## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 1 April 2021, pp: 47-57 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Clustering of Earthquake Prone Areas in Indonesia Using K-Medoids Algorithm

## Klasterisasi Daerah Rawan Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Medoids
Dilla Kurmiati 1* , Muhammad Zakiy Fauzi 2 , Ripangi 3 , Alex Falegas 4 , Indria 5
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
5 Jurusan Sistem Informasi, Politeknik Caltex Riau
E-Mail: 1 dilla.kurniati02@gmail.com, 2 zakiyfauzi@gmail.com,
3 ripangi97@gmail.com, 4 alexfalegas@gmail.com, 5 indriaindira17@gmail.com
Received Februari 27 th 2021; Revised March 5 st 2021; Accepted March 9 th 2021 Corresponding Author: Dilla Kurniati

## Abstract
Earthquake  is  one  of  the  natural  disasters  that  often  occurs  in  Indonesia  with  an  average  of  400  times  a  month. Earthquakes are caused by the movement of the earth's plates, or due to volcanic activity of volcanic crusts. The various kinds of impacts caused by the earthquake, such as casualties and material losses, have prompted various parties to be alert to any potential that may result from the large number of active volcanoes in Indonesia. One of the first steps that can be taken is to determine areas that have the potential for earthquake-prone areas in Indonesia. What can be done is to classify earthquake data according to the information in the data, so that earthquake-prone areas can be identified. This grouping process is carried out using the clustering method, one of which is the K-Medoids method. The data in this study  were  taken  from  data  from  the  Meteorology,  Climatology  and  Geophysics  (BMKG)  which  consists  of  three attributes  as  a  reference  for  grouping,  namely  Magnitude,  Smin  and  Depth.  The  results  of  this  study  are  earthquake- prone  areas  based  on  the  time  of  occurrence  and  predetermined  reference  points,  namely  in  the  Banda  Sea,  Southem Molluca  Sea,  Taulud  Island,  Halmahera,  Minahassa  Peninsula,  Irian  Jaya,  Philiphine,  Savu  Sea,  Tanimbar  Islands, Sumba. , Java, South of Java, Flores with strengths ranging from 3 SR to 5.7 SR.
Keywords: BMKG, Clustering, Data Mining, Earthquake, K-Medoids.

## Abstrak
Gempa  bumi  merupakan  salah  satu  bencana  alam  yang  sering  terjadi  di  Indonesia  dengan  rata-rata  400  kali  dalam sebulan.  Gempa  bumi  disebabkan  oleh  pergerakan  lempeng  bumi,  atau  disebabkan  karena  adanya  aktivitas  vulkanik gurung  berapi.  Berbagai  macam  dampak  yang  disebabkan  oleh  gempa  bumi  seperti  korban  jiwa  dan  kerugian  secara material mendorong berbagai pihak untuk dapat siaga terhadap potensi apapun yang diakibatkan dari banyaknya gunung berapi  aktif  di  Indonesia.  Salah  satu  dari  langkah  awal  yang  dapat  dilakukan  ialah  dengan  menentukan  daerah  yang memiliki  potensi  rawan  gempa  bumi  di  Indonesia.  Adapun  yang  dapat  dilakukan  yaitu  dengan  mengelompokkan  data gempa  bumi  sesuai  dengan  informasi  pada  data,  sehingga  dapat  diketahui  potensi  daerah  rawan  gempa  bumi.  Proses pengelompokkan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode clustering ,  salah  satunya  yaitu  metode K-Medoids. Data pada penelitian ini diambil dari data Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) yang terdiri dari tiga atribut sebagai  acuan  pengelompokan,  yaitu Magnitude,  Smin dan Depth .  Hasil  dari  penelitian  ini  ialah  daerah  rawan  gempa bumi berdasarkan pada waktu terjadinya dan titik acuan yang telah ditentukan, yaitu pada wilayah Banda Sea, Southem Molluca  Sea,  Taulud  Island,  Halmahera,  Minahassa  Peninsula,  Irian  Jaya,  Philiphine,  Savu  Sea,  Tanimbar  Islands, Sumba, Java, South of Java, flores dengan kekuatan berkisar antara 3 SR sampai dengan 5,7 SR.
Kata Kunci: BMKG, Data Mining , Gempa Bumi, K-Medoids , Klasterisasi.

