## ANALISIS INDEKS BAHAYA KEBAKARAN HUTAN UNTUK WILAYAH RIAU, INDONESIA
ANALYSIS OF FOREST FIRE DANGER INDEX FOR RIAU REGION, INDONESIA
Muh Taufik * dan Wisnu Narendratomo
Laboratorium Hidrometeorologi, Dept. Geofisika dan Meteorologi, FMIPA-IPB Gedung FMIPA Wing 19 Lv. 4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 * Corresponding Author . E-mail: mtaufik@ipb.ac.id
Penyerahan Naskah: 31 Januari 2011 Diterima untuk diterbitkan: 5 Juni 2011

## ABSTRACT
Forest fire is one of the greatest environmental problems faced by Indonesia particularly in Riau region. It may  be  anticipated  by  developing  early  warning  system  to  assess  forest  fire  danger.  In  this  paper,  the assessment  of  forest  fire  danger  was  conducted  by  using  the  Keetch  Byram  Drought  Index  (KBDI)  model. This Paper presents our research in Riau region that aimed to study the behavior of the model and to modify the model to satisfy local climate condition of Riau region. The model was applied for climate data in four selected weather station i.e Pekanbaru, Japura Rengat, Dabo Singkep and Tanjung Pinang for the period of 1989-2008. We classified fire danger level into four categories including low, moderate, high, and extreme. We  found  that  temporal  distribution  of  the  danger  level  varies  among  stations  and  reached  extreme  fire danger level during September-October. Our modification to the model obtained new drought factor formula having  lower  value  than  the  original  drought  factor  of  the  model.  It  resulted  in  lower  modified  KBDI (mKBDI) than the original KBDI values.
Keyword : KBDI, Riau region, mKBDI, drought factor, temporal distribution

## PENDAHULUAN
Indonesia memiliki wilayah dengan hutan tropis dataran  rendah  yang  luas  dimana  sebagian  hutan tersebut  terletak  di  Pulau  Sumatra  dan  Kalimantan. Berdasarkan model tutupan lahan yang dikembangkan oleh Bank Dunia dengan menggunakan citra satelit, luas kawasan hutan untuk tiga pulau di Indonesia, yaitu Sumatera, Kalimantan dan  Sulawesi  mencapai  103  juta  hektar  (Holmes 2000).  Sejak  tahun  1990an,  jumlah  hutan  tersebut berkurang  yang  disebabkan  oleh  aktivitas  manusia dalam  memanfaatkan  hutan.    Dengan  menggunakan data  penginderaan  jauh,  Hansen et  al .,  (2009) menyebutkan  laju  deforestasi  Indonesia  untuk periode  1990-2000  sebesar  1.87  Mha  tahun -1 dan laju  tersebut  turun  menjadi  0.71  Mha  tahun -1 pada periode  2000-2005.  Laju  deforestasi  yang  tinggi pada periode 1990-2000 disebabkan oleh kebakaran hutan  pada  lahan  gambut  di  Sumatra  dan Kalimantan,  yang  sebagian  prosesnya  dipicu  oleh fenomena iklim El Nino.
Kebakaran  hutan  menimbulkan  dampak  negatif bagi lingkungan dan manusia. Akumulasi asap yang
terjadi  akibat  kebakaran  dapat  menimbulkan beberapa gangguan seperti gangguan kesehatan, lalu lintas penerbangan baik nasional maupun internasional  serta  dapat  menggangu  hubungan internasional.  Selain  akumulasi  asap,  kebakaran hutan  juga  akan  menghasilkan  emisi  gas  CO 2 . Menurut  Houghton  (2010),  Indonesia  merupakan negara terbesar kedua setelah Brazil yang menghasilkan  emisi  gas  CO 2 akibat  kebakaran hutan.
