## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Juni 2018

## Implementasi Business Intelligence Menentukan Daerah Rawan Gempa Bumi di Indonesia dengan Fitur Geolokasi
Ricky Akbar #1 , Ridho Darman #2 , Marizka #3 , Jesi Namora #4 , Novisa Ardewati #5
# Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas Jalan Universitas Andalas, Limau Manis, Pauh, Kota Padang, Sumatera Barat 25163
1 rickyakbar1984@gmail.com
2 ridhodarman@gmail.com
3 marizka7@gmail.com
4 jesinamora08@gmail.com
5 novisa.ard@gmail.com
Abstrak —  Gempa  bumi  merupakan  bencana  alam  yang dapat  menimbulkan  banyak  kerusakan  materil  bahkan jatuhnya  korban  jiwa.  Secara  geografis, Indonesia terletak pada  kawasan  cincin  api  ( ring  of  fire ),  yaitu  lokasi  yang sering mengalami bencana gempa bumi dan letusan gunung berapi.  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB) adalah  Lembaga  yang  memiliki  data-data  tentang  bencana yang terjadi di Indonesia dalam  ukuran besar. Supaya data tersebut dapat diolah menjadi informasi yang lebih bernilai, diperlukan  sebuah  aplikasi  untuk  memvisualisasikan  data- data  tersebut  sehingga  dapat  menampilkan  informasi berupa daerah yang rawan bencana dan aman dari bencana khususnya  gempa  bumi.  Penerapan business  inteligence sangat  cocok  untuk  kasus  ini  agar  BNPB  dapat mengelompokkan bencana  khususnya gempa bumi  di setiap provinsi  yang  ada  di  Indonesia  untuk  mempermudah masyarakat mendapat informasi bencana gempa bumi yang terjadi  serta  dapat  menjadi  acuan  bagi  pemerintah  dalam merancang  standar  pendirian  bangunan  dan  kesiapan mitigasi  bencana.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  salah satu  aplikasi business  inteligence yakni  QlikView  untuk dapat  mengelompokkan  bencana  gempa  bumi  yang  terjadi di setiap provinsi yang ada di Indonesia serta menampilkan visualisasinya pada peta dengan fitur geolokasi menggunakan data spasial.
Kata kunci — Business Intelligence, Bencana, Gempa Bumi, QlikView, Geolokasi

## I. P ENDAHULUAN
Bencana  menurut  Undang-Undang  No.  27  Tahun 2007  diartikan sebagai peristiwa atau rangkaian peristiwa yang  mengancam  dan  mengganggu  kehidupan  dan penghidupan  masyarakat  yang  disebabkan,  baik  oleh faktor  alam  dan/atau  faktor  nonalam  maupun  faktor manusia  sehingga  mengakibatkan  timbulnya  korban  jiwa manusia, kerusakan lingkungan, kerugian harta benda, dan
dampak  psikologis.  Bencana  dapat  mengancam  seluruh wilayah  yang  ada  di  Indonesia  baik  di  daratan  maupun lautan.  [1]  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana (BNPB) merupakan Lembaga Pemerintah Non Departemen  setingkat  menteri  yang  berfungsi  untuk membantu Presiden Republik Indonesia dalam pengoordinasian pekerjaan penanggulangan bencana serta perumusan  dan  penetapan  garis  haluan  penanggulangan bencana  dan  penanganan  pengungsi  dengan  bereaksi secara  cepat  dan  tepat,  efektif  dan  efisien.  [2]  Badan  ini mempunyai  data  bencana,  baik  bencana  alam  maupun non-alam yang terjadi di Indonesia.
Indonesia  merupakan  kawasan  yang  sering  mengalami kejadian bencana alam berupa gempa bumi karena terletak di pertemuan tiga lempeng tektonik besar, yaitu Lempeng Pasifik,  Indo-Australia,  dan  Eurasia.  [3]  Banyaknya  data bencana  khususnya  gempa  bumi  yang  terdapat  pada BNPB  harus  terorganisir  dan  sistematis  sehingga mempermudah  dalam  pengambilan  keputusan.  Misalnya pengelompokkan  bencana gempa bumi pada tiap provinsi serta kedalamannya di seluruh Indonesia. Pengelompokkan  bertujuan  agar  masyarakat  dan  BNPB khususnya  dapat  mengetahui  provinsi  mana  saja  yang rawan  bencana  dan  provinsi  yang  aman  dari  bencana khususnya  gempa  bumi  sebagai  acuan  bagi  Kementerian PUPR  (Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat)   dalam perumusan  dan  penetapan  dalam  penyelenggaraan  jalan, pengembangan  kawasan  dan  penyediaan  perumahan pemukiman  sesuai  dengan  Peraturan  Menteri  PUPR Nomor 15/PRT/M/2015.  Penerapan business intelligence merupakan  salah  satu  solusi  terbaik  untuk  mengatasinya. Business  intelligence meliputi  informasi  dan  perolehan data  dari  berbagai  sumber  dan  mengolahnya  untuk keperluan pengambilan keputusan.
Pada penelitian ini, digunakan sebuah aplikasi business intelligence untuk membantu BNPB dalam mengkoordinir data  yang  dimilikinya.  QlikView adalah  salah  satu aplikasi business intelligence yang dapat mengelompokkan provinsi di Indonesia termasuk provinsi yang aman bencana atau rawan bencana berdasarkan data yang  diperoleh  dari  BNPB  khususnya  gempa  bumi. QlikView  juga  memiliki  ekstensi  OpenStreetMap  yang memudahkan  visualisasi  data  ke  dalam  peta  dengan memanfaatkan  fitur  geolokasi  yang  bisa  digunakan  pada OpenStreetMap. Fitur geolokasi  yang ditampilkan berupa titik-titik  koordinat  lokasi  berdasarkan  data  spasial  yang terdapat  pada data  set ,  yakni latitude dan longitude kejadian gempa bumi tersebut.

