## IMPLEMENTASI MODEL MAXENT UNTUK ANALISIS DISTRIBUSI KEBAKARAN HUTAN DI KABUPATEN BENGKAYANG MENGGUNAKAN R STUDIO
Yusril Nurandi Rachim, Erwin Hermawan, Sahid Agustian Hudjimartsu, Muhamad Rafli Farhan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. Sholeh Iskandar,
RT.01/RW.10, Kedungbadak, Kec, Tanah Sereal, Kota Bogor, Jawa Barat, Indonesia 16162 yusril9812@gmail.com

## ABSTRAK
Kebakaran hutan dan lahan yang terus meningkat di Indonesia, terutama di Pulau Kalimantan dan Sumatra, adalah masalah besar. Pada bulan Juli 2023, luas karhutla di Provinsi Kalimantan Barat meningkat sebesar 6.682 ha,  yang  dipengaruhi  oleh  penurunan  curah  hujan  dan  peningkatan  risiko  kekeringan.  Dalam  upaya  untuk mencegah kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Kalimantan Barat, penelitian ini menganalisis metode MaxEnt sebagai model distribusi wilayah yang berpotensi rawan kebakaran . Variabel lingkungan digunakan sebagai input dalam metode MaxEnt . Ini dapat digunakan dalam pemodelan berbasis pengindraan jarak jauh ( remote sensing) untuk memetakan sebaran wilayah berpotensi rawan kebakaran dan menentukan parameter yang paling penting. Nilai area di bawah kurva (AUC) digunakan untuk memverifikasi validitas model. Dengan tingkat akurasi model (AUC)  0,929  dan  akurasi  77,8%  peta  kerawanan  menunjukkan  dalam  mencerminkan  lokasi  titik  kebakaran  di area  berisiko  tinggi.  variabel  lingkungan  menunjukkan  bahwa  parameter  suhu  permukaan  dan  indeks  KBDI berperan dalam distribusi probabilitas model kebakaran hutan dan lahan. Manfaat dari penelitian ini adalah bahwa peta  kerawanan  karhutla  dan  data  yang  dikumpulkan  dapat  digunakan  sebagai  referensi  dalam  merencanakan pengendalian kebakaran hutan dan lahan di kabupaten Bengkayang, Provinsi Kalimantan Barat.
Kata kunci :  AUAC, Kalimantan Barat, Kebakaran Hutan , KBDI, MaxEnt, Remote Sensing

