## PENGEMBANGAN MODEL IDENTIFIKASI DAERAH BEKAS
KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN ( BURNED AREA ) MENGGUNAKAN CITRA MODIS DI KALIMANTAN
(MODEL DEVELOPMENT OF BURNED AREA IDENTIFICATION USING MODIS IMAGERY IN KALIMANTAN)
Suwarsono *) , Rokhmatuloh **) , Tarsoen Waryono **) *) Peneliti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan **) Departemen Geografi Fakultas MIPA, Universitas Indonesia e-mail: suwarsono@lapan.go.id
Diterima 12 Agustus 2013; Disetujui 22 Oktober 2013

## ABSTRACT
Forest and land fire has become serious threat to global communities since the last  two  decades,  esspecially  related  to  the  aspects  of  environments  and  natural resources  degradation.  Kalimantan  is  the  part  of  Indonesia  that  has    the  most vulnerable  area of  forest and land fire. Development of spatial models to quickly and effectively  identify  land  and  forest  fire  is  required.  The  objective  of  the  research  is  to develop appropriate identification algorithm model of burned area derived from MODIS imagery.  Methods  of  the  research  were    developed    using    variabels  extracted  from MODIS  imagery  such  as  vegetation  index  (NDVI),  burn  index  (NBR),  and  reflectances. Identification of the burned area was conducted by thresholding methods, calculation of the  threshold  value  of  changes  in  the  values  of  variables  NDVI.  The  NBR,  and reflectance for the pixels were expressed as burned area. The separability and accuracy were  done  to  test  the  validity  of  each  model.    The  research  found  that,  all  algorithm models  examined  in  Kalimantan  have  good  ability  to  discriminate  burned  and unburned  area.  The  ∆NBR  algorithm  model  has  been  identified  to  have  the  highest accuracy, of approximately 63,5 %. It was concluded that the most approriate algorithm model for burned area identification in Kalimantan using MODIS imagery is ∆NBR.
Key words: Identification, Burned area, NBR, MODIS, Kalimantan

## ABSTRAK
Kebakaran  hutan  dan  lahan  telah  menjadi  ancaman  cukup  serius  bagi masyarakat secara global pada dua dekade terakhir, terutama terkait dengan degradasi aspek-aspek  lingkungan  dan  sumberdaya  alam.  Kalimantan  merupakan  daerah  di Indonesia yang paling rawan terhadap bencana kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model-model  algoritma  untuk  mengidentifikasi area  terbakar  yang  paling  sesuai  diaplikasikan  di  Kalimantan  menggunakan  citra MODIS.  Metode  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  variabel  indeks  vegetasi (NDVI),  indeks  kebakaran  (NBR),  dan  reflektansi  dari  citra  MODIS  untuk mengidentifikasi  area  terbakar.  Identifikasi  area  terbakar  dilakukan  dengan  metode pengambangan  ( thresholding ),  yaitu  perhitungan  nilai  ambang  batas  dari  perubahan nilai-nilai  variabel  NDVI,  NBR,  dan  reflektansi  untuk  piksel-piksel  yang  dinyatakan sebagai area  terbakar .  Kemudian  dilakukan  perhitungan  tingkat  separabilitas  dan akurasi  untuk  menguji  validitas  tiap-tiap  model.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  pada  dasarnya  semua  model  algoritma  baik  perubahan  NDVI,  NBR  dan reflektansi  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  mendeteksi  area  terbakar  di Kalimantan.  Namun  demikian,  dari  semua  model  algoritma  tersebut,  hanya  model
algoritma  perubahan  NBR  yang  memberikan  tingkat  akurasi  paling  tinggi,  yaitu sebesar  0,635  atau  63,5%.  Dengan  demikian,  model  algoritma  identifikasi  area terbakar  yang  paling  sesuai  diaplikasikan  untuk  daerah  Kalimantan  dengan menggunakan citra MODIS adalah model algoritma perubahan NBR.
Kata kunci: Identifikasi, Area terbakar, NBR, MODIS, Kalimantan

## 1 PENDAHULUAN
Kebakaran hutan dan lahan telah menjadi  perhatian  masyarakat  global tahun-tahun  belakangan  ini  sebagai  isu lingkungan dan ekonomi, terutama sejak kejadian El  Nino  Southern  Oscillation (ENSO)  pada  tahun  1982/1983,  1994 dan  1997/1998  yang  mengakibatkan kebakaran besar di Indonesia (Malingreau et  al.,  1985;  Goldammer  and  Seibert, 1990;  Kita  et  al.,  2000;  Tacconi,  2003). Tercatat  bahwa  pada  kebakaran  tahun 1997/1998  sebanyak  25  juta  hektar lahan  di  seluruh  dunia  mengalami kebakaran  (Tacconi,  2003).  Kebakaran hutan  dan  lahan  dianggap  sebagai sebuah  potensi  ancaman  terhadap pembangunan  berkelanjutan  karena dampak-dampak  langsungnya  terhadap ekosistem, kontribusinya terhadap peningkatan emisi karbon dam dampak- dampaknya  terhadap  keanekaragaman hayati  (Tacconi,  2003).  Lebih  lanjut, kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  tidak terkendali merupakan faktor utama yang berkontribusi  terhadap  degradasi  hutan dan  lahan  di  daerah   tropis  (Hoffman et al., 2003).
Kalimantan  merupakan  wilayah di Indonesia yang paling rawan terhadap bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan. Hal  ini  dapat  dilihat  dari  data  statistik bahwa 11,7 juta hektar hutan dan lahan yang terbakar di Indonesia pada periode tahun  1997/1998,  sebagian  besarnya terdapat di Kalimantan (8,1 juta ha atau 69 %). Sementara, untuk daerah lainnya, luas wilayah yang mengalami kebakaran hutan  dan  lahan,  meliputi;  Sumatera (2,1  juta  ha),  Jawa  (0,1  juta  ha), Sulawesi  (0,4  juta  ha),  dan  Papua  (1,0 juta ha) (Tacconi, 2003).
Memperhatikan  ancaman  bencana kebakaran  hutan  dan  lahan  wilayah
Indonesia,  terutama  Kalimantan,  serta dampak-dampak  cukup  serius  yang akan diakibatkannya, maka perlu dilakukan suatu upaya mitigasi bencana. Salah satu upaya yang sangat bermanfaat dalam  mendukung  upaya  mitigasi  ini adalah  penyediaan  informasi  sebaran spasial daerah-daerah yang telah mengalami  kebakaran  hutan  dan  lahan (area  terbakar).  Informasi  ini  sangat berguna  bagi  pemerintah  maupun  pihak- pihak  terkait  lainnya  yang  menaruh perhatian  dalam  upaya  rehabilitasi lahan pasca kebakaran.
Pengukuran  area  terbakar  secara langsung  di  lapangan,  selain  relatif mahal,  juga  memerlukan  waktu  yang lama. Lebih-lebih dilakukan pada wilayah yang  luas  dan  sulit  terjangkau.  Salah satu  alternatif  metode  yang  dapat dilakukan  untuk  penyediaan  informasi daerah  bekas  kebakaran  hutan  dan lahan  secara  relatif  lebih  cepat,  dapat dilakukan  secara  serentak  pada  daerah yang    relatif  luas  dan  sulit  terjangkau, biaya  yang  relatif  lebih  murah  serta dengan  tingkat  akurasi  yang  dapat dipertanggungjawabkan  adalah  dengan memanfaatkan  citra  penginderaan  jauh (Cochrane,  2003).  Salah  satu  jenis  citra satelit  yang  sudah  sering  digunakan untuk analisis terkait dengan kebakaran hutan  dan  lahan  adalah Moderate Resolution  Imaging  Spectroradiometer (MODIS).
Sebagian besar penelitian- penelitian  yang  mengkaji  pemanfaatan citra penginderaan jauh untuk identifikasi area  terbakar  dikembangkan  di  luar wilayah Indonesia, yaitu wilayah subtropis dan  lintang  sedang,  seperti  di  Canada (Fraser  et  al.,  2000;  Li  et  al.,  2000; Fraser  et  al.,  2003;    Goetz  et  al.,  2006; Chuvieco  et  al.,  2008),  Amerika  Serikat
(Kasischke et al., 1995; Key and Benson, 1999;  Wagtendonk  et  al.,  2004;  Brewer et al., 2005; Cocke et al., 2005; Epting et al.,  2005;  Roy  et  al.,  2005a;  Eidenshink et al., 2007; Giglio et al., 2009), Spanyol (Martin  et  al.,  1995;  Salvador  et  al., 2000; Chuvieco et al., 2002; Lloret et al., 2002; Martin et al., 2002; Chuvieco et al., 2005),  Afrika  bagian  selatan  (Roy  et  al., 1999; Roy et al., 2002; Roy et al., 2005b; Giglio  et  al.,  2009),  Rusia  (Sukhinin  et al., 2004; Roy et al., 2005a; Giglio et al., 2009),  dan  Amerika  bagian  selatan  (Roy et  al.,  2005a).  Oleh  sebab  itu,  apabila akan diaplikasikan di wilayah Indonesia, atau  wilayah  yang  lebih  spesifik  lagi, misalnya  Kalimantan,  informasi  area terbakar  yang  dihasilkan    menggunakan model-model  tersebut  masih  perlu dipertanyakan  tingkat  keakuratannya. Dengan  demikian,  penelitian  ini  penting dilakukan untuk mengembangkan model-model  identifikasi  area  terbakar yang  sudah  ada  tersebut  di  wilayah Indonesia, khususnya Kalimantan hingga  dapat  diketahui  model  manakah yang  paling  tepat  untuk  dipergunakan berdasarkan tingkat validitasnya.
