## Clustering Daerah Bencana Alam Di Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
Tony Yulianto 1 , Alfiana Faizzatur Rahmah 2 , Faisol 3 , Rica Amalia 4
1 Jl. Ponpes Miftahul Ulum Bettet Pamekasan, Madura, Indonesia, toniyulianto65@gmail.com
2 Jl. Ponpes Miftahul Ulum Bettet Pamekasan, Madura, Indonesia, alfianafaizzaturrahmah@gmail.com
3 Jl. Ponpes Miftahul Ulum Bettet Pamekasan, Madura, Indonesia, faisolmunif@gmail.com
4 Jl. Ponpes Miftahul Ulum Bettet Pamekasan, Madura, Indonesia, ricaamalia5@gmail.com
Abstract. Natural  disasters  are  extraordinary  events  caused  by  natural  factors  or human  factors  that  have  an  impact  on  the  environment  and  humans  themselves. Indonesia is one of the countries prone to natural disasters such as landslides, floods, flash  floods,  earthquakes,  tsunamis,  droughts,  fires,  volcanic  eruptions,  tornadoes and  tidal  waves,  causing  environmental  damage,  loss  of  property,  psychological impacts,  and  even  cause  casualties.  In  this  research,  natural  disasters  can  be clustered  between  safe,  quite  safe,  vulnerable  and  very  vulnerable,  so  that  the distribution  of  aid  can  be  right  on  target.  In  grouping  here  many  methods  can  be used, but in this study researchers used the Fuzzy C-Means method. From the results of this study there were 11 provinces included in cluster 1, 4 provinces included in cluster  2,  13  provinces  included  in  cluster  3  and 6  provinces  included  in  cluster  4. Based on the clustering  results, several  provinces that were most  prone to  disasters were  Aceh  province  ,  North  Sumatra,  Riau,  South  Sumatra,  Lampung,  West  Java, Central  Java,  East  Java,  East  Nusa  Tenggara,  Southeast  Sulawesi,  South  Sulawesi, Papua and West Papua.
Keywords: Natural Disasters, Clustering, Fuzzy C-Means.
Abstrak. Bencana alam merupakan kejadian luar biasa yang disebabkan oleh faktor alam  ataupun  faktor  dari  ulah  manusia  yang  berdampak  pada  lingkungan  dan manusia  itu  sendiri.  Indonesia  menjadi  salah  satu  negara  yang  menjadi  rawan bencana  alam  seperti  tanah  longsor,  banjir,  banjir  bandang,  gempa  bumi,  tsunami, kekeringan, kebakaran, gunung meletus, puting beliung dan gelombang pasang laut, Sehingga  menimbulkan  kerusakan  lingkungan,  kerugian  harta  benda,  dampak psikologis,  dan  bahkan  menimbulkan  korban  jiwa.  Dalam  penelitian  ini  dapat mengcluster  bencana  alam  antara  aman,  cukup  aman,  rawan  dan  sangat  rawan, sehingga  dalam  penyaluran  bantuan  bisa  tepat  sasaran.  Dalam  melakukan pengelompokan disini banyak metode yang bisa digunakan, namun dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode Fuzzy C-Means. Dari hasil penelitian tersebut ada 11  provinsi  yang  masuk  pada  cluster  1,  4  provinsi  yang  masuk  pada  cluster  2,  13 provinsi  yang  masuk  pada  cluster  3  dan  6  provinsi  yang  masuk  pada  cluster  4. Berdasarkan hasil clustering  terdapat beberapa provinsi  yang paling rawan bencana adalah  provinsi  Aceh,  Sumatera  Utara,  Riau,  Sumatera  Selatan,  Lampung,  Jawa Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  Nusa  Tenggara  Timur,  Sulawesi  Tenggara, Sulawesi Selatan, Papua, dan Papua Barat.
Kata Kunci: Bencana Alam, Clustering, Fuzzy C-Means .