## 1. PENDAHULUAN
Kebakaran hutan global  menjadi  masalah serius dengan  dampak  besar  pada  ekosistem,  kehidupan manusia,  dan  ekonomi.  Meskipun  terjadi  di  berbagai belahan  dunia,  penelitian  ini  fokus  pada  pemahaman untuk  merumuskan  strategi  pencegahan  dan  mitigasi yang  efektif.  Dalam  konteks  ini,  model MaxEnt ( Maximum  Entropy )  telah  terbukti  sebagai  alat  yang andal  untuk  memprediksi  distribusi  spasial  dari fenomena lingkungan, termasuk kebakaran hutan  [1]. kebakaran  hutan  dan  lahan  salah  satu  masalah lingkungan  yang  dapat  menyebabkan  kerugian ekonomi, sosial, dan ekologi yang signifikan [2].
Kebakaran  hutan  dan  lahan  umumnya  terjadi selama  musim  panas  ketika  kondisi  tanah  kering mudah  terbakar,  terutama  di  sekitar  titik  panas. Perilaku  penduduk  di  daerah  pinggiran  kota  atau pedesaan  dengan  lahan  kering  dan  membuka  lahan dengan cara dibakar  umumnya  yang  menjadi pemicu terjadi  nya  kebakaran.  Faktor  seperti  kurangnya pendidikan, ekspansi lahan yang tidak terkendali, dan deforestasi yang terus berlanjut juga turut berkontribusi pada intensitas bencana ini [3][4].
Setiap  tahun,  Indonesia  mengalami  kebakaran hutan dan lahan dalam skala yang signifikan di Pulau Kalimantan  dan  Sumatra.  Pada  tahun  2022,  luas kebakaran  hutan  dan  lahan  (karhutla)  mencapai 358.867 ha dari Januari  hingga Desember. Angka ini meningkat  drastis  menjadi  994.313  ha  dari  Januari hingga Oktober 2023 [5].
Penting untuk melakukan penelitian  lebih  lanjut tentang upaya pencegahan kebakaran hutan dan lahan
di  Indonesia. MaxEnt adalah  metode  pendekatan statistik  yang  berdasarkan  prinsip  entropi  maksimum untuk  menghasilkan  prediksi  berdasarkan  data  yang ada,  termasuk  lokasi  kebakaran  dan  variabel lingkungan  terkait  [6]. Implementasi  model  ini  dapat mendukung  upaya  pencegahan  dan  pengetahuan tentang area yang rentan terhadap kebakaran. Saat ini, banyak model telah dikembangkan untuk memprediksi bahaya  dan  kerawanan  kebakaran,  termasuk  yang menggunakan metode MaxEnt dan teknologi pengindraan jauh ( remote sensing) . Implementasi MaxEnt dalam  analisis  distribusi kebakaran hutan membutuhkan perangkat lunak yang dapat mengelola dan menganalisis data spasial secara efisien. R  Studio, sebagai  lingkungan pengembangan terintegrasi untuk bahasa pemrograman R, menyediakan berbagai paket dan alat yang mendukung analisis  ekologi  dan  model  spasial  [7][8].  Dengan menggunakan R Studio, pengguna dapat mengintegrasikan MaxEnt dalam  alur  kerja  analisis mereka, mengelola data masukan, menjalankan model, dan  memvisualisasikan  hasil  secara  interaktif  dan efisien.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi penerapan  model MaxEnt menggunakan  R  Studio dalam analisis distribusi kebakaran  hutan. Tujuannya adalah untuk menghasilkan peta risiko kebakaran yang lebih presisi dan  meningkatkan pemahaman terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi distribusi kebakaran hutan  di  suatu  wilayah.  Diskusi  juga  mencakup evaluasi  kelebihan,  batasan,  dan  aplikasi  praktis  dari
model MaxEnt dalam upaya mitigasi kebakaran hutan dan lahan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Untuk  memperkirakan  kebakaran,  ada  berbagai metode    yang  dapat  digunakan,  sebagai  contoh  studi terdahulu  menggunakan  ringkasan  data  curah  hujan dan  titik  panas  untuk  menganalisis  hubungan  antara keduanya  menggunakan  uji Pearson  Correlation untuk  memperkirakan  kebakaran  [9].  Metode  ini berbeda  dari  metode MaxEnt ,  yang  menentukan tingkat  kerawanan  melalui  distribusi  keseragaman. Akibatnya,  metode  ini  lebih  akurat  dalam  mewakili wilayah  kerawanan.  Penelitian  kerawanan  kebakaran menggunakan  metode MaxEnt sebelum  nya  telah berhasil  dilakukan  di  Valencia  Spanyol  dengan  hasil nilai akurasi AUC Model MaxEnt sebesar 0,95 [10]

## 2.2. Titik Panas (Hotspot)
Titik  panas  atau hotspot mengacu  pada  sebuah pixel yang  memiliki  nilai  suhu  di  atas  ambang  batas tertentu  dari  suhu  di  sekitarnya  yang  dihasilkan  dari interpretasi  gambar  satelit.  Meskipun  data hotspot tidak  sepenuhnya  menunjukkan  kejadian  kebakaran, jumlah hotspot yang  berkumpul  di  suatu  area menunjukkan adanya kebakaran. Informasi titik panas atau hotspot ini  dapat  digunakan  sebagai  petunjuk tentang kemungkinan terjadinya kebakaran hutan dan lahan, sesuai dengan peraturan nomor P.32/MenLHK/Setjen/Kum.1/3/2016 tentang pengendalian kebakaran hutan dan lahan [2][9][11].

## 2.3. R Studio
R Studio adalah  IDE  ( Integrated  Development Environment )  yang  dirancang  untuk  mempermudah penggunaan bahasa pemrograman R, yang digunakan untuk  komputasi  statistik  dan  grafik.  Pada  dasarnya, aplikasi  ini  menggunakan  baris  perintah  atau  teks, sehingga  orang  yang  melakukan  analisis  data  harus mengetikkan  perintah  tertentu  dan  menghafalnya.  R Studio adalah frontend yang paling populer dan mudah digunakan [7] [12].

