Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Analisa Data Untuk Prediksi Daerah Rawan Bencana Alam Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Muhamad Firman Al Halik 1 , Laila Septiana 2
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Nusa Mandiri
firmanalkhalik89@gmail.com 1 , laila@nusamandiri.ac.id 2
Received: September 18, 2022 . Revised: October 15, 2022 . Accepted: October 26, 2022 . Issue Period: Vol.6 No.4 (2022), Pp.856-870
Abstrak: Bencana  alam  adalah  suatu  peristiwa  yang  mengakibatkan  dampak  dan  pengaruh besar bagi populasi manusia. Jawa Barat merupakan provinsi yang memiliki kejadian bencana alam  cukup  banyak,  diantaranya  bencana  alam  tanah  longsor,  gempa  bumi,  banjir,  angin puting  beliung,  kebakaran,  dan  sebagainya.  Saat  ini  pengetahuan  teknologi  dan  informasi berkembang  sangat  pesat.  Canggihnya  teknologi  membuat  setiap  orang  mampu  mengakses dan mendapat informasi tanpa batasan. Hal ini membuat informasi sangat dibutuhkan di setiap lini kehidupan. Salah satunya ialah informasi tentang bencana alam, dimana informasi tentang bencana  alam  di  butuhkan  untuk  penanggulangan  bencana.  Data  mining  merupakan  teknik yang  umum  dilakukan  untuk  pengolahan  data  bencana  alam,  sebab  teknik  tersebut  dianggap mampu menjadi sebuah solusi atas permasalahan penanggulangan bencana alam. Oleh karena itu, dalam penelitian ini membahas tentang pengelompokan data bencana alam untuk prediksi daerah rawan bencana alam di Jawa Barat dengan teknik data mining menggunakan algoritma k-means  clustering.  Hasil  penelitian  didapatkan  3  cluster  diantaranya  cluster  rendah,  cluster sedang, dan cluster tinggi..
Kata kunci: Data Mining, Bencana Alam, K-Means, Clustering
Abstract: A  natural  disaster  is  an  event  that  has  a  major  impact  and  impact  on  the  human population.  West  Java  is  a  province  that  has  quite  a  lot  of  natural  disasters,  including landslides,  earthquakes,  floods,  hurricanes,  fires,  and  so  on.  Currently,  knowledge  of technology and information is growing very rapidly. Sophisticated technology makes everyone able  to  access  and  obtain  information  without  restrictions.  This  makes  information indispensable in every line of life. One of them is information about natural disasters, where information  about  natural  disasters  is  needed  for  disaster  management.  Data  mining  is  a commonly  used  technique  for  processing  natural  disaster  data,  because  the  technique  is considered capable of being a solution to natural disaster management problems. Therefore, this  study  discusses  the  grouping  of  natural  disaster  data  for  prediction  of  natural  disaster- prone areas in West Java with data mining techniques using the k-means clustering algorithm. The  results  of  the  study  obtained  3  clusters  including  low  cluster,  medium  cluster,  and  high cluster.
Keywords: Data Mining, Natural Disasters, K-Means, Clustering

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki resiko bencana  yang tinggi sebagai konsekuensi  letak negara dari segi geologis dan geografis.  Secara  geologis,  Indonesia  berada  pada  pertemuan  empat  lempeng  utama  yaitu  Eurasia,  Indo
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Australia,  Filipina,  dan  Pasifik  yang  menjadikan  Indonesia  rawan  bencana  gempa  bumi,  tsunami,  dan  letusan gunung  berapi.  Sedangkan  dari  segi  geografis  Indonesia  berada  di  daerah  tropis  dan  pada  pertemuan  dua samudera  serta  dua  benua  membuat  wilayah  ini  rawan  bencana  banjir,  tanah  longsor,  banjir  bandang, kekeringan, cuaca ekstrim dan abrasi  yang  juga dapat memicu kebakaran  hutan dan  lahan  [1]. Daerah dengan tingkat rawan bencana hampir semuanya berada pada daerah dengan tingkat penduduk yang tinggi [2].
BNPB  mencatat total kejadian  bencana alam sejak 1 januari  hingga  31 desember 2021 sebanyak  3.092 kasus,  dengan  wilayah  paling  banyak  mengalami  peristiwa  bancana  alam  ialah  provinsi  Jawa  Barat  dan  Jawa Timur.  Sebaran  kejadian  bencana  alam  antara  lain  Jawa  barat  dengan  768  peristiwa,  Jawa  Timur  398,  Jawa Tengah  313,  Aceh  216,  Kalimantan  Selatan  110,  Sumatera  Utara  104,  Sulawesi  Selatan  102,  dan  Kalimantan Tengah 100 kejadian [3].
