(0721) 8030188    [email protected]   

Pengelompokkan Titik Panas Menggunakan Algoritma Density Based Clustering Application With Noise (Studi Kasus Di Provinsi Sumatera Selatan Pada Tahun 2019-2023)


Kebakaran hutan merupakan salah satu peristiwa bencana alam yang kerap terjadi di Indonesia, terutama saat terjadi musim kemarau. Salah satu pencegahan yang dapat dilakukan yaitu dengan melakukan pemantauan terhadap titik panas. Titik panas menjadi salah satu yang dapat digunakan sebagai indikator terjadinya kebakaran hutan dan lahan yang telah banyak digunakan dalam pencegahan, pengendalian, dan pemantauan kebakaran hutan. Adapun untuk menganalisis pengelompokkan data titik panas ini dapat menggunakan algoritma Density Based Clustering Application with Noise (DBSCAN) yang mampu menemukan cluster dari data spasial. Algoritma ini mengidentifikasikan objek pada suatu wilayah yang memiliki tingkat kepadatan yang cukup tinggi sebagai suatu kelompok. Clustering dilakukan pada data titik panas di Wilayah Sumatera Selatan pada tahun 2019 sampai 2023 sehingga dapat melihat sebaran dari daerah yang rawan terhadap kebakaran, sehingga dapat meningkatkan kewaspadaan pada daerah daerah tersebut. Parameter utama dalam algoritma DBSCAN adalah epsilon dan jumlah minimum titik (MinPts). Pada tahun 2019 dan 2023, dengan data lebih dari 5.000 titik panas, parameter optimal yang digunakan adalah epsilon = 0.1 dan MinPts = 13 pada 2019 serta MinPts = 11 pada 2023. Sedangkan pada tahun 2020 hingga 2022, dengan data kurang dari 538 titik panas, parameter optimal yang digunakan adalah epsilon antara 0.1 hingga 0.13 dan MinPts = 2. Evaluasi clustering dilakukan menggunakan dua metrik utama, yaitu Silhouette Coefficient dan davies-bouldin index (DBI). Silhouette Coefficient pada tahun 2020 hingga 2022 berkisar antara 0.546 hingga 0.67, sementara pada tahun 2019 dan 2023 lebih rendah, masing-masing 0.309 dan 0.296. Davies-bouldin index menunjukkan hasil yang mendekati nilai 0, yang menandakan bahwa clustering yang dihasilkan cukup baik, dengan nilai DBI bervariasi dari 1.315 hingga 1.93 selama periode analisis.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2409230258

Keyword
Kebakaran Titik Panas Clustering DBSCAN Sumatera Selatan