## 1. PENDAHULUAN
Negara  Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki  gunung  api  teraktif  di  dunia,  sehingga mengakibatkan seringnya terjadi gempa bumi yang diakibatkan oleh aktifitas magma didalam perut bumi[1]. Menurut Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG)  keaktifan gempa bumi di Indonesia sangat
tinggi, rata-rata setiap bulannya tercatat 400 kali. Berdasarkan data BMKG telah tercatat dalam periode 1991 sampai dengan 2007, telah terjadi 24 kali gempa bumi besar, di antaranya yaitu peristiwa gempa bumi Aceh 26 November 2004 dengan kekuatan 9.3 SR. Gempa bumi ini diikuti oleh tsunami besar yang menimbulkan korban  ratusan  ribu  jiwa  dan  menimbulkan  kerugian  harta  benda  trilyunan  rupiah  serta  gempa  bumi Yogyakarta 26 Mei 2006 yang  menimbulkan kerusakan infrastruktur  yang sangat parah. Besarnya kerugian yang dialami Indonesia diantara lain disebabkan oleh dekatnya pusat gempa dengan pesisir pantai, kurangnya akses informasi dan pendidikan mengenai tanda- tanda terjadinya gempa bumi [2].
Gempa dapat diartikan sebagai getaran atau kejutan yang terjadi di permukaan bumi akibat pelepasan energi bumi yang secara tia-tiba di kerak bumi yang menciptakan gelombang seismic[3]. Sebagian besar dari gempa  bumi  disebabkan  oleh  pelepasan  energi  yang  dihasilkan  oleh  tekanan  yang  diberikan  oleh  pelat bergerak.  Tekanan  terus  bertambah  besar  dan  akhirnya  mencapai  titik  di  mana  ia  tidak  dapat  dilawan  oleh pinggiran  lempengan  sehingga  gempa  akan  terjadi  Berdasarkan  penyebabnya,  gempa  tersebut  terbagi menjadi gempa tektonik, gempa vulkanik, puing-puing gempa dan gempa buatan[4]. Gempa tektonik adalah salah satu bencana alam yang ditakuti oleh manusia karena menyebabkan banyak kerugian. Gempa ini terjadi sebagai akibat dari pergerakan lempeng tektonik bumi yang terjadi secara tiba-tiba, menyebabkan getaran ke permukaan  bumi[5].  Dalam  gempa  tektonik,  tidak  semua  bagian  lempeng  bumi  akan  mengalami  gempa. Gempa bumi hanya terjadi di daerah di mana dua atau lebih lempeng bertemu, baik di laut atau darat [1].
Berbagai macam dampak yang disebabkan oleh  gempa bumi mendorong berbagai pihak untuk dapat segera  siaga  terhadap  potensi  apapun  yang  muncul  dari  banyaknya  gunung  berapi  aktif  yang  ada  di Indonesia.  Salah  satu  dari  langkah  awal  yang  dapat  dilakukan  ialah  dengan  menentukannya  daerah  yang memiliki potensi rawan gempa bumi yang ada di Indonesia. Pemanfaatan data gempa bumi dapat dilakukan dengan mengelompokkan data sesuai dengan informasi yang ada pada data, sehingga dapat diketahui potensi daerah  rawan  gempa  bumi  yang  ada  di  Indonesia.  Proses  pengelompokkan  ini  dilakukan  dengan menggunakan metode clustering , salah satunya yaitu metode K-Medoids. Clustering adalah  suatu unsupervised  learning, dimana  sekelompok  data  langsung  dikelompokan berdasarkan  tingkat  kemiripannya  tanpa  dilakukan  supervisi.  Prinsip  dasar  dari clustering adalah memaksimalkan  kesamaan  antar  anggota  satu  klaster  dan  meminimumkan  kesamaan  antar  anggota cluster yang  berbeda. Clustering juga  dapat  mengelompokan  data  yang  berdasarkan  tingkat  kemiripannya  dan  juga berdasarkan  tingkat  akurasinya[6].  Sedangkan K-Medoids merupakan  algoritma clustering yang  paling popular  dimana  kumpulan  data  dari  n  objek  dikelompokkan  dengan  k  jumlah  cluster  yang  telah ditentukan[7]. Medoid dapat  digunakan  untuk  mengambil  rata-rata  dari  objek  dalam  sebuah  cluster  yang dijadikan  sebagai  titik  acuan  paling  terpusat.  Strategi  dasar  dari  algoritma K-Medoids adalah  untuk menemukan k cluster dalam n objek dengan pertama kali secara arbitrarily dan menemukan wakil dari objek ( medoid ) untuk tiap-tiap cluster [8]. Terdapat  banyak  kelebihan  yang  dimiliki K-Medoids .  Salah  satunya  algoritma K-Medoids muncul sebaga  I  penanggulangan  kelemahan  metode k-means yang  sensitif  terhadap outlier [9].  Pada  penelitian sebelumnya  tentang  Pengelompokkan  Opini  Publik  tentang  Bencana  Alam  di  Indonesia  Menggunakan Algoritma  DBSCAN  dan K-Medoids menemukan  bahwasannya  algoritma K-Medoids memiliki  kelebihan, diantaranya memiliki waktu komputasi yang cepat yaitu 849,93 perdetiknya[10].
