Vol. 20, No. 1, September 2023, pp. 102- 115 DOI: 10.20956/j.v20i1.27474
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## Analysis Of Fire Risk For Forest And Land In West Kalimantan Using Logistic Regression Method With Generalized Extreme Value Approach
Analisis Risiko Kebakaran Hutan Dan Lahan Daerah Kalimantan Barat Menggunakan Metode Regresi Logistik Dengan Pendekatan

## Generalized Extreme Value
Radit Candra Nugroho 1* , Pratnya Paramitha Oktaviana 2*
 Departemen Aktuaria, Fakultas Sains dan Analitika Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Email : 1 raditcan.nugro@gmail.com, 2 paramita@statistika.its.ac.id

## Abstract
Forests in Indonesia have been reduced by half due to fires. Forest and land fires  often occur during the long dry season in places such as the island of Borneo. West Kalimantan is an area passed by the equator which is directly above the Pontianak area. The main effect is to make West Kalimantan a tropical area with high air temperatures so that forest and land fires often occur. This study aims to obtain the results of the probability of land and forest fires in  each district  in  West  Kalimantan.  The  method  used  is  binary  logistic  regression  analysis  with response variables in the form of data categories based on spatial data and analysis of extreme values  with  Generalized  Extreme  Value  (GEV).  Spatial  analysis  uses  the  help  of  ARCGIS software in processing raster data (grid cells). The data used is data on maximum temperature and  maximum  wind speed taken  from October 7, 2021 to October 31, 2022 from the official NASA  website.  The  spatial  data  used  in  this  study  is  forest  and  land  fire  vulnerability  data taken  from  the  BNPB  website  in  the  form  of  raster  data.  The  results  of  logistic  regression analysis  found  that  the  maximum  temperature  variable  has  a  negative  relationship  with  the response variable, while the maximum speed of wind variable has a positive relationship with the response variable. The temporal probability of the resulting GEV  is getting higher  with a longer  period  of  years  ahead.  The  probability  of  forest  and  land  fires  is  obtained  by multiplying  the  log  probability  by  the  GEV  temporal  probability.  In  this  study,  it  was  found that the highest chance of forest and land fires occurring in Sanggau Regency was suspected to occur due to an increase in temperature every year.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
Keywords: Generalized  Extreme  Value,  Forest  and  Land  Fires,  Opportunity, Binary Logistic Regression, Spatial

## Abstrak
Hutan  di  Indonesia  telah  berkurang  setengahnya  yang  disebabkan  oleh  kebakaran. Kebakaran  hutan  dan  lahan  sering  terjadi  saat  musim  kemarau  panjang  di  berbagai tempat  seperti  pulau  Kalimantan.  Kalimantan  Barat  adalah  daerah  yang  dilewati  oleh garis  khatulistiwa  yang  berada  tepat  di  atas  daerah  Pontianak.  Pengaruh  utamanya adalah  menjadikan  Kalimantan  Barat  sebagai  daerah  tropik  dengan  suhu  udara  yang tinggi mengakibatkan sering terjadi kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil peluang kebakaran hutan dan lahan pada setiap kabupaten di Kalimantan Barat. Metode yang digunakan adalah analisis regresi logistik biner dengan variabel  respon  berupa  data  kategori  yang  berdasarkan  data  spasial  dan  analisis  nilai ekstrim  dengan Generalized  Extreme  Value (GEV).  Analisis  spasial  menggunakan bantuan software ARCGIS dalam mengolah data raster (sel grid ). Data yang digunakan adalah  data  suhu  maksimum  dan  kecepatan  angin  maksimum  yang  diambil  pada rentang  waktu  tanggal  7  Oktober  2021  hingga    tanggal  31  Oktober  2022  dari website resmi  NASA.  Data  spasial  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  kerentanan kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  diambil  dari website BNPB  yang  berupa  data raster . Hasil  analisis  regresi  logistik  didapatkan  bahwa  variabel  suhu  maksimum  memiliki hubungan  negatif  dengan  variabel  respon  sedangkan  variabel  kecepatan  angin maksimum memiliki hubungan positif dengan variabel respon. Peluang temporal GEV yang  dihasilkan  semakin  tinggi  dengan  semakin  panjang  periode  tahun  ke  depan. Peluang  kebakaran  hutan  dan  lahan  didapatkan  dengan  mengalikan  peluang  logit dengan peluang temporal GEV. Pada penelitian ini didapatkan peluang kebakaran hutan dan  lahan  paling  tinggi  terjadi  pada  Kabupaten  Sanggau  yang  diduga  terjadi  karena kenaikan suhu setiap tahunnya.
Kata  kunci: Generalized  Extreme  Value ,  Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan, Peluang, Regresi Logistik Biner, Spasial.

## 1.  PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Indonesia memiliki hutan tropis terluas ketiga di dunia. Saat ini, hampir setengah dari hutan Indonesia telah berkurang yang disebabkan karena kebakaran. Kebakaran hutan dan lahan  sering  terjadi  saat  musim  kemarau  panjang  di  berbagai  tempat  seperti  pulau Kalimantan [11]. Kebakaran hutan dapat disebabkan oleh faktor cuaca ekstrim seperti suhu udara dan faktor cuaca lainnya [17]. Menurut website Bisnis Indonesia Resources Center (BIRC) luas kebakaran hutan dan lahan di Indonesia sebanyak 358.867 hektare (ha)  pada 2021. Jumlah tersebut meningkat 20,85% dibandingkan pada 2020 seluas 296.942 ha [15].
Secara geografis, Kalimantan Barat dilewati oleh garis khatulistiwa yang berada tepat di  atas  daerah  Pontianak.  Pengaruh  utamanya  adalah  Kalimantan  Barat  sebagai  daerah tropik dengan suhu udara cukup tinggi yang mengakibatkan sering terjadi kebakaran hutan dan lahan  [22].  Ancaman yang  memiliki  potensi  besar  dalam  menghambat  pembangunan yang  berkelanjutan  adalah  kebakaran  hutan  karena  efeknya  langsung  bagi  ekosistem, seperti  kerusakan  ekologis,  menurunnya  keanekaragaman  hayati,  merosotnya  nilai ekonomi  hutan  dan  produktivitas  tanah  [23].  Menurut website Kementerian  Lingkungan Hidup  dan  Kehutanan  pada  bulan  April  2022,  Provinsi  Kalimantan  Barat  terdapat  1.259 titik api yang merupakan daerah dengan hotspot terbanyak [2]. Selain itu menurut website BIRC, kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di Kalimantan Barat seluas 21.713 ha [21].