Tujuan  penelitian  ini  adalah mengembangkan model identifikasi daerah  bekas  kebakaran  hutan  dan lahan  (area  terbakar)  di  Kalimantan menggunakan  citra  MODIS  berbasis pada  perubahan  nilai  NBR,  NDVI,  dan reflektansi.  Dengan  demikian,  dari penelitian  ini  akan  diketahui  model identifikasi  area  terbakar  dari  citra MODIS yang paling sesuai diaplikasikan untuk daerah Kalimantan.

## 2 AREA TERBAKAR
Area terbakar (burned area) dapat diartikan  sebagai  daerah  di  permukaan bumi  yang  menunjukkan  ciri-ciri  telah mengalami  peristiwa  terbakar  akibat proses-proses  alami  atau  terbakar  oleh manusia  baik  disengaja  atau  tidak disengaja  dimana  pada  daerah  tersebut sebelumnya    merupakan  lahan  yang didominasi  oleh  tutupan  vegetasi  hutan maupun  vegetasi  non  hutan  (seperti:
semak,  belukar,  perkebunan,  ladang atau tegalan).
Burned  area berbeda  dengan hotspot . Dalam konteks kebakaran, hotspot merupakan  suatu  daerah  di  permukaan bumi  yang  memiliki  suhu  relatif  lebih tinggi dibandingkan daerah di sekitarnya berdasarkan ambang batas suhu tertentu. Hotspot hanyalah  merupakan  indikasi potensi  akan  terjadinya  kebakaran, sehingga  belum  tentu  akan  terjadi kebakaran.  Jadi dengan  kata  lain  dapat diartikan bahwa burned area merupakan kebakaran  aktual,  sedangkan hotspot adalah  kebakaran potensial.
Di  dalam  istilah  asing,  selain disebutkan  sebagai burned  area ,  daerah bekas  kebakaran  hutan  dan  lahan  juga disebutkan  oleh  beberapa  ahli  dengan istilah-istilah  lainnya  yang  sinonim, seperti; burnt  area (Miettinen,  2007; Tansey et al., 2004), burnt land (Chuvieco et  al.,  2002,  2005;  Martin  &  Chuvieco, 1995;  Martin  et  al.,  2002), burnt  scar (Ruecker  &  Siegert,  2000),  maupun firescar (Salvador et al., 2000; Eastwood et al., 1998). Dalam penelitian ini, penulis menggunakan  istilah  “area  terbakar” yang  diterjemahkan  dari  istilah burned area. Di  luar  negeri , istilah burned  area ini  dipergunakan oleh lebih banyak ahli (Fraser  et  al.,  2000;  Roy  et  al.,  2002; 2005b,  2009;  Clark  et  al.,  2003;  Sousa et  al.,  2003;  Gitas,  2004;  Tansey  et  al., 2004; Boschetti et al., 2006; Giglio et al., 2009).
Telah  banyak  penelitian  yang mengambil topik terkait dengan pemanfaatan  citra  satelit  penginderaan jauh  untuk  mengidentifikasi  kebakaran hutan dan lahan, termasuk di dalamnya area terbakar. Penelitian-penelitian terkait dengan  pemanfaatan  citra  satelit  peng- inderaan  jauh  untuk  mengidentifikasi area  terbakar  dilakukan  menggunakan jenis citra, model dan lokasi yang berbeda.
Pada  banyak  penelitian,  model identifikasi  area  terbakar berbasis  pada model  perubahan Normalized  Difference Vegetation  Index (NDVI)  memberikan
hasil  yang  baik  (Martin  &  Chuvieco, 1995; Fraser  et  al.,  2003; Roy  et  al., 1999;  Fraser  et  al.,  2000; Goetz  et  al., 2006; Li et al., 2000; Kasischke & French,
1995; Lloret et al., 2002; Salvador et al., 2000).  Sebagian  besar  dari  penelitian- penelitian  tersebut  menggunakan  citra NOAA-AVHRR  dan  dilakukan  di  wilayah subtropis  dan  lintang  sedang,  seperti Canada,  Amerika  Serikat,  Spanyol, Portugal,  dan  Afrika  Selatan.  Model tersebut  juga  menjadi  salah  satu pendekatan untuk menghasilkan produk informasi    area  terbakar  secara  global bernama Global  Burned  Area 2000 (GBA2000)  yang  diolah  dari  citra  SPOT Vegetation (Fraser et al., 2003; Tansey et al., 2008). Model identifikasi area terbakar berbasis  pada  model  perubahan  nilai Short  Wave  Vegetation  Index (SWVI) menggunakan  citra  SPOT Vegetation pada  wilayah  hutan  di  Canada  juga memberikan  hasil  yang  baik  disamping model perubahan NDVI (Fraser et al., 2003).
Selain  model  perubahan  NDVI, model  identifikasi  area  terbakar  lainnya yang  banyak  diterapkan  dan  juga memberikan  hasil  yang  baik  adalah model  yang  berbasis  pada  perubahan nilai Normalized  Burn  Ratio (NBR)  (Key and  Benson,  2002;  Epting  et  al.,  2005; Cocke  et  al.,  2005;  Wagtendonk  et  al., 2004; Eidenshink et al., 2007; Brewer et al.,  2005;  Keeley et  al.,  2009). Model  ini sudah  digunakan  secara  meluas  di Amerika  Serikat  dengan  menggunakan citra  Landsat.  Di  samping  itu,  model identifikasi  area  terbakar  berbasis  pada model perubahan nilai Burned Area Index (BAI)  juga  telah  dikembangkan  oleh Chuvieco et al. (2002) dengan menggunakan  citra  NOAA-AVHRR  di beberapa  negara  Eropa  seperti  Spanyol, Italy  dan  Yunani.  Bila    dibandingkan dengan    model  perubahan  NDVI,  model perubahan  BAI  memberikan  hasil  yang lebih baik (Chuvieco et al., 2002).
Terkait  dengan  citra  MODIS, beberapa peneliti  telah  mengembangkan metode  identifikasi  area  terbakar  dari citra ini dengan berbagai model
pendekatan.  Roy  et  al.  (1999)  telah menginisiasi pengembangan model identifikasi  area  terbakar  menggunakan citra MODIS berdasarkan model perubahan  NDVI  yang  telah  diujicobakan terlebih  dahulu  dengan  menggunakan citra  NOAA-AVHRR  untuk  selanjutnya diterapkan  pada  Citra  MODIS.  Namun demikian,  dengan  mengambil  lokasi penelitian  yang  lebih  luas  di  Afrika Selatan,  Roy  et  al.  (2002),  menemukan bahwa  model  identifikasi  dengan  citra MODIS  yang  paling  baik  adalah  dengan menggunakan  pendekatan  perubahan nilai  pantulan  (reflektansi)  dari  panjang gelombang  inframerah  kanal  5  dan kanal  7.  Model  tersebut  kemudian dikembangkan lebih lanjut untuk wilayah- wilayah Afrika Selatan, Australia, Amerika Selatan,  dan  Rusia  sebagai  prototipe model  penentuan  area  terbakar  untuk skala  global  (Roy  et  al.,  2005a).  Lebih lanjut,  dalam  skala  regional,  Miettinen (2007)  juga  telah  mencoba  mengembang- kan  model  identifikasi  area  terbakar menggunakan citra MODIS untuk wilayah Semenanjung Asia Tenggara. Menurutnya, untuk  wilayah  tropis  yang  banyak tutupan awannya, perlu digunakan citra MODIS  komposit  multitemporal.  Di Indonesia, Roswintiarti et al. (2006, 2007) dan Suwarsono et al. (2008, 2009, 2011) pernah  berusaha  untuk  memanfaatkan citra penginderaan jauh untuk mengidentifikasi  area  terbakar  dengan mengambil  lokasi  di  beberapa  daerah. Namun  demikian,  penelitian  tersebut hanya bersifat memetakan area terbakar dengan  citra  MODIS  dengan  meng- aplikasikan suatu model saja dan belum sampai  pada  tahap  pengujian  tingkat kemampuan  dan  tingkat  akurasinya. Penelitian lain juga pernah dilakukan di Kalimantan  Timur  oleh  Siegert  & Hoffmann  (2000).  Namun  penelitian  yang dilakukan  lebih  kepada  penggunaan citra  SAR  (ERS-2)  dengan  resolusi temporal  yang  rendah  dan  belum memanfaatkan data MODIS yang memiliki resolusi temporal lebih tinggi.
3 BAHAN DAN METODE
3.1 Data
a. Citra MODIS
Data    MODIS  yang  dipergunakan adalah data reflektansi kanal 1 hingga 7. Citra  yang  dipilih  adalah  citra  MODIS tahun 2011 yang diolah secara 8 harian ( MODIS  8-days )  dengan  nama  produk MOD09A1  dan  MOD09Q1.  MOD09A1 berisi  data  reflektansi  kanal  3  hingga  7 dengan  resolusi  spasial  500  meter. Sedangkan MOD09Q1 berisi data reflektansi kanal 1 dan 2 dengan resolusi spasial  250  meter.  Baik  MOD09A1 maupun  MOD09Q1  merupakan  produk MODIS  standar  yang  dikeluarkan  oleh NASA.
