## KAJIAN DAMPAK PERUBAHAN IKLIM TERHADAP KEBAKARAN HUTAN DAN DEFORESTASI DI PROVINSI KALIMANTAN BARAT
Nanin Anggraini dan Bambang Trisakti Peneliti PUSFATJA, LAPAN e-mail: nanin_rain@yahoo.com

## ABSTRACT
Increasing or decreasing of rainfall intensity, due to the climate change, affects the enviroment condition in many Indonesia areas. For instance: low rainfall intensity causes  high  number  of  forest  fire  occurrence  in  Kalimantan  Island.  The  impact  of climate change is studied by analyizing the correlation among rainfall intensity, number of  forest  fire  occurrence  and  forest  area  change  in  West  Kalimantan  Province.  The rainfall  is  extracted  using  Tropical  Rainfall  Measurement  Mission  (TRMM)  data  for 2001- 2008. The number of forest fire occurrence is identified by the number of hotspot extracted from thermal sensor of satellite data MODIS for 2001 - 2008. The forest area is  calculated  from  MODIS  data  for  2003,  2005,  2007  and  2009.  Pixel  which  has Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) value more than 0,7 along a year round is  assumed  as  forest  pixel.  The  NDVI  value  is  obtained  by  doing  training  sample  in forest area. The result shows that the rainfall has slightly upward trend in Kalimantan. The rainfall has negatif correlation with the number of hotspot . When the rainfall was the lowest and the number of hotspot was the highest in 2004, the forest area between 2003  and  2005  decreased  (deforestation)  significantly.    On  the  other  hand,  when  the rainfall  was  high  and  the hotspot was  low  in  2008,  no  decreasing  in  forest  area otherwise we found the increasing of forest area. It is probably due to reforestation and expansion of plantation area (such as oil palm).
Keywords: Rainfall, Climate change, Forest area, Hotspot, NDVI

## ABSTRAK
Perubahan  iklim  telah  mempengaruhi  peningkatan  dan  penurunan  intensitas curah hujan sehingga mempengaruhi kondisi lingkungan di Indonesia. Sebagai contoh: intensitas curah hujan yang rendah menyebabkan tingginya kejadian kebakaran hutan di  Pulau  Kalimantan.  Dampak  perubahan  iklim  ini  dikaji  dengan  melakukan  korelasi antara  intensitas  curah  hujan,  jumlah  kejadian  kebakaran  hutan,  dan  perubahan kawasan  hutan  di  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Curah  hujan  diekstraksi  dengan menggunakan data Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) untuk tahun 2001- 2008.  Jumlah  kejadian  kebakaran  hutan  diidentifikasi  dengan  jumlah hotspot yang diekstrak dari sensor termal dari data satelit MODIS tahun 2001-2008. Kawasan hutan dihitung  dari  data  MODIS  untuk  tahun  2003,  2005,  2007  dan  2009.  Pixel  yang memiliki  nilai Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  lebih  dari  0,7  sepanjang tahun  diasumsikan  sebagai  pixel  hutan.  Besarnya  nilai  NDVI  tersebut  diperoleh dengan  melakukan  pengambilan  sampel  piksel  di  kawasan  hutan.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa curah hujan di wilayah Kalimantan Barat selama periode 2001- 2008  mempunyai  tren  yang  sedikit  meningkat.  Curah  hujan  berbanding  terbalik dengan jumlah hotspot . Ketika curah hujan rendah dan jumlah hotspot tertinggi pada tahun 2004, terpantau adanya penurunan luasan hutan (Deforestasi) secara signifikan antara  tahun  2003  dan  2005.  Tetapi  ketika  curah  hujan  tinggi  dan hotspot rendah pada  tahun  2008,  tidak  terpantau  adanya  penurunan  bahkan  sebaliknya  terlihat adanya  penambahan  luasan  hutan.  Hal  ini  diperkirakan  karena  reforestasi  dan perluasan areal perkebunan (seperti kelapa sawit).
