p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Klasifikasi Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus: Provinsi Riau)
Trya Ayu Pratiwi a1 , Muhammad Irsyad a2 , Rahmad Kurniawan a3
a Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Jalan. HR. Soebrantas Km. 15 Panam Pekanbaru, Riau
1 111651203413@students.uin-suska.ac.id
2 irsyadtech@uin-suska.ac.id
3 rahmadkurniawan@uin-suska.ac.id

## Abstrak
Kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  terjadi  di  Indonesia  telah  menimbulkan  banyak  kerugian  bagi  masyarakat. Kebakaran hutan umumnya terjadi pada bulan Agustus dan September, bertepatan dengan musim kemarau pada sebagian besar wilayah Indonesia. Salah satu indikator terjadinya kebakaran hutan adalah titik panas. Penelitian ini  menggunakan  salah  satu  teknik  data  mining  yaitu  mengklasifikasi  titik  panas  yang  ada  di  Provinsi  Riau. Penelitian  ini  menggunakan  dataset  kebakaran  hutan  Kabupaten  Pelalawan  pada  tahun  2015  sampai  2019 dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Titik  panas  yang  akan  dianalisis  terdiri  dari  suhu,  kelembaban, curah  hujan,  kecepatangan  angin,  dan  kelas.  Akurasi  tertinggi  dari  dataset  kebakaran  hutan  dan  lahan  pada tahun  2019  adalah  sebesar  96.95%.  Metode  klasiﬁkasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dapat  digunakan untuk  memprediksi  kemunculan  titik  panas  di  masa  yang  akan  datang  sehingga  dapat  melakukan  tindakan pencegahan sebelum terjadinya kebakaran hutan dan lahan.
Kata kunci: Kebakaran Hutan dan Lahan, Titik Panas, Naïve Bayes

## Classification of Forest and Land Fire Using Naïve Bayes Algorithm (Case Study: Riau Province)

## Abstract
Forest  and  land  fires  that  occurred  in  Indonesia  have  caused  many  losses  for  the  community.  Forest  fires generally  occur  in  August  and  September,  coinciding  with  the  dry  season  in  most  parts  of  Indonesia.  One indicator of the occurrence of forest fires is hotspots. This study uses one of the data mining techniques, namely classifying hotspots in Riau Province. This study used a dataset of forest fires in Pelalawan Regency from 2015 to 2019 using the Naïve Bayes  algorithm. The hot  spots to be analyzed consist  of temperature, humidity, rainfall, wind  speed,  and  class.  The  highest  accuracy  of  the  dataset  of  forest  and  land  fires  in  2019  is  96.95%.  The classification method using the Naïve Bayes algorithm can be used to predict the emergence of hotspots in the future so that they can take preventive measures before forest and land fires occur.
Keywords: Forest and Land Fires, Hotspots, Naïve Bayes

## I. P ENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  terjadi  di  Indonesia telah  menimbulkan  banyak  kerugian  bagi  masyarakat. Luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Indonesia  telah meningkat  secara  drastis  pada  tahun  2015  dengan  luas 2.611.411,44  Ha  [3].  Luas  kebakaran  hutan  dan  lahan terburuk  di  Indonesia  terjadi  di  Provinsi  Riau,  Jambi, Sumatera  Selatan  dan  Kalimantan  Tengah  [3].  Provinsi Riau  merupakan  salah  satu  wilayah  dengan  kebakaran hutan dan lahan yang cukup tinggi dan terjadi setiap tahun. Hasil  data  luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Provinsi Riau  dari  pantauan  Karhutla  Monitoring  System,  area yang  terbakar  pada  tahun  2015  yakni  sekitar  183.808,59 Ha,  pada  tahun  2016  sekitar  85.219,51  Ha,  pada  2017 sekitar  6.866,09  Ha,  pada  tahun  2018  sekitar  37.236,27
Ha  hingga  pada  tahun  2019  sekitar  76.267,00  Ha  [3]. Kebakaran  hutan  umumnya  terjadi  pada  bulan  Agustus dan  September,  bertepatan  dengan  musim  kemarau  pada sebagian besar wilayah Indonesia [15]. Curah hujan  yang sangat  rendah  pada  musim  kemarau  mempengaruhi terjadinya  kebakaran  hutan  karena  menyebabkan  hutan dan lahan mudah terbakar [7].
