## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 9 No. 3 Desember 2023

## Optimasi Parameter Algoritma DBSCAN untuk Mendeteksi Titik Panas Kebakaran Hutan dan Lahan
Putri Yuli Utami #1 , Sahid Agustian Hudjimartsu *2 , Tiara Aurilia Viona #3 , Hulwana Sharfina #4
# Program Studi Sistem Informasi, FTIK, Universitas Muhammadiyah Pontianak Jl. A. Yani No. 111, Pontianak, Kalimantan Barat 78124
1 putriyuli@unmuhpnk.ac.id
3 191230020@unmuhpnk.ac.id
4 191230009@unmuhpnk.ac.id
* Program Studi Teknik Informatika, FT, Universitas Ibnu Khaldun
Jl. Sholeh Iskandar, Bogor, Jawa Barat 16162
2 shudjimartsu@uika-bogor.ac.id
Abstrak — Pencegahan  terjadinya  kebakaran  hutan  dan lahan  dapat  dilakukan  dengan  menyediakan  informasi terkait titik panas dan karakteristik wilayah yang berpotensi munculnya  titik  panas.  Tujuan  penelitian  ini  untuk mengelompokkan data titik panas menjadi beberapa  cluster berdasarkan  density  menggunakan  algoritma  DBSCAN. Untuk mendapatkan hasil cluster terbaik dilakukan optimasi parameter  DBSCAN  yaitu  nilai  epsilon  dan  minpts.  terbaik Berdasarkan beberapa kali hasil iterasi terbentuk nilai epsilon 10 dan minpts minimal titik dalam satu cluster adalah 5. Nilai ini merupakan nilai terbaik dikarenakan membentuk cluster minim  noise.  Cluster  terbentuk  berdasarkan  nilai  LST  dan NBR.  Berdasarkan  hasil  penelitian  cluster  terbanyak  yaitu pada tahun 2019 dan tahun 2022 terbentuk 3 cluster. Cluster 0 merupakan cluster yang memiliki nilai LST tinggi atau suhu permukaan  tinggi  dan  memiliki  nilai  NBR  tinggi  atau  luas terbakar  tinggi.  Cluster 1  merupakan  cluster  yang  memiliki nilai  LST  tinggi  atau  suhu  permukaan  tinggi  dan  memiliki nilai  NBR  sedang  atau  luas  terbakar  sedang.  Sedangkan Cluster 2 merupakan cluster yang memiliki nilai LST sedang atau suhu permukaan sedang dan memiliki nilai NBR sedang atau  luas  terbakar  sedang.  Kombinasi  nilai  LST  dan  NBR menunjukkan  area  tersebut  pernah  mengalami  kebakaran hutan  dan  lahan.  Evaluasi  performa  clustering  algoritma DBSCAN  dilakukan  menggunakan  Silhouette  coefficient. Hasil  evaluasi  tahun  2017  nilai  Silhouette  coefficient  yaitu 0,773 termasuk strong structure. Tahun 2018 nilai Silhouette coefficient yaitu 0,722 termasuk strong structure. Tahun 2019 terbentuk 3 cluster nilai Silhouette coefficient cluster 0  yaitu 0,875,  nilai  Silhouette  coefficient  cluster  1  yaitu  0,802  nilai Silhouette  coefficient  cluster  2  yaitu  0,876  termasuk  pada kategori strong structure. Tahun 2020 terbentuk 2 cluster nilai Silhouette  coefficient  cluster  0    yaitu  0,637,  nilai  Silhouette coefficient  cluster  1  yaitu  0,649  termasuk  pada  kategori Medium  Structure.  Tahun  2021  nilai  Silhouette  coefficient yaitu  0,714  termasuk  strong  structure.  Tahun  2022  nilai cluster  0  Silhouette  coefficient  yaitu  0,802,  nilai  Silhouette
coefficient  cluster 1 yaitu 0,811, dan nilai Silhouette coefficient cluster 2 yaitu 0,712 termasuk pada kategori strong structure.
Kata kunci— Clustering, DBSCAN, Epsilon, Minpts, Silhouette Coefficient

## I. P ENDAHULUAN
Hutan adalah sumber kekayaan alam, tetapi sering kali terjadi  bencana  salah  satunya  kebakaran  hutan.  Faktor penyebab diantaranya faktor alam dan faktor manusia [1].
Kebakaran  hutan  dan  lahan  merupakan  salah  satu masalah  lingkungan  yang  menjadi  perhatian  nasional  dan internasional. Kebakaran hutan dan lahan adalah salah satu bencana  yang  sering  kali  terjadi  di  Indonesia,  khususnya daerah dengan hutan dan lahan yang luas seperti Provinsi Kalimantan [2].
Luas kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Kalimantan Barat terus mengalami kenaikan. Menurut data kementrian lingkungan  hidup  dan  kehutanan  pada  tahun  2014,  luas kebakaran hutan dan lahan di Kalbar yakni 3.5556,10 Ha dan  mencapai  151.070,00  Ha  pada  tahun  2019  [3].  Di Kalimantan Barat terdapat 322 desa yang berpotensi tinggi rawan  kebakaran  hutan  dan  lahan,  salah  satunya  yaitu Kabupaten  Kubu  Raya  yang  menyumbang  titik  panas  di delapan  belas  desa.  Bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan berulang  yang  terjadi  di  wilayah  Kalimantan  biasanya disebabkan  oleh  aktivitas  agribisnis  dan  petani  yang membuka lahan ( land clearing ) [4].
Dampak  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Indonesia menjadi  permasalahan  global,  karena  dampak  yang ditimbulkan  hingga  ke  negara  tetangga  serta  gas  hasil pembakaran  yang  diemisikan  ke  atmosfer  (seperti  CO 2 ) menyebabkan pemanasan global [5].
Titik panas ( hotspot ) merupakan daerah yang memiliki suhu  permukaan  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan daerah di sekitarnya yang didasari oleh ambang batas suhu tertentu  yang  terpantau  oleh  satelit  penginderaan  jauh[2]. Sangat  penting  untuk  melakukan clustering daerah berpotensi  terjadi  kebakaran  hutan  dan  lahan  [1]. Persebaran  kelompok  titik  panas  dapat  digunakan  untuk melakukan  pencegahan  kebakaran  hutan  dan  lahan  sejak dini.
Identifikasi  tingkat  kerawanan  kebakaran  hutan menggunakan  data  titik  panas  dapat  dilakukan  dengan metode clustering . Clustering adalah salah satu penerapan metode data  mining untuk  menganalisis  data  spasial  [5]. Analisis clustering mengklasifikasi  objek,  dimana  setiap objek  yang  memiliki  kesamaan  dengan  objek  lain  berada dalam cluster yang  sama  [6],  salah  satunya  algoritma DBSCAN ( Density-Based Spatial Clustering of Applications with Nois.
Algoritma  DBSCAN  membentuk cluster wilayah berdasarkan  kepadatan  yang  tinggi  di  dalam cluster dan menempatkan cluster irregular pada database spasial dengan noise .  Metode  ini  mendefiniskan cluster sebagai maximal set dari titik-titik yang density-connected [7].
Hasil  penelitian  pemetaan  daerah  rawan  kebakaran hutan  di  Pulai  Sumatera,  Kalimantan  dan  Sulawesi menganalisi algoritma LSDBC belum mampu menghasilkan cluster yang  lebih  baik  daripada  algoritma DBSCAN  [8].  Penelitian  analisis  prediksi  titik  panas kebakaran  hutan  dan  lahan  menggunakan  DBSCAN menghasilkan algoritma DBSCAN dapat menggelompokkan titik panas dengan baik [9]. Parameter algoritma DBSCAN berdasarkan nilai minimun points dan epsilon [10]. Namun pada penelitian ini belum menentukan nilai minimum  points dan epsilon untuk  algoritma DBSCAN.
Penelitian ini mengimplementasikan metode clustering DBSCAN  dengan  menentukan  nilai minimum  points dan epsiolon terbaik  yaitu  memiliki noise yang  paling  sedikit dalam mengelompokkan area rawan kebakaran hutan  dan lahan  berdasarkan  nilai  LST  dan  NBR . Tingkat  akurasi dilakukan  dengan  pengujian silhouette  coefficient untuk mengevaluasi performansi algoritma DBSCAN.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Tahapan
penelitian yang dilakukan untuk mengelompokkan  titik  panas  kebakaran  hutan  dan  lahan menggunakan  algoritme  DBSCAN  ditunjukkan  pada Gambar berikut.

## 1. Pengumpulan Data
Dataset penelitian  yaitu  data  titik  panas  tahun  2017 sampai  dengan  tahun  2022  di  Kabupaten  Kubu  Raya, Provinsi  Kalimantan  Barat.  Data  bersumber  dari  website https://hotspot.brin.go.id/ .  Data  yang  akan  digunakan adalah data titik panas dengan fitur confidence diatas 80% yang  berjumlah  13677 records .  Data  yang  diperoleh digunakan  untuk  mengelompokkan  titik  panas  dan menentukan pola daerah rawan kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Kubu Raya.

