## Implementasi K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM
F N Dhewayani 1 , D Amelia 2 , D N Alifah 3 , B N Sari 4 , M Jajuli 5
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang 12345
Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kab. Karawang, Jawa
Barat 12345
fitriana.dhewayani18115@student.unsika.ac.id 1 *, dea.amelia18151@student.unsika.ac.id 2 , dinda.nuralifah18044@student.unsika.ac.id 3 , betha.nurina@staff.unsika.ac.id 4 ,
mohammad.jajuli@staff.unsika.ac.id 5
diterima: 24 Februari 2022 direvisi: 21 Maret 2022 dipublikasi: 31 Maret 2022

## Abstrak
Frekuensi tingginya potensi bahaya bencana yang kerap terjadi di Indonesia yaitu bencana kebakaran hutan dan juga lahan atau biasa disebut dengan Karhutla. Dampak yang terjadi akibat bencana ini sangat  besar  dan  membahayakan,  akibat  dari  bencana  kebakaran  hutan  serta  lahan  dapat mempengaruhi udara, air, lahan dan juga menyebabkan kerugian finansial, kerusakan fasilitas dan tempat  hidup  flora  dan  juga  fauna  yang  ada,  serta  dapat  mengancam  nyawa  manusia.  Informasi daerah  bencana  dengan  potensi  kejadian  yang  tinggi  dapat  digunakan  sebagai  informasi  agar masyarakat  lebih  awas  dan  juga  siaga  dalam  mengenal  lingkungan  tersebut.  Penggunaan  teknik clustering  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  dimana  data  akan  dikelompokkan  menjadi beberapa bagian kelompok dan setiap kelompok mempunyai karakteristik yang mirip satu sama lain, tetapi  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dengan  kelompok  lain.  Tujuan  penelitian  dilakukan untuk menghasilkan kelompok daerah yang memiliki potensi tinggi untuk terjadi kebakaran, yang berguna bagi masyarakat agar mengenal bahaya yang mungkin terjadi pada daerah tersebut. Dengan potensi  daerah  tingkat  bencana  kebakaran  akan  ditunjukan  dalam  beberapa  cluster  dan  terdapat cluster tertinggi ditujukan kepada Cluster 3 dengan indeks kebakaran di setiap kota tercatat mencapai 87 kejadian setiap tahunnya.
Kata kunci: Kebakaran; Clustering ; Algoritma K-Means

## Abstract
The frequency of potential disaster hazards that often occur in Indonesia is forest and land disasters or  known  as  Karhutla.  The  impact  caused  by  this  disaster  is  very  large  and  dangerous,  the consequences of forest and land fires can affect the air, land and also cause financial losses, damage to facilities and habitats for flora and fauna that exist, and can threaten human life. Information on disaster areas with potential events that can be used as information so that people are more alert and alert in getting to know the environment. The use of clustering techniques using the K-Means algorithm  where  the  data will  be  divided into  several  groups and each  group  has  characteristics similar  to  other  groups,  but  has  different  characteristics  from  other  groups.  The  purpose  of  this research is to produce a group of areas that have a high potential for fires to occur, which are useful for the community to recognize the dangers that may occur in the area. With the potential for fire disaster areas to be shown in several clusters and there is the highest cluster aimed at Cluster 3 with a fire index in each city, 87 incidents are recorded every year.
Keywords: Fire; Clustering; Algorithm K-means

