[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]

## PENDETEKSIAN POTENSIAL HOTSPOT DATA  SATELIT
DAN GROUND CHECK BERBASIS ALGORITMA

## CLUSTERING K-MEANS
Fitri Handayani a,1,* , Rony Teguh a,2 , Ariesta Lestari a,3 a Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya * corresponding author

## 1. Pendahuluan
Kebakaran hutan dan lahan hampir terjadi secara berulang setiap tahun di indonesia, termasuk daerah Kabupaten  Pulang  Pisau.  Sehingga  dibutuhkan  deteksi  dini  agar  masyarakat  dapat  siap  siaga  dalam menghadapi kebakaran. salah satu hal yang dapat dilakukan untuk deteksi dini kebakaran hutan dan lahan adalah dengan mengecek apakah hotspot yang muncul berpotensi menyebabkan kebakaran atau tidak. apabila hotspot muncul di area yang rawan kebakaran, maka hotspot tersebut lebih berpotensi menyebabkan  kebakaran.  oleh  sebab  itu  dibuatlah  suatu  sistem  untuk  mengetahui  suatu  daerah tergolong  rawan  atau  tidak  rawan  terhadap  titik  api.  Langkah  awal  yang  dapat  dilakukan  untuk memperkirakan daerah mana saja yang berpotensi terhadap titik api dan tidak berpotensi terhadap titik api  di  wilayah  kabupaten  Pulang  Pisau  adalah  dengan  melakukan  pengelompokkan  hotspot menggunakan algoritma clustering K-Means.
Algortima K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain [1]. Namun  terkadang  terdapat  kendala  dalam  pendeteksian  data  hotspot.  Dari  data  satelit Terra/Aqua  masih  memiliki  kelemahan  dalam  menentukan  titik  atau  zona  potensi  hotspot,  karena terkadang data citra MODIS masih mengalami gangguan alam oleh awan, garis-garis maupun pancaran sinar matahari yang menyebabkan informasi yang diperoleh kadang kurang sesuai [2]. Sehingga perlu dilakukan validasi untuk mengetahui keakuratan pola dari hasil clustering dengan menggunakan data ground check. Proses validasi dilakukan dengan melakukan perbandingan titik koordinat antara data hasil clustering dengan data ground check di lokasi yang sama.

## A R T I C L E I N F O A B S T R A C T

## Keywords
Hotspot Clustering Pulang Pisau K-Mean Algoritma Ground check In this study, these is a grouping of hotspot data to determine the pattern of  areas  that  are  prone  and  not  prone  to  hotspots  in  Pulang  Pisau Regency in the last 5 years, The dataset starting from 2015-2019. We use the hotspot data for grouping process uses the K-Means clustering algorithmin this computation. After the clustering results are obtained, then the data will be validated using ground check data to determine the accuracy of the clustering results. The validation process is carried out by comparing the coordinates of the clustered data with ground check data at the same location to find out whether the clustering results are really accurate.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
Beberapa penelitian sebelumnya yang terkait penelitian ini adalah penelitian yang dilakukan oleh Nur Armina Rahmah [3] yang melakukan pengelompokkan hotspot dengan algoritma clustering K-Means untuk  menentukan  waktu  terjadinya  hotspot  berdasarkan  karakteristik  lokasi  dan  confidence  di Kalimantan  Selatan.  Sukamto,  Ibnu  Daqiqil  Id,  T.  Rahmilia  Angraini  Al-mar’atush  Shoolihah,  M. Tanzil Furqon, Agus Wahyu Widodo [1] yang melakukan pengelompokan hotspot dengan algoritma clustering K-Means untuk menentukan daerah mana saja yang termasuk kategori daerah sangat rawan api, rawan api dan tidak rawan api di Provinsi Riau. Penelitian Athifaturrofifah, Rito Goejantoro dan Desi Yuniarti [4] yang melakukan pengelompokan hotspot dengan algoritma k-means dan k-medoids untuk menentukan algoritma mana yang lebih baik dalam menentukan potensi kebakaran hutan/lahan.

