## Penggunaan Analisis Korespondensi Sederhana dalam Pemetaan Wilayah Potensi Bencana di Provinsi Sulawesi Tengah
Iis Cendrah Kasih 1* , Georgina Maria Tinungki 2 , dan Nasrah Sirajang 3 1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Hasanuddin, Makassar, 90245, Indonesia * Corresponding author, email: iiscendrahkasih.91@gmail.com

## Abstract
Disaster cases need to be analyzed considering that when a disaster occurs it will have an extraordinary impact. The statistical method that can be used to study disaster cases is a simple correspondence analysis. This study aims to map areas with the potential for natural disasters in the province of Central Sulawesi. So in the analysis, regions are grouped according to row profile values that are greater than the average. The result of simple correspondence analysis obtained  flood disaster has the potential to occur in Banggai, Morowali, Donggala, Buol, Parigi Moutong, Tojo Una-una, Sigi, and North Morowali. While the dominant tornado disaster occurred in Banggai Kepulauan, Banggai, Poso, Toli-toli, Parigi Moutong and Sigi. For regional landslides with  potential Banggai Islands, Donggala, Toli-toli, Parigi Moutong, and Sigi. Then Banggai Islands and the City of Palu are the dominant regions for earthquake disasters. The results of the grouping can be the basis of government and community focus in tackling the dominant disasters occurring in their respective regions so as to minimize the impact when natural disasters occur .
Keywords : Central Sulawesi, Natural Disaster, Row of Profile, Simple Correspondence Analysis .

## Abstrak
Kasus kebencanaan perlu dianalisis mengingat ketika bencana terjadi akan menyebabkan dampak luar biasa.  Metode  statistika  yang  dapat  digunakan  untuk  mengkaji  kasus  kebencanaan  ini  adalah  analisis korespondensi  sederhana.  Penelitian  ini  bertujuan  memetakan  wilayah  berpotensi  bencana  di  provinsi Sulawesi  Tengah.  Sehingga dalam  analisisnya  beberapa  wilayah  akan  dikelompokkan  berdasarkan nilai profil  baris  yang  lebih  besar  dari  rata-ratanya.  Adapun  hasil  analisis  korespondensi  sederhana  yang dilakukan  diperoleh  bencana  banjir  berpotensi  terjadi  di  Banggai,  Morowali,  Donggala,  Buol,  Parigi Moutong, Tojo Una-una, Sigi, dan Morowali Utara. Sementara bencana puting beliung dominan terjadi di Banggai  Kepulauan,  Banggai,  Poso,  Toli-toli,  Parigi  Moutong  dan  Sigi.  Untuk  bencana  tanah  longsor daerah  yang  berpotensi  Banggai  Kepulauan,  Donggala, Toli-toli,  Parigi  Moutong, dan  Sigi.  Selanjutnya Banggai  Kepulauan  dan  Kota  Palu  merupakan  wilayah  dominan  terjadi  bencana  gempa  bumi.  Hasil pengelompokkan tersebut dapat menjadi landasan fokus pemerintah dan masyarakat dalam menanggulangi bencana  yang  dominan  terjadi  di  wilayah  masing-masing  sehingga  dapat  meminimalisir  dampak  ketika bencana tersebut terjadi.
Kata Kunci : Analisis Korespondensi Sederhana, Bencana Alam, Profil Baris, Sulawesi Tengah.

## 1. Pendahuluan
Bencana alam merupakan peristiwa luar biasa yang dapat menimbulkan penderitaan bagi  korbannya.  Bencana  alam  tidak  hanya  menimbulkan  korban  jiwa,  tetapi  juga

