## PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS DATA BENCANA MILIK BNPB MENGGUNAKAN ALGORITMA
K - MEANS DAN LINEAR REGRESSION
Muhamad Iqbal Ramadhan 1 ,
Prihandoko 2
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma,
1 miiqbalrama@gmail.com
2 prihandoko@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Indonesia  memiliki  sejarah  kejadian  bencana  alam  yang  cukup  banyak,  diantaranya  adalah tsunami,  gempa  bumi,  tanah  longsor,  kekeringan,  banjir,  letusan  gunung  berapi,  dan  sebagainya. Salah  satu  penyebab  banyaknya  potensi  kejadian  bencana  alam  di  Indonesia  adalah  letak Indonesia  yang  berada  di  pertemuan  lempeng  –  lempeng  Eurasia,  Indo-Australia  dan  Pasifik. Pertemuan lempeng dalam jangka panjang akan menghimpun energi yang suatu waktu akan lepas dan  dapat  menghasilkan  bencana.  Pengetahuan  teknologi  dan  informasi  pada  saat  ini  sedang mengalami perkembangan yang pesat.Informasi tentang jumlah kejadian bencana alam dibutuhkan untuk  penanggulangan  bencana.Pengolahan  data  bencana  alam  yang  umum  dilakukan  yaitu menggunakan  teknik  data  mining,  karena  metode  ini  dianggap  mampu  menjadi  solusi  atas permasalahan  penanggulangan  bencana  alam.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  membahas tentang pengelompokkan jumlah data bencana dan prediksi data bencana yang akan terjadi 5 tahun kedepan menggunakan teknik data mining. Algoritmadata mining yang digunakan adalah K-Means untuk clustering dan Linear Regression untuk prediksi data bencana.
Kata kunci: Clustering, Data Bencana Alam, Data Mining, Linear Regression, WEKA

## THE APPLICATION OF DATA MINING TO ANALYZE THE DISASTERS
BY BNPB USING K-MEANS ALGORITHM AND LINEAR REGRESSION

## Abstract
There  are  several  disasters  in  the  history  of  Indonesia,  such  as  tsunami,  earthquake,  landslide, drought, flood, and mount eruption. One of those potential disasters are caused by the position of Indonesia which is in the central of slabs of Euro-Asian, Indo-Australian and Pasific. Those slabs, in  a  long  period,  will  gather  energy  that  could  possibly  result  in  disaster.  Nowdays,  the development  of  information  and  technology  is  capable  of  detecting  the  center  of  disaster. Information about numbers of disasters will be needed to avoid them. Generally, data processing of natural disasters is done by using data mining technique.This method is considered to be able give solution  to  the  problem  of  natural  disaster.  Therefore,  this  study  discussesa  case  of  grouping  the numbers  of  disasters  and  predict  how  many  disasters  could  happen  for  next  5  years  using  data mining  Technique.  The  Methods  that  will  be  employed  are  K-Means  for  clustering  and  Linear Regression for predicting the number of disasters.
Keywords : Clustering, Natural Disaster Data, Data Mining, Linear Regression,WEKA

