## PENGEMBANGAN APLIKASI WEBGIS MENGGUNAKAN RSHINY UNTUK MEMONITOR POTENSI AREA RAWAN KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI KALIMANTAN BARAT
Muhamad Rafli Farhan, Erwin Hermawan, Sahid Agustian Hudjimartsu , Yusril Nurandi Rachim Geospatial Information Technology, Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. Sholeh Iskandar, RT.01/RW.10, Kedungbadak, Kec, Tanah Sereal, Kota Bogor, Jawa Barat, Indonesia 16162 mrafllifarhan@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia, dengan kekayaan alamnya yang melimpah dan iklim tropisnya, sering menjadi pusat perhatian. Namun,  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  negara  ini  menghadapi  tantangan  serius  dengan  seringnya  kebakaran hutan dan lahan, yang dipicu oleh berbagai faktor. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian mendalam diperlukan untuk memberikan wawasan  yang berguna bagi upaya pencegahan dan pengelolaannya. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah metode pengindraan jauh dengan model maximum entropy ( MaxEnt ). Dengan model ini, peta distribusi wilayah rawan terhadap kebakaran dapat dibuat, serta faktor lingkungan yang paling berperan dapat diidentifikasi.  Fokus  penelitian  ini  adalah  pengembangan  aplikasi  WebGIS  menggunakan  bahasa  R  dengan framework RShiny secara otomatis untuk memonitor potensi area rawan kebakaran hutan dan lahan secara efisien dan berkelanjutan. Hasil penelitian ini adalah aplikasi berbasis WebGIS yang dapat menjalankan model distribusi potensi area rawan kebakaran hutan dan lahan secara otomatis pada berbagai lokasi dengan menggunakan data kejadian  berupa  data  titik  munculnya hotspot dan  data  variabel  lingkungan  berupa raster .  Aplikasi  ini menghasilkan peta distribusi potensial area rawan kebakaran hutan, grafik, dan dokumen hasil proses pemodelan Maxent variabel lingkungan mana yang paling berpengaruh. Dengan demikian, platform ini memberikan alat yang kuat untuk mengelola, memonitor dan mencegah kebakaran hutan dan lahan di Indonesia.
Kata kunci : Kebakaran hutan dan lahan, MaxEnt, RShiny, RStudio, WebGIS

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  dengan  iklim  tropisnya  dan  banyak pulau  di  sekitarnya,  telah  lama  menjadi  perhatian. Negara ini memiliki banyak hutan, mulai dari Sabang di  Aceh  hingga  Merauke  di  Papua,  meskipun  luas daratannya  tidak  sebanding  dengan  lautan  yang mengelilinginya[1].  Namun,  Indonesia  menghadapi masalah  besar  dalam  beberapa  tahun  terakhir  karena seringnya kebakaran hutan dan lahan yang dipicu oleh berbagai faktor, baik manusia maupun alam. Meskipun kebakaran  hutan dan  lahan  sebagai akibat dari  faktor alam tidak dapat dihindari dan tidak dapat ditanggung oleh siapa pun, tindakan manusia dalam menyebabkan kebakaran  hutan  menimbulkan  keprihatinan  besar. Banyak  orang  kehilangan  kesadaran  dan  melakukan tindakan  yang  merugikan  lingkungan  hidup,  yang sangat bergantung pada hutan[2].
Salah  satu  bencana  alam  yang  paling  sering terjadi  di  Pulau  Kalimantan  adalah  kebakaran  hutan dan lahan. Provinsi Kalimantan Barat adalah salah satu provinsi  yang  paling  sering  mengalami  kebakaran hutan  dan  lahan.  Berdasarkan  data  dari  Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB),  luas karhutla  di  Kalimantan  Barat  pada  bulan  Juli  2023 mencapai  6.681  ha,  meningkat  dari  1.000  ha  pada bulan  Juni.  Ini  termasuk  5.420  ha  lahan  mineral  dan 1.261 ha lahan gambut[2].
Salah satu cara yang efektif untuk mendapatkan data  tentang  kebakaran  hutan  dan  lahan  adalah pengindraan  jauh.  Analisis  titik  panas  dari  data pengindraan jauh satelit adalah bagian dari proses ini.
