Analisis Clustering Kerentanan Sosial terhadap 
Bencana Alam Menggunakan Geographically Weighted 
Principal Components Analysis dan Fuzzy 
Geographically Weighted Clustering
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Clustering Kerentanan Sosial terhadap Bencana Alam Menggunakan Geographically Weighted Principal Components Analysis dan Fuzzy Geographically Weighted Clustering ( Studi kasus di seluruh kabupaten / kota di Indonesia tahun 2019 ) Sufyan Aziz Prabaswara ( 221710020 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya Ringkasan— Indonesia merupakan negara dengan jumlah bencana alam yang banyak. Bencana alam yang ada dapat menyebabkan berbagai risiko pada masyarakat. Besarnya risiko yang harus diderita oleh masyarakat dapat dilihat dari tingkat kerentanan sosial terhadap bencana alam di wilahnya. Semakin tinggi tingkat kerentanan suatu daerah , semakin tinggi juga risiko yang akan didapatkan. Indonesia memiliki letak geografis yang bermacam-macam yang mana menyebabkan kerentanan sosial tiap daerah di Indonesia berbeda-beda. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui gambaran mengenai kerentanan sosial di seluruh Indonesia. Penelitian ini meneliti tentang persebaran kerentanan sosial yang ada di Indonesia menggunakan metode Geographically Weighted Principal Components Analysis ( GWPCA ) dan juga melakukan clustering yaitu dengan menerapkan Fuzzy Geographically Weighted Clustering ( FGWC ) menggunakan optimasi Particle Swarm Optimization ( PSO ) . Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah gambaran kerentanan sosial yang ada di seluruh Indonesia dalam tinggi dan rendah kerentanan. Kata Kunci— Bencana alam , kerentanan sosial , GWPCA , FGWC-PSO. I. LATAR BELAKANG Bencana alam merupakan peristiwa atau rangkaian peristiwa yang mengancam dan mengganggu penghidupan dan kehidupan masyarakat yang disebabkan faktor alam sehingga menimbulkan korban jiwa , kerusakan lingkungan , kerugian harta benda , dan juga dampak psikologis masyarakat. Indonesia merupakan negara yang sangat rawan dengan bencana alam seperti gempa bumi , tsunami , gunung berapi , tanah longsor , banjir , dan juga angin puting beliung. Secara geologis , kepulauan Indonesia berada pada lempeng bumi , seperti penunjangan lempeng Samudra Indo-Australia dengan Lempeng Benua Eurasia. Jalur penunjangan lempeng bumi di wilayah kepulauan Indonesia merupakan jalur penyebab gempa tektonik regional dan umumnya kerusakan yang yang bersifat ditimbulkan sangat parah. [ 1 ] jalur penunjangan Gambar 1. Jumlah bencana alam di Asia Tenggara 2011-2017 ( Sumber : [ 1 ] ) tercatat Indonesia dari tahun ke dalam Faktanya , Indonesia merupakan negara dengan jumlah bencana alam tertinggi di Asia Tenggara. Jumlah bencana alam tahun semakin meningkat di data Badan Nasional sebagaimana Penanggulangan Bencana ( BNPB ) yang ditampilkan dalam Gambar 2. Bencana alam yang terjadi di Indonesia tentunya menyebabkan beberapa kerusakan dalam bidang ekonomi , sosial , maupun aktivitas yang ada di masyarakat. Kerusakan yang terjadi dapat dilihat dari ketahanannya. Semakin baik ketahanan yang ada maka dampak yang ditimbulkan akan semakin sedikit , begitu juga sebaliknya. Ketahanan itu sendiri dapat dilihat dari kerentanannya , semakin tinggi kerentanan daerah tersebut maka ketahanannya semakin rendah dan akan menyebabkan dampak yang lebih besar saat terjadi bencana alam. Risiko bencana yang ditimbulkan akan kecil jika kerentanan di suatu daerah tersebut kecil , begitu juga sebaliknya yang mana risiko akan sangat tinggi atau besar jika kerentanannya tinggi. Contoh yang ada adalah perbandingan antara negara Jepang dengan Indonesia. Jepang dan Indonesia merupakan negara yang memiliki keunikan wilayah geografis , yaitu sering dilanda bencana alam seperti gempa bumi. Dapat kita lihat bahwa jika terjadi gempa bumi , dampak yang diterima negara Jepang relatif lebih kecil daripada yang dirasakan di negara Indonesia. Hal ini dikarenakan angka kerentanan di Jepang lebih kecil sehingga dampak yang diterima 1 / 8 juga lebih sedikit. Sedangkan di Indonesia , kerentanannya lebih tinggi sehingga dampak yang ditimbulkan juga lebih besar. tematik sehingga dapat digunakan untuk mengetahui gambaran umum kerentanan sosial yang ada di Indonesia. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Gambar 2. Jumlah bencana alam di Indonesia 2010-2019 ( Sumber : BNPB ) Menurut S. L. Cutter , kerentanan terhadap bencana alam dari suatu wilayah dapat berupa kerentanan infrastruktur dan juga kerentanan sosial [ 6 ] . Kerentanan sosial merupakan gambaran kerapuhan sosial pada suatu wilayah. Kerentanan sosial di suatu wilayah dipengaruhi oleh beberapa faktor sosial seperti karakteristik demografi wilayah , karakteristik sosial ekonomi wilayah , jaringan sosial atau masyarakat , serta jaringan politik atau sistem kelembagaan wilayah. Suatu wilayah yang memiliki kondisi sosial yang rentan , akan menimbulkan dampak kerugian yang besar ketika menghadapi ancaman atau bencana. [ 2 ] Beberapa penelitian sebelumnya telah meneliti kerentanan sosial dalam skala kecil. Misalnya seperti penelitian pada suatu bencana alam yang terjadi di suatu daerah atau beberapa daerah saja yang ada di Indonesia. Ada pula peneliti yang meneliti mengenai kerentanan sosial di Indonesia pada level provinsi , namun belum ada penelitian mengenai hal ini yang dilakukan hingga pada level kabupaten atau kota menggunakan metode FGWC-PSO. Karena kondisi geografis Indonesia dan juga kondisi ekonomi maupun sosial yang sangat bermacam-macam , setiap kabupaten atau kota pun dapat memberikan tingkat kerentanan sosial yang berbeda-beda. Dengan banyaknya bencana alam yang telah terjadi dan besarnya potensi terjadinya bencana alam di Indonesia , diperlukan analisis kerentanan sosial yang lebih terperinci agar dapat menjadi acuan bagi pemerintah daerah maupun pemerintah pusat dalam mencegah dan menanggulangi bencana alam. Penelitian ini akan terfokus pada analisis clustering kerentanan sosial terhadap bencana alam pada level kabupaten atau kota menggunakan metode Geographically Weighted Principal Components Analysis dan Fuzzy Geographically Weighted Clustering Particle Swarm Optimization sehingga akan dapat dilihat gambaran mengenai kondisi kerentanan sosial pada level kabupaten atau kota di seluruh Indonesia. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis clustering kerentanan sosial terhadap bencana alam pada level kabupaten / kota dan memvisualisasikannya ke dalam peta III. PENELITIAN TERKAIT juga Bucharest , Romania. Penelitian Sebuah penelitian dilakukan oleh S.Rufat dengan judul “Spectroscopy of Urban Vulnerability” [ 3 ] . Dalam penelitian ini , Rufat menelaah tentang kerentanan sosial yang terdapat di Lyon , Francis dan ini menggunakan beberapa variabel yang digunakan untuk mengukur kerentanan sosial yang ada. Variabel-variabel tersebut adalah kepadatan penduduk , persentase penduduk dengan usia di bawah 10 tahun , persentase penduduk dengan usia diatas 75 tahun ke atas , persentase penduduk disabilitas , persentase penduduk informal atau rumah mobil , persentase perumahan yang rusak , persentase penduduk dengan pengangguran jangka jumlah panjang , persentase penduduk infrastruktur olahraga , jumlah infrastruktur medis , jumlah infrastruktur pertanian , jumlah infrastruktur pendidikan dan administrasi , jumlah stasiun transportasi , dan pusat perbelanjaan. Analisis yang digunakan adalah metode PCA ( Principal Component Analysis ) dan metode clustering yang digunakan yaitu HAC ( Hierarchical Ascendeant Classification ) . Dari penelitian ini dihasilkan 5 cluster yaitu profil kerentanan tinggi , profil kerentanan sosial yang tinggi , profil kerentanan menengah , profil kerentanan sosial yang berkurang , dan profil kerentanan sosial rendah. tanpa pelatihan , Penelitian yang dilakukan oleh Y. N. Maharani , S. Lee , dan S. J. Ki dengan judul “Social Vulnerability at A Local Level Around The Merapi Volcano” meneliti tentang kerentanan sosial yang ada di sekitar Gunung Merapi [ 4 ] . Pada penelitian ini digunakan dua belas variabel yang menunjukkan kerentanan sosial yang ada. Variabel-variabel tersebut adalah jumlah populasi perempuan , jumlah bayi dan balita , jumlah penduduk di bawah 14 tahun , jumlah penduduk di atas 60 tahun , pengangguran , kepadatan penduduk , jumlah migrasi masuk , jumlah penduduk dengan pendidikan menengah ke bawah , penduduk disabilitas , jumlah penduduk tanpa menggunakan motor , jumlah rumah tangga , dan jumlah fasilitas kesehatan. Penelitian ini menggunakan metode PCA ( Principal Component Analysis ) dan juga SOM ( Self Organizing Map ) . Hasil dari penelitian ini adalah cluster yang menunjukkan kerentanan sosial yang ada di sekitar Gunung terdiri dari 3 cluster yang tersebut Merapi. Cluster merepresentasikan variabel-variabel yang ada. judul dengan “Improvement Penelitian yang dilakukan oleh A. W. Wijayanto dan A. Purwarianti of Fuzzy Geographically Weighted Clustering using Particle Swarm Optimization” melakukan pengembangan pada metode PSO [ 5 ] . Penelitian ini meningkatkan kinerja metode PSO yang dilakukan oleh penelitian sebelumnya dan menambahkan metode Fuzzy Geographically Weighted Clustering. Penelitian ini sukses membuat peningkatan pada metode FGWC yang mana sebelumnya pada metode FGWC tersebut belum terdapat peningkatan PSO. IV. METODE PENELITIAN Ruang lingkup penelitian Ruang lingkup dari penelitian ini adalah melihat kerentanan sosial yang berada pada level kabupaten / kota yang ada di 2 / 8 Indonesia , yaitu 514 kabupaten / kota. Pengukuran ini menggunakan sembilan indikator yang terdiri lima belas variabel. Adapun indikator-indikator yang digunakan adalah sebagai berikut : Umur Umur