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara yang mempunyai  struktur  alam  yang  terdiri dari  pertemuan  lempeng-lempeng  tek- tonik  yaitu  Eurasia,  Indo-Australia  dan Pasifik.Hal  tersebut  menjadikan  kawasan Indonesia  memiliki  kondisi  geologi  yang sangat  kompleks.Kondisi  ini  menga- kibatkan banyak daerah-daerah di Indone- sia  yang  sangat  rawan  terhadap  bencana alam  seperti  gempa  bumi,  tsunami,  serta letusan  gunung  berapi  [1].Daerah-daerah rawan  bencana  di  Indonesia  hampir semuanya  berada  pada  daerah  yang tingkat penduduknya sangat tinggi [2].Selain bencana alam yang diakibatkan oleh faktor geologi, Indonesia juga sering mengalami  bencana  yang  dipicu  oleh kerusakan alam akibat perbuatan manusia seperti  banjir  dan  tanah  longsor.  Ber- dasarkan  data  dari  Badan  Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), dalam kurun waktu 5 tahun saja yakni dari tahun 2004-2009,  Indonesia  harus  mengalami 4.408 peristiwa bencana alam [1].
Saat  ini  pengetahuan  teknologi dan  informasi  mengalami  perkembangan yang sangat pesat.Teknologi yang semakin  canggih  membuat  setiap  orang mampu  mengakses  dan  mendapat  infor- masi  secara  cepat,  tanpa  mengenal  batas- batas  wilayah  dan  batasan  waktu.Hal  ini menyebabkan  informasi  menjadi  sesuatu yang  berharga  dan  sangat  dibutuhkan untuk  pengambilan  keputusan.Salah  satu informasi  yang  dibutuhkan  oleh  warga negara
Indonesia adalah informasi mengenai  kejadian  bencana  alam.Akan tetapi,  informasi  mengenai  bencana  alam yang  tersaji  saat  ini  masih  bersifat  acak, sulit  dipahami  dan  belum  terbukti keabsahannya.Walaupun  bencana  alam merupakan suatu kejadian yang tidak bisa dihindari,  namun  dampakbencana  dapat dikurangi atau dapat diminimalisir dengan mengenali penyebab bencana dan mempelajari  kejadian  bencana  yang  telah
terjadi  dengan  menganalisa  data  bencana yang  ada  [3].  Selain  itu,  perlu  dilakukan prediksi  bencana  yang  akan  terjadi  di masa yang akan datang agar dapat menja- di  indikator  penanggulangan  bencana alam  yang  akan  terjadi.  Pengolahan  data menjadi  sebuah  informasi  yang  mudah dipahami  sudah  banyak  dilakukan  untuk berbagai  kepentingan.Pengolahan  data bencana alam yang umum dilakukan yaitu menggunakan teknik data mining . Penggalian  data  ( data  mining ) dapat didefinisikan sebagai proses menemukan  pola  dan  tren  yang  tidak diketahui  sebelumnya  dalam  basis  data dan  menggunakan  informasi  tersebut untuk  membangun  model  prediktif  [4]. Data mining berfungsiuntuk proses pengambilan  keputusan  dari  volume  data yang  besar  yang  disimpan  dalam  basis data, data warehouse , atau informasi yang disimpan dalam repositori [5].
Berdasarkan  polanya data  mining dike- lompokkan  menjadi  deskripsi,  estimasi, prediksi,  klasifikasi, clustering ,  asosiasi [6]. Data  mining merupakan  inti  dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD)  [7].  KDD  adalah  prosester- organisir  untuk  mengidentifikasi  pola yang  valid,  baru,  berguna,  dan  dapat dimengerti dari sebuah data set yang besar dan kompleks [7].
Dewi Setianingsih dan RB Fajriya Hakim  dalam  jurnal  yang  berjudul “ Penerapan Data  Mining dalam  Analisis Kejadian  Tanah  Longsor  di  Indonesia dengan  Menggunakan Association  Rule Algoritma Apriori ”  menggunakan  data mining  denganmetode associationrule untuk  mengolah  data  bencana  tanah longsor diIndonesia karena ingin mengetahui  informasi  apa  saja  yang sering  munculbersamaan  pada  kejadian bencana  tanah  longsor  [3].  Penelitian yang  dilakukan  olehTedy  Rismawan  dan Sri  Kusumadewi  menghasilkan  penge- lompokkan  mahasiswa  berdasarkan  nilai Body  Mass  Index (BMI)  dan  ukuran
kerangka.Pengelompokkan  data  dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan  metode clusteringK - Means yaitu  dengan  mengelompokkan  n  buah objek  ke  dalam  k  kelas  berdasarkan jaraknya  dengan  pusat  kelas[8].Penelitian yang  dilakukan  oleh  Mirrah  Zain,  Ni Ketut  Dewi  Ari  Jayanti,  Yohanes  Priyo Atmojo  bertujuan  untuk  mengetahui jumlah  pembukaan  kelas  di  STIKOM Bali  diperiode  berikutnya  dengan  cara meramalkan,  dimana  metode  peramalan yang  digunakan  adalah  metode  Regresi Linear.  Dengan  mengimp-lementasikan regresi  linear  kedalam  sistem  pembukaan kelas  ini  memberikan  kemudahan  dalam melakukan perhi-tungan serta mengurangi terjadinya drop kelas[9].
Berdasarkan latar belakang
masalah  tersebut,  pada  penelitian  ini diterapkan  salah  satu  teknik data  mining menggunakan  algoritma K - Means dan
algoritma Linear Regression untuk analisis  data  bencana  alam  milik  Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB)  pada  WEKA.  Algoritma  K- Means digunakan untuk melakukan pengelompokkan ( clustering ) data
bencana  alam  dan  algoritma Linear Regression untuk  melakukan  prediksi data  bencana  alam  yang  akan  terjadi  di masa yang akan datang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan  jumlah  data  bencana alam  milik  BPNB  dan  prediksi  data bencana  yang  akan  terjadi  5  tahun kedepan menggunakan teknik data mining .  Adapun  keseluruhan  tahapan dalam  penelitian  ini  ditunjukkanoleh bagan pada Gambar 1.
Pengumpulan Data Pre - Processing Data Transformasi Data Clustering Data Prediksi Data Analisa Hasil dan

