## IMPLEMENTASI ALGORITMA BI-LSTM DALAM MENDETEKSI ENTITAS WAKTU DAN LOKASI KEBAKARAN HUTAN
Dwi Ahmad Dzulhijjah 1 , Kusrini 2* , Kumara Ari Yuana 3 1,2,3 Magister Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta kusrini@amikom.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini berfokus pada penerapan algoritma Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) untuk identifikasi  entitas  waktu  dan  lokasi  dalam  konteks  kebakaran  hutan  menggunakan  teks  berbahasa  Indonesia. Melalui  eksperimen,  model  dievaluasi  dengan  mengukur  akurasi  dan  loss,  khususnya  terkait  data  teks  yang berkaitan  dengan  kebakaran  hutan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  peningkatan  kinerja  model  selama  proses pelatihan, dengan mencapai tingkat akurasi tertinggi pada 75.2% pada epoch terakhir. Kurva loss menunjukkan penurunan  yang  konsisten  hingga  mencapai  nilai  minimum  pada  0.801.  Evaluasi  model  pada  data  uji menghasilkan nilai loss sebesar 0.8750 dan akurasi sebesar 70.49%. Temuan ini menegaskan efektivitas model dalam  mendeteksi  entitas  waktu  dan  lokasi  kebakaran  hutan,  memberikan  kontribusi  signifikan  pada pengembangan teknologi deteksi dini bencana alam, terutama dalam konteks kebakaran hutan di Indonesia.
Keyword : LSTM, NER, Kebakaran Hutan,Entitas Waktu, Entitas Lokasi.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  dengan  hutan tropis  yang  memiliki  keanekaragaman  hayati  dan kelimpahan  alam  yang  sangat  tinggi  ( high biodiversity) [1] . Namun,  hutan-hutan  ini  sering menghadapi  ancaman  serius,  seperti  kebakaran hutan,  yang  dapat  membahayakan  ekosistemnya, serta kesehatan dan kehidupan manusia. Kebakaran hutan  telah  menjadi  masalah  yang  sering  terjadi  di berbagai wilayah Indonesia, khususnya pada musim kemarau.  Selain  itu,  kebakaran  hutan  juga  dapat menimbulkan masalah serius terkait kualitas udara, kehilangan habitat satwa liar, dan kerugian ekonomi yang signifikan [2].
Dalam upaya menanggulangi kebakaran hutan, keterangan  mengenai  waktu  dan  lokasi  menjadi aspek  yang  sangat  krusial.  Cepat  dan  akuratnya penentuan  waktu  dan  lokasi  kebakaran  hutan menjadi  hal  yang  sangat  dibutuhkan  untuk mengkoordinasikan  langkah-langkah  pemadaman, memberi  informasi  kepada  masyarakat,  dan merencanakan  tindakan  selanjutnya.  Keterangan mengenai  waktu  dan  lokasi  kejadian  kebakaran hutan  menjadi  informasi  pertama  yang  harus diketahui dalam upaya penanganan kebakaran hutan [3].
Pemanfaatan  teknologi  Pemrosesan  Bahasa Alami (Natural Language Processing - NLP) dalam mendeteksi entitas lokasi dan waktu pada data teks dapat membantu dalam mempercepat pengumpulan informasi  yang  diperlukan  untuk  penanggulangan kebakaran hutan [4]. Salah satu metode yang umum digunakan  dalam  NLP  adalah  penggunaan  model berbasis Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  [5] , yang mampu memahami konteks dan urutan dalam teks [6]. Terdapat variasi dan perkembangan model LSTM seperti LSTM-GRU, LSTM-CRF, Bi-LSTM yang  memungkinkan  untuk  dilakukan  eksplorasi eksperimen model [7].
