## ANALISIS ANOMALI POLA CURAH HUJAN BULANAN TAHUN 2019 DAN TAHUN 2020 SERTA KAITANNYA DENGAN DISTRIBUSI TITIK PANAS DI KABUPATEN MUARO JAMBI
Linda Handayani 1) , Carissa Aprilia 1) , Octa Irawan 2)
1) Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi, Indonesia
2) Stasiun Metereologi Kelas I Sulthan Thaha Jambi, Jambi, Indonesia
Corresponding author: Linda Handayani E-mail: linda.fisika@unja.ac.id
Diterima 05 Februari 2023, Direvisi 09 Maret 2023, Disetujui 10 Maret 2023

## ABSTRAK
Kabupaten Muaro Jambi merupakan kabupaten di Provinsi Jambi dengan luas karhutla terbesar dengan luas 4.054 hektar (34,55%). Hal     ini dikarenakan    sebagian    besar    jenis    tanah    di Kabupaten Muaro    Jambi    merupakan    jenis    tanah  gambut.  Pada  penelitian  bertujuan  untuk  melihat  hubungan antara parameter cuaca dan distribusi titik panas di Kabupaten Muaro Jambi. Parameter cuaca yang akan  dianalisis  yaitu  curah  hujan  pada  tahun  2019  dan  2020  dimana  tahun  2019  mewakili  tahun terjadinya El Nino dan tahun 2020 merupakan tahun tanpa El Nino. Data yang digunakan adalah antara lain data curah hujan tahun 2019 dan tahun 2020, data ENSO (El Nino-Shouthern Oscillation) dan IOD (lndian Ocean Dipole), dan data titik panas. Pada tahun 2019, curah hujan terendah terjadi pada bulan september  sebesar  39,3  mm/bulan  dan  pada  tahun  2020,  terendah  pada  bulan  Juli  sebesar  154,5 mm/bulan.  Jumlah  titik  panas  pada  bulan  September  tahun  2019  sebanyak  3000  titik  atau  sekitar 77,88% dari total titik panas pada tahun 2019. Sedangkan pada tahun 2020, jumlah titik panas terbanyak hanya  sebanyak  13  titik  panas  di  bulan  April.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  peristiwa  El  Nino  yang menyebabkan  rendahnya curah  hujan  sangat  berpengaruh  terhadap  pertambahan  jumlah  titik  panas sebagai potensi terjadinya kebakaran hutan dan lahan.
Kata kunci: kebakaran hutan dan lahan; el nino ; curah hujan; titik panas.

## ABSTRACT
Muaro Jambi Regency is a district in Jambi Province with the largest area of forest and land fires with an area of 4,054 hectares (34.55%). Most of the soil types in Muaro Jambi Regency are peat soil types. This study aims to look at the relationship between weather parameters and the distribution of hotspots in Muaro Jambi Regency. The weather parameters to be analyzed are rainfall in 2019 and 2020 where 2019 represents the year El Nino occurs and 2020 is the year without El Nino. The data used includes rainfall data for 2019 and 2020, ENSO (El Nino-Southern Oscillation) and IOD (Indian Ocean Dipole) data, and  hotspot data. In 2019, the lowest rainfall occurred  in  September  of 39.3 mm/month and  in 2020, the lowest was in July of 154.5 mm/month. The number of hotspots in September 2019 was 3,000 points  or  around  77.88%  of  the  total  hotspots  in  2019.  Meanwhile,  in  2020,  the  highest  number  of hotspots  was  only  13  hotspots  in  April.  This  shows  that  the  El  Nino  event  which  causes  low  rainfall greatly influences the increase in the number of hotspots as a potential for forest and land fires.
Keywords: forest and land fires; el nino; rainfall; hotspots.

## PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  dan  lahan  (karhutla) merupakan bencana alam yang sering terjadi di di  negara-negara  tropis  seperti  Indonesia, termasuk  Provinsi  Jambi.  Menurut  data Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan    Republik    Indonesia,    setiap tahunnya        Provinsi        Jambi        selalu mengalami kebakaran hutan dari tahun 2016 – 2020 (KLHK, 2020). Pada rentang tahun 2016 – 2020, total luas kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Jambi seluas 183.196 hektar (Sipongi,
2020). Berdasarkan data BPBD Provinsi Jambi, Kabupaten Muaro Jambi merupakan kabupaten di Provinsi Jambi dengan luas karhutla terbesar dengan luas 4.054 hektar atau sebesar 34,55% (BPPD, 2018). Hal     ini dikarenakan    sebagian besar    jenis    tanah    di Kabupaten  Muaro Jambi    merupakan    jenis    tanah  gambut (Oktiana,  Tjahjono  dan  Sriyono,  2017).    Pada musim    kemarau,    permukaan    tanah  gambut sangat  kering  dan  mudah  terbakar,  api  di permukaan    ini    dapat    merambat  ke    lapisan bagian bawah/dalam    yang    relatif    lembab.
Hal        ini  menyebabkan  kobaran  api  tersebut akan  bercampur    dengan    uap    air    di    dalam gambut    dan  menghasilkan  asap  yang  sangat banyak (Adinugroho, Suryadiputra and Saharjo, 2005).
Karhutla  menjadi  masalah  utama karena mempengaruhi keseimbangan ekosistem  dan  menimbulkan  dampak  negatif pada lingkungan dan masyarakat (Pasai, 2020). Faktor  penyebab  terjadinya  karhutla  dapat bersumber  dari  aktivitas  manusia  seperti pembakaran sampah, pembersihan lahan, dan pembukaan  lahan  untuk  pertanian,  namun dapat  juga  disebabkan  karena  dampak  dari perubahan  iklim  dan  fenomena  alam  seperti kekekeringan (Rustan dan Handayani, 2020).
Perubahan  iklim  dan  cuaca  yang ekstrim  seperti  El  Nino  dapat  menyebabkan kebakaran  hutan  dan  lahan  melalui  beberapa mekanisme (Septianingrum dkk., 2018). Peristiwa El Nino sering terjadi di Indonesia. El- Nino level lemah di Indonesia pernah terjadi 8 kali yaitu pada 1951, 1963, 1968, 1969, 1976, 1977,2004 dan 2006. Sedangkan El Nino level moderate  seperti  yang  terjadi  saat  ini  pernah terjadi 4 kali yaitu pada 1986, 1987, 1994, dan 2002  (Hendrawan  dkk.,  2019).  Cuaca  yang panas  dan  kering  seperti  yang  terjadi  pada musim  kemarau,  menyebabkan  kondisi  tanah dan  vegetasi  menjadi  sangat  rentan  terbakar. Peningkatan suhu udara juga dapat mempengaruhi tingkat kelembapan dan mempercepat proses pengeringan dan munculnya titik panas pemicu kebakaran hutan. Pada tahun terjadinya El Nino 2015 dan 2019, terjadi  peningkatan  jumlah  titik  panas  yang signifikan dua sampai tiga kali lipat dibandingkan  tahun  tanpa  peristiwa  El  Nino (Aflahah dkk . , 2019).
Data hotspot merupakan indikator yang sering  digunakan  sebagai  kejadian  kebakaran hutan  dan  lahan,  meskipun  tidak  sepenuhnya menunjukkan  luas  kebakaran  (Syaufina,  Siwi dan  Nurhayati,  2014;  Cahyono  dkk . ,  2015; Endrawati, 2016).
