Analisis Pengelompokkan Titik Bencana Di Indonesia Periode 2023 Menggunakan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering (Ahc) Berdasarkan Data Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB)

Indah Nur Seha, . (2024) Analisis Pengelompokkan Titik Bencana Di Indonesia Periode 2023 Menggunakan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering (Ahc) Berdasarkan Data Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Other thesis, Universitas Pamulang.

	Text COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (495kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (115kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (451kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (704kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (432kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (48kB)
	Text JURNAL.pdf Restricted to Registered users only Download (312kB)

Abstract

Bencana merupakan tantangan signifikan bagi masyarakat di seluruh dunia, termasuk Indonesia yang rentan terhadap bencana alam dan buatan manusia. Penelitian ini menganalisis pengelompokan titik bencana di Indonesia periode 2023 menggunakan metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dengan data dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Data mencakup berbagai jenis bencana, seperti gempa bumi, hidrometeorologi, dan erupsi gunung berapi, serta variabel terkait korban dan kerusakan infrastruktur. Metode AHC dilakukan melalui preprocessing data, perhitungan jarak dengan Euclidean distance, dan penerapan average linkage. Hasil penelitian mengidentifikasi 4 cluster, yaitu C1 (2497 anggota), C2 (1 anggota), C3 (1 anggota), dan C4 (1 anggota) dengan hasil nilai Sillhouette Coefficient 0,983. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi untuk merancang strategi penanggulangan bencana yang lebih efisien.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Bencana, Data Bencana, Pengelompokkan, Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC), Indonesia.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	miko
Date Deposited:	03 Mar 2025 03:50
Last Modified:	03 Mar 2025 03:50
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/16408

Actions (login required)

View Item