http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Pengelompokan Titik Kejadian Gempabumi di Wilayah Asia Tenggara Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering

## Clustering Earthquake Event Points in the Southeast Asia Region using Agglomerative Hierarchical Clustering
Adi Arifin*
Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta Jalan Padjajaran, Kabupaten Sleman, Indonesia *e-mail: mailto:adidongs@students.amikom.ac.id
( received : 19 Juli 2023, revised : 23 Juli 2023, accepted : 29 Juli 2023)

## Abstrak
Gempabumi adalah suatu bencana alam yang tidak dapat dihindari dan paling berbahaya karena terjadi seketika  dan  tidak  terkendali.  Gempabumi  juga  sering  terjadi  di  wilayah  Asia  Tenggara  yang menyebabkan  kerusakan  infrastruktur,  kehilangan  nyawa,  dan  gangguan  ekonomi.  Oleh  karena  itu, perlu dilakukan upaya mitigasi risiko gempabumi. Salah satunya dengan cara mengelompokkan data gempabumi  di  Wilayah  Asia  Tenggara.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data gempabumi yang diperoleh dari The Seismological Facility for the Advancement of Geoscience (SAGE) adalah  fasilitas  yang  didanai  NSF  yang  dioperasikan  oleh Incorporated  Research  Institutions  for Seismology (IRIS). Penelitian ini menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dalam mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa cluster. Metode  yang  digunakan  untuk  menguji  validitas cluster yang terbentuk dengan menggunakan Silhouette Score Index (SSI), Davies Doublin Index (DBI) dan Calinski  Harabasz  Index (CHI).  Pada  penelitian  ini  terdapat  2  proses  pengelompokan  yang menghasilkan  3 cluster untuk  pengelompokan  pertama  yang  bertujuan  untuk  membuat  atribut  baru yaitu,  Area  dan  3 cluster untuk  pengelompokan  kedua  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  jenis gempa yang ada di wilayah Asia Tenggara. 3 cluster yang terbentuk ini memiliki nilai SSI, DBI, dan CHI sebesar 0,434353, 0.887791 dan  3769.030146 yang artinya AHC mampu mengelompokkan data gempabumi dengan cukup baik. Hasil penelitian ini menjadi acuan dalam mengembangkan penelitian lain seperti prediksi gempabumi yang akan datang dan dapat menjadi acuan untuk menyusun mitigasi bencana yang akan datang agar lebih waspada ke depannya
Kata kunci: Gempabumi, Asia Tenggara, Agglomerative Hierarchical Clustering, pengelompokan

## Abstract
Earthquake is an inevitable and highly dangerous natural disaster due to its sudden and uncontrollable occurrence.  Earthquakes  frequently  happen in the  Southeast  Asia region, resulting  in infrastructure damage, loss of life, and economic disruption. Therefore, efforts should be made to mitigate earthquake risks, including the classification of earthquake data in the Southeast Asia region. The data used in this study were obtained from The Seismological Facility for the Advancement of Geoscience (SAGE), a facility funded by NSF and operated by the Incorporated Research Institutions for Seismology (IRIS). The  study  employed  Agglomerative  Hierarchical  Clustering  (AHC)  to  group  the  data  into  multiple clusters. The validity of the formed clusters was assessed using Silhouette Score Index (SSI), Davies Doublin Index (DBI), and Calinski Harabasz Index (CHI). The study involved two clustering processes, resulting in three clusters for the first clustering process aimed at creating new attributes, namely Area, and three clusters for the second clustering process aimed at identifying the types of earthquakes in the Southeast  Asia  region.  These  three  formed  clusters  had  SSI,  DBI,  and  CHI  values  of  0.434353, 0.887791, and 3769.030146, respectively, indicating that AHC successfully classified the earthquake data. The findings of this research serve as a reference for further studies such as earthquake prediction and contribute to disaster mitigation strategies to enhance preparedness for future events.
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 900-914                                                                                                      e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Keywords: Earthquake, Southeast Asia, Agglomerative Hierarchical Clustering, clustering.

## 1 Pendahuluan
Gempabumi merupakan salah satu fenomena bencana alam yang tidak dapat di cegah maupun di hindari[1], Gempabumi juga merupakan bencana alam yang paling rusak karena menyebabkan banyak korban  dan  merupakan  bencana  alam  yang  paling  berbahaya  yang  terjadi  secara  tiba-tiba  dan  tidak terkendali[2]  Gempabumi  menciptakan  gelombang  seismik,  yaitu  gelombang  yang  bergerak  melalui bumi akibat deformasi struktural, tekanan atau tegangan sifat elastis kerak bumi  [3] Tidak terkecuali Wilayah  Asia  Tenggara,  wilayah  Asia  Tenggara  terletak  diantara  beberapa  lapisan  lempeng  bumi diantaranya  India,  Australia,  dan  Filipina  yang  merupakan  wilayah  “ Ring  of  Fire” dimana  sering terjadinya gempa, erupsi vulkanik, dan tsunami[4].
Menurut  data  yang  diperoleh  dari  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG), kejadian gempa terjadi setiap hari di wilayah Indonesia, tetapi tidak semua orang bisa merasakan gempa dikarenakan berkekuatan kecil dan titik pusat gempa terletak berjauhan dengan kediaman penduduk. Aktivitas seismik di wilayah Indonesia sering sekali terjadi, dengan rata-rata 400 gempa per bulan[5].
