Validasi Areal Terbakar dengan Metode Normalized Burning Ratio Menggunkan UAV (Unmanned Aerial Vehicle) : Studi Kasus
Agus Dwi Saputra 1,2 , Dedi Setiabudidaya 3 , Dwi Setyawan 4 , dan Iskhaq Iskandar 3 1 Master Program in Environmental Science; 2 Environmental Research Center; 3 Department of Physics, Faculty of Mathe- matics and Natural Sciences; 4 Department of Soil Sciences, Faculty of Agriculture, University of Sriwijaya, Sumatra Sela- tan, Indonesia,
Intisari: Kebakaran hutan merupakan suatu bentuk bencana yang di picu oleh faktor alam maupun faktor kelalaian ma- nusia,  bencana  ini  mempunyai  dampak  terhadap  aspek-aspek  kehidupan  masyarakat.  Salah  satu  dampaknya  adalah  de- gradasi hutan dan lahan terutama keanekaragaman hayati didalamnya. Untuk dapat menyusun rencana rehabilitasi pasca kebakaran pada wilayah yang luas dibutuhkan data area terbakar yang sudah terklasifikasi tingkat keparahan terbakarnya. Pada  penelitian  ini  akan  melakukan  validasi  tingkat  keparahan  terbakar  pada  kebakaran  tahun  2015  di  kawasan  hutan gambut Merang-Kepayang. Data areal terbakar diturunkan dengan metoda Normalized Burning Ratio dari Citra Landsat 8  yang  menggunakan  kanal Near  Infra  Red (NIR)  dan  kanal Short  Wave  Infra  Red (SWIR),  dari  perhitungan  metoda NBR dihasilkan nilai ambang batas keparahan terbakar  yang diklasifikasikan  berdasarkan rentang nilai reflektansi yaitu unburned bernilai -1.02 - 0.29 µm, low bernilai 0.29 - 0.42 µm, moderate bernilai 0.42 - 0.55 µm, dan moderate extreme 0.55  -  0.80  µm.  Setelah  dilakukan  klasifikasi  tingat  keparahan  terbakar,  kemudian  dilakukan  validasi  hasil  klasifikasi menggunakan foto udara dari Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dengan 31 titik pengamatan lapangan dengan ketinggian terbang rata-rata 100 m dari permukaan tanah. Validasi menggunakan confusion matrix antara  nilai reflektansi dan klasi- fikasi visual foto udara. Hasil validasi menyatakan bahwa akurasi keseluruhan adalah 70.97 %  artinya  tidak ditemukan perbedaan yang signifikan antara nilai indeks NBR dan klasifikasi lapangan. Dan juga nilai Koefisen Kappa 0.59 yang berarti hasil klasifikasi tersebut mampu mampu menghindari 59.2% kesalahan yang akan muncul pada klasifikasi lapan- gan.
Kata kunci: forest fire , Normalized Burning Ratio (NBR), remote sensing , UAV
Email: agus_ds01@unsri.ac.id

## 1 PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  merupakan  salah  satu  penyebab utama  kerusakan  hutan  tropis  di  Indonesia.  Pada kebakaran besar tahun 1997/1998 tercatat sekitar 25 juta hektar lahan diseluruh dunia terbakar termasuk 2.124.000  Ha  hutan  rawa  gambut  di  indonesia  ter- bakar  (Tacconi  2003).  Lebih  lanjut  lagi  kebakaran hutan  dan  lahan  yang  tidak  terkendali  merupakan faktor utama yang berkontribusi terhadap degradasi hutan dan lahan di daerah tropis dan juga penyum- bang emisi gas rumah kaca terbesar (Wibowo et al. 2013).
Karena memiliki dampak yang cukup besar maka dibutuhkan  suatu  upaya  mitigasi  dan  rehabilitasi, salah  satu  upaya  yang  sangat  bermanfaat  dalam mendukung  upaya  mitigasi  dan  rehabilitasi  tersebut adalah penyediaan informasi sebaran spasial  daerah yang memiliki potensi tinggi untuk terbakar dan dae- rah  yang  telah  mengalami  kebakaran.  Pengukuran areal  terbakar  secara  langsung  di  lapangan  pada wilayah yang luas dan sulit terjangkau sangatlah sulit dan    mahal,    juga  memerlukan  waktu  yang  lama.
