## Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana di Kabupaten Jember Menggunakan Metode K-Means Clustering
Nilam Wahidah, Oktalia Juwita, Fajrin Nurman Arifin Program Studi Sistem Informasi, Universitas Jember *nilamwahidah99@gmail.com, **oktalia@unej.ac.id, ***fajrin.pssi@unej.ac.id

## ABSTRACT
This  research  aims  to  classify  disaster-prone  areas  in  Jember  Regency  based  on  disaster-prone  index indicators in 31 sub-districts in Jember Regency. The 6 indicators used in this study are the number of disaster  events,  the  number  of  victims  killed,  the  number  of  injured  victims,  the  number  of  damaged houses, the amount of damage to infrastructure and population density. The clustering method used is the K-Means Clustering method. This method is considered quite effective and efficient for grouping large amounts of data. Researchers also used the Davies Bouldin Index (DBI) method to determine the optimal number of clusters (k) used in the clustering process. The results of this study are the optimal number of clusters (k) is k = 3 with the cluster test k = 2 to k = 10, by classifying groups of low vulnerability, medium vulnerability and high vulnerability.
Keyword: Natural Disasters, DBI, Clusterization, KMeans

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara berkembang dengan rawan bencana yang tinggi dilihat dari sisi geologis dan  geografis  [1].  Secara  geologis  Indonesia  terletak  diantara  empat  lempeng  utama  yaitu  Eurasia,  Indo Australia,  Filipina,  dan  Pasifik.  Hal  ini  menyebabkan  Indonesia  beresiko  mengalami  bencana  alam  seperti gempa bumi, tsunami, dan letusan gunung berapi. Sedangkan secara geografis Indonesia merupakan wilayah tropis  yang  terletak  diantara  dua  samudra  dan  dua  benua,  yaitu  Samudra  Hindia,  Pasifik  dan  Benua  Asia, Australia. Hal ini menyebabkan Indonesia menjadi salah satu daerah rawan bencana banjir, tanah longsor, dan cuaca ekstrim. Pada tahun 2020, Indonesia tercatat mengalami bencana sebanyak 2.939 kejadian [1]. Bencana banjir 1.070 kejadian, puting beliung 879 kejadian dan tanah longsor sebanyak 575 kejadian. Bencana alam ini mengakibatkan  korban  meninggal,  luka-luka,  rusaknya  rumah  warga,  infrastruktur  dan  fasilitas  pemerintah seperti  fasilitas  pendidikan,  kesehatan,  kantor,  dan  akses  penghubung  jembatan.  Oleh  sebab  itu  pada  tahun 2011 Badan Nasional Penanggulangan bencana (BNBP) menyusun indeks  rawan bencana Indonesia sebagai bentuk pencegahan, kesiapsiagaan dalam menjalankan amanah mengenai penanggulangan bencana[2].
Menurut Undang-undang Nomor 24 Tahun 2007 rawan bencana merupakan suatu kondisi geologis, biologis, hidrologis, klimatologis, geografis, sosial, budaya, politik, ekonomi, dan teknologi yang terjadi pada suatu wilayah dalam jangka waktu atau periode tertentu. Sedangkan daerah rawan bencana merupakan suatu kawasan yang sering mengalami bencana alam [3]. Menurut indeks rawan bencana Indonesia yang disusun oleh  BNBP  pada  tahun  2011  dibutuhkan  6  data  atau  indikator  yang  digunakan  untuk  penyusunannya  yaitu jumlah  kejadian  bencana,  jumlah  korban  meninggal,  jumlah  korban  luka-luka,  jumlah  kerusakan  rumah, jumlah kerusakan fasilitas umum, jumlah kepadatan penduduk.
