Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

PENGELOMPOKAN WILAYAH BENCANA BANJIR DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

WENNY TARISA OKTAVIANY, - (2025) PENGELOMPOKAN WILAYAH BENCANA BANJIR DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Bulletin of Computer Science Research, 5 (4). ISSN ISSN 2774-3659 (Media Online)

[img]
Preview
Text (JURNAL ARTIKEL)
WENNY TARISA OKTAVIANY - WENNY TARISA OKTAVIANY Teknik Informatika.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview
[img]
Preview
Text (SURAT PERNYATAAN PUBLIKASI MAHASISWA)
PUBLIKASI BEBAS PUSTAKA - WENNY TARISA OKTAVIANY Teknik Informatika.pdf - Published Version

Download (515kB) | Preview
[img]
Preview
Text (PERNYATAAN PUBLIKASI MAHASISWA)
Formulir Persetujuan Publikasi - WENNY TARISA OKTAVIANY Teknik Informatika.pdf - Published Version

Download (192kB) | Preview

Abstract

Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di Indonesia, terutama pada musim hujan. Bencana ini disebabkan oleh berbagai faktor, baik alami maupun yang disebabkan oleh aktivitas manusia, seperti curah hujan yang tinggi, sistem drainase yang buruk, alih fungsi lahan, dan perencanaan tata ruang yang tidak optimal. Dampak banjir sangat merugikan, baik secara fisik maupun psikologis, termasuk korban jiwa serta kerusakan harta benda. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode untuk mengelompokan wilayah berdasarkan tingkat kerawanannya terhadap banjir. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan wilayah bencana banjir di Indonesia menggunakan algoritma K-Means. Data yang digunakan berasal dari Geoportal BNPB mencakup kejadian banjir dari Januari 2020 hingga Desember 2024, dengan total 7.487 kejadian dari 498 wilayah. Berdasarkan hasil pengujian yang diperoleh dengan menggunakan Silhouette Coefficient menunjukkan bahwa 2 cluster terpilih menjadi jumlah cluster terbaik dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,8461 yang termasuk struktur clustering yang kuat. Dari 2 cluster yang diperoleh, cluster 1 merupakan kategori rawan tinggi yang terdiri dari 35 wilayah, sedangkan cluster 2 merupakan kategori rawan rendah yang terdiri dari 463 wilayah. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan informasi bagi pihak terkait untuk meningkatkan efisiensi penanggulangan bencana banjir

Item Type: Article
Contributors:
ContributionContributorsNIDN/NIDKEmail
Thesis advisorFitri Insani, -2003068701fitri.insani@uin-suska.ac.id
Subjects: 000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: Ayu - Apriliani
Date Deposited: 10 Jul 2025 08:15
Last Modified: 10 Jul 2025 08:15
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/89856

Actions (login required)

View Item View Item