Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 231-240 E- ISSN 2503-2933 231

## Penerapan Algoritma
Clustering K-Means Untuk Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Rumah Akibat Bencana Alam
Siti Mariam* 1 , Fitri Handayani 2 , Christina Jualiane 3
1,2 STMIK LIKMI School of Business & IT ; Ir. H. Juanda No.96/62222502121/info@likmi.ac.id 3 Master in System Information Business, STMIK Likmi, Bandung, Indonesia e-mail: * 1 sm389082@gmail.com, 2 fitrikupit4@gmail.com, 3 christina.juliane@likmi.ac.id

## Abstrak
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  tentang  penerapan  algoritma  Clustering  K-Means  untuk penerima  bantuan  akibat  bencana  alam,  penelitian  ini  mengambil  data  dari  open  data  Jawa Barat  dengan  data  set  kerusakan  rumah  data  ini  terdiri  dari  tahun  2012-2021  meliputi  27 Kabupaten/kota yang ada di Provinsi Jawa Barat. Penelitian ini menggunakan metode Cross- Industry Standard Process for Data Mining (CRISPDM) yang memiliki enam tahapan dimulai dari  Business  Understanding,  Data  Understanding,  Data  Preparation,  Modelling,  Evaluation, dan  Deployment.  Hasil  data  yang  diolah  dengan  menggunakan  K-Means  clustering  terbagi menjadi  4  cluster  yaitu,  tingkat  cluster  sangat  prioritas(C0),  tingkat  cluster  prioritas  (C1), tingkat cluster kurang prioritas(C2), dan tingkat cluster tidak prioritas (C3), Dalam penelitian ini  cluster  yang  sangat  prioritas  dalam  penerimaan  bantuan  adalah  Kota  Bekasi,  Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, dan Kabupaten Indramayu.
Kata kunci — K-Means Clustering, CRISPDM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), cluster

