Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 886-892 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Visualisasi Pemetaan Penyebaran Gempa Bumi Di Indonesia
Wijaya Yoga Krisetianto 1 , Evangs Mailoa 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email : 672020128@student.uksw.edu 1 , evangs.mailoa@uksw.edu 2
Abstract
Earthquakes  are  natural  disasters  that  can  have  devastating  impacts  on  society.  Indonesia needs education about areas that often experience natural disasters. This research was conducted to produce a visualization dashboard regarding mapping of earthquake areas in Indonesia, by applying the Business Intelligence method. This research resulted in the areas with the most earthquakes being the Minahasa Peninsula  with 9,408  events  with an average of 3.3  Mg, the  island of  Java  with 6,772 events with an average of 3.4 Mg and North Sumatra with 5,920 events with an average of 3.3 Mg.
Keywords: Earthquake Visualization, Business Inteligent, Tableau

## Abstrak
Gempa  bumi  merupakan  bencana  alam  yang  dapat  memberikan  dampak  kerusakan  bagi masyarakat, Indonesia membutuhkan edukasi tentang wilayah yang sering mengalami bencana alam gempa  bumi.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan  dashboard  visualisasi  tentang  pemetaan wilayah  gempa  bumi  di  Indonesia,  dengan  menerapkan  metode  Business  Inteligent.  Penelitian  ini menghasilkan  wilayah  dengan  kejadian  gempa  bumi  terbanyak  terdapat  pada  Semenanjung Minahasa 9.408 kejadian dengan skala rata-rata 3.3 Mg, pulau Jawa dengan 6.772 kejadian dengan skala rata-rata 3,4 Mg dan Sumatera Utara dengan 5.920 kejadian dengan skala rata-rata 3,3 Mg.
Kata kunci: Visualisasi Gempa Bumi, Business Inteligent, Tableau

## 1. PENDAHULUAN
Gempa bumi merupakan bencana alam berupa getaran atau guncangan yang terjadi  di  permukaan  bumi  akibat  cepatnya  pelepasan  energi  pada  kerak  bumi. Gempa bumi dapat disebabkan oleh banyak faktor, antara lain pergerakan lempeng tektonik, aktivitas gunung berapi, atau aktivitas manusia seperti pertambangan[1]. Situasi  ini  mengakibatkan  jika  terjadi  bencana  alam  seperti  gempa  bumi  akan menyebabkan kerugian yang cukup besar[2]. Penelitian ini bertujuan mengedukasi masyarakat  tentang  penyebaran  gempa  bumi[3]  melalui  hasil  dari  visualisasi pemetaan gempa bumi yang terjadi di Indonesia.
Informasi  pada dashboard dapat  diimplementasikan  menggunakan pemanfaatan Business  Intelligence (BI).  BI  adalah  sebuah  proses  yang  digunakan untuk  melakukan  analisis  data  terstruktur  untuk  mengekstrak  data-data operasional dan dikumpulkan dalam sebuah data warehouse [4] . Dashboard adalah suatu  bentuk  visualisasi  data  dalam  bentuk  teks,  peta  atau  grafik[5]  yang diperlukan  untuk  memahami  dan  mengelola  data  sehingga  penyajian  dan visualisasi  data  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  sistem dashboard , berguna  untuk  mempercepat  proses  pengambilan  keputusan,  memantau  proses yang sedang berjalan dan memprediksi suatu kondisi di masa yang akan datang.[6] Visualisasi adalah teknik rekayasa dalam proses pembuatan gambar, diagram, atau  animasi  untuk  menampilkan  suatu  informasi.  Teknik  visualisasi  informasi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 886-892 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dapat  membantu  mengevaluasi  suatu dataset .  Terdapat  dua  konsep  dalam visualisasi  yaitu scientific  visualisation dan information  visualisation ,  untuk membuat  model  grafis  dan  menampilkan  data  secara  visual.  Dalam  memproses dan  memperoleh  eksplorasi  data  pada scientific  visualisation ,  model  grafis dirancang  dari  pengukuran  atau  simulasi  data  yang  mewakili  objek  atau  konsep terkait  dengan  fenomena  yang  terjadi.  Pada information  visualisation konsep abstrak  dan  hubungan  tidak  selalu  memiliki  keterkaitan  pada  fenomena  yang terjadi.[7]
Tableau  merupakan  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  menerapkan penggunaan  metode  BI,  menghasilkan  visualisasi  data  secara  interaktif  dengan memasukkan dataset ke  dalam  Tableau  dan  membuat  visualisasi  yang mempermudah  untuk  memahami  suatu  informasi.  Tableau  dapat  menghasilkan visualisasi dari berbagai sumber data seperti spreadsheet, database, cloud data dan big data [8].
