Irwan, et.al., ARRUS Journal of Social Sciences and Humanities, Vol. 3, No. 2 (2023) https://doi.org/10.35877/soshum1771

## RESEARCH ARTICLE
The  Implementation  of  Spatial  Model  with  K- Means Clustering Method to Cluster Flood Affected Areas in Bone Regency
Irwan, Wahidah Sanusi*, Adil Saputra Anwar, & Abdul Rahman
Department of Mathematics, Universitas Negeri Makassar, Makassar, 90223, Indonesia
Abstract: This  research  is  an  applied  research  that  aims  to  determine  the clusters of areas affected by floods in bone regency. This study user the K- means method in clustering flood data in 2020 and 2021. The data is grouped based  on  the  number  of  families  affected  and  the  resulting  damage.  In determining the number of clusters to be used, this study validated 3, 4 and 5 clusters  using  the  davis  bouldin  index  (DBI)  validation  in  determining  the best  cluster.  The  results  of  this  validation  resulted  in  the  best  number  of clusters, namely k=4 for 2020 data with a minimum DBI of 0,73 and k=4 for 2021 data with a minimum DBI of 0,44. After clustering, the cluster number for data for 2020 from the firs to fourth cluster member are 34, 7, 2 and 3 sequentially,  while  the  data  for  years  2021    sequentially  are  3,  22,  3  and  1. Then the cluster results are displayed in a spatial form that is created using ArcGIS.
Keywords : K-Means, cluster, flood, Bone Regency

## 1. Introduction
Clustering adalah suatu metode pengelompokan berdasarkan ukuran kedekatan (kemiripan). Clustering berbeda dengan group, kalau group berarti kelompok yang memiliki kondisi yang sama.  Sedangkan  cluster  kelompoknya  tidak  harus  sama,  pengelompokan  didasarkan  pada kedekatan  dari  suatu  karakteristik  sampel  yang  ada,  salah  satunya  dengan  menggunakan rumus  jarak  Euclidean  (Sanusi,  dkk.,  2020).  Sebelum  melakukan  pengelompokan,  maka dilakukan  validasi  dalam  menentukan  jumlah  cluster  yang  akan  digunakan.  Salah  satu  cara dalam menentukan jumlah cluster yang akan digunakan adalah dengan validasi Davies-Bouldin Index  (DBI).  Sampai  saat  ini,  para  ilmuwan  masih  terus  melakukan  berbagai  usaha  untuk melakukan  perbaikan  model  cluster  dan  menghitung  jumlah  cluster  yang  optimal  sehingga dapat dihasilkan  cluster  yang  paling  baik.  Ada  dua  metode  yang  kita  kenal, yaitu  hierarchical Clustering  dan  partitioning.  Metode  hierarchical  Clustering  sendiri  terdiri  dari  complete  linkage Clustering,  single  linkage  Clustering,  average  linkage  Clustering  dan  centroid  linkage  Clustering. Sedangkan  metode  partitioning  sendiri  terdiri  dari  K-  means  dan  fuzzy  K-  means  (Alfina  & Santosa, 2012).
K-Means  adalah  salah  satu  metode  dalam  data  mining  dengan  teknik  unsupervised  yang mengelompokkan  data  dengan  sistem  partitional  (Syarif  dkk.,  2018).  K-Means  bekerja dengan  mengelompokkan  data  yang  ada  ke  dalam  beberapa  cluster.  Hasil  dari pengelompokan  tersebut  akan  tampilkan  dalam  bentuk  spasial.  Analisis  spasial  merupakan analisis keruangan menggunakan data yang diinterpretasikan dalam bentuk peta. Analisis ini menggunakan  alat  bantu  software  terutama  ArcGIS  (Ali  dan  Trisutomo,  2017).  Anasiru
* Corresponding author: Wahidah Sanusi, Department of Mathematics, Universitas Negeri Makassar, Makassar, 90223, Indonesia
E-mail: wahidah.sanusi@unm.ac.id
Irwan, et.al., ARRUS Journal of Social Sciences and Humanities, Vol. 3, No. 2 (2023) https://doi.org/10.35877/soshum1771
(2016)  menyatakan  bahwa  analisis  spasial  merupakan  teknik  atau  proses  yang  terdiri  atas sejumlah  perhitungan  dan  evaluasi  logika  (matematis)  dalam  rangka  menemukan  potensi hubungan  atau  pola-pola.  Spasial  dapat  diartikan  sebagai  sesuatu  yang  berkaitan  dengan ruang  atau  tempat yang  mengidentifikasi  lokasi  geografis kenampakan dan  batas  di  bumi, salah satunya di Indonesia.
