Aplikasi Sequential Pattern Mining pada Data Titik Panas di Lahan Gambut Sumatra dan Kalimantan.

Abstract

Salah satu bentuk penanggulangan terhadap bencana kebakaran hutan dan lahan adalah melakukan pemantauan titik panas menggunakan data pola sekuens. Data pola sekuens titik panas dapat diperoleh menggunakan teknik data mining. Penelitian sebelumnya telah membangun aplikasi visualisasi pola sekuens titik panas menggunakan framework Shiny, namun aplikasi tersebut hanya dapat membangkitkan data pola sekuens secara manual. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun modul sequential pattern mining menggunakan framework Shiny dan mengintegrasikan modul sequential pattern mining dengan aplikasi visualisasi sekuens titik panas yang dihasilkan dari hasil penelitian sebelumnya. Data yang digunakan adalah data titik panas pada lahan gambut Sumatra dan Kalimantan tahun 2014 dan 2015. Penelitian ini menggunakan metode sequential pattern mining dan menerapkan algoritme SPADE. Pola sekuens yang dihasilkan dengan menggunakan minimum support 0.01 dan rentang antara 2 hingga 5 hari berjumlah 71 sekuens di Sumatra dan 9 sekuens di Kalimantan. Aplikasi ini memiliki dua modul utama yaitu modul SPADE dan modul visualisasi. Penelitian ini bermanfaat untuk menganalisis pola sekuens serta mendapatkan visualisasi sebaran pola sekuens melalui peta gambut di pulau Sumatra dan Kalimantan.