Jurnal Geocelebes Vol. 5 No. 2, Oktober 2021, 116 – 130

## FAKTOR OSEAN – ATMOSFER UNTUK MEMPREDIKSI TITIK PANAS (HOTSPOT) DI WILAYAH ASIA TENGGARA BAGIAN SELATAN
Santriwati * , Halmar Halide, Hasanuddin
Departmen Geofisika, FMIPA, Universitas Hasanuddin, Makassar, Indonesia *Corresponding author. Email: santrisw@gmail.com
Manuscript received: 2 April 2021; Received in revised form: 29 July 2021; Accepted: 9 August 2021

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  pemodelan  prediksi  titik  panas  ( hotspot )  di  wilayah  Asia Tenggara  bagian  Selatan  dengan  sejumlah  prediktor  signifikan  menggunakan Model  Multiple Regression (MR) dan untuk melakukan verifikasi prediksi model tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data observasi titik panas ( hotspot ) di Wilayah Indonesia yakni di Pulau Kalimantan dan Sumatera dan di Wilayah Semenanjung Malaysia serta Sabah-Sarawak. Kemudian data indeks El Nino Southern Oscillation (ENSO), Madden-Julian Oscillation (MJO), Indian Ocean Dipole (IOD) dan Monsun  selama  6  tahun  mulai  dari  tahun  2013  hingga  2018  sebagai  data  prediktor.  Metode  yang digunakan yaitu Model Multiple Regression dengan Metode Regresi Stepwise dan verifikasi skill model prediksi  yang  digunakan  yaitu  Korelasi Pearson dan  RMSE.  Berdasarkan  hasil  pemodelan  dan verifikasi  prediksi  terbaiknya,  diperoleh  nilai  Korelasi Pearson sebesar  0,698  dan  nilai  RMSE-nya sebanyak  908 hotspot .  Untuk  model  prediksi  di  wilayah  Sumatera  oleh  7  prediktor  signifikan  yang terkait dengan kejadian hotspot yaitu, IOD 0 (IOD pada bulan munculnya hotspot ), MJO 0, MJO 9, MJO 10, Mons 1, MJO 8, dan MJO 5. Untuk wilayah Kalimantan nilai Korelasi Pearson sebesar 0,795 dan nilai RMSE-nya sebanyak 1150 hotspot oleh 4 prediktor signifikan, MJO 9 (MJO pada 9 bulan sebelum munculnya hotspot ), Mons 1, Mons 0, dan ENSO 3. Untuk wilayah Semenanjung Malaysia diperoleh  nilai  Korelasi Pearson sebesar  0,145  dan  nilai  RMSE-nya  sebanyak  135 hotspot oleh  2 prediktor signifikan, Mons 2 (Mons pada 2 bulan sebelum munculnya hotspot ) dan MJO 0. Kemudian untuk wilayah Sabah dan Sarawak diperoleh nilai Korelasi Pearson sebesar 0,242 dan nilai RMSE-nya sebanyak  113 hotspot oleh  2  prediktor  signifikan,  IOD  2  (IOD  pada  2  bulan  sebelum  munculnya hotspot ) dan MJO 0. Untuk wilayah Sumatera prediktor yang paling berpengaruh yaitu IOD 0, yakni fenomena  IOD  khususnya  fenomena  IOD  (+)  penyebab  terjadinya  musim  kering  ini  beberapa  kali terjadi  di  wilayah  Pulau  Sumatera  karena  letaknya  berdekatan  langsung  dengan  Samudera  Hindia sehingga iklimnya juga dipengaruhi oleh lautan di dekatnya. Untuk fenomena MJO dan Monsun yang paling berpengaruh di Wilayah Kalimantan (MJO 9), Semenanjung Malaysia (Mons 2) serta Sabah  - Sarawak  (MJO  0).  Kedua  fenomena  tersebut  secara  periodik  selalu  melintas  di  ketiga  wilayah  tadi khususnya  berkontribusi  pada  bulan-bulan  terjadinya  musim  kering,  sehingga  diindikasikan  dapat mempengaruhi munculnya hotspot .
Kata  Kunci :  Asia  Tenggara  bagian  Selatan;  osean-atmosfer;  pemodelan  prediksi;  Titik  Panas; verifikasi prediksi.

## Abstract
The  purpose  of  this  research  is  to  make  prediction  modeling  on  hotspots  in  Southeast  Asia  in  the Southern  Region  with  several  significant  predictors  using the  Multiple  Regression  (MR) Model  and verify the model's predictions. The data used in this study is the observation data onto hotspots in the
Indonesian Territory, namely on the islands of Kalimantan and Sumatra and in the Peninsular Malaysia and Sabah-Sarawak Region. Then the El Niño Southern Oscillation (ENSO), Madden-Julian Oscillation (MJO), Indian Ocean Dipole (IOD), and Monsoon index data for 6 years from 2013 to 2018 as predictor data. The method used is the Multiple Regression Model with the Stepwise Regression Method and the verification  of  the  prediction  model  skills  used  is  the  Pearson  Correlation  and  RMSE.  Based  on modeling and verifying the best predictions, the Pearson Correlation value is 0.698 and the RMSE value is 908 hotspots. For the prediction model in the Sumatra region, by 7 significant predictors related to hotspot events, namely, IOD 0 (IOD in the month the hotspot appears), MJO 0, MJO 9, MJO 10, Mons 1, MJO 8, and MJO 5. Prediction model in Kalimantan region, pearson's correlation is 0.795 and its RMSE  value  is  1150  Hotspots  by  4  significant  predictors,  MJO  9  (MJO  at  9  months  before  the emergence of hotspots), Mons 1, Mons 0, and ENSO 3. For the Peninsular Malaysia region, the Pearson Correlation value is 0.145 and The RMSE value is 135 Hotspots by 2 significant predictors, Mons 2 (Mons at 2 months before hotspots emerge) and MJO 0. Then for the Sabah and Sarawak regions, the Pearson Correlation value is 0.242 and the RMSE value is 113 hotspots by 2 predictors. significantly, IOD 2 (IOD at 2 months before the hotspots emerge) and MJO 0. For the Sumatra region, the most influential predictor is IOD 0, where the IOD phenomenon, especially the IOD (+) the phenomenon causes the dry season. This has happened several times in the area of Sumatra Island because it is located directly next to the Indian Ocean, so that the climate is also influenced by the ocean near it. For the MJO  and  Monsoon  phenomena  which  are  the  most  influential  in  the  Kalimantan  Region  (MJO  9), Malaysia  Peninsula  (Mons  2),  and  Sabah  –  Sarawak  (MJO  0).  These  two  phenomena  periodically always cross these three areas, especially contributing to the dry season months, so that it can affect hotspots emerge.
Keywords : atmospheric oceanic; hotspot; predictive modeling; prediction verification; Southeast Asia.

