## Interpretasi Kandungan Air Tanah untuk Indeks Kekeringan: Implikasi untuk Pengelolaan Kebakaran Hutan
Interpretation  of  Soil Water  Content  into  Dryness  Index:  Implication  for  Forest  Fire  Management
Muh  Taufik 1 *  dan  Budi  Indra  Setiawan 2
1 Departemen Geofisika dan Meteorologi, Institut Pertanian Bogor, Jalan Raya Dramaga, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
2 Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor, Jalan Raya Dramaga, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
Diterima 30 Desember 2011/Disetujui 5 Maret 2012

## Abstract
Forest fire research is very important for tropical regions as the current available models on forest fire predictions and control were developed based on studies conducted in dry sub-tropical forest areas. The use of dryness index (DI) based on actual soil water  content for assessing fire danger  in wetland ecosystem was proposed  in this paper. The study site was located in South Sumatera, Indonesia and study was conducted from April 1 st 2009 to March 15 th 2011.  Fire danger was categorized into 4 levels; low, medium, dry, and extreme with its margin level was determined based on soil water retention curve analysis.  All DI categories occurred in 2009, however only 2 categories (low and medium) were observed in 2010 and 2011.  DI reached its maximum intensity in September 2009 with an onset rate of 1.4 per day based on analysis of time intensity curve.  Information of onset rate is importance for forest  fire management such as for  estimating when the extreme category  would be  reached. Therefore  anticipation  and  prevention  efforts  might  be  prepared  prior  to  reaching  certain  danger  level. Information on DI might be useful for water management planning in forest plantation areas as many of them are located in wetland ecosystem.
Keywords: dryness index, soil water content, wetland, onset rate, danger level

## Abstrak
Kajian tentang kebakaran hutan sangat penting untuk kondisi wilayah tropika karena model-model penduga dan  pengendalian  kebakaran  hutan  yang  ada  dikembangkan  berdasarkan  kajian  di  wilayah  lahan  kering subtropika.  Dalam tulisan ini, indeks kekeringan (dryness index, DI) berdasarkan informasi kadar air tanah aktual  dikembangkan  untuk  menilai  bahaya  kebakaran  hutan  pada  ekosistem  lahan  basah.    Lokasi  kajian terletak di Sumatera Selatan dengan periode pengamatan dari 1 April 2009  15 Maret 2011.  Kategori bahaya kebakaran hutan dikelompokkan menjadi empat: rendah, sedang, kering, dan ekstrim dengan batas tiap kategori ditentukan berdasarkan analisis kurva retensi air tanah.  Pada tahun 2009 nilai DI mencakup semua kategori, sedangkan  pada  tahun  2010  hanya  dua  kategori  yaitu  rendah  dan  sedang.    Nilai  DI  mencapai  intensitas maksimum pada bulan September 2009 dengan laju peningkatan DI sebesar 1,4 per hari berdasarkan analisis kurva  intensitas  waktu.    Informasi  nilai  laju  peningkatan  DI  sangat  penting  untuk  pengelolaan  kebakaran hutan  seperti untuk  pendugaan  kapan  bahaya  kebakaran  ekstrim  akan tercapai.    Kegiatan pencegahan  dan antisipasi dapat direncanakan dan disusun, jika bahaya kebakaran akan mencapai kategori tertentu.  Informasi tentang  DI  sangat  penting untuk  perencanaan  pengelolaan  air pada  lokasi kawasan hutan  industri  di lahan basah.
Kata kunci: indeks kekeringan,  kadar air tanah, lahan basah, laju peningkatan, bahaya kebakaran
*Penulis untuk korespondensi, email: mtaufik@ipb.ac.id, telp. +62-251-8623850, faks. +62-251-8623850

## Pendahuluan
Kandungan air tanah merupakan peubah penting dalam hubungan antara tanah, atmosfer, dan tanaman.  Dari berbagai penggunaan, kandungan air tanah dapat juga digunakan untuk pendugaan kondisi bahaya kebakaran hutan (Castro et al.
2003).  Kandungan  air  tanah  bersifat  dinamis  dimana perilakunya ditentukan oleh faktor cuaca, tanah, dan tanaman. Kekeringan merupakan  salah satu  respons kandungan  air tanah terhadap faktor-faktor tersebut yang pada level tertentu dapat merugikan bagi tanaman dan lingkungan.  Penilaian
JMHT  Vol.  XVIII,  (1):  31 – 38,  April  2012 Artikel Ilmiah
DOI:  10.7226/jtfm.18.1.31
terhadap  kekeringan  di  kawasan  hutan  ditujukan  untuk mengetahui potensi bahaya kebakaran yang mungkin akan terjadi.    Model  penduga  bahaya  kebakaran  telah  banyak dikembangkan terutama pada iklim subtropika.  Penggunaan model tersebut pada kondisi iklim (Liu et al. 2010a; Liu et al. 2010b; Petros et al. 2011) dan tanah (Sparks et al . 2002; Snyder et al . 2006)  berbeda dapat menyebabkan  hasil pendugaan yang kurang  sesuai dengan  kondisi sebenarnya.  Beberapa per masalah an   pentin g  yan g  dapat  dian gkat  dalam penyelesaian  permasalahan  tersebut  antara  lain:  metode pengembangan informasi kandungan air tanah aktual menjadi indeks  kekeringan,  cara  pengembangan  model  indeks kekeringan  yang  sesuai  dengan  kondisi  lokal,  dan  cara penggunaan informasi indeks kekeringan dalam pengelolaan hutan lestari.
