KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1602-1612 DOI 10.30865/klik.v4i3.1521 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Kebakaran Hutan Riau Menggunakan Random Forest dan Visualisasi Citra Sentinel-2
Ahmad Efendi 1 , Iwan Iskandar 1 , Rahmad Kurniawan 2,* , Muhammad Affandes 1
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
2 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950114996@students.uin-suska.ac.id, 2 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id, 3,* rahmadkurniawan@lecturer.unri.ac.id,
4 affandes@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: rahmadkurniawan@lecturer.unri.ac.id
Abstrak− Pada bulan September 2019, Riau terkena dampak serius akibat kabut asap yang membahayakan kesehatan penduduk dan mengganggu aktivitas sekitar 6,5 juta orang. Kondisi ini membutuhkan tindakan cepat dan akurat dalam mitigasi dan antisipasi bencana kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan kebakaran hutan di Riau menggunakan algoritma Pembelajaran Mesin,  yaitu  Random  Forest.  Namun,  pemahaman  yang  holistik  tentang  kebakaran  hutan  memerlukan  visualisasi  citra  Sentinel-2 dengan indeks Normalized Burn Ratio (NBR). Citra Sentinel-2 memainkan peran kunci dalam identifikasi area terbakar, pengukuran intensitas kebakaran, dan evaluasi dampak lingkungan. Data cuaca selama  bulan Januari 2015 hingga September 2019 dengan total 1733 data telah digunakan untuk penelitian ini. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mencapai akurasi tertinggi sebesar 71% dengan alokasi data latih sebesar 90%. Sementara itu, citra Sentinel-2 dapat memvisualisasikan area terbakar dengan tingkat akurasi keseluruhan mencapai 94% dan koefisien kappa 0,92. Penelitian ini menawarkan pendekatan terpadu untuk mengatasi kebakaran hutan di Riau, menghasilkan prediksi yang lebih baik dan pemahaman yang lebih mendalam tentang bencana kebakaran hutan. Dalam konteks mitigasi bencana, penggabungan Machine Learning dan visualisasi citra Sentinel-2 memiliki potensi besar dalam memberikan informasi penting bagi pemangku kepentingan dan pihak berwenang.
Kata Kunci: Random Forest; Kebakaran Hutan; Sentinel-2; Normalized Burn Ratio(NBR); Riau;
Abstract− In September 2019, Riau was severely affected by hazardous haze, impacting the health of the population and disrupting the activities of approximately 6.5 million people. This situation necessitated swift and accurate actions for the mitigation and anticipation of forest and land fires. This research aims to classify forest fires in Riau using Machine Learning algorithms, specifically Random Forests. However, a comprehensive understanding of forest fires requires the visualization of Sentinel-2 satellite imagery using the Normalized Burn Ratio (NBR) index. Sentinel-2 imagery recreates a pivotal role in identifying burnt areas, measuring fire intensity, and assessing environmental impacts. Weather data spanning from January 2015 to September 2019, totaling 1733 data points have been utilized in this study. Experimental results demonstrate that the Random Forest algorithm achieved the highest accuracy of 71% with an 90% training data allocation. Meanwhile, Sentinel-2 imagery can visualize burnt areas with an overall accuracy of 94% and a kappa coefficient of 0.92. This study offers an integrated approach to addressing forest fires in Riau, resulting in improved predictions and a deeper understanding of forest fire disasters. In the context of disaster mitigation, the combination of Machine Learning and Sentinel-2 imagery visualization holds significant potential for providing critical information to stakeholders and authorities.
Keywords : Random Forest; Forest Fire; Sentinel-2; Normalized Burn Ratio(NBR); Riau;

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara beriklim tropis dengan  kawasan hutan yang cukup luas. Berdasarkan hal tersebut menjadikan Indonesia sebagai negara dengan julukan paru-paru dunia. Bahkan, Indonesia dinobatkan sebagai negeri dengan kawasan hutan tropis terbesar dan terluas ketiga di dunia. Peran hutan Indonesia sangat penting dalam perekonomian, dimana hutan menghasilkan pendapatan dari eksploitasi kayu skala besar dan juga dari hasil hutan bukan kayu[1].
Akan tetapi pada tahun ke tahun luas kawasan hutan di Indonesia perlahan mulai menurun. Hal ini disebabkan oleh kebakaran yang dipicu dari alam maupun dari perbuatan oknum tak bertanggung jawab mengakibatkan kerusakan yang cukup signifikan terhadap kawasan hutan. Kebakaran hutan merupakan salah satu tragedi alam yang menyebabkan kerusakan berat terhadap lingkungan dan juga merugikan bagi kehidupan manusia[2]. Provinsi Riau masuk ke dalam 10 besar  provinsi  yang  mempunyai  kawasan  hutan  luas  di  Indonesia.  Pada  tahun  2019  jumlah  luas  daratan  dan  perairan kawasan hutan di Riau yaitu sebesar 5.406.992 Ha[3]. Dengan kawasan hutan yang luas mengakibatkan Riau menjadi salah  satu  provinsi  dengan  wilayah  yang  rawan  akan  bencana  kebakaran  hutan.  Pada  September  2019  Riau  kembali diselimuti bencana kabut asap yang mengakibatkan  kualitas udara di Riau sangat tidak sehat bahkan berbahaya untuk kesehatan, selain itu juga mengakibatkan penduduk Riau yang berjumlah 6,5 juta orang sulit untuk melakukan aktivitas sehari-hari dan peristiwa tersebut menjadi salah satu bencana kabut asap yang buruk. Menurut Dinas Kesehatan Provinsi Riau  pada  tahun  2019  jumlah  kasus  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut(ISPA)  terhitung  sejak  bulan  Januari  hingga pertengahan bulan September 2019 adalah 281.262 kasus. Berdasarkan titik api kabut asap ini bersumber dari kebakaran hutan  dari  beberapa  provinsi di  Sumatera  yaitu  provinsi  Riau,  Jambi  dan  Sumatera  Selatan.  Selain  Sumatera  terdapat beberapa provinsi yang memiliki jumlah titik api tertinggi yaitu Kalimantan Tengah dan Kalimantan Barat[4]. Agar tidak terulang kembali peristiwa kebakaran hutan dan lahan yang menyebabkan gangguan kesehatan dikarenakan polusi udara yang disebabkan kabut asap, kerugian ekonomis, ekologis, sosial, budaya, politik dan kehilangan kawasan hutan sebagai habitat satwa alam,  maka diperlukan pengendalian kebakaran hutan dan lahan.
