Harmain, Paiman, Kurniawan, Kusrini, Maulina — Normalisasi Data Untuk Efisiensi K-Means Pada Pengelompokan Wila- yah Berpotensi Kebakaran Hutan Dan Lahan Berdasarkan Sebaran Titik Panas

## NORMALISASI DATA UNTUK EFISIENSI K-MEANS PADA PENGELOMPOKAN WILAYAH BERPOTENSI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN BERDASARKAN SEBARAN TITIK PANAS

## (DATA NORMALIZATION FOR K-MEANS EFFICIENCY ON GROUPS OF AREAS WITH POTENTIAL FORES AND /LAND FIRE BASED ON HEAT SPOTS DISTRIBUTION)
Ahmad Harmain 1) , Paiman 2) , Henri Kurniawan 3) , Kusrini 4) , Dina Maulina 5)
1, 2, 3, 4, 5) MTI Universitas Amikom Yogyakarta e-mail: mail.ahmad.harmain@gmail.com 1) , fatihways@gmail.com 2) , henribatam@gmail.com 3) , kusrini@amikom.ac.id 4) , dina.m@amikom.ac.id 5)

## ABSTRAK
Kawasan indonesia merupakan bagian dari daerah tropis yang memiliki potensi kebakaran sangat tinggi ter- lebih pada musim kemarau, sehingga perlunya sebuah langkah kongkrit untuk dilakukan mitigasi supaya potensi- potensi kebakaran hutan itu menjadi terminimalisir. Untuk melakukan itu dibutuhkan suatu metode teknologi yang lebih mumpuni dan terbaru untuk memetakan wilayah-wilayah yang mempunyai potensi besar terjadinya keba- karan hutan. Sistem pencitraan dan Informasi dari sistem satelit (MODIS) adalah salah satu informasi tentang kondisi permukaan bumi, yaitu parameter Latitude, Longitude, Brightness, FRP (Fire Radiative Power), dan Con- fidence  dapat  dijadikan  dasar  pengelompokan  suatu  wilayah  memiliki  potensi  kebakaran  atau  tidak.  K-Means adalah salah satu metode dalam machine learning yang bisa digunakan sebagai salah satu metode dalam penge- lompokan wilayah-wilayah tersebut. Akurasi dalam menguji hasil pengelompokan K-Means dapat diuji dengan metode Davies Bouldin Index (DBI) dan Silhouette Coefficient.
Kata Kunci : K-Means, MODIS, Silhouette Coefficient, Davies Bouldin Index

## ABSTRACT
The Indonesian region is part of the tropics which has a very high fire potential, especially during the dry season, so it is necessary to take concrete steps to mitigate so that the potential for forest fires is minimized. To do this, a more advanced and up-to-date technological method is needed to map areas that have a high potential for forest fires. The imaging and information system from the satellite system (MODIS) is one of the information about the condition of the earth's surface, namely the parameters of Latitude, Longitude, Brightness, FRP (Fire Radiative Power), and Confidence, which can be used as the basis for grouping an area as having a fire potential or not. K- Means is a method in machine learning that can be used as a method for grouping these areas. Accuracy in testing the results of the K-Means grouping can be tested using the Davies Bouldin Index (DBI) and Silhouette Coefficient methods.
Keywords: K-Means, MODIS, Silhouette Coefficient, Davies Bouldin Index

