JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)
Vol 9, No 2 (2021)

Klasifikasi Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus: Provinsi Riau)

Pratiwi, Trya Ayu (Unknown)
Irsyad, Muhammad (Unknown)
Kurniawan, Rahmad (Unknown)



Article Info

Publish Date
30 Apr 2021

Abstract

Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di Indonesia telah menimbulkan banyak kerugian bagi masyarakat. Kebakaran hutan umumnya terjadi pada bulan Agustus dan September, bertepatan dengan musim kemarau pada sebagian besar wilayah Indonesia. Salah satu indikator terjadinya kebakaran hutan adalah titik panas. Penelitian ini menggunakan salah satu teknik data mining yaitu mengklasifikasi titik panas yang ada di Provinsi Riau. Penelitian ini menggunakan dataset kebakaran hutan Kabupaten Pelalawan pada tahun 2015 sampai 2019 dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Titik panas yang akan dianalisis terdiri dari suhu, kelembaban, curah hujan, kecepatangan angin, dan kelas. Akurasi tertinggi dari dataset kebakaran hutan dan lahan pada tahun 2019 adalah sebesar 96.95%. Metode klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas di masa yang akan datang sehingga dapat melakukan tindakan pencegahan sebelum terjadinya kebakaran hutan dan lahan.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

justin

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

JUSTIN aims to publish research results and thoughts among academics, researchers, scientists, and practitioners in the field of informatics/computer science so that they are freely available to the public, and support the exchange of knowledge. The scope of JUSTIN is but is not limited to the ...