## SISTEM PENGOLAHAN DATA SATELIT SERI NOAA JPSS UNTUK PRODUKSI INFORMASI TITIK PANAS SECARA OTOMATIS

## (AUTOMATIC NOAA JPSS SATELLITE SERIES DATA PROCESSING SYSTEM TO PRODUCE ACTIVE FIRES INFORMATION)
Budhi Gustiandi 1,a , Donna Monica 1,a , Andy Indradjad 1,a
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional a Kontributor Utama e-mail: budhi.gustiandi@lapan.go.id
Diterima 6 Januari 2020; Direvisi 7 Juni 2020; Disetujui 15 Juli 2020

## ABSTRACT
Accurate  and  real-time  information  on  forest  and  land  fires  is  needed  to  understand  the dynamics  of  land  use  and  cover  changes  and  support  environmental  programs.  Forest  and  land  fire indicator  products  generated  from  remote  sensing  satellite  data  are  commonly  referred  to  as  active fires.  Previously,  Suomi-NPP's  remote  sensing  data  processing  system  was  built  to  produce  hot  spot information products automatically. Then at the end of 2017, the first series of the Joint Polar Satellite System  (JPSS-1)  satellite  was  launched,  which  was  later  renamed  the  20th  National  Oceanic  and Atmospheric  Administration  satellite  (NOAA-20).  Looking  at  this  change, it is  necessary to  develop a new remote sensing data processing system that can accommodate the need for hotspot information availability  from  JPSS-1  / NOAA-20  satellite  remote  sensing data. In  this paper,  JPSS-1  /  NOAA-20 satellite  remote  sensing  data  processing  system  is  developed  to  generate  hotspots  information automatically.  The  processing  system  developed  is  modular  with  three  main  modules,  each  of  them process  the  JPSS-1  /  NOAA-20  data  at  each  level  and  then  integrated  into  one  JPSS-1  /  NOAA-20 satellite  remote  sensing  data  processing  system  that  is  capable  of  producing  hotspots  information automatically.
Keywords: active fires, hot spots, remote sensing, Suomi-NPP, JPSS-1, NOAA-20

## ABSTRAK
Informasi mengenai kebakaran hutan dan lahan yang akurat dan real-time sangat diperlukan untuk memahami  dinamika  perubahan penggunaan dan tutupan  lahan  serta mendukung  program- program lingkungan. Produk indikator kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan dari data satelit penginderaan  jauh  lazim  disebut  sebagai active  fires atau  titik  panas.  Sebelumnya,  telah  dibangun sistem  pengolahan  data  penginderaan  jauh  Suomi-NPP  untuk  menghasilkan  produk  informasi  titik panas  secara  otomatis.  Kemudian  pada  akhir  tahun  2017,  diluncurkan  satelit Joint  Polar  Satellite System seri  pertama  (JPSS-1)  yang  kemudian  berganti  nama  menjadi  satelit National  Oceanic  and Atmospheric  Administration seri  ke-20  (NOAA-20).  Memandang  perubahan  ini,  maka  perlu dikembangkan  sistem  pengolahan  data  penginderaan  jauh  baru  yang  dapat  mengakomodir kebutuhan ketersediaan informasi titik panas dari data penginderaan jauh satelit JPSS-1 / NOAA-20. Pada makalah ini dikembangkan sistem pengolahan data penginderaan jauh satelit JPSS-1 / NOAA- 20  untuk  menghasilkan  informasi  titik  panas  secara  otomatis.  Sistem  pengolahan  yang dikembangkan  ini  bersifat  modular  dengan  tiga  modul  utama  yang  masing-masing  mengolah  data JPSS-1  /  NOAA-20  di  masing-masing  level  dan  kemudian  diintegrasikan  menjadi  satu  sistem pengolahan data penginderaan jauh satelit JPSS-1 / NOAA-20 yang mampu menghasilkan informasi titik panas secara otomatis.
Kata kunci: titik panas, penginderaan jauh, Suomi-NPP, JPSS-1, NOAA-20

## 1  PENDAHULUAN
Sejumlah
pemodelan iklim mengestimasi  bahwa  pemanasan  iklim global  berperan  dalam  peningkatan angka  kebakaran  hutan  dan  lahan  di berbagai  belahan  dunia  (Abatzoglou  & Williams,  2016;  Malevskii-Malevich et al. , 2007; Marlon et al. , 2012; Mokhov et al. ,  2006;  Shvidenko  &  Schepaschenko, 2013; Westerling et al. , 2006). Kebakaran  hutan  dan  lahan  ini mengakibatkan  dampak  buruk  yang signifikan terhadap daratan dan atmosfer secara global (Shvidenko et al ., 2011). Keragaman hayati dan kestabilan ekosistem di daratan terganggu (Van der Werf et  al. ,  2010),  sementara  pada atmosfir  terjadi  peningkatan  karbon dioksida  dan  materi  partikulat  yang dapat  merusak  komposisi  kimia  di lapisan  troposfer  (Andreae  &  Merlet, 2001;  Bondur et  al. ,  2017;  Crutzen  & Andreae, 1990; Sitnov & Mokhov, 2017; Yen et  al. ,  2013).  Oleh  karena  itu, informasi  mengenai  kebakaran  hutan dan  lahan  yang  akurat  dan real-time (Lee et  al. ,  2002)  sangat  diperlukan untuk  memahami  dinamika  perubahan penggunaan  dan  tutupan  lahan  serta mendukung program-program lingkungan  (Van  der  Werf et  al. ,  2003). Tidak  hanya  itu,  informasi  kebakaran hutan  dan  lahan  pun  dapat  digunakan dalam  pemodelan  estimasi  biomassa (Freitas et  al. ,  2005;  Korontzi et  al. , 2004).