Oleh karena itu penelitian ini mengimplementasikan Bidirectional  LSTM atau juga  disebut Bi-LSTM untuk  mendeteksi  entitas waktu  dan  lokasi  dalam  teks  yang  mengandung narasi  atau  kata  “kebakaran  hutan”.  Selanjutnya hasil  deteksi  akan  dievaluasi  dengan  menghitung nilai akurasi model Bidirectional LSTM. Penelitian ini  berkontribusi  dalam  pengembangan  model pengenalan  entitas  waktu  dan  lokasi  kebakaran hutan  guna mitigasi bencana menggunakan algoritma rekuren yang efektif yakni Bi-LSTM.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan pustaka pada penelitian ini memperkenalkan  serangkaian  penelitian  terkait  di bidang Named  Entity  Recognition  (NER) dan penggunaan  algoritma Long  Short-Term  Memory (LSTM) dalam pemrosesan teks. Penelitian sebelumnya  menyoroti  pentingnya Named  Entity Recognition (NER) dalam mengambil informasi dari dokumen  teks  [8].  Metode LSTM mampu mendeteksi  entitas-entitas  yang  sudah  diberikan label  dan dichunking [6].  Selanjutnya,  penelitian terkait  NER  dengan  model  Bi-LSTM+CRF memberikan  kontribusi  yang  signifikan,  meskipun cakupan  kurang  pada  bahasa  Indonesia  dan optimalisasi parameter LSTM [9].
Terdapat  penelitian  membahas  peran  teknik Deep  Neural  Network  (DNN) ,  terutama  model Bidirectional  LSTM-CRF ,  dalam  ekstraksi  entitas bernama  dari  teks.  Penelitian  ini  mengeksplorasi penggunaan word  embedding  (Glove  dan  Fasttext) dan  kombinasi  fitur  input  kata  dan  karakter  pada model Convolutional  Neural  Network  (CNN) dan Bidirectional LSTM dengan atau tanpa Conditional Random  Field  (CRF) .  Hasilnya  menunjukkan potensi kombinasi fitur input [10].
Sebuah  inovasi  baru  dalam  meningkatkan Named  Entity  Recognition  (NER) diperkenalkan
Copyright (c) 2023 Jurnal Mnemonic
oleh  melalui  model Adversarial  Trained  LSTM- CNN  (ASTRAL) dengan Gated-CNN dan  pelatihan adversarial [11].  Evaluasi  pada  tiga  benchmark menunjukkan  bahwa  ASTRAL  mencapai  hasil terbaik, menonjolkan kemampuannya dalam mencapai  konvergensi  yang  lebih  cepat  dan ketahanan  terhadap overfitting .  Sementara  itu terdapat pembahasan NER dalam konteks biomedis dengan  mempresentasikan  model  berbasis  Bi- LSTM-CRF yang menerapkan mekanisme perhatian untuk  mengatasi  tantangan  ketergantungan  jangka panjang  [12].  Kontribusi  studi  ini  terletak  pada pengembangan model NER biomedis dengan fokus khusus  pada  jenis  entitas  baru  dan  tidak  terlihat dalam data biomedis yang terus berkembang.
Dari  berbagai  penelitian  LSTM  berikut kombinasi dan varianya  mampu  mendeteksi entitas bernama  mulai  dari  entitas  biomedis  [12],  secara umum  [8]  dan  untuk  data  yang dichunking [6]. Tinjauan  pustaka  ini  mendukung  penelitian implementasi  Bi-LSTM  dalam  mendeteksi  entitas lokasi  dan  waktu  dalam  konteks  kebakaran  hutan. Penelitian terkini dalam mendeteksi entitas bernama kebakaran menggunakan Bi-LSTM dilakukan dengan  menggunakan  teks  berita  daring  dan berfokus  pada  wilayah  Jakarta  [13],  penelitian tersebut  sangat  dekat  dengan  penelitian  yang dilakukan yakni mendeteksi entitas lokasi kebakaran hutan  menggunakan  model  Bi-LSTM,  sehingga dapat  menjadi  bukti  efektivitas  model  dalam mendeteksi  teks  atau  artikel  bahasa  dalam  bentuk sekuensial,  berikut  mendeteksi  entitas  waktunya juga dapat dilakukan..

