Volume 2  No. 2  November 2019

## Analisis Cluster Intensitas Kebencanaan di Indonesia Menggunakan Metode K-Means
Hafiz Yusuf Heraldi 1 , Nabila Churin Aprilia 2 , dan Hasih Pratiwi 3 1,2,3 Program Studi Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Sebelas Maret
hafizheraldi@student.uns.ac.id, nabilachurin341@student.uns.ac.id, dan hpratiwi@staff.uns.ac.id
Abstract. Indonesia  is  one  of  the  most  prone  countries  to  natural  disasters  in  the world because of the climate, soil, hydrology,  geology, and geomorphology. There are many different natural disasters, but the three most common natural disasters in Indonesia  are  flood,  landslide,  and  tornado.  This  research  aimed  to  cluster  the provinces in Indonesia based on the flood, landslide, and tornado’s intensity in 2018. The results of clustering by K-Means method in this research divided the provinces in  Indonesia  into  four  clusters.  The  second  cluster  contained  West  Java,  Central Java, and Bali, the third cluster contained DKI Jakarta, the fourth cluster contained DI Yogyakarta, and the first cluster contained the other 29 provinces. The result of this  research  hopefully  can  help  the  government  in  order  to  make  decision  and improve  the  natural  disaster  management  system,  such  as  preparedness,  disaster response,  and  disaster  recovery  based  on  the  most  common  disaster  in  each province. Furthermore, the society is expected to be more aware on natural disaster management based on the most common natural disaster in province that they lived.
Keywords : natural disaster, cluster, k-means

## 1. Pendahuluan
Keindahan dan keberagaman alam yang dimiliki Indonesia seperti gunung, bukit, pantai,  danau,  dan laut  seakan  berbanding  lurus  dengan  keberagaman  ancaman  bencana alam  yang  dimiliki  Indonesia.  Bencana  alam  adalah  peristiwa  atau  rangkaian  peristiwa yang  mengancam  dan  mengganggu  kehidupan  dan  penghidupan  masyarakat  yang disebabkan oleh faktor alam, sehingga menimbulkan korban jiwa, kerusakan lingkungan, kerugian  harta  benda,  dan  dampak  psikologis  [1].  Indonesia  menjadi  salah  satu  negara yang  rawan  bencana  dikarenakan  keadaan  iklim,  tanah,  hidrologi,  geologi,  dan geomorfologinya. Letak astronomis menjadikan Indonesia mempunyai iklim tropis yang berdampak  pada  tingginya  curah  hujan,  jika  keadaan  alam  mulai  rusak,  maka  tingginya curah  hujan  akan  menyebabkan  bencana  banjir.  Sedangkan  secara  geologi,  Indonesia berada  pada  pertemuan  tiga  lempeng  tektonik,  yaitu  lempeng  Eurasia,  lempeng  Pasifik, dan lempeng Indo-Australia. Pertemuan tiga lempeng ini menyebabkan Indonesia  rawan terjadi gempa bumi, tsunami, serta tanah longsor.
Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB),  mengatakan  bahwa  dari Januari hingga April 2019 sudah terjadi 1.586 bencana yang terjadi di berbagai wilayah di Indonesia.  Jumlah  ini  sudah  meningkat  sebesar  7,2  persen  dibandingkan  tahun  2018.
Volume 2  No. 2  November 2019
Bencana terbesar yang terjadi di awal 2019 adalah banjir dan tanah longsor di Sulawesi Selatan  yang  menyebabkan  82  orang  meninggal  dunia,  47 orang luka-luka,  dan 3  orang hilang, serta kerugian diperkirakan mencapai 926 miliar rupiah. Pada bulan Maret, terjadi kembali  bencana  banjir  dan  tanah  longsor  di  Sentani,  Papua  yang  menyebabkan  119 orang  meninggal  dunia,  82  orang  hilang,  dan  965  orang  luka-luka,  serta  kerugian  yang mencapai 668 miliar rupiah. Setelah dua bencana yang terjadi di bulan Januari dan Maret, terjadi  lagi  bencana  yang  sama  pada  bulan  April  di  Bengkulu  yang  menyebabkan  29 orang  meninggal,  13  orang  hilang,  dan  4  orang  luka-luka,  serta  kerugian  mencapai  200 miliar rupiah.
