## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 1 April 2021, pp: 7-16 P- ISSN: 2797-2313 E-ISSN: 2775-8575

## Hotspot Clustering in Jambi Province Using Agglomerative Hierarchical Clustering Algorithm

## Pengelompokkan Titik Api di Provinsi Jambi dengan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering
Krisman Pratama Simanjuntak 1* , Ulfa Khaira 2
1,2 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi, Indonesia
E-mail: 1 krismanpratama@gmail.com, 2 ulfa.ilkom@gmail.com
Received December 27 th 2020; Revised January 23 th 2021; Accepted February 20 th 2021 Corresponding Author: Krisman Pratama Simanjuntak

## Abstract
Forest fires are one of Indonesia's most frequent disasters, especially areas with extensive forests and land such as Jambi Province. In 2019 there were at least 157,137 hectares of forest and land in Jambi Province burned, causing losses of 12 trillion rupiah. We can't let this ever happen again. Early prevention needs to be done by grouping hotspots data into a number of clusters so that it can identify which groups of hotspots are fire emergencies. One method of grouping hotspots data is Agglomerative Hierarchical Clustering. Agglomerative Hierarchical Clustering groups a certain amount of data based on the similarities that make up the hierarchical tree from the bottom up. In this study, clustering was conducted by grouping  data  into  2  to  10  clusters.  Evaluation  of  clustering  results  is  done  by  calculating  silhouette  coefficient  and selecting the best coefficient of each number of clusters. By using 6,658 rows of data and then Confidence, Brightness, and FRP as attributes. The best number of clusters is 2 clusters with the Silhouette Coefficient value of 0.5856441. Cluster-1 consists of 6,283 points with an average confidence level of 73.49642% which is classified as moderate, then Cluster-2 consists  of  375  points  with  an  average  level  of  confidence  of  99.46133%  which  is  classified  as  high  so  it  needs  to  be prioritized for handling it.
Keyword: Agglomerative Hierarchical Clustering, Hotspot, Silhouette Coefficient.

## Abstrak
Kebakaran adalah salah satu bencana yang kerap kali melanda Indonesia, khususnya daerah dengan hutan dan lahan yang luas  seperti  Provinsi  Jambi.  Pada  tahun  2019  setidaknya  terdapat  157.137  hektare  hutan  dan  lahan  di  Provinsi  Jambi terbakar yang menyebabkan kerugian sebesar Rp.12 triliun. Demi mencegah hal tersebut terulang kembali, perlu dilakukan pencegahan  dini  dengan  cara  mengelompokkan  data  titik  panas  bumi  menjadi  sejumlah  cluster  sehingga  bisa mengidentifikasi kelompok titik panas mana yang darurat kebakaran. Salah satu metode mengelompokkan titik panas bumi adalah  Agglomerative  Hierarchical  Clustering.  Agglomerative  Hierarchical  Clustering  mengelompokkan  sejumlah  data berdasarkan  kemiripan  yang  membentuk  pohon  hierarki  dari  bawah  ke  atas.  Pada  penelitian  ini,  Clustering  dilakukan dengan  mengelompokkan  data  menjadi  2  sampai  10  cluster.  Evaluasi  hasil  clustering  dilakukan  dengan  menghitung Silhouette Coefficient dan memilih koefisien yang terbaik dari tiap jumlah cluster. Dengan menggunakan 6.658 row data lalu Confidence, Brightness, dan FRP sebagai atributnya, hasilnya jumlah cluster 2 adalah jumlah cluster terbaik dengan nilai  Silhouette  Coefficient  sebesar  0,5856441.  Cluster-1  terdiri  dari  6.283  titik  dengan  rata  -  rata  tingkat  kepercayaan 73,49642%  yang  tergolong  sedang,  kemudian  Cluster-2  terdiri  dari  375  titik  dengan  rata  -  rata  tingkat  kepercayaan 99,46133% yang tergolong tinggi sehingga perlu diproritaskan penanggulangannya.
Kata Kunci: Agglomerative Hierarchical Clustering, Hotspot, Silhouette Coefficient.

