PENGELOMPOKAN KEJADIAN BENCANA ALAM DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS++ DENGAN EVALUASI CALINSKI HARABASZ INDEX - Regita, Luna Amara; Martha, Shantika; Satyahadewi, Neva (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2026)
Indonesia merupakan wilayah yang rawan terhadap berbagai jenis bencana alam, sehingga diperlukan analisis untuk memahami pola kerawanan antar wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah kejadian bencana alam menggunakan algoritma K-Means++ serta menentukan jumlah klaster yang optimal menggunakan evaluasi Calinski Harabasz Index (CHI). Data yang digunakan berasal dari PODES (Potensi Desa) 2023-2024 yang semula mencakup 11 jenis bencana alam seperti banjir, gempa bumi, dan variabel lainnya dan 1 kategori wilayah tanpa bencana. Setelah uji multikolinearitas, dua variabel dieliminasi sehingga analisis akhir menggunakan 9 jenis bencana dan 1 variabel “tidak ada bencana alam”. Sebelum proses klasterisasi, data distandardisasi untuk memastikan perbandingan antar variabel sama tanpa dipengaruhi perbedaan skala, kemudian melakukan pengecekan multikolinearitas dan menghitung jarak menggunakan metode Euclidean Distance. Berdasarkan nilai CHI, jumlah klaster optimal adalah dua klaster. Klaster pertama berisi provinsi dengan tingkat kerawanan tinggi, sehingga dikategorikan sebagai klaster multihazard (rawan bencana). Klaster kedua mencakup provinsi dengan tingkat kerawanan lebih rendah, sehingga dikategorikan sebagai hidrometeorologis (minim bencana). Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pendukung kebijakan mitigasi, prioritas penanganan, serta pemetaan risiko bencana di tingkat nasional maupun daerah.