## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o .   2 Hal:70-75 e-ISSN: 2686-3154

## Comparison of Priority Areas and Rehabilitation Risk Areas for Post Disaster by K-Means Method
Arif Budiman 1  ,Sarjon Defit 2 , Yuhandri Yunus 3 123 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
arifmetabee@gmail.com

## Abstract
Among  the  inhibiting  factors  for  rehabilitation  in  Padang  City  is  the  absence  of  an  assessment  of  priority  areas  and rehabilitation risk areas.This study aims to classify these factors into three clusters and the method used in this study was K- Means method.Disaster average data from 2017 until 2019 as well as data on rehabilitation efforts are used in this  method. The results achieved indicate that the rehabilitation efforts carried out have not been evenly distributed in the areas prioritized for rehabilitation.This result can also be an input for the Regional Disaster Management Agency of Padang City in mapping and rehabilitating post-disaster areas and evaluating previous rehabilitation efforts.
Keywords: Cluster, K-means, Priority, Rehabilitation, Risk.

## Abstrak
Diantara faktor penghambat rehabilitasi di Kota Padang adalah belum adanya kajian tentang kawasan prioritas dan kawasan risiko bencana. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan faktor-faktor tersebut menjadi tiga kluster dan metode yang digunakan  adalah  metode K-Means .  Data  rata-rata  bencana  dari  tahun  2017  sampai  2019  serta  data  upaya  rehabilitasi digunakan  dalam  metode  ini.  Hasil  yang  dicapai  menunjukkan  bahwa  upaya  rehabilitasi  yang  dilakukan  belum  merata  di kawasan yang diprioritaskan untuk direhabilitasi. Hasil ini juga bisa menjadi masukan bagi Badan Penanggulangan Bencana Daerah  Kota  Padang  dalam  memetakan  dan  merehabilitasi  kawasan  pasca  bencana  serta  mengevaluasi  upaya  rehabilitasi yang telah dilakukan selama ini.
Kata kunci: Kluster, K-means , Prioritas, Rehabilitasi, Risiko.
© 2021JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Wilayah  Kota  Padang  memiliki  geografi  dengan  alam perbukitan dan memiliki struktur tanah yang labil yang menyebabkan  sering  terjadinya  tanah  longsor.  Curah hujan yang cukup tinggi menyebabkan terjadinya banjir serta  seringnya  terjadi  angin  puting  beliung  yang merusak  rumah  dan  menumbangkan  pohon-pohon pelindung  yang  dapat  membahayakan  pengguna  jalan. Disamping  itu,  Kota  Padang  juga  terletak  pada pertemuan  lempeng  Eurasia  dan  Indo  Australia  dan secara  geologi  dilalui  oleh  bukit  barisan.  Dilaluinya Kota  Padang  oleh  bukit  barisan  menyebabkan  daerah ini  menjadi  sangat  rawan  gempa  bumi  yang  dapat disusul oleh tsunami.
Berdasarkan data dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah  (BPBD)  Kota  Padang,    jumlah  kejadian bencana  pada  tahun  2017  adalah  503  kejadian.  Pada tahun 2018 sebanyak 572 kejadian dan pada tahun 2019 sebanyak  777  jumlah  kejadian  bencana  yang  ada  di Kota  Padang.Intensitas  terjadinya  bencana  yang  tinggi harus  disertai  dengan  rehabilitasi  pasca  bencana. Rehabilitasi  yang  dilakukan  harus  di  kawasan  yang memang  diprioritaskan  untuk  di  rehabilitasi.  Risiko rehabilitasi atau rehabilitasi yang sudah dilakukan juga harus dievaluasi agar tepat sasaran.
Faktor  penghambat  rehabilitasi  adalah  belum  adanya kajian tentang kawasan prioritas yang akan direhabilitasi  serta  kajian  risiko  kawasan  yang  telah dilakukan  rehabilitasi.  Kedua  faktor  tersebut  dapat diselesaikan dengan mengelompokkan kawasan prioritas  dan  risiko  rehabilitasi  pasca  bencana denganmenggunakan teknik data mining yang memakai algoritma clustering dengan  metode K-Means. Metode ini berupa pembagian partisi, dimana sebuah data yang terdapat  didalamnya  dikelompokkan  dan  dibagi menjadi  suatu  data  tertentu  yang  terpisah  tetapi  masih relevan  dengan  informasi  data  yang  ditentukan. Pengelompokkan  objek  yang  dilakukan K-Means berdasarkan  jarak cluster yang  paling  dekat  dengan pusat cluster dan memiliki kemiripan.
