## PERBANDINGAN ALGORITMA LSDBC DAN DBSCAN PADA PEMETAAN DAERAH RAWAN KEBAKARAN HUTAN
(Studi Kasus di Pulau Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, dan Papua)
Fella Ulandari 1 , Robert Kurniawan 2
1,2 Politekinik Statistika STIS e-mail: 1 16.9134@stis.ac.id

## Abstrak
Kebakaran  hutan  merupakan  salah  satu  kejadian  bencana  alam  di  Indonesia  yang  menyebabkan deforestasi dan berbagai kerugian pada aspek ekologi, ekonomi, dan sosial. Pencegahan kebakaran hutan dan lahan dapat dilakukan dengan menyediakan data dan informasi meliputi lokasi/areal kebakaran dan daerah rawan kebakaran hutan dan lahan. Penutupan lahan yang cenderung cepat berubah menjadikan peta  rawan  kebakaran  hutan  yang  dievaluasi  setiap  tiga  tahun  sekali  menjadi  tidak  akurat  lagi. Permasalahan ini dapat diatasi dengan pemanfaatan data titik panas yang disediakan secara real time oleh  Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional  (LAPAN).  Penelitian  sebelumnya  berhasil memetakan daerah rawan kebakaran hutan menggunakan penerapan algoritma Density Based Clustering Application with Noise (DBSCAN) pada data titik panas. Pada penelitian ini, algoritma Locally Scaled Density  Based  Clustering (LSDBC)  digunakan  pada  data  titik  panas  sebagai  perbaikan  dan perbandingan  terhadap  algoritma  DBSCAN.  Penelitian  ini  telah  berhasil  memetakan  daerah  rawan kebakaran  hutan  menggunakan  algoritma  DBSCAN  dan  LSDBC.  Namun,  algoritma  LSDBC  belum mampu menghasilkan klaster yang lebih baik dibandingkan algoritma DBSCAN.
Kata kunci : peta rawan kebakaran hutan, LSDBC, DBSCAN, titik panas

## Abstract
Forest fires are one of the natural disasters in Indonesia that cause deforestation and various losses in ecological, economic and social aspects. Forest and land fire prevention can be done by providing data and information about the forest-fire prone areas. Land cover that tends to change rapidly has made the forest-fire frone map, which is evaluated every three years, is no longer accurate. This problem can be  overcome  by  utilizing  hotspot  data  provided  in  real  time  by  the  National  Aeronautics  and  Space Agency (LAPAN). Previous research has succeeded in mapping forest fire-prone areas using the Density Based Clustering Application with Noise (DBSCAN) algorithm on hotspot data. In this study, the Locally Scaled Density Based Clustering (LSDBC) algorithm was used for hotspot data as an improvement and comparison to the DBSCAN algorithm. This research has succeeded in mapping forest-fire prone areas using  the  DBSCAN  and  LSDBC  algorithms.  However,  the  LSDBC  algorithm  has  not  been  able  to produce better clusters than the DBSCAN algorithm.
Keywords: forest-fire prone maps, LSDBC, DBSCAN, hotspot

## PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  merupakan  salah satu  kejadian  bencana  alam  yang  sering terjadi  di  Indonesia,  tercatat  telah  terjadi 150 kejadian kebakaran hutan dari 1 Januari 2019  hingga  1  Oktober  2019  (Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), 2019). Kejadian tersebut terjadi di berbagai wilayah di Indonesia khususnya di Pulau  Sumatera  dan  Kalimatan.  Bahkan, luas  wilayah  kebakaran  hutan  pernah mencapai  setengah  juta  hektar  di  Provinsi Sumatera Selatan dan Provinsi Kalimantan Tengah  pada  tahun  2015.  Pulau  Sumatera, Kalimantan,  dan  Papua  merupakan  tiga pulau  dengan  luas  kebakaran  tertinggi selama periode 2014-2018. Selain itu, Pulau Sulawesi  juga  memiliki  luas  kebakaran yang  cukup  tinggi  pada  tahun  2015  yang mencapai  88  ribu  hektar  (Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, 2019).
Kebakaran  hutan  merupakan  salah satu  kejadian  bencana  alam  di  Indonesia yang menyebabkan deforestasi dan berbagai  kerugian  pada  aspek  ekologi, ekonomi,  dan  sosial  (Siscawati,  1998). Harrison,  Page,  dan  Limin  (2009)  juga menyatakan bahwa kebakaran hutan adalah bencana  yang  umumnya  buatan  manusia yang berdampak besar terhadap satwa liar, kesehatan  manusia,  kondisi  ekonomi,  dan iklim lokal dan global. Harrison, Page, dan Limin (2019) menyetujui bahwa kebakaran hutan memberikan dampak negatif berdasarkan  aspek  ekologi.  Varma  (2003) dan Glauber dan Gunawan (2016) menyetujui bahwa kebakaran hutan
memberikan  dampak  negatif  berdasarkan aspek  ekonomi.  Chisholm,  Wijedasa,  dan Swinfield (2015) dan Frankenberg, McKee dan,  Thomas  (2005)  menyetujui  bahwa kebakaran  hutan  memberikan  dampak negatif  berdasarkan  aspek  sosial  dan kesehatan.
Siscawati  (1998)  merekomendasikan bahwa  pemerintah  perlu  melakukan  suatu tindakan  terhadap  penyebab  kebakaran hutan  di  Indonesia.  Harrison,  Page,  dan Limin (2012) menyatakan bahwa pencegahan  kebakaran  hutan  lebih  baik dilakukan daripada pemulihan area
kebakaran  hutan.  Pencegahan  kebakaran hutan  dan  lahan  dapat  dilakukan  dengan menyediakan  data  dan  informasi  meliputi lokasi/areal  kebakaran  dan  daerah  rawan kebakaran  hutan  dan  lahan  (Kementerian Lingkungan  Hidup,  2010).  Data  dan informasi  terkait  daerah  rawan  kebakaran hutan  dan  lahan  dapat  disajikan  dalam bentuk peta rawan kebakaran hutan.
Peta  rawan  kebakaran  hutan  saat  ini telah disediakan oleh BNPB yang dievaluasi  setiap  3  tahun  sekali  (Dinas Kehutanan  Provinsi  Sumatera  Selatan, 2019).  Penutupan  lahan  yang  cenderung cepat  berubah  menjadikan  peta  rawan kebakaran yang dievaluasi setiap tiga tahun sekali  menjadi  tidak  akurat  lagi  (Solichin, dkk., 2007). Permasalahan ini dapat diatasi dengan  pemanfaatan  data  titik  panas  yang disediakan  secara  real  time  oleh  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional (LAPAN).
Penelitian  sebelumnya  oleh  Karanja
(2016)  berhasil  memetakan  daerah  rawan kebakaran menggunakan penerapan algoritma Density Based Clustering Application  with  Noise  (DBSCAN)  pada data  titik  panas.  Namun, algoritma DBSCAN masih memiliki kelemahan yaitu sangat sensitif terhadap perubahan parameter sehingga Bicici dan Yuret (2007) mengajukan  algoritma  Locally  Scaled Density Based Clustering (LSDBC) sebagai perbaikan  dari  algoritma  DBSCAN.  Pada penelitian ini, algoritma LSDBC diterapkan pada  data  titik  panas  dan  dilakukan perbandingan terhadap algoritma DBSCAN.

## METODOLOGI PENELITIAN
Data  titik  panas  yang  digunakan merupakan  data  titik  panas  di  Pulau Sumatera,  Kalimantan,  Sulawesi,  dan Papua  periode  Januari  2018  –  Desember 2019.  Data  titik  panas  diklasterisasi menggunakan  algoritma  DBSCAN  dan LSDBC  dengan  ukuran  jarak Geodesic sebagaimana direkomedasikan oleh Karanja  (2016).  DBSCAN  akan  memulai pembentukan  klaster  pada  titik  pertama yang diinput dalam data sedangkan LSDBC
akan memulai pada titik dengan kepadatan tertinggi (Bicici dan Yuret, 2007).
Penentuan  parameter  pada  kedua algoritma  berdasakan  grafik  jarak  ke-k. Bentuk  grafik  k  tidak  berbeda  lagi  secara signifikan  saat  k  bernilai  4.  Sehingga, algoritma  LSDBC  menggunakan  input parameter k = 4 dan alpha = 3. Grafik jarak ke-k  menyiku  pada  saat  jarak  berukuran 50.000  m,  100.000  m  dan  125.000  m. Sehingga, algoritma DBSCAN akan disimulasikan  menggunakan  parameter (minPts, eps) sebesar, (3,125.000),
(5,100.000),  dan  (7,50.000).  Berdasarkan hasil simulasi pada tabel 1, DBSCAN pada Pulau  Sumatera  akan  menggunakan  input parameter minPts = 5 dan eps = 100.000 m
sedangkan  Pulau  Kalimantan,  Sulawesi, dan  Papua  akan  menggunakan  input parameter minPtS = 7 dan eps = 50.000 m.
Hasil  klaster  menggunakan  kedua algoritma tersebut selanjutnya dikategorikan  ke  dalam  5  kategori  tingkat kerawanan  berdasarkan  kepekatan  klaster. Semakin pekat suatu klaster maka semakin rawan terjadi kebakaran hutan pada klaster tersebut.  Performa  kedua  algoritma  klaster selanjutnya  dibandingkan  menggunakan indeks  Dunn,  indeks  DB,  dan  koefisien BetaCV.  Semakin  besar  nilai  indeks  Dunn dan  semakin  besar  nilai  indeks  DB  dan koefisien  BetaCV  maka  semakin  baik klaster yang dihasilkan (Rendon, dkk., 2011
& University of Illinois, 2020).

## Tabel 1. Hasil simulasi parameter
Pulau Parameter DBSCAN (minPts, eps) 3, 125.000 5, 100.000 7, 50.000 Sumatera 5 klaster terbaik 10 klaster terbaik 7 klaster terbaik Kalimantan 0 klaster terbaik 3 klaster terbaik 20 klaster terbaik Sulawesi 6 klaster terbaik 7 klaster terbaik 10 klaster terbaik Papua 7 klaster terbaik 8 klaster terbaik 9 klaster terbaik

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  klaster  dikategorikan  ke  dalam 5  kategori tingkat  kerawanan  yaitu, sangat rawan (klaster dengan kepekatan tertinggi), rawan,  cukup  rawan,  sedikit  rawan,  dan tidak  rawan  (klaster  dengan  kepekatan terendah).  Gambar 1 menggambarkan hasil pemetaan daerah rawan kebakaran hutan di Pulau Sumatera pada Februari 2018 dengan algoritma  DBSCAN.  Berdasarkan  gambar 1,  Provinsi  Riau  berada  pada  kategori sangat rawan terjadi kebakaran hutan.
