## ANALISIS POLA SPASIAL KEBAKARAN LAHAN DI KABUPATEN PULANG
PISAU TAHUN 2001-2019

## Frederik Samuel Papilaya
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, Jawa Tengah
Email corresponding: samuel.papilaya@uksw.edu Dikirimkan: 14-03-2020
Diterima:
24-06-2020 Diterbitkan: 27-07-2020
Abstract
Forest and land fires have become a problem for the Republic of Indonesia in the last few decades. Statistically  based  on  MODIS  data  for  19  years  from  2001  to  2019,  Central  Kalimantan  is  the province with the most number of fires totaling 255,334 fire spot or 18% of fire occurance from 34 provinces in Indonesia. This study will look at spatial patterns and spatial correlations of forest and land fires in Pulang Pisau District from 2001 to 2019. Spatial patterns of hotspots were analyzed using a statistical Getis-Ord (Gi *) analysis, the relationship between hotspots was analyzed using Spatial  Autocorrelation  Moran's  I  (Index).  The  results  of  the  hotspot  analysis  show  the  high significance of the hotspots that occurred in the subdistricts of Sebangau Kuala, Kahayan Kuala, Kahayan Hilir and Jabiren. The result of spatial autocorrelation of hotspots from 2001-2019 (except in 2010) is that hotspots pattern are clustered. Based on the findings it can be concluded statistically that 99% of the likelihood of a group fire event occurred intentionally. This hotspot incident that arose  intentionally  can  be  a  clue  for  the  Local  Government  to  be  able  to  better  engage  the community to prevent and overcome the hotspot by providing coaching and training
Keywords: Pola Spasial, Hotspot, Spatial Autocorrelation, Pulang Pisau

## Abstrak
Kebakaran  hutan  dan  lahan  telah  menjadi  masalah  bagi  Republik  Indonesia  dalam  beberapa dekade terakhir. Secara statistik berdasarkan data MODIS selama 19 tahun mulai dari tahun 2001 sampai  2019,  Kalimantan  Tengah  merupakan  provinsi  yang  paling  banyak  memiliki  titik  api sejumlah 255.334 titik atau sebesar 18% kejadian kebakaran hutan dan lahan dari 34 provinsi di Indonesia. Penelitian ini akan melihat pola spasial dan korelasi spasial kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Pulang Pisau pada tahun 2001 sampai 2019. Pola spasial hotspot dianalisa dengan menggunakan  analisis  Getis-Ord  (Gi*)  statistic,  hubungan  antar  titik  api  dianalisa  dengan menggunakan  Spatial  Autocorrelation  Moran’s  I  (Index).  Hasil  analisis  hotspot  menunjukan signifikasi tinggi hotspot yang terjadi pada kecamatan Sebangau Kuala, Kahayan Kuala, Kahayan Hilir  dan  Jabiren. Hasil  spatial  autocorrelation kejadian  titik api dari tahun  2001-2019  (kecuali tahun 2010) adalah titik api memiliki pola yang merupakan berkelompok (clustered). Berdasarkan temuan  bisa  disimpulkan  secara  statistik  bahwa  99%  kemungkinan  kejadian  titik  api  yang berkelompok tersebut terjadi secara disengaja. Kejadian titik api yang muncul secara disengaja ini dapat menjadi petunjuk bagi Pemerintah Daerah untuk dapat lebih mengajak masyarakat dalam mencegah dan menanggulangi titik api dengan memberikan pembinaan dan pelatihan.
