlah iterasi untuk mencapai cluster centroid akan dipengaruhi oleh calon cluster centroid awal  secara  random  sehingga  didapat  cara  dalam pengembangan algoritma dengan menentukan
centroid cluster yang dilihat dari kepadatan data awal yang  tinggi  agar  mendapatkan  kinerja  yang      lebih tinggi [22] [25].
Tahapan  dalam  menganalisis  data  spasial dengan  menggunakan  algoritma  dasar  dalam K-
Means adalah [16]: 1. Tentukan  jumlah  cluster  (k),  tetapkan  pusat cluster secara random.
2. Hitung  jarak  setiap  data  ke  pusat cluster
menggunakan persamaan (5).
3. Kelompokkan  data  ke  dalam cluster yang dengan jarak yang paling pendek menggunakan persamaan. 4. Hitung  pusat cluster yang  baru  menggunakan persamaan (6).
5. Ulangi langkah 2 sampai dengan 4 hingga sudah tidak  ada  lagi  data  yang  berpindah  ke cluster yang lain.
Jarak Euclidean mengukur  jumlah  kuadrat perbedaan  nilai  masing-masing  variabel.  Jarak Euclidean didefinisikan  sebagai  berikut  [9]:  dengan rumusan seperti pada Persamaan (5).
𝑑 𝑖𝑘 = √∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑐 𝑘𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 (5)
Dengan: 𝑑 𝑖𝑘 = jarak antara objek ke-i dengan objek ke-k
𝑝 = banyaknya variabel 𝑥 𝑖𝑗 = nilai pengamatan ke-i pada variabel ke-j 𝑐 𝑘𝑗 = nilai pengamatan ke-k pada variabel ke-j Nilai  pusat cluster yang  baru  dapat  dihitung dengan  cara  mencari  nilai  rata-rata  dari  data-data yang  menjadi  anggota  pada cluster tersebut  dapat dihitung menggunakan persamaan (6).
𝑐 𝑘𝑗 = ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑝 𝑖=1 𝑝 (6)
Selain  itu,  Metode  Elbow  merupakan  suatu metode  yang  digunakan  untuk  menghasilkan informasi  dalam  menentukan  jumlah  cluster  terbaik dengan  cara  melihat  persentase  hasil  perbandingan antara  jumlah  cluster  yang  akan  membentuk  siku pada suatu titik. Berikut ini tahapan algoritma metode Elbow dalam menentukan nilai k pada K-Means [2]:
1. Menginisialisasi awal nilai k
2. Menaikkan nilai k
3. Menghitung hasil sum of square error dari tiap nilai k
4. Analisis  hasil sum  of  square  error dari  nilai  k yang mengalami penurunan secara drastis
5. Cari dan tetapkan nilai k yang berbentuk siku. Pada  metode  Elbow  nilai cluster terbaik  yang akan  diambil  dari  nilai Sum  of  Square  Error (SSE) yang  mengalami  penurunan  yang  signifikan  dan berbentuk siku. Untuk menghitung SSE menggunakan rumus pada persamaan (7):
𝑆𝑆𝐸 = ∑ ∑ ‖𝑋 𝑖 − 𝐶 𝑘 ‖ 2 𝑥𝑖𝑠𝑆𝑘 𝐾 𝐾=1 (7)
922 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 917-929
Dimana: K = jumlah cluster xi = data ke – i Ck = centroid cluster Sum  of  Square  Error  (SSE) merupakan  rumus yang  digunakan  untuk  mengukur  perbedaan  antara data  yang  diperoleh  dengan  model  perkiraan  yang telah  dilakukan  sebelumnya.  SSE  sering  digunakan sebagai  acuan  penelitian  terkait  dalam  menentukan optimal cluster .

## 2.6. Evaluasi
Tahapan  yang  terakhir  yaitu  melakukan evaluasi.  Evaluasi  pada  penelitian  ini  yaitu mengamati ulang hasil analisis dari kedua algoritma tersebut  apakah  mendapatkan  hasil  pola  kejadian gempa  yang  terbentuk  sehingga  dapat  digunakan untuk menentukan prone area kejadian gempa bumi di NTB pada tahun 2018.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Visualisasi Awal
Data  awal  gempa  bumi  divisualisasikan  dalam bentuk Gambar 4. Titik berwarna merah merupakan jenis  persebaran  titik  gempa  bumi  yang  terjadi  di wilayah  Nusa  Tenggara  Barat  dalam  kurun  waktu satu tahun di tahun 2018. Dari gambar tersebut dapat terlihat  bahwa  persebaran  titik  gempa  tidak  hanya terjadi  di  Provinsi  NTB  saja  tetapi  juga  ada  yang tersebar di luar wilayah Indonesia. Akan tetapi, data yang  akan  digunakan  hanya  berfokus  pada  data gempa bumi yang terjadi di Nusa Tenggara Barat.

## Gambar 4. Visualisasi Awal.

## 3.2. Hasil Pra Proses Data
Hasil  dari  pra  proses  data  dengan  atribut Tanggal, Latitude , Longitude didapatkan  3680  data. Table  2.    menunjukkan  bahwa  tanggal  pada  data gempa bumi sudah diubah dalam bentuk number dan data  yang  digunakan  hanya  3680  data  dengan  5 variabel saja.
Tabel 2. Hasil Pra Proses Data
No Tang gal Latitude Longitude Kedal aman Magn itudo 1 43102 -9.15 115.53 15 2.8 2 43102 -8.26 120.01 150 3.8 3 43102 -8.13 117.88 10 2.2 4 43102 -8.24 115.59 12 3.0
… … … … … … 3677 43465 -8.98 116.53 22 2.4 3678 43465 -8.26 116.74 10 2.7 3679 43465 -8.36 116.2 10 3 3680 43465 -8.22 116.75 14 3.3

## 3.3. Hasil Analisis Data Spasial Temporal MengggunakanST-DBSCAN
Data  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  yaitu parameter  tanggal  kejadian  gempa, latitude dan longitude .  Sedangkan  untuk  data  kedalaman  dan magnitudo tidak  digunakan  pada  tahapan  ini  karena akan dianalisis lebih lanjut dengan menggunakan K- Means.  Langkah  pertama  yang  dilakukan,  penulis menentukan  nilai  optimal  dari  parameter  yang diperlukan, yaitu Eps1 berdasarkan lintang dan bujur, Eps2  berdasarkan  tanggal  kejadian  gempa  dan kerapatan cluster dan MinPts yang merupakan jumlah minimum  gempa  bumi  yang  mungkin  dalam  satu cluster . Penentuan nilai parameter dilakukan melalui trial  and  error .  Penentuan  Eps1  ini,  penulis menggunakan  grafik  jarak  yang  dibentuk  dengan menghitung  jarak  spasial  antar  objek.  Kemudian mengurutkan  hasil  tersebut  secara  menurun  dan memplotnya sebagai grafik titik. Merujuk penelitian [11],  titik  dimana  terjadi  perubahan  signifikan  pada grafik  k-dist  akan  digunakan  sebagai  nilai  Eps  dan nilai k sebagai MinPts. Dari hasil tersebut, penelitian ini memiliki kurva siku antara 0,1 sampai dengan 1.
Langkah kedua yaitu menentukan titik minimum  MinPts,  penetuan  MinPts  dilakukan dengan menerapkan pengelompokan DBSCAN. Dua Pengelompokkan  DBSCAN  membutuhkan  dua parameter  yaitu  ambang  spasial  (Eps1)  dan  titik minimum (MinPts).  Penulis menguji jumlah MinPts yang  berbeda  menggunakan  beberapa  nilai  Eps1, dalam  kisaran  0,1  hingga  1  dengan  kelipatan  0,05. Dalam  menentukan  kluster  utama  dengan  jumlah kepadatan  data  yang  sebanding,  penulis  membatasi jumlah  percobaan  MinPts  dari  dua  sampai  sepuluh poin,  hal  tersebut  didasarkan  bahwa  nilai  optimal MinPts  adalah  In(n)  dimana  jumlah  dari  total keseluruhan  dataset  yang  digunakan  [2].  Setelah  itu untuk  menilai  pengelompokan  tersebut,  penulis menggunakan  Indeks Silhouette .  Nilai  Indeks Silhouette tertinggi  digunakan  untuk  mendapatkan rekomendasi Eps1 dan MinPts.
Langkah ketiga yaitu dengan menentukan Eps2 menggunakan pengelompokkan ST-DBSCAN. Pengelompokkan  menggunakan  ST-BDSCAN  ini membutuhkan tiga parameter yaitu Eps1, MinPts, dan Eps2.  Dalam  menentukan  Eps2,  penulis  membatasi jumlah percobaan pada Eps 2 sampai dengan 15 hari. Pembatasan  15  hari  ini  merujuk  pada  penelitian  [9] bahwa  rentang  waktu  2  sampai  15  hari  merupakan waktu  yang  ideal  untuk  mengamati  fenomena  alam. Rekomendasi  Eps2  ini  diambil  berdasarkan  nilai tertinggi dari Indeks Silhouette . Table 3. menujukkan hasil  Eps1,  Eps2,  MinPts,  dan  hasil  perhitungan Silhouette .  Indeks Silhouette tertinggi  dengan  score 0.2971  yang  berada  di  Eps1:  0,95,  Eps2:  15,  dan
MinPts:  7.  Hasil  dari  tabel  inilah  yang  akan digunakan sebagai hyperparameter untuk melakukan analisis menggunakan ST-DBSCAN.