## 2. Metodologi Penelitian

## Gambar 1 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini, metode penelitian di bagi atas beberapa kerangka kerja yaitu :
a. Studi Literatur
Studi literatur yang akan digunakan pada penelitian ini adalah berbagai referensi berupa buku, jurnal maupun artikel yang relevan dengan topik permasalahan yang akan dibahas.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2]
[ Agustus 2021]
b. Pengumpulan data
Penelitian ini menggunakan data hotspot citra sensor MODIS dari satelit aqua dan terra pada tahun 2015- 2019 dari bulan Januari-Desember yang tersebar di Kalimantan Tengah diambil dari website Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) dengan total sebanyak 29.888 data dan menggunakan data ground  check tahun  2019  diperoleh  dari  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  Pulang  Pisau dengan total 148 data.
c. Preprocessing data
Pada  tahap  preprocessing  terdapat  proses data selection dan data transformation . Data  selection merupakan proses penyeleksian data apa saja yang digunakan dalam perhitungan clustering dengan K- Means . Sedangkan pada data transformation terdapat proses normalisasi min-max [1] dengan persamaan berikut.
(1)
Dimana nilai X ada data yang akan dinormalisasi, min (X) adalah nilai minimal dari range data yang akan dinormalisasi dan max (X) : nilai maksimal dari range data yang akan di normalisasi.
d. Proses Clustering
Pada tahapan proses  clustering meliputi:
1. Penyajian data dan penentuan jumlah cluster
2. Menentukan centroid berdasarkan perhitungan sum square of error (SSE) Proses penentuan centroid berdasarkan nilai SSE menggunakan persamaan berikut [5].
(2)
Dimana nilai d adalah jarak minimum dari hasil perhitungan antara data dengan titik pusat cluster , adalah fitur atau atribut dari data ke-i dan, adalah fitur atau atribut titik pusat cluster ke-i
3. Perhitungan antar data dan centroid menggunakan euclidean distance
Proses penentuan centroid berdasarkan nilai euclidean distance menggunakan persamaan berikut [6].
(3)
Dimana, D e adalah Euclidean Distance, I adalah banyaknya objek, ( x,y ) merupakan koordinat objek, dan ( s,t ) merupakan koordinat centroid (titik pusat cluster )
4. Mengelompokkan data berdasarkan jarak minimum
5. Penentuan centroid baru
Proses penentuan centroid baru menggunakan persamaan berikut [6].
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
Dimana adalah centroid /rata-rata cluster ke-i untuk variabel ke-j, = jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-I, i, k adalah indeks dari cluster, j adalah indeks dari variable dan = nilai data ke-k yang ada di dalam cluster tersebut untuk variabel ke-j.

## 6. Perhitungan evaluasi cluster menggunakan metode Davies Bouldien Index Proses perhitungan evaluasi hasil cluster terdiri dari beberapa tahapan berikut ini [7].
a. Sum square of within (SSW)
Proses perhitungan nilai SSW menggunakan persamaan berikut ini.
(5)
Dari persamaan tersebut, merupakan jumlah data dalam cluster ke-i,   adalah centroid cluster ke- i , dan d() merupakan jarak setiap data ke centroid yang dihitung menggunakan jarak euclidean .

## b. Sum square of between (SSB)
Proses perhitungan nilai SSB menggunakan persamaan berikut.
