## ANALISIS TINGKAT AKURASI TITIK HOTSPOT DARI S-NPP VIIRS DAN TERRA/AQUA MODIS TERHADAP KEJADIAN KEBAKARAN

## (ACCURACY LEVEL ANALYSIS OF HOTSPOT FROM S-NPP VIIRS AND TERRA/AQUA MODIS COMPARE TO FIRE EVENT)
Andy Indradjad 1,a , Judin Purwanto 2,b , Wismu Sunarmodo 1,b
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh - LAPAN
2 Kementrian Lingkungan Hidup dan kehutanan a Kontributor utama, b Kontributor anggota e-mail: andy.indradjad@lapan.go.id
Diterima 16 November 2018; Direvisi 26 Desember 2018; Disetujui 14 Mei 2019

## ABSTRACT
Accuracy analysis of the forest fire detection  by using remote sensing data hotspots from S- NPP  and  TERRA/AQUA  has  been  carried  out.  The  sensors  used  were  MODIS  sensors  for TERRA/AQUA satellites and VIIRS sensors for S-NPP satellites. The detection of hotspots from remote sensing satellite data can be used as an early warning of forest fires. Hotspot can be derived from 2 sensors,  namely  MODIS  and  VIIRS  sensors  using  algorithms  that  have  been  developed  by  science team  from  satellite  developer.  This  hotspot  information  need  to  be  accurately  analysis  by  ground thruth of the fire events. This aims to analize the accuracy of hotspot information detection for forest fires. By comparing fire event data in 2018 and hotspot information data on hotspot databases owned by LAPAN. The results show that MODIS sensors are 39% and for VIIRS sensors are 20%. That result using  2  km  of  buffer  radius  which  is  the  most  significant  result  comparing  others.  It  is  clearly indicates that improvements are needed to improve the accuracy of hotspot derived from VIIRS data.
Keywords: hotspot, remote sensing data, MODIS, VIIRS

## ABSTRAK
Telah dilakukan sebuah analisis akurasi deteksi kebakaran hutan dengan data hotspot dari satelit  penginderaan  jauh  S-NPP  dan  TERRA/AQUA.  Sensor  yang  digunakan  yaitu  Sensor  MODIS untuk  satelit  TERRA/AQUA  dan  sensor  VIIRS  untuk  satelit  S-NPP.  Pendeteksian  kebakaran  hutan dengan  titik  panas  dari  data  satelit  penginderaan  jauh  dapat  digunakan  sebagai  peringatan  dini kebakaran hutan. Titik panas dapat diturunkan dari 2 sensor yang ada disatelit yaitu sensor MODIS dan  VIIRS  dengan  menggunakan  algoritma  yang  telah  dikembangkan.  Nilai  hotspot  ini  perlu dilakukan  analisis  akurasi  dengan  membandingkan  dengan  data  lapangan  mengenai  kejadian kebakaran.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  tingkat  akurasi  hotspot  dalam mendeteksi  kebakaran  hutan.  Dengan  membandingkan  data  kejadian  kebakaran  pada  tahun  2017 dan 2018 dan data informasi titik panas pada database titik panas yang dimiliki LAPAN. Hasil akurasi menunjukan untuk sensor MODIS sebesar 45% dan untuk sensor VIIRS sebesar 23%, dengan hasil ini  jelas  menunjukkan  bahwa  perlu  dilakukan  perbaikan  untuk  meningkatkan  akurasi  pada informasi titik panas terutama yang diturunkan dari data VIIRS.
Kata kunci: titik panas, data satelit penginderaan jauh, MODIS, VIIRS