## 1. PENDAHULUAN
Kebakaran  adalah  salah  satu  bencana  yang  kerap  kali  melanda  Indonesia,  khususnya  daerah  dengan hutan  dan  lahan  yang  luas  seperti  Provinsi  Jambi.  Kebakaran  hutan  dan  lahan  (karhutla)  adalah  keadaan terbakarnya hutan atau lahan yang menyebabkan kerusakan populasi vegetasi, lingkungan, dan dampak yang merugikan lainnya. Pada tahun 2019 setidaknya terdapat 157.137 hektare hutan dan lahan di Provinsi Jambi terbakar  yang  menyebabkan  kerugian  sebesar  Rp.12  triliun.  Tak  hanya  itu,  asap  hasil  kebakaran  hutan  dan lahan pun dapat mengganggu jarak pandang dan berpotensi menyebabkan penyakit pernapasan. Oleh karena
itu, pencegahan dini sangat penting dilakukan agar kemungkinan hutan terbakar dan lahan dalam skala besar tidak terjadi lagi, salah satunya dengan cara mengetahui kelompok daerah yang rawan terhadap titik api atau titik panas (hotspot).
Titik Panas Bumi atau Hotspot adalah indikasi kemungkinan terjadinya kebakaran pada suatu wilayah. Titik  panas  (Hotspot)  merupakan  daerah  yang  memiliki  suhu    permukaan  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan daerah di sekitarnya berdasarkan ambang batas  suhu tertentu yang terpantau oleh satelit penginderaan jauh [1]. Semakin banyak titik hotspot yang terpantau oleh satelit, maka semakin banyak pula potensi terjadinya kebakaran pada suatu daerah.
Memang  benar  bahwa  titik  panas  bumi  merupakan  salah  satu  indikasi  terjadinya  kebakaran,  namun tidak semua data titip panas tersebut adalah kebakaran yang benar - benar terjadi di lapangan. Maka dari itu perlu  dilakukan  validasi  dan  investigasi  langsung  di  lapangan  dan  memastikan  apakah  titik  tersebut  benar terjadi kebakaran atau hanya sekedar indikasi yang menyebabkan panas sehingga terdeteksi oleh satelit. Namun dalam melakukan hal tersebut akan memakan banyak biaya dan waktu  terlebih untuk titik lokasi dalam jumlah besar. Lagipula, belum tentu di wilayah tersebut benar adanya terjadi kebakaran. Oleh sebab itu, diperlukan proses  penambangan  data  untuk  menemukan  pola  dan  kelompok  data  titik  panas  yang  akan  berguna  untuk penanganan dini pada kebakaran.
Penambangan Data atau Data Mining adalah suatu metode pengolahan data dalam jumlah yang besar. Salah satu teknik dalam Data Mining adalah Clustering. Clustering adalah salah satu cara mengelompokkan data - data dengan karakter mirip [2].  Sehingga objek yang terdapat pada suatu cluster memiliki kemiripan dengan  objek  lainya  didalam  cluster  yang  sama  namun  memiliki  perbedaan  dengan  objek  lain  pada  cluster yabg  berbeda.  Dengan  melakukan  clustering  pada  dataset  titik  panas  di  Provinsi  Jambi  akan  didapatkan informasi  apakah  benar  terjadi  kebakaran  pada  suatu  wilayah,  ataupun  informasi  status  tinggi,  sedang,  atau rendahnya potensi suatu wilayah mengalami kebakaran.
Beberapa  penelitian  mengenai  pengelompokan  titik  api  dengan  teknik  data  mining  telah  dilakukan, diantaranya  adalah  penelitian  yang  mengimplementasi  algoritma  K-Medoids  menggunakan  data  titik  panas dengan  parameter  latitude,  longitude,  brightness,  frp  (fire  radiative  power),  dan  confidence.  Algoritma  K- Medoids merupakan metode clustering yang berfungsi untuk memecah dataset menjadi kelompok-kelompok. Kelebihan dari metode ini mampu mengatasi kelemahan dari metode K-Means yang sensitive terhadap outlier, proses clustering data titik panas dengan hasil silhouette coefficient terbaik sebesar 0,56745 pada penggunaan 2 cluster [3]. Penelitian lainnya, impelementasi algoritma Self Organizing Maps (SOM) untuk pengelompokan titik  api  di  Pulau  Jawa,  berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  silhouette  coefficient  nilai  tertinggi  yaitu sebesar  0,2489  untuk  penggunaan  3  cluster  [4].  Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dalam mengelompokkan titik panas di Provinsi Jambi. Agglomerative hierarchical  clustering  (AHC)  dengan  menggunakan  buttom-up,  dimulai  dari  masing-masing  data  sebagai sebuah cluster, kemudian  secara rekrusif  mencar kelompok terdekat  sebagai pasangan  yang  kemudian akan digabungkan menjadi kelompok yang lebih besar. Proses tersebut dilakukan berulang sampai jumlah cluster 1, sehingga akan tampak bergerak keatas membentuk hirarki. Keunggulan dari algoritma AHC adalah tidak perlu menentukan jumlah klaster yang diinginkan [5].