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
Penelitian  mengenai  kebakaran  hutan  pernah  dilakukan  sebelumnya.  Penelitian tersebut  tentang  pengaruh  iklim  terhadap  peluang  kebakaran  hutan  dengan  tingkat keparahan tinggi di Amerika Barat. Hasil penelitian tersebut adalah variabel hydroclimate dan iklim serta sebagian dari variabel pengaturan biofisik, vegetasi dan bahan bakar yang ada  sangat  memengaruhi  tingkat  keparahan  kebakaran  hutan  [13].  Penelitian  kebakaran hutan tersebut dilanjutkan mengenai prediksi peningkatan keparahan kebakaran hutan yang tinggi  untuk  tiga  kawasan  hutan  di  Amerika  Barat.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah perubahan iklim sangat memengaruhi prediksi tingkat keparahan kebakaran [12].
Penelitian  tentang  kebakaran  hutan  di  Indonesia  juga  pernah  dilakukan.  Penelitian tersebut  mengenai  analisis  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Provinsi  Riau.  Hasil  dari penelitian    adalah  model  regresi  logistik  yang  dibangun  dapat  memprediksi  probabilitias kejadian kebakaran hutan/lahan sebesar 90,96% di Provinsi Riau [25].
Penelitian ini direncanakan menerapkan tentang peluang kebakaran hutan di Provinsi Kalimantan Barat. Oleh karena itu, penelitian kali ini menggunakan metode regresi logistik biner  untuk  mengolah  data  spasial raster ,  sedangkan  metode  analisis  nilai  ekstrim dilakukan dengan  metode Generalized Extreme Value (GEV). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data spasial raster pada website InaRISK dan data Iklim pada website NASA  periode  7  Oktober  2021  –  31  Oktober  2022.  Data  spasial raster diubah  menjadi kategori  0  dan  1  untuk  menjadi  variabel  respon  regresi  logistik  biner.  Kategori  1  adalah luas kerentanan kebakaran yang tinggi daerah kabupaten di Kalimantan Barat lebih besar dari  60%  dari  luas  kerentanan  kebakaran  tidak  rentan  sampai  sedang,  dan  selain  itu dikategorikan  0. Variabel prediktor  yang  digunakan  adalah  variabel suhu  maksimum  dan kecepatan angin maksimum. Selanjutnya data diolah untuk mendapatkan variabel prediktor yang  signifikan  serta  peluang  logit  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kalimantan  Barat. Kemudian  variabel  prediktor  yang  signifikan  dihitung  nilai  threshold  yang  ditentukan dengan  menggunakan  metode Mean  Residual  Life  Plot (MRLP).  Variabel  prediktor tersebut  juga  diolah  menggunakan  metode  GEV  untuk  mendapatkan  parameter  GEV. Parameter  GEV  digunakan  untuk  menghitung  peluang  temporal  GEV  masing-masing variabel  di  kabupaten  Kalimantan  Barat.  Kemudian,  peluang  logit  dan  peluang  temporal GEV dikalikan untuk mendapatkan peluang kebakaran hutan dan lahan dengan kerentanan kebakaran yang tinggi. Penelitian ini diharapkan mendapatkan peluang kebakaran sebagai sarana mitigasi kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan Barat.

## 1.2 Studi Literatur
1.2.1 Kerentanan Kebakaran Hutan Dan Lahan
Kebakaran  hutan  adalah  suatu  kondisi  dimana  hutan  dilanda  api  sehingga menimbulkan kerusakan hutan yang mengakibatkan kerugian ekonomi dan lingkungannya [19].  Kerentanan  bencana  kebakaran  lahan  dan  hutan  merupakan  suatu  situasi  dimana kondisi  fisik  lingkungan  menjadi  faktor  utama  penyebab  kebakaran  [1].  Peta  kerentanan dapat  dibagi-bagi  ke  dalam  kerentanan  sosial,  ekonomi,  fisik  dan  ekologi/lingkungan. Keempat  kerentanan  dijumlahkan  sesuai  porsi  pada  Perka  BNPB  No.  2  Tahun  2012 sehingga  hasil  penjumlahan  menjadi  nilai  indeks  peta  kerentanan  kebakaran  hutan  dan lahan pada website InaRISK [4]. Terdapat beberapa kelas dalam mengelompokkan indeks kerentanan kebakaran hutan dan lahan pada website InaRISK yaitu pada Tabel 1.1 [5].
Tabel 1.1. Indeks Kerentanan Untuk Kebakaran Hutan Dan Lahan Kelas Indeks Rendah 0,0-0,3 Sedang 0,3-0,6 Tinggi 0,6-1,0

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
Tabel  1.1  menunjukan  kerentanan  dengan  kelas  rendah  memiliki  indeks  sebesar  0-0,3, pada kelas sedang memiliki indeks 0,3-0,6, dan pada kelas tinggi memiliki  indeks 0,6-1,0.

## 1.2.2 Analisis Spasial
Analisis  spasial  menggunakan  bantuan software ARCGIS  dalam  mengolah  data raster .  Data raster (sel grid )  adalah  data  yang  dihasilkan  dari  sistem  penginderaan  jauh. Pada data raster , obyek geografis direpresentasikan sebagai struktur sel grid yang disebut dengan pixel ( picture  element )  [16]. Tools ARCGIS  yang  digunakan  adalah extract  by mask yang  digunakan  untuk  memisahkan  atau  mengekstraksi  peta  data raster , reclassify digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  menjadi  kelas  yang  diinginkan,  dan raster  to polygon digunakan  untuk  mengubah  data raster ( layer )  menjadi  bentuk  poligon/vektor sehingga dapat dihitung luas pada peta data raster .

