## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Klasterisasi Dampak Bencana Gempa Bumi Menggunakan Algoritma K-Means di Pulau Jawa
Aan Wahyu #1 , Rushendra #2
# Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana
Jl. Meruya Selatan No. 1 Kembangan Jakarta Barat
1 41517120054@student.mercubuana.ac.id
2 Rushendra@mercubuana.ac.id
Abstrak—Pulau  Jawa  merupakan  salah  satu  daerah  rawan gempa  bumi  dan  memiliki  populasi  penduduk  yang  padat. Dalam  hal  ini  pemerintah  diharuskan  untuk  memberikan perhatian  lebih  pada  penanggulangan  bencana  khusunya  di pulau  jawa.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  hadir  untuk mengetahui  dampak  gempa  bumi  berdasarkan  tingkat keparahannya  dengan  cara  melakukan  klasterisasi  data pesebaran  dampak  bencana  gempa  bumi  (2012  -  2021)  dari Badan Nasional Penanggunlangan Bencana (BNPB) menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dari penelitian ini ditemukan bahwa dampak bencana dapat dibagi menjadi 4 klaster. Klaster 1 memiliki dampak bencana paling banyak meliputi  meninggal,  luka,  menderita,  mengungsi,  kerusakan rumah,  fasilitas  pendidikan,  fasilitas  kesehatan,  fasilitas ibadah,  kantor,  jembatan,  dan  kios.  Klaster  ini  memiliki Mean  Absolute  Error  (MAE)    senilai  0,017,  Mean  Square Error  (MSE)  senilai  0,002,  standar  deviasi  senilai  0,255  dan variance  senilai  0,065.  Klaster  2  meliputi  meninggal,  luka, menderita,  mengungsi,  rumah,  fasilitas  pendidikan,  fasilitas kesehatan,  fasilitas  ibadah,  pada  korban  menderita, mengungsi, kerusakan rumah dan fasilitas ibadah. Klaster ini memperoleh  MAE  senilai  0,053,  MSE  senilai  0,011,  standar deviasi  senilai  0,249  dan  variance  senilai  0,062.  Klaster  3 meliputi  korban  luka,  menderita,  mengungsi,  kerusakan rumah,  fasilitas  pendidikan,  fasilitas  kesehatan,  fasilitas ibadah  dan  kantor.  klaster  ini  memperoleh  MAE  senilai 0,102,  MSE  senilai  0,039,  standar  deviasi  senilai  0,212  dan variance  senilai  0,045.  Klaster  0  memiliki  dampak  bencana paling sedikit meliputi kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, kantor, dan kios. klaster ini memperoleh MAE sebesar 0,021, MSE senilai 0,005, standar deviasi senilai 0,251 dan variance senilai 0,063.
Kata kunci — Bencana, Klaster, Dampak, K-Means, Gempa Bumi

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu Negara yang tidak asing dengan bencana Gempa  Bumi.  BNPB  mencatat  sebanyak 8.624 kali pada 2020, 11.515 kali gempa terjadi pada 2019, 11.920 kali pada 2018. Beberapa faktor yang mendukung yaitu  faktor  geologi  meliputi  jenis  tanah  dan  batuan, struktur  dan  tekstur  tanah,  topografi,  tektonik,  dan  pola pengaliran sungai [1]. Lokasi geografis Indonesia terletak di lempeng tektonik yang dikenal dengan sebutan wilayah
ring  of  fire (cincin  api).  Dimana  wilayah ring  of  fire terkenal  dengan  banyaknya  gempa  bumi  yang  terjadi disana.  Dengan  pergerakan  lempeng  tektonik  ini  dapat menyebabkan terbentuknya rangkaian gunung api aktif dan jalur gempa bumi. [2].