## Pendahuluan
Bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan (Karhutla)  di  Indonesia  merupakan  salah satu  permasalahan  yang  rutin  dan  terjadi setiap  tahun  khususnya  pada  musim kemarau. Karhutla di Indonesia dalam skala besar  pernah  terjadi  tahun  1982-1983, 1991,  1994,  1997-1998,  2006.  Pada  tahun 2015,  kebakaran  hutan  terjadi  di  wilayah Sumatera,  Kalimantan,  dan  Papua  yang telah menyebabkan 80% wilayah Sumatera dan  Kalimantan  tertutup  asap  pekat. Dampak  kebakaran  hutan  paling  terasa pengaruhnya di bidang ekonomi dan sosial masyarakat  secara  nasional  dan  juga mempengaruhi beberapa negara di kawasan Asia  Tenggara  khususnya  negara  tetangga yaitu  Singapura  dan  Malaysia  (Endrawati, 2016).
Karhutla menjadi bencana rutin di Indonesia  yang  terjadi  hampir  setiap tahunnya terkhusus di pulau Sumatera dan Kalimantan  menjadi  wilayah  yang  paling sering  dilanda  dan  memiliki  dampak  yang sangat  parah  (Prayoga  dkk.,  2017).  Di
dalam dokumen Grand Design Pencegahan Karhutla yang dikeluarkan oleh Bappenas, dijelaskan dalam periode 15 tahun terakhir, 2000-2015,  puncak  titik  panas  melebihi 15.000 terjadi pada tahun 2002, 2004, 2006, 2009,  2014  dan  2015  (Bappenas,  2016). Adapun  indikator  yang  dapat  digunakan sebagai  deteksi  awal  bencana  Karhutla adalah Titik Panas ( Hotspot ), namun suatu hotspot belum tentu memiliki titik api atau kebakaran hutan. Hotspot dapat mengindikasikan      kemungkinan  adanya kebakaran  hutan  apabila  semakin  banyak hotspot  yang  muncul  dan  berdekatan  di suatu wilayah (BNPB, 2013).
Karhutla  biasanya  terjadi  karena  faktor manusia,  yaitu  kesengajaan  membakar, membuka lahan baru, buruknya pengelolaan  ekosistem  rawa  gambut, didukung  musim  kemarau  panjang  akibat El  Nino serta  lemahnya  pengawasan (Erwinsyah,  2017).  Kondisi  iklim  di Indonesia  secara  geografis  dipengaruhi oleh  fenomena  interaksi  laut  dan  atmosfer seperti El  Nino/  La  Nina yang  bersumber dari  wilayah  timur  Indonesia  dan Dipole
Mode yang  bersumber  dari  wilayah  barat Indonesia.  Ada  juga  fenomena  regional yang  mempengaruhi  seperti  sirkulasi monsun Asia-Australia serta kondisi topografi  wilayah  Indonesia  yang  cukup beragam (BNPB, 2013).
Sebagai Early  Warning  System untuk membantu mengantisipasi kerugian- kerugian  yang  timbul  akibat  bencana kebakaran hutan dan lahan, maka penelitian mengenai  prediksi  titik  panas  ( hotspot ) dapat dilakukan dengan pemodelan analisis statistik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  pemodelan  prediksi  titik  panas ( hotspot ) di wilayah Asia Tenggara bagian Selatan dengan sejumlah prediktor signifikan  seperti  indeks  MJO,  ENSO, IOD,  Monsun  dengan  analisis  pemodelan Multiple Regression (MR) dengan Metode Regresi Stepwise .  Kemudian  melakukan verifikasi model prediksi tersebut.
Titik Panas (Hotspot)
Titik Panas ( Hotspot ) adalah indikator dari kebakaran  hutan  yang  digunakan  untuk mendeteksi  suatu  lokasi  yang  memiliki suhu  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  suhu  disekitarnya  (Permenhut  No. P.12/Menhut-II/2009).  Berdasarkan  ke- sepakatan  dari  negara-negara  anggota ASEAN  bahwa  penentuan  ambang  batas panas didefinisikan sebagai hotspot apabila mencapai 321 o K (48 o C) (BNPB, 2013).
Hotspot biasanya digunakan sebagai indikator awal untuk mendeteksi kemungkinan terjadinya kebakaran hutan di suatu  wilayah,  apabila  semakin  banyak jumlah  titik  panas  yang  muncul,  maka semakin  besar  pula  potensi  kebakaran hutan  dan  lahan  yang  terjadi  di  suatu wilayah. Walaupun tidak selamanya semakin banyak hotspot pada suatu wilayah semakin  banyak  pula  potensi  kejadian kebakaran. Namun hotspot dapat digunakan sebagai acuan untuk melakukan identifikasi awal kejadian kebakaran hutan dan lahan (Endrawati, 2016).
El Niño Southern Oscillation (ENSO)
El Nino-Southern Oscillation (ENSO) atau yang  biasa  dikenal  dengan El  Nino merupakan  fenomena  yang  ditimbulkan oleh interaksi laut atmosfer. El Nino adalah suatu  gejala  alam  di  Samudra  Pasifik bagian tengah dan timur yaitu memanasnya suhu  permukaan  laut  di  wilayah  tersebut. Pada saat yang bersamaan terjadi perubahan  pola  tekanan  udara  yang mempunyai  dampak  sangat  luas  dengan gejala yang berbeda-beda, baik bentuk dan intensitasnya (Mulyana, 2002). Komponen laut dari ENSO adalah fenomena El Nino , sedangkan  komponen  atmosfernya  adalah Southern Oscillation. Pusat aktivitas ENSO berada di Samudra Pasifik yang berdekatan dengan garis ekuator (Hacker and Hastenrath, 1985).
Kejadian  ENSO  dapat  menyebabkan perubahan iklim pada daerah Tropis Pasifik yang  mempengaruhi  sirkulasi  atmosfer global  (Trenberth,  1997).  Salah  satu dampak  yang  ditimbulkan  oleh  kejadian ENSO  di  musim  kering  sebagian  besar dilanda  oleh  bencana  kebakaran  hebat seperti  kebakaran  yang  terjadi  pada  bulan Agustus-Oktober  2002  dan  pencemaran berat  kabut  asap  di  Kalimantan  dikaitkan dengan kejadian ENSO berkekuatan sedang (Tacconi, 2003).
Madden-Julian Oscillation (MJO)
Madden-Julian Oscillation (MJO) pertama kali  ditemukan  oleh  peneliti  Ronald  A. Madden  dan  Paul  R.  Julian  pada  tahun 1971, mereka menemukan semacam osilasi gelombang  yang  berperiode  sekitar  41-53 hari pada saat menganalisis anomali angin zonal  di  wilayah  Pasifik  tropis  dengan menggunakan  data  tekanan  10  tahun  P. Canton  (2 o 8”  LS  –  171 o 7”  BB)  dan  data angin lapisan atas Singapura (Madden dan Julian, 1994).
MJO berpengaruh terhadap proses konveksi  yang  terjadi  di  wilayah  yang dilaluinya.  Pengaruh  aktivitas  MJO  dapat
dideteksi  dari  besarnya  nilai  indeks  dari anomali Outgoing  Longwave  Radiation (OLR)  yang  terjadi.  Semakin  negatif  nilai OLR  yang  terbentuk  di  suatu  wilayah mengindikasikan semakin banyaknya liputan  awan  yang  menutupi  wilayah tersebut.  Sebaliknya,  semakin  besar  nilai OLR  positif  yang  terbentuk  di  suatu wilayah  menunjukkan  semakin  sedikit liputan awan yang ada di wilayah tersebut (BMKG,  2017).  Fenomena  MJO  sangat mempengaruhi  cuaca  dan  iklim  secara global  (Maloney  and  Hartmann,  2000). MJO  diketahui  memodulasi  aktivitas terbentuknya  siklon  tropis  di  Samudera Hindia, Samudera Pasifik, Teluk Meksiko, dan  Samudra  Atlantik.  Karena  aktivitas MJO  berlangsung  ke  arah  timur,  maka wilayah aktvitas siklon tropis juga bergeser ke  arah  timur  dari  Samudera  Hindia  ke Samudera Pasifik dan akhirnya ke Samudera  Atlantik  (Madden  and  Julian, 1994).
Indian Ocean Dipole (IOD)
Fenomena Indian  Ocean  Dipole (IOD) merupakan  fenomena  yang  terbentuk  dari interaksi  yang  cukup  kuat  antara  atmosfer dan  lautan  di  wilayah  Samudera  Hindia, atau dapat juga didefinisikan sebagai gejala ataupun  tanda-tanda  menaiknya  suhu permukaan  laut  yang  tidak  normal  di Samudera  Hindia  sebelah  selatan  India yang  diiringi  dengan  menurunnya  suhu permukaan  laut  tidak  normal  di  perairan Indonesia, tepatnya di sekitar wilayah Barat Sumatera  (Saji  and  Yamagata,  2003). Indikator yang digunakan untuk mengetahui  kejadian  IOD  adalah Dipole Mode  Index (DMI),  yaitu  perbedaan anomali Sea  Surface  Temperature (SST) antara Bagian Barat (10 o LU-10 o LS; 60 o BT- 80 o BT)  dan  Timur  (0 o -10 o LS;  90 o BT- 110 o BT) dari Samudera Hindia (Saji et al., 1999).
Proses IOD positif dimulai pada bulan Mei- Juni  ditandai  dengan  munculnya  anomali SPL  negatif  (SPL  dingin)  di  sekitar  Selat Lombok.  Selanjutnya  pada  bulan  Juli-
Agustus, anomali negatif SPL tersebut terus menguat  dan  berpindah  tempat  menuju equator  sepanjang  garis  pantai  Indonesia, sementara  itu  dibagian  barat  Samudera Hindia  mulai  muncul  anomali  SPL  positif (SPL  bangat).  Anomali  angin  sepanjang katulistiwa  ini  meningkat  bersamaan dengan pengkutuban SPL. Sehingga terjadi pumpunan awan–awan konvektif berada di sekitar  pantai  timur  Benua  Afrika  yang menyebabkan  tingginya  intensitas  curah hujan  di  wilayah  tersebut,  sedangkan  di wilayah  Benua  Maritim  Indonesia  bagian barat relatif rendah atau terjadi kekeringan.
(Saji  et  al.,  1999).  Sebaliknya,  Fase  IOD negatif  merupakan  kebalikan  dari  IOD positif (Vinayachandran et al., 2002; Iizuka et al., 2000).

## Monsun
Monsun  adalah  angin  yang  bertiup sepanjang  tahun  dan  terbentuk  dari  hasil interaksi  langsung antara udara dan lautan dan salah satu dari fenomena atmosfer yang berosilasi  sekitar  6-12  bulan  terutama terjadi di daerah sekitar ekuator (Krishnamurti and Bhalme, 1976). Dampak dari fenomena monsun sangat mempengaruhi  pola  musim  hujan  dan kemarau  di  Wilayah  Indonesia.  Monsun merujuk pada siklus tahunan yang membedakan secara tegas keadaan atmosfer selama fase kering dan fase basah. Siklus tahunan ini membagi fase kering dan fase  basah  menjadi  dua  periode.  Fase kering dipengaruhi oleh musim dingin yang terjadi  di  berbagai  benua  dengan  massa udara di atmosfer yang bersifat dingin dan kering  (Webster  et  al.,  1998).  Sebaliknya, fase  basah  dipengaruhi  oleh  musim  panas dengan udara yang bersifat lembab (Chang et al., 2005).
Metode Regresi Stepwise
Metode  Regresi  Stepwise  bekerja  dengan memulai  pemilihan  dengan  model  yang paling  sederhana  yaitu  model  dengan  satu peubah.  Langkah  selanjutnya  disusupkan peubah  lain  satu  persatu  sampai  diperoleh
model  yang  memenuhi  kriteria  terbaik. Pendekatan analisis mengikuti tahapan dari regresi multivariat sebagai berikut (Fahrmeir et al., 2013):
Y=β 0 +β 1 X 1 +β 2 X 2 +… +β k X k +ε (1)
dengan Y : Variabel terikat ( hotspot ) β 0 : Konstanta regresi β 1 ,β 2 ,…,β k : Koefisien regresi X 1 ,X 2 ,...,X k
: Variabel bebas/ prediktor (ENSO,  MJO,  IOD,  dan Monsun)
ε : Galat taksiran (sisa
residu)

## Verifikasi Prediksi Model Statistik
Akurasi  prediksi  dari  sebuah  model berbanding  lurus  dengan  hasil  Korelasi Pearson -nya. Semakin besar nilai korelasinya  maka  semakin  bagus  pula akurasi prediksi sebuah model. Sedangkan pada root  mean  square  error (RMSE), berbanding terbalik dengan Korelasi Pearson.  Jika  semakin  kecil  nilai  RMSE atau  semakin  rendah  nilai  galatnya  maka semakin bagus pula akurasi prediksi sebuah model  (Nur,  2017).  Untuk  nilai  korelasi dibawah  0,5  akan  dianggap  bahwa kemampuan  prediksi  oleh  suatu  model tidak dapat dipakai (Nur, 2017).

## Metode Penelitian

## Data Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan data sekunder yang terdiri dari data  Titik  Panas  ( Hotspot )  yang  diperoleh dari  situs  ASMC,  ENSO  (Nino  3.4), Madden-Julian  Oscillation (MJO), Indian Ocean  Dipole (IOD)  dan  data  Monsun mulai dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2018 yang diperoleh dari situs NOAA dan KNMI Climate  Explorer .  Alat  yang digunakan  untuk  memodelkan  data  dalam penelitian  ini  adalah software pengolahan data.

## Tahap Pengolahan Data
Gambar 1. Bagan Alir Penelitian
Berikut  merupakan  tahap  pengolahan  data (Gambar 1):
1. Mengumpulkan  data  penelitian  yaitu data  observasi hotspot di  Wilayah  Asia Tenggara bagian Selatan yang mencakup  wilayah  Pulau  Kalimantan dan  Sumatera  di  Indonesia,  Wilayah Semenanjung  dan  Sabah-Sarawak  di Malaysia  sesuai  yang  tercantum  dan tersedia di situs resmi ASMC, kemudian data  indeks  ENSO,  MJO,  IOD,  dan Monsun sebagai data prediktor.
2. Melakukan pemeriksaan kembali ( editing ) data penelitian yang diperoleh dari  hasil  unduh  secara  manual  untuk menghindari kesalahan pengetikan dalam  mengolah  sejumlah  data  yang cukup  banyak.  Mengolah  data hotspot dan data prediktor, menggunakan analisis model multiple regression (MR) dengan  metode  regresi  s tepwise untuk mengetahui prediktor yang berpengaruh terhadap munculnya hotspot .
3. Mengidentifikasi dan menentukan sejumlah  prediktor  signifikan  yang berpengaruh terhadap munculnya hotspot berdasarkan  perolehan  hasil metode regresi stepwise .
4. Memodelkan hasil prediksi hotspot yang telah  diperoleh,  dengan  data  observasi
hotspot dalam  bentuk  grafik  dan diagram tebar.
5. Melakukan  verifikasi  prediksi  model, pada  tahap in  data prediksi hotspot diverifikasi  dengan  sejumlah  prediktor signifikan  menggunakan  kemampuan deterministik  yaitu  dengan  menghitung nilai Korelasi Pearson dan RMSE.
6. Analisa hasil berdasarkan faktor interaksi  osean-atmosfer  pada  lokasi penelitian.

## Hasil dan Pembahasan
Gambar 2. Grafik jumlah kejadian munculnya hotspot selama 6 Tahun (2013-2018).
Gambar  2  merupakan  gambar  grafik  yang memperlihatkan jumlah kejadian titik panas ( hotspot ) di Kawasan Asia Tenggara bagian Selatan  dalam  rentang  waktu  tahun  2013 sampai  pada  tahun  2018.  Data  diperoleh dari  situs  ASMC  ( Asean  Spealized Meteorological Center ) yang terdiri dari 2 negara yaitu Indonesia di wilayah Sumatera dan Kalimantan serta Malaysia di  wilayah Semenanjung  dan  Sabah  dan  Sarawak. Berdasarkan  grafik  tersebut  dapat  dilihat bahwa  kejadian hotspot terparah  terjadi pada tahun 2015 dengan wilayah Kalimantan yang memiliki jumlah hotspot terbanyak yang mencapai 35.000 titik panas ( hotspot ).
Prediktor  Signifikan  terhadap  Prediksi Titik  Panas  ( Hotspot )  di  Wilayah  Pulau Sumatera
Dengan  menggunakan  metode  regresi stepwise memberikan  hasil  prediktor  yang
signifikan yang paling berpengaruh terhadap  prediksi hotspot .  Prediktor  yang digunakan sebanyak 49 yang terdiri dari 13 prediktor  ENSO  (Nino  3.4),  13  prediktor Madden-Julian  Oscillation (MJO),  13 prediktor Indian Oscillation Dipole (IOD), dan 9 prediktor Monsun. Pada hasil ini ada beberapa istilah (singkatan) yang digunakan  pada  tiap  prediktor  untuk memudahkan  dalam  mengenalinya.  Pada prediktor  ENSO  (Nino  3.4)  diberi  istilah ENSO, prediktor MJO dan IOD menggunakan  singkatannya  sendiri,  serta prediktor Monsun diberi istilah Mons.
Tabel 1. Nilai koefisien dan signifikan beberapa prediktor osean-atmosfer di Pulau Sumatera. No Prediktor Koefisien Koefisien standar (Beta) Signifikan 1 IOD 0 -1244,90 -2,02 0,001 2 MJO 9 1069,00 -0,99 0,000 3 MJO 0 -896,09 0,95 0,000 4 MJO 10 -804,48 -0,89 0,002 5 Mons 1 598,53 0,49 0,007 6 MJO 8 -510,38 -0,49 0,041 7 MJO 5 475,37 0,46 0,048 Konstanta 1037,6 0,000
Y = a + (-804,48×MJO 10) + (896,09×MJO
9) + (-510,38×MJO 8) + (475,37×MJO 5) + (1069,00×MJO  0)  +  (-1244,90×IOD  0)  +
(589,53×Mons 1)                                      (2)
dengan:
Y : Jumlah kemunculan hotspot tiap bulan a : Konstanta
IOD 0  : IOD pada bulan munculnya
hotspot
MJO 0 : MJO pada bulan munculnya hotspot
MJO 9 : MJO pada 9 bulan sebelum munculnya hotspot
MJO 10: MJO pada 10 bulan sebelum munculnya hotspot
Mons 1 : Mons pada 1 bulan sebelum munculnya hotspot MJO 8 : MJO pada 8 bulan sebelum munculnya hotspot MJO 5 : MJO pada 5 bulan sebelum munculnya hotspot
Berdasarkan  prediktor  yang  digunakan menghasilkan  tujuh  prediktor  signifikan yang memiliki nilai signifikansi kurang dari 0,05. Pada Tabel 1. dapat dilihat prediktor dengan  nilai  koefisien  standar  (beta) berturut-turut, yaitu IOD 0, MJO 0, MJO 9, MJO  10,  MJO  8,  Mons  1,  dan  MJO  5 dengan  nilai  Korelasi Pearson sebesar 0,698.
Berdasarkan  perolehan  7  prediktor  yang signifikan  adalah  diantaranya  prediktor IOD 0 yang memiliki nilai koefisien standar (beta) paling besar yaitu -2,02 dalam hal ini berarti  prediktor  tersebut  diindikasikan paling  memengaruhi  terkait  kejadian munculnya hotspot .
Untuk prediktor MJO 0, MJO 9 dan MJO 8 memiliki nilai beta negatif yang menandakan  hubungan  antara  ketiga prediktor tersebut dan hasil prediksi jumlah hotspot berbanding terbalik artinya semakin  rendah  nilai  IOD  0  maka pengaruhnya  untuk  memprediksi hotspot akan  semakin  besar.  Sedangkan  tiga predikor lainnya, yaitu MJO 5, MJO 0, dan Mons  1  memiliki  nilai  koefisien  standar (beta)  yang  positif  artinya  semakin  besar nilai  ketiga  prediktor  tersebut  maka pengaruhnya  untuk  memprediksi hotspot akan meningkat juga.
Prediktor  Signifikan  terhadap  Prediksi Titik  Panas  ( Hotspot )  di  Wilayah  Pulau Kalimantan
Tabel 2. Nilai koefisien dan signifikan beberapa prediktor osean-atmosfer di Pulau Kalimantan.
No Prediktor Koefisien Koefisien standar (Beta) Signifikan 1 MJO 9 -1200,10 -1,98 0,000 2 ENSO 3 -1145,70 1,29 0,000 3 Mons 1 -673,42 -0,78 0,005 4 Mons 0 778,61 -0,56 0,000 Konstanta 160,11 0,500 Y  =  a  +  (778,61×ENSO  3)  +  (- 1200,10×MJO 9) + (-1145,70×Mons 1) + (-
673,42×Mons 0)                                      (3)
dengan:
Y : Jumlah kemunculan hotspot tiap
bulan a : Konstanta MJO 9 : MJO pada 9 bulan sebelum munculnya hotspot Mons 1 : Mons pada 1 bulan sebelum munculnya hotspot Mons 0 : Mons pada bulan munculnya hotspot
ENSO 3: ENSO pada 3 bulan sebelum
munculnya hotspot
Pada Tabel 2, berdasarkan 4 prediktor yang signifikan  adalah  diantaranya  prediktor MJO  9  yang  memiliki  nilai  koefisien standar  (beta)  paling  besar  yaitu  -1,98 dalam  hal  ini  berarti  prediktor  tersebut merupakan prediktor yang paling memengaruhi terkait kejadian kemunculan hotspot,  karena  nilai  beta  negatif  maka hubungan antara prediktor MJO 9 dan hasil prediksi jumlah hotspot berbanding terbalik yang  artinya  semakin  rendah  nilai  MJO  9 maka  pengaruhnya  untuk  memprediksi hotspot  akan  semakin  meningkat.  Hal  ini sama  dengan  yang  terjadi  pada  prediktor Mons  1  dan  Mons  0,  sedangkan  sisanya yaitu  ENSO  3  memiliki  nilai  koefisien standar (beta) yang positif artinya semakin besar  nilai  prediktor  ENSO  3  maka pengaruhnya  untuk  memprediksi  hotspot akan meningkat juga.
Prediktor  Signifikan  terhadap  Prediksi Titik  Panas  ( Hotspot )  di  Wilayah  Pulau Kalimantan
Tabel  3  adalah  hasil  nilai  koefisien  dan signifikan  dari  beberapa  prediktor  yang berpengaruh dalam memprediksi hotspot .
Tabel 3. Nilai koefisien dan signifikan beberapa prediktor osean-atmosfer di Semenanjung
Malaysia.
No Prediktor Koefisien Koefisien standar (Beta) Signifikan 1 Mons 2 45,64 0,28 0,01 2 MJO 0 70,801 0,27 0,01 Konstanta 82,082 0,000
Y = a + (70,801×MJO 0) + (45,64×Mons 2)
(4)
dengan:
Y : Jumlah kemunculan hotspot tiap bulan a
: Konstanta
MJO 0 : MJO pada bulan munculnya

## hotspot
Mons 2 : Mons pada 2 bulan sebelum munculnya hotspot
Berdasarkan  2  prediktor  yang  signifikan adalah  prediktor  Mons  2  yang  memiliki nilai  koefisien  standar  (beta)  paling  besar yaitu  0,28  dalam  hal  ini  berarti  prediktor tersebut  merupakan  prediktor  yang  paling memengaruhi terkait kejadian kemunculan hotspot,  karena  nilai  koefisien  standar (beta)  positif  maka  hubungan  antara prediktor Mons 2 dan hasil prediksi Hotspot akan  semakin  besar.  Hal  ini  sama  dengan yang terjadi pada prediktor MJO 0.
Prediktor  Signifikan  terhadap  Prediksi Titik  Panas  ( Hotspot )  di  Wilayah  Pulau Kalimantan
Tabel 4. Nilai koefisien dan signifikan beberapa prediktor osean-atmosfer di Wilayah Sabah dan Sarawak.
No Prediktor Koefisien Koefisien standar (Beta) Signifikan 1 MJO 0 -117,45 0,43 0,01 2 IOD 2 99,616 -0,29 0,01 Konstanta 115,85 0,000
Y = a + (99,616×MJO 0) + (-117,45×IOD
2) (5) dengan: Y : Jumlah kemunculan hotspot tiap bulan a : Konstanta MJO 0 : MJO pada bulan munculnya hotspot
IOD 2  : IOD pada 2 bulan sebelum munculnya hotspot
Tabel  4  adalah  hasil  nilai  koefisien  dan signifikan  dari  beberapa  prediktor  yang berpengaruh dalam memprediksi hotspot .
Berdasarkan  2  prediktor  yang  signifikan adalah prediktor MJO 0 yang memiliki nilai
koefisien standar (beta) paling besar yaitu - 0,43 dalam hal ini berarti prediktor tersebut merupakan prediktor yang paling memengaruhi  terkait  kejadian  munculnya hotspot,  karena  nilai  beta  positif  maka hubungan antara prediktor MJO 0 dan hasil prediksi  jumlah  hotspot  berbanding  lurus yang  artinya  semakin  tinggi  nilai  MJO  0 maka  pengaruhnya  untuk  memprediksi hotspot  akan  semakin  besar.  Kemudian, untuk prediktor IOD 2 yang memiliki nilai koefisien  standar  (beta)  negatif  yang artinya semakin rendah nilai prediktor IOD 2  maka  pengaruhnya  untuk  memprediksi hotspot akan semakin besar.
Model Pengaruh Prediktor Osean-
Atmosfer  terhadap  Hasil  Prediksi  Titik Panas ( Hotspot ) di Wilayah Asia Tenggara bagian Selatan
Model  prediksi  terbaik  merupakan  model yang  mampu  merepresentasikan  besarnya presisi  suatu  prediksi  apabila  semakin banyak data prediksi yang berimpit dengan data  observasi,  namun  sebaliknya  jika semakin sedikit data prediksi yang berimpit dengan data observasi maka semakin kecil presisi suatu prediksi.
Gambar 3. Model prediksi titik panas ( hotspot ) di wilayah Pulau Sumatera.
Berdasarkan hasil pemodelan untuk wilayah  Sumatera  (Gambar  3),  dari keempat jenis variabel bebas atau prediktor (Osean-atmosfer)  yang  digunakan  dapat dilihat  bahwa  variabel  MJO  yang  paling dominan berpengaruh terhadap munculnya
hotspot diantaranya yaitu MJO 10, MJO 9, MJO  8,  MJO  5,  dan  MJO  0  kemudian diikuti oleh pengaruh prediktor IOD 0 dan Monsun 1.
Gambar 4. Model prediksi titik panas ( hotspot ) di wilayah Pulau Kalimantan.
Pada Gambar 4, dari keempat jenis variabel bebas atau prediktor (Osean-atmosfer) yang digunakan  dapat  dilihat  bahwa  variabel Monsun  dominan  berpengaruh  terhadap munculnya hotspot diantaranya yaitu Mons 1  dan  Mons  0  kemudian  diikuti  oleh pengaruh prediktor ENSO 3 dan MJO 9.
Selanjutnya,  dari  kedua  model  prediksi wilayah  Sumatera  dan  Kalimantan  hanya beberapa range data  prediksi  dan  data observasi hotspot yang berimpit (memiliki kesesuaian)  dan  sebagian  besar  tidak berimpit atau hampir mendekati.
Gambar 5. Model prediksi titik panas ( hotspot ) di wilayah Semenanjung Malaysia.
Pada Gambar 5, dari keempat jenis variabel bebas atau prediktor (Osean-atmosfer) yang
digunakan  terlihat  hanya  prediktor  MJO  0 dan  Mons  2  yang  berpengaruh  terhadap kejadian munculnya hotspot .
Gambar 6. Model prediksi titik panas ( hotspot ) di wilayah Sabah-Sarawak.
Pada Gambar 6, dari keempat jenis variabel bebas  atau  prediktor  (fenomena  atmosfer) yang  digunakan  terlihat  hanya  prediktor MJO  0  dan  IOD  2  yang  berpengaruh terhadap kejadian munculnya hotspot .
Berdasarkan  dari  kedua  model  prediksi Semenanjung Malaysia dan Wilayah Sabah dan  Sarawak  hanya  beberapa range data prediksi  dan  data  observasi hotspot yang berimpit (memiliki kesesuaian) dan sebagian  besar  tidak  berimpit  atau  hampir mendekati.
Kemudian  untuk  mencermati  kembali keakuratan prediksi, maka dapat dilakukan analisis diagram tebar, seperti pada Gambar 7.  Model  prediksi  dari  4  wilayah  di Kawasan  Asia  Tenggara  bagian  Selatan yang telah diperoleh dari hasil sebelumnya diuji kembali melalui tebaran data terhadap
Line of Best Fit atau Perfect Forecast Line (garis prediksi terbaik) yang dimanifestasikan  oleh  garis  lurus  (garis diagonal)  yang  membentuk  sudut  45°  di dalam  kotak  diagram.  Semakin  banyak tebaran  data  yang  mendekati  atau  pun berimpit dengan perfect forecast line , maka semakin  tinggi  kualitas  dan  besar  akurasi prediksi. Demikian pula sebaliknya, semakin  banyak  tebaran  data  yang menjauhi perfect  forecast  line ,  maka
semakin  rendah  kualitas  dan  kecil  akurasi prediksi.
Adapun 4 diagram tebar tersebut menunjukkan bahwa masing-masing wilayah  memiliki  tebaran  titik  data  yang berbeda  terhadap perfect  forecast  line .
Perbedaan tersebut mengindikasikan bahwa  terdapat  pula  perbedaan  nilai korelasi maupun jenis dan jumlah prediktornya. Oleh karena itu, uji diagram tebar  ini  terhadap  4  model  prediksi sebelumnya menunjukkan adanya kesesuaian (hasil yang sama).
Gambar 7. Diagram tebar hasil prediksi terhadap observasi titik panas ( hotspot ) keempat wilayah di Kawasan Asia Tenggara bagian Selatan.

## Hasil Verifikasi Prediksi Model Statistik
Hasil  Korelasi Pearson dan  RMSE  dari akurasi prediksi hotspot diperlihatkan pada tabel berikut.
Tabel 5. Tabel metrik Korelasi Pearson dan RMSE prediksi titik panas ( hotspot ). No Wilayah Prediktor Korelasi Pearson RMSE ( hotspot )
1 Sumatera MJO 10, MJO 9, MJ0 8,
MJO 5, MJO 0,
IOD 0, Mons 1 0,698
908
2 Kalimantan
ENSO 3, MJO 9, Mons 1, Mons 0 0,795 1150 3 Semenanjung Malaysia MJO 0, Mons 2 0,145 135 4 Sabah dan Sarawak IOD 2, MJO 0 0.242 113
Analisa  Hasil  Berdasarkan  Faktor Interaksi Osean-Atmosfer
Pengaruh  Prediktor ENSO  terhadap Munculnya  Titik  Panas  di  Sumatera, Kalimantan,  Semenanjung  Malaysia  dan Sabah-Sarawak
Berdasarkan  hasil  analisis  model Multiple Regression (MR)  menggunakan  metode regresi stepwise diperoleh  model  prediksi dengan sejumlah prediktor signifikan yang berpengaruh  terhadap  kejadian hotspot , salah  satunya  yaitu  prediktor  ENSO  3. Dalam  pembahasan  ini  akan  dibahas kejadian  ENSO  3  bulan  sebelum  kejadian munculnya hotspot di wilayah Kalimantan. Pada  saat  terjadi  ENSO,  evolusi  regional iklim  yang  disebabkan  anomali El  Nino terkait dengan penguatan interaksi atmosfer laut,  dimodulasi  oleh  latar  perubahan musim  di  wilayah  Samudra  Hindia Tenggara (SIO) selama September- Oktober-November  (SON)  periode  tahun El Nino dan di wilayah Pasifik utara barat (WNP) selama periode  Desember-Januari- Februari  (DJF)  (Tangang  and  Juneng, 2004).
Karena  evolusi  ini,  kondisi  yang  lebih kering dari biasanya tetap ada jadi kondisi inilah  yang  memicu  terbentuknya hotspot di  wilayah  Pulau  Kalimantan  dan  sering
timbul dengan skala besar sehingga terjadi kebakaran  hutan  yang  tidak  terkendali. Dengan angin bertiup kencang ke arah barat laut  selama  periode  ini,  hampir  terjadi kebakaran hutan yang berkepanjangan dan berskala  besar  di  wilayah  Kalimantan (Tangang et al., 2011).
Adapun  kejadian  ENSO  kuat  berdasarkan data  observasi  pada  Gambar  1  dimana wilayah Kalimantan yang memiliki jumlah hotspot terbanyak  yang  mencapai  35.000 titik  disebabkan  oleh  kejadian  ENSO  kuat pada  tahun  2015,  fenomena  tersebut mempengaruhi  variabilitas  curah  hujan dengan intensitas yang cukup kuat, dimana sepanjang  bulan  pada  tahun  2015  terjadi periode defisit yang mengakibatkan terlambatnya  musim  hujan  dan  musim kemarau  yang  berkepanjangan  dengan intensitas  kekeringan  dari  normal  sampai kering  (Narulita  dkk.,  2019).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  fenomena  iklim global  ENSO  pada  tahun  tersebut,  sangat mempengaruhi  kejadian  meningkatnya jumlah  titik  panas  ( hotspot )  penyebab terjadinya  kebakaran  hutan  yang  tidak terkendali.
Pengaruh Prediktor MJO terhadap Munculnya  Titik  Panas  di  Sumatera, Kalimantan,  Semenanjung  Malaysia  dan Sabah-Sarawak
Untuk  prediktor  MJO  yang  berpengaruh terhadap kejadian hotspot berdasarkan hasil dari  metode  regresi stepwise di  wilayah Sumatera  yaitu  MJO  10,  MJO  9,  MJO  8, MJO  5,  dan  MJO  0,  wilayah  Kalimantan hanya MJO 9, kemudian wilayah Semenanjung  Malaysia  serta  Sabah  dan Sarawak  memiliki  prediktor  yang  sama yaitu  MJO  0.  Adapun  pengaruh  aktivitas MJO  aktif  dapat  ditinjau  dari  besarnya anomali OLR ( Outgoing Longwave Radiation ) yakni jika semakin negatif nilai OLR  di  suatu  wilayah  mengindikasikan semakin  banyaknya  liputan  awan  di wilayah  tersebut  (MJO  aktif).  Sebaliknya, semakin  positif  nilai  OLR  menunjukkan semakin  sedikit  liputan  awan  di  suatu
wilayah  (MJO  tidak  aktif)  (Blegur  dkk., 2019).
Oleh  karena  itu,  ketika  terjadi  MJO  tidak aktif (nilai indeks OLR positif) di wilayah yang  dipengaruhi  oleh  Indeks  MJO  tadi yaitu Sumatera, Kalimantan, Semenanjung Malaysia, Sabah dan Sarawak maka kondisi cuaca  menjadi  cerah  karena  sedikitnya liputan awan atau pembentukan awan yang kurang  signifikan.  Sehingga  terindikasi berpengaruh terhadap pembentukan hotspot  jika  terjadi  di  musim  kemarau. Kemudian,  apabila  terjadi  MJO  aktif (indeks OLR negatif) di suatu wilayah yaitu ditandai  dengan  banyaknya  liputan  awan maka  dapat  memicu  terbentuknya  siklon tropis  yang  cenderung  berkembang  ketika MJO  meningkatkan  curah  hujan.  Karena penjalaran MJO berlangsung ke arah timur, maka  wilayah  aktivitas  siklon  tropis  juga bergeser  ke  arah  timur  dari  Samudera Hindia  ke  Samudera  Pasifik  (Madden  and Julian,  1994).  Sehingga,  secara  tidak langsung  sebagian  wilayah  Indonesia  dan Malaysia  yang  secara  geografis  letaknya berdekatan  mendapatkan  pengaruh  dari keberadaan  siklon  tropis,  salah  satunya adalah bencana kekeringan. Hal ini terjadi karena keberadaan siklon tropis yang dekat dengan  perairan  wilayah  Indonesia  akan membuat  massa  uap  air  tertarik  dari perairan wilayah Indonesia menuju ke titik pusat  tekanan  rendah  dari  sistem  siklon tropis  tersebut  sehingga  udara  di  wilayah tersebut  menjadi  cukup  kering  dan  sulit terbentuknya  awan.  Akibat  dari  intensitas kekeringan  yang  cukup  tinggi  ditambah perilaku masyarakat yang kurang bertanggung  jawab  dalam  melakukan aktivitas pembukaan lahan ( land clearing ), maka tingkat  kekeringan menjadi  semakin parah sehingga terjadi peningkatan jumlah hotspot .  (Syaifullah,  2015).  Berdasarkan pernyataan  sebelumnya,  fenomena  MJO negatif juga dapat diindikasikan berpengaruh
terhadap
pembentukan hotspot .
Pengaruh Prediktor IOD terhadap
Munculnya Hotspot
di Sumatera,
Kalimantan,  Semenanjung  Malaysia  dan Sabah-Sarawak
Untuk  prediktor  IOD  yang  berpengaruh terhadap kejadian hotspot berdasarkan hasil dari  metode  regresi stepwise di  wilayah Sumatera yaitu IOD 0 (pengaruh fenomena IOD  pada  bulan  terjadinya hotspot )  dan prediktor IOD 2 (pengaruh fenomena IOD 2  bulan  sebelum  kejadian hotspot )  di wilayah Sabah dan Sarawak. Ketika terjadi IOD positif fenomena yang teramati adalah musim  kemarau  panjang  yang  terjadi  di wilayah  Indonesia  khususnya  di  wilayah Sumatera yang berdekatan dengan Samudera  Hindia.  Salah  satu  contohnya yaitu  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Tjasyono  dkk.  (2008)  yang  menyatakan bahwa  kejadian  IOD  sangat  berdampak terhadap  curah hujan di  wilayah Sumatera Barat.  Ketika  terjadi  IOD  (+),  wilayah Sumatera  Barat  pada  umumnya  memiliki curah hujan di bawah normal yaitu kurang dari  85%  dari  rata-rata  curah  hujan  pada periode  normalnya  (rata-rata  selama  30 tahun) dengan kata lain fenomena IOD (+) menyebabkan terjadinya kekeringan sehingga  memicu  terbentuknya hotspot . untuk  wilayah  Sabah  dan  Sarawak  yang terletak di sebelah utara Pulau Kalimantan juga  kerap  mengalami  dampak  dari  IOD ini. Oleh karena itu, fenomena IOD positif dapat  diindikasikan  berpengaruh  terhadap kejadian hotspot .
Pengaruh  Prediktor  Monsun  terhadap Munculnya
Hotspot
di Sumatera,
Kalimantan,  Semenanjung  Malaysia  dan Sabah-Sarawak
Untuk prediktor Monsun yang berpengaruh terhadap  kejadian hotspot di  wilayah Sumatera yaitu Monsun 1 (1 bulan sebelum kejadian hotspot ),  wilayah  Kalimantan adalah  Monsun  1  dan  Monsun  0  (Pada bulan terjadinya hotspot ), kemudian untuk wilayah  Semenanjung  Malaysia  yaitu Monsun  2  (2  bulan  sebelum  kejadian hotspot ). Fenomena Monsun yang terjadi di
Indonesia  terutama  di  musim  kemarau praktis  bersamaan  dengan  musim  Monsun Timur  atau  Monsun  Australia  (Hermawan dan  Witono,  2012).  Kebakaran  lahan  dan hutan  biasanya  terjadi  pada  bulan-bulan kering  terutama  yang  paling  parah  di Kalimantan dan Sumatera, yaitu pada bulan Mei  hingga  Oktober,  pada  bulan  tersebut merupakan  periode  curah  hujan  dengan intensitas terendah, karena pada periode ini, pergerakan angin Monsun Timur melewati wilayah yang sebagian besar adalah gurun di Australia (Arini, 2014). Oleh karena itu, prediktor  Monsun  diindikasikan  cukup berpengaruh terhadap kejadian munculnya hotspot  di  Sumatera  dan  Kalimantan  serta di  wilayah  Semenanjung  Malaysia  karena secara  Geografis  letaknya  berada  di  satu kawasan  antara  Pulau  Sumatera  dan Kalimantan  sehingga  memiliki  iklim  yang sama.

## Kesimpulan
Secara  keseluruhan  dari  hasil  analisis model  prediksi hotspot di  kawasan  Asia Tenggara  Bagian  Selatan,  untuk  wilayah Sumatera  menghasilkan  tujuh  prediktor signifikan  yang  terkait  dengan  munculnya hotspot, yaitu IOD 0, MJO 0, MJO 9, MJO 10,  Mons  1,  MJO  8,  dan  MJO  5.  Dengan prediktor  yang  paling  berpengaruh  dari ketujuh  prediktor  tersebut,  yaitu  IOD  0 dengan  koefisien  standar  (beta)  sebesar  - 2,02,  yakni  fenomena  IOD  khususnya fenomena  IOD  (+)  penyebab  terjadinya musim  kering  ini  beberapa  kali  terjadi  di wilayah  Pulau  Sumatera  karena  letaknya berdekatan  langsung  dengan  samudera hindia sehingga iklimnya juga dipengaruhi oleh  lautan  di  dekatnya.  Untuk  wilayah Kalimantan menghasilkan empat prediktor signifikan  yang  terkait  dengan  munculnya hotspot, yaitu MJO 9, Mons 1, Mons 0, dan ENSO  3.  Dengan  prediktor  yang  paling berpengaruh dari keempat prediktor tersebut,  yaitu  MJO  9  dengan  koefisien standar (beta) sebesar -1,98. Untuk wilayah
Semenanjung Malaysia
hanya menghasilkan  dua  prediktor  signifikan
yang  terkait  dengan  munculnya hotspot , yaitu  Mons  2  dan  MJO  0.  Mons  2 merupakan prediktor yang paling berpengaruh  dengan  koefisien  standar (beta)  sebesar  0,28.  Dan  yang  terakhir untuk  wilayah  Sabah  dan  Sarawak  juga hanya menghasilkan dua prediktor signifikan  yang  terkait  dengan  munculnya hotspot ,  yaitu  IOD  2  dan  MJO  0.  MJO  0 merupakan prediktor yang paling berpengaruh dengan nilai koefisien standar (beta) sebesar 0,43. Untuk indeks MJO dan Monsun  yang  paling  berpengaruh  di Wilayah Kalimantan, Semenanjung
Malaysia serta Sabah dan Sarawak. Kedua fenomena  tersebut  seringkali  melintas  di ketiga  wilayah  tersebut  pada  bulan-bulan terjadinya musim kering, sehingga diindikasikan dapat mempengaruhi
munculnya hotspot .
Berdasarkan  hasil  uji  verifikasi  yang dilakukan terhadap model prediksi hotspot , nilai  Korelasi Pearson tertinggi  berada  di wilayah  Kalimantan  yaitu  sebesar  0,795. Kemudian  wilayah  Sumatera  dengan  nilai korelasi  sebesar  0,698.  Selanjutnya  untuk wilayah  Semenanjung  Malaysia  serta Sabah  dan  Sarawak  hanya  menghasilkan nilai  korelasi  sebesar  0,145  dan  0,242, yakni  nilai  tersebut  menunjukkan  korelasi yang  lemah  antara  prediktor  dengan hotspot . Selanjutnya nilai kesalahan RMSE untuk  masing-masing  wilayah  diperoleh sebesar  908 hotspot di  wilayah  Sumatera, 1150 hotspot di  wilayah  Kalimantan,  135 hotspot di wilayah Semenanjung Malaysia, dan  nilai  RMSE  sebesar  113 hotspot di wilayah Sabah dan Sarawak.
Untuk  mendapatkan  hasil  analisis  yang lebih  akurat  maka  penelitian  selanjutnya dapat  menggunakan  metode  pengamatan hotspot yang  dapat  membuat  klasifikasi hotspot berdasarkan temperaturnya, sehingga  dapat  dibedakan hotspot ,  lahan yang  sudah  terbakar,  yang  akan  terbakar, yang sedang terbakar dan dipadamkan.

## Ucapan Terimakasih
Terima  kasih  saya  ucapkan  kepada penyedia situs
ASMC http://asmc.asean.org/asmc-haze-hotspot- monthly/ , situs NOAA
https://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indice s ,  situs  Jianping  Li’s Homepage  Monsoon (AUSMI and SASMI)  GCESS  dan  situs
KNMI Climate
Explorer indices https://climexp.knmi.nl/getindices
yang telah  menyediakan  data  yang  dengan mudah dapat diakses secara gratis.