## Pengujian
Gambar 1. Diagram Alur Metodologi Penelitian
Pada penelitian ini dimulai dengan melakukan  pengumpulan  data.  Data  pada penelitian  ini  berupa  data  bencana  alam 34  provinsi  di  Indonesia  dari  tahun  2005 sampai  tahun  2015,  yang  diperoleh  dari BNPB.  Data-data  yang  telah  didapatkan pada  tahap  pengumpulan  data  kemudian dilakukan  transformasi  pada  data-data yang  berjenis  data  nominal,  yaitu  seperti nama  provinsi  dan  jenis  bencana  alam. Sebelum  dilakukan  tahap clustering dilakukan pre - processing data,  dimana data-data  yang  berjenisdata  nominal tersebut diinisialisasikan ke dalam bentuk angka.
Setelah semua data ditransformasi ke  dalam  bentuk  angka,  maka  data-data tersebut telah dapat dikelompokan dengan menggunakan algoritma K-Means clustering .Data  bencana  ini  dikelom- pokkan  berdasar  kemiripan  karakteristik dari setiap data, sehingga dapat ditemukan  informasi  yang  tersembunyi dari  data-data  tersebut.  Semua  data  yang telah  dikelompokkan  tadi  kemudian diolah  lagi  untuk  mendapatkan  hasil prediksi  databencana  yang  akan  terjadi  5 tahun  kedepan  menggunakan  teknik data mining . Prediksi data bencana ini menggunakan algoritma Linier Regression .Berdasarkan  analisa  hasil  dan pengujian data dengan menerapkan algoritma K-Means clustering
dan
algoritma Linier  Regression ini  diperoleh kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pre - Process Data  Bencana  34  Provinsi di Indonesia
Pada tahap dilakukan Pre - Process ( Cleaning )  data  bencana  34  provinsi  di Indonesia. Pre - Process dapat  dilakukan dengan  meng import terlebih  dahulu dataset bencana alam ke WEKA, kemudian  setelah  berhasil  di import dapat melakukan proses cleaning dengan
mengetikkan  perintah  berikut  pada Filter chooserSection WEKA :
Kemudian  langkah  selanjutnya yaitu  dengan  mengkonversi  atribut  yang ada  dari numeric menjadi  nominal denganmengetikkan perintah berikut pada
Filter chooserSection WEKA :
Clustering Data Bencana 34 Provinsi di
Indonesia Pada tahap ini dilakukan clustering data  bencana  menggunakan algoritma K - Means . Langkah yang dilakukan  adalah  dengan  mengetikkan perintah  berikut  pada  Clusterer  chooser Section WEKA :