Pengendalian  kebakaran  hutan  dan  lahan  selain  dilakukan  dengan  cara  pemadaman  dapat  dilakukan  dengan pencegahan[5]. Dalam pencegahan kebakaran hutan kedepan, diperlukan prediksi yang cepat dan akurat. Dengan prediksi yang tepat dapat dilakukan sistem peringatan dini untuk mengatasi masalah kebakaran hutan yang menimbulkan masalah
polusi  udara  seperti  kabut  asap.  Dengan  menggunakan  data  cuaca,  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  terjadinya kebakaran  hutan[2],  [6].  Masa  kini  telah  banyak  dikembangkan  beberapa  teknik  klasifikasi  menggunakan Machine Learning. Machine  Learning mempunyai  beberapa  algoritma  yang  efektif  dalam  klasifikasi  seperti Artificial  Neural Network(ANN) [7] ,  Naïve  Bayes [8]–[10] ,  K-Nearest  Neighbor [9] ,  Decision  Tree(DT) [7],  [10],  [11] ,  Rough  set Theory(RsT) [7] ,  Random  Forest [10]–[12] ,  Logistic  Regression [10] ,  Linear  Regression(LR) [11] dan Support  Vector Machine(SVM) [11]. Namun tidak ada satupun algoritma secara universal lebih baik dari algoritma lainnya teoreman ‘ No Free Lunch’ dalam menyelesaikan semua masalah[6]. Pada penelitian [11] dalam menganalisa algoritma klarifikasi pada kebakaran hutan dalam mendeteksi permasalahan, dalam penelitian ini menggunakan beberapa algoritma yaitu Random Forest,  Decision  Tree,  Logistic  Regression dan SVM .  Pada  penelitian  tersebut Random  Forest diunggulkan  dengan perolehan akurasi 0,97 atau 97%, sedangkan untuk Decision Tree memperoleh nilai akurasi 0,5 atau 50%, untuk Logistic Regression dengan nilai akurasi 0,49 atau 49% dan untuk SVM memperoleh nilai 0,55 atau 55%. Berdasarkan hal tersebut, studi ini akan menggunakan metode Random Forest dalam mengklasifikasi titik kebakaran di Riau. Selain  mengklasifikasi  perlu  adanya  identifikasi  seberapa  besar  lahan  yang  terbakar,  hal  ini  bertujuan  untuk menganalisa seberapa besar kerugian yang ditimbulkan dan selain itu dapat menjadi bahan kajian dalam meningkatkan usaha pencegahan kebakaran hutan dan lahan. Pemanfaatan data dari penginderaan jarak jauh merupakan pilihan yang efektif dan efisien dalam menganalisa area terbakar yang luas. Beberapa metode atau indeks dalam mengidentifikasi area terbakar yang telah banyak dikembangkan seperti Burn Area  Index(BAI) [13]–[15], Normalized Burn Ratio(NBR) [14]– [17], Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) [15], [16], [18], Enhanced Vegetation Index(EVI) [16] , Soil Adjusted Vegetation Index(SAVI) [16] , Burn Scar Index(BSI) [19] dan Mid-Infrared Burend Index(MIRBI) [15]. Pada penelitian [14] Normalized  Burn  Ratio(NBR) unggul  dalam  index  separabilitas  area  terbakar  vs  vegetasi  dengan  nilai  3,26  dan  area terbakar vs lahan terbangun dengan nilai 3,44. Maka dari itu, studi ini akan menggunakan metode atau indeks Normalized Burn Ratio(NBR) dalam memvisualisasikan seberapa besar area terbakar dan juga menganalisa tingkat keparahan pada kebakaran hutan dan lahan di Riau.
Dalam  mengidentifikasi  kebakaran  juga  menggunakan  citra  penginderaan  jarak  jauh.  Terdapat  data  citra  untuk menghitung luas yang terbakar seperti Landsat 8 [16], [20], MODIS [21], [22] dan Sentinel-2 [23]–[25]. Untuk data citra yang digunakan dalam menganalisa pada penelitian ini adalah data citra pada Sentinel-2 yang dapat mendeteksi luar area yang terbakar. Hal itu berdasarkan penelitian [24] dengan memanfaatkan data citra Sentinel-2 dapat mengidentifikasi luas area yang terbakar < 100 Ha di Sub-Sahara Afrika.
Visualisasi citra Sentinel-2 adalah fitur yang sangat penting dalam penelitian untuk mitigasi bencana kebakaran hutan dan lahan. Citra Sentinel-2 adalah sumber data yang memberikan informasi visual tentang daerah yang diamati. Dalam konteks kebakaran hutan, citra Sentinel-2 dapat digunakan untuk mengidentifikasi area yang terbakar, mengukur intensitas  kebakaran,  dan  melihat  dampaknya  pada  lingkungan.  Dengan memvisualisasikan  citra-citra  ini,  maka  dapat memberikan gambaran yang jelas tentang penyebaran kebakaran hutan dan area yang terdampak kepada para pemangku kepentingan,  seperti  Pemerintah  Daerah,  TNI  POLRI,  BNPB  dan  lainnya.  Visualisasi  juga  dapat  membantu  dalam pemahaman yang lebih baik tentang dinamika kebakaran hutan dari waktu ke waktu, sehingga dapat membantu dalam penentuan langkah-langkah mitigasi yang lebih baik. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan memberikan manfaat yang signifikan dalam mengurangi dampak kebakaran hutan di Riau, seperti yang terjadi pada September 2019. Pentingnya penelitian ini adalah untuk memberikan informasi yang lebih baik kepada pihak berwenang dan masyarakat mengenai perkembangan  kebakaran  hutan,  sehingga  pihak  berwenang  dapat  mengambil  tindakan  yang  lebih  tepat  waktu  dan efektif[26], [27].
Dalam  penelitian  ini  mengkombinasikan  dua  metode  untuk  menangani  permasalahan  pra  dan  pasca  kebakaran hutan  dan  lahan  di  Riau.  Kedua  metode  tersebut  adalah  klasifikasi  kebakaran  hutan  di  Riau  menggunakan  algoritma Random Forest yang bertujuan untuk pencegahan kebakaran hutan dimasa depan dan visualisasi kebakaran menggunakan data citra Sentinel-2 yang bertujuan untuk mengidentifikasi area pasca kebakaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian Pemodelan Klasifikasi
Data  cuaca  diperoleh  dari IBM  Cloud [28],  data  ini  berisikan  data  cuaca  pada  rentang  waktu    Januari  2015  hingga September 2019 di Riau dengan total data 1733. Tabel 1 menampilkan data cuaca berupa 5 data teratas dan parameter yang diperoleh dari IBM Cloud, .
Tabel 1. Data Cuaca
Time
Temperat ure (° F) Max Temperat ure (° F) Avg Temperat ure (° F) Min Dew Point (° F) Max Dew Point (° F) Avg Dew Point (° F) Min Humidity (%) Max Humidity (%) Min Wind Speed (mph) Max Wind Speed (mph) Min Pressure (Hg) Max Pressure (Hg) Min Precipati on (in) Avg Titik Api 01-Jan 92 84 77 76 74 71 94 43 18 0 29.91 29.77 0.00 Sedikit 02-Jan 92 83 74 75 73 72 94 45 13 0 29.89 29.74 0.00 Sedikit 03-Jan 94 84 73 77 72 68 94 35 16 0 29.89 29.74 0.31 Sedikit 04-Jan 88 80 73 76 74 72 95 56 9 0 29.92 29.77 0.00 Sedikit
05-Jan 93 84 75 77 74 72 91 46 10 0 29.86 29.74 0.08 Sedikit
Adapun tahapan penelitian pemodelan klasifikasi dapat dijelaskan secara singkat pada Gambar 1 dibawah ini.
Mulai Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengambilan Data Cuaca Tahun 2015- 2019 Data Cuaca Tahun 2015-2019
Pre-Processing Data
Pemodelan Prediksi dengan Metode Random Forest Pengujian
> 60%
Selesai Pengujian dan Evaluasi Pemodelan Prediksi Ya Tidak
Gambar 1. Tahapan Penelitian Pemodelan Klasifikasi
Pada gamabar 1 dijelaskan bahwa tahapan penelitian dimulai dengan identifikasi masalah, studi literatur, kemudian pengambilan data cuaca tahun 2015-2019, setelah itu tahapan pre-processing yang dijelaskan sebagai berikut.
a. Data Pre-processing
Dalam membuat dataset yang berkualitas dilakukan data pre-processing . Data pre-processing memiliki beberapa tahapan yaitu data integration, data cleaning, data reduction, data transformation dan oversampling [6] . 1. Data Integration
Dalam penelitian ini tahapan data integration diperlukan untuk menjadikan data sampel menjadi satu kesatuan. Data cuaca yang diperoleh terdiri dari beberapa bulan. Maka dari itu, perlu dilakukan data integration ke dalam satu file. Selain itu data integration juga memudahkan untuk melakukan pengujian pada setiap algoritma yang digunakan.
2. Data Cleaning
Data cleaning diperlukan dalam membersihkan data dari penulisam dan pemformatan yang salah. Data cleaning ini bertumpu  pada  komponen  data  yang  tidak  lengkap,  salah  ataupun  tidak  relevan.  Pada  tahap  ini  pembersihan  data dilakukan pengubahan format yang salah pada data cuaca bertujuan untuk menghasilkan analisis yang benar.
3. Data Reduction
Pada tahap ini mereduksi data mentah menjadi data yang dapat di analisa. Pada penelitian ini tidak digunakan tahap data reduction disebabkan karena data yang didapatkan sudah dalam bentuk yang berguna dan cocok untuk proses analisa.
4. Data Transformation
Tahap data transformation berfungsi untuk mengubah skala pengukuran dari data asli ke dalam bentuk lain agar model analisa klasifikasi dapat membaca data cuaca.
5. Oversampling
Tahapan oversampling berfungsi  untuk  menumbuhkan  data  pada  kelas  yang  mempunyai  jumlah  data  sedikit  atau sering disebut dengan kelas minoritas. Pada penelitian ini jumlah data setiap kelas memiliki jarak yang cukup jauh mengakibatkan data yang tidak seimbang atau imbalanced data, maka dari itu dibutuhkan tahapan oversampling untuk menangani permasalahan tersebut.
b. Pemodelan Klasifikasi dengan Metode Random Forest
Dalam penelitian ini, menggunakan algoritma Random Forest . Didapatkan parameter yaitu Time, Temperature (° F) Max, Temperature (° F) Avg, Temperature (° F) Min, Dew  Point (° F) Max, Dew Point (° F) Avg, Dew Point (° F) Min,  Humidity  (%)  Max,  Humidity  (%)  Min,  Wind  Speed  (mph)  Max,  Wind  Speed  (mph)  Max,  Pressure  (Hg)  Max, Pressure (Hg) Min, Precipation (in) Avg , dan Titik Api. Kemudian langkah selanjutnya menentukan jumlah pohon yang akan diperlukan sesuai dengan proses algoritma random forest. Setiap pohon keputusan dibangun menggunakan sampel boostrap yang  berasal  dari  dataset,  dataset  tersebut  dibagi  menjadi  dua  pertiga  dari  panjang  data  dan  dibentuk  sesuai dengan  panjang  data  yang  digunakan.  Data  sisa  yang  tidak  termasuk  disebut  dengan out-of-bag (OOB)  dimana  data tersebut berfungsi untuk menghitung besar nilai eror pada masing-masing pohon yang dibangun. Setelah pohon keputusan dibangun dilakukan perhitungan kelas paling banyak dari seluruh pohon yang ada.
c. Pengujian dan Evaluasi Pemodelan Klasifikasi
Pengujian dilakukan bertujuan untuk mendapatkan hasil dari model dalam  klasifikasi kebakaran hutan di Riau. Pengujian ini menggunakan metode akurasi Confusion Matrix .

## 2.2 Tahapan Penelitian Klasifikasi Tingkat Kebakaran
Pada tahapan penelitian klasifikasi tingkat kebakaran diawali dengan menganalisa lokasi kebakaran hutan dan lahan di Riau yang telah terjadi sebelumnya berdasarkan informasi yang akurat. Pada penelitian ini menggunakan lokasi kebakaran di  Desa  Lenggadai  Hilir  Kecamatan  Rimba  Belintang,  Kabupaten  Rokan  Hilir  dengan  titik  koordinat 1.8944083333333332,  100.99671000000001  berdasarkan  informasi  di  sosial  media  Instagram  BPBD  Riau  pada  09 Agustus 2019.
Mulai Pengambilan Data Citra Satelit Sentinel-2 Pra dan Pasca Kebakaran
Data Citra Satelit Sentinel-2 Pra Kebakaran Data Citra Satelit Sentinel-2 Pasca Kebakaran Pengolahan Menggunakan Indeks NBR Pengolahan Menggunakan Indeks NBR
Pengolahan Menggunakan Indeks  NBR
Klasifikasi Tingkat Kebakaran Pengujian dan Evaluasi Klasifikasi Tingkat Kebakaran Pengujian >80% Selesai
Gambar 2. Tahapan Penelitian Klasifikasi Tingkat Kebakaran
Berdasarkan gambar 2 tahapan penelitian klasifikasi tingkat kebakaran dapat dijelaskan sebagai berikut.
a. Pengambilan Data Citra Sentinel-2 Pra dan Pasca Kebakaran
Tahapan pengambilan data cuaca merupakan tahapan mencari informasi berupa data mentah terkait permasalahan pada penelitian ini. Data yang dibutuhkan pada penelitian ini adalah data citra Sentinel-2 NIR(Band 8A) dan SWIR(Band 12) . Pengumpulan data citra dilakukan dengan mengakses data citra di website resmi EO Browser [29].
b. Pengolahan data Pra Kebakaran dan Pasca Kebakaran Menggunakan Metode Normalized Burn Ratio
Tahapan ini merupakan pengolahan data citra sebelum dan sesudah kebakaran. Data  pra kebakaran didapatkan dengan  mengkalkulasikan  nilai  dari NIR(band  8A)-SWIR(band  12)/  NIR(band  8A)+SWIR(band  12) .  Kemudian pengolahan  data  pasca  kebakaran  dengan  mengkalkulasikan  nilai  dari NIR(band  8A)-SWIR(band  12)/  NIR(band 8A)+SWIR(band 12) . Setelah itu dilakukan pengolahan data dNBR dengan mengurangkan data pra kebakaran dan pasca kebakaran, maka didapatkan hasil dNBR .