Tabel 3. Hasil Eps 1, Eps 2, MinPts, dan Silhoutte
Eps 1 Eps2 MinPts 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Silhouette Index 0,1 5 -0,7673 -0,6043 -0,4629 -0,4499 -0,3841 -0,376 -0,3869 -0,0249 -0,1952 10 -0,8101 -0,7531 -0,776 -0,6546 -0,6417 -0,6231 -0,5273 0,0776 0,1125 15 -0.8031 -0.7402 -0.2856 -0.2166 -0.2044 -0.6282 -0.6276 0.0970 0.0972 0,15 5 -0,7564 -0,4197 -0,2177 -0,0515 -0,0146 0,1412 0,1433 -0,3211 -0,3167 10 -0,791 -0,5561 -0,454 -0,4591 -0,2112 -0,2038 -0,0793 -0,0414 -0,4881 15 -0.7537 -0.5517 -0.4226 -0.4278 -0.2040 -0.2017 -0.2030 -0.1258 0.0496 0,85 5 -0,746 -0,6958 -0,5284 -0,3063 -0,3081 -0,3075 -0,245 -0,2628 -0,2583 10 -0,8244 -0,8245 -0,7545 -0,654 -0,3013 -0,3581 -0,3151 -0,3138 -0,3096 15 -0.7403 -0.7352 -0.7559 -0.6533 -0.6132 -0.2681 -0.2645 -0.2626 -0.1298 0,95 5 -0,8243 -0,7958 -0,5481 -0,2114 -0,1578 -0,1002 -0,0971 -0,094 -0,2289 10 -0,8337 -0,8203 -0,756 -0,6593 -0,6628 -0,2872 -0,1428 -0,3164 -0,3157 15 -0.7463 -0.7175 -0.7422 -0.6249 -0.3810 0.2971 -0.2771 -0.2379 -0.1410 1 5 -0,8289 -0,797 -0,6868 -0,3974 -0,1586 -0,1501 -0,0819 -0,0997 -0,0953 10 -0,8348 -0,8178 -0,7312 -0,4232 -0,4165 -0,3084 -0,1436 -0,1447 -0,1435 15 -0.7396 -0.6949 -0.5932 -0.4163 -0.4100 0.2003 0.1793 0.1761 -0.1627
Hyperparameter pengelompokan menggunakan ST-DBSCAN  telah  ditentukan  dengan  ambang spasial (Eps1) adalah 0,95, ambang temporal (Eps2) adalah 15 hari, dan titik minimum kepadatan cluster (MinPts)  adalah  7  kejadian  gempa  bumi.  Dengan menerapkan ST-DBSCAN pada dataset gempa bumi, kita  dapat  mengidentifikasi  data  yang  berperan sebagai noise/outlier pada data yang menjadi anggota cluster sesuai  dengan  kondisi  yang  ditentukan.  Di sini, penulis menemukan dari 3680 data, terdapat 135 yang menjadi noise/outliers . Gambar 5 menunjukkan hasil  cluster  menggunakan  ST-DBSCAN,  terdapat noise pada data tersebut yang tergambar menggunakan  titik  berwarna  hitam.  Sedangkan  titik berwarna  kuning  merupakan  data  yang  akan digunakan dalam proses analisis.

## Gambar 5. Hasil Pengelompokkan dengan ST-DBSCAN
Gambar  6. Hasil Cluster ST-DBSCAN Tanpa Noise
Sedangkan,  Gambar  6.  menunjukkan  analisis data  dengan  menggunakan  ST-DBSCAN  sesuai dengan  hyperparameter  yang  telah  ditentukan menghasilkan satu cluster data, yaitu cluster 0 yang merupakan data yang akan digunakan untuk analisis yang  letaknya  tersebar  di  seluruh  wilayah  Provinsi Nusa Tenggara Barat.
Cluster ini  merupakan  96,33%  dari  jumlah keseluruhan  data  yang  ada  dan  terjadi  pada  kurun waktu  1  Januari  sampai  dengan  31  Desember  2018 atau  selama  345  hari.  Dalam  menganalisis  sebaran data  secara  spasial,  penulis  menerapkan  pendekatan geoprocessing wilayah  administrasi  NTB.  Secara administrasi  pada  tahun  2017  Provinsi  Nusa Tenggara Barat terdiri dari 8 kabupaten, 2 kotamadya, 116  kecamatan,  142  kelurahan,  dan  995  desa  serta diperkirakan jumlah penduduknya mencapai 5.217.338  jiwa  dengan  total  luas  wilayah  18.572,32 km².  Analisis  pada cluster ST-DBSCAN  tersebut didapatkan hasil yang berada pada Tabel 4. Tabel 4. menunjukkan persebaran gempa di wilayah administrasi NTB.
Tabel 4. Persebaran Gempa NTB Berdasarkan Cluste r ST- DBCSAN No Daerah Jumlah Gempa 1 Lombok Utara 188 2 Lombok Timur 292 3 Lombok Tengah 244 4 Lombok Barat 126 5 Kota Mataram 36 6 Sumbawa Barat 84 7 Sumbawa 76 8 Dompu 59 9 Bima 38 10 Kota Bima 1 Hasil dari analisis cluster kemudian divisualisasikan  dalam  bentuk  peta  atau  gambar sehingga  dapat  dilihat  persebarannya.    Akan  tetapi, Gambar  7.  hanya  mengambil sample persebaran kejadian  gempa  bumi  tertinggi  di  lima  kecamatan pada wilayah custer yang terbentuk. Lima kecamatan
tersebut  berada  di  Lombok  Utara,  Lombok  Timur, dan Lombok Tengah. Jumlah persebaran gempa pada lima kecamatan tersebut yaitu, Kecamatan Bayan 60 kejadian  gempa,  Kecamatan  Gangga  49  kejadian gempa,  Kecamatan  Sembalun  48  kejadian  gempa, Kecamatan  Sambelia  112  kejadian  gempa,  dan Kecamatan Pujut 79 kejadian gempa.

