p-Index From 2021 - 2026
7.492
P-Index
This Author published in this journals
All Journal EKSAKTA: Journal of Sciences and Data Analysis Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya (Jurnal MSA) Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Jurnal Fourier Indonesian Journal of Applied Statistics Seminar Nasional Variansi (Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika) BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Unisda Journal of Mathematics and Computer Science (UJMC) JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika Jurnal Ilmiah Pendidikan dan Pembelajaran EIGEN MATHEMATICS JOURNAL Variance : Journal of Statistics and Its Applications Jurnal Saintika Unpam : Jurnal Sains dan Matematika Unpam Square : Journal of Mathematics and Mathematics Education ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika (MIMS) Soeropati: Journal of Community Service Journal of Intelligent Computing and Health Informatics (JICHI) JAMBURA JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS LOSARI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JURNAL INOVASI DAN PENGABDIAN MASYARAKAT INDONESIA Tepis Wiring : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Statistika dan Komputasi (STATKOM) Journal of Data Insights Prosiding Seminar Nasional Unimus Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Journal of Mathematics, Computation and Statistics (JMATHCOS) Emerging Statistics and Data Science Journal Amalgamasi: Journal of Mathematics and Applications RAGAM: Journal of Statistics and Its Application
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Indonesian Journal of Applied Statistics

Pemetaan Daerah Rawan Bencana di Pulau Sulawesi menggunakan Metode Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) Havinka Angel Salsabilla; Nandini Lova Diani; Abimanyu Arya Ramadhan; M. Al Haris
Indonesian Journal of Applied Statistics Vol 8, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.13057/ijas.v8i2.106040