## II. S TUDI L ITERATUR
Pada bab ini akan dijelaskan teori yang relevan dengan kasus penelitian.

## A. Business Intelligence
Menurut  Howard  Dresner, business  intelligence merupakan  seperangkat  metode  dan  konsep  yang berfungsi  untuk  meningkatkan  kemampuan  membuat keputusan dengan bantuan sistem yang berlandaskan pada fakta-fakta  yang  terjadi.  [4]  Menurut  Vercellis,  arsitektur business  intelligence memiliki  enam  komponen  utama, yaitu:
1. Data  source ,  tahap  ini  memerlukan  proses  untuk mengumpulkan dan mengintegrasi data yang disimpan  dalam  berbagai  sumber  yang  berbeda  baik itu asal maupun jenisnya. Sumber data ini berasal dari data yang terdapat pada operational system . 2. Data warehouse, proses pada tahap ini menggunakan ETL  ( Extract,  Transform,  Load ),  data  yang  berasal dari  berbagai  sumber  yang  berbeda  disimpan  ke dalam database yang  bertujuan  untuk  mendukung proses analisis business intelligence .
3. Data  Exploration, pada tahap  ini tools yang  berguna untuk  keperluan  analisis business  intelligence pasif digunakan. Tools ini  terdiri  dari query dan reporting system ,  serta statistical  methods .  Metodologi  ini bersifat  pasif  karena  pihak  pengambil  keputusan harus  mengambil  keputusan  berdasarkan  hipotesis mereka  sendiri  atau  mendefiniskan  kriteria  dari data extraction, kemudian  menggunakan tools analisis untuk  menemukan  jawaban  dan  mencocokannya dengan hipotesa awal.
4. Data  Mining ,  tahap  ini  terdiri  sejumlah  metodologi business  intelligence bersifat  aktif  yang  tujuannya untuk  mengekstrak  informasi  dan  pengetahuan  dari data  tersebut.  Metodologi  ini  berisi  sejumlah  model matematika untuk pengenalan pola ( pattern ), pembelajaran  mesin  ( machine  learning )  dan  teknik data mining.
5. Optimization ,  pada  tahap  ini  dihasilkan  beberapa solusi dimana solusi terbaik harus dipilih.
6. Decisions , persoalan utama pada tahap ini merupakan bagaimana  menentukan  keputusan  akhir  yang  akan
diambil  yang  dikenal  sebagai decision  making process . [5]
Beberapa  manfaat  yang  diperoleh  oleh  suatu  organisasi atau  perusahaan  saat  mengimplementasikan business intelligence , yakni:
1. Meningkatkan  nilai  informasi  dan  data  organisasi. Melalui  pembangunan business  intelligence ,  seluruh informasi  dan  data  dapat  diintegrasikan  sehingga dapat membentuk pengambilan keputusan.
2. Memudahkan  pengamatan  kinerja  organisasi.  Pada penghitungan  kinerja  dalam  suatu  organisasi,  sering digunakan  ukuran  yang  disebut  dengan Key Performance Indicator (KPI).  Dengan  demikian, pihak-pihak yang  terlibat  dalam  pengambilan keputusan  akan  lebih  efisien  dalam  melakukan langkah-langkah antisipasi.
3. Meningkatkan  nilai  investasi  teknologi  informasi yang  sudah  ada. Business  intelligence tidak  selalu harus merombak atau menukar sistem informasi yang pernah  digunakan  sebelumnya.  Sebaliknya, business intelligence hanya  menambahkan  layanan  sistem sehingga  data  dan  informasi  yang  ada  bisa menciptakan informasi yang lebih menyeluruh.
4. Menjadikan  pegawai  memiliki  akses  informasi  yang baik  ( well-informed  workers ). Business  intelligence mempermudah  seluruh  tingkatan  pegawai  ketika mengakses data dan informasi.
5. Meningkatkan  efisiensi  biaya.  Melalui business intelligence dapat  menambah  efisiensi  karena mempermudah pekerjaan, mempersingkat waktu, dan mudah dalam pemanfaatannya. [6]

