## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 697−703 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4770

## Analysis Prediksi Wilayah Rawan Banjir dengan Algoritma K-Means
Muhammad Makmun Effendi * , Inka, Arif Siswandi
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Bekasi Jl. Inspeksi Kalimalang No.9,Cibatu, Rumbai, Kabupaten Bekasi, Jawa Barat, Indonesia Email: 1,* effendiyan@pelitabangsa.ac.id 2 inkamanik21@gmail.com, 3 arif.siswandi@pelitabangsa.ac.id Submitted: 07/01/2024; Accepted: 31/01/2024; Published: 31/01/2024
Abstrak −Seiring dengan tingginya jumlah curah hujan pada Kabupaten Bekasi-Jawa Barat , banjir sudah mulai menggenangi beberapa  wilayah  kabupaten  Bekasi,  salah  satu  penyebabnya  adalah  faktor  tingginya  curah  hujan.  Menurut  (Badan Penanggulangan Bencana Daerah) BPBD titik banjir terbanyak berada di wilayah Bekasi, sehingga  menyebabkan beberapa aktivitas  masyarakat  sekitarnya  terganggu,terhambatnya  tranportasi,  dan  juga  timbulnya  penyakit  masalah  seperti  penyakit kulit,  diare,  dan  sebagainya.  Permasalahan  banjir  merupakan  tanggung  jawab  bersama  yang  memerlukan  solusi  juga  peran teknologi untuk membantu mempermudah pemberian informasi kepada masyarakat mengenai daerah rawan banjir di wilayah Bekasi. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokan wilayah  rawan  banjir.  Dataset  banjir  tersebut  diolah  menggunakan  aplikasi  RapidMiner,  untuk  dataset  yang  diambil  untuk melakukan    analisa  tersebut    dari  bulan  Januari  hingga  Desember    2022  sebanyak  24  data  daerah  yang  terkena  banjir  dari berbagai kecamatan dan desa di kota Bekasi. Hasil penelitian menghasilkan 3 cluster yaitu, kategori banjir tinggi, banjir sedang, dan banjir rendah mendapatkan nilai davies bouldin index sebesar -0,452.
Kata Kunci: Bekasi; Banjir; K-Means Clustering; BPBD; RapidMiner
Abstract −Along with the high amount of rainfall in Bekasi -West Java, floods have started to inundate several areas of Bekasi , one of the causes is the high rainfall factor. According to (Regional Disaster Management Agency) BPBD, the most flood points are in the Bekasi area, causing several activities of the surrounding community to be disrupted, transportation hampered, and also the emergence of disease problems such as skin diseases, diarrhea, and so on. The problem of flooding is a shared responsibility that requires a solution. also the role of technology to help facilitate the provision of information to the public regarding flood-prone areas in the Bekasi area. One technique that can be used is using the K-Means Clustering Algorithm to group flood-prone areas. The flood dataset was processed using the RapidMiner application, for the dataset taken to carry out this analysis from January to December 2022, there were 24 data from areas affected by flooding from various sub-districts and villages in the city of Bekasi. The results of the research produced 3 clusters, namely, the high flood, medium flood and low flood categories, which received a Davies Bouldin index value of -0.452.
Keywords : Bekasi; Flood; K-Means Clustering; BPBD; Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Anomali  iklim  adalah  perubahan  musiman  dari  rata-rata  normal  yang  terjadi  akibat  pemanasan  global,  yakni peningkatan suhu bumi yang menyebabkan penguapan dan kenaikan curah hujan [1]. Salah satu bentuk anomali iklim adalah kondisi La Nina, di mana bagian tengah Samudera Pasifik mengalami pendinginan di bawah kondisi normalnya. Dampak dari La Nina ini meliputi hujan lebat yang dapat menyebabkan bencana banjir. Peningkatan curah hujan yang berlebihan akibat perubahan iklim ini memberikan kontribusi pada kejadian banjir yang serius [2].
Banjir sering terjadi di daerah perkotaan dan merupakan salah satu bencana alam hidrometeorologi yang paling  umum.  Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya  banjir  meliputi  curah  hujan  tinggi,  elevasi  yang datar,  dan  kondisi  lahan  yang  landai.  Selain  itu,  perilaku  masyarakat  juga  turut  berperan,  seperti  pembuangan sampah  sembarangan  dan  penebangan  pohon  tanpa  perhatian  terhadap  lingkungan.  Dampak  banjir  pada  suatu wilayah  bisa  sangat  merugikan,  mencakup  kerusakan  lingkungan,  kerugian  materi  yang  besar,  dan  hilangnya nyawa [3].
Peningkatan  jumlah  penduduk  juga  menjadi  penyebab  banjir,  dengan  meningkatnya  jumlah  penduduk maka kebutuhan lahan juga semakin meningkat akhirnya terjadi pengalihan fungsi lahan yang sebelumnya lahan pertanian  diubah  menjadi  pemukiman  yang  menyebabkan  berkurangnya  tutupan  lahan  alami  yang  berfungsi sebagai daerah resapan. Menurut (Badan Penanggulangan Bencana Daerah) BPBD titik banjir terbanyak berada di  wilayah  Bekasi,  hal  ini  mengakibatkan  beberapa  aktivitas  pekerjaan  masyarakat  terganggu,  terhambatnya tranportasi,  juga  masalah  kesehatan  seperti  penyakit  kulit,  diare,  dan  lain-lain.  Permasalahan  banjir  sendiri merupakan tanggung jawab bersama yang memerlukan solusi bukan saja dari pemerintah saja namun juga dari seluruh masyarakat khususnya di wilayah Bekasi.  Untuk itu perlu meningkatkan kesiagaan masyarakat agar lebih berhati-hati  terhadap  bencana  banjir  dan  juga  dalam  hal  ini  sangat  diperlukan  peran  teknologi  yaitu  data  yang akurat dan tepat mengenai daerah-daerah yang rawan banjir untuk membantu mempermudah pemberian informasi kepada masyarakat mengenai daerah rawan banjir di wilayah Bekasi [4].
Penelitian   terkait prediksi banjir telah dengan menerapkan   proses   klasifikasi menggunakan   algoritma deep learning  H2O  untuk  memprediksi menggunakan  data  curah  hujan menunjukkan  bahwa akurasi yang baik ialah senilai 90.54% dan RMSE senilai 0.087 menggunakan jumlah epoch 30 dengan  fungsi  aktivasi rectifier [5]. penelitian  selanjutnya  dengan  menggunakan  algoritma    K-Mean  dan  K-Medoids  pengelompokan  rawan  banjir adalah dengan algoritma K-Means menghasilkan 0.218 dengan kluster optimal adalah K= 3 sedangkan K-Medoids

