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, 2023)
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.