(6)

## c. Ratio
Proses perhitungan nilai Ratio menggunakan persamaan berikut
(7)
d. Davies Bouldin Index (DBI)
Proses perhitungan nilai DBI menggunakan persamaan berikut.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
Gambar 2 Diagram blok proses clustering
e. Validasi hasil cluster
Proses  validasi  dilakukan  dengan  membandingkan  titik  koordinat  antara  data  satelit  dan ground check dengan kondisi apabila jarak antara data satelit dan ground check tidak lebih dari radius 2 km maka data tersebut dianggap valid. . Langkah awal yang dilakukan adalah mengubah nilai lintang dan bujur data dari bentuk Degree Decimal (DD) ke bentuk Degree Minute Second (DMS). Langkahnya sebagai berikut [8].
a. Nilai D/ Degree diambil dari Nilai Integer bernilai positif.
b. Nilai M/ Minute diambil dari Nilai Integer ((Pecahan Nilai Degree ) * 60).
c. Nilai S/ Second diambil dari ((Pecahan Nilai Minute * 60).
Apabila hasil perhitungan konversi telah ditemukan, selanjutnya mengubah DMS ke dalam satuan  jarak  (m  atau  km).  Berikut  ini  adalah  konversi Degree  Minute  Second (DMS)  dalam
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
ukuran jarak. 1 derajat = 40,075 km: 360 ° = 111,320 Km, 1 menit = 111,320 Km: 60 = 1,855 Km,1 detik = 1,855 Km: 60 = 30,92 Meter.
Hasil perhitungan DMS dari data ground check yang telah dikonversi ke dalam satuan jarak selanjutnya dibandingkan dengan hasil jarak dari data satelit. Jika jaraknya < 2 km maka dianggap data satelit valid dibuktikan dengan data ground check tersebut.
f. Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Metode  pengembangan  perangkat  lunak  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Metode Waterfall [9]. Metode Waterfall menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensial atau  terturut  dimulai  dari  analisis,  desain,  pengkodean  dan  pengujian.  Tahap  analisis  menggunakan flowchat,  tahap  desain  menggunakan  Unified  Modelling  System,  pengodean  dan  impelentasi  desain sistem  menggunakan  Bahasa  pemrograman  PHP  dan  DMBS  MySQL  serta  pengujian  menggunakan metode black box.
g. Hasil
Pada  tahap  ini  keseluruhan  proses  dari  hasil  penelitian  akan  disimpulkan  berdasarkan  dari  proses clustering,  analisis,  desain,  pengodean  sampai  dengan  tahap  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah dibuat.

## 3. Hasil dan pembahasan
3.1 Clustering
Dari hasil clustering dari tahun 2015-2019, jumlah hotspot dapa
Gambar 3 Visualisasi hasil cluster
a. Data satelit tahun 2015
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
Data hotspot dari satelit pada tahun 2015 yang didapatkan dalam proses pengumpulan data berjumlah 6271  data.  Dataset hospot yang  dimiliki  masih  mencakup  wilayah  Kalimantan  Tengah.  Untuk  itu dilakukan  seleksi  data  mana  saja  yang  akan  digunakan  menyesuaikan  dengan  lokasi  yang  dijadikan objek  penelitan.  Sehingga  dilakukan selection data  agar  data-data  yang  digunakan  hanya  data  yang terdapat  di  Kabupaten  Pulang  Pisau  saja.  Setelah  melalui  proses  data selection ,  jumlah  keseluruhan dataset hotspot yang awalnya 6271 data menjadi 463 data. Setelah data diseleksi, seluruh data tersebut di  normalisasi  menggunakan  persamaan  1.  Dimana  atribut  yang  dinormalisasi  adalah  kecamatan, lintang dan bujur. Setelah di normalisasi, selanjutnya data akan memasuki tahap clustering . Pada tahap clustering menggunakan dua cluster untuk menentukan daerah mana yang tergolong rawan dan tidak rawan.  Proses  ini  membutuhkan  sebanyak  3  iterasi  sampai  mendapatkan  hasil cluster yang  tidak berpindah. Berdasarkan hasil cluster yang telah dilakukan didapatkan hasil sebanyak 311 (75%) data yang masuk ke dalam kategori rawan dan 101 (25%) tidak rawan. Dari 311 data dalam cluster rawan 213 data diantaranya berada di Kecamatan Kahayan Kuala dan 61 data berada di Jabiren, maka dapat disimpulkan bahwa Kahayan Kuala dan merupakan daerah paling rawan di Pulang Pisau Pada Tahun 2015. Hasil cluster ini memiliki nilai DBI sebesar 0.907, karena nilai DBI >=0 maka dapat disimpulkan bahwa hasil cluster sudah optimal. Hasil klaster data tahun 2015 tidak dapat divalidasi menggunakan data g round check . Hal ini dikarenakan tidak adanya data ground check yang didapatkan pada tahun tersebut. Sehingga persentase data yang tidak terkonfirmasi sebanyak 100%.
