## PEMETAAN WILAYAH KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN MENGGUNAKAN CITRA MODIS
(Studi Kasus: Provinsi Sulawesi Tenggara)
Septianto Aldiansyah 1,* , Khalil Abdul Wahid 2 , Duwi Setiyo Wigati Ningsih 3
1 Departemen Geografi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia
2,3 Jurusan Geografi, Fakultas Ilmu Sosial, Universitas Negeri Malang *e-mail : septianto.aldiansyah@ui.ac.id
Abstrak. Fenomena  kebakaran  hutan  dan  lahan  merupakan  bencana  alam  yang  perlu  diwaspadai mengingat  dampak  pasca  kebakaran  yang  ditimbulkan  cukup  kompleks  mulai  dari  penurunan keanekaragaman hayati hingga kerusakan ekologis. Analisis risiko dan bahaya kebakaran sangat penting dan relevan sebagai dasar acuan dalam upaya penanggulangan daerah rawan kebakaran hutan dan lahan hingga ke tahap pasca kebakaran. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh sebaran risiko kebakaran dan  menganalisis  bahaya  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Provinsi  Sulawesi  Tenggara  dengan mengintegrasikan  Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografis.  Metode  yang  digunakan  adalah Kernel  Density untuk  mendapatkan  sebaran  risiko  kebakaran  dengan  memanfaatkan  data  titik  panas ( hotspot )  dan  bahaya  kebakaran  menggunakan  metode  skoring  dan  pembobotan  berdasarkan  Perka No.12  Tahun  2012.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dalam  10  tahun  terakhir  terdapat  1.869  titik panas yang terdeteksi oleh Citra MODIS dengan puncak titik panas terjadi di tahun 2015 yang diakibatkan oleh fenomena El Nino. Wilayah yang beresiko mengalami kebakaran hutan dan lahan adalah Bombana, Kolaka  dan  Konawe.  Kabupaten/kota  yang  memiliki  indeks  bahaya  kebakaran  yang  tinggi  berada  di Kabupaten Bombana (121.770,54 ha), Buton (113.661,55 ha) dan Konawe Selatan (105.521,22 ha). Peta bahaya kebakaran memiliki akurasi 61,05% dan cukup baik untuk digunakan sebagai sumber informasi kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Sulawesi Tenggara.
Kata Kunci: risiko kebakaran hutan dan lahan; bahaya kebakaran hutan dan lahan; MODIS; kernel density ; Sulawesi Tenggara
Abstract. The phenomenon of forest and land fires is a natural disaster that needs to be watched out for considering  that  the  post-fire  impacts  are  quite  complex,  ranging  from  a  decrease  in  biodiversity  to ecological damage. Analysis of fire risk and hazard is very important and relevant as a basic in efforts to overcome  forest  and  land  fire-prone  areas  up  to  the  post-fire  stage.  This  study  aims  to  obtain  the distribution of fire risk and analyze the dangers of forest and land fires in Southeast Sulawesi Province by integrating Remote Sensing and Geographic Information Systems. The method used is Kernel Density to obtain the distribution of fire risk by utilizing hotspot and fire hazard data using a scoring and weighting method based on Perka No. 12 of 2012. The results show that in the last 10 years there were 1.869 hotspots detected  by  MODIS  imagery  with  the  peak  of  the  hotspot  occurred  in  2015  caused  by  the  El  Nino phenomenon. Areas at risk of forest and land fires are Bombana, Kolaka and Konawe. The Districts/Cities that have a high fire hazard index are Bombana (121,770.88 ha), Buton (113,661.55 ha) and South Konawe (105.521.22 ha). The fire hazard map has an accuracy of 61.05% and is good enough to be used as a source of information and reference for the government to identify risky and dangerous locations for land and forest fires in Southeast Sulawesi Province.
Keywords: forest and land fire risk; forest and land fire hazard; MODIS; Kernel Density; Southeast Sulawesi

## PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  dan  lahan  mengakibatkan kerugian  multi  aspek  yang  mencakup  penurunan keanekaragaman hayati, merosotnya nilai ekonomis hutan  dan  produktivitas  tanah,  perubahan  iklim
mikro maupun global, dan kerusakan ekologis (Putra et al, 2018). Secara garis besar, fenomena kebakaran berdampak  nyata  pada  berkurangnya  sumber infiltrasi, degradasi lahan dan menurunnya kualitas lingkungan  (González dkk., 2018;  Susilawati  &
http://dx.doi.org/10.12962/j25023659.v8i1.12019
Syam’ani, 2021). Sejak 2016 hingga 2021 seluas 3,43 juta Ha hutan dan lahan telah terbakar di Indonesia. Luas area kebakaran hutan dan lahan ini mengalami peningkatan  sebesar  19,4%  dari  296.942  Ha  pada 2020 menjadi 354.582 Ha pada 2021 (Kementerian Lingkungan Hidup dan
Kehutanan, 2021).
Berdasarkan  catatan  BNPB  (2021)  tahun  2002 sampai  2021  kebakaran  hutan  dan  lahan  di Indonesia mencapai 2.724 kejadian.
