PENGENALAN POLA PREDIKSI POTENSI KASUS KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI BANGKA SELATAN DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE - resti, A. Resti Supraeni; Yudistira Bagus Pratama; Arvi Pramudyantoro (Jurnal Teknologi Informasi dan Masyarakat, 2025)
Kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Bangka Selatan terjadi hampir setiap tahun dan menimbulkan dampak serius terhadap lingkungan, kesehatan, dan aktivitas masyarakat. Penelitian ini bertujuan memprediksi potensi kebakaran serta mengenali pola penyebabnya menggunakan data penginderaan jauh multitemporal dan algoritma Random Forest melalui Google Earth Engine (GEE). Data lingkungan yang digunakan meliputi suhu permukaan (LST), indeks vegetasi (NDVI), curah hujan (CHIRPS), indeks kekeringan (SPI-30), topografi (slope dan aspect), dan tutupan lahan untuk periode 2010–2020. Data diproses melalui tahap pra-pemrosesan, pembuatan citra multiband, pelatihan model, dan evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest memiliki performa sangat baik dengan akurasi 96,31%. Prediksi spasial menunjukkan pola wilayah rawan kebakaran yang konsisten, terutama pada area dengan suhu tinggi, vegetasi rendah, serta curah hujan rendah. Hasil ini dapat menjadi dasar bagi BPBD dan DAMKAR Bangka Selatan dalam peringatan dini dan mitigasi kebakaran yang lebih tepat sasaran.