## Vol 7, No. 2 2023 p. 23 - 32

## ANALISIS KERENTANAN TERHADAP BAHAYA GEMPABUMI DAN TSUNAMI DENGAN METODE SELF ORGANIZING MAP DI KABUPATEN BANTUL
Yohana Noradika Maharani 1*) , Yody Rizkianto 2) , Ikhsan 3)
1 Magister Manajemen Bencana, Teknik Lingkungan, Fakultas Teknologi Mineral, UPN Veteran Yogyakarta
2 Teknik Gologi, Fakultas Teknik Mineral, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta
3 Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika *E-mail: yohananm@upnyk.ac.id

## ABSTRAK
Kabupaten Bantul merupakan salah satu wilayah di Yogyakarta yang memiliki potensi bencana gempabumi dan tsunami cukup tinggi, karena wilayahnya dilintasi patahan aktif (Sesar Opak) dan juga berdekatan dengan zona subduksi yang merupakan zona tumbukan lempeng Indo Australia dan lempeng Eurasia yang dapat menyebabkan tsunami. Sebagai salah satu tujuan pariwisata favorit di Yogyakarta, peningkatan kepadatan penduduk dan lahan terbangun baru juga semakin tinggi.  Kondisi  tersebut  sebagian  besar  didominasi  oleh  permukiman,  perdagangan,  dan  pariwisata.  Meningkatnya aktivitas  di  Kabupaten  Bantul  tentunya  membuat  kawasan  tersebut  memiliki  tingkat  kerentanan  yang  tinggi  akibat pemanfaatan lingkungan yang tidak terkendali dan tidak diatur. Percepatan pertumbuhan tanpa manajemen risiko dan aset yang semakin menua merupakan pendorong utama meningkatnya jumlah korban, kerusakan bangunan, dan kemiskinan akibat bencana. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi tingkat kerentanan dan variabel dominan yang menyebabkan rentan ditinjau dari aspek sosial, ekonomi dan kepadatan bangunan dengan menggunakan 13 variabel kerentanan dan dianalisis dengan metode “Self-Organizing Maps (SOM)” untuk mengelompokkan (cluster) wilayah penelitian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa daerah yang memiliki kerentanan tertinggi terdapat di cluster 2  dan  3  yaitu  Kecamatan  Bantul,  Kasihan,  Imogiri,  Banguntapan  dan  Sewon,  dengan  variabel  dominan  yang berpengaruh yaitu disabilitas 12,73 % dan fasilitas rumah ibadah 9.24%. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai dukungan  praktis  kepada  praktisi,  para  pemangku  kepentingan  dan  pengambil  keputusan  dalam  upaya  mitigasi  dan perencanaan kontinjensi dimasa yang akan datang.
Kata Kunci: Bahaya gempabumi dan tsunami; Cluster; Kabupaten Bantul; Kerentanan; Self Organizing Maps .

## ABSTRACT
Bantul Regency is one of the areas in Yogyakarta which has quite high potential for earthquake and tsunami disasters, because the area is crossed by an active fault (Opak Fault) and is also close to the subduction zone which is the collision zone  of  the  Indo  plate.  Australia  and  the  Eurasian  plate  which  can  causes  tsunamis.  As  one  of  the  favorite  tourism destinations in Yogyakarta, population density and new built-up land are also increasing. Those community conditions are mostly dominated by settlements, trade, services and tourism. The increasing activity in Bantul Regency certainly makes the area have a high level of vulnerability due to uncontrolled and unregulated environmental use. Accelerated growth without risk management and aging assets are the main drivers of the increasing number of victims, building damage and poverty due to disasters. Therefore, the aim of this research is to identify the level of vulnerability and the dominant  variables  that  cause  vulnerability  in  terms  of  social,  economic  and  building  density  aspects  using  13 vulnerability  variables  and  analyzed  using  the  "Self-Organizing  Maps  (SOM)"  method  to  cluster  research  area.  The results of this research show that the areas with the highest vulnerability are in clusters 2 and 3, namely Bantul, Kasihan, Imogiri, Banguntapan and Sewon sub-districts, with the dominant variables are the disabled 12.73 % and facilities of worship 9.24%. The results of this research can be used as practical support to practitioners, stakeholders and decision makers in mitigation efforts and contingency planning in the future.
