PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN WILAYAH RAWAN GEMPA DI PULAU LOMBOK BERBASIS WEB

STUDI KASUS DI PULAU LOMBOK

Abstract

Indonesia sebagai salah satu negara yang terletak di jalur Cincin Api Pasifika atau wilayah sering terjadi bencana seperti gempa bumi menyebabkan Pulau Lombok sering mengalami terjadinya bencana tersebut. Data pada tahun 2018 dari laman resmi BMKG bahwa beberapa gempa bumi signifikan mengguncang Lombok dengan urutan gempa ini dimulai dengan gempa bumi 6,4 M pada tanggal 28 Juli 2018. Dalam upaya membantu pemerintah seperti BMKG dan BPBD untuk dapat lebih fokus dalam mitigasi di daerah yang lebih membutuhkan mitigasi, karena pada website resmi dari BPDB NTB belum dapat mengklasterisasi data gempa dan diharapkan pengelompokan wilayah rawan gempa di pulau Lombok menjadi solusi.Algoritma K-Means dipilih karena lebih efisien dan hasilnya mudah diimplementasikan pada data yang relative besar. Penelitian ini mengungkapkan bahwa pada tahun 2020, Pulau Lombok terbagi menjadi tiga klaster berdasarkan parameter kedalaman, kekuatan, dan jangkauan gempa. Klaster pertama dikategorikan sebagai wilayah dengan risiko rendah yaitu tidak rawan dan mencakup 16 kecamatan. Klaster kedua termasuk dalam tingkat risiko sedang yaitu rawan dengan 7 kecamatan, sementara klaster ketiga dikategorikan sebagai sangat rawan gempa dengan 2 kecamatan. Implementasi algoritma K-Means dalam sistem berjalan konsisten dan akurat 100% sesuai dengan perhitungan manual pada excel dan memiliki hasil Silhouette Score lebih dari 0 yaitu 0.23 yang berarti hasil klasterisasi yang baik