PENERAPAN ALGORITMA KMEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN KERAWANAN ROB DI DAERAH PEKALONGAN

Abstract

Banjir rob di kawasan Kota Pekalongan telah terjadi sejak lama dan berpotensi semakin luas. Hal ini disebabkan oleh beberapa wilayah di Kota Pekalongan memiliki ketinggian tanah dibawah permukaan air laut dan mengalami penurunan muka tanah (land subsidence). Ancaman banjir dan rob semakin tinggi karena adanya pemanasan global yang berdampak pada naiknya permukaan air laut. Pemetaan kerawanan Rob ini penting agar dapat membantu pemerintah daerah dalam evaluasi dan penanganan rob. Selain itu, pemetaan ini dapat digunakan untuk mengevaluasi dan merencanakan tata ruang wilayah Kota Pekalongan. Dalam penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan data berdasarkan tinggi genangan rob dan luas area genangan rob. Hasil penelitian ini menghasilkan 3 cluster daerah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa daerah dengan kerawanan tinggi bencana rob di kota Pekalongan ada 7 Kelurahan yakni Bandengan, Degayu,Kandang Panjang, Krapyak, Padukuhan Kraton, Panjang Wetan dan Panjang Baru. Hasil Clustering disajikan dalam bentuk peta menggunakan ArcGis.