P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 21, No.1, Juni 2020 (84 - 98) © 2020 FHIS UNDIKSHA dan IGI DOI: http://dx.doi.org/10.23887/mkg.v21i1.23253

## Analisis Pola Kebakaran Lahan di Kalimantan Timur dengan MODIS dan VIIRS

## Aditya Pranata Wibowo, Frederik Samuel Papilaya
Masuk: 05 02 2020 / Diterima: 21 04 2020 / Dipublikasi: 30 06 2020 © 2020 Fakultas Hukum dan Ilmu Sosial UNDIKSHA dan IGI
Abstract Land fire is an event where an oxidation reaction occurs when there is fuel, oxygen, and heat energy which c Land fire is an event where an oxidation reaction occurs when there is fuel, oxygen, and heat energy, which causes uncontrolled combustion and causes losses. Spatial monitoring of fires is crucial to be studied. This research aims to determine which region of the East Borneo was affected the  most  by  the  fire  and  which  pattern  that  the  spreading  fire  makes.  The  data  is  earned  from  the FIRMS's website and classified as a primer and quantitative data. The method of analysis that the writer used is Spatial Autocorrelation, Average Nearest Neighbor, Optimized Hotspot, Directional Distribution (Standard Devotional Ellipse), and Temporal Collect  Event. The result of the Directional Distribution, Optimized Hotspot, and Temporal Collect Event method analysis is that a significant concentration of fire hotspots  was found in  the subdistrict of  Kutai  Kartanegara,  Kutai Barat,  Kutai Timur,  Berau,  and Paser.  The  result  of  the  analysis  using  Spatial  Autocorrelation  states  that  there  was  a  correlation between the pixel’s actual size and its location. Lastly, the Average Nearest Neighbor analysis shows that there was a hotspots clustering detected in the Province of East Borneo, instead of being dispersed.
Key words: Fire; East Borneo; MODIS; VIIRS; Hotspot
Abstrak Kebakaran  adalah  suatu  peristiwa  timbulnya  reaksi  oksidasi  saat  adanya  bahan bakar,  oksigen,  dan energi  panas  yang menyebabkan  pembakaran  yg tidak terkendali  dan menyebabkan  kerugian .  Pemantauan  secara  spasial  terhadap  kebakaran  menjadi  suatu  hal  yang sangat  penting  untuk  dikaji.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  daerah  manakah  yang  paling banyak  mengalami  kebakaran  dan  juga  pola  dari  kebakaran  tersebut.  Sumber  data  didapatkan  dari website FIRMS yang merupakan data yang bersifat kuantitatif dan data primer. Metode analisis yang digunakan  adalah  metode  analisis  Spatial  Autocorrelation,  Average  Nearest  Neighbor,  Optimized Hotspot, Directional Distribution (Standard Devitional Ellipse), dan Temporal Collect Event. Hasil yang telah  didapatkan  dari  analisis  bermetode  Directional  Distribution,  Optimized  Hotspot,  dan  Temporal Collect  Event  adalah  terdapat  banyak  titik  api  yang  berada  di  Kecamatan  Kutai  Kartanegara,  Kutai Barat, Kutai Timur, Berau, dan Paser. Dalam analisis Spatial Autocorrelation ditemukan bahwa terdapat korelasi  antara  lokasi  terjadinya  titik  api  dan  ukuran  sejati  dari  titik  api.  Analisis  Average  Nearest Neighbor menunjukkan bahwa titik api terkumpul pada beberapa tempat dan tidak tersebar merata .
Kata kunci : Kebakaran; Kalimantan Timur; MODIS; VIIRS; Titik api

## 1. Pendahuluan
Provinsi  Kalimantan  Timur  merupakan salah satu provinsi yang paling luas, yang hanya kalah luas dibandingkan Papua.
Luas  daratan  provinsi  ini  mencapai 127.267,52 km 2 , dan luas pengelolaan laut 25.656  km 2 .Provinsi  Kalimantan  Timur terletak  diantara  113º44’  Bujur  Timur  dan 119º00’  Bujur  Timur  serta  diantara  2º33’ Lintang  Utara  dan  2º25’  Lintang  Selatan. Ibukota Kalimantan Timur adalah
Samarinda.  Provinsi  Kalimantan  Timur bersebelahan dengan Provinsi Kalimantan
Aditya Pranata Wibowo, Frederik Samuel Papilaya Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia
adityap.wibowo@gmail.com
Barat  dan  juga  Kalimantan  Selatan. Provinsi  ini  memiliki  topografi  yang bergelombang,  dengan  ketinggan  berada diantara  0-1500  meter  di  atas  permukaan laut  dengan  kemiringan  lahan  berada  di angka 0-60%. 43.35% dari wilayah daratan Provinsi  Kalimantan  Timur  merupakan lahan  dengan  kemiringan  lebih  dari  40%, dan 43,22% nya terdapat di ketinggian 100 hingga 1000 meter diatas permukaan laut. Provinsi  ini  memiliki  10  kecamatan. Terjadinya  kebakaran  dalam  suatu  hutan biasanya  dipicu  oleh  adanya  perubahan fungsi  hutan  menjadi  semak  belukar  dan perkebunan, aktivitas tersebut telah meningkatkan potensi terjadinya kebakaran (Rezainy, dkk.,  2020). Hal yang sama juga dikemukakan oleh Adam, dkk., (2019) bahwa status kawasan hutan yang mengalami perubahan menjadi komponen inti  bagaimana  area  lahan  dan  hutan digunakan yang sekaligus memperlihatkan perilaku status kawasan. Perubahan status kawasan  hutan  yang  merupakan  bagian dari  alih  fungsi  lahan  adalah  jaminan  dari kerentanan kebakaran.
Kebakaran, menurut Perda DKI No. 3 Tahun 1992, adalah suatu peristiwa atau kejadian timbulnya api yang tidak terkendali  yang  dapat  membahayakan keselamatan  jiwa  maupun  harta  benda.
Menurut National Fire Protection Association (NFPA),
kebakaran merupakan  suatu  reaksi  oksidasi  yang dapat terjadi ketika bahan bakar, oksigen, dan  sumber  energi  yang  berupa  panas bertemu,  yang  mengakibatkan  kerugian materiil,  dan  dapat  juga  menelan  korban. Jika dilihat dari kedua pengertian tersebut, maka  dapat  disimpulkan  jika  kebakaran adalah  suatu  peristiwa  timbulnya  reaksi oksidasi  saat  adanya  bahan  bakar, oksigen, dan energi panas yang menyebabkan pembakaran yg tidak terkendali  dan  menyebabkan  kerugian. (Syarifudin,  2015).  Bencana  terjadi  ketika bahaya  atau  ancaman  (hazard)  bertemu dengan  suatu  kondisi  wilayah  atau
masyarakat  yang  rentan,  yang  memeiliki kemampuan  rendah  atau  tidak  memiliki kemampuan  untuk  menanggapi  atau menghadapi  bahaya  tersebut.  Gabungan dari  kedua  hal  tersebut  menyebabkan terganggunya kehidupan masyarakat (Taridala, dkk., 2017).
