Clustering Titik Panas Bumi Menggunakan Algoritme Affinity Propagation

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Barik Kresna Amijaya Muhammad Tanzil Furqon Candra Dewi

Abstrak

Kebakaran hutan dan lahan merupakan bencana yang mengakibatkan kerugian yang sangat besar serta dapat mengganggu aktivitas makhluk hidup disekitar lokasi kebakaran. Kebakaran hutan dan lahan seharusnya dapat dicegah dengan cara mengetahui penyebab terjadinya kebakaran. Salah satu cara pencegahan kebakaran adalah melakukan pemantauan titik panas bumi. Titik panas bumi adalah suatu area yang relatif suhunya lebih tinggi jika dibandingkan dengan area sekitarnya yang dideteksi satelit. Area tersebut diwakilkan dalam suatu titik yang memiliki koordinat tertentu. Titik panas bumi perlu dilakukan pengelompokan atau clustering agar diketahui kemiripan tiap titik dan mudah untuk dilakukan pemantauan. Clustering adalah proses mengelompokkan data ke dalam cluster, sehingga objek yang ada didalam suatu cluster memiliki kesamaan yang tinggi satu sama lain dan sangat berbeda dengan objek yang ada pada cluster lain. Metode Affinity Propagation merupakan metode yang digunakan untuk melakukan pengelompokkan data dengan menentukan eksemplar sebagai pusat data. Affinity Propagation melakukan clustering dengan mencari nilai responsibiltiy dan availability tiap data sehingga menemukan eksemplar yang tepat. Dalam penelitian ini telah dilakukan clustering menggunakan Affinity Propagation dengan nilai silhouette coefficient terbaik yaitu 0.317818 dengan 125 data dan terbentuk 44 cluster.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Cara Sitasi
Amijaya, B., Furqon, M., & Dewi, C. Clustering Titik Panas Bumi Menggunakan Algoritme Affinity Propagation. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 10, p. 3835-3842, peb. 2018. ISSN 2548-964X. Tersedia pada: <http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/2743>. Tanggal Akses: 15 agu. 2018
Bagian
Artikel