PENERAPAN ALGORITMA FUZZY POSSIBILISTIC C-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN WILAYAH KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI PROVINSI RIAU
Daftar Isi:
- Kebakaran Hutan dan Lahan (Karhutla) di Provinsi Riau menjadi perhatian karena pernah memuncak pada tahun 2014 dan 2015. Akibat dari bencana ini,Provinsi Riau dan beberapa Provinsi di sekitarnya mendapatkan dampak berupa bencana kabut asap yang telah memakan korban jiwa. Informasi hotspot sangat penting untuk mengantisipasi adanya bencana kebakaran hutan. Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) selalu memonitor dan mengantisipasi terjadinya Karhutla, baik di wilayah Kecamatan, Kebupaten/Kota maupun Provinsi. Karena marak terjadinya Karhutla di Provinsi Riau, maka banyak peneliti yang melakukan penelitian terhadap kasus ini. Pada penelitian ini menerapkan algoritma Fuzzy Possibilistic C-Means(FPCM)menggunakan tool Matrix Laboratoy(Matlab),tujuannya adalah untuk mengetahui pola atribut dan persebaran clusteryang ada. Selain itu dengan memodelkan beberapa parameter dan dibandingkan dengan algoritma Fuzzy C-Means(FCM), untuk mengetahui performa algoritmatersebut, sehingga menjadi pengetahuan baru bagi penelitian selanjutnya. Setelah dilakukan uji Validitas Davies Bouldin Index(DBI)cluster terbaik adalah pada Algoritma FPCM dengan parameter c=3, w=2 dan n=2 dengan nilai index0,9015. Sedangkan dari rata-rata keseluruhan DBI diketahui algoritma FPCM adalah algoritma yang terbaik dalam percobaan ini. Adapun hasil pengelompokan diharapkan dapat menjadi bahan pengambilan keputusan bagi BPBD yang dapat membantu mitigasi risiko Karhutla di Provinsi Riau.Kata Kunci: Clustering, Davies Bouldin Index,Fuzzy C-Means, Fuzzy Possibilistic C-Means, Kebakaran Hutan dan Lahan