Indonesia  merupakan  daerah  yang  beriklim  tropis  dengan  intensitas  curah  hujan  cukup tinggi,  sehingga  hampir  seluruh  wilayah  di  Indoesia  berpotensi  terkena  bencana  banjir (Faiza,  2019).  Fauziah  (2008)  menyatakan  bahwa  banjir  merupakan  genangan  di  suatu wilayah  baik  berupa  dataran  rendah  maupun  dataran  tinggi  yang  disebabkan  oleh  curah hujan  yang  airnya  tidak  tertampung,  terjadinya  banjir  disebabkan  karena  hujan  merata  di seluruh  daerah  dengan  curah  hujan  yang  tinggi.  bahwa  kepala  Badan  Penanggulangan Bencana  Daerah  (BPBD)  Sulawesi  Selatan  menyatakan bahwa  banjir  antara  lain terjadi  di Kecamatan Biringkanaya, Tamalanrea, Manggala, Panakukang, Tamalate, dan Rappocini di Kota  Makassar  (Aditya,  2021).  Salah  satu  kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  yang  rentan terjadi banjir adalah Kabupaten Bone.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  daerah  yang  terdampak  banjir  di  Kab.  Bone dengan  menampilkan  gambaran  spasial-nya.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk memperoleh gambaran daerah terdampak banjir di Kab. Bone adalah analisis spasial dengan metodel K-Means Clustering.

## 2. Research Method and Materials
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  terapan  yang  ditujukan  untuk mendapatkan  solusi  dari  suatu  masalah  yang  ada  di  masyarakat,  industri,  pemerintahan sebagai  kelanjutan  dari  riset  dasar  (Irina,  2017).  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  melakukan penggelompokkan  daerah  terdampak  banjir  di  Kabupaten  Bone  mengunakan  metode  K- Means Clustering dengan model spasial dalam menggambarkan titik wilayah banjir. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diambil dari Kantor Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) dan Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bone Sulawesi Selatan. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data banjir yang terjadi pada tahun 2020 dan 2021.

## 2.1. Prosedur Pelaksanaan Penelitian
Prosedur pelaksanaan penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a) Mengumpulkan literatur tentang K-Means Clustering dan Validasi DBI
b) Melakukan  pengumpulan  data  sekunder  bencana  banjir  di  kantor  BPBD  Kabupaten Bone tahun 2020 dan 2021.
c) Menentukan  Variabel  X  yang  digunakan  yaitu  X1  (jumlah  kartu  keluarga  yang terdampak banjir), X2 (banyaknya unit fasilita yang rusak), X3 (luas sawah keseluruhan yang  rusak),  X4  (panjang  jalan  yang  rusak)  dan  X5  (luas  kebun  dan  kolam  yang terendam).
d) Menentukan jumlah Cluster yang digunakan yaitu 3,4 dan 5
e) Penerapan Metode K-Means Clustering (Fatmawati, 2018).
f) Malakukan validasi cluster dengan menentukan nilai DBI dari centroid iterasi ke-n.
g) Membandingkan  DBI  dari  setiap  Cluster  untuk  mendapatkan  jumlah  k  optimal  yang akan digunakan pada data tahun 2020 dan 2021.
h) Membuat  kesimpulan  berdasarkan  karakteristik  setiap  anggota  Cluster  untuk menentukan wilayah yang terdampak banjr tahun 2020 dan 2021.
i) Membuat  peta  spasial  hasil  dari  Clustering  data  tahun  2020  dan  2021  dengan menggunakan ArcGis versi 10.8.
