JGISE  Vol. 4 No. 2 (2021), pp. 81 - 85     |     https://doi.org/10.22146/jgise.60828

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Hasil Studi Pola Kebakaran Lahan Gambut melalui Citra Satelit Sentinel-2 dengan Pengimplementasian Machine Learning Metode Random Forest: Kajian Literatur
( Outcome Study of Fire Patterns on Peatland Using Sentinel- 2 Satellite’s image by Using Machine Learning’s Implementation Random Forest Method: Literature Review )
Annisa Rizky Kusuma 1 , Fauzan Maulana Shodiq 1 , M. Faris Hazim 1 Dany Puguh Laksono 2
1 Mahasiswa Departemen Teknik Geodesi ,Universitas Gadjah Mada, Indonesia 2 Departemen Teknik Geodesi, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
Penulis Korespondensi: Dany Puguh Laksono | Email: danylaksono@ugm.ac.id
Diterima ( Received ): 25/10/202     Direvisi ( Revised ): 12/11/2021    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 08/12/2021

## ABSTRAK
Kebakaran  lahan  gambut  merupakan  peristiwa  yang  sulit  diprediksi  perilakunya.  Karakteristik  tanah  gambut  yang  kompleks  dan faktor-faktor alam lain seperti arah angin, status vegetasi, dan kandungan air membuat kasus ini menjadi salah satu kasus menarik yang masih menjadi objek penelitian yang belum tuntas hingga saat ini. Ketika memasuki musim kemarau kondisi kadar air di dalam tanah  gambut  akan  semakin  berkurang,  maka  potensi  terjadinya  kebakaran  akan  semakin  tinggi.  Pada  studi  ini  dilakukan  analisis faktor  penyebab  kebakaran  dengan  area  cakupan  yang  luas  melalui  satelit  Sentinel-2.  Citra  satelit  yang  diperoleh  nantinya  akan diolah oleh machine learning untuk memprediksi penyebaran api. Hasil literatur yang telah dilakukan diperoleh bahwa Ground Water Level (GWL),  kematangan  gambut,  suhu,  curah  hujan  dan  kelembaban,  serta  kerapatan  vegetasi  dapat  diidentifikasi  melalui perhitungan  indeks.  Indeks  yang  digunakan  diantaranya  indeks Differenced  Normalized  Difference  Vegetation  Index (dNDVI)  dan Normalized Difference Water Index (NDWI) yang diolah dengan  algoritma machine learning metode Random Forest memiliki akurasi mencapai 96%.
Kata Kunci : gambut, kebakaran, citra satelit, machine learning

## ABSTRACT
Peatland  fire  is  an  event  with  unpredicted  behavior.  The  complexity  of  peatland’s  characters  and  other  natural  factors  such  a s  winds direction, vegetations status, and contents of water made this one of unique cases that still remain unfinished research’s ob ject till today. The lower contents of water in peatland accompanied with dry season, the higher of the risk of fire. In this study, an analysis of the causes of fires was carried out with a wide coverage area via the Sentinel-2 satellite. The satellite images obtained will be processed by machine learning to predict the spread of fire. The results of the literature that have been carried out show that Ground Water Level (GWL), peat maturity,  temperature,  rainfall  and  humidity,  and  vegetation  density  can  be  identified  through  index  calculations.  The  indexes  used include the Differenced Normalized Difference Vegetation (dNDVI) and the Normalized Difference Water (NDWI) which were processed using a machine learning algorithm using the Random Forest method, with an accuracy of 96%.
