## TINGKAT KERAWANAN KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN MENGGUNAKAN
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) DI KOTA AMBON
(STUDI KASUS DI JAZIRAH LEITIMUR SELATAN )

## FOREST AND LAND FIRE VULNERABILITY LEVEL USE  GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM (GIS) IN AMBON (CASE STUDY IN JAZIRAH LEITIMUR SELATAN)

## Oleh
Aldi Herdian 1) , Aryanto Boreel 2) , Ronny Loppies 3)
1) Mahasiswa Program Studi Kehutanan Universitas Pattimura, Ambon 97123 2,3) Dosen Program Studi Kehutanan Universitas Pattimura, Ambon 97123 E-mail: aldiherdian96@gmail.com
Diterima: 2 Februari 2021
Disetujui: 18 Maret 2021

## Abstrak
Terbatasnya  data  serta  kurangnya  pemanfaatan  Teknologi  Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) untuk  memetakan  daerah  yang  berpotensi  rawan  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kota  Ambon  merupakan  salah  satu penghambat  dalam  penanganan  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor- faktor penyebab terjadinya kebakaran hutan dan lahan, menentukan tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan serta menghasilkan  peta  digital  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Jazirah  Leitimur  Selatan  Kota  Ambon.  Data  yang  digunakan adalah citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS C1 Level-1 path/row 109/62 akuisisi 28 Oktober 2017. Data hotspot diperoleh dari  FIRMS  dan Lapan  Fire  Hotspot .  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  metode  tumpang  susun  ( overlay )  variabel pemicu terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Jazirah Leitimur Selatan berpotensi rawan kebakaran hutan dan lahan dengan 76,6% areal termasuk dalam kategori rawan hingga sangat rawan, sedangkan 23,4% termasuk kategori tidak rawan.
Kata Kunci : SIG, Kerawanan, Landsat 8, Overlay, Hotspot

## Abstract
Limited  data  and  the  lack  of  use  of  Remote  Sensing  Technology  and  Geographic  Information  Systems  (GIS)  to  map areas that are potentially prone to forest and land fires in  Ambon City are one of the  obstacles in handling forest and land fires. This study aims to identify the factors that cause forest and land fires, determine the level of vulnerability to forest and land fires and produce a digital  map  of  forest and land  fires in Jazirah  Leitimur Selatan,  Ambon City.  The data used are Landsat 8 OLI/TIRS C1 Level-1 path/row 109/62 satellite imagery acquired on October 28, 2017. Hotspot data  was  obtained  from  FIRMS  and  Lapan  Fire  Hotspot.  Data  processing  is  done  by  using  the  method  of  overlaying variables that trigger the occurrence of  forest and land fires. The results showed that the  Jazirah  Leitimur Selatan has the potential to be prone to forest and land fires  with 76.6% of the area included in the vulnerable to very  vulnerable category, while 23.4% is in the non-prone category.
Keywords : GIS, Vulnerability, Landsat 8, Overlay, Hotspot

## PENDAHULUAN
Indonesia  mempunyai  luas  hutan  yang menempati  urutan  ketiga  dunia  setelah  Brasil  dan Zaire.    Luas  hutan  Indonesia  kini  diperkirakan mencapai  125,9  juta  Ha,  atau  63,7  persen  luas daratan  (KLHK,  2018).  Secara  internasional  hutan Indonesia  berfungsi  sebagai    paru-paru  dunia  dan dianggap  signifikan  mempengaruhi  iklim  dunia (Nurhayati, 2007 dalam Tubulele, 2014).
Tutupan lahan pada kawasan hutan bergerak sangat  dinamis  dan  cenderung  berubah  dari  tahun ke  tahun  menyebabkan  kondisi  hutan  semakin menurun dan luas tutupannya berkurang. Beberapa kegiatan  yang  ditengarai  sebagai  penyebab pengurangan    luas  hutan  adalah  konversi  kawasan hutan  untuk  tujuan  pembangunan  sektor  lain, pengelolaan  hutan  yang  tidak  lestari,  pencurian kayu dan penebangan liar, pertambangan, perambahan  dan  okupasi  lahan  serta  kebakaran hutan (KLHK, 2018).
Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi pada tahun  2015  merupakan  salah  satu  kebakaran terbesar  di  Indonesia  pasca  kebakaran  pada  tahun 1997/1998. Tahun 2016 bahkan hingga pertengahan tahun 2017 peristiwa kebakaran hutan dan  lahan  di  Indonesia  terus  terjadi.  Dampak kebakaran  telah  menimbulkan  potensi  kerugian yang  tidak  bisa  dihitung  secara  finansial  berupa hilangnya keanekaragaman hayati, rusaknya habitat hidup  satwa  liar  dan  perubahan  ekosistem  dan lingkungan  (Endrawati  dkk,  2018).  Selain  itu mempengaruhi  negara  tetangga  seperti  Singapura, Malaysia,  Thailand  dan  Filipina  Selatan  karena dampak  penyebaran  asap  yang  berasal  dari kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Indonesia.  Kejadian ini  dinyatakan  sebagai  salah  satu  bencana
lingkungan terburuk sepanjang abad (Glover, 2001 dalam Tacconi, 2003).
Dengan  melihat  dampak  yang  ditimbulkan akibat  kebakaran hutan dan  lahan, perlu dilakukan deteksi dini untuk melakukan tindakan pencegahan dan  penanggulangan  kebakaran  hutan  dan  lahan. Salah  satu  metode  pencegahan  kebakaran  hutan dan  lahan  yaitu early  warning  system yang  dapat dilakukan  dengan  analisis  data  titik  panas  melalui penginderaan  jarak  jauh  (Endrawati  dkk,  2018). Adanya  beberapa  satelit  yang  mampu  memantau titik-titik api ( hotspot ) seharusnya dapat membantu untuk  melakukan  mitigasi  bencana  kebakaran dengan  melakukan  pemetaan  wilayah  yang  rawan kebakaran.  Selain  itu,  kondisi  iklim  merupakan salah  satu  faktor  pemicu  terjadinya  kebakaran hutan. Fenomena El-Nino menimbulkan perubahan iklim, antara lain musim panas yang berkepanjangan sehingga menimbulkan kekeringan. Oleh Karena itu, dengan memanfaatkan  data-data  fenomena  iklim,  maka tingkat terjadinya kebakaran dapat diminimalisir.
Kota  Ambon  merupakan kota  yang  beriklim hutan  hujan  tropis,  serupa  dengan  iklim  sebagian besar wilayah Indonesia dan Maluku Tengah. Iklim hutan  hujan  tropis  Ambon  dapat  dilihat  dari banyaknya hutan hujan tropika di kota yang sempat terbakar berkali-kali. Rata-rata  suhu tertinggi  yang terekam  di  kota  ambon  adalah  33,9°C,  sedangkan rata-rata  terendah  suhu  terendahnya  25,1 °C  (BPS Kota Ambon,  2019). Curah hujan tertinggi di kota ambon adalah 809 mm, sedangkan terendah adalah 78  mm.  Rata-rata  suhu  tertinggi  dan  curah  hujan yang  rendah  di  kota  Ambon  akan  menyebabkan kerentanan  terhadap  kebakaran  hutan  dan  lahan. Akibat  dari  kondisi  suhu  yang  tinggi  dan  curah hujan  yang  rendah  telah  terjadi  kebakaran  hutan
pada  awal  tahun  2020  ini,  yang  terjadi  di  Negari Rutong  Kecamatan  Leitimur  Selatan  yang  telah menghanguskan  kurang  lebih  40  Ha.  Untuk kebakaran  di  kawasan  Air  Besar  Kelurahan  Batu Merah  yang  terjadi  di  bulan  pertama  tahun  2020, hutan yang terbakar kurang lebih 20 Ha
Terbatasnya data serta kurangnya pemanfaatan  Teknologi  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk memetakan daerah yang berpotensi rawan kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kota  Ambon merupakan salah satu penghambat dalam penanganan  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Oleh karena  itu,  penelitian  “Tingkat  Kerawanan Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  di  Jazirah  Leitimur Selatan Kota Ambon” menjadi penting dilakukan.
Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor  penyebab  terjadinya  kebakaran  hutan dan lahan, menentukan tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan serta menghasilkan peta digital  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Jazirah Leitimur Selatan Kota Ambon

## METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Jazirah  Leitimur Selatan,  selama  bulan  September  2019  –  Januari 2020.

## Alat dan Bahan
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa  seperangkat  personal  computer  (PC) terinstal aplikasi ArcGIS 10.x, Envi dan Microsoft Office 2010,  GPS dengan akurasi < 10  m,  kamera dan  alat  tulis  menulis.  Bahan  yang  digunakan berupa  antara  lain  Citra  Landsat  8  OLI/TIRS  CI Level-1 Path/Row 109/62 28 Okt 2017, Data Curah Hujan Tahun 2009-2018, Data tutupan lahan, Data suhu,  Data  Hotspot  2015-2020,  Peta  Administrasi Pulau Ambon.