Penelitian  terdahulumenerapkan  metode K-Means untuk mengidentifikasi karakteristik Jakarta IslamicIndex [ 1 ].  Penelitian  selanjutnyamenerapkan metode K-Means dalam  memetakan  penyebaran penyedian  air  minum  dan  sanitasi  masyarakat (Pamsimas)  oleh  pemerintah  Kabupaten  Karanganyar [ 2 ]. Penelitian  ketiga  menganalisis clustering K-Means pada  data  informasi  kemiskinan  di  Jawa  Barat  [ 3 ]. Kemudian metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan  mahasiswa  potensial drop  out [ 4 ].
Penelitian  keenam  menerapkan K-Means untuk membuat  strategi  pemasaran  penjualan  buku  di Tokopedia  dan  Shopee  [ 5 ].  Berikutnya  adalah penggunaan  metode K-Means dalam  penjualan  barang di  toko outdoor [ 6 ].  Selanjutnya  pengelompokan provinsi  terhadap  pencemaran  lingkungan  dengan datamining [ 7 ]. Penelitian kesembilan yaitu klasterisasi data rekam medis pasien di RS. Anwar  Medika Balong Bendong  Sidoarjo  dengan K-Means [ 8 ].  Penelitian berikutnya  menggunakan K-Means untuk  menganalisis pola  energi  di  bangunan  kampus  [ 9 ].  Selanjutnya adalah penelitian yang menerapkan algoritma clustering dalam
mengelompokkan provinsi berdasarkan nilai ujian nasional [ 10 ].
Berdasarkan  kelompok  data  atau  objek  yang  terbentuk dalam  penelitian  ini  akan  dianalisis  bagaimana hubungan  antara  kawasan  prioritas  rehabilitasi  dengan upaya rehabilitasi yang sudah dilakukan.
2. Metodologi Penelitian
2.1 Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge  discovery  in  database merupakan  sebuah proses  yang  dilakukan  secara  berulang  dalam mengidentifikasi  pola  tertentu  yang  terdapat  di  dalam sebuah database yang  berukuran  besar.  Gambar  1 menunjukkan  tahapan-tahapan  dalam  menemukan sebuah  pola  tertentu  atau  sebuah  pengetahuan  yang baru  dari  sebuah database. Tahapan-tahapan  tersebut merupakan perulangan dari proses-proses berikut :
a. Selection
Tahapan  ini  merupakan  proses  menentukan  variabel yang akan digunakan agar tidak terjadi perulangan data atau kesamaan data yang akan digunakan.
b. Prepocessing
Terdapat  2  tahapan  dalam Prepocessing ,  yaitu Data cleaning yang  menghapus  data  yang  tidak  digunakan, seperti  menghapus missingvalue , noisedata atau  data yang tidak konsisten/relevan dan Data integration yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  entitas  yang  unik pada atribu-atribut.
c. Transformation
Beberapa  metode  pada data  mining memiliki  format khusus  sehingga  tidak  bisa  diproses  sehingga  data diubah sesuai pengolahan data mining.
d. Data mining
Merupakan langkah utama untuk mendapatkan pengetahuan baru  yang berasal dari data yang diproses berdasarkan  metode  yang  digunakan.  Pada  penelitian ini, metode yang digunakan adalah metode K-Means .
e. Evaluation/Interpretation
Pola-pola  yang  menarik  diidentifikasi  ke  dalam knowledge base sehingga akan menghasilkan pola-pola yang khas maupun model prediksi. Model prediksi dan
pola  khas  inilah  yang  akan  dievaluasi  dan  dikaji  agar target yang diharapkan terpenuhi.

## f. Knowledge
Pada tahapan ini, pengetahuan baru akan dihasilkan dan bisa dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan. Pengetahuan baru ini tercipta dari pola-pola  yang  khas dan model prediksi pada tahapan sebelumnya.