Kebakaran  hutan  biasanya  terjadi  pada  kondisi  cuaca ekstrim seperti kekeringan atau kemarau. Cuaca kering, panas, dan berangin dikombinasikan dengan bahan bakaran yang kering menciptakan kondisi yang cocok untuk peletupan dan penyebaran  api. El-Nino  Southern  Osillation (ENSO) merupakan salah satu variablitias iklim yang menyebabkan perubahan suhu dan curah hujan yang menghasilkan kejadian ekstrim seperti kekeringan dan kebakaran hutan (Brolley et al . 2007).  Pada kondisi ENSO 1997, cuaca kering ekstrim berkontribusi pada kebakaran hutan yang meluas di hutan tropika ekuator, Indonesia yang menghasilkan emisi karbon sekitar 2,57 Gt (Page et al . 2002). Melihat dampak kebakaran hutan  yang  ditimbulkan  terhadap  ekologi,  lingkungan, ekonomi,  dan  kesehatan manusia  sehingga  banyak  model kekeringan telah dikembangkan terutama untuk kondisi daerah subtropika.
Model kekeringan untuk menilai potensi bahaya kebakaran hutan  telah  banyak  dikembangkan  berdasarkan  data pengukuran  cuaca,  vegetasi,  dan  kondisi  bahan  bakaran tersedia di hutan. Model Keetch Byram Drought Index (KBDI) dikembangkan hanya menggunakan data harian suhu udara dan  curah  hujan  untuk  pengendalian  kebakaran  hutan  di Florida, USA (Keetch & Byram 1968). Model Canadian Fire Weather  Index (CFWI)  yang  dikembangkan  di  Kanada memerlukan data yang lebih kompleks yaitu cuaca, bahan bakaran, dan kondisi aktual vegetasi (Wagner 1974; Amiro et al. 2004). Kedua model tersebut telah banyak diaplikasikan untuk  menilai  potensi  bahaya  kebakaran  hutan  di  Asia Tenggara. Murdiyarso et al. (2002) menggunakan model KBDI untuk menilai risiko kebakaran hutan di Jambi untuk proyek karbon. Syaufina et al . (2004) menggunakan model KBDI untuk memprediksi kadar air dan tinggi muka air dengan lokasi penelitian di Selangor, Malaysia.  Dymond et al. (2005) dan Groot et  al. (2006)  menggunakan  model  CFWI  untuk pengembangan sistem peringkat bahaya kebakaran di Indo- nesia dan Malaysia.  Khusus untuk model KBDI telah banyak digunakan  dengan  alasan  keperluan  data  sedikit  dan kemudahan  dalam  perhitungan  (Dimitrakopoulos  & Bemmerzouk 2003).
Pengembangan model kekeringan untuk penilaian tingkat bahaya kebakaran hutan yang sesuai dengan kondisi lokal
(terutama faktor iklim dan tanah) sangat diperlukan. Liu et al. (2010a; 2010b) mengemukakan bahwa faktor iklim sangat menentukan tingkat kekeringan yang terjadi, sehingga aplikasi model kekeringan pada lokasi yang berbeda dengan tanpa penyesuaian terhadap kondisi iklim akan berdampak pada keluaran model yang kurang baik.  Selain faktor iklim, faktor sifat  hidrologi  tanah  juga  harus  diperhitungan  karena berpengaruh terhadap pergerakan air di dalam tanah (Reardon et al. 2009).  Interaksi antara tanah dan iklim sebagai faktor penentu  dalam  pemodelan  kekeringan  dihubungkan  oleh kondisi kandungan air tanah. Kandungan air tanah merupakan faktor penting dalam interaksi antara tanah dan iklim/cuaca (Seneviratne et  al. 2010)  seperti  pengaruhnya  terhadap konduktivitas tanah (Tamai et al. 2008) yang menentukan tingkat kehilangan air melalui evapotranspirasi (Goncalves et al. 2006). Kajian pemanfaatan informasi kandungan air tanah aktual sebagai alat untuk menentukan level indeks kekeringan mer upakan  kon tribusi  dalam  pengembangan  indeks kekeringan  di  wilayah  tropika  di  Indonesia.  Penelitian bertujuan mengkaji penggunaan data kandungan air tanah untuk indeks kekeringan dan mensimulasi kegunaan infomasi indeks kekeringan untuk pengelolaan hutan.

