## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   2 Hal:  67-73 e-ISSN: 2686-3154

## Algoritma Backpropagation dalam Akurasi Memprediksi
Kemunculan Titik Api ( Hotspot ) pada Wilayah Kerja Dinas Kehutanan
Riska 1 
1 Independent Researcher
rieqa.azza@gmail.com

## Abstract
Forest and land fires are an annual disaster issue in Indonesia. The forest area in West Sumatra is ± 2,286,883.10 Ha and 27% or  an  more  than  630,695  Ha  of  forest  area  categorized  as  critical  land  that  has  the  potential  to  burn  and  be  damaged. Controlling  for  forest  and  land  fires  in  West  Sumatra  Province  was  task  for  Forestry  Departement,  part  of  Sumatera  Barat Government. One of is task was to reduce the rate of forest destruction. Forest and land fires are an annual disaster issue in Indonesia.  The  forest  area  in  West  Sumatra  is  ±  2,286,883.10  Ha  and  27%  or  an  more  than  630,695  Ha  of  forest  area categorized  as  critical  land  that  has  the  potential  to  burn  and  be  damaged.  Controlling  for  forest  and  land  fires  in  West Sumatra Province was task for Forestry Departement, part of Sumatera Barat Government. One of is task was to reduce the rate  of  forest  destruction.  Apart  from  to  extinguishing  forest  fires  directly  at  the  hotspots,  preventive  action  are  needed  to reduce the possibility of forest and land fires, and one of it is by predicting the possibility hotspots in the future. One of the methods  used  to  predict  the  possibility  hotspots  is  the  use  of  artificial  neural  network  Backpropagation,  this  is  because Backpropagation  has  the  ability  to  learn  from  existing  data  patterns  to  calculate  the  possibility  of  future  events.  Data  of hotspots that have happened previously and several supporting variables such as air temperature, humidity, rainfall and wind speed, were analyzed and grouped as the basis for the formation of an artificial neural network and for further data training. This  learning  is  done  by  testing  several  different  network  architectures.  The  results  obtained  from  these  tests  are  the Performance and MSE (Mean Squared Error) values for each network architecture. The test results for each architecture will be compared to determine the best architecture that produces the most accurate predictive value and the smallest MSE. The results of this prediction will later be used as one of the considerations for the Forestry Departement for planning forest and land fire control activities in their area.
Keywords: Prediction, Hotspot, Forest Fire, Backpropagation, Artificial Neural Network.

## Abstrak
Kejadian kebakaran hutan dan lahan adalah bencana tahunan yang terjadi di Indonesia. Sumatera Barat dengan wilayah hutan saat  ini  seluas  ±  2.286.883,10  Ha  dengan  27%  atau  seluas  630.695  Ha  area  hutan  dikategorikan  sebagai  lahan  kritis  yang berpotensi  terbakar  dan  rusak.  Pengendalian  kebakaran  hutan  dan  lahan  pada  wilayah  kerja  Dinas  Kehutanan  Provinsi Sumatera  Barat  adalah  salah  satu  upaya  dalam  mengurangi  laju  kerusakan  hutan  tersebut.  Selain  tindakan  pemadaman kebakaran hutan langsung di lokasi titik api, dibutuhkan upaya prepentif untuk mengurangi kemungkinan kejadian kebakaran hutan dan lahan tersebut, dan salah satu nya adalah dengan melakukan prediksi kemunculan titik api ( hotspot ) dimasa depan. Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  memprediksi  kemunculan  titik  api  ini  adalah  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation, hal ini dikarenakan Backpropagation memiliki kemampuan untuk belajar dari pola-pola data yang telah ada untuk melakukan perhitungan kemungkinan kejadian di masa depan. Data kemunculan titik api yang telah terjadi sebelumnya dan  beberapa  variabel  pendukung  seperti  temperatur  udara,  kelembapan,  curah  hujan  dan  kecepatan  angin,  dianalisa  dan dikelompokkan  sebagai  dasar  pembentukan  jaringan  syaraf  tiruan  dan  untuk  selanjutnya  dilakukan training data. Pembelajaran ini dilakukan dengan mengujikan beberapa arsitektur jaringan yang berbeda. Hasil yang didapat dari pengujian tersebut  adalah  nilai Performance dan  MSE  ( Mean  Squared  Error )  setiap  arsitektur  jaringan.  Hasil  pengujiannya  tiap arsitektur  nantinya  dibandingkan  untuk  menentukan  arsitektur  terbaik  yang  menghasilkan  nilai  prediksi  yang  paling  akurat dan  MSE  yang  paling  kecil.  Hasil  prediksi  ini  nantinya  dijadikan  salah  satu  bahan  pertimbangan  Dinas  Kehutanan  untuk perencanaan kegiatan pengendalian kebakaran hutan dan lahan di wilayah kerjanya.