## Penggunaan Analisis Korespondensi Sederhana …
Iis Cendrah Kasih, Georgina Maria Tinungki, Nasrah Sirajang
menimbulkan  dampak  psikologis.  Mengingat  dampak  yang  luar  biasa  tersebut,  kasus kebencanaan  ini  perlu  dianalisis  mengingat  ketika  bencana  terjadi  akan  menyebabkan dampak  yang  luar  biasa  maka  diperlukan  adanya  penanggulangan  bencana  alam menggunakan prinsip serta cara yang cepat dan tepat [1]. Penanggulangan bencana tidak hanya  dilakukan  pada  saat  terjadi  bencana  tetapi  juga  pencegahan  sebelum  bencana terjadi. Pencegahan ini bisa dilakukan mulai dari daerah yang paling rawan bencana alam. Untuk itu diperlukan suatu metode statistika dalam mengidentifikasi daerah rawan terjadi bencana  alam.  Metode  statistika  yang  dapat  digunakan  untuk  mengkaji  kasus kebencanaan  ini  adalah  analisis  korespondensi  sederhana  atau simple  correspondence analysis .
Analisis korespondensi sederhana  merupakan salah satu teknik analisis  multivariat dengan  tujuan  mempelajari  hubungan  antara  dua  variabel  kualitatif  secara  grafik  yang digunakan  untuk  eksplorasi  data  dari  tabel  kontingensi  dua  arah  [2].  Analisis korespondensi digunakan apabila semua variabel penelitian bersifat nonmetrik [3]. Data metrik merupakan data berbentuk kuantitatif yang diukur dengan skala interval dan rasio sedangkan data nonmetrik merupakan data berbentuk kualitatif yang diukur dengan skala nominal dan ordinal [4].
Dalam  penelitian  ini,  analisis  dilakukan  menggunakan  data  frekuensi  kejadian bencana  alam  yang  terjadi  pada  setiap  kabupaten  di  provinsi  Sulawesi  Tengah. Pengelompokkan kabupaten rawan bencana alam didasarkan pada nilai profil baris, dan inersia utama, serta kontribusi baris dan kolom yang diperoleh dari hasil analisis. Provinsi Sulawesi  Tengah  dipilih  karena  kondisi  geologinya  berdekatan  dengan  beberapa  sesar aktif  yang  dapat  menimbulkan  potensi-potensi  besar  terhadap  bencana.  Adapun  sesar aktif diantaranya sesar palu koro, sesar sausu di kabupaten Poso, dan beberapa sesar aktif di  kepulauan  Banggai  yakni  sesar  peleng,  sesar  naik  batui,  sesar  balantak  dan  sesar ambelang  [5].  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  wilayah berpotensi  bencana  alam  banjir,  puting  beliung,  tanah  longsor,  dan  gempa  bumi  pada wilayah  provinsi  Sulawesi  Tengah.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  pemetaan  wilayah potensi bencana sangat diperlukan sebagai upaya mitigasi untuk mengurangi risiko akibat bencana alam.

## 2. Metode dan Analisis

## 2.1 Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan data sekunder  yang diperoleh dari  laman resmi Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Data Informasi Bencana Indonesia (DIBI) merupakan sebuah aplikasi yang menyajikan data bencana alam di Indonesia mulai tahun 1815. Data yang diambil adalah frekuensi kejadian bencana banjir, puting beliung, tanah longsor, dan gempa bumi yang terjadi pada setiap kabupaten di Sulawesi Tengah mulai tahun  1919  sampai  dengan  tahun  2018.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu kabupaten dan kota di provinsi Sulawesi Tengah dan  variabel  frekuensi kejadian

## Penggunaan Analisis Korespondensi Sederhana …
Iis Cendrah Kasih, Georgina Maria Tinungki, Nasrah Sirajang
masing-masing bencana alam yaitu bencana alm banjir, puting beliung, tanah longsor dan gempa bumi.
Tabel 1. Frekuensi Kejadian Bencana di Provinsi Sulawesi Tengah
No. Kabupaten dan Kota Banjir Puting Beliung Tanah Longsor Gempa Bumi Total 1 Banggai Kepulauan 1 1 1 5 8 2 Banggai 11 1 1 1 14 3 Morowali 18 0 1 2 21 4 Poso 18 4 1 3 26 5 Donggala 32 1 5 3 41 6 Toli-toli 27 3 3 4 37 7 Buol 7 0 0 0 7 8 Parigi Moutong 48 7 1 2 58 9 Tojo Una-una 7 0 1 1 9 10 Sigi 13 1 1 0 15 11 Morowali Utara 2 0 0 0 2 12 Kota Palu 9 0 1 3 13 Total 193 18 16 24 251
Sumber: Data olah, 2020
Pada  Tabel  1  di  atas  diperoleh  informasi  bahwa  Kabupaten  Parigi  Moutong merupakan wilayah dengan  frekuensi kejadian bencana banjir dan puting  beliung  yang paling dominan. Untuk bencana tanah longsor paling sering terjadi di wilayah Donggala. Sedangkan  bencana gempa bumi paling  banyak terjadi di wilayah Banggai  Kepulauan. Tabel  kontingensi  dua  arah  ini  disebut  sebagai  tabel  matriks  data  yang  selanjutnya digunakan untuk analisis korespondensi sederhana.

