## MENGIDENTIFIKASI RESIKO BANJIR DI KABUPATEN CIREBON DALAM MENGHADAPI CURAH HUJAN YANG EKSTREM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Depi Novita Sari, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No10B-Majasem, Kesambi Karya Mulya, Kota Cirebon, Jawa Barat Indonesia depinovitasari01@gmail.com

## ABSTRAK
Karena  curah  hujan  yang  sangat  tinggi  dan  kemungkinan  banjir,  Kabupaten  Cirebon  di  Jawa  Barat  terus mengalami  peningkatan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menemukan  dan  menganalisis  risiko  banjir  di  wilayah Cirebon dengan menggunakan algoritma K-Means. Untuk mengatasi masalah perubahan iklim, memahami pola curah  hujan  ekstrem  sangat  penting  untuk  mengembangkan  strategi  mitigasi  risiko.  Kemungkinan  banjir  di Kabupaten  Cirebon, Jawa Barat, terus  meningkat  sebagai akibat dari curah hujan  yang  sangat tinggi. Studi ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  pola  curah  hujan  yang  dapat  menyebabkan  banjir  di Kabupaten Cirebon. Seperti yang ditunjukkan oleh hasil penelitian, Kabupaten Cirebon sering mengalami pola curah hujan ekstrem secara bersamaan. Curah hujan tinggi biasanya terjadi dari November hingga Januari. Tata guna  lahan  dan  topografi  juga  meningkatkan  risiko  banjir  karena  daerah  dataran  rendah  lebih  rentan  terhadap banjir.  Untuk  mengurangi  risiko  banjir  di  Kabupaten  Cirebon,  penting  untuk  memahami  pola  curah  hujan. Dibutuhkan  peningkatan  sistem  peringatan  dini,  pembangunan  infrastruktur  yang  tahan  banjir,  dan  rencana penggunaan  lahan  yang  mempertimbangkan  tingkat  air  dan  curah  hujan  yang  tinggi.  Penelitian  ini  diharapkan akan memberikan informasi tambahan kepada pemerintah daerah, peneliti, dan pemangku kepentingan lainnya untuk  membantu  mengembangkan  solusi  praktis  untuk  mengurangi  banjir  yang  disebabkan  oleh  curah  hujan yang luar biasa di Kabupaten Cirebon.
Kata kunci :  Bencana Banjir, Curah Hujan, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Cirebon,  yang  berada  di  Provinsi Jawa  Barat,  memiliki  topografi  dan  iklim  yang membuatnya rentan terhadap banjir. Pola curah hujan di  daerah  ini  mengalami  perubahan  yang  signifikan sebagai  akibat  dari  perubahan  iklim  global.  Hujan telah  meningkat  dalam  jumlah  dan  intensitas  yang ekstrim,  yang dapat  menyebabkan banjir  yang parah. Mengetahui  tingkat  curah  hujan  yang  ekstrim  di Kabupaten  Cirebon  sangat  penting  untuk  upaya masyarakat dan pemerintah setempat dalam menghadapi ancaman banjir yang semakin kompleks. Jumlah  curah  hujan  di  Kabupaten  Cirebon  sebagian besar  dipengaruhi  oleh  faktor  geografis.  Area  ini memiliki  topografi  yang  beragam,  seperti  dataran rendah  dan  sungai  yang  melintasi  perbukitan. Perubahan  ini,  terutama  banjir,  semakin  mengancam kehidupan  dan  kelangsungan  hidup  masyarakat Kabupaten Cirebon. Untuk menghadapi bahaya banjir yang  dapat  berdampak  besar  pada  kehidupan masyarakat  dan  infrastruktur  di  Kabupaten  Cirebon, sangat  penting  untuk  mengidentifikasi  pola  hujan ekstrem.
