Penerapan Algoritma Kohonen (Self-Organizing Map) dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Jumlah Bencana Alam
Keywords:
kohonen, Self-Organizing MapAbstract
Indonesia merupakan negara yang memiliki tingkat kerawanan bencana alam yang tinggi akibat kondisi geografis, geologis, dan klimatologisnya. Setiap provinsi memiliki karakteristik dan frekuensi kejadian bencana alam yang berbeda, sehingga diperlukan metode analisis data yang mampu mengelompokkan provinsi berdasarkan tingkat kerawanan bencana. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Kohonen atau Self-Organizing Map (SOM) dalam pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah kejadian bencana alam. Metode penelitian yang digunakan adalah data mining dengan teknik clustering menggunakan algoritma SOM. Dataset yang digunakan berupa data jumlah kejadian bencana alam pada 38 provinsi di Indonesia yang bersumber dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, normalisasi data, pelatihan SOM, serta analisis hasil klaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Kohonen mampu mengelompokkan provinsi ke dalam beberapa klaster tingkat kerawanan bencana, yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Pengelompokan ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam perencanaan mitigasi dan penanggulangan bencana secara lebih efektif.
References
Aurelya, Cinta, and Yunus Widjaja. 2025. “BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH Analisis Pengelompokan Wilayah Berdasarkan Frekuensi Kejadian Banjir Menggunakan K-Means Clustering” 6 (1): 259–67. https://doi.org/10.47065/bulletincsr.v6i1.880.
Aziz, Syarfi. 2022. “Implementation of Self Organizing Map Algorithm to Identify the Grouping Patterns of Family Welfare Level in Siak Regency Implementasi Algoritma Self Organizing Map Untuk Identifikasi Pola Pengelompokan Tingkat Kesejahteraan Keluarga Kabupaten Siak” 2 (2): 82–92.
Faisol, Ahmad, Mira Orisa, and Teknik Informatika. 2024. “PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMETAAN WILAYAH RAWAN BENCANA ALAM KOTA MALANG” 8 (5): 8560–67.
Kumar, T Senthil. 2020. “Data Mining Based Marketing Decision Support System Using Hybrid Machine Learning Algorithm” 02 (03): 185–93.
Morrell, Stephen, Maija R J Kohonen-corish, Robyn L Ward, Tania C Sorrell, David Roder, and David C Currow. 2022. “Antibiotic Exposure within Six Months before Systemic Therapy Was Associated with Lower Cancer Survival.” Journal of Clinical Epidemiology 147: 122–31. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2022.04.003.
Polgan, Jurnal Minfo, Windi Setiawati, Sarif Surorejo, Wresti Andriani, Gunawan Gunawan, Teknik Informatika, Sistem Informasi, et al. 2024. “Penerapan Metode Self Organizing Map Dan Simple Additive Weighting Untuk Memilih Tempat Wisata Di Tegal” 13: 357–65.
Silitonga, Samson Ganda J. 2023. “Jurnal Multidisiplin Indonesia” 2 (3): 133–50. https://doi.org/10.58344/jmi.v2i1.152.
Sugiyarto, Ipin, Rama Irawan, and Didi Rosiyadi. 2021. “Pengelompokan Dampak Gempa Bumi Dan Kerusakan Pada Wilayah Berpotensi Gempa Di Provinsi Sumatera Barat” 2 (2): 211–22.
Sulawesi, D A N, Tengah Menggunakan, Muhammad Aviedo Murel, Mochammad Febri, Yoga Saputra, Erick Kristian, Fito Andrea Micelle, and Novera Kristianti. 2024. “Analisis Kawasan Rawan Bencana Gempa Bumi Di Aceh, Yogyakarta, Dan Sulawesi Tengah Menggunakan Metode Polygon Pada Aplikasi Qgis” 8 (3): 4194–99.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Dilla Atika Sury, Bambang Irwansyah
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
