Clustering Data Meteorologi di Pulau Kalimantan Menggunakan Algoritma K-Means

Abstract

Kalimantan merupakan salah satu pulau yang ada di wilayah Indonesia. Clustering data meteorologi pulau Kalimantan bertujuan untuk mengelompokkan kota-kota di wilayah tersebut guna mempelajari pertanda perubahan iklim. Artikel ini menggunakan data meteorologi time series harian dari 17 kota periode 1 Januari 2012 sampai 31 Juli 2023. Data dikumpulkan dari dari 17 kota yang tersebar di Pulau Kalimantan meliputi variabel temperatur minimum, temperatur maksimum, temperatur rata-rata, dan kecepatan angin rata-rata. Clustering dilakukan menggunakan metode K-Means dan K-Medoid. Metode Silhouette dan Davied Bouldin Index digunakan untuk memilih jumlah cluster optimal. Berdasarkan hasil evaluasi, metode K-Means mengungguli kinerja metode K-Medoid. Hasil eksperimen dengan menggunakan algoritma K-Means memperoleh jumlah cluster terbaik yaitu dua cluster dengan nilai Silhouette dan Davies Bouldin Index masing-masing sebesar 0.139 dan 1.923. Hasil clustering menggunakan metode K-Means memperoleh hasil kota Pontianak, Palangkaraya, Sambas, Ketapang, Sintang, Kapuas Hulu, Melawi, Kuburaya, Kotawaringin Barat, Kotawaringin Timur, Barito Selatan, dan Berau berada di Cluster 1. Tarakan, Balikpapan, Banjarmasin, Samarinda, dan Nunukan berada di Cluster 2. Trend tahunan variabel temperatur minimum di kota-kota cluster 1 mengalami kenaikan. Secara umum, tren tahunan menunjukkan bahwa kecepatan angin rata-rata dari tahun 2012 – 2023 mengalami penurunan. Kenaikan temperatur dan penurunan kecepatan angin menjadi tanda adanya perubahan iklim.