## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN WILAYAH RAWAN BENCANA ALAM KABUPATEN BIAK NUMFOR
Betty Green Bhuana Yapen, Ahmad Faisol, Yosep Agus Pranoto Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
2018095@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kabupaten  Biak  Numfor  terletak  di  Provinsi  Papua  Indonesia,  menghadapi  ancaman  bencana  alam. Letaknya  di  wilayah  teluk  dan  perbukitan  membuatnya  sangat  rentan  terhadap  bencana.  Saat  ini,  Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) melakukan pengelompokkan  wilayah  yang rentan terhadap bencana secara manual yaitu dengan input data ke dalam Excel , mengakibatkan waktu yang lama dan data yang kurang signifikan. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan pengelompokkan wilayah rawan bencana. Algoritma K-Means  Clustering menjadi  pilihan  metode  analisis  data  yang  dapat  mengelompokkan  wilayah  berdasarkan karakteristik  yang  serupa  dalam  hal  risiko  benca  alam.  Dengan  menerapkan  pengujian blackbox menyatakan bahwa  setiap  fitur  berjalan  dengan  baik.  Pada  pengujian  admin  menunjukkan  76,44%  mengatakan  baik  dan 24,56%  mengatakan  cukup.  Selanjutnya  untuk  pengujian  perbandingan  data  asli  dan  hasil clustering dengan nilai akurasi yaitu 98,5% yang berati implementasi metode berjalan dengan baik
Kata kunci : BPBD, Excel, Bencana alam,  Pengelompokkan wilayah, K-Means Clustering, Cluster

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Biak  Numfor  merupakan  salah  satu kabupaten  yang  terletak  di  Provinsi  Papua  Indonesia dan  memiliki  kondisi  geografis  yang  sangat  rentan terhadap  bencana  alam.  Bencana  alam  yang  terjadi seperti  gempa  bumi,  tanah  longsor,  cuaca  ekstrim, tsunami  dan  banjir  sering  terjadi  dikabupaten  ini karena  letaknya  yang  berada  di  wilayah  teluk  dan pegunungan.
Pada Kabupaten Biak Numfor mengelompokkan wilayah  rawan  bencana  masih  dilakukan  secara manual  dengan  menginputkan  data  kedalam excel oleh  badan  penganggulangan  bencana  daerah (BPBD).  Hal  ini  memakan  waktu  yang  cukup  lama untuk  mengumpulkan  dan  mengintegrasikan  data menjadi  tidak  relevan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pengelompokkan wilayah rawan bencana dengan data yang  dapat  memperhitungkan  sejumlah  faktor  yang relevan  seperti  kerugian  fisik,  kerugian  ekonomi, kerusakan lingkungan, jumlah penduduk terpapar dan kelompok  rentan.  Terdapat  beberapa  perbedaan  pada penelitian  sebelumnya,  yaitu  pada  subjek  penelitian yang  berpusat  pada  kantor  BPBD  kabupaten  biak numfor,  perbedaan  selanjutnya  yaitu  pada  parameter yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  parameter dampak dari bencana yang terjadi.
