Volume 16/No.1/Mei/2024                                                                                                                               1

## Pemodelan Wilayah Titik Api Kebakaran Hutan Menggunakan Deep Learning
Saruni Dwiasnati* 1 ,Yudo Devianto 2 , Sutan Mohammad Arif 3 , Reza Avrizal 4
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia
3,4 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer,Universitas Indraprasta PGRI,Jakarta, Indonesia
1 saruni.dwiasnati@mercubuana.ac.id , 2 yudo.devianto@mercubuana.ac.id , 3 cutans.muhars@gmail.com , 4 avrizale.pln@gmail.com
*) Corresponding author
( received : 20-03-24, revised : 23-03-24, accepted : 30-04-24)

## Abstract
Indonesia is a tropical country that experiences forest fires every year. Forest fires occur because of the prolonged hot season. Forests are a habitat for many animals and fauna. Forest fires are an environmental problem that occurs very often and is considered important so that it is of local and global concern. This paper presents a study of the classification of  forest  fire hotspot areas  using one  of the Deep Learning  (DL) algorithms, namely  the Convolutional Neural Network (CNN) method. This is very much needed for an introduction to early warning of forest fires in the area. The forest fire hotspot areas used  in this research were collected from the East Nusa Tenggara (NTT) area, especially islands such as Sumba and Timor. The CNN method consists of two stages. The first  stage  is  image  classification  using  feedforward.  The  second  stage  is  the  learning  stage  using  the backpropagation method. The CNN model used in the dataset training process tested the images with several optimizers and obtained high accuracy results. The similarity of the burned area to other bright features reduces the certainty of forest fire detection. The research results show that the CNN model used for the detection and segmentation of burned areas using the selected algorithm, the best performance with deep learning reported in the  literature  is  89%.  The  proposed  technique  is  trained  using  variant  regions  (data  sets)  and  evaluates  the precision based on the recall threshold, with overall accuracy 89%.
Keyword : Hotspots, Forest fires, Deep Learning, Convolutional Neural Networks

## Abstrak
Indonesia merupakan negara tropis yang mengalami kebakaran hutan setiap tahunnya. Kebakaran hutan terjadi disebabkan oleh durasi musim panas yang terlalu lama dari waktu semestinya. Hutan merupakan tempat tinggal berbagai jenis satwa dan fauna yang memiliki banyak kekayaan hayati yang dapat membuat mereka bertahan hidup.  Sering  terjadinya  kebakaran  hutan  menjadi  isu  lingkungan  yang  dianggap  krusial  dan  mendapatkan perhatian  baik  dari  tingkat  lokal  maupun  internasional.  Penelitian  yang  dilakukan  ini  menyajikan  kajian klasifikasi wilayah titik api kebakaran hutan menggunakan salah satu algoritma Deep Learning (DL) yaitu metode Convolutional Neural Network (CNN), hal ini sangat dibutuhkan untuk pendahuluan mengenai peringatan dini kebakaran hutan yang ada di daerah tersebut. Wilayah titik api kebakaran hutan yang digunakan dalam penelitian ini  dikumpulkan  dari  daerah  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT),  terutama  pulau-pulau  seperti  Sumba  dan  Timor. Metode CNN melibatkan dua langkah utama. Langkah pertama adalah pengklasifikasian gambar melalui proses feedforward. Langkah kedua adalah fase pembelajaran menggunakan teknik backpropagation. Model CNN yang digunakan dalam proses pelatihan dataset menguji citra dengan beberapa pengoptimal dan diperoleh hasil akurasi yang tinggi. Kemiripan area yang terbakar dengan fitur terang lainnya mengurangi kepastian deteksi kebakaran hutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  Model CNN yang digunakan Untuk deteksi  dan  segmentasi area terbakar menggunakan algoritma terpilih, kinerja terbaik dengan pembelajaran mendalam yang dilaporkan dalam literatur  adalah  89%.Teknik  yang  diusulkan  dilatih  menggunakan  wilayah  varian  (kumpulan  data)  dan mengevaluasi presisi berdasarkan ambang recall, dengan akurasi keseluruhan 89%.
Kata Kunci : Hotspot, Kebakaran hutan, Pembelajaran Mendalam, Convolutional Neural Network
Volume 16/No.1/Mei/2024                                                                                                                               2

## I. Pendahuluan
Indonesia, yang merupakan negara tropis di Asia, menghadapi kebakaran hutan yang berulang setiap tahun dan tahun di berbagai wilayah yang tersebar. Kebakaran hutan di Indonesia mengalami peningkatan, terutama pada tahun 2019 meningkat sebesar 200,94% dari tahun 2018[1]. Kebakaran hutan adalah peristiwa yang signifikan dan rumit yang melibatkan berbagai aspek kompleks [2]. Akibat yang ditimbulkan dari kebakaran hutan salah satunya adalah gangguan pernafasan yang dialami baik manusia maupun hewan di sekitar tempat kejadian. Asap dari  kebakaran  hutan  yang  disebabkan  oleh  angin  juga  merugikan  negara-negara  di  sekitar  Indonesia,  seperti Malaysia, Singapura, dan Brunei Darussalam. Kebakaran hutan disebabkan oleh beberapa faktor, antara lain alam dan manusia. Sebagian besar kebakaran disebabkan oleh manusia, meskipun faktor-faktor lain seperti kekeringan, angin, sambaran petir, dan topografi mempunyai pengaruh penting terhadap terjadinya dan penyebaran kebakaran. Kebakaran hutan menghadirkan tantangan pemantauan yang serius. Perilakunya tidak jelas dan sulit diprediksi, terutama kebakaran hutan yang besar dan hebat karena kejadian ini mungkin merupakan gabungan dari skenario meteorologi  yang  rumit,  topografi  yang  rumit,  dan  struktur  bahan  bakar  yang  rumit.  Pemodelan  dan  prediksi perilaku kebakaran hutan merupakan tantangan multidisiplin yang ditangani oleh banyak peneliti dari berbagai latar belakang di bidang teknik, ekologi, fisika, ilmu komputer, kimia, matematika, kehutanan, dan bidang lainnya. Selain  itu,  memprediksi  terjadinya  kebakaran  hutan  besar  merupakan  tantangan  komputasi  karena  proses terjadinya  kebakaran  hutan  mencakup  berbagai  skala  spasial  dan  temporal  yang  berkontribusi  besar  terhadap kebakaran hutan.
