Vol. 09 No. 1, April 2018, Hal 60-68 ISSN: 2086-8227
VARIABILITAS IKLIM DAN KEJADIAN KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN GAMBUT DI KABUPATEN BENGKALIS, PROVINSI RIAU
Variability of Climate and Forest and Peat Fires Occurrences in Bengkalis Regency, Riau

## Lailan Syaufina dan Dinda Aisyah Fadhillah Hafni
Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanan, IPB

## ABSTRACT
Bengkalis is one of the regency in Riau which is vulnerable to forest and peatland fires due to land use change. This research  aimed  to  analyze  the  distribution  of  forest  and  peat  fires  in  Bengkalis,  and  observe  the  correlation  between climate (rainfall, maximum air temperature, and average air temperature) and hotspot as an indicator of forest and peat fires occurrences in Bengkalis. The climate data derived from Indonesian Agency for Meteorological, Climatological and Geophysics  (BMKG)  and  global  climate  data  from  Climatic  Research  Unit  (CRU)  satellite.  The  result  revealed  that climate patterns of CRU satellite are in line with climate patterns of BMKG observations. Hotspots spatial distribution showed the years of 1998, 2002, 2004, 2005, 2006, and 2009 as years with a high number of hotspots. Most hotspots are found  in  the  peat  soil  types  Hemists/Saprists  (60/40),  very  deep  and  on  land  cover  shrub  swamp.  The  maximum  air temperature and average air temperature showed significant correlation (p-value <0.05) to the number of hotspots while the rainfall did not significantly affect the number of hotspots. The best model illustrated the absence of a suitable model to describe the relationship between climate and the number of hotspots.
Key words: climate, Climatic Research Unit, hotspot, peat fires

## PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  dan  lahan  merupakan  salah  satu permasalahan  serius  yang  sampai  saat  ini  masih  belum dapat  diatasi  dengan  baik.  Setiap  tahun  masalah kebakaran  hutan  dan  lahan  cenderung  meningkat.  Data statistik Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan RI  menunjukkan  bahwa  total  taksiran  luas  kebakaran hutan berdasarkan provinsi mengalami penurunan dari 8 268.65  hektar  (tahun  2012)  menjadi  4  918.75  hektar (tahun  2013)  namun  ada  provinsi  yang  mengalami peningkatan  luas  kebakaran  hutan  yang  sangat  pesat, salah satunya yaitu Provinsi Riau mengalami peningkatan dari 834.00 hektar (tahun 2012)  menjadi 1 077.50 hektar (tahun 2013). Peningkatan luas kebakaran hutan tersebut disebabkan oleh aktivitas illegal logging , konversi lahan untuk pemukiman, perladangan, perkebunan  skala  besar,  pembangunan  hutan  tanaman yang  lebih  rawan  terbakar,  serta  kondisi  iklim  yang mendukung terjadinya  kebakaran hutan dan lahan salah satunya  pada  periode  curah  hujan  rendah  yang  relatif panjang akibat adanya perubahan iklim global.
Kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Provinsi  Riau  dari tahun  ke  tahun  semakin  meluas  dan  bertambah.  Tahun 2010,  Provinsi  Riau  pernah  mengalami  penurunan  luas kebakaran  hutan  dan  lahan,  namun  pada  tahun  2011 hingga  saat  ini  mengalami  peningkatan  yang  relatif tinggi. Kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Riau pada tahun  2013  menjadi  yang  terbesar  dalam  taksiran statistika  Kementerian      Kehutanan      RI      tahun  2008 hingga  2013.  Tahun  2013,  Provinsi  Riau  sebagai penyumbang  titik  panas  ( hotspot )  terbesar  dari  32 provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Jumlah  tersebut  setara
dengan  26.78%  dari  total  sebaran hotspot yang terdeteksi  oleh  satelit  NOAA  18  pada  tahun  2013 (Kemenhut  2013).  Kabupaten  Bengkalis  merupakan salah  satu  kabupaten  yang  memiliki  jumlah  titik  panas ( hotspot )  terbesar  di  Provinsi  Riau  karena  sebagian besar  wilayah  Kabupaten  Bengkalis  berupa  tanah gambut  yang  kaya  akan  bahan  organik.  Bahan  organik sebagai bahan bakar yang memiliki potensi besar dalam memicu  terjadinya  kebakaran  hutan  dan  lahan  saat didukung kondisi cuaca/iklimnya.
Iklim merupakan salah satu faktor alami yang dapat menyebabkan  terjadinya  suatu  kebakaran  hutan  dan lahan, karena kondisi iklim dapat mempengaruhi tingkat kekeringan bahan bakar permukaan, banyaknya oksigen yang  ada,  dan  kecepatan  penyebaran  api  (Syaufina 2008).  Secara  statistik  perubahan  iklim  adalah perubahan unsur-unsurnya yang mempunyai kecenderungan  naik  atau  turun  secara  nyata  yang menyertai  keragaman  harian,  musiman  maupun  siklus. Menurut  Murdiyarso  (2003) dalam Berliana et  al. (2005),  perubahan  iklim  adalah  berubahnya  intensitas unsur-unsur  iklim  (atau  unsur  cuaca)  dalam  jangka panjang  (±  100  tahun),  sehingga  variabilitas  iklim musiman,  tahunan,  dan  dekadal  tidak  termasuk  dalam kategori  perubahan  iklim.  Variabilitas  iklim  musiman, tahunan  maupun  dekadal  diduga  dapat  mempengaruhi perubahan waktu kejadian kebakaran hutan dan lahan.
Penelitian  Komala  (2006)  menunjukkan  bahwa kebakaran hutan  di  Sumatera  dan  Kalimantan mempunyai  efek  terhadap  meningkatnya  ozon  di troposfer.  Gas  ozon  (O 3 )  mampu  menyerap  radiasi gelombang  pendek  dari  matahari  terutama  spektrum ultraviolet, selain itu gas ozon dikatakan sebagai sumber
panas  kedua  setelah  permukaan  bumi.  Kenaikan  total ozon  tersebut  dapat  berpengaruh  terhadap  perubahan iklim.  Kenaikan  total  ozon  yang  diakibatkan  kebakaran hutan  di  Sumatera  dan  Kalimantan  ini  ditinjau berdasarkan  waktu  kejadian  kebakaran  yaitu  bulan Agustus,  September,  dan  Oktober.  Perubahan  iklim kemungkinan  dapat  mempengaruhi  waktu  kejadian kebakaran  hutan,  sehingga  dapat  meningkatkan  atau menurunkan  konsentrasi  total  ozon.  Waktu  kejadian musim  kebakaran  hutan  dapat  dikaitkan  dengan parameter  meteorologi.  Menurut  Syaufina  (2008), parameter  meteorologi  seperti  suhu  udara,  kelembaban relatif,  angin,  dan  curah  hujan  merupakan  faktor pendukung  kerasnya  kejadian  kebakaran  yang  panjang di negara tropis khususnya negara Indonesia.