Berdasarkan kajian seismogenetik, pulau jawa merupakan  daerah  rawan  gempa  dengan  sistem  satuan seismotektonik busur sangat aktif yang meliputi Jawa Barat dan  sumatra,  serta  busur  aktif  bagian  Jawa  Barat,  Jawa Tengah, Jawa Timur  [3]. Kekuatan gempa, jarak  sumber, kepadatan  penduduk,  kondisi  geologi  setempat,  dan infrastruktur  merupakan  hal-hal  penentu  indeks  bencana dan resiko di pulau Jawa.[3]. Berdasarkan pemetaan daerah rawan bencana, terdapat 4 provinsi yang memiliki tingkat kerawanan  yang  tinggi  yaitu  Aceh,  Jawa  Tengah,  Jawa Timur,  dan  Jawa  Barat  [4].  Jika  dilihat  dari  tingkatan tersebut, pulau jawa merupakan wilayah yang mendominasi  rawan.  Seperti  diketahui  bahwa  pulau  jawa memiliki  populasi  penduduk  yang  padat.  Dikarenakan alasan tersebut, pemerintah diharuskan untuk memberikan perhatian lebih pada penanggulangan bencana gempa bumi khususnya  di  pulau  Jawa.  Dalam  hal  ini,  perlunya mengetahui  bagaimana  dampak  gempa  bumi  yang  terjadi di pulau Jawa. Maka dari itu dibutuhkan sebuah algoritma untuk  mempermudah  proses  klasterisasi  dampak  gempa bumi.
Beberapa penelitian yang terkait dengan bencana alam, data mining, dan data science pernah dilakukan. Hasil dari pengelompokan data menggunakan metode k-means dalam penelitian menunjukan bahwa, provinsi  Jawa Tengah dan Jawa Barat adalah dua provinsi yang paling rawan dilanda bencana  gempa  bumi  di  pulau  Jawa  [5].  Pengelompokan episentrum gempa di Provinsi Bengkulu menggunakan k- means  clustering  dengan  euclidean  distance.  Variabelnya adalah garis lintang, garis bujur dan besaran. Jumlah cluster optimum  ditentukan  dengan  menggunakan  indeks Krzanowski dan Lai (KL) yaitu 7  [6]. Klasterisasi gempa di Provinsi Nusa Tenggara Barat menggunakan metode k- means  yang  bertujuan  sebagai  acuan  terkait  mitigasi bencana gempa bumi dan evaluasi wilayah dan tata ruang [7]. Algoritma Geo K-means dengan memasukan iformasi kontekstual dalam proses pengelompokan. Pendekatan ini
untuk  diagnosis  pasca-gempa  yang  lebih  akurat  tentang perilaku  geodinamika  daerah  yang  terkena  dampak  [8]. Pengelompokkan  produk  menggunakan  metode  k-means clustering untuk merancang ukuran kotak dan menemukan lapisan paling banyak yang dapat ditumpuk pada palet [9]. K-means sebagai sumber titik yang dapat digunakan untuk mempartisi  katalog  hiposenter  gempa  dan  sebagai pengembangan  sumber  baris  baru  dari  algoritma  yang sesuai dalam seismologi [10].
Hal  ini  membuktikan  klasterisasi  k-means  mampu memaksimalkan persamaan karakteristik dalam klaster dan memaksimalkan perbedaan antar klaster untuk mendapatkan  kelompok  data  yang  diinginkan.  Algoritma K-means  ini  memiliki  keunggulan  yaitu  sederhana  dan mudah dipahami, cepat pemrosesannya, mudah penerapannya, dan tersedia di berbagai tools.
Dengan  demikian  penelitian  ini  hadir  dengan memanfaatkan  algoritma  klasterisasi  k-means  untuk melihat  dampak  gempa  bumi  di  pulau  Jawa  secara
menyeluruh dengan cara mengelompokan tingkat keparahan dampak gempa bumi. Hal ini diharapkan dapat mempermudah proses penanggulangan bencana dan dapat membantu  pihak  –  pihak  terkait  dalam  pengambilan keputusan.

