## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 2, pp. 354-360
PREDIKSI JUMLAH KEJADIAN TITIK PANAS PADA LAHAN GAMBUT DI INDONESIA MENGGUNAKAN PROPHET
Hafidz Sanjaya 1 , Angga Kurniawan 2 , Ibnu Ickwantoro 3 , A Ra’uf Alfansani 4 , Kusrini 5 , Dina Marlina 6 1 Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Email: hafidzsanjaya@students.amikom.ac.id

## ABSTRACT
Indonesia is one of the countries with the largest peat area in the world, which accounts for at least 47% of the world's tropical peat area and is the owner of the largest peatland in Southeast Asia. Peatlands in Indonesia are estimated to have an area of 20.6 million or 10.8% of Indonesia's land area and provide many benefits. Peatland fires  cause  deforestation  and  degradation.  The  prevention  effort  that  can  be  done  is  to  predict  the  number  of hotspots that appear on peatlands in Indonesia. The data used for predictions is in the form of time series data for  the  appearance  of  hotspots  from  2019  to  2022  on  the  Terra  and  Aqua  satellites  owned  by  NASA  on  the MODIS instrument. The data obtained is processed into the number of hotspot events per recorded event date for further  analysis  using  the  Prophet  model.  The  test  results  show  that  the  Prophet  model  is  able  to  predict  the number of hotspots by reading trends, annual and weekly patterns giving an RMSE value of 10.958.
Keywords: Predictions, Hotspot, Peatlands, Prophet.

## ABSTRAK
Indonesia merupakan salah satu negara dengan kawasan gambut terluas di dunia yang menyumbang setidaknya 47% dari luas gambut tropis dunia dan menjadi pemilik lahan gambut terbesar di Asia Tenggara. Lahan gambut di  Indonesia  diperkirakan  memiliki  luas  20,6  juta  atau  10,8%  dari  luas  daratan  Indonesia  dan  banyak memberikan  manfaat.  Kebakaran  lahan  gambut  menyebabkan  deforestasi  dan  degradasi.  Upaya  pencegahan yang  bisa  dilakukan  adalah  memprediksi  jumlah  kejadian  titik  panas  yang  muncul  pada  lahan  gambut  di Indonesia.  Data  yang  digunakan  untuk  prediksi  adalah  berupa  data  deret  waktu  kemunculan  titik  panas  mulai dari tahun 2019 sampai dengan 2022 pada satelit Terra dan Aqua yang dimiliki NASA pada instrumen MODIS. Data  yang  diperoleh  diproses  menjadi  jumlah  kejadian  titik  panas  per  tanggal  kejadian  yang  tercatat  untuk selanjutnya dianalisa menggunakan model Prophet. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Prophet mampu melakukan prediksi jumlah kejadian titik panas dengan membaca tren, pola tahunan dan mingguan memberikan nilai RMSE sebesar 10.958.
Kata Kunci: Prediksi, Titik Panas, Lahan Gambut, Prophet
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 15-07-2023
Tanggal revisi : 29-07-2023
Tanggal terbit : 30-07-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6073
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara dengan  kawasan  gambut  terluas  di  dunia  [1]  yang menyumbang  setidaknya  47%  dari  luas  gambut tropis  dunia  dan  membuat  Indonesia  menjadi negara  pemilik  lahan  gambut  terbesar  di  Asia Tenggara  [2].  Luas  lahan  gambut  di  Indonesia diperkirakan  20,6  juta  hektar  atau  sekitar  10,8% dari  luas  daratan  indonesia  [1]  yang  memberikan banyak  manfaat  berupa  hasil  hutan,  suplai  air  dan tempat  penyimpanan  karbon  serta  merupakan habitat bagi keanekaragaman hayati flora dan fauna [3]. Namun belakangan ini lahan gambut mengalami  deforestasi  dan  degradasi  yang  salah satunya  disebabkan  oleh  kebakaran  lahan  gambut [4].
Kebakaran lahan gambut menuntut pemerintah  Indonesia  untuk  segera  bertindak  guna menyelesaikan permasalahan kebakaran yang kerap terjadi terutama di musim kemarau [5]–[7]. Pemicu parahnya kebakaran terjadi karena adanya pengeringan pada gambut sehingga fungsi penyerapan  air  sulit  dilakukan  yang  membuat gambut  tidak  berfungsi  sebagai  tanah  dan  sifatnya sama seperti kayu kering [5]. Selain itu, munculnya titik  panas  ( hotspot )  menjadi  penentu  utama peningkatan  kebakaran  hutan  di  wilayah  Indonesia [8].  Kebakaran  pada  gambut  mengandung  gas beracun  yang  menyebabkan ketidaknyamanan pada pernapasan  dan  dapat  memperburuk  kesehatan  [4]. Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  kebakaran lahan  gambut  memberikan  dampak  negatif  yang cukup luas.
Salah  satu  upaya  pencegahan  yang  dapat dilakukan  adalah  dengan  memprediksi  jumlah kejadian  titik  panas  sebagai  peringatan  awal kemungkinan  terjadinya  titik  panas  di  lahan gambut.  Data  titik  panas  berupa  data  deret  waktu dan  mempunyai  pola  yang  berulang  setiap  periode waktu  tertentu  sehingga  bisa  digunakan  untuk memprediksi  sesuatu  yang  terjadi  di  masa mendatang. Pada penelitian ini akan digunakan data jumlah kemunculan titik panas per tanggal kejadian dari  tahun  2019  sampai  dengan  tahun  2022  yang diolah  dari  data  monitoring  titik  panas  oleh  Satelit Terra  dan  Aqua  pada  instrumen  MODIS  yang dimiliki  oleh  NASA  guna  melakukan  prediksi jumlah kejadian titik panas di masa mendatang.

