## PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN BENCANA ALAM DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS
Ide Nabilla Audy, Tesa Nur Padilah, Betha Nurina Sari Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jalan HS. Ronggo Waluyo, Karawang, Indonesia ide.nabilla19023@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Bencana alam adalah kejadian berbahaya yang diakibatkan oleh berbagai fenomena alam yang diakibatkan oleh alam. Jawa Barat adalah salah satu provinsi yang memiliki tingkat kejadian bencana alam tertinggi dan bisa juga  disebut  daerah  yang  rawan  bencana  alam.  Untuk  menanggulangi  bencana  alam  dibutuhkan  relawan  yang banyak  pada  daerah  yang  termasuk  rawan  bencana.  Maka  dari  itu,  untuk  mengetahui  jumlah  relawan  yang dibutuhkan, perlunya informasi mengenai daerah mana saja yang termasuk daerah dengan tingkat bencana alam yang tinggi. Tujuan dari penelitian ini untuk mengelompokan kabupaten/kota yang rawan bencana alam, sehingga dapat menjadi fokus bagi pemerintah dalam penanggulangan bencana alam. Dengan metode Clustering Fuzzy C- Means dipakai untuk mengelompokan kabupaten/kota yang rawan dan tidak rawan. Hasil clustering yang paling optimal yaitu pada c = 2 dengan hasil evaluasi memiliki struktur yang baik yang dilihat dari hasil evaluasi dengan metode Silhouette Coefficient, Partition Entropy (PE), dan Partition Coefficient (PC) .
Kata kunci: Data Mining, Clustering, Fuzzy C-Means, Bencana Alam

## 1. PENDAHULUAN
Bencana  ialah  peristiwa  mengancam  dan  dapat mengganggu  kehidupan  manusia,  penyebabnya  bisa dari  faktor  alam,  bukan  faktor  alam  dan  juga  faktor manusia  itu  sendiri.  Bencana  alam  adalah  kejadian berbahaya  yang  diakibatkan  oleh  berbagai  fenomena alam yang diakibatkan oleh alam. Setiap jenis kejadian bencana alam tersebut mempunyai bahaya dan dampak yang  berbeda-beda  tergantung  pada  penyebab terjadinya bencana alam tersebut [1].
Berdasarkan  data  dari  Data  Informasi  Bencana Indonesia  (DIBI),  pada  tahun  2017  sampai  dengan tahun  2022  ada  18.861  bencana  yang  terjadi  di Indonesia,  dan  jumlah  kejadian  tertinggi  ada  pada pulau  Jawa  setiap  tahunnya.  Dari  hasil  penelitian  [2] provinsi  Jawa  Barat  ialah  salah  satu  provinsi  yang memiliki tingkat kejadian bencana alam tertinggi dan bisa juga disebut daerah yang rawan bencana alam.
Di antara 11 bencana alam yang terjadi, terdapat 3 bencana alam besar yaitu tanah longsor, angin puting beliung dan banjir merupakan hal yang biasa terjadi di provinsi Jawa Barat. 3 bencana tersebut terjadi setiap tahunnya dari tahun 2017 sampai 2022.
Data  mining ialah  model  yang  dilakukan  pada penelitin  ini  dengan  metode clustering . Clustering adalah proses pengelompokan data dimana data yang sama  pada  satu  kelompok  akan  lebih  besar  dari  data yang sama pada kelompok lain [3].
Teknik  yang  digunakan  untuk  pengelompokan daerah  rawan  bencana  alam  pada  penelitian  ini  yaitu menggunakan  algoritma Fuzzy  C-Means dikarenakan pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  penelitian  [4], mendapatkan  hasil  bahwa  dari  2  algoritma  yang digunakan,  hasil  yang  lebih  optimal  didapatkan dengan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means . Untuk  mewujudkan  masyarakat  yang  memiliki pemahaman dalam penanggulangan bencana, diperlukannya relawan untuk membantu dan
memberikan  informasi terkait upaya penanggulangan bencana.  Relawan  tersebut  diberi  nama  TAGANA atau  Taruna  Siaga  Bencana  terdiri  dari  masyarakat yang mempunyai kepedulian tinggi terhadap penanggulangan  bencana.  Taruna  Siaga  Bencana (TAGANA)  sudah  tersebar  di  seluruh  kota  di Indonesia. Berdasarkan dataset dari Open Data Jabar, jumlah  anggota  TAGANA  di  Jawa  Barat  pada  tahun 2021 berjumlah 1.791 orang.
Seiring  berjalannya  waktu,  bencana  alam semakin  sering  terjadi  di  beberapa  provinsi  di Indonesia,  khususnya  di  Jawa  Barat,  dan  pastinya membutuhkan lebih banyak anggota TAGANA. Maka dari itu, untuk mengetahui jumlah anggota TAGANA yang dibutuhkan, perlunya informasi mengenai daerah mana  saja  yang  termasuk  daerah  dengan  tingkat bencana alam yang tinggi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Bencana Alam
Bencana  ialah  peristiwa  mengancam  dan  dapat mengganggu  kehidupan  manusia,  penyebabnya  bisa dari  faktor  alam,  bukan  faktor  alam  dan  juga  faktor manusia  itu  sendiri.  Bencana  alam  merupakan kejadian  berbahaya  yang  diakibatkan  oleh  berbagai fenomena  alam  yang  diakibatkan  oleh  alam.  Setiap jenis  kejadian  bencana  alam  tersebut  mempunyai bahaya  dan  dampak  yang  berbeda-beda  tergantung pada penyebab terjadinya bencana alam tersebut [1].

