IMPLEMENTASI METODE SPATIO-TEMPORAL CLUSTERING DENGAN ALOGARITMA ST-DBSCAN PADA TITIK API (Studi Kasus : Pulau Sulawesi Tahun 2016, 2017 dan 2018)

MILIANA, ROMDHONI SANI and Arie, Vatresia and Desi, Andreswari (2019) IMPLEMENTASI METODE SPATIO-TEMPORAL CLUSTERING DENGAN ALOGARITMA ST-DBSCAN PADA TITIK API (Studi Kasus : Pulau Sulawesi Tahun 2016, 2017 dan 2018). Undergraduated thesis, Fakultas Teknik.

[img] Archive (Thesis)
LAPORAN SKRIPSI - STDBSCAN - ROMDHONI SANI MILIANA.pdf - Bibliography
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (7MB)

Abstract

Kebakaran hutan adalah kondisi dimana wilayah yang terdapat banyak pohon�pohon dan tumbuhan mengalami perubahan bentuk yang disebabkan oleh pembakaran besar-besaran. Kebakaran hutan banyak terjadi di Indonesia khusunya di pulau Sulawesi. Pulau Sulawesi sendiri merupakan pulau yang masih memiliki hutan-hutan yang cukup luas. Penyebab kebakaran hutan disebabkan oleh dua faktor yaitu alam dan manusia. Indikator terjadinya kebakaran hutan dapat diketahui dari kemunculan hotspot atau titik panas. Hotspot adalah indikator dari suatu area yang memiliki suhu permukaan yang relatif lebih tinggi dari suhu permukaan yang ada disekitarnya yang telah di deteksi oleh satelit Terra/Aqua dengan sensor MODIS. Dalam upaya penangulangan kebakaran hutan perlu adanya pemantauan hotspot melalui satelit. Pada hotspot yang dipantau kemungkinan bahwa hotspot tidak hanya tersebar secara acak tetapi menggerombol juga. Pada saat ini penelitian yang membahas terkait dengan identifikasi pola sebaran hotspot disuatu wilayah khususnya di pulau Sulawesi masih terbatas. Penelitian ini menggunakan metode spatio-temporal clustering dengan algoritma ST-DBSCAN dengan metode pengembangan sistem Waterfall dengan Bahasa pemrograman R menggunakan aplikasi Rstudio. Pada algoritma ini ada beberapa tipe pola sebaran penggerombolan yang akan dihasilkan yaitu Stasionary, Reappering Regular, Irregular, Occasional, dan Track. Data hotspot yang digunakan merupakan tahun 2016, 2017, dan 2018 pada pulau Sulawesi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini pada tahun 2016 terdapat beberapa tipe hotspot yaitu Tracks (Sulawesi Tengah, Tenggara, Selatan, Barat), Occasional (Sulawesi Utara dan Gorontalo), dan Stationary (Gorontalo dan Sulawesi Tengah), pada tahun 2017 terdapat tipe hotspot yaitu Stationary (Sulawesi Selatan), Occasional (Sulawesi Tengah, Tenggara, Selatan, Barat), dan Tracks (Sulawesi Tengah, Tenggara, Selatan, Barat), pada tahun 2018 terdapat tipe hotspot yaitu Reappering Reguler(Gorontalo dan Sulawesi Utara), Tracks (Sulawesi Tengah, Tenggara, Selatan, Barat), dan Stationary (Sulawesi Selatan). Dalam kurun waktu 2016, 2017 dan 2018 kemunculan hotspot cendrung tinggi terjadi pada bulan Juli, Agustus September, dan Oktober. Kata kunci : Titik api, Sulawesi, ST-DBSCAN, Clustering

Item Type: Thesis (Undergraduated)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering
Depositing User: 022 Lili Haryanti
Date Deposited: 04 Dec 2020 03:15
Last Modified: 04 Dec 2020 03:15
URI: http://repository.unib.ac.id/id/eprint/21965

Actions (login required)

View Item View Item