## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 507 − 511 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2006

## Implementasi Metode CLARA Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas (Hotspot)
Enni Lindrawati * , Saiful Bahri, Umam Faqih Zubaedi, Vinnesa Patricia Carolina, Kusrini, Dina Maulina
MTI Universitas Amikom Yogyakarta Email: 1,* ennilindra@students.amikom.ac.id, 2 saifulbahri@students.amikom.ac.id, 3 faqihzubaedi99@students.amikom.ac.id,
4 vinnesa.p.c@students.amikom.ac.id, 5 kusrini@amikom.ac.id, 6 dina.m@amikom.ac.id Submitted: 29/07/2022 ; Accepted: 30/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Kebakaran hutan atau lahan merupakan peristiwa yang sering terjadi di berbagai negara di dunia yang membutuhkan penanganan  serius  dari  semua  pihak  karena  menimbulkan  dampak  bagi  segala  lini  kehidupan.  Oleh  sebab  itu  dibutuhkan penanganan lebih dini, salah satunya dengan mengelompokkan wilayah-wilayah rawan kebakaran dengan menggunakan data titik panas. Titik panas dapat diperoleh dengan satelit dalam penelitian ini mengambil titik panas dari satelit NASA. Adapun data  yang  digunakan  adalah  latitude,  longitude,  brightness  dan  confidence.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode  Clara Clustering karena metode ini mempunyai kelebihan tahan terhadap outlier/pencilan dan dapat digunakan dalam data jumlah besar. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa metode Clara dapat memproses data titik panas sejumlah 16.579 dengan nilai Silhoutte  Coefficient terbaik  sebesar  0.89  dengan  2  cluster  sedangkan  potensi  yang  dimiliki  oleh  cluster  1  termasuk kedalam potensi tinggi dengan hasil rata-rata brightness 367 0 K dan nilai confidence 1 atau hight. Sedangkan cluster 2 memiliki potensi sedang dengan hasil rata-rata brightness 349 0 K dan nilai confidence 3 atau nominal.
Kata Kunci: Kebakaran Hutan; Metode Clara; Silhoutte Coefficient; Titik Panas
Abstract −Forest or land fires are events that often occur in various countries in the world that require serious handling from all parties because they have an impact on all lines of life. Therefore, early treatment is needed, one of which is by grouping fire-prone areas using hotspot data. Hotspots can be obtained by satellite in this study taking hotspots from NASA satellites. The data used are latitude, longitude, brightness and confidence. The method used is the Clara Clustering method because this method has the advantage of being resistant to outliers and can be used in large amounts of data. This study concludes that the Clara  method  can process 16,579  hotspot data with the  best  Shilhoutte  Coefficient value  of 0.89  with  2  clusters while the potential possessed by cluster 1 is included in high potential with an average brightness of 3670K and a confidence value of 1 or hight. Meanwhile, cluster 2 has moderate potential with an average brightness of 3490K and a confidence value of 3 or nominal.
Keywords : Forest Fires; Clara's Method; Shilhoutte Coefficient; Hotspot