## II. M ETODOLOGI

## A. Pengumpulan Dataset
Dataset yang digunakan adalah data persebaran dampak bencana  gempa  bumi  (2012  –  2021)  dari  sumber gis.bnpb.go.id    dan  dbi.bnpb.go.id    [11].  Gambar  1 menunjukan  dataset  persebaran  dampak  gempa  bumi memiliki 15 parameter: meninggal, hilang, luka, menderita, mengungsi,  rumah,  fasilitas  pendidikan  (fasdik),  fasilitas kesehatan (faskes), fasilitas ibadah (fasib), fasilitas umum (fasum), kantor, jembatan, pabrik, dan kios. Dataset yang belum dinormalisasi dengan total seluruh data 147 data atau baris. Tabel 1 merupakan contoh dataset yang digunakan.
TABEL I
C ONTOH D ATASET
Dari  informasi  dataset  didapatkan  data  masih  sangat acak,  tidak  urut  berdasarkan  tanggal,  masih  terdapat  data float,  dan  masih  terdapat  beberpa  parameter  yang  tidak digunakan dan tidak diperlukan adalam proses eksperimen dan pembuatan model namun tidak ada data yang bernilai null atau hilang.
Dataset ini merupakan gambaran dari beberapa provinsi di pulau Jawa, Dengan jumlah terbanyak berasal dari Jawa Barat sebanyak 58 dan terbanyak kedua yaitu berasal dari Jawa Timur. Tabel 2 menunjukan jumlah tiap provinsi yang memiliki catatan gempa bumi dari tahun 2012 hingga tahun 2021.
TABEL II D ATA J UMLAH T IAP P ROVINSI Provinsi Jumlah Jawa Barat 58 Jawa Timur 48 Jawa Tengah 22 Banten 11 DI Yogyakarta 7 DKI Jakarta 1
Gambar. 1 Dataset dampak gempa
prov meni nggal hilang luka mende rita meng ungsi rumah fasdik faskes fasib fasum kantor jem bata n pabrik kios DKI JAKARTA 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 JAWA BARAT 1 0 0 0 285 1,847 15 0 25 0 2 0 0 0 BANTEN 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 JAWA TIMUR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 JAWA TENGAH 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 JAWA TIMUR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
DI YOGYAKARTA 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
DI YOGYAKARTA 0 0 10 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 JAWA BARAT 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 JAWA TIMUR 0 0 1 0 0 77 1 135 2 0 145 0 0 0

## B. Metode Penelitian
Gambar  2  menunjukan  cara  kerja  sistem  atau  alur eksperimen  penelitian,  terlihat  bahwa  terdapat  beberapa tahapan system sebagai berikut:
Gambar. 2 Metode penelitian
Langkah pertama adalah mengumpulkan Data Persebaran Dampak Bencana Gempa Bumi (2012 – 2021) yang didapat dari BNPB (Badan Nasional Penanggulangan Bencana)  Republik  Indonesia.  Namun  data  ini  masih mentah, sehingga perlu dilakukan preprocessing berupa uji data  hilang  dan  normalisasi  untuk  mempersiapkan  data sebelum  digunakan  untuk  clustering.  Sebelum  ke  tahap pemodelan, dilakukan pencarian klaster terbaik menggunakan metode elbow, serta melakukan perbandingan  silhouette  menggunakan  PCA  ( Principal Component  Analysis )  dan  tanpa  PCA.  Tahap  selanjutnya adalah  tahap  pemodelan  klasterisasi  menggunakan  k- means  untuk  mencari  pola  sebaran  dampak  bencana  dan kemudian di  evaluasi menggunakan MSE, MAE, Standar Deviasi dan Analysis of Variance. Berikut penjelasan tiap tahap:
1)  Pre-Processing: Pada tahap pre-processing dilakukan  pengujian  missing  value  dan  normalisasi. Pengujian missing value berguna untuk menghindari error dengan  cara  menghilangkan  data  yang  kosong  atau  null [12].  Pada  tahap  pre-processing  data  yang  digunakan sebelum  pre-processing  sebanyak  147  data  atau  baris, kemudian  setelah  dilakukan  pre-processing  data  masih sama  sebanyak  147  data  atau  rows,  hal  ini  menunjukan bahwa data tidak ada yng kosong atau bernilai null. Setelah itu  melakukan  tahap  normalisasi  yang  bertujuan  untuk mengubah data agar memiliki distribusi yang serupa. Pada kasus  ini  menerapkan  metode  min  –  max  scaler  yang bekerja dengan menyesuaikan data dalam rentang tertentu yaitu mulai dari 0 hingga 1. Rumus yang digunakan untuk normalisasi dadalah sebagi berikut:
x^'=(x- min⁡(x))/(max⁡(x) - min⁡(x) ) (3)
x^'= Nilai dari masing – masing fitur 〖 min 〗 _x= Nilai terkecil pada fitur 〖 max 〗 _x= Nilai terbesar pada fitur
Sebagai contoh data nilai 15 dengan nilai fitur 15, 20, 25, 30 yang akan dinormalisasi dengan contoh sebagai berikut :
Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  nilai  sebelum dinormalisasi 15 dan telah dinormalisasi menjai 0.