Kata kunci: Curah hujan, Perubahan iklim, Wilayah hutan, Hotspot, NDVI

## 1  PENDAHULUAN
Perubahan  iklim  memberikan dampak  terhadap  berbagai  sektor  yang terkait  dengan  kehidupan  masyarakat. Dampak  perubahan  iklim  dirasakan pada  sektor  perikanan,  kelautan,  per- tanian, kehutanan, kesehatan, lingkungan, sumber  daya  air,  dan  banyak  lainnya. Dampak  yang  paling  ekstrim  dari perubahan  iklim  adalah  terjadinya kenaikan  temperatur  serta  terjadinya pergeseran musim  (http:// iklim. dirgan- tara-lapan.or.id/).  Salah  satu  dampak nyata  dari  perubahan  iklim  terhadap sektor  kehutanan  adalah  bencana kebakaran hutan yang diakibatkan oleh terjadinya cuaca panas dan curah hujan yang  kurang.  Pada  kurun  waktu  1997- 1998,  Indonesia  mengalami  kebakaran hutan yang sangat parah sebagai akibat berubahnya  karakter  gejala  alam  El- Nino yang menjadi lebih sering.
Hutan  merupakan  sumberdaya alam yang tidak ternilai karena didalamnya  terkandung  keanekaragaman hayati  sebagai  sumber  plasma  nutfah, sumber hasil hutan kayu dan non-kayu, pengatur  tata  air,  pencegah  banjir  dan erosi  serta  kesuburan  tanah,  per- lindungan alam hayati untuk kepentingan ilmu pengetahuan, kebudayaan, rekreasi, pariwisata, dan sebagainya. Oleh karena itu  perlu  dilakukan  upaya  untuk pencegahan  dan  perlindungan  dari kebakaran  hutan.  Dampak  negatif  yang ditimbulkan  oleh  kebakaran  hutan cukup  besar  mencakup  kerusakan ekologis,  menurunnya  keanekaragaman hayati, merosotnya  nilai  ekonomi  hutan dan  produktivitas  tanah,  perubahan iklim mikro maupun global, dan asapnya mengganggu kesehatan masyarakat serta  mengganggu  transportasi  baik darat,  sungai,  danau,  laut  dan  udara. Salah  satu  upaya  untuk  mengurangi kebakaran hutan adalah dengan
melakukan  kegiatan  monitoring  kejadian kebakaran  dan  melakukan  pemetaan luasan  hutan  secara  berkala  untuk melihat  distribusi  dan  perubahan  luasan hutan akibat terjadinya kebakaran hutan.
Teknologi  satelit  penginderaan jauh dapat digunakan untuk melakukan pemantauan  curah  hujan,  kebakaran dan  perubahan  luas  hutan,  karena teknologi  ini  mempunyai  kemampuan resolusi  temporal  yang  relatif  cepat sehingga  dapat  memberikan  informasi permukaan Bumi secara terus menerus. Salah satu sensor satelit yang digunakan untuk  monitoring  permukaan  Bumi adalah Moderate  Resolution  Imaging Spectroradiometer (MODIS).
MODIS
merupakan  sensor  yang  terdapat  pada satelit Terra (EOS AM-1), yang diluncurkan  pada  18  Desember  1999 dan Aqua (EOS PM-1) yang diluncurkan pada  4  Mei  2002.  MODIS  merekam permukaan  Bumi  setiap  hari  dengan lebar  cakupan  wilayah  2330  km  dan menggunakan 36 spektral band. Banyaknya jumlah band membuat Data MODIS  dapat  digunakan  untuk  meng- amati temperatur permukaan samudera dan daratan, tutupan permukaan daratan, kualitas  air,  awan,  aerosol,  uap  air  dan berbagai  manfaat  lainnya.  Pemanfaatan data MODIS untuk memantau perubahan lahan dan kebakaran hutan telah banyak dilakukan  (Suwarsono  et  al.,  2009; Cassanova et al., 2004).