Menurut  Peraturan  Menteri  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan nomor P.32/MenLHK/Setjen/Kum.1/3/2016,  "titik  panas" adalah piksel yang memiliki suhu dua kali lebih tinggi dari  ambang  batas  tertentu,  yang  dinilai  melalui interpretasi  gambar  satelit.[3].  Dalam  konteks  ini, penggunaan  teknologi Geographical  Information System (GIS)  menjadi  semakin  penting  dalam mengumpulkan,  mengelola,  dan  menganalisis  data geografis atau data spasial terkait kebakaran hutan dan lahan yang memanfaatkan teknologi pemrosesan citra dapat digunakan untuk  mendeteksi titik api  atau area yang  berpotensi  terbakar.  Data  geografis,  atau  data spasial,  diberikan  oleh  sistem  informasi  geografis, yang  dapat  digunakan  oleh  masyarakat  untuk mendapatkan  informasi  kewilayahan.  Data  sistem informasi geografis dapat diperoleh melalui teknologi internet.
WebGIS  adalah  istilah  untuk  SIG  yang  dibuat melalui  media,  berbasis  internet,  atau  berbasis  web. WebGIS  digunakan  karena  dalam  penyampaian  dan tampilan  sistem  informasi  geografis  lebih  informatif serta  mempresentasikan  kondisi  lokasi[4].  Dengan adanya  teknologi  ini,  proses  identifikasi  dapat  lebih cepat,  dan  memungkinkan  respons  cepat  untuk mengatasi ancaman kebakaran hutan.
Penelitian sebelumnya menggunakan pengindraan jauh untuk memantau dampak kebakaran hutan  di  PT  Jambi  Batanghari  Plantation  ,  analisis potensi habitat anoa pada gunung dan daratan rendah menggunakan  maximum  enthrophy.  Proses  ini
melibatkan  aplikasi  MaxEnt  v3.3.4  –  v3.4.1    untuk mendukung analisis[5][6][7]. Penelitian ini, berupaya mengembangkan  sebuah  sistem  aplikasi  berbasis WebGIS  yang  dirancang  untuk  mempermudah  dan mengotomatisasi proses pemodelan distribusi potensi area rawan kebakaran hutan.
R Shiny merupakan platform web yang dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman R dengan kelebihan  berbagai  macam package untuk visualisasi data  hasil[8]dan  data  raster  yang  dapat  ditampalkan dengan  hasil  pemodelan  menggunakan package leaflet .  Bahasa  pemrograman  ini  dipilih  karena kesesuaiannya dalam memproses dataset dan melakukan  visualisasi  hasil  permodelan  distribusi spasial  yang  akan  menjadi  fokus  dalam  penelitian ini(Rosidi, 2019). R Shiny akan digunakan sebagai alat untuk  mengintegrasikan  hasil  pemodelan  ke  dalam antarmuka pengguna berbasis WebGIS [10].
Hasil
pengembangan sistem dapat memvisualisasikan dan memodelkan distribusi spasial potensi  kebakaran  hutan  dan  lahan  menggunakan package maximum entrophy (MaxEnt) secara otomatis dari  dataset  yang  diunggah  oleh  pengguna  aplikasi pada wilayah yang memiliki karakteristik yang sama . Alasan  penggunaan  R  Shiny  sebagai  subjek  dari pengembangan  aplikasi  yang  dibuat  karena  R  Shiny merupakan  sebuah  library  yang  disediakan  oleh  R Studio dimana teknologi ini sangat interaktif terhadap pengembangan web yang akan mengimplementasikan permodelan distribusi spasial didalamnya .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  bagian  kajian  teori,  dibahas  teori-teori yang  mendukung  tema  penelitian.  Berikut  adalah penjelasan  mengenai  teori-teori  yang  mendukung penelitian ini.

## 2.1. Kebakaran Hutan dan Lahan
Kebakaran  hutan  dan  lahan  terjadi  saat  api merusak  sebagian  atau  seluruh  area  hutan  dan  lahan, menyebabkan  kerusakan  dan  dampak  negatif  pada kondisi  lingkungan.  Ini  juga  berdampak  pada kerusakan ekologis, kesehatan manusia, aspek sosial- ekonomi masyarakat, perubahan iklim, dan pencemaran  udara  akibat  asap  yang  menyebar  ke wilayah  lain.  Penyebab  kebakaran  dapat  berasal  dari reaksi cepat antara oksigen dan bahan mudah terbakar di hutan dan lahan, seperti serasah, pepohonan, semak, perkebunan. Yang ditandai oleh peningkatan suhu dan munculnya api[11].

## 2.2. Titik Panas (Hotspot)
Titik  Panas  atau Hotspot merujuk  pada  suatu piksel  yang  memiliki  nilai  temperatur  di  atas  batas tertentu setelah citra satelit diinterpretasi. Hal ini dapat berfungsi  sebagai  petunjuk  adanya  kebakaran  hutan dan  lahan,  dilihat  dari  hasil  analisis  suhu  yang melebihi ambang batas pada citra satelit[3].

