## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS PADA PEMETAAN DAERAH TERDAMPAK TANAH LONGSOR DI JAWA TENGAH
Erika Rahmawati, Betha Nurina Sari, Mohamad Jajuli Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang - 41363 erika.rahmawati18153@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Karakteristik wilayah dan letak geografis Indonesia menjadikan wilayah Indonesia menjadi daerah rawan bencana tanah longsor. Salah satu wilayah yang berpotensi tinggi mengalami bencana tanah longsor adalah Jawa Tengah.  Dampak  dari  bencana  tanah  longsor  di  Jawa  Tengah  mengancam  kehidupan  masyarakat  karena mengakibatkan  rusaknya  infrastruktur,  merugikan  harta  benda  dan  menghilangkan  nyawa  manusia.  Untuk meminimalisir dampak yang terjadi, diperlukan mitigasi bencana tanah longsor. Salah satu langkah awal dalam mitigasi  bencana  tanah  longsor  adalah  pemetaan  daerah.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengklasteran  daerah berdasarkan  dampak  bencana  tanah  longsor  di  Jawa  Tengah  menggunakan  algoritma K-Means dan  pemetaan menggunakan QGIS. Dari metode elbow diperoleh nilai k yang paling optimal adalah K=2. Dari 2 Cluster yang terbentuk,  sebanyak  24  daerah  dengan  kategori  rendah  dan  sebanyak  7  daerah  dengan  kategori  tinggi.  Hasil pemodelan tersebut dievaluasi menggunakan Silhouette Index (SI) untuk mengetahui kualitas dari cluster . Dari hasil  pengujian  didapatkan  nilai  SI  0,48  dengan  struktur  lemah.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan penyajian data pemetaan daerah terdampak tanah longsor di Jawa Tengah agar dapat digunakan sebagai informasi untuk meningkatkan kewaspadaan dan kesiapsiagaan akan terjadinya bencana tanah longsor.
Kata kunci :  Algoritma K-Means, Clustering, Mitigasi Bencana, Tanah Longsor.

## 1. PENDAHULUAN
Wilayah  Indonesia  sangat  rawan  terhadap bencana tanah longsor antara lain karena karakteristik wilayah Indonesia yang terdiri dari dataran tinggi dan rendah  dan  memiliki  curah  hujan  yang  tinggi.  Salah satu  wilayah  di  Indonesia  yang  sering  berpotensi mengalami  bencana  tanah  longsor  adalah  provinsi Jawa  Tengah.  Menurut  data  BNPB,  selama pertengahan awal tahun 2023, bencana tanah longsor paling  banyak  terjadi  di  Jawa  Tengah.  Dalam wawancara Kepala Bidang Penanganan Darurat BPBD Jawa  Tengah,  mengatakan  bahwa  kejadian  bencana alam yang paling mendominasi di Jawa Tengah selama tahun  2022  adalah  bencana  tanah  longsor[1]. Berdasarkan  analisis  dari  penelitian  sebelumnya, faktor  pemicu  terjadinya  bencana  tanah  longsor  di Jawa  Tengah  antara  lain  karena  kondisi  curah  hujan dengan  intensitas  tinggi,  topografi,  dan  penggunaan lahan[2].
Dampak  yang  ditimbulkan  dari  bencana  tanah longsor  di  Jawa  Tengah  selama  tahun  2021  hingga 2022 mengakibatkan rusaknya infrastruktur, merugikan  harta  benda,  dan  menghilangkan  nyawa manusia.  Hal  ini  membuktikan  adanya  bahaya  dan mengancam kehidupan masyarakat.