b. Data Satelit Tahun 2016
Data hotspot dari satelit pada tahun 2016 yang didapatkan dalam proses pengumpulan data berjumlah 1539  data. Dataset  hospot yang  dimiliki  masih  mencakup  wilayah  Kalimantan  Tengah.  Untuk  itu dilakukan  seleksi  data  mana  saja  yang  akan  digunakan  menyesuaikan  dengan  lokasi  yang  dijadikan objek  penelitan.  Sehingga  dilakukan selection data  agar  data-data  yang  digunakan  hanya  data  yang terdapat  di  Kabupaten  Pulang  Pisau  saja.  Setelah  melalui  proses  data selection ,  jumlah  keseluruhan dataset hotspot yang awalnya 870 data menjadi 43 data. Setelah data diseleksi, seluruh data tersebut di normalisasi menggunakan persamaan (1). Dimana atribut yang dinormalisasi adalah kecamatan, lintang dan  bujur.    Setelah  di  normalisasi,  selanjutnya  data  akan  memasuki  tahap clustering .  Pada  tahap clustering menggunakan dua cluster untuk menentukan daerah mana yang tergolong rawan dan tidak rawan.  Proses  ini  membutuhkan  sebanyak  2  iterasi  sampai  mendapatkan  hasil cluster yang  tidak berpindah.Berdasarkan  hasil cluster yang  telah  dilakukan  didapatkan  hasil  sebanyak  37  (88%)  data yang masuk ke dalam kategori rawan dan 5 (12)% data tidak rawan. Dari 37 data dalam cluster rawan 17  data  diantaranya  berada  di  kecamatan  Kahayan  Kuala,  13  data  di  Jabiren  dan  6  data  di  Banama Tingang,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  Kahayan  Kuala,  Jabiren  dan  Banama  Tingang  merupakan daerah paling rawan di Pulang Pisau Pada Tahun 2016. Hasil cluster ini memiliki nilai DBI sebesar 0.778, karena nilai DBI >=0 maka dapat disimpulkan bahwa hasil cluster sudah optimal. Hasil klaster data  tahun  2016  tidak  dapat  divalidasi  menggunakan  data  gr ound  check .  Hal  ini  dikarenakan  tidak adanya data ground check yang didapatkan pada tahun tersebut. Sehingga persentase data yang tidak terkonfirmasi sebanyak 100%.