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian yang dilakukan merupakan penelitian  eksperimental  melibatkan  uji  coba implementasi  algoritma  bidirectional  LSTM  untuk mendeteksi  entitas  waktu  dan  lokasi  kebakaran hutan  selanjutnya  dievaluasi  dengan  hasil  akurasi dan loss nya.  Penelitian  ini  mencakup  tahapan lengkap  dalam  pelatihan  model Named  Entity Recognition  (NER) menggunakan  jaringan  syaraf rekurensi (RNN) dengan lapisan LSTM [13].
Dalam penelitian ini, proses penelitian dimulai dengan teliti mengumpulkan dataset yang terdiri dari 19.845  kata  yang  diambil  dari  1.103  kalimat.  Data tersebut  berasal  dari  diskusi  Twitter  yang  khusus terkait dengan kebakaran hutan. Dataset  mencakup lanskap  linguistik  yang  beragam,  mencakup berbagai subtleties yang umumnya ditemukan dalam tweet  yang  membahas  kejadian  kebakaran  hutan. Kurasi  dataset  ini  dilakukan  secara  sengaja, mengingat  sifat  adaptifnya,  untuk  memastikan bahwa  model  menghadapi  berbagai  gaya  bahasa yang umumnya digunakan selama keadaan darurat.
Selama  tahap  pra-pemrosesan  data,  skema encoding BIO [14] diterapkan, sebuah metode yang telah  mapan  dalam  Pengenalan  Entitas  Bernama (NER).  Sebagai  contoh,  dalam  kalimat  "Terjadi
Kebakaran  Hutan  17.00  Sore,"  kata  "Terjadi," "Kebakaran,"  dan  "Hutan"  diberi  label  "O,"  yang berarti  "Outside"  dari  entitas  bernama.  Sementara itu,  kata  "17:00"  diberi  label  "B-Time"  sebagai "Beginning"  dari  entitas  waktu,  dan  kata  "Sore" diberi  label  "I-Time"  sebagai  "Inside"  dari  entitas waktu. Pendekatan ini memungkinkan model untuk mengenali  batas  dan  komponen  dari  entitas bernama,  serta  memberikan  informasi  kontekstual yang  penting  selama  proses  pelatihan.  Skema encoding BIO  membantu  pemahaman  model terhadap  kata-kata  masukan  dan  tag  yang  terkait, meningkatkan kemampuan  model untuk mengenali struktur kalimat yang lebih kompleks [14]. Ilustrasi penerapan konsep ini dapat dilihat pada Gambar 1..

## Gambar 1. Implementasi Skema BIO dalam Teks
Kebakaran Hutan
Setelah  penerapan encoding BIO,  langkah- langkah pra-pemrosesan tambahan dilakukan untuk memformat data dengan tepat untuk pelatihan. Dua kamus, yaitu `word2idx` dan `tag2idx`, dibuat untuk memetakan  kata-kata  dan  tag  ke  indeks  numerik masing-masing.  Transformasi  ini  memudahkan pemahaman model terhadap kata-kata masukan dan tag yang terkait sepanjang proses pelatihan.
Setelah  menerapkan  skema encoding BIO, dilanjutkan dengan langkah-langkah pra- pemrosesan  tambahan  untuk  memformat  data dengan  tepat  untuk  keperluan  pelatihan.  Tahap  ini melibatkan pembentukan dua kamus penting,  yaitu word2idx  dan  tag2idx,  yang  dirancang  untuk memetakan  kata-kata  dan  tag  ke  indeks  numerik masing-masing.  Transformasi  ini  terbukti  krusial dalam  meningkatkan  pemahaman  model  terhadap kata-kata  masukan  dan  tag  yang  terkait  sepanjang seluruh proses pelatihan.
