Journal of Natural Resources and Environmental Management 10 (1): 66-76. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.10.1.66-76
E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl

## Pemetaan  Daerah  Rawan  Kebakaran  Di  Lahan  Gambut  Berdasarkan  Pola Sekuens Titik Panas Di Kabupaten Pulang Pisau Kalimantan Tengah
Mapping  of  Risk  Fire  in  Peat  Land  based  on  Hotspot  Sequential  Pattern  Mining  in  District  of Pulang Pisau, Kalimantan Tengah
Anissa Rezainy a , Lailan Syaufina b , Imas Sukaesih Sitanggang c a Program  Studi  Ilmu  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan,  Sekolah  Pascasarja,  Institut  Pertanian  Bogor,  Kampus  IPB Baranangsiang Bogor
b Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga Bogor 16680
c Departemen  Ilmu  Komputer,  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Institut  Pertanian  Bogor,  Kampus  IPB  Dramaga Bogor 16680

## Article Info:
Received: 27 - 02 - 2020 Accepted: 17 - 07 - 2018

## Keywords:
Composite mapping analysis, land and forest fire, sequential pattern mining, hotspot.

## Corresponding Author:
Anissa Rezainy Program Studi Ilmu Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarja,
Institut Pertanian Bogor;
Email: anissarezainy@yahoo.co.id
Abstract : Land  and  forest  fire  is  one  of  the  major  causes  of  Indonesia’s deforestation,  who  has  a  significant  impact  to  the  environment,  loss  of conservation,  air  pollution  and  economic  loss.  This  research  develop  a spatial  modelling  of  factors  that  can  drive  the  forest  fire.  Spatial  model  of vulnerability of land and forest fire is developed by the composite mapping analysis method. Hotspot datasets used in this research is the results of data mining  processing,  with  sequential  pattern  mining  technique  which  to  find the relationships between the occurances of sequential event and its pattern that  often  appear.  From  the  six  variables  influences  land  and  forest  fire there  are  four  variables  that  have  significant  impacts  in  the  study  area,  as follows:  forest  zone,  depth  of  peatland,  distance  of irrigation,  and  distance of road. The fire in the area of study occurs many times in the peatland area with the depth of 400-800 cm. Land and forest fire occurs frequently in 100- 900 meters from irrigation and land and forest fire also occurs frequently in 1-4  km  form  the  road.  Land  and  forest  fire  occurs  frequently  in  protected forest.

## How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Rezainya  A,  Syaufina  L,  Sitanggang  IS.  2020.  Pemetaan  daerah  rawan  kebakaran  di  lahan  gambut  berdasarkan  pola  sekuens  titik panas di Kabupaten Pulang Pisau Kalimantan Tengah. 10 (1): 66-76. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.10.1.66-76.

## PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  terjadi  setiap  tahun  di  Indonesia  dilatarbelakangi  adanya  kebutuhan penggunaan lahan yang terus bertambah untuk pertanian dan permukiman. Kebakaran hutan dan lahan bukan merupakan fenomena baru pada hutan hujan tropis (Hoscilo et al., 2011). Bertambahnya kejadian kebakaran hutan  dan  lahan  dibuktikan  dengan  semakin  meluasanya  wilayah  yang  terbakar  dan  frekuensi  kejadian kebakaran dalam beberapa dasawarsa terakhir (Cattau et al., 2016). Menurut Wooster et al. (2012); Hoscilo et  al. (2011)  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kalimantan  sebagian  besar  merupakan  hasil  aktivitas  kegiatan manusia  yang  berkaitan  dengan  deforestasi  hutan  (perkebunan  kelapa  sawit,  pulp  dan  kertas),  perubahan penggunaan lahan, persiapan produksi pertanian yang dilakukan masyarakat dengan cara membakar lahan.
Kebakaran  hutan dan lahan yang terjadi pada tahun 2015, merupakan  kejadian terburuk dalam periode dua dasawarsa terakhir, dengan predikasi besaran lahan yang hilang sebesar 2.61 juta hektar (Tacconi, 2016). Tingginya  kejadian  kebakaran  yang  berulang  setiap  tahun  diketahui  menimbulkan  kerugian  pada  bidang ekonomi,  kesehatan  dan  ekologi  sehingga  diperlukan  sistem  pengelolaan  untuk  mengendalikan  kejadian kebakaran. Secara umum sistem pengelolaan pengendalian kebakaran dibagi menjadi tiga komponen yaitu, pencegahan,  pemantauan  dan  penanggulangan.  Komponen  terpenting  adalah  pencegahan  kejadian kebakaran.  Menurut  Cortez  dan  Morais  (2007)  sistem  peringatan  dini  merupakan  elemen  kunci  untuk mencegah  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Pengembangan  sistem  peringatan  dini  ( early  warning  sistem )  dan kajian  evaluasi  resiko  kebakaran,  cukup  efektif  dalam  mencegah  munculnya  kebakaran  (Chuvieco et  al., 2014).