## Gambar 7. Persebaran Gempa Tertinggi di 5 Kecamatan
Berdasarkan  dari  hasil cluster yang  terbentuk, penulis kemudian menganalisis pola kejadian gempa
bumi. Gambar 8  menunjukkan pola kejadian gempa bumi di NTB. Didapatkan hasil bahwa pola kejadian gempa  yang  terbentuk  adalah stationary .  Pada periode satu (T1) sampai dengan periode kedua belas (T12)  terjadi  pola  gempa  bumi  yang  menyebar  di wilayah  timur  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  yaitu daerah Sumbawa Barat, Sumbawa, Dompu dan Bima. Pada periode ketiga belas (T13) sampai dengan enam belas (T16) persebaran gempa bergerak ke arah utara dan  barat  dan  membentuk  pola stationary .  Pada periode  waktu  ini  persebaran  banyak  terjadi  di wilayah  Lombok  Timur,  Lombok  Tengah,  dan Lombok  Utara.  Walaupun  kejadian  gempa  bumi mengalami  penurunan  pada  T17  tetapi  kejadian gempa bumi kembali naik pada T18 hingga T23 dan pusat  gempa  bumi  bergerak  menyebar  kembali  ke seluruh  wilayah  NTB.  Pada  periode  T1  sampai dengan  T23,  kejadian  gempa  bumi  paling  banyak terjadi  pada  T14  pada  tanggal  5  sampai  dengan  19 Agustus  2018  dengan  jumlah  837  kejadian  gempa bumi yang tersebar paling banyak di Lombok Utara. Persebaran  gempa  bumi  yang  terjadi  dalam  kurun waktu  T1  sampai  dengan  T23  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Periode Waktu Persebaran Gempa Bumi Tanggal Latitude Longitude Jenis Gempa Kabupaten Kecamatan Periode Waktu Jumlah Dangkal/ Menengah/Dalam Darat/Laut 43102 -9.15 115.53 Dangkal Laut T1 73 … … …
… … … … … 43117 -8.64 119.29 Menengah Laut T1 43118 -8.55 118.38 Menengah Laut T2 41 … … … … … … … … 43133 -10.41 117.55 Dangkal Laut T2 43136 -7.62 119.95 Dangkal Laut T3 57 … …
…
… … … … … 43151 -8.47 117.49 Menengah Darat Sumbawa Moyo Utara T3 43152 -10.15 120.32 Dangkal Laut T4 65 … …
…
… … … … … 43167 -9.08 118.15 Dangkal Laut T4 43168 -9.44 118.07 Dangkal Laut T5 82 … … … … … … … … 43182 -7.84 117.35 Dangkal Laut T5 43183 -8.6 118.41 Menengah Darat Dompu Dompu T6 52 … … … … … … … … 43201 -9.39 118.38 Dangkal Laut T6 43202 -10.08 119.24 Menengah Laut T7 48 … … … … … … … … 43217 -9.82 119.13 Dangkal Laut T7 43218 -9.27 117.38 Menengah Laut T8 37 … …
…
… … … … … 43237 -9.28 117.25 Dangkal Laut T8 43238 -9.3 120.24 Menengah Laut T9 60 … … … … … … … … 43253 -9.32 115.13 Menengah Laut T9 43254 -9.54 117.32 Dangkal Laut T10 42 … …
…
… … … … … 43270 -8.31 119.89 Menengah Laut T10 43271 -9.22 118.94 Dangkal Laut T11 53 … … … … … … … … 43285 -9.65 119.03 Dangkal Laut T11 43286 -9.94 119.25 Dangkal Laut T12 38 … … … … … … … … 43300 -8.9 118.05 Menengah Laut T12 43302 -7.94 117.37 Dangkal Laut
T13
460 … … … … … … … … 43316 -8.8 116.37 Dangkal Darat Lombok Tengah Praya Timur T13
Tanggal Latitude Longitude Jenis Gempa Kabupaten Kecamatan Periode Waktu Jumlah Dangkal/ Menengah/Dalam Darat/Laut 43317 -8.73 116.32 Dangkal Darat Lombok Tengah Praya Tengah T14 837 … … … … … … … … 43331 -8.92 116.56 Dangkal Laut T14 43332 -8.88 116.69 Dangkal Laut T15 554 … … … … … … … … 43345 -8.21 116.68 Dangkal Laut T15 43346 -8.1 116.86 Dangkal Laut T16 110 … … … … … … … … 43360 -8.43 115.96 Dangkal Laut T16 43361 -8.17 116.29 Dangkal Laut T17 95 … … … … … … … … 43375 -9.37 115.19 Dangkal Laut T17 43376 -10.62 120.16 Dangkal Laut T18 152 … … … … … … … … 43390 -8.54 115.59 Dangkal Laut T18 43391 -8.28 116.19 Dangkal Laut T19 118 … … … … … … … … 43405 -8.45 114.21 Menengah Laut T19 43406 -9.38 116.26 Dangkal Laut T20 121 … … … … … … … … 43420 -8.27 116.2 Dangkal Laut T20 43421 -9.66 119.17 Dangkal Laut T21 155 … … … … … … … … 43435 -8.29 116.26 Dangkal Darat Lombok Utara Kayangan T21 43436 -8.96 113.77 Dangkal Laut T22 95 … … … … … … … … 43450 -8.88 116.65 Dangkal Laut T22 43451 -8.34 116.75 Dangkal Laut T23 200 … … … … … … … … 43465 -8.22 116.75 Dangkal Laut T23 T1 – T3 T4 – T6
T7 – T9 T10 – T12 T13 – T15 T16 – T18
T19 – T21
T22 -T23
Gambar  8. Pola Kejadian Gempa Bumi
3.4. Hasil Analisis Lanjutan Data Spasial
Temporal Menggunakan K-Means
Setelah mendapatkan hasil analisis data spasial temporal menggunakan  ST-DBSCAN,  kemudian selanjutnya dilakukan analisis data spasial temporal menggunakan  K-Means.  Dataset  yang  digunakan merupakan  hasil  dari  analisis  dengan  ST-DBSCAN yaitu  data  yang  terletak  di cluster 0.  Akan  tetapi, atribut  yang  akan  digunakan  dalam  proses  analisis pada K-Means adalah kedalaman dan magnitude saja. Tabel 6 menunjukkan data yang terdapat pada cluster 0 hasil dari analisis ST-DBSCAN.
