## PENGARUH TINGGI MUKA AIR GAMBUT SEBAGAI INDIKATOR PERINGATAN DINI BAHAYA KEBAKARAN DI SUNGAI JANGKANG - SUNGAI LIONG

## (THE EFFECT OF PEAT GROUND WATER TABLE AS AN INDICATOR OF FIRE HAZARD EARLY WARNING AT JANGKANG'S RIVER - LIONG'S RIVER)
Nur Febrianti 1,2 , Kukuh Murtilaksono 3 , dan Baba Barus 3
1 Sekolah Pascasarjana IPB 2 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN
3 Departemen Ilmu Tanah Sumberdaya Lahan, Institut Pertanian Bogor e-mail: nfebrianti@gmail.com
Diterima 16 November 2018; Direvisi 29 November 2018; Disetujui 18 Desember 2018

## ABSTRACT
Disasters of forest and land fires are increasingly concerned. The nature of peat soil which is easy  to  lose  water  and  high  organic  matter  content  causes  peat  soils  to  be  very  sensitive  to  fire. Therefore it is necessary to know indicators for early warning of fires on peatlands. The purpose of this study  is  to  determine  the  critical  groundwater  level  (GWL)  as  an  indicator  of  peatland  fires  on  the Jangkang  River  -  Sungai  Liong.  Determination  of  the  critical  point  of  peatland  fires  as  a  fire  early warning  is  done  by  calculating  the  difference  from  the  value  of  the  undefined  TMA  with  a  range  of possible errors. The TMA value is obtained from the estimation of several methods, namely data on the physical properties of the soil, the drought index, and a combination of both. The TMA estimation of the physical properties of the soil has a range of fires at depths of 74.3  - 107 cm. In estimating TMA using  a  drought  index,  potential  fires  occur  in  TMA  ranging  from  27  -  101  cm.  While  the  combined estimates of the physical properties of the soil and the drought index ranged from 66.8 - 98.8 cm the occurrence  of  fires  on  peatland.  The  results  of  this  study  show  that  the  estimated  TMA  from  a combination of field data and drought index provides fairly good accuracy. Thus TMA can be an early warning  indicator  of  the  danger  of  peatland  fires.  This  TMA  estimation  can  give  faster  results  and pretty good accuracy. But this estimation model for TMA does not necessarily apply directly to other research locations. The critical point of peat soil water depth ranges from 27 to 74 cm. The depth of the  peatland  surface  should  be  maintained  less  than  the  critical  point,  if  not  then  the  potential  for peatland fires will increase.
Keywords: critical point, peatland fire, remote sensing
http://dx.doi.org/ 10.30536/j.pjpdcd.2019.v16.a3059 Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 1. Juni 2019

## ABSTRAK
Bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan  semakin  hari  semakin    memprihatinkan.  Sifat  tanah gambut yang mudah kehilangan air dan kandungan bahan organik yang tinggi menyebabkan tanah gambut  sangat  sensitif  terhadap  api.  Karena  itu  perlu  diketahui  indikator  untuk  peringatan  dini terjadi  kebakaran  di  lahan  gambut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menentukan  tinggi  muka  air tanah  (TMA)  kritis  sebagai  indikator  kebakaran  lahan  gambut  di  Sungai  Jangkang  –  Sungai  Liong. Penentuan  titik  kritis  terjadinya  kebakaran  lahan  gambut  sebagai  peringatan  dini  kebakaran dilakukan  dengan  cara  menghitung  selisih  dari  nilai  TMA  terdangkal  dengan  kisaran  kemungkinan kesalahan.  Nilai  TMA  diperoleh  dari  estimasi  beberapa  cara  yaitu  data  sifat  fisik  tanah,  indeks kekeringan, dan gabungan keduanya. Estimasi TMA dari sifat fisik tanah memiliki kisaran terjadinya kebakaran  pada  kedalaman  74.3  –  107  cm.  Pada  estimasi  TMA  menggunakan  indeks  kekeringan, kebakaran berpotensi terjadi pada TMA berkisar antara 27 – 101 cm. Sedangkan estimasi gabungan dari sifat fisik tanah dan indeks kekeringan berkisar antara 66.8  – 98.8 cm terjadinya kebakaran di lahan  gambut. Hasil  penelitian  ini  memperlihatkan  bahwa  estimasi  TMA  dari  kombinasi  data lapangan dan indeks kekeringan memberikan akurasi yang cukup baik. Dengan demikian TMA dapat menjadi  indikator  peringatan  dini  bahaya  kebakaran  lahan  gambut.  Estimasi  TMA  ini  dapat memberikan  hasil  yang  lebih  cepat  dan  akurasi  cukup  baik.  Namun  model  estimasi  TMA  ini  belum tentu dapat diterapkan secara langsung pada lokasi penelitian lainnya. Titik kritis kedalaman muka air  tanah  gambut  berkisar  antara  27  hingga  74  cm.  Kedalaman  muka  air  tanah  lahan  gambut hendaknya  tetap  dipertahankan  kurang  dari  titik  kritis,  jika  tidak  maka  potensi  kebakaran  lahan gambut akan meningkat.
Kata kunci: titik kritis, kebakaran gambut, penginderaan jauh