## B. Bencana Alam
Merujuk  pada  UU  No.  24  Tahun  2007  Tentang Penanggulangan Bencana pada bab 1 pasal 1, definisi dari bencana  alam  ialah  bencana  yang  dihasilkan  oleh serangkaian  peristiwa  atau  peristiwa  yang  dikarenakan oleh  alam  diantaranya  berupa  tsunami,  gempa  bumi, kekeringan,  banjir,  angin  topan,  gunung  meletus,  dan tanah  longsor.  [2]  Bencana  alam  dikelompokkan  menjadi beberapa kelas, yakni:
1. Sub  kelompok  I:  terkait  bencana  air  dan  iklim. Bencana  yang  termasuk  dalam  sub  kelompok  ini diantaranya  banjir,  kekeringan,  tornado,  badai,  hujan es, gelombang panas, gelombang dingin, salju longsor, erosi laut, guntur dan petir.
2. Sub  kelompok  II:  terkait  bencana  geologis.  Bencana yang  termasuk  dalam  sub  kelompok  ini  diantaranya gempa  bumi, tanah  longsor, aliran  lumpur, kegagalan dam dan kebakaran tambang.
3. Sub  kelompok  III:  terkait  bencana  kimia,  industri  & nuklir.  Dalam  kategori  ini,  segala  bencana  yang disebabkan  oleh  bahan  kimia  dan  industri  dan bencana nuklir  merupakan  bagian dari sub kelompok ini.
4. Sub  kelompok  IV:  terkait  kecelakaan.  Bencana  yang terdapat pada sub kelompok ini diataranya kebakaran. perkotaan,  kebakaran  hutan,  tumpahan  minyak  yang
membanjiri  tambang,  gedung  utama  runtuh,  ledakan bom,  kebakaran  akibat  arus  listrik,  dan  perahu terbalik.
5. Sub  kelompok  V:  terkait  bencana  biologis.  Bencana dalam  sub  kelompok  ini  termasuk  bencana  biologi, epidemi, serangan hama, dan keracunan makanan. [7]
Gempa  bumi  termasuk  kedalam  bencana  geologis karena  disebabkan  oleh  gaya-gaya  dari  dalam  bumi. Gempa  bumi  merupakan  bencana  alam  yang  timbul  dari dampak pelepasan energi dari dalam bumi secara tiba-tiba, ditandai  dengan  adanya  patahan  pada  lapisan  batuan  di kerak  bumi.  Pengumpulan  energi  pemicu  terjadinya gempa  bumi  tersebut  berasal  dari  pergerakan  lempeng- lempeng  tektonik.  Energi  yang  diperoleh  dekeluarkan kesegala  arah  dalam  bentuk  gelombang  gempa  bumi sehingga dampaknya bisa dirasakan sampai ke permukaan bumi. [8]
Gempa  bumi dibagi  menjadi 3 golongan berdasarkan kedalamannya:
1. Gempa bumi dalam. Hiposentrum gempa bumi dalam lebih dari 300 km di  bawah permukaan  bumi (terjadi di dalam kerak bumi). Gempa bumi ini biasanya tidak terlalu membahayakan.
2. Gempa  bumi  menengah.  Hiposentrum  gempa  bumi menengah  berada  diantara  60  km  hingga  300  km  di bawah  permukaan  bumi.  Getaran  yang  diakibatkan gempa  bumi  golongan  ini  lebih  terasa  dibandingkan gempa  bumi  dalam  dan  dapat  mengakibatkan kerusakan ringan.
3. Gempa bumi dangkal. Hiposentrum dari gempa bumi dangkal  kurang  dari  60  km  dari  permukaan  bumi. Gempa  bumi  ini  pada  umumnya  menyebabkan kerusakan besar. [9]
Indonesia merupakan kawasan yang dilalui oleh cincin api ( ring  of fire ) dikarenakan  banyak gunung  berapi aktif yang ada di Indonesia. Gunung-gunung berapi tersebar di pulau  Sumatera,  Jawa,  Nusa  Tenggara,  Maluku  dan Sulawesi,  di  mana  ada  117  gunung  berapi  aktif.  [10] Indonesia  adalah  salah  satu  wilayah  yang  paling  aktif seismiknya  di  dunia.  Tektonik  pada  bagian  barat  daya didominasi  oleh  subduksi lempeng  Indo-Australia (bergerak  ke timur  laut  sekitar  6  cm  per tahun)  di  bawah lempeng Sunda.  Sunda  megathrust (antarmuka antara dua lempeng)  memanjang  di  lepas  pantai  dari  tenggara  Jawa dan Sumatera, patahan Sumatra memanjang 30–60 km ke daratan  di  sepanjang  tulang  punggung  pegunungan  Pulau Sumatera.  Di  wilayah  timur,  termasuk  Pulau  Kalimatan dan  Sulawesi,  juga  terletak  di  persimpangan  bagian tenggara lempeng Sunda, tergilas antara lempeng Filipina yang  bergerak  ke  arah  barat  dan  lempeng  Indo-Australia di  utara.  Oleh  karena  itu,  gempa  besar  sering  terjadi  di sebagian  besar  wilayah  Indonesia.  Daerah  yang  paling rentan  terhadap  gempa  bumi  meliputi  hampir  semua wilayah  Sumatera,  Jawa,  Kepulauan  Sunda  Kecil  (Bali dan Nusa Tenggara), Maluku, Sulawesi, dan Papua. [11]