Jawa  Barat  memiliki  jenis  bencana  alam  yang  beragam.  Diantaranya  bencana  Tanah  Longsor,  Banjir, Gempa  Bumi,  Angin  Puting  Beliung,  dan  Kebakaran  Hutan  serta  Bangunan.  Pada  januari  sampai  desember tahun  2016,  Tanah  Longsor  menjadi  bencana  yang  sering  terjadi  di  Jawa  Barat,  dengan  480  kali  kejadian, kemudian  bencana  Kebakaran  sebanyak  257  kejadian.  Disusul  bencana  Banjir  dengan  215  kali  kejadian, bencana  Angin  Puting  Beliung  terjadi  sebanyak  185  kali  dan  bencana  Gempa  Bumi  sebanyak  48  kali.  Pada tahun  2017  di  bulan  Januari  sampai  maret,  tercatat  kejadian  Kebakaran  sebanyak  81  kali,  kemudian  Banjir sebanyak 62 kali, Tanah Longsor sebanyak 170 kali, Angin Puting Beliung 102 kali, dan Gempa Bumi 59 kali kejadian.  Data  diatas  merupakan  data  bencana  dengan  intensitas  yang  cukup  besar  yang  laporannya  di  terima oleh BPBD Provinsi Jawa Barat [4].
Perkembangan teknologi dan informasi saat ini mengalami perkembangan yang sangat pesat. Teknologi yang canggih membuat setiap orang dapat mengakses dan mendapatkan informasi secara cepat dan akurat, tanpa mengenal batasan wilayah dan waktu. Hal ini  menjadikan informasi  itu sangat berharga dan dibutuhkan untuk pengambilan keputusan. Salah satu informasi  yang dibutuhkan oleh warga saat  ini  adalah  informasi  mengenai kejadian bencana alam. Namun informasi mengenai bencana alam yang tersaji saat  ini masih bersifat acak, sulit dipahami  dan  belum  terbukti  keabsahannya.  Meskipun  bencana  alam  merupakan  kejadian  yang  tidak  bisa dihindari, akan tetapi dampak  bencana dapat dikurangi dengan  mengenali penyebab dan  mempelajari kejadian bancana  yang telah terjadi dengan  menganalisa data bencana  yang ada. Perlu dilakukan prediksi daerah rawan bencana alam supaya dapat menjadi indikator penanggulangan bencana alam. Berbagai metode pengolahan data menjadi sebuah informasi yang mudah dipahamin sudah banyak dilakukan. Data mining merupakan teknik yang umum dilakukan untuk pengolahan data bencana alam [2].
Teknik  data  mining  dapat  diterapkan  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data  berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  [5].  Dari  polanya  data  mining  di  kelompokan  ke dalam  beberapa  Teknik  yaitu  deskripsi,  kemudian  estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  clustering,  dan  asosiasi  [2]. Data mining menjadi sebuah inti dari proses KDD ( knowledge discovery in database ) dimana KDD merupakan sebuah proses terorganisir untuk menemukan pengetahuan dan pola-pola yang berlaku dalam sebuah data yang besar. Data mining perlu dipelajari dan dipahami, karena manusia menghasilkan banyak data yang besar dalam berbagai bidang [6].
Pendekatan  data  mining  bukanlah  hal  baru,  terbukti  dengan  banyaknya  penelitian  terdahulu  yang memanfaatkan [7]. Beberapa penelitian terdahulu diantaranya, penelitian yang dilakukan oleh Muhamad Iqbal Ramadan dan Prihandoko dalam jurnal yang berjudul “Penerapan Data Mining Untuk Analisa Data Bencana Milik  BNPB  Menggunakan  Algoritma K-means dan Linear  Regression ”  menggunakan  algoritma k-means untuk pengelompokan data dan linear regression untuk melakukan prediksi data bencana milik BNPB selama 5 tahun kedepan [2]. Dalam jurnal berjudul “Implementasi K-means Clustering Untuk Pengelompokan Daerah Rawan  Bencana  Kebakaran  Menggunakan  Model Crisp-dm ”  yang  disusun  oleh  F  N  Dheawyanti  dkk, mengelompokan daerah rawan bencana kebakaran dengan algoritma k-means clustering dengan model crisp- dm bertujuan menghasilkan kelompok daerah yang memiliki potensi tinggi terjadinya bencana kebakaran  [8]. Dalam  penelitian  yang  dilakukan  Risa  Halilintar  dan  Intan  Nur  Farida  menggunakan  algoritma k-means clustering untuk melakukan prediksi prestasi nilai akademik mahasiswa yang terbagi menjadi 4 kelompok atau cluster yaitu  sangat  baik,  baik,  cukup,  kurang  yang  berguna  untuk  mengetahui  mahasiswa  yang  mempunyai predikat kelulusan yang sesuai dengan pengelompokan tersebut [9].
Berdasarkan latar belakang masalah, pada penelitian ini menggunakan teknik data mining untuk menggali informasi  data  bencana  alam  dengan  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering untuk  mengelompokan daerah  rawan  bencana  alam  yang  ada  di  27  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  menjadi  3 cluster yaitu
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
cluster rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Kemudian  akan  dilakukan  pengelompokan  daerah  rawan  bencana  alam dengan intensitas kerawanan diatas 50% pada tiap variable bencana alam.