Pada tahun 2023, terjadi 2,906 insiden kebakaran hutan dan lahan, jumlah ini 30,80% lebih rendah dibandingkan dengan tahun 2019 yang memiliki kondisi El-Nino serupa. Meskipun tahun 2023 memiliki kondisi yang lebih kering, KLHK mencatat bahwa luas kebakaran hutan dan lahan hingga Oktober 2023 mencapai 994.313,18 hektar. Kebakaran hutan yang menyebar terlalu luas membuat petugas pemadam kebakaran hutan kesulitan memadamkan api. Luasnya hutan di Indonesia juga membuat penjaga hutan seringkali tidak menyadari tanda-tanda kebakaran hutan. Selain  itu, kebakaran hutan memiliki konsekuensi yang parah terhadap emisi karbon global. Rata-rata, emisi karbon tahunan bersih dari  kebakaran hutan tropis bernilai sekitar 7,5 hingga 70 Mg ha Antara tahun 2003 dan 2012,  kehilangan tutupan hutan tahunan akibat kebakaran mencapai sekitar 67 juta  ha,  yang merupakan sekitar 1,7% dari  kawasan hutan dunia[3]. Kebakaran hutan dan lahan umumnya terjadi selama musim kemarau yang  panjang  di  beberapa  daerah  seperti  Pulau  Sumatera  dan  Kalimantan  [4].  Informasi  tentang  hotspot didapatkan  melalui  proses  penerimaan  dan  pengolahan  data,  yang  menghasilkan  informasi  titik  panas  serta menginterpretasikan kepercayaan terhadap data tersebut [4]. Hasil identifikasi yang di dapatkan pada tahun 2019, Indonesia mengalami kebakaran hutan dan lahan yang mencakup area seluas 1,64 juta hektar, yang terdiri dari 1,15 juta hektar (70%) di tanah mineral dan 0,49 juta hektar (30%) di tanah gambut. Dari analisis berdasarkan fungsi kawasan, area terbakar dalam kawasan hutan mencapai 912.924 hektar (55%), sedangkan area terbakar di luar  kawasan  hutan  (penggunaan  lahan  lain)  adalah  736.334  hektar  (45%).  Secara  rinci,  area  terbakar  dalam kawasan hutan meliputi Hutan Produksi Tetap sebesar 325.970 hektar (36%); Hutan Konservasi sebesar 226.559 hektar (25%); Hutan Produksi Konversi sebesar 159.138 hektar (17%); Hutan Lindung sebesar 122.740 hektar (13%); dan Hutan Produksi Terbatas sebesar 78.517 hektar (9%). Menurut analisis penutupan lahan, kebakaran terjadi di lahan tidak berhutan seluas 1.551.749 hektar (94%), sedangkan lahan berhutan yang terbakar adalah 97.508 hektar (6%). Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia, yang terjadi hampir setiap tahun, telah menarik perhatian masyarakat global dan para peneliti karena dampak besar yang dihasilkannya. Salah satu insiden terbesar kebakaran  hutan  di  dunia  terjadi  pada  tahun  1997/1998,  mencakup  area  seluas  25  juta  hektar,  termasuk  di Indonesia, di  mana kebakaran  ini terutama disebabkan oleh  praktik pembukaan lahan  yang bertepatan  dengan fenomena El Nino [5]. Kebakaran hutan dan lahan sering terjadi dan dianggap sebagai masalah lingkungan yang penting, sehingga mendapatkan perhatian baik dari tingkat lokal maupun internasional [6]. Setiap tahun, masalah kebakaran hutan semakin bertambah parah. Penyebab utamanya meliputi peningkatan aktivitas penebangan liar, penggunaan  lahan  untuk  pemukiman,  pertanian,  perkebunan  berskala  besar,  pembuatan  hutan  tanaman  yang mudah terbakar, serta kondisi iklim yang mendukung terjadinya kebakaran, termasuk periode dengan curah hujan yang  rendah  [7].  Kebakaran hutan  biasanya dimulai  dari  titik  api  kecil  yang  kemudian meluas  menjadi  besar karena kondisi di lapangan. Langkah-langkah antisipatif diperlukan untuk mencegah penyebaran api lebih lanjut, sehingga  kerugian  dan  dampak  negatif  dapat  diminimalkan.  Salah  satu  tindakan  pencegahan  tersebut  adalah dengan mengidentifikasi jenis titik api sejak awal agar dapat ditangani segera. Kebakaran hutan menyebabkan dampak  signifikan  terhadap  manusia,  terutama  dalam  bentuk  kerugian  ekonomi  akibat  kehilangan  berbagai manfaat yang ditawarkan oleh hutan. Ini termasuk kehilangan pohon-pohon yang sering digunakan untuk bahan bangunan, makanan,  obat-obatan, serta kehilangan satwa liar yang  penting untuk  asupan protein dan kegiatan rekreasi. Selain itu, terdapat juga kerugian ekologis, seperti pengurangan area hutan, berkurangnya ketersediaan
Volume 16/No.1/Mei/2024                                                                                                                               3
udara bersih yang biasanya disediakan  oleh vegetasi hutan, dan hilangnya kemampuan hutan  dalam mengatur siklus air serta mencegah  erosi. Proses  identifikasi  titik  api dalam kebakaran hutan bisa dilaksanakan melalui metode klasifikasi titik api, yang bertujuan sebagai langkah pencegahan untuk menghindari perluasan area yang terbakar [8].  Penelitian  yang dilakukan  oleh [9] yaitu  mengevaluasi hubungan antara  curah hujan dan hotspot untuk mengidentifikasi pola kejadian kebakaran hutan dan lahan di Pulang Pisau, Kalimantan Tengah, dari tahun 2017 hingga 2021. Hasilnya diharapkan memberikan data penting kepada pemerintah tentang tingkat keparahan kebakaran  yang  terjadi  di  wilayah  tersebut  selama  periode  tersebut,  membantu  dalam  pengambilan  kebijakan pengendalian dan sistem peringatan dini kebakaran hutan dan lahan.Penelitian selanjutnya yang diangkat oleh[10] membahas  mengenai  daerah  mempunyai  reflektansi  pasca  kebakaran  yang  berbeda  karena  perbedaan  tanah, topografi,  tingkat  keparahan  kebakaran  dan  faktor  lainnya,  istilah  ini  pada  dasarnya  adalah  efek  acak  yang menjelaskan variabilitas spasial dalam NDVI yang diamati dalam beberapa minggu atau bulan pertama setelah kebakaran.  Ini  adalah  solusi  yang  elegan  dan  baru  terhadap  permasalahan  koreksi  reflektansi  tanah  yang mengganggu studi fraksi tutupan vegetasi.
Hutan adalah ekosistem yang kompleks dan luas yang terdiri dari pohon-pohon tinggi dan berbagai jenis flora serta fauna lainnya yang saling berinteraksi dalam suatu area yang cukup besar. Hutan berperan penting dalam menjaga  keseimbangan  ekologis  dan  lingkungan  planet  kita.  Hutan  mempunyai  banyak  fungi,  antara  lain: Penyimpan Karbon, Produsen Oksigen, Penyedia Habitat, Pengatur Siklus Air, dan Perlindungan Tanah. Dampak lingkungan dari kebakaran hutan dan gambut telah dilaporkan dalam berbagai penelitian [11][12].
Pembelajaran  mesin  (ML)  berkinerja  baik  dalam  memecahkan  masalah  kompleks  dalam  aplikasi  teknik  dan penelitian  ilmiah.  Kecerdasan  Buatan  adalah  salah  satu  cabang  dari  ilmu  komputer  yang  berfokus  pada pengembangan perangkat lunak dan perangkat keras yang memiliki kemampuan untuk beroperasi dan berpikir layaknya manusia [13].  Kecerdasan buatan diterapkan dalam berbagai bidang untuk mengatasi berbagai masalah, termasuk  bisnis[14],  robotika,  pemrosesan  bahasa  alami,  matematika,  gaming,  persepsi  sensoris,  diagnostik medis,  teknik,  analisis  keuangan,  penelitian  ilmiah,  dan  penalaran.  [15].  Deep  Learning  adalah  cara  untuk mengotomatisasi pekerjaan untuk memprediksi dan mengklasifikasikan data menggunakan jaringan saraf tiruan (artificial  neural  networks)  dengan  banyak  lapisan  (atau  "deep")  untuk  memodelkan  abstraksi  data  yang kompleks[16]. Proses pemasukan data, pengolahan dan penyajiannya akan dilakukan secara otomatis oleh mesin. Nilai  positif  dari  penelitian  ini  adalah  berkurangnya  sumber  daya  manusia  profesional  yang  harus mengoperasikannya  dan  efisiensi  dalam  bekerja.  Metode  deep  learning  yang  paling  sederhana  dan  umum digunakan  adalah  Convolutional  Neural  Network  (CNN)[17].  Adapun   proses  pembelajaran    yang   dimaksud adalah  suatu usaha  dalam  memperoleh  kecerdasan  yang melalui  dua tahap  antara lain  latihan (training) dan pengujian  (testing)[18]. Deep learning adalah cabang dari machine learning yang algoritmanya terinspirasi oleh struktur  otak  manusia  dan  saat  ini  sangat  populer  di  kalangan  ahli  data.  Karena  teknologi  deep  learning diintegrasikan dalam berbagai produk berteknologi canggih seperti mobil otonom, serta hadir dalam produk dan layanan yang digunakan sehari-hari seperti asisten digital, Google Translate, dan perangkat yang diaktifkan suara. Deep learning melibatkan jaringan dari beberapa jaringan saraf tiruan yang terhubung satu sama lain.