2)  Mencari  Elbow: Pada  tahap  ini  akan  menentukan jumlah  klaster  terbaik  menggunakan  metode  Elbow. Metode ini bekerja paling baik dalam menentukan nilai k yang  optimal  [13].  Dalam  metode  ini,  sebenarnya  akan memvariasikan  jumlah  klaster  (k)  dari  1-10.  Kemudian menghitung  jumlah  sebuah  klaster  atau  Within-  Cluster Sum of Square (WCSS) untuk setiap nilai K. Grafik akan bergerak  cepat  pada  suatu  titik  sehingga  menciptakan bentuk  siku.  Kemudian  grafik  akan  bergerak  mendekati atau  sejajar  sumbu  x.  jumlah  klaster  atau  nilai  k  yang optimal akan menyesuaikan titik ini.
3)  Silhouette Coefficient: Pada tahap ini akan dilakukan perbandingan  metode  Silhouette  Score  menggunakan Principal  Component  Analysis(PCA)  dan  tanpa  PCA. Silhouette  Coefficient  digunakan  untuk  mengevaluasi klaster dan melihat kualitas penempatan data dalam sebuah klaster. Silhouette Coefficient adalah contoh evaluasi yang dilakukan  jka  kebenaran  dasar  tidak  diketahui,  di  mana model  klaster  yang  lebih  jelas  ditentukan  oleh  skor silhouette  coefficient  yang  lebih  tinggi.  Silhouette Coefficient terbagi menjadi dua skor sebagai berikut [14]:
a: Jarak rata – rata antara sampel dan semua titik lain di cluster yang sama.
b: Jarak rata – rata antara sampel dan semua titik lain di cluster terdekat berikutnya.
Silhouette Coefficient s untuk sampel tunggal diberikan sebagai berikut [14] :
𝑠 = 𝑏 − 𝑎 max(𝑎, 𝑏) (2)
4)  Pemodelan  /  Klasterisasi: Pada  penelitian  ini  akan dilakukan pengukuran jarak Euclidean untuk algoritma k- means. Jenis pengukuran jarak ini biasa digunakan dalam data mining. Dalam jarak euclidean, jarak antara dua titik yang  didefinisikan  sebagai  garis  lurus.  Jarak  Euclidean dihitung dengan [15]:
𝐷𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) = √ ( 𝑥𝑖 − 𝑥𝑗 ) 2 = √ ∑ ( 𝑥𝑖𝑚 − 𝑥𝑗𝑚 ) 𝑛 2 𝑚 =1 (1)
𝐷𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) : Euclidean Distance 𝑥𝑖 : Data -i 𝑥𝑗 : Data -j 𝑥𝑖𝑚 : Data -i atribute -m 𝑥𝑗𝑚 : Data -j atribute –m
Hasil  dari  pengujian  eucledian  distance  berupa  klaster yang  sudah  built-in  ke  dalam  algoritma  k-means  dan manifestasi  dalam  bentuk  data  centroid.  Algoritma K- means bertujuan untuk menjadikan nilai rata-rata dari suatu klaster sebagai centroid dari k tersebut [12]. Grup metode pengelompokan  K-Means  data  berdasarkan  kedekatan mereka satu sama lain sesuai dengan jarak Euclidean.