c. Klasifikasi Tingkat Kebakaran
Pada  tahapan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  keparahan  pada  pasca-kebakaran,  pengklasifikasian dilakukan  berdasarkan  hasil  proses dNBR .  Proses  klasifikasi  dilakukan  berdasarkan  tingkat  keparahan  kebakaran menggunakan  tabel  2  dibawah  ini  yang  di  usulkan  oleh United  States  Geological  Survey  (USGS) [30].  Pada  tabel  2 dijelaskan  bahwa  tingkat  keparahan  diklasifikasi  berdasarkan  nilai  dNBR,  kelas Enhanced  Regrowth,  high(post-fire) dengan rentang nilai -0.5 hingga -0.25, kemudian kelas Enhanced Regrowth, low(post-fire) dengan rentang nilai -0.25 hingga -0.1, kelas Unburned dengan rentang nilai -0.1 hingga 0.99, kelas Low Severity dengan rentang nilai 0.1 hingga 0.269,  kelas Moderate-  Low  Severity dengan  rentang  nilai  0.27  hingga  0.439,  kelas Miderate-  High  Severity dengan rentang nilai 0.44 hingga 0.659 dan yang terakhir kelas High Severity dengan rentang nilai 0.66 hingga 1.3.
Tabel 2. Tabel Tingkat Keparahan Kebakaran
Severity Level dNBR Range(scaled by 𝟏𝟎 𝟑 ) dNBR Range(not scaled) Enhanced Regrowth, high(post-fire) -500 to -251 -0.500 to -0.251 Enhanced Regrowth, low(post-fire) -250 to -101 -0.250 to -0.101 Unburned -100 to +99 -0.100 to +0.99 Low Severity +100 to + 269 +0.100 to + 0.269 Moderate- Low Severity +270 to +439 +0.270 to +0.439 Miderate- High Severity +440 to +659 +0.440 to +0.659 High Severity +660 to +1300 +0.660 to +1.300
d. Pengujian Klasifikasi Tingkat Kebakaran
Pengujian dilakukan bertujuan untuk mendapatkan hasil tingkat keparahan pasca-kebakaran hutan di Riau. Pada pengujian dilakukan menggunakan plugin Quantum GIS yaitu AcATaMa dengan data citra pasca-kebakaran sebagai data pengujian,  kemudian  dilakukan  pengujian  akurasi  menggunakan  metode  perhitungan error  matrix. Berdasarkan  [31] setelah mendapat nilai error matrix dapat dilakukan perhitungan producer accuracy, user accuracy, overall accuracy dan kappa coefficient. Persamaan pada setiap perhitungan yaitu :
producer accuracy= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙(𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠) 𝑥100%
(1)
user accuracy= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙(𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚) 𝑥100%
(2) overall accuracy= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟(𝐷𝑖𝑎𝑔𝑜𝑛𝑎𝑙)
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑥100%
(3)
kappa coefficient = (𝐽𝑇𝑆 𝑥 𝐽𝑇𝐵𝑆 ) − ∑(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠)
𝐽𝑇𝑆2 − ∑(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠) (4) Keterangan : JTS : Jumlah Total Sampel JTBS
: Jumlah Total Benar Sampel

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pembahasan Pemodelan Klasifikasi
3.1.1 Data Preprocessing
a. Data Integration
Data mentah pada penelitian ini merupakan data cuaca yang terdiri dari beberapa bulan dari bulan Januari tahun 2015 hingga bulan September tahun 2019. Maka dari itu dilakukan data integration bertujuan untuk membuat data cuaca pada setiap bulan menjadi satu file. Kemudian untuk menjadikan data cuaca pada setiap bulan kedalam satu file dilakukan secara manual menggunakan software Microsoft Excel .
b. Data Cleaning
Data  yang  telah  dijadikan  satu  file  kemudian  dilakukan  tahapan data  cleaning untuk  membersihkan  data    dari penulisan,  format  yang  salah,  nilai  pada  parameter  yang  tidak  lengkap  salah  ataupun  yang  tidak  sesuai.  Pada  tabel  3 menampilkan lima data teratas yang telah dilakukan tahapan data cleaning. Pada tahapan data cleaning terdapat 405 data dihapus  dikarenakan  penulisan,  format  yang  salah,  nilai  pada  parameter  yang  tidak  lengkap  salah  ataupun  yang  tidak sesuai
Tabel 3. Hasil Data Cleaning Time Temperature (° F) Max Temperature (° F) Avg Temperature (° F) Min Dew Point (° F) Max Dew Point (° F) Avg Dew Point (° F) Min Humidity (%) Max Humidity (%) Min Wind Speed (mph) Max Wind Speed (mph) Min Pressure (Hg) Max Pressure (Hg) Min Precipation (in) Avg Titik Api 01-Jan 92 84 77 76 74 71 94 43 18 0 29.91 29.77 0.00 Sedikit 02-Jan 92 83 74 75 73 72 94 45 13 0 29.89 29.74 0.00 Sedikit 03-Jan 94 84 73 77 72 68 94 35 16 0 29.89 29.74 0.31 Sedikit 04-Jan 88 80 73 76 74 72 95 56 9 0 29.92 29.77 0.00 Sedikit 05-Jan 93 84 75 77 74 72 91 46 10 0 29.86 29.74 0.08 Sedikit
c. Data Transformation
Data yang telah melalui tahapan data cleaning kemudian akan memasuki tahapan Data Transformation hal ini disebabkan  terdapat  beberapa  parameter  yang  nilainya  dibutuhkan  untuk  diubah  agar  dapat  dianalisa  oleh  model klasifikasi.  Tahapan Data  Transformation yaitu mengubah  skala  pengukuran dari  data  asli  ke  bentuk  lain  agar  model analisa klasifikasi dapat membaca data. Atribut yang dibutuhkan tahapan Data Trasformation adalah atribut Time, nilai atribut ini diubah menggunakan label encoder. Selain itu, atribut Titik Api juga dilakukan perubahan nilai yaitu untuk nilai  Kosong  diubah  menjadi  0,  Sedikit  menjadi  1,  Sedang  menjadi  2,  Banyak  menjadi  3.  Dapat  dilihat  pada  tabel  4 menampilkan data pada Time dan Titik api terdapat perubahan nilai .
Tabel 4. Hasil Data Transformation
Time Temperature
(° F) Max Temperature (° F) Avg Temperature (° F) Min Dew Point (° F) Max Dew Point (° F) Avg Dew Point (° F) Min Humidity (%) Max Humidity (%) Min Wind Speed (mph) Max Wind Speed (mph) Min Pressure (Hg) Max Pressure (Hg) Min Precipation (in) Avg Titik Api 4 92 84 77 76 74 71 94 43 18 0 29.91 29.77 0.00 1 136 92 83 74 75 73 72 94 45 13 0 29.89 29.74 0.00 1 268 94 84 73 77 72 68 94 35 16 0 29.89 29.74 0.31 1 298 88 80 73 76 74 72 95 56 9 0 29.92 29.77 0.00 1 310 93 84 75 77 74 72 91 46 10 0 29.86 29.74 0.08 1
d. Oversampling
Dalam pemrosesan model dilakukan pemisahan data menjadi 2 jenis yaitu data training dan testing. Data training berfungsi untuk menjadi pembelajaran dalam pemodelan sedangkan untuk data testing berfungsi sebagai pengujian model yang telah dirancang. Pada data penelitian ini, jumlah data training pada setiap kelas tidak seimbang atau imbalanced
data. Pada  tabel  5  menampilkan  jumlah  data  training  pada  setiap  kelas  yaitu  untuk  kelas  0  berjumlah  245,  kelas  1 berjumlah 713, kelas 2 berjumlah 133 dan kelas 3 berjumlah 104.
