## PEMETAAN KELOMPOK SEBARAN TITIK GEMPA BUMI MENTAWAI DENGAN METODE K-MEDOIDS CLUSTERING
Yudi Setiawan 1) , Safroni Aziz Suprianto 2) , Andangan Wijanarko 3) , Dyah Setyo Rini 4) , Mochammad
Yusa 5)
1,2,3,5 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu
4 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Bengkulu Email: 1,* ysetiawan@unib.ac.id, 2 safroniaziz@email.com, 3 andang@unib.ac.id, 4 dyah.setyorini@unib.ac.id,
5 mochammad.yusa@unib.ac.id

## Abstract
The Indonesian archipelago is on the path of the earth's plate, such as the sharpening of the Indo-Australian Ocean Plate with the Eurasian Continental Plate that extends from the west coast of Sumatra to the southern coast of Java continues to the east to Nusa Tenggara. In Indonesia, the area that is very prone to earthquakes from the seabed is the Mentawai Islands in West Sumatra.  The United States Geological Survey (USGS) is a U.S. government scientific agency that has four  major  scientific  disciplines:  biology,  geography,  geology,  and  water.  One  of  the  USGS  programs  is  to  monitor earthquake activity around the world, not least the mentawai island earthquake data provided in the form of datasheets. With the advancement of technology, a system is needed that  can provide information about mapping the distribution group of earthquake points by clustering earthquakes. This research aims to Build an Information System that can map the pattern of the distribution of earthquakes in 2010 - 2019 and also aims to implement the K-Medoid Clustering method to analyze and map the pattern of the distribution of earthquakes in 2010  - 2019. The resulting external layout of the calculation map from the K-Medoids Clustering method for ten (10) years, namely in 2010 - 2019, there were 1356 data. In addition, there is also a resulting exterior in the form of a bar diagram and a circle diagram..
Keyword: Earthquake, Mentawai, K-Medoid Clustering, Geographic Information System, Mapping.

## Abstrak
Kepulauan  Indonesia  berada  pada  jalur  penumjaman  lempeng  bumi,  seperti  penunjaman  Lempeng  Samudra  Indo- Australia dengan Lempeng Benua Eurasia yang memanjang dari pantai barat Sumatera hingga pantai selatan Jawa terus ke timur sampai Nusa Tenggara. Di Indonesia, Daerah yang sangat rawan terjadinya gempa bumi dari dasar laut adalah Kepulauan  Mentawai  di  Sumatera  Barat.    United  States  Geological  Survey  (USGS)  adalah  sebuah  agensi  ilmiah pemerintah Amerika Serikat yang memiliki empat disiplin ilmiah utama, yaitu biologi, geografi, geologi, dan air. Salah satu  program  USGS  adalah  memonitor  aktivitas  gempa  bumi  di  seluruh  dunia,  tak  terkecuali  data  gempa  kepulauan mentawai yang disediakan dalam bentuk datasheet. Dengan adanya kemajuan teknologi, dibutuhkan suatu sistem yang dapat memberikan informasi mengenai pemetaan kelompok sebaran titik gempa bumi mentawai dengan clustering gempa bumi. Penelitian ini bertujuan untuk Membangun Sistem Informasi yang dapat melakukan pemetaan pola sebaran gempa bumi mentawai tahun 2010 – 2019 dan juga bertujuan untuk mengimplementasikan metode K-Medoid Clustering untuk menganalisis dan memetakan pola Sebaran gempa bumi mentawai tahun 2010  – 2019. Luaran yang dihasilkan berupa layout peta hasil perhitungan dari metode K-Medoids Clustering selama sepuluh (10) tahun yaitu tahun 2010 – 2019 yang terdapat sebanyak 1356 data. Selain itu terdapat juga luaran yang dihasilkan berupa tampilan diagram batang dan diagram lingkaran..
Kata Kunci: Gempa bumi, Mentawai, K-Medoid clustering, Sistem Informasi Geografis, Pemetaan.

## 1. Pendahuluan
Secara  geologis  Kepulauan  Indonesia  berada  pada  jalur penumjaman  lempeng  bumi,  seperti  penunjaman Lempeng  Samudra  Indo-Australia  dengan  Lempeng Benua  Eurasia  yang  memanjang  dari  pantai  barat Sumatera  hingga  pantai  selatan  Jawa  terus  ke  timur sampai Nusa Tenggara.  Jalur penunjaman lempeng bumi
di  wilayah  Kepulauan  Indonesia  merupakan  jalur penyebab gempa tektonik yang mana bersifat regional dan umumnya  kerusakan  yang  ditimbulkan  sangat  parah. Sebagian  jalur  gempa  bumi  tersebut  berada  di  laut sehingga  sangat  berpotensi  menimbulkan  bencana tsunami [1].
