Ryan Rifqi Arista 1 , Rosa Andrie Asmara 2 , Dwi Puspitasari 3
Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang. ryanrfq5@gmail.com 1 , rosa_andrie@polinema.ac.id 2 , dwi.puspitasari@polinema.ac.id 3

## Abstract
The region of Indonesia has a high degree of earthquake vulnerability when compared with other countries. This is because the position of Indonesia is at the meeting of three large tectonic plates of the Eurasian plate, the Indo-Australian  plate,  and  the  Pacific  plate.  This  high  earthquake  vulnerability  is  evidenced  by  significant earthquake events data from 2005 to 2009, recorded in the period of 26 significant earthquakes with magnitude ranges between 4.8 to 8.6 on the Richter scale. The earthquake incident also caused impacts such as casualties, injuries, damage  to  homes  and the  destruction  of  houses.  Earthquake event  clustering  system  is  a  system that serves to classify earthquake events based on two main parameters, namely earthquake strength parameters and earthquake impact parameters. Both parameters are grouped separately, so the grouping process produces two kinds of groupings. Stages of this system start from preprocessing data to eliminate noise, then take clustering parameters from user in the form of cluster number, minimum error value, and maximum iteration limit. Grouping is done using fuzzy c-means method. The grouping results are then displayed in table form and in the form of coordinate points in Google Maps. This earthquake event clustering has been tested by comparing the result of grouping the system with manual grouping results. Testing is done by inputting the number of different maximum iterations. Based on the test results obtained that the greater the maximum iteration value will affect the accuracy of the grouping.
Kata Kunci: Data Mining, Clustering, Fuzzy C-Means, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan  peta  seismik  dunia,  diketahui bahwa wilayah Indonesia memiliki tingkat kerawanan gempa yang cukup tinggi jika dibandingkan  dengan  negara-negara  lainnya.  Hal tersebut  disebabkan  posisi  Indonesia  berada  pada pertemuan  tiga  lempeng  besar  yang  terus-menerus bergerak  (Naryanto,  H.  &  Wisyanto.  2005).  Ketiga lempeng  tektonik  besar  tersebut  yaitu  Lempeng Tektonik  Eurasia,  Lempeng  Tektonik  Indonesia Indo-Australia,  dan  Lempeng  Tektonik  Pasifik. Selain  lempeng-lempeng  tersebut,  masih  ada lempeng-lempeng  tektonik  kecil  lainnya  yaitu Filipina,  Laut  Maluku,  Halmahera,  dan  Sangihe. Pergerakan  lempeng-lempeng  tektonik  tersebut merupakan  penyebab  terjadinya  gempa  bumi tektonik  di  Indonesia  dan  akibatnya  Indonesia merupakan  salah  satu  negara  yang  mempunyai tingkat kegempaan yang tinggi di dunia (Santoso, E 2005).
Pada  tahun  2007  tercatat  1.177  gempa  dengan magnitudo  lebih  besar  dari  4  Skala  Richter  (SR) dengan  rincian  613  kejadian  diatas  5,0  SR,  57 kejadian diatas 6,0 SR, dan 5 kali kejadian di atas 7,0 SR.  Berdasarkan  data  tersebut,  411  kejadian diantaranya merupakan gempa yang signifikan yang
dapat  dirasakan  manusia  dan  termasuk  diantaranya gempa yang bersifat merusak (Setiawan, K. 2009).
Mengetahui  fakta  diatas,  maka  dapat  dilakukan pengelompokan kejadian gempa bumi menggunakan parameter  kekuatan  gempa  dan  dampak  akibat gempa.  Kedua  parameter  utama  tersebut  nantinya dilakukan  proses  pengelompokan  secara  terpisah. Hasil  pengelompokan  ini  tidak  dapat  menentukan tingkat keparahan suatu kejadian gempa, namun dari hasil pengelompokan kedua parameter tersebut dapat dicari  keterkaitan  antara  kelompok  parameter kekuatan  gempa  dan  kelompok  parameter  dampak gempa.
