Fuzzy C-Means untuk Klasterisasi Perkiraan Kerugian Bencana Kebakaran - Puspitasari, Novianti; Pebianoor, Pebianoor; Rosmasari, Rosmasari; Wati, Masna; Septiarini, Anindita; Mewengkang, Alfrina (SISFOTENIKA, 2023)
Bencana kebakaran merupakan bencana yang sering terjadi dan mendapatkan perhatian serius dari pemerintah Kota Samarinda. Namun, informasi tentang perkiraan jumlah kerugian yang dialami oleh korban kebakaran masih kurang memadai dan bahkan tidk diketahui. Informasi tentang perkiraan kerugian bencana kebakaran sangat diperlukan oleh pemerintah untuk memberikan penanganan yang tepat sasaran terhadap korban bencana kebakaran. Fuzzy C-Means merupakan metode yang dapat digunakan untuk memberikan informasi tentang perkiraan kerugian bencana kebakaran melalui klusterisasi. Hal ini dikarenakan Fuzzy C-Means mampu mengelompokkan data ke dalam kategori berdasarkan fungsi obyektif yang dihasilkan. Data yang digunakan merupakan data bencana kebakaran di Kota Samarinda sebanyak 306 data. Jumlah perkiraan kerugian bencana kebakaran dikelompokkan ke dalam tiga cluster yaitu sedikit, sedang dan banyak. Dari hasil perhitungan menggunakan Fuzzy C-Means, jumlah perkiraan kerugian bencana kebakaran dengan kategori sedikit (C3) sebanyak 180 data, kategori sedang (C2) sebanyak 83 data dan kategori banyak (C1) sebesar 43 data. Hasil validasi cluster menggunakan Partition Coefficient menunjukkan bahwa tiga cluster adalah cluster yang optimal dengan nilai partisi fuzzy sebesar 0.230. Nilai ini lebih besar dari dua cluster maupun empat cluster sehingga model pembentukan tiga cluster sangat tepat digunakan untuk mengelompokkan perkiraan kerugian bencana kebakaran.okjktroyal88tt789Ladang78Ladang78Jawa88Jawa88Jawa88Royal88ladang78toto slotladang78jejuslotPULSASLOT Platform DEPOSIT PULSA