Abstract

Indonesia terletak pada pertemuan tiga lempeng tektonik aktif sehingga memiliki tingkat kerawanan yang tinggi terhadap bencana alam seperti gempa bumi, banjir, letusan gunung api, dan tanah longsor. Pulau Sulawesi merupakan salah satu wilayah dengan aktivitas seismik dan hidrometeorologi yang tinggi, sehingga identifikasi daerah rawan bencana menjadi penting dalam upaya pengurangan risiko dan perencanaan mitigasi yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan daerah rawan bencana di Pulau Sulawesi menggunakan algoritma Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). DBSCAN merupakan metode klasterisasi berbasis kepadatan yang mampu mengidentifikasi pola spasial tanpa harus menentukan jumlah klaster di awal serta dapat mendeteksi data pencilan (outlier). Data yang digunakan adalah data sekunder dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) tahun 2020–2024 yang mencakup kejadian bencana di seluruh kabupaten/kota di Pulau Sulawesi. Variabel yang dianalisis meliputi frekuensi kejadian banjir, tanah longsor, cuaca ekstrem, kekeringan, gempa bumi, letusan gunung api, dan gelombang pasang. Sebelum proses klasterisasi, data dinormalisasi menggunakan metode Min–Max. Hasil terbaik diperoleh pada parameter ε = 0,28 dan MinPts = 5, yang menghasilkan dua klaster utama dan satu kelompok noise. Klaster 1 menunjukkan wilayah dengan tingkat kejadian bencana tertinggi, terutama banjir, tanah longsor, dan cuaca ekstrem. Klaster 0 mencakup wilayah dengan intensitas bencana sedang, sedangkan kelompok noise terdiri atas wilayah dengan tingkat kejadian bencana yang rendah atau pola bencana yang tidak jelas. Penerapan algoritma DBSCAN terbukti efektif dalam pemetaan kerawanan bencana karena mampu menangani distribusi spasial yang tidak merata serta mengungkap pola tersembunyi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam pengembangan strategi mitigasi bencana yang lebih terarah. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menambahkan indikator kerentanan sosial-ekonomi serta memperluas cakupan data.Kata kunci: DBSCAN; Sulawesi; Klasterisasi Spasial; Pemetaan Bencana; Mitigasi RisikoIndonesia is located at the confluence of three active tectonic plates, making it highly vulnerable to natural disasters such as earthquakes, floods, volcanic eruptions, and landslides. Sulawesi Island is one of the regions with the highest seismic and hydro-meteorological activity in Indonesia, so identifying its disaster-prone areas is crucial for effective risk reduction and mitigation planning. This study aims to map disaster-prone areas in Sulawesi Island using the Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm. DBSCAN is a density-based clustering method that is able to identify spatial patterns without determining the number of clusters from the start, as well as detect outlier data. The data used is secondary data from National Disaster Management Authority (BNPB) for 2020–2024 covering disaster events in all districts/cities in Sulawesi. The variables analyzed include the frequency of floods, landslides, extreme weather, droughts, earthquakes, volcanic eruptions, and tidal waves. The data was normalized using the Min-Max method before the clustering process. The best results were obtained at parameters ε = 0.28 and MinPts = 5, resulting in two main clusters and one noise group. Cluster 1 shows areas with the highest disaster occurrences, especially floods, landslides, and extreme weather. Cluster 0 includes areas with moderate disaster intensity, while the noise group consists of areas with low or unclear disaster patterns. The application of DBSCAN has proven effective for disaster vulnerability because it is able to handle uneven spatial distribution and reveal hidden patterns. These results are expected to be the basis for developing more targeted disaster mitigation strategies. Further research is recommended to add socio-economic vulnerability indicators and expand data coverage.Keywords: DBSCAN; Sulawesi; Spatial Clustering; Disaster Mapping; Risk Mitigation 
Co-Authors Abdul Ghufron Abidah, Khansa Ni'mal Abimanyu Arya Ramadhan Adhwaningrum, Arullah Salsabila Agi Khoerunnisa AHMADI Ainurrofiah, Safira Alambara, Ach Ridoi Ali Imron Ali Imron Alwan Fadlurohman Alya Febriyani Amalia Jihan Syafiqoh Amin Samiasih Amri, Ihsan Fathoni Amri, Saeful Amrullah, Ahmad Amrullah, Setiawan Andy Purnomo, Eko Angelina, Lea Anggoro, Vernanda Kresna Anne Mutiara Wardani Ariska Fitriyana Ningrum Arsusma, Jesicha Arya Praditya Arya, Abimanyu Astuti, Sofi Anggi Asyfani, Yusrisma athoni Amri, Ihsan F Aulia Dewi Gustiarni Aulia Fadhli Boer Ayesha Nayla Salsadella Ayomi, Nun Maulida Suci Ayu Wulandari Azzahrani, Rahma Dewi Barlian, Seftia Amelia Rizki Bunga Ayuningrum Choirudin, Mochamad Fahmi Cika Awani Ayuwida Dannu Purwanto Devina Nadifa Nur Aulia Diani, Nandini Lova Dzeaulfath, Muhammad Eny Winaryati Eny Winaryati Ermawati, Asti Evida Oktaviana Fabiola, Gwenda Fadhilah Azzahra Fadillah, Muhammad Reza Fauzi, Fatkhurokhman Fauzi, Fatkhurrokhman Fazia Risnita Widiyana Fazza Baita, Miftakhiyah Febrianti, Fatika Lovina Firdatul Fahria Firdaus, Falah Tinton Fisabilillah, Muh. Irodat Fitri Anjani Gautama, Rahmad Putra Ginasputri, Heppy Nur Asavia Haris, M Al Haris, M. Al Havinka Angel Salsabilla Hidayat, Muhamad Arif Hilma Hanna Mahanna Haqq Himmaturrohmah, Laily Husna, Rizqa El Iffah Norma Hidayati Ihsan Fathoni Ihsan Fathoni Amri Ikhwanudin, Muhamad Ilham Khairul Anam Imelya Susianti Indah Fitriyani Indah Manfaati Nur Indah Manfaati Nur Indriani, Anita Retno Inta Nur Kholifah, Revika Irawan, Alfian Chandra Izzah, Nasyiatul Kaia Raissa Akmalia Khikman, Muhammad Alvaro Khoirul Huda Kholifah , Revika Inta Nur Kinanta, Ailsha Syafa Latisa Alifa Maura Lein, Raymond Bolly Linda Puspitasari Mandala Adikara Sencoko Marsela Ayu Irdiana Masichah, Firochul Masudah, Nurhidayatul Miftakhul Haris Miftakhurizki Mochamad Hasyim Mualim Tahari Mufidatul Ulya Muhammad Hali Mukron Muhammad Rifqy Ardiansyah Muhammad Saifuddin Nur Multiyaningrum, Riska Musa, Fitri Diana Nadia Khoirunnafisa Salma Nandini Lova Diani Nikmah Handayani Ninu, Maria Febronia Nugroho, Muhammad Dimas Alfian Nur, Rachmat Kahfiwan Nurfuad, Khilmi Nurhalisa, Siti Nurhidajah Nurmalita, Rahma Nurohmah, Nufita Okiyanto, Rizal Pandiriyan, Muhammad Tegar Permata, Alia Prastiwi, Harvina Sindy Prastyo, Ikwan Pratama, Rifin Fadilla Pratama, Rizky Adi Priambodo, Danu Prissy Nusaiba Yulisa Prizka Rismawati Arum Purnama, Estyaningsi Purnomo Putro, Dwi Puspitasari, Linda Putra, Septian Malik Putri Wahyu Muharamah Putri, Agata Dwi Putri Putri, Melfia Verahma RA. Qonita Syalsabilla Handayani Rahma Nurmalita Ramadhan, Abimanyu Arya Ramadhan, Wulan Nur Rangga Sa'adillah SAP Ridwanulhaq, Alfina Fauziah Rochdi Wasono Rochdi Wasono Ryan Mahardika Sa'adah , Lydia Nur Safira, Elfina Latifah Safira, Rahma Salma, Nadia Khoirunnafisa Salsabila Rahma Anisa Salsabilla, Havinka Angel Sam'an, Muhammad Sanmas, Safril Ahmadi Saputri, Atika Dwi Sarah, Albertus Dion Sari, Selvi Ana Windia Sawiah Adam, Asriyanti Septi Winda Utami Septia, Siti Fajar Sesotyaning Harum Prabuningrat Shinta Amaria Sidqi, Isnaeni Miftahul Sintya, Salsabila Dhea Siti Hamidah Ardhy Suci Laeliyah Suci Mega Puji Lestari Suherdi, Andri Sulistiya, Indah Sulistiyani, Dwi Supriadin Supriadin Syafina Amira Firdaus Syaharani, Nabbila Dyah Tiani Wahyu Utami Tresiani Yunitasari Tri zahrotun Wahyuningsih Ulinuha, Samikoh Utami, Rossy Prima Nada Utiningtyas, Almas Rizki Wahid, Siti Nurasriyanti Wahyuningsih, Andria Watur, Annisa Cahyaningrum Widiyanti, Karin Dita Widyasari, Velia Arni Wulan Sari Wulan Sari, Wulan Yolan Triky Yulia Fitri Yulia Nur Kumala Yulianita, Tanti