## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Agustus 2020

## Prediksi Potensi Kebakaran Hutan dengan Algoritma Klasifikasi C4.5 Studi Kasus Provinsi Kalimantan Barat
Aji Primajaya #1 , Betha Nurina Sari #2 , Ahmad Khusaeri #3
# Program Pendidikan Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Alamat Universitas Jalan HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kecamatan Telukjambe Timur
Kabupaten Karawang, Jawa Barat aji.primajaya@staff.unsika.ac.id betha.nurina@staff.unsika.ac.id ahmad.khusaeri15012@student.unsika.ac.id
Abstrak —Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  klasifikasi yang  memungkinkan  bisa  diterapkan  untuk  studi  kasus prediksi  potensi  kebakaran  hutan.  Untuk  mengetahui penerapan  algoritma  C4.5  pada  prediksi  kebakaran  hutan, perlu  dilakukan  penelitian  terkait  hal  tersebut.  Metodologi yang  digunakan  adalah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Tahap  dari  KDD  terdiri  dari  pengumpulan  dan pemilihan  data,  pemrosesan  data,  transformasi  data, pengolahan data dengan algoritma C4.5 dan terakhir adalah interpretasi  serta  evaluasi  pengetahuan.  Percentage  split, Cross validation, Use Training Set digunakan sebagai teknik pembagian  data  training  dan  testing  dengan  skenario pesentase dan dipilih model terbaik. Indikator evaluasi yang digunakan adalah akurasi. Penelitian menghasilkan kesimpulan  bahwa  C4.5  dengan  percentage  split  80%data training  dan  20%  data  testing  menghasilkan  akurasi tertinggi yaitu 89,7859%.
Kata  kunci — C4.5,  Kebakaran  Hutan,  Prediksi,  KDD, Percentage Split