Dalam  penelitian  ini  akan  di Cluster semua  kejadian  gempa  bumi  yang  terjadi  di  Indonesia  selama satu  bulan  untuk  melihat  pola  yang  terjadi  sehingga  memudahkan  dalam  pengklasifikasian  wilayah  yang rawan terkena gempa. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data satu bulan mulai dari tanggal 01 November  2017  sampai  dengan  28  November  2017  dengan  berdasarkan magnitude ≥  3  SR.  Dari pengelompokan sumber gempa dengan metode Cluster ini akan diperoleh pola dan karakteristik gempa yang terjadi  selama  satu  bulan.  Tujuan  pengelompokan  sumber  gempa  dengan  metode  Cluster  ini  adalah  agar dapat  melihat  pola  pola  sumber  gempa,  di  daerah  mana  saja  yang  rawan  terjadi  gempa,  dan  sebagai  upaya mitigasi  gempa  bumi  agar  tidak  menimbulkan  dampak  yang  hebat  seperti  timbulnya  korban  jiwa  dan banyaknya kerugian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penjelasan  dari  skema  alur  penelitian  sebagai  berikut.  Pada  tahapan  perencanaan  dilakukannya pemilihan  topic  penelitian  yaitu  klasterisasi  data  gempa  bumi  di  Indonesia.  Selanjutnya  tahapan  studi literature  yaitu  mencari  rujukan  referensi  yang  berhubungan  dan  dapat  mendukung  topic  penelitian  yang dilakukan.  Langkah  selanjutnya  ialah  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  yaitu  data  gempa  bumi  pada bulan  Novemer  2017.  Kemudian  setelah  data  di  kumpulkan  data  tersebut  akan  diolah  dengan  melakukan transformasi  dan  normalisasi  data.  Selanjutnya  proses  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma K- Medoids hingga  proses  yang  terakhir  didapatkannya  hasil  dan  analisis  dari  penelitian  yang  dilakukan. Adapun skema alur tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Skema Alur Penelitian

## 2.1 K-Medoids
K-Medoids merupakan algoritma yang digunakan untuk menemukan medoid dalam sebuah cluster . K- Medoids merupakan  algoritma  yang  lebih  kuat  dari K-Means dalam  mencari  k  sebagai  objek  representatif untuk  meminimalkan  jumlah  ketidaksamaan  pada  objek  data,  mengurangi  noise  dan  pencilan  [11].  Adapun strategi  dasar  dari  algoritma  ini  ialah  menemukan  k cluster pada  n  objek  terlebih  dahulu  yang  dilakukan secara  acak.  Setiap  objek  dikelompokkan  dengan Medoid yang  paling  mirip.  Algoritma K-Medoids merupakan  objek  perwakilan  sebagai  titik  representatif  dalam  mengambil  nilai  rata-rata  objek  pada  setiap cluster [12].

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini data diperoleh dari BMKG pada bulan November 2017 dengan total data yang digunakan sebanyak 358 record seperti yang ada pada tabel 1.

## Tabel 1. Data Gempa Bumi
No Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase Region 1 1/11/2017 0:24 10 3.9 4.33 0.92 15 South of Bali 2 2/11/2017 1:40 20 3.5 3.36 0.9 9 Seram 3 3/11/2017 1:26 10 3.7 2.55 0.72 8 Irian Jaya 4 4/11/2017 0:43 10 3.1 4.87 1.46 8 Sumba 5 5/11/2017 11:48 18 3 3.15 0.63 9 Minahasa Peninsula … … … … … … … … … … … … … … … … … … 357 29/11/17 16:31 111 3.5 4.93 0.63 13 Halmahera 358 30/11/17 5:35 136 4.3 8.7 2.28 10 Laut Banda

## 3.2 Pengolahan Data
Tahap  pengolahan  data  terbagi  menjadi  dua  yaitu  transformasi  data  dan    normalisasi  data.  Transformasi dilakukan  dengan  menggunakan  logika  IF.  Setelah  data  ditransformasi  selanjutnya  data  akan  dinormalisasi.  Tujuan dilakukannya normalisasi terhadap data agar didapatkan nilai yang sebanding dengan indikator. Normalisasi dilakukan dengan menggunakan persamaan 1:
Normalisasi = (data−data 𝑚𝑖𝑛) (data 𝑚𝑎𝑥−data 𝑚𝑖𝑛) (1)
Hasil dari transformasi dan normalisasi dapat dilihat pada tabel 2 dan  3.