c. Data Satelit Tahun 2017
Data hotspot dari satelit pada tahun 2017 yang didapatkan dalam proses pengumpulan data berjumlah 748  data.  Dataset hospot yang  dimiliki  masih  mencakup  wilayah  Kalimantan  Tengah.  Untuk  itu dilakukan  seleksi  data  mana  saja  yang  akan  digunakan  menyesuaikan  dengan  lokasi  yang  dijadikan objek  penelitan.  Sehingga  dilakukan selection data  agar  data-data  yang  digunakan  hanya  data  yang terdapat  di  Kabupaten  Pulang  Pisau  saja.  Setelah  melalui  proses  data selection ,  jumlah  keseluruhan dataset hotspot yang awalnya 748 data menjadi 58 data. Setelah data diseleksi, seluruh data tersebut di normalisasi menggunakan persamaan 1. Dimana atribut yang dinormalisasi adalah kecamatan, lintang
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
dan  bujur.  Setelah  di  normalisasi,  selanjutnya  data  akan  memasuki  tahap clustering .  Pada  tahap clustering menggunakan dua cluster untuk menentukan daerah mana yang tergolong rawan dan tidak rawan.  Proses  ini  membutuhkan  sebanyak  2  iterasi  sampai  mendapatkan  hasil cluster yang  tidak berpindah.  Berdasarkan  hasil cluster yang  telah  dilakukan  didapatkan  hasil sebanyak  50  (86%)  data yang masuk ke dalam kategori rawan dan 8 (14%) data tidak rawan. Dari 50 data dalam cluster rawan, 42 data diantaranya berada di kecamatan Sebangau Kuala, dan 5 data di Kahayan Kuala, maka dapat disimpulkan  bahwa  Sebangau  Kuala  dan  Kahayan  Kuala merupakan  daerah  paling  rawan  di  Pulang Pisau Pada Tahun 2017. Hasil cluster ini memiliki nilai DBI sebesar 0.795, karena nilai DBI >=0 maka dapat  disimpulkan  bahwa  hasil cluster sudah  optimal.    Hasil  klaster  data  tahun  2017  tidak  dapat divalidasi menggunakan data gr ound check . Hal ini dikarenakan tidak adanya data ground check yang didapatkan pada tahun tersebut. Sehingga persentase data yang tidak terkonfirmasi sebanyak 100%.
d. Data Satelit Tahun 2018
Data hotspot dari satelit pada tahun 2018 yang didapatkan dalam proses pengumpulan data berjumlah 1381  data. Dataset  hospot yang  dimiliki  masih  mencakup  wilayah  Kalimantan  Tengah.  Untuk  itu dilakukan  seleksi  data  mana  saja  yang  akan  digunakan  menyesuaikan  dengan  lokasi  yang  dijadikan objek  penelitan.  Sehingga  dilakukan selection data  agar  data-data  yang  digunakan  hanya  data  yang terdapat  di  Kabupaten  Pulang  Pisau  saja.  Setelah  melalui  proses  data selection ,  jumlah  keseluruhan dataset hotspot yang awalnya 1381 data menjadi 392 data. Setelah data diseleksi, seluruh data tersebut di  normalisasi  menggunakan  persamaan  1.  Dimana  atribut  yang  dinormalisasi  adalah  kecamatan, lintang dan bujur. Setelah di normalisasi, selanjutnya data akan memasuki tahap clustering . Pada tahap clustering menggunakan dua cluster untuk menentukan daerah mana yang tergolong rawan dan tidak rawan.  Proses  ini  membutuhkan  sebanyak  2  iterasi  sampai  mendapatkan  hasil cluster yang  tidak berpindah. Berdasarkan hasil cluster yang telah dilakukan didapatkan hasil sebanyak 269 (69%) data yang masuk ke dalam kategori rawan dan 123 (31%) data tidak rawan. Dari 269 data dalam cluster rawan,  141  data  berada  di  kecamatan  Sebangau  Kuala  dan  128  data  di  Pedih  Batu,  maka  dapat disimpulkan bahwa Sebangau Kuala dan Pedih Batu merupakan daerah paling rawan di Pulang Pisau Pada Tahun 2018. Hasil cluster ini memiliki nilai DBI sebesar 0.687, karena nilai DBI >=0 maka dapat disimpulkan  bahwa  hasil cluster sudah  optimal.  Hasil  klaster data tahun  2018  tidak  dapat  divalidasi menggunakan data gr ound check . Hal ini dikarenakan tidak adanya data ground check yang didapatkan pada tahun tersebut. Sehingga persentase data yang tidak terkonfirmasi sebanyak 100%.