## C. QlikView
QlikView  merupakan software  bussiness  inteligence yang didirikan oleh perusahaan QlikTech. QlikView  juga mendukung geoanalityc yang  dapat menampilkan informasi  penting  berupa  informasi  geospasial  dan mengekspos  hubungan  geografis  tersembunyi  untuk membuat  keputusan  terkait  lokasi  yang  lebih  baik. Visualisasi  dan  analisis  geospasial  pada  QlikView  tidak hanya menyediakan kemampuan pemetaan yang komprehensif,  tetapi  juga  bergerak  diluar  visualisasi dengan dukungan built-in untuk berbagai kasus penggunaan geoanalityc yang canggih untuk menampilkan  informasi  geospasial.  [12]  Fitur  untuk menampilkan  informasi  geospasial  pada  QlikView  dapat digunakan dengan memanfaatkan ekstensi OpenStreetMap yang  terdapat  pada  QlikView.  OpenStreetMap  adalah proyek  pembuatan  peta  yang  dibangun  oleh  komunitas pembuat  peta  yang  berkontribusi  dan  memelihara  data tentang  jalan,  jalur,  kafe,  stasiun  kereta  api,  dan  lainnya, di seluruh dunia. OpenStreetMap menekankan pengetahuan  lokal. Kontributor menggunakan citra udara, perangkat  GPS,  dan  peta  lapangan  berteknologi  rendah untuk memverifikasi bahwa OSM akurat dan termutakhir. OpenStreetMap  menggunakan  data  terbuka,  berlisensi  di bawah  Open  Data  Commons  Open  Database  License (ODbL) oleh OpenStreetMap Foundation (OSMF). [13]

## III. M ETODOLOGI
Metode  penelitian  yang  dilakukan  untuk  menganalisis penentuan daerah rawan bencana gempa bumi menggunakan 2 metode, yaitu:
1. Metode melalui studi literatur
2. Metode  eksperimen  dengan  menggunakan  beberapa tahapan diantaranya:
a. Pengumpulan data.
b. Cleaning Data.
c. Implementasi pada QlikView
d. Analisis hasil.
Skema tahapan penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar. 1 Tahapan Penelitian Implementasi pada QlikView Analisis Hasil Selesai Mulai Pengumpulan Data Cleaning Data

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  diuraikan  mengenai  hasil  dan pembahasan  dari  penelitian  ―Implementasi Business Intelligence Menentukan  Daerah  Rawan  Gempa  Bumi  di Indonesia dengan Fitur Geolokasi‖. Pembahasan ini berisi bagaimana hasil dari pengolahan data-data bencana gempa bumi  yang  ada  sehingga  diperoleh output berupa  grafik tentang  daerah  yang  termasuk  rawan  terhadap  bencana gempa  bumi serta daerah  yang aman dari  bencana gempa bumi dari seluruh provinsi di Indonesia.