Dikutip  dari  www.kompas.com  (2019)  berbagai  upaya pemerintah  dalam  mencegah  terjadinya  kebakaran  hutan di Provinsi Riau yaitu dengan melakukan water bombing, menyediakan masker gratis, meliburkan aktivitas sekolah, tetapi  hal  tersebut  bukan  solusi  yang  tepat  untuk  jangka panjang  [9].  Tindakan  yang  tegas  dan  nyata  seperti penegakan hukum, dan diperlukan sistem alarm kebakaran yang dapat berfungsi  sebagai sistem peringatan dini [16].
Dalam  pengembangan  sistem  peringatan  dini,  diperlukan hasil  dari  Data  Mining  yang  akurat  dan  dapat  digunakan untuk  memberikan  informasi  yang  efektif  dalam pencegahan  kebakaran  hutan.  Oleh  karena  itu,  penelitian ini  bertujuan  untuk  menggunakan  Data  Mining  dalam mengklasifikasi titik panas yang ada di Provinsi Riau.
Data  Mining  adalah  proses  ekstraksi  suatu  data  yang bersifat implisit dan tidak berguna menjadi informasi dari data  yang  jumlahnya  besar  [32].  Salah  satu  bagian  dari Data  Mining  adalah  metode  klasifikasi  [30].  Salah  satu penerapan  klasifikasi  pada  kebakaran  hutan  adalah  K- Nearest  Neighbor  untuk  klasifikasi  indeks  cuaca kebakaran  berdasarkan  data  Automatic  Weather  Station [25]. Berdasarkan hasil penelitian Reza Noviansyah (2018) diperoleh  bahwa  algoritma  K-Nearest  Neighbor  akurat digunakan  untuk  menghasilkan  klasifikasi  tingkat  bahaya kebakaran  hutan  dengan  atribut  data  berupa  suhu, kelembaban,  curah  hujan  dan  kecepatan  angin,  yang menghasilkan  akurasi  persentase  keberhasilan  80,16% dengan  nilai  K=5.  Namun  algoritma  K-Nearest  Neighbor ini  mempunyai  kelemahan  seperti  menentukan  nilai  K optimal,  tidak  menangani  missing  value  secara  implisit, sensitif  terhadap  data  outlier  dan  nilai  komputasi  yang tinggi [5].
Penelitian lainnya dilakukan oleh Negara & Kurniawan (2019)    menggunakan  Decision  Tree  dan  Bayesian Network.  Algoritma  ini  memiliki  kelebihan  dalam menjelaskan  hubungan  setiap  atribut  data  cuaca  yang mempengaruhi  tingkat  hotspot  menggunakan  Decision Tree  dan  Bayesian  Network  memiliki  nilai  akurasi  yang baik  dan  tingkat  kesalahan  yang  rendah.  Namun, algoritma  Decision  Tree  memiliki  kelemahan  seperti terjadi  tumpang  tindih  jika  kelas  dan  kriteria  yang digunakan  sangat  banyak,  ini  menyebabkan  waktu keputusan sangat lama dan membutuhkan banyak memori [2]. Walaupun Bayesian Network memiliki kelebihan dan banyak  digunakan  oleh  para  peneliti,  Bayesian  Network juga  memiliki  kelemahan  yaitu  sulit  untuk  mencapai kesepakatan  beberapa  pakar  dalam  membangun  struktur Bayesian  Network,  pakar  juga  akan  memerlukan  waktu yang  lama  hanya  untuk  membangun  struktur  Bayesian Network  dan  Pakar  akan  sulit  menentukan  conditional probability berdasarkan pendapat pakar [19].
Penelitian  yang dilakukan oleh  Widiastuti (2012)  yang membahas  tentang  perbandingan  algoritma  akan  dilihat berdasarkan  nilai  correctly  classified  instance,  incorrectly classified, kappa statistic, true positive, false positive, dan confusion  matrix.  Dalam  penelitian  ini,  algoritma  yang dibandingkan  adalah  algoritma  SVM,  Decision  Tree,  dan Naive Bayes. Dapat disimpulkan algoritma yang memiliki kinerja yang lebih unggul adalah Decision Tree.