Kata Kunci: Pola Spasial, Hotspot, Spatial Autocorrelation, Pulang Pisau

## PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  dan  lahan  telah  menjadi masalah  bagi  Republik  Indonesia  dalam beberapa  dekade  terakhir.  Secara  statistik berdasarkan data MODIS selama 19 tahun mulai dari  tahun  2001  sampai  2019,  Kalimantan Tengah merupakan provinsi yang paling banyak memiliki  titik  api  sejumlah  255.334  titik  atau sebesar  18%  kejadian  kebakaran  hutan  dan lahan  dari  34  provinsi  di  Indonesia.  Pada rentang waktu yang sama dari semua kabupaten yang berada di provinsi Kalimantan Tengah, di Kabupaten Pulang Pisau tercatat 48.614 titik api. Puncak  titik  api  di  Kabupaten  Pulang  Pisau berada di tahun 2015 sebanyak 8.997 titik api.
Kebakaran  hutan  dan  lahan  merupakan sebuah  fenomena  kompleks  yang  bisa  terjadi secara natural seperti oleh sambaran petir, tapi sering  kali  pula  kebakaran  disebabkan  oleh aktivitas  manusia  (Najafabadi,  Gorgani,  & Najafabadi, 2015). Kebakaran hutan dan lahan di  Indonesia  penyebabnya  adalah  99%  ulah manusia  dan  1%  nya  adalah  alam,  baik  itu karena  ketidaksengajaan  maupun  secara disengaja  untuk  membuka  lahan  (Nugroho, 2019). Kebakaran yang disebabkan oleh manusia pada  umumnya  tidak  terjadi  secara  acak, kebakaran  tersebut  biasanya  akan  mengikuti sebuah pola baik itu pola spasial maupun pola temporal.  Contohnya  kebakaran  akan  terjadi pada  wilayah  yang  dekat  dengan  jalan  atau di daerah  semak  (Costafreda-Aumedes,  Comas,  & Vega-Garcia, 2016).
Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer  actice  fire  product  NASA (MODIS)  merupakan  kumpulan  data remote sensing  titik  api  yang moderat  dengan  resolusi sensor sebesar 1 km (Giglio, Schroeder, & Justice, 2016).  Keuntungan  penggunaan  data  MODIS adalah  resolusi  temporal  yang  dimiliki  MODIS yaitu  2  kali  per  hari.  Resolusi  temporal  dan tingkat keyakinan data yang beragam membuat data  MODIS  dapat  digunakan  dengan  baik untuk  melakukan  analisis  titik  api  (Sabani,
Rahmadewi,  Rahmi,  Priyatna,  &  Kurniawan, 2019).
Berdasarkan  latar  belakang  maka  penelitian ini akan melihat pola spasial dan korelasi spasial kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Pulang Pisau pada tahun 2001 sampai 2019. Pola spasial hotspot dianalisa dengan menggunakan analisis Getis-Ord (Gi*) statistic, hubungan antar titik api dianalisa dengan menggunakan Spatial Autocorrelation Moran’s I ( Index).

## METODOLOGI PENELITIAN
Studi Area Penelitan  ini  berfokus  pada  wilayah Kabupaten Pulang Pisau di Provinsi Kalimantan Tengah. Kabupaten Pulang Pisau menurut data Badan Pusat Statistik (BPS) memiliki luas sebesar 899.700  hektar.  Adapun  tutupan  lahan  kebun sebesar  71.949  hektar  dan  luas  hutan  (hutan lindung, hutan produksi dan suaka alam) seluas 757.768  hektar.  Berdasarkan  data  MODIS dengan  semua  tingkat confidence,  Kabupaten Pulang  Pisau  mencatat  48.614  titik  api.  Puncak titik  api  di  Kabupaten  Pulang  Pisau  berada  di tahun 2015 sebanyak 8.997 titik api.
