JURNAL SISFOTENIKA Vol. 13 No. 1, Januari 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i1.1384

## Fuzzy C-Means untuk Klasterisasi Perkiraan Kerugian Bencana Kebakaran

## Fuzzy C-Means for Clustering Estimates of Fire Losses
Novianti Puspitasari* 1 , Pebianoor 2 , Rosmasari 3 , Masna Wati 4 , Anindita Septiarini 5 Alfrina Mewengkang 6
1,2,3,4,5 Prodi Informatika, Universitas Mulawarman, Samarinda
6 Prodi Pendidikan Tekn. Informasi & Komunikasi, Universitas Negeri Manado, Manado e-mail: * 1 novia.ftik.unmul@gmail.com , 2 peboygx@gmail.com, 3 rosmasari.unmul@gmail.com,
4 masnawati.ssi@gmail.com, 5 anindita.unmul@ac.id, 6 mewengkangalfrina@unima.ac.id

## Abstrak
Bencana  kebakaran  merupakan  bencana  yang  sering  terjadi  dan  mendapatkan perhatian serius dari pemerintah Kota Samarinda. Namun, informasi tentang perkiraan jumlah kerugian  yang  dialami  oleh  korban  kebakaran  masih  kurang  memadai  dan  bahkan  tidk diketahui.  Informasi  tentang  perkiraan  kerugian  bencana  kebakaran  sangat  diperlukan  oleh pemerintah  untuk  memberikan  penanganan  yang  tepat  sasaran  terhadap  korban  bencana kebakaran.  Fuzzy  C-Means  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memberikan informasi  tentang  perkiraan  kerugian  bencana  kebakaran  melalui  klusterisasi.  Hal  ini dikarenakan  Fuzzy  C-Means  mampu  mengelompokkan  data  ke  dalam  kategori  berdasarkan fungsi  obyektif  yang  dihasilkan.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  bencana  kebakaran  di Kota  Samarinda  sebanyak  306  data.  Jumlah  perkiraan  kerugian  bencana  kebakaran dikelompokkan ke dalam tiga cluster yaitu sedikit, sedang dan banyak. Dari hasil perhitungan menggunakan Fuzzy C-Means, jumlah perkiraan kerugian bencana kebakaran dengan kategori sedikit  (C3)  sebanyak  180  data,  kategori  sedang  (C2)  sebanyak  83  data  dan  kategori  banyak (C1)  sebesar  43  data.  Hasil  validasi  cluster  menggunakan  Partition  Coefficient  menunjukkan bahwa tiga cluster adalah cluster yang optimal dengan nilai partisi fuzzy  sebesar 0.230. Nilai ini lebih besar dari dua cluster maupun empat cluster sehingga model pembentukan tiga cluster sangat tepat digunakan untuk mengelompokkan perkiraan kerugian bencana kebakaran.
Kata kunci—Kebakaran, Fuzzy C-Means, Partition Coefficient, Kerugian, Perkiraan

## Abstract
Fire  disasters  often  occur  and  receive  serious  attention  from  the  Samarinda  City government.  However,  information  about  the  estimated  losses  suffered  by  fire  victims  is  still inadequate and unknown. The government urgently needs information on estimated losses from fire  disasters  to  provide  targeted  treatment  for  victims  of  fire  disasters.  Fuzzy  C-Means  is  a method  that  can  provide  information  about  estimated  fire  losses  through  clustering.  Fuzzy  C- Means can group data into categories based on the resulting objective function. The data used is  fire  disaster  data  in  Samarinda  City,  as  many  as  306.  The  total  estimated  losses  from  fire disasters  are  grouped  into  three  clusters:  small,  medium  and  large.  From  the  results  of calculations  using  Fuzzy  C-Means,  the  number  of  estimated  fire  losses  in  the  small  category (C3) is 180 data, the moderate category (C2) is 83 data, and the large category (C1) is 43 data.

## Fuzzy C-Means untuk Klasterisasi Perkiraan Kerugian Bencana Kebakaran
The  results  of  cluster  validation  using  the  Partition  Coefficient  show  that  three  clusters  are optimal with a fuzzy partition value of 0.230. This value is more significant than two clusters or four  clusters,  so  that  the  three-cluster  formation  model  is  very  appropriate  to  use  to  group estimates of fire disaster losses.
Keywords— Fire, Fuzzy C-Means, Partition Coefficient, Loss, Estimate