Berdasarkan tinjauan pustaka, telah dilakukan penelitian terhadap analisis perbandingan algoritma SVM, Naive  Bayes,  dan  Decision  Tree  dalam  klasifikasi  [31]. Decision  Tree  menjadi  algoritma  terbaik  tetapi  tidak maksimal  dalam  waktu  komputasi  (running  time),  untuk membangun  sebuah  model  algoritma  yang  tercepat  dari ketiga  algoritma  tersebut  adalah  Naïve  Bayes  [20].  Maka penelitian  ini  menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk menganalisis  metode  klasifikasi  untuk  memprediksi
kemunculan  titik  panas  di  Provinsi  Riau.  Metode klasifikasi  Naïve  Bayes  dipilih  karena  memiliki pemodelan dan hasil akurasi yang baik dalam set pelatihan data  dan  algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  algoritma yang paling baik dalam hal waktu komputasi (waktu yang dibutuhkan untuk  membangun sebuah  model), dan sering bekerja dengan running time yang tercepat dengan tingkat akurasi  yang  tinggi  [20].  Penelitian  ini  diharapkan  dapat menghasilkan  model  yang  akurat  untuk  memprediksi kemungkinan  munculnya  titik  panas  di  masa  yang  akan datang  sehingga  pihak  yang  berwenang  dapat  melakukan tindakan  pencegahan  terjadinya  kebakaran  hutan  dan lahan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi penelitian adalah tahapan atau proses yang disusun  secara  sistematis  dan  logis  dalam  melakukan suatu penelitian yang berguna untuk mencapai target yang diharapkan. Tahapan penelitian yang akan dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1.Tahapan penelitian

## A. Perumusan Masalah
Perumusan masalah adalah tahap utama dari metodologi  penelitian.  Dalam  penelitian  yang  akan dilakukan rumusan masalahnya yaitu bagaimana menganalisis  metode  klasifikasi  untuk  memprediksi kemunculan  titik  panas  menggunakan  algoritma Naïve Bayes sehingga  diharapkan  dapat  menghasilkan  model yang akurat.

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  dua  tahap  yaitu studi pustaka dan observasi. Penjelasan dari pengumpulan data adalah sebagai berikut:
1) Observasi: Pada tahapan observasi ini, dilakukan dengan mengumpulkan data kebakaran hutan. Pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dengan  data  primer merupakan  data  Kabupaten  Pelalawan  yang  diambil  dari Badan  Meteorologi  Klimatologi  Dan  Geofisika  Provinsi Riau dengan format .xlsx.
2) Studi  Literatur: Studi  pustaka  atau  biasa  disebut dengan  literature  adalah  tahapan  awal  dalam  teknik pengumpulan data pada suatu penelitian. Metode ini akan dilakukan  dengan  cara  mencari  sumber-sumber  referensi
terhadap  berbagai  buku,  karya  ilmiah  maupun  jurnal- jurnal yang di anggap penting dan mendukung.

## C. Analisa
Analisa  adalah  tahapan  yang  dilakukan  setelah pengumpulan  data  dari  metodologi  penelitian.  Analisa merupakan  metode  khusus  yang  digunakan  untuk menganalisis  masalah.  Pada  tahapan  analisa  proses Data Mining peneliti  akan  menjelaskan  tentang  bagaimana tahapan-tahapan  untuk  mencari  klasifikasi  dari  sejumlah data  kebakaran  hutan  dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes sebagai berikut:
1) Data Selection: Pada tahap ini dilakukan tahapan seleksi  data.  Pemilihan  data  dalam  proses  seleksi menggunakan 5 atribut yaitu suhu, curah hujan, kecepatan angin, kelembaban tanah dan kelas.
2) Pre- processing: Tahapan  untuk  pembersihan terhadap  data-data  yang  terdapat  data  kosong  ( missing value ),  inkonsisten  data,  dan  ketidak  sesuaian  data ( outlier ).
3)
Transformation: Data yang telah melalui tahapan proses pre-processing ditransformasikan kemudian disimpan ke dalam bentuk yang bisa diterapkan pada tools yang akan digunakan nantinya.
Data yang berjenis numerikal seperti suhu, kelembaban, curah  hujan,  kecepatan  angin,  dan  kelas harus  dilakukan proses  inisiasi  data  terlebih  dahulu  kedalam  bentuk nominal yang dapat dilihat pada Tabel I hingga Tabel V.
TABEL I D ATA S UHU
Suhu Inisialisasi data <25 ̊ Rendah 26 ̊-29 ̊ Sedang >29 ̊ Tinggi
TABEL II D ATA K ELEMBABAN Kelembaban Inisialisasi data <70-75 Kering 76-80 Sedang 80-85 Lembab >85 Basah
TABEL III D ATA C URAH H UJAN
Curah hujan Inisialisasi data 0 Berawan 0.5-20 mm/hari Ringan 20-50 mm/hari Sedang 50-100 mm/hari Lebat
TABEL IV D ATA K ECEPATAN A NGIN Kecepatan angin (Knot) Inisialisasi data
1-4
Tenang
4-7 Sedang
7-11 Tinggi >11 Badai TABEL V D ATA K ELAS
Kelas Inisialisasi data 0-30 Tidak kebakaran 31-80 Kebakaran
Contoh  dataset  2015  yang  telah  dilakukan  inisialisasi berdasarkan  atribut  dan  kelas  dapat  dilihat  Pada  pada Gambar 2.
