## VALIDASI HOTSPOT MODIS DI WILAYAH SUMATERA DAN KALIMANTAN BERDASARKAN DATA PENGINDERAAN JAUH
SPOT-4 TAHUN 2012
(MODIS HOTSPOT VALIDATION OVER SUMATERA AND KALIMANTAN BASED ON REMOTE SENSING DATA SPOT-4 IN 2012)
Any Zubaidah *)1 , Yenni Vetrita *) ,  dan M. Rokhis Khomarudin *)
*) Peneliti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN
1 e-mail: baidah_any@yahoo.com
Diterima 27 Januari 2014; Disetujui 28 Februari 2014

## ABSTRACT
Forest/land fire indicator can be indicated by fire smoke and hotspot. Currently hotspot information has been widely used but its accuracy remains disputed. Therefore validated hotspot is needed as a proper effort of disaster management. This study aims to examine the accuracy of the hotspot as an indicator of forest fire/land from two data sources,  namely  IndoFire  Map  Service  (Indofire)  dan  Fire  Information  for  Resource Management System (FIRMS-NASA). Validation is done by comparing the data hotspot with a higher resolution image i.e. SPOT-4. The results showed that the entire accuracy hostpot FIRMS acquired by 64% with an error rate of Commission and error Ommision 18%, respectively. While the percentage of accuracy hostpot Indofire results were found to  be  42%  with  an  error  rate  of  20%  Commission  and  38%  Ommision  error.  Further analyses showed slightly better accuracy of the hotspot by 66% with 19% commission error and error ommision 15% for FIRMS data, while the hotspot Indofire found by 46% with 19% commision error and error ommision which higher at around 35 %. The high value  of  ommision  error  can  be  caused  by  heavy  smoke  and  clouds  that  cannot  be detected  by  MODIS  algorithm,  particularly  generated  from  peat  fires.  In  addition,  the high  value  of  ommision  error  in  our  calculation  is  also  caused  by  a  small  fire  was detected in the SPOT-4, or a recent small fire that cannot be detected by hotspot. Based on these results it can be concluded that the use of all hotspots confidence level should be considered for use specifically in peatland rather than just using hotspots confidence level greater than 80% only.
Keywords: Hotspot, MODIS, Confidence level, Indofire, FIRMS-NASA, Remote Sensing

## ABSTRAK
Indikator kebakaran hutan dan lahan dapat ditunjukkan dengan adanya hotspot dan  asap  kebakaran.  Saat  ini  informasi hotspot sebagai  indikator  kebakaran  hutan/ lahan  sudah  digunakan  dengan  baik  oleh  masyarakat,  namun  masih  diragukan akurasi  dari  informasi  tersebut.  Oleh  karena  itu  informasi  tentang hotspot yang tervalidasi  sangat  dibutuhkan  dalam  upaya  penanggulangan  kebakaran  hutan/lahan secara tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi titik hotspot dari beberapa sumber  data,  yaitu IndoFire  Map  Service ( Indofire )  dan Fire  Information  for  Resource Management System (FIRMS). Validasi dilakukan dengan membandingkan data hotspot dengan kenampakan citra yang resolusinya lebih tinggi, yaitu SPOT-4.  Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  persentase  hasil  akurasi hostpot FIRMS  sebesar  64%  dengan tingkat Commision  error dan Ommision  error masing-masing  18%.  Sedangkan
persentase  hasil  akurasi hostpot  Indofire ditemukan  sebesar  42%  dengan  tingkat Commision error 20% dan Ommision error 38%. Analisis lebih lanjut di  lahan gambut, telah  diperoleh  nilai  akurasi hotspot  Firms sebesar  66%  dengan commision  error 19% dan ommision  error 15%,  sedangkan hotspot  Indofire ditemukan  sebesar  46%  dengan commision  error 19%  dan ommision  error sekitar  35%.  Nilai  akurasi hotspot yang bersumber dari FIRMS lebih tinggi dibandingkan dengan hotspot Indofire . Hal ini dapat disebabkan  oleh  penggunaan  semua  tingkat  kepercayaan hotspot ( confidence  level ) mulai  dari  5  hingga  100%  yang  berbeda  dengan Indofire ( confidence  level >80%). Tingginya nilai ommision error disebabkan oleh kabut asap tebal dan awan yang tidak bisa  dideteksi  oleh  algoritma  MODIS.  Disamping  itu,  tingginya  nilai ommision  error disebabkan  oleh  kebakaran  asap  kecil  yang  dideteksi  di  SPOT-4  dan  juga  kebakaran yang baru terjadi yang ditandai oleh asap yang belum menyebar luas, namun hotspot tidak terpantau oleh satelit. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penggunaan  semua confidence  level hotspot perlu  dipertimbangkan  untuk  digunakan khususnya  pada  lahan  gambut  dibandingkan  hanya  menggunakan  yang  lebih  besar dari 80% saja.
Kata kunci: Hotspot, MODIS, Confidence level, Indofire, FIRMS-NASA, Penginderaan jauh

## 1  PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  dan  lahan sering terjadi di Indonesia, khususnya di wilayah  Sumatera  dan  Kalimantan. Walaupun  telah  banyak  upaya  yang telah dilakukan, kebakaran hutan tetap terjadi  setiap  tahun.  Kebakaran  hutan dan  lahan  dapat  diindikasikan  dengan adanya hotspot dan  asap  kebakaran, sehingga informasi tentang hotspot yang tervalidasi  sangat  dibutuhkan  dalam pengelolaan  bencana  oleh  berbagai kepentingan.