## 1. Latar Belakang
Bencana  alam  merupakan  kejadian  luar  biasa  yang  dapat  mengancam  dan mengganggu  kehidupan  serta  penghidupan  masyarakat  yang  disebabkan  oleh faktor  alam  ataupun  faktor  dari  ulah  manusia  yang  berdampak  pada  lingkungan dan  manusia  itu  sendiri.  Sehingga  mengakibatkan  dampak  besar  bagi  populasi manusia  dan  menimbulkan  korban  jiwa. Seperti  gempa  bumi  yang  terjadi  akibat tekanan  yang  disebabkan  oleh  lempengan  yang  bergerak.  Banjir  akibat  dari penebangan  pohon  tanpa  izin  dan  tingginya  curah  hujan.  Serta  tanah  longsor akibat dari hutan yang dialih fungsikan menjadi lahan perumahan atau gedung lain. Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  banyak  memiliki  keindahan  dan keberagaman  alam  seperti  bukit,  gunung,  pantai,  danau,  dan  laut  yang  dapat  di nikmati  oleh  semua  makhluk  hidup  khususnya  manusia.  Namun,  keindahan  dan keragaman  tersebut  dapat  menyebabkan  terjadinya  bencana  alam  di  Indonesia. Indonesia  menjadi  salah  satu  negara  yang  menjadi  rawan  bencana  alam  karena keadaan iklim, tanah, hidrologi, geologi, serta geomorfologinya. Letak astronomis menjadikan Indonesia mempunyai iklim tropis yang berdampak pada curah hujan yang  tinggi.  Apabila  keadaan  alam  mulai  rusak,  maka  curah  hujan  yang  tinggi akan  menyebabkan  bencana  banjir,  ataupun  longsor.  Sedangkan  secara  geologis, Indonesia berada diantara tiga lempeng tektonik, yaitu lempeng Eurasia, lempeng Pasifik,  dan  lempeng  Indo-Australia.  Sehingga  pertemuan  antara  tiga  lempeng tersebut  dapat  menyebabkan  Indonesia  rawan  akan  terjadinya  gempa  bumi, tsunami, dan bencana lainnya [1, 2, 3, 4, 5, 6, 11, 12, 19].
Clustering  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  data  mining.  Clustering merupakan  proses  membagi  data  dalam  suatu  himpunan  ke  dalam  beberapa kelompok  yang  kesamaan  datanya  dalam  suatu  kelompok  lebih  besar  dari  pada kesamaan data tersebut dengan data dalam kelompok lain. Tetapi clustering juga dapat digunakan untuk menghimpun data dengan label kelas yang diketahui  [14, 17].
Maka  dari  itu  untuk  mengetahui  aman,  cukup  aman,  rawan  dan  sangat  rawan pada  bencana  alam  di  Indonesia  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  digunakan untuk mengcluster data bencana alam di Indonesia metode yang peneliti gunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode  fuzzy  C-Means  karena  metode  ini  sangat relevan dengan data yang digunakan peneliti pada kasus ini.
Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengcluster  data  bencana  alam  yaitu fuzzy  C-Means.  Metode  fuzzy  C-Means  pernah  dilakukan  oleh  Arwan  Ahmad Khoiruddin  (2007)  mengenai  Menentukan  Nilai  Akhir  Kuliah  Dengan  Fuzzy  C- Means  dengan  hasil  bahwa  metode  Fuzzy  C-Means  dapat  digunakan  untuk menentukan  nilai  akhir  kuliah  dalam  bentuk  huruf  dan  dapat  ditentukan  secara alami  karena  berdasarkan  kecenderungan  masing-maing  cluster-clusternya. Penelitian  lain  juga  pernah  dilakukan  oleh  Sasmita  (2011)  penelitian  tersebut menerapkan  Perbandingan  Metode  Fuzzy  C-Means  dan  Fuzzy  C-Shell Menggunakan  Data  Citra  Satelit  Quickbird,  dari  hasil  penelitiannya  bahwa pengujian FCM dan FCS dengan nilai parameter yang sama membuktikan bahwa metode FCM lebih akurat dibandingkan FCS untuk 5 kelas pengelompokan.
Berdasarkan  uraian  tersebut  peneliti  akan  melakukan  penelitian  tentang Clustering Bencana Alam di Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy C-Means