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 697−703 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4770
nilai validasinya 0.525 dengan kluster optimal adalah K=6 [6].  Penelitian berikutnya dalam melakukan prediksi banjir  dengan  membandingkan  tiga  algoritma  yaitu  Decision  Tree,  rata-rata  yang  diperoleh  masing-masing akurasi, precision, recall, dan f1-score, yakni sebesar 99,05%, 97,91%, Random Forest, dan Naïve Bayes  maka hasil  yang  didapat  berdasarkan  rasio  dari  pembagian  data  yang  berbeda,  yakni  8:2,  7:3, dan  6:4.  menunjukkan algoritma dengan akurasi dan performa yang paling baik dimiliki oleh algoritma Random Forest jika dibandingkan dengen  metode  Decision  Tree  dan  naïve  bayes.  Nilai  99,18%,  98%,  kemudian  rata-rata  nilai  waktu  komputasi sebesar 0,2561 detik [7]. Penelitian yang lainnya mengenai deteksi bencana banjir dengan menggunakan metode Naïve Bayes dengan tools Rapidminner menghasilkan akurasi sebesar 76.73% [8]
Data Mining adalah proses ekstraksi informasi dari sejumlah besar data untuk  menemukan pengetahuan yang tersembunyi dan bisa digunakan secara langsung. Proses Data Mining melibatkan beberapa metode analisis data, seperti Clustering, Association, dan Klasifikasi, dan teknik lainnya. Clustering adalah cara yang efektif untuk menganalisis data dengan cara yang lebih eksploratif dan dapat digunakan di berbagai bidang. Metode Clustering dibagi menjadi tiga kategori utama, yaitu partisi hierarki, berbasis grid, dan berbasis model [9].
Salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  adalah  Algoritma  K-Means  Clustering  dikarenakan  klasifikasi merupakan sebuah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep dan kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang kelasnya tidak diketahui. untuk mengelompokan  wilayah  rawan  banjir.  menjadi  objek  clustering.  Metode  K-Means  Clustering  dipilih  karena mudah diimplementasikan dan diadaptasi serta umum digunakan dalam penyelesaian studi [10]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan algoritma K-Means Clustering. Algoritma K-means merupakan salah satu  algoritma  dengan  partitional,  karena  K-Means  didasarkan  pada  penentuan  jumlah  awal  kelompok  dengan mendefinisikan nilai centroid awalnya. Algoritma K-Means menggunakan proses secara berulang-ulang dan  salah satu metode data clustering non-hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam satu bentuk atau lebih cluster [11]. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang didapatkan dari website resmi Adapun data yang diambil adalah kecamatan yang ada di bekasi dengan atribut faktor penyebab banjir yaitu jumlah curah hujan pada bulan Januari hingga Oktober 2022 yang diambil oleh penulis adalah sebanyak 50 data kecamatan di kota Bekasi yang paling sering terkena banjir berekstensi xlsx [12]. Output  yang diharapkan adalah menghasilkan 3 cluster yaitu kategori banjir tinggi (C0), banjir sedang (C1), dan banjir rendah (C2). Variabel atau atribut digunakan dalam pengelompokan dataset banjir ini terdiri dari jumlah titik banjir, bulan yaitu waktu terjadinya hujan, serta curah hujan [13]. Gambar 1 berikut merupakan tahapan yang dilakukan dalam penelitian:

