## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2213
Pengelompokkan Data Bencana Alam Berdasarkan Wilayah, Waktu,

## Jumlah Korban dan Kerusakan Fasilitas Dengan Algoritma K-Means

## Murdiaty, Angela, Chatrine Sylvia
Program Studi Sistem Informasi, STMIK-STIE Mikroskil, Medan, Indonesia Email: 1 murdiaty@mikroskil.ac.id, 2 angela.woen@mikroskil.ac.id, 3 chatrine.sylvia@mikroskil.ac.id Email Penulis Korespondensi: chatrine.sylvia@mikroskil.ac.id
Abstrak −Indonesia memiliki tanah yang subur, hasil bumi dan kekayaan laut yang berlimpah. Namun Indonesia juga tidak luput dari resiko bencana alam yang merupakan serangkaian peristiwa yang mengganggu dan mengancam keselamatan hidup serta  menyebabkan  kerugian  materi  maupun  non-materi.  Letak  geologis  Indonesia  yang  strategis  menyebabkan  Indonesia sering dilanda gempa bumi, letusan gunung berapi dan berbagai bencana alam lain. Dari data yang dikumpulkan, bencana alam yang  terjadi  di  Indonesia  terdiri  dari  beberapa  kategori  yaitu  gempa  bumi,  letusan  gunung  berapi,  banjir,  longsor,  puting beliung, serta tsunami. Banyaknya peristiwa bencana alam di Indonesia ini menyebabkan timbulnya korban, baik korban jiwa maupun luka-luka,  menghancurkan  wilayah  sekitarnya  serta menghancurkan infrastruktur  dan menimbulkan  kerugian  harta benda. Adanya tren peningkatan kejadian bencana alam perlu diteliti lebih lanjut untuk mencegah agar jumlah korban tidak semakin  banyak.  Informasi  tersebut  dapat  diperoleh  melalui  pendekatan  data  mining  mengingat  jumlah  data  yang  tersedia sangat  banyak.  Dalam  kaitannya  dengan  data  bencana  alam,  teknik  clustering  pada  data  mining  sangat  berguna  untuk mengelompokkan data bencana alam berdasarkan karakteristik yang sama sehingga dapat dijadikan dasar untuk memprediksi peristiwa bencana alam kedepannya. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat mengelompokkan data bencana alam memanfaatkan teknik clustering menggunakan algoritma k-means menjadi beberapa kelompok, dilihat dari segi jenis bencana alam, waktu terjadinya bencana, jumlah korban, dan kerusakan berbagai fasilitas sebagai dampak bencana alam.
Kata Kunci : Bencana Alam, K-Means, Clustering, Data Mining
Abstract −Indonesia has fertile soil, natural resources and abundant marine resources. However, Indonesia is also not immune to  the  risk  of  natural  disasters  which  are  a  series of  events  that disturb and threaten life  safety  and  cause material  and  non- material  losses.  Indonesia's  strategic  geological  location  causes  Indonesia  to  be  frequently  hit  by  earthquakes,  volcanic eruptions and other natural disasters. From the data collected, natural disasters that occurred in Indonesia consisted of several categories,  namely  earthquakes,  volcanic  eruptions,  floods,  landslides,  tornados,  and  tsunamis.  Many  natural  disasters  in Indonesia have caused casualties, both fatalities and injuries, destroying the surrounding area and destroying infrastructure and causing property losses. The trend of increasing incidence of natural disasters needs to be further investigated to prevent t he number of victims from increasing. This information can be obtained through a data mining approach given the large amount of data available. In relation to natural disaster data, clustering techniques in data mining are very useful for grouping natural disaster data based on the same characteristics so that the data can be adopted as a groundwork for predi cting natural disaster events in the future. Thus, this research is supposed to group natural disaster data using clustering techniques using the k-means algorithm into several groups, in terms of natural disaster types, time of disaster, number of victims, and damage to various facilities as a result of natural disasters.
Keywords : Data Mining, Clustering, K-Means, Natural Disasters

## 1. PENDAHULUAN
Posisi  Indonesia  sangat  strategis  secara  geografis di mana  Indonesia  diapit  oleh  2  benua yaitu  Benua  Asia  dan Benua Australia. Tidak hanya itu saja, Indonesia juga diapit oleh 2 samudra yakni Samudra Pasifik dan Samudra Hindia.  Indonesia  terdiri  atas  berbagai  pulau  besar  dan  pulau  kecil  yang  berjumlah  sebanyak  16.056  pulau. Indonesia merupakan negara yang memiliki banyak pegunungan dan dikelilingi lautan.  Dengan demikian, tanah Indonesia  menjadi  sangat  subur  serta  berlimpah  dengan  hasil  bumi  dan  kekayaan  laut.  Walaupun  memiliki kekayaan  alam  yang  berlimpah,  namun  Indonesia  juga  tidak  luput  dari  resiko  bencana  alam.  Bencana  alam merupakan serangkaian peristiwa yang mengganggu dan mengancam keselamatan hidup setiap makhluk hidup, yang terjadi secara alamiah karena disebabkan oleh faktor alam sehingga menyebabkan kerugian materi maupun non-materi [1].
