## ANALISA PERBANDINGAN BERDASARKAN IDENTIFIKASI AREA KEBAKARAN DENGAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT-8 DAN CITRA MODIS
(Studi Kasus : Kawasan Gunung Bromo)
Bangun Muljo Sukojo 1 , Nurul Aini 1
1 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 bangun_ms@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Kebakaran  hutan  dan  lahan  adalah  suatu  keadaan  di  mana  hutan  dan  lahan  dilanda  api,  sehingga  mengakibatkan kerusakan hutan dan lahan yang menimbulkan kerugian ekonomis dan atau nilai lingkungan. Pada  musim kemarau, beberapa  wilayah  di  Indonesia  kerap  mengalami  kebakaran.  Salah  satu  contohnya  adalah  kebakaran  yang  terjadi  di kawasan Gunung Bromo pada tanggal 20 sampai 23 Oktober 2014. Kebakaran ini mengakibatkan kurang lebih 1.487 Ha hutan savana rusak terbakar.   Daerah  bekas  terbakar  dapat  diidentifikasi  dengan  memanfaatkan  data penginderaan jauh, seperti citra Landsat-8 dan citra MODIS. Metode identifikasi yang digunakan adalah metode NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) yang memanfaatkan kanal inframerah dekat dan kanal merah. Daerah bekas terbakar diklasifikasi  berdasarkan nilai dari tiga model threshold. Penggunaan beberapa  model threshold dilakukan dengan  tujuan  mencari  nilai akurasi  paling  besar.  Berdasarkan  hasil  identifikasi  daerah bekas  terbakar,  didapat  nilai akurasi paling besar untuk citra Landsat-8 adalah 48,394% dari model µ - 1σ dengan luas daerah bekas terbakar yang dihasilkan sebesar 1.354,5 Ha. Sedangkan nilai akurasi paling besar untuk citra MODIS adalah 57,089% dari model µ dengan luas daerah bekas terbakar yang dihasilkan sebesar 1.005,209 Ha.
Kata Kunci  - Landsat-8, MODIS, NDVI, Threshold, Uji akurasi

## Abstract
Land  and  forest  fire  is  a  condition  where  the  land  and  forest  are  hit  by  flame,  causing  land  and  forest  destruction, economic losses, and environmental value. In the dry season, some of the regions in Indonesia often hit by flame. One example is a fire that occurred in the area of Mountain Bromo on October, 20th to 23rd 2014. These fires resulted in approximately  1.487  Ha  of  savanna  forest  got  burned.  Burned  area  can  be  identified by  using  remote  sensing data, such  as  Landsat-8  and  MODIS  imagery.  The  method  of  identification  used  is  the  NDVI  (Normalized  Difference Vegetation  Index)  that  utilizes  near-infrared  band  and  red  band.  Burned  area  is classified  based  on  the  value of  the three threshold models. The use of multiple threshold models is done with the purpose of seeking the greatest accuracy value.  Based  on  the  results  of  burned  area  identification,  obtained  the  greatest  accuracy  values  of  Landsat-8  is 48.394%  from  the  μ  -  1σ  models  and  the  wide  of  burned  area  is  1.354,5  Ha.  While  the  greatest  accuracy  values  of MODIS is 57,089% from the μ models and the wide of burned area is 1.005,209 Ha.
Key Words - Landsat-8, MODIS, NDVI, Threshold, Accuracy test

## PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  dan  lahan  kerap  terjadi  di beberapa  wilayah  Indonesia.  Salah  satu  contoh kasus  kebakaran  hutan  dan  lahan  adalah kebakaran  yang  terjadi  di  kawasan  Gunung Bromo pada tanggal 20 sampai 23 Oktober 2014. Kebakaran mengakibatkan kurang lebih 1.487 Ha hutan  savana  rusak  terbakar.  Kondisi  tersebut menggambarkan bahwa kebakaran dapat menjadi  ancaman  serius  karena  kerugian  besar yang  diakibatkannya.  Oleh  sebab  itu,  perlu dilakukan  upaya  penanganan  pasca  kebakaran
dengan    menyediakan  informasi  spasial  daerah bekas terbakar dalam bentuk peta. Informasi dapat diperoleh dengan memanfaatkan data penginderaan  jauh,  yakni  citra  Landsat-8  dan  citra MODIS.