Sejak  dahulu,  pemantauan  dan pengelolaan  informasi  kebakaran  hutan dan  lahan  telah  menarik    perhatian komunitas  penginderaan  jauh  (Cahoon Jr. et al. , 1994; Green, 1996; Nakayama, et al. , 1999; White et al. , 1996). Berbagai instrumen  pada  satelit  telah  membantu memperluas wawasan mengenai proses- proses yang berkaitan dengan dinamika kebakaran  hutan  dan  lahan  pada berbagai skala (Bucini & Lambin, 2002; Carmona-Moreno et al. , 2005; Di Bella et al , 2006; Giglio et al. , 2000; Kaufman, et al. ,  1989;  Menzel et  al. ,  1991). Penggunaan data satelit dipertimbangkan  sebagai  cara  yang paling  efektif  untuk  menilai  aktivitas kebakaran  tersebut  pada  cakupan spasial  yang  luas  (Dwyer et  al. ,  2000; Giglio et  al. ,  2006)  dan  dengan  waktu yang  relatif  cepat  (Arino et  al. ,  2005). Namun  demikian,  kualitas  informasi yang  dihasilkan  tetap  bergantung  pada resolusi  temporal,  cakupan  spasial, algoritma yang digunakan (Elvidge et al. , 1995; Morisette et al. , 2005), karakteristik  spektral  instrumen  (Fuller &  Fulk,  2010;  Schroeder et  al. ,  2005), dan karakteristik pencitra seperti ukuran piksel dan geometri pengamatan (Boles & Verbyla, 1999).
Produk  indikator  kebakaran  hutan dan  lahan  yang  dihasilkan  dari  data satelit  penginderaan  jauh  lazim  disebut sebagai active  fires atau  titik  panas (Csiszar  &  Schroeder,  2008;  Portillo- Quintero et  al. ,  2013;  Randriambelo et
al. ,  1998).  Salah  satu  satelit  yang datanya
dapat
diolah untuk
menghasilkan  informasi  titik  panas adalah  Suomi National  Polar-orbiting Partnership
(Suomi-NPP) yang diluncurkan  pada  Oktober  2011  (Lulla et  al. ,  2013).  Di  tahun  2013,  telah dibangun  sistem  pengolahan  data penginderaan  jauh  Suomi-NPP  untuk menghasilkan  produk  informasi  titik panas secara otomatis (Gustiandi, 2014; Gustiandi  &  Indradjad,  2013).  Sistem tersebut  telah  beroperasi  dengan  baik dan menjadi rujukan informasi indikator kejadian  kebakaran  hutan  dan  lahan pada  skala  nasional.  Namun,  akan  ada saatnya  satelit  Suomi-NPP  yang  telah mengorbit  lebih  dari  8  tahun  ini berhenti beroperasi.
Untuk menjamin kontinuitas ketersediaan  data,  pada  akhir  tahun 2017  diluncurkan  satelit Joint  Polar Satellite  System seri  pertama  (JPSS-1), yang  kemudian  berganti  nama  menjadi satelit National Oceanic and Atmospheric
Administration seri  ke-20  (NOAA-20) (Goldberg,  2018;  Goldberg  &  Zhou, 2017). Satelit ini merupakan kelanjutan dari  Suomi-NPP  sehingga  memiliki instrumen  yang  identik  (Goldberg  & Cikanek, 2016) dan data yang dihasilkan  pun  dapat  diolah  menjadi informasi titik panas (Zhou et al. , 2016). Memandang  perubahan  ini,  maka  perlu dikembangkan  sistem  pengolahan  data penginderaan  jauh  baru  yang  dapat mengakomodir  kebutuhan  ketersediaan informasi titik panas dari data penginderaan  jauh  satelit  JPSS-1  / NOAA-20.
Dalam  makalah  ini  dikembangkan sistem otomatis pengolahan data penginderaan  jauh  satelit  JPSS-1  / NOAA-20 untuk menghasilkan informasi titik  panas  secara near  real-time . Diharapkan bahwa hasil dari pengembangan  ini  dapat  terus  menjaga ketersediaan  informasi  titik  panas secara nasional.
Gambar 2-1:  Diagram  Alir  Sistem  Pengolahan  Data  Penginderaan  Jauh  Satelit  Seri  NOAA  JPSS Untuk Menghasilkan Produk Informasi Titik Panas (SSEC, 2019a; SSEC, 2019b)

## 2  METODOLOGI
Secara umum, desain sistem pengolahan  yang  akan  dikembangkan memiliki  diagram  alir  pengolahan  yang diperlihatkan  pada  Gambar  2-1.  Data yang menjadi masukan ke dalam sistem adalah  data  penginderaan  jauh  satelit JPSS-1 / NOAA-20 dalam level rawdata . Data  ini  diperoleh  secara  langsung ( direct  receive )  oleh  stasiun  bumi penginderaan  jauh  LAPAN  yang  berada di  Parepare,  Sulawesi  Selatan  dan Bogor,  Jawa  Barat.  Namun,  dapat  juga menggunakan  data  arsip  yang  sudah berada  di  dalam  sistem  penyimpanan saat  ini  sehingga  data  satelit  JPSS-1  / NOAA-20  yang  sudah  diakuisisi  sejak awal  tahun  2018  dapat  diolah  dengan menggunakan sistem
yang
dikembangkan.
Perangkat-perangkat lunak yang digunakan  di  dalam  sistem  pengolahan data  penginderaan  jauh  satelit-satelit seri  NOAA  JPSS  yang  dikembangkan dijelaskan lebih detil lagi pada bagian di bawah ini.