Salah  satu  alternatif  metode  yang  dapat  dilakukan untuk  penyediaan  informasi  daerah  bekas  kebaka- ran hutan dan lahan secara relatif lebih cepat, dapat dilakukan  secara  serentak  pada  daerah  yang  relatif luas dan sulit terjangkau, biaya yang relatif lebih mu- rah  serta  dengan  tingkat  akurasi  yang  dapat  diper- tanggung  jawabkan  adalah  dengan  memanfaatkan citra penginderaan jauh (Roy et al. 2006)
Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan vali- dasi  dan  menghitung  tingkat  akurasi  areal  terbakar dari  kebakaran  tahun  2015  yang  dihasilkan  dari pengolahan citra Landsat 8 dengan metode No rma- lized  Burning  Ratio (NBR)  menggunakan  foto  udara dari UAV (Unmanned Aerial Vehicle) .

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Identifikasi  area  terbakar  yang  memberikan  hasil yang baik dengan tingkat akurasi yang tinggi adalah Metode Normalized  Burn  Ratio (NBR)  (Lutes et  al . 2006; Epting et al . 2005; Eidenshink et al . 2007). Me- tode NBR telah dipergunakan oleh (Eidenshink et al . 2007)  untuk  memetakan  wilayah  kebakaran  hu-
tan/lahan  di  seluruh  wilayah  Amerika  Serikat.  Me- tode  ini  juga  telah  diterapkan  dikalimantan  dengan menggunakan Citra MODIS (Suwarsono et al . 2013). Normalized Burn Ratio telah diadopsi sebagai bagian dari  program  FireMon  dan  secara  rutin  digunakan oleh  tim Burned  Area  Emergency  Response (BAER) untuk  pengkajian  pasca  kebakaran  oleh  banyak  ba- dan pengelolaan lahan Amerika (Roy et al . 2005).
Dari analisa citra satelit penginderaan jauh, area terbakar  biasanya  ditandai  dengan  adanya  deposit arang dan abu serta hilangnya tutupan vegetasi dan bahan  bakar  serta  didominasi  oleh  tanah  terbuka. Perubahan  ini  diidentifikasi  dengan  penginderaan jauh  dan  pengukuran  langsung  lapangan  yang  ber- variasi  secara  spasial.    Tipe  vegetasi  yang  terbakar atau tetap tidak terbakar, perilaku api dan pembaka- ran,  pertumbuhan  kembali  pasca  kebakaran  dan tingkat arang  dan  abu akan hilang disebabkan oleh angin  dan  air  sebagai  fungsi  dari  beberapa  faktor biofisik  dan  antropogenik.  Besar  dan  arah  peruba- han spektral disebabkan oleh arang dan deposit abu yang  bergantung  pada  jenis  dan  kondisi  vegetasi sebelum  terbakar  dan  tingkat  terbakar  (Giglio et  al . 2013). Secara umum, arang dan abu memiliki reflek- tansi  yang    rendah,  biasanya  0,05  (400  nm)  hingga 0.10  (2500  nm),  meskipun  kebakaran    pada  suhu tinggi yang menghasilkan abu putih yang sangat ref- lektif,  misalnya  0.40  (400  nm)  ke  0.60  (2500  nm) (Roy et al . 2005; Roy et al . 2006; Pereira et al . 1999).