## 1  PENDAHULUAN
Bencana  kebakaran  hutan  dan lahan (karhutla) semakin hari semakin memprihatinkan. Menurut BNPB jumlah  kejadian  karhutla  2015  tidak sampai  50%  dari  kejadian  2014, namun  kerugian  yang  dialami  lebih banyak  dimana  korban  meninggal dunia  pada  2015  mencapai  24  jiwa lebih banyak daripada 2014.
Kebakaran  yang  disertai  kabut asap  tebal  akibat  pembakaran  tidak sempurna.  Terdapat  sekitar  618.574 ha  lahan  gambut  yang  terbakar  dari total  2.089.911  ha.  Kabut  asap  tebal menyelimuti  kawasan  Sumatera  dan Kalimantan  hingga  berbulan-bulan. Lamanya kabut asap ini diduga karena kondisi  iklim  ekstrim  ( El  Nino )  yang sedang terjadi di Indonesia.
Fenomena
El Nino
ini menyebabkan  musim  kemarau  lebih panjang  dari  biasanya.  Kehilangan  air di  lahan  gambut  dengan  cepat  terjadi karena  pembukaan  lahan,  pembuatan kanal  yang  tidak  tepat,  ditambah dengan  kemarau  panjang  ( El  Nino ). Kehilangan  air  di  lahan  gambut awalnya  menyebabkan  kekeringan  di permukaan gambut, namun apabila ini terjadi  terus  menerus  maka  lahan gambut  akan  mengalami  kekeringan
total  sehingga  tidak  bisa  dibasahkan kembali  ( irreversible  drying ).  Kondisi gambut  seperti  ini  menyebabkan banyak  tersedia  bahan  bakaran.  Hal ini  dikarenakan  kandungan  bahan organik  di  lahan  gambut  yang  sangat besar.
Kebakaran  di  lahan  gambut biasanya  diawali  dengan  penyulutan api di atas permukaan tanah. Penyulutan  ini  umumnya  berupa kesengajaan yang dilakukan
(pembakaran lahan). Api akan bergerak  cepat  menyebar  ke  segala arah. Kebakaran terjadi di area konsesi perusahaan (Kebun, HTI), lahan Masyarakat,  kawasan  Hutan/Taman Nasional dan area konflik.
Kebakaran  gambut  ( peat  fire ) dipengaruhi oleh beberapa faktor, baik karakteristik  gambut  maupun  cuaca, yaitu:  kadar  air  gambut,  tingkat dekomposisi  gambut,  tinggi  muka  air, maupun curah hujan. Menurut Syaufina et  al .  (2004),  semakin  tinggi kadar  air  gambut  maka  semakin rendah  laju  pembakaran.  Tingkat kematangan gambut juga mempengaruhi  tingkat  kemudahan terbakarnya  lahan  gambut.  Gambut jenis  fibrik  dan  hemik  lebih  mudah terbakar  dibandingkan  dengan  jenis gambut  saprik.  Sementara  itu  curah
hujan  mempengaruhi  tinggi  muka  air lahan  gambut,  sementara  tinggi  muka air  akan  mempengaruhi  kadar  air gambut.
Pendugaan  kedalaman  muka  air tanah  masih  belum  banyak  dilakukan. Takeuchi et  al. (2010);  Taufik  (2010); Taufik et  al. (2011);  Taufik  dan
Setiawan
(2012),
menggunakan modifikasi Keetch-Byram  Drought  Index ( KBDI)  dalam  penelitiannya  untuk penentuan tinggi muka air tanah (TMA). Perhitungan  mKBDI  Takeuchi et  al. (2010) sudah menggunakan data curah hujan  dan Land  Surface  Temperature (LST)  dari  satelit,  sedangkan  pada penelitian  lain  masih  menggunakan data iklim pengukuran lapangan.
Meingast et  al. (2014)  melakukan pengukuran  tinggi  muka  air  gambut menggunakan spectroradiometer . Menurut  Meingast et  al. (2014), kombinasi  spektral Near  Infrared ( NIR ) dan Short-Wave Infrared Imagery (SWIR) dapat digunakan untuk menduga tinggi muka  air  di  lahan  gambut  walaupun tidak sebaik spektral 980 nm dan 1200 nm.
Hasil penelitian Putra dan Hayasaka  (2011)  di  Mega  Rice  Project (MRP) Kalimantan Tengah mendapatkan  TMA  lahan  gambut bervariasi dan berhubungan erat dengan  curah  hujan.  TMA  berada  di atas  permukaan  tanah  antara  bulan Desember  sampai  dengan  akhir  Mei. Periode  bulan  Juni-Oktober,  tinggi muka  air  berada  di  kedalaman  12  cm sampai  50  cm  dengan  TMA  kritis  pada kedalaman 40 cm.
NDWI  (Gao,  1996)  adalah  indeks kekeringan yang populer untuk kelembaban  vegetasi.  NDWI  sudah banyak  digunakan  untuk  identifikasi kelembaban  dan  kekeringan.  Menurut Zarco-Tejada et  al. (2003);  Maki et  al.
(2004); Xiao et al. (2005); dan Gu et al.
(2008),  NDWI  telah  terbukti  efektif dalam memantau kandungan air vegetasi  dalam  berbagai  studi.  Jackson et  al. (2004),  dan  Chen et  al. (2005) melakukan  perbandingan  kemampuan NDVI  dan  NDWI  untuk  pemantauan kelembaban  vegetasi,  dan  kekeringan padang rumput, yang memberikan hasil bahwa  NDWI  lebih  sensitif  terhadap kekeringan vegetasi.