Pada  penelitian  ini  penerapan  algoritma K- Means  Clustering di  Kabupaten  Biak  Numfor  dapat membantu  dalam  pengembangan  sistem  peringatan dini yang lebih canggih. Dengan sistem ini, pola-pola tertentu  dalam  kelompok  wilayah  yang  rawan  dapat diidentifikasi  dan  peringatan  serta  evakuasi  dapat dilakukan dengan lebih cepat dan tepat. Hal ini sangat penting  dalam  mengurangi  dampak  bencana  alam terhadap  penduduk.  Dengan  adanya  penerapan
algoritma K-Means  Clustering di  Kabupaten  Biak Numfor diharapkan dapat meningkatkan ketangguhan komunitas  terhadap  bencana  alam  dan  melindungi nyawa serta harta benda penduduknya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  berjudul  "Pemanfaatan  Sistem
Informasi Geografis untuk Pemetaan Sekolah Menengah  Atas/Menengah  Kejuruan  di  Kota  Malang Berbasis Web "  bertujuan  untuk  membuat  sistem informasi  geografis  yang  memudahkan  calon  siswa mencari  lokasi  SMA  dan  SMK  di  Kota  Malang.  Selain itu,  penelitian  ini  juga  memberikan  dukungan  kepada Dinas  Pendidikan  Kota  Malang  dalam  menganalisis penerimaan  siswa  baru  dengan  mempertimbangkan penambahan kuota siswa dari luar kota dan kuota siswa dalam zonasi. [1]
Penelitian dengan judul "Pemetaan Tambak Garam dan  Produksi  Garam  di  Kabupaten  Pamekasan Menggunakan K-Means  Clustering "  bertujuan  untuk mengatasi  masalah  produksi  garam  yang  belum memenuhi  kebutuhan.  Sistem  ini  mencapai  tingkat akurasi  sebesar  89,57%,  menunjukkan  keberhasilan dalam  pemetaan  dan  pengelompokkan  produksi  garam di Kabupaten Pamekasan [2]
Penelitian
lainnya yang
berjudul "Pengelompokkan  Data  Obat  dengan Metode  K-Means Clustering pada  UPT  Puskesmas  Kondoran  Kecamatan Sangalla" bertujuan untuk perencanaan dalam pengadaan dan pendistribusian obat di tempat pelayanan kesehatan,  terutama  di  Puskesmas.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  dari  204  data  obat  yang  diuji, cluster pertama  mencakup  183  entri  obat,  sementara
cluster kedua berisi 21 data obat, hasil dari penggunaan metode K-Means Clustering [3]
Penelitian  yang  berjudul  "Sistem  Informasi
Geografis Pemetaan Daerah Perkebunan Dan Komoditas  Hasil  Panen  Provinsi  Kalimantan  Tengah" bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi  geografis  (SIG)  yang  dapat  digunakan  untuk pemetaan  dan  analisis  komoditas  perkebunan  di Provinsi Kalimantan Tengah. [4]
Penelitian  dengan  judul  "Klasterisasi  Siswa Berdasarkan  Hasil  Belajar  Menggunakan K-Means Berbasis Web "  memiliki  tujuan  untuk  mengatasi tantangan  dalam  pembentukan  kelompok  belajar  siswa di  TK  Prima  Insan  Sholeh  di  Kabupaten  Blitar.. Keberhasilan sistem tersebut juga terkonfirmasi melalui uji  Black  Box  Testing  yang  mencapai  tingkat keberhasilan  sebesar  100%  untuk  seluruh  menu  dalam aplikasi. [5]
2.2. Algoritma K-Means K-Means clustering merupakan metode pengelompokan  data  non-hirarki  yang  memisahkan data  ke  dalam  satu  atau  lebih  klaster  atau  kelompok. Data yang memiliki karakteristik serupa dikelompokkan bersama dalam satu klaster, sedangkan  data  dengan  karakteristik  yang  berbeda dikelompokkan  dalam  klaster  lainnya.  Langkah- langkah  untuk  memulai  proses  pengelompokan dengan metode K-Means adalah sebagai berikut [6] 1. Menetapkan jumlah cluster (k) yang diinginkan.
2. Melakukan inisialisasi k pusat cluster . Inisialisasi ini  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode, namun  pilihan  umumnya  adalah  penggunaan nilai  acak.  Pusat-pusat cluster diberikan  nilai awal yang dihasilkan secara acak.
3. Mengalokasikan  Menempatkan  semua  data  atau objek  ke  dalam  klaster  yang  paling  dekat. Kedekatan  dua  objek  ditentukan  berdasarkan jarak  di  antara  keduanya.  Pada  tahap  ini,  perlu dihitung  jarak  dari  setiap  data  ke  pusat  klaster. Jarak  antara  suatu  data  dengan  suatu  klaster tertentu  akan  menentukan  keanggotaan  data tersebut dalam klaster tersebut.
D (𝑥𝑖, 𝑥𝑗) =
√ (𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 + (𝑥 𝑖2 − 𝑥 𝑗2 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Dimana : D (x i ,x j )= Jarak dari data ke i ke pusat cluster j x ki = Data ke i pada atribut ke k x kj = Data ke j pada atribut ke k 4. Memperbarui pusat klaster dengan memperhitungkan  keanggotaan  klaster  saat  ini. Pusat  klaster  dihitung  sebagai  rata-rata  dari  data atau objek yang termasuk dalam klaster tertentu.
5. Memperbarui  nilai centroid .  Nilai centroid baru diperoleh  dengan  menghitung  rata-rata  dari klaster  yang  bersangkutan,  menggunakan  rumus yang telah ditentukan:
𝐶 𝑚(𝑞) = 1 𝑛𝑚 ∑ 𝑥 𝑖(𝑞) 𝑛𝑚 𝑖=1 (2)
Dimana:
C m(q) = Centroid dari klaster m pada iterasi ke-q N m = Jumlah data yang termasuk dalam klaster m X i (q) = Data ke-i pada iterasi ke-q
6. Proses dilakukan pada setiap objek menggunakan pusat klaster yang telah diperbarui.. Namun, jika terdapat perubahan, kembali ke langkah nomor 3 dan  lanjutkan  proses  tersebut  hingga  pusat klaster tidak berubah lagi.

## 2.3. Laravel
Laravel  merupakan  suatu  kerangka  kerja ( framework )  yang  digunakan  dalam  pengembangan aplikasi  berbasis  web  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman PHP .  Laravel  dapat  digunakan  baik sebagai  back-end  maupun front-end ,  atau  bahkan hanya sebagai back-end saja. [7]

## 2.4. Clustering
Klasterisasi  adalah  proses  pembagian  obyek dari  sebuah  set  data  ke  dalam  beberapa  kelompok yang homogen. Tujuan utama dari metode klasterisasi adalah mengelompokkan sejumlah data atau obyek ke dalam  kelompok  (klaster)  sehingga  setiap  klaster berisi  data  yang  memiliki  kesamaan  sebanyak mungkin..[8]

## 2.5. Data Mining
Data  mining  merupakan  analisis  terhadap  data dengan tujuan untuk mengidentifikasi hubungan yang jelas  dan  menyimpulkan  informasi  yang  sebelumnya tidak  diketahui,  dengan  cara  yang  saat  ini  dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data tersebut.[9]

## 2.6. PHP
PHP adalah singkatan dari Hypertext Preprocessor ,  merupakan  bahasa  pemrograman serbaguna  yang  digunakan  untuk  pembuatan  dan pengembangan situs web , dan dapat digunakan secara bersamaan dengan HTML .[10] .
3. METODE PENELITIAN
Dalam sebuah riset, penting untuk memperhatikan  dengan  seksama  pemilihan  metode penelitian  guna  mencapai  hasil  yang  optimal. Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma K-Means Clustering untuk melakukan pengelompokan wilayah rawan bencana alam di Kabupaten Biak Numfor.
3.1. Use Case Diagram Use  Case website pengelompokkan  wilayah rawan  bencana  alam  yang  ditunjukkan  pada  gambar 2.
Gambar 2. Use Case Diagram
Dalam Gambar 2, terdapat satu pengguna, yaitu administrator,  yang  memiliki  tanggung  jawab  untuk mengelola  seluruh  data  yang  dibutuhkan  oleh  sistem guna melakukan
pengelompokkan
dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering . Administrator memiliki
kewenangan untuk menambah,  mengedit,  dan  menghapus  berbagai  jenis data  yang  diperlukan  dalam  sistem,  seperti  data kategori,  parameter,  informasi  bencana,  dan  proses klasterisasi.
3.2. Flowchart Sistem
Flowchart sistem pada website pengelompokkan wilayah  rawan  bencana  alam  yang  ditunjukkan  pada gambar 3
Gambar 3. Flowchart sistem
Pada  Gambar  3,  terlihat  diagram flowchart yang  menggambarkan  langkah-langkah  penggunaan sistem.  Admin  diarahkan  ke  halaman  login,  dan  jika berhasil login , akan diteruskan ke halaman dashboard.  Jika login tidak  berhasil, admin akan kembali  ke  halaman login .  Terdapat  berbagai  menu, termasuk menu untuk melakukan operasi CRUD pada data  nama  kecamatan  yang  terdampak,  nama  desa yang  terdampak,  kategori  bencana,  data  parameter, data  bencana,  dan  proses clustering .  Menu  proses clustering
digunakan untuk
melaksanakan
perhitungan pengelompokkan wilayah rawan bencana dengan menggunakan metode K-Means.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Menu Kecamatan
Gambar 4. Halaman Data Desa
Halaman  data  kecamatan  adalah  antarmuka yang  menampilkan  informasi  mengenai  kecamatan yang  telah  dibuat.  Dalam  tabel  kategori,  terdapat kolom-kolom  seperti  nomor,  nama  kecamatan,  dan informasi terkait dampak yang terjadi.