Untuk menyiapkan data masukan, modul yang digunakan tensorflow.keras.preprocessing.sequence [15].  Urutan  kata-kata  diubah  menjadi  indeks numerik  dengan  merujuk  pada  kamus  word2idx. Setelah  itu,  urutan-urutan  ini  mengalami  padding hingga panjang maksimum 50 menggunakan fungsi ‘pad_sequences’, memastikan ukuran masukan yang seragam  untuk  model.  Padding  diterapkan  di  akhir setiap  urutan,  dengan  nilai  khusus  num_words-1 yang  ditetapkan  untuk  mewakili  padding  dalam ruang indeks numerik.
Demikian  pula,  urutan-urutan  tag  mengalami transformasi sejajar. Dengan  memanfaatkan kamus ‘tag2idx’,  proses  konversi  label  tag  ke  indeks numerik  difasilitasi.  Urutan-urutan  tag  ini  juga  di- padding  hingga  panjang  maksimum  yang  sama menggunakan  fungsi  ‘pad_sequences’.  Penting
dicatat  bahwa  tag  khusus  "O"  (Outside)  diberi indeks numerik yang sesuai dengan tag2idx["O"]
Pipeline pra-pemrosesan  yang  teliti  ini memainkan  peran  kunci  dalam  menyiapkan  data untuk pelatihan  yang efektif. Ini  membekali  model dengan  urutan  masukan  terstruktur  dan  tag  yang sesuai,  memberikan  dasar  yang  diperlukan  agar model  dapat  belajar  pengenalan  entitas  bernama, terutama dalam konteks percakapan di Twitter yang berkaitan dengan kebakaran hutan. Format masukan yang  seragam  memastikan  bahwa  model  dapat efektif menangkap nuansa dan variasi dalam bahasa yang umumnya ditemukan dalam diskusi semacam itu, berkontribusi pada kekokohan dan adaptabilitasnya selama pelatihan.
Arsitektur  model  yang  diusulkan  mencakup berbagai lapisan yang dirancang secara cermat untuk menangkap  informasi  yang  relevan  dari  data. Lapisan-lapisan tersebut termasuk lapisan embedding,  dropout  spasial, Bi-LSTM ,  dan  lapisan time-distributed  dense untuk output  softmax . Pengaturan  spesifik  untuk  lapisan  LSTM  dapat dilihat  pada  Tabel  1,  yang  memberikan  detail tentang  jenis  lapisan,  jumlah  unit,  dan dropout rekuren yang digunakan.
Tabel 1. Setting Model LSTM Lapisan Jenis Jumlah Unit Dropout Recurrent Input Layer (Embedding) Embedding - - Hidden Layer (LSTM Bidirectional ) Bidirection al LSTM 100 0.1
Model ini dikompilasi menggunakan pengoptimal Adam, fungsi kerugian sparse_categorical_crossentropy , dan metrik akurasi. Pelatihan model dilakukan selama 10 epoch dengan  ukuran  batch  sebesar  32.  Selama  proses pelatihan,  beberapa callback digunakan  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas model. ModelCheckpoint digunakan  untuk  menyimpan bobot terbaik selama pelatihan,
‘ PlotLossesCallback’ memantau  perubahan loss selama  pelatihan,  dan  ‘ EarlyStopping’ digunakan untuk menghentikan pelatihan jika akurasi pengujian tidak meningkat setelah satu epoch .
Secara  keseluruhan,  arsitektur  model  ini dirancang dengan cermat untuk memastikan bahwa model  dapat  belajar  dengan  baik  dari  data  yang diberikan.  Penggunaan Bi-LSTM memungkinkan model  untuk  mengakses  konteks  dari  kedua  arah dalam  urutan  data,  sementara  lapisan  embedding membantu mengonversi kata-kata menjadi representasi  vektor  yang  bermakna.  Pengaturan dropout dan callback yang  diterapkan  dalam pelatihan bertujuan untuk mencegah overfitting dan memastikan  konvergensi  yang  baik  selama  proses
pembelajaran. Ringkasan arsitektur model ini dapat dilihat pada Gambar 1, yang memberikan gambaran visual  tentang  struktur  dan  hubungan  antar-lapisan dalam model.
