PENERAPAN SPATIO TEMPORAL-DENSITY BASED SPATIAL CLUSTERING APPLICATION WITH NOISE DALAM PENGELOMPOKAN TITIK BENCANA BANJIR DI PROVINSI SULAWESI TENGAH

Banjir merupakan peristiwa bencana alam yang disebabkan faktor alam/nonalam dan dapat menyebabkan kerugian. Untuk memetakan lokasi dan waktu terjadinya bencana, dilakukan pembagian wilayah menggunakan teknik clustering. Metode clustering yang dapat digunakan adalah Spatio Temporal-Density Based Spatial Clustering Application with Noise (ST-DBSCAN). Data yang digunakan adalah titik kejadian bencana banjir di Provinsi Sulawesi Tengah pada Januari 2022-Desember 2023. Parameter pada ST- DBSCAN menggunakan Epsilon1=1, Epsilon2=30, dan MinimumPoints=7. Hasil dari penelitian ini adalah 5 cluster, dengan 2 cluster besar dan 3 cluster kecil, dan 77 noise berdasarkan nilai silhouette coefficient spasial sebesar -0,06269006. Pola spatio-temporal yang terbentuk adalah pola irregular cluster yang berpusat di Kabupaten Toli-Toli dan Kabupaten Poso yang memerlukan penanganan bencana oleh pihak berwenang yang fleksibel dan responsif dalam kondisi yang dapat berubah-ubah