## I. P ENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  merupakan  salah  satu  bencana  alam yang  akhir-akhir  ini  terjadi  di  indonesia.  Seperti diberitakan  pada  katadata.id,  terdapat  1.124  titik  panas (hotspot)  yang  ada  di  Kalimantan  Barat.  Data  tersebut bersumber  dari  LAPAN  dan  diambil  sampai  dengan  12 agustus  2019.  Terdapat  banyak  kerugian  yang  dihasilkan dari kebakaran hutan bahkan diperkirakan sampai dengan Rp  221  trilliun  berdasarkan  sumber  dari  katadata.id. Kerugian  lain  yang  diakibatkan  oleh  kebakaran  hutan adalah  adanya  pengurangan  jumlah  hutan  (deforestasi) dan  berkurangnya  hasil  hutan,  munculnya  pencemaran kabut  asap  dan  emisi,  menurunkan  kualitas  potensi pedasaan [1].
Penanggulangan  terhadap  kebakaran  hutan  perlu dilakukan  agar  bisa  diantisipasi  atau  dihindari  terjadinya
kebakaran  hutan  terutama  pada  daerah  yang  memiliki potensi  rentan  terhadap  kebakaran  hutan.  Penerapan berbagai  algoritma  klasifikasi  memungkinkan  untuk digunakan  dalam  prediksi  kebakaran  hutan  sehingga pembuat  kebijakan  bisa  mengetahui  daerah  rawan kebakaran  hutan.  Terdapat  beberapa  penelitian  terkait dengan  penerapan  algoritma  klasifikasi  untuk  prediksi kebakaran hutan.
Penggunaan  algoritma  klasifikasi  untuk  prediksi kebakaran  hutan  dilakukan  oleh  [2] . [2] menggunakan perpaduan  berbagai  jenis  algoritma  untuk  memprediksi kebakaran  hutan.  Algoritma-algoritma  tersebut  adalah K- Means  C4.5,  K-Means  Naïve  Bayes,  K-Means  Random Forest, K-Means Neural Network . Dari keempat algoritme tersebut yang paling memiliki presisi, recall dan F-Mesure tinggi adalah algoritma K-Means dan C4.5. Penelitian lain terkait  penggunaan  algoritme  klasifikasi  untuk  prediksi kebakaran  hutan  adalah  penelitian  [3].  [3] meneliti penggunaan extende ID3 ( spatial id3 ) untuk memprediksi kebakaran  hutan.  Parameter  yang  digunakan  adalah tataguna lahan, jarak dengan sungai, kepadatan penduduk. Sedangkan atribut taretnya adalah titik panas. Obyek yang digunakan  pada  penelitian  [3] adalah  kabupaten  Rokan Hilir  Provinsi  Riau.  Akurasi  yang  dihasilkan  dari penelitian  tersebut  sebesar  74,72%.  [4]  meneliti  tentang interpretasi  atau  visualisasi  pengetahuan  hasil  dari algoritma spatial  id3 dalam  bentuk  WebGIS.  Studi  kasus yang  digunakan  pada  penelitian  [4] adalah  daerah  Rokan Hilir  Provinsi  Riau.  Penelitian  tersebut  menghasilkan WebGIS dengan fitur utama berupa penyajian peta potensi kebakaran  hutan.  [5]  Meneliti  tentang  penerapan Fuzzy Decision Tree untuk klasifikasi data iklim dan titik api. [6] Meneliti  tentang  deteksi  outlier  dengan  menggunakan  K- Means dan  modelnya ditampilkan dalam bentuk WebGIS dengan menggunakan shiny framework . [7] menggunakan time  series  analysis  untuk  mengetahui  distribusi  hotspot,
dimana  studi  kasus  yag  digunakan  adalah  Kepulauan Meranti.  [8]  meneliti  tentang  identifikasi  titik  api berdasarkan  pola  sekuensial  dan  klasifikasi  area  yang terjadi  kebakaran.  [9]  meneliti  tentang  perbandingan  id3, C4.5,  CART,  SPRINT,  SLIQ  pada  suatu  studi  kasus  di bidang pendidikan dan ternyata SPRINT memiliki akurasi yang paling baik. [10] meneliti tentang penggunaan teknik datamining  dengan  dataset  meteorologi  untuk  prediksi kebakaran  hutan  .  [11]  meneliti  tentang  adopsi  teknik pruning  pada  algoritma  klasifikasi  CART.  Pada  tahun 2018,  [12] melakukan  komparasi  algoritma  dalam mengestimasi  daerah  yang  terkena  kebakaran  hutan.  [13] meneliti  tentang  penerapan  CART  dan  C4.5  pada  suatu studi kasus. Sedangkan [14] meneliti tentang perbandingan antara C4.5 dan CART.
Berdasarkan  latar belakang yang telah diuraikan maka telah dilakukan penelitian penerapan algoritma C4.5 pada prediksi  kebakaran  hutan  dengan  studi  kasus  Provinsi Kalimantan Barat. Penelitian dilakukan untuk mengetahui kualitas  model  yang  dihasilkan  dari  algoritma  C4.5  yang bisa  dinilai  berdasarkan  indikator-indikator  evaluasi sesuai dengan metode penelitian yang digunakan.

## II. METODOLOGI
Metodologi  yang  digunakan  adalah Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Metode  tersebut  terdiri dari  beberapa  tahapan  di  antaranya  adalah selecting, preprocessing,  transformation,  data  mining,  evaluation, interpretation [15].  Tahapan  KDD  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar. 1  Tahapan metodologi Knowledge Discovery in Database

## A. Selecting
Terdapat  lima  atribut  penjelas  dan  satu  atribut  target yang  dikumpulkan.  Atribut  penjelas  yang  dikumpulkan adalah data jarak hotspot dengan pusat kota, jarak hotspot dengan  sungai  terdekat,  kecepatan  rata-rata  angin  pada
setiap titik hotspot dan suhu pada setiap titik hotspot serta curah  hujan.  Sedangkan  atribut  targetnya  adalah  hotspot. Data  pusat  kota  didapatkan  dari  digitasi,  data  sungai didapatkan  dari  situs  tanahair.indonesia.go.id.  Data  curah hujan  dan  kecepatan  angin  melalui  proses  interpolasi dengan  data  sumber  berasal  dari  firms.modaps.nasa.gov. Data false  hotspot dibangkitkan  dengan  menggunakan teknik  interpolasi  dengan  bantuan tools pada  Quantum GIS.

## B. Preprocessing
Pada  tahap  ini  data  yang  didapatkan  dilakukan praproses  dengan  cara  mengecek missing  value .  Apabila terdapat missing  value maka  dilakukan  penanganan dengan cara menghapus data.

## C. Transformation
Pada  tahap  ini  dilakukan  perubahan  tipe  data  dari numerik  menjadi  kategorikal.  Data  akan  dilakukan klasifikasi dengan menggunakan tools QGIS.  Pada tahap ini  juga  dipecah  data  menjadi  dua  bagian  yaitu training data dan testing  data. Teknik percentage  split digunakan pada pemisahan data tersebut.

## D. Data mining
Menggunakan tools  Weka dilakukan  pengolahan  data dengan  algoritm  C4.5.  Pada weka terdapat  modul  J4.8 yang  bisa  digunakan  untuk  mengimplementasikan algoritma C4.5.

## E. Evaluasi dan Interpretasi
Evaluasi  dilakukan  dengan  memasukkan data  testing pada  model  yang  dihasilkan  oleh  C4.5.  Indikator  yang dilihat adalah tingkat akurasi  dari model  yang dihasilkan. Semakin  tinggi  nilai  akurasi  maka  kualitas  prediksi  dari model semakin bagus.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  penelitian  pemodelan  C4.5  untuk  prediksi potensi  kebakaran  hutan  telah  dilakukan,  penjelasannya sebagai berikut.
A. Selecting Atribut target hotspot didapatkan dari situs firms.modaps.eosdis.nasa.gov.  Data  yang  didapatkan  dari situs  NASA  tersebut  masih  meliputi  seluruh  wilayah indonesia.  Pada  proses selecting ini  data hotspot yang dipilih  adalah  khusus  untuk  wilayah  provinsi  Kalimantan Barat.  Untuk  itulah  dilakukan  proses clipping sesuai dengan  batas  administrasi  dari  povinsi  Kalimantan  Barat. Semua  data  yang  digunakan  pada  penelitian  merupakan data  tahun  2018.  Gambar  2  merupakan  data  hotspot seluruh wilayah Indonesia.
Gambar. 2 Hotspot tahun 2018
Untuk melakukan proses clipping hotspot diperlukan data spasial  wilayah  Kalimantan  Barat.  Peta  administrasi Kalimantan  Barat  didapatkan  dari  situs  resmi  penyedia dataspasial tanahair.indonesia.go.id. Gambar 3 merupakan peta administrasi Kalimantan Barat.

## Gambar. 3  Peta administrasi Kalimantan Barat
Setelah  mendapatkan  peta  Kalimantan  Barat  maka kemudian  hotspot  di- clip sehingga  menghasilkan  hotspot yang  hanya  ada  di  wilayah  Kalimantan  Barat.  Gambar  4 merupakan hotspot hasil proses clipp dengan menggunakan software QGIS.

## Gambar. 4  Hotspot Kalimantan Barat
Atribut  pusat  kota  didapatkan  dengan  mencari  titik koordinat longitude latitude dari setiap pusat kota tingkat Kabupaten  pada  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Terdapat  14 Kabupaten dan Kotamadya yang digunakan sebagai pusat
kota dan data koordinat dicari dengan mengakses layanan koordinat  dari  distancesto.com.  Adapun  kabupaten  dan kotamadya  yang  digunakan  adalah  Bengkayang,  Kapuas Hulu, Kayong Utara, Ketapang, kota Pontanak, kabupaten Pontianak,  Kubu  Raya,  Landak,  Melawi,  Sanggau, Sekadau,  dan  Sintang.    Hasil  digitasi  lokasi  pusat  kota disajikan pada gambar 5.