Gambar 1. Summary Model
Sehingga,  penggunaan  LSTM  bidireksional dalam  arsitektur  model  ini  bertujuan  utama  untuk menangkap  konteks  temporal  yang  mungkin melibatkan informasi dari kedua arah dalam urutan data. Hal ini memungkinkan model untuk lebih baik memahami  hubungan  antar  kata-kata  dan  konteks sekitarnya. Selain itu, lapisan time-distributed dense digunakan  untuk  menghasilkan output  softmax , yang memberikan probabilitas untuk setiap kategori entitas pada setiap langkah waktu.
Perlu ditekankan bahwa jumlah total parameter model sebanyak 415,314 memberikan kompleksitas yang  cukup  untuk  model  dapat  mempelajari representasi  yang  mendalam  dari  data  pelatihan selama  proses  pelatihan.  Penggunaan  LSTM bidireksional dan lapisan time-distributed dense ini bersinergi  untuk  mencapai  pemahaman  yang  lebih baik terhadap entitas terkait kebakaran hutan dalam teks.
Proses  evaluasi  model  pada  data  pengujian menjadi  langkah  kritis  untuk  mengevaluasi  kinerja model  yang  telah  dilatih.  Dengan  menggunakan fungsi  `model.evaluate`,  kita  dapat  memperoleh informasi tentang loss dan akurasi model pada data pengujian.  Hasil  eksperimen  ini  menjadi  landasan yang  penting  dalam  mengukur  sejauh  mana  model dapat  mengenali  entitas  terkait  kebakaran  hutan dengan akurat dalam konteks teks.
Selanjutnya, pendekatan sistematis ini membawa manfaat tambahan karena memungkinkan  pengembang  untuk  mendapatkan wawasan  yang  mendalam  tentang  kinerja  model, melibatkan  analisis  terhadap  loss  dan  akurasi  pada data  pengujian.  Dengan  demikian,  eksperimen  ini memberikan sumbangan signifikan dalam mengembangkan  model  NER  yang  efektif  sesuai dengan  tujuan  penelitian,  yaitu  mengidentifikasi entitas terkait kebakaran hutan secara akurat dalam teks.  Pendekatan  ini  menciptakan  dasar  yang  kuat untuk  pengembangan  model  NER  yang  dapat
diandalkan dalam  menangani tugas-tugas serupa di masa depan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1.   Performa Model Bidirectional LSTM
Dalam  eksperimen  ini,  diimplementasikan model Bidirectional LSTM untuk mendeteksi entitas waktu  dan  lokasi  terkait  kebakaran  hutan. Implementasi  model  melibatkan  variasi  parameter dan  iterasi  untuk  mengoptimalkan  kinerja  model. Hasil  pelatihan  menunjukkan  evolusi  akurasi  dan loss pada  set  pelatihan  dan  validasi  selama  10 epochs .
Pada  tahap  pelatihan,  teramati  bahwa  akurasi pada  set  pelatihan  mengalami  peningkatan  yang signifikan  seiring  dengan  berjalannya epochs . Dimulai  dari  nilai  awal  sebesar  63.4%  pada epoch pertama,  akurasi  terus  meningkat  hingga  mencapai puncaknya  pada  75.2%  pada epoch terakhir. Sementara  itu,  akurasi  pada  set  validasi  mencapai tingkat maksimal sebesar 71.6%, dan tetap stabil di sekitar 70.5% pada akhir proses pelatihan.