## 2. BAHAN DAN METODE
Metode  Penelitian  menjelaskan  alur  penelitian  secara  umum  yang  dilakukan  penelitian  untuk mendapatkan  hasil  akhir  berupa  Klasterisasi  titik  panas  di  Provinsi  Jambi.  Adapun  tahapan  tahapan  pada penelitian ini dapat digambarkan pada gambar 1

## 2.1 Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  suatu  metode  dalam  mengumpulkan  informasi  dan  data  dengan  bantuan berbagai  macam  literatur  yang  ada  di  perpustakaan  seperti  dokumen,  buku,  dan  jurnal  penelitian.  Pada penelitian  ini,  peneliti  menghimpun  informasi  teoritis  yang  relevan  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan melalui buku, jurnal penelitian sebelumnya, serta artikel di internet. Hal tersebut berguna untuk mengetahui metode  dan  algoritma  apa  saja  yang  tepat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  diteliti  dan sebagai dasar referensi yang kuat dalam menyelesaikan penelitian ini.

## 2.2 Pengumpulan Data Hotspot
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  Titik  Panas  atau  Hotspot  bumi  khususnya  di Provinsi Jambi. Data diperoleh melalui dokumentasi pada website resmi Nasa yang dapat diunduh secara gratis dan  terbuka  di  websitenya.  Hotspot  merupakan  suatu  area  yang  memiliki  suhu  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  sekitarnya  yang  dapat  deteksi  oleh  satelit.  Area  tersebut    direpresentasikan  dalam  suatu  titik  yang memiliki koordinat tertentu [6]. Data yang didapat adalah Data titik api di provinsi Jambi yang telah direkam oleh Nasa dari Januari 2019 sampai dengan Desember 2019. Terdapat sebanyak 6.658 baris data dengan 28 atribut, namun yang digunakan hanya 5 atribut yaitu Longitude, Latitude, Brightness, Confidence, Bright_T31, FRP ,  dan  Kabupaten.  Dengan  atribut Brightness,  Confidence, dan FRP yang  akan  digunakan  pada  proses algoritma Agglomerative Hierarchichal Clustering . Titik panas bumi ( hotspot ) memiliki parameter tingkat kepercayaan yang mengindikasikan daerah yang ditandai titik tersebut adalah daerah dimana kebakaran terjadi[7]. Semakin tinggi tingkat kepercayaan, maka semakin tinggi pula potensi bahwa hotspot tersebut adalah benar-benar kebakaran lahan atau hutan yang terjadi di lapangan. LAPAN dalam MODIS Active Fire Product User's Guide membagi tiga kelas tingkat kepercayaan yang ditunjukan pada tabel 1.
Table 1. Nilai Tingkat Kepercayaan Confidence Kelas Tindakan 0% ≤ C ≤ 30% Rendah Perlu diperhatikan 30% ≤ C ≤ 80% Sedang Waspada 80% ≤ C ≤ 100% Tinggi Segera Penanggulangan

