Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Klasterisasi Daerah Rawan Bencana Alam di Kabupaten Jember

dc.contributor.authorAnisya Nur Rizky Farida
dc.date.accessioned2026-02-26T07:07:57Z
dc.date.issued2025-02-24
dc.descriptionEntry oleh Arif 2026 Februari 26
dc.description.abstractKabupaten 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.
dc.description.sponsorshipDPU: Dr. Mohamat Fatekurohman, S.Si., M.Si DPA: Firda Fadri, S.Si., M.Si
dc.identifier.urihttps://repository.unej.ac.id/handle/123456789/4711
dc.language.isoother
dc.publisherFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
dc.subjectKlasterisasi
dc.subjectK-Means
dc.subjectK-Medoids
dc.subjectBencana alam
dc.titlePerbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Klasterisasi Daerah Rawan Bencana Alam di Kabupaten Jember
dc.typeOther

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
ANISYA NUR RIZKY FARIDA - 211810101062.pdf
Size:
4.62 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: