Distribusi Sebaran Hotspot Berdasarkan Data Modis Aqua Dan Terra untuk Deteksi Dini Kebakaran

Hotspot dapat diketahui menggunakan bantuan teknologi penginderaan jauh yaitu satelit Terra/Aqua dengan bantuan sensor MODIS. Hotspot jumlah banyak dan memiliki tingkat kepercayaan tinggi memiliki potensi kebakaran. Dampak kebakaran cukup besar, sangat diperlukan adanya sistem deteksi dini, jadi penting dilakukan penelitian dengan judul “Distribusi Sebaran Hotspot berdasarkan Data MODIS Aqua dan Terra untuk Deteksi Dini Kebakaran”. Metode yang digunakan adalah analisis time series untuk mendapatkan informasi jumlah hotspot dari Citra Modis Aqua dan Terra tahun 2012-2019. Analisis untuk menemukan distribusi sebaran hotspot berupa titik koordinat yang di tumpang susun ke peta administrasi menggunakan Arc GIS. Hasil penelitian diketahui Kecamatan paling tinggi jumlah hotspotnya dari perekaman data Aqua dan Terra Modis adalah Kecamatan Candi Laras Utara; Jumlah hotspot paling banyak berada pada tingkat kepercayaan Tinggi dan Sedang sehingga dapat diketahui Kabupaten Tapin memiliki potensi tinggi terjadi kebakaran; dan Deteksi dini, koordinasi, kerjasama dan komunikasi dengan pemerintah pusat, daerah maupun swasta untuk meminimalkan korban jiwa dan harta benda akibat kebakaran.Kata kunci: Distribusi, Sebaran Hotspot, Modis aqua dan Terra, Deteksi Dini KebakaranDOI: http://dx.doi.org/10.23960/jpg.v11.i2.26787ReferencesA. Sandhyavitri, M. A. Perdana, S. Sutikno, and F. H. Widodo, “The roles of weather modification technology in mitigation of the peat fires during a period of dry season in Bengkalis, Indonesia,” in TALENTA-CEST, IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 2018, pp. 0–9, doi: 10.1088/1757899X/309/1/012016. “About MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer),” MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). https://modis.gsfc.nasa.gov/about/ (accessed Dec. 25, 2022).Adam, S. S. (2020). Evaluasi Area Kebakaran Lahan dan Hutan Berbasis Hotspot Citra Modis. ScientiCO: Computer Science and Informatics Journal, 3(1), 19-34.Adiputra, Agung, Baba Barus. 2018. Analisis Risiko Bencana Kebakaran Hutan dan Lahan di Pulau Bengkalis. Jurnal Geografi Edukasi dan Lingkungan. Volume 1, Nomor 2.Afriyani, A., Purwaningsih, E. (2019). Analisis Jumlah Sebaran Hotspot di Kabupaten Pelalawan Provinsi Riau. Jurnal Kapita Selekta Geografi, 2(7), 26-38.Agustiar, A. B., Mustajib, M., Amin, F., Hidayatullah, A. F. (2020). Kebakaran Hutan dan Lahan Perspektif Etika Lingkungan. Profetika: Jurnal Studi Islam, 20(2), 124-132. https://doi.org/10.23917/profetika.v20i2.9949.Asyrowi, H., Saharjo, B. H., Putra, E. I. (2021). Analisis Pola Sebaran Hotspot Di Taman Hutan Raya Raden Soerjo. Jurnal Penelitian Hutan dan Konservasi Alam, 18(2), 151-165.Budiyono, A. (2021). APLIKASI KONSEP ADDIE DALAM DESAIN PEMBELAJARAN PELATIHAN BENCANA GEMPA BUMI UNTUK MASYARAKAT. JPG (Jurnal Penelitian Geografi), 9(2).Dolcemascolo, G. P. (2004). Burning Issues: Control of Fire Management in Central Kalimantan, Indonesia. University of Hawai’i.Fatkhuroyan, Trinahwati dan Panjaitan A., (2015). Forest fires detection in Indonesia using satelliteHimawari-8 (case study: Sumatera and Kalimantan on august-october 2015). IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., doi:10.1088/1755-1315/54/1/012053.Giglio L., Descloitres J., Justice C O., and Kaufman Y J. (2003). An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS. Remote Sensing of Environtment. 87: 273-282.Giglio, L. (2015). MODIS Collection 6 Active Fire Product User's Guide Revision A. Department of Geographical Sciences. University of Maryland.Giglio L, Schroeder W, Justice C O. (2016). The Collection 6 MODIS Active Fire Detection Algorithm and Fire Products. Remote Sensing of Environtment. 178: 21-34.Harmain, A., Paiman, P., Kurniawan, H., Kusrini, K., Maulina, D. (2021). Normalisasi Data Untuk Efisiensi K-Means Pada Pengelompokan Wilayah Berpotensi Kebakaran Hutan Dan Lahan Berdasarkan Sebaran Titik Panas. TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia, 2(2), 83-89.Hamzah A.S., Darmawan, Sumawinata B., dkk., 2019.Spatial analysis of hotspot data for tracing the source of annual peat fires in South Sumatera, Indonesia. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science,393doi:10.1088/1755-1315/393/1/012068Handayani, Tri, Albertus Joko Santoso, dan Yudi Dwiandiyanta. 