Salah  satu  daerah  dengan  kasus  kebakaran hutan  dan  lahan  adalah  Sulawesi  Tenggara. Peningkatan  titik  panas (hotspot) sering  terjadi  di musim  kemarau  pada  Bulan  September-Desember (Moehiddin, 2021). Satelit SNPP-LAPAN tahun 2019 mendeteksi  69  titik  panas  di  bulan  September, kemudian  naik  di  Bulan  Oktober  menjadi  182  titik panas, lalu pada Bulan November turun menjadi 127 titik  panas.  Berdasarkan  data  Dinas  Kehutanan Provinsi Sulawesi Tenggara (2021) sejak tahun 2016 hingga tahun 2020 luas area hutan dan lahan yang terbakar mengalami fluktuasi masing-masing seluas 589,204 Ha, 1.920,82 Ha, 2.387,56 Ha, 2.435,70 Ha, dan 451,94 Ha. Kasus karhutla di Provinsi Sulawesi Tenggara  bersifat  fluktuatif  yang  menimbulkan menyebabkan  kualitas  udara  menurun,  dan  dapat meningkatkan risiko penyakit pernapasan.
Kebakaran hutan dan lahan dapat disebabkan perubahan  iklim  global  yang  menyebabkan peningkatan suhu yang berdampak pada peningkatan  intensitas  fenomena  El-Nino  di kawasan  Asia  Tenggara  yang  mengakibatkan kemarau berkepanjangan dan lahan menjadi kering sehingga  meningkatkan  potensi  kebakaran  lahan (Nursoleha, 2014; Kusmajaya, 2019).  Kondisi hutan dan  lahan  seperti  kerapatan  dan  jenis  vegetasi, limbah  hasil penebangan  pohon, kondisi topografi, hingga  perilaku  manusia  juga  menjadi  penyebab kebakaran  (Adam  &  Pasongli,  2020).  Indonesia memiliki  kondisi  geomorfologis,  hidrologis,  dan meteorologis  yang  berbeda.  Kondisi  ini  juga  yang menjadikan variasi curah hujan, tutupan lahan, jenis tanah,  titik  kebakaran,  kelembaban  relatif, kecepatan angin, dan jarak lokasi kebakaran dengan permukiman ikut  meningkatkan  risiko  kebakaran (Sahana  &  Ganaie,  2017;  Khastagir dkk., 2018;
Sudrajat  &  Kurnianingtyas,  2020).  Kondisi  ini menjadi  relevansi  instrumen  pada  manajemen bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan  diperlukan untuk  pengambilan  keputusan  yang  tepat. Pemanfaatan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) menjadi  metode  yang  dapat  memfasilitasi  para pemangku kepentingan dalam memahami terjadinya kebakaran hutan dan menampilkan hasil pemantauan  yang  bersifat real  time (Prasasti dkk., 2012;  Yusuf dkk., 2019).  Penelitian  ini  bertujuan untuk memperoleh sebaran daerah risiko kebakaran dan  menganalisis  kejadian  kebakaran  hutan  dan lahan di Sulawesi Tenggara.

## METODOLOGI
Lokasi  penelitian  terletak  di  Jazirah  Tenggara Pulau Sulawesi, yaitu di Provinsi Sulawesi Tenggara. Secara  geografis  Sulawesi  Tenggara  terletak  pada 02°45' – 06°15' LS dan 120°45' – 124°30' BT dengan luas 3.673.356,92 Ha pada proyeksi UTM 51S yang terbagi dalam 14 kabupaten/kota. Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 dan Luas wilayah setiap kabupaten/kota dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 1. Peta Administrasi Provinsi Sulawesi Tenggara
Tabel 1. Luasan Kabupaten/Kota
Provinsi Sulawesi Tenggara Wilayah Administrasi Luas (Ha) Kab. Bombana 334.764,52 Kab. Buton 303.442,84 Kab. Buton Utara 187.076,09 Kab. Kolaka 291.257,16 Kab. Kolaka Timur 399.066,20 Kab. Kolaka Utara 313.873,64 Kab. Konawe 530.226,65
Kab. Konawe Kepulauan 69.167,75 Kab. Konawe Selatan 438.241,38 Kab. Konawe Utara 445.080,78 Kab. Muna 259.834,21 Kab. Wakatobi 47.105,80 Kota BauBau 29.876,35 Kota Kendari 24.343,54 Jumlah 3.673.356,92
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan  mengintegrasikan  teknologi  penginderaan jauh  dan  sistem  informasi  geografis.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Kernel Density dalam menganalisis risiko kebakaran dengan  memanfaatkan  informasi  titik  panas ( hotspot )  dari  citra  MODIS  C6.1  (NASA-FIRM: https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/ ). Kernel Density  adalah  metode  yang  digunakan  untuk memperkirakan fungsi kepadatan probabilitas suatu data  (Gramacki,  2018).  Selain  itu,  dilakukan  juga skoring  dan  pembobotan  menggunakan  teknik overlay dalam  menganalisis  bahaya  kebakaran hutan dan lahan dengan mengacu pada Perka BNPB No.12  Tahun  2012  tentang  Pedoman  Umum Pengkajian  Risiko  Bencana.  Sumber  data  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Jenis dan Sumber Data
Data Jenis Tahun Sumber Administrasi Vektor 2020 BIG Jenis Tanah Vektor 2016 BBSDLP Tutupan Lahan Vektor 2020 KLHK Curah Hujan Raster 2021 CHIRPS Titik Panas Poin 2012-2021 NASA-FIRM
Penelitian  ini  menggunakan  unit  analisis wilayah  berbasis  vektor.  Objek  kajian  penelitian merupakan  daerah  risiko  dan  bahaya  kebakaran hutan  dan  lahan  Provinsi  Sulawesi  Tenggara. Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  mengolah data  adalah  ArcMap  10.4.  Data  nilai  rata-rata dihitung dengan menggunakan Overlay Statistics .