## 2.3 Implementasi Agglomerative Hierarchical Clustering
Clustering merupakan    salah  satu  teknik  Data Mining yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  objek berdasarkan  kemiripan    karakteristiknya  dan  dapat  dipisahkan  dari  kelompok  objek  lainnya,  sehingga menciptakan  kelompok  objek  yang  homogen  dan  heterogram  terhadap  kelompok  lainnya[9]. Hierarchical Clustering adalah teknik clustering membentuk hirarki sehingga membentuk sturktur pohon. Dengan demikian proses  pengelompokkannya  dilakukan  secara  bertingkat  atau  bertahap.Terdapat  2  metode  pada  algoritma Hiearchical Clustering yaitu Agglomerative (bottom-up) dan Devisive (top-down).
Pada tahap implementasi dilakukan pengolahan dataset yang telah dikumpulkan dan diproses dengan algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dengan bantuan software Rstudio dengan langkah-langkah sebagai berikut:

## 2.3.1 Praproses Data
Praproses  atau  Preproccessing  Data  adalah  tahap  awal  dalam  data  mining,  yaitu  menghilangkan permasalahan-permasalahan yang dapat mengganggu hasil daripada proses data.  Data yang tersedia tentunya masih belum bersih dari missing value , duplikasi, serta data yang inkonsisten. Dengan melalukakan praproses data,  semua  data  tadi  dibersihkan  sehingga  data  yang  akan  digunakan  hanyalah  data  yang  benar  benar berkualitas dan memberikan hasil mining atau pola dan pengetahuan baru yang lebih baik.
Salah  satu  tahapan  dalam  praproses  data  adalah  Normalisasi.  Normalisasi  merupakan  penskalaan kembali nilai atribut dari data sehingga ditetapkan pada range atau skala tertentu. Proses normalisasi dilakukan dengan  metode min-max .  Metode min-max merupakan  metode  normalisasi  dengan  melakukan  transformasi linier terhadap data asli dengan persamaan yaitu [10]:
) min( ) max( ) min( ' x x x x x   
(1)
Dimana: X’ = data dinormalisasi min(x) = nilai minimum dari range data yang akan dinormalisasi max(x) = nilai maksimum dari range data yang akan dinormalisasi
Gambar 2. Tahapan Proses Agglomerative Hierarchical Clustering

## 2.3.2 Perhitungan Jarak Euclidean
Euclidean Distance adalah  metode yang  umum dan  mudah  digunakan dalam  menghitung jarak antar dua  titik  dalam  Euclidean  Space  dimana  setiap  titik  direpresentasikan  dalam  multidimensi  [9].  Rumus  dari metode ini:
   n i i i Euc v u v u D 1 ) , ( ) , ( (2)
Dimana: u dan v = dua objek yang akan dihitung jaraknya
u i = komponen ke i dari u secara berurutan

## 2.3.3 Proses Agglomerative Hierarchical Clustering
Pada Agglomerative cara  kerjanya  dimulai  dari  mengelompokkan  objek  objek  individual  yang  mana pada awalnya jumlah cluster sama dengan banyaknya jumlah objek. Lalu objek objek yang memiliki kemiripan atau kedekatan dikelompokkan membentuk kelompok baru berdasarkan hasil perhitungan jarak dan parameter kedekatan yang digunakan. Selanjutnya dilakukan perhitungan jarak baru antar cluster dan menggabungkan cluster yang memiliki jarak terdekat. Begitu seterusnya hingga seluruh objek membentuk satu cluster [11].

