Pemetaan Tingkat Keparahan Area Kebakaran Hutan di Gunung Lawu Menggunakan Citra Landsat 9
Rachmanita Isna Salsabella(1*), Erlyna Nour Arrofiqoh(2)
(1) Gadjah Mada University
(2) 
(*) Corresponding Author
Abstract
Kebakaran hutan merupakan salah satu permasalahan yang sering terjadi di Indonesia dan memberikan dampak signifikan terhadap lingkungan, ekosistem, serta kehidupan masyarakat sekitar. Pada tahun 2023, total luas lahan yang terbakar akibat kebakaran hutan di Indonesia mencapai 994.113,18 hektar yang tersebar di berbagai provinsi, termasuk kawasan Gunung Lawu yang terletak di perbatasan antara Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur. Hutan di Gunung Lawu sering terjadi kebakaran. Tahun 2023 terjadi kebakaran di hutan Gunung Lawu pada 30 Agustus hingga 29 September 2023. Kebakaran hutan yang terjadi di Gunung Lawu menyebabkan kerusakan ekosistem, termasuk hilangnya vegetasi, terganggunya habitat flora dan fauna, serta berisiko bagi masyarakat sekitar. Oleh karena itu, diperlukan informasi yang akurat sebagai referensi untuk upaya mitigasi, rehabilitasi, pemulihan dan evaluasi pasca kebakaran hutan. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan tingkat keparahan kebakaran hutan di Gunung Lawu dengan menggunakan citra satelit landsat 9. Pada penelitian ini pengolahan citra dilakukan dengan metode Normalize Burn Ratio (NBR). Proses NBR melibatkan analisis terhadap nilai reflektan dari dua saluran spektral yaitu NIR (Near Infrared) dan SWIR (Shortwave Infrared) yang memungkinkan identifikasi perubahan signifikan pada area yang terbakar. Perhitungan dilakukan terhadap citra sebelum dan sesudah kebakaran untuk mendapatkan nilai selisih (ΔNBR) yang digunakan untuk mengklasifikasikan area kebakaran berdasarkan tingkat keparahannya. Hasil penelitian ini yaitu peta tingkat keparahan kebakaran hutan tahun 2023 di Gunung Lawu. Luas total area kebakaran di Gunung Lawu mencapai 3.043,83 hektar. Perhitungan akurasi menggunakan metode matriks konfusi menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar 76,92%.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Anugerah, M. B. (2020). Perbandingan Estimasi Tingkat Keparahan Kebakaran Hutan Dan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Dan Citra Sentinel 2 Di Kabupaten Indragiri Hulu Provinsi Riau. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.
BKPH. (2023) Data validasi area bekas kebakaran
Eidenshink, J., Schwind, B., Brewer, K., Zhu, Z., Quayle, B., Howard, S., Falls, S., & Falls, S. (2007). A Project For Monitoring Trends In Burn Severity. Fire Ecology Special Issue, 3(1), 3–21.
Fraser, R. H., Li, Z., & Cihlar, J. (2000). Hotspot and NDVI differencing synergy (HANDS): A new technique for burned area mapping over boreal forest. Remote Sensing of Environment, 74(3), 362–376. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(00)00078-X
Hadi, I. K., Mukti, S. H., & Wirastuti Widyatmanti. (2021). Pemetaan Pola Spasial Kebakaran Hutan Dan Lahan Di Taman Nasional Gunung Merbabu Berbasis Penginderaan Jauh Tahun 2019. Jurnal Geografika (Geografi Lingkungan Lahan Basah), 2(1), 43–50.
Muhsoni, F. (2015). Penginderaan Jauh (Remote Sensing). In Madura: UTMPRESS.
Patterson, M. W., & Yool, S. R. (1998). Mapping fire-induced vegetation mortality using landsat thematic mapper data: A comparison of linear transformation techniques. Remote Sensing of Environment, 65(2), 132–142. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(98)00018-2
Rizky Mulya Sampurno, A. T. (2016). Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (Oli) Di Kabupaten Sumedan. Jurnal Teknotan, 10, 62–71.
Roy, D. P., Boschetti, L., & Trigg, S. N. (2006). Remote sensing of fire severity: Assessing the performance of the normalized burn ratio. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 3(1), 112–116. https://doi.org/10.1109/LGRS.2005.858485
Sukojo, B. M., & Aini, N. (2018). Analisa Perbandingan Berdasarkan Identifikasi Area Kebakaran Dengan Menggunakan Citra Landsat-8 Dan Citra Modis (Studi Kasus : Kawasan Gunung Bromo). Geoid, 13(2), 174. https://doi.org/10.12962/j24423998.v13i2.3665
Suwarsono, Rokhmatuloh, W. T. (2013). Pengembangan Model Identifikasi Daerah Bekas Kebakaran Hutan Dan Lahan ( Burned Area ) Menggunakan Citra Modis Di Kalimantan ( Model Development Of Burned Area Identification Using Modis Imagery In Kalimantan ). Jurnal Pengindraan Jauh, 10, 93–112.
Suwarsono. (2012). Daerah Bekas Kebakaran Hutan dan Lahan (Burned Area) di Kalimantan. Universitas Indonesia. Jakarta
Syafa’at, I. D. (2020). Identifikasi Area Bekas Terbakar Menggunakan Algoritma Nbr (Normalized Burn Ratio) Dan Ndvi (Normalized Difference Vegetation Index) Dari Data Citra Multi Resolusi (Studi Kasus: Kawasan Gunung Arjuno).Intitut Sepuluh Nopember. Surabaya.
USGS. (2022). Landsat 9 Data Users Handbook Version 1.0. Nasa, February, 107. https://d9-wret.s3.us-west-2.amazonaws.com/assets/palladium/production/s3fs-public/media/files/LSDS-2082_L9-Data-Users-Handbook_v1.pdf
Wulansari, H. (2017). Uji Akurasi Klasifikasi Penggunaan Lahan dengan Menggunakan Metode Defuzzifikasi Maximum Likelihood Berbasis Citra Alos Avnir-2. BHUMI: Jurnal Agraria Dan Pertanahan, 3(1), 98. https://doi.org/10.31292/jb.v3i1.96
DOI: https://doi.org/10.22146/jgise.100721
Article Metrics
Abstract views : 83 | views : 51Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Journal of Geospatial Information Science and Engineering (JGISE) ISSN: 2623-1182 (Online) Email: jgise.ft@ugm.ac.id The Contents of this website is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.