## 1. PENDAHULUAN
Dokumen  Bencana  kebakaran  merupakan  salah  satu  jenis  bencana  yang  sering  terjadi  dan meninggalkan  kerugian  yang  besar.  Secara  umum,  kebakaran  termasuk  ke  dalam  dua  kategori bencana,  yaitu  bencana  alam  dan  bencana  tempat  permukiman  [1].  Kebakaran  tempat permukiman  umumnya  sering  terjadi  diperkotaan  dan  menimbulkan  berbagai  masalah  seperti kehilangan  tempat  tinggal,  terbakarnya  berkas  penting  dan  mengancam  keselamatan  jiwa  [2]. Kejadian  kebakaran  di  Indonesia  tercatat  cukup  tinggi  setiap  tahunnya,  khususnya  di  daerah perkotaan  seperti  di  kota  Samarinda.  Kota  Samarinda  berada  pada  peringkat  ke-4  Nasional sebagai  kota  dengan  jumlah  bencana  kebakaran  tertinggi  [3].  Kelalaian  atau human  error merupakan  faktor  utama  penyebab  terjadinya  kebakaran  di  rumah  atau  pemukiman  penduduk seperti penggunaan kabel listrik yang sudah tidak layak dan tidak memenuhi standar. Kejadian bencana  kebakaran  di  Kota  Samarinda  mengakibatkan  kerugian  yang  tidak  sedikit  setiap tahunnya    [4].  Selain  itu,  dampak  yang  timbul  dari  bencana  kebakaran  dapat  mengancam keselamatan jiwa maupun kerugian harta benda [5]. Kerugian yang ditimbulkan akibat bencana kebakaran  dari  yang  paling  kecil  sampai  dengan  paling  besar  seringkali  tidak  diketahui.  Hal tersebut  disebabkan  oleh  belum  adanya  informasi  yang  disediakan  oleh  pemerintah  tentang jumlah perkiraan kerugian yang dialami oleh masyarakat. Informasi tentang perkiraan kerugian bencana  kebakaran  dapat  membantu  pemerintah  untuk  mengetahui  langkah  atau  tindak  lanjut yang  dapat  dilakukan  dalam  menangani  kejadian  kebakaran  disuatu  daerah.  Daerah  yang memiliki  perkiraan  kerugian  yang  paling  besar  mendapatkan  perhatian  maupun  prioritas  agar penanganan dan pemulihan kondisi masyarakat pasca kebakaran dapat dilakukan dengan cepat dan  tepat  sasaran.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  dibutuhkan  informasi  terkait  perkiraan kerugian bencana kebakaran di suatu wilayah.
Penelitian  ini  mengangkat  salah  satu  metode cluster yaitu  metode Fuzzy  C-Means (FCM) untuk menganalisis perkiraan kerugian yang diakibatkan oleh bencana kebakaran . FCM adalah suatu teknik pengelompokan data yang keberadaan tiap-tiap data dalam suatu kelompok ditentukan  oleh  nilai  derajat  keanggotaan  tertentu  [6].  Adapun  alasan  memilih  metode  FCM, karena  merupakan  salah  satu  metode  terbaik  dibandingkan  dengan  metode K-Means,  Self Organizing  Map (SOM), Neural  Network dan Clustering  Hierarchy. Selain  itu  FCM    sangat stabil  terhadap outlier , overlapping dan  kualitas cluster serta  akurasi  yang  komparatif  [7]. Algoritma  ini  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  mendeteksi cluster dan  memiliki ketepatan  pada  penempatan  pusat cluster [8].  Kelebihan  tersebut  membuat  FCM  telah digunakan  untuk  pengelompokkan  Usaha  Kecil  Menengah  (UKM)  [9],  klasifikasi  kesesuaian lahan  industri  kelapa  sawit  [10],  pengelompokkan  lagu  berdasarkan  emosi  [11], pengelompokkan  provinsi  berdasarkan  penyakit  menular  manusia  [12],  identifikasi  tingkat pemakaian  obat  [13],  pengelompokkan  pasien  yang  menderita  kelainan  jantung  [14],  dan penyakit yang diderita oleh pengguna JAMKESDA [15].
Dari  berbagai  penerapan  FCM  yang  telah  diterapkan,  maka  penelitian  ini  melakukan klusterisasi  terhadap  perkiraan  kerugian  becana  kebakaran  di  Kota  Samarinda  ke  dalam  tiga kategori  yaitu  sedikit,  sedang  dan  banyak.  Perkiraan  kerugian  bencana  kebakaran  didasarkan oleh  lima  parameter  yang  berpengaruh  yaitu  jumlah  kejadian  terbakar,  jumlah  objek  yang terbakar,  lamanya  pengendalian  kebakaran,  luas  area  yang  terkena  bencana,  dan  jumlah perkiraan  kerugian  yang  ditimbulkan  oleh  bencana  kebakaran.  Kelima  parameter  ini  diperoleh
dari  Dinas  Pemadam  Kebakaran  (DPK)  Kota  Samarinda.  Lebih  lanjut,  hasil  penelitian diharapkan  mampu  memberikan  informasi  kepada  DPK  mengenai  daerah  yang  mengalami kerugian  paling  besar  akibat  kebakaran,  sehingga  DPK  maupun  pemerintah  daerah  dapat melakukan  upaya  penanganan  pasca  bencana  kepada  korban  dengan  cepat  dan  tepat  sasaran sesuai dengan kategori perkiraan kerugian yang dialami.

## 2. METODE PENELITIAN
Bab  ini  menjabarkan  metode Fuzzy  C-Means ,  data  penelitian  yang  digunakan,  dan metode uji cluster yang digunakan.