## II. METODE DAN MATERI

## 2.1 Data Mining
Data  mining merupakan  sebuah  proses  dengan  menggunakan  Teknik  dan  alat  analisis  data  untuk  mencari pola dan  hubungan  yang tersembunyi dari sebuah data. Sebuah pendekatan  yang  mendasar dalam data mining ialah  untuk  meringkas  dan  mengekstrak  informasi  yang  berguna  serta  masuk  akal  yang  sebelumnya  belum diketahui [6].

## 2.2 Clustering
Clustering adalah  metode  pengelompokan  data  ke  dalam  beberapa cluster maupun  kelompok  dimana  data dalam cluster memiliki kemiripan  yang  maksimum dan data antar cluster  memiliki kemiripan  yang minimum [10]. Clustering digunakan  untuk  pengelompokan  maupun  mengidentifikasi  data  atau  informasi  yang mempunyai karakteristtik tertentu [6].

## 2.3 Algoritma K-Means Clustering
K-means clustering adalah metode data clustering non-hirarki memperbaiki data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau kelompok, sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama di kelompokan ke dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  ke  dalam kelompok yang lain [5].
K-means Clustering adalah, K sebagai konstanta jumlah cluster yang diinginkan, means yang berarti nilai suatu rata-rata  dari  suatu  grup  data  yang  dalam  hal  ini  didefinisikan  sebagai  cluster,  sehingga k-means  clustering adalah  suatu metode analisa data atau metode data  mining  yang  melakukan proses pemodelan tanpa supervise dan merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan system partisi. Metode k-means berguna  untuk  mengelompokan  data  ke  dalam  satu  kelompok,  dengan  karakteristik  yang  berbeda  antara kelompok satu dengan kelompok yang lain [9]. Diagram alir algoritma K-Means Clustering :
Gambar 1. Diagram alir algoritma K-Means Clustering [6]
Pada algoritma K-Means Clustering perhitungan Ecluidian Distance didapat dari jarak hasil pengurangan xi (nilai data) dan y (nilai pusat).

## 2.4 Metode Penelitian
2.4.1 Pengumpulan Data
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Data  merupakan  kumpulan  kejadian  atau  peristiwa  yang  berupa  angka,  symbol,  kode  dan  lainnya. Pengumpulan data adalah pencatatan peristiwa atau kejadian yang dilakukan untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan dalam mencapai tujuan penelitian.
1. Kebutuhan Data
Data  yang  dibutuhkan  berupa  data  bencana  alam  provinsi  Jawa  Barat  menurut  Kabupaten/Kota  yang dihimpun dalam website resmi open data provinsi Jawa Barat.
2. Sumber Data Pengumpulan data berdasarkan dokumen-dokumen dan keterangan yang dihasilkan Dinas Pemberdayaan Masyarakat dan Desa serta Dinas Lingkungan Hidup Provinsi Jawa Barat, yang terangkum dalam Open Data Jabar (https://opendata.jabarprov.go.id)  sebagai portal data terbuka  yang  menyediakan data akurat dari seluruh organisasi perangkat daerah di Jawa Barat.
3. Cara Memperoleh Data
Data  diperoleh  dari  mendownload  atau  mengunduh  melalui  website  https://opendata.jabarprov.go.id/ yang sudah disediakan oleh pemerintah Provinsi Jawa Barat.
4. Jumlah Data
Data yang diambil oleh penulis yaitu data bencana alam berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Barat pada rentan tahun 2012 sampai 2021.
2.4.2 Populasi
Populasi  merupakan  area  generalisasi  yang  tersusun  dari  beberapa  objek  maupun  subjek  yang  memiliki kualitas  serta  karakter tertentu  yang  ditetapkan  oleh  peneliti  sebagai  bahan  untuk  dipelajari  kemudian  di tarik  kesimpulan  [12].  Dalam  penelitian  ini  penulis  menetapkan  populasi  diantaranya  data  bencana  alam yang terjadi di 27 Kabupaten/Kota di Jawa Barat pada rentan waktu tahun 2012 sampai tahun 2021.
2.4.3 Sampel Penelitian
Sampel  diartikan  sebagai  bagian  dari  jumlah  serta  karakter  yang  dimiliki  oleh  populasi.  Pengambilan sampel subyek  yang  jumlahnya kurang dari 100,  baiknya diambil  semuanya sehingga  menjadi penelitian populasi [12].