2.1 Real-Time  Software  Telemetry Processing System (RT-STPS)
Perangkat lunak RT-STPS dibuat dan dikembangkan  oleh Direct  Readout
Laboratory (DRL)  di Goddard  Space Flight Center (GSFC)
National Aeronautics  and  Space  Administration (NASA). Perangkat lunak ini merupakan perangkat lunak pengolahan yang dapat membaca  aliran data satelit  dalam  level raw keluaran dari sistem penerima data satelit  dalam  mode direct  receive secara kontinyu  (DRL,  2017;  Wolfe,  2012). Perangkat lunak RT-STPS dapat mengenali  jenis  satelit  mana  yang datanya  akan  diolah  melalui  berkas konfigurasi,  termasuk  satelit-satelit  seri NOAA  JPSS.  Perangkat  lunak  tersebut dapat  bekerja  secara real-time untuk mengubah data satelit dari level raw ke level  0 Earth  Observing  Satellite (EOS) dalam format Production Data Set (PDS). Terdapat beberapa langkah yang dilakukan  oleh  perangkat  lunak  RT- STPS  dalam  melakukan  pengolahan tersebut, yaitu sinkronisasi frame ( frame synchronization ),  dekoding Pseudo-Noise (PN),  dekoding Reed-Solomon (RS), pengolahan
paket
Consultative
Committee  for  Space  Data  Systems (CCSDS) dan Virtual Channel Data Units (VCDUs), pengurutan waktu, memisahkan  aliran-aliran  data  sensor ke  berkas-berkas  yang  berbeda,  dan menulis  ke  soket  tertentu  (misalnya untuk  pembacaan  di  perangkat  lunak Simulcast yang  dapat  digunakan  untuk memonitor  secara real-time data  satelit yang sedang diakuisisi melalui tampilan quicklook ).
Pada sistem pengolahan data penginderaan  jauh  satelit-satelit  seri NOAA JPSS yang dikembangkan, perangkat  lunak  RT-STPS  digunakan untuk  mengolah  data  satelit-satelit tersebut dari level rawdata menjadi level RDR.  Versi  perangkat  lunak  RT-STPS yang  digunakan  di  dalam  kegiatan pengembangan adalah versi 6.0.
2.2 Community  Satellite  Processing Package (CSPP) Science  Data Records (SDR)
Perangkat  lunak Community  Satellite Processing Package (CSPP) dikembangkan oleh  Cooperative  Institue for Meteorological Satellite Studies (CIMSS) di Space Science and
Engineering  Center (SSEC) University  of
Wisconsin
untuk mendukung komunitas-komunitas Direct  Broadcast (DB)  dalam  mengolah  berbagai  data satelit  (Gumley,  2017).  CIMSS  memiliki sejarah yang panjang dalam mendukung komunitas-komunitas  tersebut  untuk mengolah  data  satelit-satelit National Aeronautics  and  Space  Administration (NASA) Earth  Observing  Satellite (EOS) Terra dan Aqua yang merupakan satelit- satelit pendahulu dari satelit-satelit seri NOAA JPSS.
Perangkat  lunak  CSPP  merupakan seri  perangkat  lunak  berbasis  sistem operasi  UNIX  64-bit  (seperti  sistem operasi  CentOS  yang  digunakan  di dalam desain sistem)
yang didistribusikan  secara  bebas  ( open source ).  Salah  satu  seri  dari  perangkat lunak  CSPP  adalah  CSPP Science  Data Records (SDRs)  yang  digunakan  untuk mengolah  data  satelit-satelit  seri  NOAA JPSS dari level RDR keluaran perangkat lunak  RT-STPS  yang  dijelaskan  pada bagian  sebelumnya  menjadi  level  SDR (SSEC, 2019a).
Gambar 2-2:   Diagram alir produksi titik-titik api dari pengolahan data dari level SDR Oleh perangkat lunak CSPP VIIRS Active Fires (SSEC, 2019b)
2.3  CSPP VIIRS Active Fires
CSPP  VIIRS Active  Fires merupakan salah  satu  perangkat  lunak  seri  CSPP lainnya yang digunakan di dalam sistem pengolahan  data  penginderaan  jauh instrumen Visible  Infrared  Imaging Radiometer  Suite (VIIRS)  satelit-satelit seri  NOAA  JPSS  yang  dikembangkan. Perangkat  lunak  ini  digunakan  untuk mengolah  data  dari  level  SDR  yang merupakan  keluaran  dari  pengolahan perangkat  lunak  CSPP  SDR  menjadi produk  titik-titik  panas  ( hot  spots ) (SSEC, 2019b). Algoritma yang digunakan  untuk  menghasilkan  produk tersebut adalah algoritma ambang tetap ( fixed  threshold )  yang  dijelaskan  lebih detil pada dokumen Algorithm
Theoretical  Basis  Document (ATBD) (Schroeder & Giglio, 2016).
CSPP  VIIRS  Active  Fires  akan menghasilkan produk-produk titik panas dengan dua jenis resolusi spasial, 750  m  dan  375  m.  Untuk  titik-titik panas  dengan  resolusi  spasial  750  m, data  dalam  level  SDR  yang  menjadi masukannya  adalah  berkas  SDR  untuk pita-M (SVM*.h5) serta berkas geolokasi terkoreksi  terrain  pita-M  (GMTCO*.h5). Adapun  untuk  titik-titik  panas  dengan resolusi spasial 375 m, data dalam level SDR  yang  menjadi  masukannya  adalah berkas SDR VIIRS untuk pita-I (SVI*.h5) serta berkas geolokasi terkoreksi terrain pita-I (GITCO*.h5) dan pita-M
(GMTCO*.h5).  Selain  itu,  khusus  untuk menghasilkan  titik-titik  panas  dengan
resolusi  spasial  375 m,  diperlukan  satu berkas  lagi  yaitu VIIRS  Calibrated  Dual- Gain  Band (IVCDB*.h5).  Diagram  alir pengolahan  data  dari  level  SDR  untuk menghasilkan  produk  titik-titik  panas diperlihatkan  pada  Gambar  2-2.  Versi
perangkat lunak CSPP VIIRS Active Fires yang  digunakan  di  dalam  sistem pengolahan  data  penginderaan  jauh satelit seri NOAA JPSS yang dikembangkan adalah versi 1.1.0.
