ANALISA BURNED AREA KEPULAUAN NUSA TENGGARA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN INTEGRASI RADIAL BASIS FUNCTION KERNEL

FIRMANSYAH, ALFARISI and Arie, Vatresia and Nurul, Renaningtias (2024) ANALISA BURNED AREA KEPULAUAN NUSA TENGGARA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN INTEGRASI RADIAL BASIS FUNCTION KERNEL. Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

Archive (Thesis) NASKAH SKRIPSI_G1A019075_FIRMANSYAH ALFARISI - Firmansyah Alfarisi.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (4MB)

Abstract

Data luas area kebakaran sangat dibutuhkan sebagai informasi untuk rehabilitasi pasca kebakaran, pendugaan emisi karbon, dan penegakan hukum oleh pemerintah. Perlu dilakukan perhitungan luas area terbakar yang bertujuan untuk mengetahui seberapa luas kerusakan yang diakibatkan oleh kebakaran hutan atau lahan tersebut. Mengukur luas area yang terbakar secara langsung di lapangan tidak hanya relatif mahal, tetapi juga memakan banyak waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan area terbakar di Kepulauan Nusa Tenggara dengan memanfaatkan teknologi remote sensing. Klasifikasi area terbakar merupakan langkah penting dalam pemantauan dan manajemen bencana lingkungan. Dalam penelitian ini, kami menggunakan data citra Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI/TIRS sebanyak 1000 data, dengan setiap kelas citra memiliki jumlah sebanyak 500. Terdapat beberapa tahapan, dimulai dari pengumpulan data citra hingga analisis hasil klasifikasi. Perangkat lunak yang digunakan meliputi Google Earth Engine, QGIS, dan Google Colab. Mengidentifikasi area terbakar menggunakan Normalized Burn Ratio (NBR) sebagai fitur ekstraksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi area terbakar di Kepulauan Nusa Tenggara dari tahun 2000 hingga 2022, menggunakan metode SVM dengan kernel RBF, berhasil mencapai akurasi sebesar 96%. Akurasi ini menandakan keberhasilan dalam mengidentifikasi area terbakar dengan tingkat keakuratan yang tinggi.Selain itu, penelitian ini juga berhasil mendapatkan estimasi luas area terbakar di Kepulauan Nusa Tenggara dalam satuan hektar (ha). Kata Kunci: Klasifikasi, Remote Sensing, Landsat, Normalized Burn Ratio, Kepulauan Nusa Tenggara, Support Vector Machine, Radial Basis Function Kernel.

Actions (login required)

View Item