Mitigasi bencana  merupakan serangkaian upaya yang  dilakukan  untuk  mengurangi  resiko  dari terjadinya  suatu  bencana  dengan  cara  pembangunan fisik  maupun  penyadaran  atau  peningkatan  dalam menghadapi  ancaman  bencana.  Salah  satu  langkah untuk mengurangi akibat bencana tanah longsor yaitu penyusunan  peta  daerah  rawan  tanah  longsor[3]. Selain pemetaan daerah rawan, beberapa langkah awal yang  dapat  dilakukan  dalam  mitigasi  bencana  tanah
longsor  antara  lain  pembuatan  prediksi,  Pendidikan dan Latihan, relokasi pemukiman penduduk, pembuatan  aturan  konstruksi,  pembuatan  jalur  dan rambu  evakuasi,  pembentukan  satuan  tugas,  dan persiapan peralatan[4]. Sebagai informasi awal untuk memberikan  kesadaran  dan  kesiapsiagaan  dini  bagi masyarakat  diperlukan  pemetaan  daerah  terdampak bencana  tanah  longsor.  Pembuatan  prediksi  dapat dilakukan  karena  kejadian  dan  pola  bencana  tanah longsor  memiliki  pola  kecendurangan  berulang. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  informasi sebagai langkah mitigasi awal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan  salah  satu algoritma  dalam  teknik clustering non  hierarki  yang membagi  data  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster [5]. Algoritma K-Means mengelompokkan data dengan karakteristik yang sama ke dalam satu cluster . Langkah  pertama  algoritma K-Means menentukan jumlah cluster dan  menginisiasi  titik  pusat  awal. Langkah kedua yaitu masukkan semua data ke cluster terdekat.  Kedekatan  objek  ditentukan  oleh  jarak menggunakan  teori  jarak Euclidean dengan  rumus sebagai berikut[6]:
𝑑(𝑖, 𝑗) =   √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 +. . . +(𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Keterangan: d(i,j) : jarak objek ke-i ke pusat cluster j 𝑥 𝑘𝑖 : data ke-i pada atribut data ke-k
𝑥 𝑘𝑗 : titik pusat ke-j pada atribut ke-k
Langkah  ketiga  yaitu  hitung  ulang  titik  pusat menggunakan  rata-rata  data  dalam  satu cluster .  Dan langkah terakhir yaitu mengulangi langkah kedua dan ketiga sampai konvergen, yaitu sampai tidak ada lagi perpindahan  objek  dari  satu cluster ke cluster yang lain.

## 2.2. Metode Elbow
Metode elbow merupakan metode yang berguna untuk  menentukan  hasil cluster terbaik.  Jika  terdapat nilai yang membentuk siku dalam grafik atau memiliki selisih nilai paling besar, maka jumlah cluster tersebut merupakan cluster yang paling optimal[7].
2.3. Silhouette Index (SI)
Silhouette Index (SI) merupakan salah satu teknik validasi atau penguji kualitas cluster . Silhouette Index merupakan  integrasi  dari  metode  validasi clustering yaitu  kohesi  yang  berfungsi  untuk  mengetahui seberapa dekat jarak dalam cluster , dan separasi. yang berfungsi untuk mengetahui seberapa jauh jarak antar cluster .  Hasil  perhitungan  nilai  SI  menunjukkan ketepatan dalam pengelompokkan data. Hasil nilai SI bervariasi dari rentang -1 sampai dengan 1.
Tabel 1. Kategori nilai Silhouette Index
No Rentang Nilai SI Kategori 1 0,7 < SI ≤ 1 Strong Structure 2 0,5 < SI ≤ 0,7 Medium Structure 3 0,25 < SI ≤ 0,5 Weak Structure 4
SI ≤ 0,25
No Structure
Tabel 1 merupakan rincian predikat kategori nilai Silhouette Index menurut Kaufman dan Rousseeuw[8].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Alur Penelitian
Diagram  alir  pada  Gambar  1  merupakan metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  KDD adalah salah satu metodologi penelitian yang berguna dalam  proses data  mining .  KDD  bertujuan  untuk menemukan  dan  mengidentifikasi  suatu  pola  dalam database untuk mendapatkan informasi baru. Tahapan KDD terdiri dari selection, preprocessing, transformation,  data  mining,  interpretation & evaluation [5].

## 3.2. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  sekunder.  Data  yang  digunakan merupakan  data  tanah  longsor  di  Provinsi  Jawa Tengah. Dataset diambil dari situs cevadis.bpbd.jatengprov.go.id milik Badan
Penanggulangan Bencana Daerah Jawa Tengah. Data diunduh pada tanggal 7 Desember 2023 pukul 08.52.

## 3.3. Selection
Pada  tahap  ini  dilakukan  seleksi  pada  dataset. Provinsi  Jawa  Tengah  memiliki  35  Kabupaten/Kota, diseleksi menjadi 31 record dan 31 atribut.

## 3.4. Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan data  cleaning ,  yaitu pengecekan missing value, pengecekan duplikasi data, dan  penghapusan  atribut  yang  tidak  sesuai  dengan tujuan data mining .

## 3.5. Transformation
Dalam  tahap  ini  dilakukan  normalisasi  data dengan  teknik  standarisasi  dan  reduksi  data  dengan mereduksi  dimensi  menggunakan  teknik Principal Component Analysis (PCA). Data harus distandarisasi sebelum  penerapan  PCA  agar  interval  data  menjadi lebih proporsional [9]. PCA dilakukan dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas hasil clustering [10].
3.6. Data Mining Langkah  berikutnya  yaitu clustering dilakukan dengan  menggunakan  algoritma K-Means untuk pengelompoatkan  [11].  Untuk  mendapatkan  nilai  k yang optimal didapatkan dari metode elbow [12] .
3.7. Interpretation & Evaluation Pada  tahap  terakhir  hasil cluster yang  paling optimal  akan diinterpretasikan  dan  divisualisasikan dalam  bentuk  peta  tematik,  kemudian  dievaluasi menggunakan Silhouette Index .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection
Pada  tahap  pertama  penelitian  ini  dilakukan pemilihan  data  agar  relevan  dengan  tujuan data mining .

## Tabel 2. Dataset Hasil Seleksi
Kode Wilayah Nama Wilayah J u m la h
K eja d ia n ... Taksiran Kerugian 3301 Cilacap 128 ... 1.511.833.500 3302 Banyumas 142 ... 141.500.000 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 3376 Kota Tegal 1 ... 2.000.000
Tabel  2  merupakan  beberapa  contoh  data  hasil seleksi  dari  situs  cevadis.bpbd.jatengprov.go.id. Adapun atribut-atribut yang digunakan antara lain.
Tabel 3. Atribut Hasil Seleksi No Atribut Tipe Data 1 Kode Wilayah Kategorik 2 Nama Wilayah Kategorik 3 Jumlah Kejadian Numerik 4 Tanah Longsor Numerik 5 Meninggal Numerik 6 Hilang Numerik 7 Luka Ringan Numerik 8 Luka Berat Numerik 9 Pengungsi-KK Numerik 10 Pengungsi-Jiwa Numerik 11 Ancaman-KK Numerik 12 Ancaman-Jiwa Numerik 13 RMH-RB Numerik 14 RMH-RS Numerik 15 RMH-RR Numerik 16 RMH Terancam Numerik 17 RMH Terendam Numerik 18 Sekolah Numerik 19 Tempat Ibadah Numerik 20 Kios Numerik 21 Bangunan Lain Numerik 22 Jembatan Numerik 23 Jalan Numerik 24 Sawah Numerik 25 Kebun-Hutan Numerik 26 Kolam Numerik 27 Hewan Ternak Numerik 28 Talud Numerik 29 Tanggul Numerik 30 Irigasi Numerik 31 Taksiran Kerugian Numerik
Dari Tabel 3 dapat dilihat dengan rinci 31 atribut yang akan digunakan pada penelitian.

## 4.2. Preprocessing
Tahap selanjutnya
merupakan
tahap preprocessing .  Pada  tahap  ini  akan  dilakukan pembersihan  data.  Dari  31  atribut  sebelumnya  akan diseleksi  apakah  terdapat missing  value atau  tidak. Data dikatakan missing value apabila apabila atribut- atribut dalam dataset tidak berisi nilai atau kosong.
Gambar 2. Pengecekan missing value pada tools RapidMiner
Dapat  diketahui  dari  Gambar  2  bahwa  tidak terdapat missing  value pada  dataset.  Karena  tidak terdapat missing  value maka  dapat  dilanjutkan  ke proses berikutnya, yaitu menghapus duplikasi data.
Gambar 3. Contoh Duplikasi Atribut
Pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  ada duplikasi  atribut  dalam  dataset.  Pada  atribut  Jumlah Kejadian  dan  atribut  Tanah  Longsor  memiliki value yang  sama.  Agar  tidak  terjadi  duplikasi  data,  atribut Tanah  Longsor  akan  dihapus.  Selain  duplikasi  data, atribut  yang  tidak  dibutuhkan  seperti  atribut  Kode Wilayah juga akan dihapus.
Gambar 4. Statistik pada Atribut Hilang
Gambar 5. Statistik pada Atribut Kolam
Gambar  4  dan  Gambar  5  menunjukkan  bahwa seluruh record pada atribut Hilang dan atribut Kolam bernilai 0 atau berarti tidak terdampak. Hal ini berarti tidak  ada  kasus  jumlah  orang  hilang  dan  kolam terdampak pada kejadian tanah longsor. Maka atribut Hilang  dan  atribut  Kolam  akan  dihapus  karena  tidak sesuai dengan tujuan clustering .
Gambar 6. Atribut yang akan dihapus
Dapat  dilihat  dari  Gambar  6  merupakan  proses penghapusan seluruh atribut yang tidak relevan dengan tujuan clustering yaitu atribut Tanah Longsor, atribut Kode Wilayah, atribut Hilang, dan atribut Kolam yang
dilakukan  pada tools RapidMiner menggunakan  fitur Selected Attributes .

## 4.3. Transformation
Setelah  data  bersih,  tahap  berikutnya  dilakukan transformasi  data.  Pada  tahap  ini  dilakukan standarisasi dan reduksi data.

## Gambar 7. Parameter Standarisasi Data pada tools RapidMiner
Gambar  7  adalah  proses  transformasi  data menggunakan  teknik  standarisasi  dengan tools RapidMiner .  Setelah  data  proporsional,  tahap selanjutnya  dilakukan  reduksi  data . Reduksi  data merupakan proses pengurangan dimensi data asli dan merepresentasikannya dalam dimensi yang lebih kecil tanpa kehilangan informasi yang ada. Salah satu teknik dalam  mereduksi  data  adalah  PCA.  PCA  dapat menghilangkan  karakteristik  yang  tidak  relevan  dan juga  dapat  mereduksi  dimensi  data  pada  data  besar tanpa menghilangkan seluruh informasi.

## Gambar 8. Proses PCA
Gambar  8  merupakan  proses  penerapan  PCA pada RapidMiner .  PCA  membentuk  atribut  baru bernama PC. Atribut PC ini akan menggantikan atribut awal  pada  analisis  selanjutnya.  Atribut  baru  PC merupakan kombinasi linier dari atribut awal.
Tabel 4. Nilai Eigen Hasil PCA Komponen Total %Varian %Kumulatif PC 1 2,895 0,322 0,322 PC 2 1,943 0,145 0,468 PC 3 1,578 0,096 0,563 PC 4 1,441 0,080 0,643 PC 5 1,311 0,066 0,709 PC 6 1,278 0,063 0,772 PC 7 1,188 0,054 0,826 PC 8 1,101 0,047 0,873 PC 9 0,948 0,035 0,908 PC 10 0,892 0,031 0,938 PC 11 0,747 0,021 0,960 PC 12 0,616 0,015 0,974 PC 13 0,499 0,010 0,984 PC 14 0,386 0,006 0,990 PC 15 0,322 0,004 0,994 PC 16 0,286 0,003 0,997 PC 17 0,173 0,001 0,998 PC 18 0,168 0,001 0,999 PC 19 0,104 0,000 0,999 PC 20 0,087 0,000 1,000 PC 21 0,066 0,000 1,000 PC 22 0,039 0,000 1,000 PC 23 0,028 0,000 1,000 PC 24 0,021 0,000 1,000 PC 25 0,017 0,000 1,000 PC 26 0,012 0,000 1,000
Tabel 4 menyajikan dengan rinci nilai eigen yang menunjukkan  jumlah  varian  yang  mampu  dijelaskan oleh suatu komponen utama. PC 1 adalah atribut yang menjelaskan keragaman paling besar diikuti PC 2, PC 3, dan seterusnya. Dapat dilihat dari Tabel 3 diperoleh 8 principal component yang  dilihat berdasarkan  nilai eigen >  1  yang  layak  dipilih  [10].  Dari  8 principal component tersebut,  sebesar  87,3%  varians  dari  26 atribut  dapat  dijelaskan  oleh principal  component 1 sampai 8.