## I. P ENDAHULUAN
erubahan iklim sudah menjadi isu dunia dan masalah  bersama  berbagai  bangsa.  Seluruh komponen di dunia bersama-sama berkomit- men  untuk  mencegah  pemasan  global  1.5  derajat celcius pada sidang PBB COP26 [1]. Salah satu hal yang  menjadi  penting  untuk  mempertahankan bumi untuk tetap dingin adalah menjaga hutan-hu- tan untuk tetap sebagai paru-paru dunia. Terutama di negara-negera tropis khususnya Indonesia.
Adaptasi  perubahan  iklim  sebagai  sebuah  isu dunia, melibatkan pemantauan dan antisipasi tinda- kan  pengelolaan  hutan  [2].  Pengelola  hutan umumnya  akan  mencari  solusi  yang  membahas kedua tujuan utamanya yaitu mitigasi dan adaptasi. Dalam tindakan mitigasi dibutuhkan data-data pen- dukung tentang titik api satu wilayah yang mempu- nyai potensi kebakaran tinggi.
Untuk  memantau  potensi  titik  api  dapat menggunakan bantuan teknologi dengan penginderaan  jauh.  Salah  satu  fasilitas  data  yang bisa kita ambil adalah dari informasi satelit [3]. Sa- lah  satunya  yaitu  satelit Terra/Aqua dengan
P
bantuan  sensor  MODIS  milik  NASA.  MODIS ( Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer ) adalah  salah  satu  instrumen  utama  yang  dibawa Earth  Observing  System (EOS) Terra  satellite , yang  merupakan  bagian  dari  program  antariksa Amerika Serikat, National Aeronautics and Space Administration (NASA) [4].
Wilayah  asia  tenggara  terutama  Indonesia  telah mengalami kenaikan titik api di beberapa wilayah, pada  27  Agustus  2019,  dari  95  titik  naik  menjadi 266 titik pada 30 Agustus 2019 [5]. Indonesia men- galami  kerugian  mencapai  Rp  209  Triliun  selain memberikan efek perubahan iklim buat dunia.
Sebagaimana  diatas  pengelompokan  titik  api ( hotspot ),  sebagai  langkah  awal  untuk  menge- lompokkan wilayah-wilayah yang rawan terhadap kebakaran hutan. Adapun data diambil dari satelit MODIS  Nasa  yang  tersedia  setiap  24  jam  sekali. Sehingga data yang terbaru bisa memberikan data terkini tentang kondisi titik api di beberapa wilayah asia tenggara, terutama indonesia.

## II. STUDI PUSTAKA
Beberapa  studi  penelitian  yang  relevan  dengan projek penelitian saat ini baik yang menngunakan algoritma K-Means dan menggunakan dataset yang sama dalam pengelompokan titik rawan kebakaran hutan dan lahan.
Pengelompokan daerah atau kawasan yang  ber- status  rawan  titik  api  pada  Provinsi  Riau  2016 menggunakan Chebysev  Distance  K-Means [6], penelitian tersebut mengelompokkan data ke dalam tiga  cluster  diantaranya  133  titik  kedalam cluster daerah sangat rawan, 101 titik kedalam cluster dae- rah  rawan,  dan  77  titik cluster daerah  yang  tidak rawan terhadap titik api.
Penelitian  berikutnya  dengan  menggunakan  da- taset yang sama hasil citra Satelit MODIS parame- ter latitude , longitude , brightness , fire  radiation power dan confidence dengan  membandingkan kinerja dua algoritma antara K-Means dan K-Me- doids [7]. Hasil penelitian tersebut bahwa K-Means menghasilkan skor Silhouette Coefficient lebih be- sar dari K-Medoids.
Pengelompokkan  titik  api  menggunakan Agglom- erative Hierarchical Clustering [8] pada penelitian tersebut  menggunakan  data  hutan/lahan  Provinsi Jambi, Clustering digunakan untuk mengelompok- kan data menjadi 2 sampai 10 cluster kemudian dil- akukan  evaluasi  dengan  menghitung Silhouette
Coefficient sehingga  akan  memilih  koefisien  ter- baik dari setiap cluster .

