Analisa Daerah Kebakaran Hutan Pulau Sumatera dengan K-Means Clustering Metode CRISP-DM - Winarnie, Winarnie; Hery Oktafiandi; Pebriyanti Panjaitan; M. Fajar Ramadhan; Yohanes (Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia, 2026)
Kebakaran Hutan dan Lahan (Karhutla) sering terjadi di negara Indonesia. Karhutla pada wilayah Sumatera dan Kalimantan tahun 2015 menjadi sorotan dunia karena telah membawa polusi kabut asap ke negara tetangga. Informasi tentang pengelompokkan daerah yang terkena dampak kebakaran hutan digunakan untuk mengingatkan supaya masyarakat lebih waspada dan siap. Metode K-Mean Clustering dengan model data mining CRISP-DM, bisa dipakai sebagai salah satu cara untuk menganalisa daerah yang termasuk dalam daerah rawan terjadi karhutla. Penelitian ini dilakukan untuk membuat kelompok daerah dengan kemungkinan kebakaran hutan yang tinggi. dan daerah yang aman dari bencana kebakaran hutan pada kabupaten-kabupaten yang terdapat pada pulau Sumatera yang meliputi 9 provinsi di Pulau Sumatera., Kelompok daerah waspada kebakaran hutan dan lahan diwakili oleh beberapa cluster. Pada penelitian ini berhasil menghasilkan cluster yang baik dan optimal dapat dilihat dengan nilai silhouette bernilai positif dan mendekati 1. Cluster nilai terbaik adalah cluster 2 dengan nilai silhouette coefficient indeks terbesar yaitu 0,96 dengan luas karhutla sebanyak 6624 ha dan kemunculan titik api sebanyak 6006 titik.