## Penerapan Algoritma K-Medoids Clustering untuk Pengelompokan Bulan Rawan Bencana Kabut Asap di Kota Pekanbaru
M. Puja Alif Budiman 1 , Doni Winarso 2
1 Terapan Teknik Komputer, Pascasarjana, Politeknik Caltex Riau
2 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau
1 puja22mttk@mahasiswa.pcr.ac.id *, 2 doniwinarso @umri.ac.id

## Abstract
Every year, Haze is a threat that often hits Pekanbaru City. The main source of Haze pollutants is Particulate Matter (PM10) which comes from forest and land fires. Despite the serious health impacts of haze, public awareness about haze-prone months in Pekanbaru City is still low. This leads to unawareness, which in turn leads to an increase in Acute Respiratory Tract Infection (ARI) cases during Haze. Therefore, this study aims to identify Haze-prone months in Pekanbaru City using the K-Medoids Clustering algorithm, with the hope that people will become more vigilant and maintain their health when these months arrive. The analysis was conducted based on the Air Pollution Standard Index (ISPU) and climate data of Pekanbaru City from 2015 to 2019. Of the 1,021 data available, grouping was done into 5 clusters. The results showed that clusters 3, 4, and 5 covering the months of August, September, and October, were identified as haze-prone months in Pekanbaru City. The validity of the cluster  results  was  evaluated  using  the  Silhouette  Coefficient  test,  with  a  value  of  0.638  which  is  included  in  the  Medium Structure category, which indicates that the cluster data structure is well formed.
Keywords: clustering, k-medoids, ispu, silhouette coefficient, haze

## Abstrak
Setiap  tahun,  Kabut  Asap  menjadi  ancaman  yang  sering  kali  melanda  Kota  Pekanbaru. Sumber  utama  polutan  Kabut  Asap adalah Particulate Matter (PM 10 ) yang berasal dari kebakaran hutan dan lahan. Meskipun Kabut Asap membawa dampak serius bagi  kesehatan,  kesadaran  masyarakat  tentang  bulan-bulan  rawan  Kabut  Asap  di  Kota  Pekanbaru  masih  rendah.  Ini menyebabkan ketidakwaspadaan yang berujung pada peningkatan kasus Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) saat terjadi Kabut Asap. Oleh karena itu, studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi bulan-bulan rawan Kabut Asap di Kota Pekanbaru dengan menggunakan algoritma K-Medoids Clustering , dengan harapan agar masyarakat menjadi lebih waspada dan menjaga kesehatan saat bulan-bulan tersebut tiba. Analisis dilakukan berdasarkan data Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU) dan data iklim Kota Pekanbaru dari tahun 2015 hingga 2019. Dari 1.021 data yang tersedia, dilakukan pengelompokan menjadi 5 klaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klaster 3, 4, dan 5 yang mencakup bulan Agustus, September, dan Oktober, diidentifikasi sebagai  bulan-bulan  rawan  Kabut  Asap  di  Kota  Pekanbaru.  Validitas  hasil  klaster  dievaluasi  menggunakan  uji Silhouette Coefficient , dengan nilai 0,638 yang termasuk dalam kategori Medium Structure , yang mengindikasikan struktur data klaster terbentuk dengan baik.
Kata kunci: clustering , k-medoids , ispu, silhouette coefficient , kabut asap
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Kabut  asap  merupakan  bencana  berulang  yang menghantui  Indonesia  setiap  tahun,  dengan  Kota Pekanbaru  menjadi  salah  satu  kota  paling  terdampak pada  Agustus  -  September  2019.  Penyebab  utamanya adalah kebakaran hutan dan lahan yang terjadi selama musim kemarau, cuaca kering, struktur tanah gambut, dan  pola  angin.  Dampaknya  signifikan,  terutama  di Pekanbaru, yang mengalami tingkat pencemaran udara berbahaya  menurut  Indeks  Standar  Pencemar  Udara (ISPU)  selama  bulan  September  2019.  Akibatnya, meningkatnya  jumlah  penderita  penyakit  Infeksi Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA)  terutama  pada  bayi, balita, ibu hamil, dan lansia.
Indeks  Standar  Pencemar  Udara  (ISPU)  di  Indonesia, sebagaimana  diatur  oleh  Keputusan  Menteri  Negara Lingkungan  Hidup  Nomor  KEP45/MENLH/1997, merupakan  standar  resmi  untuk  pemantauan  kualitas udara.  Data  ISPU  diperoleh  melalui  operasional
Stasiun Pemantauan Kualitas Udara Ambien Otomatis, dengan  parameter  melibatkan Particulate  Matter (PM10),  SO 2 (Sulfur  Dioksida),  CO  (Karbon Monoksida), O 3 (Ozon), dan NO 2 (Nitrogen Dioksida). PM10, sebagai polutan utama yang terkait dengan asap kebakaran  hutan,  memiliki  batas  mutu  sebesar  150 µgram/m3  berdasarkan  Peraturan  Pemerintah  RI Nomor  41  Tahun  1999  tentang  Pengendalian Pencemaran Udara.
Penelitian  ini  akan  melibatkan  analisis  data  Indeks Standar  Pencemar  Udara  (ISPU)  dan  data  iklim  Kota Pekanbaru selama tahun 2015-2019. Melalui pengelompokan  menggunakan  algoritma K-Medoids Clustering , diharapkan dapat diidentifikasi bulan-bulan yang  cenderung  memiliki  tingkat  pencemaran  udara tinggi dan risiko terjadinya bencana kabut asap. Hasil penelitian ini tidak hanya bermanfaat bagi masyarakat Pekanbaru  untuk  meningkatkan  kewaspadaan,  tetapi juga dapat menjadi dasar bagi pihak berwenang dalam
merancang  kebijakan  pencegahan  dan  mitigasi bencana.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Siti Ramadhani, dkk.  tahun  2022  [1]  mencoba  melakukan  komparasi antaran  2  metode cluster ,  yaitu K-Medoids dan K- Means .  Penelitian  ini  mencoba  mengklasifikasikan tesis  mahasiswa  dengan  menggunakan  teknik text mining . Hasilnya menunjukkan bahwa hasil uji cluster K-Medoids lebih  baik  dengan  memperoleh  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI)  sebesar  1,56,  sedangkan K-Means memiliki nilai DBI sebesar 2,79.
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Marlina,  dkk. tahun  2018  [2]  dan  Kamila,  dkk.  2019  [3]  bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Medoids dan K-Means dalam melakukan pengelompokan data. Hasil penelitian tersebut membandingkan validitas Silhouette Coefficient dan  DBI  antara  kedua  algoritma, menunjukkan  bahwa  algoritma K-Medoids lebih  baik dalam  mengatasi  kelemahan K-Means terhadap noise dan outlier .  Hal  ini  menandakan  bahwa K-Medoids lebih efektif dalam mengelompokkan data.
Dalam  konteks  ini,  penerapan  algoritma K-Medoids Clustering menjadi  solusi  yang  menarik  dan  inovatif untuk  memahami  pola-pola  temporal  yang  terkait dengan  bencana  kabut  asap. K-Medoids  Clustering dipilih karena keunggulannya dalam mengelompokkan data  berdasarkan  median,  yang  membuatnya  lebih robust terhadap data outlier . Keberhasilan algoritma ini sebelumnya telah terbukti dalam konteks pengelompokan data yang kompleks, sehingga relevan untuk  diterapkan  dalam  mengidentifikasi  bulan-bulan rawan kabut asap di Kota Pekanbaru
Namun,  penelitian  ini  akan  memberikan  kontribusi lebih lanjut dengan fokus pada bencana kabut asap di konteks  Kota  Pekanbaru.  Dengan  memadukan teknologi informasi dan ilmu lingkungan, harapan pada penelitian ini mampu memberikan wawasan yang lebih mendalam terhadap pola-pola terjadinya bencana kabut asap, serta mendorong langkah-langkah preventif yang lebih efektif dan responsif.

## 2. Metode Penelitian
Metodologi ini memberikan kerangka kerja yang jelas tentang  bagaimana  suatu  penelitian  akan  dilakukan, termasuk  langkah-langkah  yang  akan  diambil,  teknik yang  akan  digunakan,  serta  pendekatan  analisis  data yang  akan  diterapkan.  Serangkaian  langkah  atau prosedur sistematis yang digunakan oleh peneliti untuk merencanakan, melaksanakan, dan menganalisis suatu penelitian dengan tujuan mencapai hasil yang valid dan dapat diandalkan ditunjukkan oleh gambar 1.

## Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian
Kajian  pustaka  yang  dilakukan  suatu  proses  analisis dan  sintesis  informasi  yang  bersumber  dari  literatur- literatur,  jurnal  ilmiah,  buku,  artikel,  atau  sumber- sumber pengetahuan lainnya yang relevan dengan topik atau  masalah  penelitian  tertentu.  Tujuan  utama  dari kajian  pustaka  adalah  untuk  menyajikan  kerangka konseptual yang mendalam, memahami perkembangan penelitian  sebelumnya,  mengidentifikasi  kekosongan pengetahuan,  dan  merumuskan  pertanyaan  penelitian yang spesifik.
2.1. Dataset
Dataset adalah sekumpulan data yang dapat berfungsi sebagai bahan eksperimen dalam suatu penelitian [4]. Dataset memiliki beragam penggunaan dalam berbagai bidang  dan  konteks,  seperti  analisis  data,  penelitian ilmiah, pengembangan aplikasi, dan machine learning , dan  perannya  dapat  berubah  sesuai  dengan  tujuan penggunaannya.
2.2. Knowledge Discovery in Database (KDD)
KDD merupakan singkatan dari Knowledge Discovery in  Databases ,  yang  merujuk  pada  proses  penggalian pengetahuan  dari  basis  data.  Proses  ini  mencakup tahapan  seleksi,  transformasi,  dan  interpretasi  data untuk  menghasilkan  informasi  yang  berguna.  Sumber sitasi  untuk  informasi  ini  tidak  disediakan  [5].  KDD memungkinkan  untuk  menemukan  pengetahuan  baru yang  tersembunyi  dalam  dataset  yang  besar  dan kompleks. Ini bisa berupa pola-pola yang tidak terduga, hubungan kausal, atau tren yang belum teridentifikasi sebelumnya.
