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.