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
1. Tahap pengumpulan data, yaitu dilakukan pencarian terhadap dataset banjir pada tahun 2020 dan bulan Januari hingga  Oktober  2022  yang  didapat  dari  website  https://danta.bekasikota.go.id/user/ViewDataset?q=jumlah- bencana- banjir dan https://danta-admin.bekasikota.go.id/hu/dataset/jumlah-bencana- banjir/resource/f8ff6640-6de8-4c1f-be33-9487d582d315 .
2. Tahap Pre-Processing Data. Dalam tahap ini dilakukan analisa tentang algoritma yang cocok digunakan untuk dataset yang ada yaitu k-means.

## Journal of Information System Research (JOSH)
3. Tahap  implementasi  yaitu,  dilakukan  pengujian  terhadap  dataset  yang  didapat  dengan  algortima  k-means dengan cara menghitung centroid pada setiap satuan data.
4. Tahap Hasil dan Analisis. Pada tahap ini semua hasil hitung dilampirkan kedalam laporan serta grafik yang dihasilkan ditampilkan sebagai representasi tiap data.

## 2.2 Pengumpulan Data
Data  yang digunakan  merupakan data sekunder  yang didapatkan dari  website resmi  Adapun data  yang diambil adalah kecamatan yang ada di bekasi dengan atribut faktor penyebab banjir yaitu jumlah curah hujan pada bulan Januari hingga Oktober 2022 yang diambil oleh penulis adalah sebanyak 50 data kecamatan di Kota Bekasi yang paling sering terkena banjir berekstensi xlsx. Output yang diharapkan adalah menghasilkan 3 cluster yaitu kategori banjir  tinggi  (C0),  banjir  sedang  (C1),  dan  banjir  rendah  (C2)  Variabel  atau  atribut  digunakan  dalam pengelompokan dataset banjir ini terdiri dari jumlah titik banjir, bulan yaitu waktu terjadinya hujan, serta curah hujan [14].
Tabel 1. Dataset Banjir Lokasi Kejadian (Kecamatan)  Jumlah Titik Banjir Bulan Curah Hujan Rata-Rata Cabangbungin 1 Januari 116 mm Jatiasih 1 Februari 127 mm Bekasi Timur 3 Februari 127 mm Bekasi Selatan 2 Februari 127 mm Bekasi Utara 2 Februari 127 mm Pondok Gede 4 April 75 mm Bekasi Barat 5 April 75 mm Bekasi Timur 1 April 75 mm Jatiasih 1 April 75 mm Pondok Gede 4 Mei 48 mm Pondok Melati 1 Mei 48 mm Bekasi Timur 5 Mei 48 mm Jatiasih 1 Mei 48 mm Jatiasih 1 Juni 50 mm Pondok Gede 1 Juni 50 mm Rawalumbu 1 Juni 50 mm Jatiasih 4 Juli 43 mm Bekasi Timur 4 Juli 43 mm Bekasi Selatan 3 Juli 43 mm Bekasi Utara 1 Juli 43 mm Pondok Gede 4 Oktober 34 mm Jatiasih 1 Oktober 34 mm Rawalumbu 2 Oktober 34 mm Bekasi Barat 1 Oktober 34 mm