Tabel 2. Transformasi Data Gempa Bumi
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase 1 6 1 4 1 2 1 2 2 1 4 1 1 1 3 1 1 4 1 1 1 4 5 1 4 1 2 1 5 20 1 4 1 1 1 6 22 2 4 1 2 1 ….. …… ….. ….. ….. ….. ….. 27 9 1 4 1 1 1 28 17 1 6 10 1 9
Tabel 3. Normalisasi data gempa bumi
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase 0.00 0.22 0.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.04 0.04 0.00 0.33 0.00 0.00 0.00 0.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.11 0.17 0.00 0.33 0.00 0.33 0.00 0.15 0.83 0.00 0.33 0.00 0.00 0.00 0.19 0.91 0.10 0.33 0.00 0.33 0.00 ….. ….. ….. …. ….. ….. ….. 0.96 0.35 0.00 0.33 0.00 0.00 0.00 1.00 0.70 0.00 1.00 1.00 0.00 0.80

## 3.3 Perhitungan Menggunakan K-Medoids
Percobaan perhitungan ini merujuk kepada tiga atribut acuan yaitu: Magnitude, Smin dan Depth . Dimana nilai dari titik acuan Magnitude sama dengan Smin . Perhitungan dirujuk menjadi 3 titik acuan ini bertujuan untuk menghasilkan pengelompokan data berdasarkan magnitude, smin dan depth .

## 3.3.1 Acuan Pengelompokkan Berdasarkan Magnitude dan Smin
Untuk  menghasilkan pengelompokkan data berdasarkan pada magnitude dan smin maka diperlukan beberapa percobaan sebagai berikut:
1. Percobaan pertama
Pada percobaan pertama pilih a sebagai inisial centroid atau nilai tengah( medoid ) sebanyak C cluster . Misal  data  akan  dibagi  menjadi  3 cluster ,  maka  a  =  3.  Lalu  pilih  3 medoid secara  acak  yang  mewakili  3 cluster . Untuk  memudahkan  perhitungan cost atau jarak antar  medoid dan objek non-medoid maka urutkan data (Oi). Medoid yang mewakili dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Pemilihan Medoid Secara Acak
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C3 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2 C2 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O3 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O4 0 0.22 0.1 0.33 0 0 0 O5 … … … … … … … … … 1 0.74 0 0 0 0 0 O351 C1 1 0.74 0 0 0 0 0 O352 1 0.87 0 0 0 0.33 0 O358
Medoid (C) percobaan pertama dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Medoid Secara Acak dari 3 Cluster
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 1 0.74 0 0 0 0 0 O351 C1 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2 C2 0 1 0.20 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C3
Selanjutnya cari semua angka yang paling dekat dengan medoid. Setelah ditentukan maka hitung nilai jarak  vector  atau cost data  dengan medoid menggunakan Euclidean  Distance .  Jarak  vector  atau cost data dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 2.
𝑑 = √(𝑥1 − 𝑥2) 2 + (𝑦1 − 𝑦2) 2 (2) Setelah dilakukannya perhitungan maka didapatkan hasil seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Medoid dan Data yang Paling Dekat dengan Medoid.
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 0.22 0.4 0 0 0 0 O6
C1 0 0.3 0 0 0 0.33 0 O8 0 0.3 0 0 0 0.33 0 O9 0 0.48 0 0 0 0.33 0 O11 … … … … … … … … … 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2 C2 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O3 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O4 0 0.22 0.1 0.33 0 0 0 O5 … … … … … … … … … 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C3 0.04 0.48 0 0.67 0.11 0.33 0.1 O19 0.07 0.52 0.3 0.67 0.22 0.33 0.1 O32 0.07 0.91 0.2 0.67 0.78 0.33 0.2 O42 … … … … … … … … …
2. Percobaan kedua
Pada  percobaan  kedua  pilih  kembali medoid secara  acak  dengan  cara  melakukan  perubahan  pada sebuah medoid disebuah cluster , kemudian hitung kembali nilai cost dan jumlah cost pada seluruh cost yang terjadi karena perubahan medoid . Medoid yang mewakili dapat dilihat seperti tabel 7.