## Prediksi  Data  Bencana  34  Provinsi  di Indonesia
Pada tahap ini dilakukan
prediksidata  bencana  menggunakan  fitur Forecast dari WEKA yang memanfaatkan algorit-ma Linear  Regression .  Prediksi bencana  selama  5  tahun  kedepan  yaitu mulai  dari  tahun  2016  sampai  dengan tahun  2020.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan dengan  mengetikkan  perintah  berikut pada Base  LearnerConfigurationChoose r Section WEKA :
weka.filters.unsupervised.attribute .Remove– R 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 18, 19, 20
weka.filters.unsupervised.attribute. NumericToNominal -R 1
weka.Clusterers.SimpleKMeans -init 2 –max-candidates 100 -periodic – pruning 10000 -min-density 2.0 -t1 - 1.25 -t2 -1.0 -N 11 –A "weka.core.EuclideanDistance-R first- last" -I 500 -num-slots 1 -S 10
weka.Classifiers.functions.LinearRegressi on -S 0 -R 1.0E-8 -num-decimal-places 4.- F (Jenis Bencana yang akan di prediksi) - L 1-M (Banyaknya tahun yang diprediksi)- G Tahun
Setelah mengetikkan perintah
tersebut,  maka  WEKA  menampilkan jumlah  bencana  yang  akanterjadi  pada provinsi  dan  jenis  bencana  yang  sedang dikelompokkan selama tahun 2016
sampai dengan tahun 2020.
Analisa  Hasil  Pengujian  Data  Bencana 34 Provinsi di Indonesia
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa dari  hasil  pengujian,  yaitu clustering dan prediksi  data  bencana  34  Provinsi  di Indonesia.Hasil clustering dan  prediksi data  bencana  per  Provinsi  di  Indonesia dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan  data  yang  ada  dalam Tabel  1,  diperoleh hasil  mining  data bencana di seluruh provinsi di Indonesia sebagai berikut :
1. Provinsi  Jawa  Tengah  memiliki jumlah  bencana  terbesar,  yaitu sebanyak  3055  kejadian  dalam kurun  waktu  2005-2015  dengan bencana yang paling sering terjadi adalah  bencana  tanah  longsor sebanyak 174 kejadian.
2. Berdasarkan prediksi menggunakan  algoritma Linear Regression ,  Provinsi  Jawa  Barat memiliki jumlah bencana terbesar,  yaitu  sebanyak  3639 kejadian  dengan  bencana  yang paling  sering  terjadi  adalah  tanah
longsor sebanyak 273 kejadian.
3. Berdasarkan  hasil  prediksi  untuk periode tahun 2016 – 2020, Banjir akan  tetap  menjadi  bencana  yang mendominasi 20 provinsi di Indonesia,  yaitu  sebesar  4375 kejadian dengan probabilitas sebesar 0.76 kali berdasarkan data bencana periode sebelumnya yaitu 5786 kejadian bencana banjir atau sama  dengan  26  provinsi  di Indonesia.
4. Berdasarkan  hasil  prediksi  untuk periode  tahun  2016  –  2020,  akan terjadi  15023  bencana  di  seluruh
Provinsi  di  Indonesia  dengan probabilitas  sebesar  0.99  kali berdasarkan  data  bencana  periode sebelumnya  yaitu  15133  kejadian bencana
Pada  penelitian  ini  juga  dilakukan perbandingan  data  bencana  per  Provinsi di Indonesia.Perbandingan dilakukan dengan  membandingkan  data  bencana alam  yang  sejenis  pada  kejadian  actual yaitu  tahun  2005  –  2015  yang  dihasilkan dari  algoritma K - Means dengan  data prediksi  yang  dihasilkan  dari algoritma Linear  Regression .  Adapun  hasil  dari perbandingan  ini  ditunjukkan  oleh
Gambar 2
Tabel 1.Hasil Clustering dan Prediksi Data Bencana per Provinsi di Indonesia