2.4.4 Analisis Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  data  jumlah  dan  jenis  bencana  alam  yang  terjadi  di  Kabupaten/Kota  di Jawa  Barat.  Data  kemudian  diolah  dengan  perhitungan  bobot  dari  tiap  indeks.  Selanjutnya  data  akan dicluster  ke  dalam  3 cluster yakni cluster tingkat  bencana  alam  rendah, cluster tingkat  bencana  alam sedang,  dan cluster tingkat  bencana  alam  tinggi.  Dalam  tahap  ini  akan  dianalisis  hasil  dari  pengolahan data.

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL

## 3.1 Data Bencana Alam
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  jumlah bencana alam di 27 Kabupaten atau kota di Jawa Barat dari tahun 2012 sampai 2021 dengan 5 variabel bencana alam yaitu Tanah Longsor, Gempa Bumi, Banjir, Angin Putting Beliung, dan Kebakaran Hutan dan Lahan.
Tabel 1. Data Gabungan Jumlah Bencana Alam di Jawa Barat
No Kabupaten/Kota Tanah Longsor Gempa Bumi Banjir Angin Puting Beliung Kebakaran 1 Bogor 801 16 202 695 123 2 Sukabumi 890 95 139 289 420 3 Cianjur 162 18 58 56 34 4 Bandung 219 27 272 108 218 5 Garut 388 99 100 110 234 6 Tasikmalaya 273 89 47 82 53 7 Ciamis 365 8 87 238 228
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
8 Kuningan 506 3 59 90 144 9 Cirebon 26 0 88 75 85 10 Majalengka 306 2 54 71 127 11 Sumedang 352 2 82 65 242 12 Indramayu 5 2 43 30 11 13 Subang 90 4 78 76 25 14 Purwakarta 59 2 10 38 120 15 Karawang 15 0 122 94 59 16 Bekasi 8 3 96 29 37 17 Bandung Barat 245 3 30 77 77 18 Pangandaran 47 33 27 107 141 19 Kota Bogor 607 2 73 266 151 20 Kota Sukabumi 54 71 22 50 41 21 Kota Bandung 40 0 54 45 362 22 Kota Cirebon 7 1 14 35 48 23 Kota Bekasi 7 0 80 14 23 24 Kota Depok 11 0 14 12 15 25 Kota Cimahi 47 3 61 58 135 26 Kota Tasikmalaya 85 4 35 112 36 27 Kota Banjar 47 6 7 57 36
Sumber : Open Data Jabar ( https://opendata.jabarprov.go.id )
3.2 Penerapan Algoritma K-Means
1. Transformasi Data
Pada tahap transformasi data, data diakumulasikan kemudian diambil nilai rata-rata dari setiap 860ariable. Rata-rata = jumlah bencana ÷ jumlah tahun
Sampel :
 Bogor  Tanah Longsor : 801 ÷ 10 = 80,1  Gempa Bumi : 16 ÷ 10 = 1,6  Banjir : 202 ÷ 10 = 20,2  Angin Putting Beliung : 695 ÷ 10 = 69,5  Kebakaran : 123 ÷ 10 = 12,3 Tabel 2 Data Hasil Transformasi No Kabupaten/Kota Tanah Longsor Gempa Bumi Banjir Angin Puting Beliung Kebakaran 1 Bogor 80,1 1,6 20,2 69,5 12,3 2 Sukabumi 89 9,5 13,9 28,9 42 3 Cianjur 16,2 1,8 5,8 5,6 3,4 4 Bandung 21,9 2,7 27,2 10,8 21,8 5 Garut 38,8 9,9 10 11 23,4 6 Tasikmalaya 27,3 8,9 4,7 8,2 5,3 7 Ciamis 36,5 0,8 8,7 23,8 22,8 8 Kuningan 50,6 0,3 5,9 9 14,4 9 Cirebon 2,6 0 8,8 7,5 8,5 10 Majalengka 30,6 0,2 5,4 7,1 12,7 11 Sumedang 35,2 0,2 8,2 6,5 24,2
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
12 Indramayu 0,5 0,2 4,3 3 1,1 13 Subang 9 0,4 7,8 7,6 2,5 14 Purwakarta 5,9 0,2 1 3,8 12 15 Karawang 1,5 0 12,2 9,4 5,9 16 Bekasi 0,8 0,3 9,6 2,9 3,7 17 Bandung Barat 24,5 0,3 3 7,7 7,7 18 Pangandaran 4,7 3,3 2,7 10,7 14,1 19 Kota Bogor 60,7 0,2 7,3 26,6 15,1 20 Kota Sukabumi 5,4 7,1 2,2 5 4,1 21 Kota Bandung 4 0 5,4 4,5 36,2 22 Kota Cirebon 0,7 0,1 1,4 3,5 4,8 23 Kota Bekasi 0,7 0 8 1,4 2,3 24 Kota Depok 1,1 0 1,4 1,2 1,5 25 Kota Cimahi 4,7 0,3 6,1 5,8 13,5 26 Kota Tasikmalaya 8,5 0,4 3,5 11,2 3,6 27 Kota Banjar 4,7 0,6 0,7 5,7 3,6
2. Inisialisasi
Dalam tahap  ini dilakukan penentuan titik tengah atau centroid awal dengan  mengambil  nilai terkecil (min)  untuk cluster tingkat  rendah  (C1),  nilai  rata-rata  ( average )  untuk cluster tingkat  sedang  (C2)  dan nilai terbesar ( maks ) untuk cluster tingkat tinggi (C3).