merupakan salah satu indikator yang dapat menentukan kerentanan sosial yang ada. Umur juga memengaruhi dalam segi mobilitas ketika terjadinya bencana alam. Usia yang ekstrem yaitu usia dibawah 5 tahun dan juga usia di atas 65 tahun karena usia-usia tersebut memiliki mobilitas yang rendah. Kurangnya mobilitas inilah yang menyebabkan beban perawatan dapat meningkat dan juga berkurangnya ketahanan [ 6 ] . Jenis Kelamin Jenis Kelamin dapat menentukan besar kecilnya kerentanan sosial yang ada. Perempuan dalam pemulihannya mengalami masa yang lebih sulit dari pada laki laki. Hal itu disebabkan karena pekerjaan , upah , dan juga keharusan mengurusi keluarganya. Oleh karena itu , perempuan akan lebih rentan dari pada laki laki [ 6 ] . Pendidikan Pendidikan merupakan kecerdasan yang dimiliki oleh manusia. Semakin tinggi pendidikan yang dilaluinya , maka semakin tinggi pula kecerdasan seseorang. Pendidikan juga merupakan salah satu indikator yang memengaruhi kerentanan sosial. Orang yang memiliki tingkat pengetahuan tinggi pastinya akan tahu apa saja yang harus di lakukan saat terjadinya bencana alam. Mereka akan lebih cepat dalam bertindak dari pada orang yang hanya memiliki pengetahuan rendah [ 7 ] . Infrastruktur rumah Infrastruktur rumah merupakan kualitas yang ada pada rumah masyarakat. Semakin bagus infrastruktur rumah , maka dampak yang ditimbulkan akan berkurang. Menurut [ 8 ] , kualitas perumahan merupakan salah satu indikator yang penting dalam mengevaluasi bencana. Sebagai contohnya adalah orang miskin sering kali tinggal di tempat atau rumah yang konstruksinya lebih buruk. Rumah ini akan lebih rentan terhadap bencana gempa bumi maupun badai. Kepadatan Penduduk Kepadatan penduduk adalah jumlah penduduk dibagi dengan luas suatu daerah. Kepadatan penduduk dapat meningkatkan dampak dari bencana alam yang terjadi karena semakin padat penduduk , maka semakin banyak pula penduduk yang menjadi korban. Menurut [ 9 ] , kepadatan penduduk merupakan salah satu indikator kerentanan yang mana jika di suatu daerah populasinya besar , akan ada banyak orang yang terkena dampak dari bencana. Dalam evakuasi atau penyelamatan juga akan mengalami lebih banyak kesulian. Hal itu dapat menyebabkan daerah tersebut lebih rentan terhadap bencana alam. Pertumbuhan Penduduk Pertumbuhan penduduk adalah perubahan populasi penduduk yang ada di suatu daerah. Pertumbuhan penduduk yang tinggi dapat memengaruhi kerentanan sosial yang ada. Semakin tinggi pertumbuhan penduduk maka harus ada pertumbuhan kualitas perumahan yang tinggi pula. Jaringan sosial juga harus memiliki pertumbuhan yang pesat. Sedangkan jaringan layanan sosial mungkin tidak memiliki waktu untuk menyesuaikan diri dari pertumbuhan penduduk yang tinggi [ 6 ] . Oleh karena itu , Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pertumbuhan penduduk menjadi salah satu indikator dalam menentukan kerentanan sosial yang ada. Struktur Keluarga Struktur keluarga merupakan jumlah dari anggota keluarga yang ada dalam suatu rumah tangga. Semakin banyak jumlah anggota keluarga , semakin tinggi pula dampak dari bencana alam yang rumah tangga tersebut alami. Jumlah anggota keluarga ini merujuk pada tanggungan keluarga yang harus di hadapi ketika adanya bencana alam. Tanggungan ini mencakup perawatan seluruh anggota keluarga [ 6 ] . Pendapatan Penduduk Menurut [ 6 ] , kemampuan untuk menyerap kerugian dan meningkatkan ketahanan terhadap bencana merupakan salah satu faktor dari kerentanan sosial. Semakin tinggi pendapatan , orang tersebut akan semakin mudah untuk mengembalikan keadaan menjadi seperti semula. Berbanding terbalik dengan orang yang memiliki pendapatan sedikit , yang mana akan sulit untuk mengembalikan kondisinya seperti semula pasca terjadinya bencana. Mitigasi Kesiapsiagaan bencana atau mitigasi bencana adalah kegiatan yang berguna untuk mengantisipasi bencana yang akan datang. Mitigasi bencana juga merupakan pemberitahuan atau peringatan darurat. Peringatan ini harus disebarluaskan dalam waktu yang cepat agar dapat melakukan tindakan yang tepat dan cepat. Dengan peringatan darurat ini juga membuat risiko atau dampak yang ditimbulkan akan berkurang [ 10 ] . Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan adalah data sekunder dari BPS , yaitu data SUSENAS KOR 2019. Data SUSENAS ini mencakup wilayah seluruh Indonesia dalam level kabupatan / kota. Pada SUSENAS ini , terdapat 320,000 sampel rumah tangga yang dicacah. Kemudian digunakan juga data dari Potensi Desa atau PODES updating pada tahun 2019. Pada PODES ini , data yang diambil adalah data tentang mitigasi bencana pada tiap kabupaten / kota. Selanjutnya digunakan juga data dari publikasi BPS yaitu Provinsi dalam Angka yang mana dapat memberikan gambaran pada beberapa variabel yang dibutuhkan. Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian berikut dengan sumber datanya ditampilkan dalam tabel di bawah ini. TABEL I VARIABEL DAN SUMBER DATA YANG DIGUNAKAN Nama Keterangan variabel X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Rata rata jumlah anggota rumah tangga Tingkat pertumbuhan penduduk Tingkat pengangguran terbuka Persentase rumah tanpa listrik Persentase penduduk usia 0-4 tahun Persentase penduduk usia 65 tahun ke atas Persentase penduduk wanita Persentase kepala rumah tangga wanita Sumber data Provinsi dalam Angka 2020 Provinsi dalam Angka 2020 Provinsi dalam Angka 2020 Provinsi dalam Angka 2020 SUSENAS KOR 2019 SUSENAS KOR 2019 SUSENAS KOR 2019 SUSENAS KOR 2019 3 / 8 X9 Persentase penduduk buta huruf X10 Adanya peringatan dini bencana alam X11 Adanya perlengkapan keselamatan X12 X13 X14 X15 Adanya rambu-rambu dan jalur evakuasi bencana Tingkat kepadatan penduduk Persentase penduduk miskin Persentase penduduk usia 25 tahun maksimal SMA SUSENAS KOR 2019 PODES Updating 2019 PODES Updating 2019 PODES Updating 2019 Provinsi dalam Angka 2020 BPS SUSENAS KOR 2019 Tahapan Penelitian Penentuan Indikator Penelitian ini diawali dengan menentukan indikator-indikator yang dapat menggambarkan kerentanan sosial wilayah. Dalam menentukan indikator apa saja yang akan digunakan dalam penelitian ini , peneliti mempertimbangkan indikator-indikator yang telah digunakan dalam penelitian-penelitian terdahulu yang serupa dan juga menyesuaikannya dengan kondisi yang ada di Indonesia. Kemudian diambil sembilan indikator yang dapat menjelaskan kerentanan sosial di Indonesia sebagaimana telah dijelaskan dengan rinci pada Metode Penelitian bagian Ruang Lingkup Penelitian. Adapun indikator berikut variabel yang dapat merepresentasikannya ditampilkan dalam tabel di bawah ini. TABEL II HUBUNGAN INDIKATOR DENGAN VARIABEL No Indikator Variabel 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Umur Jenis kelamin Pendidikan Infrastruktur Kepadatan penduduk Pertumbuhan penduduk Struktur keluarga Pendapatan penduduk Mitigasi Persentase penduduk usia 0-4 tahun Persentase penduduk usia 65 tahun ke atas Persentase penduduk wanita Persentase penduduk buta huruf Persentase penduduk dengan pendidikan menengah kebawah Persentase rumah tanpa listrik Tingkat kepadatan penduduk Tingkat pertumbuhan penduduk Persentase kepala rumah tangga wanita Jumlah anggota rumah tangga Persentase penduduk miskin Tingkat pengangguran terbuka Jumlah peringatan dini bencana alam Jumlah perlengkapan keselamatan Agregasi Data Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah SUSENAS KOR 2019 , PODES Updating 2019 , dan Provinsi dalam Angka 2020 yang masih berupa raw data atau data tersebut kemudian telah didapatkan mentah. Data yang diagregasi ke dalam level kabupaten / kota sesuai dengan variabel-variabel yang akan digunakan sebagaimana telah ditentukan sebelumnya dan dijelaskan pada Metode Penelitian bagian Metode Pengumpulan Data. Setelah itu dilakukan normalisasi data pada setiap variabel menggunakan metode Z- score dengan formula sebagai berikut : Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 𝑥𝑛𝑒𝑤 = 𝑥𝑜𝑙𝑑−𝜇 𝜎 ( 1 ) Keterangan : 𝑥𝑛𝑒𝑤 : nilai observasi yang baru 𝑥𝑜𝑙𝑑 : nilai observasi sebelum dinormalisasi 𝜇 : rata-rata dari seluruh observasi pada variabel tersebut 𝜎 : standar deviasi dari variabel tersebut Pengujian Autokorelasi Spasial Uji autokorelasi spasial dilakukan dengan menggunakan uji Moran’s I. Koefisien Moran 's I merupakan pengembangan dari korelasi Pearson pada data univariate series. Koefisien Moran’s I digunakan untuk uji dependensi spasial atau autokorelasi antar amatan / lokasi. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut : H0 : I = 0 ( tidak ada autokorelasi atau dependensi spasial ) H1 : I ≠ 0 ( ada autokorelasi atau dependensi spasial ) Statistik ujinya dinyatakan dalam persamaan berikut : 𝑍ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝐼−𝐸 ( 𝐼 ) √𝑉𝑎𝑟 ( 𝐼 ) ( 2 ) − 𝑥̅ ) ( 𝑥𝑙 − 𝑥̅ ) ∑ w𝑗𝑙 ( 𝑥𝑗 𝑛 𝑙=1 𝑛 ∑ 𝑗=1 ( 𝑥𝑗− 𝑥̅ ) 2 1 di mana 𝑛 ∑ 𝑗=1 𝐼 = 𝑛 𝑆0 𝐸 ( 𝐼 ) = − 𝑣𝑎𝑟 ( 𝐼 ) = − [ 𝐸 ( 𝐼 ) ] 2 ∑ ( 𝑛 𝑛−1 2 𝑛2 𝑆1− 𝑛2 𝑆2+3𝑆0 2 ( 𝑛2−1 ) 𝑆0 𝑗 ≠𝑙 w𝑗𝑙 + 𝑤𝑙𝑗 ) 2 𝑛 𝑛 𝑛 + ∑ 𝑤𝑙𝑗 ( ∑ 𝑤𝑗𝑙 𝑙=1 𝑙=1 𝑗=1 𝑛 𝑛 ∑ 𝑤𝑗𝑙 𝑙=1 𝑗=1 2 ) 1 𝑆1 = 2 𝑆2 = ∑ 𝑆0 = ∑ 𝑥𝑗 = data ke-j ( 𝑗 = 1,2 , . . . , 𝑛 ) 𝑥𝑙 = data ke-l ( 𝑙 = 1,2 , . . . , 𝑛 ) 𝑥̅ = rata-rata data 𝑤𝑗𝑙 = matriks pembobot spasial tersandarisasi antara lokasi ke-j dan lokasi ke-l. peneliti menggunakan matrik pembobot k-nearest neighbors 𝑉𝑎𝑟 ( 𝐼 ) = varian Moran’s 𝐼 = nilai harapan Moran’s I Mereduksi Variabel yang ada dengan GWPCA Metode GWPCA atau Geographically Weighted Principal Components Analysis diawali dengan melakukan uji KMO ( Kaiser-Meyer-Olkin ) dan juga uji Bartlett. KMO merupakan perbandingan antara koefisien korelasi terobservasi dengan koefisien korelasi parsialnya secara keseluruhan. KMO dapat digunakan sebagai alat ukur untuk menguji apakah kecukupan sampel setiap variabel telah terpenuhi