Kabupaten Jember merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Jawa Timur yang meliputi 31 wilayah/ kecamatan dan memiliki luas wilayah dengan 3.293 km2. Secara umum, seperti daerah lainnya, Kabupaten Jember sering mengalami bencana alam seperti tanah longsor dan banjir yang disebabkan oleh hujan lebat dan banjir luapan air sungai sekitar. Pada musim hujan tahun 2020, Kabupaten jember mengalami kerusakan dan kerugian yang diakibatkan bencana alam mulai dari angin puting beliung, banjir bandang dan tanah longsor [4]. Menurut data bencana dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Jawa Timur tahun 2020 di Kabupaten Jember pada bulan Januari sampai Desember 2020 setidaknya terjadi banjir yang disertai dengan angin  kencang  di  beberapa  lokasi  setiap  bulannya,  contoh  di  kecamatan  Panti,  Sukorambi,  Kaliwates,  dan Kalisat. Pada tahun 2020 terdapat kurang lebih 53 titik banjir dan 18 titik tanah longsor di berbagai lokasi di Kabupaten Jember yang menyebabkan terganggunya akses jalan dan rusaknya beberapa rumah warga. Dengan total kerusakan sebanyak 119 rumah warga, 29 fasilitas umum dan 9 korban luka-luka. Menurut data indeks rawan bencana Indonesia pada tahun 2020, Kabupaten Jember termasuk urutan dengan kelas rawan yang cukup tinggi yaitu dengan skor 162.85 yang berada pada peringkat 138 pada tabel indeks rawan bencana kabupaten/ kota  se  Indonensia  pada  tahun  2020.  Untuk  itu  perlu  adanya  pengelompokan  daerah  rawan  bencana  di Kabupaten  Jember  sehingga  pemerintah  dapat  melakukan  penanggulangan  bencana  dini  yang  menurunkan tingkat resiko bencana di Kabupaten Jember [1].
Pada penelitian ini akan dilakukan analisis pengelompokan wilayah rawan bencana pada Kabupaten Jember  berdasarkan    indikator  indeks  rawan  bencana  Indonesia  menggunakan  metode  pengelompokkan K- Means . Metode ini merupakan salah satu metode yang cukup sederhana yang dinilai  dapat mengelompokan data dalam jumlah besar secara cepat dan efisien [5].  Pada penelitian berjudul “An Analysis of Natural Disaster Data  by  Using  K-Means  and  K-Medoids  Algorithm  of  Data  Mining  Techniques”  oleh  Prihandoko  dkk dijelaskan  bahwa  metode k-means dinilai  lebih  efektif  dan  efisien  dibandingkan  metode k-medoids karena metode k-medoids kurang  efektif  digunakan  apabila  banyak  data  yang  mengandung  angka  0  [6].  Dalam penelitian lainnya menjelaskan bahwa metode K-Means adalah sebuah metode yang mudah digunakan dalam melakukan  proses  klusterisasi  data  [7].  Diharapkan  dengan  diterapkan  nya  metode  ini  dapat  membantu pemerintah  Kabupaten  Jember  mengetahui  daerah  mana  saja  yang  merupakan  daerah  rawan  bencana  di Kabupaten  Jember  yang  nantinya  dapat  membantu  penanganan  operasinonal  penanggulangan  bencana  di daerah Kabupaten Jember

## 2. Metode Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif, yaitu penelitian yang didasarkan pada perhitungan  matematis,  teori  atau  hipotesis  [8].  Jenis  data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder.  Data sekunder adalah data yang sudah ada, yang dikumpulkan oleh suatu lembaga atau organisasi sebelumnya [9]. Data  sekunder  didapatkan  dari  sumber  publikasi  pemerintah,  situs,  paper  dll.  Kebutuhan  data  penelitian diperoleh dari beberapa sumber yaitu BPBD, dan BPS Kabupaten Jember
.Kemudian  tahap  analisis  data  meliputi pre-processing data,  proses clustering data  dan  evaluasi cluster . Tahapan pre-processing data meliputi tahap normalisasi atau standarisasi data. Pada proses clustering data terdapat tahapan alur k-means clustering dan pada tahan evaluasi cluster yaitu penentuan jumlah cluster optimal dengan metode Davies Bouldin Index (DBI). Metode DBI adalah salah metode yang dapat dan telah banyak digunakan dalam penentuan jumlah kluster [10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  ( Clustering )  Kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten Jember berdasarkan tingkat rawan bencana dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering . Pemilihan K-Means Clustering sebagai metode pengelompokan dalam penelitian ini cukup efektif dan efisien digunakan walaupun  dengan  jumlah  data  yang  cukup  banyak.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  3 kelompok atau Cluster yaitu Kelompok kerawanan rendah, kerawanan sedang, dan kerawanan tinggi.

