PREDIKSI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN SULAWESI TENGGARA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 - Akyar, Faisal; Adi Saputra, Rizal; Noviana Saputri, Kiki; Ramadana, Alvianto; Muhaimin Zain, Al; Nathania, Meutya (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Kebakaran hutan di Sulawesi Tenggara menjadi masalah serius dengan dampak ekologis, ekonomis, dan sosial yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk memahami penyebab, pola kejadian, dan dampak kebakaran hutan di wilayah ini. Algoritma C4.5 digunakan sebagsai metode prediktif untuk memberikan wawasan lebih dalam. Metodologi penelitian melibatkan Knowledge Discovery in Database (KDD), dengan pengumpulan data dari BNPB Sulawesi Tenggara, praproses data, transformasi data, dan penerapan algoritma C4.5. Hasil penelitian menggambarkan potensi bahaya kebakaran hutan dan lahan di setiap kabupaten/kota Sulawesi Tenggara. Proses preprocessing melibatkan penanganan missing value, dan transformasi data dilakukan dengan konversi format. Algoritma C4.5 menghasilkan model klasifikasi berupa pohon keputusan, yang dievaluasi menggunakan metode Use Training Set dan Crossvalidation dengan akurasi masing-masing 94,12% dan 82%. Kesimpulan penelitian menyatakan bahwa algoritma C4.5 memberikan akurasi yang baik dalam memprediksi potensi kebakaran hutan. Namun, evaluasi kontekstual diperlukan untuk memahami relevansi temuan dalam aplikasi praktis. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi pada pemahaman dinamika kebakaran hutan dan mendukung upaya pencegahan dan pengelolaan hutan yang berkelanjutan di Sulawesi Tenggara.