2.2. Validasi Cluster Data Tahun 2020 dan 2021
Cluster yang telah terbentuk perlu untuk dilakukan validasi, tujuannya agar dapat diketahui data  tersebut  layak  dibagi  kedalam  berapa  cluster.  Untuk  validasi  cluster  ada  beberapa  cara
Irwan, et.al., ARRUS Journal of Social Sciences and Humanities, Vol. 3, No. 2 (2023) https://doi.org/10.35877/soshum1771
salah satunya dengan Davies bouldin index. Validasi Clustering digunakan untuk memutuskan cluster terbaik pada dataset yang diujikan (Tempola, dkk., 2020). DBI merupakan salah satu metode evaluasi cluster pada suatu metode pengelompokan yang didasarkan pada nilai kohesi dan  separasi.  Dalam  suatu  pengelompokan,  kohesi  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari kedekatan data terhadap centroid dari cluster yang diikuti. Sedangkan separasi didasarkan pada jarak antar centroid dari Clusternya (Hablum, dkk., 2019).
Ada empat tahapan dalam menghitung DBI diantaranya yaitu (Septiani, dkk., 2022):
a) Menghitung  Sum  Of  Square  Within  Cluster  (SSW)  ialah  keterikatan  anggota  satu  cluster atau  seberapa  mirip  antara  anggota  satu  dan  dua  dan  semakin  kecil  semakin  bagus dikarenakan semakin mirip. SSW dihitung untuk mengetahui matrik/kohesi/homogenitas. Kohesi merupakan keterikatan anggota cluster dalam satu cluster.
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = 1 𝑚 𝑖 ∑ 𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑗 ) 𝑚 𝑖 𝑗=𝑖 (1)
Keterangan:
𝑚 𝑖 = jumlah data dalam Cluster ke-i
𝑑 ( 𝑥 , 𝑐 ) = jarak data ke centroid
𝑥𝑗 = data pada Cluster ke-j
𝑐𝑖 = centroid Cluster ke-i
b) Menghitung  Sum  Of  Square  between  Cluster  (SBB)  merupakan  jarak  antar  cluster  cukup besar  sehingga  terpisah  ke  dalam  kelompok  lain.  SSB  bertujuan  untuk  mengetahui separasi/heterogenitas. Separasi merupakan perbedaan antara satu cluster dengan cluster lainnya.
𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 = 𝑑(𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) (2)
Keterangan:
𝐶 𝑖 = cluster 1
𝐶 𝑗 = cluster lainnya
𝑑 ( 𝐶 𝑖 , 𝐶 𝑗 ) = Jarak antara centroid satu dengan lainnya
c) Menghitung  Rasio  berfungsi  untuk  mengetahui  seberapa  bagus  nilai  perbandingan cluster satu dengan cluster lainnya. Jumlah kohesi harus kecil sedangkan jumlah separasi harus lebih besar.
𝑅 𝑖,𝑗 𝑆𝑆𝑊 𝑖 +𝑆𝑆𝑊 𝑗 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 (3)
Keterangan:
𝑅 𝑖,𝑗 = Rasio antar 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 ke-i dan ke-j
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = SSW c 𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 ke-i
𝑆𝑆𝑊 𝑗 = SSW c 𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 ke-j
SSBij = separasi dari c 𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 i dan j
d) Menghitung DBI (Davis Bouldin Index), Faktanya jika hasil dari perhitungan DBI yang diperoleh  semakin  mendekati  nol  akan  tetapi  tidak  negatif,  maka  nilai  hasil  Clustering semakin baik.
Irwan, et.al., ARRUS Journal of Social Sciences and Humanities, Vol. 3, No. 2 (2023) https://doi.org/10.35877/soshum1771
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑀𝐴𝑋 𝑖≠j (𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝑘 𝑖=1 (4)
Keterangan:
k = kluster yang ada
𝑅 𝑖,𝑗 = rasio antara kluster i dan j
Max = Maksimum 𝑅 𝑖,𝑗

## 3. Results and Discussion
Proses  Clustering  menggunakan  K-Means  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan data berdasarkan karakter yang sama dalam satu cluster dan memisahkan data  dengan  karakter  yang  berbeda  ke  cluster  yang  lain.  Data  yang  digunakan  dalam perhitungan pada tahap ini adalah data banjir pada tahun 2020 dan 2021. Pada penelitian ini digunakan k= 3,4 dan 5 yang kemudian divalidasi untuk menentukan cluster yang optimal.
3.1. Iterasi Pertama
a. Menentukan centroid awal (k=3) untuk tahun 2020
Dalam menentukan nilai centroid untuk awal iterasi, nilai awal centroid dilakukan secara acak (Wakhidah, 2010). Tiga centroid awal dipilih secara acak seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Centroid awal k=3 secara acak data 2020 DATA Centroid X1 X2 X3 X4 X5 D19 C1 134 5 11,7 0,5 0 D20 C2 184 5 300 3 0 D26 C3 42 0 45 2 0
3.2. Menghitung jarak antara titik centroid dan Menentukan titik cluster setiap data tahun 2020
Untuk menghitung jarak semua data maka diperlukan perhitungan jarak untuk setiap data. Dalam perhitungan jarak digunakan rumus Euclidean Distance, yaitu:
𝑑 (𝑥,𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (5)
Perhitungan  jarak  menggunakan  Euclidean  Distance,  Perhitungan  jarak  tersebut  dilakukan untuk menentukan centroid 1 (C1), centroid 2 (C2) dan centroid 3 (C3) semua data banjir (D1- D46) tahun 2020.
Berdasarkan  perhitungan  jarak  dengan  Euclidean  Distance  yang  dilakukan  selanjutnya ditentukan cluster untuk setiap data atau iterasi pertama. melihat nilai minimum jaraknya. Jika jarak  minimum  berada  pada  C1  maka  data  tersebut  merupaka  anggota  Cluster  1  dan begitupun jika jarak minimum berada pada C2 dan C3 seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil perhitungan jarak dan letak Cluster data 2020 DATA C1 C2 C3 Minimum Cluster D1 134,60 351,98 61,59 61,59 3 D10 84,96 328,62 45,75 45,75 3 D11 114,41 324,55 33,36 33,36 3 D12 134,51 351,94 61,79 61,79 3 D13 604,84 574,03 691,23 574,03 2 D14 202,11 215,52 272,84 202,11 1 D15 256,77 330,40 347,24 256,77 1
Irwan, et.al., ARRUS Journal of Social Sciences and Humanities, Vol. 3, No. 2 (2023) https://doi.org/10.35877/soshum1771
DATA C1 C2 C3 Minimum Cluster D16 111,58 309,10 19,82 19,82 3 D17 134,75 330,93 46,56 46,56 3 D18 171,26 158,44 219,77 158,44 2 D19 0,00 292,61 97,98 0,00 1 D2 110,69 340,04 48,52 48,52 3 D20 292,61 0,00 291,92 0,00 2 D21 266,29 369,68 360,91 266,29 1 D22 327,37 408,40 421,58 327,37 1 D23 80,84 277,79 21,59 21,59 3 D24 148,71 289,93 52,21 52,21 3 D25 149,46 315,92 245,20 149,46 1 D26 97,98 291,92 0,00 0,00 3 D27 152,31 265,15 63,64 63,64 3 D28 99,35 317,19 26,49 26,49 3 D29 601,17 369,70 625,64 369,70 2 D3 124,62 346,84 55,26 55,26 3 D30 133,50 250,07 55,61 55,61 3 D31 246,04 205,77 178,59 178,59 3 D32 140,88 311,11 46,83 46,83 3 D33 49,66 315,65 62,97 49,66 1 D34 20,45 301,98 117,02 20,45 1 D35 51,60 316,28 61,59 51,60 1 D36 99,82 335,01 45,59 45,59 3 D37 81,01 327,01 46,62 46,62 3 D38 176,46 325,44 271,76 176,46 1 D39 45,81 300,12 143,27 45,81 1 D4 134,60 351,98 61,59 61,59 3 D40 202,75 90,22 207,42 90,22 2 D41 97,83 334,13 45,32 45,32 3 D42 31,67 310,28 77,45 31,67 1 D43 134,60 351,98 61,59 61,59 3 D44 24,04 305,53 100,86 24,04 1 D45 120,67 344,87 53,04 53,04 3 D46 101,34 335,02 54,28 54,28 3 D5 134,60 351,98 61,59 61,59 3 D6 134,60 351,98 61,59 61,59 3 D7 134,60 351,98 61,59 61,59 3 D8 132,61 350,94 60,24 60,24 3 D9 134,60 351,98 61,59 61,59 3
Irwan, et.al., ARRUS Journal of Social Sciences and Humanities, Vol. 3, No. 2 (2023) https://doi.org/10.35877/soshum1771

## 3.3. Mencari centoid baru
Setelah  mendapatkan  jumlah  anggota  setiap  cluster,  selanjutnya  mencari  centroid  baru  dan melanjutkan  iterasi  kedua,  dengan  tahap  yang  sama  dengan  iterasi  pertama.  Dalam menentukan centoid baru dapat dilihat nilai setiap  cluster pada hasil iterasi pertama Rumus yang digunakan dalam mencari centroid baru yaitu rumus:
𝐶 𝑘 = 1 𝑛 𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 (6)
Persamaan (6) digunakan untuk mencari C1 pada X1 hingga X5. Setelah mendapatkan hasil C1  baru  selanjutnya  dengan  cara  yang  sama  dilakukan  untuk  mencari  C2  dan  C3  baru, kemudian dilanjutkan ke iterasi kedua.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Centroid Baru Centroid X1 X2 X3 X4 X5 C1 231,85 3,23 13,36 1,12 1,54 C2 347 4,8 256,4 1 40 C3 17,61 0,46 26,29 0,23 3,04

## 3.4. Iterasi kedua
Berdasarkan hasil iterasi kedua apabila terdapat data yang berpindah cluster maka dilanjutkan ke  iterasi  ketiga,  jika  pada  iterasi  ketiga  masih  ada  data  yang  berpindah  cluster  maka dilanjutkan ke iterasi selanjunya hingga data setiap anggota cluster tidak berpindah atau tidak mengalami perubahan. Dalam menentukan hasil untuk iterasi ketiga dan seterusnya makan dilakukan  cara  yang  sama  pada  iterasi  sebelumnya  yaitu  dengan  mencari  centroid  baru, melakukan perhitungan jarak baru dan menentukan letak cluster setiap data. Pada k=3 data tahun  2020  iterasi  yang  dilakukan  sampai  dengan  iterasi  kelima  yang  menghasilkan  data pada  setiap  cluster  sudah  tidak  mengalami  perubahan  dari  iterasi  sebelumnya  (iterasi keempat).
Dengan  cara  yang  sama  dilakukan  pada  k=4  dan  k=5  untuk  data  tahun  2020  dan  untuk menentukan k=3, 4 dan 5 data tahun 2021.

## 3.5. Hasil validasi data tahun 2020 dan 2021
Untuk  menganalisis  hasil  dari  Clustering  menggunakan  metode  K-Means  yang  telah didapatkan,  dibutuhkan  uji  validasi  untuk  menghitung  keakuratan  setiap  cluster  dan mendapatkan  jumlah  cluster  terbaik.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  Davies-Bouldin Index (DBI) dalam mengvalidasi cluster. Tabel 4 – 8 menunjukkan hasil DBI yang diperoleh.
Tabel 4. Nilai DBI untuk K=3 Data Tahun 2020 R 1 2 3 R MAX DBI 1 0 1,04 0,68 1,04 0,92 2 1,04 0 0,50 1,04 3 0,68 0,50 0 0,68 Tabel 5. Nilai DBI untuk K=4 Data Tahun 2020 R 1 2 3 4 R MAX DBI 1 0 0,2 0,26 0,81 0,81 0,73 2 0,2 0 0,66 0,35 0,66 3 0,26 0,66 0 0,34 0,66 4 0,81 0,35 0,34 0 0,81
Irwan, et.al., ARRUS Journal of Social Sciences and Humanities, Vol. 3, No. 2 (2023) https://doi.org/10.35877/soshum1771
Tabel 6. Nilai DBI untuk K=5 Data Tahun 2020 R 1 2 3 4 5 R MAX DBI 1 0,00 0,37 0,52 0,52 0,67 0,67 0,79 2 0,37 0,00 0,52 0,95 0,42 0,95 3 0,52 0,52 0,00 0,62 0,49 0,62 4 0,52 0,95 0,62 0,00 0,74 0,95 5 0,67 0,42 0,49 0,74 0,00 0,74 Tabel 7. Nilai DBI Data Tahun 2020 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 0,92 0,73 0,79
Dengan cara yang sama dalam menentukan nilai DBI pada data tahun 2020 juga dilakukan pada data tahun 2021, dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Nilai DBI Data Tahun 2021 DBI k=3 DBI k=4 DBI k=5 0,75 0,44 0,71
Dari ketiga hasil perhitungan DBI tersebut, dihasilkan DBI minumum pada k=4 untuk data tahun  2020  dan  2021  sehingga  digunakan  4  cluster  dalam  Clustering  data  banjir  kabupaten bone tahun 2020 dan 2021 dengan DBI yaitu 0,73 dan 0,44. Dalam pengujian DBI, apabila nilai  yang  diberikan  mendekati  0  atau  non-negatif    ≥  0,  maka  hasil  cluster  yang  diberikan semakin baik (Ramadhani, dkk., 2022).