## Tabel  1-1:  INDEKS  KEKERINGAN  DAN  KELEMBABAN  TANAH  BERBASIS  SATELIT  (THENKABAIL,
2005) Indeks Kekeringan Deskripsi Kelebihan Kelemahan Referensi Normalized Difference Water Index (NDWI) ( NIR - SWIR )/ ( NIR + SWIR ) Respon kekeringan lebih cepat dari NDVI Gao (1996) Normalized Difference Drought Index (NDDI) (NDVI-NDWI)/ (NDVI+NDWI) Sangat baik dalam mengidentifikasi kekeringan pertanian Hanya untuk pemantauan kekeringan jangka pendek Gu et al . (2007)
Normalized Multiband Drought Index (NMDI) ( NIR -(1640 – 2130nm))/ ( NIR -(1640 +2130 nm)) Mampu mengidentifikasi kekeringan pertanian dengan tingkat vegetasi tinggi Hanya untuk pemantauan kekeringan jangka pendek Wang and Qu (2007) Scaled Drought Condition Index (SDCI) 0.25* LST +0.5* TRMM +0.25* NDVI Dapat untuk kekeringan meteorologi dan pertanian. Pada daerah kering dan lembab. Perlu penyempurnaan bobot variabel Rhee et al. (2010) Microwave Integrated Drought Index (MIDI) a*PCI+ b*SMCI +(1-a-b)*TCI (PCI = TRMM, SMCI = soil moisture ) Dapat melakukan pemantauan kekeringan jangka pendek. Kurang bagus untuk pemantauan kekeringan jangka panjang Zhang and Jia (2013) Visible and Shortwave Infrared Drough Index (VSDI) 1 – [( SWIR - Blue ) + ( Red - Blue )] Indikator kekeringan real-time. Bisa untuk berbagai tutupan lahan. Faktor kekeringan yang sangat terbatas Zhang et al. (2013)
Penelitian-penelitian indeks
kekeringan  selain  NDWI  sudah  banyak dilakukan. Visible  and  Shortwave Infrared Drough Index (VSDI) salah satu indeks  yang  mulai  digunakan. Guttler et  al .  (2014),  Hazaymeh  dan  Hassan (2016),  dan  Sadeghi et  al. (2017) membandingkan  indikator  kekeringan dari  beberapa  indeks  seperti  dengan LST,  NDWI, Standardized  Precipitation Index (SPI), VSDI dan lain sebagainya. Menurut  Zargar et  al. (2011), indeks kekeringan bukan hanya menginformasikan  kondisi  kekeringan pada  suatu  wilayah  namun  juga  dapat menggambarkan kondisi kebasahannya. Pada Tabel 1-1 disajikan kelebihan dan kelemahan dari indeks kekeringan berbasis satelit.

## 2 METODE

## 2.1 Kondisi Wilayah Studi
Lokasi  penelitian  terletak  di Kesatuan  Hidrologi  Gambut  (KHG) Sungai Jangkang – Sungai Liong, Pulau Bengkalis, Kabupaten Bengkalis, Provinsi  Riau.  Secara  geografis  lokasi ini  terletak  antara  1°27’40”  –  1°33’50” LU  dan  102°11’25”  –  102°18’5”  BT. Wilayah  ini  meliputi  sebagian  besar Desa  Selat  Baru  dan  Desa  Bantan  di Kecamatan  Bantan,  serta  sebagian
Desa  Senggoro  dan  Desa  Air  Putih  di Kecamatan Bengkalis (Gambar 2-1).
KHG  Sungai  Jangkang  berada pada  lahan  masyarakat  dan  kawasan hutan  dengan  kedalaman  gambut bervariasi  dari  gambut  dangkal  hingga gambut  sangat  dalam  (Gambar  2-2). Menurut Ritung et al. (2011) gambut di Pulau  Bengkalis  umumnya  merupakan gambut  sangat  dalam  (lebih  dari  4  m) dengan  luas  sekitar  285  ribu  ha. Menurut  data  Hak  Guna  Usaha  (HGU) (Gambar  2-2)  lokasi  penelitian  tidak berada  pada  lokasi  HGU  atau  berada pada lahan yang dikelola oleh masyarakat, sehingga pengawasan lokasi  dan  kawasan  gambut  berfungsi lindung  dilakukan  oleh  pemerintah daerah.
Gambar 2-2 memperlihatkan bahwa selama tahun 2016 hingga 2017 terdapat  titik  hotspot  di  beberapa lokasi.  Umumnya  hotspot  yang  terjadi berada  di  kawasan  gambut  berfungsi lindung  (kedalaman  gambut  lebih  dari 900  cm).  Menurut  Khoiriyah  dan Sitanggang (2014) dan Ramadhan et al.
(2017),  hotspot-hotspot  yang  terjadi terus  menerus  di  lokasi  yang  sama selama beberapa hari (2–5 hari) menjadi indikator  kuat  terjadinya  kebakaran hutan dan lahan.
Gambar 2-1: Lokasi Penelitian KHG Sungai Jangkang – Sungai Liong
Gambar  2-2:  Sebaran  Kedalaman  Gambut,  HGU,  dan  Titik  Hotspots  Tahun  2016  –  2017  di  Pulau Bengkalis, Riau