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Bencana Alam
Berdasarkan  Undang-Undang  Nomor  24  Tahun  2007  Tentang  Penanggulan Bencana menjelaskan bencana alam adalah rangkaian peristiwa yang mengancam dan  mengganggu  kehidupan  dan  penghidupan  masyarakat  yang  disebabkan  oleh faktor  alam,  faktor  non-alam  maupun  faktor  manusia.  Sehingga  mengakibatkan adanya  korban  jiwa,  kerusakan  lingkungan,  kerugian  harta  benda,  dan  dampak psikologis.  Selain  itu,  BPS  juga  menyebutkan  bahwa  bencana  alam  adalah serangkaian  peristiwa  yang  kejadiannya  tidak  terduga,  yang  mengancam masyarakat disebabkan oleh faktor alam yang menimbulkan banyaknya kerusakan lingkungan sekitarnya dan rasa khawatir untuk sebagian besar penduduk.
Bencana Alam terdapat 3 jenis pertama bencana Alam Geologi yaitu bencana alam  yang  terjadi  di  permukaan  bumi  seperti  tsunami,  gempa  bumi,  gunung meletus,  dan  tanah  longsor.  Kedua  bencana  Alam  Meteorologi/hidrometeologi yaitu  bencana alamyang  berhubungan  dengan  iklim,  bencana  alam  ini  umumnya tidak  terjadi  pada  suatu  tempat  yang  khusus.  Bencana  alam  yang  bersifat meteorologis  ini  paling  benyak  terjadi  diseluruh  dunia  seperti  banjir  dan kekeringan. Bencana Alam Ekstrateretial yaitu bencana alam yang terjadi di luar angkasa.  Seperti  datangnya  berbagai  benda  langit,  misalnya  asteroid,  atau gangguan badai matahari [1, 2, 3, 4, 5, 6, 11, 12, 19].

## 2.2 Data Mining
Data mining berkaitan dengan bidang ilmu seperti: Database System, artificial intelligence,  Statistic,  Machine  Learning,  Information  Retrieval,  dan  Komputasi Tingkat  Tinggi.  Selain  itu,  data  mining  didukung  oleh  ilmu  lain  seperti  Neural Network,  K-means,  C4.5  Decision  tree,  KNN,  Naïve  Bayes  dan  lain-lain. Pengenalan  Pola,  Spatial  Data  Analysis,  Image  Database,  Signal  Processing. Beberapa  survey  tentang  proses  pemodelan  dan  metodologi  menyatakan  bahwa, “Data  mining  digunakan  sebagai  penunjuk,  dimana  data  mining  menyajikan intisari atas sejarah, deskripsi dan sebagai standar petunjuk mengenai masa depan dari sebuah proses model data mining. Definisi sederhana dari data mining adalah ekstraksi  informasi  atau  pola  yang  penting  atau  menarik  dari  data  yang  ada  di database yang besar. Dalam jurnal ilmiah, data mining juga dikenal dengan nama Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD).  Kehadiran  data  mining dilatarbelakangi  dengan  problema  data  explosion  yang  dialami  akhir-akhir  ini dimana  banyak  organisasi  telah  mengumpulkan  data  sekian  tahun  lamanya  (data pembelian, data penjualan, data nasabah, data transaksi) [15].

## 2.3 Clustering
Clustering  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  data  mining.  Clustering merupakan  proses  membagi  data  dalam  suatu  himpunan  ke  dalam  beberapa kelompok  yang  kesamaan  datanya  dalam  suatu  kelompok  lebih  besar  dari  pada kesamaan  data  tersebut  dengan  data  dalam  kelompok  lain.  Berbeda  dengan klasifikasi,  teknik  clustering  yaitu  teknik  mengelompokkan  data  secara  otomatis sebelum mengetahui label kelasnya. Tetapi clustering juga dapat digunakan untuk menghimpun data dengan label kelas yang diketahui [14, 17].

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 2.4 Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  komponen  pembentukan  soft  computing. logika fuzzy pertama diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh 1965. Dasar logika fuzzy adalah  teori  himpunan  fuzzy.  Pada  teori  himpunan  fuzzy  peranan  derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting.  Nilai  keanggotaan  atau  derajat  keanggotaan  atau  membership  function menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut. Dalam banyak hal, logika  fuzzy  digunakan  sebagai  suatu  cara  untuk  memetakan  permasalahan  dari input menuju ke output  yang diharapkan [20].