## 2. Praproses Data
Praproses  data  merupakan  salah  satu  proses  untuk merapikan data, tujuannya untuk membentuk data menjadi suatu  bentuk  yang  homogen  agar  terhindar  dari  data  bias saat dilakukan proses clustering. Praproses data dilakukan missing  value yaitu  mengecek  atribut  data,  memf ilter dataset pertahun. Data yang diperoleh diolah dengan cara dibagi  untuk  setiap  desa  di  Kabupaten  Kubu  Raya. Clustering dilakukan  berdasarkan  desa  karena  untuk mengetahui  Desa  yang  memiliki  tingkat  kerawanan  titik panas paling tinggi. Data tersebut dioleh dengan beberapa variable sebagai berikut.
TABEL I A TRIBUT T ITIK P ANAS No Atribut Tipe 1. Desa Id 2. Latitude Numerik 3. Longitude Numerik 4. Brightness Numerik 5. NBR Numerik 6. LST Numerik 7. Month Numerik 3. Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN)
DBSCAN yaitu metode pengelompokan yang didasarkan  pada  kepadatan  data,  yaitu  banyaknya  data (minimum  points)  yang  berada  dalam  radius Eps (ε)  dari setiap data [11] [12]. DBSCAN akan melakukan clustering sesuai  dengan  parameter  masukannya  yaitu  epsilon  dan minpts.  Jumlah cluster yang  dihasilkan  DBSCAN  akan bergantung pada kedua parameter tersebut [13][14]. Jarak Euclidean merupakan jarak yang dihitung antara titik satu ke  titik  centroid  (C)  dalam  proses  pengelompokkan algoritma DBSCAN [15].
Tahapan yang dilakukan dalam menggelompokkan data menjadi beberapa cluster dengan menggunakan Algoritma DBSCAN antara lain:
a. Menentukan  nilai Minimal  Points (minPts)  dan Epsilon (eps)
b. Tentukan titik awal secara acak
c. Hitung  semua  jarak  titik  ( eps) menggunakan  fungsi Euclidian distance, menggunakan persamaan berikut
Keterangan : E (X, Y) = jarak antara titik X i dengan titik Y i X j = nilai titik 1 pada cluster ke-j Y i = nilai centroid I pada cluster ke-j
d. Cluster yang  terbentuk  berdasarkan  kepadatan (density) data.
e. Jika  titik  yang  terbentuk  pada  radius  eps  lebih  dari sama dengan minpts, maka titik p adalah titik inti, dan terbentuk cluster.
f. Jika  p  adalah  titik  batas  dan  tidak  ada  titik  yang densitasnya  dapat  dijangkau  oleh  p,  maka  proses dilanjutkan ke titik lain.
g. Ulangi langkah c sampai f sampai semua poin sudah diproses.
Langkah  pseudocode  untuk  clustering  algoritma DBSCAN adalah sebagai berikut :
DBSCAN (dataset, eps, MinPts){
# cluster index
C = 1 for each unvisited point p in dataset { mark p as visited # find neighbors Neighbors N = find the neighboring points of p if |N|=MinPts:
N = N U N'
if p' is not a member of any cluster: add p' to cluster C
4. Evaluasi Metode, Pengujian Silhouette coefficient
Untuk  mengevaluasi  baik  tidaknya cluster yang terbentuk  dilakukan  pengujian  menggunakan silhouette coefficient yaitu mengukur cluster paling  optimal. Silhouette  coefficient mengukur  efektifitas  algoritma DBSCAN  mengukur  jarak  sebaran  jarak  setiap  titik  dan titik lainnya dalam sebuah cluster . Sebaran nilai Silhouette Coefficient adalah sebagai berikut [16].
TABEL II
N ILAI S ILHOUTTE C OEFFICIENT No Rentang Nilai SC Keterangan 1. 0,7  SC  1 Strong structure 2. 0,5  SC  0,7 Medium Structure 3. 0,25  SC  0,5 Weak Structure 4. SC  0,25 No Structure
Secara  matematis Silhouette  Coefficient dirumuskan dalam persamaan [17] (2.2).
(2.2)
Keterangan:
SC (i) = nilai silhouette coefficient a (i) = jarak rata-rata antar titik i dengan seluruh titik dalam a (cluster dimana titik I berada) b  (i)  =  jarak  rata-rata  jarak  titik  i  ke  seluruh  titik  dalam cluster selain a.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Clustering Algoritma DBSCAN
Setelah  diterapkan  beberapa  kali  percobaan,  maka diputuskan menggunakan nilai epsilon 10 dan minPts atau minimal  titik  dalam  satu cluster adalah  5.  Hal  ini  karena cluster yang  terbentuk  merupakan cluster yang minim noise.
Hasil clustering algoritma  DBSCAN  ditunjukkan  pada Tabel berikut.