## 2.2 Data Penelitian
Data  yang  dipergunakan  berupa  data Landsat  8  OLI  dengan  waktu  akuisisi bulan  Maret,  dan  April  2016.  Data landsat  8  OLI  ini  digunakan  dalam penentuan  indeks  kekeringan.  Data sifat  fisik  gambut  berupa  kadar  serat pada kedalaman 50 – 100 cm dan bobot isi  pada  kedalaman  0  –  50  cm  pada bulan Mei 2016 dari hasil penelitian Edi (2017). Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) Pulau  Bengkalis  skala  1:50.000  dari Badan Informasi Geospasial (BIG). Data near  real  time Visible  Infrared  Imaging Radiometer  Suite (VIIRS)  berupa  data hotspot  bulan  Maret  –  Juni  2016  dari FIRMS https://earthdata.nasa.gov/earth- observation-data/near-real-time/firms

## 2.3 Metode
Penelitian  ini  dilakukan  dalam beberapa  tahapan  pengolahan  data, diantaranya:  1)  pembuatan  sebaran data lapangan, 2) identifikasi kekeringan,  dan  3)  penentuan  titik kritis.  Estimasi  TMA  yang  akan  dicari pada  penelitian  ini  adalah  Estimasi TMA  untuk  bulan  Mei  2016  pada pengukuran  TMA  di  lahan  gambut (bukan  di  jaringan  drainase).  Pada perhitungan  estimasi  TMA  indeks kekeringan  menggunakan  data  citra bulan  Maret,  dan  April  2016.  Bulan- bulan  ini  masih  berada  dekat  dengan
bulan  Mei  dan  masih  memiliki  kondisi musim yang sama.

## 2.3.1 Sebaran Data Lapangan
Data lapangan yaitu bobot isi dan kadar serat yang diperoleh berupa data numeric . Data ini menyebar secara tidak merata diseluruh KHG. Oleh karena itu untuk  memperoleh  informasi  pada lokasi-lokasi  yang  tidak  memiliki  data, dilakukan  dengan  teknik  interpolasi spline .

## 2.3.2 Indentifikasi Kekeringan
2.3.2.1 Normalized Difference Water Index (NDWI)
NDWI menurut Gao (1996)
merupakan  kombinasi  dari  saluran Near-Infrared (NIR)  dan Short  Wave Infrared (SWIR).  Perubahan  kadar  air vegetasi  dan  struktur  mesofil  spons  di kanopi vegetasi dipengaruhi oleh reflektansi  SWIR,  sedangkan  struktur internal  daun  dan  daun  kering  tetapi tanpa  kandungan  air  ditunjukkan  oleh reflektansi  NIR.  Menurut  Ceccato et  al.
(2001),  kombinasi  dari  NIR  dan  SWIR dapat  menghilangkan  variasi  yang disebabkan oleh struktur internal daun dan  kandungan  bahan  kering  daun, meningkatkan  akurasi  dalam  menduga kadar  air  vegetasi.  Perhitungan  NDWI diperlihatkan dalam persamaan (2-1).
(2-1)
dimana  R Nir adalah  reflektan  dari  band NIR,  sedangkan  R SWIR6 adalah  reflektan dari band SWIR 6 pada Landsat 8.
Indeks  NDWI  dipengaruhi  oleh kadar  air  daun,  jenis  vegetasi,  dan penutup  lahan  (Gao,  1996).  Kadar  air vegetasi  yang  tinggi  dan  pada  fraksi tutupan  vegetasi  yang  tinggi  akan memiliki  nilai  NDWI  tinggi.  Nilai-nilai NDWI rendah berarti kadar air vegetasi rendah  dan  fraksi  penutup  vegetasinya juga rendah (Tabel 2-1).
Tabel  2-1: KATEGORI  KEKERINGAN  NDWI (GULÁCSI DAN KOVÁCS, 2015) Kategori NDWI Deskripsi 0.7<= NDWI kadar  air  sangatt tinggi 0.6<= NDWI <0.7 kadar air tinggi 0.6<= NDWI <0.5 kadar air sedang 0.4<= NDWI <0.5 kadar air rendah 0.3<= NDWI <0.4 kekeringan rendah 0.2<= NDWI <0.3 Kekeringan sedang 0.0<= NDWI <0.2 Kekeringan kuat NDWI  <0.0 Kekeringan  sangatt kuat 2.3.2.2 Visible and Shortwave Infrared  Drought  Index (VSDI)
Pada  penelitian  ini  dilakukan estimasi kelembaban dengan menggunakan  metode  VSDI.  VSDI merupakan  indeks  kekeringan  untuk pemantauan  kekeringan  permukaan baik  tanah  dan  vegetasi  (tanaman). Indeks  ini  merupakan  kombinasi  dari band blue , red ,  dan  band SWIR , persamaannya  ditulis  seperti  dalam persamaan (2-2).
VSDI = 1 – [(R SWIR6 –R Blue ) + (R Red –R Blue )]
(2-2)
dimana  R SWIR6 adalah  reflektan  dari band  SWIR  6  pada  Landsat  8,  R Blue merupakan  reflektan  dari  band  blue, sedangkan  R Red adalah  reflektan  band red.
Respon  spektral SWIR dan  band red terhadap stres air dari tanaman dan tanah,  ditemukan  sensitif  terhadap variasi  kelembaban,  sehingga  band SWIR dan red dapat  digunakan  pada
pengukuran  kelembaban.  Sedangkan Band blue kurang  sensitif  terhadap perubahan  air  dan  dapat  berfungsi sebagai  patokan  kelembaban  (Zhang et al., 2013a).
Dengan  cara  ini,  VSDI  dibangun berdasarkan  pada  perbedaan  antara band  sensitif  kelembaban  (R SWIR dan R Red )  dan  band  referensi  (R Blue ). Kombinasi  (R SWIR –  R Blue )  dan  (R Red – R Blue )  akan  memaksimalkan  variasi kelembaban  dan  memberikan  potensi untuk  memperkirakan  permukaan  air independen  dari  jenis  tutupan  lahan lainnya.  Akhirnya,VSDI  dikurangi  dari 1  untuk  membuat  VSDI  berkorelasi positif terhadap variasi lembab. Rentang  VSDI  didefinisikan  pada  Tabel 2-2 dengan penjelasan singkat.