## Gambar. 5  Pusat kota
Atribut  kecepatan  angin,  suhu,  dan  curah  hujan didapatkan  dengan  proses  interpolasi  data  di  lima  stasiun pengukuran  cuaca.  Stasiun  pengukuran  cuaca  tersebut adalah  Nangapinoh,  Paloh,  Pangsuma,  Supadio,  Susilo. Data  kecepatan  angin,  suhu,  curah  hujan  didapatkan  dari situs resmi www7.ncdc.noaa.gov/CDO/dataproduct. Setelah  dilakukan  interpolasi  kemudian  dilakukan klasifikasi  sehingga  bisa  diketahui  nilai  atribut  curah hujan,  suhu  dan  kecepatan  angin  dari  masing-masing hotspot.  Gambar  6  menyajikan  hasil  interpolasi  atribut kecepatan angin.

## Gambar. 6  Interpolasi kecepatan angin
Pada  gambar  6  bisa  dilihat  bahwa  terdapat  dua klasifikasi  warna  secara  umum  dimana  warna  yang mendekati  biru  menandakan  kecepatan  angin  yang  tinggi sedangkan  mendekati  merah  kecepatan  anginnya  rendah. Dari  interpolasi  tersebut  bisa  diketahui  hotspot  yang memiliki  kecepatan  angin  tinggi  dan  hotspot  yang memiliki kecepatan angin rendah.
Gambar 7 menyajikan interpolasi suhu.  Nilai suhu pada gambar  7  bisa  dilihat  bahwa  semakin  mendekati  warna merah  maka  nilai  suhu  semakin  kecil  sedangkan  bila semakin  mendekati  warna  biru  maka  nilai  suhu  semakin tinggi.  Dari  interpolasi  tersebut  maka  bisa  dihasilkan klasifikasi  dari  atribut  suhu  untuk  setiap  hotspot. Klasifikasi atribut suhu menjadi tiga kategori yaitu tinggi, rendah, sedang.

## Gambar. 7  Interpolasi suhu

## B. Preprocessing
Praproses  ( preprocessing )  pada  penelitian  ini  adalah melakukan  penanganan  pada missing  value  data .  Data yang memiliki nilai 9.99 atau 9.999 merupakan data jenis missing  value untuk  atribut  curah  hujan,  kecepatan  angin dan suhu. Penanganannya adalah dengan cara menghilangkan data tersebut. Hal tersebut dilakukan sejak dilakukan  penentuan  rataan  nilai  atribut  kecepatan  angin, suhu dan curah hujan untuk setiap stasiun pengukuran.
Sampai  dengan  tahap preprocessing ,  data  yang didapatkan hanya memiliki atribut target (hotspot) dengan nilai True . Untuk itu dibangkitkan 1000 data acak hotspot sehingga  didapatkan False  Hotspot dengan  disertai  nilai atribut penjelas untuk setiap false hotspot tersebut. Hal ini yang  membuat  data  yang  diolah  pada  penelitian  ini sebanyak 8177 data.
Adapun  deskripsi  dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1.
TABEL I DESKRIPSI DATASET No Atribut Tipe Data Keterangan nilai 1 Jarak kota Nominal dekat, sedang, jauh 2 Jarak sungai Nominal dekat, sedang, jauh 3 Kecepatan angin Nominal tinggi, rendah 4. Suhu Nominal rendah, sedang, tinggi 5 hotspot Nominal true, false

## C. Transformation
Terdapat  dua  tahapan  dalam  hal  transformasi  yaitu melakukan integrasi data dan konversi format data, proses pembagian data menjadi data training dan data testing .
1)  Integrasi  dan  Konversi  Format  Data  : Data  yang sudah  didapatkan  kemudian  diintegrasikan  dengan terlebih  dahulu  memberikan  id_hotspot  untuk  setiap atributnya.  Data  dengan  nilai  atribut  target true dan false digabung.  Setelah  itu  format  data  dibuat  dalam bentuk  .csv  agar  bisa  dimasukkan  ke  dalam  weka  3.9.3 (tools untuk pengolahan data).
2)  Pembagian  data  : Pembagian  data  menjadi  data training dan testing dilakukan  dengan  menggunakan metode Cross  validation,  Percentage  split  dan  Use Training Set. Cross validation dipilih 10 Fold , sedangkan percentage split dilakukan skenario 30%, 40%, 50%, 60%, 70%,  80% dan  90%.  Masing-masing  skenario  pembagian data  diolah  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  diamati perbandingan  hasil  prediksinya.  Proses percentage  split dilakukan  dengan  menggunakan tools Weka  sehingga secara  otomatis  akan  terkondisi  pembagian  data  tersebut. Secara  komposisi  data  dengan  atribut  penjelas  dengan nilai False merupakan minoritas.

## D. Data mining
Tahap  data  mining  adalah  tahap  dimana  data  diolah menggunakan  algoritma  C4.5.  Tahap  data  mining  ini menghasilkan  model  klasifikasi  berupa  pohon  keputusan. Pada  penelitian  ini,  dalam  penerapan  algoritma  C4.5 untuk  memprediksi  hotspot  menggunakan  modul  J4.8 pada  Weka versi 3.9.3. Pada gambar  8 dapat dilihat  hasil terbaik dari pemodelan C4.5 berupa pohon keputusan.

## Gambar. 8 Pohon keputusan terbaik
Model  terbaik  didapatkan  dari  pembagian  data  dengan teknik percentage  split dengan  komposisi  80%  data training dan  20%  data testing .  Akurasi  yang  didapatkan sebesar  89,7859  %.  Selengkapnya  terkait  perbandingan evaluasi disampaikan dalam subbab evaluasi.
Model yang dihasilkan tersebut juga dapat ditampilkan melalui rule atau  aturan  yang  mudah  dipahami.  Adapun hasil rule dari pohon keputusan terbaik dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Rule dari pohon keputusan terbaik

## E. Evaluasi dan Interpretasi
Interpretasi
pengetahuan disajikan dengan menggunakan  pohon  keputusan  biner  seperti  yang disajikan  pada  gambar  9.  Dari  pohon  keputusan  biner tersebut  bisa  di -generate rule .  Ada  lima rule atau  aturan yang  dihasilkan  dalam  memprediksi  hotspot  di  provinsi Kalimantan Barat, yaitu:
1. Jika suhu sedang maka hotspot True
2. Jika  suhu  tinggi  dan  jarak  kota  sedang  maka  hotspot False
3. Jika  suhu  tinggi  dan  jarak  kota  dekat,  maka  hotspot True
4. Jika suhu tinggi dan jara kota jauh, maka hotspot False
5. Jika suhu rendah maka hotspot True
Evaluasi  model  digunakan  indikator  akurasi  disajikan perbandingan untuk skenario pada tabel 1.
TABEL II HASIL EVALUASI
Hasil Evaluasi Metode Akurasi Use Training Set 88,331 % Crossvalidation k = 10 fold 88,331 % Percentage Split Training 90% Testing 10% 89,7311% Training 80% Testing 20% 89,7859% Training 70% Testing 30% 88,9533% Training 60% Testing 40% 88,4745% Training 50% Testing 50% 88,4295% Training 40% Testing 60% 88,565% Training 30% Testing 70% 88,4521%

## IV. K ESIMPULAN
Semua  Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  algoritma C4.5  dengan  skenario  percentage  split  80%  data training
dan  20%  data testing mampu  menghasilkan  akurasi terbaik sebesar 89,7859%.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada kementrian melalui hibah Penelitian Dosen Pemula.

