J URNAL S AINSTEK STT P EKANBARU - V OL . 12 N O . 1 (2024)
Terbit online pada laman web jurnal :
https://ejournal.sttp-yds.ac.id/index.php/js/index

## SAINSTEK
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |

## Analisis Indeks Kekeringan Meteorologis dan Karakteristik Kebakaran Lahan Gambut Kabupaten Tanjung Jabung Timur
Ollga Febiola a , Sigit Sutikno b , Lita Darmayanti c a,b,c Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Riau, Pekanbaru

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 24 Januari 2023
Revisi Akhir: 09 November 2023 Diterbitkan Online : 29 Juni 2024 Provinsi  Jambi  merupakan  Provinsi  dengan  lahan  gambut  terluas  ketiga  di  Pulau Sumatera.  Kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  erat kaitannya dengan faktor meteorologi yaitu minimnya  jumlah curah hujan sebagai sumber  alat  pemadam  kebakaran.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menganalisis karakteristik kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Tanjung Jabung Timur yang akan dikorelasikan dengan  kondisi  kekeringan dengan metode Indeks Presipitasi Terstandarisasi  atau Standardized  Precipitation  Index  (SPI) dikembangkan  oleh McKee  et al (1993). Analisis karakteristik  kebakaran  lahan  gambut  menggunakan sebaran hotspot (tingkat  kepercayaan  >  60%)  dengan  menggunakan  citra  Landsat dan pola yang terbentuk sebagai indikasi areal luasan kebakaran yang diakibatkan oleh  data  titik  panas  dalam  kurun  waktu  8  tahun  (2013-2020).  Hasil  analisis karakteristik kebakaran seperti luas area bekas terbakar, durasi kebakaran dan laju kebakaran  yang  terjadi  di  setiap  tahun.  Data  analisis hotspot dilakukan  tumpang tindih  dengab  teknik on-off  layering terhadap  citra  Landsat  yang  sebelumnya dilakukan  komposit  band  untuk  proses  digitasi  polygon  menggunakan  GIS ( Geographic Information  System). Karakteristik  kebakaran  Kabupaten  Tanjung Jabung Timur  dalam kurun  waktu selama 8 tahun sejak tahun 2013 sampai tahun 2020 dengan jumlah luas area terbakar 151.815 Ha dengan durasi kebakaran selama 261 hari dan laju kebakaran 6381.762 ha/hari. Selama kurun waktu 8 tahun luas area terbakar  terbesar  terjadi  pada  tahun  2019  dengan  luas  75.042  Ha  yang  terjadi kebakaran berturut turut pada bulan  Agustus,  September,  dan Oktober dan i ndeks kekeringan  dengan  nilai  SPI  minimum  -2,5809  pada  tahun  2019  bulan  Oktober dengan  klasifikasi  amat  sangat  kering.  Hubungan  antara  kondisi  kekeringan  dan kejadian  kebakaran  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  menunjukkan  bahwa kejadian kebakaran (hotspot) rentan bertmbah seiring dengan kejadian kekeringan.
K ATA K UNCI

## Kebakaran, Gambut, SPI, Kekeringan

## K ORESPONDENSI
Telepon: 082211528816 E-mail: febiolaollga@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Kebakaran hutan dan lahan adalah fenomena hal biasa terjadi di Indonesia  dan  telah  menjadi  perhatian  lokal  dan  global. Kebakaran hutan dan kebakaran lahan termasuk masalah serius. Karakteristik  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Asia  Tenggara berkaitan  erat  dengan  keadaan  lahan  gambut  dan  tata  kelola lahan.  Akibatnya,  aktivitas  kebakaran  di  wilayah  tersebut memiliki fluktuasi tahunan yang kuat dalam jangka waktu yang lama. Lahan  gambut  memiliki  akar  jauh  di  bawah  permukaan tanah,  dapat menyebabkan penyebaran api  yang  cepat dan sulit untuk  dipadamkan  memungkinkan  api  terperangkap  di  area gambut yang tebal sehingga dapat menyala kembali ketika
gambut  dalam  kondisi  kering  dan  panas  [1].  Lahan  gambut  di wilayah  Jambi  telah  mengalami  kanalisasi  yang  mempengaruhi muka  air  gambut  dan  sangat  rawan  kering  dimusim  kemarau. Pada dasarnya lahan gambut memiliki peran ekologis yang sangat penting  sebagai  tempat  penyimpanan  karbon,  penyimpanan  air, konversi  biodiversitas  dan  aktivitas  ekonomi  masyarakat setempat [2].  Hal ini  menyebabkan  Kabupaten Tanjung Jabung Timur menjadi daerah yang rawan terhadap kebakaran hutan dan lahan, baik yang disebabkan oleh kelalaian  masyarakat maupun kelalaian pihak perusahaan. Mengingat pentingnya lahan gambut di Provinsi Jambi secara ekonomis maupun secara ekologis, maka pengelolaan dan pemanfaatannya harus dilakukan secara hati-hati dengan  berupaya  mendapatkan  manfaat  secara  optimal  namun dengan tetap mempertahankan fungsi ekologisnya. Hal ini harus menjadi  perhatian  serius  semua  pihak  sehingga  perlindungan gambut  terhadap  kebakaran  harus  menjadi  prioritas . Jumlah curah  hujan  yang rendah  menyebabkan berkurangnya  cadangan
air tanah (kekeringan meteorologis) apabila terjadi dalam kurun waktu  yang  lama,  kondisi  di  wilayah  tersebut  dapat  terganggu bahkan  berpotensi  menimbulkan  kebakaran  pada  wilayah  di atasnya. Penelitian ini akan menganalisis karakteristik kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Tanjung Jabung Timur yang akan dikorelasikan dengan kondisi kekeringan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut
Penyebab utama dari terjadinya kebakaran hutan dan lahan adalah karena  perbuatan  manusia  yaitu  adanya  aktivitas  pembukaan lahan  maupun  pembersihan  lahan.  Kebakaran  hutan  akibat pembukaan lahan di Sumatera diperkirakan akan terus berlanjut seiring dengan berlangsungnya pembukaan perkebunan baru [3]. Kebakaran  hutan  dan  lahan  terus  berlanjut  tanpa  henti,  bahkan terbukti  tidak  harus  terjadi  pada  saat  adanya  El-Nino  yang berkepanjangan  untuk  beraksi  lebih  lama,  karena  tanpa  adanya El-Nino pun kebakaran hutan dan lahan yang terjadi tetap besar dan semakin buruk [4]. Kebakaran hutan  dan lahan terjadi pada akhir  Januari  2014  yang  berlokasi  di  Riau,  Sumatera  Selatan, Jambi,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Selatan,  Kalimantan  Timur  dan  dilaporkan  pula  terjadi  cukup signifikan  di  Papua,  Kalimantan  Utara  dan  Sulawesi[5] .
Kebakaran hutan dan lahan dikelompokkan menjadi 3 tipe yaitu kebakaran bawah ( ground fire ) yang merupakan kebakaran yang terjadi  pada  bagian  bawah  permukaan  tepatnya  pada  lapisan organik.  Kebakaran  permukaan  ( surface  fire )  yaitu  kebakaran yang  terjadi  di  permukaan  gambut  yang  membakar  seresah, semak belukar, pancang, dan limbah hasil kegiatan logging [6].