Selanjutnya,  jika kita  melihat kurva loss pada set  pelatihan,  terlihat  penurunan  yang  konsisten selama  seluruh  epochs.  Kurva  ini  mencapai  nilai minimum  pada  0.801,  mencerminkan  kemampuan model  dalam  mengurangi  tingkat  kesalahan  pada data  pelatihan.  Hal  serupa  juga  terjadi  pada  kurva loss  pada  set  validasi,  yang  menurun  hingga mencapai nilai minimum pada 0.875. Ini mengindikasikan bahwa model mampu menggeneralisasi dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Gambar 2.  Grafik Performa Training
Ketika  model  dievaluasi  pada  data  uji, ditemukan bahwa loss pada data uji  adalah sebesar 0.8750,  mencerminkan  tingkat  kesalahan  model pada data tersebut. Sementara itu, akurasi pada data uji  mencapai  70.49%,  memberikan  gambaran tentang sejauh mana model dapat menggeneralisasi informasi  dari  data  pelatihan  ke  data  yang  baru. Visualisasi  metrik-metrik  ini  dapat  dilihat  pada Gambar  2,  yang  merepresentasikan  perubahan akurasi  dan loss selama  proses  pelatihan  dan evaluasi  model.  Hasil  eksperimen  ini  memberikan wawasan  mendalam  tentang  kemampuan  model
Bidirectional LSTM dalam mengenali entitas terkait kebakaran  hutan,  memperkuat  dasar  pengetahuan dalam  pengembangan  model  NER  untuk  tugas serupa di masa depan.
Penampilan grafik di Gambar 2 merepresentasikan  secara  visual  metrik-metrik tersebut selama proses training dan evaluasi model. Hal  ini  membantu  dalam  pemahaman  yang  lebih baik terhadap kinerja model secara keseluruhan.

## 4.2.   Analisis
Dalam  membandingkan  akurasi  pada  set pelatihan  dan  validasi,  perbedaan  yang  diamati memberikan  indikasi  penting  tentang  sejauh  mana model  mampu  beradaptasi  dengan  data  baru. Meskipun  terdapat  perbedaan  antara  kedua  metrik tersebut,  tingginya  nilai  akurasi  pada  kedua  set menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kemampuan yang  baik  untuk  memahami  dan  mengenali  pola dalam  data.  Hal  ini  mencerminkan  bahwa  model mampu  melakukan  generalisasi  dengan  baik terhadap informasi yang terdapat pada set pelatihan, bahkan pada data yang belum pernah dilihat pada set validasi.
Selanjutnya, nilai loss yang rendah pada kedua set memberikan indikasi bahwa model Bidirectional LSTM  berhasil  mengurangi  tingkat  kesalahan dengan efektif. Penurunan konsisten pada kurva loss menunjukkan bahwa model telah mampu mengoptimalkan parameter dan memahami struktur data  dengan  baik  selama  proses  pelatihan.  Hal  ini menegaskan kemampuan model dalam menghasilkan  representasi  yang  akurat  dari informasi yang terkandung dalam set pelatihan dan validasi.
Dalam  konteks  performa  model,  meskipun akurasi  pada  set  validasi  tidak  mencapai  tingkat yang  sama  dengan  set  pelatihan,  model  tetap memberikan  hasil  yang  baik  dan  dapat  diandalkan pada  data  baru.  Perbaikan  pada  nilai val_loss pada epoch  3,  yang  diikuti  dengan  penyimpanan  model terbaik,  menunjukkan  kemampuan  adaptasi  model sepanjang  proses  pelatihan.  Ini  memberikan keyakinan  bahwa  model  dapat  menghasilkan  hasil yang  konsisten  dan  dapat  diandalkan  dalam mendeteksi  entitas  waktu  dan  lokasi  kebakaran hutan.
Namun,  untuk  memberikan  wawasan  yang lebih  mendalam,  evaluasi  model  pada  data  uji menjadi  langkah  penting.  Hasil  evaluasi  ini memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang sejauh mana model dapat digeneralisasikan ke data yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Meskipun hasilnya cukup baik dengan loss sebesar 0.8750 dan akurasi  70.49%,  pertimbangan  lebih  lanjut  perlu dilakukan terkait faktor-faktor seperti keseimbangan kelas  dan  penyesuaian  parameter  untuk  potensi pengembangan lebih lanjut.