Tabel 5. Hasil Loding Value PCA Atribut PC 1 PC 2 PC 3 PC 4 PC 5 PC 6 PC 7 PC 8 Jumlah Kejadian 0,329 0,073 0,011 -0,090 0,037 0,020 0,109 -0,038 Meninggal 0,075 0,267 0,158 -0,036 -0,237 0,198 -0,400 0,135 Luka Ringan 0,086 0,202 0,224 -0,166 0,016 0,330 -0,479 -0,102 Luka Berat 0,021 -0,057 0,459 -0,092 0,293 0,050 0,129 0,325 Pengungsi-KK 0,287 0,197 -0,020 0,069 -0,202 -0,180 0,071 0,017 Pengungsi-Jiwa 0,307 0,138 0,041 -0,100 -0,012 -0,190 0,037 0,035 Ancaman-KK 0,175 0,020 -0,295 0,293 0,314 0,303 0,065 0,067 Ancaman-Jiwa 0,120 0,041 -0,302 0,331 0,318 0,298 0,113 0,066 RMH-RB 0,137 -0,279 0,314 0,235 0,069 -0,132 -0,143 -0,119 RMH-RS 0,089 -0,231 0,386 0,367 0,044 -0,051 -0,066 -0,083 RMH-RR 0,302 0,002 0,172 0,159 0,007 -0,125 0,029 0,022 RMH Terancam 0,312 0,035 -0,183 0,056 0,024 -0,153 -0,077 0,067 RMH Terendam 0,239 0,264 0,057 0,065 -0,168 -0,224 0,205 -0,044 Sekolah 0,147 -0,389 0,074 0,052 -0,135 0,080 -0,035 0,073 Tempat Ibadah 0,129 -0,288 0,136 0,233 -0,229 0,242 0,156 -0,016 Kios 0,213 -0,016 0,128 -0,372 0,310 0,044 0,149 -0,225
Atribut PC 1 PC 2 PC 3 PC 4 PC 5 PC 6 PC 7 PC 8 Bangunan Lain 0,103 -0,078 0,028 -0,185 -0,427 0,378 0,342 0,113 Jembatan 0,093 -0,306 -0,134 -0,036 -0,058 -0,041 -0,142 -0,107 Jalan 0,283 -0,099 -0,200 -0,038 0,150 0,016 -0,229 0,055 Sawah -0,038 0,027 0,109 -0,092 0,165 -0,119 0,062 0,754 Kebun-Hutan 0,159 -0,230 -0,196 -0,123 0,041 -0,237 -0,339 0,230 Hewan Ternak 0,131 0,214 0,080 0,127 -0,018 0,323 -0,254 0,064 Talud 0,197 -0,035 0,132 -0,355 0,323 0,127 0,143 -0,259 Tanggul 0,176 -0,195 -0,175 -0,206 -0,154 -0,128 -0,131 -0,044 Irigrasi 0,266 0,244 0,024 0,133 -0,148 -0,024 0,152 0,047 Taksiran Kerugian 0,329 0,073 0,011 -0,090 0,037 0,020 0,109 -0,038
Dari  Tabel  5  dapat  dilihat  untuk  menentukan atribut  yang  terbentuk  ke  dalam  8 principal component .  Nilai loading dengan  huruf  tebal  artinya terdapat  korelasi  antara  atribut  dengan principal component yang terbentuk.
