Klasifikasi Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus: Provinsi Riau)

Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di Indonesia telah menimbulkan banyak kerugian bagi masyarakat. Kebakaran hutan umumnya terjadi pada bulan Agustus dan September, bertepatan dengan musim kemarau pada sebagian besar wilayah Indonesia. Salah satu indikator terjadinya kebakaran hutan adalah titik panas. Penelitian ini menggunakan salah satu teknik data mining yaitu mengklasifikasi titik panas yang ada di Provinsi Riau. Penelitian ini menggunakan dataset kebakaran hutan Kabupaten Pelalawan pada tahun 2015 sampai 2019 dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Titik panas yang akan dianalisis terdiri dari suhu, kelembaban, curah hujan, kecepatangan angin, dan kelas. Akurasi tertinggi dari dataset kebakaran hutan dan lahan pada tahun 2019 adalah sebesar 96.95%. Metode klasikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas di masa yang akan datang sehingga dapat melakukan tindakan pencegahan sebelum terjadinya kebakaran hutan dan lahan.