K-means  analisis  klaster  adalah  proses  iteratif  karena merupakan  algoritma  partisi  keras  [6].  Pertama,  data awalnya  dipartisi.  Setiap  grup  dihitung  meannya  dan kemudian data dipartisi lagi dengan mengalokasikan setiap data ke mean terdekatnya posisi klaster. Dalam bentuknya yang  paling  sederhana,  algoritma  ini terdiri  dari  langkah- langkah berikut [12] :
1. Tentukan jumlah k-cluster (secara acak)
2. Menghasilkan  nilai  acak  untuk  cluster  centroid sebanyak k-cluster.
3. Hitung  menggunakan  Euclidean  Distance  untuk mengetahui jarak data input ke setiap centroid.
4. Klasifikasi  data  yang  memiliki  jarak  terdekat terhadap centroid.
5. Perbarui  nilai  pusat  atau  centroid  dari  rata  –  rata cluster.
6. Melakukan  iterasi  atau  pengulangan  sampai  tidak ada yang berubah.
Setelah  itu  gunakan  nilai  akhir  rata-  rata  pusat  cluster tersebut  sebagai  parameter  untuk  menentukan  klasifikasi data.
5)  Evaluasi: Setelah data diklasifikasikan kemudian di evaluasi.  Pada  tahap  evaluasi,  model  akan  diukur performanya. Pemodelan akan diukur menggunakan MSE (Main  Squared  Error),  MAE  (Mean  Absolute  Error), Standar  Deviasi,  Analysis  Variance.  Receiver  Operating Characteristic Curve.
Nilai tengah galat absolut (mean absolute error)
(4) Nilai tengah galat kuadrat (mean squared error)
(5)
Deviasi standar galat (standard deviation of error)
(6) Analysis Variance (7) III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada pengujian klaster terbaik menggunakan silhouette membandingkan  metode  menggunakan  PCA  (Principal Component  Analysis)  dan  tanpa  PCA  yang  sudah didekomposisi,  dengan  menggunakan  PCA  memperoleh hasil 67 %, sedangkan tanpa PCA  memperoleh 70%. Hal ini membuktikan parameter terbaik yaitu tanpa menggunakan  PCA.  Sedangkan  dalam  mencari  jumlah cluster  terbaik  menggunakan  metode  elbow.  Gambar  2 merupakan  grafik  elbow  yang  menunjukan  hasil  cluster terbaik berjumlah 4.

## Gambar. 1 Grafik Elbow
Berdasarkan  hasil  klasterisasi  menggunakan  K-Means, Klasterisasi terbagi menjadi 4 klaster yaitu cluster 0, 1, 2, dan 3.  Pada  Tabel 3 menampilkan jumlah  kerusakan dari tiap – tiap klaster.
TABEL III
H EAT M AP K LASTERISASI
Berdasarkan  Tabel  3  klaster  tinggi  atau  cluster  1 merupakan  data  yang  memiliki  dampak  bencana  paling banyak  meliputi  meninggal,  luka,  menderita,  mengungsi, kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas  ibadah,  kantor,  jembatan,  dan  kios.  Berdasarkan data yang diperoleh untuk klaster ini menghasilkan korban menderita paling parah sebanyak 1,059,348 orang.
