p-ISSN: 2086-8277 e-ISSN: 2807-3282

## CURAH HUJAN, ANOMALI SEA SURFACE TEMPERATURE (SST) DAN KEBAKARAN HUTAN SABANA DI WAINGAPU
Precipitation, Sea Surface Temperature Anomaly (SSTA) and Savanna Fire in Waingapu
Erianto Indra Putra 1* dan Abi Abdillah Niko Ghaniyy 2
(Diterima 20 Mei 2021 /Disetujui 12 Juli 2021)

## ABSTRACT
Waingapu is one of the areas in Nusa Tenggara Timur Province which often suffered from savanna fires. Savanna fires prevention can be done by utilizing hotspot data for analysis using Geographic Information System (GIS). The climate is one of factors influence the occurrence of savanna fires in Waingapu. The purpose of this study was to analyze the relationship between precipitation, SST anomalies, and the occurrences of savanna fires in Waingapu. This research was conducted on February April 2021 at the Forest and Land Fires Laboratory, Department of Silviculture, Faculty of Forestry and Environment, IPB University. The data used are MODIS and VIIRS hotspot data, daily precipitation data and SST 3.4 anomaly data. The results showed that precipitation was inversely related to hotspots with a negative correlation value. SST anomaly is inversely related to precipitation a  negative  correlation  value.  While  the  SST  anomaly  with  hotspots  is  directly  proportional  with  a  positive correlation value .
Keywords: climate, hotspot, Geographic Information System (GIS), Waingapu

## ABSTRAK
Waingapu  merupakan  salah  satu  daerah  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  yang  sering  dilanda  kebakaran hutan  sabana.  Pencegahan  kebakaran  hutan  dan  lahan  dapat  memanfaatkan  data  titik  panas  untuk  dianalisis dengan Sistem Informasi Geografis (SIG). Iklim merupakan salah satu faktor alam yang memengaruhi terjadinya kebakaran hutan sabana di Waingapu. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis hubungan antara curah hujan, anomali SST, dan kejadian kebakaran hutan sabana di Waingapu. Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari April  2021  di  Laboratorium  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan,  Departemen  Silvikultur,  Fakultas  Kehutanan  dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor. Data yang digunakan adalah data titik panas MODIS dan VIIRS, data curah hujan harian dan data anomali SST 3.4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa curah hujan berhubungan terbalik dengan titik panas dengan nilai korelasi negatif. Anomali SST berhubungan terbalik dengan curah hujan dengan nilai korelasi negatif. Sedangkan anomali SST dengan titik panas berbanding lurus dengan nilai korelasi positif.
Kata Kunci: hotspot, iklim, Sistem Informasi Geografis (SIG), Waingapu
1 Dosen Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanandan Lingkungan, IPB University
* Penulis korespondensi:
e-mail: eindraputra@yahoo.com
2 Mahasiswa Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanandan Lingkungan, IPB University