Salah  satu  penyebab  terjadinya  bencana  alam  ini adalah  letak  geologis  Indonesia  yang  strategis.  Secara geologis, Indonesia terletak di antara Sirkum Mediterania dan Sirkum Pasifik, dan juga berada di pertemuan tiga lempeng yaitu lempeng Eurasia, lempeng Pasifik, dan lempeng Australia. Posisi ini menyebabkan Indonesia sering dilanda  bencana  alam  seperti  gempa  bumi,  gunung  meletus  serta  berbagai  bencana  lain.  Indonesia  dikelilingi banyak gunung dimana sebagian besar merupakan gunung api aktif. Gunung api aktif di Indonesia diperkirakan sebanyak  76  gunung,  sementara  gunung api  berstatus  di atas  normal  sebanyak  22  gunung dengan  4  gunung di antaranya berstatus siaga [2].
Selain itu, Indonesia merupakan bagian Cincin Api Pasifik, yang menyebabkan wilayah Indonesia sering mengalami berbagai aktivitas tektonik. Dengan demikian, sebagian besar wilayah di Indonesia berpotensi tinggi mengalami berbagai peristiwa bencana alam. Beberapa bencana alam bahkan berpotensi menyebabkan bencana alam  lainnya  seperti  bencana  gempa  bumi  dan  gunung  meletus  yang  berpotensi  menyebabkan  tsunami. Berdasarkan data NOAA terdapat 204 peristiwa tsunami yang melanda wilayah Indonesia [3]. Dari data peristiwa tsunami  yang  dikumpulkan  oleh  NCEI  (National  Centers  for  Environmental  Information),  suatu  badan  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2213
menyediakan  akses  data  mengenai  data  kelautan,  atmosfer,  dan  geofisika,  diketahui  bahwa  peristiwa  tsunami terparah  yang  dialami  Indonesia  yaitu  terjadi  pada  provinsi  Nanggroe  Aceh  Darussalam  yang  menyebabkan 167.540 korban jiwa [4].
Dari data yang dikumpulkan, bencana alam yang terjadi di Indonesia terdiri dari beberapa kategori yaitu banjir, tanah longsor,  gempa bumi, letusan gunung berapi, puting beliung, dan tsunami yang terjadi di berbagai provinsi di Indonesia. Banyaknya peristiwa bencana alam di Indonesia ini menimbulkan korban, baik korban jiwa maupun  korban  luka-luka,  menghancurkan  wilayah  sekitarnya  serta  menghancurkan  infrastruktur  dan menimbulkan  kerugian  harta  benda.  Dari  data  yang  dihimpun  oleh  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana (BNPB), diketahui bahwa sepanjang tahun 2017 telah terjadi 2.866 peristiwa bencana alam yang menyebabkan sebanyak 378 orang meninggal dunia. Sementara pada tahun 2018, tercatat sebanyak 3.397 peristiwa bencana alam yang menyebabkan sebanyak 4.719 orang meninggal dunia [5]. Jumlah tersebut mengalami peningkatan sebesar 0.19% dari jumlah peristiwa bencana alam di tahun lalu serta mengalami peningkatan sebesar 11.48% dari jumlah korban  jiwa  di  tahun  lalu.  Adanya  tren  peningkatan  ini  perlu  diteliti  lebih  lanjut  untuk  mencegah  agar  jumlah korban tidak semakin banyak.
Peristiwa bencana alam bisa terjadi di mana pun dan kapan pun sehingga dibutuhkan suatu informasi yang dapat memperkirakan tanda-tanda terjadinya bencana agar masyarakat di daerah yang akan terkena bencana dapat mempersiapkan segala sesuatu untuk menghindari bencana tersebut. Untuk itu, dibutuhkan informasi yang dapat digunakan untuk menyusun rencana mitigasi dan meminimalkan dampak dari bencana tersebut. Informasi yang dibutuhkan tersebut dapat diperoleh melalui pendekatan data mining mengingat jumlah data yang tersedia sangat banyak.
Pendekatan data mining ini bukan merupakan hal baru, dibuktikan dengan banyaknya penelitian terdahulu yang memanfaatkan teknik data mining. Penelitian terdahulu yang diangkat oleh  berbagai peneliti di antaranya, penelitian yang dilaksanakan oleh Sadewo, Windarto, dan Wanto (2018) yang membahas mengenai penggunaan algoritma  k-means  pada  data  desa/kelurahan  di  Indonesia  berdasarkan  upaya  antisipasi/mitigasi  bencana  alam dimana data yang diolah meliputi data Sistem Peringatan Dini Bencana Alam, Sistem Peringatan Dini Tsunami, Perlengkapan Keselamatan, dan Jalur Evakuasi [6]. Penelitian lainnya dilakukan oleh Supriyadi et al. (2018) yang meneliti  mengenai  pengklasifikasian  daerah  rawan  bencana  menggunakan  metode  clustering  k-means  dengan bantuan aplikasi RapidMiner [7]. Penelitian selanjutnya, yaitu penelitian oleh Yana et al. (2018) yang bertujuan mengelompokkan wilayah Indonesia menurut frekuensi kejadian bencana alam tiap provinsi di Indonesia dengan mengambil data dari tahun 2013 sampai tahun 2018 [8].