Dalam  proses  menentukan  risiko  banjir  di Kabupaten  Cirebon  dengan  menggunakan  Algoritma K-Means,  masalah  utama  yang  muncul  adalah kompleksitas  pola  curah  hujan  ekstrem,  yang  sulit diprediksi dengan metode konvensional. Ada kemungkinan  bahwa  kejadian  banjir  di  Kabupaten Cirebon  disebabkan  oleh  variasi  curah  hujan  yang
sering  terjadi.  Ketidakmampuan  sistem  konvensional untuk  secara  akurat  dan  cepat  mengidentifikasi  pola, yang  disebabkan  oleh  variasi  yang  signifikan  secara spasial dan temporal, merupakan masalah utama yang muncul.  Selain  itu,  upaya  untuk  mengidentifikasi risiko banjir secara efektif  menjadi lebih sulit karena masalah  seperti  ketrbatasaan  data  historis  dan kompleksitas analisis spasial. Perubahan iklim global memperumit  kondisi  ini,  dan  ketidakpastian  dalam model  prediksi  cuaca  meningkat.  Akibatnya,  metode yang  lebih  canggih  diperlukan,  seperti  Algoritma  K- Means,  yang  akan  memungkinkan  kita  untuk membagi pola cuaca yang kompleks menjadi kategori yang  lebih  mudah  diiterprestasikan.  Kebutuhan mendesak untuk meningkatkan sistem peringatan dini dan pengendalian banjir di Kabupaten Cirebon adalah alasan mengapa masalah ini muncul kembali. Dengan menggunakan  algoritma  k-means,  kami  berharap dapat  menghasilkan  solusi  yang  lebih  akurat  dan responsif.
Penelitian  ini  memulai  dengan  menganalisis data  cuaca  historis  untuk  menentukan  pola  curah hujan  di  Kabupaten  Cirebon  selama  periode  waktu tertentu,  karena  penelitian  ini  dapat  mencakup berbagai  aspek.  Untuk  memahami  variasi  cuaca sepanjang  waktu,  memahami  perubahan  pola  hujan yang  berpotensi  meningkatkan  resiko  banjir  dapat membantu.  Algoritma  K-Maeans  telah  digunakan oleh beberapa peneliti sebelumnya untuk menemukan pola curah hujan dalam berbagai situasi.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang bagaimana risiko banjir tersebar di Kabupaten Cirebon.  Penelitian  ini  menggunakan  algortma  k- means  clustering  untuk  mengelompokkan  wilayah dengan karakteristik resiko yang sebanding. Tujuannya  adalah  untuk  menemukan  pola  khusus risiko secara jelas dan mendalam. Dengan mempertimbangkan  faktor-faktor  yang  berkontribusi pada  resiko  banjir  dalam  konteks  curah  hujan ekstrem,  penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan tentang  hubungan  antara  pola  curah  hujan  ekstrem dan  intensitas  resiko  banjir  di  berbagai  daerah Kabupaten  Cirebon.  memberi  bantuan  besar  kepada pemerintah daerah dalam  mengembangkan kebijakan untuk  mengurangi  risiko  bencana  banjir  yang didasarkan  pada  pemahaman  yang  lebih  mendalam dan terorganisir tentang keadaan lokal.
Penelitian  ini  akan  menghitung  jumlah  kluster (k)  yang  ideal  untuk  menggambarkan  karakteristik distribusi risiko banjir di Kabupaten Cirebon. Metode elbow,  analisis  siku,  atau  metode  validasi  kluster lainnya  dapat  digunakan  untuk  memilih  ini. melakukan evalausi dan pemberisihan data, termasuk normalisasi  data,  deteksi  outlier,  dan  penanganan nilai yang hilang. Hasil analisis akan lebih akurat jika data  disusun  dengan  benar  dan  bersih.  Mengambil data  yang  relevan,  melakukan  pre-processing  untuk membersihkan  dan  mempersiapkan  data,  mengubah atau mengubah tipe data, dan menggunakan algoritma K-Means  untuk  mengidentifikasi  adalah  semua bagian dari proses ini.