## 1. PENDAHULUAN
Hutan merupakan tempat  hidup  berbagai  organisme dengan keanekaragaman hayati, dan memiliki fungsi  yang sangat baik dalam menjaga keseimbangan sumber daya alam. Bahan untuk  kebutuhan hidup manusia [1].
Kebakaran sering terjadi baik di hutan maupun di darat. Hal ini dapat disebabkan oleh dua faktor utama: faktor alam dan  manuasia, faktor alam seperti layunya tanaman akibat kemarau panjang, dan aktivitas manusia seperti  pembakaran  terbuka  ilegal  untuk  memperluas  lahan  [2].  Menurut  Peraturan  Menteri  Kehutanan  No. P.12/Menhut-II/2009, titik api adalah indikator kebakaran hutan yang mendeteksi tempat-tempat dengan suhu yang relatif lebih tinggi dari suhu lingkungan.
Titik  panas  merupakan  salah  satu  sumber  utama    asap  dan  merupakan  sumber  pencemaran  yang mengandung unsur-unsur yang berbahaya bagi kesehatan bila terhirup dalam konsentrasi tinggi [3]. Hotspot adalah suatu daerah yang  suhu permukaannya relatif lebih tinggi dari daerah sekitarnya berdasarkan ambang batas suhu tertentu yang dipantau oleh satelit penginderaan jauh (bpbd.babelprov.go.di 2018).
Adapun parameter titik panas (hotspot) [4], yaitu 1) Brightness yaitu kecerahan pixel api yang diukur dalam satuan derajat Kelvin. 2) FRP ( fire radiative power ) yang menggambarkan pixel kekuatan radiasi api dalam MW (megawatt) diambli dari deteksi satelit. 3) Confidence Hotspot Tingkat kepercayaan mulai dari 0 sampai 100%. Kebakaran  hutan/lahan  terdeteksi  sebagai  titik  api  dan  muncul  sebagai  titik  api.  Hotspot  adalah perbandingan  titik  panas  yang  relatif  terhadap  permukaan    lainnya  (Lapan,  2014).    Asia  Tenggara  merupakan kawasan ditemukannya titik api, termasuk Indonesia (Tempo, 2015). Terdapat 259 titik api kebakaran hutan yang terekam  pada  tahun  2015    yang  terdeteksi  oleh  kebakaran  hutan  satelit  Terra/Aqua  dengan  keyakinan  80%. (Kompas.  2016).  Efek  kebakaran  hutan  mendorong  pencegahan  dini.  Salah  satu  langkah  pertama  adalah menggunakan data hotspot untuk memprediksi area potensial kebakaran hutan. Hal ini dilakukan melalui proses pengelompokan sesuai informasi dalam data untuk mengetahui kemungkinan terjadinya kebakaran.
Teknik  clustering  merupakan  teknik  data mining  yang  tidak  terawasi  karena  tidak  menggunakan  atribut untuk menyaring proses pembelajaran dan memperlakukan semua atribut secara setara.[5].
Penelitian  yang  berjudul “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data potensi  Kebakaran  Hutan/Lahan  Berdasarkan  Persebaran  Titik  Panas  (Hotspot)” merupakan  penelitian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 507 − 511 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2006
k=1
sebelumnya  dilakukan  oleh  Dyang  Falila  Pramesti  dkk.  Dalam  penelitiannya  data  yang  digunakan  yaitu  data hotspot dengan parameter latitude, longitude, brightness, frp (fire radiativ power) , dan confidence , algoritma yang dipakai adalah K-Medoids. Hasil dari analisa didapat yakni hasil clustering dengan penggunaan 2 cluster dengan potensi  yang  dimiliki  yaitu cluster 1  menghasilkan  rata-rata brightness sebesar  344.47 0 K  dengan  rata-rata confidence 87.08%  sehingga  termasuk  dalam  potensi  tinggi  dengan  sedangkan cluster 2  rata-rata brightness sebesar 318.80 0 K dan rata-rata confidence sebesar 58,73% sehingga termasuk dalam potensi sedang, [6]. Berdasarkan permasalahan paparan di atas maka kami melakukam penelitian yang dilakukan menjadi solusi agar mudah mengetahui potensi tingginya terjadi kebakaran hutan, yang  merupakan pengembangan dari penelitian sebelumnya.  Penelitian  sebelumnya  menggunakan  K  medoids  sedangkan    penelitian  ini  menggunkanan  clara karena  clara  merupakan  algoritma  untuk  pengelompokan  data  dalam  skala    besar  yang  mengandung  pencilan menggunakan teknik pengambilan sample kemudian menerapkan algoritma PAM dengan perhitungan jarak antara objek terhadap pusat cluster dengan menggunakan jarak manhattan [7]. Untuk jumlah data penelitian dengan K- Medoids menggunakan jumlah data pengujian sebanyak 7352, penelitian ini menggunakan data uji sebanyak 16579 karena algoritma clara juga  dapat digunakan untuk mengelompokkan data dengan jumlah yang besar[8]. Clara merupakan pengembangan dari PAM serta mengambil medoid dari sample [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun metode penelitian yang dilakukan sebagai berikut :

## 2.1 Pengumpulan Data
Adapaun  dataset  yang  digunakan  adalah hotspot yang  didapat  dari  situs  resmi  dari  kaggle.com  yaitu  Austalian Bush  fire  satellite  data  (NASA).  Adapun  data  yang  diperoleh  berupa  nilai brightness  temperature,  latitude, longitude dan confidence . Dataset berupa data titik panas wilayah Australia tahun 2019 hingga 2020 berjumlah 105.714 baris, tetapi yang digunakan dalam proses pengujian sebanyak 16,579 baris.

