Estimasi Tingkat Keparahan Kebakaran Hutan dan Lahan di Kabupaten Muaro Jambi Provinsi Jambi Tahun 2024

Abstract

Kabupaten Muaro Jambi merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Jambi yang seringkali mengalami kebakaran hutan dan lahan. Area bekas terbakar dapat diidentifikasi melalui pemantauan hotspot dan analisis citra satelit. Penelitian bertujuan menganalisis sebaran hotspot dan keterkaitannya dengan curah hujan serta melakukan estimasi tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Muaro Jambi pada tahun 2024 menggunakan citra Sentinel-2 dengan indeks NBR. Sumber yang digunakan adalah data sebaran hotspot dari sensor VIIRS, curah hujan bulanan, citra Sentinel-2 di Kabupaten Muaro Jambi, sebaran lahan gambut, dan batas administrasi Kabupaten Muaro Jambi. Sumber diolah dengan software QGIS 3.38 untuk mengetahui area bekas terbakar serta tingkat keparahan kebakaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah hotspot di Kabupaten Muaro Jambi pada tahun 2024 mengalami peningkatan khususnya pada bulan Juli dan mencapai puncaknya pada bulan September. Peningkatan jumlah hotspot diikuti dengan kecenderungan penurunan curah hujan sehingga keduanya memiliki kecenderungan hubungan yang berbanding terbalik. Hotspot juga dianalisis secara spasial untuk mengetahui lokasi terjadinya kebakaran. Hotspot yang membentuk cluster diindikasikan sebagai daerah yang mengalami kejadian kebakaran. Analisis citra Sentinel-2 dilakukan untuk memperkuat dugaan tersebut. Citra Sentinel-2 diolah menjadi kombinasi RGB untuk melihat penampakan bumi yang sebenarnya sehingga didapatkan area kebakaran dengan metode interpretasi visual yang selanjutnya dibuat sebagai sampel area kebakaran. Citra Sentinel-2 juga dianalisis dengan metode digital menggunakan indeks NBR untuk mengetahui nilai piksel area terbakar. Nilai piksel pada sampel area kebakaran dianalisis nilai rata-rata dan standar deviasinya untuk menentukan nilai ambang batas daerah terbakar, yaitu pada NBR setelah terbakar dan perubahan NBR. Nilai piksel pada perubahan NBR juga digunakan untuk menentukan klasifikasi tingkat keparahan kebakaran. Estimasi tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Muaro Jambi tahun 2024 berdasarkan indeks NBR dari citra Sentinel-2 menunjukkan bahwa sebagian besar area kebakaran hutan dan lahan berada pada tingkat keparahan sedang yaitu sebesar 61,45% dengan luasan 869,53 ha. Mayoritas kebakaran terjadi di lahan gambut yaitu sebesar 87,11% dan tingkat keparahan kebakaran tinggi mayoritas terjadi di lahan gambut jenis saprik.

Muaro Jambi District is one of the districts in Jambi Province that frequently experiences forest and land fires. Burned areas can be identified through hotspot monitoring and satellite imagery analysis. This study aims to analyze the spatial distribution of hotspots and their relationship with rainfall, as well as to estimate the severity level of forest and land fires in Muaro Jambi District in 2024 using Sentinel-2 imagery and the Normalized Burn Ratio (NBR) index. The data sources used include hotspot distribution data from the VIIRS sensor, monthly rainfall data, Sentinel-2 imagery of Muaro Jambi District, peatland distribution maps, and the administrative boundary of Muaro Jambi District. These datasets were processed using QGIS 3.38 software to identify burned areas and assess fire severity levels. The results indicate that the number of hotspots in Muaro Jambi District in 2024 increased, particularly in July, reaching its peak in September. This increase in hotspots coincided with a decreasing trend in rainfall, indicating an inverse relationship between the two variables. Hotspots were also analyzed spatially to determine the locations of fire events. Clusters of hotspots were identified as areas likely affected by fire. Sentinel-2 imagery was analyzed to corroborate these indications. The imagery was processed into RGB composites to visualize the Earth's surface, enabling visual interpretation to identify burned areas, which were then used as sample areas for further analysis. Sentinel-2 imagery was also analyzed digitally using the NBR index to determine pixel values in burned areas. The mean and standard deviation of pixel values within the burned area samples were used to determine threshold values for burned areas based on post-fire NBR and NBR change (dNBR). Pixel values of dNBR were further used to classify fire severity levels. The estimation of forest and land fire severity in Muaro Jambi District in 2024, based on the NBR index from Sentinel-2 imagery, showed that most burned areas were classified as moderate severity, accounting for 61.45% or 869.53 hectares. The majority of fires occurred in peatlands, comprising 87.11% of the total burned area, with high-severity fires predominantly occurring on sapric peat.