## Pengolahan Citra
Tahap Pra Pengolahan
 Koreksi Geometrik; Koreksi geometrik pada citra Landsat  merupakan  upaya  memperbaiki  kesalahan perekaman  secara  geometrik  agar  citra  yang dihasilkan  mempunyai  sistem  koordinat  dan  skala yang seragam, dan dilakukan dengan cara translasi, rotasi,  atau  pergeseran  skala.  Sebagai  titik  kontrol medan  (koordinat  acuan)  untuk  koreksi  geometrik digunakan  peta  rupa  bumi  skala  1:25.000. Transformasi  geometri  yang  paling  mendasar dalam Arnanto (2013) adalah penempatan kembali posisi  piksel  sedemikian  rupa,  sehingga  pada  citra digital yang tertransformasi dapat dilihat gambaran obyek di permukaan bumi yang terekam sensor.
 Koreksi Radiometrik ; Koreksi radiometrik dilakukan  karena  hasil  rekaman  satelit  mengalami kesalahan yang  disebabkan  oleh gangguan
atmosfer.  Gangguan  atmosfer  menyebabkan  nilai pantulan  yang  diterima  oleh  sensor  mengalami penyimpangan.

## Tahap Pengolahan Citra
 Pengolahan  Awal  Data  Citra; Data  Citra  yang diperoleh  dari  situs www.glovis.usgs.gov masih
berupa  data  mentah,  oleh  karena  itu  perlu  adanya proses  yang  berfungsi  untuk  mempersiapkan  data tersebut agar dapat diolah dan kemudian dianalisis.
Proses  yang  dimaksud  meliputi  komposit  band (kanal),  koreksi  geometrik,  mosaik  band,  dan pemotongan  citra  ( cropping ).  Pemotongan  citra
dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  batas  Jazirah Leitimur Selatan (Haumahu, 2014).
 Klasifikasi  Lahan; Metode  klasifikasi  citra  yang digunakan adalah klasifikasi terbimbing ( supervised  classification ).  Lillesand  &  Kiefer (1990)  mendefinisikan  klasifikasi  terbimbing sebagai  proses  pemilihan  kategori  informasi  atau
kelas  yang  diinginkan  dan  kemudian  memilih daerah  latihan  ( training  area )  yang  mewakili  tiap kategori.  Citra  yang  digunakan  untuk  proses klasifikasi  merupakan  citra  komposit  dengan kombinasi band 432.
 Pengolahan  Data  Hostpot; Pengolahan  data hotspot yang diperoleh dari FIRMS dan Lapan Fire Hospot berupa data sebaran titik api ( hotspot ). Data hotspot  ini  diolah  lanjut  menggunakan  Software ArcGIS  untuk  memperoleh  peta  kepadatan  titik hotspot  dalam mendukung  pembuatan  peta kerawanan  berdasarkan  data  hotspot  dan  variabel
lainnya.  Pengolahan  data  hotspot  menggunakan tools Kernel  Density di  dalam Spatial  Analyst Tools .
 Pengolahan  Data  Curah  Hujan  dan  Suhu Permukaan; Data  curah  hujan  dan  suhu  diolah dengan  menggunakan Inverse  Distance  Weighted pada Spatial Analyst Tools .
Analisis Data Klasifikasi dan Skoring; Tahap ini, dilakukan skoring pada setiap indikator yang digunakan sesuai Tabel 1.
Tabel 1 . Klasifikasi Skoring Indikator Kebakaran Hutan dan Lahan
Pembobotan; Tahap pembobotan dilakukan untuk menentukan  pengaruh  indikator  yang  digunakan terhadap  analisis  yang  dilakukan.  Pembobotan  ini dilakukan  dengan  melihat  bagaimana  pengaruh curah  hujan,  suhu  permukaan  tanah,  tutupan  lahan dan hotspot terhadap  terjadinya  kebakaran  hutan dan lahan.
Analisis  Kerawanan; Nilai kerawanan  diperoleh dengan  metode  tumpang  susun  semua  peta
variabel,  maka  akan  muncul  peta  baru  yang menunjukkan tingkat kerawanan terjadinya kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Jazirah  Leitimur Selatan. Hasil yang muncul berdasarkan pada hasil skor  kumulatif  yang  diperoleh  dari  keseluruhan parameter dengan formula sebagai berikut (Rosdiana, 2017):
Dimana  K  merupakan  nilai  kerawanan,  CH merupakan  Curah  Hujan,  SPT  merupakan  Suhu Permukaan  Tanah,  PL  merupakan  Penutupan
Lahan,  H  merupakan  Hotspot  dan  S  merupakan Nilai Pembobotan setiap indikator yang digunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pra-Pengolahan Citra Satelit
 Koreksi Geometrik
Kualitas  hasil  koreksi  geometrik  dilihat dengan  pemilihan  32  titik  GCP  (Ground  Check
Point). Hasil uji ketelitian dapat dilihat pada Tabel
2.
Tabel 2. Uji Ketelitian Koreksi Geometrik Titik-titik GCP
Hasil koreksi geometrik merupakan
penyesuaian proyeksi citra dengan koordinat bumi.
Koreksi  geometrik  dilakukan  dengan  mengacuh pada peta yang telah terkoordinasi.
 Koreksi Radiometrik
Koreksi  radiometrik  merujuk  pada  operasi untuk  mengurangi  atau  menghilangkan  distorsi radiasi  elektromagnetik  yang  diterima  oleh  tiap detektor.  Prosedur  koreksi  radiometrik  perlu memperhatikan  karakteristik  dari  distorsi.  Koreksi radiometrik  diperlukan  untuk  variasi  dari  tingkat iluminasi  suatu  scene  dan  geometrik  penglihatan ( viewing  geometry )  kondisi  atmosfer,  noise  dan respons  sensor.  Koreksi  radiometrik  dipengaruhi
oleh  jenis  platform  dan  sensor  yang  digunakan untuk menangkap data dan kondisi lingkungan saat pengambilan data (Indarto, 2017).
Citra  Landsat  8  yang  sudah  di  koreksi Radiometrik  dengan  menggunakan  metode Quick Atmospheric  Correction (QUAC)  pada  aplikasi pengolahan  citra  yaitu  ENVI  ditujukkan  dengan nilai  minimum  =  0  dan  nilai  maksimum  =1  serta standar deviasi 0,00.
 Pemotongan Citra
Pemotongan citra yang dilakukan pada Citra Pulau  Ambon,  terlebih  khusus  wilayah  Jazirah Leitimur Selatan. Pemotongan  ini dilakukan untuk
membatasi daerah penelitian agar dapat mempermudah  proses  analisis  serta  pemotongan tersebut juga dapat mengurangi kapasitas penyimpanan.
Gambar 1. Citra Satelit Sebelum dan Sesudah Dilakukan Pemotongan Citra

## Pengolahan Citra Satelit
 Klasifikasi Citra
Klasifikasi  terhadap  citra  dilakukan  sesuai kelas  penutupan  lahan  dengan  mengacu  pada Perdirjen  Planologi  Kehutanan  Nomor  P.1/VII- IPSDH/2015 tentang pendoman pemantauan penutupan lahan berupa; hutan lahan kering primer, hutan  lahan  kering  sekunder,  semak  belukar, pemukiman dan lahan terbuka. Pada tahapan ini di buat Training  Sampel  Area  (TSA) pada  wilayah
studi penelitian yang bertujuan untuk mengidentifikasi  objek  yang  tampak  pada  saat interpretasi  citra  dengan TSA yang  dibangun berdasarkan  luas  penutupan  lahan  pada  daerah Jazirah  Leitimur  Selatan  sejumlah  100  sampel (Tabel  2).  Metode  yang  dipakai  dalam  melakukan klasifikasi terbimbing adalah Maximum Likelihood Classification (MLC). Metode ini
mempertimbangkan  nila  rata-rata  dan  keragaman antar kelas dan band (kovariansi).
Tabel 2. Training Sampel Area
Tabel 2,  menjelaskan variasi jumlah sampel yang  diambil  pada  tiap  kelas  penutupan  lahan  di lokasi  penelitian.  Jumlah  sampel  terbanyak  pada kelas  hutan  sekunder  sebanyak  33  sampel  dan jumlah  sampel  yang  sedikit  ada  pada  kelas  lahan terbuka sebanyak 2 sampel.
Dari  hasil  reklasifikasi  citra  landsat  8  untuk menentukan  sebaran  kelas  penutupan  lahan  di
lokasi  penelitian  diperoleh  5  (lima)  kelas penutupan  lahan  yaitu  hutan  primer,  hutan sekunder, semak belukar, lahan terbuka, pemukiman.  Hasil  klasifikasi  ini,  selanjutnya  diuji keakuratannya  menggunakan  matriks  kesalahan yang  membandingkan  hasil  reklasifikasi  dengan hasil pengecekkan lapangan ( ground truthing ).
Tabel 3 . Matriks Kesalahan (Confussion Matrix) Penutupan Lahan di Lokasi Penelitian
Dari hasil analisis pada Tabel ,  menunjukkan bahwa  kelimat  (5)  kelas  penutupan  yang  memberi sumbangan  ke  tiap-tiap  sampel  yang  berbeda, diantaranya (Hp) sebesar 4 sampel ke (Hs), (Hs) ke
(Pm)  sebesar  1  dan  ke  (B)  sebesar  2,  (Pm)  ke  (T) sebesar 2, (B) ke (T) sebesar 1, (T) tetap .
Berdasarkan  perhitungan,  uji  ketelitian  yang dilakukan  untuk  akurasi  keseluruhan  ( overall accuracy )  dari  matriks  sebesar  91%,  sedangkan
untuk  perhitungan coefisien  kappa ,  akurasi  yang  di dapat  sebesar  87,88%.  Dari  nilai  uji  ketelitian  ini, maka  hasil  klasifikasi  termasuk  dalam  kategori “Baik”,  Menurut  (Jaya,  2009)  menyatakan  bahwa
nilai  akurasi  yang  baik  adalah  nilai  yang  telah mencapai  skor  >85%.  Berikut  disajikan  penutupan lahan  di lokasi penelitian (Tabel 4).
Tabel 4 . Penutupan Lahan di Jazirah Leitimur Selatan
Hasil  analisis  sebagaimana  terlihat  pada  Tabel  4, menjelaskan  bahwa  persentase  luas  tutupan  lahan tertinggi  pada  kelas  penutupan  hutan  lahan  kering sekunder  sebesar  33,90%  atau  seluas  5190,  65  Ha, diikuti  dengan  kelas  penutupan  lahan  hutan  lahan
kering primer sebesar 29,66% dengan luas 4540.88 Ha. Kelas penutupan lahan lahan terbuka mempunyai  persentase  luas  tutupan  terendah  yaitu 1,04% atau luas 159.65 Ha.

## Identifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kebakaran
Hutan dan Lahan
 Curah Hujan
Berdasarkan  data  BMKG  Ambon  tahun 2009-2018,  wilayah  Jazirah  Leitimur  Selatan mempunyai  curah  hujan  tertinggi  dalam  10  tahun
terakhir terjadi pada bulan Juli sebesar 884 mm dan terendah  pada  bulan  November  sebesar  78  mm dengan  rata-rata  curah  hujan  bulanan  sebesar dengan  rata-rata  curah  hujan  tahunan  sebesar 327,750 mm. Selanjutnya data curah hujan di lokasi studi setelah diklasifikasi ada pada kelas ke-5 (lima) dengan karakteristik curah hujan >4000 mm/tahun.
Tabel 5. Klasifikasi dan Skor Curah Hujan di lokasi Penelitian
Dari  hasil  analisis  tersebut  dapat  diketahui tingginya potensi kebakaran hutan diakibatkan oleh curah  hujan  yang  rendah  karena  dapat  mengurangi
kandungan  air pada  kawasan hutan  sehingga bahan bakar  yang  terbentuk  dari  vegetasi  hutan  mudah mengering dengan baik (Rosdiana, 2017).
Gambar 2. Peta Curah Hujan di Lokasi Penelitian
 Suhu Permukaan
Suhu permukaan di Jazirah Leitimur Selatan berkisar  anatara  30 o C  sampai  34 o C.  Kota  Ambon merupakan kota dengan suhu tinggi yang dapat di
indikasikan termasuk daerah yang rawan terhadap terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Suhu di atas 35  C  diindikasikan  sangat  rawan  terjadinya
kebakaran hutan dan lahan .
Tabel  6 . Klasifikasi Suhu Permukaan
Dari hasi analisis spasial terlihat bahwa pada wilayah Jazirah leitimur termasuk dalam skor ke-1 (satu) dengan karakteristik >30 0C. Untuk itu dapat dianalisis  bahwa  pada  lokasi  penelitian  memiliki intensitas  suhu  permukaan  sangat  tinggi,  yang dapat  memicu  terjadinya  kebakaran  hutan  dan lahan.