## 2.2.  Analisis Kebutuhan
Analisa  kebutuhan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  menentukan  variable-variable  apa  saja  yang  akan diimplementasikan pada metode CLARA untuk mengelompokkan data potensi kebakaran hutan/lahan berdasarkan persebaran titik panas (hotspot).

## 2.3 Proses Perhitungan
Clara digunakan dengan pendekatan sampling, setelah itu menerapkan algoritma PAM untuk memperoleh  medoid yang optimal untuk sampel. Kualitas medoid yang dihasilkan diukur menggunakan rata-rata perbedaan jarak antara setiap objek di dataset dan medoid pada sampel. Sample diambil secara acak, medoid dari sampel  diperkirakan mendekati nilai medoid dari dataset [10]. Tahapan analisis [11]:
1. Menetapkan jumlah kelompok k yang akan dibentuk dengan metode silhouette,
2. Melakukan pengelompokan data dengan algoritma CLARA:
3. Menampilkan hasil pengelompokan dengan algoritma CLARA
4. Pehitungan jarak dalam algoritma CLARA dengan jarak Manhattan sebagai berikut[7]  :
dÿ = ∑|x ik – xjk| (1)
Keterangan dÿ  : jarak objek i ke objek j x ik : objek i atribut ke- k xjk  : objek j atribut ke- k
5. Perhitungan Shilhoutte Coefficient
Silhouette coefficient terletak pada rentang nilai -1 sampai 1. Semakin dekat dengan nilai 1, maka semakin baik cluster hasil pengelompokan datanya. Sebaliknya jika nilai dekat dengan nilai -1, maka semakin buruk cluster hasil pengelompokannya [12]. Tahapan perhitungan silhouette coefficient [13]: a. Menghitung jarak rata- rata data dengan semua data  yang berada dalam suatu cluster dengan persamaan berikut :
𝛼(𝑖) = 1
[𝐴] ∑ 𝑗  ∈ 𝐴, 𝑗  ≠ 𝑑 (𝑖, 𝑗) (2)
b. Menghitung rata-rata data dengan semua data yang terletak dalam cluster lain, selanjutnya mengambil nilai yang paling kecil dengan persamaan berikut :
𝑑(𝑖, 𝐶) = 1 [𝐴] ∑ 𝑗  ∈ 𝐶     𝑑 (𝑖, 𝑗)
(3)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 507 − 511 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2006
c. Menghitung nilai silhouette coefficient dengan persamaan berikut :
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) max(𝑎(𝑖),𝑏(𝑖)) (4)

## 2.4 Pengujian Sistem dan Analisis Hasil
Dalam tahap pengujian Sistem dan Analisis Hasil ini menggunakan pemrograman R studio dan R project dengan versi 4.2.1. Aplikasi R pada dasarnya berbasis teks atau berbasis baris perintah, mengharuskan pengguna untuk mengetik perintah tertentu dan mengingat perintah. Setidaknya saat menggunakan R untuk melakukan aktivitas analisis data  harus selalu memiliki perintah yang siap digunakan [14].

## 2.5 Pengambilan Kesimpulan
Setelah melakukan tahap pengujian dan Analisis hasil maka dambil kesimpulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Contoh data yang digunakan dalam penilitian ini terdapat pada tabel 1.
Table 1 . Data
no lalitude longitude  Bright_ti4 confidence 1 -3748861 14963156 341.1 n 2 -344611 15088142 328.5 l 3 -3394823 15121292 341.1 n 4 -3445618 15087723 328.5 n 5 -3160223 15015147 367 h 6 -2926867 14946602 367 h 7 -2926898 1494623 356.2 n 8 -3160248 15014816 355.2 n 9 -2926928 14945857 340.6 n 10 -2934156 14804869 367 n

## 3.2 Normalisasi data
Normalisasi data adalah  teknik  desain database yang membuat tabel dengan atribut yang tidak   sesuai dengan kebutuhan sistem[15]. Data sebelum dilakukan perhitungan harus dinormalisikan terlebih dahulu. Yaitu dengan mengubah type data. Type data semula adalah char diubah menjadi numerik (integer). Untuk nilai confidence yang semula berupa kategori “n”, “l”, dan “h” divectorkan menjadi “3”, “2” dan “1”.
Table 2. Data Hasil Normalisasi
no lalitude longitude  Bright_ti4 confidence 1 -3748861 14963156 341 3 2 -344611 15088142 328 2 3 -3394823 15121292 341 3 4 -3445618 15087723 328 3 5 -3160223 15015147 367 1 6 -2926867 14946602 367 1 7 -2926898 1494623 356 3 8 -3160248 15014816 355 3 9 -2926928 14945857 340 3 10 -2934156 14804869 367 1

## 3.3 Pengujian Cluster
Sejumlah uji klaster (k) dan uji volume data dilakukan. Tes  dijalankan 5 kali  dan nilai rata-rata  digunakan sebagai hasil tes akhir.

