## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3967

## Pengaruh Metode Pengukuran Jarak pada Algoritma k-NN untuk Klasifikasi Kebakaran Hutan dan Lahan
Ichwanul Muslim Karo Karo 1,* , Ananda Khosuri 2 , Juan Steiven Imanuel Septory 2 , Dimas Pebrian Supandi 2
1 Fakultas Informatika, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia
2 Fakultas Informatika, Universitas Surya, Tangerang, Indonesia Email: 1,* ichwanulkarokaro@telkomuniversity.ac.id, 2 anandakhosuri@gmail.com, 3 juansteiven17@gmail.com,
4 dimaspebrian26@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ichwanulkarokaro@telkomuniversity.ac.id
Abstrak− Kebakaran  hutan  dan  lahan  merupakan  salah  satu  masalah  serius  dan  berulang  terjadi  di  Indonesia.  Intensitas tingginya kebakaran hutan disebabkan oleh persebaran titik panas di wilayah rawan kebakaran. Salah satu upaya pencegahan dan  meminimalkan  risiko  kebakaran  hutan  adalah  dengan  cara  mengidentifikasi  jenis  titik  panas  dengan  menggunakan pendekatan  klasifikasi.  Salah  satu  algoritma  klasifikasi  terpopuler  adalah k Nearest  Neighbor  (k-NN).  Algoritma  tersebut menggunakan pendekatan perhitungan jarak dalam mengklasifikasikan objek. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan tipe titik panas yang tersebar di Indonesia menggunakan algoritma k-NN serta menganalisis pengaruh metode perhitungan jarak pada algoritma k-NN. Jenis metode pengukuran jarak yang dianalisis meliputi Euclidean, Canberra, Chebyshev, dan Manhattan Adapun  dataset  yang  digunakan  adalah  sebaran  titik  panas  di  Indonesia  yang  diperoleh  dari  Global  Forest  Watch  (GFW). Penelitian merancang dataset dengan dua kondisi, melalui tahap pre-processing dan tidak. Secara umum, akurasi model dari kombinasi k-NN dengan ragam metode pengukuran jarak diatas 90%. Tahap pre-processing mampu meningkatkan performansi model  1-8  kali  lipat.  Kombinasi k-NN  dengan  Manhattan  merupakan  pilihan  terbaik  untuk  mengidentifikasi  jenis  titik  api dengan akurasi 92,6%.
Kata Kunci: K-NN; Euclidean; Canberra; Chebyshev; Manhattan
Abstract− Forest and land fires are a serious and recurring problem in Indonesia. The high intensity of forest fires is caused by the distribution of hotspots in fire-prone areas. One of the efforts to prevent and minimize the risk of forest fires is to identify the types of hotspots using a classification approach. One of the most popular classification algorithms is k Nearest Neighbor (k-NN). The algorithm uses a distance calculation approach in classifying objects. The purpose of this study is to classify the types of hotspots scattered in Indonesia using the k-NN algorithm and to analyze the effect of the distance calculation method on the k-NN algorithm. The types of distance measurement methods analyzed include Euclidean, Canberra, Chebyshev, and Manhattan. The dataset used is the distribution of hotspots in Indonesia obtained from Global Forest Watch (GFW). The study designed a dataset with two conditions, through the pre-processing stage and not. In general, the model accuracy of the k-NN combination with various distance measurement methods is above 90%. The pre-processing stage can increase the model's performance 1-8 times. The combination of k-NN with Manhattan is the best choice to identify the types of hotspots with an accuracy of 92.6%.
Keywords : k-NN; Euclidean; Canberra; Chebyshev; Manhattan

