## ANALISIS HUBUNGAN KODE-KODE SPBK (SISTEM PERINGKAT BAHAYA KEBAKARAN) DAN HOTSPOT DENGAN KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI KALIMANTAN TENGAH
Analyzis of Relationship Between Hotspot, FDRS and Burned Area in Central Kalimantan
Indah Prasasti a , Rizaldi Boer b , M. Ardiansyah c , Agus Buono d , Lailan Syaufina e , dan Yenni Vetrita a a Peneliti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh LAPAN  indah.prasasti@lapan.go.id b Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 c Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 d Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 e Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
Abstract. Land  and  forest  fire  is  one  of  causes  ofland  degradation  in  Central  Kalimantan.  Remote  sensing  dataapplications, especially READY-ARL NOAA and CMORPH data, are benefit forthe available climate observation data. The objectives of this research are: (1) to analyzis relationship between hotspots, FDRS and occurences of land and forest fire, and (2) to develop the estimation model of burned area from hotspot and FDRS codes. The result of this research showed that burned area can not be estimated by using number of hotspots. The drought code (DC) wich is one of FDRS codes has correlation with burned area. So, burned area can be estimated using drought code (DC) (R-sq = 58%) by using the following formula: Burned Area (Ha) = -62.9 + 5.14 (DC – 500).
Keywords: land and forest fire, NOAA, CMORPH, hotspot
(Diterima: 10-07-2012; Disetujui: 24-11-2012)

## 1. Pendahuluan
Kalimantan  Tengah  merupakan  salah  satu  provinsi yang  paling  sering  mengalami  kebakaran  hutan  dan lahan (Syaufina 2008). Sejak adanya pembukaan lahan sejuta hektar pada tahun 1990 untuk areal persawahan dan pertanian lainnya, telah terjadi penurunan kualitas kawasan  lahan  gambut  di  wilayah  ini  dengan  makin menurunnya tinggi permukaan air lahan gambut. Pada musim  kemarau  tahun  1997/1998  yang  bertepatan dengan periode El Nino, banyak dilakukan pembukaan lahan  pertanian  dengan  cara  tebang  dan  bakar.  Pada Desember  1997,  api  akibat  pembukaan  lahan  ini menyebar  tidak  terkendali  membakar  kawasan  di sekitarnya  sehingga  menimbulkan  kebakaran  hebat. Dampak  kebakaran  ini  tidak  hanya  menyebabkan kerugian  terhadap  kerusakan  biodiversitas  hutan gambut  di  wilayah  ini,  tetapi  juga  berdampak  pada kondisi  lingkungan  dan  sosial  (Simbolon  2003). Walaupun  telah  terjadi  penurunan  jumlah  hotspot dibandingkan  tahun  2006,  namun  hingga  tahun  2009 tampak jumlah hotspot cenderung meningkat dibandingkan  tahun  2008  (Gambar  1).  Pada  tahun 2009  berdasarkan  hasil  wawancara  WWF  dengan Balai  Taman  Nasional  Sebangau  diperkirakan  luasan area  yang  terbakar  adalah  20 ha  di  Pulang  Pisau,  600 ha  di  Mendawai  dan  sekitar  20  ha  lebih  di  sekitar Palangkaraya  (Vinanda  dan  Maya  2009).  Hingga  saat ini,  Kalimantan  Tengah  masih  merupakan  salah  satu
wilayah  yang  mempunyai  risiko  tinggi  terhadap kebakaran hutan dan lahan.
Sistem  peringatan  dini  sangat  penting  dalam pengelolaan  bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Hal ini  dikarenakan  upaya  penanggulangan  bencana  akan lebih  mahal  dibandingkan  dengan  upaya  pencegahan, dan  risiko  kerugian  dari  dampak  yang  terjadi  akan lebih  kecil.  Berbagai  upaya  dan  penelitian  telah dikembangkan, seperti pemantauan hotspot, pemetaan wilayah rawan kebakaran berdasarkan Sistem Peringkat  Bahaya  Kebakaran  (SPBK),  dan  model- model  prediksi  lain  yang  memanfaatkan  unsur  iklim terutama hujan.
Faktor  iklim  terutama  curah  hujan  secara  tidak langsung  berpengaruh  terhadap  kebakaran  hutan  dan lahan,  meskipun  curah  hujan  bukan  penyebab kebakaran.  Curah  hujan  merupakan  faktor  penting dalam  mempengaruhi  kondisi  kelembaban  bahan bakar. Menurut van Wilgen et al . (1990), curah hujan menentukan  akumulasi  bahan  bakar  rerumputan. Kebakaran  yang  terjadi  di  Indonesia  umumnya berkaitan  dengan  berlangsungnya  musim  kemarau terutama akibat kekeringan, yakni pertengahan hingga akhir  musim  kemarau.  Selain  itu,  terdapat  hubungan yang  sangat  nyata  antara  luas  kebakaran  (Ha)  dengan curah  hujan  (mm)  dan  frekuensi  kebakaran  (Syaufina 2008).
