View Item 
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - School of Data Science, Mathematic and Informatics
      • UT - Actuaria
      • View Item
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - School of Data Science, Mathematic and Informatics
      • UT - Actuaria
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Penentuan Risiko Total Bencana Alam di Indonesia yang Dikelompokkan dengan Metode K-Means Clustering

      Thumbnail
      View/Open
      Cover (6.374Mb)
      Fulltext (7.137Mb)
      Lampiran (2.415Mb)
      Date
      2025
      Author
      Sipangkar, Yosua Pardamean
      Setiawaty, Berlian
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Indonesia merupakan negara kepulauan yang memiliki tingkat kerentanan tinggi terhadap bencana alam yang sering menimbulkan kerugian ekonomi signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan risiko total bancana alam per tahun di Indonesia dengan mengelompokkan provinsi berdasarkan rata-rata banyak kejadian dan total kerugian menggunakan metode K-means clustering. Penelitian dilakukan menggunakan data kejadian bencana dan kerugian dari tahun 2018 hingga 2024 untuk 34 provinsi di Indonesia. Hasil klasterisasi menunjukkan tiga kelompok wilayah berdasarkan risiko bencana. Klaster pertama mencakup provinsi dengan frekuensi kejadian tinggi dan total kerugian sedang (risiko sedang), klaster kedua dengan frekuensi dan total kerugian rendah (risiko rendah), serta klaster ketiga dengan frekuensi sedang dan total kerugian tinggi (risiko tinggi). Setiap klaster dianalisis lebih lanjut untuk menentukan distribusi yang sesuai untuk banyak kejadian dan besar kerugian menggunakan metode maximum likelihood estimation dan besar kerugian menggunakan metode momen. Uji kecocokan model dilakukan dengan uji khi-kuadrat dan Anderson-Darling. Hasil menunjukkan bahwa distribusi binomial negatif cocok untuk memodelkan banyak kejadian, sementara distribusi beta-prime memberikan hasil yang sesuai untuk besar kerugian di seluruh klaster.
      URI
      http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/168781
      Collections
      • UT - Actuaria [54]

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository
        

       

      Browse

      All of IPB RepositoryCollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

      My Account

      Login

      Application

      google store

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository