L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Rike Limia Budiarti 1 , Muh. Subur Rahayu 2
Teknik Informatika, Universitas Nurdin Hamzah Email: 1 rikelimia@gmail.com, 2 suburmuhammad667@gmail.com ,
Abstract – Indonesia is one of the countries that passes through the Pacific Ring of Fire or commonly called the Pacific  Ring  of  Fire.  The  area  is  an  area  that  often  occurs  natural  disasters  such  as  floods,  droughts  and hurricanes.  The  National  SAR  Agency  (Basarnas),  which  is  an  Indonesian  Non-Ministerial  Government Institution that carries out tasks in the field of search and rescue (Search And Rescue / SAR). Natural disasters can occur suddenly or through a process that takes place slowly. In some types of disasters such as hurricanes, it is almost impossible to accurately predict when, where, and where they will occur. The shock occurred due to a lack of vigilance and preparedness in dealing with the threat of danger, resulting in many fatalities, injuries and material losses. For this reason, efforts are urgently needed to bring about the impact of disasters. In this study, the  method  used  in  grouping  the  data  is  K-Means  clustering.  The  result  of  this  research  is  the  grouping  of disaster-prone  and  non-disaster-prone  areas  which  are  represented  in  the  Geographical  Information  System (GIS).  Based  on  the  grouping  using  K-Means  Prov.  Jambi  is  divided  into  2  disaster  groups  with  the characteristics  of  disaster-prone  areas  and  non-disaster-prone  areas.  The  2  groups  have  validated  their accuracy.  Cluster  1  includes  the  city  of  Jambi,  which  has  high  rainfall  and  causes  flooding,  while  cluster  2 includes  Kerinci,  Sarolagun,  Batanghari,  Muaro  Jambi,  East  Tanjung  Jabung,  West  Tanjung  Jabung,  Tebo, Bungo, Sungai Penuh City.
Keywords : Clustering;K-Means;Basarnas.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Kantor  SAR  Jambi Yang  beralamat  kan  Jl. Jawa  RT.07,  Kel.  Talang  Bakung,  Jambi  Selatan, Talang Bakung, Kec. Jambi Sel., Kota Jambi, Jambi 36128. Adalah      bagian  dari  Badan  SAR  Nasional (Basarnas)  yang  merupakan  Lembaga  Pemerintah Non Kementrian Indonesia yang bertugas melaksanakan  tugas  pemerintahan  di  bidang pencarian dan pertolongan ( Search
And
Rescue/SAR ).
Saat  ini  dalam  sistem  pelayanan  pengaduan bencana  atau  musibah  pada  kantor  SAR  jambi menggunakan sistem konvensional dimana masyarakat  melakukan  pelaporan  musibah  melalui telepon dan data benca na yang terjadi kepada kantor SAR  Jambi,  kemudian  pihak  kantor  SAR  Jambi kesulitan  dalam  mendapatkan  atau  mengumpulkan informasi tentang pemetaan daerah yang sering atau rawan  terjadinya  bencana  alam  seperti  bencana banjir,  kebakaran,  dan  lain-lain.  Oleh  karena  itu petugas  kesulitan  dalam  merangkum  informasi tentang  daerah  rawan  terjadinya  bencana  untuk melakukan  analisis  dan  pemetaan  bencana  alam yang akan datang.
Kemudian  bagian  komunikasi  menghubungi potensi  SAR  melalui  telepon  kepada  potensi  SAR yang  ada  diwilayah musibah  tersebut  agar melakukan  pertolongan  dini  sebagai  perpanjangan tangan  dari  tim  SAR  kantor  SAR  Jambi  sampai
akhirnya  tim  SAR  tiba  dilokasi  bencana  tersebut. Dari permasalahan diatas penulis mencoba membuat model  analisis,  perancangan  dan  implementasi perangkat  lunak  untuk  pengembangan  zonasi  rawan bencana  yang  berfungsi  sebagai  pemetaan  daerah rawan bencana untuk acuan mengantisipasi bencana yang  akan  datang  serta  mendukung  kecepatan layanan  informasi  musibah  di  lingkungan  kantor SAR  Jambi  dan  proses  penanganan  oleh  potensi SAR di wilayah musibah.
Metode  penelitian  ini  menggunakan  analisa data  sekunder  dan  primer  dengan  penggunaan software  Archive  GIS ,  dengan  melakukan  digitasi peta, overlay dan  sinkronisasi  koordinat  titik  banjir yang  terjadi  sehingga  diperoleh  hasil  pemetaan daerah  rawan  banjir.  pengelompokan  diambil berdasarkan  kerapatan/ density ,  pengolahan  data curah  hujan,  kemiringan  lereng,  tutupan  lahan  dan tekstur  tanah  di  Denasar.  Hasil  Penelitian  ini diperoleh  tingkat cluster daerah  rawan  banjir menjadi  3  klas  diantaranya  rendah,  sedang  dan tinggi. Dengan kriteria daerah yang berpotensi tinggi rawan banjir..
Atas    dasar    uraian    diatas,    maka    penulis tertarik untuk  melakukan  penelitian  dengan  judul “Analisis Clustering Zonasi Rawan Bencana Pada Kantor  Basarnas  Prov.  Jambi  Menggunakan Metode K-Means”.

