IMPLEMENTASI GENERALIZED RELEVANCE LVQ (GRLVQ) UNTUK PREDIKSI DROUGHT CODE (DC) PADA INDEKS CUACA KEBAKARAN BERDASARKAN DATA AWS (AUTOMATIC WEATHER STATION) (STUDI KASUS : KABUPATEN KUBU RAYA)

Drought Code (DC) atau Kode Kekeringan merupakan peringkat numerik dari kandungan kelembapan lapisan tanah organik yang padat. DC digunakan sebagai indikator membaranya api dalam suatu kebakaran dan potensi terjadinya kabut asap. Diketahui bahwa total luas hutan dan lahan yang terbakar di Kalimantan Barat sepanjang tahun 2022 adalah 21.836 Ha. Jika DC terus menunjukkan tingkat tinggi maupun ekstrim, akan terjadi kebakaran hutan yang lebih parah. Hal yang harus dilakukan untuk mencegahnya adalah dengan mengetahui kondisi DC dan tidak melakukan pembakaran di lahan gambut. Selain itu para petugas Manggala Agni harus bersiaga ketika kondisi DC tinggi maupun ekstrim. Dengan algoritma GRLVQ dibuat sebuah sistem untuk memprediksi DC dengan memasukkan data suhu, kelembapan, curah hujan dan kecepatan angin selama 6 hari, untuk memprediksi kondisi DC pada hari ke-7. Algoritma Generalized Relevance LVQ (GRLVQ) merupakan algoritma yang mengadaptasi pembaharuan bobot dari algoritma GLVQ, dan mengadaptasi perhitungan jarak serta pembaharuan vektor relevansi dari algoritma RLVQ. Berdasarkan hasil pengujian untuk sistem prediksi DC dengan algoritma GRLVQ diperoleh akurasi sebesar 65,72% untuk 607 data uji dengan 200 iterasi dan learning rate awal 0,06 serta MSE sebesar 0,342762

Differential privacy for learning vector quantization

Brinkrolf J, Göpfert C, Hammer B. Differential privacy for learning vector quantization. Neurocomputing. 2019;342:125-136