p-ISSN: 2086-8277 e-ISSN: 2807-3282
HUBUNGAN CURAH HUJAN DAN TITIK PANAS (HOTSPOT) KEBAKARAN DI HUTAN LINDUNG GAMBUT (HLG) LONDERANG, PROVINSI JAMBI

## Rainfall Patterns and Fires in Londerang Peat Protection Forest, Jambi Province
Erianto Indra Putra 1* dan Rahmadika Fairuz Husni 2
(Diterima 18 November 2020 /Disetujui 14 Desember 2021)

## ABSTRACT
Jambi is one of the provinces that has high risk of forest fires in Indonesia.HLG Londerang is one of the protected peatland forests in Jambi that burned greatly in 2015. Precipitation become one of the climate factor that is affecting fires  risk.  This  research  is  aimed  to  analyse  the  correlation  between  precipitation  pattern  peatland  fires  in  HLG Londerang on 2013-2016. This research used hotspot data, precipitation, SPI (Standardized Precipitation Index), SOI (Southern  Oscillation  Index),  and  SSTA  (Sea  Surface  Temperature  Anomalies).  Simple  correlation  test  is  used  to acsess the relation between each parameters. This research showed that SPI-1 values could represent precipitation. In 2015, a great number of hotspot may relate to the El Nino event indicated by high positive value of SSTA and low SOI. There is a negative and weak correlation between precipitation and hotspot. Rainfall and SPI-1 has a positive and strong correlation. Combination of precipitation, SOI and SSTA is showing highest correlation with hotspot than other parameters.
Keywords: fire, hotspot, precipitation, SOI, SPI, SSTA

## ABSTRAK
Jambi merupakan salah satu daerah yang memiliki tingkat kerawanan kebakaran yang tinggi di Indonesia. Salah satu  kawasan  gambut  di  Jambi  yang pernah  terbakar  hebat  pada  tahun 2015  adalah  HLG  Londerang.  Curah hujan merupakan salah satu faktor iklim yang dapat mempengaruhi terjadinya kebakaran. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara pola curah hujan dan kejadian kebakaran di HLG Londerang pada tahun 2013-2016. Penelitian  ini  menggunakan  data hotspot ,  curah  hujan,  SPI  ( Standardized  Precipitation  Index ),  SOI  ( Southern Oscillation  Index )  dan  SSTA  ( Sea  Surface  Temperature  Anomalies )  yang  kemudian  dilakukan  uji  statistik menggunakan uji korelasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa nilai SPI-1 dapat mempresentasikan curah hujan pada lokasi penelitian. Tahun 2015 merupakan tahun dengan jumlah hotspot tertinggi karena pada tahun tersebut terjadi peristiwa El Nino yang ditandai dengan menurunnya nilai SOI dan meningkatnya nilai SSTA. Curah hujan memiliki korelasi negatif dengan jumlah hotspot yang mempunyai hubungan yang lemah. Curah hujan dengan SPI-1 memiliki korelasi  positif  dengan  hubungan  yang  kuat.  Kombinasi  curah  hujan,  SOI  dan  SSTA  menunjukkan  korelasi  yang tertinggi terhadap jumlah hotspot dibandingkan dengan parameter lain..
Kata kunci: curah hujan, hotspot , kebakaran, SOI, SPI, SSTA
1 Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanan dan Lingkungan, IPB University
* Penulis korespondensi: e-mail: eindraputra@yahoo.com
2 Mahasiswa Sarjana Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanan dan Lingkungan, IPB University

## PENDAHULUAN
Salah  satu  jenis  bencana  yang  sering  melanda Indonesia  adalah  kebakaran  hutan  dan  lahan  (karhutla). Bencana  ini  terjadi  hampir  setiap  tahun,  terutama  pada musim  kemarau.  Kebakaran  hutan  dan  lahan  merupakan suatu  permasalahan  serius  yang  telah  menjadi  isu  global karena  masih  belum  dapat  diatasi  dengan  baik.  Secara umum,  bencana  ini  berdampak  langsung  pada  rusaknya ekosistem  hutan,  kerugian  ekonomi  serta  gangguan kesehatan dan transportasi oleh asap yang dihasilkannya.
