## PEMANFAATAN DATA MODIS UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH BEKAS TERBAKAR ( BURNED AREA ) BERDASARKAN PERUBAHAN NILAI NDVI DI PROVINSI KALIMANTAN TENGAH TAHUN 2009
Suwarsono, Fajar Yulianto, Parwati, dan Totok Suprapto Peneliti Bidang PSDAL, Pusbangja, LAPAN e-mail: landsono@yahoo.com

## ABSTRACT
Land  and  forest  fire  are  the  natural  disasters  that  often  occur  in  Indonesian regions,  especially  Sumatera  and  Kalimantan.  The  disasters  cause  deep  impacts  to environments and human beings, so it is necessary to conduct mitigation. The research area  took  place  in  Central  Kalimantan  Province.  The  objective  of  the  research  is  to applicate  the  MODIS  remote  sensing  imagery  for  supporting  the  land  and  forest  fire mitigation  efforts,  that  is  identifying  the  burned  area.  The  analyzing  is  done  by  using methods of NDVI changes before and after land and forest burned periods in 2009 . The stages  of  the  research  consist  of;  fire  hotspot  frequency  analyzing,  NDVI  changes calculation, threshold of NDVI changes establishing, and burned area estimation based on  the  threshold  result.  The  results  of  the  research  show  that  the  burned  area  in Central  Kalimantan  can  be  identified  by  using  MODIS  based  on  NDVI  changes.  The total numbers of burned area in 2009 are 122.900 hectares, most of them  occured in Pulangpisau, Kapuas, Katingan and Kotawaringin District. The results are needed to be verified in the next further research based on the field survey and or by using the high resolution imageries such as Landsat, SPOT-2 or 4, ALOS, Ikonos or Quickbird. Key Words: MODIS, Burned Area, NDVI, Central Kalimantan

## ABSTRAK
Kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  sering  melanda  wilayah  Sumatera  dan Kalimantan  telah  menimbulkan  dampak  yang  sedemikian  serius  sehingga  perlu dilakukan  upaya-upaya  penanggulangannya.  Salahsatu  bentuk  teknologi  yang  dapat diaplikasikan  untuk  mendukung  kegiatan  penanggulangan  kebakaran  hutan  dan lahan  adalah  teknologi satelit  penginderaan  jauh.  Penelitian  ini  menitikberatkan  pada pemanfaatan  data  penginderaan  jauh  MODIS  untuk  identifikasi  daerah-daerah  bekas kebakaran  hutan  dan  lahan  (Burned  area).  Data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian ini  adalah  NDVI  yang  dihasilkan  dari  data  MODIS  16  harian  selama  kurun  waktu 2009.  Analisis  dilakukan  dengan    menggunakan  metode  perubahan  nilai  NDVI  yang diekstraksi dari data MODIS 16 harian, yaitu dengan membandingkan perubahan nilai NDVI    sebelum  dan  sesudah  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Tahapan  analisis  meliputi; analisis frekuensi hotspot untuk menentukan puncak terjadinya kebakaran hutan dan lahan,  analisis  perubahan  nilai  NDVI,  penghitungan  nilai  ambang  batas  perubahan nilai  NDVI  yang  mereprentasikan  daerah  bekas  terbakar,  dan  analisis  daerah  bekas terbakar berdasarkan nilai ambang batas yang diketahui.  Penelitian ini menyimpulkan bahwa Daerah bekas terbakar  di Provinsi Kalimantan Tengah dapat diidentifikasi dari citra  Terra/Aqua  MODIS  berdasarkan  perubahan    nilai  NDVI.  Luas  daerah  bekas terbakar di Provinsi Kalimantan Tengah selama kurun waktu musim kebakaran tahun 2009  (Juni  –  Oktober)  adalah  122.900  ha yang  sebagian  besar terdapat  di  Kabupaten Pulangpisau, Kapuas, Katingan, dan Kotawaringin Timur.  Masih diperlukan penelitian lebih  lanjut    untuk    mengetahui  tingkat  akurasinya  baik  dengan  survey  lapangan maupun menggunakan citra dengan resolusi spasial lebih tinggi seperti Landsat, SPOT- 2/SPOT-4, ALOS, IKONOS atau Quickbird.