## 1. Pendahuluan
Tingginya potensi bahaya bencana yang kerap terjadi di Indonesia yaitu bencana kebakaran adalah bencana kebakaran hutan dan juga lahan atau biasa disebut dengan Karhutla tercatat sudah  terjadi  sejak  tahun  1970  [1].  Dilansir  berdasarkan  sumber worldbank bencana kebakaran  hutan  dan  lahan  ini  mulai  memasuki  kejadian  skala  besar  yang  terjadi  secara tahunan  dan  diiringi  juga  dengan  rusaknya  lingkungan  dari  dampak  ekonomi  pada  tahun 1982.  Dampak  yang  terjadi  akibat  bencana  kebakaran  sangat  besar  dan  membahayakan, akibat  dari  bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan  dapat  mempengaruhi  kualitas  udara,  air, lahan dan juga menyebabkan kerugian finansial, kerusakan fasilitas dan tempat hidup flora dan juga fauna yang ada, kerugian sosial, serta dapat berakibat fatal hingga terjadi kematian [2]. Kebakaran hutan dan lahan juga mengakibatkan kerugian berkurangnya jumlah hutan (deforestasi) dan juga hasil hutan dan berakibat pada pengurangan kualitas potensi desa yang terjadi  kebakaran  [3].  Hal  ini  tentu  saja  dilakukan  untuk  membuat  masyarakat  lebih membuka mata dan sadar bahwa bencana kebakaran hutan dan lahan merupakan bencana yang  berbahaya  dan  harus  mendapatkan  perhatian  lebih  agar  kejadiannya  dapat ditanggulangi  dengan  baik  dan  ditekan  frekuensi  kejadiannya  karena  kerugian  yang disebabkan sangat tinggi dan berbahaya.
Menurut  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  (2019),  kejadian  jumlah bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Jawa  Barat  merupakan  bencana  yang  tercatat mengalami kejadian paling banyak pada tahun 2019. Kebakaran hutan merupakan bencana terbanyak  yang  terjadi  di  Jawa  Barat  sepanjang  tahun  2019,  dan  kebakaran  rumah  yang termasuk ke dalam bencana kebakaran lahan juga berada di tempat kedua pada bencana yang terjadi di Jawa Barat. Kebakaran juga terjadi karena beberapa faktor, yaitu faktor alam dan juga  manusia  [4].  Faktor  alam  biasanya  disebabkan  oleh  peristiwa  alami  yang  memicu terjadinya kebakaran  seperti  kebakaran hutan  yang dapat  diperparah saat  musim  kemarau datang [5]. Pentingnya kesadaran warga dalam menjaga hutan tentu saja merupakan hal yang sangat penting dalam menanggulangi bencana kebakaran hutan di daerah Jawa Barat yang merupakan daerah dengan jumlah penduduk yang cukup tinggi. Kebakaran lahan yang juga terdapat pada posisi kedua banyaknya kejadian bencana di Jawa Barat juga terjadi akibat dua faktor tersebut yaitu alam dan juga manusia. Penyampaian informasi yang disampaikan oleh Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  masih  bersifat  acak  serta  tidak  mudah dipahami  membuat  efektivitasnya  belum  terlalu  dirasakan  menjadi  masalah  karena masyarakat masih memiliki banyak kendala [6].
Pada  penelitian  sebelumnya  penggunaan  algoritma K-Medoids digunakan  untuk pengelompokan wilayah yang memiliki potesi kebakaran tinggi berdasarkan titik persebaran panas  [7].  Sedangkan  pada  penelitian  lain  dengan  teknik  clustering  yang  sama  juga digunakan algortima K-Means digunakan untuk  melakukan pengelompokan terhadap data penggunan narkoba dengan metode elbow untuk menghasilkan cluster yang paling optimal [8].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  menghasilkan  cluster  terbaik  dengan  menggunakan metode elbow tersebut.  Selanjutnya  pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  untuk melakukan  perbadingan  hasil  clustering  antara  algoritma K-Medoids dan K-Means pada pengelompokan  kelayakan  puskesmas  di  DIY    tahun  2015  didapatkan  hasil  algoritma K- Means lebih  baik  dari  algoritma K-Medoids karena  memiliki  rasio  simpangan  baku  yang lebih kecil [9].
Berdasarkan masalah yang telah  disebutkan tersebut pada penelitian ini akan dilakukan pengelompokkan daerah rawan bencana kebakaran hutan dan lahan dengan menggunakan clustering yang  merupakan  salah  satu  metode  pada  data mining yang  digunakan  untuk pengelompokkan  data  menjadi  beberapa cluster [10] . Menggunakan  algoritma K-Means untuk  melihat  frekuensi  terjadinya  kebakaran  pada  setiap  daerahnya  dengan  penggunaan
Silhouette Coefficient untuk penentuan cluster optimal. Dengan hasil yang akan didapatkan berupa kelompok daerah-daerah yang sebelumnya sudah pernah terjadi bencana kebakaran selama kurun waktu 2019 – 2021 di daerah Jawa Barat, daerah tersebut akan dibagi menjadi beberapa kelompok sesuai dengan frekuensi tingginya kebakaran yang terjadi pada daerah tersebut yang dimana akan berguna bagi masyarakat agar lebih mudah mengetahui daerah mana yang memiliki potensi tinggi terjadi bencana kebakaran. Dimana hasil penelitian ini dapat membuat masyarakat lebih mengenal bahaya yang mungkin terjadi pada lingkungan tersebut yang dapat berakibat fatal dan mengancam nyawa [11].

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Definisi Kebakaran
Kebakaran  merupakan  sebuah  reaksi  oksidasi  yang  prosesnya  cepat  dari  suatu  bahan dengan disertai munculnya api. Berdasarkan sumber yaitu NFPA ( National Fire Protection Association) kebakaran  merupakan  terjadinya  oksidasi    yang  melibatkan  oksigen,  bahan bakar dan sumber panas dan berujung menyebabkan kerugian fisik maupun material [12]. Kebakaran terbagi menjadi beberapa jenis atau diklasifikasikan menjadi beberapa golongan, yang bertujuan untuk mempermudah pemadaman saat bencana terjadi. Klasifikasi kebakaran yaitu sebagai berikut :
1. Kelas  A,  kebakaran  yang  terjadi  pada  barang  yang  mudah  terbakar  seperti  kertas, plastik dan kayu.
2. Kelas  B,  kebakaran  yang  terjadi  pada  cairan  yang  mudah  terbakar  seperti  bensin, minyak tanah, dan bahan bakar serupa lainnya.
3. Kelas C, kebakaran yang terjadi pada listrik.
4. Kelas D, kebakaran yang terjadi pada logam yang mudah terbakar seperti titanium, aluminum, kalium dan magnesium.

