Deteksi Pencilan Kontekstual pada Data Titik Panas di Provinsi Riau menggunakan Algoritme K-Medoids

Abstract

Indonesia memiliki kawasan hutan yang sangat luas, namun hutan di Indonesia memiliki masalah yang terus terulang setiap tahun, yaitu kebakaran hutan. Salah satu wilayah di Indonesia yang sering mengalami kebakaran hutan adalah Provinsi Riau. Salah satu bentuk penanggulangan terhadap bencana kebakaran hutan adalah dengan melakukan pemantauan terhadap sebaran titik panas (hotspot). Penelitian ini bertujuan mendeteksi pencilan kontekstual pada data titik panas di Provinsi Riau dari tahun 2002 sampai 2014 berdasarkan konteks cuaca yaitu curah hujan. Pencilan kontekstual dideteksi menggunakan hasil clustering pada atribut frekuensi titik panas harian dan curah hujan. Metode yang digunakan adalah teknik clustering dengan algoritme k-medoids. Hasil menunjukkan bahwa jumlah pencilan kontekstual yang terdeteksi sebanyak 88 objek. Pencilan ini banyak terjadi pada bulan Februari, Juni, Juli, dan Agustus. Sebagian besar objek-objek yang terdeteksi sebagai pencilan merupakan titik panas yang frekuensi harian tinggi dengan curah hujan juga tinggi. Rata-rata pencilan kontekstual yang terdeteksi adalah sebesar 289 titik panas dengan curah hujan rata-rata 38.39 mm.