## ANALISIS CLUSTERING ZONASI RAWAN BENCANA PADA KANTOR BASARNAS PROV. JAMBI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  diambil suatu  rumusan  masalah  yaitu:  “Bagaimana Menganalisis Clustering Zonasi  Rawan  Bencana Pada  Kantor  Basarnas  Prov.  Jambi  Menggunakan Metode K-Means.?”.

## 1.4. Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian ini yaitu: menghasilkan Sistem Pendukung Keputusan untuk mengantisipasi bencana  yang  akan  terjadi  pada  area  zonasi  rawan bencana  agar  tim  SAR  dapat  melakukan  pemetaan dan menyiapkan segala keperluan maupun kebutuhan sebelum terjadinya sebuah bencana.

## 1.5 . Manfaat
Adapun manfaat dari penulisan skripsi, dapat kita uraikan sebagai berikut :
1. Dapat mempermudah kinerja tim SAR dalam mengantisipasi daerah rawan bencana.
2. Mampu memberikan solusi dalam meningkatkan pengolahan data.
3. Dapat  untuk  menghasilkan  suatu  sistem peringatan  untuk  tim  SAR  terhadap  daerah yang akan terjadi bencana.
4. Kemudahan  dalam  melakukan  pengecekan daerah  rawan  bencana  yang  berpotensi  akan terjadinya bencana alam.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Definisi-Definisi
2.1.1.  Analisis Clustering
Analisis cluster adalah  salah  satu  teknik interdependensi yang dapat menggambarkan kedekatan  jarak  atau  kemiripan  antara  objek  dan variabel.
Objek/kasus dalam setiap kelompok cenderung  mirip  satu  sama  lain  dan  berbeda  jauh (tidak  sama)  dengan  objek  dari  klaster  lainnya. Analisis klaster juga disebut analisis klasifikasi atau taksonomi  numeric  ( numerical  taxonomy ).  Analisis Cluster mengklasifikasi objek sehingga setiap objek yang  paling  dekat  kesamaannya  dengan  objek  lain berada  dalam  cluster  yang  sama.  Secara  logika, Cluster-cluster yang  baik  adalah  cluster  yang terbentuk memiliki :
a. Homogenitas (kesamaan) internal yang tinggi antar  anggota  dalam  satu  cluster  ( Within- Cluster ).
b. Heterogenitas  (perbedaan)  eksternal  yang tinggi  antar  anggota  dalam  satu  cluster ( Between-Cluster ).

## 2.1.2.  Zonasi
Zonasi  sendiri  berasal  dari  kata  zona  yaitu kawasan  atau  area  yang  memiliki  fungsi  dan karakteristik lingkungan yang spesifik. Zonasi dalam bahasa inggris adalah Zoning . Pada beberapa negara peraturan  zonasi  ( zoning  regulation )  dikenal  juga dengan istilah  land  development  code,  zoning  code, zoning  ordinance,  zoning  resolution,  zoning  bylow, urban  code,  panning  act ,  dan  lain-lain.  (Ade Heryana, 2020:12).

## 2.1.3.  Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan Sistem
Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS),  secara  umum  didefinisikan  sebagai sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan  baik  kemampuan  pemecahan  masalah maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk masalah  semi-terstruktur.  Secara  khusus,  SPK didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok  manajer  dalam  memecahkan  masalah semi-terstruktur  dengan  cara  memberikan  informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu.

## 2.1.4. K-Means Clustering
K-Means merupakan  salah  satu  algoritma dalam  data  mining  yang  bisa  digunakan  untuk melakukan  pengelompokan/ clustering suatu  data. Ada  banyak  pendekatan  untuk  membuat cluster , diantaranya  adalah  membuat  aturan  yang  mendikte keanggotaan  dalam  group  yang  sama  berdasarkan tingkat persamaan diantara anggota-anggotanya.
Pengelompokan  data  dengan  metode K- Means dilakukan dengan algoritma :
Keterangan : M : Menyatakan jumlah data i : Menyatakan fitur ke-i p : Menyatakan dimensi data C1,C2,-Cn: Menyatakan Cluster ke-n K = n : Menyatakan Banyaknya Klaster
1) Tentukan jumlah kelompok
2) Alokasikan  data  ke  dalam  kelompok  secara acak
3) Hitung  pusat  kelompok  (centroid/rata-rata) dari  data  yang  ada  di  masing-masing kelompok.  Lokasi  centroid  setiap  kelompok diambil dari rata-rata (mean) semua nilai data pada  setiap  fiturnya.  Jika  M  menyatakan jumlah  data  dalam  sebuah  kelompok,  i menyatakan fitur ke-i dalam sebuah kelompok,  dan  p  menyatakan  dimensi  data, maka  persamaan  untuk  menghitung  centroid fitur ke-I digunakan persamaan 1.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
( II.I )
persamaan  1  dilakukan  sebanyak  p  dimensi dari i=1 sampai dengan I = p.
4) Alokasikan
masing-masing data ke centroid/rata-rata terdekat. Ada beberapa cara yang  dapat  dilakukan  untuk  mengukur  jarak data  ke  pusat  kelompok,  diantaranya  adalah Euclidean.  Pengukuran  jarak  pada  ruang jarak  ( distance  space )  Euclidean  dapat  dicari menggunakan persamaan 2.
( II.II )
d adalah  jarak  terpendek  dari  data  xi  ke  K kelompok  setelah  dibandingkan,  Pengalokasian kembali  data  ke  dalam  masing-masing  kelompok dalam metode K-Means didasarkan pada perbandingan  jarak  antara  data  dengan  centroid setiap  kelompok  yang  ada.  Data  dialokasikan  ulang secara  tegas  ke  kelompok  yang  mempunyai  cetroid dengan jarak terdekat dari data tersebut. Pengalokasian  data  ini  menurut  MacQueen  (1967) dapat ditentukan menggunakan persamaan 3.
( II.III )
ai1 adalah nilai keanggotaan titik xi ke pusat kelompok  c1,  d  adalah  jarak  terpendek  dari  data  xi ke K kelompok setelah dibandingkan, dan c1 adalah centroid  (pusat  kelompok)  ke-1.  Fungsi  objektif yang  digunakan  untuk  metode K-Means ditentukan berdasarkan jarak dan nilai  keanggotaan data dalam kelompok.  Fungsi  objektif  menurut  MacQueen (1967) dapat ditentukan menggunakan persamaan 4.
(II.IV)
n  adalah  jumlah  data,  k  adalah  jumlah kelompok, ai1 adalah nilai keanggotaan titik data xi ke  kelompok  cl  yang  diikuti.  a  mempunyai  nilai  0 atau  1.  Apabila  data  merupakan  anggota  suatu kelompok, nilai ai1 = 1. Jika tidak, nilai ai1 = 0.
5) Kembali ke langkah 3, apabila masih ada data yang  berpindah  kelompok  atau  apabila  ada perubahan nilai centroid di atas nilai ambang yang ditentukan, atau apabila perubahan nilai pada fungsi objektif yang digunakan masih di atas nilai ambang yang ditentukan.