Kemudian, penelitian yang dilakukan oleh Prihandoko, Bertalya, dan Ramadhan (2017) yang menerapkan algoritma k-means dengan algoritma  k-medoids untuk dibandingkan pada gabungan data banjir dan data cuaca hujan di Provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur [9]. Penelitian berikutnya membandingkan algoritma k-means dan isodata untuk mengelompokkan titik api yang tersebar di wilayah Sumatera, dilakukan oleh Sirait, Setiawan,  dan Ramdani  pada  tahun  2018  [10].  Selanjutnya penelitian milik Ramadhan  dan  Prihandoko  (2017) yang  mengelompokkan  data  bencana  setiap  provinsi  dengan  menerapkan  algoritma  k-means  kemudian memprediksi  data  bencana  yang  akan  terjadi  ke  depannya  [11].  Kemudian  penelitian  oleh  Artatia  dan  Hakim (2015) yang mengelompokkan  data  gempa  bumi dari  berbagai  provinsi  menggunakan algoritma  k-means  [12]. Penelitian  lainnya  dibahas  oleh  Sugianto  dan  Astita  (2018)  yang  membahas  mengenai  penerapan  teknik  data mining  menggunakan  algoritma  Fp-growth  untuk  mencari  pola  hubungan  aturan  asosiatif  dalam  data  bencana tanah longsor [13].
Data  mining  adalah  proses  untuk  menemukan  pola  atau  informasi  yang  berharga  dan  terpendam  dari sejumlah  besar  data  dengan  menerapkan  teknik  ataupun  metode  tertentu  [14],  [15].  Salah  satu  teknik  yang termasuk  dalam  data  mining  adalah  teknik  clustering.  Data  yang  telah  dikelompokkan  berdasarkan  teknik clustering  dapat  mengekstraksi  informasi  yang  tersembunyi  secara  lebih  baik  untuk  kebutuhan  analisis  dan prediksi  data  daripada  data  yang  belum  dikelompokkan  [16].  Dengan  demikian,  dalam  kaitannya  dengan  data bencana  alam,  teknik  clustering  pada  data  mining  sangat  berguna  untuk  mengelompokkan  data  bencana  alam berdasarkan  karakteristik  yang  sama.  Kluster-kluster  data  bencana  alam tersebut  juga  dapat  digunakan  sebagai data  dasar  untuk  memprediksi  peristiwa  bencana  alam  (pemantauan  bencana  alam).  Penelitian  ini  berencana mengelompokkan data bencana alam memanfaatkan teknik clustering menggunakan algoritma k-means menjadi beberapa kelompok, dilihat dari segi jenis bencana alam, waktu terjadinya bencana, jumlah korban, dan kerusakan berbagai  fasilitas  sebagai  dampak  bencana  alam.  Pengelompokkan  data  ini  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  daerah  rawan  bencana,  menentukan  jenis  bencana  yang  sering  melanda  suatu  wilayah, mengidentifikasi kejadian bencana alam pada bulan tertentu, jumlah korban serta kerusakan yang terjadi.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian berlandaskan pada framework CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ) yang  merupakan  framework  yang  dipakai  pada  proses  data  mining.  Framework  CRISP-DM  diawali  dengan penentuan permasalahan, dimana permasalahan pada penelitian ini yaitu data bencana alam yang hanya disimpan tanpa diolah untuk menghasilkan informasi yang lebih detail, misalnya berupa informasi daerah rawan bencana,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2213
jenis bencana yang sering melanda suatu daerah, periode kejadian bencana, jumlah  korban dan kerusakan yang ditimbulkan. Dari permasalahan penelitian kemudian ditentukan pendekatan yang digunakan, dalam hal ini yaitu pengelompokkan  ( clustering )  data  bencana  alam  memakai  algoritma  K-Means  dengan  aplikasi  Rapidminer. Selanjutnya,  yaitu  di  tahap  implementasi,  maka  ditentukan  objek  implementasi  yang  digunakan  yaitu  Dataset Bencana dan desain eksperimen menggunakan CRISP-DM.
Adapun tahapan yang dilaksanakan dalam kegiatan penelitian meliputi:
Gambar 1. Tahapan Kegiatan Penelitian
Berikut  penjelasan  dari  tahapan  yang dilakukan  dalam kegiatan  penelitian  seperti  yang tampak  pada  gambar  1 yaitu:
1. Pemahaman Bisnis
Pada tahap awal ini, tim peneliti memahami tujuan pengumpulan data bencana alam yang terjadi di Indonesia, yaitu mengingat letak Indonesia yang terletak di area rawan bencana agar informasi ini dapat digunakan untuk meminimalkan  dampak  bencana  dan  memprediksi  terjadinya  bencana  alam  di  kemudian  hari.  Untuk mengetahui  informasi  tersebut,  perlu  dilakukan  pengelompokkan  terhadap  data  bencana  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dengan  menerapkan  proses  data  mining  pada  data  tersebut.  Untuk  dapat mengidentifikasi  wilayah  rawan  bencana  maupun  menentukan  jenis  bencana  yang  sering  terjadi  di  suatu wilayah maka perlu dilakukan pengelompokkan data bencana alam terlebih dahulu. Data bencana alam akan dikelompokkan ke dalam beberapa cluster sesuai karakteristiknya masing-masing.
2. Pemahaman Data
Peneliti mengumpulkan data awal yang dipakai dalam penelitian ini yaitu berupa dataset mengenai bencana alam yang terjadi di 34 Provinsi di negara Indonesia selama tahun 2014 sampai tahun 2018 yang  dihimpun dari BNPB. Data bencana alam yang dikumpulkan berupa berbagai kejadian bencana alam yang terjadi yaitu banjir,  tanah  longsor,  abrasi,  puting  beliung,  gempa  bumi,  tsunami,  gempa  bumi  &  tsunami  serta  letusan gunung berapi. Data yang telah terkumpul nantinya akan dideskripsikan kemudian disimpulkan pemahaman terhadap data tersebut.