Kajian  mengenai  pengaruh  iklim  terhadap  waktu kejadian  kebakaran  hutan  dan  lahan  perlu  dilakukan. Strategi  mitigasi  dan  teknologi  adaptasi  terhadap perubahan  iklim  dan  waktu  kejadian  kebakaran  hutan merupakan salah satu aspek yang harus menjadi rencana strategi  untuk  menyikapi  perubahan  iklim.  Kajian  ini memanfaatkan  data  iklim  dalam  identifikasi  parameter meteorologi  untuk  menganalisis  waktu  kejadian kebakaran  hutan  dan  lahan  di  wilayah  Kabupaten Bengkalis  sebagai  dampak  dari  perubahan  iklim. Analisis  regresi  akan  lebih  ditekankan  dalam  analisis hubungan  parameter  meteorologi  dengan  sebaran hotspot .  Penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan kontribusi  dan  memberikan  landasan  ilmiah  dalam penyusunan  kebijakan  mitigasi  oleh  pemerintah  pusat maupun daerah.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan antara  data  iklim  observasi  (BMKG)  dan  data  iklim global  dari  satelit Climatic  Research  Unit (CRU) sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  kejadian  kebakaran hutan  dan  lahan  gambut  di  Kabupaten  Bengkalis, Provinsi  Riau  tahun  1997-2006,  menganalisis  sebaran hotspot sebagai indikator kejadian  kebakaran hutan dan lahan  gambut  di  Kabupaten  Bengkalis,  Provinsi  Riau tahun  1997-2014,  dan        menganalisis    korelasi  antara unsur  iklim  (curah  hujan  bulanan,  suhu  udara maksimum  bulanan,  dan  suhu  udara  rata-rata  bulanan) dari  satelit Climatic  Research  Unit (CRU)  dan  titik panas  ( hotspot )  sebagai  indikator  kejadian  kebakaran hutan  dan  lahan  gambut  di  Kabupaten  Bengkalis, Provinsi Riau tahun 1997-2013.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat
Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Kebakaran  Hutan  dan  Lahan,  Departemen  Silvikultur Fakultas  Kehutanan,  Institut  Pertanian  Bogor  (IPB) pada bulan Februari 2015 sampai dengan Mei 2015.

## Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu seperangkat komputer dengan beberapa perangkat lunak seperti Microsoft Excel 2007 untuk pengolahan tabulasi dan grafik, Grid Analysis and Display System (GrADS)
versi  2.0.a9.oga.1  untuk  pengolahan  data  iklim  satelit Climatic  Research  Unit (CRU)  yang  dapat  diunduh secara  bebas  di  website:  (http://www.iges.org/), Arc Map GIS 10.2.2 untuk pengolahan dalam format Sistem Informasi  Geografis  (SIG),  dan  Minitab  15  untuk analisis statistik.
Bahan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa data sekunder, di antaranya yaitu:
1. Data  iklim  observasi  (curah  hujan  bulanan,  suhu udara  maksimum  bulanan,  dan  suhu  udara  rata-rata bulanan)  Stasiun  Simpang  Tiga  Pekanbaru,  Riau periode  Januari  1997  hingga  Desember  2006  yang diperoleh  dari  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika (BMKG) pusat.
2. Data  iklim  satelit  CRU  (curah  hujan  bulanan,  suhu udara  maksimum  bulanan,  dan  suhu  udara  rata-rata bulanan) yang memiliki resolusi 0.5º x 0.5º (Mitchell dan  Jones  2005)  periode  Januari  1997  hingga Desember 2013, diperoleh dari website:
(http://badc.nerc.ac.uk/).
3. Data  tutupan  lahan  wilayah  Kabupaten  Bengkalis, Provinsi  Riau  tahun  2003  hingga  2014  yang diperoleh  dari Center  For  Climate  Risk  and Opportunity  Management  in  Southeast  Asia  and Pasific (CCROM-SEAP) IPB.
4. Data  sebaran  lahan  gambut  di  pulau  Sumatera  yang diperoleh  dari Wetlands  International Program Indonesia.
5. Data sebaran hotspot Satelit NOAA-18 di Kabupaten  Bengkalis,  Provinsi  Riau  periode  tahun 1997  hingga  2014  yang  diperoleh  dari  Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  Republik Indonesia.

## Analisis Data
Analisis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini meliputi  analisis  statistik  dan  deskriptif.  Data hotspot yang  digunakan  adalah  data  hasil  olahan  Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  Republik  Indonesia dari  Satelit  NOAA-18 hotspot  dataset .  Data  ini  berupa data hotspot untuk  wilayah  Kabupaten  Bengkalis  dari tahun  1997  hingga  2014  dengan  resolusi  data  bulanan. Pemrosesan data hotspot menggunakan fungsi clip yang berguna  untuk  memotong  unsur-unsur  spasial  ( input ) yang  akan  di overlay nantinya  dengan  menggunakan unsur-unsur  spasial  lainnya.  Tahap  pemrosesan  ini menghasilkan data hotspot khusus Kabupaten Bengkalis.  Selanjutnya,  pemrosesan  data  spasial dilakukan  terhadap  peta  digital  sebaran  lahan  gambut, penutupan  lahan,  dan hotspot dengan  memanfaatkan fungsi intersect yang  berguna  untuk  membangun  kelas fitur  baru  dari  berpotongan  fitur  umum  pada  keempat kelas  fitur  (peta  administrasi,  sebaran  gambut,  tutupan lahan, dan hotspot ). Tahap pemprosesan ini menghasilkan attribute gabungan hotspot, sebaran gambut,  dan  tutupan  lahan  di  Kabupaten  Bengkalis. Data iklim yang diperoleh dari satelit Climatic Research Unit diolah  dengan  menggunakan software  Grid Analysis and Display System (GrADS) versi 2.0.a9.oga.1 kemudian direkapitulasi pada software Ms. Excel. Data  iklim  observasi  BMKG  (curah  hujan
bulanan,  suhu  udara  maksimum  bulanan,  dan  suhu udara  rata-rata  bulanan)  langsung  direkapitulasi  pada software Ms. Excel.