Upaya  untuk  mengurangi  resiko  kejadian kebakaran hutan pada lahan gambut perlu dilakukan untuk mengurangi dampak negatif yang ditimbulkan dari  kejadian  tersebut.  Salah  satu  cara  yang digunakan  adalah  dengan  melakukan  penilaian bahaya  kebakaran  hutan.  Beberapa  model  untuk menilai bahaya kebakaran hutan telah dikembangkan antara  lain: Fire  Weather  Index (FWI)  dan Keetch Byram  Drought  Index (KBDI). Berdasarkan ketersediaan  data,  model  FWI  (Van  Wagner  1987) merupakan  model  yang  cenderung  rumit  karena memerlukan  data  yang  kompleks  untuk  mewakili faktor  meteorologi  dan  faktor  vegetasi.  Sehingga pada  kondisi  ketersediaan  data  yang  terbatas  model
FWI  sulit  diterapkan.  Sebaliknya,  Model  KBDI (Keetch dan Byram 1968) merupakan model dengan perhitungan yang sederhana karena hanya memerlukan  data  curah  hujan  dan  suhu  udara maksimum  harian  yang  tersedia  pada  stasiun pengamatan cuaca.
Metode  KBDI  pertama  kali  dikembangkan dengan  menggunakan  karakteristik  iklim  wilayah Florida, Amerika Serikat (Keetch dan Byram 1968). Karena kemudahan dalam perhitungan dan kebutuhan  data  yang  sedikit  ( Dimitrakopoulos  and Bemmerzouk 2003 ), model KBDI banyak diaplikasikan  pada  berbagai  negara  termasuk  di wilayah  tropis  Indonesia  (lihat Buchholz  dan Weidemann,  2000;  Murdiyarso et  al .  2002a) . Penggunaan  indeks  KBDI  sebagai  indikator  bahaya kebakaran hutan mendapatkan kritik jika diterapkan pada  wilayah  dengan  karakteristik  iklim  berbeda mengingat laju kekeringan berbeda-beda untuk jenis tanah  dan  curah  hujan  tahunan  (Liu et  al .  2010). Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  KBDI  bukan indikator  yang  baik  untuk  penilaian  potensi  bahaya kebakaran  hutan  pada  wilayah  lain  di  USA,  seperti Mississippi (Cooke et al. 2007; Choi et al. 2009) dan Georgia (Chan et al. 2004).
Modifikasi  KBDI  perlu  dilakukan  untuk menyesuaikan  model  dengan  karakteristik  iklim lokal.    Petros et  al .  (2011)  telah  mengembangkan indeks  kekeringan  yang  diadopsi  dari  model  KBDI untuk  diterapkan  pada  wilayah  Mediterania.  Pada wilayah lahan basah Sumatra Selatan, Taufik (2010) melakukan modifikasi model KBDI dengan menyertakan faktor kedalaman muka air tanah untuk diaplikasikan  pada  Hutan  Tanaman  Industri  di Kabupaten  OKI-Sumatera  Selatan.  Petros et  al . (2011) melakukan modifikasi pada faktor kekeringan  untuk  mengadopsi  iklim  lokal.  Pada kondisi  keterbatasan  pada  data  kedalaman  muka  air tanah,  modifikasi  indeks  KBDI  dapat  dilakukan dengan  menyesuaikan  nilai  parameter  pada  faktor kekeringan  agar  sesuai  dengan  karakteristik  iklim lokal.  Makalah  ini  mencoba  untuk  menerapkan indeks  KBDI  untuk  penilaian  bahaya  kebakaran hutan  di  wilayah  Riau.  Wilayah  kajian  merupakan lokasi kejadian kebakaran hutan tahunan.
Berdasarkan hal tersebut, tulisan ini bertujuan untuk menganalisa perilaku temporal level bahaya
kebakaran  hutan  di  wilayah  Riau,  dan  untuk melakukan modifikasi terhadap model KBDI dengan mengikuti karakteristik iklim wilayah Riau.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Kajian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan data  sekunder  berupa  curah  hujan  dan  suhu  udara maksimum harian dari stasiun cuaca di wilayah Riau (Tabel  1).  Stasiun-stasiun  cuaca  tersebut  terletak  di Provinsi  Riau  (Pekanbaru  dan  Japura  Rengat)  dan Provinsi  Kepulauan  Riau  (Dabo  Singkep  dan Tanjung Pinang).