TABEL III
H ASIL C LUSTERING M ENGGUNAKAN M ETODE DBSCAN
Tahun MinPts Eps Noise Cluster yang terbentuk Jumlah Titik Panas 2017 5,0 10 8 cluster 0 595 2018 5,0 10 14 cluster 0 5107 2019 5,0 10 26 cluster 0 3649 cluster 1 7 cluster 2 2 2020 5,0 10 6 cluster 0 357 cluster 1 7 2021 5,0 10 14 cluster 0 3016 2022 5,0 10 5 cluster 0 864 cluster 1 18 cluster 2 5
Cluster yang terbentuk berdasarkan nilai eps dan minpts terdapat masing-masing cluster setiap tahunnya. Cluster 0 merupakan cluster yang memiliki  nilai  LST  tinggi  atau suhu permukaan tinggi dan memiliki nilai NBR tinggi atau luas  terbakar  tinggi. Cluster 1 merupakan cluster yang memiliki nilai LST tinggi atau suhu permukaan tinggi dan memiliki  nilai  NBR  sedang  atau  luas  terbakar  sedang. Sedangkan Cluster 2 merupakan cluster yang memiliki nilai  LST  sedang  atau  suhu  permukaan  sedang  dan memiliki nilai NBR sedang atau luas terbakar sedang.
Nilai  LST  tinggi  menunjukkan  peningkatan  suhu disuatu area. Kombinasi nilai LST dan NBR menunjukkan area tersebut pernah mengalami kebakaran hutan dan lahan.
Gambar  2 Clustering tahun 2017
Berdasarkan  Gambar  2  pada  Tahun  2017  terbentuk cluster 0 terdeteksi 595 jumlah titik panas dengan jumlah noise 8.  Titik  warna  biru  mencirikan  desa  pada cluster 0 dan titik warna hijau mencirikan noise dari clustering yang terbentuk pada tahun 2017.

## Gambar  3 Clustering tahun 2018
Berdasarkan Gambar 3 tahun 2018 terbentuk cluster 0 terdeteksi 5107 jumlah titik panas dengan jumlah noise 14. Terlihat titik warna biru mencirikan desa pada cluster 0 dan titik berwarna hijau merupakan noise yang terbentuk pada tahun 2018.
Gambar  4 Clustering tahun 2019
Berdasarkan Gambar 4 tahun 2019 terbentuk 3 cluster 0 terdeteksi 3649 jumlah titik panas, cluster 1 terdeteksi 7 titik  panas, cluster 2  terdeteksi  2  titik  panas  dengan  26 noise. Titik warna biru mencirikan desa pada cluster 0, titik warna orange mencirikan desa pada cluster 1, titik warna hitam mencirikan desa pada cluster 2 dan titik warna hijau mencirikan noise dari clustering yang terbentuk pada tahun 2019.
Gambar  5 Clustering tahun 2020
Berdasarkan Gambar 5 tahun 2020 terbentuk 2 cluster 0 terdeteksi 357 titik panas, cluster 1 terdeteksi 7 titik panas dengan  6 noise. Titik  warna  biru  mencirikan  desa  pada cluster 0  dan  titik  warna  hijau  mencirikan noise dari clustering yang terbentuk pada tahun 2020.
Gambar  6 Clustering tahun 2021
Berdasarkan Gambar 6 tahun 2021 terbentuk cluster 0 terdeteksi  3016  titik  panas  dengan  14 noise. Titik  warna biru mencirikan desa pada cluster 0 dan titik warna hijau mencirikan noise dari clustering yang terbentuk pada tahun 2021.

## Gambar  7 Clustering tahun 2022
Berdasarkan Gambar 7 tahun 2022 terbentuk 3 cluster 0  terdeteksi  864  titik  panas, cluster 1  terdeteksi  18  titik panas, cluster 2  terdeteksi  5  titik  panas  dengan  5 noise. Titik warna biru mencirikan desa pada cluster 0, titik warna orange  mencirikan  desa  pada cluster 1,  titik  warna  hitam mencirikan  desa  pada cluster 2  dan  titik  warna  hijau
mencirikan noise dari clustering yang terbentuk pada tahun 2022.