Tabel 6. Data Cluster Analisis ST-DBSCAN
No Kedalaman (km) Magnitudo (sr) 1 15 2.8 2 150 3.8 3 10 2.2 4 12 3 … … … 3542 22 2.4 3543 10 2.7 3544 10 3 3545 14 3.3
Dalam  analisis  ini  jumlah  cluster  yang dibutuhkan  tidak  pasti,  sehingga  pada  penelitian  ini
penulis  menggunakan  pendekatan heuristic dengan elbow method untuk mengidentifikasi nilai optimal K (jumlah cluster). Gambar 9 menunjukkan hasil grafik engsel  yang  jelas  seperti elbow dan  titik  tersebut dianggap nilai K yang didapat secara optimal yaitu K =  4  dengan score 18,527.  Selain  itu,  tabel  7 menunjukkan silhouette  score ,  jumlah  gempa,  rata- rata kedalaman dan kekuatan gempa yang di hasilkan pada setiap cluster nya.
Gambar 9. Grafik Elbow
Tabel 7. Hasil Nilai Silhouette , Jumlah Gempa, Kedalaman dan Kekuatan Gempa Cluster 0 1 2 3 Silhouette Score 0.5157491311275297 0.35270824641979237 0.526280244292313 0.18027005588432196 Jumlah Gempa 1331 464 1515 235 Rata-rata Kedalaman 1 – 121 km 1 – 187 km 1 – 90 km 92 – 592 km Rata-rata Kekuatan 1,6 – 2,8 sr 3, 8 – 7sr 2,9 – 3,7 sr 2,1 – 5,3 sr Kemudian hasil dari cluster tersebut divisualisasikan  dalam  bentuk  peta  bentuk  plot
berdasarkan kedalaman dan magnitude -nya sehingga dapat dilihat persebarannya pada gambar 10.
Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.1293
Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 917-929
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Selanjutnya,  penulis  memvisualisasikan  hasil tersebut  berdasarkan  kedalaman  yang  terjadi. Berdasarkan kedalamannya, gempa dibedakan menjadi gempa bumi dalam, menengah dan dangkal [2][3].  Gambar 11 menunjukkan titik berwarna hitam merupakan  jenis  gempa  dangkal  dengan  kedalaman berada pada 1 sampai dengan kurang 60 Km di bawah permukaan  bumi,  titik  berwarna  merah  jenis merupakan jenis gempa menengah dengan kedalaman  berada  pada    60  sampai  dengan  kurang dari 300 Km di bawah permukaan bumi, sedangkan titik berwarna kuning merupakan jenis gempa dalam dengan  kedalaman  berada  pada  300  sampai  dengan 592 Km di bawah permukaan bumi. Oleh karena itu, semakin  besar  lingkaran  pada  gambar  maka kedalaman  gempa  semakin  dalam  begitu  pula semakin  kecil  lingkaran  yang  terbentuk  maka semakin dangkal gempa yang terjadi.
Gambar 11. Plot titik Gempa Berdasarkan Kedalaman

## Gambar 12. Plot Titik Gempa Berdasarkan Magnitudo
Selain  itu,  penulis  juga  memvisualisasikan persebaran  gempa  bumi  berdasarkan  kekuatannya. Berdasarkan  kekuarannya,  gempa  bumi  dibedakan menjadi  gempa micro,  minor ,  ringan,  sedang,  kuat dan mayor . Gambar 12 menunjukkan terdapat 6 titik dengan  penjelasan  bahwa  titik  berwarna  ungu merupakan  jenis  gempa micro dengan  kekuatan gempa  1,6  sampai  dengan  kurang  dari  2,9  Sr,  titik berwarna biru merupakan jenis gempa minor dengan kekuatan  gempa  2,9  sampai  dengan  kurang  dari  3,9
Sr,  titik  berwarna  hijau  merupakan  jenis  gempa ringan dengan kekuatan gempa di kisaran 3,9 sampai dengan  kurang  dari  4,9  Sr,  titik  berwarna  kuning merupakan  jenis  gempa  sedang  dengan  kekuatan gempa di kisaran 4,9 sampai dengan kurang dari 5,9 Sr, titik berwarna merah merupakan jenis gempa kuat dengan kekuatan gempa di kisaran 5,9 sampai dengan kurang  dari  6,9  Sr,  sedangkan  titik  berwarna  hitam merupakan  jenis  gempa mayor dengan  kekuatan gempa di kisaran 6,9-7,0 Sr.