Tabel 7. Pemilihan Medoid Secara Acak
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C2 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O3 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O4 … … …
…
… … … … 0 0.22 0.4 0 0 0
0 O6
C1 0 0.3 0 0 0 0.33 0 O8 0 0.3 0 0 0 0.33 0 O9 0 0.48 0 0 0 0.33 0 O11 … … … … … … … … … 0.19 0.65 0 1 1 0.33 0.8 O76 C3 0.52 0.7 0.2 1 0.89 0 1 O219 1 0.7 0 1 1 0 0.8 O349 … … … … … … … … …
Medoids (C) percobaan kedua dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Medoid Secara Acak dari Tiga cluster
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 0.22 0.4 0 0 0 0 O6 C1 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C2 0.19 0.65 0 1 1 0.33 0.8 O76 C3
Selanjutnya lakukan perhitungan jarak vector antar data dengan medoid dengan menggunakan rumus yang sama seperti pada percobaan pertama seperti pada table 9.
Tabel 9. Medoid Serta Data yang Paling Dekat dengan Medoid
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 0.22 0.4 0 0 0 0 O6 C1
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 0.3 0 0 0 0.33 0 O8 0 0.3 0 0 0 0.33 0 O9 0 0.48 0 0 0 0.33 0 O11 … … … … … … … … 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C2 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O3 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O4 … … … … … … … … … 0.19 0.65 0 1 1 0.33 0.8 O76 C3 0.52 0.7 0.2 1 0.89 0 1 O219 1 0.7 0 1 1 0 0.8 O349 … … … … … … … … …
Berdasarkan kedua percobaan perhitungan didapatkan hasil Cost seperti pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Cost Cost Hasil ∑S(Ci,Oi) pertama 338.93 ∑S(Ci,Oi) kedua 394.08
Tabel  diatas  menjelaskan  terdapat  perubahan  jumlah cost dari  338.93  menjadi  394.08,  maka    nilai ∑S(Ci,Oi)  pertama  <  ∑S(Ci,Oi)  kedua.  Oleh  karena  itu  algoritma  berhenti  pada  tahapan  ini  dan  tidak  ada perubahan susunan cluster pada percobaan yang pertama.
3.3.2 Acuan Pengelompokkan Berdasarkan Depth
1. Percobaan Pertama
Medoid yang mewakili dapat dilihat pada tabel 11 dan tabel 12.
Tabel 11. Pemilihan Medoid Secara Acak
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C2 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2 C1 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O3 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O4 0 0.3 0 0 0 0.33 0 O8 … … …
…
… … … … 0 0.22 0.4 0 0 0 0 O6 C3 0 0.26 0.9 0.33 0.11 0.33 0 O7 .. … … … … … … …
Tabel 12. Medoid Secara Acak dari Tiga Cluster
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2 C1 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C2 0 0.22 0.4 0 0 0 0 O6 C3
Lakukan  perhitungan  kembali  untuk  menentukan  jarak  vector  dengan  data  dengan  menggunakan medoid seperti pada tabel 13.
Tabel 13. Medoid Serta Data yang Paling Dekat dengan Medoid
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2
C1 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O3 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O4 0 0.3 0 0 0 0.33 0 O8 … …
… … … … …
… 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C2
0 0 0.33 0 0 0 0.22 O5 0 0 0.33 0 0 0 0.43 O10 0 0 0.33 0.11 0.07 0.07 0.17 O30 … … … … … … … … …
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 0.22 0.4 0 0 0 0 O6 C3 0 0.26 0.9 0.33 0.11 0.33 0 O7 … … … … … … …
…
2. Percobaan Kedua
Medoid yang mewakili dapat dilihat pada tabel 14 dan tabel 15.
Tabel 14 . Pemilihan Medoid Secara Acak
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C2 0 0.22 0.1 0.33 0 0 0 O5 0 0.22 0.4 0 0 0 0 O6 0 0.43 0.2 0.33 0 0 0 O10 … … … … … … … … 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2 C1 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O3 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O4 0 0.3 0 0 0 0.33 0 O8 … … … … … … … … … 0 0.26 0.9 0.33 0.11 0.33 0 O7 C3 0.11 0.09 0.6 0.67 0.11 0.33 0.1 O47 0.19 0.61 0.6 0.33 0.11 0.67 0.2 O75 … … … … … … … …
Tabel 15. Medoid Secara Acak dari Tiga Cluster
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2 C1 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C2 0 0.26 0.9 0 0.11 0.33 0 O7 C3
Lakukan  perhitungan  kembali  untuk  menentukan  jarak  vector  dengan  data  dengan  menggunakan medoid seperti pada tabel 16.