Kata Kunci: MODIS, Burned Area, NDVI, Kalimantan Tengah

## 1  PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  dan  lahan bukan  merupakan  fenomena  asing  lagi di beberapa wilayah Indonesia, terutama Sumatera dan Kalimantan. Istilah kebakaran  hutan  dan  lahan  digunakan oleh  karena  kebakaran  terjadi  tidak hanya pada kawasan hutan yang
menjadi
wilayah pengelolaan Kementerian  Kehutanan,  akan  tetapi juga terjadi pada lahan-lahan non hutan seperti perkebunan, pertanian, dan juga semak  belukar.    Fenomena  alam  ini berkembang menjadi  suatu bentuk bencana alam yang mempunyai dampak terhadap  aspek-aspek  perikehidupan masyarakat.  Kerugian  secara  ekonomis adalah  nyata  seperti  yang  berakibat langsung  terhadap  luas  lahan  yang terbakar  berikut  objek-objek  di  atasnya (tanaman  dan  kayu).  Selain  itu  juga gangguan akibat penyebaran asap kebakaran  terhadap  roda  transportasi darat,  laut  dan  udara.  Gangguan  asap ini  juga  sangat  berdampak  negatif terhadap  kesehatan  masyarakat  seperti munculnya gangguan ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Atas). Dampak lainnya  adalah  terjadinya  degradasi lahan dan menurunnya kualitas lingkungan.
Kebakaran  hutan  di  Sumatera dan  Kalimantan  meningkat  sepanjang musim  kemarau  sekitar  bulan  April hingga  Oktober.  Delapan  provinsi  di Sumatera dan Kalimantan yang ditetapkan sebagai daerah rawan kebakaran  hutan  dan  lahan  adalah Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Lampung, Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah, Kalimantan Timur dan Kalimantan Selatan.  Ke  delapan  provinsi  tersebut menjadi  pusat  perhatian  pemerintah pusat  dalam  penanggulangan  bahaya kebakaran hutan dan lahan. Kondisi ini akan  semakin  parah  apabila  terjadi fenomena  El  Nino  Southern  Oscillation (ENSO)  seperti  yang  terjadi  pada  tahun 1997,
2002, 2004,
dan 2006
(Adiningsih, E., et.al, 2008).
Sedemikian  seriusnya  dampak- dampak yang ditimbulkan oleh kebakaran hutan  dan  lahan  maka  diperlukan upaya-upaya untuk penanggulangannya. Upaya-upaya  penanggulangan  dampak bencana  alam  ini  meliputi  penanganan sebelum  kejadian,  pada  saat  kejadian dan  pasca  terjadinya  kebakaran  hutan dan lahan. Berbagai upaya telah dilakukan  oleh  berbagai  elemen,  baik pemerintah,  swasta,  maupun  lembaga swadaya  masyarakat  dalam  menanggu- langi  bencana  alam  ini.  Dalam  hal  ini peranan  riset  dan  teknologi  sangat diperlukan  untuk  mendukung  kegiatan penanggulangan  tersebut.  Salah  satu bentuk  teknologi  yang  dapat  diapli- kasikan  untuk  mendukung  kegiatan penanggulangan  kebakaran  hutan  dan lahan  adalah  teknologi  satelit  peng- inderaan  jauh.  Telah  banyak  penelitian yang  terkait  dengan  aplikasi  teknologi penginderaan  jauh  untuk  penanggu- langan  kebakaran  hutan  dan  lahan, seperti  pemanfaatan  data  satelit  untuk deteksi  titik  panas  kebakaran  (fire hotspot),  deteksi  sebaran  kabut  asap kebakaran, dan perhitungan emisi kebakaran.  Selain  itu  juga  pemanfaatan data  satelit  untuk  memantau  daerah- daerah  yang  telah  terbakar  (Burned area).  Penelitian  ini  menitikberatkan pada  pemanfaatan  data  penginderaan jauh  MODIS  untuk  identifikasi  daerah- daerah  bekas  kebakaran  hutan  dan lahan (Burned area). Dengan pemanfaatan data  penginderaan  jauh,  diharapkan dapat diketahui daerah bekas kebakaran baik sebaran maupun perkiraan luasannya  secara  relatif  lebih  cepat, murah dan efisien apabila dibandingkan dengan pengukuran langsung di lapangan.
Pemanfaatan  data  penginderaan jauh  untuk  identifikasi  daerah  bekas terbakar  telah  banyak    dilakukan  oleh peneliti-peneliti  di  luar  negeri  dengan berbagai  pendekatan,  seperti  pernah dilakukan  oleh.  Zhang,  Y.H.,  et.al (2003),  Roy,  D.P.,  et.al  (2002),  Epting,
J., et.al (2005), Cocke, A.E., et.al (2005), Smith,  A.M.S.,  et.al  (2002),  dan  Clark,
J., et.al (2003). Zhang,
Y.H., et.al (2003)
melakukan  penelitian  untuk  menghitung burned area bulanan dan estimasi emisi karbon akibat kebakaran hutan menggunakan data SPOT Vegetasi. Metode  yang  digunakan  adalah  analisis perbedaan  nilai  spektral-reflektansi  dan indeks vegetasi data time series multitemporal.  Metode  yang  dikembang- kan    telah  berhasil  mendeteksi  seluruh kebakaran  hutan  berdasarkan  verifikasi dengan data Landsat ETM+ dengan hasil underestimate sekitar 18% lebih rendah. Roy,  D.P.,  et.al  (2002)  melakukan penelitian  tentang  pemetaan  burned area menggunakan data MODIS multitemporal  berdasarkan  perubahan nilai  reflektansi.  Epting,  J.,  et.al  (2005) melakukan  penelitian  untuk  meng- evaluasi parameter indeks dalam penginderaan  jauh  yang  digunakan untuk  mengetahui  kebakaran  hutan dan  lahan  menggunakan  data  Landsat TM  dan  ETM+.  Cocke,  A.E.,  et.al  (2005) melakukan penelitian untuk mem- bandingkan metode analisis burned area yang  dilakukan  dengan  data  Landsat  7 ETM+ berdasarkan perbedaan nilai NBR dibandingkan  dengan  data  lapangan. Smith,  A.M.S.,  et.al  (2002)  melakukan penelitian  untuk  mendeteksi  burned area  menggunakan  data  ATSR-2  dan OPS.  Sedangkan  Clark,  J.,  et.al  (2003) dari Remote Sensing Applications Center,  United  States  Department  of Agriculture,  membuat  suatu  laporan tentang  dukungan  data  penginderaan jauh  untuk  pemetaan  burned  area  di wilayah  selatan  California,  Amerika Serikat.  Dari  laporan  yang  disusun dapat  diketahui  bahwa  banyak  data penginderaan  jauh  bermanfaat  untuk mendukung  penyediaan  data  burned area,  yaitu  SPOT  4  dan  SPOT  5, Landsat,  MODIS,  MASTER,  AIRDAS, ALI, IKONOS, dan Quickbird.
Berdasarkan  hasil-hasil  penelitian sebelumnya dapat diketahui bahwa data penginderaan  jauh  yang  digunakan untuk  analisis  burned  area  sebagian besar berupa data optis dengan berbagai tingkat  resolusi  spasial  seperti  ATSR-2, MODIS,  Landsat,  SPOT-4/5  hingga Ikonos dan Quickbird. Burned area dapat dianalisis  berdasarkan  perubahan  nilai reflektansi, indeks vegetasi, dan indeks- indeks  lainnya  yang  dapat  diekstraksi dari  data  optis  seperti  NBR  (Normalized Burn  Ratio),  dan  CBI  (Composite  Burn Index). Namun demikian, lokasi penelitian sebagian  besar  masih  dilakukan  di  luar negeri,  seperti  di  Rusia,  Sudan,  Afrika bagian Selatan, serta Alaska dan Arizona (Amerika Serikat) yang memiliki kondisi  fisik  alam  dan  iklim  yang berbeda  dengan  Indonesia.  Mengingat pentingnya informasi burned area tersebut,  maka  perlu  dilakukan  studi lebih lanjut dengan mengambil lokasi di Indonesia, terutama pada daerah- daerah  rawan  kebakaran  hutan  dan lahan seperti Sumatera dan Kalimantan.