CNN  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  mengklasifikasikan  data  berupa  gambar.  Metode  CNN  telah banyak digunakan pada penelitian-penelitian sebelumnya dalam klasifikasi jenis gambar atau suara. Metode CNN pada  dasarnya  hanya  mampu  mengolah  data  berupa  gambar  atau  visual.  Nilai  akurasi  yang  tinggi  akan memberikan  kesimpulan  terhadap  metode  yang  diterapkan  dalam  klasifikasi  data[19].  Convolutional  Neural Network (CNN) saat ini digunakan secara luas untuk aplikasi seperti identifikasi citra satelit, pengolahan citra medis, prediksi seri waktu, dan pendeteksi anomali. CNN dirancang untuk mengolah data yang terstruktur dalam bentuk  array,  seperti  gambar berwarna  yang  terbagi  menjadi  tiga  array  2D  yang  merepresentasikan  intensitas piksel di tiga saluran warna. CNN mengoptimalkan pengolahan sinyal dengan memanfaatkan konektivitas lokal, pembagian bobot, teknik pooling, dan penerapan berbagai lapisan. Dalam struktur CNN, terdapat empat lapisan utama  yaitu  Convolution  Layer,  Pooling  Layer,  Dropout  Layer,  dan  Fully  Connected  Laye  [20][21].  Dalam Convolutional  Neural  Network  (CNN),  empat  komponen  utama  bertanggung  jawab  atas  pemrosesan  citra. Pertama, citra akan difilter melalui Convolution Layer yang menggunakan filter untuk mendeteksi karakteristik objek.  Proses  ini  menghasilkan  output  linear  dari  citra  masukan,  di  mana  parameter  seperti  filter,  stride,  dan padding dapat diatur untuk memodifikasi lapisan. Stride mengontrol cara filter bergerak sepanjang ukuran piksel yang ditentukan, sedangkan padding menambahkan piksel tertentu di sekitar citra input untuk mencegah hasil yang terlalu kecil dan kehilangan informasi. Kedua, citra yang telah difilter akan direduksi ukurannya di Pooling Layer,  yang  memilih  nilai  terbesar  dari  setiap  grid  untuk  mengurangi  dimensi  data.  Ketiga,  Dropout  Layer digunakan untuk mencegah overfitting. Keempat, Fully Connected Layer mengubah data menjadi dimensi yang cocok untuk klasifikasi. Agar proses klasifikasi dapat memberikan hasil yang akurat, setiap model harus dilatih dengan data yang berkualitas tinggi [22][23].  2)  ReLu Layer, atau Rectified Linear Unit, adalah lapisan yang
Volume 16/No.1/Mei/2024                                                                                                                               4
mengintroduksi non-linearitas dalam jaringan untuk meningkatkan representasi model, menghasilkan peta fitur yang ditingkatkan. Selanjutnya, 3). Pooling Layer berfungsi untuk mengambil dan mengurangi dimensi fitur yang telah diperbaiki, dengan menggabungkan fitur-fitur tersebut untuk menghasilkan fitur terpadu. Terakhir, 4).Fully Connected  Layer  menghubungkan  semua  neuron  yang  masing-masing  memiliki  koneksi  lengkap  ke  semua aktivasi dari lapisan sebelumnya, memungkinkan jaringan untuk mengklasifikasikan data berdasarkan fitur yang telah dipelajari dan disintesis sebelumnya. Penelitian yang dilakukan oleh [24], mengenali salah satu dari berbagai spesies memerlukan waktu yang signifikan jika dilakukan secara manual. Oleh  karena itu,  fitur  prediksi jenis hewan  yang  telah  dikembangkan  diharapkan  dapat  membantu  peneliti  dalam  mengidentifikasi  makhluk  yang mereka temukan. Fitur ini juga bertujuan untuk memudahkan peneliti dalam mengklasifikasikan apakah hewan yang ditemui sudah dikenal atau belum. Metode yang akan digunakan untuk mengolah citra hewan tersebut adalah Convolutional  Neural  Network  (CNN),  yang  telah  terbukti  efektif  dalam  mengenali  objek  dalam  gambar berdasarkan penelitian sebelumnya.
Penelitian  yang  dilakukan  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  dan  mensgmentasi  area  hutan  yang  terbakar menggunakan model klasifikasi yang dilatih dengan data dari situs penyedia dataset terbuka, Kaggle[25]. Data tersebut diambil dari daerah Nusa Tenggara Barat dan diproses menggunakan algoritma CNN.