Metode  yang  akan  digunakan  untuk  penelitian ini  adalah  Fuzzy  C-Means  (FCM).  Metode  ini  jika dibandingkan  dengan  metode  K-Means  lebih  baik karena  memiliki  hasil  pengelompokan  yang  lebih stabil karena inisialisasi matriks u dilakukan secara random  dan  konsep  yang  digunakan  adalah  derajat keanggotaan.  Sedangkan  pada  metode  K-Means inisialisasi  matriks  dilakukan  dengan  mengambil nilai  salah  satu  record  dari  dataset  yang dikelompokkan,  sehingga  nilai  awal  ini  sangat berpengaruh  dan  jika  diubah  juga  dapat  mengubah hasil  akhir  pengelompokan.  Algoritma  FCM memberi  kebebasan  dalam  hal  jumlah  cluster  yang

## PENGELOMPOKAN KEJADIAN GEMPA BUMI MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING

## Pengelompokan Kejadian Gempa Bumi Menggunakan Fuzzy C-Means Clustering
akan  dibuat.  Kelebihan  lainnya  adalah  ia  dapat melakukan clustering lebih dari satu variabel secara sekaligus[5]. Data-data beserta parameter- parameternya  dapat  dikelompokkan  dalam  cluster- cluster sesuai dengan kecenderungannya. FCM juga memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  waktu komputasi yang cepat.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitan  Hepita  Artatia  (2015)  yang  berjudul “Pengelompokan  Dampak  Gempa  Bumi  dari  Segi Kerusakan  Fasilitas  pada  Provinsi  yang  Berpotensi Gempa  di  Indonesia  Menggunakan  K-Means- Clustering”  menunjukkan  penerapan  metode  k- means  dalam  pemetaan  daerah  terdampak  gempa bumi  berdasarkan  tingkat  kerusakan  rumah, kerusakan jalan, dan kerusakan lahan.
Penelitian  Indra  Setiawan  yang  berjudul “Penerapan  Metode  Clustering  untuk  Memetakan Potensi  Tanaman  Kedelai  di  Jawa  Tengah  dengan Algoritma Fuzzy C-Means” menunjukkan pemetaan daerah  penghasil  tanaman  kedelai  terbesar  dengan menggunakan  algoritma  fuzzy  c-means.  Data  yang dianalisis  adalah  nama  kabupaten/kota,  luas  panen, hasil panen per hektar, produksi per ton, dan tahun. Perhitungan dilakukan dengan fuzzy c-means, yang menghasilkan  pengelompokan  daerah-daerah  yang menghasilkan kedelai.
Penelitian  Emha  Taufiq  Luthfi  (2007)  yang berjudul  “Fuzzy  C-Means  untuk  Clustering  Data (Studi  Kasus  Data  Performance  Mengajar  Dosen)” menghitung  performa  mengajar  dosen  berdasarkan lima  kriteria  yaitu  penguasaan  materi,  kemampuan menjawab pertanyaan, kemampuan memberi motivasi,  kedisiplinan  hadir,  dan  kemampuan membuat  suasana  kelas  menyenangkan.  Data  dari kelima kriteria tersebut kemudian dihitung menggunakan
fuzzy c-means, sehingga menghasilkan empat cluster nilai IPK dosen.
Penelitian  Hanna  dan  Irhamah  (2013)  yang berjudul  “Pengelompokan  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Jawa  Timur  Berdasarkan  Indikator Pendidikan  SMA/SMK/MA  dengan  Metode  C- Means  dan  Fuzzy  C-Means”  menggunakan  metode Fuzzy C-Means untuk mengelompokkan
Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur  berdasarkan pendidikannya.
2.2. Landasan Teori
2.2.1. Gempa Bumi
Gempa  bumi  adalah  getaran  bumi  yang dihasilkan  oleh  percepatan  energi  yang  dilepaskan,
energi  ini  menyebar  ke  segala  arah  dari  pusat sumbernya.  Gempa  bumi  di  Indonesia  seringkali dijumpai, mengingat Indonesia merupakan pertemuan  tiga  buah  lempeng  tektonik  yang membentuk  jalur-jalur  gempa  dan  jalur  vulkanik yang memberikan dampak besar terhadap distribusi penyebaran gempa di Indonesia. Gempa bumi yang perlu  mendapatkan  perhatian  karena  memiliki kemungkinan dampak kerusakan yang besar adalah gempa  tektonik.  Hal  yang  perlu  diketahui  adalah besarnya  frekuensi  yang  terjadi,  energi  yang dibebaskan,  dan  luas  pengaruhnya  dalam  kaitannya dengan  pergerakan  lempeng  tektonik.  Pusat-pusat gempa bumi tektonik berkaitan erat dengan tempat- tempat  yang  sering  terjadi  pergerakan  pada  kulit bumi yaitu di zona subduksi dan patahan.
2.2.2. NOAA NOAA adalah lembaga pemerintahan Amerika  Serikat  yang  memiliki  tugas  untuk mengamati perubahan iklim, cuaca, serta ekosistem laut  dan  pantai.  NOAA  memiliki  cabang  yang bernama NCEI ( National Centers for Environmental Information ) yang bertugas untuk menyimpan arsip tentang data lingkungan dan bumi yang dapat diakses oleh publik. NCEI sendiri terbagi menjadi beberapa bagian,  salah  satunya  adalah  NGDC  ( National Geophysical  Data  Center )  yang  menyimpan  data- data  kejadian  geofisikal,  salah  satunya  adalah kejadian  gempa  bumi  yang  dibahas  pada  penelitian ini.
2.2.3. Data Mining
Data  mining adalah  suatu  istilah  yang digunakan  untuk  menemukan  pengetahuan  yang tersembunyi  di  dalam database . Data  mining merupakan proses semi otomatik yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  pengetahuan  potensial dan  berguna  yang  bermanfaat  yang  tersimpan  di dalam database besar.
Secara sederhana data mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar. Data mining juga disebut sebagai serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara  manual  dari  suatu  kumpulan  data.  Data mining,  sering  juga  disebut  sebagai  Knowledge Discovery in Database (KDD). KDD adalah kegiatan yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data,
historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau hubungan dalam set data berukuran besar.

## 2.2.4. Clustering
Clustering  adalah  salah  satu  alat  bantu  pada data  mining  yang    bertujuan  mengelompokkan obyek-obyek ke dalam cluster-cluster. Cluster adalah sekelompok  atau  sekumpulan  obyek-obyek  data yang  similar satu sama lain dalam cluster yang sama dan  dissimilar  terhadap  obyek-obyek  yang  berbeda cluster.  Obyek  akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu atau lebih cluster sehingga obyek-obyek yang berada dalam satu cluster akan mempunyai kesamaan yang tinggi  antara  satu  dengan  lainnya.  Obyek-obyek dikelompokkan berdasarkan prinsip memaksimalkan kesamaan  obyek  pada  cluster  yang  sama  dan memaksimalkan  ketidaksamaan pada  cluster  yang berbeda.  Kesamaan  obyek  biasanya  diperoleh  dari nilai-nilai  atribut  yang  menjelaskan  obyek  data, sedangkan obyek-obyek data biasanya direpresentasikan  sebagai  sebuah  titik  dalam  ruang multidimensi.
Tujuan  utama  dari  metode  clustering  adalah pengelompokan  sejumlah  data/obyek  ke  dalam cluster  (group)  sehingga  dalam  setiap  cluster  akan berisi data yang semirip mungkin. Dalam clustering metode ini berusaha untuk menempatkan obyek yang mirip  (jaraknya  dekat)  dalam  satu  klaster  dan membuat  jarak  antar  klaster  sejauh  mungkin.  Ini berarti  obyek  dalam  satu  cluster  sangat  mirip  satu sama lain dan berbeda dengan obyek dalam cluster- cluster yang lain. Dalam metode ini tidak diketahui sebelumnya  berapa  jumlah  cluster  dan  bagaimana pengelompokannya.
2.2.5. Fuzzy C-Means
Fuzzy  C-means  Clustering  (FCM)  dikenal juga sebagai Fuzzy ISODATA. FCM menggunakan model  pengelompokan  fuzzy  sehingga  data  dapat menjadi  anggota  dari  semua  kelas  atau  cluster terbentuk  dengan  derajat  atau  tingkat  keanggotaan yang berbeda antara 0 hingga 1. Tingkat keberadaan data  dalam  suatu  kelas  atau  cluster  ditentukan  oleh derajat  keanggotaannya.  Teknik  ini  pertama  kali diperkenalkan oleh Jim Bezdek pada tahun 1981.
Konsep  dasar  FCM,  pertama  kali  adalah menentukan pusat cluster yang akan menandai lokasi rata-rata  untuk  tiap-tiap  cluster.  Pada  kondisi  awal, pusat cluster ini masih belum akurat. Tiap-tiap data memiliki derajat keanggotaan untuk tiap-tiap cluster. Dengan  cara  memperbaiki  pusat  cluster  dan  nilai keanggotaan  tiap-tiap  data  secara  berulang,  maka dapat dilihat bahwa pusat cluster akan menujui lokasi yang tepat. Perulangan ini didasarkan pada minimasi
fungsi obyektif yang menggambarkan jarak dari titik data  yang  diberikan  ke  pusat cluster yang  terbobot oleh derajat keanggotaan titik data tersebut.
Output dari Fuzzy C-Means bukan merupakan fuzzy  inference  system ,  namun  merupakan  deretan pusat cluster dan beberapa deret keanggotaan untuk tiap-tiap  titik  data.  Informasi  ini  dapat  digunakan untuk  membangun  suatu fuzzy  inference  system . FCM  menggunakan  model  pengelompokan fuzzy sehingga  data  dapat  menjadi  anggota  dari  semua kelas atau cluster tersebut dengan derajat keanggotaan yang berbeda antara 0 hingga 1. 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Analisa Data
Pada tahap ini akan dilakukan analisis data mulai dari  memasukan  data  sampai  menjadi  hasil  yang berupa informasi, yaitu:
a) Preprocessing
Pada  tahap  ini  struktur  basis  data  akan dipersiapkan sehingga mempermudah proses mining. Proses  preprocessing  ini  mencakup  tiga  hal  utama yaitu:
1) Seleksi Data
Memilih  data  yang  akan  digunakan  dalam proses data  mining. Dalam penelitian ini dipilih 6  variabel  yaitu  kedalaman  gempa  dan magnitudo  gempa,  jumlah  korban  meninggal, jumlah  korban  luka-luka,  jumlah  rumah  rusak dan jumlah rumah hancur.
2) Cleaning
Proses  cleaning  data  perlu  dilakukan  agar data  bersih  dari  duplikasi  data,  data  yang  tidak konsisten,  atau  kesalahan  cetak.  Sehingga  data yang  telah  melewati  proses  ini  siap  untuk  di proses di data mining. Pada penelitian ini proses pembersihan  data  dilakukan  pada  tabulasi  dan spasi  yang  berlebihan,  serta  menghapus  baris pertama file yang tidak digunakan oleh sistem.
3) Integrasi data Setelah  melakukan  pembersihan  data  yang menyeluruh,  maka  akan  dilakukan  tahapan selanjutnya yaitu integrasi data, karena data lebih dari satu tabel maka dilakukan tahap penggabungan data dari berbagai tabel. Kemudian  data  padi  diberi  kode  agar  tidak  ada data  yang  memiliki  nama  yang  sama.  Pada penelitian  ini  tidak  dilakukan  proses  integrasi data karena data berasal dari satu tabel saja.
b) Data Mining
Proses  data  mining  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  adalah  menerapkan  teknik  clustering
dengan algoritma Fuzzy C-Means untuk mendapatkan  karakteristik  dari  data.  Cluster  yang digunakan pada penelitian ini sebanyak tiga klaster.
Konsep  dasar  FCM  (Fuzzy  C-Means)  pertama kali  adalah  menentukan  pusat  cluster  yang  akan menandai  lokasi  rata-rata  untuk  tiap  cluster.  Pada kondisi  awal,  pusat  cluster  ini  masih  belum  akurat. Tiap-tiap  titik  data  memiliki  derajat  keanggotan untuk  tiap-tiap  cluster.  Dengan  cara  memperbaiki pusat  cluster  dan  derajat  keanggotaan  tiap-tiap titik data secara berulang, maka akan dapat dilihat bahwa pusat cluster akan bergerak menuju lokasi yang tepat. Perulangan ini didasarkan pada derajat keanggotaan yang  menggambarkan  jarak  dari  titik  data  yang diberikan ke pusat cluster yang terbobot oleh derajat keanggotaan titik data tersebut.