## III. METODE PENELITIAN
Adapun  diagram  alur  penelitian  yang  menjadi dasar dalam isi dan pembahasan seperti pada gam- bar 1.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## A. Pengumpulan Dataset
Dalam pengumpulan dataset yang kami pilih di- peroleh dari data sekunder (pihak lain), yaitu ber- sumber pada data yang diambil dari Server NASA berdasarkan data Satelit MODIS [4]. Data yang di- ambil adalah pada data tanggal 30/12/2021. Walau- pun di aplikasi API ( Application Programming In- terface ) yang kita gunakan bisa memilih 24jam ter- akhir sampai dengan satu minggu sebelumnya.
Tabel 1. Contoh dataset Satelit MODIS.
Brightness Confidence Bright_t31 314.01 72 294.50 315.70 68 298.96 310.95 30 297.35 309.06 62 291.62 305.79 51 291.49 …. …. …. …. …. …. 330.75 87 299.92 308.58 22 294.44 309.37 48 293.55 332.71 88 296.72 323.92 83 293.51

## B. K-Means Clustering
Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma clus- tering , dan implementasi algoritma tersebut dapat
Harmain, Paiman, Kurniawan, Kusrini, Maulina — Normalisasi Data Untuk Efisiensi K-Means Pada Pengelompokan Wila- yah Berpotensi Kebakaran Hutan Dan Lahan Berdasarkan Sebaran Titik Panas
menggunakan bahasa dan library dari bahasa pem- rograman python .  Dalam  banyak  contoh  aplikasi seringkali  data  yang  dibutuhkan  untuk  melatih model machine  leraning tidak  berlabel  meskipun tersedia dalam jumlah cukup banyak. Proses pem- belajaran machine menggunakan data tidak berla- bel  disebut  sebagai  pembelajaran  secara unsuper- vised  learning [9].  Pembelajaran  secara unsuper- vised berbeda  dengan  secara supervised ,  karena pembelajaran  ini  berguna  untuk  menemukan  pola atau struktur yang tersembunyi di dalam data input. Pembelajaran unsupervised banyak digunakan un- tuk  penyelesaian  masalah clustering . Clustering merupakan  metode  pengelompokan  data  kedalam beberapa cluster atau  kelompok.  Data  dalam  satu cluster  memiliki  tingkat  kemiripan  yang  maksi- mum  dan  sebaliknya  data  antar cluster yang  satu dengan  yang  lain  memiliki  kemiripan  yang  mini- mum.

## C. Davies Bouldin Index (DBI)
David L. Davies dan Donald W. Bouldin mem- perkenalkan  sebuah  metode  yang  diberi  nama dengan nama mereka berdua, yaitu Davies-Bouldin Index (DBI)  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi cluster [10].  Evaluasi  menggunakan Davies Bouldin Index ini memiliki skema evaluasi internal cluster ,  dimana  baik  atau  tidaknya  hasil cluster dilihat dari kuantitas dan kedekatan antar data hasil cluster [11].
Semakin  kecil  nilai  DBI  diperoleh  (non-negatif >=  0),  maka  semakin  baik cluster yang  diperoleh dari  pengelompokkan  menggunakan  algoritma clustering [7].

## D. Normalisasi
Tahapan  praproses  ( prepocessing )  dalam data mining , sangat diperlukan untuk mendapatkan hasil yang  optimal.  Dengan  adanya prepocessing men- jadikan penerapan algoritma menjadi lebih efisien. Salah satu proses preprosesing data adalah normal- isasi.  Tujuan  dari  normalisasi  data  dalam  dataset adalah  untuk  membentuk  data  dalam  posisi  nilai dengan  rentang  yang  sama.  Karena  algortima  K- Means sedikit  sensitif dengan adanya data outlier (pencilan), sehingga dengan dilakukan normalisasi deviasi  dari outlier makan  distribusi  data  normal. Dalam  percobaan  ini  kita  akan  menguji  untuk  2 metode normalisasi dalam data mining yaitu Nor- malisasi L1 dan L2.
Normalisasi L1 ( library scikit-learn ), didasarkan pada penyimpangan absolute terkecil yang bekerja dengan  memastikan  bahwa  jumlah  nilai absolute adalah 1 dalam setiap baris. Normalisasi L2, yang mengacu pada kuadrat terkecil bekerja dengan me- mastikan  bahwa  jumlah  kuadrat  adalah  1.  Secara umum, teknik Normalisasi L1 dianggap lebih kuat daripada  teknik  Normalisasi  L2.  Teknik  normal- isasi L1 kuat karena tahan terhadap outlier dalam data.  Berikut  sebaran  dataset  ketika  belum  dil- akukan normalisasi.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  serta  pengujian teknikal maka diperoleh beberapa hasil yang men- jadi pembahasan di mana beberapa penjelasan ban- yak  dilengkapi  dengan  visual  berupa  gambar  dan tabel untuk memperkuat proses pengujian yang te- lah dilakukan.

