JIFP (Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya), Vol. 4, No. 1, Juni 2020, 16 - 20 ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print): 2614-7467
ANALISIS DISTRIBUSI SUHU MAKSIMUM DAN KELEMBABAN RATA-RATA UNTUK MITIGASI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN (STUDI KASUS: KABUPATEN MUARO JAMBI)
Rustan 1 , Linda Handayani 1
1 Program Studi Fisika, Universitas Jambi, Jambi, Indonesia
Email: rustan.rustan@unja.ac.id

## Abstrak
Telah  dilakukan  penelitian  tentang  distribusi  beberapa  parameter  metereologi  saat  terjadi  kebakaran  hutan  dan  lahan  di kabupaten Muaro Jambi. Parameter metereologi yang digunakan adalah suhu maksimum dan kelembaban rata-rata harian kabupaten  Muaro  Jambi  sepanjang  tahun  2019.  Data  tersebut  diolah  menggunakan  Microsoft  Excel  dan  dipetakan menggunakan  perangkat  lunak  Surfer  11  untuk  melihat  distribusi  suhu  maksimum  dan  kelembaban  rata-rata  secara temporal.  Surfer  11  secara default menggunakan  metode  Kriging  dalam  proses gridding data.  Selain  itu  digunakan  juga data jumlah titik panas ( hotspot ) provinsi Jambi tahun 2019 berdasarkan data satelit AQUA/TERRA (LAPAN) untuk melihat distribusi  titik  panas  berdasarkan bulan  dan  kabupaten.  Hasil  yang  diperoleh  yaitu  suhu maksimum  yang  terbesar  berada pada rentang 33.5 ° C – 36 ° C dan kelembaban rata-rata terkecil berkisar 62% – 72%, terjadi pada bulan September 2019. Sedangkan dari pengolahan data hotspot , jumlah titik panas terbanyak terdapat di kabupaten Muaro Jambi dan terjadi pada bulan  September  2019.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kebakaran  hutan  dan  lahan  akan  cenderung  mudah  terjadi  pada kondisi cuaca suhu tinggi dan kelembaban rendah.
Kata Kunci: Karhutla, Kelembaban, Suhu, Surfer 11 , Titik Panas,

## PENDAHULUAN
Provinsi  Jambi  merupakan  daerah  yang rawan  mengalami  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan (Karhutla). Bahkan dalam kurun 5 tahun terakhir, karhutla  di  provinsi  Jambi  sudah  terjadi  setiap tahunnya. Berdasarkan data Kementerian
Lingkungan  Hidup  Republik  Indonesia,  luas wilayah  kebakaran  hutan  dan  lahan  provinsi Jambi  pada  rentang  tahun  2015 –  2020  adalah seluas 182195.51 ha. Khusus pada tahun 2019, luas  karhutla  di  provinsi  Jambi  mencapai  56593 ha,  dimana  hampir  90%  terjadi  pada  lahan gambut.  Hal  tersebut  menempatkan  provinsi Jambi  pada  urutan  ke-9  dari  34  provinsi berdasarkan  total  luas  wilayah  yang  terbakar (Menlhk, 2020).
Kejadian karhutla yang terus berulang dan rutin  terjadi  disebabkan  oleh  faktor  manusia yang sengaja membakar hutan untuk membuka lahan  pertanian.  Mereka  membuka  lahan dengan dibakar dengan alasan biaya yang lebih murah dan waktu yang relatif singkat. Peristiwa karhutla  tersebut  makin  diperparah  dan  tidak terkendali  apabila  didukung  oleh  faktor  cuaca seperti musim kemarau yang terjadi pada tahun 2015  dan  2019.  Pada  tahun  2015,  fenomena El-Nino  mempengaruhi  meluasnya  kebakaran hutan  dan  lahan  di  berbagai  wilayah  di Indonesia,  dimana  waktu  musim  hujan  mundur dari  waktu  yang  seharusnya  dan  menambah panjang  musim  kemarau.  Hal  ini  dibuktikan dengan jumlah titik panas ( hotspot ) pada tahun 2015  dominan  terjadi  antara  bulan  Juli  sampai Oktober (Septianingrum, 2018).