2.3. Data Mining
Data mining merupakan suatu proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan pembelajaran  mesin  untuk  mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat serta pengetahuan  yang  relevan  dari  berbagai  sumber  data yang  terinterkoneksi  [6]. Data  mining suatu  proses analisis data, terutama pada dataset yang besar, dengan maksud  untuk  mengidentifikasi  hubungan  yang signifikan dan menyimpulkan informasi yang sebelumnya tidak terdeteksi [7]. Data mining bertujuan untuk menemukan pengetahuan baru yang tidak terlihat secara  langsung  dalam  data  mentah.  Ini  bisa  berupa pola-pola  tersembunyi,  hubungan  kausal,  atau  tren yang tidak dapat dilihat dengan analisis biasa.
2.4. Clustering
Clustering adalah  metode  analisis  data  yang  dipakai untuk mengelompokkan entitas yang serupa ke dalam kumpulan-kumpulan yang disebut sebagai cluster [8]. Fungsi clustering adalah  untuk  mengelompokkan objek-objek  data  yang  serupa  ke  dalam  kelompok- kelompok atau cluster berdasarkan kesamaan karakteristik  tertentu.  Tujuan  utama  dari clustering adalah untuk mengidentifikasi pola-pola yang tersembunyi  dalam  data,  mengungkap  struktur  yang mungkin  tidak  terlihat  sebelumnya,  dan  memahami hubungan antara objek-objek data.
2.5. K-Medoids
K-Medoids merupakan  teknik  pengelompokan  data yang  membagi dataset menjadi  kelompok-kelompok, dan  mampu  mengatasi  kelemahan K-Means yang rentan  terhadap  data  ekstrem  [9].  Seperti clustering lainnya,  tujuan  utama  dari K-Medoids adalah  untuk mengelompokkan  objek-objek  data  yang  serupa  ke dalam cluster-cluster yang berbeda.
Berikut  ini  langkah-langkah  dalam  algoritma K- Medoids :
1.  Buatlah  pusat-pusat cluster dalam  jumlah k yang telah ditentukan.
2.  Tetapkan  setiap  data  ke  dalam  kluster  yang  paling dekat menggunakan persamaan untuk mengukur jarak Euclidean  Distance dengan  menggunakan  Persamaan 2.1. berikut :
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ; 1.2.3. , , , . 𝑛 (1)
3.  Pilihlah  secara  acak  satu  objek  dari  setiap cluster sebagai kandidat medoids yang baru.
4. Hitunglah jarak antara setiap objek yang tergabung dalam tiap cluster dengan medoids kandidat yang baru.
5.  Simpangan  dihitung  dengan  memperhitungkan perbedaan antara nilai total jarak baru dengan nilai total jarak  sebelumnya.  Jika  nilai  simpangan  (S)  <  0, langkah selanjutnya adalah menukar objek dengan data klaster  untuk  membentuk  sekelompok  objek  baru sebanyak  k  objek,  yang  akan  bertindak  sebagai medoids .  Namun,  jika  nilai  simpangan  (S)  >  0, algoritma akan dihentikan.
6. Lakukan kembali langkah-langkah 3 hingga 5 secara berulang  hingga  tidak  ada  perubahan  pada medoids , sehingga  kita  dapatkan cluster dan  anggota-anggota dari setiap cluster .
K-Medoids cenderung  lebih  stabil  daripada  beberapa teknik clustering lainnya,  karena medoids tidak bergantung  pada mean atau  rata-rata,  yang  dapat dipengaruhi oleh perubahan kecil dalam data.
2.6. Min-Max Normalization
Normalisasi  memudahkan  untuk  membandingkan variabel-variabel  dengan  unit  yang  berbeda  atau rentang  nilai  yang  berbeda.  Ini  dapat  mempermudah
interpretasi  hasil  analisis  data  atau  model  yang dihasilkan. Metode normalisasi Min-Max adalah teknik yang mengubah rentang nilai data agar berada di antara 0  dan  1  [10]. Min-Max normalisasi  mempertahankan informasi  relatif  dari  setiap  nilai  dalam dataset . Artinya,  urutan  relatif  nilai-nilai  tersebut  tetap  sama setelah normalisasi, tetapi rentang nilainya disesuaikan menjadi antara 0 dan 1.
𝑣 𝑖 = 𝑣−𝑚𝑖𝑛𝐴 𝑚𝑎𝑥𝐴−𝑚𝑖𝑛𝐴 (2)

## 2.7. Silhouette Coefficient
Silhouette  Coefficient merupakan  alat  evaluasi  yang mengukur  keberhasilan  pembentukan cluster dalam analisis  klaster  dengan  menilai  kedekatan  antar  titik data  dalam  satu cluster dibandingkan  dengan cluster lain,  di  mana  nilai  yang  lebih  tinggi  menandakan pemisahan  yang  lebih  baik  dan  konsistensi  internal yang lebih tinggi [11].