## Abstract
Disasters have a tremendous impact on society, one of the impacts of natural disasters is damage to houses, a province that is very prone to natural disasters, namely the province of West  Java  and  results  in  a  lot  of  house  damage  due  to  disasters,  the  solution  to  this  disaster needs housing assistance caused by natural disasters . In this study discusses the application of the  K-Means  Clustering  algorithm  for  beneficiaries  due  to  natural  disasters,  this  study  takes data  from  open  data  in  West  Java  with  a  data  set  of  house  damage.  This  data  consists  of  the years 2012-2021 covering 27 regencies/cities in Java Province. West. This study uses the Cross- Industry Standard Process for Data Mining (CRISPDM) method which has six stages starting from  Business  Understanding,  Data  Understanding,  Data  Preparation,  Modeling,  Evaluation, and Deployment. The results of the data processed using K-Means clustering are divided into 4 clusters,  namely,  the  very  priority  cluster  level  (C0),  the  priority  cluster  level  (C1),  the  less priority cluster level (C2), and the non-priority cluster level (C3). These clusters that are very prioritized  in  receiving  aid  are  Bekasi  City,  Subang  Regency,  Karawang  Regency,  and Indramayu Regency
Keywords — K-Means Clustering, CRISPDM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), cluster
232 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 231-240 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x,–end_page
1. PENDAHULUAN
encana  menurut  [1]  merupakan  sebuah  peristiwa  atau  rangkaian  peristiwa  yang berdampak  kepada  kehidupan  masyarakat  bencana  ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor seperti faktor alam,  non alam, maupun faktor manusia. Menurut Undang-Undang Nomor 24  Tahun  2007  bencana  di  definisikan  menjadi  3  jenis  yang  pertama  adalah  bencana  alam bencana  ini  diakibatkan  karena  adanya  sebuah  peristiwa  contohnya  yaitu  gempa  bumi,  banjir, angin topan, dan tanah longsor yang kedua adalah bencana non alam bencana ini terjadi karena adanya  rangkaian  peristiwa  yang  diakibatkan  oleh  faktor  alam  contohnya  yaitu  pencemaran lingkungan,  kebakaran  hutan,  dan  dampak  industri  yang  ketiga  adalah bencana  sosial  bencana yang diakibatkan oleh manusia seperti kerusuhan antar kelompok.
Bencana dapat memiliki dampak bagi  kehidupan masyarakat salah satunya dampak dari bencana  alam  yang  dapat  mengakibatkan  adanya  korban  jiwa,  kerusakan  fasilitas  umum, kerusakan  sarana  dan  prasarana  serta  rusaknya  rumah  tinggal.  Menurut  [2]  Badan  Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) mengemukakan bahwa Jawa Barat merupakan daerah rawan bencana  alam  di  Indonesia,  pada  bulan  januari  hingga  maret  2022  Jawa  Barat  mengalami bencana  alam  sebanyak  260  kejadian,  kejadian  ini  mengakibatkan  kerusakan  pada  bangunan rumah,  tercatat  kerusakan  tersebut  sebanyak  19.887  kerusakan  rumah  tersebut  terdiri  dalam beberapa kategori, yaitu kategori rusak berat mencapai 3.462 kerusakan, kategori rusak sedang mencapai 3.792 kerusakan dan untuk katerogi rusak ringan mencapai  12.633 kerusakan.
