Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/118319
Title: Identifikasi Kebakaran Lahan Gambut di Kabupaten Ogan Komering Ilir, Sumatera Selatan MenggunakanJaringan Syaraf Tiruan
Authors: Murdiyarso, Prof.Dr.Ir. Daniel
Musnamar, Rilo Ruseffi
Issue Date: 31-May-2023
Publisher: IPB University
Citation: Adinugroho WC, Suryadiputra INN, Saharjo BH, Siboro L. 2005. Panduan Pengendalian Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut. Proyek Climate Change, Forest and Peatlands in Indonesia. Bogor (ID): Wetlands International – IP. Agatonovic-Kustrin, S.; Beresford, R. Basic concepts of artificial neural network (ANN) modeling and its application in pharmaceutical research. J. Pharm. Biomed. Anal. 2000, 22, 717–727. Agus, F. & I.G.M. Subiksa. 2008. Lahan Gambut: Potensi untuk Pertanian dan Aspek Lingkungan. Balai Penelitian Tanah. Badan Litbang Pertanian. Agustina T, Sitanggang IS. 2015. Sequential patterns for hotspot occurences based weather data using Clospan algorithm Agustina T, Sitanggang IS. 2015. Sequential patterns for hotspot occurences based weather data using Clospan algorithm. Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia. 2008. Hasil Pemeriksaan atas Kegiatan Pengendalian Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau. Chang Chein-I, Ren H. 2000. An experiment-based quantitative and comparative analysis of target detection and image classification algorithms for hyperspectral imagery. IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 38(2): 1044 - 1063. doi:10.1109/36.841984 Colwell, R. N. 1984. The Visible Portion of The Spectrum, In Remote Sensing of Environment. London Fausett, Laurene. 1994. Fundamentals of Neural Networks : Architectures, Algorithms, and Applications. Preintice-Hall, Inc. New York. Gasim. 2006. Jaringan Syaraf Tiruan untuk Pengenalan Jenis Kayu Berbasis Citra [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor Gerhenson C. 2003. “Artificial Neural Networks forBeginners,” Networks, vol. cs.NE/0308, p. 8. Hadi M. 2006. Pemodelan spasial kerawanan kebakaran di lahan gambut: studi kasus kabupaten Bengkalis, provinsi Riau [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Hardjowigeno, Sarwono. 1989. Ilmu Tanah. Jakarta : Mediyatama Sarana Perkasa.
Abstract: Kebakaran lahan gambut lebih berbahaya dibandingkan dengan kebakaran pada lahan kering. Tidak hanya kebakaran vegetasi di permukaan, lapisan gambut juga ikut terbakar dan bertahan dalam waktu yang lama sehingga menghasilkan asap tebal kehitaman. Kebakaran lahan gambut lebih sulit diatasi karena api yang terdapat di dalam lahan gambut (ground fire) sulit untuk diketahui letak sebaranya, bisa menjalar ke lokasi sekitar yang cukup jauh tanpa terlihat di permukaan atau ke tempat yang lebih dalam. Pemanfaatan teknologi remote sensing dapat memudahkan untuk mengetahui kondisi pada kebakaran lahan gambut. Citra satelit yang dihasilkan dari teknologi remote sensing dapat dimanfaatkan melalui proses klasifikasi kelas. Sistem jaringan syaraf tiruan dengan propargasi balik diterapkan dalam penilitan ini untuk mengetahui karakteristik citra satelit lahan gambut, sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar dengan kombinasi band yang digunakan. Lahan gambut terbakar memiliki karakteristik nilai digital yang tinggi dengan nilai band 7 dalam rentang 150-200, band 4 dalam rentang 120-170, dan band 2 dalam rentang 200-255 sementara lahan gambut sebelum terbakar memiliki karakteristik nilai digital yang rendah dengan nilai band 7 dalam rentang 15-30, band 4 dalam rentang 35-65, dan band 2 dalam rentang 50-60 dan lahan gambut setelah terbakar memiliki karakteristik nilai digital di antara lahan gambut terbakar dan sebelum terbakar dengan nilai band 7 dalam rentang 30-90, band 4 dalam rentang 30-140, dan band 2 dalam rentang 60-235.. Model diimplementasikan dengan perangkat lunak R. Hasil penilitian menunjukan bahwa model klasifikasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk mengidentifikasi lahan gambut terbakar dengan rata-rata akurasi sebesar 91.24% dan rata-rata presisi sebesar 92.97%.
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/118319
Appears in Collections:UT - Geophysics and Meteorology

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Cover_6307714869281950014_Rilo.pdf
  Restricted Access
Cover335.6 kBAdobe PDFView/Open
5_6307714869281950014_Rilo.pdf
  Restricted Access
Fulltext11.02 MBAdobe PDFView/Open
Lampiran_6307714869281950014_Rilo.pdf
  Restricted Access
Lampiran281.71 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.