Klasterisasi Ruang - Waktu dengan Metode ST-DBscan Untuk Pemetaan Kelompok Sebaran Gempa Bumi di Jawa Barat
Abstract
Gempa bumi merupakan salah satu bencana alam yang serius di Indonesia,
terutama di Provinsi Jawa Barat. Gempa bumi sering kali muncul sebagai ancaman
yang menakutkan karena sulit diprediksi kapan dan dari mana gempa akan terjadi,
serta seberapa kuat getarannya. Hal ini sering kali menimbulkan kerusakan parah
dan korban jiwa. Oleh karena itu, diperlukan analisis mengenai pengelompokan
gempa bumi di Provinsi Jawa Barat sebagai bentuk mitigasi bencana untuk
meminimalkan risiko korban jiwa maupun dampak kerugian akibat kejadian gempa
bumi. Penelitian ini menggunakan metode klasterisasi dengan Spatio Temporal-
Density Based Spatial Clustering Applications with Noise (ST-DBSCAN) pada
data titik gempa bumi dengan variabel berupa tanggal, longitude, latitude,
magnitudo dan depth di Provinsi Jawa Barat dari bulan Januari 2022 hingga
Desember 2023. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran umum gempa
bumi dan mengidentifikasi gempa bumi yang berulang di wilayah yang sama,
dengan tujuan membantu pemerintah mengambil tindakan mitigasi lebih cepat saat
terjadi peningkatan aktivitas gempa, terutama di daerah rawan. Pada penelitian ini
didapatkan parameter terbaik untuk klasterisasi data gempa bumi dengan jarak
spasial (Eps1 = 2), jarak temporal (Eps2 = 7), dan jumlah minimum anggota klaster
(MinPts = 8), diperoleh total 8 klaster dan 262 noise dengan nilai Silhouette
Coefficient sebesar 0.721 yang artinya klaster memiliki struktur yang kuat. Tipe
pola spatio-temporal yang ditemukan adalah tipe pola stasionary, daerah-daerah di
dalam klaster gempa bumi yang berpola stasionary menjadi sasaran utama risiko
bencana gempa bumi yang tinggi. Hal tersebut dapat digunakan sebagai informasi
untuk memberi peringatan kepada masyarakat agar selalu waspada terhadap
daerah-daerah yang berisiko tinggi mengalami gempa bumi.
Collections
- Statistics [926]