## Metode
Penelitian dilakukan di areal Izin Usaha Pemanfaatan Hasil Hutan Kayu-Hutan Tanaman Industri Sebangun Bumi Andalas Wood Industries (SBAWI) yang berlokasi di Kabupaten Ogan Komering Ilir, Sumatera Selatan. Ekosistem alami yang ada merupakan khas lahan basah dengan tipologi posisi muka air tanah  dekat  dengan  permukaan.  Tanaman  kayu  yang diusahakan  yaitu  jenis Acacia  crassicarpa .  Tipe  tanah  di lokasi penelitian tergolong marine clay dengan kadar air tanah jenuh ( o s ) sebesar 0,634 m 3 m -3 dan kadar air pada titik layu permanen ( o pwp ) sebesar 0,320 m 3 m -3 . Tekstur tanah termasuk jenis marine clay dengan kandungan liat sebesar 58% dengan kandungan  pasir hanya  1%.  Dengan  tipe tekstur  tersebut, water logging sering terjadi pada musim penghujan.
Beberapa  instrumen  digunakan  untuk  monitoring lingkungan seperti instrumen pengukur cuaca dan kadar air tanah (KAT) di HQ Baung yang secara geografis terletak pada 105,3º BT dan 2,74º LS (Gambar 1).  Unsur cuaca diukur dengan AWS Vantage Pro ( Davis Instrument ), sedangkan kadar air tanah diukur dengan sensor 5TM ( Decagon Devices ) dengan data logger Em50 ( Decagon Devices ).  Data tersebut diukur setiap jam selama periode 1 April 2009–15 Maret 2011.
Data pengamatan setiap jam diolah untuk mendapatkan data  curah  hujan  dan  KAT  harian.  Data  KAT  kemudian dianalisis untuk mendapatkan informasi Indeks Kekeringan ( Dryness  Index,  DI )  setiap  hari  dengan  menggunakan Persamaan [1] . Pengolahan dilakukan dengan pemograman Visual Basic Application dalam Microsoft  Excel .
Indeks  kekeringan KAT  terukur  di  stasiun  pengamatan digunakan  untuk  menilai  tingkat  kekeringan  dengan pendekatan sebagai berikut:
JMHT  Vol.  XVIII,  (1):  31 – 38,  April  2012 Artikel Ilmiah
EISSN:  2089-2063
DOI:  10.7226/jtfm.18.1.31
DI = 100(  i –  s /  pwp –  s ) [1] DI adalah indeks kekeringan yang bernilai 0  100. Angka 0 menyatakan KAT dalam kondisi jenuh (  s ), sedangkan 100 menyatakan KAT dalam kondisi titik layu permanen (  pwp ),  i adalah kadar air tanah hari ke -i . Tingkat kekeringan di lokasi penelitian  kemudian  dikelompokkan  menjadi  4  kelas kekeringan (Tabel 1).
Batas skala level kekeringan ditentukan berdasarkan nilai parameter kurva retensi air tanah (Tabel 2) dengan nilai mini- mum yaitu 0 pada titik jenuh dan nilai maksimum sebesar 100 pada titik layu permanen.  Kondisi titik jenuh terbentuk pada saat semua ruang pori tanah terisi penuh oleh air (batas bawah dari level kekeringan). Titik air-entry menunjukkan udara mulai masuk ke dalam pori-pori tanah. Titik air-entry digunakan Gambar 1  Lokasi penelitian di Kabupaten Oki, Sumatera Selatan. Palembang Stasiun HQ Baung Jakarta Samudra Hindia Pulau Kalimantan
Tabel 2  Kurva retensi air tanah di lokasi penelitian
Parameter kurva retensi air tanah
Simbol pF θ (%) DI
Titik jenuh ( saturated ) θ s 0.2 63.3 0.1 Air-entry θ ae 1.8 57.3 19 Kapasitas lapang ( field capacity ) θ fc 2.5 46.5 54 Titik kritis ( critical point ) θ c 3.1 40.7 73 Titik layu permanen ( permanent wilting point ) θ pwp 4.2 32.0 100 Table 1  Level dan skala indeks kekeringan Kategori Skala Level bahaya kebakaran Rendah 0 – 19 Low fire danger level Sedang 19 – 54 Moderate fire danger level Kering 54 – 73 High fire danger level Kering ekstrim 73 – 100 Extreme fire danger level
sebagai batas atas nilai indeks kekeringan rendah ( low fire danger level ) yaitu angka 19. Level sedang berada pada kisaran antara titik air-entry dan titik kapasitas lapang yaitu pada selang 19–54. Titik kritis diperkenalkan untuk memisahkan antara  level  kering  dan  kering  ekstrim.  Nilai  titik  kritis merupakan kondisi keterbatasan ketersediaan air tanah untuk transpirasi tanaman (Novak & Havrila 2006) yang dihitung sebagai nilai tengah dari ketersediaan air tanah (  fc -  pwp ).  KAT pada titik kritis yaitu 40,7% (Tabel 2) sehingga level kering berada pada kisaran 54–73, jika melebihi angka 73 maka indeks kekeringan akan masuk ke level kering ekstrim.