Di Indonesia  pada hari Minggu, tanggal 5 Agustus 2018, pukul 18:45:35 WIB, terjadi gempabumi dengan  magnitudo  7,0  dan  kedalaman  15  km  di  koordinat  8,37°  LS  dan  116,48°  BT.  Gempa  ini merupakan  gempa  susulan  dari  gempa  sebelumnya  yang  terjadi  pada  tanggal  29  Juli  2018  dengan kekuatan  M6,4  dan  kedalaman  10  km.  Dampak  dari  gempa  tersebut  sangat  serius,  menyebabkan kerusakan  berat  terutama  di  Kabupaten  Lombok  Utara  dan  Lombok  Timur.  Badan  Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) melaporkan bahwa jumlah korban meninggal dunia akibat gempa ini mencapai 105 jiwa. Informasi ini penting untuk memahami dan mengkaji dampak gempabumi pada wilayah tersebut, serta memberikan wawasan untuk perencanaan mitigasi bencana di masa depan[6]. Pada hari Jumat, 28 September 2018, terjadi gempabumi tektonik di Kabupaten Donggala, Sulawesi Tengah, dengan magnitudo 7.7. Gempa tersebut terjadi pada pukul 17.02.44 WIB dan berlokasi di 0.18 LS dan 119.85 BT, sekitar 26 km di sebelah Utara Donggala, Sulawesi Tengah. Gempa ini memiliki kedalaman 10 km. Berdasarkan data sementara dari BPBD Kabupaten Donggala mencatat dampak dari gempa  ini,  yaitu  1  orang  meninggal  dunia,  10  orang  luka-luka,  dan  puluhan  rumah  mengalami kerusakan. Para korban terluka dan rumah-rumah rusak akibat tertimpa bangunan yang roboh.[7]. Di Laos, Pada hari Kamis, 21 November 2019, telah terjadi serangkaian gempabumi di Laos berkekuatan 5.7 hingga 6.1 SR yang dapat dirasakan hingga ke wilayah perbatasan Laos dengan Thailand, yaitu di wilayah Propinsi Sainyabuli, sebelah barat laut Laos[8]. Pada Senin, 22 April 2019, terjadi gempabumi di  Filipina  dengan  kekuatan  6,1  Skala  Richter.  Gempa  ini  berpusat  di  81  km  Barat  Laut  Filipina (Pampanga-Zambales)  dengan  kedalaman  71,2  km.  Guncangan  gempa  dirasakan  hingga  Wilayah Manila dan sekitarnya. Akibat gempa ini, 8 orang meninggal dunia dan 50 orang lainnya masih terjebak di reruntuhan supermarket dan gedung bertingkat di Wilayah Pampanga. Gempabumi ini menyebabkan kerusakan serius di Bandara Internasional Clark-Filipina, yang sebelumnya pernah digunakan sebagai tempat mendarat pemimpin dunia saat menghadiri KTT ASEAN pada November 2017.[9].
Salah satu instansi pemerintah yang   bertanggung jawab mengelola data dan informasi  cuaca, iklim, dan bencana di Indonesia adalah Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG)[10]. Adapun Kemampuan komunitas geosains untuk merespons dengan cepat setelah peristiwa berbahaya atau tanda-tanda prekursor peristiwa ini, memberikan data penting untuk memahami proses fisik yang bertanggung  jawab  atas  peristiwa  destruktif  ini. The  Seismological  Facility  for  the Advancement  of Geoscience (SAGE) adalah fasilitas yang didanai NSF yang dioperasikan oleh Incorporated Research Institutions for Seismology (IRIS)[11]. SAGE telah membuat data gempabumi secara terbuka dan bisa dikelola ke dalam bentuk datasheet .
Penelitian tentang Pengelompokan Titik Kejadian Gempabumi di Wilayah Asia Tenggara menjadi penting untuk memperoleh informasi yang lebih akurat tentang sebaran titik kejadian gempabumi di kawasan  tersebut.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  pengelompokan  tersebut  adalah Algoritma Agglomerative  Hierarchical  Clustering .  Pengelompokan  jangkauan  diimplementasikan menggunkan kelompok dengan kelas rendah, sedang dan tinggi. AHC dengan menggunakan bottom- up , dimulai dari semua data sebagai sebuah kelompok dan kemudian secara rekursif mencari kelompok terdekat sebagai pasangan yang kemudian akan digabungkan menjadi kelompok yang lebih luas. Proses diulang  sampai  jumlah  kelompok  1,  sehingga  akan  tampak  bergerak  ke  atas  membentuk  hirarki.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Keunggulan dari algoritma AHC adalah tidak perlu menentukan jumlah klaster yang diinginkan[12]. Metode ini memiliki tahapan dimulai dari pengumpulan data, pembagian kelompok kelas, perhitungan jarak  euclidean,  pembentukan  dendrogram,  dan  evaluasi  yang  dilakukan  menggunakan  metode silhouette score (SS), davies bouldin index (DBI), dan calinski harabasz index (CHI). Data sampel yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Year,  Quarter,  Lat , Lon,  Depth,  Mag,  Periode_hari, Kategori_gempa,  Musim,  dan  Kedalaman_gempa untuk  menentukan  pengelompokan  wilayah gempabumi  di Asia Tenggara  dan  juga  merupakan  hasil  dari  pengolahan  sebelum  dilakukan  proses clustering .

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  terhadap  pengelompokan  gempabumi  telah  banyak  dilakukan  oleh  peneliti-peneliti terdahulu. Pada bagian ini akan disajikan beberapa literatur yang akan di jadikan sebagai acuan dan juga ilmu tambahan dalam penelitian ini.