## 4.2. Menu Desa
Gambar 5. Halaman Data Desa
Halaman  data  desa  adalah  antarmuka  yang menampilkan  informasi  mengenai  data  desa  yang telah  dibuat.  Dalam  tabel  kategori,  terdapat  kolom- kolom  seperti  nomor,  nama  desa,  dan  informasi terkait dampak yang terjadi.

## 4.3. Menu Kategori
Halaman ketegori merupakan tampilan halaman kategori  yang  sudah  dibuat.  Pada  tabel  kategori terdapat field no, nama kategori bencana yang terjadi.

## 4.4. Menu Parameter
Gambar 7. Halaman Parameter
Halaman parameter merupakan tampilan halaman  parameter  yang  sudah  dibuat.  Pada  table parameter terdapat yaitu field id dan nama parameter yang disebabkan oleh bencana alam.

## 4.5. Data Bencana

## Gambar 8. Halaman Data Bencana
Halaman data bencana merupakan tampilan data bencana  yang  sudah di buat.  Halaman ini berisi field dari  nama  wilayah,  tahun,  parameter  dan  jenis bencana.

## 4.6. Proses Clustering
Gambar 9. Halaman Proses Clustering
Halaman  proses clustering adalah  antarmuka yang  menampilkan  data  yang  akan  dikelompokkan. Halaman  ini  memuat  berbagai field ,  termasuk  nama wilayah,  tahun,  kategori,  parameter,  cluster  yang terbentuk, dan jenis klaster yang diterapkan.
4.7. Implementasi Metode K-Means Clustering
Tabel 1. Input data wilayah No Desa Kecamatan 1 Desa Sorido Kecamatan Biak Kota 2 Desa Mnubabo/ Ambroben Kecamatan Biak Kota …. ………………. ……………………. 257 Desa Wandow Kecamatan Bondifuar
Untuk  menghitung  nilai  proses  iterasi,  tahap awal  melibatkan  penjumlahan  nilai  K-n  dengan menggunakan  rumus  tertentu.  Rumus  tersebut mengacu  pada  bobot  terjadinya  bencana  di  suatu daerah, yang telah diidentifikasi dengan kode a, b, c, d,  e.  Nilai-nilai  ini  telah  diinputkan  sebelumnya dalam sistem:
Tabel 2. Parameter bencana (A) (B) (C) (D) (E) 675.000 670000 45 75 1 970.000 551000 35 42 2 ……….  ………..  ………….  ………..  ………… 694.000 850000 43 103 3
Penjelasan parameter diatas:
1. Kerugian  Fisik  (A)  :  Kerugian  fisik  mengacu pada  kerusakan  atau  kerugian  materi  dan infrastruktur  yang  diakibatkan  oleh  bencana alam. Ini dapat mencakup kehancuran bangunan, jalan, jembatan, dan fasilitas lainnya
2. Kerugian  Ekonomi  (B)  :  Kerugian  ekonomi merujuk  pada  kerugian  finansial  yang  timbul akibat bencana alam. Hal ini melibatkan kerugian pada  sektor  ekonomi,  seperti  kerugian  pada pertanian, industri, bisnis, dan keuangan daerah.
3. Kerusakan Lingkungan (C) : Kerusakan lingkungan  mencakup  dampak  negatif  terhadap ekosistem alam, termasuk kerugian pada keanekaragaman hayati, degradasi tanah, pencemaran  air,  udara,  dan  lainnya  yang disebabkan oleh bencana alam
4. Jumlah  Penduduk  Terpapar  (D)  :  Jumlah penduduk  terpapar  merujuk  pada  jumlah  orang yang  secara  langsung  terpengaruh  oleh  bencana alam.