## A. Pengumpulan Data
Data yang didapatkan berasal dari BNPB. Data tersebut merupakan  data  mengenai  bencana  gempa  bumi  yang diambil  di  seluruh  Indonesia.  Data  bencana  gempa  bumi yang  diperoleh  sebanyak  975  kejadian.  Data  yang diperoleh  dalam  bentuk  format  excel,  kemudian disesuaikan  agar  dapat  di import ke database dan dianalisa menggunakan QilkView.

## B. Cleaning Data
Cleaning  Data adalah  suatu  proses  mendeteksi  dan memperbaiki  (atau  menghapus) data  set ,  tabel,  dan database yang corrupt atau  tidak  akurat.  Istilah  ini mengacu  pada  identifikasi  data  yang  tidak  lengkap, tidak benar, tidak tepat, dan tidak relevan. Kemudian dirty data tersebut  akan  diganti,  dimodifikasi  atau  dihapus.  Proses cleaning data ini cukup penting dalam pembangunan data warehouse untuk  mencegah  terjadinya  duplikat  data, ambigu pada data, dan konflik penamaan. [14]

## C. Implementasi pada QilkView
Setelah  proses import data  berhasil  dilakukan, kemudian  lakukan  pengolahan  data  pada  QlikView . Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  mengolah  data pada QilkView sebagai berikut:
1. Membuat jendela baru pada QlikView.
2. Import data  menggunakan script  editor .  Hal  ini dilakukan  agar  data latitude dan longtitude bisa  di load sebagai geolokasi menggunakan fitur GeoMakePoint pada QlikView.
3. Memilih  jenis  grafik  yang  akan  dibuat  dengan membandingkan antara dimension dan measure . 4. Measure yang  digunakan  merupakan  nilai  yang  akan kita  bandingkan  seperti  jumlah,  rata-rata,  nilai maksimum maupun nilai minimum dari suatu data.
5. Tahapan terakhir adalah membuat sebuah dashboard.
Pada dashboard gempa  bumi akan ditampilkan  jumlah kejadian gempa bumi tahun 2010-2014, jenis gempa bumi berdasrkan  kedalaman  dan  lokasi  kejadian  gempa  bumi pada  peta. Dashboard seluruh  bencana  gempa  bumi Indonesia dapat dilihat pada Gambar. 2.
Gambar. 2 Tampilan Dashboard Bencana Gempa Bumi
Grafik  jumlah  kejadian  bencana  gempa  bumi  yang terjadi  dari  tahun  2010-2014  di  Indonesia  dapat  dilihat pada Gambar. 3.
Gambar. 3 Grafik Jumlah Gempa Bumi yang Terjadi Dari Tahun 2010- 2014 di Indonesia
Pada  Gambar.  3 dapat dilihat jumlah kejadian  bencana gempa bumi di Indonesia cenderung mengalami fluktuasi. Jumlah bencana gempa bumi terbanyak terjadi pada tahun 2012.  Frekuensi  bencana  gempa  bumi  yang  terjadi  tahun 2010-2012  terus  mengalami  peningkatan,  sedangkan tahun  2012-2014  mengalami  penurunan.  Kemudian  peta data  persebaran  bencana  gempa  bumi  berdasarkan kedalaman  dari  tahun  2010-2014  di  Indonesia  dapat dilihat pada Gambar. 4.
Gambar. 4 Peta Persebaran Bencana Gempa Bumi Berdasarkan Kedalaman dari Tahun 2010-2014 di Indonesia.
Pada  Gambar.  4  ditampilkan  titik  persebaran  bencana gempa bumi menggunakan fitur geolokasi, titik persebaran  tersebut  ditampilkan  dengan  memanfaatkan ekstensi  OpenStreetMap  yang  tersedia  pada  QlikView. Titik  persebaran  bencana  gempa  bumi  didapat  dari koordinat  berupa latitude dan longitude .  Pada  peta tersebut titik bencana gempa bumi ditampilkan berdasarkan lokasi bencana gempa bumi dan
