Jurnal Geografika (Geografi Lingkungan Lahan Basah) Vol.2, No. 1, Juni 2021. ©2020 Program Studi S1 Geografi, FISIP ULM.

## Geografika
(Geografi Lingkungan Lahan Basah)

## PEMETAAN POLA SPASIAL KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI TAMAN NASIONAL GUNUNG MERBABU BERBASIS PENGINDERAAN
JAUH TAHUN 2019
Inu Kencana Hadi 1 , Sigit Heru Mukti 2 , Wirastuti Widyatmanti 3
1,2,3 Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada
Email Koresponden: inukencana96@mail.ugm.ac.id
Abstrak: Indonesia  merupakan  negara  dengan  hutan  tropis  terluas  ketiga  di  dunia,  namun  hampir setengah dari hutan Indonesia sudah terdegradasi. Salah satu penyebab terjadinya degradasi hutan adalah kebakaran. Secara  historis, kebakaran  hutan dan  lahan adalah  fenomena  yang terus berulang di  semua wilayah  berhutan  di  Indonesia.  Kebakaran  hutan  di  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu  yang  terjadi hampir setiap tahun  merupakan permasalahan  yang serius, terutama pada  bulan-bulan kering. Tercatat dalam sepuluh tahun terakhir yaitu antara bulan September 2014 hingga bulan September 2019, terjadi 4 kali  kebakaran  yang  cukup  besar.  Dalam  studi  ini,  kami  menggunakan  algoritma  untuk  mengestimasi kebakaran menggunakan deret waktu citra Landsat-8 OLI. Pendekatan ini diuji di area Taman Nasional Gunung  Merbabu  menggunakan  2  citra  yang  diperoleh  antara  bulan  Juni  –  September  2019.  Akurasi keseluruhan  85%  diperoleh  berdasarkan Overall  Accuracy dan Kappa  hat  Classification .  Hal  ini menunjukkan bahwa algoritma yang digunakan memiliki potensi yang tinggi untuk diterapkan di lanskap lain dalam studi mendatang.
Kata Kunci: NBR, Kebakaran Hutan, Tingkat Keparahan Kebakaran, Penginderaan Jauh
Abstract : Indonesia  is a country  with the third largest  tropical forest  in  the  world, but  almost  half of Indonesia's forests are already degraded. One of the causes of forest  degradation is fire. Historically, forest and land fires have been a recurring phenomenon in all forested areas of Indonesia. Forest fires in Mount Merbabu National Park that occur almost every year are a serious problem, especially in the dry  months. It  was  recorded  that  in the  last  ten  years,  between  September  2014  and  September  2019, there  were  4  fairly  large  fires.  In  this  study,  we  use  an  algorithm  to  estimate  fires  using  time  series Landsat-8  OLI  images.  This  approach  was  tested  in  the  Mount  Merbabu  National  Park  area  using  2 images obtained between June – September 2019. An overall accuracy of 85% was obtained based on the Overall  Accuracy  and  Kappa  hat  Classification.  This  indicates  that  the  algorithm  used  has  a  high potential to be applied in other landscapes in future studies.
Keywords: NBR, Forest Fire, Burn Severity, Remote Sensing
Inu Kecana Hadi, Sigit Heru Mukti, Wirastuti W/Jurnal Geografika, Vol. 2, No. 1, Juni 2021: 43 - 50

## PENDAHULUAN
Penggunaan Istilah kebakaran hutan dan lahan  karena  kebakaran  terjadi  tidak  hanya pada  kawasan  hutan  yang  menjadi  wilayah pengelolaan  Kementerian  Kehutanan,  akan tetapi juga terjadi pada lahan-lahan non hutan seperti perkebunan, pertanian, dan juga semak belukar  (Yulianto,  2009).  Secara  historis, kebakaran  hutan  dan  lahan  adalah  fenomena yang terus berulang di semua wilayah berhutan di  Indonesia  (Adam  dkk,  2019;  Vetrita  & Cochrane,
2019). Kebakaran lahan mempengaruhi  fungsi  ekologi  dari  banyak ekosistem karena kebakaran dapat
menghilangkan  sebagian  atau  seluruh  lapisan vegetasi  dan  mempengaruhi  komposisi  pasca kebakaran (Epting et al ., 2005) dan berpotensi meningkatkan  proses  degradasi  lahan,  seperti erosi  tanah  (Chafer,  2008),  kerusakan  pada flora  dan  fauna,  termasuk  penghuni  tanah, ketersediaan  unsur  hara  tanah,  perkembangan komunitas  tumbuhan,  keanekaragaman  hayati dan atmosfir sangat dipengaruhi oleh kebakaran hutan yang mengakibatkan dampak ekonomi  yang  besar  di  wilayah  tersebut (Rather et al ., 2018).
