## MODEL ESTIMASI TINGGI MUKA AIR TANAH LAHAN GAMBUT MENGGUNAKAN INDEKS KEKERINGAN

## (GROUND WATER LEVEL ESTIMATION MODEL ON PEATLANDS USING DROUGHT INDEX)
Nur Febrianti 1,2*) , Kukuh Murtilaksono 2 , dan Baba Barus 3
1 Sekolah Pascasarjana IPB
2 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN
3 Departemen Ilmu Tanah Sumberdaya Lahan, Institut Pertanian Bogor
*) e-mail: nfebrianti@gmail.com
Diterima 27 Desember 2017; Direvisi 16 Mei 2018; Disetujui 16 Mei 2018

## ABSTRACT
The Ground Water Level plays an important role in determining the greenhouse gas emission and, in turn, in regulating global climate system. Information on existing water levels is still using field measurements. The purpose of this study was to evaluate the best approximation model for estimating water level using drought index. This study utilizes Landsat 8 data to calculate Normalized Difference Water Index and Visible and Shortwave infrared Drought Index for 3 months (March, April and June 2016). The best estimation model is selected by the Akaike Information Criteria correction method and validated  using  K-Fold  cross-validation.  The  results  of  this  study  indicate  that  the estimation of water level is affected by both drought indices with the TMA (mm) equation = -439,47 – 1639,7 * NDWI_Maret – 640,23 * NDWI_April + 477 * VSDI_Maret. Estimated water level began to detect hotspots ranging from 64,35 ± 36,9 6 cm (27 - 101 cm). The critical point for KHG Sei Jangkang - Sei Liong is 27 cm, thus the water level depth should be maintained less than that to avoid fire in peatlands.
Keywords: AICc, Drought Index, Moisture Index, Peatland , Cross Validation

## ABSTRAK
Tinggi  muka  air  tanah  lahan  gambut  atau  secara  teknis  dikenal  dengan kedalaman  muka  air  tanah  memegang  peran  penting  dalam  menentukan  emisi  gas rumah kaca dan mengatur sistem iklim global. Informasi tentang tinggi muka air yang ada  saat  ini  masih  menggunakan  hasil  pengukuran  lapangan.  Tujuan  penelitian  ini adalah mengevaluasi model aproksimasi terbaik untuk estimasi tinggi muka air dengan menggunakan  indeks kekeringan. Penelitian ini  memanfaatkan data  Landsat  8  untuk menghitung Normalized  Difference  Water  Index dan Visible  and  Shortwave  infrared Drought Index selama 3 bulan (Maret, April dan Juni 2016). Model estimasi terbaik dipilih dengan metode koreksi Kriteria Informasi Akaike dan divalidasi menggunakan validasi silang  K-Fold.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  estimasi  tinggi  muka  air dipengaruhi oleh kedua indeks kekeringan tersebut dengan persamaan  TMA (mm) = - 439,47 – 1639,7  *  NDWI_Maret – 640,23  *  NDWI_April  +  477  *  VSDI_Maret.  Estimasi tinggi muka air mulai terdeteksi adanya hotspot berkisar antara 64,35±36,9 6 cm (27 – 101 cm). Titik kritis untuk KHG Sei Jangkang – Sei Liong adalah 27 cm, dengan demikian kedalaman  tinggi  muka  air  harus  dipertahankan  kurang  dari  itu  untuk  menghindari terjadinya kebakaran di lahan gambut.
Kata kunci: AICc, Indeks Kekeringan, Indeks Kelembaban, Lahan Gambut, Validasi Silang