Selain  bencana  banjir  dan  longsor,  puting  beliung  juga  merupakan  salah  satu bencana  yang  cukup  sering  terjadi  di  Indonesia.  Puting  beliung  banyak  terjadi  pada musim  pancaroba  atau  transisi  antara  dua  musim,  yaitu  transisi  antara  musim  hujan  ke musim kemarau atau sebaliknya [2]. Bencana puting beliung paling sering terjadi di pulau Jawa, khususnya Jawa Tengah [3].
Berbagai macam bencana yang mengancam Indonesia mengharuskan pemerintah untuk  melakukan  persiapan  dengan  baik,  salah  satunya  adalah  melakukan  mitigasi bencana.  Mitigasi  merupakan  tahap  awal  penanggulangan  bencana  alam  untuk mengurangi  dan  memperkecil  dampak  bencana  yang  biasanya  dilakukan  sebelum bencana  terjadi  [4].  Mitigasi  bencana  banjir  dapat  dilakukan  dengan  tiga  arahan kebijakan, yaitu pendidikan kebencanaan, peningkatan sosialisasi pada zona rawan banjir, dan  perencanaan  ruang  berbasis  bencana  [5].  Mitigasi  bencana  tanah  longsor  dapat dilakukan  dengan  penyusunan database daerah  potensi  bahaya  dan  pemasangan Early Warning  System (EWS).  Selain  itu  juga  dapat  dilakukan  dengan  pemberian  informasi, sosialisasi  serta  pelatihan  dan  simulasi  bencana  [6].  Sedangkan  untuk  mitigasi  puting beliung  dengan  membuat  peta  persebaran  kejadian  puting  beliung  berdasarkan  zona rawan dan faktor yang mempengaruhinya.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan provinsi-provinsi yang ada  di  Indonesia  berdasarkan  tiga jenis  bencana  yang  paling  sering  terjadi,  yaitu  banjir, tanah  longsor,  dan  puting  beliung.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  dimanfaatkan oleh  pemerintah  pusat  maupun  pemerintah  daerah  untuk  lebih  fokus  dalam  merancang langkah-langkah  yang  harus  diambil  untuk  mencegah  atau  menanggulangi  dampak bencana  pada  suatu  daerah  sesuai  dengan  jenis  bencana  yang  paling  sering  terjadi  pada daerah  tersebut.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  diharapkan  mampu  dimanfaatkan  oleh
masyarakat  Indonesia  untuk  lebih  mempersiapkan  diri  dan  mempelajari  teknik penanggulangan  bencana  sesuai  dengan  bencana  yang  sering  terjadi  di  provinsi  tempat tinggalnya.

## 2. Tinjauan Pustaka
Tahap  awal  dalam  analisis  ini  adalah  melakukan  studi  literatur,  berikut  adalah tinjauan pustaka dalam penelitian ini.
2.1. Bencana. Bencana  adalah  peristiwa  atau  rangkaian  peristiwa  yang  mengancam dan  mengganggu  kehidupan  dan  penghidupan  masyarakat  yang  disebabkan  baik  oleh faktor  alam  dan/atau  non  alam  maupun  faktor  manusia  sehingga  mengakibatkan timbulnya  korban  jiwa,  kerusakan  lingkungan,  kerugian  harta  benda,  dan  dampak psikologis, sebagaimana tertuang dalam UU Nomor 24 Tahun 2007 [7].