3. Persiapan Data
Dari data bencana diperoleh sebanyak 10.600 kejadian bencana alam di Indonesia dalam periode waktu 2014 sampai 2018. Dalam langkah ini, peneliti menentukan struktur data untuk membantu dan memudahkan proses data mining.  Persiapan data ini terdiri dari 3 tahapan antara lain (1) memilih atribut data yang akan digunakan ( data selection ) yaitu atribut Nama Provinsi, Bulan, Kejadian, Jumlah Kejadian Per Provinsi, Jumlah Kejadian Per  Bulan,  Jumlah  Korban,  Jumlah  Kerusakan  Fasilitas,  (2)  memastikan  kualitas  data  yang  dipilih  ( data processing ) di mana data akan dibersihkan dari berbagai kesalahan dimana terdapat kesalahan penulisan yang mencakup  penulisan  nama  yang  tidak  sama  walaupun  mengacu  pada  suatu  kejadian  yang  sama  seperti “LETUSAN GUNUNGAPI” dengan “LETUSAN GUNUNG API” serta missing value yang diatasi dengan memasukkan angka 0, dan (3) mengelompokkan atribut-atribut yang terpilih ( data transformation ) menjadi 1 tabel agar dapat diproses lebih lanjut.
4. Pemodelan
Menentukan metode clustering yang akan dimanfaatkan yakni partitional clustering menggunakan algoritma k-means clustering , di mana harus ditentukan jumlah kluster terlebih dahulu. Proses data mining terhadap data bencana alam akan menggunakan tools RapidMiner.
5. Evaluasi
Pada tahap ini, tim peneliti mengevaluasi hasil data mining apakah pengelompokan data bencana alam sudah dapat mencapai tujuan pada fase pertama (pemahaman bisnis).
6. Penyebaran
Pemahaman Bisnis Pemahaman Data Persiapan Data Pemodelan Evaluasi Penyebaran

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2213
Pada tahap akhir ini, tim peneliti menyimpulkan hasil dari proses data mining berupa pengelompokkan data bencana alam yang dapat digunakan sebagai rekomendasi untuk menentukan strategi dalam menanggulangi peristiwa bencana alam dan memprediksi kejadian bencana alam ke depannya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah data selesai ditransformasi dan dibersihkan, proses clustering mulai dijalankan untuk mengelompokkan data-data yang memiliki kemiripan dengan memakai algoritma k-means. Proses data mining ini dilakukan lewat tools RapidMiner yang akan memudahkan proses iterasi untuk menghitung jarak data ke centroid sampai jarak datanya tidak berubah lagi. Pemodelan data yang digunakan pada RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Model pada RapidMiner
Pada  gambar  di  atas,  terlihat  terdapat  3  proses yang  dimasukkan ke dalam  RapidMiner.  Proses  pertama adalah “Read Excel” yang berfungsi untuk membaca data-data bencana alam yang telah disimpan dalam file Excel . Pada  proses  ini,  pengguna  harus  memilih sheet mana  dalam file  Excel yang  akan  dijadikan  tabel  data.  Tabel tersebut harus diformat sedemikian rupa sehingga setiap kolom mewakili 1 atribut. Baris pertama pada tabel boleh berisikan nama atribut (bukan data). Tabel data boleh terletak pada range manapun dalam sheet Excel dan boleh mengandung baris ataupun kolom yang kosong nilainya.
Proses kedua merupakan proses “Clustering” yang berfungsi untuk mengelompokkan data ke dalam cluster- cluster menggunakan  algoritma k-means dimana  pada  proses  ini,  pengguna  memasukkan  nilai  k=3  (jumlah cluster ).  Algoritma k-means termasuk  ke  dalam unsupervised  machine  learning .  Data-data  yang  memiliki kemiripan akan dikelompokkan ke dalam cluster yang sama sampai membentuk sejumlah k cluster . Kesamaan antara data didasarkan pada ukuran jarak di antara mereka. Cluster dalam algoritma k-means ditentukan oleh posisi pusat yang disebut sebagai centroid . Algoritma k-means dimulai dengan titik k yang diperlakukan sebagai pusat massa dari k cluster potensial. Titik awal ini adalah posisi k yang ditarik secara acak. Semua data akan diarahkan ke cluster terdekat.  Berikutnya centroid  cluster dihitung  ulang  dengan  merata-ratakan  semua  data  dalam  satu cluster .  Langkah-langkah  sebelumnya  diulang  untuk  menentukan centroid baru  sampai centroid tidak  lagi bergerak atau langkah optimalisasi maksimum tercapai. Prosedur ini diulangi sebanyak max runs yang ditentukan oleh pengguna dengan setiap kali set titik awal yang berbeda. Pada penelitiain ini max runs diset nilainya 10. Tools akan menampilkan himpunan cluster yang memiliki jumlah minimal jarak kuadrat dari semua data ke centroid yang sesuai.
Pada  proses  ketiga  terdapat  proses  “Performance”  yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  metode pengelompokan  berbasis centroid .  Model cluster  centroid memiliki  informasi  mengenai clustering yang dilakukan, seperti memberitahu data mana yang merupakan bagian dari cluster mana. Proses ini juga memiliki informasi mengenai centroid dari setiap cluster . Proses ini memberikan daftar nilai kriteria kinerja berdasarkan centroid cluster yaitu Average within cluster distance dan Davies-Bouldin Index . Average within cluster distance diperoleh dengan merata-ratakan jarak antara centroid dan semua data dalam cluster . Pada cluster dengan jarak dalam cluster yang  rendah  (kesamaan intra-cluster yang  tinggi)  dan jarak  antar cluster yang  tinggi  (kesamaan antar cluster yang  rendah)  akan  memiliki  indeks Davies-Bouldin yang  rendah.  Algoritma clustering yang menghasilkan  kumpulan cluster dengan  indeks Davies-Bouldin terkecil  dianggap  sebagai  algoritma  terbaik berdasarkan kriteria ini.