Penelitian  tentang  pemetaan  bencana  alam  sudah  pernah  dilakukan  seperti pemetaan bencana gempa bumi di provinsi NTB[9], lokasi rawan tanah longsor[6], dan identifikasi daerah rawan terjadi gempa bumi dengan geolokasi[10]. Penelitian ini  mempunyai  rumusan  masalah  berupa  pertanyaan  apakah tools  tableau dapat melakukan  visualisasi  gempa  bumi  yang  terjadi  di  Indonesia  tahun  2009  sampai 2023,  hasil  ini  diharapkan  dapat  mengedukasi  masyarakat  tentang  penyebaran gempa bumi di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  atau  tahapan  yang  digunakan  adalah  metode  eksperimen  dengan beberapa tahapan yang digunakan, seperti pada gambar berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian
Data  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  gempa  bumi berdasarkan  tahun  2009  sampai  dengan  2023[11].  Data  diperoleh  dalam  format excel, kemudian  disesuaikan  dengan  format csv sehingga  dapat  di import dan diproses menggunakan Tableau.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 886-892 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Cleaning Data merupakan suatu proses untuk mendeteksi dan memperbaiki ataupun  menghapus data  set ,  table,  dan  data  yang  tidak  akurat  atau  lengkap. Proses  cleaning  cukup  penting  dalam  melakukan  visualisasi  karena  jumlah  data yang banyak untuk mencegah terjadinya duplikasi data dan penamaan data yang salah.
Implementasi  data  gempa  bumi  yang  didapat  dan  diolah  menggunakan business  intelligent pada  Tableau,  dengan  mengikuti  tahapan  dalam  mengolah seperti Data Source dan Extract Transfrom Loading (ETL). Visualisasi dan informasi pemetaan  yang  dibuat  akan  didapatkan  hasil  yang  kemudian  dianlisis perbandingan untuk mengetahui penyebaran gempa bumi yang terjadi tahun 2009 sampai 2023 di Indonesia melalui visualisasi pemetaan bencana gempa bumi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  berikut  berisi  tentang  hasil  dari  pengolahan  data  bencana gempa  bumi  yang  terjadi  di  Indonesia  sehingga  memperoleh  hasil  berupa  grafik mengenai  daerah  yang  termasuk  rawan  atau  sering  terjadi  bencana  gempa  bumi serta  daerah  yang  aman  atau  jarang  terjadi  bencana  gempa  bumi  dari  seluruh provinsi yang ada di Indonesia.
Busniess  Intelligence adalah  kecerdasan  bisnis  yang  menggabungkan arsitektur,  tools,  basis  data,  aplikasi,  dan  metode  untuk  mengakses  data  secara interaktif,  manipulasi  data  dan  mampu mengambil  keputusan  yang  benar karena menggunakan  fakta  dan  sistem  berbasis  kenyataan  melalui  data[12].  Informasi tersebut  dapat  berasal  dari  manapun,  seperti  data  histori  pembelanjaan,  data pelaporan, dan data yang masih  mentah.[13]–[15].
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  terdapat  8  wilayah  dengan  tempat  daerah rawan  kejadian  gempa  yaitu  Semenanjung  Minahasa  sebanyak  9.408  kejadian dengan  skala  3.3  Mg,  pulau  Jawa  dengan  6.772  kejadian  dengan  skala  3,4  Mg, Sumatera  Utara  dengan  5.920  kejadian  dengan  skala  3,3  Mg,  Sumatera  Selatan dengan  5.282  kejadian  dengan  skala  3.7  Mg,  laut  Maluku  Utara  dengan  4.969 kejadian dengan skala 3,9 Mg, laut Banda dengan 4.940 kejadian dengan skala 4,4 Mg, Seram dengan 4.307 kejadian dengan skala 3,2 Mg, Halmahera dengan 3.614 kejadian dengan skala 3,8Mg berdasarkan kejadian dari 2009 sampai 2023.
Gambar 2. Wilayah gempa bumi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 886-892 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Penyebaran gempa bumi terdapat lingkaran dengan warna berbeda disetiap daerah, warna biru muda menandakan daerah rawan kejadian gempa dengan skala Magnitudo yang rendah yaitu 1 sampai 4,4 SR  tetapi warna biru tua menandakan daerah cukup aman terhadap gempa dengan skala Magnitudo yang tinggi yaitu 4,5 sampai  7,9  SR[16].  Lingkaran  tersebut  merupakan  kejadian  gempa  dengan  garis lintang peristiwa ( Latitude ) dan garis bujur kejadian ( Longitude ) berdasarkan data yang diperoleh.
