Journal of Natural Resources and Environmental Management
9 (2): 405-418. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.2.405-418 E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl
Pendugaan hotspot sebagai indikator kebakaran hutan di Kalimantan berdasarkan faktor iklim
Hotspot asummption as a forest fire indicator in Kalimantan based on climate factor
Elania Aflahah a , Rini Hidayati b , Rahmat Hidayat b , Furqon Alfahmi c
a Program Studi Klimatologi Terapan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia
b Departemen Geofisika dan Meteorologi, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia
c Pusat Meteorologi Maritim, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Kemayoran, Jakarta, 10720, Indonesia
Article Info: Received: 01 - 05 - 2018 Accepted: 11 - 07 - 2018

## Keywords:
climate factor, forest fire, hotspot, visibility

## Corresponding Author:
Elania Aflahah Program Studi Klimatologi Terapan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor Email: elaniaaflahah@gmail.com
Abstract : The occurance of forest fire indonesia especially in Kalimantan is a  potential  threat  to  sustainable  development.  The purpose  of  this  research is  a  early  warning  system  in  forest  fire  in  Kalimantan,  by  estimating  the hotspot  as  indicators  based  on  visibility  and  climate  data.  This  research using  F  test,  T  test,  Multiple  Linear  Regression  analysis,  Principle Component  Analysis  (PCA)  and  Principle  Component  Regression  Analysis (PCR) Vvisibility, hotspot and temperature data have releated, meaning the very big effect  with forest fire incident. Test  result of T test and ANOVA P- Value less than 0.05, there is influence between independent variables in this visibility  and  climate  factor  against  dependent  variables  in  this  is  the number  of  hotspots.  Relation  of  climate  variables  to  10  days  forest  fire  in Central  Kalimantan  R 2 adjusted  is  0.4699  with  F  calculate  larger  from  F table  is  160.0940.  Relation  of  climate  variables  to  dasarian  forest  fire  in central  kalimantan  as  early  warning  system  has  R 2 adjusted  that  is  0.4176 with  f  calculate  larger  from  table  F  of  129.3551.  Conclusion  forest  fires following monsoon character and being affected by el nino events, visibility has a closer and can be used as a indicator of forest fire and land intensity, hotspot  in  a  relationship  has  a  close  connection  with  visibility  and  climate condition  at  the  same  decade  period,  used  equations  for  early  warning system  for  predicted  fire  genesis  indicates  with  hotspot  amount,  compiled from climate condition 10 days.

## How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Aflahah  E,  Hidayati  R,  Hidayat  R,  Alfahmi  F.  2019 Pendugaan hotspot sebagai  indikator  kebakaran  hutan  di  Kalimantan berdasarkan faktor iklim. JPSL 9 (2): 405-418. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.2.405-418.

## PENDAHULUAN
Kebakaran  lahan  dan  hutan  merupakan  suatu  kejadian  yang  sering  terjadi  di  wilayah  Indonesia, khususnya  di  Pulau  Kalimantan.  Kebakaran  hutan  merupakan  salah  satu  penyebab  berkurangnya  kualitas ekosistem  alam,  seperti  kerusakan  lahan  hutan  dan  vegetasi  (Liew et  al. 1998),  perubahan  komposisi ekosistem  hutan  (Chuvieco et  al. 2009),  fisiologi  tanaman  (Choong  1997),  serta  gangguan  kesehatan masyarakat  sekitar  lokasi  kebakaran  (Ferguson et  al. 1998),  sehingga  kebakaran  hutan  di  Kalimantan merupakan  ancaman  potensial  bagi  pembangunan  yang  berkelanjutan.  Bencana  yang  terjadi  di  musim
kemarau menyebabkan kerusakan ekosistem dan kerugian aspek ekonomi, sosial dan budaya. Tercatat bahwa kebakaran lahan dan hutan merupakan suatu kejadian yang selalu berulang di wilayah Indonesia, khususnya di Kalimantan.
Kejadian  kebakaran  lahan  dan  hutan  dengan  intensitas  yang  tinggi  di  Indonesia  khususnya  pulau Kalimantan  pada  tahun  1982  sampai  dengan  1983  bertepatan  dengan  kejadian  El  Nino  kuat.  El  Nino merupakan  fenomena  global  yang  menjadi  salah  satu  penyebab  kekeringan  di  Indonesia.  Beberapa  studi menyimpulkan bahwa keragaman curah hujan di Indonesia dipengaruhi oleh variabilitas antar tahunan yang disebut  sebagai El  Nino-Southern  Oscillation .  Selain  kejadian  El  Nino  tahun  1982-1983,  kebakaran  hebat juga  terjadi  pada  kejadian  El  Nino  1987,  1991,  1994  dan  1997  hingga  1998  (Bowen et  al. 2001;  van  der Werf 2008).
Kebakaran lahan dan hutan biasanya terjadi pada bulan-bulan kering, yaitu bulan Mei hingga  Oktober, dimana bulan tersebut merupakan periode curah  hujan terendah, dan dipengaruhi oleh ENSO, karena  angin Monsun  Timur  yang  bergerak  pada  periode  ini  melewati  wilayah  yang  sebagian  besar  adalah  gurun  di Australia.  Monsun  Timur  terjadi  akibat  tekanan  rendah  di  Asia  dan  tekanan  tinggi  di  Australia,  maka  pada periode JJA bertiup angin dari tekanan tinggi di benua Australia menuju ke tekanan rendah di Asia (Arini et al. 2014).
Periode  2006  sampai  dengan  2010  NOAA  mencatat  puncak  jumlah  titik hotspot dan  kebakaran  hutan sebanyak 146 264 titik dengan luas kebakaran hutan 32 200 ha. Kebakaran yang hebat dan sulit dikendalikan umumnya terjadi di lahan gambut (Jayantika 2013). Dampak kebakaran hutan dan lahan berpengaruh secara langsung  dan  tidak  langsung  terhadap  manusia  dan  lingkungannya  baik  di  Indonesia  maupun  luar  negeri (Marlier et  al. 2015). Asian  Development Bank (1999)  melaporkan  bahwa  kerugian  akibat  kebakaran  lahan dan  hutan  pada  tahun  1997/1998  mencapai  sebesar  10  milyar  dolar  AS.  Kebakaran  tersebut  meliputi  lahan gambut seluas sekitar 13 450 ha dan kebakaran lahan pertanian seluas 6  069 ha. Selain itu, kebakaran pada tahun  2015  juga  menyebabkan  kerugian  ekonomi  sebesar  USD  16  milyar  (WBG  2016).  Tidak  hanya kerugian  ekonomi,  tetapi  juga  mempengaruhi  kesehatan  masyarakat  (Watts et  al. 2012)  dan  mengganggu hubungan  diplomatik  Indonesia  dengan  negara  tetangga,  seperti  Singapura  dan  Malaysia.  Indonesia  telah meratifikasi  perjanjian  ASEAN  dalam  pencemaran  asap  lintas  batas  (ASEAN agreement  on  transboundary haze pollution ) pada tanggal 16 September 2014, sehingga berkewajiban untuk mencegah terjadi kebakaran dan asap yang dapat menimbulkan pencemaran asap di Asia Tenggara (Setyaki et al. 2013).
