Indonesia mengalami kebakaran hutan yang signifikan. Pada tahun 2013 World Resources Institute (WRI) meneliti tren historis titik panas di Pulau Sumatera menggunakan data titik panas aktif National Aeronautics and Space Administration (NASA). Pada 13-30 Juni 2013 terjadi 2643 total jumlah peringatan titik panas. Tahun berikutnya Pada 20 Februari hingga 11 Maret tahun 2014 titik panas meningkat menjadi 3101 peringatan titik panas. Salah satu upaya untuk menangani kebakaran hutan ialah dengan menganalisis data titik panas yaitu dengan menganalisis pencilan titik panas sehingga dapat diidentifikasi wilayah yang beresiko terjadinya kebakaran hutan. Beberapa penelitian terkait deteksi pencilan yang sudah dilakukan diantaranya menggunakan algoritme clustering k-means dan juga menggunakan algoritme clustering berbasis medoids. Kedua penelitian tersebut mendeteksi pencilan berdasarkan frekuensi terjadinya titik panas dan belum mendeteksi pencilan berdasarkan kepadatan penyebaran titik panas. Algoritme yang dapat mendeteksi pencilan berdasarkan kepadatan penyebaran titik panas ialah algoritme local outlier factor. Dengan algoritme local outlier factor informasi mengenai wilayah yang berpotensi terjadi kebakaran hutan berdasarkan kepadatan penyebaran titik panas dapat dideteksi sehingga menjadi informasi tambahan untuk pengambilan keputusan oleh pihak terkait.

1. Shofyan G64134009
Dibimbing oleh
Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi MKom
Departemen Ilmu Kompputer
Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam dan Matematika
Institut Pertanian Bogor 2015
Deteksi Pencilan Data Titik Api di Provinsi
Riau Menggunakan Algoritme
Local Outlier Factor

2. • Latar Belakang
• Penelitian Sebelumnya
• Rumusan Masalah
• Tujuan dan Manfaat
• Ruang Lingkup
• Metode
• Lingkungan Pengembangan
• Jadwal Penelitian
• Daftar Pustaka
Why
How
Outline
2

3. Latar Belakang
Badan National Penanggulangan
Bencana (BPBP)
1146Riau Agustus 2013
Titik Panas
1252Riau Agustus 2014
Titik Panas
3
Sumber data:
http://geospasial.bnpb.go.id/monitoring/hotspot/
Satelit Terra modis nea
Sumber gambar :
http://www.crisp.nus.edu.sg/browsedata/data_viewgmap.p
hp?image_id=WV022014031103484280

4. • Baehaki D. 2014. Deteksi Pencilan Data Titik Panas Di
Provinsi Riau Menggunakan Algoritme Clustering K-
means [Skripsi]. Bogor(id): Insitut Pertanian Bogor.
• Cahyadarena M B. 2014. Deteksi Pencilan Pada Data
Titik Panas Menggunakan Clustering Berbasis Medoids
[Skripsi]. Bogor(id): Insitut Pertanian Bogor.
Penelitian Sebelumnya
4

5. • Bagaimana pencilan diidentifikasi dari data titik panas
menggunakan metode local outlier factor dan
informasi tentang karakteristik pencilan titik panas.
Rumusan Masalah
5

6. • Menentukan pencilan pada data titik panas di
Provinsi Riau berdasarkan hasil algoritme local
outlier factor data titik panas di Provinsi Riau.
• Analisis pencilan data titik panas yang dihasilkan
berdasarkan aspek lokasi dan waktu.
Tujuan
6

7. Mengidentifikasi wilayah yang beresiko terjadi
kebakaran hutan
Manfaat
7Sumber gambar:
https://www.flickr.com/photos/gpsea/3813694681/in/album-72157621893775165/

8. Ruang Lingkup
8
Pencilan local
Library DMwR
package R
Ruang lingkup dari penelitian ini meliputi Pencilan
yang dideteksi adalah pencilan lokal dan
Implementasi menggunakan library DMwR package R

9. Tahapan Penelitian
9
Deteksi pencilan titik
panas menggunakan
algoritme local
outlier factor
Praproses
data
Mulai
Pengumpulan
data titik panas
Visualisasi data
Selesai
Analisis pencilan

10. Pengumpulan Data Titik Panas
10
LATITUDE 2.0100000000
LONGITUDE 100.4560000000
BRIGHTNESS 314.4000000000
SCAN 1.0000000000
TRACK 1.0000000000
ACQ_DATE 1/7/2001
ACQ_TIME 0358
SATELLITE T
CONFIDENCE 61
VERSION 5.1
BRIGHT_T31 300.4000000000
FRP 10.3000000000
Januari 2001 – Maret 2015
Source:
https://earthdata.nasa.gov/earth-
observation-data/near-real-
time/firms/active-fire-data

