## ANALISIS KARAKTERISTIK TEMPERATUR AREA TERBAKAR (BURNED AREA) MENGGUNAKAN DATA LANDSAT-8 TIRS DI KALIMANTAN
(ANALYZING THE TEMPERATURE CHARACTERISTICS OF BURNED AREA USING LANDSAT-8 TIRS IN KALIMANTAN)
Suwarsono 1 , Any Zubaidah, Parwati, dan M. Rokhis Khomarudin Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: suwarsono@lapan.go.id/landsono@yahoo.com
Diterima 27 Januari 2016; Direvisi 4 April 2016; Disetujui 27 Juni 2016

## ABSTRACT
Biomass burning in an area will leave traces of fire such as charcoal, ash, and outcrop of land in  the  area  known  as  the  burned  area.  The  burnt  area  is  thought  to  have  a  relatively  higher temperature  than  the  surrounding  area  were  not  burned.  This  study  aims  to  determine  the characteristics  of  the  temperature  of  the  burned  area  using  remote  sensing  data  of  Landsat-8  TIRS (Thermal Infra Red Sensor). The selected research locations are parts of Central Kalimantan and South Kalimantan incoming Landsat scene-8 path / row 118/062. The research method is a data processing Landsat-8  TIRS  (channels 10 and  11)  to  produce an image  of  the  brightness  temperature as  well  as data  analysis  includes  a  statistical  analysis  of  central  tendency  of  the  values  of  the  brightness temperature of the sample (calculation of mean and standard deviation) as well as distance calculation (D-value). The results showed that the brightness temperature data either channel 10 or channel 11 Landsat-8 TIRS has good ability in separating the burned area and bare soil, but has a low ability to separate  the  burned  areas  and  settlements.  Thus,  the  brightness  temperature  parameter  cannot  be used as a single variable for the extraction of burned areas in a scene image of a single acquisition.
Keywords: Burned area, Temperatur, Landsat-8 TIRS

## ABSTRAK
Peristiwa  kebakaran  biomassa  pada  suatu  daerah  akan  menyisakan  bekas-bekas  kebakaran seperti arang, abu, serta singkapan tanah pada daerah tersebut yang dikenal dengan burned area . Daerah bekas  kebakaran  tersebut  diduga  memiliki  temperatur  yang  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan daerah  sekitarnya  yang  tidak  terbakar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  karakteristik temperatur burned area menggunakan data penginderaan jauh Landsat-8 Thermal Infra Red Sensor (TIRS). Lokasi penelitian yang dipilih adalah sebagian wilayah Kalimantan Tengah dan Kalimantan Selatan yang masuk scene Landsat-8  path/row  118/062.  Metode  penelitian  yang  dilakukan  adalah  pengolahan  data Landsat-8  TIRS  (kanal  10  dan  11)  untuk  menghasilkan  citra  suhu  kecerahan  serta  analisis  data  yang meliputi  analisis  statistik  tendensi  sentral  dari  nilai-nilai  suhu  kecerahan  dari  sampel  (perhitungan rerata  dan  standar  deviasi)  serta  perhitungan  jarak  ( D-value ).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa data suhu kecerahan baik  kanal 10 maupun kanal 11 Landsat-8  TIRS memiliki kemampuan yang baik dalam  memisahkan burned  area dan  lahan  terbuka,  namun  memiliki  kemampuan  yang  rendah  untuk memisahkan burned  area dan  permukiman.  Dengan  demikian,  parameter  suhu  kecerahan  belum  bisa dipergunakan  sebagai  variabel  tunggal  untuk  ekstraksi burned  area pada  suatu scene citra  perekaman tunggal.
