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

## PENGARUH CURAH HUJAN DAN TERJADINYA KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN GAMBUT DI KABUPATEN TANJUNG JABUNG TIMUR, PROVINSI JAMBI

## The Effect of Rainfall and Forest and Land Fires in East Tanjung Jabung
Regency, Jambi Province
Bambang Hero Saharjo 1* dan Devia Annisa Effendi 2
(Diterima 17 Mei 2023 / Disetujui 28 Juli 2023)

## ABSTRACT
East Tanjung Jabung Regency is one of the easternmost districts of Jambi Province and has the largest peatland area in Jambi Province. The research aims to determine the effect of rainfall and its relation to hotspots as an indicator of forest and peatland fires in East Tanjung Jabung Regency, Jambi Province. The data used in this study were sourced from  NASA  FIRMS  for  hotspots  and  NASA  POWER  for  rainfall,  which  were  analyzed  descriptively  and correlationally. The results of  the study show that the number of  annual  hotspots from 2018 to 2022 is 1696, with 1075 points on peatlands and 621 others on mineral lands. The increase occurred in 2019 by 1636 points due to fire incidents that covered 5,151.02 ha. The results of the correlation analysis show that rainfall with hotspots does not have a significant correlation with a strong negative correlation coefficient, so an increase in hotspots is followed by a decrease in rainfall, and vice versa.
Keywords: forest and land fire, hotspot, rainfall, Tanjung Jabung Timur Regency

## ABSTRAK
Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  merupakan  salah  satu  kabupaten  paling  timur  dari  Provinsi  Jambi  dengan luasan  lahan  gambut  terluas  di  Provinsi  Jambi.  Penelitian  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  curah  hujan  dan kaitannya  dengan hotspot sebagai  indikator  terjadinya  kebakaran  hutan  dan  lahan  gambut  di  Kabupaten  Tanjung Jabung Timur, Provinsi Jambi. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari NASA FIRMS untuk hotspot dan NASA POWER untuk curah hujan yang dianalisis secara deskriptif dan korelasi. Hasil penelitian menunjukkan jumlah hotspot tahunan dari tahun 2018 – 2022 sebanyak 1696 titik dengan 1075 titik berada pada lahan gambut dan 621 lainnya pada lahan mineral. Peningkatan terjadi di tahun 2019 sebanyak 1636 titik disebabkan kejadian kebakaran yang menjangkau 5151,02 ha. Hasil analisis korelasi menunjukkan curah hujan dengan hotspot tidak memiliki korelasi yang signifikan dengan koefisien korelasi negatif kuat sehingga peningkatan hotspot diikuti dengan penurunan curah hujan, dan sebaliknya.
Kata kunci: curah hujan, hotspot , Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Kebakaran hutan dan lahan
1 Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanan dan Lingkungan, IPB University Jl. Ulin Kampus IPB, Dramaga, Bogor, Jawa Barat, Indonesia 16680
* Penulis korespondensi: e-mail: saharjobambangh@gmail.com

## PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  menjadi  sebuah  permasalahan yang menjadi perhatian lokal maupun global (Cahyono et al. 2015). Kebakaran hutan termasuk ke dalam kategori bencana  transnasional  karena  dampak  asap  yang dihasilkan  dirasakan  hingga  di  luar  batas  administrasi negara  (Yusuf et  al. 2019;  Muzaki et  al. 2021). Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan mencatat,  luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Indonesia pada 2021 sebanyak 358.867 hektar (ha), dan meningkat sebanyak  20,85%  dibandingkan  dengan  tahun  2020. Penurunan terjadi di tahun berikutnya sebanyak 152.797 ha  menjadi  202.617  ha  di  tahun  2022. Meskipun  telah terjadi penurunan, angka 200.000 ha masih sangat besar. Kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  terus  terjadi  sejak beberapa  waktu  lalu  menimbulkan  kerugian  ekonomis dan  ekologis  sangat  besar,  hal  ini  juga  menempatkan Indonesia  sebagai  salah  satu  penghasil  emisi  CO 2 tertinggi di dunia (Putra et al. 2018).
