## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 338 - 343 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 820 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisis Gempa Bumi Di Indonesia Dengan Metode Clustering
Arji Prasetio, M. Makmun Effendi, M. Najamuddin Dwi M Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: 1 Arjiprasetio24@gmail.com 2 , effendiyan@pelitabangsa.ac.id, 3 najamuddindwi@Gmail.com
Abstrak − Negara Indonesia disebut sebagai negara kepulauan karena terdiri dari ribuan pulau yang membentang dari sabang di ujung barat hingga merauke di ujung timur.  Pengujian data gempa dengan algoritma K-Means yang dimana hasilnya  juga  menunjukkan  sebuah  wawasan  baru  yaitu  pengelompokkan  daerah  rawan  gempa  bumi  di  Indonesia berdasarkan  3 cluster . Cluster 1  merupakan  kategori  wilayah  dengan  tingkat  daerah  rawan  gempa  bumi  di  Indonesia cukup rendah atau Low yaitu 209 dari 1113 kategori jumlah kasus berdasarkan wilayah yang diuji, kemudian cluster 2 adalah  kategori  wilayah  dengan  tingkat  daerah  rawan  gempa  bumi  di  Indonesia  sedang  atau Medium yaitu  863  dari 1113 kategori jumlah kasus berdasarkan wilayah yang diuji, dan terakhir adalah cluster 3 merupakan kategori wilayah dengan  tingkat  daerah  rawan  gempa  di  Indonesia  cukup  tinggi  atau High yaitu  41  dari  1113  kategori  jumlah  kasus berdasarkan wilayah yang diuji. Pengujian menggunakan metode Clusterisasi gempa bumi dengan algoritma K-Means dapat  menghasilkan  klaster  yang  memiliki  anggota  kelompok  klaster  sesuai  dengan  perhitungan  manual  seperti Cluster_0 pada Rapid Miner memiliki 209 anggota klaster yang merepresentasikan klaster Low , Cluster_1 memiliki 863 anggota kelompok klaster sebagai representasi klaster Medium , dan Cluster_2 memiliki 41 anggota klaster yang sesuai dengan representasi klaster High .
Kata Kunci : Data Mining, K-Means, Gempa Bumi, indonesia, Clusteing,
Abstract− Indonesia  is  known  as  an  archipelagic  country  because  it  consists  of  thousands  of  islands  stretching  from Sabang in the west to Merauke in the east. Testing earthquake data using the K-Means algorithm, where the results also show  a  new  insight,  namely  the  grouping  of  earthquake-prone  areas  in  Indonesia  based  on  3  clusters.  Cluster  1  is  a category of areas with a relatively low level of earthquake-prone areas in Indonesia, namely 209 out of 1113 categories of  the  number  of  cases  based  on  the  area  tested,  then  cluster  2  is  a  category  of  areas  with  a  moderate  level  of earthquake-prone  areas  in  Indonesia,  namely  863  out  of  1113  the  category  of  the  number  of  cases  based  on  the  area tested, and finally cluster 3 is the category of area with a high level of earthquake-prone areas in Indonesia, namely 41 out of 1113 categories of the  number of cases based on the area tested. Tests using the earthquake clustering  method with  the  K-Means  algorithm  can  produce  clusters  that  have  cluster  group  members  according  to  manual  calculations such  as  Cluster_0  in  Rapid  Miner  has  209  cluster  members  representing  the  Low  cluster,  Cluster_1  has  863  cluster group  members  representing  the  Medium  cluster,  and  Cluster_2  has  41  cluster  members  corresponding  to  the  cluster representation High.