Penelitian ini memberikan dasar untuk perencanaan  tata  ruang  yang  lebih  fokus,  terutama dalam menentukan daerah yang rentan terhadap curah hujan  ekstrem  dan  banjir.  Pemerintah  daerah  dapat menggunakan  data  ini  untuk  membuat  kebijakan penataan  ruang  yang  meminimalkan  risiko  banjir, seperti  menetapkan  zona  penanganan  khusus  di wilayah  yang  rawan  banjir.  Identifikasi  pola  curah hujan ekstrem dapat menjadi dasar untuk membangun sistem  peringatan  dini  yang  lebih  baik.  Hasil penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  pemerintah  dan lembaga  terkait  untuk  meningkatkan  kemampuan sistem  peringatan  dini  mereka  untuk  memberikan masyarakat  informasi  yang  lebih  akurat  dan  cepat, yang  memungkinkan  evakuasi  yang  lebih  efisien. Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  dasar untuk program yang mengajarkan masyarakat tentang risiko  banjir  dan  penyuluhan.  Dimungkinkan  bagi masyarakat  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang lebih  baik  tentang  pola  curah  hujan  ekstrem  dan bagaimana  mereka  dapat  mempersiapkan  dan bertindak  sesuai  dengan  peningkatan  risiko  banjir. Studi  ini  dapat  membantu  pemerintah  daerah membuat  rencana  tanggap  darurat  yang  lebih  baik. Dalam  situasi  darurat,  pengetahuan  tentang  pola curah  hujan  ekstrem  dapat  membantu  menjelaskan skenario  kejadian  dan  menetapkan  tindakan  yang tepat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hasil  literature  review  yang  telah  dilakukan pada jurnal-jurnal penelitian terkait topik Mengidentifikasi  Resiko  Banjir  di  Kabuapten Cirebon  Dalam  Menghadapi  Curah  Hujan  Yang Ekstrem  Menggunakan  Algoritma  K-Means  dapat dijabarkan sebagai berikut :
Paper [1]  membahas  mengenai  Kota  Cirebon merupakan  salah  satu  kota  yang  sering  mengalami bencana  banjir  yang  disebabkan  karena  curah  hujan yang  sangat  tinggi  dan  seringnya  pula  masyarakat membuang sampah sembarangan yang terbawa dalam aliran  got  dan  ke  sungai  sehingga  aliran  sungai menjadi tersumbat dan meluap. Untuk mengelompokan  wilayah-wilayah  yang  rawan  banjir di kota Cirebon diperlukan suatu Algoritma K-Means Clustering.  Data  diolah  menggunakan  RapidMiner dengan tahapan clustering.
Paper [2]  membahas  mengenai  Bencana memberikan  dampak  yang  sangat  besar  dan merugikan  bagi  masyarakat  Indonesia.  Tercatat  pada periode  18  sampai  2019  jumlah  kejadian  bencana berjumlah  banjir  dengan  total  10.438  kejadian, longsor  sebanyak  6.0  kejadian,  kekeringan  2.124 kejadian,  serta  kebakaran  hutan  dan  lahan  dengan total  1.914  kejadian.  Tercatat  bahwa    setiap  tahun kejadian  bencana  mengalami  peningkatan.  Beberapa dampak  bencana  yang  terjadi  dapat  mengakibtkan lumpuhnya perekonomian, infrastruktur, terganggunya  jaringan  komunikasi,  wabah  penyakit, gagal panen dan sebagainya.
Paper  [3]  membahas  mengenai  Tekologi yang  semakin  canggih  mampu  menjelaskan  gejala awal  bencana,  namun  kejadian  detail  dari  bencana alam  tersebut  hanya  bisa  diprediksi.  Oleh  karena  itu, kejadian  bencana  alam  di  Jawa  Barat  perlu dikelompokan  berdasarkan  jenis  bencana  agar  dapat mengetahui intensitas kejadian bencana alam disetiap daerah. Mengingat semakin banyaknya data yang ada, maka pendekatan yang dilakukan yaitu menggunakan teknik clustering pada data mining.
Paper  [4]  membahas  mengenai  analisis metode  korelasional  dan  klusterisasi  menggunakan data  dari  Badan  Penanaggulangan  Bencana  Darah (BPBD) Jawa Timur Tahun 2017-2019 dan beberapa literature  sumber  terkait  penelitian  ini.  Dari  data tersebut  diperoleh  data      dan  kerusakan  dampak wilayah  adalah  jumlah  kejadian,  kerusakaan  dan korban  jika  sedangkan  data  geografis  berupa kemiringan lereng tanah, jenis tanah, dan curah hujan tahunan.  Hasil  dari  klaster  tersebut  dianalisis menggunakan metode korelasional untuk menemukan korelasi dari data tersebut.