Berdasarkan  hal  tersebut,  sangat penting  melihat  hubungan  antara  parameter cuaca  dan  distribusi  titik  panas  di  Kabupaten Muaro  Jambi.  Parameter  cuaca  yang  akan dianalisis  yaitu  curah  hujan  pada  tahun  2019 dan  2020  dimana  tahun  2019  mewakili  tahun terjadinya El Nino dan  tahun  2020  merupakan tahun tanpa El Nino.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Stasiun Meteorologi Kelas I Sultan Thaha Jambi dan di Laboratorium  Tugas  Akhir  Fakultan  Sains  dan Teknologi  Universitas  Jambi.  Penelitian  ini terhitung  dari  bulan  Mei  2022  sampai
Desember  2022  dengan  lokasi  yang  diteliti adalah Wilayah Kabupaten Muaro Jambi yang terletak  pada  koordinat  1015'-  2020'  Lintang Selatan  dan  di103010'-  104020'  Bujur  Timur. Secara  administratif,  Kabupaten  Muaro  Jambi terdiri dari 11 kecamatan dan 155 desa/kelurahan, yang terdiri dari 150 desa dan 5  kelurahan.  Kecamatan  dengan  wilayah terluas adalah kecamatan Kumpeh yaitu kurang lebih  1.658,93  Km2  (31,51%),  sedangkan kecamatan  dengan  wilayah  terkecil  adalah Kecamatan  Sungai  Bahar  yaitu  160,50  Km2 (3,05%).  Lokasi  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar 1.
Gambar 1 . Peta Lokasi Penelitian (Sumber: Badan Informasi Geopasial, 2020)
Pada penelitian ini digunakan beberapa alat  yang  digunakan  pada  saat  pengambilan dan  pengolahan  data  penelitian.  Adapun  alat yang digunakan adalah sebagai berikut:
1.  Laptop,  berfungsi  sebagai  tempat  aplikasi pengolahan data
2.  Microsoft  Excel  2010,  berfungsi  sebagai tempat pengolahan data
3.  ArcGIS  10.8.1,  berfungsi  memetakan  titik panas
4.  Minitab  21,  berfungsi  sebagai  pengolahan data ANOVA
Adapun  data  yang  digunakan  adalah sebagi berikut:
1.  Data  curah  hujan  tahun  2019  dan  tahun 2020.  Data  curah  hujan  yang  digunakan yaitu  data  curah  hujan  bulanan  yang diperoleh dari situs BMKG online http://dataonline.bmkg.go.id .
2.  Data ENSO (El Nino-Shouthern Oscillation) dan  IOD  (lndian  Ocean  Dipole). Data  IOD diunduh dari web resmi NASA https://sealevel.jpl.nasa.gov/overlay-iod/ dan  untuk  data  ENSO  diunduh  dari  web resmi https://psl.noaa.gov/enso/data.html.
3. Data  titik  panas. Data  ini  berupa  data  titik panas  dengan  tingkat  kepercayaan  lebih besar dari 50% yang diperoleh dari Stasiun Meteorologi  Kelas  I  Sultan  Thaha  Jambi
dibawah naungan Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) menggunakan surat pengantar pengambilan data  penelitian  dari  pihak  Universitas  ke pihak Instansi terkait.
Kerangka dan langkah-langkah penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Analisis  data  meliputi  analisis  setiap parameter  yang  dikaji  dan  hubungan  antara parameter untuk mengetahui pola curah hujan yang  terjadi  pada  tahun  2019  dan  2020.  Data yang  diolah  kemudian  dianalisis  dengan langkah-langkah sebagai berikut.
a.  Analisis  pola  curah  hujan  bulanan  pada tahun  2019  dan  tahun  2020  dengan  cara membandingkan  grafik  curah  hujan  setiap tahunnya  dengan  pola  curah  hujan  pada umumnya  agar  dapat  dilihat  perbedaan atau anomali pola curah hujan yang terjadi tidak sesuai dengan referensi.
b.  Analisis  data  ENSO  (El  Nino-Shouthern Oscillation) dan IOD (lndian Ocean Dipole) dengan  cara  menghubunkan  dengan fenomena  El-nino  dan  La-nina  untuk mengetahui  hubungan  antara  ENSO  dan IOD  dengan  El-nino  dan  La-nina  sebagai salah  satu  hal  yang  mempengaruhi  pola curah  hujan  dan  kebakaran  hutan  dan lahan.
c.  Analisis  data  titik  panas  dengan  cara memetakan sebaran titik panas di Kabupaten Muaro Jambi pada tahub 2019 dan tahun 2020 dengan menggunakan data titik  panas  yang  tingkat  kepercayaannya lebih besar dari 50%.