Salah  satu  sumber  informasi hotspot diperoleh  dari  data  satelit Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS).  Berbagai sumber  informasi  hotspot  Terra/Aqua MODIS telah dilakukan antara lain oleh Fire Information for Resource Management System - National Aeronautics and Space Administration (FIRMS-NASA ) dan sistem “Indofire ”. Indofire merupakan  sistem prediksi  titik  panas  kebakaran  hutan/ lahan yang terjadi di Indonesia berbasis web .  Sistem  ini  merupakan  hasil kerjasama antara Lapan dengan Landgate Australia,
Kementerian Kehutanan,  Kementerian  Lingkungan Hidup,  Universitas  Bina  Nusantara (sebagai  dukungan  tenaga  teknis  dalam pengoperasiannya)  secara real  time . Mengingat  bencana  kebakaran  hutan/
lahan  yang  rutin  berlangsung  setiap tahun  pada  musim  kering,  dan  dengan adanya  perbedaan  hasil  informasi hotspot di  atas  perlu  dilakukan  validasi hotspot sebagai  kebutuhan  nasional/ regional  tentang  penyamaan  data/ informasi hotspot sebagai referensi yang tervalidasi.
Kegiatan  terkait  telah  dilakukan di  beberapa  negara,  diantaranya  di Brazil  (Morisette et  al .,  2005),  Siberia (Csizar et  al .,  2006),  dan  Sumatera  dan Kalimantan Indonesia  (Lee et  al .,  2007), dengan probability deteksi hotspot terhadap  kebakaran  sekitar  40-60%. Metode  pengujian  akurasi  dilakukan dengan  menggunakan  citra  resolusi lebih  tinggi  yaitu  ASTER  dan  SPOT. Pada  tahun  2009,  Thailand  juga mempublikasi hasil pengecekan lapangan hotspot MODIS,  dan  memperoleh  nilai akurasi  yang  sangat  tinggi,  yaitu mencapai  >90%  (Tanpipat et  al .,  2009). Pada  tahun  2011,  Vetrita et  al .  telah melakukan  pengujian  hotspot  MODIS yang  bersumber  dari Indofire Map Service untuk  wilayah  Provinsi  Riau, dan  mendapatkan  nilai  akurasi  43%, dengan commision  error 53%  dan ommision error 4%. Pengujian dilakukan dengan  menggabungkan  data  lapangan dan pendeteksian asap dari citra satelit. Menurut review yang  dilakukan  oleh
Cahyono et al . (2012), dengan melakukan analisis  nilai  ambang  batas  pada algoritma  deteksi  kebakaran  dengan menggunakan data MODIS menghasilkan nilai  akurasi  deteksi  kebakaran  MODIS dari  MOD14  adalah  73,2%  untuk Sumatera-Kalimantan dan 91,7% untuk wilayah  Afrika  Selatan.  Disamping  itu, evaluasi hotspot dengan  bekas  area kebakaran  juga  telah  dilakukan,  salah satunya  adalah  Tansey et  al .  (2008), yang  menemukan  bahwa  hubungan hotspot dengan bekas kebakaran bervariasi  secara  spasial  yang  sangat tergantung  pada  fungsi  dan  jenis vegetasinya.
Meskipun  penelitian  ini  sudah cukup banyak dilakukan, namun analisis  yang  komprehensif  terutama terkait dengan evaluasi hotspot di lahan gambut masih perlu dilakukan. Didalam penelitian ini, dilakukan validasi hotspot yang  bersumber  dari  data  Terra/Aqua- MODIS  dengan  menggunakan  data penginderaan  jauh  resolusi  lebih  tinggi yaitu SPOT-4 ( Satellite Pour l'Observation de  la  Terre )  seri  4.  Lokasi  penelitian dilakukan  di  Pulau  Sumatera  dan Kalimantan  yang  memiliki  sebaran hotspot tinggi dan berdasarkan ketersediaan  data  SPOT-4  yang  relatif cerah.  Pengolahan  citra  satelit  SPOT-4 yang  dipergunakan,  diupayakan  untuk dapat  mengekstrak  informasi  mengenai kebakaran hutan/lahan di suatu daerah sehingga dapat ditentukan titik kebakarannya.  Titik  kebakaran  ini digunakan  untuk  memvalidasi hotspot baik  yang  diperoleh  dari  MODIS-Firm ataupun MODIS- Indofire .
Hasil  validasi hotspot diharapkan dapat  mengeluarkan  nilai  akurasi  yang akan digunakan
sebagai dasar pertimbangan kebijakan bagi pemangku kepentingan
terkait, misalnya Kementerian  Kehutanan,  Kementerian Lingkungan, Kementerian Pertanian, dll. Disamping  itu  dapat  digunakan  pula oleh pengguna lain dalam memanfaatkan data/informasi ini sesuai dengan keperluannya.  Informasi  yang  tersedia
sangat  bermanfaat  bagi  pengguna  baik sebagai alat pemantauan untuk menetapkan upaya pengelolaan bencana maupun  sebagai  data  masukan  untuk kegunaan lainnya.

## 2  METODOLOGI

## 2.1 Data yang Digunakan
Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini meliputi:
 Hotspot MODIS  yang  bersumber  dari NASA  (Sumber:  https://  earthdata. nasa.gov/data/near – real - time-data/ firms/active-fire-data) dan hotspot MODIS  yang  bersumber  dari Indofire (sumber:  http://indofire.landgate.  wa. gov.au/indofire.asp)  yang  diakusisi pada bulan Juni hingga Oktober 2012. NASA  maupun Indofire sama-sama menggunakan  data  MODIS  hanya dibedakan  oleh confidence  level yang digunakan, NASA menggunakan semua confidence  level sedangkan  di Indofire menggunakan confidence  level lebih dari 80 %.
 Data  satelit  penginderaan  jauh  resolusi tinggi SPOT-4  periode  bulan  Juni hingga  Oktober  2012.  Data  Spot-4 yang  digunakan  adalah  data  yang confirm dengan  kebakaran  hutan/ lahan  di  Sumatera  dan  Kalimantan yang  akusisinya  pada  tanggal  yang sama.  Selama  tahun  2012  diperoleh Scene data Spot-4 yang terlihat cukup jelas titik kebakaran dan sebaran asap kebakarannya (Tabel 2-1).