Gambar 1. Penurunan Jumlah Hotspot Tahun 2006 – 2009di Kalimantan Tengah. (Sumber: Badan Lingkungan Hidup Provinsi Kalimantan Tengah 2010)
Hingga  saat  ini,  hotspot  masih  dipercaya  sebagai alat deteksi kebakaran hutan dan lahan. Namun dalam pemanfaatannya,  banyaknya  jumlah  hotspot  yang terdeteksi  tidak  selalu  mencerminkan  makin  luasnya kebakaran  yang  terjadi.  Kondisi  ini  menyebabkan kesalahan penafsiran di kalangan masyarakat pengguna  informasi  hotspot  ini.  Oleh  karena  itu, kajian  seberapa  efektif  penggunaan  informasi  hotspot dalam  mencerminkan  luasan  areal terbakar juga perlu untuk dilakukan.
Pengembangan SPBK dimaksudkan untuk memberikan peringatan dini terhadap bahaya kebakaran  di  suatu  wilayah.  Namun  dalam  upaya memberikan  informasi  berkala  tentang  wilayah  yang mempunyai risiko tinggi terhadap kebakaran seringkali  terkendala  oleh  ketersediaan  data  yang memadai,  khususnya  apabila  mencakup  wilayah  yang relatif  luas.  Dengan  demikian,  dukungan  teknologi satelit  penginderaan  jauh  (inderaja)  menjadi  solusi yang  tepat  terlebih  dengan  makin  berkembangnya teknologi inderaja dewasa ini. Selain cakupan wilayah yang  dipetakan  lebih  luas,  juga  waktu  pemantauan lebih near real-time dibandingkan apabila menggunakan  data  observasi  permukaan.  Selain  itu, cakupan  wilayah  pemetaan  dengan  data  iklim observasi  bersifat  lokal  (titik  lokasi),  sehingga  untuk memantau  dan  memetakan  area  bahaya  kebakaran yang  luas  memerlukan  banyak  data  titik  lokasi  yang digunakan  sebagai  masukannya  ( input )  dan  perlu teknik  interpolasi  yang  tepat.  Penggunaan  teknik interpolasi memungkinkan timbulnya kesalahan terutama apabila titik estimasi relatif jauh dari stasiun observasi  dan  tidak  mewakili  kondisi  topografi  di wilayah  tersebut  (Narasimhan  dan  Srinivasan  2002). Salah  satu  upaya  mengatasi  permasalahan  ini  adalah dengan  memanfaatkan  data  penginderaan  jauh (inderaja).
SPBK  atau  FDRS  ( Fire  Danger  Rating  System ) yang  saat  ini  banyak  dikembangkan;  khususnya  di Indonesia, diadopsi dari FDRS yang dikembangkan di Canada.  Beberapa  indeks  atau  kode  ( code )  yang
digunakan  sebagai  parameter  peringkat  bahaya kebakaran,  yakni:  FFMC  ( Fine  Fuel  Moisture  Code ), DMC  ( Duff  Moisture  Code ),  DC  ( Drought  code ),  ISI ( Initial Spread Index ), BUI ( Build-Up Index ) dan FWI ( Fire  Weather  Index ).  Data  masukan  ( input )  yang digunakan  adalah  data  harian  suhu  (T),  kelembaban relatif  (RH),  kecepatan  angin  pada  ketinggian  10-m, dan  curah  hujan  selama  24-jam  (hasil  review  dari Tanskanen  dan  Venalainen  2008).  FFMC  dan  DMC merupakan  indikator  kandungan  kelembaban  bahan bakar  permukaan  halus  dan  lapisan  organik  dengan ketebalan  sedang.  ISI  menentukan  pengaruh  FFMC dan  kecepatan  angin  terhadap  laju  penjalaran kebakaran  (van  Wagner  1987  dalam  Tanskanen  dan Venalainen  2008).  DC  mewakili  laju  kandungan  air pada  sebuah  kedalaman  tanah  pada  lapisan  organik padat dan merupakan indikator yang baik dari adanya pengaruh  kekeringan  musiman  terhadap  bahan bakaran kasar. BUI mengkombinasikan laju DMC dan DC dari kelembaban bahan bakar yang merepresentasikan  fraksi  bahan  bakar  yang  sangat kering  dan  mudah  terbakar  (van  Wagner  1987  dan Stocks et  al .  1989  dalam  Tanskanen  dan  Venalainen 2008).  FWI  mengkombinasikan  ISI  dan  BUI  yang merupakan  ukuran  relatif  dari  intensitas  potensi penjalaran  api  tunggal  pada  suatu  area  (Stocks et  al . 1989  dalam  Tanskanen  dan  Venalainen  2008).  Nilai FWI  berkisar  antara  0  –  50.  Kelemahan  utama  dari model  ini  adalah  hanya  dapat  memberikan  gambaran umum  tentang  kondisi  bahan  bakar  berdasarkan komponen bahan bakar yang mati dari bahan yang ada saat  ini.  Tingkat  kelembaban  bahan  bakar  halus dikendalikan  oleh  kondisi  cuaca  di  sekitarnya,  antara lain: suhu udara, kelembaban, angin, radiasi matahari, dan jumlah curah hujan, sedangkan kelembaban bahan bakar  halus  hidup  tidak  terpengaruhi  oleh  kondisi cuaca jangka pendek melainkan oleh keragaman iklim jangka  panjangnya  (hasil  review  Tanskanen  dan Venalainen  2008).  Sementara  itu,  Dimitrakopoulos dan Bemmerzouk (1996) telah mengevaluasi penggunaan  FWI  dari  data  harian  untuk  memprediksi
cuaca  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Berdasarkan  hasil pengamatan selama 9 bulan pada tahun 1994 dan 1995 terhadap  kondisi  FWI  bulanan  menunjukkan  adanya korelasi  yang  erat  antara  selang  FWI,  kelas  bahaya kebakaran,  dengan  persentase  kejadian  kebakaran hutan  dan  lahan.  Korelasi  kuat  terjadi  terutama  pada selang  FWI  tinggi  dan  ekstrim  dengan  persentase kejadian  kebakaran.  Kelemahan  data  SPBK  adalah belum  mencakup  prediksi  dampak  anomali  iklim terhadap  bahaya  kebakaran  dan  masih  menggunakan data cuaca harian observasi stasiun meteorologi.