Keywords: Bantul Regency; Clusters; Earthquake and tsunami hazards; Self Organizing Maps; Vulnerability.

## I. PENDAHULUAN
Wilayah Kabupaten Bantul merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang memiliki potensi bencana gempabumi dan tsunami cukup tinggi, hal ini disebabkan karena Kabupaten Bantul dilewati patahan aktif di darat yaitu sesar opak yang berarah  barat  daya  timur  laut  dan  wilayah  pesisir  Kabupaten  Bantul  juga  berdekatan  dengan  zona  subduksi  yang merupakan pertemuan lempeng  Indo Australia yang menujam kebagian bawah lempeng Eurasia, zona subduksi di selatan Jawa memiliki  kegempaan yang sangat aktif yang dapat menimbulkan tsunami. Berdasarkan pemuktahiran segmentasi megatrush peta  gempa  nasional  tahun  2017  wilayah  pesisir  Bantul  memiliki  potensi  gempabumi  dengan  magnitudo
maksimum 8.7 (Pusgen, 2017). Gambar 1 menunjukan kegempaan di Kabupaten Bantul dan sekitarnya selama kurun waktu 2009-2020, di mana adanya aktivitas kegempaan yang relatif tinggi di wilayah tersebut.
Gambar 1. Seismisitas wilayah Bantul dan sekitarnya, kurun waktu 2009–2020 (Sumber: BMKG Earthquake Catalog 2019)
Menilik tingginya seismisitas gempabumi di daerah Bantul tentunya akan meningkatkan kerentanan bagi masyarakat yang bermukim di daerah tersebut. Bencana di suatu wilayah dapat menimbulkan berbagai dampak mulai dari korban jiwa, kerusakan  bangunan  dan  meningkatnya  permasalahan  sosial  dan  ekonomi  baik  secara  individu  maupun  kelompok masyarakat.  Individu  maupun  kelompok  yang  termasuk  dalam  kategori  kurang  mampu  secara  sosial  dan  ekonomi memiliki suatu cenderung kurang tangguh dan lebih sulit menghadapi dan pulih dari dampak bencana. Banyak orang atau kelompok  tidak  mampu  mengatasi  kehidupan  sehari-hari  secara  umum  karena  minimnya  pendapatan,  keterampilan rendah,  disabiltas  dll.  Ketimpangan  sosial  ekonomi  dan  akar  penyebabnya  tidak  selalu  merupakan  kerawanan  sosial ekonomi yang berujung pada bencana, tetapi juga berujung pada kondisi sosial yang timpang secara keseluruhan termasuk dalam kemampuan membangun infrastruktur yang baik. Perbedaan kemampuan tersebut juga mempengaruhi kemampuan orang untuk merespons dan pulih dari kejadian buruk bencana. Sosial, ekonomi dan faktor multidimensi lainnya seringkali, meskipun tidak selalu, mengakibatkan kerentanan terhadap bencana yang menimpa kelompok tertentu seperti perempuan, anak-anak,  orang  lanjut  usia,  orang  cacat,  migran,  dl,  namun  dalam  jangka  panjang,  kerentanan  sosial,  ekonomi  dan bangunan dapat memperburuk kerentanan masyarakat terhadap dampak bahaya, yang mengakibatkan hilangnya nyawa dan harta benda yang lebih besar (Maharani dkk, 2020). Oleh karena itu, jelas bahwa studi tentang kerentanan sosial, ekonomi  dan  bangunan  perlu  dimasukkan  untuk  mengurangi  efek  yang  dapat  diprediksi  dari  kelompok  rentan  dan mengidentifikasi intervensi yang meningkatkan ketahanan mereka terhadap efek bahaya.