Keyword : Data Mining, K-Means, Earthquake, Indonesia, Clusteing,

## 1. PENDAHULUAN
Negara Indonesia disebut sebagai negara kepulauan karena terdiri dari ribuan pulau yang membentang dari sabang di ujung barat hingga merauke di ujung timur. Karena terdiri dari pulau-pulau maka Indonesia sangat rawan mengalami bencana alam. Kepulauan yang terletak pada pertemuan empat lempeng yaitu lempeng Eurasia , Indo-Australia, Pasifik, dan Laut Filipina.  Wilayah tersebut berbatasan langsung dengan laut dan pegunungan sehingga berpotensi mengalami bencana  alam  dan  kesiapsiagaan  berarti  merencanakan  tindakan  untuk  merespons  jika  terjadi  bencana.  Kesiapsiagaan juga didefinisikan sebagai suatu keadaan siap siaga dalam menghadapi krisis, bencana atau keadaan darurat lainnya. Gempa bumi  merupakan suatu fenomena alam  yang salah  satunya terjadi akibat pergeseran lempeng pada permukaan bumi,  gempa  bumi  bersifat destruktif ,  sehingga  pada  setiap  kejadiannya  hampir  selalu  memberi  kerugian materiil maupun imateriil . Gempa bumi ini memiliki mekanisme sumber yang berbeda dengan gempa bumi besar yang terjadi akibat sesar atau subduksi megathrust . Gempa bumi umumnya dapat dipicu dari aktivitas fluida, vulkanik ataupun sesar aktif. Dalam  menghadapi bencana alam diperlukan kesadaran  masyarakat indonesia  untuk  meningkatkan pengetahuan maupun  keterampilan  mengenai  segala  sesuatu  yang  berhubungan  dengan  mitigasi  bencana  alam.  Sebagian  besar masyarakat  belum  memahami  tentang  hal-hal  yang  dapat  menyebabkan  bencana  alam  dan  upaya  penanganan  yang harus  dilakukan  ketika  bencana  alam  terjadi.  Hal  tersebut  menyebabkan  masyarakat  belum  mampu  melakukan penanganan segera yang tepat ketika terdapat anggota masyarakat lainnya.
Clustering Dampak Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Kohonen Self Organizing Maps[1]. Indonesia merupakan wilayah  yang  sangat  rawan  bencana  gempa  bumi  dan  memiliki  tingkat  kegempaan  tinggi.  Di  Indonesia  gempa  yang mengakibatkan  kerusakan  terjadi  3-5  kali  dalam  setahun.  Oleh  karena  itu,  penting  dilakukan  clustering  pada  dampak gempa di Indonesia sebagai upaya mitigasi bencana. Adanya clustering ini berguna untuk mengelompokkan gempa atas dasar karakteristik yang dimiliki. Sehingga upaya mitigasi dapat disesuaikan dengan karakteristik yang dimiliki masing- masing provinsi pada tiap cluster. Metode cluster yang digunakan adalah Kohonen Self Organizing Map (SOM). SOM merupakan  metode  analisis  untuk  data  berdimensi  tinggi  dan  tidak  diperlukan  asumsi  serta  dapat  menghasilkan visualisasi objek tersebut. Data yang digunakan adalah 14 variabel dampak gempa bumi pada 26 Provinsi di Indonesia

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 338 - 343 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 820 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
yang  mengalami  gempa  tahun  2000-2016  yang  berasal  dari  publikasi  DIBI  BNPB.  Dari  data  tersebut  didapatkan  4 cluster  yang  masing-masing  memiliki  karakteristik  tersendiri.  Penentuan  jumlah  cluster  dilakukan  dengan  melalukan validasi  cluster  menggunakan  internal  validation.  Setelah  dilakukan  iterasi  sebanyak  4000  maka  terbentuk  cluster  1 yang terdiri dari 2 Provinsi, cluster 2 terdapat 1 Provinsi, cluster 3 terdiri dari 2 Provinsi dan cluster 4 terdiri dari 21 Provinsi.
Klasterisasi  Gempa  Bumi  Di  Pesisir  Selatan  Jawa  Dan  Lampung  Menggunakan  Algoritma  Self-Organizing  Maps (SOM) Kohonen[2]. Indonesia merupakan Negara Kepulauan Terbesar di Dunia dengan jumlah pulau sebanyak 17.508 pulau,  yang  terletak  diantara  pertemuan  tiga  lempeng  tektonik  yaitu  lempeng  Indo-  Australia,  lempeng  Eurasia  dan lempeng  Pasifik  dan  juga  berada  di  Ring  of  Fire  (Cincin  Api  Pasifik)  yang  menyebabkan  Indonesia  menjadi  rawan bencana terutama bencana gempa bumi. Berdasarkan data dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) bahwasannya di Indonesia setiap harinya sering terjadi gempa bumi dengan magnitude 1 Skala Richter sampai 3 Skala Richter  dan  sering  dikatakan  sebagai  gempa  mikro.  Kejadian  gempa  bumi  yang  terjadi  setiap  hari  di  Indonesia  perlu dianalisa  kedalaman  dan  magnitude  gempa  yang  terjadi,  sehingga  perlu  dikelompokkan.  Pada  penelitian  ini  diambil data gempa bumi selama satu tahun (1 Januari 2018  – 31 Desember 2018) dan selama satu tahun frekuensi terjadinya gempa  bumi  sebanyak  1025  kejadian  gempa  bumi.  Penelitian  ini  mengenai  clustering  gempa  bumi  menjadi  3  cluster dari data gempa bumi  selama satu tahun. Metode  yang digunakan pada penelitian ini adalah  metode Self- Organizing Maps  dengan  algoritma  Kohonen.  Pada  penelitian  ini  clustering  kedalaman  dan  magnitude  menghasilkan  tiga  cluster dimana  cluster  ke-2  yang  paling  dominan  diantara  cluster  yang  lain.  Sehingga  diantara  1025  kejadian  gempa  bumi tersebut diperoleh informasi bahwa lebih sering terjadi gempa bumi dengan kedalaman dangkal (shallow) dan dengan magnitude sebagai gempa bumi kecil.
