PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMETAAN WILAYAH RAWAN BENCANA ALAM KOTA MALANG - Kadek Riski Dwi Putra, I; Faisol, Ahmad; Orisa, Mira (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Bencana alam merupakan salah satu fenomena alam yang membahayakan dan dapat mengancam kelangsungan hidup manusia. Pemetaan wilayah rawan bencana yang dilakukan oleh BPBD Kota Malang dapat menjadi jawaban dari permasalahan tersebut. Namun pada halaman resmi website BPBD Kota Malang belum memadainya pengelompokan data bencana. Dalam ilmu sciene dan teknologi telah banyak permasalahan yang dapat diselesaikan oleh disiplin ilmu data mining untuk mengklasterkan data tertentu. Penggunaan Algoritma K-Means Clustering salah satu metode analisis data yang bisa digunakan dalam pengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristik yang mirip. Tujuan pengelompokan tersebut diharapkan dapat membantu tugas BPBD Kota Malang untuk mengidentifikasi wilayah dengan tingkat resiko yang sama. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode K-Means Clustering dalam pemetaan wilayah rawan bencana di Kota Malang pada sistem berjalan dengan baik. Pengujian fungsional yang menunjukkan setiap fitur yang sudah dibuat berjalan sebagaimana fungsinya. Hasil perhitungan manual di excel dan dibandingkan dengan perhitungan sistem yang telah dibuat untuk menentukan cluster memiliki tingkat keakurasian sebesar 77,19%.