## 2.3. Waterfall Pressman
Model waterfall pressman 2020, yang terkadang disebut sebagai model sekuensial linear, mengusulkan pendekatan sistematis dan berurutan dalam pengembangan  perangkat  lunak.  Pendekatan  ini dimulai  dari  spesifikasi  kebutuhan  pelanggan  dan berlanjut melalui komunikasi, perencanaan, permodelan,  konstruksi,    hingga  penyebaran,  dengan dukungan  berkelanjutan  terhadap  perangkat  lunak yang  selesai[12].  Model  waterfall  pressman  2020 disajikan pada Gambar 1.
Sumber : Pressman (2020) Gambar 1. Waterfall pressman
2.4. Google Earth Engine(GEE)
Platform  cloud  computing yang  menyediakan akses  ke  data  spasial  dari  citra  satelit,  memfasilitasi pengguna dalam mengakses dan mengolah data tanpa perlu  mengunduh  file  besar  atau  menggunakan perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  khusus.  GEE menawarkan  berbagai  jenis  data  citra  satelit,  seperti Landsat,  Sentinel-1,  Sentinel-2,  Modis,  dan  VIIRS, serta  data  olahan  lainnya.  Platform  ini  juga memungkinkan  pengguna  untuk  mengunggah  dan memproses data raster dan vektor, serta menyediakan informasi metadata dan contoh API untuk modifikasi data menggunakan bahasa pemrograman JavaScript[13].

## 2.5. R Studio
Aplikasi R pada dasarnya menggunakan teks atau baris  perintah,  yang  berarti  pengguna  harus mengetikkan perintah-perintah khusus dan menghafalnya ketika  melakukan analisis data dengan R  .Untuk  mengatasi  hal  ini,  pengembang  R menciptakan  berbagai  antarmuka  pengguna  atau frontend untuk R, yang bertujuan untuk mempermudah  penggunaan  R.  Salah  satu frontend yang  populer  dan  nyaman  adalah RStudio .  Selain kenyamanan penggunaan, mengelola proyek seperti R Shiny . RStudio juga memudahkan pengaturan direktori kerja  tanpa  perlu  mengetikkan  perintah,  cukup  pilih dari  menu RStudio . Import data  juga  lebih  mudah, karena  dapat  dilakukan  melalui  menu  Environment tanpa perlu mengetikkan perintah pada Commander[9].
2.6. R Shiny Paket library dalam bahasa pemrograman R yang memungkinkan  pembuatan  aplikasi  web  interaktif dengan menjalankan kode R dilatar belakang. Prinsip dasarnya  meliputi  pengumpulan  nilai  input  dari halaman web, memudahkan akses input tersebut oleh aplikasi di R, dan menampilkan hasil kode R sebagai output ke halaman web. Aplikasi R Shiny yang paling
sederhana membutuhkan fungsi server untuk pemodelan dan ui untuk antarmuka pengguna[9].
2.7. Maximum Entropy (MaxEnt)
Maximum  Entropy ( MaxEnt )  merupakan  teknik pembelajaran mesin yang menggunakan prinsip entropi maksimum untuk memperkirakan fungsi yang
menghubungkan  variabel  lingkungan  dan  kesesuaian habitat.  Dengan  demikian,  metode  ini  mendekati karakteristik spesies dan potensi distribusi geografis[14]. Tabel 1. Bahan Penelitian No Data Resolusi Spasial Kegunaan Sumber Tahun 1. NOAA VNP14 1 km Informasi Titik Api (Hotspot) Google Earth Engine 2022- 2023 2. MODIS Burned Area 0,5 Km Informasi Area Terbakar ( Burned Area) Google Earth Engine 2022- 2023 3. MOD11A1 (LST) 1 km Memetakan suhu permukaan tanah. Google Earth Engine 2022- 2023 4. KDBI (Keetcht-Byram Drought Indeks ) 4 km Memetakan indeks kekeringan Google Earth Engine 2022- 2023 5. ERA5 Land Daily Aggregated 11,132 km Memetakan arah dan kecepatan angin Google Earth Engine 2022- 2023 6. CHIRPS Daily ( Version 2.0 Final ) 5,566 km Memetakan curah hujan Google Earth Engine 2022- 2023 7. Citra udara Harmonized Sentinel-2 Level-2A 10 meters Menganalisis  indeks kebakaran hutan (NBR). Google Earth Engine 2022- 2023

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini memuat metode yang digunakan pada penelitian.
3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan septemeber  2023  sampai  dengan  bulan  juni  2024. Lokasi  penelitian  dilakukan  di  Labolatorium  GIT Fakultas  Teknik  dan  Sains  Universitas  Ibn  Khaldun Bogor.