## A. Pengujian Jumlah Klaster
from sklearn.cluster import KMeans wcss=[] for i in range(1,11): kmeans=KMeans( n_clusters=i, init='k-means++', random_state=42) kmeans.fit(X) wcss.append(kmeans.inertia_)
Dalam metode Elbow , kita sebenarnya memvari- asikan jumlah cluster (K) dari 2 – 11. Untuk setiap nilai  K  kita  menghitung  WCSS  ( Within-Cluster Sum of Square ). WCSS adalah jumlah kuadrat ja- rak  antara  setiap  titik  dan  pusat  massa  dalam  se- buah cluster . Ketika kita diplot WCSS dengan nilai K,  plotnya  terlihat  seperti Elbow .  Dengan  ber- tambahnya jumlah cluster , nilai WCSS akan mulai berkurang.  Nilai  WCSS  terbesar  ketika  K=1. Ketika  kita  menganalisis  grafik,  dapat  terlihat bahwa  grafik  akan  berubah  dengan  cepat  pada suatu titik dan dengan demikian menciptakan ben- tuk siku. Dari titik ini, grafik mulai bergerak ham- pir  sejajar  dengan  sumbu  X.  Nilai  K  yang  sesuai dengan titik ini adalah nilai K optimal atau jumlah cluster yang optimal. Berikut hasil pengujian data untuk metode Elbow .
Gambar 2. Grafik Penentuan K- Cluster ( El- bow )
Dari hasil grafik elbow terlihat setelah pada K=4 tidak  ada  tekuk-an  grafik  sehingga  artinya  sudah mulai  optimal.  Maka  pada  data  di  atas  pemilihan jumlah cluster (K) adalah 4. Jadi setelah lebih dari K=4 hasil akan cenderung stabil. Selanjutnya untuk melihat efisiensinya akan terlihat  nanti pada hasil uji performa.

## B. Model K-Means
Dalam  pembuatan  model  digunakan  kelas KMeans dari library scikit learn .
kmeans = KMeans( n_clusters=3, init='k-means++', random_state=42 ) y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)
Gambar 3. Hasil cluster data
Mula  –  mula  inisialisasi  model  algoritma  K- Means dengan memberikan parameter jumlah clus- ter adalah 3.
Gambar 4. Bentuk sebaran antar cluter

## C. Pengujian Normalisasi
Normalisasi  merupakan  cara  transformasi  data agar distribusinya menjadi normal. Jadi data yang perlu  dilakukan  normalisasi  harus  dipastikan bahwa  memang  datanya  belum  berdistribusi  nor- mal. Distribusi normal itu secara sederhana digam- barkan  dalam  kurva  distribusi  bentuknya  cender- ung seperti lonceng simetris.

## Gambar 5. Grafik distribusi normal
Untuk membandingkan apakah dataset yang kita lakukan  normalisasi  bisa  memberikan  distribusi atau  bentuk  yang  yang  lebih  cenderung  normal dibandingkan dengan yang tanpa normalisasi bisa menggunakan histogram atau bisa juga menggunakan plot data. Berikut perbandingan seb- aran  data  sebelum  Normalisasi,  Normalisasi  L1 dan Normalisasi L2.
Harmain, Paiman, Kurniawan, Kusrini, Maulina — Normalisasi Data Untuk Efisiensi K-Means Pada Pengelompokan Wila- yah Berpotensi Kebakaran Hutan Dan Lahan Berdasarkan Sebaran Titik Panas

## Gambar 6. Grafik distribusi data sebelum Nor- malisasi
Dari  Gambar  6.  terlihat  distribusi  datanya cenderung  menceng  ke  kiri  atau  menceng  negatif terutama pada data brightness .