## 2.5 Fuzzy C-Means
Fuzzy  C-Means (FCM)  adalah  suatu  teknik  pengelompokan  data  yang  mana keberadaan  tiap-tiap  data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  nilai  keanggotaan. Tekhnik  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 cluser masih  belum  akurat.  Tiap-tiap  data  memiliki  derajat  keanggotaan  untuk  tia-tiap cluster. Dengan  cara  memperbaiki  pusat  cluster  dan  nilai  keanggotaan  tiap-tiap data secara berulang, maka akan dapat dilihat bahwa pusat cluster akan bergerak menuju  lokasi  yang  tepat.  Perulangan  ini  didasarkan  pada  minimasi  fungsi objektif yang menggambarkan jarak dari titik data yang diberikan kepusat cluster yang  terbobot  oleh  derajat  keanggotaan  titi  data  tersebut  (Mirza,2009). Output dari Fuzzy C-Means bukan merupakan Fuzzy Inference System, namun merupakan deretan pusat cluster dan beberapa derajat keanggotaan untuk tiap-tiap titik data. Fungsi objektif yang digunakan pada FCM adalah [7, 8, 9, 10, 13, 16, 18]:
Dengan ), (1)
X adalah data yang akan di cluster:
Dan V adalah matriks pusat cluster:
Nilai   terkecil adalah yang terbaik, sehingga:
sehingga berada  pada  titik  yang  tepat.  Setiap  data  akan  memiliki  derajat keanggotaan untuk setiap clusternya .

## 2.5.1  Algoritma Fuzzy C-Means
Algoritma C-Means merupakan salah satu algoritma clustering yang digunakan untuk  mempartisi  data  kedalam  beberapa  cluster,  dimana  data  yang  memiliki tingkat  kemiripan  yang  tinggi  dikelompokkan  dalam  satu cluster  sedangkan  data yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  cluster  yang berbeda [7, 8, 9, 10, 13, 16, 18].
Diberikan sebagai berikut:
1. Tentukan

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
a. Matriks X berukuran ,  dengan jumlah  data  yang akan di cluster ; jumlah variabel (kriteria). b. Jumlah cluster yang akan dibentuk . c. Pangkat (pembobot) . d. Maksimum iterasi e. Kriteria penghentian f. Iterasi awal, , 2. Bentuk matrik partisi awal, , sebagai berikut:
(2) (matriks partisi awal biasanya dipilih secara acak)
3. Hitung pusat cluster, V, untuk setiap cluster :
(3)
4. Perbaiki  derajat  keanggotaan  setiap  data  pada  setiap cluster (perbaiki matriks partisi), sebagai berikut:
(4) 5. Tentukan  kriteria  berikut,  yaitu  perubahan  matriks  partii  pada iterasi sekarang dengan iterasi sebelumnya, sebagai berikut:
(5) Apabila ,  maka  iterasi  dihentikan,  namun  apabila ,  maka naikkan iterasi ( ) dan kembali ke langkah-3. Pencarian nilai   dapat dilakukan dengan mengambil elemen terbesar dari nilai mutlak selisih antara
dengan
.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  bagian  ini  data  yang  dikumpulkan  adalah  data  tentang  bencana  alam  di Indonesia  dalam  hal  ini  data  akan  di  terapkan  pada  metode  Fuzzy  C-Means, adapun  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam  peneliti  adalah:  tanah  longsor, banjir,  banjir  bandang,  gempa  bumi,  tsunami,  gelombang  pasang  laut,  angin puting beliung, gunung meletus, kebakaran hutan, dan kekeringan.

## 3.2 Penerapan Metode FCM
Dalam hal ini data yang sudah didapat akan diterapkan kedalam metode FCM sebagai contoh sebagai berikut:
1. Tentukan Matriks
a. Matriks X berukuran
, dengan   jumlah data yang akan
di cluster dan   jumlah variabel.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Tabel 1 Data bencana alam
Data C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 1 198 1435 81 493 2 106 108 1 43 173 4406 2 483 732 52 964 4 78 483 0 59 127 3827 3 222 342 65 364 0 57 248 0 18 43 513 4 21 455 1 0 0 15 53 0 194 51 1224 5 57 476 17 36 0 2 44 0 16 16 1001 • Keterangan Data: Data 1: Provinsi Aceh
Data 2: Provinsi Sumatera Utara Data 3: Sumatera Barat Data 4: Riau Data 5: Jambi • Keterangan: C1: Tanah Longsor C2: Banjir C3:Banjir Bandang C4: Gempa Bumi C5: Tsunami C6: Gelombang Pasang Laut C7: Angin Puting Beliung C8: Gunung Meletus
C9: Kebakaran Hutan C10: Kekeringan
C11: Tidak Ada Bencana
2. Membentuk matriks partisi awal, sebagai berikut
Matriks  dibuat  dengan  cara  mengkalikan  banyak  data  dikalikan jumlah cluster yang  diinginkan  seperti  dalam  contoh  ini,  banyak  data yang  akan  dicari  ada  5  dan  jumlah  clusternya  4 berarti  matriks  yang akan dibentuk adalah 4x5.
3. Menghitung pusat cluster V untuk setiap cluster
V  didapat  dengan  mengkalikan  banyaknya cluster dengan banyaknya  cluster  (i=4)  data  perkriteria  (j=11)  dengan  menggunakan persamaan (3)
Ketika i=1, j=1

