## PEMETAAN LOKASI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI NTB DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

## ( MAPPING FOREST AND LAND FIRE LOCATIONS IN NTB USING NAIVE BAYES ALGORITHM )
Rachmawati Oktaria Mardiyanto 1) , Fitriani 2) , Ridwan Joko Purnomo 3) , Kusrini 4)
Dina Maulina 5)
1, 2,3,4,5) MTI Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, D.I Yogyakarta Indonesia
e-mail: rachmaokta@students.amikom.ac.id 1) , fitriani31121984@students.amikom.ac.id 2) , ridwanjp@students.amikom.ac.id 3) , kusrini@amikom.ac.id 4) , dina.m@amikom.ac.id 5)

## ABSTRAK
Kebakaran hutan dan lahan menjadi satu masalah untuk lingkungan dibidang ekonomi dan lingkungan hidup yang bisa menimbulkan kerugian yang cukup besar. Di Provinsi NTB, jumlah kebakaran hutan meningkat drastis yang mengakibatkan timbulnya asap berbahaya. Bertambahnya kejadian kebakaran hutan dan lahan dibuktikan dengan semakin meluasnya wilayah yang terbakar serta frekuensi kejadian kebakaran dalam beberapa dasawarsa terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan lokasi kebakaran hutan dan lahan serta untuk mengetahui penyebab kebakaran yang terjadi di NTB. Penelitian ini menggunakan 104 data dalam tiga tahun (2017-2019) diambil dari website Dinas Lingkunan Hidup dan Kehutanan provinsi NTB. Model klasifikasi pemetaan kebakaran hutan dan lahan serta  penyebab  kebakaran  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  nilaiakurasi  sebesar  55,555%.  Dari  sini dapat  disimpulkan  bahwa  model  klasifikasi  Naive  Bayes  dapat  digunakan  secara  efektif  untuk  mengklasifikasikan lokasi kebakaran hutan dan kebakaran lahan serta untuk mengidentifikasi penyebab kebakaran.
Kata Kunci : Kebakaran Hutan, 9 Lahan, 7 Klasifikasi, Naïve Bayes.

## ABSTRACT
In terms of economic and ecological harm, forest and land fires are one of the most serious environmental issues. In the province of NTB, the number of forest fires has increased dramatically, resulting in a dangerous immediate occurrence.  The  increasing  incidence  of  forest  and  land  fires  is  evidenced  by  the  increasing  area  burned  and  the frequency of fires in the last few decades. This study aims to classify the locations of forest and land fires and the causes of fires that occur in NTB. This research has used 104 data in three years (2017-2019) taken from the website of the Department of Environment and Forestry of the province of NTB. The classification model for mapping forest and land fires and the causes of fires uses the Naïve Bayes algorithm with an accuracy value of 55.555%. From this, we can conclude that the Naive Bayes classification model can be used effectively to classify the location of forest fires and land fires and to identify the cause of the fire.
Keywords : Forest Fire, Land, Classification, Naïve Bayes.

## I. P ENDAHULUAN
bakaran  hutan  dan  lahan  yang  terjadi  di Indonesia  telah  menimbulkan  banyak kerugian bagi masyarakat. Luas kebakaran hutan  dan  lahan  di  Indonesia  telah  meningkat secara  drastis  pada  tahun  2015  dengan  luas 2.611.411,44  Ha  [1].    Provinsi  NTB  merupakan salah  satu  wilayah  dengan  kebakaranhutan  dan lahan  yang  cukup  tinggi  dan  terjadi  setiap  tahun [6]. Hasil data luas kebakaran hutan dan lahan di Provinsi NTB dari yang diambil dari website Dinas Lingkunan  Hidup  dan  Kehutanan  provinsi  NTB, area  yang  terbakar  pada  tahun  2017  sekitar 1.987.01  Ha,  pada  2018  sekitar  13.469,92  Ha, hingga  pada  tahun  2019  sekitar  1.847,6  Ha  [6]. Kebakaran  hutan  umumnya  terjadi  pada  bulan Agustus dan September, bertepatan dengan musim kemarau  pada  sebagian  besar  wilayah  Indonesia [2]. Curah hujan yang sangat rendah pada musim kemarau  mempengaruhi  terjadinya  kebakaran hutan  dan  lahan  karena  menyebabkan  hutan  dan lahan  mudah  terbakar  [2]  selain  itu  penyebab kebakaran  hutan  disebabkan  karena  kelalaian oknum  masyarakat  membuang  sumber  api sembarangan  (puntung  rokok),  perambahan  dan pembersihan  lahan  hutan  untuk  persiapan  musim tanam [6].