Di Indonesia sendiri, Daerah yang sangat rawan terjadinya gempa bumi dari dasar laut adalah Kepulauan Mentawai
di Sumatera Barat.  Pada tahun 2010 Mentawai mengalami sejumlah gempa, yaitu gempa berkekuatan 6,8 SR pada 5 Maret 2010, disusul 6.5 SR pada 5 Mei 2010 dan terakhir gempa  berkekuatan  7,8  SR  pada  25  oktober  2010  yang diikuti dengan bencana tsunami [2]. Berdasarkan data dan informasi  dari  posko  BNPB  bencana  gempa  bumi  dan tsunami pada 25 oktober 2010 mengakibatkan korban jiwa sebanyak 509 meninggal dunia, 17 orang mengalami luka- luka,  dan  masyarakat  mengungsi  sebanyak  11.425  yang tersebar di titik pengungsian di kecamatan Sipora Selatan, Pagai Selatan, Pagai Utara dan Sikakap [3].
United States  Geological Survey  (USGS)  adalah sebuah agensi ilmiah pemerintah Amerika Serikat yang didirikan pada 3 Maret 1879. Organisasi ini memiliki empat disiplin ilmiah  utama,  yaitu  biologi,  geografi,  geologi,  dan  air. Salah satu program dari USGS adalah memonitor aktivitas gempa bumi di seluruh dunia, tak terkecuali data gempa kepulauan  mentawai  yang  disediakan  dalam  bentuk Datasheet .
Pengelompokkan  wilayah  terjadinya  gempa  bumi  di kepulauan  Mentawai,  peneliti  menggunakan  metode  K- Medoids  Clustering.  Metode  K-Medoids  Clustering diciptakan  untuk  mengatasi  kelemahan  algoritma  K- Means  yang  sensitif  terhadap  outlier,  karena  nilai  yang sangat  besar  dapat  secara  substansial  mendistorsi distribusi data. Untuk mengatasi hal tersebut algoritma K- Medoids  tidak  mengambil  nilai  rata  –  rata  dari  objek dalam  sebuah  cluster  sebagai  titik  acuan  melainkan menggunakan  objek  yang  sebenarnya  untuk  mewakili cluster, menggunakan satu objek perwakilan  per cluster. Setiap  objek  yang  tersisa  berkumpul  dengan  objek perwakilan  yang  paling  mirip  dengan  dirinya.  Lalu metode partisi dilakukan berdasarkan prinsip meminimalkan  jumlah  ketidaksamaan  antara  tiap  objek dengan titik referensinya [4].
Penelitian  terkait  dilakukan  sebelumnya  oleh  [5]  yang melakukan  penelitian  tentang  pengelompokkan  kejadian gempa  bumi  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  C- Means  Clustering.  Hasil  pengelompokan  ditampilkan dalam  bentuk  tabel  dan  dalam  bentuk  koordinat  peta Google  Maps.  Untuk  penelitian  terkait  selanjutnya dilakukan oleh  [6] yang melakukan penelitian mengenai Clustering  data  kejadian  tsunami  yang  disebabkan  oleh gempa bumi dengan menggunakan algoritma K-Medoids. Subjek yang terdapat pada penelitian ini adalah aplikasi pengelompokan  data  dengan  menggunakan  K-Medoids untuk  mengelompokan  data  kejadian  tsunami  yang disebabkan oleh gempa bumi. Lalu terdapat penelitin [7] yang  berjudul  Budaya  Kerentanan  dan  Kapasitas Masyarakat  Kepulauan  Mentawai  Menghadapi  Bencana Gempa  Bumi  dan  Tsunami,  dari  penelitian  tersebut didapatkan  simpulan  yaitu  Kabupaten  Kepulauan Mentawai  merupakan  daerah  yang  memiliki  risiko terjadinya  gempa  bumi  besar  yang  mengakibatkan terjadinya  tsunami.  Desa  Maileppet  dan  Desa Tuapeijat merupakan  daerah  yang  memiliki  risiko  untuk  terjadi bencana tersebut. Bahaya yang bisa terjadi sewaktu-waktu membuat  masyarakat  harus  waspada  dan  bersiap menghadapi  ancaman  tersebut.  Yang  terakhir  terdapat penelitian  dari  [8]  yang  berjudul  Korelasi  Tingkat
Seismisitas dan Periode Ulang Gempa Bumi di Kepulauan Mentawai  dengan  Menggunakan  Metode  Guttenberg Richter yang dapat disimpulkan bahwa : Nilai parameter aktivitas  gempa  bumi  untuk  daerah  penelitian  diperoleh nilai b sebesar 0,8372 dan nilai a sebesar 6,8094 serta nilai indeks seismisitas untuk magnitudo 5 - 8 berkisar antara 2,1580 – 0,0066, Kondisi ini menunjukkan bahwa daerah Kepulauan Mentawai dan sekitarnya diprediksi memiliki tingkat keaktivan gempa yang tinggi dan memiliki energi besar yang masih tersimpan sehingga berpeluang terjadi gempa  besar  di  wilayah  tersebut.  Hasil  perhitungan periode  ulang  gempa  bumi  berbeda-beda  untuk magnitudo 5-8 berkisar antara 0,4633 tahun  – 150,5033 tahun.