## 3.2. Alat dan Bahan Penelitian
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa perangkat lunak ( software ) dan perangkat keras ( hardware ).  Peralatan  untuk  menunjang  penelitian disajikan pada Tabel 1.
Tabel 2. Alat
No. Perangkat Keras Kegunaan 1. Laptop/ Dekstop PC Penulisan laporan dan pengolahan data website 2. QGIS Dekstop Mengolah data spasial 3. RStudio Mengolah model dan website 4. M icrosoft Office Menulis laporan 5. Google Chrome
Mengakses website Google
Earth Engine
Sumber: Hasil Penelitian (2024)
Jenis data yang digunakan untuk data kejadian merupakan  data  sekunder,  dan  data  variable lingkungan  yang  digunakan  merupakan  data  pihak ketiga  yang  sudah  melalui  pengolahan  awal.  Data variabel  lingkungan  yang  digunakan  yaitu  suhu permukaan  bumi,  indeks  kekeringan,  arah  angin, kecepatan  angin,  curah  hujan  dan  indeks  kebakaran.
Bahan  untuk  menunjang  penelitian  disajikan  pada Tabel 2.
Tahapan penelitian ini menggunakan metode Waterfall Pressman 2020 . Meliputi komunikasi, perencanaan, pemodelan, konstruksi yang tersaji pada Gambar 2.
Sumber: Hasil Penelitian (2024) Gambar 2. Metode Penelitian
a. Komunikasi  (Inisialisasi  Proyek  &  Pengumpulan Kebutuhan)
Sebelum  memulai  pekerjaan  teknis,  komunikasi sangat penting untuk  memahami dan  mencapai tujuan yang  ingin  dicapai.  Tahap  ini  melibatkan  analisis masalah,  pengumpulan  data  yang  diperlukan,  serta mendefinisikan fitur dan fungsi perangkat lunak[15].
b. Perencanaan (Estimasi, Penjadwalan, Pemantauan) Tahap  perencanaan  menjelaskan  estimasi  tugas teknis, risiko yang mungkin terjadi, sumber daya yang dibutuhkan,  produk  penelitian  yang  ingin  dihasilkan, penjadwalan  penelitian,  dan  pemantauan  proses pengerjaan sistem[16]. c. Pemodelan (Analisis & Desain) Tahap  ini  berfokus  pada  perancangan  arsitektur sistem,  termasuk  struktur  data,  arsitektur  perangkat lunak,  tampilan  antarmuka,  dan  algoritma  program. Tujuannya adalah memahami gambaran besar dari apa yang akan dikerjakan. Pemodelan sistem menggunakan diagram use case dan diagram activity pada penelitian ini[17].
d. Konstruksi (Kode & Pengujian) Tahap konstruksi melibatkan penerjemahan desain pemodelan menjadi kode yang dapat dibaca oleh mesin. Setelah  pengkodean  selesai,  dilakukan  pengujian terhadap  sistem  dan  kode  yang  telah  dibuat  untuk menemukan kesalahan yang mungkin terjadi. Pengujian  aplikasi  ini  dilaksanakan  dengan  metode blackbox dan whitebox secara manual dan otomatis[18].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Komunikasi (Inisialisasi Proyek &
Pengumpulan Kebutuhan)
Indonesia  dikenal  dengan  iklim  tropis  dan kekayaan hutan yang melimpah, menghadapi permasalahan serius akibat seringnya kebakaran hutan dan lahan. Hampir setiap tahun, di Pulau Kalimantan terjadi kebakaran hutan dan lahan . Ini disebabkan oleh titik  panas  yang  tersebar  di  seluruh  wilayah,  yang dapat  menyebabkan  kebakaran  hutan  dan  lahan. Proyek  inisiasi  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sebuah aplikasi berbasis WebGIS yang mengintegrasikan teknologi R Shiny dengan pemodelan MaxEnt untuk menganalisis dan memodelkan  distribusi  spasial  area  rawan  potensi kebakaran hutan dan lahan di Pulau Kalimantan.
a. Tahap Persiapan Data Tahap persiapan data untuk analisis pembentukan  peta  kerawanan  kebakaran  hutan  dan lahan  dimulai  dengan  penentuan  Wilayah  Kajian (ROI) berdasarkan data administrasi wilayah Provinsi dari https://tanahair.indonesia.go.id/. Selanjutnya, data kejadian  berupa  hotspot  diunduh  dari NOAA  VNP14 melalui Google  Earth  Engine dan  dioverlay  dengan data MODIS  Burned  Area untuk  menghasilkan  titik hotspot.  Data  lingkungan  seperti  kecepatan  dan  arah angin  dari ERA5-Land  Daily  Aggregated ,  suhu permukaan dari MOD11A1 , curah hujan dari CHIRPS Daily , Normalized  Burn  Ratio (NBR)  dari  Sentinel- 2A,  dan Keetch-Byram  Drought  Index (KBDI) disesuaikan dengan prosedur pengolahan dan analisis
menggunakan Google  Earth  Engine dengan  resolusi 1.000  m/px.  Langkah-langkah  ini  mendukung  proses pemodelan  potensi  area  rawan  kebakaran  hutan dengan  memanfaatkan  nilai-nilai  lingkungan  yang relevan.