Citra  satelit  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  adalah  citra  satelit  MODIS dan  citra  satelit  VIIRS.  Sensor  MODIS
(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) adalah instrumen penangkap  citra  yang  berada  di  satelit Terra  dan  Aqua.  Resolusi  spasial  dari thermal band MODIS memiliki 1000 meter resolusi per pikselnya. Dikarenakan MODIS  memiliki  250  meter  resolusi  per piksel  yang  dialokasikan  selain  untuk thermal band, MODIS dapat menyediakan foto latar belakang yang lebih baik.(NASA, n.d.-a)  Sensor  VIIRS  (Visible  Infrared Imaging  Radiometer  Suite)  merupakan instrumen penangkap citra yang dipasang di satelit Suomi NPP. Resolusi spasial dari thermal  band  VIIRS  memiliki  375  meter resolusi  per  pikselnya.(NASA,  n.d.-b)  Hal ini  menjadikan  VIIRS  lebih  baik  untuk mendeteksi titik api secara lebih akurat dari pada sensor MODIS. Penulis menggunakan kedua jenis citra satelit titik api untuk memberikan suatu perbandingan antara  kedua  citra  satelit  yang  berbeda dalam  ketelitian  mendeteksi  titik  apinya. Penggunaan data penginderaan jauh telah terbukti  akurat  dalam  memvisualisasikan daerah  rawan  kebakaran  secara  spasial, hal  tersebut  juga  dikemukakan  oleh (Dahlia, dkk., 2019) yang mengkaji daerah kerawanan kebakaran menggunakan pendekatan  natural  dan  social  science yaitu dengan integrasi pendekatan penginderaan jauh dan partisipasi masyarakat lebih efektif dalam merepresentasikan  data  yang  ada.  Hal yang  sama  juga  dikemukakan  oleh (Widodo  dan  Dulbahri,  2017)  bahwa deteksi  kebakaran  hutan  dapat  dilakukan dengan  bantuan  data  penginderaan  jauh
melalui pengolahan data dengan algoritma tertentu bisa diketahui besar suhu permukaan  darat  sehingga  dari  citra sensor  satelit  penginderaan  jauh  dapat disadap informasi tentang sebaran titik-titik api  (hotspot)  yang  merepresentasikan adanya kebakaran hutan pada suatu area.
Artikel Pemodelan Spasial Kerentanan  Wilayah  Terhadap  Penyakit Leptospirosis Berbasis Ekologi yang ditulis oleh  Prima  Widayani  dan  Dyah  Kusuma menggunakan  metode  analisis  Average Nearest  Neighbor  sebagai  salah  satu metode  analisis  nya.  Dengan  metode tersebut, mereka dapat menentukan bahwa  persebaran  kasus  leptosiprosis  di Kecamatan  Imogiri,  Bantul,  dan  Jetis Kabupaten Bantul Daerah Istimewa Yogyakarta  bersifat  mengelompok  atau clustered.(Widayani & Kusuma, 2014)
Artikel  Kajian  Kriminalitas  di  Kota Vancouver, BC, Kanada : Analisis Spasial- Temporal  Tahun  2016-2018  yang  ditulis oleh  Dheni  Kusumarani  dan  Taufik  Hery Purwanto  menggunakan  metode  analysis Optimized  Hotspot  sebagai  salah  satu metode  analisis  yang  mereka  gunakan dalam  penelitiannya.  Penelitian  dalam metode tersebut membawa mereka kepada  hasil  bahwa  kriminalitas  sering terjadi  pada  daerah  utara  dari  daerah tersebut.(Kusumarani & Purwanto, 2018)
Artikel  Analisis  Pola  Sebaran Demam  Berdarah  Dengue  Terhadap Penggunaan  Lahan  Dengan  Pendekatan Spasial  Di  Kabupaten  Banggai  Provinsi Sulawesi  Tengah  Tahun  2011-2013  yang ditulis  oleh  Muliansyah  dan  Tri  Baskoro telah menggunakan metode analisis Directional Distribution (Standard Devitional Ellipse) dalam penelitian mereka. Dalam penelitian mereka, analisis Directional Distribution
(Standard
Devitional Ellipse) menyatakan bahwa pola kasus  DBD  mengarah  pada  arah  barat daya  dari  kota  Luwuk,  yang  memang merupakan jalur aktifitas terbesar di daerah tersebut.(Muliansyah & Baskoro, 2015)
Artikel
Spasial Autokorelasi Sebaran  Demam  Berdarah  Dengue  Di Kecamatan  Ambarawa  yang  ditulis  oleh Kartika  Dian  Pertiwi  dan  juga  Ita  Puji Lestari  menggunakan  metode  analisis Spatial Autocorrelation sebagai salah satu metode  analisis  yang  mereka  gunakan dalam  jurnal  tersebut.  Dalam  penelitian mereka, disebutkan bahwa adanya pengelompokan kasus demam berdarah di Kecamatan  Ambarawa  setiap  tahunnya dengan nilai yang tidak berbeda jauh.(Pertiwi & Lestari, 2020)
Pada  penelitian  ini,  penulis  ingin mengetahui  daerah  manakah  di  Provinsi Kalimantan  Timur  yang  rawan  terhadap kebakaran  lahan  dan  bagaimana  pola menjalarnya  api  di  daerah  tersebut. Analisis  tersebut  dapat  dilakukan  dengan mencari  data  yang  dapat  didapatkan  dan menganalisis  nya  dengan  menggunakan software  ArcMap  10.3.  Analisis  akan dilakukan  dengan  mengolah  data  dengan menggunakan Average  Nearest  Neighbor untuk mengetahui apakah titik api tersebut terpusat  ataukah  tersebar  di  seluruh daerah  lahan  Provinsi  Kalimantan  Timur. Setelah itu, akan dilakukan analisis dengan metode Optimized Hot Spot Analysis untuk menandai  di  daerah  manakah  kebakaran lahan tersebut sering terjadi.
Selanjutnya,  data  tersebut  akan diolah  dengan  cara Temporal  Collect Event .  Metode  ini  sangat  berguna  untuk menganalisa dan memvisualisasikan suatu pengumpulan  data,  yang  dalam  hal  ini adalah  titik  api  dalam  kebakaran  lahan. Dengan data yang ada, pola pengumpulan api akan muncul, dan lokasi yang memiliki titik  api  yang  banyak  terkumpul  akan terlihat.  Dengan  metode-metode  tersebut, penelitian  ini  diharapkan  dapat  mencapai tujuan  yang  akan  dicapai  saat  memilih topik ini.