## 2.2 Karakteristik Citra Landsat dan Hotspot
Satelit Landsat adalah satelit  tertua dalam program pengamatan Bumi AS, awalnya bernama ERTS ( Earth Resource Technology Satellite )  dan  kemudian  menjadi  Landsat  pada  tahun  1974. Hingga saat ini, de satelit telah diluncurkan. Perkembangan citra satelit  Landsat,  mulai  dari  Landsat-1  hingga  Landsat-8.  Proses identifikasi  kebakaran  lahan  gambut  menggunakan  citra  satelit Landsat  8  diperoleh  753  kombinasi  RGB. Hotspot merupakan suatu indikator yang ada pada suatu tempat yang dapat diartikan sebagai  daerah  yang  memiliki  suhu  relatif  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  daerah  disekitarnya  berdasarkan  ambang batas suhu tertentu yang terpantau oleh satelit penginderaan jauh [7].  Titik  panas  ( hotspot )  sering  dijadikan  sebagai  indikator terjadinya  kebakaran  lahan  di  suatu  daerah,  sehingga  semakin banyak titik api maka semakin besar potensi kebakaran di suatu daerah . Confidence level , tingkat kepercayaan kualitas hotspot (0%  sampai  100%).  Tingkat  kepercayaan  menunjukkan  bahwa semakin nilai tinggi kepercayaan pada suatu data hotspot, maka semakin tinggi pula potensi bahwa hotspot tersebut benar-benar menunjukkan  terjadinya  kebakaran  hutan/lahan  [7].  Makna tingkat  kepercayaan  dalam  informasi  data hotspot ditunjukkan pada Tabel 1.

## 2.3 Kekeringan Standardized Precipitation Index (SPI)
Kekeringan  meteorologis  adalah  kekeringan  yang  berkaitan dengan besaran curah hujan yang terjadi berada di bawah kondisi normalnya  pada  suatu  musim.  Perhitungan  tingkat  kekeringan meteorologis  merupakan  indikasi  pertama  terjadinya  kondisi kekeringan  [8].  [9]menjelaskan  bahwa  kekeringan  merupakan salah  satu  jenis  bencana  alam  yang  terjadi  secara  perlahan, berlangsung  lama  sampai  musim  hujan  tiba,  berdampak  sangat luas dan bersifat lintas sektor.
Indeks  kekeringan Standardized  Precipitation  Index (SPI) merupakan suatu perangkat utama untuk mendeteksi, memantau, dan  mengevaluasi  kejadian  kekeringan.  Metode Standardized Precipitation  Index (SPI)  merupakan  salah  satu  metode  yang dikembangkan oleh McKee tahun 1993 untuk mengetahui tingkat kekeringan  suatu  wilayah  dengan  menggunakan  nilai-nilai  dari klasifikasi  tingkat  kekeringannya[10].  Metode  SPI  dapat digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  kekeringan  pada  wilayah dengan  iklim  yang  berbeda-beda.  Selain  itu,  metode  SPI  dapat digunakan untuk indeks kekeringan lahan dengan rentang waktu pendek maupun panjang karena menggunakan data statistik yang konsisten . Metode  SPI  memiliki  kelebihan  yaitu  dapat menginterpretasikan  tingkat  keparahan  kekeringan  pada  skala waktu dan dapat menentukan kering dan basah dengan cara yang sama hanya dengan data curah hujan. Selain itu, kelemahan SPI adalah  menggunakan  berbagai  variabel  curah  hujan  jangka panjang dan hanya dapat menganalisis kekeringan meteorologis [11].