## 1.2.3 Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  biner  adalah  pendekatan  model  matematika  yang  digunakan  untuk menganalisis  hubungan  beberapa  faktor  dengan  sebuah  variabel  yang  bersifat  dikotomus (biner) [6]. Bentuk fungsi peluang dijelaskan pada Persamaan (1.1) [24].
(1.1) dimana adalah intercept, adalah slope dari output analisis regresi logistik,
adalah  banyaknya  variabel  prediktor  dan
.  Persamaan  (1.1)  dapat
ditransformasi logit seperti berikut.
0 1 ∑ (1.2) dimana adalah odd ratio , dan adalah variabel prediktor [26].

## 1.2.4 Extreme Value Theory
Extreme  Value  Theory (EVT)  adalah  metode  yang  bertujuan  untuk  memperkirakan peluang  statistik  dari  kejadian  yang  jarang  diamati.  EVT  dapat  memperkirakan  suatu kejadian  ekstrem  pada  data  berekor  panjang  [9].  Identifikasi  nilai  ekstrim  menggunakan metode EVT dapat dilakukan dengan dua metode yaitu metode Block Maxima (BM) yang mengikuti distribusi Generalized Extreme Value (GEV) dan metode Peaks Over Threshold (POT) yang mengikuti Generalized Pareto Distribution (GPD) [18].
Metode  BM  merupakan  metode  yang  mengidentifikasi  nilai  ekstrim  melalui  nilai maksimum  dari  data  pengamatan  yang  dikelompokkan  pada  suatu  blok  atau  periode tertentu  [20].  Dalam  berbagai  kondisi,  sampel  nilai  ekstrim  yang  diambil  berdasarkan metode  BM  berdistribusi Gumbel , Frechet ,  atau Weibull [18].  Distribusi Generalized Extreme  Value (GEV)  adalah  distribusi  yang  mencakup  tiga  distribusi  nilai  ekstrem tersebut  dengan  teori  sampel  besar  [10]. Cumulative  Distribution  Function (CDF)  dari GEV ditunjukkan oleh Persamaan (1.3).
{
{  .      ( )/ } ,     ( )- , ( ) , (1.3) dimana adalah parameter lokasi dengan , adalah parameter skala dengan ,  dan adalah  parameter  bentuk  [18].  Nilai  ekstrem  yang  memiliki  tren  naik  atau

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
turun,  memungkinkan  untuk  dilakukan  analisis  model non  stasionerary berdasarkan distribusi GEV dengan parameter yang bergantung pada waktu [14].
(1.4) (1.5) Sedangkan  parameter diasumsikan  tetap  sehingga  CDF  dari  distribusi non  stasionary GEV sebagai berikut [18].
{
{  (      .
/) } 2     . /3
, ( )
,
(1.6)
POT  adalah  metode  untuk  menentukan  distribusi  dari  pengamatan  yang  melebihi suatu nilai yang disebut threshold (u). Nilai threshold adalah ambang batas yang menjadi acuan  dari  pengamatan  bernilai  ekstrem.  Nilai-nilai  yang  berada  di  atas threshold merupakan nilai ekstrem [9]. Fungsi distribusinya adalah sebagai berikut
{    ( ) , Jika , jika (1.7) Jika [ ] ,  maka .  Jika * + ,  maka Notasi adalah Generalized Pareto Distribution (GDP) [7].

## 1.2.5 Mean Residual Life Plot
Penentuan  nilai  ambang dalam  sebaran  GPD  dapat  menggunakan Mean  Residual
Life Plot (MRLP) [20]. Mean Excess Function (MEF) yang dinotasikan sebagai . ∑ (1.8)
MRLP memberikan perkiraan yang valid jika ambang batas sesuai dan wilayah dari MRLP mendekati garis linier [8].

## 1.2.6 Peluang Temporal
Peluang  temporal  suhu  maksimum  dan  kecepatan  angin  maksimum  dapat  dihitung menggunakan  pendekatan  atau  formula  yang  berasal  dari  penelitian  peluang  temporal tentang bencana tanah longsor sebelumnya sebagai berikut [14].
∏ (1.9)
dimana adalah nilai ambang batas, N adalah periode N -tahun ke depan, t adalah waktu tahun  ini  diasumsikan  sebagai , adalah  CDF non  stationary GEV, adalah parameter lokasi GEV, adalah parameter skala GEV, dan adalah parameter shape GEV [14].

## 1.2.7 Peluang
Dua kejadian A dan B saling bebas ( independent ) jika
yang artinya  kejadian  A  tidak  dipengaruhi  oleh  kejadian  B  atau  sebaliknya  kejadian  B  tidak

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
dipengaruhi oleh kejadian A , maka . sementara itu, dua kejadian A dan B dikatakan saling asing ( mutually exclusive ) jika kedua kejadian A dan B mustahil terjadi pada waktu bersamaan [3].
Pada  penelitian  ini  peluang  logit  kebakaran  hutan  dan  peluang  temporal  GEV kebakaran  hutan  tidak  asing  karena  ada  kemungkinan  kedua  peluang  terjadi  pada  waktu bersamaan.  Sementara  itu,  peluang  logit  kebakaran  hutan  dan  peluang  temporal  GEV kebakaran hutan diasumsikan saling bebas. Maka peluang kebakaran hutan adalah peluang irisan  antara  peluang  logit  dan  peluang  temporal  GEV  dimana  peluang  tersebut  dapat dihitung dengan mengalikan kedua peluang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  data  sekunder  yaitu  data  iklim  dan  data  spasial.  Data iklim  yang  digunakan  adalah  data  suhu  maksimum  dan  kecepatan  angin  maksimum sebagai variabel prediktor Data tersebut diambil pada rentang waktu tanggal 7 Oktober 2021  hingga    tanggal  31  Oktober  2022  dari website  https://power.larc.nasa.gov/data- access-viewer/ yang merupakan website resmi NASA. Data  spasial yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  kerentanan  kebakaran  hutan  dan  lahan  berupa  gambar  yang diambil dari website inarisk.bnpb.go.id dari BNPB. Data tersebut berupa data raster (.lyr). Data tersebut diolah sehingga didapatkan kategori untuk variabel respon . Variabel yang digunakan adalah sebagai berikut.
Tabel 2.1. Variabel Penelitian Nama Variabel Keterangan Skala Y Kelas kerentanan kebakaran hutan dan lahan Kategori 0 : tidak rentan, rendah, dan sedang Kategori 1 : tinggi Nominal Suhu maksimum ( ) Interval Kecepatan angin maksimum (m/s) Rasio