## 2.2. Pemodelan Sistem
2.2.1.  UML ( Unified Modelling Language )
UML  ( Unified  Modelling  Language )  adalah suatu  metode  dalam  pemodelan  secara  visual  yang digunakan  sebagai  sarana  perancangan  sistem berorientasi objek. Awal mulanya,  UML  juga  dapat didefinisikan sebagai suatu bahasa standar visualisasi,  perancangan,  dan  pendokumentasian sistem,  atau  dikenal  juga  sebagai  bahasa  standar penulisan blueprint sebuah software .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pendekatan penelitian Penelitian ini
dilakukan dengan menggunakan  pendekatan  atau  metode  studi  kasus ( Case  Research ).  Studi  kasus  termasuk  dalam penelitian analisis  deskriptif ,  yaitu  penelitian  yang dilakukan  hanya  membahas  pada  suatu  masalah tertentu  untuk  diamati  dan  dianalisis.Penelitian  ini berfokus  pada  satu  objek  tertentu  dan  terbatas dengan  mempelajarinya  sebagai  suatu  masalah (kasus),  sehingga  penelitian  yang  menggunakan studi  kasus  hasil  penelitiannya  hanya  berlaku  pada kasus yang dianalisis saja.
Metode ini merupakan metode yang dilakukan  dalam  kehidupan  yang  sebenarnya  atau mengamati  langsung  objek  yang  akan  diteliti. Penelitian ini termasuk penelitian Studi Kasus.

## 3.2. Penelitian Lapangan
Metode ini merupakan metode yang dilakukan  dalam  kehidupan  yang  sebenarnya  atau mengamati  langsung  objek  yang  akan  diteliti. Penelitian ini termasuk penelitian Studi Kasus ( Case Research ). Studi  kasus  ( Case  Research )  adalah  salah satu  metode  penelitian  dalam  ilmu  sosial.  Dalam penelitian  menggunakan  metode  ini,  dilakukan pemeriksaan  longitudinal  yang  mendalam  terhadap suatu  keadaan  atau  kejadian  yang  disebut  sebagai kasus dengan menggunakan cara-cara yang sistematis dalam melakukan pengamatan, pengumpulan data, analisis informasi, dan pelaporan hasilnya.

## 3.3. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  hasil  perancangan  berkaitan erat  dengan  hasil  tahap  analisis  karena  pada  tahap analisis  telah  ditemukan  fungsi-fungsi  dan  metode yang  di  gunakan,  sehingga software dan hardware serta antar muka yang diharapkan. Hasil perancangan program harus sesuai dengan percangan  metode  dalam  percangan  yaitu  antara lain:
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 3.3.1. FlowChart
Flowchart atau  bagan  alur  adalah  diagram yang  menampilkan  langkah-langkah  dan  keputusan untuk melakukan sebuah proses dari suatu program. Setiap  langkah  digambarkan  dalam  bentuk  diagram dan dihubungkan dengan garis atau arah panah.