TABEL IV
H ASIL C LUSTER YANG T ERBENTUK DBSCAN Tahun Cluster Wilayah
2017 cluster 0
Sungai  kerawang,  Batu  Ampar,  Sumber  Agung, Teluk Nibung, Muara Tiga, Tasik Malaya, Padang Tikar  Satu,  Nipah  Panjang,  Tanjung  Beringin, Dabong,  Kubu,  Olak-olak,  Mengkalang  Jambu, Terentang  Hulu,  Sungai  Nibung, Sungai  Dungun, Sungai Selamat, Ambarawa, Teluk Bayur, Tanjung Bunga,  Sepakat  Baru,  Teluk  Empening,  Teluk Gelam, Sungai Deras, Pinang Dalam, Selat Remis, Sungai  Bulan  Muara  Baru,  Teluk  Pakedai  Satu, Teluk  Pakedai  Dua,  Teluk  Pakedai  Hulu,  Sungai Asam,  Rasau  Jaya  Dua,  Rasau  Jaya  Tiga,  Rasau Jaya Satu, Rasau Jaya Umum, Madura, Mekar Sari, Pulau Limbung, Betuah, Pematang Tujuh, Tebang Kacang, Sepuk Laut, Punggur Kapuas, Kuala Dua, Punggur Besar, Limbung, Gunung Tamang, Pasak Piang,  Arang  Limbung,  Punggur  Kecil,  Teluk Kapuas,  Parit  Dalam,  Tanjung  Saleh,  Pasak, Puguk, Madu Sari, Simpang Kanan, Durian, Teluk Bakung,  Lingga,  Jawa  Tengah,  Kuala  Mandor  A, Kuala  Mandor  B,  Sungai  Malaya,  Sungai  Enau,
Kubu Padi dan Retok
2018 cluster 0 Batu Ampar, Tanjung Harapan, Ambarawa, Sungai
Kerawang, Sumber Agung, Teluk, Nibung, Sungai
Jawi,  Sungai  Besar,  Nipah  Panjang,  Muara  Tiga, Tasik  Malaya,  Padang  Tikar  Satu,  Padang  Tikar Dua,  Kubu,  Dabong,  Mengkalang  Jambu,  Medan Mas,  Betuah,  Olak-Olak,  Pelita  Jaya,  Sungai Nibung,  Terentang  Hulu,  Sungai  Terus,  Kuala, Karang, Sungai Dungun, Sungai Radak Dua, Teluk Nangka, Seruat Dua, Seruat Satu, Seruat Tiga, Air Putih,  Teluk  Bayur,  Jangkang  Satu,  Sungai Selamat,  Terentang  Hilir,  Sepakat  Baru,  Pinang Dalam,  Teluk  Empening,  Sungai  Radak  Satu, Sungai  Bemban,  Tanjung  Bunga,  Teluk  Gelam, Sungai Deras, Muara Baru, Sungai Bulan, Sungai Asam,  Permata,  Kampung  Baru,  Selat  Remis, Sepuk Laut, Rasau Jaya Dua, Teluk Pakedai Satu, Mekar  Sari,  Madura,  Sungai  Nipah,  Pulau Limbung,  Rasau  Jaya  Tiga,  Rasau  Jaya  Satu, Pematang Tujuh, Teluk Pakedai Dua, Bintang Mas, Kali  Bandung,  Rasau  Jaya  Umum,  Kuala  Dua, Punggur  Kapuas,  Limbung,  Gunung  Tamang, Pungur Besar, Tebang Kacang, Pasak Piang, Arang Limbung,  Bengkarek,  Sungai  Ambangah,  Pulau Jambu, Pungur Kecil, Teluk Kapuas, Parit Dalam, Madu  Sari,  Pasak,  Sungai  Raya  Dalam,  Simpang Kanan, Puguk, Durian, Sungai Raya, Pal Sembilan, Lingga, Pancaroba, Jawa Tengah, Sungai
Ambawang  Kuala,  Teluk  Bakung,  Mega  Timur, Kuala  Mandor  A,  Kuala  Mandor  B,  Sungai
Rengas, Kubu Padi, Sungai Malaya, Sungai Enau dan Retok 2019 cluster 0
Batu Ampar, Tanjung Harapan, Ambarawa, Sungai Kerawang,  Sungai  Jawi,  Muara  Tiga,  Sungai Besar,  Nipah  Panjang,  Sumber  Agung,  Tasik Malaya,  Teluk  Nibung,  Padang  Tikar  Satu, Tanjung  Beringin,  Dabong,  Kubu,  Mengkalang Jambu, Sungai Nibung, Terentang Hulu,
Mengkalang, Olak-Olak, Seruat Satu, Seruat Dua, Teluk  Nangka,  Sungai  Dungun,  Betuah,  Sungai Radak  Dua,  Terentang  Hilir,  Sungai  Selamat, Sungai  Radak  Satu,  Air  Putih,  Kuala  Karang, Tanjung  Bunga,  Seruat  Tiga,  Sepakat  Baru, Jangkang Satu, Teluk Bayur, Teluk Gelam, Sungai Asam, Sungai Deras, Kampung Baru, Sungaibulan,  Selat  Remis,  Teluk  Pakedai  Hulu,