Tujuan  utama  dalam  penelitian  ini adalah  untuk  mengidentifikasi  persebaran titik  api  di  Provinsi  Kalimantan Timur,  dan juga  mengetahui  daerah  mana  sajakah
yang dapat diklasifikasikan sebagai daerah yang  rawan  terhadap  kebakaran  lahan  di Provinsi
Kalimantan
Timur, serta bagaimanakah pola titik api tersebut. Manfaat yang dapat diberikan oleh
hasil  penelitian  ini  adalah  menekan  pada jumlah  lahan  yang  terbakar  di  daerah Provinsi Kalimantan Timur. Dengan adanya  penelitian  ini,  diharapkan  kepada pihak-pihak  berwajib  dapat  menggunakan informasi  ini  dan  melakukan  tindakan preventif yang dapat menekan angka luas lahan yang terbakar di daerah Kalimantan Timur  dan  mengurangi  kerugian  materiil dan juga kerugian moril yang dapat terjadi jika  kebakaran  lahan  tersebut  tidak tercegah.

## 2. Metode
Lokasi dari penelitian yang dilakukan  merupakan  semua  kecamatan yang terdapat di Provinsi Kalimantan Timur dikarenakan  titik  api  yang  terletak  di Kalimantan  Timur  tersebar  di  seluruh kecamatan  di  Kalimantan  Timur.  Populasi untuk  penelitian  ini  merupakan  data hotspot  dari  bulan  Juli  hingga  September 2019 di Provinsi Kalimantan Timur. Penulis memutuskan untuk tidak melakukan sampling  data  dikarenakan  pengurangan data dapat mengganti atau mempengaruhi hasil  akhir  penelitian.  Alur  penelitian  ini dapat dilihat di Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap pertama yang perlu dilakukan  sebelum  memulai  penelitian adalah  melakukan  studi  literatur.  Studi literatur merupakan aktivitas yang berhubungan dengan hal-hal seperti metode  pengumpulan  data  pustaka  untuk penelitian dan membaca dan mencatat hal- hal  penting.  Untuk  studi  literatur  yang  di lakukan,  penulis  membaca  beberapa literatur  yang  memiliki  topik  atau  metode penelitian yang serupa.
Artikel jurnal yang dijadikan tinjauan dalam penelitian ini adalah Artikel Permodelan  Spasial  Kerentanan  Wilayah Terhadap Penyakit Leptospirosis Berbasis Ekologi  yang  ditulis  oleh  Prima  Widayani dan Dyah Kusuma, Artikel Kajian Kriminalitas  di  Kota  Vancouver,  BC, Kanada : Analisis Spasial-Temporal Tahun 2016-2018 yang ditulis oleh Dheni
Kusumarani  dan  Taufik  Hery  Purwanto, Artikel  Analisis  Pola  Sebaran  Demam Berdarah  Dengue  Terhadap  Penggunaan Lahan  Dengan  Pendekatan  Spasial  Di Kabupaten  Banggai  Provinsi  Sulawesi Tengah Tahun 2011-2013 yang ditulis oleh Muliansyah  dan  Tri  Baskoro,  dan  Artikel Spasial  Autokorelasi  Sebaran  Demam Berdarah Dengue Di Kecamatan Ambarawa  yang  ditulis  oleh  Kartika  Dian Pertiwi  dan  juga  Ita  Puji  Lestari,  serta Artikel  Analisis  Autokorelasi  Spasialtitik Panas Di Kalimantan Timur Menggunakan Indeks  Moran  dan  Local  Indicator  Of Spatial  Autocorrelation  (LISA)  yang  ditulis oleh Nurmalia Purwita Yuriantari, Memi Nor Hayati, dan Sri Wahyuningsih.
Tahap kedua yang perlu dilakukan untuk  memulai  penelitian  adalah  untuk merancang  rencana  penelitian  yang  akan dilakukan. Merancang penelitian merupakan  langkah  yang  penting  agar penelitian  dapat  dilakukan  dengan  lancar.
Jika  penelitian  tidak  dirancang  dengan baik,  penelitian  dapat  saja  tidak  berjalan dengan baik.
Tahap ketiga merupakan mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan. Merancang Rencana Penelitian Mengumpulkan Data Yang Dibutuhkan
Melakukan Analisa Data

## Studi Literatur
Pengumpulan data dilakukan secara online
melalui
website resmi NASA
( https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov ).
Disana tersedia banyak data hotspot yang diambil dari satelit MODIS dan juga VIIRS. Untuk  mendapatkan  data  tersebut,  kita cukup  memilih  daerah  penelitian  dan jenjang  waktu  dan  permintaan  tersebut akan diproses. Dikarenakan sifat data yang berasal  dari internet dan  juga  dapat dioperasionalkan,  maka  data  yang  telah didapatkan  oleh  penulis  merupakan  jenis data primer dan kuantitatif.
Data yang didapatkan dari website resmi  FIRMS  didapatkan  dengan  cara request melalui website dengan mendaftarkan  email  dan  memasukkan request yang terdiri dari daerah pengumpulan data dan tanggal pengumpulan  data.  Jika  proses  request telah diselesaikan, data dapat di-download dari  website  tersebut  dalam  bentuk  .rar. File tersebut kemudian dapat diekstrak dan memiliki  file  titik  api  yang  berbentuk  .shp, yang  dapat  diolah  oleh  aplikasi  pengolah data geografis.
Tahap selanjutnya merupakan melakukan analisa data. Data yang sudah diperoleh lalu akan dianalisa menggunakan  aplikasi  ArcMap  yang memiliki  berbagai  macam  alat  atau tools untuk  memberikan  analisa  pola  dari  data yang telah diperoleh dan memberikan hasil yang jelas dan lengkap.
Tools  atau  alat  analisa  yang digunakan  merupakan  analisa Optimized Hot-Spot  Analysis ,  yang  digunakan  untuk menunjukkan  daerah  manakah  yang memiliki  intensitas  kejadian  yang  lebih tinggi  maupun  yang  rendah.  Alat  analisa Temporal  Collect  Event digunakan  untuk mengumpulkan  beberapa  titik  api  yang saling  berdekatan  menjadi  sebuah  titik yang  memiliki  atribut  yang  menunjukkan banyaknya  titik  api  yang  diakumulasikan. Titik  yang  memiliki  banyak  titik  api disekelilingnya ditandai dengan titik dengan  diameter  yang  lebih  besar.    Lalu,
Average Nearest Neighbor merupakan alat analisa untuk mengetahui apakah titik-titik kejadian  mengumpul  ataukah  tersebar secara rata.