## 1  PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan/lahan  adalah bencana  yang  terjadi  setiap  tahun  di Indonesia.  Kejadian  kebakaran  hutan memiliki  dampak  yang  besar  dari berbagai  aspek  bahkan  di  tahun  2015 kerugian diperkirakan sampai 16 Milyar USD  yang  merupakan  dua  kali    lipat kerugian akibat tsunami Aceh.
(Septianingrum,
2018). Disamping karena pembakaran untuk pembersihan lahan ( land
clearing ), kejadian kebakaran  hutan/lahan  juga  sangat dipengaruhi oleh kondisi iklim. Kejadian El  Nino/Southern  Oscillation  (ENSO) yang  mempengaruhi  Indonesia  dengan iklim  yang  kering  dan  panas,  akan memperparah intensitas kebakaran serta sebaran kabut asapnya.
Meskipun kebakaran hutan efeknya  sangat  terasa,  namun  untuk mendeteksi  sumber  atau  wilayah  hutan yang terbakar tidaklah mudah. Luasnya hutan  di  Indonesia  menjadi  salah  satu kendala.  Salah  satu  metode  yang  telah lama  digunakan  untuk  mendeteksi sumber kebakaran hutan adalah dengan memanfaatkan  data  citra  satelit.  Data tersebut  dapat  berupa  titik  panas maupun  titik  sumber  asap.  Dengan memanfaatkan data satelit, dapat diketahui  secara  dini  adanya  potensi kebakaran  hutan  pada  suatu  wilayah, sehingga  pemantauan  menjadi  lebih efisien.  Keuntungan  lainnya  adalah pemantauan  yang  lebih  sering.  Hal  ini dikarenakan  adanya  beberapa  data satelit  yang  digunakan,  untuk  suatu wilayah di Indonesia paling sedikit 2 kali dalam  satu  hari  akan  terpantau  dari
satelit. Data satelit yang biasa digunakan  untuk  mendeteksi  hotspot dan  juga  telah  diakuisisi  oleh  stasiun bumi milik LAPAN adalah TERRA, AQUA dengan sensor MODIS ( Moderate Resolution  Imaging  Spectroradiometer ) (Giglio, Descloitres, Justice, & Kaufman, 2003);  (Giglio,  Schroeder,  &  Justice, 2016)  dan  S-NPP  dengan  sensor  VIIRS ( Visible Infrared Imager Radiometer Suite ) (Schroeder,  Oliva,  Giglio,  &  Csiszar, 2014); (Csiszar et al ., 2013).
Koordinat  hotspot  diturunkan dari data MODIS menggunakan algoritma  global  yang  dikembangkan NASA  dan  implementasi  softwarenya menggunakan software yang dikembangkan oleh wisconsin university (Huang et  al .,  2016).  Data  MODIS  ini dalam  satu  hari  dapat  diperoleh  dari  2 satelit yaitu AQUA dan TERRA sehingga kita  dapat  memperoleh  sekitar  4  data hotspot  dari  MODIS.  Algofitma  untuk deteksi  api  awalnya  menggunakan algoritma titik panas dari MODIS (Giglio et  al. ,  2003)    dan  dilakukan  perbaikan dalam  collection  6  (Giglio et  al. ,  2016). Metode deteksi titik api dari data MODIS baik TERRA maupun AQUA menghasilkan  nilai  yang  lebih  banyak dari  data  yang  diturunkan  dari  satelit NOAA (Syaufina,  Siwi,  &  Nurhayati, 2014).  Perbaikan  untuk  deteksi  hotspot juga  dapat  dilakukan  dengan small Satellite seperti HJ yang dapat digunakan  untuk  memperbaiki  hasil dari  MODIS  ataupun  dengan  NOAA (Wang, Miao, & Peng, 2012). Sedangkan sebagai  validasi  untuk  data  resolusi rendah dapat juga dengan
menggunakan  data  Landsat  8  dengan OLI data (Schroeder et al. , 2016). Data  VIIRS  ( Visible  Infrared Imager  Radiometer  Suite )  merupakan sensor yang ada pada satelit S-NPP yang telah  mampu  diakuisisi  stasiun  bumi LAPAN  sejak  2012  dan  datanya  telaha dapat  diolah  untuk  menghasilkan informasi Hotspot sejak 2013 (Gustiandi &  Indradjad,  2013).  Data  VIIRS  juga dapat  digunakan  untuk  memetakan daerah terdampak dengan menggunakan resolusi yang 375m (Oliva &  Schroeder,  2015).  Selain  itu  data VIIRS  direncanakan  untuk  operasional ke depan dengan menggunakan beberapa  satelit  JPSS  ( Joint  Polar Satellite System ) dengan adanya konstelasi  ini  diharapkan  mampu menambah  data  yang  tersedia  untuk pemantauan bumi khususnya informasi Hotspot. Data VIIRS yang terdapat pada satelit  S-NPP  dan  JPSS  memiliki kesamaan walaupun karakter radiometriknya bisa saja sedikit berbeda (Oudrari et al ., 2016).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan analisis tingkat akurasi titik
hotspot  dalam  mendeteksi  kejadian kebakaran hutan.