## Pengolahan Data Cuaca
Data  unsur  cuaca  (curah  hujan  dan  suhu  udara maksimum)  harian  diolah  menggunakan  MS. EXCEL untuk mendapatkan nilai KBDI harian. Data tersebut dikelompokkan per tahun pengamatan. Pada kasus  data  harian  yang  kosong,  metode  rata-rata digunakan untuk pengisian data tersebut.

## Perhitungan KBDI Harian
Dalam  melakukan  perhitungan  nilai  KBDI, ditentukan  terlebih  dahulu  KBDI  awal  yaitu  KBDI bernilai nol. KBDI awal sulit untuk ditentukan, akan tetapi  dapat  diasumsikan  bahwa  satu  hari  setelah curah  hujan  dalam  satu  minggu  mencapai  150-200 mm  memiliki  nilai  KBDI  yang  rendah  mendekati nol.  Setelah  ditentukan  nilai  KBDI  awal,  dilakukan perhitungan  nilai  KBDI  dengan  menggunakan persamaan :
KBDI = (Q t-1 – R net ) + dQ (1)
mKBDI adalah indeks kekeringan KBDI hari ke t, Q t-1 adalah indeks KBDI pada t-1, R net adalah curah  hujan  netto  (mm).  Faktor  Curah  hujan diperhitungkan  jika  curah  hujan  harian  lebih dari  5.1  mm.  Nilai  dQ  dihitung  dengan persamaan (Alexander 1990):
(2)
Tabel 1. Ketersediaan data pada beberapa stasiun Cuaca di wilayah Riau
No Stasiun Koordinat Ketersediaan data Keterangan Lat Lon 1 Pekanbaru 00 o 28 LU 101 o 26 BT 1990-2008 Provinsi Riau 2 Japura Rengat 00 o 20 LS 102 o 19 BT 1989-2008 Provinsi Riau 3 Tanjung Pinang 00 o 55 LU 104 o 32 BT 1989-2008 Provinsi Kepulauan Riau 4 Dabo Singkep 00 o 29 LS 104 o 35 BT 1989-2008 Provinsi Kepulauan Riau
𝑄 𝑡−1 adalah Indeks kekeringan pada hari sebelumnya. 𝑇 𝑚𝑥 merupakan  suhu  udara  maksimum harian (°C), 𝑅𝑜 adalah curah hujan tahunan wilayah kajian sebesar 2591 mm.
Selanjutnya nilai KBDI dikelompokkan menjadi empat  level  bahaya  kebakaran  hutan  seperti  pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabulasi level bahaya kebakaran hutan
Selang KBDI Level bahaya kebakaran 0 – 99 RENDAH 100 – 149 SEDANG 150 – 174 TINGGI 175 – 203 EKSTRIM

## Model dan Simulasi
Modifikasi  pada  indeks  KBDI  dilakukan  untuk menyesuaikan  faktor  kekeringan  ( 𝑑𝑄 )  dengan kondisi  iklim  lokal  wilayah  Riau.  Tahapan penyesuaian  pengaruh  faktor  iklim  lokal  mengikuti prosedur Keetch and Byram (1968) dan Petros et al ., (2011). Setelah proses modifikasi faktor kekeringan, model  KBDI  modifikasi  disebut  sebagai  mKBDI dihitung seperti prosedur perhitungan KBDI.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Stasiun Cuaca Pekanbaru
Awal  perhitungan  nilai  mKBDI  stasiun  cuaca Pekanbaru  dimulai  pada  tanggal  24  Januari  1990 ketika  curah  hujan  seminggu  sebelumnya  mencapai 168,6  mm.  Berdasarkan  nilai  KBDI,  kelas  bahaya kebakaran  hutan  pada  tahun  1990,  1992,  1994  dan 1997  termasuk  kedalam  kelas  EKSTRIM.  Selama periode 1990-2008, nilai KBDI tertinggi terjadi pada tahun  1994  sebesar  192  bertepatan  dengan  curah hujan  tahunan  terendah  pada  tahun  1994  sebesar 1616,1  mm.    Dinamika  KBDI  harian  tahun  1994 disajikan  pada  Gambar  1.  Nilai  KBDI  meningkat secara  alami  dengan  kejadian  musim  kemarau  dan menurun  pada  saat  musim  penghujan.  Peningkatan nilai  KBDI  menjadi  kelas  berbahaya  (TINGGI  dan EKSTRIM)  terjadi  pada  bulan  Mei-Oktober  yaitu pada periode curah hujan rendah.