Pembuatan  data  curah  hujan  menggunakan metode  Kringing.  Selanjutnya  dilakukan  konversi
data raster menjadi data vektor untuk
mempermudah menganalisis data. Analisis kebakaran  menggunakan  data  10  tahun  terakhir (Wibowo & Papilaya, 2020) dengan metode skoring yang  mengacu  pada  Sudrajat  &  Kurnianingtyas (2020).  Skoring  risiko  kebakaran  lahan  dan  hutan disajikan pada Tabel 3.
Formula  untuk  menghitung  bahaya  bencana kebakaran menggunakan persamaan berikut:
(40% x Curah Hujan) + (40% x Iklim) + (20% x Jenis Tanah) (1)
Nilai  skoring  dan  pembobotan  disajikan  pada Tabel 4. Untuk diagram alur pikir dapat dilihat pada Gambar  2.  Hasil  akhir  dari  analisis  wilayah  adalah peta Risiko dan Bahaya Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Sulawesi Tenggara.
Gambar 2. Alur Pikir Penelitian
Tabel 3. Klasifikasi dan Skoring Risiko Kebakaran Hutan dan Lahan Frekuensi Keterangan Kategori Skor - Tidak Terjadi Kebakaran Aman 1 > 5 th Setiap > 5 th Tidak Bahaya 2 5 th Setiap < 5 th Agak Bahaya 3 3 th Setiap < 3 th Bahaya 4 1 th Setiap 1 th Sangat Bahaya 5
Tabel 4. Skoring dan Pembobotan Bahaya Kebakaran Hutan dan Lahan
Parameter Skoring Bobot
144 Artikel diterima 18 Januari 2022, Revisi 1 April 20222, Online 23 April 2022 http://dx.doi.org/10.12962/j25023659.v8i1.12019 0,333 0,666 1 Jenis Lahan Hutan Kebun/Perkebunan Tegalan/Ladang, Semak Belukar, Padang Rumput 40% Iklim dan Curah Hujan > 3000 mm 1500 – 3000 < 1500 40% Jenis Tanah Non Organik/Mineral - Organik/Gambut 20%

## HASIL DAN PEMBAHASAN Curah Hujan
Provinsi Sulawesi Tenggara berbatasan dengan Provinsi  Sulawesi  Selatan  dan  Provinsi  Sulawesi Tengah di bagian utara, Laut Banda di sisi timur, Laut Flores  di  sisi  selatan  dan  Teluk  Bone  di  sisi  barat. Letak Provinsi Sulawesi Tenggara tersebut membuat wilayah  ini  beriklim  tropis  basah  dengan  jumlah curah hujan 2.316,90 mm/tahun dengan suhu udara 20°C  -  35°C  (BPS,  2021).  Gambaran  curah  hujan Provinsi  Sulawesi  Tenggara  disajikan  pada  Gambar 3.
Gambar 3. Peta Curah Hujan Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 2021
Curah hujan rata-rata/tahun Sulawesi Tenggara berada pada kisaran 588 - 1.764 mm/tahun. Selama tahun 2021, curah hujan Provinsi Sulawesi Tenggara masuk  dalam  kategori  menengah  dengan  curah hujan harian rata-rata 51 - 150 mm/dasarian (BPS, 2021).

## Tutupan Lahan
Tutupan  lahan  yang  mendominasi  di  Provinsi Sulawesi  Tenggara  adalah  Hutan  Lahan  Kering Primer dengan luasan 1.2 juta Ha atau 33% dari luas wilayah  yang  tersebar  di  seluruh  wilayah.  Luasan tutupan  lahan  Provinsi  Sulawesi  Tenggara  dapat dilihat pada Tabel 5. Gambaran peta tutupan lahan
pada  tahun  2020  dari  KLHK  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Tabel 5. Luasan Tutupan Lahan Provinsi Sulawesi Tenggara Tutupan Lahan Luas (Ha) % Belukar 503.461,54 13,71 Belukar Rawa 37.446,61 1,02 Hutan Lahan Kering Primer 1.212.734,66 33,01 Hutan Lahan Kering Sekunder 608.446,37 16,56 Hutan Mangrove Primer 8.627,28 0,23 Hutan Mangrove Sekunder 58.864,61 1,60 Hutan Rawa Primer 51,04 0,00 Hutan Rawa Sekunder 3.819,07 0,10 Hutan Tanaman 1.918,55 0,05 Pemukiman 44.432,26 1,21 Perkebunan 32.341,22 0,88 Pertambangan 15.173,93 0,41 Pertanian Lahan Kering 152.158,27 4,14 Pertanian Lahan Kering Campur 525.028,61 14,29 Savana / Padang rumput 135.682,90 3,69 Sawah 232.317,97 6,32 Tambak 31.233,58 0,85 Tanah Terbuka 68.305,81 1,86 Transmigrasi 1.312,66 0,04 Jumlah 3.673.356,92 100
Gambar 4. Peta Tutupan Lahan Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 2020

## Jenis Tanah
Jenis  tanah  yang  mendominasi  di  Provinsi Sulawesi  Tenggara  adalah  Tanah  Litosol  dengan luasan 954.926,53 Ha. Jenis ini tersebar di sebagian besar wilayah kabupaten/kota dan sebagian kecil di
wilayah  Kabupaten  Konawe  Kepulauan,  Muna  dan Buton  Utara.  Selanjutnya  diikuti  oleh  jenis  tanah Kambisol dan Mediteran. Jenis tanah dengan luasan terkecil  berada  pada  jenis  tanah  Entisol  dengan luasan  sebesar  201,37  Ha.  Gambaran  peta  jenis tanah  Provinsi  Sulawesi  Tenggara  tahun  2016  dari Balai  Besar  Sumberdaya  Lahan  Pertanian  dapat dilihat  pada  Gambar  5. Luasan  jenis  tanah  dapat dilihat pada Tabel 6.
Gambar 5 . Peta Jenis Tanah
Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 2016
Tabel 6. Data Jenis Tanah Berdasarkan Luasnya di Provinsi Sulawesi Tenggara Jenis Tanah Luas (Ha) % Belum Teridentifikasi 20.719,83 0,56 Aluvial 135.171,81 3,68
Entisol 201,37 0,01 Gleisol 82.721,84 2,25 Kambisol 950.971,13 25,89 Litosol 954.926,53 26,00 Mediteran 752.897,92 20,50 Organosol 22.123,76 0,60 Podsolik 614.884,13 16,74 Regosol 8.837,13 0,24 Renzina 129.901,47 3,54 Jumlah 3.673.356,92 100
Titik Panas ( Hotspot )
Titik  panas  yang  digunakan  adalah  yang memiliki tingkat confidence 80%. Jumlah titik panas terbanyak  terdapat  di  Kabupaten  Bombana  (354 titik),  Konawe  (229  titik),  Muna  (221  titik)  dan Konawe Selatan (204 titik).
Suhu udara di Provinsi Sulawesi Tenggara yang diamati dari stasiun BMKG Kota Kendari, Kota Bau- Bau  dan  Lanud  Wolter  Monginsidi  berada  pada 21°C-35°C dengan kelembaban 76%-82% dan curah hujan  kategori  menengah  (BPS,  2016).  Menurut (Nugroho dkk., 2018) dalam kasus kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan bahwa sebaran titik panas yang tinggi terjadi pada suhu > 31°C dan curah hujan <  150  mm  per  bulan.  Data  Sebaran  titik  panas ( hotspot )  tahun  2012-2021  per  kabupaten/kota disajikan  pada  Tabel  7.  Untuk  gambaran  peta sebaran  titik  panas  ( hotspot )  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Tabel 7. Sebaran Titik Panas (Hotspot) tahun 2012-2021 per Kabupaten/Kota Provinsi Sulawesi Tenggara
Wilayah 2012  2013 2014 2015  2016  2017  2018  2019  2020  2021 Jumlah Titik Panas Kab. Bombana 17 27 51 110 9 7 47 75 6 5 354 Kab. Buton 4 12 24 15 2 2 9 23 12 1 104 Kab. Buton Utara 1 3 8 10 3 2 9 14 0 1 51 Kab. Kolaka 0 2 25 75 2 7 16 23 0 0 150 Kab. Kolaka Timur 2 4 11 24 10 24 26 45 7 0 153 Kab. Kolaka Utara 5 0 4 29 5 0 1 0 1 1 46 Kab. Konawe 18 12 39 59 8 1 12 43 29 8 229 Kab. Konawe Kepulauan 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0 3 Kab. Konawe Selatan 18 22 35 69 10 4 18 24 4 0 204 Kab. Konawe Utara 16 13 30 45 5 4 20 24 1 0 158 Kab. Muna 10 14 54 74 1 0 22 41 4 1 221 Kab. Wakatobi 0 3 2 0 0 2 0 3 0 0 10 Kota BauBau 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 3 Kota Kendari 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 3 Jumlah 91 112 289 511 55 53 180 316
65 17 1.689
http://dx.doi.org/10.12962/j25023659.v8i1.12019
Gambar 6. Peta Sebaran Titik Panas Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 2012-2021

## Risiko Kebakaran Hutan dan Lahan
Tingkat  kebakaran  dibagi  menjadi  lima  kelas yang terdiri dari Aman, Tidak Bahaya, Agak Bahaya, Bahaya  dan  Sangat  Bahaya.  Wilayah  dengan  risiko kebakaran hutan dan lahan tertinggi tersebar pada Kabupaten  Konawe,  Bombana,  Konawe  Selatan, Konawe  Utara,  Kolaka  Timur  dan  Kolaka.  Daerah yang  aman  berada  pada  wilayah  yang  jauh  dari intervensi  manusia,  seperti  kawasan  Pegunungan Mekongga  di  Kabupaten  Kolaka  Utara.  Kabupaten yang  sangat  beresiko  mengalami  kebakaran  hutan dan  lahan  didominasi  oleh  wilayah  Bombana, Kolaka,  dan  Konawe. Peta  risiko  kebakaran  hutan dan lahan dapat disajikan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Peta Risiko Kebakaran Hutan dan Lahan Provinsi Sulawesi Tenggara
Wilayah  kabupaten/kota  yang  tidak  memiliki indeks  risiko  kebakaran  hutan  dan  lahan  pada kategori  bahaya  dan  sangat  bahaya  meliputi Kabupaten  Buton,  Buton  Utara,  Kolaka  Utara, Konawe  Kepulauan,  Wakatobi,  Kota  Kendari  dan Kota  Bau-Bau.  Adapun  untuk  wilayah  yang  paling aman berada pada kabupaten Kolaka Utara dengan luas  daerah  aman  sebesar  102.255,21  Ha.  Luasan risiko kebakaran hutan dan lahan dapat dilihat pada Tabel 8.
Beberapa penyebab yang menjadikan keenam wilayah  kabupaten  ini  sebagai  wilayah  yang  rawan karhutla  adalah  tutupan  lahannya  yang  didominasi vegetasi  rawan  terbakar.  Adam dkk., (2019)  dan Human dkk., (2020)  menyatakan  bahwa tutupan lahan  dengan  kelas  kerentanan  kebakaran  tinggi
Tabel 8. Luasan Risiko Kebakaran Hutan dan Lahan per Kabupaten/Kota Provinsi Sulawesi Tenggara
Wilayah Aman Tidak Bahaya Agak Bahaya Bahaya Sangat Bahaya Jumlah Kab. Bombana 1.109,93 143.599,00 81.490,47 69.669,26 38.895,87 334.764,52 Kab. Buton 28.562,19 203.673,75 71.206,90 - - 303.442,85 Kab. Buton Utara 8.015,36 160.132,07 18.928,67 - - 187.076,09 Kab. Kolaka 76.346,28 105.931,08 82.087,98 17.581,74 9.310,07 291.257,16 Kab. Kolaka Timur 60.878,37 245.801,85 58.908,72 17.089,05 16.388,21 399.066,20 Kab. Kolaka Utara 102.255,21 187.726,77 23.891,66 - - 313.873,64 Kab. Konawe 28.680,82 339.154,84 143.743,69 9.412,14 9.235,15 530.226,65 Kab. Konawe Kepulauan 457,48 68.710,28 - - - 69.167,76 Kab. Konawe Selatan 2.931,81 252.795,92 175.544,83 5.891,42 1.077,40 438.241,38 Kab. Konawe Utara 13.142,84 300.253,29 127.339,33 3.565,70 779,62 445.080,78 Kab. Muna 2.289,19 100.443,33 113.586,67 43.515,02 - 259.834,21 Kab. Wakatobi 27.157,88 19.947,92 - - - 47.105,80 Kota BauBau - 23.811,27 6.065,08 - - 29.876,35 Kota Kendari 20.051,81 3.474,06 817,67 - - 24.343,54 Jumlah 371.879,17 2.155.455,42 903.611,68 166.724,32 75.686,33 3.673.356,92
berasal dari hutan lahan kering sekunder, pertanian lahan  kering,  hutan  produksi,  dan  semak  belukar. Beberapa  studi  menunjukkan  lambatnya  produksi tumbuhan  primer,  dan  karaktersitik  tanah  dengan melimpahnya  arang,  kepadatan  sampai  banyaknya jumlah  serasah  turut  memperparah  risiko  lahan yang terbakar (Kasin dkk., 2013; Castro dkk., 2014; Suharjo, 2018; Hou dkk., 2020).
Kawasan  yang  selalu  mengalami  kebakaran hutan adalah  Padang rumput/savana di Kabupaten Bombana  dan  Lahan  Gambut  di  Kabupaten  Kolaka Timur ( Moehiddin,  2021).  Selain  itu,  kawasan Konservasi Taman Nasional Rawa Aopa Watumohai (TNRAW)  yang  terletak  di  dua  kabupaten,  yaitu Kabupaten  Konawe  Selatan  dan  Kabupaten Bombana  juga  memiliki  intensitas  kebakaran  yang tinggi.  Penyebab  tunggalnya  adalah  jenis  tutupan lahan  kawasan  TNRAW  mudah  terbakar,  seperti semak  belukar  dan  padang  rumput  (Sugiarto dkk., 2013).
Berdasarkan  Satelit  SNPP-LAPAN  tahun  2019, terdapat 69 titik panas di bulan September, di bulan Oktober  naik  menjadi  182  titik  panas,  dan  pada bulan  November  turun  menjadi  127  titik  panas ( Moehiddin,  2021).  Hal  ini  juga  dijelaskan  oleh Kumalawati dkk., (2019) bahwa faktor iklim berupa suhu,  kelembaban,  angin  dan  curah  hujan  turut menentukan  risiko  kebakaran  hutan  dan  lahan. Lebih lanjut Suharjo (2018) menyebutkan iklim dan cuaca  dapat  mempengaruhi  kebakaran  hutan, melalui: 1) iklim menentukan jangka waktu dan sifat musim  pada  waktu  kebakaran,  2)  cuaca  dapat mengatur  kadar  air  di  udara,  kemudahan  objek untuk  terbakar,  proses  penyalaan,  dan  penjalaran api.

## Bahaya Kebakaran Hutan dan Lahan
Peta  bahaya  kebakaran  hutan  dan  lahan menghasilkan  3  kelas  yaitu  rendah,  sedang  dan tinggi. Indeks bahaya karhutla yang tinggi berada di sebagian  besar  wilayah  Kabupaten  Bombana, Konawe  Selatan  dan  Kabupaten  Buton.  Wilayah dengan indeks karhutla sedang berada di Kabupaten Muna, Pulau Wanci, dan sebagian kecil dari wilayah
kabupaten/kota  di  Sulawesi  Tenggara.  Adapun untuk wilayah dengan indeks karhutla yang rendah berada  di  kawasan  Hutan  Lindung  Lambusango, Kabupaten Konawe, Kabupaten Buton dan kawasan Pegunungan  Mekongga  yang  meliputi  Kabupaten Kolaka,  Kolaka  Timur,  Kolaka  Utara,  dan  Konawe Utara.    Gambaran  bahaya  kebakaran  hutan  dan lahan  di  Provinsi  Sulawesi  Tenggara  disajikan  pada Gambar  8.  Luasan  bahaya  kebakaran  hutan  dan lahan  setiap  kabupaten/kota  di  Provinsi  Sulawesi Tenggara dapat dilihat pada Tabel 9.
Gambar 8. Peta Bahaya Kebakaran Hutan dan Lahan Provinsi Sulawesi Tenggara
Tabel 9. Luas Bahaya Kebakaran Hutan dan Lahan per Kabupaten/Kota Provinsi Sulawesi Tenggara Wilayah Rendah Sedang Tinggi Kab. Bombana 143.001,98 69.992 121.770,54 Kab. Buton 135.178,71 54.602,58 113.661,55 Kab. Buton Utara 138.957,87 8.279,78 39.838,44 Kab. Kolaka 173.041,35 14.090,58 104.125,23 Kab. Kolaka Timur 353.775,96 6.125,21 39.165,02 Kab. Kolaka Utara 214.825,37 32.293,58 66.754,70 Kab. Konawe 416.590,06 39.372,69 74.263,90 Kab. Konawe Kepulauan 16.256,07 14.692,93 38.218,76 Kab. Konawe Selatan 262.343,40 70.376,76 105.521,22 Kab. Konawe Utara 376.355,18 33.641,56 35.084,04 Kab. Muna 83.279,84 99.754,72 76.799,65 Kab. Wakatobi 7.389,82 10.982,19 28.733,79 Kota BauBau 22.767,44 6.997,53 111,38 Kota Kendari 8.068,75 1.783,48 14.491,30 Jumlah 2.351.831,82   462.985,58 858.539,52

## Indeks bahaya kebakaran yang tinggi berada di
Kabupaten Bombana dengan luas sebesar 121.770,54  Ha.  Adapun  wilayah  teraman  berada pada  kabupaten  Konawe  yang  diikuti  kabupaten Konawe  Utara  dan  Kolaka  Timur.  Peristiwa kebakaran  hutan  di  Sulawesi  Tenggara  banyak terjadi pada kawasan HGU (Hak Guna Usaha) yang umumnya dimiliki oleh perusahaan dan perorangan (Widianto & Kamarudin, 2019). Menurut Yusuf dkk.,
(2019) dalam rangka efisiensi biaya, masyarakat dan para  pelaku  bisnis  sering  melakukan  aktivitas pembersihan  lahan (land  clearing) dengan  cara dibakar.  Kegiatan  seperti  ini  dimaksudkan  untuk kegiatan  perkebunan,  hutan  tanaman,  kegiatan komersial,  dan  para  spekulan  membakar  untuk mengklaim  lahannya  untuk  dipersiapkan  dalam menghadapi musim tanam yang jatuh diakhir musim kemarau (Suharjo, 2018).
Beberapa tindakan yang disengaja juga menjadi penyebab  karhutla,  seperti  membakar  sampah, bekas  puntung  rokok,  dan  membuat  anggun. sebagai  faktor  kelalaian  manusia  (Susilawati  & Syam’ani, 2021) . Adanya perilaku ketidaksengajaan ini  sangat  banyak  dialami  oleh  masyarakat  yang beraktivitas  di  kawasan  hutan,  seperti  petani, tukang  kebun,  dan  pelaku  pembalakan  hutan (Kumalawati dkk., 2019).

## Validasi Peta Kebakaran Hutan dan Lahan
Validasi bertujuan untuk menghasilkan informasi  yang  representatif  terhadap  sistem kenyataannya  dan  meningkatkan  kredibilitas  data. Validasi dilakukan dengan teknik overlay pada peta Bahaya  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  dengan  titik panas.  Titik  panas  dengan confidence 80%  yang merepresentasikan  tingkat  titik  panas  yang  tinggi merupakan titik kebakaran di lapangan (Simanjuntak  &  Khaira,  2021).  Keakuratan  peta divalidasi  dengan  membagi  jumlah  titik  panas ( hotspot )  yang  terklasifikasi  benar,  dibagi  dengan total  titik  panas  dan  di  kali  100%.  Dari  1.869  titik panas, 1.141 titik diantaranya merupakan titik yang berkoordinat dengan benar pada klasifikasi bahaya kebakaran dengan nilai validasi 61,05%.