Tabel 16. Medoid Serta Data yang Paling Dekat dengan Medoid
Tanggal Time Depth Mag Smaj Smin cPhase O Medoids 0 1 0 0.33 0.22 0.67 0.1 O2 C1 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O3 0 0.22 0 0.33 0 0.33 0 O4 0 0.3 0 0 0 0.33 0 O8 … … …
…
… … … … 0 1 0.2 0.67 0.78 0.33 0.5 O1 C2 0 0.22 0.1 0.33 0 0 0 O5 0 0.22 0.4 0 0 0 0 O6 0 0.43 0.2 0.33 0 0 0 O10 … … … … … … … … … 0 0.26 0.9 0.33 0.11 0.33 0 O7 C3 0.11 0.09 0.6 0.67 0.11 0.33 0.1 O47 0.19 0.61 0.6 0.33 0.11 0.67 0.2 O75 … … …
… … …
… …
Berdasarkan kedua percobaan perhitungan didapatkan hasil Cost seperti pada tabel 17.
Tabel 17. Hasil Perhitungan Cost Cost Hasil ∑S(Ci,Oi) pertama 375.59 ∑S(Ci,Oi) kedua 381.89
Tabel  diatas  menjelaskan  terdapat  perubahan  jumlah cost dari  375,59  menjadi  381,89,  maka    nilai ∑S(Ci,Oi)  pertama  <  ∑S(Ci,Oi)  kedua.  Oleh  karena  itu  algoritma  berhenti  pada  tahapan  ini  dan  tidak  ada
perubahan susunan cluster pada percobaan yang pertama.  Berikut merupakan analisis dan hasil data gempa bumi cluster 1 dapat dilihat pada gambar 2 dan gam,bar 3.
Gambar 2. Grafik Magnitude dan Smin Cluster 1
Gambar 3. Grafik Depth Cluster 1
Pola  penentuan  daerah  rawan  gempa  pada Cluster 1  berdasarkan  titik  acuan magnitude,  smin dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Kekuatan gempa berkisar antara 3 SR sampai dengan 3,4 SR.
2. Pada daerah rawan gempa kekuatan gempa tertinggi ialah 3,4 SR.
3. Berdasarkan data diatas diketahui bahwasannya daerah rawan gempa yang dominan dengan kekuatan gempa tertinggi ialah wilayah Minahassa Peninsula, Sulawesi, Timor Region, Northem Molucca Sea, Banda Sea, Sunda Strait, Taulud Island, Savu Sea, Flores Region, Java,  Southem Sumatra, Sumbawa Region, Ceram Sea dan Irian Jaya dengan didasarkan pada waktu terjadinya gempa.
Adapun analisis dan hasil data gempa bumi pada cluster 2 dapat dilihat pada gambar 4 dan gambar 5.
Gambar 4. Grafik Magnitude dan Smin Cluster 2
2,8 2,9 3 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 M in ah ass a… S um ba w a… S ou th ern … Ja v a. M in ah ass a… M in ah ass a… S um ba w a… No rt he rn … F lo re s S ea Ba n d a S ea Iria n J a y a . S u law esi. Tala ud … Ba li Re g io n . M in ah ass a… S um ba … Ja v a.
S o u th o f Ja v a. S av u S e a S um ba w a… Ja v a. Ce ra m S e a Ja v a. No rt he rn … Su m ba … Ja v a. Mag dan Smin Mag 0 10 20 30 40 50 Ba n d a S ea Ja va ,… Ser am ,… Ba n d a S ea S ulaw esi,… Ba li … M in ah ass a… Ne ar N orth … No rt he rn … M in ah ass a… Ba n d a S ea Ne ar N orth … S ou th ern … S um ba … No rt he rn … So uth ern … S ulaw esi,… S ulaw esi,… F lo re s S ea S ulaw esi,… S ou th o f… S ou th we st… No rt he rn …
Tala ud … Depth Depth 0 1 2 3 4 5 Ba n d a S ea Ce ra m S e a No rt he rn … Ba n d a S ea No rt he rn … Ja va ,… M in ah ass a… Ne ar N orth … No rt he rn … S ou th ern … Irian Ja ya … S um ba … Ja va ,… No rt he rn … S um ba … S ou th o f… S ou th ern … Ba n d a S ea Ha lm ah era ,… S era m ,… S un da … Ba n d a S ea S ou th o f… Tala ud … M in ah ass a…
Tala ud … Mag dan Smin Mag
Gambar 5. Grafik Depth Cluster 2
Pola penentuan daerah rawan gempa pada Cluster 2 berdasarkan titik acuan depth dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Kekuatan gempa pada daerah rawan gempa bumi berkisar antara `3,5 SR sampai dengan 4,5 SR.