Penelitian yang diusulkan berupa Pemetaan Pola Sebaran Titik  Gempa  Bumi  Mentawai  Berdasarkan  Kedalaman dan  Kekuatan  Gempa  Dengan  Mengimplementasikan metode K-Medoids Clustering dengan studi kasus Gempa di  gempa  bumi  Mentawai  2010-2019  dengan menggunakan  datasheet  usgs.gov  sebagai  alternatif- alternatif  penentuan  gempa  bumi  berdasarkan  kedalam dan  kekuatan  gempa. Adapun  tujuan  dari  dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan metode K-Medoid Clustering untuk menganalisis dan memetakan pola Sebaran gempa bumi mentawai tahun 2010 – 2019. Untuk  memetakan  pola  sebaran  gempa  bumi  tersebut digunakan  dua  (2)  parameter  yaitu  kedalaman  dan kekuatan  gempa  bumi  dengan  menggunakan  metode  K- Medoid Clustering. Luaran yang dihasilkan berupa layout peta hasil perhitungan dari metode K-Medoids Clustering selama sepuluh (10) tahun yaitu tahun 2010 – 2019 yang terdapat  sebanyak  1356  data.  Selain  itu  terdapat  juga luaran  yang  dihasilkan  berupa  tampilan  diagram  batang dan diagram lingkaran.

## 2. Metodologi Penelitian
Pergerakan Lempeng Eurasia (Mentawai) setiap waktunya mengalami  pergerakan,  sehingga  terjadi  gempa  tektonik setiap  harinya  di  sekitar  pesisir  barat  Pulau  Sumatera, khususnya  Provinsi  Bengkulu.  Hal  ini  hendaknya  dapat diamati  dan  dilakukan  kajia-kajian  yang  berkelanjutan, agar  dapat  meminimalisir  kerusakan  akibat  Gempa Tektonik Mentawai ini.
Kajian-kajian penelitian terkait penanggulangan bencana ini  harus  dilakukan,  dikarenakan  urgensi  yang  sangat bermanfaat  bagi  masyarakat  khususnya  di  Provinsi Bengkulu, juga diperlukan sebagai sumber acuan rencana startegis  pemerintah  dalam  mengatur  penataan  dan pengelolahan  wilayar  pesisir.  Serta  kajian  ini  guna mendukung  dan  mengembangan  Rencana  Induk Penelitian  (RIP)  Universitas  Bengkulu  (UNIB)  tentang ekologis  wilayah  pesisir  untuk  turut  aktiv  dalam pembangunan  wilayah,  termasuk  mencegah  kerusakan lingkungan.
Studi pendahulu yang telah dilakukan yaitu dimulai dari; (1)  Pada  Tahun  2017  dilakukan  penelitian  tentang perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  pemetaan prioritas  perbaikan  Jalan  Jembatan,  dilakukan  untuk
memberikan  pendukung  keputusan  yang  efektiv  dan efisien  sesuai  prioritas  kebutuhan  [11];  (2)  Pada  Tahun 2019 dilakukan penelitian tentang pemetaan zonasi rawan banjir dengan analisis indeks rawan banjir menggunakan metode  fuzzy  simple  adaptive  weighting,  yang menghasilkan pemetaan wilayah rawan bajir berdasarkan indeks pembobotan [12]; (3) Pada Tahun 2019 dilakukan penelitian tentang pemetaan spasial penentuan laju abrasi pantai,  untuk  memetakan  wilayah  rawan  dampak  laju abrasi  di  Kabupaten  Bengkulu  Tengah  dan  Bengkulu Utara (Setiawan et al., 2019). Dan penelitan yang menjadi rujukan  berupa  penelitian  pemetaan  kawasan  rentan bencana  gempa  dengan  mengimplementasikan  metode Fuzzy Tsukamoto yang dilakukan pada Tahun 2017 [13]. Rencana  selanjutnya  dari  usulan  penelitia  ini,  yaitu;  (I) dapat  dilakukan  komunikasi  dan  pertemuan  dengan instansi  Pemerintah  Daerah  yang  terkait,  sebagai  bentuk pemaparan hasil peneltian yang telah dilakukan, sehingga (II)  dapat  menjadi  sumber  acuan  dalam  penataan  dan penanggulangan  bencana  gempa  khususnya  di  Provinsi Bengkulu.
Adapun tahapan-tahapan kegiatan yang dilakukan, yaitu sebagai berikut:
Tahap I. Penambangan data aktvitas Gempa Mentawai di United States Geological Survey (USGS) untuk data tahun 2009-2019.