## 2.3.4 Evaluasi Silhouette Coefficient
Hasil  dari  algoritma  Hierarchichal  Clustering  yang  menghasilkan  sejumlah  cluster  perlu  dilakukan evaluasi.  Evaluasi  dilakukan  guna  mengetahui  seberapa  mirip  atau  seberapa  dekat  jarak  antar  objek  dalam suatu  cluster dan seberapa jauh jarak cluster terpisah dengan cluster lain [12]. Semakin mirip atau semakin dekat jarak antar objek dalam suatu cluster dan semakin jauh jarak objek terhadap objek di cluster lain maka semakin baik kualitas Klasterisasi tersebut.
Salah satu metode untuk mengetahui kualitas dari suatu cluster adalah silhouette coefficient . Silhouette coefficient merupakan  gabungan  dari  dua  metode  yaitu  metode  cohesion  dan  separation.  Dimana  cohesion bertujuan  mengukur  seberapa  dekat  hubungan  antara  objek  dalam  sebuah  cluster,  dan  metode  separation bertujuan  mengukur  seberapa  jauh  sebuah  cluster  terpisah  dengan  cluster  lain.  Yang  mana,  jumlah  cluster terbaik  adalah  jumlah  cluster  yang  memiliki  rata  rata  nilai  s ilhouette  coefficient tertinggi  /  mendekati  1. Tahapan  - tahapannya adalah sebagai berikut  [13]:
1. Menghitung jarak rata-rata dari suatu data misalkan i dengan semua data lain yang berada dalam klaster yang sama ( ai ).
) , ( ) ( , 1 | | 1 j i d i a i j A j A      (3)
Dengan j adalah data lain dalam satu cluster A dan d(i,j) adalah jarak antara data i dengan j.
2. Menghitung  rata-rata  jarak  dari  data  i  tersebut  dengan  semua  data  diklaster  lain,  lalu  ambil  nilai terkecilnya.
) , ( ) , ( 1 | | 1 j i Cd J C i d j A     (4)
Dengan d(I,C) adalah jarak rata-rata data I dengan semua objek pada cluster lain C dimana A ≠ C.
) , ( min ) ( C i Ad C i b   (5)
3. Rumus Silhouette coefficient adalah:
)) ( ), ( max( / )) ( ) ( ( ) ( i b i a i a i b i s   (6)
Dengan s(i) adalah semua rata-rata pada  semua kumpulan data.

## 2. HASIL DAN ANALISIS

## 2.1 Praproses Data
Praproses data merupakan tahap awal pada data mining sebelum melanjutkan ke tahap tahap selanjutnya yang lebih jauh. Data  yang telah dikumpulkan adalah data  titik api di Provinsi Jambi  yang terdata sejak 01 Januari 2019
sampai 31 Desember 2019 didapatkan dari situs resmi NASA https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/  .Data  berjumlah  6.658 record dan  memiliki  28  atribut.  Tidak  semua atribut  akan  digunakan  pada  penelitian  ini.  Hanya  7  atribut  yang  digunakan  yaitu latitude,  longitude, brightness,  confidence, bright_t31,  frp, dan  kabupaten.  Namun  untuk  proses  algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering hanya digunakan atribut brightness, confidence, dan frp saja.
Dari 6.658 baris data, tanpa disadari mungkin masih terdapat baris data yang kehilangan nilai atribut ( missing  value ),  terdapat  data  yang  duplikat,  ataupun  data  yang  tidak  konsisten.  Pada  penelitian  ini,  teknik Praproses  yang  dilakukan  adalah Cleaning dan Transformation .Pada  proses cleaning data  dibersihkan  dari missing value dan duplikasi data. Sehingga data yang terlihat seperti gambar berikut :
Table 2. Dataset Setelah Cleaning No Brightness Confidence FRP 1 310,7 47 24,5 2 332,8 87 144,7 3 311,1 57 19,4 4 315,3 38 8,8 5 302 46 7,8 ... … … … 6654 316,1 63 8,5 6655 316,5 52 9,5 6656 314,8 25 8,0 6657 317,4 68 10,6 6658 315,1 23 7,2
Setelah  melewati proses cleaning, jumlah data tetap sebanyak 6.658 record. Hal ini karena tidak ada missing  value atau  duplikasi  pada  dataset  tersebut.  Selanjutnya  dilakukan  proses  transformasi  data    dengan teknik normalisasi. Data yang merupakan data numerik akan dinormalisasi menggunakan metode min - max sehingga menghasilkan nilai yang memiliki skala dari 0 sampai dengan 1.
Table 3. Dataset Setelah Normalisasi
No Brightness Confidence FRP 1 0,052348337 0,47 0.0036855406 2 0,160469667 0,87 0,0217672543
No Brightness Confidence FRP 3 0,054305284 0,57 0,0029183465 4 0,074853229 0,38 0,0013237860 5 0,009784736 0,46 0,0011733558 ... … … … 6654 0,078767123 0,63 0,0012786570 6655 0,080724070 0,52 0,0014290872 6656 0,072407045 0,25 0,0012034418 6657 0,085127202 0,68 0,0015945604 6658 0,073874755 0,23 0,0010830977
Untuk lebih jelasnya secara visualisasi peta dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi Lokasi Titik  Api di Provinsi Jambi Tahun 2019 Menggunakan Software QGIS