Pada  perhitungan  menggunakan  FCM  dengan menggunakan  data  yang  sama  tetapi  diolah  dengan jumlah cluster yang berbeda, maka hasil pengelompokannya  akan  sedikit  berbeda,  karena data  tidak  diolah  dengan  satu  variabel  saja  tetapi dengan semua variabel. Perbedaan hasil pengelompokan itu dikarenakan data pada kelompok tertentu kemungkinan akan berpindah pada kelompok  lain  jika  diolah  dengan  jumlah  cluster yang  berbeda,  ini  menunjukkan  bahwa  sistem aplikasi sudah berjalan dengan benar.
Output  dari  pengelompokan  ini  adalah  cluster- cluster  dari  parameter  kekuatan  gempa  dan parameter dampak gempa:
1) Input Data input data yang akan dicluster yaitu data kejadian gempa (X) berupa matrik berukuran n × m ( n = jumlah data, m = atribut setiap data). Xij = data ke- i (i = 1, 2, …, n), atribut ke- j (j = 1, 2, …, m).
2) Batasan
a) Jumlah cluster (c)  = 3
b) Pangkat (w) =
c) Maksimum iterasi (MaxIter) = 30
d) Fungsi obyektif awal (P 0 ) = 0
e) Iterasi awal (t) = 1
3) Membangkitkan  bilangan  random  µik,  i  =  1, 2, …, n; k = 1, 2, …,c; sebagai elemen-elemen matrik partisi awal U, dengan jumlah setiap nilai elemen kolom dalam satu baris adalah 1 (satu)
∑ 𝜇 𝑐𝑖 𝑐 𝑖=1 = 1 (1)
4) Menghitung pusat cluster ke- k : Vkj dengan k = 1, 2, …, c; dan j = 1, 2, …,m.
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝑢 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑛 𝑖=1 𝑋 𝑖𝑗 ∑ (𝑢 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 (2)
5) Menghitung fungsi obyektif pada iterasi ke-t, Pt:
𝑃 𝑡 = ∑ ∑ ([∑(𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1
− 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) (3)
6) Menghitung perubahan matrik partisi:
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 ∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (4)
dengan i = 1, 2, …, n; dan k = 1, 2, …, c.
7) Mengecek kondisi berhenti:
1. Jika (|Pt – Pt-1 | < ξ) atau (t > MakIter) maka berhenti;
2. Jika  tidak,  t  =  t  +  1,  ulangi  langkah  ke-d (menghitung Vkj).
c) Postprocessing
Postprocessing bertujuan  untuk  membantu pengguna
dalam memahami informasi.
Postprocessing dalam  penelitian  ini  berupa output dalam  bentuk  tabel  dan  dalam  koordinat  Google Maps.
3.2. Implementasi
3.2.1. Implementasi Basis Data
Basis  data  yang  dibuat  diberi  nama db_clusteringgempa.  Basis  data  tersebut  berisi  tiga tabel  yaitu  `tb_datagempa`,  `tb_hasiltraining`  dan `tb_minmax`.
Tabel `tb_datagempa` yang  menampung data hasil  upload  dari  user.  Tabel  ini  berisi  field  yang digunakan saat proses pengelompokan.
Tabel 3.1. Struktur tabel `tb_datagempa`
Nama Kolom Tipe Data ID_DATAGEMPA int(4) TANGGAL date FOCAL_DEPTH int(4) EQ_PRIMARY double LOCATION_NAME varchar( 50) LATITUDE double LONGITUDE double
Nama Kolom Tipe Data TOTAL_DEATHS int(6) TOTAL MISSING int(2) TOTAL_INJURIES int(5) TOTAL_HOUSES_DESTRO YED int(6) TOTAL_HOUSES_DAMAG ED int(6)
Tabel  `tb_hasiltraining`  yang  menampung  data hasil pengelompokan fuzzy c-means . Field ‘ID_DATAGEMPA’  merupakan foreign  key yang referensinya  di  tabel  ‘tb_datagempa’.    Field ‘cluster_kekuatan’ menyimpan hasil pengelompokan dari parameter kekuatan, sedangkan field ‘cluster_dampak’ menyimpan hasil pengelompokan dari parameter dampak gempa.
Tabel 3.2. Struktur tabel `tb_hasiltraining`
Nama Kolom Tipe Data ID_DATAGEMPA int(4) cluster_kekuatan int(2) cluster_dampak int(2)
Tabel
`tb_minmax`
digunakan untuk menyimpan  nilai  maksimum  dan  minimum  dari suatu  parameter  untuk  sebuah cluster ,  misalnya magnitudo  maksimum  dan  minimum  dari cluster 1 untuk parameter kekuatan.