Gambar 1-1: Lokasi penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi daerah bekas kebakaran  hutan  dan  lahan  dengan menggunakan  data  MODIS  berdasarkan perubahan nilai NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) selama
kurun  waktu  2009.  Lokasi  penelitian adalah  di  Provinsi  Kalimantan  Tengah (Gambar 1-1). Pemilihan Provinsi
Kalimantan  sebagai  lokasi  penelitian karena  daerah  ini  termasuk  daerah rawan  kebakaran  hutan  dan  lahan. Selain itu dari hasil pemantauan hotspot  menunjukkan  bahwa  dalam kurun  waktu  2009  dijumpai  banyak sekali
titik-titik panas
yang
menunjukkan  peningkatan  intensitas kebakaran.
Informasi mengenai perkiraan luas dan sebaran daerah bekas terbakar dari  analisis  data  penginderaan  jauh yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini sangat bermanfaat bagi pemerintah baik pemerintah  pusat,  pemerintah  provinsi dan  pemerintah  kota/kabupaten  dalam rangka pengelolaan lahan pasca kebakaran  terutama  dalam  mendukung upaya-upaya rehabilitasi lahan.

## 2 MATERIAL DAN METODE

## 2.1  Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah NDVI yang dihasilkan  dari  data  MODIS  16  harian selama  kurun  waktu  2009,  yaitu  yang tersedia  mulai  bulan  Januari  hingga Desember. Selama kurun waktu tersebut  terdapat  23  data  MODIS  16 harian, yaitu berdasarkan urutan tanggal Julian Date:
 2009-01  : 1 - 16 Januari 2009
 2009-17  : 17 Januari – 1 Februari 2009
 2009-33  :  2 – 17 Februari 2009
 2009-49  :  18 Februari – 5 Maret 2009
 2009-65  :  6 – 21 Maret 2009
 2009-81  :  22 Maret – 6 April 2009
 2009-97  :  7 – 22 April 2009
 2009-113 :  23 April – 8 Mei 2009
 2009-129 :  9 – 24 Mei 2009
 2009-145 :  25 Mei – 9 Juni 2009
 2009-161 :  10-25 Juni 2009
 2009-177 :  26 Juni-11 Juli 2009
 2009-193 :  12-27 Juli 2009
 2009-209 :  28 Juli-12 Agustus 2009
 2009-225 :  13-28 Agustus 2009  2009-241 :  29 Agustus-13 Sept. 2009
 2009-257 :  14-29 September 2009
 2009-273 :  30 September-15 Okt. 2009
 2009-289 :  16-31 Oktober 2009
 2009-305 :  1-16 November 2009
 2009-321 :  17 November-2 Des. 2009
 2009-337 :  3-18 Desember 2009
 2009-353 :  19-31 Desember 2009
Selain data NDVI, juga digunakan data  hotspot    dari  Terra/Aqua  MODIS bulan  Januari  -  Desember  2009  untuk tingkat  kepercayaan ≥ 80%  dan  Peta Administrasi Indonesia.

## 2.2  Metode Analisis
Analisis dilakukan dengan menggunakan  metode  perubahan  nilai NDVI  yang  diekstrak  dari  data  MODIS 16  harian,  yaitu  dengan  membanding- kan perubahan nilai NDVI  sebelum dan sesudah  kebakaran  hutan  dan  lahan. Secara  lebih  rinci,  tahapan  analisis sebagai berikut:
 Analisis  frekuensi  hotspot  bulanan selama tahun 2009 di Provinsi Kalimantan  Tengah.  Dari  hasil  ini akan diketahui pola intensitas hotspot, terutama  untuk  mengetahui  puncak terjadinya kebakaran hutan dan lahan.
 Analisis  perubahan  nilai  NDVI  ( ∆ NDVI)  pada  saat  sebelum  dan  setelah puncak kebakaran hutan dan lahan.
 Menghitung nilai ambang batas (threshold) ∆  NDVI  yang  diinter - pretasikan sebagai daerah bekas terbakar.