Satelit  penginderaan  jauh  yang digunakan  untuk  memonitor  potensi curah  hujan  adalah  satelit Tropical Rainfall  Measurement  Mission (TRMM) (Kidder dan Vonder  Haar,  1995).  TRMM merupakan misi kerjasama antara NASA dan Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)  dalam  memantau  dan  mem- pelajari  curah  hujan  di  wilayah  tropik. TRMM  diluncurkan  pada  tanggal  28 November 1997 pada ketinggian 403 km, dan  dapat  memantau  permukaan  Bumi wilayah  tropik  (50  LU–50  LS)  sebanyak
16 kali sehari setiap 92.5 menit dengan resolusi  spasial  0.25  x  0.25  .  Berbagai penelitian  TRMM  untuk  penurunan curah  hujan,  analisis  perubahan  iklim dan validasi data telah banyak dilakukan  oleh  banyak  peneliti  (Orbita et  al.,  2009;  Yokoyama  et  al.,  2008; Heymsfield  et  al.,  2000;  Nesbitt  et  al., 2005). Produk data TRMM dapat diakses melalui  website  Goddard  Space  Flight Center  NASA  (GSFC  NASA)  di  http:// trmm.gsfc.nasa.gov  serta  website  Earth Observation  Research  Center  JAXA (EORC)  di  http://www.  eorc.  jaxa.  jp/ TRMM/index_e.htm.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  dampak  perubahan  iklim terhadap  kebakaran  hutan  dan  luas kawasan  hutan  di  wilayah  Kalimantan Barat,  dengan  cara  melakukan  korelasi antara  intensitas  curah  hujan,  jumlah kejadian kebakaran hutan dan perubahan  luasan  hutan  berbasiskan data  satelit  penginderaan  jauh  pada periode  2001-2008.  Ekstraksi  curah
hujan  data  TRMM  dilakukan  untuk mengetahui fluktuasi curah hujan, data hotspot (titik  panas)  diturunkan  dari data  MODIS  pada  periode  waktu  yang sama.  Selanjutnya  perubahan  luasan kawasan  hutan  dari  tahun  ke  tahun dianalisis  berbasiskan  perubahan  dari nilai NDVI MODIS 8 harian.

## 2  METODE

## 2.1 Lokasi Penelitian
Lokasi  yang  menjadi  area  kajian adalah  Provinsi  Kalimantan  Barat (Gambar  2-1).  Kalimantan  Barat  secara geografis terletak pada 3  20' LS-2  30' LU dan 107  40' - 114  30' BT dengan batas administrasi  sebelah  utara:  Serawak, selatan: Laut Jawa, barat: Laut Natuna, Selat  Karimata,  dan  Samudra  Pasifik, dan  sebelah  timur  berbatasan  dengan Provinsi Kalimantan Timur dan Kalimantan  Tengah.  Daerah  ini  sering mengalami  kejadian  kebakaran  hutan dan  mempunyai  luasan  hutan  yang cukup besar.
Gambar 2-1: Lokasi Provinsi Kalimantan Barat (warna merah)

## 2.2 Data

## Data yang digunakan adalah:
 Data curah hujan resolusi spasial 27 km yang  diekstraksi  dari  TRMM  tahun 2001 – 2008,
 Data hotspot 2001-2008  yang  diperoleh dari data MODIS.
 Data  NDVI  MODIS  8  harian  resolusi spasial 250 m tahun 2003, 2005, 2007, dan 2009
 Batas  Administrasi  dari  Bakosurtanal tahun 2008

## 2.3 Metodologi
Metode kegiatan dibagi menjadi 3 tahap, yaitu: ekstraksi data curah hujan, identifikasi hotspot ,  dan  identifikasi perubahan vegetasi. Secara detail dijelaskan sebagai berikut:
 Ekstraksi potensi curah hujan Koreksi  geometrik  dilakukan  terhadap data  TRMM  sehingga  sesuai  dengan koordinat sebenarnya. Koreksi dilakukan dengan  memasukan  nilai  koordinat  4 titik  sudut  yang  terdapat  pada  header data. Selanjutnya melakukan tumpang susun  seluruh  data  TRMM  bulanan
selama periode 2001-2008, dan menyimpannya menjadi satu file. Nilai piksel  setiap  data  TRMM  bulanan merupakan  nilai  akumulasi  potensi curah hujan bulanan dengan satuan mm.
Tahap  berikutnya  adalah  melakukan ekstraksi  nilai  rata-rata  curah  hujan untuk  wilayah  Kalimantan  Barat dengan  melakukan  tumpang  susun batas  wilayah  dengan  data  curah hujan,  dan  melakukan  perhitungan rata-rata curah hujan bulanan selama periode tahun 2001-2008.

##  Identifikasi Hotspot
Data  satelit  yang  digunakan  untuk identifikasi  titik  kebakaran  hutan adalah data MODIS. MODIS mempunyai sensor termal yang mampu menangkap energi  panas  dari  gelombang  elektro- magnetik  yang  dipancarkan  oleh permukaan  Bumi,  Sehingga  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  adanya titik panas ( hotspot ) di areal kebakaran hutan  dimana  suhunya  relatif  panas dibandingkan  dengan  daerah  yang tidak  terbakar.  Data hotspot diturunkan dari  data  MODIS  dan  diakumulasi sehingga diperoleh data hotspot bulanan dari tahun 2001-2008. Proses selanjutnya  yaitu  melakukan overlay antara  data hotspot dengan  poligon batas  wilayah  Provinsi  Kalimantan Barat  sehingga  diperoleh  distribusi hotspot di  wilayah  tersebut.  Distribusi hotspot ini  akan  dikorelasikan  dengan data  curah  hujan  pada  periode  yang sama untuk melihat pengaruh intensitas curah hujan terhadap jumlah kejadian hotspot di  wilayah  Kalimantan  Barat. Informasi hotspot selama  periode 2001-2008  diperoleh  dari  Bidang Lingkungan  dan  Mitigasi  Bencana (LMB) – LAPAN.
 Identifikasi perubahan vegetasi Tahap  awal  dari  proses  ini  adalah pengumpulan  data  MODIS  8  harian yang  relatif  bersih  awan  untuk  setiap bulan selama tahun 2003, 2005, 2007, dan  2009.  Contoh  citra  MODIS  8 harian yang relatif bersih diperlihatkan pada  Gambar  2-2.  Awan  menjadi kendala  utama  untuk  data  MODIS, karena  pada  umumnya  data  MODIS yang 100% bebas mempunyai tutupan awan  yang  tinggi.  Setiap  tahun terdapat 12 data MODIS sehingga total data  yang  digunakan  selama  4  tahun adalah 48 data MODIS.
Gambar 2-2: Contoh  data  MODIS  yang digunakan  untuk  bulan Agustus 2009
Untuk  mendapatkan  informasi luas hutan  dari data MODIS digunakan indikator  nilai  NDVI  pada  nilai  tertentu yang  relatif  tidak  berubah  selama setahun.  Tahapan  proses  pengolahan adalah:  melakukan  penghilangan  awan (dengan  rasio  band  merah/inframerah) dan  penurunan  nilai  NDVI  dengan menggunakan rumus dibawah:
NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red)
Penurunan  nilai  NDVI  dilakukan untuk  setiap  citra  MODIS  sehingga diperoleh  citra  NDVI  setiap  bulan  yang bebas  awan.  Selanjutnya  melakukan identifikasi piksel vegetasi yang diasum- sikan  sebagai  hutan  (Vegetasi  dihitung dengan menentukan piksel dengan nilai NDVI > 0,7 untuk setiap bulan, sehingga diperoleh  vegetasi  yang  tetap  hijau sepanjang  tahun.  Vegetasi  inilah  yang kemudian diidentifikasikan sebagai hutan). Setelah  melakukan  identifikasi  hutan untuk setiap tahun, kemudian dilakukan perhitungan  luasan  untuk  tahun  2003, 2005, 2007 dan 2009.

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Distribusi  curah  hujan  dan kejadian  hotspot  pada  periode  2001- 2008  di  Provinsi  Kalimantan  Barat diperlihatkan  pada  Gambar  2-3.  Curah hujan  ditampilkan  dengan  grafik  garis berwarna  biru,  sedangkan  hotspot dengan  grafik  garis  berwarna  merah. Curah hujan di Kalimantan Barat cukup tinggi yang mencapai maksimum sekitar 500  mm/bulan,  curah  hujan  terendah diatas 100 mm/bulan, dan curah hujan rata-rata  289  mm/tahun.  Pada  periode bulan  Oktober  –  April,  curah  hujan  di Kalimantan  Barat  selalu  tinggi  di  atas 200 mm/bulan. Sedangkan pada periode  bulan  April  –  Oktober,  kondisi curah  hujan  di  wilayah  ini  sangat dipengaruhi  oleh  fenomena El  Nino dan La Nina (Gambar 2-4).
Fenomena El  Nino disebabkan karena suhu permukaan laut di wilayah Pasifik  lebih  tinggi  dibandingkan  suhu permukaan  laut  di  perairan  Indonesia sehingga  mengakibatkan  rendahnya intensitas  hujan  di  wilayah  Indonesia, sedangkan  fenomena La  Nina adalah kebalikan  dari El  Nino .  Semakin  tinggi nilai  indek  Nino  3,4  maka  semakin tinggi  intensitas El  Nino ,  sedangkan semakin  rendah  nilai  indek  Nino  3,4 maka  semakin  tinggi  intensitas La  Nina yang terjadi. Saat kondisi El Nino tahun 2004, curah  hujan di Kalimantan  Barat cukup  rendah  terutama  di  bulan Agustus  yang  hanya  mencapai  58  mm. Begitu  juga  saat El  Nino tahun  2006, curah  hujan  terendah  terjadi  pada bulan  Juli  sebesar  75  mm.  Tetapi  saat kondisi La  Nina pada  tahun  2007  dan 2008,  curah  hujan  terendah  berkisar 200 mm. Bahkan pada bulan Desember, curah  hujan  mencapai  554  mm.  Secara umum curah hujan di wilayah Kalimantan  Barat  selama periode 2001- 2008  memperlihatkan  tren  yang  sedikit meningkat (garis hitam).
Gambar 2-3: Distribusi curah hujan (biru) dan jumlah kejadian hotspot (merah) periode 2001-2008
Gambar 2-4: Kejadian El Nino (merah) dan La Nina (biru) selama periode 1982-2009
Tinggi rendahnya
intensitas curah  hujan  berpengaruh  pada  jumlah kejadian  kebakaran  yang  diidentifikasi dengan  adanya hotspot (Gambar  2-3).