Tabel 5.1 Struktur tabel `tb_minmax` Nama Kolom Tipe Data param varcha r(20) cluster int(2) jml_record int(3) EQ_PRIMARY_MAX double EQ_PRIMARY_MIN double FOCAL_DEPTH_MAX int(4) FOCAL_DEPTH_MAX int(4) TOTAL_DEATHS_MAX int(6) TOTAL_DEATHS_MIN int(6) TOTAL_MISSING_MAX int(2) TOTAL_MISSING_MIN int(2) TOTAL_INJURIES_MAX int(5)
TOTAL_INJURIES_MIN int(5) TOTAL_DAMAGE_MILLIONS_D OLLARS_MAX int(8) TOTAL_DAMAGE_MILLIONS_D OLLARS_MIN int(8) TOTAL_HOUSES_DESTROYED_ MAX int(6) TOTAL_HOUSES_DESTROYED_ MIN int(6) TOTAL_HOUSES_DAMAGED_M AX int(6) TOTAL_HOUSES_DAMAGED_MI N int(6)
3.2.2. Implementasi Antarmuka
a) Implementasi Antarmuka Halaman Home
Halaman Home adalah  halaman  awal  yang terbuka ketika user mengakses website. Halaman ini berisi informasi singkat mengenai sistem yang dibuat.
Gambar 3.1. Antarmuka Home b) Implementasi  Antarmuka  Halaman  Proses Fuzzy C-Means
Pada  halaman  Training  Data  ini  user  dapat melakukan  upload  dataset  melalui  form  yang  telah disediakan, serta terdapat tabel yang berfungsi untuk menampilkan data dari file yang telah diupload. User juga  melakukan  input  parameter  pengelompokan fuzzy c-means melalui halaman ini.
Gambar 3.2. Antarmuka Proses Fuzzy C-Means

## c) Implementasi  Antarmuka  Halaman  Hasil Pengelompokan
Halaman  hasil  pengelompokan  adalah  halaman untuk menampilkan hasil perhitungan fuzzy c-means .
Hasil  pengelompokan  ditampilkan  dalam  bentuk tabel dan dalam bentuk koordinat peta Google Maps. Bentuk  peta  ini  dibagi  menjadi  tiga,  peta  yang pertama menampilkan koordinat gempa serta cluster yang  dimiliki  oleh  koordinat  tersebut  untuk  kedua parameter.  Bentuk  peta  kedua  menampilkan  data gempa  spesifik  untuk  parameter  kekuatan.  Tiap koordinatnya  dapat  memiliki  warna  yang  berbeda- beda tergantung cluster yang dimiliki oleh koordinat tersebut.  Bentuk  peta  ketiga  hampir  sama  dengan bentuk yang kedua, hanya saja data yang ditampilkan spesifik untuk parameter dampak saja.

## Gambar 3.3. Antarmuka Rekapitulasi

## 3.3. Pengujian
Untuk  memastikan  apakah  perhitungan  dengan metode  fuzzy  c-means  sudah  benar  dilakukan  uji coba  perhitungan  secara  manual  meggunakan  MS. Excel.  Selain  itu  pengujian  juga  dilakukan  dengan membandingkan hasil perhitungan antara parameter
kekuatan  gempa  dan  parameter  dampak  gempa. Pengujian  dilakukan  untuk  menghindari  kesalahan dari  sistem  yang  dibuat.  Apabila  terjadi  kesalahan, maka  sistem  akan  diperbaiki  kembali  sampai  hasil proses sesuai dengan apa yang diharapkan.