Gambar 2-3:   Diagram  alir  otomatisasi  sistem  pengolahan  data  penginderaan  jauh  satelit  seri NOAA JPSS untuk menghasilkan produk informasi titik panas

## 2.4  Modul Otomatisasi
Modul  otomatisasi  diterapkan  agar sistem  pengolahan  dapat  menghasilkan produk  yang  diinginkan  secara near real-time .  Modul  tersebut  menggantikan peranan  operator  dalam  menjalankan sistem  setiap  kali  ada  data  baru  yang harus diolah atau data lama yang belum diolah. Diagram alir otomatisasi diperlihatkan pada Gambar
2-3.
Perangkat  lunak  RT-STPS  digunakan untuk  mengolah rawdata menjadi  data level  RDR,  CSPP  SDR  digunakan  untuk mengolah  data  level  RDR  menjadi  level SDR,  dan  CSPP Active  Fires digunakan untuk mengolah data level SDR menjadi data  level  EDR  yang  memuat  informasi titik  panas.  Ketiga  proses  modular  ini diintegrasikan  menjadi  satu  sistem pengolahan  otomatis  berbasis  Bash pada Linux.
Proses  otomatisasi  dimulai  dengan membaca  berkas rawdata yang  tersedia di  direktori  penyimpanan rawdata . Kemudian,  data  yang  tersedia  tersebut akan  diolah  menggunakan  perangkat lunak RT-STPS, menghasilkan data level RDR  yang  secara  otomatis  akan tersimpa di direktori penyimpanan RDR. Sistem  juga  akan  memperbaharui  list rawdata terolah  dan  list  data  RDR sesuai dengan data yang telah diolah.
Sistem  akan  membaca  berkas  RDR yang  tersedia  di  direktori  penyimpanan RDR  tersebut.  Data  RDR  yang  tersedia dibandingkan  dengan  list  RDR  terolah. Apabila  data  RDR  tersedia  telah terdapat  di  dalam  list  RDR  terolah, maka sistem akan kembali mencari data lain  yang  tersedia  di  dalam  sistem penyimpanan.  Apabila  data  RDR  yang tersedia  belum  terdapat  di  dalam  list RDR  terolah,  maka  sistem  dijalankan untuk  mengolah  data  RDR  tersebut menggunakan  perangkat  lunak  CSPP SDR yang menghasilkan data level SDR. Kemudian, sistem akan memperbaharui list data RDR terolah dan list data SDR sesuai dengan data yang  baru diolah.
Dengan prosedur yang serupa, sistem akan  mengolah  daa  SDR  yang  ada menjadi  data  level  EDR  yang  memuat informasi  lokasi  titik  panas.  Sistem akan  membaca  berkas  SDR  yang
tersedia  di  direktori  penyimpanan  SDR, kemudian  dibandingkan  dengan  list SDR  terolah.  Apabila  data  SDR  tersedia telah terdapat di dalam list SDR terolah, maka sistem akan kembali mencari data lain  yang  tersedia  di  dalam  sistem penyimpanan.  Apabila  belum,  maka sistem  dijalankan  untuk  mengolah data SDR  tersebut  menggunakan  perangkat lunak CSPP Active Fires yang menghasilkan  data  level  EDR  yang memuat  informasi  titik  panas.  Sistem akan memperbarui list data SDR terolah dan  list  data  EDR  sesuai  dengan  data yang    baru  diolah,  dan  proses otomatisasi  akan  diulang  lagi  dari  awal pembacaan data yang tersedia di dalam sistem penyimpanan dan seterusnya.

## 3  HASIL PEMBAHASAN
Sistem
pengolahan yang dikembangkan  menghasilkan  informasi titik-titik  yang  diindikasi  sebagai  titik panas, dimana pada masing-masing titik termuat  informasi latitude , longitude , brightness temperature , along-scan resolution , along-track resolution , confidence  level ,  dan radiative  power . Sistem  menghasilkan  dua  jenis  produk informasi titik api, yaitu produk dengan resolusi  spasial  750  m  dan  resolusi spasial 375 m. Komparasi kedua produk tersebut  ditampilkan  pada  Gambar  3-1. Terlihat  bahwa  pada  tanggal  dan  jam akuisisi  yang  sama  yaitu  13  Januari 2020  pukul  12.38  WIB,  produk  375  m mendekteksi  sebanyak  158  titik  api, sementara produk 750 m mendeteksi 34 titik api.
Terkait  tingkat  keyakinan  deteksi ( detection  confidence ), pada sampel data di atas terlihat bahwa tingkat keyakinan deteksi  untuk  data  750  m  dinyatakan dalam  persen  dengan  rentang  kisaran 65%  sampai  100%;  sementara  untuk data  375  m  tingkat  keyakinan  deteksi dinyatakan  dalam  salah  satu  dari  tiga angka,  yaitu  7  untuk  menyatakan tingkat  keyakinan  deteksi  rendah,  8 untuk  menyatakan  tingkat  keyakinan deteksi sedang, dan 9 untuk menyetakan  tingkat  keyakinan  deteksi tinggi.
Gambar 3-1: Sampel-sampel produk keluaran sistem pengolahan data penginderaan jauh satelit seri NOAA JPSS untuk menghasilkan produk informasi titik panas untuk tanggal akuisisi 1 Januari 2020
Produk-produk keluaran
yang dihasilkan  sistem  mengikuti  konvensi penamaan  tertentu  dengan  penjelasan sebagai berikut:
XXXXX_XXX_dYYYYMMDD_tHHMMSSS _eHHMMSSS_b#####_cYYYYMMDDHHM MSSSSSSS_cspp_dev.nc atau
XXXXX_XXX_dYYYYMMDD_tHHMMSSS
_eHHMMSSS_b#####_cYYYYMMDDHHM MSSSSSSS_cspp_dev.txt
Keterangan:
Jenis  produk  yang  dihasilkan (AFMOD  untuk  resolusi  spasial 750  m  atau  AFIMG  untuk resolusi i spasial 375 m)
Nama  satelit  (npp  untuk  Suomi- NPP  atau  j01  untuk  JPSS-1  / NOAA-20) Waktu akuisisi Bilangan orbit
Waktu dihasilkannya produk Menandakan bahwa produk tersebut dihasilkan dengan menggunakan  perangkat  lunak dari seri i perangkat lunak CSPP
Konvensi  penamaan  dan  format berkas-berkas  yang  dihasilkan  oleh sistem  yang dikembangkan telah sesuai dengan  spesifikasi  yang  dipersyaratkan dalam  dokumen JPSS  Common  Data Format  Control  Book  (CDFCB) – External Volume  I – Overview (Raytheon,  2015).
Dengan terpenuhinya persyaratan tersebut, maka produk-produk keluaran yang  dihasilkan  telah  mendukung interoperabilitas  dengan  sistem-sistem pengolahan  di  dunia  internasional  yang menghasilkan  produk  serupa  (titik panas)  sehingga  dapat  dimanfaatkan tidak hanya dalam skala nasional tetapi juga  dalam  skala  regional.  Hal  ini dikarenakan cakupan data penginderaan  jauh  satelit  NOAA  JPSS yang  diakuisisi  melalui  stasiun  bumi meliputi  tidak  hanya  wilayah  Indonesia saja  tetapi  beberapa  negara  tetangga  di sekitarnya, seperti  Malaysia,  Singapura, Brunei  Darussalam,  Filipina,  Timor Timur, dan sebagian wilayah Australia.
Berkas keluaran sistem dalam format NetCDF4  (.nc)  memiliki  volume  yang lebih besar yaitu 200-500 KB, dibanding dengan  berkas  keluaran  sistem  dalam format  teks  (.txt)  yaitu  2-20  KB.  Hal  ini dikarenakan  di  dalam  format  NetCDF, berkas  tidak  hanya  berisi  informasi utama  mengenai  titik  panas  saja  tetapi termasuk data pendukung yang diperlukan
untuk
menurunkan informasi
titik panas tersebut. Sedangkan di dalam format teks, berkas hanya  berisi  informasi  utama  mengenai titik panas yang paling banyak dibutuhkan  oleh  para  penggunanya, yaitu,  lokasi  (dalam  lintang  dan  bujur), temperatur kecerahan (dalam K), resolusi  spasial  (dalam  km),  tingkat keyakinan  deteksi  (dalam  %),  dan  daya radiatif  panas  (dalam  MW).  Selain  itu, berkas  dalam  format  NetCDF4  tidak hanya  mencakup  piksel-piksel  yang
mengandung  informasi  titik  panas  saja, tetapi keseluruhan piksel yang tercakup dalam  data  dalam  format  SDR  yang menjadi masukan ke dalam sistem.

## 4 KESIMPULAN
Sistem pengolahan data
penginderaan  jauh  satelit  Suomi-NPP untuk  menghasilkan  produk  informasi titik panas telah berhasil dikembangkan dengan menambahkan kemampuan untuk  mengolah  data  penginderaan jauh  satelit  JPSS-1  /  NOAA-20  untuk menghasilkan produk serupa. Sistem ini mampu  menghasilkan  informasi  titik panas  secara near  real-time dan otomatis.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Pusat Teknologi  dan  Data  Penginderaan  Jauh (Pustekdata) LAPAN dan kegiatan
INSINAS  Kemenristekdikti  dengan  judul kegiatan “Pengembangan Model Ekstraksi  Parameter  Geo-Bio-Fisik  Dari Data Penginderaan Jauh
Untuk Mendukung  Peringatan  Dini  Kebakaran Hutan di Indonesia.”

## DAFTAR RUJUKAN
Abatzoglou,  J.  T.,  &  Williams,  A.  P. 2016. Impact of anthropogenic climate change  on  wildfire  across  western  US forests .  Proceedings  of  the  National Academy of Sciences, 113(42), 11770 – 11775. https://doi.org/10.1073/pnas.16071 71113
Andreae,  M.  O.,  &  Merlet,  P.  2001). Emission  of  trace  gases  and  aerosols from biomass burning . Global Biogeochemical  Cycles,  15(4),  955 – 966.
Arino,  O.,  Plummer,  S.,  &  Defrenne,  D. 2005. Fire Disturbance: The Ten Years Time  Series  of  the  ATSR  World  Fire Atlas . In H. Lacoste (Ed.), Proceedings of  the  MERIS  (A)ATSR  Workshop. Frascati,  Italy:  European  Space Agency (ESA).
Boles,  S.  H.,  &  Verbyla,  D.  L.  1999. Effect  of  scan  angle  on  AVHRR  fire
detection  accuracy  in  interior  Alaska . International  Journal  of  Remote Sensing, 20(17), 3437 – 3443. https://doi.org/10.1080/014311699
211471 Bondur, V. G., Gordo, K. A., & Kladov, V. L.  2017. Spacetime  Distributions  of
Wildfire  Areas  and  Emissions  of Carbon-Containing Gases and
Aerosols in Northern Eurasia according to  Satellite-Monitoring  Data .  Izvestiya,
Atmospheric  and  Oceanic  Physics, 53(9), 859 – 874. https://doi.org/10.1134/S00014338
17090055
Bucini,  G.,  &  Lambin,  E.  2002. Fire impacts  on  vegetation  in  Central Africa: a remote-sensing-based statistical analysis . Applied Geography, 22(1), 27 – 48. https://doi.org/10.1016/S0143-
6228(01)00020-0
Cahoon Jr., D. R., Stocks, B. J., Levine,
J. S., Cofer III, W. R., & Pierson, J. M. 1994. Satellite  analysis  of  the  severe 1987  forest  fires  in  northern  China and  southeastern  Siberia .  Journal  of Geophysical Research, 99(D9),
18,627-18,638.
Carmona-Moreno,  C.,  Belward,  A., Malingreau, J.-P., Hartley, A., Garcia- Alegre,  M.,  Ant onovskiy,  M.,  … Pivovarov,  V.  2005. Characterizing interannual  variations  in  global  fire calendar  using  data  from  Earth observing  satellites .  Global  Change Biology, 11, 1537 – 1555.
https://doi.org/10.1111/j.1365- 2486.2005.001003.x Crutzen,  P.  J.,  &  Andreae,  M.  O.  1990.
Biomass  Burning  in  the  Tropics: Impact on Atmospheric Chemistry  and
Biogeochemical Cycles . Science, 250(4988), 1669 – 1678. https://doi.org/10.1126/science.250.
4988.1669
Csiszar,  I.  A.,  &  Schroeder,  W.  2008.
Short-Term
Observations of the Temporal  Development  of  Active  Fires From  Consecutive  Same-Day  ETM+ and  ASTER  Imagery  in  the  Amazon: Implications  for  Active  Fire  Product Validation .  IEEE  Journal  of  Selected Topics  in  Applied  Earth  Observations and  Remote  Sensing,  1(4),  248 – 253. https://doi.org/10.1109/JSTARS.200 8.2011377
Di Bella, C. M., Jobbagy, E. G., Paruelo,
J. M., & Pinnock, S. 2006. Continental fire density patterns in South America . Global Ecology and Biogeography, 15, 192 – 199. https://doi.org/10.1111/j.1466- 822x.2006.00225.x DRL,  D.  R.  L.  2017. Real-time  Software Telemetry  Processing  System  (RT- STPS)  User’s  Guide  Version  6.0. Greenbelt,  Maryland:  Goddard  Space Flight  Center  (GSFC). Retrieved  from https://directreadout.sci.gsfc.nasa.go v/
Dwyer,  E.,  Pinnock,  S.,  Gregoire,  J.-M., &  Pereira,  J.  M.  C.  2000. Global spatial  and  temporal  distribution  of vegetation  fire  as  determined  from satellite  observations .  International Journal  of  Remote  Sensing,  21(6 – 7),
1289 – 1302.
https://doi.org/10.1080/014311600 210182
Elvidge, C. D., Kroehl, H. W., Baugh, K.
E.,  &  Hao,  W.  M.  1995. Algorithm  for the Retrieval of Fire Pixels From DMSP Operational  Linescan  System  Data . Retrieved from https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext /u2/a350587.pdf
Freitas,  S.  R.,  Longo, K.  M.,  Dias, M. A. F.  S.,  Dias,  P.  L.  S.,  Chatfield,  R., Prins,  E.,  …  Recuero,  F.  S.  2005. Monitoring  the  Transport  of  Biomass Burning  Emissions  in  South  America . Environmental  Fluid  Mechanics,  5(1 –
2), 135 – 167.
Fuller,  D.  O.,  &  Fulk,  M.  2010. Comparison  of  NOAA-AVHRR  and DMSP-OLS for operational fire monitoring  in  Kalimantan,  Indonesia . International  Journal  of  Remote Sensing, 21(1), 181 – 187. https://doi.org/10.1080/014311600 211073
Giglio, L., Kendall, J. D., & Tucker, C. J. 2000. Remote sensing of fires with the TRMM  VIRS .  International  Journal  of Remote  Sensing,  21(1),  203 – 207.
https://doi.org/10.1080/014311600
211109
Giglio, Louis, Csiszar, I., & Justice, C. O. 2006. Global distribution and seasonality of active fires as observed with  the  Terra  and  Aqua  Moderate Resolution  Imaging  Spectroradimeter (MODIS)
sensors . Journal
of Geophysical  Research,  111,  G02016.
https://doi.org/10.1029/2005JG000
142
Goldberg,  M.  2018. The  Joint  Polar Satellite  System  Overview .  In  IEEE International  Geoscience  and  Remote Sensing  Symposium  (IGARSS)  (pp. 1581 – 1584).  Valencia,  Spain:  IEEE. https://doi.org/10.1109/IGARSS.201 8.8518787
Goldberg, M. D., & Cikanek, H. A. 2016.
The NOAA JPSS Satellite Program and Applications .  In  IEEE  International Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium  (IGARSS)  (pp.  5524 – 5527). Beijing, China: IEEE. https://doi.org/10.1109/IGARSS.201 6.7730441
Goldberg, M., & Zhou, L. 2017. The Joint
Polar  Satellite  System  -  Overview, Instruments, Proving Ground and Risk
Reduction Activities . In IEEE
International  Geoscience  and  Remote Sensing  Symposium  (IGARSS)  (pp. 2776 – 2778). Fort Worth, Texas: IEEE.
https://doi.org/10.1109/IGARSS.201
7.8127573
Green,  R.  O.  1996. Estimation  of Biomass  Fire  Temperature  and  Areal Extent from Calibrated AVIRIS Spectra . In  AVIRIS  Proceedings  1996  (JPL Publication  96-4)  (pp.  105 – 113).