Keywords : peat, fire, satellite’s image, machine learning
© Author(s) 2021.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Kebakaran hutan dan lahan merupakan suatu peristiwa yang  dapat  terjadi  secara  alami  maupun  oleh  perbuatan manusia,  yang  ditandai  dengan  penjalaran  api  dengan bebas serta mengkonsumsi  bahan  bakar hutan dan lahan
yang  dilaluinya  (Adinugroho,  2004).  Peristiwa  kebakaran hutan di Indonesia selalu terjadi pada periode waktu dan wilayah  yang  relatif  sama.  Berdasarkan  data  Sipongi Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  (2019),  sepanjang  bulan Januari  sampai  September  2019  telah  terjadi  kebakaran hutan  dan  lahan  seluas  857.756  hektar  di  seluruh
Indonesia.  Kebakaran  memakan  630.451  hektar  lahan mineral  dan  227.304  hektar  di  lahan  gambut.  Angka  ini meningkat  160%  jika  dibandingkan  luasan  Agustus  lalu, sekitar  328.724  hektar.  Hutan  dan  lahan  yang  paling banyak terbakar berada di  Kalimantan  Tengah,  mencapai 134.227  hektar,  kemudian  diikuti  oleh  Kalimantan  Barat seluas 127.462 hektar, dan Nusa Tenggara Timur 119.459 hektar  (Direktorat  Pengendalian  Kebakaran  Hutan  dan Lahan, Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan RI, 2019).  Berdasarkan  data  tersebut  menunjukkan  bahwa lahan  yang  kerap  terbakar  di  Indonesia  setiap  tahunnya ialah  lahan  mineral  dan  lahan  gambut  (Media  Indonesia, 2019).
Perbedaan dari karakteristik kedua tanah  adalah tanah mineral  memiliki  kandungan  bahan  organik  yang  rendah sedangkan  tanah  gambut  memiliki  kandungan  bahan organik  yang  tinggi.  Pada  kondisi  gambut  terdegradasi akibat  pembukaan  lahan  dan  pembuatan  drainase,  air gambut  akan  mudah  mengalir  ke  luar  sehingga  gambut menjadi  kering.  Keringnya  gambut  membuat  gambut menjadi  bahan  bakar  potensial  yang  sangat  mudah terbakar (Laboratorium Kebakaran Hutan dan Lahan IPB, 2018).  Dalam  perkembanganya,  api  menjalar  secara vertikal  dan  horizontal  berbentuk  seperti  kantong  asap dengan  pembakaran  yang  tidak  menyala  ( smoldering ) sehingga  hanya  asap  yang  berwarna  putih  saja  yang tampak di atas permukaan (Adinugroho , 2004). Dengan  memanfaatkan  bantuan  teknologi  modern seperti machine learning, fenomena pola kebakaran hutan di  lahan  gambut  ini  dapat  diinvestigasi  dan  dibuatkan pemodelan  dengan  metode random  forest .  Metode  lain yang  telah  dilakukan  untuk  memprediksi  titik  kebakaran dengan  metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP). Namun,  metode  ini  kurang  efektif  jika  dibandingkan dengan  metode random  forest sebab  hasil  model bergantung  pada  pemberian  skor.  Sedangkan,  metode r andom forest dapat  mempelajari  sampel  data  yang  tidak saling  berkorelasi.  Hasil  dari  metode  ini  pun  memiliki tingkat  kesalahan  yang  rendah  (Yiu,  2019).     Oleh  karena itu,  studi  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  potensi  pola kebakaran dengan metode random forest pada Citra Satelit Sentinel-2.  Hasil  studi  pola  kebakaran  ini  sangat bermanfaat  untuk  mengedukasi  parameter  terjadinya kebakaran  lahan  gambut  kepada  masyarakat  sehingga dapat  melakukan  mitigasi  bencana  lebih  dini  dan mengurangi kerugian lingkungan yang ditimbulkan.

## 2. Data dan Metodologi
Metode  yang  digunakan  dalam  penyusunan  penulisan merupakan  hasil  kajian  literatur  pada  tinjauan  pustaka yang didapatkan korelasi antara faktor-faktor pembentukan  kebakaran  hutan  di  lahan  gambut  dan prediksi  kebakaran  lahan  gambut  menggunakan implementasi dari machine learning. Hasil kajian literatur ini  berisi  tentang  berbagai  hasil  penelitian  terkait  faktor- faktor kebakaran lahan gambut dan machine learning.
