ANALISIS DATA GEMPA SULAWESI TAHUN 2019 HINGGA 2023 MENGGUNAKAN DBSCAN CLUSTERING

WIJAYA, ODY OCTORA (2024) ANALISIS DATA GEMPA SULAWESI TAHUN 2019 HINGGA 2023 MENGGUNAKAN DBSCAN CLUSTERING. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta - Menteng.

[img] Text (Cover)
41520110009-ODY OCTORA WIJAYA-01 Cover - ODY OCTORA WIJAYA.pdf

Download (540kB)
[img] Text (Abstrak)
41520110009-ODY OCTORA WIJAYA-02 Abstrak - ODY OCTORA WIJAYA.pdf

Download (16kB)
[img] Text (Bab 1)
41520110009-ODY OCTORA WIJAYA-03 Bab 1 - ODY OCTORA WIJAYA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (32kB)
[img] Text (Bab 2)
41520110009-ODY OCTORA WIJAYA-04 Bab 2 - ODY OCTORA WIJAYA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (347kB)
[img] Text (Bab 3)
41520110009-ODY OCTORA WIJAYA-05 Bab 3 - ODY OCTORA WIJAYA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (62kB)
[img] Text (Bab 4)
41520110009-ODY OCTORA WIJAYA-06 BAB 4 - ODY OCTORA WIJAYA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] Text (Bab 5)
41520110009-ODY OCTORA WIJAYA-07 Bab 5 - ODY OCTORA WIJAYA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (23kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
41520110009-ODY OCTORA WIJAYA-09 Daftar Pustaka - ODY OCTORA WIJAYA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (86kB)
[img] Text (Lampiran)
41520110009-ODY OCTORA WIJAYA-10 Lampiran - ODY OCTORA WIJAYA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[img] Text (Formulir kebasahan dan publikasi TA)
Pernyataan Keabsahan dan Persetujuan Publikasi Tugas Akhir-41520110009-ODY OCTORA WIJAYA - ODY OCTORA WIJAYA.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (218kB)

Abstract

Sulawesi merupakan wilayah di Indonesia yang dikenal dengan aktivitas seismik yang signifikan. Sejarah gempa bumi yang berdampak besar menjadikan Sulawesi sebagai daerah yang sangat penting untuk analisis mendalam. Penelitian ini menganalisis data kejadian gempa bumi di wilayah Sulawesi dari tahun 2019 hingga 2023 menggunakan metode clustering dengan algoritma DBSCAN. Penggunaan algoritma DBSCAN dipilih karena kemampuannya mengelompokkan data berdasarkan kepadatan spasial, sangat cocok untuk menganalisis pola spasial gempa bumi. DBSCAN dikenal efektif dalam mengidentifikasi cluster spasial, terutama dalam menangani data dengan pola kepadatan yang tidak terdefinisi. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi pola spasial kejadian gempa bumi, mengelompokkan wilayah dengan tingkat kejadian gempa bumi yang serupa, dan mendeskripsikan karakteristik spasial dari cluster yang dihasilkan. Metode ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang pola distribusi spasial gempa bumi di wilayah Sulawesi selama periode yang diteliti. Hasil analisis dan pengelompokan menggunakan algoritma DBSCAN diharapkan dapat berkontribusi secara signifikan terhadap pemetaan dan pemahaman kerentanan dan distribusi gempa bumi di daerah ini. Sulawesi is a region in Indonesia known for its significant seismic activity, and its history of impactful earthquakes makes it an area of crucial importance for in-depth analysis. This study analyses earthquake occurrence data in the Sulawesi region from 2019 to 2023 using clustering methods with the DBSCAN algorithm. The utilization of the DBSCAN algorithm was chosen for its ability to cluster data based on spatial density, well-suited for analysing the spatial patterns of earthquakes. DBSCAN is known for its effectiveness in identifying spatial clusters, especially in handling data with undefined density patterns. The primary objective of this research is to identify spatial patterns of earthquake occurrences, group regions with similar earthquake incidence levels, and describe the spatial characteristics of the resulting clusters. This method is anticipated to provide a deeper understanding of the spatial distribution patterns of earthquakes in the Sulawesi region during the studied period. The analysis and clustering results using the DBSCAN algorithm are expected to significantly contribute to the mapping and understanding of earthquake vulnerability and distribution in this area.

Item Type: Thesis (S1)
NIM/NIDN Creators: 41520110009
Uncontrolled Keywords: Pengelompokan, Gempa Bumi, DBSCAN, Sulawesi, Celah Seismik clustering, earthquakes, DBSCAN, Sulawesi, Seismic Gap
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User: WIDYA AYU PUSPITA NINGRUM
Date Deposited: 30 Jul 2024 03:04
Last Modified: 30 Jul 2024 03:04
URI: http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/89900

Actions (login required)

View Item View Item