Identifikasi  daerah  bekas  terbakar  dilakukan dengan  menggunakan  metode  NDVI.  NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) merupakan  indeks  vegetasi  yang  menghasilkan citra  representatif  untuk  analisa  kerapatan vegetasi.  NDVI  memanfaatkan  kanal  inframerah dekat dan kanal merah yang memiliki kekontrasan
tinggi  untuk  analisa  kerapatan  vegetasi.  Metode NDVI  dipilih  karena  resolusi  spasial  kanal  yang digunakan  sesuai  dengan daerah  penelitian  yang kecil.  Berdasarkan  kanal  yang  digunakan,  citra Landsat-8  memiliki  resolusi  spasial  30  m sedangkan  citra  MODIS  memiliki  resolusi  spasial 250 m.
Perbedaan  resolusi  spasial  citra  Landsat-8  dan citra  MODIS  akan  mengakibatkan  perbedaaan hasil  identifikasi  daerah  bekas  terbakar  yang berupa  peta.  Selain  itu,  perbedaan  hasil  juga dipengaruhi oleh model threshold yang digunakan.
Identifikasi dilakukan dengan
menggunakan  tiga    model  threshold  sehingga setiap citra menghasilkan tiga peta daerah bekas terbakar  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan uji akurasi setiap model threshold dari citra  Landsat-8  dan  citra  MODIS  untuk mendapatkan  hasil  identifikasi  daerah  bekas terbakar dengan nilai akurasi paling tinggi.

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi  penelitian  berada  di  kawasan  Gunung Bromo  yang  terletak  pada  tiga  kabupaten  yaitu Probolinggo,  Malang,  dan  Pasuruan.  Secara geografis  terletak  pada  7°56′30″  LU  112°57′00″ BT.  Kawasan  Gunung  Bromo  berada  di  bawah pengelolaan  Resort  Tengger  Laut  Pasir,  Taman Nasional Bromo Tengger Semeru.
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Metodologi Penelitian
Tahap Pengolahan Data Tahap pengolahan data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

## Gambar 3. Diagram Alir Pengolahan Data
Berikut penjelasan diagram alir pengolahan data : 1. Data Citra
Citra yang digunakan adalah citra Landsat-8 L1T dan citra MODIS Level 1B sebelum dan sesudah terjadinya kebakaran. Tanggal terjadinya kebakaran  didapat  dari  laporan  kejadian kebakaran BB TNBTS bulan Oktober 2014. Citra Landsat-8  yang  digunakan  adalah  citra  pada tanggal 3 Oktober 2014 dan 4 November 2014. Sedangkan  citra  MODIS  yang  digunakan  adalah citra  pada  tanggal  27  Agustus  2014  dan  3 November 2014.
2. Georeferencing Georeferencing    merupakan  proses  pemberian sistem  koordinat  dari  citra  yang  belum mempunyai  acuan  sistem  koordinat  ke  dalam sistem  koordinat  dan  proyeksi  tertentu. Georeferencing  hanya  dilakukan  untuk  citra MODIS.
3. Koreksi Radiometrik Koreksi radiometrik meliputi kalibrasi radiometric  yang  bertujuan  untuk  mengubah nilai  Digital  Number  menjadi  reflektan  dan
Koreksi Radiometrik Pemotongan Citra Perhitungan Nilai NDVI Penentuan Threshold Identifikasi Daerah Bekas Terbakar Citra Landsat-8 Sebelum dan Sesudah Kebakaran Citra MODIS Sebelum dan Sesudah Kebakaran Georeferencing Peta Daerah Bekas Terbakar Ya Tidak Uji Akurasi = 100 % Laporan kejadian Kebakaran BB TNBTS Peta Wilayah Kerja BB TNBTS Daerah Bekas Terbakar Referensi
koreksi  atmosferik  yang  bertujuan  untuk menghilangkan  efek  atmosfer  pada  nilai reflektan citra.
4. Pemotongan Citra
Pemotongan
citra dilakukan untuk mendapatkan daerah penelitian dan memfokuskan  pengolahan  data  pada  daerah tersebut.  Citra  dipotong  berdasarkan  area Seksi  Pengelolaan  Taman  Nasional  Wilayah  1 Resort  Tengger  Laut  Pasir  pada  peta  wilayah kerja BB TNBTS.