Dampak  meningkatkan  pembangunan  di  suatu  wilayah  juga  ikut  andil  dalam  peningkatan  kerentanan  suatu  wilayah, namun  pembangunan  infrastruktur  tentu  sangat  diperlukan  untuk  mempercepat  putaran  roda  ekonomi.  Namun, pembangunan tersebut seyogyanya harus memperhatikan potensi bencana yang ada. Menurut Davidson (1997) dan Sendai Report (World Bank, 2012), meningkatnya pertumbuhan tanpa adanya manajemen risiko dan semakin menua aset tersebut merupakan  penyebab  utama  meningkatnya  kerusakan  pada  saat  bencana.  Nugroho  (2013)  menyatakan  besarnya kerusakan dan kerugian akibat bencana gempa bumi di Indonesia setiap kejadian adalah 5 - 8 kali biaya untuk membangun jembatan besar, sehingga dampak akibat bencana alam ini tentu berpengaruh terhadap laju pembangunan
Studi tentang kerentanan bencana akibat aktivitas sosial, ekonomi, dan kepadatan pembangunan perlu dilakukan sebagai bagian dari mitigasi bencana. Mitigasi bencana merupakan suatu pendekatan yang dapat dilakukan untuk mengurangi dampak bencana alam, berupa jatuhnya korban jiwa maupun kerugian ekonomi yang lebih besar dalam jangka pendek maupun jangka panjang, yang meliputi hancurnya infrastruktur, sarana dan prasarana serta bangunan lainnya yang dapat menggangu roda perekonomian akibat trauma maupun kerusakan sumber daya alam lainnya. Mitigasi bencana tidak dapat dilakukan secara parsial namun harus dilakukan secara komprehensif yang membutuhkan persiapan dan perencanaan yang baik dan terorganisir dengan melibatkan seluruh pemangku kepentingan seperti pemerintah, swasta dan masyarakat. Salah satu faktor penting yang harus dianalisis dalam upaya mitigasi bencana yakni penilaian kerentanan wilayah terhadap bencana yang akan terjadi sebagai suatu tindakan preventif yang dapat meningkatkan sikap waspada dan kesiapsiagaan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kerentanan  sosial,  ekonomi  dan  kepadatanan  bangunan  di  daerah penelitian.  Hasil  penelitian  tentang  kerentanan  ini  dapat  bermanfaat  sebagai  dukungan  praktis  kepada  praktisi,  para pemangku kepentingan dan pengambil keputusan dalam upaya mitigasi dan perencanaan kontingensi dimasa yang akan datang.

## II.  DATA dan METODE

## 2.1   Akuisisi Data
Penelitian  ini  meliputi  17  kecamatan  di  Kabupaten  Bantul  yaitu  Kecamatan  Srandakan,  Sanden,  Kretek,  Pundong, Bambanglipuro, Pandak, Bantul, Imogiri, Jetis, Dlingo, Pleret, Piyungan, Banguntapan, Sewon, Kasihan, Pajangan, dan Sedayu. Jenis penelitian yang digunakan adalah kuantitatif.
Untuk  mendapatkan  variabel  kerentanan  di  wilayah  penelitian  melalui  studi literatur dan  sumber  data  sekunder  dari instansi terkait. Data statistik yang digunakan dalam analisis kerentanan sosial, ekonomi dan kepadatan bangunan diambil dari BPS Kabupaten Bantul Dalam Angka tahun 2022, BMKG dan informasi lain tentang bencana gempa bumi di wilayah penelitian. Sumber-sumber tersebut sangat berguna dalam memberikan informasi yang komprehensif mengenai jumlah bangunan, jumlah penduduk dan perekonomian dan kepadatan bangunan. Karena penelitian membutuhkan bahan yang terwakili untuk beberapa variabel di wilayah yang lebih kecil yaitu kecamatan. Informasi yang diperoleh diperoleh dan dikoreksi berdasarkan populasi masing-masing, adapun variabel penelitian tarcantum pada Tabel 1.