Provinsi  Jambi  merupakan  salah  satu  daerah  yang memiliki  tingkat  kerawanan  kebakaran  yang  tinggi  di Indonesia. Peristiwa kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Jambi  hampir  terjadi  setiap  tahun.  Provinsi  Jambi merupakan  Provinsi  yang  memiliki  lahan  gambut ke-3 terluas  di  pulau  Sumatera.  Luas  area  lahan  gambut  di Provinsi Jambi mencapai 736.227,20 ha atau sekitar 14% dari luas Provinsi Jambi (Nurjanah et al. 2013). Salah satu kawasan  gambut  yang  penting  yaitu  Hutan  Lindung Gambut  (HLG)  Londerang  dengan  luas  12.484  ha  yang berada  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  dan  Muaro Jambi.  Namun  HLG  Londerang  terancam  karena  sering nya kebakaran terjadi di daerah ini. Pada tahun 2015 HLG Londerang mengalami kebakaran lahan yang sangat parah dan  hampir  menghabiskan  semua  vegetasi  yang  ada  di kawasan  Hutan  Lindung  Londerang.  Berdasarkan  hasil analisis citra Landsat 8 OLI dan interpretasi citra SPOT 7 oleh  WWF  Indonesia  (2015)  dalam  Zainuddin et  al. (2019), kawasan HLG Londerang saat ini memiliki tutupan tegakan vegetasi yang berkanopi rapat hanya tersisa kurang dari  10% dari  luasan  HLG  Londerang  akibat  kebakaran hebat ditahun 2015.
Iklim  merupakan  salah  satu  faktor  alam  yang  dapat memengaruhi  peristiwa  kebakaran  pada  suatu  wilayah. Menurut Syaufina (2008) kondisi iklim (suhu, kelembaban,  curah  hujan,  kecepatan  angin)  dapat mempengaruhi tingkat kekeringan bahan bakar permukaan,  banyaknya  oksigen  yang  ada,  dan  kecepatan penyebaran api. Penginderaan jauh ( remote sensing ) dapat dimanfaatkan  dalam  mendeteksi  adanya  kebakaran  hutan dan  lahan,  salah  satunya  informasi  mengenai  titik  panas ( hotspot ).  Satelit  Terra  dan  Aqua  melalui  sensor  MODIS ( Moderate  Resolution  Imaging  Spectroradiometer )  dapat digunakan  untuk  mengetahui  data  titik  panas  ( hotspot ) yang  dapat  menjadi  suatu  indikator  dalam  terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  adanya  pengaruh  dari  unsur  iklim,  terutama curah  hujan  terhadap  terjadinya  kebakaran  hutan,  maka dapat  diketahui dengan mencari  hubungan antara hotspot dengan kondisi curah hujan.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  bulan  Februari  sampai dengan  April  2019  di  Laboratorium  Kebakaran  Hutan, Departemen  Silvikultur,  Fakultas  Kehutanan,  Institut Pertanian Bogor.

## Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah laptop dengan perangkat lunak yaitu: Microsoft Excel, Arc Map  GIS  10.5,  SPSS  22.0,  SPI  Generator dan Microsoft Word . Bahan yang digunakan terdiri atas peta administrasi Hutan  Lindung  Gambut  Londerang,  Provinsi  Jambi  data sebaran titik panas ( hotspot ) Provinsi Jambi periode tahun 2013 – 2016 yang diperoleh dari catalog MODIS LAPAN, data curah hujan dari satelit TRMM 3B42 harian periode tahun 2013 – 2016 yang diperoleh dari NASA dan data data Southern  Oscillation  Index (SOI)  dan Sea  Surface Temperature (SST)  Anomaly  Nino  3.4  (2013-2016)  dari National  Oceanic  and  Atmospheric  Administration (NOAA).