2014. Pemanfaatan Data Terra MODIS untuk Mengidentifikasi Titik Api pada Kebakaran Hutan Gambut (Studi Kasus Kota Dumai Provinsi Riau). Jurnal. Seminar Nasional Teknologi dan Komunikasi.Heryalianto, S. C. (2006). Studi tentang sebaran titik panas (HOTSPOT) sebagai penduga kebakaran hutan dan lahan di Propinsi Kalimantan Barat Tahun 2003 dan Tahun 2004.Hidayati, N., Sutikno, S., Qomar, N. (2022). Karakteristik Spasial dan Temporal Kebakaran Lahan Gambut di KHG Pulau Rangsang. JURNAL TEKNIK, 16(2), 116-122.Hutagaol, R. R. (2017). Studi Evaluasi Sebaran Titik Panas (Hotspot) Sebagai Penduga Kebakaran Hutan Dan Lahan di Kabupaten Sintang. PIPER, 13(24).Indradjad, A., Purwanto, J., Sunarmodo, W. (2020). Analisis Tingkat Akurasi Titik Hotspot dari S-NPP VIIRS dan TERRA/AQUA MODIS Terhadap Kejadian Kebakaran. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital, 16(1).Jayawardana, H. B. A. (2016). Pendidikan Karakter Peduli Lingkungan Sejak Dini sebagai Upaya Mitigasi Bencana Ekologis. In Symbion (Symposium on Biology Education) (pp. 49-64). p-ISSN: 2540-752x e-ISSN: 2528-5726.K. A. DS, P. Sofan, S. Suwarsono, I. Prasasti, and F. Yulianto, Evaluasi Hasil Estimasi Suhu Udara dari Data Satelit NOAA-18 AVHRR di Pulau Sumatera, Kalimantan dan Jawa. JAKARTA TIMUR: LAPAN, 2015. Accessed: Dec. 24, 2022. [Online]. Available: https://onesearch.id/Rec-ord/IOS4589.slims-4617Kumalawati, R., Nasruddin, N., Elisabeth, E. (2019). Strategi penanganan hotspot untuk mencegah kebakaran di Kabupaten Barito Kuala, Kalimantan Selatan. In Prosiding Seminar Nasional Lingkungan Lahan Basah. 4(2): 351-356.Khairani, N. A., Sutoyo, E. (2020). Application of k-means clustering algorithm for determination of fire-prone areas utilizing hotspots in West Kalimantan Province. International Journal of Advances in Data and Information Systems, 1(1), 9-16. DOI: 10.25008/ijadis. v1i1.13.(LAPAN) Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional. 2016. Informasi Titik Panas (Hotspot) Kebakaran Hutan/Lahan. Jakarta. [LAPAN] Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional. 2016. Informasi Titik Panas (Hotspot) Kebakaran Hutan/Lahan. Jakarta. Sumber Daring. [Diakses 28 April 2020]. http://pusfatja.lapan.go.id/files_uploads_ebo ok/publikasi/Panduan_hotspot_2016 %20v ersi%20draft%201_LAPAN.pdf Lestari, A., Rumantir, G., Tapper, N. (2015). Deteksi Dini Kebakaran Hutan dan Lahan di Kalimantan Tengah. Jurnal Dialog Penanggulangan Bencana, 6(2), 128-134.Nugraheni, I. L., Sugiyanta, I. G. (2022). Pemodelan Berbasis Partisipasi Masyarakat Sebagai Upaya Mitigasi Bencana Banjir (Studi Kasus Kabupaten Pesawaran Provinsi Lampung). JPG (Jurnal Penelitian Geografi), 10(1).Nugroho, A. R., Kumalawati, R., Nasruddin, N., Sari, Y. P., Pangaribuan, A. N. (2021). ANALISIS FAKTOR MASYARAKAT TETAP BERTEMPAT TINGGAL DI KAWASAN RAWAN BENCANA BANJIR. JPG (Jurnal Penelitian Geografi), 9(2), 88-95.Pasai, M. (2020). Dampak Kebakaran Hutan dan Penegakan Hukum. Jurnal Pahlawan, 3(1), 36-46.Pinem, A., Yulianto, S., Dwiastuti, R. (2022). Karakteristik Spasial Data Hotspot MODIS Tahun 2019 Di Kota Palangka Raya Provinsi Kalimantan Tengah: Spatial Characteristics of MODIS Hotspot Data in 2019 in Palangka Raya City, Central Kalimantan Province. HUTAN TROPIKA, 17(1), 104-113.Rasyid, F. (2014). Permasalahan dan dampak kebakaran hutan. [Problems and impacts of forest fires]. Jurnal Lingkar Widyaiswara, 1(4), 47-59.Rosalina, K., Nasruddin., Anggraeni, R. N. (2021). PEMETAAN SEBARAN HOTSPOT DATA MODIS AQUA DAN TERRA DI KALIMANTAN SELATAN. In PROSIDING SEMINAR NASIONAL LINGKUNGAN LAHAN BASAH (Vol. 6, No. 2).Rustan, R., Handayani, L. (2020). Analisis Distribusi Suhu Maksimum dan Kelembaban Rata-Rata Untuk Mitigasi Kebakaran Hutan dan Lahan (Studi Kasus: Kabupaten Muaro Jambi). JIFP (Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya), 4(1), 16-20.Riyadi, M. D. P., Setiawan, Y., Taufik, M. (2022). Pola Distribusi Spasial-Temporal Hotspot dan Variasi Standardized Precipitation Index pada Lahan Gambut Tropis di Kepulauan Meranti, Riau. Jurnal Ilmu Lingkungan, 20(3), 457-464.Sinaga, M. T., Asyik, B., Miswar, D. (2020). Kesiapsiagaan Masyarakat Desa Tangguh Bencana Di Desa Sukaraja Kecamatan Rajabasa Kabupaten Lampung Selatan. JPG (Jurnal Penelitian Geografi), 8(2), 118-126.Schweithelm, J., Glover, D. (1999). Penyebab dan Dampak Kebakaran dalam Mahalnya Harga Sebuah Bencana: Kerugian Lingkungan Akibat Kebakaran dan Asap di Indonesia. [Causes and Effects of Fires at the High Cost of a Disaster: Environmental Costs of Fire and Smoke in Indonesia]. Editor: D. Glover T. Jessup.Syaufina, L., Siwi, R., Nurhayati, A. D. (2014). Perbandingan sumber hotspot sebagai indikator kebakaran hutan dan lahan gambut dan korelasinya dengan curah hujan di Desa Sepahat, Kabupaten Bengkalis, Riau. Jurnal Silvikultur Tropika. 5(2): 113-118.Yuliarti, A., Anggraini, R. N. (2022). Pengembangan Strategi Pengurangan Risiko Kebakaran Gambut Dalam Bingkai Media Berdasarkan Jumlah Hotspot Menggunakan S-NPP VIIRS. In Prosiding Seminar Nasional Lingkungan Lahan Basah (Vol. 7, No. 2).