## Uji Statistik
Analisis  unsur  iklim  (curah  hujan  bulanan,  suhu udara  maksimum  bulanan,  dan  suhu  udara  rata-rata bulanan)  dibedakan  berdasarkan  uji  kesesuaian  model regresi  yaitu  analisis  regresi  untuk  menganalisis hubungan  unsur  iklim  dengan  kemunculan  titik  panas ( hotspot ) dan analisis korelasi Pearson. Data unsur iklim digunakan  sebagai  peubah  bebas  dan  data hotspot sebagai peubah respon.
Analisis  korelasi  digunakan  untuk  mengetahui hubungan  antara  dua  atau  lebih  variabel  data  yang bersifat  kuantitatif  (Walpole  1982).  Pada  penelitian  ini, analisis  korelasi  (R)  antara  unsur  iklim  satelit  CRU (curah  hujan  bulanan,  suhu  udara  maksimum  bulanan, dan  suhu  udara  rata-rata  bulanan)  dan  unsur  iklim observasi  BMKG  (curah  hujan  bulanan,  suhu  udara maksimum  bulanan,  dan  suhu  udara  rata-rata  bulanan), hubungan  antara  titik  panas  ( hotspot )  di  Kabupaten Bengkalis,  Provinsi  Riau  dan  unsur  iklim  satelit  CRU (curah  hujan  bulanan,  suhu  udara  maksimum  bulanan, dan suhu udara rata-rata bulanan), dan hubungan antara titik  panas  ( hotspot )  di  Kabupaten  Bengkalis,  Provinsi Riau dengan unsur iklim observasi BMKG (curah hujan bulanan, suhu udara maksimum bulanan, dan suhu udara  rata-rata  bulanan).  Persamaan  yang  digunakan adalah:
∑        (∑   ) (∑   ) *  ∑ (∑   ) +√*  ∑ (∑   ) +
Dengan  rxy  =  korelasi,  x  =  variabel  1,  y  =  variabel  2, dan n = jumlah data
Nilai koefisien  korelasi berkisar antara  -1 sampai 1. Tanda  positif  mengartikan  korelasi  kedua  variabel berbanding lurus. Naiknya y diikuti dengan peningkatan nilai  x.  Sebaliknya,  tanda  negatif  mengartikan  korelasi antara  kedua  variabel  berbanding  terbalik,  yaitu  saat nilai y turun maka nilai x akan naik.
Menentukan model persamaan terbaik dari hubungan  antara  unsur  iklim  dan  distribusi  titik  panas (berkorelasi erat dan berpengaruh nyata). Ada beberapa model persamaan:
 Model Linear Fit : y = a + bx
 Model Quadratic Fit : y = a + bx + cx 2  Model Polynomial Fit : y = a + bx + cx 2 + dx 3 + …
 Model Rational Function :
 Model Sinusoidal Fit : y = a + b cos (cx + d)
 Model Exponential Association : y = a (1 - e -bx )  Model User-Defined :  y = a*cos (x + d) + b*cos (2*x + d) + c*cos (3*x + d)
Ukuran  yang  terpenting  dalam  analisis  regresi adalah  koefisien  determinasi  (R 2 ).  Nilai  tersebut berguna  untuk  mengetahui  seberapa  besar  variabel dependen (Y) dapat dijelaskan oleh variabel independen
(X)  atau  seberapa  jauh  variabel  independen  dapat memprediksi  variabel  dependen.  Besarnya  nilai  R 2 antara 0-1 atau 0% hingga 100%.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Umum Wilayah Kabupaten Bengkalis
Kabupaten  Bengkalis  mempunyai  luas  wilayah sebesar 9 577.36 km 2 berdasarkan hasil pengolahan data penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Bengkalis  dari  tahun 2003  hingga  2014.  Kabupaten  Bengkalis  terletak  di bagian pesisir Timur Pulau Sumatera antara  2º7’ 37.2’’ LU - 0º 55’ 33.6” LU dan 100º 57’ 57.6” BT - 102º 30’ 25.2”  BT.  Secara  garis  besar,  Kabupaten  Bengkalis dibagi  dalam  8  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Bengkalis, Batan  di  Kepulauan  Bengkalis,  Kecamatan  Rupat, Kecamatan  Rupat  Utara  di  Pulau  Rupat,  Kecamatan Bukit Batu, Kecamatan Siak Kecil, Kecamatan Mandau, dan  Kecamatan  Pinggir  (BPS  Kabupaten  Bengkalis 2014).
Analisis  perubahan  luas  penggunaan  lahan  tahun 2003  hingga  2014  menunjukkan  bahwa  hutan  rawa sekunder  mengalami  penurunan  luas  lahan  terbesar yaitu 203 427.7 ha, sedangkan belukar rawa mengalami peningkatan  luas  lahan  terbesar  selama  periode  tahun tersebut  yaitu  101  207.6  ha  (Tabel  1).  Tutupan  lahan hutan  di  Kabupaten  Bengkalis  cenderung  berkurang sedangkan tutupan lahan tidak produktif seperti belukar rawa  semakin  bertambah  mengindikasikan  adanya kegiatan  konversi  lahan  dari  tutupan  lahan  hutan menjadi  tutupan  lahan  non  hutan  seperti  pertanian, perkebunan, pertambangan, dan pemukiman. Peningkatan tutupan lahan belukar rawa mengindikasikan  kurangnya  perhatian  khusus  para stakeholders untuk  merehabilitasi  lahan  tidak  produktif ini,  kondisi  lahan  yang  demikian  dapat  meningkatkan kuantitas  dan  kualitas  bahan  bakar  yang  memicu terjadinya kebakaran hutan dan lahan dalam luasan dan tingkat  keparahan  yang  tinggi.  Menurut  Undang- Undang  Nomor  41  Tahun  1999  tentang  Kehutanan,  di dalam  penjelasan  Pasal  28  dinyatakan  bahwa  usaha pemanfaatan  hutan  tanaman  diutamakan  dilaksanakan pada  hutan  yang  tidak  produktif  dalam  rangka mempertahankan  hutan  alam.  Ketentuan  tersebut terdapat  kata  diutamakan  yang  mengandung  pengertian adanya  alternatif  atau  pilihan,  dengan  demikian  dapat disimpulkan bahwa  hutan tanaman ataupun perkebunan dapat  dilaksanakan  dalam  kawasan  hutan  yang  tidak produktif  dan  dapat  juga  dilakukan  di  areal  hutan  yang produktif,  walaupun  yang  diutamakan  adalah  areal hutan  yang  tidak  produktif.  Areal  hutan  yang  tidak produktif  tidak  hanya  berupa  tanah  kosong,  padang alang-alang  dan  atau  semak  belukar  saja,  akan  tetapi areal hutan  yang tidak produktif ini dapat berupa hutan rawan,  hutan  bertumbuhan  kurang,  dan  beberapa  kelas hutan lainnya yang termasuk dalam kategori hutan yang tidak  produktif.  Hasil  penelitian  Rifardi  (2008), perubahan  lahan  hutan  di  Kabupaten  Bengkalis  dalam kurun waktu 23 tahun disebabkan adanya ketergantungan  masyarakat  pada  hutan  dan  lahan  yang dieksploitasi  untuk  kegiatan  perkebunan  sawit,  karet, tanaman  akasia,  dan  lainnya  baik  secara  perorangan
maupun  kelompok  oleh  masyarakat  asli,  pendatang, maupun yang dikelola oleh kegiatan industri swasta.