## 2.1 Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means yaitu metode fuzzy clustering yang sering digunakan dalam pengenalan pola  ( pattern  recognition )  [16]. Fuzzy  C-Means mengelompokkan  data  berdasarkan  derajat keanggotaan yang bernilai antara 0 sampai  1 [11]. Langkah pertama algoritma Fuzzy C-Means adalah  menentukan  pusat cluster yang  akan  menandai  lokasi  rata-rata  untuk  tiap cluster [17]. Pusat cluster ini  masih  belum  akurat  dan  setiap  titik  data  memiliki  derajat  keanggotaan  untuk tiap-tiap cluster .  Perbaikan  pusat cluster dan  nilai  keanggotaan  setiap  data  dilakukan  secara berulang,  sampai  pusat cluster akan  menuju  lokasi  yang  tepat.  Perulangan  ini  didasarkan  pada minimasi fungsi objektif. Fungsi objektif menggambarkan jarak dari titik data yang diberikan ke pusat cluster yang  terbobot  oleh  derajat  keanggotaan  titik  data  tersebut. Output dari Fuzzy  C- Means merupakan  deretan  pusat cluster dan  beberapa  derajat  keanggotaan  untuk  setiap  titik data. Flowchart dari algoritma Fuzzy C-Means ditampilkan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Fuzzy C-Means
Langkah-langkah  penyelesaian  algoritma Fuzzy  C-Means dapat  diuraikan  sebagai berikut [15], [18].
1. Introduksi data yang akan di cluster berupa matriks berukuran   x   ( = data sampel ke-i
(  = 1,2,3,... ) dan atribut ke-  ( ).
2. Menentukan  jumlah cluster ( ),  pangkat  ( ),  maksimum  iterasi  ( maxiter ), error terkecil yang diharapkan ( ), fungsi objektif awal ( =  ) dan iterasi awal (  =  ).

## Fuzzy C-Means untuk Klasterisasi Perkiraan Kerugian Bencana Kebakaran
3. Membangkitkan  bilangan  random ( = = )  sebagai  elemen-elemen
matriks partisi awal  .  Menghitung jumlah setiap kolom dengan persamaan (1).
= (1)
4. Menghitung nilai pusat cluster ke-  ( dengan   = 1,2,..,c;j = 1,2,...,m) :
= (2)
5. Menghitung fungsi objektif :
= (3)
Dimana Pt : nilai fungsi obyektif iterasi ke-t
6. Menghitung perubahan matriks partisi U :
= (4)
Cek kondisi berhenti : a. Jika ( –  -1) <  atau (  < MaxIter ) maka iterasi berhenti.
b. Jika tidak :   = , ulangi langkah 4 sampai 6.
Keterangan:
= Himpunan
= Jumlah Setiap Kolom
= Pusat cluster = Fungsi objektif

## 2. 2 Normalisasi dan Denormalisasi Data
Penelitian ini menggunakan normalisasi untuk membuat data yang akan diproses berada pada  range  tertentu  sehingga  angka  yang  diolah  tidak  terlalu  besar  dan  mempercepat  proses perhitungan [19], [20]. Range yang digunakan adalah untuk  normalisasi  adalah 0.1 sampai 0.9 menggunakan persamaan (5).
(5)
Keterangan : X’ = Data Hasil Normalisasi X = Data aktual a = Nilai maksimum data aktual b = Nilai minimum data aktual
Data  penelitian  yang  telah  dinormalisasi  akan  dikembalikan  ke  bentuk  semula menggunakan  denormalisasi  seperti  data  aktual.  Denormalisasi  mempermudah  melihat perbandingan data hasil perhitungan dengan data aktual [21].
(6)
Keterangan : X’ = Data hasil estimasi X = Data hasil denormalisasi a = Nilai maksimum data aktual b = Nilai minimum data aktual

## 2. 3 Normalisasi dan Denormalisasi Data
Validasi cluster merupakan  salah  satu  evaluasi  kualitas  dari  sebuah cluster .  Metode validasi pada penelitian ini adalah Partition Coefficient . Partition Coefficient merupakan salah satu  metode  validasi  dengan  cara  melakukan  perhitungan  koefisien  partisi  sebagai  evaluasi terhadap nilai derajat keanggotaan data pada setiap hasil cluster tanpa memandang nilai vektor (informasi)  yang  biasanya  berisi  informasi  persebaran  data  [22],  [23]. Partition  Coefficient cenderung mengalami perubahan yang monoton terhadap nilai  [15].
= (7)
Nilai,    adalah  jumlah  data;   adalah  jumlah cluster ,  dan nilai  keanggotaan  dari data ke-   pada cluster ke-

## 2. 4 Data Kebakaran
Data  bencana  kebakaran  yang  digunakan  adalah  data  kejadian  kebakaran  di  Kota Samarinda  dan  diperoleh  dari  Dinas  Pemadam  Kebakaran  Kota  Samarinda.  Data  bencana kebakaran diambil dari bulan Januari 2017 sampai Desember 2018 sebanyak 306 data.  Tabel 1 menampilkan data rekapitulasi bencana kebakaran yang terdiri dari kecamatan, jumlah kejadian kebakaran  (JKT),  jumlah  obyek  terbakar  (JOT),  lama  pemadaman  (LP),  luas  area  (LA)  dan perkiraan kerugian (PK) .
Tabel 1. Data Bencana Kebakaran No Kecamatan JKT (kasus) JOT (barang) LP (menit) LA (m 2 ) PK (Rp.) 1 Samarinda ulu 11 1 20 120 15.000.000 2 Loa Janan Ilir 11 1 20 12 300.000.000 3 Samarinda Utara 11 1 25 180 300.000.000 4 Loa Janan Ilir 11 1 15 12 35.000.000 5 Loa Janan Ilir 11 1 10 48 500.000 6 Loa Janan Ilir 11 1 15 48 1.000.000 7 Loa Janan Ilir 11 1 15 12 5.000.000 8 Samarinda Ilir 11 2 15 300 100.000.000 9 Sungai Pinang 11 1 15 200 100.000.000 10 Samarinda Ulu 11 4 20 1200 500.000.000 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 296  Sungai Kunjang 45 1 25 75 500.000 297  Palaran 45 1 15 12 1.000.000 298  Samarinda Utara 45 1 55 100 350.000.000 299  Samarinda Ulu 45 1 20 12 2.500.000 300  Samarinda Utara 7 1 10 12 1.000.000 301  Sungai Kunjang 7 1 25 200 300.000.000 302  Loa Janan Ilir 7 1 10 8 500.000 303  Samarinda Ulu 7 1 15 12 1.000.000 304  Sungai Kunjang 7 1 30 90 150.000.000 305  Samarinda kota 7 1 10 8 500.000 306  Sungai Kunjang 7 1 60 200 300.000.000
Dari  Tabel  1.  terlihat  bahwa  penentuan  klusterisasi  perkiraan  kerugian  bencana kebakaran  menggunakan Fuzzy  C-Means menggunakan  lima  parameter  yaitu  JKT  yang merupakan  jumlah  kasus  kejadian  kebakaran  yang  terjadi  selama  per  bulan.  JOT  yang merupakan  jumlah  obyek  yang  terbakar.  LP  yang  merupakan  durasi  atau  lamanya  waktu