## Kurva intensitas waktu (time-intensity curve, Kurva TI)
Kurva TI merupakan alat yang banyak digunakan dalam studi sensory response (Eilers & Dijksterhuis 2004) terutama terkait cita rasa ( flavor ) (sebagai contoh Reinbach et al. 2007). Kurva TI merupakan metode untuk mengetahui informasi temporal dari suatu sensasi yang diterima.  Kurva TI terdiri dari bagian naik  ( onset )  dan  bagian  turun  ( decay )  yang  keduanya berbentuk kurva S ( S-shaped ).  Dalam analisis kurva TI, pa- rameter kunci yang diperlukan meliputi (Duizer et al. 1995) intensitas maksimum ( I max ), waktu untuk mencapai I max ( t max ), dan laju peningkatan intensitas ( onset rate ).
Dalam kajian ini, analisis temporal indeks kekeringan
JMHT  Vol.  XVIII,  (1):  31 – 38,  April  2012 Artikel Ilmiah EISSN:  2089-2063
DOI:  10.7226/jtfm.18.1.31
diterapkan melalui aplikasi kurva TI.  Informasi laju peningkatan DI diperoleh  melalui  parameter yang  diperlukan  meliputi intensitas DI maksimum ( DI max ), waktu yang diperlukan untuk mencapai intensitas DI max ( t max ), waktu yang diperlukan untuk mencapai 75% dari DI max ( T 75 inc ), dan waktu yang diperlukan untuk mencapai 25% dari DI max ( T 25 inc ).  Laju peningkatan DI dihitung sebagai berikut:
Laju peningkatan DI = 0,5 DI max /( T 75inc  T 25inc ) [2]

## Hasil  dan  Pembahasan
Dinamika curah hujan dan kadar air tanah Lokasi kajian mendapatkan  curah  hujan  yang  tinggi  selama  periode pengamatan, dengan curah hujan harian tertinggi sebesar 107 mm pada tanggal 12 April 2009.  Pola hujan musiman yang jelas antara musim hujan dan musim kemarau terjadi pada tahun 2009.  Pada tahun 2010, lokasi kajian menerima curah hujan sepanjang tahun dengan total hari hujan sebanyak 215 hari yang menghasilkan curah hujan tahunan sebesar 2718 mm.  Curah hujan bulanan tertinggi sebesar 384 mm terjadi pada bulan April 2010. Periode kering terjadi pada bulan Mei– Oktober 2009 dengan curah hujan bulanan terendah pada bulan September 2009 sebesar 22,6 mm.
KAT  di  Stasiun  HQ  Baung  berfluktuasi  pada  kisaran 0,289  0,627 m 3 m -3 . KAT tertinggi terjadi pada tanggal 9 April 2009 dan terendah pada tanggal 3 Oktober 2009.  Pada bulan- bulan  basah,  KAT  mendekati  level  kadar  air  jenuh  (  s ), sedangkan pada bulan-bulan kering KAT mendekati level titik layu  permanen  (  pwp ).  Curah  hujan  sangat  berpengaruh terhadap  dinamika  KAT.  KAT  mulai  berkurang  dengan berakhirnya musim penghujan di bulan Mei 2009. Bahkan, KAT mencapai titik layu permanen pada tanggal 12 Septem-
ber 2009 sebesar 0,32 m 3 m -3 .  Selanjutnya KAT meningkat menjadi 0,335 m 3 m -3 pada tanggal 15 September 2009 dengan kejadian hujan sebesar 10,2 mm.  KAT kemudian mencapai titik terendah sebesar 0,289 m 3 m -3 pada tanggal 3 Oktober 2009. Dengan adanya hujan sebesar 2 mm (4 Oktober 2009), KAT naik  menjadi 0,299  m 3 m -3 .   Selanjutnya,  hujan  hari berikutnya sebesar 45,6 mm (5 Oktober 2009) menyebabkan KAT naik menjadi 0,415 m 3 m -3 .  Pada musim penghujan, KAT selalu berada diatas 0,4 m 3 m -3 .
Dinamika indeks kekeringan Perilaku DI sangat dipengaruhi oleh  dinamika  curah  hujan  harian. DI secara  alami  akan meningkat tajam jika tidak ada kejadian hujan dalam periode lama (Gambar 2). Hujan yang tinggi di periode awal pengamatan (April  Juni 2009) menyebabkan level DI termasuk kategori rendah  dengan  beberapa  kali  berkategori  sedang.    Level DI mencapai kategori sedang mulai tanggal 15 Juli 2009, mencapai kategori kering  pada tanggal  28  Juli 2009 dan mencapai kategori ekstrim sejak tanggal 4 Agustus 2009. Nilai DI maksimum menyentuh angka 100 pada tanggal 10 Septem- ber 2009 yaitu pada saat KAT mencapai titik layu permanen. Nilai DI turun seiring dengan curah hujan yang turun sebesar 3,6 mm pada tanggal 11 September 2009, akan tetapi curah hujan yang rendah tersebut tidak mampu membendung nilai DI yang kembali naik mencapai angka 100 selama 15 hari berturut-turut mulai tanggal 20 September  4 Oktober 2009 (Gambar 2). Hujan buatan yang dilaksanakan sebanyak 2 kali yaitu  tanggal  5  dan  8  Oktober  2009  menghasilkan  hujan dengan curah hujan sebesar 89,6 mm mampu menurunkan kategori DI ke level kering. Setelah masuk musim penghujan, kategori DI menjadi  sedang  dan  rendah  selama  bulan November dan Desember 2009.
0 20 40 60 80 100 120 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1-Jan-09 1-Jul-09 1-Jan-1 0
1-Jul-10 1-Jan-11
Ekstrim Kering Sedang Rendah D ry n es s in d e x R a in fa ll (m m )
JMHT  Vol.  XVIII,  (1):  31 – 38,  April  2012 Artikel Ilmiah
EISSN:  2089-2063
DOI:  10.7226/jtfm.18.1.31
Tahun 2010 merupakan tahun basah dengan curah hujan jatuh merata sepanjang tahun menyebabkan kategori DI pada kisaran rendah dan sedang dengan dominasi kategori sedang sebanyak 291 hari.  Selama tahun 2010 hanya tercatat 3 kali kategori DI mencapai kering  (Tabel  3).   Selama  714  hari pengamatan, frekuensi DI kategori kering dan ekstrim kurang dari 15%, sedangkan kategori sedang terjadi lebih dari 60% kejadian.
Indeks DI yang dikembangkan memiliki kinerja yang baik dalam menilai tingkat kekeringan hutan.  Di sekitar lokasi kajian dilaporkan terjadi kebakaran hutan ketika kategori kekeringan pada level ekstrim yaitu kebakaran pada tanggal 5, 7, 11, 22, dan 29 September 2009.
Indeks kekeringan sangat sensitif terhadap ketiadaan hujan dalam periode yang lama.  Dalam penelitian ini, nilai DI akan meningkat tajam pada periode kering mulai bulan Juli hingga Oktober 2009.  Pada periode kering, kehilangan air dari tanah hutan  lahan  basah  melalui  evapotranspirasi  meningkat sehingga muka air tanah akan semakin turun.  Penurunan muka air tanah akan mengurangi penyediaan air pada lapisan atas tanah sehingga kandungan air tanah pada lapisan atas akan  berkurang  secara  bertahap  menuju  level  titik  layu permanen. Kondisi tersebut menyebabkan nilai DI meningkat mencapai intensitas maksimum pada bulan Oktober 2009. Perilaku indeks kekeringan tersebut mirip dengan perilaku indeks  kekeringan  KBDI  yang  terlalu  sensitif  terhadap ketiadaan hujan dalam jangka tertentu (Dolling et al . 2009). Jika dalam beberapa hari berturutan tidak ada hujan maka nilai indeks KBDI akan meningkat tajam.  Akan tetapi nilai DI yang dikembangkan tidak terlalu fluktuatif seperti indeks KBDI yang  sangat  tergantung  pada  dinamika  curah  hujan. Perubahan kadar air tanah lapisan atas pada ekosistem lahan basah berlangsung secara simultan.  Posisi muka air tanah sangat berpengaruh terhadap distribusi kadar air tanah pada lapisan atas yang ditentukan oleh sifat fisik tanah.  Perubahan KAT yang drastis dapat terjadi karena kejadian ekstrim seperti kebakaran.
Penilaian kekeringan dengan data kadar air tanah lapisan atas sangat penting karena dapat digunakan untuk mengetahui secara langsung kondisi aktual kekeringan.  Kandungan air pada lapisan atas tanah berpengaruh langsung terhadap trans- fer massa dan energi antara tanah dan atmosfer (Kerr 2007) yang  berpangruh pada  evaporasi  dan  transpirasi.   Model- model kekeringan yang ada seperti KBDI dan CFWI dibangun
Tabel 3  Analisis frekue nsi indeks kekeringan selama
periode pengamatan Leve l keke ringan Tahun Total 2009  2010 2011 Rendah 94 71 14 179 S edang 82 291 60 433 Kering 25 3 0 28 Kering ekstrim 74 0 0 74 Total 275 365 74 714
untuk menduga defisiensi kandungan air tanah yang terjadi pada lapisan atas karena pengaruh cuaca dan iklim, sehingga penggunaan indeks DI berdasarkan data aktual kadar air tanah dapat mensubtitusi aplikasi model-model kekeringan yang dikembangkan di  daerah subtropika  tersebut. Penggunaan indeks DI dapat menjawab Liu et al . (2010a, 2010b) tentang aplikasi model kekeringan pada kondisi iklim berbeda dan Readon et al . (2009) yang menyatakan model kekeringan harus mempertimbangkan  sifat  fisik  hidrologi  tanah.  Indeks DI memiliki  empat  kategori  kekeringan  yang  ditentukan berdasarkan sifat fisik tanah (Tabel 2) seperti kapasitas lapang dan  titik  layu  permanen.  Dengan  mengetahui  nilai DI , sebenarnya  dapat  digunakan  untuk  menilai  kebutuhan  air tanaman.  Selain itu, dalam konteks perubahan iklim dapat disebutkan bahwa aktivitas mikrob dan respirasi tanah yang menghasilkan  emisi  CO 2 sangat  dipengaruhi  oleh  tingkat kekeringan tanah pada lapisan atas (Seneviratne et al. 2010). Meskipun sangat bermanfaat,  aplikasi DI di  Indonesia akan memiliki banyak kendala mengingat pemantauan data kadar  air  tanah  pada  kawasan  hutan  tidak  sebanyak pemantauan  iklim  dan  cuaca.    Perkembangan  teknologi penginderaan  jauh  seperti  radar  sangat  bermanfaat  untuk mengetahui sebaran spasial nilai kadar air tanah seperti yang dilakukan Zribri et al . (2009) untuk wilayah Sahel, Afrika. Proses kalibrasi data radar dengan pengamatan lapang yang baik dapat menghasilkan nilai kadar air tanah sehingga indeks kekeringan dapat diketahui. Pemantauan kekeringan pada kawasan hutan lahan basah Indonesia sangat penting karena pada  musim  kemarau  wilayah  tersebut  sering  mengalami kebakaran hutan dan pengembangan indeks kekeringan di Indonesia masih perlu penelitian lebih lanjut.