e. Data Satelit Tahun 2019
Data hotspot dari satelit pada tahun 2019 yang didapatkan dalam proses pengumpulan data berjumlah 28341  data. Dataset  hospot yang  dimiliki  masih  mencakup  wilayah  Kalimantan  Tengah.  Untuk  itu dilakukan  seleksi  data  mana  saja  yang  akan  digunakan  menyesuaikan  dengan  lokasi  yang  dijadikan objek  penelitan.  Sehingga  dilakukan selection data  agar  data-data  yang  digunakan  hanya  data  yang terdapat  di  Kabupaten  Pulang  Pisau  saja.  Setelah  melalui  proses  data selection ,  jumlah  keseluruhan dataset  hotspot yang  awalnya  28341  data  menjadi  3762  data.  Setelah  data  diseleksi,  seluruh  data tersebut  di  normalisasi  menggunakan  persamaan  1.  Dimana  atribut  yang  dinormalisasi  adalah kecamatan, lintang dan bujur. Setelah di normalisasi, selanjutnya data akan memasuki tahap clustering . Pada tahap clustering menggunakan dua cluster untuk menentukan daerah mana yang tergolong rawan dan tidak rawan. Proses ini membutuhkan sebanyak 2 iterasi sampai mendapatkan hasil cluster yang tidak berpindah. Berdasarkan hasil cluster yang telah dilakukan didapatkan hasil sebanyak 2198 (58%) data  yang masuk ke dalam  kategori  rawan dan  1564 (42%) data tidak  rawan.  Dari  2198  data  dalam cluster rawan,  794  data  berada  di  kecamatan  Jabiren,  781  data  di  Kahayan  Kuala  dan  397  data  di Kahayan Hilir, maka dapat disimpulkan bahwa Jabiren merupakan daerah paling rawan di Pulang Pisau Pada Tahun 2019. Hasil cluster ini memiliki nilai DBI sebesar 0.750, karena nilai DBI >=0 maka dapat disimpulkan bahwa hasil cluster sudah optimal. Selanjutnya data hotspot divalidasi menggunakan data ground check . Berdasarkan hasil validasi terdapat 687 data hotspot yang valid dari total 3762 hotspot
[Vol 15 No 2]
[ Agustus 2021]
pada tahun 2019, dengan rincian 472 (68,7%) data berada dalam cluster rawan dan 215 (31,3%) data berada dalam cluster tidak rawan. Sehingga persentase data yang valid sebanyak 18,26% dan yang tidak valid sebanyak 81,74%.
Gambar 4 Grafik hasil cluster Per tahun
4. Penutup
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah di lakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut.
1. Dari proses clustering pada sistem, dalam 5 tahun terakhir ditemukan pola titik api untuk daerah paling rawan di Pulang Pisau terdapat di Kecamatan Kahayan Kuala, Sebangau Kuala, Banama Tingang, Pedih Batu, Kahayan Hilir dan Jabiren. Dengan rincian sebagai berikut.
a) Pada tahun 2015 sebanyak 311 (75%) data masuk ke dalam kategori rawan dan 101 (25%) tidak rawan.
b) Pada tahun 2016 sebanyak 37 (88%) data masuk ke dalam kategori rawan dan 5 (12)% data tidak rawan.
c) Pada tahun 2017 sebanyak 50 (86%) data masuk ke dalam kategori rawan dan 8 (14%) data tidak rawan.
d) Pada tahun 2018 sebanyak 269 (69%) data masuk ke dalam kategori rawan dan 123 (31%) data tidak
e) Pada tahun 2019 sebanyak 2198 (58%) data yang masuk ke dalam kategori rawan dan 1564 (42%) data tidak rawan.