2.2. Clustering . Clustering merupakan  salah  satu  teknik  dalam data  mining yang berfungsi  untuk  memetakan  data  pada  kelompok  atau cluster tertentu  [8].  Setiap  data dikelompokkan  berdasarkan  kemiripannya  dengan  data  yang  lain,  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  akan  dimasukkan  dalam cluster yang  sama,  dan  data  yang memiliki  karakteristik  yang  berbeda  akan  ditempatkan  dalam cluster yang  lain.  Banyak sekali  metode  yang  dapat  digunakan  untuk clustering ,  salah  satu  metode  yang  banyak digunakan adalah K-Means.
2.3. K-Means. K-Means merupakan salah satu metode yang sering digunakan untuk clustering .  Algoritme  K-Means  merupakan  metode clustering non hierarchy yang memiliki waktu komputasi yang relatif cepat [8]. Algoritma K-Means ini dimulai dengan menentukan  terlebih  dahulu  berapa cluster yang  ingin  dibuat,  selanjutnya  menentukan nilai awal untuk masing-masing cluster , lalu menghitung jarak dari masing- masing data dengan  nilai  awal  yang  telah  ditentukan.  Setelah  jarak  dari  tiap  data  dihitung,  data dimasukkan  dalam cluster terdekat.  Selanjutnya  menghitung  rata-rata  dari  tiap cluster , rata-rata  tersebut  nantinya  akan  digunakan  sebagai  nilai  awal  yang  baru  dalam menghitung  jarak  dari  masing-masing  data.  Iterasi  terus  berlanjut  sampai  rata-rata  nilai cluster yang baru sama dengan rata-rata nilai cluster pada iterasi sebelumnya.

## 3. Metode Penelitian
Data  yang  digunakan dalam  penelitian ini  adalah  data  intensitas  bencana  banjir, tanah longsor, dan puting beliung tahun 2018 yang didapatkan dari laman resmi  BNPB. Data  intensitas  yang  dimaksud  adalah  perbandingan  antara jumlah  bencana  yang  terjadi
pada  suatu  provinsi  dengan  luas  daerah  dari  provinsi  tersebut.  Penelitian  ini  disusun dalam beberapa tahap, yaitu :
1. Studi Literatur
2. Analisis deskriptif
3. Analisis Clustering :
a. Pre-processing data
b. Menentukan banyaknya cluster
c. Menentukan centroid dan iterasi sampai terbentuk cluster terbaik

## 4. Pembahasan
Sebelum  melakukan  penelitian  ini,  dilakukan  studi  literatur  terlebih  dahulu tentang jenis-jenis bencana yang paling sering terjadi di Indonesia.  Bencana yang paling sering  terjadi  adalah  banjir,  tanah  longsor,  dan  puting  beliung.  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian  ini  hanya  akan  membahas  tiga  bencana,  yaitu  :  banjir,  tanah  longsor,  dan puting beliung.
4.1 Analisis Deskriptif. Analisis deskriptif dalam data yang digunakan dalam penelitian ini terdapat dalam Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi intensitas kebencanaan di Indonesia (jumlah bencana tiap 10.000 km 2 ) Bencana Min Maks Mean Banjir 0,145  195,449  20,868 Tanah Longsor 0 108,108  12,720 Puting Beliung 0 287,265  23,979
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  terdapat  provinsi  yang  tidak  pernah  terjadi  puting beliung  dan  tanah  longsor.  Rata-  rata  intensitas  puting  beliung  sebesar  23,979  yang berarti  bahwa  terjadi  24  puting  beliung  setiap  10.000  km 2 .  Sementara  untuk  bencana banjir,  semua  provinsi  di  Indonesia  pernah  mengalaminya  dengan  rata-rata  intensitas banjir sebesar 20,868 yang berarti bahwa terjadi 21 banjir di setiap 10.000 km 2 , serta rata- rata intensitas tanah longsor sebesar 12,270 yang berarti bahwa terjadi 12 peristiwa tanah longsor di setiap 10.000 km 2 .