## Gambar 7. Grafik Distribusi data setelah Nor- malisasi L1
Setelah dilakukan Normalisasi L1 terlihat untuk distribusi  datanya  cendrung  lebih  seimbang  dan menuju  ke  normal  terutama  terlihat  pada  data brightness pada kurva warna biru. Data yang lain juga secara grafik lebih bagus distribusinya walau- pun tidak seperti signifikan yang data brightness .

## Gambar 8. Grafik distribusi data setelah Nor- malisasi L2
Pada  Normalisasi  data  L2  juga  terlihat  distri- businya  jauh  lebih  bagus  dibandingkan  dengan tanpa normalisasi.

## D. Pengujian Performa
from sklearn.metrics import da- vies_bouldin_score results={} for i in range(2,11):
kmeans = KMeans(
n_clusters=i, random_state=30 )
labels=kmeans.fit_predict(X) db_index=davies_bouldin_score( X, labels) results.update({i:db_index})
Untuk  menguji  performa  algoritma clustering kita  gunakan Davies  Bouldin  Index (DBI) untuk beberapa cluster antara  2 sampai 4. Dimana akan kita  lihat  nilai  DBI  nya  apakah  setelah  di  akukan normalisasi ada perbaikan, dimana nilai DBI yang bagus  adalah  mendekati  nilai  0.  Berikut  per- bandingan data-data DBI sebelum normalisasi dan setelah dilakukan normalisasi L1 dan L2.