Terdapat  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Ipin  Sugiyarto  pada  tahun  2021 dengan judul Pengelompokan Dampak Gempa Bumi  dan Kerusakan Pada Wilayah Berpotensi Gempa  di  Provinsi  Sumatera  Barat,  penelitian  ini  menghasilkan  tiga  kluster  dalam mengelompokan dampak akibat gempa bumi[3], selanjutnya terdapat penelitian yang dilakukan oleh  Elly  Muningsih  dkk  pada  tahun  2021  tentang  optimalisasi  jumlah  kluster  dengan index davies  bouldin untuk clustering propinsi  berdasarkan  potensi  desa  penelitian  ini  menghasilkan tiga  kategori  kluster  untuk  mengetahui  kelompok  propinsi  berdasarkan  jumlah  industri[4] penelitian selanjutnya yang berkaitan dengan algoritma k-means yaitu penelitian yang dilakukan oleh Yunita Ratna Sari pada tahun 2020 tentang Clustering kemiskinan provinsi banten dengan menggunakan rapid  miner hasil  yang  didapatkan  yaitu  3  kluster  dengan  kategori  tingkat kemiskinan  sedang,  tertinggi  dan  rendah[5].  Melihat  penelitian  sebelumnya  yang  telah dilakukan  mengenai  algoritma k-means ,  penelitian  tersebut  menjadi  acuan  bagi  penulis  dalam melakukan penelitian ini dimulai dari metode clustering yang akan digunakan yaitu algoritma k- means , dan tools yang digunakan yaitu rapid miner .
Maka  dari  itu  penelitian  yang  akan  dilakukan  yaitu    menentukan  prioritas  penerima bantuan akibat bencana alam dengan metode K-means Clustering , metode ini sering digunakan untuk pengelompokan data mining, dalam metode ini dapat melihat optimalisasi jumlah cluster berdasarkan Indeks Davies  Bouldin  atau  sering  disebut  DBI, optimalisasi  jumlah  kluster  ini dilihat dari hasil nilai DBI yang paling terkecil[6] Teknik Clustering menurut [7] adalah Teknik yang  digunakan  dalam  mengelompokan  record  sehingga  dapat  membentuk  kelas  objek    yang memiliki  kemiripan.  Analisis  kluster  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  membagi data  menjadi  beberapa  grup,  grup  tersebut  didasarkan  pada  kesama-kesaman  pada  objek[8]. Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  menggunakan  Teknik Clustering yaitu algoritma K-Means Clustering karena algoritma ini adalah alternatif pengelompokan untuk data yang  memiliki  ukuran  lebih  besar  dan  memiliki  kecapatn  yang  lebih  tinggi.  Metode  ini dikategorikan  kedalam  metode  non-hierarki  karena  metode  ini  digunakan  untuk  memperjelas sebuah    algoritma  dalam  menentukan  suatu  objek  kedalam  cluster  tertentu  berdasarkan  nilai pusat massanya yang paling dekat [9].
B
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 231-240 E- ISSN 2503-2933 233

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam metodologi penelitian ini menggunakan metode Cross-Industry Standard Process for  Data  Mining atau  biasa  disingkat  dengan CRISPDM .  Dalam  metode  ini  terdiri  dari  enam tahapan menurut [10] tahapan tersebut terdapat pada gambar 1:
Gambar 1 Metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining . Sumber [10]

## 2.1   Business Understanding
Tahapan  ini  digunakan  untuk  memahami  tujuan  dan  Analisa  kebutuhan  bisnis  yang kemudian diubah kedalam pengetahuan untuk menyusun dan menentukan rencana serta strategi. Pada  tahapan  ini  menentukan  tujuan  penelitian    yaitu  menentukan  prioritas  penerima  bantuan berdasarkan kerusakan rumah akibat bencana alam yang di Provinsi Jawa Barat.