Tabel 2-1:  DATA  SPOT-4  YANG  DIGUNAKAN SELAMA TAHUN 2012
NO. Tanggal K-J-Lintasan 1. 14-Jun-12 267-346-S0 2. 20-Jun-12 268-346-S0 3. 20-Jun-12 268-347-S8 4. 20-Jun-12 269-347-S0 5. 27-Jul-12 279-357-S0 6. 02-Agst-12 289-352-S0 7. 08-Agst-12 289-352-S0 8. 08-Agst-12 289-353-S3 9. 10-Agst-12 269-346-S9 10.  11-Agst-12 269-347-S1 11.  11-Agst-12 269-347-S7
12.  11-Agst-12 270-346-S7 13.  07-Sept-12 279-357-S0 14.  07-Sept-12 280-357-S7 15.   17-Sept-12 276-353-S0 16.  27-Sept-12 280-355-S2 17.  28-Sept-12 279-356-S2 18.  03-Okt-12 280-355-S0 19.  03-Okt-12 280-356-S4 20.  04-Okt-12 297-354-S0 21.  05-Okt-12 295-355-S0

## 2.2 Wilayah Studi
Pemilihan
lokasi penelitian difokuskan  di  Pulau  Sumatera  dan Kalimantan  yang  merupakan  lokasi rawan  kebakaran  hutan  di  Indonesia. Hasil  deteksi  dan  pemantauan hotspot yang  dilakukan  oleh  Lapan  menunjuk- kan  bahwa  distribusi hotspot bulanan dengan  frekuensi  tinggi  selama  tahun
2012  baik  di  Pulau  Sumatera  dan Kalimantan  terjadi  pada  bulan  Juni 2014 hingga Oktober 2012 (Gambar 2-1). Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan  data hotspot dari  bulan Juni  2012  hingga  Oktober  2012. Disamping itu, fokus wilayah studi juga dikaitkan  dengan  ketersediaan  data satelit penginderaan jauh SPOT-4 yang relatif  cerah  (untuk  penentuan  asap kebakaran) selama tahun 2012.
Berdasarkan  kondisi  tersebut,  wilayah studi  untuk  Pulau  Sumatera  diwakili Provinsi Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Lampung,  dan  sebagian  kecil  Sumatera Utara bagian Timur. Sementara wilayah Kalimantan diwakili Provinsi Kalimantan Barat  dan  Kalimantan  Tengah.  Lokasi penelitian  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 2-2.
Gambar 2-1: Distribusi hotspot bulanan di Sumatera dan Kalimantan
445 330 658 1838 1383 2463 658 321 32 98 1265 4637 3026 47 35 135 4617 2904 452 394 399 115 107 58 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 JAN FEB MAR APR MEI JUN JUL AGT SEP OKT NOP DES BULAN J u m la h H o ts p o t Sumatera Kalimantan
2.3 Algoritma Hotspot MODIS
Penentuan hotspot MODIS
dihitung berdasarkan kanal termal pada panjang  gelombang  4  µm  dan  11  µm, yang terdapat pada kanal 21, 22 dan 31. Spesifikasi kanal MODIS yang digunakan dalam algoritma hotspot seperti ditunjukkan  pada  Tabel  2-2.  Metode penentuan hotspot yang digunakan telah dibangun oleh Giglio et al (2003) dengan algoritma sebagai berikut:
Bukan hotspot apabila:
a. T 4 < 310 o K,  ΔT<10 o K, dan ρ 0.86 > 0.3 pada siang hari atau b. T 4 < 305 o K,  ΔT<10 o K,  malam hari Hotspot apabila:
a. T 4 >  360 o K  (pada  siang  hari),  atau 320 o K (pada malam hari) atau b. {(∆T > Δ T + 3.5 δ ∆t ) - (T 4 > T 4 + 3δ 4 ) dan [(T 11 >  T 11 +  δ 11 –  4K)  atau  (δ’ 4 >  5K)]}, untuk siang hari c. {(ΔT> Δ T + 3.5 δ ∆t ) - (T 4 >T 4 + 3δ 4 ) untuk malam hari Dimana: T 4 = suhu  kecerahan  pada  panjang gelombang 4 µm,
T 11 = suhu  kecerahan  pada  panjang gelombang 11 µm,
ΔT = T 4 -  T 11 ,
T 4 = rata-rata  dari  T 4 pixel  tetangga yang valid, δ 4 = rata-rata  deviasi  absolut  dari  T 4 pixel tetangga yang valid,
T 11 = rata-rata  dari  T 11 pixel  tetangga yang valid, δ 11 = rata-rata  deviasi  absolut  dari  T 11 pixel tetangga yang valid,
Δ T = rata-rata  ΔT  dari  nilai  pixel tetangga  yang  valid,  δ ΔT = rata-rata deviasi  absolut  ΔT  dari  nilai  pixel tetangga yang valid,
T ’ 4 = nilai  rata-rata  T 4 dari  nilai  pixel tetangga yang tidak dihitung sebagai  pixel  tetangga  valid  karena tergolong background fires , δ’ 4 = nilai  rata-rata  deviasi  absolut  T 4 dari  nilai  pixel  tetangga  yang  tidak dihitung  sebagai  pixel  tetangga valid  karena  tergolong background fires .
Tabel 2-2: SPESIFIKASI KANAL MODIS YANG DIGUNAKAN DALAM ALGORITMA HOTSPOT Kanal Titik Tengah Panjang Gelombang (µm) Tujuan 1
2 7 21 22 31 32 0.65
0.86
2.1 4.0 4.0
11.0 12.0
Memisahkan  pixel  yang  terpengaruh  pantulan matahari  dan  air  ( sun  glint ,  dan coastal  false alarm ).
Memisahkan  pixel  yang  terpengaruh  pantulan matahari  dan  air  ( Bright  surface , sun  glint ,  dan coastal false alarm ), serta masking awan.