Data Titik Api (MODIS)
Hotspot  adalah  hasil  deteksi  MODIS  pada diambil  dengan  menggunakan  resolusi  piksel tertentu  (1  km  x  1  km),  yang  merupakan kemungkinan  terbakar  area  tersebut  pada  saat satelit  melintas  pada  kondisi  yang  relatif  tidak tertutup awan dengan menggunakan algoritma tertentu.  Algoritma  MODIS  menggunakan reflektansi pada panjang gelombang 4-, 11-, dan 12- μ m  untuk  melakukan  deteksi brightness temperature. Pada pengukuran siang hari modis juga  memanfaatkan  reflektansi  pada  panjang gelombang  0.65-,  0.86-,  dan  2.1- μ m  untuk mengurangi  kesalahan  deteksi  akibat  pantulan sinar  matahari  dan  tutupan  awan  seperti ditunjukan pada Tabel  1 (Giglio, 2018).

## Tabel  1 Kanal MODIS yang digunakan untuk menganalisis hotpot
No. Kanal Panjang Gelombang ( μ m) Manfaat 1 0.65 Meminimalisir kesalahan deteksi akibat pantulan sinar matahari terhadap lautan ( sun glint), pesisir, dan awan 2 0.86 Meminimalisir   kesalahan   deteksi   akibat sun glint dan pesisir 7 2.1 Meminimalisir kesalahan deteksi akibat sun glint dan pesisir 21 4.0 Merupakan kanal yang mempunyai kisaran tinggi untuk deteksi kebakaran 22 4.0 Merupakan kanal yang mempunyai kisaran rendah untuk deteksi kebakara 31 11.0 Untuk deteksi kebakaran, serta meminimalisir kesalahan deteksi dari awan dan pembukaan hutan ( forest clearing) 32 12.0 Untuk meminimalisir kesalahan deteksi akibat awan
Sumber: (Lapan, 2016)
Tingkat  keyakinan  titik  api  data  MODIS terbagi  menjadi  tiga  yaitu low,  nominal,  dan high,  tingkat  keyakinan/confidence  value  (C) dikalkulasi  sebagai  berikut:  0%  <=  C  <  30% low,  30%  <=  C  80  nominal,  80%  <=  C <=100% high  (Giglio,  2018).  Pada  penelitian tidak semua data hotspot akan digunakan, data yang  digunakan  adalah  data  dengan  tingkat keyakinan nominal  dan  high  saja.  Hal  ini dilakukan  untuk  mengurangi  kesalahan  dalam melakukan analisa.
Perhitungan Hot Spot Untuk melihat statistik asosiasi klaster spasial dengan  nilai  yang  tinggi  ( hot  spots)  dan  nilai rendah  ( cold  spots)  digunakan  Getis-Ord  Gi* statistic.  Nilai  z-score  (ukuran  besaran  jarak sebuah  nilai  dalam  set  data  terhadap  rata-rata satuan standart deviasi) serta nilai p-value (nilai signifikansi) akan memberikan informasi dimana klaster hot  spots  dan  klaster  cold  spots.  Hasil statistik  ini  menjadi  signifikan  karena  dalam perhitungan  apabila  ada  sebuah  titik  memiliki nilai yang tinggi seharusnya dikelilingi oleh titik- titik  lain  yang  memiliki  nilai  yang  tinggi  pula. Statistik Getis-Ord dapat dihitung dengan:
𝐺 𝑗 ∗ = ∑ 𝑤 𝑖,𝑗 𝑥 𝑗 −𝑋  ∑ 𝑤 𝑖,𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1
𝑆 √ [𝑛  ∑ 𝑤𝑖,𝑗 2 −(∑ 𝑤𝑖,𝑗 𝑛 𝑗=1 ) 2 𝑛 𝑗=1 ] 𝑛−1 (1
𝑋 = ∑ 𝑥 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 (2 𝑆 =   √ ∑ 𝑥 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 −  (𝑋) 2 (3
1, 2, 3) (Ord & Getis, 1992)
dimana x j adalah atribut untuk titik i, w i,j adalah bobot spasial antar titik i dan j, n adalah total jumlah  titik.  Sedang 𝐺 𝑗 ∗ adalah  z-score  (Ord  & Getis, 1992).
Spatial Autocorrelation Korelasi  diantara  nilai-nilai  variabel  tunggal titik  api  yang  dikaitkan  dengan  jarak  dalam ruang geografis dapat dilihat dengan menggunakan  statistik  Morans’I,  konsep  ini dinamakan spatial  autocorrelation .  Morans’I akan  mengkalkulasi z-score  serta  nilai  p-value. M orans’I spatial autocorrelation dapat dihitung dengan:
𝐼 = 𝑛 𝑆 0 ∑ ∑ 𝑤 𝑖,𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 𝑧 𝑖 𝑧 𝑗 ∑ 𝑧 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 (4
𝑆 0 =   ∑ ∑ 𝑤 𝑖,𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (5
𝑧 𝑖 = 𝐼−𝐸[𝐼] √𝑉[𝐼] (6
𝐸[𝐼] = −1/(𝑛 − 1) (7 𝑉[𝐼] = 𝐸[𝐼 2 ] − 𝐸[𝐼] 2 (8
4, 5, 6, 7, 8) (Griffith, 2003)
dimana z i adalah deviasi dari sebuah titik i dari nilai rata-rata (x i – X), w i,j adalah bobot spasial antar titik i dan j, n adalah total jumlah titik, dan S 0 adalah  agregasi  dari  semua  pembobotan spasial (Griffith, 2003).
Signifikasi pola spasial dalam spatial autocorrelation Morans ’I terbagi kedalam 3 bagian yaitu tersebar ( Dispersed), acak
( Random), dan berkelompok (Clustered).
Secara statistik nilai signifikansi dan nilai kritis dapat dilihat dalam rentang yang dapat dilihat
pada
Tabel 2.
Tabel 2 Nilai Signifikasi Significant p-value z-score Disperse 0,01 to 0,10 -2,58 to -1,65 Random ... -1,65 to 1,65 Clustered 0,01 to 0,10 > 1,65 Sumber: (Oyana & Margai, 2015)
Tahapan Analisa Pola Spasial Untuk dapat pola spasial hotspot menggunakan  analisis  Getis-Ord  (Gi*)  statistic, dan  korelasi  titik  api  dengan  menggunakan Spatial  Autocorrelation  Moran’s  I,  maka  pada penelitian  ini  terdapat  tahapan  seperti ditunjukan pada Gambar 1 Tahapan Analisa Pola Spasial.
Gambar 1 Tahapan Analisa Pola Spasial

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Secara umum kondisi titik api berdasarkan data MODIS dengan tingkat keyakinan nominal dan high  pertiap  kecamatan  dari  tahun  2001 sampai 2019 dapat ditunjukan pada
Tabel  3.  Kejadian  titik  api  paling  banyak terdapat di Kecamatan Sebangau Kuala dengan jumlah 15.808 titik api.
Tabel 3 Perhitungan Titip Api ( confidence nominal dan high) pada Tiap Kecamatan Tahun Kecamatan Banama Tingang Jabiren Kahayan Hilir Kahayan Kuala Kahayan Tengah Maliku Pandih Batu Sebangau Kuala Total 2001 0 120 48 139
6 23 67 359 762 2002 29 830 651 1246
565 175 327 1250 5073 2003 9 249 68 805 15
132 102 1153 2533 2004 23 286 48 1286 30
207 333 1517 3730 2005 14 204 115 865 7
65 113 703 2086 2006 147 787 281 1121 104
185 350 2715 5690 2007 11 8 9 86 1
16 15 53 199 2008 3 10 13 67 7
5 4 15 124 2009 99 871 323 654 155
184 130 1361 3777 2010 0 6 1 0 0
0 0 1 8 2011 6 57 59 726
130 25 171 501 1675 2012 10 421 112 472 39
98 204 578 1934 2013 12 62 33 180
6 48 57 126 524 2014 61 550 117 475 69
118 206 953 2549 2015 25 1204 949 1293
473 486 458 3240 8128 2016 5 11 2 20 1 0 0 4 43 2017 2 3 1 45
2 4 5 62 2018 2 30 0 430 53
15 227 312 1069 2019 45 721 427 835 137
228 716 962 4071 Total 503 6430 3257 10745 1800 2010 3484 15808 44037 Sumber: Hasil penetilian, 2020
Spatial Join MODIS dan Kecamatan Split data MODIS Sesuai Area Studi Analisa Hotspot Analisa Spatial Autocorrelation Split data MODIS per tahun
Gambar 2 Sebaran Titik Api dari Tahun 2001 sampai 2019
Pada  tahun  2015  titik  api  muncul  paling banyak sejumlah 8.128 titik pada kisaran bulan Juli  sampai  November  2015.  Gambar  2 menunjukan  sebaran  titik  api  di  Kabupaten Pulang  Pisau  pada  tahun  2001-2019,  terlihat sebaran titik api paling banyak muncul di tahun 2015.  Berdasarkan  data  BPS  curah  hujan  rata- rata di stasiun pengukuran terdekat (Palangkara Raya)  pada  Juli-September  2015  adalah  49,98 mm,  dan  pada  bulan  November  saja  adalah 430,8 mm.
Analisis Hotspot Anailsis  hotspot  pada  penelitian  ini  hanya mengambil  sampel  pada  tahun  2015  saja.
Dikarenakan  tahun  2015  memiliki  jumlah  titik api terbesar selama 19 Tahun. Analisis dilakukan dengan  menggunakan  statistik  Getis-Ord  (Gi*), field analisis yang digunakan untuk membentuk hotspot  adalah  kanal  31  Modis  (Bright_T31), yaitu temperatur kecerahan titik api yang diukur dalam  Kelvin.  Relasi  spasial  pada  analisis  ini adalah Fixed Distance Band, dimana Setiap fitur dianalisis dalam konteks fitur yang berdekatan. Fitur  tetangga  menerima  bobot  1  dan memberikan pengaruh pada perhitungan untuk fitur  target.  Fitur  tetangga  di  luar  jarak  kritis menerima bobot 0 dan tidak memiliki pengaruh pada perhitungan fitur target.
Pada
Tabel  4  Sampel  Gi  z-score,  p-value  dan Confidence titik api  ditunjukan bahwa titik-titik api  yang  memiliki  nilai  z- score lebih besar dari
2,58  dan  p- value  lebih  kecil  dari  0,01  adalah
klaster  titik  api  yang  mempuanyai  signifikasi hotspot.
Tabel 4 Sampel Gi z- score, p-value dan Confidence titik api (H: Hotspot, C: Coldspot)
Bright_T31 Gi z- score Gi p- value Confidence 301,8 11,321624 0 H 99% 299,8 11,365648 0 H 99% 303,3 11,541148 0 H 99% 291,1 11,588161 0 H 99% 300,5 2,308662 0.020962 H 95% 300,7 2.529994 0.011406 H 95% 299,8 -0,72811 0,466546 C 99% 301,3 -0,625065 0,531928 C 99%
Sumber: Hasil penelitian, 2020
Hasil analisis hotspot yang ditunjukan pada Gambar  3,  representasi  Hotspot  dengan confidence 99% diwakili dengan titik berwarna merah.  Titik  merah  tersebut  merupakan  titik
dengan  nilai  Gi z-score  yang  tinggi  dan  Gi  p- value  yang  rendah.  Nilai  tersebut  menunjukan signifikasi  sebuat hotspot  yang  terjadi  pada kecamatan  Sebangau  Kuala,  Kahayan  Kuala, Kahayan Hilir dan Jabiren.