dan dapat memberikan gambaran seberapa cocok data yang digunakan dalam analisis faktor. Adapun formula dari KMO adalah sebagai berikut : 𝑲𝑴𝑶 = 𝒑 𝟐 ∑ ∑ 𝒓𝒊𝒋 𝒋=𝒊 𝒑 𝒊=𝟏 𝒑 𝟐 ∑ ∑ 𝒓𝒊𝒋 𝒋=𝒊 𝒑 𝒊=𝟏 𝟐 + ∑ ∑ 𝒂𝒊𝒋 𝒑 𝒊=𝟏 𝒑 𝒋=𝒊 ( 3 ) Keterangan : 𝑖 = 1,2,3 , … , 𝑝 𝑗 = 1,2,3 , … , 𝑝 𝑟𝑖𝑗 = koefisien korelasi terobservasi antara variabel i dan j 4 / 8 𝑎𝑖𝑗 = koefisien korelasi parsial antara variabel i dan j Menurut ( Kaiser & Rice , 1974 ) , nilai KMO berkisar antara 0 hingga 1. Semakin tinggi nilai KMO menandakan bahwa variabel penelitian yang digunakan sudah sesuai untuk analisis faktor. Adapun kriteria kesesuaian dalam pemilihan analisis faktor adalah : 0.9 ≤ KMO < 1.0 marvelous atau data sangat baik untuk analisis faktor , 0.8 ≤ KMO < 0.9 meritorius atau data baik untuk analisis faktor , 0.7 ≤ KMO < 0.8 middling atau data cukup baik untuk analisis faktor , 0.6 ≤ KMO < 0.7 mediocre atau data kurang baik untuk analisis faktor , 0.5 ≤ KMO < 0.6 miscrable atau data buruk untuk analisis faktor , 0.0 ≤ KMO < 0.5 unacceptable atau data tidak cocok untuk analisis faktor. Bartlett’s Test of Sphericity merupakan alat ukur yang digunakan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi yang signifikan antar variabel yang diteliti. Hipotesis nol pada asumsi ini adalah tidak terdapat korelasi yang signifikan antar variabel yang diteliti. Menurut ( Williams et al. , 2010 ) , hasil yang diharapkan dari pengujian ini adalah keputusan tolak hipotesis nol. Keputusan tersebut menandakan bahwa terdapat korelasi yang signifikan antar variabel yang diteliti sehingga dapat dilakukan analisis faktor. Adapun formula dari Bartlett’s Test of Sphericity adalah sebagai berikut : 2𝑝 + 5 6 ] ln|𝑅| ( 4 ) 𝐵𝑎𝑟𝑡𝑙𝑒𝑡𝑡’𝑠 𝑇𝑒𝑠𝑡 = − [ ( 𝑛 − 1 ) − Keterangan : |𝑅| = determinan matriks korelasi 𝑛 = jumlah sampel atau observasi 𝑝 = jumlah variabel Clustering FGWC-PSO peningkatan dari metode FCM FGWC-PSO merupakan metode clustering dari Fuzzy Geographically Weighted Clustering ( FGWC ) menggunakan ( PSO ) . FGWC optimasi Particle Swarm Optimization merupakan dengan menambahkan pengaruh geografis berupa jarak antar wilayah dan populasi di dalam wilayah tersebut. Hal ini membuat FGWC menjadi sensitif terhadap NE ( Neighborhood Effect atau efek ketetanggaan ) dan berpengaruh terhadap nilai centroid untuk membuat centroid yang “geographically aware”. Pengaturan nilai keanggotaan pada FGWC yang dihitung di dalam setiap iterasi ditunjukkan dalam persamaan berikut [ 11 ] : ′ = 𝛼𝜇𝑖 + 𝛽 𝜇𝑖 1 𝐴 ∑ 𝑤𝑖𝑗𝜇𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ( 5 ) Dengan 𝜇𝑖 ′ adalah nilai keanggotaan yang baru dari observasi atau wilayah ke-i dan 𝜇𝑖 adalah nilai keanggotaan cluster yang lama dari wilayah ke-i. Parameter 𝐴 digunakan untuk memastikan rata-rata penimbang nilai keanggotaan dalam rentang 0 sampai 1. 𝛼 dan 𝛽 merupakan penimbang nilai keanggotaan lama dan rata-rata nilai keanggotaan pada wilayah sekitarnya yang berjumlah 1. 𝑤𝑖𝑗 merupakan penimbang interaksi antara dua wilayah geografis. Nilai penimbang Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dipengaruhi oleh jumlah populasi dan jarak antara kedua wilayah dan dirumuskan sebagai berikut : 𝑤𝑖𝑗 = ( 𝑚𝑖𝑚𝑗 ) 𝑏 𝑎 𝑑𝑖𝑗 ( 6 ) Di mana 𝑚𝑖 dan 𝑚𝑗 adalah populasi di wilayah 𝑖 dan 𝑗 dan 𝑑𝑖𝑗 adalah jarak antara wilayah 𝑖 dan 𝑗 , 𝑎 merupakan besar pengaruh interaksi jarak , dan 𝑏 merupakan besar interaksi populasi antara dua wilayah. Kedua parameter ini dapat ditentukan oleh pengguna. Selama proses iterasi , FGWC terus melakukan modifikasi geografis dalam proses clustering untuk menyesuaikan nilai lima belas keanggotaannya. Algoritma FGWC-PSO merupakan hasil integrasi dua algoritma yaitu Fuzzy Geographically Weighted Clustering ( FGWC ) dan Particle Swarm Optimization ( PSO ) [ 5 ] . Algoritma FGWC memiliki beberapa keterbatasan ketika melakukan pengelompokkan , karena FGWC menentukan pusat cluster secara acak selama proses inisialisasi. Keterbatasan dalam memilih titik pusat secara acak tersebut , menyebabkan proses iterasi gagal untuk mencapai solusi global optimum. Masalah ini akan memberikan dampak terhadap kualitas cluster yang dihasilkan oleh FGWC. Selanjutnya , untuk mengatasi keterbatasan ini , maka algoritma PSO akan digunakan untuk menentukan pusat cluster atau matrik keanggotaan di tahap inisialisasi pada algoritma FGWC. Fungsi objektif FGWC ( 𝐽𝐹𝐺𝑊𝐶 ) yang akan diminimumkan adalah sebagai berikut : iterasi ditahap 𝐽𝐹𝐺𝑊𝐶 ( 𝑈 , 𝑉 ; 𝑋 ) = ∑ ∑ 𝑐 𝑖=1 𝑛 𝑘=1 𝑚 𝜇𝑖𝑘 |𝑣𝑖 − 𝑥𝑘|2 → min ( 7 ) Dimana m merupakan tingkat fuzzines , 𝜇𝑖𝑘 adalah sebuah elemen dari matrik partisi , 𝑣𝑖 adalah pusat cluster , dan 𝑥𝑘 adalah titik data. Visualisasi hasil clustering Setelah analisis clustering selesai dilakukan , tahapan adalah selanjutnya memvisualisasikan hasil clustering tersebut ke dalam peta tematik dengan menggunakan bantuan software QGIS. sekaligus tahapan terakhir V. KERANGKA PIKIR Menurut