Tabel 9. Nama Desa Anggota Setiap Cluster Data Tahun 2020 Cluster Anggota Cluster 1 Bulu  Tempe,  Pacubbe,  Panyiwi,  Kading,  Cakke  Bone,  Kajuara,  Carigading,  Macompe, Polewali, Kading, Watu, Massila, Pinceng Pute, Labissa, Unyi, Patanga, Pacubbe, Labotto, Kanco,  Itterung,  Carigading,  Panyiwi,  Labonge,  Awang  Cenrana,  Padacenga,  Tocina, Lamuru, Matajang, Ajanglase, Ujung, Nagauleng, Pattiro, Watu, Sijelling
2 Pompanua Riattang, Welado, Uloe, Tawaroe, Solo, Ujung Tanah, Kampoti 3 Pompanua, Lea 4 Pakkasalo, Pallae, Waji Tabel 10. Deskripsi Tiap Cluster Data Tahun 2020 Cluster X1 X2 X3 X4 X5 1 40 0,52 15,66 0,202 2,059 2 340,29 6 44,58 2,29 0 3 575,5 7 310 0 100 4 116,33 1,67 242,33 1 11,67
Desa  pada  Cluster  1  memiliki  jumlah  keluarga  yang  terdampak  (X1)  lebih  rendah dibandingkan  kelaster  lainnya  dengan  jumlah  rata  40  KK  selain  itu  luas  sawah  yang mengalami kerusakan (X3) juga paling rendah dibandingkan dengan cluster lainya.
Desa  pada  Cluster  2  memiliki  jumlah keluarga  yang  terdampak  banjir  (X1) tertinggi  kedua setelah  cluster  1  dan  tertinggi  kedua  luas  sawah  yang  mengalami  kerusakan,  tetapi  untuk kebun  dan  kolam  ikan  (X5)  yang  mengalami  kerusakan  yaitu  0  Ha  lebih  rendah dibandingkan dengan cluster lainnya.
Irwan, et.al., ARRUS Journal of Social Sciences and Humanities, Vol. 3, No. 2 (2023) https://doi.org/10.35877/soshum1771
Desa  pada  Cluster  3  memiliki  jumlah  keluarga  yang  terdampak  (X1),  banyak  unit  fasilitas yang rusak (X2) dan luas sawah yang rusak (X3) lebih tinggi dari semua  cluster. Sedangkan untuk panjang jalan yang rusak (X4) dengan jumlah 0 km lebih rendah dari cluster lainnya.
Desa  pada  Cluster  4  memiliki jumlah keluarga yang  terdampak  (X1) dan banyak  unit yang rusak (X2) dibandingkan cluster 1. Sedangkan untuk Luas sawah (X3) dan Luas Kolam (X4) serta panjang jalan (X4) yang mengalami kerusakan tertinggi kedua dibandikan cluster 1.
