Prediksi Potensi Kebakaran Hutan dengan Algoritma Klasifikasi C4.5 Studi Kasus Provinsi Kalimantan Barat

Main Authors: Primajaya, Aji, Sari, Betha Nurina, Khusaeri, Ahmad
Format: Article info application/pdf eJournal
Bahasa: eng
Terbitan: Program Studi Informatika , 2020
Subjects:
KDD
Online Access: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/37834
http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/37834/75676586698
Daftar Isi:
  • Algoritma C4.5 merupakan algoritma klasifikasi yang memungkinkan bisa diterapkan untuk studi kasus prediksi potensi kebakaran hutan. Untuk mengetahui penerapan algoritma C4.5 pada prediksi kebakaran hutan, perlu dilakukan penelitian terkait hal tersebut. Metodologi yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Tahap dari KDD terdiri dari pengumpulan dan pemilihan data, pemrosesan data, transformasi data, pengolahan data dengan algoritma C4.5 dan terakhir adalah interpretasi serta evaluasi pengetahuan. Percentage split, Cross validation, Use Training Set digunakan sebagai teknik pembagian data training dan testing dengan skenario pesentase dan dipilih model terbaik. Indikator evaluasi yang digunakan adalah akurasi. Penelitian menghasilkan kesimpulan bahwa C4.5 dengan percentage split 80%data training dan 20% data testing menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 89,7859%.