## 1. PENDAHULUAN
Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah  satu masalah serius dan berulang  terjadi di  Indonesia.  Kebakaran hutan terjadi hampir di seluruh wilayah Indonesia, dan intensitas akan meningkat saat musim kemarau [1]. Dampak dan Luasnya wilayah kebakaran hutan dan lahan di pengaruhi oleh banyaknya titik panas yang menyebar didaerah tersebut  [2].  Menurut  data  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan,  luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  di Indonesia mencapai 328.722 hektar. Adapun wilayah terluas mencakup Kalimantan Tengah seluas 44.769 hektar, Kalimantan Barat 25.900 hektar, Kalimantan Selatan 19.490 hektar, Sumatera Selatan 11.826 hektar, Jambi 11.022 hektar  dan  Riau  49.266  hektar  [2] .  Berdasarkan akumulasi  data  tersebut,  jumlah  kebakaran  terparah  terjadi  di pulau Sumatera.
Salah  satu  upaya  pencegahan  dan  meminimalkan  risiko  kebakaran  hutan  adalah  dengan  cara mengidentifikasi  jenis  titik  panas  di  lahan  [3,  4].  Salah  satu  pendekatan  yang  umum  dilakukan  untuk mengklasifikasikan data adalah dengan menggunakan pendekatan penambangan data ( data mining ). Penambangan data adalah suatu proses penambangan informasi penting dari suatu data yang tidak dapat dilakukan oleh metode tradisional [5]. Salah satu fungsi penambangan data yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis titik panas adalah klasifikasi [1, 6]
Satu dari sepuluh algoritma klasifikasi terpopuler adalah k-nearest neighbor (k-NN) [6, 7]. Ide algoritma k- NN adalah menggunakan fungsi jarak dalam menghitung kemiripan antar data sedemikian hingga dikelompokkan berdasarkan  kemiripan  antar  data.  Fungsi  jarak  Euclidean  merupakan  fungsi  jarak  fundamental  dalam pengembangan algoritma ini. Walaupun demikian, bukan berarti fungsi jarak Euclidean fungsi jarak terbaik pada k-NN untuk mengklasifikasikan sebuah permasalahan[7]. Sehingga kita perlu menginvestigasi fungsi jarak terbaik untuk setiap kasus klasifikasi kebakaran hutan dan lahan demi memperolah hasi terbaik.
Penelitian[7]  menginvestigasi  fungsi  jarak terbaik pada k-NN untuk  mengklasifikasikan penerima  Kartu Indonesia Pintar. Alhasil, kombinasi fungsi jarak Mahalanobis dan k-NN menghasilkan performance terbaik untuk dimensi data yang besar sedangkan untuk dimensi data yang lebih kecil, kombinasi fungsi Manhattan dan k-NN

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3967
menghasilkan performansi terbaik. Penelitian serupa dilakukan oleh [8], mereka mengevaluasi performansi k-NN dengan  beberapa  fungsi  jarak,  Chebyshev,  Euclidean,  dan  Manhattan.  Experimen  percobaan  dilakukan  untuk mengklasifikasikan  sebuah  data  set  yang  terdiri  dari  41  attribut  dan  2  kelas,  dengan  type  data  numerik.  Proses normalisasi  data  dilakukan  untuk  menstandarkan  data  set.  Fungsi  jarak  Manhattan  lebih  unggul  dibandingkan dengan 2 metode jarak lainnya dengan akurasi 97.8 persen dan tingkat spesifikasi 96.57%.
Penelitian ini menyajikan analisis tiga aspek, pengklasifikasian jenis titik kebakaran hutan dan lahan dengan algoritma  k-NN,  menganalisis  pengaruh  metode  pengukuran  jarak  pada  algoritma  k-NN  serta  menganalisis pengaruh pre-processing data  terhadap  performansi  model  klasifikasi.  Adapun  data  set  diperoleh    dari  Global Forest  Watch  (GFW).  Sedangkan  metode  pengukuran  jarak  yang  dianalisis  adalah  Euclidean,  Canberra, Chebyshev dan Manhattan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Secara  umum,  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua  scope,  studi  literatur  dan  membangun  model.  Studi  literatur bertujuan memperkuat permasalahan serta sebagai landasan teori penelitian. Adapun cakupan studi literatur adalah jurnal, artikel dan buku yang memuat tentang penerapan algoritma k-NN, pengaruh metode jarak pada k-NN serta model klasifikasi kebakaran hutan dan lahan.
Gambar 1 menyajikan alur proses pembangunan model klasifikasi jenis titik api. Proses membangun model diawali  dengan  mengumpulkan  dataset  dari  situs  web  Global  Forest  Watch  (GFW).    Terdapat  dua  perlakuan terhadap dataset,  dataset  melalui proses pre-processing  dan tidak. Proses  selanjutnya adalah pemodelan dengan algoritma k-NN. Tahapan terakhir adalah mengevaluasi performansi dari setiap model klasifikasi.
Gambar 1 . Alur Proses Pembangunan Model Klasifikasi