## 2.4. Google Earth Enginge
Google  Earth  Engine  (GEE)  adalah  platform berbasis  komputasi  awan  yang  memungkinkan  akses mudah ke informasi spasial dari gambar satelit [7][13]. Sebagai  contoh  dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan GEE mengunggah dan memproses data raster  dan  vektor  di  platform  ini  untuk  mendapatkan data  set  hotspot  dan  daerah  yang  terindikasi  telah terbakar,  yang  dikategorikan  sebagai  data  kejadian, serta  data  variabel  lingkungan  meliputi  data  curah hujan,  suhu  permukaan,  indeks  kekeringan,  indeks area terbakar, arah angin, dan kecepatan angin, untuk pengolahan model MaxEnt. .
2.5. Maximum Entropy Metode pembelajaran mesin MaxEnt ( maximum entropy )  menggunakan  prinsip  entropi  maksimum untuk membuat model yang menghubungkan kesesuaian habitat spesies dengan variabel lingkungan.  Metode  ini  memungkinkan  estimasi karakteristik spesies dan prediksi distribusi geografisnya  dengan  lebih  akurat.  Untuk  memetakan distribusi potensial suatu kejadian, MaxEnt menggunakan dua perhitungan kerapatan probabilitas. Pertama,  kerapatan  probabilitas  dihitung  di  seluruh wilayah  studi  berdasarkan  titik  latar  belakang,  yang menunjukkan  lingkungan  yang  tersedia.  Kedua, kerapatan  probabilitas  dihitung  untuk  titik  kejadian, yang  menunjukkan  lingkungan  yang  disukai  spesies. Kemudian, MaxEnt menghitung  rasio  antara  kedua kerapatan  ini,  dan  menghasilkan  peta  tingkat kesesuaian lingkungan yang menunjukkan lingkungan yang sesuai [1][14].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  pendekatan  analisis kuantitatif dan deskriptif, yang fokus pada pengukuran objektif  dan  analisis  data  secara  statistik,  matematis, atau  numerik.  Penggunaan  data  spasial  bervariasi sesuai  dengan  tujuan  penelitian,  seperti  penggunaan data  titik  panas  untuk  memetakan  lokasi  kebakaran hutan  ( hotspot ).  Langkah-langkah  penelitian  ini tergambar dalam kerangka konseptual  yang disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1. Tahap Perancangan
Pada  tahap  perencanaan,  peneliti  menganalisis penyebab  kebakaran  hutan  dan  lahan  (karhutla)  di Kabupaten  Bengkayang,  Kalimantan  Barat  selama bulan  Oktober  2022  hingga  Maret  2023.  Untuk mengatasi masalah ini, model MaxEnt dikembangkan untuk memprediksi potensi karhutla berdasarkan data yang berkorelasi dengan faktor-faktor penyebabnya.
Pada  tahap  perencanaan  ini,  data  dikumpulkan untuk  membuat  permodelan  MaxEnt,  data  yang dikumpulkan  dibagi  menjadi  dua  jenis  data  yaitu kejadian yang berisi hotspot sebagai indikasi kejadian
kebakaran  hutan  dan  lahan  (karhutla),  serta  data parameter  lingkungan  seperti  curah  hujan,  suhu permukaan,  indeks  kekeringan  (KBDI),  indeks  area terbakar (NBR), arah angin, dan kecepatan angin.

## 3.2. Tahap Permodelan
Pada tahap permodelan data, peneliti merancang model  menggunakan Maksimum  Entropy untuk mengidentifikasi  pola  distribusi  faktor  lingkungan pada  titik  pengamatan.  Data  input  berupa  koordinat titik kejadian (titik hotspot) dan parameter lingkungan yang  mencerminkan  variabilitas  spasial  faktor lingkungan di wilayah studi. Proses ini dimulai dengan pemilihan acak sampel  lingkungan dari area studi, di mana  nilai  faktor  lingkungan  tersebut  kemudian digunakan dalam pelatihan model.
Dalam penelitian ini, model ini diuji menggunakan  1000  titik  latar  belakang  acak  sebagai pseudo-absen ( Background  Data ),  Selain  itu  model MaxEnt dikembangkan  menggunakan  30%  data kejadian  kebakaran  sebagai  titik  uji.  Validitas  model dievaluasi dengan validasi silang, memanfaatkan 70% data  kebakaran  yang  tersisa  sebagai  titik  pelatihan, yang tidak terlibat dalam penyesuaian model [8].
Hasil  keluaran  permodelan maxent dalam penelitian  ini berupa  ROC    ( receiver  operating characteristic curve ) dan peta probabilitas kerawanan, Analisis ROC  juga  merupakan  metode ambang  batas independen  untuk  mengevaluasi  akurasi  prediksi permodelan. Sensitivitas ( true positives rate ) versus 1- spesifisitas  ( false  positives  rate )  menghasilkan  kurva ROC, dengan AUC ( Area Under Curve) sebagai luas di bawah kurva [15]. AUC berkisar antara 0,5 (prediksi model  setara  dengan  acak)  hingga  1  (akurat sempurna).  Umumnya,  AUC  0,5-0,7  menunjukkan akurasi  sedang,  0,7-0,9  akurasi  tinggi,  dan  lebih  dari 0,9 akurasi sangat baik.
Tahap selanjutnya dalam penelitian ini menganalisis  dan  memvalidasi  nilai  hasil  peta permodelan maxent ,  dengan  membuat  klasifikasi sesuai  hasil  nilai  probabilitas  peta  kerawanan kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  di  hasilkan  oleh permodelan.  Untuk  mengecek  kembali  keakuratan peta  hasil  permodelan  peneliti  memvalidasi  peta permodelan  dengan  proses overlay peta  probabilitas dengan data kejadian asli kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten  Bengkayang,  Provinsi  Kalimantan  Barat pada rentan bulan April 2023 hingga September 2023.
. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini,  pengumpulan  data  dilakukan. Data yang diperlukan meliputi:

## 4.2. Data Kejadian
Data kejadian yang diambil dari data set hotspot NOAA  VNP14  dan  MODIS  FIRMS  melalui  web Google Earth Engine, data yang di unduh merupakan data  rata-rata hotspot di  Kabupaten  Bengkayang
Provinsi Kalimantan Barat pada rentan bulan Oktober 2022 hingga Maret 2023.
Gambar 2. Titik sampel hotspot di Kabupaten Bengkayang, Provinsi Kalimantan Barat.

## 4.3. Parameter Lingkungan
Pemetaan kerawanan kebakaran bergantung pada analisis  parameter  lingkungan  yang  menyusunnya. Karakteristik  peta  hasil  akan  ditentukan  oleh pengolahan  dan  analisis  parameter-parameter  ini. Dalam  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  prosedur pengolahan  dan  analisis  data  rata-rata  parameter lingkungan  di  Kabupaten  Bengkayang  Provinsi Kalimantan  Barat  pada  rentan  bulan  Oktober  2022 hingga  Maret  2023,  serta  mengunduh  dataset  dengan resolusi 100 meter per piksel melalui platform Google Earth  Engine,  berikut  gambar  parameter  lingkungan yang telah diunduh dengan format . tiff .
Gambar 3. Sebaran rata-rata nilai curah hujan.
Gambar 4. Sebaran rata-rata arah angin.
Gambar 5. Sebaran rata-rata kecepatan angin.
Gambar 6. Sebaran nilai indeks KBDI.
Gambar 7. Sebaran rata-rata suhu permukaan.
Gambar 8. Sebaran nilai indeks NBR.

