Peramalan Jumlah Titik Panas di Wilayah Sumatera Menggunakan Metode Long Short-Term Memory
Salah satu bencana alam yang sering terjadi di Indonesia adalah kebakaran hutan dan lahan, yang menyebabkan kerugian besar dari segi ekonomi, lingkungan, dan kesehatan masyarakat. Titik panas merupakan indikator sebelum terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola dan persebaran titik panas serta mengevaluasi performa model Long-Short Term Memory (LSTM) dalam meramalkan jumlah titik panas di wilayah Sumatera berdasarkan data historis dari tahun 2014 hingga 2023. Missing values pada data ditangani dengan metode imputasi nilai 0 untuk menjaga kelengkapan data. Sebanyak 27 percobaan dengan kombinasi hyperparameter dilakukan untuk menemukan model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola titik panas di wilayah Sumatera menunjukkan fluktuasi yang signifikan dengan adanya pola musiman, dengan konsentrasi tinggi di wilayah Sumatera bagian timur hingga selatan, khususnya Sumatera Selatan dan Riau. Model terbaik, dengan nilai RMSE sebesar 32.37, berhasil meramalkan jumlah titik panas dengan baik.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2502130081
Keyword
Titik Panas Long Short-Term Memory Peramalan Missing Values Hyperparameter LSTM Time Series Hotspot