Gambar 1  Tipe tanah di Kabupaten Bengkalis.
Berdasarkan  tipe  tanahnya,  Kabupaten  Bengkalis merupakan wilayah yang didominasi oleh tanah gambut (Gambar  1).  Gambut  adalah  tanah  yang  mengandung bahan organik lebih dari 30%, sedangkan lahan gambut adalah  lahan  yang  ketebalan  gambutnya  lebih  dari  50 cm.  Lahan  yang  ketebalan  gambutnya  kurang  dari  50 cm  disebut  lahan  bergambut.  Ekosistem  tanah  gambut adalah  tempat  pemendaman  karbon  yang  telah berlangsung  ribuan  tahun.  Laju  penumpukan  karbon rata-rata  di  tanah  gambut  sekitar  0.74  ton  Ha -1 tahun -1 (Rahmayanti 2007).
Dominasi tipe tanah gambut mengakibatkan wilayah Bengkalis  berfungsi  sebagai  pengatur  tata  air  dan pemendam  karbon  di  Provinsi  Riau.  Sifatnya  yang irreversible sangat rentan terhadap gangguan antropogenik khususnya gangguan kebakaran hutan dan lahan  sehingga  dalam  pengelolaan  lahan  gambut, khususnya lahan konversi seperti pertanian, perkebunan, pertambangan,  dan  pemukiman  butuh  penanganan intensif  agar  fungsi  sebagai  pengatur  tata  air  dan pemendam karbon tidak rusak.

## Karakteristik Iklim di Kabupaten Bengkalis
Curah   hujan   Kabupaten Bengkalis yang terletak di Pulau Sumatera bagian selatan memiliki tipe ekuatorial. Tipe  tersebut  memiliki  puncak  curah  hujan  tertinggi pada  bulan  Maret-Mei  dan  Oktober-Desember.  Curah
hujan yang digunakan dalam analisis spasial merupakan curah  hujan  CRU.  Cara  mendapatkan  keakuratan  curah hujan  CRU  dalam  menganalisis  wilayah  kajian, dilakukan  dengan  membandingkan  polanya  dengan curah hujan hasil pengamatan langsung atau observasi.
Curah  hujan  (CH)  pada  wilayah  pengamatan (Simpang  Tiga  Pekanbaru)  di  Kabupaten  Bengkalis (Gambar  2a)  baik  CH  Observasi  (putih)  maupun  CH CRU  (abu-abu)  menunjukkan  pola  ekuatorial,  terlihat dari  puncak  curah  hujan  tertinggi.  Menurut  Syaufina (2008),  pola  iklim  di  Bengkalis  berbeda  dengan  pola iklim di Pulau Jawa. Pola iklim di Pulau Jawa umumnya hanya  mempunyai  satu  periode  musim  kemarau,  yaitu Juni  hingga  September,  namun  di  daerah  Bengkalis berbeda.  Daerah  Bengkalis  mempunyai  dua  periode musim  kemarau,  yaitu  pada  bulan  Februari-Maret  dan bulan  Juli-September.  Hal  yang  sama  dihasilkan  dalam penelitian  Aldrian  dan  Susanto  (2003),  bahwa  daerah Bengkalis  yang  memiliki  dua  puncak  curah  hujan (Oktober-Desember  dan  Maret-Mei)  termasuk  dalam Region  B  (tipe  ekuatorial).  Puncak  curah  hujan  tipe  ini juga  berkaitan  dengan  gerakan  utara-selatan  saat intertropical  convergence  zone (ITCZ).  Pola  curah hujan  (Gambar  3a)  memiliki  ciri  khas  yaitu  puncak curah  hujan  bulan  Oktober-Desember  lebih  tinggi dibandingkan  puncak  curah  hujan  bulan  Maret-Mei. Menurut  Aldrian dan Susanto (2003), kemungkinan hal tersebut  terjadi  disebabkan  adanya  pengaruh  dari  arus permukaan  dingin  yang  datang  dari  bagian  utara  Laut Cina  Selatan  selama  Januari-Maret  sehingga  curah hujan  tertahan.  Resolusi  yang  cukup  tinggi  dan  pola rataan  CH  yang  hampir  sama  dengan  CH  Observasi, maka  CH  CRU  dapat  menggambarkan  sebaran  curah hujan  Kabupaten  Bengkalis  secara  spasial  dengan menggunakan perangkat lunak GrADS. Pola yang sama juga  terjadi  pada  suhu  maksimum  dan  suhu  rata-rata bulanan  (Gambar  2),  maka  data  suhu  maksimum  dan suhu  rata-rata  dapat  menggambarkan  sebaran  suhu Kabupaten Bengkalis secara spasial.
Tabel 1 Perubahan luas penggunaan lahan di Kabupaten Bengkalis tahun 2003-2014
Penggunaan Lahan Perubahan Luas Lahan (ha) 2003-2006 2006-2009 2009-2011 2011-2014 2003-2014 Hutan Rawa Sekunder -105 724.9 -44 386.4 -18 630.0 -34 686.4 -203 427.7 Perkebunan 1 175.1 20 553.3 -796.8 11 594.0 32 525.5 Belukar Rawa 3 0027.3 37 663.3 15 255.6 18 261.4 101 207.6 Tanah Kosong 5 0443.6 -36 288.9 9 291.6 -15 896.0 7 550.3 Pertanian Lahan Kering Campur 83.1 99.5 18 54.0 46 328.0 48 364.5 Belukar -1 357.9 17 100.6 -10 83.5 -69 087.4 -54 428.2 Hutan Rawa Primer -4 418.6 -3 706.7 -12 285.6 -1 689.0 -22 099.9 Hutan Mangrove Sekunder 0 -300.7 139.3 -258.3 -419.8 Hutan Tanaman 29 885.3 14 405.1 6 570.0 44 177.0 91 037.4 Rawa 0 0 0 -114.0 -114.0 Sawah 0 0 0 -311.3 -311.3 Pertanian Lahan Kering 895.1 0 0 156.3 1 051.4 Permukiman 0 0 0 1 183.2 1 183.2 Pertambangan 0 0 0 342.6 342.6 Hutan Mangrove Primer 0 0 -247.9 0 -247.9 Air 0 0 0 0 0 Hutan Lahan Kering Sekunder -1 008 -1 139.0 -66.7 0 -2 213.7 Tambak 0 0 0 0 0 Bandara 0 0 0 0 0 Rumput 0 0 0 0 0 Ket: (-) menunjukkan penurunan luas penggunaan lahan (ha) Gambut 65%
Mineral
35%
Iklim Satelit CRU Iklim observasi BMKG
Gambar 2  Rataan  iklim  observasi  dan  satelit  CRU  di
Stasiun Meteorologi Simpang Tiga
Pekanbaru  (a)  curah  hujan,  (b)  suhu  udara maksimum,  dan  (c)  suhu  udara  rata-rata tahun 1997-2006
Analisis  korelasi  antara  data  estimasi  iklim  satelit CRU dan data observasi di stasiun pengamatan wilayah Bengkalis  untuk  melihat  keeratan  hubungan  diantara kedua variabel tersebut. Adapun stasiun pengamat iklim (cuaca  hujan,  suhu  udara  maksimum,  suhu  udara  rata- rata)  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  Stasiun Meteorologi  Simpang  Tiga  Pekanbaru  yang  terletak pada  0º  28’  1”  LU  dan  101º  25’  48”  BT  dengan ketinggian  27  meter  dpl.  Panjang  data  iklim  bulanan yang  diamati  yaitu  dari  tahun  1997  hingga  2006.  Hasil korelasi  menunjukkan  bahwa  korelasi  data  suhu  udara
rata-rata  observasi  dan  satelit  yang  paling  tinggi dibandingkan  korelasi  data  suhu  maksimum  observasi dan  satelit;  data  curah  hujan  observasi  dan  satelit. Ketiga hasil korelasi terbukti nyata, terlihat dari nilai p- value sebesar 0.000 dengan nilai korelasi sebesar 0.924 (suhu  rata-rata),  0.862  (suhu  maksimum),  dan  0.741 (curah  hujan).  Korelasi  yang  sangat  kuat  antara  data suhu  udara  rata-rata  observasi  dan  satelit  menandakan bahwa  data  yang  diperoleh  mendekati  seragam,  adanya hubungan erat sebesar 92.4%, dan berhubungan positif. Korelasi  yang  kuat  antara  data  curah  hujan  observasi dan  satelit  menandakan  bahwa  data  yang  diperoleh relatif bervariasi atau berfluktuatif.
Hasil regresi linier sederhana (Gambar 3) antara data estimasi  iklim  satelit  CRU  dengan  iklim  observasi  di Stasiun  Meteorologi  Simpang  Tiga  Pekanbaru  tersebut, nilai koefisien determinasi atau R- squared pada masing- masing data iklim (cuaca hujan, suhu udara maksimum, suhu udara rata-rata) diatas 0.5. Angka ini menginterpretasikan  bahwa  lebih  dari  50%  keragaman data  iklim  satelit  CRU  merepresentasikan  keragaman data iklim observasi.
Gambar 3 Hubungan  iklim  observasi  dengan  iklim satelit  CRU  di  Stasiun  Meteorologi  Simpang Tiga  Pekanbaru  (a)  curah  hujan,  (b)  suhu udara maksimum, dan (c) suhu udara rata-rata tahun 1997-2006.
a) c) b) c) a) b)
Hasil  analisis  pola time  series antara  data  iklim satelit  CRU  dengan  iklim  observasi  di  Stasiun Meteorologi  Simpang  Tiga  Pekanbaru  menunjukkan bahwa  data  iklim  satelit  CRU  mengikuti  pola  iklim observasi.  Berdasarkan  tiga  pernyataan  tersebut  maka dapat  dikatakan  bahwa  data  estimasi  iklim  satelit  CRU dapat  mewakili  iklim  observasi  dan  dapat  digunakan sebagai  pelengkap database cuaca  hujan,  suhu  udara maksimum, dan suhu udara rata-rata dari suatu wilayah apabila  wilayah  tersebut  tidak  terdapat  pos  pengukuran hujan maupun suhu udara.
Pola Distribusi Titik panas ( Hotspot ) di Kabupaten Bengkalis
Hasil  pengamatan  distribusi  titik  panas  ( hotspot )  di Kabupaten  Bengkalis  sangat  berfluktuatif  dari  tahun 1997  hingga  2014.  Tabel  2  menunjukkan  bahwa Kabupaten  Bengkalis  memiliki  karakteristik  khusus terkait  periode  kemunculan  titik  panas  tertinggi  setiap tahunnya  yaitu  pada  bulan  Februari-Maret  dan  Juni- September.  Kemunculan  titik  panas  pada  bulan Februari-Maret  dan  Juni-September  erat  kaitannya dengan  puncak  musim  kemarau  yang  terjadi  di Kabupaten Bengkalis sehingga strategi pemantauan titik panas  sebagai  indikator  kejadian  kebakaran  hutan  dan lahan  perlu  ditingkatkan  pada  periode  musim  kemarau tersebut.  Kondisi  sebaliknya  yaitu  periode  kemunculan titik  panas  terendah  terjadi  pada  bulan  Oktober- Desember  dan  April-Mei  disebabkan  terjadinya  puncak musim  hujan  di  Kabupaten  Bengkalis  sehingga ditemukan titik panas yang relatif kecil. Keberadaan dua
puncak musim hujan ini berkaitan dengan posisi daerah Bengkalis  di  Region  B  menurut  Aldrian  dan  Susanto (2003) sehingga daerah Bengkalis  memiliki dua puncak musim hujan atau sering dikenal dengan tipe ekuatorial.