Penentuan  tingkat  kerawanan  daerah  kebakaran  merupakan  salah  satu  cara  dalam  mencegah  terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Tingkat kerawanan kebakaran hutan pada suatu wilayah dapat didekati dengan pemodelan  matematik  yang  menghubungkan  kejadian  kebakaran  dengan  faktor-faktor  yang  dapat memengaruhi kejadian kebakaran (Mukti et al., 2016; Mapilata et al., 2013; Setiawan et al., 2004; Samsuri 2008).
Titik  panas  merupakan  indikasi  yang  memungkinkan  terjadinya  kebakaran  yang  merupakan  rekaman dari sensor MODIS ( Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer ) yang dapat diakses oleh masyarakat. Pada  penelitian  Prasasti et  al (2012)  mengungkapkan  bahwa  dengan  banyaknya  jumlah  titik  panas    tidak selalu  menggambarkan  makin  luas  area  yang  terbakar.  Pembaharuan  pada  penelitian  kali  ini  adalah penggunaan  titik  panas  yang  diperoleh dari  hasil data  mining .  Penelitian  mengenai titik  panas  berdasarkan pola  sekuens  dalam    menganalisis  faktor-faktor  yang  dapat  memengaruhi  kebakaran  hutan  belum  banyak dilakukan. Pola sekuens titik panas merupakan hasil pengolahan data mining dengan menggunakan metode Sequence  Pattern  Mining. Pola  sekuens  digunakan  pada  data  yang  jumlahnya  besar  dan  bertujuan  untuk menemukan hubungan yang menarik antara kejadian peristiwa yang berurutan dan pola yang sering muncul (Zhao  dan  Bhowmick,  2003).  Pola  sekuens  diharapkan  dapat  menemukan  pola-pola  berurutan  dalam kumpulan  urutan  data  kejadian  (Nurulhaq  dan  Sitanggang,  2015).  Adanya  pola  titik  panas  yang  berurutan, menjadi  indikator  kuat  dilapangan  yang  mengindikasikan  terjadinya  kejadian  kebakaran  hutan  dan  lahan. Diharapkan  model  spasial  kebakaran  pada  daerah  penelitian  yang  terbentuk  dapat  berguna  sebagai  upaya pencegahan kebakaran dan informasi dalam membuat keputusan dan pengelolaan kebakaran lahan gambut di Indonesia.
Penelitian  ini,  bertujuan  untuk  melakukan  pemetaan  daerah  rawan  kebakaran  pada  lahan  gambut berdasarkan faktor-faktor yang dapat memengaruhi kebakaran dengan data pola sekuens titik panas.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Wilayah studi penelitian ini adalah Kabupaten Pulang Pisau, Provinsi Kalimantan Tengah (Gambar 1). Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa citra landsat 8 tahun 2015, peta rupa bumi indonesia dari Badan Informasi  Geospasial (BIG) skala  1 : 250  000 Kabupaten Pulang Pisau,  dan peta  sebaran lahan gambut  Provinsi  Kalimantan  Tengah  dari  Wetland  International  tahun  2002.  Perangkat  lunak   yang digunakan pada penelitian ini yaitu ArcGIS 10.2, Quantum GIS, dan SPSS.

## Analisis Data
Analisis  spasial  yang  dilakukan  meliputi  proses overlay ,  manipulasi,  pengkelasan,  penyusunan  skor, pembobotan, dan pembuatan model sehingga menghasilkan peta kerawanan kebakaran hutan. Faktor – faktor penyebab  kebakaran  hutan  dan  lahan  disajikan  pada  Tabel  1.  Data  pola  sekuens  titik  panas  diperoleh  dari penelitian  Istiqomah  pada  tahun  2015,  dengan  bantuan  perangkat  lunak  ArcGIS,  dikonversi  menjadi  data
shapefile .  Peta  sebaran  pola  sekuens  titik  panas  diolah  dengan  fasilitas density  tools untuk  membuat  peta kepadatan titik  panas  yang  akan  digunakan  untuk  membangun  model  spasial  tingkat  kerawanan  kebakaran hutan dengan metode CMA ( Composite Mapping Analysis ).
Gambar 1 Peta Area Penelitian.
Tabel 1  Faktor – faktor yang mempengaruhi kebakaran hutan dan lahan.
Faktor Sub Faktor Fungsi Kawasan Area Penggunaan Lain Kawasan Suaka Alam Hutan Lindung Hutan Produksi Terbatas Hutan Produksi Tetap Hutan Produksi yang dapat dikonversi Tutupan Lahan Perkebunan Ladang Hutan Semak Belukar Jangkauan  Jarak jalan Analisa multiple ring buffer dengan interval 1 km Jangkauan jarak kanal Analisa multiple ring buffer dengan interval 100 meter Jangkauan jarak sungai Analisa multiple ring buffer dengan interval 1 km Kedalaman Gambut 50-100 (20/80) 50-100 (60/40)
Faktor Sub Faktor 50-100 (80/20) 100-200 (60/40) 200-400 (60/40) 400-800 (60/40) 800-1200 (60/40)
Nilai skor pada masing-masing sub faktor dapat dihitung  menggunakan formula Jaya et al., (2007) dengan menggunakan formula (1) dan (2)
X i : [ 𝑂𝑖 𝐸𝑖 ] x 100 ∑ 𝑂𝑖 𝐸𝑖 (1)
E i : [ 𝑇 𝑋 𝐹 100 ] (2)
dimana : x i = skor kelas (sub faktor) pada masing–masing variable, O i = jumlah titik panas yang ada pada masing–masing kelas ( observed titik panas), E i = jumlah titik panas yang diharapkan pada masing–masing kelas ( expected titik panas), T = total jumlah titik panas, F = persentase luas pada masing–masing kelas Rescalling score adalah  cara untuk menstandarkan nilai skor pada masing–masing variabel pada rentang nilai  tertentu.  Salah  satu  cara  melakukan  standarisasi  skor  skala  menggunakan  formula  Jaya et  al. (2007), dimana masing–masing kelas diberi skor pada rentang 10 sampai dengan 100 dengan persamaan berikut ;
score R.out = ( Score E input -Score E min Score E Max -Score E min ) * ( Score R Max -Score R Min ) +Score R min
dimana :
Score R out : nilai skor hasil rescalling Score E input : niai skor dugaan Score E min : nilai minimal skor Score E max : nilai maksimal skor dugaan Score R max : nilai skor tertinggi hasil r escalling Score R min : nilai skor terendah hasil rescalling
Pada analisis ini bobot setiap peubah untuk mengindentifikasi derajat pengaruhnya terhadap kerawanan kebakaran hutan dan lahan dilakukan dengan pendekatan kuantifikasi  dengan menggunakan metode analisis pemetaan  komposit  ( Composit  mapping  analysis /CMA).    Hubungan  antara  jumlah  titik  panas  per  km 2 dengan faktor-faktor penyusun kerawanan kebakaran hutan dan lahan dianalisis untuk menurunkan nilai skor masing-masing  faktor.  Faktor-faktor  yang  memiliki  korelasi  yang  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan faktor lain dipilih dan digunakan untuk menyusun model regresi linear berganda. Model regresi dinyatakan bagus apabila model yang terbentuk memiliki signifikansi < 0.005.

## Uji Kelayakan Model
Uji  validasi  terhadap  model  spasial  yang  telah  dibangun  dilakukan  dengan  menggunakan  data  pola sekuens titik panas pada tahun 2015 sebanyak 187 titik. Data kebakaran tersebut dilakukan uji akurasi pada peta  kerawanan  kebakaran  yang  telah  diperoleh  dari  model  yang  berhasil  dibuat.  Jika  model  dapat memplotposisikan  daerah  hasil  kerawanan  kebakaran  pada  kelas  kerawanan  yang  sangat  tinggi  lebih  dari 75% maka model dapat diterima sebagai model spasial kerawanan kebakaran pada Kabupaten Pulang Pisau.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  hubungan  skor  setiap  variabel  dengan  kepadatan  titik  panas  dilakukan  melalui  proses  spasial dan  statistik.  Data tabel  hasil intersect antara  kepadatan  titik  panas  (variabel tidak  bebas)  dengan  variabel- variabel  yang  memengaruhi  kebakaran  dilakukan  analisis  regresi  linear.  Analisis  regresi  dilakukan  untuk mendapatkan  model  dengan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  terbaik.  Nilai  skor  komposit  disusun berdasarkan  semua  peubah  yang  memiliki  R 2 tertinggi.  Beda  nyata  antar  kelas  dapat  diketahui  dengan melihat nilai signifikansi setiap kelas terhadap kelas pembanding dimana dua kelas dinyatakan berbeda nyata apabila  kelas-kelas  tersebut  memiliki  nilai  signifikansi  <  0.005.  Tabel  2  menujukkan  nilai  koefisien  dan signifikansi hasil intersect skor rescalling terhadap kepadatan titik panas.
