ANALISIS PEMANFAATAN DAN VALIDASI HOTSPOT VIIRS NIGHTFIRE UNTUK IDENTIFIKASI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI INDONESIA
(ANALYSIS OF USE AND VALIDATION VIIRS NIGHTFIRE HOTSPOT FOR IDENTIFICATION OF FOREST AND LAND FIRE IN INDONESIA)
Any Zubaidah 1 , Yenni Vetrita, M. Priyatna, Kusumaning Ayu D., Suwarsono Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: baidah_any@yahoo.com
Diterima 23 April 2015; Direvisi 11 Mei 2015; Disetujui 15 Mei 2015

## ABSTRACT
Suomi  National  Polar-Orbiting  Partnership  (Suomi  NPP)  that  was  launched  on  28  October 2011 was a new generation of weather satellites of NASA. It has been continuing to develop algorithms for  environmental  monitoring  applications  including  fire  hotspot  which  is  a  global  product. Therefore, an evaluation for the specific region is necessary. This paper is aimed to validate the VIIRS Nightfire (VNF)in Indonesia, particularly in Riau Province. MODIS fire hotspot (MOD 14) nighttime was used  as  well  as  a  comparison.  Statistical  analysis  was  performed  to  calculate  the  precise  location  of hotspots at 1 and 2 km radius buffering of the reference data. It used field survey and SPOT 5 imagery which  has  a  higher  spatial  resolution.  Accuracy  was  calculated  then  from  all  the  hotspots  were detected in a period of 3 weeks which is adapted to the availability of SPOT 5 imagery, by considering the analysis of single and dissolve buffering. The result shows that VNF has an average accuracy were high at 84.31%. This result was comparable with the analysis of the MODIS hotspots product. Thus, VNF  was  very  significant  to  be  used  along  with  MODIS  hotspots,  in  particular  for  monitoring  land/ forest fires at night.
Keywords: Hotspot,VNF , Soumi-NPP, Satellite, Remote Sensing

## ABSTRAK
Suomi National  Polar-orbiting  Partnership (Suomi  NPP)  yang  diluncurkan  pada  28  Oktober 2011  merupakan  satelit  cuaca  generasi  baru  dari  NASA  yang  saat  ini  masih  terus  mengembangkan algoritma  aplikasi  untuk  pemantauan  lingkungan.  Salah  satu  produk  yang  dihasilkan  adalah pendeteksian titik panas ( hotspot ) yang telah menghasilkan informasi bersifat global. Oleh karena itu, evaluasi  untuk  wilayah  spesifik  perlu  dilakukan.  Makalah  ini  bertujuan  untuk  melakukan  validasi produk hotspot akusisi  malam  hari  disebut  VIIRS Nightfire (VNF)  di  Indonesia,  khususnya  Riau. Produk Hotspot MODIS (MOD 14) malam hari juga digunakan sebagai pembanding. Analisis statistik dilakukan  untuk  menghitung  ketepatan  lokasi hotspot pada  radius  1  dan  2  km  dari  data  referensi yang  digunakan.  Data  meliputi  survei  lapangan  serta  citra  SPOT  5  yang  memiliki  resolusi  spasial lebih  tinggi.  Akurasi  dihitung  pada  semua hotspot yang  terdeteksi  dalam  periode  3  minggu  yang disesuaikan  dengan  ketersediaan  citra  SPOT  5,  dengan  mempertimbangkan  analisis buffer tunggal dan dissolve . Hasilnya menunjukkan bahwa VNF memiliki nilai akurasi rata-rata yang tinggi sebesar 84.31%.  Hasil  ini   sebanding  dengan  analisis  yang  dilakukan  terhadap  produk hotspot MODIS. Dengan  demikian,  VNF  sangat  signifikan  digunakan  bersama  dengan  produk hotspot MODIS khususnya untuk pemantauan kebakaran pada malam hari.
Kata Kunci: Hotspot,VNF, Soumi-NPP, Satelit, Penginderaan Jauh
1 PENDAHULUAN
Emisi gas hasil pembakaran yang terlepas  ke  atmosfer,  telah  berpotensi meningkatkan pemanasan global (Adinugroho et. al ., 2005). Dampak lebih lanjut  seperti  asap  lintas  batas,  juga mendapatkan  perhatian  yang  besar. Salah  satu  fenomena  yang  membawa dampak serius tersebut adalah kebakaran yang  terjadi  di  lahan  gambut.  Pada 2013,  indeks  polusi  di  Singapura tercatat  mencapai  246  (sangat  tidak sehat). Pernyataan itu disebutkan dalam penelitian  Gaveau et  al. (2014)  yang menunjukkan  bahwa  kebakaran  lahan gambut  di  Riau  pada  tahun  tersebut telah  mengindikasikan  bahwa  polusi udara di Asia Tenggara tidak lagi hanya terbatas  di  musim  kemarau  saja.  Oleh karena  itu,  mengingat  pentingnya mitigasi  terhadap  bencana  tersebut, pemantauan  yang  intensif  dengan dukungan data yang akurat diharapkan dapat  menurunkan  risiko  meluasnya kebakaran  serta  membantu  persiapan penanganannya dengan lebih baik.
Data yang telah banyak digunakan antara  lain  adalah  titik  panas  ( hotspot ). Metode  penentuannya  (yang)  sudah berkembang  menggunakan  beberapa generasi  satelit,  seperti  NOAA-AVHRR (Dozier, 1981; Matson, 1984) dan Terra/ Aqua MODIS (Giglio et al. , 2003). Kedua satelit  ini  pun  telah  lama  digunakan  di Indonesia  sebagai  alat  utama  untuk memantau  kebakaran  hutan  dan  lahan di Indonesia. Pengujian atas data tersebut telah dilakukan antara lain oleh Liew et al .  (2003)  di  Sumatera  dan  Kalimantan yang mendapatkan nilai commission dan omission error masing-masing  27% dan 34%. False  alarms diduga  disebabkan oleh  kebakaran  yang  baru  terjadi dengan  suhu  permukaan  yang  tidak terlalu  tinggi.  Disamping  itu,  sebaran asap  dan  kebakaran  yang  terjadi  pada vegetasi rapat juga dapat meningkatkan nilai  kesalahan.  Selanjutnya  Vetrita et al .  (2011),  yang  menggunakan hotspot MODIS  bersumber  dari Indofire  Map Service di Riau, memperoleh nilai akurasi
sebesar  43%,  dengan commision  error 53% dan ommision  error 4%. Hasil yang diperoleh hampir serupa dengan penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Zubaidah et  al .  (2014)  namun  dengan akurasi  lebih  baik  sekitar  64%,  yang menguji hotspot bersumber  dari Fire Information  for  Resource  Management System (FIRMS)  di  Sumatera  dan Kalimantan dengan sumber referensi citra SPOT-4 ( Satellite Pour l'Observation de la Terre ).  Tingkat  kesalahan  yang  cukup tinggi  diduga  akibat  tidak  terdeteksinya kebakaran  dengan  ukuran  kecil  pada SPOT-4 pada MODIS.