Data  aktivitas  Gempa  Mentawai  dari  tahun  2009-2019 didapatkan dengan penarikan data dengan menggunakan metode json_encode dari laman usgs.gov. Penarikan data akan  menghasilkan  data  dalam  format  *.csv  yang  akan diubah menjadi file berformat *.xml. Data aktivitas gempa meliputi data dengan atribut; (1) waktu kejadian gempa, (2) lokasi gempa latitude-longitude, (3) kekuatan gempa, (4)  teknik  perhitungan  kekuatan  gempa,  (5)  error  value kekuatan gempa, (6) kedalaman titik gempa, dan (7) error value  kedalaman  titik  gempa.  Metode  penarikan  data json_encode  dilakukan  sebagai  representasi  nilai  yang dikembalikan (PHP: json_encode - Manual, n.d.). Atribut-atribut  yang  didapatkan  dari  dataset  usgs.gov diharapkan dapat menghasilkan nilai-nilai klustering yang akan  dilakukan  perhitungan  pada  tahapan  berikutnya. Adapun  indikator  capaian  yang  didapatkan  dari  tahapan ini,  yaitu;  dataset  Gempa  Mentawai  dari  tahun  2009 hingga 2019 (20 tahun terakhir).
Tahap  II. Analisis  clustering  data  aktivitas  gempa berdasarkan  kekuatan  dan  kedalaman  gempa  dengan implementasi Algoritma K-Medoids Clustering.
Data  mining  merupakan  proses  semi  otomatik  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  pengetahuan  potensial  dan berguna  yang  bermanfaat  yang  tersimpan  di  dalam database  besar.  Secara  sederhana  data  mining  adalah penambangan  atau  penemuan  informasi  baru  dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat  besar.  Data  mining  juga  disebut  sebagai serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara
manual dari suatu kumpulan data.
Algoritma  k-medoids  adalah  salah  satu  algoritma clustering  yang  terkait  dengan  algoritma  k-means.  K- medoids  dan  k-means  bersifat  partisional  (memecah dataset  kedalam  beberapa  kelompok)  dan  keduanya bertujuan untuk meminimalkan jarak antara titik yang ada di  dalam  kluster  dengan  titik  yang  menjadi  titik  tengah dari kluster.
Data  tribute  dari  dataset  yang  didapatkan  pada  tahapan sebelumnya  akan  dilakukan  penambangan  data  (data mining)  dengan  mengimplementasikan  ALgoritma  K- Medoids  Custering.  Adapun  indikator  capaian  yang dihasilkan pada tahapan ini berupa; Hasil klustering data Gempa  Mentawai  (Tahun  2009-2019)  berdasarkan kekuatan dan kedalaman aktivitas gempa.
Adapun  gambar  diagram  alur  kerja  penelitian  per indikator yang digunakan adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian Peta Pola Sebaran
Gempa Metawai 2009-2019
Dapat dilihat pada Gambar 1, Flowchart Diagram diatas data  yang  diinputkan  merupakan  data  kekuatan  dan kedalaman gempa tahun 2009 – 2019 yang diperoleh dari website  USGS.gov  data  kemudian  diolah  dengan menggunakan  metode  K-Medoids  Clustering  lalu dilakukanlah  proses  untuk  mendapatkan  clustering  pola sebaran gempa nya selanjutnya hasilnya akan ditampilkan berupa peta pola sebaran gempa mentawai tahun 2010 – 2019.
Tahap III. Perancangan pola persebaran hasil clustering Gempa Mentawai berbasis spasial.
Sistem  Informasi  Geografis  merupakan  data  yang ditempatkan dalam konteks ruang dan waktu. Nah, Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  atau  Geographic  Information Sistem (GIS) sendiri merupakan sistem berbasis komputer yang biasanya digunakan untuk menyimpan, memanipulasi, dan menganalisa informasi geografis [14]. Sebelum  adanya  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  ini, sejumlah informasi permukaan bumi disajikan dalam peta yang dibuat secara manual. Hadirnya SIG dapat mengolah komponen  peta  tersebut  dalam  komputer,  kemudian hasilnya berupa peta digital. SIG dapat menggabungkan berbagai  jenis  data  pada  satu  titik  tertentu  yang  ada  di bumi,  menghubungkannya,  menganalisanya,  hingga memetakan  hasilnya.  Data  yang  diolah  oleh  sistem  ini adalah  data  spasial  yakni  data  yang  berorientasi  pada
geografis.  Selain  itu  juga  merupakan  lokasi  yang mempunyai koordinat tertentu.
Perancangan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  pada usulan penelitian ini dirancang berbasis web, dimana data spasial akan ditampilkan dalam bentuk peta. SIG analisi dan  pemetaan  pola  persebaran  Gempa  Mentawai  hasil klustering dari Tahapan II. Sistem dibangun dengan tools sebagai berikut;
1. Bahasa  pemrograman  HTML  5  dengan  penyajian content secara responsive.
2. Bahasa pemrograman PHP 5.5.
3. DBMS MySql 5.5.42.
4. Web Server Mamp Version 3.5
5. ArcGis Esri
Data-data yang telah didapatkan pada tahapan sebelumnya akan  dimasukkan  dan  diolah  dengan  menggunakan  SIG yang  telah  dibangun  pada  tahapan  ini,  sehingga  pada tahapan  ini  menghasilkan  data  keluaran  berupa  hasil pemetaan  pola  persebaran  Gempa  Mentawai  hasi klustering  dengan  mengimplementasikan ALgoritam  K- Medoids Clustering.