Tabel 1. Tabel Silhouette Coefficient Indeks Kategori 0,71-1,00 Strong Structure 0,51-0,70 Medium Structure 0,26-0,50 Weak Structure ≤ 0,25 No Structure
Silhouette Coefficient metode evaluasi yang mengukur seberapa  baik  titik-titik  dalam cluster sesuai  dan terpisah  dari cluster lainnya,  dengan  nilai  positif mendekati  1  menunjukkan  tingkat  kesesuaian  dan pemisahan yang baik [12].
2.8. Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU)
Menurut  Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan Hidup  Nomor  KEP45/MENLH/1997  yang  membahas tentang Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU), ISPU adalah  suatu  angka  tanpa  satuan  yang  mencerminkan kondisi  kualitas  udara  di  suatu  lokasi  dan  waktu tertentu,  dengan  mempertimbangkan  dampaknya terhadap  kesehatan  manusia,  nilai  estetika,  dan kehidupan  lainnya.  Parameter  yang  menjadi  dasar dalam  ISPU  salah  satunya  adalah  PM 10 ( Particulate Matter ).
Tabel 2. Tabel ISPU PM 10 Indeks Kategori Warna 1-50 Baik Hijau 51-100 Sedang Biru 101-199 Tidak Sehat Kuning 200-299 Sangat Tidak Sehat Merah ≥ 300 Berbahaya Hitam

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini mengambil sumber data yang dikumpulkan  dengan  mengakses  data  publik  yang tersedia secara online melalui situs web http://iku.menlhk.go.id/aqms/arsip  yang  dikelola  oleh Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  RI untuk  memperoleh  arsip  data  pemantauan  Indeks
Standar  Pencemar  Udara  (ISPU)  Kota  Pekanbaru dengan total 2.113 data yang dikumpulkan dari rentang tahun 2015 hingga 2019.

## 3.1. Praproses Data
Dataset mengenai  Indeks  Standar  Pencemar  Udara (ISPU) Kota Pekanbaru mencakup lima variabel yang digunakan  untuk  menilai  tingkat  kualitas  udara, termasuk  PM 10 ( Particulate  Matter ),  SO 2 (Sulfur Dioksida), CO (Karbon Monoksida), O 3 (Ozon), serta NO 2 (Nitrogen Dioksida).
Tabel 3. Tabel Dataset ISPU Tanggal PM 10 SO 2 CO O 3 NO 2 19/08/2015 149 0 0 0 0 22/08/2015 36 0 0 0 0 28/08/2015 91 0 0 0 0 04/09/2015 512 0 0 0 0
06/09/2015 81 0 0 0 0 07/09/2015 790 0 0 0 0 07/09/2015 174 0 0 0 0 07/09/2015 782 0 0 0 0
07/09/2015 790 0 0 0 0 07/09/2015 241 0 0 0 0
… … … … … … 30/09/2019 78 0 0 0 0 03/10/2019 102 0 0 0 0 04/10/2019 65 0 0 0 0
Diantara  5  parameter  yang  tersedia,  maka  dipilihlah parameter PM10 ( Particulate Matter ) sebagai input .
Setelah  melakukan  seleksi  data  awal,  langkah selanjutnya adalah membersihkan data PM 10 ( Particulate Matter ) yang mengandung missing value . Dari total 2.113 entri data, sebanyak 1.092 di antaranya memiliki  nilai  yang  hilang.  Selain  itu,  terdapat redudansi  data  di  mana  terdapat  beberapa  entri  pada tanggal yang sama namun dengan waktu yang berbeda.
Tabel 4. Tabel Dataset Sebelum Normalisasi Tanggal PM 10 19/08/2015 149 22/08/2015 36 28/08/2015 91 04/09/2015 512 06/09/2015 81 07/09/2015 790 07/09/2015 174 07/09/2015 782 07/09/2015 790 07/09/2015 241 … … 30/09/2019 78 03/10/2019 102 04/10/2019 65
Untuk  membentuk  data  yang  konsisten  per  tanggal, maka  dipilih  satu  entri  data  pada  setiap  tanggal  yang mengalami  redudansi  data.  Dengan  demikian,  setelah proses pembersihan data, tersisa 1.021 entri data yang akan digunakan sebagai dataset .
Setelah  tahap  pembersihan  data  selesai,  langkah berikutnya  adalah  normalisasi  data  pada dataset menggunakan Min-Max Normalization , yang bertujuan untuk  mengurangi  risiko overflows dan underflows dengan menyesuaikan skala data ke dalam rentang 0-1.