## 4.4. Permodelan Data
Tahap permodelan data dimulai dengan pembersihan  catatan  data  yang  tidak  memiliki koordinat  lengkap  atau  data  lokasi  yang  hilang. Peneliti  membuat  dataset  baru,  " occ_clean ,"  yang hanya mencakup catatan dengan koordinat lintang dan bujur  lengkap  serta  menghapus  duplikasi  untuk memastikan  data  akurat.  Berikut  adalah  skrip pembersihan data pada Gambar 9.
Gambar 9. Skrip Pembersihan Data
Setelah  data  telah  disortir  lalu  di  lanjutkan dengan pembentukan area studi permodelan, di tahap ini peneliti  membuat " buffer " selebar 1 km di sekitar lokasi  kejadian  ( titik  hotspot )  untuk  menentukan "wilayah  studi".  Ini  dilakukan  untuk  menghindari sampel  yang terlalu  luas dan  memastikan  fokus pada area  relevan. MaxEnt adalah  metode  permodelan berbasis data kejadian, tetapi juga memanfaatkan titik latar belakang  yang tidak disurvei untuk menentukan kehadiran  atau  ketiadaan  kejadian.  Titik-titik  latar belakang ini diasumsikan memiliki peluang yang sama untuk dihuni oleh spesies di seluruh  lanskap. Berikut adalah skrip untuk pembentukan area studi permodelan pada Gambar 10.
#Memanggil data variabel lingkungan.
path <- ""C:\\Model\\Bengkayang"
files <- list.files(path, pattern='tif$', full.names=TRUE ) clim <- stack(files)
#Memanggil data sampel. file <-"C:/Model/Bengkayang/OCC/OCC Bengkayang.csv" occ_data  <- read.csv(file, header = TRUE, sep = ",")
#Hapus koordinat yang salah, di mana salah satu dari lintang atau bujur tidak ada. occ_clean <- subset(occ_data,(!is.na(Lat))&(!is.na(Lon)))
cat(nrow(occ_data)-nrow(occ_clean), "records are removed")
#Hapus data duplikat berdasarkan garis lintang dan bujur. dups <- duplicated(occ_clean[c("Lat","Lon")]) occ_unique <- occ_clean[!dups,] cat(nrow(occ_clean)-nrow(occ_unique), "records are removed")
#Membuat data occ ter plot spasial. coordinates(occ_unique) <- ~ Lon + Lat
#Menggunakan hanya satu titik kejadian per piksel. cells <- cellFromXY(clim,occ_unique) dups <- duplicated(cells) occ_final <- occ_unique cat(nrow(occ_unique)-nrow(occ_final), "records are removed")
Gambar 10. Skrip Untuk Pembentukan Area Studi Permodelan
Setelah  menentukan  area  studi,  data  kejadian dibagi  secara  acak  untuk  pelatihan  (70%)  dan pengujian  (30%)  model.  Berikut  adalah  skrip  untuk pembagian ini pada Gambar 11.
Gambar 11. Skrip Untuk Pembagian
Setelah pembagian data kejadian untuk pelatihan dan  pengujian  model,  langkah  berikutnya  adalah membuat data frame. Model MaxEnt dapat mengolah data dalam dua format: peta spasial atau tabel. Untuk keperluan fleksibilitas, dalam penelitian ini digunakan format  tabel  atau  data  frame.  Peneliti  mengekstrak kondisi  variabel  lingkungan  untuk  titik-titik  latar belakang,  pelatihan,  dan  pengujian  ke  dalam  format data frame seperti yang tercantum dalam skrip berikut untuk input model MaxEnt pada Gambar 12.
Gambar 12. Skrip Input Model
Setelah pembuatan data frame , langkah berikutnya  adalah  membuat  data  vektor  untuk  model MaxEnt . Model ini mengidentifikasi nilai "1" sebagai kehadiran  dan  nilai  "0"  sebagai  potensi  ketiadaan (bukan  ketiadaan  mutlak)  [8][15].  Oleh  karena  itu, peneliti  mengatributkan  nilai  "1"  untuk  kondisi
lingkungan  dalam  data  latihan  dan  "0"  untuk  latar belakang. Langkah akhir pada Gambar 13 melibatkan penggabungan baris-baris nilai "1" dan "0" ini menjadi vektor  yang  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  data frame yang memuat kondisi lingkungan terkait dengan data pengujian dan latar belakang.
Gambar 13. Penggabungan Baris-Baris Nilai
Di  tahap  akhir,  peneliti  melatih  model MaxEnt untuk  memprediksi  potensi  area  kebakaran  hutan  di Kabupaten  Bengkayang,  Provinsi  Kalimantan  Barat. Proses  ini  menggunakan  data  lingkungan  yang mencakup  enam  variabel:  curah  hujan,  arah  dan kecepatan angin rata-rata, indeks kekeringan (KBDI), suhu permukaan tanah pada siang hari, dan indeks area yang  terbakar  (NBR).  Variabel-variabel  ini  berperan penting dalam menentukan pengaruh data lingkungan terhadap probabilitas kelas kebakaran,  interaksi antar variabel  lingkungan, dan batas antara dua kelas  yang diprediksi.  Berikut  adalah  skrip  pelatihan  model  dan ekstraksi  peta  probabilitas  hasil  model MaxEnt yang digunakan, pada Gambar 14.