## 1.2. Tinjuan Pustaka
1. Kebakaran
Kebakaran  adalah  suatu  peristiwa  yang  diawali ketika  ada  nyala  api  yang  menghasilkan  suhu  api yang tinggi  disertai bersama reaksi  kimia semacam pembakaran  gas  oksigen  di  sekelilingnya  yang menumbuhkan  api  dan  menyebabkan  benda-benda di  dekatnya  terbakar.  Proses  kebakaran  sebenarnya seringkali  diawali  dengan  api  kecil  lalu  diikuti dengan  reaksi  berantai  yang  membuat  api membesar  dan  menimbulkan  asap  yang  menyebar
ke  segala  arah  [9].  Kebakaran  lahan/hutan  yang terjadi  pada  suatu  daerah  akan  direkam  oleh  satelit atau  sebagai  koodinat titik panas  pada radius 1 s.d 2 km [4].
2. Penginderaan Jauh
Penginderaan jauh merupakan ilmu untuk memperoleh  informasi  tentang  objek,  daerah  atau fenomena  dengan  cara  menganalisis  data  yang diperoleh  dengan  menggunakan  alat  tanpa  harus kontak  langsung  dengan  objek,  daerah  atau fenomena yang akan dikaji [10]. Penginderaan jauh memindai informasi permukaan bumi menggunakan  satelit  dalam  bentuk  citra,  kemudian dikirimkan  melalui  antena  ke  stasiun  bumi  dan disimpan  dalam  media  penyimpanan  data.  Data citra diproses secara otomatis dengan menggunakan algoritma tertentu sehingga menghasilkan informasi titik  kebakaran  [4].  Data  hasil  analisis  titik kebakaran  pada  permukaan  bumi  yang  mudah diperoleh  salah  satunya  adalah  dari  satelit Aqua/Terra MODIS ( Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer )  yang  dimiliki  oleh  NASA ( National  Aeronautics  and  Space  Administration ) [4].

## 3. Prophet
Prophet  merupakan  prosedur  untuk  meramalkan data  deret  waktu  berdasarkan  model  aditif  dimana tren  non-linier  sesuai  dengan  musiman  tahunan, mingguan  dan  harian,  ditambah  efek  hari  libur. Model  Prophet  ini bekerja sangat  baik  dengan data deret waktu yang memiliki efek musiman yang kuat dan data historis beberapa musim. Selain itu, model Prophet ini juga kuat terhadap data yang hilang dan pergeseran  tren  dan  biasanya  menangani outlier dengan baik [11].