Kata kunci: Burned area, Temperatur, Landsat-8 TIRS

## 1 PENDAHULUAN
Kebakaran biomassa diakui
sebagai satu dari faktor-faktor kritis yang mempengaruhi perubahan tutupan vegetasi  dan  emisi  karbon  di  seluruh dunia  (Chuvieco,  2008;  Thonicke et  al ., 2010).  Peristiwa ini juga berdampak pada aspek-aspek  sosial-ekonomi,  khususnya di  negara-negara  berkembang  dimana pertumbuhan  arus  urbanisasi  yang “menelan” wilayah-wilayah hutan cenderung meningkatkan terjadinya pembukaan hutan yang lebih-lebih apabila bersamaan dengan terjadinya even kebakaran yang ekstrim (Bastarika et  al. , 2011).  Kebakaran  hutan  dan  lahan adalah  salah  permasalahan  bangsa Indonesia  yang  pada  dekade  20  tahun terakhir  telah  menjadi  bencana  tahunan. Sejumlah  penelitian  terkait  pengem- bangan kerawanan kebakaran hutan dan lahan serta dampaknya dapat ditemukan pada  sejumlah  penelitian  (Samsuri et  al. , 2012;    Purnama  dan  Jaya  2006;  Aryanti et  al. ,  2007;  Jaya  2000;  dan  Jaya et  al. ,
2000).
Peristiwa  kebakaran  biomassa pada  suatu  daerah  akan  menyisakan bekas-bekas  kebakaran  seperti  arang, abu,  serta  singkapan  tanah  pada  daerah tersebut yang dikenal dengan burned area . Burned  area merupakan  daerah  di
permukaan bumi yang menunjukkan ciri- ciri  telah  mengalami  peristiwa  terbakar akibat  proses-proses  alami  atau  terbakar oleh  manusia  baik  disengaja  atau  tidak disengaja  dimana  pada  daerah  tersebut sebelumnya  merupakan  lahan  yang didominasi  oleh  tutupan  vegetasi  hutan maupun  vegetasi  non  hutan  (seperti: semak, belukar, perkebunan, ladang atau tegalan)  (Suwarsono et  al .,  2013). Informasi burned area sangat dibutuhkan untuk  mengukur  tingkat  kerusakan kebakaran yang terjadi, untuk menghitung seberapa  besar  kerugian  yang  ditimbul- kannya,  mengetahui  dampak  kebakaran terhadap  lingkungan  hidup,  penyusunan program  pasca  kebakaran  serta  salah satu  data  masukan  untuk  pengukuran emisi  karbon  (IPCC,  2006).  Penerapan teknik  penginderaan  jauh  sudah  diakui sebagai sumber informasi yang efektif dan berbiaya  murah  dalam  pemetaan burned area dari  skala  national,  regional,  hingga global (Stroppiana et al ., 2012). Data citra penginderaan jauh yang sering diperguna- kan  dalam  beberapa  tahun  terakhir  ini adalah Terra/Aqua  Moderate  Resolution Imaging  Spectrometer (MODIS), National Oceanic  and  Atmospheric  Administration (NOAA)/ Advanced  Very  High  Resolution Radiometer
(AVHRR), Satellite Pour
l’Observation de la Terre (SPOT)
VEGETATION (VGT),  dan Along  Track Scanning  Radiometer (ATSR)/ Advanced ATSR (AATSR).  Data  satelit  dengan  orbit geostationer  juga  sudah  dipergunakan untuk  deteksi burned  area seperti Meteosat  Visible dan InfraRed  Imager (MVIRI)/ Spinning  Enhanced  Visible dan
InfraRed Imager (SEVIRI) dan
Geostationary  Operational  Environmental Satellites (GOES) (Stroppiana et al ., 2012). Pada  skala  lokal  dan  regional,  data Landsat  (TM  dan  ETM+)  telah  banyak dipergunakan  dalam  pemetaan burned area (Bastarika et al ., 2011).