Gambar 1. Langkah Knowledge Discovery in Database (KDD)
2.2 Data Mining
Data mining merupakan sebuah proses yang dilakukan untuk  menemukan  hubungan  atau  korelasi  yang  baru dan  bernilai  pengetahuan.  Metode-metode  yang  dapat digunakan  dalam data  mining adalah  klasifikasi, regresi ,  seleksi  variabel, marketbasket analisis  dan clustering [ 11 ].  Secara  umum  kegunaan data  mining dapat  dibagi  menjadi  dua,  yaitu descriptive dan predictive . Descriptive artinya  mencari  pola  yang  bisa dipahami  oleh  manusia  dan  mampu  menjelaskan karakteristik dari data, sedangkan predictive digunakan untuk membentuk sebuah model pengetahuan yang bisa digunakan sebagai prediksi [ 12 ].
2.3 Clustering
Clustering merupakan  salah  satu  teknik  dalam data mining yang  menyelesaikan  masalah  dalam  kumpulan data  dengan  cara  mengelompokkannya  sehingga  dapat dianalisis  dengan  lebih  mudah  dan  optimal.  Teknik clustering mempunyai  beberapa  subset  yang  berasal dari sebuah dataset. Data  dalam satu  cluster memiliki tingkat    kemiripan    yang    maksimum  dan    data    antar cluster    memiliki    kemiripan    yangminimum  [ 13 ]. Berdasarkan  strukturnya  metode clustering dibagi menjadi  dua  yaitu  pengelompokan,  yaitu  hirarki  dan partitioning [ 14 ].
2.4 K-Means
Metode  dalam  algoritma clustering yang  diunggulkan adalah  metode K-Means .  Kesederhanaan  ide  pada metode  ini  dapat  dilihat  pada  implementasinya  yang mudah dan proses  konvergensinya  yang cepat. Metode ini    juga  merupakan  bentuk  dari  teknik    pembagian partisi ( partition ) atau kelompok yang memisahkan dan membagi sebuah data ke dalam suatu data tertentu.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  membentuk clustering dengan  metode K-Means yang  pertama adalah menentukan jumlah cluster , kemudian menentukan  nilai centroid dengan  menggunakan  rumus berikut :
̅ ∑ (1)
Dimana, ̅ merupakan  rata-rata  nilai centroid , p merupakan  indeks cluster , M k merupakan  jumlah  data kelompok  dan S pj merupakan  nilai  data  ke- p yang  ada di dalam cluster tersebut untuk variabel ke- l .
Selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  antara  titik centroid dengan  titik  tiap  objek  dengan  menggunakan rumus :
√( ) ( ) (2) Dimana, merupakan  jarak  objek,
merupakan koordinat objek k ,
merupakan koordinat centroidk , merupakan  koordinat  objek k dan merupakan koordinat centroidk . Berikutnya mengelompokkan  objek  untuk  menentukan  anggota cluster dengan  cara  memperhitungkan  jarak  minimum objek.  Selanjutnya  lakukan  perulangan  dari  tahap menentukan  nilai centroid hingga  nilai centroid yang dihasilkan tetap dan anggota cluster tidak berpindah ke cluster lain.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Terdapat dua data yang digunakan dalam penelitian ini, yang  pertama  adalah  data  rata-rata  jumlah  kejadian bencana  dari  tahun  2017  hingga  2019  untuk menentukan  kawasan  prioritas  rehabilitasi.  Data  kedua yaitu  data  rata-rata  risiko  atau  upaya  rehabilitasi  yang dilakukan  dari  tahun  yang  sama  untuk  menentukan kawasan  risiko  rehabilitasi.  Data  untuk  perhitungan pertama dapat dilihat pada Tabel.1
Tabel 1. Data Jumlah Kejadian Bencana
N o Kec. PT P O H B  L  A B P A P G B K H K  K B 1 Padang Barat 46 5 1 0 0 1 0 0 0 1 2 Padang Utara 38 0 1 1 1 0 0 0 0 3 3 Padang Timur 37 0 1 0 0 0 0 0 0 3 4 Padang Selatan 78 4 4 4 1 0 0 0 6 7 5 Nanggalo 28 0 1 0 0 0 0 0 0 1 6 Kuranji 74 1 4 0 1 0 0 0 0 4 7 Lubuk Begalung 60 0 4 1 1 0 0 0 1 5 8 Lubuk Kilangan 31 0 1 6 0 0 0 1 11 5 9 Pauh 20 0 1 1 0 0 0 0 0 4 10 Koto Tangah 79 3 1 1 0 0 0 0 0 2 11 Bungus  Teluk. K 18 1 1 0 0 0 0 0 0 1
Berdasarkan Tabel 1, terdapat 10 jenis bencana di Kota Padang, dimana PT untuk pohon tumbang, POH untuk pencarian  orang  hilang,  B  untuk  banjir,  L  untuk longsor,  ABP  untuk  angin  puting  beliung,  AP  untuk abrasi  pantai,  GB  untuk  gempa  bumi,  KH  untuk kebakaran  hutan,  K  untuk  kekeringan  dan  KB  untuk kecelakaan/bencana lainnya.