## Fuzzy C-Means untuk Klasterisasi Perkiraan Kerugian Bencana Kebakaran
pemadaman  yang dilakukan oleh  petugas  kebakaran.  LA  merupakan parameter  luas  area  yang terbakar  dan  PK  merupakan  jumlah  perkiraan  kerugian  yang  dialami  oleh  korban  bencana kebakaran.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  diuraikan  tentang  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan.  Keseluruhan proses  perhitungan  pada  penelitian  ini  menggunakan software Matlab .  Data  rekapitulasi kebakaran  diklusterisasi  menggunakan Fuzzy  C-Means ke  dalam  tiga cluster yaitu  sedikit, sedang,  dan  banyak.  Langkah  pertama  adalah  melakukan  proses  normalisasi  pada  data rekapitulasi  kebakaran  menggunakan  persamaan  (5).  Hasil  normalisasi  data  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Normalisasi Data No Kecamatan JKT JOT LP LA PK 1 Samarinda ulu 0.2818 0.1 0.1982 0.1465 0.1119 2 Loa Janan Ilir 0.2818 0.1 0.1982 0.1032 0.3399 3 Samarinda Utara 0.2818 0.1 0.2333 0.1705 0.3399 4 Loa Janan Ilir 0.2818 0.1 0.1632 0.1032 0.1279 5 Loa Janan Ilir 0.2818 0.1 0.1281 0.1176 0.1003 6 Loa Janan Ilir 0.2818 0.1 0.1632 0.1176 0.1007 7 Loa Janan Ilir 0.2818 0.1 0.1632 0.1032 0.1039 8 Samarinda Ilir 0.2818 0.1258 0.1632 0.2186 0.1799 9 Sungai Pinang 0.2818 0.1 0.1632 0.1786 0.1799 10 Samarinda Ulu 0.2818 0.1774 0.1982 0.5794 0.5000 : ⁝ : : : : : 296 Sungai Kunjang 0.9 0.1 0.2333 0.1285 0.1003 297 Palaran 0.9 0.1 0.1632 0.1032 0.1007 298 Samarinda Utara 0.9 0.1 0.4439 0.1385 0.3799 299 Samarinda Ulu 0.9 0.1 0.1982 0.1032 0.1019 300 Samarinda Utara 0.2091 0.1 0.1281 0.1032 0.1007 301 Sungai Kunjang 0.2091 0.1 0.2333 0.1786 0.3399 302 Loa Janan Ilir 0.2091 0.1 0.1281 0.1016 0.1003 303 Samarinda Ulu 0.2091 0.1 0.1632 0.1032 0.1007 304 Sungai Kunjang 0.2091 0.1 0.2684 0.1345 0.2199 305 Samarinda kota 0.2091 0.1 0.1281 0.1016 0.1003 306 Sungai Kunjang 0.2091 0.1 0.4789 0.1786 0.3399
Setelah dinormalisasi, proses selanjutnya sesuai dengan ketentuan dari algoritma Fuzzy C-Means adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  jumlah cluster dan  maksimum  iterasi.  Data  bencana  kebakaran  akan dikelompokkan  ke  dalam  3 cluster dengan  maksimum  iterasi  sebanyak  100  kali.  Lebih lanjut,  dalam  proses clustering ,  parameter  JKT  dijadikan  sebagai  X 1 ,  parameter  JOT dijadikan  sebagai  X 2 ,  parameter  LP  dijadikan  sebagai  X 3 ,  parameter  LA  dijadikan  sebagai X 4 dan parameter PK dijadikan sebagai X 5 .
2. Menghitung  nilai  fungsi  obyektif.  Hasil  proses clustering diperoleh  nilai  fungsi  obyektif selama  iterasi,  pusat cluster serta  derajat  keanggotaan  untuk  setiap cluster pada  iterasi
terakhir.  Proses  iterasi  pada  penelitian  ini  berhenti  pada  iterasi  ke-27  karena  selisih  nilai fungsi obyektif yang dihitung menggunakan persamaan (3) lebih kecil dari nilai error yang ditetapkan yaitu sebesar 10,41639312. Nilai fungsi obyektif selama 27 iterasi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Fungsi Obyektif Iterasi Ke- Fungsi Obyektif 1 17,73893023 2 14,00453708 3 13,95637716 4 13,83098879 5 13,51493469 6 12,87581503 7 12,08655066 8 11,53775863 9 11,17332137 10 10,90183594 ⁝ ⁝ 18 10,42063004 19 10,41842902 20 10,4173547 21 10,4168409 22 10,41659872 23 10,41648574 24 10,4164334 25 10,41640928 26 10,4163982 27 10,41639312
3. Menghitung  derajat  keanggotaan.  Derajat  keanggotaan  diperoleh  dari  perhitungan menggunakan persamaan (4). Derajat keanggotaan untuk setiap cluster pada iterasi terakhir (iterasi ke-27) dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Derajat Keanggotaan Iterasi Terakhir Data Ke- Kecamatan Derajat Keanggotaan C1 C2 C3 1 Samarinda ulu 0.0149 0.0186 0.9665 2 Loa Janan Ilir 0.1745 0.0941 0.7314 3 Samarinda Utara 0.2169 0.0974 0.6857 4 Loa Janan Ilir 0.0115 0.0145 0.9740 5 Loa Janan Ilir 0.0190 0.0255 0.9555 6 Loa Janan Ilir 0.0148 0.0196 0.9656 7 Loa Janan Ilir 0.0153 0.0204 0.9643 8 Samarinda Ilir 0.0410 0.0378 0.9212 9 Sungai Pinang 0.0201 0.0199 0.9600 10 Samarinda Ulu 0.6322 0.1324 0.2354