Analisis  Gempa  Bumi  Pada  Pulau  Jawa  Menggunakan Clustering Algoritma  K-Means.[3].  Pulau  Jawa  adalah  pulau dengan  penduduk  terpadat  di  Indonesia  dengan  jumlah  populasi  lebih  dari  145  juta.  Hal  itu  menyebabkan  mitigasi bencana  alam  sangat  penting  dilakukan  untuk  mengurangi  kerugian.  Gempa  bumi  menjadi  salah  satu  bencana  alam yang  sering  terjadi  pada  Pulau  Jawa.  Data  gempa  bumi  pulau  jawa  diambil  dari twitter Badan Meteorologi dan Geofisika (BMKG) yaitu @infobmkg dengan info Gempa, data bemula dari Desember 2018 hingga Maret 2020 Atribut yang  digunakan  ada  empat  yaitu  Tanggal,  Lintang  Selatan,  Bujur  Timur  dan  Magnitudo.  Gempa  bumi  dikelompokan berdasarkan  daerah  terjadinya  menggunakan algoritma  K-Means dan  algoritma DBSCAN sebagai  pembandingnya. Hasil clustering ditampilkan  dengan  peta  dan  algoritma  K-Means  lebih  unggul  dengan  nilai  indeks  sillhoute  0.54 sedangkan algoritma DBSCAN memiliki nilai indeks sillhoute 0.17.
Skala  Richter  adalah  skala  yang  dilaporkan  oleh  observatorium  seismologi  nasional  yang  diukur  pada  skala  besarnya lokal 5 magnitude. Kedua skala yang sama selama rentang angka mereka valid. Gempa 3 magnitude atau lebih sebagian besar  hampir  tidak  terlihat  dan  jika  besarnya  7  lebih  berpotensi  menyebabkan  kerusakan  serius  di  daerah  yang  luas, tergantung  pada  kedalaman  gempa.  Gempa  Bumi  terbesar  bersejarah  besarnya  telah  lebih  dari  9,  meskipun  tidak  ada batasan  besarnya.  Gempa  Bumi  besar  terakhir  besarnya  9,0  atau  lebih  besar  adalah  9,0  magnitudo  gempa  di  Jepang pada tahun 2011 (per Maret 2011), dan itu adalah  gempa  Jepang terbesar sejak pencatatan dimulai. Intensitas getaran diukur pada modifikasi Skala Mercalli[4]
Gempa Bumi biasa disebabkan oleh pergerakan kerak Bumi (lempeng Bumi). Frekuensi suatu wilayah, mengacu pada jenis  dan  ukuran  gempa  Bumi  yang  dialami  selama  periode  waktu.  Gempa  Bumi  diukur  dengan  menggunakan  alat Seismometer. Moment magnitudo adalah skala yang paling umum di mana gempa Bumi terjadi untuk seluruh dunia[5]. Untuk  menanggulangi  bencana  yang  terjadi  maka  diperlukanya  clusterisasi  daerah  yang  rawan  bencana  alam  agar masyarakat  bisa  lebih  paham  akan  keselamatan  dan  memberikan  informasi  pemahaman  tentang  bencana  kepada masyarakat yang mempunyai perhatian terhadap pengurangan resiko bencana alam kepada masyarakat.   Algoritma K- Means dapat  dilakukan  untuk  melakukan  klasterisasi  pengelompokan  daerah  rawan  gempa  guna  mengetahui  potensi gempa. Clustering merupakan salah satu teknik data mining yang bertujuan untuk mengidentifikasi sekelompok objek yang mempunyai kemiripan karakteristik tertentu yang dapat dipisahkan dengan kelompok lainya, sehingga objek yang berada dalam kelompok yang sama relatif lebih homogen dari pada objek yang berbeda dalam kelompok yang berbeda, jumlah kelompok yang dapat di identifikasi tergantung pada banyak dan variasi data objek. Dengan hasil cluster ing data mining akan dihasilkan informasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan yang akan digunakan dalam membuat model prediksi gempa bumi di indonesia. Tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Tahap Penelitian

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 338 - 343 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 820 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2.2 Pengujian Metode
Pengujian algoritma K-Means ada berapa tahapan yang akan dilakukan dalam proses pengujian data adalah sebagai berikut :
1. Menentukan  jumlah cluster yang  akan  dipakai,  dalam  penelitian  ini  dipakai  3 jenis cluster ,  antara  lain  variabel  1 (C1)  untuk  produk  yang  memiliki  potensi  tingkat  penjualan  yang  rendah, variabel  2 (C2)  untuk  produk  yang memiliki potensi tingkat penjualan  yang  sedang, dan   variabel 3(C3) untuk produk  yang  memiliki potensi gempa bumi.
