Trya Ayu Pratiwi, - (2021) KLASIFIKASI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DI KABUPATEN PELALAWAN. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text file lengkap kecuali BAB Hasil Penelitian (BAB IV).docx Download (8MB)
	Text (BAB IV) file BAB Hasil Penelitian (BAB IV).docx - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu masalah lingkungan dalam hal ekonomis dan ekologis yang merugikan. Jumlah hotspot kebakaran hutan di Provinsi Riau telah meningkat secara dramatis pada tahun 2019 dengan 90.550 hotspot yang menyebabkan kabut asap yang berbahaya. Oleh karena itu, dalam klasifikasi kebakaran hutan dan lahan diperlukan hasil dari algoritma Naïve Bayes yang akurat dan dapat digunakan untuk memberikan informasi yang efektif dalam pencegahan kebakaran hutan. Data BMKG dapat digunakan sebagai sumber utama untuk menganalisis kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Pelalawan, Riau. Penelitian ini telah menggunakan 792 data dalam lima tahun (2015-2019). Atribut yang digunakan untuk klasifikasi terdiri dari suhu, kelembaban, curah hujan, kecepatan angin, dan kelas dari keempat faktor tersebut didapatkan hasil probabilitas tertinggi yaitu suhu dengan nilai 0.92711864 pada suhu sedang 26-29°.dan nilai akurasi tertinggi adalah dataset tahun 2015 dengan nilai akurasi adalah 83,08% sehingga nilai akurasi tertinggi tersebut dapat diterapkan pada dataset baru yaitu pada tahun 2019 dengan nilai akurasinya adalah 96,36%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi menggunakan Naïve Bayes memiliki potensi untuk digunakan secara efektif sehingga dapat membantu pihak berwenang dalam mencegah kebakaran hutan dan lahan.

Actions (login required)

View Item