## 2.2 Faktor terjadi kebakaran
Kebakaran  terjadi  karena  ada  pemicu  sehingga  timbulnya  nyala  api  dan  tidak  terjadi secara tiba-tiba. Unsur pemicu terbentuknya api yaitu [13]:
1. Bahan yang rentan terbakar, baik dalam bentuk padat (kertas, plastik, kayu, kulit), bahan cair (minyak tanah, bensin, alkohol, cat), atau bahan gas (asetilen, gas alam, butan, propan).
2. Sumber  panas  yang  menjadi  pemicu  api  karena  adanya  kenaikan  suhu  sehingga mencapai suhu pembakaran. Contohnya yaitu sinar matahari.
3. Oksigen (%), makin besar kadar oksigen maka nyala api akan semakin besar. Pada kadar oksigen yang kurang dari 12% tidak akan menimbulkan kebakaran,

## 2.3 Data mining
Data  mining merupakan  proses  penggalian  informasi  dari dataset menggunakan algoritma  dan  teknik  tertentu  yang  mempengaruhi  disiplin  ilmu  lain  seperti  kecerdasan buatan, machine  learning ,  statistik,  dan database . Data  mining digunakan  pada  proses pencarian  suatu  pola  tertentu  atau  informasi  pada  suatu  data  menggunakan  suatu  teknik tertentu . Penggunaan data mining biasanya ditujukan untuk melakukan ekstraksi informasi penting  pada  suatu dataset yang  besar,  dimana data  mining akan  menghasilkan  suatu keputusan  akhir  setelah  dilakukan  pengolahan  data  pada  kumpulan  data  yang  berjumlah besar. Data  mining ini  berguna  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  di  masa yang akan mendatang [14].
2.4 Algoritma K-Means
Algoritma  K-means  merupakan  teknik  data  mining  yaitu  metode clustering atau pengelompokkan  yang  proses  pemodelannya  tanpa  supervisi/pembelajaran  serta  metode pengelompokkan  datanya  dilakukan  secara  partisi.  Pada  metode  yang  digunakan  dalam algoritma K-means, data akan dikelompokkan menjadi beberapa bagian kelompok dan setiap kelompok memiliki ciri-ciri yang mirip dengan satu sama lain, namun memiliki ciri-ciri yang berbeda dengan kelompok lain. Hal itu bertujuan untuk meminimalisir perbedaan antara satu cluster dan  memaksimalkan  perbedaan  data  dengan cluster lain  [15].  Berikut  ini  istilah dalam algoritma k-means:
1. Cluster , merupakan suatu kelompok atau grup.
2. Centroid , merupakan titik pusat untuk menentukan Euclidean distance.
3. Iterasi, merupakan pengulangan suatu proses yang akan berhenti ketika hasil iterasi telah konvergen.

## 2.5 Silhouette coefficient
Metode Silhouette  coefficient merupakan  sebuah  metode  penguji  kualitas cluster yang berfungsi untuk melakukan identifikasi derajat kepemilikan pada setiap objek dalam suatu cluster . Silhouette coefficient juga merupakan salah satu metode integrasi validasi clustering yaitu  metode cohesion yang  berfungsi  untuk  mengetahui  keterkaitan  antar  objek  dalam cluster dan separation yang berfungsi untuk mengetahui jauhnya jarak yang terpisah antar cluster [14].
Dalam menghitung nilai silhouette coefficient dilakukan dengan menghitung jarak antar objek dengan cluster dengan menggunakan perhitungan euclidean distance . Berikut tahapan dari menghitung nilai silhouette coefficient :
1. Menghitung nilai rata-rata pada jarak objek data i dengan seluruh objek data yang berada pada satu cluster yang sama.
𝑎(𝑖) = 1 [𝐴]−1 Σj    ∈ A,J ≠ d(i, j) (1)
2. Menghitung rata-rata pada objek data i dengan semua objek data yang ada di klaster lainnya,  setelah  itu  mengambil  nilai  rata-rata  terkecil  yang  dijadikan  sebagai  bi. Rumus dalam mencari nilai bi dapat dilihat pada persamaan (2) berikut.
b(i) = min(D(i,C))                                                                                                  (2)
3. Langkah terakhir yaitu menghitung nilai silhouette coefisien
𝑆𝑖 = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) max (𝑎(𝑖),𝑏(𝑖)) (3)
Hasil  dari  perhitungan  nilai silhouette  coefisien memiliki  nilai  yang  bervariasi  dengan rentang  -1  sampai  1.  Nilai  suatu clustering dikatakan  baik  jika  memiliki  nilai silhouette coefisien bernilai positif (a(i)<b(i)) dan a(i) mendekati nilai 0. Dengan begitu menghasilkan nilai silhouette  coeffisient yang  maksimal  bernilai  1  ketika  a(i)  =  0.  Jika  nilai silhouette coeffisient bernilai 1 menandakan bahwa cluster 1 berada pada cluster yang tepat. Tetapi, jika nilai silhouette coeffisient bernilai 0 maka objek i berada pada cluster yang memiliki struktur  yang  tidak  jelas.  Namun,  jika  nilai silhouette  coeffisient memiliki  nilai  -1,  maka struktur  dari cluster memiliki  nilai overlapping ,  sehingga  objek  i  lebih  tepat  dimasukkan pada klaster lain. Berikut ini nilai silhouette coefficient menurut Rousseau (1987) [16] :
a. 0.7 < SC <=1, Struktur cluster yang kuat (Strong structure)
b. 0.5 < SC <= 0.7, Struktur cluster yang standard (Medium structure)
c. 0.25 < SC <= 0.5, Struktur cluster yang lemah (Weak structure)
d. SC <= 0.25, Tidak memiliki struktur (No structure)