Kondisi  iklim  dunia  saat  ini  sedang mengalami  pemanasan,  yang  ditandai  dengan zona-zona  iklim  mengalami  pergeseran, dimana  hal  tersebut  berhubungan  langsung dengan pemanasan global (Ma’ruf dkk., 2016; Jylhä et  al .,  2010;  Belenguer et  al .,  2019). Lebih  lanjut Intergovernmental  Panel  on Climate Change
menyatakan bahwa pemanasan  global  merubah  pola  temperatur dan  presipitasi  di  seluruh  dunia  (Solomon et al ., 2007). Perubahan tersebut secara signifikan meningkatkan  frekuensi  potensi  terjadinya kebakaran pada suatu lahan (Kalabokidis et al ., 2015). Meskipun penelitian mengenai kebakaran  hutan  sudah  dilakukan,  belum banyak kemajuan yang dicapai untuk mengatasi  masalah  ini  di  Indonesia.  Masalah lainnya termasuk kerancuan kebijakan, keterbatasan  pemahaman  tentang  dampaknya terhadap ekosistem, dan ketidakpastian tentang berbagai  penyebab  kebakaran  hutan  yang disebabkan  oleh  respons  ekonomi  dan kelembagaan  yang  tidak  pasti  terhadap kebakaran hutan (Tacconi, 2003).
Kebakaran  yang  terjadi  di  Taman Nasional Gunung Merbabu yang terjadi hampir setiap  tahun  merupakan  permasalahan  yang
serius,  terutama  pada  bulan-bulan  kering. Tercatat  selama  sepuluh  tahun  terakhir  yaitu antara  bulan  September  2014  hingga  bulan September 2019, terjadi 4 kali kebakaran yang cukup  besar.  Tahun  2014  mencapai  151,9 hektar  (Balai  Taman  Nasional  Gunung Merbabu,  2021),  pada  Tahun  2015  mencapai 610,25 hektar (Balai Taman Nasional Gunung Merbabu, 2021), Tahun 2018 mencapai 457,1 hektar  (Balai  Taman  Nasional  Gunung Merbabu, 2021), dan yang terakhir pada Tahun 2019  mencapai  613,57  hektar  (Balai  Taman Nasional  Gunung  Merbabu,  2021).  Akibat kebakaran hutan, tidak semua jenis vegetasi di lereng  selatan  Gunung  Merbabu  dapat mengalami  suksesi  dengan  cepat  setelah kebakaran  (Ashari  dan  Nuraini,  2014).  Disisi lain  wilayah  ini  memiliki  keanekaragaman tumbuhan  yang  tinggi  sehingga  kebakaran hutan  yang  sering  terjadi  menjadi  ancaman terhadap ekosistem dan lingkungannya (Maulana dkk, 2018).
Area  hutan  dan  lahan  yang  terbakar dapat diukur secara  akurat melalui  investigasi berbasis  lapangan  konvensional.  Namun, investigasi  berbasis  lapangan  membutuhkan tenaga  kerja  yang  besar,  material  dan  sumber daya keuangan, dan distribusi spasial area yang terbakar  tidak  dapat  ditentukan  dalam  jangka waktu yang memadai. Karakteristik multispektral, multi temporal, skala besar dari data  penginderaan  jauh  memberikan  metode yang  lebih nyaman  dan cepat untuk mengidentifikasi area yang terbakar (Liu et al ., 2020).  Banyak  penelitian  telah  menggunakan data penginderaan jauh untuk menentukan luas area  yang  terbakar  atau  arah  penyebaran  api (García-Haro et al., 2001; van Wagtendonk et al ., 2004; Roy et al ., 2008; Giglio et al ., 2009; Miettinen & Liew, 2009; Boschetti et al ., 2015; Hall et al ., 2016; Lu et al ., 2016; Wang et al ., 2018).