2. Dalam proses validasi data, data yang di validasi hanya data tahun 2019 dikarenakan tidak adanya data ground check yang didapatkan pada tahun 2015-2018 sehingga persentase data yang tidak terkonfirmasi pada tahun 2015-2018 sebanyak 100%. Pada data tahun 2019 berdasarkan hasil validasi terdapat 687 data hotspot yang valid dari total 3792 hotspot dengan rincian 472 (68,7%) data berada dalam cluster rawan dan 215 (31,3%) data berada dalam cluster tidak rawan. Untuk persentase data yang valid sebanyak 18,26% dan yang tidak valid sebanyak 81,74% dari total keseluruhan jumlah data.
4.2 Saran
Penelitian ini masih jauh dari kata sempurna, sehingga peneliti mengajukan beberapa saran berikut.
0 20 40 60 80 100 120 2015 2016 2017 2018 2019 Grafik Hasil Cluster
Rawan (%) Tidak Rawan (%) Valid (%) Tidak Valid (%) Tidak Terkonfirmasi (%)
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
1. Penentuan titik awal centroid sebaiknya menggunakan metode lain untuk lebih mengoptimalkan proses cluster dan meningkatkan kinerja dari algoritma clustering k-means .
2. Untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan metode cluster lainnya yang lebih baik atau terbaru agar hasil yang diperoleh lebih optimal.

## Ucapan terima kasih
Elemenesia selaku pemberi Beasiswa Penelitian Elemenesia 2020 yang membantu dari segi biaya yang diperlukan peneliti untuk menyelesaikan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] Sukamto, Ibnu Daqiqil Id dan T.Rahmilia Angraini. 2018. Penentuan Daerah Rawan Titik Api di Provinsi Riau Menggunakan Clustering Algoritma K-Means. Jurnal Informatika(Juita). 4 (2) : 137-148.
[2] Endrawati, 2016. Analisis Data Titik Panas (Hotspot) dan Areal Kebakaran Hutan dan Lahan tahun 2016. Direktorat  Inventarisasi  dan  Pemantauan  Sumber  Daya  Hutan,  Ditjen  Planologi  Kehutanan  dan  Tata Lingkungan Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan : Jakarta.
[3] Rahmah,  Nur  Armina.  2017.  Karakteristik  Waktu  Terjadi  Hotspot  Menggunakan  K-Means  Clustering  Di Wilayah Kalimantan Selatan. Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik “Technologia”. 8 (1) : 20-24..
[4] Athifaturrofifah, Rito Goejantoro, dan Desi Yuniarti, 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):143-151
[5] Qi, J., Yu, Y., Wang, L. & Liu, J. 2016. K*-Means: An effective and efficient kmeans clustering algorithm. Big Data and Cloud Computing (BDCloud), Social Computing and Networking (SocialCom), Sustainable Computing and Communications (SustainCom), 2016 IEEE International Conferences on IEEE, pp. 242-249.
[6] Poteras,  C.M.,  Mihӑescu,  M.C.  &  Mocanu,  M.  2014.  An  optimized  version  of  the  kmeans  clustering algorithm. Proceedings of the 2014 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, pp. 695–699.
[7] Bates,  A.  &  Kalita,  J.  2016.  Counting  clusters  in  twitter  posts.  Proceedings  of  the  2nd  International Conference on Information Technology for Competitive Strategies, pp. 85.
[8] Data Resource Centre, University of Guelph. (2012). Convert Degrees Minutes Seconds Values To Decimal Degree Values in Values To Decimal Degree Values in.
https://www.lib.uoguelph.ca/sites/default/files/converting_latitute  _longitude  _in_dms_to_dd_ten_one.pdf. Diakses pada 29 Agustus 2020.
[9] Shalahuddin, Rosa.A.S.M. 2018. Rekayasa Perangkat Luna Terstruktu dan Berorientasi Objek. Bandung : Informatika Bandung.
[10] Teguh,  Rony  &  Igarashi,  Hajime.  2015.  Optimization  of  sensor  network  topology  in  deployed  in inhomogeneous lossy media. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control). 13(2): 469-477.