## Tahun Cluster Wilayah
Pinang  Dalam,  Pinang  Luar,  Teluk  Pakedai  Satu, Muara Baru, Madura., Rasau Jaya Satu, Rasau Jaya Tiga,  Teluk  Pakedai  Dua,  Sungai  Nipah,  Pulau Limbung,  Pematang  Tujuh,  Mekar  Sari,  Bintang Mas,  Rasau Jaya Umum, Punggur Kapuas, Sepuk Laut,  Kali  Bandung,  Limbung,  Pungur  Besar, Gunung  Tamang,  Tebang  Kacang,  Kuala  Dua, Tanjung  Saleh,  Pasak  Piang,  Arang  Limbung, Pungur  Kecil,  Madu  Sari,  Pulau  Jambu,  Teluk Kapuas, Parit Dalam, Pasak, Puguk, Sungai Raya, Durian,  Kapur,  Pal  Sembilan,  Lingga,  Jawa Tengah,
cluster 1
Sungai  Malaya,  Teluk  Bakung,  Kuala  Mandor  B,
Mega  Timur,  Sungai  Rengas,  Pancaroba,  Kubu Padi, cluster 2 Sungai Enau dan Retok 2020 cluster 0 Batu Ampar, Tanjung Harapan, Sungai Kerawang,
Muara Tiga, Medan Mas, Dabong Olak-Olak, Sungai Terus, Sungai Nibung, Betuah, Kubu,  Mengkalang  Jambu,  Sungai  Dungun, Sungai  Radak  Dua,  Jangkang  Satu,  Seruat  Dua, Sungai  Selamat,  Kuala  Karang,  Teluk  Bayur, Ambarawa,  Sungai  Deras,  Selat  Remis,  Sungai Asam,  Muara  Baru,  Teluk  Pakedai  Satu,  Rasau Jaya  Dua,  Teluk  Pakedai  Dua,  Pulau  Limbung, Madura,  Sepuk  Laut,  Rasau  Jaya  Tiga,  Pematang Tujuh,  Pasir  Putih,  Mekar  Sari,  Rasau  Jaya  Satu, Tebang  Kacang,  Kali  Bandung,  Sungai  Asam, Tebang  Kacang,  Kuala  Dua,  Gunung  Tamang, Rasau Jaya Umum, Pungur Besar, Limbung, Pasak Piang, Arang Limbung, Bengkarek, Teluk Kapuas, Parit  Dalam,  Puguk,  Madu  Sari,  Pungur  Kecil, Teluk Bakung, Durian, Sungai Raya, Pasak, Jawa Tengah, Korek, Sungai Ambawang Kuala, Lingga,
cluster 1
Kuala  Mandor  B,  Pancaroba,  Kuala  Mandor  A, Mega Timur, Sungai Enau, Retok dan Kubu Padi
2021 cluster 0
Batu  Ampar,  Tanjung  Harapan,  Sungai  Jawi, Muara Tiga, Sumber Agung, Sungai Besar, Tasik Malaya,  Teluk  Nibung,  Nipah  Panjang,  Padang Tikar  Satu,  Padang  Tikar  Dua,  Dabong,  Medan Mas,  Mengkalang  Jambu,  Sungai  Nibung,  Olak- Olak,  Sungai  Terus,  Mengkalang,  Betuah, Terentang Hulu, Seruat Dua, Teluk Nangka, Seruat Satu,  Kampung  Baru,  Sungai  Selamat,  Air  Putih, Jangkang Dua, Kuala Karang, Sungai Radak Dua, Terentang  Hilir,  Ambarawa,  Teluk  Bayur,  Teluk Gelam,  Sungai  Bulan,  Sungai  Radak  Satu,  Selat Remis,  Sungai  Asam,  Sungai  Deras,  Rasau  Jaya Dua,  Muara  Baru,  Teluk  Pakedai  Satu,  Teluk Pakedai  Dua,  Rasau  Jaya  Satu,  Sepuk  Laut, Madura,  Pematang  Tujuh,  Tebang  Kacang,  Pulau Limbung, Rasau Jaya Umum, Bintang Mas, Rasau Jaya  Tiga,  Mekar  Sari,  Punggur  Kapuas,  Kuala Dua, Arang Limbung, Gunung Tamang, Limbung, Pungur  Kecil,  Pungur  Besar,  Teluk  Kapuas, Tanjung  Saleh,  Bengkarek,  Madu  Sari,  Parit Dalam, Pasak, Sungai Raya Dalam, Puguk, Pasak Piang,  Teluk  Bakung,  Korek,  Sungai  Ambawang Kuala,  Sungai  Rengas,  Lingga,  Kuala  Mandor  B, Mega Timur, Sungai Malaya, Sungai Enau, Retok dan Kubu Padi
2022 cluster 0
Sungai  Kerawang,  Sungai  Jawi,  Batu  Ampar,
Sungai  Besar,  Tasik  Malaya,  Nipah  Panjang, Padang  Tikar  Dua,  Mengkalang  Jambu,  Sungai Terus, Betuah, Mengkalang, Seruat Dua, Ambarawa, Sungai Bemban, Sungai Bulan, Pinang Luar,  Rasau  Jaya  Dua,  Mekar  Sari,  Madura, Bintang  Mas,  Rasau  Jaya  Satu,  Kali  Bandung, Pematang Tujuh, Rasau Jaya Tiga,