b. Analisis Sistem
Analisis  sistem  yang diusulkan  merupakan gambaran sistem baru yang akan dibuat. Sistem yang digunakan pada  penelitian  ini  mempersingkat  waktu  pada  saat melakukan pemodelan potensi area rawan kebakaran. Aplikasi  ini  menampilkan  informasi  penting  seperti peta area yang berpotensi rawan kebakaran, dan nilai hasil pemodelan . Analisis sistem yang diusulkan dapat dilihat pada workflow diagram Gambar 3.
Sumber: Hasil Penelitian (2024) Gambar3. Diagram Workflow
4.2. Perencanaan (Estimasi, Penjadwalan, Pemantauan) Tahap perencanaan
dilakukan untuk mengestimasikan penggunaan waktu yang dibutuhkan untuk membangun sistem informasi monitoring proses bimbingan  skripsi  di  Jurusan  Teknik  Informatika Universitas IBN Khaldun, Setelah mengetahui sistem seperti  apa  yang  akan  dibuat  tahapan  perencanaan juga dilakukan untuk merangkum kebutuhan pengguna, merinci tahapan penelitian dan melakukan estimasi  waktu  yang  digunakan  dalam  mengerjakan penelitian. Tabel Perencanaan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perencanaan No Nama Oktober November Desember Januari Februari Maret April 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 Pendalaman Materi
2 Pengumpulan
Data
3 Analisis dan
Desain Sistem
4 Pengkodean
Sistem
5 Pengujian Sistem
6 Seminar Proposal

## 4.3. Pemodelan (Analisis & Desain)
Pemodelan  sistem  menggunakan  diagram use case dan  diagram activity pada  penelitian.  Pertama yaitu use case diagram yang menggambarkan interaksi antara  aktor  dengan  sistem  yang  akan  dibuat.  Kedua yaitu activity diagram yang  menggambarkan  alur aktivitas dari suatu kegiatan sistem. Diagram use case dapat dilihat pada Gambar 4.
Sumber: Hasil Penelitian (2024) Gambar 4. Use Case Diagram

## 4.4. Konstruksi(Kode & Pengujian)
Konstruksi  melibatkan  implementasi  metode pemodelan distribusi Maximum Entropy (MaxEnt) ke dalam  bahasa  pemrograman  R  menggunakan  paket- paket  yang  digunakan  pada  pembuatan  aplikasi R Shiny. R Shiny adalah sebuah library dari RStudio yang digunakan  untuk  membangun  aplikasi  web  interaktif secara  gratis.  Aplikasi  ini  dapat  diakses  melalui  web browser  seperti  Google  Chrome,  Mozilla  Firefox, Opera,  dan  lainnya  dengan  menggunakan  file  ui  dan server.
Paket shiny digunakan  untuk  membuat  aplikasi web  interaktif,  sementara  leaflet  digunakan  untuk pembuatan  peta  interaktif.  Raster  berperan  dalam manipulasi  data  raster  seperti  citra  satelit,  sementara shinyjs  menambahkan  fungsi  tambahan  dengan JavaScript.  Zip memungkinkan  kompresi dan ekstraksi file zip, dan DT memungkinkan pembuatan tabel  interaktif.  Dismo  digunakan  untuk  pemodelan ekologi  dan  distribusi  spesies,  sementara  readr
memfasilitasi  pembacaan  data  dari  berbagai  format. rJava menghubungkan  R  dengan Java ,  dan  devtools membantu dalam pengembangan paket R. Base64enc digunakan  untuk  enkode  dan  dekode  data  dalam format base64 ,  dan  RColorBrewer  membantu  dalam pembuatan  palet  warna.  Terakhir, shinycssloaders menambahkan  animasi  loading  ke  aplikasi Shiny . Kombinasi  pustaka  ini  memungkinkan  pengguna untuk  membuat  aplikasi  web  interaktif  yang komprehensif  untuk  analisis  data  dan  visualisasi. Metode  pengujian  yang  diterapkan  mencakup WhiteBox Testing dan BlackBox Testing .
