Pemetaan Potensi Bencana di Jawa Tengah Menggunakan Google Maps API dan KML dengan Metode K-Means

  • Muhammad Fahmi Haryono Adi
  • Yerymia Alfa Susetyo
Keywords: Bencana, Google Maps API, SIG, K-Means, KML

Abstract

Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk mengolah, dan menghasilkan data geografis untuk pengambilan keputusan dalam suatu perencanaan. Indonesia memiliki iklim dengan curah hujan tinggi dan kemarau yang panjang akan menambah potensi terjadinya bencana seperti banjir, tanah longsor, dan kekeringan. Penelitian ini bertujuan untuk pemetaan potensi bencana di Jawa Tengah menggunakan Google Maps API dan KML dengan metode K-Means. Pengolahan data bencana alam dilakukan menggunakan metode K-Means, karena metode ini mampu menjadi solusi atas penanggulangan bencana alam. Penelitian ini membahas tentang pengelompokan jumlah data bencana yang terjadi di Jawa Tengah. Data yang digunakan dalam penelitan ini dengan pengumpulan data peta wilayah Kota dan Kabupaten di Jawa Tengah menggunakan Google Maps API dan pengumpulan data titik koordinat. Keyhole Markup Language (KML) adalah format (XML) untuk visualisasi data geospatial. Dengan menggunakan Google Maps API dan KML dapat menghasilkan suatu peta yang memberikan informasi secara lengkap dan tepat, karena sistem yang berbasis web akan lebih mudah dan cepat diakses oleh pengguna dari berbagai tempat hanya dengan menggunakan web-browser.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] Hpli. 2017, Potensi Bencana. http://www.hpli.org/bencana.php/. Diakses tanggal 22 Januari 2019.
[2] Aini, A. (n.d.). Sistem Informasi Geografis Pengertian Dan Aplikasinya. Diakses tanggal 5 Februari 2019.
[3] Khomarudin, A. N. (2016). Teknik Data Mining : Algoritma K-Means Clustering, 1–12. Diakses tanggal 22 Januari 2019.
[4] Putra, R. P. C., Santoso, N., Studi, P., Informatika, T., Informasi, J. T., & Malang, P. N. (2011). Pemetaan Daerah Rawan Banjir Berbasis Geographic Information System ( GIS ) Menggunakan Metode Bayes Studi Kasus : BPBD Kabupaten Malang. Diakses tanggal 22 Januari 2019.
[5] Purnomo, A. S. (2018). Pemanfaatan Google Maps API Dalam Sistem Informasi Kerawanan Bencana Berbasis Web, (November). Diakses tanggal 10 April 2019.
[6] Hasmin, E., & Aini, N. (2017). Integrasi Google Maps Sebagai Platform Pengelolaan Air Limbah, 55–60. Diakses tanggal 23 Januari 2019.
[7] Ramadhan, M. I. (n.d.). Penerapan data mining untuk analisis data bencana milik bnpb menggunakan algoritma, 22(1). Diakses tanggal 24 Januari 2019.
Published
2020-08-15
How to Cite
Adi, M., & Susetyo, Y. (2020). Pemetaan Potensi Bencana di Jawa Tengah Menggunakan Google Maps API dan KML dengan Metode K-Means. Indonesian Journal of Computing and Modeling, 3(1), 43-51. Retrieved from https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/3902
Section
Articles