Citra MODIS 8 harian yang dipilih untuk periode sebelum kebakaran, yaitu 8 harian ke-145 (25 Mei-1 Juni), 153 (2 – 9  Juni),  161  (10-17  Juni),  169  (18-25 Juni),  dan  177  (26  Juni  –  3  Juli). Sedangkan untuk periode setelah kebakaran  dipilih  citra  8  harian  ke-273 (30 September – 7 Oktober), 280 (8 – 15 Oktober),  289  (16-23  Oktober),  297  (24- 31 Oktober), dan 305 (1-8 November).

## b. Hotspot
Data hotspot yang  dipergunakan adalah  data hotspot MODIS  bulanan selama kurun waktu 2011. Data hotspot ini  bersumber  dari website LAPAN Indofire.  Data  ini  digunakan  untuk menetapkan  periode  puncak  kebakaran yang terjadi di tahun 2011. Data hotspot ini juga dipergunakan untuk membantu dalam identifikasi area terbakar.

## c. Citra Landsat-7 dan SPOT-4
Citra Landsat-7 digunakan untuk membuat  peta  area  terbakar  referensi, yaitu  peta  yang  digunakan  sebagai acuan  untuk  menguji  tingkat  akurasi informasi  area  terbakar . Nomor scene yang  dipilih  adalah  yang  mencakup seluruh  wilayah  Provinsi  Kalimantan Tengah  dan  Kalimantan  Selatan  (dua provinsi  yang  dipilih  untuk  dilakukan delineasi area terbakar referensi. Tanggal  citra  sebagian  besar  dipilih
tahun  2011,  yaitu  yang  mendekati tanggal  perekaman  citra  MODIS  yang dipergunakan.  Tanggal  perekaman  citra Landsat-7 yang dipilih tersebut meliputi: path/row 117/161 (8 Juli dan 9 Agustus 2011), 117/162 (22 Juni dan 9 Agustus 2011),  117/163  (14  Februari  dan  28 Oktober  2011),  118/160  (25  Maret  dan 20  November  2011),  118/161  (13  Juni dan  20  November  2011),  118/162  (13 Juni  dan  3  Oktober  dan  20  November 2011), 119/160 (20 Juni dan 10 Oktober 2011), 119/161 (26 Desember 2010 dan 30 Januari 2012), 119/162 (19 Mei dan 10 Oktober 2011), 120/161 (10 Mei dan 17  Oktober  2011),  dan    120/162  (11 Juni dan 17 Oktober 2011).
Citra  SPOT-4  yang  digunakan yaitu  dengan  nomor scene dan  tanggal: 291/356 (16 November 2011),  292/356 (21  Agustus  2011),    294/357  (4  Juli 2011),  295/355  (17  Maret  2011),  297/ 354 (3 April 2011), 297/355 (14 Februari dan  25  Juli  2011),    297/356  (17  Maret dan  18  November  2011),    297/357  (17 Maret dan 18 November 2011),  298/356 (19 Mei dan 21 Agustus 2011), 299/ 56 (15 Agustus 2011), 299/358 (15 Agustus 2011), 300/355 (5 Juli 2011), dan 300/ 356 (5 Juli 2011).
3.2 Metode Analisis Area Terbakar
a. Penentuan periode puncak kebakaran Periode
puncak kebakaran diketahui  dari  analisis  pola  intensitas hotspot bulanan  dari  bulan  Januari hingga  Desember  2011.  Berdasarkan pola intensitas hotspot bulanan ini dapat diketahui  periode  sebelum  kebakaran ( pre  fire ),  puncak  kebakaran    ( peak  fire ) dan periode setelah kebakaran ( post fire ). Informasi ini penting untuk menentukan rentang  waktu  dari  citra  MODIS  yang dipilih untuk identifikasi area terbakar .
b. Ekstraksi  variable  indeks  dari citra MODIS
Variabel  indeks  yang  diekstraksi dari citra MODIS harian adalah variabel indeks  vegetasi  dan  indeks  kebakaran.
Indeks  vegetasi  yang  digunakan  adalah NDVI,  sedangkan  indeks  kebakaran yang  digunakan  adalah  NBR.  Untuk menghitung nilai NDVI dilakukan dengan  mengadopsi  metode  Huete  et  al. (1999).  Metode  Key  and  Benson  (2002) diadopsi untuk menghitung NBR. Metode  NBR  tersebut  telah  diperguna- kan oleh Eidenshink et al. (2007) untuk memetakan  wilayah  kebakaran  hutan/ lahan  di  seluruh  wilayah  Amerika Serikat.  Persamaan  untuk  menghitung kedua  variabel  tersebut,  yaitu  sebagai berikut:
B1 B2 B1 B2    NDVI
(3-1)
Keterangan:
NDVI : Normalized  Difference  Vegetation Index
B1  : Reflektansi kanal 1 MODIS (0,620 - 0,670 µm)
B2  : Reflektansi kanal 2 MODIS (0,841 - 0,876 µm)
B7 B2 B7 B2    NBR (3-2)
Keterangan:
NBR : Normalized Burn Ratio
B2  : Reflektansi kanal 2 MODIS (0,841 - 0,876 µm)
B7  : Reflektansi kanal 7 MODIS (2,105 - 2,155 µm)

## c. Pembuatan  citra  MODIS  komposit multitemporal
Komposit  citra  MODIS  dibuat untuk  periode  40  hari  (40- days )  dari data reflektansi citra MODIS 8 harian (8- days ).  Satu  periode  komposit  citra  40 harian  terdiri  dari  5  citra  MODIS  8 harian.  Di  sini  dipilih  periode  sebelum puncak  kebakaran  dan  setelah  puncak kebakaran.  Pemilihan  komposit  40  hari mengacu  hasil  penelitian  dari  Miettinen (2007),  yang  mensyaratkan  minimal  30 hari citra komposit untuk identifikasi  di daerah  tropis  yang  banyak  terkendala oleh tutupan awan.
d. Delineasi  area  terbakar  referensi dari Citra Landsat-7 dan SPOT-4
Untuk menghitung seberapa besar tingkat akurasi area terbakar yang dihasilkan  dari  citra  MODIS  diperlukan data  area  terbakar  pembanding  (data referensi).  Penentuan  area  terbakar pembanding dalam penelitian ini menggunakan  dasar  referensi  dari The Southern  Africa  Fire  Network (SAFNet) regional  burned-area  product-validation protocol (Roy et al., 2005b). Area terbakar pembanding dibuat berdasarkan interpretasi visual dengan menggunakan citra  multitemporal  resolusi  lebih  tinggi (di sini digunakan Landsat-7 dan SPOT- 4)  dan  pengecekan  lapangan  yang terbatas  terhadap  lokasi-lokasi  area terbakar.  Area  terbakar  di  sini  adalah lokasi-lokasi  yang  permukaan  lahannya telah  terbakar  seluruhnya  atau  hampir keseluruhan (sekitar >80%). Citra resolusi lebih  tinggi  yang  dipergunakan  paling tidak  dua  tanggal  perekaman  untuk setiap scene yang  dipilih,  yaitu  periode sebelum  dan  setelah  kebakaran  dan mempertimbangkan ketersediaannya. Pemilihan  tanggal  perekaman  sebisa mungkin  berdekatan  dengan  rentang periode  pengamatan.  Pemilihan  lokasi scene citra  lebih  mempertimbangkan lokasi  persebaran hotspot (dari  MODIS). Dalam  hal  ini  dilakukan  pada  daerah- daerah  yang  memiliki  kepadatan  tinggi serta mengelompok.
Untuk  lebih  meyakinkan  bahwa area  sampel  benar-benar  merupakan area  terbakar,  maka  perlu  dilakukan pengecekan  lapangan  pada  beberapa lokasi  yang  mudah  diakses.  Selain  itu, juga  akan  dilakukan  pencarian  data lokasi-lokasi  yang  telah  mengalami kebakaran hutan dan lahan pada tahun 2011 di instansi-instansi terkait, seperti: Balai  Konservasi  Sumberdaya  Alam (BKSDA)  dan  Dinas  Kehutanan.  Daerah yang  dipilih  untuk  didelineasi  area terbakarnya  yaitu  Provinsi  Kalimantan Tengah dan Kalimantan Selatan. Pemilihan lokasi didasarkan atas banyak dijumpainya  konsentrasi  sebaran  titik
panas ( hotspot ) di Kalimantan pada tahun 2011  pada  kedua  provinsi  tersebut. Selain itu, secara umum, kedua provinsi tersebut dianggap cukup dapat mewakili kondisi wilayah Kalimantan.
e. Penentuan
ambang
batas
(Thresholds) area terbakar Nilai ambang batas sangat menentukan  terhadap  tingkat  akurasi informasi area terbakar yang dihasilkan. Perhitungan nilai ambang batas dilakukan dengan menghitung rerata (µ) dan  standar  deviasi  (σ)  masing-masing nilai  reflektansi  dan  nilai  indeks  yang diperoleh  dari  citra  MODIS  untuk seluruh daerah area terbakar  referensi. Mengacu  pada  Fraser  et  al  (2000), threshold yang  akan  digunakan  untuk menentukan area terbakar dalam penelitian ini adalah µ + 1σ, µ, dan µ - 1σ.
