Analisis Dampak Kabut Asap dari Kebakaran Hutan dan Lahan dengan Pendekatan Text Mining - Zuliar Efendi; Imas Sukaesih Sitanggang; Lailan Syaufina (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) berdampak buruk bagi lingkungan serta ekosistem. Kabut asap merupakan salah satu akibat yang ditimbulkan dari kebakaran hutan dan lahan. Keresahan dari munculnya kabut asap dan kebakaran hutan menjadi trending topic pada media sosial Twitter. Analisis Twitter perlu dilakukan untuk melihat kesesuaian hashtag yang digunakan dengan topik yang dibahas yaitu kabut asap. Data Twitter dapat dianalisis menggunakan text mining. Penelitian ini bertujuan untuk melihat hubungan antara percakapan di media sosial Twitter dengan kejadian kabut asap yang muncul dari kebakaran hutan dan lahan. Metode yang digunakan adalah teknik text mining yaitu menggunakan algoritme clustering. Data yang digunakan adalah data tweet terkait kabut asap di Provinsi Riau pada jarak 11 – 17 September 2019 dan juga data hotspot atau titik panas serta citra Sentinel2. Data tweet dikelompokkan dengan beberapa percobaan pada jarak antar cluster yaitu single linkage, complete linkage, average linkage, dan ward. Hasil clustering menunjukkan bahwa validitas cluster tertinggi memiliki silhouette index sebesar, 0,3360 dengan jarak antar cluster menggunakan ward. Hasil cluster menunjukkan bahwa terdapat tiga cluster yang dominan pembahasannya terkait kabut asap. Data Twitter pada ketiga cluster tersebut memiliki ciri istilah atau term yang berkaitan dengan kabut asap antara lain "kabut", "asap", dan "udara". terdapat di wilayah Pekanbaru serta wilayah Bengkalis, Provinsi Riau. Hasil dapat menjadi salah satu cara pengendalian karhutla yaitu deteksi dini dengan menggunakan media sosial Twitter.