## Start
Input Kriteria Clustering , Jumlah Cluster, Titik Centroid Awal Menentukan Centroid Awal Mencari Jarak dengan rumus Semua Cluster Tidak Berubah End Mencari Jumlah Cluster Hasil Cluster Ya Mencari Centroid Baru Tidak Mengelompokkan data berdasarkan jarak terdekat dengan centroid
Gambar 1. Flowchart Algoritma K-Means
3.3.2.  Perancangan  UML  ( Unified  Modeling Language )
Use  Case Diagram  atau  diagram use  case merupakan  pemodelan  untuk  memodelkan  kelakuan ( behavior )  sistem  informasi  yang  dibuat. Use  case mendeskripsikan  sebuah  interaksi  antara  satu  atau lebih  aktor  dengan  sistem  informasi.  Diagram use case pada Analisis clustering zonasi rawan bencana pada penelitian ini digambarkan seperti berikut ini:
Analisis Clustering Zonasi Rawan Bencana pada Kantor Basarnas Jambi Login Mengelola Akun Profile Mengelola Data Mengelola Data Wilayah Mengelola Qgis Melihat Laporan Validasi Log Out I I I I I I I I I I I I <<Include>> <<Include>> Qgis Admin User Melihat Peta Daerah Rawan Bencana dan Daerah Tidak Rawan Bencana Melakukan Proses Perhitungan Pada Web