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Kerentanan Kebakaran Hutan Dan Lahan
Data  kerentanan  kebakaran  hutan  dan  lahan  dapat  diakses  pada website InaRISK BNBP. Data yang diambil dalam bentuk data raster (gambar) yang memiliki format layer (.lyr)  yang  diolah  untuk  menentukan  kategori  variabel  respon  regresi  logistik  biner berdasarkan  perhitungan  persentase  wilayah  5  kabupaten  Kalimantan  Barat  yang  dipilih sebagai  objek  penelitian  ini  dengan  bantuan software ARCGIS.  Kombinasi  kabupaten untuk  objek  penelitian  dipilih  berdasarkan  kombinasi  kabupaten  dari  12  kabupaten  yang memenuhi uji kesesuaian model regresi logistik biner dan uji Kolmogorov-Smirnov GEV. Hasil dari pemilihan didapatkan kombinasi 5 kabupaten yaitu Kabupaten Kubu Raya, Kota Pontianak,  Kabupaten  Mempawah,  Kabupaten  Landak,  dan  Kabupaten  Sanggau.  Data kerentanan  yang  diunduh  berupa  peta  seluruh  wilayah  Indonesia  oleh  karena  itu  perlu dilakukan  ekstraksi  untuk  mendapatkan  peta  kabupaten  Kalimantan  Barat.  Ekstraksi dilakukan  antara  data  kerentanan  (.lyr)  dan  data  batas  administrasi  (.shp).  Data  batas administrasi dapat diunduh pada website Indonesia Geospasial pada link https://www.indonesia-geospasial.com/ .  Data  yang  diunduh  pada website Indonesia

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
Geospasial  berupa  data  batas  administrasi  kabupaten  seluruh  Indonesia.  Ekstraksi dilakukan dengan input data layer kerentanan dan memotongnya berdasarkan bentuk dari peta  batas  administrasi  masing-masing  kabupaten. Output dari  ekstraksi  memiliki  warna yang nilai indeksnya tidak sesuai dengan indeks kerentanan pada BNPB yang memiliki 3 kelas  kerentanan  yaitu  indeks  kerentanan  rendah  (0,0-0,3),  kerentanan  sedang  (0,3-0,6), dan  kerentanan  tinggi  (0,6-1,0).  Oleh  karena  itu, reclassify dilakukan  untuk mengelompokan  3  indeks  kerentanan  yang  memiliki  warna  abu-abu  berarti  tidak  rentan, warna ungu berarti kerentanan rendah, warna kuning berarti kerentanan sedang, dan warna merah berarti kerentanan tinggi.
Gambar 3.1. Peta Kerentanan 5 Kabupaten Kalimantan Barat Gambar  3.1  menunjukan  bahwa  sebagian  besar  wilayah  dari Kabupaten  Kubu  Raya, Mempawah, Landak, dan Sanggau memiliki kelas kerentanan tinggi dilihat dari banyaknya warna merah, sedangkan wilayah dengan kelas kerentanan yang kategorinya tidak rentan, rendah, dan sedang hanya sebagian kecil saja dimana pada Kabupaten Mempawah terdapat contoh  dari  kerentanan  sedang  dan  pada  Kabupaten  Kubu  Raya  terdapat  contoh  dari kerentanan rendah. Kota Pontianak hanya  memiliki kerentanan tinggi pada sebagian kecil wilayahnya  saja  dan  tidak  rentan  pada  sebagian  besar  wilayahnya.  Kemudian,  hasil reclassify diubah  menjadi  data  poligon  dengan  menggunakan raster  to  polygon untuk menghitung luas kerentanan yang dihitung dengan menggunakan bantuan ARCGIS.
Tabel 3.1. Kategori 5 Kabupaten Kalimantan Barat Kabupaten Persentase Kerentanan Tinggi Kategori Kubu Raya 80,228% 1 Pontianak 16,229% 0 Mempawah 86,499% 1 Landak 75,308% 1 Sanggau 78,447% 1
Luas  kerentanan  dengan  kelas  kerentanan  tinggi  yang  berpersentase  lebih  dari  60% luas total kabupaten dikategorikan 1 pada variabel respon regresi logistik biner. Selain itu, akan  di  kategorikan  0  pada  variabel  respon  regresi  logistik  biner.  Hasil  kategori  untuk  5 Kabupaten Kubu Raya, Pontianak, Mempawah, Landak, dan Sanggau pada Tabel 3.1 yang

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
menunjukan  kategori  0  hanya  terdapat  pada  Pontianak  sedangkan  kabupaten  yang  lain berkatagorikan 1 pada variabel respon regresi logistik.

