Hubungan parameter cuaca dengan sebaran titik api ( hot spot ) terhadap fenomena kebakaran hutan (studi kasus kabupaten Sumba Timur)
Khairunnisa Zalfa Purwanti, Ryan Sudrajat Permana Putra, Zaroh Irayani*
Program Studi Fisika, Fakultas FMIPA, Universitas Jenderal Soedirman Jalan Dr. Suparno No.61 Karangwangkal Purwokerto Jawa Tengah Indonesia *email: zaroh.irayani@unsoed.ac.id
Abstrak  - Kebakaran  hutan  dan  lahan  merupakan  fenomena  tahunan  yang  terjadi  di  wilayah  Sumba  Timur. Keberadaannya  dapat  dideteksi  dari  citra  titik  api  menggunakan  satelit  penginderaan  jauh.  Faktor  cuaca  dan dominasi vegetasi sabana pada musim kering diperkirakan menjadi penyebabnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur  hubungan  antara  jumlah  titik  api  dan  empat  parameter  cuaca,  yaitu:  suhu  udara,  curah  hujan, kelembapan, dan tekanan udara. Data titik api diperoleh dari hasil penginderaan jauh menggunakan satelit Terra- Modis,  sedangkan  parameter  cuaca  didapatkan  dari  hasil  pengukuran  oleh  Badan  Meteorologi  dan  Geofisika Sumba Timur selama tahun 2018  2022. Korelasi antar besaran dilihat dari pola statistikanya, baik untuk korelasi masing-masing besaran terhadap jumlah titik api, maupun korelasi keempat parameter dan jumlah titik api secara simultan.  Hasil  menunjukkan  bahwa  parameter  yang  memiliki  hubungan  tinggi  dengan  titik  api  adalah  curah hujan, kelembapan, dan tekanan udara. Suhu udara memiliki hubungan  yang rendah dengan titik api. Korelasi secara simultan menghasilkan hubungan parameter cuaca dengan titik api memiliki nilai hubungan yang tinggi.
Kata kunci: Kebakaran hutan, Titik api, Satelit, Parameter cuaca
Abstract – Forest and land fires are an annual phenomenon that occurs in the East Sumba region. Its presence can  be  detected  from  fire  spot  images  using  remote  sensing  satellites.  Weather  factors  and  the  dominance  of savanna vegetation in the dry season are thought to be the cause. This research aims to measure the relationship between the number of hotspots and four weather parameters, namely: air temperature, rainfall, humidity and air  pressure.  Fire  spot  data  was  obtained  from  remote  sensing  results  using  the  Terra-Modis  satellite,  while weather parameters were obtained from measurements by the East Sumba Meteorology and Geophysics Agency during  2018  2022.  The  correlation  between  quantities  can  be  seen  from  the  statistical  pattern,  both  for  the correlation of each quantity with the number of hotspots, as well as the correlation of the four parameters and the number of hotspots simultaneously. The results show that the parameters that have a high relationship with hotspots  are  rainfall,  humidity  and  air  pressure.  Air  temperature  has  a  low  relationship  with  hotspots. Simultaneous correlation  produces  a relationship between weather parameters and hotspots producing a  high relationship value.
Key words: Forest fires, Hotspots, Satellites, Weather parameter