Penelitian  ini  selain  menggunakan  data visibility ,  dimana visibility digunakan  secara  luas  dalam meteorologi  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  massa  udara,  untuk  kebutuhan  meteorologi  sinoptik  dan klimatologi (WMO 1990). Emisi GRK semakin meningkat karena adanya  kebakaran hutan. Emisi GRK ini tercermin  dari  nilai visibility .  Bagi  keperluan  praktis,  data visibility lebih  mudah  diperoleh  dibandingkan dengan  data  hotspot.  Jika  data visibility mempunyai  korelasi  yang  tinggi  dengan hotspot ,  maka  data visibilitas menjadi bermanfaat untuk menduga intensitas kebakaran.
Data Airport Visibility Report selalu tersedia di Bandara sebagai panduan teknis penerbangan (Field et al .  2004;  Field et  al. 2009).  Hubungan hotspot dengan  kondisi  iklim  yang  berupa  temperatur,  curah  hujan dan visibility diperlukan untuk mengetahui gambaran kejadian kebakaran hutan dan lahan. Sistem Peringatan Dini  ( early  warning  system )  dapat  diindikasikan  untuk  mengetahui  periode  potensial  kebakaran  hutan (Goldammer 2009).
Kalimantan  dipilih  sebagai  studi  kasus  kebakaran  karena  memiliki  hutan  primer  dan  sekunder  yang digunakan untuk melindungi berbagai bencana alam. Iklim merupakan faktor alam yang dapat memengaruhi bagaimana,  dimana  dan  kapan  peristiwa  kebakaran  dapat  berlangsung  (Fuller  1991).  Kondisi  iklim  (suhu, kelembapan,  curah  hujan,  dan  kecepatan  angin)  di  suatu  tempat  akan  mempengaruhi  tingkat  kekeringan bahan bakar, penjalaran api, ketersediaan oksigen dan lain-lain (Syaufina dan Sukmana 2008). Penelitian ini menggunakan data hotspot dan iklim (suhu, curah hujan dan visibility ). Data hotspot masih sering digunakan sebagai  indikator  kejadian  kebakaran  hutan  dan  lahan,  meskipun  tidak  sepenuhnya  menunjukkan  luas
kebakaran.  Penelitian  ini  memanfaatkan  data airport  visibility  report sebagai  indikator  kejadian  kebakaran hutan karena data airport visibility report mudah didapatkan (Field et al. 2004; Field et al. 2009).
Data Airport  Visibility  Report selalu  tersedia  di  Bandara  sebagai  panduan  teknis  penerbangan. Hubungan hotspot dengan  kondisi  iklim  diperlukan  untuk  mengetahui  gambaran  kejadian  kebakaran  hutan dan lahan dengan faktor iklim suhu, curah hujan dan visibility di Kalimantan. Sistem Peringatan Dini ( Early Warning  System )  dapat  diindikasikan  untuk  mengetahui  periode  potensial  kebakaran  hutan  (Goldammer 2009).  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  tepat,  dibutuhkan  informasi  yang  relevan,  salah  satunya  adalah hubungan antara sejarah kejadian kebakaran hutan sebelumnya dengan faktor iklim dan cuaca sebagai salah satu  faktor  utama.  Diharapkan  informasi  yang  didapat  akan  bermanfaat  untuk  mengambil  tindakan  yang tepat dalam pencegahan, pengendalian, dan penanganan kebakaran hutan setelahnya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sistem  peringatan  dini  ( early  warning  system )  kejadian kebakaran hutan di Kalimantan, dengan cara menduga jumlah hotspot berdasarkan data visibility dan kondisi iklim.  Sistem  peringatan  dini  yang  dihasilkan  diharapkan  dapat  menjadi  dasar  dalam  upaya  mengurangi tingkat kerugian kebakaran hutan yang telah dikembangkan menerapkan keterkaitan kebakaran hutan.

## METODE
Penelitian  difokuskan  di  bagian  Kalimantan  (4 0 LU  –  6 0 LS,  108 0 BT  –  119 0 BT).  Kalimantan mengalami  kebakaran  paling  parah,  dimana  di  bagian  selatan  memiliki  tipe  curah  hujan  monsunal, sedangkan  di  bagian  utara  memiliki  distribusi  curah  hujan  bimoidal  dengan  dua  puncak  musim  hujan (ekuatorial)  biasanya  terjadi  sekitar  bulan  Maret  dan  Oktober.  Kajian  kebakaran  hutan  dan  lahan menggunakan  data airport  visibility  report atau  laporan  jarak  penglihatan  pesawat  (sumber: www.ncdc.noaa.gov/data-access/land-basedstation-data/land-based-datasets), data hotspot , suhu, curah hujan sejak tahun 2007 sampai dengan 2016 yang diambil dari data synoptic GSOD harian yang kemudian di rata- rata menjadi data bulanan. Data synop ini merupakan data diferensiasi dari  NOAA Global Summary Of the Day yang  dapat  diakses  melalui  https://www.ogimet.com/gsodc.phtml.en. Airport  Visibility  Report menyediakan  catatan  pembakaran  biomassa  kuantitatif  terpanjang  yang  tersedia  di  Indonesia  dan mempengaruhi  data  suhu,  curah  hujan  dan hotspot .  Selain  itu  data visibility lebih  mudah  didapat  sehingga dalam penelitian ini digunakan sebagai prediktor.
Penelitian  ini  menggunakan  data  bulanan  dari  masing-masing  provinsi  di  Kalimantan,  serta  Hutan Dasarian  untuk  Provinsi  Kalimantan  Tengah  yang  digunakan  sebagai  studi  kasus  penelitian  dalam membangun  persamaan  untuk  peringatan  dini  dari  tahun  2007  sampai  dengan  2016.  Persamaan  model kebakaran  hutan  yang  terjadi  di  setiap  provinsi  dianalisis  dengan  program  statistik  XLSTAT.  Hasil  dugaan parameter  selanjutnya  dianalisis  lebih  lanjut.  Uji  F  dan  Uji  T  digunakan  untuk  menguji  pengaruh  variabel bebas terhadap variabel  terikat baik secara bersama-sama maupun secara individu. Persamaan  ini dibangun dengan  menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda,  analisis  komponen  utama  (PCA)  dan  analisis komponen regresi (PCR) sedangkan plot grafik 3D menggunakan software Minitab 16. Analisis faktor PCA dilakukan  untuk  menentukan  jumlah  komponen  matrik  yang  akan  digunakan,  bobot  dari  komponen  yang diperoleh  digunakan  untuk  menghitung  nilai  variabel  iklim  sehingga  diperoleh  matrik  baru.  Setelah mendapatkan  matrik  baru  dilakukan  analisis  korelasi  PCR  untuk  perhitungan  model  hubungan  faktor  iklim dengan  jumlah hotspot dan  serta  beberapa  parameter  statistik  seperti  R,  R²,  SE  dan  F.  Hubungan hotspot , visibility dan faktor iklim digunakan untuk mencari persamaan yang terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Variasi Musiman terhadap Kejadian Kebakaran Hutan
Variasi  musiman  jumlah hotspot bulanan  di  Kalimantan  (Gambar  1),  dipengaruhi  oleh  fenomena monsun. Curah hujan di Indonesia dipengaruhi oleh monsun yang digerakkan oleh adanya sel tekanan tinggi dan  sel  tekanan  rendah  di  benua  Asia  dan  Australia  secara  bergantian.  Musim  DJF  di  Belahan  Bumi  Utara
terjadi musim dingin akibatnya terjadi sel tekanan tinggi di Benua Asia, sedangkan di Belahan Bumi Selatan pada waktu yang sama terjadi musim  panas, akibatnya terjadi sel tekanan rendah di Benua Australia. Oleh karena itu, terdapat perbedaan tekanan udara di kedua benua tersebut, maka pada periode DJF bertiup angin dari  tekanan  tinggi  di  Asia  menuju  ke  tekanan  rendah  di  Australia,  angin  ini  disebut  Monsun  Barat  atau Monsun Barat Laut (Chang dan Lau 1980).
Gambar 1 Jumlah hotspot rata-rata bulanan di Kalimantan
Ada dua ciri utama iklim Monsun, yakni adanya perbedaan yang tegas antara musim basah ( wet season ) dan  musim  kering  ( dry  season )  yang  umumnya  terjadi  pada  periode  Desember.  Menurut  Edmund  Halley (1686)  dalam  Chang  dan  Lau  (1980)  mengemukakan  teori  bahwa  Monsun  terjadi  akibat  adanya  perbedaan panas antara daratan dengan lautan sebagai hasil dari zenithal march matahari.
Kebakaran hutan sangat dipengaruhi oleh faktor iklim diantaranya Monsun, SST dan El Nino, sehingga menyebabkan  temperatur  permukaan  laut  lebih  dingin  di  wilayah  perairan  Indonesia,  kebakaran  hutan  ini terjadi karena kekeringan di Kalimantan  yang dipengaruhi El Nino dan fenomena siklon tropis yang ada di utara  Indonesia  sekitar  Filipina  sehingga  di  Kalimantan  Tengah  dan  Kalimantan  Timur  curah  hujan  lebih berkurang karena ada siklon tropis (Putra et al. 2011).
Maret-April-Mei (MAM) merupakan bulan peralihan antara musim basah dan musim  kering, sehingga jumlah hotspot lebih  sedikit  jika  dibandingkan  dengan  musim  JJA  yang  merupakan  bulan  kering  sehingga bulan  Juli  meningkat  drastis  sampai  bulan  September,  hal  ini  dikarenakan  curah  hujan  mengalami penurunan, temperatur mengalami peningkatan, dan visibility mengalami penurunan, artinya kebakaran hutan semakin tinggi. Bulan September merupakan bulan dimana jumlah hotspot nya paling banyak dan meningkat drastis dari bulan Juli kemudian menurun drastis sampai bulan Desember, hal ini karena September-Oktober- November  (SON)  merupakan  bulan  peralihan  antara  musim  kering  dan  basah,  sedangkan  bulan  DJF, termasuk  bulan  basah,  sehingga  jumlah hotspot nya  semakin  menurun.  Penelitian  sebelumnya  menurut Syaufina  dan  Sukmana  (2008)  peningkatan  dan  penurunan  jumlah hotspot pada  bulan-bulan  tertentu berkaitan  dengan  peningkatan  dan  penurunan  jumlah  curah  hujan.  Pada  saat  curah  hujan  mengalami peningkatan  yaitu  mulai  bulan  Oktober-Desember,  jumlah hotspot berkurang  bahkan  tidak  dijumpai  sama sekali.  Sebaliknya,  pada  saat  curah  hujan  rendah  atau  tidak  terjadi  hujan,  maka  terdapat hotspot dalam jumlah  tinggi  seperti  pada  bulan-bulan  kering  yaitu  Mei-Oktober,  di  mana  curah  hujan  mengalami  titik terendah. Semakin banyak jumlah hotspot , menggambarkan intensitas kebakaran hutan akan semakin tinggi.
Variasi  musiman visibility rata-rata  bulanan  di  Kalimantan  (Gambar  2),  dipengaruhi  oleh  fenomena monsun,  yakni  adanya  perbedaan  yang  tegas  antara  musim  basah (wet  season) dan  musim  kering (dry season) yang  umumnya  terjadi  pada  periode  Desember.  MAM  merupakan  musim  peralihan  antara  kering dan  musim  basah  sehingga  curah  hujan  mengalami  peningkatan,  temperatur  mengalami  penurunan,  jumlah hotspot mengalami penurunan, sehingga nilai visibility nya tinggi. Musim JJA memiliki pola visibility yang semakin  menurun  yang  diakibatkan  peningkatan  jumlah hotspot ,  penurunan  curah  hujan,  karena  musim  ini merupakan musim kering. SON merupakan bulan peralihan antara musim basah dan musim kering, sehingga pola visibility nya mengalami penurunan secara drastis. Pola jumlah hotspot bulanan di Kalimantan terdapat 1  puncak  yaitu  pada  September,  yang  merupakan  bulan  dengan  peningkatan  jumlah hotspot diikuti  dengan meningkatnya  temperatur  dan  rendahnya  nilai visibility .  Bulan  DJF  merupakan  bulan  basah,  sehingga  pola visibility semakin meningkat, karena pada bulan ini curah hujan mengalami peningkatan sehingga intensitas kebakaran hutan semakin rendah, dan sebaliknya.