Cuaca  dan  iklim  sangat  berkaitan  dengan erat  dengan  peristiwa  kebakaran  hutan  dan lahan.  Cuaca  dan  iklim  berperan  menentukan mudah  tidaknya  hutan  terbakar,  mempengaruhi proses  penyalaan  dan  penjalaran  api,  dan menentukan  lama  waktu  dan  kapan  terjadinya kebakaran  (Chandler,  1983).  Parameter  utama dari  cuaca  yang  menjadi  penyebab  kebakaran adalah  curah  hujan,  suhu,  dan  kelembaban (Thoha,  2001).  Kebakaran  sangat  rawan  terjadi pada  siang  hari  dengan  suhu  berkisar  30 – 35  °C,  kelembaban  berkisar  70 –  80  %,  dan kadar air bahan bakar < 30%  (Saharjo, 1997).
Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan terkait  pengaruh  cuaca  dan  iklim  terhadap peritiwa kebakaran hutan dan lahan di
Indonesia. Susanti (2013) menggunakan parameter  cuaca  yaitu  curah  hujan  dan  suhu udara  maksimum  selama  3  tahun  di  kota Pontianak  dan  menyimpulkan  bahwa  alam  tidak terlalu  berpengaruh  pada  pembentukan  titik panas  ( hotspot ).  Nugroho  (2018)  menganalisis kejadian karhutla menggunakan parameter suhu maksimum  dan  kelembaban  dan  menyimpulkan bahwa  faktor  kekeringan  mendukung  terjadinya kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Taman  Nasional Gunung  Merbabu.  Namun  data  yang  digunakan terlalu  sedikit  yaitu  hanya  7  hari  pada  8 –  15 Oktober  2018.  Saharjo  (2018)  mendapatkan bahwa  jumlah  curah  hujan  dengan  jumlah  titik panas  ( hotspot )  di  keempat  provinsi,  Riau, Sumatera  Selatan,  Kalimantan  Tengah,  dan Kalimantan  Barat  memiliki  hubungan  yang signifikan dengan korelasi negatif. Artinya makin rendah curah hujan maka makin banyak potensi titik  panas  yang  akan  muncul.  Akan  tetapi, belum ada penelitian yang memetakan distribusi suhu  maksimum  dan  kelembaban  rata-rata harian  dalam  jangka  waktu  setahun  dan mengaitkannya  dengan  peristiwa  kebakaran hutan dan lahan.
Pada  penelitian  ini,  akan  dikaji  bagaimana distribusi parameter cuaca yaitu suhu maksimum dan kelembaban rata-rata sepanjang tahun 2019 dan  kaitannya  dengan  kebakaran  hutan  dan
lahan  di  Provinsi  Jambi  khususnya  kabupaten Muaro  Jambi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  kondisi  meteorologi  saat terjadi  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Muaro Jambi  pada  tahun  2019  dan  dapat  dijadikan salah  satu  dasar  untuk  melakukan  mitigasi bencana karhutla di masa yang akan datang.

## METODE PENELITIAN
Objek  pada  penelitian  ini  adalah  Muaro Jambi,  yang  merupakan  salah  satu  kabupaten di Provinsi Jambi. Secara astronomis
kabupaten Muaro Jambi terletak antara ' 15 1  – ' 20 2 
LS  dan ' 10 103  – ' 20 104  BT sedangkan  secara  geografis  kabupaten  Muaro Jambi  mengelilingi  kota  Jambi  dan  berbatasan dengan  kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  di bagian  utara,  provinsi  Sumatera  Selatan  di bagian selatan, kabupaten Batanghari di bagian barat,  dan  kabupaten  Tanjung  Jabung  Barat  di bagian timur (BPS Muaro Jambi, 2019). Berikut adalah peta kabupaten Muaro Jambi:
Gambar 1.Peta Kabupaten Muaro Jambi
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  suhu  maksimum  harian  dan kelembaban  rata-rata  harian  kabupaten  Muaro Jambi  selama  bulan  Januari  hingga  bulan Desember 2019.  Suhu maksimum adalah suhu tertinggi  yang  terjadi  dalam  waktu  sehari  atau
JIFP (Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya), Vol. 4, No. 1, Juni 2020, 16 - 20 ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print): 2614-7467
selama 24 jam sedangkan kelembaban rata-rata adalah  nilai  rata-rata  kelembaban    yang  terukur pada  jam  7.00,  jam  13.00,  dan  jam  17.00.  Data tersebut  dapat  didownload  di  pusat  data  base BMKG  (Badan  Metereologi,  Klimatologi,  dan
Geofisika)
dengan
link http://dataonline.bmkg.go.id/home .