Selanjutnya  adalah  proses clustering Tabel.1  dengan menggunakan  metode K-Means .  Langkah-langkahnya adalah :
3.1. Menentukan jumlah cluster
Jumlah cluster yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi kawasan  prioritas  rehabilitasi  adalah  tiga cluster yang
terdiri  dari  prioritas  tinggi  (C1),  sedang  (C2)  dan rendah (C3)
3.2. Menentukan centroid awal
Pusat  awal centroid awal  dipilih  secara  acak,  sebagai berikut :
C1 (78, 4, 4, 4, 1, 0, 0, 0, 6, 7)
C2 (60, 0, 4, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 5)
C3 (18, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1)
3.3. Menghitung jarak pusat
Perhitungan  jarak  antara  data  dan  pusat cluster menggunakan  rumus Euclidian  Distance. Kemudian masing-masing objek dialokasikan ke centroid terdekat yang  hasil  pengelompokan  data  iterasi  1  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengelompokan Data Iterasi 1 ke Cluster No Kec. dC1 dC2 dC3 C 1 C 2 C 3 1 Padang Barat 33,53 15,81 28,30 0  1 0 2 Padang Utara 41,06 22,32 20,17 0  0 1 3 Padang Timur 42,13 23,35 19,13 0  0 1 4 Padang Selatan 0,00 19,44 60,89 1  0 0 5 Nanggalo 51,13 32,43 10,05 0  0 1 6 Kuranji 9,27 14,14 56,17 1  0 0 7 Lubuk Begalung 19,44 0,00 42,34 0  1 0 8 Lubuk Kilangan 47,63 31,26 18,55 0  0 1 9 Pauh 58,69 40,15 3,87 1  0 0 10 Koto Tangah 9,06 19,75 61,05 1  0 0 11 Bungus Teluk. Kabung 60,89 42,34 0,00 0  0 0
Berdasarkan  Tabel  2,  anggota cluster baru  yang didapatkan adalah :
C1 : 4, 6, 10 (jumlah anggota 3);
C2 : 1, 7 (jumlah anggota 2);
C3 : 2, 3, 5, 8, 9, 11 (jumlah anggota 6).
3.4. Menentukan pusat cluster baru
Pusat cluster baru  ditentukan  dengan  cara  menghitung nilai  rata-rata  dari  data  pada centroid yang  sama dengan rumus :
∑ (3)
Dimana,  C1  merupakan  pusat cluster baru  dan  k merupakan  nilai centroid .Pusat cluster baru  yang dihasilkan adalah sebagai berikut :
C1 (77, 3, 3, 2, 1, 0, 0, 0, 2, 4)
C2 (53, 3, 3, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 3)
C3 (29, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 3)
3.5. Proses berulang.
Selanjutnya, data diulang dari langkah 3 hingga posisi anggota  data  tidak  berubah.  Hasil  pengelompokannya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kelompok data Iterasi 2 No Kec. dC1 dC2 dC3 C 1 C 2 C 3 1 Padang Barat 31,46 7,91 18,26 0 1 0 2 Padang Utara 39,22 15,31 9,56 0 0 1 3 Padang Timur 40,25 16,29 8,64 0 0 1 4 Padang Selatan 5,70 26,24 50,00 1 0 0 5 Nanggalo 49,30 25,27 3,00 0 0 1 6 Kuranji 4,45 21,15 45,52 1 0 0 7 Lubuk Begalung 17,29 7,91 31,58 0 1 0 8 Lubuk Kilangan 47,21 25,27 10,80 0 0 1 9 Pauh 57,14 33,16 8,95 0 0 1 10 Koto Tangah 4,29 26,09 50,45 1 0 0 11 Bungus Teluk. K 59,21 35,14 11,09 0 0 1
Berdasarkan  Tabel  3,  anggota  baru  yang  didapatkan adalah sebagai berikut :
C1 : 4, 6, 10 (jumlah anggota 3);
C2 : 1, 7 (jumlah anggota 2);
C3 : 2, 3, 5, 8, 9, 11 (jumlah anggota 6).