## PENDAHULUAN
Kebakaran hutan merupakan salah satu permasalahan  yang  terjadi  di  Indonesia  setiap  tahun. Kebakaran  hutan  adalah  peristiwa  pembakaran  yang penjalarannya  bebas  serta  mengonsumsi  bahan  bakar alam dari hutan. Bahan bakar yang berada di dalam hutan sangat  beragam  dan  tersebar  dari  lantai  hutan  hingga pucuk pohon dan lapisan tajuk hutan. Bahan bakar yang berada  di  dalam  hutan  dapat  berupa  serasah,  rumput, ranting,  pohon  mati  yang  tetap  berdiri,  log,  tunggak pohon,  gulma,  semak  belukar  dan  pohon-pohon (Suratmo et  al. 2003).  Kebakaran  hutan  menimbulkan berbagai kerugian serta kerusakan lingkungan, ekonomi, dan sosial yang berdampak besar. Selain dampak negatif terhadap  ekosistem  hutan  dan  lingkungan,  kebakaran hutan juga berdampak pada masalah kesehatan makhluk hidup.  Pencegahan  serta  pengendalian  kebakaran  hutan sangat diperlukan untuk mengurangi dampak kebakaran hutan.
Sabana  adalah  vegetasi  padang  rumput  yang ditumbuhi  pohon  atau  sekelompok  pohon  yang terpencar-pencar  (Sutomo  2016).  Kurangnya  penelitian kebakaran  hutan  sabana  di  Indonesia  sehingga  perlu dilakukan  penelitian  kebakaran  hutan  sabana.  Menurut Sutomo (2016), Kebakaran hutan telah banyak dipelajari dan  menarik  banyak  perhatian  sedangkan  kebakaran lahan  saban  masih  sangat  kurang  diketahui.  Penelitian dan  publikasi  internasional  mengenai  kebakaran  hutan sabana  di  Indonesia  masih  sangat  rendah  dibandingkan dengan  negara-negara  lain.  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur merupakan salah satu provinsi yang sering terjadi kebakaran  tiap  tahunnya  pada  hutan  sabana.  Waingapu merupakan  ibukota  Kabupaten  Sumba  Timur  yang terletak pada Provinsi Nusa Tenggara Timur.
Iklim merupakan salah satu faktor alam yang dapat memengaruhi kebakaran sabana. Kondisi iklim (kelembaban, curah hujan, kecepatan angin, dan suhu) di suatu  tempat  akan  memengaruhi  tingkat  kekeringan bahan  bakar,  ketersediaan  oksigen,  dan  penjalaran  api. Selain  kondisi  iklim  anomali Sea  Surface  Temperature (SST)  diduga  memengaruhi  terjadinya  kebakaran. Perubahan suhu permukaan laut diduga dapat menyebabkan perubahan pola curah hujan menjadi lebih banyak  atau  lebih  sedikit  yang  pada  akhirnya  dapat memengaruhi  pada kejadian kebakaran hutan dan lahan di  Indonesia.  Pengaruh  kebakaran  hutan  sabana  dengan iklim terutama pada faktor curah hujan dan anomali SST dengan cara menganalisis hubungan anomali SST, curah hujan, dan titik panas (hotspot).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis hubungan antara curah hujan, anomali SST, dan kejadian kebakaran hutan sabana di Waingapu.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan  Februari  – April  2021.  Pengolahan  dan  analisis  data  dilakukan  di Laboratorium Kebakaran Hutan dan Lahan, Departemen
Silvikultur, Fakultas Kehutanan dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor.

## Alat dan Bahan Penelitian
Alat yang digunakan pada penelitian ini adalah alat tulis,  laptop  yang  dilengkapi  dengan  perangkat  lunak ArcGIS 10.3 untuk pengolahan data dalam format Sistem Informasi Geografis (SIG), aplikasi SPSS serta Microsoft Office untuk pengolahan tabulasi dan grafik. Data yang digunakan  didalam  penelitian  adalah  data  sekunder persebaran  titik  panas  (hotspot)  dari  tahun  2015-2019 pada  daerah  Waingapu  yang  diperoleh  dari  NASA MODIS  dan  VIIRS  hotspot  dataset.  Data  curah  hujan harian Waingapu pada periode tahun 2015 hingga 2019 yang  diperoleh  dari  BMKG  pusat.  Data  anomali  SST Nino 3.4 periode tahun 2015-2019 diperoleh dari NOAA.

## Prosedur Penelitian
Data  titik  panas  (Hotspot)  harian  diunduh  dari NASA  MODIS  (https://firms2.modaps.eosdis.nasa.gov) dalam bentuk shapefile (.shp) dan (.csv) yang digunakan untuk  membangun  model  spasial.  Data  yang  telah diunduh  diolah  untuk  memperoleh  tumpang  susun ( overlay )  dan  identity  data  titik  panas  (hotspot)  dengan selang  kepercayaan  ≥50%  pada  peta  batas  wilayah administrasi  kabupaten  dan  kecamatan  menggunakan perangkat  lunak  ArcGIS  10.3.  Rekapitulasi  hasil dilakukan  berdasarkan  waktu  dengan  Microsoft  Excel 2017.  Penyajian  perhitungan  data  dibuat  dalam  bentuk tabel,  grafik,  dan layout peta  data  titik  panas  (hotspot) berdasarkan  peta  batas  wilayah  administrasi  kabupaten dan  kecamatan.  Data  curah  hujan  dari  BMKG (https://dataonline.bmkg.go.id) dan anomali SST 3.4 dari NOAA (https://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/ sstoi.indices) direkapitulasi di Microsoft Excel 2017.