5. Kelompok Rentan (E): Ini menunjukkan kelompok-kelompok  masyarakat  yang  rentan terhadap  dampak  bencana.  Kelompok  rentan dapat  mencakup  anak-anak,  lansia,  penyandang disabilitas,  atau  komunitas  yang  secara  sosio- ekonomi lebih rentan terhadap bencana
Berikut merupakan implementasi perhitungan metode K-Means : 1. Menentukan jumlah cluster = 4
Tabel 3. Tabel cluster Cluster Nama Cluster Rentang Nilai C1 Tinggi ≥ 4.000.000 C2 Sedang 1.800.000 – 3.99.000 C3 Rendah 1.000.000 – 1.799.000 C4 Tidak beresiko ≤ 999.000
2. Menentukan pusat cluster (centroid) = acak Pada  perhitungan  excel,  nilai  k  yang  digunakan sebanyak 4. Setelah menentukan jumlah k, pada tahap kedua  yaitu  memilih  pusat  cluster  secara  acak  yang terdiri dari data ke 25, 21, 5 dan 83
Tabel 4. Tabel Centroid Data ke centroid A B C D E 25 1 999.000 7.688.000 110 120 6 21 2 793.000 5.239.000 94 110 4 5 3 486.000 513.000 50 66 3 83 4 102.000 112.000 30 48 0
3. Menentukan jarak
Setelah  mendapatkan  titik  pusat  awal  klaster, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan jarak Euclidean dan mengelompokkan data berdasarkan  jarak  terpendek.  Kemudian,  nilai centroid baru  akan  dihasilkan  untuk  menjadi  acuan dalam perhitungan berikutnya, terus-menerus dilakukan  proses  ini  hingga  nilai  centroid  sebelum dan sesudahnya menjadi sama.
𝐷(𝑥𝑖, 𝑥𝑗)
= √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 + (𝑥 𝑖2 − 𝑥 𝑗2 ) 2 + ⋯ +   (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (3)
1) Berikut  ini  beberapa  hasil  perhitungan  jarak Euclidean pada titik pusat 1
(999.000, 7.688.000,110,120,6) :
𝐷(1,1)√ (675.000 − 999.000) 2 + (670.000 − 7.688.000) 2 + (45 − 110) 2 + (75 − 120) 2 + (1 − 6) 2 = 7025475,07
𝐷(251,1)√ (480.000 − 999.000) 2 + (239.000 − 7.688.000) 2 + (94 − 110) 2 + (47 − 120) 2 + (2 − 6) 2 = 7467058,46
2) Berikut  ini  beberapa  hasil  perhitungan  jarak Euclidean pada titik pusat 2 (793.000, 5.239.000,94,110,4) :
𝐷(1,1)√ (675.000 − 793.000) 2 + (670.000 − 5.239.000) 2 + (45 − 94) 2 + (75 − 110) 2 + (1 − 4) 2 = 4570523,49
𝐷(251,1)√ (480.000 − 793.000) 2 + (239.000 − 5.239.000) 2 + (94 − 94) 2 + (47 − 110) 2 + (2 − 4) 2 = 5009787,32
3) Berikut beberapa hasil perhitungan jarak Euclidean pada pusat titik 3.
(486.000, 513.000,50,66,3) :
𝐷(1,1)√ (675.000 − 486.000) 2 + (670.000 − 513.000) 2 + (45 − 50) 2 + (75 − 66) 2 + (1 − 3) 2 = 245703,0731
𝐷(251,1)√ (480.000 − 486.000) 2 + (239.000 − 513.000) 2 +
(94 − 50) 2 + (47 − 66) 2 + (2 − 3) 2 = 274065,6897 4) Berikut beberapa hasil perhitungan jarak Euclidean pada pusat titik 4 (102.000, 112.000,30,48,0) :
𝐷(1,1)√ (675.000 − 102.000) 2 + (670.000 − 112.000) 2 +
(45 − 30) 2 + (75 − 48) 2 + (1 − 0) 2 = 799808,1033
𝐷(251,1)√ (480.000 − 102.000) 2 + (239.000 − 112.000) 2 +
(94 − 30) 2 + (47 − 48) 2 + (2 − 0) 2 = 398764,3445 langkah  berikutnya  adalah  mengelompokkan  data  ke dalam  klaster  berdasarkan  nilai  terkecil  atau  jarak terpendek  ke  masing-masing  klaster.  Setelah  tahap pengelompokkan  selesai,  langkah  selanjutnya  adalah menghitung nilai centroid baru dengan memanfaatkan persamaan 1.