4.2 Pre-processing  Data .  S ebelum  analisis clustering, dilakukan pre-processing data terlebih  dahulu.  Dalam  tahap pre-processing ini  dilakukan  standardisasi  dari  nilai observasi pada data intensitas  banjir, tanah longsor, dan puting beliung.
4.3 Menentukan Banyak Cluster. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam menentukan  banyaknya k  cluster adalah  dengan  menggunakan  metode elbow ,  di  mana metode ini menggunakan nilai total within sum of square sebagai penentu k optimalnya.
Gambar 1. Output metode elbow untuk menentukan k optimal
Dari Gambar 1, garis mengalami patahan yang membentuk elbow atau siku pada saat k = 4. Maka dapat disimpulkan bahwa banyak cluster yang optimal adalah sebanyak 4.
4.4 Menentukan Centroid dan Iterasi Sampai Terbentuk Cluster Terbaik. Penentuan centroid dalam penelitian ini dilakukan secara random dengan menggunakan software R . Setelah dilakukan iterasi, terbentuk cluster terbaik sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil clustering untuk tiap provinsi di Indonesia Nama Provinsi Cluster Nama Provinsi Cluster Aceh 1 NTB 1 Sumatera Utara 1 NTT 1 Sumatera Barat 1 Kalimantan Utara 1 Riau 1 Kalimantan Barat 1 Kep. Riau 1 Kalimantan Tengah 1 Jambi 1 Kalimantan Selatan 1 Bengkulu 1 Kalimantan Timur 1
Volume 2  No. 2  November 2019
Tabel 2. Hasil clustering untuk tiap provinsi di Indonesia (lanjutan) Sumatera Selatan 1 Gorontalo 1 Kep. Bangka Belitung 1 Sulawesi Utara 1 Lampung 1 Sulawesi Barat 1 Banten 1 Sulawesi Tengah 1 Jaawa Barat 2 Sulawesi Selatan 1 DKI Jakarta 3 Sulawesi Tenggara 1 Jawa Tengah 2 Maluku Utara 1 DI Yogyakarta 4 Maluku 1 Jawa Timur 1 Papua Barat 1 Bali 2 Papua 1
Dari Tabel 2 terlihat bahwa pada cluster 2 terdiri dari Provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah,  dan  Bali.  Pada cluster 3  dan cluster 4  hanya  terdiri  dari  satu  provinsi,  yaitu Provinsi  DKI  Jakarta  dan  DI  Yogyakarta.  Sedangkan  provinsi  yang  lain,  yaitu  :  Aceh, Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Kepulauan  Riau,  Jambi,  Bengkulu,  Sumatera Selatan,  Kepulauan  Bangka  Belitung,    Lampung,    Banten,  Jawa  Timur,  NTB,  NTT, Kalimantan  Utara,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan, Kalimantan  Timur,  Gorontalo,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Barat,  Sulawesi  Tengah, Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  Maluku  Utara,  Maluku,  Papua  Barat,  dan  Papua terletak pada cluster 1. Hasil dari clustering juga dapat dilihat pada plot di bawah:
Gambar 2. Plot untuk masing-masing cluster yang telah terbentuk
Tabel 3. Rata-rata intensitas bencana untuk masing-masing cluster Cluster Banjir Tanah Longsor Puting Beliung 1 Rendah Rendah Rendah 2 Cukup Tinggi Cukup Tinggi Cukup Rendah 3 Tinggi Tinggi Cukup Tinggi 4 Cukup Rendah Cukup Rendah Tinggi
Karakteristik dari tiap cluster ditentukan oleh rata-rata intensitas bencana pada cluster tersebut. Rata-rata intensitas bencana dibedakan menjadi empat kategori, yaitu: rendah,  cukup  rendah, cukup  tinggi,  dan  tinggi. Cluster 1  memiliki  rata-rata  intensitas banjir, tanah longsor, dan puting beliung rendah. Cluster 2 memiliki rata-rata intensitas banjir  dan  tanah  longsor  cukup  tinggi,  dan  rata-rata  intensitas  puting  beliung  cukup rendah. Pada cluster 3 memiliki rata-rata intensitas banjir dan tanah longsor tinggi, dan rata-rata intensitas puting beliung cukup tinggi. Sedangkan pada cluster 4 memiliki rata- rata  intensitas  banjir  dan  tanah  longsor  cukup  rendah,  dan  rata-rata  intensitas  puting beliung tinggi.