## 2.2   Data Understanding
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  pengumpulan  data,  proses  pengumpulan  data  ini menggunakan  open  data  jabar,  data  yang  diambil  adalah  data  kerusakan  rumah  pada  tahun 2012-2021.

## 2.3   Data Preparation
Tahapan  ini  digunakan  untuk  membangun  data  set  yang  akan  dilanjutkan  ketahap pemodelan  dari  data  tersebut,  tahap  ini  dimulai  dari  pemilihan  tabel,  atribut,  dan  proses pembersihan data.
234 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 231-240 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x,–end_page

## 2.4   Modelling
Tahapan ini merupakan tahapan pemilihan teknik data mining, metode yang digunakan adalah metode clustering dengan menggunakan algoritma K-means Clustering.

## 2.5   Evaluation
Melakukan  proses  evaluasi  untuk  mengetahui  optimaliasi  dari  masing-masing  tiap cluster evaluasi  ini  diambil  berdasarkan performance Davies  Bouldin  Index sehingga  dapat menghasilkan jumlah optimal untuk cluster .

## 2.6   Deployment
Merupakan  tahap  akhir  untuk  mengetahui  hasil  dari  pengujian,  hasil  tersebut  dapat berupa pengetahuan dan informasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Data Understanding/Data Set
Penelitian  ini  mengambil  sumber  data  dari  open  data  jabar  dimana  data  tersebut merupakan  data kerusakan rumah akibat bencana yang ada di Provinsi Jawa Barat, data tersebut terdiri  dari  tahun  2012-2021.  Keseluruhan  data  tersebut  terdiri  dari  1620  data  jumlah  data tersebut  belum  dihitung  dan  belum  ditransformasikan  berdasarkan  kabupaten/kota,  dalam melakukan  penelitian  ini  data  akan  dihitung  terlebih  dahulu    berdasarkan  jumlah  kerusakan rumah  dan  kondisi  kerusakan  rumah  yaitu  hancur,  rusak  ringan,  rusak  sedang,  rusak  berat, terendam,  dan  terancam,  penjumlahan  tersebut  di  hitung  dari  tahun  2012-2022  sehingga  akan menghasilkan  rata-rata  jumlah  kerusakan  rumah  berdasarkan  kabupaten/kota  dari  tahun  2012- 2021. Berikut merupakan atribut yang akan digunakan dalam penelitian ini
a. Nama  kabupaten/kota  terdiri  dari  Kota  Tasikmalaya,  Kota  Sukabumi,  Kota  Depok,  Kota Cirebon,  Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Bandung Barat, dan lain sebagainya
b. Kondisi  kerusakan  rumah  terdiri  dari  hancur,  rusak  berat,  rusak  sedang,  rusak  ringan, terancam, dan terendam.
Berikut merupakan rata-rata jumlah kerusakan rumah dari tahun 2012-2021 berdasarkan kabupaten/kota yang ada di Jawa Barat, Data tersebut berada pada tabel 1:
.
Tabel  1 . Rata-rata Jumlah Kerusakan Rumah Tahun 2012-2021 Kode Nama Kabupaten Hancur Rusak Berat Rusak Sedang Rusak Ringan Terancam Terendam 3201 Kabupaten Bogor 2,6 116,8 230,8 568 143,1 1975,3 3202 Kabupaten Sukabumi 5,7 264,8 376,9 1000,7 175,6 212,3 3203 Kabupaten Cianjur 1,8 72,5 43,8 225,4 319,8 250,4 3204 Kabupaten Bandung 63 61,5 60,1 246,8 334,1 20705 3205 Kabupaten Garut 27,8 175,8 269,8 377,4 210,5 739,4 3206 Kabupaten Tasikmalaya 1,4 79,8 192,9 406,3 65,5 356,6
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 231-240 E- ISSN 2503-2933 235
Sit i, et., al [ Penerapan Algoritma Clustering K-Means Untuk Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Rumah Akibat Bencana Alam] t and clear, implies research results (First Author)
Tabel  2 Rata-Rata Jumlah Kerusakan Rumah tahun 2012-2021 Lanjutan Kode Nama Kabupaten Hancur Rusak Berat Rusak Sedang Rusak Ringan Terancam Terendam 3207 Kabupaten Ciamis 5,2 171,1 271 631,4 71,8 906,7 3208 Kabupaten Kuningan 0,4 20,4 26 90,7 84,8 394,7 3209 Kabupaten Cirebon 0 6 5,6 132,2 620,7 5810,2 3210 Kabupaten Majalengka 0,6 79,9 22,9 258,6 86,7 1200,2 3211 Kabupaten Sumedang 0,5 31,8 17,3 47 147,8 381,2 3212 Kabupaten Indramayu 2,7 12,1 22,3 39,5 0 11007,6 3213 Kabupaten Subang 0 8,5 20,5 62,7 6,4 10428,7 3214 Kabupaten Purwakarta 1,1 16,4 6,4 26,7 28 57,8 3215 Kabupaten Karawang 0 52,9 172,1 131 22,1 10840,3 3216 Kabupaten Bekasi 0 12,6 8,4 128,5 2,4 4540,8 3217 Kabupaten Bandung Barat 1,1 47,6 36,8 91,8 108 52 3218 Kabupaten Pangandaran 0 40,1 83,3 267,4 87,1 375,1 3271 Kota Bogor 0,3 21,7 49,6 80,1 209,2 184 3272 Kota Sukabumi 0,5 3,2 5,8 9,7 2,7 11,2 3273 Kota Bandung 1,7 39,5 162,8 21,2 8,9 536,3 3274 Kota Cirebon 0,1 4,8 1 5,2 0,5 48,9 3275 Kota Bekasi 0 3,2 162,8 24,4 0,5 11262 3276 Kota Depok 0 2,4 1,2 13,9 0,3 18,6 3277 Kota Cimahi 0,4 8,6 6,8 17 1,8 516 3278 Kota Tasikmalaya 0,5 10,6 53,3 122,8 4,8 31,5 3279 Kota Banjar 0 13 61,6 43,5 2,8 1,9

## 3.2   Data Preparation
Setelah mengetahui data set yang akan digunakan selanjutnya melakukan prepocessing data, prepocessing data  digunakan  untuk  pembersihan  data  dan  digunakan  untuk  melakukan penyesuaian  tipe  data  atribut,  dalam  data  set  kerusakan  rumah  ini  tipe  data  dari  atribut  yang akan  digunakan  adalah  tipe  data real ,  selain  itu  untuk  nama  kabupaten  diberikan role label. Berikut merupakan data preparation terdapat dalam gambar 2.
236 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 231-240 E-ISSN 2503-2933
Sit i, et., al [ Penerapan Algoritma Clustering K-Means Untuk Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Rumah Akibat Bencana Alam]
IJCCS Vol. x,–end_page
Gambar 2. Tahap Prepocessing Data

## 3.3   Modelling dan Evaluation
Tahapan  selanjutnya  adalah modelling menggunakan tools  RapidMiner dengan menggunakan metode Clustering dan algoritma yang akan digunakan adalah K-means. Berikut merupakan tahapan dalam melakukan modelling dan Evaluation . a. Membuat modelling cluster dengan menggunakan metode K-Means , model cluster ini terdiri dari beberapa clustering , yang memiliki jumlah 2-4 cluster
b. Tiap cluster dievaluasi  dengan  operator performance dan  di  cek  nilai  dari Index  Davies Bouldin (IDB) dari masing-masing cluster
c. Nilai Index  Davies  Bouldin  (IDB) terkecil  merupakan  cluster  yang  memiliki  jumlah  yang optimal.
Gambar 3. Modelling K-means Clustering
Dalam modelling tersebut  terdapat  beberapa  operator,  operator  pertama  adalah multiply operator  digunakan  agar  dapat  menggunakan  beberapa  operator  dari K-means ,  selanjutnya terdapat operator clustering k-means untuk melakukan pengelompokan berdasarkan jumlahnya, selanjutnya terdapat operator performance , operator ini digunakan untuk mengetahui nilai Index Davies Bouldin (IDB).
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 231-240 E- ISSN 2503-2933 237
Setelah  melakukan modelling dengan  menggunakan rapid  miner maka  selanjutnya mencari  nilai  pada Index  Davies  Bouldin(IDB) dari  tiap-tiap  cluster.  Nilai  terkecil  dari  IDB digunakan untuk mengetahui optimalisasi jumlah cluster, Berikut merupakan Nilai Index Davies Bouldin (IDB) dari tiap-tiap cluster terdapat pada tabel 2.
Tabel 3. Nilai Index Davies Bouldin Cluster Nilai Index Davies Bouldin 2 0.346 3 0.218 4 0.177
Dari hasil  diatas  bahwa  optimalisasi jumlah cluster adalah  4  dengan  Nilai Index  Davies Bouldin (IDB)  0.177,  maka  dari  itu  data  kerusakan  rumah  di  bagi  menjadi  4 cluster ,  daftar cluster tersebut terdapat pada gambar 4 yaitu sebagai berikut:
Gambar 4. Cluster Model
Berdasarkan pada  gambar 4 dapat diuraikan bahwa cluster 0 terdiri 4 kabupaten/kota, cluster 1 terdiri dari 20 kabupaten/kota, cluster 2 terdiri 1 kabupaten/kota, dan cluster 3 terdiri dari  2  kabupaten/kota.  Dan  untuk  nilai centroid dari  masing-masing  cluster  terdapat  pada gambar 5 yaitu:
Gambar 5. Centroid Tabel
Berdasarkan nilai centroid maka masing-masing cluster memiliki kategori yaitu sebagai berikut:
1. Cluster 0 merupakan kabupaten/kota yang memiliki skala sangat prioritas untuk penerimaan bantuan
2. Cluster  1  merupakan  kabupaten/kota  yang  memiliki  skala  prioritas  untuk  penerimaan bantuan
3. Cluster 2 merupakan kabupaten/kota yang memiliki skala kurang prioritas untuk penerimaan bantuan
4. Cluster  3  merupakan  kabupaten/kota  yang  memiliki  skala  tidak  prioritas  untuk  penerimaan bantuan
238 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 231-240 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x,–end_page
Selanjutnya  adalah  data  kabupaten/kota  dari  yang  masuk  kedalam  tiap-tiap  cluster,  data tersebut terdapat dalam tabel 3:
Tabel 4. Data Cluster Bedasarkan Kabupuaten/Kota Cluster  Jumlah Kabupaten/Kota 0 4 Kota Bekasi, Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, dan Kabupaten Indramayu 1 20 Kota  Tasikmalaya,  Kota  Sukabumi,  Kota  Depok,  Kota  Cirebon,  Kota Cimahi,  Kota  Bogor,  Kota  Banjar,  Kota  Bandung,  Kabupaten Tasikmalaya,  Kabupaten  Sumedang,  Kabupaten  Sukabumi,  Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Pangandaran, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Garut, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Bogor, Kabupaten Bandung Barat. 2 1 Kabupaten Bandung 3 2 Kabupaten Bekasi, dan Kabupaten Cirebon
Dari  data  diatas  dapat  diketahui  bahwa  Kota  Bekasi,  Kabupaten  Subang,  Kabupaten Karawang,  dan  Kabupaten  Indramayu,  memiliki  skala  pririotas  yang  sangat  besar  untuk penerimaan  bantuan  rumah  yang  disebabkan  oleh  bencana  alam.  Selanjutnya  yaitu  grafik  dari penyebaran anggota dari tiap-tiap cluster terdapat pada gambar 6 yaitu sebagai berikut:
Gambar 6. Grafik Cluster Perkabupaten

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini mengambil data dari open  data  Jawa  Barat    tentang  data    kerusakan  rumah  yang  ada  di  Provinsi  Jawa  Barat  yang terdiri dari tahun 2012-2021, dengan  menggunakan tools Rapid Miner, pengujian cluster pada Rapid  Miner ini  berdasarkan performance dari  Nilai Index  Davies  Bouldin (IDB),  sehingga
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 231-240 E- ISSN 2503-2933 239
dalam  penelitian  didapatkan  Nilai Index  Davies  Bouldin (IDB)  0.177  yang  menghasilkan optimalisasi cluster yaitu  empat cluster .    Dengan  kategori  yaitu  kategori  sangat  prioritas(C0), prioritas  (C1),  kurang  prioritas  (C2),  dan  tidak  prioritas  (C3),  dan  yang  termasuk  kedalam kategori sangat prioritas dalam penerima bantuan rumah akibat bencana alam yang ada di Jawa Barat yaitu Kota Bekasi, Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, dan Kabupaten Indramayu