Sun glint, coastal false alarm rejection .
Kanal untuk deteksi kebakaran/ active fire (High- range)
Kanal untuk deteksi kebakaran (Low-range)

## Deteksi kebakaran dan masking awan
Masking awan
Sumber: Gligio et al., 2003 ; Justice et al., 2002
2.4 Metode Penentuan Titik Kebakaran Citra satelit SPOT-4 yang diperoleh  adalah  citra  dalam  bentuk digital  dan  sudah  terkoreksi  secara sistematik namun masih harus diproses lebih lanjut untuk mendapatkan tampilan  serta  kualitas  citra  yang  baik agar sewaktu melaksanakan interpretasi sebaran  dan  arah  asap  diperoleh  hasil yang  memuaskan  dan  mempunyai kesalahan yang relatif rendah.
Proses yang dilaksanakan adalah apa  yang  disebut  dengan  koreksi radiometrik  dan  koreksi  geometrik. Koreksi  radiometrik  bertujuan  untuk menghilangkan pengaruh haze , kekaburan  citra,  kekurangjelasan  daya pisah unsur,  untuk membuat agar citra terlihat “lebih tajam dan jelas detailnya”. Sedang  koreksi  geometrik  bertujuan untuk menyesuaikan skala citra (dimensi  luas)  dan  orientasi  peta  (arah utara).  Dengan  demikian  luasan  yang diperoleh  dalam  analisa  statistik  akan sebanding  dengan  dimensi  di  lapangan sesuai dengan skala citra yang diinginkan.  Koreksi  geometrik  yang dilakukan adalah koreksi ortorektifikasi. Dengan  telah  di  “koreksi”  nya  citra tersebut maka selanjutnya telah didapat suatu  citra  yang  siap  untuk  diolah untuk mendapatkan titik kebakarannya. Citra  SPOT-4  mempunyai  resolusi spasial  cukup  detail  yaitu  20  x  20  m, sehingga penentuan titik kebakaran dari citra tersebut merupakan titik kebakaran yang  cukup  detail  dan  benar-benar terjadi  kebakaran.  Titik  kebakaran  ini digunakan  sebagai  referensi  untuk memvalidasi hotspot MODIS  baik  yang dikeluarkan  dari  NASA  maupun  dari Indofire . Metode penentuan titik kebakaran dengan menggunakan teknik analisis visual citra multispektral SPOT- 4  band  3-2-1  ( False  color komposit) dengan  cara  melihat  pola  sebaran  dan arah asapnya, dan sebagai pertimbangan untuk  menguatkan  bisa  juga  dilihat hotspot yang  terjadi  disekitar  asap. Berdasarkan  penelitian  Morissette et  al . (2005)  menyatakan  bahwa  Algoritma
MODIS  saat  ini  belum  bisa  mendeteksi hotspot pada  kondisi  kabut  tebal. Sehingga  pengambilan  titik  kebakaran tidak  dilakukan  di  bawah  awan  dan kabut tebal yang meyeliputi citra SPOT-4. Gambar 2-3 merupakan contoh penentuan  titik  kebakaran  dari  citra SPOT  di  wilayah  Kota  Dumai  yang melintas pada tanggal 11 Agustus 2012. Warna putih menunjukkan pola sebaran asap  kebakaran  yang  mengarah  ke Barat  laut,  dan  angka  menunjukkan nomor titik kebakaran.
2.5 Metode Buffering Titik Kebakaran Buffering dilakukan terhadap titik koordinat  kebakaran  SPOT-4.  Metode buffering didasarkan  pada  kesalahan geometrik  dari  citra  MODIS  sebesar  2 piksel (± 2 km) sehingga titik kebakaran dari  SPOT-4  yang  diperoleh  dibuat buffering dengan  radius  2  km  ditandai dengan  garis  keliling  berwarna  hitam (Gambar 2-4).  Menurut Vetrita Y. (2011) menyatakan  bahwa  metode buffering dilakukan  dengan  radius  2  km  yang didasarkan  pada  frekuensi hotspot secara berturut-turut selama 2 hingga 3 hari  pada  radius  2  km.  Gambar  2-4 merupakan  contoh    hasil buffering titik kebakaran citra SPOT-4 tanggal 14 Juni tahun 2012 di wilayah Rokan Hilir.

## 2.6 Metode Perhitungan Akurasi
Akurasi hotspot dihitung  dengan mempertimbangkan  nilai-nilai  antara lain:  total  jumlah hotspot MODIS  di lokasi  terpilih  (M),  jumlah hotspot yang tepat/valid  (V),  dan  jumlah hotspot missing atau ada kebakaran tetapi tidak ada hotspot (E).  Penetapan  jumlah hotspot MODIS  (M)  dilakukan  dengan kriteria sebagai berikut:
a. Hotspot yang  sesuai  dengan  tanggal akusisi  citra  SPOT-4,  selain  itu dilakukan juga validasi hotspot dengan memperhitungkan jam akusisi terdekat kurang lebih beda 2 jam.
b. Hotspot di bawah awan dan asap tebal tidak digunakan
Gambar  2-5  merupakan  salah  satu contoh  tumpang  tindih  antara hotspot dari MODIS NASA pada tanggal 14 Juni
2012 terhadap buffering titik kebakaran dari  citra  SPOT-4  pada  tanggal  yang sama.
