IDENTIFIKASI DISTRIBUSI LAHAN KRITIS BERDASARKAN METODE ANFIS (ARTIFICIAL NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM) STUDI KASUS DI SUB DAS CILAKI HULU, DAS CITARUM HULU

Dwi Rustam Kendarto

Abstract


Pertumbuhan lahan kritis yang cepat perlu dicegah melalui identifikasi distribusi spasial lahan kritis. Dalam kajian ini metode sistem inferensi Neuro-Fuzzy buatan - Artificial neuro-fuzzy inference system (ANFIS) digunakan untuk identifikasi kekritisan lahan. Hasil kajian menunjukkan bahwa ANFIS dapat digunakan untuk identifikasi kekritisan lahan dengan mempertimbangkan jumlah faktor penentu, kualitas data training dan pembobotan untuk masing-masing variabel. Dari hasil analisis kehandalan menunjukkan bahwa tingkat kesalahan ANFIS dalam analisis kekritisan lahan 0.75. Kendala terjadi pada tingkat ketelitian data yang beragam, sehingga tingkat akurasi mengikuti akurasi data terrendah. Selain itu,  dalam penentuaan aturan ANFIS tidak dilakukan pembobotan antar variabel, sehingga variabel mempunyai derajat pengaruh yang sama antar variabel. 

 

Kata kunci : Kekritisan lahan, Artificial Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Distribusi spasial


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Indexed by:

  

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)