4. Menentukan Jarak Centroid (Nilai Minimum)
Mengelompokkan  data  objek  berdasarkan  jarak minimum  ke centroid .  Dimana,  C1  dikategorikan sebagai cluster 1  (Tinggi),  C2  sebagai cluster 3 (Sedang),  C3  sebagai cluster 3  (Rendah)  dan  C4 sebagai cluster 4 (Tidak Beresiko)
Tabel 5. Menentukan Jarak Centroid Nama C1 C2 C3 C4 Min Desa Sorido 464161 5,24 23994 1,66 711556, 7474 854283, 3265 23994 1,66 Desa Mnub abo/ Ambr oben 479423 0,91 45368 0,51 873650, 3904 992081, 65 45368 0,51 …… … ……… …… ….. ……… …… ….. Desa Wand os 505931 8,73 25037 9,71 298216, 3647 411516, 7095 25037 9,71 5. Pengelompokan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid .
Tabel 6. Klasifikasi setiap data dengan centroid
No Nama C1 C2 C3 C4 1 Desa Sorido 1 2 Desa Mnubabo/ Ambroben 1 4 ……… … …  …..  ……. 257 Desa Wandos 1 6. Memperbaharui Cluster
Memeriksa apakah terdapat objek yang mengalami  perubahan  kelompok  atau  tidak.  Apabila iya,  proses  perulangan  akan  dilakukan  dari  tahap kedua  hingga  tahap  kelima.  Apabila  tahap  terakhir
terpenuhi, nilai pusat klaster pada iterasi terakhir akan dijadikan  sebagai  parameter  untuk  menentukan klasifikasi  data.  Selanjutnya,  dilakukan  pembaruan nilai centroid dengan  menghitung  rata-rata  klaster yang bersangkutan menggunakan rumus:
𝐶 𝑚(𝑞) = 1 𝑛 𝑚 ∑ 𝑥 𝑖(𝑞) 𝑛 𝑚 𝑖=1 (4)
Tabel 7. Klasifikasi Berdasarkan Kedekatan Dengan Centroid
C1 C2 C3 C4 A B
C D E 1 999.000  7.688.000  110  120  6 1 465.167 4.325.33 86 76 4 1 514.466 761.683 76 75 3 1 225.359 229.686 73 72 3
Setelah  memperoleh  nilai centroid yang  baru, lanjutkan  dengan  menghitung  nilai  jarak Euclidean
Berikut  merupakan  table  hasil  pengolahan  data  yang dilakukan ditampilkan pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Clustering C1 C2 C3 C4 Minim um Clus ter 536400 0,90 159805 8,97 165708, 3632 400728, 4896 16570 8,36 C3 548609 0,83 180212 8,26 463899, 384 579582, 1674 46389 9,38 C3 …. ……. ……. ……. …… …….. …… …. 580124 2,59 199209 8,42 579079, 3443 131768, 5613 13176 8,56 C4 4.8. Pengujian Black Box
Pemisahan setiap data
berdasarkan kedekatannya dengan centroid .
Tabel 9. Pengujian Black-Box Menu Aktivitas pengujian Relasi yang diharapkan Hasil pengujian Kesim- pulan Login Memasukan password dan user benar Email =”admin@gmail.com” Password =”12345678” System menerima akses melihat role dan mengirim notifikasi success Valid Data User Memasukkan data user Nama = “Cahyanto” Email = “cahyanto@gmail.com” Password = “12345678” Roll = “ user ” Sistem menerima direct ke halaman data user dan mengirim notifikasi success valid Data Kecamatan Memasukkan Kecamatan Kecamatan = “Yendidori” Sistem menerima direct ke halaman data kecamatan dan mengirim notifikasi success valid Data Desa Memasukkan desa Desa = “Adoki” Sistem menerima direct ke halaman data desa dan mengirim notifikasi success valid Data Kategori Memasukkan kategori Kategori = “Banjir” Sistem menerima direct ke halaman data kategori dan mengirim notifikasi success valid Data Parameter Memasukkan parameter Parameter = “Kerugian Fisik” Sistem menerima direct ke halaman data parameter dan mengirim notifikasi success valid Data Bencana Memasukkan data bencana Desa = “Adoki” Tahun=”2018” Parameter=”Kerugian fisik” Nilai parameter =”200” Kategori =”Banjir” Sistem menerima direct ke halaman data bencana dan mengirim notifikasi success valid

## 4.9. Pengujian Admin
Pengujian  dilakukan  kepada  11  koresponden yang berhubungan dengan sistem algoritma K-Means Clustering dalam  pengelompokkan  wilayah  rawan
bencana  alam  yaitu  bagian  anggota/tim  BPBD kabupaten  Biak  Numfor,  dengan  hasil  ditunjukan pada Tabel 10.