Tabel 3 Centroid Awal
3. Iterasi 1 (satu)
Hasil  perhitungan  jarak  setiap  data  ke centroid terdekat  untuk  menentukan  kelompok K-Means baru berdasarkan jarak terdekat dari centroid.
Rumus Euclidean Distance :
Keterangan : d : Jarak Euclidean i : Banyak data c : Centroid x : Data
Perhitungan jarak centroid dilakukan menggunakan Microsoft Excel dengan memasukan rumus diatas, berikut tabel hasil perhitungan pada iterasi 1 :
Tabel .4 Jarak Centroid Iterasi 1
Kabupaten/Kota C1 C2 C3 Bogor 107,281406 85,00397579 32,85102738 Cluster A B C D E Cluster Rendah C1 0,5 0 0,7 1,2 1,1 Cluster Sedang C2 20,97 1,83 7,24 11,03 11,94 Cluster Tinggi C3 89 9,9 27,2 69,5 42
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Sukabumi 102,649111 72,03530384 42,72481714 Cianjur 17,3317627 14,04147428 106,7547657 Bandung 41,0871026 23,29345402 91,69503803 Garut 47,3784761 23,0683116 81,14240568 Tasikmalaya 29,6663109 15,70665464 97,05009016 Ciamis 48,3972107 23,43243479 75,08954654 Kuningan 52,6770348 32,04654428 80,26468713 Cirebon 12,8245858 22,34652098 113,4362376 Majalengka 33,1286885 16,00659239 93,44592019 Sumedang 42,685829 19,19122195 87,38060426 Indramayu 4,02988834 25,27043727 120,6060115 Subang 12,8740048 17,34032872 110,7179751 Purwakarta 12,4442758 21,55089325 113,5897443 Karawang 14,9509197 23,5249017 113,5538639 Bekasi 9,43610089 24,99221879 118,6743865 Bandung Barat 25,8300213 13,64628154 99,16541736 Pangandaran 17,081569 20,7637906 109,4812769 Kota Bogor 67,1475986 44,31409482 62,08872684 Kota Sukabumi 10,0054985 21,80502236 114,9715617 Kota Bandung 35,7384947 21,93032148 109,8038706 Kota Cirebon 4,41814441 25,46474033 119,5759591 Kota Bekasi 7,40337761 25,52091299 120,3214029 Kota Depok 1,00498756 25,93563186 121,6355211 Kota Cimahi 14,8932871 20,95822034 111,8650973 Kota Tasikmalaya 13,3510299 17,74471752 109,5702514 Kota Banjar 6,67083203 21,93050387 115,9320059
Tahap selanjutnya adalah menetukan jarak terpendek dari tiap data. Jarak terpendek ialah nilai terkecil diatara C1, C2, dan C3 pada tiap-tiap data. Berikut table centroid jarak terpendek pada tiap cluster :
Tabel 5. Jarak Centroid, Jarak Terpendek dan Cluster pada Iterasi 1
Kabupaten/Kota C1 C2 C3 Jarak Terpendek Cluster Bogor 107,281406 85,00397579 32,85102738 32,85102738 3 Sukabumi 102,649111 72,03530384 42,72481714 42,72481714 3 Cianjur 17,3317627 14,04147428 106,7547657 14,04147428 2 Bandung 41,0871026 23,29345402 91,69503803 23,29345402 2 Garut 47,3784761 23,0683116 81,14240568 23,0683116 2 Tasikmalaya 29,6663109 15,70665464 97,05009016 15,70665464 2 Ciamis 48,3972107 23,43243479 75,08954654 23,43243479 2 Kuningan 52,6770348 32,04654428 80,26468713 32,04654428 2 Cirebon 12,8245858 22,34652098 113,4362376 12,82458576 1 Majalengka 33,1286885 16,00659239 93,44592019 16,00659239 2 Sumedang 42,685829 19,19122195 87,38060426 19,19122195 2 Indramayu 4,02988834 25,27043727 120,6060115 4,029888336 1 Subang 12,8740048 17,34032872 110,7179751 12,87400482 1 Purwakarta 12,4442758 21,55089325 113,5897443 12,44427579 1 Karawang 14,9509197 23,5249017 113,5538639 14,9509197 1 Bekasi 9,43610089 24,99221879 118,6743865 9,43610089 1 Bandung Barat 25,8300213 13,64628154 99,16541736 13,64628154 2 Pangandaran 17,081569 20,7637906 109,4812769 17,08156901 1 Kota Bogor 67,1475986 44,31409482 62,08872684 44,31409482 2
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Kota Sukabumi 10,0054985 21,80502236 114,9715617 10,00549849 1 Kota Bandung 35,7384947 21,93032148 109,8038706 21,93032148 2 Kota Cirebon 4,41814441 25,46474033 119,5759591 4,418144407 1 Kota Bekasi 7,40337761 25,52091299 120,3214029 7,403377608 1 Kota Depok 1,00498756 25,93563186 121,6355211 1,004987562 1 Kota Cimahi 14,8932871 20,95822034 111,8650973 14,89328708 1 Kota Tasikmalaya 13,3510299 17,74471752 109,5702514 13,35102992 1 Kota Banjar 6,67083203 21,93050387 115,9320059 6,670832032 1
Setelah  hasil  centroid  dari  tiap  data  didapatkan,  kemudian  langkah  selanjutnya  menghitung  masing- masing K-Means baru  berdasarkan  kelompok  data  dalam  setiap cluster -nya.  Perhitungan  algoritma K- Means akan terus berlanjut sampai setiap cluster dalam jarak centroid sudah tidak ada yang berubah.