Dalam  prosesnya,  kajian  literatur  ini  membantu membuat sebuah alur proses dari awal sampai akhir yang bersumber dari mengumpulkan banyak studi dan literatur terkait judul penelitian, yang kemudian diambil intisarinya dan  dianalisis  korelasi  antar  literatur  tersebut.  Total referensi  yang  digunakan  sejumlah  24  dengan  rincian  2 textbook,  3  jurnal  konferensi,  6  jurnal  nasional.  dan  13 jurnal internasional.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Beberapa  penelitian  yang  dijadikan  bahan  studi  ini dapat dituliskan sebagai berikut:
3.1 . Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut Hingga  tahun  2018,  fenomena  El  Niño – Southern Oscillation  (ENSO)  digunakan  sebagai  alasan  untuk menjelaskan  kebakaran  lahan  gambut  di  Indonesia (Kasihairani, et  al .,  2014).  Namun  sewaktu  tahun  2019 timbul  kebakaran  yang  independen  terhadap El  Niño , dibutuhkan  indikator  dan  metode  yang  lebih  mumpuni untuk  (a)  menganalisis,  (b)  mengevaluasi  dan  (c) memprediksi  kebakaran  lahan  gambut.  Hayasaka, et  al ., (2020)  menganalisis  kebakaran  lahan  gambut  terbesar dalam rentang waktu 6 tahun dari 2002 hingga 2018 dan menemukan bahwa kebakaran lahan gambut terjadi dalam tiga  tahapan — kebakaran  permukaan,  kebakaran  gambut dangkal,  dan  kebakaran  gambut  dalam.  Untuk menjelaskan  setiap  tahapan,  diusulkan  model  prediksi Ground  Water  Level (GWL)  satu-dimensi  dengan  nama MODEL-0.  MODEL-0  memprediksi  GWL  dari  curah  hujan harian.  Adapun  pentingnya  GWL  dalam  studi  tersebut ialah  dikarenakan  adanya  korelasi  antara  GWL  terhadap timbulnya kebakaran hutan oleh hasil studi dari Ishii, et al . (2016)  yang  menemukan  bahwa  pada  gambut  yang mengalami penurunan GWL lebih dari 2 m di bawah tanah timbul kebakaran hutan pada tahun 2009. Model-0 dapat dilihat di Gambar 1.
Gambar 1 Aktivitas rata-rata kebakaran pada musim kebakaran El Nino dan GWL terestimasi menggunakan Model-0 (Hayasaka, et.al., 2010)
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ratnaningsih  dan Prasytaningsih  (2017)  di  lokasi  penelitian  yang  memiliki
kedalaman  gambut  sebesar  600-800  cm  mengkaji bagaimana  pengaruh  karakteristik  gambut  terhadap kebakaran  yang  terjadi.  Konten  serat  gambut  pada lapangan  berkisar  antara  38  hingga  75,  diklasifikasikan sebagai  gambut  hemik.  Kepadatan  curah  rata-ratanya ialah  0.253  gram  cm-3  (0.087-0,896  gram  cm-3).  Konten abu tanah sebanyak 2,24% dan stok karbon gambut yang disimpan dengan ketebalan 8 meter adalah  10723,69  ton ha-1. Kebakaran hutan diprediksi telah membakar gambut hingga  kedalaman  100  cm  dan  melepaskan  emisi  CO2 sebanyak  6,355,809  tons  ha-1.  Karakteristik  kedalaman gambut  adalah  faktor  utama  dalam  memperkirakan  stok karbon pada lahan gambut.
Kedalaman tanah gambut yang diteliti adalah lebih dari 10  meter  dengan  karakteristik  memiliki  selulosa  bebas dengan  kelembaban  normal  berkisar  antara  60-70%  dan kandungan  karbon  mencapai  60%.  Tanah  gambut  ini mempunyai  kemampuan  menyerap  air  yang  berkaitan dengan  ketersediaan  gugus  karboksilat  dan  OH-fenolat dalam bahan gambut (Masganti, 2014)
Penetrasi suhu tinggi dari kebakaran permukaan hingga ke  lapisan  gambut  yang  lebih  dalam  ditentukan  oleh banyak  faktor  seperti  level  suhu,  durasi  kebakaran, kandungan  air  pada  gambut,  dan  kualitas  gambut. Berdasarkan  penelitian  Babrauskas  (2003),  jika  lapisan gambut dipanaskan lebih lama dari 2 jam, suhu ignisi akan turun sebesar 150-160°C.
Tabel 1 Karakteristik pembakaran gambut. (Usup, et.al.,
2004) Kedalaman Gambut (cm) Tv (C) Tc (C) △Wd (%) △W v (%) Cc (%) Material gambut halus 0-20 263 350 45.4 16.4 38.2 20-40 275 368 54.3 11.4 34.4 40-60 277 368 57.2 10.8 32.1 Material gambut kasar 0-20 256 340 20.7 47.6 31.7 20-40 268 369 54.1 11.6 34.3 40-60 260 363 50.0 13.4 36.7 Keterangan: Tv : suhu ignisi material mudah menguap; Tc
: suhu ingisi char;
△Wd : beban hilang saat pengeringan;
△Wv : beban hilang dari material mudah menguap;
Cc : kandungan karbon dari gambut
Tabel  1  ialah  hasil  penelitian  dari  Usup, et al .  (2004). Berdasarkan tabel tersebut, proses pirolisis dapat terbagi menjadi tiga fase, yaitu:
1. Fase pertama
Fase endotermik dimana kelembaban tanah diserap oleh  matriks  tanah  dan  suhu  meningkat  menjadi 150°C.  Hilangnya berat gambut  berkisar antara 20- 45%  pada  kedalaman  0-20  cm,    54%  pada
kedalaman  20-60  cm  dan  50-57%  pada  kedalaman 40-60 cm.
2. Fase kedua
Setelah  gambut  mencapai  suhu  260°C,  secara bertahap  panasnya  akan  meningkatkan  kecepatan pirolisis.  Pada  fase  ini,  berat  yang  hilang  dari gambut  berkisar  antara  10-47%  dan  menyebabkan dehidrasi  yang  menimbulkan  pembentukan  char carbonaceous  yang  akan  menampakkan  cahaya pembakaran.
3. Fase ketiga Pada  fase  ini,  terjadi  pengurangan  massa  gambut secara cepat.
3.2. Indeks Citra Satelit
Pemanfaatan  teknologi  berupa  citra  satelit  sebagai media  untuk  mendapatkan  informasi  penginderaan  jauh dalam  kurun  waktu  tertentu  menjadi  salah  satu  solusi yang  dapat  dilakukan  ketika  bencana  kebakaran  terjadi. Teknologi  penginderaan  jauh  atau  biasa  disebut  dengan remote  sensing merupakan  sebuah  penyelesaian  masalah untuk  sebuah  penelitian  mengenai  objek  dimana  objek yang  diteliti  tidak  harus  disentuh  secara  langsung  oleh media.  Citra  Satelit  Sentinel-2  menjadi  salah  satu  jenis citra dengan resolusi spasial tinggi yang dapat digunakan. Satelit  Sentinel-2  ini  memiliki  kemampuan  sensor sebanyak 13 band, yakni 4 band memiliki resolusi spasial 10m, 6 band beresolusi spasial 20m, dan 3 band beresolusi spasial 60m (Kawamuna et al., 2017).
Agar  Informasi  yang  disajikan  pada  citra  dapat tersampaikan  maka  perlu  dilakukan  pengolahan  dengan cara  klasifikasi  objek.  Dalam  studi  kebakaran  hutan  ini dapat  dilakukan  dengan  perhitungan  indeks  citra.  Ada beberapa indeks yang dapat digunakan dalam mendeteksi area  kebakaran  yakni  NBR,  NDVI,  dNDVI,  dan  dNBR Kurnaz et al., (2020).
Tabel 2 Formula indeks untuk deteksi area kebakaran (Kurnaz et al., 2020) Indeks Formula untuk Sentinel-2 Aplikasi dan Kegunaan NBR (B8-B12)/(B8+B12) Untuk mendeteksi area terbakar NDVI (B8-B4)/(B8+B4) Untuk mendeteksi vegetasi dNDVI NDVI pre fire - NDVI post fire Untuk mendeteksi perubahan vegetasi pasca kebakaran dNBR NBR pre fire - NBR post fire
Untuk mendeteksi bekas area yang terbakar dihitung dari pre dan post image
Keterangan:  NBR:  Normalized  Burn  Ratio  ;  NDVI:  Normalized Difference  Vegetation  Index  ;dNDVI:  Differenced  NDVI  ;  dNBR: Differenced NBR.