## II. Metodologi Penelitian
Gambar  1  menggambarkan  prosedur  penelitian.  Ada  lima  fase  yang  berbeda,  dan  fase  adalah  sebagai  berikut: Identifikasi Masalah, Data Collection, Pra-Processing, C-NN Modelling, Evaluasi Model.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Implementasi  pemodelan  wilayah  titik  api  kebakaran  hutan  menggunakan  data  image  digital  menggunakan metode deep learning.
b. Data Collection
Data citra satelit merupakan sumber data utama untuk memodelkan wilayah titik api kebakaran hutan. Citra satelit yang tersedia dapat mencakup citra multispektral dengan resolusi spasial yang beragam, yang dapat memberikan informasi  tentang  kondisi  lahan,  vegetasi,  dan  kebakaran. Data  cuaca  seperti  suhu  udara,  kelembaban  udara, kecepatan  dan  arah  angin,  dan  curah  hujan  dapat  membantu  dalam  memahami  kondisi  lingkungan  yang berkontribusi terhadap potensi terjadinya kebakaran hutan. Proses membangun dataset adalah mengumpulkan data terkait  yang dapat mewakili munculnya  kebakaran hutan, banyak komponen parameter yang  dapat digunakan dalam identifikasi maslaah yang di angkat. Hal ini parameter terkait dengan keadaan tanaman, keadaan tanah dan berbagai  meteorology  data  yang  mempengaruhi  kebakaran  hutan.  Dalam  penelitian  ini,  kami  memilih  tiga parameter yang terkait dengan tiga aspek (kesehatan tanaman, suhu tanah, dan indikator kebakaran). Parameter pertama adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) yaitu dianggap sebagai indeks vegetasi paling populer  dan  paling  banyak  digunakan  untuk  tanaman,  yang  kedua  parameternya  adalah  LST  (Land  Surface Temperature) yang merupakan suhu tanah, dan terakhir adalah api indikator (Anomali Termal). Pemilihan ketiga parameter tersebut dilakukan berdasarkan sifat permasalahan yang diangkat oleh kertas, yang memprediksi terjadinya kebakaran hutan yang disebabkan secara alami oleh panas atau petir, dalam kedua kasus keadaan  tanaman,  serta  tanah,  memainkan  peran  utama  dan  penting  dalam  terbakar;  tanaman  kering  di  tanah kering dan panas lebih mungkin terbakar daripada tanaman basah di tanah lembab. Setelah memvalidasi model, parameter tambahan akan ditambahkan pekerjaan masa depan untuk meningkatkan model pemantauan kebakaran akhir. Semua data ini dapat diambil dari satelit yang berbeda seperti Terra, Aqua, Landsat, dan Aster. Setiap satelit berisi produk yang berbeda, dan produk ini berbeda dalam ukurannya resolusi spasial, dan rentang spektral. Di bawah ini gambaran dari tiga parameter yang digunakan.
c. Pre-Processing
Volume 16/No.1/Mei/2024                                                                                                                               5
Pre-processing adalah sebuah tahapan pentingyang ada didalam Data Mining hal itu melibatkan pembersihan data dari  unsur-unsur  yang  mengganggu  seperti  duplikasi,  ketidakkonsistenan,  dan  kesalahan  ketik  sebelum  data tersebut  dimasukkan  ke  dalam  model.  Dalam  konteks  machine  learning,  pre-processing  data  adalah  langkah krusial untuk memastikan data yang digunakan memiliki kualitas yang optimal sebelum diterapkan pada model machine learning yang sedang dikembangkan[21]. Untuk penelitian ini, mengingat dataset telah terpisah menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan dan pengujian, langkah pre-processing yang dilakukan adalah normalisasi resolusi gambar atau resize untuk memastikan model yang dibangun dapat mencapai akurasi yang maksimal.
d. C-NN Modelling
CNN, atau Convolutional Neural Network, adalah algoritma pembelajaran mendalam yang telah menjadi sangat populer belakangan ini karena kemampuannya yang efektif dalam mendeteksi objek secara otomatis tanpa perlu campur tangan langsung dari manusia atau pengguna yang menerapkan algoritma tersebut pada objek spesifik [26]. Struktur dari algoritma ini terilhami oleh mekanisme kerja neuron di otak hewan dan manusia, terutama berdasarkan cara kerja korteks visual pada otak kucing, yang mengatur rangkaian sel yang kompleks. Rangkaian ini kemudian direplikasi dalam operasi CNN [27]. Beberapa keuntungan dari penggunaan CNN termasuk fitur pembagian bobot, yang secara efektif mengurangi jumlah parameter dalam jaringan yang perlu dilatih, sehingga membantu mencegah overfitting. Keunggulan lainnya adalah proses belajar atau pemrosesan yang terjadi secara simultan  pada  setiap  lapisan  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi,  yang  menghasilkan  output  model  yang  terstruktur dengan baik dan sangat relian pada fitur yang telah diekstraksi [23]. Berikut beberapa bagian yang termasuk dalam CNN, sebagai berikut:
1. Salah  satu  komponen  penting  dalam  arsitektur  CNN  adalah  Convolutional  Layer.  Lapisan  ini memanfaatkan serangkaian filter konvolusi atau kernel yang bertujuan untuk menciptakan peta fitur keluaran. Selama proses ekstraksi fitur, gambar input dipecah menjadi beberapa segmen berdasarkan piksel yang ditetapkan oleh  parameter  tertentu.  Hasil  dari  proses  konvolusi  ini  bisa  berupa  gambar  yang  berukuran  lebih  kecil  atau memiliki ukuran yang sama tetapi dengan tingkat kedalaman yang berubah [28]. Proses konvolusi pada gambar dapat diilustrasikan seperti yang ditunjukkan pada gambar 2 [23].