Gambar 2 Visibility rata-rata bulanan di Kalimantan
Variasi  musiman  temperatur  rata-rata  bulanan  di  Kalimantan  (Gambar  3),  dipengaruhi  oleh  fenomena revolusi  bumi,  yaitu  gerakan  bumi  mengelilingi  matahari,  menyebabkan  timbulnya  gerak  semu  matahari. Gerak  semu  tahunan  matahari  merupakan  pergeseran  posisi  matahari  ke  arah  belahan  bumi  utara  yang umumnya  terjadi  pada  tanggal  22  Desember  hingga  21  Juni,  dari  belahan  bumi  utara  menuju  ke  belahan bumi selatan, yang terjadi pada tanggal 21 Juni hingga 21 Desember. Peristiwa ini dinamakan sebagai gerak semu matahari, karena sebenarnya yang bergerak bukan matahari, melainkan Bumi yang melakukan revolusi dengan sumbu rotasi yang miring (Hidayat 1978). Teori revolusi ini sangat berhubungan dengan perubahan musim di Indonesia yang memliki musim panas (dry season) dan basah (wet season).
MAM  merupakan  musim  peralihan  antara  kering  dan  musim  basah  sehingga  temperatur  mengalami peningkatan. Musim JJA merupakan musim kering dan memiliki pola temperatur yang fluktuatif (naik-turun- naik).  SON  merupakan  bulan  peralihan  antara  musim  basah  dan  musim  kering,  sehingga  pola  temperatur mengalami  penurunan  secara  drastis.  Pola  temperatur  bulanan  di  Kalimantan  terdapat  2  puncak  yaitu  pada bulan Mei dan September, dimana bulan tersebut bertepatan peristiwa ekuinoks. Ekuinoks adalah salah  satu fenomena astronomi dimana matahari melintasi garis khatulistiwa dan secara periodik berlangsung dua kali dalam  setahun,  yaitu  pada  tanggal  20  Maret  dan  23  September.  Keberadaan  fenomena  tersebut mengakibatkan peningkatan temperatur udara (Mothe 2014). Temperatur udara merupakan salah satu faktor yang memudahkan bahan untuk terbakar (Pyne 1984). Akan tetapi menurut Murdiyarso et al. (2004), hal ini dapat  terjadi  jika  kejadian  kebakaran  dilakukan  secara  sengaja  (pembakaran  yang  tidak  terkontrol)  untuk land-clearing dalam kurun waktu tertentu.
Gambar 3 Grafik suhu rata-rata bulanan di Kalimantan
Variasi musiman rata-rata curah hujan bulanan di Kalimantan (Gambar 4), dipengaruhi oleh fenomena monsun,  yakni  adanya  perbedaan  yang  tegas  antara  musim  basah (wet  season) dan  musim  kering (dry season) yang  umumnya  terjadi  pada  periode Desember.  Curah  hujan  di  wilayah  Indonesia  didominasi  oleh adanya  pengaruh  beberapa  fenomena,  antara  sistem  Monsun  Asia-Australia,  El-Nino,  sikulasi  Timur-Barat (Walker  Circulation) dan  sirkulasi  Utara-Selatan (Hadley  Circulation)  s erta  beberapa  sirkulasi  karena pengaruh lokal (McBride 2002). Variabilitas curah hujan di Indonesia sangat kompleks dan merupakan suatu bagian  dari  variabilitas  monsun.  Monsun  dan  pergerakan  ITCZ (intertropical  convergence  zone) berkaitan dengan variasi curah hujan tahunan dan semi tahunan di Indonesia (Aldrian 2003), sedangkan fenomena El- Nino dan Dipole Mode berkaitan dengan variasi curah hujan antar tahunan di Indonesia.

## Gambar 4 Rata-rata curah hujan bulanan di Kalimantan
Distribusi curah hujan bulanan diperoleh dua puncak maksimum yaitu setelah terjadinya ekuinoks atau pada  saat  matahari  melalui  ekuator.  Pola  curah  hujan  monsunal  dicirikan  dengan  adanya  perbedaan  yang tegas  antara  musim  hujan  dan  musim  kemarau,  dengan  periode  12  bulanan.  Dan  mempunyai  puncak  atau maksimum  pada  awal  dan  akhir  tahun.  Monsun  pada  dasarnya  disebabkan  oleh  efek  pemanasan  yang berbeda antara daratan dan lautan disekitarnya yang berubah secara musiman. Pada musim panas oleh karena sifat-sifat  termalnya,  benua  mempunyai  suhu  yang  lebih  tinggi  dari  pada  lautan  disekitarnya  (Visa  2010). Curah  hujan  di  Kalimantan  terlihat  maksimum  pada  bulan  Februari  yang  termasuk  dalam  musim  DJF, dimana  DJF  merupakan  musim  basah.  Sebaliknya  curah  hujan  relatif  lebih  rendah  di  Kalimantan  pada musim JJA.

## Hubungan Variabel Iklim Bulanan terhadap Kejadian Kebakaran Hutan di Kalimantan
Analisis  regresi  linier  berganda  yang  menunjukkan  tingkat  kepercayaan  yang  tinggi  disetiap variabelnya,  menunjukkan  bahwa  antar  variabel  berbeda  nyata  dengan  P-Valuenya  <0.05,  artinya  setiap variabel  bergantung  dengan  variabel  yang  lain  serta  berpengaruh  nyata  antara  faktor  iklim  (temperatur, visibility dan curah hujan), terhadap variabel terikat dalam hal ini adalah jumlah hotspot . Jika dilihat tingkat kepercayaan pada hasil penelitian ini cukup besar dengan dilakukan uji statistik (uji T) dan ANOVA. Uji T digunakan untuk menguji secara parsial masing-masing variabel iklim, sedangkan ANOVA digunakan untuk mengetahui  pengaruh  variabel  bebas  (variabel  iklim)  secara  bersama-sama  terhadap  variabel  terikat,  dalam kasus ini variabel terikatnya adalah jumlah hotspot .
Hotspot belum  tentu  menggambarkan  kejadian  kebakaran  hutan.  Akan  tetapi,  menurut  Ivan et  al . (1999), hotspot yang  banyak  dan  menggerombol  menunjukan  adanya  kejadian  kebakaran  hutan  di  suatu wilayah,  sehingga  dalam  penelitian  ini hotspot dijadikan  sebagai  indikator  kebakaran  hutan.  Kondisi visibility tidak  sepenuhnya  bergantung  pada  jumlah hotspot .  Menurut  Ivan et  al .  (1999),  kondisi visibility selain dipengaruhi jumlah hotspot juga dipengaruhi oleh kabut, dan curah hujan. Selain itu, asap yang pekat menyebabkan visibility menjadi  rendah,  dan  menghalangi  radiasi  matahari  ke  permukaan  tanah,  sehingga tidak terjadi proses konveksi. Temperatur di lokasi asap umumnya rendah yaitu sekitar 24 o C.