## 3. METODOLOGI
Kabupaten Tanjung Jabung Timur Provinsi Jambi menjadi fokus penelitian  yang  merupakan  lokasi  rawan  kebakaran  hutan  dan lahan.  Wilayah  Provinsi  Jambi  merupakan  wilayah  yang memiliki potensi kebakaran hutan dan lahan setiap tahun, hal ini terjadi karena di wilayah tersebut memiliki sebaran lahan gambut yang terdapat pada berbagai kabupaten yang berada di kawasan hilir serta bagian gugus pantai timur Sumatera  yaitu terdiri  dari Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  (46%).  Lahan  gambut  di wilayah  Jambi  telah  mengalami kanalisasi  yang  mempengaruhi muka  air  gambut  dan  sangat  rawan  kering  dimusim  kemarau. Penelitian ini menggunakan kurun waktu 8 tahun yaitu pada tahun 2013 hingga tahun 2020.
Tingkat Kepercayaan (C) Kelas Tindakan 0% ≤ C < 30% Rendah Perlu diperhatikan 30% ≤ C < 80% Nominal Waspada 80% ≤ C ≤ 100% Tinggi Segera penanggulangan
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
Penelitian ini menggunakan data hotspot dari citra MODIS Satelit Terra  dan  Aqua  dengan  tingkat  kepercayaan  ( confidence  level ) >60%.  Pemilihan  tingkat  kepercayaan  >60%  pada  data hotspot berdasarkan pada metode perekaman yang dilakukan oleh satelit Terra dan  Aqua,  dimana suatu hotspot di wilayah tertentu telah dilalui dan direkam secara bergantian oleh kedua satelit tersebut yaitu satelit Terra dan Aqua. Pengumpulan citra Landsat dengan jumlah  citra  minimal  dua  tanggal  perekaman  pada  tiap scene, yaitu  periode  sebelum,  saat  terjadi  dan  setelah  terjadinya kebakaran.  Pemilihan  tanggal  perekaman  citra  Landsat berdasarkan rentang tanggal pengamatan. Lokasi scene pada citra Landsat  ditentukan  berdasarkan  sebaran  data hotspot. Pada penelitian ini menggunakan citra Landsat–8 OLI/TIRS ( Onboard Operational  Land  Imaginer/Thermal  Infrared  Sensor ).  Citra satelit  Landsat-8  tersebut  memiliki  resolusi  spasial  yang  cukup baik  yaitu  30  meter  untuk  analisis  terkait  dengan  perubahan fenomena alam, serta resolusi temporal 16 harian. Citra Landsat tersebut  berasal  dari  USGS  ( United  States  Geological  Survey ) yang dapat diunduh pada website (http://earthexplorer.usgs.gov/) dengan rentang  waktu pengambilan  data mulai  dari tahun 2013 hingga tahun 2020.
Penyebab utama kebakaran hutan dan lahan di Indonesia meliputi faktor  curah  hujan  dan  anomalinya[12].  Penelitian  ini menggunakan  data  curah  hujan  satelit  karena  keterbatasan  alat pengukur hujan di daerah penelitian. Salah satu teknologi satelit yang sudah  dikembangkan adalah data hujan CHIRPS  ( Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station ).
Setelah pengumpulan data kemudian  dilakukan beberapa analisis yang terdiri dari analisis data kejadian kebakaran, analisis spasial dan analisis kekeringan. Data yang terkumpul selanjutnya akan  dianalisa  lebih  lanjut  berdasarkan  kondisi  kebakaran  di lahan  gambut.  Analisis  spasial  dilakukan  dengan  menggunakan software ArcGIS  10.3  kemudian  diolah  menggunakan  metode image  processing dengan  cara  melakukan overlay pada  data hotspot dan  data  satelit  Citra  Landsat  untuk  mendapatkan penyebaran  dan trend kejadian  kebakaran  lahan  gambut  dari tahun  ke  tahun.  Citra  Landsat  dianalisis  dengan  menggunakan Geographic  Information  System (GIS),  sehingga  mendapatkan data  karakteristik  kejadian  kebakaran  seperti  luas  kebakaran, lokasi  kebakaran  dan  karakteristik  kebakaran  untuk  masing- masing  kejadian  kebakaran.    Langkah-langkah  analisis  spasial dan temporal adalah sebagai berikut:
a. Mengunduh data hotspot harian melalui website
b. Melakukan analisis nilai kerapatan titik panas
c. Melakukan tumpang susun dan mengidentifikasi data hotspot dengan  batas  wilayah  penelitian  yaitu Kabupaten Tanjung Jabung Timur
d. Melakukan digitasi areal kebakaran berdasarkan data citra Landsat sesuai dengan data hotspot dan analisis kerapatan titik panas. e. Mengolah  dan  menganalisis  hasil overlay dengan menggunakan software Microsoft Excel. f. Menyajikan  data  hasil  perhitungan  data hotspot dalam  bentuk  grafik,  tabel  serta  layout  peta  data hotspot.
Perhitungan  nilai  SPI  dilakukan  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung Timur  yang  selesai  dibagi  menjadi  4  grid.  Nilai  SPI  dapat dihitung  menggunakan  jumlah  curah  hujan  bulanan  yang diperoleh dari data hujan CHIRPS yang telah diolah sebelumnya. Nilai  SPI  yang  diperhitungkan    pada  penelitian  ini  dilakukan perhitungan  SPI  periode  2  minggu  dan  dihitung  dengan menggunakan Microsoft  Excel .  Tahapan-tahapan  perhitungan nilai SPI adalah sebagai berikut:
a. Menghitung jumlah curah  hujan bulanan per grid.
b. Menghitung mean, Standar  deviasi,  alpha  dan  beta setiap bulan selama 8 tahun.
c. Menghitung distribusi gamma menggunakan persamaan 1.
d. Menghitung  nilai  SPI  menggunakan  Persamaan  6 ataupun 8, penggunaan rumus SPI tergantung dengan nilai  H(x)  yang  didapat.  Nilai  H(x)  dihitung menggunakan Persamaan 5.
e. Setelah  nilai  SPI  didapatkan  kemudian  melakukan penentuan tingkat kekeringan berdasarkan Tabel 2.
Tabel 2 Klasifikasi SPI
Nilai SPI Klasifikasi 2,00 Amat sangat basah 1,50 – 1,99 Sangat basah 1,00 – 1,49 Cukup basah 0,99 – (-0,99) Mendekati normal -1,00 – (-1,49) Cukup kering -1,50 – (-1,99) Sangat kering -2,00 atau < (-2,00) Amat sangat kering
Sumber : McKee, 1993
Pemetaan indeks kekeringan dilakukan jika telah dihasilkan nilai SPI  dan  tingkat  kekeringan.  Pemetaan  indeks  kekeringan bertujuan untuk menunjukkan sebaran spasial indeks kekeringan untuk  merepresentasikan  tingkat  keparahan  kekeringan  dengan menggunakan software ArcGIS.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pola Sebaran Data Hotspot
Titik panas ( hotspot ) merupakan indikator pada suatu lokasi yang dapat  diartikan  sebagai  suatu  daerah  dengan  suhu  yang  relatif lebih  tinggi  dari  daerah  sekitarnya  berdasarkan  ambang  batas suhu  yang  dipantau  oleh  satelit  penginderaan  jauh  tertentu[7]. Pemilihan data hotspot untuk penelitian ini menggunakan tingkat kepercayaan  lebih  dari  60%.  Hasil  pemetaan  spasial  dengan kumulatif  data  titik  panas  selama  kurun  waktu  8  tahun  di Kabupaten Tanjung Jabung Timur  dapat dilihat pada  Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Visualisasi hotspot Kabupaten Tanjung Jabung Timur (2013-2020) Posisi  sebaran hotspo t  di  Kabupeten  Tanjung  Jabung  Timur seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Sebaran  data  hotspot yang  berulang  serta  bergerombol  pada  suatu  lokasi  dapat dijadikan  sebagai  penanda  adanya  kejadian  kebakaran.  Sebaran data hotspot di Kabupaten Tanjung Jabung Timur secara temporal dari tahun 2013 hingga tahun 2020 disajikan dalam bentuk grafik pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Grafik time series hotspot bulanan
Kabupaten Tanjung Jabung Timur
Grafik yang tersaji pada Gambar 3. terlihat adanya titik hotspot melalui  pantauan  satelit  MODIS  selama  kurun  waktu  8  tahun cenderung  mengalami  naik-turun.  Terlihat  bahwa  pada Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  mengalami  kejadian kebakaran  dalam  setahun  dengan  jumlah  deteksi  data hotspot tertinggi terjadi pada bulan September tahun 2019 yang mencapai jumlah hotspot sebanyak  738  titik.  Deteksi  data hotspot yang terpantau oleh satelit MODIS tersebut dimulai dari tahun 2013– 2020  bermula  pada  bulan  Januari  dengan  ditandai  munculnya beberapa titik hotspot hingga bulan  Agustus  yang berhubungan dengan jatuhnya musim kemarau yang terjadi di Provinsi Jambi .