## Gambar 2. Proses Convolutional dalam Convolutional Layer
2. Pooling Layer merupakan komponen dalam arsitektur CNN dirancang untuk menghasilkan sub-sampel dari peta fitur yang dibuat oleh lapisan sebelumnya. Tujuan utama dari lapisan ini adalah untuk mengidentifikasi dan  mengekstraksi  keberadaan  fitur-fitur  tertentu  dalam  gambar  masukan.  Dalam  Pooling  Layer,  terdapat beberapa teknik pooling yang bisa digunakan, termasuk max pooling, min pooling, global average pooling (GAP), dan global max pooling [23].
3. Loss  Function  merupakan  salah  satu  metode  yang  dipakai  untuk  mengukur  perbedaan  atau penyimpangan antara kualitas aktual dari suatu produk dan nilai target atau standar yang diharapkan. Meskipun
Volume 16/No.1/Mei/2024                                                                                                                               6
penyimpangan tersebut kecil, kerugian masih akan terjadi. Perbedaan yang lebih besar antara kualitas produk dan nilai  target  akan  menghasilkan  kerugian  yang  lebih  tinggi.  Kerugian  ini  bisa  dianggap  sebagai  "kerugian masyarakat"  karena  mencerminkan  biaya  sosial  dari  variasi  karakteristik  kualitas  produk  yang  dialami  oleh produsen  dan  konsumen.  Fungsi  kerugian  ini  digunakan  untuk  menilai  seberapa  efektif  karakteristik  kualitas dalam mencapai standar yang ditetapkan, dengan mengukur variasi yang terjadi dari nilai target tersebut. 4. Rectified  Linear  Unit  (ReLU)  merupakan  transformasi  nonlinier  yang  berfungsi  mengonversi  input menjadi  output.  Sebagai  fungsi  aktivasi,  ReLU  terkenal  karena  kemampuannya  untuk  mempercepat  proses pelatihan [29]. Menurut sumber lain [30], Rectified Linear Unit (ReLU) adalah fungsi aktivasi yang memiliki kemampuan dalam perhitungan yang sederhana. Dengan ReLU, proses maju dan mundur dapat dilakukan hanya dengan menggunakan kondisi "jika". Ketika elemen inputnya negatif, nilai dapat direset menjadi 0 tanpa harus melakukan operasi perkalian atau pembagian, yang biasa terjadi pada operasi eksponensial. Ini merupakan bagian dari persamaan matematis untuk fungsi aktivasi Rectified Linear Unit (ReLU) [31]. e. Evaluasi Model, Evaluasi Model mempunyai 2 tahapan yaitu penentuan hasil dari Accuracy model yang digunakan  dan  performance  nya.  Evaluasi  dari  hasil  klasifikasi  terbakar/tidak  terbakarnya  wilayah  titik  api kebakaran hutan yang terjadi di NTB, Data tersebut di ambil dari link ( https://github.com/ouladsayadyounes/Wildfires )  dilakukan  dengan  confusion  matrix.  Metode  ini merepresentasikan hasil klasifikasi menggunakan matriks yang dapat dilihat pada Tabel 1 [32][33].
Tabel 1. Confudion Matrix Actual Value Predicted Value TP FP FN TN

## III. Hasil dan Pembahasan
A. Pengumpulan Data
Dataset yang diterapkan dalam penelitian ini berasal dari sistem SANTANU yang terletak di kantor PSTA, dan telah dikategorikan ke dalam dua kelas, yaitu kelas data normal dan kelas data.
B. Pembagian Data
Data yang terkumpul dibagi menjadi dua segmen, yaitu data latih dan data uji, masing-masing dengan proporsi tertentu. Data latih digunakan untuk melatih model, sementara data uji diterapkan dalam pengujian model setelah model tersebut terbentuk.
C. Dalam tahap praproses dan pengolahan data citra masukan, akan dilakukan proses wrapping dan cropping. Wrapping melibatkan pengecekan terhadap tepian objek utama dalam citra untuk menentukan batas maksimalnya, memastikan bahwa objek tetap utuh dalam hasil cropping seperti pada Gambar 3. Tahap training dimulai dengan merubah citra menjadi bentuk vektor. Sehingga alur proses pertama berbentuk seperti Gambar 4.
Volume 16/No.1/Mei/2024                                                                                                                               7
Gambar 3. Pra Proses Data
Gambar 4. Alur Tahap Data Training
Proses pengolahan data citra dimulai dengan mengubah ukuran citra asal menjadi 140 x 140. Citra ini kemudian diubah  ke  grey  scale  untuk  memudahkan  pengolahan  selama  tahap  pelatihan.  Dalam  perancangan  CNN, ditetapkan  jumlah  lapisan  yang  akan  digunakan,  tipe  fungsi  aktivasi,  jumlah  batch,  jumlah  epoch,  ukuran konvolusi, dan ukuran pooling.
