• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • Statistics
    • View Item
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • Statistics
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Perbandingan Algoritma DBSCAN Dan HDBSCAN dalam Pengelompokan Persebaran Titik Gempa Bumi di Indonesia (Studi Kasus : Gempa Bumi di Indonesia Tahun 2014 – 2024)

    Thumbnail
    View/Open
    21611031.pdf (3.657Mb)
    Date
    2025
    Author
    Wijayanti, Sakti
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Indonesia merupakan wilayah dengan aktivitas seismik tinggi karena lokasinya di pertemuan tiga lempeng tektonik aktif. Tingginya frekuensi gempa bumi menekankan pentingnya analisis pola persebaran untuk mendukung mitigasi bencana. Data yang digunakan diperoleh dari pusat database Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dengan jumlah titik gempa bumi sebesar 17182 titik. Penelitian ini mengevaluasi kinerja kedua algoritma berdasarkan sensitivitas parameter, ketepatan deteksi cluster, dan efektivitas penanganan noise menggunakan silhouette coefficient, davies-bouldin index dan dunn-index. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil pengelompokkan persebaran titik gempa bumi di Indonesia tahun 2014 – 2024 menggunakan algoritma DBSCAN dan HDBSCAN. Berdasarkan hasil analisis algoritma DBSCAN dengan kombinasi nilai Eps optimum sebesar 0.3843 radian dan MinPts sebesar 8 membentuk 2 cluster dan 238 noise dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0.5377, davies-bouldin index sebesar 1.1555 dan dunn-index sebesar 0.0245. Cluster 1 sebanyak 16927 titik gempa bumi dan cluster 2 sebanyak 9 titik gempa bumi. Sedangkan, untuk algoritma HDBSCAN dengan kombinasi MinPts optimum sebesar 50 membentuk 2 cluster dan 1428 noise nilai silhouette coefficient sebesar 0.436339, davies- bouldin index sebesar 1.6063 dan dunn-index sebesar 0.0519. Cluster 1 sebanyak 15676 titik gempa bumi dan cluster 2 sebanyak 78 titik gempa bumi. Perbandingan hasil klaster dari kedua metode menghasilkan jumlah klaster yang sama, namun berbeda dalam jumlah noise dan distribusi karakteristik titik gempa bumi. Berdasarkan dengan nilai silhouette coefficient dan davies-bouldin index, dapat disimpulkan bahwa algoritma DBSCAN dinilai lebih baik dibandingkan dengan HDBSCAN karena menghasilkan struktur klaster yang cukup kuat untuk mengelompokkan persebaran titik gempa bumi di Indonesia tahun 2014 – 2024.
    URI
    dspace.uii.ac.id/123456789/58745
    Collections
    • Statistics [1223]

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV
     

     

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV