PEMODELAN TITIK PANAS DI KALIMANTAN BARAT DENGAN METODE GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE KALMAN FILTER - Agustine, Claudya Viranny (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2023)
Provinsi Kalimantan Barat ialah satu diantara wilayah yang seringkali mengalami kebakaran hutan juga lahan, yang menyebabkan polusi udara serta kerusakan lingkungan. Oleh karena itu, diperlukan penanganan yang sistematis untuk mencegah terjadinya Kebakaran hutan juga lahan bisa dijelaskan dan memakai data titik api yang diambil dari citra satelit MODIS Aqua-Terra. Untuk menganalisis jumlah titik panas dari waktu ke waktu dan lokasi yang berbeda, kita bisa memakai pendekatan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR), yang menjadi perluasan atas metode Space Time Autoregressive (STAR). Model GSTAR memiliki parameter-parameter yang bervariasi, dan kita dapat mengestimasi parameter ini memakai cara Ordinary Least Square (OLS). Untuk mengoptimalkan model GSTAR, kita juga menerapkan cara Kalman Filter, yang membantu dalam meminimalkan kesalahan kovarian. Tujuan atas penelitian ini ialah menentukan model GSTAR Kalman Filter.Data yang digunakan adalah data titik panas empat kabupaten di Kalimantan Barat dari Januari 2015 hingga Desember 2020. Data yang didapat diolah atas beberapa tahapan, yaitu identifikasi model, menentukan orde GSTAR, penerapan bobot lokasi invers jarak, estimasi parameter model GSTAR memakai OLS, diagnostic checking model GSTAR dan peramalan dengan model GSTAR.Setelah dilakukan peramalan dengan model GSTAR dilanjutkan dengan perbaikan nilai RMSE dengan menggunakan Kalman Filter. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa RMSE atas model GSTAR guna berbagai tempat adalah sebagai berikut: 0,1658 untuk Kabupaten Ketapang, 0,4208 untuk Kabupaten Sanggau, 0,2691 untuk Kabupaten Sintang, dan 0,3299 untuk Kabupaten Kapuas Hulu. Di sisi lain, nilai RMSE dari model GSTAR yang telah dioptimalkan dengan Kalman Filter adalah 0,1324 untuk semua lokasi. Dari temuan ini, dapat disimpulkan bahwa GSTAR Kalman Filter secara konsisten menghasilkan prediksi yang lebih akurat terkait jumlah titik panas di semua lokasi, dibandingkan dengan GSTAR yang tidak menggunakan metode Kalman Filter. Kata Kunci : Titik Panas, GSTAR, GSTAR Kalman Filter, RMSE.