Kata kunci: Prediksi, Titik Api, Kebakaraan Hutan, Backpropagation , Jaringan Syaraf Tiruan.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kejadian  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  (Karhutla) adalah  bencana  tahunan  yang    selalu  terjadi  di Indonesia,  kejadian  karhutla  ini  bisa  di  sebabkan  oleh faktor  alam  maupun  faktor  manusia,  dan  berpotensi
semakin  tinggi  terjadi  pada  musim  kemarau  atau  saat curah hujan yang rendah. Provinsi Sumatera Barat saat ini memiliki kawasan hutan seluas ± 2.286.883,10 Ha, dimana  27,58%  diantaranya  atau  seluas  630.695  Ha dikategorikan sebagai lahan kritis [1] . Luas lahan kritis ini  menjadi perhatian bagi pemerintah  yang dalam  hal
ini  merupakan  tugas  Dinas  Kehutanan  Provinsi Sumatera  Barat  untuk  menurunkan  angka  tersebut dengan  cara  menurunkan  laju  kerusakan  hutan,  dan salah  satu  upaya  yang  dilakukan  adalah  menurunkan titik  panas  ( hotspot ).  Selain  dengan  melakukan pemadaman  kebakaran  hutan  langsung  di  titik  api, tindakan  preventif  pencegahan  kejadian  karhutla adalah membuat perencanaan yang efektif dan terukur, salah  satunya  dengan  melakukan  prediksi  atau perkiraan  kemungkinan  kejadian  kebakaran  hutan  di masa  yang  akan  datang  sehingga  dapat  meningkatkan kesiapsiagaan  Dinas  Kehutanan  dalam  menanggulangi karhutla pada wilayah kerjanya.
Peramalan  (forecasting)  merupakan  dugaan  atau perkiraan  mengenai  terjadinya  suatu  kejadian  atau peristiwa  di  waktu  yang  akan  datang.  Ramalan  atau disebut  prediksi  ini  berguna  dalam  berbagai  bidang terutama dalam rangka perencanaan untuk mengantisipasi  berbagai  keadaan  yang  terjadi  pada masa yang akan datang [2] . Proses prediksi dibutuhkan dan dipakai di berbagai bidang  mulai dari pendidikan, kesehatan, pembangunan, ekonomi hingga bisnis yang dijalankan  suatu  perusahaan [3] . Hasil  prediksi  tidak selalu  100%  akurat,  namun  dengan  pemilihan  metode yang  tepat  dapat  menghasilkan  nilai  prediksi  yang mendekati  akurat  dengan  tingkat  kesalahan  ( error ) yang  kecil [4] . Salah  satu  metode  yang  umum digunakan dalam melakukan peramalan adalah dengan penggunaan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Artificial  Neural Network).
Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah sistem pemrosesan informasi  yang  memiliki  karakteristik  mirip  dengan jaringan  saraf  biologi [5]  [6] . JST  merupakan  salah satu  dari  sistem  informasi  yang  didesain  dengan menirukan  kerja  otak  manusia  dalam  menyelesaikan suatu  masalah  dengan  melakukan  proses  belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya [7] . JST ditandai dengan  pola  hubungan  antara  neuron  (arsitektur), algoritma  untuk  menentukan  bobot  penghubung  dan fungsi aktivasi [8] .