E. Klasifikasi CNN Dalam proses ini, data yang telah disiapkan digunakan untuk pelatihan dengan kelas yang sudah ditentukan, guna menghasilkan model sesuai dengan algoritma yang diaplikasikan. Model ini nantinya akan diuji, dan jika hasilnya memuaskan, model tersebut dapat diterapkan dalam sistem untuk klasifikasi titik api kebakaran hutan. Hal ini membantu pihak-pihak terkait dalam membuat keputusan yang berdampak pada masyarakat sekitar. F. Pengujian
Proses ini bertujuan untuk mengevaluasi model yang telah dibuat sebelumnya dengan menggunakan data uji yang sudah disiapkan. Data uji tersebut mewakili data baru yang akan dihasilkan oleh sistem, dengan tujuan utama untuk  mengukur  tingkat  akurasi  model  saat  diterapkan  secara  nyata.  Pengujian  akhir  akan  menggunakan
Volume 16/No.1/Mei/2024                                                                                                                               8
Confusion Matrix untuk menguji model tersebut, dengan total pengujian dilakukan pada 75 data. Data di jelaskan dengan gambar di bawah ini:
Tabel 2. Tabel Data Aktual Prediksi Data TRUE FALSE TRUE 48 3 FALSE 5 19
Dari tabel tersebut didapatkan hasil :
1. True : 48 dokumen 2. True False : 3 dokumen
3. False True : 5 dokumen
4. False False : 19 dokumen
Dengan hasil dari confusi matrix diperoleh akurasi: Akurasi = (True  + False False) / (True + True False + False True + False False) Akurasi = (48 + 19) / (48 + 3 + 5 + 19) Akurasi = 0.89 Akurasi = 89% Akurasi algoritma  CNN yang didapatkan dengan  menggunakan  adalah 0,89atau 89% dalam  pengklasifikasian data titik api  kebakaran hutan menjadi sebuah nilai dalam bentuk accuracy.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  model  yang  telah  dibuat,  akurasi  untuk  data  titik  api  kebakaran  hutan  mencapai  89,8%.  Hal  ini menunjukkan bahwa penggunaan Algoritma CNN dengan Tensorflow dalam klasifikasi memberikan hasil yang sangat  memuaskan.  Akurasi  sebesar  89,8%  ini  membuktikan  bahwa  CNN  dengan  Tensorflow  efektif  dan memiliki performa yang sangat baik dalam teknik klasifikasi.

## Daftar Pustaka
[1] KLHK (2019) ‘Rekapitulasi Luas Kebakaran Hutan dan Lahan (Ha) Per Provinsi Di Indonesia Tahun 2014-2019’, SiPongi - Karhutla Monitoring Sistem, (1), pp. 26– 27. doi: 10.1103/PhysRevB.65.020504.
[2] Rashkovetsky, D., Mauracher, F., Langer, M., Schmitt, M., 2021. Wildfire detection from multisensor satellite imagery using deep semantic segmentation. IEEE J. Sel. Top Appl. Earth Obs. Remote Sens. 14, 7001– 7016.
[3] Van  Lierop,  P.,  Lindquist,  E.,  Sathyapala,  S.  and  Franceschini,  G.,  2015.    Gangguan kawasan  hutan global akibat kebakaran, hama serangga, penyakit dan kejadian cuaca buruk. Ekologi  dan Pengelolaan Hutan, 352,hlm.78-88.
[4] Pinem  A,  Yulianto  S,  Dwiastuti  R.  2022.  Karakteristik spasial  data  hotspot  modis  tahun  2019  di Kota Palangka Raya Provinsi Kalimantan Tengah. Jurnal Hutan Tropika. 17(148):104–113.
[5] Tacconi,  L.  (2003).  Kebakaran  hutan  di Indonesia:  Penyebab,  Biaya  dan Implikasi  Kebijakan. Center  for International Forestry Research, 38(i)
[6] Cahyono  SA, P  Warsito  S,  Andayani  W,  H  Darwanto  D. 2015. Faktor-faktor yang mempengaruhi kebakaran hutan  di  Indonesia  dan  implikasi  kebijakannya. Jurnal Sylva Lestari. 3(1):103-112.
[7] Mardiani D. 2014. Hubungan curah hujan  dan titik panas (hotspot)  dalam  kaitannya  dengan  terjadinya kebakaran  di  Provinsi  Aceh  [skripsi].  Bogor  (ID): Institut Pertanian Bogor.
[8] Saruni  Dwiasnati  and  Yudo  Devianto,  “Classification  of  forest  fire  areas  using  machine learningalgorithm,” World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences, vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.30574/wjaets.2021.3.1.0048
[9] Bambang Hero Saharjo dan Uswatun Hasanah. Analisis Faktor Penyebab Terjadinya Kebakaran  Hutan Dan Lahan Di Kabupaten Pulang Pisau, Kalimantan Tengah. Jurnal Sulvikurtur Tropika. Vol 14. No 01, April. 2023
[10] Gao, L., Wang, X., Johnson, B.A., Tian, Q., Wang, Y., Verrelst, J., Mu, X., Gu, X., 2020. Remote sensing algorithms for estimation of fractional vegetation cover using pure vegetation index values: A review. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 159, 364–377.
[11] Langman B. (2014) The effects of vegetation and peat fire emissions in Indonesia on air pollution and global climate. Asian Journal of Water, Environment and Pollution 11(1): 3–11.
[12] Othman J., Sahani M., Mahmud M., Ahmad M. K. S. (2014) Transboundary smoke haze pollution in Malaysia:  Inpatient health  impacts  and  economic valuation.  Environmental  Pollution  189:  194–201.  Crossref. PubMed.