Pasadena,  California:  Jet  Propulsion Laboratory  (JPL).  Retrieved  from https://aviris.jpl.nasa.gov/proceeding s/workshops/96_docs/16.PDF Gumley,  L.  2017. Community  Satellite Processing  Package  (CSPP):  Current Status  and  Support  for  JPSS-1. Madison,  Wisconsin .  Retrieved  from https://www.ssec.wisc.edu/meetings /cspp/2017/presentations/day2/3_G umley_CSPP_UsersGroup_2017.pdf Gustiandi,  B.  2014. Otomatisasi  Sistem
Pengolahan Data Satelit Suomi National  Polar-orbiting  Partnership (NPP) Untuk Produksi Indikator Kebakaran Hutan/Lahan . In
Prosiding  Seminar  Tanggap  Bencana (SIGAP)  (pp.  26 – 38).  Semarang, Indonesia: Universitas Dian
Nuswantoro Semarang.
Gustiandi,  B.,  &  Indradjad,  A.  2013. Visible  Infrared  Imager  Radiometer Suite  (VIIRS)  Active  Fires  Application Related  Products  (AFARP)  Generation Using  Community  Satellite  Processing
Package (CSPP) Software . In
Proceedings  of  The  34th  Asian Conference  on  Remote  Sensing  (pp. SC02-893-SC02-900). Bali, Indonesia: Indonesian  Remote  Sensing  Society and  Asian  Association  on  Remote Sensing.
Kaufman, Y. J., Tucker, C. J., & Fung, I.
Y.  1989. Remote  sensing  of  biomass burning  in  the  tropics .  Advances  in Space  Research,  9(7),  265 – 268. https://doi.org/10.1016/0273- 1177(89)90173-7 Korontzi, S., Roy, D. P., Justice, C. O., &
Ward,  D.  E.  2004. Modeling  and sensitivity analysis of fire emissions in southern  Africa  during  SAFARI  2000 .
Remote  Sensing  of  Environment, 92(3), 376 – 396. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.0
6.023
Lee, B. S., Alexander, M. E., Hawkes, B. C.,  Lynham,  T.  J.,  Stocks,  B.  J.,  & Englefield,  P.  2002. Information systems  in  support  of  wildland  fire management  decision  making  in Canada .  Computers  and  Electronics in  Agriculture,  37(1 – 3),  185 – 198. https://doi.org/10.1016/S0168- 1699(02)00120-5 Lulla, K., Nellis, M. D., & Rundquist, B.
2013. The  Suomi  National  Polar- orbiting Partnership Satellite ushers in a  new  era  of  Earth  observations  and partnership .  Geocarto  International,
28(2), 97 – 97. https://doi.org/10.1080/10106049.2
013.792556
Malevskii- Malevich,  S. P.,  Mol’kentin,  E. K.,  Nadezhina,  E.  D.,  Semioshina,  A. A.,  Sall’,  I.  A.,  Khlebnikova,  E.  I.,  & Shklyarevich, O. B. 2007. Analysis of Changes  in  Fire-Hazard  Conditions  in the  Forests  in  Russia  in  the  20th  and 21st Centuries on the Basis of Climate Modeling.  Russian  Meteorology  and Hydrology , 32(3), 154 – 161.
Marlon,  J.  R.,  Bartlein,  P.  J.,  Gavin,  D. G.,  Long,  C.  J.,  Anderson,  R.  S., Briles,  C.  E.,  …  Walsh,  M.  K.  2012. Long-term  perspective  on  wildfires  in the  western  USA .  Proceedings  of  the National  Academy  of  Sciences  of  the United  States  of  America,  109(9), 3203 – 3204. Retrieved from https://www.jstor.org/stable/415069 25%0D
Menzel, W. P., Cutrim, E. C., & Prins, E. M.  1991. Geostationary  Satellite Estimation  of  Biomass  Burning  in Amazonia  During  BASE-A.  In  J.  S. Levine  (Ed.),  Global  Biomass  Burning: Atmospheric,  Climatic,  and  Biospheric Implications (pp.  41 – 46).  Cambridge, Massachusetts; London, England: The MIT Press.
Mokhov,  I.  I.,  Chernokulsky,  A.  V.,  & Shkolnik,  I.  M.  2006. Regional  model assessments of fire risks under global climate  changes .  Doklady  Earth Sciences, 411(2), 1485 – 1488.