S. L. Cutter , kerentanan terhadap bencana alam dari suatu wilayah dapat berupa kerentanan infrastruktur dan juga kerentanan sosial [ 6 ] . Penelitian ini hanya berfokus kepada kerentanan sosial di setiap wilayah kabupaten / kota di Indonesia. Berdasarkan penelitian terdahulu sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya , indikator yang memengaruhi kerentanan sosial yang dipakai pada penelitian ini adalah umur , jenis kelamin , pendidikan , infrastruktur , kepadatan penduduk , pertumbuhan penduduk , struktur keluarga , pendapatan penduduk , dan mitigasi. Setelah didapatkan hasil clustering menggunakan metode Geographically Weighted Principal Components Analysis dan Fuzzy Geographically Weighted Clustering Particle Swarm tematik persebaran Optimization , akan ditampilkan peta kabupaten / kota berdasarkan hasil clustering kerentanan sosial tersebut. Kerangka pikir tersebut dapat digambarkan alurnya secara ringkas seperti dalam diagram di bawah ini. 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penelitian bagian Tahapan Penelitian. Adapun hasil uji KMO dan Bartlett yang telah dilakukan adalah sebagai berikut : TABEL IV KMO AND BARTLETT’S TEST Kaiser-Meyer-Olkin Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig. 0.654 4101.358 105 0.000 Uji KMO merupakan uji untuk mengukur kecukupan sampling. Dari tabel di atas , angka dari uji KMO adalah 0.654. Angka tersebut > 0.5 yang berarti bahwa variabel yang ada dapat digunakan karena telah mencukupi dalam segi samplingnya. Kemudian uji selanjutnya adalah uji Bartlett. Uji ini merupakan uji statistik yang menguji sifnifikasi pada keseluruhan korelasi yang ada pada matrik korelasi. Signifikan yang dicari adalah dengan p-value < 0.05. Pada tabel di atas , angka signifikasi yang didapatkan adalah 0.00 , artinya keseluruhan korelasi telah signifikan. Kemudian untuk melakukan metode GWPCA , perlu penimbang atau pembobot dari fungsi kernel dan bandwithnya. Penelitian ini menggunakan fungsi kernel bisquare. Fungsi kernel ini menerapkan fungsi kernel adaptive yang menerapkan nilai bandwith yang berbeda-beda. Komponen Utama PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 TABEL V IMPORTANCE OF COMPONENT Proportion of Standard deviation Variance 1.985695 1.591844 1.34306 1.293583 1.066941 0.262866 0.168931 0.120254 0.111557 0.075891 Cumulative Proportion 0.262866 0.431797 0.552051 0.663608 0.739499 Dapat dilihat pada tabel V di atas bahwa hasil yang didapatkan adalah sebanyak lima komponen utama. Lima komponen utama ini diambil karena dengan menggunakan lima komponen utama pertama yang ada sudah dapat menjelaskan 73,9 persen varians yang ada pada data secara keseluruhan. Ini sudah dapat digunakan karena sudah memenuhi minimum proporsi varians yang dianjurkan yaitu lebih dari 70 persen. Setelah mengetahui lima komponen utama yang digunakan , selanjutnya adalah melihat variabel-variabel apa saja yang paling berpengaruh pada komponen utama. Variabel yang paling berpengaruh dapat dilihat dari winning variable pada tiap-tiap variabelnya. Hasil yang diperoleh adalah pada tabel VI dibawah : PC1 X8 X12 X13 TABEL VI WINNING VARIABEL TIAP KOMPONEN PC4 PC3 PC2 X3 X6 X9 X1 X2 X10 X15 X5 X14 PC5 X4 X7 X11 6 / 8 Gambar 3. Kerangka pikir penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Autokorelasi Spasial Setelah dilakukan spasial pengujian menggunakan uji Moran’s I , didapatkan hasil sebagaimana ditunjukkan dalam tabel berikut : autokorelasi TABEL III HASIL PENGUJIAN MORAN’S I Variabel Koefisien Moran’s I X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 0.596 0.846 0.328 0.477 0.45 0.382 0.215 0.449 0.692 0.382 0.274 -0.001 0.569 0.719 0.59 Kesimpulan Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Tidak terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Terdapat dependensi spasial Dari tabel di atas , dapat dilihat bahwa hampir seluruh variabel memiliki nilai koefisien Morans’I tidak sama dengan nol yang memberikan keputusan untuk menolak H0 atau menunjukkan adanya dependensi spasial. Hanya variabel X12 yang memberikan keputusan gagal tolak H0 karena nilai koefisiennya sangat mendekati nol. Karena hanya terdapat satu dari lima belas variabel yang gagal menolak H0 , dapat disimpulkan bahwa data ini sangat cocok untuk diolah menggunakan analisis spasial. Mereduksi Variabel yang ada dengan GWPCA Metode ini diawali dengan melakukan uji KMO dan juga uji Bartlett sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya pada Metode Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL VII PENGUJIAN JUMLAH CLUSTER Jenis Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 6 PC CE SC SI 0.5 0.3333 0.25 0.2 0.1667 0.6931 1.0986 1.3863 1.6094 1.7918 2.72E+11 1.33E+11 4.96E+12 9.61E+09 1.55E+09 2.71E+11 2.16E+11 4.96E+12 8.58E+11 2.89E+13 IFV 3.69E-12 6.98E-12 1.94E-11 5.58E-11 3.84E-11 Kwon 6.97E+13 3.70E+14 