[13] Sunarya,  A.,  Santoso, S.,  &  Sentanu,  W.  (2015). Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Gangguan Jaringan  Lan.  CCIT  Journal, 8(2), 1–11 [14] Rahardja,  U.,  Roihan,  A.,  &  others.  (2017). Design  of  Business  Intelligence  in Learning Systems Using iLearning Media. Universal  Journal  of  Management,  5(5), 227–235.Goldberg, D. E., & Holland, J. H. (1988). Genetic algorithms  and  machine  learning. Machine Learning, 3(2), 95–99.
[15] Russell,  S.  J.,  &  Norvig,  P.  (2016).  Artificial intelligence:  a  modern  approach. Malaysia; Pearson Education Limited [16] Stowell, D., Wood, M. and Pamuła, H. (2018) ‘arXiv : 1807 . 05812v1 [ cs . SD ] 16 Jul 2018 Automatic acoustic detection of birds through deep learning : the ﬁ rst Bird Audio Detection challenge’, (15), pp. 1–21.
[17] Florentin, J., Dutoit, T., Verlinden, O., 2020. Detection and identiﬁcation of European woodpeckers with deep convolutional neural networks. Ecol. Inf. 55, 101023. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2019.101023.
[18] Huang,    G.-B.,    Zhu,    Q.-Y.,    &    Siew,    C.-K.    (2006).  Extreme    learning    machine:    theory    and applications.  Neurocomputing,  70(1–3), 489–501.
[19] Zottesso, R.H.D., Costa, Y.M.G., Bertolini, D., Oliveira, L.E.S., 2018. Bird species identiﬁcation using spectrogram and dissimilarity approach. Ecol. Inf. 48, 187– 197. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2018.08.007 .
[20] E.  N.  Arrofiqoh  and  H.  Harintaka,  “Implementasi  Metode  Convolutional  Neural  Network  Untuk Klasifikasi  Tanaman    Pada    Citra    Resolusi    Tinggi,”    Geomatika,    vol.    24,    no.    2,    p.    61,    2018,doi: 10.24895/jig.2018.24-2.810 [21] J.   Han,   M.   Kamber,   and   J.   Pei, Data   mining:   Data   mining   concepts   and   techniques.   2014. doi: 10.1109/ICMIRA.2013.45 [22] Suyanto,  K.  N.  Ramadhani,  and  S.  Mandala,  “Deep  Learning  Modernisasi  Machine  Learning untuk  Big Data,” in DEEP LEARNING Modernisasi Machine Learning untuk Big Data, Informatika, 2019, pp. 33–41
[23] L.  Alzubaidi et  al., Review  of  deep  learning:  concepts,  CNN  architectures,  challenges,  applications, future directions, vol. 8, no. 1. Springer International Publishing, 2021. doi: 10.1186/s40537-021-00444-8.
[24] Dhika, H., Rahma Kurnianda, N., Ananta, W., Matematika, F. I., Alam, P., Komputer, F. I., & Mercu Buana,  U.  (n.d.).  Model  Prediksi  Jenis  Hewan  dengan  Metode  Convolution  Neural  Network. http://www.kaggle.com/c/dogs-vs . Format. Volume 9 Nomor 1 Tahun 2020   ::   ISSN : 2089 - 5615 :: E-ISSN : 2722 - 7162 [25] N.        Padia,        P.        Siddharth,        A.        Hirpara,        and        D.        Jani,        “Cataract        dataset.” https://www.kaggle.com/datasets/nandanp6/cataract-image-dataset
[26] Q. Zhang, M. Zhang, T. Chen, Z. Sun, Y. Ma, and B. Yu, “Recent advances in convolutional neural network acceleration,” Neurocomputing, vol. 323, pp. 37–51, 2019, doi: 10.1016/j.neucom.2018.09.038.
[27] D. H. Hubel and T. N. Wiesel, “Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat’s visual cortex,” J. Physiol., vol. 160, no. 1, pp. 106–154, 1962, doi: 10.1113/jphysiol.1962.sp006837.
[28] M.  W.  Ilahi,  C.  N.  Apriyani,  A.  Desiani,  N.  Gofar,  Y.  Andriani,  and  M.  R.  Halim,  “Classification of Geometric Batik Motif Typical of Indonesian Using Convolutional Neural Network,” J. Tek. Inform., vol. 15, no. 1, pp. 91–100, 2022, doi: 10.15408/jti.v15i1.24968 [29] M.  W.  Ilahi1,  C.  N.  Apriyani,  A.  Desiani,  N.  Gofar,  Y.  Andriani,  and  M.  R.  Halim,  “Classification of Geometric Batik Motif Typical of Indonesian Using Convolutional Neural Network,” vol. 15, no. 1, pp. 91– 100, 2022
[30] A.  K.  Putra  and  H.  Bunyamin,  “Pengenalan  Simbol  Matematika  dengan  Metode  Convolutional Neural Network ( CNN ),” vol. 2, no. November, pp. 426–433, 2020.
[31] A.  Farhah,  A.  L.  Prasasti,  and  M.  W.  Paryasto,  “Implementasi  Recurrent  Neural  Network  dalam Memprediksi Kepadatan  Restoran  Berbasis  LSTM,” J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  2,  p.  524, 2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2916.
[32] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
Volume 16/No.1/Mei/2024                                                                                                                               10
[33] D.    Putra    and    A.    Wibowo,    “Prediksi    Keputusan    Minat    Penjurusan    Siswa    SMA    Yadika    5 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 2, pp. 84–92, 2020.