## 2.2 Analisis Korespondensi Sederhana
Jika X dan Y adalah dua variabel yang masing-masing mempunyai sebanyak a dan b kategori, maka dapat dibentuk suatu matriks data pengamatan P yang berukuran 𝑎 × 𝑏 dengan 𝑝 𝑖𝑗 ≥ 0 menyatakan  frekuensi  dari  sel  ( i,j ).  Dari  matriks  pengamatan  tersebut, untuk mendapatkan sebuah visualisasi baris dan kolom matriks data asli dalam dimensi yang  lebih  rendah  terlebih  dahulu  dibangun  matriks 𝐊 (𝑎×𝑏) sebagai  matriks  analisis korespondensi yang didefinisikan sebagai berikut:
𝐊 (𝑎×𝑏) = [ 𝑘 11 𝑘 12 𝑘 21 𝑘 22 ⋯ 𝑘 1𝑏 ⋯ 𝑘 2𝑏 ⋮ ⋮ 𝑘 𝑎1 𝑘 𝑎2 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑘 𝑎𝑏 ] = [ 𝑝 11 𝑝 ∙∙ 𝑝 12 𝑝 ∙∙ 𝑝 21 𝑝 ∙∙ 𝑝 22 𝑝 ∙∙ ⋯ 𝑝 1𝑏 𝑝 ∙∙ ⋯ 𝑝 2𝑏 𝑝 ∙∙ ⋮ ⋮ 𝑝 𝑎1 𝑝 ∙∙ 𝑝 𝑎2 𝑝 ∙∙ ⋱ ⋮ ⋯ 𝑝 𝑎𝑏 𝑝 ∙∙ ] (1)

## Penggunaan Analisis Korespondensi Sederhana …
Iis Cendrah Kasih, Georgina Maria Tinungki, Nasrah Sirajang
keterangan:
𝑝 𝑖𝑗 = frekuensi pengamatan ke- i baris pada kolom ke- j 𝑝 ∙∙ = total jumlah frekuensi dari matriks P [6].
Bila setiap elemen pada suatu baris dijumlahkan maka diperolah vektor jumlah baris matriks K yang disebut massa baris yaitu,
𝐫 (𝑎×1) T = 𝐊 (𝑎×𝑏) 𝟏 (𝑏×1) = (𝑘 𝟏∙ ⋯ 𝑘 𝒂∙ ) (2)
dengan cara yang sama, akan didapatkan jumlah setiap kolom dari matriksnya menjadi vektor jumlah kolom dari matriks K yang disebut massa kolom, yaitu:
𝐜 (𝑏×1) = 𝐊 (𝑏×𝑎) T 𝟏 (𝑎×1) = (𝑘 ∙1 ⋯ 𝑘 ∙𝑏 ) T (3)
Profil  adalah  proporsi  dari  setiap  baris  atau  kolom  matriks  korespondensi  yaitu  setiap frekuensi pengamatan baris ke- i dan kolom ke- j dibagi dengan jumlah setiap total baris dan kolomnya masing-masing. Kemudian dapat dibentuk matriks R yang berukuran 𝑎 × 𝑏 sebagai berikut:
𝐑 =   𝐃 𝒓 −𝟏 𝐊 = [ 𝑘 11 𝑘 1∙ 𝑘 12 𝑘 1∙ 𝑘 21 𝑘 2∙ 𝑘 22 𝑘 2∙ ⋯ 𝑘 1𝑏 𝑘 1∙ ⋯ 𝑘 2𝑏 𝑘 2∙ ⋮ ⋮ 𝑘 𝑎1 𝑘 𝑎∙ 𝑘 𝑎2 𝑘 𝑎∙ ⋱ ⋮ ⋯ 𝑘 𝑎𝑏 𝑘 𝑎∙ ] (4)
Matriks R disebut  matriks  profil  baris  ( row  profiles )  dalam  ruang  berdimensi b , dengan  jumlah  unsur-unsur  profil  dari  baris  adalah  sama  dengan  satu.  Selanjutnya dilakukan penguraian nilai singular umum atau General Singular Value Decomposition (GSVD) dari matriks residual 𝐊 − 𝐫𝐜 𝐓 .
𝐊 − 𝐫𝐜 𝐓 =  𝐀Ʃ𝐁 𝐓 (5)
GSVD dari  matriks 𝐊 − 𝐫𝐜 𝐓 yang  hasilnya akan diperoleh  matriks-matriks 𝐀Ʃ𝐁 𝐓 , dengan A adalah  matriks  berukuran 𝑎 × 𝑚 , B yaitu  matriks  berukuran 𝑏 × 𝑚 ,  dan Ʃ merupakan  matriks  diagonal  yang  unsur-unsurnya  merupakan  nilai  singular  dari 𝐊 − 𝐫𝐜 𝐓 . Matriks diagonal Ʃ yang unsur-unsurnya merupakan nilai singular 𝐊 − 𝐫𝐜 𝐓 apabila dikuadratkan akan menghasilkan nilai eigen atau inersia utama. Sehingga dapat dituliskan sebagai berikut,
Ʃ 𝟐 = 𝑑𝑖𝑎𝑔(𝜆 1 2 , ⋯ , 𝜆 𝑖 2 ) (6)
Besarnya 𝜆 1 2 , ⋯ , 𝜆 𝑖 2 dapat diinterpretasikan sebagai  besarnya kontribusi  yang diberikan oleh  masing-masing  dimensi  pertama,  kedua,  dan  seterusnya.  Dari  nilai  inersia  utama tersebut  akan  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  dimensi  pada  plot  analisis korespondensi dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Membuang  dimensi  yang  memiliki  nilai  inersia  terkecil.  Alasannya  adalah  bahwa dimensi  dengan  inersia  terkecil  mengandung  sedikit  informasi.  Menggunakan prosedur ini dimensi dieliminasi sampai dimensi yang tersisa menjelaskan beberapa persentase yang dipilih sebelumnya dari total keragaman (misalnya 80% atau lebih).