## 2.6 CRISP-DM
CRISP-DM ( Cross Industry Standard for Data mining) merupakan metode yang banyak digunakan oleh para ahli dengan menggunakan proses pemodelan data di dalamnya, Tujuan dari metode CRISP-DM ini yaitu untuk menemukan pola yang menarik dan memiliki makna pada  data  yang  digunakan.  CRISP-DM  memiliki  tahapan  dan  kerangka  kerja  yang terstruktur sehingga pengguna metode ini akan lebih terarah dan mengetahui langkah yang harus dikerjakan dalam penelitian. Pada CRISP-DM ini terdapat 6 tahap [17], yaitu :
1. Business Understanding Business Understanding adalah proses menentukan tujuan bisnis, memahami situasi dan kondisi pada saat penelitian dan menetapkan sebuah tujuan dari penelitian yang dilakukan ke dalam permasalahan yang diselesaikan dengan data mining .
2. Data Understanding Data  understanding adalah  tahap  persiapan,  melakukan  pengecekan  terhadap  data yang digunakan, mengumpulkan data awal serta melakukan identifikasi pada kualitas data. Dalam data understanding , data yang digunakan akan melalui proses deskripsi dari setiap fiturnya.
3. Data Preparation Data preparation merupakan proses yang dilakukan setelah data telah dikumpulkan. Pada tahap ini, data akan melalui proses identifikasi, pemilihan data, pembersihan data dan transformasi data.
4. Modeling Modeling merupakan  tahap  implementasi  algoritma  yang  akan  digunakan  untuk melakukan  pencarian,  identifikasi,  serta  menghasilkan  pola  yang  akan  digunakan pada data penelitian.
5. Evaluation Evaluation adalah  suatu  proses  untuk  melakukan  pengukuran  hasil  evaluasi  dari model yang telah diimplementasikan sebelumnya di tahap modelling . Hasil evaluasi tersebut  menggambarkan  proses  dari data  mining yang  telah  dilakukan  dan mengukur model yang paling baik untuk digunakan.
6. Deployment Deployment adalah proses pembuatan laporan atau artikel jurnal menggunakan hasil penelitian.

## 2.7 Python
Python adalah salah satu bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dapat secara langsung menjalankan  sekaligus  instruksi  multi-guna  menggunakan  pendekatan  berorientasi  objek, serta  menggunakan  sistem semantic dinamis  untuk  memberikan  tingkat  tertentu  dari keterbacaan  sebuah syntax . Python juga  mudah  dipelajari  karena  telah  dilengkapi  oleh manajemen memori otomatis ( pointer ) [18].

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  salah  satu  teknik  data  mining  yaitu  clustering  dengan algoritma  K-means.  Metode  CRISP-DM  memiliki  enam  tahapan  yaitu business understanding,  data  understanding,  data  preparation,  modelling,  evaluation, dan deploymen t.

## Gambar 1. Metode CRISP-DM

## 3.1 Business Understanding
Pada tahap pertama yaitu dilakukan pemahaman bisnis serta penjelasan terhadap masalah data mining sehingga dapat mencapai tujuan. Pada tahap business understanding dilakukan proses  penentuan  tujuan  bisnis,  memahami  situasi    dan  kondisi  pada  saat  penelitian  dan menetapkan  sebuah  tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  ke  dalam  permasalahan  yang diselesaikan dengan data mining .

## 3.2 Data Understanding
Tahap data understanding merupakan tahap persiapan, dilakukan pengecekan terhadap data yang digunakan, mengumpulkan data awal serta melakukan identifikasi pada kualitas data.  Dalam data  understanding ,  data  yang  digunakan  akan  melalui  proses  deskripsi  dari setiap fiturnya.

## 3.3 Data Preparation
Pada data preparation dilakukan persiapan data dengan menyesuaikan dataset agar dapat sesuai  dengan  kebutuhan  yang  akan  digunakan  saat  tahap  pemodelan.  Pada  tahap data preparation pertama akan dilakukan data selection untuk melakukan seleksi terhadap data yang  dibutuhkan, data  preprocessing untuk  mempersiapkan  data  mentah  sehingga  siap untuk  menjadi data yang dapat digunakan pada pemodelan, dan data transformation untuk melakukan transformasi data.

## 3.4 Modeling
Pada tahap ini, pemodelan menggunakan teknik clustering untuk mendapatkan suatu pola data  mining .  Teknik  pemodelan clustering yang  digunakan  adalah  algoritma  k-means. Sebelum melakukan pemodelan, langkah awal yaitu menentukan cluster . Untuk menentukan jumlah cluster terbaik, peneliti menggunakan metode silhouette coefficient .