Pada  Tabel  3,  algoritma  pencarian  dengan  metode K- Means dihentikan karena hasil iterasi ke-2 sama dengan iterasi sebelumnya, yaitu iterasi ke-1. Anggota masing- masing cluster dari kawasan prioritas rehabilitasi dapat dilihat pada Tabel 4, Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 4. Cluster 1-Kelompok Kawasan Prioritas Rehabilitasi Tinggi
No Kec. PT P O H B  L  A B P A P G B K H K  K B 4 Padang Selatan 78 4 4 4 1 0 0 0 6 7 6 Kuranji 74 1 4 0 1 0 0 0 0 4 10 Koto Tangah 79 3 1 1 0 0 0 0 0 2
Cluster 1  pada  Tabel  4  merupakan cluster kawasan dengan  prioritas  tinggi  untuk  dilakukan  rehabilitasi. Cluster ini  terdiri  dari  tiga  kecamatan,  yaitu  Kec. Padang  Selatan,  Kec.  Kuranji  dan  Kec.  Koto  Tangah. Ketiga  kecamatan  ini  diprioritaskan  tinggi  untuk dilakukan rehabilitasi disebabkan oleh jumlah  kejadian bencananya melebihi kecamatan yang lain.
Tabel 5. Cluster 2-Kelompok Kawasan Prioritas Rehabilitasi Sedang
No Kec. PT P O H B  L  A B P A P G B K H K  K B 1 Padang Barat 46 5 1 0 0 1 0 0 0 1 7 Lubuk 60 0 4 1 1 0 0 0 1 5

## Begalung
Cluster 2  pada  Tabel  5  merupakan  kawasan  yang diprioritaskan sedang untuk direhabilitasi. Terdapat dua kecamatan  yang  masuk  pada  kelompok  ini,  yaitu  Kec. Padang  Barat  dan  Kec.  Lubuk  Begalung.  Apabila rehabilitasi pada kedua kecamatan ini dilakukan dengan segera,  tidak  menutup  kemungkinan  bahwa  kedua kecamatan  ini  dapat  bergabung  dengan  kawasan prioritas rehabilitasi rendah.
Tabel 6. Cluster 3-Kelompok Kawasan Prioritas Rehabilitasi Rendah
No Kec. PT P O H B  L  A B P A P G B K H K  K B 2 Padang Utara 38 0 1 1 1 0 0 0 0 3 3 Padang Timur 37 0 1 0 0 0 0 0 0 3 5 Nanggalo 28 0 1 0 0 0 0 0 0 1 8 Lubuk Kilangan 31 0 1 6 0 0 0 1 1 1 5 9 Pauh 20 0 1 1 0 0 0 0 0 4 11 Bungus Teluk. K 18 1 1 0 0 0 0 0 0 1
Cluster 3  pada  Tabel  6  merupakan  kawasan  yang diprioritaskan  rendah  untuk  direhabilitasi.  Anggota pada cluster ini berjumlah enam kecamatan, yaitu Kec. Padang  Utara,  Kec.  Padang  Timur,  Kec.  Nanggalo, Kec.  Lubuk  Kilangan,    Kec.  Pauh  dan  Kec.  Bungus Teluk  Kabung.  Jumlah  anggota cluster 3  lebih  banyak dibandingkan cluster lain  dan  bisa  disimpulkan  bahwa jumlah  kejadian  bencana  di  enam  kecamatan  ini  lebih sedikit.
Selanjutnya  adalah  data  perhitungan  kedua  yang  dapat dilihat pada Tabel 7. Data ini merupakan data rata-rata jumlah  risiko  atau  upaya  rehabilitasi  yang  telah dilakukan dari tahun 2017 hingga 2019.
