IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DI KOTA BENGKULU MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DENGAN PYTHON - Hadi, Bintang; Guntur Alam, RG; Juhardi, Ujang; Kharisma Hidayah, Agung (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Kota Bengkulu merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang rentan terhadap bencana banjir, terutama akibat tingginya curah hujan serta perubahan tata guna lahan yang tidak terkendali. Permasalahan utama dalam mitigasi banjir adalah kurangnya identifikasi wilayah rawan secara sistematis berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi daerah rawan banjir di Kota Bengkulu dengan memanfaatkan algoritma K-Means Clustering berbasis Python. Data yang digunakan meliputi curah hujan dari BMKG periode April hingga Desember 2024 dan data historis banjir dari BNPB. Metode penelitian terdiri dari tahap pengumpulan dan praproses data, penerapan algoritma K-Means menggunakan Rumus Jarak Absolut, serta visualisasi hasil menggunakan pustaka matplotlib. Hasil analisis menghasilkan tiga kategori wilayah: risiko tinggi, sedang, dan rendah. Kecamatan Muara Bangka Hulu teridentifikasi sebagai wilayah dengan risiko tinggi, sedangkan Teluk Segara tergolong risiko rendah. Validasi dengan data historis menunjukkan hasil yang akurat dan relevan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengambilan kebijakan mitigasi banjir di Kota Bengkulu, serta menjadi referensi bagi penerapan metode serupa di wilayah lain.