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

Shofinurdin Shofinurdin, Afifah Khaerani, Arief Wibowo

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.

 


Keywords


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

Full Text:

PDF

References


Arsyad, “Modul 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, “Estimasi 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, “Paper 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, “Data 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, “Implementasi 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, “How 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, “Implementasi 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, “Evaluasi 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, “Algoritma 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., “Efektivitas 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.




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

Article Metrics

Abstract view : 137 times
PDF - 82 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)

Creative Commons License
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License