Tabel 11. Nama Desa Anggota Setiap Cluster Data Tahun 2021 Cluster Anggota Cluster 1 Mallusetasi, Pakkasalo
2 Nagauleng,  Pattiro  Sompe,  Mattiro  Walie,  Polewali,  Pasaka,  Bulie,  Pasempe,  Patimpa, Macompe, Kading, Cakke Bone, Carigading, Wallinrang, Cinennung, Pompanua, Parippung, Bulie, Sengeng Palie, Pallime, Welado, Matajang
3 Kampoti, Unyi
4 Tocina Tabel 12. Deskripsi Cluster Data Tahun 2021 Cluster X1 X2 X3 X4 X5 1 207,67 2,67 266,67 0,17 150,00 2 7,64 0,36 1,45 0,00 1,36 3 240,00 0,00 8,33 0,12 0,00 4 175,00 1,00 0,00 0,00 600,00
Desa pada Cluster 1 memiliki keluarga yang terdampak (X1) dan luas kolam (X5) tertinggi kedua  sedangkan  untuk  banyak  unit  (X2),  luas  sawah  (X3)  dan  panjang  jalan  (X4)  yang mengalami kerusakan lebih tinggi dibandingkan cluster lainnya.
Desa pada Cluster 2 hampir semua dampak ditimbulkan lebih rendah dari cluster lainnya.
Desa pada Cluster 3 memiliki keluarga yang terdampak (X1) tertinggi dari yang lainnya akan tetapi untuk banyak unit (X2) dan luas kebun (X5) dengan jumlah 0 lebih rendah dari cluster lainnya.
Desa pada Cluster 4 3 memiliki keluarga yang terdampak (X1) lebih tinggi dari cluster 2 tetapi untuk luas kebun yang mengalami kerusakan (X5) lebih tinggi dibandingakan yang lainnya. Sedangkan untuk luas sawah (X3) dan panjang jalan (X4) yang mengalami kerusakan lebih rendah dibandingkan yang lainnya yaitu 0.

## Variasi spasial data tahun 2020 dan 2021
Berdasarkan data banjir tahun 2020 dan 2021 yang didapatkan di kantor BPBD Kab.Bone dengan  jumlah  data  banjir  tahun  2020  sebanyak  46  dan  tahun  2021  sebanyak  29  dengan total data sebanyak 75 data. dari ke-75 data tersebut ada 13 desa yang terdampak banjir pada tahun  2020  dan  2021.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  1  dan  2  untuk  Warna  hijau  pada  peta menandakan  bahwa  wilayah  tersebut  tidak  terdapak  banjir  sedangkan  warna  lainnya menandakan bahwa daerah tersebut terdampak banjir.

## 4. Conclusion
Hasil  K-Means  Clustering  pada  data  tahun  2020  dan  2021  dihasilkan  cluster  desa berdasarkan kemiripannya.   Dari hasil algoritma tersebut, didapatkan 4 cluster pada tahun 2020 dan 2021 sertaanggota cluster-nya. Hasil cluster data tahun 2020 dihasilkan 34 anggota cluster 1, 7 anggota cluster kedua, 2 anggota cluster ketiga dan 3 anggota cluster keempat. Kemudian untuk data tahun 2021 dihasilkan 3 anggota cluster pertama, 22 anggota cluster kedua, 3 anggota cluster ketiga dan 1 anggota cluster keempat. Data tahun 2020 dan 2021 terdapat  13  desa  yang  terdampak  banjir  pada  tahun  2020  dan  mengalami  peningkatan
Irwan, et.al., ARRUS Journal of Social Sciences and Humanities, Vol. 3, No. 2 (2023) https://doi.org/10.35877/soshum1771
ataupun  penurunan  untuk  keluarga  yang  terdampak  dan  kerusakan  yang  dihasilkan  pada tahun 2021.

## References
Aditya. (2021). Banjir Melanda 9 Daerah di Sulawesi Selatan, 3.206 Warga Mengungsi. Tempo.Co. https://nasional.tempo.co/read/1537190/banjir-melanda-9-daerah-di-sulawesi-selatan-3-206-warga- mengungsi. Diakses pada 2 Desember 2022.
Alfina, T., & Santosa, B. (2012). Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-Means dan Gabugan  Keduanya  dalam  Membentuk  Cluster  Data  (Studi  Kasus :  Problem  Kerja  Praktek Jurusan  Teknik  Industri  ITS).  Analisa  PerbandinganMetode  Hierarchical  Clustering,  K-Means  Dan Gabungan Keduanya Dalam Cluster Data, 1(1). 1–5.