Tabel 5. Jumlah Data Pada Setiap Kelas Titik Api Jumlah Data 0 245 1 713 2 133 3 104
Berdasarkan  tabel  5  untuk  data  yang  memiliki  jumlah  data  terbanyak  hingga  yang  paling  sedikit  berurut  yaitu Sedikit, Kosong, Sedang dan Banyak. Hal itu mengakibatkan akurasi pada klasifikasi kurang optimal dikarenakan jumlah data disetiap kelas terpaut lumayan jauh.
Diperlukan pendekatan yang dapat membantu dalam permasalahan ini sehingga pada data setiap kelas mendapat akurasi yang terbaik. Metode oversampling digunakan untuk menumbuhkan data pada kelas minoritas seperti Sedang dan Banyak sehingga rasio pada setiap kelas sama atau berdekatan. Dalam penelitian ini metode oversampling yang digunakan adalah Random Over Sampling [32], metode Random Over Sampling dapat mengoptimalkan akurasi pada setiap kelas. Pada tabel 6 menampilkan jumlah data training yang telah dilakukan oversampling menggunakan metode Random Over Sampling yaitu untuk kelas 0 berjumlah 713, kelas 1 berjumlah 713, kelas 2 berjumlah 713 dan kelas 3 berjumlah 713.
Tabel 6. Hasil Data Oversampling Titik Api Jumlah Data 0 713 1 713 2 713 3 713

## 3.2 Hasil Pemodelan Klasifikasi
Pemodelan klasifikasi dibuat menggunakan bahasa pemrograman python, pemodelan ini menggunakan metode Random Forest dengan hyperparameter yaitu n_estimators = 38, criterion = entropy , max_depth =  27, min_samples_split = 5, random_state = 3, min_samples_leaf = 1, kemudian atribut yang menjadi parameter yaitu Time, Temperature (° F) Max, Temperature (° F) Avg, Temperature (° F) Min, Dew Point (° F) Max, Dew Point (° F) Avg, Dew Point (° F) Min, Humidity (%) Max, Humidity (%) Min, Wind Speed (mph) Max, Wind Speed (mph) Max, Pressure (Hg) Max, Pressure (Hg) Min dan Precipation  (in)  Avg sebagai  I ndependent  Variable ,  sedangkan  untuk  parameter  Titik  Api  digunakan  sebagai Dependent Variable . Pengujian menggunakan metode Confusion Matrix dengan rasio 90% data training dan 10% data uji yang menghasilkan akurasi sebesar 71%, dengan nilai precision 0.48 , recall 0.58 dan f1-score 0.53 pada kelas Kosong, kemudian nilai precision 0.89 , recall 0.78 dan f1-score 0.83 pada kelas Sedikit, nilai precision 0.08 , recall 0.33 dan f1- score 0.13 pada kelas Sedang dan nilai precision 0.56, recall 0.45 dan f1-score 0.50 pada kelas Banyak.
3.3 Pembahasan Citra Sentinel-2

## 3.3.1 Pengambilan Data Citra Sentinel-2 Pra dan Pasca Kebakaran
Data citra yang diambil dalam penelitian ini diakses dari website resmi EO-Browser . Data citra wilayah dalam penelitian ini  adalah  di  Desa  Lenggadai  Hilir  Kecamatan  Rimba  Belintang,  Kabupaten  Rokan  Hilir  dengan  titik  koordinat 1.8944083333333332,  100.99671000000001  dan  untuk  waktu  terjadinya  kebakaran  adalah  tanggal  07  Agustus  2019, maka dari itu pengambilan data citra untuk sebelum kebakaran(pra kebakaran) yaitu pada tanggal 04 Mei 2019. Kemudian data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data citra sentinel-2 NIR(band 8A) dan SWIR(band 12). Dapat dilihat pada gambar 3 menampilkan citra sebelum kebakaran dalam bentuk format NIR(band 8A) untuk gambar sebelah kiri dan SWIR(band 12) untuk gambar sebelah kanan.
Selanjutnya  itu  pengambilan  data  citra  untuk  setelah  terjadinya  kebakaran  (pasca  kebakaran)  pada  tanggal  12 Agustus 2019. Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data citra s entinel-2 NIR (band 8A) dan SWIR (band 12) .  Dapat  dilihat  pada  gambar  4  menampilkan  citra  sebelum  kebakaran  dalam  bentuk  format NIR  (band  8A) untuk gambar sebelah kiri dan SWIR (band 12) untuk gambar sebelah kanan.
Gambar 4. NIR (band 8A) dan SWIR (band 12) Pasca Kebakaran
3.3.2 Pengolahan data Pra Kebakaran dan Pasca Kebakaran Menggunakan Metode Normalized Burn Ratio
Pengolahan  data  citra sentinel-2  NIR  (band  8A) dan SWIR  (band  12) diproses  menggunakan  aplikasi Quantum Geographic Information System atau lebih dikenal dengan QGIS, QGIS merupakan salah satu aplikasi pengolahan data spatial. Data citra sentinel-2 sebelum terjadinya kebakaran diolah menggunakan metode Normalized Burn Ratio(NBR) dengan cara mengkalkulasikan nilai dari NIR(band 8A)-SWIR(band 12)/ NIR(band 8A)+SWIR(band 12) . Pada gambar 5 merupakan hasil dari pengolahan data citra sebelum terjadinya kebakaran.

## Gambar 5. NBR Pra Kebakaran
Kemudian  data  citra sentinel-2 setelah  terjadinya  kebakaran  diolah  menggunakan  metode Normalized  Burn Ratio(NBR) dengan  cara  mengkalkulasikan  nilai  dari NIR(band  8A)-SWIR(band  12)/  NIR(band  8A)+SWIR(band  12). Pada gambar 6 merupakan hasil dari pengolahan data citra setelah terjadinya kebakaran.

## Gambar 6. NBR Pasca Kebakaran
Hasil  dari  pengolahan  data  citra  sebelum  dan  sesudah  menggunakan  metode Normalized  Burn  Ratio diolah kembali untuk menemukan nilai Differenced Normalized Burn Ratio atau dNBR dengan cara mengkalkulasikan nilai hasil Normalized  Burn  Ratio setelah  dan  sebelum  terjadinya  kebakaran  dengan  cara  mengurangkan  kedua  hasil  data  citra Normalized  Burn  Ratio .  Pada  gambar  7  menampilkan  hasil  dari Differenced  Normalized  Burn  Ratio atau dNBR berdasarkan pengolahan indeks Normalized Burn Ratio(NBR) setelah dan sebelum terjadinya kebakaran.