Tingginya  kejadian  kebakaran  yang  berulang setiap  tahun  diketahui 7 menimbulkan  kerugian pada  bidang  ekonomi,  kesehatan  dan  ekologi sehingga  diperlukansistem  pengelolaan  untuk mengendalikan kejadian kebakaran [3]. Secara 6 umum  sistem  pengelolaan  pengendalian kebakaran  dibagi  menjadi  tiga  komponen  yaitu, pencegahan,  pemantauan  dan  penanggulangan. 7 Komponen 7 terpenting  adalah  pencegahan kejadian kebakaran [4]. Data-data yang ditampilkan  media online tersebut  berskala  besar dan  belum  terstruktur,  sehingga  akan  kesulitan untuk  menganalisis  data-data  lain  yang  berisi informasi  serupa  [5].  Dalam  mengklasifikasikan lokasi dan penyebab kebakaran hutan dan lahan di NTB diperlukan data mining.
Data Mining adalah proses ekstraksi suatu data yang  bersifat  implisit  dan  tidak  berguna  menjadi
informasi dari data yang jumlahnya besar [7]. Salah satu  bagian  dari Data  Mining adalah  metode klasifikasi  [8].  Penerapan  algoritma  klasifikasi pada  kebakaran  hutan  adalah  menggunakan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi lokasi dan penyebab  kebakaran  hutan  di  NTB.  Algoritma Naive  Bayes akan  memprediksi  peluang  di  masa depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai  Teorema Bayes. Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier ini adalah  asumsi  yang  sangat  kuat  ( naïf )  akan independensi  dari  masing-masing  kondisi  atau kejadian [9].
Penelitian  ini,  bertujuan  untuk  melakukan pemetaan  lokasi  kebakaran  hutan  dan  lahan  serta penyebab terjadinya kebakaran sehingga memudahkan  dalam  melakukan  pencarian  data. Penelitian ini dilakukan agar data yang besarakan menjadi  bentuk  yang  lebih  bermakna  serta  dapat digunakan untuk kepentingan lain.

## II. STUDI PUSTAKA
Kebakaran  hutan  dan  lahan  adalah  suatu peristiwa kebakaran yang dilakukan oleh perbuatan manusia  maupun  alami,  yang  ditandai  oleh penjalaran  api  serta  membakar  hutan  dan  lahan yang  dilaluinya  [2].  Penelitian  tentang  kebakaran hutan dan lahan sudah dilakukan oleh  Trya 7 Ayu Pratiwi, 7 Muhammad Irsyad, Rahmad Kurniawan, Surya 8 Agustian,  Benny  Sukma  Negara,  Pada januari  2021  dengan  judul  penelitian  yaitu klasifikasi kebakaran hutan 7 dan lahan menggunakan algoritma 7 naïve bayes di kabupaten Pelalawan.  Penelitian  ini  menggunakan    dataset sebanyak  792  data  selama  5  tahun  (2015-2019). Model  klasifikasi  kebakaran  hutan  menggunakan algoritma  Naive  Bayes.  Dimana  faktor  penyebab yang  digunakan  terdiri  dari  kelas  suhu, kelembaban,  curah  hujan,  kecepatan  angin,  dan empat elemen yang digunakan untuk menentukan klasifikasi,  dengan  hasil  probabilitas  tertinggi adalah suhu yang memiliki nilai 0,978260870, nilai paling  akurat  merupakan  kumpulan  data  2017. Skor akurasi sebesar 81,03%, nilai akurasi tertinggi dapat  diterapkan  pada  rekor  baru  di  tahun  2019
K
dengan skor akurasi sebesar 82%. Oleh karena itu, dapat  dikatakan  bahwa  model  klasifikasi  yang digunakan  oleh  Naive  Bayes  dapat  digunakan untuk membantu berbagai pemangku kepentingan yang efektif dalam kebakaran hutan dan lahan. [1].