Location Characteristics of the New Country Capital in East Kalimantan Province

The relocation of the national capital has been carried out by several countries for various reasons. This study aimed to determine the characteristics of the location of the nation’s capital city in East Kalimantan Province. The research was conducted in two regencies, 3 sub-districts, and 4 sub-districts. Penajam Paser Utara District includes Babulu and Sepaku Districts, while Kutai Kartanegara District includes Muara Jawa District. The data used in this study is secondary data from the study literature. The findings from the study are that in West Babulu Village there is a network of arterial roads and local roads. Pemaluan Village, Sepaku Village, and Teluk Dalam Village have a network of local roads and other roads. North Panajam Paser Regency has 3 watersheds and Kutai Kartanegara Regency has 2 watersheds in total there are 5 watersheds. Meeting water needs apart from river water can also be from dams. In 2023, it is estimated that the Nation Capital's water needs will reach 16,500 liters/second, with the needs of surrounding districts in that year reaching 27,232 liters/second. In line with the development of the city and its facilities, the need for water will increase, so the nation’s capital city requires alternative sources of additional water. Topographic conditions seen from elevation, slope, and landform, there are several areas that need to be maintained as protected areas or city green open spaces (RTH), urban forests, which can also function as educational or tourism facilities for Capital cities in order to protect areas that are underneat

The Distribution Mapping for Environmental Evaluation of Waterlily (Nymphaea pubescens Willd.) Growing in Lebak Swampland in Kalimantan Selatan Province

The lotus is one of the aquatic plants that grow in the Lebak area and is widely used as food and medicine by the local community. The lotus growing environment determines its growth. The distribution of lotus plants has not been well identified. This study aims to determine the distribution of lotus mapping for environmental evaluation of lotus growing in Teluk Sinar Village, Sungai Pandan District, Hulu Sungai Utara Regency, South Kalimantan Province. The study used data collection methods with primary and secondary data survey techniques. Primary survey through delineation of lotus plant boundaries in the field. Field measurements were also carried out to identify the environmental variables of lotus growing. In addition, the interpretation of high-resolution satellite imagery and low-resolution satellite imagery for spectral analysis. The environmental variables for growing lotus include water depth, light penetration depth, water pH, and sediment pH. The results of the study revealed a map of the distribution of lotus and the growing environment of the lotus. The lotus distribution map was obtained from the results of overlaying several thematic maps, image interpretation, and field measurements using Arc View and Arc GIS software. The distribution of lotus plants can grow in an environment with a water depth of 35-121 cm, a light penetration depth of 23-100 cm, a water pH of 6.25-8.37, and a sediment pH of 3.33-4.69. The results of the Lotus Distribution Mapping and the Lotus growing environment obtained can be used as a basis for determining the potential distribution of Lotus in each region