## Tahap IV . Pengujian Sistem
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  pengujian  kotak hitam (Black-Box Testing) yaitu menguji perangkat lunak dari segi spesifikasi fungsional tanpa menguji desain dan kode program. Pengujian dimaksudkan untuk mengetahui apakah  fungsi-fungsi,  masukan,  dan  keluaran  dari perangkat  lunak  sesuai  dengan  spesifikasi  yang dibutuhkan.  Pengujian  kotak  hitam  dilakukan  dengan membuat kasus uji yang  bersifat mencoba semua fungsi dengan memakai perangkat lunak  apakah sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan. Kasus uji yang dibuat untk melakukan  pengujian  kotak  hitam  harus  dibuat  dengan kasus  benar  dan  kasus  salah. Confusion  matrix adalah suatu metode yang biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Perancangan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  pada usulan penelitian ini dirancang berbasis web, dimana data spasial akan ditampilkan dalam bentuk peta. SIG analisi dan  pemetaan  pola  persebaran  Gempa  Mentawai  hasil klustering. Pada bagian sub menu implementasi sistem ini akan membahas penerapan perancangan kedalam sistem informasi  pola  sebaran  gempa  ini.  Pada  sistem  ini, terdapat  halaman  yang  dapat  diakses  langsung  oleh pengguna secara umum dan dapat juga diakses oleh aktor admin  untuk  melakukan  manajemen  data.  Untuk  dapat melakukan  manajemen  sistem  admin  diharuskan  untuk masuk  kedalam  sistem  terlebih  dahulu  dengan menginputkan username dan password yang benar.
Gambar 2. Halaman Dashboard
Halaman  Dashboard  diatas  merupakan  tampilan  sistem awal  yang  memuat  informasi  tentang  jumlah  data sebanyak 1356 data, jumlah iterasi, jumlah nilai cost dan jumlah tahun sebanyak 10 tahun yaitu tahun 2010, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018 san 2019. Pada  halaman  data  gempa  bumi  mentawai  diatas merupakan  halaman  yang  berisi  informasi  data  gempa bumi  mentawai  berupa  koordinat  daerah  yang  terbagi berdasarkan  latitude  dan  longitude,  kedalaman  dan kekuatan  gempa  dan  yang  terakhir  terdapat  informasi nama lokasi terjadinya gempa tersebut.
Gambar 3. Halaman Data Gempa Bumi Mentawai
Pada  halaman  Proses  Clustering  tersebut  merupakan halaman  yang  berisi  tentang  jumlah  iterasi  yang dilakukan, jumlah iterasi ini akan berhenti jika nilai cost saat  ini  lebih  besar  dari  jumlah  cost  sebelumnya,  pada gambar memberikan informasi terdapat 3 iterasi, selait itu terdapat juga hasil dari jumlah  clustering 1,  clustering 2 dan clustering 3 karena penelitian ini membagi menjadi 3 clustering.  Selain  itu,  juga  akan  memberikan  informasi mengenai  data  latitude,  longitude,  kedalaman,  kekuatan dan tahun terjadi gempa.
Pada  halaman  Data  Clustering  (Pusat  Cluster)  diatas memberikan informasi data-data pusat cluster yang dipilih secara random data yang ditampilkan berupa data iterasi ke, cluster ke, dan data kedalaman serta kekuatannya.
Gambar 5. Data Clustering (Pusat Cluster)
Pada  halaman  Data  Clustering  (Data  Iterasi)  diatas memberikan  informasi  dari  data  kedalaman,  kekuatan, nilai cluster 1, nilai cluster 2, nilai cluster 3, nilai minimal dari nilai cluster 1, cluster 2 dan cluster 3. Mengambil nilai minimal  karena  mencari  jarak  terkecil  antara  objek  dan pusat  cluster.  Selanjutnya  terdapat  informasi  kelompok cluster. Kelompok cluster disini maksudnya data tersebut termasuk  kedalam  cluster  berapa,  jika  nilai  minimal terdapat  pada  cluster  3  misalnya,  maka  data  tersebut termasuk dalam kelompok cluster 3. Serta yang terakhir memberikan informasi mengenai iterasi keberapa.
Gambar 6. Halaman Data Clustering (Data Iterasi)
Pada  halaman  tampilan  data  dalam  bentuk  grafik  diatas memberikan  informasi  mengenai  jumlah  data  setiap cluster yang terdapat pada cluster 1, cluster 2 dan cluster 3. Data tersebut disajikan kedalam bentuk grafik batang dan grafik lingkaran.
Gambar 7. Halaman Tampilan Data Dalam Bentuk Grafik
Pada tampilan data dalam bentuk peta diatas memberikan informasi  pola  sebaran  yang  dihasilkan  dari  3 cluster , dengan  masing-masing  warna  garis  biru,  merah  dan kuning. Setiap titik koordinat akan dihubungkan dengan garis.
