View/Open

Author
ALFIAN, DWI KURNIA

Advisor
Triyana Muliawati, S.Si., M.Si.,
Mika Alvionita S, S.Si., M.Si.,

Koleksi
Sains Data

Publisher

Gempa Bumi merupakan bencana alam yang belum bisa di prediksi mengenai lokasi, skala magnitudo, kedalaman hiposentrum serta tempat terdampak akibat terjadinya gempa bumi. Gempa Bumi terjadi dikarenakan adanya aktivitas tektonik dari bumi itu sendiri dan aktivitas vulkanik dari gunung berapi. Perlu upaya melakukan tindakan mitigasi yang tepat dan dapat digunakan untuk mengambil keputusan dalam mengurangi risiko. Mitigasi gempa bumi dapat dilakukan dengan cara pengolahan data dengan clustering sehingga dapat mengetahui karakteristik dari data gempa. Salah satu cara pengolahan data gempa bumi clustering menggunakan Algoritma K-Means yang merupakan metode clustering untuk mengelompokkan data gempa bumi. Clustering dilakukan pada data gempa bumi di Pulau Sumatera pada tahun 2013 sampai 2023. Selanjutnya dilakukan pencarian nilai K yang optimal menggunakan metode Elbow dan Silhouette yang menghasilkan 2 cluster yaitu cluster 0 dan cluster 1, diperoleh silhouette score sebesar 0.7413. Penelitian ini juga membahas tentang Markov Chain yang bertujuan untuk membentuk matriks peluang transisi dan diagram peluang transisi untuk dianalisis berdasarkan nilai peluang transisi antar state, sehingga dapat melihat serta menganalisis peluang pola perpindahan, sehingga dapat dilakukan analisis untuk tindakan mitigasi. Analisis ini menghasilkan cluster 0 tetap berada pada cluster asal dengan peluang 86.38%, dan cluster 1 memiliki peluang 88.11% untuk berpindah. Kata kunci: Gempa Bumi, Clustering, K-Means, Markov Chain, Pulau Sumatera

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2505220042

Keyword
Gempa Bumi Clustering K-Means Markov Chain Pulau Sumatera Earthquakes Sumatra Island