Gambar 2. Inisialisasi data berdasarkan atribut
4) Data  Mining: Berdasarkan  dari  tahapan  Data Mining  untuk  algoritma  Naïve  Bayes,  adapun  langkah- langkah  dari  algoritma  Naïve  Bayes  adalah  sebagai berikut:
1. Hitung  P(Ci)  untuk  setiap  atribut,  dalam  kasus dataset  pada  penelitian  ini  yaitu  atribut  kelas  yang terdiri  dari  2  kelas  yaitu  tidak  kebakaran  dan kebakaran,
2. Kemudian  hitung  P(X|Ci),  i=1,2  untuk  setiap  kelas atau atribut. Setelah itu bandingkan, jika P(X|C1) > P(X|C2) maka kesimpulannya C1 adalah kelas titik kebakaran = “False”. jika P(X|C1) < P(X|C2) maka kesimpulannya C1 adalah kelas kebakaran = “True”.
3. Perhitungan manual naïve bayes dengan menggunakan dataset pada tahun 2015 dapat dilihat pada Gambar 3.
a. Menghitung probabilitas tiap kelas (P(Ci))
C1 (Class kelas = “tidak kebakaran”) = 232/366
= 0.633879781
C2  (Class  kelas=  “kebakaran”)  =  134/366  =
0.366120219
b. Menghitung  probabilitas  kemunculan  setiap  nilai untuk tiap atribut (P(X|Ci))
TABEL VI
A TRIBUT S UHU Suhu tidak kebakaran kebakaran P(tidak kebakaran) P(kebakaran) Rendah 6 0 0.025862069 0 Sedang 183 98 0.788793103 0.731343284 Tinggi 43 36 0.185344828 0.268656716 Total 232 134
Pada model Naive Bayes terdapat nilai peluang 0 (lihat Tabel  VI).  Untuk  menangani  kasus  ini  dapat  digunakan salah  satu  teknik  smoothing  yaitu  Laplace  estimation. Berikut  implementasi  Laplace  estimation  untuk  atribut suhu:
P  (Suhu=”rendah”|kelas=”tidak  kebakaran”)  = = 0.029787234 P  (Suhu=”rendah”|kelas=”  kebakaran”)  = =
0.00729927
TABEL VII
A TRIBUT K ELEMBABAN kelembaban tidak kebakaran kebakaran P(tidak kebakaran) P(kebakaran) Kering 42 33 0.181034483 0.246268657 Sedang 55 61 0.237068966 0.455223881 Lembab 83 27 0.357758621 0.201492537 Basah 52 13 0.224137931 0.097014925 Total 232 134 TABEL VIII A TRIBUT C URAH H UJAN
Curah hujan tidak kebakaran kebakaran P(tidak kebakaran) P(kebakaran) Berawan 82 72 0.353448276 0.537313433 Ringan 116 54 0.5 0.402985075 Sedang 25 5 0.107758621 0.037313433 Lebat 9 3 0.038793103 0.02238806 Total 232 134 T ABEL IX A TRIBUT KECEPATAN ANGIN
kecepatan angina tidak kebakaran kebakaran P(tidak kebakaran) P(kebakaran) Tenang 35 12 0.150862069 0.089552239 Sedang 40 34 0.172413793 0.253731343 Tinggi 95 57 0.409482759 0.425373134 Badai 62 31 0.267241379 0.231343284
Total 232 134
c. Kalikan  semua  probabilitas  tiap  atribut  (lihat  Tabel VII  hingga  IX)  dengan  probabilitas  tiap  kelas
P(X|Ci)*P(Ci),  Jika  dilakukan  observasi  terhadap (suhu=”tinggi”),  (kelembaban=”kering”),  (curah hujan= “berawan”), dan (kecepatan angin=”tinggi”) maka peluang posterior dapat diestimasikan:
P  (suhu=  (“tinggi”  |kelas=”  tidak  kebakaran”)  *P (kelembaban=”  kering”  |kelas  =”  tidak  kebakaran”)  *  P (curah hujan =” berawan” |kelas =” tidak kebakaran”) * P (kecepatan angin =” badai” |kelas =” tidak kebakaran”) = 0.185344828*0.181034483*0.353448276*0.409482759* = 0.004856275
P (suhu= (“tinggi” |kelas=” kebakaran”) *P (kelembaban=” kering” |kelas =” =kebakaran”) * P (curah hujan  =”  berawan”  |kelas  =”  kebakaran”)  * P  (kecepatan angin =” badai” |kelas =” kebakaran”) = 0.268656716*0.246268657*0.537313433*0.425373134* = 0.002505975
d. Bandingkan  Hasil  Per  Kelas,  kelas  dengan  nilai  P (X|Ci) *P (Ci) tertinggi adalah kelas yang terpilih
P (X|Ci) *P(Ci) tidak kebakaran > P (X|Ci) *P (Ci) kebakaran
Dari  hasil  diatas,  terlihat  bahwa  nilai  probabilitas tertinggi  ada  pada  klasifikasi (P|kebakaran) sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  status  tersebut  termasuk  dalam klasifikasi “ Kebakaran ”.