Selain hotspot ,  curah  hujan  merupakan  unsur  iklim  yang  memiliki  korelasi  yang  tinggi  terhadap kejadian  kebakaran  hutan  (Syaufina  dan  Sukmana  2008).  Curah  hujan  merupakan  unsur  iklim  yang mempunyai keragaman tinggi, karena pola hujan yang bervariasi menurut skala ruang dan waktu (Syaufina dan  Sukmana  2008).  Pada  saat  curah  hujan  mengalami  peningkatan,  maka  jumlah hotspot akan  berkurang bahkan tidak ada sama sekali. Menurut Thoha (2008) menunjukkan bahwa curah hujan mempunyai pengaruh terhadap  titik  panas  meskipun  dari  segi  jumlah  titik  panas  yang  terpantau  tidak  memiliki  kecenderungan yang tetap. Keberadaan titik panas akan ditemukan pada suatu daerah, bila curah hujan menurun maka titik panas  akan  semakin  meningkat,  dan  sebaliknya.  Hal  ini  menunjukkan  hubungan  yang  negatif  antara terdeteksinya titik panas dan besarnya kejadian hujan.
Curah  hujan  juga  sangat  berkaitan  erat  dengan  adanya  temperatur.  Perubahan  temperatur  dapat menyebabkan perubahan pola curah hujan menjadi lebih banyak atau lebih sedikit yang pada akhirnya dapat mempengaruhi kebakaran hutan dan lahan. Peningkatan temperatur diakibatkan karena meningkatnya jumlah hotspot .  Semakin  tinggi  temperatur  maka  jumlah hotspot akan  meningkat  mengakibatkan  curah  hujan  akan menurun sehingga berpotensi meningkatkan kebakaran hutan dan lahan.
Berdasarkan  uji  statistik  didapatkan  nilai  uji  F  di  Kalimantan  Timur  adalah  60.63  dengan  derajat bebas  (db  =  118),  artinya  bahwa  secara  bersama-sama  peubah-peubah  yang  masuk  dalam  model  secara signifikan  mempengaruhi  potensi  kebakaran  hutan.  Hubungan  antara  jumlah hotspot , visibility ,  temperatur dan  curah  hujan  bulanan  di  Kalimantan  Timur  (Gambar  5  dan  6)  menunjukkan  hubungan  yang  baik  dan sesuai dengan teori menurut Putra dan Hadiwijoyo (2012), jika curah hujan tinggi maka jumlah hotspot akan semakin rendah, sebaliknya jika curah hujan rendah maka hotspot akan semakin banyak. Tinggi dan rendah jumlah hotspot tersebut dipengaruhi oleh tingginya temperatur yang terdeteksi oleh satelit akibat curah hujan yang  rendah,  ketika  curah  hujan  rendah, visibility rendah  dan  temperatur  tinggi  maka  jumlah hotspot meningkat sehingga potensi kebakaran hutan dan lahan semakin besar.

## Aflahah E, Hidayati R, Hidayat R, Alfahmi F
Berdasarkan  uji  statistik  didapatkan  nilai  uji  F  di  Kalimantan  Selatan  adalah  101.32  dengan  derajat bebas  (db  =  118),  artinya  bahwa  secara  bersama-sama  peubah-peubah  yang  masuk  dalam  model  secara signifikan mempengaruhi kejadian kebakaran hutan. Hubungan antara jumlah hotspot , visibility , temperatur dan curah hujan bulanan di Kalimantan Selatan (Gambar 9 sampai dengan 11) menunjukkan hubungan yang baik  dan  sesuai  dengan  teori,  menurut  Putra  dan  Hadiwijoyo  (2012),  jika  curah  hujan  tinggi  maka  jumlah hotspot akan semakin rendah, sebaliknya jika curah hujan rendah maka hotspot akan semakin banyak. Tinggi dan rendah jumlah hotspot tersebut dipengaruhi oleh tingginya temperatur yang terdeteksi oleh satelit akibat curah  hujan  yang  rendah,  ketika  curah  hujan  rendah, visibility rendah  dan  temperatur  tinggi  maka  jumlah hotspot meningkat sehingga potensi kebakaran hutan dan lahan semakin besar.
Berdasarkan uji statistik didapatkan nilai  uji  F di Kalimantan Utara  adalah 81.72 dengan  derajat bebas (db = 118), artinya bahwa secara bersama-sama peubah-peubah yang masuk dalam model secara signifikan mempengaruhi kejadian kebakaran hutan. Hubungan antara jumlah hotspot , visibility , temperatur dan curah hujan  bulanan  di  Kalimantan  Utara  (Gambar  12  dan  13)  menunjukkan  hubungan  yang  kurang  baik,  yaitu ketika curah hujan rendah, visibility rendah dan temperatur tinggi maka jumlah hotspot meningkat sehingga potensi kebakaran hutan dan lahan semakin besar, pada kasus ini adalah di Kalimantan Utara.
Tidak  semua  wilayah  sesuai  dengan  teori  yang  menyakatakan  bahwa  jika  curah  hujan  tinggi  maka jumlah hotspot akan semakin rendah, sebaliknya jika curah hujan rendah maka jumlah hotspot akan semakin banyak. Tinggi dan rendah jumlah hotspot tersebut dipengaruhi oleh tingginya temperatur akibat curah hujan yang rendah (Putra et al. 2011).
0 500 00 250 500 1000 7 6 750 8 7 9 Hotspot Visibility CH Surface Plot of Hotspot vs Visibility, CH
Gambar 5 Hubungan jumlah hotspot , visibility dan curah hujan bulanan di Kalimantan Timur
0 500 30 30 31 32 33 1000 7 6 33 8 7 9 Hotspot Visibility Suhu Surface Plot of Hotspot vs Visibility, Suhu
Gambar  6  Hubungan  jumlah hotspot , visibility dan  suhu  bulanan  di  Kalimantan Timur 0 1500 3000 0 250 500 4500 4 2 750 6 8 Hotspot Visibility CH Surface Plot of Hotspot vs Visibility, CH
Gambar 7 Hubungan jumlah hotspot , visibility dan curah hujan bulanan di Kalimantan Tengah 0 1500 3000 31 31 32 33 34 3000 4500 4 2 34 6 8 Hotspot Visibility Suhu Surface Plot of Hotspot vs Visibility, Suhu
Gambar 8 Hubungan jumlah hotspot , visibility dan suhu bulanan di Kalimantan Tengah

## Hubungan Variabel Iklim terhadap Kejadian Kebakaran Hutan Dasarian di Kalimantan Tengah
Korelasi  antara  faktor  iklim  dan  jumlah hotspot sangat  tinggi,  ditunjukkan  dengan  Tabel  1  dan  2. Korelasi yang paling tinggi adalah visibility dengan hotspot yaitu sebesar -0.69, artinya terdapat keterkaitan yang tinggi antara jumlah hotspot dan visibility terhadap potensi kebakaran hutan. Nilai korelasi negatif (-), artinya memiliki sifat keterbalikan dengan data visibility , jika jumlah hotspot meningkat, maka visibility akan menurun.  Walaupun  tingkat  kepercayaan  pada  hasil  penelitian  ini  cukup  rendah,  R 2 adjusted yaitu  sebesar 0.47, namun korelasi variabel iklim dengan hotpsot diatas sangat tinggi.
0 50 100 200 400 600 800 150 7 6 800 8 7 9 Hotspot Visibility CH Surface Plot of Hotspot vs Visibility, CH
Gambar 12 Hubungan jumlah hotspot , visibility dan curah hujan bulanan di Kalimantan Utara
0 50 100 30 31 150 7 6 32 8 7 9 Hotspot Visibility Suhu Surface Plot of Hotspot vs Visibility, Suhu Gambar 13 Hubungan jumlah hotspot , visibility dan suhu bulanan di Kalimantan Utara
0 250 500 30 30 32 34 500 750 5.0 36 7.5 10.0 Hotspot Visibility Suhu Surface Plot of Hotspot vs Visibility, Suhu Gambar 10 Hubungan jumlah hotspot , visibility dan suhu bulanan di Kalimantan 0 250 500 0 250 500 750 500 750 5.0 750 7.5 10.0 Hotspot Visibility CH Surface Plot of Hotspot vs Visibility, CH
Gambar 9 Hubungan jumlah hotspot , CH dan visibility bulanan di Kalimantan Selatan 0 250 500 30 30 32 34 500 750 250 0 36 750 500 750 Hotspot CH Suhu Surface Plot of Hotspot vs CH, Suhu Gambar 11 Hubungan jumlah hotspot , CH dan suhu bulanan di Kalimantan Selatan
Tabel 1 Koefisien korelasi dan nilai uji p parameter iklim terhadap kejadian kebakaran hutan
Tabel 2 Koefisien standarisasi
Hubungan  jumlah hotspot , visibility ,  curah  hujan  dan  temperatur  1  dasarian  tanpa  pengaruh  lagtime  di Kalimantan  Tengah  yang  sudah  berubah  menjadi  model  PCA  (Gambar  14).  Ketika  temperatur  tinggi, visibility rendah, curah hujan rendah maka jumlah hotspot akan meningkat sehingga potensi kebakaran hutan akan  semakin  besar  dan  sebaliknya.  Tinggi  dan  rendah  jumlah hotspot tersebut  dipengaruhi  oleh  tingginya temperatur  akibat  curah  hujan  yang  rendah.  Sehingga  ketika  curah  hujan  rendah, visibility rendah  dan temperatur  tinggi  maka  jumlah hotspot meningkat  sehingga  potensi  kebakaran  hutan  dan  lahan  semakin besar (Putra et al . 2011). Jika potensi kebakaran hutan semakin besar, maka akan berdampak meningkatnya jumlah kabut asap yang naik ke atmosfer semakin banyak, sehingga dapat menimbulkan dampak dari segala sektor, baik dari sektor kesehatan, perhubungan, ekonomi, dan sosial.
Model Estimasi setelah ditransfer kembali dari PC ke unsur-unsur semula: Hotspot Kalteng = - 2940 + 108.701 * Temperatur -  1.048 * CH - 69.634 * Visibility
Hal  ini  dipertegas  oleh  analisis  statistik  uji  F  yang  menunjukkan  bahwa  F  Hitung  lebih  besar  dari  F Tabel  yang  sebesar  160.09  dengan  derajat  bebas  (db  =  358).  Uji  F  tersebut  menunjukkan  bahwa  parameter iklim  berpengaruh  nyata  terhadap  jumlah hotspot .  Persamaan  regresi  tersebut  menunjukkan  tingkat probabilitas  yang  tinggi  disetiap  variabel,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  antar  variabel  berpengaruh  nyata dengan  P- Value nya  <  0.05,  artinya  setiap  variabel  sangat  bergantung  dengan  variabel  yang  lain.  Untuk mengetahui  pengaruh  variabel  bebas  (faktor  iklim)  secara  bersama-sama  terhadap  variabel  terikat,  dalam kasus  ini  variabel  terikatnya  adalah  jumlah hotspot .  Dilakukan  analisis  lanjutan  yaitu multivariate berbasis regresi  non  linier  atau  analisis  komponen  utama  (PCA)  dan  beberapa  metode  turunannya  seperti  analisis PCR (Principal Component  Regresion). Penentuan  parameter  statistik  dapat  digunakan  untuk  memprediksi intensitas kebakaran hutan secara teoritis menggunakan perhitungan dengan teknik PCR. Hasilnya P- Value > T-hitung, artinya jumlah hotspot signifikan terhadap variabel lain.
Source Value Std. Error t P Value > |t| SUHU 0.35 0.035 9.99 <0.0001 CH -0.30 0.03 -8.65 <0.0001 Visibility -0.35 0.02 -17.89 <0.0001 Variables SUHU CH Visibility Hotspot Kalteng SUHU 1.00 -0.17 -0.22 0.28 CH 0.17 1.00 0.22 -0.35 Visibility 0.22 0.22 1.00 -0.68 Hotspot 0.28 -0.35 -0.68 1.00
0 500 1000 -5 0 1500 -2 5 0 2 Hotspot Kalteng PC2 PC1 Surface Plot of Hotspot Kalteng vs PC2, PC1 Gambar 14 Hubungan jumlah hotspot kalteng dengan visibility dan ch (dalam bentuk pc) tanpa lagtime 1 dasarian di Kalimantan
Tengah
Hubungan  Variabel  Iklim  terhadap  Kejadian  Kebakaran  Hutan  Dasarian  di  Kalimantan  Tengah sebagai Sistem Peringatan Dini
Korelasi lagtime dasarian  antara  faktor  iklim  curah  hujan,  temperatur  dan hotspot di  hari  sebelumnya dapat memberikan informasi mengenai prediksi potensi kebakaran hutan yang diindiaksikan  dengan jumlah hotspot sangat tinggi, ditunjukkan dengan Tabel 3 dan 4. Korelasi yang paling tinggi adalah visbility dengan hotspot yaitu sebesar -0.79, artinya hubungan antara jumlah hotspot dan visibility terhadap potensi kebakaran hutan adalah tinggi. Nilai korelasi negatif (-), artinya memiliki sifat keterbalikan dengan data visibility , jika jumlah hotspot meningkat, maka visibility akan menurun.