Gambar 7. DNBR

## 3.3.3 Klasifikasi Tingkat Kebakaran
Klasifikasi tingkat kebakaran dilakukan berdasarkan hasil dNBR dari NBR sebelum dan setelah terjadinya kebakaran yang bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  keparahan  area  yang  terbakar  setelah  terjadinya  kebakaran.  Klasifikasi  dilakukan berdasarkan  tingkat  keparahan  kebakaran  yang  diusulkan  oleh United  States  Geological  Survey  (USGS) .  Klasifikasi tersebut  terbagi  menjadi  beberapa  kelas  dengan  rentang  nilai  yang  berbeda  yaitu  kelas  pertumbuhan  kembali  pasca kebakaran tinggi dengan rentang nilai -0.5 hingga -0.25, kemudian kelas pertumbuhan kembali pasca kebakaran rendah dengan rentang nilai -0.25 hingga -0.1, kelas tidak terbakar dengan rentang nilai -0.1 hingga 0.1, kelas keparahan rendah dengan  rentang  nilai  0.1  hingga  0.27,  kelas  keparahan  sedang-rendah  dengan  rentang  nilai  0.27  hingga  0.44,  kelas keparahan sedang-tinggi dengan rentang nilai 0.44 hingga 0.66 dan yang terakhir kelas keparahan tinggi dengan rentang nilai  0.66  hingga  1.3.  Hasil  klasifikasi  yang  telah  diproses  berdasarkan  nilai dNBR dapat  pada  gambar  8  yang divisualisasikan dengan warna berdasarkan kelas tingkat keparahan.

## Gambar 8. Hasil Klasfikasi Tingkat Kebakaran

## 3.4 Hasil Citra Sentinel-2
Hasil analisa klasifikasi dNBR yang menampilkan tingkat keparahan kebakaran yang terbagi atas tujuh kelas yaitu kelas pertumbuhan  kembali  pasca  kebakaran  tinggi  dengan  rentang  nilai  -0.5  hingga  -0.25,  kemudian  kelas  pertumbuhan kembali pasca kebakaran rendah dengan rentang nilai  -0.25 hingga -0.1, kelas tidak terbakar dengan rentang nilai  -0.1 hingga 0.1, kelas keparahan rendah dengan rentang nilai 0.1 hingga 0.27, kelas keparahan sedang-rendah dengan rentang nilai  0.27  hingga  0.44,  kelas  keparahan  sedang-tinggi  dengan  rentang  nilai  0.44  hingga  0.66  dan  yang  terakhir  kelas keparahan tinggi dengan rentang  nilai 0.66 hingga 1.3.  Untuk pengujian akurasi dilakukan dengan  cara menggunakan data pasca kebakaran sebagai bahan pengujian pada data citra yang telah diklasifikasi. Pada gambar 9 merupakan data pasca kebakaran pada tanggal 12 Agustus 2019 menggunakan indeks true color yang akan menjadi bahan pengujian dan evaluasi pada penelitian ini.
Pada pengujian ini menggunakan plugin Quantum GIS yaitu AcATaMa, plugin ini berfungsi untuk menguji nilai akurasi pada peta tematik dalam data citra. Proses pengujian dilakukan dengan cara menghasilkan beberapa titik sampel acak berdasarkan tingkatan klasifikasi, pada kelas pertumbuhan kembali pasca kebakaran tinggi memiliki 10 titik sampel acak, kemudian kelas pertumbuhan kembali pasca kebakaran rendah memiliki 10 titik sampel acak, kelas tidak terbakar memiliki 10 titik sampel acak, kelas keparahan rendah memiliki 15 titik sampel acak, kelas keparahan sedang-rendah memiliki  15  titik  sampel  acak,  kelas  keparahan  sedang-tinggi  memiliki  20  titik  sampel  acak  dan  yang  terakhir  kelas keparahan tinggi memiliki 20 titik sampel acak. Titik sampel acak yang digunakan dalam pengujian pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 9 dengan jumlah total titik sampel yaitu 100 titik sampel.
Tabel 7. Error Matrix Class KSR TT PKPKT  KST  KT  PKPKR  KR  Total User accuracy Total class area (m²) KSR 13 2 0 0 0 0 0 15 0,866 206.693 TT 0 10 0 0 0 0 0 10 1 894.331 PKPKT 0 0 10 0 0 0 0 10 1 835.371 KST 0 0 0 20 0 0 0 20 1 443.498 KT 0 0 0 0 20 0 0 20 1 296.396 PKPKR 0 0 0 0 0 10 0 10 1 704.514 KR 0 4 0 0 0 0 11 15 0,733 217.211 Total 13 16 10 20 20 10 11 100 3.598.016 Producer Acurracy 1 0,62 1 1 1 1 1
Keterangan : KSR = Keparahan Sedang-Rendah TT = Tidak Terbakar PKPKT = Pertumbuhan Kembali Pasca Kebakaran Tinggi KST = Keparahan Sedang-Tinggi KT = Keparahan Tinggi PKPKR = Pertumbuhan Kembali Pasca Kebakaran Rendah KR = Keparahan Rendah
Tabel  7  merupakan  hasil error  matrix pada  pengujian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  plugin  AcATaMa dengan 100 titik sampel dengan tujuh kelas tingkat keparahan pasca kebakaran, kemudian dilakukan perhitungan untuk producer accuracy, user accuracy, overall accuracy dan kappa coefficient. Untuk producer accuracy pada setiap kelas yaitu pada kelas keparahan sedang-rendah dengan nilai 100%, untuk kelas tidak terbakar mendapatkan nilai 62,5%, kelas pertumbuhan kembali pasca kebakaran tinggi dengan nilai 100%, kelas keparahan sedang-tinggi dengan nilai 100%, kelas keparahan  tinggi  dengan  nilai  100%,  kelas  pertumbuhan  kembali  pasca  kebakaran  rendah  dengan  nilai  100%,  kelas keparahan rendah dengan nilai 100% dan untuk total producer accuracy berdasarkan tabel 6 yaitu 94,6%. Kemudian user accuracy pada  setiap  kelas  yaitu  pada  kelas  keparahan  sedang-rendah  dengan  nilai  86,6%,  untuk  kelas  tidak  terbakar mendapatkan nilai 100%, kelas pertumbuhan kembali pasca kebakaran tinggi dengan nilai 100%, kelas keparahan sedang- tinggi dengan nilai 100%, kelas keparahan tinggi dengan nilai 100%, kelas pertumbuhan kembali pasca kebakaran rendah dengan nilai  100%, kelas keparahan rendah dengan nilai 73,3% dan  untuk total user accuracy mendapat nilai  94,2%. Untuk overall accuracy mendapatkan nilai 94%, sedangkan untuk kappa coefficient mendapatkan nilai 0,92. Selain itu terdapat total area yang teridentifikasi pada setiap kelas yaitu pada kelas keparahan sedang-rendah dengan luas area 206.693 𝑚 2 , untuk kelas tidak terbakar dengan luas area 894.331 𝑚 2 , kelas pertumbuhan kembali pasca kebakaran tinggi dengan luas area 835.371 𝑚 2 , kelas keparahan sedang-tinggi dengan luas area 443.498 𝑚 2 , kelas keparahan tinggi dengan luas area 296.396 𝑚 2 , kelas pertumbuhan kembali pasca kebakaran rendah dengan luas area 704.514 𝑚 2 , kelas keparahan rendah dengan luas area 217.211 𝑚 2 dan untuk total keseluruhan area yang teridentifikasi adalah 3.598.016 𝑚 2 atau sekitar 359,80 Ha. Untuk total area terbakar yang mencakup 4 kelas yaitu kelas keparahan sedang-rendah, kelas keparahan  sedang-tinggi,  kelas  keparahan  tinggi  dan  kelas  keparahan  rendah  adalah  seluas  1.163.799 𝑚 2 atau  sekitar 116,37  Ha.  Sedangkan  untuk  total  area  tidak  terbakar  yang  mencakup  3  kelas  yaitu  kelas  tidak  terbakar,  kelas pertumbuhan  kembali  pasca  kebakaran  tinggi  dan  kelas  pertumbuhan  kembali  pasca  kebakaran  rendah  adalah  seluas 2.434.217 𝑚 2 atau sekitar 243,42 Ha.

