Klasterisasi Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering Untuk Memodelkan Wilayah Banjir

Ridzki Okta Pratikto (Narotama University)
Natalia Damastuti (Universitas Narotama)

Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS)
Vol 6, No 1 (2021)

Setiap tahun selama musim hujan masalah banjir di provinsi Jawa Timur adalah bencana yang sering terjadi. Berdasarkan catatan Badan Penanggulangan Bencana (BNPB) dari 2014 hingga 2015 ada 574 bencana banjir di provinsi Jawa Timur, Banyak faktor yang menyebabkan terjadinya bencana banjir diantaranya adalah lambatnya informasi yang didapat sehingga diperlukan suatu pemodelan wilayah potensi banjir di Jawa Timur dengan menggunakan metode yang lebih akurat dan efisien dengan menggunakan suatu metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Metode ini akan digunakan untuk melakukan pengelompokkan dengan uji performansi menggunakan metode cophenetic correlation coefficient. Hasil dari penelitian ini divisualisasikan kedalam bentuk SIG. Berdasarkan hasil uji cluster optimal dengan elbow method, provinsi Jawa Timur terbagi menjadi 3 kelompok cluster daerah terdampak potensi banjir yaitu karakteristik rendah, sedang, tinggi. Hasil uji performa cluster menggunakan cophenetic correlation coefficient menunjukkan bahwa metode average linkage memberikan solusi cluster yang lebih baik dibandingkan dengan metode AHC lainnya yakni sebesar 0,92