Secara  temporal,  Fluktuasi  KBDI  bulanan stasiun  cuaca  Pekanbaru  disajikan  pada  Gambar  2. KBDI  yang  termasuk  kedalam  kelas  aman (RENDAH  dan  SEDANG)  terjadi  pada  bulan Januari  dan  Februari.  Level  bahaya  kebakaran ekstrim  secara  temporal  terjadi  pada  bulan  April- Mei dan Juli-September.
Gambar  1  Dinamika  curah  hujan  (histogram)  dan  KBDI  harian  (garis  titik)  tahun  1994  di  stasiun  cuaca Pekanbaru.
Gambar 2 Sebaran temporal KBDI bulanan stasiun cuaca Pekanbaru periode 1990-2008.

## 40 Taufik dan Narendratomo

## Stasiun Cuaca Japura Rengat
Perhitungan  nilai  KBDI  stasiun  cuaca  Japura Rengat  dimulai  tanggal  8  Januari  1989  dengan jumlah  curah  hujan  seminggu  sebelumnya  adalah 152,6  mm.  Selama  periode  1989–2008  curah  hujan tahunan  sebesar  1639,8  mm  pertahun  dan  nilai KBDI  harian  maksimum  mencapai  194,9  pada tanggal 6 Oktober. Sebaliknya, dinamika nilai KBDI harian pada tahun 2008 memiliki nilai KBDI harian maksimum terkecil yaitu 129. Dinamika KBDI yang terjadi  pada  tahun  2008  berada  pada  kisaran  kelas aman  (RENDAH  dan  SEDANG)  terhadap  ancaman bahaya kebakaran hutan. Curah hujan yang diterima di suatu wilayah akan mempengaruhi kadar air tanah yang  selanjutnya  akan  menentukan  ketersediaan bahan  bakaran  ( fuel ).  Pada  kondisi  hujan  tinggi maka  ketersediaan  bahan  bakaran  menjadi  lebih sedikit.
Fluktuasi  KBDI  bulanan  stasiun  cuaca  Japura Rengat  berada  pada  kelas  aman  terhadap  kejadian kebakaran  hutan  pada  periode  bulan  Desember hingga  Februari.  Sedangkan  nilai  KBDI  kelas berbahaya  terjadi  mulai  bulan  Maret-November
dengan  tingkat  ancaman  kebakaran  hutan  tertinggi (EKSTRIM)  terjadi  pada  bulan  Agustus-Oktober. Hal  ini  dikarenakan  pada  bulan  tersebut  merupakan puncak  musim  kemarau  dengan  curah  hujan  yang sedikit.  Selain  bulan  tersebut,  bahaya  kebakaran hutan  perlu  diwaspadai  pada  bulan  April  karena terjadi  peningkatan  nilai  KBDI  pada  kelas  TINGGI (Gambar 4).