5. Perhitungan Nilai NDVI
NDVI  (Normalized  Difference  Vegetation
Index)  merupakan  indeks  vegetasi  yang menghasilkan citra representatif untuk analisa kerapatan vegetasi. NDVI juga dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  daerah bekas terbakar. Persamaan NDVI berdasarkan metode Huete et al. (1999) adalah: NDVI =   NIR–Red (1)
NIR + Red Perhitungan  NDVI  akan  menghasilkan  nilai NDVI 1 , NDVI 2 , dan ΔNDVI. NDVI 1 dihitung dari citra  sebelum  kebakaran  sedangkan  NDVI 2 dihitung  dari  citra  sesudah  kebakaran.  ΔNDVI dihitung dari persamaan berikut: ΔNDVI=NDVI 1 –NDVI 2 (2)
6. Penentuan Threshold
Threshold (nilai ambang batas) akan menentukan  tingkat  akurasi  hasil  daerah bekas terbakar. Penentuan threshold dilakukan  dengan  menghitung  rata-rata  (μ) dan  standar  deviasi  (σ)  nilai  reflektan  citra sebelum  dan  sesudah  kebakaran.  Mengacu pada  Fraser  et  al.  (2000),  model  threshold yang akan digunakan adalah μ - 1σ, μ, μ + 1σ.
7. Identifikasi Daerah Bekas Terbakar Identifikasi  daerah  bekas  terbakar  dilakukan dengan  menggunakan  nilai  ΔNDVI  dan threshold.  Persamaan  untuk  mendapatkan daerah bekas terbakar adalah: BA=ΔNDVI>Threshold (3)
dimana BA adalah Burned Area (daerah bekas terbakar).
8. Uji Akurasi Uji akurasi dilakukan dengan membandingkan hasil  identifikasi  daerah  bekas  terbakar
(estimated  burned  area)  dengan  data  daerah bekas  terbakar  referensi  (referenced  burned area).  Berdasarkan  data  estimated  burned area  dan  referenced  burned  area,  dapat
dihitung data valid, omisi, dan komisi. Data valid adalah data estimated burned area yang sesuai dengan  referenced  burned  area.  Omisi  adalah burned  area  (pada  estimasi)  yang  dinyatakan sebagai  non-burned  area  (pada  referensi). Komisi  adalah  non-burned  area  (pada  estimasi) yang  dinyatakan  sebagai  burned  area  (pada referensi). Uji akurasi dihitung dengan persamaan  berikut  (Lillesand  &  Kiefer,  1994; Short, 1982; Jensen, 2005):
Akurasi (%) =  Vx 100%  (4)
V + O + K
Dimana  V  adalah  data  valid,  O  adalah  data kesalahan  omisi,  dan  K  adalah  data  kesalahan komisi.
9. Peta Informasi  daerah  bekas  terbakar  disajikan dalam  bentuk  peta  yang  sesuai  dengan  kaidah kartografi.  Peta  dibuat  dari  model  threshold yang memiliki nilai akurasi paling besar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Daerah  bekas  terbakar  referensi  merupakan  data acuan  yang  dijadikan  patokan  kebenaran  hasil identifikasi  daerah  bekas  terbakar  dari  citra Landsat-8 dan citra MODIS. Daerah bekas terbakar referensi didelineasi berdasarkan :
1. Interpretasi data secara manual Daerah  bekas  terbakar  diprakirakan  dengan melakukan  interpretasi  citra  satelit  secara manual,  yaitu  kombinasi  kanal  citra  Landsat  8. Adapun kombinasi kanal yang digunakan antara lain  color  infrared  (vegetation),  healthy vegetation  dan  vegetation  analysis.  Kombinasi kanal tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan  vegetasi  yang  sehat  dan vegetasi yang tidak sehat (bekas terbakar).

## Gambar 4. Kombinasi Vegetation Analysis Citra
Sebelum (a) dan Sesudah Kebakaran (b)
2. Laporan kejadian kebakaran Balai Besar TNBTS Laporan  kejadian  menyatakan  telah  terjadi kebakaran  pada  tanggal  20  s/d  23  Oktober 2014.  Luas  daerah  yang  terbakar  ±  1.487  Ha
pada  Blok  Teletubbies,  Gunung  Watangan, Gunung Kursi, Adasan, dan Keciri yang berada di Wilayah Kerja Resort Tengger Laut Pasir.
