IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PENENTUAN PRIORITAS REHABILITASI DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS)

Muhammad Farid Fahmi (Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111)
Yoyon K Suprapto (Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111)

Network Engineering Research Operation [NERO]
Vol 2, No 1 (2015): Nero

Ketersediaan informasi mengenai tingkat kekeritisan lahan yang akurat mempunyai arti yang sangat penting dalam program RHL sehingga Priorotas DAS mana yang akan dilakukan rehabilitasi bisa diketahui. Dari permasalahan diatas diperlukan sebuah cara untuk menentukan prioritas DAS yang direhabilitasi. Adapun metode yang digunakan dalam penelitan ini adalah K-Means Clustering. K-Means Clustering memodelkan dataset menjadi cluster-cluster dimana data pada satu cluster yang memiliki karakteristik sama dan memiliki karakteristik yang berbeda dari cluster lain berdasarkan parameter tingkat kekeritisan lahan. Dari penelitian ini diperolah Kelompok DAS dengan skor rendah untuk semua parameter kekritisan lahan sehingga memiliki tingkat kekritisan lahan tinggi dan menjadi prioritas untuk dilakukan rehabilitasi.Kata Kunci: Rehabilitasi, DAS, Data Mining, K-means Clustering