Aplikasi SIPOPI(Sistem Potensi  Api) terdiri dari  2 bagian utama:
a. Tab Panel ” About App ”
Tab  panel  ini  merupakan  halaman  pengenalan aplikasi dengan 3 sub tab panel didalamnya :
1) Sub tab panel “ Home ”, halaman ini merupakan
tampilan  awal  yang  berisikan  pengenalan aplikasi, logo dan nama aplikasi.
2) Sub  tab  panel “Description ”,  halaman  ini menampilkan deskripsi aplikasi.
3) Sub  tab  panel  “ Tutorial ”,  halaman  ini menampilkan  cara  penggunaan  data  yang  akan dipakai  pada  aplikasi.  Dapat  dilihat  pada Gambar 5
Sumber: Hasil Penelitian (2024) Gambar 5. Tampilan Halaman Aplikasi “SIPOPI”
b. Tab Panel ” Get Started ”
Tab  ini  merupakan  salah  satu  fitur  utama  dalam aplikasi  ini,  dimana  terdapat  pemodelan  distribusi spasial potensi area rawan kebakaran hutan dan lahan, dengan mengunggah data  kejadian dan data variabel lingkungan yang melalui 5 tahap .
1) Sub tab panel “Step 1”
Halaman Step 1  untuk  melakukan  pemodelan maxent ,  pada  step  1  ini  pengguna  mengunggah  file raster berformat .tiff dengan menekan tombol browse pada halaman. Setelah mengunggah file telah selesai, lalu  klik  tombol  “ Stack  Raster “untuk  mengurutkan data  raster,  dan  akan  menampilkan  seperti  pada Gambar 6..’
Sumber: Hasil Penelitian (2024) Gambar 6. Tampilan Halaman “Step 1”
2) Sub tab panel “Step 2”
Pada halaman step 2 ini pengguna meunggah data kejadian  yang  berfotmat  .csv,  data  yang  akan digunakan ialah data longtitude dan latitude nya. Data .csv  longtitude  dan  latitude  di  labeli  Lon  untuk Longtitude dan Lat untuk Latitude .  Tahapnya  masih sama  dengan  step  1  dengan  menekan  tombol  browse pada halaman ini dan cari file data kejadian yang akan digunakan. Halaman step 2 dapat dilihat pada Gambar 7.
Sumber: Hasil Penelitian (2024) Gambar 7. Tampilan Halaman “Step 2”
3) Sub tab panel “Step 3” pada sub tab panel Step 3 proses pada halaman ini ialah melakukan persiapan data untuk mempersiapkan pada proses pemodelan pada Step 4. Tahapan pada step 3  ini  dengan  menekan  tombol  persiapan  data  yang berada pada halaman. Proses telah selesai jika halaman tersebut  telah  menampilan  data  raster  dan  titik background seperti Gambar 8 .
Sumber: Hasil Penelitian (2024) Gambar 8. Tampilan Halaman “Step 3”
4) Sub tab panel “Step 4” Pada halaman “ Step 4” . Pada halaman  ini proses pemodelan  dilakukan  dengan  tahapan  awal  menekan tombol  Pemodelan  Data  pada  halaman  tersebut  , proses  pemodelan  telah  selesai  ditandai  dengan notifikasi  proses  telah  berhasil.  Setelah  muncul notifikasi  telah  berhasil  ,  melanjutkan  tahapan  pada proses ini dengan menampilkan hasil pemodelan data dengan menekan tombol “Tampilkan Hasil Pemodelan”  .  Hasil  pemodelan  ini  dapat  diunduh dengan  menekan  tombol  “ Download  ROC ”  akan terunduh  grafik  ROCnya  dan  menekan  tombol “ Download Data  Hasil”  akan  terunduh  semua  data yang  berada  pada  halaman.  Halaman  step  4  dapat dilihat pada Gambar 9.
Sumber: Hasil Penelitian (2024) Gambar 9. Tampilan Halaman “Step 4”
5) Sub tab panel “Step 5” Pada  halaman  “ Step  5 ”  ,  halaman  tersebut menampilkan  visualisasi data hasil pemodelan dalam bentuk  raster  yang  ditampalkan  dengan leaflet peta  . Data raster tersebut  dapat  diunduh  dengan  menekan “ Download Raster ”. Halaman step 5 dapat dilihat pada Gambar 10.
Sumber: Hasil Penelitian (2024) Gambar 10. Tampilan Halaman “Step 5”
Pengujian  aplikasi  ini  menggunakan  2  metode, whitebox testing dan blackbox testing.