Dari  Tabel  2  dapat  diketahui  formula  yang  digunakan sesuai  dengan  variabel  faktor  penyebab  kebakaran  yakni
adanya perubahan dari area vegetasi. Hal ini terbukti pada penelitian Prayoto et al. (2017) didapatkan bahwa adanya perubahan  tipe  tutupan  lahan  utamanya  semak  dengan persentasi  cukup  besar  yakni  36,8%.  Kemudian, parameter  selanjutnya  adalah  kematangan  jenis  gambut itu  sendiri,  tingkat  kematangan  gambut  dapat  ditentukan dari  rata-rata  kadar  air  yang  menggenangi  gambut.  Rata- rata  kadar  air  ini  dapat  dilihat  dari  tingkat  kelembaban melalui indeks Normalized Difference Water Index (NDWI) (Gao, 1996). Pada tingkat kematangan fibrik dengan kadar air cukup jenuh maka potensi untuk terjadinya kebakaran lebih  rendah  dibandingkan  hemik  dan  saprik  yang memiliki kadar jenuh air yang lebih sedikit. Kadar air yang terkandung  pada  gambut  ini  menandakan  adanya kelembaban dan terdapat kaitannya dengan kondisi tinggi muka air tanah (Meingast et al ., 2014). Hasil  penelitian  oleh  Febrianti, et  al. (2019) menunjukkan  bahwa  estimasi  Tinggi  Muka  Air  Tanah (TMA)  dari  kombinasi  data  lapangan  dan  indeks kekeringan (NDWI) memberikan akurasi yang cukup baik. Hasil prediksi dengan penggunaan indeks, menginformasikan  kondisi  yang  cukup  jauh  jika dibandingkan  dengan  keadaan  fluktuatifnya  tinggi  muka air tanah  dan cara ini termasuk cukup cepat untuk dapat dibuatkan pemodelan estimasi TMA.
Gambar 2  Kondisi TMA setiap model pada saat hotspot (N.Febrianti, et.al., 2019)
Meskipun demikian, model estimasi TMA ini  belum  tentu dapat  diterapkan  secara  langsung  pada  lokasi  penelitian lainnya.  Kedalaman  muka  air  tanah  lahan  gambut hendaknya  tetap  dipertahankan  kurang  dari  titik  kritis, jika  tidak,  maka  potensi  kebakaran  lahan  gambut  akan meningkat.
Ko ndisi  iklim  ataupun  curah  hujan  yang  terjadi  akan berkaitan  erat  pula  dengan  tinggi  muka  air  yang terkandung di dalamnya. Peristiwa kebakaran akan sangat rendah  apabila  musim  hujan  telah  stabil,  dimana  hampir setiap hari turun hujan. Pada kondisi ini hutan dan lahan gambut  akan  tergenang  oleh  air  sehingga  bahan  bakar mempunyai  kadar  air  tinggi  dan  sulit  terbakar (Adinugroho,  2004).  Hal  ini  selaras  dengan  penelitian As’ad  Humam, et  al. (2020),  peta  sebaran  curah  hujan dapat  digunakan  untuk  menganalisis  potensi  kerawanan kebakaran hutan dan lahan. Semakin tinggi  tingkat curah
hujan  suatu  wilayah  maka  semakin  rendah  tingkat kerawanan kebakaran pada wilayah tersebut. Hasil proses Weighted Overlay , menunjukkan parameter yang berperan besar  berupa  suhu  permukaan  dan  curah  hujan.  Provinsi Jambi  memiliki  musim  kemarau  yang  lebih  lama dibandingkan musim hujan, hal ini berpengaruh terhadap intensitas  curah  hujan  pada  kawasan  Jambi  sebagai parameter  terbesar  penunjang  potensi  kerawanan kebakaran  hutan.  Suhu  permukaan  menjadi  pendukung kuat terhadap potensi kebakaran lahan dan hutan, akibat tingginya  suhu  yang  diberikan  ke  lahan  gambut  tanpa disertai curah hujan yang berintensitas tinggi.