kedalamannya,  semakin  gelap  warna  titik  gempa menunjukkan  semakin  tinggi  tingkat  kedalaman  gempa bumi.  Pada  peta  persebaran  bencana  gempa  bumi  dapat diketahui  bahwa  pulau  Kalimantan  adalah  daerah  yang paling  aman  dari  gempa  bumi  karena  tidak  terdapat  titik kejadian  gempa  bumi,  sedangkan  daerah  yang  rawan gempa  adalah  tepi  barat  pantai  Sumatera,  selatan  Pulau Jawa, Maluku, Kepulauan Nusa Tenggara dan utara Pulau Papua.  Titik  kejadian  gempa  bumi  yang  terjadi  tahun 2010-2014  didominasi  oleh  warna  terang  menunjukkan gempa  bumi  yang  terjadi  kebanyakan  termasuk  golongan gempa  bumi  dangkal.  Gempa  bumi  dikelompokkan berdasarkan kedalamannya ditampilkan pada Gambar. 5.
Gambar. 5 Golongan Gempa Bumi Berdasarkan Kedalaman
Pada  Gambar.  5  dapat  dilihat  mayoritas  golongan gempa  yang  terjadi  pada  tahun  2010-2014  adalah  gempa bumi  dangkal  yaitu  sebanyak  76.7%  dari  975  kejadian. Sedangkan  gempa  bumi  golongan  menengah  hanya  21%, dan yang paling sedikit yaitu gempa bumi dalam sebanyak 2,3%.  Jumlah  gempa  bumi  berdasarkan  kedalamannya yang  terjadi  pada  tahun  2010-2014  dapat  dilihat  pada Gambar. 6.
Gambar. 6 Data Bencana Gempa Bumi Berdasarkan Kedalaman dari Tahun 2010-2014
Pada  Gambar.  6  ditampilkan  jumlah  bencana  gempa bumi  yang  terjadi  berdasarkan  kedalaman  dari  tahun 2010-2014,  setiap  tahunnya  bencana  gempa  bumi  yang terjadi  pada  tahun  2010-2014  mayoritas  termasuk golongan  gempa  bumi  dangkal  dan  yang  paling  sedikit tiap  tahunnya  ialah  gempa  bumi  dalam.  Kemudian ditampilkan  lima  daerah  yang  paling  rawan  gempa  bumi dari tahun 2010-2014 seperti pada Gambar. 7.
Gambar. 7 Data Lima Daerah Paling Rawan Gempa Bumi dari Tahun 2010-2014
Pada Gambar. 7 dapat dilihat bahwa daerah yang paling  rawan  gempa  bumi  adalah  Kabupaten  Simeulue, Provinsi  Nanggroe  Aceh  Darussalam  dan  pada  posisi kedua, ketiga, keempat, dan kelima ditempati oleh daerah Saumlaki,  Maluku  Tenggara  Barat,  Maluku  Barat  Daya, dan Ambon. Pada tahun 2010, 2011, dan 2013 lima daerah rawan  gempa  bumi  didominasi  oleh  gempa  bumi  dengan kedalaman  menengah.  Sedangkan  pada  tahun  2012  dan 2014  didominasi  oleh  gempa  bumi  dengan  kedalaman dangkal.  Gempa  bumi  yang  terjadi  pada  lima  daerah paling  rawan  gempa  bumi  kebanyakan  terjadi  pada tahun 2012.

## D. Analisis Hasil
Pada  penelitian  ini  digunakan  QlikView  sebagai aplikasi business intelligence dalam memperoleh informasi  baik  berupa  grafik  maupun  data-data  yang diperlukan  dapat  di  analisis  bahwa  daerah  yang  paling rawan terjadinya bencana gempa bumi di Indonesia adalah daerah  tepi  barat  pantai  Sumatera,  selatan  Pulau  Jawa, Kepulauan Nusa Tenggara, Maluku Utara dan utara Pulau Papua.  Sedangkan  Pulau  Kalimantan  adalah  daerah  yang tidak  termasuk  rawan  terjadinya  bencana  gempa  bumi. Pada  bagian  sebelumnya  telah  dipaparkan  grafik  jumlah gempa  bumi  dari  tahun  2010-2014  di  Indonesia menghasilkan  kesimpulan  bahwa  gempa  bumi  sering terjadi pada tahun 2012 dengan jumlah gempa yang terjadi lebih  dari  300  kali.  Gempa  yang  terjadi  pada  tahun  2012 kebanyakan  adalah  golongan  gempa  dangkal.  Kabupaten Simeulue,  Provinsi  Nanggroe  Aceh  Darussalam  adalah daerah  yang  paling  rawan  terhadap  gempa  bumi.  Pada lima  daerah  yang  paling  rawan  terhadap  gempa  bumi, jumlah  gempa  dangkal,  menengah,  dan  dalam  selalu mengalami  peningkatan  frekuensi  kejadian  gempa  bumi dari  tahun  2010-2012,  sedangkan  pada  tahun  2012-2014 mengalami penurunan.

