Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Klasterisasi Daerah Rawan Bencana Alam di Kabupaten Jember
Loading...
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Abstract
Kabupaten Jember terletak di kawasan tapal kuda di bagian timur provinsi
Jawa Timur yang tercatat sebagai daerah dengan frekuensi bencana alam tertinggi
selama lima tahun berturut-turut dengan 86 kejadian pada tahun 2023 meliputi
kekeringan, tanah longsor, abrasi, angin puting beliung, dan banjir. Pemerintah
Kabupaten Jember memerlukan informasi terkait pengelompokkan daerah rawan
bencana untuk mitigasi bencana. Pengelompokkan daerah rawan bencana dapat
menggunakan metode klasterisasi. Klasterisasi merupakan proses mengelompokan
sekumpulan objek dalam kategori tertentu berdasarkan kesamaan karakteristik data.
Algoritma klasterisasi yang digunakan yaitu K-Means dan K-Medoids yang
bertujuan untuk mendapatkan hasil klasterisasi daerah rawan bencana dan
memperoleh hasil perbandingan algoritma berdasarkan nilai Davies-Bouldin Index
(DBI) .
Data yang digunakan mencakup berbagai indikator rawan bencana, yaitu
jumlah kejadian bencana, korban meninggal, korban luka, korban hilang, kerusakan
rumah, kerusakan fasilitas umum, dan kepadatan penduduk. Langkah yang
dilakukan dalam penelitian ini yaitu pre-processing data meliputi data cleaning dan
normalisasi data menggunakan min-max scaling untuk menyamakan skala data.
Kemudian, dilanjutkan dengan penerapan algoritma K-Means dan K-Medoids
untuk pembentukan cluster nilai k yang digunakan yaitu 𝑘 = 2, 𝑘 = 3, 𝑘 = 4, 𝑘 =
5, 𝑘 = 6, 𝑘 = 7, dan 𝑘 = 8. Kualitas cluster akan dievaluasi untuk menentukan
algoritma terbaik berdasarkan nilai DBI terkecil.
Berdasarkan hasil analisis setiap percobaan cluster menghasilkan nilai DBI
yang berbeda. Algoritma K-Means mendapatkan nilai DBI terkecil pada cluster
𝑘 = 5 bernilai 0,7847, sedangkan K-Medoids mendapatkan nilai DBI terkecil pada
cluster 𝑘 = 8 bernilai 1,1631. Hasil klasterisasi algoritma paling optimal yaitu K-Means terbagi menjadi 5 cluster yaitu K-Means diperoleh cluster 1 (tingkat
kerawanan bencana sedang) yaitu Semboro dan Sumberbaru. Cluster 2 (tingkat
kerawanan bencana rendah) yaitu Balung dan Silo. Cluster 3 (tingkat kerawanan
bencana sangat tinggi) yaitu Ajung. Cluster 4 (tingkat kerawanan bencana tinggi) yaitu, Wuluhan, Ambulu, Sumbersari, Sukowono, Puger, Kalisat, Patrang,
Kaliwates, Bangsalsari. Cluster 5 (tingkat kerawanan bencana sangat rendah) yaitu,
Rambipuji, Ledokombo, Panti, Mumbulsari, Kencong, Jenggawah, Pakusari,
Tempurejo, Jelbuk, Umbulsari, Jombang, Tanggul, Sumberjambe, Gumukmas,
Arjasa, Mayang, Sukorambi.
Description
Entry oleh Arif 2026 Februari 26