Dengan  demikian,  hasil  dan  analisis  ini memberikan wawasan komprehensif tentang kinerja
model  Bidirectional  LSTM  dalam  mendeteksi entitas waktu dan lokasi kebakaran hutan. Evaluasi yang  cermat  dan  pemahaman  mendalam  terhadap hasil  eksperimen  ini  menjadi  kunci  untuk mengoptimalkan model dan menyusun rekomendasi bagi  pengembangan  masa  depan.  Keseluruhan, eksperimen  ini  menggambarkan  langkah-langkah kritis  dalam  mengembangkan  model  NER  yang dapat  diandalkan  dan  adaptif  dalam  menghadapi tugas klasifikasi entitas pada teks terkait kebakaran hutan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Penelitian ini mengimplementasikan algoritma
Bidirectional LSTM untuk mendeteksi entitas waktu dan  lokasi  kebakaran  hutan.  Hasil  eksperimen menunjukkan  bahwa  model  mampu  meningkatkan akurasi  dari  63.4%  pada epoch pertama  hingga mencapai  75.2%  pada epoch terakhir  pada  set pelatihan.  Meskipun  terdapat  perbedaan  dengan akurasi  set  pelatihan,  model  tetap  memberikan performa yang baik pada set validasi dengan akurasi stabil  di  sekitar  70.5%.  Kurva loss pada  kedua set menunjukkan penurunan  yang konsisten,  mencapai nilai  minimum  pada  0.801  untuk  set  pelatihan  dan 0.875  untuk set validasi.  Evaluasi  pada  data  uji memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  kemampuan  model  menggeneralisasikan informasi  ke  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya, dengan loss sebesar 0.8750 dan akurasi 70.49%. Untuk pengembangan lebih lanjut
disarankan
untuk mempertimbangkan keseimbangan  kelas  dan  penyesuaian  parameter guna  meningkatkan  performa  model.  Pemilihan dataset  yang  lebih  representatif  dan  peningkatan jumlah  data  pelatihan  juga  dapat  memperkuat generalisasi model. Selain itu, eksplorasi lebih lanjut terhadap  metode  pengoptimalan  parameter,  seperti algoritma genetika, dapat menjadi langkah potensial untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  ketepatan  model dalam  mendeteksi  entitas  waktu  dan  lokasi kebakaran  hutan  dalam  konteks  bahasa  Indonesia. Keseluruhan, penelitian ini memberikan dasar yang kuat untuk pengembangan lebih lanjut dalam upaya meningkatkan  kinerja  model  dalam  penanganan kebakaran hutan di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. von Rintelen, E. Arida, and C. Häuser, “A Review  of  Biodiversity-Related  Issues  and Challenges  in  Megadiverse  Indonesia  And Other  Southeast  Asian  Countries,” Research Ideas  and  Outcomes ,  vol.  3,  p.  e20860,  Sep. 2017, doi: https://doi.org/10.3897/rio.3.e20860.
[2] M.  Pasai,  “Dampak  Kebakaran  Hutan  dan Penegakan Hukum,” Jurnal Pahlawan , vol. 3, no. 1, pp. 36–46, Mar. 2020, doi: https://doi.org/10.31004/jp.v3i1.609.
[3] H. N. Salsabila, A. F. Sahitya, and P. Mahyatar, “Spatio-Temporal  Pattern  Analysis  of  Forest Fire  Event  in  South  Kalimantan  Using Integration Remote Sensing Data And Gis for Forest  Fire  Disaster  Mitigation,” IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science , vol. 540, p. 012011, Aug. 2020, doi:
https://doi.org/10.1088/1755-
1315/540/1/012011.
