MULTI VARIABLE REGRESI SEBAGAI PREDIKSI AREA TERDAMPAK KEBAKARAN HUTAN

Wachid Daga Suryono

Abstract

Kebakaran hutan merupakan masalah serius yang harus ditangani dengan cepat, karena dikhawatirkan akan terus terjadi jika tidak dilakukan upaya pengendalian. Dampak dari kebakaran hutan mengakibatkan kerusakan pada lingkungan, kerugian ekonomi dan masalah sosial yang dapat menjadi hambatan dalam pembangunan dan pengembangan suatu wilayah. Oleh karena itu, diperlukan upaya dalam pengendalian terhadap kebakaran hutan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi luas area terdampak kebakaran hutan berdasarkan data dari Sipongi luas area kebakaran di Indonesia mulai tahun 2016 sampai 2021. Metode yang digunakan adalah Multiple Linier Regression (MLR) dengan variabel predictor yang digunakan adalah Matriks titik panas Terra/Aqua, SNPP, NOAA20, dan Landsat8. Prediksi dilakukan secara time series, menggunakan data luas area kebakaran periode 2016-2021 pada masing-masing wilayah di Indonesia dan matriks titik panas. Berdasarkan hasil analisis dari beberapa skenario yang sudah dilakukan, menunjukkan hasil prediksi luas area yang terdampak kebakaran hutan.

Keywords

forest fire, forecasting, web application, information system

Full Text:

PDF

References

Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan, “Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan No P.32/MenLHK/Setjen/Kum.1/3/2016,” Kementeri. Lingkung. Hidup dan Kehutan., p. 69, 2016.

K. L. H. & K. R. Indonesia, “Laju Deforestasi Indonesia Turun 75,03 %,” 2021. https://www.menlhk.go.id/site/single_post/3645/laju-deforestasi-indonesia-turun-75-03.

T. L., “Kebakaran hutan di Indonesia: penyebab, biaya dan implikasi kebijakan,” Kebakaran hutan di Indones. penyebab, biaya dan implikasi Kebijak., vol. 38, no. 38, 2003, doi: 10.17528/cifor/001200.

V. A. Dihni, “Luas Kebakaran Hutan dan Lahan RI Mencapai 160.104 Ha Hingga Juli 2021,” 2021. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/09/28/luas-kebakaran-hutan-dan-lahan-ri-mencapai-160104-ha-hingga-juli-2021.

M. Elshewey and A. M. Elshewey, “Machine Learning Regression Techniques to Predict Burned Area of Forest Fires,” 2015.

F. Fitriyani, “Komparasi Algoritma Lr, K-Nn Dan Svm Untuk Estimasi Area Kebakaran Hutan,” Infotronik J. Teknol. Inf. dan Elektron., vol. 3, no. 2, pp. 103–110, 2018, doi: 10.32897/infotronik.2018.3.2.6.

W. Agwil, I. R. Hg, and H. Yozza, “PREDIKSI LUAS AREA KEBAKARAN HUTAN BERDASARKAN DATA METEOROLOGI DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES,” vol. 1, no. 1.

Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J. and Neter, J. (2004) Applied Linear Regression Models. 4th Edition, McGraw-Hill/ Irwin, Chicago.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.