Gambar 3. Penyebaran gempa bumi 2009
Penyebaran  gempa  tahun  2009  dengan  3.497  kejadian  gempa  dengan penyebaran seperti pada gambar 3. Daerah cukup aman dengan intensitas rendah terdapat  pada  daerah  Sulawesi,  Semenanjung  Minahasa,  Sumatra,  Jawa  dan  Bali, untuk  daerah  rawan  gempa  dengan  intensitas  tinggi  terdapat    pada  daerah Kalimantan.
Gambar 4. Penyebaran gempa bumi 2010
Penyebaran gempa bumi tahun 2010 dengan 3.415 kejadian seperti gambar 4.  Dimana  daerah  cukup  aman  gempa  bumi  dengan  intensitas  rendah  terdapat pada  Jawa,  Bali,  Sulawesi  tetapi  daerah  rawan  gempa  dengan  intensitas  tinggi terdapat  pada  daerah  Irian  Jaya,  Semenanjung  Minahasa  dan  beberapa  bagian  di Sumatera.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 886-892 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 5 menunjukan hasil tampilan dashboard yang terdapat gempa bumi pada  tahun  2021  sampai  2023.  Penyebaran  gempa  bumi  tahun  2021  dengan 10.711  kejadian  dengan  daerah  cukup  aman  gempa  intensitas  rendah  terdapat pada  Sumatera,  Bali  dan  Sulawesi  tetapi  daerah  rawan  gempa  intensitas  tinggi terdapat  pada  laut  Banda,  Fores,  dan  wilayah  Irian  Jaya.  Tahun  2022  terdapat 10.838 kejadian dengan daerah cukup aman gempa intensitas rendah pada wilayah Sulawesi,  wilayah  Flores  dan  Bali  tetapi  daerah  rawan  kejadian  intensitas  tinggi pada  Sumatera,  Jawa,  dan  sekitar  laut  Banda.  Pada  tahun  2023  terdapat  1.174 kejadian  dengan  daerah  cukup  aman  gempa  intensitas  rendah  pada  Bali  dan beberapa  bagian  Sulawesi  tetapi  daerah  rawan  gempa  intensitas  tinggi  pada Sumatera, Jawa dan laut Banda.
Gambar 5. Hasil dashboard
Dari  penyebaran  gempa  tahun  2009  sampai  2023.  Diambil  contoh  kejadian gempa pada pulau Jawa mengalami peningkatkan pesat pada tahun 2018 dengan 844 kejadian skala kekuatan gempa 3,3 Mg dan rata-rata kedalaman gempa 40 Km, dan  2022  dengan  1.052  kejadian  skala  kekuatan  gempa  3  Mg  dan  rata-rata kedalaman  gempa  32  Km  sehingga  pulau  jawa  termasuk  daerah  cukup  aman terhadap kejadian gempa bumi.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  visualisasi  pemetaan  gempa  bumi  tahun  2009  sampai 2023  dapat  ditarik  kesimpulan  tools  tableau  mampu  melakukan  visualisasi pemetaan gempa bumi untuk mempermudah masyarakat memahami penyebaran
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 886-892 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
gempa  bumi  di  Indonesia.  Berdasarkan  data  2009  sampai  2023  wilayah  dengan daerah  rawan  kejadian  gempa  terjadi  di  daerah  Semenanjung  Minahasa  9.408 kejadian dengan skala 3.3 Mg, pulau Jawa dengan 6.772 kejadian dengan skala 3,4 Mg dan Sumatera Utara dengan 5.920 kejadian dengan skala 3,3 Mg.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Kusmiran,  Minarti,  M.  F.  I.  Massinai,  A.  Zarkasi,  A.  A.  Maharani,  and  R.  Desiani, “Klasifikasi  Kedalaman  Kejadian  Gempa  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering: Studi Kasus Kejadian Gempa Di Sulawesi,” JFT J. Fis. dan Ter. , vol. 9, no.
2, pp. 79–88, 2022, doi: 10.24252/jft.v9i2.29198.
[2] S. D. Pangestu and M. Fedryansyah, “Implementasi Mitigasi Bencana Alam Berbasis Masyarakat  Melalui  Kampung  Siaga  Bencana  Di  Desa  Cihanjuang  Kecamatan Cimanggung Kabupaten Sumedang,” Focus  J. Pekerj. Sos. , vol. 6, no. 1, p. 192, 2023, doi: 10.24198/focus.v6i1.47267.
