Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CogITo Smart Journal
Ahmad Sanusi Mashuri
Yogyakarta AMIKOM University
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Dan Linear Regresi Untuk Memprediksi Kebakaran Hutan Fajar Sodik; Ahmad Sanusi Mashuri; Syaiful Huda; Kusrini Kusrini; Khusnawi Khusnawi
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 1 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i1.401.28-37

Abstract

Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu masalah lingkungan dalam hal ekonomis dan ekologis yang merugikan. Jumlah hotspot kebakaran hutan dia Provinsi Jawa Timur telah meningkat secara dramatis menyebabkan kabut asap yang berbahaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Kediri Jawa Timur. Model klasifikasi kebakaran hutan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dan Linier Regresi. Atribut yang digunakan untuk klasifikasi terdiri dari suhu dan api. Klasifikasi suhu menghasilkan nilai Mean Precentage Absolute Error pada algoritma regresi Linear sebesar 3% dan akurasi 90% pada algoritma Convolutional Neural Network. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network dan Linier Regresi memiliki potensi untuk digunakan secara efektif sehingga dapat membantu pihak berwenang dalam mencegaha kebakaran hutan dan lahan.
Co-Authors Fajar Sodik Khusnawi Khusnawi Kusrini Kusrini Syaiful Huda