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

Thanthawi, Rifqi (2025) PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN WILAYAH RAWAN GEMPA DI PULAU LOMBOK BERBASIS WEB. Skripsi thesis, INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL MALANG.

	Text 2118074-Bagian Awal.pdf Download (667kB)
	Text 2118074-BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (78kB)
	Text 2118074-BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (174kB) | Request a copy
	Text 2118074-BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (415kB) | Request a copy
	Text 2118074-BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text 2118074-BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (61kB) | Request a copy
	Text 2118074-DAFTARPUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (14kB)
	Text 2118074-LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Pulau Lombok merupakan salah satu wilayah yang rawan gempa bumi di Indonesia. Banyaknya kejadian gempa bumi di wilayah ini mendorong perlunya sistem yang mampu memetakan daerah rawan gempa secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis web guna mengelompokkan wilayah rawan gempa di Pulau Lombok menggunakan algoritma K-Means. Data gempa yang digunakan merupakan agregat tahunan dari tahun 2018 hingga 2024 yang dihitung per kecamatan. Evaluasi sistem dilakukan dengan menggunakan metode Silhouette Score untuk menilai kualitas hasil klasterisasi tiap tahunnya. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan klaster dengan nilai silhouette yang berada dalam kategori “Baik”, dengan rincian: 2018 (0.30), 2019 (0.35), 2020 (0.38), 2021 (0.44), 2022 (0.34), 2023 (0.30), dan 2024 (0.38). Selain itu, pengujian user terhadap sistem menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 91,67% yang termasuk dalam kategori “Sangat Baik”. Hasil ini membuktikan bahwa sistem dapat digunakan sebagai alat bantu untuk pengelompokan wilayah rawan gempa secara efektif.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Rifqi Thanthawi (2118074)
Uncontrolled Keywords:	Gempa Bumi, BPBD, Data Mining, Pulau Lombok, K-Means Clustering, Klasterisasi
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Rifqi Thanthawi
Date Deposited:	21 Aug 2025 04:31
Last Modified:	21 Aug 2025 04:31
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/14859

Actions (login required)

View Item