Penelitian terkait dengan pengelompokan dengan batasan mengelompokkan gempabumi ini telah dikaji oleh peneliti-peneliti sebelumnya. Salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh [13] yang menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means untuk  mengelompokkan  kejadian  gempa  berdasarkan  dua parameter  yaitu  kekuatan  gempa  dan  dampak  akibat  gempa.  Dalam  penelitian    disimpulkan  bahwa pengelompokan  berdasarkan  parameter  kekuatan  dengan  parameter  dampak  gempabumi  kurang memiliki keterikatan.
Halik M. dan Septiana L [14], juga menyajikan penelitian untuk prediksi daerah rawan bencana alam di Jawa Barat menggunakan algoritma K-Means Clustering. Penelitian ini menggunakan dataset yang diperoleh dari dokumen dan informasi yang di hasilkan oleh Dinas Pemberdayaan Masyarakat dan Desa dan juga Dinas Lingkungan Hidup Provinsi Jawa Barat, yang disusun dalam Data Terbuka Jawa Barat ( https://opendata.jabarprov.go.id ) sebagai portal data terbuka dan menyediakan data yang akurat dari semua perangkat daerah di seluruh Jawa Barat. Data yang diambil oleh  [14], data bencana alam berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Barat pada rentang tahun 2012 samai 2021. Dari hasil penelitian [14], tingkat kerawanan bencana alam di tiap daerah memiliki persentase di atas 50%. Bencana alam Tanah  Longsor  tercatat  terjadi  di  daerah  Bogor,  Sukabumi,  Kuningan,  dan  Kota  Bogor.  Sedangkan bencana  alam  Gempa  Bumi  terjadi  di  daerah  Sukabumi,  Garut,  Tasikmalaya,  dan  Kota  Sukabumi. Selanjutnya, bencana alam Banjir tercatat terjadi di daerah Kabupaten Bogor dan Bandung. Di sisi lain, bencana alam Angin Puting Beliung terjadi di daerah Kabupaten Bogor. Dan terakhir, bencana alam Kebakaran terjadi di daerah Sukabumi, Garut, Ciamis, Sumedang, dan Kota Bandung. Selain itu, hasil penelitian juga menghasilkan pembagian menjadi 3 cluster yaitu tingkat rendah (C0), tingkat sedang (C1),  dan  tinggi/rawan  (C2)  terhadap  tingkat  kerawanan  bencana  alam  di  wilayah-wilayah  tersebut. Pengelompokan digunakan untuk mengetahui kelompok titik kejadian gempabumi juga disajikan oleh [15],  yang  melakukan  penelitian    tentang  pemetaan  kelompok  gempa  bumi  di  Mentawai  dengan menggunakan k-medoids clustering . Hasil dari penelitian [15], menghasilkan 3 cluster dan juga  akurasi pengelompokan nya, untuk cluster rendah sebesar 96,09%, cluster sedang sebesar 92,96% dan cluster tinggi sebesar 93.75%. sedangkan, persentase untuk keseluruhan sistem dalam mengelompokkan ketiga cluster adalah  94,867%.  Penelitian  lainnya  yaitu  oleh  [16],  menggunakan  pendekatan  penelitian terapan dengan menggunakan data sekunder dari United States Geological Survey (USGS). Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  sekitar  Provinsi  Sumatera  Barat  dan  mencakup  rentang periode dari Desember 1970 hingga September 2021. Dalam penelitian ini, hanya tiga atribut data yang digunakan,  yaitu latitude , longitude ,  dan magnitude. Hasil  dari  penelitian  [16]  menunjukkan  bahwa kelompok paling optimal yang ditemukan adalah dengan menggunakan parameter K=2, dengan nilai Silhouette Coefficient (SS) tertinggi sebesar 0,448072. Kelompok ini menghasilkan titik pusat gempa di  99,29°E  dan  -1,05°S,  dengan  magnitude  gempa  sebesar  5,38  SR.  Sebagian  besar  aktivitas  gempa terjadi  di  wilayah  Sumatera  Barat,  termasuk  Kepulauan  Mentawai.  Selain  itu,  kejadian  gempa  juga terlihat di wilayah Mandailing Natal serta Kepulauan Nias dalam kelompok pertama. Gempa dengan magnitudo  tertinggi  yang  pernah  terjadi  dalam  kelompok  pertama  adalah  gempa  pada  tanggal  30 September  2009  di  lepas  pantai  Pariaman,  dengan  episentrum  gempa  berada  pada  99,87°BT  dan  - 0,72°LS,  dengan  magnitudo  7,6  SR.  Sementara  itu,  pada  kelompok  kedua,  pusat  gempa  terletak  di 101,15°BT dan -3,44°S, dengan magnitudo 5,36 SR. Sebagian besar aktivitas seismik dalam kelompok kedua terjadi di wilayah Bengkulu Utara, Muko Muko, dan Pulau Pagai Selatan. Selain itu, juga terdapat aktivitas  seismik  di  wilayah  Jambi  dan  Pantai  Selatan.  Gempa  dengan  magnitudo  seismik  tertinggi
dalam kelompok kedua adalah gempa Bengkulu pada tanggal 12 September 2007, dengan episentrum gempa berada pada 100,84°E dan  -2,63°S, dengan magnitudo 7,9 SR. Dalam penelitian ini, terdapat 372  aktivitas  seismik  yang  terjadi  dalam  kelompok  pertama  dan  344  aktivitas  seismik  yang  terjadi dalam kelompok kedua.

## 3 Metode Penelitian
Metode penelitian yang disajikan berupa alur tahapan yang akan menjadi acuan untuk menentukan cluster titik kejadian gempabumi di Asia Tenggara. Alur tahapan yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 1. Penelitian menggunakan pemrograman Python 3.10.11 dengan alat Google Colab untuk pengolahan data.