Selanjutnya  data  tersebut  diolah  dengan bantuan
Microsof Excel dan dipetakan
menggunakan  perangkat  lunak  Surfer  11  untuk menampilkan distribusi
temporal
suhu maksimum  dan  kelembaban  rata-rata  selama tahun  2019  di  kabupaten  Muaro  Jambi.  Untuk menghasilkan  peta  distribusi  data,  dilakukan gridding ,  yaitu  proses  penggunaan  titik  data asli yang  ada  pada  file  data  XYZ  untuk  membentuk titik-titik  data  tambahan  pada  sebuah  grid  yang tersebar  secara  teratur.  Metode  grid  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode Kriging,  karena dapat  menghasilkan  visual  yang bagus dari data yang tidak teratur.
Selain  itu  digunakan  juga  data  jumlah  titik panas provinsi Jambi tahun 2019. Data tersebut diambil  dari  data  satelit  AQUA/TERRA  yang dapat diakses pada situs Kementerian
Lingkungan  Hidup  Republik  Indonesia  dengan alamat http://sipongi.menlhk.go.id .  Titik  panas yang  diambil  dibatasi  hanya  titik  panas  yang memiliki confidence level %
80  .  Confidence level (selang kepercayaan) menunjukkan tingkat kepercayaan  bahwa  titik  panas  yang  terpantau dari  satelit  benar-benar  terjadi  di  lapangan (LAPAN,  2016). Confidence  level (C)  dibagi  ke dalam  3  kelas,  yaitu  rendah  ( % 30 % 0   C ),
nominal
( % 80 % 30
  C ), dan tinggi
( % 100 % 80
  C ).  Confidence  level  pada kelas  tinggi  mengharuskan  segera  melakukan tindakan penanggulangan (Giglio, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Musim  kemarau  yang  terjadi  sepanjang tahun  2019  di  Indonesia  membuat  banyak  titik panas  ( hotspot )  yang  bermunculan  di  berbagai daerah, termasuk di Provinsi Jambi. Jumlah dan
sebaran  titik  panas  tersebut dapat  dimonitoring melalui  satelit,  salah  satunya  adalah  satelit AQUA/TERRA  (LAPAN).  Berikut  adalah  data jumlah titik panas dengan confidence % 80  di Provinsi Jambi sepanjang tahun 2019:
Gambar 2. Jumlah titik panas provinsi Jambi tahun 2019 berdasarkan satelit AQUA/TERRA
Dari  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  titik  panas muncul  secara  signifikan  pada  awal  bulan  Juli sampai bulan Oktober dengan jumlah terbanyak terjadi di bulan September sebanyak 2705  titik  panas.  Sedangkan  jumlah  titik  panas di  bulan-bulan  lain  tidak  menunjukkan  jumlah yang  berarti.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa karhutla  berlangsung  sekitar  empat  bulan  dari bulan Juli sampai Oktober.
Jika  data  titik  panas  tersebut  di  rinci  per kabupaten,  akan  diperoleh  data  sebagai berikut:
Gambar 3. Jumlah hospot per kabupaten di provinsi Jambi tahun 2019
Pada  gambar  3  disajikan  sebaran  jumlah  titik panas per kabupaten, dimana jumlah titik  panas terbanyak  provinsi  Jambi  berada  di  kabupaten Muaro  Jambi  sebanyak  2403  buah  atau  sekitar 67% dari total titik panas. Sedangkan kota Jambi dan kabupaten Sungai Penuh tidak memiliki titik panas. Hal ini menunjukkan bahwa Muaro Jambi adalah  kabupaten  dengan  karhutla  terparah  di provinsi  Jambi  pada  tahun  2019.  Dampak karthutla  tersebut  sangat  terasa  di  kota  Jambi seperti kiriman asap
kebakaran yang menggangu  kesehatan,  kegiatan  sekolah,  dan jadwal penerbangan pesawat. Hal ini disebabkan  karena  posisi  geografis  kabupaten Muaro Jambi yang mengelilingi kota Jambi.
Untuk melihat
kondisi
metereologi
kabupaten  Muaro  Jambi  pada  saat  terjadi karhutla tahun 2019,
maka dilakukan pengolahan data suhu maksimum dan kelembaban  rata-rata.  Berdasarkan  data  yang diolah  menggunakan  perangkat  lunak  Microsoft Excel  dan  Surfer  11,  didapatkan  distribusi  suhu maksimum  dan  kelembaban  rata-rata  sebagai berikut:
Gambar 4. Distribusi suhu maksimum di kabupaten Muaro Jambi pada tahun 2019
Gambar 5. Distribusi kelembaban rata-rata di kabupaten Muaro Jambi pada tahun 2019
Berdasarkan  gambar  4,  distribusi  suhu maksimum  di  kota  Jambi  terpusat  di  bulan Agustus  sampai  Oktober  2019  dengan  kisaran 33.5  °C –  36  °C.  Tingginya  suhu  pada  bulan tersebut  menyebabkan  banyaknya  muncul  titik panas  ( hotspot )  saat  itu  dan  mempercepat menyebarnya  kebakaran  hutan  dan  lahan  di kabupaten Muaro Jambi. Hal ini sesuai dengan gambar 1 yang menunjukkan bahwa titik panas terbanyak  terjadi  di  bulan  September  2019. Suhu  terendah  yaitu  28  °C –  29.5  °C mendominasi di bulan Desember 2019, kemungkinan  disebabkan  oleh  berakhirnya musim kemarau dan sudah mulai masuk musim hujan.  Terlihat  juga  anomali  suhu  rendah  yang terjadi  pada  tanggal  12  Juni  2019  dan  28 Oktober 2019. Besar kemungkinan terjadi hujan lebat pada tanggal tersebut.