cluster
1
Sungai Nipah, Kuala Dua, Tebang Kacang, Sungai Asam,  Punggur  Kapuas,  Pungur  Besar,  Limbung, Rasau  Jaya  Umum,  Tanjung  Saleh,  Arang
Tahun Cluster Wilayah
Limbung,  Gunung  Tamang,  Teluk  Kapuas,  Parit Dalam,  Pungur  Kecil,  Sungai  Raya,  Sungai Ambawang Kuala, Lingga,
cluster
2
Kuala Mandor B, Mega Timur, Kubu Padi, Sungai Enau dan Retok
Tabel 4 merupakan wilayah yang mengalami kebakaran hutan  dan  lahan  di  Kabupaten  Kubu  Raya.  Data  ini menunjukkan  DBSCAN  berhasil  menggelompokkan  titik panas kebakaran hutan dan lahan sesuai dengan fakta data di  lapangan  yaitu    data  Badan  Penanggulangan  Bencana Kabupaten Kubu Raya. Cluster 0 memiliki LST tinggi dan NBR  tinggi  dan  menunjukkan  titik  panas  paling  banyak setiap tahun.
B. Evaluasi DBSCAN Menggunakan Silhouette
Coefficient
Evaluasi clustering algoritma  DBSCAN  dilakukan mnggunakan Silhouette  coefficient. Berdasarkan  hasil percobaan ditentukan nilai eps = 10 dan nilai minpts = 5,0 karena  parameter  tersebut  lebih  stabil  dan  memiliki  nilai noise yang  kecil  sehingga  digunakan  sebagai  parameter DBSCAN.  Nilai Silhouette  coefficient rentang  nilai  0 sampai dengan 1. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel berikut:
TABEL V
N ILAI S ILHOUTTE C OEFFICIENT DBSCAN Tahun Cluster yang terbentuk Noise Jumlah Titik Panas Silhouette coefficient 2017 cluster 0 8 595 0.773 2018 cluster 0 14 5107 0.722 2019 cluster 0 26 3649 0.875 cluster 1 7 0.802 cluster 2 2 0.876 2020 cluster 0 6 357 0.637 cluster 1 7 0.649 2021 cluster 0 14 3016 0.714 2022 cluster 0 864 0.802 cluster 1 5 18 0.811 cluster 2 5 0.712
Berdasarkan  hasil  evaluasi  algoritma  DBSCAN  pada tahun 2017 nilai Silhouette coefficient yaitu 0,773 termasuk pada kategori strong structure. Tahun 2018 nilai Silhouette coefficient yaitu  0,722  termasuk  pada  kategori strong structure. Tahun  2019  terbentuk  3  cluster  nilai Silhouette coefficient cluster 0 yaitu 0,875, nilai Silhouette coefficient cluster 1 yaitu  0,802  nilai Silhouette  coefficient  cluster 2 yaitu 0,876 termasuk pada kategori strong structure. Tahun 2020 terbentuk 2 cluster nilai Silhouette coefficient cluster 0 yaitu  0,637,  nilai Silhouette  coefficient  cluster 1 yaitu 0,649 termasuk  pada  kategori Medium  Structure. Tahun 2021 nilai Silhouette coefficient yaitu 0,714 termasuk pada kategori strong  structure. Tahun  2022  nilai cluster 0 Silhouette  coefficient yaitu  0,802,  nilai Silhouette coefficient    cluster 1 yaitu  0,811,  dan  nilai Silhouette
coefficient  cluster 2 yaitu  0,712  termasuk  pada  kategori strong structure

## IV. K ESIMPULAN
Algoritma  DBSCAN  dapat  menggelompokkan  titik panas  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Pengolahan  data menggunakan  metode  DBSCAN cluster terbaik  dengan nilai  parameter  Eps  =  10  dan  MinPts  =  5,0. Cluster 0 memiliki  nilai  LST  tinggi  dan  nilai  NBR  tinggi  dan menunjukkan titik panas paling banyak pada setiap tahun. Hasil  pengujian  validasi cluster menggunakan  nilai Silhouette  coefficient terbaik  yaitu  0,876  termasuk  pada kategori strong  structure.  Cluster terbaik Silhouette coefficient yaitu cluster optimal  yang  memiliki  nilai mendekati 1.

