Email : ari@students.amikom.ac.id

## Klasifikasi Kebakaran Hutan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor : Studi Kasus Hutan Provinsi Kalimantan Barat
(Forest Fires Classification by Using The K-Nearest Neighbor Method: Case Studi of West Kalimantan Province Forest)
Ari Rudiyan [1]* , Akhmad Erik Dzulkifli [2] , Khabib Munazar [3]
[1],[2],[3] Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
E-mail: ari@students.amikom.ac.id, erikdzulkifli@students.amikom.ac.id, khabibmunazar@students.amikom.ac.id
KEYWORDS: ABSTRACT Forest Fire, Classification, K-Nearest Neighbor, West Kalimantan A  very  wide  forest  could  cause  natural  disaster  such  as  forest  fire  that  resulting  losses  to inhabitant, one of which effecting health and safety. West Kalimantan province is one of the province in Indonesia that has wide area of forest with 8,200,000 ha of forest and 1,600,000 ha of peatland all over the Kalimantan Island. Therefor this study is focusing on the data of west  Kalimantan  province  forest.  The  aim  of  the  study  is  to  classify  forest  fire  in  West Kalimantan  Province  and  followed  by  designing  a  REST  API  application  of  forest  fire detector. In hope that in future, the application will be useful to prevent forest fire in the area of west Kalimantan Province. K-Nearest Neighbor method and balltree algorithm are used in this study to collect and process the data. The sample that are collected about 30% of 14,201 data with accuracy up to 92% with K = 18.

## KATA KUNCI:
ABSTRAK Kebakaran Hutan, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Kalimantan Barat Hutan yang sangat luas memungkinkan timbulnya bencana alam seperti kebakaran hutan yang  dapat  menimbulkan  kerugian-kerugian  bagi  masyarakat,  salah  satunya  berdampak pada  kesehatan  dan  keselamatan  jiwa.  Provinsi  Kalimantan  Barat  merupakan  salah  satu daerah di Indonesia yang memiliki kawasan hutan yang sangat luas, tercatat 8.200.000 ha hutan dan 1.600.000 ha lahan gambut yang terbentang di bagian wilayah pulau Kalimantan, oleh  itu  peneliti  menggunakan  data  hutan  provinsi  Kalimantan  Barat  sebagai  objek penelitian. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi kebakaran hutan di provinsi Kalimantan  Barat  yang  dilanjutkan  dengan  perancangan  REST  API  aplikasi  deteksi kebakaran  hutan.  Peneliti  menggunakan  metode  k-Nearest  Neighbor  dan  menggunakan algoritma balltree sebagai teknik pencarian tetangga terdekat. Data testing yang digunakan sejumlah 30% dari 14.201 data, dan data training yang digunakan sejumlah 70% dari 14.201 data.  Hasil  yang  didapatkan  berupa  tingkat  akurasi  sebesar  92%  dengan  nilai  K  =  18. Diharapkan penelitian ini dapat bermanfaat dalam pencegahan kebakaran hutan di Provinsi Kalimantan Barat.

## I. PENDAHULUAN
Provinsi  Kalimantan  Barat  merupakan  salah  satu daerah  di  Indonesia  yang  memiliki  kawasan  hutan yang  sangat  luas  tercatat  8.200.000  ha  hutan  dan 1.600.000  ha  lahan  gambut  yang  terbentang  di bagian  wilayah  pulau  Kalimantan  [1].  Hutan  yang sangat  luas  ini  tentunya  banyak  menimbulkan bencana  alam  seperti  kebakaran  hutan  yang  dapat menimbulkan  kerugian-kerugian  bagi  masyarakat, salah  satunya  berdampak  pada  kesehatan  dan
keselamatan  jiwa.  Menurut  kementerian  Kesehatan (2015)  terjadi  kebakaran  hutan  dan  lahan  yang sangat parah dibeberapa provinsi di Indonesia yang menyebabkan  beberapa  negara  di  Asia  Tenggara terkena polusi udara [2]. Dampak yang ditimbulkan tersebut sangat berbahaya oleh karena itu pemerintah terus  berusaha  melakukan  pencegahan  untuk mengurangi tingkat kebakaran. Intensitas kebakaran tertinggi  pada  umumnya  terjadi  pada  musim
196 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 195-202
kemarau  yang  mempengruhi  hutan  mudah  terbakar karena curah hujan sangat rendah [3].
Kebakaran hutan dapat dipengaruhi oleh keadaan cuaca yang meliputi keadaan suhu, kecepatan angin, dan  curah  hujan  [4].  Label  prediksi  ini  dapat dihasilkan melalui proses klasifikasi sehingga dapat digunakan  variabel  untuk  melakukan  prediksi terjadinya  kebakaran  hutan  atau  tidak.  Terdapat beragam  metode  klasifikasi  yang  dapat  digunakan diantaranya  adalah  metode K-Nearest  Neighboar (KNN) .  Kelebihan menggunakan metode KNN yaitu sangat cepat melakukan pelatihan dengan data besar walaupun data tersebut memiliki derau [5]. Sehingga pada  penilitian  ini  peneliti  memutuskan  untuk menggunakan KNN sebagai metode klasifikasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi  kebakaran  hutan  di  provinsi  Kalimantan Barat.  Penelitian  serupa  dilakukan  oleh  [4]  di kabupaten  Kubu  Raya  dengan  memanfaatkan Automatic Weather Station (AWS) yang menghasilkan  indeks  cuaca  kebakaran  tingkat rendah,  sedang,  tinggi,  dan  ekstrim.  Penelitian tersebut diperuntukkan petugas Manggala Agni agar mempermudah  mengetahui  data  kebakaran  pada minggu selanjutnya. Berbeda dengan penelitian ini, dimana  hasil  akhirnya  berupa REST  API prediksi kebakaran  hutan  yang  dapat  digunakan  oleh masyarakat  luas  khususnya  di  provinsi  Kalimantan Barat. Hasil prediksi berupa akan terjadi kebakaran atau  tidak  dengan  menampilkan  nilai confidence rendah  ( low ),  sedang  ( medium ),  dan  tinggi  ( high ). Penelitian  ini  diharapkan  dapat  dijadikan  sebagai tools untuk  meningkatkan  kewaspadaan  dini terhadap kebakaran hutan sehingga dampak-dampak yang  diakibatkan  oleh  kebakaran  tersebut  dapat dikurangi.