f. Identifikasi area  terbakar dari citra MODIS
Area  terbakar  diidentifikasi  dari citra  MODIS  dengan  menggunakan berbagai  model  berdasarkan thershold yang  telah  diperoleh.  Model  identifikasi area  terbakar  yang  akan  dilakukan meliputi  model  perubahan  NDVI,  NBR, dan  reflektansi.  Sebuah  piksel  (X ij ) dinyatakan  sebagai  area  terbakar    jika memenuhi persyaratan sebagai berikut:
X ij > t BA (3-3)
Dimana  t BA merupakan  nilai  ambang batas  ( threshold )  suatu  piksel  yang dinyatakan sebagai area terbakar.
g. Penghitungan tingkat kemampuan model dalam mengidentifikasi  area terbakar
Penghitungan  tingkat  kemampuan model  berbasis  nilai  reflektansi  dan indeks  dalam  penentuan  area  terbakar ( Discrimination ability ) dilakukan dengan menghitung nilai normalized Distance (D) (Kaufman  &  Remer,  1994). Discrimination ability dalam istilah lain disebut dengan separabilitas    ( separability ).  Nilai  D diperoleh dengan menghitung nilai selisih antara   rerata    nilai  sampel  setelah dan
sebelum  terbakar  dibagi  dengan  jumlah standar deviasi keduanya (Persamaan 3- 4). Semakin tinggi nilai D, maka semakin tinggi  kemampuan  nilai  reflektansi  atau indeks  dalam  mengidentifikasi    area terbakar.  Nilai  D  >  1  menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan yang baik  dalam  membedakan  area  terbakar dan non area terbakar, sedangkan jika D <  1,  maka  model  tersebut  mempunyai kemampuan  yang  rendah.  Penghitungan nilai D ini juga dapat digunakan sebagai alat untuk verifikasi model.
1 2 1 2        D (3-4)
Keterangan:
D = Normalize Distance µ 1  =  Rerata  nilai  sampel  sebelum kebakaran
µ 2  =  Rerata nilai sampel  setelah kebakaran
σ1  =  Standar  deviasi  nilai  sampel sebelum kebakaran
σ2  =  Standar  deviasi  nilai  sampel setelah kebakaran
h. Perhitungan  tingkat  akurasi  hasil identifikasi  area  terbakar  dari citra MODIS
Tingkat  akurasi  area  terbakar yang  dihasilkan  dari  citra  MODIS dilakukan  dengan  membandingkannya dengan area terbakar referensi. Berdasar- kan  data  area  terbakar  hasil  identifikasi dari citra MODIS dan data area terbakar referensi,  maka  tingkat  akurasi  area terbakar  dapat  diketahui  dengan  meng- hitung  nilai Individual  Classification Success  Index (ICSI),  yaitu  dengan menggunakan  rumus  3-5    sebagai berikut (Koukoulas & Blackburn, 2001):
ICSI = 1 –  Error of Omm % +
Error of Comm % (3-5)
Keterangan:
ICSI = Individual  Classification  Success Index Omm  = Ommision;  area  terbakar yang masuk ke kelas lain ( non burned area)
Comm  = Commision; area terbakar tambahan  dari  kelas  lain  ( non burned area )
Gambar  3-1  memperlihatkan  ilustrasi perhitungan tingkat akurasi area terbakar  hasil  identifikasi  dengan  area terbakar referensi. Secara lebih lengkap, metodologi  penelitian  dapat  dijelaskan pada  diagram  alur  seperti  tersaji  pada Gambar 3-2. Gambar 3-1: Ilustrasi  penentuan  piksel  untuk perhitungan  tingkat  akurasi  area terbakar hasil identifikasi berdasarkan area terbakar referensi. (a)  Piksel  area  terbakar  hasil identifikasi, (b) Piksel area terbakar referensi, dan (c) Hasil overlay
Citra MODIS
Periode Setelah Peak Fire Mulai Selesai Titik Panas (HOTSPOT) Pola Sebaran Hotspot secara Spasial Pola Sebaran Hotspot secara Temporal (Bulanan) Analisis Periode Puncak Kebakaran ( Peak Fire )

## PERHITUNGAN NILAI INDEKS
(NDVI & NBR) NDVI 1 NBR 1 NDVI 2 NBR 2 ∆ NDVI ∆ NBR Citra MODIS Periode Sebelum Peak Fire PEMBUATAN CITRA KOMPOSIT MODIS MULTI TEMPORAL Analisis Threshold Burned Area Citra Landsat & SPOT Survei Lapangan Uji Akurasi Uji Diskriminasi IDENTIFIKASI BURNED AREA KOMPOSIT (multitemporal) NILAI REFLEKTANSI B1 1 B2 1 B5 1 B6 1 B7 1 ∆ B1 ∆ B2 ∆ B5 ∆ B6 ∆ B7 B1 2 B2 2 B5 2 B6 2 B7 2 B3 1 B4 1 ∆ B3 ∆ B4 B3 2 B4 2 MODEL IDENTIFIKASI BURNED AREA DARI CITRA MODIS
(Yang Paling Sesuai di Kalimantan)
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Intensitas Hotspot Bulanan
Jumlah hotspot
di seluruh Kalimantan  sepanjang  tahun  2011 adalah  16.400  titik.  Jumlah hotspot mengalami  peningkatan  mulai  Juli  dan mencapai puncaknya pada bulan Agustus (7.118 titik), tetapi mengalami penurunan kembali  pada  bulan  November  (Gambar 4-1).  Berdasarkan  grafik  tersebut  dapat diketahui  bahwa  periode  kebakaran pada  tahun  2011  di  Kalimantan  terjadi mulai dari bulan Juli hingga Oktober.
Gambar 4-1: Intensitas hotspot bulanan  di
Kalimantan periode Januari- Desember 2011 4.2 Kemampuan Variabel Dalam Mendeteksi Area Terbakar a. Identifikasi  dan  delineasi  area terbakar  dari  citra  Landsat-7  dan SPOT-4
Hasil pembuatan peta area terbakar  referensi  dari  citra  Landsat-7 dan  SPOT-4  menghasilkan  156  lokasi ( polygon ).  Area  terbakar  referensi  yang berhasil  dianalisis  dan  didelineasi  dari citra  resolusi  tinggi  tersebut  di  daerah yang  dijadikan  lokasi  sampel  untuk  uji akurasi  hasil  identifikasi  area  terbakar dari  citra  MODIS.  Area  terbakar  yang dipetakan  tersebut  (sebagai  referensi) adalah seluruh wilayah
Provinsi
Kalimantan  Tengah  dan  Kalimantan
Selatan. Gambar 4-2 menunjukkan hasil analisis  dan  delineasi  area  terbakar referensi untuk seluruh
Provinsi Kalimantan  Tengah  dan  Kalimantan Selatan.
Gambar 4-3 memperlihatkan dari contoh  dari  hasil  analisis  dan  delineasi area  terbakar  dari  citra  resolusi  tinggi Landsat-7  pada  saat  sebelum  dan setelah  kebakaran  yang  digunakan sebagai  area  terbakar  referensi  dalam
menguji akurasi model dari citra MODIS (perbesaran  dari  kotak  warna  biru  pada Gambar  4-2).  Sedangkan  Gambar  4-4 memperlihatkan  kondisi  lapangan  dari area terbakar.
Gambar 4-2: Hasil  analisis  dan  delineasi  area terbakar  referensi  dari  citra Landsat-7  dan  SPOT-4  (Provinsi Kalimantan Tengah dan Kalimantan  Selatan).  Perbesaran daerah  pada  kotak  warna  biru dapat dilihat pada Gambar 4-3.
(a) Tanggal 13 Juni 2011 (b) Tanggal 10 Oktober 2011 Gambar 4-3: Contoh hasil analisis area terbakar dari citra resolusi sedang Landsat-7  pada  saat  sebelum (gambar kiri) dan setelah kebakaran  (gambar  kanan).  Titik- titik  warna  merah  adalah  hotspot dan  garis  kuning  adalah  batas delineasi  area  terbakar . Lokasi:
Kabupaten Pulang Pisau, Kalimantan Tengah, skala ~1:750.000
Hasil  delineasi  area  terbakar  dari citra  Landsat-7  dan  SPOT-4  tersebut selanjutnya dipergunakan sebagai training area , yaitu area pada citra yang dijadikan  sebagai  acuan  untuk  meng- analisis  nilai  variabel  baik  reflektansi, NDVI  maupun  NBR  pada  citra  MODIS sebelum  dan  setelah  periode  kebakaran hutan  dan  lahan  serta  perubahan
82 171 39 326 305 701 1,842 7,118 4,283 1,307 212 14 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 JAN FEB MAR APR MEI JUN JUL AGS SEP OKT NOV DES Bulan J u m la h H o ts p o t
nilainya.  Selain  itu,  hasil  delineasi  area terbakar dari citra Landsat-7 atau SPOT- 4    tersebut    juga  dipergunakan  sebagai peta  area  terbakar  referensi  untuk menguji  tingkat  akurasi  model-model identifikasi  area  terbakar  berbasis variabel reflektansi, NDVI dan NBR.