d.  Analisis  anomali  pola  curah  hujan  dengan cara menganalisis hubungan setiap parameter yang diteliti dengan menggunakan  software  Minitab  21  untuk melihat  perhitungan  ANOVA  (Analisis  of Varian) agar mengetahui apa saja hal yang mempengaruhi  anomali  curah  hujan  yang terjadi di Kabupaten Muaro Jambi
HASIL DAN PEMBAHASAN Pola  Curah  Hujan  tahun  2019  dan  2920  di Kabupaten Muaro Jambi
Rata-rata  curah  hujan  bulanan  pada tahun 2019 di Kabupaten Muaro Jambi adalah 189,  89  mm.  Curah  hujan  yang  cukup  tinggi (>190  mm)  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  terjadi pada  bulan  Januari-April,  sedangkan  curah hujan  rendah  terjadi  pada  bulan  Juli – September,  oktober-desember  curah  hujan yang  terjadi  cukup  rendah  (<190  mm)  seperti yang  ditunjukkan  pada  gambar  3.  Rendahnya curah  hujan  pada  bulan  September  terjadi akibat peristiwa El Nino. Hal ini sesuai dengan penelitian  (Wati,  Kurniawati  dan  Irfan,  2021) dan  (Fauziah,  Wahyuningsih  dan  Nasution, 2016).
Gambar 3 . Grafik curah hujan bulanan tahun
2019
Data  curah  hujan  bulanan  tahun  2020 menunjukkan bahwa curah hujan di Kabupaten Muaro Jambi memiliki pola yang sama dengan siklus curah hujan pada zona B. Hal ini berbeda dengan  ketentuan  secara  umum.  Pada umumnya  Provinsi  Jambi  termasuk  kedalam Zona A, yaitu wilayah yang memiliki curah hujan maksimum
pada bulan Desember/Januri/Februari  (DJF)  dan  curah hujan minimum pada
bulan Juli/Agustus/September  (JAS).  Namun,  pada tahun 2020 Provinsi Jambi terutama Kabupaten Muaro  Jambi  memiliki  Siklus  curah  hujan tahunan  zona  B,  siklus  ini  mempunyai  dua puncak curah hujan yaitu pada bulan Oktober/ November/Desember  (OND)  dan  pada  bulan
Maret/ April/ Mei (MAM). Rata-rata curah hujan bulan  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  pada  tahun 2020 adalah 223 mm. curah hujan yang cukup tinggi  (>  223  mm)  di  Kabuparen  Muaro  Jambi terjadi  pada  bulan  April-mei  dan  Oktober- Desember,  sedangkan  curah  hujan  rendah terjadi  pada  bulan  Januari-Maret    dan  Juni- September  (<  223  mm).  Grafik  curah  hujan bulanan tahun 2020 dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 . Grafik curah hujan bulanan tahun 2020
Pada  gambar  5  ditunjukkan  grafik  SOI (Southern  Oscillation  Index)  tahun  2019  dan 2020. SOI memberikan indikasi perkembangan intensitas  peristiwa  El-Nino  atau  La-Nina  di Samudera  Pasifik  (Rohata  dan  Iryanti,  2020). Penentuan  index SOI  didasarkan pada perbedaan  tekanan  udara  permukaan  laut antara  Tahiti  dan  Darwin.  Nilai  positif menunjukkan kondiai La-Nina dan nilai negatif menunjukkan kondisi El-Nino (Maulidiya, Ihwan dan Jumarang, 2012).
Gambar 5 . Grafik SOI Bulanan
Pada gambar 5 dapat dilihat index SOI pada  tahun  2019  terendah  terjadi  pada  bulan September dengan nilai -12,4 dan SOI tertinggi pada bulan januari dengan nilai -0,6. Sedangkan  pada  tahun  2020  index  SOI terendah terjadi pada bulan juni dengan nilai - 9,6 dan tertinggi pada bulan desember dengan nilai 16,2.
Tabel 1 . Nilai Southern Oscillation Index (ISO)
Tahun 2019 dan 2020. Bulan Indeks SOI Curah Hujan (mm) 201901 -0,6 290,1 201902 -13,5 371 201903 -6,8 221,3 201904 -1,3 399,1 201905 -9,0 183,2 201906 -10,4 126 201907 -5,6 63 201908 -4,4 80,5 201909 -12,4 39,3 201910 -5,6 158,9 201911 -9,3 186 201912 -5,5 166,8 202001 1,3 212,4 202002 -2,2 250,6 202003 -5,2 329 202004 -0,5 170,5 202005 2,8 154,5 202006 -9,6 216,7 202007 4,2 207,7 202008 9,8 287,1 202009 10,5 275,5 202010 4,2 447 202011 9,2 154,5 202012 16,2 216,7
IOD  (lndian  Ocean  Dipole)  adalah anomali  iklim  yang  terjadi  akibat  adanya interaksi  atmosfer  dengan  laut  yang  terjadi  di Samudera Hindia (Fadholi, 2013). Aktivitas IOD dapat diidentifikasi dengan sebuah indeks yang disebut dengan Dipole Mode Index (DMI). IOD diidentifikasi kedalam dua fase yaitu fase positif dan negatif. Dipole Mode positif dicirikan degan meningkatnya  suhu  permukaan  laut  di  WTIO dan  menurunnya  suhu  permukaan  laut  di SETIO  (Rahayu,  Sasmito  dan  Bashit,  2018). Jika suhu permukaan laut di WTIO lebih dingin dari  netralnya  sedangkan  di  SETIO  lebih hangat  dari  netralnya,  maka  kondisi  ini  akan dinyatakan  sebagai  Dipole  Mode  negaif, ditunjukkan pada gambar 6.

## Sebaran hotspot di Kabupaten Muaro Jambi
Sebaran  titik  panas  Kabupaten  Muaro Jambi  pada  tahun  2019  dan  2020  bersifat fluktuatif.  Jumlah  titik  panas  setiap  bulannya memiliki jumlah titik yang berbeda. Pada tahun 2019  sebaran  titik  panas  yang  sangat  terlihat signifikan  yaitu  terlihat  pada  bulan  Januari  (1 titik),  untuk  bulan  Februari-April  tidak  terdapat titik  panas,  kemudian  pada  bulan  Mei-Juni terdapat  hanya  1  titik,  pada  juli  mengalami peningkatan,  yaitu  74  titik,  Agustus  (133  titik), September  (3000  titik),  dan  Oktober  (639  titik) dan mengalami penurunan pada bulan November  (4  titik).  Hal  ini  menunjukkan  titik panas  cenderung  meningkat  di  bulan  yang memiliki  curah  hujan  rendah  (Yananto  dan Sibarani, 2016). Sedangkan untuk sebaran titik panas pada tahun 2020 mengalami penurunan pada beberapa bulan di tahun sebelumnya.Pada bulan Januari tidak terdapat titik  panas  yang  terdeteksi,  bulan  Februari  (1 titik),  bulan  maret  tidak  ada  titik  panas, kemudian  mengalami  kenaikan  pada  bulan April hingga Agutus, yaitu April (13 titik), Mei (6 titik),  Juni  (11  titik),  Juli  (12  titik),  Agustus  (7 titik),  dan  untuk  bulan  September-Desember tidak terdapat titik panas. Sebaran titik panas di kabupaten  muaro  jambi  dapat  dilihat  pada gambar 7.
Gambar 7 . Distribusi Titik Panas Kabupaten Muaro Jambi terbanyak pada bulan September dan Oktober
Jumlah titik panas tertinggi di Kabupaten  Muaro  Jambi  pada  tahun  2019 terjadi  pada  September  dan  Oktober  dimana pada  bulan  tersebut  merupakan  musim kemarau  di  Kabupaten  Muaro  Jambi.  Jumlah titik panas tertinggi di Kabupaten Muaro Jambi pada tahun 2020 terjadi pada bulan April, Juni, Juli  dan  Agustus  dimana  pada  bulan  tersebut merupakan  musim  kemarau  di  Kabupaten Muaro  Jambi.  Namun,  pada  tahun  2020  titik panas yang terjadi jumlahnya tidak seperti pada tahun 2019 yang memuliki jumlah titik api yang cuku tinggi.
Perhitungan Analisis of Varian (ANOVA)  untuk  mengetahui  signifikan  atau tidaknya  hubungan  antara  parameter  curah hujan bulanan dengan titik panas menghasikan P Value= 0,045. Nilai P value yang kurang dari 0,05. Hal ini  menunjukkan bahwa  curah  hujan mempengaruhi  kejadian  kebakaran  hutan  dan lahan  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  pada  tahun 2019-2020.  Perhitungan  Analisis  of  Varian (ANOVA)  untuk  mengetahui  signifikan  atau tidaknya  hubungan  antara  parameter  curah hujan bulanan dengan ISO (Southern Oscillation  Index)    menghasikan  P  Value= 0,022. Nilai P value yang kurang dari 0,05. Hal ini  menunjukkan  bahwa  ISO  (Southern Oscillation  Index)  mempengaruhi  curah  hujan yang  terjadi  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  pada tahun  2019-2020.  Perhitungan  Analisis  of Varian  (ANOVA)  umtuk  mengetahui  signifikan atau tidaknya hubungan antara parameter ISO (Southern Oscillation Index)  dengan titik panas menghasikan  P  Value=  0,139.  Nilai  P  value yang  lebih  dari  0,05.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  ISO  (Southern  Oscillation  Index) mempengaruhi  kebakaran  hutan  dan  lahan yang  terjadi  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  pada tahun 2019.

## SIMPULAN DAN SARAN
El  Nino  yang  terjadi  pada  tahun  2019 menyebabkan  curah  hujan  yang  rendah dibandingkan dengan tahun 2020. Rendahnya curah  hujan  ini  memberikan  menyebabkan tingginya  angka  titik  panas  dan  berpotensi menyebabkan  kebakaran  hutan  dan  lahan  di kabupaten  muaro  jambi.  Kejadian  El  Nino berpotensi memicu terjadinya kebakaran hutan dan lahan di tahun-tahun berikutnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Adinugroho,  W.  C.,  Suryadiputra,  I.  N.  N.  and
Saharjo, B. H. (2005) Panduan pengendalian  kebakaran  hutan  dan lahan gambut . wahyu catur adinugroho.
Aflahah,  E. et  al. (2019)  ‘Pendugaan  hotspot sebagai  indikator  kebakaran  hutan  di Kalimantan  berdasarkan  faktor  iklim’,
Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam dan  Lingkungan  (Journal  of  Natural Resources and Environmental Management) , 9(2), pp. 405 –418. BPPD,  B.  P.  B.  D.  P.  J.  (2018) Laporan Rekapan Hotspot Tahun 2014-2018 . Cahyono, S. A. et al. (2015) ‘Faktor-faktor yang mempengaruhi  kebakaran  hutan  di indonesia  dan  implikasi  kebijakannya’,
Jurnal Sylva Lestari , 3(1), pp. 103 –112. Endrawati,  S.  H.  (2016)  ‘Analisis  Data  Titik
Panas  (Hotspot)  dan  Areal  Kebakaran
Hutan dan Lahan tahun 2016’,
Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan , 1.
Fadholi,  A.  (2013)  ‘Studi  dampak  el  nino  dan indian ocean dipole (IOD) terhadap curah hujan  di  Pangkalpinang’, Jurnal  Ilmu Lingkungan , 11(1), pp. 43 –50.
Fauziah, N., Wahyuningsih, S. and Nasution, Y. N.  (2016)  ‘Peramalan  Mengunakan Fuzzy  Time  Series  Chen  (Studi  Kasus: Curah  Hujan  Kota  Samarinda)’, Jurnal Statistika  Universitas  Muhammadiyah Semarang , 4(2).
Hendrawan,  I.  G. et  al. (2019)  ‘The  interanual rainfall variability in Indonesia
corresponding  to  El  Niño  Southern oscillation  and  Indian  Ocean  Dipole’,
Acta Oceanologica Sinica , 38, pp. 57 –66. KLHK (2020) Laporan Kinerja 2019
Kementerian  Lingkungan  Hisup  Dan Kehutanan . Jakarta.
Maulidiya,  H.,  Ihwan,  A.  and  Jumarang,  M.  I. (2012) ‘Penentuan Kejadian El-Nino Dan La-Nina  Berdasarkan  Nilai  Southern Oscilation Indeks’, Positron , 2(2). Oktiana, C., Tjahjono, H. and Sriyono, S. (2017) ‘Hubungan Tingkat Pengetahuan Konservasi  Lahan  Gambut  dengan
Tingkat  Partisipasi  Petani  dalam  Upaya Pencegahan  Kebakaran  Lahan  Gambut di Desa Gambut Jaya Kecamatan Sungai Gelam  KABUPATEN  MUARO  JAMBI TAHUN  2017’, Geo-Image ,  6(2),  pp.
108 –114.
Pasai, M. (2020) ‘Dampak kebakaran hutan dan penegakan  hukum’, Jurnal  pahlawan ,
3(1), pp. 36 –46.
Rahayu,  N.  D.,  Sasmito,  B.  and  Bashit,  N.
(2018)  ‘Analisis  pengaruh  fenomena indian ocean dipole (IOD) terhadap curah hujan  di  pulau  Jawa’, Jurnal  Geodesi
Undip , 7(1), pp. 57 –67. Rohata,  F.  N.  and  Iryanti,  M.  (2020)  ‘Prediksi
Fenomena  ENSO  (El  Nino  Southern Oscillation) Tahun 2020-2021 Berdasarkan Nilai SOI (Southern
Oscilation Indeks) Menggunakan Metode
ARIMA  (Autoregresif  Integrated  Moving
Average)’,  in Seminar  Nasional  Fisika , pp. 178 –184.
Rustan, R. and  Handayani, L. (2020)  ‘Analisis
Distribusi Suhu Maksimum dan
Kelembaban  Rata-Rata  Untuk  Mitigasi Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  (Studi Kasus: Kabupaten Muaro Jambi)’, Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya (JIFP) , 4(1), pp. 16 –20. Septianingrum,  R. et  al. (2018)  ‘Dampak kebakaran hutan di Indonesia tahun 2015 d alam  kehidupan  masyarakat’, Jurnal Lingkungan  Hidup  Universitas  Gadjah Mada . Sipongi (no date) Rekapitulasi Luas Kebakaran Hutan  dan  Lahan  (Ha)  Per  Provinsi  Di Indonesia  Tahun  2015-2019 .  Available at:
http://sipongi.menlhk.go.id/hotspot/luas_ kebakaran (Accessed: 5 January 2023).
Syaufina,  L.,  Siwi,  R.  and  Nurhayati,  A.  D.
(2014)  ‘Perbandingan  sumber  hotspot sebagai  indikator  kebakaran  hutan  dan lahan  gambut  dan  korelasinya  dengan curah hujan di Desa Sepahat, Kabupaten Bengkalis,  Riau’, Jurnal Silvikultur Tropika , 5(2), pp. 113 –118.
Wati, A. Y., Kurniawati, N. and Irfan, M. (2021) ‘Pengaruh  Fenomena  El-Nino  terhadap Curah  Hujan  di  Kota  Palembang’. Sriwijaya University.
Yananto, A. and Sibarani, R. M. (2016) ‘Analisis kejadian  el  nino  dan  pengaruhnya terhadap  intensitas  curah  hujan  di wilayah  JABODETABEK  (studi  kasus: periode  puncak  musim  hujan  tahun 2015/2016)’, Jurnal  Sains  &  Teknologi Modifikasi Cuaca , 17(2), pp. 65 –73.