## E. Perbandingan QlikView dengan DIBI
BNPB  memiliki  sebuah  aplikasi web bernama  Data Informasi  Bencana  Indonesia  (DIBI)  yang  dapat memberikan  informasi  pada  semua  pihak  yang  terkait dengan  unsur  penanggulangan  bencana  baik  di  Indonesia maupun  negara  asing  melalui  fasilitas  global.  Aplikasi DIBI  saat  ini  dapat  diakses  oleh  masyarakat  luas  melalui situs dibi.bnpb.go.id melalui web browser.
Kelebihan QlikView dibandingkan DIBI:
1. QlikView  mampu  memvisualisasikan  data  spasial pada  peta,  sedangkan  pada  DIBI  hanya  ditampilkan dalam bentuk tabel.
2. QlikView  dapat  dijalankan  secara offline, sedangkan DIBI membutuhkan koneksi internet.
3. QlikView  dapat  melakukan data  sorting secara otomatis.
4. Visualisasi  grafik  yang  ditampilkan  pada  QlikView lebih  interaktif  dan  dinamis,  masing-masing  grafik yang terletak pada dashboard saling terkait.
5. QlikView mendukung drill-down.
Kelemahan QlikView dibandingkan DIBI:
1. DIBI  bisa  dikelola  dan  diakses  di  berbagai platform dan  sistem  operasi , sedangkan  QlikView  hanya mampu  berjalan  di  OS  Windows  7  64  bit  atau  lebih tinggi dan OS Windows Server 2008 x64 Edition atau lebih tinggi.
2. Aplikasi  DIBI  lebih  ringan  ketika  dijalankan dibandingkan  QlikView  meskipun  DIBI  sangat bergantung kepada koneksi internet.

## V. K ESIMPULAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  rawan  mengalami bencana  gempa  bumi.  Pada  umumnya  bencana  gempa bumi  yang  terjadi  di  Indonesia  adalah  gempa  bumi dangkal yang mengakibatkan banyak kerusakan. Berdasarkan  data  bencana  gempa  bumi  yang  terjadi  dari tahun  2010-2014  di  Indonesia  dengan  menggunakan bantuan  aplikasi  QlikView,  maka  hasil  yang  dapat disimpulkan:
1. Daerah tepi barat pantai Sumatera, selatan Pulau Jawa, Maluku  Utara,  Kepulauan  Nusa  Tenggara  dan  utara Pulau  Papua  merupakan  daerah  paling  rawan  gempa bumi pada tahun 2010 – 2014.
2. Pulau  Kalimantan  merupakan  daerah  yang  paling aman gempa bumi sepanjang tahun 2010-2014.
3. Dari  tahun  2010-2012  frekuensi  gempa  bumi  terus meningkat, sedangkan dari tahun 2012-2014 frekuensi gempa bumi terus menurun.
4. Gempa  bumi  paling  banyak  terjadi  pada  tahun  2012, dengan frekuensi lebih dari 300 kali.
5. Gempa  bumi  dangkal  merupakan  gempa  bumi  yang paling sering terjadi pada tahun 2010-2014
6. Frekuensi  terjadinya  gempa  bumi  dangkal  dan menengah  mengalami  peningkatan  pada  tahun  2010- 2012,  sedangkan  pada  tahun  2012-2014  mengalami penurunan.
7. Kabupaten  Simeulue,  Provinsi  Nanggroe  Aceh Darussalam  merupakan  daerah  yang  paling  rawan gempa bumi.
QlikView  sangat  membantu  untuk  menampilkan informasi  daerah  yang  rawan  gempa  bumi,  daerah  yang aman  dari  kejadian  gempa  bumi  dan  jenis  gempa  bumi yang terjadi berdasarkan kedalamannya sehingga pengguna, terutama masyarakat Indonesia bisa
mengetahui  lokasi  yang  rawan  bencana  gempa  bumi  dan merancang mitigasi resiko terhadap gempa bumi di setiap daerah  untuk  meminimalisir  korban  jiwa,  merancang struktur  bangunan  tahan  gempa  untuk  mengindari kerusakan  dan  sebagainya,  terutama  untuk  daerah-daerah yang  memiliki  riwayat  rawan  gempa  bumi.  Hal  ini  juga bisa menjadi pertimbangan dalam pengambilan keputusan oleh Pemerintah Indonesia dalam hal ini Kementerian PU PR  dalam  menetapkan  kebijakan  standar  pendirian bangunan  gedung  dan  perumahan  sesuai  dengan  kondisi alam  daerah  di  Indonesia,  serta  membantu  BNPB  dalam upaya mengkoordinasikan dan meningkatkan kesiapsiagaan  mitigasi  bencana  alam  khususnya  pada daerah yang rawan terjadinya bencana gempa bumi.