## 3.2 Regresi Logistik Biner
Analisis regresi logistik Biner dilakukan terlebih dahulu sebelum menghitung peluang logit.  Data  yang  dianalisis  sebanyak
observasi  atau  sebanyak observasi. Dalam  model  regresi logistik  biner terdapat  dua  variabel  yang  dianalisis  yaitu sebagai suhu  maksimum  ( )  dan
sebagai  kecepatan  angin  maksimum  (m/s).  Tingkat signifikansi yang digunakan pada penelitian ini adalah 0,05 atau 5%.
Uji serentak dilakukan dengan menggunakan uji G. Didapatkan nilai p-value = 0,000 kurang  dari  0,05  atau  5%  yang  berarti  keputusan  tolak sehingga  dapat  disimpulkan bahwa parameter signifikan memengaruhi variabel respon secara keseluruhan.
Uji parsial dilakukan dengan menggunakan uji Wald . Hasil uji parsial ada pada Tabel 3.2
Tabel 3.2. Hasil Uji Parsial Variabel P-Value Keputusan 13,072 -0,422 48,258 0,000 Tolak 0,347 23,956 0,000 Tolak Tabel  3.2  menunjukan  bahwa  nilai wald suhu  maksimum  ( )  dan  kecepatan  angin maksimum( )  adalah √ dan √ dimana  lebih  besar  dari
⁄ 1,96  dan p-value = kurang  dari  5%  yang  berarti  keputusan  tolak sehingga  dapat  disimpulkan  variabel  suhu  maksimum  dan  kecepatan  angin  maksimum berpengaruh secara signifikan terhadap model. Hal ini berarti variabel suhu dan kecepatan angin berpengaruh terhadap terjadinya kebakaran hutan dan lahan [17].
Setelah  uji  serentak  dan  parsial  signifikan,  persamaan  logit  dapat  dibentuk  sesuai persamaan sebagai berikut
[ ] (3.1) Persamaan  logit  seharusnya  suhu  maksimum berhubungan  positif  terhadap
variabel  responnya [12].  Namun,  pada  Persamaan  (3.1)  variabel  prediktor  suhu maksimum memiliki hubungan negatif terhadap variabel respon. Hal ini disebabkan karena data  kerentanan  kebakaran  hutan  dan  lahan  pada  Kota  Pontianak  memiliki  daerah  yang mayoritas  wilayah  perkotaan  namun  memiliki  suhu  maksimum  tertinggi  pada  regresi logistik  biner.  Data  kerentanan  kebakaran  hutan  dan  lahan  pada  InaRISK  hanya  meliputi hutan, lahan perkebunan, padang rumput kering dan belukar, dan lahan pertanian sehingga Kota  Pontianak  yang  mayoritas  wilayahnya  perkotaan  termasuk  ke  dalam  kelas  tidak rentan yang berkatagorikan 0. Jadi karena hal tersebut suhu maksimum memiliki hubungan negatif  dengan  variabel  respon  sedangkan  kecepatan  angin  maksimum memiliki
hubungan positif terhadap variabel respon .
Berdasarkan  uji  kesesuaian  model  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  uji Hosmer and  Lemeshow didapatkan p-value =  0,665  lebih  besar  dari  0,05  yang  berarti  keputusan gagal tolak dengan kesimpulan model regresi logistik biner yang terbentuk telah sesuai yang  berarti  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil  pengamatan  dengan kemungkinan hasil prediksi model.
Peluang  kebakaran  hutan  dan  lahan  untuk  5  kabupaten  Kalimantan  Barat  dilakukan dengan  menghitung  peluang  logit.  Peluang  logit  dihitung  dengan  mengubah  Persamaan (3.1) menjadi bentuk peluang logit pada Persamaan (3.2) sesuai dengan Persamaan (1.1).

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
(3.2) Untuk mendapatkan peluang logit subtitusikan nilai dan dengan nilai threshold MRLP  pada  variabel dan
.  Nilai-nilai threshold dievaluasi  satu  per  satu  dengan analisis Generalized Pareto Distribution (GPD). Penentuan nilai threshold berdasarkan uji kesesuaian  distribusi  lebih  besar  dari  0,05, p-value ,  AIC  terkecil,  dan  uji Mann  Kendall lebih besar dari 0,05. Hasil dari evaluasi threshold didapatkan seperti pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3. Threshold MRLP Regresi Logistik Biner Variabel Threshold 30,84 5,54 m/s
Nilai threshold tesebut  disubtitusikan  ke  Persamaan  (3.2)  dan  didapatkan  peluang logit 5 kabupaten Kalimantan Barat sebagai sebesar 0,879 atau 87,9% yang berarti peluang terjadinya  kebakaran  hutan  dan  lahan  pada  5  kabupaten  Kalimantan  Barat  secara keseluruhan sebesar 87,9%.

## 3.3 Peluang Temporal
Identifikasi nilai ekstrim dengan Block Maxima (BM) dapat dilakukan dengan jumlah data  sebanyak  390  hari  observasi  dibagi  setiap  13  hari  sehingga  menjadi  30  blok  untuk masing-masing variabel 5 kabupaten. Jumlah nilai ekstrim dari hasil metode BM adalah 30 data nilai ekstrim.
Untuk menguji apakah terdapat pola trend atau tidak ada pola trend pada nilai ekstrim maka dilakukan uji Mann Kendall pada data ekstrim, dan diperoleh hasil seperti Tabel 3.4 berikut ini.
Tabel 3.4. Hasil Uji Mann Kendall 5 Kabupaten Kabupaten/Kota Variabel P-value Kubu Raya -2,516 0,012 0,536 0,592 Pontianak -1,892 0,058 0,678 0,498 Mempawah 1,126 0,260 0,928 0,354 Landak -1,641 0,101 2,379 0,017 Sanggau -1,482 0,138 0,448 0,654 Tabel  3.4  menunjukan  variabel Kubu  Raya  dan Landak  memiliki p-value kurang dari  0,05  dan  nilai | | lebih  besar  dari  nilai sehingga  tolak dapat
disimpulkan terdapat pola trend , sedangkan variabel lainnya tidak terdapat pola trend . Data  ekstrim  suhu  maksimum  dan  kecepatan  angin  maksimum  yang  berjumlah  30 data masing-masing  dilakukan estimasi parameter yang  menggunakan  metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Nilai hasil estimasi parameter GEV terdapat pada Tabel 3.5 yang  digunakan  untuk  menghitung  CDF  GEV  suhu  maksimum  maupun  kecepatan  angin maksimum.
Setelah estimasi parameter dilakukan dan parameter GEV didapatkan, perlu dilakukan pengujian  kesesuaian  distribusi.  Uji  kesesuaian  distribusi  menggunakan  uji Kolmogorov- Smirnov. Hasil dari uji tersebut menunjukan semua 30 blok data suhu maksimum ( ) dan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
kecepatan angin maskimum ( ) dari 5 kabupaten memiliki yang lebih kecil dari =  0,242  atau P-value lebih  besar  dari  0,05,  maka  keputusan  gagal  tolak .  Dapat simpulkan  bahwa  30  blok  data  suhu  maksimum  dan  kecepatan  angin  maksimum  sudah sesuai mengikuti distibusi GEV.
Threshold MRLP  perlu  dihitung  untuk  digunakan  dalam  menghitung  peluang temporal  GEV  masing-masing  variabel  dari  5  kabupaten.  Nilai-nilai threshold dievaluasi satu  per  satu  dengan  analisis Generalized  Pareto  Distribution (GPD).  Penentuan  nilai threshold berdasarkan uji kesesuaian distribusi lebih besar dari 0,05, p-value , AIC terkecil, dan  uji Mann  Kendall lebih  besar  dari  0,05.  Hasil  dari  evaluasi threshold didapatkan seperti pada Tabel 3.6.
Tabel 3.5. Estimasi Parameter GEV 5 Kabupaten Kabupaten/Kota  Variabel  Parameter  Simbol  Estimasi
Kubu Raya Lokasi 0 30,697 Lokasi 1 -0,029 Skala 0,477 Shape -0,695 Lokasi 1,863 Skala 0,140 Shape -0,451 Pontianak Lokasi 30,474 Skala 0,552 Shape -0,386 Lokasi 1,876 Skala 0,270 Shape -0,166 Mempawah Lokasi 29,365 Skala 0,589 Shape -0,270 Lokasi 5,288 Skala 0,909 Shape -0,319 Landak Lokasi 30,090 Skala 0,549 Shape -0,349 Lokasi 0 1,193 Lokasi 1 0,004 Skala 0,101 Shape -0,240 Sanggau Lokasi 30,051 Skala 0,531 Shape -0,283 Lokasi 1,222 Skala 0,090 Shape -0,122