Gambar 2-3: Penentuan titik kebakaran dari citra  Spot-4 Tanggal 14 Juni 2012
Gambar 2-4: Hasil Buffering titik kebakaran SPOT-4 tanggal 14 Juni 2012
Gambar 2-5: Tumpang  tindih  antara hotspot terhadap buffering titik  kebakaran  dari  citra  SPOT-4 pada tanggal 14 Juni 2012
Selanjutnya hotspot yang
dapat dikatagorikan valid apabila:
a. Hotspot ditemukan  berada  di  dalam buffer titik kebakaran b. Hotspot yang  berkelompok  pada tanggal  yang  sama,  dan  bergabung dengan buffer titik  kebakaran  yang berdekatan Formula akurasi yang digunakan adalah sebagai berikut:
Akurasi = (V)/(M + E) x 100 % (2-1)
Untuk  perhitungan commision  error dimana  kejadiannya  ada hotspot tetapi tidak ada kebakaran, dengan menggunakan perhitungan jumlah hotspot modis  dilokasi  terpilih  (M) dikurangi jumlah hotspot valid (V) dibagi jumlah hotspot
MODIS
Indofire ditambah hotspot missing (E)  dikalikan 100  persen.  Formula Commision  error adalah sebagai berikut:
Commision error =(M–V)/(M+E)x 100% (2-2)
Sedangkan  perhitungan ommision  error dimana  kejadiannya  adalah  terdapat kebakaran tetapi tidak terdeteksi adanya hotspo t, dengan formula sebagai berikut:
Ommision error = (E)/(M + E) * 100% (2-3)
3  HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Perolehan Koordinat Titik Kebakaran dari SPOT-4 dan Hotpot MODIS
Selama  tahun  2012  diperoleh  21 citra
SPOT-4 (Tabel 2-1) yang
diindikasikan  adanya  titik  kebakaran. Hal  ini  disebabkan  wilayah  Indonesia memiliki  kendala  liputan  awan  yang cukup tinggi. Dari seluruh citra SPOT-4 yang  ada  diperoleh  sejumlah  144  titik kebakaran,  dimana  paling  banyak ditemukan  pada  tanggal  14  Juni  2012 sebanyak 29 titik kebakaran (Tabel 3-1). Pengumpulan  data hotspot MODIS  baik dari NASA ataupun Indofire disesuaikan dengan  perolehan  titik  kebakaran  dari citra SPOT-4 yang cukup detail (terlihat asap  kebakaran)  sebagai  data  referensi untuk  validasi  akurasi.  Perolehan data hotspot dari  MODIS  NASA  dan  MODIS Indofire dengan  kriteria  di  atas  untuk setiap scene SPOT-4  dapat  ditentukan. Seluruh  hasil  titik  kebakaran  dan jumlah hotspot setiap scene SPOT-4 dalam  satu  hari  penuh  (>  2  jam) ataupun  yang  berdekatan  dengan  jam akusisi  citra  SPOT-4  (≤  2  jam) ditunjukkan  pada  Tabel  3-1,  dengan tidak  memperhitungkan hotspot di bawah kabut tebal.
Tabel 3-1: PEROLEHAN JUMLAH TITIK KEBAKARAN DARI SPOT-4 DAN JUMLAH HOTSPOT MODIS
No. Tanggal K-J- Lintasan Jumlah dan Nomor titik kebakaran Jumlah Hotspot MODIS NASA Indofire ≤2ja m Satu hari ≤2ja m Satu hari 1.  14-Jun-12 267-346-S0  23 (1-23), 6 (137-142) 37 99 70 126 2.  20-Jun-12 268-346-S0  3 (24-26) 0 2 0 0 3.  20-Jun-12 268-347-S8  1 (44) 0 0 0 0 4.  20-Jun-12 269-347-S0  17 (27-43) 0 21 2 2 5.  27-Jul-12 279-357-S0  3 (129-131) 3 6 5 5 6.  02-Agst-12 289-352-S0  2 (132-133) 2 6 5 5 7.  08-Agst-12 289-352-S0  3 (134-136) 0 3 0 5
No. Tanggal K-J- Lintasan Jumlah dan Nomor titik kebakaran Jumlah Hotspot MODIS NASA Indofire ≤2ja m Satu hari ≤2ja m Satu hari 8.  08-Agst-12 289-353-S3  2 (117-118) 0 0 0 12 9. 10-Agst-12  269-346-S9  10 (45-54) 10 64 14 14
10.  11-Agst-12  269-347-S1  11 (55-65)
4 9 0 0 11.  11-Agst-12  269-347-S7  11 (66-76) 4 14 10 10 12. 11-Agst-12  270-346-S7  14 (77-90) 4 8 1 1 13. 07-Sept-12  279-357-S0  3 (91-93) 4 5 4 5 14. 07-Sept-12  280-357-S7  4 (94-97) 0 0 0 2 15.   17-Sept-12  276-353-S0  6 (98-103) 2 5 0 3 16. 27-Sept-12  280-355-S2  2 (104, 105), 3 (144-146) 10 19 1 1 17. 28-Sept-12  279-356-S2  4 (106-109) 0 0 0 0 18. 03-Okt-12 280-355-S0  6 (110-115) 3 46 3 3 19. 03-Okt-12 280-356-S4  1 (116) 0 2 1 1 20. 04-Okt-12 297-354-S0  5 (124-128), 1 (143) 0 0 0 8 21. 05-Okt-12 295-355-S0  5 (119-123) 2 20 10 20 3.2 Hasil Pengujian Akurasi
Pengujian hotspot MODIS  di Indonesia  diwakili  di  wilayah  Sumatera dan  Kalimantan, dimana  kedua wilayah tersebut  mempunyai  tingkat  rawan kebakaran hutan dan lahan yang cukup tinggi.  Pengujian hotspot dilakukan untuk hotspot MODIS  yang  dikeluarkan oleh  Produk  NASA  dan Indofire ,  yang direkam  baik  siang  maupun  malam hari. Hotspot MODIS  terdeteksi  pada siang  berkisar  antara  pukul  03  dan  06 UTC  sedangkan  pada  malam  hari berkisar antara jam 15, 18, dan 19 UTC. Adapun  citra  resolusi  tinggi  SPOT-4 yang digunakan untuk  validasi  direkam berkisar  antara  02  atau  03  UTC.  Pada kenyataannya  dalam  suatu  porses validasi  ditemukan  beberapa  kejadian bahwa  kebakaran  yang  terjadi  pada tanggal  3  Oktober  2012  (diindikasikan dengan adanya asap tebal), dan SPOT-4 melintas  pada  pukul  02:25  UTC sedangkan hotspot yang berkisar antara
jam tersebut tidak ada, namun terdeteksi pada  malam  harinya    pukul  15:24  UTC dan 18:22
UTC. Kejadian lain, kebakaran  yang  terjadi  pada  tanggal  4 Oktober  2012, hotspot pada  tanggal tersebut tidak ada tetapi terdeteksi pada hari  sesudahnya.  Kebakaran  yang terjadi  pada  tanggal  8  Agustus  2012  di wilayah Ketapang (diindikasikan dengan adanya  asap  pada  citra  SPOT-4)  dan hotspot MODIS  pada  tanggal  tersebut tidak  terdeteksi  namun  terdeteksi  pada hari  sebelumnya  (7  Agustus  2012)  dan sesudahnya  (9  Agustus  2012).  Seperti halnya September 2012 di wilayah Ogan Komering  Ilir  dan  juga  (Gambar  3-1). Melihat  beberapa  kasus  dalam  proses validasi, sehingga validasi hotspot dimungkinkan  untuk  dilakukan  dalam waktu  satu  hari  penuh  untuk  setiap scene SPOT-4  dan  juga  untuk  waktu yang berdekatan dengan citra SPOT-4 (≤ 2 jam).