## II. METODOLOGI
A. Kajian Pustaka

## 1) Kebakaran Hutan
Kebakaran  hutan  merupakan  bencana  alam  yang dapat  terjadi  kapan  saja  terutama  pada  musim kemarau,  kebakaran  ini  dapat  disebabkan  karena ulah  manusia  ataupun  faktor  bawaan  alam  yaitu cuaca  [3].  Dampak  kebakaran  hutan  sangat beragam, mulai dari masalah ekonomi, sosial, dan kesehatan.  Penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan Maharani  (2020)  mengenai  dampak  kabut  asap yang  ditimbulkan  oleh  kebakaran  hutan  di  kota
Jambi. Hasil penelitian tersebut menggunakan 100 orang terdampak sebagai sample dan menghasilkan 56% mengalami gejala batuk, 52% iritasi mata, 47% sesak  nafas,  33%  iritasi  hidung,  16%  nyeri tenggorokan dan 2% mengalami diare [6].
Penelitian  dibidang  Informatika  telah  dilakukan oleh  Pratiwi,  dkk  (2021)  tentang  Klasifikasi Kebakaran  Hutan  menggunakan Algoritma  Naive Bayes di  Kabupaten  Pelalawan.  Klasifikasi dilakukan menggunakan atribut suhu, kelembaban, curah hujan dan kecepatann angin. Tingkat akurasi tertinggi  yang  dihasilkan  adalah  81,03%  dengan menggunakan dataset pada tahun 2017 [3].
Selanjutnya  penelitian  juga  telah  dilakukan  Tri Basuki  Kurniawan  (2021)  dengan  judul  Prediksi
Lokasi Titik Panas Kebakaran Hutan
Menggunakan  Model  Regresion  SVM  ( Support Vector  Machine )  pada  Data  Kebakaran  Hutan Daops  Manggala  Agni  Oki  Provinsi  Sumatera Selatan  Tahun  2019.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu memperediksi lokasi titik hotspot kebakaran hutan yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi kebakaran  hutan  di  masa  yang  akan  datang. Penelitian  ini  menggunakan  data  hotspot  pada tahun  2019  yang  digunakan  untuk  melakukan prediksi  di  tahun  2020,  dan  untuk  prediksi  tahun 2021  digunakan  data  pada  tahun  2019  dan  2020, begitupun seterusnya. Hasil penelitian ini menunjukkan  pada  tahun  2021  terdapat  titik hotspot terbanyak di kecamatan Pematang Panggal dengan  jumlah  448  lokasi  hotspot.  Disusul  pada tahun  2022  diprediksi  571  titik  lokasi  hotspot terbanyak pada kecamatan Cengal  [7].
Selanjutnya penelitian sebelumnya dengan menggunakan  metode  yang  sama  telah  dilakukan oleh Reza Noviansyah (2018), judul yang diangkat yaitu  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Metode K-Nearest  Neighbor untuk  Klasifikasi Indeks  Cuaca  Kebakaran  berdasarkan  Data  AWS ( Automatic  Weather  Station )  (Studi  Kasus: Kabupaten  Kubu  Raya).  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membuat  system  guna  mempermudah petugas  Manggala  Agni  untuk  mengetahui  grafik data  kebakaran  pada  minggu  yang  akan  datang. Hasil  penelitian  ini  mendapatkan  persentase akurasi  keberhasilan sebesar 80,16% dengan nilai K = 5, pada percobaan ini menggunakan 252 data uji [4].
Penelitian selanjutnya pernah dilakukan oleh Eka Bagus  Susanto  (2019)  mengenai  Analisis
Perbandingan Algoritma Naïve  Bayes dan K- Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Multi Dataset. Penelitian  tersebut  memperoleh  hasil  rata-rata keakurasian  sejumlah  78,38%  menggunakan metode Naïve  Bayes dan  93,17%  menggunakan KNN  [8].

## 2) Estimasi
Estimasi adalah suatu proses yang dilakukan guna memprediksi  atau  memperkirakan  sesuatu  yang belum diketahui nilainya secara pasti.

## 3) Prediksi
Prediksi  adalah  suatu  proses  peramalan  dimasa yang  akan  datang,  prediksi  dapat  dilakukan berdasarkan data yang terdapat pada masa lampau.

## 4) Klasifikasi
Klasifikasi adalah suatu kegiatan yang dilakukan untuk  mendapatkan  suatu  model  yang  dapat membedakan  kelas  data  yang  selanjutnya digunakan  untuk  kepentingan  tertentu.  Aktifitas klasifikasi ini adalah cara untuk menemukan label yang tidak diketahui sebelumnya pada suatu kelas. Label  yang  diperoleh  tersebut  dapat  digunakan untuk  melakukan  prediksi  [3].    Ada  banyak metode  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  salah satunya adalah K-Nearest Neighbor (KNN).
5) K-Nearest Neighbor
Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi K- Nearest  Neighbor (KNN).  KNN  merupakan metode klasifikasi tertua dan popular, metode ini bekerja dengan mempertimbangkan kelas terdekat dari suatu object berdasarkan nilai K [9]. Jarak tersebut ditentukan dengan cara melakukan training  dan  testing  terlebih  dahulu.  Selanjutnya dilakukan  perhitungan  jarak  dari  setiap  data testing  terhadap  data  training  (Jarak  euclidean) [10].  Berikut  untuk  menghitung  jarak  tersebut dapat digunakan rumus sebagai berikut.

## [1]
Keterangan :
D(x i , x j ) : Jarak Eueclidience x i , x j : record ke-m, record ke-n (a r ) : data ke-r m,n : 1,2,3,… n n : dimensi objek
Terdapat  beberapa  jenis  algoritma  pencarian tetangga terdedat seperti pemindaian linier, pohon KD,  pohon  balltree,  pohon  metrik,  dan hash sensitif lokal (LSH) .

## 6) Titik Panas (Hotspot)
Titik  panas  ( hotspot )  dapat  dijadikan  sebagai indikator kebakaran hutan yang mendeteksi suatu lokasi  yang  memiliki  suhu  relatif  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  suhu  disekitarnya.  Titik panas  dapat  dideteksi  menggunakan  sensor, sensor  tersebut  merepresentasikan  suhu  titik panas berdasarkan brighness temperature . Brighness  temperature adalah  salah  satu  fitur yang dimiliki pada citra penginderaan jarak jauh yang dapat dideteksi dari lokasi tertentu.

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara mencari  data  publik  diberbagai  sumber  terpercaya yang pada nantinya dapat diolah menjadi dataset siap pakai.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  data  publik  yang  didapatkan  melalui  situs Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan Republik  Indonesia  (https://sipongi.menlhk.go.id/). Data yang digunakan adalah data yang terekam sejak Bulan  Agustus  2021  sampai  dengan  Bulan September  2021  data  tersebut  berupa  data  Stasiun Meteorologi  yang  tersebar  diberbagai  kabupaten  di Provinsi  Kalimantan  Barat,  data  titik  hotspot,  dan keadaan  cuaca.  Ketiga  data  tersebut  didapatkan secara terpisah dan butuh dilakukan pre-processing data sehingga  dapat  digunakan  untuk  melakukan prediksi.

## C. Pre-Processing Data
Tahap pre-processing  data pada  penelitian  ini dilakukan  menggunakan Google  colab dengan bantuan library  pandas .  Ada  3  (tiga)  data  yang diolah  untuk  dijadikan  sebagai  dataset,  yaitu  data kebakaran  yang  telah  diperoleh  selama  proses pengumpulan  data  seperti  stasiun  Meteorologi, keadaan  cuaca,  dan  titik  hotspot  kebakaran  di provinsi Kalimantan Barat.

## D. Training dan Testing
Tahap  pembelajaran  ( training )  dan  pengujian ( testing )  dilakukan  setelah  selesai  melakukan pre- processing  data .  Data  tersebut  dibagi  menjadi  dua bagian  yaitu  70%  digunakan  untuk  melakukan
198 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 195-202
training dan  30%  digunakan  untuk  melakukan testing menggunakan metode KNN. Pada proses ini peneliti  sudah  dapat  memperoleh  hasil  berupa tingkat akurasi yang dihasilkan.
Gbr. 1 Gambar Tabel Data Testing
Gbr. 2 Gambar Tabel Data Training

## E. REST API
Setelah  berhasil  melakukan  testing  selanjutnya dilakukan  proses  perancangan REST  API dalam bentuk  website. REST  API ini  diharapkan  dapat digunakan dan dikembangkan oleh pihak lain untuk melakukan  prediksi  kebakaran  hutan  di  provinsi Kalimantan barat

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Kebakaran Hutan
Data  kebakaran  hutan  diperoleh  dari  situs Kementerian  Kehutanan  dan  Lingkungan  hidup Indonesia http://sipongi.menlhk.go.id/ .  Data-data yang  diperoleh  merupakan  data  mentah  yang selanjutnya  diperlukan  proses  pengolahan  data terlebih  dahulu  agar  dapat  dipergunakan  untuk prediksi.  Data  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar berikut.
Gbr. 3 Stasiun Meteorologi Provinsi Kalimantan Barat Dalam Format .xlsx
Gbr. 4 Sebaran Titik Hotspot Kebakaran Hutan Provinsi Kalimantan Barat Dalam Format .xlsx
Gbr. 5 Keadaan Cuaca Dalam Format .xlsx

## B. Proses Perancangan
Proses  Perancanagan  pada  penelitian  ini  diawali dengan membuat alur kerja sistem yang  dapat dilihat pada gambar 6 berikut.
Input Data Pre- Processing Data Klasifikasi K-Nearest Neighbor Hasil Klasifikasi Validasi Hasil Perancangan REST API Gbr. 6 Diagram Blok Proses
Seluruh  proses  ini  dilakukan  menggunakan pemerograman  python  3  dengan  bantuan google colab dan library pandas .

## 1) Input Data
Proses pertama yang dilakukan adalah input data kebakaran  hutan  yang  diperoleh  sesuai  dengan poin 1 diatas. File yang diinput berupa file excel diantaranya adalah hotspot.xlsx, stasiun.xlsx, dan cuaca.xlsx. Source  code yang  digunakan  pada proses ini dapat dilihat pada gambar 5 berikut.

## Gbr. 7 Source Code Input Data

## 2) Pre-Processing Data
Selanjunya  dilakukan pre-processing  data yang telah  diinput  agar  dapat  digunakan  sebagai  data training  dan  data  testing.  Tahap  ini  dilakukan pengubahan data pada atribut koordinat Latitude dan Longitude menjadi  radian.  Proses  ini bertujuan untuk :
• Untuk  pengambilan  data  cuaca,  hotspot kebakaran hutan , dan stasiun
• Mengubah  nilai latitude dan longitude menjadi ke radian.
• Menambahkan  stasiun  ID  pada  hotspot sesuai jarak latitude dan longitude
• Menambahkan  atribut  cuaca  pada  stasiun
ID
• Mengelompokkan dan melakukan tranformasi  data  dari  tipe  data  numerik  ke data  nominal,  pengelompokan  tersebut dapat diihat pada table 1 berikut:

## TABEL I TRANSFORMASI DATA NUMERIK
Atribut Data Numerik Data Nominal Suhu 0 0 C – 10 0 C Rendah 11 0 C – 26 0 C Sedang
27 0 C – 60 0 C Tinggi >60 0 C Sangat Tinggi Curah Hujan 0 – 0.5 mm/hari Tidak Hujan 0.6 – 20 mm/hari Rendah 21 – 50 mm/hari Sedang >50 mm/hari Tinggi Lama Penyinaran 0 – 2 jam Rendah 3 – 5 jam Sedang 6 – 12 jam Tinggi Kecepatan Angin 0 – 1 Rendah 1 – 5 Sedang 6 – 11 Tinggi 12 – 19 Sangat Tinggi
Hasil pre-processing yang telah dilakukan diatas dapat dilihat pada gambar berikut.
Gbr. 8 Data Hotspot Sebelum Pre-Processing
Gbr. 9 Data Hotspot Setelah Pre-processing
Pada  proses  ini  dilakukan  data cleansing seperti atribut  tanggal  dan  ID  dihilangkan.  Selanjutnya didapatkan hasil berupa atribut baru seperti tampak
200 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 195-202
pada gambar 10. Source code yang digunakan pada proses ini dapat dilihat pada gambar berikut.
Gbr. 10 Source Code Koordinat ke Radian
3) Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Selanjutnya pada tahap ini dilakukan pengklasifikasian  data  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN).  Proses  yang dilakukan menggunaan algoritma ini dapat dilihat pada gambar 9 berikut.
Start Masukkan Data Uji Tentukan K = ? Hitung jarak data uji ke data latih Urutkan hasil perhitungan jarak Hasil Klasifikasi End Tentukan Kelompok sesuai mayoritas nilai K Gbr. 11 Flowchart K-Nearest Neighbor Penjelasan untuk flowchart diatas dapat dijabarkan sebagai berikut.
• Memulai prosses
• Masukkan Data Uji
Data  yang  dimasukkan  pada  proses  ini berupa  suhu,  kecepatan  angin,  lama penyinaran, dan curah hujan.
• Tentukan Nilai K
Menentukan  nilai  K  terdekat  untuk mendapatkan  hasil  berupai  nilai  akurasi.
Perolehan nilai akurasi akan berpengaruh sesuai jumlah K yang dimasukkan.

## • Hitung jarak data uji ke data latih
Proses  penghitungan  jarak  ini  ditentukan menggunakan rumus euclidean distance .
• Urutkan Hasil Perhitungan Jarak Nilai  jarak  yang  telah  didapatkan
menggunakan  rumus euclidean  distance kemudian dilakukan proses pengurutan.
• Hasil Klasifikasi
Hasil  klasifikasi  selanjutnya  dapat  disimpan untuk dipergunakan sebagai database .
• End (Selesai)
Source code untuk mengeksekusi algoritma ini dapat dilihat pada Gbr. 10 berikut.
Gbr. 12 Source Code Klasifikasi KNN

## 4) Hasil Klasifikasi
Hasil  klasifikasi  dengan  data  training  sejumlah 14201 record data dengan  3  kelas  target (low, medium  dan  high). Selanjutnya  diperoleh  hasil testing  dengan  pembagian  data  sejumlah  30% didapatkan 92% tingkat akurasi dengan menggunakan nilai K = 18.
5) Validasi Hasil Proses validasi ini dilakukan dengan mencocokkan  hasil  prediksi  dengan  nilai sebenarnya.  Validasi  dilakukan  menggunakan teknik grid search cross validation ( grindseachCV )  dan  mendapatkan  hasil  sesuai pada table II berikut.

## TABEL II
HASIL VALIDASI Jumlah K Akurasi 1 0.814286 2 0.903119 3 0.897686 4 0.913280 5 0.913883 6 0.918410 7 0.918813
Jumlah K Akurasi 8 0.920121 9 0.920121 10 0.921429 11 0.921227 12 0.921831 13 0.922334 14 0.922535 15 0.922535 16 0.922636 17 0.922535 18 0.922736 … … 28 0.922736
Visualisasi menggunakan confusion matrix untuk mengetahui  tingkat  akurasi  nilai  K  =  18  dapat dilihat pada gambar berikut .

## Gbr. 13 Validasi Hasil

## C. Data Flow Diagram
Data  Flow  Diagram dapat  digambarkan  pada gambar berikut :
Gbr. 14 Data Flow Diagram Level 1
Berdasarkan serangkaian proses yang digambarkan oleh Data Flow Diagram (DFD) diatas diketahui bahwa user hanya perlu memasukkan data sample  untuk  melakukan  prediksi.  Data  sample tersebut  berupa  suhu,  curah  huja,  kecepatan  angin, dan  lama  penyinaran.  Setelah  itu user akan mendapatkankan umpan balik berupa hasil prediksi.

## D. REST API Forest Fire Detection System
Setelah  berhasil  melakukan  training  dan  testing langkah  selanjutnya  pada  penelitian  ini  yaitu  tahap pembuatan REST  API aplikasi  Deteksi  Kebakaran Hutan berbasis website . REST API ini nantinya dapat digunakan  sebagai tools untuk  melakukan  prediksi kebakaran  hutan  di  provinsi  Kalimantan  Barat dengan  hanya  memasukkan  atribut  sesuai  yang dibutuhkan.  Data  tersebut  tinggal  dimasukkan  ke dalam field tersedia,  seperti Latitude,  Longitude, suhu udara dalam derajad celcius , curah hujan, lama penyinaran,  dan  kecepatan  angin.    Selain  itu REST API ini dapat digunakan sebagai bahan pembelajaran rumpun  mata  kuliah  terkait  dan  juga  dapat dikembangkan  menjadi  aplikasi  yang  lebih  baik.. REST  API aplikasi tersebut  dapat  dilihat pada Gbr. 13 berikut.
Gbr. 15 Halaman REST API Simulator
REST  API diatas  dilakukan  pengujian  dengan memasukkan latitude 1.16434383, longitude
109.18876648,  suhu  udara  28 0 C,  curah  hujan  0.5 mm/hari,  lama  penyinaran  5  jam,  kecepatan  angin rata-rata  2  didapatkan  hasil  prediksi  dengan  nilai confidence High yang  artinya  potensi  terjadinya kebakaran tinggi .

## IV. KESIMPULAN
Serangkaian  proses  klasifikasi  dengan  metode yang  telah  ditentukan  yaitu  menggunakana K- Nearest  Neighbor dan  menggunakan balltree
202 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 195-202
sebagai  teknik  pencarian  terdekat.  Berdasarkan proses tersebut didapatkan hasil pengujian menggunakan data testing sejumlah 30% dari 14.201 data, dan data training yang digunakan sejumlah 70% dari 14.201 data, didapatkan tingkat akurasi sebesar 92% dengan nilai K = 18 . Nilai yang sama diperoleh dengan jumlah K sampai dengan 28.
Penelitian ini dilakukan sampai dengan pembuatan REST  API aplikasi  prediksi  kebakaran hutan,  oleh  karena  itu  disarankan  kepada  peneliti selanjutnya untuk menjadikan hasil akhir yang telah dibuat ini terintegrasi dengan berbagai API website penyedia data sample yang dibutuhkan.