## R EFERENSI
[1] R.  Akbar,  N.  Abedi,  R.  Handayani,  U.  Meiliya,  and  E.  Putri, ―Analisis  Hasil  Implementasi  Business  Intelligence  Menentukan Daerah Rawan Banjir dan Kebakaran di Indonesia,‖ JEPIN , vol. 3, no. 1, pp. 65–70, 2017.
[2] Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  24  Tahun  2007 Tentang Penanggulangan Bencana . .
[3] L.  A.  Nugraha,  Supardi,  and  A.  Supriyadi,  ―Evaluasi  Kekuatan Dan Detailing Tulangan Kolom Beton Bertulang Sesuai Sni 2847 : 2013  Dan  Sni  1726 :  2012  (  Studi  Kasus :  Hotel  10  Lantai  Di Semarang  ),‖ e-Jurnal  MATRIKS  Tek.  SIPIL ,  vol.  2012,  no. September, pp. 887–894, 2017.
[4] D.  Pareek, Business  Intelligence  for  telecommunications .  CRC Press, 2006.
[5] Rezkiani,  R.  E.  Indrajit,  and  M.  Fauzy,  ―Implementasi  konsep bussiness  intelligence  dalam  strategi  pemasaran  public  training pada PT.ZIGOT MEDIATAMA,‖ in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta , 2017, pp. 1–9.
[6] P.  Sulistyorini,  ―Business  Intelligence  Dan  Manfaatnya  Bagi Organisasi,‖ Maj. Ilm. IC Tech , vol. 5, no. 2, pp. 74–81, 2010.
[7] A.  Pratibha  and  A.  Archna,  ―At  the  Whi  M  of  Nature  ‗  Natural Disasters ‘ : Causes and,‖ Int. J. Res. , vol. 3, pp. 2–5, 2015.
[8] Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika,  ―Indonesia Tsunami  Early  Warning  System,‖  2016.  [Online].  Available: https://inatews.bmkg.go.id/new/tentang_eq.php.
[9] H. Saputra and M. Arsyad, ―Studi Analisis Parameter Gempa dan Pola  Sebarannya  Berdasarka  Data  Multi-Statio  (Studi  Kasus Kejadian  Gempa  Pulau  Sulawesi  Tahun  2000-2014),‖ J.  Sains dan Pendidik. Fis. , pp. 83–87, 2014.
[10]  Nasruddin et  al. ,  ―Potential  of  geothermal  energy  for  electricity generation in Indonesia: A review,‖ Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 53, pp. 733–740, 2016.
[11]  J.  Gignoux  and  M.  Menéndez,  ―Benefit  in  the  wake  of  disaster: Long-run effects of earthquakes on welfare in rural Indonesia,‖ J. Dev. Econ. , vol. 118, pp. 26–44, 2016.
[12]  QlikTech  International  AB,  ―Mapping  and  Location-Based Analytics,‖ 2018. [Online].
Available: https://www.qlik.com/us/products/qlik-geoanalytics.  [Accessed: 21-Apr-2018].
[13]  OpenStreetMap, ―OpenStreetMap.‖ [Online]. Available: https://www.openstreetmap.org/about. [Accessed: 21-Apr-2018].
[14]  A.  C.  Teknik,  ―Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Pohon Keputusan  Dengan  Algoritma  C4.5  Dalam  Menentukan Kecelakaan Penerbangan,‖ Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2017 , vol. 1–6, no. 3, 2017.