Gambar 8. Hasil Pemetaan Pola Sebaran Gempa Mentawai
Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan  perhitungan  dengan menggunakan metode K-Medoids Clustering, maka akan dilakukan  perhitungan  dengan  mencari  pusat cluster sebanyak k yaitu  samadengan  3.  Sebelum  ketahapan perhitungan,  berikut  merupakan  data  yang  akan  diolah nantinya :
Tabel 1. Data Penelitian Tahun  latitude  Longitude  depth Mag 2019 -2.0879  100.618 64.65 4.5 2019 -4.2173  102.1178 73.43 4.2 2019 -2.2276  99.3207 10 4.4 2019 -2.8469  100.9598 35 4.4 2019 -2.9702  100.9448 40.28 5.6 2019 0.5676 99.8691 167.24  4.7 2019 -4.5951  102.2283 42.56 4.7 2019 -0.9072  97.9212 10 5 2019 -0.9122  97.8908 10 4.7 2019 -5.2035  103.6705 69.84 4.8

## a. Inisialisasi Pusat Cluster sebanyak k
Pada  penelitian  ini  digunakan  3  cluster  yaitu  gempa rendah,  gempa  sedang  dan  gempa  tinggi.  Jadi  k  =  3. Berikut merupakan tabel pusat cluster.
Tabel 2. Pusat Cluster Cluster Kedalaman Kekuatan 1 69.02 4.6 2 46.15 4.1 3 59.2 5
b. Alokasikan setiap data (objek) ke cluster terdekat menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidian Distance sebagai berikut :
d (x,y) = || x-y || = 𝑥 = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2
; 1,2,3, …,n
Untuk  mendapatkan  jarak Euclidian  distance lakukan perhitungan  dengan  persamaan  2.1  seperti  diatas  antara tabel 1 data penelitian pada kolom depth dan mag dengan tabel  2.  pusat cluster kolom  kedalaman  dan  kekuatan. Perhatikan perhitungan dibawah berikut :

## c. Proses Jarak Minimal
Untuk  mencari  jarak  minimum  sebaiknya  buatlah  tabel perbandingan nilai antara cluster 1, 2, dan 3. Selanjutnya pilih nilai paling kecil dari 3 cluster tersebut. Perhatikan nilai minimum yang diambil, jika nilai minimum berasal dari distance pertama  artinya  data  tersebut  termasuk kedalam cluster ke-1 begitu seterusnya. Perhatikan tabel berikut :
Tabel 3. Jarak Minimal Distance 69.02 dan 4.6 Distance 46.15 dan 4.1 Distance 59.2 dan 5 Nilai Minimum Clus ter ke- 4.371144 015 18.50432 382 5.472887 72 4.371144 015 1 4.428103 431 27.28018 328 14.25246 996 4.428103 1431 1 59.02033 887 36.15124 479 49.56 36.15124 479 2 34.02058 788 11.15403 514 24.56 11.15403 514 2 28.75739 209 6.058621 956 19.28 6.058621 956 2 98.22005 091 121.0914 865 108.13 98.22005 091 1 26.46018 896 3.639793 95 16.73 3.639793 95 2 59.02135 546 36.16120 158 49.2 36.16120 158 2 59.02008 472 36.15497 891 49.20091 463 36.15497 891 2 0.844037 914 36.15497 891 10.68 0.844037 914 1

## d. Hitunglah Total Simpangan
Untuk menghitung jumlah total simpangan adalah dengan menjumlahkan semua data yang termasuk kedalam kolom nilai.
Nilai cost = 4.371144015 + 4.4281031431 + 36.15124479 +  11.15403514  +  6.058621956  +  98.22005091  + 3.63979395  +  36.16120158  +  36.15497891  + 0.844037914 = 237.1832123 . Setelah didapatkan total simpangan ( cost ) maka clustering sudah  terbentuk  seperti  pada  tabel  5.4.  jarak  minimal. Akan tetapi lakukan iterasi selanjutnya dengan melakukan perhitungan  seperti  pada  poin  b  sampai  poin  d  untuk mendapatkan  nilai cost yang  baru.  Selanjutnya  setelah nilai cost baru didapatkan lakukanlah pengurangan antara total simpangan ( cost ) lama dengan total simpangan ( cost ) baru.  Jika  S    0,  maka  tukar  objek  dengan  data  cluster untuk  membentuk  sekumpulan k objek  baru  sebagai medoid .
e. Ulangi langkah a sampai d untuk mendapatkan nilai total simpangan baru.
f. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru – total distance lama. Jika S  0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid .
g. Ulangi semua langkah diatas hingga tidak terjadi perubahan medoid , sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing

## 3.1 Hasil Pengujian Matriks Confusion
Confusion  matrix adalah  suatu  metode  yang  biasanya digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  akurasi  pada konsep data mining. [10].