11. Praproses Data
13
LATITUDE 2.0100000000
LONGITUDE 100.4560000000
BRIGHTNESS 314.4000000000
SCAN 1.0000000000
TRACK 1.0000000000
ACQ_DATE 1/7/2001
ACQ_TIME 0358
SATELLITE T
CONFIDENCE 61
VERSION 5.1
BRIGHT_T31 300.4000000000
FRP 10.3000000000
LATITUDE 2.0100000000
LONGITUDE 100.4560000000
ACQ_DATE 1/7/2001
• Membersihkan data titik api dari wilayah selain Provinsi Riau
• Memilih atribut data titik api
• Agregasi data

12. Deteksi Pencilan dengan Local Outlier Factor (Beunig 2000)
14
Pencilan
Global
Pencilan Local

13. Sebuah objek local outlier factor adalah rasio rataan dari o
degan jarak k-ketetanggan lokal terdekat. Beunig (2000):
Local Outlier Factor (Beunig 2000)
15
lrdMinPts(p)=1/
o ∈ NMinPts(p) reach−distMinPts(p,o)
|NMinPts(p)|
𝑳𝑶𝑭 𝑴𝒊𝒏𝑷𝒕𝒔 𝒑 =
o ∈ NMinPts(p)
lrdMinPts(o)
lrdMinPts(p)
|NMinPts(p)|
reach-dist k (p, o) = max { k-distance(o), d(p, o) }.
dengan
k = jumlah tetangga
distance = fungsi jarak
lrd = local reachability density
LOF = local outlier factor

14. Visualisasi Data
16
Visualisasi dengan titik panas menggunakan pendekatan spasial
Sumber gambar:
http://geospasial.bnpb.go.id/monitoring/hotspot/

15. Analisis Pencilan
17
Pencilan Local
• Ukuran Pemusatan Pencilan
• Waktu Terjadinya Pencilan
Pada tahap ini diperlihatkan objek-objek pencilan dari data
penelitian. Data hasil deteksi pencilan dianalisis untuk
mengetahui informasi yang terdapat pada data

16. • Intel(R) Core(TM) i7-5500U 2.40GHz
• RAM 12288 MB.
Lingkungan Pengembang
18

17. Kegiatan
Tahun 2015
4 5 6 7 8 9 10 11 12
Penyusunan proposal
Pengumpulan data
Praproses data
Kolokium
Implementasi Local outlier factor
Evaluasi hasil penelitian
Penyusunan skripsi dan makalah
seminar
Seminar
Sidang tugas akhir
Revisi Skripsi dan penyelesaian
Lulus (SKL)
Jadwal Penelitian
19

18. Daftar Pustaka
20
Baehaki D. 2014. Deteksi pencilan data titik panas di provinsi Riau
menggunakan algoritme clustering K-Means [skripsi]. Bogor(ID): Insitut
Pertanian Bogor.
Beunig Markus M, Kriegel Hans-Peter, Ng Raymond T, Sander J. 2000. LOF:
Identifying Density-Based Local Outliers. ACM SIGMOD international
conference on Management of data; 2, June 2000; New York, USA. New
York (USA): ACM SIGMOD Volume 29 Issue Pages 93-104
Cahyadarena M B.2014. Deteksi Pencilan Pada Data Titik Panas
Menggunakan Clustering Berbasis Medoids [skripsi]. Bogor(ID): Insitut
Pertanian Bogor.

19. Terima kasih
shofyanipb@gmail.com

20. Frequent Answer Question
21
• Bagaimana cara kerja algoritme LOF dengan
data set kecil? (12 slide)
• Kenapa Menggunakan library R, Tidak
membuat dari awal? (1 slide)
• Data mengapa menggunakan algoritme Local
Outlier Factor? (2 slide)
• Kenapa harus menggunakan analisis deteksi
pencilan? (1 sllide)
• Apa itu titik panas? (1 slide)
• Apa dampak kebakaran hutan? (1 slide)
GO
GO
GO
GO
GO
GO

21. Algoritme LOF dengan data set kecil
22
Data 4 data titik:
a(0, 0), b(0, 1), c(1, 1), d(3, 0)
Hitung LOF untuk setiap titik dan
tunjukkan 1 outlier teratas, dengan
k = 2 dan fungsi jarak Manhattan

22. Langkah 1: menghitung semua jarak antara masing-
masing dua titik data
23
a(0, 0), b(0, 1), c(1, 1), d(3, 0)
dist(a, b) = 1
dist(a, c) = 2
dist(a, d) = 3
dist(b, c) = 1
dist(b, d) = 3+1=4
dist(c, d) = 2+1=3

