Pengelompokan Daerah Rawan Bencana di Sumatera Selatan Menggunakan Algoritma K-Means
DOI:
https://doi.org/10.36982/jseci.v2i02.4945Keywords:
Bencana Alam, Data Mining, Clustering, K-Means, Rawan BencanaAbstract
Indonesia merupakan negara yang terletak di wilayah pertemuan berbagai lempeng tektonik, sehingga banyak daerahnya memiliki tingkat kerawanan tinggi terhadap bencana alam, termasuk di Provinsi Sumatera Selatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan wilayah-wilayah rawan bencana di Sumatera Selatan dengan menerapkan teknik data mining menggunakan metode clustering. Algoritma yang digunakan dalam pembentukan klaster adalah K-Means, sebuah metode clustering non-hierarkis yang mampu mengelompokkan data berdasarkan tingkat kesamaan. Data bencana yang memiliki karakteristik serupa akan dikelompokkan dalam satu klaster, sedangkan data dengan karakteristik berbeda akan dimasukkan ke klaster lainnya. Hasil penelitian ini menghasilkan pengelompokan daerah rawan bencana ke dalam tiga kategori, yaitu daerah dengan tingkat kerawanan rendah, sedang, dan tinggi. Temuan ini diharapkan dapat menjadi informasi tambahan yang berguna bagi pemerintah dalam upaya penanggulangan bencana di Sumatera Selatan.