## R EFERENSI
[1] L. Tacconi, “Kebakaran Hutan di Indonesia : Penyebab, Biaya dan Implikasi  Kebakaran,”  in CIFOR  Occasional  Paper , 2003, paper No 38(i).
[2] C. A. Sugianto, “Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Untuk Menangani  Data  Tidak  Seimbang  Pada  Data  Kebakaran  Hutan,” Techno.COM. , vol. 14, pp. 336–342, Nov. 2015.
[3] I.  S.  Sitanggang,  R.  Yakoob,  N.  Mustapha,  A.  A.  B.  Nuruddin, “An Extended ID3 Decision Algorithm for Spatial Data,” in Proc. International Conference in Spatial Datamining and Geographical Knowledge Services , 2011, p. 48-53.
[4] A.  Primajaya,  I.  S.  Sitanggang,  L.  Syaufina,  “Visualization  of Spatial Decision Tree For Predicting Hotspot Occurrence in Land and Forest in Rokan Hilir District Riau,” in Proc. IOP Conf. Ser.: Earth Environment. Science , 2017, p. 1-8.
[5] A. Akbar, “ Pruning Pada Fuzzy Decision Tree Dalam Klasifikasi Data  Iklim  dan  Titik  Api  di  Daerah  Tjilik  Riwut,  Palangkaraya, Kalimantan  Selatan,”  S.  Eng.  thesis,  Institut  Pertanian  Bogor, Bogor, Indonesia, Juni 2012
[6] A.  M.  Y.  A.  Suci,  I.  S.  Sitanggang,  “Web-Based  Aplication  for Outliers  Detection  on  Hotspot  Data  Using  K-Means  Algorithm and  Shiny  Framework,”  in Proc.  IOP  Conf.  Ser.:  Earth Environment. Science , 2016, p. 1-8.
[7] T.  Turmudi,  P.  Kardono,  P.  Hartanto,  Y.  Arditasari.  “Forest  and Land  Fire  Prevention  Through  The  Hotspot  Movement  Pattern Approach,” in Proc. IOP Conf. Ser.: Earth Environment. Science , 2018, p. 1-8.
[8] N.  Istiqomah,  I.  S.  Sitanggang,  L.  Syaufina.  “Fire  Spot Identification  Based  on  Hotspot  Sequential  Pattern  And  Burn Area Classification,” BIOTROPIA, vol. 25, pp. 147–155, 2018.
[9] A.  Priyam,  Abhijeet,  R.  Gupta,  A.  Rathee,  S.  Srivastava. “Comparative  Analysis  of  Decision  Tree  Classification Algorithms,”  International  Journal  Of  Current  Engineering  and Technology, vol. 3, pp. 334–337, Juni 2013.
[10] P.  Cortez,  A.  Morais.  “A  Datamining  Approach  to  Predict  Fores Fire  Using  Meteorological  Data,”  Information  System,  pp.  1–12, 2007.
[11] M.  Budi,  R.  Karyadin,  S.  H.  Wijaya.  “Perbandingan  Algoritme Pruning  pada  Decision  Tree  yang  dikembangkan  Dengan Algoritme CART”, Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol. 15, pp. 7- 13 , Desember 2010
[12] Fitriyani, R. Sanjaya, “Komparasi Algoritme LR, K-NN dan SVM untuk  Estimasi  Area  Kebakaran  Hutan”,  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer, Vol. 15, pp. 7-13 , Desember 2010
[13] I.  Rahmayuni,  “Perbandingan  Performansi  Algoritma  C4.5  dan CART  Dalam  Klasifikasi  Data  Nilai  Mahasiswa  Prodi  Teknik Komputer Politeknik Negri Padang”, Jurnal TEKNOIF, Vol. 2, pp. 40-46 , April 2014
[14] D.  Alverina,  A.  R.  Chrismanto,  R.  G.  Santosa,  “Perbandingan Performansi  Algoritma  C4.5  dan  CART  Dalam  Memprediksi Kategori  Indeks  Prestasi  Mahasiswa”,  Jurnal  Teknologi  dan Sistem Komputer, Vol. 6, pp. 76-83 , April 2018
[15] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Datamining  untuk Prediksi  Nilai  dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Teknik Informatika  dengan  Algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes,  KNN,  dan SVM”, Jurnal Tekno Insentif, Vol. 13, pp. 16-25 , April 2019
suhu = sedang: TRUE (5298.0/639.0) suhu = tinggi |   jarak_kota = sedang: FALSE (238.0/109.0) |   jarak_kota = dekat: TRUE (275.0/56.0) |   jarak_kota = jauh: FALSE (28.0/1.0) suhu = rendah: TRUE (2338.0/149.0)