Provinsi  Jambi  dan  Provinsi  Kalimantan  Tengah menjadi lahan yang fire-prone yang hampir setiap tahun mengalami  kejadian  kebakaran  dengan  lahan  gambut yang luas (Putra dan Husni 2021; Syaufina et al. 2022). Saat ini degradasi lahan gambut tergolong cukup parah. Degradasi  lahan  gambut  disebabkan  oleh  pembukaan lahan,  deforestasi,  serta  drainase  yang  berlebihan (Masganti et  al. 2014;  Santosa  dan  Qirom  2020).  Pada lahan  gambut  yang  terdegradasi,  gambut  akan  menjadi bahan  bakar  potensial  yang  sangat  mudah  terbakar (Prasetia et al. 2020; Kusuma et al. 2021).
Iklim  adalah  faktor  alam  yang  memegang  peranan penting dalam pengaruhnya terhadap kejadian kebakaran hutan  dan  lahan,  dimana  kondisi  iklim  seperti  suhu, kelembaban,  curah  hujan,  kecepatan  angin  dan  suhu tanah  dapat  mempengaruhi  tingkat  kekeringan  bahan bakar di suatu wilayah. Iklim berpengaruh terhadap dua dari  tiga  faktor  segitiga  api  (bahan  bakar,  oksigen,  dan sumber  panas)    yakni  ketersediaan  oksigen  dan  sumber panas  (Syaufina  2008;  Wakhid et  al. 2018;  Putra  dan Husni 2021). Curah hujan digunakan sebagai faktor kuat dalam mempengaruhi naik dan turunnya tinggi muka air tanah  pada  lahan  gambut  dan  berkaitan  dengan hotspot sebagai upaya pencegahan bencana kebakaran hutan dan lahan  gambut  serta  penanggulangan  emisi  gas  rumah kaca (Febrianti et  al. 2018;  Syaifurrahman dan Razikin 2018; Prasetia et al. 2020).
Deteksi  dini  adalah  upaya  observasi  sedari  dini adanya  kebakaran  hutan  dan  lahan  menggunakan penerapan teknologi sederhana maupun modern. Deteksi dini  dapat  diterapkan  dengan  patroli  darat,  pengamatan Menara,  dan  penjagaan  di  tempat-tempat  rawan kebakaran.  Deteksi  dini  juga  dapat  dilakukan  melalui udara  menggunakan  helikopter,  pesawat  terbang  dan satelit  (Thoha  2008).  Pengendalian  kebakaran  dengan menggunakan  citra  satelit  berupa hotspot akan mempermudah usaha pencegahan dan proses pemadaman  kebakaran  hutan  dan  lahan  karena hotspot dapat  dijadikan  indikasi  adanya  kebakaran  hutan  dan lahan  (Ayuningrum  2021).  Informasi  curah  hujan  serta informasi  mengenai  sebaran  titik  panas  ( hotspot )  pada periode  2018  sampai  2022  sebagai  kombinasi  model korelasi antara curah hujan dan kejadian kebakaran hutan
dan  lahan  gambut  (Syaufina et  al. 2014)  Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Provinsi Jambi.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh curah hujan dengan hotspot sebagai indikator terjadinya kebakaran  hutan  dan  lahan  gambut  di  Kabupaten Tanjung  Jabung  Timur,  Provinsi  Jambi.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  data  dan  informasi mengenai    hubungan  curah  hujan  dan hotspot di Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  sehingga  dapat menjadi  parameter  dalam  menentukan  pencegahan, penanggulangan  dan  penanganan  kebakaran  hutan  dan lahan gambut.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Januari 2023 –  Maret  2023  di  Laboratorium  Kebakaran  Hutan  dan Lahan  Departemen  Silvikultur  Fakultas  Kehutanan  dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor.
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kabupaten  Tanjung Jabung  Timur  yang  merupakan  salah  satu  kabupaten paling  timur  dari  Provinsi  Jambi,  berbatasan  langsung dengan Kabupaten Muaro Jambi, Tanjung Jabung Barat dan Laut Cina Selatan. Berada pada 0°53’ - 1°41’ LS dan 103°23  -  104°31  BT  (Putra  dan  Puspadewi  2020) memiliki  luas  wilayah  sebesar  5,445  km 2 atau  10,86% dari luas Provinsi Jambi. Terdiri atas 11 kecamatan dan 60  desa,  Ibukota  Tanjung  Jabung  Timur  adalah  Kota Muara Sabak. Ketinggian Tanjung Jabung Timur berada pada  1-5  mdpl  (Putra  dan  Puspadewi  2020)  dan kelerengan  yang  datar  (0-3%)  yang  mayoritas  adalah lahan yang selalu tergenang (gambut).
Iklim  yang  ada  pada  Kabupaten  Tanjung  Jabung Timur  ada  pada  zona  agroklimat  B1  dengan  8  bulan basah dan 2 bulan kering. Curah hujan tahunan Tanjung Jabung  Timur  berada  pada  kisaran  2000-3000  mm dengan suhu rata-rata 25,90 C – 27,40 C.
Luas  areal  gambut  di  Provinsi  Jambi  sebesar 736,227.20  ha  yang  merupakan  14%  dari  luas  Provinsi Jambi.  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  memiliki luasan lahan gambut terluas di Provinsi Jambi (Putra dan Puspadewi  2020)  yang  merupakan  57%  dari  total  luas lahan Kabupaten Tanjung Jabung Timur.
Gambar 1  Peta  administrasi  Kabupaten  Tanjung Jabung Timur

## Alat dan Bahan Penelitian
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu laptop/computer,  software  Arc  Map  GIS  10.8  GPS ( Global Positioning System ), Microsoft Excel, Microsoft Word dan  SPSS  untuk  analisis  statistik.  Bahan  yang digunakan dalam penelitian ini meliputi: 1. Data hotspot harian tahun 2018 – 2022 yang diperoleh dari NASA MODIS Terra-Aqua (firms.modaps.eosdis.nasa.gov)
2. Peta sebaran lahan gambut di wilayah Sumatera dari BBSDLP
3. Data  curah  hujan  harian  tahun  2018  –  2022  yang diperoleh dari NASA POWER (power.larc.nasa.gov)
4. Peta administrasi Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Provinsi Jambi yang diperoleh dari Badan Informasi Geospasial (BIG) (big.go.id)

## Prosedur Penelitian

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data hotspot di Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur,  Provinsi  Jambi periode  tahun  2018-2022  oleh  NASA  MODIS Terra/Aqua,  pengunduhan hotspot dilakukan  pada website FIRMS  ( Fire  Information  for  Resource Management  System ),  peta  administrasi  Kabupaten Tanjung  Jabung  Timur  pada website Badan  Informasi Geospasial,  dan  peta  sebaran  gambut  di  wilayah Sumatera  yang  diperoleh  dari  BBSDLP  (Balai  Besar Litbang Sumberdaya Lahan Pertanian. Peta administrasi digunakan  untuk  menentukan  wilayah  yang  akan menjadi  objek  penelitian  yang  selanjutnya  akan diintegrasikan dengan peta sebaran gambut. Data hotspot digunakan pada peta administrasi yang telah terintegrasi dengan lahan gambut sebagai data sebaran hotspot yang terdapat pada wilayah penelitian.

## Pengolahan Data
Pengolahan  data  terdiri  atas  beberapa  tahapan, Adapun uraian mengenai pengolahan data adalah sebagai berikut:
1. Menghimpun data sebaran hotspot yang berasal  dari FIRMS  dan  data  curah  hujan  harian  dari  NASA POWER dalam periode waktu 2018-2022.
2. Membuat  peta  wilayah  gambut  yang  disatukan dengan peta administrasi Kabupaten Tanjung Jabung Timur menggunakan fungsi clip pada ArcMap 10.8. 3. Membuat  peta  sebaran hotspot menggunakan  peta wilayah yang telah dibuat dengan  memasukkan data hotspot, selang  kepercayaan  yang  digunakan  adalah 0-100%  yang  dapat  terlihat  pada  bagian table  and attributes.
4. Mengolah  data  curah  hujan  harian  menggunakan aplikasi Microsoft excel.
5. Melakukan analisis korelasi  di  Aplikasi  SPSS untuk menentukan hubungan curah hujan dengan hotspot di Kabupaten Tanjung Jabung Timur dengan signifikan.

## Analisis Data
Uji  Statistik  Tahap  terakhir,  dilakukan  uji  analisis statistik  dengan  menggunakan  aplikasi  SPSS,  yaitu dengan diawali melakukan rekapitulasi data curah hujan dan hotspot dengan uji korelasi bivariate pearson untuk mengetahui keeratan hubungan hotspot dan curah hujan melalui  koefisien  korelasi  (Vusvitasari et  al. 2015) Persamaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
𝑟𝑥𝑦 = nΣxiyi − (Σxi)(Σyi) /√( 𝑛 Σ 𝑥𝑖 2 − (Σxi²)).√( 𝑛 Σ 𝑦𝑖 − (Σyi)²)
dengan,
rxy  = korelasi x = hotspot
y = curah hujan n = jumlah data
Nilai  signifikansi  <0.05  dan  interpretasi  koefisien korelasi, sebagai berikut :
Koefisien  korelasi  negatif  (-)  memiliki  interpretasi yang  sama.  Tanda  positif  mengartikan  korelasi  kedua variabel berbanding lurus. Naiknya y akan diikuti dengan peningkatan  nilai  x.  Sebaliknya,  tanda  negatif mengartikan  korelasi  antara  kedua  variabel  berbanding terbalik, yaitu saat nilai y turun maka nilai x akan naik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  hotspot  periode  2018-2022  di  Kabupaten Tanjung Jabung Timur
Hotspot merupakan  istilah  yang  digunakan  untuk menyebutkan pixel dengan  nilai  temperatur  di  atas ambang batas tertentu berdasarkan hasil interpretasi citra satelit. Nilai temperatur yang tinggi berhubungan dengan active fire di permukaan bumi dihasilkan oleh nilai suhu kecerahannya  ( Brightness  temperature )  (Putra et  al. 2018). Hotspot dapat  digunakan  sebagai  indikator kejadian  kebakaran  hutan  dan  lahan  (Saharjo  dan Nasution  2021).  Semakin  banyak hotspot maka  akan
Tabel 1  Interpretasi koefsien korelasi (Safitri 2016)
No. Nilai r Interpretasi
1 0,000 – 1,990 Sangat rendah 2 0,200 – 0,399 Rendah 3 0,400 – 0,599 Sedang 4 0,600 – 0,799 Kuat 5 0,800 – 1,000 Sangat kuat Gambar 3  Sebaran hotspot periode  2018  –  2022 Kabupaten Tanjung Jabung Timur
meningkat potensi terjadinya kebakaran hutan dan lahan di  suatu  wilayah,  meski  tidak  selalu  banyak  dan berulangnya hotspot maka  semakin  banyak  potensi kebakaran  namun hotspot dapat  digunakan  sebagai identifikasi awal dari kejadian kebakaran hutan dan lahan (Endrawati 2016).
Selang kepercayaan atau confidence level digunakan dalam  mengukur  kualitas pixel yang  berhubungan dengan tingkat kenaikan suhu yang terbagi dalam 3 kelas yakni low-confidence fire, nominal-confidence fire, dan high-confidence fire (Giglio 2018) . Selang kepercayaan ini  menunjukkan hotspot yang  dipantau  merupakan kejadian  kebakaran  yang  sebenarnya.  Semakin  tinggi selang  kepercayaan  maka  semakin  tinggi  kemungkinan dari kejadian kebakaran di lapangan (Endrawati 2016).
