PRISCILLA, NINDIA (2024) PEMETAAN KERAWANAN KEBAKARAN LAHAN GAMBUT BERBASIS MACHINE LEARNING STUDI KASUS: KESATUAN HIDROLOGI (KHG) PULAU BENGKALIS, RIAU. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS DIPONEGORO.

	Text 21110120130131_COVER.pdf Download (1MB)
	Text 21110120130131_ABSTRAK.pdf Download (1MB)

Abstract

Kebakaran lahan gambut merupakan ancaman serius terhadap lingkungan, iklim global, dan ekosistem lokal, terutama di Indonesia yang memiliki lahan gambut tropis terluas di
dunia. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan kerawanan kebakaran lahan gambut di Kesatuan Hidrologi Gambut (KHG) Pulau Bengkalis, Riau, dengan menggunakan metode machine learning. Data yang digunakan mencakup faktor-faktor biofisik dan sosial, seperti curah hujan, kelembaban tanah, land surface temperature, kerapatan vegetasi, kepadatan penduduk, tutupan lahan dan aksesibilitas. Pemodelan dilakukan menggunakan algoritma Random Forest yang menghasilkan peta kerawanan kebakaran dengan akurasi tinggi. Validasi model dilakukan melalui evaluasi nilai AUC dan crossvalidation, yang menunjukkan performa prediktif yang andal. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa wilayah dengan jauh dari penduduk, curah hujan rendah, dan aksesibilitas kurang lebih rentan terhadap kebakaran. Peta kerawanan ini dapat digunakan sebagai dasar dalam perencanaan mitigasi kebakaran lahan gambut dan mendukung kebijakan restorasi gambut. Penelitian ini diharapkan berkontribusi dalam upaya pelestarian ekosistem gambut dan pengurangan risiko bencana kebakaran di masa depan.

Actions (login required)

View Item