## 2.2. Data Mining
Data mining merupakan proses analisis data yang dirancang  agar  memberikan  perspektif  berbeda  dan dapat  diringkas  menjadi  informasi  yang  bermanfaat. Definisi sederhana dari data mining adalah mengekstraksi sebuah pengetahuan  yang  penting  dan menarik  dari  data  dalam  database  yang  besar  [5]. Terdapat  beberapa  teknik  pada  data  mining  yakni
estimasi, forecasting,  classification,  clustering dan association .

## 2.3. Clustering
Clustering adalah  proses  pengelompokan  kelas- kelas  yang  memiliki  bentuk  yang  sama. Clustering terjadi  pada  awal  proses data  mining selama  fase analisis [6]. Algoritma yang ada pada teknik clustering yaitu K-Means , K-Medoids , Fuzzy C-Means , dan lain- lain.
2.4. Fuzzy C-Means Fuzzy  C-Means  (FCM) adalah  algoritma clustering yang  termasuk  dalam  metode Hard  K- Means [7]. Fuzzy  C-Means  (FCM) merupakan  suatu cara  mendapatkan  nilai  sebenarnya  dari  setiap  objek berdasarkan derajat keanggotaannya dan menugaskan objek  tersebut  ke  dalam  satu  atau  lebih cluster [4]. Kelebihan  dari  algoritma  ini  yaitu  terletak  pada penempatan  pusat cluster nya  lebih  tepat  daripada algoritma lain. Akan tetapi, kelemahan dari algoritma ini  yaitu  terletak  pada  penentuan cluster optimalnya, maka dari itu diperlukannya tahapan validasi.

## 2.5. Silhouette Coefficient
Silhouette  Coefficient merupakan  metode  yang ada pada teknik clustering untuk menentukan validasi. Rentang nilai Silhouette Coefficient bervariasi dari -1 hingga  1.  Semakin  mendekati  1,  jumlah cluster akan menjadi lebih baik. Sebaliknya, apabila dekat dengan -1  maka cluster tersebut  semakin  buruk  [4].  Berikut adalah  rentang  nilai  dan  kategori  pada Silhouette Coefficient.
Tabel 1. Rentang dan Kategori Silhouette Coefficient Rentang Kategori ≥ 0.71 ≤ 1.00 Kuat ≥ 0.51 ≤ 0.70 Baik ≥ 0.26 ≤ 0.50 Lemah ≤ 0.25 Buruk
2.6. Partition Entropy (PE)
Partition Entropy (PE) merupakan metode yang ada pada teknik clustering untuk menentukan validasi. Faktanya,  metode Partition  Entropy  (PE) adalah metode  pertama  kali  yang  terkait  dengan  algoritma Fuzzy C-Means . Jumlah cluster optimal terjadi ketika nilainya mendekati 0. Semakin kecil nilai yang didapat maka kualitas cluster tersebut akan semakin baik [8]. Berikut adalah persamaan dari Partition Entropy.
𝑃𝐸 = 1 𝑁 (∑ ∑ 𝑈𝑖𝑗 𝑥 𝑙𝑜𝑔 𝑈𝑖𝑗 𝑘 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 )

## 2.7. Partition Coefficient (PC)
Partition  Coefficient  (PC) merupakan  metode yang  ada  pada  teknik clustering untuk  menentukan validasi.  Rentang  nilai  pada  metode  ini  yaitu  dari  0 hingga  1,  semakin  besar  nilai  yang  didapat  maka
kualitas cluster tersebut  semakin  baik  [8].  Berikut adalah persamaan dari Partition Coefficient .
𝑃𝐶 = 1 𝑁 (∑ ∑ 𝑈𝑖𝑗 2 𝑘 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 )

## 2.8. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) merupakan  metode data  mining yang  mempunyai tujuan mendapatkan pengetahuan yang berguna untuk pengambilan  keputusan  [9].  Manfaat  dari  metode  ini yaitu pada bidang bisnis dapat membantu memprediksi tren pasar dimasa depan,  meningkatkan efesiensi  kerja,  peningkatan  layanan  konsumen  dan lain-lain.