Total jumlah hotspot dan titik kebakaran untuk  pengujian hotspot FIRMS-NASA pada  waktu  akusisi  berdekatan  dengan citra SPOT-4 (≤ 2 jam) diperoleh sebesar 189 titik, dengan jumlah ommision error (ada kebakaran tetapi tidak ada hotspot ) sebesar 104 titik, hotspot valid sejumlah 68 titik dan commision error (ada hotspot tetapi tidak dideteksi adanya kebakaran)
sejumlah  17  titik.  Sedangkan  jumlah hotspot dan  titik  kebakaran  yang dihasilkan  untuk  pengujian hotspot Indofire sebesar 202 titik dengan jumlah ommision  error yang  cukup  tinggi sejumlah  108  titik,  dimana  jumlah hotspot valid sebesar  68  titik  dan commision  error sejumlah  26  titik ditunjukkan pada Gambar 3-2.
Gambar 3-1: Beberapa contoh kasus kejadian kebakaran dalam proses validasi hotspot MODIS
Gambar 3-2: Jumlah Hotspot dan Titik kebakaran dari FIRMS-NASA dan Indofire , dengan waktu yang berdekatan (≤ 2 jam)
Jumlah Perolehan Titik Hotspot dan titik kebakaran dari FIRMS dan Indofire ,
dengan waktu berdekatan 68 68 104 108 26 17 0 20 40 60 80 100 120 FIRMS Indofire Jumlah Hotspot dan Titik Kebakaran (N=189) Jumlah Hotspot dan Titik Kebakaran (N=202) Per se nt as e ( % ) (% ) Hotspot Valid (V) Ommision Error (E) Commision Error
8 Agustus 2012 4 Oktober 2012  2012 28 September 2012 3 Oktober 2012  2012
Apabila  pengujian  validasi hotspot dilakukan dalam waktu yang bersamaan dengan  tanggal  akuisisi  citra  SPOT-4, maka  total  jumlah hotspot dan  titik kebakaran  yang  dihasilkan  untuk pengujian hotspot MODIS  dari  FIRMS- NASA  sebesar  394  titik  dengan  jumlah hotspot valid sebesar 252 titik, ommision error (ada  kebakaran  tetapi  tidak  ada hotspot ) dan commision  error (ada hotspot tetapi tidak dideteksi adanya kebakaran) masing-masing sebesar 71 titik. Adapun jumlah hotspot dan titik kebakaran yang dihasilkan  untuk  pengujian hotspot
Indofire sebesar 261 titik dengan jumlah ommision  error yang  cukup  tinggi sejumlah  104  titik,  dimana  jumlah hotspot  valid sebesar  152  titik  dan commision  error sejumlah  71  titik ditunjukkan pada Gambar 3-3.
Rekapitulasi total hasil pengujian hotspot secara  umum  dan  dilakukan juga pengujian di wilayah lahan Gambut dan  Non  Gambut  untuk  periode  waktu yang  berdekatan  (≤  2  jam)  ditunjukkan pada  Tabel  3-2,  dan  rekapitulasi  total hasil  pengujian hotspot dalam  waktu satu hari ditunjukkan pada Tabel 3-3.
Gambar 3-3: Jumlah Hotspo t dan Titik Kebakaran dari FIRMS-NASA dan Indofire , dengan  hitungan waktu harian
Tabel 3-2: REKAPITULASI HASIL PENGUJIAN HOTSPOT MODIS NASA DAN INDOFIRE , DENGAN JAM BERDEKATAN (≤ 2 jam).