Gambar 3 Hotspot Kabupaten Pulang Pisau Tahun 2015 Analisis Spatial Autocorrelation Pola  hubungan  atau  korelasi  titik  api  di Kabupaten  Pulang  Pisau  akan  dianalisa  dengan menggunakan  statistik  Morans’I.  Analisa  data MODIS  dilakukan  dengan  membagi  data menjadi  data  tahunan  dari  2001  sampai  tahun 2019.  Hal  ini  dilakukan  agar  bisa  melihat bagaimana  pola  kebakaran  hutan  dan  lahan untuk setiap tahunnya.
Tabel  5  menunjukan  hasil  perhitungan analisa spatial  autocorrelation Morans’I.    Nilai Morans Index adalah pembobotan spasial yang
memiliki standart nilai - 1 ≤ I ≤ 1. Hasil analisa menunjukan bahwa nilai Moran dari keseluruhan tahun berada pada kisaran 0 ≤ I ≤ 1.  Hal  ini  menandakan  adanya spatial autocorrelation  untuk  semua  data  pada  tiap tahunnya  dari  tahun  2001-2019.  Pada  tahun 2010 terlihat Morans Index bernilai 0,08039, hal ini menunjukan bahwa walau nilai di tahun 2010 menunjukan  korelasi  positif,  namun  korelasi tersebut dapat dinilai lemah, karena nilai Moran Index mendekati nol.
Tabel 5 Hasil Analisa Spatial Autocorrelation Morans'I Tahun Moran's Index Expected Index Variance z-score p-value Distance Threshold 2001 0,17099 -0,00131 0,000159 13,660744 0 11934,9421 Meter
2002 0,41594 -0,0002  0,000078 47,082992 0 7692,3194 Meter 2003 0,24536 -0,0004 0,00002 54,811492 0 9763,4973 Meter 2004 0,26044 -0,00027  0,000027 50,038961 0 9142,1284 Meter 2005 0,23651 -0,00048 0,000019 54,050407 0 9315,3944 Meter 2006 0,33391 -0,00018  0,000058 43,939508 0 5250,1557 Meter 2007 0,18525 -0,00505  0,000945 6,189713 0 33377,9363 Meter 2008 0,34773 -0,00813  0,003383 6,118099 0 18820,6142 Meter 2009 0,30718 -0,00027 0,000018 73,259645 0 6143,0371 Meter 2010 0,08039 -0,14286  0,060979 0,90404 0,365974 17921,9940 Meter 2011 0,39049 -0,0006  0,000693 14,85129 0 8898,9249 Meter 2012 0,33261 -0,00052 0,000031 59,373639 0 8687,5736 Meter 2013 0,21016 -0,00191 0,000178 15,896889 0 15952,9075 Meter 2014 0,31062 -0,00039  0,000024 63,152001 0 8436,3857 Meter 2015 0,24013 -0,00012 0,000012 69,725781 0 14171,5483 Meter 2016 0,3707 -0,02381 0,011952 3,608651 0,000308 30517,1706 Meter 2017 0,21735 -0,01639  0,003607 3,891922 0,000099 35161,8955 Meter 2018 0,16447 -0,00094  0,000039 26,564066 0 11012,7881 Meter 2019 0,2653 -0,00025  0,000006 112,930177 0 11549,5297 Meter Sumber: Hasil penelitian, 2020
Dari  keseluruhan  data  hanya  data  pada tahun  2010  yang  memiliki  z- score  kurang  dari 2,58,  dan  p- value  lebih  besar  dari  0.01.  Pada tahun  2010  hanya  terdapat  total  8  titik  api. Dengan nilai p-value 0,90404 dan nilai z-score
0,365974  pada  tahun  2010  kejadian  titik  api dapat asumsikan muncul secara acak ( Random). Hal ini dapat dilihat dalam kurva pada Gambar 4 Spatial Autocorrelation Tahun 2010.