## 3.3.  Pemilihan  dan  Pengembangan  Model  Algoritma
Machine Learning Metode Random Forest
Peta  kerawanan  kebakaran  hutan  menunjukkan kemungkinan  suatu  area  akan  terjadi  kebakaran  di  masa depan,  berbasis  hanya  melalui  sifat  intrinsik  lokal  dari daerah  tersebut.  Studi  terkini  di  bidang  ini  sering mengandalkan  model  statistika,  yang  ditingkatkan  oleh pengetahuan  ahli  untuk  pengambilan  dan  pemrosesan data. Pada beberapa tahun ke belakang, algoritma machine learning terbukti  sukses  pada  bidang  ini,  berkat kemampuannya untuk  belajar dari data lewat pemodelan dari  hubungan  tersembunyi  yang  ada  di  dalamnya.  Pada studi Tonini, et al . (2020) ia memperkenalkan pendekatan yang  berbasis  metode random  forest (RF)  untuk mengembangkan peta kerawanan kebakaran hutan untuk daerah  Liguria  di  Italia.  Daerah  ini  sangat  rawan  oleh kebakaran  hutan  karena  vegetasinya  yang  padat  dan heterogen, dengan lebih dari 70% permukaannya ditutupi oleh  hutan,  serta  kondisi  iklim  yang  merugikan. Kerawanan dinilai dengan memperhitungkan set data dari lingkar  api  yang  terpetakan  yang  mencakup  periode selama  21-tahun  (1997-2017)  dan  berbagai  faktor  geo- lingkungan  yang  mempengaruhinya  (contoh., land  cover , tipe vegetasi, jaringan jalan, ketinggian, dan lereng).
Potensi  RF  dalam  menganalisis  citra  satelit multispektral dikaji pada penelitian Lowe, et al . (2015) di Mississippi  menggunakan  beragam  metode  klasifikasi seperti maximum likelihood , neural network, support vector machine, dan  RF  lalu  membandingkan  hasilnya sebagaimana yang tercantum pada Tabel 3.

## Tabel 3 Tingkat Akurasi setiap Machine Learning
Random Forest Neural Network Support Vector Machine Maximum Likelihood Akurasi Keseluruhan 96.25% 76.87% 86.88% 83.13% Kappa 0.95 0.6917 0.825 0.775 (Leuenberger, et.al., 2013)
Berdasarkan  Tabel  3,  metode  RF  unggul  dibanding metode  lainnya  dilihat  dari  akurasi  keseluruhannya. Metode RF bekerja dengan baik karena training data yang besar  dan  homogen.  Dengan  pilihan  variable pseudo- random untuk  setiap node yang  terpisah,  metode  RF
mengembangkan  banyak  jenis decision  trees yang  tidak menghasilkan  nilai  balik  yang  sama,  sehingga  dengan sistem komitenya, menghasilkan nilai balik yang memiliki akurasi lebih baik dari algoritma machine learning lainnya (Leuenberger, et al. , 2013).

## 4. Kesimpulan
Kebakaran  di  lahan  gambut  sulit  diprediksi  akibat ekosistem  gambut  yang  kompleks.  Banyaknya  variabel yang  harus  diperhitungkan  dalam  penelitian  gambut, membuat  harus  ditemukannya  hubungan  antar  variabel tersebut.  Dengan  menggunakan  kemampuan  bantuan algoritma machine learning yang mampu belajar dari data lewat pemodelan dan hubungan tersembunyi di dalamnya, hubungan antar variabel tersebut dapat dicari.   Algoritma machine  learning yang  digunakan  ialah  metode  RF dikarenakan  besarnya training  data yang  tersedia  dan keakuratan metode RF dalam mengolah banyak data yang tidak  saling berhubungan dengan akurasi mencapai 96%. Adapun variabel-variabel faktor penyebab kebakaran yang berhasil  diidentifikasi  melalui  perhitungan  indeks  citra sentinel-2  ialah:  tingkat  vegetasi  di  lokasi  kebakaran, ground water level , suhu, kematangan jenis gambut, curah hujan, dan durasi kebakaran.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis tidak ada konflik kepentingan dalam artikel ini.

## 6. Referensi
Adinugroho,  W.C,  I  N.N.  Suryadiputra,  B.H.  Saharjo,  L. Siboro.  (2004). Panduan  Pengendalian  Kebakaran Hutan dan Gambut . Edisi ke-1. Wetlands International. Bogor.