Semakin  rendahnya  intensitas  curah hujan  semakin  meningkatnya  jumlah hotspot yang  terjadi,  begitu  juga sebaliknya.  Kejadian hotspot umumnya terjadi pada musim-musim kering, yaitu pada bulan Agustus dan September. Hal ini  diperkirakan  karena  terjadinya pembakaran  yang  dilakukan  untuk
pembukaan  lahan  hutan  menjadi  per- kebunan  dan  sawah,  selain  itu  juga karena  kebakaran  alami.  Analisis  lebih lanjut  memperlihatkan  bahwa  kejadian El Nino dan La Nina dalam kurun waktu 2001-2008,  mempengaruhi  intensitas curah  hujan  dan  kejadian  kebakaran hutan di wilayah Kalimantan Barat. Hal ini terlihat jelas pada saat El Nino terjadi (tahun  2004,  dan  2006)  maka  curah hujan  berkurang  dan  jumlah  kejadian hotspot tertinggi dalam setahun meningkat
Curah Hujan TRMM vs Hotspot 0 100 200 300 400 500 600 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 Bulan CH (mm) 0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 2250 2500 2750 3000 Hotspot ch hotspots Linear (ch) 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
(tahun  2004:  2957  kejadian,  tahun 2006:  1993  kejadian),  sedangkan  pada saat  La  Nina  (tahun  2007  dan  2008) maka  curah  hujan  meningkat  dan jumlah  kejadian hotspot tertinggi  dalam setahun  berkurang  signifikan  (kurang dari 250 kejadian).
Untuk mengkaji pengaruh kejadian kebakaran  hutan  terhadap  kondisi hutan,  maka  dilakukan  pemantauan luasan  hutan  dengan  menggunakan data  MODIS  bulanan.  Berdasarkan kejadian hotspot tertinggi  dan  terendah pada  periode  2001-2008,  maka  peman- tauan  luasan  hutan  dilakukan  antara 2003 dan 2005 untuk melihat perubahan luasan  hutan  akibat  kejadian hotspot yang  sangat  tinggi  (tahun  2004),  serta pemantauan  luasan  hutan  antara  2007 dan 2009 untuk melihat akibat kejadian hotspot yang  rendah  ( hotspot 2008). Luasan hutan dihitung dengan melakukan identifikasi piksel-piksel yang diasumsikan sebagai  piksel  hutan.  Untuk  mengiden- tifikasi  piksel  hutan  diperlukan  indeks kehijauan  seperti  NDVI,  karena  NDVI yang  tinggi  mengindikasikan  adanya kondisi  tutupan  vegetasi  di  permukaan Bumi.  Gambar  2-5  memperlihatkan perubahan  rata-rata  nilai  NDVI  setiap bulan untuk piksel-piksel wilayah hutan. Sampel  diambil  dari  10  lokasi  wilayah
hutan  yang  tersebar  di  Kalimantan Barat. Berdasarkan hasil tersebut, hutan mempunyai nilai NDVI yang relatif tidak berubah  sepanjang  tahun  dengan  nilai NDVI berkisar atau lebih besar dari 0,7. Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini piksel dengan nilai NDVI > 0,7 sepanjang tahun diasumsikan sebagai hutan.
Metode ini mempunyai kelemahan karena  diperkirakan  adanya  piksel hutan  yang  mempunyai  nilai  NDVI kurang  dari  0,7  karena  tutupan kanopinya yang tidak rapat, dan adanya piksel  wilayah  perkebunan  (seperti: perkebunan  sawit)  yang  mempunyai nilai  NDVI  lebih  tinggi  dari  0,7  karena tingkat kehijauan kanopinya yang tinggi. Oleh  karena  itu  piksel  hutan  pada kajian ini adalah gabungan piksel hutan dan  piksel  perkebunan  dengan  nilai NDVI  lebih  besar  dari  0,7.  Walaupun luasan hutan tidak mencerminkan luasan hutan yang sesungguhnya, tetapi  metode ini  dapat  menghasilkan  piksel  hutan (hutan  dan  perkebunan)  dengan  keper- cayaan  yang  tinggi  sehingga  dapat digunakan  untuk  menganalisis  secara kualitatif perubahan luasan hutan yang terjadi.