Tabel 5. Tabel Dataset Setelah Normalisasi Tanggal Normaliasi PM 10 19/08/2015 0,141 22/08/2015 0,033 28/08/2015 0,085 04/09/2015 0,485 06/09/2015 0,076 07/09/2015 0,749 08/09/2015 0,636 09/09/2015 0,104 10/09/2015 0,152 11/09/2015 0,716 … … 30/09/2019 0,073 03/10/2019 0,096 04/10/2019 0,061

## 3.2. Pengklasteran Data
Setelah  melalui  normalisasi  data,  langkah  berikutnya adalah  menerapkan  proses data  mining dengan memanfaatkan  teknik  pengelompokan K-Medoids Clustering sebanyak  5 cluster .  Makna  dari  5 cluster yang akan dibentuk dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Tabel Cluster Cluster Indikator PM 10 Cluster 1 Baik Cluster 2 Sedang Cluster 3 Tidak Sehat Cluster 4 Sangat Tidak Sehat Cluster 5 Berbahaya
Setelah  menentukan  makna cluster ,  maka  proses clustering dilakukan  agar  setiap  data  menempati klasternya masing-masing. Adapun hasil pengklasteran data yang didapatkan dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Tabel Hasil Clustering
Tanggal PM 10 Normaliasi PM 10 Cluster 19/08/2015 149 0,141 3 22/08/2015 36 0,033 1 28/08/2015 91 0,085 2 04/09/2015 512 0,485 5 06/09/2015 81 0,076 2 07/09/2015 790 0,749 5 08/09/2015 671 0,636 5 09/09/2015 110 0,104 2 10/09/2015 161 0,152 3 11/09/2015 755 0,716 5 … … … … 30/09/2019 78 0,073 2 03/10/2019 102 0,096 2 04/10/2019 65 0,061 1
Setelah melakukan clustering , maka data hasil klaster dibentuk  dalam  grafik scatter untuk  melihat  pola
sebaran  data  setelah  dilakukan  proses  pengklasteran. Untuk melihat grafik sebaran data cluster dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Sebaran Data Hasil Cluster
Adapun jumlah anggota atau data yang tergabung pada tiap cluster dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Tabel Distribusi Hasil Clustering Cluster Jumlah 1 885
2 68
3 18 4 13 5 37
Pada  tabel  8,  proses clustering menghasilkan  dengan cluster 1 memiliki 885 data, cluster 2 memiliki 68 data, cluster 3 memiliki 18 data, cluster 4 memiliki 13 data, dan cluster 5 memiliki 37 data. Untuk melihat medoids atau titik pusat cluster , dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Tabel Medoids Hasil Clustering
PM 10 Normaliasi PM 10 Cluster 50 0,047 Cluster 1 100 0,094 Cluster 2 189 0,179 Cluster 3 314 0,297 Cluster 4 500 0,474 Cluster 5 Berdasarkan informasi dalam tabel 9, dapat disimpulkan bahwa nilai medoids akhir untuk masing- masing  klaster  adalah  sebagai  berikut:  klaster  1 memiliki medoids 0,047,  klaster  2  memiliki medoids 0,094,  klaster  3  memiliki medoids 0,179,  klaster  4 memiliki medoids 0,297,  dan  klaster  5  memiliki medoids 0,474.
Tabel 10. Tabel Distribusi Hasil Clustering Cluster Jumlah Data Bulan Tahun (Jumlah Hari) 1 Baik 885 Agustus 2015 (1), Oktober 2015 (1), November  2015  (19),  Desember 2015 (4), Januari 2016 (3), Februari 2016  (11),  Maret  2016  (12),  April 2016 (14), Mei 2016 (5), Juni 2016
(9), Juli 2016 (1), Agustus 2016 (6), September 2016 (26), Oktober 2016
(18), November 2016 (20), Desember  2016  (24),  Januari  2017 (29), Februari 2017 (24), Maret 2017 (20), April 2017 (22), Mei 2017 (26), Juni  2017  (27),  Juli  2017  (26), Agustus 2017 (28), September 2017 (29), Oktober 2017 (28), November 2017  (27),  Desember  2017  (26), Januari  2018  (26),  Februari  2018 (25),  Maret  2018  (23),  April  2018 (27), Mei 2018 (26), Juni 2018 (25), Juli  2018  (25),  Agustus  2018  (29), September 2018 (25), Oktober 2018 (26), November 2018 (16), Desember  2018  (22),  Januari  2019 (8),  Februari  2019  (4),  Maret  2019 (14), April 2019 (25), Mei 2019 (22), Juni  2019  (14),  Juli  2019  (10), Agustus  2019  (3),  September  2019 (3), Oktober 2019 (1) 2 Sedang 68 Agustus  2015  (1),  September  2015 (6)  Oktober  2015  (6),  November 2015 (1), Agustus 2016 (3), Februari 2017 (1), Maret 2017 (2), Juli 2017
(1),  Oktober  2017  (2),  September 2018  (1),  November  2018  (1),
Desember  2018  (1),  Februari  2019 (1), Maret 2019 (14), Juni 2019 (2),
Juli  2019  (9),  Agustus  2019  (11), September  2019  (4),  Oktober  2019 (1) 3 Tidak Sehat 18 Agustus  2015  (1),  September  2015 (2) Oktober 2015 (4), Agustus 2019 (7), September 2019 (4) 4 Sangat Tidak Sehat 13 September  2015  (2)  Oktober  2015 (6),  Agustus  2016  (1),  September 2019 (4) 5 Berbahaya 37 September  2015  (2)  Oktober  2015 (6),  Agustus  2016  (1),  September 2019 (4)
Setelah  proses clustering dilakukan, dengan  mengacu pada  tabel 10, bulan-bulan rawan bencana kabut asap dianalisis  menggunakan  Indeks  Standar  Pencemar Udara  (ISPU)  dengan  kategori  Tidak  Sehat,  Sangat Tidak Sehat, dan Berbahaya, sesuai dengan Peraturan Pemerintah  (PP)  RI  Nomor  41  Tahun  1999  Tentang Pengendalian Pencemaran Udara, di mana baku mutu untuk  polusi  Particulate  Matter  (PM10)  adalah  150 µgram/m3,  yang  dalam  Tabel  2  ditempatkan  dalam kategori Tidak Sehat.