## 2.1.1 Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  data  set  kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  ada  di  Indonesia.  Data  set  berasal  dari pencatatan kebakaran hutan dan lahan oleh Global Forest Watch (GFW) dari tahun 2018 hingga 2019. Data set ini juga sudah pernah digunakan pada penelitian sebelumnya [3]. Data set terdiri dari 185288 raw data dengan 4 jenis titik api (Tabel 1), dimana setiap raw data mewakili satu titik api serta 12 atribut (Tabel 2).
Tabel 1. Jumlah data setiap kelas Jenis titik api Jumlah Kebakaran vegetasi 171.056 Vulkano aktif 3.900 Lain lain 5.287 Titik panas di lepas pantai 5.045 Tabel 2 . Variabel data set Variabel Deskripsi latitude Titik koordinat garis lintang longitude Titik koordinat garis bujur

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3967
Variabel Deskripsi bright_ti4 Temperatur kecerahan i-4 dalam kelvin scan Ukuran scan dalam pixel track Ukuran track dalam pixel acq_date Tanggal akuisisi dari VIIRS acq_time Waktu perolehan data dalam UTC satellite Data diperoleh dari satelit apa N = Suomi NPP I = NOAA-20 confidence Nilai ini berdasarkan proses deteksi version Versi bright_ti5 Temperatur kecerahan i-5 frp Radiatif titik panas type Tipe kebakaran (label klasifikasi) 0 = Kebakaran vegetasi 1 = Vulkano aktif 2 = Lain-lain
3 = Titik panas di lepas pantai
Proses membangun dan mengevaluasi  model menggunakan data latih  dan data uji. Komposisi  data latih dan dat uji adalah 80:20 dari keseluruhan data set. Komposisi data set ini berlaku untuk seluruh experiment.

## 2.1.2 Pre-processing Dataset
Pre-processing merupakan  salah  satu  bagian  terpenting  dalam  penambangan  data. Pre-processing mampu meningkatkan  kualitas  model  menjadi  lebih  baik  [8–10].  Penelitian  ini  menerapkan  beberapa  Euclid pre- processing data diantaranya adalah seleksi fitur ( feature selection ). Pada penelitian ini dilakukan dua kali seleksi fitur.  Proses  seleksi  fitur  yang  pertama  menggunakan feature  importance .  Hasilnya  adalah  atribut  tanggal kebakaran,  waktu  kebakaran  dan confidence tidak  diikutsertakan.  Hasil  seleksi  fitur  yang  pertama  telah diimplementasikan untuk mengklasifikasikan jenis titik api kebakaran hutan dan lahan juga [3]. Hasil seleksi fitur diseleksi berdasarkan nilai weight by information gain dengan menggunakan tools rapidminer.
Tabel 3 . Nilai weight by information gain Variabel Weight bright_ti4 1 bright_ti5 0.721 latitude 0.584 frp 0.543 longitude 0.356 track 0.037 scan 0.013 satellite 0 instrument 0 version 0
Tabel 3 menyajikan nilai weight by information gain atribut hasil feature importance . Hasilnya, terdapat tiga variabel yang bernilai 0, satellite, instrument dan version. Artinya, variable tersebut tidak memiliki nilai bobot informasi.  Sehingga ketiga variabel tersebut tidak digunakan dalam proses pembangunan model klasifikasi. Tabel 4 menyajikan variabel yang akan digunakan pada proses pemodelan.
Tabel 4 . Variabel Dataset Setelah Seleksi Fitur Variabel Deskripsi latitude Titik koordinat garis lintang longitude Titik koordinat garis bujur bright_ti4 Temperatur kecerahan i-4 dalam kelvin bright_ti5 Temperatur kecerahan i-5 scan Ukuran scan dalam pixel track Ukuran track dalam pixel frp Radiatif titik panas type Tipe kebakaran (label klasifikasi) 0 = Kebakaran vegetasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3967
1 = Vulkano aktif
2 = Lain-lain
3 = Titik panas di lepas pantai