No. Provinsi Jumlah Kejadian Aktual (2005- 2015) Jumlah Kejadian Prediksi (2016- 2020) Probabilitas Peningkatan Terjadinya Bencana Kejadian Paling Sering Terjadi (Aktual) Kejadian Paling Sering Terjadi (Prediksi) 1 Bali 197 80 0.41 Putting Beliung Puting Beliung 2 Bangka Belitung 56 109 1.95 Putting Beliung Puting Beliung 3 Banten 329 385 1.17 Banjir Banjir 4 Bengkulu 97 45 0.46 Banjir Banjir 5 DI Yogyakarta 254 443 1.74 Putting Beliung Puting Beliung 6 DKI Jakarta 174 151 0.87 Banjir Banjir 7 Gorontalo 138 129 0.93 Banjir Banjir 8 Jambi 252 145 0.58 Banjir Banjir 9 Jawa Barat 2462 3639 1.48 Tanah Longsor Tanah Longsor 10 Jawa Tengah 3055 2816 0.92 Tanah Longsor Tanah Longsor 11 Jawa Timur 1941 1837 0.95 Banjir Tanah Longsor 12 Kalimantan Barat 132 69 0.52 Banjir Banjir 13 Kalimantan Selatan 379 286 0.75 Banjir Puting Beliung 14 Kalimantan Tengah 111 48 0.43 Banjir Banjir 15 Kalimantan Timur 328 638 1.95 Banjir Puting Beliung 16 Kalimantan Utara 8 133 16.63 Banjir Banjir 17 Kepulauan Riau 21 26 1.24 Putting Beliung Puting Beliung 18 Lampung 317 145 0.46 Banjir Banjir 19 Maluku 101 147 1.46 Banjir Banjir 20 Maluku Utara 52 32 0.62 Banjir Banjir 21 Nusa Tenggara Barat 269 250 0.93 Banjir Banjir 22 Nusa Tenggara Timur 500 301 0.60 Putting Beliung Puting Beliung 23 Papua 76 120 1.58 Banjir Banjir dan Tanah Longsor 24 Papua Barat 19 12 0.63 Gempa Bumi Gempa Bumi 25 Pemerintah Aceh 652 391 0.60 Banjir Banjir 26 Riau 242 301 1.24 Banjir Puting Beliung 27 Sulawesi Barat 90 79 0.88 Banjir Banjir 28 Sulawesi Selatan 603 447 0.74 Banjir Banjir 29 Sulawesi Tengah 192 150 0.78 Banjir Banjir 30 Sulawesi Tenggara 437 218 0.50 Banjir Banjir 31 Sulawesi Utara 161 137 0.85 Banjir Banjir 32 Sumatera Barat 568 566 1.00 Banjir Tanah Longsor 33 Sumatera Selatan 410 364 0.89 Banjir Banjir 34 Sumatera Utara 510 384 0.75 Banjir Banjir Grand Total 15133 15023 0.99
(a)
(b)
Jumlah Kejadian Aktual (2005- 2015) Jumlah Kejadian Prediksi (2016- 2020) Probabilitas Peningkatan Terjadinya Bencana Kejadian Paling Sering Terjadi (Aktual) Kejadian Paling Sering Terjadi (Prediksi) 1 Bali 197 80 0.41 Putting Beliung Puting Beliung 2 Bangka Belitung 56 109 1.95 Putting Beliung Puting Beliung 3 Banten 329 385 1.17 Banjir Banjir 4 Bengkulu 97 45 0.46 Banjir Banjir 5 DI Yogyakarta 254 443 1.74 Putting Beliung Puting Beliung 6 DKI Jakarta 174 151 0.87 Banjir Banjir 7 Gorontalo 138 129 0.93 Banjir Banjir 8 Jambi 252 145 0.58 Banjir Banjir 9 Jawa Barat 2462 3639 1.48 Tanah Longsor Tanah Longsor 10 Jawa Tengah 3055 2816 0.92 Tanah Longsor Tanah Longsor 11 Jawa Timur 1941 1837 0.95 Banjir Tanah Longsor 12 Kalimantan Barat 132 69 0.52 Banjir Banjir 13 Kalimantan Selatan 379 286 0.75 Banjir Puting Beliung 14 Kalimantan Tengah 111 48 0.43 Banjir Banjir 15 Kalimantan Timur 328 638 1.95 Banjir Puting Beliung 16 Kalimantan Utara 8 133 16.63 Banjir Banjir 17 Kepulauan Riau 21 26 1.24 Putting Beliung Puting Beliung 18 Lampung 317 145 0.46 Banjir Banjir 19 Maluku 101 147 1.46 Banjir Banjir 20 Maluku Utara 52 32 0.62 Banjir Banjir 21 Nusa Tenggara Barat 269 250 0.93 Banjir Banjir 22 Nusa Tenggara Timur 500 301 0.60 Putting Beliung Puting Beliung 23 Papua 76 120 1.58 Banjir Banjir dan Tanah Longsor 24 Papua Barat 19 12 0.63 Gempa Bumi Gempa Bumi 25 Pemerintah Aceh 652 391 0.60 Banjir Banjir 26 Riau 242 301 1.24 Banjir Puting Beliung 27 Sulawesi Barat 90 79 0.88 Banjir Banjir 28 Sulawesi Selatan 603 447 0.74 Banjir Banjir 29 Sulawesi Tengah 192 150 0.78 Banjir Banjir 30 Sulawesi Tenggara 437 218 0.50 Banjir Banjir 31 Sulawesi Utara 161 137 0.85 Banjir Banjir 32 Sumatera Barat 568 566 1.00 Banjir Tanah Longsor 33 Sumatera Selatan 410 364 0.89 Banjir Banjir 34 Sumatera Utara 510 384 0.75 Banjir Banjir Grand Total 15133 15023 0.99
38 18 14 1 46 45 14 9 94 1 48 67 5 76 6 77 8 84 20 3 90 19 4 8 5 16 0 24 15 10 8 15 8 28 6 33 6 12 2 40 26 7 12 8 17 8 45 19 8 20 2 28 9 4 3 7 14 7 20 4 1 1 28 85 65 55 8 62 7 59 5 40 9 0 32 20 8 13 3 8 74 25 12 8 2 70 15 4 25 9 55 38 22 3 10 8 80 36 13 1 19 2 15 3 B A LI B A N TE N D IY G O R O N TA LO JA W A B A R A T JA W A T IM U R K A L. S EL K A L. T IM K EP . R IA U M A LU K U N TB P A P U A P EM . A C EH SU L. B A R A T SU L. T EN G A H SU L. U TA R A SU M . SE L