Cluster 3  mencakup  bulan-bulan  di  mana  terjadi  4 kejadian  bencana  kabut  asap,  termasuk  pada  bulan Agustus  2015,  September  2015,  Oktober  2015,  dan September  2019,  dengan  total  18  hari  di  antaranya terjadi dengan kategori ISPU "Tidak Sehat".
Sementara itu, cluster 4 mencakup 4 bulan dengan 13 hari  bencana  kabut  asap,  termasuk  pada  bulan September  2015,  Oktober  2015,  Agustus  2016,  dan September 2019, dengan mayoritas hari terjadi dengan kategori ISPU "Sangat Tidak Sehat".
Cluster 5 juga mengalami kejadian bencana kabut asap pada 3 bulan, yaitu September 2015, Oktober 2015, dan September  2019,  dengan  total  37  hari,  mayoritas  di antaranya terjadi dengan kategori ISPU "Berbahaya".
3.3. Evaluasi Model
Setelah  data  telah  di- cluster dalam  tabel  5,  langkah berikutnya  adalah  melakukan  analisis  menggunakan metode Silhouette  Coefficient untuk  mengevaluasi seberapa baik objek ditempatkan dalam sebuah cluster .
Tabel 11. Tabel Hasil Uji Silhouette Coefficient Tanggal Normaliasi PM 10 Cluster s(i) Kategori 19/08/2015 0,141 3 0,490 Weak Structure 22/08/2015 0,033 1 0,762 Strong Structure 28/08/2015 0,085 2 0,748 Strong Structure 04/09/2015 0,485 5 -0,008 No Structure 06/09/2015 0,076 2 0,634 Medium Structure 07/09/2015 0,749 5 0,586 Medium Structure 08/09/2015 0,636 5 0,562 Medium Structure 09/09/2015 0,104 2 0,698 Medium Structure 10/09/2015 0,152 3 0,724 Strong Structure 11/09/2015 0,716 5 0,350 Weak Structure … … … … ... 30/09/2019 0,073 2 0,698 Medium Structure 03/10/2019 0,096 2 0,724 Strong Structure 04/10/2019 0,061 1 0,350 No Structure Rata-rata Silhouette Coefficient 0,638 Medium
Structure
Gambar 3. Sebaran Data Hasil Uji Silhouette Coefficient
Setelah  melakukan  evaluasi  menggunakan Silhouette Coefficient pada  seluruh  data,  hasilnya  menunjukkan bahwa dari total 1.021 data, didapatkan 645 data berada pada  kategori Strong  Structure ,  215  data  kategori Medium  Structure ,  95  data  kategori Weak  Structure , dan 66 data kategori No Structure . Jika nilai Silhouette Coefficient dari  seluruh  data  dihitung  rata-rata, diperoleh  nilai  sebesar  0,638  yang  mengindikasikan kategori  struktur cluster yang  sedang.  Dengan
demikian,  kesimpulan  dapat  diambil  bahwa  seluruh data  yang  dikelompokkan  memiliki  kualitas cluster yang sebagian besar termasuk dalam kategori struktur cluster yang Medium Structure .
3.4. Analisa Clustering
Bencana  kabut  asap  sangat  terkait  dengan  kondisi cuaca.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  hasil cluster kejadian  bencana  kabut  asap  yang  telah  dilakukan, penting untuk mempertimbangkan faktor-faktor iklim.
Gambar 4. Hubungan Cluster Dengan Iklim Tahun 2015
Pada gambar 4, terlihat bahwa tingkat polusi udara di Kota  Pekanbaru  pada  tahun  2015  mulai  menurun menjadi  kategori  "Tidak  Sehat"  pada  bulan  Agustus, mencapai  puncaknya  pada  bulan  September  dan Oktober dengan dominan dalam kategori "Berbahaya". Kualitas  udara  mulai  membaik  kembali  pada  bulan November.  Kurva  rata-rata  Curah  Hujan  bulanan menunjukkan penurunan dari bulan Agustus, mencapai titik  terendah  pada  bulan  September  dan  Oktober dengan  1,8-2,0  mm/bulan,  kemudian  meningkat kembali  pada  bulan  November  menjadi  13,0 mm/bulan, yang berkontribusi pada perbaikan kualitas udara.  Pola  yang  serupa  terlihat  pada  kurva  Lama Penyinaran Matahari, di mana pada puncak kabut asap di  bulan  September  dan  Oktober,  jumlah  jam penyinaran  matahari  menurun  menjadi  0,4/jam  per hari.