## 2.2 Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering
Sebelum  melakukan  proses clustering perlu  melakukan  perhitungan  matriks  jarak  antar  data. Perhitungan jarak dilakukan dengan metode atau rumus Euclidean Distance. Agglomerative mengklasterisasi data dari N cluster menjadi satu cluster secara bertahap. Dengan N adalah jumlah data atau bisa dibilang jumlah awal cluster pada Agglomerative  Hierarchical  Clustering adalah  sebanyak  jumlah  objek/data  yaitu  6.658 cluster. Visualisasi hasil clustering dapat dilihat pada dendogram Gambar 4.
Gambar 4. Visualisasi Cluster dengan Dendogram
Proses clustering menggunakan metode Complete Linkage . Metode Complete linkage menggabungkan cluster menurut jarak antara anggota anggota terjauh diantara 2 cluster . Sehingga jika menetapkan   jumlah cluster atau k = 2. Maka akan memotong pada titik 1,47.
Gambar. 5 Visualisasi jumlah cluster sebanyak 2 cluster.
Setelah  memotong  pohon  hierarki  menjadi  2  cluster  maka  didapatkan  2  kelompok  data  yang  telah terpisah dengan Cluster- 1 sebanyak 6.283 data, dan Cluster- 2 sebanyak 375 data.
Table 4 . Jumlah Data tiap Cluster Cluster Jumlah data 1 6.283 2 375

## 2.3 Evaluasi Hasil Cluster
Evaluasi cluster dilakukan dengan membandingkan nilai rata rata Silhouette Coefficient pada tiap tiap masukkan  nilai  jumlah cluster yang  berbeda.  Pengujian  dilakukan  dengan  jumlah  masukan cluster dari  2 sampai 10. Hasil perhitungan silhouette coefficient dapat dilihat pada tabel 5.
Table 5 . Nilai Silhouette Coefficient
Jumlah Cluster Silhouette Coefficient 2 0.5856441 3 0.4714293 4 0.4269350 5 0.3929206 6 0.3943555 7 0.4292553 8 0.3786495 9 0.3922515 10 0.3823649
Gambar 6. Diagram nilai Silhouette Coefficient berdasarkan jumlah cluster
Berdasarkan  pengujian  yang  terlihat  pada  gambar  5.  Terlihat  jumlah cluster dengan  nilai silhouette coefficient tertinggi adalah 2. Sedangkan nilai silhouette coefficient terendah adalah julmlah cluster 8. Sehingga pengelompokkan  yang  paling  tepat  dalam  menganalisis  potensi  kebakaran  adalah  2 cluster atau  kelompok. Tingginya  nilai silhouette  coefficient mengindikasikan  bahwa  data  yang  diuji  terklaster  dengan  baik,  yaitu memiliki jarak yang besar atau jauh antar satu cluster ke cluster lain, dan jarak yang rendah atau dekat antar objek dalam suatu cluster yang sama [8].