Kemudian, Spatial Autocorrelation dapat  memberi  informasi korelasi antara ukuran sejati piksel api dan letaknya.  Lalu,  alat  analisa Directional Distribution ( Standard  Devitional  Ellipse) digunakan untuk mengetahui lokasi manakah  yang  sering  terdapat  titik  api  di Kalimantan Timur dalam bentuk elips yang terbentuk  pada  daerah  yang  memiliki banyak titik api.
Artikel berjudul Analisis Kebakaran Hutan  dan  Lahan  Di  Provinsi  Riau  yang ditulis  oleh  Ardhi  Yusuf,  Hapsoh,  Sofyan Husein Siregar, dan Dodik Ridho Nurrochmat  menyimpulkan  bahwa  jumlah titik  panas  semakin  tinggi  dan  peluang terjadinya  kebakaran  akan  semakin  tinggi jika  lokasi  tersebut  lebih  dekat  dengan jaringan  jalan.  Kesamaan  penelitian  ini dengan  penelitian  yang  ditulis  oleh  Ardhi Yusuf  adalah samanya penggunaan data hotspot  untuk  menunjukkan  letak  hotspot dan  juga  penyebarannya  di  daerah penelitian,  yang  membawa  hasil  titik potensi api. Perbedaan yang ada merupakan hasil akhir dari penelitian, yang merupakan identifikasi daerah yang memiliki  potensi  paling  tinggi  untuk terjadinya  kebakaran,  sedangkan  jurnal tulisan  ini  memiliki  hasil  akhir  mengetahui pola  kebakaran  di  Provinsi  Kalimantan Timur. (Yusuf, Hapsoh, Siregar, & Nurrochmat, 2019) Artikel Analisis Autokorelasi Spasialtitik  Panas  Di  Kalimantan  Timur Menggunakan  Indeks  Moran  dan  Local
Indicator Of Spatial Autocorrelation (LISA) yang ditulis oleh Nurmalia Purwita Yuriantari,  Memi  Nor  Hayati,  dan  Sri Wahyuningsih,  memiliki  kesimpulan  yang berupa  adanya  autokorelasi  spasial  pada data jumlah titik panas antar Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan Timur yang memiliki letak yang berdekatan.  Penelitian  ini  menggunakan
metode autokorelasi spasial untuk mengetahui pola kebakaran dan mengetahui  tingkat  kerentanan  Provinsi Kalimantan  Timur  terhadap  kebakaran hutan  dan  lahan.  Perbedaan  merupakan penggunaan  metodologi  LISA  dan  tidak menggunakan Optimized
Hotspot, Average Nearest Neighbor, dan Directional Distribution (Yuriantari, Hayati, &
Wahyuningsih, 2017).
Kebakaran,  menurut  SK.  Menhut.
No. 195/Kpts-II/1996, adalah “suatu keadaan  dimana  hutan  dilanda  api sehingga mengakibatkan kerusakan hutan dan  hasil  hutan  yang  menimbulkan kerugian  ekonomi  dan  lingkungannya. (Departemen  Kehutanan,  2007)  Hutan merupakan  suatu  kesatuan  ekosistem berupa  hamparan  lahan,  berisi  sumber daya alam hayati yang didominasi pepohonan  dalam  persekutuan  alam lingkungannya yang satu dengan yang lain tidak dapat dipisahkan, menurut Peraturan Menteri  Kehutanan  Nomor:  P.12/Menhut- Ii/2009.  (Menteri  Kehutanan  Republik Indonesia, 2009)
Kebakaran  hutan,  menurut  dari Peraturan  Menteri  Kehutanan  Nomor:
P.12/Menhut-II/2009 tentang Pengendalian Kebakaran Hutan,
merupakan  suatu  keadaan  dimana  hutan dilanda  api  sehingga  mengakibatkan kerusakan hutan dan atau hasil hutan yang menimbulkan  kerugian  konomis  dan  atau nilai lingkungan(Menteri Kehutanan Republik  Indonesia,  2009).  Kebakaran hutan  memiliki  dua  jenis  penyebab,  yang pertama merupakan sebab alamiah, seperti  sambaran  petir,  lahar  yang dimuntahkan  oleh  gunung  api,  dan  juga gesekan antar pohon di hutan.
Yang  kedua  adalah  kebakaran yang  dipicu  oleh  manusia,  yang  dapat dilakukan  secara  sengaja  maupun  tidak sengaja.  Manusia  seringkali  melakukan pembakaran  hutan  untuk  peremajaan hutan,  pembersihan  lahan,  dan  juga pemberantasan  hama  di  lahan  tersebut,
meskipun  kadang  juga  dilakukan  secara tidak sengaja, seperti puntung rokok yang dibuang  sembarangan,  api  unggun  yang tidak  dipadamkan,  pembakaran  sampah- sampah  yang  tidak  terawasi,  dan  hal lainnya.
Spatial Autocorrelation , atau autokorelasi  spasial,  dalam  jurnal  yang berjudul  Analisis  Autokorelasi  Spasialtitik Panas Di Kalimantan Timur Menggunakan Indeks  Moran  dan  Local  Indicator  Of Spatial  Autocorrelation  (LISA),  adalah “korelasi  antara  variabel  dengan  dirinya sendiri berdasarkan ruang atau dapat juga diartikan suatu ukuran kemiripan dari objek di  dalam  suatu  ruang  (jarak,  waktu  dan wilayah) (Yuriantari et al., 2017).
Pada  Gambar  2,  terdapat  contoh hasil  dari  analisis  Spatial  Autocorrelation. Hasil  ini  dapat  didapatkan  jika  opsi  untuk membuat laporan dari analisa ini diaktifkan. Pada bagian atas, terdapat dari kesimpulan  apakah  data  dan  korelasinya terhadap variabel tertentu tersebut terkumpul, acak, atau terpecah. Pada tabel yang pertama, terdapat hasil dari perhitungan  analisa,  mulai  dari  Indeks Moran,  indeks  yang  diperkirakan,  variasi, z-score  yang  merupakan  standar  deviasi, dan juga p-value yang merupakan probabilitas keacakan.
Pada  Tabel  1  yang  berada  di bagian  bawah  Gambar  1,  terdapat informasi  tentang  data  yang  dianalisa. Didalam  tabel  tersebut,  terdapat  nama class data  yang  digunakan,  atribut  yang digunakan untuk analisa korelasi, konseptualisasi definisi relasi antara suatu atribut  dan  letaknya,  penghitungan  jarak antara  fitur  dalam  data  yang  ada  didalam class ,  standarisasi  fitur class ,  jarak maksimal fitur, file matriks untuk bobot, dan ada  atau  tidaknya  fitur  yang  dipilih  untuk dilakukan  analisa  terpisah.  Berikut  ini adalah  contoh  hasil  dari  analisa Spatial Autocorrelation yang terdapat di Gambar 2.