## Gambar 1. Alur Tahapan Metode Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  yang  di  gunakan  adalah  data  sekunder.  Data  didapatkan  dari website The Seismological Facility for the Advancement of Geoscience (SAGE) adalah fasilitas yang  didanai  NSF  yang  dioperasikan  oleh  Incorporated  Research  Institutions  for  Seismology (IRIS). Berupa data gempa bumi pada Asia Tenggara dan sekitarnya dengan periode tahun 2021 sampai 2023 sebanyak 5000 baris data.
3.2 Pre-Processing Data
Pada tahap pre-processing data di lakukan pembentukan atribut data, pembuatan atribut data baru, seleksi atribut data, pengkodean label dan Standarisasi data. Tahap pemilihan data digunakan untuk memilih data yang akan dipergunakan dalam proses data mining [17]. Dalam penelitian ini tahapan pemilihan data dilakukan dengan pemilihan atribut, dari jumlah atribut 10 atribut di pilih menjadi  9  atribut  (dengan  simbol  Y)  awal  yang  digunakan  untuk  keperluan  pengolahan  data berikut  yaitu  pembagian  data.  Pemilihan  awal  atribut  disajikan  dalam  Tabel  1.  Data  yang  siap untuk proses pengolahan data memiliki ukuran dimensi 5000 baris × 9 kolom.
Tabel 1. Pemilihan Awal Atribut Atribut Penggunaan Year Y Day Y Timer Y Lat Y Lon Y Depth Y Mag Y Region T Timestamp
Tahapan berikutnya yaitu, tahapan pembentukan atribut baru dari atribut Month menjadi atribut Quarter (Kuartal).  Kuartal  menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI)  adalah  suku  tahun (waktu seperempat tahun, yaitu tiga bulan) yang artinya dalam setahun di bagi 4. Kuartal 1 Januari- Maret, Kuartal 2 April-Juni, Kuartal 3 Juli-September dan Kuartal 4 Oktober-Desember. Pada atribut Time dipecah  menjadi  3  atribut  yaitu Jam,Menit dan Periode_hari (Subuh,  Pagi,  Siang,  Sore, Malam).  Pada  atribut Mag ,  dibuat  atribut  baru  yang  mengacu  pada  situs  Britannica ( https://www.britannica.com/science/earthquake-geology#ref59550 ) dimana, besarnya gempa akan dikategorikan berdasarkan besarnya gempa. Atribut baru ini di beri nama Kategori_Gempa ( Micro,
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Manor, Light, Moderate, Strong, Major, Great ). Kemudian membuat atribut baru Musim . Mengacu pada website
Wonderful Indonesia
( https://www.indonesia.travel/gb/en/general- information/climate )  dan  juga  detikedu  ( https://www.detik.com/edu/detikpedia/d-5737381/negara- negara-di-asean-secara-umum-beriklim-apa ),  berdasarkan  letak  wilayah  dan  letak  astronomisnya Indonesia dan Asia Tenggara memiliki musim yang sama dan tidak jauh berbeda, sehingga atribut Musim hanya  memiliki  2  value  (Kemarau  dan  Hujan).  Mengacu  pada website USGS ( https://www.usgs.gov/programs/earthquake-hazards/determining-depth- earthquake#:~:text=Shallow%20earthquakes%20are%20between%200,earthquakes%20deeper% 20than%2070%20km .)  kedalaman  gempabumi  dibagi  menjadi  3  yaitu  dangkal,  menengah  dan dalam.  Hal  ini  lah  yang  menjadi  dasar  untuk  membuat  atribut  baru  berikutnya  yaitu Kedalaman_gempa berdasarkan atribut Depth.
Tahapan  seleksi  atribut  data,  pada  tahap  dilakukan  seleksi  atribut  data  yang  sesuai  dengan kebutuhan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  redundansi  data.  Atribut  yang  telah memenuhi  seleksi  atribut  data  antara  lain Year , Quarter,  Lat,  Lon,  Depth,  Mag,  Periode_hari, Kategori_gempa,  Musim,  Kedalaman_gempa .  Data  yang  diseleksi  ini  memiliki  rentang  waktu periode tahun 2020-2023.
Setelah tahapan seleksi atribut data sesuai dengan kebutuhan, dilakukan standarisasi data dengan menggunakan teknik StanderScaler . Teknik ini menstandarisasi atribut dengan mengurangi rata-rata kemudian  menskalakan  ke  varians  unit[18]. StanderScaler menghasilkan  distribusi  yang  mana standar deviasi adalah 1. Varians sama dengan 1 juga, karena varians = standar deviasi kuadrat. Dan 1 kuadrat = 1. StandardScaler membuat rata-rata distribusi mendekati 0 [18]. Untuk clustering yang mendefinisikan  jenis  gempabumi  di  perlukan  pengkodean  label  karena,  menggunakan  beberapa atribut bertipe data kategori. Menurut [19],  Pengkodean label atau Label Encoding adalah proses konversi  atrbut  bertipe  data  kategori  ke  dalam  bentuk  numerik/  proses  pengkodean  label  ini mempermudah mesin untuk mengolah data.