## 3.5 Evaluation
Setelah melakukan tahap pemodelan, tahap selanjutnya adalah evaluasi untuk mengukur model  yang  paling  baik  untuk  digunakan.  Evaluasi  yang  digunakan  yaitu  dengan  teknik silhouette score .

## 3.6 Deployment
Business Understanding Data Understanding Data Preparation Modeling Evaluation Deployment
Setelah  tahap  evaluasi  selesai  dilakukan  untuk  menilai  secara  detail  hasil  dari  sebuah model  maka  dilakukan  implementasi  dari  keseluruhan  model  yang  telah  dibangun.  Pada penelitian kali ini implementasi yang dilakukan akan diterapkan dan dibuat menjadi sebuah laporan yang berisi hasil yang sesuai dengan tahap CRISP-DM.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Business Understanding
Pada tahap pertama yaitu dilakukan pemahaman bisnis serta penjelasan terhadap masalah data  mining sehingga  dapat  mencapai  tujuan.    Pemahaman  masalah  pada  penelitian  ini mengacu pada kebakaran di daerah Jawa Barat. Kebakaran menjadi salah satu bencana yang tidak  terduga  dan  dapat  datang  kapan  dan  dimana  saja,  baik  kebakaran  lahan  maupun kebakaran  bangunan.  Jawa  Barat  menjadi  salah  satu  provinsi  yang  banyak  penduduk  dan lahannya,  sehingga  resiko  kebakaran  kemungkinan  besar  dapat  terjadi.  Untuk  itu,  untuk mengetahui titik rawan tingginya bencana kebakaran, perlu dilakukannya pengelompokkan daerah rawan bencana kebakaran agar pemerintah Jawa Barat melakukan tindakan preventif sebagai langkah awal meminimalisir bencana kebakaran.

## 4.2 Data Understanding
Dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  data  kebakaran  tahun  2019-2021 Provinsi Jawa Barat. Sumber dataset yaitu  berasal dari opendata.jabarprov.go.id. Dataset kebakaran  lahan  dan  kebakaran  hutan  terdiri  dari  135  records  yaitu  berisi  nama-nama kabupaten/kota dan disertai 9 atribut, yaitu id, kode provinsi, nama provinsi, nama kabupaten kota, kode kabupaten kota, jumlah kebakaran bangunan, jumlah kebakaran lahan, satuan dan tahun. Berikut ini dataset yang digunakan pada penelitian yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1.  Dataset Awal Id Kode Provinsi Kode Kab/Kota Nama Kab/Kota Jumlah Kebakaran Bangunan Jumlah Kebakaran Lahan Satuan Tahun 1 32 3201 Bogor 1 5 Kejadian 2019 2 32 3202 Sukabumi 61 32 Kejadian 2019 3 32 3203 Cianjur 3 7 Kejadian 2019 4 32 3204 Bandung 25 22 Kejadian 2019 5 32 3205 Garut 17 36 Kejadian 2019 .. .. .. .. .. .. .. .. 135 32 3279 Banjar 0 0 Kejadian 2021

## 4.3 Data Preparation
Pada data  preparation adalah  proses  melakukan  persiapan  data  dengan  menyesuaikan dataset agar dapat sesuai dengan kebutuhan yang akan digunakan saat tahap pemodelan.
1. Data Selection Dataset kebakaran yang didapatkan pada dataset 2019-2021 dengan banyak 135 data. Kemudian data ini akan diseleksi, dari total terdapat 9 atribut hanya 6 atribut saja yang dipilih yaitu id, kode provinsi, kode kabupaten kota, jumlah kebakaran bangunan, jumlah kebakaran lahan, dan tahun. Data hasil seleksi dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 1. Hasil Data Selection Id Kode Provinsi Kode Kab/Kota Nama Kab/Kota Jumlah Kebakaran Bangunan Jumlah Kebakaran Lahan Tahun 1 32 3201 Bogor 1 5 2019 2 32 3202 Sukabumi 61 32 2019 3 32 3203 Cianjur 3 7 2019 4 32 3204 Bandung 25 22 2019 5 32 3205 Garut 17 36 2019 .. .. .. .. .. .. .. 135 32 3279 Banjar 0 0 2021
Pada  Tabel  2. Dataset awal  yang  tidak  dibutuhkan  akan  dihapus  karena  tidak  sesuai dengan kebutuhan, yaitu nama provinsi, nama kabupaten kota dan satuan.
2. Data Preprocessing
Pada  tahap data  preprocessing akan  dilakukan  persiapkan  data  mentah  sehingga  siap untuk  menjadi data yang dapat digunakan pada pemodelan. Tahap preprocessing biasanya berupa proses pembersihan data, salah satunya menangani missing value . Pada dataset yang digunakan pada penelitian ini lengkap dan tidak terdapat missing value maupun data yang inkonsisten, sehingga dapat lanjut ke tahap berikutnya yaitu tahap data transformation .