Penelitian kedua dilakukan oleh Anissa Rezainy, Lailan Syaufina, Imas Sukaesih Sitanggang. Tahun 2020  dengan  judul  penelitian  pemetaan  daerah rawan kebakaran dilahan gambut berdasarkan pola sekuens  titik  panas  di  Kabupaten  pulang  pisau Kalimantan  Tengah.  Penelitian  ini  menggunakan pemodelan  spasial  yang  dibuat  pada  penelitian terbentuk dari 3 kelas kerawanan (rendah, sedang, dan tinggi) kebakaran yang diperoleh dari variabel- variabel  penyebab  kebakaran  dan  kepadatan  pola sekuens 7 titik panas. Hasil pemodelan spasial pada lahan gambut diketahui bahwa kejadian kebakaran banyak  terjadi  pada  area  gambut  dalam  pada kedalaman  400-800  cm.  Hasil  pemodelan  spasial pada  jarak  kanal  diketahui  bahwa  jarak  100-900 meter dari kanal memengaruhi kebakaran. Fungsi kawasan hutan benyak terjadi kejadian kebakaran, dibandingan  fungsi  kawasan  lain. @ Kejadian kebakaran terhadap jarak jalan banyak terjadi pada jarak 1-4 km dari jalan.
Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh    Izatul  Putri Sonya,  Dr.  Prihandoko,  Skom  pada  tahun  2016. Dengan  judul  penelitian  Analisis  Web  Scraping Untuk Data Bencana Alam Dengan Menggunakan Teknik  Breadth-First  Search  Terhadap  3  Media Online.  Berdasarkan  hasil  analisa  web  scraping terhadap  media  online,  parameter  pada  media online  sangat  berpengaruh  terhadap  proses  web scraping.  Dari  ketiga  media  online  tersebut,  situs Detikcom  lebih  banyak  menghasilkan  data  yang relevan  berdasarkan  keywordnya  dibandingkan dengan Liputan6 dan VivaNews. Sedangkan untuk metode  yang  digunakan  oleh  tool  WCE,  yaitu metode  Breadth-First  Search  sangat  membantu dalam hal crawling pada proses scraping data dari website  [4].  Dan  penelitian keempat dilakukan oleh  Aji  Primajaya,  Betha  Nurina  Sari,  Ahmad
Khusaeri. Pada tahun 2020 dengan judul penelitian Prediksi  Potensi Kebakaran Hutan dengan Algoritma  Klasifikasi  C4.5  Studi  Kasus  Provinsi
Kalimantan Barat. Dalam penelitian ini Indikato r
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% [5].
Sedangkan penelitian yang kami buat bertujuan untuk melakukan pemetaan lokasi kebakaran hutan  dan  lahan serta penyebab terjadinya kebakaran  dengan algoritma  naive  bayes  dan dataset  diambil  dari  website  Dinas  Lingkunan Hidup dan Kehutanan provinsi NTB. Penelitian ini dilakukan untuk mengatahui lokasi tempa t terjadinya kebakaran hutan  dan  lahan serta penyebab terjadinya kebakaran tersebut.

## III. METODE PENELITIAN
Metodologi  dilakukan  untuk  mencapai  target yang  diinginkan  karena  disusun  secara  sistematis dan  logis.  Tahap  yang  akan  dilaksanakan  pada penelitian ini yaitu:
A. Perumusan Masalah.
Masalah  yang  dirumuskan  pemetaan  lokasi kebakaran  hutan  dan  lahan  serta  mengetahui
Gambar  1. Flowchart
penyebab  terjadinya  kebakaran  dengan algoritma naive bayes .