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Karena pada penelitian ini cluster yang diinginkan sebanyak 4 cluster, maka V dicari sampai i=4, j=11 dengan hasil:
4. Perbaiki  derajat  keanggotaan  setiap  data  pada  setiap  cluster
(perbaiki matriks partisi) ( ), dapat dicari ketika hasil d sudah didapat. dihitung  dengan  mengkalikan  banyaknya  cluster  (i=4)  dengan banyaknya kriteria perdata (k=5), dengan menggunakan persamaan (2.4) dengan (2.1). untuk mencari d nilai i diambil dari hasil .
Ketika i=1 k=1 Dengan  hasil d diatas  dapat  dicari nya, dicari  dengan  cara mengkalikan banyak cluster (i=4) dikalikan banyaknya data (k=5).
Ketika i=1 k=1

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
dicari secara berulang sampai i=4 k=5 sehingga didapat hasil adalah sebagai berikut:

## 5. Menentukan kriteria berhenti
Kriteria berhenti dihasilkan dengan cara mengurangi U lama dengan U baru ), dengan menggunakan persamaan (2.5) = 1.7170210 Karena maka naikkan iterasi dan kembali ke langkah ke-3

## 3.3  Hasil Simulasi
Pada  langkah  ini,  data  yang  telah  diterapkan  dengan  metode Fuzzy  C-Means diselesaikan menggunakan Matlab R 2019a. adapun hasil dari simulasi dari 34 data dengan menggunakan Matlab R 2019a dapat dilihat pada tabel 4.2.
Tabel 2 Data hasil cluster FCM: Iterasi ke-36 ----> error = 5.3015e- Jenis Data X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 Cluster Data ke-1 198 1435 81 493 2 106 108
1 43 173 4406 3 Data ke-2 483 732 52 964 4 78 483
0 59 127 3827 3 Data ke-3 222 342 65 364 0 57 248
0 18 43 513 1 Data ke-4 21 455 1 0 0 15 53 0 194 51 1224 3 Data ke-5 57 476 17 36 0 2 44 0 16 16 1001 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Data ke-32 80 270 20 589 0 124 42 1 16 12 423 1 Data ke-33 72 138 0 318 0 30 6 0 12 5 1482 3 Data ke-34 146 204 9 57 0 57 11 0 14 9 5142 3
• Keterangan Cluster:
1. Aman
2. Cukup Aman
3. Rawan
4. Sangat Rawan
• Keterangan:
X1: Tanah Longsor X2: Banjir X3: Banjir Bandang X4: Gempa Bumi X5: Tsunami X6: Gelombang Pasang Laut X7: Angin Puting Beliung X8: Gunung Meletus X9: Kebakaran Hutan X10: Kekeringan X11: Tidak Ada Bencana

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  simulasi  dari  34  data,  dengan  menggunakan  Matlab R2019a yaitu ada 11 provinsi (Sumatera Barat, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Bali, Kalimantan Utara, Sulawesi Tengah, Gorontalo, Maluku  Utara,  Sulawesi  Barat)  yang  masuk  dalam  cluster  1  (aman),  4  provinsi (Banten,  Nusa  Tenggara  Barat,  Sulawesi  Utara,  Maluku)  yang  masuk  dalam cluster  2  (cukup  aman),  13  provinsi  (Aceh,  Sumatera  Utara,  Riau,  Sumatera Selatan, Lampung, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Nusa Tenggara Timur, Sulawesi  Tenggara,  Sulawesi  Selatan,  Papua,  Papua  Barat)  yang  masuk  dalam cluster  3  (rawan),  dan  6  provinsi  (Jambi,  Bengkulu,  Kalimantan  Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur) yang masuk cluster 4 (sangat rawan).

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada LPPM UIM dan Jurusan Matematika FMIPA Universitas Islam Madura yang telah memberikan dukungan dalam penelitian ini .