## 3. Hasil Dan Analisis
a. Pre- Processing Data
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini yaitu 6 indikator rawan bencana selama tahun 2019-2020 di Kab. Jember. Indikator ini meliputi yaitu jumlah kejadian bencana, jumlah korban meninggal, jumlah korban luka-luka, jumlah kerusakan rumah, jumlah kerusakan fasilitas umum, jumlah kepadatan penduduk. Pada tahap ini, tahapan awal yang dilakukan yaitu melihat tipe data yang akan digunakan. Pada penelitian ini tipe data yang digunakan adalah tibe data numerik agar dapat diukur atau digunakan secara kuantitatif  dan diolah pada operasi matematik. Tipe data dari ketiga variabel data yang digunakan adalah tipe data kategori dan  Numerikal. Untuk atribut dengan tipe data kategori dilakukan pembobotan terlebih dahulu untuk mengubah data menjadi tipe data numerik
Proses standarisasi data dilakukan karena terdapat data yang memiliki besaran angka dengan rentang yang cukup jauh. Pada penelitian ini menggunakan rumus Z-Score untuk menyeimbangkan nilai data tersebut. Rumus standarisasi data menggunakan Z-Score adalah sebagai berikut :
1. Menghitung rata-rata
Berikut rumus rata-rata yang digunakan dalam penelitian ini :
𝑥̅ = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 Keterangan : 𝑥̅ = rata-rata  sampel 𝑛 = banyaknya jumlah data 𝑥 𝑖 = nilai atau objek ke-i
2. Menghitung standart deviasi
Stardart deviasi merupakan simpangan baku dari suatu data. Rumus standart deviasi :
𝑆 = √ ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 − 1
Keterangan : 𝑥̅ = rata-rata  sampel
𝑆 = standart deviasi
𝑥 𝑖 = nilai atau objek ke-i
3. Menghitung Z-Score
Z-Score merupakan nilai baku atau nilai standar dari suatu data. Berikut rumus Z-Score:
𝑧 𝑖 = 𝑥 𝑖 − 𝑥̅ 𝑆 Keterangan : 𝑧 𝑖 = nilai Z-Score ke-i 𝑥 𝑖 = nilai atau objek ke-i 𝑥̅ = rata-rata  sampel 𝑆 = standart deviasi Berikut hasil dari perhitungan standarisasi data :

## Tabel 1. Standarisasi Data

## b. Proses Clustering Data
Tahapan  awal  yang  dilakukan  yaitu  menentukan  nilai k yaitu  jumlah  cluster  yang  digunakan  untuk pengelompokkan. Peneliti membatasi pengujian jumlah Cluster (k) dari k = 2 s/d k = 10. Dari k =2 s/d k = 10 didapatkan k optimal  dari  perhitungan  menggunakan  metode DBI yaitu k =  3,  dengan  nilai  DBI  sebesar 1,156763 dengan tahapan sebagai berikut :
1. Sum of Square Within Cluster (SSW)
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = 1 𝑚 𝑖 ∑ 𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑖 ) 𝑚𝑖
𝑗=𝑖
Keterangan :
𝑚 𝑖 : Banyaknya data di cluster ke-i 𝐶𝑖 𝑖 : Centroid cluster ke-i 𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑖 ) : Jarak setiap data ke centroid i
2. Sum of Square Between Cluster (SSB) 𝑆𝑆𝐵 𝑖𝑗 = 𝑑(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) Keterangan : d ( 𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) : Jarak data ke-1 dan data ke-j di cluster lain
3. Rasio
𝑅 𝑖,𝑗,…,𝑛 = 𝑆𝑆𝑊 𝑖 + 𝑆𝑆𝑊 𝑗 + ⋯ + 𝑆𝑆𝑊 𝑛 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 + ⋯ + 𝑆𝑆𝐵 𝑛𝑖,𝑛𝑗 Keterangan : 𝑆𝑆𝑊 𝐼 : SSW Centroid ke-i 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 : SSB cluster data ke-I dengan j pada cluster berbeda 4. DBI
DBI = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 𝑘 𝑖=1 (𝑅 𝑖,𝑗,….𝑘 )
Semakin kecil nilai DBI yang dihasilkan maka semakin baik atau optimal jumlah cluster tersebut
Pada hasil perhitungan nilai DBI k=2 s/d k=10 didapatkan jumlah cluster optimal yaitu pada k=3. Hasil DBI dapat dilihat pada tabel dibawah :
Tabel 2. Hasil DBI Jumlah k Nilai DBI k = 2 1,414332 k = 3 1,156763 k = 4 1,507215 k = 5 1,369206 k = 6 1,5975 k = 7 1,4141 k = 8 1.5335 k = 9 2,25 k = 10 1,955
Tahapan  selanjutnya  yaitu  pengelompokkan  cluster  berdasarkan k optimal.  Pada  tahapan  ini menggunakan metode K-Means Clustering untuk menentukan kelompok tiap data dengan k = 3, iterasi yang dilakukan yaitu sebanyak 3. Tahapan proses K-Means Clustering adalah sebagai berikut :