Tabel 1 Variabel Kerentanan Sosial, Ekonomi dan Bangunan Label Variabel Kerentanan Konsep Kerentanan Rasionalisasi Kerentanan FEMALE Jumlah populasi perempuan Gender Berkorelasi dengan kurangnya sumber daya MALE Jumlah populasi laki-laki Gender Berkorelasi dengan kurangnya sumber daya TODDLER Jumlah bayi dan balita Usia Memerlukan lebih banyak bantuan selama bencana ELDRY Jumlah lansia (>60 tahun) Usia Memerlukan lebih banyak bantuan selama bencana DISBLD Penyandang disabilitas (buta, tuli, cacat fisik, sakit) Disabilitas Membutuhkan dukungan dan bantuan tambahan dalam mengatasi dampak bahaya HOUSE Jumlah bangunan tempat tinggal Infrastruktur Berkorelasi dengan tingkan kerentanan bangunan EDUCTN Jumlah bangunan permanen fasilitas pendidikan, Infrastruktur Berkorelasi dengan tingkan kerentanan bangunan HEALTHFAC Jumlah bangunan permanen fasilitas kesehatan Infrastruktur Berkorelasi dengan tingkan kerentanan bangunan WRSSHP Jumlah bangunan permanen fasilitas ibadah Infrastruktur Berkorelasi dengan tingkan kerentanan bangunan HLTHWORK Jumlah tenaga kesehatan Pelayaman kesehatan Diperlukan selama keadaan darurat dan fase pemulihan HOTEL Jumlah perhotelan Perekonomian Berkorelasi fengan tingkat ekonomi TOURISM Jumlah pariwisata Perekonomian Berkorelasi fengan tingkat ekonomi dan pemulihan RESTO Jumlah usaha restoran Perekonomian Berkorelasi dengan tingkat ekonomi dan pemulihan
2.2 Analisis Data: Self Organizing Maps (SOM)
Untuk melakukan pengolahan dan analisa makan digunakan training Self Organizing Maps (SOM) untuk mendapatkan pengelompokan (Clustering) lokasi berdasarkan 13 varibel kerentanan dalam peta heksagonal dan mendapatkan variabel dominan dari tinggi ke rendah.
SOM juga dikenal sebagai peta Kohonen (Kohonen, 1982), adalah teknik pemrosesan data yang digunakan dalam analisis data  dan  pembelajaran  mesin  tanpa  pengawasan,  SOM  digunakan  untuk  memetakan  dan  memvisualisasikan  data
multidimensi menjadi representasi yang lebih sederhana, membantu memahami pola dalam data. SOM juga digunakan sebagai  platform  yang  efektif  untuk  mengidentifikasi  lokasi  studi  kasus  berdasarkan  kesamaannya  dan  untuk mengidentifikasi  variabel-variabel  kunci  yang  menggambarkan  kerentanan  sosial  setiap cluster .  Dalam  SOM,  teknik reduksi berpedoman pada upaya mereduksi dimensi data atau membuat representasi lebih sederhana dari data asli. Hal ini dapat membantu memahami data yang kompleks atau mengurangi beban komputasi ketika memiliki data yang sangat besar.

## 2.2.1. Menetukan Ukuran Peta dengan SOM
Ukuran peta dalam SOM penting karena akan mempengaruhi cara memetakan dan menampilkan. Ukuran peta biasanya ditentukan oleh jumlah unit SOM (neuron) pada grid. Dalam Penelitian ini menentukan Ukuran peta mengunakan metode grid search . Metode ini dengan melakukan eksperimen dengan berbagai ukuran peta SOM dan memilih yang memberikan hasil terbaik. Ini melibatkan percobaan berbagai ukuran dan mengukur kualitas pemetaan atau kesalahan SOM seperti tingkat kesalahan kuantifikasi atau quantification error ( Qe ) dan kesalahan topografi atau topographic error ( Te ) untuk masing-masing ukuran, kemudian memilih ukuran yang memberikan hasil paling optimal.
Mengukur seberapa baik SOM dapat mewakili setiap vektor data dalam kumpulan data. Qe dihitung sebagai jarak rata- rata antara vektor data dan vektor satuan berat SOM terdekat untuk setiap vektor data dalam kumpulan data Qe yang lebih rendah menunjukkan bahwa SOM dapat merepresentasikan data dengan lebih baik karena vektor data cenderung lebih dekat dengan unit SOM yang bersangkutan. Secara matematis Qe dihitung sebagai berikut:
𝑄𝑒 = ! " ∑ %𝑋 # − 𝑊 $%&(#) % " #)! …………………………………….   (1)
Di mana:
N = jumlah vektor data. X i = vektor data ke- i W BMU(i) = vektor bobot unit SOM yang merupakan pemenang terdekat (Best Matching Unit - BMU) untuk vektor data X i . ∥ - ∥ = norma Euclidean (jarak Euclidean) antara dua vektor
Topographic error (Te) mengukur sejauh mana peta SOM mempertahankan struktur topologis data asli. Te mengukur sejauh mana unit SOM yang tetangga dalam data asli juga tetangga dalam peta SOM., Semakin rendah nilai Te, semakin baik  peta  SOM  mempertahankan  topologi  data  (Kiviluoto,  1996).  Kesalahan  topologi  umumnya  dihitung  dengan mengukur sejauh mana unit SOM yang tetangga dalam data asli juga tetangga dalam peta SOM, dan kemudian dihitung sebagai  persentase  unit  SOM  yang  tidak  memenuhi  kriteria  tersebut.  Nilai Te yang  lebih  kecil  lebih  diinginkan. Meskipun peningkatan ukuran menjamin kesalahan yang lebih rendah (kuantifikasi kumpulan data yang baik), ini tidak selalu diinginkan karena neuron yang berlebihan atau kurang signifikan juga meningkat secara paralel (Ki, S.J. dkk., 2011).

