Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.uksw.edu//handle/123456789/33628
Title: Implementation Of Clara Clustering Algorithm on Modis Data for Detection of Forest Fire Potential in Indonesia
Authors: Petty, Holbed Joshua
Keywords: CLARA;Clustering;Forest and land fires;MODIS;Silhouette Coefficient.
Issue Date: 26-Apr-2024
Abstract: Kebakaran hutan merupakan masalah yang berulang setiap tahun di berbagai negara, terutama di negara-negara dengan hutan yang luas seperti Indonesia. Langkah awal dalam pencegahan kebakaran adalah mendeteksi potensi terjadinya kebakaran, yang dapat dilakukan dengan memanfaatkan data satelit, seperti data MODIS. Dalam penelitian ini, pengelompokan atau clustering data MODIS di Indonesia untuk tahun 2021 dan 2022 dilakukan menggunakan algoritma CLARA karena ketahanannya terhadap pencilan dan efisiensinya dalam menangani kumpulan data yang besar. Penerapan clustering dengan algoritma CLARA pada kedua kumpulan data menghasilkan dua cluster, dan evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient menghasilkan nilai 0,89 dan 0,88 untuk kedua tahun tersebut. Analisis mengungkapkan bahwa kedua cluster dalam kedua kumpulan data memiliki karakteristik yang serupa. Pada data untuk tahun 2021 dan 2022, cluster pertama menunjukkan potensi kebakaran yang moderat hingga tinggi, sementara cluster kedua menunjukkan potensi kebakaran yang rendah. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan bagi pihak berwenang untuk mengidentifikasi tingkat potensi kebakaran hutan/lahan dari titik panas yang diamati di Indonesia, sehingga memungkinkan langkah pencegahan dini seperti pemadaman awal untuk mencegah penyebaran kebakaran lebih lanjut.
Forest fires are a recurring issue every year in various countries, especially in those with extensive forests like Indonesia. An initial step in fire prevention is detecting the potential occurrence of fires, which can be achieved by utilizing satellite data, such as MODIS data. In this study, clustering or grouping of MODIS data in Indonesia for the years 2021 and 2022 was conducted using the CLARA algorithm due to its robustness against outliers and efficiency in handling large datasets. The application of clustering with the CLARA algorithm on both datasets resulted in two clusters, and the evaluation using the Silhouette Coefficient yielded values of 0.89 and 0.88 for both years. The analysis revealed that both clusters in both datasets exhibited similar characteristics. In the data for the years 2021 and 2022, the first cluster displayed a moderate to high potential for fire, while the second cluster indicated a low potential for fire. The results of this study can be used as a reference for authorities to identify the level of forest/land fire potential from observed hotspots in Indonesia, thus enabling early prevention measures such as early extinguishment to prevent further spread of the fire.
URI: https://repository.uksw.edu//handle/123456789/33628
Appears in Collections:T1 - Informatics Engineering

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T1_672018260_Judul.pdf881.41 kBAdobe PDFView/Open
T1_672018260_Isi.pdf
  Until 9999-01-01
847.45 kBAdobe PDFView/Open
T1_672018260_Daftar Pustaka.pdf251.81 kBAdobe PDFView/Open
T1_672018260_Formulir Pernyataan Persetujuan Penyerahan Lisensi dan Pilihan Embargo.pdf
  Restricted Access
842.72 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.