<![CDATA[Kabupaten Grobogan adalah salah satu kabupaten di Jawa Tengah yang rentan terhadap bencana alam. Tingginya frekuensi bencana alam di Kabupaten Grobogan seperti banjir, kekeringan, kebakaran, tanah longsor, dan angin kencang menjadi masalah yang serius bagi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan keefektivitasan antara metode k-means dan hierarchical clustering dalam mengelompokkan kecamatan berdasarkan data jumlah titik kejadian bencana alam dan menentukan metode mana yang dinilai lebih baik dalam menganalisis data bencana. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang bersumber dari website Sistem Informasi Bencana Alam (SIGANA) Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Grobogan. Hasil analisis k-means dan hierarchical clustering adalah terbentuknya 3 cluster optimum dengan keterangan 14 kecamatan kategori rendah, 4 kecamatan kategori sedang dan 1 kecamatan kategori tinggi. Berdasarkan validasi cluster internal measure, kedua metode tersebut memperoleh nilai connectivity, dunn index dan silhouette yang sama yaitu nilai connectivity sebesar 7.3115, nilai dunn index sebesar 0.8991, dan nilai silhouette sebesar 0.5932. Sedangkan dalam Selanjutnya dalam validasi cluster dengan stability measure metode k-means menghasilkan nilai APN sebesar 0.0962, AD sebesar 13.6823, ADM sebesar 4.1335, dan FOM sebesar 7.4761. Sedangkan, metode hierarchical clustering menghasilkan nilai APN sebesar 0.0391, AD sebesar 13.4789, ADM sebesar 3.5167, dan FOM sebesar 7.1598. Secara keseluruhan, dapat disimpulkan bahwa metode yang dinilai lebih baik untuk mengelompokkan data jumlah titik kejadian bencana alam di Kabupaten Grobogan tahun 2023 adalah metode hierarchical clustering.]]>
Copyrights © 2025