Gambar 2-5: Rata-rata NDVI bulanan untuk piksel-piksel hutan sepanjang tahun 2003 (Tidak ada data pada bulan Desember karena adanya tutupan awan)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Bulan tahun 2003 N D VI ( -) )
Gambar 2-6 memperlihatkan piksel hutan  untuk  tahun  2003,  2005,  2007, dan  2009,  sedangkan  luasan  seluruh piksel  tersebut  diperlihatkan  pada Gambar  2-7.  Hasil  memperlihatkan bahwa  jumlah  piksel  hutan  mengalami pengurangan  yang  sifnifikan  pada periode  2003-2005,  selanjutnya  jumlah piksel  hutan  mengalami  pertambahan
pada  periode  2005-2007  dan  semakin bertambah secara signifikan pada periode 2007-2008.  Luasan  hutan  mempunyai tren  yang  sama  karena  luas  hutan dihitung  dari  perkalian  antara  jumlah piksel  hutan  dengan  luasan  untuk setiap piksel pada data MODIS (250 m x 250 m).
Tahun 2003 Tahun 2005
Tahun 2007
Tahun 2009
Gambar 2-6: Piksel hutan untuk tahun 2003, 2005, 2007 dan 2009
Gambar 2-7: Luasan hutan untuk tahun 2003, 2005, 2007 dan 2009
Bila hasil ini dikorelasikan dengan jumlah kejadian hospot pada Gambar 2-3 maka  terlihat  bahwa  kejadian hotspot mempengaruhi perubahan luasan hutan di  wilayah  Kalimantan  Barat.  Tingginya jumlah hotspot yang  terjadi  pada  tahun 2004,  telah  mengakibatkan  terjadinya pengu-rangan luasan hutan (deforestasi) secara signifikan dari sebesar 1.647 ribu hektar  pada  tahun  2003  menjadi  771 ribu hektar pada tahun 2005. Sedangkan rendahnya  jumlah hotspot pada  tahun 2008,  tidak  mengakibatkan  terjadinya pengurangan  luasan  hutan  bahkan  ter- lihat adanya penambahan luasan hutan (reforestasi)  yang  signifikan,  yaitu  luas hutan  sebesar  1.235  ribu  hektar  pada tahun  2007  menjadi  2.354  hektar  pada tahun 2009.
Perubahan  berkurang  dan  me- ningkatnya  luasan  hutan  dapat  dianalisis sebagai berikut:  Kebakaran hutan pada tahun  2004  diperkirakan  karena  ke- bakaran  secara    alami  dan  kebakaran karena  pembukaan  lahan  untuk  area perkebunan,  sehingga  luasan  hutan berkurang  secara  signifikan.  Pembukaan lahan  untuk  perkebunan  masih  terus berlangsung pada tahun 2005 dan 2006 yang dapat diindikasikan dengan masih tingginya  jumlah  kejadian hotspot pada tahun  tersebut.  Lahan  habis  terbakar masih  dibiarkan  dan  belum  ditanami pada  tahun  2005.  Kemudian  lahan hutan  mulai  ditumbuhi  pepohonan  dan
lahan  perkebunan  mulai  ditanami  pada tahun 2006, sehingga terjadi peningkatan luasan  hutan  pada  periode  2005-2006. Tahun  2007  dan  2008,  curah  hujan sangat  tinggi  setiap  bulannya  sehingga kejadian hotspot sangat  rendah  dan  hal ini  mendukung  pertumbuhan  tanaman, sehingga  luasan  hutan  semakin  ber- tambah. Pada tahun 2009 luasan hutan meningkat secara signifikan yang diperkirakan  karena  gabungan  antara luasan  hutan  yang  sudah  tumbuh kembali  (reforestasi)  dan  luas  per- kebunan  yang  sudah  dewasa  dengan kehijauan tinggi.

## 3  KESIMPULAN
Kajian perubahan curah hujan di wilayah Indonesia dan dampak perubahan iklim  terhadap  kebakaran  hutan  di Kalimantan  Barat  dilakukan  berbasis data  satelit  penginderaan  jauh.  Beberapa hal  yang    dapat  disimpulkan  dari  studi ini adalah:
 Rendahnya  curah  hujan  di  wilayah Kalimantan Barat berpengaruh terhadap peningkatan  jumlah hotspot yang terjadi dan kejadian deforestasi.