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
Tabel 3.6. Threshold MRLP 5 Kabupaten Kabupaten/Kota Variabel P-value Kubu Raya -2,516 0,012 0,536 0,592 Pontianak -1,892 0,058 0,678 0,498 Mempawah 1,126 0,260 0,928 0,354 Landak -1,641 0,101 2,379 0,017 Sanggau -1,482 0,138 0,448 0,654
Nilai  parameter  pada Tabel  3.5  dan  nilai threshold pada Tabel  3.6  digunakan  dalam menghitung  peluang  temporal  GEV  variabel  suhu  maksimum  dan  kecepatan  angin maksimum  pada  masing-masing  kabupaten.  Hasil  peluang  temporal  GEV  dari  2  variabel tersebut  dikalikan  pada  masing-masing  kabupaten  sehingga  hasil  dari  perkalian  adalah peluang  temporal  dari  kabupaten.  Hasil  peluang  temporal  GEV  dari  5  kabupaten  untuk periode 1, 3, dan 5 tahun ke depan pada Tabel 3.7.
Tabel 3.7. Peluang Temporal 5 Kabupaten 1 0,370 0,219 0,071 0,115 0,504 3 0,873 0,720 0,367 0,504 0,931 5 0,976 0,915 0,609 0,764 0,988
Data pada Tabel 3.7 menunjukan  peluang temporal 1, 3, dan 5 tahun ke depan untuk variabel  suhu  maksimum  dan  kecepatan  angin  maksimum  yang  semakin  panjang periodenya,  semakin  mendekati  1  atau  100%  yang  berarti  peluang  terjadinya  kebakaran hutan dan lahan semakin tinggi.

## 3.4 Peluang Kebakaran Hutan Dan Lahan
Peluang kebakaran hutan dan lahan 5 kabupaten didapatkan dengan cara mengalikan peluang  logit  yang  sudah  diperoleh  sebelumnya  dengan  peluang  temporal  GEV  masing- masing  kabupaten.  Hasil  peluang  kebakaran  hutan  dan  lahan  masing-masing  kabupaten untuk 1, 3, dan 5 periode ke depan pada Tabel 3.8.
Tabel 3.8. Peluang Kebakaran 5 Kabupaten
N Kubu Raya Pontianak  Mempawah Landak  Sanggau 1 0,325 0,193 0,062 0,101 0,443 3 0,767 0,633 0,323 0,443 0,818 5 0,858 0,804 0,535 0,672 0,868
Tabel  3.8  menunjukan  peningkatan  peluang  kebakaran  5  kabupaten  yang  diduga terjadi  karena  kenaikan  suhu  setiap  tahunnya.  Kabupaten  Kubu  Raya  sebagian  besar daerahnya  adalah  hutan  dan  jenis  tanahnya  adalah  gambut  dimana  jenis  tanah  ini  mudah terjadi  kebakaran  hutan  dan  lahan  ketika  tanah  dalam  keadaan  kering.  Kebakaran  yang terjadi pada waktu sebelumnya membuat tanah pada lokasi kebakaran menjadi kering dan rusak.  Tanah  yang  kering  dan  rusak  tersebut  yang  menyebabkan  peluang  kebakaran semakin tinggi akibat tumpukan kebakaran hutan dan lahan yang berulang-ulang di lokasi yang sama.
Kenaikan  suhu  pada  Kota  Pontianak  diperkuat  pada  data  suhu  maksimum  dimana mayoritas  nilai  maksimum  dari  data  suhu  maksimum  5  kabupaten  terletak  pada  Kota

