Analisis Probabilitas Kebencanaan Daerah Menggunakan Algoritma K-Means dan Linear Regression - Syamsuddin, Muhammad Ridwan (The Indonesian Journal of Computer Science, 2024)
Bencana alam, gempa bumi, angin puting beliung, kekeringan, gelombang tinggi,tanah longsor dan banjir terjadi setiap tahunya di Sulawesi tengah. Bencana alam ini dapat menimbulkan kerugian yang besar baik materil dan juga korban jiwa. Upaya mitigasi dan adaptasi diperlukan untuk mengurangi dampak bencana alam. Salah satu cara mitigasi dan adaptasi terhadap bencana alam adalah penggunaan teknologi teknik data mining. Metode ini menggunakan CRISP-DM yang mencakupi pengumpulan data, data cluster, data preprocessing, data prediksi dan menguji model. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data bencana dan algoritma Linear Regression untuk menentukan probabilitas terjadinya bencana. Hasil perhitungan tersebut didapatkan wilayah yang mengalami probabilitas peningkatan pada bencana banjir yaitu didaerah Kabupaten Buol, probabilitas peningkatan bencana puting beliung didaerah Kabupaten Toli-toli, dan untuk probabilias peningkatan bencana gelombang tinggi wilayah Kabupaten Banggai Kepulauan. Hasil evaluasi pengujian model linear regression bahwa nilai RMSE 0.4277 memiliki satuan yang sama dengan nilai sebenarnya sehingga lebih mudah untuk diinterpretasikan. Oleh karena itu, penelitian dapat membantu memprediksi probabilitas kejadian bencana di masa depan dan juga mengembangankan strategi penanggulangan bencana yang lebih efektif.