## R EFERENSI
[1] Kusuma,  Vianti  Mala  Anggraeni,  M.  Tanzil  Furqon,  and  Lailil Muflikhah.  "Implementasi  Metode  Fuzzy  Subtractive  Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran
Hutan/Lahan." Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer e-ISSN 2548 (2017): 964X.
[2] Simanjuntak, Krisman Pratama, and Ulfa Khaira. "Pengelompokkan  Titik  Api  di  Provinsi  Jambi  dengan  Algoritma Agglomerative  Hierarchical  Clustering:  Hotspot  Clustering  in Jambi  Province  Using  Agglomerative  Hierarchical  Clustering Algorithm." MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science 1.1 (2021): 7-16
[3] Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  Republik Indonesia. (2019). SiPongi - Karhutla Monitoring Sistem. [Online]. In http://www.Sipongi.Menlhk.Go.Id/.
[4] Harsoyo,  Budi,  and  Ibnu  Athoillah.  "PARADIGMA  BARU
PEMANFAATAN TEKNOLOGI MODIFIKASI CUACA DALAM  UPAYA  PENANGANAN  BENCANA  KEBAKARAN HUTAN  DAN  LAHAN  DI  INDONESIA." Jurnal  Sains Teknologi Modifikasi Cuaca 23.1 (2022): 1-9.
[5] Usman,  Muhammad.  "Spatial  Clustering  Berbasis  Densitas  untuk Persebaran  Titik  Panas  sebagai  Indikator  Kebakaran  Hutan  dan Lahan Gambut di Sumatera." (2014).
[6] Izhari,  Fahmi.  "Analisis  Algoritma  Dbscan  Dalam  Menentukan Parameter  Epsilon  Pada  Clustering  Data  Numerik." Seminar Nasional Teknologi Komputer  Sains (SAINTEKS) . Vol. 1. No. 1. 2020.
[7] Gunawan,  Wawan.  "Implementasi  Algoritma  DBScan  dalam Pemngambilan  Data  Menggunakan  Scatterplot." Techno  Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi 6.2 (2021): 91-98.
[8] Tarigan,  Heron.  "Pemetaan  Daerah  Rawan  Kebakaran  Hutan  di Propinsi  Sumatera  Utara  Berdasarkan  Data  Satelit  TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)." (2014).
[9] Hermawati, Rachma, and Imas Sukaesih Sitanggang. "Web-Based clustering  application  using  Shiny  framework  and  DBSCAN algorithm  for  hotspots  data  in  peatland  in  Sumatra." Procedia Environmental Sciences 33 (2016): 317-323.
[10] Pakuani, Kamilia Wafa, and Robert Kurniawan. "Kajian Penentuan Nilai  Epsilon  Optimal  Pada  Algoritma  DMDBSCAN  Dan Pemetaan Daerah Rawan Gempa Bumi Di Indonesia Tahun 2014- 2020." Seminar  Nasional  Official  Statistics .  Vol.  2021.  No.  1. 2021.
[11] Anwar,  Muchamad  Taufiq,  et  al.  "Wildfire  Risk  Map  Based  on DBSCAN  Clustering  and  Cluster  Density  Evaluation." Advance Sustainable  Science,  Engineering  and  Technology  (ASSET) 1.1 (2019).
[12] Rahmah, Nadia, and Imas Sukaesih Sitanggang. "Determination of optimal epsilon (eps) value on dbscan algorithm to clustering data on peatland hotspots in sumatra." IOP conference series: earth and environmental science . Vol. 31. No. 1. IOP Publishing, 2016.
[13] Ahmed, K. Nafees, and T. Abdul Razak. "An overview of various improvements  of  DBSCAN  algorithm  in  clustering  spatial databases." International  Journal  of  Advanced  Research  in Computer and Communication Engineering 5.2 (2016): 360-363
[14] Id,  Ibnu  Daqiqil.  "Modifikasi  DBSCAN  (Density-Based  Spatial Clustering with Noise) Pada Objek 3 Dimensi." Jurnal Komputer Terapan 3.1 (2017): 41-52.
[15] Devi,  Anindya  Santika,  I.  Ketut  Gede  Darma  Putra,  and  I.  Made Sukarsa. "Implementasi Metode Clustering DBSCAN pada Proses Pengambilan  Keputusan." Lontar  Komputer:  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi (2015): 185-191.
[16] Wahyu,  Aan,  and  Rushendra  Rushendra.  "Klasterisasi  Dampak Bencana Gempa Bumi Menggunakan Algoritma K-Means di Pulau Jawa." JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika) 8.1: 174-179.
[17] Kristianto,  Ariel,  Eko  Sediyono,  and  Kristoko  Dwi  Hartomo. "Implementation DBSCAN algorithm to clustering satellite surface temperature data in Indonesia." Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi 6.2 (2020): 109-118.