## 4. KESIMPULAN
Pengujian dalam model klasifikasi dengan Algoritma Random Forest menggunakan metode Confusion Matrix dengan rasio 90% data training dan 10% data uji yang menghasilkan akurasi sebesar 71%, dengan nilai precision 0.30, recall 0.45 dan f1-score 0.36 pada kelas Kosong, kemudian nilai precision 0.88 , recall 0.69 dan f1-score 0.77 pada kelas Sedikit, nilai precision 0.12 , recall 0.33 dan f1-score 0.18 pada kelas Sedang dan nilai precision 0.1, recall 0.33 dan f1-score 0.15 pada kelas Banyak. Berdasarkan nilai tersebut pemodelan klasifikasi dinilai cukup baik dalam mengklasifikasikan risiko
kebakaran hutan menggunakan metode Random Forest . Kemudian dalam pengujian visualisasi area terbakar berdasarkan tingkat keparahan dengan menggunakan AcATaMa dengan 100 titik sampel untuk overall accuracy mendapatkan nilai 94%, sedangkan untuk kappa coefficient mendapatkan nilai 0,92. Berdasarkan nilai tersebut klasifikasi tingkat kebakaran dinilai baik dalam memvisualisasikan area yang terbakar. Kemudian untuk  total area terbakar yang mencakup 4 kelas yaitu kelas keparahan sedang-rendah, kelas keparahan sedang-tinggi, kelas keparahan tinggi dan kelas keparahan rendah adalah  seluas  1.163.799 𝑚 2 atau  sekitar  116,37  Ha.  Penelitian  ini  masih  terdapat  kekurangan  dan  masih  dalam eksperimen,  berdasarkan “No  Free  Lunch  Theorem” tidak  ada  satupun  algoritma  secara  universal  lebih  baik  dari algoritma lainnya dalam menyelesaikan semua masalah, maka dari itu dalam model klasifikasi dibutuhkan penelitian lain menggunakan  algoritma  yang  berbeda,  kemudian  untuk  memvisualisasikan  area  terbakar  dibutuhkan  penelitian  lain menggunakan data citra dan dengan metode atau indeks yang berbeda.

## REFERENCES
[1] S.  S.  Tripathi,  Ed.,  Forest  Ecosystem  Valuation  Study  Indonesia.  United  Nations  Office  for  REDD  Coordination  in Indonesia(UNORCID), 2015.
[2] K. Satoh, Song Weiguo, dan K. T. Yang, “A study of forest fire danger prediction system in Japan,” dalam Proceedings. 15th International  Workshop  on  Database  and  Expert  Systems  Applications,  2004.,  IEEE,  2004,  hlm.  598–602.  doi: 10.1109/DEXA.2004.1333540.
[3] “Luas Kawasan Hutan dan Kawasan Konservasi Perairan Indonesia Berdasarkan Surat Keputusan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan, 2017-2021,” Badan  Pusat  Statistik.  Diakses:  25  Juli  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.bps.go.id/statictable/2013/12/31/1716/luas-kawasan-hutan-dan-kawasan-konservasi-perairan-indonesia- berdasarkan-surat-keputusan-menteri-lingkungan-hidup-dan-kehutanan.html
[4] “Global Fire Map,” NASA. Diakses: 25 Juli 2023. [Daring]. Tersedia pada:
https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/map/#m:advanced;d:2019-08-31..2019-09-01;@112.3,-4.2,6.0z
[5] Susilawati, Strategi Pengendalian Kebakaran Hutan Untuk Perlindungan Hutan dan Lahan. Banjarbaru: CV Banyubening Cipta Sejahter, 2023.
[6] B. S. Negara, R. Kurniawan, M. Z. A. Nazri, S. N. H. S. Abdullah, R. W. Saputra, dan A. Ismanto, “Riau Forest Fire Prediction using  Supervised  Machine  Learning,”  J  Phys  Conf  Ser,  vol.  1566,  no.  1,  hlm.  012002,  Jun  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1566/1/012002.
[7] R.  Kurniawan,  M.  Z.  A.  Nazri,  dan  M.  Irsyad,  “On  machine  learning  technique  selection  for  classification,”  dalam  2015 International  Conference  on  Electrical  Engineering  and  Informatics  (ICEEI),  IEEE,  Agu  2015,  hlm.  540–545.  doi: 10.1109/ICEEI.2015.7352559.
[8] T. A. Pratiwi, M. Irsyad, R. Kurniawan, S. Agustian, dan B. S. Negara, “Klasifikasi Kebakaran Hutan Dan Lahan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Di Kabupaten Pelalawan,” CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), vol. 6, no. 1, hlm. 139, Feb 2021, doi: 10.24114/cess.v6i1.22555.
[9] I. M. Karo Karo, S. N. Amalia, dan D. Septiana, “Wildfires Classification Using Feature Selection with K-NN, Naïve Bayes, and ID3 Algorithms,” Journal of Software Engineering, Information and Communication Technology (SEICT), vol. 3, no. 1, hlm. 15–24, Jun 2022, doi: 10.17509/seict.v3i1.47537.
[10]  H. Haryani, C. I. Agustyaningrum, A. Surniandari, S. Sahara, dan R. K. Sari, “Algoritma Klasifikasi Multilayer Perceptron Dalam Analisa Data Kebakaran Hutan,” Jurnal Infortech, vol. 5, no. 1, hlm. 64–70, Jun 2023, doi: 10.31294/infortech.v5i1.15792.
[11]  M.  D.  Molovtsev  dan  I.  S.  Sineva,  “Classification  Algorithms  Analysis  in  the  Forest  Fire  Detection  Problem,”  dalam  2019 International Conference “Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies” (IT&QM&IS), IEEE, Sep 2019, hlm. 548–553. doi: 10.1109/ITQMIS.2019.8928398.