Suhu  udara  merupakan  faktor  yang  selalu berubah  bergantung  pada  intensitas  radiasi  surya
dan  mempengaruhi  suhu  bahan  bakar  serta kemudahannya  terbakar  (Chandler  et.  al.,  1983). Khususnya  daerah  Ambon  yang  mempunyai  suhu tinggi  akan  mempercepat  terjadinya  pengeringan bahan bakar dan memudahkan terjadinya kebakaran  terutama  jika  terjadi  pada  musim kemarau panjang.
Gambar 3. Peta Suhu Permukaan di Lokasi Studi
 Titik Api (Hotspot)
Sebaran  titik  api  ( hotspot )  pada  lokasi penelitian  Jazirah  Leitimur  Selatan  dengan  dengan jumlah  titik  sebanyak  41  titik  yang  tersebar  di
beberapa  wilayah.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan bahwa  sebaran  titik  api  (hotspot)  pada  lokasi penelitian Jazirah Leitimur Selatan berada pada skor 4 (empat) dengan karakteristik 40-50.
Tabel 7. Klasifikasi Titik Api ( Hotspot ) di Lokasi Penelitian
Sebaran  titik  api  (hotspot)  pada  wilayah  Jazirah Leitimur  Selatan  dari  periode  5  tahun  terakhir (2015-2020)  dengan  jumlah  total  titik  api  ( hotspot ) sebanyak  41  dengan  total  kepercayaan  dari  seluruh sebaran titik api ( hotspot ) sebesar 25.5%.
Gambar 4. Peta Kepadatan Titik Api ( Hotspot )
Titik panas yang digunakan sebagai indikator kebakaran  hutan  dan  lahan  di  suatu  wilayah  tidak hanya dapat disebabkan karena jumlahnya berulang, bergerombol  namun  juga  selang  kepercayaan  titik
panas tersebut. Semakin tinggi selang kepercayaan, maka  semakin  tinggi  pula  potensi  bahwa  hotspot tersebut  adalah  benar-benar  kebakaran  lahan  atau hutan yang terjadi (LAPAN, 2016).
 Penutupan Lahan
Keadaan penutupan lahan di lokasi
penelitian  terdiri  atas  kelas  hutan  lahan  kering
primer,  hutan  lahan  kering  sekunder,  pemukiman, semak belukar, lahan terbuka (Tabel 8).
Tabel  8,    menunjukkan  bahwa  tutupan  lahan yang  dominan  di  Jazirah  Leitimur  Selatan  adalah hutan  lahan  kering  sekunder  dengan  luas  5.190,16 Ha  atau  33,90%,  kemudian  tutupan  lahan  dengan
luasan  terkecil  yaitu  lahan  terbuka  159,65  Ha  atau 1,04%  dari  seluruh  kawasan  Jazirah  Leitimur Selatan.
Gambar 5 . Peta Penutupan Lahan Jazirah Leitimur Selatan
Perubahan  jenis  tutupan  lahan  secara  nyata mengambil  bagian  penting  dalam  mengontrol indeks  kerentanan  kebakaran  lahan  dan  hutan  satu kawasan  (Christiawan,  2018).  Sehingga  perubahan
jenis  tutupan  lahan  yang  cenderung  lebih  dinamis dari  suatu  sistem  lahan  dapat  menentukan  tingkat kerentanan kebakaran lahan tersebut (Vivitanti dkk, 2019).

## Pemodelan  Kerawanan  Kebakaran  Hutan  Dan Lahan
Tahap  awal  pemodelan  kerawanan  adalah mendesain  bobot  masing-masing  parameter  yang digunakan  yaitu  curah  hujan,  suhu  permukaan, hotspot,  tutupan  lahan  untuk  menentukan  nilai
kerawanan  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Dalam  hal ini  telah  ditentukan  nilai  bobot  dari  berbagai variabel  yang  digunakan  dalam  menentukan  nilai kerawanan  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Jazirah Leitimur Selatan.
Tabel  9 .  Bobot  Setiap  Parameter  Dalam  Menentukan  Nilai  Kerawanan  Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  di Jazirah Leitimur Selatan.
Tahap  analisis  menghasilkan  peta  hasil pemrosesan  awal  dari  setiap  parameter  di overlay sehingga  akan  tampil  peta  baru  yang  menunjukkan tingkat  kerawanan  kebakaran  hutan  dan  lahan  di
Jazirah  Leitimur  Selatan.,  seperti  tersaji  dalam
Tabel 10.
