Kebakaran hutan yang tidak terkendali adalah salah satu bencana yang dapat mengakibatkan kerugian materi sampai kehilangan nyawa. Kebakaran hutan yang berskala besar cukup sulit untuk dipadamkan, kadang-kadang membutuhkan waktu hingga berminggu-minggu agar semua titik api bisa padam. Kebakaran seharusnya dapat dicegah dengan cara mengetahui indikasi-indikasi terjadinya kebakaran. Salah satu indikasi terjadinya kebakaran adalah titik panas. Titik panas perlu dikelompokkan berdasarkan kemiripan sehingga diperoleh suatu informasi berupa tingkat potensi terjadinya kebakaran. DBSCAN merupakan salah satu metode clustering yang paling populer dan dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini. Algoritma DBSCAN dapat diimplementasikan untuk mengelompokkan titik panas ke dalam 2 tingkat potensi kebakaran. Selain itu algoritma DBSCAN menghasilkan hasil yang cukup bagus dimana hasil dari evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient memberikan nilai tertinggi yaitu 0.848423572 untuk eps 0.25 dan minpts 2.