## 2.1.3 Algoritma k-Nearest Neighbor
Algoritma k-Nearest Neighbor merupakan satu dari sepuluh algoritma klasifikasi terpopuler[6, 9] . Cara kerja k- NN adalah dengan mencari sekelompok k objek terdekat dari data latih dan mengelompokan data tersebut kedalam kelompok  objek  dengan  tingkat  kemiripan  tertinggi  [7,  11].  Proses  identifikasi  kemiripan  berdasarkan  hasil perhitungan jarak terkecil antar objek. Gambar 2. merupakan algoritma fundamental k-NN [7] dan biasanya untuk menghitung  jarak  dua  object  dengan  metode  Euclidean.  Namun  ada  banyak  penelitian  yang  mencari  alternatif fungsi perhitungan jarak lain untuk memperoleh hasil yang lebih optimal.  Pada penelitian ini akan dibandingkan beberapa metode pengukuran jarak lainnya seperti Canberra, Chebyshev, dan Manhattan.
Gambar 2. Algoritma fundamental k-NN[7]

## 2.1.4 Metode Pengukuran Jarak
Terdapat  empat  metode  pengukuran  jarak  yang  akan  diuji  pada  penelitian  ini,  yaitu  Euclidean,  Canberra, Chebyshev, dan Manhattan.
a. Euclidean
Euclidean  Distance  merupakan  metode  pengukuran  jarak  antara  dua  objek  terpopuler.  Metode  ini  cocok digunakan pada objek yang memiliki nilai atribut  Euclidean [12, 13]. Selain itu metode ini juga merupakan fungsi jarak dari algoritma dasar k-NN. Euclidean Distance dapat dihitung menggunakan persamaan (1). 𝑑 𝑖𝑗 adalah jarak antar objek 𝑖 ke 𝑗 , 𝑥 adalah variabel yang merepresentasikan sebuah objek.
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑥 𝑗𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 (1)
b. Canberra
Metode  pengukuran  jarak  Canberra  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Godfrey  N.  Lance  dan  William  T. Williams pada tahun 1966. Metode ini umumnya diimplementasikan untuk  mengukur  jarak dari  kedua titik yang berada pada ruang vector [14].  Camberra dapat dihitung menggunakan persamaan (2).
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ |𝑥 𝑖𝑗 −𝑥 𝑗𝑘 | |𝑥 𝑖𝑘 |−|𝑥 𝑗𝑘 | 𝑛 𝑘=1
(2)
c. Chebyshev
Chebychev merupakan metode yang mengukur jarak berdasarkan nilai mutlak atau absolut dari selisih pasangan kordinat sebuah titik [15].  Jarak dua buah objek berdasarkan Chebyshev dapat dihitung menggunakan persamaan (3).
𝑑(𝑥, 𝑦) = 𝑚𝑎𝑥 𝑖=1 𝑛 |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | (3)
d. Manhattan
Alternatif dari Euclidean, Manhattan atau disebut juga dengan city block, merupakan jarak geometri dari dua buah objek. Dalam banyak kasus, hasil perhitungan Manhattan lebih baik dibandingkan dengan Euclidean [7]. Pengukuran jarak dengan Manhattan dapat menggunakan persamaan (4).
𝑑(𝑥, 𝑦) = ∑ |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑚 𝑖=1
(4)
Jika angka hasil dari rumus tersebut besar, maka tingkat kemiripan antara kedua objek akan semakin kecil dan sebaliknya, jika angka hasil rumus tersebut  kecil, maka tingkat kemiripan antara kedua objek akan semakin besar. Objek yang dimaksud adalah data latih dan data uji yang akan dihitung tingkat kemiripannya [16].

## 2.1.5 Evaluasi
Untuk mengevaluasi  metode pengukuran jarak, masing  masing  metode diimplemntasikan pada algoritma k-NN untuk  mengklasifikasikan  jenis  titik  api.  Adapun  metode  evaluasi  menggunakan  confusion  matrik  (Tabel  3), dimana dari matrix tersebut di hitung akurasi precision, recall dan F-1 dari setiap model yang dihasilkan [17].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3967
Tabel 1 Confusion matrix Prediksi Positive Negative Aktual Positive True positive (TP) False negative (FN)
Negative False positive (FP)  True Negative (TN)
a. Precision adalah tingkat  ketepatan antara informasi  yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Precision dapat dihitung menggunakan persamaan (5).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5)
b. Recall merupakan tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi. Recall dapat dihitung menggunakan persamaan (6).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6)
c. F-1 score merupakan perbandingan rata-rata presesi dan recall yang dibobotkan. Persamaan (7) digunakan untuk memperoleh F-1
𝐹1 = 2 .𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙.𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  empat  experiment  yakni  implementasi  dengan  kombinasi  k-NN  dengan  Euclidean,  k-NN  dengan Canberra, k-NN dengan Chebyshev dan experiment k-NN dengan Manhattan. Setiap experiment memiliki dua kali scenario.  Scenario  pertama  mengimplementasikan  algoritma  pada  data  set  yang  tidak  melalui  tahapan pre- processinng . Secnario dua menggunakan data set yang telah melalui tahapan pre-processing.  Setiap model yang dihasilakn dievaluasi menggunakan akurasi Precision, recall dan F-1 .