Paper  [5]  membahas  mengenai.  Jawa  Barat memiliki  jenis  bencana  beragam.  Diantaranya bencana  Tanah  Longsor,  Gempa  Bumi,Angin  Puting Beliung, dan Kebakaran Hutan serta Bangunan. Pada Januari  sampai  Desember  2016,  Tanah  Longsor menjadi  bencana  yang  sering  terjadi  di  Jawa  Barat, dengan  480  kejadian,  kemudian  bencana  Kebakaran
sebanyak  185  kali  dan  bencana  Gempa  Bumi sebanyak 48 kali, Disusul bencana Banjir dengan 215 kali  kejadian,  kemudan  bencana  kebakaran  BNPB mencatat total kejadian bencana alam sejak 1 Januari hingga  31  Desember  2021  sebanyak  3.092  kasus, dengan  wilayah  paling  banyak  mengalami  peristiwa bencana  alam  ialah  provinsi  Jawa  Barat  dan  Jawa Timur.
Paper  [6]  membahas  mengenai  Bencana memiliki dampak yang luar biasa terhadap masyarakat  salah  satu  dampak  dari  bencana  alam yaitu  kerusakan  rumah,  provinsi  yang  sangat  rawan terjadinya  bencana  alam  yaitu  provinsi  Jawa  Barat dan  mengakibatkan  banyaknya  kerusakan  rumah akibat  bencana,  solusi  dari  bencana  ini  perlu  adanya bantuan  rumah  yang  disebabkan  oleh  bencana  alam. Pada  penelitian  ini  membahas  penerapan  algoritma Clustering  K-Means  untuk  penerima  bantuan  akibat bencana  alam,  penelitian  ini  mengambil  data  dari open  data  Jawa  Barat  dengan  dataset  kerusakan rumah  data  ini  terdiri  dari  tahun  2012-2021  meliputi 27 Kabupaten/kota yang ada di Provinsi Jawa Barat.
Paper  [7]  membahas  mengenai  Indonesia merupakan  salah  satu  negara  di  dunia  yang  sering terjadi  bencana  alam.  Hal  tersebut  dikarenakan  letak geografis  Indonesia  berada  diantara  dua  benua, sehingga dilalui oleh badai tropis yang menyebabkan Indonesia  rentang  terjadinya  bencana  alam,  seperti banjir,  tanah  longsor,  dan  lain-lain.  Indonesia merupakan bagian dari jalur The Pasific Ring of Fire, selain terjadinya bencana alam yang disebabkan oleh faktor  geologi,  masih  banyak  bencana  yang disebabkan  karena  ulah  manusia.  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  melansir  data bahwa  1.042  bencana  telah  terjadi  di  Indonesia selama tahun 2019.
Paper  [8]  membahas  mengenai  Kabupaten Rokan  Hilir  memiliki  18  kecamatan  dan  156  desa, wilayah  ini  merupakan  daerah  yang  dilalui  aliran sungai  atau  yang  disebut  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  yaitu  sungai  rokan  Sungai  Rokan  Kanan  juga mengalir  melalui  Kabupaten  Rokan  Hilir  dan merupakan  pertemuan  dengan  Sungai  Rokan  Kiri. Rokan  kanan  berperan  penting  sebagai  transportasi penduduk dan sebagai sumber perekonomian masyarakat.  Bergantung  pada  kondisi  topografi  dan morfologi.
Paper  [9]  membahas  mengenai  Bencana  alam merupakan  salah  satu  kejadian  bencana  yang  sering terjadi  di  Indonesia  akhir-akhir  ini  terutamanya bencana banjir, Banjir merupakan salah satu bencana alam yang datang dan tidak dapat dicegah, Karena itu perlu  diupayakan  pengendalian  penanggulangiannya serta dikurangi dampak kerugian yang diakibatkannya  dan  mengakibatkan  dampak  besar bagi  populasi  manusia.  Untuk  meminimalkan  risiko atau  kerugian  bagi  manusia,  perlu  pengetahuan, pemahaman, kesiapsiagaan keterampilan untuk mencegah,  mendeteksi  dan  mengantisipasi  secara
lebih dini tentang berbagai macam bencana atau lebih dikenal dengan istilah mitigasi bencana.