[4] A. A. Nuruddin,
“Mempersiapkan
Pengendalian  Kebakaran  Hutan  di  Masa Datang: Teknologi dan Inovasi Baru,” Journal of Tropical Silviculture , vol. 13, no. 01, pp. 29– 36,  Jun.  2022,  doi:  https://doi.org/10.29244/j- siltrop.13.01.29-36.
[5] S.  Hochreiter  and  J.  Schmidhuber,  “Long Short-Term  Memory,” Neural  Computation , vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, Nov. 1997, doi: https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735.
[6] B. G. Pallavi, E. R. Kumar, R. Karnati and R. A.  Kumar,  "LSTM  Based  Named  Entity Chunking  and  Entity  Extraction," 2022  First International Conference on Artificial Intelligence  Trends  and  Pattern  Recognition (ICAITPR) ,  Hyderabad,  India,  2022,  pp.  1-4, doi: 10.1109/ICAITPR51569.2022.9844180.
[7] A.  Priyadarshi  and  S.  K.  Saha,  “A  Study  on The Performance of Recurrent Neural Network Based  Models  in  Maithili  Part  of  Speech Tagging,” ACM  Transactions  on  Asian  and Low-Resource Language Information Processing , Jun. 2022, doi: https://doi.org/10.1145/3540260.
[8] Y.  Zheng,  Z.  Gao,  J.  Shen  and  X.  Zhai, "Optimizing  Automatic  Text  Classification Approach  in  Adaptive  Online  Collaborative Discussion–A Perspective of Attention Mechanism-Based Bi-LSTM," IEEE Transactions  on  Learning  Technologies ,  vol.
16,  no.  5,  pp.  591-602,  Oct.  2023,  doi: 10.1109/TLT.2022.3192116.
[9] A.  Xu  and  C.  Wang,  "The  Study  of  NER Methods  Based  on  Bi-LSTM+CRF  Model," CIBDA 2022; 3rd International Conference on Computer Information and Big Data Applications , Wuhan, China, 2022, pp. 1-8.
[10] C. Ronran and S. Lee, "Effect of Character and Word Features in Bidirectional LSTM-CRF for NER," 2020 IEEE International Conference on Big  Data  and  Smart  Computing  (BigComp) , Busan, Korea (South), 2020, pp. 613-616, doi: 10.1109/BigComp48618.2020.00132.
[11] J.  Wang,  W.  Xu,  X.  Fu,  G.  Xu,  and  Y.  Wu, “ASTRAL:  Adversarial  Trained  LSTM-CNN for  Named  Entity  Recognition,” Knowledge- Based Systems , vol. 197, p. 105842, Jun. 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.105842.
[12] M.  Cho,  J.  Ha,  C.  Park,  and  S.  Park, “Combinatorial  feature  embedding  based  on
CNN and LSTM for biomedical named entity recognition,” Journal of Biomedical
Informatics ,  vol.  103,  p.  103381,  Mar.  2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103381.
[13] A. A. Putra and R. Kurniawan, “Bidirectional Lstm-Cnns  untuk  Ekstraksi  Entity  Lokasi Kebakaran  pada  Berita  Online  Berbahasa Indonesia,” Seminar Nasional Official Statistics ,  vol.  2020,  no.  1,  pp.  319–327,  Jan. 2021, doi:
https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i 1.601.
[14] J. C.-W. Lin, Y. Shao, J. Zhang, and U. Yun, “Enhanced  Sequence  Labeling  Based  on Latent Variable  Conditional Random Fields,”
Neurocomputing , vol. 403, pp. 431–440, Aug. 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.04.102.
[15] Q. E. Abbas and S.-B. Jang,  “A Comparative Study of Machine Learning Algorithms Based on  Tensorflow  for  Data  Prediction,”  KIPS
Transactions on Computer and Communication  Systems,  vol.  10,  no.  3,  pp. 71–80, 2021, doi: https://doi.org/10.3745/KTCCS.2021.10.3.71.