## 2.2.2. Pemilihan Ukuran Sample
Saat bekerja dengan Self-Organizing Maps (SOM) untuk analisis data, pemilihan ukuran sampel (sample size) sangat penting karena akan memengaruhi bagaimana SOM memahami pola dalam data. Ukuran sampel merujuk pada jumlah vektor data yang digunakan untuk melatih SOM. Memastikan ukuran sampel yang dipilih sesuai dengan jumlah data yang di miliki. Hal ini agar ukuran sampel terlalu kecil sehingga tidak mencakup variasi yang mencukupi dalam data atau terlalu besar sehingga membutuhkan sumber daya komputasi yang berlebihan.

## 2.2.3.  Relative Important Pie Chart
Relative  important  pia  chart dalam  SOM  merupakan  jenis  jaringan  saraf  tiruan  yang  digunakan  untuk  analisis  dan visualisasi data. Untuk membuat relative important pia chart dalam SOM, perlu memvisualisasikan kepentingan relatif dari  berbagai  klaster  atau  komponen.  Dalam  penelitian  ini  visualisasi  SOM  melalui  pembelajaran  tanpa  pengawasan dalam peta grid 2D dan ruang data (Carreira-Perpinan, 2001). Metode ini menawarkan keunggulan unsupervised learning dan intituve  interface yang  memungkinkan  pengaturan  dan  mengkonfigurasi  jeda  kelas  dengan  mudah  berdasarkan pengamatan yang dilakukan melalui visualisasi. Hasilnya bahwa pentingnya parameter yang besar berkontribusi atas batas yang telah direkomendasikan (Vesanto dkk., 2000). sehingga dapat diperkirakan kontribusi variabel individu terhadap pembentukan batas lingkaran yang terbesar.

## 2.2.4.  Analisis Pengelompokan (Clustering)
Analisis clustering pada  SOM  merupakan  proses  memahami  dan  mengevaluasi  hasil  clustering  yang  dihasilkan  oleh SOM.  SOM  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  memetakan  data  multidimensi  ke  dalam  ruang  dua  dimensi (biasanya  berbentuk grid )  dengan  tujuan  untuk  mengidentifikasi  pola,  hubungan,  dan  pengelompokan  data  ke  dalam kelompok-kelompok atau cluster-cluster berdasarkan kesamaan fitur atau pola (Lin & Chen, 2006). Ini memungkinkan data yang serupa dikelompokkan bersama untuk analisis lebih lanjut. Salah satu langkah kunci dalam pengelompokan unit SOM adalah menentukan metrik atau pengukuran kesamaan yang digunakan untuk menilai sejauh mana unit-unit SOM serupa (Vesanto dkk., 2000). Untuk mencapai pengelompokan yang unik dan partisi data yang bermakna, ada dua metode  utama  pengelompokan  data,  yaitu  pengelompokan  aglomeratif  hierarkis  dan  pengelompokan  positif menggunakan k-means .  Dengan  pengelompokan  aglomerat  ini  dapat  dibangun  pohon  pengelompokan  (dendrogram). Visualisasi  dendrogram  dapat  digunakan  untuk  menginterpretasikan  struktur  data  dan  menentukan  jumlah  kelompok dengan mengiris dendrogram ke level tertentu. Pengelompokan dengan k-means , dengan menggunakan,
……………………………….……….    (2)
dimana C adalah jumlah dan pusat kelompok adalah k. Untuk meminimalisasi pengelompokan terbaik digunakan indeks clustering Davies-Bouldin untuk jarak dalam kelompok dan jarak antar kelompok, sehingga menurut indeks validitas Davies-Bouldin pengelompokan terbaik diminimalkan dengan,
………….………………………….     (3)
Indeks Davies-Bouldin berguna untuk mengevaluasi partisi k-means karena memberikan nilai rendah yang menunjukkan hasil  pengelompokan  yang  baik. Hasil pengolahan data dengan SOM digunakan untuk klasifikasi, analisis data lebih dalam, atau bahkan dalam sistem rekomendasi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penentuan Ukuran Peta Segi Delapan (Hexagonal Map)