B. Pengumpulan Data
Dataset  diambil  dengan  cara scraping download otomatis data melalui website Dinas Lingkuna Hidup dan Kehutanan provinsi NTB dalam kurun waktu 3 tahun (2017-2019) total data yang diperoleh sebanyak 104 data dengan format .CSV.
Data  yang  telah  dikumpulkan  akan digunakan  untuk  data  training  dan  testing. Data berisi lembaga yang menangani tentang kebakaran hutan (BKPH) pada beberapa Kota di  NTB,  ada  total  13  kota  dengan  lembaga kebakaran hutan (BKPH), luas area hutan yang terbakar, serta penyebab terjadinya kebakaran.
C. Analisa Data
Analisa  data  dilakukan  setelah  selesai mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan untuk  menganalisa  masalah  yang  ditemukan. Serta  untuk  memastikan  sistem  memperoleh data  yang  dibutuhkanu  ntuk  melakukan training .  Pada  analisis  data  inipeneliti menggunakan  algoritma Naïve  Bayes yang akandijelaskan dengan tahapan berikut:
1. Data Selection
Pengumpulan  data  dengan  memilih  data yang hanya berhubungan dengan kebakaran hutan  di  NTB.  Data  diambil  dari  BKPH Ampang  Plampang,  Ampang  Rowo
Soromandi,  Batu  lanteh,  Maria  Donggo massa,  Orong  Telu  Brangbeh,  Puncak Ngengas Batulanteh, Rinjani Barat Pelangan  Tastura,  Rinjani  Timur,  Roping, Sejorong  Mataiyang  Brangrea,  Tambora, Toffo Pajo Madapangga Rompu Waworada,  dan  Balai  Tahura  Nuraksa dengan total data kebakaranhutan 104 data.
2. Preprocessing
Untuk tahapan pembersihan pada dataset apabila  ada  data  yang  kosong  ( missing value) .  Bila  ada missing  value maka  data akandihapus. Setelah penghapusan missing value , lalu dilakukan proses lemmatization untuk  menentukan  kata  dasar  dari  dataset yang  dimiliki. Lemma  biasanya  mengacu
pada  pengkoreksi  kata  menggunakan analisis  leksikal  dan  morfologis  kata, biasanya  dengan  tujuan  menghilangkan akhiran  yang  salah  arah  atau  tidak  sesuai dan  mengembalikan  bentuk  dasar  atau leksikal  kata,  yang  biasa  disebut  lemma. Selesai  tahap preprocessing selanjutnya adalah menghilangkan karakter symbol.
Gambar  2. Tahap Preprocessing
dengan menggunakan s.replace('"', '').replace(",",  "") dari tanda “ dan  ,  diubah  menjadi  spasi. Findall digunakan  untuk  mengembalikan  daftar dataset  yang  berisi  semua  data  yang  telah match. Split digunakan untuk menggabungkankan  kembali dataset yang telah terpecah dimasing-masing pencocokan.  Pada  bagian preprocessing pembersihan dan mengmbalikan kecocokan untuk setiap data dimana jika terdapat string yang berisi angka digit antara 0-9.

## 3. Data Mining
Proses  perhitungan naïve  bayes tahap pertama  melakukan  training  data  dari seluruh dataset kebakaran hutan dan lahan yang dimiliki.