Tabel 4. Jumlah Data Gempa Pada masing-masing
cluster Cluster 1 (sedang) Cluster 2 (rendah) Cluster 3 (Tinggi)
Rendah 0 6 0 Sedang 3 0 0 Tinggi 3 5 111 Berdasarkan  pada  tabel  4.  Jumlah  Data  Gempa  Pada Masing-Masing Cluster diatas cluster 1 mewakili rendah yaitu  gempa  dangkal, cluster 2  mewakili  sedang  yaitu gempa  sedang,  dan cluster 3  mewakili  gempa  dalam. Selanjutnya  akan  dilakukan  penentuan  jumlah  data true positive, true negative, false positive , dan false negative untuk setiap gempa yang dapat dilihat pada perhitungan berikut :
Tabel 5. Data Arsir Abu-abu Merupakan True Positive Cluster 1 (sedang) Cluster 2 (rendah) Cluster 3 (Tinggi) Rendah 0 6 0 Sedang 3 0 0 Tinggi 3 5 111
Nilai yang terdapat dalam arsir abu-abu merupakan nilai true positive dari renda, sedang dan tinggi.
Tabel 6. Data arsir merah (sedang), kuning (rendah), hijau tua (tinggi) merupakan True Negative Cluster 1 (sedang) Cluster 2 (rendah) Cluster 3 (Tinggi) Rendah 0 6 0 Sedang 3 0 0 Tinggi 3 5 111
Untuk mengetahui nilai true negative dari gempa rendah jumlahkan  angka  yang  diarsir  merah  arsir  kuning  untuk true  negatif  gempa  sedang  dan  arsir  hijau  tua  untuk mendapatkan nilai true negative gempa tinggi.
Tabel 7. Data arsir biru (rendah), jingga (sedang), coklat (tinggi) merupakan False Positive Cluster 1 (sedang) Cluster 2 (rendah) Cluster 3 (Tinggi) Rendah 0 6 0 Sedang 3 0 0 Tinggi 3 5 111
Jumlahkan  angka  pada  kolom  biru  untuk  mendapatkan nilai false positive cluster rendah, kolom berwarna jingga untuk  mendapatkan  false  positive  cluster  sedang  dan kolom  cokelat  untuk  mendapatkan  nilai  false  positive cluster tinggi.
Tabel 8. Data merah muda (rendah), hijau muda (sedang), ungu (tinggi) merupakan False Negative
Cluster 1 (sedang) Cluster 2 (rendah) Cluster 3 (Tinggi) Rendah 0 6 0 Sedang 3 0 0 Tinggi 3 5 111
Jumlahkan  angka  pada  kolom  berwarna  merah  muda untuk  mendapatkan  nilai false  negative  cluster rendah, kolom  berwarna  hijau  muda  untuk  mendapatkan false negative cluster sedang, dan kolom berwarna ungu untuk mendapatkan nilai false negative cluster tinggi.
Tabel 9. Hasil Akhir TP, TN, FP, FN
True Positive True Negative False Positive False Negative Rendah  6 117 3 0 Sedang  3 116 5 0 Tinggi 111 9 0 8
True  positive adalah  data  yang  memiliki  hasil  prediksi positif dan nilai sebenarnya positif. True negative adalah data  yang  memiliki  hasil  prediksi  salah  dan  nilai sebenarnya  juga  salah. False  positive adalah  data  yang memiliki  hasil  prediksi  benar  sedangkan  nilai  yang sebenarnya  salah. False  negative adalah  data  yang memiliki  hasil  prediksi  salah  sedangkan  nilai  yang sebenarnya benar [10].
Setelah  itu,  dilakukan  perhitungan  akurasi  per cluster dengan menggunakan data pada Tabel-tabel diatas dengan menggunakan rumus Akurasi pada Confusion Matrix .
Cluster A = 𝑇𝑃 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝐴 + 𝑇𝑁 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝐴
𝑛 × 100%
Cluster Rendah = 6+117 128 × 100% = 96.09% Cluster Sedang = 3+116
128 × 100% = 92.96%
Cluster Tinggi = 111+9 128 × 100% = 93.75% Akurasi sistem = 96.09%+92.96%+ 93.75% 3 = 94.267 %
Berdasarkan perhitungan di atas, persentase akurasi sistem dalam  mengenal cluster rendah  adalah  96.09%,  cluster sedang 92.96% dan cluster tinggi 93.75%. Cluster rendah memiliki tingkat presentasi akurasi paling rendah karena banyak data cluster lain yang dikelompokkan pada cluster ini ( false positive ). Persentase akurasi keseluruhan sistem dalam  mengelompokkan  ketiga cluster (rendah,  sedang, tinggi) adalah 94.267 %.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan  maka  Terbentuknya  peta  pola  sebaran  titik gempa bumi Mentawai tahun 2009 – 2019 sebanyak tiga (3) cluster yaitu cluster 1 rendah yang merupakan gempa dalam, cluster 2 gempa  sedang dan cluster 3 tinggi yaitu gempa dangkal. Terdapat persebaran data sebanyak 14% untuk data Gempa Mentawai Cluster 3, dimana persebaran titik gempa berada menedekati garis pantai (dangkal) dan dengan  kekuatan  gempa  yang  tinggi.  Terdapat  sebaran data  sebesar  12  %  data  Gempa  Menatawai  Cluster  2, dimana persebaran titik gempa berada di daratan. Terdapat sebaran data sebesar 74% data Gempa Mentawai Cluster 1,  dimana  gempa  berada  jauh  dari  garis  pantai. Terbentuknya grafik dengan diagram batang dan diagram lingkaran hasil  analisis terhadap pola sebaran titik gempa Mentawai tahun 2009 – 2019 dengan mengimplementasikan metode K-Medoids Clustering.

