DOI: http://dx.doi.org/10.23960/jat.v12i2.7514

## Jurnal Agrotek Tropika
Journal homepage: https://jurnal.fp.unila.ac.id/index.php/JA

## ANALISIS KEKERINGAN METEOROLOGI DI WILAYAH IKLIM HUTAN HUJAN TROPIS PADA SAAT EL-NIÑO KUAT TAHUN 2015

## METEOROLOGICAL  DROUGHT  ANALYSIS  IN  TROPICAL  RAINFOREST CLIMATE REGIONS DURING THE STRONG EL-NIÑO OF 2015

## Andi Ihwan
* , Tyas Khansa Tsabitaa, dan Riza Adriat
Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Tanjungpura, Pontianak Kalimantan Barat, Indonesia
* Corresponding Author. E-mail address: andihwan@physics.untan.ac.id

## PERKEMBANGAN ARTIKEL:
Diterima: 15 Juli 2023 Direvisi: 19 September 2023 Disetujui: 20 Oktober 2023
KEYWORDS: El Niño, hotspots, KBDI, severity, KATA KUNCI: El Niño, KBDI, tingkat keparahan, titik api
© 2024 The Author(s). Published by Department of Agrotechnology, Faculty of Agriculture, University of Lampung.

## ABSTRACT
Forest  and  land  fires  in  tropical  rainforest  climate  regions  including  West  Kalimantan  are problems  that  occur  almost  every  year.  El-Niño  is  expected  to  exacerbate  droughts,  and prolonged droughts result in forest and land fires. This study aims to assess the impact of the El- Niño event (2015) on the severity of drought in West Kalimantan. The model used for drought analysis is the Keetch-Byram Drought Index (KBDI). The drought index value of the El-Niño year was  then  compared  with  the  normal  year  (2013).  The  results  showed  that  El-Niño  (2015) influence of on the severity and duration of drought in West Kalimantan. July to October are months with high drought potential in West Kalimantan, especially in the southern part of West Kalimantan. The effect of the El-Niño event was also observed on drought-prone land, where the area of drought-prone land increased by more than 10% compared to normal years. Information on when and where drought levels reach high fire risk levels is very important for mitigating forest and land fires in the West Kalimantan region.

## ABSTRAK
Kebakaran hutan dan lahan di wilayah iklim hutan hujan tropis termasuk Kalimantan Barat merupakan  masalah  yang  terjadi  hampir  setiap  tahun.  El-Niño  diperkirakan  memperparah kekeringan,  dan  kekeringan  yang  berkepanjangan  berdampak  pada  kebakaran  hutan  dan lahan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  dampak  peristiwa  El-Niño  (2015)  terhadap tingkat  keparahan  kekeringan  di  Kalimantan  Barat.  Model  yang  digunakan  untuk  analisis kekeringan  adalah  Keetch-Byram  Drought  Index  (KBDI).  Nilai  indeks  kekeringan  tahun  El- Niño  kemudian  dibandingkan  dengan  tahun  normal  (2013).  Hasil  penelitian  menunjukkan adanya  pengaruh  El-Niño  (2015)  terhadap  tingkat  keparahan  dan  durasi  kekeringan  di Kalimantan  Barat.  Bulan  Juli  hingga  Oktober  merupakan  bulan  dengan  potensi  kekeringan tinggi di Kalimantan Barat, khususnya di bagian selatan Kalimantan Barat. Efek peristiwa El- Niño  juga  teramati  pada  lahan  rawan  kekeringan,  dengan  luas  lahan  rawan  kekeringan meningkat lebih dari 10% dibandingkan dengan tahun-tahun normal. Informasi kapan dan dimana  tingkat  kekeringan  mencapai  tingkat  resiko  kebakaran  yang  tinggi  sangat  penting untuk mitigasi kebakaran hutan dan lahan di wilayah Kalimantan Barat.

## 1. PENDAHULUAN
Kekeringan  berkepanjangan  di  wilayah  hutan  hujan  tropis  Kalimantan  dapat  berdampak  pada kebakaran hutan dan lahan dan ini merupakan permasalahan yang hampir setiap tahunnya terjadi dan menjadi perhatian berbagai peneliti global (Latifah et al. , 2019; Nurdiati et al., 2021; Tan et al., 2021). Fenomena El-Niño merupakan kejadian global yang menyebabkan penurunan curah hujan di wilayah Indonesia dan berdampak peningkatan kekeringan (Taufik et al. , 2017; Ihwan et al., 2019). Peristiwa kebakaran hutan dan lahan dalam skala besar pernah terjadi di Indonesia pada tahun 2015 khususnya di Pulau Sumatra, Kalimantan dan Papua, dengan luas hutan dan lahan yang terbakar di Indonesia  sebesar  2.611.411,44  ha,  sebanyak  3,6%  terjadi  di  Kalimantan  Barat  (SiPongi,  2023). Faktor yang memengaruhi kebakaran hutan dan lahan pada tahun tersebut terjadi fernomena El- Niño berkategori kuat (Beese et al. , 2022).
Kalimantan  Barat  merupakan  wilayah  beriklim  hutan  hujan  tropis  yang  memiliki  suhu  dan kelembapan udara serta curah hujan yang tinggi (Saputro et al., 2021). Kalimantan Barat memiliki hutan  dan  lahan  gambut  yang  sangat  luas  membuat  wilayah  Kalimantan  Barat  sering  mengalami kebakaran  hutan  terutama  saat  musim  kemarau  yang  berkepanjangan.  Jumlah  titik  api  (hotspot) berkategori ekstrem di Kalimantan Barat pada durasi tahun 2003-2004 (Heryalianto, 2006). Titik hotspot  tersebut  merupakan  indikator  awal  terjadinya  kebakaran  hutan  dan  lahan  (Nurdiati, Sopaheluwakan  and  Septiawan,  2022).  Informasi  tentang  kekeringan  hutan  dan  lahan  perlu diketahui sedini mungkin sebagai upaya mitigasi bencana hidrometeorologi.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  tingkat  kekeringan  kaitannya dengan  tingkat  bahaya  kebakaran  hutan  dan  lahan  adalah  metode  Keetch-Byram  Drought  Index (KBDI). Penelitian ini  dilakukan untuk mengkaji tingkat kekeringan meteorologis yang terjadi di Kalimantan Barat pada saat kejadian El-Niño kuat tahun 2015, menggunakan metode KBDI. Kejadian El-Niño dapat mempengaruhi parameter cuaca di Indonesia yakni menyebabkan penurunan  curah hujan  dengan kategori di  bawah normal (Athoillah et al., 2017; Firmansyah et al., 2022).

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1 Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian di Kalimantan Barat seperti pada Gambar 1

## Tabel 1. Klasifikasi indeks kekeringan KBDI
Nilai KBDI Kategori 0 – 100
101 – 150 151 – 175 176 – 203 Rendah Sedang Tinggi
Ekstrem

## 2.2  Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data iklim berupa data curah hujan dan suhu udara maksimum harian untuk wilayah Kalimantan Barat, yang terdiri dari 59 titik dengan resolusi spasial  0,625 ° x  0,625 ° .  Data  iklim  tersebut  diunduh  di https://power.larc.nasa.gov/data-access- viewer/ .  Selanjutnya  data  hotspot  yang  digunakan  sebagai  penduga  kebakaran  hutan  dan  lahan dengan satelit MODIS yang diperoleh dari https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/ .

## 2.3 Keetch-Byram Drought Index (KBDI)
KBDI merupakan metode kekeringan dikembangkan di Florida oleh Keetch dan Byram (1968). Pada  penelitian  ini  Model  KBDI  menggunakan  persamaan  yang  telah  disesuaikan  untuk  iklim  di wilayah iklim tropis (Taufik et al., 2015) dengan parameter iklim adalah curah hujan dan suhu udara maksimum. Persamaan-persamaan untuk mengitung indeks kekeringan KBDI adalah:
KBDI  =   KBDI !"# – R $%! +  DF (1) DF = ('()"*+,- !"# )((.012'% (%.%'%( * +,-#..%'.) "0.'32) 5 #( "0
#6#(.22% ("%.%%#10. * 2%) (2)
Keterangan: KBDI= Indeks kekeringan; KBDI t-1 = Indeks kekeringan sebelumnya; Rnet= Curah hujan bersih (mm); DF= Faktor kekeringan (mm); Tm= Suhu udara maksimum harian ᵒC; R0= Akumulasi curah hujan tahunan (mm)
Indeks kekeringan KBDI dihitung menggunakan persamaan (1). Data yang digunakan adalah data iklim tahun 2015 (El-Niño) dengan tahun 2013 (normal) sebagai tahun pembanding. Penentuan nilai awal KBDI yaitu ketika nilai curah hujan dalam satu pekan berjumlah ≥150 mm. Nilai curah hujan yang berjumlah ≥150 mm dalam satu pekan dianggap sebagai hari hujan sehingga nilai indeks kekeringan pada hari tersebut bernilai 0. Klasifikasi nilai indeks kekeringan Keetch-Byram disajikan pada Tabel 1 (Taufik et al., 2015).
Selanjutnya  dilakukan  Perata-rataan  bulanan  nilai  KBDI  untuk  59  titik  penelitian  yang merupakan wilayah Kalimantan Barat. Nilai KBDI bulanan dianalisis secara temporal dan spasial

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis tingkat kekeringan KBDI
Tingkat  keparahannya  pada  tahun  El-Niño  (2015)  pada  umumnya  lebih  tinggi  jika dibandingkan dengan tahun normal (Tabel 2). Pada tahun normal kekeringan di Kalimantan Barat dominan berkategori rendah yaitu 99% dan sisanya berkategori sedang (1%), serta tidak ada yang kategori tinggi dan ekstrim sedangkan pada tahun El-Niño tingkat kekeringan di Kalimantan Barat terjadi kekeringan dengan kategori rendah lebih sedikit dibandingkan pada tahun normal yaitu 83% bahkan  tingkat  kekeringan  pada  tahun  El-Niño  terdapat  kekeringan  dengan  kategori  tinggi  dan ekstrim yaitu masing-masing 2%.
Tabel 2. Persentase Kategori kekeringan KBDI di Kalimantan Barat pada tahun Normal dan tahun El- Niño
Tahun Kategori Kekeringan (%) Rendah Sedang Tinggi Ekstrim Normal 99 1 0 0 El-Niño 83 13 2 2
Tabel  3.  Nilai  indeks  kekeringan  KBDI  bulanan  (minimum,  rata-rata  dan  maksimum)  59  titik pengamatan di Kalimantan Barat pada tahun Normal (2013) dan Tuhun El-Niño (2015).
N o . Tahun Normal Tahun El-Nino N o. Tahun Normal Tahun El-Nino min rata- rata max min rata-rata max min rata-rata max min rata-rata max 1 1,61 42,18 87,37 0,64 78,45 151,02 31 1,43 20,02 40,08 3,28 41,33 130,8 2 2,93 32,32 56,77 1,93 78,66 148,39 32 0,85 19,42 49,71 4,31 40,24 126,94 3 2,19 33,89 71,22 0,63 68,83 124,79 33 0,79 19,14 46,24 4,47 39,65 124,78 4 1,39 22,74 52,75 0,59 59,64 120,47 34 0,45 13,14 30,94 2,80 36,55 118,29 5 4,98 31,45 60,44 1,34 67,24 139,50 35 0,16 9,29 29,97 0,47 35,63 116,25 6 4,02 28,69 55,57 1,17 62,69 115,39 36 0,37 12,54 57,00 0,91 37,63 123,52 7 2,82 20,76 49,09 1,07 49,66 96,26 37 0,82 20,99 49,06 4,51 43,93 114,40 8 1,29 20,97 57,35 1,27 38,36 99,31 38 5,49 25,12 59,92 6,78 48,86 134,76 9 1,00 27,68 67,21 1,73 31,97 93,42 39 5,29 25,64 61,38 7,30 50,34 139,47 1 0 0,92 21,40 49,61 0,79 28,01 79,76 40 2,12 21,05 50,74 4,57 44,33 138,10 1 1 1,70 23,29 62,25 0,49 27,70 77,56 41 0,91 18,16 48,86 4,73 39,59 123,23 1 2 1,20 13,34 43,89 0,52 25,56 78,14 42 6,98 30,49 68,51 32,92 132,92 195,07 1 3 1,69 15,74 43,46 0,27 30,39 97,48 43 0,45 16,89 55,39 2,63 38,43 122,93 1 4 1,20 11,03 41,81 0,49 27,87 89,78 44 0,27 15,44 63,23 1,91 46,33 148,59 1 5 1,25 9,37 26,55 0,16 26,07 89,41 45 3,58 27,55 71,88 5,51 51,76 141,04 1 6 1,09 9,37 34,27 0,46 26,63 87,96 46 3,60 29,35 78,93 6,63 56,79 153,58 1 7 0,73 6,79 25,97 0,15 25,44 80,20 47 1,77 25,30 74,43 5,63 53,19 156,15 1 8 6,75 28,37 58,32 2,06 52,85 110,74 48 0,81 18,93 52,65 6,00 44,00 132,14 1 9 4,16 23,28 54,73 2,52 46,50 112,00 49 0,73 19,29 54,53 6,22 43,13 130,96 2 0 2,98 21,32 52,64 2,32 42,95 108,42 50 1,65 31,21 95,36 5,87 53,06 151,66 2 1 0,85 17,82 35,06 2,07 36,58 111,82 51 1,34 31,15 98,55 6,51 53,00 150,72 2 2 0,94 18,74 41,86 2,73 38,11 120,88 52 2,39 36,66 117,09 5,99 66,06 182,50 2 3 0,90 15,14 38,86 2,03 35,51 118,18 53 10,44 43,43 128,44 9,18 79,61 192,29 2 4 0,82 12,77 35,92 1,33 34,72 108,44 54 1,54 33,54 107,74 6,11 51,85 153,42 2 5 0,44 10,01 30,82 0,51 31,74 98,55 55 0,96 31,70 105,09 5,76 55,45 161,70 2 6 0,43 8,02 25,91 0,56 28,03 88,63 56 9,44 37,37 114,88 9,02 78,24 188,97 2 7 0,34 11,07 45,08 0,41 35,64 114,14 57 5,15 39,17 88,16 6,32 76,15 188,57 2 8 3,85 23,17 48,45 4,05 44,84 107,14 58 2,10 35,98 117,15 2,85 64,84 177,61 2 9 7,75 26,18 55,52 4,95 47,17 125,96 59 8,95 34,62 105,35 6,38 72,84 181,43 3 0 7,05 24,75 56,09 5,04 46,15 128,46
Tingkat kekeringan berdasarkan metode KBDI di Kalimantan Barat berdasarkan 59 titik untuk dua periode tahun normal (2013) dan tahun El-Niño (2015) menunjukkan hasil yang bervariasi seperti yang terlihat pada Tabel 3. Pada penelitian ini indeks kekeringan KBDI di Kalimantan Barat pada tahun normal dan tahun El-Niño berada pada rentang dengan nilai indeks 0,16 – 192,10. Pada tahun normal pada umumnya nilai indeks kekeringannya di bawah 100 hanya beberapa titik yang memiliki nilai indeks kekeringan KBDI di atas 100 atau berkategori normal yaitu di titik 22, 24 s/d 30) (Tabel 3).
Tingkat keparahan kekeringan pada tahun Normal maksimum 128,40 (kategori sedang), sedangkan pada tahun El-Niño tingkat keparahan kekeringan maksimum sebesar 192,10 (kategori ekstrim).
Meningkatnya  nilai  kekeringan  KBDI  pada  tahu  El-Niño  2015  terutama  pada  bulan  Juli  s/d Oktober. Hal ini menunjukkan bahwa fenomena El-Niño memengaruhi tingkat keparahan kekeringan di Kalimantan Barat terutama pada saat El-Niño kuat seperti pada tahun 2015. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini sejalan dengan penelitian Hidayat et al. , (2018), bahwa kejadian El-Niño dapat memperparah  tingkat  kekeringan  di  wilayah  Indonesia  termasuk  Kalimantan  Barat.  Peningkatan tingkat kekeringan di Indonesia pada saat El-Niño disebabkan karena tingkat dan durasi curah hujan yang sangat rendah.

## 3.2 Analisis Kekeringan secara Spasial
Analisis  spasial  indeks  kekeringan  di  Kalimantan  Barat  dilakukan  dengan  pemetaan  indeks kekeringan KBDI rata-rata bulanan. Peta sebaran nilai indeks kekeringan dua periode yang berbeda yaitu pada tahun normal (2013) dan pada tahun El-Niño (2015) kemudian kedua peta sebaran indeks kekeringan  tahun  yang  berbeda  tersebut  dibandingkan  untuk  menganalisis  pengaruh  El-Niño terhadap kekeringan di Kalimantan Barat.
Sebaran  kekeringan  skala  bulanan  di  Wilayah  Kalimantan  Barat  tahun  normal  (2013)  pada umumnya berkategori rendah hingga sedang (Gambar 2). Kekeringan dengan kategori rendah terjadi di  seluruh  wilayah  Kalimantan  Barat  hampir  setiap  bulannya,  kecuali  pada  bulan  Oktober. Kekeringan dengan kategori sedang terjadi pada bulan Oktober khusunya di wilayah bagian selatan Kalimantan Barat yaitu di wilayah Kabupaten Ketapang.
Peta sebaran indeks kekeringan rata-rata bulanan di Kalimantan Barat tahun El-Niño (2015), sangat berbeda dengan tahun normal. Walaupun pada bulan Januari hingga Maret seluruh wilayah Kalimantan  Barat  kategori  kekeringan  masih  tergolong  rendah,  namun  pada  bulan  April  mulai terlihat  sedikit  wilayah  yang  terdampak  kekeringan  dengan  kategori  sedang.  Bulan  Juli  wilayah Kalimantan Barat mulai mengalami kekeringan dengan kategori tinggi seperti yang terjadi di bagian hulu sebelah selatan Kalimantan Barat letaknya sekitar Kabupaten Melawi.
Pengaruh El-Niño terhadap tingkat kekeringan di Kalimantan Barat mulai pada bulan Juli, hal ini diperlihatkan dengan meningkatnya indeks kekeringan KBDI menjadi kategori sedang di wilayah selatan  Kalimantan  Barat  (Kabupaten  Ketapang  dan  Melawi)  (Gambar  3.g).  Kemudian  puncak kekeringan di Kalimantan Barat pada tahun 2015 terjadi pada bulan September (Gambar 3.i), hal ini ditunjukkan oleh nilai KBDI dengan kategori sedang terjadi hampir di seluruh wilayah Kalimantan Barat, kecuali bagian timur (sebagian Kabupaten Kapuas Hulu) masih berkategori rendah, bahkan bagian selatan Kalimantan Barat tingkat kekeringannya berkategori tinggi sampai dengan ekstrem yaitu  di  sekitar  wilayah  Kabupaten  Melawi  dan  Ketapang.  Kekeringan  dengan  kategori  ekstrem masih terjadi di bulan Oktober tepatnya di Kabupaten Melawi dan terlihat penurunan nilai KBDI.
Berdasarkan Gambar 2 dan 3 yang lebih terdampak kekeringan di Kalimantan yaitu saat terjadi El-Niño  kuat  (2015).  Fenomena  El-Niño  berdampak  pada  berkurangnya  curah  hujan  dan  dapat memperparah kekeringan di suatu wilayah.  Hal ini bersesuain dengan penelitian yang dilakukan oleh  (Syaufina et  al., 2014)  bahwa  curah  hujan  merupakan  unsur  iklim  yang  berkorelasi  kuat terhadap kekeringan dan dapat berdampak pada kejadian kebakaran hutan dan lahan. Salah satu wilayah yang paling rawan terhadap kekeringan ialah Kabupaten Ketapang. Penelitian ini sejalan dengan  penelitian  Dicelebica et  al. (2022),  bahwa  Kabupaten  Ketapang  merupakan  wilayah Kalimantan  Barat  yang  rentan  terhadap  kekeringan  dibandingkan  dengan  wilayah  lainnya. Sedangkan wilayah Kapuas Hulu merupakan wilayah tidak rawan kekeringan.
Gambar 2. Peta sebaran indeks kekeringan KBDI Kalimantan Barat tahun Normal (2013) (a) Januari, (b) Februari, (c) Maret, (d) April, (e) Mei, (f) Juni, (g) Juli, (h) Agustus, (i) September, (j) Oktober, (k) November, (l) Desember
Gambar 3. Peta sebaran indeks kekeringan KBDI Kalimantan Barat tahun El-Niño (2015) (a) Januari, (b) Februari, (c) Maret, (d) April, (e) Mei, (f) Juni, (g) Juli, (h) Agustus, (i) September, (j) Oktober, (k) November, (l) Desember

## Tabel 3. Luas lahan terpapar kekeringan di Kalimantan Barat berdasarkan kategori KBDI
Kategori KBDI Luas lahan kekeringan Perubahan El-Niño – Normal Tahun Normal El-Niño (Ha) (%) (Ha) (%) (Ha) (%) Rendah 14.649.393,01 99,8 12.363.072,13 84,2 - 2.286.320,87 - 15,57 Sedang 30.692,06 0,2 2.054.540,45 14,0 2.023.848,39 13,79 Tinggi 0,00 0,0 242519,76 1,7 242.519,76 1,65 Ekstrem 0,00 0,0 1,79 0,1 1,79 0,14
Pada tahun normal luas lahan yang terpapar kekeringan sangat dominan berkategori rendah (99,8%),  hanya  0,2%  yang  bekategori  sedang  dan  sepanjang  tahun  tidak  terdapat  lahan  yang terpapar  kekeringan  berkategori  tinggi  dan  ekstrem.  Pengaruh  kejadian  El-Niño  di  wilayah Kalimantan  Barat  terlihat  pada  luas  lahan  yang  terpapar  kekeringan.  Pada  saat  El-Niño  (2015) mengalami peningkatan luas yang terpapar kekeringan lebih dari 10% yang berkategori sedang s/d ekstrem terhadap tahun normal (Tabel 3).