Tabel IV.6. Centroid Baru Iterasi 1 Centroid Iterasi 1 A B C D E C1 3,63 0,98 4,98 5,62 5,72 C2 31,48 2,3 8,33 10,98 17 C3 84,55 5,55 17,05 49,2 27,15
4. Iterasi 6 (enam)
Berdasarkan perhitungan iterasi 2 dan iterasi 6 disetiap cluster dalam jarak centroid memiliki kesamaan atau  tidak  ada  perubahan,  maka  perhitungan  algoritma K-Means  Clustering dihentikan  di  iterasi  ke-6. Dengan hasil centroid akhir iterasi 6 pada cluster 1 terdapat 17 data, cluster 2 terdapat 9 data, dan cluster 3 terdapat 1 data. Hasil centroid akhir iterasi 6 pada tabel 7 dan hasil akhir pada Tabel 8.
Tabel 7. Jarak centroid, Jarak Terpendek, dan Cluster Iterasi 6
Kabupaten/Kota C1 C2 C3 Jarak Terpendek Cluster Bogor 81,87740714 70,99198617 52,07456193 52,07456193 3 Sukabumi 8,734632219 16,82878784 91,9403611 8,734632219 1 Cianjur 24,1439392 19,73737825 83,50682607 19,73737825 2 Bandung 27,02849977 16,34325855 73,64835368 16,34325855 2 Garut 14,78647355 12,29854056 82,9943974 12,29854056 2 Tasikmalaya 27,57204744 18,22953922 65,05835842 18,22953922 2 Ciamis 34,00673169 25,06208491 68,85557349 25,06208491 2 Kuningan 14,74536537 25,04080869 99,98604903 14,74536537 1 Cirebon 14,02104846 8,461566049 81,02573665 8,461566049 2 Majalengka 22,55530536 14,29972377 79,19962121 14,29972377 2 Sumedang 20,15603632 30,96843716 105,5396608 20,15603632 1 Indramayu 12,07335082 21,88899495 95,5932006 12,07335082 1 Subang 12,86576076 23,59919702 100,9594968 12,86576076 1 Purwakarta 17,38366475 26,80556099 99,48612969 17,38366475 1 Karawang 18,92574437 29,24339413 104,460806 18,92574437 1 Bekasi 9,297408241 11,00972752 85,02523155 9,297408241 2 Bandung Barat 13,19271769 22,44067958 97,23672146 13,19271769 1 Pangandaran 47,74040008 37,99942236 48,91809481 37,99942236 2 Kota Bogor 15,83476555 25,48140695 100,8059026 15,83476555 1 Kota Sukabumi 28,00038928 31,85997646 103,9664369 28,00038928 1 Kota Bandung 18,70983164 29,81452834 105,224997 18,70983164 1 Kota Cirebon 19,90416539 30,41542536 105,798724 19,90416539 1
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Kota Bekasi 20,52169096 31,4537454 106,6701927 20,52169096 1 Kota Depok 12,45936595 22,70458324 99,72356793 12,45936595 1 Kota Cimahi 12,10214031 22,0585607 94,24155135 12,10214031 1 Kota Tasikmalaya 15,66951818 26,56113891 101,0571126 15,66951818 1 Kota Banjar 22,87500383 33,73573921 108,6653119 22,87500383 1 5. Hasil Clustering Data Tabel 8. Hasil Akhir No Kabupaten/Kota Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1 Bogor 1 2 Sukabumi 1 3 Cianjur 1 4 Bandung 1 5 Garut 1 6 Tasikmalaya 1 7 Ciamis 1 8 Kuningan 1 9 Cirebon 1 10 Majalengka 1 11 Sumedang 1 12 Indramayu 1 13 Subang 1 14 Purwakarta 1 15 Karawang 1 16 Bekasi 1 17 Bandung Barat 1 18 Pangandaran 1 19 Kota Bogor 1 20 Kota Sukabumi 1 21 Kota Bandung 1 22 Kota Cirebon 1 23 Kota Bekasi 1 24 Kota Depok 1 25 Kota Cimahi 1 26 Kota Tasikmalaya 1 27 Kota Banjar 1 Jumlah 17 9 1 Total 27
Perhitungan K-Means  Clustering menghasilkan cluster tingkat  rendah  (C1)  adalah  daerah  Sukabumi, Kuningan,  Sumedang,  Indramayu,  Subang,  Purwakarta,  Karawang,  Bandung  Barat,  Kota  Bogor,  Kota Sukabumi, Kota Bandung, Kota Cirebon, Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Cimahi, Kota Tasikmalaya, Kota Banjar. Kemudian cluster tingkat sedang (C2) diantaranya Cianjur, Bandung, Garut, Tasikmalaya, Ciamis, Majalengka,  Sumedang,  Bekasi,  Pangandaran.  Dan  untuk cluster tingkat  tinggi/rawan  (C3)  ialah Kabupaten Bogor.
