Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Wilayah Bencana Banjir Aditya Ramadhan; Mustakim Mustakim; Rizki Handinata
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (390.757 KB)

Abstract

Mitigasi adalah serangkaian upaya untuk mengurangi resiko bencana, baik melalui pembangunan fisik maupun penyadaran dan peningkatan kemampuan menghadapi ancaman bencana. Penelitian ini dimaksudkan untuk melakukan pengelompokan terhadap kejadian bencana banjir yang terjadi di Indonesia. Proses pengelompokan dilakukan dengan mengggunakan metode Fuzzy C Means. Atribut yang digunakan pada penelitian ini adalah Jumlah Kejadian, Korban Meninggal dan Menghilang, Korban Menderita, Rumah Rusak, Fasilitas Rusak, dan Kepadatan Penduduk. Proses pengelompokan dan kejadian bencana dilakukan terhadap wilayah Kabupaten/Kota yang ada di Indonesia selama 10 Tahun terakhir. Kombinasi jumlah cluster dan nilai pangkat terbaik yang didapatkan adalah 3 cluster dan nilai w=2 dengan nilai PCI 0,7362, dan PEI 0,658.
Implementasi Algoritma Markov Chains untuk Prediksi Kejadian Bencana Alam di Provinsi Riau Mustakim Mustakim; Insanul Kamila; Aditya Ramadhan
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (375.919 KB)

Abstract

Bencana alam mengakibatkan kerugian yang sangat besar, baik dari segi materi maupun jumlah korban. Dilihat dari aspek geografis, klimatologis dan demografis, negara Republik Indonesia terletak di daerah rawan bencana. Berdasarkan data dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), tercatat pada tahun 2018 telah terjadi sejumlah 1.227 kejadian bencana alam di Indonesia hingga bulan September. Sementara untuk Provinsi Riau telah terjadi sebanyak 24 kejadian. Teknik Markov Chain dapat digunakan untuk memperkirakan perubahan-perubahan di waktu yang akan datang dalam variable-variabel dinamis atas dasar perubahan-perubahan dari variabel-variabel dinamis tersebut di waktu yang lalu. Perhitungan final Rantai Markov diperoleh hasil 36,79% banjir, 4,09% gelombang abrasi, 23,80% Karhutla, 26,49% Puting Beliung dan 8,83% Tanah Longsor, untuk prediksi bencana alam pada Tahun 2018. Sedangkan prediksi kejadian bencana di Provinsi Riau pada tahun 2019 diperoleh hasil 43,39% banjir, 2,52% gelombang abrasi, 16,72% kebakaran hutan dan lahan, 30,40%  puting beliung dan 6,96% tanah longsor.