## 2  METODOLOGI
Data  satelit  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah data hotspot yang  diperoleh  dari    sensor  MODIS (TERRA  dan  AQUA)  tahun  2018.  Data tersebut  telah  diolah  menjadi  informasi hotspot  berdasarkan  algoritma  global. Pengolahan  data  dilakukan  dengan menggunakan software opensource. Data  diperoleh  dari  stasiun  bumi  di Rumpin  Bogor  dan  Pare-pare.  Data  lain yang  digunakan  adalah  data  sensor VIIRS dari stasiun bumi di Parepare.
Data  pendukung  untuk  menguji akurasi  dan  validasi  yang  digunakan adalah  data  kejadian  kebakaran  hutan bulan  Januari  dan  April  2018  dari Kementrian  Lingkungan  hidup  dan Kehutanan.
Penelitian
ini akan
membandingkan informasi hotspot yang ada  pada  Database  Hotspot  LAPAN berdasarkan  sensor  dengan  kejadian kebakaran  yang  terjadi  pada  Januari sampai dengan April 2018.
Gambar 2-1: Metode untuk cek titik kejadian kebakaran
Database Hotspot Data Lapangan Dibandingkan
▪ Berada dalam radius 1, 2, 3, 4, 5 km data lapangan ▪ Dalam waktu 3 hari sebelum tanggal kejadian Data lapangan yang terdapat informasi  Ada/Tidak Informasi Hotspot
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah
− Pada  setiap  titik  kebakaran  dibuat buffer sebesar  1  km,  2  km,  3  km,  4 km  dan  5  km.  Menurut  penelitian sebelumnya
metode buffering sebaiknya  2  km  (Vetrita,  &  Haryani, 2012),  tetapi  belum  ada  data  yang mendukung untuk pengambilan
buffer sebesar itu.
− Titik – titik  ini  ditumpang  susun dengan  database  koordinat  hotspot yang ada dalam database LAPAN.
− Jika  dalam buffer tersebut  dengan titik pusat lokasi kejadian kebakaran terdapat hotspot maka dikelompokan dalam  kategori  ada,  sebaliknya  jika tidak ada hotspot dalam buffer maka dikategorikan  tidak  ada.  (Seperti pada Tabel 3-1).
Metode  ini  digambarkan  seperti  pada Gambar 2-1.
Sedangkan
untuk menghitung  berapa  persen  kategori  ada dibandingkan  dengan  seluruh  data menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑃 = ∑ 𝐴 ∑ 𝑁 × 100% (1)
dimana:
𝑃 = Persentasi kategori ada 𝐴 = total data kategori ada
𝑁 = total seluruh sampel

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Contoh  hasil  yang  didapatkan dari  hasil  perbandingan  data  lapangan kejadian  kebakaran  hutan  dengan database  hotspot  LAPAN  dapat  dilihat pada  Tabel  3-1.  Pada  data  yang ditampilkan  hanya  lima  data  yang pertama  dan  lima  data  yang  terakhir karena hanya untuk memberikan gambaran analisa data yang dihasilkan. T K merupakan tingkat kepercayaan.
Dari  hasil  perhitungan  data lapangan  kejadian  kebakaran  dengan database  hotspot  MODIS  yang  dimiliki LAPAN  didapatkan  hasil  seperti  pada Tabel 3-2.
Hasil  ini  jika  dihitung  selisih jumlah  hotspot  yang  terdeteksi  pada masing-masing buffer untuk data
MODIS menunjukkan hasil seperti pada Tabel 3-3.

## Tabel 3-1:  CONTOH HASIL REKAP DATA PERBANDINGAN
No. Tanggal Latitude Longitude T K Hasil 1 1/26/2018  99.23708 1.49286 53 tidak ada 2 1/16/2018  99.14117 1.30293 48 tidak ada 3 1/27/2018  109.3128 -0.10681 88 ada 4 1/30/2018  109.3811 -0.15278 71 tidak ada 5 1/31/2018  110.1416 -1.95628 71 tidak ada … … … … … … 278  3/10/2018  121.0979 -2.6193 54 tidak ada 279  3/14/2018  122.0279 -4.56204 44 tidak ada 280  3/26/2018  122.0278 -4.56168 97 tidak ada 281  4/1/2018 109.11 1.5 81 ada 282  4/1/2018 109.11 1.5 81 ada Tabel 3-2: HASIL MODIS No.  Buffer  Terdeteksi  Persentasi 1 1 km 89 31,5 % 2 2 km 111 39,3 % 3 3 km 115 40,7 % 4 4 km 128 45,4 % 5 5 km 132 46,8 % Tabel 3-3: SELISIH ANTAR BUFFER MODIS No.  Buffer  Terdeteksi  Selisih 1 1 km 89 - 2 2 km 111 22 3 3 km 115 4 4 4 km 128 13 5 5 km 132 4
Dari  Tabel  3-2  dapat  disimpulkan bahwa  dengan  buffer  2  km  merupakan pilihan  buffer  yang  paling  signifikan perbedaannya, yang kedua  yaitu buffer 4  km.  Hasil  ini  juga  menunjukkan bahwa  resolusi  untuk  data  hotspot sekitar  radius  2  km,  dan  juga  sesuai dengan penelitian sebelumnya (Vetrita & Haryani, 2012).
Jika  hasil  tersebut  dilihat  persentasi berdasarkan tingkat kepercayaan antara data yang ada di data lapangan dengan database  MODIS  yang  ada  di  LAPAN ditunjukkan pada Tabel 3-4.