## 3. Data Transformation
Tahap selanjutnya yaitu tahap transformasi data. Transformasi data ini adalah mengubah standar  angka  pada  data  menjadi  nilai  0-1.  Teknik  transformasi  yang  digunakan  adalah Standard Scaler . Standar Scaler bertujuan membuat rata-rata 0 dan variansi 1.

## Gambar 2. Proses Transformasi Data

## 4.4 Modeling
Pada tahap ini, pemodelan menggunakan teknik clustering untuk mendapatkan suatu pola data mining . Teknik pemodelan clustering yang digunakan adalah algoritma k-means. Sebelum melakukan pemodelan, langkah awal yaitu menentukan cluster . Untuk menentukan jumlah cluster terbaik,  peneliti  menggunakan  metode silhouette  coefficient seperti  pada Gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Grafik Silhouette coefficient
Dapat dilihat hasil grafik pada Gambar 3, setelah melakukan teknik silhouette coefficient didapatkan bahwa cluster =5 memiliki nilai rata-rata nilai silhouette coefficient paling tinggi diantara  yang  lainnya  yaitu  sebesar  0.7483035806217097.  Sehingga,  pada  penelitian  ini menggunakan cluster =5 sebagai nilai k untuk pemodelan k-means. Setelah  menentukan cluster ,  tahap  berikutnya  adalah  pemodelan  dengan menggunakan  algoritma  K-means.  Berikut  proses  k-means clustering pada dataset kebakaran tahun 2019-2021 dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Source Code Pemodelan K-Means
Kemudian setelah tahap pemodelan cluster dilakukan dengan menggunakan algoritma k- means  yang  ada  pada  Gambar  4  dihasilkan  kelompok cluster pada  Gambar  5  grafik pengelompokkan cluster. Terdapat  5  titik  kelompok cluster yang  terbentuk  dari  hasil pemodelan tersebut dengan setiap titik cluster yang terbentuk ditandai dengan titik merah bulat  besar  dan  setiap  anggota cluster di  tandai  dengan  titik  kecil  berbagai  warna  di sekitarnya yang merupakan penyebaran daerah yang terdapat di setiap kelompok.

## Gambar 5. Grafik Pengelompokkan Cluster
Setelah melakukan pemodelan clustering dengan k-means, hasil cluster dari setiap data telah  diketahui.    Didapatkan  data  jumlah  tiap  pengelompokan  ditampilkan  pada  Tabel  3 berikut.
Tabel 3. Pengelompokan K-Means Jumlah Cluster Jumlah Anggota Cluster 2 Cluster 1(21 data) Cluster 2(114 data) 3 Cluster 1(108 data) Cluster 2(5 data) Cluster 3(22 data) 4 Cluster 1(13 data) Cluster 2(110 data) Cluster 3(8 data) Cluster 4(4 data) 5 Cluster 1(108 data) Cluster 2(13 data) Cluster 3(4 data) Cluster 4(2 data) Cluster 5(8 data) 6 Cluster 1(90 data)
Cluster 2(7 data) Cluster 3(4 data) Cluster 4(21 data) Cluster 5(11 data) Cluster 6(2 data)
Pengujian jumlah Cluster berguna untuk mengetahui jumlah Cluster terbaik dengan cara melihat  hasil  dari  nilai Silhouette  coefficient yang  dihasilkan  dari  pengujian  yang  telah
dilakukan pada 135 data jumlah bencana kebakaran. Dengan jumlah nilai Cluster (k) yang diujikan adalah k 2 sampai dengan 6. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Jumlah Cluster (k) Data Uji Nilai k Nilai Rata - Rata Silhouette coefficient 131 2 0.73339624117858 3 0.7229095488437975 4 0.7433271508345515 5 0.7483035806217097 6 0.7387868232116501
Hasil pengujian jumlah Cluster menunjukan masing-masing nilai yang diperoleh setiap Cluster ,    hasil  nilai  tertinggi  didapatkan  pada  penggunaan  nilai Cluster k=5  dengan  nilai rata-rata Silhouette coefficient 0.7483035806217097.
Setelah dilakukan pengujian secara keseluruhan, diperoleh hasil nilai rata-rata Silhouette coefficient yang terdapat pada Tabel 5, menunjukan nilai tertinggi didapatkan oleh k=5 yaitu 0.7483035806217097. Hasil pengujian nilai rata-rata Silhouette coefficient yang didapatkan oleh  k=5  menunjukan  bahwa  nilai  k  tersebut  merupakan Cluster optimal  yang  dapat menghasilkan  informasi  terbaik. Cluster 5  merupakan Cluster yang  menampilkan  hasil terbaik  dari pengujian yang dilakukan dari uji k=2 sampai k=6, memiliki jumlah anggota masing-masing Cluster adalah 108, 13, 4 , 2 dan 8 data. Berikut merupakan hasil informasi yang diperoleh dari Cluster 5 pada Tabel 5.
Tabel 5. Informasi Hasil Cluster Cluster Daerah Rawan Karakteristik Kejadian Kriteria Cluster 1 (108 data) Bogor, Cianjur. Tasikmalaya, Indramayu, Subang, Purwakarta, Karawang, Bekasi, Bandung Barat,  Sukabumi, Cirebon, Depok, Banjar, Bandung, Garut, Kuningan,  Majalengka, Pangandaran, Cimahi, Ciamis, Sumedang 0-11 Sangat Rendah Cluster 2 (13 data) Ciamis, Cirebon, Garut, Majalengka, Pangandaran, Sukabumi, Sumedang, Bogor, Cimahi 0-46 Sedang Cluster 3 (4 data) Sukabumi, Sumedang, Bandung 0-87 Sangat Tinggi Cluster 4 (2 data) Majalengka, Sumedang 0-67 Tinggi Cluster 5 (8 data) Bandung, Ciamis, Cirebon, Garut, Kuningan, Pangandaran, Cimahi 0-33 Rendah
Pada Tabel 5. terdapat hasil informasi cluster yang telah menunjukan daerah mana saja yang  termasuk  kedalam  cluster  penyebaran  jumlah  daerah  sesuai  dengan  cluster  masing- masing berdasarkan hasil pengujian. Terdapat 5 kriteria yang digunakan untuk melihat hasil perhitungan, yaitu : Sangat rendah terdapat 0-11 kejadian kebakaran, rendah terdapat 0-33 kejadian  kebarakan,  sedang  terdapat  0-46  kejadian  kebakaran,  tinggi  terdapat  0-67,  dan sangat  tinggi  0-87.  Kriteria  tersebut  dapat  menunjukan  tingkat  frekuensi  kebakaran  yang
terjadi  pada  setiap  daerah  cluster. Cluster 3  mendapatkan  hasil  tertinggi  dengan  kriteria sangat tinggi sedangkan cluster 1 mendapatkan hasil terendah dengan kriteria sangat rendah.