## Analisis Data
Analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi  analisis  statistik  dan  deskriptif.  Analisis  data yang pertama dilakukan adalah pemetaan sebaran hotspot di  Waingapu  pada tahun  2015-2019  menggunakan  data hotspot dengan tingkat kepercayaan lebih besar dari 50%. Setelah  itu  dilakukan  perhitungan  jumlah  hotspot bulanan  di  Waingapu  pada  periode  tahun  2015-2019 dengan  menggunakan  ArcGIS  10.3,  perhitungan  nilai curah  hujan  bulanan  di  Waingapu  periode  tahun  2015- 2019, dan perhitungan jumlah data anomali SST periode tahun 2015-2019.
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dilakukan perhitungan  Nilai  Korelasi  Pearson  untuk  mengetahui signifikan  atau  tidaknya  hubungan  antara  parameter curah hujan bulanan, jumlah deteksi hotspot dan anomali SST  dengan  SPSS.  Persamaan  yang  dapat  digunakan dalam penelitian ini yaitu: (sudjana 2005)
𝑟 𝑥𝑦 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖 −  (∑ 𝑥𝑖)(∑ 𝑦𝑖) √[𝑛 ∑ 𝑥𝑖 2 − (∑ 𝑥𝑖) 2 ]√[𝑛 ∑ 𝑦𝑖 2 − (∑ 𝑦𝑖) 2 ]
Keterangan: 𝑟 𝑥𝑦 = korelasi, 𝑥 = variabel 1, 𝑦 = varabel 2, 𝑛 = jumlah data
Nilai  koefisien  korelasi  berkisar  antara  -1  sampai dengan 1. Tanda positif menyatakan bahwa korelasi data berbanding  lurus.  Naiknya  y  akan  diikuti  dengan peningkatan nilai x, sedangkan tanda negatif menyatakan bahwa korelasi antara kedua variabel berbanding terbalik, yaitu saat nilai y turun maka nilai x akan naik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Umum Daerah Penelitian
Wilayah  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  memiliki hamparan  sabana  yang  luas  dan  mendominasi  daratan pulau-pulau  di  provinsi  ini.  Luas  sabana  di  Nusa Tenggara  Timur  mencapai  1.023.846,036  ha.  Jika dibandingkan  dengan  wilayah  daratan  Nusa  Tenggara Timur yang luasnya 4.650.063,192 ha (BPKH Wil. XIV 2012)  maka  proporsi  sabana  meliputi  ±  22%  dari  luas daratan NTT.  Waingapu  merupakan ibukota Kabupaten Sumba  Timur  yang  terletak  di  provinsi  Nusa  Tenggara Timur.  Luas  wilayah  Waingapu  yaitu  7380  ha  dengan jumlah penduduk sejumlah 39.690 jiwa (BPS Kabupaten Sumba  Timur  2014).  Luasan  hutan  sabana  pada Waingapu sebesar 558.17 ha.
Kondisi  iklim  Kabupaten  Sumba  Timur  beriklim semi arid dengan tiga rejim curah hujan yaitu:
1. Kawasan  utara  rata-rata  curah  hujan  800-1000  mm per tahun.
2. Kawasan  tengah  bagian  timur  dan  selatan  rata-rata curah hujan 1000 – 1500 mm per tahun.
3. Kawasan  tengah  bagian  barat  rata-rata  curah  hujan 1500 – 2000 mm per tahun.
Dengan  tiga  rejim  tersebut  di  atas,  maka  tingkat curah hujan rata-rata per tahun berlangsung 3 – 4 bulan
dengan suhu rata-rata minimum 28,8° C dan maksimum 31,4° C. Dalam lima tahun terakhir suhu minimum 17° C dan maksimum  36,1° C terjadi pada tahun 2001. Curah hujan tertinggi terjadi pada tahun 2001 sebesar 1.314 mm dengan  jumlah  hari  hujan  sebanyak  136  hari  yang tertinggi  terjadi  pada  bulan  Maret  dan  Desember 2001, sedangkan  kekeringan  terjadi  pada  tahun  2004  dimana hari hujan sebanyak 79 hari dengan curah hujan 522 mm dan curah hujan tertinggi terjadi pada bulan Februari dan menurun  pada  bulan  Maret,  puncak  kekeringan  terjadi pada bulan Agustus dan September.