4. Evaluation
Penelitian  ini  menggunakan software Python dalam  pencarian  pola  dan  untuk membuat model Naïve Bayes.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  adalah  pemetaan  dan mengetahui penyebab kebakaran hutan dan lahan. Pertama  pengambilanatau  pengumpulan  data terlebih  dahulu  dari  BKPH  (Bagian  Kesatuan
Pemangkuan Hutan) dan BalaiTahura
menghasilkan  dataset  .CSV  seperti  yang ditampilkan pada tabel 1berikut:
Tabel 1. Dataset No Nama KPH Lokasi Luas (Ha) Penyebab Kebakaran 0 BKPH Rinjani Timur Gunung Monjet Desa Padak Guar Kec. Sambelia 10,6 Faktor alam (kekeringan yang berkepanjangan memicu terjadinya kebarakan) 1 BKPH Rinjani Timur Gili Lawang Desa Sugian Kec. Sambelia 21 Faktor alam (kekeringan yang berkepanjangan memicu terjadinya kebarakan) 2 BKPH Rinjani Timur Dara Kunci Desa Dara Kunci Kec. Sambelia 0,41 Perambahan dan perladangan liar 3 BKPH Rinjani Timur CDM Padak Desa Padak Guar Kec. Sambelia 3 Persiapan penanaman tanaman semusim
4 BKPH Rinjani Timur Lembah sempaga Desa Gunung Malang Kec. Peringgabaya 1 Persiapan penanaman tanaman semusim 5 BKPH Rinjani Timur Batu Beserung Desa Gunung Malang Kec. Peringgabaya 15 Persiapan penanaman tanaman semusim 6 BKPH Rinjani Timur Jeringo Desa Perigi Kec. Suela 5 Perambahan dan perladangan liar 7 BKPH Rinjani Timur Bukit Nanggi Desa Sembalun Bumbung Kec. Sambelia 100 Pendaki yang tidak disiplin menyisakan sisa perapian puntung rokok
8 BKPH Rinjani Timur Bukit Anak Dara Desa Sembalun Lawang Kec. Sembalun 500 Perambahan dan perladangan liar
9 BKPH Rinjani Timur Bukit Pergasingan Desa Sembalun Kec. Sembalun 750 Pendaki yang tidak disiplin menyisakan sisa perapian puntung rokok 10 BKPH Batulanteh Kokar Dangar Desa Batudulang 1 Adanya aktifitas disepanjang jalan lintas Batudulang Tepal … … … … …
100  BKPH Ampang Riwo soromandi So Meci angi Desa Riwo 0,6 Pembersihan Lahan oleh masyarakat 101  BKPH Maria Donggomassa Resort Kota 1 Perambahan dan pembersihan lahan hutan untuk penanaman jagung/tanaman semusim 102  BKPH Maria Donggomassa Resort Ambalawi 2 Perambahan dan pembersihan lahan hutan untuk penanaman jagung/tanaman semusim 103  Balai Tahura Nuraksa Desa Lebah Sempaga 25 Perambahan dan pembersihan lahan hutan untuk penanaman tanaman semusim
Menggunakan library sklearn , Gaussian Naïve Bayes di import kan  pada  pembuatan  model  pemetaan  dan pengetahui penyebab kebakaran hutan dan lahan.
Gambar  3. Model Pemetaan
Hasil  daripemetaan  yang  bisa  diketahui  dari  BKPH (Bagian  Kesatuan Pemangkuan Hutan)  dan  Balai Tahura.  Setelah  user  mengetahui  BKPH  dan  Balai
Tahura mana yang menyediakan data, user bisa memilih seberapa luas hutan atau lahan  yang  terbakar untuk mengetahui penyebabnya. Program akan menampilkan hasil penyebab  dan  total  akurasi  yang  didapatkan berdasarkan lokasi  dan luas  s e pe rti  yang  bisa dilihat dari gambar berikut:
Gambar  4. Hasil Pemetaan dan Klasifikasi Naïve Bayes

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  model  pemetaan  daerah dan  penyebab  kebakaran  di  NTB  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  berhasil  mengklasifikasikan daerah  mana  saja  yang  sering  terjadi kebakaran  hutan  dan  lahan  di  NTB  dari tahun  2017-2019  menggunakan  algoritma Gaussian Naïve Bayes . 2. Pada  daerah  tertentu  luas  daerah  yang terbakar memiliki penyebab yang bermacam-macam, seperti perambahan dan pembersihan  lahan hutan, karena kesalahan manusia  dengan  membuang  sembarangan puntung  rokok  atau  tidak  mematikan dengan benar api unggun yang telah dibuat.
3. Berdasar perhitungan data mining menggunakan Gaussian  Naïve  Bayes
memperoleh hasil akurasi sebesar 55.55555555555556%.