 Analisis daerah bekas terbakar (Burned  Area).  Analisis  burned  area berdasarkan  perubahan  nilai  NDVI sebelum dan setelah kebakaran,
berdasarkan riset yang pernah
dilakukan  oleh  Zhang,  Y.H.,  et.al (2003) secara sederhana dapat dirumuskan sebagai berikut:
BA  = ∆ NDVI > T i (2-1) ∆ NDVI  =  NDVI pre – NDVI post (2-2)
dimana:
BA : Burned Area ∆ NDVI : perubahan NDVI NDVI pre : NDVI sebelum kebakaran NDVI post : NDVI setelah kebakaran T i :  nilai Threshold
Ti  merupakan  nilai  ambang  batas ∆ NDVI  untuk burned area yang diperoleh dengan mengkalkulasi nilai-nilai ∆ NDVI pada beberapa sampel citra yang secara nyata di lapangan benar-benar terbakar.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Analisis Sebaran Hotspot
Jumlah hotspot di Provinsi Kalimantan Tengah selama bulan Januari  –  Oktober  2009  adalah  11.897. Sebaran hotspot paling banyak terdapat di Kabupaten Pulangpisau (3.059 hotspot), Kapuas (2.588 hotspot), Katingan (1.401 hotspot) dan Kotawaringin  Timur  (1.144  hotspot) (Tabel  3-1).  Hotspot  mulai  mengalami peningkatan  pada  bulan  Agustus  dan mencapai puncak
pada bulan September, yaitu dengan jumlah hotspot 10.739.  Pada  bulan  Oktober,  jumlah hotspot  mengalami  penurunan  menjadi 165 hotspot (Gambar 3-1).
Gambar 3-1: Distribusi  hotspot  per  bulan di Provinsi Kalimantan Tengah selama bulan Januari – Oktober 2009
Tabel 3-1: JUMLAH HOTSPOT PER

## KABUPATEN DI PROVINSI
KALIMANTAN  TENGAH  SE- LAMA  BULAN  JANUARI  – OKTOBER  2009  (SUMBER  :
DATA TERRA/AQUA MODIS) No.  Kota/Kabupaten Jumlah Hotspot 1. Pulangpisau 3.059 2. Kapuas 2.588 3. Katingan 1.401 4. Kotawaringin Timur 1.144 5. Kotawaringin Barat 699 6. Seruyan 607 7. Barito Selatan 545 8. Kota Palangkaraya 409 9. Barito Timur 373 10.  Sukamara 346 11.  Gunungmas 299 12.  Barito Utara 243 13.  Murungraya 140 14.  Lamandau 80 Jumlah 11.943
Berdasarkan  hasil  ini,  maka  data NDVI  dari  Terra/Aqua  MODIS  yang ditentukan untuk analisis  adalah : Data sebelum puncak kebakaran : data bulan Juli 2009 (Gambar  3-4)  dan  Data setelah puncak kebakaran  :  data  bulan Oktober 2009 (Gambar 3-5).

## a. Penentuan Nilai Ambang Batas
Penentuan  nilai  ambang  batas memerlukan  data  lapangan  atau  data citra resolusi lebih tinggi tepat pada saat kejadian  kebakaran  hutan  dan  lahan.
Namun  pada  penelitian  ini,  dicoba dengan  menggunakan  citra  Terra/Aqua MODIS  pada  saat  benar-benar  terjadi kebakaran. Secara lebih rinci, penentuan  niai  ambang  batas  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
- Memilih  data  citra  Terra/Aqua  MODIS yang secara visual dan nyata menunjukkan kejadian
kebakaran
hutan dan lahan. Ini dapat dilihat dari adanya  sebaran  kabut  asap  yang terlihat pada citra.
- Memilih  data  hotspot  MODIS  pada tanggal  kejadian  kebakaran  hutan  dan lahan  tersebut.  Data  hotspot  dipilih yang  mempunyai  nilai  kepercayaan paling  besar  atau  maksimal,  yaitu 100%.
- Mengintegrasikan data hotspot tersebut dengan nilai ∆ NDVI. Dari sini diketahui  nilai-nilai ∆  NDVI  pada  titik hotspot  dengan  tingkat  kepercayaan 100%  dan  benar-benar  menunjukkan telah  terjadi  kebakaran  hutan  dan lahan.  Nilai  inilah  yang  ditetapkan sebagai  nilai  ambang  batas  untuk penentuan daerah bekas terbakar.
