Optimasi Parameter ST-DBSCAN dengan KNN dan Algoritma Genetika   
Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Optimasi Parameter ST-DBSCAN dengan KNN dan Algoritma Genetika Studi Kasus : Data Bencana Alam di Pulau Jawa 2021 Aisyah Nur Fahira ( 221810126 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni S.ST , M.Stat Ringkasan. Spatio Temporal DBSCAN ( ST-DBSCAN ) adalah metode yang dapat diterapkan pada data spasial yang diikuti dengan atribut temporal. Hasil dari ST-DBSCAN tergantung pada penentuan awal tiga parameter. Inisial parameter yang tidak optimal menyebabkan hasil pengelompokan dengan ST- DBSCAN tidak mencapai solusi yang global optimum. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan penentuan parameter awal pada ST-DBSCAN menggunakan metode k Nearest neighborhood dan Algoritma Genetika yang diuji menggunakan data simulasi kemudian diterapkan dalam pengelompokan wilayah bencana alam. Hasil yang didapatkan adalah pemilihan parameter yang dioptimasi menggunakan algoritma genetika menghasilkan cluster dengan koefisien CDbw terbesar pada perbandingan evaluasi dengan data uji coba skala kecil. Hasil clustering dengan menggunakan metode ST-DBSCAN pencarian parameter local mean menghasilkan 22 cluster dengan 6 cluster besar dan 16 cluster kecil. Cluster menunjukkan pola kejadian spatio-temporal berupa reappearing untuk daerah Jawa Barat dan track pada periode Januari hingga April. Kata Kunci— ST-DBSCAN , optimasi parameter , KNN , algoritma genetika. I. LATAR BELAKANG salah Clustering merupakan salah satu metode data mining yang digunakan untuk mengetahui struktur alami sebuah dataset. Terdapat empat pendekatan untuk permasalahan clustering , yaitu partition clustering , grid-based clustering , hierarchical clustering , dan density-based clustering [ 1 ] . Density-based clustering merupakan metode clustering yang menggunakan kepadatan untuk mengelompokan suatu objek. DBSCAN satu density-based clustering yang merupakan menentukan kelompok melalui kedekatan jarak dan ketetanggaan. DBSCAN bergantung pada parameter epsilon ( 𝜀 ) sebagai batas radius rata-rata jarak dan parameter minimum points ( minpts ) sebagai batas jumlah minimal tetangga yang memenuhi cluster-nya. Pengembangan DBSCAN dalam menentukan parameter telah dilakukan dengan menggunakan optimasi metaheuristik [ 2 ] – [ 4 ] . Data spatio-temporal adalah data yang memuat atribut spasial ( longitude dan latitude ) dan temporal ( waktu ) . Data spasial merupakan data mengenai koordinat geografis ( latitude dan longitude ) . Data temporal merupakan data yang memuat kejadian sementara seperti waktu seperti tahun , bulan , menit , hingga detik. Data spatio temporal merupakan tipe data yang dihasilkan teknologi seperti remote sensing , GPS , hingga media belum memperhitungkan efek waktu pada data spatio-temporal karena sosial. Metode DBSCAN untuk menentukan diketahui jarak ε hanya memakai satu perhitungan parameter 𝜀 untuk mengukur kesamaannya. Spatio temporal DBSCAN ( ST-DBSCAN ) merupakan pengembangan metode DBSCAN untuk dapat diterapkan pada data spatio-temporal [ 5 ] . Algoritma ST-DBSCAN memiliki dua parameter jarak , 𝜀1 dan 𝜀2 , untuk menentukan kesamaan dengan konjungsi dari dua tes kepadatan [ 6 ] . Parameter 𝜀1 digunakan untuk nilai spasial untuk mengukur kedekatan dua titik secara geografis. Parameter 𝜀2 digunakan untuk mengukur kesamaan nilai temporal. Analisis data spatio-temporal yang menggunakan metode ST-DBSCAN menghasilkan cluster mengikuti pola tertentu , yaitu pola stationary , reappearing , occasional , dan track [ 7 ] . Seperti DBSCAN , perlu dilakukan input parameter yang tepat pada ST-DBSCAN. Pemilihan minimum points dilakukan dengan penggunaan heuristic logaritma natural dari banyaknya data , sedangkan pemilihan 𝜀1dilakukan menggunakan grafik k- distance dari tahapan metode K-Nearest Neighbour ( KNN ) dengan k adalah minimum points dari grafik [ 5 ] . 𝜀1diambil dari perkiraan jarak yang terletak pada knee dari grafik. Untuk pemilihan 𝜀2 , penelitian [ 6 ] memilih nilai parameter dengan menggunakan jumlah periode yang akan dianalisis. Penentuan parameter dalam metode ST-DBSCAN sangat krusial karena berpengaruh langsung terhadap cluster yang dibentuk. Optimasi parameter dapat dilakukan dengan penambahan metode metaheuristik. Algoritma genetika merupakan metode yang sering digunakan dalam optimasi clustering karena metodenya yang sederhana dan sudah bisa mendapatkan hasil yang global optimal [ 8 ] . Penelitian ini bertujuan untuk mengajukan algoritma KNN- GA-ST-DBSCAN , yaitu algoritma ST-DBSCAN dengan pemilihan parameter yang telah dioptimasi. Parameter akan dihitung menggunakan matriks K-Nearest Neighbor untuk mendapatkan range dari 𝜀1 , kemudian mencari nilai parameter yang optimal dengan menggunakan algoritma genetika. Data yang digunakan untuk menguji kegunaan dari metode adalah sejumlah data simulasi. Kemudian , hasil yang didapatkan akan dibandingkan dengan algoritma DBSCAN dan ST-DBSCAN. Setelah itu , algoritma yang menghasilkan pengelompokkan terbaik akan digunakan untuk mengidentifikasi pola bencana alam di Pulau Jawa. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan masalah yang diuraikan diatas , tujuan penelitian ini adalah : 1 / 7 Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 1. 2. 3. Untuk mengkaji optimasi parameter ST-DBSCAN dengan menggunakan KNN dan algoritma genetika Untuk membandingkan hasil metode DBSCAN , ST- DBSCAN , ST-DBSCAN dengan KNN dan ST- DBSCAN KNN-GA menggunakan data simulasi Untuk mengidentifikasi pola bencana alam yang terjadi di Pulau Jawa. III. PENELITIAN TERKAIT Metode ST-DBSCAN merupakan metode yang umum digunakan dalam mengolah data spatio-temporal. Beberapa penelitian , seperti Indrawan dan Adrianto [ 6 ] , Andraud et.al [ 9 ] , menggunakan metode ST-DBSCAN dalam penelitiannya. Penelitian [ 6 ] menggunakan ST-DBSCAN untuk memetakan cluster titik panas di Sumatera Selatan. Penelitian [ 9 ] menggunakan ST-DBSCAN untuk memetakan cluster penyebaran virus flu babi afrika di Romania. Dalam pemilihan parameter DBSCAN , metode yang paling umum digunakan adalah dengan KNN dan diinput secara manual. Berdasarkan hal ini , Sharma dan Sharma [ 10 ] mengombinasikan algoritma KNN dan algoritma DBSCAN sehingga pemilihan parameter dilakukan secara otomatis. Jika dinilai dari cluster purity , metode KNN-DBSCAN lebih baik daripada metode DBSCAN kombinasi dengan algoritma Dominant Sets [ 3 ] . Mu , Dai , dan Yuan [ 2 ] telah mengimplementasikan KNN dan algoritma genetika dalam pengembangan DBSCAN yang bebas parameter. KNN digunakan untuk mempersempit jangkauan kepadatan , kemudian memaksimalkan parameter jaraknya dengan fitness function algoritma genetika. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa implementasi KNN dan Algoritma genetika berhasil mendapatkan parameter secara otomatis yang memiliki akurasi dan persentase noise yang ditemukan lebih tinggi. TABEL 1 KETERANGAN VARIABEL Dimensi Spatial Variabel X Deskripsi Longitude Y Latitude Temporal Time Waktu kejadian berlangsung ( numerik ) Non- spasial Nonspasial Menunjukkan variable nonspasial dari tiap dataset B. Prepocessing Data Melakukan reduksi atribut dan reduksi observasi pada data 2 dan data 4. Melakukan penggabungan dataset untuk memenuhi informasi spasial pada data 4 dan data studi kasus. Melakukan transformasi data yang bertipe date menjadi data bertipe numerik. C. Metode Analisis Penelitian DBSCAN Metode DBSCAN merupakan salah satu metode clustering yang menggunakan densitas sebagai dasar pengelompokkan. Metode DBSCAN banyak digunakan untuk mengelompokkan data spasial dan mendeteksi noise. Tahapan algoritma DBSCAN adalah sebagai berikut. 1. Tentukan minPts menggunakan ln ( n ) mengikuti [ 5 ] dan ε menggunakan k-distance yang akan digunakan 2. Pilih data awal “p” secara acak 3. Hitung jarak antara data “p” terhadap semua data menggunakan rumus jarak yang dipilih. 4. Ambil semua amatan yang density-reachable dengan IV. METODE PENELITIAN amatan “p”. A. Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan menggunakan dua data , yaitu data simulasi dan data studi kasus. Data simulasi yang digunakan adalah : 1. Dataset 1 : Data Chameleon 5 pada package R “seriation” dengan tambahan variabel waktu 1-6 dan nonspasial imputasi distribusi normal standar deviasi 30 dan mean berurutan 100-800 untuk data x yag terurut dengan 8000 observasi [ 11 ] 2. Dataset 2 : Data greek’s earthquake dari Kaggle dengan 251263 observasi dan 5 atribut 3. Dataset 3 : Data landslide by rainfall dari Kaggle dengan 1690 observasi dan 23 atribut 4. Dataset 4 : Data TLC Yellow Taxi dengan 208206 observasi dan 18 atribut Data studi kasus yang digunakan adalah data bencana alam di Pulau Jawa periode 1 Januari–31 Desember 2021 yang didapatkan dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana. Kelima data yang digunakan memiliki empat variabel dengan keterangan pada TABEL 1 : 5. Jika amatan yang memenuhi nilai ε lebih dari jumlah minimal amatan dalam satu gerombol maka amatan “p” dikategorikan sebagai core points dan cluster. 6. Jika amatan “p” adalah border points dan tidak ada amatan yang density-reachable dengan amatan “p” , maka lanjutkan pada amatan lainnya. 7. Ulangi langkah 3 sampai 6 hingga semua amatan diproses. ST-DBSCAN Metode ST-DBSCAN merupakan pengembangan dari DBSCAN sehingga memiliki parameter yang mirip. Parameter ST-DBSCAN yang digunakan adalah parameter epsilon 1 , epsilon 2 , minimal points , dan threshold [ 5 ] . ST-DBSCAN dikatakan sebagai mmodifikasi DBSCAN dalam clustering data spatio-temporal. Tahapan algoritma ST-DBSCAN [ 5 ] adalah sebagai berikut. 1. Menentukan nilai Eps1 dan MinPts sesuai dengan penelitian [ 5 ] , sedangkan Eps2 ditentukan sesuai dengan periode yang akan dianalisis [ 6 ] 2. Hitung semua jarak euclidean antar objek berdasarkan aspek spasial dan temporal 2 / 7 3. Membentuk matriks jarak untuk semua pasangan dari n objek berdasarkan spasial dan temporal 4. Mulai dari titik pertama pertama kemudian mengambil semua titik pada aspek spasial dan aspek temporal dengan ketentuan : A= { x | x ≤ Eps1 , x ∈ matriks jarak spasial } B= { x | x ≤ Eps2 , x ∈ matriks jarak temporal } 5. Mengambil semua irisan dari aspek spasial dan aspek temporal dengan ketentuan : A ∩ B = { x | x ∈ A dan x ∈ B } 6. Jika jumlah objek pada irisan lebih kecil dari nilai MinPts , maka titik dinilai sebagai noise. 7. Cluster terbentuk jika titik memenuhi parameter Eps1 , Eps2 dan MinPts. 8. Apabila titik p merupakan border point dan tidak terdapat titik lain pada irisan maka dilanjutkan ke titik selanjutnya dan cluster baru terbentuk. 9. Ulangi langkah 4 - 8 sampai semua titik terproses. 10. Jika dua cluster C1 dan C2 dekat satu sama lain , sebuah titik q mungkin termasuk dalam kedua cluster tersebut. Namun , algoritma ini akan menyatakan titik q sebagai bagian dari cluster yang pertama kali menemukannya. Pilih objek pertama “p” secara acak Pemilihan Parameter Parameter yang dibutuhkan untuk menggunakan clustering DBSCAN maupun ST-DBSCAN. Pemilihan parameter mempengaruhi hasil cluster yang akan dikelompokkan. Berdasarkan hal ini , terdapat beberapa pendekatan yang digunakan dalam pencarian parameter epsilon 1. K-distance KNN K-distance KNN merupakan tahapan sebelum melakukan klasifikasi menggunakan KNN. Secara umum , k-distance bertujuan untuk mengukur dan mengurutkan jarak antar objek. Informasi ini dipakai sebagai pendekatan untuk mencari titik belok jarak atau knee sebagai pertanda bahwa batas tersebut merupakan batas antara objek dan oulier. Tahapan pencarian parameter dengan k-distance KNN 1. Tentukan minPts menggunakan heuristic ln ( n ) 2. Hitung matriks jarak dari data , cari tetangga terdekat ke-k 3. Urutkan dan gambar grafik Local mean KNN Local mean KNN merupakan metode penelitian [ 12 ] mengenai metode klasifikasi KNN yang lebih sederhana namun dapat memberikan akurasi yang akurat. Akurasi yang dicapai pada penelitian tersebut baik , sehingga penelitian ini menggunakan local mean untuk mendapatkan nilai epsilon yang diharapkan lebih kecil namun memberkan hasil cluster yang baik. Tahapan pencarian parameter dengan local mean KNN [ 12 ] 1. Tentukan minPts menggunakan heuristic ln ( n ) 2. Hitung matriks jarak dari data , cari tetangga terdekat hingga ke-k , kemudian hitung rata-rata per baris 3. Urutkan rata-rata jarak dan gambar grafik Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik KNN-GA KNN-GA adalah algoritma pencarian parameter otomatis yang dilakukan pada penelitian ini. KNN-GA merupakan kombinasi antara pencarian k-distance yang kemudian dirandomisasi dengan algoritma genetika untuk mendapatkan epsilon eksak yang global optimal. Tahapan pencarian parameter dengan KNN-GA adalah sebagai berikut 1. Tentukan range epsilon berdasarkan grafik k-distance , pada penelitian ini digunakan local mean k-distance dengan minimal points sebagai k yang digunakan adalah logaritma natural dari banyak observasi 2. Algoritma genetika dimulai dengan tahapan inisialisasi populasi menggunakan matriks jarak ( matriks D ) . Konversi matriks jarak berdasarkan range epsilon menjadi 0 atau 1 sebagi matriks spesial ( matriks D’ ) , konversi ditunjukkan pada rumus 1. ′ = { 𝑑𝑖𝑗 1 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑎 < 𝑑𝑖𝑗 < 𝑏 0 , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 ( 1 ) 3. Melakukan seleksi dengan menghitung fitness untuk masing-masing gen , yaitu dengan membagi nilai ′ = 1 dengan total elemen yang memenuhi aturan 𝑑𝑖𝑗 nilai keseluruhan elemen. Rumus yang digunakan ditunjukkan pada rumus 2. ∑ 𝑑𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ′ = 1 𝑓𝑖𝑗 = { , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑑𝑖𝑗 𝑑𝑖𝑗 𝑛 ∑ 𝑗=1 0 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑑𝑖𝑗 Ket : 𝑓𝑖𝑗= elemen matriks fitness Fitness dari individu merupakan jumlah dari fitness gen tiap individu , ditunjukkan pada rumus 3. ( 2 ) ′ = 0 𝑛 𝑓𝑖 = ∑ 𝑓𝑖𝑗 𝑖=1 ( 3 ) Ket : 𝑓𝑖 = fitness tiap individu Peluang fitness tiap individu merupakan proporsi dari fitness suatu individu terhadap total fitness keseluruhan individu. Rumusnya ditunjukkan sebagai berikut 𝑃𝑖 = 𝑓𝑖 𝑓𝑖 Ket : 𝑃𝑖 = peluang tiap individu Fitness yang mewakili suatu populasi pada generasi tertentu merupakan nilai fitness individu maksimal dalam populasi tersebut. Sedangkan kandidat dari core points merupakan individu dengan peluang terbesar yang kemudian dikeluarkan dari populasi. ( 4 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑓𝑝 = max 1≤𝑖≤𝑛 ( 𝑓𝑖 ) ( 5 ) 4. Melakukan crossover menggunakan metode crossover satu titik , dengan 0,9 digunakan sebagai batas peluang crossover. 5. Melakukan mutasi menggunakan metode mutasi biner , dengan 0,1 digunakan sebagai peluang terjadi mutasi. 6. Melakukan perulangan hingga mencapai batas iterasi. Jika batas iterasi telah tercapai , epsilon 1 yang dipilih adalah rata-rata dari kandidat core points dengan nilai fitness maksimal dari seluruh populasi. ( 𝑓𝑝 ) ( 6 ) 7. Hasil yang didapatkan dapat langsung digunakan 𝑓 = max 1≤𝑝≤𝑛 sebagai parameter pada metode ST-DBSCAN. 3 / 7 Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik yang digunakan adalah minPts dan daerah tikungan ( knee ) pada grafik ditentukan sebagai nilai 𝜀1. D. Analisis Evaluasi Cluster 1. Koefisien silhouette Koefisien silhouette merupakan salah satu metode untuk mengevaluasi hasil cluster spatio-temporal [ 13 ] . Koefisien silhouette menggunakan perbandingan jarak rata-rata objek dalam cluster dengan jarak rata-rata semua objek yang berada di cluster yang berbeda. Rumusnya adalah sebagai berikut : 𝑠 ( 𝑖 ) = 𝑏 ( 𝑖 ) −𝑎 ( 𝑖 ) max ( 𝑎 ( 𝑖 ) , 𝑏 ( 𝑖 ) ) ( 1 ) Keterangan : a ( i ) : rata-rata jarak di dalam cluster b ( i ) : rata-rata jarak dengan cluster lain Hasil perhitungan nilai koefisien silhouette berada pada range -1 sampai 1. Semakin besar nilai koefisien silhouette akan semakin baik kualitas suatu kelompok. 2. CDbw Indeks CDbw merupakan uji validitas cluster berdasarkan kohesi dan separasi dari hasil clustering [ 14 ] . Semakin besar nilai indeks CDbw menandakan semakin baik hasil clustering. V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir pada penelitian ini berfokus pada pengembangan metode ST-DBSCAN untuk menentukan parameter yang optimal dengan cara mengombinasikan dengan metode KNN kemudian dioptimasi menggunakan Algoritma Genetika. Pengujian performa cluster dilakukan dengan cara membandingkan evaluasi hasil clustering metode ST- DBSCAN dan KNN-GA-ST-DBSCAN untuk data simulasi. Kemudian metode terbaik akan diimplementasikan untuk melakukan analisis clustering data bencana alam di Pulau Jawa tahun 2021. Gambar 1. Kerangka pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Mengkaji Metode Clustering Data Spatio-Temporal 1. Penentuan Parameter Terdapat tiga parameter yang harus ditentukan sebelum menjalankan algoritma DBSCAN dan ST-DBSCAN. Parameter minimal points yang digunakan adalah ln ( n ) sehingga untuk data 1 dipilih 8 dan 9 , data 2 dipilih 9 dan 10 , data 3 dipilih 7 dan 8 , dan data 4 dipilih 9 dan 10. Parameter epsilon 2 dipilih menyesuaikan dengan rentang waktu yang akan diteliti sehingga untuk data 1 dipilih 0.5 , untuk data 2 dipilih 365 , untuk data 3 dipilih 365 , dan untuk data 4 dipilih 7. Parameter 𝜀1 ditentukan menggunakan grafik kNN distance plot , input parameter k Gambar 2. K-distance plot dataset 1 dengan minpts 8 Daerah knee grafik yang digunakan pada penelitian ini menggunakan algoritma pencarian knee menggunakan [ 15 ] agar antar metode dapat rumus geometrik diperbandingkan evaluasi cluster-nya. 2. Hasil Clustering Data Simulasi tanpa Atribut Non Spasial Hasil clustering yang dilakukan pada data simulasi dikumpulkan. Tabel 2 menunjukkan hasil clustering data simulasi tanpa atribut nonspasial dengan hasil sebagai berikut. Hasil yang diambil merupakan hasil clustering menggunakan minimal points terbesar yang ditentukan. TABEL 2 HASIL CLUSTERING DATA SIMULASI TANPA NON SPASIAL Metode Da ta Min Pts Eps1 Clu st Noise Sil CDbw DBSCAN DBSCAN ( lm ) ST- DBSCAN ST- DBSCAN ( lm ) 9 9 6,0466 9 750 0,2187 8,5.10−5 3,971 21 1072 -0,248 3,11.10−3 9 6,0466 11 758 0,0833 2,9.10−4 9 4,113 20 1011 -0,2383 2,9.10−3 DBSCAN 10 35,838 28 427 0,4708 1,2.10−4 DBSCAN ( lm ) ST- DBSCAN ST- DBSCAN ( lm ) DBSCAN DBSCAN ( lm ) ST- DBSCAN 10 20,596 29 896 0,2844 3,7.10−4 10 0,211 62 3340 -0,769 7,6.10−7 10 0,1553 69 4363 -0,7774 7,73.10−6 8 8 8 36,377 12 19 0,426 8,055.10−6 17,31 35 442 0,0703 2,9.10−3 2,495 18 185 -0,6679 9,2.10−7 1 a t a D 2 a t a D 3 a t a D 4 / 7 ST- DBSCAN ( lm ) 8 1,370 33 441 -0,5893 1,7.10−6 DBSCAN 10 23,45 61 157 0,9708 3,059 4 a t a D DBSCAN ( lm ) ST- DBSCAN ST- DBSCAN ( lm ) 10 16,416 61 157 0,9708 3,059 10 0 58 194 0,9646 3,07 10 0 58 194 0,9646 3,07 Berdasarkan tabel 2 , metode DBSCAN cenderung memiliki koefisien silhouette yang paling tinggi dan rata-rata indeks CDbw yang dihasilkan metode DBSCAN juga paling tinggi. Pada data 4 , koefisien silhouette dan indeks CDbw yang dihasilkan sangat tinggi dan tidak berbeda jauh. Hal ini disebabkan kemungkinan besar karena data 4 memiliki banyak observasi dengan lokasi dan waktu yang berdekatan sehingga tidak terdapat jarak yang jauh pada data ke k. Dibandingkan dengan ST-DBSCAN menggunakan pencarian parameter k-dastance , ST-DBSCAN dengan pencarian local mean cenderung menghasilkan indeks CDbw yang lebih tinggi. Hal ini menandakan Epsilon 1 yang dihasilkan ST-DBSCAN dan DBSCAN berbeda sangat jauh. Hal ini terjadi karena pada pencarian parameter DBSCAN , epsilon memperhitungkan seluruh variabel menjadi satu batas jarak. Sedangkan epsilon 1 pada ST-DBSCAN hanya memperhitungkan jarak untuk parameter spasial. 3. Uji Coba Parameter KNN-GA Metode KNN-GA-ST-DBSCAN membutuhkan waktu lama untuk mengolah data sehingga pada penelitian ini metode tersebut diuji coba dengan data berskala kecil. TABEL 3 HASIL DATA UJI COBA Data Metode Eps 1 Cluster Noise Koef CDbw KNN-GA 36,54 k-dist 48,04 Local mean 37,21 KNN-GA k-dist 3,89 1,05 Local mean 0,652 6 3 5 5 2 2 1 a t a D 2 a t a D 14 1 13 21 38 38 0,302 0,383 2,68.10−5 2,37.10−6 0,2627 2,06.10−5 0,1839 0,08 0,002 0,246 0,002 0,246 Berdasarkan TABEL 3 , pada data 1 hasil clustering dengan pencarian parameter KNN-GA menunjukkan nilai indeks CDbw paling tinggi dengan koefisien silhouette yang tidak berbeda jauh dengan koefisien silhouette metode k-distance KNN. Iterasi yang ditetapkan untuk pencarian parameter data pertama adalah 50 kali iterasi. Terlihat bahwa epsilon 1 yang dihasilkan lebih unggul dari epsilon 1 yang dicari menggunakan local mean meskipun sedikit lebih kecil. Pada data 2 , hasil clustering dengan pencarian parameter KNN-GA menunjukkan indeks CDbw yang lebih kecil dari metode local mean dan k-distance. Akan tetapi koefisien Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik silhouette yang dihasilkan lebih tinggi. Hal ini dikarenakan epsilon 1 yang digunakan mendeteksi noise lebih sedikit daripada epsilon metode pencrian parameter lainnya. B. Perbandingan Evaluasi Cluster Perbandingan evaluasi cluster yang dilakukan adalah melihat perbandingan perkembangan silhouette Perkembangan koefisien silhouette cluster seluruh metode pada tiap dataset akan dibandingkan satu sama lain pada grafik. Data yang digunakan adalah data tanpa atribut nonspasial. min q1 med q2 max DBSCAN STDBSCAN DBSCAN LM STDBSCAN LM Gambar 3. Perbandingan Koefisien Silhouette data 1 dengan minimal points 9 Berdasarkan Gambar 3 , perbedaan koefisien silhouette pada ketiga metode tidak terlalu jauh. Koefisien silhouette metode DBSCAN mengalami lonjakan pada percobaan pertama ke percobaan kedua. C. Analisis Data Studi Kasus Data studi kasus diolah menggunakan ST-DBSCAN karena perlu melihat efek spasial dan temporal beserta pola kejadian spatio-temporal. Parameter yang digunakan untuk analisis daa studi kasus adalah minimal points menggunakan heuristik ln ( n ) , yaitu 8. Sedangkan epsilon 2 menggunakan 30 karena ingin menganalisis pola kejadian bencana alam jangka waktu satu informasi tersebut , epsilon 1 dicari bulan. Berdasarkan menggunakan algoritma KNN local mean dan mendapatkan hasil 0,187. Penerapan algoritma ST-DBSCAN dengan terhadap proses clustering untuk data kejadian bencana alam di Pulau Jawa tahun 2021 menghasilkan jumlah cluster sebanyak 22 cluster. Cluster yang beranggotakan lebih dari 30 dianggap sebagai cluster besar , sehingga cluster terdiri dari 6 jumlah cluster besar dan 16 jumlah cluster kecil. Cluster besar ditunjukkan pada TABEL 4. TABEL 4 JUMLAH CLUSTER BESAR Cluster ke- 2 3 4 5 7 8 Jumlah anggota 775 179 55 90 70 61 5 / 7 Cluster besar dianalisis pola berdasarkan pola spatio- temporal [ 7 ] . Dalam penelitian ini setiap periode dalam cluster memiliki rentang waktu selama 30 hari ( Eps2 ) . Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik irregular. Kemudian terdapat pula pola track pada periode 1 menuju periode 4. Periode tersebut berlangsung pada bulan Januari hingga bulan April dan melebar pada wilayah Jawa Barat. VII. PENUTUP A. Kesimpulan Berdasarkan simulasi yang dilakukan , kesimpulan sementara yang didapatkan adalah sebagai berikut : 1 ) Hasil clustering data simulasi menunjukkan metode DBSCAN unggul pada koefisien silhouette dan indeks CDbw. Penggunaan local mean KNN dalam pencarian koefisien parameter menyebabkan terjadi karena silhouette pencarian parameter menggunakan local mean menyebabkan epsilon menjadi lebih rendah. Epsilon yang kecil dapat mendeteksi lebih banyak noise sehingga menyebabkan kesalahan pada perhitungan koefisien silhouette. lebih rendah , hal ini algoritma 2 ) Untuk data skala kecil , perulangan dengan lebih kurang 50 % data sudah dapat ditangani dengan baik oleh KNN-GA-ST-DBSCAN. Dibandingkan dengan pencarian parameter dengan k- distance KNN dan local mean KNN , KNN-GA-ST- DBSCAN menghasilkan cluster dengan indeks CDbw terbesar diantara ketiganya. pencarian parameter 3 ) Hasil clustering dengan menggunakan metode ST- DBSCAN local mean menghasilkan 22 cluster dengan 6 cluster besar dan 16 cluster kecil. Cluster dengan anggota terbanyak yaitu cluster 2 menunjukkan pola kejadian spatio- temporal berupa reappearing untuk daerah Jawa Barat dan track pada periode Januari hingga April. Gambar 4. Pemetaan pola bencana alam untuk cluster 2 dengan periode 30 hari Cluster 2 merupakan kejadian bencana alam yang terjadi di sekitar Banten , Jakarta , dan Jawa Barat. Berdasarkan gambar 7 terlihat bahwa terdapat pola spatio-temporal pada cluster 2. Terdapat pola reappearing pada wilayah Jawa Barat , karena bencana alam yang terjadi selama 14 periode memiliki perbedaan intensitas kejadian seperti pada periode 8 dan periode 14. Intensitas kejadian tidak muncul pada jangka waktu yang sama sehingga pola yang reappearing tersebut bertipe B. Saran Saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut 1. Untuk Pemerintah , titik pola bencana di Pulau Jawa bergerak secara track untuk perido Januari hingga April sehingga dapat diketahui tindakan preventif kedepannya. 2. Untuk pengembangan selanjutnya , metode yang diajukan masih belum baik dan pengkodean belum efisien. Kemudian masih terdapat parameter yang belum dilakukan secara otomatis. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] DAFTAR PUSTAKA D. Jollyta , W. Ramdhan , and M. Zarlis , Konsep Data Mining Dan Penerapan. Deepublish , 2020. [ Online ] . Available : https : / / books.google.co.id / books ? id=piMJEAAAQBAJ B. Mu , M. Dai , and S. Yuan , “DBSCAN-KNN-GA : A multi Density-Level Parameter-Free clustering algorithm , ” in IOP Conference Series : Materials Science and Engineering , Jan. 2020 , vol. 715 , no. 1. doi : 10.1088 / 1757-899X / 715 / 1 / 012023. J. Hou , H. Gao , and X. Li , “DSets-DBSCAN : A Parameter-Free , ” vol. 25 , no. 7 , pp. 3182–3193 , 2016. A. Starczewski , P. Goetzen , and M. J. Er , “A New Method for Automatic Determining of the DBSCAN Parameters , ” J. Artif. Intell. Soft Comput. Res. , vol. 10 , no. 3 , pp. 209–221 , 2020 , doi : 10.2478 / jaiscr-2020-0014. 6 / 7 Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] D. Birant and A. Kut , “ST-DBSCAN : An algorithm for clustering spatial – temporal data , ” vol. 60 , pp. 208–221 , 2007 , doi : 10.1016 / j.datak.2006.01.013. N. A. Indrawan and H. A. Adrianto , “Spatio - Temporal Clustering Hotspot di Sumatera Selatan Tahun 2002 - 2003 Menggunakan Algoritme ST - DBSCAN dan Bahasa Pemrograman R Spatio - Temporal Clustering Hotspot in South Sumatera From 2002 - 2003 Using ST - DBSCAN Algorithm and R Programming Lan , ” vol. 3 , pp. 112–121 , 2003. C. Pölitz and N. Andrienko , “Finding arbitrary shaped clusters with related extents in space and time , ” pp. 1–7 , 2010. W. K. Wong and C. I. Ming , “A Review on Metaheuristic Algorithms : Recent Trends , Benchmarking and Applications , ” 2019 7th Int. Conf. Smart Comput. Commun. ICSCC 2019 , pp. 1–5 , 2019 , doi : 10.1109 / ICSCC.2019.8843624. M. Andraud , S. Bougeard , T. Chesnoiu , and N. Rose , “Spatiotemporal clustering and Random Forest models to identify risk factors of African swine fever outbreak in Romania in 2018– 2019 , ” Sci. Rep. , vol. 11 , no. 1 , pp. 1–12 , 2021 , doi : 10.1038 / s41598-021-81329-x. A. Sharma and A. Sharma , “KNN-DBSCAN : Using k-nearest neighbor information for parameter-free density based clustering , ” 2017 Int. Conf. Intell. Comput. Instrum. Control Technol. ICICICT 2017 , vol. 2018-Janua , pp. 787–792 , 2018 , doi : 10.1109 / ICICICT1.2017.8342664. C. Choi and S. Y. Hong , “Mdst-dbscan : A density-based clustering method for multidimensional spatiotemporal data , ” ISPRS Int. J. Geo-Information , vol. 10 , no. 6 , Jun. 2021 , doi : 10.3390 / IJGI10060391. Y. Mitani and Y. Hamamoto , “A local mean-based nonparametric classifier , ” Pattern Recognit. Lett. , vol. 27 , no. 10 , pp. 1151–1159 , 2006 , doi : 10.1016 / j.patrec.2005.12.016. D. J. Manalu , R. Rahmawati , and T. Widiharih , “Pengelompokan Titik Gempa di Pulau Sulawesi Menggunakan Algoritma ST- DBSCAN ( Spatio Temporal-Density Based Spatial Clustering Application with Noise ) , ” J. Gaussian , vol. 10 , no. 4 , pp. 554–561 , 2021 , doi : 10.14710 / j.gauss.v10i4.29499. M. Halkidi and M. Vazirgiannis , “A density-based cluster validity approach using multi-representatives , ” vol. 29 , pp. 773–786 , 2008 , doi : 10.1016 / j.patrec.2007.12.011. E. Rosalina , F. D. Salim , and T. Sellis , “Automated density-based clustering of spatial urban data for interactive data exploration , ” 2017 IEEE Conf. Comput. Commun. Work. INFOCOM WKSHPS 2017 , no. June , pp. 295–300 , 2017 , doi : 10.1109 / INFCOMW.2017.8116392. 7 / 7
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Optimasi Parameter ST-DBSCAN dengan KNN dan Algoritma Genetika Studi Kasus : Data Bencana Alam di Pulau Jawa 2021 Aisyah Nur Fahira ( 221810126 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni S.ST , M.Stat Ringkasan. Spatio Temporal DBSCAN ( ST-DBSCAN ) adalah metode yang dapat diterapkan pada data spasial yang diikuti dengan atribut temporal. Hasil dari ST-DBSCAN tergantung pada penentuan awal tiga parameter. Inisial parameter yang tidak optimal menyebabkan hasil pengelompokan dengan ST- DBSCAN tidak mencapai solusi yang global optimum. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan penentuan parameter awal pada ST-DBSCAN menggunakan metode k Nearest neighborhood dan Algoritma Genetika yang diuji menggunakan data simulasi kemudian diterapkan dalam pengelompokan wilayah bencana alam. Hasil yang didapatkan adalah pemilihan parameter yang dioptimasi menggunakan algoritma genetika menghasilkan cluster dengan koefisien CDbw terbesar pada perbandingan evaluasi dengan data uji coba skala kecil. Hasil clustering dengan menggunakan metode ST-DBSCAN pencarian parameter local mean menghasilkan 22 cluster dengan 6 cluster besar dan 16 cluster kecil. Cluster menunjukkan pola kejadian spatio-temporal berupa reappearing untuk daerah Jawa Barat dan track pada periode Januari hingga April. Kata Kunci— ST-DBSCAN , optimasi parameter , KNN , algoritma genetika.
VII. PENUTUP A. Kesimpulan Berdasarkan simulasi yang dilakukan , kesimpulan sementara yang didapatkan adalah sebagai berikut : 1 ) Hasil clustering data simulasi menunjukkan metode DBSCAN unggul pada koefisien silhouette dan indeks CDbw. Penggunaan local mean KNN dalam pencarian koefisien parameter menyebabkan terjadi karena silhouette pencarian parameter menggunakan local mean menyebabkan epsilon menjadi lebih rendah. Epsilon yang kecil dapat mendeteksi lebih banyak noise sehingga menyebabkan kesalahan pada perhitungan koefisien silhouette. lebih rendah , hal ini algoritma 2 ) Untuk data skala kecil , perulangan dengan lebih kurang 50 % data sudah dapat ditangani dengan baik oleh KNN-GA-ST-DBSCAN. Dibandingkan dengan pencarian parameter dengan k- distance KNN dan local mean KNN , KNN-GA-ST- DBSCAN menghasilkan cluster dengan indeks CDbw terbesar diantara ketiganya. pencarian parameter 3 ) Hasil clustering dengan menggunakan metode ST- DBSCAN local mean menghasilkan 22 cluster dengan 6 cluster besar dan 16 cluster kecil. Cluster dengan anggota terbanyak yaitu cluster 2 menunjukkan pola kejadian spatio- temporal berupa reappearing untuk daerah Jawa Barat dan track pada periode Januari hingga April. Gambar 4. Pemetaan pola bencana alam untuk cluster 2 dengan periode 30 hari Cluster 2 merupakan kejadian bencana alam yang terjadi di sekitar Banten , Jakarta , dan Jawa Barat. Berdasarkan gambar 7 terlihat bahwa terdapat pola spatio-temporal pada cluster 2. Terdapat pola reappearing pada wilayah Jawa Barat , karena bencana alam yang terjadi selama 14 periode memiliki perbedaan intensitas kejadian seperti pada periode 8 dan periode 14. Intensitas kejadian tidak muncul pada jangka waktu yang sama sehingga pola yang reappearing tersebut bertipe B. Saran Saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut 1. Untuk Pemerintah , titik pola bencana di Pulau Jawa bergerak secara track untuk perido Januari hingga April sehingga dapat diketahui tindakan preventif kedepannya. 2. Untuk pengembangan selanjutnya , metode yang diajukan masih belum baik dan pengkodean belum efisien. Kemudian masih terdapat parameter yang belum dilakukan secara otomatis. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]
solusi yang global optimum. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan penentuan parameter awal pada ST-DBSCAN menggunakan metode k Nearest neighborhood dan Algoritma Genetika yang diuji menggunakan data simulasi kemudian diterapkan dalam pengelompokan wilayah bencana alam. Hasil yang didapatkan adalah pemilihan parameter yang dioptimasi evaluasi dengan data uji coba skala kecil. Hasil clustering dengan menggunakan metode ST-DBSCAN pencarian parameter local mean yang didapatkan adalah sebagai berikut : 1 ) Hasil clustering data simulasi menunjukkan metode DBSCAN unggul pada koefisien silhouette dan indeks CDbw. Penggunaan local mean KNN dalam pencarian koefisien parameter CDbw terbesar diantara ketiganya. pencarian parameter 3 ) Hasil clustering dengan menggunakan metode ST- DBSCAN local mean menghasilkan 22 cluster dengan 6 cluster besar dan 16 cluster kecil. Cluster dengan anggota terbanyak yaitu cluster 2 menunjukkan
O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O