5) Evaluation: Proses pencarian pola atau informasi baru  yang  menarik  dan  bermanfaat  pada  suatu  kumpulan data  yang  terpilih  dengan  menggunakan  Tools  R  Studio algoritma Naïve Bayes.

## III. P EMBAHASAN
Semua paragraf  mesti di- indent .  Semua paragraf mesti rata kiri dan rata kanan.
Pada tahap pembahasan penulis menggunakan pengujian  dengan tools  R  Studio  untuk melakukan pengecekkan confusion  matrix terhadap  klasifikasi  yang telah dilakukan oleh algoritma Naïve Bayes .

## A. Pembagian Data
Proses  pembagian  data training dan  data testing yang dilakukan  di  R Studio dengan  menggunakan  metode K- fold  cross  validation dengan  nilai  K=10.  Proses pembagian  data  dilakukan  secara  otomatis  dengan menggunakan  salah  satu  metode  yang  terdapat  pada package klaR yaitu cv. Package ini membagi data dengan menggunakan K-fold cross validation dengan nilai K yang dapat ditentukan oleh pengguna.

## B. Pembuatan Model Klasifikasi
Dalam  pembuatan  model  klasiﬁkasi  menggunakan beberapa package yaitu  e1071, caret dan gmodels . Metode yang telah dibangun dapat memprediksi kelas dan dapat melihat nilai akurasi terhadap metode tersebut. Nilai akurasi  terhadap  metode  klasifikasi  dapat  dilihat  pada Gambar  4.  Berikut  adalah  contoh  pernyataan  R  yang digunakan untuk membangun metode klasifikasi kebakaran  hutan  dan  lahan  2015  menggunakan  algoritma Naïve Bayes yang dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Pembuatan model klasifikasi
Package yang digunakan untuk mengklasiﬁkasikan titik panas  adalah package klaR dan caret . Package caret digunakan  untuk  mengklasiﬁkasikan  data  menggunakan algoritma Naïve  Bayes ,  karena  memiliki  ﬁtur  yang  baik sedangkan package klaR memiliki Naïve Bayes classiﬁer . Baris  ketujuh  dari  program  merupakan  pernyataan  untuk melatih  model. Baris program  ini akan  memproses model Naïve  Bayes menggunakan  10- fold  cross  validation .  X merupakan predictor dan y merupakan label, sedangkan  ’nb’  menjelaskan  bahwa  model  yang digunakan adalah Naïve Bayes . TrainController merupakan  bagian  bahwa  proses  pembagian  data menggunakan  10- fold  cross  validation (’cv’).  Sintaks model  berfungsi  untuk  mencetak  hasil  model  klasiﬁkasi yang  berisi  nilai  akurasi  dan  kappa,  dapat  dilihat  pada Gambar  5.  Selain  itu  juga  terdapat  sintaks predict yang dapat  menampilkan  beberapa  kelas  yang  dapat  diprediksi berdasarkan peluang posterior .
Gambar 5. Hasil akurasi algoritma Naïve Bayes

## C. Perhitungan Akurasi
Setelah mendapatkan metode klasifikasi pada algoritma Naïve  Bayes ,  proses  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan  akurasi.  Perhitungan  akurasi  dapat  dilakukan dengan  menggunakan confusion  matriks yang  dapat dilihat pada Tabel X.
TABEL X C ONFUSION M ATRIX UNTUK K LASIFIKASI D UA K ELAS Actual Predicted Kebakaran Tidak kebakaran Kebakaran TN FP Tidak kebakaran FN TP
Secara  umum , evaluasi dapat  dirumuskan  sebagai berikut :
Keterangan : TN = nilai true negatives TP = nilai true positives FP = nilai false positives FN = nilai false negatives
Berdasarkan sintaks program baris ke empat belas, TN adalah jumlah kebakaran yang berhasil diprediksi sebagai kebakaran.  TP  adalah  jumlah  tidak  kebakaran  yang berhasil  diprediksi  tidak  kebakaran.  FP  adalah  jumlah kebakaran  yang  diprediksi  tidak  kebakaran.  Sedangkan, FN  menyatakan  tidak  kebakaran  yang  diprediksi kebakaran.  Akurasi  terbaik  untuk  wilayah  kabupaten pelalawan adalah sebesar 100%. Untuk dataset  pelalawan selama  4  tahun  (lihat  Tabel  XI)  terdapat  528  TP sedangkan  933  TN  dan  tidak  ada  data  yang  salah  dalam proses klasifkasi (tidak ada FP dan FN).
TABEL XI A KURASI M ODEL PADA D ATASET
Dataset TP TN FP FN Akurasi 2015 137 228 0 0 100% 2016 134 232 0 0 100% 2017 108 257 0 0 100% 2018 149 216 0 0 100%
Akurasi  model  dan  kappa  statistik  yang  digunakan untuk  menentukan  dataset  tertinggi.  Berdasarkan  Tabel XII  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  dan  kappa tertinggi  adalah  dataset  tahun  2015  dengan  nilai  akurasi 99.45% dan kappa 98.82%.
TABEL XII A KURASI DAN K APPA UNTUK MODEL KLASIFIKASI PADA DATASET Dataset Akurasi Kappa 2015 99.45% 98.82% 2016 98.64% 97.07% 2017 99.44% 98.61% 2018 99.17% 98.27%
D. Penerapan Model dengan Data Baru Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  validasi  model terhadap  dataset  dari  tahun  2015-2018.  Kemudian diterapkan  dengan  model  akurasi  tertinggi  pada  dataset baru tahun 2019. Model dengan akurasi tertinggi  terdapat pada  tahun  2015.  Oleh  karena  itu,  data  yang  digunakan sebagai  data  latih  merupakan  dataset  pada  tahun  2015, sedangkan  data  yang  digunakan  sebagai  data  uji  adalah dataset pada tahun 2019. Sintaks untuk menerapkan model pada data baru tahun 2019 dapat dilihat pada Gambar 6.
Package yang  digunakan  merupakan  e1071, package ini  membangun  model  menggunakan  fungsi Naïve  Bayes yang terdapat  pada baris kesepuluh pada program dengan pembagian  data  dilakukan  secara  manual.  Untuk membangun matriks  confusion diperlukan package tambahan  yaitu gmodel .  Nilai  akurasi  dan  kappa  pada dataset  baru 2019 adalah 99.52% dan 99%  (lihat Gambar 7.
Gambar 6. Penerapan model dengan data baru
Gambar 7. Nilai akurasi dan kappa pada dataset baru 2019
Pada Tabel XIII  menunjukkan matriks confusion untuk model klasifikasi data baru terdapat 876 data kebakaran(F) yang  diklasiﬁkasikan  sebagai  data  kebakaran  (F) sedangkan  terdapat  4  data  tidak  kebakaran(T)  yang diklasiﬁkasikan  sebagai  data  kebakaran(F)  tedapat  3  data tidak  kebakaran(T)  yang  diklasifikasikan  sebagai  data kebakaran(F)  dan  terdapat  579  data  tidak  kebakaran(T) yang  diklasifikasikan  sebagai  data  tidak  kebakaran(T). Dari  hasil  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  kinerja Naive Bayes terhadap  kebakaran  hutan  di  Kabupaten  Pelalawan sangat baik.
T ABEL XIII
M ATRIKS C ONFUSION U NTUK M ODEL PADA D ATASET
predictive/actual False (kebakaran) True (tidak kebakaran) False (kebakaran) 876 4 True (tidak kebakaran) 3 579

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
 Penelitian ini berhasil mengklasifikasikan kemunculan  titik  panas  kebakaran  hutan  di kabupaten pelalawan pada tahun 2015 hingga 2019 menggunakan algoritma Naïve Bayes.
 Dataset  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  terdiri dari  suhu,  kelembaban,  curah  hujan,  kecepatangan angin,  dan  kelas  yang  menghasilkan  nilai  akurasi tertinggi  adalah  dataset  tahun  2015  dengan  nilai akurasi adalah 99.45% . Sedangkan metode klasifikasi dengan akurasi tertinggi diterapkan pada
dataset  baru  yaitu  pada  tahun  2019  dengan  nilai akurasinya adalah 99.52%.