## 3.3.1 Pengujian Pengaruh Jumlah cluster (k)
Pengujian  dampak  jumlah  cluster  dilakukan  dengan  menggunakan  1658  data  uji  dan  mempertimbangkan  nilai Silhouette Coefficient yang dihasilkan untuk menentukan jumlah cluster  yang optimal. Nilai cluster (k) yang akan diuji adalah nilai k antara 2 dan 10.  Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 507 − 511 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2006
Table 3. Hasil Pengujian Jumlah cluster
Jumlah Data Uji  Nilai K Rata-Rata Nilai Silhouette Coefficient yang dihasilkan 1658 2 0,87 3 0,56 4 0,57 5 0,62 6 0,53 7 0,55 8 0,58 9 0,55 10 0,54
Proses  pengujian  menghasilkan  kualitas cluster terbaik  dengan  penggunaan  nilai  k=2  dan  nilai  rata-rata Silhouette Coefficient paling tinggi adalah 0.87. Grafik ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2 . Rata-rata Silhoutte Coefficient
Grafik memperlihatkan semakin menggunakan data yang banyak dengan nilai k, maka akan memperoleh nilai Silhouette Coefficient relatif semakin rendah. Hal ini disebabkan oleh semakin banyaknya tetangga terdekat yang digunakan dalam proses clustering . Dalam hal ini, jarak ketetangaan diperhitungkan dan dimasukkan dalam proses perhitungan. Oleh karena itu, jarak antar objek dalam suatu cluster bertambah dan jarak antara cluster yang satu dengan cluste r lainnya berkurang.

## 3.3.2 Pengujian Pengaruh Jumlah Data
Pengujian  ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh banyaknya data  terhadap hasil dari pengujian sebelumnya. pengujian ini menggunakan data sebesar 10%, 25%, 50%, 75% dan 100% dari data sampel yang digunakan pada penelitian ini. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 4.
Table 4. Data Hasil Pengujian dengan Jumlah data
Jumlah Cluster  Jumlah Data  Rata-Rata Nilai Silhouette Coefficient
2 1658 0.87 4145 0.88 8290 0.87 12434 0.87 16579 0.89
Pada  hasil  proses  pengujian,  jumlah  data  terbaik  diperoleh  pada  penggunaan  16.579  data  dengan  nilai Silhouette Coefficient tertinggi 0.89.
3.4 Analisis Penentuan Potensi Kebakaran Hutan/Lahan
Table 5. Hasil Analisis Penentuan Potensi
Cluster  Rata-rata Brightness ( 0 K)  Rata-rata Confidence
1 367 1 2 349 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 507 − 511 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2006
Dari  tabel  5  tersebut  dapat  dianalisa  bahwa  potensi  kebakaran  hutan/lahan  pada  cluster  1  adalah  tinggi karena  rata-rata  brightness  367 0 K  dan  rata-rata  confidence  1  (hight).  Sedangkan  cluster  2  memiliki  potensi kebakaran sedang dengan rata-rata brightness 349 0 K dan confidence 3 (nominal).

## 4. KESIMPULAN
Dapat menggunakan algoritma Clara untuk menangani clustering data potensi kebakaran hutan/lahan berdasarkan hotspot  sesuai  tahap  perhitungan  Clara.  Kualitas  clustering  yang  dihasilkan  didasarkan  pada  proses  hasil pengujian,  diperoleh  jumlah  cluster  2  dan  nilai  koefisien  Shihhoutte  sebesar  0,89  pada  dataset  sebesar  16.579. Berdasarkan hasil tersebut, jumlah cluster dan jumlah data mempengaruhi kualitas hasil cluster. Analisis potensi kebakaran  hutan/lahan  di  Klaster  1  lebih  tinggi  karena  kecerahan  rata-rata  367 0 K  dan  kepercayaan  rata-rata  1 (tinggi). Cluster 2, di sisi lain, memiliki potensi pembakaran sedang, kecerahan rata-rata 349 0 K, dan keandalan 3 (nominal).