meninggal hilang luka menderita mengungsi rumah fasdik faskes fasib fasum kantor jembatan pabrik kios Cluster 0 1 0 2 0 0 9814 53 1 23 0 9 0 0 3 Cluster 1 12 0 136 1059348 361624 9927 36 14 128 0 35 3 0 4 Cluster 2 12 0 148 6915 2415093 107339 207 162 282 0 201 0 0 1 Cluster 3 5 0 3 2000 109 712 9 0 8 0 0 0 0 0
Klaster tengah atas atau cluster 2 merupakan data yang memiliki  dampak  bencana  paling  banyak  kedua  meliputi meninggal,  luka,  menderita,  mengungsi,  rumah,  fasilitas pendidikan,  fasilitas  kesehatan,  fasilitas  ibadah,  pada korban  menderita,  mengungsi,  kerusakan  rumah  dan fasilitas  ibadah.  Klaster  tengah  bawah  atau  cluster  3 merupakan  data  yang  memiliki  dampak  bencana  pada korban  luka,  menderita,  mengungsi,  kerusakan  rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah dan kantor  dengan  data.  Klaster  bawah  atau  cluster  0 merupakan  data  yang  memiliki  dampak  bencana  paling sedikit pada kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan,  fasilitas  ibadah,  kantor,  dan  kios.  Tabel  4 menunjukan centroid setiap cluster sebagai berikut:
TABEL IV
C ENTROID
Tabel  4  merupakan  evaluasi  pada  tiap  cluster, berdasarkan hasil evaluasi dapat diperoleh bahwa cluster 1 memiliki  nilai  MAE  dan  MSE  terendah  yaitu  0,017  dan 0,002,  hal  ini  menunjukan  bahwa  semakin  rendah  nilai error yang terjadi maka semakin baik cluster tersebut begitu pula  juga  sebaliknya.  Sedangkan  cluster  yang  memiliki standar  deviasi  dan  variance  terbaik  yaitu  cluster  3 memperoleh standar deviasi 0,212 dan variance 0,045.
Cluster  yang  memiliki  MAE  dan  MSE  yang  paling tinggi diperoleh cluster 3 yaitu MAE 0,102 dan MSE 0,039. Sedangkan Standar deviasi dan variance tertinggi diperoleh oleh  cluster  1  dengan  standar  deviasi  0,255  dan  variance 0,065.
TABEL V E VALUASI K LASTER MAE MSE Stdv Variance Cluster 0 0,021 0,005 0,251 0,063 Cluster 1 0,017 0,002 0,255 0,065 Cluster 2 0,053 0,011 0,249 0,062 Cluster 3 0,102 0,039 0,212 0,045

## IV. K ESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  dan  analisis  pada  data persebaran  dampak  bencana  gempa  bumi  (2012  –  2021)
menggunakan  algoritma  k-means  diperoleh  hasil  bahwa metode k-means bekerja dengan baik tanpa menggunakanan (Principal Component Analysis). Klasterisasi  menggunakan  elbow  menghasilkan  4  cluster yaitu  cluster  tinggi,  cluster  menengah  atas,  cluster menengah  bawah  dan  cluster  bawah.  Setiap  cluster memiliki evalusai yang berbeda, cluster atas atau cluster 1 memiliki nilai MAE dan MSE terbaik yaitu 0,017 dan 0,02 sedangkan  cluster  yang  memiliki  standar  deviasi  dan variance terbaik yaitu cluster menengah bawah atau cluster 3 memperoleh standar deviasi 0,212 dan variance 0,45.

## R EFERENSI
[1] Yusra  Agustin,  “BENCANA  GEOLOGI,  (Seri  Pengetahuan Bencana),”  2016.  https://sumbarprov.go.id/home/news/8753- bencana-geologi-seri-pengetahuan-bencana  (accessed  Apr.  18, 2022).
[2] M. R. Amri et al. , RBI (Risiko Bencana Indonesia) , vol. 9, no. 3. 2016.
[3] A. S. Pusat, S. Geologi, B. Geologi, J. Diponegoro, N. 57, and B. Sari, “Seismotektonik dan Potensi Kegempaan Wilayah Jawa.”