6.37E+14 8.83E+13 4.13E+14 TABEL VIII CLUSTER CENTROID UNTUK 2 CLUSTER Komponen utama PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 Cluster Tinggi 0.1383485 0.2840845 0.1849032 -0.05003886 -0.01558375 Rendah 0.1383442 0.2840867 0.1849023 -0.05003896 -0.01558357 Berikut adalah hasil dari clustering yang telah dilakukan. Gambar 4 merupakan peta Cluster 1 dengan menggunakan jumlah cluster sebanyak 2. Dapat dilihat dari TABEL VII bahwa PC1 , PC2 , dan PC3 memberikan pengaruh yang lebih besar pada cluster Tinggi. Sedangkan PC2 dan PC4 memberikan pengaruh yang lebih besar pada cluster Rendah. Untuk hasil yang didapat , sebanyak 265 kabupaten / kota termasuk ke dalam cluster Tinggi dan sebanyak 249 kabupaten / kota termasuk ke dalam cluster Rendah. Gambar 4. Persebaran Komponen Utama ( Sumber : data diolah ) Dari TABEL VI , variabel yang memengaruhi pada komponen utama adalah : 1. PC1 paling dipengaruhi oleh variabel X8 , X12 , dan X13. Variabel-variabel tersebut adalah persentase kepala rumah tangga wanita , adanya rambu-rambu dan jalur evakuasi bencana , serta tingkat kepadatan penduduk 2. PC2 paling dipengaruhi oleh variabel X3 , X6 , dan X9. Variabel-variabel tersebut adalah tingkat pengangguran terbuka , persentase penduduk usia 65 tahun ke atas , dan persentase penduduk buta huruf 3. PC3 paling dipengaruhi oleh variabel X1 , X2 , X10 , dan X15. Variabel-variabel tersebut adalah rata-rata jumlah anggota tingkat pertumbuhan penduduk , adanya rumah peringatan dini bencana alam , dan persentase penduduk usia 25 tahun maksimal SMA tangga , 4. PC4 paling dipengaruhi oleh variabel X5 dan X14. Variabel-variabel tersebut adalah persentase penduduk usia 0-4 tahun dan persentase penduduk miskin 5. PC5 paling dipengaruhi oleh variabel X4 , X7 , dan X11. Variabel-variabel tersebut adalah persentase rumah tanpa listrik , persentase penduduk wanita , dan adanya perlengkapan keselamatan Clustering FGWC-PSO Tahap berikutnya adalah melakukan metode clustering. Metode ini menggunakan beberapa parameter yang dipilih oleh peneliti berdasarkan penelitian terdahulu. Adapun parameter yang digunakan dalam melakukan clustering pada metode ini adalah : a = 1 , b = 1 , error tolerance = 1e-6 , dan maksimum iterasinya adalah 1000. Pada penelitian ini nilai fuzziness fixed yang digunakan adalah 2 berdasarkan penelitian sebelumnya [ 3 ] . Penentuan jumlah cluster dilakukan dengan menggunakan beberapa uji pada tabel VII. Gambar 5. Peta Cluster ( Sumber : data diolah ) VII. PENUTUP Dari hasil pembahasan yang ada di atas , terdapat beberapa kesimpulan yang di peroleh , yaitu : Dari hasil peta yang ada , dengan melihat hasil cluster maka daerah kerentanan sosial yang tinggi berada di sekitar Kalimantan sebelah timur , Jawa , Sulawesi Utara , dan beberapa daerah di Papua. Persebaran kerentanan sosial yang dapat dilihat di peta memiliki pola yang mengelompok yang menyebabkan adanya kesamaan karakteristik pada daerah yang berdekatan. Dari penelitian yang sudah di dilakukan ini , terdapat saran untuk penelitian kedepannya , yaitu : 1. Peneliti hanya menggunakan beberapa variabel saja dalam ini dapat pembentukan kerentanan sosial , variabel 7 / 8 ditambahkan sesuai dengan variabel pembentuk kerentanan sosial yang ada. 2. Dalam melakukan clustering FGWC – PSO , peneliti menggunakan parameter yang sama untuk tiap clusternya , maka dari itu dapat ditambahkan parameter yang berbeda- beda untuk mendapatkan cluster terbaik. 3. Untuk pemerintah atau pemangku kebijakan , dengan menggunakan parameter cluster yang sudah konsisten , dapat digunakan untuk membuat kebijakan-kebijakan yang sesuai untuk meningkatkan kualitas dari sarana maupun prasarana untuk mengurangi kerentanan sosial yang ada pada daerah-daerah yang merupakan wilayah dengan tingkat kerentanan sosial yang tinggi. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] DAFTAR PUSTAKA APEC Climate Center , “Disaster Management Research Roadmap for the ASEAN Region , ” p. 142 , 2017. T. H. Siagian , P. Purhadi , S. Suhartono , and H. Ritonga , “Social vulnerability to natural hazards in Indonesia : Driving factors and policy implications , ” Nat. Hazards , vol. 70 , no. 2 , pp. 1603–1617 , 2014 , doi : 10.1007 / s11069-013-0888-3. S. Rufat , “Spectroscopy of Urban Vulnerability , ” Ann. Assoc. Am. Geogr. , vol. 103 , no. 3 , pp. 505–525 , 2013 , doi : 10.1080 / 00045608.2012.702485. Y. N. Maharani , S. Lee , and S. J. Ki , “Social vulnerability at a local level around the Merapi volcano , ” Int. J. Disaster Risk Reduct. , vol. 20 , no. October , pp. 63–77 , 2016 , doi : 10.1016 / j.ijdrr.2016.10.012. A. W. Wijayanto and A. Purwarianti , “Improvement of fuzzy geographically weighted clustering using particle swarm optimization , ” 2014 Int. Conf. Inf. Technol. Syst. Innov. ICITSI 2014 - Proc. , no. November , pp. 7–12 , 2014 , doi : 10.1109 / ICITSI.2014.7048229. S. L. Cutter , B. J. Boruff , and W. L. Shirley , “Social vulnerability to environmental hazards , ” Soc. Sci. Q. , vol. 84 , no. 2 , pp. 242–261 , 2003 , doi : 10.1111 / 1540-6237.8402002. K. F. Dintwa , G. Letamo , and K. Navaneetham , “Quantifying social vulnerability to natural hazards in Botswana : An application of cutter model , ” Int. J. Disaster Risk Reduct. , vol. 37 , no. December 2018 , p. 101189 , 2019 , doi : 10.1016 / j.ijdrr.2019.101189. B. E. Flanagan , E. W. Gregory , E. J. Hallisey , J. L. Heitgerd , and B. Lewis , “A Social Vulnerability Index for Disaster Management , ” J. Homel. Secur. Emerg. Manag. , vol. 8 , no. 1 , 2020 , doi : 10.2202 / 1547-7355.1792. B. M. de Loyola Hummell , S. L. Cutter , and C. T. Emrich , “Social Vulnerability to Natural Hazards in Brazil , ” Int. J. Disaster Risk Sci. , vol. 7 , no. 2 , pp. 111–122 , 2016 , doi : 10.1007 / s13753-016-0090-9. D. S. K. Thomas , B. D. Phillips , W. E. Lovekamp , and A. Fothergill , Social vulnerability to disasters. 2009. G. A. Mason and R. D. Jacobson , “Fuzzy Geographically Weighted Clustering , ” no. 1998 , pp. 1–7 , 2007. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Clustering Kerentanan Sosial terhadap Bencana Alam Menggunakan Geographically Weighted Principal Components Analysis dan Fuzzy Geographically Weighted Clustering ( Studi kasus di seluruh kabupaten / kota di Indonesia tahun 2019 ) Sufyan Aziz Prabaswara ( 221710020 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya Ringkasan— Indonesia merupakan negara dengan jumlah bencana alam yang banyak. Bencana alam yang ada dapat menyebabkan berbagai risiko pada masyarakat. Besarnya risiko yang harus diderita oleh masyarakat dapat dilihat dari tingkat kerentanan sosial terhadap bencana alam di wilahnya. Semakin tinggi tingkat kerentanan suatu daerah , semakin tinggi juga risiko yang akan didapatkan. Indonesia memiliki letak geografis yang bermacam-macam yang mana menyebabkan kerentanan sosial tiap daerah di Indonesia berbeda-beda. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui gambaran mengenai kerentanan sosial di seluruh Indonesia. Penelitian ini meneliti tentang persebaran kerentanan sosial yang ada di Indonesia menggunakan metode Geographically Weighted Principal Components Analysis ( GWPCA ) dan juga melakukan clustering yaitu dengan menerapkan Fuzzy Geographically Weighted Clustering ( FGWC ) menggunakan optimasi Particle Swarm Optimization ( PSO ) . Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah gambaran kerentanan sosial yang ada di seluruh Indonesia dalam tinggi dan rendah kerentanan. Kata Kunci— Bencana alam , kerentanan sosial , GWPCA , FGWC-PSO.
VII. PENUTUP Dari hasil pembahasan yang ada di atas , terdapat beberapa kesimpulan yang di peroleh , yaitu : Dari hasil peta yang ada , dengan melihat hasil cluster maka daerah kerentanan sosial yang tinggi berada di sekitar Kalimantan sebelah timur , Jawa , Sulawesi Utara , dan beberapa daerah di Papua. Persebaran kerentanan sosial yang dapat dilihat di peta memiliki pola yang mengelompok yang menyebabkan adanya kesamaan karakteristik pada daerah yang berdekatan. Dari penelitian yang sudah di dilakukan ini , terdapat saran untuk penelitian kedepannya , yaitu : 1. Peneliti hanya menggunakan beberapa variabel saja dalam ini dapat pembentukan kerentanan sosial , variabel 7 / 8 ditambahkan sesuai dengan variabel pembentuk kerentanan sosial yang ada. 2. Dalam melakukan clustering FGWC – PSO , peneliti menggunakan parameter yang sama untuk tiap clusternya , maka dari itu dapat ditambahkan parameter yang berbeda- beda untuk mendapatkan cluster terbaik. 3. Untuk pemerintah atau pemangku kebijakan , dengan menggunakan parameter cluster yang sudah konsisten , dapat digunakan untuk membuat kebijakan-kebijakan yang sesuai untuk meningkatkan kualitas dari sarana maupun prasarana untuk mengurangi kerentanan sosial yang ada pada daerah-daerah yang merupakan wilayah dengan tingkat kerentanan sosial yang tinggi. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]
Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui gambaran mengenai kerentanan sosial di seluruh Indonesia. Penelitian ini meneliti tentang persebaran kerentanan sosial Analysis ( GWPCA ) dan juga melakukan clustering yaitu dengan menerapkan Fuzzy Geographically Weighted Clustering Particle Swarm Optimization ( PSO ) . Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah gambaran kerentanan sosial yang ada di seluruh Indonesia dalam tinggi dan rendah kerentanan. Kata Kunci— Bencana alam , kerentanan sosial ada , dengan melihat hasil cluster maka daerah kerentanan sosial yang tinggi berada di sekitar Kalimantan sebelah timur , Jawa , Sulawesi Utara , dan beberapa daerah di Papua. Persebaran kerentanan sosial yang dapat dilihat di
O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O