Beberapa  penelitian  telah  menggunakan  JST  dalam melakukan  peramalan,  diantaranya  menggunakan Backpropagation Neural  Network (BPNN)  untuk melakukan  peramalan.  Salah  satu  contoh  nya  adalah peramalan  penjualan  produk  di  Metro  Electronic  dan Furniture,  dengan  menggunakan  data  penjualan  dari tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2016,  BPNN disimpulkan  dapat  melakukan  peramalan  dan  prediksi dengan baik untuk kemungkinan penjualan pada bulan berikutnya  dengan  MSE  error  dibawah  10%  [9]. Penelitian  lainnya  adalah  Peramalan  Penjualan  Semen Menggunakan  Backpropagation  Neural  Network  dan membandingkan hasil peramalannya dengan peramalan  menggunakan  metode  Recurrent  Neural Network,  dalam  penelitian  ini  dilakukan  peramalan penjualan semen di PT Semen Indonesia (Persero) Tbk dengan  menggunakan  BPNN  dan  RNN  tipe  Elman. Hasil  penelitian  menunjukkan  model  BPNN  (9-5-1)
memperoleh MAPE sebesar 12,0273%, dengan akurasi sebesar 87,9727%, sedangkan model RNN tipe Elman (9-5-1)  memperoleh  MAPE  sebesar  28,9958%, sehingga  disimpulkan  bahwa  Algoritma  BPNN  untuk peramalan  pada  penelitian  ini  memberikan  hasil  yang lebih  baik  dari  daripada  RNN  tipe  Elman [9] . Peramalan  kemunculan  titik  api  juga  sudah  pernah dilakukan,  dengan  menggunakan  Metode  exponential smoothing.  Data  yang  digunakan  adalah  jumlah  titik api di Kalimantan Timur periode Januari 2019 sampai September 2019. Hasil peramalan jumlah titik api yang didapatkan  pada  bulan  Oktober  sebanyak  2.142, November  sebanyak  2.707,  dan  Desember  sebanyak 3.271  dengan  nilai  MAPE  sebesar  95%  pada  metode tes, dan hasil peramalan pada bulan Oktober sebanyak 2.193,  November  sebanyak  2.975,  dan  Desember sebanyak  3.852  dengan  nilai  MAPE  sebesar  108%, sehingga  disimpulkan  bahwa  metode  ini  belum  cocok untuk menangani kasus peramalan titik api [10] .
Dari beberapa penelitian diatas, dapat diketahui bahwa Algoritma  Backpropagation  sangat  baik  dalam mempelajari pola-pola dari histori  masa lampau  untuk melakukan  prediksi  kemungkinan  kejadian  di  masa depan, dan beberapa algoritma juga belum tentu cocok untuk  menangani  kasus  peramalan  titik  api,  sehingga penulis mencoba menggunakan Algoritma Backpropagation untuk melakukan prediksi kemunculan  titik  api  (Hotspot)  pada  Wilayah  Kerja Dinas  Kehutanan  Provinsi  Sumatera  Barat  sehingga dapat  mengetahui  prediksi  kemungkinan  kemunculan titik  api  pada  bulan  berikutnya  serta  menghitung tingkat  akurasi  Algoritma  Backpropagation  dalam melakukan prediksi kemunculan titik api.
Hasil  akhirnya  diharapkan  dengan  menggunakan konfigurasi aristektur jaringan syaraf tiruan backpropagation  yang  dikembangkan  ini  adalah menghasilkan    tingkat  akurasi    prediksi    yag    lebih baik  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  bahan pertimbangan untuk pemangku jabatan dalam penanganan  Kejadian  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan dengan tindakan preventif yang lebih jelas dan terukur.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  urutan  dalam melakukan  penelitian  yang  bertujuan  agar  penelitian lebih  terkonsep  dan  terarah  sesuai  tujuan  yang  ingin dicapai, sehingga menghasilkan sistem yang lebih telah teruji  dan  dapat  memecahkan  masalah  yang  diteliti. Tahapan-tahapan yang dilakukan merupakan gambaran penelitian  terstruktur.  Kerangka  kerja  penelitian  ini disusun  dan  diperlihatkan  mengacu  pada  metodologi. Adapun  uraian  kerangka  kerja  penelitian  diawali dengan  studi  literatur,  melakukan  pengumpulan  data, mengidentifikasi masalah, menganalisa masalah, menentukan  tujuan,  menganalisa  data,  merancang arsitektur JST, menguji algoritma backpropagation dan menguji hasil penelitian

## Gambar 1 Kerangka Penelitian
2.1. Studi Literatur
2.1.1 Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  dan  hubungannya dengan Titik Api
kebakaran  hutan  sebagai  suatu  keadaan  dimana  hutan dilanda  api  sehingga  mengakibatkan  kerusakan  hutan dan  atau  hasil  hutan  yang  menimbulkan  kerugian ekonomis dan atau nilai lingkungan.  Perbedaan antara kejadian  kebakaran  hutan  dengan  kebakaran  lahan, hanya  pada  tempat  dimana  kejadiannya,  kebakaran hutan  adalah  kebakaran  yang  berlangsung  dalam kawasan  hutan,  sedangkan      kebakaran      lahan      yaitu kebakaran      yang  berlangsung  diluar  kawasan  hutan. Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  dicirikan  dengan  adanya panas, cahaya dan umumnya menyala, sedangkan cara kebakarannya  yaitu  dicirikan  dengan  kebakaran  yang menjalar  luas  serta  membakar  vegetasi  yang  hidup ataupun mati, serasah, humus, semak serta gulma [11] .