## 2.4 Analisis
Pada s ilhouette coefficient apabila hasil semakin mendekati 1 maka kualitas klaster semakin baik, dan sebaliknya apabila hasil semakin mendekati 0 maka semaikin buruk.Setelah  menguji cluster dengan s ilhouette coefficient dari 2 cluster terus berturut sampai dengan 10 cluster , maka dapat disimpulkan 2 cluster adalah hasil terbaik dalam proses clustering tersebut. Seperti yang terlihat pada tabel 3 data titik hotspot yang tersebar pada 2 cluster ada sebanyak 6.283 titk pada cluster 1 dan 375 titik pada cluster 2.  Dengan menggunakan atribut longitude dan latitude pada data, bisa didapatkan lokasi asli dari titik hotspot pada peta, ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Lokasi hotspot pada peta
Terlihat Titik kuning pada gambar 6 merupakan titik hotspot cluster 1 yang tersebar hampir diseluruh wilayah  provinsi  Jambi.  Sedangkan  titik  merah  adalah  titik hotspot  cluster 2.  Dengan  menghitung  rata  rata confidence, brightness, dan frp dari masing masing cluster , didapat hasil seperti pada tabel 6.
Table 6. Hasil rata - rata Confidence, Brightness , dan FRP Cluster Confidence Brightness FRP Jumlah Data 1 73,49642 325,6746 46,64593 6283 2 99,46133 405,0715 679,95973 375
Rata rata nilai confidence , brightness dan FRP tertinggi dimiliki oleh cluster -2 dengan confidence lebih dari 99%. Nilai tersebut menunjukkan bahwa titik hotspot yang terdapat pada cluster -2 memiliki potensi lebih tinggi  terjadi  kebakaran. Confidence dengan  nilai  lebih  dari  80  termasuk  dalam  kategori  berpotensi  tinggi sehingga perlu dilakukan penanggulangan lebih lanjut. Sedangkan titik panas pada cluster- 1, memiliki nilai confidence 73,49642. termasuk potensi kebakaran sedang karena nilai confidence berada dibawah 80 dan harus di waspadai. Lokasi titik cluster 1 dan 2 dapat dilihat pada gambar 8 dan 9.
Gambar 8 . Lokasi Persebaran Titik Api Cluster 1
Gambar 9 . Lokasi Persebaran Titik Api Cluster 2
Hasill visualisasi lokasi titik api menunjukkan bahwa titik api tersebar hampir di seluruh kabupaten di provinsi Jambi dan yang terbanyak ada di Kabupaten Muaro Jambi baik itu cluster -1 yang memiliki rata rata confidence 73,49642%  dan  berstatus  sedang/  waspada  maupun    pada cluster- 2  dengan  rata  rata confidence 99,46133% dan berstatus tinggi/butuh penanggulangan. Hasil ini relevan dengan fakta yang terjadi pada tahun 2019 kabupaten Muaro Jambi adalah daerah memiliki paling banyak titik api/ kebakaran.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  dan  analisis  dari  algoritma Agglomerative  Hierarchical  Clustering untuk mengelompokkan  titk  panas  Provinsi  Jambi  tahun  2019  yang  diujikan  dengan  metode  evaluasi Silhouette Coefficient maka  didapat  kesimpulan  bahwa  Algoritma Agglomerative  Hierarchical  Clustering berhasil diimplementasikan untuk mengelompokkan titik panas di Provinsi Jambi tahun 2019. Evaluasi hasil clustering dilakukan  dengan  metode Silhouette  Coefficient dan  didapatkan  cluster  optimal  sebanyak  2 cluster dengan
cluster pertama sebanyak 6283 titik, rata - rata confidence sebesar 73,49642% , rata - rata brightness sebesar 325,6746 , rata - rata FRP sebesar 679,95973 dan pada cluster kedua sebanyak 375 titik, rata - rata confidence sebesar 99,46133% , rata - rata brightness sebesar 405,0715 , rata - rata FRP sebesar 679,95973. Dengan begitu, potensi  terjadinya  kebakaran  pada cluster- 2  lebih  tinggi  dibanding cluster- 1  sehingga  perlu  perhatian  dan penanganan lebih. Daerah yang memiliki paling banyak titik api berdasarkan hasil clustering adalah kabupaten Muaro Jambi. Hal ini relevan dengan kejadian nyata yang terjadi pada tahun 2019 .

