PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS DATA BENCANA MILIK BNPB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN LINEAR REGRESSION

Indonesia memiliki sejarah kejadian bencana alam yang cukup banyak, diantaranya adalah tsunami, gempa bumi, tanah longsor, kekeringan, banjir, letusan gunung berapi, dan sebagainya. Salah satu penyebab banyaknya potensi kejadian bencana alam di Indonesia adalah letak Indonesia yang berada di pertemuan lempeng – lempeng Eurasia, Indo-Australia dan Pasifik. Pertemuan lempeng dalam jangka panjang akan menghimpun energi yang suatu waktu akan lepas dan dapat menghasilkan bencana. Pengetahuan teknologi dan informasi pada saat ini sedang mengalami perkembangan yang pesat.Informasi tentang jumlah kejadian bencana alam dibutuhkan untuk penanggulangan bencana.Pengolahan data bencana alam yang umum dilakukan yaitu menggunakan teknik data mining, karena metode ini dianggap mampu menjadi solusi atas permasalahan penanggulangan bencana alam. Oleh karena itu, dalam penelitian ini membahas tentang pengelompokkan jumlah data bencana dan prediksi data bencana yang akan terjadi 5 tahun kedepan menggunakan teknik data mining. Algoritmadata mining yang digunakan adalah K-Means untuk clustering dan Linear Regression untuk prediksi data bencana.Kata kunci: Clustering, Data Bencana Alam, Data Mining, Linear Regression, WEK

Uudelleenkäytettävyys koneenohjausohjelmiston suunnittelussa

Ohjelmistotekniikan merkitys koneenohjausjärjestelmissä kasvaa automatisointiasteen noustessa. Ohjelmiston uudelleenkäyttöastetta nostamalla tuotekehityskustannuksia pienennetään. Tehokas uudelleenkäyttö kohdistuu spesifikaatioiden ja suunnitelmien uudelleenhyödyntämiseen. Tässä työssä selvitetään koneenohjausohjelmiston suunnitelmien komponentointiperiaatteet, rakenteisen ja oliomenetelmän uudelleenkäytön tuki sekä arkkitehtuurin, menetelmän ja työkalujen vaikutus ohjelmiston uudelleenkäyttöön. Tässä työssä ohjelmiston uudelleenkäyttö esitetään näkökulmana, joka liitetään koko ohjelmistokehitysprosessiin. Vaatimusmäärittelyssä ohjelmistokomponenteille määritellään uudelleenkäytön laatukriteerit. Luonnollinen nimeäminen parantaa suunnittelukuvausten ymmärrettävyyttä. Komponentoinnin luokittelukriteerit täsmentävät komponenttien rajausta. Komponenttihierarkia muodostuu järjestelmä-, tehtävä-, yhdiste- ja alkeiskomponenteista. Komponenttien luokitteluun ja rajaukseen vaikuttaa kolme tekijää: teknologia-, sovellusalue- ja tietotekninen näkökulma. Luokittelu perustuu ensisijaisesti teknologia- ja sovellusaluetekijöihin. Tietotekninen ulottuvuus määrittelee komponentin sisäisen rakenteen, ulkoisen esitystavan ja liitynnän. Komponenttikuvaus laaditaan RTSA- tai oliomenetelmällä. RTSA-menetelmä tukee eri hierarkiatason komponenttien liityntäpinnan kuvausta, ja olioajattelu tehostaa komponenttien luokittelua. OMT-menetelmä tukee vain alkeiskomponenttien kuvausta. Periytyminen tehostaa uudelleenkäyttöä, mutta vaikeuttaa testausta. RTSA- ja OMT-menetelmä ei tue "heräte-vaste"-polkujen kuvausta. Ongelman ratkaisee aikasäiekuvaus, joka tukee myös sovelluksen rakentamista. Ohjausarkkitehtuuri integroituu komponenttiin, ja sovelluksen lopullinen arkkitehtuuri muodostuu komponenttien kytkentöjen perusteella. Toiminnallisen ohjausarkkitehtuurin toteuttaminen on mahdollista sekä RTSA- että OMT-komponenteilla. Komponenttien ja sovelluksen suunnittelu asettavat eri vaatimukset menetelmälle ja työkaluille. Komponenttien suunnittelutyökalujen tulee tukea alhaalta-ylös-suunnittelua. Sovelluksen mallintaminen vaatii komponenttien hakua, valintaa, muokkausta ja kommunikoinnin kuvausta tukevan suunnitteluympäristön