Tabel 10 . Klasifikasi Kerawanan Kebakaran Hutan dan Lahan di Jazirah Leitimur Selatan
Hasil  analisis  permodelan  spasial  tingkat kerawanan  yang  dibangun  dari  masing-masing variabel  kerawanan  kebakaran  hutan  dan  lahan
dapat  dihasilkan  suatu  peta  rawan  kebakaran  hutan dan lahan di lokasi penelitian.
Gambar 6 . Peta Kerawanan Kebakaran Hutan dan Lahan Di Jazirah Leitimur Selatan
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  tingkat kerawanan  kebakaran hutan di pengaruhi oleh  lima parameter  yakni  curah  hujan,  suhu  permukaan, hotspot, dan tutupan lahan. Masing-masing parameter  mempunyai  pengaruh  yang  dominan terhadap kebakaran.
Tingkat  kerawanan  di  lokasi  studi  dapat diketahui  untuk  kelas  kerawanan  dengan  kelas rawan yang sangat tinggi yaitu sangat rawan dengan luas 6.054,76 ha (39.9%), kemudian dengan tingkat kerawanan  sangat  tidak  rawan  dengan  luasan terkecil yaitu sebesar 1.638,75 ha (10.8%).
Tingkat kerawanan di lokasi studi dipicu dari pengaruh  sebaran  titik  api  ( hotspot )  yang  tinggi kemudian curah hujan yang rendah yang mengakibatkan  naiknya  suhu  permukaan  yang menyebabkan timbulnya kebakaran. Jumlah
( hotspot )  menjadi  penentu  utama  peningkatan kebakaran hutan dan  kebakaran hutan. Peningkatan jumlah ( hotspot ) signifikan meningkatkan luas areal kebakaran hutan
Curah  hujan  merupakan  unsur  iklim  yang memiliki  korelasi  yang  tinggi  dengan  kejadian kebakaran  hutan  (Soares  dan  Sampaio,  2000)  dan merupakan  faktor  yang  paling  penting  dalam menentukan  akumulasi  bahan  bakar  rerumputan (Wilgen  et  al,  1990).  Musim  kebakaran  hutan biasanya  berhubungan  dengan  pola  curah  hujan, terutama  dengan  kekeringan.  Puncak  musim kebakaran  terjadi  pada  musim  kemarau.  Menurut Chandler et al. (1983), suhu udara merupakan salah satu indikator dari kondisi bahan bakar hutan karena suhu  udara  mempengaruhi  kepekaan  bahan  bakar untuk  menyala  dan  kecepatan  pembakaran.  Suhu
bahan  bakar  dipengaruhi  oleh  penyerapan  radiasi matahari  secara  langsung  dan  konduksi  dari lingkungan sekitar. Selain itu ada pengaruh manusia yang  menyebabkan terjadinya  kebakaran hutan dan
lahan antara lain dikarekanakan adanya pembukaan lahan,  alih  fungsi  lahan  dan  kelalaian  dalam membuang  puntung  rokok  yang  akhirnya  dapat memicu terjadinya kebakarna hutan dan lahan.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1) Faktor-faktor pemicu peristiwa kebakaran hutan dan  lahan  di  Jazirah  Leitimur  Selatan dipengaruhi  oleh  beberapa  variabel  yaitu  curah
hujan,  suhu,  sebaran  titik  api  ( hotspot ), penutupan lahan.
2) Tingkat  kerawanan  Jazirah  Leitimur  Selatan termasuk  kategori  sangat  tinggi  dengan  luas (39.9%).

## Saran
1) Pemerintah  Kota  Ambon  perlu  mengontrol setiap saat terutama pada musim kemarau yang menjadi  indikasi  terjadinya  kebakaran  hutan, agar mencegah hilangnya kawasan hutan akibat kebakaran hutan dan lahan.
2) Perlu adanya kesadaran bersama untuk menjaga lingkungan karena selain faktor alam, kebakaran  pun  kebanyakan  terjadi  oleh  faktor manusia itu sendiri yang lalai atas perbuatannya,  yang  menyebabkan  terjadinya kebakaran.

## DAFTAR PUSTAKA
Arnanto,  A.  2013.  Pemanfaatan  Transformasi Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  Citra  Landsat  TM  Untuk  Zonasi Vegetasi  Di  Lereng  Merapi  Bagian  Selatan.
