Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Triyana Nurhidayah
UIN Sultan Syarif Kasim Riau
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Tanah Longsor Pada Provinsi Jawa Barat: Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms for Grouping Landslide Prone Areas in West Java Province Mufidah Herviany; Saleha Putri Delima; Triyana Nurhidayah; Kasini Kasini
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 1 No. 1 (2021): MALCOM April 2021
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (616.781 KB) | DOI: 10.57152/malcom.v1i1.60

Abstract

Bencana alam ialah insiden yang tidak bisa dihindari. Tetapi akibat dari bencana bisa dikurangi dengan mengidintifikasi pemicu terjadinya bencana serta mengkaji peristiwa bencana yang sudah pernah terjadi melalui analisa data bencana yang ada. Indonesia sering mengalami bencana yang disebabkan oleh kerusakan alam akibat perbuatan manusia seperti bencana banjir dan tanah longsor. Berdasarkan data dari Jabar Open Data pada periode 2019, provinsi jawa barat mengalami 609 peristiwa tanah longsor. Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) belum dapat mengoptimalkan pelayanan terhadap korban bencana, misalnya lamanya datang bantuan karena terbatasnya peralatan dan makanan pada daerah bencana. Sedangkan dengan adanya pemetaan resiko bencana menjadi sangat penting dalam penataan penanggulangan bencana yang terarah dan tepat. Maka diperlukannya pengolahan data untuk mengetahui daerah kabupaten/kota yang sering terjadi bencana tanah longsor. Peneliti menggunakan pengolahan data dengan metode perbandingan algoritma K-Means dan K-Medoids. Metode yang didapatkan dari pengelompokkan dengan method K-Means lebih optimal daripada mengguanakan method K-Medoids pada data kejadian tanah longsor Provinsi Jawa Barat pada tahun 2019 dengan jumlah k paling optimal adalah k = 6. Perolehan cluster dominan, menunjukkan bahwa kluster 2 merupakan kluster dengan jumlah daerah paling banyak. Dan jumlah kejadian terbanyak terletak pada kluster 5 dengan jumlah 4 daerah dan jumlah kejadian sebanyak 106 kejadian.
Co-Authors Kasini Kasini Mufidah Herviany Saleha Putri Delima