## 4.2. Analisis Karakteristik Kebakaran Lahan Gambut
Hasil  analisis  secara  spasial  pada  daerah  yang  terbakar  dan sebelum  terbakar  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  salah satunya  pada  tahun  2015  berdasarkan  citra  Landsat  8  dengan teknik on-off  layer yang  telah  dilakukan  kombinasi  pada band 753  menggunakan  GIS.  Gambar  tersebut  menjelaskan  bahwa pada bulan Juni tahun 2015, tutupan lahan poligon di Kabupaten Tanjung Jabung Timur masih berupa vegetasi hijau dan titik api belum  menyebar  di  wilayah  sebelum  kejadian  kebakaran, sedangkan pada analisis citra bulan Agustus tahun 2005 terlihat jelas  bahwa  adanya  penambahan  areal  bekas  terbakar  yang berwarna  merah  kecoklatan  dan  tersebar  di  berbagai  wilayah Kabupaten Tanjung Jabung timur. Kenampakan data titik panas
( hotspot) yang  mengakibatkan  munculnya  areal  bekas  terbakar melalui citra Landsat dapat dilihat pada Gambar 4. di bawah ini.
a. Citra Juli 2015                      b. Citra Agustus 2015 Gambar 4. Perubahan luas areal terbakar Kabupaten Tanjung Jabung Timur
Karakteristik lahan gambut yang rentan terbakar juga dipengaruhi oleh  sebaran  titik  api  ( hotspot )  kemungkinan  mengikuti  pola tertentu yang sangat berhubungan dengan kondisi tutupan lahan. Karakteristik lahan gambut meliputi (Hidayati et al., 2022):
1) Luas area bekas terbakar  yaitu suatu lokasi  yang  memiliki permukaan  lahan  sudah  terbakar  secara  keseluruhan  atau hampir seluruhnya terbakar (sekitar >80%). Area yang telah terbakar  ditunjukkan  oleh  citra  satelit  Landsat  berwarna coklat  kemerahan,  sedangkan  area  yang  tidak  terbakar ditunjukkan oleh vegetasi hijau di area lokasi tersebut.
2) Durasi  kebakaran  (hari)  adalah  lamanya  jumlah  hari terjadinya  kejadian  kebakaran  di  suatu  wilayah.  Durasi kebakaran dapat dihitung dari awal hingga akhir munculnya data hotspot dalam periode waktu tertentu.
3) Laju kebakaran dapat diartikan sebagai perbandingan antara luas areal bekas terbakar dengan lamanya durasi kebakaran lahan yang dinyatakan dalam satuan ha/hari .
Hasil  digitasi  citra  Landsat  digambarkan  dengan  poligon berwarna merah saat kejadian kebakaran dari tahun 2013 hingga tahun 2020. Proses digitasi dilakukan dengan menggambar garis poligonal  secara  visual,  yaitu  area  saat  kejadian  terbakar  atau setelah  terjadi  kebakaran  disaat  kondisi  citra  Landsat  saat terbakar  tertutup  awan  sehingga  tidak  bisa  dilakukan  proses digitasi.  Berdasarkan  hasil  digitasi  citra  Landsat  dengan menggunakan sistem GIS yang menghasilkan Gambar 4.4 maka diperoleh  areal  bekas  terbakar  dengan  luasan  yang  mencapai 8687  ha  yang  terjadi  pada  bulan  Agustus  tahun  2015  dengan durasi  selama  20  hari  dengan  laju  kebakaran  sebesar  434,350 ha/hari.  Selanjutnya,  karakteristik  kejadian  kebakaran  yang terkait  dengan  luas  areal  bekas  terbakar,  durasi  kebakaran  dan laju  kebakaran  selama  kurun  waktu  8  tahun  dari  tahun  2013– tahun 2020 disajikan dalam Tabel 3. berikut .
Tabel  3.  Karakteristik  kebakaran  Kabupaten  Tanjung  Jabung Timur
Tahun Bulan Kejadian Kebakaran Luas Area Kebak aran Durasi Kebak aran Laju Kebakara n (ha) (hari) (ha/hari) 2013 Januari 0 1 0.000 Maret 0 2 0.000 Mei 0 2 0.000 Juni 0 3 0.000 Juli 0 2 0.000
Tahun Bulan Kejadian Kebakaran Luas Area Kebak aran Durasi Kebak aran Laju Kebakara n (ha) (hari) (ha/hari) Agustus 731 9 81.222 2014 Februari 0 3 0.000 Maret 3372 19 177.474 Juni 0 1 0.000 Juli 0 2 0.000 Agustus 0 2 0.000 September 708 7 101.143 Oktober 3633 9 403.667 November 0 4 0.000 2015 Januari 0 1 0.000 Februari 0 3 0.000 Maret 0 1 0.000 April 0 1 0.000 Mei 0 3 0.000 Juni 180 7 25.714 Juli 208 18 11.556 Agustus 8687 20 434.350 September 25455 26 979.038 Oktober 33799 30 1126.633 2016 Juni 0 1 0.000 Juli 0 3 0.000 Oktober 0 1 0.000 2017 Juni 0 1 0.000 Juli 0 1 0.000 Oktober 0 1 0.000 2018 April 0 1 0.000 Mei 0 2 0.000 2019 Juli 0 1 0.000 Agustus 6682 18 371.222 September 42027 26 1616.423 Oktober 26333 25 1053.320 2020 Maret 0 2 0.000 April 0 2 0.000 Jumlah 151815 261 6381.762
Tabel 3. memaparkan hasil analisis data berdasarkan karakteristik kebakaran berupa luas areal terbakar, durasi kebakaran, dan laju kebakaran.  Berdasarkan  Tabel  4.2  diperoleh  total  luas  areal kebakaran  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur dalam  kurun  waktu  8  tahun  mencapai  151.815  ha  dengan  total durasi kejadian kebakaran selamaa 285 hari.