Tabel 6. Hasil Principal Component
Atribut Principal Component (PC) Jumlah Kejadian, Pengungsi-KK, Pengungsi-Jiwa, RMH-RR, RMH Terancam, Jalan, Irigrasi, Taksiran Kerugian PC 1 RMH Terendam, Sekolah, Tempat Ibadah, Jembatan PC 2 Luka Berat, RMH-RB, RMH-RS PC 3 Ancaman-Jiwa, Kios, Talud, Tanggul PC 4 Ancaman-KK, Bangunan Lain PC 5 Hewan Ternak PC 6 Meninggal, Luka Ringan, Kebun- Hutan PC 7 Sawah PC 8
Pada  Tabel  6  didapatkan  posisi  masing-masing komponen  membentuk  8 principal  component dari nilai loading pada Tabel 4.

## 4.4. Data Mining
Data mining merupakan proses penerapan model untuk mencapai tujuan clustering . Pada tahap ini akan dilakukan clustering menggunakan algoritma k-means dengan rumus jarak euclidean distance . Jumlah cluster ditentukan  dengan  metode elbow menggunakan  nilai Sum of Square Error (SSE).
Tabel 7. Hasil Selisih SSE Klaster Nilai SSE Selisih K = 1 680,9936525806451 0 K = 2 497,39397778571424 183,5997 K = 3 419,85114883333324 77,54283 K = 4 346,5309551818182 73,32019 K = 5 305,32918110606056 41,20177 K = 6 256,2820961315789 49,04708 K = 7 208,41188438157894 47,87021 K = 8 177,734014 30,67787 K = 9 172,99773575 4,736278 K = 10 162,45563928787874 10,5421
Tabel 7 merupakan hasil perbandingan nilai SSE yang telah dilakukan pada K=1 sampai K=10. Selisih paling besar terjadi pada saat K=2.
Gambar 9. Grafik Metode Elbow
Dapat dilihat dari Gambar 9 grafik memebentuk siku pada K=2. Maka dapat disimpulkan bahwa  nilai K  yang  paling  optimal  adalah  pada  saat  nilai  SSE memiliki selisih paling besar dan grafik menunjukkan penurunan paling signifikan, yaitu pada K=2.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  kembali  pada RapidMiner menggunakan clustering yang direkomendasikan, yaitu dengan parameter K=2.
Gambar 10. Proses Clustering
Gambar 10 merupakan proses clustering dengan algoritma K-Means menggunakan tools RapidMiner .
Gambar 11. Cluster Model
Dari  hasil clustering didapatkan  model  seperti pada Gambar 11. Terdapat 7 anggota Cluster 0 dan 24 anggota Cluster 1.
Gambar 12. Visualisasi cluster pada tools RapidMiner
Pada tools  RapidMiner Cluster  0  ditunjukkan dengan warna merah dan Cluster 1 ditunjukkan dengan warna biru seperti pada Gambar 12.

## 4.5. Interpretation & Evaluation
Setelah  dilakukan  analisis  pada cluster dengan menggunakan  algoritma k-means tahap  selanjutnya dilakukan interpretasi. Interpretasi dari hasil clustering menunjukkan  adanya  perbedaan  karakteristik  dari Cluster 0 dan Cluster 1, yaitu dapat dilihat pada data rata-rata  setiap  atribut  pada  dataset  dampak  bencana tanah longsor. Cluster 0 menunjukkan rata-rata jumlah kejadian bencana longsor sebanyak 122 kali dalam 3 tahun,  sedangkan  Cluster  1  hanya  17  kali  dalam  3 tahun.  Adapun  rincian  karakteristik  dari  2 cluster dilihat dari rata-rata 31 atribut dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Karakteristik Cluster Atribut Cluster 0 Cluster 1 Jumlah Kejadian 122,57 17,25 Meninggal 0,57 0,58 Luka Ringan 1,43 0,75 Luka Berat 0,29 0,13 Pengungsi-KK 17,57 1,13 Pengungsi-Jiwa 82,14 5,92 Ancaman-KK 7,57 1,83 Ancaman-Jiwa 21,71 9 RMH-RB 11,29 1,83 RMH-RS 22,29 2,21 RMH-RR 60,57 9,67 RMH Terancam 65,57 6,71 RMH Terendam 17,14 0 Sekolah 2,43 0,33 Tempat Ibadah 2 0,21 Kios 4,14 0,25 Bangunan Lain 2,43 0,58 Jembatan 3 0,83 Jalan 8,29 1,42 Sawah 0,43 2,5 Kebun-Hutan 3,14 0 Hewan Ternak 0,43 0,21 Talud 29,14 3,54 Tanggul 2,57 0,25 Irigasi 2,57 0,25
Atribut Cluster 0 Cluster 1 Taksiran Kerugian 636586785,7 176811895,8 Jumlah Kejadian 11,29 17,25 Meninggal 22,29 0,58 Luka Ringan 60,57 0,75 Luka Berat 65,57 0,13 Pengungsi-KK 17,14 1,13
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  diketahui  rata-rata nilai dari anggota Cluster 0 lebih besar dari Cluster 1. Maka dapat disimpulkan bahwa Cluster 0 merupakan kategori  tinggi  dan  Cluster  1  merupakan  kategori rendah. Dengan rincian anggota sebagai berikut.