## Pola Curah Hujan di Waingapu
Data  curah  hujan  bulanan  dari  tahun  2015  sampai dengan  2019  menunjukkan  bahwa  curah  hujan  di Waingapu  menunjukkan  pola  yang  menyerupai  dengan siklus  curah  hujan  pada  zona  B  (pola  curah  hujan ekuatorial).  Rata-rata  curah  hujan  di  Waingapu  pada periode 2015 sampai dengan 2019 adalah 33 mm. Curah hujan yang cukup tinggi (>33 mm) di Waingapu terjadi di bulan November-April, sedangkan curah hujan rendah (<33 mm) terjadi pada bulan Mei-Oktober.
Sebagian besar hutan yang ada di Waingapu adalah hutan  sabana.  Iklim  ini  termasuk  iklim  sabana  tropis, iklim sabana tropis adalah jenis iklim kategori klasifikasi koppen  “Aw”  dan  “As”.  Iklim  sabana  tropis  memiliki rata-rata  bulanan  diatas  18 o C  di  setiap  bulan  dalam setahun  biasanya  musim  kemarau  yang  nyata  dengan bulan  terkering  memiliki  curah  hujan  kurang  dari  100 mm/tahun  (Febrianti  2008).    Rendahnya  curah  hujan pada hutan sabana ditunjukkan dengan curah hujan pada bulan kering < 60 mm dan bulan basah >60 mm. Bulan basah  terjadi  pada  bulan  Maret  dan  Desember  dimana Waingapu  mengalami  musim  penghujan.  Waingapu memiliki  pola  hujan  monsunal  dimana  memiliki  dua puncak  musim  hujan  (Gambar  1)  rataan  normal  curah hujan bulan Maret dan Desember adalah 66.61 mm dan 68.26  mm,  berada  diatas  normal  yaitu  <60  mm (Margareth 2014).

## Sebaran Titik Panas (Hostpot)
Kebakaran hutan sabana hampir setiap tahun terjadi di  Waingapu.  Jumlah  titik  panas  ( hotspot )  pada  tahun 2016  hingga  2019    menunjukkan  kecenderungan meningkat (Gambar  2). Penyebab timbulnya titik panas ( hotspot )  di  Waingapu  yaitu  ancaman  kebakaran  yang terjadi sepanjang tahun adalah budaya masyarakat sabana
Gambar 1  Pola  curah  hujan  di  Waingapu  tahun 2015- 2019 hasil penelitian ini (atas) dan pola  curah  hujan  zona  B  (Aldrian  dan Susanto 2003) (bawah) 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Ja nua ri F ebr ua ri
M ar et
A pr il M ei Jun i Jul i A gus tus S ept em be r O kt obe r N ove mbe r D es embe r C ur ah H uj an (mm ) Curah Hujan Gambar 2  Jumlah titik panas ( hotspot ) per tahun di Waingapu pada 2015-2019 0 50 100 150 200 2015 2016 2017 2018 2019 T it ik Pan as Tahun
untuk meregenerasi rumput sebagai pakan ternak. Secara periodik masyarakat memanen rumput, terutama di  saat musim kering untuk campuran pakan ternak masyarakat atau  dijual  kepada  investor  dan  karantina  hewan  di pelabuhan.  Pada  beberapa  kasus  perebutan  lahan  ini, turut memengaruhi konflik kepentingan antara masyarakat  atau  dengan  pihak  pengelolaan  (Hidayat 2013).

## Pengaruh  Curah  Hujan  Terhadap  Titik  Panas (Hotspot)
Kondisi  iklim  di  Waingapu  termasuk  kedalam kategori iklim sabana tropis yang terdiri dari dua musim, yaitu musim hujan dan musim kemarau. Kebakaran hutan sabana terjadi  karena kekeringan di  Sumba Timur yang dipengaruhi  El  Nino.    Jumlah  titik  panas  bulanan  dan curah  hujan  tahun  2014-2019  di  Waingapu  secara lengkap tersaji pada Gambar 3, dapat ditunjukkan bahwa sebaran  titik  panas  ( hotspot )  dari  bulan  Januari  hingga Desember,  berbanding  terbalik  dengan  curah  hujan bulanan.  Apabila  curah  hujan  naik,  maka  jumlah  titik panas  ( hotspot )    yang  ditemukan  turun.  Curah  hujan bulanan terendah terjadi pada bulan September  (3 mm) yang disertai jumlah titik panas ( hotspot )  tertinggi  (145 titik). Curah hujan tertinggi pada bulan Maret (66.6 mm) dengan tidak terdapat titik panas (0 titik).  Hal ini sesuai dengan Syaufina dan Sukmana (2008)  bahwa peningkatan  dan  penurunan  jumlah  titik  panas  pada bulan-bulan tertentu akan berkaitan dengan peningkatan dan  penurunan  jumlah  curah  hujan.  Tingginya  curah hujan di suatu wilayah dapat menyebabkan berkurangnya potensi muncul titik panas ( hotspot ).
Berdasarkan  hasil uji korelasi  curah hujan dan titik panas  ( hotspot )  diperoleh  nilai  uji  korelasi  -0,315  dan nilai p-value sebesar 0,014, dimana nilai tersebut berada dibawah batas kesalahan maksimal yang dapat digunakan yaitu  sebesar  0,05.  Hasil  uji  korelasi  ini  sesuai  dengan penelitian Syaufina dan Hafni (2018), yang menyatakan bahwa  curah  hujan  dapat  digunakan  dalam  pendugaan jumlah  titik  panas  ( hotspot )  pada  hutan  maupun  lahan jika  nilai  kesalahannya  kurang  dari  batas  maksimal sebesar 0,05.