Tabel 7. Data Risiko atau Upaya Rehabilitasi Pascabencana
No Kec. BPR FU JKK 1 Padang Barat 9 2 59 2 Padang Utara 12 3 72 3 Padang Timur 1 0 17 4 Padang Selatan 32 8 169 5 Nanggalo 5 0 33 6 Kuranji 19 3 109 7 Lubuk Begalung 34 2 147 8 Lubuk Kilangan 8 0 37 9 Pauh 1 0 3 10 Koto Tangah 2 1 49 11 Bungus Teluk. K 5 1 21
Berdasarkan Tabel 7, terdapat 3 jenis risiko atau upaya rehabilitasi  di  Kota  Padang,  dimana  BPR  adalah bantuan  perbaikan  rumah,    FU  adalah  fasilitas  umum dan JKK adalah jumlah KK.
Selanjutnya  adalah  proses clustering Tabel.7  dengan menggunakan  metode K-Means .  Langkah-langkahnya adalah :
a. Menentukan jumlah cluster
Jumlah cluster yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi kawasan  risiko  rehabilitasi adalah tiga cluster yang terdiri dari prioritas tinggi (C1), sedang (C2) dan rendah (C3)
b. Menentukan centroid awal
Pusat awal centroid awal sebagai berikut :
C1 (32, 8, 169,)
C2 (19, 3, 109) C3 (18, 1, 1)
c. Menghitung jarak pusat
Perhitungan  jarak  antara  data  dan  pusat cluster menggunakan rumus Euclidian Distance.
Kemudian  masing-masing  objek  dialokasikan  ke centroid terdekat  yang  hasil  pengelompokan  data iterasi 1 dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengelompokan Data Iterasi 1 ke Cluster No Kec. dC1 dC2 dC3 C 1 C 2 C 3 1 Padang Barat 113,34 51,07 56,32 0 1 0 2 Padang Utara 99,99 37,76 69,62 0 1 0 3 Padang Timur 155,55 93,30 14,27 0 0 1 4 Padang Selatan 0,00 62,29 169,56 1 0 0 5 Nanggalo 139,42 77,18 30,18 0 0 1 6 Kuranji 62,29 0,00 107,34 0 1 0 7 Lubuk Begalung 22,77 41,47 148,17 1 0 0 8 Lubuk Kilangan 134,54 72,33 35,05 0 0 1 9 Pauh 169,56 107,34 0,00 0 0 1 10 Koto Tangah 124,72 62,49 45,75 0 0 1 11 Bungus Teluk. K 151,17 88,97 18,43 0 0 1
Berdasarkan  Tabel  8,  anggota cluster baru  yang didapatkan adalah :
C1 : 4, 7 (jumlah anggota 2)
C2 : 1, 2, 6 (jumlah anggota 3)
C3 : 3, 5, 8, 9, 10, 11 (jumlah anggota 6)
d. Menentukan pusat cluster baru
Pusat cluster baru  ditentukan  dengan  cara menghitung  nilai  rata-rata  dari  data  pada centroid yang  sama.  Pusat  cluster  baru  yang dihasilkan adalah sebagai berikut :
C1 (33, 5, 158)
C2 (13, 3, 80)
C3 (4, 0, 27)
e. Selanjutnya,  data  diulang  dari  langkah  3  hingga posisi  anggota  data  tidak  berubah.  Hasil pengelompokannya dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Kelompok data Iterasi 2 No Kec. dC1 dC2 dC3 C 1 C 2 C 3 1 Padang Barat 102,68 21,47 32,49 0 1 0 2 Padang Utara 89,35 8,17 45,82 0 1 0 3 Padang Timur 144,86 63,69 9,81 0 0 1 4 Padang Selatan 11,38 91,87 145,79 1 0 0 5 Nanggalo 128,69 47,59 6,41 0 0 1 6 Kuranji 51,68 29,61 83,54 0 1 0 7 Lubuk Begalung 11,38 70,81 124,48 1 0 0 8 Lubuk Kilangan 123,77 42,78 11,46 0 0 1 9 Pauh 158,82 77,75 23,84 0 0 1 10 Koto Tangah 114,17 33,09 22,15 0 0 1 11 Bungus Teluk. K 140,40 59,41 6,02 0 0 1
Berdasarkan  Tabel  9,  anggota  baru  yang  didapatkan adalah sebagai berikut :
C1 : 4, 7 (jumlah anggota 2);
C2 : 1, 2, 6 (jumlah anggota 3);
C3 : 3, 5, 8, 9, 10, 11 (jumlah anggota 6).