## REFERENCES
[1] V.  Mala,  A.  Kusuma,  M.  T.  Furqon,  and  L.  Muflikhah,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Subtractive  Clustering  Untuk Pengelompokan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 9, pp. 876–884, 2017.
[2] A. Humam, M. Hidayat, A. Nurrochman, A. I. Anestatia, A. Yuliantina, and S. P. Aji, “Identifikasi Daerah Kerawanan Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Sistem Informasi Geografis dan Penginderaan Jauh di Kawasan Tanjung Jabung  Barat  Provinsi  Jambi,” J.  Geosains  dan  Remote  Sens. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  32–42,  2020,  doi: 10.23960/jgrs.2020.v1i1.14.
[3] F. Rozi, A. A. Akbar, and U. Kadaria, “Hubungan Sebaran Titik Panas (Hotspot) Terhadap Kesehatan Masyarakat Kota Pontianak,” J. Tek. Sipil , vol. 20, no. 2, 2020.
[4] B.  K.  Amijaya,  M.  T.  Furqon,  and  C.  Dewi,  “Clustering  Titik  Panas  Bumi  Menggunakan  Algoritme  Affinity Propagation,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 10, pp. 3835–3842, 2018.
[5] J. Nasir, “Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 690–703, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.5482.
[6] D.  F.  Pramesti,  Lahan,  M.  Tanzil  Furqon,  and  C.  Dewi,  “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  Untuk Pengelompokan  Data,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  9,  pp.  723–732,  2017,  doi: 10.1109/EUMC.2008.4751704.
[7] P. R. Fitrayana and D. R. S. Saputro, “Algoritme Clustering Large Application (CLARA) untuk Menangani Data Outlier,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 5, pp. 721–725, 2022, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[8] W.  AS,  M.  K.  Aidid,  and  M.  Nusrang,  “Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Provinsi  Sulawesi  Selatan  dan  Barat Berdasarkan Angka Partisipasi Pendidikan SMA/SMK/MA Menggunakan K-Medoid dan CLARA,” VARIANSI J. Stat. Its Appl. Teach. Res. , vol. 1, no. 3, p. 48, 2019, doi: 10.35580/variansiunm12899.
[9] N. Thamrin and A. W. Wijayanto, “Comparison of Soft and Hard Clustering: A Case Study on Welfare Level in Cities on Java Island,” Indones. J. Stat. Its Appl. , vol. 5, no. 1, pp. 141–160, 2021, doi: 10.29244/ijsa.v5i1p141-160.
[10]  B. E. Susilowati and P. R. Sihombing, “Metode ROBPCA (Robust Principal Component Analysis) dan Clara (Clustering Large Area) pada Data dengan Outlier,” J. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 2, p. 11, 2020, doi: 10.24843/jik.2020.v13.i02.p04.
[11]  I. H. Rifa, H. Pratiwi, and Respatiwulan, “Implementasi algoritma clara untuk data gempa bumi di indonesia,” Semin. Nas. Penelit. Pendidik. Mat. , no. 2006, pp. 161–166, 2019.
[12]  P. Studi, T. Informatika, F. I. Komputer, U. Singaperbangsa, and A. K-means, “Implementasi K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan Model,” J. Teknol. dan Indormasi , vol. 12, pp. 64– 77, 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.
[13]  J. S. M. S. Mikroskil, “| JSM STMIK Mikroskil 73,” Perbandingan Metod. Clust. Menggunakan Metod. Single Link. dan K-Means Pada Pengelompokkan Dok. , vol. Vol. 15, pp. 1–10, 2016.
[14]  M.  Rosidi,  “Metode  Numerik  Menggunakan  R  Untuk  Teknik  Lingkungan,”  p.  300,  2019,  [Online].  Available: https://bookdown.org/moh_rosidi2610/Metode_Numerik/
[15]  S. Mulyati, B. A. Sujatmoko, T. I. M. Wira, R. Afif, and R. A. Pratama, “Normalisasi Database Dan Migrasi Database Untuk Memudahkan Manajemen Data,” Sebatik , vol. 22, no. 2, pp. 124–129, 2018, doi: 10.46984/sebatik.v22i2.319.