Analisis  data  menggunakan hotspot dengan confidence  level 0-100%  dan  terlihat  dari  citra  MODIS Terra-Aqua  pada  rentang  tahun  2018-2022  terdapat hotspot di setiap tahunnya dengan jumlah yang variatif, seperti  dapat  dilihat  pada  gambar  4.    Jumlah hotspot tahunan  dari  tahun  2018-2022  sebanyak  1.696  titik dengan  1.075  titik  berada  pada  lahan  gambut  dan  621 lainnya pada lahan mineral, Tahun 2018  ditemukan 23 titik  dengan  11  titik  dan  12  titik  di  lahan  mineral  dan lahan gambut secara berturut-turut, dan meningkat sangat drastis di tahun 2019 sebanyak 604 titik di lahan mineral dan  1.032  titik  pada  lahan  gambut  dengan  total  1.636 titik,  pada  tahun  2020  dan  2021  mengalami  penurunan hotspot yang signifikan menjadi 11 dan 19 dengan uraian 4 dan 2 titik pada lahan mineral serta 7 dan 17 titik untuk lahan  gambut,  pada  tahun  2022  kembali  menurun  di angka  7  titik  pada  lahan  gambut  dan  tidak  ditemukan adanya hotspot pada lahan mineral.
Pada tahun 2019 Kabupaten Tanjung Jabung Timur memiliki lonjakan hotspot yang sangat tinggi disebabkan adanya  kejadian  kebakaran  pada  Kabupaten  Tanjung Jabung  Timur,  kebakaran  hutan  dan  lahan  ini menjangkau  seluas  5.151,02  ha  (DLH  Kabupaten Tanjung  Jabung  Timur  2020).  Fenomena  kebakaran tentunya  akan  meningkatkan  perolehan hotspot, namun selain itu faktor iklim seperti curah hujan, kelembaban, dan suhu dapat berpengaruh terhadap sebaran hotspot di suatu  wilayah  serta  fenomena  meteorologis  seperti ENSO ( El Nino Southern Oscillation ) dan IODM ( Indian Ocean Dipole Mode ) (Syaufina dan Hafni 2018; Saharjo dan Nasution 2021).
Berdasarkan gambar 5 jumlah hotspot di awal bulan dalam  intensitas  yang  rendah  di  semua  tahun  yang diamati.  Sebaran hotspot tertinggi  pada  tahun  2018 berada  pada  bulan  Agustus  sebanyak  10  titik , di  tahun 2019  lonjakan hotspot dimulai  pada  bulan  Agustus sebanyak  190  titik  dan  meningkat  drastis  di  bulan September mencapai  997 titik, kemudian dilanjutkan di bulan  Oktober  menurun  menjadi  426  titik.  Tahun  2020 pada  bulan  April  memiliki  5  titik  yang  menjadi  titik paling banyak di tahun tersebut. Selanjutnya pada tahun
2021  5  titik  menjadi  titik  paling  banyak  pula  yang didapatkan pada bulan Juni dan Agustus. Terakhir tahun 2022 pada bulan Juni dan Agustus menjadi bulan dengan titik terbanyak di  tahun ini dengan jumlah 2 titik dan 2 titik.  Bulan  September  2019  menjadi  bulan  dengan hotspot terbanyak  dan  menjadikan  tahun  2019  menjadi tahun dengan total hotspot tertinggi.
Tren  peristiwa  kebakaran  di  Kabupaten  Tanjung Jabung  Timur  dalam  kurun  waktu  2019  terjadi peningkatan di bulan Agustus 2019 dan mencapai puncak di  bulan  September  2019  (Indra  dan  Puspadewi  2020). Hal  ini  sesuai  dengan  analisis  deskriptif  terkait  sebaran hotspot bulanan  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur (Gambar  5)  yang  menunjukkan  aktivitas  kenaikan sebaran dari bulan Agustus berjumlah 190 dan meningkat drastis  menjadi  997  titik  pada  bulan  September  2019 yang kemudian mengalami penurunan di bulan Oktober menjadi 426 titik, dan terjadi penurunan drastis dengan 5 titik  di  bulan  November  serta  0  titik  pada  bulan Desember.