## 3.1 k-NN dengan Euclidean
Experimen  pertama  merupakan  implementasi  algoritma  k-NN  dengan  metode  pengukuran  jarak  Euclidean. Dengan  kata  lain  penelitian  ini  merupakan  klasifikasi  type  kebakaran  hutan  dan  lahan  dengan  menggunakan algoritma dasar k-NN. Tabel 4 menyajikan hasil Euclidean. Model klasifikasi dari data set tanpa pre-processing hanya  mampu  mengindentifikasi  jenis  api  0  (kebakaran  vegetasi),  sedangkan  jenis  api  lainnya  tidak  mampu diprediksi oleh model. Jumlah titik api berjenis 0 sebanyak 92,32% dari keseluruhan data set, artinya model ini overfitting terhadap jenis kebakaran vegetasi. Setelah melalui tahap pre-processing, jenis titik api lainnya mulai dapat diidentifikasi oleh model.
Tabel 2. Hasil klasifikasi k-NN dengan 1178uclidean Kelas Precision Recall F-1 Tanpa pre-processing Pre-processing Tanpa pre-processing Pre-processing Tanpa pre-processing Pre-processing 0 90,89 93.69 99.99 69.77 95.23 95.25 1 0 47.85 0 49.8 0 48.81 2 0 53.69 0 42.75 0 47.6 3 0 30.56 0 8.01 0 12.7
Secara umum performansi model pasca pre-processing menjadi lebih baik. Gambar 3 menyajikan informasi perubahan  performansi.  Kenaikan  performansi  model  berkisar  0,7-2  kali  lipat.  Jika  dilihat  lebih  dalam,  hanya recall jenis  api  0  yang  menurun  dibandingkan  dengan  sebelumnya  (Tabel  4).  Nilai  tersebut  mengindikasikan sistem rendah dalam mengindentifikasi jenis api 0. Namun demikian, lebih baik system memprediksi bahwa titik api  tersebut  bahaya  namun  faktanya  tidak,  dari  pada  memprediksi  titik  api  tersebut  aman  namun  faktanya berbahaya. Kekurangan recall tertutupi oleh nilai precision dan F-1 .
Gambar 3 Perfomansi model k-NN dengan Euclidean 90,88 22,7225 25 23,8075 90,88 56,4475 42,5825 51,09 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Akurasi Precision Recal l F-1 Pe rse nta se Ta npa  pre -process ing pre-proces sing

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3967
Data set penelitian ini mengalami ketidakseimbangan kelas. Dataset kelas kebakaran vegetasi dominan atas kelas  titik  api  lainnya.  Experimen  ini  memiliki  akurasi  90,88%.  Sekilas  terlihat  baik  model  yang  dihasilkan. Namun demikian, analisis lebih lanjut memperlihatka bahwa model hanya mampu menebak kelas 0 (92,32% dari keseluruhan  dataset),  dengan  kata  lain,  setiap  data  uji  di  prediksi  sebagai  jenis  kebakaran  vegetasi.  Ini mengkonfirmasi  kelemahan  metrik  akurasi  dalam  mengevaluasi  model,  bahwa  metrik  akurasi  lemah  dalam mengevaluasi ketidakseimbangan data [13].

