Implementasi metode K-Means dalam pengklasteran wilayah rawan banjir di kabupaten lamongan

ABSTRAK:

Banjir merupakan bencana yang paling sering terjadi, dilihat dari intensitasnya pada suatu tempat yaitu sebesar 40% diantara bencana alam yang lain, oleh karena itu diperlukan metode pengelompokan yang menentukan suatu wilayah termasuk kedalam wilayah rawan banjir atau tidak. Penelitian ini membahas tentang pengklasteran wilayah rawan banjir di Kabupaten Lamongan. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode K-Means clustering melalui tiga variabel antara lain curah hujan, kemiringan tanah, dan jumlah kejadian banjir. Data yang digunakan diolah melalui beberapa tahapan yaitu seleksi data dan praproses data. Setelah dilakukan praproses data, berikutnya dilakukan klasterisasi menggunakan metode K-Means. Dari hasil segmentasi data menggunakan K-Means, menghasilkan beberapa kesimpulan yaitu wilayah sering banjir, wilayah sedang banjir, dan wilayah sedikit banjir. Hasil data yang telah disegmentasi kemudian divalidasi menggunakan metode Silhouette coefficient dan menghasilkan nilai silhouette sebesar 0,6683. Hasil dari klasterisasi menggunakan K-Means menghasilkan 13 kecamatan pada cluster 1, 7 kecamatan pada cluster 2, dan 7 kecamatan pada cluster 3.

ABSTRACT:

Flood is the most frequently occurring disaster, with an intensity of 40% compared to other natural disasters in certain areas. Therefore, a clustering method is needed to determine whether an area falls into a flood-prone category. This study discusses the clustering of flood-prone areas in Lamongan Regency. This research is quantitative in nature and utilizes the K-Means clustering method based on three variables: rainfall, soil slope, and flood occurrences. The data underwent several stages of processing including data selection and preprocessing. After preprocessing, clustering was performed using the K-Means method. The results of data segmentation using K-Means led to several conclusions: areas prone to frequent flooding, areas prone to moderate flooding, and areas with minimal flooding. The segmented data was validated using the Silhouette coefficient method, yielding a silhouette value of 0.6683. The K-Means clustering resulted in 13 districts in cluster 1, 7 districts in cluster 2, and 7 districts in cluster 3.

مستخلص البحث:

الفيضان هو الكارثة التي تحدث بشكل متكرر، حيث تبلغ كثافتها 40% مقارنة بالكوارث الطبيعية الأخرى في مناطق معينة. لذا، يُعتبر ضرورياً استخدام طريقة التجميع لتحديد ما إذا كانت منطقة ما عرضة للفيضانات أم لا. يتناول هذا البحث تجميع المناطق العرضة للفيضانات في مقاطعة لامونغان. يعد هذا البحث من نوع البحث الكمي باستخدام طريقة K-Means للتجميع عبر ثلاث متغيرات هي كميات الأمطار وميل التربة وعدد حالات الفيضانات. تم معالجة البيانات المستخدمة من خلال عدة مراحل بما في ذلك اختيار البيانات وتجهيزها مسبقاً. بعد التجهيز المسبق للبيانات، تم تنفيذ التجميع باستخدام طريقة K-Means. من خلال نتائج تقسيم البيانات باستخدام K-Means، توصل البحث إلى عدة استنتاجات وهي المناطق المعرضة للفيضانات المتكررة والمناطق المعرضة للفيضانات المعتدلة والمناطق المعرضة للفيضانات القليلة. تم تحقيق التحقق من البيانات المقسمة باستخدام معامل السيلويت وأسفر ذلك عن قيمة سيلويت قدرها 0.6683. أدى التجميع باستخدام K-Means إلى الحصول على 13 حياة مدينة في العنقود الأول، 7 حياة مدينة في العنقود الثاني، و 7 حياة مدينة في العنقود الثالث