Paper  [10]  membahas  mengenai  Wilayah Cirebon  merupakan  salah  satu  wilayah  perkotaan rawan bencana alam banjir karena adanya perkembangan  serta  pembangunan  yang  mulai meluas pada area perkotaan dengan curah hujan yang cukup  tinggi  dan  membuat  genangan  air  jika  durasi waktu hujan > 5 Jam khususnya pada Jl. Pemuda, Jl. DR.  Cipto  Mangunkusumo  dan  sekitarnya.  Tujuan penelitian  ini  adalah  menemukan  upaya  terobosan dalam mendapatkan data curah hujan dengan besaran curah  hujan  pada  status  lebat  yang  berpotensi menimbulkan  bencana  banjir  pada  wilayah  Cirebon. Analisis dalam penelitian ini adalah analisis terhadap curah  hujan,  dengan  menggunakan  metode  Regresi Linier  pada  2  (Dua)  jenis  metodenya  guna  untuk mendapatkan  hasil  daripada  nilai  prediksi  dalam kurun waktu tertentu.
Paper  [11]  Tingginya  potensi  bahaya  bencana yang  kerap  terjadi  di  Indonesia  yaitu  bencana kebakaran  adalah  bencana  kebakaran  hutan  dan  juga lahan  atau  biasa  disebut  dengan  Karhutla  tercatat sudah  terjadi  sejak  tahun  1970.  Dilansir  berdasarkan sumber  worldbank  bencana  kebakaran  hutan  dan lahan  ini  mulai  memasuki  kejadian  skala  besar  yang terjadi  secara  tahunan  dan  diiringi  juga  dengan rusaknya  lingkungan  dari  dampak  ekonomi  pada tahun  1982.  Dampak  yang  terjadi  akibat  bencana kebakaran  sangat  besar  dan  membahayakan,  akibat Menurut  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah (BPBD)  (2019),  kejadian  jumlah  bencana  kebakaran hutan  dan  lahan  di  Jawa  Barat  merupakan  bencana yang tercatat mengalami kejadian paling banyak pada tahun 2019.
Paper  [12]  Terletak  pada  kawasan  Asia Tenggara,  negara  Indonesia  menjadi  salah  satu wilayah yang rawan terhadap bencana terkait kondisi demografis,  geologis  dan  geografis  yang  memicu terjadinya  bencana  baik  yang  disebabkan  oleh  faktor alam,  faktor  non  alam  maupun  faktor  manusia. Purbalingga termasuk  wilayah Provinsi Jawa Tengah yang cukup berpotensi terjadi bencana ketika kondisi cuaca  tidak  menentu.  Metode  K-Means  clustering digunakan  agar  mempermudah  dalam  menganalisis serta  mengelompokan  data  untuk  mengetahui beberapa daerah rawan bencana di wilayah Purbalingga.  Dalam  penelitian  ini  pengolahan  data menggunakan tools rapidminer. Berdasarkan pengolahan  data  diperoleh  sejumlah  5  Cluster pembagian  daerah  rawan  bencana  di  Kabupaten Purbalingga  dengan  tingkat  rawan  sangat  tinggi, tingkat  rawan  tinggi,  tingkat  rawan  sedang,  tingkat rawan rendah dan tingkat rawan sangat rendah.
Paper  [13]  Curah  hujan  yang  tinggi  dapat menyebabkan  berbagai  bencana  hidrometeorologi, terutama  banjir  dan  tanah  longsor.  Selama  tahun 2016,  berdasrkan  data  rekapitulasi  kejadian  dan dampak  bencana  BNPB,  terdapat  2.342  kejadian bencana  di  Indonesia.  Dimana  92%  dari  jumlah
tersebut  adalah  bencana  hidrometeorologi  yang didominasi  oleh  banjir,  longsor  dan  puting  beliung. Tercatat  bahwa  pada  hari  ini  terdapat  766 bencanabanjir,  612  longsor,  dan  74  kombinasi  banjir dan  longsor.  Dimana  penyebab  utama  banjir    tanah longsor  tersebut  tidak  lain  adalah  tingginya  curah hujan pada wilayah tersebut.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  merupakan  tahapan- tahapan  rencana  yang  dilakukan  dalamssebuah penelitian..Dalam  penelitian  ini,  beberapa  metode penelitian  akan  digunakan  untuk  mendapatkan wawasan  yang  mendalam  terkait  resiko  banjir  di wilayah  tersebut.  Tahapan  yang  digunakan  dalam metode  penelitian  ini  adalah  KDD.  KDD  sendiri merupakan  singkatan  dari  " Knowledge  Discovery Databases ".
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Dataset
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal dari data sekunder. Data ini berasal dari Open Data  Jabar https://opendata.jabarprov.go.id/ yang mencakup 1660 informasi tentang peristiwa banjir di Kabupaten  Cirebon  dari  tahun  2019  hingga  2022. Data  ini  mengandung  delapan  atribut:  nomor, provinsi, kabupaten kota, kecamatan, desa kelurahan, jumlah kejadian, satuan, dan tahun.

## 4.2. Data Selection
Langkah  pertama  adalah  mencari  lokasi  file untuk  memproses  data  mana  yang  akan  dimasukan Aplikasi RapidMiner pada operator Read Excel untuk membaca  data.  Data  yang  akan  diimpor,  maka tombolnya ada di Operator Read Excel   maka  tanda seru  berwarna  kuning  tidak  ada  lagi  karena  operator telah memasukan data dan siap untuk memprosesnya.
Selanjutnya  Menggunakan  operator  Set  Role untuk  mengidentifikasi  dalam  dataset  Parameter operator  Set  Role yang  digunakan  adalah  berikut pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Set Role No Paramater Information 1. Attribute name Jumlah Kejadian 2. Target role Id
Tahap selanjutnya menggunakan operator Select Attributes ,  Pada  operator  ini  memilih  subset  Atribut
dan menghapus atribut yang lainnya. Hasil Parameter Operator Selec Attribute bisa dilhat dalam  gambar di bawah ini.
Gambar 2. Hasil Select Attributs
Atribut  yang  digunakan  pengolahan  data terdapat  8  atribut  sebagaimana  bisa  dilihat  pada gambar  4.6.  Beberapa  atribut  yang  telah  dipilih dianggap  memberikan  informasi.  Informasi  yang dapat  diperoleh  dari  atribut  tersebut  meliputi:  id, jumlah_kejadian,  nama_desa_kelurahan,nama_kabup aten_kota, nama_kecamatan,  nama_provinsi  ,  satuan, tahun.  Tahap Selection pada  model  proses  dalam Rapidminer terlihat dalam gambar di bawah ini.
Gambar 3. Model proses Select Atribut

## 4.3. Data Prepocessing
Dari  hasil  Prepocessing  tidak  ada  data  yang hilang  atau  memiliki  nilai  yang  missing  dalam dataset,  oleh  karena  itu,  tahapan  preprocessing  ini tidak  perlu  dilakukan  karena  menunjukan  bahwa tidak  ada  atribut  yang  memiliki  nilai  yang  missing. Pemeriksaan  langsung    per  statistik  untuk  menilai konsitensi  pada  dataset  untuk  mengindikasikan bahwa nilai-nilai dalam dataset dapat konsisten.

## 4.4. Transformation
Pada dataset ada menggunkan tipe data nominal sementara  Algoritma K-Means memerlukan  data numerik ,  maka  transformasi  diperlukan  untuk mengubah data nominal menjadi numerical. menunjukan Select Atribut pada Operator Nominal to Numerical  untuk  dilakukan  tahap  Transformation. Hasil  dari  penggunaan  operator  Nominal  to Numerical  sebagaimana  terlihat  dalam  gambar  di bawah ini.

## Gambar 4. Statistik Dataset

## 4.5. Data Mining
Penetuan  jumlah cluster adalah  langkah  yang harus  dilakukan.  Nilai  K  yang  digunakan  melibatkan Identifikasi  jumlah  klaster  optimal  serta  jumlah anggota optimal dalam setiap klaster. Pengelompokan data  dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma  K- Means  dengan Cluser  Distance  Performance dan dioptimasi  dengan Davies  Bouldin  Index (DBI)  pada Tools  Rapidminer.  Algoritma  K-Means  menentukan satu set sama lain. Karena tidak ada atribut label yang diperlukan, clustering dapat digunkan pada data yang tidak berlabel dan merupakan Algoritma pembelajaran mesin tanpa pengawasan.