Titik  panas  ( hotspot )  merupakan  indikator  terjadinya kebakaran  lahan  di  suatu  lokasi  yang  memiliki  suhu relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  suhu disekitarnya [12] .  Semakin  banyak  titik  hotspot  di suatu  wilayah,  semakin  banyak  pula  potensi  kejadian kebakaran  lahan  di  suatu  wilayah  tersebut.  Beberapa ciri-ciri  hotspot  yang  benar-benar  terjadi  kebakaran lahan atau hutan adalah:
a. Hotspot bergerombol,  biasanya  kebakaran  lahan yang  cukup  besar  tidak  dideteksi  hanya  sebagai satu  hotspot  karena  efek  panasnya  menyebar  ke lingkungannya  sehingga  jika  hotspot  bergerombol maka  dapat  dipastikan  terjadi  kebakaran  lahan  dan hutan
b. Hotspot disertai  dengan  asap,  dalam  menganalisa titik  api  sebagai  penanda  kebakaran  lahan/hutan, maka  perlu  juga  dilihat  RGB  citra  yang bersangkutan sehingga dapat diketahui apakah titik hotspot  tersebut  terdapat  asap  atau  tidak  dalam citra.
c. Titik hotspot terjadi berulang, sehingga dimungkinkan  adanya  kebakaran  di  wilayah tersebut.

## 2.1.2 Peramalan
Ramalan  ( forecast )  merupakan  dugaan  atau  perkiraan mengenai  terjadinya  suatu  kejadian  atau  peristiwa  di waktu  yang  akan  datang.  Peramalan  adalah  proses untuk  memperkirakan  berapa    kebutuhan  dimasa datang  yang  meliputi  kebutuhan  dalam  ukuran kuantitas,  kualitas,  waktu  dan  lokasi  yang  dibutuhkan dalam  rangka  memenuhi  permintaan  barang  atau  jasa [13] .
Agar  nilai  hasil  peramalan  sesuai  dengan  tujuan  yang telah  ditetapkan  serta  meminimalisir  kesalahan  dalam proses  peramalan,  beberapa  langkah  yang  harus dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Mengumpulkan data,
Data  yang dikumpulkan  merupakan data  masa lalu (lampau).  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan pengumpulan data primer dan data sekunder.
b. Mengelola data
Data  yang  telah  dikumpulkan  kemudian  dibuat tabulasi data, dengan demikian, akan diketahui pola data  yang  dimiliki  dan  memudahkan  untuk melakukan  peramalan  melalui  metode  peramalan yang ada.
c. Menentukan metode peramalan
Setelah  data  ditabulasi,  selanjutnya  menentukan metode  peramalan  yang  akan  memproses  data tersebut.
d. Mengambilan keputusan
Hasil  peramalan  yang  telah  dilakukan  digunakan untuk  mengambi  keputusan  untuk  membuat berbagai perencanaan seperti perencanaan kegiatan, keuangan, penjualan dan perencanaan lainnya.
2.1.3 Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Algoritma  Backpropagation  merupakan  salah  satu algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  yang  terkenal dan  paling  sering  digunakan  untuk  prediksi  dan perkiraan  waktu,  yang  juga  menentukan  hasil  untuk fungsi non-linear [14] . Metode pelatihan Backpropagation terdiri dari pelatihan feedforward dari pola pelatihan input, perhitungan dan backpropagation dari  kesalahan  dan  penyesuaian  bobot  dalam  sinapsis [15] .
Backpropagation  adalah  metode  sistematis  pada jaringan  saraf  menggunakan  algoritma  pembelajaran yang  diawasi.  Metode  backpropagation  standar memiliki keterbatasan tingkat konvergensi yang cukup lambat, tingkat konvergensi yang buruk ini disebabkan oleh parameter dalam menentukan algoritma backpropagation  tergantung  pada  pemilihan  arsitektur jaringan,  bobot  awal,  bias,  tingkat  pembelajaran, koefisien momentum dan fungsi aktivasi [16] . Gambar 2  menampilkan  model  khas  jaringan  backpropagation yang  melibatkan  tiga  lapisan  yaitu  lapisan  input,
dimana  data  dimasukkan,  lapisan  tersembunyi  dimana data  diproses;  dan  lapisan  output,  di  mana  hasil  dari masukan yang diberikan oleh lapisan input.