Hasil  penelitian  Jikalahari  (2009)  menyatakan bahwa  pada  tahun  2002  hingga  2007  telah  terjadi investasi  besar-besaran  pada  usaha  perkebunan  kelapa sawit. Pengusaha atau petani kelapa sawit ini dilaporkan telah melakukan pembakaran pada kegiatan pembukaan lahan.  Hasil  laporan  tahun  2009,  kebakaran  hutan  dan lahan  terjadi  disebabkan  oleh  aktivitas  manusia  baik sengaja  maupun  tidak  sengaja  (Jikalahari  2009).  Tahun 1998  diduga  terdapat  aktivitas  selain  pembukaan  lahan untuk  perkebunan  yaitu  fenomena  El  Nino  sebagai faktor  pendukung  alam.  Menurut  Akbar  (2008),  pada tahun  1997/1998  kebakaran  lebih  didukung  juga  oleh datangnya  gejala  alam  El-Nino  yang  mempengaruhi arus  laut  di  Samudera  Pasifik  yang  telah  berdampak pada  kekeringan  panjang  di  wilayah  Asia  Tenggara. Kekeringan  inilah  yang  telah  menyebabkan  kebakaran hutan di berbagai wilayah di Indonesia.
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  curah  hujan  tahun 2010  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  tahun  sebelum dan  sesudahnya.  Fenomena  inilah  yang  menjadi  salah satu faktor pendukung menurunya jumlah titik panas di tahun  2010.  Faktor  pendukung  lainnya  adalah  adanya peningkatan  pemahaman  masyarakat  untuk  tidak melakukan  pembakaran  liar  dan  adanya  penurunan pembukaan lahan untuk perkebunan pada periode tahun 2009-2011 (Tabel 1).
Tabel 2 Jumlah titik panas ( hotspot ) bulanan di Kabupaten Bengkalis tahun 1997-2014 Tahun Bulan Jmlh Jan Feb Mar Apr Mei Juni Juli Ags Sep Okt Nov Des 1997 - - - - - - 4 135 62 18 48 - 267 1998 - 183 412 353 86 49 88 - - - - - 1171 1999 0 25 4 115 16 16 125 29 5 0 0 3 338 2000 1 15 99 1 15 0 96 9 6 3 0 0 245 2001 0 31 1 0 2 17 124 13 5 14 0 0 207 2002 91 1056 1758 28 17 11 45 26 4 55 0 0 3091 2003 0 109 160 5 17 376 36 76 36 6 0 0 821 2004 771 388 4 35 49 533 17 25 5 121 0 8 1956 2005 78 3566 2403 64 4 85 22 435 - - 0 0 6657 2006 - - - - 788 10 116 364 173 32 - - 1483 2007 - 163 217 58 9 20 23 56 159 21 0 3 729 2008 22 118 49 5 16 6 21 118 15 23 3 36 432 2009 477 180 40 3 30 60 189 107 16 3 9 7 1121 2010 35 59 15 4 17 19 2 6 10 95 7 4 273 2011 5 53 20 19 47 32 77 83 10 13 3 0 362 2012 37 51 34 18 41 84 78 59 12 8 2 2 426 2013 48 11 69 46 49 199 120 56 35 24 2 2 661 2014 20 363 285 2 16 63 62 3 3 3 0 0 820 Rata2 88.06 353.94 309.44 42.00 67.72 87.78 69.17 88.89 30.89 24.39 4.11 3.61
Ket: Data 1997 (6 bulan), data 1998 (6 bulan), data 2005 (10 bulan, data 2006 (6 bulan), data 2007 (11 bulan)
Tabel 3 Distribusi titik panas berdasarkan jenis gambut di Kabupaten Bengkalis tahun 2003-2014
Tahun Jenis Gambut hemik/saprik (60/40), dalam hemik/saprik (60/40), sangat dalam hemik/saprik (60/40), sedang Saprik/hemik (60/40), dalam Saprik/hemik (60/40), sedang saprik/mineral (60/40), sedang 2003 41 197 74 31 99 30 2006 235 524 76 0 34 24 2009 89 555 35 17 19 5 2011 26 166 46 9 5 0 2014 75 331 184 55 22 5
Gambar 4 Curah hujan tahunan di Kabupaten Bengkalis Provinsi Riau tahun 2009-2013.

## Analisis Kejadian Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut
Pemilihan  tahun  pengamatan  kejadian  kebakaran hutan  dan  lahan  gambut  ini  berdasarkan  ketersediaan database tipe  penggunaan  lahan  dan  hasil  rekapitulasi distribusi  titik  panas  tertinggi.  Jenis  lahan  gambut  di Kabupaten Bengkalis dikategorikan berdasarkan tingkat kematangan  fibrik  (belum  melapuk),  hemik  (setengah melapuk),  dan  saprik  (sudah  melapuk).  Kategori  jenis lahan  gambut  pada  Tabel  3  mendeskripsikan  informasi jenis  gambut  dan  ketebalannya,  seperti  “hemik/saprik (60/40), dalam”.  “Hemik/saprik  (60/40),  dalam” menyatakan  bahwa  hemik/saprik  adalah  jenis  lahan gambut,  nilai  (60/40)  menunjukkan  areal  tersebut meliputi 60% hemik dan 40% saprik, dalam merupakan kategori ketebalan gambut dengan ketebalan 20-400 cm.
Jumlah  titik  panas  (hotspot)  tertinggi  berada  pada jenis  gambut  hemik/saprik  (60/40),  sangat  dalam mengindikasikan adanya ancaman kebakaran  hutan dan lahan dari tahun 2003 hingga 2014 di jenis gambut yang memiliki  ketebalan  400-800  cm.  Menurut  Wahyunto et al. (2005),  ketebalan  gambut  dapat  dikategorikan menjadi 4 golongan, yaitu: 1) Ketebalan gambut sangat dangkal  (memiliki  ketebalan  <  50  cm):  tipe  gambut hemik/saprik,  hemik/mineral  dan  saprik/hemik,  2) Ketebalan  gambut  dangkal  (50-100  cm):  tipe  gambut fibrik/saprik,  hemik/saprik,  hemik/mineral,  saprik/ hemik  dan  saprik/mineral,  3) Ketebalan  gambut  sedang (100-200  cm):  tipe  gambut  hemik/saprik,  hemik/ mineral, saprik,   saprik/hemik  dan  saprik/mineral,  4) Ketebalan  gambut  dalam  (200-400  cm):  tipe  gambut hemik/saprik,  saprik  dan  saprik/hemik,  5)  Ketebalan gambut  sangat  dalam  (400-800  cm):  tipe  gambut hemik/saprik dan saprik/hemik.