## 3.1 Pengelompokkan Jumlah Kejadian Bencana Alam Per Provinsi
Data  pertama  yang  dimasukkan  adalah data jumlah  kejadian  bencana alam per provinsi  di mana  isinya  adalah jumlah kejadian bencana alam yang menjadi 8 atribut yaitu banjir, gelombang pasang / abrasi, gempa bumi, gempa bumi & tsunami, letusan gunung api, puting beliung, tanah longsor, serta tsunami yang terjadi pada 34 provinsi di Indonesia. Nilai k ditentukan sebanyak 3 cluster. Tujuannya untuk mengelompokkan provinsi-provinsi yang sering mengalami kejadian bencana alam. Gambar 3 memperlihatkan hasil clustering dari RapidMiner.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2213
Gambar 3. Hasil Clustering Jumlah Kejadian Bencana Alam Per Provinsi
Dari sebanyak 34 data tersebut, pembagiannya ke dalam cluster adalah sebagai berikut:
a. Cluster 0 terdiri dari 31 data, yaitu Aceh, Bali, Banten, Bengkulu, DI Yogyakarta, DKI Jakarta, Gorontalo, Jambi,  Kalimantan  Utara,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Selatan, Kepulauan Riau, Kepulauan Bangka Belitung, Lampung, Maluku, Maluku Utara, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara  Timur,  Papua,  Papua  Barat,  Riau,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Barat,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi Tenggara,  Sulawesi  Selatan,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  dan  Sumatera  Selatan. Cluster 0  terdiri  dari provinsi-provinsi yang jumlah kejadian bencananya tidak terlalu tinggi jika dibandingkan dengan provinsi pada cluster 1 dan 2.
b. Cluster 1 terdiri dari 1 data, yaitu Jawa Tengah yaitu  provinsi yang paling sering mengalami kejadian bencana alam.
c. Cluster 2 terdiri dari 2 data, yaitu Jawa Barat dan Jawa Timur yaitu provinsi yang sering mengalami kejadian bencana alam.
Gambar 4. Grafik Centroid Jumlah Kejadian Bencana Alam Per Provinsi

## 3.2 Pengelompokkan Jumlah Kejadian Bencana Alam Per Bulan
Berikutnya, data yang dimasukkan ke dalam RapidMiner adalah data jumlah kejadian bencana alam per bulan di mana isinya adalah jumlah kejadian bencana alam yang menjadi 8 atribut yaitu banjir, gelombang pasang / abrasi, gempa bumi, gempa bumi & tsunami, letusan gunung api, puting beliung, tanah longsor, dan tsunami yang terjadi pada  saat  bulan  Januari  sampai  Desember.  Nilai  k  ditentukan  sebanyak  3  cluster.  Tujuannya  untuk mengelompokkan  bulan-bulan  yang  rawan  terjadi  bencana  alam.  Gambar  5  menunjukkan  hasil  clustering  dari RapidMiner.
Gambar 5. Hasil Clustering Jumlah Kejadian Bencana Alam Per Bulan
Berdasarkan data yang dimasukkan ke dalam RapidMiner, pembagian 12 bulan tersebut ke dalam cluster adalah sebagai berikut:
a. Cluster  0  terdiri  dari  4  data,  yaitu  Maret,  April,  November,  dan  Desember  merupakan  bulan-bulan  yang memiliki jumlah kejadian bencana alam sedang.
b. Cluster 1 terdiri dari 6 data, yaitu Mei, Juni, Juli, Agustus, September, dan Oktober merupakan bulan yang jumlah kejadian bencana alamnya relatif rendah.
c. Cluster 2 terdiri dari 2 data, yaitu Januari dan Februari yaitu bulan yang paling sering terjadi bencana alam.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2213
Gambar 6. Grafik Centroid Jumlah Kejadian Bencana Alam Per Bulan

## 3.3 Pengelompokkan Jumlah Korban Bencana Alam Per Provinsi
Kemudian, data yang dimasukkan ke dalam RapidMiner adalah data jumlah korban bencana alam per provinsi di mana isinya adalah jumlah korban kejadian bencana alam yang terbagi menjadi 8 atribut yaitu banjir, gelombang pasang /  abrasi,  gempa  bumi,  gempa  bumi  &  tsunami,  letusan  gunung  api, puting  beliung,  tanah  longsor,  serta tsunami yang berjatuhan pada 34 Provinsi di seluruh Indonesia. Nilai k masih tetap ditentukan sebanyak 3 cluster. Tujuannya  untuk mengelompokkan  provinsi-provinsi  yang paling  banyak  korbannya  pada  saat  terjadi  bencana alam. Gambar 7 menampilkan hasil clustering dari RapidMiner.