Tabel 2  Hasil regresi linear pada skor rescalling terhadap kepadatan titik panas pola sekuens.
Variabel – variabel yang memengaruhi kebakaran hutan Coefficients Sig. Fungsi Kawasan (X 1 ) 0.050 0.000 (a) Kedalaman Gambut (X 2 ) 0.180 0.000 (a) Jarak Jalan (X 3 ) 0.073 0.000 (a) Jarak Kanal (X 4 ) 0.047 0.000 (a) Jarak Sungai (X 5 ) 0.018 0.082 Tutupan Lahan (X 6 ) 0.025 0.011
a Signifikan pada taraf  0.5%
Berdasarkan  hasil  uji  model  terbaik  yang  terdapat  pada  tabel  2,  variabel  yang  signifikan  memiliki pengaruh terhadap kepadatan titik panas pada taraf  nyata 0.5%, yaitu fungsi kawasan, kedalaman gambut, jarak    jalan,  dan  jarak  kanal.  Persamaan  skor  komposit  yang  diperoleh  adalah  y  =  0.050  X 1 +  0.180X 2 + 0.073X 3 + 0.047 X 4 . Penyusunan bobot masing ‐ masing variabel disusun berdasarkan proporsi masing-masing koefisien  korelasi  dari  regresi  linear  terhadap  total  seluruh  koefesien  regresinya.  Nilai  bobot  dapat  dilihat pada  Tabel  3.  Skor  komposit  kerawanan  kebakaran  berada  pada  interval  3.498  sampai  77.652.  Terdapat  3 kelas kerawanan kebakaran di wilayah studi. Nilai interval skor komposit dan jumlah titik panas validasi tiap kelas kerawanan ditampilkan pada Tabel 4.
Kabupaten  Pulang  Pisau  memiliki  tingkat  kerawanan  kebakaran  dengan  proporsi  kelas  kerawanan tertinggi  pada  kelas  tinggi.  Kelas  kerawanan  tertinggi  sebesar  76%  dari  seluruh  total  area  kajian  dengan jumlah  pola  sekuens  titik  panas  sebanyak  143  titik.  Proporsi  kelas  kerawanan  rendah  pada  kelas  rendah sebesar 4% dari seluruh total area kajian dengan jumlah pola sekuens titik panas sebanyak 7 titik. Peta kelas kerawanan kebakaran pada Kabupaten Pulang Pisau ditunjukkan pada Gambar 2.
Tabel 3  Nilai koefisien dan bobot penyusun untuk skor komposit model.
Variabel Coefficients Bobot Fungsi kawasan (X 1 ) 0.050 0.142 Kedalaman Gambut (X 2 ) 0.180 0.514 Jarak jalan (X 3 ) 0.073 0.208 Jarak kanal (X 4 ) 0.047 0.134 Tabel 4  Data kelas kerawanan kebakaran di Kabupaten Pulang Pisau. Kelas Kerawanan Kebakaran Interval Skor Komposit Oi (a) Persentase Akurasi Model Rendah 3.498 – 28.216 7 4% Sedang 28.217 – 52.935 37 20% Tinggi  52.936 143 76%
a Oi :Jumlah pola sekuens titik panas
Gambar 2 Peta kelas kerawanan hutan dan lahan di Kabupaten Pulang Pisau Tahun 2015.
Kedalaman  gambut  merupakan  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  kebakaran  di  Kabupaten  Pulang Pisau.  Persentase  dan  luas  daerah  kerawanan  pada  area  studi  digambarkan  pada  Tabel  5.  Persentase kerawanan paling  tinggi  pada  kelas  kerawanan  tinggi  berada  pada  kedalaman  gambut  400-800  cm,  dengan persentase sebesar 64% dari seluruh total kejadian kebakaran di area studi. Persentase kerawanan kebakaran paling  rendah  pada  kelas  rendah  berada  pada  tanah  Gambut  dengan  kedalaman  800-1200  cm,  dengan persentase sebesar 3% dari seluruh total kajian kebakaran. Kejadian kebakaran pada area studi banyak terjadi pada gambut dengan kedalaman 400-800 cm, apabila dibandingkan dengan kelas kedalaman yang lain.
Kebakaran pada gambut dalam merupakan ciri kebakaran di lahan gambut, karena kebakaran tidak dapat diprediksi  dan  bergerak  lambat  karena  tidak  diakibatkan  oleh  angin.  Praktek  pengaliran  air  pada  lahan gambut  (seperti  perkebunan  kelapa  sawit,  perkebunan  karet,  pembukaan  untuk  lahan  pertanian,  dan penebangan tebang pilih) berkontribusi tinggi menyebabkan daerah tersebut gampang terbakar oleh api jika tidak  dilakukan  pengelolaan  yang  baik  (Sumarga,  2017).  Pada  musim  kering  lahan  gambut  yang  kering, cenderung lebih sensitif terhadap api dikarenakan materialnya yang mudah terbakar (Sumarga, 2017).
Kebakaran  di  lahan  gambut  memiliki  resiko  sulit  dideteksi  dan  sulit  dikendalikan  dibandingkan kebakaran  pada  jenis  tanah  lain.  Kebakaran  di  lahan  gambut  menembus  lapisan  bawah  dan    membentuk lubang  corong,  kemudian  api  akan  menyebar  secara horizontal (Syaufina,  2008).  Gambut  yang  mengalami konversi  pada  temperatur  yang  tinggi,  sedikit  kelembapan,  menyebabkan  meningkatnya  evaporasi  gambut selama musim panas sehingga menyebabkan kandungan air gambut menurun pada tingkat terendah (Dohong
et al., 2017). Gambut yang terbakar cenderung berlangsung secara terus menerus bahkan sampai berbulan- bulan,  terutama  pada  musim  kering  (Shi et  al., 2014).  Akibat  kadar  air  gambut  menurun  menyebabkan terjadinya  oksidasi  gambut  dan  mempercepat  dekomposisi  dan  mineralisasi  yang  menyebabkan  subsiden gambut, kebakaran dan meningkatnya emisi karbon (Dohong et al., 2017).
Hasil penelitian pada Tabel 6 menunjukkan bahwa persentase jarak dari kanal dengan tingkat kerawanan yang  paling  tinggi  pada  kelas  kerawanan tinggi  berada  pada jarak  antara  200-900  meter  dari  kanal  dengan persentase    antara  8%-11%  dari  kejadian  kebakaran  pada  area  studi.  Persentase  jarak  dari  kanal  dengan tingkat  kerawanan  rendah  pada  kelas  kerawanan  rendah  pada  semua  jarak  tidak  memiliki  pengaruh  berarti terhadap kelas kerawanan kebakaran. Penelitian ini membuktikan bahwa jarak kanal memengaruhi kejadian kebakaran hutan. Hasil penelitian sesuai dengan pendapat Hooijer et al., (2014) bahwa pada jarak 200-600 meter  dari  kanal  memiliki  hubungan  yang  kuat  dengan  kejadian  kebakaran.  Semakin  dekat  dengan  kanal maka gambut yang terbakar semakin dalam, menurut Hooijer et al., (2014) rata-rata kedalaman gambut yang terbakar  pada jarak  kanal 200-900  meter sedalam  0.38  meter, sedangkan  rata-rata  kedalaman  gambut  yang terbakar dengan jarak lebih dari 600 meter memiliki kedalaman 0.20 meter.
Tabel  5    Luas  kerawanan  kebakaran  pada  kedalaman  gambut  dan  luas  berdasarkan  tingkat  kerawanan kebakaran
Kedalaman Gambut (cm) Jenis Gambut Kelas kerawanan rendah Kelas kerawanan sedang Kelas kerawanan tinggi % Luas (a) % Luas (a) % Luas (a) 50 – 100 (20/80) Hemist/mineral 0 624 1 50,648 0 57,110 50 – 100  (60/40) Hemist/Fibrist 0 7,839 0 4,293 0 143 50 – 100  (80/20) Hemist/mineral 1 40,037 7 23,350 0 1,579 100 - 200 Hemist/fibrist 0 2,968 6 58,738 1 10,590 200 - 400 Hemist/Fibrist 0 846 0 683 2 11,042 400 - 800 Hemist/Fibrist 1 4,761 5 54,068 64 272,052 800 – 1,200 Hemist/fibrist 3 99,017 0 1,734 0 1,529
a Luas dalam hektar
Tabel  6    Luas  kerawanan  kebakaran  di  jarak  terhadap  kanal  dan  luas  berdasarkan    tingkat  kerawanan kebakaran
Jarak kanal (meter) Kelas kerawanan rendah Kelas kerawanan sedang Kelas kerawanan tinggi % Luas (a) % Luas (a) % Luas (a) 100 0 3,658 0 867 3 5,755 200 0 3,712 0 859 13 5,717 300 0 3,720 0 905 8 5,721 400 0 3,735 0 955 8 5,719 500 0 3,714 0 964 8 5,733 600 0 3,467 0 980 10 5,460 700 0 3,381 0 1,000 8 5,406 800 0 3,328 0 1,002 10 5,413 900 0 3,257 0 999 10 5,359 1,000 0 3,036 0 920 8 5,306 1,100 0 2,806 0 835 5 5,274 1,200 0 2,731 0 795 5 5,204 1,300 0 2,769 0 763 5 5,119