Lahan tidak produktif seperti belukar rawa dan tanah kosong dapat meningkatkan peluang terjadinya kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kabupaten  Bengkalis (Gambar  5).  Lahan  tidak  produktif  memiliki  tutupan vegetasi  yang  relatif  rendah  dan  didominasi  oleh tumbuhan  bawah,  sehingga  akan  lebih  mudah  terbakar saat  musim  kemarau  dan  laju  penjalaran  api  akan  lebih cepat. Kondisi tersebut menyebabkan jumlah titik panas yang  tertangkap  satelit  NOAA  itu  relatif  tinggi  pada lahan tidak produktif.
Gambar 5  Jumlah hotspot tertinggi  berdasarkan  tipe penggunaan  lahan  di  jenis  gambut  hemik/ saprik (60/40),  sangat  dalam  tahun  2003- 2014.

## Hubungan  Unsur  Iklim  di  Wilayah  Bengkalis dengan Distribusi Titik Panas
Hubungan  antara  unsur  iklim  dengan  distribusi  titik panas  dapat  diketahui  dengan  membuat  suatu  model korelasi  Pearson  maupun  model  regresi.  Hubungan curah  hujan  dan  jumlah  titik  panas  adalah  berbanding terbalik, karena adanya perbedaan waktu kejadian, yaitu curah  hujan  yang  terjadi saat musim  hujan atau dengan komponen  panas  yang  rendah,  sedangkan  titik  panas yang  terdeteksi  muncul  saat  musim  kemarau  dengan komponen  panas  yang  tinggi.  Analisis  statistik  uji korelasi  menunjukkan  bahwa  nilai  korelasi  Pearson yang  didapatkan  yaitu  -0.126  dengan  p- value sebesar 8% atau lebih besar dari batas kesalahan maksimal yang digunakan  yaitu  5%.  Hasil  analisis  ini  menunjukkan bahwa  curah  hujan  tidak  dapat  digunakan  dalam pendugaan  jumlah  titik  panas  ( hotspot )  pada  hutan maupun lahan.
Nilai  korelasi  Pearson  antara  suhu  udara  rata-rata dan  jumlah  titik  panas  adalah  0.190  dengan  p- value 0.009. Nilai tersebut mengindikasikan bahwa hubungan antara  suhu  udara  rata-rata  bulanan  dan  jumlah  titik panas adalah rendah namun suhu udara rata-rata bulanan berpengaruh  nyata terhadap distribusi titik panas. Salah satu penyebab hubungan rendah antara suhu udara rata- rata  dan  rata-rata  jumlah  titik  panas  ialah  adanya perbedaan  selang  waktu  pengamatan.  Suhu  udara  rata- rata yang merepresentasikan suhu udara selama 24 jam, sedangkan  kejadian  munculnya  titik  panas  yang  terjadi atau  terdeteksi  saat  tertentu  saja.  Nilai  korelasi  positif menandakan  adanya  hubungan  positif,  apabila  suhu meningkat  maka  jumlah  titik  panas  bertambah.  Hasil penelitian Suryanto (2013) menyatakan bahwa kenaikan suhu  udara  rata-rata  memberikan  efek  positif  pada peningkatan komponen panas udara sehingga komponen tersebut memicu dalam peningkatan potensi kebakaran.
Analisis  korelasi  terakhir  adalah  hubungan  antara suhu  udara  maksimum  dan  jumlah  titik  panas.  Suhu udara maksimum memiliki hubungan meteorologis yang lebih  dekat  dengan  titik  panas  dibandingkan  dengan parameter  meteorologi  lain.  Suhu  udara  maksimum terjadi  saat  siang  hari  dan  titik  panas  relatif  sering
3136,8 3373,9 3032,3 2376,9 3282,5 0 1000 2000 3000 4000 2009 2010 2011 2012 2013 C u rah Hu jan ( m m /tah u n ) Tahun 0 56 85 0 63 115 168 0 55 93 48 0 203 55 124 25 188 115 25 0 0 50 100 150 200 250 2003 2006 2009 2011
2014
Ju m la h Ho tsp o t Tahun Hutan Tanaman Hutan Rawa Sekunder Belukar Rawa
Tanah Kosong
terjadi  saat  siang  hari  pula.  Analisis  korelasi  yang menunjukkan bahwa keragaman suhu  udara  maksimum dapat merepresentasikan keragaman api aktif dibandingkan  dengan  parameter  lain.  Nilai  korelasi sebesar 0.197 yang tergolong rendah namun suhu udara maksimum memiliki pengaruh nyata terhadap distribusi titik panas pada hutan dan lahan dengan taraf signifikan terbesar  dibandingkan  parameter  meteorologi  lainnya, yang ditandai dengan  nilai p- value terkecil  yaitu 0.007. Koefisien  determinasi  (R 2 )  yang  dihasilkan  merupakan koefisien  determinasi  terbesar  dibanding  parameter meteorologi lainnya.