Berdasarkan  analisis  kejadian kebakaran  hutan  dan  lahan  secara visual data Terra/Aqua MODIS, diketahui bahwa telah terjadi kebakaran hutan  dan  lahan  relatif  besar  pada tanggal  5,  13,  19,  25,  26  dan  28 September. Dengan demikian digunakan data  hotspot  MODIS  pada  tanggal tersebut  sebagai  referensi  penentuan threshold.  Diperoleh  sebanyak  175  titik hotspot  dengan  tingkat  kepercayaan 100%  dan  berlokasi  tepat  pada  pusat- pusat  kebakaran  pada  tanggal-tanggal tersebut. Gambar 3-2 dan 3-3 berturut- turut  menunjukkan  sebaran  hotspot dengan  tingkat  kepercayaan  100%  yang berlokasi tepat pada pusat-pusat kebakaran  pada  citra  Aqua  MODIS tanggal 13 dan  28 September 2009.
Gambar 3-2: Hotspot    dengan  tingkat kepercayaan 100%  (titik- titik  warna  merah)  yang berlokasi pada pusat-pusat kebakaran  tampak  pada citra  Aqua  MODIS  tanggal 13 September 2009
Gambar 3-3: Hotspot    dengan  tingkat kepercayaan  100%  (titik- titik  warna  merah)  yang berlokasi pada pusat-pusat kebakaran  tampak  pada citra  Aqua  MODIS  tanggal 28 September 2009
Asap  kebakaran  terlihat  secara nyata dan mengindikasikan bahwa pada kedua  tanggal  tersebut    telah  terjadi kebakaran hutan dan lahan.
Perhitungan secara
statistik terhadap  175  sampel  nilai ∆  NDVI diperoleh nilai rata-rata ∆ NDVI =  0.21.
Nilai  ini  ditetapkan  sebagai  threshold untuk penentuan burned area.

## b. Penentuan Burned Area
Pada perhitungan awal, penentuan Burned area dilakukan dengan menggunakan  persamaan  2-1,  yaitu berdasarkan  nilai ∆  NDVI yang  melebihi nilai  ambang  batas  (Ti).  Pada  analisis selanjutnya, ternyata belum tentu semua nilai ∆ NDVI yang berada di atas ambang  batas  merupakan  Burned  area. Hal ini disebabkan karena yang
terdeteksi
sebenarnya merupakan daerah-daerah yang mengalami perubahan  penutupan  lahan  secara drastis  dari  lahan  bervegetasi  menjadi lahan  terbuka.  Perubahan  ini  bisa  jadi tidak hanya disebabkan oleh kebakaran hutan  dan  lahan,  akan  tetapi  oleh penyebab  yang  lain,  seperti  pembukaan lahan dengan cara tidak membakar dan konversi lahan lainnya.
Oleh  sebab  itu  persamaan  2-1 mensyaratkan keberadaan hotspot sebagai  pemfilternya.  Dimana  hasil  dari persamaan 2-1 yang sebelumnya ditemukan  adanya  hotspot  saja  yang benar-benar  merupakan  Burned  area. Dengan demikian persamaan 2-1 dimodifikasi menjadi:
BA  = ∆ NDVI (FHS) > T i (3-1)
dimana:
FHS : Hotspot BA
: Burned Area
∆ NDVI: perubahan NDVI
T i :  nilai Threshold
Perhitungan dengan menggunakan persamaan 3-1 memberikan hasil Burned Area seperti tampak pada  Gambar 3-6. Gambar  tersebut    menunjukkan  contoh hasil  analisis  Burned  area  setelah dilakukan perbesaran (zooming) di sebagian wilayah Kabupaten Pulangpisau-
Kalimantan Tengah. Data sebelum puncak  hotspot  (A),  setelah  puncak hotspot  (B),  dan  hasil  analisis  Burned area  (C).  Mencermati  hasil  analisis tersebut tampak bahwa luas dan persebaran  Burned  area  pada  Gambar (C)  secara  visual  relatif  lebih  kecil  bila dibandingkan  dengan  Gambar  (B).  Pada Gambar  (B)  warna  merah  gelap  yang mengindikasikan  lahan  terbuka  tampak lebih  luas.  Dengan  demikian  dapat dipahami  bahwa  hasil  analisis  Burned area  dalam  penelitian  ini  bersifat  under estimate, yaitu bahwa luas yang terdeteksi  lebih  kecil  dibandingkan  luas yang  sebenarnya  di  lapangan.  Untuk mengetahui  seberapa  besar  akurasi hasil perhitungan perlu dilakukan verifikasi  lapangan  atau  analisis  lebih lanjut menggunakan citra dengan resolusi spasial lebih tinggi.