Gambar 7. Hasil Clustering Jumlah Korban Bencana Alam Per Provinsi
Hasil clustering 34 Provinsi berdasarkan jumlah korban bencana alam adalah sebagai berikut:
a. Cluster 0 terdiri dari 27 data, yaitu Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Kepulauan Riau, Jambi, Sumatera Selatan,  Kepulauan  Bangka  Belitung,  Bengkulu,  Lampung,  DI  Yogyakarta,  Banten,  Bali,  Nusa  Tenggara Timur,  Kalimantan  Utara,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Selatan, Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Barat,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Tenggara,  Sulawesi  Selatan,  Maluku,  Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua. Provinsi-provinsi di atas memiliki jumlah korban banjir, tanah longsor, puting beliung, gempa bumi yang lebih rendah daripada provinsi dalam cluster lain. Untuk kejadian banjir, centroid sebesar 136157,815. Untuk kejadian tanah longsor, centroid sebesar 2458,556. Untuk kejadian puting beliung, centroid sebesar 1048,148. Untuk kejadian gempa bumi, centroid sebesar 2353,593. Kalau diliihat dari jumlah korban gelombang pasang/abrasi, tsunami, serta gempa bumi dan tsunami, jumlah korbannya bisa dikatakan lebih tinggi dibandingkan provinsi lain. Hal ini terlihat dari centroid gelombang pasang/abrasi dengan angka 4398,148, centroid tsunami dengan angka 2060,889, serta centroid gempa bumi dan tsunami dengan angka 8489,37. Apabila dilihat dari segi jumlah korban letusan gunung api, maka termasuk jumlah korban sedang di mana angka centroid adalah sebesar 10455,556.
b. Cluster 1 terdiri dari 6 data, yaitu Aceh, DKI Jakarta, Gorontalo, Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur merupakan  provinsi  dengan  jumlah  korban  bencana  alam  banjir  jauh  lebih  tinggi  ( centroid 863400) dibandingkan provinsi-provinsi lain. Lalu, jumlah korban bencana alam untuk kejadian tanah longsor, puting beliung,  dan letusan gunung api juga  lebih tinggi  dibandingkan  provinsi  pada cluster lain. Centroid jumlah korban untuk kejadian tanah longsor adalah 20917,833, centroid untuk puting beliung adalah 5788,333, dan centroid untuk  letusan  gunung  api  adalah  sebesar  20520.  Sementara  itu,  jumlah  korban  gelombang pasang/abrasi dengan centroid 1757,5 dan jumlah korban gempa bumi dengan centroid 20770, 833 berada pada kategori sedang, dan jumlah korban tsunami serta gempa bumi dan tsunami yang memiliki centroid sebesar 0 masuk kategori rendah.
c. Cluster 2 terdiri dari 1 data, yaitu Nusa Tenggara Barat, jumlah korban gempa bumi dengan centroid sebesar 456025  lebih  tinggi  daripada  provinsi-provinsi  lain.  Untuk  kejadian  banjir,  tanah  longsor,  puting  beliung, jumlah  korbannya  termasuk  sedang  dengan centroid banjir  adalah  sebesar  304981, centroid tanah  longsor sebesar 2516, dan centroid puting beliung sebesar 1686. Sedangkan kejadian gelombang pasang/abrasi yang memiliki centroid 823, kejadian tsunami yang memiliki centroid 0, kejadian gempa bumi dan tsunami yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2213
memiliki centroid 0,  serta  kejadian letusan gunung api yang memiliki centroid 7328,  termasuk  dalam yang jumlah korbannya relatif rendah.
Gambar 8. Grafik Centroid Jumlah Korban Bencana Alam Per Provinsi

## 3.4 Pengelompokkan Jumlah Kerusakan Fasilitas Per Provinsi
Terakhir,  data  yang akan dikelompokkan menggunakan  RapidMiner adalah data jumlah kerusakan  fasilitas  per provinsi  di  mana  isinya  adalah  jumlah  kerusakan  fasilitas  yang  ditimbulkan  akibat  atribut  bencana  alam  yaitu banjir, tanah longsor, gelombang pasang / abrasi, gempa bumi, gempa bumi & tsunami, letusan gunung api, puting beliung, serta tsunami yang terletak pada 34 Provinsi Indonesia. Pengelompokkan provinsi dihasilkan ke 3 cluster. Tujuannya  untuk  mengelompokkan  provinsi-provinsi  yang  mengalami  paling  banyak  kerusakan  fasilitas  pada waktu terjadi bencana alam. Gambar 9 menyajikan hasil pengelompokkan RapidMiner.
Gambar 9. Hasil Clustering Jumlah Kerusakan Fasilitas Per Provinsi
Hasil clustering 34 Provinsi berdasarkan jumlah korban bencana alam adalah sebagai berikut:
a. Cluster  0  terdiri  dari  32  data,  yaitu  Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Kepulauan  Riau,  Jambi, Sumatera Selatan, Kepulauan Bangka Belitung, Bengkulu, Lampung, Banten, Jawa Barat, DKI Jakarta, Jawa Tengah,  DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Bali,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Utara,  Kalimantan  Barat, Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Selatan,  Sulawesi  Utara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Selatan, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua. Rata-rata provinsi pada cluster ini memiliki jumlah kerusakan fasilitas yang lebih tinggi pada kejadian tanah longsor dengan centroid 613,25, gelombang pasang/abrasi dengan centroid 28,75, puting beliung dengan centroid 2694,406, tsunami dengan centroid 86,094,  dan letusan  gunung  api  dengan centroid 566,812.  Lalu,  jumlah  kerusakan  fasilitas yang sedang pada kejadian banjir dengan centroid 1525 dan kejadian gempa bumi dengan centroid 1202,625. Jumlah  kerusakan  fasilitas  pada  kejadian gempa  bumi  dan tsunami termasuk  rendah di  mana  nilai centroid adalah 0.