## PENUTUP

## Simpulan dan Saran
Wilayah kabupaten/kota yang sangat beresiko mengalami kebakaran hutan dan lahan berada pada Kabupaten  Bombana  dengan  risiko  sangat  bahaya seluas 38.895,87 Ha, diikuti Kolaka Timur (16.338,21 Ha),  Kolaka  (9.310.07  Ha),  Konawe  (9.235,15  Ha), Konawe  Selatan  (1.077.40  Ha)  dan  Konawe  Utara (799,62 Ha). Wilayah kabupaten/kota dengan indeks bahaya kebakaran yang tinggi berada di Kabupaten Bombana  (121.770,54  Ha),  Buton  (113.661,55  Ha) dan Konawe Selatan (105.521,22 Ha).
Peta  bahaya  kebakaran  hutan  dan  lahan memiliki  tingkat  keakuratan  61,05%.  Angka persentase ini cukup baik untuk digunakan sebagai sumber  informasi  kebakaran  hutan  dan  lahan  di Provinsi Sulawesi Tenggara.
Informasi spasial yang meliputi peta risiko dan bahaya  kebakaran  hutan  dan  lahan  ini  dapat dijadikan  sebagai  informasi  dan  data  untuk pemerintah  dalam  upaya  penanggulangan  daerah rawan kebakaran hutan dan lahan hingga ke tahap pasca kebakaran di Provinsi Sulawesi Tenggara.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  diucapkan  kepada lembaga/instansi yang telah menyediakan data-data dalam  penelitian  ini,  serta  penulis  yang  terlibat dalam penyusunan artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam, S. S. & Pasongli, H. (2020). Evaluasi Area Kebakaran Lahan  dan  Hutan  Berbasis  Hotspot  Citra  Modis. ScientiCO:  Computer  Science  and  Informatics Journal , 3(1), 19-34.
Adam,  S.  S.,  Rindarjono,  M.  G.,  &  Karyanto,  P.  (2019). Sistem Informasi Geografi Untuk Zonasi Kerentanan Kebakaran Lahan dan Hutan Di Kecamatan Malifut, Halmahera  Utara. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan
Ilmu Komputer , 6(5), 559-566.DOI:
http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2019651674
Badan Pusat Statistik. (2016). Provinsi Sulawesi Tenggara Dalam Angka 2015.
Badan Pusat Statistik. (2021). Provinsi Sulawesi Tenggara Dalam Angka 2021.
BNPB.  (2012).  Peraturan  Kepala  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  Nomor  02  Tahun  2012 tentang  Pedoman  Umum  Pengkajian  Risiko Bencana.
BNPB.  (2022).  Data  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan.
Retrieved from https://dibi.bnpb.go.id/kwaktu/index
Castro, A., Shakesby, R. A., Espinha Marques, J., Doerr, S.
H.,  Meixedo,  J.  P.,  Teixeira,  J.,  &  Chaminé,  H.  I.
(2014). Effects of prescribed fire on surface soil in a Pinus  pinaster  plantation,  northern  Portugal. Environmental  Earth  Sciences ,  73(6),  3011 – 3018. doi:10.1007/s12665-014-3516-y
González,  P.,  Murillo,  J.  F.,  &  Sinoga,  J.  D.  (2018). Prescribed fire impacts on soil properties, overland flow  and  sediment  transport  in  a  Mediterranean forest:  A  5 year  study. Science  of  the  Total
Environment , (636), 1480 – 1489.
doi:10.1016/j.scitotenv.2018.05.0
Gramacki,  A.  (2018). Nonparametric  kernel  density estimation and its computational aspects (Vol. 37).
Cham: Springer International Publishing.
Hou, E., Rudgers, J. A., Collins, S. L., Litvak, M. E., White, C. S., Moore, D. I., & Luo, Y. (2020). Sensitivity of soil organic  matter  to  climate  and  fire  in  a  desert grassland. Biogeochemistry .  doi:10.1007/s10533- 020-00713-3
Humam, A., Hidayat, M., Nurrochman, A., Anestatia, A. I., Yuliantina, A., & Aji, S. P. (2020). Identifikasi Daerah Kerawanan Kebakaran Hutan dan Lahan
Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  dan Penginderaan  Jauh  di  Kawasan  Tanjung  Jabung Barat  Provinsi  Jambi. Jurnal  Geosains  Dan  Remote Sensing , 1(1), 32 – 42.
https://doi.org/10.23960/jgrs.2020.v1i1.14
Kasin, I., Blanck, Y., Storaunet, K. O., Rolstad, J., & Ohlson,
M. (2013). The charcoal record in peat and mineral soil across a boreal landscape and possible linkages to  climate  change  and  recent  fire  history. The Holocene , 23(7), 1052 – 1065. doi:10.1177/0959683613479678
Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan.  (2021).
Data Karhutla. Retrieved from https://dataalam.menlhk.go.id/karhutla/terbaru
Khastagir,  A.,  Jayasuriya,  N.,  &  Bhuyian,  M.  A.  (2018).
Assessment  of  fire  danger  vulnerability  using
McArthur’s  forest  and  grass  fire  danger  indices. Natural Hazards . doi:10.1007/s11069-018-3476-8
Kumalawati,  R.,  Anjarini,  D.,  &  Elisabeth.  (2019).