## Fuzzy C-Means untuk Klasterisasi Perkiraan Kerugian Bencana Kebakaran
Data Ke- Kecamatan Derajat Keanggotaan C1 C2 C3 : ⁝ : : : 296 Sungai Kunjang 0.0208 0.9366 0.0426 297 Palaran 0.0285 0.9104 0.0611 298 Samarinda Utara 0.1475 0.7035 0.1489 299 Samarinda Ulu 0.0234 0.9273 0.0493 300 Samarinda Utara 0.0468 0.0512 0.9020 301 Sungai Kunjang 0.2512 0.0959 0.6528 302 Loa Janan Ilir 0.0470 0.0514 0.9016 303 Samarinda Ulu 0.0441 0.0477 0.9082 304 Sungai Kunjang 0.0990 0.0681 0.8329 305 Samarinda kota 0.0470 0.0514 0.9016 306 Sungai Kunjang 0.3943 0.1518 0.4540
Berdasarkan  data  pada  Tabel  4,  diperoleh  derajat  keanggotaan  setiap  data  bencana kebakaran  ke  dalam  setiap cluster .  Derajat  keanggotaan  memberikan  informasi  mengenai kecenderungan data untuk masuk ke cluster yang sesuai. Nilai derajat keanggotaan terbesar menunjukkan  kecenderungan  tertinggi  bencana  kebakaran  untuk  masuk  menjadi  anggota cluster . Dari Tabel 4 untuk data bencana kebakaran ke-5 dapat termasuk ke dalam:
a. Anggota cluster pertama (C1) dengan derajat keanggotaan sebesar 0.0190.
b. Anggota cluster kedua (C2) dengan derajat keanggotaan sebesar 0.0255.
c. Anggota cluster ketiga (C3) dengan derajat keanggotaan sebesar 0.9555. Setelah  melihat  nilai  derajat  keanggotan  dari  setiap cluster ,  ditentukan  nilai  derajat keanggotaan  terbesar  untuk  data  ke-5  yang  terletak  pada cluster ketiga.  Hasil  tersebut menempatkan data bencana kebakaran ke-5 akan dimasukkan ke cluster ketiga (C3).
4. Melakukan pengelompokkan data berdasarkan nilai derajat keanggotaan. Hasil keseluruhan pengelompokan data kebakaran ke dalam tiga cluster ditampilkan oleh Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Clustering Data Ke- Kecamatan Derajat Keanggotaan Data Masuk Cluster C1 C2 C3 1 Samarinda ulu 0.0149 0.0186 0.9665 3 2 Loa Janan Ilir 0.1745 0.0941 0.7314 3 3 Samarinda Utara 0.2169 0.0974 0.6857 3 4 Loa Janan Ilir 0.0115 0.0145 0.9740 3 5 Loa Janan Ilir 0.0190 0.0255 0.9555 3 6 Loa Janan Ilir 0.0148 0.0196 0.9656 3 7 Loa Janan Ilir 0.0153 0.0204 0.9643 3 8 Samarinda Ilir 0.0410 0.0378 0.9212 3 9 Sungai Pinang 0.0201 0.0199 0.9600 3 10 Samarinda Ulu 0.6322 0.1324 0.2354 1 : ⁝ : : : 296 Sungai Kunjang 0.0208 0.9366 0.0426 2 297 Palaran 0.0285 0.9104 0.0611 2
Data Ke- Kecamatan Derajat Keanggotaan Data Masuk Cluster C1 C2 C3 298 Samarinda Utara 0.1475 0.7035 0.1489 2 299 Samarinda Ulu 0.0234 0.9273 0.0493 2 300 Samarinda Utara 0.0468 0.0512 0.9020 3 301 Sungai Kunjang 0.2512 0.0959 0.6528 3 302 Loa Janan Ilir 0.0470 0.0514 0.9016 3 303 Samarinda Ulu 0.0441 0.0477 0.9082 3 304 Sungai Kunjang 0.0990 0.0681 0.8329 3 305 Samarinda kota 0.0470 0.0514 0.9016 3 306 Sungai Kunjang 0.3943 0.1518 0.4540 3
Hasil akhir klusterisasi perkiraan kerugian bencana kebakaran menggunakan metode Fuzzy C-Means terhadap  seluruh  data  bencana  kebakaran  yang  ditampilkan  oleh  Tabel  5 menunjukkan  bahwa cluster satu  (C1)  berjumlah  43  data, cluster dua  (C2)  memiliki  data sebanyak  83  data,  dan cluster tiga  (C3)  berjumlah  180  data.  Setelah  mendapatkan  hasil cluster pada setiap data, proses berikutnya yaitu melakukan rekapitulasi data yang telah ter- cluster ke  dalam  setiap  kecamatan  sehingga  diperoleh  jumlah  kejadian  kebakaran berdasarkan cluster dan per kecamatan. Hasil rekapitulasi data jumlah kejadian ditunjukkan oleh Tabel 6.
Tabel 6. Rekapitulasi Hasil Cluster Per Kecamatan No Nama Kecamatan C1 C2 C3 1 Loa Janan Ilir 2 6 22 2 Palaran 2 4 7 3 Samarinda Ilir 3 1 6 4 Samarinda Kota 1 7 13 5 Samarinda Seberang 3 7 20 6 Samarinda Ulu 6 21 32 7 Samarinda Utara 8 11 33 8 Sambutan 1 3 8 9 Sungai Kunjang 13 16 29 10 Sungai Pinang 4 7 10 Total 43 83 180
Berdasarkan Tabel 6 terlihat bahwa terdapat 10 kecamatan di kota Samarinda dan diperoleh informasi  bahwa cluster satu  (C1)  memiliki  jumlah  kasus  kebakaran  sebanyak  43  kali, cluster dua  (C2)  memiliki  kasus  kebakaran  sebesar  83  kali,  dan cluster tiga  (C3)  dengan jumlah kasus sebanyak 180 kali.  Lebih lanjut, plot hasil cluster menggunakan Matlab dapat dilihat pada Gambar 2.