Berdasarkan  hasil  perhitungan secara  keseluruhan  dapat  diketahui estimasi  luas  daerah  bekas  kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Kalimantan Tengah  pada  tahun  2009,  yaitu  seluas 122.900  hektar,  yang  sebagian  besar terdapat  di  Kabupaten  Pulangpisau (31.500 ha), Kapuas (27.700 ha), Katingan  (14.600  ha)  dan  Kotawaringin Timur  (10.000  ha)  (Tabel  3-2  dan Gambar  3-7).   Salah satu yang  menarik dari  hasil  analisis  Burned  area  ini adalah  terdapat  kesesuaian  urutan antara  perkiraan  luas  bekas  daerah kebakaran  hutan  dan  lahan  dengan jumlah  hotspot  di  setiap  kabupaten. Namun demikian, perlu menjadi perhatian dari hasil analisis Burned area menggunakan  citra  Terra/Aqua  MODIS, yaitu  ;  informasi  peta  yang  dihasilkan dari  kegiatan  ini  diperuntukan  untuk skala  provinsi,  karena  menggunakan data Terra/Aqua MODIS yang mempunyai resolusi spasial menengah (1000 meter). Untuk  membuat  informasi  peta  yang serupa pada skala tingkat Kota/ Kabupaten  perlu  menggunakan  data satelit  dengan  resolusi  lebih  tinggi, seperti  SPOT-2/SPOT-4  atau  ALOS.

## Tabel 3-2: ESTIMASI  LUAS  DAERAH  BEKAS  KEBAKARAN  HUTAN  DAN  LAHAN  DI PROVINSI KALIMANTAN TENGAH TAHUN 2009
No. Kota/Kabupaten Luas (Ha) 1. Pulangpisau 31.500 2. Kapuas 27.700 3. Katingan 14.600 4. Kotawaringin Timur 10.000 5. Sukamara 7.600 6. Kotawaringin Barat 6.600 7. Seruyan 5.900 8. Gunungmas 4.500 9. Barito Timur 4.000 10..  Kota Palangkaraya 3.600 11.  Barito Utara 3.100 12.  Barito Selatan 2.700 13.  Murungraya 800 14.  Lamandau 300 Jumlah 122.900
Gambar 3-4: Peta  Citra  Satelit  Terra/Aqua  MODIS  Provinsi  Kalimantan  Tengah  Juli 2009  (sebelum  puncak  hotspot/bulan  September).  Keterangan  citra berupa nilai TKV untuk merepresentasikan NDVI
Gambar 3-5: Peta Citra  Satelit  Terra/Aqua  MODIS  Provinsi Kalimantan  Tengah  Tahun 2009 (setelah puncak hotspot/bulan September). Keterangan citra berupa nilai TKV untuk merepresentasikan NDVI
Gambar 3-6: Perbesaran hasil analisis Burned area sebagian wilayah Kabupaten Pulang Pisau  -  Kalimantan  Tengah.  Data  sebelum  puncak  hotspot  (A),  setelah puncak hotspot (B), dan hasil analisis Burned area (C)

## Gambar 3-7: Peta  Daerah  Bekas  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di  Provinsi  Kalimantan Tengah Tahun 2009

## 4 KESIMPULAN
Daerah bekas terbakar di Provinsi Kalimantan Tengah dapat diidentifikasi dari citra Terra/Aqua MODIS  berdasarkan  perubahan    nilai NDVI.    Luas  daerah  bekas  terbakar  di Provinsi  Kalimantan  Tengah  selama kurun  waktu  musim  kebakaran  tahun 2009  (Juni  –  Oktober)  adalah  122.900 ha  yang  sebagian  besar  terdapat  di Kabupaten Pulangpisau, Kapuas,
Katingan,  dan  Kotawaringin  Timur. Perlu  menjadi  catatan  bahwa  model analisis  Burned  area  dalam  penelitian ini bersifat under estimate.