## PENDAHULUAN
Kebakaran hutan dan lahan merupakan peristiwa yang  sering  terjadi  di  Indonesia.  Peristiwa kebakaran di Indonesia terjadi pada tahun 1997 hingga tahun 1998 yang membakar seluas 11,69 juta ha. Peristiwa tersebut menjadi permasalahan global  karena  dampaknya  telah  sampai  ke negara  tetangga [1].  Cuaca  merupakan  keadaan udara  pada  saat  tertentu  disuatu  wilayah  yang relatif  sempit  pada  jangka  waktu  yang  singkat. Unsur-unsur yang mempengaruhi keadaan cuaca dan iklim suatu suatu daerah dan wilayah yaitu suhu, Curah hujan, Tekanan Udara, Kelembapan,  Angin,  dan  Penyinaran  Matahari. Kondisi  iklim  dapat  mempengaruhi  tingkat
kekeringan,  banyaknya  oksigen  yang  ada,  dan kecepatan penyebaran api [2].
Penginderaan  jauh (remote  sensing) dapat dimanfaatkan dalam mendeteksi adanya kebakaran  hutan  dan  lahan,  salah  satunya informasi mengenai titik panas (hot spot). Titik api  merupakan  hasil  deteksi  bahwa  suatu wilayah  memiliki  suhu  yang  relatif  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  suhu  wilayah  sekitarnya. Titik  api  memiliki  beragam  variasi  dengan tingkat  selang  kepercayaan  tertentu  [3].  Salah satu  upaya  mitigasi  kebakaran  hutan  adalah dengan  mengetahui  pola  parameter  cuaca sebagai  prekursor  kebakaran  hutan.  Parameter cuaca  memiliki  korelasi  terhadap  terjadinya kebakaran  hutan  dan  lahan.  Korelasi  tersebut
teruji secara statistik untuk wilayah Sumatra dan Kalimantan  yang  telah  diteliti  sebelumnya oleh Prayoga et al [4].
Kabupaten Sumba Timur merupakan wilayah dengan kondisi curah hujan tidak menentu pada daerah pesisir pantai maupun daerah perbukitan. Wilayah  ini  didominasi  dengan  lahan  sabana yang  memiliki  potensi  kebakaran  hutan  dan lahan  yang  tinggi  disetiap  tahunnya.  Seperti pada  tahun  2020  terjadi  kebakaran  terluas  di Sumba timur yang mengakibatkan titik api terus bertambah  disetiap  tahunnya  dengan  kondisi cuaca yang tidak menentu. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui hubungan  antara  parameter  cuaca  terhadap jumlah  titik  api  di  wilayah  Kabupaten  Sumba Timur,  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  sebagai upaya mitigasi. Parameter cuaca yang akan diuji adalah  suhu  udara,  curah  hujan,  kelembapan, dan tekanan udara. Data titik api diperoleh dari citra satelit Terra-Modis. Keseluruhan data yang diuji adalah data tahun 2018–2022.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yaitu pembuatan  grafik  kondisi  parameter  cuaca  dan titik  api  dengan  rata-rata  bulanan,  pembuatan peta  sebaran  titik  api  menggunakan software QGIS,  Penghitungan  nilai  hubungan  parameter cuaca dengan titik api menggunakan persamaan regresi  non  linier  dan  regresi  linier  berganda, serta koefisien korelasi.

## 1. Pengolahan  Data  Parameter  Cuaca  Dan Titik Api
Data  parameter  cuaca  yang  terdiri  dari  suhu udara,  curah  hujan,  kelembapan,  dan  tekanan udara  dan  titik  api  yang  diperoleh  dari  hasil pengukuran  di  Sumba  Timur  selama  5  tahun (2018-2022)  dibuat  rataan  bulanan.  Data  ini dipresentasikan  dalam  bentuk  grafik  batang untuk melihat pola sebaran perubahan parameter cuaca  setiap  bulannya  menggunakan software Microsoft Excel.

## 2. Pembuatan Peta Sebaran Titik Api
Data  dipresentasikan  dalam  peta  untuk  melihat sebaran  titik  api  berdasarkan  wilayahnya menggunakan bantuan software QGIS. Data titik api  akan  di overlay dengan  peta shapefile . Menghasilkan peta bulanan sebaran titik api lalu diidentifikasi  jumlah  rata-rata  sebaran  titik  api
dari  tahun  2018  hingga  tahun  2022  di  wilayah Kabupaten Sumba Timur.
3. Menentukan  Nilai  Hubungan  Parameter Cuaca Dengan Titik Api
a. Menentukan Nilai Masing-masing