## 2.3 Preprocessing Data
Preprocessing data atau proses mencari data mentah dengan menggunakan dataset Banjir.xlsx yang bersumber dari data  Bekasi.  Setelah  itu  melakukan  proses  data  cleaning  yaitu  proses  pembersihan  data  yaitu  merubah  data, tujuannya  adalah  untuk  mengolah  data  serta  memperbaiki  kesalahan-kesalahan  yang  ada  pada  dataset  dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering dan algoritma ini hanya bisa diolah menggunakan angka sub title 2 ini  bisa  juga  berisi  metode  penyelesaian  masalah,  serta  tahapan  tahapan  dari  metode  tersebut.  Dalam  naskah, nomor  kutipan  secara  berurutan  dalam  tanda  kurung  siku,  juga  tabel  angka  dan  angka  secara  berurutan  seperti yang ditunjukkan pada tabel 1 dan gambar 1.

## Tabel 2. Perubahan Data Menjadi Numerik
Lokasi Kejadian (Kecamatan)  Jumlah Titik Banjir  Bulan  Curah Hujan Rata-Rata
Cabangbungin 1 1 116 Jatiasih 1 2 127 Bekasi Timur 3 2 127 Bekasi Selatan 2 2 127 Bekasi Utara 2 2 127 Pondok Gede 4 4 75 Bekasi Barat 5 4 75 Bekasi Timur 1 4 75 Jatiasih 1 4 75

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 697−703 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4770
Lokasi Kejadian (Kecamatan)  Jumlah Titik Banjir  Bulan  Curah Hujan Rata-Rata Pondok Gede 4 5 48 Pondok Melati 1 5 48 Bekasi Timur 5 5 48 Jatiasih 1 5 48 Jatiasih 1 6 50 Pondok Gede 1 6 50 Rawalumbu 1 6 50 Jatiasih 4 7 43 Bekasi Timur 4 7 43 Bekasi Selatan 3 7 43 Bekasi Utara 1 7 43 Pondok Gede 4 10 34 Jatiasih 1 10 34 Rawalumbu 2 10 34 Bekasi Barat 1 10 34

## 2.4  Penerapan Algoritma
Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode algoritma K-Means Clustering yaitu salah satu metode data clustering  non-hirarki  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  satu  bentuk  atau  lebih  cluster.  untuk mengelompokan  wilayah  rawan  banjir.  Pada  tahapan  ini  penggunaan  algoritma  K- Means  digunakan  untuk mendapatkan hasil cluster data yang akan dibagi menjadi 3 cluster [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang telah dikumpulkan kemudian dilakukan tahap pengelompokkan atau clustering menggunakan algoritma k-means. Berikut ini adalah proses yang dilakukan untuk mengelompokan wilayah rawan banjir di Kota Bekasi dengan asumsi bahwa parameter input adalah jumlah dataset sebanyak n data dan jumlah inisialisasi centroid k =3 sesuai dengan penelitian [16]
Data yang diambil untuk penelitian berjumlah 50 sesuai data yang tersedia pada website untuk dijadikan contoh penerapan algoritma k-means. Percobaan dilakukan dengan menggunakan parameter-parameter berikut : 1. Menentukan jumlah cluster Jumlah cluster   : 3 Jumlah data       : 50 Jumlah atribut   : 3 2. Menentukan jumlah centroid Centroid atau pusat awal cluster ditentukan secara acak, dimana nilai cluster 0 diambil pada baris ke-7, nilai cluster 1 diambil pada baris ke- 14, nilai cluster 2 diambil pada baris ke-21.
Tabel 3. Titik Awal Pusat Cluster Cluster Daerah Jumlah Titik Banjir  Bulan  Curah hujan rata rata C0 Bekasi Barat 5 4 75 C1 Jatiasih 1 6 50 C2 Pondok Gede 4 10 34
Data clustering menggunakan metode K-Means ini secara umum dilakukan dengan algoritma dasar sebagai berikut:
1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random
3. Hitung centroid/ rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster
4. Alokasikan masing-masing data ke centroid/ rata-rata terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak kedua objek tersebut. Untuk menghitung jarak semua data ke setiap titik pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut [17]:
D(i,j) = √(X1i- X1ⅉ)² + √(X2ⅈ - X2j)² + ... + √(Xki - Xkj)² ...                                                                           (1)
Dimana : D(i,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j Xki = Data ke i pada atribut data ke k Xkj = Titik pusat ke j pada atribut ke k 5. Menentukan centroid Perhitungan jarak dari data ke-1 terhadap pusat cluster :