3.3.1. Pengujian Black Box Pengujian black  box ini  menguji  performa sistem dalam hal ketepatan dalam proses clustering , yaitu ketepatan sistem dalam melakukan pengecekan iterasi. Berikut ini adalah hasil dari pengujian black box terhadap sistem, dengan jumlah cluster sebanyak 3 dan nilai error minimum adalah 0,01. Itera si ke Selisih FO (kekuatan) Selisih FO (dampak) 1 591017,636544 44721575607, 6 2 10848,7555858 136269840,10 6 3 62082,8158558 5788701551,9 7 4 119563,276615 36309482603, 16 5 241229,644875 60427513667, 8 16 97208,054432707 6207322812,0 13 17 57750,177414415 2029881036,5 64 18 36431,744450458 1009603257,7 54 19 24426,365132004 584711708,03 76 20 17232,350037528 354058046,70 41 31 993,03202192485 2086243,6125 48 32 779,23883805051 1317991,7666 01 33 611,65983665548 832809,21191 40 34 480,22940542456 526308,15966 79 35 377,10581168439 332643,85156 25 36 296,1664244337 210257,46630 85 37 232,62336159684 132906,73999 02 38 182,7282485608 84015,562988 28 39 143,5440528756 53111,063232 42 50 10,108949913643 342,40917968 75
Itera si ke Selisih FO (kekuatan) Selisih FO (dampak) 51 7,9428842226043 216,47460937 5 52 6,24096249789 136,85375976 56 53 4,9037218010053 86,521972656 25 54 3,8530157050118 54,695556640 625 55 3,0274452902377 34,580566406 25 66 0.2133647305890 9 0,2189941406 25 67 0.1676486488431 7 0,1442871093 75 68 0.1317278146743 8 0,0891113281 25 69 0.1035034805536 3 0,0554199218 75 70 0.0813265973702 07 0,033203125 78 0.0118155116215 35 79 0.0092839077115

## 059
Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas,  iterasi untuk parameter kekuatan berhenti pada iterasi ke 79 dengan  nilai  fungsi  obyektif  sebesar  0,009. Sedangkan iterasi untuk parameter dampak berhenti pada  iterasi  ke  74  dengan  nilai  fungsi  obyektif sebesar  0,003.  Iterasi  perhitungan  kedua  parameter tersebut  berhenti  sesuai  dengan  syarat  penghentian iterasi, yaitu jika nilai fungsi obyektif lebih kecil dari nilai error minimum.
3.3.2. Pengujian Algoritma Fuzzy C-Means Pengujian metode dimaksudkan untuk mengetahui  apakah  algoritma fuzzy  c-means telah diimplementasikan  dengan  benar  sesuai  dengan dasar  teori  algoritma fuzzy  c-means .  Pengujian dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil perhitungan  sistem  dengan  perhitungan  manual. Pengujian  dilakukan  beberapa  kali  dengan  jumlah cluster yang berbeda-beda.
Data yang digunakan untuk pengujian diambil dari dataset yang digunakan untuk sistem sebanyak 15 record . Pengujian dilakukan pada sistem dengan parameter  jumlah cluster adalah  3, error minimum adalah 0,01, dan jumlah iterasi maksimum adalah 1.
Proses  pengujian  metode  ini  menggunakan matriks partisi U yang nilainya sudah ditentukan. Hal
ini dilakukan agar nilai nilai yang muncul tidak acak, sehingga hasil perhitungan sistem dapat dibandingkan dengan hasil perhitungan pada excel.
a. Pengujian metode fuzzy c-means pada sistem
No. I_D cluster kekuatan cluster dampak 1 3010 0 2 2 3046 0 2 3 3047 0 2 4 3064 1 2 5 3572 1 2 6 3600 1 1 7 3745 0 2 8 3749 1 1 9 3955 1 2 10 4178 1 0 11 4240 1 2 12 4307 1 2 13 4334 0 1 14 4394 1 1 15 4396 0 2
b. Pengujian Algoritma fuzzy c-means pada excel No. I_D cluster kekuatan cluster dampak 1 3010 0 2 2 3046 0 2 3 3047 0 2 4 3064 1 2 5 3572 1 2 6 3600 1 1 7 3745 0 2 8 3749 1 1 9 3955 1 2 10 4178 1 0 11 4240 1 2 12 4307 1 2 13 4334 0 1 14 4394 1 1 15 4396 0 2 Berdasarkan kedua tabel diatas dapat disimpulkan  bahwa  perhitungan clustering fuzzy  c- means antara sistem dengan excel menghasilkan nilai cluster yang  sama  untuk  kedua  parameter  yang digunakan.
Dari  hasil  pengujian  diatas  dapat  dilihat perbandingan  hasil  pengelompokan  dari  kedua parameter. Dari 15 data yang dikelompokkan, hanya tiga data yang masuk kedalam kelompok yang sama yaitu data dengan ID 3600, 3749, dan 4394. Sehingga dapat disimpulkan bahwa antara hasil
pengelompokan parameter kekuatan dengan parameter dampak kurang memiliki keterkaitan.