Gambar 2. Contoh Hasil Analisa Spatial Autocorrelation . Average Nearest Neighbor
merupakan  alat  untuk  megukur  jarak antara titik  pusat fitur  yang terkumpul  dan titik  pusat  fitur  terkumpul yang  terdekat.
Jarak tersebut kemudian  di  rata-rata. Jika hasilnya kurang dari jumlah distribusi acak, maka  hasilnya  merupakan  terkumpul. Sedangkan  jika  lebih,  maka  dianggap sebagai  tersebar.  (Esri,  2018)  Berikut  ini terdapat formula untuk perhitungan analisa Average  Nearest  Neighbor yang  terdapat di  Gambar  2,  dimana rata-rata  jarak yang  dipantau  diantara  titik  dan  titik terdekatnya,  dan merupakan  rata-rata jarak  yang  diharapkan  dari  titik  tersebut dalam pola yang acak, dan merupakan z- score yang merupakan standar deviasi.
=
(1)
Formula 1 Rumus rasio Average Nearest Neighbor
= ∑ (2)
Formula 2 Rumus penghitungan
= . / (3)
Formula 3 Rumus penghitungan
= (4)
Formula 4 Rumus penghitungan z-score
= . / (5)

## Formula 5 Rumus penghitungan
Pada contoh hasil analisa Average Nearest  Neighbor ini,  terdapat  informasi tentang analisa yang telah dilakukan. Opsi untuk  membuat  laporan  ini  merupakan opsional.  Seperti  laporan  untuk  analisa Spatial  Autocorrelation ,  di  bagian  atas terdapat sebuah grafik yang menyimpulkan hasil  analisa  apakah  terkumpul,  acak, ataukah tersebar. Pada tabel yang terletak di  bawah  grafik  di  Gambar  3,  terdapat informasi  tentang  hasil  dari  analisa. Didalamnya berisi informasi tentang mean jarak  yang  di  analisa,  mean  jarak perkiraan, rasio Nearest Neighbor , z-score yang merupakan standar deviasi, dan juga p-value yang juga mengandung nilai untuk probabilitas keacakan.
Pada  tabel  yang  terletak  di  bawah Gambar 3, terdapat informasi tentang data yang  digunakan,  seperti class yang  di analisa, metode penghitungan jarak antara fitur  di  dalam class ,  area  penelitian  dari analisa,  dan  informasi  tentang  pemilihan fitur  tertentu  untuk  analisa.  Berikut  ini adalah  contoh  hasil  dari  analisa Average Nearest Neighbor yang terdapat di Gambar
3.
Gambar 3. Contoh Hasil Analisa Average Nearest Neighbor .
Optimized Hotspot merupakan alat analisa yang menggunakan dan membaca data  untuk  mendapatkan  hasil hotspot yang  optimal.  Jika  data  berbentuk point , maka  data  akan  digabungkan  menjadi sekumpulan  data  yang  memiliki  nilai. Dengan adanya data bernilai tersebut, tool ini  akan  memberi  skala  analisis  yang cocok.  Terdapat  3  metode  pengumpulan titik  data  pada Optimized  Hot  Spot ,  yaitu Count  incidents  Within  Fishnet  Polygons yang  menghitung  titik  insiden  yang terdapat  di  polygon  yang  membagi  kasus studi, Count  Incidents  Within  Aggregation Polygons yang  menggunakan polygon yang  dimiliki  pengguna  untuk  menghitung titik insiden, dan Snap Nearby Incidents To Create Weighted Points yang mengumpulkan  titik  yang  dekat  menjadi satu  dan memiliki  nilai  sejumlah titik  yang terkumpul. (Esri, 2018c) Berikut ini adalah rumus  perhitungan  analisa Directional Distribution .
= ( ) ( , ") (", ) (") # = % & ' ∑ ( ) * & )+% ∑ ( ) "( ) & )+% ∑ ( ) "( ) & )+% ∑ "( ) * & )+% , (6)

## Formula 6 Rumus penghitungan Standard
Devitional Ellipse
( ) = % & ∑ ( ) − () * = % & ∑ ( ) * & )+% & )+% (7) Formula 7 Rumus penghitungan ( ) ( , ") = % & ∑ ( ) & ) % − ()(" ) − "() = % & ∑ ( ) "( ) & )+% (8)
Formula 8 Rumus penghitungan ( , ")
(") = % & ∑ (" ) − "() * = % & ∑ "( ) * & )+% & )+% (9) Formula 9 Rumus penghitungan (")
.1,2 = 1 ∑ 2( 3 4 5 ∑ 6( 3 4 ±8(∑ 2( 3 4 ∑ 6( 3 4 ) 9 3 : 9 3 : 4 5;(∑ 2( 3 6( 3 ) 9 3 : 4 9 3 : 9 3 : *&
< : 4 (10)
Formula 10 Rumus penghitungan Standard Deviation untuk poros x dan y
Directional  Distribution  (Standard Devitional  Ellipse), yang  rumus  nya  telah tertera  pada  Gambar  3, merupakan  cara yang  umum  untuk  mencari  pola  dari banyak titik atau daerah untuk menghitung jarak  secara  terpisah  dalam  dimensi  x,  y, dan z.(Esri, 2018b) Hasil akhir dari analisa tersebut merupakan elips yang menunjukkan  area  mana  sajakah  yeng memiliki titik api di daerah tersebut.
Temporal Collect Event merupakan alat analisa untuk melakukan pengumpulan titik yang terletak pada lokasi yang  berdekatan.  Kumpulan  titik  tersebut lalu  dijadikan  satu  titik  yang  memiliki  nilai jumlah  titik  yang  disatukan.  Semakin banyak  titik  yang  dikumpulkan,  semakin besar pula diameter dari titik-titik tersebut.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  satelit  MODIS  yang  telah berformat .shp dapat langsung diolah untuk penelitian.  Jika  data  tersebut  di  satukan dengan  peta  Kalimantan  Timur,  maka terlihat  banyak  titik  api  yang  terdeteksi  di Kalimantan  Timur.  Pada  Gambar  4  ini merupakan data satelit MODIS yang telah didapatkan dari website FIRMS.
Gambar 4. Data Satelit MODIS
Selain  data  satelit  MODIS,  data satelit  VIIRS  juga  tersedia  dalam website FIRMS.  Data  satelit  VIIRS  juga  memiliki format  yang  serupa  dengan  data  satelit MODIS,  jadi  data  ini  pun  juga  dapat langsung  diolah.  Gambar  5  dibawah merupakan  data  satelit  VIIRS  yang didapatkan dari website FIRMS.