 Berdasarkan perhitungan data mining menggunakan algoritma  Naïve Bayes ,  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  kelas  klasifikasi  “ True ”  /  kebakaran  hutan lebih besar daripada kelas klasifikasi “ False ” / tidak kebakaran hutan.
 Metode  klasiﬁkasi  menggunakan  algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan  titik  panas  sehingga  dapat  melakukan tindakan  pencegahan  sebelum  terjadinya  kebakaran hutan dan lahan pada masa yang akan datang.
 Penelitian selanjutnya diharapkan dapat membangun  suatu aplikasi berbasis  web  untuk menampilkan hasil klasiﬁkasi titik panas
menggunakan algoritma Naïve Bayes . U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  peneliti  ucapkan  kepada  Universitas Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  dan  juga  kepada pembimbing  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini,  dan begitu juga peneliti sangat berterimakasih dan penghargaan  atas  diterimanya  penelitian  ini  untuk diterbitkan  pada  publikasi  JUSTIN  :  Jurnal  Sistem  dan Teknologi Informasi di Universitas Tanjungpura.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Andi Nugroho, A., Iwan, I., Iroh Nur Azizah, K., & Hakim Raswa, F. (2019). Peatland Forest Fire Prevention Using Wireless Sensor Network  Based  on  Naïve  Bayes  Classifier. KnE  Social  Sciences , 2019 , 20–34. https://doi.org/10.18502/kss.v3i23.5134 [2] Asfihan,  A.  (2019). Decision  Tree  Adalah :  Jenis,  Manfaat, Kelebihan dan Kekurangannya .
[3] BNPB.  (2019).  Rekapitulasi  Luas  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan (Ha)  Per  Provinsi  Di  Indonesia  Tahun  2011-2018. SiPongi  - Karhutla Monitoring Sistem , (1), 26–27. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.65.020504 [4] Bustami.  (2014). PENERAPAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES . 8 (1).
[5] Cahya.  (2018). Implementasi  Data  Mining  Algoritma  k-Nearest Neighbors  (k-NN)  menggunakan  PHP  dan  MySQL  untuk memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu .
[6] Dewi, S. (2016). Komparasi 5 Metode Algoritma Klasifikasi Data Mining  Pada  Prediksi  Keberhasilan  Pemasaran  Produk  Layanan Perbankan. None , 13 (1), 60–66.
[7] Itsnaini,  N.,  Sasmito,  B.,  Sukmono,  A.,  &  Prasasti,  I.  (2017). Analisis Hubungan Curah Hujan Dan Parameter Sistem Peringkat Bahaya  Kebakaran  (Spbk)  Dengan  Kejadian  Kebakaran  Hutan Dan  Lahan  Untuk  Menentukan  Nilai  Ambang  Batas  Kebakaran. Jurnal Geodesi Undip , 6 (2), 62–70.
[8] KLHK. (2019). Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan .
[9]
Kompas.com.  (2019).  4  Upaya  Pemerintah  Padamkan  Kebakaran Hutan. Retrieved from https://www.kompas.com/tren/read/2019/09/17/213000265/4- upaya-pemerintah-padamkan-kebakaran-hutan?page=all#page3. website:
https://www.kompas.com/tren/read/2019/09/17/213000265/4- upaya-pemerintah-padamkan-kebakaran-hutan?page=all#page3. [10] LAPAN.  (2019).  Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional. 2016.  Informasi  Titik  Panas  (Hotspot)  Kebakaran  Hutan/Lahan. Retrieved from https://modis-catalog.lapan.go.id/monitoring/
[11] Laroussi,  H.  M.  M.  A.  (2015). Implementasi  algoritma  naïve bayes  sebagai  proses  seleksi  penerima  beasiswa  libyan  embassy berbasis web .
[12] Maulida,  L.  (2018).  Kunjungan  Wisatawan  Ke  Objek  Wisata Unggulan  Di  Prov  .  Dki  Jakarta  Dengan  K-Means. JISKa , 2 (3), 167–174.
[13] Menhut.  (2016). Peraturan  Menteri  Kehutanan  Republik Indonesia  Nomor  P.32  Tahun  2016  tentang  Pengendalian
Kebakaran  Hutan. Jakarta  (ID):  Menteri  Kehutanan  Republik Indonesia.
[14] Misfaul,  M.,  Dana,  M.,  Kurniawan,  W.,  &  Fitriyah,  H.  (2018). Rancang Bangun Sistem Deteksi Titik Kebakaran Dengan Metode Naive Bayes Menggunakan Sensor Suhu dan Sensor Api Berbasis Arduino . 2 (9), 3384–3390.