## Analisis Data
Analisis  data  yang  pertama  dilakukan  adalah pengunduhan Hotspot catalog  MODIS  Lapan  Provinsi Jambi  tahun  2013-2016  serta  pengunduhan  data  curah hujan  tahun  2013-2016  dari  satelit  TRMM  oleh  NASA. Hasil  pengunduhan hotspot kemudian  dipetakan  menjadi peta  sebaran hotspot Piksel  lokasi  penelitian  dengan tingkat kepercayaan ≥ 80% yang telah di overlay dengan peta HLG Londerang menggunakan Arc Map GIS 10.5 . Data hotspot kemudian  direkapitulasi  berdasarkan bulan menggunakan software Ms.Excel . Hasil pengunduhan  data  curah  hujan  kemudian  diolah menggunakan Arc Map GIS 10.5 untuk mencari nilai curah hujan  pada  Piksel yang  mencakup  lokasi  penelitian. Kemudian  data  curah  hujan  direkapitulasi  berdasarkan bulan  menggunakan software  Ms.Excel .  Setelah  itu  data curah  hujan  dimasukkan  ke  dalam  SPI  Generator  untuk mendapatkan data SPI. Data hotspot , curah hujan dan SPI yang telah direkapitulasi kemudian dilakukan pengujian uji korelasi  untuk  mengetahui  adanya  pengaruh  curah  hujan dengan hotspot serta  signifikan  atau  tidaknya  hubungan antara  curah  hujan  dengan  jumlah  deteksi hotspot .  Data Southern  Oscillation  Index (SOI)  dan  data Sea  Surface Temperature (SST) Anomalies Nino 3.4 yang didapat dari NOAA akan dijadikan data pendukung untuk memprediksi kejadian El Nino atau La Nina pada setiap tahunnya..

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Umum Lokasi Penelitian
Provinsi  Jambi  secara  geografis  terletak  di  antara 00 74’–20  46,16’  Lintang  Selatan  dan  1010  12’–1040  44’ Bujur  Timur.  Topografi  Provinsi  Jambi  berupa  daerah dataran rendah dan agak bergelombang.
Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  merupakan kabupaten yang memiliki luas gambut terbesar di Provinsi Jambi. Lahan gambut tersebut ada yang termasuk ke dalam kawasan  Hutan  Lindung  Gambut  (HLG)  salah  satunya adalah HLG Londerang. HLG Londerang berada di 2 (dua) Kabupaten yaitu Tanjung Jabung Timur dan Muaro Jambi. Total  luas  HLG  Londerang  adalah  12.500  ha.  Sebagian terletak  di  wilayah  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur seluas 6.027,49 ha dan di wilayah Kabupaten Muaro Jambi
seluas  5,053  ha.  HLG  Londerang  merupakan  kawasan hutan yang pernah mengalami kebakaran hebat pada tahun 2015  dengan  total  luas  yang  terbakar  ±  8.000  ha  dengan vegetasi  yang  tersisa  saat  ini  adalah  semak  belukar (Hutagalung 2018) .

## Sebaran Hotspot
Hotspot merupakan  suatu  istilah  untuk  titik  yang memiliki  suhu  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai ambang  yang  ditentukan  data  digital  satelit.  Menurut Peraturan Menteri Kehutanan nomor P.12/menhut-II/2009 Pasal 1 angka 9 menyatakan bahwa titik panas atau hotspot adalah  indikator  kebakaran  hutan  yang  mendeteksi  suatu lokasi yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan dengan suhu disekitarnya. Salah satu sumber data hotspot yang memiliki akurasi paling baik adalah data dari sensor satelit MODIS ( Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer )  yang  diperoleh  dari  lembaga  NASA ( National Aeronautics and Space Adminitration ). MODIS merupakan instrumen utama yang dibawa oleh satelit Terra dan Aqua.
Hotspot MODIS terdeteksi pada ukuran 1 km x 1 km atau 1 km² sehingga setiap titik panas atau kebakaran yang terdeteksi  diwakili  oleh  1  km  Piksel.  Nilai  ambang  batas untuk  menentukan  sebuah hotspot oleh  satelit  MODIS adalah suhu 320 K pada siang hari dan suhu 315 K pada malam  hari  (Chrisnawati  2008).  Data hotspot yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  tingkat selang  kepercayaan  ( confidence  level )  lebih  dari  sama dengan 80%. Menurut LAPAN (2016) selang kepercayaan lebih dari sama dengan 80% termasuk dalam kelas tinggi dan  perlu  dilakukan  tindakan  penanggulangan  segera. Semakin tinggi selang kepercayaan, maka semakin tinggi pula  potensi hotspot tersebut  terjadi  kebakaran.  Jumlah hotspot di HLG Londerang pada tahun 2013 sampai 2016 disajikan pada Gambar 1.