## 4.5 Evaluation
Setelah melakukan tahap pemodelan, tahap selanjutnya adalah evaluasi. Evaluasi yang digunakan yaitu dengan teknik silhouette score dengan proses pada Gambar 6.
Gambar 6. Proses Evaluasi Silhouette coefficient
Pada Gambar 6 dapat dilihat bahwa nilai silhouette coefficient pada cluster =5 memiliki nilai  paling  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai cluster lain  dengan  rata-rata silhouette coefficient yaitu  0.7483035806217097. Kualitas dari cluster yang dihasilkan dari algoritma k-means  termasuk dalam  strong  structure dengan  interpretasi  klaster  terbaik  sudah ditemukan.

## 4.6 Deployment
Setelah  tahap  evaluasi  selesai  dilakukan  untuk  menilai  secara  detail  hasil  dari  sebuah model  maka  dilakukan  implementasi  dari  keseluruhan  model  yang  telah  dibangun.  Pada penelitian kali ini implementasi yang dilakukan akan diterapkan dan dibuat menjadi sebuah laporan yang berisi hasil yang sesuai dengan tahap CRISP-DM.

## 5. Kesimpulan
Jumlah cluster yang dapat memberikan nilai tertinggi terhadap nilai silhouette coefficient aitu cluster 5. Hasil tertinggi didapatkan oleh nilai k=5 yaitu 0.7483035806217097 dengan jumlah data uji 135 data jumlah kebakaran bangunan dan lahan. Analisis penentuan potensi daerah dengan tingkat bencana kebakaran menghasilkan 5 cluster uji yaitu cluster 1 yaitu 108 data, cluster 2 dengan 13 data, cluster 5 dengan 8 data, cluster 3 dengan 4 data, dan cluster 5 dengan 8 data. Potensi daerah tingkat bencana kebakaran tertinggi ditujukan kepada cluster 3  dengan  kriteria  sangat  tinggi  dengan  indeks  kebakaran  di  setiap  kota  tercatat mencapai 87 kejadian setiap tahunnya. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan algoritma K-Means telah berhasil melakukan pengelompokan dengan mendapatkan  anggota cluster yang  menghasilkan  hasil  yang  optimal  untuk  memberikan informasi potensi kebarakan hutan dan lahan yang terdapat disetiap daerah. Kelebihan pada penelitian  ini  penggunaan  nilai  rata-rata silhouette  coefficient yang  digunakan  untuk penentuan cluster tebaik memberikan kemudahan dalam proses penelitian, terdapat jumlah serta nama daerah pada setiap cluster serta hasil dapat terlihat pada kriteria pada informasi setiap cluster . Namun kekurangan pada penelitian ini terdapat beberapa anggota cluster yang tidak  berada  ditempat  yang  tepat  karena  pengujian  awal  yang  tidak  dapat  ditentukan melaikan langsung berdasarkan python sendiri.