Pada gambar 5, dapat dilihat kelembaban  udara  rata-rata  dengan  nilai terendah  terjadi  di  sepanjang  bulan  Agustus dan September 2019 yaitu sebesar 62% – 72%. Hal ini menunjukkan kelembaban rata-rata yang rendah berpotensi mendukung terjadinya kebakaran  hutan  dan  lahan.  Sedangkan kelembaban tertinggi terjadi pada rentang bulan Maret – April  2019 .

## KESIMPULAN
Parameter cuaca yaitu suhu maksimum dan kelembaban  rata-rata  berperan  atas  terjadi  dan meluasnya kebakaran hutan dan lahan (karhutla)  di  kabupaten  Muaro  Jambi.  Suhu maksimum  berkorelasi  positif  terjadap  jumlah titik  panas  ( hotspot )  yang  muncul  sedangkan kelembaban rata-rata berkorelasi negatif terhadap  jumlah  titik  panas  ( hotspot ).  Daerah dengan suhu tinggi kisaran 33.5 °C – 36 °C  dan kelembaban  rendah  kisaran  62% –  72%  akan sangat  berpotensi  mengalami  kebakaran  hutan dan lahan.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS  Muaro  Jambi.  (2019).  Kabupaten  Muaro Jambi dalam Angka 2019.
Chandler, C., Cheney, P., Thomas, P., Trabaud,
L.,  &  Williams,  D.  (1983). Fire  in  forestry.
Volume  1.  Forest  fire  behavior  and  effects. Volume  2.  Forest  fire  management  and organization . John Wiley & Sons, Inc ..
Giglio, L. (2015). MODIS Collection 6 Active Fire
Product User's Guide Revision A. Department  of  Geographical  Sciences. University of Maryland .
[LAPAN]  Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional.  2016.  Informasi  Titik  Panas (Hotspot) Kebakaran Hutan/Lahan. Jakarta. Sumber  Daring.  [Diakses  28  April  2020]. http://pusfatja.lapan.go.id/files_uploads_ebo
ok/publikasi/Panduan_hotspot_2016  %20v ersi%20draft%201_LAPAN.pdf Menlhk.(2020).http://sipongi.menlhk.go.id/hotsp ot/luas_kebakaran.  Diakses  pada  16  April 2020.
Nugroho,  A.  D.,  Faza,  M.  Z.,  &  Winarso,  P.  A. Analisis Kondisi Meteorologi Terkait Kejadian  Kebakaran  Hutan  di  Lereng
Gunung  Merbabu.  In Prosiding  SNFA (Seminar Nasional Fisika dan Aplikasinya) (Vol. 3, pp. 24-34).
Saharjo,  B.H.  (1997).  Mengapa  Hutan  dan Lahan  Terbakar.  Harian  Republika.  29 September 1997
Saharjo,  B.  H.,  &  Velicia,  W.  A.  (2018).  Peran Curah Hujan terhadap Penurunan
Hotspot  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di Empat Provinsi di Indonesia pada Tahun 2015-2016. Silvikultur  Tropika-Journal  of
Tropical Silviculture Science and
Technology , 9 (1), 24-30
Septianingrum,  R.  (2018).  Dampak  Kebakaran
Hutan  di  Indonesia  Tahun  2015  dalam Kehidupan Masyarakat .
Susanti,  S.,  Ihwan,  A.,  &  Jumarang,  M.  I.
(2013).  Analisis  Tingkat  Kekeringan Menggunakan  Parameter  Cuaca  di  Kota Pontianak dan Sekitarnya. Prisma
Fisika , 1 (2).
Thoha,  A.  S.  (2001).  Cuaca  kebakaran  hutan kaitannya  dengan  upaya  pencegahan kebakaran hutan di Indonesia.