3.3 Model Clustering Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) AHC  adalah  metode  pengelompokan  hierarkis bottom-up yang  menggabungkan n  cluster menjadi satu cluster [20]. Alur dari proses AHC meliputi tahapan berikut[20], [21]:
1) Dimulai dengan n cluster , setiap cluster terdapat satu entitas dan matriks simetris N×N jarak atau kemiripan
2) Menemukan matriks jarak tiap pasangan cluster terdekat. Misal: jarak antara cluster A dan B dilambangkan 𝑑 𝑎𝑏
3) Cluster A  dan  B  digabungkan  dan  dibuat cluster baru  yaitu  AB.  Setelah  itu,  entri  dalam matriks jarak diperbarui dengan cara berikut :
a. Menghapus baris dan kolom yang sesuai dengan cluster A dan B
b. Menambahkan baris dan kolom yang memberikan jarak antara cluster AB dengan cluster yang tersisa.
4) Mengulangi tahap 2 san 3 sebanyak N-1 kali dan kemudian semua objek akan berada di dalam satu cluster tunggal setelah algoritma berakhir.
5) Setelah itu, identitas cluster yang di gabung dan jarak kemiripannya diidentifikasi berdasarkan gabungan tersebut di tempatkan.
Algoritma pada AHC memiliki keragaman di antaranya sebagai berikut[21] :
1) Single Linkage
Algoritma ini mengelompokkan dengan cara menggunakan jarak terdekat antara objek dengan objek. Dimana rumus untuk menentukan jarak antara cluster AB ke cluster C seperti berikut.
𝑑 (𝐴𝐵)𝐶 = min⁡(𝑑 𝐴𝐶 , 𝑑 𝐵𝐶 ) (1)
2) Complete Linkage
Algoritma ini mengelompokkan dengan cara menggunakan jarak terjauh antara objek dengan objek. Dimana rumus untuk menentukan jarak antara cluster AB ke cluster C seperti berikut.
𝑑 (𝐴𝐵)𝐶 = max⁡(𝑑 𝐴𝐶 , 𝑑 𝐵𝐶 ) (2)
3) Average Linkage
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Algoritma ini mengelompokkan dengan cara menggunakan rata-rata jarak antara objek dengan objek. Dimana rumus untuk menentukan jarak antara cluster AB ke cluster C seperti berikut.
𝑑 (𝐴𝐵)𝐶 = ⁡ 𝑑 𝐴𝐶 +𝑑 𝐵𝐶 𝑛 𝐴𝐶 𝑛 𝐵𝐶 (3)

## 4) Metode Ward Linkage
Algoritma  ini  adalah  algoritma  yang  meminimalkan  “kehilangan  identitas”  karena bergabung dengan dua kelompok. Dimana rumus untuk menentukan jarak antara cluster AB ke cluster C seperti berikut.
𝑑 (𝐴𝐵)𝐶 = ⁡ [(𝑛 𝐶 +𝑛 𝐴 )𝑑 𝐴𝐶 +(𝑛 𝐶 +𝑛 𝐵 )𝑑 𝐵𝐶 ]−⁡𝑛 𝐶 𝑑 𝐴𝐵 𝑛 𝐶 +𝑛 𝐴𝐵 (4)

## 3.4 Evaluasi Model
Evaluasi model bertujuan untuk menentukan jumlah cluster (nilai k) yang paling optimal[17]. Pada  penelitian  ini,  evaluasi  model cluster menggunakan  Silhouette  Score  Index  (SSI),  Davies Doublin  Index  (DBI)  dan  Calinski  Harabasz  Index  (CHI).  SSI  adalah  metode  evaluasi  untuk menguji  akurasi  suatu cluister yang  telah  terbentuk  dari  proses clustering. Nilai  SSI  memiliki rentang nilai -1 sampai dengan 1. Nilai SSI yang maximum menunjukkan nilai k yang optimal[17], [20]. Menurut [22], DBI adalah salah satu teknik pengukuran untuk mengevaluasi hasil clustering , dengan memaksimalkan jarak antar cluster dan sekaligus akan berupaya meminimalkan jarak antar titik dalam cluster , dimana jumlah cluster yang optimal adalah jumlah cluster dengan nilai DBI yang  minimum[17].  CHI  adalah  suatu  teknik  mengevaluasi  validitas cluster berdasarkan perhitungan Sum of Square antar cluster (BSS) dan Sum of Square Dalam-Kluster (WSS). CHI mengukur  rasio  pemisahan  berdasarkan  jarak  maksimum  antar centroid dan  mengukur kekompakan berdasarkan besarnya jarak antara setiap data dengan centroid [23].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dataset  gempabumi  di  Asia  Tenggara  yang  berhasil  dikumpulkan  sebanyak  5000  data. Selanjutnya, dilakukan preprocessing data dengan memeriksa data null dalam setiap atribut dan pemilihan  data  atau  dengan  menghapus  atribut  yang  tidak  perlukan.  Hasil  dari pemeriksaan  ini tidak terdapat data null /kosong. Pada tahap pemilihan data dilakukan pemilihan beberapa atribut yang  diperlukan  untuk  dilakukan  pengolahan  data  lebih  lanjut.  Dataset  gempabumi  yang  telah dilakukan pemilihan atribut berdimensi 5.000 baris x 9 kolom. Selanjutnya, Tahap pembentukan atribut baru atau ekstraksi fitur yang bertujuan untuk memperjelas dan melabelkan data. Hasil dari tahap  pembentukan  atribut  baru  membuat  dimensi  dari  dataset  gempabumi  di  Asia  Tenggara bertambah  menjadi  5.000  baris  x  16  kolom.  Selanjutnya,  dilakukan  seleksi  atribut  untuk menghindari  redudansi  data.  Hasil  dari  seleksi  data  termasuk  juga  hasil  akhir  tahapan preprocessing data yang disajikan pada Tabel 2 dan diketahui sebanyak 3.000 titik gempabumi yang  terjadi  di  musim  kemarau  dan  paling  banyak  terjadi  di  rentang  tahun  2021-2022  yang didukung oleh grafik pada Gambar 1.
Tabel 2. Hasil Seleksi Data
Year Qu arte r Lat Lon Dept h Ma g Period e_hari Kategori _gempa Musim Kedalama n_gempa 2023 2 - 75,848 119,277 281,0 4,3 Malam Light Kemarau Menengah 2023 2 57,205 124,494 5 63,5 4,8 Malam Light Kemarau Dangkal 2023 2 57,954 124,551 1 76,1 4,5 Sore Light Kemarau Menengah 2023 2 57,618 124,542 8 73,4 4,9 Sore Light Kemarau Menengah 2023 2 31,135 126,752 1 45,9 5,1 Sore Moderate Kemarau Dangkal
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Grafik Distribusi Jumlah Kejadian Gempa pada Atribut Musim
Pada  pembuatan  model clustering menggunakan  AHC  akan  diterapkan  pada  hasil  akhir  dari preprocessing  data. Pada  penelitian  ini  dilakukan  2  proses clustering .  Pertama, clustering untuk membuat fitur baru (Area) berdasarkan atribut Lat dan Lon . Kedua, clustering untuk mendefinisikan jenis gempa bumi yang dengan menggunakan atribut baru hasil dari tahap pembentukan atribut baru atau ektraksi fitur. Pada clustering pertama untuk membuat atribut Area digunakan 2 atribut ( Lat, Lon ) yang  kemudian  data  kedua  atribut  itu  distandardisasi  dengan  teknik StandardScaler .  Hasil  dari standarisasi  ini  kemudian  diolah  ke  tahap  berikutnya  yaitu  mencari  jumlah cluster optimal  dengan menggunakan  dendrogram  pendekatan hierarchical yang  diukur  menggunakan Euclidean  distance dengan  metode Ward .  Hasil  dendrogram clustering pertama  disajikan  pada  Gambar  2  dan  diketahui bahwa data hasil standarisasi memiliki 4 cluster dan jumlah cluster optimal menurut dendrogram adalah 3 yang di ambil dari n cluster – 1. Jumlah cluster tersebut disajikan pada Gambar 3. Hasil dari mencari cluster optimal  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  ke  tahap  berikutnya  proses clustering dan  pada Tabel  3  disajikan  hasil  dari clustering untuk  membuat  atribut Area dan  Gambar  4  menyajikan distribusinya.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 2. Dendogram Clustering Pertama
Gambar 3. Jumlah Cluster Optimal Berdasarkan Dendrogram
Tabel 3. Hasil dari Clustering Untuk Membuat Atribut Area Year Qu arte r Lat Lon Dept h Ma g … Musim Kedalama n_gempa Area 2023 2 - 75,848 119,277 281,0 4,3 … Kemara u Menengah 0 2023 2 57,205 124,494 5 63,5 4,8 … Kemara u Dangkal 0 2023 2 57,954 124,551 1 76,1 4,5 … Kemara u Menengah 0 2023 2 57,618 124,542 8 73,4 4,9 … Kemara u Menengah 0 2023 2 31,135 126,752 1 45,9 5,1 … Kemara u Dangkal 0
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4 Distribusi dari  Atribut Area
Hasil dari clustering pertama ini diketahui bahwa Area 0 (titik merah pada Gambar 4) merupakan Area yang paling banyak titik kejadian gempabumi, pada Area 0 kejadian titik gempabumi juga lebih banyak terjadi pada peridoe hari malam hingga subuh, Gempa yang terjadi pada seluruh  Area paling banyak  adalah  gempa  dengan  ketegori  ringan  atau light .  Perhatikan  grafik  pada  Gambar  5  untuk mengetahui distribusi lebih lanjut.
(a) (b)
Gambar 5 (a) Grafik antara Atribur Area dengan Periode_hari (b) Grafik antara Atribut Area dengan Kategori_gempa
Selanjutnya, clustering kedua yang bertujuan untuk mendefinisikan Jenis Gempa Bumi di Asia Tenggara yang menggunakan atribut Mag dan Depth. Prosesnya sama seperti pada clustering pertama dan hasil dari clustering kedua ini mendapati bahwa nilai optimal jumlah cluster adalah 3 cluster . Pada
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 6 disajikan hasil dendrogram beserta cluster yang diambil. Dari hasil clustering kedua dapat di lihat pada Tabel 4 dan Distribusi sebaran hasil cluster pada Gambar 7. Hasil tahapan clustering kedua, diketahui jenis gempa dibagi menjadi 3 cluster disajikan pada Tabel 5 pembagian jenis cluster . Cluster 0 dengan karakteristik kedalaman gempa 0.0 – 62.8 dan Magnitudo 3.0 – 7.3 SR. Cluster 1, kedalaman gempa 62.6-138.6 dan Magnitudo 4.0-7.6 SR. Cluster 2, kedalaman gempa 138.8-632.7 dan Magnitudo 4.0-7.3 SR
Gambar 6. Dendrogram dan Cluster dari Clustering Kedua
Tabel 4. Hasil dari Clustering Kedua Year Quarter Lat Lon Depth Mag … Kedalaman_ gempa Area Cluster 2023 2 -75,848  119,277 281,0 4,3 … Menengah 0 2 2023 2 57,205 124,494 5 63,5 4,8 … Dangkal 0 1 2023 2 57,954 124,551 1 76,1 4,5 … Menengah 0 1 2023 2 57,618 124,542 8 73,4 4,9 … Menengah 0 1 2023 2 31,135 126,752 1 45,9 5,1 … Dangkal 0 0
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 7. Distribusi sebaran hasil cluster kedua Tabel 5. Pembagian Jenis Cluster JenisGempa JumlahData Persentase Depth Mag 0 3241 64,82 (0.0) - (62.8) (3.0) - (7.3) 1 994 19,88 (62.6) - (138.6) (4.0) - (7.6) 2 765 15,30 (138.8) - (632.7) (4.0) - (7.3)
Tahapan Terakhir adalah Uji Validitas dengan mengevaluasi menggunakan 3 indeks (SSI, DBI, CHI). Hasil dari evaluasi clustering pertama disajikan pada Tabel 6 dan di visualisasikan dalam grafik yang disajikan pada Gambar 8. Seusai dengan penjelasan pada metode penelitian didapatkan evaluasi untuk penentuan cluster optimal pada clustering pertama dalam penelitian adalah 3 cluster dengan SSI bernilai 0.434353, DBI bernilai 0.887791 dan CHI 3.769.30. Sehingga, 3 cluster untu clustering pertama sudah optimal.