## 1 PENDAHULUAN
Lahan  gambut  di  Indonesia luasnya  mencapai  lebih  dari  7%  dari daratan.  Kondisi  ini  menyebabkan pemanfaatan lahan gambut tidak dapat dihindari. Pembukaan lahan dan pembuatan  jaringan  drainase  akan merusak  gambut.  Air  di  lahan  gambut akan  keluar  tanpa  terkendali.  Dampak dari  kehilangan  air  ini  menyebabkan penurunan  tinggi  muka  air  (TMA), penurunan  permukaan  gambut,  emisi CO2,  terjadinya  kebakaran  lahan  dan kekeringan total ( irreversible drying ). Pengaturan TMA di lahan gambut merupakan  hal  yang  sangat  penting sebagai  upaya  pencegahan  bencana kebakaran lahan gambut (karhutla) dan emisi gas rumah kaca. Pemerintah telah berupaya  untuk  mencegah  kerusakan pada lahan gambut dengan menerbitkan Peraturan Pemerintah (PP) No. 71/2014. Pemanfaatan  ekosistem  gambut  wajib dilakukan  dengan  menjaga  fungsi hidrologis  gambut.  PP  No.  71/2014 menyatakan  bahwa  lahan  gambut dinyatakan  rusak  bila  pada  lahan gambut  fungsi  lindung  dibuat  jaringan drainase, sedangkan pada lahan gambut fungsi  budidaya  dinyatakan  rusak  bila tinggi  muka  air  tanah  (TMA)  lebih  dari 0,4 meter di bawah permukaan. Upaya menjaga TMA tetap kurang dari  40  cm  bukanlah  suatu  hal  yang mudah,  karena  berarti  kondisi  TMA harus selalu diukur/dipantau. Pemantauan  TMA  di  lahan  gambut
sendiri  bukan  suatu  pekerjaan  yang mudah,  karena  menurut  Peraturan Menteri
Lingkungan Hidup dan Kehutanan  (Permen  KLHK)  No.15/2017 bahwa pengukuran TMA secara manual dilakukan  minimal  dua  minggu  sekali, sedangkan  bila  pengukuran  secara otomatis dilakukan paling sedikit sekali sehari.
Pemantauan TMA saat ini masih dilakukan  dengan  cara  pengukuran langsung di lapangan. Pemantauan TMA dengan pengukuran langsung ini membutuhkan  biaya  operasional  yang sangat  besar.  Sebab  itu  diperlukan suatu metode yang lebih mudah, murah dan cepat.
Teknologi  penginderaan  jauh menjadi pilihan alternatif untuk menjawab  permasalahan  ini.  Data penginderaan  jauh  resolusi  rendah hingga  sedang  dapat  diperoleh  secara gratis  misalnya  Landsat  8,  MODIS  dan NOAA  AVHRR.  Selain  itu,  prosesnya jauh  lebih  mudah  daripada  melakukan pengukuran langsung di lapang. Hingga saat  ini,  data  penginderaan  jauh  telah banyak  dimanfaatkan  baik  untuk pemantauan permukaan bumi, pemantauan cuaca dan iklim, pemantauan kekeringan dan lain sebagainya.
Upaya  pemantauan  kekeringan dan  kebasahan  pada  suatu  lahan dengan memanfaatkan
data penginderaan jauh telah banyak dilakukan. Zargar et al. (2011)
menyatakan  bahwa  pada  tahun  2011 terdapat  74  macam  indeks  kekeringan. Indeks  yang  dapat  ditemukan  antara lain Normalized  Difference  Water  Index (NDWI) yang menurut Thenkabail (2015) memiliki  respon  yang  lebih  baik daripada Normalized Difference
Vegetation Index (NDVI). NDWI juga baik dalam  melihat  perubahan  tubuh  air (Rokni,  2016)  dan  mengklasifikasi  air keruh (Guo, 2017).
Menurut  Zhang et  al. (2013b) VSDI lebih dapat memberikan gambaran mengenai  kelembaban  tanah  daripada Land Surface Water Index ( LSWI) , Surface Water  Capacity  Index (SWCI), Moisture Stress  Index (MSI)  dan Shortwave Infrared Soil Moisture Index (SIMI). Taufik (2010); Taufik et al. (2011);
Taufik  dan  Setiawan  (2012),  membuat estimasi  TMA  menggunakan  modifikasi Keetch-Byram  Drought  Index  (m KBDI), Namun  dalam  perhitungannya  masih menggunakan data lapangan.
Informasi  TMA  lahan  gambut secara  teratur  sangat  diperlukan  guna antisipasi  terjadinya  karhutla,  oleh sebab itu perlu dicari suatu model yang dapat  memberikan  informasi  TMA  di lapangan. Penelitian ini bertujuan untuk mencari  model  estimasi  TMA  terbaik dengan menggunakan indeks kekeringan NDWI dan VSDI yang dapat digunakan  sebagai  peringatan  dini kebakaran gambut.
Model yang dihasilkan dari penelitian ini diharapkan dapat membantu  pemantauan  TMA  lahan gambut.  Selain  itu,  dengan mengetahui kondisi  TMA  di  lapangan  sejak  awal, maka  diharapan  kebakaran  lahan gambut dapat dicegah sedini mungkin.

## 2 METODOLOGI
2.1   Lokasi dan Data
Penelitian  ini dilakukan  di Kesatuan  Hidrologi  Gambut  (KHG)  Sei Jangkang – Sei  Liong,  Kabupaten Bengkalis,  Provinsi  Riau  (Gambar  2-1). Secara  geografis  penelitian  ini  terletak antara 1°27’40”  – 1°33’50”  LU  dan 102°11’25”  – 102°18’5”  BT .  KGH  Sei Jangkang – Sei  Liong  memiliki  luasan kurang lebih 15,9 km 2 .
Bentuk lahan di wilayah penelitian  relative  datar  karena  hampir di  seluruh  pulau  merupakan  tanah gambut, dengan tutupan dan penggunaan  lahan  berupa  perkebunan (perkebunan karet, kelapa, kelapa sawit dan perkebunan pinang).
Gambut  di  Kabupaten  Bengkalis umumnya  merupakan  gambut  sangat dalam (lebih dari 4 m) yaitu sekitar 285 ribu Ha. Namun di lokasi penelitian yaitu KHG Sei Jangkang – Sei Liong mayoritas adalah gambut dangkal (kedalaman 50 – 100  cm)  atau  tanah  bergambut (kedalaman  <  50  cm),  meskipun  masih dapat ditemukan variasi kedalaman dari gambut dangkal sampai gambut sangat dalam.
Data  primer  yang  dipergunakan yaitu  Landsat  8  OLI  bulan  Maret,  April dan  Juni  2016.  Data  bulan  Mei  2016 tidak  tersedia  untuk  perhitungan, sehingga  dipilih  bulan  yang  memiliki kondisi  cuaca/iklim  yang  mirip  dengan kondisi  bulan  Mei  yaitu  pada  musim hujan.
Peta  Rupa  Bumi  Indonesia  (RBI) Pulau  Bengkalis  1:50.000  dari  Badan Informasi  Geospasial  (BIG).  Data  tinggi muka air bulan Mei 2016 diperoleh dari pengukuran  Edi  (2017).  Pengukuran TMA  dilakukan  di  52  titik  yang  cukup menyebar dan mewakili setiap kedalaman gambut. Data Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) berupa data  hotspots  dengan  resolusi  spasial 375 m bulan Maret – Juni 2016 (23 titik) dari FIRMS/NASA.
Pengolahan
data satelit
menggunakan  software  ERDAS  Imagine 2014  dan  ARC  GIS  10.4.  Pembuatan model  TMA  dan  validasi  menggunakan program R.