## Gambar 4 Spatial Autocorrelation Tahun 2010
Gambar  5  menunjukan  pola spatial autocorrelation  kejadian  titik  api  pada  tahun 2015 yang merupakan berkelompok ( clustered). Hasil ini ditandai dengan nilai p- value 0 dan z- score  69,725781.  Nilai  z-score  69,725781 membuat  bahwa  kemungkinan  kejadian
clustered  ini  hanya  kurang  dari  1%  muncul karena  kejadian  muncul  secara  acak.  Dalam bahasa lain bahwa terdapat 99% kemungkinan kejadian  titik  api  yang  berkelompok  tersebut terjadi secara disengaja.
Morans’I  juga  dapat  digunakan  untuk melihat korelasi jarak persebaran titik api. Pada Gambar  6  hasil spatial  correlation  by  distance untuk titik api pada tahun 2015 pengelompokan
titik  api  memiliki  puncak  pada  jarak  15.550 meter atau 15,55 kilometer.
Gambar 6 Spatial Autocorrelation by Distance Tahun 2015
Secara  visual  analisis  hotspot  mampu memberikan  representasi  lokasi  dimana  saja, namun untuk bisa mengetahui pola dari kejadian titik api perlu dilakukan analisis yang berkaitan dengan  korelasi  lokasi,  jarak  dan  ketetanggaan dengan  menggunakan  spatial  autocorrelation. Hasil  dari  analisis spatial  autocorrelation  yang dilakukan  tahun  2001  sampai  2009,  dan  2011 sampai  2019  kejadian  titik  api  muncul  secara berkelompok  ( clustered)  dan  dengan  99% kemungkinan  titik  api  berkelompok  ini  tidak muncul  karena  kejadian  yang  acak.  Hanya ditahun  2010  dimana  jumlah  titik  api  sedikit kejadian titik api muncul secara acak (random).
Partisipasi  masyarakat  sangat  dibutuhkan untuk  mendukung  upaya  Pemerintah  dalam mengatasi kebakarah hutan dan lahan (Sawerah, Muljono, & Tjitropranoto, 2016). Kemungkinan 99% titik api berkelompok tidak muncul karena kejadian  yang  acak  selain  karena  faktor rendahnya  curah  hujan  juga  dapat  disebabkan oleh  kesengajaan.  Oleh  karena  itu  Pemerintah Kabupaten  Pulang  Pisau  selain  mengingkatkan pengawasan  juga  perlu  untuk  mengajak  dan meningkatkan  kesadaran  masyarakat  dalam mencegah dan menanggulangi kebakaran hutan
dan lahan dengan memberikan pembinaan dan pelatihan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  menggunakan  data MODIS dari tahun 2001 sampai 2019 di wilayah Kabupaten  Pulang  Pisau,  Provinsi  Kalimantan tengah  dapat  disimpulkan  bahwa  konsentrasi titik api tertinggi pada tahun 2015 terjadi pada Kecamatan  Sebangau  Kuala,  Kahayan  Kuala, Kahayan Hilir dan Jabiren. Konsentrasi tinggi ini dibuktikan dengan klaster titik api yang memiliki nilai  z- score  lebih  besar  dari  2,58  dan  p-value lebih  kecil  dari  0,01  sehingga  dapat diklasifikasikan  sebagai  kalster  titik  api  yang mempunyai signifikasi hotspot tinggi. Hasil  analisis spatial  autocorrelation terhadap  keseluruhan  data  hanya  data  pada tahun  2010  yang  memiliki  z-score  kurang  dari 2,58,  dan  p-value  lebih  besar  dari  0.01.  Pada tahun  2010  hanya  terdapat  total  8  titik  api. Dengan nilai p-value 0,90404 dan nilai z-score 0,365974  pada  tahun  2010  kejadian  titik  api dapat  dibilang  muncul  secara  acak  (Random). Kejadian titik api dari tahun 2001 sampai 2019 (kecuali  tahun  2010)  adalah  titik  api  memiliki pola yang merupakan berkelompok (clustered).