1. Menentukan jumlah Cluster (k)
2. Menentukan nilai untuk titik pusat Cluster (centroid)
3. Menghitung jarak dari setiap data ke centroid menggunakan rumus Euclidean Distance sebagai berikut :
𝑑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗) =   √∑(𝑥𝑖 −  𝜇𝑗) 2
Keterangan : 𝑥𝑖 = data kriteria μj = centroid pada Cluster ke-j
4. Mengelompokkan  setiap  data  berdasarkan  kedekatannya  atau  yang  mempunyai  jarak  terkecil  dengan centroid.
5. Menguji  kelompok  dengan  perbandingan  intra  (jarak  data  ke pusat cluster dan  inter  (jarak antar  pusat cluster )
6. Mengulangi langkah 2-5 sampai anggota tiap cluster tidak berubah dan nilai intra lebih kecil dibandingkan dengan  nilai inter.
Berikut merupakan alur hasil dari pengelompokkan
kelompok  dari  masing-masing  data  berdasarkan  jarak  terdekat.  Berikut  hasil  pengelompokkan  data tersebut :
Cluster Anggota Jumlah C1 Puger, Ajung, Ledokombo 3 C2 Sumberbaru, Silo, Kaliwates, Sumbersari, Patrang, Mumbulsari, Mayang 7
C3 Rambipuji, Panti, Kalisat,
Tempurejo, Gumukmas, Jelbuk, Pakusari, Arjasa, Sukorambi, Bangsalsari, Umbulsari, Tanggul, Jenggawah, Balung, Kencong, Jombang, Wuluhan, Ambulu,
Sukowono, Semboro,
Sumberjambe
21
Grafik visualisasi atau cluster plot yang dihasilkan dari pengelompokkan diatas adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Grafik Visualisasi k=3
Pada proses identifikasi cluster peneliti menggunakan 3 tingkat pengelompokkan rawan bencana yaitu rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Tingkat  pengelompokkan  ini  berdasarkan  dari  tingat  pengelompokkan  daerah rawan bencana BPBD Kabupaten Jember.
Selanjutnya pada tahapan identifikasi cluster yaitu menghitung rata-rata data dari masing-masing cluste r , hasil yang didapatkan adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil Rata-rata Identifikasi Cluster
Pada tabel 6 dibawah menunjukkan keterangan hasil dari identifikasi masing-masing cluster dari tabel 5
Tabel 6. Keterangan Identifikasi Cluster Sedang Tinggi rendah Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Ket : pada indikator jumlah kejadian bencana, jumlah kerusakan rumah, jumlah kerusakan fasiltas umum dan kepadatan penduduk memiliki nilai rata-rata tertinggi ke-2 yang dapat diartikan tingkat kerawan sedang. Sedangkan indikator jumlah korban Ket : pada indikator jumlah kejadian bencana, jumlah kerusakan rumah, jumlah kerusakan fasiltas umum dan kepadatan penduduk memiliki nilai rata-rata tertinggi pertama yang dapat diartikan tingkat kerawan tinggi. Sedangkan indikator jumlah Ket : pada indikator jumlah kejadian bencana, jumlah kerusakan rumah, jumlah korban meninggal, jumlah korban luka-luka jumlah kerusakan fasiltas umum dan kepadatan penduduk
memiliki nilai rata-rata
Sedang Tinggi rendah Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 meninggal dan jumlah korban luka-luka memiliki nilai rata-rata tertinggi yaitu dapat diiartikan tingkat kerawanan tinggi. Maka dari itu cluster 1 dapat diartikan cluster dengan tingkat kerawanan sedang korban meninggal dan jumlah korban luka-luka memiliki nilai rata-rata tertinggi ke-2 yaitu dapat diiartikan tingkat kerawanan tinggi. Maka dari itu cluster 2 dapat diartikan
cluster dengan tingkat kerawanan tinggi terendah yang dapat diartikan tingkat kerawan rendah.. Maka dari itu cluster 2 dapat diartikan cluster dengan
tingkat
kerawanan rendah
Berikut tabel hasil dari identifikasi Cluster wilayah rawan bencana di Kabupaten Jember.
Tabel 7. Hasil Identifikasi Cluster Cluster  Anggota Identifikasi Cluster Jumlah C1 Puger,  Ajung, Ledokombo Sedang 3 C2 Sumberbaru,
Silo,
Sumbersari,
Kaliwates,
Patrang, Mumbulsari, Mayang Tinggi 7
C3 Panti,  Arjasa, Rambipuji, Kalisat, Tempurejo,
Gumukmas, Jelbuk, Pakusari, Sukorambi, Bangsalsari, Umbulsari, Tanggul, Jenggawah, Balung, Kencong, Jombang, Wuluhan, Ambulu, Sukowono, Semboro, Sumberjambe Rendah 21

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengelompokkan dari 31 kecamatan di Kabupaten Jember dengan jumlah cluster k= 2 sampai dengan k=10 dengan uji evaluasi DBI untuk menentukan jumlah cluster (k) optimal dihasilkan nilai  DBI  yang  paling  kecil  atau  yang  mendekati  0  yaitu  pada  nilai  k=3  sebesar  1,156763.  Maka  dapat disimpulkan bahwa jumlah cluster (k)=3 adalah jumlah cluster optimal Berdasarkan hasil dari proses evaluasi DBI yang menghasilkan jumlah cluster optimal yaitu k=3, yang kemuadian  di  analasis  pengelompokkannya  menggunakan  metode K-Means  Clustering sebanyak  3  iterasi sampai menghasilkan kelompok dan centroid yang sama atau tidak berubah. Dari hasil pengelompokkan tadi dihasilkan kelompok cluster sebagai berikut: Cluster 1 (Sedang) yaitu Puger, Ajung, Ledokombo, Cluster 2 (Tinggi) yaitu Sumberbaru, Silo, Sumbersari, Kaliwates, Patrang, Mumbulsari, Mayang, Cluster 3 (Rendah) yaitu  Panti,  Arjasa,  Rambipuji,  Kalisat,  Tempurejo,  Gumukmas,  Jelbuk,  Pakusari,  Sukorambi,  Bangsalsari, Umbulsari,  Tanggul,  Jenggawah,  Balung,  Kencong,  Jombang,  Wuluhan,  Ambulu,  Sukowono,  Semboro, Sumberjambe

## Daftar Pustaka
[1] B. N. P. Bencana, “DITERBITKAN OLEH : Badan Nasional Penanggulangan Bencana 1,” 2018.
[2] UNDANG-UNDANG  REPUBLIK  INDONESIA  NOMOR  24.  (2007). UNDANG-UNDANG REPUBLIK INDONESIA NOMOR 24 TAHUN 2007 .
[3] Bencanapedia.ID,  “Daerah  Rawan  Bencana  -  Bencanapedia.ID,” Bencanapedia.ID ,  2017. http://bencanapedia.id/Daerah_Rawan_Bencana (accessed May 14, 2021).
[4] Z.  Solichah,  “Banjir  dan  longsor  terjadi  di  enam  kecamatan  Kabupaten  Jember  -  ANTARA  News,” https ://www.antaranews.com/berita/1312078/banjir-dan-longsor-terjadi-di-enam-kecamatan- kabupaten-jember ,  2020.  https://www.antaranews.com/berita/1312078/banjir-dan-longsor-terjadi-di- enam-kecamatan-kabupaten-jember (accessed Mar. 31, 2021).
[5] T. Alfina and B. Santosa, “Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-Means dan Gabugan Keduanya dalam Membentuk Cluster Data (Studi Kasus : Problem Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri ITS),” Anal. PerbandinganMetode Hierarchical Clust. K-means dan Gabungan Keduanya dalam Clust. Data , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[6] Prihandoko, Bertalya, and M. I. Ramadhan, “An analysis of natural disaster data by using K-means and K-medoids algorithm of data mining techniques,” QiR 2017 - 2017 15th Int. Conf. Qual. Res. Int. Symp. Electr. Comput. Eng. , vol. 2017-Decem, pp. 221–225, 2017, doi: 10.1109/QIR.2017.8168485.
[7] Sudirman, Windarto, A. P., & Wanto, A. (2018). Data mining tools | rapidminer: K-means method on clustering of rice crops by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 420 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/420/1/012089
[8] Kominfo,  “PENELITIAN  KUANTITATIF  DAN  KUALITATIF  SERTA  PEMIKIRAN  DASAR MENGGABUNGKANNYA,” Stud. Komun. DAN MEDIA , vol. 15, no. 1, 2011
[9] Ahyar, H., Maret, U. S., Andriani, H., Sukmana, D. J., Mada, U. G., Hardani, S.Pd., M. S., Nur Hikmatul Auliya, G. C. B., Helmina Andriani, M. S., Fardani, R. A., Ustiawaty, J., Utami, E. F., Sukmana, D. J., & Istiqomah, R. R. (2020). Buku Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif (Issue March).
[10] Viloria, A., & Lezama, O. B. P. (2019). Improvements for determining the number of clusters in k-means for  innovation  databases  in  SMEs. Procedia  Computer  Science , 151 (2018),  1201–1206. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.172