## JUMLAH KEJADIAN AKTUAL VS PREDIKSI BENCANA BANJIR
Aktual (2005-2015) Prediksi (2016-2020)
6 0 4 13
6 0 7 2
40
21
12 0 0 0 2 0 0 51 13 13 10 9 7 8 31 0 3 0 5 11 8
48 2 23 3 0 5 5 5 0 5 0
20 10 16 0 0 0 0 0 0 25 5 5 4 8 3 5 14 0 1 0 0 5 5 20 0 10
B A LI B A N TE N D IY G O R O N TA LO JA W A B A R A T JA W A T IM U R K A L. S EL K A L. T IM K EP . R IA U M A LU K U N TB P A P U A P EM . A C EH SU L. B A R A T SU L. T EN G A H SU L. U TA R A SU M . SE L

## JUMLAH KEJADIAN AKTUAL VS PREDIKSI BENCANA GEMPA BUMI
Aktual (2005-2015) Prediksi (2016-2020)
(c) (d) (e)
(f) 14 0 47 8 2 9 0 7 38 26 0 30 4 20 4 7 3 4 9 8 0 0 1 2 1 54 20 1 0 67 23 9 98 4 1 5 5 1 6 20 12 6 0 1 5 0 0 0 1 5 0 0 10 9 0 0 8 35 0 0 2 2 2 5 12 0 0 1 8 10 2 5 6 0
5 5 0 5 1 0 2 B A LI B A N TE N D IY G O R O N TA LO JA W A B A R A T JA W A T IM U R K A L. S EL K A L. T IM K EP . R IA U M A LU K U N TB P A P U A P EM . A C EH SU L. B A R A T SU L. T EN G A H SU L. U TA R A SU M . SE L