## Penggunaan Analisis Korespondensi Sederhana …
Iis Cendrah Kasih, Georgina Maria Tinungki, Nasrah Sirajang
2. Beberapa peneliti menggunakan aturan memilih dimensi yang memiliki nilai inersia lebih besar dari satu [7].
Koordinat utama pada plot korespondensi mewakili jarak antar profil baris dari tabel data. Koordinat utama profil baris diperoleh menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐅 = 𝐃 𝐫 −𝟏 𝐀Ʃ (7)
Selanjutnya, koordinat utama profil kolom dihitung dengan rumus berikut:
𝐆 = 𝐃 𝐜 −𝟏 𝐁Ʃ (8)

## 3. Hasil dan Diskusi
Dari  data  mentah  yang  kemudian  dibentuk  matriks  data  seperti  pada  Tabel  1, kemudian ditentukan  nilai korespondensi untuk setiap selnya  menggunakan persamaan (1). Di bawah ini diberikan perhitungan untuk nilai korespondensi baris pertama kolom pertama atau 𝑘 11 .
𝑘 11 = 𝑝 11 𝑝 ∙∙ = 1 251 = 0.004
Hasil perhitungan nilai korespondensi untuk baris pertama kolom pertama diperoleh sebesar  0.004,  dengan  menggunakan  persamaan  yang  sama  untuk  menentukan  nilai korespondensi  sel  lainnya  kemudian  didapatkan  tabel  korespondensi  untuk  kasus  1 sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Korespondensi Provinsi dengan Frekuensi Bencana Alam
No. Kabupaten dan Kota  Banjir Puting Beliung Tanah Longsor Gempa Bumi Massa Baris 1 Banggai Kepulauan 0.004 0.004 0.004 0.020 0.032 2 Banggai 0.044 0.004 0.004 0.004 0.056 3 Morowali 0.072 0.000 0.004 0.008 0.084 4 Poso 0.072 0.016 0.004 0.012 0.104 5 Donggala 0.127 0.004 0.020 0.012 0.163 6 Toli-toli 0.108 0.012 0.012 0.016 0.147 7 Buol 0.028 0.000 0.000 0.000 0.028 8 Parigi Moutong 0.191 0.028 0.004 0.008 0.231 9 Tojo Una-una 0.028 0.000 0.004 0.004 0.036 10 Sigi 0.052 0.004 0.004 0.000 0.060 11 Morowali Utara 0.008 0.000 0.000 0.000 0.008 12 Kota Palu 0.036 0.000 0.004 0.012 0.052 Massa Kolom 0.769 0.072 0.064 0.096 1 Sumber: Data olah, 2020