## 5. Kesimpulan.
Berdasarkan pembahasan diatas, dapat disimpulkan bahwa algoritma K- Means dapat  digunakan  untuk  melakukan clustering data  intensitas  kebencanaan  pada  tiap provinsi  di  Indonesia  dengan  hasil  sebagai  berikut:  Provinsi  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah, dan Bali memiliki rata-rata intensitas banjir dan tanah longsor cukup tinggi, dan rata-rata intensitas puting beliung cukup rendah. Provinsi DKI Jakarta memiliki rata-rata intensitas banjir  dan  tanah  longsor  tinggi,  dan  rata-rata  intensitas  puting  beliung  cukup  tinggi. Provinsi  DI  Yogyakarta  memiliki  rata-rata  intensitas  banjir  dan  tanah  longsor  cukup rendah,  dan  rata-rata  intensitas  puting  beliung  tinggi.  Sementara  29  provinsi  lainnya memiliki rata-rata intensitas banjir, tanah longsor, dan puting beliung rendah. Hasil dari clustering ini  dapat  digunakan  sebagai  bahan  evaluasi  pemerintah  dalam  upaya  untuk memperbaiki  pola  pencegahan  dan  penanggulangan  bencana  yang  terjadi  di  masing- masing provinsi.

## Daftar Pustaka
[1] Kementerian  Pekerjaan  Umum. Petunjuk  Tindakan  dan  Sistem  Mitigasi  Banjir Bandang . Jica Project. Semarang. 2012.
[2] Nurjani,  E.,  Rahayu,  A,  dan  Rachmawati,  F.  Kajian  Bencana  Angin  Ribut  di Indonesia  Periode  1990-2011:  Upaya  Mitigasi  Bencana. Geomedia .  11(2):  191  – 206. 2013.
[3] Darman, R. Analisis Data Kejadian Bencana Angin Puting Beliung dengan Metode Online  Analytical  Processing  (OLAP). Science  and  Information  Technologi Journal . 2(1): 18 – 23. 2019.
[4] Niode, D. F., Rindengan, Y. D. Y., dan Karouw S. D. S. Geographical Information System (GIS) untuk Mitigasi Bencana Alam Banjir di Kota Manado, Jurnal Teknik Elektro dan Komputer . 5(2): 14 – 20, 2016.
[5] Umar,  I.  dan  Dewata,  I.  Arahan  Kebijakan  Mitigasi  pada  Zona  Rawan  Banjir Kabupaten  Limapuluh  Kota,  Provinsi  Sumatera  Barat. Jurnal  Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan . 8(2): 251 – 257. 2018.
[6] Rahman,  A.  Z.  Kajian  Mitigasi  Bencana  Tanah  Longsor  di  Kabupaten Banjarnegara. Gema Publica . 1(1): 1 – 14. 2015.
[7] Hilmi,  E.,  Hendarto,  E.,  Riyanti,  dan  Sahri,  A.  Analisis  Potensi  Bencana  Abrasi dan  Tsunami  di  Pesisir  Cilacap. Jurnal  Penanggulangan  Bencana .  3(1):  34  –  42. 2012.
[8] Ridlo,  M.R.,  Defiyanti,  S.,  dan  Primajaya,  A. Implementasi  Algoritme  K-Means untuk  Pemetaan  Produktivitas  Panen  Padi  di  Kabupaten  Karawang .  Yogyakarta. 2017.