## Hubungan hotspot dengan curah hujan
Curah  hujan  adalah  faktor  alam  yang  memiliki keterikatan dan pengaruh besar terhadap potensi kejadian kebakaran (Saharjo dan Nasution 2021). Pada Gambar 6 didapatkan  korelasi  negatif  yang  ditunjukkan  dengan peningkatan hotspot pada tahun dengan nilai curah hujan paling rendah, dan penurunan hotspot pada tahun dengan curah  hujan  yang  tinggi.  Disebutkan  dalam  Endrawati (2016)  bahwa  faktor  curah  hujan  serta  anomalinya menjadi indikator yang memicu adanya kebakaran hutan
Tabel 2  Kelas  selang  kepercayaan  dalam hotspot (Giglio 2018)
Confidence level (%) Kelas 0% ≤ C < 30% Rendah 30% ≤ C < 80% Sedang 80% ≤ C < 100% Tinggi Gambar 4  Jumlah hotspot Kabupaten  Tanjung
Jabung Timur tahun 2018-2022
0 200 400 600 800 1000 1200 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 Ju m lah H o ts p o t Tahun mineral gambut -200 0 200 400 600 800 1000 1200 2018 2019 2020 2021 2022
dan  lahan.  Peningkatan hotspot yang  sangat  signifikan pada  bulan  Agustus  –  Oktober  di  tahun  2019  diikuti dengan  rendahnya  curah  hujan  yang  ada  pada  bulan- bulan  tersebut.  Tahun  berikutnya,  Indonesia  dilansir mengalami fenomena La Nina triple-dip di tahun 2020- 2023  yang  mempengaruhi  pola  cuaca  yang  ada  di Indonesia  dengan  mengalami  musim  hujan  yang  lebih awal pada Sebagian wilayahnya (BMKG 2022).
Hasil uji korelasi yang didapatkan antara hotspot dan curah hujan, P-value sebesar 0,069 dan besaran koefisien korelasi (r) pada angka -0,849. Pada Kabupaten Tanjung Jabung  Timur,  curah  hujan  dapat  digunakan  sebagai salah  satu  faktor  yang  bisa  dipertimbangkan  dalam menduga  banyaknya  sebaran  titik hotspot. Karena  P - value yang diperoleh berada di  atas ambang 0,05 maka H0  diterima  yang  berarti hotspot dan  curah  hujan  tidak memiliki  hubungan  yang  signifikan  (Suksmono  2013). P-value yang  tidak  signifikan  dapat  disebabkan  oleh jumlah  sampel  yang  sedikit,  hal  ini  sejalan  dengan penelitian  Yuniva  (2018)  yang  mendapatkan P-value >0,05  karena  data  yang  digunakan  sedikit  sehingga hubungan  signifikan  tidak  terlihat.  Faktor  lain  yang menyebabkan  nilai P-value melebihi  0,05  adalah  data hotspot tidak menyebar secara normal akibat dari variasi waktu  kejadian  pengambilan  dan  kemunculannya. Sedangkan  data  curah  hujan  merepresentasikan  curah hujan selama 24 jam, di samping itu faktor alam seperti iklim  dan faktor  manusia  yang  membuka  lahan  dengan membakar  juga  menjadi  penyebab P-value di  atas ambang toleransi (Syaufina dan Hafni 2018; Saharjo dan Nasution 2021). Koefisien korelasi yang didapatkan pada hubungan  curah  hujan  dan hotspot ini  memiliki hubungan  yang  sangat  kuat,  tanda  negatif  (-) menunjukkan korelasi terbalik yang menunjukkan ketika jumlah akumulasi curah hujan turun maka hotspot akan naik, begitu pula sebaliknya.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Distribusi hotspot di  Kabupaten  Tanjung  Jabung Timur dalam periode 2018-2022 memiliki jumlah 1696 titik,  peningkatan  drastis  pada  jumlah hotspot di  tahun
2019 disebabkan oleh adanya kejadian kebakaran. Hasil pengujian  menunjukkan  hubungan  curah  hujan  dan hotspot pada  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  tidak memiliki  hubungan  signifikan  dengan P-value 0,069  > 0,05 namun memiliki korelasi negatif yang sangan kuat sebesar  -0,849  menunjukkan  jika  peningkatan  curah hujan  akan  membuat  jumlah hotspot menurun,  begitu pula  sebaliknya  peningkatan  jumlah hotspot akan menurunkan akumulasi curah hujan.