## REFERENSI
[1]. L. Giglio, I. Csiszar, and C. O. Justice, “Global Distribution and Seasonality of Active Fires as Observed with  the  Terra  and  Aqua  Moderate  Resolution  Imaging  Spectroradiometer  (MODIS)  Sensors,” JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH, vol. 3.
[2]. J.W.G. Putra, Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning . Tokyo: Tokyo Institude of Technology, 2020.
[3]. PRAMESTI, Dyang Falila; FURQON, M. Tanzil; DEWI, Candra. Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas (Hotspot). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2017, 2548: 964X.
[4]. SINAGA,  Dika  Perdana;  ADIKARA,  Putra  Pandu;  SARI,  Yuita  Arum.  Klasterisasi  Data  Titik  Api Menggunakan  Metode  Self  Organizing  Map  di  Wilayah  Jawa.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2020, 2548: 964X.
[5]. ZHOU, Shibing; XU, Zhenyuan; LIU, Fei. Method for determining the optimal number of clusters based on agglomerative hierarchical clustering. IEEE transactions on neural networks and learning systems, 2016, 28.12: 3007-3017.
[6]. Roswintiarti, O., 2016. Informasi Titik Panas (Hotspot) Kebakaran Hutan/Lahan. Pusat  Pemanfaatan Penginderaan Jauh Deputi Bidang Penginderaan Jauh – LAPAN, pp. 1-15.
[7]. Shoolihah,  M.T.  Furqon,  A.W.Widodo,  “Implementasi  Metode  Improved  K-Means  untuk Mengelompokkan Titik Panas Bumi. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  vol.  1,  no.  11,  pp.  1270-1276, November 2017
[8]. S.  Shalev-Shwartz  and  S.  Ben-David, Understanding  Machine  Learning  From  Theory  to  Algorithm , New York: Cambridge University Press, 2014.
[9]. M. Nishom and M.Y. Fathoni, “Implementasi Pendekatan Rule-Of-Thumb untuk Optimasi Algoritma K-Means Clustering,” Jurnal Pengembangan IT (JPIT), vol. 9, no. 2, pp. 237-241,  May 2018.
[10]. K. S. Artha and E. Winarko,  “Perbandingan Eros, Euclidean Distance dan Dynamic Time Warping dalam  Klasifikasi  Data  Multivariate  Time  Series  Menggunakan  kNN, ” Prosiding  Seminar  Nasional Pendidikan Teknik Informatika, pp. 223 - 228, August 2016.
[11]. Dirk P. Kroese, et.al., Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods . Boca Raton: CRC Press, 2019.
[12]. B.K.  Amijaya,  M.T.  Furqon,  and  C.  Dewi,  “Clustering  Titik  Panas  Bumi  Menggunakan  Algoritme Affinity Propagation,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol.2, no. 10, pp.3835-3842, October 2018.
[13]. R. Handoyo, R. Rumani M., and  S. M. Nasution,  “Perbandingan Metode Clustering  Menggunakan Metode  Single  Linkage  dan  K-Means  pada  Pengelompokan  Dokumen,”  vol.  15,  pp.  73-82,  October 2014.