Gambar 5, terlihat bahwa secara umum kualitas udara di  Kota  Pekanbaru  pada  tahun  2016  berada  dalam kategori "Baik". Namun, terdapat satu hari pada bulan Agustus  di  mana  kualitas  udara  mencapai  kategori "Sangat Tidak Sehat", yang disebabkan oleh penurunan Curah  Hujan  (RR)  menjadi  1,4  mm/bulan.  Kualitas udara kembali membaik menjadi kategori "Baik" pada bulan September, karena Curah Hujan (RR) meningkat kembali menjadi 9,1 mm/bulan. Perubahan pada kurva Lama Penyinaran Matahari (ss) tidak signifikan karena kejadian kabut asap hanya terjadi satu hari pada bulan Agustus saja.
Gambar 6. Hubungan Cluster Dengan Iklim Tahun 2017
Pada  gambar  6,  terlihat  bahwa  secara  keseluruhan kualitas  udara  di  Kota  Pekanbaru  pada  tahun  2017 umumnya berada dalam kategori "Baik", meskipun ada beberapa hari di bulan-bulan tertentu di mana kualitas udara menurun menjadi kategori "Sedang". Pada grafik parameter iklim, terlihat bahwa pada bulan September terjadi penurunan signifikan dalam Curah Hujan (RR) hingga mencapai 0,9 mm/bulan. Hal serupa terjadi pada grafik  Lamanya  Penyinaran  Matahari  (ss),  yang mengalami  penurunan  signifikan  hingga  mencapai 0,3/jam per harinya. Meskipun terjadi penurunan yang signifikan  pada  bulan  September,  tidak  terjadi penurunan kualitas udara atau kejadian kabut asap.
Gambar 7. Hubungan C luster Dengan Iklim Tahun 2018
Dari  gambar  7,  terlihat  bahwa  sebagian  besar  waktu pada  tahun  2018,  kualitas  udara  di  Kota  Pekanbaru berada dalam kategori "Baik", meskipun ada beberapa
hari  di  bulan-bulan  tertentu  di  mana  kualitas  udara turun menjadi "Sedang". Namun, ada penurunan dalam Curah  Hujan  (RR)  pada  bulan  Juli,  Agustus,  dan September, meskipun tidak berdampak pada penurunan kualitas udara.
Gambar 8. Hubungan Cluster Dengan Iklim Tahun 2019
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  waktu pada  tahun  2019,  kualitas  udara  di  Kota  Pekanbaru umumnya  berada  dalam  kategori  "Baik",  namun terdapat beberapa hari di bulan-bulan tertentu di mana terjadi  penurunan  kualitas  udara  ke  tingkat  "Sedang", seperti  yang  terjadi  pada  bulan  Maret  dan  Juli.  Pada bulan  Agustus,  terjadi  penurunan  kualitas  udara  ke tingkat  "Sedang"  dan  "Tidak  Sehat",  dan  puncak penurunan  tersebut  terjadi  pada  bulan  September dengan mencapai kategori "Berbahaya". Namun, pada bulan Oktober, kualitas udara mulai membaik kembali.
Pada 2019 grafik rata-rata Curah Hujan (RR) bulanan menunjukkan penurunan dari bulan Juli hingga puncak kabut asap pada bulan September, dengan Curah Hujan (RR) turun mencapai 1,5-1,7 mm/bulan. Namun, pada bulan Oktober, curah hujan mulai meningkat menjadi 6,6  mm/bulan,  yang  menyebabkan  perbaikan  kualitas udara. Pola yang serupa juga terlihat pada grafik Lama Penyinaran  Matahari  (ss),  dimulai  dengan  penurunan pada bulan Agustus hingga mencapai puncaknya pada bulan September, di mana Lama Penyinaran Matahari (ss) mengalami penurunan hingga 1,7/jam per harinya.
Berdasarkan  data  grafik  dan  penjelasan  yang  telah diuraikan, dapat disimpulkan bahwa bulan-bulan yang memiliki  tingkat  kerawanan  tinggi  untuk  terjadinya bencana kabut asap di Kota Pekanbaru adalah Agustus, September,  dan  Oktober.  Selama  tiga  bulan  tersebut, kabut asap umumnya mencapai kategori "Tidak Sehat" hingga  bahkan  "Berbahaya".  Penurunan  Curah  Hujan (RR)  yang  terjadi  pada  periode  tersebut,  disebabkan oleh  cuaca  ekstrem  saat  transisi  dari  akhir  musim kemarau ke  awal  musim  hujan,  menjadi faktor  utama yang  mempengaruhi  kejadian  kabut  asap.  Penurunan ini  memicu  peningkatan  kebakaran  hutan  dan  lahan karena  kekeringan,  terutama  di  lahan  gambut  yang rentan terbakar dengan mudah.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  diskusi  dalam  Bab  4,  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Algoritma K-Medoids Clustering berhasil diterapkan secara  efektif  untuk  mengelompokkan  bulan-bulan rawan  bencana  kabut  asap  di  Kota  Pekanbaru.  Dari 1021  data  yang  dikelompokkan  menggunakan algoritma  ini,  terdapat  5  kelompok,  yaitu: cluster 1 (baik) dengan 885 data, cluster 2 (sedang) dengan 68 data, cluster 3 (tidak sehat) dengan 18 data, cluster 4 (sangat  tidak  sehat)  dengan  13  data,  dan cluster 5 (berbahaya) dengan 37 data. Uji Silhouette Coefficient menghasilkan  nilai  0,638  dengan  kategori Medium Structure ,  menandakan  bahwa  semua  data  yang dikelompokkan  memiliki  kualitas  kelompok  Struktur Medium.