2. Menentukan nilai centroid pada tahap awal untuk iterasi ke- 0, dilakukan secara random dengan rumus menentukan target awal k-means untuk mendapatkan target data atau jarak antar kelompok, menggunakan rumus berikut :
Cn Awal =

## Jumlah Data

## Jumlah Class + 1
3. Menghitung  jarak  terdekat  masing  –  masing  record  dengan  nilai  awal cluster dengan  menggunakan  rumus Euclidean Distance seperti berikut :
𝐷 =   √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) 2
Keterangan :
D = Euclidean Distance
i = banyaknya objek
(x,y) = koordinat objek
(s,t) = koordinat centroid
4. Mengelompokkan objek berdasarkan jarak ke centroid terdekat. Jarak hasil perhitungan akan dilakukan perbandingan diantara 3 cluster data terdekat dengan pusat cluster dengan mengambil  nilai  terkecil,  jarak  ini  menunjukkan  bahwa  data  tersebut  berada  dalam  1  kelompok  dengan  pusat cluster terdekat.
5. Kemudian  perlu  ditentukan  titik cluster baru  yang  dihitung  dengan  mencari  nilai  rata  –  rata  berdasarkan  data anggota tiap – tiap cluster menggunakan rumus berikut :
𝑉𝑖𝑗 = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑋𝑘𝑗
𝑁𝑖 𝑘=0
Keterangan :
V ij
= Centroid rata-rata cluster ke- i untuk variabel ke- i N i = jumlah cluster ke -i i, k = indeks dari cluster
j
= indeks dari variabel Xkj = nilai data ke –k variabel ke –j dalam cluster Konsep dasar dari cluster ing adalah mengelompokkan sejumlah objek ke dalam cluster dimana cluster yang baik adalah cluster yang memiliki tingkat kesamaan yang tinggi antar objek di dalam suatu cluster dan tingkat ketidaksamaan yang tinggi dengan objek cluster yang lainnya. Terdapat banyak algoritma cluster ing yang dalam penggunaannya tergantung pada tipe  data  yang  akan  dikelompokkan  dan  apa  tujuan  dari  pembuatan  aplikasinya. Algoritma  tersebut  dapat digunakan  untuk  mengelompokkan  objek  ke  dalam cluster - cluster ,  kemudian  dari  hasil cluster ing  akan  dideteksi keberadaan outlier dalam data tersebut. Sedangkan data yang digunakan bertipe data numeric[18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembentukan Kelompok Klaster
Dari  proses pra-processing data  didapatkan 1113  Data yang  akan  diproses  menggunakan  algoritma  K-Means. Melalui  beberapa  tahapan  seperti  pada  bagian  pemodelan  data,  didapatkan  hasil  bahwa  proses clustering dengan algoritma K-Means berhenti pada iterasi ke-11, karena posisi objek dari masing  – masing cluster sudah tidak berubah dan mendapatkan nilai yang optimal. Berikut adalah bentuk cluster yang didapat:
1. Cluster pertama memiliki pusat klaster (4, 122, 139, 4), sehingga dapat diartikan pada cluster ini adalah kelompok yang memiliki tingkat daerah rawan gempa bumi rendah atau berkategori Low . Ada 209 jumlah kasus dari kategori wilayah yang masuk dalam klaster pertama.