## Fuzzy C-Means untuk Klasterisasi Perkiraan Kerugian Bencana Kebakaran
Gambar 2. Plot Clustering
Pada  Gambar  2,  warna  biru  adalah  C1,  warna  hijau  menunjukkan  C2,  dan  warna  merah merupakan  C3.  Dari  plot  yang  telah  terbentuk,  didapatkan  juga  hasil  pusat cluster yang telah didenormalisasi menggunakan persamaan (6) pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pusat Cluster yang telah dinormalisasi Cluster JKT JOT LP LA PK Cluster 1 57.824 36.474 149.93 2477.7 1.691.304.851 Cluster 2 83.520 32.176 140.33 2075.1 1.087.778.821 Cluster 3 46.281 32.195 130.39 2075.3 1.067.256.602 Berdasarkan Tabel 7 diperoleh informasi:
a. Cluster 1  memiliki  pusat cluster yang  lebih  tinggi  pada  setiap  parameter  daripada cluster 2 dan cluster 3, maka cluster 1 dapat dikategorikan sebagai kelompok kerugian banyak.
b. Cluster 2 memiliki hasil pusat cluster yang berada diantara cluster 1 dan hasil cluster 3, maka cluster 2 dapat dikategorikan sebagai kelompok kerugian sedang.
c. Cluster 3 dikategorikan sebagai kelompok kerugian sedikit karena memiliki hasil pusat cluster yang lebih rendah pada setiap parameter.
Informasi  yang  telah  dijabarkan  menunjukkan  bahwa  terdapat  43  kasus  kebakaran  dengan perkiraan kerugian termasuk ke dalam kategori banyak, 83 kasus dengan perkiraan kerugian sedang dan 180 kasus kebakaran dengan perkiraan kerugian sedikit.
Tahap terakhir adalah pengujian validitas menggunakan metode Partition Coefficient (PC) untuk  melihat  kevalidan  atas  pembentukan cluster yang  optimal.  Pada  penelitian  ini,  PC melakukan  pengujian clustering terhadap  dua,  tiga,  dan  empat cluster menggunakan persamaan (7). Hasil pengujian dapat dilihat di Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Partition Coefficient Cluster Hasil Partition Coefficient (PC) C=2 0.138 C=3 0.230
C=4 0.212
Berdasarkan  Tabel  8  diketahui  bahwa  nilai Partition  Coefficient berjumlah  tiga cluster (C=3) memiliki nilai yang paling besar diantara dua cluster lainnya (mendekati 1). Hal ini menyatakan  bahwa  hasil clustering dengan  jumlah  tiga cluster merupakan  jumlah cluster yang  optimal  untuk  informasi  tentang  klusterisasi  perkiraan  kerugian  bencana  kebakaran yang terjadi di Kota Samarinda.

## 4. KESIMPULAN
Fuzzy  C-Means telah  digunakan  untuk  memberikan  informasi  mengenai  perkiraan kerugian bencana kebakaran yang terjadi di kota Samarinda. Dari hasil perhitungan didapatkan kesimpulan  bahwa  metode Fuzzy  C-Means mampu  mengkategorikan  perkiraan  bencana kebakaran ke dalam  tiga kategori yaitu sedikit, sedang dan banyak. Selanjutnya dari pengujian validasi cluster yang  dilakukan  menggunakan  metode Partition  Coefficient ,  menunjukkan bahwa  jumlah  cluster  yang  optimal  untuk  pengelompokan  perkiraan  kerugian  bencana kebakaran adalah tiga cluster .

## 5. SARAN
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  menggunakan  metode clustering lainnya  seperti  K- Means, K-Medoid.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Asiri,  “Pelaksanaan  Mitigasi  Bencana  Kebakaran  Pada  Dinas  Pemadam  Kebakaran Kabupaten Buton,” Kybernan  J.  Stud.  Kepemerintahan ,  vol.  3, no. 2,  pp.  28–40,  2020, doi: 10.35326/kybernan.v3i2.843.
[2] Z.  F.  Abror,  “Klasifikasi  Citra  Kebakaran  Dan  Non  Kebakaran  Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 2, pp. 102– 113, 2020.
[3] D.  L.  Hidayati,  M.  Hasanah,  S.  I.  Suryani,  and  N.  Dahena,  “Konseling  Islam  untuk Meningkatkan  Strategi  Coping  Korban  Bencana  Kebakaran  di  Kota  Samarinda,” Taujihat , vol. I, no. 1, pp. 1–21, 2020.
[4] Badan  Pusat  Statistik  Kota  Samarinda,  “Kota  Samarinda  Dalam  Angka  2020,”  p.  280, 2020.
[5] A.  Cahyadi,  F.  Lestari,  and  A.  Kadir,  “Analisis  Tingkat  Risiko  Bencana  Kebakaran Wilayah Jakarta Barat, Provinsi Dki Jakarta,” PREPOTIF J. Kesehat. Masy. , vol. 6, no. 1, pp. 468–477, 2022.
[6] N.  Puspitasari,  R.  Rosmasari,  and  S.  Stefanie,  “Penentuan  Prioritas  Perbaikan  Jalan Menggunakan  Fuzzy  C-Means:  Studi  Kasus  Perbaikan  Jalan  Di  Kota  Samarinda,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 5, pp. 7–14, 2017.
[7] S.  Mashfuufah  and  D.  Istiawan,  “Penerapan  Partition  Entropy  Index,  Partition Coefficient  Index  dan  Xie  Beni  Index  untuk  Penentuan  Jumlah  Klaster  Optimal  pada Algoritma  Fuzzy  C-Means  dalam  Pemetaan  Tingkat  Kesejahteraan  Penduduk  Jawa Tengah,” 7th Univ. Res. Colloqium , pp. 51–60, 2018.
[8] S.  Mashfuufah  and  D.  Istiawan,  “Penerapan  Partition  Entropy  Index,  Partition Coefficient  Index  dan  Xie  Beni  Index  untuk  Penentuan  Jumlah  Klaster  Optimal  pada Algoritma  Fuzzy  C-Means  dalam  Pemetaan  Tingkat  Kesejahteraan  Penduduk  Jawa