## Stasiun Cuaca Tanjung Pinang
Awal  perhitungan  KBDI  stasiun  cuaca  Tanjung Pinang dimulai tanggal 31 Maret 1989 dengan curah hujan  seminggu  sebelumnya  yaitu  155  mm.  Tahun 1994  dan  1997  merupakan  tahun  kelas  EKSTRIM. Sedangkan pada tahun 1998 hingga 2002 nilai KBDI berada  pada  kelas  RENDAH  hingga  SEDANG. Sepanjang  periode  1989  hingga  2008,  curah  hujan harian  maksimum  terendah  terjadi  pada  tahun  1997 dengan curah hujan sebesar 99,4 mm. Sementara itu, nilai KBDI harian maksimum tertinggi tercatat pada tahun  1994  yang  mencapai  184.  Secara  temporal bahaya  kebakaran  hutan  meningkat  mulai  Bulan Agustus-Oktober (Gambar 5).
Gambar  3  Dinamika  curah  hujan  (histogram)  dan  KBDI  harian  (garis  titik)  tahun  1997  (atas)  dan  1998 (bawah) di stasiun cuaca Japura Rengat.
Gambar 4 Sebaran temporal KBDI bulanan stasiun cuaca Japura Rengat periode 1989-2008.
Gambar 5 Sebaran temporal KBDI bulanan stasiun cuaca Tanjung Pinang periode 1989-2008.

## Stasiun Cuaca Dabo Singkep
Perhitungan  nilai  KBDI  pada  stasiun  cuaca Dabo  Singkep  dimulai  tanggal  19  Januari  1989 dengan curah hujan seminggu sebelumnya mencapai 177,4  mm.  Nilai  KBDI  harian  maksimum  tertinggi terjadi  pada  tahun  2005  dengan  nilai  177.    Level aman  dari  bahaya  kebakaran  hanya  terjadi  pada  2 bulan  yaitu  Mei  dan  Desember.  Selebihnya  level bahaya  kebakaran  mencapai  level  TINGGI  dan mencapai  level  EKSTRIM  pada  bulan  Maret. Stasiun  Dabo  Singkep  berlokasi  di  Kepulauan  Riau memungkinkan level bahaya kebakaran pada kondisi rendah dan sedang.

## Modifikasi Faktor Kekeringan
a. Mengganti  nilai  curah  hujan  tahunan  ( 𝑅𝑜 ) yang  digunakan  untuk  menghitung  faktor kekeringan.  Dalam  perhitungan  Keetch Byram  untuk  wilayah  Florida,  Amerika Serikat digunakan 𝑅𝑜 sebesar 50 inch (1275 mm).  Sedangkan  untuk  wilayah  Riau  yang memiliki  kondisi  tropis  basah  digunakan nilai 𝑅𝑜 yaitu 102 inch (2  591 mm) dengan
suhu dengan suhu udara maksimum rata-rata ( 𝑇𝑜 ) yaitu 80 o F (26,7 o C).
Dengan  menggunakan  asumsi 𝑇  =  𝑇𝑜  = 80℉ dan 𝑅𝑜 = 102 𝑖𝑛. ,  maka  persamaan asli  pada  Keetch  dan  Byram  (1968)  no.  16 menghasilkan nilai:
𝑡 𝑇,𝑅 = 0,892  × 𝑡 80,𝑅𝑜 (1)
b. Asumsi  kadar  air  tanah  pada  kapasitas lapang ( w c ) pada lokasi kajian sebesar 8 in. Kemudian  dari  kombinasi  persamaan  asli no. 7 dan no. 13, persamaan 17 (Keetch and Byram, 1968) menjadi:
𝑡 𝑇,𝑅𝑜 = w c 0,352 exp  0,0486𝑇 −3,015 (2)
𝑡 adalah jeda waktu evapotranspirasi (hari),
𝑇 merupakan suhu udara maksimum harian ( 𝑇 𝑚𝑥 , o F). Dari persamaan (2) diperoleh nilai 𝑡 80,𝑅𝑜 sebesar = 56,47 hari.
