JudulClustering Gempa Bumi Di Indonesia Dengan Metode Combine Pca-dbscan (principal Component Analysis-density Based Spatial Clustering With Noise) |
Nama: AMANAH PUTRI ADILLAH |
Tahun: 2025 |
Abstrak Gempa bumi merupakan bencana alam yang tidak terduga atau tidak dapat dihindari. Namun tidak semuanya dapat dirasakan oleh penduduk karena magnitudonya kecil dan pusat gempa jauh dari permukiman penduduk. Data yang diperoleh dari kejadian gempa bumi dapat dikelompokkan untuk mengetahui karakteristik hasil profilisasi zona gempa bumi berdasarkan Magnitudo, Depth, dan Phasecount. Pengelompokkan ini menggunakan metode PCA-DBSCAN diharapkan dapat mengetahui informasi penyebaran kejadian gempa bumi di Indonesia. Hasil penelitian yang didapatkan berdasarkan nilai Epsilon 0.3 dan MinPts 9 menghasilkan 2 cluster dan 170 noise, dengan jumlah Cluster Gempa Dalam Kuat yaitu 170 kejadian, Cluster Gempa Kecil yaitu sebanyak 6864 Kejadian dan Cluster Gempa Dangkal Kuat sebanyak 13 Kejadian, dengan nilai Silhouette Index 0.63 hal ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang kuat antara objek dan cluster yang dihasilkan. Kata Kunci: Density Based Spatial Clustering with Noise, Gempa Bumi, Principal Component Analysis. |