23. Langkah 2: menghitung semua dist2 (o)
24
dist k (o): jarak antara o dan yang k-th
NN (tetangga terdekat k-th)
dist2 (a) = dist (a, c) = 2 (c = ke-2 tetangga terdekat)
dist2 (b) = dist (b, a) = 1 (a / c ke-2 tetangga terdekat)
dist2 (c) = dist (c, a) = 2 (a ke-2 tetangga terdekat)
dist2 (d) = dist (d, a) = 3 (a / c ke-2 tetangga terdekat)

24. Langkah 3: menghitung semua Nk (o)
25
N2 (a) = {b, c}
N2 (b) = {a, c}
N2 (c) = {b, a}
N2 (d) = {a, c}
k-distance neighborhood dari o,
N k (o) = {o’| o’ in D, dist(o, o’) ≤ dist k (o)}

25. Langkah 4: menghitung semua lrdk (o)
26
lrdMinPts(p)=1/
o ∈ NMinPts(p) reach−distMinPts(p,o)
|NMinPts(p)|
reach-dist k (p, o) = max { k-distance(o), d(p, o) }
lrdMinPts(p)=
|NMinPts(p)|
o ∈ NMinPts(p) reach−distMinPts(p,o)

26. Langkah 4: menghitung semua lrdk (o)
27
lrdMinPts(p)=1/
o ∈ NMinPts(p) reach−distMinPts(p,o)
|NMinPts(p)|
reach-distk (p, o) = max { k-distance(o), d(p, o) }
lrdMinPts(p)=
|NMinPts(p)|
o ∈ NMinPts(p) reach−distMinPts(p,o)
| Nk (o) | = jumlah anggota pada Nk (o)
Contoh N2 (a) = {b, c} = 2
lrd2(a)=
|N2(a)|
reach−dist2 (a, b) + reach−dist2 (a, c)

27. Langkah 4: menghitung semua lrdk (o)
28
reach-distk (p, o) = max { k-distance(o), d(p, o) }
lrd2(a)=
|N2(a)|
reach−dist2 (a, b) + reach−dist2 (a, c)
lrd2(a)=
𝟐
𝟏+𝟐
=0.667
reachdist2 (b, a) = max{dist2(b), dist(b, a)} = max{1, 1} = 1
reachdist2 (c, a) = max{dist2(c), dist(c, a)} = max{2, 2} = 2

28. Langkah 4: menghitung semua lrdk (o)
29
lrd2(b)=
|N2(b)|
reach−dist2 (b, a)+reach−dist2 (b, c)
=
𝟐
𝟐+𝟐
=0.5
lrd2(c)=
|N2(c)|
reach−dist2 (c, b)+reach−dist2 (c, a)
=
𝟐
𝟏+𝟐
=0.667
lrd2(d)=
|N2(d)|
reach−dist2 (d, a)+reach−dist2 (d, c)
=
𝟐
𝟑+𝟑
=0.33
Lakukan juga terhadap titik yang lain

29. Langkah 5: menghitung semua LOFk (o)
30
lrd2(b)=
|N2(b)|
reach−dist2 (b, a)+reach−dist2 (b, c)
=
𝟐
𝟐+𝟐
=0.5
lrd2(c)=
|N2(c)|
reach−dist2 (c, b)+reach−dist2 (c, a)
=
𝟐
𝟏+𝟐
=0.667
lrd2(d)=
|N2(d)|
reach−dist2 (d, a)+reach−dist2 (d, c)
=
𝟐
𝟑+𝟑
=0.33
Lakukan juga terhadap titik yang lain

30. Langkah 5: menghitung semua LOFk (o)
31
LOFMinPts p =
o ∈ NMinPts(p)
lrdMinPts(o)
lrdMinPts(p)
|NMinPts(p)|
lrdMinPts(p)=
o ∈ NMinPts(p)
lrdMinPts(o)
x
o ∈ NMinPts(p)
reach−distk (p, o)

31. Langkah 5: menghitung semua LOFk (o)
32
LOF 2 (a) =
(lrd 2 (b) + lrd 2 (c)) * ( reachdist 2 (a,b) + reachdist2 (a,c)) =
(0.5+0.667) * (1+2) = 3.501
LOF 2 (b) =
(lrd 2 (a) + lrd2 (c)) * ( reachdist 2 (b,a) + reachdist 2 (b,c)) =
(0.667+0.667) * (2+2) = 5.336
LOF 2 (c) =
(lrd 2 (b) + lrd 2 (a)) * ( reachdist2 (c,b) + reachdist2 (c,a)) =
(0.5+0.667) * (1+2) = 3.501
LOF 2 (d) =
(lrd 2 (a) + lrd2 (c)) * ( reachdist 2 (d,a) + reachdist 2 (d,c)) =
(0.667+0.667) * (3+3) = 8.004