Gambar 4-4: Kondisi area terbakar di lapangan. Tampak  bekas-bekas   kebakaran berupa  abu  dan  arang  dari vegetasi  yang  terbakar.  Pada beberapa  tempat  terlihat  singkapan lapisan  tanah  atas.  Pengamatan dilakukan  sekitar  6  bulan  setelah kebakaran
sehingga pada beberapa  tempat  telah    ditumbuhi oleh  tumbuhan  perintis  paku- pakuan
b. Nilai  NDVI,  NBR,  dan  Reflektansi area terbakar dari Citra MODIS
Berdasarkan  hasil  perhitungan terhadap  156  sampel  lokasi  area terbakar  diperoleh  hasil  bahwa  area terbakar  memiliki  karakteristik  nilai reflektansi,  NDVI,  NBR  yang  bervariasi (Tabel 4-1 dan 4-2 serta Gambar 4-5 dan 4-6).  Kondisi  vegetasi  sebelum  terbakar umumnya berupa semak/belukar, sawah, hutan atau ladang/tegalan.
Setelah peristiwa kebakaran hutan  dan  lahan,  nilai  reflektansi  kanal 1  MODIS  (spektrum  merah;  0,620  - 0,670  µm)  mengalami  peningkatan  dari sekitar  4,10%  menjadi  8,97%  (atau meningkat  sekitar  4,87%).  Begitu  juga dengan nilai reflektansi kanal 3 (spektrum biru; 0,459-0,479 µm), kanal 4 (spektrum hijau;  0,545  -  0,565  µm),  serta  kanal  6 dan  7  (spektrum  panjang  gelombang inframerah pendek/ Short Wave Infrared ), berturut-turut  mengalami  peningkatan sebesar  4,08%,  3,16%,    4,49%,  dan 5,76%. Di samping itu, kebakaran hutan dan  lahan  juga  akan  berdampak  pada penurunan  nilai    reflektansi  spektrum panjang  gelombang  inframerah  dekat/ Near Infra Red MODIS kanal 2 (0,841 - 0,876 µm) dan kanal 5 (1,230–1,250 µm). Masing-masing  mengalami  penurunan sekitar 7,75% dan 3,80%.
Tabel 4-1:  RERATA  DAN  STANDAR  DEVIASI NILAI  REFLEKTANSI,  NDVI  DAN NBR  PADA  AREA  TERBAKAR  PADA SAAT  SEBELUM  KEBAKARAN  ( PRE- FIRE ), SETELAH KEBAKARAN ( POST-FIRE ) VARIABEL PRE-FIRE POST-FIRE Rerata SD Rerata SD B1 0,0410  0,0071  0,0897  0,0485 B2 0,3182  0,0235  0,2458  0,0778 B3 0,0232  0,0063  0,0640  0,0307 B4 0,0599  0,0071  0,0915  0,0309 B5 0,3215  0,0261  0,2836  0,0360 B6 0,1686  0,0139  0,2135  0,0253 B7 0,0624  0,0089  0,1193  0,0212 NDVI 0,7740  0,0336  0,5118  0,1109 NBR 0,6734  0,0419  0,3316  0,1293
Tabel 4-2:  RERATA  DAN  STANDAR  DEVIASI PERUBAHAN  NILAI  REFLEKTANSI, NDVI  DAN  NBR  PADA  AREA TERBAKAR  PADA  SAAT  SEBELUM KEBAKARAN  ( PRE-FIRE ),  SETELAH KEBAKARAN ( POST-FIRE ) VARIABEL RERATA SD ΔB1 0,0487 0,0414 ΔB2 -0,0775 0,0543 ΔB3 0,0408 0,0244 ΔB4 0,0316 0,0238 ΔB5 -0,0380 0,0099 ΔB6 0,0449 0,0114 ΔB7 0,0576 0,0123 NDVI -0,2622 -0,3457 NBR 0,0773 0,0874
Peristiwa  kebakaran  hutan  dan lahan juga akan menurunkan nilai NDVI dari  yang  sebelumnya  sekitar  0,7740 menurun menjadi sekitar 0,5118
(mengalami  penurunan  sekitar  0,2622). Sedangkan untuk nilai NBR, terjadi juga penurunan dari yang sebelumnya sekitar 0,6734 menurun menjadi sekitar 0,3316  (mengalami  penurunan  sekitar 0,3457).  Gambar  4-6  memperlihatkan lagi  dengan  jelas  perubahan  nilai reflektansi, NBR dan NDVI di lokasi area terbakar pada saat sebelum dan setelah kebakaran  hutan  dan  lahan.  Nilai reflektansi,  NDVI,  dan  NBR  setelah kebakaran  berubah  bila  dibandingkan pada  saat  sebelum  kebakaran  karena telah terjadi perubahan kondisi tutupan lahan  dari  yang  semula  bervegetasi berubah  menjadi  lahan-lahan  terbuka dengan menyisakan bekas-bekas kebakaran  (abu  dan  arang  pohon)  serta menyingkapkan lapisan tanah permukaan.
Gambar 4-5: Kurva  pantulan  di  lokasi  area terbakar  pada  saat  sebelum kebakaran  ( pre-fire )  dan  setelah kebakaran ( post-fire )
Gambar 4-6: Rerata nilai reflektansi,  NDVI dan NBR  di  lokasi  area  terbakar  pada saat  sebelum  kebakaran  ( pre-fire ) dan setelah kebakaran ( post-fire )
c. Kemampuan  Variabel  NDVI,  NBR, dan Reflektansi Area Terbakar dari Citra  MODIS  dalam  Mendeteksi Area Terbakar
Untuk  menghitung  separabilitas ( separability ),  yaitu  kemampuan  suatu variabel sebagai indikator dalam mendeteksi  area  terbakar,  digunakan pendekatan    nilai Distance ( D-value ) (Kaufman  &  Remer,  1994).  Nilai  D  >  1 menunjukkan  bahwa  variabel  tersebut memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam mendeteksi area terbakar. Hasil perhitungan D-value terhadap 156 lokasi sampel  area  terbakar  menunjukkan bahwa  semua  variabel  baik  NDVI,  NBR, maupun  reflektansi  kanal  1  hingga  7 (panjang  gelombang  tampak  hingga inframerah  pendek)  memberikan  nilai lebih  dari  1.  Dengan  demikian  dapat diketahui  bahwa  pada  dasarnya  semua variabel baik  NDVI, NBR dan reflektansi merupakan  indikator  yang  baik  dalam mendeteksi  area  terbakar.  Namun demikian,  dari  semua  variabel  tersebut, variabel  reflektansi  kanal  5,  6,  7,  NDVI dan  NBR  memiliki  kemampuan  yang relatif lebih tinggi dibandingkan variabel kanal-kanal  MODIS  lainnya  (reflektansi kanal 1, 2, 3 dan 4) (Tabel 4-3).
Tabel 4-3:  SEPARABILITAS
( D-VALUE ) VARIABEL  REFLEKTANSI,  NDVI, DAN NBR PADA  AREA TERBAKAR VARIABEL D-VALUE B1 1,18 B2 1,43 B3 1,67 B4 1,33 B5 3,86 B6 3,94 B7 4,66 NDVI 3,39 NBR 3,96 4.3 Kemampuan Variabel Dalam Mendeteksi Area terbakar
a. Nilai  ambang  batas  ( threshold ) NDVI,  NBR  dan  Reflektansi  dari Citra  MODIS  untuk  mendeteksi area terbakar
Pada  bagian  sebelumnya  telah diketahui  bahwa  variabel  NDVI,  NBR, dan  reflektansi  B5,  B6,  dan  B7
0.0000 0.0500 0.1000 0.1500 0.2000 0.2500 0.3000 0.3500 0.479 0.565 0.670 0.876 1.250 1.652 2.155 PANJANG GELOMBANG (µm) R E FL E K TA N S I Sebelum Kebakaran Setelah Kebakaran 0.0000 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 NDVI NBR Variabel N il a i R e fl e k ta ns i a ta u Ind e k s Sebelum Kebakaran Setelah Kebakaran
merupakan  indikator-indikator  terbaik dalam  pendeteksian  area  terbakar, meskipun  dalam  tingkatan  yang  lebih rendah, variabel yang lain juga memiliki kemampuan  serupa.  Perhitungan  nilai ambang batas dilakukan dengan menghitung  rerata  (µ)  dan  standar deviasi  (σ)  masing-masing  nilai  variabel. Mengacu  pada  Fraser  et  al.  (2000), threshold yang  akan  digunakan  untuk menentukan area terbakar dalam penelitian  ini  adalah µ  + 1σ  (nilai  rerata ditambah  satu  standar  deviasinya),  µ (cukup nilai rerata saja), dan µ - 1σ (nilai rerata dikurangi satu standar deviasinya).
Hasil analisis terhadap 156 sampel area  terbakar  telah  menghasilkan  nilai- nilai  ambang  batas  untuk  pendeteksian area  terbakar  dengan  menggunakan semua  variabel  reflektansi  (B1  sampai B7),  NDVI  dan  NBR  yang  diperoleh  dari citra  MODIS.  Nilai-nilai  ambang  batas tersebut  selengkapnya  dapat  dilihat pada Tabel 3-4.
Tabel 4-3:  SEPARABILITAS ( D-VALUE )
VARIABEL  REFLEKTANSI,  NDVI,

## DAN NBR PADA  AREA TERBAKAR
(a) Kriteria µ - 1σ Variabel Nilai Perubahan B1 0,0412 0,0073 B2 0,1680 -0,1317 B3 0,0333 0,0164 B4 0,0606 0,0078 B5 0,2476 -0,0478 B6 0,1881 0,0335 B7 0,0981 0,0452 NDVI 0,4009 -0,3395 NBR 0,2024 -0,4331 (b) Kriteria σ Variabel Nilai Perubahan B1 0,0897 0,0487 B2 0,2458 -0,0775 B3 0,0640 0,0408 B4 0,0915 0,0316 B5 0,2836 -0,0380 B6 0,2135 0,0449 B7 0,1193 0,0576 NDVI 0,5118 -0,2622 NBR 0,3316 -0,3457
(c) Kriteria µ  + 1σ Variabel Nilai Perubahan B1 0,1382 0,0901 B2 0,3235 -0,0232 B3 0,0947 0,0652 B4 0,1224 0,0554 B5 0,3195 -0,0281 B6 0,2388 0,0563 B7 0,1405 0,0699 NDVI 0,6227 -0,1849 NBR 0,4609 -0,2583 b. Identifikasi  Area  Terbakar  Meng- gunakan Beberapa Algoritma
Berdasarkan hasil analisis (seperti  tersaji  pada  Tabel  4-3),  maka area  terbakar  di  Kalimantan  dapat diidentifikasi  menggunakan  berbagai variabel  sebagai  model  algoritma,  baik variabel  reflektansi  kanal  1  hingga  7, NDVI,  dan  NBR.  Nilai-nilai  variabel tersebut dimasukkan ke dalam persamaan  sebagai  persyaratan  untuk memisahkan  daerah  yang  terbakar ( burned  area )  dan  tidak  terbakar ( unburned  area ).  Gambar  4-7  memper- lihatkan  hasil  identifikasi area  terbakar dari  citra  MODIS  dengan  menggunakan berbagai  variabel  sebagai  model,  baik reflektansi, NDVI,  maupun NBR.

## 4.4 Tingkat Akurasi Model Identifikasi Area Terbakar
Hasil perhitungan tingkat akurasi masing-masing  model  algortima  dalam mengidentifikasi area terbakar menunjuk- kan bahwa model algoritma NBR dengan kriteria  µ+1σ memiliki  tingkat  akurasi paling  tinggi  dibandingkan  model-model algoritma    lainnya,  yaitu  dengan  besar akurasi  0,635  atau  63,5%.  Tingkat akurasi model yang lainnya, yaitu untuk NDVI  sebesar  20%,  model  reflektansi kanal  2  sebesar  20,2%,  serta  model reflektansi  kanal  7  sebesar  31,6%. Selengkapnya  dapat  dilihat  pada  Tabel 4-4.  Berdasarkan hasil perhitungan ini, maka  dapat  diketahui  bahwa  model algoritma untuk identifikasi area terbakar yang  paling  sesuai  diaplikasikan  untuk daerah Kalimantan dengan menggunakan citra  MODIS  adalah  model  algoritma
NBR.  Model  ini  yang  selanjutnya  akan digunakan  untuk  mengidentifikasi  area terbakar  untuk  seluruh  Kalimantan. Piksel pada citra MODIS yang dinyatakan sebagai  area  terbakar  dengan  mengguna- kan  model  algoritma    NBR,  mengikuti dua persyaratan,  yaitu:
Syarat 1 :
NBR 2 <=  0,4609  ... (4-1) Syarat 2 :
∆NBR <= -0,2583  ... (4-2)
Dimana:
NBR 2 = Nilai NBR setelah kebakaran ∆NBR = Perubahan  nilai  NBR  sebelum dan setelah kebakaran

## Tabel 4-4: TINGKAT AKURASI TIAP-TIAP MODEL DALAM MENGIDENTIFIKASI AREA TERBAKAR
Model Kriteria   Komisi  Terkoreksi Omisi Akurasi B1 µ-σ 57.777 286.892  5.338.245 0,050 µ 267.478 77.192 337.319 0,113 µ+σ 332.807 11.862 2.034 0,034 B2 µ-σ 325.409 19.261 2.534 0,055 µ 240.605 104.064 171.751 0,202 µ+σ 118.284 226.385  2.969.066 0,068 B3 µ-σ 145.526 199.143  4.669.827 0,040 µ 243.034 101.635  2.697.866 0,033 µ+σ 315.898 28.772 15.021 0,080 B4 µ-σ 121.528 223.141  5.527.916 0,038 µ 250.097 94.572  2.544.180 0,033 µ+σ 322.661 22.008 9.685 0,062 B5 µ-σ 291.026 53.643 16.291 0,149 µ 242.220 102.450 418.353 0,134 µ+σ 212.493 132.176  2.216.511 0,052 B6 µ-σ 118.164 226.505  2.845.013 0,071 µ 165.484 179.186  1.762.081 0,085 µ+σ 218.557 126.112 981.357 0,095 B7 µ-σ 106.574 238.095  1.387.026 0,137 µ 169.391 175.278 648.235 0,177 µ+σ 229.671 114.999 19.787 0,316 NDVI µ-σ 310.555 34.114 4.385 0,098 µ 226.874 117.795 243.580 0,200 µ+σ 136.275 208.394  1.953.010 0,091 NBR µ-σ 295.473 49.196 2.939 0,142 µ 199.132 145.537 15.637 0,404 µ+σ 96.269 248.400 46.677 0,635
(a) Model NDVI (threshold µ)
(b) Model NBR (threshold µ+1σ)
c) Model B2 (threshold µ)
(Miettinen, 2007) (d) Model B5 (threshold µ-1σ)
(e) Model B7 (threshold µ+1σ)
(f) Area terbakar referensi
Gambar 4-7: Hasil  identifikasi  area  terbakar  (warna  merah)  di  Provinsi  Kalimantan  Tengah  dan Kalimantan  Selatan  dari  citra  MODIS  dengan  menggunakan  berbagai  variabel  sebagai model.  Skala  ~  1  :  6.000.000.  Perbesaran  pada  lokasi  kotak  warna  biru  dapat  dilihat pada Gambar 4-8
(a) Citra MODIS komposit RGB 621 periode sebelum kebakaran b) Citra MODIS komposit RGB 621 Komposit periode setelah kebakaran (c) Model B2 (Miettinen, 2007) Akurasi = 0,202
(d) Model B7 Akurasi = 0,316 (e) Model NDVI Akurasi = 0,200 (f) Model NBR
Akurasi = 0,635
Gambar 4-8: Perbesaran  hasil  identifikasi  area  terbakar.  Area  terbakar  dari  citra  MODIS  (warna merah) dan  area terbakar dari citra Landsat-7 dan SPOT-4 (garis biru).  Area terbakar dari citra Landsat-7 dan SPOT-4 digunakan sebagai data area terbakar referensi untuk uji akurasi. Lokasi: Kabupaten Pulang Pisau, Skala ~1:750.000 (Perbesaran Gambar 4-7)
4.5 Keterbatasan  Model  NBR  Dalam Mengidentifikasi area  terbakar di Kalimantan dari Citra MODIS
Penerapan  model  algoritma  NBR dalam  mengidentifikasi  area  terbakar  di Kalimantan  dari  citra  MODIS  memiliki keterbatasan-keterbatasan. Pertama, yaitu  seperti  sudah  disinggung  dalam pembahasan  sebelumnya,  penerapan
model  ini  hanya  memberikan  tingkat akurasi  63,5%.  Jadi,  meskipun  dalam proporsi  yang  relatif  kecil,  masih dijumpai adanya komisi ( commision ) dan omisi  ( ommision ),  yaitu  daerah-daerah lain  yang  tidak  terbakar  ( non  burned area )  yang  ikut  terdeteksi  sebagai area terbakar atau  daerah-daerah  yang sebenarnya terbakar ( burned area ) tetapi
tidak  terdeteksi  sebagai  area  terbakar. Adanya  komisi  dan  omisi  tersebut diakibatkan  oleh  kendala  utama,  yaitu tingginya tutupan awan dan bayangannya di  daerah  tropis  yang  mempengaruhi nilai  yang  dihasilkan  oleh  perekaman citra  optis  seperti  MODIS.  Untuk mengatasi  kendala  tersebut,  dalam penelitian ini sebenarnya telah mengikuti  saran  yang  diajukan  oleh Chuvieco  et  al.  (2005)  dan  Miettinen (2007) serta banyak peneliti sebelumnya, yaitu  dengan  membuat  citra  komposit temporal.  Namun  demikian,  masih  saja dijumpai adanya komisi dan omisi.
Keterbatasan kedua terkait dengan  resolusi  spasial  citra  MODIS. Pada  citra  MODIS,  model  NBR  ini diterapkan dengan menggunakan perhitungan  kanal  2  dan  7.  Kanal  2 memiliki  resolusi  spasial  250  meter, sedangkan  kanal  7  mempunyai  resolusi spasial  500  meter.  Berdasar  atas resolusi spasial tersebut, luasan terkecil area terbakar yang masih dapat terdeteksi dengan  model  ini  berkisar  6,25  hingga 25 ha. Namun menurut Miettinen (2007), secara  faktual,  area  terbakar  yang terdeteksi  pada  resolusi  spasial  500 meter  (luasan  25  ha)  di  citra  MODIS tidak  berarti  bahwa  seluruh  piksel tersebut  merupakan  area  terbakar,  bisa jadi merupakan area terbakar kecil atau fraksi-fraksi  kecil  area  terbakar  yang berukuran  kurang  dari  25  ha  yang terdeteksi  sebagai  area  terbakar  satu piksel  penuh  yang  berukuran  25  ha. Demikian  pula  area  terbakar  yang terdeteksi  pada  resolusi  spasial  250 meter  (luasan  6,25  ha).  Tidak  berarti bahwa seluruh piksel tersebut merupakan area terbakar, bisa jadi merupakan area terbakar  kecil  atau  fraksi-fraksi  kecil area  terbakar  yang  berukuran  kurang dari 6,25 ha yang terdeteksi sebagai area terbakar  satu  piksel  penuh  yang berukuran 6,25 ha.