Morisette,  J.  T.,  Giglio,  L.,  Csiszar,  I., Setzer, A., Schroeder, W., Morton, D., &  Justice,  C.  O.  2005. Validation  of MODIS  Active  Fire  Detection  Products
Derived  from  Two  Algorithms .  Earth Interactions, 9(July), 9.1-9.25. https://doi.org/10.1175/EI141.1
Nakayama, M., Maki, M., Elvidge, C. D.,
&  Liew,  S.  C.  1999. Contextual algorithm  adapted  for  NOAA-AVHRR fire detection in Indonesia . International  Journal  of  Remote Sensing, 20(17), 3415 – 3421. https://doi.org/10.1080/014311699
211444 Portillo-Quintero,  C.,  Sanchez-Azofeifa, A.,  &  do  Espirito-Santo,  M.  M.  2013. Monitoring  deforestation  with  MODIS Active  Fires  in  Neotropical  dry forests: An analysis of local-scale assessments in  Mexico,  Brazil  and  Bolivia .  Journal of  Arid  Environments,  97,  150 – 159. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.20 13.06.002 Randriambelo, T., Baldy, S., Bessafi, M., Petit,  M.,  &  Despinoy,  M.  1998. An improved detection and characterization  of  active  fires  and smoke  plumes  in  south-eastern  Africa and Madagascar . International
Journal  of  Remote  Sensing,  19(14),
2623 – 2638. https://doi.org/10.1080/014311698 214424 Raytheon.  2015. Joint  Polar  Satellite System  (JPSS)  Common  Data  Format Control  Book  -  External  Volume  I  - Overview . Greenbelt, Maryland: NASA,  National  Aeronautics  and Space  Administration.  Retrieved  from https://jointmission.gsfc.nasa.gov/sc iencedocs/2015-06/474-00001- 01_JPSS-CDFCB-X-Vol-I_0124D.pdf
Schroeder, W., & Giglio, L. 2016. Visible Infrared  Imaging  Radiometer  Suite (VIIRS) 375 m Active Fire Detection and Characterization  Algorithm  Theoretical Basis  Document  1.0.  College  Park, Maryland:  University  of  Maryland . Retrieved from https://viirsland.gsfc.nasa.gov/PDF/
VIIRS_activefire_375m_ATBD.pdf Schroeder,  W.,  Morisette,  J.  T.,  Csiszar, I., Giglio, L., Morton, D., & Justice, C. O.  2005. Characterizing  Vegetation Fire  Dynamics  in  Brazil  through Multisatellite  Data:  Common  Trends and
Practical Issues . Earth Interactions, 9(July), 13.1-13.26. https://doi.org/10.1175/EI120.1
Shvidenko,  A.  Z.,  &  Schepaschenko,  D.
G.  2013. Climate  Change  and Wildfires  in  Russia .  Contemporary Problems  of  Ecology,  6(7),  683 – 692. https://doi.org/10.1134/S19954255 1307010X
Shvidenko,  A.  Z.,  Shchpashchenko,  D. G.,  Vaganov,  E.  A.,  Sukhinin,  A.  I., Maksyutov,  S.  S.,  McCallum,  I.,  & Lakyda,  I.  P.  2011. Impact  of  Wildfire in  Russia  between  1998-2010  on Ecosystems  and  the  Global  Carbon Budget .  Doklady  Earth  Sciences,
441(Part 2), 1678 – 1682. Sitnov,  S.  A.,  &  Mokhov,  I.  I.  2017. Anomalous  Transboundary  Transport of  the  Products  of  Biomass  Burning from  North  American  Wildfires  to Northern  Eurasia .  Doklady  Earth Sciences,  475(Part  1),  832 – 835. https://doi.org/10.1134/S1028334X 17070261 SSEC, S. S. and E. C. 2019a. Installation Instruction for the Community Satellite Processing  Package  (CSPP)  VIIRS, ATMS,  and  CrIS  SDR  Version  3.1.2
Software for Suomi NPP and NOAA-20 (JPSS-1). Wisconsin, Madison: University of Wisconsin-Madison. Retrieved from ftp://ftp.ssec.wisc.edu/pub/CSPP/hi dden/NPP/SDR/v3.1.2/CSPP_SDR_I nstallation_Guide_v3.1.2.pdf SSEC, S. S. and E. C. 2019b. Installation Instruction for the Community Satellite Processing  Package  (CSPP)  VIIRS Active  Fire  Software  Version  1.1.0 .
Retrieved from ftp://ftp.ssec.wisc.edu/pub/CSPP/hi dden/FIRE/v1.1/CSPP_Active_Fire_In stallation_Guide_v1.1.0.pdf
van  der  Werf,  G.  R.,  Randerson,  J.  T.,
Giglio,  L.,  Collatz,  G.  J.,  Mu,  M., Kasibhatla, P. S., … van Leuwen, T. T. 2010. Global  fire  emissions  and  the contribution of deforestation, savanna, forest,  agricultural,  and  peat  fires (1997-2009) .  Atmospheric  Chemistry and  Physics,  10,  11707 – 11735. https://doi.org/10.5194/acp-10- 11707-2010 van  der  Werf,  Guido  R.,  Randerson,  J. T.,  Collatz,  G.  J.,  &  Giglio,  L.  2003. Carbon  emission  from  fires  in  tropical and  subtropical  ecosystems .  Global Change Biology, 9, 547 – 562.
Westerling, A. L., Hidalgo, H. G., Cayan, D.  R.,  &  Swetnam,  T.  W.  2006. Warming  and  Earlier  Spring  Increase Western  U.S.  Forest  Wildfire  Activity . Science, 313(5789), 940 – 943. https://doi.org/10.1126/science.112
8834 White,  J.  D.,  Ryan,  K.  C.,  Key,  C.  C.,  & Running, S. W. 1996. Remote Sensing of  Forest  Fire  Severity  and  Vegetation Recovery .  International  Journal  of Wildland Fire, 6(3), 125 – 136. Wolfe,  R.  2012. RT-STPS .  Retrieved January 25, 2019, from
https://directreadout.sci.gsfc.nasa.go v/?id=dspContent&cid=69 Yen,  M.-C.,  Peng,  C.-M.,  Chen,  T.-C., Chen,  C.-S.,  Lin,  N.,  Tzeng,  R.- Y.,  … Lin, C.-C. 2013. Climate and weather characteristics  in  association  with  the active fires in northern Southeast Asia and  spring  air  pollution  in  Taiwan during 2010 7-SEAS/Dongsha Experiment . Atmospheric Environment,  78(October  2013),  35 –
50. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.
2012.11.015
Zhou, L., Divakarla, M., & Liu, X. 2016. An Overview of the Joint Polar Satellite System  (JPSS)  Science  Data  Product Calibration  and  Validation .  Remote Sensing, 8, 139. https://doi.org/10.3390/rs8020139