Beberapa  peneliti  telah  mengembangkan  model penentu  risiko  terjadinya  kebakaran  hutan  dan  lahan, antara lain menggunakan parameter SDI ( Soil Dryness Index )  dan  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation Index )  sebagai  indikator  kebakaran  hutan  dan  lahan (Anderson et  al .  1999),  menggunakan  parameter tunggal  NDVI  (Hidayat  1997  dan  Junaidi2001),  dan Departemen  Kehutanan  Canada  menggunakan  FWI sebagai  indikator  risiko  kebakaran  hutan  dan  lahan (Dimitrakopoulos dan Bemmerzouk 1996), menggunakan  parameter  ENSO  dan  DMI  sebagai prediktor risiko kebakaran (Adiningsih 2005).
Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional (LAPAN)  sejak  2005  telah  mengembangkan  SPBK menggunakan data masukan yang diturunkan dari data satelit. Namun dalam aplikasinya belum mengintegrasikan  dengan  data  pantauan  hotspot. Selain  itu,  parameter  luaran  yang  dihasilkan  masih sangat  membutuhkan  verifikasi  dan  validasi  di lapangan  terutama  terkait  dengan  prediksi  kejadian dan  luas  kebakaran.  Dengan  demikian,  kajian  yang melibatkan  kode-kode  luaran  SPBK  dan  data  hotspot secara  bersama-sama  untuk  menduga  kejadian kebakaran hutan dan lahan masih perlu dilakukan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  model hubungan  kode-kode  SPBK  dan  hotspot  dengan kejadian kebakaran. Adapun SPBK digunakan sebagai parameter yang mewakili kondisi kerentanan permukaan  terhadap  bahaya  kebakaran.  Hotspot digunakan  sebagai  alat  deteksi  kebakaran.  Kejadian kebakaran  yang  dimaksud  dalam  penelitian  ini mencakup  tanggal  kejadian  kebakaran,  posisi  lokasi kebakaran, dan luas kebakaran.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Data dan Alat
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  harian  suhu  (T),  kelembaban  relatif  (RH),  dan kecepatan  angin  (WS)  level  permukaan  dari  data READY-ARL NOAA tahun 2009 dan 2011 dan curah hujan  harian  CMORPH  tahun  2009  dan  2011.  Selain itu,  data  yang  dimanfaatkan  adalah  data  hotspot MODIS  dari  FIRMS  tahun  2009  dan  2011  dan  data kejadian  kebakaran  yang  meliputi:  tanggal  kejadian atau  pemadaman  kebakaran,  posisi  lokasi  kebakaran, dan luas kebakaran. Secara lengkap jenis data dan cara perolehannya disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis data, periode, dan cara perolehannya yang digunakan dalam penelitian
No. Jenis Data Periode Cara Perolehan 1. T, RH, dan WS harian 2009 - 2011 Diekstraksi dari data ARL NO- AA via http://www.arl.noaa.gov/ready- bin/profile2a.pl untuk data pada level permukaan 2. Curah hujan hari- an CMORPH 2009 - 2011 Diekstraksi dari data CMORPH via http://cpc.ncep.noaa.gov 3. Lokasi dan jumlah hotspot harian 2009 - 2011 Diekstraksi dari data hotspot MODIS yang dipublikasi oleh FIRMS via http://maps.geog.umd.edu/firms/ shapes.htm 4. Lokasi kebakaran 2009 Hasil survei dan pengukuran GPS di lokasi kebakaran di TN Sebangau, Kalimantan Tengah 5. Lokasi pema- daman kebakaran 2009 Hasil pemadaman kebakaran yang dilakukan oleh Manggala Agni dan diperoleh dari Balai Konservasi Sumber Daya Alam
(BKSDA), Palangka Raya.
Alat yang digunakan dalam pengolahan dan analisis data adalah komputer PC, perangkat lunak Arc View, microsoft excell, dan Minitab 14.
2.2. Metode

## a. Ekstraksi data iklim dari ARL NOAA dan CMORPH
Data  iklim  non  hujan  yang  diekstraksi  adalah  data harian  suhu  (pada  level  ketinggian  tekanan  1200mb), kelembaban  relatif  (%),  dan  kecepatan  angin  (m/det) pada  level  permukaan.  Ekstraksi  data  ini  dilakukan dengan  mengkropping  data  ARL  NOAA  berdasarkan koordinat  lintang  bujur  Pulau  Kalimantan.  Resolusi grid  dari  data  ARL  NOAA  ini  adalah  1 o x  1 o .  Data ARL  NOAA  ini  dapat  pula  diekstraksi  berdasarkan lokasi  titik  yang  diinginkan.  Selanjutnya,  data  ini berupa  data  nilai  parameter  iklim  tiap-tiap  grid  yang diwakili  oleh  lintang  bujur  grid  dan  dapat  dibaca dalam  format  .text  sehingga  bisa  dibaca  dan  diolah dengan  perangkat  lunak  microsoft  excell  dan  Arc View.