[12]  N. Febriani, S. Yunidar, R. A. Hidayat, G. Amor, dan P. Indrayani, “Klasifikasi Citra Satelit dengan Metode Random Forest Untuk Observasi Dinamika Landskap Ekosistem Kabupaten Sijunjung,” EL-JUGHRAFIYAH, vol. 2, no. 2, hlm. 75, Agu 2022, doi: 10.24014/jej.v2i2.18730.
[13]  F. Filipponi, “Exploitation of Sentinel-2 Time Series to Map Burned Areas at the National Level: A Case Study on the 2017 Italy Wildfires,” Remote Sens (Basel), vol. 11, no. 6, hlm. 622, Mar 2019, doi: 10.3390/rs11060622.
[14]  K.  I.  N.  Rahmi  dan  N.  Febrianti,  “Pemanfaatan  Data  Sentinel-2  untuk  Analisis  Indeks  Area  Terbakar(Burned  Area),”  Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia, vol. 02, no. 01, hlm. 1–6, 2020.
[15]  S.  N.  Rizqika,  Y.  Prasetyo,  dan  M.  A.  Yusuf,  “ANALISIS  AKURASI  PERBANDINGAN  ALGORITMA  INDEKS KEBAKARAN HUTAN (NBR, BAIS2, MIRBI, dan NDVI) BERDASARKAN CITRA SENTINEL-2A (Studi Kasus :Taman Nasional Gunung Merbabu Provinsi Jawa Tengah),” Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika, vol. 5, no. 1, hlm. 1–8, Jun 2022, doi: 10.14710/elipsoida.2022.16858.
[16]  R.  Sari,  L.  Trihardianingsih,  R. Firdaus  Mulya,  M.  I.  Arief, dan K.  Kusrini,  “Analisis  Index  Vegetation Wilayah  Terdampak Kebakaran Hutan Riau Menggunakan Citra Landsat-8 dan Sentinel-2,” CogITo Smart Journal, vol. 8, no. 2, hlm. 282–294, Des 2022, doi: 10.31154/cogito.v8i2.439.282-294.
[17]  R. D. Pomey, Fajrin, dan Defwaldi, “Klasifikasi Tingkat Kebakaran Berdasarkan Tutupan Lahan Menggunakan Citra Sentinel 2A(Studi Kasus: Kabupaten Rokan Hulu),” Jurnal Geomatika dan Ilmu Alam, vol. 1, no. 2, hlm. 33–43, 2022.
[18]  A. R. Kusuma, F. M. Shodiq, M. F. Hazim, dan D. P. Laksono, “Hasil Studi Pola Kebakaran Lahan Gambut melalui Citra Satelit Sentinel-2  dengan  Pengimplementasian  Machine  Learning  Metode  Random  Forest :  Kajian  Literatur,”  JGISE:  Journal  of Geospatial Information Science and Engineering, vol. 4, no. 2, hlm. 81, Des 2021, doi: 10.22146/jgise.60828.
[19]  S. Liu, S. Wang, T. Chi, C. Wen, T. Wu, dan D. Wang, “An improved combined vegetation difference index and burn scar index approach for mapping cropland burned areas using combined data from Landsat 8 multispectral and thermal infrared bands,” Int J Wildland Fire, vol. 29, no. 6, hlm. 499, 2020, doi: 10.1071/WF18146.
[20]  I.  K.  Hadi,  S.  H.  Mukti,  dan  W.  Widyatmanti,  “PEMETAAN  POLA  SPASIAL  KEBAKARAN  HUTAN  DAN  LAHAN  DI TAMAN  NASIONAL  GUNUNG  MERBABU  BERBASIS  PENGINDERAAN  JAUH  TAHUN  2019,”  Jurnal  Geografika (Geografi Lingkungan Lahan Basah), vol. 2, no. 1, hlm. 43, Jun 2021, doi: 10.20527/jgp.v2i1.4536.
[21]  S.  Aldiansyah,  K.  A.  Wahid,  dan  D.  S.  W.  Ningsih,  “PEMETAAN  WILAYAH  KEBAKARAN  HUTAN  DAN  LAHAN MENGGUNAKAN CITRA MODIS (Studi Kasus: Provinsi Sulawesi Tenggara),” Jurnal Geosaintek, vol. 8, no. 1, hlm. 141, Apr 2022, doi: 10.12962/j25023659.v8i1.12019.
[22]  S. S. Adam dan H. Pasongli, “Evaluasi Area Kebakaran Lahan dan Hutan Berbasis Hotspot Citra Modis,” ScientiCO: Computer Science and Informatics Journal, vol. 3, no. 1, hlm. 19–34, 2020.
[23]  I. Arizky, M. Rusdi, dan S. Sugianto, “Identifikasi Kebakaran Hutan dengan menggunakan Citra Sentinel-2 pada Kawasan Hutan Seulawah  Agam,  Aceh  Besar,”  Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Pertanian,  vol.  7,  no.  3,  hlm.  525–530,  Agu  2022,  doi: 10.17969/jimfp.v7i3.20977.
[24]  E. Roteta, A. Bastarrika, M. Padilla, T. Storm, dan E. Chuvieco, “Development of a Sentinel-2 burned area algorithm: Generation of  a  small  fire  database  for  sub-Saharan  Africa,”  Remote  Sens  Environ,  vol.  222,  hlm.  1–17,  Mar  2019,  doi: 10.1016/j.rse.2018.12.011.
[25]  D. P. Roy dkk., “Landsat-8 and Sentinel-2 burned area mapping - A combined sensor multi-temporal change detection approach,” Remote Sens Environ, vol. 231, hlm. 111254, Sep 2019, doi: 10.1016/j.rse.2019.111254.
[26]  A. Lefebvre dan P. Bogaert, “A Review Of The Potential And Challenges Of Using Satellite Imagery For Wildfire Detection And Management In Close To Real Time,” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 151, hlm. 96–116, 2019.
[27]  T. M. Liliesand, R. W. Kiefer, dan J. W. Chipman, Remote Sensing and Image Interpretation. Wiley, 2015.
[28]  “Pekanbaru,  Riau,  Indonesia  Weather  History,”  IBM  Cloud.  Diakses:  15  Oktober  2019.  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.wunderground.com/history/monthly/id/pekanbaru/WIBB
[29]  “EO  Browser,”  Sentinel  Hub.  Diakses:  25  Juli  2023.  [Daring].  Tersedia  pada:  https://apps.sentinel-hub.com/eo- browser/?zoom=10&lat=41.90074&lng=12.54364&themeId=DEFAULT-THEME&toTime=2023-05- 30T14%3A31%3A25.744Z
[30]  “Normalized Burn Ratio (NBR),” United Nations General Assembly. Diakses: 25 Juli 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://un- spider.org/advisory-support/recommended-practices/recommended-practice-burn-severity/in-detail/normalized-burn-ratio
[31]  J. R. Jensen, Introductory Digital Image Processing : A Remote Sensing Perspective. London: Pearson Education, 2005.
[32]  S. Sawangarreerak dan P. Thanathamathee, “Random Forest with Sampling Techniques for Handling Imbalanced Prediction of University Student Depression,” Information, vol. 11, no. 11, hlm. 519, Nov 2020, doi: 10.3390/info11110519.