Dari hasil analisis yang telah dilakukan dengan menggunakan  algoritma  K-Means  berdasarkan atribut  yang  digunakan  yaitu  kedalaman  dan magnitudo diperoleh 4 cluster yang terbentuk dimana pada cluster 0 rata-rata memiliki magnitudo 1,6–2,8 Sr  yang  termasuk  dalam  jenis  gempa micro dengan jumlah  kejadian  sebanyak  1331  dan  rata-rata kedalaman di kisaran 1-121 Km di bawah permukaan bumi  yang  mana  termasuk  dalam  jenis  gempa dangkal  dan  menengah,  gempa  bumi  yang  terjadi mayoritas  berada  di  daerah  Lombok  Tengah.  Pada cluster 0  gempa  bumi  yang  terjadi  di  daratan sebanyak  575  dan  lautan  sebanyak  756.  Kemudian gempa  bumi  yang  terjadi  pada cluster 1  rata-rata memiliki magnitudo 3,8–7,0 Sr yang termasuk dalam beberapa  jenis  gempa  yaitu  gempa minor ,  gempa ringan,  gempa  sedang,  gempa  kuat  serta  gempa mayor dengan  jumlah  kejadian  sebanyak  463  dan dengan  rata-rata  kedalaman  di  kisaran  1-187  Km  di bawah  permukaan  bumi  yang  termasuk  dalam  jenis gempa  dangkal  dan  menengah,  gempa  bumi  yang terjadi  mayoritas  berada  di  Kecamatan  Sembalun Lombok  Timur  serta  Kecamatan  Gangga  Lombok Utara. Cluster 1  ini  memiliki  kejadian  gempa  bumi yang  terjadi  di  daratan  sebanyak  89  dan  lautan sebanyak  374.  Kemudian  gempa  bumi  yang  terjadi pada cluster 2  rata-rata  memiliki magnitudo 2,9-3,7 Sr termasuk dalam jenis gempa minor dengan jumlah kejadian  sebanyak  1515  dimana  gempa  bumi  yang terjadi di daratan sebanyak 407 dan lautan sebanyak 1108.  Rata-rata  kedalaman  di  kisaran  1-90  Km  di bawah permukaan bumi yang mana termasuk dalam jenis  gempa  dangkal  dan  menengah,  gempa  bumi yang  terjadi  mayoritas  berada  di  Lombok  Timur. Kemudian  gempa  bumi  yang  terjadi  pada cluster 3 rata-rata  memiliki magnitudo 2,1-5,3  Sr  yang termasuk  dalam  beberapa  jenis  gempa  yaitu  gempa micro ,  gempa minor ,  gempa  ringan  serta  gempa sedang dengan jumlah kejadian sebanyak 235 dimana gempa bumi yang terjadi di daratan sebanyak 74 dan lautan sebanyak 161 dan dengan rata-rata kedalaman di  kisaran  92-592  di  bawah  permukaan  bumi  yang mana  termasuk  dalam  jenis  gempa  dangkal, menengah,  dan  dalam,  gempa  bumi  yang  terjadi mayoritas berada di daerah Dompu.
Pada  hasil  keempat cluster tersebut,  analisis difokuskan  pada cluster 1 . Pada cluster 1  ini menunjukkan  bahwa  terdapat prone  area dari persebaran gempa bumi di Provinsi NTB berdasarkan magnitude dan  kedalamannya  yang  berada  di  dua
kecamatan  yaitu  Kecamatan  Gangga  di  Lombok Utara  dan  Kecamatan  Sembalun  di  Lombok  Timur. Kedua daerah tersebut merupakan prone area gempa bumi  di  wilayah  NTB  dikarenakan  letaknya  yang berada  pada  pegunungan  dan  banyak  ditemukan gempa yang bersifat dangkal. Wilayah yang termasuk ke dalam prone area ini akan berdampak lebih berat karena  wilayah  tersebut  sering  menjadi  titik terjadinya  gempa  bumi  sehingga  menimbulkan kerusakan  baik  secara  material  ataupun  psikis  bagi masyarakat sekitar.

## 3.5. Evaluasi
Setelah  dilakukannya  analisis  data spasial temporal menggunakan ST-DBSCAN dan menggunakan  K-Means  maka  hal  terakhir  yang dilakukan adalah mengevaluasi hasil pengelompokan titik kejadian gempa bumi yang terbentuk. Pada ST- DBSCAN  didapatkan  satu cluster ,  sedangkan  pada K-Means  didapatkan  empat cluster akan  tetapi difokuskan  pada cluster  1 dimana  pada cluster ini magnitude gempa  diatas  3,5  Sr  sampai  dengan  7  Sr dengan  jenis  gempa  dangkal  dan  menengah.  Hasil dari analisis cluster ST-DBSCAN, prone area gempa bumi  berdasarkan  lokasi  dan  tanggal  terjadinya gempa  pada  tanggal  5  sampai  dengan  19  Agustus 2018 yaitu berada di Kabupaten Kecamatan Gangga di  Kabupaten  Lombok  Utara  dan  Kecamatan Sembalun di Kabupaten Lombok Timur. Akan tetapi, hasil tersebut belum didasarkan pada magnitudo dan kedalaman gempa yang terjadi. Kemudian dari hasil cluster menggunakan K-means daerah yang mengalami gempa bumi sedang atau kuat juga terjadi di  wilayah  Kecamatan  Gangga  dan  Sembalun  pada tanggal  5  dan  9  Agustus  2018  dengan  magnitudo 6,8sr dan 6,2sr. Dapat disimpulkan bahwa dari kedua cluster  tersebut  mendapatkan  hasil  analisis prone area gempa bumi yang sama berdasarkan kekuatannya dan lokasinya. Kecamatan Gangga dan Sembalun  menjadi  daerah  rawan  gempa  bumi dikarenakan pada daerah tersebut terdapat sesar lokal yang  aktif  serta  berada  pada  lereng  gunung  rinjani. Kemudian  posisi  kontur  tanah  yang  memiliki kemiringan lebih dari 15% juga dapat menimbulkan kerusakan  yang  parah  jika  terjadi  gempa  terus- menerus dengan kekuatan yang besar.
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan  dua metode tersebut, dapat dilihat bahwa pola yang terjadi pada  wilayah  Nusa  Tenggara  Barat  ini  merupakan pola stationary .  Akan  tetapi  tidak  menutup kemungkinan hal yang tidak di inginkan bisa terjadi karena  dari  dua  metode  yang  digunakan  tersebut menunjukkan  bahwa  hampir  seluruh  gempa  yang terjadi bersifat dangkal. Dari data gempa pada tahun 2018  didapatkan  bahwa  terdapat  dua  gempa  bumi dengan  magnitude  besar  dan  bersifat  dangkal  yaitu terjadi  di  Lombok  Timur  dan  Lombok  Utara mengakibatkan kerusakan fasilitas dan jumlah korban jiwa dengan angka yang tinggi.