## 1.3. Metodologi Penelitian
Tahapan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pertama,  data  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  data time  series titik  panas  di  Indonesia dari  tahun  2019  sampai  dengan  tahun  2022  yang diperoleh dari FIRMS MODIS NASA dalam format csv ( comma separated values ). Kemudian dilakukan  visualisasi  pada  peta  Indonesia  untuk melihat sebaran titik panasnya secara keseluruhan.
Untuk  mendapatkan  lokasi  titik  panas  pada lahan  gambut  di  Indonesia  diperlukan  peta sebarannya  yang  diperoleh  dari Global  Forest Watch (GFW)  dalam  bentuk  spasial.  Data  spasial merupakan gambaran peta wilayah yang terdapat di permukaan  bumi  direpresentasikan  dalam  format digital berbentuk shape file (.shp).

## 2. Praproses Data
Praproses  data  merupakan  tahapan  sebelum melakukan  proses  prediksi  meliputi  beberapa proses yaitu :
2.1. Penentuan Area Of Interest (AOI) Penentuan area  of  interest digunakan  untuk membatasi  wilayah  penelitian.  Data  titik  panas  di- overlay dengan  peta  sebaran  lahan  gambut  di Indonesia,  sehingga  didapatkan  peta  sebaran  titik panasnya.  Proses overlay dilakukan  menggunakan aplikasi QGIS 3.28.7-Firenze.
2.2. Seleksi Atribut
Terdapat  21  atribut  hasil overlay antara  data titik  panas  dengan  peta  sebaran  lahan  gambut. Untuk kebutuhan model prediksi maka akan dipilih 2 atribut, yaitu acq_date dan confidence.
2.3. Perhitungan Matriks Titik Panas Frekuensi  titik  panas  dihitung  berdasarkan deteksi  titik  panas  sesuai  dengan  waktu  kejadian. Pada  proses  seleksi  atribut  dipilih  atribut  acq_date yaitu tanggal kejadian. Akan dilakukan perhitungan titik  panas  pada  lahan  gambut  di  Indonesia berdasarkan  tanggal  kejadian.  Data  frekuensi  per tanggal kejadian diurut berdasarkan waktu kejadian mulai  dari  tahun  2019  sampai  dengan  tahun  2022. Kemudian akan diproses untuk mendapatkan model prediksi  jumlah  kejadian  titik  panas  pada  beberapa hari yang akan datang.

## 3. Training Model Prophet
Prophet  merupakan  model  yang  menjumlahkan tiga  fungsi  waktu  dan  fungsi  kesalahan  ( error ), dimana masing-masing komponennya adalah tren/pertumbuhan ( trend/growth ), musiman ( seasonality ),  hari  libur  ( holiday )  dan  fungsi kesalahan ( error ) sehingga menghasilkan persamaan berikut :
( 𝑡 ) = 𝑔 ( 𝑡 ) + 𝑠 ( 𝑡 ) + h( 𝑡 ) + 𝜖 𝑡 (1)
g(t) adalah  fungsi  tren  /  pertumbuhan  yang memodelkan  perubahan  non  periodik  (musiman), s(t) mewakili  perubahan  periodik  atau  musiman (harian,  mingguan,  tahunan), h(t) mewakili  potensi dampak  dari  hari  libur  yang  terjadi  sebagai  jadwal tidak  teratur  selama  satu  hari  atau  lebih  dan  fungsi 𝜖 𝑡 mewakili  perubahan  istimewa  yang  tidak diakomodasi oleh model.
Ada  dua  model  trend  yang  didukung  oleh Prophet  yaitu  linier  dan  non-linier  ( logistic  growth model )  [12]–[14].  Namun,  pada  penelitian  ini diterapkan  model  linier  dengan  penyesuaian fleksibilitas tren dan musiman ( seasonality ) sebesar 0.5 dan 0.01 tanpa menggunakan dampak hari libur karena kejadian titik panas tidak
memperhatikannya.
4. Model Prophet
Keluaran  dari  tahapan  ini  adalah  model  yang dapat memprediksi jumlah kemunculan titik panas.

