## Volume 3 No. 2 Desember 2023

## Penentuan Titik Lokasi Daerah Rawan Banjir Di Kabupaten Malaka Menggunakan Metode K-Means Clustering
Fransiskus Xaverius Moruk 1 , Vito Daniel Boboy 2 , Wilhelmina Johana Tahuk 3 , Yota Putra Kamirsa 4 , Yampi R Kaesmetan 5
1,2,3,4 Sistem Informasi,STIKOM Uyelindo Kupang Jl. Perintis Kemerdekaan I, Kayu Putih, Kec. Oebobo, Kota Kupang, Nusa Tenggara Tim. 85228, Indonesia e-mail: 1 morukfransiskus24@gmail.com , 2 vitoboboy981@gmail.com , 3 wilheminatahuk02@gmail.com , 4 yotaputrakamirsa@gmail.com
5 STIKOM Uyelindo Kupang Jl. Perintis Kemerdekaan I, Kayu Putih, Kec. Oebobo, Kota Kupang, Nusa Tenggara Tim. 85228, Indonesia e-mail: 5 kaesmetanyampi@gmail.com
Artikel Info : Diterima : 15-11-2023 | Direvisi : 15-12-2023 | Disetujui : 31-12-2023
Abstrak - Banjir di Kabupaten Malaka telah menjadi permasalahan utama dalam kehidupan sosial masyarakat. Pada musim hujan dalam waktu singkat beberapa lokasi mengalami banjir, yang mengakibatkan terhambatnya transportasi, aktivitas serta tidak jarang disertai dengan permasalahan kesehatan. Salah satu upaya untuk membantu lebih mempermudah informasi mengenai zona daerah rawan banjir dengan membuat pemetaan zona daerah rawan banjir menggunakan SIG, software QGIS dengan metode K-Means Clustering. Maka dilakukan digitasi peta kabupaten malaka agar memperoleh hasil pemetaan daerah rawan banjir. Proses pemetaan daerah rawan banjir diambil berdasarkan pengolahan data curah hujan, jenis tanah, lereng dan daerah aliran sungai Kabupaten Malaka. Hasil penelitian di peroleh 5 kelas daerah rawan banjir diantaranya sangat rawan, rawan, terancam, aman dan paling aman dengan perhitungan K-Means Clustering dengan 3 tingkat Cluster. Daerah yang berpotensi sangat rawan banjir adalah daerah yang berada di Kecamatan Malaka Barat dan wewiku dan sedangkan daerah yang rawan banjir berada di Kecamatan Malaka Tengah dan Weliman. Kesimpulan penelitian tingginya potensi banjir dibeberapa daerah di Kabupaten Malaka selain disebabkan beberapa daerah memiliki curah hujan yang berbeda, juga dipengaruhi oleh jenis tanah, lereng dan aliran sungai.
Kata Kunci : SIG, Zona, Banjir, QGIS, K-Means Clustering
Abstracts - Flooding in Malacca Regency has become a major problem in the social life of the community. During the rainy season, the location experiences flooding for a short period of time, which results in obstruction of transportation and activities and is often accompanied by health problems. One effort to help simplify information regarding flood-prone areas is by mapping flood-prone areas using GIS, QGIS software with the K-Means Clustering method. So the Malacca district map was digitized to obtain mapping results of flood-prone areas. The process of mapping flood-prone areas is based on processing data on rainfall, soil type, slopes and river basins in Malacca Regency. The research results obtained 5 classes of flood-prone areas including very vulnerable, vulnerable, threatened, safe and safest using K-Means Clustering calculations with 3 Cluster levels. Areas that are potentially very prone to flooding are areas in West Malaka and Wewiku Districts and areas that are prone to flooding are in Central Malaka and Weliman Districts. The research conclusion is that the high potential for flooding in several areas in Malacca Regency, apart from being caused by several areas having different rainfall, is also influenced by the type of soil, slope and river flow.
Keywords : GIS, Zone, Flood, QGIS, K-Means Clustering

## PENDAHULUAN
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Volume 3 No. 2 Desember 2023 | E-ISSN: 2777-1024
Dalam konteks Undang- undang Nomor 24 tahun 2007 tentang Penanggulangan Bencana, penanganan bencana seperti banjir di Kabupaten Malaka membutuhkan pendekatan yang melibatkan pemerintah, masyarakat, dan sektor swasta. Tingginya potensi banjir di wilayah ini disebabkan oleh curah hujan yang tinggi, jenis tanah yang tidak bisa menyerap air, kemiringan lereng juga masalah tanggul yang tidak kuat menahan aliran sungai yang melebihi batas tanggul. Hal ini juga terjadi Karena penggunaan lahan oleh masyarakat setempat dari pertanian ke pengembangannon-pertanian yang dapat mengurangi resapan air alami, sehingga dapat meningkatkan risiko banjir didekat kawasan tersebut.