## 2.3.3 Penentuan Titik Kritis
Penentuan  titik  kritis  terjadinya kebakaran  lahan  gambut  sebagai peringatan  dini  kebakaran  dilakukan dengan  cara  menghitung  selisih  dari nilai  TMA  terdangkal  dengan  kisaran kemungkinan kesalahan yang diperoleh (RMSE)  dari  model  seperti  yang ditunjukkan  pada  Persamaan  (2-3), yaitu:
TMA kritis = TMA min – RMSE (2-3)
dimana TMA kritis adalah titik kedalaman muka air tanah  kritis pada  saat terjadi hotspot.  TMA min adalah  kedalaman muka  air  tanah  terdangkal  saat  terjadi hotspot.  RMSE  adalah  kesalahan  yang didapat dari hasil perhitungan model.
Model  TMA  yang  digunakan adalah  model  estimasi  TMA  bulan  Mei 2016 yang diperoleh dengan menggunakan  data  lapangan  dan indeks  kekeringan.  Persamaan  model linier untuk masing-masing TMA adalah seperti ditunjukkan pada persamaan (2-4), (2-5) dan (2-6) berikut ini:
TMA fisik = 159.74 -600.99 L I + 0.84 L 2
(2-4)
dimana  TMA fisik adalah  estimasi  TMA dari  data  lapangan.  L 1 merupakan kondisi  bobot  isi  pada  kedalaman  0 hingga  50  cm.  L 2 adalah  kondisi  kadar serat  tanah  pada  kedalaman  50  –  100 cm.
TMA indeks = -439.5 – 1639.7 I 1 – 640.2 I 2 + 477 I 3
(2-5)
dimana  TMA indeks merupakan  estimasi TMA  dari  indeks  kekeringan  (Febrianti et  al., 2018).  I 1 adalah  kondisi  NDWI pada  bulan  Maret  2016.  I 2 adalah kondisi  NDWI  bulan  April  2016.  I 3 adalah VSDI bulan Maret 2016.
TMA gab = -157.42 - 584.64 G1 1 + 0.85 G 2 - 627.23 G 3 + 273.66 * G 4 (2-6)
dimana  TMA gab adalah  estimasi  TMA dari  data  lapangan  dan  indeks.  G 1 merupakan  kondisi  bobot  isi  pada kedalaman  0  hingga  50  cm.  G 2 adalah kondisi  kadar  serat  tanah  pada kedalaman  50  –  100  cm.  G 3 adalah kondisi  NDWI  pada  bulan  Maret  2016. G 4 adalah VSDI bulan Maret 2016.
Tabel 2-2: DEFINISI KISARAN TEORITIS DARI VSDI (ZHANG et al. , 2013b) Kategori VSDI Deskripsi 0 < VSDI ≤1 Semakin kecil nilai, kondisi semakin kering (permukaan lahan pertanian atau permukaan apapun yang hanya diklasifikasikan sebagai tanah, vegetasi dan kombinasi keduanya) 1 < VSDI ≤2 air atau air salju (termasuk badan air, salju, dan penutup es)