a Luas dalam hektar
Hasil penelitian pada Tabel 7 menunjukkan bahwa persentase kerawanan tertinggi pada kelas kerawanan tinggi  berada  pada  fungsi  kawasan  hutan  lindung  sebesar  40%  dari  kejadian  kebakaran  pada  daerah  area studi.  Persentase  kelas  kerawanan  rendah  pada  kelas  kerawanan  rendah  berada  pada  fungsi  kawasan Kawasan  Suaka  Alam  (KSA)  sebesar  3%  dari  kejadian  kebakaran  pada  daerah  studi.  Tingginya  kelas kerawanan  kebakaran  pada  fungsi  kawasan  hutan  sejalan  dengan  penelitian  Febriani et  al., 2017  yang mengungkapkan  bahwa  luasan  hutan  yang  hilang  sejak  tahun  2000  sampai  2015  di  dominasi  perubahan hutan  menjadi  semak  belukar  dan  rumput  serta  perkebunan.  Perubahan  hutan  menjadi    semak  belukar  dan rumput memiliki presentase terbesar dalam perubahan penggunaan lahan hal tersebut mengindikasikan area deforestasi  dibiarkan  saja  setelah  diambil  kayunya    (Febriani et  al., 2017).  Fungsi  kawasan  hutan  lindung perlu  mendapatkan  perhatian  dalam  pengendalian  kebakaran  hutan  untuk  menghindari  dampak  kerusakan ekologis khususnya spesies yang terancam punah.
Tabel  7    Luas  kerawanan  kebakaran  terhadap  fungsi  kawasan  dan    luas  berdasarkan    tingkat    kerawanan kebakaran.
Fungsi Kawasan Kelas kerawanan rendah Kelas kerawanan sedang Kelas kerawanan tinggi % Luas % Luas % Luas APL (a) 0 110,758 3 29,592 8 29,047 HL (b) 0 29,509 2 31,806 40 156,061 HP (c) 1 101,336 11 38,663 8 95,643 HPK (d) 0 42,016 3 21,825 0 1,634 HPT (e) 0 5,792 0 2,245 1 1,519 KSA (f) 3 104,692 3 21,249 24 103,254
a APL = Area Penggunaan Lain, d HPK =  Hutan Produksi yang dapat dikonversi,
c HP = Hutan Produksi tetap, e HPT = Hutan produksi terbatas, f KSA = Kawasan Suaka Alam,
b HL = Hutan Lindung. Luas dalam hektar
Tabel 8  Luas kerawanan kebakaran terhadap jarak jalan dan persentase luas berdasarkan tingkat kerawanan kebakaran
Jarak jalan (km) Kelas kerawanan rendah Kelas kerawanan sedang Kelas kerawanan tinggi % Luas (a) % Luas (a) % Luas (a) 1 0 73,256 35 54,222 12 54,307 2 0 55,609 16 24,853 12 32,047 3 50 44,164 8 14,969 12 24,922 4 0 32,929 30 8,886 22 23,065 5 50 24,418 5 5,081 4 22,215 6 0 19,197 0 2,521 3 22,413 7 0 14,784 3 2,077 1 22,432 8 0 11,530 3 3,713 2 20,048 9 0 9,191 0 4,198 4 18,427 10 0 8,473 0 4,829 4 16,438 11 0 7,891 0 4,767 3 15,132 12 0 6,933 0 4,389 7 14,171 13 0 5,637 0 3,721 8 12,730 14 0 4,573 0 3,539 9 11,232
a Luas dalam hektar
Tingginya persentase luas hutan lindung yang tergolong kelas kerawanan tinggi karena kawasan tersebut  mengalami  perubahan  penggunaan  lahan  menjadi  perkebunan  dan  ladang  pada  data  riil lapangan.Hutan  produksi  juga  memiliki  persentase  tinggi  pada  kelas  kerawanan  sedang  dan  tinggi. Hutan  produksi  merupakan  daerah  yang open  access dimana  kepemilikan  lahan  dikuasai  oleh pemerintah,  namun  secara de  facto di  lapangan  keberadaannya  dimiliki  oleh  non-pemerintahan, keadaan seperti ini menyebabkan daerah tersebut lebih rentan terhadap kejadian kebakaran.
