Syah Hidayat, Robiyan
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN BENCANA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Syah Hidayat, Robiyan; Rafi Muttaqin, Muhammad; Irmayanti, Dede
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10880

Abstract

Provinsi Jawa Tengah, yang berlokasi di tengah Pulau Jawa, menghadapi beberapa peristiwa bencana alam seperti banjir, tanah longsor, dan gempa bumi. Berdasarkan penilaian ketahanan secara menyeluruh, Provinsi Jawa Tengah memiliki Indeks Ketahanan Daerah sebesar 0,76, yang menunjukkan tingkat kapasitas daerah yang sedang. Oleh karena itu untuk mengurangi efek negatif dari bencana, otoritas daerah Provinsi Jawa Tengah harus mengoptimalkan komitmen, kebijakan, dan kegiatan penanggulangan bencana alam. Selama 10 tahun terakhir, Provinsi Jawa Tengah menghadapi ancaman serius khususnya bencana alam yang salah satunya berupa bencana tanah longsor yang paling sering terjadi, tercatat sebanyak 3.022 kasus, banjir 1.366 kasus, serta 262 kasus gempa bumi yang tercatat. Untuk menghadapi tantangan ini, penting memahami daerah rawan bencana dengan pendekatan data mining. Penelitian ini menggunakan algoritma k-means clustering untuk pengelompokan data. Untuk menentukan jumlah cluster optimal, digunakan Silhouette Coefficient sebagai metode evaluasi. Data bersumber dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah dan data diolah dengan melibatkan Google Colaboratory. Pengujian dilakukan dengan membentuk cluster sebanyak 4 untuk mencari evaluasi pengujian Silhouette Coefficient terbesar. Diketahui bahwa n_cluster 2 mendapatkan nilai 0.6373590606168947, dengan hasil cluster 0 terdiri dari 3 kabupaten yang memiliki indeks daerah bencana tinggi dan cluster 1 terdiri dari 32 kabupaten/kota yang memiliki indeks daerah bencana rendah.