## Parameter Cuaca dengan Titik Api
Pengolahan  data  yang  pertama  yaitu  dilakukan untuk  menentukan  nilai  hubungan  masing- masing parameter cuaca dengan titik api dengan menggunakan  model  regresi  non  linier  dan koefisien korelasi. Pada penelitian ini pengolahan  data  yang  dilakukan  menggunakan bantuan software Microsoft  Excel dengan persamaan: 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 + 𝑐𝑋 (1) Keterangan:
Y = variabel tak bebas X = Variabel bebas a, b, c = konstanta

## b. Menentukan  Nilai  Hubungan  Parameter Cuaca dengan Titik Api Secara Simultan
Langkah pertama dengan melakukan uji asumsi klasik  yang  merupakan  persyaratan  statistik untuk  mengetahui  apakah  data  penelitian tersebut  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Jika data berdistribusi normal maka dapat dilanjutkan ke analisis regresi linier berganda dan koefisien korelasi  menggunakan  bantuan software SPSS dengan persamaan:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 𝑇 + 𝑏 𝑅 + 𝑏 𝐻 + 𝑏 𝑃 (2)
dengan Y Variabel  tak  bebas, a konstanta, b T, b R ,  b H ,  b P nilai  koefisien  regresi, T suhu, R curah hujan , H kelembapan , dan P tekanan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  pengolahan data  parameter  cuaca  dan  titik  api  untuk mengetahui kondisi pola parameter tersebut dan menentukan  nilai  hubungan  parameter  cuaca dengan titik api.
a. Kondisi  Suhu  Udara  Kabupaten  Sumba Timur
Kondisi suhu udara di Kabupaten Sumba Timur (yang  diwakili  hasil  pengukuran  di  Kecamatan Kambera) pada Gambar 1 menunjukkan dalam kisaran normal, yaitu berkisar 25,2 °C–28,6 °C. Suhu  rata-rata  terendah  terjadi  pada  bulan  Juni yaitu sebesar 25,2 °C dan suhu rata-rata tertinggi
terjadi  pada  bulan  November  yaitu  sebesar 28,6 °C.  Terjadi  kenaikan  suhu  dari  bulan  Juni hingga  November  karena  adanya  fenomena  El Nino  yang  berdampak  dari  fenomena  ini  yaitu mengakibatkan bencana kekeringan dan memicu potensi  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Kenaikan suhu tersebut karena wilayah NTT secara umum masih  di  dominasi  dengan  kondisi  cuaca  cerah tanpa  tutupan  awan  saat  puncak  musim kemarau.
Gambar  1. Suhu  udara  rata-rata  bulanan  periode 2018-2022 di wilayah Sumba Timur.

## b. Kondisi  Curah  Hujan  Kabupaten  Sumba Timur
Analisis  curah  hujan  berdasarkan  data  BMKG Stasiun Klimatologi Nusa Tenggara Timur tahun 2018  sampai  tahun  2022.  Pada Gambar  2 menunjukkan  bahwa  Kabupaten  Sumba  Timur memiliki  tipe  curah  hujan  monsunal  yang dicirikan  dengan  tingginya  curah  hujan  pada awal  dan  akhir  tahun.  Periode  curah  hujan Kabupaten  Sumba  Timur  dengan  nilai  rata-rata curah  hujannya  sebesar  89  mm.  Pada  bulan Desember hingga Maret masuk dalam klasifikasi curah  hujan  menengah.  Curah  hujan  rendah terjadi  pada  bulan  April  hingga  November dimana  pada  bulan  tersebut  mengalami  musim kemarau atau biasa disebut bulan kering dengan kejadian curah hujan <100 mm. Musim kemarau membuat sejumlah daerah mengalami kekeringan [5].
Kabupaten  Sumba  Timur  memiliki  tipe hujan  monsun  dicirikan  oleh  adanya  perbedaan yang  jelas  antara  periode  musim  hujan  dan kemarau dalam  setahun  yang hanya terjadi satu kali  maksimum  curah  hujan  bulanan  dalam setahun  seperti  curah  hujan  tipe  monsun  di Jakarta.  Pola  hujan  ini  terjadi  di  wilayah Indonesia bagian selatan, seperti di ujung Pulau Sumatra  bagian  selatan,  Jawa,  Bali,  Nusa Tenggara dan Maluku selatan [6].
Gambar  2. Curah  hujan  rata-rata  bulanan  periode 2018-2022 di wilayah Sumba Timur.

## c. Kondisi  Kelembapan  Kabupaten  Sumba Timur
Kondisi  kelembapan  berdasarkan  data  BMKG Stasiun Klimatologi Nusa Tenggara Timur tahun 2018  sampai  tahun  2022.  Pada Gambar  3 kondisi  kelembapan  di  Kecamatan  Kambera, Kabupaten  Sumba  Timur  menunjukkan  nilai rata-rata  tertinggi  berada  pada  bulan  Maret dengan  nilai  85%  sedangkan  kelembapan  rata- rata  terendah  berada  pada  bulan  Agustus  dan September yaitu dengan nilai 73%.
Gambar  3. Kelembapan  rata-rata  bulanan  periode 2018-2022 di wilayah Sumba Timur.
Kelembapan  udara  dapat  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor  seperti  suhu  udara,  tekanan udara,  dan  pergerakan  angin.  Suhu  udara  yang tinggi maka semakin rendah tingkat kelembapan udara  pada  daerah  tersebut  dan  sebaliknya. Potensi angin kencang yang sifatnya kering saat musim  kemarau  di  Sumba  Timur  merupakan penyebab  dari  meluasnya  kebakaran  hutan  dan lahan.  Titik  api (hotspot) yang  terdeteksi  saat puncak  musim  kemarau  dengan  tingkat kelembapan  rendah  mengakibatkan  kondisi udara  dan  lingkungan  menjadi  kering.  Kondisi cuaca  di  Sumba  Timur  umumnya  cerah  dan berawan  dengan  kelembapan  udara  antara  50- 95% [7].
27,6 27,3 26,1 27,2 27,1 26,2 25,2 25,8 27,0 28,1 28,6 28,5 23,0 24,0 25,0 26,0 27,0 28,0 29,0 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Su hu u da ra (° C) Bulan 198 196 181 89 35 18 5 7 8 21 83 106 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Cu ra h hu ja n (m m ) Bulan 83 84 85 80 77 76 74 73 73 74 78 79 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Ke le m ba ba n (% ) Bulan
d. Kondisi  Tekanan  Udara  Kabupaten Sumba Timur
Tekanan udara berdasarkan data BMKG Stasiun Klimatologi  Nusa  Tenggara  Timur  tahun  2018 sampai tahun 2022 menunjukkan bahwa kondisi tekanan  udara  di  Kecamatan  Kambera, Kabupaten  Sumba  Timur  menunjukkan  nilai rata-rata  tertinggi  berada  pada  bulan  Agustus yaitu  sebesar  1012,8  mb  sedangkan  tekanan udara dengan nilai rata-rata terendah berada ada bulan Maret yaitu dengan nilai sebesar 986,1 mb pada Gambar  4. Peristiwa  yang  terjadi  pada bulan  maret  dimana  kondisi  tekanan  udara paling  rendah  disebabkan  karena  adanya  badai Ferdinand.  Wilayah  yang  terdampak  badai Ferdinand akan mengalami cuaca ekstrem.
Gambar 4. Tekanan udara rata-rata bulanan periode 2018-2022 di wilayah Sumba Timur.