Pada  Tabel  9,  algoritma  pencarian  dengan  metode K- Means dihentikan karena hasil iterasi ke-2 sama dengan iterasi sebelumnya, yaitu iterasi ke-1. Anggota masing- masing cluster dari  kawasan  risiko  rehabilitasi  dapat dilihat pada Tabel 10, Tabel 11 dan Tabel 12.
Tabel 10. Cluster 1-Kelompok Kawasan Risiko Rehabilitasi Tinggi
No Kec. BPR FU JKK 4 Padang Selatan 32 8 169 7 Lubuk Begalung 34 2 147
Cluster 1  pada  Tabel  10  adalah  kelompok    kawasan risiko rehabilitasi dengan jumlah rehabilitasinya paling tinggi  dibanding  kecamatan  lain.  Terdapat  dua kecamatan  yang  masuk  kelompok  ini,  yaitu  Kec. Padang  Selatan  dan  Kec.  Lubuk  Begalung.  Hasil  dari pengelompokan  risiko  rehabilitasi  ini  dapat  dijadikan bahan  evaluasi  tentang  rehabilitasi  yang  dilakukan selama ini.
Tabel 11. Cluster 2-Kelompok Kawasan Risiko Rehabilitasi Sedang
No Kec. BPR FU JKK 1 Padang Barat 9 2 59 2 Padang Utara 12 3 72 6 Kuranji 19 3 109
Cluster 2  pada  Tabel  11  merupakan  kawasan  dengan jumlah  rehabilitasi  sedang.  Terdapat  tiga  kecamatan yang masuk kategori ini, yaitu Kec. Padang Barat, Kec. Padang  Utara  dan  Kec.  Kuranji.  Jumlah  rehabilitasi yang  dilakukan  pada  ketiga  kecamatan  ini  cukup banyak dibandingkan kecamatan pada cluster 3.
Tabel 12. Cluster 3-Kelompok Kawasan Prioritas Rehabilitasi Rendah No Kec. BPR FU JKK 3 Padang Timur 1 0 17 5 Nanggalo 5 0 33 8 Lubuk Kilangan 8 0 37 9 Pauh 1 0 3 10 Koto Tangah 2 1 49 11 Bungus Teluk. K 5 1 21
Cluster 3  pada  kawasan  risiko  rehabilitasi  merupakan kawasan  dengan  jumlah  rehabilitasi  rendah.  Anggota dari cluster ini,  yaitu  Kec.  Padang  Timur,  Kec. Nanggalo, Kec. Lubuk Kilangan, Kec. Pauh, Kec. Koto Tangah dan Kec. Bungus Teluk Kabung.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dikemukakan,  maka kesimpulan  yang  dapat  ditarik  adalah  ditemukan pengetahuan  dari  proses  perhitungan  ini,  yaitu  upaya rehabilitasi  yang  selama  ini  dilakukan  ternyata  belum merata  di    kawasan  yang  diprioritaskan  untuk  di rehabilitasi. Pada cluster 1 kawasan prioritas rehabilitasi terdapat tiga kecamatan, yaitu  Kec. Padang Selatan, Kec. Kuranji dan Kec. Koto Tangah sedangkan pada cluster 1  di  kawasan  risiko  rehabilitasi  terdapat dua  kecamatan  yang  masuk  kelompok  ini,  yaituKec. Padang Selatan dan Kec. Lubuk Begalung. Berdasarkan hal  itu,  dapat  diketahui  bahwa  hanya  satu  kecamatan yang  upaya  rehabilitasinya  sesuai  dengan  kecamatan yang  diprioritaskan,  yaitu  Kec.  Padang  Selatan.  Jadi upaya  rehabilitasi  kawasan  pasca  bencana    belum dilakukan secara tepat.

## Daftar Rujukan
[1] Mayola,  L.,  Sanjaya,  S.,  &  Safitri,  W.  (2018).  Identifikasi Karakteristik  Jakarta  Islamic  Index  dengan  Menggunakan Algoritma
K-Means. Sebatik , 22 (2), 83-87. DOI: https://doi.org/10.46984/sebatik.v22i2.312 .
