PENGELOMPOKAN DATA GEMPA BUMI MENGGUNAKAN ALGORITMA DBSCAN - Raisa Rizky Amelia Rahman; Arie Wahyu Wijayanto (Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG, 2021)
Gempa bumi merupakan bencana alam yang tidak dapat dicegah maupun dihindari. Oleh sebab itu, perlu dilakukan pemetaan dan pengelompokan wilayah gempa untuk mendukung upaya minimalisasi dampak yang ditimbulkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data gempa bumi di Indonesia yang bersumber dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). Penelitian ini menggunakan algoritma DBSCAN dalam mengelompokkan data ke dalam beberapa cluster. Metode untuk menguji validitas hasil cluster adalah dengan menggunakan Silhouette Coefficient dan Gamma Index. Hasil clustering pada penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa dengan menggunakan algoritma DBSCAN diperoleh 3 cluster wilayah beresiko terjadi gempa bumi berdasarkan karakteristik parameter gempa bumi yang dihasilkan. Kombinasi nilai ε dan MinPts yaitu 0,28 dan 3 menghasilkan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,81091 dan Indeks Gamma sebesar 0,98104 yang menggambarkan bahwa DBSCAN mampu mengelompokan wilayah berpesiko terjadi gempa bumi dengan cukup baik. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan suatu instansi dalam pengambilan keputusan terkait penanganan (mitigasi) bencana gempa bumi.