## 3.2 k-NN dengan Canberra
Experiment penelitian kedua menggunakan kombinasi k-NN dengan Canberra untuk mengklasifikasikan type titik api. Metode pengukuran jarak Canberra menggantikan fungsi metode Euclidean pada k-NN. Tabel 5 menyajikan hasil  experiment  keseluruhan.  Model  yang  dihasilkan  dari  dataset  tanpa pre-processing hanya  mampu mengidentifikasi  kelas 1 (vulkano aktif), sedangkan titik api lainnya tidak.  Walupun  demikian, performansinya tidak begitu baik. Model yang dihasilkan dari dataset setelah pre-processing mengalami peningkatan performansi. Seluruh  nilai  metrik  evaluasi  (akurasi, precision,  recall dan F-1 )  meningkat  signifikan  (1-8  kali  lipat)  setelah melalui tahapan pre-processing (Gambar 4). Experimen ini juga mengkonfirmasi kelemahan metrik akurasi dalam mengevaluasi model prediksi.
Tabel 3. Hasil klasifikasi k-NN dengan Canberra
Kelas Precision Recall F-1 Tanpa pre-processing Pre-processing Tanpa pre-processing Pre-processing Tanpa pre-processing Pre-processing 0 0 93.91 0 97.79 0 95.82 1 26,5 58.81 100 49.29 41,9 53.64 2 0 71.16 0 49.65 0 58.5 3 0 23.31 0 6.72 0 10.44
Gambar 4. Performansi k-NN dengan Canberra

## 3.3 k-NN dengan Chebyshev
Experiment penelitian ketiga menggunakan kombinasi k-NN dengan Canberra untuk mengklasifikasikan type titik api.    Fungsi  metode  pengukuran  jarak  Chebyshev  sama  dengan  experiment  kedua,  yakni  menggantikan  fungsi metode Euclidean pada k-NN. Tabel 6 menyajikan hasil klasifikasi jenis titik api menggunakan kombinasi k-NN dengan  Chebyshev.  Model  yang  dihasilkan  dari  dataset  tanpa pre-processing hanya  bekerja  dalam mengidentifikasi titik api beripe 0 (kebakaran vegetasi) dan 1(vulkano aktif). Walaupun demikian performansinya belum menunjukan kekokohan sistem. Hal tersebut ditunjukan nilai precision, recall atau F-1 dari keduanya yang bernilai 0. Dengan kata lain, model yang dihasilkan meragukan dalam mengidentifikasi jenis api 0 maupun 1.
Tabel 4. Hasil klasifikasi k-NN dengan Chebyshev Kelas Precision Recall F-1 Tanpa pre-processing Pre-processing Tanpa pre-processing Pre-processing Tanpa pre-processing Pre-processing 0 90.89 93.46 0 96.7 95.23 95.26 1 0 45.57 100 46.13 0 45.85 2 0 50.5 0 38.95 0 43.98 3 0 29.5 0 7.69 0 12.2
26,5 6,625 25 10,475 91,96 61,7975 50,8625 54,6 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Akurasi Precision Recal l F-1 P e rs en ta se Tanpa  pre-processing pre-processing

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3967
Kekokohan  model  klasifikasi  terlihat  setelah  melalui  tahapan pre-processing .  Secara  umum  model klasifikasi yang dihasilkan lebih stabil dari model sebelumnya. Nilai precision, recall dan F-1 model pasca tahap pre-processing juga meningkat signifikan dibandingkan dengan sebelumya (Gambar 5). Kekokohan terlihat jelas Ketika model mengidentifikasi jenis kebakaran vegetasi.  Serupa dengan dua experiment sebelumnya, experimen ini juga mengkonfirmasi kelemahan metrik akurasi dalam mengevaluasi model prediksi.
Gambar 5 Performansi k-NN dengan Chebyshev

## 3.4 k-NN dengan Manhattan
Kombinasi k-NN dengan Manhattan merupakan experimen terakhir dalam serangkaian penelitian. Fungsi metode pengukuran  jarak  Manhattan  juga  menggantikan  metode  Euclidean  pada  algoritma  k-NN.  Tabel  7  menyajikan hasil  klasifikasi  menggunakan  dataset  yang  melalui  tahapan pre-processing maupun  tidak.  Pola  keberhasilan model  ini  mirip  dengan  experiment  pertama,  dimana  model  klasifikasi  dari  dataset tanpa  preprocessing hanya mampu  mengidentifkasi  jenis  kebakaran  vegetasi,  sedangkan  gagal  untuk  yang  lainnya.  Adapun  angka keberhasilannya sangat memuaskan.
Tabel 5 Hasil klasifikasi k-NN dengan Manhattan Kelas Precision Recall F-1 Tanpa pre-processing Pre-processing Tanpa pre-processing Pre-processing Tanpa pre-processing Pre-processing 0 90.89 94.14 100 97.1 95.23 95.6 1 0 53.9 0 57.03 0 55.43 2 0 60.77 0 50.43 0 55.12 3 0 32.92 0 8.5 0 13.52
Model yang dihasilkan pasca pre-processing bekerja pada semua jenis titik api. Performansi model yang dihasilkan pun lebih baik. Bahkan nilai precision, recall dan F-1 model  pasca tahap pre-processing meningkat signifikan dibandingkan dengan sebelumya (Gambar 6). Serupa dengan dua experiment sebelumnya, experiment ini juga mengkonfirmasi kelemahan metrik akurasi dalam mengevaluasi model prediksi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3967