Pada  28  Oktober  2011  telah diluncurkan  satelit  generasi  baru  yang akan  melanjutkan  misi  NOAA  dan Terra/Aqua MODIS, yaitu Suomi National Polar-orbiting Partnership (S-NPP) dengan salah  satu  sensornya Visible  Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS). Seperti halnya  produk  MODIS,  VIIRS  juga memiliki  spektral  yang  mirip  namun dengan resolusi spasial yang lebih baik. VIIRS  memiliki  22  kanal  yang  terdiri dari 5 kanal imagery ( I-Bands ),16  kanal moderate  ( M-Bands ),  dan  kanal Day/ Night (Lee  et.  al.,  2006;  Seaman,  2013). Tidak  berbeda  halnya  dengan  MODIS, produk  VIIRS  juga  mengacu  algoritma Active  Fire yang  telah  dibangun  dengan baik pada produk MODIS (MOD14) yang dibangun  oleh Active  Fire  Team (2014).
Tim ini menggunakan algoritma collection
6,  dengan  menggunakan  kanal  pada panjang  gelombang  yang  sama  pada MODIS,  namun  dengan  resolusi  spasial lebih tinggi yaitu 750 m.  Pengembangan algoritma  ini  juga  dilanjutkan  oleh Schroeder et al . (2014) yang menggunakan kanal  dengan  resolusi  spasial  350  m, dan  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan dengan sebelumnya.
Bersamaan dengan itu, Elvidge et al. (2013) juga mengembangkan algoritma hotspot VIIRS untuk citra yang diakuisisi pada malam hari (selanjutnya disebut  dengan  VIIRS Nightfire ,  atau VNF)  menggunakan  acuan  dari  Dozier (1981).  Berbeda  dengan  produk Active
Fire hotspot MODIS  yang  menggunakan kanal utama pada panjang gelombang 4 dan  11  um,  algoritma  yang  digunakan VNF menggunakan konsep Planck dengan panjang  gelombang  utamanya  pada kanal  M10  (1.6  µm)  untuk  menghitung radiasi  setiap  obyek  per  piksel.  Untuk mengestimasi besaran suhu pada piksel tidak  dilakukan  pada  algoritma hotspot MODIS (Elvidge et al ., 2013). Kondisi ini sangat  dimungkinkan  mengingat  data yang  bersumber  dari  akuisisi  malam hari  tidak  akan  mengalami  gangguan/ kesalahan yang diakibatkan oleh pengaruh  sinar  matahari.  Hal  lain  yang juga  dapat  diunggulkan  dari  produk  ini adalah  ditampilkannya  informasi source of area (m 2 ). Namun evaluasi lebih jauh terkait  kehandalan  data  tersebut  baik secara  global  maupun  nasional,  masih belum banyak dilakukan.
Meskipun hotspot dapat  meng- indikasikan kejadian kebakaran, namun tidak  semua  informasi hotspot meng- indikasikan  kebakaran  atau  sebaliknya tidak  semua  data hotspot dapat merekam  kejadian  kebakaran.  Hal tersebut  dapat  terjadi  akibat  adanya gangguan  atau  keterbatasan  satelit perekam data hotspot . Menurut Anderson, et  al. (1999)  menyatakan  bahwa  istilah lain untuk menggambarkan titik kebakaran adalah fire-spot , dan berbagai kalangan mengusulkan bahwa sebenarnya banyak hotspot yang  tidak  mengindikasi- kan  kebakaran.  Maka  dari  itu,  perlu dilakukan  pengecekan  terhadap  data hotspot guna  memastikan  kejadian kebakaran  dengan  dilakukannya  validasi hotspot . Dalam penelitian ini  digunakan dua  versi  produk  VNF  (VNF2.0  dan VNF2.1)  yang  dibandingkan  dengan hotspot produk MODIS.
Tujuan  penelitian  ini  adalah memvalidasi informasi hotspot dari sumber data hotspot terbaru  VNF,  serta mengetahui  optimalisasi  pemanfaatannya dengan  berbagai  sumber  data  lain  yang ada  untuk  mitigasi  bencana  kebakaran hutan dan lahan.
2 DATA DAN METODE

## 2.1 Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data VNF, SPOT-5, dan  MODIS.  Data  VNF  yang  digunakan ada dua versi yaitu VNF2.0 dan VNF2.1 selama  Februari  2014  hingga  Maret 2014. Hotspot VNF2.0 dan VNF2.1 dapat diakses  melalui web dengan  alamat: (Sumber  NASA:  http://ngdc.  noaa. gov/eog/viirs/download_2014_indonesi a.html)  atau  (Sumber  LAPAN:  http:// modis-catalog. lapan. go.id/ monitoring/ katalognpp#. Hotspot MODIS dari produk  FIRMS-NASA  Februari  sampai dengan  Maret  2014  diambil  untuk waktu  malam  hari  (Sumber:  https:// earthdata.nasa.gov/data/near-real-time- data/firms/fire-mail- alerts).
Data  citra  SPOT-5  pada  periode kejadian kebakaran pada Februari 2014 hingga  Maret  2014  di  wilayah  provinsi Riau  yaitu path/row 271/347  pada  25 Februari  2014, path/row 271/348  25 Februari  2014, path/row 272/347  26 Februari 2014, dan path/row 272/348 2 Maret 2014.
Citra  MODIS  Februari  2014 hingga  Maret  2014.  Citra  SPOT  dan MODIS  diperoleh  dari  Pusat  Teknologi Data  Penginderaan  Jauh-LAPAN,  untuk pengolahan penentuan titik asap kebakaran.
Disamping  itu,  digunakan  titik survei  lapangan  periode  Februari-Maret 2014  oleh  Bidang  Lingkungan  dan Mitigasi  Bencana  dan  data  pemadaman yang diperoleh dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan pada periode Februari hingga Maret 2014.

## 2.2 Metode
Pada  kegiatan  ini,  metode  yang digunakan  adalah  analisis  statistik dengan  melakukan buffer di  setiap hotspot berdasarkan buffer tunggal  dan dissolve (di cluster ). Buffer tunggal adalah buffer di  setiap  titik hotspot , sedangkan buffer  dissolve ditentukan dengan  mengelompokkan buffer tunggal yang  saling  tumpang  tindih  menjadi
satu  kelompok  kejadian  kebakaran. Hotspot tersebut  divalidasi  dengan  data referensi  yang  sudah  jelas  terjadi kebakaran  antara  lain:  daerah  bekas kebakaran  ( Burned  Area =BA)  dari  citra SPOT,  titik  koordinat  asap  kebakaran dari  citra  MODIS,  titik  survei  lapangan, dan  data  pemadaman.  Sehingga  sebelum proses  validasi  dilakukan  pengumpulan data hotspot dan  data  referensi  terlebih dahulu.
2.2.1  Pengumpulan data
2.2.1.1 Pengumpulan  data hotspot

## VNF dan FIRMS-Night
Data  VNF  diperoleh  dari  satelit Soumi-NPP melalui sensor VIIRS.
Penyimpanan data hotspot VNF  tersedia dalam  file The  Comma  Separated  Value (CSV)  dan  file the  Keyhole  Markup Language,  Zip (KMZ). Hotspot dalam  file CSV  nilainya  dipisahkan  dengan  koma, yang meliputi integer unsigned , radiansi, nama  sumber  file,  nomer  sampel  dan baris,  lintang  dan  bujur,  kualitas,  dan meta  data  lainnya.  Sedangkan hotspot yang  disimpan  dalam  format  KMZ merupakan hotspot dengan  piksel  yang memuat  maksima  lokal  yang  telah dikompres  dari  file the  Keyhole  Markup Language (KML).  KML  merupakan  alat bantu  untuk  memudahkan  pembacaan kode sintak di google earth . Pada periode Februari  2014  hingga  Maret  2014 terdapat  dua  macam  tipe hotspot VIIRS yaitu  VNF2.0  dan  VNF2.1.  VNF2.0 dengan  suhu  (T bb = Temperature  black body )<  600  K  dan  T bb ≥  600  K, sedangkan  VNF2.1  hanya  berdasarkan suhu  T bb ≥  600  K.  Oleh  karena  itu hotspot VIIRS  baik  VNF2.0  maupun VNF2.1 yang digunakan dalam penelitian ini diambil yang memiliki suhu T bb ≥ 600 K.  Data  VNF  yang  akan  dilakukan validasi  adalah  data  VNF  disuatu wilayah yang memiliki ketersediaan data referensi yang lengkap.
Data hotspot FIRMS-Night diperoleh dari  satelit  Terra/Aqua  melalui  sensor MODIS. Hotspot dari  sensor  MODIS yang  diproduk  oleh  FIRMS  dengan
waktu  satu  hari  penuh.  Oleh  karena hotspot VNF  merupakan hotspot pada malam  hari,  sehingga hotspot MODIS yang  digunakan  juga  diambil  yang malam hari yaitu FIRMS-Night.
2.2.1.2 Identifikasi daerah bekas kebakaran  hutan  dan  lahan dari citra   SPOT-5.
Daerah  bekas  kebakaran  hutan ( burned  area )  merupakan  daerah  di permukaan  bumi  yang  menunjukkan ciri-ciri  telah  mengalami  peristiwa terbakar. Kebakaran bisa akibat proses- proses alami atau non alami (perbuatan manusia)  baik  disengaja  atau  tidak disengaja. Pada daerah tersebut sebelumnya  merupakan  lahan  yang didominasi  oleh  tutupan  vegetasi  hutan maupun  non  hutan  (seperti:  semak, belukar,  perkebunan,  ladang  atau tegalan).  Dengan  kata  lain burned  area adalah  merupakan  kebakaran  aktual (Suwarsono, 2012). Berdasarkan
penelitian  Roy et  al. (2005),  perubahan kondisi permukaan lahan dari sebelumnya  berupa  lahan  bervegetasi menjadi  non  vegetasi  dapat  dikenali dengan citra penginderaan jauh maupun  pengamatan  lapangan.  Satelit MODIS  telah  dikembangkan  untuk mengidentifikasi burned area di Kalimantan dengan menggunakan beberapa  model  antara  lain  model perubahan  indeks  vegetasi  (NDVI),  model perubahan  nilai  indeks  kebakaran (NBR), dan model perubahan reflektansi, terutama  model  perubahan  reflektansi kanal  5  dan  7  (Roy,  2002)  dan  model perubahan  nilai  reflektansi  kanal  2 (Miettinen,  2007).  Ada  dua  pendekatan penentuan bekas kebakaran yaitu dengan metode  digital  maupun  interpretasi visual  (Suwarsono,  2012).  Oleh  karena itu  daerah  bekas  kebakaran  ini  dapat dijadikan referensi untuk validasi.
Citra  merupakan  alat  utama untuk mengenali dan memahami berbagai kenampakan obyek di berbagai permukaan  bumi  melalui  penginderaan jauh.  Perbandingan  kenampakan  obyek
dapat  mengetahui  rona  dan  kedetilan pada  citra  satelit  akan  tampak  berbeda antara satu dengan yang lainnya, hal ini bergantung pada komposit dan resolusinya. Pada komposit yang berbeda, obyek  memiliki  rona  dan  warna  yang berbeda  pula  meskipun  jenis  satelitnya sama.  Pada  kegiatan  ini,  penentuan bekas  kebakaran  hutan  dan  lahan dilakukan  dengan  metode  interpretasi visual, yaitu dengan melakukan delineasi  menggunakan  citra  komposit RGB 412. Warna Red diisi oleh kanal 4, kanal Green diisi oleh kanal 1 dan kanal Blue dengan kanal 2, sehingga
kenampakan  tanaman  atau  vegetasi ditunjukkan dengan warna  hijau  (mulai dari hijau muda hingga hijau tua), lahan terbuka  dengan  warna orange ,  awan ditunjukkan  dengan  warna  putih, kenampakan  asap  kebakaran  berwarna putih  tipis  dengan  arah  mengikuti  arah angin, dan lahan bekas terbakar dengan warna  merah  tua  keungu-unguan. Sebelumnya  citra  SPOT-5  dilakukan koreksi  Radiometrik  dan  Geometrik. Gambar 2-1 menunjukkan citra komposit warna RGB 412.  Diagram alir identifikasi  daerah  bekas  terbakar ditunjukkan pada Gambar 2-2.
Gambar 2-1: Citra komposit SPOT-5 RGB 412

## 2.2.1.3  Penentuan  titik  koordinat asap kebakaran dari MODIS
Asap  kebakaran  merupakan  alat  untuk meyakinkan  bahwa benar hotspot tersebut pada daerah kebakaran, namun  adanya  asap  kebakaran  belum tentu terdeteksi adanya hotspot , sehingga sebagai referensi titik koordinat  asap  kebakaran  dari  MODIS ditentukan  dengan  ditunjukkan  adanya asap  yang  ber-arah  sesuai  arah  angin dengan bantuan adanya hotspot dilokasi tersebut.  Gambar  2-3  titik  asap kebakaran  citra  MODIS  28  Februari 2014.
Gambar 2-3: Titik  koordinat  asap  kebakaran dari  citra  MODIS  28  Februari 2014

## 2.2.2  Metode  perhitungan  akurasi
hotspot
Perhitungan  akurasi hotspot dilakukan dengan  menggunakan  dua  cara,  yakni: 1. buffer tunggal  dan  2 buffer  dissolve . Perhitungan akurasi hotspot
VNF
divalidasi dengan data referensi tervalidasi  yakni: burned  area dari SPOT-5  (BA-SPOT),  titik  koordinat  asap kebakaran dari MODIS, survey lapangan,  dan  data  pemadaman.  Oleh karena  data  referensi  BA-SPOT  berupa polygon,  maka  setiap  titik hotspot dijadikan bentuk polygon dengan dilakukan buffering agar dapat di overlay dengan  BA-SPOT.  Menurut  Vetrita (2011)  menyatakan  bahwa  metode buffering dilakukan dengan radius 2 km didasarkan pada frekuensi hotspot secara berturut-turut  selama  dua  hingga  tiga hari pada radius 2 km, sehingga metode buffering dilakukan  dengan  mengambil jarak  1  km  dan  2  km  sebagai buffer tunggal.  Disamping  itu,  selain buffer tunggal  dilakukan  juga buffer  dissolve
berdasarkan buffer
tunggal yang bersinggungan  dijadikan  satu  kelompok atau  satu cluster .  Hal  ini  dilakukan untuk melihat seberapa besar
pengaruhnya hotspot yang mengelompok dalam satu cluster (Gambar 2-4).
Gambar 2-4: Buffer tunggal (A) dan buffer dissolve (B) A B
2.2.2.1  Perhitungan akurasi pada buffer tunggal Menghitung jumlah
semua hotspot yang  ada  dalam scene SPOT-5 sebagai  jumlah  N.  Selanjutnya  dihitung ketepatan hotspot berdasarkan  beberapa referensi yaitu BA-SPOT-5 (sebagai data utama),  titik  asap  kebakaran  dari  citra harian  Terra/Aqua  MODIS,  data  survei lapangan,  dan  data  pemadaman.  Pada buffer ini, dihitung overall  accuracy dan errornya .  Jika hotspot dalam buffer terdapat salah satu data referensi maka dianggap  sebagai  tepat.  Sedangkan sisanya  dianggap  sebagai false .  Secara
umum diagram alir metode perhitungan akurasi  pada buffer tunggal  dapat ditunjukkan pada Gambar 2-5. Formula perhitungan akurasi hotspot pada buffer tunggal sebagai berikut:
OA s (%)= (∑V/N) * 100 (2-1)
E  (%)  = (N-∑V)/N * 100 (2-2) Keterangan: N =  Jumlah hotspot dalam scene SPOT OA s (%) =  Persentase hotspot tepat/ benar E (%)  =  Persentase hotspot false
Gambar 2-5: Metode perhitungan akurasi hotspot pada buffer tunggal
2.2.2.2  Perhitungan akurasi pada buffer dissolve
Pada buffer  dissolve ,  dilakukan dengan mempertimbangkan jumlah area dalam  setiap buffer .  Semua buffer dissolve dilakukan  proses union dengan BA  SPOT.  Selanjutnya  dihitung  semua hasil union sebagai jumlah area. Jumlah area yang bertepatan dengan salah satu referensi  yang  ada  dikatakan  sebagai area  yang  valid,  sedangkan  polygon  BA SPOT  yang  tidak  terdeteksi  oleh buffer dissolve akan dihitung sebagai Ommision .  Adapun  area buffer  dissolve yang  tidak  bertepatan  dengan  data referensi  dihitung  sebagai Commision . Selanjutnya  dihitung  nilai  presentase antara Overall  Accuracy , Ommision ,  dan Commision .  Secara  umum  diagram  alir metode perhitungan akurasi pada buffer tunggal dapat ditunjukkan pada Gambar 2-6.
OA d (%) =Cor/ ∑(Cor+Com+Omm)*100 (2-3) CO (%) =Com/(Cor+Com+Omm)*100 (2-4) OE(% )=Omm/∑(Cor+Com+Omm)*100 (2-5)
Gambar 2-6: Metode perhitungan akurasi hotspot pada buffer dissolve
3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Distribusi  Spasial Hotspot VNF dan FIRMS Februari Hingga Maret 2014
Hasil  distribusi  spasial hotspot VNF2.0  dan  VNF2.1  Februari  2014 hingga  Maret  2014  di  Indonesia ditunjukkan pada Gambar 3-1. Gambar tersebut  ditunjukkan  bahwa  adanya dominasi distribusi spasial hotspot yaitu di  Riau.  Disisi  lain, hotspot dari  data sensor  MODIS  yang  diproduk  oleh FIRMS  dengan  waktu  satu  hari  penuh. Oleh  karena hotspot VNF  merupakan hotspot pada  malam  hari,  sehingga hotspot MODIS  yang  digunakan  juga diambil  yang  malam  hari  yaitu  FIRMS- Night .  Pada  periode  bulan  yang  sama, distribusi  spasial hotspot FIRMS- Night juga  dominan  di  Riau.  Dikarenakan konsentrasi sebaran hotspot di Indonesia  baik hotspot VNF  maupun hotspot FIRMS- Night terjadi  di  Riau, sehingga kegiatan ini difokuskan di Riau (Gambar 3-2).

## 3.2 Titik  Koordinat  Asap  kebakaran dari Citra MODIS
Titik  koordinat  asap  kebakaran ini  merupakan  titik  kebakaran  yang pasti  terjadi  karena  merupakan  titik koordinat hotspot yang  ditunjukkan adanya  asap  kebakaran  yang  bergerak sesuai  arah  angin  yang  bermula  dari titik hotspot tersebut,  sehingga  dapat digunakan sebagai data  referensi dalam melakukan validasi. Titik koordinat asap kebakaran  yang  dikumpulkan  dari  data MODIS resolusi 500 m digunakan untuk pembanding  dalam  melakukan  validasi hotspot VIIRS  dan  mendukung  proses digitasi  “ burned  area ”  dari  data  SPOT. Titik asap kebakaran dikumpulkan mulai dari    Februari  hingga  Maret  2014  yang ditunjukkan  pada  Gambar  3-3.  Titik asap  kebakaran  pada  bulan  tersebut didominasi di Riau.
Gambar 3-2: Distribusi spasial hotspot VNF dan FIRMS- Night Februari 2014 hingga Maret 2014
Gambar 3-3: Titik koordinat asap kebakaran Februari 2014 hingga Maret 2014 Februari Maret Prov. Riau Prov. Riau
(a) Distri busi spasial hotspot VNF2.0 Februari 2014 (b) Distribusi spasial hotspot VNF2.1 Februari 2014
(c) Distribusi spasial hotspot VNF2.0 Maret 2014 (d) Distribusi spasial hotspot VNF2.1 Maret 2014 Prov. Riau Prov. Riau Prov. Riau Prov. Riau
Gambar 3-1: Distribusi spasial hotspot VNF Februari 2014 hingga Maret 2014
Gambar 3-4: Delineasi burned  area dari  sebagian  citra  SPOT-5  path/row  271/348  tanggal  25 Februari 2014
3.3 Sebaran  Spasial  Daerah  Bekas Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  dari Citra  SPOT-5.
Berdasarkan  hasil  identifikasi burned  area dari  4 scene citra  SPOT-5 diperoleh 43 lokasi berdasarkan poligon besar  dan  poligon  kecil.  Luas  sebaran burned area berdasarkan poligon terkecil  adalah  1,5780  Ha  atau  0,0016 km 2 dan  poligon  terbesar  adalah  seluas 8228,847 Ha atau 82,2885 km2. Poligon besar  ini  terjadi  karena  gabungan poligon  kecil  yang  saling  berdekatan. Luas  total burned  area dari  ke  43  lokasi poligon  besar dan kecil sebesar 34092,279 Ha atau 340,9228 km 2 . Hasil analisis  dari  delineasi burned  area menunjukkan  bahwa  hampir  sebagian besar  berada  di  wilayah  lahan  gambut (Gambar  3-4).  Informasi  lahan  gambut bersumber dari Balai Besar Sumber Daya Lahan Pertanian (BBSDLP) 2011.

## 3.4 Perolehan  Titik  Survei  Lapangan dan Data Pendukung
Survei  lapangan  dilakukan  di wilayah Kecamatan Sungai Apit Provinsi Riau yang dilakukan pada 19-25 Februari 2014  (Gambar  3-5).  Lokasi  pengecekan
ditetapkan  berdasarkan  kemudahan akses dari jalan raya. Dalam pengecekan  lapangan  secara  umum tutupan  lahannya  berupa  lahan  semak belukar,  kebun  sawit,  tanaman  akasia, karet, rumput dan alang-alang.
Hasil pengecekan lapangan diperoleh  sebanyak  12  titik  koordinat kebakaran  (Tabel  3-1).  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa hotspot VNF2.0 dan  FIRMS-Night  berada  dalam  posisi atau jarak yang lebih dekat dengan titik kebakaran dibandingkan dengan hotspot VNF2.1. Hotspot yang  terdeteksi  pada kisaran  19  hingga  21  Februari  2014. Dari hasil wawancara dengan pemadam kebakaran  yang  sedang  berlangsung disebutkan  bahwa  kebakaran  tersebut diperkirakan  telah  terjadi  dalam  kurun waktu satu minggu sebelumnya Gambar 3-5.
Disamping  itu,  sebagai  data pendukung  titik  koordinat hotspot berupa  titik  pemadaman yang diperoleh dari  Kementerian  Kehutanan  berupa informasi dalam format laporan. Koordinat hasil  perolehan  data    pemadaman  dari Kementerian  Kehutanan  ditunjukkan pada Tabel 3-2.
Tabel 3-1:  JARAK  KOORDINAT  LOKASI  KEBAKARAN  TERHADAP  TITIK HOTSPOT VNF2.0,  VNF2.1,
DAN FIRMS- NIGHT No.  TANGGAL LAT LON Jarak Titik survei ke hotspot LOKASI VNF2.0 (Km) VNF2.1 (Km) FIRMS-Night (Km) 1. 2/19/2014 0.7071  102.0383 0,17 1,59 0.42 Merempan, Siak 2. 2/19/2014 0.7233  102.0484 0,18 0,60 0,94 Sungai Mempura, Siak 3. 2/19/2014 0.7275  102.0445 0,28 1,1 1,49 Sungai Mempura, Siak 4. 2/20/2014 0.8388  102.1143 0,54 >2 0,37 Sungai Limau, Sungai Apit 5. 2/20/2014 0.8480  102.1168 0,25 >2 0,56 Sungai Limau, Sungai Apit 6. 2/20/2014 0.9095  102.1263 1,12 >2 0,61 Pebadaran, Sungai Apit 7. 2/20/2014 0.9012  102.1411 0,06 1,34 1,40 Pebadaran, Sungai Apit 8. 2/20/2014 0.8994  102.1549 0,05 1,97 0,22 Mengkapan, Sungai Apit 9. 2/20/2014 0.9156  102.1707 0,19 >2 0,10 Mengkapan, Sungai Apit 10. 2/20/2014 0.9213  102.1819 0,55 >2 0,37 Mengkapan, Sungai Apit 11. 2/20/2014 0.9455  102.2206 0,28 >2 0,08 Mengkapan, Sungai Apit 12. 2/21/2014 1.1803  102.0458 0,23 >2 0,32 Lubuk Muda, Bukit Batu
Gambar 3-5: Contoh lokasi pengecekan lapangan di Kecamatan Sungai Apit, Kabupaten Siak
Perbesaran
Hotspot VIIRS sesuai dengan besaran suhu yang berbeda.
Hotspot FIRMS-MODIS .
Lokasi Pengecekan Lapangan

## Tabel 3-2: TITIK KOORDINAT PEMADAMAN
NO.  LAT LON WAKTU DAOPS NO.  LAT LON WAKTU DAOPS 1. 0.84  102.11  19-Feb-14 Siak 45 1.06 101.67  17-Mar-14  Dumai 2. 0.92  102.12  19-Feb-14 Siak 46 0.11 102.60  17-Mar-14  Rengat 3. 1.50  101.92  19-Feb-14 Siak 47 1.29 101.59  27-Mar-14  Dumai 4. 0.92  102.12  20-Feb-14 Siak 48 1.63 101.18  27-Mar-14  Dumai 5. 0.15  101.51  20-Feb-14 Pekanbaru 49 1.63 101.18  27-Mar-14  Dumai 6. 0.25  102.50  20-Feb-14 Rengat 50 1.29 101.56  27-Mar-14  Pekanbaru 7. 0.87  102.34  21-Feb-14 Siak 51 0.15 102.59  27-Mar-14  Rengat 8. 1.31  101.58  21-Feb-14 Dumai 52 0.15 102.60  28-Mar-14  Rengat 9. 0.15  101.51  21-Feb-14 Pekanbaru 53 1.64 101.43  28-Mar-14  Dumai 10. 0.25  102.50  21-Feb-14 Rengat 54 1.63 101.18  28-Mar-14  Dumai 11. 1.43  102.42  22-Feb-14 Siak 55 1.29 101.59  28-Mar-14  Dumai 12. 0.92  102.12  22-Feb-14 Siak 56 1.29 101.56  28-Mar-14  Pekanbaru 13. 1.31  101.58  22-Feb-14 Dumai 57 0.23 101.00  28-Mar-14  Pekanbaru 14. 0.22  100.86  22-Feb-14 Pekanbaru 58 0.64 102.03  28-Mar-14  Siak 15. 0.25  102.50  22-Feb-14 Rengat 59 0.16 102.61  31-Mar-14  Rengat 16. 0.11  102.01  22-Feb-14 Rengat Sumber: Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan 3.5 Analisis Hotspot VIIRS  (VNF) dan Hotspot MODIS
3.5.1  Analisis hotspot berdasarkan buffer tunggal
Analisis akurasi hotspot dilakukan berdasarkan data referensi yang tervalidasi  yaitu  data  BA-SPOT-5,  titik koordinat  asap  kebakaran  dari  MODIS, titik koordinat survei lapangan dan titik koordinat  pemadaman  kebakaran  yang telah  diuraikan  di  atas.  Berdasarkan kelengkapan  data  referensi  tersebut, hotspot yang  digunakan  dalam  analisis ini selama tiga minggu dari 18 Februari 2014  hingga  9  Maret  2014  disesuaikan dengan  perolehan  BA-SPOT-5  dengan mengambil  waktu  tujuh  hari  sebelum dan sesudah kebakaran. Jumlah hotspot VNF yang  dianalisa dalam kurun waktu tersebut  adalah  VNF2.1  (T bb ≥  600  K) sejumlah  139  titik,  hotspot  VNF2.0  (T bb ≥  600  K)  sebesar  4122  titik,  sedangkan jumlah hotspot MODIS  FIRMS- Night sejumlah  1789  titik.  Pertama  setiap jenis hotspot dibuat buffer dengan radius  1  km  dan  2  km,  selanjutnya
dihitung  nilai  akurasinya  berdasarkan formula  (2-1)  dan  (2-2).  Gambar  3-6 merupakan  hasil  penggabungan hotspot VNF2.0  dengan  seluruh  data  referensi berdasarkan buffer tunggal  dengan radius buffer 1  km.  Pada single  buffer hanya  dianalisis hotspot tersebut  benar atau  salah.  Jika  benar  masuk  dalam Overall  All (OA s )  dan  jika  salah dinyatakan sebagai Error (E). Gambar 3- 7  bagian  (A)  merupakan  contoh  hasil buffer hotspot VNF2.0  yang  hanya terdeteksi  BA-SPOT-5,  sehingga hotspot VNF2.0  tersebut  benar,  pada  bagian  (B) merupakan buffer VNF2.0  yang  hanya terdapatdata referensi titik asap kebakaran  atau  titik  survei  lapangan, sehingga dinyatakan hotspot yang benar, pada  bagian  (C)  merupakan buffer VNF2.0  yang  terdeteksi  data  referensi paling  lengkap  yaitu  BA-SPOT-5,  titik asap kebakaran, koordinat survei lapangan, dan data koordinat pemadaman,  sedangkan  (D)  merupakan buffer  hotspot yang error karena  tidak terdapat data referensi sama sekali.
Gambar 3-6: Hasil  penggabungan hotspot VNF2.0  dengan  seluruh  data  referensi  berdasarkan buffer tunggal dengan radius buffer 1 km
Gambar 3-7: Perbesaran daerah (A), (B), (C), dan (D) dari Gambar 3-6
Dengan cara yang sama dilakukan juga untuk hotspot VNF2.1  dan FIRMS_ Night .  Hasil  perhitungan  nilai akurasi  untuk  seluruh hotspot dengan buffer tunggal  ditunjukkan  pada  Tabel 3-3.  Secara  umum  persentase  OA  pada buffer tunggal  dengan  radius  2  km
adalah  antara  (83.5%  -  89.1%)  lebih tinggi  daripada  persentase  OA  pada buffer tunggal dengan radius 1 km yaitu antara  (67.63  %  –  72.67%). Hotspot VNF2.0  maupun  VNF2.1  pada buffer tunggal  memiliki  persentase  akurasi yang cukup baik yaitu > 67.63%.
A C B D A B D C

## Tabel 3-3:  PERSENTASE  AKURASI HOTSPOT BERDASARKAN  REFERENSI  BA- SPOT ,  ASAP  MODIS, TITIK SURVEI LAPANGAN, TITIK PEMADAMAN PADA BUFFER TUNGGAL 1 KM DAN 2 KM
SUMBER DATA JUMLAH Buffer 1 Km Buffer 2 Km OA s (%)  E (%)  OA s (%)  E (%) VNF2.1(T≥600K) 139 67.63  32.37 83.50  16.55 VNF2.0 (T≥600K) 4122 70.38  29.62 86.80  13.25 FIRMS_ Night 1789 72.67  27.33 89.10  10.90 3.5.2  Analisis hotspot berdasarkan buffer dissolve .
Seperti  halnya  analisis hotspot di atas,  analisis  ini  dilakukan  juga berdasarkan buffer  dissolve .  Pertama setiap jenis hotspot dibuat buffer sebesar 1  km  dan  2  km  yang  selanjutnya  di- cluster atau melakukan dissolve berdasarkan  setiap buffer yang  saling tumpang  tindih  ( overlapping )  seperti yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2-1 bagian  (B)  di  atas.  Gambar  3-8 merupakan  hasil  penggabungan hotspot VNF2.0  dengan  seluruh  data  referensi berdasarkan buffer  dissolve dengan radius buffer 1  km.  Gambar  3-9 merupakan  perbesaran  Gambar  3-8 untuk bagian (A), (B), (C), dan (D).
Gambar 3-9 bagian (A) merupakan contoh  hasil buffer  dissolve hotspot VNF2.0 yang hanya terdeteksi BA_SPOT-5, pada  bagian  (B)  merupakan buffer dissolve  hotspot VNF2.0  yang  hanya terdapat  data  referensi  titik  asap kebakaran  atau  titik  survei  lapangan, sementara  pada  bagian  (C)  merupakan buffer dissolve dari VNF2.0 dengan data referensi  paling  lengkap  yaitu  ada  BA- SPOT-5, titik asap kebakaran, koordinat survei  lapangan,  dan  data  koordinat pemadaman,  oleh  karena  itu hotspot VNF2.0  dalam buffer  dissolve tersebut adalah  benar  dan  disebut  sebagai corrected atau  masuk  dalam Overall  All (OA c ), sedangkan bagian (D) merupakan buffer  dissolve  hotspot VNF2.0  yang
tidak  terdapat  data  referensi  sama sekali, sehingga hotspot VNF2.0 dinyatakan sebagai error disebut sebagai Commission  Error (CE).  Pada  analisis buffer dissolve , dianalisis juga BA_SPOT-5 yang  tidak  berada  pada buffer  dissolve , sehingga  BA_SPOT  dinyatakan  sebagai Ommission Error (OE). Dengan cara yang sama  untuk  dilakukan  juga  terhadap hotspot VNF2.1  dan  FIRMS- Night .  Hasil perhitungan  pada buffer  dissolve 1  km, persentase  OA  tertinggi  ditunjukkan oleh hotspot VNF2.0  dengan  nilai sebesar 86.96% dimana OE cukup kecil yaitu 2.75% dan CE 10.29%,
selanjutnya  ditunjukkan  oleh hotspot FIRMS- Night dengan  persentase  OA sebesar  82.07%  dan  OE  cukup  kecil yaitu  8.03%  dan  CE  sebesar  9.9%. Persentase  akurasi hotspot VNF2.1 memiliki  akurasi  kurang  dari  50%. Setelah dilakukan buffer dissolve dengan radius 2 km, diperoleh persentase  akurasi  yang  cukup  baik untuk hotspot VNF2.1  naik  menjadi 70.32% dengan CE sebesar 11.57% dan OE  sebesar  18.11%.  Adapun  pada hotspot
VNF2.0 dan FIRMS- Night ditunjukkan  persentase  yang  sangat baik  yaitu  di  atas  90%.  Persentase hotspot VNF2.0  menjadi  93.10%  dan hotspot FIRMS- Night sebesar  94.02%. Secara  keseluruhan  persentase  hasil akurasi hotspot VNF2.0,  VNF2.1,  dan FIRMS- Night ditunjukkan pada Tabel 3-4.
Gambar 3-8: Hasil  penggabungan hotspot VNF2.0  dengan  seluruh  data  referensi  berdasarkan buffer dissolve dengan radius buffer 1km
Gambar 3-9: Perbesaran daerah (A), (B), (C), dan (D) dari Gambar 3-8 A B D C A C B D
Tabel 3-4:  PERSENTASE AKURASI HOTSPOT BERDASARKAN REFERENSI BA _ SPOT-5, ASAP MODIS, TITIK  SURVEI  LAPANGAN,  TITIK  KOORDINAT  PEMADAMAN  PADA BUFFER  DISSOLVE
1 KM DAN 2 KM
SUMBER DATA JUMLAH HOTSPOT Buffer 1 Km Buffer 2 Km OA c (%) CE (%) OE (%)
OA c (%) CE (%) OE (%) VNF2.1(T≥600K) 139 41.77  11.29 46.94 70.32  11.57 18.11 VNF2.0 (T≥600K) 4122 86.96  10.29 2.75 93.10 6.75 0.16 FIRMS_ Night 1789 82.07 9.90 8.03 94.02 4.20 1.78
Tabel 3-5: NILAI RATA-RATA AKURASI DATA VIIRS DAN MODIS
SUMBER DATA JUMLAH Nilai Akurasi (%) Nilai Rata-Rata Buffer Dissolve Buffer Tunggal 1 Km 2 Km 1 Km 2 Km Akurasi (%) VNF2.1(T≥600K) 139  41.77 70.32  67.63 83.50 65.80 VNF2.0 (T≥600K) 4122  86.96 93.10  70.38 86.80 84.31 FIRMS_ Night 1789  82.07 94.02  72.67 89.10 84.46

## 3.5.3  Perhitungan  tingkat  akurasi
hotspot VNF2.0,  VNF2.1  dan FIRMS- Night Berdasarkan  analisis hotspot di atas  baik  menggunakan buffer  dissolve maupun buffer  dissolve dengan  radius 1 km maupun 2 km diperoleh nilai rata- rata  akurasi  yang  ditunjukkan  pada Tabel  3-5  dan  Gambar  3-10. Hotspot VNF2.1  memiliki  nilai  akurasi  antara 41.77% - 83.5% atau memiliki nilai rata- rata  akurasi  sebesar  65.80%. Hotspot VNF2.0  memiliki  nilai  akurasi  antara 70.38% - 93.1% atau memiliki nilai rata- rata akurasi sebesar
84.31%.
Sedangkan hotspot FIRMS- Night MODIS memiliki  nilai  akurasi  antara  72.67%  - 94.02%  atau  memiliki  nilai  rata-rata
akurasi  sebesar  84.46%.  Nilai  rata-rata akurasi  dari  data  VIIRS  dan  MODIS ditunjukkan  pada  Tabel  3-5.  Secara umum dapat disimpulkan bahwa hotspot VNF2.0  mempunyai  nilai  rata- rata  akurasi  yang  baik  sebesar  84.31% lebih  tinggi  dari  VNF2.1  yang  memiliki nilai  rata-rata  akurasi  sebesar  65.80%. Hotspot VNF  sangat  bagus  untuk digunakan  sebagai  sumber  data hotspot untuk monitoring penanggulangan bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan melalui pemanfaatan data penginderaan jauh satelit. Hotspot VNF memiliki trend yang  sama  dengan hotspot FIRMS- Night dan  bersifat  saling  mendukung  antar sumber data tersebut.
Gambar 3-10: Rata-rata akurasi data hotspot VNF dan FIRMS-Night 4 KESIMPULAN Data VIIRS Nightfire (VNF) mempunyai  potensi  yang  sangat  baik sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk mendukung kegiatan
mitigasi kebencanaan,  sebagai  sumber  data hotspot khususnya VNF2.0 yang akurasinya  sebanding  dengan  FIRMS- Night.  Nilai  rata-rata  akurasi  VNF2.1 sebesar 65.81%, VNF2.0 sebesar 84.31% dan  FIRMS- Night sebesar  84.47%. Dengan demikian,
VNF2.0 sangat optimal  digunakan  bersama  dengan produk hotspot MODIS  khususnya untuk  pemantauan  kebakaran  pada malam  hari,  sehingga  dapat  digunakan dalam  mitigasi  kebakaran  hutan  dan lahan, serta dapat memperkaya ketersediaan  data  pemantauan hotspot khususnya pada malam hari.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  LAPAN  yang  telah  mendanai penelitian ini dan fasilitas yang diberikan dalam penyediaan data penelitian.  Penulis  juga  mengucapkan terimakasih  kepada  tim  penelitian
Pengembangan
Model Pemanfaatan Penginderaan  Jauh  untuk  deteksi hotspot dengan data VIIRS 2014.

## DAFTAR RUJUKAN
Adinugroho,  W.C.,  I.N.N  Suryadiputra,  B.  H. Saharjo  dan  L.  Siboro,  2005. Panduan
Pengendalian  Kebakaran  Hutan  dan Lahan Gambut. Proyek Climate Change,
Forets  and  Peatlands  in  Indonesia,
Wetlands International-Indonesia Programmed an Wildlife Habitat
Canada , Bogor, Indonesia.
Anderson,  I  P,  I.D.  Manda,  dan  Muhnandar,
1999. Vegetation  Fires  in  Sumatera
Indonesia: The Presentasion and Distribution  of  NOAA-Derived  Data, Palembang:  Forest  Fire  Prevention  and Control  Project,  European  Union  and Indonesian  Ministry  of  Forestry  and Estate Crops.
Dozier,  J.1981. A  Methode  for  Satellite Identification  of  Surface  Temperature Field  of  Sub-pixel  Resolution, Remote sens.  Of  Environment,  vol  11,pp.221- 229.
Elvidge C. D., M. Zhizhin, F. C. Hsu, and K. E. Baugh,  2013. Article:  VIIRS  Nightfire: Satellite  Pyrometry  at  Night .  Journal Remote  Sensing,  ISSN  2072-4292, www.mdpi.com/journal/remotesensing. Gaveau,  D.  L.,  M.A.  Salim,  K.  Hergoualc'h,  K. B. Locatelli, S. Sloan, M. Wooster, M.E. Marlier,  E.  Molidena,  H.  Yaen,  R. DeFries,  L.  Verchot,  D.  Murdiyarso,  R. Nasi,  P.  Holmgren  and  D.  Sheil,  2014. Major  Atmospheric  Emissions  from  Peat Fires  in  Southeast  Asia  During  Non- Drought  Years:  Evidence  from  the  2013 Sumatran Fires , Scientific reports, 4.
Giglio,  L.,  J.  Descloitres,  C.  O.  Justice,    Y. Kaufman, 2003. An Enhance Contextual
Fire  Detection  Algorithm  For  MODIS,
Remote Sensing of Environment
87:273-282.  doi:10.1016/S0034-4257
(03)00184-6.
Lee T.E., S.D. Miller, F.J. Turk, C. Schueler, R.
Julian,  S.  Deyo,  P.  Dills,  and  S.  Wang, 2006. The  NPOESS  VIIRS  Day/Night Visible Sensor, Bull. Amer. Meteor. Soc. 87. 191-199.
Liew,  S.C.,  Shen,  C.,  J.  Low,  A.  Lim,  &L.K.
Kwoh,  2003. Validation  of  MODIS  fire Product  Over  Sumatera  and  Borneo Using High Resolution SPOT Imagery, In Proc.  24  th  Asian  Conference  on Remote Sensing. Vol. 1, pp. 671-673.
Matson, M., R.S Schneider, 1984. Fire Detection using  NOAA-Series  Satellite, Report NESDIS-7, Washington DC.
Miettinen,  J.,  2007. Burned  Area  Mapping  in Insular  Southeast  Asia  Using  Medium Resolution  Satellite  Imagery, Academic Dissertation.  Department  of  Forest Resource  Management,  Faculty  of Agriculture  and  Forestry,  University  of Helsinki.
The National Geophysical Data Center (NOAA)-
NASA.  Sumber  data  VNF,  2014. Sumber:http://ngdc.noaa.gov/eog/viirs/ download_2014_indonesia.html) atau (Sumber  LAPAN:  http://modis-catalog. lapan.go.id/monitoring/katalognpp#).
Roy,  D.P.,  P.E.  Lewis,  C.O.  Justice,  2002.
Burned  Area  Mapping  using  Multi- temporal  Moderate  Spasial  Resolution Data-a  Bi-directional  Reflectance  Model- Based Expectectation Approach. Remote Sensing and Environment, 83, 263-286.
Roy,  D.P.,  P.G.H.  Frost,  C.O.  Justice,  T. Landmann,  J.L.  Le  Reoux,  K.  Gumbo,
S. Mankungwa, K. Dunham, R. D. Toit, K.  Mhwandagara,  A.  Zacarias,  B.
Tacheba,  O.P.  Dube,  J.M.C.  Pereira,  P. Mushove, J.T. Morisette, S.K.S.
Vannan, D. Davies, 2005. The Southern Africa  Fire  Network  (SAFNet)  Regional Burned-area  Product-validation  Protocol, International Journal of Remote Sensing. 26(4), 4265-4292.
Schroeder,  W.,  P.Oliva,  L.Giglio,  I.  A.  Csiszar,
2014. The  New  VIIRS  375m  Active  Fire Detection Data Product: Algorithm
Description  and  Initial  Assessment,
Remote  Sensing  of  Environment,  143, 85-96.
Seaman,  C.,  2013. Beginner’s  Guide  to  VIIRS Imagery  Data ,  CIRA/Colorado  State University.
Suwarsono,  2012. Daerah  Bekas  Kebakaran
Hutan  dan  Lahan  (Burned  Area)  di Kalimantan, Thesis Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan
Alam  Program  Studi  Magister  Ilmu Geografi, Universitas Indonesia.
Vetrita,  Y.  dan  N.  S.  Haryani,  2011 .  Validasi Hotspot MODIS Indofire di Provinsi Riau , Jurnal Ilmiah Geomatika. Vol. 18 No.1, Agustus 2012. Badan Koordinasi Survei dan Pemetaan Nasional. Bogor. Hal 17-28.
Zubaidah,  A.,  Y.  Vetrita,  M.  R.  Khomarudin,
2014. Validasi  Hotspot  MODIS  di Wilayah  Sumatera  dan  Kalimantan
Berdasarkan  Data  Penginderaan  Jauh SPOT-4 Tahun 2012, Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan Data  Citra  Digital.  Vol.  11  No.  1  Juni
2014: 1-14.