Daerah  yang  selalu  masuk  dalam kategori  sangat  rawan  dan  rawan  pada setiap  bulannya  disebut  sebagai  daerah rawan  kebakaran  hutan.  Namun,  algoritma
LSDBC dan DBSCAN dapat menghasilkan daerah  rawan  kebakaran  hutan  yang berbeda. Hal tersebut dikarenakan DBSCAN  akan  memulai  pembentukan klaster  pada  titik  pertama  yang  diinput dalam  data  sedangkan  LSDBC  akan memulai  pada  titik  dengan  kepadatan tertinggi. Berdasarkan hasil
clustering menggunakan  algoritma  LSDBC,  daerah rawan  kebakaran  hutan  di  Pulau  Sumatera berada  pada  Provinsi  Riau.  Provinsi Kalimantan  Barat  menjadi  daerah  rawan kebakaran  hutan  di  Pulau  Kalimantan. Provinsi  Sulawesi  Tenggara  dan  Sulawesi Selatan  menjadi  daerah  rawan  kebakaran
Tabel 2. Hasil evaluasi klaster di Pulau Sumatera
Pulau BetaCV Indeks Dunn Indeks DB Algoritma Terbaik LSDBC DBSCAN LSDBC DBSCAN LSDBC DBSCAN Jan 18 0.02583 0.35361 0 0.15009 0.699297 0.490697 DBSCAN Feb 18 0.019768 0.225408 0 0.152105 1.114717 0.473836 DBSCAN Mar 18 0.016263 0.28355 0 0.177267 0.619321 0.511933 DBSCAN Apr 18 0.024986 0.265074 0 0.135204 0.855934 0.486909 DBSCAN Mei 18 0.048528 0.35476 0 0.144411 0.498142 1.161531 LSDBC Jun 18 0.031367 0.49598 0.009751 0.105403 0.54388 0.774224 LSDBC Jul 18 0.02276 0.389624 0 0.08285 0.635419 0.528067 DBSCAN Agt 18 0.016003 266.3079 0 Inf 0.577268 NaN - Sep 18 0.017157 0.226733 0 0.217151 0.601839 0.301095 DBSCAN Okt 18 0.025542 0.143389 0 0.908784 0.633336 0.193669 DBSCAN Nov 18 0.12346 0.205883 0.004929 0.315279 0.679434 0.540481 DBSCAN Des 18 0.148063 0.091763 0.057081 0.800253 0.507543 0.31253 DBSCAN Jan 19 0.074313 0.075916 0.284914 0.129769 0.58465 0.384807 LSDBC Feb 19 0.03487 0.14444 0.000158 0.212908 0.63395 0.363873 DBSCAN Mar 19 0.020399 0.199671 0.000218 0.327784 0.64106 0.250896 DBSCAN Apr 19 0.012486 0.067722 0.000434 0.221049 0.596795 0.294981 DBSCAN Mei 19 0.032452 0.312305 0 0.63443 0.556387 0.300406 DBSCAN Jun 19 0.043746 0.243306 0 0.082125 1.020927 0.599425 DBSCAN Jul 19 0.017964 0.428333 0 0.069438 0.948352 0.525302 DBSCAN Agt 19 0.009602 462.73 0 Inf 0.795471 NaN - Sep 19 0.003582 0.263502 0 0.195517 0.714988 0.274749 DBSCAN Okt 19 0.006543 0.147857 0.000294 0.787167 0.644559 0.329321 DBSCAN Nov 19 0.011734 0.13313 0.000265 0.49371 0.627223 0.354893 DBSCAN Des 19 0.03842 102.6964 0.001218 Inf 0.548979 NaN -
hutan  di  Pulau  Sulawesi.  Provinsi  Papua menjadi  daerah  rawan  kebakaran  hutan  di Pulau  Papua.  Berdasarkan  hasil clustering menggunakan algoritma DBSCAN, daerah rawan  kebakaran  hutan  di  Pulau  Sumatera berada  pada  Provinsi  Riau.  Provinsi Kalimantan  Timur  menjadi  daerah  rawan kebakaran  hutan  di  Pulau  Kalimantan. Provinsi Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara,  dan  Sulawesi  Selatan  menjadi daerah  rawan  kebakaran  hutan  di  Pulau Sulawesi.  Provinsi  Papua  menjadi  daerah rawan kebakaran hutan di Pulau Papua.
