Prediksi Lokasi Titik Panas Kebaran Hutan menggunakan Model Regresion SVM (Support Vector Machine) pada Data Kebakaran Hutan Daops Manggala Agni Oki Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2019 - Jepri Yandi; Tri Basuki Kurniawan; Edi Surya Negara; Muhamad Akbar (Universitas Islam Sumatera Utara, 2021)
Peningkatan titik panas (hotspot) setiap tahunnya di Daops Manggala Agni OKI, dikhawatirkan akan terus terjadi jika tidak dilakukan upaya pengendalian titik panas. Salah satu upaya pengendalian titik panas yaitu dengan memperkirakan wilayah yang berpotensi menghasilkan titik panas kebakaran hutan dan lahan di Daops Manggala Agni OKI. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi lokasi hotspot kebakaran hutan pada masa depan berdasarkan data hotspot kebakaran hutan pada Daops Manggal Agni OKI pada tahun 2019. Metode predisi data menggunakan algoritma regresi SVM (Support Vector Machine) dengan data date, time, satellite, accuration, district, sub district, humadity dan temperature. Dari data jumlah hotspot yang muncul pada tahun 2019 dilakukan prediksi data untuk tahun 2020, kemudian untuk prediksi jumlah hotspot tahun 2021 diprediksi menggunakan data pada tahun 2019 dan 2020, demikian seterusnya. Berdasarkan hasil analisis didapatkan yang cukup baik, yaitu nilai RSME 2.1 dan nilai R2 0.83. Dimana hotspot terbanyak hasil dari proses pada tahun 2021 terdapat pada kecamatan Pematang Panggal dengan jumlah 448 lokasi hotspot untuk tahun 2021. Sedangkan data untuk tahun 2022, jumlah hotspot terbanyak terdapat pada kecamatan Cengal dengan jumlah hotspot 571 lokasi. Selanjutnya, untuk memberikan visualisasi data yang lebih baik, data hasil prediksi hotspot divisualisasikan dalam bentuk Heatmap.