Tabel 10 Pengujian Admin No Pertanyaan B C K 1 Apakah tampilan atau antarmuka website clusterisasi wilayah rawan bencana alam menarik untuk digunakan ? 8 3 - 2 Apakah  website  website  clusterisasi wilayah rawan bencana alam mudah untuk dioperasikan ? 7 4 - 3 Apakah website clusterisasi ini dibutuhkan untuk pengelompokan wilayah rawan bencana alam ? 9 2 - 4 Apakah website clusterisasi ini mampu mempersingkat proses/waktu pengelompokkan wilayah rawan bencana alam? 9 2 - 5 Apakah hasil dari  clusterisasi ini sudah sesuai dengan wilayah rawan bancana alam ? 10 1 - Jumlah 43 14 0 Rata-rata(%) 75,44% 24,56% 0%
4.10. Pengujian Metode K-Means Clustering
Pengujian  ini  dilaksanakan  untuk  menilai tingkat  keakuratan  metode K-Means  Clustering . Dalam pengujian ini, peneliti  menggunakan 257 data terkait  gempa  bumi  pada  tahun  2018.  Berikut merupakan gambar dari hasil clustering pengelompokkan  wilayah  rawan  bencana  alam  pada sistem.
Tabel 11. Data Asli No Nama Desa A B C D E Kelas 5 Desa Inggiri 486.000 513.000 50 66 3 Tidak Beresiko 32 Desa Sepse 409.000 285.000 73 106 2 Tidak Beresiko 81 Desa Dasdo 250.000  1.562.000  67 40 4  Rendah 225 Desa Marur 852.000 990.000 62 112 0  Rendah 233 Desa Wasani 954.000 880.000 54 57 6  Rendah
Pada  tabel  11  menunjukkan  bahwa  ada perbedaan  antara  data  aktual  dengan  hasil clustering sistem.  Perbedaannya  terletak  pada  nomor  5,  32,  81, 225, 233.

## Tabel 12 Data hasil sistem
No Nama Desa A B C D E Kelas 5 Desa Inggiri 486.000  513.000 50 66 3 Rendah 32 Desa Sepse 409.000  285.000 73 106 2 Rendah 81 Desa Dasdo 250.000 1.562.000  67 40 4 Sedang 225 Desa Marur 852.000  990.000 62 112 0 Rendah 233 Desa Wasani 954.000  880.000 54 57 6 Rendah
Maka  berdasarkan  perbandingan  antara  data hasil clustering dari  sistem  dan  data  aktual  dari lapangan  yang  telah  di  lakukan,  kemudian  akan dihitung presentase akurasi sesuai dengan Persamaan 4
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙 x 100% (5)
Pada  tahun  2018  telah  dilakukan  pengujian  terhadap 257  data,  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan terdapat  data  yang  akurat  sebanyak  252  data, sedangkan  data  yang  tidak  sesuai  sebanyak  5  data. Dengan  hasil  data  tersebut  dapat  menghasilkan  nilai akurasi sesuai dengan Persamaan 5 Akurasi = 252 257 x 100% = 98,5%
(6)
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  bahwa sistem yang menggunakan metode K -Means Clustering dengan menguji 257 data pada tahun 2018 berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  98,5%. Hasil akurasi tersebut menunjukkan bahwa metode K-
Means  Clustering dapat  efektif  digunakan  dalam mendukung  proses  pengelompokkan  wilayah  rawan bencana alam pada penelitian ini.