[3] V.  Lisia,  A.  E.  Widjaja,  A.  R.  Mitra,  C.  A.  Haryani,  and  S.  Informasi,  “Information System Development Visualisasi Data Bencana Geologi Di Indonesia Berbasis Web,” vol. 7, no. 1, pp. 6–17, 2022, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.19166/xxxx
[4] C.  Camila,  R.  Akbar,  M.  I.  Sutria,  N.  Suri,  and  S.  Chairunnissa  D.  A,  “Visualisasi Perbandingan  Apbd  Dan  Realisasi  Anggaran  Kabupaten/Kota  Se-Sumatra  Barat Menggunakan Tableau Public,” J. Teknol. Inf. MURA , vol. 10, no. 2, p. 75, 2018, doi: 10.32767/jti.v10i2.390.
[5] M.  R.  Atsani,  G.  Tyas  Anjari,  and  N.  Mega  Saraswati,  “Pengembangan  Business Intelligence  Di  Rumah  Sakit  (Studi  Kasus:  RSUD  Prof.  Dr.  Margono  Soekarjo Purwokerto),” Telematika ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  124–138,  2019,  doi: 10.35671/telematika.v12i2.839.
[6] D.  Ridho,  “Pembanguna  Dashboard  Lokasi  Rawan  Tanah  Longsordi  Indonesia MenggunakanTableau,” JuTISI J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 254–267,
2018, [Online]. Available: http://114.7.153.31/index.php/jutisi/article/view/1493
[7] R.  Darman,  “Analisis  Visualisasi  Dan  Pemetaan  Data  Tanaman  Padi  Di  Indonesia Menggunakan Microsoft Power Bi,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 156, 2018, doi: 10.24014/rmsi.v4i2.5271.
[8] D.  Hartama,  “Analisa  Visualisasi  Data  Akademik  Menggunakan  Tableau  Big  Data,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  3,  p.  46,  2018,  doi: 10.30645/jurasik.v3i0.65.
[9] L.  M.  R.  S.  Putra,  “Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Bencana  Gempa  Bumi Provinsi Nusa Tenggara Barat,” Univ. Islam Indones. , pp. 1–22, 2019.
[10]  N.  Ardewati,  F.  Marizka,  R.  Darman,  and  J.  Namora,  “Implementasi  Business Inteligence  Menentukan  Daerah  Rawan  Gempa  Bumi  di  Indonesia  dengan  Fitur Geolokasi,” J.  Inf.  Eng.  Educ.  Technol. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  13,  2018,  doi: 10.26740/jieet.v2n1.p13-18.
[11]  A.  K.  VIGILIANT,  “Earthquakes  in  Indonesia,”  Kaggle.  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/datasets/kekavigi/earthquakes-in-indonesia
[12]  I. Hafidz et al. , “Rancang Bangun Dashboard dan Visualisasi Data Kickstarter dengan Pendekatan Business Intelligence Irmasari,” J. SISFO Inspirasi Prof. Sist. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 109–116, 2019.
[13]  A. Darius and M. Akbar, “E-Supply Chain Management Value Concept for The Palm Oil Industry,” J. Sist. Inf. , vol. 15, no. 2, pp. 15–29, 2019, doi: 10.21609/jsi.v15i2.859.
[14]  D.  Antoni,  F.  Jie,  and  A.  Abareshi,  “Critical  factors  in  information  technology capability for enhancing firm’s environmental performance: Case of Indonesian ict
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 886-892 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sector,” Int.  J.  Agil.  Syst.  Manag. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  159–181,  2020,  doi: 10.1504/IJASM.2020.107907.
[15]  D.  Antoni,  M.  I.  Herdiansyah,  M.  Akbar,  and  A.  Sumitro,  “Pengembangan Infrastruktur Jaringan Untuk Meningkatkan Pelayanan Publik di Kota Palembang,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1652, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3318.
[16]  L.  Irawan,  L.  H.  Hasibuan,  and  F.  Fauzi,  “Analisa  Prediksi  Efek  Kerusakan  Gempa Dari  Magnitudo  (Skala  Richter)  Dengan  Metode  Algoritma  Id3  Menggunakan Aplikasi  Data  Mining  Orange,” J.  Teknol.  Inf.  J.  Keilmuan  dan  Apl.  Bid.  Tek.  Inform. , vol. 14, no. 2, pp. 189–201, 2020, doi: 10.47111/jti.v14i2.1079.