4 CONCLUSION & RECOMMENDATIONSThis

4 CONCLUSION & RECOMMENDATIONS
This study yielded a fire risk potential map based on a combination of GIS and fuzzy inference engine and by incorporating important human factors which play a role in fire forests. The results show that combination of GIS, fuzzy inference systems and experimental model of can be of great avail as a proposed model for management and prediction of forest fires. In fact, the capability of this model for incorporation and modeling of parameters impacting forest fire risk makes the utilization of this model as a tool for management of forest fires inevitable. As results show, most of the regions exposed to fire risk are located in the vicinity of rivers and roads as places which are frequented by tourists and travellers more than other sites. This map can be utilized for efficient allocation of facilities and fire-fighting resources. Regions with higher risks are of greater priority. Also more patrol resources and watchtowers can be employed in fire- prone seasons in regions with higher risks. With regard to unprotected regions with great potential of fire, access roads can be built to such areas so the transfer time of resources to these regions during fire incidents reaches its minimum. Parameters such as slope, climate, vegetation cover, and distance from rivers, roads and residential areas are taken into consideration in this study. Other parameters such as annual rainfall level, direction and speed of wind, and etc. can also be considered for a better result. The fire risk potential map can even be calculated for various seasons. Factors mentioned in this study take the share of human factor into account more. Risk of natural phenomena such as thunder can also be considered in future studies. Although the mentioned phenomenon has a smaller share of fire incidents occurred to date, it can be studied as one of fire triggers. It is also recommended to use the proposed model for other regions to verify its accuracy for other regions as well.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

4 kesimpulan & rekomendasiPenelitian ini menghasilkan peta potensi resiko kebakaran yang didasarkan pada kombinasi GIS dan kabur kesimpulan mesin dan dengan memasukkan faktor manusia yang memainkan peran dalam kebakaran hutan. Hasil menunjukkan bahwa kombinasi GIS, fuzzy kesimpulan sistem dan model eksperimental dapat besar berhasil sebagai model diusulkan untuk manajemen dan prediksi kebakaran hutan. Pada kenyataannya, kemampuan model ini untuk penggabungan dan pemodelan parameter yang mempengaruhi resiko kebakaran hutan membuat pemanfaatan model ini sebagai alat untuk pengelolaan kebakaran hutan tak terelakkan. Sebagai menunjukkan hasil, sebagian besar daerah terkena resiko kebakaran yang terletak di sekitar sungai dan jalan sebagai tempat yang sering dikunjungi oleh wisatawan dan pelancong lebih dari situs lain. Peta ini dapat dimanfaatkan untuk efisien alokasi fasilitas dan api-fighting sumber daya. Daerah dengan risiko yang lebih tinggi adalah prioritas yang lebih besar. Juga lebih patroli sumber daya dan menara pengawas dapat digunakan di api - musim rawan di daerah dengan risiko yang lebih tinggi. Sehubungan dengan wilayah yang tidak dilindungi dengan potensi besar api, jalan akses dapat dibangun ke daerah-daerah tersebut sehingga waktu transfer sumber daya untuk daerah ini selama api insiden mencapai minimal yang. Parameter slope, iklim, Tutupan vegetasi dan jarak dari sungai, jalan dan pemukiman yang dipertimbangkan dalam studi ini. Parameter lain seperti tingkat curah hujan tahunan, arah dan kecepatan angin, dan lain-lain juga harus dipertimbangkan untuk hasil yang lebih baik. Peta potensi resiko kebakaran bahkan dapat dihitung untuk berbagai musim. Faktor-faktor yang disebutkan dalam kajian ini memperhitungkan pangsa faktor manusia lain. Risiko fenomena alam seperti thunder juga dapat dianggap dalam studi. Meskipun fenomena disebutkan memiliki pangsa lebih kecil api insiden terjadi sampai saat ini, itu dapat dipelajari sebagai salah satu pemicu api. Juga dianjurkan untuk menggunakan model yang diusulkan untuk daerah lain untuk memverifikasi keakuratan untuk daerah lain juga.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

4 KESIMPULAN & REKOMENDASI
​​Penelitian ini menghasilkan resiko kebakaran potensial peta didasarkan pada kombinasi dari GIS dan mesin inferensi fuzzy dan dengan memasukkan faktor manusia penting yang berperan dalam hutan api. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi dari GIS, sistem inferensi fuzzy dan model eksperimental dapat menjadi sia-sia besar sebagai model yang diusulkan untuk manajemen dan prediksi kebakaran hutan. Bahkan, kemampuan model ini untuk penggabungan dan pemodelan parameter berdampak resiko kebakaran hutan membuat pemanfaatan model ini sebagai alat untuk manajemen kebakaran hutan yang tak terelakkan. Sebagai hasil menunjukkan, sebagian besar daerah terkena resiko kebakaran berada di sekitar sungai dan jalan sebagai tempat yang sering dikunjungi oleh wisatawan dan wisatawan lebih dari situs lain. Peta ini dapat dimanfaatkan untuk alokasi yang efisien dari fasilitas dan sumber daya pemadam kebakaran. Daerah dengan risiko yang lebih tinggi dari prioritas yang lebih besar. Juga lebih banyak sumber daya patroli dan menara pengawas dapat digunakan dalam musim yang rentan terhadap kebakaran di daerah dengan risiko yang lebih tinggi. Berkenaan dengan daerah yang tidak terlindungi dengan potensi besar api, jalan akses dapat dibangun ke daerah tersebut sehingga waktu transfer sumber daya ke daerah ini selama insiden kebakaran mencapai minimum. Parameter seperti lereng, iklim, tutupan vegetasi, dan jarak dari sungai, jalan dan daerah pemukiman dipertimbangkan dalam penelitian ini. Parameter lain seperti tingkat tahunan curah hujan, arah dan kecepatan angin, dan lain-lain juga dapat dipertimbangkan untuk hasil yang lebih baik. Risiko kebakaran peta potensi bahkan dapat dihitung untuk berbagai musim. Faktor-faktor yang disebutkan dalam penelitian ini mengambil pangsa faktor manusia ke rekening lagi. Risiko fenomena alam seperti petir juga dapat dipertimbangkan dalam studi masa depan. Meskipun fenomena yang disebutkan memiliki pangsa yang lebih kecil dari insiden kebakaran terjadi sampai saat ini, dapat dipelajari sebagai salah satu pemicu kebakaran. Hal ini juga dianjurkan untuk menggunakan model yang diusulkan bagi daerah lain untuk memverifikasi akurasi untuk daerah lain juga.