Eva  &  Lambin  (1998)  juga menyarankan  bahwa  karena  terdapat perbedaan  nilai  yang  kuat  antara  area terbakar dengan  non  area  terbakar,
meskipun  hanya  memiliki  luasan  40% atau  kurang  dari  ukuran  satu  piksel, daerah tersebut dapat terdeteksi sebagai area terbakar. Lebih-lebih lagi di daerah tropis  Asia  Tenggara  banyak  dijumpai adanya kebakaran-kebakaran kecil berukuran  kurang  dari  25  ha  yang dilakukan oleh masyarakat atau pengusaha  kecil  (Nicolas,  1998;  Bowen et  al.,2001;  Miettinen,  2007).  Juga, berdasarkan informasi dari Dinas Kehutanan  Provinsi  Kalimantan  Tengah dan BKSDA Provinsi Kalimantan Tengah serta pengamatan lapangan, di Kalimantan  banyak  di  jumpai  area terbakar  berukuran  kecil  kurang  dari 6,25 ha. Dengan demikian, berdasarkan argumentasi  tersebut,  maka  batasan luas  area  terbakar  terkecil  yang dihasilkan atas penerapan model NBR di Kalimantan  dengan  menggunakan  citra MODIS adalah 6,25 ha.

## 5 KESIMPULAN
Model algoritma perubahan NDVI, NBR  dan  reflektansi  pada  dasarnya memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam mendeteksi area terbakar di Kalimantan. Namun  dari  semua  model  algoritma tersebut,  hanya  NBR  yang  memberikan tingkat akurasi paling tinggi (0,635 atau 63,5%).  Jadi,  model  identifikasi  area terbakar yang paling sesuai diaplikasikan untuk daerah Kalimantan dengan meng- gunakan  citra  MODIS  adalah  model algoritma  perubahan  NBR.  Mengingat keterbatasan yang dihasilkan dari model ini,  baik  tingkat  akurasi  maupun resolusi  spasial,  maka  untuk  tujuan pemetaan, skala peta area terbakar yang dihasilkan dengan metode seperti dalam penelitian  ini  adalah  terbatas,  yaitu maksimum untuk skala 1:500.000.
Penelitian  ini  menyarankan  perlu dilakukannya  penelitian  lebih  lanjut terkait  dengan  kajian  model  identifikasi area  terbakar  dengan  citra  MODIS sebagai  pengembangan  dari  model- model  yang  sudah  diterapkan  dalam penelitian  ini  beserta  kajian  aspek-aspek spasialnya  dengan  mengikutsertakan
lokasi  lainnya  di  Indonesia  (terutama Sumatera) dan pada rentang waktu yang lebih  panjang,  terutama  yang  dapat mewakili periodisasi ENSO di Indonesia.

## 6 UCAPAN TERIMA KASIH
Makalah ini
diambil dan dikembangkan  dari  Tugas  Akhir  Tesis penulis utama di Program Magister Ilmu Geografi  Universitas  Indonesia  dengan Judul:  Daerah  Bekas  Kebakaran  Hutan dan Lahan ( Burned Area ) di Kalimantan. Terima  kasih  kepada  pihak-pihak  dari Kementerian  Riset  dan  Teknologi  serta Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional (LAPAN) yang telah memfasilitasi saya  dalam  memperoleh  biaya  dalam melakukan penelitian ini melalui Program Beasiswa  Pascasarjana  Kementerian Riset  dan  Teknologi.  Terima  kasih  juga kami  sampaikan  kepada  Dr.  Djoko Harmantyo,  M.S.,  Dr.rer.nat  M.  Rokhis Khomarudin,  M.Si.,  dan  Dr.  Bambang Trisakti  yang  telah  memberikan  saran dan  masukan  yang  berarti  dalam penelitian ini. Kepada Banjarmas, S.Hut. (Dinas  Kehutanan  Provinsi  Kalteng)  dan Andreas  Dody,  S.Hut.  (BKSDA  Provinsi Kalteng) kami ucapkan terima kasih atas bantuannya dalam penyediaan data-data lapangan.  Juga  kepada  Janatun  Naim, S.Hut.  (BPDAS  Kahayan)  dan  Mahfud (Universitas  Palangkaraya)    yang  telah memberikan dukungan dalam pelaksanaan survei lapangan.

## DAFTAR RUJUKAN
Bowen,  M.R.,  Bompard,  J.M.,  Anderson, I.P., Guizol, P. & Guyon, A., 2001. Antropogenic  fires  in  Indonesia:  a View  from  Sumatera,  Forest  Fire and  Regional  Haze  in  Southeast Asia, Nova  Science,  Huntington, New York, p.41-46.
Brewer,  C.K.,  Winne,  J.C.,  Redmond, R.L., Opitz, D.W., & Mangrich, M.
V., 2005. Classifying and Mapping Wildfire  Severity:  A  Comparison  of
Methods . Photogrammetric
Engineering  and  Remote  Sensing, 71(11), 1311-1320.
Chuvieco, E., Englefield, P., Trishchenko, &  Luo,  Y.,  2008. Generation  of Long  Time  Series  of  Burn  Area Maps  of  the  Boreal  Forest  from NOAA-AVHRR  Composite  Data , Remote  Sensing  of  Environment ,
112, 2381-2396.
Chuvieco, E., Martin, M.P., & Palacios, A., 2002. Assessment  of  Different Spectral  Indices  in  the  Red-Near- Infrared  Spectral  Domain  for Burned
Land Discrimation ,
International  Journal  of  Remote Sensing , 23(23), 5103-5110.
Chuvieco,  E.,  Ventura,  G.,  Martin,  M.P., & Gomez, I., 2005. Assessment  of Multitemporal Compositing Techniques  of  MODIS  and  AVHRR Images  for  Burned  Land  Mapping , Remote  Sensing  of  Environment , 94, 450-462.
Cochrane,  M.  A.,  2003. Fire  Science  for Rainforests , Nature , 421, 913-919. Cocke,  A.E.,  Fule,  P.Z.,  &  Crouse,  J.E., 2005. Comparison  of  Burn  Severity Assessments  using  Differenced Normalized  Burn  Ratio  and  Ground Data ,  International  Journal  of Wildland Fire , 14, 189-198.
Eidenshink, J., Schwind, B., Brewer, K., Zhu,  Z.L.,  Quayle,  B.,  &  Howard, S.,  2007. A  Project  for  Monitoring Trends  in  Burn  Severity, Fire Ecology Special Issue , 3(1), 3-21. Epting,  J.,  Verbyla,  D.,  &  Sorbel,  B., 2005. Evaluation  of  Remotely Sensed Indices for Assessing Burn Severity  in  Interior  Alaska  using Landsat  TM  and  ETM+ ,  Remote Sensing  of  Environment , 96,  328-
339.
Eva,  H.  &  Lambin,  E.F.,  1998. Remote Sensing  of  Biomass  Burning  in Tropical  Regions:  Sampling  Issues and  Multisensor  Approach ,  Remote Sensing  of  Environment , 64,  292- 315.
Fraser,  R.H.,  Fernandes,  R.,  &  Latifovic,
R.,  2003. Multi-Temporal  Mapping of  Burned  Forest  Over  Canada using Satellite-Based Change
Metric .  Geocarto International, 18
(2), 37-47.
Fraser,  R.H.,  Li,  Z.,  &  Cihlar,  J.,  2000. Hotspot  and  NDVI  Differencing
Synergy (HANDS): A New Technique for Burned Area
Mapping  Over  Boreal  Foresy, Remote  Sensing  of  Environment, 72, 362-376.
Giglio, L., Loboda, T., Roy, D.P., Quayle, B.,  Justice,  &  C.  O.,  2009. An
Active-Fire  Based  Burned  Area Mapping  Algorithm  for  the  MODIS Sensor , Remote Sensing of
Environment , 113, 408-420. Gitas,  I.Z.,  Mitri,  G.H.,  &  Ventura,  G., 2004. Object-Based Image Classification  for  Burned  Area Mapping  of  Creus  Cape  Spain , using NOAA-AVHRR imagery. Remote Sensing and Environment, 92, 409-413.
Goetz,  S.J.,  Fiske,  G.J.,  &  Bunn,  A.G., 2006. Using  Satellite  Time-Series Data Sets to Analyze Fire Disturbance  and  Forest  Recovery
Across Canada , Remote Sensing of Environment , 101, 352-365.
Huete, A., Justice, C., & Leeuwen, V.W., 1999. Modis  Vegetation  Index
(MOD  13)  Algorithm  Theoretical
Basis  Document ,  University  of Virginia, Department of Environmental Sciences, Charlottesville, Virginia. INDOFIRE. Web of Fire Watch Indonesia.
