Analysis of Elbow, Silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz, and Rand-Index Evaluation on K-Means Algorithm for Classifying Flood-Affected Areas in Jakarta

Jakarta is the capital city of Indonesia, which has a high population density, and is an area that is frequently hit by floods. This study aims to determine the classification of flood-affected areas in Jakarta between severe, moderate, and low. Design/method/approach: The study was conducted using the elbow, Silhouette, Davidson-Bouldin, and Calinski-Harabasz methods on the K-means algorithm, as well as the Rand method. index for evaluation. Grouping with 3 and 6 groups is the best grouping value based on Calinski-Harabasz. By using the davies bouldin index from the observations, the K value with a value of 6 has the smallest Davies-Bouldin value with a value of 0.2737. By using sillhoute, the experimental results obtained the best values sequentially, namely K=2, K=3, and K=6 with silhouette values of 0.866, 0.854, and 0.803. In this experiment, based on the elbow method, it was found that the best K value was K=3. This was obtained because it was based on observations on the appearance of the SSE data compared to the value of K. In the graph above, it can be seen that the largest decrease in data occurred at K=3 and after this decrease, the decline began to slope. The rand index is a method used to compare several cluster methods. If the value is >= 90 it is a very good result, if the value is in the range 80 to 90 it identifies a good index, whereas if it is below 80 it indicates a bad index. The results show that cluster three is verified as the best cluster with a value of 1, followed by a second alternative with cluster 2 of 0.9182. From several validation and evaluation methods it can be concluded that the best grouping can be done using 3 clusters. The results of the study yielded a value of 75.4% in low areas, 21.1% in moderate areas, and 3.5% in severe areas.Jakarta merupakan ibu kota Indonesia yang memiliki kepadatan penduduk yang tinggi, dan merupakan daerah yang sering dilanda banjir. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui klasifikasi daerah yang terkena banjir di Jakarta antara parah, sedang, dan rendah. Desain/metode/pendekatan: Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode siku, Silhouette, Davidson-Bouldin, dan Calinski-Harabasz pada algoritma K-means, serta metode Rand. indeks untuk evaluasi. Pengelompokan dengan kelompok 3 dan 6 merupakan nilai pengelompokan terbaik berdasarkan Calinski-Harabasz. Dengan menggunakan indeks davies bouldin hasil pengamatan, nilai K dengan nilai 6 memiliki nilai Davies-Bouldin terkecil dengan nilai 0,2737. Dengan menggunakan sillhoute, hasil percobaan diperoleh nilai terbaik secara berurutan yaitu K=2, K=3, dan K=6 dengan nilai siluet 0,866, 0,854, dan 0,803. Pada percobaan ini, berdasarkan metode siku didapatkan bahwa nilai K terbaik adalah K=3. Hal ini diperoleh karena berdasarkan pengamatan terhadap kemunculan data SSE dibandingkan dengan nilai K. Pada grafik di atas terlihat bahwa penurunan data terbesar terjadi pada K=3 dan setelah penurunan tersebut terjadi penurunan mulai melandai. Indeks rand adalah metode yang digunakan untuk membandingkan beberapa metode cluster. Jika nilainya >= 90 merupakan hasil yang sangat baik, jika nilainya berada pada rentang 80 sampai dengan 90 menunjukkan indeks yang baik, sedangkan jika dibawah 80 menunjukkan indeks yang buruk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa cluster tiga terverifikasi sebagai cluster terbaik dengan nilai 1, disusul alternatif kedua dengan cluster 2 sebesar 0,9182. Dari beberapa metode validasi dan evaluasi dapat disimpulkan bahwa pengelompokan terbaik dapat dilakukan dengan menggunakan 3 cluster. Hasil penelitian menghasilkan nilai 75,4% pada daerah rendah, 21,1% pada daerah sedang, dan 3,5% pada daerah berat