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Sebaran  Sifat  Fisik  Tanah  dan Indeks Kekeringan
Sifat fisik tanah di lokasi penelitian diketahui bahwa yang berperan  penting  dalam  menentukan kondisi  TMA  gambut  yaitu  bobot  isi pada  kedalaman  0  –  50  cm  dan  kadar
serat  di  kedalaman  50  –  100  cm (Gambar  3-1).  Pada  titik  terjadinya hotspot  diketahui  bobot  isi  pada kedalaman  0  –  50  cm  umunya  adalah 0.16 g/cm 3 , dengan tingkat
kematangan  sedang  (jenis  hemik). Berdasarkan kadar serat pada kedalaman  50  –  100  cm  umumnya sebesar  18  %,  yang  memiliki  tingkat kematangan sedang (jenis hemik).
Tingkat kematangan lahan
gambut pada saat terjadinya hotspot di lokasi  penelitian  pada  kedalaman  0  – 100 cm adalah jenis hemik. Kematangan gambut jenis hemik memiliki daya ikat air yang tidak terlalu besar,  maka  air  di  lahan  dapat  dengan cepat  hilang  dari  lahan  sehingga  lahan menjadi  cepet  kering.  Kematangan hemik  juga  sangat  mudah  terbakar pada  kondisi  kering  karena  serat tanaman  sudah  lebih  halus  maka  bila tersulut  api  akan  cepat  menjalar  baik ke samping maupun ke dalam permukaan gambut, maka lahan gambut  di  daerah  fungsi  lindung dengan  tipe  hemik  cukup  rentan terhadap  kejadian  kebakaran  lahan gambut.
Pengolahan  indeks  kekeringan dihitung menggunakan VSDI dan NDWI dapat dilihat pada Gambar 3-2. Kondisi pada  bulan  Maret  terlihat  NDWI berwarna  biru  (basah)  terdapat  di sepanjang  sungai,  sedangkan  lokasi sekitarnya  telah  mulai  mengering dengan warna merah. Pada bulan April 2016  terlihat  kondisi  semakin  kuning. Pada  Gambar  3-2  juga  dapat  dilihat kondisi  VSDI  pada  bulan  Maret  2016 yang berwarna orange.
Hasil  ekstraksi  nilai  NDWI  setiap bulan  pada  titik  pengamatan  berkisar antara  0.04  –  0.31  (Maret),  dan  0.15  – 0.29  (April).  Sedangkan  ekstrak  nilai VSDI  pada  titik  pengamatan  berkisar antara  0.42  –  1.4  (Maret)  (Febrianti at al., 2018).
Gambar 3-1: Sebaran Bobot Isi dan Kadar Serat Tanah Gambut di KHG S. Jangkang – S. Liong
Gambar 3-2: Sebaran NDWI dan VSDI di KHG S. Jangkang – S. Liong (a) NDWI Maret 2016, (b) NDWI April 2016, (c) VSDI Maret 2016)  (Febrianti et al. , 2018)

## 3.2 Titik Kritis TMA Gambut
Hasil estimasi TMA yang diperoleh diekstrak  menggunakan  data  hotspot untuk  memperoleh  kisaran  titik  kritis terjadinya kebakaran. Pada Gambar 3-3 terlihat nilai titik kritis TMA dari ketiga model. Model TMA dari indeks kekeringan  terlihat  lebih  over  estimate
dimana  umumnya  TMA  berada  di sekitar 78 cm, TMA gabungan dari sifat fisik  tanah  dan  indeks  kekeringan cenderung  tidak  sefluktuatif  TMA  dari indeks  kekeringan  dengan  nilai  sekitar 92  cm,  sedangkan  nilai  TMA  dari  sifat fisik  tanah  terlihat  lebih  konstan  pada kedalaman 100 cm.
Gambar 3-3: Kondisi TMA setiap model pada saat hotspot

## Tabel 3-1: ESTIMASI TITIK KRITIS SETIAP REKOMENDASI MODEL ESTIMASI TMA
Keterangan Estimasi TMA Data Lapangan Indeks Kekeringan Gabungan Kisaran TMA Terjadi Kebakaran (cm) 90.46±16.18 64.35±36.9 82.78 ± 16 Titik Kritis (cm) 74 27 66 Sumber: Hasil pengolahan data Putra dan Hayasaka (2011)
menyatakan
bahwa titik
kritis terjadinya kerusakan dan kebakaran di lahan  gambut  budidaya  adalah  40  cm, sedangkan  menurut  Taufik et  al. (2010 dan  2011),  titik  kritis  TMA  terjadi kebakaran  di  gambut  HTI  adalah  pada kedalaman 65.9 cm. Pernyataan ini bila dibandingkan  dengan  hasil  yang  telah diperoleh  dari  penelitian  ini  (Tabel  3-1) dimana  kebakaran  terjadi  di  gambut fungsi  lindung  adalah  berkisar  antara 27 cm (estimasi TMA indeks kekeringan)  hingga  74  cm  (estimasi TMA  data  lapangan).  Rendahnya  nilai titik  kritis  (27  cm)  yang  diperoleh karena  model  estimasi  TMA  indeks kekeringan ini masih rendah akurasinya, sehingga pada TMA dangkal  sudah  menjadi  batasan  titik kritis  terjadinya  kebakaran.  Sebagai upaya  untuk  mencegah  terjadinya kerusakan,  kekeringan,  dan  kebakaran lahan  gambut  hendaknya  kondisi  TMA tetap  dijaga  pada  kedalaman  kurang dari titik kritis.
4