[4] B.  Supriyadi,  A.  P.  Windarto,  T.  Soemartono,  and  Mungad, “Classification of natural disaster prone areas in Indonesia using K- means,” Int.  J.  Grid  Distrib.  Comput. ,  vol.  11,  no.  8,  pp.  87–98, 2018, doi: 10.14257/IJGDC.2018.11.8.08.
[5] A.  M.  Siregar,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS UNTUK  PENGELOMPOKAN  DAERAH  RAWAN  BENCANA DI INDONESIA,” Intern. (Information Syst. Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 1–10, Feb. 2019, doi: 10.32627/INTERNAL.V1I2.42.
[6] P.  Novianti,  D.  Setyorini,  and  U.  Rafflesia,  “K-means  cluster analysis  in  earthquake  epicenter  clustering,” Int.  J.  Adv.  Intell. Informatics ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  81–89,  Jul.  2017,  doi: 10.26555/IJAIN.V3I2.100.
[7] H.  J.  Wattimanela,  “Grouping  of  Tectonic  Earthquakes  in  the Province of Nusa Tenggara Barat Indonesia with K-Means Cluster Method  Approach and  Determination  of  Distribution  Type,” Sci. Nat. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  177–191,  Sep.  2019,  doi: 10.30598/SNVOL2ISS3PP177-191YEAR2019.
[8] F.  Mato  and  T.  Toulkeridis,  “An  unsupervised  K-means  based clustering  method  for  geophysical  post-earthquake  diagnosis,” 2017 IEEE Symp. Ser. Comput. Intell. SSCI 2017 - Proc. , vol. 2018- January, pp. 1–8, Feb. 2018, doi: 10.1109/SSCI.2017.8285216. [9] S. Plungsri and K. Puntusavase, “K-means Clustering for Grouping Product Size for Reducing Cost Packaging:,” J. Ind. Technol. , vol. 16, no. 2, pp. 30–44, Jul. 2020, doi: 10.14416/J.IND.TECH.2020.07.003.
[10]  G. Weatherill and P. W. Burton, “Delineation of shallow seismic source  zones  using  K-means  cluster  analysis,  with  application  to the Aegean region,” Geophys. J. Int. , vol. 176, no. 2, pp. 565–588, Feb. 2009, doi: 10.1111/J.1365-246X.2008.03997.X/3/176-2-565- FIG016.JPEG.
[11]  “Geoportal  Kebencanaan  Indonesia.”  https://gis.bnpb.go.id/#tabel (accessed Feb. 01, 2022).
[12]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  “Data  Mining.  Concepts  and Techniques,  3rd  Edition  (The  Morgan  Kaufmann  Series  in  Data Management Systems),” 2011.
[13]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  “Data  Mining :  Concepts  and Techniques : Concepts and Techniques (3rd Edition),” Data Min. ,
pp. 1–38, 2012, [Online]. Available: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/B978012381479100001 0.
[14]  P. J. Rousseeuw, “Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis,” J. Comput. Appl. Math. , vol. 20, no. C, pp. 53–65, Nov. 1987, doi: 10.1016/0377-0427(87)90125-7. [15]    T.  Hertz, Learning  Distance  Functions:  Algorithms  and Applications . Citeseer, 2006.
Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 meninggal 125661,336 531772,356 1131164,72 5526394,51 hilang 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 luka 219483,739 2476397,95 2262329,44 17507039,2 menderita 91911793,8 1933230,14 0.00000000e+00 69211,7282 mengungsi 5899031,08 1651931,14 6,93889E-10 19949658,5 rumah 28312992,9 97944647,5 19245914,7 7141463,46 fasdik 176443,515 1556005,28 88249317,8 6573765,26 faskes -1,73472E-10 317272,139 282114,822 5379640,49 fasib 272679,813 2705308,94 11582940,3 16634798,6 fasum 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 kantor -6,93889E-10 837315,923 4388925,74 16653927,6 jembatan 0.00000000e+00 4881,39048 0.00000000e+00 0.00000000e+00 pabrik 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 kios 1,73472E-10 245979,903 7407310,78 5930,17354