## Gambar 14. Skrip Pelatihan Model Dan Ekstraksi Peta Probabilitas

## 4.5. Akurasi Pemodelan
Penilaian  keakuratan  setiap  variabel  model diukur  menggunakan Area  Under  Curve (AUC)  dari kurva Receiver  Operating  Characteristics (ROC). AUC ROC adalah metode standar untuk mengevaluasi akurasi  prediksi  model  distribusi.  Nilai  AUC  yang dihasilkan  dari  masukan  variabel  x  (parameter lingkungan)  dan  variabel  respons  p  (data  frame sample)  di  dalam  permodelan  kerawanan  kebakaran menggunakan data parameter lingkungan di Kabupaten  Bengkayang,  Provinsi  Kalimantan  Barat, dari  bulan  Oktober  2022  hingga  Maret  2023  adalah sebesar 0,929. Ketika nilai AUC berada di rentang 0,7 hingga 0,9, prediksi model dikatakan memiliki akurasi tinggi.  Nilai  AUC  yang  lebih  besar  dari  atau  sama dengan 0,9 menunjukkan bahwa prediksi model sangat baik.
#Membuat buffer 1 Km. width <- 1000 occ_buff <- buffer(occ_final, width = width)
#Membuat Proyeksi CRS WGS84 pada buffer area. crs_wgs84 <- CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs") proj4string(occ_buff) <- crs_wgs84
#Memootong raster variabel lingkungan berdasarkan buffer area. studyArea <- crop(clim,extent(occ_buff))
#Membuat rea studi dengan mengekstrak area buffer dari tumpukan raster. studyArea <- mask(studyArea,occ_buff)
#Membuat 10.000 titik latar belakang secara acak dari area penelitian set.seed(1) bg <- sampleRandom(x=studyArea, size=10000, na.rm=T, # menghapus poin-poin tidak berlaku sp=T) # mengembalikan titik-titik spasial
#Memilih acak 70% data training set.seed(1) selected <- sample(1:nrow(occ_final), nrow(occ_final) * 0.7) occ_train <- occ_final[selected, ] occ_test <- occ_final[-selected, ]
#Variabel lingkungan untuk pelatihan occ p <- extract(clim, occ_train) #Variabel lingkungan untuk pengujian occ
p_test <- extract(clim, occ_test)
#Variabel lingkungan untuk titik-titik latar belakang a <- extract(clim, bg)
pa <- c(rep(1, length(p)), rep(0, length(a))) pder <- as.data.frame(rbind(p, a))
mod<dismo::maxent(x=pder[c("precipitation","winddir_mean", "windspeed_mean","KBDI","LST_Day_1km","B8")], p=pa, path = output_folder, args=myparameters  )
pred <- predict(mod, clim) writeRaster(pred, filename=output_tiff, format="GTiff", overwrite=TRUE)

## Gambar 15. Grafik AUC MaxEnt.

## 4.6. Peta kerawanan kebakaran
Peta kerawanan kebakaran  yang dihasilkan oleh model MaxEnt menunjukkan  probabilitas  terjadinya kebakaran. Probabilitas ini mengindikasikan kemungkinan  kebakaran  di  suatu  daerah;  semakin tinggi nilainya, semakin besar kemungkinan terjadinya kebakaran. Dalam penelitian ini, probabilitas pada peta hasil  pemodelan MaxEnt diklasifikasikan  menjadi empat  kategori:  potensi  tinggi  (>  0,6),  potensi  baik (0,4–0,6),  potensi  sedang  (0,2–0,4),  dan  potensi rendah (< 0,2).
Gambar 16. Peta probabilitas kerawanan kebakaran 2023.
Permodelan Maxent berhasil memetakan tingkat probabilitas kerawanan kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten  Bengkayang,  Provinsi  Kalimantan  Barat. Daerah  berwarna  merah  tua  pada  peta  menunjukkan probabilitas  tinggi  dan  dikategorikan  sebagai  daerah rawan  terjadi  kebakaran.  Kecamatan  dengan  tingkat kerawanan tinggi yaitu Kecamatan lembah Bawang, K Kecamatan Ledo, Kecamatan Lumar, Kecamatan Suti Semarang,  Sanggau  Ledo,  dan  Kecamatan  Tujuh Belas.