## Penggunaan Analisis Korespondensi Sederhana …
Iis Cendrah Kasih, Georgina Maria Tinungki, Nasrah Sirajang
Selanjutnya menghitung nilai korespondensi untuk semua sel dapat diperoleh nilai massa baris dan massa kolom yang disimbolkan masing-masing r dan c. Berdasarkan persamaan (2) dan (3) bila setiap elemen pada suatu baris dan kolom dijumlahkan maka diperoleh vektor jumlah baris dan kolom. Adapun vektor massa baris dan kolom dapat dilihat pada Tabel 2. Selanjutnya ditentukan nilai profil baris untuk provinsi Sulawesi Tengah dengan persamaan (4) yang nilainya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Profil Baris Provinsi Sulawesi Tengah dan Frekuensi Bencana
No. Kabupaten dan Kota Banjir Puting Beliung Tanah Longsor Gempa Bumi Total 1 Banggai Kepulauan 0.125 0.125 0.125 0.625 1 2 Banggai 0.786 0.071 0.071 0.071 1 3 Morowali 0.857 0.000 0.048 0.095 1 4 Poso 0.692 0.154 0.038 0.115 1 5 Donggala 0.780 0.024 0.122 0.073 1 6 Toli-toli 0.730 0.081 0.081 0.108 1 7 Buol 1.000 0.000 0.000 0.000 1 8 Parigi Moutong 0.828 0.121 0.017 0.034 1 9 Tojo Una-una 0.778 0.000 0.111 0.111 1 10 Sigi 0.867 0.067 0.067 0.000 1 11 Morowali Utara 1.000 0.000 0.000 0.000 1 12 Kota Palu 0.692 0.000 0.077 0.231 1 Mean 0.761 0.054 0.063 0.122 1
Sumber: Data olah, 2020
Berdasarkan  nilai  profil  baris  dari  Tabel  3  diperoleh  informasi  bahwa  Kabupaten Banggai, Morowali, Donggala, Buol, Parigi Moutong, Tojo Una-una, Sigi, dan Morowali Utara terletak pada posisi yang berdekatan dengan bencana alam banjir dibuktikan dengan nilai profil  baris  masing-masing kabupaten  yang  lebih  besar dari  nilai rata-rata ( mean ) yaitu 0.761. Sedangkan bencana puting beliung terletak paling dekat dengan kabupaten Banggai Kepulauan, Banggai, Poso, Toli-toli, Parigi Moutong dan Sigi dengan nilai profil masing-masing  yang  lebih  besar  dari  nilai  rata-rata  ( mean )  yaitu  0.054.  Kabupaten Banggai  Kepulauan,  Donggala,  Toli-toli,  Parigi  Moutong,  dan  Sigi  terletak  berdekatan dengan bencana alam tanah longsor dibuktikan dengan nilai profil baris masing-masing kabupaten  yang  lebih  besar dari nilai rata-rata ( mean )  yaitu 0.063. Serta bencana alam gempa  bumi  terletak  berdekatan  dengan  Banggai  Kepulauan  dan  Kota  Palu  dengan masing-masing  nilai  profil  baris  0.625  dan  0.231  yang  lebih  besar  dari  nilai  rata-rata ( mean ) yaitu 0.122.
Langkah selanjutnya adalah melakukan penguraian nilai singular umum pada matriks 𝐊 − 𝐫𝐜 𝐓 berdasarkan persamaan (2) yang akan menghasilkan matriks 𝐀Ʃ𝐁 𝐓 . Dari hasil penguraian  nilai  singular  tersebut  diperoleh  matriks Ʃ yang  nilai-nilai  diagonalnya