## 3.3.3.  Perhitungan
Untuk  menentukan  nilai  proses  iterasi, langkah  pertama  adalah  menjumlahkan  nilai  K-n menggunakan rumus :
Nilai  yang  dimaksud  dengan  rumus  adalah nilai  bobot  terjadiya  bencana  yang  terjadi  di  suatu daerah  yang  mana  nilai  tersebut  diberi  kode K1,K2,K3,K4,K5,  yang  mana  untuk  nilai-nilai tersebut sudah diinputkan dalam program, yaitu :
Tabel 1. Tabel Data_Wilayah Wilayah K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 C1 C2 Clu ster Prov. Jambi 1 2 2 0 1 0 4 12. 04 13. 92 C1 Kerinci 2 1 0 0 0 2.8 2 1.7 3 C2 Merangin 3 0 0 1 1 2 1 C2 Surolangun 4 1 0 2 0 0 2.6 4 C1 Batanghari 1 0 0 2 0 3.1 6 1.7 3 C2 Muaro Jambi 0 0 0 1 0 4.2 4 2.2 3 C2 Tanjung Jabung Timur 2 0 0 1 1 2.6 4 0 C2 Tanjung Jabung Barat 0 0 0 1 0 4.2 4 2.2 3 C2 Tebo 0 0 0 1 0 4.2 4 2.2 3 C2 Bungo 0 0 0 1 0 4.2 4 2.2 3 C2 Kota Sungai Penuh 0 0 0 0 1 4.6 9 2.2 3 C2
Untuk  tahap  selanjutnnya,  untuk  menghitung jarak  dapat  dlihat  dalam  perhitungan  manual menggunakan rumus sebagai berikut :
1. Jarak
(1)
2. Cluster Center (2) Dimana  : D( i,j )
: Jarak data ke i ke pusat clusterj X i
: Jarak ke i pada atribut data ke k
Yi : Titik pusat ke j pada atribut ke k y : Pusat Centroid x : Jarak i : Panjang Data
Untuk mengetahui data ke 1 dan data ke n itu masuk pada cluster berapa , maka diperlukan tabel menentukan data cluster sebagai berikut :
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Tabel 2. Tabel Menentukan Cluster
Wilayah K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 C1 C2 Cluster
Kota Jambi 1 2 2 0 1 0 4 6.02 14.9 4 C1
Kerinci 2 1 0 0 0 8.73 1.71 C2 Merangin 3 0 0 1 1 7.29 2.21 C2 Surolangun 4 1 0 2 0 6.02 3.43 C2 Batanghari 1 0 0 2 0 8.44 1.17 C2 Muaro Jambi 0 0 0 1 0 9.75 0.96 C2 Tanjung Jabung Timur
2 0 0 1 1 8.01 1.30 C2 Tanjung Jabung Barat 0 0 0 1 0 9.75 0.96 C2 Tebo 0 0 0 1 0 9.75 0.96 C2 Bungo 0 0 0 1 0 9.75 0.96 C2 Kota Sungai Penuh 0 0 0 0 1 10.1 6 1.42 C2
1. Menentukan jumlah cluster = 2 2. Menentukan pusat cluster ( centroid ) = acak C1=
(4,1,0,2,0),  C2=  (2,0,0,1,1) 3. Menghitung jarak : Jarak data ke -1 terhadap Cluster C1 C1 : di =
Jarak data ke -1 terhadap Cluster C2 C2 : di =
Setelah  menentukan  hasil  dari  C1  dan  C2, Maka  Proses  bembuatan  tabel  bantu  untuk menentukan nilai custer :
Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai keanggotaan.  Jika proses  seleksi  keanggotaan  sudah selesai, maka proses selanjutnya adalah menentukan nilai cantroid baru C1 = {1,4}= {(12,2,0,10,4),(4,1,0,2,0)} C2 = {2,3,5,6,7,8,9,10,11} = {(2,1,0,0,0),(3,0,0,1,1),(1,0,0,2,0),(0,0,0,1,0),(2,0,0,1 ,1),(0,0,0,1,0), (0,0,0,1,0), (0,0,0,1,0), (0,0,0,0,1)} Setelah mendapatkan keanggotaan dari semua  cluster,  baik cluster 1  dan cluster 2, selanjutnya  kita  mencari  nilai  sentroid  baru  untuk
Cluster 1  dan Cluster 2,  karena  setiap  masing- masing cluster memiliki  beberapa  atribut  yaitu K1,K2…Kn, yang akan digunakan ketika menggunakan rumus Cluster center .
C1 : K1 :12+4 /2 = 8 K2 : 2+1/2 = 1.5 K3 : 0+0/2 = 0 K4 : 10+2/2 = 6 K5 : 4+0/2 = 2 C2 : K1 : 2+3+1+0+2+0+0+0+0 /10 = 0,9 K2 : 1+0+0+0+0+0+0+0+0 /10 = 0,1 K3 : 0+0+0+0+0+0+0+0+0 /10 = 0 K4 : 0+1+2+1+1+1+1+1+0 /10 = 0,9 K5 : 0+1+0+0+1+0+0+0+1 /10 = 0,3
Berikut nilai Centroid baru yang diperoleh :
C1 : {(8),(1.5),(0),(6),(2)}
C2 : {(0.9),(0.1),(0),(0.9),(0.3)}
ITERASI  1 Menghitung nilai jarak dari data ke-1 sampai dengan  data  ke-n,  dengan  menggunakan  nilai centroid baru Jarak  data  ke  -1  terhadap Cluster C1  dengan  nilai Centroid baru C1 : di =
Jarak  data  ke  -1  terhadap Cluster C2  dengan  nilai Centroid baru C2 : di =
Pada  tahap  ini  kita  membuat  perulangan dengan  kondisi  “apakah  posisi centroid tetap  dan tidak  ada  perubahan  terhadap  datanya”  apabila  ya kita selesai melakukan pengelompokan. Tapi apabila masih  ada  perubahan centroid maka  kita update kembali nilai centroid melalui proses pertama. Proses selanjutnya adalah menentukan nilai cantroid baru.
C1 = {1}= {(12,2,0,10,4) }
C2 = {2,3,4,5,6,7,8,9,10,11} = {(2,1,0,0,0),(3,0,0,1,1),(4,1,0,2,0),(1,0,0,2,0),(0,0,0,1 ,0),
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
(2,0,0,1,1),(0,0,0,1,0),(0,0,0,1,0),(0,0,0,1,0),(0,0,0,0,
1)}
Setelah mendapatkan keanggotaan dari semua cluster ,  baik cluster 1  dan cluster 2, selanjutnya  kita  mencari  nilai  sentroid  baru  untuk Cluster 1  dan Cluster 2,  karena  setiap  masing- masing cluster memiliki  beberapa  atribut  yaitu K1,K2…Kn, yang akan digunakan  ketika  menggunakan rumus Cluster center . C1 :
K1 :12 /1 = 12 K2 : 2/1 = 2 K3 : 0/1 = 0 K4 : 10/1 = 10 K5 : 4/1 = 4 C2 : K1 : 2+3+4+1+0+2+0+0+0+0 /11 = 1.2 K2 : 1+0+1+0+0+0+0+0+0+0 /11 = 0.2 K3 : 0+0+0+0+0+0+0+0+0+0 /11 = 0 K4 : 0+1+2+2+1+1+1+1+1+0 /11 = 1 K5 : 0+1+0+0+0+1+0+0+0+1 /11 = 0.3
Berikut nilai Centroid baru yang diperoleh : C1 : (12,2,0,10.4) C2 : {(1.2),(0.2),(0),(1),(0.3)}
ITERASI  2 Menghitung nilai jarak dari data ke-1 sampai dengan  data  ke-n,  dengan  menggunakan  nilai centroid baru.
Jarak  data  ke  -1  terhadap Cluster C1  dengan  nilai Centroid baru
C1 : di =
Jarak  data  ke  -1  terhadap Cluster C2  dengan  nilai Centroid baru C2 :
di =
Setelah  menentukan  hasil  dari  C1  dan  C2, Maka  Proses  bembuatan  tabel  bantu  untuk menentukan nilai custer : Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai keanggotaan  dapat  dilihat  pada  tabel  3  sebagai berikut.
Tabel 3. Tabel Iterasi 3
Wilayah K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 C1 C2 Clust er Kota Jambi 12 2 0 10 4 0 14.6 4 C1 Kerinci 2 1 0 0 0 14.7 3 1.53 C2 Merangin 3 0 0 1 1 13.2 2 1.94 C2 Surolang un 4 1 0 2 0 12.0 4 3.09 C2 Batangha ri 1 0 0 2 0 14.3 1 1.08 C2 Muaro Jambi 0 0 0 1 0 15.6 5 1.25 C2 Tanjung Jabung Timur
2 0 0 1 1 13.9 2 1.08 C2 Tanjung Jabung Barat
0 0 0 1 0 15.6 5 1.25 C2 Tebo 0 0 0 1 0 15.6 5 1.25 C2 Bungo 0 0 0 1 0 15.6
5 1.25 C2 Kota Sungai Penuh
0 0 0 0 1 16.0
3 1.72 C2
Proses  iterasi  akan  berhenti  jika  telah menemui  maksimum  iterasi  yang  dimasukkan  oleh User atau hasil yang dicapai sudah konvergen (pusat cluster baru sama dengan pusat cluster lama).