## JUMLAH KEJADIAN

## AKTUAL VS PREDIKSI BENCANA KEKERINGAN
Aktual (2005-2015) Prediksi (2016-2020) 0 0 0 0 4 0 0 0 2 14 15 0 0 0 42 0 0 0 0 8 3 4 0 0 0 0 0 0 0 0 18 1 1 6 0 0 0 0 0 0 0 0 2 8 1 4 0 0 0 51 0 0 0 0 5 66 8 0 0 0 0 0 0 0 0 31 0 0 5 B A LI B A N TE N D IY G O R O N TA LO JA W A B A R A T JA W A T IM U R K A L. S EL K A L. T IM K EP . R IA U M A LU K U N TB P A P U A P EM . A C EH SU L. B A R A T SU L. T EN G A H SU L. U TA R A SU M . SE L

## JUMLAH KEJADIAN AKTUAL VS PREDIKSI BENCANA LETUSAN GUNUNG API
Aktual (2005-2015)
Prediksi (2016-2020)
65 33 8 9 6 9 4 15 9 4 7 57 7 89 9 58 6 31 1 15 4 6 9 0 11 8 2 15 10 5 7 2 05 5 3 10 8 85 21 16 8 14 14 8 15 8 7 12 9 11 1 30 6 3 12 9 5 12 5 12 5 3 4 72 9 10 61 73 8 24 16 4 0 34 4 0 18 3 4 74 5 43 1 53 21 0 5 0 1 92 0 13 2
17 6 5 18 14 8 14 6 13 5 B A LI
B A N TE N D IY G O R O N TA LO JA W A B A R A T JA W A T IM U R K A L. S EL K A L. T IM K EP . R IA U M A LU K U N TB P A P U A P EM . A C EH SU L. B A R A T SU L. T EN G A H SU L. U TA R A SU M . SE L

## JUMLAH KEJADIAN AKTUAL VS PREDIKSI

## BENCANA PUTING BELIUNG
Aktual (2005-2015)
Prediksi (2016-2020) 51 5 40 18 66 2 7 14 84 4 98 3 29 3 7 14 4 0 0 1 12 23 1 14 54 21 2 51 7 8 41 14 46 29 1 60 52 49 26 9 9 7 10 2 67 7 24 31 23 00 10 63 30 7 5 13 0 0 0 0 5 26 0 5 25 31 3 25 37 5 32 5 20 27 2 40 16 7 4
B A LI B A N TE N D IY G O R O N TA LO JA W A B A R A T JA W A T IM U R K A L. S EL K A L. T IM K EP . R IA U M A LU K U N TB P A P U A P EM . A C EH SU L. B A R A T SU L. … SU L. U TA R A SU M . SE L

## JUMLAH KEJADIAN AKTUAL VS

## PREDIKSI BENCANA TANAH LONGSOR
Aktual (2005-2015) Prediksi (2016-2020)
(g)
Gambar 2.Perbandingan Jumlah Bencana Sejenis pada Kejadian Aktual dengan Prediksi Bencana (a) Bencana Banjir (b) Bencana Gempa Bumi (c) Bencana Kekeringan (d) Bencana Letusan Gunung Api (e) Bencana Putting Beliung (f)
Bencana Tanah Longsor (g) Bencana Tsunami