Secara administrasi Kabupaten Malaka terdiri dari 12 kecamatan, 127 desa. Maka para peneliti melakukan pemetaan titik lokasi daerah rawan banjir pada Kabupaten Malaka dengan melihat permasalahan bencana banjir yang didapatkan pada tahun 2021, hujan yang mengguyur hampir sebagian daerah di Provinsi Nusa Tenggara Timur( NTT) telah berakibat sejumlah daerah di provinsi berbasis kepulauan itu terendam banjir salah satunya Kabupaten Malaka, wilayah batas Indonesia- Timor Leste. Dan membuat naiknya banjir pada Sungai Benanain, karena air mendesak tanggul sungai yang membelah kabupaten tersebut dan jebol. Air pun masuk merendam 17 desa sekitarnya. Desa-desa yang tergenang banjir tersebut terdapat di dua kecamatan yakni Malaka Tengah 5 desa, dan Malaka Barat 12 desa. Dalam upaya mengurangi risiko banjir di Kabupaten Malaka, penting untuk mengembangkan sistem informasi geografis (SIG) yang memetakan daerah rawan banjir, agar masyarakat setempat dapat mengetahui daerah-daerah yang rawan banjir. Dengan SIG juga dapat mengintegrasikan perangkat lunak, perangkat keras dan data geografis untuk memberikan informasi yang akurat dan membantu dalam pengambilan keputusan yang efektif dan efisien dalam penanganan risiko banjir. Dengan memberikan solusi bagaimana menciptakan perpaduan unsur teknologi informasi melalui SIG dengan software Quatum GIS, agar dapat menggambarkan secara mendalam zona-zona rawan banjir dengan memetakan zonasi daerah rawan banjir yang ada di Kabupaten Malaka dengan metode K-Means Clustering. Dengan adanya solusi ini, diharapkan Kabupaten Malaka dapat meminimalkan dampak buruk banjir serta meningkatkan ketahanan dan adaptabilitas terhadap bencana.

## METODE PENELITIAN

## 1. Data
Data yang digunakan terdiri dari:
a. Peta Administrasi Kabupaten Kabupaten Malaka pada skala 1:50.000 yang bersumber dari Badan Informasi Geospasial (BIG).
b. Data dan peta Jenis Tanah Kabupaten Malaka.
c. Data dan peta Curah Hujan Kabupaten Malaka yang bersumber dari geopasial.
d. Data dan peta Lereng Kabupaten Malaka yang bersumber geopasial.
e. Peta Daerah Aliran Sungai Kabupaten Malaka dari blogspot Lapak Gis.
2. Peralatan
Peralatan yang digunakan untuk keperluan pengolahan data pada penelitian ini diantaranya:
a. Perangkat keras (hardware) terdiri dari mouse dan laptop merek ACCER dengan RAM GB dan Hardisk 1 TB dan laptop merek hp dengan RYZEN 3.
b. Perangkat lunak (software) yaitu software Quatum GIS versi 3.10, Aplikasi orange untuk perhitungan grafik, Microsoft Excel 2013 untuk perhitungan data dengan metode K-Means Clustering pada data curah hujan, jenis tanah dan lereng dan juga Microosoft Word 2007 digunakan untuk pembuatan laporan penelitian.
3. Metode Yang Digunakan K-Means Clustering merupakan algoritma yang biasa digunakan dalam clustering masalah, karena mudah dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi terhadap ukuran data, sehingga K-Means Clustering lebih efisien dan terukur dalam memproses data dalam jumlah besar, menggunakan rumus sebagai berikut :
( � , � )=√ ( � 1− � 1)2 + ( � 2− � 2)2+ ⋯ +( �� − �� )2 Keterangan : D (x,y) merupakan Euclidean Distance (x) merupakan koordinat object (y) merupakan koordinat centroid Untuk sementara, nilainya berperan sebagai centroid, atau pusat cluster. Dengan berulang kali menghitung jarak antara setiap titik dan pusat cluster, pendekatan clustering K-Means dihasilkan dari sebuah dataset. Algoritma K-Means berisi aturan berikut:
a. Total cluster yang dibutuhkan.
b. Jenis atribut adalah numeric. Proses untuk clustering menggunakan algoritme k-means adalah sebagai berikut :
1) Menentukan k (nilainya bebas) sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk.