## 4.3. Hubungan Karekteristik Kebakaran Kabupaten Tanjung Jabung Timur
Hasil  analisis  data  8  tahun  menggunakan  citra  Landsat  dengan bantuan sistem GIS yang ditautkan ke data titik panas ( hotspot ) menghasilkan  karakteristik  kebakaran  yang  berbeda-beda.
Karakteristik  kebakaran  yang  terjadi  di  lahan  gambut  berkaitan dengan  luas  lahan  kebakaran  terhadap  jumlah  hotspot,  durasi kebakaran  dan  laju  kebakaran.  Keterkaitan  antara  karakteristik kebakaran yang terjadi antara banyaknya data titik api (hotspot) dan  luas  area  kebakaran.  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur mengalami  kondisi  kering  yang  mengakibatkan  terjadinya kebakaran  gambut.  Kejadian  kebakaran  juga  menunjukkan bahwa luas area kebakaran bertambah seiring dengan munculnya data hotspot yang juga meningkat. Hubungan antara data hotspot terhadap  meningkatnya  luas  areal  bekas  terbakar  selama  kurun waktu 8 tahun (2013-2020) disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik hubungan luas areal kebakaran dan jumlah

## hotspot
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  4.5  pola  luas  areal  kebakaran akan  mengikuti  pola  kemunculan  data hotspot selama  kurun waktu  8  tahun  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur.  Luas  area kebakaran akan menurun saat intensitas jumlah data hotspot juga ikut menurun, begitu juga sebaliknya.
Hasil analisis karekteristik kebakaran selain hubungan antara luas kebakaran  dengan  data  jumlah  titik  api  ( hotspot ),  terdapat hubungan  antara  luas  kebakaran  dengan  durasi  kebakaran  dan hubungan  antara  laju  kebakaran  dan  peningkatan  luas  area terbakar yang disajikan dalam bentuk grafik Gambar 6.
Gambar 6 Grafik hubungan luas areal kebakaran dan durasi kebakaran
Gambar  6  menjelaskan  bahwa  hubungan  durasi  kebakaran  dan durasi kebakaran adalah berbanding lurus, dimana semakin lama jumlah hari terjadinya kebakaran maka semakin bertambah pula luas areal kebakaran yang terjadi di Kabupaten Tanjung Jabung timur.  Kejadian  kebakaran  terparah  di  Kabupaten  Tanjung Jabung Timur terjadi pada tahun 2015 dan Tahun 2019 dengan durasi kebakaran selama kurun waktu 8 tahun yaitu 24 hari pada tahun 2015 dan 23 hari pada tahun 2019.
Gambar 7 Grafik Laju Kebakaran terhadap Luas Kebakaran Kabupaten Tanjung Jabung Timur Berdasarkan  hasil  analisis,  hubungan  antara  laju  kebakaran dengan peningkatan luas kebakaran ditunjukkan pada Gambar 7 yaitu pertambahan luas kebakaran berbanding lurus dengan laju kebakaran.  Pada  tahun  2016  laju  kebakaran  di  Kabupaten Tanjung  Jabung  Timur  mulai  mengalami  penurunan hingga tahun  2018.  Hal  tersebut  menandakan  adanya  keberhasilan pemerintah  maupun stakeholder dalam  upaya  pencegahan kebakaran  lahan  gambut  dan  pemulihan  lahan  gambut  yang terbakar.  Namun  tahun  2019  kebakaran  besar  lahan  gambut kembali terjadi.