## Gambar 2. Struktur Jaringan Backpropagation Sederhana
Algoritma  pelatihan  pada  backpropogation  adalah sebagai berikut:
a. Tahap Inisialisasi
Pada  tahap  ini  ditentukan  nilai  bobot  awal  dengan nilai  terkecil,  nilai  bias,  menentukan  learning  rate (α) dan nilai batas ambang batas.
b. Tahap Aktivasi
Pada  tahap  aktivasi  ini  dilakukan  dua  kegiatan yaitu  menghitung actual  outpu t  pada hidden  layer dan menghitung actual output pada output layer .
c. Tahap Update Bobot
Pada tahap update bobot ini dilakukan dua kegiatan yaitu  menghitung error gradient pada output  layer dan menghitung error gradient pada hidden layer
d. Tahap Iterasi atau pengulangan.
Tahapan  terakhir  ini  merupakan  tahapan  untuk pengujian dimana jika error yang diharapkan belum ditemukan maka akan kembali lagi ke tahapan ke 2 yaitu tahap aktivasi.
2.2. Pengumpulan Data
Informasi yang berhubungan tentang Kebakaran Hutan dan Lahan diperoleh dari hasil wawancara dengan Sub Koordinator Seksi Pengendalian Kebakaran Hutan dan Lahan,  sedangkan  Data  titik  api  diperoleh  dari  hasil pemantauan  satelit  pada Karhutla  Monitoring  System (SiPONGI + )  sejak  bulan  Januari  2017  sampai  dengan Desember 2021.
2.3. Analisa Data
Analisa data dilakukan dengan melakukan normalisasi data.  Data ditransformasi menjadi nilai yang konsisten dengan  range  (0.1)  sampai  dengan  range  (0.9).  Nilai tersebut dapat lebih cepat untuk diproses pada tahapan
berikutnya.  Tahapan  normalisasi  data  dilakukan dengan metode min-max, dengan persamaan:
X_baru =
(1) dimana X adalah nilai data awal
Setelah    data    dinormalisasi,  selanjutnya  ditentukan pola data latih dan data uji.
2.4. Perancangan Arsitektur Backpropagation Pada perancangan arsitektur Backpropagation, ditentukan beberapa parameter input seperti  nilai bias, nilai learning  rate, batas error dan  nilai  bobot  yang dibangkitkan.  Selain  itu  jumlah hidden  layer juga berpengaruh terhadap hasil prediksi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Prediksi  jumlah  kemungkinan  kemunculan  titik  api pada  wilayah  kerja  Dinas  Kehutanan  menggunakan algoritma Backpropagatioan, dilakukan dengan mengolah  data  kemunculan  titik  api  dari  tahun  2017 sampai dengan tahun 2021.

## 3.1. Data
Data  kemunculan  titik  api  dari  tahun  2017  sampai dengan tahun 2021 disajikan pada tabel 1 dan variabel prediktor  pada  tabel  2.  Pada  makalah  ini  ditampilkan data  kemunculan  titik  api  berdasarkan  pemantauan satelit  NASA-MODIS,  dan  variabel  prediktor  yaitu data  Temperatur,  Kelembapan,  Curah  Hujan  dan Kecepatan Angin pada tahun 2017 yang di rilis Badan Meteorologi, Klimatologi  dan Geofisika untuk Provinsi Sumatera Barat disajikan Tabel 1.
Tabel 1. Kemunculan Titik Api dari Tahun 2017 – 2021 Bulan 2017 2018 2019 2020 2021 Januari 67 67 2 0 15 Februari 9 41 3 13 35 Maret 15 12 29 9 10 April 12 21 10 7 10 Mei 5 14 23 2 1 Juni 6 24 8 12 10 Juli 3 46 25 6 0 Agustus 25 77 41 26 0 September 14 22 84 3 2 Oktober 67 2 26 15 21 November 1 3 66 3 38 Desember 25 12 2 19 13 Tabel 2. Data Variabel Prediktor tahun 2017 Bulan I2 I3 I4 I5 Jan 25,31 83,45 17,03 0,71 Feb 25,93 83,57 21,76 1,25 Mar 25,89 86,44 18,36 1 Apr 26 86,97 17,95 0,57 Mei 25,8 90,23 21,97 0,52 Juni 25,73 86,57 14,88 0,43 Juli 25 87,23 9,55 0 Agt 25,29 85,29 19,81 0,94 Sep 24,88 89,5 15,12 0,67 Okt 24,83 92,23 24,15 0,52 Nov 25,25 89,04 17,96 0,63 Des 25,58 86,65 32,13 0,71
Dimana  I1  adalah  Data  Titik  Api,  I2  adalah  Data Temperatur,  I3  adalah  Data  Kelembaban,  I4  adalah Data  Curah  Hujan,  dan  I5  adalah  Data  Kecepatan Angin .