Data  curah  hujan  CMORPH  setelah  diekstraksi dilakukan  koreksi  geometri  untuk  menyamakan koordinat  sebenarnya  di  permukaan  wilayah  yang dikaji. Resolusi grid CMORP adalah 0.25 o lintang/bujur.  Selanjutnya  data  dikonversi  ke  dalam format  .txt  agar  dapat  dibaca  dan  diolah  dengan perangkat lunak microsoft excell dan Arc View.
Untuk  menyamakan  resolusi  kedua  data  tersebut dilakukan resize menjadi  berukuran  2.5  Km  per  grid. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  masing- masing  kode  SPBK,  yakni:  FFMC,  DMC,  DC,  ISI, BUI,  dan  FWI.  Unsur  iklim  dan  alur  perhitungan SPBK disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Masukan data dan proses perhitungan nilai masing-masing luaran SPBK (Sumber: van Wagner 1974)
b. Penentuan Kerapatan Jumlah Hotspot
Ekstraksi  jumlah  hotspot  untuk  masing-masing lokasi kebakaran atau pemadaman kebakaran dilakukan  dengan  menumpang-susunkan  ( overlay ) layer  hotspot  dengan  layer  SPBK  dan  posisi  lokasi kebakaran.  Selanjutnya  berdasarkan  ukuran  domain  3 x 3 grid CMORPH dan masing-masing grid berukuran 2.5  x  2.5  Km  dengan  lokasi  kebakaran  sebagai  pusat grid,  maka  dilakukan  ekstraksi  jumlah  hotspot  dalam luasan grid tersebut. Kemudian, dengan mengacu pada tanggal  kejadian/pemadaman  kebakaran  dilakukan perhitungan jumlah hotspot HS7 (jumlah hotspot pada 6  hari  sebelum  kebakaran  (HS-6)  hingga  hari kebakaran/pemadaman  (HS0)),  dan  jumlah  hotspot HS14 (jumlah hotspot pada 6 hari sebelum kebakaran hingga  7  hari  setelah  kebakaran),  dan  jumlah  hotspot pada hari kejadian kebakaran (HS0). Dengan demikian, ada 3 variabel kerapatan hotspot yang akan digunakan sebagai  indeks  risiko  kebakaran  (IRK),  yakni:  HS7, HS14, dan HS0.

## c. Analisis Data
Analisis data dilakukan untuk menentukan hubungan  antara  kejadian  kebakaran  (luas  kebakaran) dengan  masing-masing  variabel  hotspot  (HS0,  HS7, dan HS14) dan kode-kode SPBK (FFMC, DMC, DC, ISI,  BUI,  dan  FWI)  untuk  memilih  IRK  yang  paling baik digunakan untuk memprediksi kejadian kebakaran  dan  menduga  luas  kebakaran.  IRK  yang paling  baik  ditentukan  berdasarkan  nilai  korelasi  (  r  ) dan  keragaman  (R 2 )  yang  paling  tinggi.  Analisis dilakukan  dengan  persamaan  regresi  sederhana. Secara  ringkas  keseluruhan  tahapan  penelitian disajikan pada Gambar 3.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hubungan Antara Hotspot dengan Luas Kebakaran dan Kode-kode SPBK
Analisis  hubungan  antara  kejadian  kebakaran dengan hotspot dan SPBK dilakukan berdasarkan data kejadian  kebakaran  tahun  2009  dan  2011.  Data kebakaran  tahun  2009  diperoleh  dari  4  titik  lokasi kebakaran  di  Kalimantan  Tengah.  Keempat  titik tersebut  dinamakan  Kalteng  1,  Kalteng  2,  Kalteng  3, dan  Kalteng  4.  Titik  lokasi  kebakaran  ini  diperoleh berdasarkan  hasil  survei  yang  diukur  di  lapangan menggunakan  GPS.  Sementara  itu,  data  kejadian kebakaran  tahun  2011  berasal  dari  26  titik  lokasi kejadian  kebakaran  yang  diperoleh  berdasarkan  titik lokasi  pemadaman  kebakaran  yang  dilakukan  oleh BKSDA  Palangka  Raya.  Lokasi  titik-titik  kebakaran pada  tahun  2009  dan  2011  disajikan  pada  Gambar  4. Dengan  demikian,  ada  30  titik  lokasi  kebakaran  yang dianalisis  hubungannya  dengan  kode-kode  SPBK  dan hotspot.
Distribusi  hotspot  pada  tahun  2009  terlihat  lebih banyak dibandingkan pada tahun 2011 (Gambar 5 dan Gambar  6).  Kondisi  ini  mungkin  disebabkan  oleh adanya upaya Pemerintah Daerah Provinsi Kalimantan Tengah  dalam  mengurangi  jumlah  hotspot  dengan melarang masyarakat membakar terutama pada musim kemarau  dan  sanksi  pidana  apabila  pelanggaran dilakukan oleh masyarakat, adanya sanksi pencabutan izin  usaha  apabila  pembakaran  dilakukan  oleh Perusahaan,  serta  pemasangan  spanduk  dan  plang- plang  berisi  himbauan  dan  peringatan  bahaya kebakaran  di  beberapa  lokasi  terutama  pada  daerah- daerah yang rentan terhadap kebakaran.
Gambar 3. Tahapan penelitian
Hitung: HS7, HS14, dan HS0 Tentukan domain 3x3 dengan domain CMORPH sebagai acuan Ekstraksi jumlah HS dalam domain 3x3
ARLNOAA CMORPH T, RH, WS Curah Hujan Hitung  kode-kodeSPBK:  FFMC,  DMC, DC, ISI, BUI, FWI Tanggal, Posisi Lokasi, dan Luas Kebakaran Hotspot FIRMS Posisi Keba- karan Tanggal Ke- bakaran Tentukan domain 3x3 dengan titik lokasi kebakaran sebagai pusat grid Ekstraksi nilai SPBK dari domain 3x3 Perhitungan nilai rata-rata domain dari masing-masing kode SPBK Luas Kebakaran Analisis hubungan:
-   Luas kebakaran denganHS7, HS14, dan HS0
-   Luas kebakaran dengan FFMC, DMC, DC, ISI, BUI, dan FWI
Pilih parameter indeks risiko kebakaran (IRK) yang pal- ing baik untuk prediksi kebakaran
Gambar 5. Distribusi hotspot di Kalimantan Tengah pada tahun 2009 (Sumber data diolah dari FIRMS melalui situs: http://maps.geog.umd.edu/firms/shapes.htm)
Gambar 6. Distribusi hotspot di Kalimantan Tengah pada tahun 2011 (Sumber data diolah dari FIRMS melalui situs: http://maps.geog.umd.edu/firms/shapes.htm)
Dari hasil ekstraksi jumlah hotspot pada HS0, HS7, HS14  dan  hubungannya  dengan  luas  kebakaran menunjukkan  bahwa  jumlah  hotspot  yang  banyak tidak  menggambarkan  makin  luasnya  kebakaran. Bahkan  pada  terjadinya  kebakaran  yang  sangat  luas tidak  terdapat  hotspot.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa banyaknya  jumlah  hotspot  yang  terpantau  oleh  satelit tidak selalu menggambarkan makin luasnya area yang terbakar  (Gambar  7).  Ini  pula  yang  menyebabkan tidak  adanya  korelasi  antara  jumlah  hotspot  dengan luas  kebakaran  (Gambar  8).  Kondisi  ini  dapat disebabkan  antara  lain:  oleh  tidak  sesuainya  waktu
kejadian  kebakaran  regional  dengan  waktu  lintas satelit yang relatif tetap (Eva and Lambin 2000), juga masalah  penutupan  awan  yang  menjadi  hambatan pada  area  tropis  lembab.  Selain  itu,  berdasarkan  hasil wawancara  dengan  staf  di  BKSDA  dan  Dinas Perkebunan  diperoleh  keterangan  bahwa  permukaan atap  seng  dan  lahan  bekas  galian  pasir  juga  bisa terpantau  oleh  satelit  sebagai  hotspot.  Namun demikian,  deteksi  hotspot  harian  masih  merupakan cara yang sangat cocok dan efektif untuk menentukan keragaman  kebakaran  antar  musim,  waktu  dan  tahun (Eva and Lambin 1998a).

## Gambar 7. Hubungan luas kebakaran dengan jumlah hotspot
Gambar 8. Korelasi antara jumlah hotspot dengan luas kebakaran
Menurut  Miettinen  (2007),  deteksi  hotspot  tidak mampu  untuk  digunakan  sebagai  alat  estimasi  luas kebakaran.  Hal  ini  dikarenakan  deteksi  hotspot  tidak dirancang  untuk  mengukur/menghitung  luasan  area permukaan  yang  terbakar.  Sebuah  piksel  berukuran  1 Km 2 dapat dijenuhi oleh sebuah kebakaran  yang  tidak lebih  besar  dari  0.001  Km 2 .  Namun  dikarenakan perlunya  informasi  tentang  dampak  dari  kebakaran vegetasi  dan  ketiadaan  data  yang  lebih  baik,  maka hotspot  digunakan  pula  untuk  mengestimasi  area terbakar  secara  luas,  baik  global  (Giglio et  al .  2006) maupun  regional  (Eva  and  Lambin  1998a)  dengan berbagai  tingkat  keberhasilan.  Boer et  al .  (2010) mendapatkan  bahwa  jumlah  hotspot  mulai  7  hari sebelum  kebakaran  hingga  hari  terjadinya  kebakaran dalam  domain  10  Km  dapat  digunakan  sebagai pendugaan  luas  kebakaran  dengan  tingkat  keragaman 69%.

## 3.2. Hubungan Luaran SPBK dengan Kejadian Kebakaran Hutan dan Lahan
Kode-kode  SPBK  (FFMC,  DMC,  DC,  ISI,  BUI, dan  FWI)  digunakan  sebagai  peringatan  bahaya kebakaran  dan  menggambarkan  potensi  suatu  hutan dan  lahan  untuk  terbakar  jika  kondisi  cuaca mengindikasikan  ekstrim.  Dalam  penelitian  ini, analisis hubungan kejadian kebakaran dengan masing- masing  kode  SPBK  dibangkitkan  dari  luas  kebakaran (Ha)  yang  terjadi  di  30  lokasi  kebakaran  pada  tahun 2009  dan  2011  dengan  nilai  rata-rata  masing-masing kode SPBK pada ukuran luas domain 3 x 3.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  korelasi  yang erat  diperoleh  dari  korelasi  antara  luas  kebakaran dengan DC (r = 0.76) yang dapat mewakili keragaman (R 2 ) sekitar 58% dari kejadian kebakaran (Gambar 9). DC  menunjukkan  kondisi  kekeringan.  Dari  hubungan ini memperlihatkan bahwa jika nilai DC lebih dari 500
0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 J u m la h Ho tsp o t (t it ik ) L u a s Keba k a ra n ( Ha ) Lokasi Kebakaran Luas (Ha) HS14 HS7 HS0 -0.12 -0.1 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 HS14 HS7 HS0 N il a i Ko re la si
maka  luas  area  yang  terbakar  diestimasi  akan meningkat.
Hubungan  yang  baik  dengan  korelasi  >  0.5  juga terjadi  antara  luas  kebakaran  dengan  ISI  (r  =  0.68) yang dapat mewakili 46.6% keragaman luas kebakaran, BUI (r = 0.58) mewakili sekitar 33.3% keragaman luas kebakaran, dan FWI (r = 0.65) mewakili sekitar 42.5% luas  kebakaran,  sedangkan  FFMC  dan  DMC  kurang baik  digunakan  sebagai  peubah  penduga  luas kebakaran (Gambar 9). FFMC dan DMC menggambarkan  kondisi  kelembaban  bahan  bakar halus dan kasar sebagai potensi kemudahan penyulutan  api.  Oleh  sebab  itu,  meskipun  kondisi FFMC  dan  DMC  sangat  ekstrim  apabila  tidak  ada pemicu  berupa  kegiatan  membakar  maka  tidak  akan terbakar.  Hal  ini  dikarenakan  kebakaran  yang  terjadi di  Indonesia  lebih  dikarenakan  faktor  kesengajaan
manusia.  Kondisi  ini  yang  menyebabkan  peranan FFMC  dan  DMC  sebagai  pemicu  kebakaran  hanya sekitar  11.3%  dan  15.5%  saja.  Hubungan  yang  erat antara FWI dengan kejadian kebakaran juga diperoleh oleh  Cloppet  dan  Regimbeau  (2011).  Cloppet  dan Regimbeau  (2011)  mendapatkan  bahwa  terdapat kecenderungan  yang  linier  antara  FWI  dengan kejadian  kebakaran  periode  1958  –  2008  di  Perancis. Selain  itu,  keduanya  menjelaskan  terdapat  hubungan yang  sangat  signifikan  antara  FWI  rata-rata  tahunan dengan  kejadian  kebakaran  (total  jumlah  kebakaran) pada  level  nasional  (Gambar  10).  Hasil  yang  agak berbeda  diperoleh  oleh  Rainha  dan  Fernandes  (2002) yang  mendapatkan  korelasi  yang  relatif  kecil  antara kejadian  kebakaran  dengan  FWI  dan  BUI  (r  =  0.41 dengn p-value lebih kecil dari 0.0001).
(a) Luas kebararan VS FFMC
(b) Luas kebakaran VS DMC
(c) Luas kebararan VS DC
(d) Luas kebakaran VS ISI
(e) Luas kebararan VS BUI
(f) Luas kebakaran VS FWI
Gambar 9. Hubungan masing-masing indeks SPBK dengan Luas Kebakarandi Kalimantan Tengah
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 82 84 86 88 90 92 94 L u a s k eb a k a ra n ( Ha ) FFMC Luas (Ha) = 110FFMC* - 16.4 R-sq = 11.3% FFMC* = FFMC -90 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 0 20 40 60 80 100 L u a s Keba k a ra n ( Ha ) DMC Luas (Ha) = 3.8 + 13.8 DMC* R 2 = 15.4% DMC* = DMC - 60 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 200 300 400 500 600 700 L u a s Keba k a ra n ( Ha ) DC Luas (Ha) = 5.14 DC* - 62.9 R-sq =58% DC* = DC-500 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 4 9 14 19 L u a s Keba k a ra n ( Ha ) ISI Luas (Ha) = 190  ISI* - 88 R-sq = 31.9% ISI* = ISI  - 11 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 0 50 100 150 L u a s Keba k a ra n ( Ha ) BUI Luas (Ha) = 14.4  BUI* - 62.4 R-sq = 28.4% BUI* = BUI-83 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 0 10 20 30 40 50 L u a s Keba k a ra n ( Ha ) FWI Luas (Ha) = 49.3 FWI* - 105 R-sq = 42.5%
FWI* = FWI-27
DC merefleksikan potensi kekeringan dan asap, ISI menggambarkan kondisi kesulitan pengendalian kebakaran,  dan  FWI  merupakan  indeks  cuaca kebakaran.  Kategori  tingkat  kerentanan  kebakaran berdasarkan potensi kekeringan dan asap (DC) adalah: < 140 (rendah), 140 – 260 (sedang), 260 – 350 (tinggi),
dan  >  350  (ekstrim).  Kategori  tingkat  kesulitan pengendalian kebakaran (ISI) adalah: 0 – 1 (rendah), 2 –  3  (sedang),  4  –  5  (tinggi),  dan  >  6  (ekstrim). Kategori indeks cuaca  kebakaran (FWI) adalah: 0  – 1 (rendah),  2  –  6  (sedang),  7  –  12  (tinggi),  dan  >  13 (ekstrim).
Gambar 10. Hubungan antara jumlah kejadian kebakaran dengan FWI rata-rata tahunan
(Sumber: Cloppet dan Regimbeau 2011)
Dari  hasil  analisis  hubungan  SPBK  dengan  luas kebakaran  di  Kalimantan  Tengah  dapat  dijelaskan bahwa  kecenderungan  meluasnya  kebakaran  di Kalimantan  Tengah  terjadi  apabila  kondisi  DC (potensi  kekeringan  dan  asap),  ISI  (kondisi  kesulitan pengendalian  kebakaran),  dan  FWI  (Indeks  Cuaca Kebakaran)  berada  pada  level  sangat  ekstrim, yakni  :DC  >500,  ISI  >  11,  dan  FWI  >  27.  Menurut McAlpine (1991 dalam de Groot et al . 2006), nilai DC dapat mencapai 800 di Amerika Utara. Nilai DC > 300 menunjukkan  kondisi  yang  semakin  kering  pada lapisan  organik  lebih  dalam;  seperti  gambut,  yang akan  meningkatkan  potensi  terjadinya  kebakaran dalam  ( smouldering )  dan  kabut  asap  (de  Groot et  al . 2006).  Sementara  itu  Rainha  dan  Fernandes  (2002) mendapatkan  bahwa  nilai  minimum  masing-masing kode  SPBK  pada  kejadian  kebakaran  dengan  luas lebih  dari  100  Ha  di  wilayah  Natural  Park  of Montesinho,  bagian  Timur  Laut  Portugal  adalah: FFMC  =  84,  DMC  =  73,  DC  =  496,  ISI  =  3,  BUI  = 115, dan FWI = 15.
Dari  hasil  analisis  diatas  ditunjukkan  bahwa  luas kebakaran  dapat  diduga  berdasarkan  hubungannya dengan parameter DC dengan menggunakan persamaan berikut:
Luas (Ha) = 5.14 * (DC – 500) – 62.9 (R 2 = 58%) dengan DC adalah nilai drought code .

## 4. Kesimpulan
Keberadaan  hotspot  tidak  selalu  menggambarkan kejadian  kebakaran  di  suatu  wilayah  dan  banyaknya jumlah hotspot pada suatu wilayah tertentu tidak selalu menggambarkan  makin  luasnya  wilayah  kebakaran. Pemanfaatan informasi jumlah hotspot dalam pendugaan  luas  areal  yang  terbakar  sebaiknya menggunakan data jumlah hotspot dalam suatu luasan domain  tertentu  yang  terdeteksi  minimal  3  –  7  hari periode kebakaran.
Ada  korelasi  yang  baik  kejadian  kebakaran  dengan DC,  sehingga  luas  area  terbakar  dapat  diestimasi menggunakan  informasi  nilai  kekeringan  DC  dengan persamaan  berikut:  Luas  (Ha)  =  5.14  *  (DC  –  500)  – 62.9 dengan R 2 sebesar 58%.

## Daftar Pustaka
[1] Adiningsih,  E.S.,  2005.  Penyimpangan  Iklim  dan  Risiko Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di  Sumatera  [Desertasi].  Sekolah Pasca Sarjana IPB, Bogor.
[2] Anderson,  I.  P,  Imanda  I.D.,  Muhnandar,  1999.  Vegetation Fires  in  Sumatera,  Indonesia:  A  First  Look  At  Vegetation Indices and Soil Dryness Indices In Relation to Fire Occurence. Balai Inventarisasi dan Perpetaan Hutan Wilayah II dan Kanwil Kehutanan dan Perkebunan, Palembang.
[3] Badan  Lingkungan  Hidup  Provinsi  Kalimantan  Tengah,  2010. Kebijakan  Pemerintah  Provinsi  Kalimantan  Tengah  dalam Pengendalian  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan.  Bahan  presentasi pada Seminar Sehari “TMC untuk Energi dan Lingkungan yang lebih Baik”.
[4] Boer,  R.,  Ardiansyah  M.,  Prasasti  I.,  Syaufina  L.,  Siddiki  R., 2010.  Analisis  hubungan  antara  jumlah  titik-titik  panas (hotspot)  dengan  luas  kebakaran  hutan  dan  curah  hujan.  Paper dalam Prosiding Pertemuan Ilmiah Tahunan XVII dan Kongres Mapin  V:  Teknologi  Geospasial  untuk  Ketahanan  Pangan  dan Pembangunan  Berkelanjutan,  IPB  International  Convention Centre 8 – 9 Agustus 2010, Bogor.
[5] Cloppet,  E.,  Regimbeau  M.,  2011.  Fire  Weather  Index:  from high  resolution  climatology  to  climate  change  impact  study. International  Conference  on  current  knowledge  of  Climate Change  Impacts  on  Agriculture  and  Forestry  in  Europe,  3  –  6
May 2011. COST-WMO, Topolcianky.
[6] De  Groot,  W.  J.,  Field  R.  C.,  Brady  M.  A.,  Roswintiarti  O., Mohammad  M.,  2006.  Development  of  the  Indonesian  and Malaysian fire danger rating systems. Mitig. Adapt. Strat. Glob. Change, 12, pp. 165 – 180. doi: 10.1007/s11027-006-9043-8.
[7] Dimitrakopoulos,  A.  P.,  Bemmerzouk  A.M.,  1996.  Evaluation of  the  Canadian  forest  fire  danger  rating  system  in  the Mediterranean-type  environment  of  Greece.  Proceedings  of International  Symposium  on  Applied  Agrometeorology  and
Agroclimatology, 24 – 26 April 1996.Volos, Greece.
[8] Eva,  H.,  Lambin  E.  F.,  1998a.  Remote  sensing  of  biomass burning  in  tropical  regions:  sampling  issues  and  multisensor approach.  Remote  Sensing  of  the  Environment,64,  pp.  292  -
315.
[9] Eva,  H.,  Lambin,  E.  F.  1998b.  Burnt  area  mapping  in  Central Africa  using  ATSR  data.  International  Journal  of  Remote Sensing,19, pp. 3473−3497.
[10] Eva, H., Lambin E.F., 2000. Fires and land-cover change in the tropics:  A  remote  sensing  analysis  at  the  landscape  scale. Journal of Biogeography, 27, pp. 765-776.
[11] Giglio,  L.,  van  der  Werf  G.  R.,  Randerson  J.  T.,  Collatz  G.  J., Kasibhatla  P.  S.,  2006.  Global  estimation  of burned  area using MODIS  active  fire  observations.  Atmospheric  Chemistry  and
Physics, 6, pp. 957−974.
[12] Hidayat, A., 1997. Membangun Sistem Pemantauan Kekeringan Vegetasi untuk Peringatan Dini Kebakaran Hutan Menggunakan  Data  Penginderaan  Jauh.  Laporan  Riset.  Riset Unggulan  Terpadu  III  Bidang  Teknologi  Perlindungan Lingkungan.  Dewan  Riset  Nasional,  Kantor  Menteri  Negara Riset dan Teknologi, Jakarta.
[13] Junaidi,  2001.  Hubungan  Indeks  Vegetasi  dengan  Kadar  Air pada Lahan Terbakar di Jambi [Skripsi]. Departemen Geofisika dan Meteorologi Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[14] Miettinen,  J.,  2007.  Burnt  area  mapping  in  insular  Southeast Asia  using  medium  resolution  satellite  imagery  [Academic Dissertation].  Department  of  Forest  Resource  Management. Faculty of Agriculture and Forestry. Univ. OfHelsinki, Helsinki.
[15] Narasimhan,  B.,  Srinivasan  R.,  2002.  Determination  of Regional  Scale  Evapotranspiration  of  Texas  from  NOAA-
AVHRR Satellite. Texas Water Resources Institute, Texas.
[16] Rainha,  M.,  Fernandes  P.  M.,  2002.  Using  the  Canadian  Fire Weather Index (FWI) in the Natural Park of Montensinho, N.E.
Portugal: calibration and application to fire management. Forest Fire  Research  &  Wildland  Fire  Safety,  Viegas  (ed.). Millpress,
Rotterdam. ISBN 90-77017-72-0.
[17] Simbolon,  H.,  2003.  Proses  Awal  Pemulihan  Hutan  Gambut Kelampangan  -  Kalimantan  Tengah  Pasca  Kebakaran  Hutan Desember  1997 dan  September 2002.  Climate  Change,  Forests and Peatlands in Indonesia, Jakarta. Pp. 281 – 290.
[18] Syaufina,  L.,  2008.  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di  Indonesia. PT. Bayu Media Publishing, Malang.
[19] Tanskanen,  H.,Venalaenen  A.,  2008.  The  relationship  between fire actuvity and fire weather indices at difference stages of the growing  season  in  Finland.  Boreal  Environment  Research  13, pp. 285 – 302. ISSN: 1797 – 2469 (online).
[20] van  Wagner, C.E.,  1974.  Structure  of  the  Canadian  Forest  Fire Weather  Index,  Publication  No.  1333.  Department  of  the Environment, Canadian Forestry Service, Ottawa.
[21] van  Wilgen,  B.  W.,  Everson  C.S.,  Trolope  W.S.W.,  1990. Fire  Management  in  Southern  Africa:  Some  Examples  of Current  Objectives,  Practices  and  Problems.  Dalam.  J.  G. Goldammer  (Ed.),  Fire  in  the  Tropical  Biota.  Ecosystem Processes  and  Global  Challenges  Ecological  Studies, 84,  pp. 179-215. Springer-Verlag, Berlin.
[22] Vinanda, M. Y., Maya T.,2009. Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut  di  Kalimantan  Tengah  Butuh  Penanganan  Serius. http://www.wwf.or.id/?11040/[5 April 2012].