## 5. SARAN
Saran untuk penelitian selanjutnya apabila ingin mendapatkan hasil pengujian yang lebih optimal yaitu sebagai berikut:
a. Dalam  penelitian  ini  penulis  menyarankan  agar  dapat  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut dengan menggunakan metode yang lain seperti K-medoids dan lain-lain
b. Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  bahan  petimbangan  dalam  mengambil keputusan tentang penerima bantuan rumah yang ada di Provinsi Jawa Barat yang disebakan oleh  bencana  alam,  sehingga  proses  bantuan  dapat  disalurkan  dengan  baik  sesuai  dengan kelompok kondisi kerusakan rumah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  penulis  satu  dan  penulis  dua  yang  telah melakukan  kerjasama  dalam  melakukan  penelitian  ini,  selanjutnya  penulis  mengucapkan terimakasih kepada penulis tiga yang telah memberikan bimbingan selama proses penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rahmayanti,  H.  2020. Mitigasi  Bencana:  Inovasi  Model  DIFMOL  Dalam Pendidikan Lingkungan. Malang: Media Nusa Creative.
[2] DARILAUT.ID/BERITA .  (2022,  Maret  27).  Retrieved  from  DARILAUT.ID: https://darilaut.id/berita/tahun-2022-pulau-jawa-paling-banyak-kejadian-bencana- alam
[3] Sugiyarto , I., Irawan, R., & Rosiyadi, D. 2021. Pengelompokan Dampak Gempa Bumi  dan  Kerusakan  pada  Wilayah  Berpotensi  Gempa  di  Provinsi  Jawa  Barat . Jurnal Of Student Research in Computer Science , 211-222
[4] Muningsih,  E.,  Maryani,  I.,  &  Handayani,  V.  R.  2021. Penerapan  Metode  K- Means  dan  Optimasi  Jumlah  Cluster  Dngan  Index  Davies  Bouldin  Untuk Clustering  Propinsi  Berdasarkan  Potensi  Desa.  Evolusi:  Jurnal  Sains  dan Manajemen , 95-100.
240 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 231-240 E-ISSN 2503-2933
Sit i, et., al [ Penerapan Algoritma Clustering K-Means Untuk Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Rumah Akibat Bencana Alam]
IJCCS Vol. x,–end_page
[5] Sari, Y. R., Sudewa, A., Lestari, D. A., & Jaya, T. I. 2020. Penerapan Algoritma K-Means  Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten  Menggunakan  Rapid Miner. CESS(Jurnal Of Computer Engineering System and Science) , 193-198.
[6] Habum,  R.  J.,  Khairan,  A.,  &  Rosihan.  2019. Clustering  Hasil  Tangkap  Ikan  di Pelabuhan  Perikanan  Nusantara  (PPN)  Ternate  Menggunakan  Algoritma  K- Means. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , 29.
[7]   Wayudi,  M.,  Masitha,  Saragih,  R.,  &  Solikhun.  2020. Data  Mining:  Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan K-Medoids Clustering. Kota Medan: Yayasan kita menulis.
[8] Rofiqo,  N.,  Windarto,  A.  P.,  &  Hartama,  D.  2018. Penerapan  Clustering  pada Penduduk  yang  Mempunyai  Keluhan  Kesehatan  Dengan  Data  Mining  K-Means. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 218.
[9] Hamzidah,  N.  K.,  Deslawati,  H.,  Wahyullah,  A.  I.,  &  Parenreng,  M.  M.  2021. Segmentasi  Warna  pada  Objek  Citra  Satelit  Menggunakan  Metode  Klasterisasi Berbasi  Algoritma  K-Means . Prosiding  5th  Seminar  Nasional  Penelitian  & Pengabdian Kepada Masyarakat 2021 , 145.
[10]  Suyanto. 2017. Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Informatika.