## 4.6. Interpretation/Evaluasi
Berdasarkan  perbandingan  antara  DBI  dan metode K-means dari  K2  hingga  K6,  ditemukan bahwa cluster terkecil  yang  mendekati  angka  0 adalah  K6,  dengan  nilai  DBI  sebesar  0.1660.  Yaitu pada parameter Numerical Measure Type - Euclidean Distance dan  pada  jumlah Max  Runs ke  5-10.  Oleh karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  K6  nilai  DBI 0.1660. menunjukkan bahwa cluster tersebut memiliki  nilai  DBI  yang  rendah,  sehingga  dianggap sebagai  hasil cluster terbaik.  Dalam  hasil cluster ing ini,  terdapat  6 cluster dengan  jumlah  item  sebagai berikut.
Tabel 1. Hasil Clustering K5 Cluster Model Jumlah Cluster 0 412. Items Cluster 1 278 Items Cluster 2 412 Items Cluster 3 280 Items Cluster 4 278 Items Total Cluster 5 1660 Items

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  pada  data kejadian  banjir  menggunakan  Algoritma  K-Means dengan  evaluasi  Davies-Bouldin  Index  (DBI), diperoleh  sejumlah  kesimpulan  dan  saran  sebagai berikut: Parameter Numerical MeasureType: Numerical  Measure  Type = Camberra  Distance memberikan  hasil clustering terbaik,  menunjukkan bahwa metode pengukuran jarak ini cocok untuk data kejadian  banjir.  Dengan  menggunakan Camberra Distance , cluster yang  dihasilkan  cenderung  lebih
homogen  dan  representatif. Jumlah  cluster  Terbaik (K): Jumlah  cluster  terbaik  adalah  K=3,  berdasarkan nilai  DBI  terendah.  K=3  memberikan  keseragaman dan representativitas yang optimal dalam menggambarkan  pola  kejadian  banjir.  Jumlah  Max Runs:  Rentang  jumlah  Max  Runs  antara  5-10 diidentifikasi  sebagai  parameter  yang  menghasilkan hasil  clustering  terbaik.  Pemilihan  rentang  ini didasarkan  pada  evaluasi  DBI  yang  paling  rendah, menandakan  konvergensi  algoritma  yang  optimal.
Implementasi Model:
Disarankan untuk mengimplementasikan model K-Means dengan parameter  yang  telah  diidentifikasi  sebagai  optimal, yaitu Numerical Measure Type = Camberra Distance , jumlah cluster K=3,  dan  jumlah  Max  Runs  antara  5- 10.  Pemilihan  parameter  ini  dapat  membantu mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang pola dan risiko kejadian banjir. Analisis Lebih Lanjut : Saran  untuk  melakukan  analisis  lebih  lanjut  terkait karakteristik masing-masing cluster, mungkin dengan melibatkan  variabel-variabel  tambahan  yang  relevan. Analisis  ini  dapat  memberikan  wawasan  lebih mendalam  tentang  faktor-faktor  penyebab  dan dampak  dari  setiap  cluster. Validasi  dan Sensitivitas : Perlu  dilakukan  validasi  lebih  lanjut  terhadap  model dan  analisis  sensitivitas  terhadap  parameter  untuk memastikan  stabilitas  dan  keandalan  hasil  clustering. Sensitivitas  terhadap  rentang  nilai  Max  Runs  dapat menjadi  fokus  untuk  memahami  sejauh  mana parameter ini memengaruhi hasil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Khomsiyah,  A.  Ramdhani,  A.  F.  Damayanti, and  ...,  “Penerapan  Algoritma  K-means Clustering  untuk  Pengelompokan  Wilayah Rawan  Banjir,” J.  Ilm.  Betrik ,  2021,  [Online]. Available:
https://www.neliti.com/publications/460035/pen erapan-algoritma-k-means-clustering-untuk- pengelompokan-wilayah-rawan-banjir
[2]  V.  Purwayoga,  A.  A.  Mikail,  S.  D.  N.  Faridah, and  ...,  “PENERAPAN  DATA  MINING UNTUK  PEMETAAN  DAERAH  RAWAN BENCANA SEBAGAI
UPAYA KESIAPSIAGAAN TERHADAP BENCANA,” J. … , 2023, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoin fo/article/view/2381
[3]  I. Rosaliyah and B. Nurhakim, “CLUSTERING KEJADIAN  BENCANA  ALAM  di  JAWA BARAT  BERDASARKAN  JENIS  BENCANA MENGGUNAKAN K-MEANS,” E-Link J. Tek. Elektro  dan  … ,  2023,  [Online].  Available: http://journal.umg.ac.id/index.php/e- link/article/view/5318
[4]  H.  E.  D.  Moch.  Rizki  Eko  Waluyo,  Pramana Yoga  Saputra,  “Klasterisasi  Wilayah  Tanah Longsor  Berdasarkan  Dampak  Wilayah  Dan Geografis  Menggunakan  Metode  K_Means,” pp. 226–230, 2020.