## 4.7. Validasi Data
Validasi  data  diperlukan  untuk  menilai  akurasi peta  terhadap  kejadian  kebakaran  hutan  dan  lahan aktual  di  lapangan.  Ini  dilakukan  dengan  meng- overlay peta  kerawanan  kebakaran  hutan  dan  lahan dengan  titik  kejadian  kebakaran  hutan  dan  lahan  di wilayah  terkait.  Titik  karhutla  pada  gambar  18 merupakan  representasi  wilayah  yang  terdempak
kebakaran  hutan  pada  rentan  bulan  April  hingga September  2023.  Sumber  data  kejadian  bencana kebakaran hutan berasal dari website Geoportal Data Bencana Indonesia (bnpb.go.id).

## Gambar 17. Validasi Kerawanan Kebakaran Hutan
dan Lahan Tabel 1.  Hasil Validasi Kerawanan Tingkat Kerawanan Jumlah Titik Kebakaran Persentase Tinggi 0 0% Baik 7 77.8 % Sedang 1 11,1% Rendah 1 11,1% Total 9 100%
Tabel 1 menunjukkan hasil validasi titik kejadian kebakaran hutan dan lahan (karhutla) terhadap masing- masing  tingkat  kerawanan.  Dari  9  titik  kejadian karhutla  yang  divalidasi,  mayoritas  titik  berada  pada tingkat  kerawanan  baik.  Pada  tingkat  kerawanan sedang, hanya ada satu titik karhutla, sementara pada tingkat  kerawanan  rendah  juga  ditemukan  satu  titik karhutla.  Keakuratan  peta  dapat  ditentukan  dari konsentrasi  titik  kebakaran  pada  area  dengan  tingkat kerawanan tinggi.
Kesimpulannya,  peta  kerawanan memiliki tingkat  akurasi  77,8%  dalam  mencerminkan  lokasi titik  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Pola  Kejadian kebakaran  yang  berada  di  titik  tingkat  kerawnan rendah  menjadi  salah  satu  bukti  bahwa  fenomena tersebut  tidak  terjadi  secara  alami  atau  dikatakan sebagai  buatan  manusia.  Ditekankan  oleh  beberapa penelitian  sebelumnya  yang  menunjukkan  kebakaran hutan  juga  memiliki  hubungan  yang  kuat  dengan pengaruh manusia [9].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  berhasil  memanfaatkan aplikasi R Studio  untuk  memodelkan  distribusi  area  dengan potensi  kebakaran  hutan  dan  lahan,  di  mana  analisis distribusi  probabilitas  risiko  kebakaran  menunjukkan bahwa Kecamatan Lembah Bawang, Kecamatan Ledo, Kecamatan  Lumar,  Kecamatan  Suti  Semarang, Kecamatan  Sanggau  Ledo,  dan  Kecamatan  Tujuh Belas memiliki risiko tertinggi dengan nilai di atas 0,6. Area-area tersebut juga memiliki nilai suhu permukaan dan indeks KBDI yang tinggi, mengkonfirmasi bahwa parameter  lingkungan  memperkuat  kemungkinan
terjadinya  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kabupaten Bengkayang,  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Nilai  AUC sebesar 0,929 memvalidasi model distribusi probabilitas  risiko  kebakaran,  dan  peta  kerawanan menunjukkan  akurasi  77,8%  dalam  memprediksi lokasi  titik  kebakaran.  Temuan  ini  menunjukkan bahwa  model  ini  mampu  memprediksi  kejadian kebakaran  dengan  baik  dan  hasil  penelitian  ini  dapat dimanfaatkan untuk perencanaan pencegahan kebakaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G. Paudel, K. Pandey, P. Lamsal, A. Bhattarai, A. Bhattarai, and S. Tripathi, “Geospatial forest fire risk  assessment  and  zoning  by  integrating MaxEnt in Gorkha District, Nepal,” Heliyon , vol. 10, 2024, doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e31305.