Ali,  M.,  &  Trisutomo,  S.  (2017).  Pemetaan  Daerah  Rawan  Banjir  Berbasis  Sistem  Informasi Geografis (GIS) di Pesisir Danau Tempe Kabupaten Wajo. Losari : Jurnal Arsitektur Kota Dan Pemukiman, 1(1). 37–42.
Anasiru, R. H. (2016). Analisis Spasial dalam Klasifikasi Lahan Kritis di Kawasan Sub-Das Langge Gorontalo Spatial Analysis  in the Classification  of Critical Land  in the Sub-Basin of Langge Gorontalo. Jurnal Informatika Pertanian, 25(2). 261–272.
BPS  Bone.  (2020).  Daerah  Terdampak  Banjir  di  Kabupaten  Bone.  http://bonekab.bps.go.id.  Diakses pada 20 Desember 2022.
BPS  Bone.  (2021).  Daerah  Terdampak  Banjir  di  Kabupaten  Bone.  http://bonekab.bps.go.id.  Diakses pada 20 Desember 2022.
Faiza, N. A. R. (2019). Cash Waqf Linked Sukuk sebagai Pembiayaan Pemulihan Bencana Alam di Indonesia. Thesis. UIN Sunan Ampel, Surabaya.
Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018).  Data  Mining:  Penerapan  Rapidminer Dengan  K-Means Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan  Provinsi. Computer Engineering, Science and System Journal, 3(2). 173.
Hablum,    rofika  julianti,  Khairan,  A.,  &  Rosihan.  (2019).  Clustering  Hasil  Tangkap  Ikan  Di Pelabuhan Perikanan Nusantara (Ppn) Ternate Menggunakan Algoritma K-Means. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 2(1). 26–33.
Irina, F. (2017). Penelitian Terapan (Applied Research).
https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/143081/metode-penelitian-terapan.html.
Diakses pada 5 Desember 2022
Ramadhani, S., Azzahra, D., & Z, T. (2022). Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms in Text  Mining  based  on  Davies  Bouldin  Index  Testing  for  Classification  of  Student’s  Thesis.
Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 13(1). 24–33.
https://doi.org/10.31849/digitalzone.v13i1.9292
Sanusi,  W.,  Zaky,  A.,  &  Afni,  B.  N.  (2020).  Analisis  Fuzzy  C-Means  dan  Penerapannya  Dalam Pengelompokan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  Berdasarkan  Faktor-faktor Penyebab  Gizi  Buruk.  Journal  of  Mathematics,  Computations,  and  Statistics,  2(1).  47-56. https://doi.org/10.35580/jmathcos.v2i1.12458
Septiani, I. W., Fauzan, A. C., & Huda, M. M. (2022). Implementasi Algoritma K-Medoids Dengan Evaluasi Davies-Bouldin-Index Untuk Klasterisasi Harapan Hidup Pasca Operasi Pada Pasien Penderita  Kanker  Paru-Paru.  Jurnal  Sistem  Komputer  Dan  Informatika  (JSON),  3(4).  556-567. https://doi.org/10.30865/json.v3i4.4055
Syarif,  R.,  Furqon,  M.  T.,  &  Adinugroho,  S.  (2018).  Perbandingan  Algoritme  K-Means  Dengan Algoritme Fuzzy C Means ( FCM ) Dalam Clustering Moda Transportasi Berbasis GPS. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 2(10), 4107– 4115. http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/2852
Tempola, F., Muhammad, M., & Mubarak, A. (2020). Penggunaan Internet Dikalangan Siswa SD di Kota Ternate: Suatu Survey, Penerapan Algoritma Clustering dan Validasi DBI. Jurnal Teknologi
Irwan, et.al., ARRUS Journal of Social Sciences and Humanities, Vol. 3, No. 2 (2023) https://doi.org/10.35877/soshum1771
Informasi Dan Ilmu Komputer, 7(6). 1153-1163. https://doi.org/10.25126/jtiik.2020722370
Wakhidah, N. (2010). Clustering Menggunakan K-Means Algorithm. Jurnal Transformatika, 8(1). 33- 42. https://doi.org/10.26623/transformatika.v8i1.45