Dalam proses SOM training dibentuk jaringan saraf tiruan maka yang pertama dilakukan adalah melakukan simulasi untuk menentukan Quantification error (Qe) dan topographic error (Te) dalam peta segi delapan (hexagonal map) dua dimensi dengan struktur pada lingkungan segi delapan (Heksagonal). Quantification error (Qe) dan topographic error (Te) merupakan dua besaran untuk memperkirakan indeks kualitas untuk mengevaluasi kinerja selama training process pada algoritma SOM. Peningkatan ukuran menjamin kesalahan yang lebih kecil (kuantisasi yang baik dari kumpulan data),  tetapi  belum  tentu  mendapatkan  hasil  terbaik  atau  yang  di  inginkan,  hal  ini  dikarenakan  adanya  neuron  yang redundan atau kurang signifikan juga akan menyebabkan peningkatan secara paralel (Lin dan Chen, 2005). Serangkaian percobaan penentuan Qe dan Te dilakukan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2, dimana didapatkan representasi hasil yang cukup baik melalui ukuran peta [8 3] dengan Qe 0,354 dan Te 0,000.
Gambar 2. Seleksi ukuran peta yang efektif
Setelah  pemilihan  ukuran  peta  ditentukan,  maka  selanjutnya  adalah  visualisasi  dari  13  variabel  kerentanan  untuk menentukan kontribusinya dalam membangun peta heksagonal, seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi komponen setiap variabel kerentanan
Gambar 3. Visualisasi komponen setiap variabel kerentanan.
Dari hasil visualisasi 13 variabel tersebut, kemudian dilakukan proses selanjutnya melalui relative important pie chart dalam training SOM yang akan terbentuk variasi spasial variabel kerentanan. Untuk menunjukkan distribusi hasil yang sebenarnya  pada  peta  maka  dilakukan  penambahan ‘hit’ ke U-Matrix (Ultsch,  1993).  Dengan  menggunakan  hit, dimungkinkan  dapat  mendeteksi  perbedaan  spasial  dalam  distribusi  unit  data  peta,  dan  variabel  yang  mempengaruhi perbedaan dijelaskan dengan jelas seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. a) Hit histogram menunjukkan kepadatan data yang ditunjukkan oleh ukuran lingkaran dalam U-matrix;  b) Kepentingan relatif variabel yang ditunjukkan oleh setiap diagram lingkaran dengan ukuran dan warna yang berbeda
Untuk menentukan variabel yang dominan dalam kontribusi kerentanan di area penelitian, maka dilakukan identifikasi terhadap pengaruh variabel individu yang dilakukan berdasarkan kriteria seleksi perbatasan, seperti yang ditunjukkan pada  Gambar  4b  (kotak  merah)  yang  menunjukkan  diagram  lingkaran  untuk  tiga  belas  variabel  dalam  unit  peta
a) b)
kepentingan  relatif  setiap  variabel  dijelaskan  oleh  ukuran  dan  warna  grafik  yang  berbeda.  SOM  selanjutnya  akan mensortir menurut kepentingannya untuk perangkingan variabel dominan (Gambar 5) yang mempengaruhi kerentanan pada daerah penelitian.
Gambar 5. Perangkingan variabel dominan
Gambar  5  menunjukan  variabel  yang  paling  dominan  yang  memengaruhi  kerentanan  sosial,  ekonomi  dan  bangunan dalam wilayah penelitian. Perangkingan 5 besar variable tersebut antara lain jumlah bangunan permanen fasilitas ibadah (WRSHP)  10.11%.  Urutan  kedua  adalah  jumlah  fasilitas  pendidikan  (EDUCTN)  9.69%,  ketiga  fasilitas  kesehatan (HEALTHFAC) 9.65%. Sementara itu urutan ke empat adalah disabilitas (DISBLD) 15.24%, dan yang terakhir adalah jumlah lansia (EDLRY) 8.23%.