Tabel 6. Evaluasi Clustering Pertama Cluster Silhouette Score Index Davies Bouldin Index Calinski Harabasz Index 2 0,538880 0,741559 4146,563325 3 0,547961 0,582004 6214,774108
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
4 0,483486 0,752997 5857,962792 5 0,495413 0,677370 6518,150922 (a) (b)
Gambar 8. Grafik  Untuk Clustering Pertama  (a) SSI (biru) dan DBI ( Orange ) (b) CHI
Selanjutnya, evaluasi Clustering kedua yang disajikan pada Tabel 7 dan di visualisasikan dalam grafik yang disajikan dalam Gambar 9. Hasil dari evaluasi ini mendapati bahwa jumlah cluster yang optimal adalah 3 dan 4 cluster , dengan selisih sangat kecil. Dari Tabel 7 terlihat bahwa sesuai dengan penjelasan pada metode penelitian jumlah cluster paling optimal adalah 4 cluster bila mengacu pada SSI dan DBI, tetapi, dilihat pada CHI bahwa jumlah cluster sama dengan 3 lebih optimal. Sehingga penelitian ini menggunakan 3 cluster untuk clustering kedua yang bertujuan untuk mendefinisikan jenis gempabumi.
Tabel 7. Evaluasi Clustering Kedua Cluster Silhouette Score Index Davies Bouldin Index Calinski Harabasz Index 2 0,348947 1.215641 2678.730316 3 0,434353 0.887791 3769.030146 4 0,439762 0.885528 3176.245248 5 0,387973 1.082878 2991.610802
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
(a) (b)
Gambar 9. Grafik  Untuk Clustering Kedua (a) SSI (biru) dan DBI ( Orange ) (b) CHI

## 5 Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  proses data  mining terhadap  data  gempabumi  di  wilayah  Asia Tenggara pada rentang tahun 2021-2023 untuk tujuan mengelompokkan titik kejadian gempabumi yang ada  di  wilayah  Asia  Tenggara.  Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  pengelompokkan  dengan menerapkan  AHC  pada  2  proses clustering menghasilkan  3 cluster untuk clustering pertama  yang bertujuan utnuk membuat atribut baru yaitu, Area dan 3 cluster untuk clustering kedua yang bertujuan untuk  mengidentifikasi  jenis  gempa  yang  ada  di  wilayah  Asia  Tenggara.  Dari  penelitian  ini  juga disimpulkan Area 0 (Titik Merah pada Gambar 4) merupakan wilayah yang sering terjadi gempa dari tahun 2021 hingga sekarang. Hasil penggelompokkan titik gempabumi di wilayah Asia Tenggara dapat menjadi acuan dalam mengembangkan penelitian lain seperti prediksi gempabumi yang akan datang. Penelitian ini juga dapat menjadi acuan untuk menyusun mitigasi bencana yang akan datang agar lebih waspada ke depannya.

## Referensi
[1]  R.  R.  A.  Rahman  dan  A.  W.  Wijayanto,  "Pengelompokan  Data  Gempa  Bumi  menggunakan Algoritma DBSCAN. Grouping Earthquakes Data Using DBSCAN Algorithm," 2021.
[2]  S.  B.  Mariani,  "Kesiapsiagaan  Masyarakat  dalam  Menghadapi  Bencana  Gempa  Bumi,"  2021, Diakses: Mar. 31, 2023. [Online]. Tersedia: http://eprints.ums.ac.id/92135/
[3] D. Jales Manalu, R. Rahmawati, dan T. Widiharih, "Pengelompokan Titik Gempa di Pulau Sulawesi menggunakan  Algoritma  ST-DBSCAN  (Spatio  Temporal-Density  Based  Spatial  Clustering Application with Noise)," vol. 10, hal. 554–561, 2021, [Online]. Tersedia: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[4]  N.  Amaliah  Selvyana  dan  D.  Rahmah  Fitriani,  "Hubungan  Pengalaman  dengan  Kesiapsiagaan Remaja Dalam Menghadapi Banjir di Samarinda," 2021.
[5]  K.  Pakuani  dan  R.  Kurniawan,  "Kajian  Penentuan  Nilai  Epsilon  Optimal  Pada  Algoritma DMDBSCAN dan Pemetaan Daerah Rawan Gempa Bumi Di Indonesia Tahun 2014-2020," 2021.