2. Cluster kedua memiliki pusat klaster (3, 123, 25, 4), sehingga dapat diartikan pada cluster ini adalah kelompok yang memiliki tingkat daerah rawan gempa bumi sedang dan cenderung stabil atau berkategori Medium . Ada 863 jumlah kasus dari kategori wilayah yang masuk dalam klaster kedua.
Cluster ketiga memiliki pusat (5, 1, 488, 5), yang dimana dapat diartikan pada cluster ini adalah kelompok yang memiliki tingkat daerah rawan gempa bumi tinggi atau berkategori High. Ada 41 jumlah kasus dari kategori wilayah yang masuk dalam klaster ketiga.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 338 - 343 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 820 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.2. Proses Pengujian Data (Rapid Miner)
Pada  proses  ini  metode Clusterisasi dengan  algoritma  K-Means  diterapkan  untuk  pembentukan  kelompok  klaster dengan  keakurasian  yang  tepat.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  pengujian  perhitungan  dengan tools Rapid  Miner, hasil pengujian yang didapat dengan menggunakan tools Rapid Miner adalah dengan tahapan langkah - langkah sebagai berikut:
1. Melakukan import data yang diperlukan untuk proses pada tools Rapid Miner. Pada aplikasi Rapid Miner pilih dan klik Import Data , kemudian pilih data yang akan dipakai serta kemudian menentukan attribut dan label yang akan digunakan.
2. Klik  menu Design ,  pada  tampilan  proses,  tambahkan  dataset  pada  folder  ke  layar  tampilan  proses.  Pada  menu Names  &  Roles cari  fungsi Set  Role yang  nantinya  akan  dipakai  untuk  mengatur  role  atrribut,  kemudian  drag  ke layar tampilan proses.
3. Selanjutnya pada menu Normalization pilih Normalize dan drag ke layar tampilan proses, melalui fungsi ini dapat mengatur normalisasi data yang akan dilakukan dari dataset yang dipakai pada proses ini. 4. Kemudian  pada  menu Modelling ,  dalam  submenu Segmentation ,  pilih  fungsi k-Means ,  untuk  menerapkan algoritma K-Means terhadap proses Clusterisasi yang akan dilakukan.
5. Koneksikan semua perintah tersebut sehingga pada layar tampilan proses terlihat alur  sebagai berikut:
Gambar 2 Proses Rapid Miner Clusterisasi K-means
6. Setelah  dilakukan Running  Process pada tools Rapid  Miner,  didapatkan  hasil  pengelompokkan  klaster  terhadap 1113 record data yang diproses dan dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Cluster Model dari 1113 Record Data
7. Dapat dilihat melalui hasil cluster model yang terbentuk terhadap 3 cluster yang sudah ditentukan sebelumnya, tiap masing-masing cluster memiliki anggota cluster (wilayah) yang sesuai dengan kelompoknya. 8. Adapun bentuk visualisasi menggunakan scatter plot untuk masing – masing cluster juga dapat dilihat pada gamber berikut:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 338 - 343 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 820 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 4. Grafik Scatter Plot dari Klaster yang terbentuk
Setelah melakukan tahapan dalam mencari klaster daerah rawan gempa bumi di Indonesia melalui metode Clusterisasi , pemanfaatan algoritma K-Means yang digunakan menghasilkan suatu pengelompokkan klaster terhadap masing-masing wilayah. Melalui beberapa tahapan didapatkan hasil bahwa proses clustering dengan algoritma K-Means berhenti pada iterasi  ke-11,  karena  posisi  objek  dari  masing  –  masing cluster sudah  tidak  berubah  dan  mendapatkan  nilai  yang optimal. Berikut adalah bentuk cluster yang didapat yaitu: 1. Cluster pertama memiliki pusat klaster (4, 122, 139, 4), dan terdiri dari 209 jumlah kasus dari kategori wilayah yang masuk dalam klaster pertama.
2. Cluster kedua  memiliki  pusat  klaster  (3,  123,  25,  4),  dari hasil  perhitungan  data  yang  digunakan,  ada  863  jumlah kasus dari kategori wilayah yang masuk pada klaster ini.
3. Cluster ketiga  memiliki  pusat  klaster  (5,  1,  488,  5),  pada  klaster  ini  memiliki  jumlah  kasus  dari  kategori  wilayah yang paling sedikit diantara 2 klaster lainnya yaitu ada 41 jumlah kasus dari kategori wilayah.