## Penggunaan Analisis Korespondensi Sederhana …
Iis Cendrah Kasih, Georgina Maria Tinungki, Nasrah Sirajang
berisikan  nilai  singular.  Berdasarkan  persamaan  (2)  diperoleh  nilai  eigen  atau  inersia utama dengan cara mengkuadratkan nilai-nilai singular dari matriks Ʃ . Nilai eigen atau inersia  utama  tiap  barisnya  menyatakan  keragaman  yang  dijelaskan  masing-masing dimensi  dan  biasanya  disusun  terurut  mulai  dari  nilai  terbesar  hingga  nilai  terkecil. Adapun  nilai  eigen  atau  inersia  utama  dari  matriks 𝐊 − 𝐫𝐜 𝐓 disajikan  pada  Tabel  4 sebagai berikut:
Tabel 4. Persentase Kumulatif Nilai Eigen Nilai Eigen Persentase Variansi Persentase Kumulatif Variansi Dim. 1 0.150 71.36 71.36 Dim. 2 0.048 22.80 94.16 Dim. 3 0.012 5.84 100.00
Sumber: Data olah, 2020
Pada  Tabel  4  diperoleh  nilai  persentase  kumulatif  untuk  dimensi  1  dan  dimensi  2 sebesar 94.16%. Karena persentase kumulatif dari dimensi 1 dan 2  sudah  menjelaskan variansi  lebih  dari  80%  dari  solusi  maka  jumlah  sumbu  yang  digunakan  pada plotting sebanyak dua dimensi.
Selanjutnya ditentukan koordinat utama baris dan kolom menggunakan persamaan (2.7) dan (2.8). Nilai matriks kontribusi baris A digunakan untuk menentukan koordinat utama  baris  sedangkan  nilai  matriks  kontribusi  kolom B digunakan  untuk  menentukan koordinat utama kolom.
Tabel 5. Koordinat Utama Baris No. Kabupaten/Kota Dim.1 Dim.2 1 Banggai Kepulauan 1.880876 -0.043960 2 Banggai -0.072213 0.043243 3 Morowali -0.061563 -0.185829 4 Poso 0.083250 0.043741 5 Donggala -0.033060 0.137885 6 Toli-toli 0.067969 0.070117 7 Buol -0.438088 -0.291240 8 Parigi Moutong -0.232653 -0.036677 9 Tojo Una-una 0.067429 0.029846 10 Sigi -0.320430 0.066020 11 Morowali Utara -0.438088 -0.291240 12 Kota Palu 0.428403 -0.172970 Sumber: Data olah, 2020
Pada Tabel 5 menjelaskan letak titik atau koordinat dari tiap kabupaten. Dimensi satu menunjukkan sumbu x dan dimensi dua menunjukkan sumbu y.

## Penggunaan Analisis Korespondensi Sederhana …
Iis Cendrah Kasih, Georgina Maria Tinungki, Nasrah Sirajang
Tabel 6. Koordinat utama kolom Bencana Alam Dim. 1 Dim. 2 Banjir -0.169747 -0.032272 Puting Beliung 0.052119 0.166410 Tanah Longsor 0.292231 0.362866 Gempa Bumi 1.131138 -0.107195
Sumber: Data olah, 2020
Pada Tabel 6 menjelaskan letak titik atau koordinat dari tiap bencana alam. Dimensi satu  menunjukkan  sumbu  x  dan  dimensi  dua  menunjukkan  sumbu  y.  Di  bawah  ini ditampilkan plot korespondensi berdimensi rendah (dua) menggunakan koordinat utama baris dan kolom sebelumnya.
Gambar 1. Pengelompokkan Wilayah dan Potensi Bencana Alamnya di Sulawesi Tengah dengan menggunakan program R versi 3.5.3
Pada  Gambar  1  dapat  diinterpretasi  berdasarkan  nilai  profil  barisnya.  Kelompok pertama  ditunjukkan  oleh  Kabupaten  Banggai,  Morowali,  Donggala,  Buol,  Parigi Moutong,  Tojo  Una-una,  Sigi,  dan  Morowali  Utara  yang  terletak  berdekatan  dengan bencana alam banjir, ini menginformasikan bahwa perlunya dilakukan  penanggulangan bencana banjir oleh seluruh warga di wilayah tersebut. Sedangkan kelompok kedua yaitu bencana puting beliung yang terletak paling dekat dengan Kabupaten Banggai Kepulauan, Banggai,  Poso,  Toli-toli,  Parigi  Moutong  dan  Sigi,  yang  artinya  pemerintah  maupun masyarakat  di  wilayah  tersebut  harus  mengadakan  antisipasi  sebelum  bencana  terjadi mengingat  bencana  tersebut  merupakan  bencana  dengan  frekunsi  kejadian  terbanyak. Kelompok ketiga ditunjukkan oleh Kabupaten Banggai Kepulauan, Donggala, Toli-toli, Parigi  Moutong,  dan  Sigi,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  penanggulangan  bencana  tanah longsor  harus  dilakukan  di  kelima  kabupaten  tersebut.  Serta  kelompok  keempat  yaitu bencana  alam  gempa  bumi  yang  terletak  berdekatan  dengan  Kabupaten  Banggai
Keterangan: B : Banjir TL : Tanah Longsor PB : Puting Beliung GB : Gempa Bumi ▲ : Simbol Bencana Alam ● : Simbol Provinsi