2. Kekuatan gempa tertinggi ialah 4,5 SR.
3. Berdasarkan  data  daerah  rawan  gempa  diatas  diketahui  bahwa  daerah  yang  terkena  gempa  bumi dengan skala kekuatan gempa tertiggi ada pada wilayah Irian Jaya, Halmahera, Banda Sea, Northem Sumatra, Arafuru, Taulud island, Flores, Celebes Sea, dan Mandano
Adapun analisis dan hasil data gempa bumi pada cluster 3 dapat dilihat pada gambar 6 dan gambar 7.
Gambar 6. Grafik Magnitude dan Smin Cluster 3
Gambar 7. Grafik Depth Cluster 3
Pola penentuan daerah rawan gempa pada Cluster 3 yaitu: 1. Kekuatan gempa pada aderah rawan gempa bumi berkisar antara 4,5 SR sampai dengan 5,7 SR.
2. Kekuatan gempa tertinggi pada daerah rawan gempa ialah 5,7 SR.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 Ba n d a S ea No rt he rn … S av u S e a S um ba w a… S ou th ern … Ph ili pp in e… No rt he rn … Tan im ba r… S um ba … Tan im ba r… S um ba w a… Ja v a, In d o n esia Ja v a, In d o n esia Ja v a, In d o n esia S um ba … Tala ud … M in ah ass a… Ba n d a S ea M in ah ass a… Irian Ja ya ,… Tala ud … Depth Depth 0 1 2 3 4 5 6 7 Ba n d a S ea Tala ud … Ba n d a S ea No rt he rn … S ou th ern … Irian Ja ya … No rt he rn … Ha lm ah era ,… M in ah ass a… Tan im ba r… Ha lm ah era ,… H alm ah era ,… Tan im ba r… No rt he rn … S ou th o f… Ba n d a S ea S ou th ern … Ba n d a S ea S ou th ern … Ne ar N orth … Ba n d a S ea Tala ud … Ha lm ah era ,… Ba n d a S ea
M in da na o, … Tala ud … Mag dan Smin Mag 0 100 200 300 400 500 600 M in ah ass a… Ba n d a S ea Ba n d a S ea Ba n d a S ea Ba n d a S ea Ba n d a S ea M in ah ass a… F lo re s S ea Ba n d a S ea No rt he rn … F lo re s… S um ba w a… Ba n d a S ea Ba n d a Sea S um ba w a… M in ah ass a… Ba n d a S ea Ba n d a S ea
Ba n d a S ea Depth Depth
3. Berdasarkan data daerah rawan gempa bumi diatas diketahui bahwa daerah rawan gempa bumi yang terkena dengan kekuatan gempa tertinggi ada pada wilayah Banda Sea, Southem Molluca Sea, Taulud Island, Halmahera, Minahassa Peninsula, Irian Jaya, Philiphine, Savu Sea, Tanimbar Islands, Sumba, Java, South of Java, flores.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  dari  penelitian  diatas  dapat  diambil  kesimpulan  bahwasannya  daerah rawan gempa berdasarkan pada waktu terjadinya dilihat dari Mag, Smin dan Depth ialah pada wilayah Banda Sea,  Southem  Molluca  Sea,  Taulud  Island,  Halmahera,  Minahassa  Peninsula,  Irian  Jaya,  Philiphine,  Savu Sea,  Tanimbar  Islands,  Sumba,  Java,  South  of  Java,  flores  dengan  kekuatan  berkisar  antara  3  SR  sampai dengan 5,7 SR.