Penyebab  kebakaran  hutan  dan  lahan  gambut  di kabupaten barito kuala provinsi kalimantan selatan. Prosiding  Seminar  Nasional  Diselenggarakan Pendidikan Geografi FKIP UMP, 263 – 275.
Kusmajaya, S., Supriyati, S., Adiputra, A., & Permadi, M. G.  (2019).  Pemetaan  Bahaya  dan  Kerentanan Bencana  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di  Provinsi Riau. Jurnal  Geografi,  Edukasi  dan  Lingkungan (JGEL) , 3(1), 55-61. DOI: https://doi.org/10.29405/jgel.v3i1.2993
Moehiddin,  Ilham  Q.  (2021).  Titik  Panas  Karhutla Bertambah  Setiap  Tahun,  Gubernur  Ali  Mazi  Gelar Apel  Kesiapan  Penanganan  Karhutla  Sultra.  Berita Online. https://sgj10.com/. Diakses Pada 14 Januari 2022.
Nugroho, Hidayati, P.F., & Rini. (2018). Hubungan antara Faktor  Iklim  dengan  Titik  Panas  sebagai  Indikator Terjadinya  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di Kalimantan .  Thesis  Dipublikasi.  Institut  Pertanian Bogor.
Nursoleha, P., Banowati, E., & Parman, S. (2014). Zonasi Tingkat  Kerawanan  Kebakaran  Hutan  Di  Taman Nasional  Gunung  Ciremai  (Tngc)  Berbasis  Sistem Informasi  Geografis  (SIG). Geo-Image ,  3(1).  DOI: https://doi.org/10.15294/geoimage.v3i1.4315
Prasasti,  I.,  R.  Boer,  M.  Ardiyansyah,  A.    Buono,  L. Syaufina,  Y.  &  Vetrita,  (2012).  Analisis  hubungan kode-kode  SPBK  (Sistem  Peringkat  Bahaya Kebakaran)  dan  hotspot  dengan  kebakaran  hutan dan lahan diKalimantan Tengah. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan ,  2(2),  91-101. doi: 10.29244/jpsl.2.2.101
Putra,  A.,  Tri  Ratnaningsih,  A.,  &  Ikhwan,  M.  (2018). Pemetaan daerah rawan kebakaran hutan dan lahan dengan  menggunakan  sistem  informasi  geografis (Studi Kasus: Kecamatan Bukit Batu, Kab. Bengkalis). Wahana  Forestra:  Jurnal  Kehutanan ,  13(1),  55-63. doi: 10.31849/forestra.v13i1.1555
Sahana, M., & Ganaie, T. A. (2017). GIS-based landscape vulnerability assessment to forest fire susceptibility of  Rudraprayag  district,  Uttarakhand,  India.
Environmental Earth Sciences , 76(20), doi:10.1007/s12665-017-7008-8
http://dx.doi.org/10.12962/j25023659.v8i1.12019
Simanjuntak, K. P., & Khaira, U. (2021). Pengelompokkan Titik  Api  di  Provinsi  Jambi  dengan  Algoritma Agglomerative  Hierarchical  Clustering:  Hotspot Clustering  in  Jambi  Province  Using  Agglomerative Hierarchical  Clustering  Algorithm.  MALCOM: Indonesian  Journal  of  Machine  Learning  and
Computer
Science , 1 (1), 7-16.
DOI:
http://dx.doi.org/10.24014/malcom.v2i2.xxxx
Sugiarto,  D.  P., Gandasasmita,  K.,  &  Syaufina,  L. (2013). Analisis Risiko Kebakaran Hutan dan Lahan di Taman
Nasional Rawa
Aopa
Watumohai dengan
Pemanfaatan  Pemodelan  Spasial. Majalah  Ilmiah Globë , 15(1).
Suharjo, Bambang Hero. (2018). Pengendalian Kebakaran Hutan dan Lahan di Indonesia. Bogor: IPB Press.
Susilawati & Syam’ani. (2021). Korelasi Spasial Frekuensi Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  dengan  Aktivitas Manusia:  Studi  Kasus  di  Sub  DAS  Riam  Kanan Provinsi  Kalimantan  Selatan. Jurnal  Hutan  Tropis , 9(1). doi: 10.20527/jht.v9i1.10487
Wibowo,  A.  P.,  &  Papilaya,  F.  S.  (2020).  Analisis  Pola Kebakaran  Lahan  di  Kalimantan  Timur  dengan MODIS  dan  VIIRS. Media  Komunikasi  Geografi ,
21(1), 84-98. DOI: http://dx.doi.org/10.23887/mkg.v21i1.23253
Widianto, Eko & Kamarudin. (2019). Asap Karhutla Kolaka Timur Mulai Ganggu Warga, Kebakaran Semeru pun
Meluas. Berita
Online. https://www.mongabay.co.id/.  Diakses  Pada  15 Januari 2022.
Yusuf, A., Hapsoh, H., Siregar, S. H. & Nurrochmat, D. R.
(2019).  Analisis  Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  Di Provinsi Riau. Dinamika Lingkungan Indonesia , 6(2),
67-84. doi: 10.31258/dli.6.2.p.67-84