2.  Bulan-bulan  yang  termasuk  dalam  kategori  rawan bencana  kabut  asap  adalah  Agustus,  September,  dan Oktober.  Umumnya,  pada  ketiga  bulan  tersebut, kejadian bencana kabut asap dapat mencapai kategori "Tidak Sehat" hingga "Berbahaya".

## Daftar Rujukan
[1] S.  Ramadhani,  D.  Azzahra,  and  Z.  Tomi,  “Comparison  of  K- Means  and  K-Medoids  Algorithms  in  Text  Mining  based  on Davies  Bouldin  Index  Testing  for  Classification  of  Student’s Thesis,” Digital Zone, vol. 13, no. 1, pp. 24–33, May 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9292.
[2] D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan, "Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan  Wilayah  Sebaran  Cacat  pada  Anak,"  Jurnal CoreIT:  Jurnal  Hasil  Penelitian  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi Informasi,  vol.  4,  no.  2,  pp.  64,  Dec.  2018.  doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[3] I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  and  M.  Mustakim,  "Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,"  Jurnal  Ilmiah
Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem  Informasi,  vol.  5,  no.  1,  pp. 119, Feb. 2019. doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[4] Y.  Yuliska  and  K.  U.  Syaliman,  "Literatur  Review  Terhadap Metode,  Aplikasi  dan  Dataset  Peringkasan  Dokumen  Teks Otomatis untuk Teks Berbahasa Indonesia," IT Journal Research and  Development,  vol.  5,  no.  1,  pp.  19–31,  Jul.  2020.  doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4688.
[5] D.  S.  O.  Panggabean,  E.  Buulolo,  and  N.  Silalahi,  "Penerapan Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon Dengan  Regresi  Linear  Berganda,"  JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer),  vol.  7,  no.  1,  pp.  56,  Feb.  2020.  doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[6] Novi  Karolina  Surbakti,  "Data  Mining  Pengelompokan  Pasien Rawat  Inap  Peserta  BPJS  Menggunakan  Metode  Clustering (Studi  Kasus:  RSU.Bangkatan),"  Journal  of  Information  and Technology,  vol.  1,  no.  2,  pp.  47–53,  Aug.  2021.  doi: 10.32938/jitu.v1i2.1470.
[7] T.  D.  Prastiwi,  J.  Pricilia,  dan  E.  Rasywir,  "Prediksi  Tingkat Kelulusan  Menggunakan  K-Means  Pada  Program  Studi Informatika Unismuh Makassar," Jurnal Fasilitas, vol. 13, no. 3, pp. 6061, Dec. 2023. doi: 10.37859/jf.v13i3.6061.
[8] H.  Prastiwi,  J.  Pricilia,  and  E.  Rasywir,  "Implementasi  Data Mining  Untuk  Menentuksn  Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini Market  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,"  Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer (JAKAKOM), vol. 2, no. 1, pp. 141–148, Apr. 2022. doi: 10.33998/jakakom.2022.2.1.34.
[9] A. D. Andini and T. Arifin, "IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEDOIDS  UNTUK  KLASTERISASI  DATA  PENYAKIT PASIEN  DI  RSUD  KOTA  BANDUNG,"  Jurnal  Responsif: Riset  Sains  dan  Informatika,  vol.  2,  no.  2,  pp.  128–138,  Aug. 2020. doi: 10.51977/jti.v2i2.247.
[10] I.  Permana  and  F.  N.  Salisah,  "Pengaruh  Normalisasi  Data Terhadap Performa Hasil Klasifikasi Algoritma
Backpropagation:  The  Effect  of  Data  Normalization  on  the Performance of the Classification Results of the Backpropagation Algorithm," Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE), vol. 2, no. 1, pp. 67–72, Mar. 2022. doi: 10.57152/ijirse.v2i1.311.
[11] K. P. Simanjuntak and U. Khaira, "Pengelompokkan Titik Api di Provinsi Jambi dengan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering,"  MALCOM:  Indonesian  Journal  of  Machine Learning  and  Computer  Science,  vol.  1,  no.  1,  pp.  7–16,  Mar. 2021. doi: 10.57152/malcom.v1i1.6.
[12] Nurmilayanti and N. Hartono, “Implementasi Metode Clustering Sebagai  Penunjang  Strategi  dalam  Manajemen  Pelanggan,” ejurnal.umri.ac.id, Dec. 2023, doi: 10.37859/jf.v13i3.5617.