 Rendahnya intensitas curah hujan dan tingginya  jumlah  kejadian hotspot (tahun 2004), diperkirakan berdampak pada  pengurangan  luasan  hutan (deforestasi)  yang  cukup  signifikan antara tahun 2003 dan 2005.
0 500 1000 1500 2000 2500 2003 2005 2007 2009 Tahun Luas (R ib u Ha) Ha)
 Tingginya  intensitas  curah  hujan  dan sedikitnya kejadian hotspot (tahun 2008)
tidak  mengakibatkan  pengurangan hutan  bahkan  sebaliknya  terjadi penambahan  hutan  antara  tahun 2007  dan  2009  yang  diperkirakan karena adanya reforestasi dan penam- bahan lahan perkebunan.

## DAFTAR RUJUKAN
Casanova, J.L., A.  Calle,  A.  Romo, J.  A.
Sanz,  2004. Forest  Fire  Detection And  Monitoring  By  Means  Of  An Integrated  Modis-Msg  System . Symposium of  Satellite-based fire monitoring  network  in  Northern Eurasia: Methods, Data Products, Applications. Moskow. 2004.
Heymsfield.  G.  M.,  B.  Geerts,  L.  Tian, 2000. TRMM  Precipitation  Radar Reﬂectivity  Proﬁles  as  Compared with High-Resolution Airborne and Ground-Based Radar Measurements , Journal  Of  Applied  Meteorology, Vol. 39, 2080-2102.
Kidder,  S.Q.  and  Vonder  Haar,  T.H., 1995. Satellite  Meteorology:  An Introduction . Academic Press.
Nesbitt.  Stephen  W.,  Robert  Cifelli, Steven  A.  Rutledge,  2006. Storm Morphology  and  Rainfall  Charac- teristics  of  TRMM  Precipitation Features .  Mon.  Wea.  Rev . .  Vol.
134, 2702–2721.
Roswintiarti, O., Parwati, S., dan Any, Z.,
2009. Pemanfaatan  Data  TRMM Dalam  Mendukung  Pemantauan
Dan  Prediksi  Curah  Hujan  Di
Indonesia . Berita Inderaja. Vol. 8, No.14: 29-34.
Suwarsono, Parwati, dan Totok S., 2009.
Pemanfaatan  Data  TRMM  Dalam
Mendukung Pemantauan dan Prediksi Curah Hujan Di Indonesia . Berita Inderaja. Vol. 8, No.14: 35-39. Soemarsono,  1997. Kebakaran  Lahan, Semak  Belukar  dan  Hutan  di Indonesia  (Penyebab,  Upaya  dan Perspektif Upaya di Masa Depan) .
Prosiding  Simposium:  “Dampak Kebakaran Hutan Terhadap Sumberdaya Alam dan Lingkungan”. Tanggal 16
Desember  1997  di  Yogyakarta. hal:1-14.
Soeriaatmadja,  R.  E.,  1997. Dampak Kebakaran  Hutan  Serta  Daya Tanggap  Pengelolaan  Lingkungan Hidup  dan  Sumberdaya  Alam Terhadapnya .  Prosiding  Simpo- sium: “Dampak Kebakaran Hutan Terhadap  Sumberdaya  Alam  dan Lingkungan”. Tanggal 16 Desember 1997 di Yogyakarta. hal: 36-39. Saharjo  dan  Husaeni,  1998. East Kalimantan  Burns .  Wildfire  7 (7):19-21.
Tjasyono,  Bayong,  2004. Klimatologi .
Cetakan Ke-2. IPB Press. Bandung.
Yokoyama.  Chie,  Yukari  N.  Takayabu, 2008. A  Statistical  Study  on  Rain
Characteristics of Tropical
Cyclones  Using  TRMM  Satellite Data .  Mon.  Wea.  Rev . .  Vol.  136, 3848–3862.