Developed  by  LAPAN,  Indonesian Ministry  of  Forestry,  Ministry  of Environment,  Landgate  Australia, AusAID.    http://  www.  lapan.  go. id/indofire.
Kasischke,  E.S.,  &  French,  N.H.,  1995. Locating and Estimating the Extent of  Wildfires  in  Alaskan  Boreal
Forest using Multiple-Season
AVHRR  NDVI ,    Remote  Sensing  of Environment , 51, 263-275.
Kaufman,  Y.J.  &  Remer,  LA.,  1994.
Detection of Forests Fire using Mid- IR  Reflectance:  an  Application  for Aerosol Studies, IEEE Transactions
on Geoscience and Remote
Sensing , 32, 672-683.
Key,  C.H.,  and  N.C.  Benson.  2002. Measuring  and  remote  sensing  of burn  severity,  U.S.  Geological Survey wildland fire workshop.
Kita,  k.,  Fujiwara,  M.,  &  Kawakami,  S.,
2000. Total Ozone Increase
Associated  with  Forest  Fires  Over the  Indonesian  Region  and  its Relation  to  the  El  Nino-Southern Oscillation ,
Atmospheric Environment, 34, 2681-2690.
Koukoulas,  S.  &  Blackburn,  G.A., 2001.
Introducing New
Indices for Accuracy  Evaluation  of  Classified Images Representing Semi-Nat ural Woodland
Environments ,
Photogrammetric  Engineering  & Remote Sensing, 67(4), 499-510.
Li, Z., Nandon, S., Cihlar, J., & Stocks, B., 2000. Satellite-Based  Mapping  of Canadian  Boreal  Forest  Fires: Evaluation  and  Comparison  of Algorithms ,  International  Journal of  Remote  Sensing , 21(16),  3071- 3082.
Lloret, F., Calvo, E., Pons, X., & Delgado,
R.D., 2002. Wildfire and Landscape Patterns in the Eastern Iberia Peninsula , Landscape Ecology , 17, 745-759.
Malingreau,  J.P.,  Stephens,  G.,  & Fellows,  L., 1985. Remote  sensing of  forest  fires:  Kalimantan  and north  Borneo  in  1982-83 ,  Ambio 14, 314-321.
Martin,  M.P.,  &  Chuvieco,  E.,  1995. Mapping and Evaluation of Burned Land  from  Multitemporal  Analysis of  AVHRR  NDVI  Images ,  Earsel Advances in Remote Sensing , 4(3),
7-13.
Martin,  M.P.,  Delgado,  R.D.,  Chuvieco,
E.,  &  Ventura,  G.,  2002. Burned Land Mapping using NOAA-AVHRR and  Terra-MODIS ,  Forest  Fire Research  &  Wildland  Fire  Safety, Millpress, Rotterdam.
Miettinen, J., 2007. Burnt  Area  Mapping in  Insular  Southeast  Asia  using Medium Resolution Satllite Imagery ,
Academic  dissertation.  Department of  Forest  Resource  Management,
Faculty of Agriculture and
Forestry, University of Helsinki. Nicolas, M.V.J., 1998. Fighting the Forest Fires: the South Sumatera
Experience,  Forest  fire  Prevention and  Control  Project,  Palembang , Ministry  of  forestry  and  estate crops  and  European  Union,
Jakarta.
Roswintiarti,  O.,  Khomarudin,  M.R., Suwarsono,
Effendy, I., & Simatupang, B. F., 2006. Pemetaan Daerah Bekas Kebakaran  (Burned  Scar)  dengan Data  MODIS  di  Provinsi  Sumatera Selatan , Laporan; Pusat Pengembangan  Pemanfaatan  dan Teknologi Penginderaan Jauh LAPAN, Jakarta.
Roswintiarti,  O.,  Solichin.,  Noviar,  H., Zubaidah,  A.,  2007. Integrating
Multi-Product  of  MODIS  Data  for
Analyzing  the  2006  Burnt  Area  in South Sumatera, Indonesia ,
Proceeding;  Asian  Conference  on Remote  Sensing  (ACRS),  Kuala Lumpur, 12-16 November 2007. Roy,  D.P.,  &  Boschetti,  L.,  2009. Southern  Africa  Validation  of  the MODIS,  L3JRC  and  GlobCarbon
Burned-Area
Product , IEEE
Transactions  on  Geoscience  and Remote  Sensing,  47(4).  This article  has  been  accepted  for inclusion  in a  future  issue  of  this journal.  Content  is  final  as presented,  with  the  exception  of pagination.
Roy,  D.P.,  Frost,  P.G.H.,  Justice,  C.O, Landmann,  T.,  Le  Reoux,  J.L.,
Gumbo, K., Makungwa, S., Dunham,  K., Du Toit,  R., Mhwandagara,  K.,  Zacarias,  A., Tacheba,  B.,  Dube,  O.P.,  Pereira, J.M.C.,  Mushove,  P.,  Morisette,
J.T., Vannan, S.K.S., & Davies, D.,
2005b. The  Southern  Africa  Fire Network (SAFNet) Regional Burned- Area  Product-Validation  Protocol . International  Journal  of  Remote Sensing , 26(4), 4265-4292.
Roy,  D.P.,  Giglio,  L.,  Kendall,  J.D.,  & Justice, C. O., 1999. Multi-Temporal Active-Fire  Based  Burn  Scar Detection  Algorithm, International Journal of Remote Sensing, 20(5),
1031-1038.
Roy, D.P., Jin, Y., Lewis, P.E., & Justice,
C.O., 2005a. Prototyping a Global Algorithm  for  Systematic  Fire- Affected Area Mapping using MODIS Time Series Data ,  Remote Sensing and Environment, 97, 137-162.
Roy,  D.P.,  Lewis,  P.  E.,  &  Justice,  C.O., 2002. Burned Area Mapping using Multi-temporal  Moderate  Spatial Resolution  Data  -  a  Bi-directional Reflectance
Model-Based
Expectation  Approach ,    Remote Sensing  and    Environment , 83,
263-286.
Salvador,  R.,  Valeriano,  J.,  Pons,  X.,  & Delgado,  R.  D.,  2000. A  Semi- Automatic  Methodology  to  Detect Fire Scars in Shrubs and Evergreen Forests  with  Landsat  MSS  Time Series ,  International  Journal  of Remote Sensing, 21(4), 655-671. Siegert, F., & Hoffmann, A.A., 2000. The
1998 Forest Fires in East Kalimantan (Indonesia): A
Quantitative Evaluation using High Resolution ,  multitemporal  ERS-2 SAR  images  and  NOAA-AVHRR hotspot  data,  Remote  Sensing  of Environment , 72, 64-77.
Sukhinin, A.I., French, N.H.F., Kasischke,  E.S.,  Hewson,  J.H., Soja, A.J., Csiszar, I.A., Hyer, E.J., Loboda, T.,
Conrad, S.G.,
Romasko,  V.I.,  Pavlichenko,  E.A., Miskiv,  S.I.,  &  Slinkina,  O.A., 2004. AVHRR-Based  Mapping  of Fires  in  Russia:  New  Products  for Fire  Management  and  Carbon Cycle  Studies ,  Remote  Sensing  of Environment, 93,546-564.
Suwarsono,  Roswintiarti,  O.,  &  Noviar,
H.,  2008. Analisis  Daerah  Bekas Kebakaran  Hutan  dan  Lahan (Burned Area) di Provinsi Kalimantan  Tengah  Tahun  2006 Menggunakan Data Satelit Penginderaan  Jauh  Terra/Aqua MODIS . Prosiding; Pertemuan Ilmiah Tahunan Masyarakat Penginderaan  Jauh  Indonesia  ke-
17 (PIT MAPIN XVII), Bandung, 10 Desember 2008.
Suwarsono,  Vetrita,  Y.,  Parwati,  & Khomarudin,  R.,  2011. Analisis Daerah  Bekas  Kebakaran  Hutan dan  Lahan  (Burned  Area)  di Wilayah Kalimantan Tengah Tahun  2009  Berdasarkan  Nilai Normalized  Burned  Ratio  (NBR) dari  data  Landsat-7  SLC-Off , Prosiding Seminar Nasional Geospasial  dalam  Pembangunan Wilayah  dan  Kota,  Pertemuan Ilmiah Tahunan Masyarakat Penginderaan Jauh Indonesia (PIT MAPIN) Tahun 2011, Biro Penerbit Planologi UNDIP, Jurusan Perencanaan  Wilayah  dan  Kota, Fakultas Teknik-Universitas Diponegoro.
Suwarsono,  Yulianto,  F.,  Parwati,  & Suprapto,  S.,  2009. Pemanfaatan Data  MODIS  untuk  Identifikasi Daerah  Bekas  Terbakar  (Burned Area)  Berdasarkan  Perubahan Nilai  NDVI  di  Provinsi  Kalimantan Tengah  Tahun  2009 ,  Jurnal
Penginderaan Jauh dan Pengolahan  Data  Citra  Dijital,  6, 54-64.
Tacconi,  L.,  2003. Fires  in  Indonesia: Causes, Costs, and Policy
Implications <    CIFOR  Occasional Paper No.38 , Bogor, Indonesia. Wagtendonk,  J.W.V.,  Root,  R.R.,  &  Key, C. H., 2004. Comparison of AVIRIS and  Landsat  ETM+  Detection Capabilities  for  Burn  Severity , Remote Sensing and Environment, 92, 397-408.