## 2.2   Metode Penelitian
Penelitian dilakukan dengan beberapa  tahapan  yaitu  menghitung indeks  kekeringan,  membuat  model estimasi  TMA,  seleksi  model  estimasi terbaik,  uji  validasi  akurasi  dan pembuatan peta sebaran estimasi TMA. Pembuatan  estimasi  TMA  pada  kondisi hotspots  dilakukan  untuk  mengetahui bagaimana  kesesuaian  estimasi  TMA pada saat terdapat hotspot.

## Gambar 2-1: Lokasi Penelitian KHG Sei Jangkang – Sei Liong 2.2.1 Indeks Kekeringan
a. Normalized  Difference  Water Index (NDWI)
NDWI (Gao, 1996) adalah indeks satelit  yang  diturunkan  dari  saluran Near-Infrared (NIR)  dan Short  Wave Infrared (SWIR).  Reflektansi  SWIR mencerminkan  perubahan  baik  kadar air vegetasi dan struktur mesofil spons di kanopi  vegetasi,  sedangkan  reflektansi NIR  dipengaruhi  oleh  struktur  internal daun  dan  daun  kering  tetapi  tidak dengan  kandungan  air.  Kombinasi  dari NIR  dan  SWIR  menghilangkan  variasi yang  disebabkan  oleh  struktur  internal daun  dan  daun  konten  bahan  kering, meningkatkan
akurasi
dalam mengambil kadar air vegetasi (Ceccato et al., 2001).  Rasio  NIR  dan  SWIR6  dalam perhitungan  NDWI  diperlihatkan  dalam persamaan 1:
NDWI = (R Nir − R SWIR 6 ) (R Nir + R SWIR 6 ) (2-1)
Indeks  NDWI  (Gao,  1996)  tidak hanya  tergantung  pada  kadar  air  daun tetapi  juga  pada  jenis  vegetasi  dan penutup lahan. Nilai NDWI tinggi sesuai dengan  kadar  air  vegetasi  yang  tinggi dan tutupan vegetasi fraksi tinggi. Nilai- nilai NDWI rendah sesuai dengan kadar air  vegetasi  rendah  dan  penutup  fraksi vegetasi  rendah.  Nilai  NDWI  akan menurun pada periode stres air (Tabel 2- 1).
NDWI  adalah  indeks  kekeringan yang populer untuk kelembaban vegetasi. Identifikasi kekeringan menggunakan  NDWI  untuk  identifikasi kelembaban  dan  kekeringan  telah banyak  dilakukan  sebelumnya.  Indeks
ini telah terbukti efektif dalam memantau  air  vegetasi  konten  dalam berbagai studi (Zarco-Tejada et al., 2003; Maki et al. , 2004; Xiao et al. , 2005; Gu et al., 2008). Membandingkan kemampuan NDVI  dan  NDWI  untuk  pemantauan kelembaban  vegetasi,  dan  kekeringan padang  rumput  juga  telah  dilakukan oleh Jackson et al. (2004), dan Chen et al. (2005).

## TABEL 2-1: KATEGORI KEKERINGAN NDWI
Kategori NDWI Keterangan 0,7<= NDWI kadar air sangat tinggi 0,6<= NDWI <0,7 kadar air tinggi 0,6<= NDWI <0,5 kadar air sedang 0,4<= NDWI <0,5 kadar air rendah 0,3<= NDWI <0,4 kekeringan rendah 0,2<= NDWI <0,3 Kekeringan sedang 0,0<= NDWI <0,2 Kekeringan kuat NDWI <0,0 Kekeringan sangat kuat Sumber: Gulácsi and Kovács (2015)
b. Visible  and  Shortwave  Infrared Drought Index (VSDI)
VSDI merupakan indeks kekeringan  yang  baru  dikembangkan untuk pemantauan kekeringan permukaan  baik  tanah  dan  vegetasi. Menurut Zhang et al. (2013a), indeks ini merupakan  kombinasi  dari  Landsat  8 kanal  biru,  merah,  dan  SWIR,  yang didefinisikan dalam persamaan 2.
VSDI = 1 − [(R Swir6 − R biru ) + (R merah − R biru )] (2-2)
Dengan menganalisis respon spektral terhadap stres air dari tanaman dan  tanah,  kanal SWIR dan  merah ditemukan  sensitif  terhadap  variasi kelembaban untuk kedua jenis permukaan,  sehingga  kedua  kanal tersebut  digunakan  sebagai  pengukur
kelembaban. Kanal biru kurang sensitif terhadap  perubahan  air  dan  dapat berfungsi  sebagai  patokan  kelembaban (Zhang et al., 2013a). VSDI dibangun berdasarkan perbedaan  antara  kanal  kelembaban sensitif  (SWIR  dan  merah)  dan  kanal referensi (biru). Kombinasi (R SWIR – R Biru ) and  (R merah – R Biru )  memaksimalkan variasi  kelembaban  dan  memberikan potensi untuk memperkirakan permukaan  air  independen  dari  jenis tutupan lahan. Akhirnya,VSDI dikurangi dari  1  untuk  membuat  VSDI  positif berkorelasi  terhadap  variasi  lembab. Rentang VSDI teoritis didefinisikan pada Tabel 2-2 dengan penjelasan singkat.

## TABEL 2-2: KISARAN VSDI
Nilai VSDI Keterangan 0 < VSDI ≤1 Semakin kecil nilai, semakin kering 1 < VSDI ≤2 air atau air salju

## 2.2.2 Model Estimasi TMA
Estimasi  tinggi  muka  air  dibuat dari  variabel-variabel  yang  diduga mempengaruhi besaran nilai TMA. Model estimasi  dibuat  dengan  model  analisis regresi  linier  berganda  menggunakan program R. Banyaknya model kombinasi yang  mungkin  dapat  dihasilkan  adalah 2 n -1,  dimana  n  merupakan  jumlah variabel.
Analisis regresi linear merupakan metode  statistik  yang  dapat  digunakan untuk mempelajari hubungan antar sifat permasalahan  yang  sedang  diselidiki. Model  analisis  regresi  linear  berganda dapat  memodelkan  hubungan  antara beberapa  peubah.  Pada  model  ini terdapat  peubah  tidak  bebas  (Y)  yang mempunyai hubungan fungsional dengan  satu  atau  lebih  peubah  bebas (X).  Secara  umum  dapat  ditulis  seperti yang ditunjukkan persamaan 3 berikut:
Y = A + B 1 X 1 + B 2 X 2 + ⋯ + B n X n (2-3)
dimana Y adalah estimasi TMA, A adalah konstanta  regresi,  B 1 ....B n adalah koefisien  regresi,  X 1 ....  X n =  peubah bebas  NDWI Maret-Juni dan  VSDI Maret-Juni . Dalam  penelitian  ini  ada  63  variasi model yang dapat dibuat.

## 2.2.3 Seleksi model estimasi TMA
Model  terbaik  dapat  dianalisis menggunakan Model Diagnonstik seperti
Root  Mean  Square  Error (RMSE),  dan adjusted coefficient of determination (R 2 ). Namun  menurut  Beal  (2007),  model diagnostik  ini  tidak  cukup  untuk menentukan model terbaik karena tidak dapat  menduga  kualitas  suatu  model dari  kumpulan  model  lainnya.  Oleh karena  itu  untuk  melihat  berapa  besar kualitas  antar  model,  dapat  dilakukan dengan Information  Criteria (IC).  Salah satu  metode  IC  yang  dapat  digunakan yaitu Akaike Information Criterion (AIC) Kriteria  Informasi  Akaike  (AIC) merupakan estimasi kualitas relatif dari model  statistik  untuk  kumpulan  data tertentu.  AIC  akan  memperkirakan kualitas  masing-masing  model,  relatif terhadap model lainnya. Dengan demikian,  AIC  menyediakan  sarana untuk  pemilihan  model.  Untuk  AIC dengan  ukuran  sampel  yang  terbatas (n/k < 40) maka dihitung menggunakan koreksi  (AICc).  Perhitungan  nilai  AICc untuk  setiap  model  dilakukan  dengan set  data  yang  sama,  persamaan  AICc dapat dilihat pada persamaan 2-4:
AICc = −2 ∗ log(L)  +  2 ∗ k + 2k (k+1) n−k−1 (2-4) dimana  log  adalah  logaritmik  alami,  L (likelihood) yaitu nilai dari kemungkinan; dan k merupakan jumlah variabel dalam model;  dan n merupakan ukuran sampel.
Model  terbaik  merupakan  model yang  memiliki  nilai  AICc  minimum.
Namun untuk
membandingkan kemampuan setiap model, maka dilakukan  perhitungan  delta  AICc  dan bobot  Akaike.  Delta  AICc  (Δi) adalah ukuran dari setiap model relatif terhadap model terbaik dan dihitung seperti pada persamaan 2-5:
Δ i = AICci - AICc min (2-5)
dimana  AICci  adalah  nilai  AICc  untuk model i dan AICc min adalah nilai AICc dari  model  terbaik.  Sebagai  aturan praktis,  sebuah  Δi  <2  menunjukkan bukti  substansial  untuk  model,  nilai antara  3  dan  7  menunjukkan  bahwa model tersebut memiliki dukungan yang jauh  lebih  rendah,  sedangkan  Δi>  10 menunjukkan  bahwa  model  tersebut sangat  tidak  mungkin  (Burnham  dan Anderson, 2002).
Bobot  Akaike  (wi)  memberikan ukuran  lain dari  kekuatan  bukti  untuk setiap  model  dan  mewakili  rasio  nilai
delta AIC c (Δi) untuk setiap model relatif terhadap keseluruhan rangkaian kandidat  model  seperti  terlihat  pada persamaan 2-6:
wi= exp ( - 1 2 ∆i ) ∑ exp ( - 1 2 ∆i ) n i=1 (2-6)
dimana  wi  adalah  bobot  Akaike  dan Δi adalah delta AICc.
Interpretasi  bobot  Akaike  (Wi) menunjukkan probabilitas bahwa model tersebut  adalah  yang  terbaik  di  antara keseluruhan model kandidat.
2.2.4 Validasi  model  dengan K-fold cross validation
K-fold  Cross  validation (KCV) adalah  teknik  penarikan  sampel  pada validasi  model.  KCV  berguna  untuk menghindari terjadinya overlapping pada data  testing.  KCV  ini  memiliki  2 proses yaitu:  membagi  data  menjadi  K-subset yang  berukuran  sama,  kemudian menggunakan  setiap  k  -  subset  untuk data  testing  dan  sisanya  sebagai  data training. KCV merata-rata nilai kecocokan
untuk mendapatkan perkiraan  kinerja  model  prediksi  yang lebih akurat.
Pada  penelitian  ini  menggunakan k=5,  berarti  data  dibagi  menjadi  5 bagian/kelompok,  dengan  perulangan sebanyak  500  kali.  Perhitungan  KCV juga akan menghasilkan nilai Root Mean Square  Error (RMSE)  dan  R 2 dari  setiap model.

## 2.2.5 Verifikasi model estimasi TMA
Peta  sebaran  estimasi  TMA  di verifikasi  dengan  titik  hotspot  untuk memperoleh  kisaran  TMA  saat  terjadi hotspots.  Asumsi  yang  dipakai  disini adalah  semakin  besar  TMA  maka kemungkinan  terjadinya  hotspot  akan semakin  besar.  Sebaliknya,  semakin kecil TMA, maka tidak akan ditemukan hotspot.
2.2.6 Pembobotan Model Tinggi Muka
Air
Penentuan  rekomendasi  model dilakukan
dengan mengkelaskan seluruh  kriteria  yang  digunakan  yaitu
AICc dan RMSE terkecil dikelaskan dari nilai terkecil ke terbesar. R 2 dan Proporsi hotspot  terbesar  dikelaskan  dari  nilai terbesar hingga terkecil. Masing-masing kelas  diberi  bobot  dimana  kelas  1 memiliki bobot 6, kelas 2 bobot 5, kelas 3  bobot  4  dan  seterusnya.  Model  yang memperoleh  jumlah  bobot  terbesar menjadi  model  terpilih  yang  akan direkomendasikan sebagai model estimasi TMA. Selanjutnya dicari berapa nilai TMA maksimun terjadi hotspot dan berpotensi  terjadi  kebakaran  di  lahan gambut.

## 3 HASIL PEMBAHASAN

## 3.1   Sebaran nilai VSDI dan NDWI
Pengolahan  indeks  kekeringan menggunakan  VSDI  dan  NDWI  dapat dilihat  pada  Gambar  3-1.  Pada  gambar ini  terlihat  bahwa  kondisi  NDWI  bulan Maret berwarna biru hingga kemerahan (berkisar  -1  hingga  1).  Warna  biru (basah) terdapat disepanjang Sei, sedangkan lokasi sekitarnya telah mulai mengering  ditandai  dengan  warna kuning  (lembab)  hingga  merah  (kering). Pada bulan April dan Juni 2016 terlihat kondisi  semakin  kuning  (warna  biru semakin  berkurang  bahkan  hilang  di bulan Juni.
VSDI bulan Maret 2016 berwarna orange  (berkisar  antara  1).  Pada  bulan April dan Juni 2016 kondisi VSDI lebih basah  daripada  bulan  Maret  2016. Identifikasi  kekeringan  NDWI  yang mengidentifikasi  kondisi  kebasahan tanaman (terlihat ada perbedaan antara area  bervegetasi  dan  tidak  bervegetasi), berbeda dengan VSDI yang mengidentifikasi  kondisi  kebasahan tanaman  dan  permukaan  tanah  (tidak terlihat  perbedaan  antara  yang  ada tanaman dan tidak) (Gambar 3-1). Pada  Gambar  3-1  juga  terlihat NDWI  lebih  sensitif  terhadap  tutupan awan  daripada  VSDI.  Karena  itu  pada bulan  April  dan  Juni  2016  terlihat bahwa citra tertutup selaput awan/asap sehingga  nilai  yang  diperoleh  tidak akurat, maka selanjutnya dalam perhitungan data ini tidak
dipergunakan.

## Gambar 3-1 Sebaran Nilai VSDI dan NDWI KHG Sei Jangkang- Sei Liong

## 3.2   Model  Estimasi  dan  Seleksi Model
Model  estimasi  TMA  global dibangun  dari  variable  NDWI  dan  VSDI (Maret,  April  dan  Juni).  Variasi  model yang  dapat  dibuat  yaitu  sebanyak  63 model.  Hasil  analisis  terhadap  indeks kekeringan  menunjukkan  bahwa  citra Landsat  8  perekaman  bulan  Juni  tidak dapat  dipergunakan  karena  tertutup awan.  Maka  persamaan  global  untuk estimasi TMA indeks kekeringan menjadi:
Y  =  -561,1  -  1390,6X1  -1884,5X2  +
368,7X3 + 219,7X4 (3-1)
dimana:  Y  =  Estimasi  TMA,  X1 =  NDWI Maret, X2 = NDWI April, X3 = VSDI Maret dan X4 = VSDI April.
Dari 4 variabel yang dipergunakan,  diperoleh  15  variasi model estimasi TMA data lapangan. Oleh karena  itu  perlu  dilakukan  seleksi model-model  yang  dapat  mengestimasi tinggi  muka  air  dengan  baik.  Seleksi model yang dilakukan dengan membandingkan  antar  model  dihitung menggunakan  AICc.  Hasil  perhitungan AICc dapat dilihat pada Tabel 3-1. Pada tabel tersebut dapat dilihat bahwa model telah  diurutkan  dari  nilai  AICc  terkecil hingga  terbesar.  Model  1  memiliki  nilai AICc  terkecil  sebesar  521,9  dan  diikuti oleh Model 2 (522,64).
Pada  penelitian  ini  digunakan kriteria  delta  AICc  kurang  dari  2.
Berdasarkan nilai delta AICc tersebut ( Δi <  2),  ternyata  hanya  enam  model  yang menjadi confidence  set  of  model . Confidence  set  of  model dari  model estimasi  indeks  kekeringan  terdiri  dari Model  1  sampai  Model  6.  Variabel- variabel  yang  membagun  set  model tersebut  adalah  NDWI  dan  VSDI  pada bulan Maret dan April.

## 3.3 Model Estimasi TMA
Estimasi TMA dihitung
menggunakan  koefisien  setiap  variabel dari confident set of model yang diperoleh dari  Tabel  3-2.  Perhitungan  model estimasi  TMA  data  lapangan  dihitung menggunakan raster calculator pada program Arc GIS. Peta sebaran estimasi TMA  untuk  data  indek  kekeringan langsung menggunakan raster calculator dengan  memasukan  nilai  koefisien  dari Tabel  3-2,  dimana  hasilnya  ditunjukan pada Gambar 3-2.
Sebaran TMA yang disajikan pada Gambar 3-2, memiliki nilai yang hampir sama yaitu lebih kecil dari 20 cm hingga lebih besar dari 80 cm (kecuali Model 4 dan Model 5). Model 4 dan Model 5 hanya memiliki nilai kisaran TMA lebih dari 40 cm.  Perbedaan  nilai  kisaran  TMA  ini dikarenakan Model 4 dan Model 5 hanya menggunakan  Variabel  NDWI  saja, sedangkan model yang lainnya menggunakan variabel VSDI.
Model  2  dan  Model  6  pada Gambar 3-2 menunjukkan sebaran TMA
dalam  (>  80  cm)  dengan  jumlah  yang sangat banyak dan kondisi TMA dangkal (<  20  cm)  dalam  jumlah  kecil.  Pada Model  5  terlihat  kering  karena  seolah- olah seluruh wilayah memiliki TMA yang dalam,  meskipun  pada  kenyataannya sedikit  sekali  daerah  dengan  kondisi TMA dalam (> 80 cm).
Pada Gambar 3-2 terlihat bahwa semakin banyak variabel yang digunakan  pada  Model  TMA,  maka kisaran nilai TMA semakin besar. Hal ini mungkin  lebih  dikarenakan  saling melengkapi  kekurangan  dari  masing- masing variabel.

## TABEL 3-1: MODEL CONFIDENCE SET OF MODEL ESTIMASI TMA
Model Model AICc Delta Bobot 1 NDWI Maret + VSDI Maret 521,90 0,00 0,19 2 NDWI Maret + NDWI April + VSDIMaret 522,64 0,74 0,13 3 NDWI April + VSDI April 523,00 1,10 0,11 4 NDWI Maret 523,32 1,42 0,09 5 NDWI April 523,44 1,54 0,09 6 NDWI Maret + VSDI Maret + VSDI April 523,46 1,56 0,09 7 NDWI Maret + NDWI April + VSDI April 523,94 2,04 0,07 TABEL 3-2: NILAI KOEFISIEN CONFIDENT SET OF MODEL
Model Intersep NDWI Maret NDWI April  VSDI Maret VSDI April 1. -431,7 -1647,7 447,0 2. -439,5 -1639,7 -640,2 477,0 3. -327,6 -2820,8 379,3 4. 78,8 -526,5 5. 94,7 -624,9 6. -394,0 -1730,3 505,9 -77,7
3.4 Validasi  dan  Verifikasi  Model Estimasi TMA
Validasi  silang  K-fold  pada penelitian  ini  dilakukan  pengulangan ( looping )  sebanyak  500  kali,  untuk masing-masing  grup  (fold)  yaitu  5  fold. Pengulangan  ini  dilakukan  bertujuan agar diperoleh kombinasi data yang lebih beragam.  Setiap  pengulangan  akan memiliki  nilai  RMSE  dan  R 2 masing- masing.
Pada  Tabel  3-3  terlihat  Estimasi TMA  terdangkal  berkisar  antara  62,3 hingga  66,12  cm,  sedangkan  TMA terdalam berkisar antara 83,84 – 93,67 cm. RMSE terkecil dimiliki Model 4 dan Model 5 yaitu sebesar 36,5 dan 36,4 cm, kemudian  diikuti  oleh  Model  1  dan Model 3 yaitu 36,6 cm dan 36,7 cm. Nilai R 2 terbesar dimiliki oleh Model 2, Model 6 dan Model 1 yaitu sebesar 13 %, 11,4 %,  dan  10  %.  Dengan  demikian  maka estimasi  TMA  untuk  masing-masing model pada confidence set of model dari Model 1 hingga Model 6 secara berturut- turut adalah 66,06±36,6 cm, 64,35±36,9 cm,  64,18±36,7  cm,  63,20±36,5  cm, 66,12±36,4 cm, dan 62,30±37,2 cm. Nilai RMSE yang besar dan R 2 yang kecil ini dikarenakan  pada  penelitian  ini  hanya menggunakan  indeks  kekeringan  yang diturunkan dari variabel kondisi permukaan.
Berdasarkan  hipotesis,  hotspot berpotensi terjadi pada TMA maksimum, oleh  sebab  itu  selanjutnya  dilakukan perhitungan  terhadap  jumlah  titik hotspot yang berada pada TMA lebih dari 80 cm. Tabel 3-3 menunjukkan proporsi hotspot  berurutan  dari  Model  1  hingga Model  6  masing-masing  adalah  1,  9,  8, 15,  2,  dan  7  buah.  Dengan  demikian maka  Model  4  merupakan  model  yang memiliki  proporsi  hotspot  dengan  TMA maksimum  terbesar  yaitu  65,2  %. O verlay antara  lokasi  titik  hotspot  dan estimasi  TMA  indeks  kekeringan  dapat dilihat pada Gambar 3-3.
3.5  Pembobotan  Model  TMA  dan Peringatan Dini Kebakaran
Terdapatnya  perbedaan  model- model  yang  memiliki  kriteria  AICc terkecil,  RMSE  terkecil  dan  R 2 terbesar menyebabkan  diperlukannya  metode lain  untuk  menentukan  model  terpilih. Maka  pada  penelitian  ini  penentuan model  yang  akan  direkomendasikan
dilakukan  dengan  cara  pembobotan. Bobot dari masing-masing kriteria pada setiap  model  yang  masuk  ke  dalam confidence set of model (Tabel 3-3). Pada  Tabel  3-4  terlihat  bahwa Model  1  memiliki  nilai  bobot  tertinggi untuk  kriteria  AICc,  sedangkan  untuk kriteria RMSE dan R 2 bernilai 4 sehingga memperoleh  jumlah  bobot  15.  Model  2 memiliki  nilai  bobot  tertinggi  pada kriteria  R 2 ,  untuk  kriteria  AICc  dan proporsi  hotspot  pada  TMA  maksimum memiliki  nilai  5,  sehingga  total  jumlah bobot  yang  dimiliki  18.  Model  yang direkomendasikan adalah Model 2.
Model 2 terdiri dari variabel NDWI bulan Maret dan April, serta VSDI bulan Maret.  Dengan  demikian  maka  untuk estimasi TMA indeks kekeringan direkomendasikan  Model  2  dengan persamaan:
Y  =  -439,47 – 1639,7  *  NDWI_Maret – 640,23 * NDWI_April + 477 * VSDI_Maret (3-2)
Kombinasi  NDWI  dan  VSDI terlihat  cukup  baik  karena  saling melengkapi.  Estimasi  TMA  terdangkal dari Model 2 pada saat terjadi kebakaran gambut  adalah  66.1  cm,  dengan  RMSE 36.6  cm.  Kedalaman  TMA  terjadi kebakaran  adalah  berkisar  antara  64,4 ±37 cm (27 – 101 cm).
Penggunaan data akumulasi dari bulan  Maret  dan  April  untuk  menduga TMA  bulan  Mei  ini  sesuai  dengan pernyataan Ma’rufah et al. (2008) bahwa defisit  curah  hujan  berturut-turut selama tiga bulan memberikan dampak yang  signigikan  terhadap  kejadian kekeringan  pertanian.  Menurut  data rata-rata klimatologi curah hujan BMKG 1980-2016  di  Provinsi  Riau  diketahui bahwa wilayah ini memiliki curah hujan equatorial.  Namun  pada  Juni  2015  - Februari 2016 terjadi El Nino, sehingga pada bulan Maret dan April 2016 belum banyak terjadi hujan, sedangkan ketersediaan  air  di  permukaan  dan  di bawah permukaan sudah menurun. Akurasi dari estimasi TMA lahan gambut  yang  diperoleh  masih  sangat kasar  atau  rendah.  Rendahnya  akurasi ini dapat disebabkan oleh berbagai hal, namun  ini  sudah  dapat  digunakan sebagai  pendugaan  awal  pada  lokasi- lokasi  yang  selama  ini  belum  pernah dilakukan pengukuran TMA.

## TABEL 3-3 VALIDASI DAN VERIFIKASI MODEL ESTIMASI TMA
Model 1  Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Min/Terdangkal (cm) 66,1 64,4 64,2 63,2 66,1 62,3 Max/Terdalam (cm) 85,4 93,7 83,8 89,8 86,4 90,9 AICc 521,9 522,6 523,0 523,32 523,4 523,5 RMSE (cm) 36,6 37,0 36,7 36,5 36,4 37,2 R 2 (%) 10,0 13,0 8,0 3,0 3,0 11,0 Proporsi Hotspot Pada TMA Terdalam (buah) 1,0 9,0 8,0 15,0 2,0 7,0 TABEL 3-4 PEMBOBOTAN CONFIDENT SET OF MODEL INDEKS KEKERINGAN Kriteria Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 AICc 6 5 4 3 2 1 RMSE (cm) 4 2 3 5 6 1 R 2 (%) 4 6 3 2 2 5 Proporsi  Hotspot  Pada  TMA Terdalam (buah) 1 5 4 6 2 3 Jumlah Bobot 15 18 14 16 12 10
Gambart 3-3 Verifikasi Model Estimasi TMA dengan hotspot KHG Sei Jangkang – Sei Liong 4 KESIMPULAN
Model estimasi TMA yang direkomendasikan  dari  perhitungan menggunakan  indeks  NDWI  dan  VSDI terdiri  dari  variabel  NDWI  Maret  dan April,  serta  VSDI  Maret.  Bentuk persamaan  yang  dapat  dibuat  sebagai berikut  TMA  =  -439,5 – 1639,7  *  NDWI Maret – 640,2 * NDWI April + 477 * VSDI Maret. Kedalaman muka air tanah saat terjadi  hotspot  dan  kebakaran  lahan gambut adalah berkisar antara 27 - 101 cm.  Oleh  karena  itu,  untuk  mencegah terjadinya  kebakaran  di  lahan  gambut
maka  kedalaman  muka  air  hendaknya tetap dipertahankan kurang dari 27 cm, jika  tidak  kekeringan  dan  kebakaran gambut mungkin akan terjadi.

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

## DAFTAR RUJUKAN
Beal  D.J.,  (2007). Information  Criteria Methods  in  SAS  for  Multiple  Linear Regression  Models . The  15th  Annual South East SAS Users Group (SESUG) Conference in Hilton  Head,  SC  on November  4 – 6,  2007. South  Carolina ( US). Burnham,  K.P.,  &  Anderson,  D.R.,
(2002). Model Selection
and Multimodel  Inference:  A  Practical Information-Theoretic  Approach .  2nd ed. Colorado (US): Springer.
Ceccato,  P.,  Flasse,  S.,  Tarantola,  S., Jacquemond,  S.,  &  Gregoire,  J.M., (2001). Detecting  Vegetation  Water Content  Using  Reflectance  in  the Optical  Domain .  Remote  Sensing  of Environment, 77: 22 – 33.
Chen,  D.,  Huang,  J.,  &  Jackson,  T.J.,
(2005). Vegetation  Water  Content Estimation  for  Corn  and  Soybeans Using  Spectral  Indices  Derived  from MODIS Near- and Short-Wave Infrared
Bands. Remote Sensing of Environment, 98 (2 – 3): 225 – 236. Edi,  H.,  (2017). Identifikasi  Potensi Bahaya  Subsidence  di  Kesatuan Hidrologi  Gambut  Sungai  Jangkang –
Sungai  Liong  Pulau  Bengkalis .  Tesis. Fakultas Pertanian Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Gao,  B-C.,  (1996). NDWI — A  Normalized Difference  Water  Index  For  Remote Sensing  Of  Vegetation  Liquid  Water From  Space .  Int.  Remote  Sensing  of Environment, 58: 257-266.
Gu,  Y.,  Hunt,  E.,  Wardlow,  B.,  Basara, J.B.,  Brown,  J.F.,  &  Verdin,  J.P., (2008). Evaluation of MODIS NDVI and NDWI for Vegetation Drought
Monitoring  Using  Oklahoma  Mesonet Soil  Moisture  Data .  Geophysical Research Letters, 35 (5): L22401.
Gulácsi,  A.,  &  Kovács,  Ferenc.,  (2015). Drought  Monitoring  With  Spectral Indices Calculated From Modis Satellite Images In Hungary . Environmental Geography 8 (3 – 4), 11 – 20
Guo,  Q.,  Pu,  R.,  Li,  J.,  &  Cheng,  J.,
(2017). A Weighted Normalized Difference  Water  Index  for  Water Extraction  Using  Landsat  Imagery . Remote Sensing, 38 (19), 5430-5445.
Jackson, T.J., Chen, D., Cosh, M., Li, F.,
Anderson, M.,
Walthall, C., Doriaswamy, P., & Hunt, E.R., (2004).
Vegetation  Water  Content  Mapping Using Landsat Data Derived Normalized Difference Water Index for
Corn  and  Soybeans. Remote  Sensing of Environment, 92 (4): 475 − 482. Ma’rufah , U., Hidayat, R.  & Prasasti, I.,
(2008). Analysis  Of  Relationship Between Meteorological And Agricultural Drought Using Standardized  Precipitation  Index  And Vegetation Health Index . IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 54
Maki,  M.,  Ishiahra,  M.,  &  Tamura,  M.,
(2004). Estimation  of  Leaf  Water Status  to  Monitor  the  Risk  of  Forest Fires  by  Using  Remotely  Sensed Imagery.
Remote Sensing of Environment, 90 (4): 441 − 450.
Pemerintah  Republik  Indonesia,  (2014).
Peraturan Pemerintah Republik Indonesia  Nomor  71  Tahun  2014 tentang Perlindungan dan Pengelolaan Ekosistem Gambut. Jakarta (ID): Sektretariat Negara.
Pemerintah  Republik  Indonesia,  (2017). Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan  Kehutanan  Nomor  P.15  Tahun 2017  tentang  Tata  Cara  Pengukuran Muka Air Tanah di Titik Pengamatan Ekosistem  Gambut.  Jakarta  (ID): Sektretariat Negara.
Rokni,  K.,  Ahmad,  A.,  Solaimani,  K.,  & Hazini, S., (2016). A New Approach for Detection  of  Surface  Water  Changes
Based on Principal Component Analysis  of  Multitemporal  Normalized Difference  Water  Index .  Coastal Research, 32 (2): pp. 443 – 451. Taufik,  M.,  (2010). Analisis  Perilaku Indeks Kekeringan di Wilayah Rentan Kebakaran, Sumatra
Selatan . Agromet, 24 (2): 9-17.
Taufik,  M.,  &  Setiawan,  B.I.,  (2012). Interpretationof  Soil  Water  Content into  Dryness  Index;  Implication  for Forest Fire Management. Manajemen Hutan Tropika, 18 (1): 31-38.
Taufik, M., Setiawan, B.I., Prasetyo, L.B.,
& Pandjaitan, N.H., (2011).
Development  of  Fire  Danger Index  at SBA Wood Industries, South Sumatra. Penelitian Hutan Tanaman, 8 (4): 215
– 223.
Thenkabail, P.S., (2015). Remote Sensing of  Water  Resources,  Disasters,  and Urban  Studies .  Remote  Sensing Handbook (3). CRC Press. New York.
Xiao,  X.,  Boles,  S.,  Liu,  J.,  Zhuang,  D., Frolking, S., Li, C., Salas, W., & Moore III,  B.,  (2005). Mapping  Paddy  Rice
Agriculture  in  Southern  China  Using Multi-Temporal MODIS Images. Remote  Sensing  of  Environment,  95 (4): 480 – 492.
Zarco-Tejada, P.J., Rueda, C.A., & Ustin, S.L., (2003). Water Content Estimation in  Vegetation  with  MODIS  Reflectance Data  and  Model  Inversion  Methods. Remote  Sensing  of  Environment,  85 (1): 109 – 124.
Zargar,  A,  Sadiq,  R,  Naser,  B.,  &  Khan F.I.,  (2011). A  Review  Of  Drought Indices . Environ. Rev., 19: 333 – 349. Zhang, N., Hong, Y., Qin, Q., & Liu, L.,
(2013a). VSDI: A Visible And Shortwave Infrared Drought Index For Monitoring Soil and Vegetation
Moisture  Based  On  Optical  Remote Sensing .  Remote  Sensing,  34  (13): 4585-4609.
Zhang, N., Hong, Y., Qin, Q., & Zhu, L., (2013b). Evaluation of the Visible and
Shortwave Infrared Drought Index in China . Disaster Risk Sci., 4 (2): 68 – 76.