Perbandingan Algoritma K-NN, SVM dan Random Forest untuk Klasifikasi Wilayah Risiko Kebakaran Lahan Pada Data Citra Landsat 8 OLI

Indonesian Journal of Computing and Modeling

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Perbandingan Algoritma K-NN, SVM dan Random Forest untuk Klasifikasi Wilayah Risiko Kebakaran Lahan Pada Data Citra Landsat 8 OLI
 
Creator Suryoto, Evan Geraldy
Prasetyo, Sri Yulianto Joko
 
Description Kebakaran lahan memiliki tingkat kerugian besar bagi yang terkena dampaknya. Dampak langsung yang dirasakan adalah adanya kabut asap yang mencemari udara di sekitar daerah kebakaran. Penelitian ini menggunakan beberapa indeks diataranya : Indeks yang dipakai antara lain ialah Enhanced Vegetation Index (EVI), Normalized Burn Ratio (NBR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Data yang akan diteliti berupa Citra Satelit Landsat 8 OLI. Hasil analisis menggunakan korelasi pearson, rata-rata indeks memiliki korelasi kuat. Korelasi yang paling kuat ialah antara NDVI dengan SAVI dengan nilai korelasi 0,98. Hasil confusion matrix menunjukkan bahwa metode Random Forest adalah metode yang terbaik untuk penelitian ini, hal tersebut dapat dilihat dari akurasi yang bernilai 0,9995 dan Kappa yang bernilai 0,9897. Prediksi spasial menggunakan Inverse Distance Weighted (IDW) pada perhitungan yang telah dilakukan. Pengujian hubungan spasial antar kecamatan yang berpotensi kebakaran dilakukan dengan menggunakan analisis Moran's I.
 
Publisher Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika
 
Date 2021-03-02
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Identifier https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/4599
 
Source Indonesian Journal of Computing and Modeling; Vol 3 No 2 (2020)
2598-9421
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library