## Tabel 3-4: HASIL BERDASARKAN TINGKAT KEPERCAYAAN BUFFER 2 KM
No. T K Deteksi  Persen 1 ≥ 80 % 36 32 % 2 30 % – 80 % 69 62 % 3 < 30 % 6 6 %
Berdasarkan  tingkat  kepercayaan hasil  deteksi  yang  terbaik  ada  pada rentang  30  -  80  %,  bukan  pada  nilai lebih  dari  80  %,  hal  ini  menunjukkan bahwa tingkat kepercayaan pada rentang  ini  juga  harus  diperhatikan dalam  menentukan  kejadian  kebakaran hutan.
Data  lapangan  kejadian  kebakaran ini  juga  dibandingkan  dengan  database hotspot VIIRS yang berasal dari data S- NPP.  Hasil  untuk  setiap  buffer  data  S- NPP ditunjukan oleh Tabel 3-5.

## Tabel 3-5: HASIL VIIRS

## No.  Buffer  Terdeteksi  Persentasi
1 1 km 46 16,4 % 2 2 km 57 20,3 % 3 3 km 61 21.7 % 4 4 km 65 23,1 % 5 5 km 66 23,5 %
Hasil  diatas  jika  dihitung  selisih antara  perbedaan  buffer  didapatkan bahwa  yang  terbaik  ada  di  buffer  2  km hal ini menunjukkan seperti buffer yang digunakan pada MODIS. Hasil ini dapat dilihat pada tabel 3-6.
Jika  dilihat  dari  tingkat  kepercayaan yang  ada  dengan  kesesuaian  kejadian kebakaran dapat dilihat pada tabel 3-7. Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  hal  yang
sama  pada  MODIS  persentase  kejadian pada tingkat 30 – 80 % masih tinggi.

## Tabel 3-6: SELISIH ANTAR BUFFER VIIRS
No.  Buffer  Terdeteksi  Selisih 1 1 km 46 - 2 2 km 57 11 3 3 km 61 4 4 4 km 65 4 5 5 km 66 1

## Tabel 3-7. HASIL BERDASARKAN TINGKAT KEPERCAYAAN BUFFER 2 KM
No. T K Deteksi  Persen 1 ≥ 80 % 16 28 % 2 30 % – 80 % 38 67 % 3 < 30 % 3 5 %
Hasil titik kejadian kebakaran antara Januari  sampai  April  2018  memiliki sebaran  yang  tidak  merata  seluruh Indonesia.  Sebaran  data  lapangan tersebut  dapat  dilihat  dalam      Gambar 3-1. Secara keseluruhan jumlah kejadian  kebakaran  yang  tercatat  yaitu sebanyak  282  titik  kejadian  selama bulan  Januari  sampai  April  2018.  Dari total  data  tersebut  terdapat  128  titik yang  dapat  dideteksi  dengan  sensor MODIS  dari  satelit  TERRA  dan  AQUA atau  sekitar  45%  sebaran  data  ini dengan  data  lapangan  digambarkan pada        Gambar  3-2,  dengan  titik berwarna merah merupakan data kejadian kebakaran yang dapat dideteksi  oleh  data  hotspot  sedangkan titik  berwarna  kuning  merupakan  data kejadian  kebakaran  yang  tidak  dapat dideteksi  oleh  data  hotspot  MODIS. Jumlah  kejadian  kebakaran  yang  dapat dideteksi  oleh  data  hotspot  dari  sensor VIIRS dari satelit S-NPP yaitu berjumlah 65  titik  atau  sekitar  23%  dengan sebaran  seperti  Gambar  3-3,  dengan penjelasan  yang  sama.  Sedangkan  jika data  hotspot  digabungkan  seluruhnya maka  didapat  165  titik  yang  dapat dideteksi,  atau  sekitar  49  %.  Hal  ini berarti  ada  total  51  %  titik  kejadian kebakaran  yang  tidak  dapat  dideteksi dengan  keseluruhan  data  titik  kejadian hotspot  dari  bulan  Januari  sampai dengan April 2018.
Gambar 3-1: Sebaran data kejadian kebakaran Januari – April 2018
Gambar 3-2: Sebaran data kejadian kebakaran Januari – April 2018 dan database hotspot MODIS