Tabel 3 Koefisien korelasi dan nilai uji p parameter iklim terhadap kejadian kebakaran hutan
Tabel 4 Koefisien standarisasi
Pemberian lagtime bertujuan  untuk  membangun  sistem  peringatan  dini  ( early  warning  system) . Pengaruh lagtime di  Kalimantan  Tengah  berdampak  pada  hasil  uji  statistik  dan  tingkat  kepercayaan. Walaupun tingkat kepercayaan pada hasil penelitian ini cukup rendah, R 2 adjusted yaitu sebesar 0.42, namun korelasi variabel iklim dengan hotpsot di atas sangat tinggi. Salah satu penyebab hubungan faktor iklim dan hotspot dengan  menggunakan  perbedaan  selang  waktu  pengamatan.  Temperatur  udara  rata-rata  yang merepresentasikan  temperatur  udara  selama  24  jam,  sedangkan  kejadian  api  aktif  terjadi  atau  terdeteksi setiap  saat.  Jumlah hotspot memiliki  hubungan  yang  lebih  dekat  dengan  parameter  meteorologis.  Hal  ini didukung  oleh  analisis  regresi  yang  menunjukkan  bahwa visibility lebih  mewakili  keragaman  api  aktif dibandingkan dengan parameter iklim lain.
Hubungan  antara  jumlah hotspot , visibility dan  curah  hujan  dasarian  di  Kalimantan  yang  dipengaruhi lagtime dari masing-masing parameter curah hujan, visibility dan temperatur sepuluh hari sebelumnya maka jumlah hotspot di  sepuluh  hari  setelahnya  terdapat  hubungan  yang  jauh  lebih  baik  dibandingkan  dengan parameter  iklim  dasarian  yang  tidak  dipengaruhi lagtime .  Hubungan  jumlah hotspot , visibility ,  curah  hujan dan temperatur dasarian yang dipengaruhi lagtime di Kalimantan Tengah yang sudah berubah menjadi model PCA (Gambar 15), ketika temperatur tinggi, visibility rendah, curah hujan rendah maka jumlah hotspot akan meningkat  sehingga  potensi  kebakaran  hutan  akan  semakin  besar  dan  sebaliknya.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa hotspot memiliki keterkaitan erat dengan kabut asap yang menunjukkan potensi kebakaran hutan dan lahan yang sesuai dengan teori yang menyatakan bahwa, jika curah hujan tinggi maka hotspot akan semakin rendah,  sebaliknya  jika  curah  hujan  rendah  maka hotspot akan  semakin  banyak.  Tinggi  dan  rendah hotspot tersebut dipengaruhi oleh tingginya temperatur  yang terdeteksi oleh satelit akibat  curah  hujan yang rendah. Ketika curah hujan rendah, visibility rendah dan temperatur tinggi maka jumlah hotspot meningkat sehingga potensi kebakaran hutan dan lahan semakin besar (Putra et al . 2011). Jika potensi kebakaran hutan semakin besar,  maka  akan  berdampak  meningkatnya  jumlah  kabut  asap  yang  naik  ke  atmosfer  semakin  banyak, sehingga dapat menimbulkan dampak dari segala sektor, baik dari sektor kesehatan, perhubungan, ekonomi, dan sosial.
Source Value Standard error t P Value > |t| Temperatur 0.2687 0.0365 7.3696 < 0.0001 CH -0.346 0.0370 -9.3582 < 0.0001 Visibility -0.329 0.0206 -15.993 < 0.0001 Variabel SUHU CH Visibility Hotspot Kalteng Temperatur 1.0000 -0.1729 -0.2189 0.3134 CH -0.1729 1.0000 0.2179 -0.2813 Visibility -0.2189 0.2179 1.0000 -0.7942 Hotspot 0.3134 -0.2813 -0.7942 1.0000
Analisis  statistik  uji  F  mempertegas  bahwa  F  Hitung  lebih  besar  dari  F  Tabel  yang  sebesar  129.36 dengan  derajat  bebas  (db  =  358).  Uji  F  tersebut  menunjukkan  bahwa  parameter  iklim  berpengaruh  nyata terhadap jumlah hotspot . Persamaan regresi tersebut menunjukkan tingkat probabilitas yang tinggi di setiap variabel. Hal ini menunjukkan bahwa antar variabel berpengaruh nyata dengan P- Value nya < 0.05, artinya setiap  variabel  sangat  bergantung  dengan  variabel  yang  lain.  Untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  bebas (faktor  iklim)  secara  bersama-sama  terhadap  variabel  terikat,  dalam  kasus  ini  variabel  terikatnya  adalah jumlah hotspot .  Dilakukan  analisis  lanjutan  yaitu multivariate berbasis  regresi  non  linier  atau  analisis komponen  utama  (PCA)  dan  beberapa  metode  turunannya  seperti  analisis  PCR (principal component regresion). Penentuan  parameter  statistik  digunakan  untuk  memprediksi  kebakaran  hutan  secara  teoritis digunakan perhitungan dengan teknik PCR. Hasilnya P- Value > T-Hitung, artinya jumlah hotspot signifikan terhadap variabel lain.
Model Estimasi setelah ditransfer kembali dari PC ke unsur-unsur semula: Hotspot Kalteng = - 2145 + 83.85843 * Temperatur – 1.19454*CH - 65.38901* Visibility

## SIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian  ini adalah  kebakaran  hutan mengikuti sifat monsunal dan dipengaruhi oleh kejadian El  Nino ,  visibility  memiliki  hubungan  yang  erat  dan  dapat  digunakan  sebagai  indikator  intensitas kebakaran  hutan  dan  lahan, hotspot secara  bersamaan  memiliki  hubungan  yang  erat  dengan visibility dan kondisi iklim pada periode dekade yang sama, persamaan yang digunakan untuk sistem peringatan dini untuk prediksi kejadian kebakaran hutan yang diindikasikan dengan jumlah hotspot , disusun dari kondisi iklim satu dekade sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldrian  E,  Susanto  RD.  2003.  Identification  of  three  dominant  rainfall  regions  within  Indonesia  and  their relationship to sea surface temperature. Int. J.Clim . 23:1425–1452.
Arini EY, Hidayat R, Faqih A. 2014. Simulasi curah hujan di Kalimantan dengan regional climate model 4 (RegCM4) saat el nino southern oscillation (ENSO) [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
BAPPENAS-ADB.  1999.  Causes,  extent,  impact  and  costs  of  1997/1998  fires  and  drought:  Laporan  akhir lampiran 1 dan 2. Jakarta: BAPPENAS and Asian Development Bank.
Bowen MR, Jean MB,  Ivan PA, Philippe G,  Anne G. 2001. Anthropogenic fires in  Indonesia, a view from Sumatera. Radojevic M dan Eaton P, editor. EU dan Departemen Kehutanan dan Perkebunan Republik Indonesia.
Chang  CP,  Lau  KM.  1980.  Northeasterly  cold  surges  and  nearequatorial  disturbanceso  ver  the  winter MONEX area during December 1974, part II, Planetary-scalea spects, M on. Weather. Rev. 108, 298- 312.