[2]  M.  Irfan et  al. ,  “Dynamics  of  Peatland  Fires  in South  Sumatra  in  2019 :  Role  of  Groundwater Levels,” land ,  vol.  13,  no.  373,  2024,  doi: 10.3390/land13030373.
[3]  E. A. Kadir et al. , “Wildfire Hotspots Forecasting and  Mapping  for  Environmental  Monitoring Based  on  the  Long  Short-Term  Memory Networks Deep Learning
Algorithm,”
Environments ,  vol.  10,  no.  124,  2023,  doi: 10.3390/environments10070124.
[4]  B.  Hero  Saharjo  and  H.  Uswatun,  “Analisis faktor penyebab terjadinya kebakaran hutan dan lahan  di  Kabupaten  Pulang  Pisau,  Kalimantan Tengah.,” J. Trop. Silvic. , vol. 14, no. 01, pp. 25– 29, 2023, doi: 10.29244/j-siltrop.14.01.25-29.
[5]  N.  Anugrah,  “Kinerja  Pengendalian  Kebakaran Hutan  Dan  Lahan  Tahun  2023,” Kementrian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan ,  2023. https://ppid.menlhk.go.id/berita/siaran- pers/7579/kinerja-pengendalian-kebakaran- hutan-dan-lahan-tahun-2023  (accessed  Jan.  01, 2024).
[6]  I. Zainal, F. Lestari, S. Gunawan, A. Adiwibowo, A.  Kadir,  and  N.  A.  Ramadhan,  “Maximum Entropy  Based  Urban  Fire  Risk  Distribution Modeling  Under  Climate  Influences  in  North, West, and South of Jakarta City,” PREPOTIF  J. Kesehat.  Masy. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  1427–1435, 2022, doi: 10.31004/prepotif.v6i2.5085.
[7]  M.  Rosidi, Metode  Numerik  Menggunakan  R Untuk Teknik Lingkungan . 2019.
[8]  D. Ardiani, L. M. Jaelani, S. Aldiansyah, and M. P. Tambunan, “Spatial Analysis of Mountain and Lowland  Anoa  Habitat  Potential  Using  the Maximum Entropy and Random Forest Algorithm,” World ,  vol.  4,  pp.  653–669,  2023, doi: 10.3390/world4040041.
[9]  A.  Pratamasari,  N.  K.  Feny  Permatasari,  T. Pramudiyasari,  M.  Dwi  Mandini  Manessa,  and
Supriatna, “Spatial Distribution Patterns
Analysis of Hotspot in Central Kalimantan using FIMRS  MODIS  Data,” J.  Geogr.  Lingkung. Trop. , vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.7454/jglitrop.v4i1.74.
[10]  A.  Fernández-Manso  and  C.  Quintano,  “A Synergetic  Approach  to  Burned  Area  Mapping Using Maximum Entropy Modeling Trained with Hyperspectral  Data  and  VIIRS  Hotspots,” Remote  Sens ,  vol.  12,  pp.  1–10,  2020,  doi: 10.3390/rs12050858.
[11]  B.  Hero  Saharjo  and  M.  R.  Ananda  Nasution, “Pola  Sebaran  Titik  Panas  (Hotspot)  sebagai Indikator  Terjadinya  Kebakaran  Hutan  dan Lahan di  Kabupaten Aceh Barat,” J.  Silvikultur Trop. , vol. 12, 2021, doi: 10.29244/j- siltrop.12.2.60-66.
[12]  S.  Urbanek,  “The  R  Quest :  from  Users  to Developers,” R J. , vol. 13, pp. 22–24, 2021, doi: 10.32614/RJ-2021-111.
[13]  R.  D.  Crego,  J.  A.  Stabach,  and  G.  Connette, “Implementation  of  species  distribution  models in  Google  Earth  Engine,” Divers.  Distrib. ,  vol. 28,  no.  January,  pp.  904–916,  2022,  doi: 10.1111/ddi.13491.
[14]  X.  Tang,  Y.  Yuan,  X.  Li,  and  J.  Zhang, “Maximum  Entropy  Modeling  to  Predict  the Impact of Climate Change on Pine Wilt Disease in China,” Front.  Plant  Sci. ,  vol.  12,  no.  April, 2021, doi: 10.3389/fpls.2021.652500.
[15]  B.  Babu,  K.  Raj,  R.  Asheshwar,  and  B.  Singh, “Progress  in  Disaster  Science  ‘  Flood  risk modeling in southern Bagmati corridor , Nepal ’ (  a  study  from  Sarlahi  and  Rautahat,  Nepal),” Prog. Disaster Sci. , vol. 16, no. July, 2022, doi: 10.1016/j.pdisas.2022.100260.