3.2 Penerapan Algoritma K-Means pada Aplikasi RapidMiner
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Penerapan  pengolahan  data  bencana  alam  dengan  K-Means  pada  penlitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan aplikasi RapidMiner
Gambar 2. Tampilan Visualisasi data pada aplikasi Rapid Miner
1. Data dengan Cluster Rendah
Gambar 3. Cluster Rendah
Gambar 3 menampilkan hasil perhitungan algoritma k-means dengan kelompok cluter -0 atau cluster rendah diantaranya  Cianjur,  Cirebon,  Indramayu,  Subang,  Purwakarta,  Karawang,  Bekasi,  Pangandaran,  Kota Sukabumi,  Kota  Bandung,  Kota  Cirebon,  Kota  Bekasi,  Kota  Depok,  Kota  Cimahi,  Kota  Tasikmalaya,  dan Kota Banjar.
2. Data dengan Cluster Sedang
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Gambar 4. Cluster Sedang
Gambar  4.  menampilkan  hasil  perhitungan  algoritma  k-means  dengan  kelompok cluter -1  atau cluster sedang diantaranya Bogor, dan Sukabumi.
3. Data dengan Cluster tinggi
Gambar 5. Cluster Tinggi
Gambar  5  menampilkan  hasil  perhitungan  algoritma  k-means  dengan  kelompok cluster -2  atau cluster tinggi  (rawan)  diantaranya  Bandung,  Garut,  Tasikmalaya,  Ciamis,  Kuningan,  Majalengka,  Sumedang, Bandung Barat, Kota Bogor.

## 3.3 Grafik Bencana Alam Tiap Kabupaten/Kota
1. Grafik Bencana Tanah Longsor
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Gambar 6. Grafik Bencana Tanah Longsor
Gambar  6  menampilkan  grafik  bencana  alam  Tanah  Longsor  dengan  tingkat  kerawanan  diatas  50% terdapat di daerah Bogor, Sukabumi, Kuningan, dan Kota Bogor.
2. Grafik Bencana Gempa Bumi
Gambar 7. Grafik Bencana Gempa Bumi
Gambar 7 menampilkan grafik bencana alam Gempa Bumi dengan tingkat kerawanan diatas 50% terdapat pada daerah Sukabumi, Garut, Tasikmalaya, dan Kota Sukabumi.
3. Grafik Bencana Banjir
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Gambar 8. Grafik Bencana Banjir
Gambar  8.  menampilkan  grafik  bencana  alam  Banjir  dengan  tingkat  kerawanan  diatas  50%  diantaranya terdapat pada daerah Bogor, dan Bandung.
4. Grafik Bencana Angin Puting Beliung
Gambar 9. Grafik Bencana Angin Putting Beliung
Gambar 9. menampilkan grafik bencana alam Angin Putting Beliung dengan tingkat kerawanan diatas 50% terdapat pada daerah Kabupaten Bogor.
5. Grafik Bencana Kebakaran Lahan dan Bangunan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Gambar 10. Grafik Bencana Kebakaran Lahan dan Bangunan
Gambar 10. menampilkan grafik bencana alam Kebakaran Lahan dan Bangunan dengan tingkat kerawanan diatas 50% diantaranya terdapat pada daerah Sukabumi, Garut, Ciamis, Sumedang, dan Kota Bandung.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian penulis terhadap kumpulan data bencana alam pada 27 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa  Barat  tahun  2012  sampai  2021  menggunakan  Algoritma K-Means  Clustering untuk  prediksi  daerah  rawan bencana alam dengan 5 variable bencana alam yaitu Tanah Longsor, Gempa Bumi, Banjir, Angin Putting Beliung dan Kebakaran. Pengolahan data menggunakan Microsoft Excel dan aplikasi RapidMiner untuk memproses dan menentukan nilai centroid dalam  3  (tiga) cluster ,  diantaranya  CI  ( cluster tingkat  rendah),  C2  ( cluster tingkat  sedang),  C3  ( cluster tingkat tinggi/rawan).
