<![CDATA[Indonesia merupakan negara dengan iklimnya yang tropis dan memiliki intensitas curah hujan tinggi. Saat hujan deras, aliran air akan melebihi kapasitas saluran air dan tanah tidak lagi dapat menyerap air sehingga dapat menyebabkan terjadinya bencana banjir. Bencana ini sering terjadi di wilayah yang memiliki saluran air yang sempit dan kurangnya daerah resapan. Oleh sebab itu, tentu harus menjadi perhatian pemerintah karena selama bertahun-tahun, banjir selalu menjadi bencana yang mengancam wilayah-wilayah di Indonesia. Upaya mitigasi yang tepat harus dilakukan sesuai dengan karakteristik masing-masing provinsi dengan menggunakan hasil dari analisis cluster. Data sekunder diperoleh dari publikasi data DIBI BNPB tahun 2017-2020 dimana terdapat sembilan variabel dampak bencana banjir pada 34 provinsi di Indonesia dalam penelitian ini, yaitu jumlah korban hilang dan meninggal, korban luka-luka, korban mengungsi dan menderita, kerusakan bangunan sedang, kerusakan bangunan ringan, rumah yang hanyut, rusaknya sarana kesehatan, rusaknya sarana ibadah, serta rusakanya sarana pendidikan. Penggunaan metode pengelompokan di penelitian ini yakni K-Medoids. K-Medoids ataupun Partitioning Around Method (PAM) yaitu jenis metode pengelompokan yang menggunakan metode clustering partisi untuk mengklasifikasikan kumpulan n objek jadi suatu k cluster. Dari hasil analisis K- Medoids, diperoleh dua cluster yang memiliki karakteristik tersendiri untuk mengelompokkan 34 provinsi di Indonesia. Cluster pertama terdiri dari 12 provinsi yang merupakan daerah dampak banjir paling menonjol pada hampir semua variabel sedangkan cluster kedua terdiri dari 22 provinsi yang menunjukkan dampak banjir paling menonjol pada korban luka-luka. Hasil pengelompokan tersebut yang diivisualisasikan menggunakan software visualisasi yakni QGIS. Kata Kunci: Bencana Banjir, Cluster, K-Medoids, mitigasi, QGIS, Visualisasi.]]>