b. Cluster  1 terdiri  dari  1  data,  yaitu  Nusa  Tenggara  Barat  memiliki  jumlah  kerusakan  fasilitas  pada  kejadian gempa  bumi  yang  jauh  lebih  tinggi  dengan  nilai centroid sebesar  219577.  Jumlah  kerusakan  fasilitas  pada kejadian banjir juga lebih tinggi yaitu nilai centroid sebesar 4286. Pada kejadian tanah longsor dan kejadian puting  beliung,  jumlah  kerusakan  fasilitasnya  relatif  sedang  di  mana  nilai centroid kejadian  tanah  longsor adalah 17 dan nilai centroid kejadian puting beliung adalah 1549. Untuk kejadian gelombang pasang/abrasi, tsunami, gempa bumi & tsunami, serta letusan gunung api, cluster ini memiliki jumlah kerusakan fasilitas yang rendah ditandai dengan nilai centroid untuk keempat kejadian tersebut adalah 0.
c. Cluster 2 terdiri dari 1 data, yaitu Sulawesi Tengah yang jumlah kerusakan fasilitas kejadian gempa bumi dan tsunami  yang  tinggi,  terlihat  dari  nilai centroid sebesar  101839.  Jumlah  kerusakan  fasilitas  gelombang pasang/abrasi sedang yaitu dengan centroid senilai 24. Diikuti dengan jumlah kerusakan fasilitas yang rendah pada kejadian banjir yang memiliki centroid 533, kejadian tanah longsor yang memiliki centroid 11, puting beliung yang memiliki centroid 67, gempa bumi yang memiliki centroid 597, serta kejadian tsunami dan juga letusan gunung api yang sama-sama memiliki centroid 0.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2213
Gambar 10. Grafik Centroid Jumlah Kerusakan Fasilitas Per Provinsi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  data  kejadian  bencana  alam  Indonesia  selama  tahun  2014-2018  yang  telah  dikumpulkan, ditransformasi, dan diolah menggunakan tools RapidMiner, maka didapatkan kesimpulan pengelompokkan data bencana alam sebagai berikut:
a. Dari segi pengelompokkan data berdasarkan jumlah kejadian bencana alam per provinsi, didapatkan bahwa cluster  1  yaitu  Jawa  Tengah  yang  menjadi  provinsi  yang  mengalami  kejadian  bencana  alam  paling  sering terutama tanah longsor, puting beliung, dan banjir, cluster 2 yaitu Jawa Barat dan Jawa Timur yang jumlah kejadian bencana alamnya sedang dengan pengecualian kejadian gelombang pasang/abrasi, gempa bumi, dan tsunami yang sedikit lebih sering terjadi, dan cluster 0 merupakan provinsi-provinsi lain yang jumlah kejadian bencana alamnya rendah.
b. Dari segi pengelompokkan data berdasarkan jumlah kejadian bencana alam per bulan, diperoleh hasil bahwa cluster 2 yaitu bulan Januari dan Februari merupakan bulan yang paling sering mengalami kejadian bencana alam, cluster 0 yaitu bulan Maret, April, November, dan Desember merupakan bulan yang jumlah kejadian bencana alamnya sedang dengan pengecualian kejadian gempa bumi dan kejadian tsunami yang sedikit lebih sering terjadi, dan cluster 1 yang berisi bulan-bulan lain yang jumlah kejadian bencana alamnya relatif rendah, kecuali kejadian gempa bumi dan tsunami.
c. Dari segi pengelompokkan data berdasarkan jumlah korban bencana alam per provinsi, hasilnya berupa cluster 1 antara lain Aceh, Gorontalo, Jawa Barat, DKI Jakarta, Jawa Tengah, dan Jawa Timur merupakan provinsi yang jumlah korban banjir, tanah longsor, puting beliung, dan letusan gunung api lebih tinggi, jumlah korban gelombang pasang/abrasi  dan gempa bumi sedang, dan jumlah korban tsunami serta gempa bumi dan tsunami yang rendah, cluster 2 yaitu Nusa Tenggara Barat adalah provinsi yang jumlah korban gempa bumi lebih tinggi, jumlah  korban  banjir,  tanah longsor,  puting  beliung  sedang,  serta  jumlah  korban  gelombang  pasang/abrasi, tsunami, gempa bumi & tsunami, serta letusan gunung api yang rendah, kemudian ada cluster 0 yang terdiri dari  provinsi-provinsi  lain  yang  jumlah  korban  gelombang  pasang/abrasi,  tsunami,  serta  gempa  bumi  dan tsunami lebih tinggi, jumlah korban letusan gunung api sedang, dan jumlah korban banjir, tanah longsor, puting beliung, gempa bumi yang lebih rendah.