## Gambar 5 Data Satelit VIIRS
Alat  analisa Optimized  Hot-Spot
Analysis
yang digunakan untuk
menunjukkan intensitas kejadian menunjukkan  beberapa  titik  panas  api. Intensitas  titik  api  yang  tinggi  dari  hasil analisa  data  satelit  MODIS  terkumpul  di daerah  Berau,  daerah  Kutai  Barat,  Kutai Timur,  dan  Kutai  Kartanegara  yang terdapat  di  sekitar  daerah  yang  berada  di tengah  provinsi.  Daerah  Kutai  Timur  juga memiliki  titik  intensitas  rendah  di  sebelah timur  titik  intensitas  tinggi  di  kecamatan tersebut. Hasil analisa Optimized Hot Spot pada data satelit MODIS dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Hasil Analisa Optimized Hot- Spot Analysis Pada Data Satelit MODIS
Hasil  analisa  data  satelit  VIIRS menunjukkan  kenaikan  jumlah  daerah yang memiliki intensitas tinggi dibandingkan hasil analisa MODIS. Selain daerah intensitas yang serupa yang berada di  daerah  Berau,  Kutai  Barat,  Kutai Kartanegara,  dan  Kutai  Timur.  Hasil analisa  juga  menunjukkan  adanya  titik intensitas  tinggi  lain  yang  berada  di kecamatan Paser yang merupakan bagian selatan  dari  Provinsi  Kalimantan  Timur, dan  juga  pada  daerah  bagian  timur
Kecamatan Kutai Kartanegara yang berdekatan dengan Kecamatan Samarinda, yang terletak di sebelah timur
Provinsi Kalimantan Timur.
Penelitian  sejenis  juga  dilakukan oleh  Zubaidah,  dkk.,  (2018)  dengan menggunakan  Citra  VIIRS  model  Multi- Threshold  diperoleh  nilai  akurasi  rata-rata sebesar  82.2%  dengan  Commision  error sebesar  9.8%  dan  Ommision  error  10%. Hal  tersebut  menunjukkan  penggunaan data VIIRS cukup baik dalam merepresentasikan kebakaran. Pada gambar dibawah, terlihat jika dengan point berwarna  merah  merupakan  titik  dengan intensitas  tinggi  dan  biru  merupakan  titik intensitas rendah. Hasil analisa Optimized Hot  Spot pada  data  satelit  MODIS  dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Hasil Analisa Optimized Hot- Spot Analysis Data Satelit VIIRS
Analisa  yang  menggunakan  alat Temporal  Collect  Event menunjukkan bahwa  data  satelit  MODIS  memiliki  titik berdiameter  besar  terdapat  di  Kecamatan Kutai  Kartanegara.  Titik-titik  tersebut  juga terletak  pada  posisi  yang  sedikit  tersebar ke  bagian  utara  dari  Provinsi  Kalimantan Timur,  yang  mencapai  Kecamatan  Kutai Timur  dan  Kecamatan  Berau.  Data tersebut  sesuai  dengan  hasil  analisa Optimized  Hot-Spot  Analysis dari  date satelit  MODIS  yang  memiliki  titik  dengan intensitas  tinggi  di  daerah  yang  serupa. Pada  Gambar  8  dibawah,  terdapat  hasil analisa Temporal Collect Event pada data satelit MODIS.
Gambar 8 Hasil Analisa Temporal Collect Event Pada Data Satelit MODIS.
Hasil  analisa Temporal  Collect Event yang  dilakukan  pada  data  satelit VIIRS  menunjukkan  bahwa  data  juga terpusat di Kecamatan Kutai Kartanegara.. Hasil ini serupa pula dengan analisis pada data  satelit  MODIS  meskipun  data  satelit VIIRS  memiliki  jumlah  yang  jauh  lebih banyak.  Selain  itu,  data  yang  terdapat  di Kecamatan Berau pada hasil analisa data satelit  MODIS  juga  tidak  ditemukan. Perbedaan dengan hasil analisa dari data satelit  MODIS  adalah  jumlah  lingkaran yang tercipta. Hal tersebut
menggambarkan adanya peningkatan jumlah data yang ada di titik tersebut. Pada Gambar 9 terdapat hasil analisa Temporal Collect  Event yang  dilakukan pada  data satelit VIIRS.
Gambar 9. Hasil Analisa Temporal Collect Event Pada Data Satelit VIIRS. Hasil analisa Directional Distribution menunjukkan  bahwa  daerah yang  banyak  memiliki  titik  api  merupakan daerah  pusat  Provinsi  Kalimantan  Timur, dengan  daerah  yang  paling  banyak termasuk  di  elips  merupakan  Kecamatan Kutai  Kartanegara  dan  Kecamatan  Kutai Timur. Elips hasil analisa kedua data satelit juga  memiliki  ukuran  dan  posisi  yang serupa.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa data  kedua  satelit  tersebut  tidak  berbeda jauh  jika  dilihat  dari  analisa Directional Distribution .  Elips  juga  memiliki  posisi hampir  tegak  lurus,  dengan  kemiringan
yang  sesuai  dengan  daerah  daratan Provinsi  Kalimantan  Timur.  Elips  hasil analisa  data  satelit  MODIS  merupakan elips berwarna merah, dan elips berwarna biru  merupakan  hasil  analisa  data  satelit VIIRS.  Berikut  adalah  hasil  analisa Directional  Distribution pada  data  satelit MODIS  dan  VIIRS  yang  terdapat  di Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Analisa Directional Distribution pada data satelit MODIS dan VIIRS.
Analisa Average Nearest Neighbor
yang  dilakukan  pada  data  hotspot  yang didapatkan dari satelit MODIS menunjukkan  bahwa  lokasi  titik  api  pada kedua  data  satelit  terkumpul  atau  bisa disebut  sebagai clustered .  Hal  tersebut menunjukkan  jika  titik  api  memang  tidak tersebar  secara  acak  atau  juga  merata, melainkan tergabung pada beberapa lokasi tertentu.  Kesimpulan  tersebut  juga  bisa ditarik dari hasil perhitungan z-score yang sangat  rendah,  mencapai  angka  hingga  - 75, yang menandakan bahwa menandakan bahwa  tidak  atau  hapir  tidak  adanya keacakan  dari  lokasi  terletaknya  titik-  titik api tersebut, dengan z-score yang merupakan  standar  deviasi  titik  api,  dan juga p-value yang  juga  mengandung  nilai untuk probabilitas keacakan titik api. Hasil
analisa Average  Nearest  Neighbor data satelit MODIS tercantum di Gambar 11.
Gambar 11. Hasil Analisa Average Nearest Neighbor Pada Data Satelit MODIS.