[6] MAGMA Indonesia, "Gempa bumi M 7.0 SR di Lombok Utara, NTB." Agustus 06, 2018. Diakses: Mar.  31,  2023.  [Online].  Tersedia:  https://magma.esdm.go.id/v1/press-release/162/gempa-bumi- m-70-sr-di-lombok-utara-ntb
[7]  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika,  "Gempabumi  Tektonik  M=7.7  Kabupaten Donggala, Sulawesi Tengah pada hari Jumat, 28 September 2018, Berpotensi Tsunami."  Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jakarta, 2018. Diakses: Mar. 31, 2023. [Online]. Tersedia: https://www.bmkg.go.id/press-release/?lang=ID&p=gempabumi-tektonik-m7-7-kabupaten-
donggala-sulawesi-tengah-pada-hari-jumat-28-september-2018-berpotensi-tsunami&tag=press- release
[8] R. D. R. L. Kedutaan Besar Republik Indonesia di Vientiane, "Himbauan Kepada WNI di Laos." 2019.
Diakses: Mar. 31, 2023. [Online]. Tersedia:
https://kemlu.go.id/vientiane/id/news/3328/himbauan-kepada-wni-di-laos
[9] R. M. Kedutaan Besar Republik Indonesia di Manila, "Gempa 6,1 Skala Richter guncang Manila dan sekitarnya."
2019.
Diakses: Mar. 31, 2023. [Online]. Tersedia: https://kemlu.go.id/manila/id/news/205/gempa-61-skala-richter-guncang-manila-dan-sekitarnya
[10] A. Prakasa dan F. D. Utami, "Sistem Informasi Radar Cuaca Terintegrasi BMKG," 2019.
[11] J.  Sweet, K.  Anderson,  dan  R. Woodward, "NSF  SAGE  Facility  Begins  Procurement  of  Rapid Response  Instrumentation,"  vol.  2021,  Desember  2021,  Diakses:  Mar.  31,  2023.  [Online]. Tersedia: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2021AGUFM.T35B0203S/abstract
[12] Kusumawati  Rajnaparmitha,  E.  Bayunanda,  A. M.  Rifa’i,  M.  R.  G.  Asgar,  F.  I.  Ilmawati,  dan Kusrini, "Clustering Titik Panas Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC)," vol. 8, 2022.
[13]  R.  R.  Arista,  R.  A.  Asmara,  dan  D.  Puspitasari,  "Pengelompokan  Kejadian  Gempa  Bumi Menggunakan Fuzzy C-Means Clustering," 2017.
[14] M. F. Al Halik dan L. Septiana, "Analisa Data Untuk Prediksi Daerah Rawan Bencana Alam Di Jawa  Barat  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,"  Journal  of  Information  System, Applied,  Management,  Accounting  and  Research,  vol.  6,  no.  4,  hal.  856–870,  2022,  doi: 10.52362/jisamar.v6i4.939.
[15] Y. Setiawan, S. Aziz Suprianto, A. Wijanarko, D. Setyo Rini, dan M. Yusa, "Pemetaan Kelompok Sebaran Titik Gempa Bumi Mentawai dengan Metode K-Medoids Clustering," 2022.
[16] J. Jefrianto dan D. Prima Sari, "Analisis K-Medoids Clustering pada Episentrum Gempa Bumi di Provinsi Sumatera Barat dan Sekitarnya," Journal Of Mathematics UNP, vol. 7, no. 2, hal. 22–27, 2022.
[17] A. Ayu, D. Sulistyawati, dan M. Sadikin, "Penerapan Algoritma K-Medoids untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan." [Online]. Tersedia: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[18]  T.  Zulhaq  Jasman,  E.  Hasmin,  Sunardi,  C.  Susanto,  dan  W.  Musu,  "Perbandingan  Logistic Regression, Random Forest, dan Perceptron pada Klasifikasi Pasien Gagal Jantung," Oktober, vol. 14, no. 3, hal. 271–286, 2022, doi: 10.22303/csrid.14.3.2022.271-286.
[19]  N.  Amini,  T.  H.  Saragih,  M.  R.  Faisal,  A.  Farmadi,  dan  F.  Abadi,  "Implementasi  Algoritma Genetika  untuk  Seleksi  Fitur  pada  Klasifikasi  Genre  Musik  menggunakan  Metode  Random Forest," vol. 9, 2022.
[20] E. M. S. Rochman, dkk., "A Combination of Algorithm Agglomerative Hierarchical Cluster (AHC) and  K-Means  for  Clustering  Tourism  in  Madura-Indonesia,"  Journal  of  Mathematical  and Computational Science, 2022, doi: 10.28919/jmcs/7086.
[21] A. Azzahra dan A. W. Wijayanto, "Perbandingan Agglomerative Hierarchical dan K-Means dalam Pengelompokkan  Provinsi  Berdasarkan  Pelayanan  Kesehatan  Maternal,"  Comparison  of Agglomerative  Hierarchical  and  K-Means  in  Grouping  Provinces  Based  on  Maternal  Health Services.
[22]  A.  K.  Singh,  S.  Mittal,  P.  Malhotra,  dan  Y.  V.  Srivastava,  "Clustering  Evaluation  by  Davies- Bouldin  Index  (DBI)  in  Cereal  Data  using  K-Means,"  in  Proceedings  of  the  4th  International Conference  on  Computing  Methodologies  and  Communication,  ICCMC  2020,  Institute  of Electrical and Electronics Engineers Inc., Maret 2020, hal. 306–310. doi: 10.1109/ICCMC48092.2020.ICCMC-00057.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[23] R. Gustriansyah, N. Suhandi, dan F. Antony, "Clustering Optimization in RFM Analysis based on K-Means," Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 18, no. 1, hal. 470–477, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v18.i1.pp470-477.