Berdasarkan Gambar 1 kemunculan hotspot memiliki jumlah yang beragam. Pada tahun 2013 ditemukan 45 titik panas,  kemudian  pada  tahun  2014  terjadi  peningkatan hotspot menjadi  140  titik  panas.  Pada  tahun  2015  terjadi peningkatan hotspot kembali menjadi 452 titik panas dan pada  tahun  2016  tidak  ditemukan  adanya hotspot . Kemunculan hotspot tertinggi ditemukan pada tahun 2015 sebesar  452  titik  panas.  Hal  ini  disebabkan  karena  pada tahun  2015  mengalami  musim  kemarau  yang  panjang akibat adanya peristiwa El-Nino yang kuat (GGWS 2019). Peristiwa tersebut membuat curah hujan menjadi menurun, kemudian  membuat  gambut  mengalami  kekeringan
sehingga  menambah  risiko  terjadinya  kebakaran.  Total keseluruhan hotspot yang ditemukan pada HLG Londerang pada  rentang  waktu  2013  hingga  2016  sebesar  637  titik panas.

## Pengaruh Curah Hujan Terhadap Jumlah Hotspot
Metode  SPI  ( Standardized  Precipitation  Index ) pertama kali dikembangkan oleh McKee tahun 1993. SPI adalah  indeks  kekeringan  yang  digunakan  dengan mempertimbangkan  presipitasi.  SPI  dihitung  sebagai perbedaan curah hujan dari rata-rata untuk periode waktu tertentu dibagi dengan standar deviasi (McKee et al. 1993). SPI  merupakan  indeks  probabilitas  dari  data  curah  hujan dimana  indeks  negatif  menunjukkan  curah  hujan  kurang sedang  indeks  positif  untuk  curah  hujan  berlimpah.  SPI dapat digunakan untuk memonitor kondisi dalam berbagai skala waktu. Fleksibilitas dalam skala waktu ini membuat SPI dapat digunakan untuk aplikasi jangka pendek untuk pertanian  maupun  jangka  panjang  untuk  hidrologi.  SPI juga  banyak  digunakan  karena  dapat  memberikan perbandingan  yang  handal  dan  relatif  mudah  digunakan pada kondisi iklim dan tempat yang berbeda (Bordi et al. 2009).
Uji  korelasi  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mengetahui  hubungan  yang  terjadi  antara  satu  variabel dengan  variabel  yang  lain  (Nazir  2017).  Uji  korelasi dilakukan  pada  data  SPI  dengan  data  jumlah hotspot . Berdasarkan hasil uji korelasi dari semua kelas SPI tidak ada  yang  berkorelasi  dengan  data  jumlah hotspot .  Pada Tabel 1 semua nilai Signifikansi memiliki nilai diatas 0.05. Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan yang nyata antara data SPI dan data jumlah hotspot . Uji  korelasi  juga  dilakukan  pada  data  curah  hujan bulanan  dari  satelit  TRMM  dan  data  SPI.  Pada  Tabel  2 hanya SPI-1 dan SPI-2 yang memiliki nilai Signifikansi di bawah  0,05.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  SPI-1  dan SPI-2 memiliki hubungan yang nyata dengan jumlah curah hujan  bulanan  pada  lokasi  penelitian.  Nilai  korelasi  (r) tertinggi  didapatkan  oleh  SPI-1  yaitu  sebesar  0,619. Korelasi  positif  (+)  pada  hasil  uji  korelasi  menunjukkan hubungan  antara  curah  hujan  TRMM  dengan  nilai  SPI-1 mempunyai  hubungan  yang  berbanding  lurus.  Nilai
Gambar 1 Jumlah hotspot pada tahun 2013 hingga 2016 45 140 452 0 0 100 200 300 400 500 2013 2014 2015 2016
Tabel 1  Hasil Uji Korelasi Jumlah Hotspot dengan SPI Kelas SPI Sig (2-tailed) Nilai r ( pearson ) SPI-1 0,319 -0 , 147 SPI-2 0,141 0 , 218 SPI-3 0,121 0 , 227 SPI-4 0,084 0 , 252 SPI-6 0,076 0 , 259 SPI-12 0,091 0 , 246 SPI-24 0,464 -0 , 108 Tabel 2  Hasil  Uji  Korelasi  Jumlah  Curah  Hujan Bulanan dengan SPI Kelas SPI Sig (2-tailed) Nilai r ( pearson ) SPI-1 0,00 0 , 619 SPI-2 0,04 0 , 30 SPI-3 0,976 -0 , 005 SPI-4 0,618 -0 , 076 SPI-6 0,161 -0 , 217 SPI-12 0,746 -0 , 055 SPI-24 0,33 0 , 203
tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  hubungan  nilai  SPI-1 dan curah hujan TRMM termasuk dalam kategori korelasi yang kuat. Menurut Raharjo (2019) nilai korelasi 0,21-0,40 termasuk korelasi lemah, nilai korelasi 0,41-0,60 termasuk korelasi sedang, nilai korelasi 0,61-0,80 termasuk korelasi kuat, nilai korelasi 0,81-1,00 termasuk korelasi sempurna. Korelasi yang kuat membuat data SPI-1 dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut pada penelitian ini.
Gambar  2  menyajikan  data  antara  SPI-1  dan  curah hujan  bulanan  memiliki  nilai  yang  berbeda  namun fluktuasi  nilai  SPI-1  tidak  jauh  berbeda  dibandingkan dengan data curah hujan. Nilai curah hujan maksimum juga terjadi  saat  nilai  maksimum  pada  data  SPI-1  begitu  juga dengan nilai curah hujan minimumnya. SPI-1 dapat terkait erat dengan tipe kekeringan meteorologis bersama dengan kelembaban  tanah  jangka  pendek  dan  stres  tanaman (Svoboda et  al. 2012).  Menurut  Mackinnon et  al. (1997) bulan basah ditandai dengan curah hujan >200 mm/bulan, sedangkan  bulan  kering  ditandai  oleh  curah  hujan  <100 mm/bulan. Nilai SPI untuk kategori bulan basah memiliki nilai  yang  positif,  sebaliknya  kategori  bulan  kering memiliki nilai SPI yang negatif. Ada 11 bulan dalam kurun waktu  2013  hingga  2016  yang  termasuk  dalam  kategori bulan basah. Bulan basah yang memiliki nilai curah hujan tertinggi  yaitu  bulan  November  2016  dengan  nilai  curah hujan  293,20  mm  dan  nilai  SPI  1,15.  Ada  8  bulan  yang termasuk dalam kategori bulan kering. Bulan kering yang memiliki nilai curah hujan terendah yaitu bulan September 2015 dengan nilai curah hujan 1,41 mm dan nilai SPI -1,65.
Hasil uji korelasi curah hujan bulanan TRMM dengan hotspot yaitu sebesar -0,399. Korelasi negatif (–) pada hasil uji  korelasi  menunjukan  arah  kedua  hubungan  antara jumlah  curah  hujan  dengan  jumlah hotspot mempunyai hubungan  terbalik.  Hubungan  terbalik  menunjukkan bahwa  kenaikan  curah  hujan  akan  diikuti  dengan penurunan  jumlah hotspot ,  sebaliknya  penurunan  curah hujan akan diikuti dengan kenaikan jumlah hotspot . Nilai - 0,399 menunjukkan bahwa hubungan curah hujan TRMM
dengan hotspot termasuk  dalam  kategori  korelasi  yang lemah.
Gambar 3 disajikan hubungan jumlah hotspot dan data curah  hujan  bulanan  di  HLG  Londerang.  Jumlah  curah hujan bulanan menurun pada bulan Febuari 2014 sebesar 8.1 mm  dengan jumlah hotspot yang terdeteksi hanya 11 titik panas, sedangkan pada bulan selanjutnya yaitu Maret 2014  memiliki  jumlah hotspot yang  cukup  banyak  yaitu sebesar 105 titik panas dengan curah hujan sebesar 178,78 mm.  Pada  gambar  3  saat  data  jumlah hotspot dan  curah hujan  dibuat  dalam  harian,  dapat  terlihat  bahwa  curah hujan  dan hotspot memiliki  hubungan  yang  berbanding terbalik.  Curah  hujan  yang  mengalami  kenaikan  akan diikuti  dengan  penurunan  jumlah hotspot ,  begitupun sebaliknya.  Menurut  Prasasti et  al. (2012),  curah  hujan merupakan  faktor  iklim  yang  berpengaruh  secara  tidak langsung terhadap kebakaran hutan dan lahan, sebab curah hujan memengaruhi kondisi kelembaban bahan bakar.
Periode  puncak  kebakaran  menunjukkan  tingginya jumlah hotspot yang  terdeteksi,  sehingga  pemantauan hotspot sebagai  indikator  kejadian  kebakaran  hutan  dan lahan perlu ditingkatkan. Periode puncak kebakaran terjadi pada  bulan  Juli  hingga  September  2015  karena  jumlah hotspot mengalami kenaikan hingga mencapai puncaknya yaitu  283  titik  panas  pada  bulan  September  2015.  Hal tersebut  disebabkan  karena  pada  bulan  Juli  hingga September  memiliki  jumlah  curah  hujan  bulanan  yang rendah. Jumlah curah hujan bulanan menurun drastis pada bulan  September  2015  sebesar  1.41  mm.  Menurut Anggraini  dan  Bambang  (2011) tinggi  rendahnya distribusi  curah  hujan  berpengaruh  pada  jumlah  kejadian kebakaran  yang  diidentifikasi  dengan  adanya  titik  panas. Semakin  rendah  intensitas  curah  hujan  maka  semakin meningkat  jumlah  titik  panas  yang  ada,  begitu  juga sebaliknya.
Southern  Oscillation  Index (SOI)  adalah  indeks standar  berdasarkan  perbedaan  tekanan  permukaan  laut yang  diamati  antara  Pasifik  bagian  timur  (Tahiti)  dan Pasifik  bagian  barat  (Darwin,  Australia).  Menurut Tjahjono et  al. (2017)  Nilai  SOI  negatif  menunjukkan tekanan  permukaan  laut  lebih  besar  atau  suhu  laut  lebih hangat  yang  menggambarkan  kejadian  El  Nino. Sebaliknya,  nilai  SOI  positif  menunjukkan  suhu  air  laut lebih dingin yang menggambarkan kejadian La Nina.
SST Anomalies merupakan  suhu  air  dekat  dengan permukaan laut. Anomali suhu permukaan laut diukur dari perbedaan  tekanan  udara  antara  Darwin  dan  Tahiti.  Data anomali  SST  yang  digunakan  untuk  memprediksi  curah hujan yaitu Nino 3.4 yang terletak antara 5°LU−5°LS dan 160°BT−150°BB.  Hal  tersebut  sesuai  dengan  Maesya (2012)  yang  menyatakan  bahwa  anomali  SST  yang mempunyai  pengaruh  nyata  terhadap  wilayah  Indonesia adalah  Nino  3.4.  SST  Nino  3.4  menjadi  indikator  yang digunakan  untuk  melihat  gejala  terjadinya  anomali  iklim termasuk  peristiwa  El  Nino  dan  La  Nina.  Nilai  Nino  3.4 SST Anomalies positif  menunjukkan  penurunan  curah hujan yang menggambarkan kejadian El Nino. Sebaliknya, nilai  Nino  3.4  SST Anomalies negatif  menunjukkan peningkatan  curah  hujan  yang  menggambarkan  kejadian La  Nina.  Pada  kedua  grafik  (Gambar  4  dan  Gambar  5) tahun 2015 mempunyai nilai curah hujan yang lebih kecil dari tahun lainnya, dikarenakan terjadi fenomena El Nino
Gambar 2 Jumlah hotspot dan curah hujan di HLG Londerang tahun 2013-2016
Gambar 3 Jumlah hotspot dan curah hujan di HLG Londerang bulan Febuari
yang  kuat.  Hal  tersebut  sesuai  dengan  Yananto  dan Sibarani (2016) yang menyatakan bahwa pada pertengahan tahun 2015 hingga awal tahun 2016 telah terjadi fenomena El Nino pada level kuat. Pada saat tersebut nilai Nino 3.4 SST Anomalies akan  memiliki  nilai  positif  dan  nilai  SOI menunjukkan  nilai  negatif.  Hal  tersebut  yang  membuat tahun 2015 mempunyai jumlah titik hotspot tertinggi yang mengakibatkan banyak terjadi kebakaran saat itu.
Selain  uji  korelasi  sederhana,  uji  korelasi  berganda juga dilakukan dalam penelitian ini. Uji korelasi berganda digunakan  untuk  mengetahui  besarnya  hubungan  atau kontribusi  dua  variabel  bebas  (X)  atau  lebih  secara simultan  (bersama-sama)  dengan  variabel  terikat  (Y). Berdasarkan  Tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  nilai signifikansi pada uji korelasi jumlah hotspot dengan semua parameter memiliki nilai dibawah 0,05. Hal tersebut berarti bahwa  terdapat  hubungan  antara  jumlah hotspot dengan semua parameter.
Gambar 6 menyajikan hubungan indeks SOI terhadap hotspot di  HLG  Londerang  pada  tahun  2013-2016.  Pada bulan Agustus dan September tahun 2015 memiliki jumlah hotspot tertinggi  yaitu  sebesar  142  dan  283  titik  panas. Nilai SOI pada kedua bulan tersebut yaitu sebesar -2,4 dan -2,7.  Hal  tersebut  berarti  bahwa  nilai  SOI  yang  negatif menunjukkan terjadinya peristiwa El-Nino yang mengakibatkan tingginya jumlah hotspot yang muncul.
Gambar  7  menyajikan  hubungan  Nino  3.4  SST Anomalies terhadap hotspot di HLG Londerang pada tahun 2013-2016. Jumlah hotspot terbanyak pada periode 2013- 2016 yaitu  sebesar  283  titik  panas  dengan  nilai  Nino  3.4 SST Anomalies 2,01  yang  terjadi  pada  bulan  September 2015.  Kemudian  jumlah  hostpot  terbanyak  kedua  yaitu sebesar  142  titik  panas  dengan  nilai  Nino  3.4  SST Anomalies  1,87  yang  terjadi  pada  bulan  Agustus  tahun 2015. Hal tersebut menunjukkan bahwa nilai Nino 3.4 SST Anomalies yang positif menunjukkan terjadinya peristiwa El-Nino sehingga jumlah hotspot yang terdeteksi menjadi tinggi. Menurut Yananto dan Dewi (2016) pada tahun 2015 terjadi  fenomena  El  Nino  pada  level  kuat  sehingga menyebabkan  adanya  peningkatan  jumlah  titik  api  yang sangat tajam di wilayah Indonesia.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Curah  hujan  dan  jumlah hotspot di  HLG  Londerang tahun  2013-2016  mempunyai  korelasi  negatif.  Nilai  uji korelasi  yang  didapat  sebesar  -0,399  menunjukkan hubungan  yang  lemah.  SPI-1  dapat  menjelaskan  curah hujan  pada  lokasi  penelitian.  SPI-1  memiliki  korelasi positif terhadap curah hujan. Nilai uji korelasi yang didapat sebesar  0,619  yang  menunjukkan  hubungan  yang  kuat. Jumlah hotspot tidak  memiliki  korelasi  terhadap  semua kelas  SPI.  Tahun  2015  merupakan  tahun  dengan  jumlah hotspot tertinggi yang diikuti dengan menurunnya jumlah curah  hujan.  Fenomena  El  Nino  yang  ditandai  dengan menurunnya  nilai  SOI  dan  meningkatnya  nilai  SST Anomalies berperan  besar  terhadap  tingginya  jumlah hotspot pada tahun 2015.
Tabel 2  Hasil  Uji  Korelasi  Jumlah Hotspot dengan Parameter yang lain Parameter Sig (2-tailed) Nilai r ( pearson ) Presipitasi 0,005 -0,399 SOI 0,012 -0,362 SSTA 0,006 0,273 Prep+SOI 0,002 0,485 Prep+SSTA 0,005 0,456 SOI+SSTA 0,042 0,363 Prep+SOI+SSTA 0,007 0,487
Gambar 4  Grafik nilai SOI dan curah hujan di HLG
Londerang tahun 2013-2016
Gambar 5  Grafik Data Nino 3.4 SST Anomalies dan curah hujan di HLG Londerang tahun 2013-2016
Gambar 6  Grafik nilai SOI dan jumlah hotspot di
HLG Londerang tahun 2013-2016
Gambar 7  Grafik Data Nino 3.4 SST Anomalies dan jumlah hotspot di HLG Londerang tahun 2013-2016

## Saran
Perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan menambahkan  faktor  iklim  yang  lain  seperti  suhu, kelembaban  dan  kecepatan  angin  dalam  memprediksi pengaruh jumlah hostpot .

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini N, Bambang T. 2011. Kajian dampak perubahan iklim  terhadap  kebakaran  hutan  dan  deforestasi  di Provinsi  Kalimantan  Barat. Jurnal  Penginderaan Jauh . 8: 11–20.
Bordi  I,  Fraedrich  K,  Sutera  A.  2009.  Observed  drought and  wetness  trends  in  Europe:  an. update.
Hydrological and Earth System Sciences . 13:1519- 1530.doi:10.5194/hess-13-1519-2009.