c. Dengan  substitusi  Pers  (1)  dan  (2)  ke Persamaan  (12)  pada  Keetch  and  Byram (1968) diperoleh nilai 𝑑𝑄 sebesar:
𝑑𝑄 = 800−𝑄 0 [0,492 exp  0,0486∗𝑇 𝑚𝑥 −4,2]⁡ 1+10,88 (−0,04409∗𝑅𝑜) × 10 −3 (3)
Konversi  satuan 𝑇 dan 𝑅 0 ke  unit  metrik menghasilkan  persamaan  faktor  kekeringan untuk wilayah Riau:
𝑑𝑄 = 203−𝑄 0 [0,492 exp  0,0875∗𝑇 𝑚𝑥 +1,5552  −4,2]
1+10,88exp ⁡ (−0,001736 ∗𝑅𝑜) × 10 −3 (4)
𝑄 0 adalah  Indeks  kekeringan  pada  hari sebelumnya  ( 𝑡 − 1) .  Persamaan  (4)  dapat dituliskan  ke  dalam  persamaan  (5)  untuk  dapat dibandingkan  dengan  model  faktor  kekeringan Keetch and Byram (1968).
𝑑𝑄 = 203−𝑄 0 [𝑎 𝑇 exp  𝑏 𝑇 ∗𝑇 𝑚𝑥 +1,5552 −𝑐 𝑇 ] 1+10,88exp ⁡ (−0,001736 ∗𝑅𝑜) × 10 −3 (5)
Pada model Keetch and Byram (1968), nilai 𝑎 𝑇 , 𝑏 𝑇 ,  dan 𝑐 𝑇 dalam  unit  metrik  sebesar  0.968, 0.0875, dan 8.30 (Alexander 1990).
Nilai  mKBDI  memiliki  nilai  indeks  yang  lebih rendah  dibandingkan  dengan  nilai  KBDI  tanpa modifikasi. Hal ini disebabkan nilai dQ pada model KBDI  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai mKBDI. Nilai parameter kekeringan aT dan cT pada model  KBDI  adalah  0,000968  dan  0,0083, sedangkan untuk mKBDI nilai parameter aT dan cT adalah 0,000492 dan 0,0042. Perbedaan nilai dQ ini depengaruhi  oleh  penggunaan  nilai  Ro  sebagai asumsi  awal dalam membangun model KBDI. Nilai Ro  yang  berbeda  pada  masing-masing  model berpengaruh terhadap nilai jeda waktu evapotranspirasi yang dihasilkan.
Pada persamaan model KBDI  menggunakan Ro sebesar  50  inch  (1275  mm)  menghasilkan  jeda waktu  evapotranspirasi  25,64  hari.  Sedangkan  pada model  mKBDI  menggunakan  Ro  sebesar  102  inch (2591 mm) menghasilkan jeda waktu evapotranspirasi  50,37  hari.  Dari  perbedaan  jeda waktu  evapotranspirasi  tersebut  diketahui  bahwa waktu untuk defisiensi kelembaban tanah akan lebih cepat  terjadi  pada  model  KBDI  yang  diaplikasikan di Riau. Hal ini ditunjukkan dengan nilai KBDI yang berada di tingkat bahaya kebakaran hutan yang lebih tinggi dibandingkan dengan model mKBDI. Ilustrasi  nilai  KBDI  dan  mKBDI  disajikan  pada Gambar 6.