## REFERENSI
[1] B. S. F. Astuti, Hakim, R.B. Fajriya, “Analisis Clustering Gempa Bumi Selama Satu Bulan Terakhir Dengan  Menggunakan  Algoritma  Self-Orgnizing  Maps  (SOMs)  Kohonen”. Prosiding  Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UMS  2015
[2] Simamora,  A.  S.  Daniel.  “ Clustering Data  Kejadian Tsunami Yang  Disebabkan  Oleh  Gempa  Bumi Dengan Menggunakan Algoritma K-Medoids”. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol. 1, No. 8, Juni 2017, hlm. 635-640
[3] P. Novianti, “K-Means Cluster Analysis in Earthquake Epicenter Clustering”. International Journal of Advances in Intelligent Informatics. 2017; Vol. 3, No. 2, July 2017: pages 81-89.
[4] Y.  Bock,  L.  Prawirodirdjo,  J.  F.  Genrich,  C.  W.  Stevens,  R.  McCaffrey,  C.  Subarya,  S.S.O. Puntodewo.,  dan  E.  Calais.  “ Crustalmotion  in  Indonesiafrom  Global  Positioning  System measurements”. Journal of Geophysical Research 108 No. B82367. 2003.
[5] Wattimanela,  J.  Henry,  “Classification  of  Earthquake  Distribution  in  theBanda  Sea  Collision  Zone with  Point  Process  Approach”. International  journal  of  Geological  and  Envirimental  Engineering . Vol:9, No:12, 2015
[6] J. Han. and M. Kamber, Data Mining :Concepts and Technigue, 2nd edn. San Francisco, Elsevier Inc, 2006.
[7] M. Sood, S. Bansal, K-Medoids Clustering Technique using Bat Algorithm, International Journal of Applied Information System (IJAIS) . Volume 5 – No. 8, June 2013
[8] T.  Velmurugan,  "Efficiency  of  k-Means  and K-Medoids Algorithms  for  Clustering  Arbitrary  Data Points," International Journal Computer Technology & Applications , vol. 3, 2012, pp. 1758-1764.
[9] I. Kamila, U. Khairunnisa, and Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,”  J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.
[10] M. Z. Fauzi, M. Mustakim, M. Mustafa, A. Abdullah and Rohayati. " Clustering of Public Opinion on Natural  Disasters  in  Indonesia  Using  DBSCAN  and  K-Medoids  Algorithms ." Journal  of  Physics: Conference Series . Vol. 1783. No. 1. IOP Publishing , 2021.
[11] P.  Arora,  Deepali,  and  S.  Varshney,  “Analysis  of  K-Means  and K-Medoids Algorithm  for  Big Data,” Phys. Procedia , vol. 78, no. December 2015, pp. 507–512, 2016.
[12] T.  Santhanam  and  T.  Velmurugan,  “Computational  Complexity  between  K-Means  and  KMedoids Clustering  Algorithms  for  Normal  and  Uniform  Distributions  of  Data  Points,” J. Comput. Sci. , vol. 6, no. 3, pp. 363–368, 2010
[13] W.  A.  Triyanto  Algoritma K-Medoids Untuk  Penentuan  Strategi  Pemasaran  Produk. Jurnal SIMETRIS. 2015: Vol 6, No.1 April 2015 : 183-188
[14] S.  Deflyanti,  dkk,  K-Medoid  Algoritma  in  Clustering  Student  Scholarship  Applicants .  Scientific Journal of Information . Vol 4, No.1 May 2017
[15] K.  Soni,  A.  Patel.  Comparative  Analysis  of  K-means  and K-Medoids Algorithm  on  IRIS  Data. International Journal of Computational Intelligence Research ISSN 0973-1873 Volume 13, Number 5 (2017), pp. 899-906
[16] D.  F.  Pramesti,  Implementasi Metode K-Medoids  Clustering Untuk  Pengelompokan  Data  Potensi Kebakaran  Hutan/Lahan  Berdasarkan  Persebaran  Titik  Panas  ( Hotspot ). Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol. 1, No. 9, Juni 2017, hlm. 723-732
[17] T.  Velmurugan,  T.  Santhanam,  A  Survey  of  Partition  based  Clustering  Algorithms  in  Data  Mining: An Experimental Approach. Information Technology Journal 10 (3): 478-484,2011
[18] Arora,  Deepali,  Varshney,  Analysis  of  K-Means  and K-Medoids Algorithm  For  Big  Data, International Conference on Information Security & Privacy (ICISP2015),2015.
[19] S.S.  Shalini  &  N.  C.  Chauhan,  “K-  means  v/s  K-  medoids:  A  Comparative  Study”,  National Conference on Recent Trends in Engineering & Technology, 2011.
[20] P.  Abhishek,  ”New  Approach  for  K-mean  and K-Medoids algorithm”,  International  Journal  of Computer Applications Technology and Research,2013.