## 3.2. Normalisasi Data
Normalisasi   data   dilakukan   dengan   menggunakan Rumus  (1).  Pada  data  kemunculan  titik  api  dari  tahun 2017  –  2021,  data  tertinggi  adalah  pada  bulan September  2018  sebanyak  84  titik  api,  dan  data terendah  adalah  pada  bulan  juli  2021  sebanyak  0  titik api, sehingga normalisasi datanya adalah:
X_baru = (0.8 x (67-0) /(84-0)) + 0.1) = 0,73810
Artinya bahwa data bulan januari 2017, jumlah titik api sebanyak  67  titik  api,  dinormalisasi  menjadi  0,73810. Hasil  normalisasi secara lengkap disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Titik Api Hasil Normalisasi Bulan 2017 2018 2019 2020 2021 Januari 0,73810 0,73810 0,11905 0,10000 0,24286 Februari 0,18571 0,49048 0,12857 0,22381 0,43333 Maret 0,24286 0,21429 0,37619 0,18571 0,19524 April 0,21429 0,30000 0,19524 0,16667 0,19524 Mei 0,14762 0,23333 0,31905 0,11905 0,10952 Juni 0,15714 0,32857 0,17619 0,21429 0,19524 Juli 0,12857 0,53810 0,33810 0,15714 0,10000 Agustus 0,33810 0,83333 0,49048 0,34762 0,10000 September 0,23333 0,30952 0,90000 0,12857 0,11905 Oktober 0,73810 0,11905 0,34762 0,24286 0,30000 November 0,10952 0,12857 0,72857 0,12857 0,46190 Desember 0,33810 0,21429 0,11905 0,28095 0,22381
Perlakuan yang sama juga dilakukan pada data variabel prediktor, dan hasil normalisasi data untuk tahun 2017 disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Normalisasi variabel Prediktor Tahun 2017
Bulan I2 I3 I4 I5 Jan 0,19780 0,69137 0,81341 0,53889 Feb 0,36996 0,62274 0,56643 0,67778 Mar 0,34799 0,71200 0,38359 0,57222 Apr 0,28205 0,84000 0,33569 0,42778 Mei 0,54212 0,79621 0,70137 0,48333 Jun 0,32967 0,73895 0,53978 0,51667 Jul 0,21612 0,71663 0,26781 0,50000 Agu 0,21612 0,76295 0,25489 0,39444 Sep 0,16850 0,86274 0,39484 0,31667 Okt -9,09524 -2,88337 -0,38984 0,00000 Nov 0,12454 0,88716 0,66056 0,48333 Des 0,17582 0,81600 0,40400 0,38889

## 3.2. Pembagian Data
Pada  tahapan  ini,  data  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data latih dan data uji. Pembagian data dalam penelitian ini yaitu data latih menggunakan data jumlah titik api dan variabel prediktor nya pada bulan ke-1 s.d bulan ke-12, dan  data  uji  menggunakan  data  pada  bulan  ke-13, begitu  seterusnya.  Data  latih  dan  data  uji  tidak  diacak karena  prediksi  yang  dilakukan  pada  sistem  ini merupakan  prediksi  titik  api  pada  bulan  berikutnya sehingga data harus sesuai dengan urutannya.

## 3.3. Perancangan Arsitektur JST
Perancangan  sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  Backpropagation.  Metode Backpropagation  dilakukan  dengan  mendefenisikan nilai  awal  untuk  variabel-variabel  yang  diperlukan seperti  menentukan  nilai  input,  menentukan  nilai output/target,  menentukan  nilai  bobot,  menentukan nilai  bias,  menentukan  learning  rate  dan  nilai  ambang batas atau threshold
Rancangan  jaringan  Backpropagation  yang  akan dibentuk digambarkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Model Arsitektur JST
Dimana  I1  adalah  Data  Titik  Api,  I2  adalah  Data Temperatur,  I3  adalah  Data  Kelembaban,  I4  adalah Data  Curah  Hujan,  dan  I5  adalah  Data  Kecepatan Angin
3.4 Perancangan Pola Backpropagation
Penentuan pola ditentukan dari proses trian and error , dimana  diujicobakan  sebanyak  5  simpul  input  layer, dan  sejumlah n hidden  layer,  serta  1  output  layer. Nilai  bobot  awal  yang  dibangkitkan  secara  acak menggunakan  aplikasi  Matlab,  Learning  rate  =  0,1, Maksimum  Epoch  =  5.000.  Rincian  rancangan  pola Backpropagation dijelaskan pada Tabel 5.