Oleh  karena  hasil  penelitian  ini belum  dilakukan  verifikasi,  maka  perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk memverifikasi  dan  mengetahui  tingkat akurasinya baik dengan survei lapangan maupun  menggunakan  citra  dengan resolusi  spasial  lebih  tinggi  seperti Landsat, SPOT-2/SPOT-4, ALOS, IKONOS atau Quickbird.

## DAFTAR RUJUKAN
Adiningsih E.S., Roswintiarti, O., Buono, A.,  Suwarsono,  Ramadhan,  A., Ismail,  A.,  Dyahwathi,  N.,  2008. Climatic  Change  and  Fire  Risks  in Indonesia.  Final  Report Submitted to Center for International Forestry  Research  (CIFOR)  Bogor Indonesia.
Clark,  J.,  Parsons,  A.,  Zajkowski,  T.,  &
Lannom, K., 2003. Remote Sensing Imagery  Support  for  Burned  Area Emergency  Response  Teams  on 2003 Southern California Wildfires. Project Report Operations, Remote
Sensing Applications Center, United States Department of Agriculture.
Cocke,  A.E.,  Fule,  P.Z.,  &  Crouse,  J.E.,
2005. Comparison of Burn Severity Assessments using Differenced Normalized  Burn Ratio  and  ground data.    International  Journal  of Wildland Fire. 14, 189-198.
Epting,  J.,  Verbyla,  D.,  &  Sorbel,  B.,
2005. Evaluation of Remotely
Sensed  Indices  for  Assessing  Burn Severity  in  Interior  Alaska  using Landsat  TM  and  ETM+.    Remote Sensing  and    Environment.  96,
328-239.
Howard, J.A., 1996.  Penginderaan Jauh Untuk  Sumberdaya  Hutan,  Teori dan Aplikasi. Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Mitchell,  B.,  Setiawan,  B.,  &  Rahmi, D.H.,  2003.  Pengelolaan  Sumber- daya  dan  Lingkungan.    Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Roy,  D.P.,  Lewis,  P.  E.,  &  Justice,  C.O.,
2002.  Burned  Area  Mapping  using Multi-temporal  Moderate  Spatial Resolution  Data  -  a  bi-directional Reflectance Model-based Expectation
Approach.    Remote  Sensing  and Environment. 83, 263-286.
Smith,  A.M.S.,  Wooster,  M.J.,  Powell, A.K.,  &  Usher,  D.,  2002.  Texture Based Feature Extraction: Application to  Burn  Scar  Detection  in  Earth Observation Satellite Sensor Imagery.    International  Journal  of Remote Sensing. 23, 1733-1739. Sutanto, 1995. Penginderaan Jauh Dasar.  Gadjah  Mada  University
Press, Yogyakarta. Zhang,  Y.H.,  Wooster,  M.J.,  Tutubalina,
O., & Perry, G.L.W., 2003.
Monthly  Burned  Area  and  Forest Fire Carbon Emission Estimates for the  Russian  Federation  from  SPOT VGT. Remote Sensing and Environment. 87, 1-15.

## Singkatan-singkatan :
MODIS : Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer NDVI : Normalized Difference Vegetation Index TM : Thematic Mapper ETM + : Enhanced Thematic Mapper + NBR : Normalized Burn Ratio SAVI : Soil Adjusted Vegetation Index MSAVI : Modified Soil Adjusted Vegetation Index PC2 : Principal Component 2 TC2 : Tasseled Cap –greenness TC3 : Tasseled Cap –wetness BT : Brightness temperature MASTER : MODIS/ASTER Airbone Simulator AIRDAS : Airborne Infrared Disaster Assessment System ALI : Advanced Land Imager