Metode Normalized  Burning  Ratio dirancang  un- tuk mengidentifikasi area terbakar dan mengestimasi tingkat keparahannya. Rumus yang digunakan mirip dengan Metode NDVI (Normalized Deferential Vege- tation Index , tetapi pada Metode NBR menggunakan panjang gelombang near-infrared (NIR) dan panjang gelombang shortwave-infrared (SWIR)  (Roy et  al . 2006).  Persamaan  yang  digunakan  pada  Metode NBR adalah:
𝐍𝐁𝐑 = 𝐍𝐈𝐑 − 𝐒𝐖𝐈𝐑 𝐍𝐈𝐑 + 𝐒𝐖𝐈𝐑 1
Vegetasi  sebelum  terbakar  memiliki  reflektansi yang tinggi terhadap panjang gelombang near infra- red (NIR) dan reflektansi yang rendah terhadap ge- lombang  shortwave  infrared  (SWIR).  Setelah  terba- kar  daerah tersebut memiliki reflektasi yang rendah terhadap gelombang near infrared (NIR) dan reflek- tansi  yang  tinggi  terhadap  gelombang  shortwave infrared  (SWIR).  Nilai  NBR  yang  tinggi  umumnya menunjukan  vegetasi  yang  masih  baik  sedangkan nilai  NBR  yang  rendah  menunjukan  berupa  tanah kosong  dan  daerah  baru  terbakar  (Loboda et  al . 2007)
Gambar 1. Karakteristik Spektral  (US Forest Service, 2015)
NBR  sering  digunakan  untuk  mengestimasi  ting- kat terbakar pada kasus kebakaran hutan dan lahan. Penerapan  Metode  ini  memerlukan  data  citra  sate- lite  sebelum  kawasan  tersebut  terbakar  dan  setelah kawasan tersebut terbakar. Untuk mendapatkan ha- sil  yang  baik  diperlukan  kualitas  citra  satelit  yang baik  juga.  Tingkat  keparahan  area  terbakar  atau dNBR  didefinisika  sebagai  selisih  dari  NBR  citra  se- belum  terbakar  dan  NBR  citra  setelah  terbakar,  di- rumuskan dengan persamaan 2.3 dibawah ini:
𝐝𝐍𝐁𝐑 = 𝐍𝐁𝐑𝐩𝐫𝐞𝐟𝐢𝐫𝐞 − 𝐍𝐁𝐑𝐩𝐨𝐬𝐭𝐟𝐢𝐫𝐞 2 dNBR = Selisih NBR sebelum terbakar dan NBR se- telah  terbakar.  NBRprefire=NBR  sebelum  terbakar. NBRpostfire = NBR setelah terbakar.
Nilai  dNBR  yang  tinggi  menunjukan  kerusakan yang  parah  dan  dNBR  negatif  menunjukan  tingkat pertumbuhan  vegetasi  yang  tinggi  setelah  terbakar. Interpretasi  nilai  dNBR  dapat  bervariasi,  untuk menghasilkan  nilai  yang  terbaik  dalam  beberapa kasus  tertentu  harus  selalu  didukung  dengan  peni- laian  lapangan.  Namun  nilai  yang  dihasilkan  dari program  USGS Firemon dapat  digunakan  sebagai pendekatan pertama  untuk menafsirkan perbedaan NBR.  Nilai  nilai  tersebut  dijadikan  pedoman  dalam menentukan tingkatan keparahan (severity level) an- tara lain; tidak terbakar (unburned) , terbakar rendah (low), terbakar agak berat (moderate) , terbakar san- gat  berat (high) ,  dan  peningkatan  respon  vegetasi pasca kebakaran (Lutes et al . 2006).

## 3 METODOLOGI
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan  Juli  2016 dengan  lokasi  penelitian  di  kawasan  hidrologi  gam- but  Merang-Kepayang.  Wilayah  studi  berada  di  ke- camatan  Bayunglencir  kabupaten  Musi  Banyuasin, yang  terletak  terletak  tepat  antara  Sungai  Merang dan  Sungai  Kepayang  yang  masuk  pada  Sub  DAS Lalan. Bentang lahan di wilayah studi sebagian besar berupa  hutan  rawa  gambut.  Jenis  tanah  aluvial  cu- kup mendominasi di sepanjang sungai Merang.  Ka-
wasan ini berada pada ketinggian 2–10 m dpl, den- gan  kelerengan  dibawah  3%.  Batas  wilayah  studi
memiliki luas lebih kurang 69.840 hektar.