Tabel 5. Rancangan Pola Jaringan Backpropagation
No Hidden Layer Rancangan Pola Keterangan 1 4 5 - 4 - 1
Learning Rate = 0,1,
Max Epoch = 5.000 2 8
5 - 8 - 1 3 12 5 - 12 - 1 4 15 5 - 15 - 1 5 20 5 - 20 - 1 6 25 5 - 25 - 1 7 28 5 - 28 - 1 8 30 5 - 30 - 1 9 35 5 - 35 - 1 10 50 5 - 50 - 1 3.4 Hasil Hasil pengujian bertujuan untuk membuktikan penggunaan algoritma backpropagation untuk melakukan  prediksi  Kemungkinan  kemunculan  titik api  berdasarkan  data  histori  sebelumnya,  dan menghitung nilai akurasi yang dihasilkan pada prediksi yang  dilakukan.  Pembelajaran  ini  dilakukan  dengan
menggunakan  Matlab  sebagai  alat  bantu  dalam melakukan proses pelatihan dan pengujian ini.
Pada  pelatihan  ini  error  goal  (MSE)  sebesar  0,030889 dicapai  pada  epoch  yang  ke-4997  seperti  ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Proses Pelatihan 5-4-1
Grafik perbandingan antara keluaran JST (prediksi tiik api)  dengan  target  (data  titik  api  sebenarnya)  adalah seperti uang disajikan Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Pelatihan Pola 5-4-1
Tabel  6  menampilkan  hasil  perhitungan  MSE    ( Mean Square Error )  pada  tiap pola jaringan.
Tabel 6. Hasil Perbandingan MSE tiap Pola No Hidden Layer Rancangan MSE 1 4 5 - 4 - 1 0,030889 2 8 5 - 8 - 1 0,023942 3 12 5 - 12 - 1 0,028355 4 15 5 - 15 - 1 0,019000 5 20 5 - 20 - 1 0,016788 6 25 5 - 25 - 1 0,017050 7 28 5 - 28 - 1 0,014710 8 30 5 - 30 - 1 0,016502 9 35 5 - 35 - 1 0,013432 10 50 5 - 50 - 1 0,012537
Dari hasil pola tiap model jaringan, dicari pola jaringan terbaik.  Tabel  6  di  atas  menunjukkan  bahwa  pola jaringan  5-50-1  memiliki  nilai  MSE  terkecil  dari
beberapa  pola  jaringan  lain  dengan  nilai  =  0,012537 yang  artinya  toleransi  kesalahan  total  pada  jaringan kurang  dari  0,1%.  Berdasarkan  pada  nilai  koefisien korelasi  dan  nilai  MSE  yang  diperoleh  pada  proses pelatihan tersebut, dapat disimpulkan bahwa JST dapat memprediksi kemunculan titik api dengan sangat baik.

## 4. Kesimpulan
Jaringan  Saraf  Tiruan  Menggunakan  Algoritma Backpropagation  mampu  memprediksi  kemungkinan titik  api  yang  akan  terjadi  pada  bulan  berikutnya. Variabel  yang  digunakan  dalam  proses  prediksi mengacu  pada  data  histori  kemunculan  titik  api  yang terjadi  sebelumnya  dan  beberapa  variabel  pendukung seperti  temperatur,  kelembapan,  curah  hujan  dan kecepatan  angin.  Hasil  prediksi  hasil  dapat  digunakan sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  Dinas  Kehutanan dalam merencanakan kegiatan Pengendalian Kebakaran Hutan dan Lahan.