## Journal of Information System Research (JOSH)
C0 = √(1-5)² + √(1-4)² + √(116 - 75)² =41,3 C1 = √(1-1)² + √(1-6)² + √(116 - 50) = 66,1 C2 = √(1- 4)² + √(1- 10)² + √(116 - 34)² = 82,5 Perhitungan jarak dari data ke-2 terhadap pusat cluster : C0 = √(1-5)² + √(2-4)² + √(127 - 75)² = 52,1 C1 = √(1-1)² + √(2-6)² + √(127 - 50)² = 77,1 C2 = √(1- 4)² + √(2-10)² + √(127- 34)² = 93,3 Perhitungan jarak dari data ke-3 terhadap pusat cluster : C0 = √(3-5)² + √(2-4)² + √(127 - 75)² = 52 C1 = √(3-1)² + √(2-6)² + √(127 - 50)² = 52,1 C2 = √(3- 4)² + √(2-10)² + √(127- 34)² = 93,3

## 3.1 Hasil Analisa Data
Sebagai alat pengujian dataset untuk penerapan algoritma pada penelitian ini penulis menggunakan tool rapidminer 9.0  untuk  mendapatkan  clustering  otomatis  dari  setiap  algoritma  [18].  Akurasi  algoritma  akan  diukur menggunakan  Davies  Bouldin  Index  [19].  Pada  tahap  pengujian  ini  dilakukan  3  proses  yaitu  Read  Excel, Clustering, Performance yaitu dilakukan operasi pencarian nilai davies bouldin index. Pada tahap pengujian ini dilakukan 3 proses yaitu :
1. Read  excel  yaitu  dilakukan  operasi  penginputan  dataset  berupa  file  berekstensi  .xls  dataset  banjir,  seperti terlihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Example Set Statistics
2. Clustering  yaitu  pada  tahap  ini  dilakukan  operasi  clustering  atau  pengelompokan  sebagai  algoritma  yang digunakan pada penelitian ini.
3. Performance yaitu dilakukan operasi pencarian nilai davies bouldin index. Pada tahapan ini ditampilkan hasil statistik dari data yang sudah di uji. Pada tabel terdapat 3 atribut yaitu min sebagai nilai terendah pada tabel dataset, max sebagai nilai tertinggi pada tabel dataset dan average sebagai nilai  rata-rata  dari  penjumlahan  tabel  dataset  tersebut.  Gambar  3  berikut  merupakan  hasil  pengujian  dan memperoleh performance vector.
Gambar 3. Performance Vector
Semakin  kecil  Davies  Bouldin  Index  maka  semakin  baik  cluster  yang  diperoleh  dari  pengelompokan menggunakan metode algoritma k-means clustering yaitu menujukan nilai -0,452 angka tersebut memiliki hasil yang cukup baik karena mendekati angka 0 [16] seperti terlihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Operasi Performance Vector
Performance Vector Value Avg. within centroid distance -9325.853 Avg. within centroid distance cluster 0 -11552.806 Avg. within centroid distance cluster 1 -1660.174 Avg. within centroid distance cluster 2 -16362

