Penerapan Algoritma Kohonen (Self-Organizing Map) dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Jumlah Bencana Alam - Dilla Atika Sury; Bambang Irwansyah (Jurnal Intelek Insan Cendikia, 2026)
Indonesia merupakan negara yang memiliki tingkat kerawanan bencana alam yang tinggi akibat kondisi geografis, geologis, dan klimatologisnya. Setiap provinsi memiliki karakteristik dan frekuensi kejadian bencana alam yang berbeda, sehingga diperlukan metode analisis data yang mampu mengelompokkan provinsi berdasarkan tingkat kerawanan bencana. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Kohonen atau Self-Organizing Map (SOM) dalam pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah kejadian bencana alam. Metode penelitian yang digunakan adalah data mining dengan teknik clustering menggunakan algoritma SOM. Dataset yang digunakan berupa data jumlah kejadian bencana alam pada 38 provinsi di Indonesia yang bersumber dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, normalisasi data, pelatihan SOM, serta analisis hasil klaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Kohonen mampu mengelompokkan provinsi ke dalam beberapa klaster tingkat kerawanan bencana, yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Pengelompokan ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam perencanaan mitigasi dan penanggulangan bencana secara lebih efektif.