## Kejadian kebakaran
Hasil MODIS Ada data di DB HS Tidak ada data di DB HS
Hasil VIIRS Ada data di DB HS Tidak ada data di DB HS
Hasil  di  atas  menunjukkan kemampuan  deteksi  hotspot  dari  data satelit masih memiliki kelemahan dalam mendeteksi kejadian kebakaran maupun  dalam  hal  mendeteksi  area kebakaran.  Dengan  kemampuan  seperti ini  membutuhkan  perbaikan  dalam  hal algoritma  penentuan  informasi  hotspot baik  untuk  data  sensor  MODIS  terlebih lagi untuk sensor VIIRS.
Pada data MODIS
yang mendapatkan hasil akurasi sekitar 45%, bila  dibandingkan  dengan  beberapa penelitian  sebelumnya.  Pada  penelitian tahun  2012  didapatkan  akurasi  data MODIS  untuk  di  provinsi  Riau  sebesar 43% (Vetrita & Haryani, 2012).
Penelitian
yang lain yang
membandingkan  dengan  data  SPOT didapatkan  akurasi  sekitar  34 – 36% (Zubaidah,  Vetrita,  &  Khomarudin, 2014).  Sedangkan  untuk  data  VIIRS penelitian  sebelumnya  menggunakan algoritma  yang  berbeda  yaitu  algoritma VIIRS Night  Fire dengan  algoritma  ini mengkasilkan akurasi yang baik sebesar 65 – 84%  bergantung  pada  versi algoritmanya (Zubaidah, Vetrita, Priyatna, & D, Kusumaning Ayu, 2015). Hal  ini  tentu  sangat  berbeda  dengan hasil  yang  didapat  pada  penelitian  ini yang  sekitar  23%.  Tentu  saja  hal  ini perlu  menjadi  kajian  lebih  mendalam karena  sensor  satelit  ini  merupakan sensor  yang  baru  sehingga  perlu pengembangan  baik  dari  sisi  algoritma yang digunakan maupun implementasinya.

## 4  KESIMPULAN
Informasi  hotspot  dari  data satelit  penginderaan  jauh  memiliki akurasi  yang  cukup  baik  untuk mendeteksi  kejadian  kebakaan  hutan. Dari keseluruhan data kejadian kebakaran  hanya  dapat  mendeteksi sekitar 49 % kejadian kebakaran.
Buffer  lokasi  data  kejadian  dan hotspot  yang  terbaik  penggunaannya adalah  2  km  baik  untuk  MODIS maupun VIIRS.
Pada tingkat kepercayaan 30 – 80
%,  memiliki  frekuensi  kejadian  yang cukup  banyak  baik  untuk  MODIS maupun VIIRS.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini didanai oleh Program  Insentif  Riset  Sistem  Inovasi Nasional  Gelombang  1  Tahun  Anggaran 2018  Nomor  11/INS-1/PPK/E4/2018 dan Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh LAPAN. Dr. Ir. Indah
Prasasti,
M.Si atas saran dan masukannya pada penulisan ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Csiszar,  I.,  Schroeder,  W.,  Giglio,  L., Ellicott, E., Vadrevu, K. P., Justice, C. O.,  &  Wind,  B.  (2013).  Active  fires from  the  Suomi  NPP  Visible  Infrared Imaging  Radiometer  Suite:  Product status  and  first  evaluation  results. Journal  of  Geophysical  Research: Atmospheres RESEARCH , 1 – 14.
https://doi.org/10.1002/2013JD020 453.Received
Giglio, L., Descloitres, J., Justice, C. O., & Kaufman,  Y.  J.  (2003).  An  Enhanced Contextual  Fire  Detection  Algorithm for  MODIS. Remote  Sensing  of Environment , 87 , 273 – 282.
https://doi.org/10.1016/S0034-
4257(03)00184-6
Giglio, L., Schroeder, W., & Justice, C. O. (2016). The collection 6 MODIS active fi  re  detection  algorithm  and  fire products. Remote Sensing of Environment , 178 , 31 – 41.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.0
2.054
Gustiandi,  B.,  &  Indradjad,  A.  (2013). Visible  Infrared  Imager  Radiometer
Suite  (VIIRS)  Active  Fires  Application Related  Products (AFARP) Generation Using Community Satellite Processing Package (CSPP) Software. In Proceeding  of  ACRS (p.  SC02  893- 898).
Huang,  A.,  Gumley,  L.,  Strabala,  K.,
Mi ndock, S., Garcia, R., Martin, G., … Goldberg,  M.  (2016).  Community Satellite  Processing  Package  from Direct  Broadcast:  Providing  real-time Satellite  Data  to  every  corner  of  the world. In 2016  IEEE  International Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium  (IGARSS) (pp.  5532 – 5535). https://doi.org/10.1109/IGARSS.201 6.7730443
Oliva,  P.,  &  Schroeder,  W.  (2015). Assessment of VIIRS 375 m active fire detection  product  for  direct  burned
area mapping. Remote Sensing of Environment (Vol. 160). https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.0 1.010
Oudrari, H., Mcintire, J., Xiong, X., Butler, J.,  Ji,  Q.,  Schwarting,  T.,  Efremova, B.  (2016).  JPSS-1  VIIRS  Radiometric
Characterization and Calibration Based on Pre-Launch Testing, (December), 1 – 20. https://doi.org/10.3390/rs8010041 Schroeder,  W.,  Oliva,  P.,  Giglio,  L.,  & Csiszar,  I.  A.  (2014).  The  New  VIIRS 375  m  active  fire  detection  data product :  Algorithm  description  and initial assessment. Remote Sensing  of Environment , 143 , 85 – 96. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.1
2.008
Schroeder, W., Oliva, P., Giglio, L., Quayle,
B.,  Lorenz,  E.,  &  Morelli,  F.  (2016). Active  fire  detection  using  Landsat-8 /  OLI  data. Remote  Sensing  of
Environment , 185 , 210 – 220. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.0 8.032
Syaufina,  L.,  Siwi,  R.,  &  Nurhayati,  A.  D.
(2014). Perbandingan Sumber
Hotspot  sebagai  Indikator  Kebakaran Hutan  dan  Lahan  Gambut  dan Korelasinya  dengan  Curah  Hujan  di Desa  Sepahat,  Kabupaten  Bengkalis, Riau. Jurnal  Silvikultur  Tropika , 5 (2 Agustus 2014), 113 – 118.
Vetrita,  Y.,  &  Haryani,  N.  S.  (2012). VALIDASI  H  O  T  S  P  O  T  MODIS INDOFIRE DI PROVINSI RIAU. Jurnal Ilmiah  Geomatika , 18 (No.  1,  Agustus 2012), 17 – 28.
Wang,  S.  D.,  Miao,  L.  L.,  &  Peng,  G.  X. (2012).  Procedia  Environmental  An Improved  Algorithm  for  Forest  Fire Detection Using HJ Data. In The 18th Biennial  Conference  of  International Society  for  Ecological  Modelling (Vol. 13, pp. 140 – 150). https://doi.org/10.1016/j.proenv.20 12.01.014
Zubaidah,  A.,  Vetrita,  Y.,  &  Khomarudin,
M. R. (2014). KALIMANTAN BERDASARKAN DATA PENGINDERAAN JAUH SPOT-4
TAHUN  2012  (  MODIS  HOTSPOT VALIDATION  OVER  SUMATERA  AND KALIMANTAN  BASED  ON  REMOTE SENSING DATA. Jurnal Penginderaan Jauh , 11 (No. 1 Juni 2014), 1 – 15. Zubaidah,  A.,  Vetrita,  Y.,  Priyatna,  M.,  & D,  Kusumaning  Ayu  (2015).  DAN LAHAN DI INDONESIA (ANALYSIS OF
USE AND VALIDATION VIIRS NIGHTFIRE HOTSPOT FOR IDENTIFICATION  OF  FOREST  AND LAND  FIRE  IN  INDONESIA). Jurnal Penginderaan  Jauh , 12 (N0.1,  Juni 2015), 59 – 76.