Skogsbrand är ett av de miljöproblem som ständigt har upprepats och blivit ett största hot mot skogsresurserna i Indonesien. En av insatserna för att förebygga skogsbränder är att fastställa spridningen av hotspots (aktiva bränder) kluster. Hotspot-data erhålls genom fjärranalys med hjälp av satellit som eventuellt finns med lokaliseringsinformation som innehåller oegentligheter (ytterligare uppgifter). Denna forskning syftar till att upptäcka kontextuella avvikelser på hotspot-data i Riauprovinsen för perioden 2001–2009 baserat på klimatsammanhang, dvs. Nederbörd. Sammanhangsmässiga avvikelser upptäcktes med hjälp av resultaten av klustring på den dagliga hotspot frekvensattribut och nederbörd attribut. Den tillämpade metoden var tekniken för klustring med hjälp av K-means algoritm. Resultatet visade att 54 objekt upptäcktes som kontextuella avvikelser, många av dem inträffade i februari, mars, juni, juli och augusti. Dessa objekt som kontextuella avvikelser var hotspots som har höga dagliga händelser med hög nederbörd. De kontextuella avvikelser som upptäcks har ett genomsnitt av dagliga förekomster är 65,76 hotspots med ett genomsnitt av nederbörd är 37,15 mm.
Thah och Sitanggang REF upptäckte outliers på hotspot data i Riau provinsen med hjälp av k-means algoritm.
Contextual Outlier Detection on Hotspot Data in Riau Province using k-means Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Procedia environmental sciences', 'mag_field_of_study': ['Environmental Science']}