## 3.4. Implementasi Akses Admin
3.4.1.  Tampilan Data Hasil
Tampilan  Tambah  Data  Hasil  merupakan menu untuk menganalisis atau menghitung data pada Analisis Clustering Zonasi  Rawan  bencana  Pada Kantor  Basarnas  Prov.  Jambi.  Pada  halaman  data hasi  tersebut,  terdapat  tombol  proses  yang  mana tombol  tersebut  akan  mengarahkan admin ke  detail perhitungan  menggunakan  metode  K-Means  pada web Analisis Clustering Zonasi  Rawan  bencana Pada  Kantor  Basarnas  Provinsi  Jambi,  berikut tampilan  detail  perhitungan  menggunakan  metode K-Means  pada  web  Analisis Clustering Zonasi Rawan  bencana  Pada  Kantor  Basarnas  Provinsi Jambi :
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
3.5. Implementasi Akses Pengguna
3.5.1.  Tampilan Halaman Utama
Halaman  Utama  Analisis Clustering Zonasi Rawan  bencana  Pada  Kantor  Basarnas  Provinsi Jambi digunakan pengguna untuk melakukan proses pencarian  wilayah,  dan  lokasi  pada  Analisis Clustering Zonasi  Rawan  bencana  Pada  Kantor Basarnas  Provinsi  Jambi.  Adapun  Halaman  Utama Analisis Clustering Zonasi  Rawan  bencana  Pada Kantor  Basarnas  Provinsi  Jambi  dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Utama
Keterangan :
: Daerah Tidak Rawan Bencana : Daerah Rawan Bencana