[5]  M.  F.  Al  Halik  and  L.  Septiana,  “Analisa  Data Untuk  Prediksi  Daerah  Rawan  Bencana  Alam Di  Jawa  Barat  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Clustering,” JISAMAR  (Journal  … , 2022, [Online].
Available:
http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisa mar/article/view/939
[6]  S. Mariam, “Penerapan Algoritma Clustering K- Means  Untuk  Menentukan  Prioritas  Penerima Bantuan Rumah Akibat Bencana Alam,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , 2023, [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/v iew/2433
[7]  R.  L.  Rohmah,  D.  C.  Rini,  and  ...,  “Zonasi Daerah  Terdampak  Bencana  Angin  Puting Beliung  Menggunakan  K-Means  Clustering,” Pros.  Semin.  … ,  2020,  [Online].  Available: http://prosiding.himatikauny.org/index.php/prosi dinglsm/article/view/78
[8]  E.  T.  E.  Tasia,  “Perbandingan  Algoritma  K- Means  Dan  K-Medoids  Untuk  Clustering Daerah  Rawan  Banjir  Di  Kabupaten  Rokan Hilir:  Comparison  Of  K-Means  And  K-Medoid …,” Indones. J. Inform. Res. … , 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/ijirse/article/v iew/523
[9]  A.  Febriansyah,  A.  Ramadhan,  M.  Gustiawan, M. Revin, and ..., “Penerapan Machine Learning Dalam  Mitigasi  Banjir  Menggunakan  Data Mining,” Jurnal  Nasional  Komputasi  … .  2020.
[Online].
Available:
https://scholar.archive.org/work/ulxd4fo54vacd ouisnpkczcefe/access/wayback/http://jurnal.sera mbimekkah.ac.id/jnkti/article/download/2427/p df
[10]  F.  Azam  and  I.  Fardani,  “Prediksi  Daerah Potensi Longsor Menggunakan Metode
Machine  Learning,” Bandung  Conf.  Ser.  Urban … , 2022, [Online]. Available:
https://proceedings.unisba.ac.id/index.php/BCS URP/article/view/1694
[11]  F.  N.  Dhewayani,  D.  Amelia,  D.  N.  Alifah,  B. N.  Sari,  and  M.  Jajuli,  “CRISP-DM,” scholar.archive.org . [Online]. Available: https://scholar.archive.org/work/7p3b7v6fr5fxre 3rnhuvz3asxy/access/wayback/https://ojs.uniko m.ac.id/index.php/jati/article/download/6674/29 67
[12]  D. A. R. Rahmadhani and M. Chatri, “Pengaruh Suspensi  Daun  Kersen  (Muntingia  calabura  L.) Terhadap Penyakit Antraknosa Pada Buah Cabe Pasca  Panen  Yang  Disebabkan  Colletotrichum capsici  …,” J.  Serambi  Biol. ,  2023,  [Online]. Available:
https://serambibiologi.ppj.unp.ac.id/index.php/sr mb/article/view/238
[13]  T. R. Priono, W. Purnomo, and N. Y. Setiawan, “Pengembangan Data Warehouse menggunakan Metode  Kimball  (Studi  Kasus:  Ekspor  &Impor Fauna dan Flora Hias Air Laut),” … Teknol. Inf. dan Ilmu … , 2021, [Online]. Available: https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/9568