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 697−703 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4770
Performance Vector Value Davies Bouldin -0.452
Tabel 5 berikut merupakan hasil clustering baik dari hasil pengujian maupun dengan menerapkan Metode K- Means
Tabel 5. Hasil Clustering Row No Lokasi Kejadian (Kecamatan) Cluster Jumlah Titik Banjir Bulan Curah Hujan Rata- Rata 39 Pondok Melati Cluster_0 13 5 655 40 Jatiasih Cluster_0 7 6 655 41 Bantar Gebang Cluster_0 13 7 433 46 Bekasi Barat Cluster_0 6 10 574 47 Medan Satria Cluster_0 4 11 422 48 Bekasi Utara Cluster_0 5 12 407 1 Cabang Bungin Cluster_1 1 1 116 2 Jatiasih Cluster_1 1 2 127 3 Bekasi Timur Cluster_1 3 2 127 4 Bekasi Selatan Cluster_1 2 2 127 5 Bekasi Utara Cluster_1 2 2 127 6 Pondok Gede Cluster_1 4 4 75 7 Bekasi Barat Cluster_1 5 4 75 8 Bekasi Timur Cluster_1 1 4 75 9 Jatiasih Cluster_1 1 4 75 10 Pondok Gede Cluster_1 4 5 48 11 Pondok Melati Cluster_1 1 5 48 12 Bekasi Timur Cluster_1 5 5 48 13 Jatiasih Cluster_1 1 5 48 14 Jatiasih Cluster_1 1 6 50 15 Pondok Gede Cluster_1 1 6 50 16 Rawalumbu Cluster_1 1 6 50 17 Jatiasih Cluster_1 4 7 43 18 Bekasi Timur Cluster_1 4 7 43 19 Bekasi Selatan Cluster_1 3 7 43 20 Bekasi Utara Cluster_1 1 7 43
Pada tabel 5 hasil analisa dataset banjir diatas dapat disimpulkan bahwa hasil Cluster 0 memiliki 6 anggota, Cluster 1 memiliki 42 anggota, Cluster 2 memiliki 2 anggota

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis, dapat diambil kesimpulan bahwa penerapan algoritma k-means mengelompokkan  dataset  banjir pada  tahun  2022  menghasilkan  tiga  cluster  yaitu,  kategori  banjir  tinggi,  banjir sedang, dan banjir rendah. Hasil pengujian dataset banjir mendapatkan nilai davies bouldin index sebesar -0,452 yang memiliki arti semakin kecil nilainya maka semakin baik cluster yang diperoleh.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  teman  teman  yang  telah  memberikan  kontribusi  pikiran  dan  tenaga  untuk menyelesaikan  penelitian  ini  dan  juga  kepada  Universitas  Pelita  Bangsa  yang  telah  memberikan  sarana  dan prasarana serta supportnya untuk peneliti bisa berkarya, semoga penelitian ini bisa bermanfaat untuk semuanya.