## 5. PENUTUP
Setelah melakukan perancangan dan implementasi  perangkat  lunak  untuk  melakukan pengelompokkan  wilayah  rawan  bencana  alam dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering , dapat  diambil  beberapa  kesimpulan,  di  yaitu  hasil pengujian  fungsional  pada  Website  Pengelompokkan Wilayah Rawan Bencana Alam menggunakan metode k-means  clustering telah  berhasil  sesuai  dengan harapan,  dan  dapat  memberikan  kemudahan  bagi Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD) Kabupaten  Biak  dalam  menetapkan  wilayah  rawan bencana alam. Dengan tingkat akurasi sebesar 98,5%, hasil  tersebut  mengindikasikan  bahwa  penerapan metode K-Means Clustering efektif dalam mendukung pengelompokkan wilayah rawan bencana alam  yang  menjadi  fokus  penelitian  ini.Berdasarkan kuesioner  yang  diberikan  kepada  11  koresponden, didapatkan  75,44%  mengatakan  baik  dan  24,56% mengatakan cukup.
Peningkatan dan pengembangan pada klasifikasi wilayah  rawan  bencana  alam  dengan  menggunakan Algoritma  K-Means Clustering dapat  diaplikasikan dengan menyelaraskannya ke dalam aplikasi Android . Tujuan  utamanya  adalah  untuk  meningkatkan efisiensi akses pengguna, memfasilitasi mereka untuk menggunakan algoritma tersebut  secara  langsung melalui perangkat smartphone tanpa bergantung pada aplikasi browser .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Fat  al  Ghozali,  S.  Achmadi,  and  H.  Zulfia Zahro’, “Pemanfaatan Sistem Informasi
Geografis  Untuk  Pemetaan  Sekolah  Sma/Smk Di  Kota  Malang  Berbasis  Web,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  230–238, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2690.
[2]  W. Maulidi Molyono, S. Achmadi, and Y. Agus Pranoto,  “Pemetaan  Tambak  Garam  Serta Produksi  Garam  Pada  Kabupaten  Pamekasan Menggunakan  K-Means  Clustering,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 794–799, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3736.
[3]  E.  Harpendi  Bara,  Y.  Agus  Pranoto,  and  F.  . Ariwibisono,  “Pengelompokan  Data  Obat Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering Pada Upt Puskesmas Kondoran Kec. Sangalla’,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2, pp. 92–97, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2720.
[4]  M. Arbina,  “Sistem  Infomasi  geografis pemetaan  daerah  perkebunan  dan  komoditas hasil  panen  provinsi  kalimantan  tengah,” J. Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  165–172, 2019.
[5]  W.  Agus  Lestari,  K.  Paranita  Kartika,  and  S. Nur  Budiman,  “Klasterisasi  Siswa  Berdasarkan
Hasil  Belajar  Menggunakan  K-Means  Berbasis Web  (Studi  Kasus :  Tk.  Prima  Insan  Sholeh Talun),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp.
9–16, 2021, doi: 10.36040/jati.v6i1.4261.
[6]  Y. Agusta, “K-Means-Penerapan, Permasalahan dan  Metode  Terkait,” J.  Sist.  dan  Inform. ,  vol. 3, no. Pebruari, pp. 47–60, 2007.
[7]  I.  G.  N.  Suteja  and  A.  Sansprayada, “Implementasi  Aplikasi  Framework  Laravel Studi Kasus PT. XYZ,” J. Tek. Inform. , vol. V, no.  1,  pp.  18–24,  2019,  [Online].  Available: https://ejournal.antarbangsa.ac.id/jti/article/view /297%0Ahttps://ejournal.antarbangsa.ac.id/inde x.php/jti/article/download/297/289
[8]  A.  Bahauddin,  A.  Fatmawati,  and  F.  Permata Sari, “Analisis Clustering Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Algoritma  K-Means,” J.  Manaj.  Inform.  dan Sist.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.36595/misi.v4i1.216.
[9]  P.  Studi  Sistem  Informasi  and  S.  M.  Royal Kisaran  Jl  Yamin,  “Teknologi  Mobile"  02 Desember,” 2017.
[10]  Yoga  Ananda  Putra,  Sumijan,  and  Mardison, “Perancangan  Sistem  Informasi  Akademik Menggunakan  Bahasa  Pemograman  Php  dan Database  Mysql,” J.  Teknol. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.
25–40,  2019,  doi:  10.35134/jitekin.v9i1.5.