## Ucapan Terimakasih
Kami  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada  Menteri Pendidikan  dan  Kebudayaan,  Lembaga  Penelitian  dan
Pengabdian  Kepada  Masayarakat  (LPPM)  Universitas Bengkulu,  dan  Fakultas  Teknik  atas  dukungan  finansial  dan panduan sehingga penelitian ini terlaksana dengan baik.

## Daftar Pustaka
[1] A.  M.  Nur,  “Gempa  Bumi,  Tsunami  Dan  Mitigasinya,” Jurnal Geografi , Vol. 7, Pp. 66-73, 2010.
[2] L. Septiningrum Dan M. N. Cahyadi, “Analisis Perubahan Lonosfer  Akibat  Gempa,”  Journal  Teknik  Vol  5,  No.2, (2016) ISSN, Vol. C176, 2016.
[3] B.  N.  P.  B.  BNPB,  “Rencana  Aksi  Rehabilitasi  Dan Rekonstruksi Pasca Bencana, Serta Percepatan Pembangunan  Wilayah  Kepulauan  Mentawai  Provinsi Sumatera Barat,” Sumatera Barat, 2010
[4] J.  Han,  M.  Kamber  Dan  J.  Pei,  “Data  Mining Concepts And Techniques,” Dalam Third Edition, D. Cerra, Penyunt., San Francisco, Elsevier, 2012, Pp. 454-457.
[5] R.  R.  Arista,  R.  A.  Asmara  Dan  .  D.  Puspitasari,
“Pengelompokkan Kejadian Gempa Bumi Menggunakan  Fuzzy  C-Means  Clustering,”  Jurnal Teknologi  Informatika  Dan  Terapan  ,  Vol.  4,  Pp. 103-110, 2017.
[6] A.  S.  D.  Simamora,  M.  T.  Furqon  Dan  B. Priyambadha,  “Clustering  Data  Kejadian  Tsunami Yang  Disebabkan  Oleh  Gempa  Bumi  Dengan Menggunakan  Algoritma  K-Medoids,”  Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer, Vol. 1, Pp. 635-640, 2017.
[7] P. B. R. Sitorus, “Budaya Kerentanan Dan Kapasitas Masyarakat  Kepulauan  Mentawai  Menghadapi Bencana Gempa Bumi Dan Tsunami,” Jurnal Vokasi Indonesia, Vol. 6, Pp. 25-32, 2018.
[8] R. Fidia, . D. Pujiastuti Dan A. Z.Sabarani, “Korelasi Tingkat  Seismisitas  Dan  Periode  Ulang  Gempa
Bumi Di Kepulauan Mentawai Dengan Menggunakan  Metode  Guttenberg  Richter,”  Jurnal Fisika Unand, Vol. 7, Pp. 84-89, 2018.
[9] H.  Nawawi  Dan  M.  Martini,  Penelitian  Terapan, Yogyakarta: Gadjah Mada Univercity Press, 2005.
[10] M.  F.  Rahman,  M.  L.  Darmawidjadja  Dan  D. Alamsah,  “Klasifikasi  Untuk  Diagnosa  Diabetes Menggunakan  Metode  Bayesian  Regularization Neural  Network  (Rbnn),”  Jurnal  Informatika,  Vol. 11, Pp. 36-45, 2017.
[11] Oktariani,  D.,  Andreswari,  D.,    Setiawan,  Y. (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Pemetaan  Prioritas  Perbaikan  Jalan  Dan  Jembatan Nasional Di Provinsi Bengkulu
Menggunakanmetode  Topsis  Dan  Fuzzy  C-Means. Jurnal Rekursif, 05(02), 166–179
[12] Setiawan, Y., Efendi, R., Susilo, B., Andreswari, D., Adha,  Q.  Y.  E.  (2019).  Spatial  and  Non-Spatial Analysis  Using  Bayes  Theorem  Method  to Determine Coastal Abrasion Rate Classification (On The Coast of Central Bengkulu and North Bengkulu Regency, Indonesia). Proceeding ICETSAS 2019.
[13] Anggarini,  L.  R.,  Ernawati,    Purwandari,  E.  P. (2017).  Pemetaan  Kawasan  Kecamatan  Rentan Bencana  Gempa  Di  Kota  Bengkulu  Menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Rekursif, 5(3), 260–269.
[14] Prameswari, S. (2018, March 31). Sistem Informasi Geografis : Jenis - Manfaat - Tujuan - Sumber Data. IlmuGeografi.com.
https://ilmugeografi.com/geografi-teknik/sistem- informasi-geografis