Tabel 1. Koordinat Lokasi Daerah Bekas Terbakar
Wilayah Kerja Resort Tengger Laut Pasir Lokasi Koordinat Blok Watu Gedhe 07⁰ 58’ 42.3” S  112⁰ 56’ 33.4” E Blok Jemplang 07⁰ 58’ 27.4” S  112⁰ 55’ 35.4” E Blok Teletubbies 07⁰ 58’ 38.9” S  112⁰ 56’ 50.0” E 07⁰ 58’ 30.4” S  112⁰ 56’ 51.7” E Blok Adasan  07⁰ 58’ 30.4” S  112⁰ 57’ 17.2” E Blok Pengol 07⁰ 58’ 14.5” S  112⁰ 57’ 48.6” E 07⁰ 57’ 50.7” S  112⁰ 58’ 01.7” E Blok Gunung Kursi 07⁰ 57’ 14.2” S  112⁰ 57’ 58.9” E
Berdasarkan  hasil  interpretasi  dari  kombinasi kanal  Landsat-8  dan  data  koordinat  lokasi daerah  terbakar,  maka  dapat  dibuat  peta daerah  bekas  terbakar  referensi  seperti berikut :

## Gambar 5. Daerah Bekas Terbakar Referensi
1. Data citra Citra  yang  digunakan  adalah  citra  Landsat-8 dan  citra  MODIS  sebelum  dan  sesudah terjadinya  kebakaran.  Tanggal  terjadinya kebakaran  didapat  dari  laporan  kejadian kebakaran Balai Besar TNBTS, yaitu 20 sampai 23 Oktober 2014.
- Citra Landsat-8 Level : 1T
Sebelum kebakaran : 3 Oktober 2014 Sesudah kebakaran : 4 November 2014
- Citra MODIS Level: 1B
Sebelum kebakaran: 27 Agustus 2014
Sesudah kebakaran : 3 November 2014 2. Georeferencing
Georeferencing    merupakan  proses  pemberian sistem koordinat dari citra yang belum memiliki sistem koordinat ke dalam sistem koordinat dan proyeksi  tertentu.  Geo-referencing  hanya dilakukan  untuk  citra  MODIS  yang  sudah memiliki data geolokasi.
3. Koreksi radiometric
Koreksi radiometrik meliputi kalibrasi radiometrik  yang  bertujuan  untuk  mengubah nilai  Digital  Number  menjadi  reflektan  dan koreksi  atmosferik  yang  bertujuan  untuk menghilangkan  efek  atmosfer  pada  nilai reflektan citra.
4. Pemotongan citra Pemotongan citra dilakukan untuk
mendapatkan daerah penelitian dan memfokuskan  pengolahan  data  pada  daerah tersebut.  Citra  dipotong  berdasarkan  area Resort  Tengger  Laut  Pasir  pada  peta  wilayah kerja Balai Besar TNBTS.
5. Perhitungan nilai NDVI
Perhitungan  NDVI  akan  menghasilkan  nilai NDVI 1 ,  NDVI 2 ,  dan  ΔNDVI.  NDVI 1 dan  NDVI 2 dihitung dengan persamaan 1 sedangkan ΔNDVI dihitung  dengan  persamaan  2.  Nilai  NDVI berada dalam kisaran -1 hingga +1.
Tabel 2. Nilai NDVI NDVI Citra Landsat-8 MODIS NDVI 1 0,02364 s/d 1 -0,22391 s/d 0,48277 NDVI 2 -0,02915 s/d 0,97704 -0,27899 s/d 0,38253 ΔNDVI -0,83966 s/d 0,92125 -0,39777 s/d 0,58749
Peristiwa  kebakaran  akan  mengubah  tutupan lahan  dari  vegetasi  menjadi  lahan  terbuka  dan menyisakan  bekas  kebakaran.  Perubahan tersebut  mempengaruhi  hasil  perhitungan NDVI.  Lahan  bervegetasi  memiliki  nilai  NDVI lebih  besar  dibandingkan  lahan  terbuka  bekas kebakaran.  Sehingga  terjadi  penurunan  nilai NDVI  pada  daerah  tertentu  sesaat  setelah kebakaran.
Tabel 3. Rata-rata Nilai NDVI Sebelum dan Sesudah Kebakaran NDVI Citra Landsat-8 MODIS µNDVI 1 0.438901 0.143328 µNDVI 2 0.339704 -0.038138 6. Penentuan threshold
Penentuan threshold dilakukan dengan menghitung  rata-rata  (μ)  dan  standar  deviasi (σ)  nilai  reflektan  dari  50  titik  sampel  citra Landsat-8  yang  dianggap  terbakar.  Nilai  rata- rata  dan  standar  deviasi  yang  dihasilkan adalah  0.32002748  dan  0.116521449.  Nilai threshold yang dihasilkan adalah: μ - 1σ  = 0.203506031
μ = 0.320027480
μ + 1σ   = 0.436548929
Setiap  titik  sampel  memiliki  nilai  reflektan yang  berbeda.  Nilai  tersebut  menunjukkan tingkat  keparahan  daerah  bekas  terbakar. Semakin  besar  nilainya  semakin  parah.  Oleh sebab  itu,  pemilihan  titik  sampel  sebaiknya dilakukan di daerah bekas terbakar yang parah dan  tidak.  Jumlah  titik  sampel  juga mempengaruhi  nilai  threshold.  Semakin banyak titik sampel semakin baik nilainya.