## 5. Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  untuk  mendapatkan nilai  ketetapan  prediksi  dan  model.  Tahapan  ini dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil prediksi  dengan  data  aktual,  dihitung  kesalahan prediksinya menggunakan Root Mean Square Error (RMSE)  [15],  [16].  RMSE  merupakan  besarnya tingkat  kesalahan  hasil  prediksi,  dimana  semakin kecil (mendekati 0) nilai RMSE maka hasil prediksi akan  semakin  akurat  [17].    Nilai  RMSE  dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑦 𝑖 − ŷ 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 𝑁 (2)
RMSE  : Root Mean Square Error
N : Jumlah Sampel y i : Nilai Aktual ŷ i : Nilai Prediksi

## 2. PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  menjelaskan  tahapan-tahapan  yang dilakukan  dalam  melakukan  penelitian  untuk memprediksi jumlah kejadian hotspot menggunakan algoritma prophet, melakukan praproses  data,  dan  melakukan  pelatihan  model serta  mengukur  performa  pada  model  yang dibangun. Proses pembuatan model dibantu dengan menggunakan library facebook prophet.

## 2.1. Pengumpulan Dataset Titik Panas
Dataset  yang  diperoleh  dari  FIRMS  MODIS NASA  berjumlah  sebanyak  40917  data  dengan jumlah  atribut  sebanyak  15  atribut.  Kemudian digambarkan  untuk  melihat  sebaran  titik  panasnya di  Indonesia  secara  keseluruhan  yang  ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Sebaran titik panas di Indonesia
2.2. Penentuan Area Of Interest (AOI)
Penentuan Area  Of  Interest (AOI)  digunakan untuk  membatasi  wilayah  penelitian.  Untuk mendapatkan data titik panas pada lahan gambut di Indonesia, terlebih dahulu diperoleh peta sebarannya  yang  kemudian  digambarkan  dalam bentuk  spasial  menggunakan  aplikasi  QGIS  versi 3.28.7-Firenze.  Peta  sebaran  lahan  gambut  di Indonesia digambarkan menggunakan spasial berwarna hijau yang ditunjukan pada Gambar 3.
Data titik panas di- overlay dengan peta sebaran lahan  gambut  di  Indonesia,  sehingga  didapatkan data  titik  panas  hanya  pada  lahan  gambut  saja. Hasil  dari overlay antara  data  titik  panas  dan  peta sebaran  lahan  gambut  menghasilkan  jumlah  atribut yang berbeda. Dimana pada awalnya jumlah atribut sebelum overlay sebanyak  15  atribut  saja  berubah menjadi  20  atribut.  Penambahan  jumlah  atribut terjadi  karena  pada  proses overlay atribut  peta sebaran  lahan  gambut  menyatu  dengan  dataset utama  untuk  memperlihatkan  titik  panas  yang muncul pada daerah tertentu saja.
Gambar 4. Hasil overlay sebaran titik panas dan lahan gambut

## 2.3. Seleksi Atribut
Komponen  yang  diamati  dalam  penelitian  ini adalah  banyaknya  titik  panas  yang  muncul  per tanggal  kejadian.  Terdapat  15  atribut  titik  panas seperti  yang  disajikan  pada  Tabel  1.  Selanjutnya akan  dilakukan  pemilihan  atribut  yang  dibutuhkan untuk  membuat  model  prediksi.  Sehingga  akan dipilih  atribut  acq_date  dan  confidence  yang selanjutnya  akan  diproses  untuk  tahap  perhitungan matriks frekuensi titik panas.

## Tabel 1. Atribut data titik panas
Atribut Keterangan Lattitude Koordinator lintang lokasi titik panas (˚) Longitude Koordinator bujur lokasi titik panas (˚) Brightness Temperatur (K) Scan Ukuran lebar piksel citra satelit Track Ukuran panjang piksel citra satelit Acq_date Tanggal kejadian titik panas
Atribut Keterangan Acq_times Waktu kejadian titik panas Sattelite Satelit yang digunakan (Aqua,Terra) Instrument MODIS Confidence Kualitas titik panas (0-100%) 5.0 = MODIS NASA-LANCE Version 5.1 = MODIS MODAPS-FIRMS Bright_T31 Temperatur channel-31 (K) FRP Fire radiative power (Mega Watts) Daynight Tanda algoritma siang/malam. Day (D) atau Night (N) Type Jenis titik panas 0: Kebakaran vegetasi 1: Gunung berapi aktif 2: Kejadian titik panas pada tanah 3: Lepas pantai Layer Nama layer hasil overlay Path Lokasi direktori layer provinsi Kode_prov Kode provinsi terjadinya titik panas Provinsi Nama provinsi terjadinya titik panas FID ID layer peta provinsi