Pada  saat  ini  telah  tersedia  data Landsat-8  sebagai  generasi  terbaru  dari Landsat.  Landsat-8  membawa  sensor sensor Operational Land Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS) dan sensor Thermal  Infrared  Sensor (TIRS)  yang dirancang untuk menyempurnakan sensor pada satelit Landsat-7 ETM+ (Irons et  al .,  2012).  Sejauh  ini,  implementasi deteksi burned  area berbasiskan  data citra  penginderaan  jauh  optis  sebagian besar  mengandalkan  variabel  indeks vegetasi,  indeks  kebakaran,  dan  nilai pantulan  (Suwarsono,  2014).  Padahal, kebakaran  hutan/lahan  sangat  terkait dengan  termal,  karena  proses  kebakaran akan  menghasilkan  panas  yang  dapat direkam  oleh  sensor  termal  pada  satelit. Hasil penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa  band  thermal  pada  sensor Landsat-8 OLI telah terbukti memberikan informasi  tentang  suhu  permukaan secara efektif (Kurnia et al. 2016). Dengan demikian  perlu  juga  dilakukan  suatu kajian penggunaan data hasil perekaman sensor termal untuk deteksi burned area . Penelitian ini berfokus pada kajian pemanfaatan  data  termal  pada  sensor termal  yang  dimiliki  oleh  Landsat-8 (sensor  TIRS)  untuk  deteksi  daerah- daerah  bekas  terbakar.  Sebagai  langkah awal  dalam  memahami  arti  penting  data termal dari sensor TIRS Landsat-8 untuk deteksi burned  area adalah  dengan memahami  karakteristik  termal  dari burned  area yang  terekam  pada  sensor tersebut.

## 2 METODOLOGI

## 2.1 Landsat-8 TIRS
Data  yang  dipergunakan  adalah Landsat-8  TIRS  dan  OLI  level  1T  (L1T), kanal 10 dan 11, tanggal perekaman 19 Agustus  2015,  path/row  118/062  yang merekam  sebagian  Kalimantan  Tengah dan Kalimantan Selatan. Data diperoleh dari Pusat Teknologi dan Data
Penginderaan Jauh LAPAN.
Menurut  Irons et  al .  (2012), sensor  TIRS  merekam  data  pada  dua kanal spektral inframerah termal dengan resolusi 100 meter, lebar sapuan 185  km  yang  direkam  pada  ketinggian 705  km.  Kedua  kanal  yang  dipilih tersebut  untuk  mengaktifkan  koreksi atmosfer  data  termal  menggunakan algoritma split-window (Caselles et  al ., 1998) dan merepresentasikan keunggulan atas  data  termal  kanal  tunggal  yang direkam oleh satelit Landsat sebelumnya.
Batas noise TIRS  ditentukan dalam  hal Noise-Equivalent-Change-In- Temperature (NEΔT)  daripada  rasio signal-to-noise yang digunakan pada OLI. Ketidakpastian  kalibrasi  radiometrik ditentukan  untuk  menjadi  kurang  dari 2%  dalam  hal  mutlak,  pada aperture spektral cahaya untuk target antara 260 K  dan  330  K  (kurang  dari  4%  untuk target  antara  240  K  dan  260  K  dan target antara 330 K dan 360 K) (Irons et al .,  2012).  Tabel  2-1  menyajikan karakteristik  spektral  sensor  TIRS, sedangkan Tabel 2-2 menyajikan saturasi  radiansi  TIRS  dan  spesifikasi Noise-Equivalent-Change-In-Temperature (NEΔT).
Data  yang  direkam  oleh  sensor pada satelit Landsat-8 memiliki kemampuan dan peluang dalam aplikasi; 1) kalibrasi dan karakterisasi radiometrik, 2)  reflektansi  permukaan,  3)  albedo permukaan,  4)  temperatur  permukaan, evapotranspirasi,  dan  kekeringan, 5) pertanian, 6) penutup lahan (kondisi, gangguan dan perubahannya),
7)  perairan  air  tawar  dan  pantai,  serta 8) es dan salju (Roy, et al ., 2014).