## Pengaruh Anomali SST Terhadap Curah Hujan
Variabilitas iklim musiman dan tahunan di Indonesia dipengaruhi oleh monsun dan ENSO. ENSO merupakan sebuah interaksi laut atmosfer yang berpusat di wilayah ekuator  Samudra  Pasifik  (Aldrian  2008)  yang menyebabkan anomali iklim global (Trenberth dan Caron 2000).  ENSO  terdiri  dari  tiga  fenomena  yaitu  kejadian normal,  El  Nino  dan  La  Nina  (Sitompul  dan  Nurjani 2013).  Gejala  ENSO  memberikan  pengaruh  terhadap kondisi laut di Indonesia yaitu menjadi lebih dingin pada tahun  El  Nino  dan  lebih  hangat  pada  tahun  La  Nina. Akibatnya terjadi peningkatan jumlah hujan pada tahun La  Nina  dan  penurunan  pada  tahun  El  Nino  (Aldrian 2008).
Gambar  4  menunjukkan  hubungan  anomali  SST terhadap  curah  hujan  di  Waingapu  pada  tahun  2015- 2019.  Anomali  SST tertinggi  pada periode tahun 2015- 2019 terjadi pada bulan November 2015 sebesar +1,67 o C dengan  curah  hujan  0  mm  sedangkan  SST  terendah terjadi pada bulan November 2016 dengan nilai -0,37 o C dan curah hujan 2.24 mm. Nilai anomali SST yang positif di daerah Waingapu ini  menyebabkan penurunan curah hujan  dan  kemarau  pada  bulan  April  hingga  Oktober tahun 2015, sedangkan anomali SST negatif menyebabkan  peningkatan  curah  hujan  (musim  hujan) pada bulan November 2017 hingga Maret 2018. Gambar 4 menunjukkan bahwa Anomali SST bulanan dari tahun 2015-2019  berhubungan  terbalik  dengan  curah  hujan bulanan  di  Waingapu.  Kenaikan  anomali  suhu permukaan  laut  bulan  Mei-Juni  sebesar  +1 o C, menyebabkan penurunan curah hujan.
Hasil penelitian ini menunjukkan nilai korelasi hasil negatif  dengan  nilai  -0,038  yang  mengartikan  bahwa hubungan anomali  SST dengan curah hujan berbanding terbalik  atau  tidak  sebanding.  Korelasi  negatif  ini diperkuat  dengan  nilai P-value yang  diperoleh  sebesar 0,776 atau nilai P-value > 0,05 yang menyatakan bahwa parameter  anomali  SST  tidak  berpengaruh  terhadap curah hujan pada periode tahun 2015-2019.
Gambar 3. Jumlah titik panas ( hotspot ) bulanan dan curah  hujan  bulanan  di  Waingapu  tahun 2015-2019
0 10 20 30 40 50 60 70 80 0 20 40 60 80 100 120 140 160 Ja n u ari Fe b ru ari Maret A p ri l Mei Ju n i Ju li A g u st u s Sep temb er O k to b er N o v emb er D es emb er Cu rah H u jan (m m ) T it ik Pa n as Bulan Titik Panas Curah Hujan
Gambar 4. Anomali  SST  dan  curah  hujan  di
Waingapu pada tahun 2015-2019
Ja n u ari Me i
Sep temb er Ja n u ari Mei
Sep temb er Ja n u ari Mei
Sep temb er Ja n u ari Mei
Sep temb er Ja n u ari Mei
Sep temb er 2015 2016 2017 2018 2019 0 5 10 15 20 25 30 35 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 Cu rah H u jan (m m )
A n o m al i SS T ℃
Anomali SST ℃ Curah Hujan(mm)
Pengaruh  Anomali  SST  Terhadap  Titik  Panas (Hotspot)
Hubungan  anomali  SST  terhadap  titik  panas ( hotspot )  di  Waingapu  pada  tahun  2015  sampai  2019 ditunjukkan  pada  Gambar  5.  SST  tertinggi  sebesar +1,67 o C dengan jumlah titik panas ( hotspot ) sebanyak 20 titik terjadi pada bulan November 2015 sedangkan SST terendah  terjadi  pada  bulan  November  2016  yaitu  - 0,37 o C  dengan  titik  panas  ( hotspot )  sebanyak  40  titik. Gambar  5 menunjukkan  bahwa hubungan anomali  SST dengan  titik  panas  ( hotspot )  berbanding  lurus.  Dengan nilai korelasi 0.037 dimana nilai (+) menunjukkan bahwa anomali  SST  dengan  titik  panas  ( hotspot )  berjalan berbanding  lurus.  Hal  ini  sama  seperti  yang  terjadi  di Kalimantan Tengah. Menurut Putra dan Hayasaka (2011) jumlah hotspot yang  tinggi  terdeteksi  di  Kalimantan Tengah terutama pada musim kering  pada saat  anomali SST bernilai positif tinggi dan jumlah hotspot sedikit di temukan ketika anomali SST bernilai positif rendah.
Nilai P-value yang  diperoleh  pada  penelitian  ini yaitu  0.779  yang  berarti  melebihi P-value >  0.05  yang menunjukkan parameter anomali SST tidak berpengaruh pada kejadian hotspot . Hal ini sesuai dengan yang terjadi di Riau (Putra dan Hadiwijoyo 2012). Nilai anomali SST yang rendah (bernilai negatif) tidak selalu di ikuti dengan peningkatan  jumlah hotspot di  Riau dan  hal  ini  tidak selalu  terjadi  pada  musim  kemarau,  sehingga  El-Nino dan  La-Nina  tidak  berpengaruh  terhadap  jumlah  titik hotspot yang terjadi di Provinsi Riau pada periode tahun 2001-2009.
Nilai  positif  pada  anomali  SST  mengindikasikan bahwa  SST  Pasifik  Equator  Tengah  dan  Timur  terjadi lebih  tinggi  dari  rata-ratanya  yang  berimplikasi  bahwa laut  Indonesia  lebih  dingin.  Hal  ini  mengakibatkan terjadinya  penurunan  hujan  di  wilayah  Indonesia. Sebaliknya  nilai  negatif  mengindikasikan  bahwa  SST Pasifik  Equator  Tengah  dan  Timur  terjadi  lebih rendah
dari  rata-ratanya  yang  berimplikasi  terhadap  laut Indonesia  yang  menjadi  lebih  panas  (Putra  dan Hadiwijoyo 2012).