Selain  curah  hujan  tahunan,  mungkin  terdapat faktor  lain  yang  berpengaruh  terhadap  rendahnya nilai  mKBDI  jika  dibandingkan  dengan  KBDI meskipun  memiliki  nilai  suhu  udara  maksimum yang  lebih tinggi.  Wilayah  Riau  merupakan  dataran rendah  yang  sebagiannya  merupakan  ekologi  lahan basah/rawa di Pantai Timur Sumatra (Murdiyarso et al .  2002b).  Pada  kondisi  lahan  basah,  kedalaman muka  air  tanah  biasanya  dekat  dengan  permukaan tanah  sehingga  pengaruh  muka  air  tanah  sangat besar  terhadap  dinamika  kekeringan  pada  tanah lapisan  atas.  Mungkin  kondisi  tersebut  yang menyebabkan model mKBDI yang dihasilkan untuk wilayah  Riau  memiliki  nilai  yang  lebih  rendah  jika dibandingkan  dengan  model  aslinya.  Penelitian sebelumnya  menunjukkan  kondisi  edapik  sangat berpengaruh  pada  model  KBDI  yang  kurang  akurat dalam  prediksi  potensi  bahaya  kebakaran  hutan. Sparks et  al .  (2002)  mengemukakan  KBDI  tidak cocok  untuk  diaplikasikan  pada  tanah  berpasir  di Arkansas,  USA.  Lebih  dalam  lagi  Reardon et  al . (2009)  menyebutkan  bahwa  perbaikan  terhadap model KBDI dapat dilakukan dengan mempertimbangkan  properties  dari  hidrologi  tanah yang  dapat  mempengaruhi  penyimpanan  dan pergerakan air.
Gambar 6 Perbandingan model KBDI (lingkaran kosong) dan mKBDI (lingkaran penuh) pada tahun 1990.
Pada  kondisi  tropis  Indonesia,  Taufik  (2010) mencoba  mengintegrasikan  kedalaman  muka  air tanah  terhadap  dinamika  indeks  KBDI  di  lahan basah  hutan  tanaman  industri  Kab.  OKI-Sumatra Selatan dengan hasil yang cukup memuaskan. Model tersebut  bisa  saja  digunakan  di  tempat  lain  dengan karakteristik  hidrologi  yang  serupa  jika  terdapat pengamatan kedalaman muka air tanah harian.
Pada  kondisi  keterbatasan  data  pengamatan harian  kedalaman  muka  air  tanah,  model  mKBDI yang  dikembangkan  untuk  wilayah  Riau  ini  dapat diterapkan  dan  diaplikasikan  di  tempat  lain. Pendekatan serupa telah dilakukan oleh Petros et al. (2011)  untuk  wilayah  Mediterania.  Kebutuhan  data yang  minimal  dapat  menjadi  keunggulan  tersendiri model  KBDI  untuk  dapat  diaplikasikan  pada berbagai wilayah.

## KESIMPULAN
Perilaku  KBDI  sangat  dipengaruhi  oleh  musim, pada  periode  musim  hujan  nilai  KBDI  cenderung pada  level  bahaya  kebakaran  aman  (rendah  dan sedang)  dan  sebaliknya  pada  musim  kemarau  nilai KBDI  meningkat  hingga  mencapai  level  bahaya kebakaran  ekstrim.  Secara  temporal  pencapaian level  ekstrim  bervariasi  berdasarkan  lokasi.  Untuk Pekanbaru  level  bahaya  kebakaran  ekstrim  dimulai bulan  Mei  hingga  Oktober.  Untuk  Japura  rengat terjadi  pada  bulan  Agustus-Oktober,  dan  lokasi Tanjung Pinang pada bulan September-Oktober.
Modifikasi  terhadap  faktor  kekeringan  model KBDI  menghasilkan  nilai  KBDI  yang  lebih  rendah dari  model  aslinya.  Curah  hujan  yang  tinggi menyebabkan  laju  defisiensi  kelembaban  tanah berlangsung lebih lambat.

