V. Ismi Rossa I, - (2021) PENERAPAN ALGORITMA MULTIPLE LINEAR REGRESSION UNTUK PERAMALAN TITIK PANAS DI WILAYAH PROVINSI RIAU. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text Laporan Kecuali BAB IV.pdf Download (6MB) | Preview
	Text (BAB IV) Laporan BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Kebakaran hutan merupakan salah satu masalah lingkungan yang merugikan dari segi ekonomi dan ekologis. Jumlah titik panas kebakaran hutan di Indonesia telah meningkat secara signifikan pada bulan September 2019 dengan 16178 titik panas yang menyebabkan kabut asap berbahaya. Kabut tersebut telah berdampak pada sekitar 1,04 juta jiwa di kota Pekanbaru dan 6,5 juta jiwa di provinsi Riau. Maka, perlu dibangun sistem peringatan dini tentang prediksi kebakaran hutan. Hasil prediksi yang tepat dapat digunakan sebagai pencegahan dan pengendalian kebakaran hutan. Penelitian ini menggunakan data cuaca yang didapatkan dari BMKG Provinsi Riau pada tahun 2015 hingga 2019 untuk meramalkan titik panas pada tahun 2020 di Kabupaten Pelalawan. Penelitian ini menggunakan metode Multiple Linear Regression untuk menentukan jumlah titik panas berdasarkan faktor yang mempengaruhi. Berdasarkan hasil eksperimen terdapat tiga faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap kemunculan titik panas yaitu kelembapan, curah hujan, dan kecepatan angin. Model Multiple Linear Regression yang dihasilkan pada penelitian ini adalah titik panas = 10.44853 + (0.60849 * suhu) + (-0.29060 * kelembapan) + (-0.08527 * curah hujan) + (0.18707 * kecepatan angin). Berdasarkan eksperimen, diprediksi terdapat 1106 titik panas pada tahun 2020 dengan nilai RMSE sebesar 4,2 hotspot/hari.

Actions (login required)

View Item