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
Pontianak.  Terlebih  lagi,  Kota  Pontianak  terletak  pada  garis  khatulistiwa  dimana  suhu cenderung  tinggi  dari  daerah  lainnya.  Hal  tersebut  yang  membuat  kenaikan  peluang kebakaran Kota Pontianak tinggi.
Kabupaten Mempawah adalah daerah yang memiliki kecepatan angin yang kencang. Hal  ini  diperkuat  bahwa  nilai  maksimum  dari  data  kecepatan  angin  maksimum  5 kabupaten  terletak  pada  Kabupaten  Mempawah.  Suhu  yang  tinggi  diikuti  dengan  angin yang  kencang  mengakibatkan  peningkatan  peluang  terjadinya  kebakaran  semakin meningkat.  Akan  tetapi,  peningkatan  peluang  kebakaran  tidak  setinggi  dibandingkan dengan 4 kabupaten lainnya.
Sebagian besar struktur tanah Kabupaten Landak adalah tanah yang memiliki banyak kandungan  batuan  mineral  sehingga  tanah  sulit  untuk  menyerap  air  yang  menyebabkan tanah  mudah  kering.  Tanah  yang  kering  berpeluang  besar  untuk  terjadi  kebakaran  hutan dan lahan diikuti dengan peningkatan suhu. Akan tetapi, tanah jenis batuan mineral diikuti letak Kabupaten Landak yang lebih tinggi dari daerah sekitarnya menyebabkan kebakaran hutan dan lahan  cepat  padam.  Hal  tersebut  yang  membuat  peluang  kebakaran  Kabupaten Landak meningkat, tetapi peluang kebakaran tidak setinggi seperti Kabupaten Mempawah.
Suhu  maksimum  Kabupaten  Sanggau  tertinggi  ke-2  setelah  Kota  Pontianak. Kabupaten  Sanggau  memiliki  lebih  banyak  daerah  perkebunan  dan  pertanian. Kemungkinan terjadinya kebakaran hutan dan lahan pada daerah perkebunan dan pertanian diakibatkan  daun-daun  kering  yang  saling  bergesekan  ketika  kekeringan  terjadi  yang diikuti  suhu  udara  dan  kecepatan  angin  yang  tinggi.  Selain  itu,  daerah  perkebunan  dan pertanian juga dapat menjadi bahan bakar kebakaran hutan dan lahan lanjutan dari daerah sekitarnya,  akibatnya  dampak  kebakaran  semakin  meluas.  Kabupaten  Sanggau  adalah kabupaten yang paling tinggi peluang kebakaran hutan dan lahan dibandingkan  dengan 4 kabupaten  lainnya  selama  periode  1,  3,  dan  5  tahun  ke  depan.  Jadi  Kabupaten  Sanggau adalah wilayah paling rentan terjadi kebakaran hutan dan lahan.

## 4.  KESIMPULAN
1. Analisis  regresi  logistik  biner  dengan  kategori  variabel  respon  0  untuk  Kota Pontianak dan 1 untuk Kabupaten Kubu Raya, Mempawah, Landak, dan Sanggau menghasilkan peluang logit sebesar 87,9%. Artinya, peluang terjadinya kebakaran hutan  dan  lahan  untuk  5  kabupaten  Kalimantan  Barat  secara  keseluruhan  adalah 87,9%.
2. Peluang  temporal  untuk  variabel  suhu  maksimum  ( )  dan  kecepatan  angin maksimum  ( )  dimana  semakin  panjang  tahun  periode  ke  depan,  maka  peluang temporal semakin mendekati 1 atau 100%. Hasil nilai peluang temporal Kabupaten Kubu Raya untuk periode 1, 3, dan 5 tahun ke depan masing-masing adalah 0,370; 0,873;  dan  0,976.  Selanjutnya  untuk  peluang  temporal  Kota  Pontianak  adalah 0,219;  0,720;  dan  0,915.  Peluang  temporal  untuk  Kabupaten  Mempawah  adalah 0,071;  0,367;  dan  0,609;  Kabupaten  Landak  adalah  0,115;  0,504;  dan  0,764;  dan Kabupaten Sanggau adalah 0,504; 0,931; dan 0,989.
3. Peluang  kebakaran  hutan  dan  lahan  pada  penelitian  ini  adalah  hasil  perkalian antara  peluang  logit  dan  peluang  temporal  5  kabupaten  Kalimantan  Barat  untuk periode 1, 3, dan 5 tahun ke depan. Hasil nilai peluang kebakaran hutan dan lahan Kabupaten  Kubu  Raya  untuk  1,  3,  dan  5  tahun  ke  depan  masing-masing  adalah 0,325;  0,767;  dan  0,858.  Selanjutnya  untuk  peluang  kebakaran  hutan  dan  lahan Kota  Pontianak  adalah  0,193;  0,633;  dan  0,804.  Peluang  kebakaran  hutan  dan lahan  untuk  kabupaten lainnya  yaitu  Kabupaten Mempawah  adalah  0,062;  0,323; dan  0,535;  Kabupaten  Landak  adalah  0,101;  0,443;  dan  0,672;  dan  Kabupaten

