Clustering Reservoirs in Indonesia Based on Area and Volume Using the K-Means Algorithm

Authors

  • Shofinurdin Shofinurdin Universitas Budiluhur
  • Afifah Khaerani Universitas Budiluhur
  • Arief Wibowo Universitas Budiluhur

DOI:

https://doi.org/10.24114/cess.v8i2.44390

Keywords:

Embung, Data Mining, Clustering, K-Means, Luas, Volume

Abstract

Embung adalah cekungan yang digunakan untuk mengatur dan menampung aliran hujan dan meningkatkan kualitas air di badan air yang terkait. Embung juga digunakan untuk menjaga kualitas air tanah, mencegah banjir, menjaga estetika, dan mengairi. Terdapat 1.446 embung yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia yang mempunyai luas dan volume yang beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan embung di Indonesia berdasarkan luas dan volume menggunakan metode data mining klastering dengan algoritma K-Means. Sebelumnya, pengklasteran embung hanya dilakukan berdasarkan: tujuan pembangunan, penggunaan, aliran air, dan bahan pembentuknya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokkan embung yang terbaik adalah menjadi 4 klaster dengan rincian klaster kecil: 1.414 embung, klaster sedang: 24 embung, klaster tinggi: 7 embung dan klaster sangat tinggi: 1 embung.An embung (Reservoir) is a basin used to control and collect rainfall runoff and improve the water quality in the associated water bodies. Embungs are utilized for preserving groundwater quality, preventing floods, enhancing aesthetics, and facilitating irrigation. There are 1,446 embungs scattered across the entire territory of Indonesia, varying in size and volume. This study aims to cluster the embungs in Indonesia based on their size and volume using the clustering data mining technique with the K-Means algorithm. Previously, embung clustering was only performed based on their purpose of construction, usage, water flow, and constituent materials. The research findings indicate that the optimal clustering of embungs consists of four clusters, with the following details: small cluster (1,414 embungs), medium cluster (24 embungs), high cluster (7 embungs), and very high cluster (1 embung). This research will prove beneficial in the fields of data mining and hydrology. 

Author Biographies

Afifah Khaerani, Universitas Budiluhur

Universitas Budiluhur

Arief Wibowo, Universitas Budiluhur

Universitas Budiluhur

References

Arsyad, œModul Pengantar Perencanaan Embung, hal. 1, 2017, [Daring]. Tersedia pada: https://simantu.pu.go.id/epel/edok/45a22_04._Modul_4_Pengantar_Perencanaan_Embung. pdf

E. Dewi, S. Mulyani, F. Mulady, D. Ramadhan, A. Ariyantono, dan D. Ramdani, œEstimasi Harga Jual Mobil Bekas Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda, e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi), vol. 9, no. 1, hal. 1“8, 2020, doi: 10.36774/jusiti.v9i1.649.

A. Wibowo dan E. Winarko, œPaper Review: Data Mining Twitter, Maint. Cult. Herit. Through Inf. Technol. a Smart Futur., no. November 2014, hal. 1“10, 2014, [Daring]. Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publication/329207488_Paper_Review_Data_Mining_Twitter

B. Santosa, œData mining teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis, Yogyakarta Graha Ilmu, vol. 978, no. 979, hal. 756, 2007.

M. S. Nawawi, F. Sembiring, dan A. Erfina, œImplementasi Algoritma K-Means Clustering Menggunakan Orange Untuk Penentuan Produk Busana Muslim Terlaris, Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komunikasi-2021, vol. 4, no. 1, hal. 789“797, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://prosiding.unipma.ac.id/index.php/SENATIK/article/view/1837%0Ahttp://prosiding.uni pma.ac.id/index.php/SENATIK/article/viewFile/1837/1723

P. Fränti dan S. Sieranoja, œHow much can k-means be improved by using better initialization and repeats?, Pattern Recognit., vol. 93, hal. 95“112, 2019, doi: 10.1016/j.patcog.2019.04.014.

W. Romadhona, B. Indarmawan Nugroho, dan A. Alim Murtopo, œImplementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K-Means, J. Minfo Polgan, vol. 11, no. 2, hal. 100“104, 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11797.

A. F. Solikin, Kusrini, dan F. W. Wibowo, œEvaluasi Cluster Data Interkomparasi Anak Timbangan Dengan Algoritma Self Organizing Maps Cluster Evaluation Weighing Intercomparison Data with Self Organizing Maps Algorithm, Sisfotenika, vol. 11, no. 2, hal. 208“219, 2021.

I. Soedibyo, Teknik Bendungan, vol. 1. Jakarta: Pradnya Paramita, 1993.

Widiarina dan R. S. Wahono, œAlgoritma Cluster Dinamik Untuk Optimasi Cluster Pada Algoritma K-Means Dalam Pemetaan Nasabah Potensial, J. Intell. Syst., vol. 1, no. 1, hal. 33“ 35, 2015.

Sabarudin et al., œEfektivitas Pemberian Edukasi secara Online melalui Media Video dan Leaflet terhadap Tingkat Pengetahuan Pencegahan Covid-19 di Kota Baubau, J. Farm. Galen. (Galenika J. Pharmacy), vol. 6, no. 2, hal. 309“318, 2020, doi: 10.22487/j24428744.2020.v6.i2.15253.

Downloads

Published

2023-07-07

Issue

Section

Articles