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Dengan  adanya  pengembangan  Analisis Clustering  Zonasi  Rawan  bencana  Pada  Kantor Basarnas  Prov.  Jambi  dalam      melakukan  pemetaan daerah-daerah  yang  sering  terjadinya  bencana  yang sesuai dengan yang berjalan dibidang penanggulangan bencana, yaitu : Analisis Clustering Zonasi Rawan bencana Pada Kantor Basarnas Prov. Jambi  hasil  analisis  ini  dapat  menunukan  lokasi potensi  longsor  daerah  rawan  bencana  dan  daerah tidak  rawan  bencana  sebagai  informasi  awal  untuk untuk  peringatan  dini  bahaya  terjadinya  bencana alam di wilayah penelitian.

## 4.2. Saran
Sebagai  penutup  Program  Penelitian  ini, Adapun  saran  peneliti  usulkan  sebagai  bahan pertimbangan  Untuk  Pihak  Kantor  Basarnas  Prov. Jambi  guna  meningkatkan  kualitas  dan  kuantitas kerja yaitu:
1. Untuk penelitian selanjutnya perlu ditambahkan  vaktor  dan  variabel  seperti waktu  terjadinya,  kondisi  awan,  luas  lahan, cuaca, sehingga lebih optimal dalam menganalisis cluster . 2. Untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan metode cluster yang lebih baik
atau  terbaru  agar  mendapat  hasil  yang  lebih optimal.

## DAFTAR REFERENSI
Anak  Agung  Raka  P.W.A,  Muhammad  Huzaimi Maulana,  Cindya  Dewi  Andini,  Faridatun Nadziroh. 2018. “Sistem  Peminjaman Ruangan  Online  (SPRO)  Dengan  Metode UML (Unfield Modeling Language)”. Vol.  1 No.  1  (2018)  Jurnal  teknologi  dan  terapan bisnis,  Diakses  Pada  Tanggal  24  juni  2022. https://www.jurnal.aksi.ac.id/index.php/jttb/a rticle/view/35 Darwansyah,  M  Iqbal.  2018. “Data  Mining  Pada Penjualan  Sepeda  Motor  Di  PT.  Tunas Dwipa  Matra  Palembang  Menggunakan Metode  Clustering”. Other  thesis ,  Politeknik
Negeri  Sriwijaya.Diakses  Pada  Tanggal  19
Februari 2022. http://eprints.polsri.ac.id/5746/ Heryana,  A.  2020. “Pengertian  dan  Jenis-Jenis Bencana”. Jakarta: Universitas Esa Unggul”. Diakses  Pada  Tanggal  19  Februari  2022. archgate.net/profile/AdeHeryana/publication/ 338537206_Pengertian_dan_Jenis_Bencana/l inks/5e1a694c4585159aa4c8bbe4/Pengertian -dan-Jenis-Bencana.pdf
MacQueen, J. 1967. “Some  Methods  for Classification  and  Analysis  of  Multivariate Observations. Berkeley Symposium on
Mathematical  Statistics  and  Probability”.
(hal. 1-17). Mujiati.  2014. “Analisis  Data  Peracangan  Sistem
Informasi Stok Obat Pada Apotek Arjowinangun”. Hanik  Sentra  Penelitian Engineering  Edukasi,  Vol.  11  No.  2  2014, Diakses  Pada  Tanggal  19  Februari  2022. http://ijns.org/journal/index.php/speed/article/ view/1281 . Rijali,  Ahmad.  2018. “Analisis  Data  Kuantiatif”. UIN  Antasari  Banjarmasin  Vol.  17  No.  33 Januari  -  Juni  2018,  Diakses  Pada  Tgl.  19 Febriari  2022. http://36.92.225.6/index.php/ alhadharah/article/view/2374 .

## IDENTITAS PENULIS
Nama : Rike Limia Budiarti NIK/NIDN : 1006128802 TTL : Jambi, 06 Desember 1988 Gol/Pangkat : IIIB Jab. Fungsional  : Lektor Email : rikelimia@gmail.com Nama : Muh. Subur Rahayu NIM : 1802030 Email : suburmuhammad667@gmail.com