## 3.2 Pengelompokan Lokasi dan Variabel Dominan
Dalam  pengelompokan  lokasi  maka  digunakan  metode  dendogram  dan  Davies  Bouldin  Index  untuk  melakukan klasifikasi sampel sedemikian rupa sehingga  unit yang serupa dengan nilai  terdekat variabel/komponen akan diatur sebagai tetangga seperti Gambar 6.
Gambar 6. a) Dendogram 17 kecamatan dengan 13 variabel; b) Grafik Davies Bouldin Index
a)
b)
Dari peta dendogram dan grafik Davies Boudin kemudian dilakukan plot cluster pada peta heksagonal dalam jumlah cluster untuk mendistrisbusi label yang merupakan nama kecamatan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Peta heksagonal klasifikasi cluster 17 kecamatan dengan 13 variabel terpilih
Gambar 8. Perangkingan variabel signifikan pada masing-masing cluster
Tabel 2 Perangkingan 5 Besar Variabel Dominan Masing-Masing Cluster
Gambar 9. Pemetaan Cluster I, II, dan III di Kabupaten Bantul
Gambar  8  dan  Tabel  2  menunjukkan  persentase  kontribusi  variabel  pada  masing-masing cluster. Berdasarkan  hasil analisis  mengunakan  SOM  maka  didapatkan  bahwa  tingkat  kerentanan  sosial,  ekonomi  dan  kepadatan  bangunan  di Kabupaten Bantul terbagi dalam 3 clusters . Berdasarkan Gambar 7 dan Gambar 4a, maka tingkat kerentanan tertinggi berada pada peta hexagonal map U-matrix dengan gradasi warna lebih gelap yaitu cluster 2 meliputi Kecamatan Bantul dan Kecamatan Imogiri dengan variabel dominan tertinggi adalah disabilitas (DISBLD) sebesar 12.73% dan cluster 3 yaitu Kecamatan Kasihan, Banguntapan, dan Sewon dengan variabel dominan tertinggi adalah fasilitas rumah ibadah (WRSHP) sebesar 9.24%. Kerentanan terendah berada di cluster 1 yang berada di gradasi warna lebih terang pada U- matrix, meliputi Kecamatan Kretek, Srandakan, Pundong, Pajangan, Sanden, Dlingo, Bambanglipuro, Pleret, Piyungan, Pandak, Sedayu dan Jetis, dengan variabel dominan tertinggi adalah pariwisata (TOURISM) sebesar 17,57%. Selanjutnya hasil dari SOM akan di overlay mengunakan Geospasial Information System (GIS) dengan plot clustering ke dalam peta
Kategori Cluster Kecamatan Ranking 5 besar variabel yang berpengaruh Cluster I 1) Kretek 2) Srandakan
3) Pundong
4) Pajangan 5) Sanden 6) Dlingo 7) Bambanglipuro 8) Pleret 9) Piyungan 10) Pandak 11) Sedayu Jetis 1) TOURISM (pariwisata) 17,57% 2) DISBLD (disabilitas) 14,93%
3) WRSHP (fasilitas ibadah) 13,75%
4) HOTEL (usaha perhotelan) 11,33%
5) HEALTHFAC (fasilitas kesehatan) 9,16%
Cluster II 1) Bantul 2) Imogiri 1) DISBLD (disabilitas) 12,73% 2) WRSHP (fasilitas ibadah) 10,78%
3) HEALTHFAC (fasilitas kesehatan) 10,78%
4) EDUCTN (fasilitas pendidikan) 9,42%
5) ELDRY (lansia) 7,93% Cluster III 1) Kasihan 2) Banguntapan 3) Sewon
1) WRSHP (fasilitas ibadah) 9,24% 2) EDUCTN (fasilitas pendidikan) 9,13%
3) ELDRY (lansia) 8,52%
4) HEALTHFAC (fasilitas kesehatan) 8,29%
5) FEMALE (perempuan) 8,25%
administasi  Kabupaten  Bantul  untuk  memvisualisasikan  kondisi  kerentanan  di  masing-masing  wilayah  penelitian (Gambar 9).