## KESIMPULAN
Hasil penelitian
ini memperlihatkan  bahwa  estimasi  TMA dari  kombinasi  data  lapangan  dan indeks  kekeringan  (NDWI  dan  VSDI) memberikan  akurasi  yang  cukup  baik. Dengan  demikian  TMA  dapat  menjadi indikator peringatan dini bahaya kebakaran  lahan  gambut.  Dengan estimasi  TMA  ini  dapat  memberikan hasil  yang  lebih  cepat  dengan  akurasi cukup  baik.  Namun  model  estimasi TMA  ini  belum  tentu  dapat  diterapkan secara  langsung  pada  lokasi  penelitian lainnya.  Titik  kritis  kedalaman  muka air  tanah  gambut  berkisar  antara  27 hingga  74  cm.  Kedalaman  muka  air tanah  lahan  gambut  hendaknya  tetap dipertahankan  kurang  dari  titik  kritis, jika  tidak,  maka  potensi  kebakaran lahan gambut akan meningkat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tulisan ini merupakan bagian dari Tesis  penulis  yang  pendidikannya
dibiayai oleh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN).

## DAFTAR RUJUKAN
Ceccato,  P.,  S.  Flasse,  S.  Tarantola,  S. Jacquemond, &  J.M. Gregoire.
(2001). Detecting  Vegetation  Water Content  Using  Reflectance  in  the Optical  Domain .  Remote  Sensing  of Environment, 77: 22–33.
Chen,  D.,  J.  Huang,  &  T.J.  Jackson.
(2005). Vegetation  Water  Content Estimation  for  Corn  and  Soybeans Using  Spectral  Indices  Derived  from MODIS Near- and Short-Wave Infrared
Bands . Remote Sensing
of
Environment, 98 (2–3): 225–236.
Edi,  H.  (2017). Identifikasi  Potensi Bahaya  Subsidence  di  Kesatuan Hidrologi Gambut Sungai Jangkang – Sungai  Liong  Pulau  Bengkalis.
( Thesis ),  IPB  (Bogor  Agricultural University), Bogor.
Febrianti,  N.,  K.  Murtilaksono,  &  B. Barus  (2018). Model  Estimasi  Tinggu Muka  Air  Tanah  Lahan  Gambut Menggunakan  Indeks  Kekeringan . Inderaja, 15 (1): 25-36.
Gao,  B-C.  (1996). NDWI—A  Normalized Difference  Water  Index  for  Remote Sensing  of  Vegetation  Liquid  Water From  Space. Remote  Sensing  of Environment, 58: 257-266.
Gu,  Y.,  E.  Hunt,  B.  Wardlow,  J.B. Basara,  J.F.  Brown,  &  J.P.  Verdin. (2008). Evaluation  of  MODIS  NDVI and  NDWI  for  Vegetation  Drought Monitoring  Using  Oklahoma  Mesonet Soil  Moisture  Data. Geophysical Research Letters, 35 (5): L22401.
Gulácsi, A. & F. In Hungary . Environmental Kovács. (2015). Drought  Monitoring  With  Spectral Indices Calculated From Modis Satellite  Images Geography,  8  (3–4),
11–20.
Guttler  F.,  D.  Ienco,  M.  Teisseire,  J. Nin, & P. Poncelet. (2014). Towards the  Use  of  Sequential  Patterns  for Detection  and  Characterization  of Natural  and  Agricultural  Areas .  In: Laurent  A.,  Strauss  O.,  Bouchon- Meunier  B.,  Yager  R.R.  (eds)
Information Processing and
Management  of  Uncertainty  in Knowledge-Based  Systems.  IPMU 2014. Communications in
Computer  and  Information  Science, Springer (442), Cham.
Hazaymeh, K. & Q.K. Hassan. (2016). A
Remote  Sensing-Based  Agricultural Drought Indicator and Its Implementation Over Semi-Arid Region,  Jordan. AIMS  Environmental Science, 3(4): 604-630.
Https://earthdata.nasa.gov/earth- observation-data/near-real- time/firms. Akses (2017)
Jackson, T.J., D. Chen, M. Cosh, F. Li, M.  Anderson,  C.  Walthall,  P. Doriaswamy,  &  E.R.  Hunt.  (2004). Vegetation  Water  Content  Mapping Using Landsat Data Derived
Normalized Difference Water Index for Corn  and  Soybeans .  Remote  Sensing of Environment, 92 (4): 475−482.
Khoiriyah,  Y.M.,  &  I.S.  Sitanggang.
(2014). A Spatial Decision Tree Based On  Topological  Relationships  for
Classifying  Hotspot  Occurences  in Bengkalis Riau Indonesia . International Conference on
Advanced  Computer  Science  and Information Systems (ICACSIS), 268- 272.