Hasil  penelitian  pada  Tabel  8  menunjukkan  bahwa  persentase  jarak  jalan  dengan  tingkat kerawanan  tinggi  pada  kelas  kerawanan  tinggi  berada  pada  jarak  antara  1-4  km  dari  jalan,  dengan besar  persentase  sebesar  12-22%  dari  kejadian  kebakaran  di  area  penelitian.  Persentase  pada  kelas kerawanan rendah pada kelas kerawanan tinggi berada pada jarak 6-10 km dari jarak jalan
Tingginya persentase kebakaran pada jarak 1-4 km merupakan jarak yang ideal bagi masyarakat untuk melakukan aktivitas pembakaran lahan. Menurut Prayoto et al., (2017) pada jarak  1-5 km dari jalan  banyak  ditemukan  kejadian  kebakaran  dibandingkan  dengan  jarak  >20  km  dari  jalan.  Hughes (2018)  dalam  penelitiannya  mengungkapkan  bahwa,  kurangnya  kontrol  pada  pembukaan  jalan merupakan  faktor  utama  terhadap  deforestasi  di  Indonesia.  Beberapa  tahun  belakangan  ini  di Indonesia  dan  Malaysia  menurut  Hughes (2018)  banyak  daerah  yang  mengalami  deforestasi dengan adanya pembukaan jalan baru untuk kemudian dibuat perkebunan kelapa sawit.
Variabel  seperti  jarak  jalan,  jarak  kanal  merupakan  variabel  yang  terjadi  akibat  perbuatan manusia  yang  berpengaruh  terhadap  kebakaran  hutan  lahan.  Manusia  menggunakan  api  untuk membuka  area  hutan,  yang  kemudian  digunakan  untuk  membersihkan  lahan  untuk  pertanian  dan memenuhi kebutuhan hidupnya (Prayoto et al., 2017; Hooijer et al., 2014; Dohong et al., 2017).
Pengolahan data  mining dengan  metode sequence  pattern  mining memengaruhi  hasil  akhir variabel  penyebab  kebakaran  hutan  di  area  studi.  Titik  panas  yang  diolah  memiliki  predikasi  tinggi terhadap kejadian kebakaran, menurut (Wang dan Cheng 2008), data mining merupakan strategi yang cerdas untuk digunakan untuk memadamkan kejadian kebakaran sehingga dapat menentukan sebuah keputusan.

## KESIMPULAN
Pengujian  terhadap  enam  variabel  yang  diduga  dapat  menyebabkan  kebakaran  hutan  dan  lahan pada area studi, diperoleh empat variabel yang signifikan mempengaruhi kebakaran hutan dan lahan, yaitu : kedalaman gambut, jarak kanal dan fungsi kawasan dan jarak jalan.
Pemodelan spasial yang dibuat pada penelitian terbentuk dari 3 kelas kerawanan (rendah, sedang, dan tinggi) kebakaran yang diperoleh dari variabel-variabel penyebab kebakaran dan kepadatan pola sekuens titik panas. Hasil pemodelan spasial pada lahan gambut diketahui bahwa kejadian kebakaran banyak  terjadi  pada  area  gambut  dalam  pada  kedalaman  400-800  cm.  Hasil pemodelan  spasial  pada jarak kanal diketahui bahwa jarak 100-900 meter dari kanal memengaruhi kebakaran. Fungsi kawasan hutan  benyak  terjadi  kejadian  kebakaran,  dibandingan  fungsi  kawasan  lain.  Kejadian  kebakaran terhadap jarak jalan banyak terjadi pada jarak 1-4 km dari jalan.

## DAFTAR PUSTAKA
Cattau ME, Harrison ME, Shinyo I, Tungau S, Uriarte M, DeFries R. 2016. Source of antropogenic fire  ignitions  on  the  peat-swamp  landscape  in  Kalimantan,  Indonesia. Journal  of  Global Environmental Change . 39(2016): 250 – 219.
Cortez P, Morais A. 2007. A Data Mining Approach to Predict Forest Fires Using Meteorogical Data. Proceedings of the 13 th EPIA Portuguese Conference on Artificial Inttelegence. 512 – 523
Chuvieco  E,  Aguado  I,  Jurdao  S,  Pettinari  ML,  Yebra  M,  Salas  J,  Hantson  S,  Riva  JDL,  Ibarra  P, Rodrigues M, Echeverria M, Azqueta D, Roman MV, Bastarrika A, Martinez S, Recondo C, Zapico  E,  Martinez-Vega  FJ.  2014.  Integrating  geospatial  information  into  fire  risk assessment. International Journal of Wildland Fire . 23(5): 606 – 619.
Dohong A, Aziz AA, Dargusch P. 2017. A review of the drivers of tropical peatland degradation in South-East Asia. Journal of Land Use Policy . 69(2017): 349-360.