## IV.  KESIMPULAN
SOM  dengan  jelas  membedakan  kumpulan  data  yang  dihasilkan  dari  kesamaan  dan  ketidaksamaan  masing-masing variabel, menyediakan pengelompokan (clustering) yang unik dan partisi data yang masuk akal, mampu memperjelas kontribusi variabel terhadap kerentanan. Berdasarkan hasil analisis SOM pada kerentanan sosial, ekonomi dan kepadatan bangunan  di  Kabupaten  Bantul  terbagi  menjadi  3 cluster lengkap  dengan  masing-masing  nilai  persentase  variabel dominannya.  Pendekatan  ini  bermanfaat  bagi  pengambil  kebijakan  dan  pemangku  kepentingan  sebagai  pengambil keputusan dalam merencanakan dan menyiapkan prioritas dalam perspektif waktu dan sumber daya terkait bahaya dan keadaan darurat. Dalam konteks bencana, dapat membantu memastikan rencana dan anggaran pembangunan, membantu menentukan  tempat  mana  yang  memerlukan  perhatian  khusus  dan  tindakan  segera,  serta  selama  pemulihan  jangka panjang pasca bencana, mengingat sensitivitas populasi. Secara konteks yang lebih luas, maka hal ini dapat bermanfaat dalam identifikasi lokasi komunitas yang paling membutuhkan layanan sosial.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didukung  oleh  dana  hibah  dari  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LPPM), Universitas  Pembangunan  Nasional  Veteran  Yogyakarta  melalui  “Hibah  Penelitian  Dosen  Pemula  UPN  Veteran Yogyakarta Tahun 2023”.

## DAFTAR PUSTAKA
BMKG Earthquake Catalog:  http://repogempa.bmkg.go.id/repo_new/ 2021
Carreira-Perpinan, M.A. 2001. Continuous Latent Variable Models for Dimensionality Reduction and Sequential Data Reconstruction, (Ph.D. thesis), University of Sheﬃeld, Sheﬃeld, UK.
Davidson, R. 1997. AN Urban Earthquake Disaster Risk Index. Department of Civil and Environmental Engineering Standford University
Kiviluoto, K. 1996. Topology preservation in Self-Organizing Map. International Conference on Neural Networks, 294- 299.
Ki, S.J., J.H. Kang, S.W. Lee, Y.S. Lee, K.H. Cho, K.G. An, and J.H. Kim. 2011. Advancing Assessment and Design of Stormwater Monitoring Programs Using A Self-Organizing Map: Characterization of Trace Metal Concentration Profiles in Stormwater Runoff. Water Research, 45, 4183-4197
Kohonen, T. 1982. Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps. Biological Cybernetics, 43(1), 59- 69
Lin, G.F. and L.H. Chen. 2006. Identification of Homogeneous Regions for Regional Frequency Analysis Using the Self- Organizing Map. Journal of Hydrology, 324, 1-9
Maharani,  Y.N.,  Nugroho  A.R.B.,  Adiba,  D.F.,  dan  Sulistyowati,  I.  2020.  Pengaruh  Kerentanan  Sosial  Terhadap Ketangguhan Masyarakat dalam Menghadapi Bencana Erupsi Gunung Merapi di Kabupaten Sleman. Jurnal Dialog Penanggulangan Bencana, Vol. 11, No. 1
Nugroho, S.P. Pusat Data dan Informasi BNPB. 2013. Dampak Bencana Terhadap Ekonomi Indonesia.
Pusgen. 2017. Peta Sumber dan Bahaya Gempa Indonesia Tahun 2017. Badan Penelitian dan Pengembangan Kementrian pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat, ISBN978- 602-5489-01-3
Ultsch, A. 1993. Self-Organizing Neural Networks for Visualization and Classification, (Opitz, O., Lausen, B., and Klar, R., Eds.). Information and classification, 307-313, Springer-Verlag, Berlin
Vesanto, J. and E. Alhoniemi. 2000. Clustering of the Self-Organizing Map. IEEE Transaction on
Neural Networks, 11(3), 586-600
World Bank. 2012. The Sendai Report: Managing Disaster Risks for a Resilient Future