## 2.4. Perhitungan Matriks Titik Panas
Banyaknya  kemunculan  titik  panas  per  tanggal kejadian  yang  diambil  adalah  yang  memiliki confidence >  60%.  Sehingga,  data titik  panas  yang digunakan  untuk  model  prediksi  setelah  dilakukan filter  confidence  diperoleh  sebanyak  25363  data titik  panas.  Selanjutnya,  data  tersebut  diolah sehingga  menghasilkan  rekap  jumlah  kejadian  titik panas  per  tanggal  mulai  dari  awal  tahun  2019 sampai  dengan  tahun  2022  dan  menghasilkan  data sebanyak 745 tanggal kejadian titik panas.
Gambar 5. Rekapitulasi frekuensi jumlah kejadian titik panas per tanggal
Data  matriks  yang  sudah  direkap  per  tanggal kejadian tersebut kemudian diperiksa deret waktunya  untuk  melihat  tanggal  kejadian  yang tidak tercatat (hilang) karena tidak adanya kejadian titik  panas.  Terdapat  715  tanggal  kejadian  yang tidak  tercatat  adanya  titik  panas.  Oleh  karena  itu untuk  menangani  masalah  tersebut  dilakukan
Gambar 3. Peta sebaran lahan gambut di Indonesia
metode filling dengan  menentukan  nilai  0  (nol) pada  tanggal  kejadian  yang  tidak  tercatat  (hilang) sehingga  dataset  yang  digunakan  untuk  pemodelan adalah sebanyak 1460 data.

## 2.5. Pemodelan Prophet
Pada  penelitian  ini  diterapkan  inisiasi  parameter tren  model linier dengan penyesuaian  pertumbuhan tren  ( changepoint  prior  scale )  dan  musiman ( seasonality  prior  scale )  sebesar  0.5  dan  1.0  tanpa menggunakan  efek  hari  libur  karena  kejadian  titik panas  tidak  memperhatikannya.  Selain  itu,  fungsi multiplicative digunakan  pada  tren  untuk menghasilkan  prediksi  yang  dipengaruhi  efek musiman. Inisiasi parameter yang digunakan dalam pemodelan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Inisiasi paramater model prophet Atribut Keterangan Changepoint Prior Scale 0.5 Seasonality Prior Scale 1.0 Seasonality Mode Multiplicative