[15] Mulyana,  E.  (2019).  Bencana  Kabut  Asap  Akibat  Kebakaran Hutan Dan Lahan Serta Pengaruhnya Terhadap Kualitas Udara Di Provinsi Riau Februari – Maret 2014. Jurnal Sains Dan Teknologi Indonesia , 16 (3), 1–7. https://doi.org/10.29122/jsti.v16i3.3417
[16] Negara,  B.  S.,  &  Kurniawan,  R.  (2019). Riau  Forest  Fire Prediction using Supervised Machine Learning . (September 2019).
[17] Novriansyah,  D.  (2015). Konsep  Data  Mining  VS  Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish.
[18] Nugroho,  P.  (2017). Klasifikasi  tingkat  kerawanan  kebakaran hutan  dan  lahan  menggunakan  algoritme  naïve  bayes  di  pulang pisau, kalimantan tengah .
[19] Oktaviana, W. (2017). “Optimasi  basis  pengetahuan menggunakan  algoritma  FP-Growth  untuk  membangun  struktur Bayesian Network Penyakit mata . 1–5.
[20] Pattekari,  S.A.;  Parveen,  A.  (2012).  Prediction  system  for  heart disease  using  Naïve  Bayes. International  Journal  of  Advanced Computer and Mathematical Sciences , 3 (3), 290–294.
[21] Pei  J,  Kamber  M,  H.  J.  (2012). Data  Mining:  Concepts  and Techniques  3rd  ed .  Massachusetts  (US):  Morgan  Kaufmann Publisher.
[22] Peraturan  Menteri  Kehutanan  Nomor:  P.  12/Menhut-Ii/2009 tentang Pengendalian Kebakaran Hutan . (2009).
https://doi.org/10.18860/ling.v5i1.609
[23] Pramesti, D. F., Furqon, M. T., & Dewi, C. (2017). Implementasi Metode  K-Medoids  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data Potensi Kebakaran Hutan / Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas ( Hotspot ) . 1 (9), 723–732.
[24] Putrada,  A.  M.,  Abdurohman,  M.,  &  Putrada,  A.  G.  (2018). Increasing Smoke Classifier Accuracy using Naïve Bayes Method on  Internet  of  Things. Kinetik:  Game  Technology,  Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control , 4 (1), 19–26. https://doi.org/10.22219/kinetik.v4i1.704
[25] Reza Noviansyah, M., Rismawan, T., Marisa Midyanti, D., Sistem Komputer,  J.,  &  MIPA  Universitas  Tanjungpura  Jl  Hadari Nawawi,  F.  H.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Indeks  Cuaca Kebakaran  Berdasarkan  Data  Aws  (Automatic  Weather  Station) (Studi  Kasus:  Kabupaten  Kubu  Raya). Jurnal  Coding,  Sistem Komputer
Untan , 6 (2), 48–56. Retrieved from http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/26672 [26] Rizka,  Y.  A.  (2016). Klasifikasi  kemunculan  titik  panas  pada lahan  gambut  di  sumatera  dan  kalimantan  menggunakan algoritme naive bayes . [27] Roswintiarti,  D.  O.  (2016). Informasi  Titik  Panas  (Hotspot) Kebakaran Hutan/Lahan . 1 .
[28] Saleh,  A.  (2015). Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah Tangga . 2 (3), 207–217.
[29] Setiawan,  A.  (2018).  Kebijakan  Penanganan  Kebakaran  Hutan dan Lahan di Indonesia. Political Ecology , VI (May), 1–13.
[30] Suntoro,  J.  (2019). Data  Mining:  Algoritma  dan  Implementasi dengan  Pemograman  PHP .  Jakarta:  PT  ELEX  MEDIA KOMPUTINDO.
[31] Widiastuti,  D.,  Informasi,  J.  S.,  &  Gunadarma,  U.  (2012). ANALISA PERBANDINGAN ALGORITMA SVM , NAIVE BAYES , DAN  DECISION  TREE  DALAM  MENGKLASIFIKASIKAN SERANGAN ( ATTACKS ) . 1–8.
[32] Witten,  Ian  H.  Frank,  E.  H.  (2011).  Data  Mining  Practical Machine  Learning  Tools  and  Techniques.  In Encyclopedia  of Ecology,  Five-Volume  Set (third).  https://doi.org/10.1016/B978- 008045405-4.00153-1
[33] Wu,  X.,  Kumar,  V.,  …  Dan,  J.  H.  (2008). Top  10  algorithms  in data mining . https://doi.org/10.1007/s10115-007-0114-2