Katagori NASA Indofire Jumlah Titik HS Gambut Non Gambut Jumlah Titik HS Gambut Non Gambut Hotspot MODIS (M) 85 78 7 94 84 10 Hotspot Valid (V) 68 62 6 68 64 4 Ommision Error (E) 104 80 24 108 76 32 Commision Error 17 16 1 26 20 6

## Tabel 3-3: REKAPITULASI  HASIL  PENGUJIAN HOTSPOT MODIS  NASA  DAN INDOFIRE ,  DALAM PERIODE WAKTU HARIAN
Katagori NASA Indofire Jumlah Titik HS Gambut Non Gambut Jumlah Titik HS Gambut Non Gambut Hotspot MODIS (M) 323 269 54 161 131 30 Hotspot Valid (V) 252 210 42 110 92 18 Ommision Error (E) 71 47 24 100 71 29 Commision Error 71 59 12 51 39 12
Jumlah Perolehan Titik Hotspot dan titik kebakaran dari FIRMS dan Indofire, dengan waktu harian 252 152 71 104 71 71 0 50 100 150 200 250 300 FIRMS Indofire Jumlah Hotspot dan Titik Kebakaran (N=394) Jumlah Hotspot dan Titik Kebakaran (N=261) P ro se n ta se ( % ) Hotspot Valid (V) Ommision Error (E) Commision Error
Dari  total  jumlah hotspot MODIS NASA  dan  kebakaran  yang  dideteksi dalam  waktu  berdekatan  (≤  2  jam) hanya diperoleh persentase hotspot valid sebesar
36%, dengan persentase terbesar  adalah omission  error sebesar 55%,  dan  dengan commision  error sekitar  9%.    Demikian  juga  dari  total jumlah hotspot MODIS Indofire dan kebakaran  yang  dideteksi  diperoleh persentase  terbesar  adalah omission error sebesar 53%,  dengan  ditemui hotspot valid sebesar 34%, dan commision error sekitar 13%. Sedangkan dari  total  jumlah hotspot MODIS  NASA dan  kebakaran  yang  dideteksi  yang dihitung  dalam  waktu  satu  hari  penuh diperoleh  nilai  akurasi  valid  sebesar 64%, dengan omission error sebesar dan commision  error masing-masing  18%. Demikian juga dari total jumlah hotspot MODIS Indofire dan  kebakaran  yang dideteksi  diperoleh  nilai  akurasi  valid sebesar  42%,  dengan omission  error cukup tinggi sebesar 38%, dan commision error sekitar 20% (Gambar 3-4).
Validasi hotspot FIRMS-NASA dengan  menggunakan  waktu  yang
berdekatan  (≤  2  jam),  sebagian  besar kebakaran  yang  terjadi  dideteksi  di wilayah  gambut  sekitar  (84%),  dengan persentase terbesar menunjukkan ommision error sekitar 51%, hotspot valid sebesar  39%,  dan commision  error sebesar  10%.  Sedangkan  dari  MODIS Indofire yang  dideteksi  di  wilayah gambut sebesar 79%, dengan persentase terbesar masih merupakan nilai omission  error sekitar  48%,  dengan akurasi hotspot  valid sebesar  40%, dengan dan commision error sekitar 13% ditunjukkan pada Gambar 3-5.
Validasi hotspot FIRMS-NASA untuk  waktu  satu  hari,  sebagian  besar kebakaran  tersebut  juga  dideteksi  di wilayah  gambut  sebesar  80%,  dengan persentase  terbesar  merupakan  nilai akurasi valid sebesar  66%,  dengan ommision  error (15%),  dan commision error sekitar 19%.  Adapun pada  MODIS Indofire ditunjukkan hotspot valid hanya sebesar  46%,  dengan ommision  error (35%),  dan commision  error sekitar  19% ditunjukkan pada Gambar 3-5.
Gambar 3-4: Hasil validasi hotspot MODIS dari produk FIRMS-NASA dan Indofire
Gambar 3-5: Grafik hasil validasi hotspot MODIS Firms dan Indofire di lahan Gambut
Rendahnya  nilai  akurasi hotspot ini  antara  lain disebabkan  oleh  kendala liputan  awan  yang  sangat  tinggi  di wilayah tropis seperti Indonesia, sehingga  sulit  untuk  mengumpulkan data  titik  kebakaran  sebagai  data referensi.  Disamping  itu,  nilai  rendahnya akurasi  ini  tergantung  pada  periode lintasan satelit SPOT-4 pada saat terjadi kebakaran. Berdasarkan penelitian Morissette et  al .  (2005)  menyatakan bahwa  Algoritma  MODIS  saat  ini  belum bisa  mendeteksi hotspot pada  kondisi kabut tebal. Sedangkan tingginya persentase ommision  error baik  dari NASA  maupun Indofire ini  sebagian besar  disebabkan  oleh  titik  kebakaran dengan  asap  kecil  yang  dideteksi  pada SPOT-4 namun di MODIS tidak terpantau. Demikian  juga  banyak  kebakaran  yang ditunjukkan pada Satelit SPOT-4 dengan  adanya  asap  kebakaran  namun hotspot muncul  pada  malam  harinya. Setelah  beda  waktu  diperpanjang  jadi satu  hari  nilai  akurasi hotspot valid semakin  baik  dan  mengurangi  nilai ommision erorrnya .
Terkait  dengan  tingkat  keper- cayaan/ confidence  level hotspot yang bersumber  dari  FIRMS-NASA,  diperoleh hasil  bahwa hotspot yang  memiliki confidence  level di  atas  80%  jauh  lebih banyak,  hampir  mencapai  separuh jumlah hotspot sekitar
45%nya dibandingkan confidence di  bawahnya. Namun bukan berarti bahwa confidence level yang  lebih  rendah  (30-60)%  dan (60-80)%  tidak  bisa diperhitungkan, hal ini  dikarenakan  masih  ditemui  dalam jumlah  yang  cukup  banyak  hingga mencapai  45%.    Hal  serupa  juga ditemukan  oleh  Tansey et  al .  (2008) yang  menyebutkan  perlunya  memper- timbangkan confidence level yang rendah untuk studi kebakaran hutan di hutan tropis. Meskipun demikian, untuk confidence  level di  bawah  30%  yang hanya mencapai 8% dari jumlah hotspot yang  dideteksi,  tidak  disarankan  untuk digunakan sebagai dasar utama pengecekan lapangan Gambar 3-6.
Gambar 3-6: Hasil  perhitungan  jumlah hotspot yang valid dalam kelas confidence level

## 4  KESIMPULAN
 Hasil  persentase  akurasi hostpot MODIS  dari  Firms-NASA  sebesar  64% dengan  tingkat commision  error dan ommision  error masing-masing  18%. Sedangkan  Hasil  persentase  akurasi hostpot dari Indofire sebesar  42  % dengan  tingkat commision  error 38% dan ommision  error 20%.  Dari  total jumlah hotspot MODIS  kebakaran sebagian  besar  dideteksi  di  wilayah gambut  (>80%),  persentase  terbesar merupakan akurasi valid sebesar 66% untuk FIRMS-NASA, dan untuk
Indofire hanya  diperoleh  akurasi  Valid sebesar 46%.