## 3. METODE PENELITIAN
Knowledge Discovery in  Database (KDD) ialah metode data  mining yang  akan  digunakan  pada penelitian  ini.  Metode  ini  dibagi  menjadi  5  tahap seperti yang dijelaskan pada gambar di bawah ini.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1 .   Data Selection
Proses  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini  yaitu melakukan pengumpulan dan pemilihan data. Dataset pada  penelitian  ini  diperoleh  dari situs  website Open Data  Jabar  dan website resmi  DIBI  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana.  Dari  data  yang  telah didapat,  dipilih  sebanyak  162  data  yang  didapatkan dari  27  kabupaten/kota  di  provinsi  Jawa  Barat  per tahun 2017 sampai tahun 2022.

## 3.2. Data Cleaning
Proses  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini  yaitu melakukan  pembersihan  data.  Pada  tahap  ini  akan dilakukan  2  tahap  pengecekan  yaitu  pengecekan missing  value dan  pengecekan outlier .  Setelah pengecekan dilakukan, dataset yang terdapat missing value atau  outlier  akan  ditangani  dengan  cara winsorize mean yakni mengganti nilai outlier dengan nilai mean .

## 3.3. Data Transformation
Proses  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini  yaitu melakukan perubahan tipe data dari data non numeric menjadi  data numeric yang  bertujuan  untuk mendapatkan pola yang sesuai dan memudahkan pada proses data mining .

## 3.4. Data Mining
Proses  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini  yaitu melakukan  pengolahan  data  menggunakan  metode
clustering dengan  algoritma fuzzy  c-means dan menggunakan tools RStudio .

## 3.5. Evaluation
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  evaluasi. Metode  evaluasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode Silhouette Coefficient , Partition Entropy ( PE ), dan Partition Coefficient ( PC ).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection Hasil dari seleksi data tersebut mendapatkan 10 atribut  yang  digunakan,  yaitu  nama  kabupaten/  kota, jumlah  kejadian  bencana  tanah  longsor,  jumlah kejadian  bencana  angin  puting  beliung,  jumlah kejadian bencana banjir, jumlah korban bencana tanah longsor, jumlah korban bencana angin puting beliung, jumlah  korban  bencana  banjir,  jumlah  kerusakan bencana  tanah  longsor,  jumlah  kerusakan  bencana angin  puting  beliung,  dan  jumlah  kerusakan  bencana banjir.

## 4.2. Data Cleaning
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  2  tahap pengecekan  yaitu  pengecekan missing  value dan pengecekan outlier .  Setelah  pengecekan  dilakukan, dataset  yang terdapat missing  value atau outlier akan ditangani. 1.   Pengecekan Missing Value Hasil missing  value dari  setiap  variabel  yaitu bernilai 0 yang berarti tidak terdapat missing value pada  variabel  tersebut  yang  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Pengecekan Missing Value
2.   Pengecekan Outlier Hasil pengecekan outlier dari setiap variabel yaitu menunjukkan  bahwa  terdapat  nilai  ekstrim  pada semua variabel yang dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Pengecekan Outlier
Dilihat dari hasil outlier yang didapat, maka akan dilakukan  penanganan  pada outlier dengan  cara winsorize mean . Winsorize mean ini dilakukan dengan mengganti  nilai outlier menjadi mean .  Hasil  dari
penanganan outlier menggunakan cara winsorize mean dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Penanganan Outlier
Dapat  dilihat  bahwa  hasil  setelah  penanganan outlier dilakukan,  pada  semua  variabel  yang sebelumnya  terdapat outlier menjadi  bersih  dari outlier .