## 4.4. Analisis Indeks Kekeringan Meteorologis Metode SPI
Analisis indeks kekeringan periode 2 minggu menggunakan data hujan CHIRPS  kumulatif per dua  minggu. Berdasarkan analisis data curah hujan selanjutnya menghitung nilai SPI menggunakan Persamaan  (6)  ataupun  Persamaan  (8).  Namun,  beberapa parameter seperti mean rata – rata ( 𝑥̅) , standar deviasi (s), lamda (£) , beta (β), (α), dan frekuensi kejadian 0 (q) diperlukan sebelum mendapatkan  nilai  SPI.  Berikut  merupakan  contoh  perhitungan nilai  SPI  pada  grid  B1  untuk  bulan  Januari  I.  Kemudian  nilai indeks  kekeringan  tersebut  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik. Gambar 5 menunjukkan grafik nilai indeks kekeringan di grid B1.
Gambar 8. Grafik Nilai Indeks Kekeringan SPI Periode 2 minggu grid B1
Setelah  nilai  SPI  didapatkan,  ditentukan  tingkat  kekeringan berdasarkan tabel klasifikasi tingkat kekeringan yang menunjukkan tingkat kekeringan untuk grid B1 dari tahun 2013 hingga tahun 2020. Berikut hasil tingkat kekeringan tahun 2015 untuk tahun lainya dapat dilihat pada lampiran.
Tabel 4. Klasifikasi nilai SPI Grid B1 Tahun 2015
Bulan/Tahun 2015 Tingkat Kekeringan Januari I -1.0731 Cukup Kering Januari II -0.6194 Mendekati Normal Februari I -0.6181 Mendekati Normal Februari II -1.0484 Cukup Kering Maret I 0.6844 Mendekati Normal Maret II -0.3454 Mendekati Normal April I -0.2159 Mendekati Normal April II 0.2947 Mendekati Normal Mei I 1.3600 Cukup Basah Mei II -1.7478 Sangat Kering Juni I -0.4533 Mendekati Normal Juni II -1.1503 Cukup Kering Juli I -0.7695 Mendekati Normal Juli II -1.7899 Sangat Kering Agustus I -0.4629 Mendekati Normal Agustus II -1.1503 Cukup Kering September I -2.2717 Amat Sangat Kering September II -1.7090 Sangat Kering Oktober I -2.0562 Amat Sangat Kering Oktober II -2.0231 Amat Sangat Kering November I -0.9510 Mendekati Normal November II -0.2630 Mendekati Normal Desember I 1.4933 Cukup Basah Desember II -0.0845

## Mendekati Normal
Berdasarkan hasil analisis kekeringan grid B1 tahun 2013 – 2020. Tahun 2014 klasifikasi tingkat kekeringan minimum amat sangat kering terjadi pada bulan Maret dengan  nilai SPI  -2,9880. Pada tahun  2015  nilai  SPI  minimum  terjadi  pada  bulan  September-I dengan  klasifikasi  tingkat  kekeringan  Amat  Sangat  Kering dengan  nilai  SPI  -2,2717.  Selain  pada  bulan  September  tingkat kekeringan  pada  tahun  2015  terjadi  pada  bulan  Oktober klasifikasi  tingkat  kekeringan  Amat  sangat  kering  dengan  nilai SPI  -2,0562.  Tahun  2016  dan  tahun  2017  klasifikasi  tingkat kekeringan  minimum  dengan    amat  sangat  kering  dengan  nilai SPI  -2,0668  ,  -2,5071  yang  terjadi  pada  bulan  April  dan  Juli. Tahun  2019  tingkat  kekeringan  terjadi  pada  bulan  November dengan  nilai  minimum  SPI  -2,5809  klasifikasi  amat  sangat kering.  Kondisi  tingkat  kekeringan  dengan  klasifikasi  cukup kering  dengan  nilai  SPI  minimum  -1,3911  terjadi  pada  bulan Februari tahun 2020. Pada tahun 2013 dan tahun 2018 klasifikasi tingkat kekeringan dalam kategori mendekati normal dengan nilai SPI  terkecil  -0,8941  dan  -0,8536  terjadi  pada  bulan  Mei  dan April.  Berdasarkan  uraian  di  atas  dapat  direkapitulasi  tingkat kekeringan  beserta  nilai  SPI  minimum  pada  setiap  tahunnya. Tabel 5.  menunjukkan rekapitulasi tingkat kekeringan  dan  nilai SPI minimum setiap Tahunnya.