## Penggunaan Analisis Korespondensi Sederhana …
Iis Cendrah Kasih, Georgina Maria Tinungki, Nasrah Sirajang
Kepulauan  dan  Kota  Palu  mengindikasikan  bahwa  bencana  tersebut  adalah  kejadian dengan frekuensi terbanyak di Sulawesi Tengah sehingga perlu diadakan sosialisasi cara menghadapi gempa bumi oleh pemerintah di wilayah tersebut agar dapat meminimalisir korban jiwa dan kerugian ketika bencana gempa bumi terjadi.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  analisis  korespondensi  sederhana  yang  dilakukan  untuk  memetakan wilayah  kabupaten  dan  kota  di  provinsi  Sulawesi  Tengah  diperoleh  pengelompokan wilayah dengan masing-masing potensi bencana berdasarkan nilai profil baris yang lebih besar dari rata-ratanya. Adapun bencana banjir berpotensi terjadi di Kabupaten Banggai, Morowali,  Donggala,  Buol,  Parigi  Moutong,  Tojo  Una-una,  Sigi,  dan  Morowali  Utara berdasarkan nilai profil baris masing-masing kabupaten yang lebih besar dari nilai rata- rata 0.761. Sementara bencana puting beliung dominan terjadi di kabupaten dengan nilai profil  baris  lebih  besar  dari  nilai  rata-rata  0.054  yaitu  Kabupaten  Banggai  Kepulauan, Banggai, Poso, Toli-toli, Parigi Moutong dan Sigi. Untuk bencana tanah longsor daerah yang  berpotensi  Kabupaten  Banggai  Kepulauan,  Donggala,  Toli-toli,  Parigi  Moutong, dan Sigi dengan masing-masing nilai profil barisnya lebih besar dari nilai rata-rata 0.063. Kemudian  Kabupaten  Banggai  Kepulauan  dan  Kota  Palu  merupakan  wilayah  yang dominan terjadi bencana alam gempa bumi dengan nilai profil baris yang lebih besar dari nilai  rata-rata  0.122.  Hasil  pengelompokkan  tersebut  dapat  menjadi  landasan  fokus pemerintah dan masyarakat dalam melaksanakan penanggulangan bencana yang dominan terjadi  di  wilayah  masing-masing  sehingga  pencegahan  yang  dilakukan  dapat meminimalisir dampak ketika bencana alam tersebut terjadi.

## Daftar Pustaka
[1]  Setiawan, I. 2009. " Pemanfaatan Sistem Informasi Geografis untuk Zonasi Tingkat Kerawanan  Bencana  Letusan  Gunung  Api  Tangkubanparahu ".  Skripsi.  Buana Nusantara. Bandung.
[2]   Mattjik,  Sumertajaya,  A.  A.,  &  Made,  I.  2011. Sidik  Peubah  Ganda  dengan Menggunakan SAS. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
[3] Ghozali,  I.  2011. Apilkasi  Analisis  Multivariat  dengan  Program  IBM  SPSS  19. Semarang: Universitas Diponegoro.
[4]   David,  W.  &  Djamaris,  A.  2018. Metode  Statistik  untuk  Ilmu  dan  Teknologi Pangan . Jakarta Selatan: Universitas Bakrie.
[5]   Pakpahan,  S.  &  Ngadmanto,  D.  2015.  Analisis  Kegempaan  di  Zona  Sesar  Palu Koro, Sulawesi Tengah. Journal of Environment and Geological Hazards. 6. 253- 264.
[6] Greenacre,  M.  J.  1984. Theory  and  Applications  of  Correspondence  Analysis. London: Academic Press.

## Penggunaan Analisis Korespondensi Sederhana …
[7] Fekedulegn, B. D., Colbert, J. J., Hicks, R. R. Jr., & Schuckers, M. E. 2002. Coping with  Multicollinearity:  An  Example  on  Application  of  Principal  Components Regression  in  Dendroecology. United  States  Department of  Agriculture:  Newton Square .