Chrisnawati  G.  2008.  Analisis  Sebaran  Titik  Panas  dan Suhu  Permukaan  Daratan  sebagai  Penduga Terjadinya Kebakaran Hutan
Menggunakan Sensor  Satelit NOAA/AVHRRdan EOS  AQUA-TERRA/MODIS  [Skripsi].  Depok (ID): Fakultas Teknik, Universitas Indonesia.
[GGWS]  Golden  Gate  Weather  Services.  2019.  El  Nino and  La  Nina  years  and  Intensities  [internet]. [Diakses 2019 Juli 05]. Tersedia pada: www.ggweather.com.
Hutagalung  N.  2018.  Kajian  Beberapa  Karakteristik Gambut  Pada  Hutan  Lindung  Gambut  (HLG) Londerang  Pasca  Terbakar  di  Kecamatan  Berbak Kabupaten Tanjung Jabung Timur [Skripsi]. Jambi (ID): Fakultas Pertanian Universitas Jambi.
LAPAN.  2016. Informasi  Titik  Panas  (Hotspot) Kebakaran  Hutan/Lahan .  Jakarta  (ID):  Deputi Bidang Penginderaan Jauh-LAPAN.
Mackinnon K, Hatta G, Mangalik A. 1997. The Ecology of Kalimantan . Oxford (UK): University Pr.
Maesya  A.  2012.  Pemodelan  Downscaling  Luaran  GCM dan  Anomali  SST  Nino  3.4  Menggunakan  Suport Vector  Regression  (Studi  Kasus  Curah  Hujan Bulanan  Indramayu)  [Tesis].  Bogor  (ID):  Institut Pertanian Bogor.
McKee TB, Doesken NJ, Kleist J. 1993. The relationship of  drought  frequency  and  duration  to  time  scales. Procedings  of  the  8th  Conference  on  Applied
Climatology.
Nazir  M.  2017. Metode  Penelitian .  Bogor  (ID):  Ghalia Indonesia.
Pemerintah Indonesia. 2009. Peraturan Menteri Kehutanan Nomor  P.  12/Menhut-II/2009.  Jakarta  (ID): Sekretariat Negara.
Prasasti I, Boer R, Ardiyansyah M, Buono A, Syaufina L,
Vetrita  Y.  2012.  Analisis  hubungan  kode-kode SPBK  (Sistem  Peringkat  Bahaya  Kebakaran)  dan hotspot dengan  kebakaran  hutan  dan  lahan  di Kalimantan Tengah. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan . 2(2): 91–101. Raharjo  S.  2019.  Cara  melakukan  analisis  korelasi bivariate pearson dengan SPSS [internet]. [Diakses 2019 Juli 18]. Tersedia pada:
www.spssindonesia.com.
Svoboda  M,  Hayes  M,  Wood  D.  2012. Standardized Precipitation  Index User  Guide.  Geneva  (CH): World Meteorological Organization.
Syaufina  L.  2008. Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di Indonesia:  Perilaku  Api,  Penyebab,  dan  Dampak
Kebakaran . Malang  (ID): Bayumedia Publishing.
Tjahjono  B,  Barus  B,  Darojati  NW.  2017.  Hubungan indeks  osilasi  selatan  dan  indeks  curah  hujan terhadap  kejadian  kekeringan  di  Kabupaten Indramayu,  Jawa  Barat,  Indonesia. Journal  of Regional  and  Rural  Development  Planning .  1  (1): 64-73.
Yananto A, Dewi S. 2016. Analisis kejadian el nino tahun 2015  dan  pengaruhnya  terhadap  peningkatan  titik api  di  wilayah  Sumatera  dan  Kalimantan. Jurnal Sains  dan  Teknologi  Modifikasi  Cuaca .  17(1):  11- 19.
Yananto A, Sibarani RM. 2016. Analisis kejadian el nino dan pengaruhnya terhadap intensitas curah hujan di wilayah  JABODETABEK  (studi  kasus:  periode puncak musim hujan tahun 2015/2016). Jurnal Sains dan Teknologi Modifikasi Cuaca. 17(2): 65-73.
Zainuddin,  Rosyani,  Haryadi  B.  2019.  Partisipasi masyarakat  dalam  pencegahan  dan  pengendalian kebakaran lahan gambut di Hutan Lindung Gambut (HLG) Londerang Provinsi Jambi. Jurnal Pembangunan Berkelanjutan . 1(1): 2622-2302.