Kurva TI dan pengelolaan hutan Informasi nilai DI penting untuk prediksi level kekeringan yang menyebabkan potensi bahaya kebakaran hutan.  Analisis kurva TI dilakukan untuk mengetahui laju peningkatan DI hingga mencapai intensitas DI max .  Tanggal 1 Juli 2009 digunakan sebagai titik awal analisis kurva TI sebagai awal dari periode kering. DI max sebesar 100 tercapai  pada  tanggal  10  September  2009  dengan  durasi pencapaian ( t max ) selama 72 hari dari tanggal 1 Juli 2009.  Waktu yang diperlukan untuk mencapai 75% dari DI max ( t 75 inc ) yaitu 54 hari dan waktu yang diperlukan untuk mencapai 25% dari DI max ( t 25 inc )  yaitu  18  hari.    Laju  peningkatan DI dihitung dengan Persamaan [2] menghasilkan nilai sebesar 1,4 per hari. Informasi  laju  peningkatan DI sebesar  1,4  per  hari memberikan  prediksi  waktu  tempuh DI di  setiap  level kekeringan. Sebagai ilustrasi, misalkan pada suatu hari nilai DI adalah 20, maka untuk mencapai kategori kering memerlukan waktu tempuh 24 hari dengan batas bawah level kering adalah 54 (Tabel 1) dan mencapai level ekstrim memerlukan waktu tempuh 38 hari (Gambar 3). Dalam periode waktu tempuh tersebut, pihak pengelola hutan dapat menyiapkan sumber daya yang diperlukan untuk mengantisipasi dan menghadapi kemungkinan kebakaran dalam waktu 38 hari kedepan. Terkait dengan informasi laju peningkatan DI tersebut, pengelola
JMHT  Vol.  XVIII,  (1):  31 – 38,  April  2012 Artikel Ilmiah EISSN:  2089-2063
DOI:  10.7226/jtfm.18.1.31
hutan dapat menyusun dan melakukan kegiatan yang dapat berdampak  pada  penurunan  laju  peningkatan DI atau peningkatan kadar air tanah di areal hutan.
Faktor yang berpengaruh terhadap DI pada lahan basah ( wetland ) yaitu curah hujan dan suhu udara maksimum.  Dua peubah tersebut bersifat pemberian ( given ) yang tidak bisa diubah  dan  dikelola  sehingga  dalam  aplikasi  di  lapangan pengelola  hutan  tidak  bisa  mengatur  dan  merencanakan kegiatan antisipasi kebakaran dengan baik mengingat kedua peubah tersebut tidak dapat dikelola.  Dalam tataran praktis, pengelola  hutan  selalu  berharap  hujan  akan  segera  turun untuk mengurangi bahaya kebakaran hutan yang akan terjadi.
Pengelolaan  air  dimaksudkan  untuk  mendapatkan kedalaman muka air tanah yang masih mampu membasahi lapisan atas tanah sehingga level DI masih pada batas yang
Gambar 3  Pemanfaatan laju peningkatan DI . Poly. DI (         ), DI (        ).
t max 0 20 40 60 80 100 120 0 50 100 150 D ry ne ss i nde x Onset rate = 1.4 day -1 14 day
24 day
aman. Taufik et al. (2010) menyebutkan angka kritis kedalaman muka air tanah yaitu tidak lebih dari 65,9 cm agar potensi bahaya  kebakaran  dapat  dikur angi.  Pr aktik-praktik pengelolaan  hutan  terkait  dengan  pengelolaan  air  dapat dibedakan berdasarkan kategori indeks kekeringan dan musim. Kategori DI sangat menentukan ditutup atau dibukanya kanal drainase pada lahan hutan tanaman dan Menentukan waktu pembuatan  hujan  buatan  (Tabel  4).    Tujuan  akhir  dari pengaturan dan pengelolaan air di hutan tanaman industri untuk  mendapatkan  kisaran  KAT  yang  optimum  bagi pertumbuhan tanaman. Tanaman dapat tumbuh dengan baik jika  KAT  berkisar  antara  kapasitas  lapang  dan  titik  layu permanen.    Pencapaian  kondisi  tersebut  dapat  dilakukan melalui pembukaan dan penutupan kanal drainase berdasarkan informasi kelas DI .
T abel 4  Pengelolaan air berdasarkan kelas DI
Kategori DI Musim kemarau Musim hujan Rendah  D rainase air lahan Pembukaan bendung Sedang Penutupan bendung di kanal D rainase air lahan Kering Pembendungan kanal Proses irigasi dari sungai  Ekstrim Pembendungan kanal Proses irigasi dari sungai Curah hujan buatan  JMHT  Vol.  XVIII,  (1):  31 – 38,  April  2012 Artikel Ilmiah
EISSN:  2089-2063
DOI:  10.7226/jtfm.18.1.31

## Kesimpulan
Dinamika  kandungan  air  tanah  aktual  berfluktuasi berdasarkan kondisi cuaca harian sehingga dinamika tersebut dapat mencerminkan tingkat kekeringan pada areal hutan yang dikaji. Nilai kandungan air tanah aktual tersebut dikonversi menjadi indeks kekeringan dengan selang nilai 0  100. Indeks kekeringan yang dikembangkan berkinerja baik pada kejadian kebakaran  hutan  pada  indeks  kekeringan  level  ekstrim. Berdasarkan hasil simulasi, informasi nilai indeks kekeringan dapat digunakan sebagai alat untuk deteksi dini level bahaya kebakaran hutan yang mungkin terjadi.

## Saran
Model indeks kekeringan yang dikembangkan ini berbeda dengan model sebelumnya yang dikembangkan berdasarkan data cuaca dan kondisi bahan bakar.  Model indeks kekeringan dikembangkan berdasarkan pada sifat fisik tanah yang memiliki kekhasan tersendiri sesuai dengan jenis tanah.  Model ini dapat diaplikasikan untuk lokasi lain dengan cara merevisi batasan kelas kekeringan berdasarkan informasi kurva retensi air tanah lokasi tersebut. Penelitian lanjutan dapat dipertajam dengan melakukan analisis tahunan onset rate pada data iklim yang lebih  panjang. Informasi tersebut  sangat bermanfaat untuk memetakan waktu mulai level kekeringan ekstrim pada daerah-daerah  yang  secara  geografis  dan  geologis  rawan kebakaran.

## Ucapan  Terima  Kasih
Sebagian penelitian ini didanai oleh Hibah Kompetensi Direktorat  Pendidikan  Tinggi,  Kementerian  Pendidikan Nasional tahun 2009. Ucapan terima kasih juga disampaikan kepada Perusahaan Hutan Tanaman Industri Sebangun Bumi Andalas Wood Industries yang telah memberikan izin dalam monitoring data cuaca, tanah, dan hidrologi.

## Daftar  Pustaka
Amiro BD, Logan KA, Wotton BM, Flannigan MD, Todd JB,
Stocks BJ, Martell DL. 2004. Fire weather index system components for large fires in the Canadian boreal forest. International Journal of Wildland Fire 13:391–400. DOI: 10.1071/WF03066.
Brolleya  JM,  O’Briena  JJ,  Schoofb  J,  Zierdena  D.  2007. Experimental  drought  threat  forecast  for  Florida. Agricultural  and  Forest  Meteorology 145:84–96. DOI:10.1016/j.agrformet.2007.04.003.
Castro FX, Tudela A, Sebastiá MA. 2003. Modeling moisture content in shrubs to predict fire risk in Catalonia, Spain. Agricultural  and  Forest  Meteorology 116:49–59. DOI:10.1016/S0168-1923(02)00248-4.
Dimitrakopoulos AP, Bemmerzouk AM. 2003. Predicting live herbaceous  moisture  content from  a  seasonal  drought index. International Journal of Biometeorology 47:73–
79. DOI: 10.1007/s00484-002-0151-1.
Dolling K, Chu PS, Fujioka F. 2009. Natural variability of the Keetch–Byram Drought Index in the Hawaiian Islands . International Journal of Wildland Fire 18: 459–475. DOI: 10.1071/WF/06146.
Duizer LM, Bloom K, Findlay CJ. 1995. The effect of line orientation on the recording of time-intensity perception of  sweetener  solutions. Food  Quality  and  Preference 6:121–126. DOI: 10.1016/0950-3293(94)00021-M.
Dymond CC, Field RD, Roswintiarti O, Guswanto. 2005. Using satellite fire detection to calibrate components of the fire weather  index  system  in  Malaysia  and  Indonesia. Environmental Management 35(4):426–440. DOI: 10.1007/ S00267-003-0241-9.
Eilers PHC, Dijksterhuis GB. 2004. A parametric model for time– intensity curves. Food Quality and Preference 15:239– 245. DOI: 10.1016/S0950-3293(03)00063-6.
Goncalves LG de, Shuttleworth WJ, Chou SC, Xue Y, Houser PR, Toll DL, Marengo J, Rodell M. 2006. Impact of different initial soil moisture fields on Eta model weather forecasts for  South America. Journal  of  Geophysical  Research 111:381–394. DOI:10.1029/2005JD006309.
