IMPLEMENTASI METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH KEMUNCULAN TITIK API

GUNAWAN, HENDRI and Vatresia, Arie and Susilo, Boko (2020) IMPLEMENTASI METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH KEMUNCULAN TITIK API. Undergraduated thesis, Fakultas Teknik.

[img] Text (Thesis)
NASKAH SKRIPSI HENDRI GUNAWAN G1A015048 PDF.pdf - Bibliography
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (4MB)

Abstract

Hutan di Indonesia memiliki masalah yang terus berulang hampir setiap tahun, yaitu kebakaran hutan. Salah satu wilayah di Indonesia saat ini yang sering mengalami kebakaran hutan adalah pada pulau Kalimantan. Oleh karena itu perlu dilakukan suatu prediksi untuk pengendalian kebakaran hutan dengan memantau kawasan yang beresiko terjadi kebakaran hutan. titik panas (HotSpot) merupakan suatu area yang memiliki suhu lebih tinggi dibandingkan dengan sekitarnya. Data titik panas (HotSpot) memiliki atribut untuk mendeteksi adanya kebakaran hutan, yaitu data Latitude, Longitude, Confidence, Brightness Temperature dan Fire Radiative Power. Dalam proses prediksi dapat dilakukan dengan implementasi metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System(ANFIS) menggunakan bahasa pemrograman PHP. Sistem ini berhasil menampilkan data titik api dengan 3 kelompok melalui pemrosesan input berupa fire radiative power, confidence, dan brightness temperature, dengan output berupa kelompok hotspot yaitu titik api perlu diperhatikan, perlu diwaspadai dan segera penanggulangan dalam kurun waktu 2016, 2017 dan 2018. Penelitian ini menemukan bahwa kenaikan titik api pada tahun 2018 dibanding tahun 2016 cukup tinggi yaitu mencapai angka 85,83%. Untuk titik api perbulan yang sering terjadi kemunculan adalah pada bulan Agustus yaitu mencapai angka 1023,7% dibanding pada awal tahun dan untuk titik api per provinsi yang paling banyak muncul adalah provinsi Kalimantan barat dengan perbandingan perbedaan titik api mencapai angka 955,41% dibanding Kalimantan Utara. Kata Kunci : titik api, prediksi, adaptive neuro fuzzy inference system, Pulau Kalimantan, PHP.

Item Type: Thesis (Undergraduated)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering
Depositing User: 022 Lili Haryanti
Date Deposited: 06 Dec 2021 14:30
Last Modified: 06 Dec 2021 14:30
URI: http://repository.unib.ac.id/id/eprint/23331

Actions (login required)

View Item View Item