Laboratorium SIG. Sekolah Tinggi
Pertahanan Nasional. Yogyakarta.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2019.  Kota  Ambon Dalam Angka.
Chandler, C., P. Cheney, P. Thomas, L. Trabaud, D.
William, 1983a. Fire and foresty Vol. I. John Wiley and sons. Canada. 450 pp.
Christiawan,  P.  I.  (2018).  Cultural  Landscape  :  A Bridge  Between  Deforestation  And  Local Community ? Journal of Landscape Ecology, 11(2),  77–87. https://doi.org/10.2478/jlecol- 2018-0008
Endrawati, J Purwanto, S. Nugroho, R. A. S. 2018. Identifikasi  Areal  Bekas  Kebakaran  Hutan Dan  Lahan  Menggunakan  Analisis  Semi Otomatis  Citra  Satelit  Landsat.  Seminar Nasional  Geomatika:  Inovasi  Teknologi Penyediaan  Informasi  Geospasial  untuk Pembangunan Berkelanjutan
Haumahu,  J.  P.  2014.  Analisis  Perubahan Penggunaan  Lahan  Di  Jazirah  Leitimur Selatan  Pulau  Ambon.  Program  Studi Agroetoknologi, Jurusan Budidaya Pertanian. Universitas Pattimura. Ambon.
Indarto.  2017.  Penginderaan  Jauh  Metode  Analisis &  Interpretasi  Citra  Satelit.  Sigit  S,  Andi. Yogyakarta.
Jaya  INS.  2009.  Analisis  Citra  Digital:  Perspektif Penginderaan Jauh Untuk Pengelolaan Sumberdaya  Alam.  Bogor  (ID):  Fakultas Kehutanan IPB.
KLHK.  2018.  Statistik  Kementrian  Lingkungan Hidup  dan  Kehutanan  Indonesia  tahun  2017, Jakarta,  Kementrian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan RI
LAPAN  (Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional).  (2016).  Informasi  Titik  Panas (Hotspot)  Kebakaran  Hutan/Lahan.  Pusat Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh  -  Lapan. Jakarta.
Lillesand  and  Kiefer. 1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Diterjemahkan oleh Dulbahri,  Hartono,  dkk.  Fakultas  Geografi. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta
Prahasta,  Eddy.  2009.  Sistem  Informasi  Geografis: Konsep-konsep  Dasar  (Perspektif  Geodesi  & Geomatika). Bandung: Penerbit Informatika.
Rosdiana.  2017.  Analisis  Kerawanan  Kebakaran
Hutan  Menggunakan  Metode  MCDM  (Multi Criteria Decision Making) Berbasis Geospasial.  Provinsi  Sumatra.  Universitas
Hasanuddin Makasar.
Soares,  R.  V.  and  O.  B.  Sampaio.  2000a.  Widlfire occurrence  in  a  forest  district  and  other Brazilian  protected  areas.  In  Proccedings  of Forest  and  Society:  the  Role  of  Research. Poster Abstrack Voll. III. XXI IUFRO Word Congress.  Kuala  Lumpur  7-12  August  2000. Malaysian  XXI  IUFRO  Word  Congress Organizing Committee. Malaysia. P. 498.
Tacconi, L. 2003. Fires in Indonesia: causes, costs and  policy  implications.  CIFOR  Occasional Paper No. 38. CIFOR, Bogor, Indonesia.
Tubulele, 2014. Kebakaran  Hutan di  Indonesia dan
Proses Penegakan Hukumnya Sebagai Komitmen dalam Mengatasi Dampak Perubahan  Iklim,  diakses  pada  tanggal  10 Februari 2020, https://www.aifisdigilib.org/uploads/1/2/3/4/6 /13465004/8_popi_kebakaran _hutan_indonesia.pdf
Viviyanti  R.  T.  A.  Adila,  R.  Rahmad.  2019. Aplikasi  SIG  untuk  Pemetaan  Bahaya Kebakaran Hutan dan Lahan di Kota Dumai. Media  Komunikas  Geografi  Vol.  20,  No.2, Desember 2019 (78 - 89).
Wilgen  B.  W.  Van,  K.B.  Higgins,  D.U.  Bellstedt.
1990. The Role Of Vegetation Structure And Fuel  Chemistry  In  Excluding  Fire  From Forest  Patches  In  The  Fire-Prone  Fynbos Shrublands Of South Africa