[2] Pratomo, E. D., Irawati, T., & Saptomo, W. L. Y. (2020). Metode K-Means  dalam  Pemetaan  Penyebaran  Pamsimas. Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIKomSiN) , 7 (2).  DOI: http://dx.doi.org/10.30646/tikomsin.v7i2.449 .
[3] Febianto,  N.  I.,  &  Palasara,  N.  (2019).  Analisa  Clustering  K-
Means  Pada  Data  Informasi  Kemiskinan  Di  Jawa  Barat  Tahun 2018. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer),  8 (2), 130-140. DOI: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v8i2.653 .
[4] Vhallah,  I.,  Sumijan,  S.,  &  Santony,  J.  (2018).  Pengelompokan Mahasiswa Potensial Drop Out Menggunakan Metode Clustering K-Means. Jurnal  RESTI    (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi
Informasi) , 2 (2), 572-577. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.308 .
[5] Baihaqi,  W.  M.,  Indartono,  K.,  &  Banat,  S.  (2019).  Penerapan Teknik  Clustering  Sebagai  Strategi  Pemasaran  pada  Penjualan Buku  di  Tokopedia  dan  Shopee. Paradigma-Jurnal  Komputer dan Informatika , 21 (2), 243-248. DOI:
https://doi.org/10.31294/p.v21i2.6149 .
[6] Indriyani,  F.,  &  Irfiani,  E.  (2019).  Clustering  Data  Penjualan pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K- Means. JUITA: Jurnal Informatika , 7 (2), 109-113 . DOI: http://dx.doi.org/10.30595/juita.v7i2.5529 .
[7] Anjelita,  M.,  Windarto,  A.  P.,  &  Hartama,  D.  (2019). Pemanfaatan Datamining pada  Pengelompokan Provinsi Terhadap  Pencemaran  Lingkungan  Hidup. KOMIK  (Konferensi Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer),  3 (1).  DOI: http://dx.doi.org/10.30865/komik.v3i1.1675 .
[8] Ali,  A.  (2019).  Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  di  Rumah  Sakit Anwar  Medika  Balong  Bendo  Sidoarjo. MATRIK:  Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , 19 (1), 186-195. DOI: https://doi.org/10.30812/matrik.v19i1.529 .
[9] Nepal,  B.,  Yamaha,  M.,  &  Sahashi,  H.  (2019).  Energy Conservation in University buildings by Energy Pattern Analysis Using  Clustering  Technique. International  Journal  of  Energy Production and Management, 4 (2), 158-167. DOI: http://doi.org/10.2495/EQ-V4-N2-158-167 .
[10] Aditya,  A.,  Jovian,  I.,  &  Sari,  B.  N.  (2020).  Implementasi  K- Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia  Tahun  2018/2019.
Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 4 (1), 51-58. DOI:
http://doi.org/10.30865/mib.v4i1.1784 .
[11] Astuti,  D.  (2019).  Penentuan  Strategi  Promosi  Usaha  Mikro Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  Menggunakan  Metode  CRISP- DM  dengan  Algoritma  K-Means  Clustering. Journal  of Informatics,  Information  System,  Software  Engineering  and
Applications (INISTA), 1 (2), 60-72. DOI: https://doi.org/10.20895/inista.v1i2.71 .
[12] Sonang,  S.,  Purba,  A.  T.,  &  Pardede,  F.  O.  I.  (2019). Pengelompokan  Jumlah  Penduduk  Berdasarkan  Kategori  Usia dengan  Metode  K-Means. Jurnal  Teknik  Informasi  dan
Komputer (Tekinkom), 2 (2), 166-172. DOI: http://doi.org/10.37600/tekinkom.v2i2.115 .
[13] Firdaus,  R.  D.,  Laksana,  T.  G.,  &  Ramadhani,  R.  D.  (2019).
Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan  Metode  Kmeans  Dengan  Hierarchical  Clustering Single  Linkage. Journal  of  Informatics,  Information  System, Software  Engineering  and  Applications  (INISTA),  2 (1). DOI: https://doi.org/10.20895/inista.v2i1.87 .
[14] Yuan,  C.,  &  Yang,  H.  (2019).  Research  On  K-Value  Selection Method Of K-Means Clustering Algorithm. J—Multidisciplinary Scientific Journal, 2 (2), 226-235. DOI: http://doi.org/10.3390/j2020016 .