Dari  hasil  perhitungan K-Means  Clustering menggunakan  aplikasi RapidMiner menghasilkan cluster tingkat rendah  (C0)  diantaranya  terdapat  pada  daerah  Cianjur,  Cirebon,  Indramayu,  Subang,  Purwakarta,  Karawang,  Bekasi, Pangandaran,  Kota  Sukabumi,  Kota  Bandung,  Kota  Cirebon,  Kota  Bekasi,  Kota  Depok,  Kota  Cimahi,  Kota Tasikmalaya,  dan  Kota  Banjar.  Sedangkan  untuk cluster sedang  (C1)  berada  di  Bogor,  dan  Sukabumi.  Selanjutnya untuk cluster tinggi/rawan  (C2)  berada  pada  daerah  Bandung,  Garut,  Tasikmalaya,  Ciamis,  Kuningan,  Majalengka, Sumedang, Bandung Barat, dan Kota Bogor.
Dari  hasil perhitungan pada  aplikasi RapidMiner terdapat  perhitungan tingkat kerawanan  bencana alam dengan presentase  diatas  50%  pada  tiap  daerah  diantaranya  bencana  alam  Tanah  Longsor  terdapat  pada  daerah  Bogor, Sukabumi,  Kuningan,  dan  Kota  Bogor.  Bencana  alam  Gempa  Bumi  terdapat  pada  daerah  Sukabumi,  Garut, Tasikmalaya, dan Kota Sukabumi. Bencana alam Banjir terdapat pada daerah Kabupaten Bogor, dan Bandung. Bencana alam  Angin  Puting  Beliung  terdapat  di  daerah  Kabupaten  Bogor.  Dan  bencana  alam  Kebakaran  terdapat  di  daerah Sukabumi, Garut, Ciamis, Sumedang, dan Kota Bandung.

## REFERENSI
[1] D. Oleh, B. Nasional, dan P. Bencana, “IRBI INDEKS RISIKO BENCANA INDONESIA,” 2018.
[2] M. Iqbal Ramadhan, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS DATA BENCANA MILIK BNPB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN LINEAR REGRESSION,” 2017.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
[3] M.  B.  Santoso,  A.  Buchari,  dan  I.  Darmawan,  “MEKANISME  MASYARAKAT  LOKAL  DALAM MENGENALI BENCANA DI KABUPATEN GARUT,” Share : Social Work Journal , vol. 8, no. 2, hlm. 142, Jan 2019, doi: 10.24198/share.v8i2.18885.
[4] J. Oktaviani, S. Sari, D. Taufan, dan H. Akbar, “MEKANISME PENANGGULANGAN BENCANA  ALAM OLEH PALANG MERAH INDONESIA (PMI) KABUPATEN BANDUNG,” 2019.
[5] A.  Nur  Khomarudin,  “Teknik  Data  Mining :  Algoritma  K-Means  Clustering,”  2018.  [Daring].  Available: https://agusnkhom.wordpress.com
[6] Anjar Wanto dan dkk, Data Mining : Algoritma dan Implementasi , 1 ed. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] M. Murdiaty, A. Angela, dan C. Sylvia, “Pengelompokkan Data Bencana Alam Berdasarkan Wilayah, Waktu, Jumlah  Korban  dan  Kerusakan  Fasilitas  Dengan  Algoritma  K-Means,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 3, hlm. 744, Jul 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2213.
[8] F.  N.  Dhewayani dkk. ,  “Implementasi  K-Means  Clustering  untuk  Pengelompokkan  Daerah  Rawan  Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM,” Jurnal Teknologi dan Informasi , vol. 12, no. 1, Mar 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.
[9] Halilintar  R  dan  Farina  Nur  I,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Prediksi  Prestasi  Nilai Akademik Mahasiswa,” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 4, no. 2, 2018.
[10] K.  Fatmawati  dan  A.  P.  Windarto,  “DATA  MINING:  PENERAPAN  RAPIDMINER  DENGAN  K-MEANS CLUSTER  PADA  DAERAH  TERJANGKIT  DEMAM  BERDARAH  DENGUE  (DBD)  BERDASARKAN PROVINSI,” 2018. [Daring]. Available: https://www.depkes.go.id/.
[11] Alfasaleh,  “K  Means  Clustering :  Contoh  Sederhana  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering,”  2019. https://www.alfasoleh.com/2019/11/k-means-clustering-contoh-sederhana.html (diakses Jul 04, 2022).
[12] S.  Ag.  ,  M.  Pd.  I.  Iwan  Hermawan, METODOLOGI  PENELITIAN  PENDIDIKAN  KUANTITATIF, KUALITATIF DAN MIXED METHODE , 1 ed. Kuningan: Hidayatul Quran Kuningan, 2019.