PENGELOMPOKAN KEBAKARAN HUTAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING LARGE APPLICATIONS (CLARA)

Clustering merupakan suatu proses pengelompokan, observasi atau
pngelompokan kelas yang memiliki kesamaan objek. salah satu metode
clustering yang menangani data dalam jumlah besar adalah clustering large
applications (CLARA). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kelompok
kebakaran hutan di Indonesia menggunakan metode CLARA serta mengetahui
hasil karakteristik kebakaran hutan dan gambar titik kejadian kebakaran hutan
di Indonesia. Data yang digunakan adalah data titik panas berjumlah 3.265
kejadian yang dapat diperoleh dari wabsite NASA LANCE–FIRM MODIS
Active Fire, adapun variabel yang digunakan untuk mengelompokkan kejadian
kebakaran hutan adalah latitude, longitude, brightness, frp dan confidence.
Maka mengelompokan data titik panas sebanyak dengan penentuan
cluster optimum menggunakan nilai indeks shilhoutte dan indeks dunn,
diperoleh hasil cluster optimum yaitu 2 cluster, cluster pertama diperoleh nilai
rata-rata brightness , nilai frp MW dan nilai confidence
. Sedangkan cluster kedua memiliki nilai rata-rata brigthness
, frp MW dan confidence .