2) Menentukan nilai random untuk pusat cluster awal (centroid) sebanyak k.
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Volume 3 No. 2 Desember 2023 | E-ISSN: 2777-1024
3) Untuk menentukan jarak terpendek antara setiap titik data dan setiap centroid, hitung jarak antara setiap titik data masukan dan setiap centroid menggunakan algoritma jarak Euclidean.
4) Urutkan atau kelompokkan setiappotongan data sesuai dengan jaraknya dari centroid.
5) Perbarui mediannya. nilai inti segar.
6) Tindakan berulang Setiap 3–5 anggota cluster tidak berubah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pre-Processing
Data Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini, meliputi peta-peta yang digunakan untuk menentukan titik lokasi daerah rawan banjir di Kabupaten Malaka, seperti data dan peta administrasi kabupaten Malaka, curah hujan, jenis tanah dan lereng dari Kabupaten Malaka. Adapun peta pendukung lainnya seperti peta daerah aliran sungai. Selanjutnya dilakukan pembuatan peta untuk titik lokasi menggunakan software Quatum GIS, sehingga didapatkan data pengelompokkan dengan data sebanyak 127 data. Dari data tersebut didapatkan peta daerah rawan banjir di Kabupaten Malaka, menggunakan software Quantum GIS dari hasil pengabungan peta tersebut, didapatkan peta daerah rawan banjir, seperti pada gambar dibawah ini :
Gambar 2. Peta daerah rawan banjir Kabupaten Malaka
2. Perhitungan menggunakan metode K-Means Clustering
Setelah didapatkan titik-titik lokasi daerah rawan banjir di Kabupaten Malaka, dilakukan perhitungan menggunakan metode K-Means Clustering dengan Microsoft Excel, pada gambar dibawah ini, digunakan 3 data yang akan dihitung yang data dari Total Curah Hujan, Jenis Tanah dan Lereng.
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Volume 3 No. 2 Desember 2023 | E-ISSN: 2777-1024
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Volume 3 No. 2 Desember 2023 | E-ISSN: 2777-1024
Gambar 3. Tabel Dataset
Gambar 4. Tabel penentuan Cluster dan Centroid
Pada penentuan centroid ini, dipilih secara acak dari tabel dataset pada gambar 3 diatas. Setelah itu dilakukan perhitungan menggunakan rumus yang terdapat pada Metode yang digunakan yaitu Metode K-Means Clustering .
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Volume 3 No. 2 Desember 2023 | E-ISSN: 2777-1024
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Volume 3 No. 2 Desember 2023 | E-ISSN: 2777-1024
Gambar 5. Hasil perhitungan iterasi pertama
Pada gambar 5 tersebut, digunakan 3 cluster dalam perhitungan iterasi, dan hasil perhitungan iterasi pertama ini, masih didapatkan ada beberapa nilai cluster yang masih berubah, maka dilakukan perhitungan iterasi kedua dan seterusnya, sampai mendapat nilai cluster yang tetap dan tidak berubah. Sehingga didapatkan perhitungan iterasi ke-3 yang memiliki nilai cluster tidak berubah, seperti pada gambar dibawah ini :
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Volume 3 No. 2 Desember 2023 | E-ISSN: 2777-1024
Gambar 6. Penentuan centroid baru pada percobaan iterasi ke-3
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Volume 3 No. 2 Desember 2023 | E-ISSN: 2777-1024
Gambar 7. Hasil perhitungan iterasi ke-3
Dari hasil perhitungan tersebut (Gambar 7) maka dapat dikelompok ke grafik dengan nilai Cluster 1,2 dan 3 dari hasil perhitungan iterasi ke-3 menggunakan Aplikasi Orange, sehingga di dapat pada gambar di bawah ini :
Gambar 8. hasil pengelompokkan cluster dengan grafik
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Volume 3 No. 2 Desember 2023 | E-ISSN: 2777-1024
Berdasarkan gambar grafik diatas, dapat dilihat nilai cluster yang muncul hanya nilai dari Cluster 1 (C1), sesuai dengan hasil perhitungan iterasi ke-3 pada gambar ke-7.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan dari penentuan titik lokasi daerah rawan banjir di Kabupaten Malaka dari 12 Kecamatan menggunakan software Quantum GIS didapatkan titik lokasi daerah yang sangat rawan banjir berada di Kecamatan Malaka Barat dan Wewiku, daerah rawan banjir di Kecamatan Malaka Tengah dan Weliman, daerah yang terancam banjir di Kecamatan Kobalima dan Rinhat, daerah aman dari banjir di Kecamatan Kobalima Timur dan daerah yang paling aman dari banjir di Kecamatan Io Kufeu, Sasitamean dan Laen Manen. Dari pemetaan tersebut, dilakukan perhitungan metode K-Means Clustering dengan jumlah cluster (k) sebanyak 3 cluster. Kemudian dianalisis sampai menghasilkan kelompok cluster yang sama dan tidak berubah pada perhitungan iterasi ke-3, dengan nilai yang hanya muncul di cluster 1.