Hooijer  AL,  Page  S,  Navratil  P,  Vernimmen  R,  Van  der  vat  M,  Tansey  K,  Konecny  K,  Siegert  F, Ballhorn  U,  Mawdsley  N.  2014.  Carbon  emssion  from  drained  and  degraded  peatland  in Indonesia and emission factor for measurement, reporting and verification (MRV) of peatland greenhouse gas emissions. [Scientific Paper] Indonesia (ID): Indonesia – Australia Kalimantan Forest Carbon Partnership.
Hoscilo  A,  Page  SE, Tansey  KJ,  Rieley JO.  2011.  Effect  of  repeated  fires  on land-cover  change  on peatland in southern Central Kalimantan, Indonesia, from 1973 – 2005. International Journal of Wildland Fire . 578-588.
Hughes  AC.  2018.  Have  indo  –  malaysian  forests  reached  the  end  of  the  road? Journal  Biological Conservation . 223(2018): 129 – 137.
Indriani  F,  Prasetyo  LB,  Dharmawan  AH.  2017.  Analisis  deforestasi  menggunakan  regresi  logistik model  di Tahura  sekitar Tanjung  Provinsi Jambi. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam dan Lingkungan . 7(3): 195-203.
Jaya INS, Purnama ES, Arianti I, Boonyanuphap, J. 2007. Forest fire risk assessment model and post – fire evaluation using remote sensing and gis : a case study in Riau, West Kalimantan, and East  Kalimantan  Provinces,  Indonesia .  [Project  Research].  Finlandia  (FI)  :  University  of Helsinki.
Mapilata E, Gandasasmita K, Djajakirana G. 2013. Analisis daerah rawan kebakaran hutan dan lahan dalam  penataan  ruang  di  kota  Palangka  Raya  provinsi  Kalimantan  Tengah. Majalah  Ilmiah Globe . 15(2):178 – 184 .
Mukti  A,  Prasetyo  LB,  Rushayati  SB.  2016.  Mapping  Fire  Vulnerability  in  Alas  Purwo  National Park. Procedia Environmental Science (33): 290 – 304.
Nurulhaq  NZ,  Sitanggang  IS.  2015.  Sequential  pattern  mining  on  titik  panas  data  in  Riau  Province using  the  Prefixspan  algorithm. International  Conference  on  Adaptive  and  Intelligent Agroindustri  (ICAIA)  2105  3 rd International  Conference pp.  257  –  250.  [terhubung  berkala]. https://www.researchgate.net/ [2016 July 23]. 10.1109/ICAIA.2015.7506517.
Prasasti I, Boer R, Ardiansyah 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  Sumbberdaya  Alam  dan  Lingkungan .  2(2): 91 – 101.
Prayoto, Ishihara MI, Firdaus R, Nakagoshi N. 2017. Peatland fires in Riau, Indonesia, in relation to land  cover  type,  land  management,  landholder,  and  spatial  management. Journal  of Environmental Protection . 8(2017): 1312 – 1332.
Samsuri. 2008. Model spasial tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan (studi kasus di wilayah Propinsi  Kalimantan  Tengah) .  Disertasi.  Sekolah  Pascasarjana.  Bogor(ID):  Institut  Pertanian Bogor.
Shi  Y,  Sasai  T,  Yamaguchi  Y.  2014.  Spatio-temporal  evaluation  of  carbon  emission  from  biomass burning  in  Southeast  Asia  during  period  2001  –  2010. Journal  Ecological  Modelling. 272(2014): 98 – 115.
Setiawan  I,  Mahmud  AR,  Mansor  S,  Shariff  ARM,  Nuruddin  AA.  2004.  GIS-grid  based  and  multi criteria  analysis for  identifying  and  mapping  swamp  forest  fire  hazard in  Pahang,  Malayasia. Disaster and Prevention Management . 13(5): 379 – 386.
Sumarga  E.  2017.  Spatial  indicators  for  human  activities  may  explain  the  2015  fire  hotspot distribution in central kalimantan Indonesia. SAGE Publication Journal Tropical Conservation Science . 10: 1-9.
Syaufina  L.  2008. Kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Indonesia:  Perilaku  api,  penyebab  dan  dampak kebakaran . Malang (ID): PT Bayu Media.
Tacconi  L.  2016.  COMMENTARY:  Preventing  fires  and  haze  in  southeast  asia. Nature  Climate Change . 6(7): 640-643.
Wooster  MJ,  Perry  GLW,  Zoumas  A.  2012.  Fire,  drought  and  el-nino  relationship  to  borneo (southeast – asia) in the pre-MODIS era (1980 – 2000). Biogeosciences 9(1): 317-340.
Zhao Q, Bhownick SS. 2003. Sequential pattern mining: a survey. ITechnical report CAIS Nanyang Technological UniversitySingapore (1).