d. Dari  segi  pengelompokkan  data  berdasarkan  jumlah  kerusakan  fasilitas  per  provinsi,  diperoleh  kesimpulan bahwa  cluster 1  berisi  provinsi  Nusa Tenggara  Barat  yang jumlah  kerusakan  fasilitas  pada  kejadian  gempa bumi dan banjir lebih tinggi, jumlah kerusakan fasilitas pada kejadian tanah longsor dan puting beliung sedang, serta  jumlah  kerusakan  fasilitas  pada  kejadian  gelombang  pasang/abrasi,  tsunami,  gempa  bumi  &  tsunami, serta letusan gunung api yang rendah, cluster 2 berisi provinsi Sulawesi Tengah yang jumlah kerusakan fasilitas pada  kejadian  gempa  bumi  dan  tsunami  lebih  tinggi,  jumlah  kerusakan  fasilitas  pada  kejadian  gelombang pasang/abrasi  sedang,  serta  jumlah  kerusakan  fasilitas  pada  kejadian  banjir,  tanah  longsor,  puting  beliung, gempa  bumi,  tsunami,  serta  letusan  gunung  api  yang  rendah,  dan  juga  cluster  0  yang  memiliki  jumlah kerusakan  fasilitas  pada  kejadian  tanah  longsor,  gelombang  pasang/abrasi,  puting  beliung,  tsunami,  serta letusan gunung api yang lebih tinggi, jumlah kerusakan fasilitas pada kejadian banjir dan gempa bumi yang sedang, serta jumlah kerusakan fasilitas pada kejadian gempa bumi dan tsunami termasuk rendah.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  diharapkan  agar  penentuan  centroid  untuk  keperluan  clustering  tidak dilakukan  secara  acak,  tetapi  melalui  algoritma  tertentu  untuk  menemukan  posisi  centroid  awal.  Selain  itu, diharapkan pula agar hasil clustering data bencana alam ini dapat dilanjutkan untuk melakukan prediksi data di masa mendatang.

## REFERENCES
[1] B.  Badan  Pusat  Statistik,  “Statistik  Indonesia  2018,” Badan  Pusat  Statistik ,  2018.  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/publication/2018/07/03/5a963c1ea9b0fed6497d0845/statistik-indonesia-2018.  [Accessed:  25-

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2213
Aug-2019].
[2] P.  V.  dan  M.  B.  G.  Badan  Geologi,  “Data  Dasar  Gunung  Api  Indonesia,” Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana Geologi , 2019. [Online]. Available: http://www.vsi.esdm.go.id/index.php/gunungapi/data-dasar-gunungapi. [Accessed: 25-Aug-2019].
[3] N. O. and A. A. NOAA, “Natural Hazards Viewer,” National Oceanic and Atmospheric Administration , 2019. [Online]. Available: https://maps.ngdc.noaa.gov/viewers/hazards/?layers=0#. [Accessed: 26-Aug-2019].
[4] N. G. D. C. D. C. NGDC/WDC, “Tsunami Runup Data,” National Geophysical Data Center/World Data Center , 2019. [Online]. Available: https://www.ngdc.noaa.gov/hazard/tsu_db.shtml. [Accessed: 26-Aug-2019].
[5] B.  N.  P.  B.  BNPB,  “Data  Statistik  Bencana,” Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana ,  2018.  [Online].  Available: http://bnpb.cloud/dibi/tabel1b. [Accessed: 25-Aug-2019].
[6] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and 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) , vol. 2, no. 1, pp. 311–319, 2018.
[7] B. Supriyadi, A. P. Windarto, T. Soemartono, and Mungad, “Classification of Natural Disaster Prone Areas in Indonesia Using K-Means,” Int. J. Grid Distrib. Comput. , vol. 11, no. 8, pp. 87–98, 2018.
[8] M. S. Yana, L. Setiawan, E. M. Ulfa, and A. Rusyana, “Penerapan Metode K-Means dalam Pengelompokan Wilayah Menurut Intensitas Kejadian Bencana Alam di Indonesia Tahun 2013-2018,” J. Data Anal. , vol. 1, no. 2, pp. 93–102, 2018.
[9] Prihandoko, Bertalya, and M. I. Ramadhan, “An Analysis of Natural Disaster Data By Using K-Means and K-Medoids Algorithm of Data Mining Techniques,” QiR 2017 - 2017 15th Int. Conf. Qual. Res. Int. Symp. Electr. Comput. Eng. , vol. 2017-Decem, pp. 221–225, 2017.
[10]  E. F. Sirat, B. D. Setiawan, and F. Ramdani, “Comparative Analysis of K-Means and Isodata Algorithms for Clustering of Fire Point Data in Sumatra Region,” 2018 4th Int. Symp. Geoinformatics, ISyG 2018 , pp. 1–6, 2018.
[11]  M. I. Ramadhan, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Data Bencana Milik BNPB Menggunakan Algoritma K-Means dan Linear Regression,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 22, no. 1, 2017.
[12]  H.  Artatia  and  H.  R.B.,  “Pengelompokan  Dampak  Gempa  Bumi  Dari  Segi  Kerusakan  Fasilitas  Pada  Provinsi  Yang Berpotensi Gempa Di Indonesia Menggunakan K-Means-Clustering,” pp. 742–748, 2015.
[13]  C.  A.  Sugianto  and  M.  N.  Astita,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Data  Bencana  Tanah  Longsor  Di  Jawa  Barat Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” Techno.Com , vol. 17, no. 1, pp. 91–102, 2018.
[14]  A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data  Calon Mahasiswa  Baru  di  Universitas Muhammadiyah  Yogyakarta (Studi  Kasus:  Fakultas Kedokteran  dan  Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik),” Semesta Tek. , vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018.
[15]  M. A. Sembiring, M. F. L. Sibuea, and A. Sapta, “Analisa Kinerja Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Hasil Belajar,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 1, no. February, pp. 73–79, 2018.
[16]  B. Depaire, G. Wets, and K. Vanhoof, “Traffic accident segmentation by means of latent class clustering,” Accid. Anal. Prev. , 2008.