Babrauskas,  Vytenis.  (2003). Ignition  Handbook .  1,  Fire Science Publishers
Ratnaningsih  A.  T.,  dan  Prasetyaningsih  S.  R.  (2017).  IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci.97 012029
Febrianti,  N,  K.  Murtilaksono,  B.  Barus.  (2019). Pengaruh Tinggi Muka Air Gambut Sebagai Indikator Peringatan Dini  Bahaya  Kebakaran  Di  Sungai  Jangkang  -  Sungai Liong . Jurnal Penginderaan Jau h . 16 (1) :9-19.
Gao,  B-C.  (1996).  Ndwi — A  Normalized  Difference  Water Index  for  Remote  Sensing  of  Vegetation  Liquid  Water From Space . Remote Sensing of Environment, 58: 257- 266.
Hayasaka, Hiroshi & Usup, Aswin & Naito, Daisuke. (2020). New Approach Evaluating Peatland Fires in Indonesian Factors. Remote Sensing.
Ishii,  Yoshiyuki  &  Koizumi,  Ken  &  Fukami,  Hiroshi  & Yamamoto,  Koichi  &  Takahashi,  Hidenori  &  Limin,
Suwido & Kusin, Kitso & Usup, Aswin & Susilo, Gatot. (2016). Groundwater in Peatland . Kasihairani, Dara & Virgianto, Rista & Risnayah, Siti. (2014).
Dampak  El  Niño  Southern  Oscillation  Dan  Indian Ocean Dipole Mode Terhadap Variabilitas Curah Hujan Musiman Di Indonesia .
Kawamuna,  A.,  Suprayogi,  A.,  Wijaya,  AP.  (2017).  Analisis Kesehatan  Hutan  Mangrove  berdasarkan  Metode Klasifikasi NDVI pada Citra  Satelit Sentinel-2 . Jurnal Geodesi Undip . 6(1): 277-284.
Kurnaz, B., Bayik, C. B., Abdikan, S. (2020). Forest Fire Area Detection by Using Landsat-8 and Sentinel-2 Satellite Images: A Case Study in Mugla, Turkey .
Leuenberger, Michael & Kanevski, Mikhail & Vega Orozco, Carmen. (2013). Forest Fires in a Random Forest . Lowe,  Barrett  &  Kulkarni,  Arun.  (2015). Multispectral Image  Analysis  Using  Random  Forest .  International Journal on Soft Computing. 6. 1-14. 10.5121/ijsc.2015.6101.
Masganti.  (2014). Karakteristik  dan  Potensi  Pemanfaatan Lahan Gambut Terdegradasi di Provinsi Riau.
Meingast,  K.  M.,  Falkowski,  M.  J.,  Kane,  E.  S.,  Potvin,  L.  R., Benscoter, B.W., Smith, A.M.S., Bourgeau-Chavez, L. L., Miller,  M.E . (2014). Spectral Detection of Near-surface Moisture Content and Water-table Position in Northern Peatland  Ecosystem.  Remote  Sensing  of  Environment.
152:536 -546.
Prayoto, M.I. Ishihara, R. Firdaus, And N. Nakagoshi . (2017). Peatland Fires In Riau, Indonesia, In Relation To Land Cover  Type,  Land  Management,  Landholder,  And Spatial  Management.  Journal  Of  Environmental Protection . 8:1312-1332
Tonini,  M.;  D’Andrea,  M.;  Biondi,  G.;  Degli  Esposti,  S.; Trucchia, A.; Fiorucci, P. A. (2020). Machine Learning- Based  Approach  for  Wildfire  Susceptibility  Mapping.
The  Case  Study  of  the  Liguria  Region  in  Italy.
Geosciences. 10: 105.
Usup,  Aswin  &  Hashimoto,  Yoshihiro  &  Takahashi, Hidenori  &  Hayasaka,  Hiroshi.  (2004). Combustion and  thermal  characteristic  of  peat  fire  in  tropical peatland in Central Kalimantan, Indonesia. Tropics. 14. 1-19. 10.3759/tropics.14.1.
Yiu,  T.  (2019).  Understanding  Random  Forest:  How  The Algorithm Works and Why It Is So Effective, websites, https://towardsdatascience.com/ understanding- random-forest,  Accessed  on  12  November  202