## U CAPAN TERIMAKASIH
Puji  sukur  kami  panjatkan  kepada  Allah  SWT. yang  telah  memberikan  peneliti  kesehatan  dan kesempatan  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini. Terimakasih yang setinggi-tingginya kami sampaikan kepada dosen dan tutor pengampu  mata kuliah Data Science Universitas Amikom Yogyakarta  atas  ilmu  dan  bimbingannya  selama proses pembelajaran dan penelitian ini dilakukan.

## REFERENSI
[1]  “Kalimantan Barat,” INCAS . http://incas.menlhk.go.id/id/data/west-kalimantan/ (diakses Des 20, 2021).
[2]  A. Yusuf, Hapsoh, S. H. Siregar, dan D. R. Nurrochmat, “Analisis Kebakaran Hutan Dan Lahan Di Provinsi Riau | Yusuf | Dinamika Lingkungan Indonesia.” https://dli.ejournal.unri.ac.id/index.php/DL/article/view/7 457/0 (diakses Des 20, 2021).
[3]  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, Art. no. 1, Feb 2021, doi: 10.24114/cess.v6i1.22555.
[4]  M.  R.  Noviansyah,  T.  Rismawan,  dan  D.  M.  Midyanti, “PENERAPAN  DATA  MINING  MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
UNTUK KLASIFIKASI INDEKS CUACA KEBAKARAN
BERDASARKAN DATA AWS (AUTOMATIC WEATHER STATION) (STUDI KASUS: KABUPATEN KUBU RAYA),” Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi , vol. 6,  no. 2, Art. no. 2, Jul 2018,  doi: 10.26418/coding.v6i2.26672.
[5]  S. Mutrofin, A. Izzah, A. Kurniawardhani, dan M. Masrur, “OPTIMASI  TEKNIK  KLASIFIKASI  MODIFIED  K NEAREST NEIGHBOR MENGGUNAKAN
ALGORITMA GENETIKA,” Jurnal Gamma , vol. 10, no. 1,  Art.  no.  1,  2014,  Diakses:  Des  20,  2021.  [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.umm.ac.id/index.php/gamma/article/view /2493
[6]  C.  Maharani,  A.  A.  Asrial,  B.  A.  Purba,  dan  M. Miftahurrahmah,  “EDUKASI  DAMPAK  KESEHATAN DAN UPAYA PERLINDUNGAN DIRI DARI BENCANA  KABUT  ASAP,” Medical  Dedication (medic) :  Jurnal  Pengabdian  kepada  Masyarakat  FKIK UNJA ,  vol.  3,  no.  1,  Art.  no.  1,  Apr  2020,  doi: 10.22437/medicaldedication.v3i1.8631.
[7]  J. Yandi, T. B. Kurniawan, E. S. Negara, dan M. Akbar, “Prediksi  Lokasi  Titik  Panas  Kebaran  Hutan menggunakan  Model  Regresion  SVM  (Support  Vector Machine)  pada  Data  Kebakaran  Hutan  Daops  Manggala Agni Oki Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2019 | Yandi | InfoTekJar :  Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi Jaringan.”
https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/ 4101 (diakses Des 20, 2021).
[8]  E. BAGUS SUSANTO, “ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA  NAIVE  BAYES  DAN  K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI MULTI
DATASET,”  doctoral,  Universitas  Muhammadiyah Jember, 2019. Diakses: Des 20, 2021. [Daring]. Tersedia pada: http://repository.unmuhjember.ac.id/7131/
[9]  T.  Y.  Prahudaya  dan  A.  Harjoko,  “METODE KLASIFIKASI MUTU JAMBU BIJI MENGGUNAKAN KNN BERDASARKAN FITUR WARNA DAN TEKSTUR  |  Prahudaya  |  Jurnal  Teknosains.” https://jurnal.ugm.ac.id/teknosains/article/view/26972 (diakses Des 20, 2021).
[10] Y.  A.  Setianto,  K.  Kusrini,  dan  H.  Henderi,  “Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbour  Dalam  Menentukan Pembinaan  Koperasi  Kabupaten  Kotawaringin  Timur,” Creative  Information  Technology  Journal ,  vol.  5,  no.  3, Art. no. 3, Sep 2019, doi: 10.24076/citec.2018v5i3.179.