7. Identifikasi daerah bekas terbakar Suatu piksel dinyatakan sebagai daerah bekas terbakar  jika  nilainya melebihi  nilai  threshold.
Identifikasi  daerah  bekas  terbakar  referensi (estimated  burned  area)  dilakukan  dengan menggunakan  persamaan  3.  Berikut  hasil klasifikasi  daerah  bekas  terbakar  dari  model threshold yang digunakan:
Gambar 6. Model μ - 1σ = 0.203501 dari Citra Landsat-8
Gambar 7. Model μ = 0.32003 dari Citra Landsat-8
Gambar 8. Model μ + 1σ = 0.43655 dari Citra Landsat-8
Gambar 9. Model μ - 1σ = 0.203501 dari Citra MODIS
Gambar 10. Model μ = 0.32003 dari Citra MODIS
Gambar 11. Model μ + 1σ = 0.43655 dari Citra MODIS
Hasil klasifikasi daerah bekas terbakar dipengaruhi  oleh  nilai  threshold.  Semakin  kecil nilanya,  semakin  banyak  piksel  yang  dinyatakan sebagai  daerah  bekas  terbakar.  Begitupun sebaliknya.  Meskipun  nilai  threshold  yang digunakan  pada  citra  Landsat-8  dan  citra  MODIS sama,  luas  daerah  bekas  terbakar    yang dihasilkan  berbeda.  Hal  ini  disebabkan  oleh perbedaan resolusi spasial keduanya.
Citra  Landsat-8  memiliki  resolusi  spasial  30  m sedangkan  citra  MODIS  memiliki  resolusi  spasial 250  m.  Berdasarkan  resolusi  spasialnya,  luas terkecil daerah bekas terbakar yang masih dapat terdeteksi (satu piksel) adalah 900 m² dan 62500 m².  Namun,  tidak  berarti  seluruh  daerah  dalam satu  piksel  tersebut  merupakan  daerah  bekas terbakar.  Bisa  jadi  daerah  bekas  terbakar  kecil (kurang  dari  satu  piksel)  yang  terdeteksi  sebagai daerah bekas terbakar satu piksel penuh.
Tabel 4. Luas Daerah Bekas Terbakar Threshold Luas Daerah Bekas Terbakar Landsat-8 MODIS µ - 1σ 1.354,5 Ha 1.751,432 Ha µ 794,79 Ha 1.005,209 Ha µ + 1σ 357,12 Ha 437,848 Ha 8. Analisa akurasi Uji  akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan hasil identifikasi daerah bekas terbakar (estimated  burned  area)  dengan  data  daerah bekas  terbakar  referensi  (referenced  burned area).  Daerah  bekas  terbakar  diprakirakan dengan melakukan kombinasi kanal citra Landsat- 8 dan pengecekan koordinat lokasi daerah bekas terbakar  dari  laporan  kejadian  kebakaran  BB TNBTS.  Berdasarkan  prakiraan  tersebut,  dapat dibuat daerah bekas terbakar referensi (referenced  burned  area)  dengan  melakukan delineasi.
Berdasarkan  data  estimated  burned  area  dan referenced  burned  area,  dapat  dihitung  data valid, omisi, dan komisi.
Tabel 5. Data Valid, Omisi, dan Komisi
Citra Threshol d Data Valid Omisi Komisi Landsa t 8 µ - 1σ 837,997 Ha 516,503 Ha 377,094 Ha µ 520,364 Ha 274,426 Ha 694,728 Ha µ + 1σ 206,519 Ha 150,601 Ha 1.008,572 Ha MODIS µ - 1σ 969,504 Ha 781,928 Ha 245,587 Ha µ 806,896 Ha 198,314 Ha 408,196
Ha µ + 1σ 420,574 Ha 17,274 Ha 794,518 Ha
Besar nilai akurasi dipengaruhi oleh nilai omisi dan komisi.  Pada  tabel  di  atas,  nilai  omisi  dan  komisi citra  Landsat-8  dan  citra  MODIS  terbilang  cukup besar.  Hal  ini  disebabkan  oleh  adanya  tutupan awan  dan  bayangannya  sehingga  mempengaruhi nilai  perekaman  citra  yang  dihasilkan.  Tutupan awan mengakibatkan suatu daerah tidak terdeteksi sebagai  daerah  bekas  terbakar,  sedangkan bayangannya mengakibatkan sutau daerah terdeteksi  sebagai  daerah  bekas  terbakar.  Nilai akurasi dihitung dengan persamaan 4.
Tabel 6. Nilai Akurasi Threshold Nilai Akurasi Landsat-8 MODIS µ - 1σ 48,394 % 48,548 % µ 34,935 % 57,089 % µ + 1σ 15,122 % 34,127 %
Nilai  akurasi  paling  besar  untuk  citra  Landsat-8 adalah  48%  dari  model  µ  -  1σ  dan  untuk  citra MODIS adalah 57% dari model µ.
9. Peta daerah bekas terbakar
Gambar 12. Peta Daerah Bekas Terbakar Berdasarkan Citra Landsat-8
Ga
Gambar 13. Peta Daerah Bekas Terbakar Berdasarkan

## Citra MODIS

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang didapatkan dari penelitian maka penulis menyimpulkan bahwa:
1.Luas area terbakar hasil klasifikasi citra landsat 8  30  m  adalah  125.923,790  Hektar  dengan  nilai luasan terbesar berada pada Kabupaten Bengkalis dengan area terbakar seluas 40.011,077  Hektar  dan  nilai  luasan  terkecil berada  pada  Kabupaten  Rokan  Hulu  seluas 47,950 Hektar.
2.Luas  area terbakar  hasil klasifikasi  citra  MODIS 250  m  adalah  171.045,154  Hektar  dengan  nilai luasan terbesar berada pada Kabupaten Bengkalis dengan area terbakar seluas 58.502,386  Hektar  dan  nilai  luasan  terkecil berada  pada  Kabupaten  Rokan  Hulu  seluas 281,250 Hektar.
3.Berdasarkan  hasil  penilaian  akurasi  dari  citra
MODIS  dan  citra  Landsat  8  didapatkan  hasil  luas burned  area  agreement  40.200,882  Hektar, related  comission  error  94.633,149  Hektar, related  omission  error  44.744,897    Hektar, independent  comission  error  23.165,602  Hektar, dan  independent  ommission  error  21.766,780 Hektar.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  sampaikan  terima  kasih  kepada  kepada Departemen Geomatika ITS yang telah memberikan dukungan administrasi dan pendanaan  sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan dengan baik dan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Artha,  F.  2011.  Studi  Perbandingan  Sebaran  Hotspot dengan  Menggunakan  Citra  Satelit  NOAA/AVHRR dan  AQUA  MODIS.  Surabaya:  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember. Badan Nasional Penanggulangan Bencana, 2015. Definisi dan jenis bencana, <URL : http://bnpb.go.id/pengetahuan-bencana/definisi- dan-jenis-bencana>.  Dikunjungi  pada  tanggal  1 November 2015, jam 19.00. Fraser,  R.H., Li, Z., & Cihlar, J., 2000. Hotspot  and NDVI Differencing Synergy (HANDS):ANewTechniqueforBurnedAreaMapping Over Boreal Foresy,Remote Sensing of Environment,72, 362-376. Huete,  A.,  Justice,  C.,  &  Leeuwen,  V.W.,1999.  Modis Vegetation Index(MOD 13) Algorithm TheoreticalBasis Document, University ofVirginia,DepartmentofEnvironmentalSciences,Cha rlottesville, Virginia.
Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh  LAPAN.  2005.
Pedoman  Pemanfaatan  Data  landsat-8  untuk Deteksi Daerah Terbakar (Burned Area).
Suryo,  Bagus,  2014.  10  Hari  Terbakar,  400  Hektare Savana Gunung Bromo Terbakar, <URL : http://news.metrotvnews.com/read/2014/10/22/3 08651/400-hektare-savana-gunung-bromo-terbakar >.  Dikunjungi  pada  tanggal  1  November  2015,  jam 20.20.
Suwarsono.  2012.  Daerah  Bekas  Kebakaran  Hutan  dan Lahan  (Burned  Area)  di  Kalimantan.  Depok  : Universitas Indonesia.