## 4. KESIMPULAN
Analisis pengaruh kejadian El-Niño  terhadap tingkat kekeringan di Kalimantan Barat dapat dikaji dengan membandingkan tingkat kekeringan pada tahun normal (2013) dengan tahun El-Niño (2015).  Pada  tahun  normal  tingkat  kekeringan  di  Kalimantan  Barat  dominan  berkategori  rendah kemudian  berkategori  sedang  dan  tidak  terdapat  kategori  tinggi  maupun  kategori  ekstrem  pada tahun tersebut. Bulan Juli hingga Oktober merupakan bulan dengan potensi besar terjadi bencana kekeringan di Kalimantan Barat, terutama saat terjadi fenomena El-Niño. Bagian selatan Kalimantan barat (Kabupaten Ketapang) menjadi daerah yang paling rawan terjadi kekeringan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Athoillah, I., R. Sibarani, & D. Doloksaribu. 2017. Analisis spasial pengaruh kejadian el nino kuat tahun 2015 dan la nina lemah tahun 2016 terhadap kelembapan, angin dan curah hujan di Indonesia. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca. 18(1): 33–41.
Beese, L., M. Dalponte, G.P. Asner, D.A. Coomes, & T. Jucker. 2022. Using repeat airborne LiDAR to map  the  growth  of  individual  oil  palms  in  Malaysian  Borneo  during  the  2015–16  El  Niño.
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation . 115: 1–10. BPS. 2017. Luas Lahan Menurut Penggunaan dan Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat (Ha). https://www.bps.go.id/.
Dicelebica, T.F., A.A. Akbar, & D.J. Rahayu. 2022. Identifikasi dan pencegahan daerah rawan bencana kebakaran hutan dan lahan gambut berbasis sistem informasi geografis di Kalimantan Barat. Jurnal Ilmu Lingkungan 20(1): 115–126.
Firmansyah,  A.J.,  E.  Nurjani,  &  A.B.  Sekaranom.  2022.  Effects  of  the  El  Niño-Southern  Oscillation (ENSO)  on  rainfall  anomalies  in  Central  Java,  Indonesia. Arabian  Journal  of  Geosciences . 15(24): 1746.
Hidayat,  A.,  U.  Efendi,  L.  Agustina,  &  P.  Winarso.  2018.  Korelasi  indeks  nino  3.4  dan  southern oscillation  index  (SOI)  dengan  variasi  curah  hujan  di  Semarang. Jurnal  Sains  &  Teknologi Modifikasi Cuaca , 19(2): 75–81.
Ihwan, A., H. Pawitan, R. Hidayat, A.L. Latifah, & M. Taufik. 2019. Karakteristik kekeringan DAS Kapuas Kalimantan Barat berdasarkan data global climate model (GCM). POSITRON 9(2): 74–80.
Latifah, A.L., A. Shabrina, I.N. Wahyuni, & R. Sadikin. 2019. Evaluation of random forest model for forest fire prediction based on climatology over Borneo, in 2019 International Conference on Computer, Control, Informatics and its Applications (IC3INA) . 1–8.
Heryalianto, S.C. 2006. Studi Tentang Sebaran Ttiitk Panas (hotspot) Sebagai Penduga Kebakaran Hutan dan Lahan di Propinsi Kalimantan Barat Tahun 2003 dan Tahun 2004. Skripsi . Institut Pertanian Bogor, Fakultas Kehutanan.
Nurdiati, S.A., Sopaheluwakan, & P. Septiawan. 2021. Spatial and temporal analysis of El Niño impact on land and forest fire in Kalimantan and Sumatra. Agromet . 35(1): 1–10.
Nurdiati, S.A., Sopaheluwakan, & P. Septiawan.  2022. Joint distribution analysis of forest fires and precipitation in response to ENSO, IOD, and MJO (Study Case: Sumatra, Indonesia). Atmosphere . 13(4):538.
Saputro,  J.G.J.,  I.G.A.K.R.  Handayani,  &  F.U.  Najicha.  2021.  Analisis  upaya  penegakan  hukum  dan pengawasan  mengenai  kebakaran  hutan  di  Kalimantan  Barat. Jurnal  Manajemen  Bencana (JMB) . 7(1):27–36.
SiPongi. 2023. SiPongi (Karhutla Monitoring System). http://sipongi.menlhk.go.id. Syaufina, L.,R. Siwi, & A.D. Nurhayati. 2014. Ratio of hotspot source as an indicator of forest and peat fire  and  its  correlation  with  rainfall  in  Sepahat  Village,  Bengkalis  District,  Riau. Journal  of Tropical Silviculture , 5(2): 113–118.
Tan, Z. D., L.R. Carrasco, & D. Taylor. 2021. Corrigendum to : Spatial correlates of forest and land fires in Indonesia. International Journal of Wildland Fire . 30(9): 732.
Taufik,  M.,  P.J.J.F.  Torfs,  R.  Uijlenhoet,  P.D.  Jones,  D.  Murdiyarso,  &  H.A.J.  Van  Lanen.  2017. Amplification  of  wildfire  area  burnt  by  hydrological  drought  in  the  humid  tropics. Nature Climate Change . Nature Publishing Group, 7: 428–431.
Taufik, M., B.I. Setiawan, & H.A.J. van Lanen. 2015. Modification of a fire drought index for tropical wetland ecosystems by including water table depth. Agricultural and Forest Meteorology 203: 1–10.