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 6. Daftar Pustaka
[1] Abdi, H., 2021. Penyebab Tanah Longsor dan Cara Mencegahnya yang Perlu Dipahami. liputan 6.
[2] Amanda,  P.,  &  Robert,  K.,  2017.  Pengelompokan  Daerah  Rawan  Bencana Banjir di Indoneia Tahun 2013 Menggunakan Fuzzy C-Mean
[3] Andryanto, S. D., 2019. Penyebab Banjir Bandang. Jakarta: Tempo.com.
[4] BNPB, 2019. Tanggap Tangkas Tangguh Menghadapi Bencana., Jakarta: s.n.
[5] BPBD,  2021.  Mengenal  Bencana  Kebakaran.  bpbd.kulonprogokab.go.id. Diskominfo Kabupaten Bogor.
[6] BPS, 2022. Bencana Alam. Jakarta: sirusa.bp.go.id.
[7] Butarbutar,  N., Windarto, A. P., Hartama, D. &  S., 2017. Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means  Dan K-Means Dalam Pengelompokan  Data Siswa Berdasarkan Prestasi Nilai Akademik Siswa. Jurnal Riset Sistem Informasi & Teknik Informatia, Juli, 1(1), pp. 46-55.
[8] Gultom,  S.,  Sriadhi,  S.,  Martiano,  m.  &  Simarmata,  J.,  2018.  Comparison analysis  of  K-Means  and  K-Medoid  with  Ecluidience  Distance  Algorithm, Chanberry Distance, and Chebyshev Distance for Big Data Clustering. pp. 1- 7.
[9] Kosub, S., 2018. Catatan tentang pertidaksamaan segitiga untuk jarak Jaccard. www.elsevier.com/locate/patrec, Desember.pp. 36-38.
[10] Khoiruddin,  A.,  2007.  Menentukan  Nilai  Akhir  Kuliah  Dengan  Fuzzy  C- Means. Seminar nasional dan informatika, 238.
[11] Kustianingsih,  R.,  2018.  Estimator  Deret  Fourier  dalam  Regresi Semiparametrik  untuk  Mempredekisi  Angka  Kriminalitas  di  Pamekasan. Pamekasan: Universitas Islam Madura.
[12] Masdin.,  2017.  Kenali  Perbedaan  Gelombang  Pasang  Surut  Air  Laut  dan Tsunami.. Januari.
[13] Nelson,  B.,  Agus,  W.,  &  Dedi,  H.,  2016.  Komparasi  Kinerja  Algoritma Fuzzy  C-Means  dan  K-Means  Dalam  Pengelompokan  Data  Siswa Berdasarkan Prestasi Nilai Akademik Siswa. Juli 2016, Volume 1, No. 1.
[14] Oktaviana, E., 2022. Clustering Bencana Alam di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means. pp. 1-42.
[15] Ramadhan,  M.  I.  &  P.,  2017.  Penerapan  Data  Mining  untuk  Analisi  Data Bencana  Milik  BNPB  Menggunakan  Algoritma  K-Means  dan  Linear Regression. April, 22(01), pp. 57-65.
[16] Risma,  R.,  &  Mustakim.,  2017.  Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C-Means Untuk Analisis Permasalahan Simpanan Wajib Anggota Koperasi. Volume 5, No. 2, pp. 171-176.
[17] Sadewo, M. G., Windarto, A. P. & Wanto, A., 2018. Penerapan Algoritma Clustering  Dalam  Mengelompokkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan  Menurut Upaya  Antisipasi/MIitigasi  Bencana  Alam  MenurutT  ProvinsiI  Dengan  K- Means.  KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer), 2(1), pp. 311-319.
[18] Sasmita,  R.,  Sofyan,  H.,  &  Subianto,  M.,  2011.  Perbandingan  Metode Fuzzy  C-Means  Dengan  Fuzzy  C-Sell  Menggunakan  Data  Citra  Satelit Quickbird. Aceh: Universitas Syiah Kuala, Darussalam, Banda Aceh.
[19] Unisdr, 2019. Lembaga Perserikatan  Bangsa Bangsa (PBB) yang bergerak dalam pengurangan resiko bencana..
[20] Yulianto,  T.,  Komariyah,  S.  &  Ulfaniyah,  N.,  2017.  Application  of  fuzzy inference  system  by  Sugeno  method  on  estimating  of  salt  production. AUGUST, Volume 1867, pp. 1-8.