## DAFTAR PUSTAKA
Naryanto, H S dan Wisyanto. 2005. Kajian dan Analisis Potensi
Bencana  Tsunami,  Konfigurasi  Pantai  serta  Mitigasi Bencana  di  Pantai  Selatan  Jawa  Timur:  Belajar  dari Pengalaman Bencana Tsunami Banyuwangi  Tahun 1994. Jurnal Alami. Vol 10 No 2 th. 2005. Jakarta.
Santoso,  E.W.  2005.  Penataan  Ruang  Kota  Meulaboh  Pasca Gempa  Bumi  dan  Tsunami  26  Desember  2004.  Usulan Rekomendasi.  Jurnal  Air,  Lahan,  Lingkungan,  dan Mitigasi Bencana. P3TPSLK BBPT. Jakarta.
Setiawan, K. 2009. Waspada Bencana Bersama BMKG. Pustaka Cakra. Surakarta.
National  Geophysical  Data  Center  (NGDC).  Diakses  pada  13 Juli 2017. https://www.ngdc.noaa.gov/hazard/earthqk.shtml.
Nurjanah,  dkk.  2014.  Implementasi  Metode  Fuzzy  C-Means pada  Sistem  Clustering  Data  Varietas  Padi.  Kumpulan Jurnal  Ilmu  Komputer  (KLIK).  Universitas  Lambung Mangkurat. Banjarbaru.
Hadi,  HY.  2005.  Pembagian  Kelas  Kuliah  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Pengklasteran Fuzzy . Universitas Diponegoro. Semarang.
Perdana, Sukma. 2016. Sumber Belajar Penunjang PLPG 2016: Hubungan  Letak  Astronomis,  Geografis,  Geologis  dan Luas Wilayah dengan Sumberdaya di Indonesia.
Lutgens.  1982. Essentials  of  Geology .  A  Bell  &  Howell Company. Ohio.
Hidayat,  Nur  dan  Santoso,  Eko  Widi.  1997.Gempa  Bumi  dan Mekanismenya.  Jurnal  ALAMI:  Jurnal  Air,  Lahan, Lingkungan, dan Mitigasi Bencana. Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi.
Supartoyo, dan Surono. 2008. Katalog Gempa Bumi Merusak di Indonesia  tahun  1629  –  2007.  Departemen  Energi  dan Sumber Daya Mineral, Badan Geologi Pusat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana Geologi.
Winardi, A. 2006. Gempa Jogja, Indonesia & Dunia. Gramedia. Jakarta.
Utami,  Putri.  2014.  Rancang  Bangun  Spasial  Web  Service Ancaman  dan  Resiko  Bencana  Alam  (Studi  Kasus: Wilayah  Pemantauan  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana).
Munir,  Badrul.  2016.  Analisis  Hasil  Pengamatan  Hilal  Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  Pusat pada Tahun 2010M – 2015M.
Nugroho,  Bunafit.  2004.  Aplikasi  Pemrograman  Web  Dinamis dengan PHP dan MySQL, Gava Media, Yogyakarta.
Peranginangin, Kasiman. 2006. Aplikasi Web dengan PHP dan MySQL. Penerbit Andi. Yogyakarta.
Turban,  E.  2005. Decision  Support  System  and  Intelligent Systems . Penerbit Andi. Yogyakarta.
Davies, and Paul Beynon, 2004, Database Systems Third Edition, Palgrave Macmillan, New York.
Pramudiono,  I.  2007.  Pengantar  Data  Mining:  Menambang Permata Pengetahuan di Gunung Data.
Santosa,  Budi,  2007,  Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data untuk Keperluan Bisnis, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Witten, I. H and Frank, E. 2005. Data Mining: Practical Machine Learning  Tools  and  Techniques Second  Edition. Morgan Kauffman: San Fransisco.
Luhfi,  Emha  Taufiq,  2007.  Fuzzy  C-Means  untuk  Clustering Data (Studi Kasus: Data Performance Mengajar Dosen).
Henjaya,  R.  2010.  Penerapan  Algoritma  K-Means  pada Clustering  Berita  Berbahasa  Indonesia.  Universitas Indonesia. Jakarta.