## REFERENSI
Adi, M. F. H., & Susetyo, Y. A. (2020). Pemetaan Potensi Bencana di Jawa Tengah Menggunakan Google Maps API dan KML dengan Metode K-Means. Indonesian Journal of Computing and Modeling , 3 (1), 43-51. Adisanjaya, N. N., Kusuma, A. T. A. P., & Nugraha, I. G. N. M. (2021). Pemetaan Zonasi Daerah Rawan Banjir di Denpasar Bali dengan Metode K-MEANS CLUSTERING. Jurnal Media Sains , 5 (1). Aprilina, R., Nurlifa, A., Haryoko, A., Putri, R. E., & Rosalita, A. N. (2022). CLUSTERING DAERAH RAWAN BANJIR DI KABUPATEN TUBAN DENGAN K-MEANS DISERTAI VISUALISASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS. Curtina , 3 (1), 40-51.
Hamdani, H., Permana, S., & Susetyaningsih, A. (2014). Analisa daerah rawan banjir menggunakan aplikasi sistem informasi geografis (Studi kasus Pulau Bangka). Jurnal Konstruksi , 12 (1).
Hendriana, K. I., Yasa, I. G. A. S., Kesiman, M. W. A., & Sunarya, I. M. G. (2013). Sistem Informasi Geografis Penentuan Wilayah Rawan Banjir di Kabupaten Buleleng. KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) , 2 (5), 608-616. Hidayat, I., Darnila, E., & Afrillia, Y. (2023). Clustering Zonasi Daerah Rawan Bencana Alam di Kabupaten Mandailing Natal menggunakan Algoritma K-Means. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan , 7 (3), 1218-1226. Ifadah, C., Ratnasari, C. D., & Novitasari, D. C. R. (2022). CLUSTERING DAERAH BANJIR DI JAWA TIMUR DENGAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS.
Nugroho, W., & Yuliazmi, Y. (2023, October). KLASTERISASI WILAYAH DKI JAKARTA BERDASARKAN DATA KEJADIAN BENCANA PEMPROV DKI JAKARTA MENGGUNAKAN K- MEANS. In Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI) (Vol. 2, No. 2, pp. 1077-1085).
Rinjani, I., Anwar, S., & Herdiana, R. (2023). PENGELOMPOKAN DAERAH BENCANA ALAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer , 3 (1), 35-51.
Sukmayadi, C., Primajaya, A., & Maulana, I. (2021). Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Menentukan Daerah Rawan Banjir di Kabupaten Karawang. INFORMAL: Informatics Journal , 6 (3), 187-196.
Susilo, S. F., Jamaludin, A., & Purnamasari, I. (2020). Pengelompokan Desa Menggunakan K-Means Untuk Penyelenggaraan Penanggulangan Bencana Banjir. JOINS (Journal of Information System) , 5 (2), 156-167. Tasia, E. T. E. (2023). Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Clustering Daerah Rawan Banjir Di Kabupaten Rokan Hilir: Comparison Of K-Means And K-Medoid Algorithms For Clustering Of Flood-Prone Areas In Rokan Hilir District. Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE) , 3 (1), 65-73. Wahidah, N., Juwita, O., & Arifin, F. N. (2023). Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana di Kabupaten Jember Menggunakan Metode K-Means Clustering. INFORMAL: Informatics Journal , 8 (1), 22-29.
Wathoriq, T. (2023, October). IMPLEMENTASI ALGORITME K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN WILAYAH RAWAN BANJIR. In Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI) (Vol. 2, No. 2, pp. 1086-1093). Wisnawa, I. G. Y., Jayantara, I. G. N. Y., & Putra, D. G. D. (2021). Pemetaan lokasi rawan banjir berbasis sistem informasi geografis di Kecamatan Denpasar Barat. Jurnal ENMAP , 2 (2), 18-28.