## 4.5. Whitebox Testing
Whitebox  testing adalah  jenis  pengujian  yang melibatkan  pemeriksaan  dan  analisis  langsung terhadap  kode  program.  Tujuan  dari  pengujian  ini adalah  untuk  mengidentifikasi  kesalahan  atau  bug yang mungkin terjadi dalam penulisan kode. Salah satu metode  yang  umum  digunakan  dalam  white  box testing  adalah  debugging.  Pada  proses  MaxEnt, debugging merupakan cara yang efektif untuk melacak eksekusi program dan menemukan serta memperbaiki kesalahan  dalam  skrip  kode.  Dalam  konteks  R, terdapat  beberapa  teknik  debugging  yang  bisa digunakan,  antara  lain  menggunakan  perintah  "run" atau  memanfaatkan  fitur  debug  yang  tersedia  dalam RStudio. Pengujian whitebox testing pada aplikasi ini menggunakan debugging otomatis pada R Studio dan pengujian  yang  dihasilkan  tidak  ada  kesalahan  pada penulisan  kode  didalam  aplikasi  sehingga  aplikasi dapat bekerja sesuai apa yang diharapkan.

## 4.6. Blackbox Testing
Pengujian  sistem  dimaksudkan  untuk  menguji setiap  tahapan  pada  sistem  yang  telah  dibangun. Pengujian  sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan metode  black  box  testing.  Metode blackbox  testing melakukan pengujian  validasi  hasil  yang dikeluarkan sistem  pada  saat  sistem  diberikan  suatu  perintah. Pengujian blackbox  testing pada  aplikasi  ini menggunakan 17 test case , dan hasil dari 17 test case tersebut  menghasilkan  output  yang  sesuai.  Dapat disimpulkan  bahwa pengujian  black box testing pada aplikasi ini sesuai dengan yang diharapkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini,  telah  berhasil  mengembangkan aplikasi  berbasis WebGIS sebagai  alat  pemodelan distribusi  potensi  area  rawan  kebakaran  hutan  dan lahan. Aplikasi ini dapat menjalankan model distribusi untuk  menganalisis  potensi  area  rawan  kebakaran hutan  dan  lahan  secara  otomatis  pada  lokasi  yang memiliki karakteristik yang sama. Pengujian blackbox testing pada  aplikasi  ini  menggunakan  17 test  case , dan  hasil  dari  17 test  case tersebut  menghasilkan output  yang  sesuai.  Dapat  disimpulkan  bahwa
pengujian  black  box  testing  pada  aplikasi  ini  sesuai dengan  yang  diharapkan.  Pengujian whitebox  testing pada  aplikasi  ini  menggunakan  debugging  otomatis pada R Studio dan hasil pengujian menunjukkan tidak ada kesalahan pada penulisan kode di dalam aplikasi, sehingga  aplikasi  dapat  bekerja  sesuai  dengan  yang diharapkan..  Hal  ini  berasal  dari  metode  pengujian tersebut menyatakan bahwa sistem ini sudah berjalan sesuai  dengan  apa yang  diharapkan.  Dalam mengembangkan  aplikasi  potensi  kebakaran  ini, beberapa saran peningkatan dapat dilakukan. Pertama, disarankan  untuk  menambahkan  fitur  validasi  yang mampu  memonitor  dan  mengonfirmasi  keberadaan kebakaran  dengan  lebih  akurat.  Selanjutnya,  untuk meningkatkan  respons  real-time,  penting  untuk mempertimbangkan  penambahan  fitur  API  yang memungkinkan  akses  langsung  ke  dataset  terkini, memastikan  informasi  yang  disajikan  selalu  terbarui. Oleh  karena  itu,  hasil  penelitian  ini  seharusnya menjadi  landasan  untuk  pengembangan  lebih  lanjut, dengan  fokus  meningkatkan akurasi dan kemampuan adaptasi  platform  web  ini  terhadap  berbagai  situasi yang mungkin terjadi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Pemerintah Bagian Umum Kab.Buleleng,
“Kebakaran
Hutan yang Terjadi di Indonesia,”,[Online].Tersedia:https://umumsetd a.bulelengkab.go.id/informasi/detail/artikel/keba karan-hutan-yang-terjadi-di-indonesia-86 [Diakses: 28 Desember 2023].
[2]  Kepala  Biro  Hubungan  Masyarakat,  “KLHK Tingkatkan Upaya Pengendalian Karhutla Kalimantan Barat”, [Online]. Nomor:SP.273/HUMAS/PPIP/HMS.3/08/2023.
Tersedia:https://ppid.menlhk.go.id/berita/infogra fis/7331/klhk-tingkatkan-upaya-pengendalian- karhutla-kalimantan-barat  [Diakses:  20  Januari 2024].