## Tabel 2. Perbandingan DBI sebelum dan setelah normalisai L1 dan L2
Bedasarkan  data  tabel  2.  hasil  DBI  pemilihan cluster terbaik  dari  Normalisasi  L1  dan  Normal- isasi L2 adalah pada cluster K=3 yang cenderung hasilnya stabil dan hampir sama efisiensinya.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  percobaan  data  tentang  titik hotspot untuk metode clustering dari data Satelit MODIS, ditarik kesimpulan bahwa praproses dalam bentuk normalisasi  ternyata  memang  bisa  meningkatkan efisiensi  algoritma  yakni  K-Means  untuk  proses clustering titik api potensi kebakaran hutan.
Proses clustering yang  paling  penulis  sarankan berdasar  data  DBI  adalah  pada  pemilihan cluster K=3.  Karena  terlihat  baik  normalisasi  L1  dan  L2 hasil efisiensinya stabil. Berdasarkan grafik elbow proses  uji clustering disarankan  adalah  di  bawah K=5 karena setelah K=5 cenderung hasil sudah sta- bil.
Hasil pengujian pada penelitian ini bisa dijadikan salah satu acuan apabila akan dipakai untuk pem- buatan  aplikasi  yang  lebih  sempurna  bagi  para pemangku kebijakan terutama dalam penanggulan- gan bencana kebakaran hutan dan lahan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  C.  Rahayu,  “COP26  Sepakati  Jaga  Pemanasan Global Tidak Lebih dari 1,5 Derajat Celcius,” kon- tan.co.id , 2021. https://internasional.kon- tan.co.id/news/cop26-sepakati-jaga-pemanasan- global-tidak-lebih-dari-15-derajat-celcius  (accessed Dec. 25, 2021).
[2]  Rodney  J.  Keenan,  “Climate  Change  Impacts  and Adaptation  in  Forest  Management:  a  review,” An- nals of Forest Science 72 , pp. 145–167, 2015, Ac- cessed:  Dec.  26,  2021.  [Online].  Available: https://link.springer.com/article/10.1007/s13595- 014-0446-5
[3]  K. A. DS, P. Sofan, S. Suwarsono, I. Prasasti, and F. Yulianto, Evaluasi Hasil Estimasi Suhu Udara dari Data Satelit NOAA-18 AVHRR di Pulau Sumatera, Kalimantan  dan  Jawa .  JAKARTA  TIMUR: LAPAN, 2015. Accessed: Dec. 24, 2021. [Online]. Available: https://onesearch.id/Rec- ord/IOS4589.slims-4617
[4]  “About  MODIS  (Moderate  Resolution  Imaging Spectroradiometer),” MODIS (Moderate Resolution
Imaging
Spectroradiometer) . https://modis.gsfc.nasa.gov/about/  (accessed  Dec. 25, 2021).
[5]  M. Armani and I. D. Wedhaswary, “Data Terkini Ti- tik Panas di Indonesia dan Wilayah Asia Tenggara,” kompas.com ,  2019.  Accessed:  Dec.  25,  2021. [Online].
Available: https://www.kompas.com/tren/read/2019/09/07/084 506865/data-terkini-titik-panas-di-indonesia-dan- wilayah-asia-tenggara?page=all
[6]  T. R. A. Sukamto Sukamto Ibnu Daqiqil Id, “Penen- tuan  Daerah  Rawan  Titik  Api  Di  Provinsi  Riau Menggunakan  Clustering  Algoritma  K-Means,” JUITA , vol. 6, no. 2, pp. 137–148, 2018, [Online]. Available: http://jurnalnasional.ump.ac.id/in- dex.php/JUITA/article/view/3172
[7]  A. Athifaturrofifah, R. Goejantoro, and D. Yuniarti, “Perbandingan  Pengelompokan  K-Means  dan  K- Medoids Pada Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan
Persebaran Titik Panas,” EKSPONENSIAL , vol. 10, no. 2, pp. 143–152, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.fmipa.un- mul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/572
[8]  U.  K.  Krisman  Pratama  Simanjuntak,  “Penge- lompokkan Titik Api di Provinsi Jambi dengan Al- goritma  Agglomerative  Hierarchical  Clustering,” MALCOM , vol. 1, no. 1, pp. 7–16, 2021, [Online]. Available:  https://journal.irpi.or.id/index.php/mal- com/article/view/6/9
[9]  P. Dangeti, Statistics for Machine Learning: Tech- niques for exploring supervised, unsupervised, and reinforcement  learning  models  with  Python  and RJuly 2017 . Packt Publishing, 2017.
[10] S.  Nawrin,  M.  R.  Rahman,  and  S.  Akhter,  “Ex- ploreing K-Means with Internal Validity Indexes for Data Clustering in Traffic Management System,” In- ternational Journal of Advanced Computer Science and  Applications ,  vol.  8,  no.  3,  2017,  doi:
10.14569/IJACSA.2017.080337.
Clus-
ter DBI Tanpa Normalisasi DBI (Normal L1) DBI (Normal L2) Efisiensi (L1) Efisiensi (L1) 2 0.7777659124086238 0.8834960803826888 0.9622571843844187 -0.13% -0.24% 3 0.7990618543943127 0.6961881111379767 0.6881686575199727 0.13% 0.14% 4 0.8546964498023958 0.7032974907656754 0.7542798669760952 0.18% 0.12% 5 0.8782098168768172 0.691155376536404 0.7786404989399143 0.2% 0.11%
Harmain, Paiman, Kurniawan, Kusrini, Maulina — Normalisasi Data Untuk Efisiensi K-Means Pada Pengelompokan Wila- yah Berpotensi Kebakaran Hutan Dan Lahan Berdasarkan Sebaran Titik Panas
[11] A. Bates and J. Kalita, “Counting Clusters in Twitter Posts,” in Proceedings of  the  Second International Conference  on  Information  and  Communication
Technology for Competitive Strategies , 2016, pp. 1– 9.