Analisis Curah Hujan di Indonesia Menggunakan Pendekatan Time Series Based Clustering
Analysis of Rainfall in Indonesia Using a Time Series Based Clustering Approach
Menurut informasi Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG), selama 5 tahun kebelakang ini bencana alam seperti banjir dan tanah longsor akibat hujan lebat masih menjadi masalah serius di Indonesia. Karakteristik wilayah yang berbeda-beda dapat mempengaruhi intensitas hujan yang turun di setiap provinsi di Indonesia. Hal tersebut dapat dikelompokan untuk mengetahui provinsi manakah yang memiliki kesamaan karakteristik terhadap bencana alam akibat curah hujan. Nantinya dapat memberikan informasi kepada pemerintah dan masyarakat supaya lebih waspada terhadap bencana alam yang terjadi. Sehingga perlu dilakukan penelitian untuk mengelompokan provinsi di Indonesia terhadap curah hujan dengan analisis cluster. Analisis cluster 34 provinsi di Indonesia terhadap curah hujan pada penelitian ini menggunakan metode ukuran jarak Dynamic Time Warping (DTW) distance, Short Time Series (STS) distance, correlation-based distances, dan Autocorrelation Function (ACF) distance. Untuk metode clustering yang digunakan yaitu metode hirarki agglomerative meliputi single linkage, average linkage, complete linkage, dan metode ward. Pada penelitian ini terbentuk menjadi 5 cluster dengan kategori untuk cluster 1 adalah provinsi yang memiliki kondisi sangat rawan terhadap bencana alam akibat curah hujan, cluster 2 adalah provinsi yang memiliki kondisi rawan, cluster 3 adalah provinsi yang memiliki kondisi cukup rawan, cluster 4 adalah provinsi yang memiliki kondisi cukup aman, dan cluster 5 adalah provinsi yang memiliki kondisi wilayah aman. Hasil analisis cluster menunjukan bahwa metode ukuran jarak Dynamic Time Warping (DTW) distance dengan metode average linkage memiliki hasil cluster paling optimal dengan nilai koefisien silhouette 0,813.
According to information from the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency, for the past 5 years, natural disasters such as floods and landslides due to heavy rains are still a serious problem in Indonesia. Different regional characteristics can affect the intensity of rain that falls in every province in Indonesia. This can be grouped to find out which provinces have similar characteristics to natural disasters due to rainfall. Later it can provide information to the government and the public so that they are more aware of natural disasters that occur. So it is necessary to do research to classify provinces in Indonesia for rainfall with cluster analysis. Cluster analysis of 34 provinces in Indonesia on rainfall in this study uses the Dynamic Time Warping (DTW) distance, Short Time Series (STS) distance, correlation-based distances, and Autocorrelation Function (ACF) distance. For the clustering method used, the agglomerative hierarchy method includes single linkage, average linkage, complete linkage, and the ward method. In this study, it was formed into 5 cluster with the category for cluster 1 being a province that is very prone to natural disasters due to rainfall, cluster 2 is a province having a vulnerable condition, cluster 3 is a province that has a fairly vulnerable condition, cluster 4 is a province that has a fairly safe condition, and cluster 5 is a province that has a safe area. The results of the cluster analysis show that the Dynamic Time Warping (DTW) distance method with the average linkage method has the most optimal cluster results with a silhouette coefficient value of 0.813.