## Saran
Perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  mengenai keterkaitan curah hujan dan hotspot dengan sampel yang lebih  banyak/rentang  waktu  yang  lebih  Panjang  untuk melihat  signifikansi.  Parameter  lain  juga  masih diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai tinggi muka air  gambut,  suhu  tanah,  kecepatan  angin,  kelembaban  , suhu  udara  dan  parameter  lain  serta  penelitian  pada daerah rawan kebakaran yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Ayuningrum R. 2021. Analisis sebaran hotspot dan area terbakar  di  Kabupaten  Muaro  Jambi,  Provinsi Jambi [skripsi]. Bogor : Institut Pertanian Bogor.
[BMKG] Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika. 2022 Okt 15. Fenomena La Nina triple- dip jadi ancaman negara-negara di dunia. [diakses 19 Apr 2023].
Cahyono SA, Warsita SP, Andayani  W, Darwanto DH.
2015. Faktor-faktor yang mempengaruhi kebakaran  hutan  di  Indonesia  dan  implikasi kebijakannya. Jurnal Sylva Lestari. 3(1): 103-112 [DLH  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur]  Dinas Lingkungan  Hidup  Kabupaten  Tanjung  Jabung Timur.  2020.  Dokumen  Informasi  Kinerja Pengelolaan  Lingkungan  Hidup  Daerah  Tahun 2019.  Tanjung  Jabung  Timur  :  DLH  Kabupaten Tanjung Jabung Timur.
Endrawati.  2016. Analisis  Data  Titik  Panas  (Hotspot) dan  Areal  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  tahun 2016. Jakarta:  Direktorat  Inventarisasi  dan Pemantauan Sumber Daya Hutan, Ditjen Planologi  Kehutanan  dan  Tata  Lingkungan Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
Fadholi  A.  2013.  Studi  dampak El  Nino dan Indian Ocean  Dipole (IOD)  terhadap  curah  hujan  di Pangkalpinang. Jurnal  Ilmu  Lingkungan. 11(1):
43-50.
Febrianti  N,  Murtilaksono  K,  Barus  B.  2018.  Model estimasi tinggi muka air tanah gambut menggunakan indeks kekeringan. Jurnal penginderaan Jauh. 15(1): 25-36. doi:
10.30536.v15.a2867.
Giglio L. 2018. MODIS Collection 6 Active Fire Product User’s Giude Revision B. Washington: University of Maryland.
Indra  EI,  Puspadewi  IL.  2020.  Pengaruh  kelembapan, suhu  udara  dan  curah  hujan  terhadap  kejadian kebakaran gambut di Kabupaten Tanjung Jabung
Gambar 6  Sebaran  curah  hujan  tahunan  Kabupaten
Tanjung  Jabung  Timur  periode  2018  – 2022 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 0 50 100 150 200 250 300 2018 2019 2020 2021 2022 Cu rah h u jan (m m ) Tahun curah hujan Hotspot
Timur,  Jambi. Jurnal  Silvikultur  Tropika. 10(3): 189-193.
Kusuma AR, Shodiq FM, Hazim MF, Laksono DP. 2021. Hasil  studi  pola  kebakaran  gambut  melalui  citra satelit  Sentinel-2  dengan  pengimplementasian machine  learning metode random  forest :  kajian literatur. Journal  of  Geospatial  Inforkusmation
Science and Engineering. 4(2): 81-85. doi:10.22146/jgise.60828.
Masganti,  Wahyunto,  Dariah  A,  Yusuf  R.  2014.
Karakteristik  dan  potensi  pemanfaatan  lahan gambut  terdegradasi  di  Provinsi  Riau. Jurnal Sumberdaya Lahan. 8(1): 59-66.
Muzaki  A,  Pratiwi  R,  Zahro  SRA.  2021.  Pengendalian kebakaran  hutan  melalui  penguatan  peran  polisi kehutanan untuk mewujudkan sustainable development  goals.  Jurnal  Hukum  Lingkungan, Tata Ruang, dan Agraria. 1(1): 22-44. doi:10.23920/litra.vlil.579.