32. Langkah 6: Urutkan semua LOFk (o)
33
LOF2(d) = 8.004
LOF2(b) = 5.336
LOF2 (a) = 3.501
LOF2 (c) = 3.501
Data 4 data titik:
a(0, 0), b(0, 1), c(1, 1), d(3, 0)
Outlier teratas adalah titik d.
Back to list FAQ

33. Mengapa Menggunakan R ?
33
• R Gratis :open-source project
• R adalah bahasa. : experimentation and exploration
• Graphics dan data visualization
• Access to powerful :Akademisi Terkemuka dan peneliti
dari seluruh dunia menggunakan R. Lebih dari 2000
packages yang memperluas library R
• A robust, community yang ramai
• R is excellent for "mash-ups" : Mysql,Apache web
server, Google API, Quatum GIS, Postgres
Back to list FAQ

34. Mengapa Menggunakan LOF ?
34
• Baehaki D. 2014. Deteksi Pencilan Data Titik Panas Di Provinsi
Riau Menggunakan Algoritme Clustering K-means [Skripsi].
Bogor(id): Insitut Pertanian Bogor.
• Cahyadarena M B. 2014. Deteksi Pencilan Pada Data Titik Panas
Menggunakan Clustering Berbasis Medoids [Skripsi]. Bogor(id):
Insitut Pertanian Bogor.
• Risti. 2015 . 2014. Deteksi Pencilan Pada Data Titik Panas
Menggunakan DB Scan [Skripsi]. Bogor(id): Insitut Pertanian
Bogor. (Masih Proses)
• SUCI A M Y A .2015. Aplikasi Berbasis Web untuk Mendeteksi
Pencilan Titik PanasMenggunakan Algoritme Clustering K-Means
dan Framework Shiny. [Skripsi]. Bogor(id): Insitut Pertanian
Bogor. (Masih Proses)
Back to list FAQ

35. Mengapa Menggunakan LOF ?
35
Sumber gambar:
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4e/LOF-idea.svg
• Ide dasar dari LOF:
membandingkan
kepadatan lokal titik
dengan kepadatan
tetangganya. A
memiliki kepadatan
yang jauh lebih
rendah dibandingkan
tetangganya.
Back to list FAQ

36. Kenapa menggunakan analisis pencilan?
36
• Agar segera diselidiki sumber titik panas, apakah
berbahaya atau tidak
• Karena jika pencilan itu adalah Kebakaran, harus
diselidiki lagi kenapa terjadi kebakaran di daerah
tersebut
• Mencegah terjadinya kebakaran berdasarkan
karakteristik pencilan titik panas.
Back to list FAQ

37. Apa itu titik panas?
36
• Titik panas merupakan suatu daerah di permukaan bumi yang
memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan daerah di
sekitarnya berdasarkan ambang batas suhu tertentu (Suwarsono
et al 2013).
• Ambang batas yang digunakan oleh Kementrian Kehutanan dan
Japan International Cooperation Agency untuk data titik panas
satelit NOAA adalah 315o K atau 42o C (Guswanto dan Heriyanto
2009).
Guswanto, Heriyanto E. 2009. Operational Weather System for National Fire
Danger Rating. Jurnal Meteorologi dan Geofisika. 10(2): 77-87
Suwarsono, Rokhmatuloh, Waryono T. 2013. Pengembangan Model
Identifikasi Daerah Bekas Kebakaran Hutan dan Lahan (Burned Area)
Menggunakan Citra MODIS di Kalimantan [Model Development of Burned
Area Identification Using MODIS Imagery in Kalimantan]. Jurnal
Penginderaan Jauh. 10(2): 93-112.
Back to list FAQ

38. Apa dampak kebakaran hutan?
36
Menurut Sri Lestari S .2000. Dampak Dan Antisipasi Kebakaran Hutan .
Jurnal Teknologi Lingkungan. 1(2) :171-175.
• Polusi Udara
• Konsentrasi Debu meningkat antara 300 % hingga 700 %
• Jarak Pandang (Visibility)
• Penurunan Intensitas Curah Hujan.
Menurut Rasyid F .2014.Permasalahan dan Dampak Kebakaran
Hutan.Jurnal Lingkar Widyaiswara. 1(4: 47-49
• kerugian antara US $ 2,84 - US $ 4,86 milyar
• Berbagai jenis kayu kini telah menjadi langka. Kayu eboni
(Dyospyros ebenum dan D. celebica), kayu ulin (Eusyderoxylon
zwageri), ramin (Gonystylus bancanus), dan beberapa jenis
meranti (Shorea spp.)
Back to list FAQ