## 3.5 Perbandingan Antar Metode Pengukuran Jarak
Bagian  ini  membahas  perbandingan  performansi  setiap  metode  pengukuran  jarak.  Gambar  7  menyajikan perbandingan  performansi  dari  keempat  metode  pengukuran  jarak  setelah  melalui  tahap pre-processing .  Ada beberapa hal yang menarik untuk diulas. Pertama, nilai metrik evaluasi akurasi dari setiap experimen jauh lebih tinggi  dibandingkan dengan nilai precision, recall maupun F-1 .  Dengan  ketidakseimbangan kelas pada dataset, maka  proses  pembelajaran  mesin  berubah  menjadi  memilih  berdasarkan  probabilitas  tertinggi.  Artinya  proses identifikasi  jenis  titik  api  berdasarkan  probabilitas  tipe  titik  api.  Tentu,  hal  tersebut  bukan  bagian  dari  tujuan penelitian  ini,  melainkan  sebuah  temuan  yang  mengkonfirmasi  Kembali  bahwa  metrik  evaluasi  akurasi  lemah terhadap ketidakseimbangan data. Kedua, metode pengukuran jarak Manhattan merupakan pilihan terbaik dalam mengindentifikasi jenis titik api menggunakan algoritma k-NN. Ketiga, tahap pre-processing dalam membangun model klasfikasi membawa dampak signifikan. Sehingga proses pemodelan tanpa melalui tahap pre-processing bukan menjadi rekomendasi. Jika variabel data hanya dua atau tiga layaknya sebuah titik, maka kombinasi k-NN dengan  metode  Chebyshev  layak  untuk  diperhitungkan  dalam  mensolusikan  model  klasifiksi.  Sedangkan  jika variabel data besar dan skalabilitas yang beragam maka metode pengukuran jarak Canberra lebih tepat.
Gambar 7 Perbandingan performansi metode jarak