Tabel 9. Anggota Cluster Cluster Anggota Jumlah Kriteria Cluster 0 Cilacap, Banyumas, Magelang, Temanggung, Tegal, Brebes, Kota Semarang. 7 Tinggi Cluster 1 Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Purworejo, Wonosobo, Boyolali,
Klaten, Wonogiri, Karanganyar, Sragen, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Kudus,
Jepara, Semarang, Kendal, Batang,
Pekalongan, Pemalang, Kota Magelang, Surakarta, Kota Tegal 24 Rendah
Tabel 9 menunjukkan rincian bahwa diperoleh 2 cluster daerah  terdampak  tanah  longsor  di  Jawa Tengah,  yaitu  Cluster 0  yang  berjumlah  7 Kabupaten/Kota  dengan  tingkat  tinggi  dan  Cluster  1 yang  berjumlah  24  Kabupaten/Kota  dengan  tingkat rendah.  Adapun  hasil clustering ini  divisualisasikan dalam  bentuk  peta  menggunakan  QGIS,  yang  dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Peta Cluster Dampak Tanah Longsor di Jawa Tengah 2020-2022
Gambar  13  merupakan  visualisasi  daerah terdampak tanah longsor di Jawa Tengah tahun 2020 – 2022 dalam bentuk pemetaan. Daerah terdampak tanah longsor  di  Jawa  Tengah  tahun  2020-2022  terbagi menjadi  2 cluster .  Daerah  dengan  warna  hijau merupakan  Cluster 1  yang  berarti  daerah  dengan dampak  tanah  longsor  tingkat  rendah,  sedangkan daerah dengan warna merah merupakan Cluster 0 yang berarti daerah dengan dampak tinggi. Daerah dengan warna putih tidak termasuk ke dalam cluster manapun karena tidak terdampak tanah longsor.
Pada  tahap  terakhir  hasil cluster yang  paling optimal  akan  dievaluasi  menggunakan Silhouette Index . Hasil pengujian menggunakan silhouette index atau silhouette  score menghasilkan  nilai  indeks sebesar 0,48 pada hasil model clustering dengan K=2. Kualitas cluster yang dihasilkan dari model clustering ini termasuk dalam kategori weak structure [13].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarakan  hasil  penelitian  yang  sudah dilakukan,  maka  kesimpulan  yang  didapatkan  adalah Algoritma K-means mampu mengetahui pengelompokan daerah tanah longsor di Jawa Tengah berdasarkan  dampak-dampak  yang  diakibatkan.  Pada pengelompokan  daerah  terdampak  tanah  longsor  di Jawa  Tengah  pada  tahun  2020-2022  didapatkan sebanyak 24 wilayah masuk ke dalam cluster tingkat rendah dan 7 wilayah masuk ke dalam cluster tingkat tinggi.  Hasil  visualisasi  daerah  terdampak  tanah longsor di Jawa Tengah tahun 2020-2022 menggunakan  QGIS  didapatkan  area  dengan  warna merah  merupakan  Cluster  0  yang  berarti  daerah dengan dampak tinggi, sedangkan area dengan warna hijau merupakan Cluster 1 yang berarti daerah dengan dampak rendah. Area dengan warna putih yang terdiri dari  Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Sukoharjo,  Kota Pekalongan,  dan  Kota  Salatiga  tidak  termasuk  ke dalam  clustering  karena  tidak  terdampak  dalam bencana tanah longsor.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan penyajian  data  pemetaan  daerah  terdampak  tanah longsor di Jawa Tengah agar dapat digunakan sebagai informasi  untuk  meningkatkan  kewaspadaan  dan kesiapsiagaan akan terjadinya bencana tanah longsor. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, saran yang diberikan  untuk  menjadi  referensi  dalam  penelitian selanjutnya diharapkan mengintegrasikan hasil pemetaan pada sebuah website .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Utomo,  “Bencana  Alam  Menimpa  Jateng Sepanjang  2022,  Longsor  Mendominasi,” RRI , Semarang, 2023. [Online]. Available: https://rri.co.id/daerah/145085/bencana-alam- menimpa-jateng-sepanjang-2022-longsor- mendominasi
[2]  R. Isnaini, “Analisis Bencana Tanah Longsor di Wilayah Provinsi Jawa Tengah,” Islam. Manag. Empower.  J. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  143–160,  2019, doi: 10.18326/imej.v1i2.143-160.
[3]  S. Mintarjo, Waspadai Tanah Longsor . Bandung, 2018.
[4]  P.  Supriyono, Seri  Pendidikan  Pengurangan Risiko  Bencana  Tanah  Longsor .  Yogyakarta: ANDI, 2014.
[5]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, Konsep Data Mining Dan Penerapan . Sleman: Deepublish, 2020.
[6]  D.  Jollyta,  M.  Siddik,  H.  Mawengkang,  and  S. Efendi, Teknik Evaluasi Cluster Solusi Menggunakan Python dan RapidMiner . Sleman: Deepublish, 2021.
[7]  R.  Y.  Sari et  al. ,  “Algoritma  K-Means  dengan Metode Elbow untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota  di  Jawa  Tengah  Berdasarkan Komponen  Pembentuk  Indeks  Pembangunan Manusia,” vol. 3, no. 2, pp. 104–108, 2022.
[8]  M.  Rahmah,  A.  Candra,  and  R.  W.  Sembiring, “Identifikasi Predikat Hasil Pengelompokan Data Kualitas  Udara  dengan  Menggunakan  Affinity Propagation  dan  Silhouette  Coefficient,” InfoTekJar  J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 6, no. 2, pp. 177–180, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/arti cle/view/4670
[9]  G.  Enzellina  and  D.  Suhaedi,  “Penggunaan Metode  Principal  Component  Analysis  dalam Menentukan Faktor Dominan,” J. Ris. Mat. , pp. 101–110, 2022, doi: 10.29313/jrm.v2i2.1192.
[10]  T. R. Yulianti, K. N. Siregar, A. Prabawa, and N. Fadhilah, “Identifikasi  Atribut dengan Principal Component  Analysis  dan  K-Means  Clustering Sebagai Dasar Penyusunan Strategi Promosi KB Pria  di  Indonesia,” J.  Biostat.  Kependudukan, dan Inform. Kesehat. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2022, doi: 10.51181/bikfokes.v2i2.5868.
[11]  M. Herviany, S. P. Delima, T. Nurhidayah, and Kasini,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan K-Medoids  untuk  Pengelompokkan  Daerah Rawan Tanah Longsor di Provinsi Jawa Barat,” Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1,  pp.  34–40,  2021,  [Online].  Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/articl e/view/60
[12]  M. Orisa, “Optimasi Cluster pada Algoritma K- Means,” Pros. SENIATI , vol. 6, no. 2, pp. 430– 437, 2022, doi: 10.36040/seniati.v6i2.5034.
[13]  R.  Hidayati,  A.  Zubair,  A.  H.  Pratama,  and  L. Indana,  “Analisis  Silhouette  Coefficient  pada  6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering,” Techno.Com , vol. 20, no. 2, pp. 186–197, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i2.4556.