## 4. DISKUSI
Penelitian ini menggunakan penelitian sebelumnya  untuk  menjadi  dasar  atau  acuan. Penelitian sebelumnya telah menggunakan algoritma clustering untuk  menganalisis data spasial temporal gempa  bumi.  Akan  tetapi  hanya  menggunakan  satu algoritma clustering, yaitu DBSCAN, ST-DBSCAN, atau K-Means.
Salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh  Lizda  Iswari  pada  tahun  2022  dengan  judul “ Profiling the and Earthquake Occurances Using ST-
DBSCAN Algorithm ”. Penelitian tersebut
menjelaskan  pola  gempa  bumi  di  NTB  tetapi  hanya berdasarkan  aspek spasial  temporal saja  dan  hanya sampai pada tingkat kabupaten. Hasil dari penelitian yang  dilakukan  Lizda  Iswari  pada  tahun  2022 menunjukkan  bahwa  pola  yang  terbentuk  yaitu stationary .
Kemudian pada penelitaian yang dilakukan oleh Reviantika  Ferin,  harahap  Citra  Nauly  dan  Azhar Yufis  pada  tahun  2020  dengan  judul  ”  Analisis Gempa  Bumi  Pada  Pulau  Jawa  Menggunakan Clustering Algoritma  K-Means”  mendapatkan  hasil Hasil clustering ditampilkan  dengan  peta  dan algoritma K-Means lebih unggul dengan nilai indeks silhouette 0.54  sedangkan  algoritma  DBSCAN memiliki nilai indeks silhouette 0.17. Oleh karena itu, pada penelitian ini menggabungkan  dua  metode  yaitu  ST-DBSCAN dengan melihat atribut tanggal, latitude dan longitude yang kemudian di analisis lanjut lagi dengan melihat persamaan karakteristik gempa berdasarkan magnitude  dan  kedalaman  menggunakan  K-Means. Penelitian  ini  menganalisis  sampai  pada  tingkat kecamatan sehingga dapat diketahui pola persebaran gempa  dan prone  area gempa  bumi.  Penelitian  ini memiliki keterbatasan hanya berada satu provinsi saja dan  masih  sampai  dengan  tingkat  kecamatan sehingga prone  area yang  didapatkan  belum  terlalu spesifik menunjukkan desa mana yang menjadi prone area .

## 5. KESIMPULAN
Hasil  penelitian profiling properti  spasial temporal  dan  identifikasi prone  area gempa  bumi menggunakan ST-DBSCAN dan K-means clustering didapatkan  kesimpulan  bahwa  kedua  algoritma tersebut  dapat  digunakan  untuk  menganalisis kejadian  gempa  bumi.  Hasil  dari cluster kedua algoritma  tersebut  bahwa  terdapat  pola  kejadian gempa  bumi  yang  menunjukkan  adanya prone  area gempa  bumi  di  Wilayah  NTB  yang  harus  menjadi perhatian  pemerintah.  Dari  hasil  tersebut  diketahui juga  bahwa  gempa  yang  terjadi  di  Provinsi  NTB hampir  seluruhnya  merupakan  gempa  dangkal. Terdapat  empat prone  area gempa  yaitu  Kabupaten Lombok Utara di Kecamatan Gangga serta Bayan dan Kabupaten  Lombok  Timur  di  Kecamatan  Sambelia serta Sembalun. Penulis berharap penelitian
selanjutnya dapat mencoba dengan algoritma cluster dan wilayah yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  H.  Qothrunnada,  R.  Y.  Utami,  and  R.  S. Amanda,  “Menganalisis  Bencana  Alam Gempa  Bumi  Dalam  Perspektif  Al-Quran. Konferensi  Integrasi  Interkneksi  Islam  dan Sains”, Yogyakarta:  FST  UIN  SUKA Yogyakarta , pp. 255-260, 2022.
[2] A.  Ricky,  D.  Ridho,  Marizka,  dkk, “Implementasi Business Intelligence
Menentukan Daerah Rawan Gempa Bumi di Indonesia  dengan  Fitur  Geolokasi”, Jurnal Edukasi  dan  Penelitian  Informatika ,  Vol.  4, No. 1, 2018.
[3] BPBD Kota Banda Aceh, BPBD Kota Banda Aceh.  Retrieved  from  BPBD  Kota  Banda Aceh : https://bpbd.bandaacehkota.go.id/2018/08/0 5/pengertian-gempa-bumi-jenis-jenis- penyebab-akibat-dan-cara-menghadapi- gempa-bumi/ . 2018, Agustus 5.
[4] BMKG,  “ Tentang  Gempa  Bumi ”.  BMKG, 2023. http://inatews2.bmkg.go.id/new/tentang_eq. php
[5] BPS,  “ Provinsi  Nusa  Tenggara  dalam
Angka ”. Badan Pusat Statistik Provinsi NTB.
2019.