## 2.6. Analisis
Hasil dari prediksi jumlah kejadian titik panas pada lahan  gambut  di  Indonesia  menggunakan  Prophet divisualisasikan pada Gambar 6. Dimana, algoritma Prophet  membutuhkan  2  inputan  untuk  melakukan prediksi  yaitu  “ds”  sebagai  tanggal  kejadian  dan “y” sebagai jumlah kejadian titik panas.
Dapat  dilihat  bahwa  Prophet  mampu  memprediksi dengan  sangat  baik  mulai  dari  tahun  2019  sampai dengan tahun 2022, selain itu model ini juga cukup baik  dalam  menangani outlier. Untuk  mengukur performa prediksi dilakukan fungsi cross validation pada  jangka  waktu  ( horizon )  30  hari  dengan membandingkan nilai prediksi dengan nilai aktualnya  sehingga  menghasilkan Root  Mean Square Error (RMSE) sebesar 10.958.
3. ALGORITMA ATAU PROGRAM
import pandas as pd import numpy as np import prophet
df = pd.read_csv( 'titik panas lahan gambut per provinsi di indonesia tahun 2019-2022 (confidence 80) - Copy.csv' ) df = df[df[ 'confidence' ] >= 60 ]
df = df.drop([ 'layer' , 'path' , 'FID' ] , axis= 1 ) df.rename(columns={ 'PROVINSI' : 'provinsi' , 'KODE_PROV' : 'kode_provinsi' } , inplace= True )
df = df.drop([ 'track' ] , axis= 1 ) df = df.drop([ 'instrument' , 'version' ] , axis= 1 )
daynight_map = { 'D' : 1 , 'N' : 0 } satellite_map = { 'Terra' : 1 , 'Aqua' : 0 }
df[ 'daynight' ] = df[ 'daynight' ].map(daynight_map) df[ 'satellite' ] = df[ 'satellite' ].map(satellite_map) types = pd.get_dummies(df[ 'type' ])
df = pd.concat([df , types] , axis= 1 ) df = df.drop([ 'type' ] , axis= 1 ) df = df.rename(columns={ 0 :
'type_0' , 2 : 'type_2' })
df[ 'acq_date' ] = pd.to_datetime(df[ 'acq_date' ])
df[ 'year' ] = df[ 'acq_date' ].dt.year df[ 'month' ] = df[ 'acq_date' ].dt.month df[ 'day' ] = df[ 'acq_date' ].dt.day bins = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] labels = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] df[ 'scan_binned' ] = pd.cut(df[ 'scan' ] , bins=bins , labels=labels) df = df.drop([ 'scan' ] , axis= 1 )
fin = df.groupby([df[ 'acq_date' ]])[ 'conf idence' ].count().reset_index()
fin.rename(columns = { 'acq_date' :
'ds' , 'confidence' : 'y' } , inplace= True )
from prophet import Prophet import pickle
Gambar 6. Prediksi jumlah kejadian titik panas menggunakan Prophet
Gambar 7. Nilai Root Mean Square Error (RMSE)
model =
Prophet(changepoint_prior_scale= 0. 5 , seasonality_prior_scale= 1 , seasonality_mode = 'multiplicative' ) model.fit(fin)
pickle.dump(model , open( 'prophet_model.pkl' , 'wb' ))

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  Algoritma  Prophet  cukup  baik dalam  melakukan  prediksi  jumlah  kejadian  titik panas  pada  lahan  gambut  di  Indonesia,  meskipun terdapat outlier pada  dataset  yang  ditunjukkan dengan  nilai  ekstrim.  Hasil  prediksi  dengan  insiasi parameter  dan  metode filling pada  tanggal  yang hilang didapatkan hasil prediksi dengan nilai RMSE sebesar  10.958.  Untuk  penelitian  selanjutnya disarankan  untuk  menggunakan  data time  series yang  cukup  panjang  disertai  dengan  penyesuaian paramater  ( parameter  tuning )  pada  Algoritma Prophet.  Selain  itu,  membandingkan  Algoritma Prophet dengan algoritma lain.