## SIMPULAN DAN SARAN

## SIMPULAN
Curah hujan tahunan pada tahun 2015 hingga 2019 di Waingapu menunjukkan siklus pola curah hujan zona B (pola hujan ekuatorial). Rata-rata curah hujan tahunan tertinggi terjadi pada bulan November sebesar 68.25 mm sedangkan  rata-rata  curah  hujan  terendah  terjadi  pada bulan  September  sebesar  3  mm  dalam  jangka  waktu  5 tahun.  Jumlah  titik  panas  ( hotspot )  tahunan  pada  tahun 2015  hingga  2019  terjadi  sebanyak  611  titik  yang terpantau oleh sensor  MODIS dan  VIIRS  pada wilayah Waingapu.  Hubungan  curah  hujan  dengan  titik  panas ( hotspot ) menunjukkan hasil berbanding terbalik dengan hasil  uji  korelasi  menunjukkan  nilai  -0,343.  Hubungan anomali  SST  dengan  curah  hujan  menunjukkan  hasil berbanding terbalik dengan hasil uji korelasi menunjukkan  nilai  -0,038.  Hubungan  anomali  SST dengan  titik  panas  ( hotspot )  menunjukkan  hasil berbanding lurus dengan hasil uji korelasi menunjukkan nilai 0,016.