Hasil  klaster  selanjutnya  dievaluasi menggunakan indeks Dunn, indeks DB, dan koefisien  BetaCV.  Tabel  2  menjelaskan hasil  evaluasi  klaster  di  Pulau  Sumatera berdasarkan  ketiga  nilai  tersebut.  Suatu klaster akan dikategorikan lebih baik ketika memiliki  nilai  indeks  Dunn  yang  lebih tinggi  atau  indeks  DB  dan  koefisien BetaCV  yang  lebih  rendah  (Rendon,  dkk., 2011 & University of Illinois, 2020).
Berdasarkan  tabel  2,  hasil  klaster terbaik di Pulau Sumatera didominasi oleh algoritma  DBSCAN.  Algoritma  LSDBC hanya  menghasilkan  klaster  terbaik  pada Mei  2018,  Juni  2018,  dan  Januari  2019. Namun, algoritma DBSCAN beberapa kali hanya  menghasilkan  satu  klaster.  Hal tersebut terjadi pada Agustus 2018, Agustus 2019,  dan  Desember  2019.  Indeks  Dunn dan Indeks DB memerlukan setidaknya dua klaster untuk dapat dihitung (Bolshakova & Azuaje, 2003). Sehingga, hasil klaster pada ketiga bulan tersebut tidak dapat dievaluasi.
Tabel  3  menjelaskan  ringkasan  hasil evaluasi  klaster  pada  Pulau  Sumatera, Kalimantan,  Sulawesi,  dan  Papua.  Pada Pulau Sumatera, algoritma LSDBC menghasilkan klaster terbaik pada 3 dataset sedangkan
algoritma DBSCAN
menghasilkan  klaster  terbaik  pada  18
dataset.  Pada  Pulau  Kalimantan,  algoritma LSDBC menghasilkan klaster terbaik pada 4  dataset  sedangkan  algoritma  DBSCAN menghasilkan  klaster  terbaik  pada  19 dataset.  Pada  Pulau  Sulawesi,  algoritma LSDBC menghasilkan klaster terbaik pada 6  dataset  sedangkan  algoritma  DBSCAN menghasilkan  klaster  terbaik  pada  17 dataset.  Pada  Pulau  Papua,  algoritma LSDBC menghasilkan klaster terbaik pada 1  dataset  sedangkan  algoritma  DBSCAN menghasilkan  klaster  terbaik  pada  13 dataset.  Sehingga,  dapat  disimpulkan bahwa  algoritma  LSDBC  belum  mampu menghasilkan  klaster  yang  lebih  baik daripada algoritma DBSCAN.

## KESIMPULAN
Penelitian ini telah berhasil memetakan daerah rawan  kebakaran  hutan menggunakan  algoritma  DBSCAN  dan LSDBC.  Namun,  hasil  pemetaan  daerah rawan  kebakaran  hutan  dengan  algoritma LSDBC  dan  DBSCAN  memberikan  hasil yang  berbeda  pada  Pulau  Kalimantan  dan Sulawesi.  Daerah  rawan  kebakaran  hutan pada  Pulau  Sumatera  berada  di  Provinsi Riau  dan  pada  Pulau  Papua  berada  di Provinsi  Papua.  Daerah  rawan  kebakaran hutan  pada  Pulau  Kalimantan  dengan algoritma  LSDBC  berada  di  Provinsi Kalimantan Barat sedangkan dengan algoritma  DBSCAN  berada  di  Provinsi Kalimantan Timur. Daerah rawan kebakaran  hutan  pada  Pulau  Sulawesi dengan  algoritma  LSDBC  berada  di Provinsi  Sulawesi  Tenggara  dan  Sulawesi Selatan.  Jika  menggunakan  algoritma DBSCAN,  Provinsi  Sulawesi  Tengah  juga menjadi  daerah  rawan  kebakaran  hutan. Secara  keseluruhan,  algoritma  LSDBC belum  mampu  menghasilkan  klaster  yang
Tabel 3. Ringkasan hasil evaluasi klaster
Pulau Algoritma Clustering Algoritma Terbaik LSDBC DBSCAN Sumatera 3 klaster terbaik 18 klaster terbaik DBSCAN Kalimantan 4 klaster terbaik 19 klaster terbaik DBSCAN Sulawesi 6 klaster terbaik 17 klaster terbaik DBSCAN Papua 1 klaster terbaik 13 klaster terbaik DBSCAN
lebih baik dibandingkan algoritma DBSCAN.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Nasional Penanggulangan Bencana.