## Daftar Pustaka
[1] M. Badri, D. P. Lubis, D. Susanto, and D. Suharjito, “Sistem Komunikasi Peringatan Dini  Pencegahan  Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  Di  Provinsi  Riau,” J.  PIKOM (Penelitian  Komun.  dan  Pembangunan) ,  vol.  19,  no.  1,  p.  1,  2018,  doi: 10.31346/jpikom.v19i1.1266.
[2] H. Panja, “Penerapan Sarana Alat Pemadan Api Ringan di Pusat Perbelanjaan Mall,” Higeia J. Public Heal. Res. Dev. , vol. 4, no. 2, pp. 280–290, 2020.
[3] A. Primajaya, B. N. Sari, and A. Khusaeri, “Prediksi Potensi Kebakaran Hutan dengan Algoritma Klasifikasi C4.5 Studi Kasus Provinsi Kalimantan Barat,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 2, p. 188, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i2.37834.
[4] A. Syamsuadi, D. Arisandi, T. F. Gafar, L. Trisnawati, S. Hartati, and M. F. Anugerah, “Peningkatan Kewaspadaan Bencana Asap Di Kecamatan Dayun Kabupaten Siak,” Community  Dev.  J.    J.  Pengabdi.  Masy. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  48–51,  2020,  doi: 10.31004/cdj.v1i2.701.
[5] Athifaturrofifah, R. Goejantoro, and D. Yuniarti, “Perbandingan Pengelompokan K- Means  dan  K-Medoids  Pada  Data  Potensi  Kebakaran  Hutan/Lahan  Berdasarkan Persebaran Titik Panas (Studi Kasus : Data Titik Panas Di Indonesia Pada 28 April 2018),” J. EKSPONENSIAL , vol. 10, no. 2, pp. 143–152, 2019.
[6] T. I. Hermanto, “Analisis Sebaran Titik Rawan Bencana dengan K-Means Clustering dalam Penanganan Bencana,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, pp. 406–416, 2021, [Online].
Available:
http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/article/view/332.
[7] 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.
[8] A. Winarta and W. J. Kurniawan, “Optimasi Cluster K-Means Menggunakan Metode Elbow Pada Data Pengguna Narkoba Dengan Pemrograman Python,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 1, pp. 113–119, 2021.
[9] Y.  H.  Susanti  and  E.  Widodo,  “Perbandingan  K-Means  dan  K-Medoids  Clustering terhadap Kelayakan Puskesmas di DIY Tahun 2015,” Pros. SI MaNIs (Seminar Nas. Integr. Mat. dan Nilai Islam. , vol. 1, no. 1, pp. 116–122, 2017.
[10]  Ahmad  Harmain,  P.  Paiman,  H.  Kurniawan,  K.  Kusrini,  and  Dina  Maulina, “Normalisasi  Data  Untuk  Efisiensi  K-Means  Pada  Pengelompokan  Wilayah Berpotensi  Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  Berdasarkan  Sebaran  Titik  Panas,” Tek. Teknol.  Inf.  dan  Multimed. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  83–89,  2022,  doi: 10.46764/teknimedia.v2i2.49.
[11]  D.  Taruna,  A.  Fauzi,  and  M.  C.  Aruan,  “Aplikasi  Pengenalan  Dan  Pencegahan Bencana Kebakaran Api Yang Disebabkan Oleh Manusia ( Human Error ) Berbasis Android,” Semna Ristek (Seminar Nas. Ris. dan Inov. Teknol. , pp. 1–7, 2021.
[12]  S.  R.  Ary  Firman  Sanjoto,  Ana  Komari,  “Analisa  Upaya  Pencegahan  Dan Penanggulangan Potensi Bahaya,” vol. 1, no. 1, pp. 24–33, 2019.
[13]  I. Pamungkas, I. Wahyuni, and S. Suroto, “Analisis Kesiapsiagaan Polisi Kehutanan Terhadap  Potensi  Dan  Pencegahan  Kebakaran  Hutan  Di  Wilayah  Kph  Semarang Perum  Perhutani  Divisi  Regional  Jawa  Tengah  (Studi  Kasus  Di  Bagian  Kesatuan Pemangkuan Hutan Penggaron),” J. Kesehat. Masy. Univ. Diponegoro , vol. 4, no. 4, pp. 690–697, 2016.
[14]  G. N. W. Paramartha, D. E. Ratnawati, and A. W. Widodo, “Analisis Perbandingan Metode K-Means Dengan Improved Semi-Supervised Analisis Perbandingan Metode K-Means  Dengan  Improved  Semi-  Supervised  K-Means  Pada  Data  Indeks
Pembangunan Manusia (IPM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. Vol. 1, no. 9, pp. 813–824, 2017, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[15]  R. Muliono and Z. Sembiring, “Data Mining Clustering Menggunakan Algoritma K- Means  Untuk  Klasterisasi  Tingkat  Tridarma  Pengajaran  Dosen,” CESS  (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 2502–714, 2019.
[16]  D.  S.  Utami  and  D.  R.  S.  Saputro,  “Pengelompokan  Data  Yang  Memuat Pencilandengan Kriteria Elbow Dan Koefisien Silhouette (Algoritme K-Medoids),” Knpmp Iii 2018 , pp. 448–456, 2018.
[17]  M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  and  A.  S.  Handayani,  “Implementasi  CRISP-DM  Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” vol. 5, no. 2, 2021.
[18]  I. A. Permatasari, Klasifikasi Penduduk Penerima Bantuan Covid-19 Di Kecamatan Kasomalang . 2021.