CLUSTERING KEJADIAN BENCANA ALAM di JAWA BARAT BERDASARKAN JENIS BENCANA MENGGUNAKAN K-MEANS

Abstract

Jawa barat merupakan salah satu wilayah dengan potensi bencana alam tinggi. Hampir semua jenis bencana sudah terjadi di setiap wilayahnya, seperti gempa bumi, tanah longsor, banjir, dan masih banyak lagi. Oleh karena itu, informasi mengenai tingkat terjadinya bencana alam di berbagai wilayah harus diteliti lebih lanjut agar lebih waspada kedepannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kejadian bencana alam di Jawa Barat berdasarkan jenis bencana dengan memanfaatkan teknik clustering pada data mining. Proses pengelompokan data dilakukan menggunakan metode algoritma K-Means dan tahap perancangan yang digunakan yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD). Dengan menggunakan tools RapidMiner diperoleh 6 cluster dengan nilai Davies Bouldin Index yaitu 9.20. Cluster  3 merupakan daerah dengan kejadian bencana alam sangat rendah, cluster 1 daerah dengan kejadian bencana alam rendah, cluster 4 daerah dengan kejadian bencana alam sedang, cluster 0 daerah dengan kejadian bencana alam tinggi 1, cluster 5 daerah dengan kejadian bencana alam tinggi 2, dan cluster 2 merupakan daerah dengan kejadian bencana alam sangat tinggi.