## PUSTAKA
[1] H. Herman, “Upaya konservasi dan rehabilitasi lahan gambut melalui pengembangan industri perkebunan sagu,” Prosiding Seminar Nasional Lahan Basah , 2016.
[2] Badan Restorasi Gambut dan Mangrove RI, RENCANA STRATEGIS BADAN RESTORASI GAMBUT DAN MANGROVE 2021-2024 . Jakarta: BRGM RI, 2021.
[3] F. Yuliani, P. Penelitian, P. Kesejahteraan, S. Kementerian, and S. Ri, “MITIGASI BENCANA KEBAKARAN LAHAN GAMBUT DAN PEMBERDAYAAN
MASYARAKAT MELALUI METODE RESTORASI,” Sosio Informa : Kajian Permasalahan Sosial dan Usaha Kesejahteraan Sosial , vol. 4, no. 2, p.
13630, Aug. 2018, doi:
10.33007/INF.V4I2.1460.
[4] D. Arisanty, M. Z. A. Anis, H. P. N. Putro, M. Muhaimin, and Syarifuddin, Kebakaran Lahan Gambut: Faktor Penyebab dan Mitigasinya . Banjarmasin: Program Studi
Pendidikan IPS, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Lambung
Mangkurat, 2020.
[5] M. Alkaff and N. E. Yulianto, “Prediksi Jumlah Kejadian Titik Api Melalui Pendekatan Deret Waktu Menggunakan Model Seasonal Arima,” Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro,
Teknologi Informasi dan Komputer , vol. 3, no. 2, pp. 54–63, Oct. 2019, doi: 10.31961/ELTIKOM.V3I2.122.
[6] T. F. Dicelebica, A. Ali Akbar, and D. R. Jati, “Identifikasi dan Pencegahan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut Di Kalimantan Barat,” Jurnal Ilmu Lingkungan , vol. 20, no. 1, pp. 115–126, Jan. 2022, doi:
10.14710/JIL.20.1.115-126.
[7] G. Eva Tavita, A. Mulya Ashari, R. Linda,
D. Lestari, and B. Kurniadi, “Sosialisasi dan Edukasi Pencegahan Dini Resiko
Kebakaran Lahan Gambut di Musim
Kemarau kepada Masyarakat  Desa Kapur,” Lumbung Inovasi: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat , vol. 7, no. 4, pp. 649– 654, Dec. 2022, doi:
10.36312/LINOV.V7I4.969.
[8] S. A. Cahyono, S. P. Warsito, W.
Andayani, D. Dwidjono, and H. Darwanto, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kebakaran Hutan di Indonesia dan Implikasi Kebijakannya,” Jurnal Sylva Lestari , vol. 3, no. 1, pp. 103–112, Feb.
2015, doi: 10.23960/JSL13103-112.
[9] N. A. Dewi, A. Sembiring, and K. Chiuloto, “PEMBUATAN SISTEM ALARM
KEBAKARAN UNTUK MEMADAMKAN API DAN PENDETEKSI GAS BERBASIS ARDUINO UNO,” METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 1, pp. 22–27, Mar. 2022, doi: 10.46880/MTK.V8I1.920.
[10] M. Mursyidin and Y. Yuswardi, “Deteksi Kesuburan Perairan Aceh Menggunakan Citra Klorofil-A Satelit Aqua Modis,”
CIRCUIT: Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro , vol. 1, no. 1, May 2017, doi: 10.22373/crc.v1i1.1382.
[11] S. J. Taylor and B. Letham, “Forecasting at Scale,” Am Stat , vol. 72, no. 1, pp. 37–45, Jan. 2018, doi:
10.1080/00031305.2017.1380080.
[12] B. J. Stmik and D. Riau, “PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN PROPHET,”
Jotika Journal In Management and Entrepreneurship , vol. 1, no. 2, pp. 53–59, Feb. 2022, doi: 10.56445/JME.V1I2.18.
[13] M. A. Muzakki et al. , “Analisis Algoritma Prophet untuk Memprediksi Harga Pangan di Kota Bandung,” jurnal.polban.ac.id , pp.
4–5, 2021, Accessed: Jul. 12, 2023.
[Online]. Available: https://jurnal.polban.ac.id/ojs- 3.1.2/proceeding/article/view/2777/2167
[14] B. Jange, P. Studi, K. Akuntansi, and D. Riau, “Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan Prophet,” Journal of Trends Economics and Accounting Research , vol.
2, no. 1, pp. 1–5, Sep. 2021, Accessed: Jul. 12, 2023. [Online]. Available: https://journal.fkpt.org/index.php/jtear/articl e/view/168
[15] H. Budiman, “ANALISIS DAN
PERBANDINGAN AKURASI MODEL

## PREDIKSI RENTET WAKTU SUPPORT
VECTOR MACHINES DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINES,” core.ac.uk , vol. 02, no. 01, pp. 19–24, 2016, Accessed: Jul. 12, 2023. [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/235583702 .pdf
[16] I. Sungkawa, ; Ries, and T. Megasari,
“Penerapan Ukuran Ketepatan Nilai Ramalan Data Deret Waktu dalam Seleksi Model Peramalan Volume Penjualan PT Satriamandiri Citramulia,” ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications , vol. 2, no. 2, pp. 636–645, Dec. 2011, doi: 10.21512/COMTECH.V2I2.2813.
[17] A. Goel, “ANN-Based Approach for Predicting Rating Curve of an Indian
River,” ISRN Civil Engineering , vol. 2011, pp. 1–4, Jul. 2011, doi: 10.5402/2011/291370.