Hasil  analisa Average  Nearest Neighbor pada  data  satelit  VIIRS  juga menunjukkan  hal  yang  serupa  dengan hasil  analisa  data  satelit  MODIS,  yang menunjukkan  bahwa  titik  api  yang  berada di Provinsi Kalimantan Timur terkumpul di beberapa  titik.  Angka z-score juga  jauh lebih  besar  dari  hasil  analisa  data  satelit MODIS  dengan  kemungkinan  keacakan 0%,  dengan  catatan  bahwa z-score yang merupakan  standar  deviasi  dari  titik tersebut,  dan  juga p-value yang  juga mengandung nilai untuk probabilitas keacakan dari lokasi ditemukannya titik api. Pada  Gambar  12,  terdapat  hasil  dari analisa Average  Nearest  Neighbor pada data satelit VIIRS.
Gambar 12. Hasil Analisa Average Nearest Neighbor Pada Data Satelit VIIRS.
Analisa
Spatial Autocorrelation
akan menunjukkan apakah benar besarnya ukuran  sejati  piksel  dari  titik  api  yang ditangkap  memiliki  korelasi  antara  lokasi dan  ukuran  piksel  tersebut.  Hasil random didapatkan saat menggunakan alat analisa tersebut pada data satelit MODIS. Angka z- score yang  mendekati  0  berarti  tidak  ada korelasi  antara  lokasi  dan  atribut  besaran piksel  dan p- value  yang  mendekati  1 berarti probabilitas keacakan dari fitur data tersebut  tinggi.  Berdasarkan  hasil  analisa tersebut, dapat disimpulkan bahwa besarnya ukuran sejati piksel dan letak dari piksel tidak sepenuhnya memiliki korelasi, dengan z-score yang  merupakan  standar deviasi titik api, dan juga p-value yang juga mengandung nilai untuk probabilitas keacakan lokasi titik api. Berikut ini adalah hasil  analisa Spatial  Autocorrelation yang dilakukan  pada  data  satelit  MODIS,  yang tercantum pada Gambar 13.
Gambar 13. Hasil Analisa Spatial Autocorrelation Pada Data Satelit MODIS.
Analisa Spatial Autocorrelation yang  dilakukan  pada  data  satelit  VIIRS memiliki  hasil  yang  berbeda  dari  hasil analisa  dari  data  satelit  MODIS.  Analisa Spatial  Autocorrelation pada  data  satelit VIIRS  menunjukkan  bahwa  data  yang berasal dari satelit VIIRS terkumpul. Hasil analisa menunjukkan angka z-score, yang merupakan  standar  deviasi  dari  titik tersebut,  yang  tinggi,  yang  berarti  bahwa terdapat korelasi yang cukup besar antara besar piksel dan lokasinya. Angka p-value, yang merupakan nilai probabilitas keacakan lokasi titik, yang memiliki nilai 0 juga  berarti  bahwa  hampir  tidak  ada kemungkinan bahwa pengelompokan data ini  merupakan  hasil  dari  keacakan.  Hasil analisa Spatial  Autocorrelation terhadap data satelit VIIRS ini menunjukkan bahwa
terdapat  korelasi  yang  besar  antara besarnya  ukuran  sejati  piksel  dari  titik  api dan  lokasi  titik  api  yang  memiliki  atribut tersebut.  Pada  gambar  14  terdapat  hasil analisa Spatial Autocorrelation yang dilakukan pada data satelit VIIRS.
Gambar 14 Hasil Analisa Spatial
Autocorrelation Pada Data Satelit VIIRS.
Menggunakan berbagai
alat analisis untuk menentukan pola kebakaran lahan yang berada di Provinsi Kalimantan Timur,  terdapat  beberapa  hal  yang  dapat ditarik  menjadi  sebuah  kesimpulan.  Pada hasil analisa data satelit MODIS dan VIIRS menggunakan  alat Optimized  Hot  Spot , alat  analisa  yang  menunjukkan  daerah dengan intensitas yang tinggi, menunjukkan  bahwa  daerah  Kecamatan Berau,  Kutai  Barat,  Kutai  Timur,  Kutai
Kartanegara,  dan  juga  Kecamatan  Paser yang  hanya  didapatkan  dari  analisa  data satelit VIIRS.
Hasil  analisa  data  satelit  MODIS dan VIIRS menggunakan Temporal Collect Event ,  yang  mengumpulkan  titik-titik  yang berdekatan  dan  memiliki  diameter  yang membesar seiring dengan jumlah titik yang terkumpul, memiliki hasil yang serupa dari kedua  data  satelit  tersebut.  Pada  hasil analisa  data  MODIS,  Kecamatan  Kutai Kartanegara  memiliki  beberapa  titik  yang berdiameter  cukup  besar,  menandakan banyaknya titik yang berada di kecamatan tersebut. Titik-titik juga tersebar di Kecamatan Kutai Timur dan juga
Kecamatan  Berau.  Pada  analisis  yang dilakukan pada data satelit VIIRS, titik-titik berdiameter  besar  juga  terdapat  dan terpusat di Kecamatan Kutai Kartanegara. Beberapa titik juga terdapat di Kecamatan Kutai Timur dan Kecamatan Paser.
Hasil analisa Directional
Distribution,  yang  merupakan  alat  analisa untuk  memperlihatkan  dimanakah  daerah yang  memiliki  banyak  titik  api,  pada  data satelit  MODIS  dan  juga  VIIRS  memiliki hasil bahwa daerah yang banyak memiliki titik api terdapat di bagian Kecamatan Kutai Kartanegara,  Kutai  Barat,  dan  juga  Kutai Timur.  Elips  yang  dihasilkan  oleh  analisa dari kedua satelit juga tidak berbeda jauh, dengan elips data satelit MODIS berposisi sedikit  ke  utara  dibandingkan  elips  data satelit VIIRS.
Data  satelit  MODIS,  jika  dianalisa dengan  alat  analisa Average  Nearest Neighbor yang  berfungsi  untuk  menilai apakah  titik  api  terkumpul,  teracak,  atau tersebar secara rata, memiliki hasil jika titik api  di  Provinsi  Kalimantan  Timur  terletak secara  terkumpul.  Data  satelit  VIIRS  saat dianalisa  juga memiliki  hasil  yang  serupa, meskipun dengan angka z-score yang jauh lebih besar.
Alat analisa Spatial Autocorrelation memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  apakah ada  korelasi  yang  berarti  antara  suatu
atribut  dan  letak  titik  pemilik  atribut tersebut.  Saat  alat  analisa  tersebut digunakan  untuk  menganalisa  data  satelit MODIS  dan  VIIRS,  kedua  satelit  tersebut memiliki  hasil  yang  berbeda.  Pada  hasil analisa data satelit MODIS, korelasi antara besar  piksel  sejati  api  dan  letak  titik  api tidak  ada.  Sedangkan  pada  hasil  analisa data satelit VIIRS, korelasi antara letak titik dan ukuran piksel titik api tersebut ada.