## Tabel 5 Tingkat Kekeringan Minimum Grid B1

## 4.5. Hubungan Indeks Kekeringan dengan Kejadian Kebakaran
Perubahan  iklim bukan satu-satunya penyebab kebakaran hutan dan  lahan,  tetapi  tingkat  kekeringan  yang  lebih  tinggi  dapat meningkatkan  resiko  kebakaran  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung Timur.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  indeks  kekeringan  dan tingkat  kekeringan  yang  telah  didapat  maka  disajikan  dalam bentuk  tabel  untuk  hasil  rekapitulasi  klasifikasi  kondisi  tingkat kekeringan  terhadap  kejadian  kebakaran  dan  grafik  yang menunjukkan korelasi antara indeks kekeringan dengan kejadian kebakaran  yang  terjadi  dalam  kurun  waktu  8  tahun  dari  tahun 2013  sampai  tahun  2020.  Grafik  hubungan  indeks  kekeringan terhadap  banyaknya  jumlah hotspot di  Kabupaten  Tanjung Jabung Timur disajikan pada Gambar 6. berikut.
Gambar 9. Grafik Indeks Kekeringan terhadap titik panas ( hotspot ) Grid B1
Berdasarkan  hasil analisis  dapat disimpulkan bahwa setiap grid memiliki trendline nilai  SPI  yang  hampir  sama  tetapi  memiliki titik hotspot yang  berbeda.  Jumlah  titik hotspot tertinggi  yang terjadi  pada  grid  B1  pada  bulan  September  tahun  2019  dengan jumlah titik hotspot 738 titik. Berdasarkan hasil perhitungan nilai SPI  pada  grid  B1  bulan  September  2019  dihasilkan  tingkat kekeringan  dalam  klasifikasi  sangat  kering  dengan  nilai  SPI  - 1,5712.  Hal  ini  menunjukkan  adanya  korelasi  antara  Nilai  SPI yang rendah ditandai dengan munculnya titik api dengan jumlah yang  relatif  banyak.  Kejadian  kebakaran  juga  menunjukkan bahwa luas area kebakaran bertambah seiring dengan terjadinya kekeringan ditandai munculnya data hotspot yang juga meningkat yang disajikan pada Gambar 7.
Gambar 10. Grafik Indeks Kekeringan terhadap Luas Kebakaran Kabupaten Tanjung Jabung Timur Periode kering yang terjadi di Kabupaten Tanjung Jabung Timur erat kaitannya dengan kejadian kebakaran yang terjadi di wilayah tersebut. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 4.10 yang merupakan hasil rekapitulasi tingkat kekeringan dan luas areal terbakar saat terjadi  kekeringan  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  yang mempunyai  bentuk  fluktuatif  dari  tahun  ke  tahun.  Kenaikan jumlah hotspot bersamaan  dengan  terjadinya  musim  kemarau dimana  kondisi  tingkat  kekeringan  dalam  klasifikasi  sangat kering.

## 5. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh  beberapa  kesimpulan sebagai berikiut :
1. Sebaran data Hotspot di Kabupaten Tanjung Jabung Timur tahun 2013 hingga tahun 2020 jumlah hotspo t terjadi pada bulan September tahun 2019 dengan jumlah 738 titik dengan confidence level >60%.
2. Karakteristik kebakaran Kabupaten Tanjung Jabung Timur dalam kurun waktu selama 8 tahun sejak tahun 2013 sampai tahun  2018  dengan  jumlah  luas  area  terbakar  151.815  Ha dengan durasi kebakaran selama 261 hari dan laju kebakaran 6381.762 ha/hari.  Selama  kurun  waktu  8  tahun  luas  area terbakar terbesar terjadi pada tahun 2019 dengan luas 75.042 Ha  yang  terjadi  kebakaran  berturut  turut  pada  bulan Agustus, September, dan Oktober.
3. Berdasarkan  hasil  analisis  indeks  kekeringan  meteorologis dengan Standardized  Precipitation  Index (SPI)  diperoleh beberapa  kejadian  kebakaran  yang  justru  terjadi  atau dipenggaruhi  oleh  indeks  kekeringan  dengan  nilai  SPI minimum  -2,5809 pada  tahun  2019 bulan  Oktober  dengan klasifikasi  amat  sangat  kering.  Hubungan  antara  kondisi kekeringan  dan  kejadian  kebakaran  di  Kabupaten  Tanjung Jabung  Timur  berbanding  lurus  semakin  rendah  nilai  SPI yang  dihasilkan  maka  semakin  banyak  jumlah  titik  panas ( hotspot ).
Saran- Saran  yang dapat diberikan dari hasil penelitian tersebut adalah:
1. Analisis  karakteristik  kebakaran  dari  lahan  gambut Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  menghasilkan  beberapa areal bekas kebakaran pada areal yang sama dan berulang, oleh  karena  itu  diharapkan  dilakukan  tindakan  perbaikan seperti  penyiraman  ( re-watering )  lahan  gambut  pada  areal yang sangat mudah terbakar.
No Tahun Nilai SPI minimum Bulan Tingkat Kekeringan 1 2013 -0.8941 Mei-I Mendekati Normal 2 2014 -2.9880 Maret-II Amat Sangat Kering 3 2015 -2.2717 Sep-I Amat Sangat Kering 4 2016 -2.0668 April-I Amat Sangat Kering 5 2017 -2.5071 Juli-II Amat Sangat Kering 6 2018 -0.8536 Apr-I Mendekati Normal 7 2019 -2.5809 Nov-II Amat Sangat Kering 8 2020 -1.3911 Feb-II Cukup Kering
2. Perlu adanya penelitian lebih lanjut membandingkan dengan metode  kekeringan  lahan  lainnya,  serta  memperhitungkan faktor lain dari kebakaran lahan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Strydom  and  M.  J.  Savage,  “A  spatio-temporal analysis of fires in South Africa,” S. Afr. J. Sci. , vol. 112, no.11–12,pp.1–8,2016,doi:
10.17159/sajs.2016/20150489.
[2] E.  I.  Putra,  D.  Rahmadika,  and  F.  Husni,  “Hubungan Curah  Hujan Dan Titik Panas (Hotspot)  Kebakaran  Di Hutan  Lindung  Gambut  (Hlg)  Londerang,  Provinsi Jambi  Rainfall  Patterns  and  Fires  in  Londerang  Peat Protection Forest, Jambi Province,” J. Trop. Silvic. , vol. 12, no. 3, pp. 129–134, 2021.
[3] A. Pratama, H. M. Agiel, and A. A. Oktaviana, “Evaluasi Satellite  Precipitation  Product  (GSMaP,  CHIRPS,  dan IMERG) di Kabupaten Lampung Selatan,” J. Sci. Appl. Technol. ,vol.6,no.1,p.32,2022,doi:10.35472/jsat.v6i1.7 02.
[4] J.  S.  Novitasari,  A.  M.  Sri  Harto,  and  R.  Jayadi, “Pengaruh  karakteristik  gambut  terdegradasi  terhadap kebakaran lahan gambut (Studi kasus lahan gambut PLG Blok  A  di  Kalimantan  Tengah),” Pros.  Semin.  Nas. Lingkung.  Lahan  Basah  Vol.  3  Nomor  2 ,  vol.  3,  no. April,  pp.  347–351,  2018,  [Online].  Available: http://snllb.ulm.ac.id/prosiding/index.php/snllb- lit/article/view/77/75#.
[5] D.  Adlina,  R.  Oktaverina,  E.  Suhartanto,  and  S. Wahyuni,  “Validasi  Data  Curah  Hujan  Satelit  TRMM (Tropical  Rainfall  Measuring  Mission)  dengan  Pos Stasiun  Hujan  pada  Sub  DAS  Keduang  Kabupaten Wonogiri,  Provinsi  Jawa  Tengah,” J.  Teknol.  dan Rekayasa Sumber Daya Air , vol. 2, no. 1, pp. 265–276, 2022, [Online]. Available: https://jtresda.ub.ac.id/.
[6] J.  Teknik,  N.  Hidayati,  S.  Sutikno,  and  N.  Qomar, “Analisis Karakteristik Spasial Dan Temporal,” vol. 16, pp. 116–122, 2022.
[7] P. Website and L. Fire, “Panduan Website LAPAN Fire Hotspot versi 2.0 (Juli 2020) 1.,” vol. 0, no. Juli, pp. 1– 11, 2020.
[8] N. Widodo, “Analisis Dan Pemetaan Indeks Kekeringan Meteorologis Menggunakan Data Satelit Trmm Dari 36 Titik  Stasiun  Bmkg  Di  Pulau  Sumatera,”  Institut Pertanian Bogor, 2013.
[9] Zainuddin,  Rosyani,  and  B.  Haryadi,  “Partisipasi Masyarakat  Dalam  Pencegahan  dan  Pengendalian Kebakaran  Lahan  Gambut  Di  Hutan  Lindung  Gambut (HGL)  Londerang  Provinsi  Jambi,” J.  Pembang. Berkelanjutan , vol. 1, no. 1, pp. 16–39, 2019, [Online]. Available: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101.
[10] N. Febrianti, K. Murtilaksono, and B. Barus, “Analisis Model Estimasi Tinggi Muka Air Tanah Menggunakan Indek  Kekeringan,” J.  Penginderaan  Jauh  dan Pengolah. Data Citra Digit. , vol. 15, no. 1, pp. 25–36, 2018, doi: 10.30536/j.pjpdcd.2018.v15.a2867.
[11] K. S. Astuti, I. Ridwan, and S. Sudarningsih, “Analisis Tingkat  Kekeringan  Lahan  Gambut  di  Kalimantan Selatan Berdasarkan Data Citra Landsat 8 OLI/TIRS,” J. Fis. Flux J. Ilm. Fis. FMIPA Univ. Lambung Mangkurat , vol.18,no.2,p.119, 2021, doi: 10.20527/flux.v18i2.9480.
[12] M.  D.  P.  Riyadi,  Y.  Setiawan,  and  M.  Taufik,  “Pola Distribusi  Spasial-Temporal  Hotspot  dan  Variasi Standardized  Precipitation  Index  pada  Lahan  Gambut Tropis di Kepulauan Meranti, Riau,” J. Ilmu Lingkung. , vol. 20, no. 3, pp. 457–464, 2022, doi: 10.14710/jil.20.3.457-464.