Putra  EI,  Cochrane  MA,  Vetrita  Y,  Graham  L,  Saharjo BH. 2018. Determining critical groundwater level to prevent degraded peatland from severe peat fire. IOP  Conf.  Series:  Earth  and  Environmental Science. doi:10.1088/1755-1315/149/1/012027.
Putra  EI,  Husni  RF.  2021.  Hubungan  curah  hujan  dan titik panas ( hotspot ) kebakaran di Hutan Lindung Gambut  (HLG)  Londerang,  Provinsi  Jambi. Jurnal Silvikultur Tropika. 12(3): 129-134. Putra  EI,  Imanudin  MS,  Fadhillah  DA,  Cochrane  MA, Graham  L,  Saharjo  BH,  Hayasaka  H.  2018. Referensi  tinggi muka air tanah bagi  pencegahan kebakaran  gambut  di  Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Hari Air Dunia.
Putra  IDGA,  Heryanto  E,  Sopaheluwakan  A,  Pradana RP,  Haryoko  U.  2018.  Sebaran  spasial  dan temporal  titik  panas  ( hotspot )  di  Indonesia  dari satelit MODIS dengan metode gridding. Seminar Nasional  Geomatika  2018  :  Penggunaan  dan Pengembangan  Produk  Informasi  Geospasial Mendukung Daya Saing Nasional.
Saharjo  BH,  Nasution  MRA.  2021.  Pola  sebaran  titik panas  ( hotspot )  sebagai  indikator  terjadinya kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kabupaten  Aceh Barat. Jurnal  Silvikultur  Tropika. 12(2):  60-66. doi: 10.29244/j-siltrop.12.2.60-66.
Santosa PB, Qirom MA. 2020. Fluktuasi tinggi muka air lahan gambut di Desa Tumbang Nusa, Kalimantan Tengah. Jurnal Galam. 1(1):27-40.
Suksmono.  2013.  Hubungan  intensitas  kebisingan  dan iklim  kerja  dengan  stres  kerja  pada  pekerja produksi  PT  NBI. Unnes  Journal  of  Public Health. 2(2): 1-9.
Syaifurrahman, Razikin A. 2018. Sistem peringatan dini bahaya  kebakaran  pada  lahan  gambut. Jurnal Edukasi  dan  Penelitian  Informatika. 4(2):  141- 146.
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,  Saharjo  BH,  Nurhayati  AD,  Putra  EI,
Wardana. 2022. Respons tanah terhadap kebakaran lahan gambut : studi kasus di Jambi dan Kalimantan  Tengah. Jurnal  Silvikultur  Tropika. 13(1): 66-71. doi.org/10.29244/j-siltrop.13.01.66- 71.
Syaufina L, Siwi R, Nurhayati AD. 2014. Perbandingan sumber hotspot sebagai indikator kebakaran hutan dan  lahan  gambut  dan  korelasinya  dengan  curah hujan  di  Desa  Sepahat,  Kabupaten  Bengkalis, Riau. Jurnal Silvikultur Tropika. 5(2): 113-118. Syaufina  L.  2008. Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di Indonesia: Perilaku Api, Penyebab, dan Dampak Kebakaran. Malang: Banyumedia. Thoha  AS.  2008. Penggunaan  Data  Hotspot  untuk Monitoring  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di Indonesia . Medan : Universitas Sumatera Utara.
Vusvitasari  R,  Nugroho  S,  Akbar  S.  2015.  Kajian hubungan korelasi pearson (ρ), spearman- rho (r), kendall- tau (τ), gamma (G) , dan somers (d yx ). E- Jurnal Statistika. 1(1): 1-15.
Wakhid  N,  Nurzakiah  S,  Zainudin  N.  2018.  Dinamika tinggi muka air dan suhu tanah gambut pada tahun El Nino. Agric. 30(2): 103-110.
Yuniva R. 2018. Hubungan curah hujan dan titik panas ( hotspot )  sebagai  indikator  terjadinya  kebakaran hutan  dan  lahan  di  Provinsi  Jambi  [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Yusuf  A,  Hapsoh,  Siregar  SH,  Nurrochmat  DR.  2019. Analisis  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Provinsi Riau. Dinamika Lingkungan Indonesia. 6(2):  67- 84.