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
Sanggau  adalah  0,443;  0,818;  dan  0,868.  Dari  5  kabupaten,  Kabupaten  Sanggau yang memiliki peluang kebakaran hutan dan lahan paling tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adam, S. S.,  Rindarjono, M. G., & Karyanto, P., 2019. Sistem Informasi Geografi Untuk  Zonasi  Kerentanan  Kebakaran  Lahan  Dan  Hutan  Di  Kecamatan  Malifut, Halmahera Utara. Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 6, No. 5, 559-566.
[2] Angger,  &  Jaya. Direktorat  PKHL  Lakukan  Perhitungan  Luas  Karhutla Kolaboratif . Direktorat Jenderal Pengendalian Perubahan Iklim: http://ditjenppi.menlhk.go.id/berita-ppi/4296-direktorat-pkhl-lakukan-perhitungan- luas-karhutla-kolaboratif.html. [10 Februari 2023]
[3] Bayususetyo,  D.,  Santoso,  R.,  &  Tarno.,  2017.  Klasifikasi  Calon  Pendonor  Darah Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Jurnal Gaussian, Vol. 6, No. 2, 193-
200.
[4] BNPB.  2012.  Peraturan  Kepala  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  Nomor 02 Tahun 2012 Tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko Bencana.
[5] BNPB. 2016. inaRISK: inarisk.bnpb.go.id. [10 Februari 2023]
[6] Burhan,  S.,  &  Jaya,  A.  K.,  2018.  Penaksiran  Parameter  Regresi  Linier  Logistik Dengan  Metode  Maksimum  Likelihood  Lokal  Pada  Resiko  Kanker  Payudara  Di Makassar. Jurnal Matematika Statistika & Komputasi, Vol. 14, No. 2, 159-165.
[7] Dharmawan,  K.,  2012.  Estimasi  Nilai  VaR  Dinamis  Indeks  Saham  Menggunakan Peak-Over Threshold dan Block Maxima. Jurnal Matematika, Vol. 2, No. 2.
[8] Gao,  X.,  Duan,  G.,  &  Lan,  C.,  2021.  Bayesian  Updates  for  an  Extreme  Value Distribution  Model  of  Bridge  Traffic  Load  Effect  Based  on  SHM  Data. Sustainability, Vol. 13, No. 15.
[9] Hartono, I. F., & Sutikno., 2020. Analisis Curah Hujan Ekstrem pada Kasus Elevasi Tinggi  Air  Muka  Bendungan  Bilibili  Sulawesi  Selatan  dengan  Pendekatan  Peaks Over Threshold. Sains Dan Seni ITS, Vol. 9, No. 2.
[10]  Hong,  J.,  Agustin,  W.,  Yoon,  S.,  &  Park,  J.  S.,  2022.  Changes  of  extreme precipitation  in  the  Philippines,  projected  from  the  CMIP6  multi-model  ensemble. Weather and Climate Extremes, Vol. 37, 100480.
[11]  Itsnaini,  N.,  Sasmito,  B.,  Sukmono,  A.,  &  Prasasti,  I.,  2017.  Analisis  Hubungan Curah  Hujan  Dan  Parameter  Sistem  Peringkat  Bahaya  Kebakaran (SPBK)  Dengan Kejadian  Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  Untuk  Menentukan  Nilai  Ambang  Batas Kebakaran. Jurnal Geodesi Undip, Vol. 6, No. 2.
[12]  Keyser,  A.  R.,  &  Westerling,  A.  L.,  2019.  Predicting  increasing  high  severity  area burned for three forested regions in the western United States using extreme value theory. Forest Ecology and Management, Vol. 432, 694-706.
[13]  Keyser,  A.,  &  Westerling,  A.  L.,  2017.  Climate  drives  inter-annual  variability  in probability  of  high  severity  fire  occurrence  in  the  western  United  States. Environmental Research, Vol. 12, No. 6.
[14]  Kim,  H.,  Lee,  J.  H.,  Park,  H.  J.,  &  Heo,  J.  H.,  2021.  Assessment  of  temporal probability  for  rainfall-induced  landslides  based  on  nonstationary  extreme  value analysis. Engineering Geology, Vol. 294, 106372.
[15]  Mahdi, M. I., 2022. Luas Kebakaran Hutan dan Lahan Indonesia Meningkat pada 2021 .  dataindonesia:  https://dataindonesia.id/ragam/detail/luas-kebakaran-hutan- dan-lahan-indonesia-meningkat-pada-2021. [28 Januari 2023]
[16]  Nurdiawan, O., & Putri, H., 2018. Pemetaan Daerah Rawan Banjir Berbasis Sistem Informasi  Geografis  Dalam  Upaya  Mengoptimalkan  Langkah  Antisipasi  Bencana.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Radit Candra Nugroho, Pratnya Paramitha Oktaviana
InfoTECH, Vol. 4, No. 2.
[17]  Pandapotan, I. B., Suarbawa, K. N., & Widagda, I. G., 2022. Analisis Pola Sebaran Asap Terhadap Kondisi Meteorologi di Pulau Kalimantan Terkait Kebakaran Hutan dan  Lahan:  Studi  Kasus  Kebakaran  Hutan  pada  Bulan  September  2019. Buletin Fisika, Vol. 23, No. 1, 19-25.
[18]  Rahmayani,  D.,  &  Sutikno.,  2019.  Analisis  Curah  Hujan  Ekstrim  Non-Stasioner dengan Pendekatan Block Maxima di Surabaya dan Mojokerto. Sains Dan Seni ITS, Vol. 8, No. 2.
[19]  Rasyid,  F.,  2014.  Permasalahan  dan  Dampak  Kebakaran  Hutan. Lingkar Widyaiswara, Vol. 1, No. 4, 47-59.
[20]  Rinaldi,  A.,  2016.  Sebaran  Generalized  Extreme  Value  (GEV)  dan  Generalized Pareto (GP) untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim di Wilayah DKI Jakarta. Jurnal Pendidikan Matematika, Vol. 7, No. 1, 75 - 84.
[21]  Rizaty,  M.  A.,  2022. Sebanyak  30  Provinsi  Terdampak  Karhutla  hingga  Oktober 2022 . dataindonesia: https://dataindonesia.id/varia/detail/sebanyak-30-provinsi- terdampak-karhutla-hingga-oktober-2022. [10 Februari 2023]
[22]  Saputro, J. G., Handayani, I. G., & Najicha, F. U., 2021. Analisis Upaya Penegakan Hukum  Dan  Pengawasan  Mengenai  Kebakaran  Hutan  Di  Provinsi  Kalimantan Barat. Jurnal Manajemen Bencana, Vol. 7, No. 1, 27-36.
[23]  Simanjuntak,  M.  S.,  Kusnandar,  D.,  &  Debataraja,  N.  N.,  2022.  Pemetaan  Rawan Kebakaran  Hutan  Di Kalimantan  Barat Tahun 2020. Buletin Ilmiah  Math  Stat dan Terapannya, Vol. 11, No. 5, 777 – 784.
[24]  Townsend,  J.  P.,  &  Aldstadt,  J.,  2023.  Habitat  suitability  mapping  using  logistic regression  analysis  of  long-term  bioacoustic  bat  survey  dataset  in  the  Cassadaga Creek watershed (USA). Science of the Total Environment, Vol. 895, 165077.
[25]  Yusuf, A., Hapsoh, Siregar, S. H., & Nurrochmat, D. R., 2019. Analisis Kebakaran Hutan Dan Lahan Di Provinsi Riau. Dinamika Lingkungan Indonesia, Vol. 6, No. 2, 67-84.
[26]  Zhang,  C.,  &  Yang,  Y.,  2020.  Modeling  the  spatial  variations  in  anthropogenic factors  of  soil  heavy  metal  accumulation  by  geographically  weighted  logistic regression. Science of the Total Environment, Vol. 717, 137096.