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada penelitian ini telah berhasil dilakukan pengelompokkan  jumlah  data bencana seluruh  provinsi  di  Indonesia milik  BNPD dan  prediksi  data  bencana yang  akan  terjadi  5  tahun  kedepan menggunakan teknik data mining dengan menerapkan Algoritma K - Means dan algoritma Linear  Regression .  Algoritma K - Means digunakan  untuk  mengelom- pokkan  data  bencana  per  provinsi dalam kurun  waktu  2005-2015.Berdasarkan algoritma  ini  diperoleh  kesimpulan bahwa  Provinsi  Jawa  Tengah  memiliki jumlah bencana tanah longsor terbesar.Selanjutnya berdasarkan algoritma Linear Regression untuk prediksi  data  bencana periode  tahun 2016  –  2020 diperoleh  hasil  bahwa
Provinsi  Jawa  Barat  memiliki  jumlah bencana tanah longsor
terbesar.Berdasarkan hasil prediksi juga diperoleh  hasil  bahwa  bencana  banjir akan  tetap  menjadi  bencana  yang mendominasi 20 provinsi di Indonesia.
Penelitian  ini  masih  memiliki kekurangan dikarenakan dalam penelitian ini  hanya  berfokus  pada  jumlah  kejadian bencana  di  34  Provinsi  di  Indonesia, sehingga  hasil  prediksi  belum  dapat dibuktikan  keabsahannya.Untuk  pene- litian  selanjutnya  pada  dataset  sebaiknya dilengkapi  dengan  beberapa  indikator seperti  curah  hujan  ataupun  tingkat kelembaban  yang  telah  dikelompokkan dalam  kelas  tertentu,  sehingga  hasil prediksi data bencana lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indriasari, Th.D. dan Sidhi, T.A.P. 2011. Sistem Pencarian Orang
Hilang Berbasis Mobile Web dengan Social Network Analysis . Seminar Nasional Informatika 2011 (semnasIF 2011), Veteran Yogyakarta. pp. E12–E19.
[2] Bachtiar, A., waktu akses Juni 2011, Bencana Nasional Gempa-Tsunami Aceh: "Tuntutan untuk lebih Serius dalam Mitigasi Bencana", http://www.itb.ac.id/news/381.xhtml.
[3] Setianingsih, D. dan Hakim, R.B.F. 2015. Penerapan Data Mining dalam
Analisis Kejadian Tanah Longsor di Indonesia dengan Menggunakan Association Rule Algoritma Apriori . Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UMS. pp. 731–741.
[4] Iswari, N.M.S. 2011. "Penggunaan Teknik Data Mining untuk Manajemen Resiko Sistem Informasi
Rumah Sakit". ULTIMATICS . Vol. 3, No. 2, pp. 16–22.
[5] Han, J., dan Kamber, M. 2006. Data Mining Concept and Tehniques . San Fransisco: MorganKauffman.
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
B A LI B A N TE N D IY G O R O N TA LO JA W A B A R A T JA W A T IM U R K A L. S EL K A L. T IM K EP . R IA U M A LU K U N TB P A P U A P EM . A C EH SU L. B A R A T SU L. T EN G A H SU L. U TA R A SU M . SE L

## JUMLAH KEJADIAN AKTUAL VS PREDIKSI BENCANA TSUNAMI
Aktual (2005-2015) Prediksi (2016-2020)
[6] Larose, D. T. 2005. Discovering Knowledge in Data . New Jersey:
John Willey & Sons, Inc.
[7] Maimon, O., dan Rokach, L. 2005. Data Mining and Knowledge
Discovey Handbook . NewYork:
Springer.
[8] Rismawan, T. dan Kusumadewi, S. 2008. Aplikasi K-Means untuk Pengelompokkan Mahasiswa
Berdasarkan Nilai Body Mass Index (BMI) & Ukuran Kerangka . Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2008 (SNATI 2008),
Yogyakarta. pp. E43–E48.
[9] Zain, M., Jayanti, D.A., dan Atmojo,
Y.P. 2014. "Implementasi Forecasting pada Perancangan Sistem Pembukaan Kelas di STIKOM Bali dengan Megggunakan Metode Regresi Linier". EKSPLORA INFORMATIKA . Vol. 3, No. 1, pp. 17–28.