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah mengimplementasikan algoritma k-NN untuk mengidentifikasi type api dari kebakaran hutan dan lahan.  Pada tahap pengimplementasian, terdapat  empat jenis metode pengukuran jarak  yang dianalsis pada algoritma  k-NN,  yakni Euclidean,  Canberra,  Chebyshev  dan  Manhattan.  Setiap  metode  pengukuran  jarak  akan diujikan  secara  independent  terhadap  dua  kondisi  dataset,  melaui  tahap pre-processing dan  tidak.  Tahap  pre- processing  dataset  membawa  dampak  signifikan  dalam  meningkatkan  performansi  model  klasifikasi.  Metode pengukuran  jarak  Manhattan  pada  k-NN  menghasilkan  performansi  terbaik  dalam  mengidentifikasi  type kebakaran  hutan  dan  lahan  dengan  akurasi  92,6  %.  Selain  itu,  ketidakseimbangan  data  menjadi  tantangan penelitian selanjutnya dalam menghasilkan model yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] F.  Fitriyani  and  R.  Sanjaya,  “KOMPARASI  ALGORITMA  LR,  K-NN  DAN  SVM  UNTUK  ESTIMASI  AREA KEBAKARAN  HUTAN,” Infotronik :  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Elektronika ,  vol.  3,  no.  2,  2018,  doi: 10.32897/infotronik.2018.3.2.109.
[2] R. Agung et al. , Status Hutan dan Kehutanan Indonesia . 2018.
[3] I. M. K. Karo, “Implementasi Metode XGBoost dan Feature Importance untuk Klasifikasi pada Kebakaran Hutan dan Lahan,” Journal of Software Engineering, Information and Communication Technology , vol. 1, no. 1, pp. 10–16, 2020.
[4] T. A. Pratiwi, M. Irsyad, R. Kurniawan, S. Agustian, and B. S. Negara, “Klasifikasi Kebakaran Hutan Dan Lahan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Di Kabupaten Pelalawan,” CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) , vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.24114/cess.v6i1.22555.
[5] M.  Mohanapriya  and  J.  Lekha,  “Comparative  study  between  decision  tree  and  knn  of  data  mining  classification technique,” in Journal of Physics: Conference Series , 2018, vol. 1142, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1142/1/012011.
[6] Saruni Dwiasnati and Yudo Devianto, “Classification of forest fire areas using machine learning algorithm,” World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences , vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.30574/wjaets.2021.3.1.0048.
[7] I.  M.  K.  Karo,  A.  Khosuri,  and  R.  Setiawan,  “Effects  of  Distance  Measurement  Methods  in  K-Nearest  Neighbor Algorithm to Select Indonesia Smart Card Recipient,” 2021. doi: 10.1109/ICoDSA53588.2021.9617476.
[8] A.  Pandey  and  A.  Jain,  “Comparative  Analysis  of  KNN  Algorithm  using  Various  Normalization  Techniques,” International  Journal  of  Computer  Network  and  Information  Security ,  vol.  9,  no.  11,  pp.  36–42,  Nov.  2017,  doi: 10.5815/ijcnis.2017.11.04.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3967
[9] H.  A.  Abu Alfeilat et  al. , “Effects of Distance Measure Choice on K-Nearest Neighbor Classifier Performance: A Review,” Big Data , vol. 7, no. 4. 2019. doi: 10.1089/big.2018.0175.
[10]  I. Kadek Ananda Prana Widya and W. Astuti, “Identifikasi Teks Gereflekter pada Buku Anak dengan Algoritma k- Nearest Neighbor,” in e-Proceeding of Engineering : Vol.7, No.1 April 2020 , 2020, pp. 2419–2429.
[11]  I. M. K. Karo, A. Tsany, R. Dzaky, and M. A. Saputra, “Comparative Analysis of K-Nearest Neighbor and Modified K-Nearest Neighbor Algorithm for Financial Well-Being Data Classification,” Indonesia Journal on Computing (Indo- JC) , vol. 6, no. 3, pp. 26–34, 2021, doi: 10.34818/indojc.2021.6.3.593.
[12]  S.  Mulyati,  S.  M.  Husein,  and  R.  Ramdhan,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  DATA  MINING  PREDIKSI KELULUSAN  UJIAN  NASIONAL  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  (KNN)  K-NEAREST  NEIGHBOR DENGAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE PADA SMPN 2 PAGEDANGAN,” JIKA (Jurnal Informatika) , vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.31000/jika.v4i1.2288.
[13]  I. M. K. Karo, R. Ramdhani, A. W. Ramadhelza, and B. Z. Aufa, “A Hybrid Classification Based on Machine Learning Classifiers to Predict Smart Indonesia Program,” 2020. doi: 10.1109/ICVEE50212.2020.9243195.
[14]  O. Rodrigues, “Combining Minkowski and Cheyshev: New distance proposal and survey of distance metrics using k- nearest neighbours classifier,” Pattern Recognition Letters , vol. 110, 2018, doi: 10.1016/j.patrec.2018.03.021.
[15]  S.  Gultom,  S.  Sriadhi,  M.  Martiano,  and  J.  Simarmata,  “Comparison  analysis  of  K-Means  and  K-Medoid  with Ecluidience  Distance  Algorithm,  Chanberra  Distance,  and  Chebyshev  Distance  for  Big  Data  Clustering,”  in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 2018, vol. 420, no. 1. doi: 10.1088/1757-899X/420/1/012092.
[16]  M. Nishom, “Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means  Clustering  berbasis  Chi-Square,” Jurnal  Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT ,  vol.  4,  no.  1,  2019,  doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[17]  I. M. K. Karo, M. Y. Fajari, N. U. Fadhilah, and W. Y. Wardani, “Benchmarking Naïve Bayes and ID3 Algorithm for Prediction  Student  Scholarship,” IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  vol.  1232,  no.  1,  p. 012002, Mar. 2022, doi: 10.1088/1757-899X/1232/1/012002.