## e. Kondisi Titik Api
Titik  api (hot  spot) dapat  digunakan  untuk identifikasi  awal  kejadian  kebakaran  hutan  dan lahan.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  citra MODIS  didapatkan  nilai  rata-rata  bulanan  titik api (hot  spot) di  Kabupaten  Sumba  Timur seperti  pada Gambar  5 sebaran  titik  api tertinggi  berada  pada  bulan  agustus  dengan jumlah 131 titik api, sedangkan sebaran titik api terendah  terdapat  pada  bulan  februari  dengan kondisi tidak ada sebaran titik api pada wilayah tersebut.  Kejadian  kebakaran  hutan  sabana hampir setiap tahun terjadi di Waingapu. Jumlah titik  panas (hot  spot) pada  tahun  2016  hingga
2019  menunjukkan  kecenderungan  meningkat. Penyebab  timbulnya  titik  panas (hot  spot) di
Waingapu yaitu ancaman kebakaran yang terjadi sepanjang  tahun  adalah  budaya  masyarakat sabana [8].
Gambar 5. Jumlah titik api rata-rata bulanan Periode 2018-2022 di wilayah Sumba Timur.
Berdasarkan  pengolahan  data  sensor  MODIS yang  menghasilkan  peta  sebaran  titik  api  pada Gambar 6. Wilayah dengan sebaran jumlah titik api  memiliki  simbol  warna  berdasarkan  tingkat selang kepercayaan atau confident level dari 0% hingga 100% pada legend. Jumlah titik api yang muncul  selama  periode  2018  2022  berkisar  0 hingga lebih dari 500 titik api. Hal ini berkaitan dengan  iklim  yang  bervariasi  disetiap  wilayah. Pada bulan Januari hingga Maret jumlah sebaran titik  api  masih  sangat  rendah,  sedangkan  pada bulan  April  dan  Mei  sebaran  titik  api  mulai mendominasi.  Sebaran  titik  api  mengalami peningkatan  yang  tinggi  pada  bulan  Juni,  Juli, Agustus,  September  dengan  jumlah  titik  api diatas 500 titik. Pada bulan Oktober, November, dan  Desember  mulai  mengalami  penurunan dengan jumlah titik api dibawah 200 titik.
Gambar  6 .  Peta  sebaran  titik  api  kabupaten  Sumba Timur.
1007,8 1009,1 986,1 1010,1 1011,1 1012,0 1012,6 1012,8 1012,4 1011,0 1010,2 1008,2 950,0 970,0 990,0 1010,0 1030,0 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Te ka na n ud ar a (m b) Bulan 2 0 3 6 22 59 120 131 115 60 24 6 0 20 40 60 80 100 120 140 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Ju m la h se ba ra n tit ik a pi Bulan
f. Analisis  Hubungan  Parameter  Cuaca dengan Titik Api

## Hubungan Suhu Udara dengan Titik Api
Berdasarkan  data  yang  disajikan  pada Gambar 7 nilai hubungan antara suhu udara dengan titik api  adalah  0,321.  Dapat  diartikan  bahwa hubungan  suhu  dengan  titik  api  adalah  rendah. Hal  ini  bertentangan  dengan  teori  yang mengatakan  bahwa  semakin  tinggi  suhu  maka semakin  tinggi  pula  tingkat  maupun  kejadian kebakaran  hutan.  Suhu  udara  merupakan  salah satu  faktor  yang  memudahkan  bahan  untuk terbakar dan tingkat terbakarnya. Secara statistik hubungan  keduanya  terlihat  tidak  linier,  namun terbentuk  polynomial  dengan  nilai  pengaruh sebesar 40,3%.
Gambar 7. Hubungan suhu rata-rata bulanan dengan jumlah sebaran titik api

## Hubungan Curah Hujan dengan Titik Api
Hubungan  curah  hujan  dengan  jumlah  sebaran titik api memiliki nilai koefisien korelasi sebesar 0,632  yang  menunjukkan  hubungan  keduanya tinggi.  Berdasarkan  data  yang  disajikan  pada Gambar 8 maka terlihat bahwa jika curah hujan tinggi  mengakibatkan  jumlah  sebaran  titik  api yang  menurun  Jumlah  titik  api  terendah  berada pada  bulan  Januari  hingga  bulan  Maret  yang bersamaan  dengan  kondisi  curah  hujan  yang tinggi.  Secara  statistik  hubungan  keduanya terlihat tidak linier, namun terbentuk polynomial dengan nilai pengaruh sebesar 85,3%.
Gambar 8. Hubungan curah hujan rata-rata bulanan dengan jumlah sebaran titik api

## Hubungan Kelembapan dengan Titik Api
Nilai koefisien korelasi yaitu sebesar 0,736 yang menunjukkan bahwa korelasi antara kelembapan dengan  jumlah  sebaran  titik  api  memiliki hubungan  yang  tinggi.  Berdasarkan  pada Gambar  9 kelembapan  udara  mengalami penurunan  dari  bulan  April  hingga  bulan Oktober  bersamaan  dengan  kenaikan  jumlah sebaran  titik  api  pada  bulan  tersebut.  Secara statistik hubungan keduanya terlihat tidak linier, namun  terbentuk  polynomial  dengan  nilai pengaruh sebesar 91,8%.
Gambar 9. Hubungan Kelembapan rata-rata bulanan dengan jumlah sebaran titik api

## Hubungan Tekanan Udara dengan Titik Api
Hasil  dari  penghitungan  nilai  korelasi  adalah 0,787  dan  termasuk  dalam  kategori  tinggi. Tekanan  udara  pada  bulan  Maret  hingga  bulan Oktober mengalami kenaikan bersamaan dengan jumlah  sebaran  titik  api  yang  meningkat  yang ditunjukkan. Secara statistik hubungan keduanya terlihat tidak linier, namun terbentuk polynomial dengan  nilai  pengaruh  sebesar  93,8%  yang ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar  10. Hubungan  Tekanan  Udara  rata-rata bulanan dengan jumlah sebaran titik

## Hubungan Parameter Cuaca dengan Titik Api Secara Simultan
Hasil pengolahan data parameter cuaca dan titik api  dengan  periode  2018-2022  setelah  berhasil
y = 13,013x 2 - 728,91x + 10228 R² = 0,4036 0 20 40 60 80 100 120 140 25,0 25,5 26,0 26,5 27,0 27,5 28,0 28,5 29,0 Ju m la h se ba ra n tit ik a pi Suhu y = 0,0064x 2 - 1,809x + 114,69 R² = 0,8537 -20 0 20 40 60 80 100 120 140 0 50 100 150 200 250 Ju m la h se ba ra n tit ik a pi Curah Hujan
y = 1,5004x 2 - 246,44x + 10114 R² = 0,9182 0 20 40 60 80 100 120 140 72 74 76 78 80 82 84 86 Ju m la h se ba ra n tit ik a pi Kelembaban y = 8,1613x 2 - 16466x + 8E+06 R² = 0,9387 0 20 40 60 80 100 120 140 1007,0 1008,0 1009,0 1010,0 1011,0 1012,0 1013,0 1014,0 Ju m la h se ba ra n tit ik a pi Tekanan udara
dilakukan  uji  asumsi  klasik  dilanjutkan  dengan analisis  regresi  linier  berganda  dan  koefisien korelasi.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data dapat  dilihat  koefisien  regresi  setiap  faktor perubahan  cuaca  memberikan  pengaruh  yang berbeda  terhadap  titik  api.  Faktor-faktor  yang berpengaruh  terhadap  variabel  cuaca  dapat dijelaskan  persamaan  tersebut.  Suhu  udara, kelembapan,  dan  tekanan  udara  memiliki pengaruh  negatif  yang  berbanding  terbalik terhadap  titik  api.  Artinya  jika  suhu  udara, kelembapan,  dan  tekanan  udara  mengalami peningkatan,  maka  jumlah  titik  api  akan berkurang.  Curah  hujan  berpengaruh  secara positif yang berbanding lurus terhadap titik api. Artinya jika curah hujan mengalami peningkatan,  maka  jumlah  titik  api  berbanding lurus dengan curah hujan.

## 𝑌 = 2608,668 − 22,480𝑇 + 0,822𝑅 −
23,748𝐻 − 0,167𝑃 (3)
Hasil analisis hubungan parameter cuaca dengan titik  api  menghasilkan  nilai  korelasi  secara simultan  atau  keseluruhan  terhadap  titik  api dengan  nilai  hubungan  yang  positif  (+)  yaitu nilai  R  sebesar  0,990.  Artinya  parameter  cuaca memiliki  tingkat  hubungan  yang  sangat  kuat dengan  titik  api  karena  nilai  R  yang  mendekati 1.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  disimpulkan  bahwa  kondisi  parameter cuaca disetiap bulannya berbeda-beda. Intensitas jumlah sebaran titik api meningkat saat wilayah Sumba Timur mengalami  musim kemarau pada bulan  Juni  hingga  bulan  Oktober.  Jumlah  titik api  yang  muncul  selama  periode  2018-2022 yaitu  lebih  dari  500  titik  api  disetiap  bulannya. Parameter cuaca yang memiliki hubungan tinggi dengan  titik  api  adalah  curah  hujan, kelembapan,  dan  tekanan  udara.  Suhu  udara memiliki  hubungan  yang  rendah  dengan  titik api.  Korelasi  secara  simultan  hubungan parameter  cuaca  dengan  titik  api  menghasilkan nilai hubungan yang tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada seluruh dosen, staf jurusan  Fisika  Universitas  Jenderal  Soedirman dan BMKG Stasiun Klimatologi Nusa Tenggara Timur  yang  telah  berkontribusi  atas  penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurkholis,  “Analisis  Temporal  Kebakaran Hutan dan Lahan di Indonesia Tahun 1997 dan  2015  (Studi  Kasus  Provinsi  Riau),” INA-Rxiv.,  vol.  2015,  pp.  1–16,  2016, [Online]. Available:
https://osf.io/preprints/inarxiv/cmzuf/ (8 Mei 2019).
[2] S.  Wirjohamidjojo  and  Y.  S.  Swarinoto, “Praktek  Meteorologi  Pertanian,”  p.  192, 2007.
[3] Endrawati,  Analisis  Data  Titik  Panas (Hotspot)  dan  Areal  Kebakaran  Hutan  dan Lahan  tahun  2016.  2016.  [Online]. Available: https://rfmrc-sea.org/wp- content/uploads/2015/01/Analisis-Data- Titik-Panas-Hotspot-dan-Areal-Kebakran- Hutan-dan-Lahan-Tahun-2016.pdf
[4] M.  B.  R.  Prayoga,  A.  Yananto,  and  A. Kusumo,  “Analisis  Korelasi  Kerapatan Titik  Api  Dengan  Curah  Hujan  Di  Pulau Sumatera Dan Kalimantan,” Jurnal Sains & Teknologi  Modifikasi  Cuaca, vol.  18,  no. 1, pp. 17–24, 2017.
[5] R.  F.  Karmen,  “Analisis  Resiko  Bencana Akibat  Musim  Kemarau  Berkepanjangan Di Jawa Timur,” Prosiding Seminar Nasional  Universitas  Negeri  Surabaya
2023 pp. 947–957, 2023.
[6] Tukidi,  “Karakter  Curah  Hujan  Di Indonesia,” J.  Geogr. ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 136–145,  2010,  [Online].  Available: http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/JG/ article/view/84
[7] A. Ihsan  and  A.  J.  Patandean,  “Analisis Kelembaban udara dan Temperatur Permukaan Dangkal Dengan Menggunakan Hygrometer  dan  Thermocouple  di  Daerah Pincara  Kecamatan  Masamba  Kabupaten Luwu Utara,” Jurnal Sains dan Pendidikan Fisika, vol  12.  no.  2,  pp.  204–208,  2016. doi:10.35580/jspf.v12i2.2174.
[8] E.  I.  Putra  and  A.  A.  N.  Ghaniyy,  “Curah Hujan,  Anomali  Sea  Surface  Temperature (SST)  dan  Kebakaran  Hutan  Sabana  di Waingapu,” J. Trop. Silvic. , vol. 12, no. 2, pp.  95–101,  2021,  doi:  10.29244/j- siltrop.12.2.95-101.