(2019, October 1). Beranda . Retrieved from DIBI BNPB: http://dibi.bnpb.go.id/ Bicici,  E.,  &  Yuret,  D.  (2007). Locally
Scaled Density Based Clustering . An Article in International Conference on Adaptive  and  Natural  Computing Algorithms  (pp.  739-748).  Berlin: Springer.
Bolshakova,  N.,  &  Azuaje,  F.  (2003).
Cluster  validation  techinques  for genome  expression  data.  Signal Processing, 825-833.
Chisholm,  R.  A.,  Wijedasa,  L.  S.,  & Swinfield,  T.  (2016).  The  need  for long-term  remedies  for  Indonesia’s forest  fires.  Conservation  Biology, 30(1), 5-6. Dinas Kehutanan Provinsi Sumatera Selatan.  (2019).  Retrieved  from Pantau Kebakaran Hutan: http://monitoring.dishut.sumselprov. go.id/karhutla
Frankenberg, E., McKee, D., & Thomas, D.
(2005). Health consequences of forest fires  in  Indonesia.  Demography, 42(1), 109-129.
Glauber, A. J., & Gunawan, I. (2016). The cost of fire: An economic analysis of Indonesia's  2015  fire  crisis.  The
World Bank http://pubdocs. worldbank. org/en/643781465442350600/Indone sia-forest-fire-notes. pdf.
Harrison, M. E., Page, S. E., & Limin, S. H.
(2009).  The  global  impact  of Indonesian  forest  fire.  Biologist 56(3), 156-163. Karanja,  S.  K.  (2016).  Density-Based Cluster Analysis of Fire Hot Spots in Kenya’s.  Nairobi:  University  of
Nairobi. Kementerian  Lingkungan  Hidup.  (2010).
Peraturan Menteri Negara Lingkungan  Hidup  Nomor  10  Tahun 2010 Tentang Mekanisme Pencegahan  Pencemaran  dan/atau
Kerusakan  Lingkungan  Hidup  yang Berkaitan  dengan  Kebakaran  Hutan dan/atau Lahan. Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.  (2019,  November  17). Luas  Kebakaran.  Retrieved  from
SiPongi Karhutla Monitoring Sistem: http://sipongi.menlhk.go.id/hotspot/l uas_kebakaran Rendon, E., Abundez, I., Arizmendi, A., & Quiroz, E. M. (2011). Internal versus External  cluster  validation  indexes  .
INTERNATIONAL  JOURNAL  OF COMPUTERS AND COMMUNICATIONS, 27-34. Siscawati, M. (1998). Underlying Causes of
Deforestation and Forest Degradation in Indonesia : A Case Study of Forest Fire.  Proceedings  of  the  IGES International  Workshop  on  Forest Conservation  Strategies  for  the  Asia and  Pacific  Region  (pp.  44-57). Yokohama:  Institute  for  Global
Environmental Strategies. Solichin, Tarigan, L., Kimman, P., Firman, B., & Bagyono, R. (2007). Pemetaan Daerah Rawan Kebakaran. Palembang:  South  Sumatra  Forest
Fire Management Project (SSFFM).
University  of  Illinois.  (2020,  January  10).
6.7  Internal  Measures  for  Clustering Validation. Retrieved from Coursera: https://www.coursera.org/lecture/clus ter-analysis/6-7-internal-measures- for-clustering-validation-jDuBD Varma, A. (2003). The economics of slash and  burn:  a  case  study  of  the  1997–
1998 Indonesian forest fires. Ecological  Economics,  46(1),  159-
171.