________________________________________
Gambar 2.  Peta wilayah studi
_______________________________________________
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah;  Komputer yang dilengkapi dengan software ArcGIS,  software  statistik,  UAV  DJI  Phantom  3, Global  Positioning  System (GPS).  Bahan  yang  digu- nakan  mencakup  data-data  primer  dan  sekunder yaitu;  citra  Landsat  8  tahun  2014  dan  tahun  2016, Landsat geo-ortho untuk  koreksi  citra,  data  hotspot tahun  2015  dari  UPTD  Penanggulangan  Kebakaran Hutan dan Lahan.
Untuk  memvalidasi  areal  terbakar  pada  kebaka- ran tahun 2015 di wilayah studi, dilakukan perhitun- gan Normalized  Burning  Ratio (NBR)  terhadap  citra satelit  Landsat  8  pada  saat  sebelum  terbakar,  yaitu citra Landsat 8 tahun 2014 dan citra satelit Landsat 8 pada saat setelah terbakar, yaitu citra Landsat tahun 2016.  Sebelum  melakukan  perhitungan  NBR  terha- dap masing-masing citra satelit, terlebih dahulu dila- kukan  proses  awal  pengolahan  citra,yaitu  koreksi geometrik  dan  koreksi  radiometrik.  Setelah  tahap
awal  pengolahan  citra  dilakukan  ekstraksi  indeks NBR  menggunakan  persamaan  (1)  dan  persamaan (2). Setelah dilakukan ekstraksi nilai NBR dan perhi- tungan  dNBR  dilakukan  klasifikasi  tingkat  terbakar (severity level); low, moderate , dan moderate extreme dengan menghitung ambang batas (treshold) dengan persamaan 3 di bawah ini (Fraser et al. 2000) :
Ambang Batas (Xt) = Rata-rata ( ẍ ) ± a  Standar Deviasi ( σ ) 3
Setelah nilai ambang batas (thresholds) dari mas- ing  masing  tingkat  keparahan  kebakaran (severity level) ditentukan,  selanjutnya  dihitung  validasi  dan tingkat  akurasi  area  terbakar  yang  dihasilkan  dari citra  Landsat  8  dilakukan  dengan  membanding- kanya (confusion  matrix) terhadap  31  titik  sampel foto  udara  yang  didapatkan  dari  pesawat  tanpa awak (UAV). Persamaan yang digunakan adalah;
Overall Accuracy  %  = jumlah piksel yang terklasifikasi secara benar Jumlah sample Uji Akurasi ×  100 4 Producer accuracy   %  = jumlah sampel uji akurasi suatu kelas yang terklasifikasi benar Jumlah sample Uji Akurasi pada suatu kelas ×  100 5 User accuracy   %  = jumlah sampel uji akurasi suatu kelas yang terklasifikasi benar Jumlah sample Uji Akurasi yang terklasifikasi sebagai kelas tersebut ×  100 6 Error omission (%) = 100%  Producer accuracy 7 Error comission (%) = 100%  User accuracy 8 _______________________________________________
Uji  akurasi  juga  dilakukan  dengan  menghitung Nilai kappa yang menunjukan perbandingan  antara hasil  klasifikasi  yang  diuji  dengan  hasil  klasifikasi acak.  Dengan  kata  lain  nilai  kappa  menunjukkan konsistensi  akurasi  hasil  klasifikasi  (Pontius  & Millones 2011).

## 4 Hasil dan Diskusi
Setelah dilakukan tahapan pengolahan citra; koreksi geometrik,  koreksi  radiometrik  dilakukan  ekstraksi variabel  index  NBR  dari  masing-masing  citra  terse- but.  Hasil  ekstraksi  variabel  indek  NBR  mengguna- kan persamaan 1 ditampilkan pada Gambar 3 diba- wah ini;
Gambar 3 Composit Landsat 8 dan Indek NBR
Hasil  perhitungan  reflektansi  menunjukan  nilai NBR  sebelum  terbakar  lebih  tinggi  dibandingkan setelah  terbakar,  pada  citra  sebelum  terbakar  nilai NBR mencapai 0.90 dan setelah terbakar dibawah 0, dimana  ada  perubahan  area  dari  bervegetasi  men- jadi  non-vegetasi  atau  didominasi  arang  dan  abu, secara  umum,  arang  dan  abu  memiliki  reflektansi yang    rendah,  biasanya  0,05  (400  nm)  hingga  0.10 (2500 nm) (Roy et al . 2005). Nilai ambang batas ( tre- shold )  dNBR  ditentukan  berdasarkan  data  verifikasi
lapangan yang merupakan area terbakar yang digu- nakan untuk meminimalisasi kesalahan hasil identifi- kasi  area  terbakar,  dari  hasil  perhitungan  dengan persamaan  (3)  nilai  ambang  batas yang  dihasilkan adalah 0.29, 0.42, dan 0.55.
Berdasarkan  nilai  ambang  dilakukan  klasifikasi terhadap  tingkat  keparahan  kebakaran (severity  lev- el) dan dihasilkan 43.031,66 ha atau 61.62 %  lahan terbakar.  Luas  dari  setiap severtiy  level adalah un-
burned (tidak  terbakar):  26.805,35  ha  atau  sekitar 38.38  %  dari  total  luas  wilayah, low :  12.231,29  ha atau  sekitar  17.51  %  dari  total  luas  wilayah, mod-
erate :  25.880,15  ha  atau  sekitar  37.05  %  dari  total luas wilayah dan moderate extrem : 4.920,23 ha atau sekitar  7.1  %  dari  total  luas  wilayah  (Gambar  4).
______________________________________
Gambar 4. Peta Tingkat Terbakar (severity level) di wilayah studi
_______________________________________________
Setelah didapatkan klasifikasi areal terbakar, dilakukan  uji  akurasi  dari  masing-masing  titik  pen- gamatan  lapangan  menggunakan  UAV  dengan menggunakan  persamaan  (4)(5)(6)(7)(8),  tujuanya untuk  melihat  seberapa  besar  penilaian  terhadap asesmen  lapangan  dengan  perhitungan  index  yang dihasilkan dari citra satelit. Hasil uji akurasi ditampil- kan pada tabel 1 di bawah ini;
Tabel 1.  Analisa akurasi dan koefisen Kappa
dNBR Index Field Assessment Total Un- burned Low Mod- erate Mod- erate Extreme Unburned 3 1 0 0 4 Low 0 7 2 1 10 Moderate 0 4 7 0 11 Moderate Extreme 0 0 1 5 6 Total 3 12 10 6 31 Producer Accuracy % 100.00 58.33 70.00 83.33 User Accuracy % 75.00 70.00 63.64 83.33 Omission Error % 0.00 41.67 30.00 16.67 Commission Error % 25.00 30.00 36.36 16.67 Overall Accuracy % 70.97 Koefisien Kappa 0.592
Analisis confusion matrix nilai akurasi antara per- hitungan  indeks  dan  kondisi  lapangan  (Gambar  5) menunjukan overall acuracy 70.97%  yang menunju- kan  akurasi  keseluruhan  terhadap  nilai  ambang  ba- tas dari reflektansi citra yang dihasilkan dengan kon- disi  lapangan.  Koefisien  kappa  0.592  yang  berarti hasil  klasifikasi  tersebut  mampu  menghindari  59.2% kesalahan  yang  akan  muncul  pada  klasifikasi  lapan- gan.    Koefisien  kappa  hanya  sebesar  0.592  karena sampling  lapangan  pada  tingkat moderate  extreme tidak terlalu banyak.
Penerapan  model  NBR  dalam  mengidentifikasi area terbakar di wilayah studi memiliki keterbatasan yaitu  seperti  sudah  disinggung  dalam  diatas,  pene- rapan  model  ini  hanya  memberikan  tingkat  akurasi 70.97%  dan  koefisien  kappa  0.592.    Jadi,  meskipun dalam  proporsi  yang  relatif  kecil,  masih  dijumpai adanya  komisi  ( commision )  dan  omisi  ( ommision ), yaitu  daerah-daerah  lain  yang  tidak  terbakar  ( non burned  area )  yang  ikut  terdeteksi  sebagai burnscar atau  daerah-daerah  yang  sebenarnya  terbakar
( burned  area )  tetapi  tidak  terdeteksi  sebagai  area terbakar.