Pada pengujian dengan tools Rapid Miner juga didapatkan hasil yang serupa. Dalam Rapid Miner ditentukan sebanyak 3 klaster untuk pembentukan kelompok klaster daerah rawan gempa bumi di Indonesia yang ada dari dataset sebanyak 1113  data yang  digunakan.  Untuk  Rapid  Miner  sendiri  penamaan  klaster  dimulai  dari  Cluster_0,  Cluster_1,  dan Cluster_2.  Anggota  dari  masing-masing cluster juga  memiliki  kemiripan  dengan  perhitungan  manual  yang  dilakukan. Hanya  saja  dalam  proses  menggunakan  tools  Rapid  Miner  tidak  ditentukan  nilai  cluster  awal  sebagaimana  yang dilakukan  dalam  proses  perhitungan  manual.  Namun  untuk  hasil  yang  didapatkan  tidak  jauh  berbeda  yaitu  sebagai berikut :
1. Cluster_0 terdiri dari 209 anggota kelompok klaster daerah rawan gempa bumi di Indonesia yang dimana ini sesuai dengan kelompok klaster Low pada tahap perhitungan manual.
2. Cluster_1 terdiri dari 863 anggota kelompok klaster daerah rawan gempa bumi di Indonesia yang dimana ini sesuai dengan kelompok klaster Medium pada tahap perhitungan manual.
3. Cluster_2 terdiri dari 41 anggota kelompok klaster daerah rawan gempa bumi di Indonesia yang dimana ini sesuai dengan kelompok klaster High pada tahap perhitungan manual.

## 4. KESIMPULAN
Pengujian data gempa dengan algoritma K-Means yang dimana hasilnya juga menunjukkan sebuah wawasan baru yaitu  pengelompokkan  daerah  rawan  gempa  bumi  di  Indonesia  berdasarkan  3 cluster . Cluster 1  merupakan  kategori wilayah  dengan  tingkat  daerah  rawan  gempa  bumi  di  Indonesia  cukup  rendah  atau Low yaitu  209  dari  1113  kategori jumlah kasus berdasarkan wilayah yang diuji, kemudian cluster 2 adalah kategori wilayah dengan tingkat daerah rawan gempa  bumi  di  Indonesia  sedang  atau Medium yaitu  863  dari  1113  kategori  jumlah  kasus  berdasarkan  wilayah  yang diuji, dan terakhir adalah cluster 3 merupakan kategori wilayah dengan tingkat daerah rawan gempa di Indonesia cukup tinggi  atau High yaitu  41  dari  1113  kategori  jumlah  kasus  berdasarkan  wilayah  yang  diuji.  Pengujian  menggunakan metode Clusterisasi gempa  bumi  dengan  algoritma  K-Means  dapat  menghasilkan  klaster  yang  memiliki  anggota kelompok klaster sesuai dengan perhitungan manual seperti Cluster_0 pada Rapid Miner memiliki 209 anggota klaster yang  merepresentasikan  klaster Low ,  Cluster_1  memiliki  863  anggota  kelompok  klaster  sebagai  representasi  klaster Medium , dan Cluster_2 memiliki 41 anggota klaster yang sesuai dengan representasi klaster High .

## REFERENCES
[1] N.  N.  Halim  and  E.  Widodo,  “Clustering  dampak  gempa  bumi  di  indonesia  menggunakan  kohonen  self organizing  maps,” Pros.  SI  MaNIS  (Seminar  Nas.  Integr.  Mat.  dan  Nilai  Islam. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  188–194, 2017.
[2] T.  Ariawan,  “Earthquake  Clusterization  on  the  South  Coast  of  Java  and  Lampung  Using  Kohonen  ’  s  Self- Organizing Maps ( SOM ) Algorithm,” pp. 1–8, 2018.
[3] C. N. Harahap, F. Reviantika, and Y. Azhar, “Analisis Gempa Bumi Pada Pulau Jawa Menggunakan Clustering Algoritma K-Means,” J. Din. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 51–60, 2020.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 338 - 343 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 820 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[4] F.  N.  ELRIZKI,  “Prototype  Sistem  Peringatan  Dini  Gempa  Bumi  Berdasarkan  Sinyal  Geomagnetik  Dan Analisa  Pola  Waktu  Musim  Kemarau  Dengan  Algoritma  Radial  Basis  Function  Network  Berbasis  Internet  of Things,” vol. 7, no. 1, pp. 1676–1683, 2020.