## REFERENCES
[1] W. N. Harahap, B. Yuniasih, and S. Gunawan, “Dampak La Nina 2021-2022 terhadap Peningkatan Curah Hujan,” vol. 7, no. 1, pp. 26–32, 2023.
[2] D. Rogi, J. E. X. Rogi, and S. Runtunuwu, “Analisis  Anomali Iklim Dalam  Hubungan Dengan Produksi Padi Sawah (Oryza  sativa  L  .)  Di  Kabupaten  Minahasa  Utara,”  Agri-Sosioekonomi,  vol.  19,  no.  1,  pp.  599–604,  2023,  doi: 10.35791/agrsosek.v19i1.46854.
[3] P.  C.  Latue,  J.  Steiven,  I.  Septory,  G.  Somae,  and  H.  Rakuasa,  “PEMODELAN  DAERAH  RAWAN  BANJIR  DI KECAMATAN SIRIMAU MENGGUNAKAN METODE MULTI-CRITERIA ANALYSIS ( MCA ) Modeling Flood- Prone Areas in Sirimau District Using the Multi-Criteri ` a Analysis ( MCA ) Method,” vol. 18, pp. 10–17, 2023.
[4] I. Fatima and D. P. Sudibyo, “Efektivitas Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) dalam mitigasi bencana erupsi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 697−703 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4770
Gunung Merapi di Kabupaten Magelang,” J. Mhs. Wacana Publik, vol. 3, no. 1, pp. 136–150, 2023.
[5] H.  Sharfina,  P.  Y.  Utami,  and  I.  Fakhruzi,  “Prediksi  Bencana  Banjir  Menggunakan  Algoritma  Deep  Learning  H2O Berdasarkan Data Curah Hujan,” vol. 10, no. 4, 2023.
[6] E. T. Ena Tasia and M. Afdal, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Clustering Daerah Rawan Banjir  Di  Kabupaten  Rokan  Hilir,”  Indones.  J.  Inform.  Res.  Softw.  Eng.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  65–73,  2023,  doi: 10.57152/ijirse.v3i1.523.
[7] M. B. Arya Darmawan, F. Dewanta, and S. Astuti, “Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree, Random Forest, dan Naïve Bayes untuk Prediksi Banjir di Desa Dayeuhkolot,” TELKA - Telekomun. Elektron. Komputasi dan Kontrol, vol. 9, no. 1, pp. 52–61, 2023, doi: 10.15575/telka.v9n1.52-61.
[8] N. S. Fatonah, Penerapan Deteksi Bencana Banjir Menggunakan Metode Machine Learning, vol. 10, no. 2. 2021. doi: 10.22441/format.2021.v10.i2.002.
[9] J. Nasir and P. S. Informasi, “PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKAN BUKU DENGAN METODE K-MEANS,” vol. 11, no. 2, 2020.
[10]  Y.-L. Cheng et al., We are IntechOpen , the world ’ s leading publisher of Open Access books Built by scientists , for scientists  TOP  1  %,  vol.  11,  no.  tourism.  2020.  [Online].  Available:  https://www.intechopen.com/books/advanced- biometric-technologies/liveness-detection-in-biometrics
[11]  S. Nurajizah and A. Salbinda, “Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Fashion Hijab Banten,” vol. 7, no. 2, pp. 158–163, 2021, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[12]  C.  Sukmayadi,  A.  Primajaya,  and  I.  Maulana,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  dalam  Menentukan  Daerah  Rawan Banjir di Kabupaten Karawang,” vol. 6, no. 3, pp. 187–196, 2021.
[13]  S. Fatonah, “Penerapan Deteksi Bencana Banjir Menggunakan Metode Machine Learning,” vol. 10, pp. 119–126, 2021.
[14]  E. Tasia and M. Afdal, “Comparison Of K-Means And K-Medoid Algorithms For Clustering Of Flood-Prone Areas In Rokan  Hilir  District  Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dan  K-Medoids  Untuk  Clustering  Daerah  Rawan  Banjir  Di Kabupaten Rokan Hilir,” vol. 3, no. 1, pp. 65–73, 2023.
[15]  N. Septiani, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Harga Rumah di Jakarta Selatan,” vol. 1, no. 2, 2023.
[16]  D.  Kurniadi,  Y.  H.  Agustin,  H.  Ilham,  N.  Akbar,  and  I.  Farida,  “Penerapan  Algoritma  k-Means  Clustering  untuk Pengelompokan Pembangunan Jalan pada Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang,” vol. 20, no. 1, pp. 64–77, 2023.
[17]  W.  W.  Pribadi  et  al.,  “PERBANDINGAN  METODE  K-MEANS  EUCLIDEAN  DISTANCE  DAN  MANHATTAN DISTANCE PADA PENENTUAN ZONASI COVID-19 DI,” vol. 6, no. 2, 2022.
[18]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  A.  Voutama,  F.  I.  Komputer,  U.  S.  Karawang,  and  R.  Miner,  “IMPLEMENTASI RAPIDMINER DENGAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO OJ CELL,” vol. 7, no. 1, pp. 101–104, 2023.
[19]  A. Badruttamam and D. A. I. Maruddani, “PENERAPAN ANALISIS KLASTER K  -MODES DENGAN VALIDASI DAVIES  BOULDIN  INDEX  DALAM  MENENTUKAN  KARAKTERISTIK  KANAL  YOUTUBE  DI  INDONESIA (Studi Kasus: 250 Kanal YouTube Indonesia Teratas Menurut Socialblade ),” vol. 9, pp. 263–272, 2020.
[20]  A. Aranta, “ANALISIS PEMILIHAN CLUSTER OPTIMAL DALAM SEGMENTASI,” vol. 18, no. 2, pp. 152–163, 2021.