Tabel 2-1: KARAKTERISTIK SPEKTRAL SENSOR TIRS (IRON et al ., 2012) Kanal Center wavelength (µm) Minimum lower band edge (µm) Maximum upper band edge (µm) Spatial resolution (m) 10 10,9 10,6 11,2 100 11 12,0 11,5 12,5 100 Tabel 2-2: SATURASI RADIANSI TIRS DAN SPESIFIKASI
NOISE-EQUIVALENT-CHANGE-IN-
TEMPERATURE (NEΔT) (IRON et al ., 2012)
k Kanal Saturasi temperature Saturasi radians NEΔT pada 240 K NEΔT pada 300 K NEΔT pada 360 K 10 360 K 20,5 W/m2 sr µm 0,80 K 0,4 K 0,27 K 11 360 K 17,8 W/m2 sr µm 0,71 K 0,4 K 0,29 K

## 2.2 Metode
Metode  yang  dibangun  meliputi metode  pengolahan  data  dan  analisis data. Metode pengolahan yang dilakukan meliputi;  1)  Perhitungan  nilai  radiansi,
2)  Perhitungan  nilai  suhu  kecerahan ( brightness  temperature ),  3)  Perhitungan nilai reflektansi (konversi dari brightness value menjadi reflectance );  4)  Pembuatan citra  komposit  warna  (RGB);  5)  pengam- bilan training  sample burned  area ;  dan 6)  Perhitungan  statistik  nilai  piksel burned area .
2.2.1 Konversi  dari  nilai brightness values (bv) ke radiance Data  Landsat-8  yang  masih berupa  nilai  DN  dapat  dikonversi  ke dalam radiance .  Nilai  reflektansi  disini adalah TOA radiance . Untuk mengkonversi menjadi nilai TOA radiance , menggunakan persamaan  sebagai  berikut  (USGS, 2015 ):
L λ = M L Q cal + A L (2-1)
dimana Lλ adalah TOA spectral radiance (Watts/(  m2  *  srad  *  μm)),  ML Band- specific  multiplicative  rescaling  factor yang  diperoleh  dari  file  metadata ( RADIANCE_MULT_BAND _x,  dimana  x adalah  nomor  kanal),  AL Band-specific additive  rescaling  factor yang  diperoleh dari  file    metadata  ( RADIANCE_ADD_ BAND _x, dimana x adalah nomor kanal),
dan Qcal    Quantized  and  calibrated standard product pixel values (DN).
2.2.2 Konversi  dari  nilai brightness values ke reflectance
Data  OLI  dikonversi  ke  TOA planetary reflectance menggunakan faktor  skala  yang  disediakan  di  dalam file  metadata  (MTL  file).  Untuk  meng- konversi  menjadi  nilai  TOA planetary reflectance ,  menggunakan  persamaan sebagai berikut (USGS, 2015):
ρλ ' = M ρ Q cal + A ρ (2-2)
Keterangan:
ρλ' = TOA planetary  reflectance (tanpa koreksi solar angle ).
Mρ = Band-specific  multiplicative  rescaling factor diambil dari metadata
( REFLECTANCE_MULT_BAND _x,
Keterangan:
x  = band number ),
Aρ = band-specific additive rescaling factor diambil dari metadata
( REFLECTANCE_ADD_BAND _x,
Keterangan:
x = nomor kanal, dan Qcal  = quantized and calibrated
standard product pixel values (DN).
Kemudian, sun  angle  correction  of  TOA reflectance dapat  dihitung  dengan menggunakan
persamaan berikut
(USGS, 2015 ): = = (2-3)
Keterangan:
Ρλ = TOA planetary reflectance , θ SE = local  sun  elevation  angle . Sun elevation  angle (dalam  derajat) untuk  pusat scene tersedia  dalam file  metadata  ( SUN_ELEVATION ). θ SZ adalah local solar zenith angle , θ SZ = 90° - θ SE .
3 KONVERSI KE SUHU (KECERAHAN
BRIGHTNESS TEMPERATURES ) Konversi  menjadi  nilai brightness temperature dilakukan  dengan  meng- gunakan  persamaan  sebagai  berikut (USGS, 2015):
T = K 2 ln( K 1 +1) L λ (3-1)
dimana  T brightness  temperature pada satelit  (K),  Lλ TOA spectral  radiance (Watts/(  m2  *  srad  *  μm)),  K1 Band- specific thermal conversion constant yang diperoleh  dari  file    metadata  ( K1_ CONSTANT_BAND _x,  dimana  x  adalah nomor  band,  10  or  11),  dan  K2 Band- specific thermal conversion constant yang diperoleh  dari  file    metadata  ( K2_ CONSTANT_BAND _x,  dimana  x  adalah nomor band, 10 or 11).
Analisis  data  meliputi  analisis statistik  tendensi  sentral  dari  nilai-nilai suhu kecerahan dari sampel  (perhitungan mean , median,  modus ,  standar  deviasi, dan  varians),  analisis distribusi  normal, serta perhitungan jarak ( D-value ).

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  4-1  merupakan  potongan citra  Landsat-8  yang  memperlihatkan adanya  daerah-daerah  terbakar  di Pulangpisau  Kalimantan  Tengah  dan
sekitarnya.  Gambar  atas  citra natural color RGB  654  (SWIR,  NIR,  RED) sedangkan  gambar  bawah  merupakan citra suhu kecerahan ( brightness temperature )  Landsat-8  TIRS  band  10 atau  BT10  (gambar  kiri  bawah)  dan band  11  atau  BT11  (gambar  kanan bawah).  Pada  citra natural  color RGB 654,  daerah  terbakar  memperlihatkan warna  merah  ungu  ( red  violet ),  lahan terbuka  non burned  area berwana merah  muda,  permukiman  berwarna merah  agak  gelap,  lahan  bervegetasi berwarna  kehijauan,  serta  obyek  air berwarna  kebiruan.  Tanggal  perekaman citra adalah 19 Agustus 2015, path/row 118/062 yang merekam sebagian Kalimantan  Tengah  dan  Kalimantan Selatan.  Waktu  perekaman  tersebut masih  berada  pada  periode  kebakaran hutan  dan  lahan  yang  terjadi  di sebagian besar wilayah  Indonesia 2015, khususnya  melanda  Kalimantan  dan Sumatera.
Gambar 3-2 merupakan citra tiga dimensi  suhu  kecerahan  kanal  10  dan 11  yang  lebih  memperjelas  lagi  secara visual pola suhu daerah bekas terbakar dan  daerah  sekitarnya  yang  memper- lihatkan  dengan  lebih  jelas  lagi  kenam- pakan  daerah  bekas  terbakar.  Berdasar- kan  gambar  tersebut  dapat  diketahui bahwa  secara  visual,  secara  umum daerah  bekas  terbakar  memiliki  suhu kecerahan  yang  relatif  lebih  tinggi dibandingkan dengan daerah sekitarnya.
Namun  jika  diamati  secara  lebih cermat secara lebih secara visual, dapat diketahui  bahwa obyek  burned area memiliki  warna  yang  mirip  dengan permukiman dibandingkan dengan lahan  terbuka.  Sehingga  dalam  hal  ini, dapat  diduga  bahwa  piksel-piksel burned area akan  memiliki  kemiripan  nilai dengan  piksel-piksel  pada  obyek  per- mukiman  tersebut.  Pengukuran    secara kuantitatif dilakukan dengan  mengambil beberapa  sampel  yang  mewakili  piksel burned  area ,  permukiman  dan  lahan terbuka  ( non  burned  area )  kemudian
dilakukan  pengukuran  secara  statistik yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4-1.
Berdasarkan  hasil  pengukuran pada  Tabel  4-1  dapat  diketahui  bahwa piksel burned area memiliki rerata suhu kecerahan Brightness  Temperature (BT) 10  dan  BT  11  berturut-turut  sebesar 308,44 K dan 304,39 K (standar deviasi
1,57  K  dan  1,18  K),  permukiman  kota sebesar  307,05  dan  303,65  K  (standar deviasi  0,84  K  dan  0,69  K).  Sedangkan lahan  terbuka  sebesar  303,61  K  dan 300,68  K  (standar  deviasi  1,97  K  dan 1,95  K).  Berdasarkan  hasil  tersebut dapat  diketahui  bahwa  obyek burned area memiliki  suhu  kecerahan  (baik  BT 10  dan  BT  11)  yang  relatif  lebih  tinggi dibandingkan  obyek  permukiman  kota dan lahan terbuka.

## Tabel 4-1: NILAI  SUHU  KECERAHAN  OBYEK
BURNED AREA DIBANDINGKAN DENGAN OBYEK PERMUKIMAN KOTA DAN LAHAN TERBUKA OBYEK SUHU KECERAHAN (K) Band 10  Band 11 BURNED AREA Rerata 308,44 304,39 St.Dev 1,57 1,18 PERMUKIMAN KOTA Rerata 307,05 303,65 St.Dev 0,84 0,69 LAHAN TERBUKA Rerata 303,61 300,68 St.Dev 1,97 1,95
Secara kuantitatif, untuk menge- tahui  seberapa  besar  kemampuan  data BT  10  dan  BT  11  dalam  memisahkan
antara burned  area dan  lahan  terbuka serta burned  area dan  permukiman kota, maka dilakukan perhitungan  nilai separabilitas dengan menggunakan formula  sebagai  berikut  (dikembangkan dari Kaufman and Remer, 1994):
(3-1) Nilai D-value >  1  menunjukkan bahwa kanal tersebut memiliki kemampuan yang baik dalam memisahkan  kedua  obyek.  Dimana D- value adalah  nilai  Normalized  Distance, µ1  dan  µ2  berturut-turut  adalah  nilai rerata  piksel  obyek  1  dan  obyek  2. Sedangkan  σ1  dan  σ2  berturut-turut adalah nilai standar deviasi piksel obyek 1  dan  obyek  2.    Hasil  perhitungan D- value disajikan pada Tabel 4-2.
Tabel 4-2: NILAI  D-VALUE  ANTARA  OBYEK BURNED  AREA DAN  PERMUKIMAN SERTA LAHAN TERBUKA OBYEK D-value BT10 BT11 Burned area vs Permukiman 0,577 0,392 Burned area vs Lahan terbuka 1,367 1,186
RGB 654
TB 10 TB 11
280                                          320 K
Gambar 3-1: Citra  suhu  kecerahan  Landsat-8  kanal  10  (BT  10)  dan  kanal  11  (BT10)  pada  wilayah terbakar  (Lokasi:  Pulangpisau  Kalimantan  Tengah,  path/row  118/062,  19  Agustus 2015)
Gambar 3-2: Citra  3-D  suhu  kecerahan  Landsat-8  kanal  10  (atas)  dan  kanal  11  (bawah)  yang memperlihatkan  karakteristik  suhu  kecerahan  daerah burned  area , bare  soil (tanah terbuka non  burned  area ),  dan  permukiman.  Pada  citra  terlihat  bahwa  obyek burned area memiliki  suhu  kecerahan  (baik  BT  10  dan  BT  11)  yang  relatif  lebih  tinggi dibandingkan  obyek  permukiman  kota  dan  lahan  terbuka.  (Lokasi:  Pulangpisau Kalimantan Tengah, path/row 118/062, 19 Agustus 2015)
Hasil  perhitungan D-value menun- jukkan  bahwa  parameter  BT  10  dan  BT 11 meskipun memiliki kemampuan yang baik dalam memisahkan burned area dan lahan  terbuka  (D  >  1),  namun  memiliki kemampuan yang rendah untuk memisah- kan burned area dan permukiman (D < 1).
Dibandingkan dengan per- mukiman,  lahan  terbuka  masih  bisa dibedakan  dari burned  area mengguna- kan  variabel brightness  temperature .
Kondisi  ini  menjelaskan  bahwa  jenis- jenis  lahan  terbuka  yang  umumnya berupa  hamparan  dari  singkapan  pasir atau batuan, baik yang sudah ditambang atau  masih  alami,  memiliki  selisih  nilai rerata  BT  (BT burned  area -  BT  lahan terbuka)  yang  relatif  lebih  lebar  bila dibandingkan  dengan  permukiman  (BT burned area - BT permukiman).
Dengan  demikian,  oleh  karena parameter  suhu  kecerahan  masih memiliki  kemampuan  yang  rendah dalam  memisahkan burned  area dan permukiman  (D  <  1),  maka  parameter ini  belum  bisa  dipergunakan  sebagai variabel tunggal untuk ekstraksi burned area pada suatu scene citra perekaman tunggal  dimana  di  dalamnya  terdapat
piksel-piksel  permukiman.  Berdasarkan hasil  kajian  ini,  maka  penelitian  lebih lanjut  yang  perlu  dilakukan  adalah deteksi burned  area yang  dikaji  tidak hanya  dengan  menggunakan  parameter suhu  kecerahan  saja,  tetapi  juga  perlu digabungkan  dengan  parameter  penting lainnya, baik reflektansi maupun indeks vegetasi  (seperti  NDVI)  atau  indeks kebakaran (seperti NBR).

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  uji  separabilitas  (D- value ), variabel BT10 dan BT11 meskipun memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam memisahkan burned  area dan  lahan terbuka,  namun  memiliki  kemampuan yang rendah untuk memisahkan burned area dan  permukiman.  Jadi,  parameter suhu kecerahan belum bisa dipergunakan sebagai variabel tunggal untuk ekstraksi burned  area pada  suatu scene citra perekaman tunggal. Penelitian ini menyarankan perlunya dilakukan penelitian  lebih  lanjut  yang  mengkaji pendeteksian burned  area tidak  hanya didasarkan atas parameter suhu kecerahan  saja,  tetapi  digabungkan dengan parameter penting  lainnya,  baik
reflektansi  maupun  indeks  vegetasi (seperti  NVDI)  atau  indeks  kebakaran (seperti NBR).

## UCAPAN TERMA KASIH
Makalah ini adalah pengembangan dari hasil kegiatan riset "Pengembangan Model  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh untuk Bencana Kekeringan dan Kebakaran Hutan/Lahan"  yang  dilakukan  di  Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh  LAPAN. Makalah ini sebelumnya telah dipresen- tasikan  dalam  Simposium  Nasional Penginderaan  Jauh  2014.  Dengan beberapa perbaikan, makalah ini kemudian
diajukan untuk dipublikasikan  pada  Jurnal  ini.  Terima kasih  kami  sampaikan  kepada  pihak Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh  LAPAN  yang  telah  menyediakan data citra Landsat-8 yang dipergunakan dalam  penelitian  ini.  Terima  kasih  juga kepada  Bapak  Drs.  Taufik  Maulana, MBA  yang  telah  bersedia  memberikan saran dan masukan dalam pemanfaatan data  Landsat-8  untuk  deteksi  piksel burned area .

## DAFTAR RUJUKAN
Aryanti, I, N. Sinukaban dan I N S Jaya,  2007. Forest  Fire  Vulnerability  index  in  West Kalimantan  Province, Tropical  Forest Management  Journal,  Bastarrika  A, Chuvieco  E,  Martin,  M.P    (2011). Mapping  burned  areas  from  Landsat TM/ETM+  data  with  a  two-phase algorithm:  Balancing  omission  and commission  errors.  Remote  Sensing  of Environment 115:1003–1012.
Caselles  V,  Rubio  E,  Coll  C,    Valor  E.,  1998. Thermal  Band  Selection  for  the  PRISM
Instrument 3, Optimal band configuration.  Journal  of  Geophysical Research 103: 17.057–17.067.
Chuvieco  E.,  Englefield  P.,  Trishchenko  A.  P, dan  Luo  Y.,  2008. Generation  of  Long Time  Series  of  Burn  Area  Maps  of  the Boreal Forest from NOAA – AVHRR Composite  Data, Remote  Sensing  of Environment 112: 2381 −2396.
Eggleston, S., Buendia, L., Miwa, K., Ngara, T., and    Tanabe, 2006.  2006 IPCC
Guidelines for National Greenhouse Gas
Inventories.  K.  (Eds), Intergovernmental
Panel  on  Climate  Change  (IPCC),  IPCC, Hayama, Japan.
Irons J.R, Dwyer J.L, Barsi J.A., 2012. The Next Landsat  Satellite:  The  Landsat  Data Continuity  Mission, Remote  Sensing  of Environment  122:  11-21.Jaya,  I  N.S., 2000.    Detecting  Burnt  Forest  Damage Using  Digital  Spot  Imagery.    Tropical Forest  Management  Journal.  Vol.  6  (l): 7-23.
Jaya, I N. S. M. Ikhwan dan Nurhendra, 2000. Teknik  Mendeteksi  Kebakaran  Hutan Melalui  Citra  Satelit  Multi  Waktu:  Studi kasus di Propinsi Sumatera Selatan dan Riau, Tropical  Forest  Management Journal.  Vol VI(2):25-37.
Kaufman  Y.J,  Remer  L.A.,  1994. Detection  of Forest  Fire  using  Mid-IR  Reflectance: and  Application  Fro  Aerosols  Study, IEEE  Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing 32: 672-683.
Kurnia,  E,  I  N  S  Jaya,  Widiatmaka,  2016.
Satellite-based Land Surface Temperature Estimation of Bogor
Municipality, Indonesia, Indonesian
Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer  Science.  Volume  2  No  1.  Pp 221-228
Purnama,  E.S  dan  I  N  S  Jaya,    2006. Forest Fire Vulnerabiility index in Riau Province, Tropical Forest Management Journal. Roy D.P, Wulder M.A, Loveland T.R, Woodcock C.E, Allen R.G, Anderson M.C, Helder D, Irons  J.R,  Johnson  D.M,  Kennedy  R., Scambos  T.A,  Schaaf,  C.B,  Schott  J.R, Sheng  Y.,  Vermote  E.F,  Belward  A.S, Bindschadler  R.,  Cohen  W.B,  Gao  F, Hipple  J.D,  Hostert  P,  Huntington  J, Justice  C.O,  Kilic  A,  Kovalskyy  V,  Lee Z.P, Lymburner L, Masek J.G, McCorkel J,  Shuai  Y,  Trezza  R,  Vogelmann  J, Wynne  R.H,    Zhu  Z.,  2014. Landsat-8: Science and Product Vision for Terrestrial  Global  Change  Research, Remote  Sensing  of  Environment  145:
154-172.
Samsuri,  Jaya  INS,  Syaufina  L.,  2012. Model Spasial  Tingkat  Kerawanan  Kebakaran Hutan dan Lahan (Studi Kasus Propinsi Kalimantan Tengah, Foresta, Vol No  (1) 2012.  Spatial model of forest and land fire  risk  (A  case  study  in  Central Kalimantan  Province,    Foresta,  Vol  No (1) 2012 (in Indonesian). Faperta USU - Persatuan  Peneliti  Kehutanan  Sumut; No.ISSN:  2089-9890;  Vol.1;  No.1; Maret;2012;12-18,  http://kehutanan. usu.ac.id Stroppiana  D,  Bordogna  G,  Carrara  P, Boschetti  M,  Bosschetti  L,  Brivio  P.A.,
2012. A  Method  for  Extracting  Burned Areas  from  Landsat  TM/ETM+  Images by  Soft  Aggregation  of  Multiple  Spectral Indices and a Region Growing Algorithm, ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and Remote Sensing 69:88–102.
Suwarsono,  2014. Deteksi  Daerah  Bekas Kebakaran  Hutan/Lahan  (Burned  Area) Menggunakan Citra Penginderaan Jauh, Crestpent Press.
Suwarsono,  Rokhmatuloh,  dan  Waryono  T., 2013. Pengembangan Model  Identifikasi
Daerah  Bekas  Kebakaran  Hutan  dan Lahan  (Burned  Area)  Menggunakan
Citra  MODIS  di  Kalimantan, Jurnal
Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan Data Citra Digital 10(2): 93-112.
Thonicke K, Spessa A, Prentice I. C, Harrison S. P, Dong L,  Carmona-Moreno C., 2010. The Influence of Vegetation, Fire Spread and Fire Behaviour on Biomass Burning and  Trace  Gas  Emissions:  Results  from a  Process-Based  Model, Biogeosciences (7): 697 −743. USGS,  2015. Landsat  8  (L8)  Data  Users, Handbook  Version  1.0.  EROS  Sioux Falls, South Dakota.