Groot  WJ  de,  RD  Field,  MA  Brady,  O  Roswintiarti,  M Mohamad.  2006.  Development  of  the  Indonesian  and Malaysian  fire  danger  rating  systems. Mitigation Adaptation  Strategy  Global  Change 12:165–180. DOI:10.1007/s11027-006-9043-8.
Kerr  YH.  2007.  Soil  moisture  from  space:  where  are  we?
Hydrogeology Journal 15:117–120.DOI: 10.1007/S10040- 006-0095-3.
Keetch JJ, Byram GM. 1968. A drought index for forest fire control . USDA Forest Service Reseearch Paper SE-38.
Liu Y, Stanturf J, Goodrick S. 2010. Trends in global wildfire potential  in  a  changing  climate. Forest  Ecology  and Management 259:685–697.  DOI:  10.1016/j.foreco. 2009.09.002.
Liu Y, Stanturf J, Goodrick S. 2010. Wildfire potential evaluation during a drought event with a regional climate model and NDVI. Ecological Informatics 5:418–428. DOI: 10.1016/ j.ecoinf.2010.04.001.
Murdiyarso D, Widodo M, Suyamto D. 2002. Fire risks in forest  carbon  projects  in  Indonesia. Science  in  China 45S:65–74.
Novák V, Havrila J. 2006. Method to estimate the critical soil water content of limited availability for plants. Biologia 61S(19):S289–S293. DOI: 10-2478/S11756-006-0175-9.
Page SE, Siegert F, Rieley JO, Boehm HDV, Jaya A, Limin S.
JMHT  Vol.  XVIII,  (1):  31 – 38,  April  2012 Artikel Ilmiah EISSN:  2089-2063
DOI:  10.7226/jtfm.18.1.31
2002. The amount of carbon released from peat and forest fires in Indonesia during 1997. Nature 420:61–65. DOI:
10.1038/nature01131.
Petros G, Antonis M, Marianthi T. 2011. Development of an adapted empirical drought index to the Mediterranean conditions for use in forestry. Agricultural and Forest Meteorology 151:241–250.  DOI:  10.1016/ j.agroformet.2010.10.011.
Reardon J, Curcio G, Bartlette R. 2009. Soil moisture dynamics and  smoldering  combustion  limits  of  pocosin  soils  in North Carolina, USA. International Journal of Wildland Fire 18:326–335. DOI: 10.1071/WF08085.
Reinbach HC, Meinert L, Ballabio D, Aaslyng MD, Bredie WLP, Olsen K, Møller P. 2007. Interactions between oral burn, meat flavor and texture in chili spiced pork patties evaluated  by  time-in ten sity. Food  Quality  and Preference 18:909–919.  DOI:  10.1016/j.foodqual. 2007.02.005.
Seneviratne SI, Corti T, Davin EL, Hirschi M, Jaeger EB, Lehner I, Orlowsky B, Teuling AJ. 2010. Investigating soil moisture–climate interactions in a changing climate: a  review. Earth-Science  Reviews 99:125–161.  DOI: 10.1016/j.erscirev.2010.02.004.
Snyder RL, Spano D, Duce P, Baldocchi D, Xu L, Paw UKT. 2006.  A  fuel  dryness  index  for  grassland  fire-danger assessment. Agricultural  and  Forest  Meteorology 139:1–11. DOI: 10.1016/j.aroformet.2006.05.006.
Sparks JC, Masters RE, Engle DM, Bukenhofer GA. 2002. Season  of  burn  influences  fire  behavior  and  fuel consumption  in  restored  shortleaf  pine–grassland communities. Restoration Ecology 10(4):714–722. DOI:
10.1046/j.1526-100X.2002.01052.X.
Syaufina L, Nuruddin AA, Basharuddin J, See LF, Yusof MRM.
2004. The effects of climatic variations on peat swamp forest  condition  and  peat  combustibility. Jurnal Manajemen Hutan Tropika 10(1):1–14.
Tamai K, Shimizu A, Nobuhiro T, Kabeya N, Araki M. 2008. Comparison   of  soil  moisture  effects  on   surface conductance between late dry and rainy seasons in an evergreen  forest  of  central  Cambodia. Paddy  Water Environ 6:47–53. DOI: 10.1007/S10333-007-0097-3.
Taufik M, Setiawan BI, Prasetyo LB, Pandjaitan NH, Suwarso. 2010. Peluang untuk mengurangi bahaya kebakaran di hti  lahan  basah:  model  pendekatan  pengelolaan  air. Jurnal Hidrosfer Indonesia 5(2):55–62.
Wagner CE van. 1974. Structure of the Canadian forest fire weather index. Canadian Forestry Service. Publication No. 1333.
Zribi M, Pardé M, DeRosnay P, Baup F, Boulain N, Descroix L, Pellarin T, Mougin E, Ottlé C, Decharme B. 2009. ERS scatterometer surface soil moisture analysis of two sites in the south and north of the Sahel region of West Africa. Journal  of  Hydrology 375:  253–261.  DOI:  10.1016/ j.jhydrol.2008.11.046.
JMHT  Vol.  XVIII,  (1):  31 – 38,  April  2012 Artikel Ilmiah
EISSN:  2089-2063
DOI:  10.7226/jtfm.18.1.31