## NOMENLAKTUR PERSAMAAN
𝑔(𝑥) = 1 𝛽 𝛼 𝛤(𝛼) 𝑥 𝛼−1 𝑒 −𝑥 𝛽 ⁄ (1)
= 1 4(ln(𝑥̅)− Ʃ ln(𝑥) 𝑛 ) (1 + √1 + 4(ln(𝑥̅)− Ʃ ln(𝑥) 𝑛 3 ) (2)
𝛼 = 𝑥̅ 2 𝑠 2 (3)
𝛽 = 𝑥̅ 𝛼 (4)
𝛤(𝛼) = ∫ 𝑥 𝛼−1 𝑒 −𝑥 𝑑𝑥 ∞ 0
(5) 𝐺(𝑥) = ∫ 𝑔(𝑥)𝑑𝑥 𝑥 0 = 1 𝛽 𝛼 𝛤(𝛼) ∫ 𝑥 𝛼−1 𝑒 −𝑥 𝛽 ⁄ 𝑑𝑥 𝑥 0 (6)
(𝑥) = 1 𝛤(𝛼) ∫ 𝑡 𝛼−1 𝑒 −𝑡 𝑑𝑡 𝑡 0 (7)
𝐻(𝑥) = 𝑞 + (1 − 𝑞)𝐺(𝑥) (8)
= 𝑆𝑃𝐼 = − (𝑡 − 𝑐 0 +𝑐 1 𝑡+𝑐 2 𝑡 2 1+𝑑 1 𝑡+𝑑 2 𝑡 2 +𝑑 3 𝑡 3 ) untuk 0 < H( x ) ≤ 0.5 (9)
𝑍 = 𝑆𝑃𝐼 = + (𝑡 − 𝑐 0 +𝑐 1 𝑡+𝑐 2 𝑡 2 1+𝑑 1 𝑡+𝑑 2 𝑡 2 +𝑑 3 𝑡 3 ) untuk 0.5 < H( x ) ≤ 1.0  (10)
𝑡 = √𝑙𝑛 ( 1 (𝐻(𝑥)) 2 ) untuk 0 < H( x ) ≤ 0.5 (11)
𝑡 = √𝑙𝑛 ( 1 (1.0−𝐻(𝑥)) 2 ) untuk 0.5 < H( x ) ≤ 1.0 (12)
c
0 = 2,515517 c 1 = 0,802853 c 2 = 0,010328 d 1 = 1,432788
d 2 = 0,189269
d 3 = 0,001308