## Daftar Rujukan
[1] Dishut [Dinas Kehutanan]. (2021). Buku Laporan Kinerja Tahun 2021 Dinas Kehutanan Provinsi Sumatera Barat
[2] Novianty,  D.,  dias  Palasara,  N.,  &  Qomaruddin,  M.  (2021). Algoritma Regresi Linear pada Prediksi Permohonan Paten yang Terdaftar  di  Indonesia. JUSTIN  (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi
Informasi), 9 (2), 81-85. DOI:
http://dx.doi.org/10.26418/justin.v9i2.43664
[3] Wulansari, I. (2021). Literature Review Galat Dalam Pemodelan Dan  Peramalan. Citizen:  Jurnal  Ilmiah Multidisiplin  Indonesia,
1 (3), 159-163. DOI: https://doi.org/10.53866/jimi.v1i3.23
[4] Yunita,  S.,  Mahesti,  N.  A.,  Sihaloho,  R.  M.  B.,  &  Setyadi,  R. (2022).  Forecasting  Pada  Rantai  Pasok  Pabrik  Penggilingan
Daging  Menggunakan  Metode  Time  Series. JURIKOM  (Jurnal Riset Komputer), 9 (3), 761-769. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v9i3.4221
[5] Novianto,  R.  P.,  Wibawa,  I.  P.,  &  Romdlony,  M.  Z.  (2020). Analisis Pendeteksi Gelombang Tsunami Dengan Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan. eProceedings  of  Engineering,  7 (1). DOI: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v9i3.945
[6] Raharjo,  M.,  Napiah,  M.,  Putra,  J.  L.,  &  Mustofa,  M.  (2020). Prediksi  Pengaruh  Matakuliah  Terhadap  Peminatan  Outline Tugas Akhir Mahasiswa Dengan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Infortech, 2 (1), 78-83. DOI:
https://doi.org/10.31294/infortech.v2i1.7965
[7] Siregar,  E.  T.  (2021).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation dalam  Diagnosiss  Kakao.  Csrid  (Computer  Science  Research and  Its  Development  Journal),  13(3a),  243-252.  DOI: http://dx.doi.org/10.22303/csrid.13.3a.2021.243-252
[8] Achmalia,  A.  F.,  Walid,  W.,  &  Sugiman,  S.  (2020).  Peramalan penjualan semen menggunakan backpropagation neural network dan  recurrent neural network.  UNNES Journal  of  Mathematics, 9(1), 6-21. DOI : https://doi.org/10.15294/ujm.v9i1.29970
[9] Satria,  W.  (2020).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation Untuk  Peramalan  Penjualan  Produk  (Studi  Kasus  Di  Metro Electronic  Dan  Furniture).  Djtechno:  Jurnal  Teknologi
Informasi, 1(1), 14-19. DOI:
https://doi.org/10.46576/djtechno.v1i1.966
[10] Walida,  N.,  Wahyuningsih,  S.,  &  Amijaya,  F.  D.  T.  (2021). Pemilihan  Parameter  Optimum  Menggunakan  Exponential Smoothing  Dengan  Metode  Golden  Section  Untuk  Peramalan Jumlah  Titik  Panas  Di  Kalimantan  Timur.  Jambura  Journal  of Probability and Statistics, 2(2), 75-85. DOI: https://doi.org/10.34312/jjps.v2i2.10416
[11] Yuniar, V., Meiliyana, M., & Apandi, A. (2022). Strategi Badan Penanggulangan Bencana Daerah Dalam Pengendalian Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  Di  Kabupaten  Penukal  Abab Lematang  Ilir  Sumatera  Selatan .  Jurnal  Administrativa,  4 (1), 91-100. DOI: https://doi.org/10.23960/administrativa.v4i1.118
[12] Putra, I. D. G. A., Heryanto, E., Sopaheluwakan, A., Pradana, R. P.,  &  Haryoko,  U.  (2019).  Sebaran  Spasial  dan  Temporal  Titik Panas (Hotspot) di Indonesia dari Satelit Modis dengan Metode Gridding. In  Seminar  Nasional  Geomatika (Vol.  3,  pp.  1123- 1128). DOI : https://doi.org/10.24895/SNG.2018.3-0.1035
[13] Lusiana,  A.,  &  Yuliarty,  P.  (2020).  Penerapan  Metode Peramalan (Forecasting) pada Permintaan Atap di PT X. Industri Inovatif:  Jurnal  Teknik  Industri,  10(1),  11-20.  DOI: https://doi.org/10.36040/industri.v10i1.2530
[14] Fardhani,  A.  A.,  Simanjuntak,  D.  I.  N.,  &  Wanto,  A.  (2018). Prediksi  harga  eceran  beras  di  pasar  tradisional  di  33  kota  di
Indonesia  menggunakan  algoritma  backpropagation.  Jurnal Infomedia:  Teknik  Informatika,  Multimedia  &  Jaringan,  3(1), 25-30. DOI: http://dx.doi.org/10.30811/jim.v3i1.625
[15] Sanjaya,  H.,  Okprana,  H.,  &  Damanik,  B.  E.  (2022). Implementasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam  Prediksi  Penjualan Kue  pada  UD.  Mak  Kembar  Pematang  Siantar  Dengan
Backpropagation.  Resolusi:  Rekayasa  Teknik  Informatika  dan Informasi, 2(5), 225-233. DOI: https://doi.org/10.30865/resolusi.v2i5
[16] Yanto,  M.,  Mandala,  E.  P.  W.,  Putri,  D.  E.,  &  Yuhandri,  Y. (2018).  Peramalan  Penjualan  Pada  Toko  Retail  Menggunakan Algoritma  Backpropagation  Neural  Network. Jurnal  Media Informatika Budidarma, 2 (3). DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v2i3.811