0 500 1000 -5 -5 0 1500 -2 5 0 2 Hotspot Kalteng PC2 PC1 Surface Plot of Hotspot Kalteng vs PC2, PC1 Gambar 15 Hubungan jumlah hotspot , visibility dan suhu dasarian dengan legtime treatment di Kalimantan Tengah
Choong TS. 1997. Scorched Earth . Asiaweek. 10 October 1997.
Chuvieco E, Aguado I, Yebra M., Nieto H, Salas J, Martin MP, Vilar L, Martinez J, Martin S, Ibarra P, Riva JDL, Baeza J, Rodriguez F, Molina RJ, Herrera MA, Zamora R. 2009. Development of a framework for  fire  risk  assessment  using  remote  sensing  and  geographic  information  system  technologies. Ecological Modelling . 221(2010):46-58. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2008.11.017.
Ferguson SA, Sandberg DV, Ottmar R. 1998. Modelling The Effect of Landuse Change on Global Biomass Emissions . Seattle: Forestry Sciences Laboratory.
Field DF, van der Werf GR, Shen SSP. 2009. Human ampliﬁcation of drought-induced biomass burning in Indonesia since 1960. Nat. Geosci . 443:185–8.
Field  RD,  Wang  Y,  Roswintiarti  O,  Guswanto.  2004.  A  droughtbased  predictor  of  recent  haze  events  in western Indonesia Atmos. Environ . 38:1869–78. Fuller  M.  1991. Forest  Fire  an  Introduction  to  Wildland  Fire  Behavior,  Management,  Fire  Fighting  and Prevention . New York: John Willey and Sons.
Goldammer  JG.  2009.  Towards  The  Development  of  a  Global  Early  Warning  System  of  Wildland  Fire [internet]. [diunduh 2018 Feb 20]. Tersedia pada: http://www.fire.uni-freiburg.de/fwf/EWS.htm.
Ivan  PA,  Ifran  DI,  Muhnandar.  1999. Vegetation  Fires  in  Indonesia:  The  Interpretation  of  NOAA  Derived Hot-Spot  Data .  Palembang:  Balai  Inventarisasi  dan  Perpetaan  Hutan  Wilayah  II  dan  Kanwil Kehutanan dan Perkebunan.
Jayantika  M.  2013.  Hubungan  antara  titik  panas  dengan  perubahan  penutupan/penggunaan  lahan  (studi kasus: Kabupaten Kapuas, Provinsi Kalimantan Tengah [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Liew SC, Lim OK, Kwoh LK, Lim H. 1998. A study of the 1997 forest fire in South East Asia using SPOT quiclook  mosaics.  Geosicience  and  Remote  Sensing  Symposium  Proceedings. IEEE  International . 2:879-881.
Marlier ME, Defries R, Pennington D, Nelson E. 2015. Future fire emissions associated with projected land use change in Sumatra. Global Change Biology . 21:345–362. http://doi.org/10.1111/gcb.12691.
Marlier  ME,  Defries  RS,  Kim  PS,  Koplitz  SN,  Jacob  DJ.  2015.  Fire  emissions  and  regional  air  quality impacts from fires in oil palm, timber, and logging concessions in Indonesia. Environmental Research Letters . 10(8):1-9. http://doi.org/10.1088/1748-9326/10/8/085005.
Mothe  RCM.  2014.  Orbital  spin:  A  new  hypothesis  to  explain  precession  of  equinox-the  third  motion  of earth.
International Journal
of Astronomy and Astrophysics . 4:20-28.
http://doi.org/10.4236/ijaa.2014.41004.
Murdiyarso  D,  Lebel  L,  Gintings  AN,  Tampubolon  SMH,  Heil  A,  Wasson  M.  2004.  Policy  responses  to complex environmental problems: insights from a science–policy activity on transboundary haze from vegetation fires in Southeast Asia. Elsevier Agriculture, Ecosystems and Environment . (104): 47–5. Putra EI, Hadiwijoyo E. 2012. Pengaruh  anomali sea surface tempaeratur dan curah hujan terhadap potensi kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Riau [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Putra  EI,  Hayasaka  H,  Takahashi  H,  Usup  A.  2011.  Recent  peat  fire  activity  in  the  mega  rice  project  area,
Central Kalimantan, Indonesia. Journal of Disaster Research . 5(5):334-341.
Pyne  SJ.  1984. Introduction  to  Wildland  Fire:  Fire  Managemeent  in  the  United  States .  New  York:  John Willey and Sons.
Setyaki A, Rufaida F, Ratnasari R, Sugasri A, Fauzi A, Isbandi S, Septiana C. 2013. ASEAN Agreement on Transboundary Haze Pollution . Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup.
Syaufina L, Sukmana A. 2008. Kajian Penyebab Utama Kebakaran Hutan di Daerah Tangkapan Air Danau Toba.  Laporan  Akhir  Studi  Program  ITTO  PD  394/06  Rev.  1  (F) .  Bogor:  Pusat  Penelitian  dan Pengembangan Hutan Konservasi Alam.
Thoha AS. 2008. Penggunaan data hotspot untuk monitoring kebakaran hutan dan lahan Indonesia [Internet].
[diunduh 2018 Apr 17]. Tersedia pada: http://respository.usu.ac.id.
Van der Werf GR, Dempewoll J, Trigg SN, Randerson JT, Kasibhatla RS, Giglio L, Murdiyarso D, Peter W,
Morton  DC,  Collatz  GJ,  Polman  AJ,  Defries  RS.  2008.  Climate  regulation  of  fire  emission  and deforestation in equatorial Asia. PNAS . 105:20350-20355.
Visa  J,  Harjupa  W,  Sunarsih  I.  2010. Perilaku  Curah  Hujan  di  Kalimantan  Barat  (Pontianak,  Ketapang, Putussibau, Sintang, dan Sambas) . Bandung: Prosiding Seminar Nasional Sains Atmosfer 1.
Watts AC, Kobziar LN, Snyder JR. 2012. Fire reinforces structure of pondcypress ( Taxodium distichum var. imbricarium) domes in a wetland landscape. Wetlands. 32:439-448. doi: 10.1007/s13157-012-0277-9. WBG.  2016. The  Cost  of  Fire  an  Economic  Analysis  of  Indonesia’s  2015  Fire  Crisis .  Jakarta:  Indonesia Sustainable Landscapes Knowledge Note: 1.
World  Meteorological  Organization.  1990b.  The  First  WMO  Intercomparison  of  Visibility  Measurements: Final  Report  (D.J.  Griggs,  D.W.  Jones,  M.  Ouldridge  and  W.R.  Sparks).  Instruments  and  Observing Methods Report No. 41.