Analisis clustering k-means pada pengelompokkan titik panas kebakaran hutan dan lahan-Reference-Cited by-同舟云学术

Analisis clustering k-means pada pengelompokkan titik panas kebakaran hutan dan lahan

Published:2023-06-30 Issue:1 Volume:12 Page:165-172
ISSN:2407-1536
Container-title:Jurnal Pendidikan Informatika dan Sains
language:
Short-container-title:JPIS

Author:

Utami Putri Yuli^ORCID

Abstract

Kebakaran hutan dan lahan adalah masalah besar yang dapat menyebabkan kerusakan ekosistem hutan dan lingkungan. Salah satu indikator penting untuk mencegah kebakaran hutan dan lahan adalah dengan menyediakan informasi tentang titik panas dan karakteristik wilayah yang berpotensi munculnya titik panas. Tanda-tanda kebakaran hutan dan lahan dapat dideteksi dengan mengidentifikasi titik api di lokasi tertentu. Penelitian ini mengimplementasikan metode K-Means menggunakanÂ RapidMiner, aplikasi ini freeware dan menyediakan berbagai metode pengolahan data yang mudah digunakan. Metode K-Means digunakan untuk mengumpulkan titik panas kebakaran hutan dan lahan. Proses pengumpulan data, pra-pemrosesan data, penerapan metode, evaluasi model, dan analisis hasil adalah bagian dari penelitian ini.Â Data titik panas dari tahun 2019 hingga 2021 digunakan untuk penelitian ini. Hasil uji validasi cluster menggunakan nilai koefisien silhouette algoritma K-Means menunjukkan nilai koefisien silhouette terbaik sebesar 0,756 termasuk pada kategori strong structure dengan nilai k = 2.

Publisher

LPPM IKIP PGRI Pontianak

Reference15 articles.

1. D. Oleh, B. (2018). IRBI indeks risiko bencana indonesia. Nasional, dan Bencana.

2. I. Sumariyanto & J. Hutauruk, (2021). Konsep pergelaran teknologi persenjataan batalyon arhanud dalam menangkal ancaman kalimantan barat. Jurnal DEFENDONESIA, 5(2), 7â€“14.

3. M. Firman, A. Halik, & L. Septiana. (2022). Analisa Data Untuk Prediksi Daerah Rawan Bencana Alam Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research, 6(4), 856â€“870.

4. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia. (2019). SiPongi - Karhutla Monitoring Sistem. In Www.Sipongi.Menlhk.Go.Id.

5. Athifaturrofifah, Goejantoro, R., & Yuniarti, D. (2019). Perbandingan Pengelompokan K-Means dan K-Medoids Pada Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas (Studi Kasus : Data Titik Panas Di Indonesia Pada 28 April 2018). Jurnal EKSPONENSIAL, 10(2), 143â€“152.