[6] S. Rudi. “ Gempa Bumi M &.0 SR di Lombok Utara,  NTB ”.  Magma  Indonesia,  2022. https://magma.esdm.go.id/v1/press- release/162/gempa-bumi-m-70-sr-di- lombok-utara-ntb
[7] Afandi, Ridwan, “ Mekanisme  Gempa  Pulau Lombok”, ESDM. 2018. https://www.esdm.go.id/en/media- center/news-archives/mengapa-terjadi- gempa-beruntun-di-lombok-ini-
penjelasannya
[8] JDIH  Prov  NTB,  “Rencana  Pembangunan Jangka Menengah Provinsi NTB tahun 2013 –  2018  BAB  II”.  JDIH  Prov  NTB.  2018.
https://jdih.ntbprov.go.id/sites/default/files/p roduk_hukum/BAB%20II.pdf
[9] L.  Iswari,  “Profiling  the  and  Temporal Properties  of  earthquake  Occurances  Using ST-DBSCAN  Algorithm”, 2022  IEEE  7th
International  Conference  on  Information Technology and Digital Applications (ICITDA), pp. 1-8, 2022.
[10] D.  J.  Manalu,  R.  Rahmawati,  and  T. Widiharih, “Pengelompokkan Titik Gempa di Pulau Sulawesi Menggunakan Algoritma ST- DBSCAN  (Spatio  Temporal-Density  Based Spatial Clustering Application with Noise)”,
Jurnal Gaussian , vol. 10, no. 4, pp. 554-561,
2021. [11] K. B. Chimwayi and J. Anuradha, “Clustering West Nile Virus Spatio-temporal data using ST-DBSCAN”, Procedia Computer Science , vol. 132, pp. 1218–1227, 2018. doi: 10.1016/j.procs.2018.05.037.
[12] N.  Hartanti,  “Metode  Elbow  dan  k-Means Guna  Mengukur  Kesiapan  Siswa  SMK Dalam  Ujian  Nasional”, Jurnal  Nasional Teknologi & Sistem Informasi , vol. 6, no. 2. 2020.
[13] R. Rahman, R. Amalia, and A. W. Wijayanto, “Pengelompokkan  Data  Gempa  Bumi Menggunakan Algoritma DBSCAN”, Jurnal Meteorologi  dan  Geofisika ,  vol.  22,  no.  1. 2021.
[14] H.  Huu-Trung,  P.  Quoc-Viet,  H.  Won-Joo, “Spatial-Temporal-DBSCAN-Based User
Clustering  and  Power  Allocation  for  Sum Rate  Maximization  in  Millimeter-Wave NOMA Systems”, MDPI , 2020.
[15] STPN,  “ Modul  IV  Jenis  Data  dan  Struktur Data”. Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional.
2016. https://prodi4.stpn.ac.id/wp- content/uploads/2020/2020/Modul/Semester %203/Modul%20SIG%20Teori%20&%20Pr aktik/Modul- SIG%202019%20Nuraini/Kuliah_SIG/Mod ul-4%20SIG.pdf .
[16] Pertiwi, I. Indah, M. Arsyad, and P. Palloan, “Analisis  Distribusi  Spasial  dan  Temporal Seismotektonik  Wilayah  Sulawesi  Bagian Selatan  dan  Barat  Berdasarkan  Nilai-b Dengan  Metode  Maksimum  Likelihood ”,
Jurnal  Fisika  Universitas  Negeri  Makasar , vol. 8, no. 3, 2012.
[17] Linda,  N.  Ihsan,  and  P.  Palloan,  “Analisis Analisis  Distribusi  Spasial  dan  Temporal Seismotektonik Berdasarkan Nilai-b Dengan Metode  Maksimum  Likelihood  di  Pulau Jawa”, Jurnal  Sains  dan  Pendidikan  Fisika , vol. 15, no. 1, 2019.
[18] M. Ariandi and E. A. Agustini, “Data Spasial dan  Non  Spasial  Penyebaran  Penduduk  di Kecamatan  Rambutan”, SEMNASTIKOM . Mataram: 28 –  29  Oktober  2016. https://journal.universitasbumigora.ac.id/ind ex.php/semnastikom2016/article/view/146
[19] U.  Y.  Purwanto,  “Penggerombolan  Spasial Hotspot  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan Menggunakan DBSCAN dan ST-DBSCAN”,
Thesis, Sekolah Pacasarjana Institut Pertanian Bogor, 2012. https://123dok.com/document/9yn20j1y- spatial-hotspots-clustering-forest-land-fires- dbscan-dbscan.html
[20] F. Reviantika, C. N. Harahap, and Y. Azhar,
“Analsis  Gempa  Bumi  Pada  Pulau  Jawa Menggunakan  Clustering  Algoritma  K- Means”. Jurnal  Dinamika  Informatika ,  vol. 9, no. 1, 2020.
[21] R.  T.  Vulandari, Data  Mining  Teori  dan Aplikasi  Rapid  Maner, Yogyakarta:  Gava
Media. 2017.
[22] R.  Indraputra  and  R.  Fitriana,  “ K-Means Clustering  Data  COVID-19”,  Jurnal  Teknik Industri , vol. 10, no. 3, pp. 283-297, 2020.
[23] Y.  Heryadi  and  T.  Wahyono, Machine
Learning Konsep dan Implementasi,
Yogyakarta: Gava Media. 2020.
[24] A. Murdianty and C. Sylvia, “Pengelompokkan  Data  Bencana  Alam Berdasarkan Wilayah, Waktu, Jumlah Korban  dan  Kerusakan  Fasilitas  Dengan
Algoritma K-Means”, Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 3. 2020.
[25] D.  Suyanto, Data  Mining  Untuk  Klasifikasi dan  Klasterisasi  Data, Bandung:  Penerbit
Informatika, 2019.