## 4.3. Data Transformation
Setelah  pembersihan  data  dilakukan  pada  tahap sebelumnya,  maka  selanjutnya  akan  dilakukan  tahap transformasi data/ data tranformation . Dari data yang telah tersedia, tidak perlu melakukan transformasi data karena  data  yang  akan  digunakan  telah  berbentuk numeric .
4.4. Data Mining Hasil  dari clustering menggunakan  algoritma fuzzy  c-means dengan  c  =  2,  c  =  3,  dan  c  =  4  yaitu sebagai berikut.
Gambar 5. Plot 2 Cluster
Gambar 6. Plot 3 Cluster
Gambar 7. Plot 4 Cluster 4.5. Evaluation
Hasil evaluation menggunakan metode Silhouette  Coefficient,  Partition  Entropy  (PE),  dan Partition Coefficient (PC) yaitu sebagai berikut.
Tabel 1. Hasil Evaluation
Gambar 8. Visualisasi Dashboard
Evaluasi  yang  dilakukan  yaitu  menggunakan  3 metode antara lain yaitu metode Silhouette Coefficient dengan  nilai  0,68  yang  menunjukkan  bahwa  hasil clustering memiliki  struktur  baik,  metode Partition Entropy (PE) dengan nilai 0,40, dan metode Partition Coefficient dengan nilai 0,74.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  dilakukan cluster yang paling optimal yaitu pada 2 cluster , maka dari  itu  kabupaten/kota  di  Jawa  Barat  akan dikelompokan  menjadi  2 cluster untuk  menentukan kabupaten/kota mana yang berkategori rawan bencana alam dan tidak rawan bencana alam.
Berikut  adalah  hasil  visualisasi clustering yang berupa dashborad menggunakan tools Tableau Public . Dari  27  kabupaten/kota  dilakukan  pengelompokan menjadi 2 cluster yakni pada cluster 1 ditandai dengan warna merah dan cluster 2 ditandai dengan biru.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan  dapat  dapat disimpulkan  bahwa clustering yang  paling  optimal yaitu  pada  c  =  2  yang  didapat  dari  hasil  evaluasi menggunakan  metode Silhoutte Coefficient , Partition Entropy ( PE ), dan Partition Coefficient ( PC ). Hasil clustering daerah  rawan  bencana  alam menggunakan algoritma Fuzzy C - Means menunjukkan hasil kabupaten/kota yang rawan bencana alam  yakni pada  tahun  2017-2022  yaitu  terdapat  sebanyak  14 kabupaten/kota  yaitu  Kabupaten  Bogor,  Kabupaten Sukabumi,  Kabupaten  Bandung,  Kabupaten  Garut, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Cirebon, Kabupaten
Majalengka, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Bandung Barat, Kabupaten Pangandaran, Kota Bogor, dan Kota Tasikmalaya.
Dengan dibuatnya penelitian ini maka diharapkan  dapat  menjadi  acuan  bagi  penelitian selanjutnya.  Adapun hal  yang peneliti  ingin  sarankan untuk penelitian selanjutnya adalah dapat menggunakan algoritma, variabel dan metode evaluasi lain  yang  lebih  baik  dan  lebih  beragam.  Selain  itu, diharapkan pada penelitian selanjutnya  menghasilkan lokasi  daerah  rawan  bencana  secara  detail  sampai  ke titik lokasi terjadinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. N. Setiawan, D. Krismawati, S. Pramana, dan E.  Tanur,  “Klasterisasi  wilayah  rentan  bencana alam  berupa  gerakan  tanah  dan  gempa  bumi  di indonesia,” Semin. Nas. Off. Stat. , (1), 669–676,
2022, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1538.
[2]  M.  S.  Yana,  L.  Setiawan,  E.  M.  Ulfa,  dan  A. Rusyana,  “Penerapan  metode  k-means  dalam pengelompokan  wilayah  menurut  intensitas kejadian bencana alam di indonesia tahun 2013- 2018,” J.  Data  Anal. ,  1(2),  93–102,  2018,  doi: 10.24815/jda.v1i2.12584.
[3]  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  dan  A.  Wanto, “Penerapan algoritma clustering dalam mengelompokkan  banyaknya  desa/kelurahan menurut upaya antisipasi/ mitigasi bencana alam menurut  provinsi  dengan  k-means,” KOMIK (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,
2(1), 311–319, 2018, doi:
10.30865/komik.v2i1.943.
[4]  H.  Firdaus  dan  A.  Sofro,  “Analisa  cluster menggunakan k-means dan fuzzy c-means dalam pengelompokan  provinsi  menurut  data  intesitas bencana  alam  di  indonesia  tahun  2017-2021,” MATHunesa  J.  Ilm.  Mat. ,  10(1),    50–60,  2022, doi: 10.26740/mathunesa.v10n1.p50-60.
[5]  E.  Supriatna,  “Information  System  Journal,”
C Silhoutte Coefficient Partition Entropy (PE) Partition Coefficient (PC) 2 0.68 0.40 0.74 3 0.53 0.74 0.56 4 0.44 0.87 0.53
INTERNAL-Information  syatem  J. ,  3(2),  51–64, 2020.
[6]  E. Tasia dan M. Afdal, “Perbandingan algoritma k-means  dan  k-medoids  untuk  clustering  daerah rawan banjir di kabupaten rokan hilir,” 3(1), 65– 73, 2023.
[7]  C. Ifadah et al. , “Clustering daerah banjir di jawa timur dengan,” 14(2), 99–104, 2022.
[8]  A. Ramadhan dan  R. Handinata, “Implementasi algoritma  fuzzy  c-means  untuk  pengelompokan wilayah  bencana  banjir,”  12, 2579–5406, 2019,
[Daring]. Tersedia pada: www.dibi.bnpb.-.
[9]  Y. Mardi, “Data mining : klasifikasi menggunakan  algoritma  c4.5,” Edik  Inform. , 2(2), 213–219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.