Pengelompokkan Titik Panas Menggunakan Algoritma DBSCAN di Provinsi Sumatera Selatan - Nawa Fatimi Fauziah; Febri Dwi Irawati; Muhajir Hasibuan (Journal of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI), 2026)
Kebakaran hutan dan lahan yang berulang setiap tahun di Provinsi Sumatera Selatan menimbulkan kerugian ekologis dan ekonomi yang signifikan, didukung oleh dominasi lahan gambut sebesar 21,88% dari total gambut Sumatera. Meskipun pemantauan titik panas dari citra satelit MODIS telah banyak digunakan sebagai indikator kebakaran, analisis pengelompokkan spasial titik panas secara multi-tahun dengan evaluasi kualitas clustering di wilayah ini belum pernah dilakukan. Penelitian ini menerapkan algoritma Density Based Clustering Application with Noise dengan penentuan parameter adaptif menggunakan metode k-distance untuk mengelompokkan 17.353 titik panas tahun 2019–2023 dan mengidentifikasi pola spasial wilayah dengan kepadatan titik panas tertinggi. Parameter optimal ditentukan secara independen per tahun menggunakan Silhouette Coefficient ( ) sebagai kriteria seleksi, menghasilkan MinPts sebesar 11 sampai 13 dengan ε sebesar 0,1 untuk data padat (2019 dan 2023), serta MinPts sebesar 2 dengan ε sebesar 0,10 sampai 0,13 untuk data jarang (2020 sampai 2022), dengan kualitas cluster sebesar 0,296–0,670 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,273–0,595. Kabupaten Ogan Komering Ilir dan Kota Palembang teridentifikasi sebagai wilayah dengan kepadatan titik panas tertinggi secara konsisten selama lima tahun analisis, dengan cluster dominan mencakup 61,87% (2019) dan 73,92% (2023) dari seluruh titik panas yang terdeteksi.