[3]  B.  H.  Saharjo,  “Pola  Sebaran  Titik  Panas (Hotspot) Sebagai Indikator Terjadinya
Kebakaran  Hutan  DAN  Lahan  Di  Kabupaten Aceh  Barat,” J.  Silvikultur  Trop. ,  vol.  12  No.2, pp. 60–66, 2021.
[4]  S.  Puspitasari,  M.  Awaluddin,  and  H.  Firdaus, “Pembuatan  Aplikasi  WebGIS Untuk Informasi Persebaran  Sarana  Dan  Fasilitas  Kesehatan  Di Kabupaten  Kudus,” J.  Geod.  Undip  J.  Geod. Undip , vol. 7, no. April, p. 3, 2018.
[5]  D. Ardiani, L. M. Jaelani, S. Aldiansyah, M. P. Tambunan,  M.  Indrawan,  and  A.  A.  Wibowo, “Spatial  Analysis  of  Mountain  and  Lowland Anoa  Habitat  Potential  Using  the  Maximum Entropy and Random Forest Algorithm,” World , vol.  4,  no.  4,  pp.  653–669,  2023,  doi: 10.3390/world4040041.
[6]  E. Niche dan M. Exercise, “Environmental Niche Modeling Exercise,”  pp. 1–12, 2015.
[7]  R.  Ayuba,  “Pemodelan  Distribusi  Wilayah Rawan Kebakaran Menggunakan Model
Maximum  Entrophy  (Studi  Kasus  PT  Jambi Batanghari Plantation),” IPB University, 2021.
[8]  A.  Gray, “CWDAT—An Open-Source Tool  for the  Visualization  and  Analysis  of  Community- Generated Water Quality Data,” MDPI , vol. 10, p. 207, 2021, doi: doi.org/10.3390/ijgi10040207.
[9]  M.  Rosidi,  “Metode  Numerik  Menggunakan  R Untuk  Teknik  Lingkungan,” bookdown.org , 2019,
[Online].
Tersedia: https://bookdown.org/moh_rosidi2610/Metode_ Numerik/intro.html  [Diakses:  28  Desember 2023].
[10]  R. D. Bekti, “Spatial Area ModellingFor Covid- 19 in Java Based on R-Shiny Web Framework,” Jurna;  Mat.  Stat.  komputasikomputasi ,  vol.  17, pp. 381–393, 2021, doi: 10.20956/j.v17i3.11743.
[11]  N.  M.  Arifa,  “Kebakaran  Hutan  Kalimantan Barat  Yang  Mengakibatkan  Terjadinya  Kabut Asap  Ekstrem  Di  Daerah  Pontianak,” Univ. Lambung Mangkurat Banjarmasin , 2022.
[12]  R.  S.  Pressman  and  B.  R.  Maxim, Software Engineering:  A  Practioner’s  Approach ,  2020th ed. McGraw-Hill Education, 2020.
[13]  G.  Nugroho,  A.  Rarasat,  and  D.  Kushardono, “Penyediaan  Informasi  Geospasial  Berbasis Cloud Computing Data Penginderaan Jauh,” Pus. Pemanfaat. Penginderaan Jauh - LAPAN , vol. X,
no. November, pp. 31–40, 2019.
[14]   S.  P.  A.  S.  B.  Phillips,  V.  P.  Aneja,  D.  Kang, “Maximum  entropy  modeling  of  species geographic distributions,” Int. J. Glob. Environ. Issues , 2006, doi:
10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026.
[15]  E.  Prasetyo  and  A.  Putra,  “Implementasi Waterfall  Model  Dalam  Pengembangan  Sistem Informasi  Eksekutif  Penduduk,” J.  Inf.  Syst. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 213–224, 2021, doi: 10.33557/journalisi.v3i1.121.
[16]  E.  Septiawan,  D.  Sakethi,  and  R.  Andrian,
“Penerapan Metode Waterfall Pada
Pengembangan  Sistem  Informasi  Monitoring Proses  Bimbingan  Skripsi  Di  Jurusan  Ilmu Komputer  Universitas  Lampung,” J.  Pepadun , vol.  3,  no.  1,  pp.  74–87,  2022,  doi: 10.23960/pepadun.v3i1.102.
[17]  M. P. Fitria Nur Hasanah, M.Pd , Rahmania Sri Untari, Rekayasa  Perangkat  Lunak .  UMSIDA Press, 2020.
[18]  M.  I.  Arief  and  R.  Kurniawan,  “Pengembangan Sistem  Aplikasi  Web Scraper Harga Komoditas Menggunakan Metode Design Oriented
Research,” Jambura J. Informatics , vol. 2, no. 1, 2020, doi: 10.37905/jji.v2i1.4474.