Analisis Klaterisasi Perubahan Iklim di Indonesia Menggunakan K-Means Tahun 2023 - Muklas Rivai; Rosni Rosni; Nasrullah Bachtiar (Mandalika Mathematics and Educations Journal, 2026)
Perubahan iklim global memberikan dampak signifikan terhadap pola cuaca di Indonesia, memengaruhi sektor penting seperti pertanian, perikanan, kesehatan, dan ekonomi. Untuk menganalisis data iklim yang kompleks, metode klasterisasi K-Means digunakan guna mengidentifikasi pola cuaca serupa, yang bermanfaat bagi mitigasi bencana, perencanaan sumber daya, dan pengelolaan iklim secara lebih efektif. Data yang digunakan mencakup kecepatan angin, Kelembapan, dan curah hujan dari 34 provinsi di Indonesia pada tahun 2023. Berdasarkan analisis metode silhouette, ditemukan bahwa jumlah klaster optimal adalah dua. Klaster pertama meliputi 15 provinsi seperti Sumatera Utara, Jambi, Papua Barat dan lainnya. Karakteristik kluster pertama yaitu kecepatan angin rendah, Kelembapan tinggi, dan curah hujan tinggi. Kondisi ini dipengaruhi oleh lokasi geografis tropis, pola angin muson stabil, topografi (lembah, hutan, atau pegunungan), serta kedekatan dengan sumber uap air. Klaster kedua Terdiri dari 19 provinsi seperti Aceh, Jawa Timur, Nusa Tenggara Barat dan lainnya. Karakteristik klister kedua yaitu memiliki kecepatan angin tinggi, Kelembapan rendah, dan curah hujan rendah. Faktor geografis seperti wilayah terbuka, angin muson kering, dan jarak dari sumber Kelembapan utama. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu perencanaan dan mitigasi bencana terkait pola cuaca di Indonesia.