Berdasarkan  temuan  bisa  disimpulkan  secara statistik bahwa 99% kemungkinan kejadian titik api  yang  berkelompok  tersebut  terjadi  secara disengaja. Sedang berdasarkan jarak hasil spatial correlation  by  distance  untuk  titik  api  pada tahun  2015  menunjukan  pengelompokan  titik api  memiliki  puncak  pada  jarak  15.550  meter atau 15,55 kilometer.
Hasil  penelitian  yang  menunjukan  bahwa 99%  kemungkinan  kejadian  titik  api  yang berkelompok  terjadi  secara  disengaja  dapat menjadi  dorongan  bagi  Pemerintah  Daerah Kabupaten Pulang Pisau untuk lebih secara aktif mengajak,  membina  dan  melatih  masyarakat agar  lebih  sadar  untuk  tidak  melakukan pembakaran hutan dan lahan.
Saran  bagi  penelitian  selanjutnya  adalah penelitian dapat dilanjutkan dengan menambahkan variabel tutupan lahan. Sehingga penelitan selanjutnya dapat melihat pola spasial titik api berdasarkan jenis tutupan lahannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Costafreda-Aumedes,  S.,  Comas,  C.,  &  Vega- Garcia,  C.  (2016).  Spatio-temporal configurations  of  human-caused  fires  in spain through point patterns. Forests, 7(9),
1 – 15. https://doi.org/10.3390/f7090185 Giglio, L. (2018). MODIS Collection 4 Active Fire Product  User’s  Guide.  In NASA  (Vol.  1, Issue December). Giglio, L., Schroeder, W., & Justice, C. O. (2016). The  collection  6  MODIS  active  fire detection  algorithm  and  fire  products. Remote Sensing of Environment, 178, 31 – 41. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.02.054
Griffith,  D.  a.  (2003). Spatial  Autocorrelation and Spatial Filtering: Gaining Understanding  Through  Theory  and Scientific Visualization. https://doi.org/10.1007/978-3-540- 24806-4
Lapan. (2016). Informasi Titik Panas ( Hotspot ) Kebakaran  Hutan  /  Lahan.  ISBN  978-6. http://pusfatja.lapan.go.id/files_uploads_e book/publikasi/Panduan_hotspot_2016 versi draft 1_LAPAN.pd
Najafabadi, A. T. P., Gorgani, F., & Najafabadi,
M.  O.  (2015).  Modeling  forest  fires  in Mazandaran  Province,  Iran. Journal  of Forestry  Research,  26(4),  851 – 858. https://doi.org/10.1007/s11676-015-0107-z Nugroho,  S.  P.  (2019). BNPB:  Penyebab kebakaran  hutan  dan  lahan  99%  karena ulah manusia.
BNPB. https://nasional.kontan.co.id/news/bnpb- penyebab-kebakaran-hutan-dan-lahan-99-
karena-ulah-manusia Ord,  J.  K.,  &  Getis,  A.  (1992).  The  Analysis of
Spatial Association. Geographical Analysis, 24(3), 189 – 206. https://doi.org/10.1111/j.1538-
4632.1992.tb00261.x Oyana,  T.  J.,  &  Margai,  F.  (2015). Spatial Analysis:  Statistics,  Visualization,  and Computational Methods. CRC Press.
Sabani, W., Rahmadewi, D. P., Rahmi, K. I. N., Priyatna,  M.,  &  Kurniawan,  E.  (2019). Utilization of MODIS data to analyze the forest/land fires frequency and distribution (case study : Central Kalimantan Province). IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science, 243(1). https://doi.org/10.1088/1755-
1315/243/1/012032
Sawerah,  S.,  Muljono,  P.,  &  Tjitropranoto,  P. (2016).  Partisipasi  Masyarakat  dalam Pencegahan  Kebakaran  Lahan  Gambut  di Kabupaten Mempawah, Provinsi Kalimantan  Barat. Jurnal  Penyuluhan, 12(1), 89 – 102.