Suhu  udara  maksimum  dan  suhu  udara  rata-rata berpengaruh  nyata  sedangkan  curah  hujan  tidak berpengaruh  nyata  terhadap  jumlah  titik  panas.  Hasil tersebut  tidak  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Syaufina et  al. (2014)  yang  menyatakan  bahwa  curah  hujan berpengaruh  nyata  terhadap  jumlah  deteksi  titik  panas. Faktor  yang  diduga  menyebabkan  nilai p-value >  0.05 yaitu  data hotspot tidak  terdistribusi  normal  sehingga adanya  perbedaan  waktu  kejadian  antara  kemunculan hotspot dan  curah  hujan  sangat  berpengaruh  terhadap nilai korelasi dan p-value , selain itu faktor di luar faktor iklim  yang  mempengaruhi  kemunculan  titik  panas seperti aktivitas manusia dalam penyiapan lahan dengan tebas  bakar  maupun  kelalaian  mematikan  api.  Menurut Widodo  (2014),  Hasil  korelasi  unsur  iklim  dengan jumlah  titik  panas  relatif  rendah,  sejalan  dengan  hasil penelitian  Roseli  (2014)  yang  menyatakan  bahwa hubungan  curah  hujan  dan  suhu  udara  dengan kemunculan  titik  panas  relatif  rendah,  kemungkinan karena  kemunculan  titik  panas  banyak  terjadi  pada lahan gambut. Lahan gambut memiliki sifat irreversible drying sehingga  jika  lahan  sudah  kering  tidak  dapat menyerap  air.  Suhu  udara  juga  tidak  secara  langsung mempengaruhi  kemunculan  titik  panas  karena  lahan yang  kering  membutuhkan  waktu  untuk  proses pengeringannya.  Suhu  yang  tinggi  pada  suatu  waktu tidak  akan  langsung  mempengaruhi  jumlah  titik  panas pada waktu bersamaan.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Data  pola  iklim  (curah  hujan,  suhu  rata-rata,  dan suhu udara maksimal) satelit CRU dapat mempresentasikan  data  iklim  observasi  sebenarnya  di lapangan.  Data  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  faktor yang  mempengaruhi  kejadian  kebakaran  hutan  dan lahan  di  Kabupaten  Bengkalis  tahun  1997-2006. Distribusi  titik  panas  ( hotspot )  di  Kabupaten  Bengkalis memiliki  nilai  jumlah  dan  sebaran  tertinggi  pada  tahun 1998,  2002,  2004,  2005,  2006,  dan  2009  dikarenakan adanya  kegiatan  konversi  besar-besaran  dari  tutupan lahan  hutan  menjadi  tutupan  lahan  non-hutan  dan penyiapan  lahan  perkebunan  skala  besar  dengan  cara pembakaran.  Suhu  udara  maksimum  dan  suhu  udara rata-rata  berpengaruh  nyata  terhadap  jumlah  titik  panas sedangkan  curah  hujan  tidak  berpengaruh  nyata.  Uji model  terbaik  menunjukkan  tidak  adanya  model  yang cocok  untuk  menjelaskan  hubungan  suhu  udara
maksimum  dengan  ditribusi  titik  panas  sebab  data hotspot yang  digunakan  tidak  memenuhi  persyaratan asumsi  dalam  analisis  regresi  yaitu  syarat  normalitas data.

## Saran
Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut menggunakan sumber  indikator  kebakaran  hutan  dan  lahan  lainnya, sehingga  dapat  terlihat  lebih  jelas  terkait  hubungan iklim  (khususnya  suhu  udara  maksimum)  terhadap distribusi  titik  panas.  Perlu  adanya  peta  tingkat kerawanan  di  Kabupaten  Bengkalis  berdasarkan  faktor kondisi  sosial  budaya,  penutupan  lahan,  ketinggian tempat, dan kedalaman gambut.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiningsih ES. 2001. Pemantauan gejala el nino dan la nina :  pemanfaatan  teknologi  penginderaan  jauh untuk  antisipasi  kebakaran  hutan  dan  lahan. Warta Lapan 3(2): 45-55.
Akbar A. 2008. Pengendalian kebakaran hutan berbasis masyarakat  sebagai  suatu  upaya  mengatasi  risiko dalam redd. Tekno Hutan Tanaman 1(1): 11-22. Aldrian  E,  Susanto  RD.  2003.  Identification  of  three dominant precipitation regions within Indonesia and their  relationship  to  sea  surface  temperature. Int.  J. Climatol 23: 1435-1452.
Berliana SS, Lely QA, Nurzaman A, Sutikno, Bambang DD,  Achmad  F.  2005. Kajian  Kenaikan  CO 2
Terhadap  Pola  Hujan  Bulanan  di  Indonesia, Laporan  Akhir  Proyek  Tahun  2005 .  Bandung  (ID):
LAPAN.
[BPS Kabupaten Bengkalis]. 2014. Kabupaten Bengkalis  dalam  Angka  2014. Bengkalis  (ID):  BPS Kabupaten Bengkalis.
[Jikalahari]  Jaringan  Kerja  Penyelamat  Hutan  Riau.
2009. Fakta Kritis: Analisis Tata Kelola Kehutanan di Provinsi Riau . Pekanbaru (ID): Jikalihari.
[Kemenhut].  2014. Statistik  Kementerian  Kehutanan Tahun 2013 . Jakarta (ID): Kementerian Kehutanan.
Komala  N.  2006.  Analisis  hubungan  anatara  ozon dengan  temperatur  (studi  kasus  data  watukosek 1993-2005). Prosiding Seminar Nasional
Lingkungan 2006 .
Massal  F,  Manjin  S,  Juni  ET,  Fakhurohman,  Graham LB.  2014. Monitoring  Hotspot  dan  Investigasi Kebakaran  di  Wilayah  Kerja  KFCP .  Kalimantan (ID): KFCP.
Mitchell  TD,  Jones  PD.  2005.  An  improve  method  of constructing  a  database  of  monthly  climate observations  and  associated  high-resolution  grids.
Int. J. Climatol 25: 693-712.
Rahmayanti  M.  2007.  Kontribusi  kebakaran  lahan gambut  terhadap  pemanasan  global. Kaunia 3(2): 101-117.
Roseli  S.  2014. Spatial  co-location  pattern dari  data cuaca dan  kebakaran  hutan di Rokan Hilir, Provinsi Riau. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Suryanto  E.  2013.  Dampak  perubahan  iklim  terhadap potensi  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  kabupaten
kapuas  berdasarkan  proyeksi  model  iklim  regional. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Syaufina  L.  2008. Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di Indonesia; Perilaku,  Penyebab,  dan  Dampak Kebakaran . Malang (ID): Bayumedia Publishing. Syaufina L, Siwi R, Nurhayati AD.  2014. Perbandingan sumber hotspot sebagai  indikator  kebakaran  hutan dan  lahan  gambut  dan  korelasinya  dengan  curah hujan di Desa  Sepahat,  Kabupaten Bengkalis, Riau. Silvikultur Tropika . 5(2): 113-118.
Wahyunto,  Ritung  S,  Suparto,  Subagjo  H.  2005. Sebaran  Gambut  dan  Kandungan  Karbon  di
Sumatera  dan  Kalimantan. Bogor  (ID):  Wetlands International IP. Walpole.  1982. Pengantar  Statistika .  Jakarta  (ID):  PT Gramedia Pustaka Utama.
Widodo RB. 2014. Pemodelan spasial resiko kebakaran hutan (studi kasus Provinsi Jambi, Sumatera). Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota . 10(2): 127-138. Zubaidah  A,  Arief  M.  2004.  Distribusi  spasial hotspot dan sebaran asap indikator kebakaran hutan/lahan di pulau  Sumatera  dan  Kalimantan  tahun  2002. Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data  Citra Digital 1(1): 56-65.