## SARAN
Perlu  adanya  pemeriksaan  langsung  di  lapangan untuk mengetahui penyebab utama timbulnya kebakaran hutan sabana di Waingapu.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldrian  E,  Susanto  RD.  2003.  Identification  of  threee dominant  rainfaal  regions  within  indonesia  and their  relationship  to  sea  surface  temperature. International Journal Climatol 23(1):1435-1452. Aldrian  E.  2008. Meteorologi  Laut  Indonesia .  Jakarta:
Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi.
[BMKG]. Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Stasiun  Kabupaten  Sumba  Timur.  2021.  Sumba Timur: BMKG Kabupaten Sumba Timur
[BPKH  Wilayah  XIV].  Statistik  Balai  Pemantapan Kawasan  Hutan  Wilayah  XIV  Kupang  Tahun 2011. Kupang: BPKH Wilayah XIV.
[BPS  Kabupaten  Sumba  Timur].  Kabupaten  Sumba Timur  dalam  Angka  2014.  Waingapu:  BPS Kabupaten Sumba Timur.
Febrianti  N.  2008.  Perubahan  Zona  Iklim  di  Indonesia Dengan Menggunakan Sistem Klasifikasi Koppen [Prosiding]. Jakarta(ID): Lapan.
Hidayat  O.  2013.  Keaneragaman  spesies  avifauna  di KHDTK Hambala, Nusa Tenggara Timur. Jurnal Penelitian  Kehutanan  Wallacea 2(1):12-25. http://dx.doi.org/10.18330/jwallacea.2013.vol2iss 1pp12-25
Margareth  T.  2014. Pengaruh  Siklon  Tropis  Rusty terhadap  keadaan  cuaca  di  Kabupaten  Sumba Timur  (studi  kasus  tanggal  24  Februari  2013). Tugas Akhir Sekolah  Tinggi  Meteorologi
Gambar 5. SST  dan  titik  panas  ( hotspot )  di Waingapu pada tahun 2015-2019
Ja n u ari Mei
Sep temb er Ja n u ari Mei
Sep temb er Ja n u ari Me i Sep temb er Ja n u ari Mei Sep temb er Ja n u ari Me i Sep temb er 2015 2016 2017 2018 2019 0 10 20 30 40 50 60 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 T it ik Pan as (h o ts p o t) A n o m al i SST ℃ Tahun Anomali SST ℃
Titik Panas (hotspot)
Klimatologi dan Geofisika, Oktober 2014 . Jakarta: Sekolah  Tinggi  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika.
Putra  EI,  Hadiwijoyo  E.  2012.  Pengaruh  anomali  sea surface  temperatur  (SPL)  dan  curah  hujan terhadap  potensi  kebakarn  hutan  dan  lahan  di Provinsi  Riau. Jurnal  Silvikulutur  Tropika 3(2):121-124.
Putra  EI,  Hayasaka  H.  2011.  The  effect  of  the precipitation pattern of the dry season on peat fire occurrence in the Mega Rice Project area, Central Kalimantan, Indonesia. Jurnal Tropics 19(4):145- 156.
Sitompul Z, Nurjani E. 2013. Pengaruh El Nino Southern Oscillation  (ENSO)  terhadap  curah  hujan musiman  dan  tahunan  di  Indonesia. Jurnal  Bumi Indonesia 2(1):11-18.
Sutomo. 2016. Asal Usul Formasi Savana: Tinjauan dari Nusa  Tenggara  Timur  dan  Hasil  Penelitian  di Baluran Jawa Timur [Seminar Nasional]. Kupang: Balai Penelitian Kehutanan Kupang.
Syaufina  L,  Hafni  DAF.  2018.  Variabilitas  iklim  dan kejadian  kebakaran  hutan  dan  lahan  gambut  di Kabupaten  Bengkalis,  Provinsi  Riau. Jurnal Silvikultur Tropika 9(1): 60-68. Syaufina L, Sukmana A. 2008. Kajian Penyebab Utama Kebakaran  Hutan  di  Daerah  Tangkapan  Air Danau Toba. Laporan Akhir Studi Program ITTO PD 394/06 Rev. 1 (F). Bogor: Pusat Penelitian dan Pengembangan Hutan Konservasi Alam.
Trenberth KE, Caron JM. 2000. The Southern Oscillation Revisited: Sea Level Pressures, Surface Temperatures  and  Precipitation. Journal  of Climate 13(1):4358 – 4365.