Hasil  dari  penelitian  ini  bisa  digunakan  untuk penelitian  selanjutnya  dengan  menaikan  nilai akurasi.  Selainitu  disarankan  untuk  mencoba memakai algoritma lainnya untuk membandingkan hasil  akurasi  serta  menggunakan  data  kebakaran hutan  dan  lahan  dari  tempat  lain  agar  memiliki dataset yang lebih banyak untuk dilakukan training data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  A.  Pratiwi,  M.  Irsyad,  R.  Kurniawan,  S.  Agustian, and  B.  S.  Negara,  “Algoritma  Naïve  Bayes  Di Kabupaten Pelalawan,” vol. 6, no. 1, pp. 139–148, 2021.
[2] A.  Putra,  A.  T.  Ratnaningsih,  and  M.  Ikhwan, “Pemetaan Daerah Rawan Kebakaran Hutan Dan Lahan Dengan  Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis (Studi Kasus: Kecamatan Bukit Batu, Kab. Bengkalis),” Wahana  For.  J.  Kehutan. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  55–63, 2018, doi: 10.31849/forestra.v13i1.1555.
[3] A.  Rezainy,  L.  Syaufina,  and  I.  S.  Sitanggang, “Pemetaan Daerah Rawan Kebakaran Di Lahan Gambut Berdasarkan  Pola  Sekuens  Titik  Panas  Di  Kabupaten Pulang  Pisau  Kalimantan  Tengah,” J.  Pengelolaan Sumberd.  Alam  dan  Lingkung.  (Journal  Nat.  Resour. Environ. Manag. , vol. 10, no. 1, pp. 66–76, 2020, doi: 10.29244/jpsl.10.1.66-76.
[4] I.  P.  Sonya  and  Prihandoko,  “Analisis  Web  Scraping untuk  Data  Bencana  Alam  dengan  Menggunakan Teknik  Breadth-First  Search  Terhadap  3  Media Online,” J. Ilm. Inform. Komput. Univ. Gunadarma , vol. 21, no. 3, pp. 69–77, 2016.
[5] A.  Primajaya,  B.  N.  Sari,  and  A.  Khusaeri,  “Prediksi Potensi Kebakaran Hutan dengan Algoritma Klasifikasi C4.5  Studi  Kasus  Provinsi  Kalimantan  Barat,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 2, p. 188, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i2.37834.
[6] I.  S.  Sitanggang,  “Pengunaan  Teknik  Data  Mining dalam  Pemodelan  Resiko  Terjadinya  Kebakaran Hutan,” 2014, [Online]. Available:
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/68495.
[7] C.  A.  Sugianto,  “Analisis  Komparasi  Algoritma Klasifikasi  Untuk  Menangani  Data  Tidak  Seimbang Pada Data Kebakaran Hutan,” Techno.Com , vol. 14, no.
4,  pp.  336–342,  2015,  [Online].  Available: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/vi ew/992.
[8] C.  A.  Sugianto  and  F.  R.  Maulana,  “Algoritma  Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non
Tunai ( Studi Kasus Kelurahan Utama ),” Techno.Com , vol.  18,  no.  4,  pp.  321–331,  2019,  doi: 10.33633/tc.v18i4.2587.
[9] E.  W.  Andrianto  and  N.  Hidayat,  “Sistem  Diagnosis Penyakit  Hewan  Pada  Anjing  Dengan  Menggunakan Metode  Naive  Bayes,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 5512–
5517, 2018, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1685.
[10]  R.  Julianto,  E.  D.  Bintari,  and  Indrianti,  “Analisis Sentimen  Layanan  Provider  Telepon  Seluler  pada Twitter  menggunakan  Metode  Naïve  Bayesian Classification,” J. Big Data Anal. Artif. Intell. , vol. 3, no. 1, 2017.
[11]  H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.
10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi:
10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165. [12]  Satu Data. Lingkungan Hidup dan Kehutanan Provinsi Nusa Tenggaran Barat. 2019. https://dislhk.ntbprov.go.id/data/dataset/data- penanganan-kebakaran-hutan-dan-lahan-di-ntb