## Daftar Pustaka
Arini,  E.Y.  2014. Simulasi  Curah  Hujan Kalimantan  Menggunakan  Region- al Climate Model 4 (REGCM4) Saat El Nino Southern Oscillation (ENSO) .  Skripsi,  Bogor:  Institut Pertanian Bogor.
ASMC, 2020. http://asmc.asean.org/asmc- haze-hotspot-monthly/ . Diakses pada 9 Maret 2020. Bappenas. 2016. Grand Design Pencegahan Kebakaran Hutan Kebun dan Lahan. Jakarta: Bappenas.
Blegur, T.Y., Daka, S., Fuadz, M., Liliana, R.R. dan Wicaksono, M.C.W. 2019.
Buletin Informasi Meteorologi Edisi V  Bulan  Mei  2019. Alor:  Stamet Mali. BMKG. 2017. BULETIN Cuaca dan Iklim
Maritim . Jakarta: BMKG Maritim.
BNPB. 2013 . Rencana Kontinjensi Nasional  Menghadapi  Ancaman Benana  Asap  Akibat  Kebakaran Hutan dan Lahan. Jakarta: BNPB.
Chang,  C-P.,  Wang,  Z.,  McBride,  J.  and Liu,  C.  2005. Annual  cycle  of Southeast Asia–Maritime Continent Rainfall  and  Asymmetric  Monsoon Transition. Journal  of  Climate.  18:
287–301.
Endrawati. 2016. Analisis Data Titik Panas (Hotspot)  dan  Areal  Kebakaran Hutan  dan  Lahan  Tahun  2016. Jakarta: KLHK.
Erwinsyah. 2017. Pengaruh Jumlah Penduduk,  Produk  Domestik  Bruto Dan  Tenaga  Kerja  Kehutanan Terhadap  Luas  Kebakaran  Hutan Dan  Lahan  di  Indonesia. Jurnal Populis. Vol. 2 (3) :321-328.
Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S. and Marx,
B.  2013. Regression:  Models, Methods and Applications.
Switzerland:  Springer  Publication 2013.
Hacker,  E.  C.,  and  Hastenrath,  S.  1985.
Mechanisms  of  Java Rainfall Anomalies. Monthly weather review. 114: 745-757. Hermawan,  E.  dan  Witono,  A.  2012. Penerapan Metode Analisis Komposit Dalam Menentukan Terjadinya Perbedaan Musim Kemarau/  Penghujan  Di  Kab. Kukar, Bulungan Dan Berau Provinsi Kalimantan Timur Secara Serempak  (Simultan). pp.  84-91. ISBN 978-979-1458-64-1.
Iizuka,  S.,  Matsuura,  T.,  &  Yamagata,  T. 2000. The Indian Ocean SST dipole simulated  in  a  coupled  general circulation  model. Geophysical Research Lett. 27: 3369- 3372. Jianping Li’s Homepage, 2020 http://ijp.gcess.cn/dct/page/1 . Diakses pada 9 Maret 2020. KNMI Climate Explorer, 2020.
https://climexp.knmi.nl/getindices._ Diakses pada 9 Maret 2020.
Krishnamurti,  T.N.  and  Bhalme,  H.N. 1976. Oscillations  of  a  Monsoon System.  Part  I.  Observational Aspects .  J.  Atmos.  Sci.  33:  1937– 1954.
Madden,  R.A.  and  Julian,  P.R.  1994.
Observations  of  the  40–  50-day Tropical Oscillation A review, Mon. Weather Rev . 122: 814– 837.
Maloney,  E.  and  Hartmann,  D.  2000.
Modulation of Eastern  North
Pacifichurricanes  by  the  Madden- Julian  Oscillation. J.  Climate.  13:
1451-1460.
Mulyana, E. 2002 . Analisis Angin Zonal di
Indonesia  Selama  Periode  ENSO. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca. Vol. 3(2): 115 - 120. Narulita, Ida., Rahayu, R., Kusratmoko, E., Supriatna.  dan  Djuwansah,  M.R.
2019. Ancaman Kekeringan Meteorologis di Pulau Kecil Tropis akibat  Pengaruh  El-Nino  dan
Indian Ocean Dipole (IOD) Effects,
case  study:  Bintan  Island. Jurnal lingkungan  dan  bencana  geologi. 10(3): 127 – 138. http://doi.org/10.34126/jlbg.v 10i3.252 .
NOAA.2019. https://www.cpc.ncep.noaa.g ov/data/indices/ .  Diakses  pada  9
Agustus 2019.
Nur,  Rusnianti.  2017. Verifikasi  Model
Prediksi Nilai Titik Panas (Hotspot) di  Kalimantan. Skripsi,  Makassar: Universitas Hasanuddin.
Peraturan  Menteri  Kehutanan  Nomor:  P. 12/Menhut-Ii/2009 tentang
Pengendalian  Kebakaran  Hutan. Jakarta. Prayoga, M. B. R., Ardila, Y., dan Della A.
K. 2017.
Analisis Korelasi Kerapatan Titik Api Dengan Curah Hujan  Di  Pulau  Sumatera  Dan Kalimantan. Jurnal Sains & Teknologi  Modifikasi  Cuaca,  Vol. 18(1): 17 – 24.5. https://doi.org/10.29122/jstmc.v18i 1.2037
Saji,  N.H.,  and  Yamagata,  T.  2003.
Possible  impacts  of  Indian  Ocean Dipole  mode  events  on  global climate. Climate Research. 25:151- 159. Saji N.H., Goswami, B.N., Vinayachandran, P.N. and
Yamagata, T. 1999. A Dipole Mode in  The  Tropical  Indian  Ocean .  in Macmillan  Magazines  Ltd,  Nature,
Vol.401. http://doi.org/10.1038/43854 Syaifullah,  M.D.  2015 .  Siklon  Tropis, Karasteristik  Dan Pengaruhnya Di
Wilayah  Indonesia  Pada  Tahun 2012 .  Jurnal  Sains  dan  Teknologi Modifikasi Cuaca. 16(2): 61 – 71. http://doi.org/10.29122/jstmc.v16i2 .1048 .
Tacconi,  L.  2003. Kebakaran  Hutan  di Indonesia:  Penyebab,  Biaya  dan Implikasi  Kebijakan. Bogor:  Cente for  International  Forestry Research (CIFOR).
Tangang, F.T., Xia, C., Qiao, F., Juneng, L. and  Shan,  F.  2011. Seasonal circulations in the Malay Peninsula Eastern  continental  shelf  from  a wave–tide–circulation coupled model. Ocean Dynamics.
http://doi.org/10.1007/s10236-011-
0432-5 .
Tangang,  F.T.  and  Juneng,  L.  2004. Mechanisms  of  Malaysia  rainfall anomalies. Journal  of  Climate.
17(18):
3615-3621. https://doi.org/10.1175/1520- 0442(2004)017 . Tjasyono,  B.H.K.,  Lubis,  A.,  Juaeni,  I., Ruminta,  Harijono  S.W.B.  2008. Dampak Variasi Temperatur Samudera  Pasifik  dan  Hindia Ekuatorial  terhadap  Curah  Hujan di Indonesia. Jurnal Sains
Dirgantara, Vol. 5(2): 83-95.
Trenberth,  K.E.  1997. The  Definition  El Nino. Bulletin  of  the  American Meteorologicaal  Society.  78(12): 2771-2777.
Vinayachandran,  P.N.,  Iizuka,  S.  and Yamagata,  T.  2002. Indian  Ocean dipole  mode  events  in  an  ocean general  circulation  model. Deep- Sea Res . PI.D. 49: 1573-1596.
Webster  P.  J.,  Magaña,  V.  O.,  Palmer,  T. N., Shukla, J., Tomas, R. A., Yanai, M. and Yasunari, T. 1998: Monsoons:
processes,
predictability, and the prospects for prediction. Journal  of  Geophysical Research. 103(C7): 14451–14510