## 4. Penutup
Berbagai  macam  alat  analisa menunjukkan  bahwa  Kecamatan  Kutai Kartanegara  merupakan  kecamatan  yang memiliki  dampak  yang  paling  besar diantara  kecamatan  lain  di  Provinsi Kalimantan Timur. Data satelit MODIS dan VIIRS  juga  memiliki  perbedaan,  salah satunya  yang  paling  menonjol  adalah jumlah data VIIRS yang jauh lebih banyak dari  satelit  MODIS.  Berkat  perbedaan jumlah  data  tersebut,  hasil  analisis  juga memiliki  perbedaan  meskipun  perbedaan tersebut tidak terlalu signifikan. Dalam hasil penelitian  yang  telah  didapatkan  dari analisis bermetode Directional Distribution, Optimized  Hotspot,  dan  Temporal  Collect Event adalah terdapat banyak titik api yang berada  di  Kecamatan  Kutai  Kartanegara, Kutai Barat, Kutai Timur, dengan beberapa kumpulan  titik  yang  lebih  kecil  terletak  di kecamatan  Berau  dan  juga  Paser.  Dalam analisis  Spatial  Autocorrelation  ditemukan bahwa  terdapat  korelasi  antara  lokasi terjadinya titik api dan ukuran sejati dari titik api.  Analisis  Average  Nearest  Neighbor menunjukkan  bahwa  titik  api  terkumpul pada  beberapa  tempat  dan  tidak  tersebar secara merata atau secara acak.

## Daftar Pustaka
Adam,  S.  S.,  Mohammad  G.  R.,  P.  K.
(2019).  Sistem  Informasi  Geografis untuk  Zonasi  Kerentanan  Kebakaran Lahan  dan  Hutan  di  Kecamatan Malifut,  Halmahera  Utara. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu
Komputer , 6 (5), 559–566.
Dahlia, S., Wira F.R., Aditya R., Haryadi, K. A.  (2019).  Pemetaan  Kerawanan
KEbakaran Menggunakan Pendekatan  Integrasi  Penginderaan JAuh  dan  Persepsi  Masyarakat  di
Kecamatan  Tambora  Jakarta  Barat.
Jurnal Geografi , 11 (1), 108–123. Departemen Kehutanan. (2007). Keputusan Menteri Kehutanan Nomor :  743/KPTS-II/1996 . 743 (10). https://doi.org/10.1017/CBO9781107 415324.004
Esri.  (2018a).  How  Average  Nearest Neighbor Works - ArcGIS Pro.
Esri. (2018b). How Directional Distribution (Standard  Devitional  Ellipse) Works - ArcGIS Pro.
Esri.  (2018c).  How  Optimized  Hot  Spot Analysis Works - ArcGIS Pro.
Kusumarani, D., & Purwanto, T. H. (2018).
Kajian Kriminalitas di Kota Vancouver, BC, Kanada : Analisis Spasial-
Temporal Tahun 2016-2018 . (2). Menteri  Kehutanan  Republik  Indonesia. (2009). Peraturan Menteri Kehutanan Republik Indonesia Nomor : P.12/Menhut-II/2009. Menteri Kesehatan Republik Indonesia Peraturan Menteri Kesehatan Republik  Indonesia , Nomor  65 (879),
2004–2006.
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/
btk045
Muliansyah, & Baskoro, T. (2015). Analisis
Pola  Sebaran  Demam  Berdarah Dengue Terhadap
Penggunaan Lahan Dengan Pendekatan Spasial di Kabupaten Banggai Provinsi Sulawesi Tengah  Tahun  2011  sampai  2013. Jurnal  Sistem  Informasi  Kesehatan Masyarakat , 1 (1), 47–54. NASA. (n.d.-a). MODIS Web.
NASA.  (n.d.-b).  Visible  Infrared  Imaging Radiometer Suite (VIIRS).
Pertiwi,  K.  D.,  &  Lestari,  I.  P.  (2020).
Spasial Autokorelasi Sebaran Demam Berdarah  Dengue  Di  Kecamatan Ambarawa . 2 (1), 29–34.
Rezainy,  A.,  Lailan  S.,  I.  S.  S.  (2020). Pemetaan Daerah Rawan Kebakaran Di  Lahan  Gambut  Berdasarkan  Pola Sekuens  Titik  Panas  Di  Kabupaten Pulang  Pisau  Kalimantan  Tengah. Journal  of  Natural  Resources  and
Environmental  Management , 10 (1), 66–76. Syarifudin,  A.  (2015).  Studi  analisis penanggulangan kebakaran di RSUD dr. M. Ashari Pemalang. In Skripsi . Taridala, S., Ananto Y., M. Isran R., A. A.
(2017). Model Penilaian Risiko
Kebakaran Perkotaan dengan Sistem Pakar  berbasis  Gis  Grid-Based. Majalah  Geografi  Indonesia , 31 (2), 97–106. Widayani,  P.,  &  Kusuma,  D.  (2014).
Pemodelan Spasial Kerentanan Wilayah Terhadap Penyakit Leptospirosis Berbasis Ekologi . 11 (1), 71–83. https://doi.org/10.15294/jg.v11i1.804 1 Widodo,  A.M.,  Dulbahri,  H.  (2017).
Penggunaan Data Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk Pembuatan Prototipe Perangkat Lunak Simulasi Penyebaran Kebakaran Hutan. Majalah  Geografi  Indonesia , 31 (1),
12–21.
Yuriantari,  N.  P.,  Hayati,  M.  N.,  & Wahyuningsih,  S.  (2017). Analisis
Autokorelasi  Spasialtitik  Panas  Di
Kalimantan Timur Menggunakan Indeks  Moran  dan  Local  Indicator  Of Spatial Autocorrelation (LISA) Analysis Spatial Autocorrelation Hotspot  in  East  Kalimantan  Using Index  Moran  and  Local  Indicator  of
Spatial Autoco . 8 (1), 63–70.
Yusuf,  A.,  Hapsoh,  Siregar,  S.  H.,  & Nurrochmat,  D.  R.  (2019). Analisis Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  Di Provinsi Riau . 6 (2), 67–84. Zubaidah, A., Sayidah S., Suwarsono, I. P.
(2018).  Pemanfaatan  Citra  VIIRS untuk Deteksi Asap Kebakaran Hutan dan  Lahan  di  Indonesia. Journal  of Natural Resources and Environmental Management , 9 (4), 929–945.