 Pada  perhitungan  akurasi  dalam waktu  berdekatan  (≤  2  jam)  dengan citra SPOT-4 diperoleh akurasi hostpot dari Firms-NASA sebesar  36%  dengan tingkat ommision  error 55%  dan commision  error 9%.  Sedangkan  Hasil persentase  akurasi hostpot MODIS Indofire sebesar  34%  dengan  tingkat ommision  error 53%  dan commision error 13%.  Dari  total  jumlah hotspot MODIS,  kebakaran  sebagian  besar dideteksi  di  wilayah  gambut  (>78%), dengan  persentase  akurasi  valid hampir  berimbang  yaitu  sebesar  39% untuk Firms-NASA , dan untuk Indofire diperoleh akurasi Valid sebesar 40%.
 Rendahnya  nilai  akurasi hotspot antara  lain  disebabkan  kabut  tebal yang tidak bisa dideteksi oleh Algoritma  MODIS,  liputan  awan,  dan waktu lintasan antara SPOT-4 dengan waktu  terjadinya hotpot MODIS.  Serta
tingginya  nilai ommision  error pada perhitungan  validasi  dengan  jeda waktu  (≤  2  jam)  disebabkan  oleh kebakaran  kecil  yang  dideteksi  di SPOT-4  atau  kebakaran  yang  baru terjadi  yang  ditandai  oleh  asap  yang belum menyebar luas.
 Confidence  level yang  digunakan dalam pengujian hotspot MODIS Firm- NASA  bervariasi  antara  (5-100%)  dan ditemukan  tidak  semua confidence tinggi  (>80%)  pasti  tepat,  namun  ada yang  rendahpun  bisa  tepat  (5%). Berarti  suatu  kejadian  kebakaran tidak  terbatas  pada confidence  level yang sagat tinggi (>80%).
 Mengingat  adanya  beberapa  kasus yang  terjadi  seperti  kejadian  kebakaran tanggal  tertentu  (misal  tanggal  28 September  2012)  pada  citra  resolusi tinggi  SPOT-4,  namun hotspot MODIS terjadi  pada  hari  sebelumnya  (27 September  2012)  dan  sesudah  (29 September  2012)  sehingga  perlunya menganalisis kejadian hotspot sebelum dan  sesudah  terjadi  kebakaran  hutan dan lahan.

## DAFTAR RUJUKAN
Cahyono,  B.E.,  P.  Fearns,  and  B. Rendon McAtee, 2012. Analysing Threshold  Value  in  Fire  Detection Algorithm  Using  MODIS  Data , Aceh  International  Journal  of Science  and  Technology,  1  (2): 54-59 August 2012  ISSN: 2088- 9860.
Csiszar,  I.  A.,  J.  T.  Morisette,  and  L.
Giglio,  2006. Validation  of  Active Fire  Detection  From  Moderate- Resolution  Satellite  Sensors:  The MODIS  Example  in  Northern Eurasia ,  IEEE  Transactions  on Geoscience  and  Remote  Sensing, Vol. 44, No. 7, July.
Giglio,  L.,  J.  Descloitres,  C.  O.  Justice and  Y.J.  Kaufman,  2003. An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm  for  MODIS ,  Remote sensing  of  environment,  87(2), 273-282.
Indofire  Map  Service,  2012.  Indofire. http://indofire.landgate.wa.gov.
au/indofire.asp , Bulan Juni- Oktober 2012.
Justice,  C.  O.,  L.  Giglio,  S.  Korontzi,  J. Owens,  J.T. Morisette, D.  Roy,  J. Descloitres,  S.  Alleaume,  F. Petitcolin, and Y. Kaufman, 2002. The MODIS  Fire  Products , Remote Sensing  of  Environment,  83(1), 244-262.
Liew, S.C., C. Shen, J.Low, A. Lim, L.K. Kwoh,  2003. Validation  of  MODIS Fire  Product  over  Sumatera  and Borneo  using  High  Resolution SPOT  Imagery ,  Proc.  24th  Asian Conference on Remote Sensing & 2003  International  Symposium on Remote Sensing Busan, Korea, 3  -  7  November  2003,  Vol.  I,  pp. 671-673.
Morisette  J.  T.,  L.  Giglio,  I.  Csiszar,  A. Setzer,  W.  Schroeder,  D.  Orto, and C. O. Justice, 2005. Validation  of  MODIS  Active  Fire Detection  Products  Derived  from Two  Algorithms ,  Earth  Iteract. Vol. 9, p. 13.
National Aeronautics and Space
Administration (NASA) (US), https:// earthdata.nasa.gov/  data/  near- real-time-data/firms/active-fire- data) . Bulan Juni–Oktober 2012. Tanpipat, V., K. Honda and P. Nuchaiya, 2009. MODIS  Hotspot  Validation Over  Thailand ,  Remote  Sensing, 1(4), 1043-1054.
Tansey,  K.,  J.  Beston,  A.  Hoscilo,  S.E. Page  and  C.U.  Paredes  Hernández, 2008. Relationship Between
MODIS  Fire  Hot  Spot  Count  and Burned  Area  in  a  Degraded Tropical  Peat  Swamp  Forest  in Central  Kalimantan,  Indonesia . Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (1984–2012),  113 (D23).
Vetrita,  Y.  dan  Nanik    Suryo    Haryani,
2011 .  Validasi  Hotspot  MODIS
Indofire  di  Provinsi  Riau .  Jurnal Ilmiah  Geomatika.  Vol.  18  No.1, Agustus  2012.  Badan  Koordinasi Survei  dan  Pemetaan  Nasional. Bogor.