SISTEM PENILAIAN RESIKO TINGKAT BAHAYA KEBAKARAN HUTAN BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN

Addy Suyatno

Abstract


Canadian International Development Association (CIDA) tahun 1995 menunjuk Canadian Forest Service, Northern Forestry Centre untuk melaksanakan proyek pengukuran Tingkat Bahaya Kebakaran Hutan (Fire Danger Rating/FDR) di kawasan Asia Tenggara. Tujuan proyek FDR ini adalah meningkatkan kemampuan organisasi pengelolaan sumberdaya di Asia Tenggara dalam mengelola kebakaran hutan, lahan dan asapnya. Gangguan kebakaran hutan yang cukup menonjol di Indonesia terjadi di Kalimantan Timur pada lahan dalam frekuensi sering, terutama pada musim kemarau dengan luasan kawasan dan kerugian yang di timbulkan cukup besar, baik ditinjau dari segi ekonomis, maupun ekologi. Kebakaran hutan dan lahan merupakan musibah yang sebenarnya dapat ditanggulangi jika masyarakat paham dan sadar tentang dampak yang ditimbulkan. Oleh sebab itu, perlu adanya suatu penyebaran informasi yang mudah dan cepat kepada masyarakat tentang resiko kebakaran hutan berdasarkan jaringan syaraf tiruan untuk dapat digunakan oleh institusi pengambil kebijakan. Sistem ini akan menggunakan gejala-gejala awal yang tampak baik secara alami (bersumber dari alam) Pengguna akan disajikan dengan tampilan informasi yang mudah dipahami untuk mengetahui hasil penilaian dari resiko tingkat kebakaran hutan yang akan terjadi, disertai dengan langkah-langkah antisipatif dan panduan singkat tindakan mitigasi bencana kebakaran hutan dan lahan


References


Azizah, D.N., 2007, Sistem Informasi Tingkat Bahaya Kebakaran Hutan Berbasis Visual Basic, Skripsi, Ilmu Komputer Universitas Mulawarman, Samarinda.

Deeming, J.E, 1995, Pengembangan Sistem Penilaian Bahaya kebakaran di Kalimantan Timur Indonesia, IFFM Doc. No.02, Samarinda.

Georg BUCHHOLZ & Anja A. HOFFMAN, 2001, Manual Sistem Penilaian Tingkat Bahaya Kebakaran Kalimantan Timur. IFFM-STPKHL.

Hermawan, A., 2007, Jaringan Saraf Tiruan: Teori dan Aplikasi, Andi Offset, Yogyakarta.

Rao, V.B. dan Rao, H.V., 1993, Neural Network and Fuzzy Logic, Management Information Source, New York.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.