## Fuzzy C-Means untuk Klasterisasi Perkiraan Kerugian Bencana Kebakaran
Tengah,” Proceeding of The URECOL , pp. 51–60, 2018.
[9] E.  Rouza  and  L.  Fimawahib,  “Implementasi  Fuzzy  C-Means  Clustering  dalam Pengelompokan UKM Di Kabupaten Rokan Hulu,” vol. 19, no. 4, pp. 481–495, 2020.
[10] S. K. Gusti and R. Abdillah, “Oil Palm Plantation Land Suitability Classification using PCA-FCM,”  in Seminar  Nasional  Teknologi Informasi  Komunikasi  dan  Industri ,  2018, pp. 229–236.
[11] M.  M.  A.  Amirah,  A.  W.  Widodo,  and  C.  Dewi,  “Pengelompokan  Lagu  Berdasarkan Emosi  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C-Means,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 12, pp. 1526–1534, 2017.
[12] F. Novianti, Y. R. A. Yasmin, and D. C. R. Novitasari, “Penerapan Algoritma Fuzzy C- Means  (FCM)  dalam  Pengelompokan  Provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  Indikator Penyakit Menular Manusia,” JUMANJI (Jurnal Masy. Inform. Unjani) , vol. 6, no. 1, pp. 23–33, 2022.
[13] H.  Rusnedy,  G.  W.  Nurcahyo,  and  S.  Sumijan,  “Identifikasi  Tingkat  Pemakaian  Obat Menggunakan Metode Fuzzy C-Means,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, no. 4, pp. 196–201, 2021.
[14] S.  Sumiati,  Y.  Marelita,  A.  Suhendar,  R.  Hay’s,  H.  Sigit,  and  A.  Jubaedi, “Implementation  of  Fuzzy  C-Means  (FCM)  Method  For  Grouping  Heart  Disorder Patient Data,” 2020, doi: 10.4108/eai.11-7-2019.2298039.
[15] N. Puspitasari, J. A. Widians, and P. Pohny, “A Clustering Of Generative and Infectious Diseases Using Fuzzy C-Means,” ITSMART J. Teknol. dan Inf. , vol. 7, pp. 22–28, 2018.
[16] M.  S.  Alam et  al. ,  “Automatic  Human  Brain  Tumor  Detection  In  MRI  Image  Using Template-Based  K-Means  And  Improved  Fuzzy  C-Means  Clustering  Algorithm,” Big Data Cogn. Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 1–18, 2019.
[17] N.  Puspitasari,  “Penentuan  Prioritas  Perbaikan  Jalan  Menggunakan  Fuzzy  C-Means : Studi  Kasus  Perbaikan  Jalan  Di  Kota  Samarinda,” J.  Teknol.  dan Sist.  Komput. , vol. 5, no. 1, p. 7, 2017, doi: 10.14710/jtsiskom.5.1.2017.7-14.
[18] M. T. A. C. Widiyanto, “Perbandingan Validitas Fuzzy Clustering pada Fuzzy C-Means dan  Particle  Swarms  Optimazation  (PSO)  Pada  Pengelompokan Kelas,” JISKA  (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 4, no. 1, p. 22, 2019.
[19] E. Oktafiansyah and A. Uperiati, “Prediksi Pendistribusian Air di Perusahaan Daerah Air Minum ( PDAM ) dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS ) ( Studi Kasus : PDAM Tirta Kepri Tanjungpinang ),” J. Sustain.  J. Has. Penelit. dan Ind. Terap. , vol. 10, no. 01, pp. 32–36, 2021.
[20] T.  U.  Azmi,  H.  Haryanto,  and  T.  Sutojo,  “Prediksi  Jumlah  Produksi  Jenang  di  PT Menara  Jenang  Kudus  Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy  Tsukamoto,” Sisfotenika , vol. 8, no. 1, pp. 23–34, 2018.
[21] M. Nazmi fadilah, A. Yusuf, and N. Huda, “Prediksi Beban Listrik Di Kota Banjarbaru Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation,” Mat.  Murni  Dan  Terap. ,  vol. 14, no. 2, pp. 81–92, 2020.
[22] R.  Rustiyan  and  M.  Mustakim,  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  untuk  Analisis Permasalahan  Simpanan  Wajib  Anggota  Koperasi,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. 5, no. 2, p. 171, 2018.
[23] S.  Mallik  and  Z.  Zhongming,  “Multi-objective  Optimized  Fuzzy  Clustering  For Detecting Cell Clusters From Single-Cell Expression Profiles,” Genes  (Basel). , vol. 10, no. 8, pp. 1–22, 2019, doi: 10.3390/genes10080611.