Maki,  M.,  M.  Ishiahra,  &  M.  Tamura. (2004). Estimation  of  Leaf  Water Status  to  Monitor  the  Risk  of  Forest Fires  by  Using  Remotely  Sensed Imagery.
Remote Sensing of Environment, 90 (4): 441−450.
Meingast  K.M.,  M.J.  Falkowski,  E.S. Kane,  L.R.  Potvin,  B.W.  Benscoter, A.M.S. Smith, L.L. Bourgeau-Chavez, &  M.E.  Miller.  (2014). Spectral Detection  Of  Near-Surface  Moisture Content  And  Water-Table  Position  In
Northern
Peatland Ecosystems. Remote  Sensing  of  Environment, 152: 536 –546.
Putra, E.I., & H. Hayasaka. (2011). The Effect  of  Precipitation  Pattern  of  Dry Season  on  Peat  Fire  Occurrence  in Mega  Rice  Project  Area,  Central Kalimantan, Indonesia. Tropics 19(4): 145-156.
Ramadhan,  M.M.,  I.S.  Sitanggang,  & L.P.  Anzani.  (2017). Classification Model  for  Hotspot  Sequences  as Indicator  for  Peatland  Fires  Using Data  Mining  Approach. Science  and Technology, 3 (2): 588-597.
Sadeghi,  M.,  E.  Babaeian,  M,  Tuller,  &
S.B.  Jones.  (2017). The  Optical Trapezoid Model: A Novel Approach to Remote  Sensing  of  Soil  Moisture Applied  to  Sentinel-2  and  Landsat-8 Observations. Remote  Sensing  of Environment, 198: 52–68.
Sekretariat  Negara.  2014. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 71 Tahun 2014 Tentang Perlindungan dan  Pengelolaan  Ekosistem  Gambut . Jakarta (ID).
Syaufina L., B.H. Saharjo, & T. Tiryana. (2004). The Estimation of Greenhouse Gases Emission of Peat Fire. Working
Paper, No . 04 . Environmental
Research  Center,  Bogor  Agricultural University. Bogor.
Takeuchi W., T. Hirano, N. Anggraini, & O. Roswintiarti. (2010). Estimation of
Ground  Water  Table  at  Forested Peatland in Kalimantan Using Drought  Index  Towards  Wildfire Control. Prosiding ACRS, 1-5
November 2010.  Hanoi (VN).
Taufik M., B.I. Setiawan, L.B. Prasetyo, N.H. Pandjaitan, & Soewarso. (2010). Peluang  untuk  Mengurangi  Bahaya Kabakaran  di  HTI  Lahan  Basah: Model  Pendekatan  Pengelolaan  Air. Hidrosfir Indonesia , 5(2): 55 – 62.
Taufik M., B.I. Setiawan, L.B. Prasetyo, N.H. Pandjaitan, & Soewarso. (2011). Development  of  Fire  Danger  Index  at
SBA Wood Industries, South Sumatera . Penelitian Hutan
Tanaman, 8 (4): 215 – 223.
Taufik  M.,  &  B.I.  Setiawan.  (2012).
Interpretation  of  Soil  Water  Content Into  Dryness  Index;  Implication  for Forest  Fire  Management .  Manajemen Hutan Tropika, 18 (1): 31-38.
Taufik  M.  (2010). Analisis  Perilaku Indeks Kekeringan di Wilayah Rentan Kebakaran, Sumatera Selatan .
Agromet, 24 (2): 9-17.
Thenkabail, P.S. (2015). Remote Sensing of  Water  Resources,  Disasters,  and Urban  Studies .  Remote  Sensing Handbook , (3). CRC Press. New York.
Xiao,  X.,  S.  Boles,  J.  Liu,  ,  D.  Zhuang, S.  Frolking,  C.  Li,  W.  Salas,  &  B. Moore  III.  (2005). Mapping  Paddy Rice  Agriculture  in  Southern  China Using  Multi-Temporal  MODIS  Images. Remote  Sensing  of  Environment,  95 (4): 480–492.
Zarco-Tejada,  PJ.,  C.A.  Rueda,  &  S.L.
Ustin. (2003). Water Content Estimation  in  Vegetation  with  MODIS Reflectance Data and Model Inversion Methods. Remote Sensing of Environment, 85 (1): 109–124.
Zargar,  A,  R.  Sadiq,  B.  Naser,  &  F.I. Khan.  (2011). A  Review  of  Drought Indices .  Environmental  Reviews,  19: 333–349.
Zhang,  N.,  Y.  Hong,  Q.  Qin,  &  L.  Liu. (2013a). VSDI: A Visible and Shortwave  Infrared  Drought  Index for Monitoring Soil and Vegetation
Moisture  Based  on  Optical  Remote Sensing .  Remote  Sensing,  34  (13): 4585-4609.
Zhang,  N.,  Y.  Hong,  Q.  Qin,  &  L.  Zhu. (2013b). Evaluation of the Visible and Shortwave  Infrared  Drought  Index  in China .  Disaster  Risk  Sci.,  4  (2):  68– 76.