Saat  ini,  telah  tersedia  data  Landsat  8 sebagai  generasi  terbaru  Landsat.  Landsat  8 dilengkapi  dengan  sensor Operational  Land Imager (OLI)  dan Thermal  Infrared  Sensor (TIRS) yang dirancang untuk menyempurnakan sensor pada satelit Landsat-
7  ETM+  (Irons et  al .,  2012).  Selama  ini, implementasi deteksi kebakaran yang berbasis data citra penginderaan jauh optis lebih banyak mengandalkan  variabel  indeks  vegetasi,  dan nilai  pantulan  (Suwarsono,  dkk.  2016).
Inu Kecana Hadi, Sigit Heru Mukti, Wirastuti W/Jurnal Geografika, Vol. 2, No. 1, Juni 2021: 43 - 50
Padahal,  kebakaran  hutan/lahan  sangat  terkait dengan  termal,  karena  proses  kebakaran  akan menghasilkan  panas  yang  dapat  langsung dideteksi  oleh  sensor  thermal  pada  satelit. Hasil  penelitian  sebelumnya  menunjukkan bahwa  band  thermal  pada  sensor  Landsat-8 OLI  telah  terbukti  secara  efektif  memberikan informasi tentang suhu permukaan (Kalantar et al .,  2020;  Prasasti,  2020).  Indeks  spektral Normalized Burn Ratio (NBR) akan digunakan sebagai  referensi  untuk  mendeteksi  area terbakar dan tidak terbakar pada citra Landsat- 8  OLI. Normalized  Burn  Ratio adalah  indeks yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat keparahan  kebakaran  dengan  membedakan area yang telah diubah secara signifikan dalam tanda  spektralnya  setelah  peristiwa  kebakaran hutan.  Ini  dihitung  dengan  menggunakan intensitas  energi  dari  pita  panjang  gelombang NIR dan SWIR dari citra satelit penginderaan jauh.  Pola  respon  spektral  pada  area  terbakar yang  terjadi  karena  pembakaran  biomassa menyebabkan nilai penurunan yang tinggi pada band NIR dan terjadi peningkatan yang tinggi pada band SWIR (Escuin et al ., 2008).
Dalam  studi  ini,  tujuan  kami  adalah untuk memetakan pola spasial kebakaran hutan dan lahan di Taman Nasional Gunung Merbabu berdasarkan  analisis  Citra  Penginderaan  Jauh Tahun 2019.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode
Kuantitatif Spasial Ekologi dengan
memanfaatkan  data  citra  penginderaan  jauh. Metode  penelitian  ini  meliputi  data,  pra- pemrosesan data, dan pengolahan data.
1. Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  Citra Satelit  Landsat-8  OLI  dengan  berdsarkan sebelum  kebakaran  dan  setelah  kebakaran. Tahun  2019  (akuisisi  data  Juni  2019  dan September  2019).  Data  Citra  Landsat-8  OLI sudah terkoreksi geometrik.
2. Pra-pemrosesan Data
Data  Citra  Landsat-8  terlebih  dahulu dilakukan koreksi radiometrik. Koreksi radiometrik  bertujuan  untuk  mengubah  nilai digital  number (DN)  asli  menjadi  nilai reflektan  permukaan  lapisan  luar  atmosfer. Langkah selanjutnya adalah konversi ke BOA dengan  menggunakan  metode Dark  Object Subraction (DOS).

## 3. Pengolahan Data
Pengolahan  data  menggunakan  metode Normalized Burn Ratio (NBR) yang diolah dari Citra  Landsat-8  OLI  dengan  menggunakan spektral saluran NIR (band 5) dan SWIR (band 7).  Keduanya  dari  citra  yang  menunjukkan sebelum kebakaran ( pre-fire : Tahun 2019) dan sesudah  kebakaran  ( post-fire Tahun  2019). Pengolahan  data  menggunakan  rumus  NBR yang  kemudian  setelah  didapatkan  nilai masing-masing  pre-fire  dan  post-fire,  maka dihitung  selisihnya  dengan  menggunakan rumus  dNBR.  Klasifikasi  nilai  menggunakan standar  dari United  States  Geological  Survey (USGS) dengan 7 kelas.
Normalized  Burn  Ratio  (NBR)  diolah dari Citra Landsat-8 OLI spektral saluran NIR (band 5) dan SWIR (band 7) (Li et al ., 2013). Keduanya  dari  citra  yang  menunjukkan sebelum kebakaran ( pre-fire : Tahun 2019) dan sesudah  kebakaran  ( post-fire Tahun  2019). Perbedaan  masing-masing  pantulan  saluran tunggal  (dNBR  =  NBR pre-fire –  NBR post- fire ) dihitung.
Metode  NBR  dinilai  memiliki  akurasi yang tinggi jika diterapkan pada hutan dataran tinggi  tropis  yang  memiliki  keanekaragaman tutupan  hutan. Normalized  Burn  Ratio pada Citra  Landsat-8  OLI  dirumuskan  sebagai berikut:
Keterangan: NBR : Normalized Burn Ratio NIR : Nilai spektral saluran Near InfraRed (Band 5 pada Landsat-8 OLI) SWIR  : Nilai spektral saluran Short Wavelength InfraRed (Band 7 pada Landsat-8 OLI)
Hasil  yang  diperoleh  dalam  analisis optimalitas, keterpisahan, dan korelasi, indeks dengan  kapasitas  terbesar  untuk  menilai tingkat  keparahan  kebakaran  dipilih  dan dilakukan  segmentasinya.  Untuk  melakukan ini, perlu menentukan ambang batas perubahan antar kelas. Ambang batas ini ditentukan dalam kaitannya dengan nilai indeks setiap kelompok piksel  menurut  tingkat  keparahannya  untuk kelompok  kebakaran  sehingga  dapat  melihat variabilitas di antara mereka dan memungkinkan  ekstrapolasi  hasilnya  ke  titik
Inu Kecana Hadi, Sigit Heru Mukti, Wirastuti W/Jurnal Geografika, Vol. 2, No. 1, Juni 2021: 43 - 50
api lain (Escuin et al., 2008). Perhitungan nilai ambang  batas  dapat  dilakukan  juga  dengan menghitung  rata-rata  (ẍ)  dan  standar  deviasi (σ)  dari  masing-masing  nilai  indeks  yang diturunkan  dari  Landsat  8.  Nilai  ambang ditentukan  sebagai  ẍ  -  1σ,  σ  dan  ẍ  +  1σ.
Perhitungan ini
dilakukan dengan membandingkan indeks dNBR yang diekstraksi dengan pengukuran lapangan pada areal yang terbakar, serta dengan menganalisis koefisien  kappa  yang  merepresentasikan akurasi  konsistensi  klasifikasi  (Saputra  dkk, 2017).
Perbedaan  antara  NBR  pra-kebakaran dan pasca-kebakaran yang diperoleh dari citra digunakan  untuk  menghitung  delta  NBR (dNBR  atau  ∆NBR),  yang  kemudian  dapat digunakan  untuk  memperkirakan  tingkat keparahan  area  kebakaran  ( burn  severity ). Nilai  dNBR  yang  lebih  tinggi  menunjukkan kerusakan  yang  lebih  parah,  sedangkan  area dengan  nilai  dNBR  negatif  menunjukkan suksesi pada vegetasi. Rumus yang digunakan untuk menghitung dNBR diilustrasikan (Kokaly et al ., 2007):
Keterangan: dNBR  : Delta Normalized Burn Ratio Pre-fire : Tanggal perekaman sebelum terjadi kebakaran Post-fire :Tanggal perekaman setelah terjadi kebakaran
Nilai  dNBR  dapat bervariasi  dari  kasus ke  kasus,  sehingga  untuk  mendapatkan  hasil terbaik,  interpretasi  dapat  dilakukan  melalui penelitian lapangan. Penelitian ini
menggunakan  klasifikasi  tingkat  keparahan area terbakar menurut United States Geological Survey (USGS).
Gambar 1. Klasifikasi Tingkat Keparahan Kebakaran (Burn Severity)
Sumber: United  States  Geological  Survey (USGS)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kebakaran  yang  terjadi  mempengaruhi fungsi  ekosistem  dengan  menghancurkan biomassa  di  atas  permukaan  tanah  dan mengubah  sifat  tanah.  Kebakaran  juga berdampak  terhadap  pergeseran  habitat  satwa endemik  yang  berada  di  Gunung  Merbabu, seperti  satwa  Makaka  ( Macaques ).  Pemetaan tingkat  kebakaran  menggunakan  data  citra satelit sebagian besar mengandalkan perbedaan indeks spektral sebelum dan sesudah kebakaran  untuk  mendapatkan  indeks  tingkat kebakaran  yang  berbeda.  Alasan  pendekatan ini  digunakan  adalah  bahwa  perbedaan sebelum dan sesudah kebakaran,
mencerminkan  tingkat  perubahan  lingkungan akibat kebakaran. Perbedaan kejadian sebelum dan  sesudah  kebakaran  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Kondisi sebelum kebakaran (atas), Kondisi sesudah kebakaran (bawah)
Tabel 1. Nilai NBR dari Area yang Terbakar Tahun 2019
Inu Kecana Hadi, Sigit Heru Mukti, Wirastuti W/Jurnal Geografika, Vol. 2, No. 1, Juni 2021: 43 - 50
Min Max Mean Stdev Pre-Fire 0 97.138 0.288 0.487 Post-Fire -0.337 0.989 0.925 0.067 dNBR -0.551 96.180 0.036 0.383 Sumber: Hasil Pengolahan Data
Nilai  di  atas  merupakan  nilai  yang diperoleh  dengan  ekstraksi  pada  citra  yang sudah dilakukan koreksi radiometrik yaitu nilai reflektansi  yang  menggambarkan  rasio  energi yang  dipantulkan  dengan  total  energi  yang mengenai suatu permukaan per unit area. Nilai piksel  maksimal  dan  mean  pada  citra menunjukkan  perubahan  yang  variatif  pada band multispektral pada citra Landsat-8.
Hasil  pengolahan  data  Citra  Landsat-8 OLI  Tahun  2019,  diketahui  nilai  reflektansi tertinggi pada citra pre-fire 97,138 dengan nilai terendah adalah 0 dan nilai reflektansi tertinggi citra post-fire 0,989  dengan  nilai  terendah  - 0,337.  Nilai  indeks  NBR  antara prefire dan postfire menunjukkan  perubahan  yang  tidak terlalu signifikan yakni sebesar 0,33.
Pembakaran biomassa di wilayah vulkanik  menyebabkan  nilai  penurunan  yang tinggi pada band 5 dan peningkatan yang tinggi pada  band  7.  Tahun  2019  merupakan  waktu dengan  intensitas  kebakaran  terparah  dan terluas selama rentang 10 tahun terakhir. Hasil analisis  dari  peta  kebakaran  penyebaran  api cenderung  berada  di  lereng  bagian  barat, selatan,  dan  timur  yaitu  daerah  Kecamatan Pakis,  dan  Kecamatan  Wonolelo  sampai dengan Kecamatan Selo.
Berdasarkan observasi lapangan, kebakaran terjadi mulai dari perbatasan antara Pos  2  (Pandean)  dengan  Pos  3  (Batu  Tulis) yang  dikenal  dengan  nama  Simpang  Macan. Kebakaran  terjadi  di  wilayah  kering  dengan akumulasi  bahan  bakar,  serta  aktivitas anthropogenic (misalnya  pembakaran  untuk pakan  ternak).  Kebakaran  cenderung  terjadi pada  bulan  kemarau  atau  bulan  kering  yakni berkisar  pada  bulan  Juni  –  September  dengan intensitas  yang  tinggi,  dipengaruhi  oleh ketersediaan  bahan  bakar,  temperatur  yang panas  dan  berangin  menyebabkan  kebakaran menyebar dengan cepat dan sulit dikendalikan. Wilayah  yang  terbakar  ini  didominasi  oleh vegetasi  Sowo,  semak  belukar,  pohon  dengan ketinggian  5-12  meter,  kebakaran  di  area  ini
dipadamkan  oleh  masyarakat  anti  api  dengan metode pembuatan sekat bakar.
Pembakaran  yang  dilakukan  dengan sengaja  oleh  masyarakat  bertujuan  untuk keseragaman  suksesi  vegetasi  baru,  dengan asumsi  vegetasi  yang  sudah  kering  tidak disukai oleh hewan ternak. Wilayah yang tidak terbakar  berada  di  bagian  bawah  dengan ketinggian <1800 mdpl, yang didominasi oleh vegetasi Kernyu .
Dari  total  luas  Gunung  Merbabu 5.820,49  Ha,  terjadi  kebakaran  dengan  luas 534,23  Ha,  dengan  sekitar  90%  kebakaran disebabkan oleh manusia. Kombinasi aktivitas edafik,  iklim,  topografi,  dan  kecepatan  angin menyebabkan  sebagian  besar  penyebaran kebakaran.
Kasus kebakaran yang terjadi di Gunung Merbabu  adalah  Kebakaran  Permukaan,  yang mana  wilayah  yang  dominan  terbakar  adalah wilayah  sabana  pada  ketinggian  sekitar  2.000 mdpl.

## Gambar 3. Peta Tingkat Kebakaran Hutan dan Lahan di TNGMb Tahun 2019
Validasi  adalah  bagian  penting  dari klasifikasi  apapun  karena  bertujuan  menilai keakuratan  hasil  dan  memberikan  informasi mengenai piksel yang diklasifikasikan dengan benar  atau  salah.  Validasi  dipilih  dengan mengacu  pada  indeks  kebakaran  (NBR)  yang digunakan dalam mendeteksi area terbakar dan tidak  terbakar.  Validasi  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil ekstraksi Normalized  Burn  Ratio (NBR)
dengan data observasi lapangan. Validasi dilakukan dengan menggunakan metode Confusion Matrix . Hasil klasifikasi dievaluasi dengan
mempertimbangkan;  Akurasi  Keseluruhan (OA),  Akurasi  Pengguna  (UA),  Akurasi Produsen  (PA),  dan  Koefisien  Kappa  (Kc). Akurasi pengguna menunjukkan  kebenaran di lapangan sedangkan akurasi produsen didasarkan  pada  hasil  klasifikasi.  Indeks kebakaran yang diekstraksi menggunakan data citra  optik  menghasilkan  hasil  keseluruhan yang baik, hasil UA dan dan PA menunjukkan nilai yang tinggi.
Overall  accuracy (%)  sebesar  85% dengan sampel sebanyak 30 per klasifikasi jika dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya yang  menggunakan  metode  serupa;  Binglu et al .,  2016  mendapatkan  akurasi  sebesar  76%, Mutai,  2019  mendapatkan  akurasi  sebesar 84.35%. Nilai Kappa hat yang dihasilkan dari uji  akurasi  dinilai  cukup  tinggi  yang menunjukkan  sensitivitas  spektral  piksel terhadap perubahan setelah kebakaran. Terdapat  kesalahan  klasifikasi  piksel  dari masing-masing kelas disebabkan oleh rentang nilai  klasifikasi  dari  USGS  yang  sangat berdekatan  dengan  kejadian  kebakaran  di lapangan.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa identifikasi burn  severity menggunakan  citra sensor optik dapat dikatan berhasil. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  (García et  al .,  2018)  bahwa indeks  spektral  yang  dianalisis  menggunakan dNBR  secara  signifikan  lebih  baik  dibanding indeks thermal dan campuran. Matriks thermal tidak  bekerja  cukup  baik  dikarenakan  sangat berpengaruh  terhadap  variabel  aspek  dan topografi.  Sehingga  ekstraksi  kebakaran menggunakan  indeks  thermal  akan  bekerja
dengan baik apabila variabel tersebut homogen. Sensitivitas  indeks  NBR  terhadap keparahan kebakaran disebabkan oleh penurunan  reflektansi  NIR,  sensitif  terhadap struktur daun seluler, dan peningkatan simultan dalam  reflektansi  SWIR  terutama  terkait dengan  penurunan  kadar  air  (García et  al ., 2018).

## KESIMPULAN
1. Kebakaran  yang  terjadi  di  Taman Nasional  Gunung  Merbabu  Tahun  2019 yang  diesktraksi  menggunakan  data  citra penginderaan jauh diketahui seluas 534,23 Ha.
2. Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan menunjukkan  bahwa  kebakaran  selalu terjadi  pada  bulan-bulan  kering  sesaat setelah  masuk  musim  kemarau  yang berkisar  antara  bulan  Juni  –  September. Dengan puncak di bulan Agustus.
3. Berdasarkan  perhitungan  uji  akurasi  dari metode Normalized  Burn  Ratio (NBR) didapatkan nilai keseluruhan 85% dengan sampel  30  perkelas,  dengan  total  210 sampel. Validasi didasarkan pada observasi  lapangan  yang  selanjutnya dilakukan Confusion Matrix . 4. Secara  umum  metode Normalized  Burn Ratio (NBR)  layak  digunakan  pada wilayah khatulistiwa, dengan kekurangan misclassification karena pengaruh awan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam  dkk.  2019.  Sistem  Informasi  Geografi untuk  Zonasi  Kerentanan  Kebakaran Lahan  dan  Hutan  di  Kecamatan Malifut, Halmahera Utara. JTIIK. Vol. 6,  No.  5,  Oktober.2019.  p.559-  566. http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.20174
3299 Ashari  dan  Nuraini.  2014.  Pengembangan Model  Konservasi  Lingkungan  dengan Metode Introdusir Vegetasi Asli Pegunungan Jawa Pada Lereng Baratdaya Gunungapi Merbabu: Tinjauan Biogeografi. Prosiding Pertemuan Ilmiah Tahunan. ISBN: 978- 602-71088-1-3. p912-922 Balai  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu.
2021.  Laporan  Tahunan.  Boyolali: BTNGMb  (Balai  Taman  Nasional Gunung Merbabu).
Belenguer-Plomer,  M.  A.,  Tanase,  M.  A., Fernandez-Carrillo, A., & Chuvieco, E. 2019.  Burned  area  detection  and mapping  using  Sentinel-1  backscatter coefficient  and  thermal  anomalies. Remote  Sensing  of  Environment,  233, 111345. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.1113 45
Inu Kecana Hadi, Sigit Heru Mukti, Wirastuti W/Jurnal Geografika, Vol. 2, No. 1, Juni 2021: 43 - 50
Chafer,  Chris  J.  2008.  A  Comparison  of  Fire Severity Measures an Australian Example and Implications for Predicting Major Areas Soil Erosion. Catena. p-235 - 245. http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2007. 12.005
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), 328–339. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.03.00 2
Escuin, S., Navarro, R., & Fernández, P. 2008. Fire severity assessment by using NBR (Normalized  Burn  Ratio)  and  NDVI (Normalized  Difference  Vegetation Index)  derived  from  LANDSAT TM/ETM images. International Journal  of  Remote  Sensing,  29(4),
1053–1073.
https://doi.org/10.1080/014311607012
81072
García-Haro  et  al.  2001.  Monitoring  fire- affected areas using Thematic Mapper Data.  International  Journal  of  Remote Sensing.  Vol.  22,  no.  4,  p533–549. http://dx.doi.org/10.1080/0143116005 0505847 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.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.08.0
26 Jylhä,  K.,  Tuomenvirta,  H.,  Ruosteenoja,  K., Niemi-Hugaerts,  H.,  Keisu,  K.,  &
Karhu,  J.  A.  2010.  Observed  and Projected  Future  Shifts  of  Climatic Zones  in  Europe  and  Their  Use  to Visualize Climate Change Information.  Weather,  Climate,  and Society, 2(2), 148–167. https://doi.org/10.1175/2010WCAS10 10 Kalabokidis  et  al.  2015.  Effect  of  Climate
Change  Projections  on  Forest  Fire
Behavior and Values-at-Risk in
Southwestern  Greece).  Forests.  ISSN 1999-4907. doi:10.3390/f6062214 Kalantar,  B.,  Ueda,  N.,  Idrees,  M.  O., Janizadeh, S., Ahmadi, K., & Shabani, F.  2020.  Forest  Fire  Susceptibility Prediction Based on Machine Learning Models  with  Resampling  Algorithms on  Remote  Sensing  Data.  Remote Sensing, 12(22), 3682. https://doi.org/10.3390/rs12223682
Kokaly, R. F., Rockwell, B. W., Haire, S. L., & King, T. V. V. 2007. Characterization of  post-fire  surface  cover,  soils,  and burn severity at the Cerro Grande Fire, New Mexico, using hyperspectral and multispectral  remote  sensing.  Remote Sensing of Environment, 106(3), 305– 325.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.08.0 06 Kumalawati, R., Riadi, S., & Febriyan, G. M. S. (2020). Pemanfaatan Data Geospasial dalam Proses Pembelajaran Geografi  Pada  Kondisi  Bencana Covid-19. Jurnal Geografika (Geografi  Lingkungan  Lahan  Basah) , 1 (1), 20-29. https://doi.org/10.20527/jgp.v1i1.229
4
Li,  P.,  Jiang,  L.,  &  Feng,  Z.  (2013).  Cross- Comparison  of  Vegetation  Indices Derived  from  Landsat-7  Enhanced Thematic  Mapper  Plus  (ETM+)  and Landsat-8  Operational  Land  Imager (OLI) Sensors. Remote  Sensing, 6(1), 310–329. https://doi.org/10.3390/rs6010310 Liu, S., Wang, S., Chi, T., Wen, C., Wu, T., & Wang,  D.  2020.  An  improved combined  vegetation  difference  index and  burn  scar  index  approach  for mapping  cropland  burned  areas  using combined  data  from  Landsat  8 multispectral  and  thermal  infrared bands. International Journal of Wildland Fire, 29(6), 499. https://doi.org/10.1071/WF18146
Ma’ruf, A., Safitri, S. A., & Sinaga, A. 2016.
Pengaruh  Pemanasan  Global  terhadap Beberapa  Tanaman  C3  di  Indonesia.
Inu Kecana Hadi, Sigit Heru Mukti, Wirastuti W/Jurnal Geografika, Vol. 2, No. 1, Juni 2021: 43 - 50
Jurnal  Penelitian  Pertanian  BERNAS.
Vol. 12, No. 2, p44-54. Maulana dkk. 2018. Aplikasi teknologi  satelit multitemporal untuk penyusunan model spasial sebaran potensi kebakaran  hutan  di  lereng  selatan
Gunung Merbabu. Geomedia. Vol. 16 No. 2. p97 – 107. Prasasti, I., Rahmi, K., Nugroho, J., Sitorus, J., Arief,  R.,  Triyono,  D.,  &  Suwarsono. (2020).  Detecting  the  burned  area  in southern  Kalimantan  by  using  the sentinel-1  polarimetric  SAR  and landsat-8  OLI  optic.  Journal  of Physics:  Conference  Series,  1528, 012048. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1528/1/012048 Rather, M. A., Farooq, M., Meraj, G., Dada, M. A., Sheikh, B. A., & Wani, I. A. 2018.
Remote Sensing and GIS Based Forest Fire  Vulnerability  Assessment  in Dachigam National Park, North
Western  Himalaya.  Asian  Journal  of Applied  Sciences,  11(2),  98–114.
https://doi.org/10.3923/ajaps.2018.98. 114
Saputra  A.  D.,  Setiabudidaya,  D.,  Setyawan, D.,  Khakim,  M.  Y.  N.,  &  Iskandar,  I. 2017.  Burn  scar  analysis  using normalized burning ratio (NBR) index during  2015  forest  fire  at  Merang- Kepahyang peat forest, South Sumatra,
Indonesia.  International  Symposium on Earth Hazard and Disaster
Mitigation (ISEDM). https://doi.org/10.1063/1.4987107 Solomon,  S.,  Intergovernmental  Panel  on Climate Change, & Intergovernmental
Panel on Climate Change (Ed.). 2007. Climate  change  2007:  The  physical science basis: contribution of Working
Group  I  to  the  Fourth  Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press. Suwarsono  dkk.  2016.  Analisis  Karaktersitik Temperatur  Area  Terbakar  (Burned Area)  Menggunakan  Data  Landsat-8 TIRS di Kalimantan. Jurnal Penginderaan Jauh. Vol.13, No.1. p13- 22. Tacconi,  Luca.  2013.  Kebakaran  Hutan  di Indonesia:  Penyebab,  Biaya,  dan Implikasi Kebijakan. CIFOR. Occasional  Paper  No.  38  (i).  Bogor: Indonesia Vetrita,  Y.,  &  Cochrane,  M.  A.  2019.  Fire Frequency  and  Related  Land-Use  and
Land-Cover  Changes  in  Indonesia’s Peatlands.  Remote  Sensing,  12(1),  5.
https://doi.org/10.3390/rs12010005
Yulianto,  F.  2009.  Pemanfaatan  Data  Modis untuk  Identifikasi  Daerah  Bekas Terbakar  (Burned  Area)  Berdasarkan Perubahan  Nilai  NDVI  di  Provinsi Kalimantan  Tengah  Tahun  2009. Jurnal Penginderaan Jauh. Vol. 6, p54- 64.