[5] J. P.  Informatika,  J. T.  Jabat,  P.  Retail,  M.  Clustering,  and  I. Pendahuluan,  “PENERAPAN  DATA  MINING PADA PENJUALAN PRODUK RETAIL,” vol. 8, pp. 26–32, 2019.
[6] Suyanto, Data Mining . Yogyakarta: Informatika, 2017.
[7] E.  Witten,  Ian  H.,  Frank, Data  Mining:  Practical  Machine  Learning  Tools  and  Techniques  (Google  eBook) . 2011.
[8] E.  Ulfiana,  M.  Climatological,  and  G.  Agency,  “ANALISIS  RELOKASI  HIPOSENTER  GEMPABUMI MENGGUNAKAN  ALGORITMA  DOUBLE  DIFFERENCE  WILAYAH  SULAWESI  TENGAH  (  Periode Januari-April,” no. November, 2018.
[9] M. Iqbal, J. Putra, M. M. Anugerah, and A. Akbar, “Penggunaan Citra Satelit Suhu Inframerah dalam Kasus Gempa  Bumi  di  Donggala  ,  Indonesia  Thermal  Infrared  Satellite  Imagery  Application  in  Earthquake  Case Activity in Donggala , Indonesia,” pp. 160–165, 2019.
[10] K.  D.  R.  Sianipar,  S.  W.  Siahaan,  M.  Siregar,  and  P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer,  “PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEPUASAN PEMBELAJARAN ONLINE PADA MASA PANDEMI COVID-19,” vol. 4, no. 1, pp. 101–105, 2020.
[11] I. H. Rifa and H. Pratiwi, “Implementasi Algoritma Clara untuk Data Gempa Bumi di Indonesia,” Semin. Nas. Penelit. Pendidik. Mat. 2019 Umt , no. 2006, pp. 161–166, 2019.
[12] Retno Tri vulandari, Data Mining . Yogyakarta: Gava Media, 2017.
[13] R. Wijaya et al. , “Managemen Pemetaan Sistem Informasi Geografis Distribusi Lahan Terbuka Pasca Bencana Gempa Bumi Kab . Padang Pariaman,” no. November, pp. 314–319, 2019.
[14] G. widi N. Dicky Nofriansyah, Algoritma Data Mining Dan pengujian . Yogyakarta: Cv Budi Utama, 2015.
[15] L.  Irawan,  L.  H.  Hasibuan,  and  F.  Fauzi,  “Analisa  Prediksi  Efek  Kerusakan  Gempa  Dari  Magnitudo  (Skala Richter)  Dengan  Metode  Algoritma  Id3  Menggunakan  Aplikasi  Data  Mining  Orange,” J.  Teknol.  Inf.  J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 14, no. 2, pp. 189–201, 2020, doi: 10.47111/jti.v14i2.1079.
[16] K.  Iot,  M.  A.  Tisnadinata,  N.  A.  Suwastika,  and  R.  Yasirandi,  “Sistem  Peringatan  Dini  Gempa  Bumi  Multi Node  Sensor  Berbasis  Fuzzy  Dan,” Indones.  J.  Comput. ,  vol.  4,  no.  August,  pp.  67–80,  2019,  doi: 10.21108/indojc.2019.4.2.311.
[17] F. R. Senduk and F. Nhita, “Clustering of Earthquake Prone Areas in Indonesia Using K-Medoids Algorithm,” Ind. J. Comput. , vol. 4, no. 2016, pp. 65–76, 2019.
[18] M. A. K-means, S. M. Hutabarat, and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor,” vol. 2, no. 2, pp. 126–132, 2019.
[19] M. H. Siregar, “Data Mining Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus  Di  Toko  Adi  Bangunan),” J.  Teknol.  Dan  Open  Source ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  83–91,  2018,  doi: 10.36378/jtos.v1i2.24.
[20] Wahyu  Hadikristanto;  Muhammad  Suprayogi,  “SIGMA  -  Jurnal  Teknologi  Pelita  Bangsa  SIGMA  -  Jurnal Teknologi Pelita Bangsa,” SIGMA - J. Teknol. Pelita Bangsa 167 , vol. 10, no. September, pp. 167–172, 2019.
[21] S. Haryati, A. Sudarsono, and E. (2015) Suryana, “Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.