## DAFTAR PUSTAKA
Alexander,  M.E.  1990.  Computer  calculation  of  the Keetch-Byram  Drought  Index  –  programmers beware! Fire Manag. Notes 51 (4),  23-25
Buchholz,  G.,  Weidemann,  D.,  2000.  The  use  of  simple fire  danger  rating  system  as  a  tool  for  early warming in forestry. Int. Forest Fire News 23, 32– 36
Chan,  D.W.,  Paul,  J.T.,  Dozier,  A.,  2004.  Keetch–byram drought  index:  can  it  help  predict  wildland  fires? Fire Manag. Today 64(2), 39 – 42
Choi,    J.,  Cooke,  W.H.,  Stevens,  M.D.,  2009. Development  of  a  Water  Budget  Management System  for  Fire  Potential  Mapping.  Gisci.  Remote
Sens . , 46(1), 39–53. DOI: 10.2747/1548- 1603.46.1.39
Cooke, W.,  Anantharaj, V.,  Wax, C.,  Choi, J., Grala, K., Jolly,  M.,  Dixon,  G.P.,  Dyer,  J.,  Evans,  D.L.  and Goodrich,  G.B.,  2007.  Integrating  Climatic  and Fuels Information into National Fire Risk Decision Support  Tools.  USDA  Forest  Service  Proceedings RMRS-P-46CD. Page 555 – 569.
Dimitrakopoulos A.P. and A.M. Bemmerzouk. Predicting Live Herbaceous Moisturecontent from a Seasonal Drought Index. 2003. Int J Biometeorol, 47:73-79. DOI 10.1007/s00484-002-0151-1.
Hansen  M.C.,  S.V.  Stehman,  P.V.  Potapov,  B.
Arunarwati,  F.  Stolle,  and  K.  Pittman.  2009. Quantifying  changes  in  the  rates  of  forest  clearing in  Indonesia  from  1990  to  2005  using  remotely sensed  data  sets.  Environ.  Res.  Lett.  4  (2009) 034001. doi:10.1088/1748-9326/4/3/034001
Holmes D. 2000. Deforestation in Indonesia: A Review of the Situation 1999. Jakarta: World Bank.
Houghton  R.  2010.  Emissions  Carbon  From  Land Management. World Development Report 2010 Keetch  JJ  and  GM  Byram.  1968. A  Drought  Index  for Forest Fire Control . USDA Forest Service, South- eastern Forest Exp. Sta. Res. Pap. SE-38.
Liu Y., Stanturf, J., Goodrick, S., 2010. Trends in global wildfire potential in a changing climate. Forest Ecol. Manag. 259, 685–697.
Murdiyarso, D., Widodo, M., Suyamto, D., 2002a. Fire risks in forest carbon projects in Indonesia. Sci. China Ser C, 65–74.Vol. 45 Supp
Murdiyarso  D,  M.  Van  Noordwijk;  U.R.  Wasrin;  T.P. Tomich,  and  A.N.  Gillison.  2002b.  Environmental benefits  and  sustainable  land-use  options  in  the Jambi  transect,  Sumatra.  Journal  of  Vegetation Science 13: 429-438
Petros, G., Antonis, M.,  Marianthi, T., 2011. Development of an adapted empirical drought index to the Mediterranean conditions for use in forestry. Agric. For. Meteorol. 151, 241–250
Reardon, J., Curcio, G., and Bartlette, R., 2009. Soil moisture dynamics and smoldering combustion limits of pocosin soils in North Carolina, USA. Int. J.Wildland Fire 18, 326–335
Sparks, J.C., Masters, R.E., Engle, D.M., Bukenhofer, G.A., 2002. Season of Burn Influences Fire Behavior and Fuel Consumption in Restored Shortleaf Pine–Grassland Communities. Restor. Ecol. 10(4), 714–722.
Taufik  M.  2010.  Sistem  peringkat  bahaya  kebakaran hutan  di  HTI  PT  Sebangun  Bumi  Andalas  Wood Industries  Kabupaten  OKI,  Sumatra  selatan.  Tesis – Sekolah Pascasarjana IPB.
Van Wagner CE. 1987. Development and structure of the Canadian  forest  fire  weather  index  system. Canadian For. Ser.Tec. Rep. 35, 37 pp.