## 5 SIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  validasi  dan  perhitungan  tingkat  akurasi areal terbakar  antara indek Normalized Burning  Ra- tio yang  di  dihasilkan  dari  ekstraksi  data  Landsat  8 dan    foto  udara  dari  data  UAV  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  klasifikasi  nilai  reflektansi  area  terbakar dari  nilai  dNBR  memiliki  akurasi  yang  cukup  baik, akan  tetapi  dapat  lebih  baik  lagi  jika  titik  titik  pen- gamatan lapangan diperbanyak agar dapat mening- katkan  nilai  akurasi  dan  koefisien  kappa  yang  men- jadi acuan tingkat kepercayaan hasil klasifikasi.

## REFERENSI _____________________________
[1] Eidenshink, J. et al., 2007. A Project for Monitoring Trends in Burn Severity. Fire Ecology , 3(1), pp.3–21.
[2] Epting, J., Verbyla, D. & Sorbel, B., 2005. Evaluation of remotely sensed indices for assessing burn severity in interior Alaska using Landsat TM and ETM+. Remote Sensing of Environment , 96(3–4), pp.328–339.
[3] Fraser, R.H., Li, Z. & Cihlar, J., 2000. Hotspot and NDVI differencing synergy (HANDS): A new technique for burned area mapping over boreal forest. Remote Sensing of Environment , 74(3), pp.362–376.
[4] Giglio, L., Randerson, J.T. & Van Der Werf, G.R., 2013. Analysis of daily, monthly, and annual burned area using the fourth-generation global fire emissions database (GFED4). Journal of Geophysical Research: Biogeosciences , 118(1), pp.317–328.
[5] Loboda, T., O’Neal, K.J. & Csiszar, I., 2007. Regionally adaptable dNBR-based algorithm for burned area
mapping from MODIS data. Remote Sensing of Environment , 109(4), pp.429–442.
[6] Lutes, D.C. et al., 2006. FIREMON: Fire effects monitoring and inventory system. Gen. Tech. Rep. USDA Forest Service RMRS-GTR-164-CD. , (June).
[7] Pereira, J.M.C. et al., 1999. Spectral Characterisation and discrimination of burnt areas,
[8] Pontius, R.G. & Millones, M., 2011. Death to Kappa: birth of quantity disagreement and allocation disagreement for accuracy assessment. International Journal of Remote Sensing , 32(15), pp.4407–4429.
Available at:
http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01431161 .2011.552923.
[9] Roy, D.P. et al., 2005. The Southern Africa Fire Network (SAFNet) regional burned ‐ area product ‐ validation protocol. International Journal of Remote Sensing , 26(19), pp.4265–4292.
[10] Roy, D.P., Boschetti, L. & Trigg, S.N., 2006. Remote sensing of fire severity: Assessing the performance of the normalized burn ratio. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , 3(1), pp.112–116.
[11] Suwarsono, Rokhmatuloh & Waryono, T., 2013. Pengembangan Model Identifikasi Daerah Bekas Kebakaran Hutan Dan Lahan ( Burned Area ) Menggunakan Citra Modis Di Kalimantan ( Model Development of Burned Area Identification Using Modis Imagery in Kalimantan ). Jurnal Penginderaan Jauh , 10, pp.93–112.
[12] Tacconi, L., 2003. Kebakaran Hutan di Indonesia :, Bogor.
[13] Wibowo, A. et al., 2013. Review of Reducing Green House Gas Emission for Forestry Sector to Support the Policy of Presidential Regulation No . 61 / 2011. , 2011(61), pp.235–254. ___________________________
______________________________________
b
c
d
Gambar 5. Klasifikasi foto UAV  (a) Unburned (b) Low (c) Moderate (d) Moderate Extreme