Artikel ini membahas pemanfaatan teknologi penginderaan jauh untuk mengidentifikasi kerentanan kebakaran hutan dan lahan gambut di Kalimantan Barat. Dengan menggunakan Google Earth Engine (GEE), citra Sentinel-2, data hotspot MODIS/FIRMS, dan indeks NDDI (Normalized Difference Drought Index), artikel menjelaskan bagaimana kekeringan vegetasi dapat menjadi salah satu indikator risiko kebakaran.
SPIRAL-Kebakaran hutan dan lahan gambut merupakan persoalan lingkungan yang dapat menimbulkan kerusakan ekosistem, kabut asap, dan kerugian ekonomi. Salah satu faktor lingkungan yang perlu diperhatikan adalah kondisi kekeringan vegetasi.
Ketika vegetasi kehilangan banyak air, tumbuhan menjadi lebih kering dan dapat lebih mudah terbakar. Kondisi ini penting di kawasan gambut karena gambut mengandung bahan organik yang dapat menjadi bahan bakar ketika mengering. Dalam keadaan kering, api juga dapat merambat di lapisan gambut dan menjadi sulit dipadamkan.
Namun, kekeringan tidak secara otomatis menyebabkan kebakaran. Munculnya api juga dapat berkaitan dengan aktivitas manusia dan faktor lingkungan lainnya. Oleh karena itu, pemantauan kekeringan dapat digunakan sebagai salah satu cara untuk mengenali wilayah yang perlu mendapat perhatian lebih.
Bagaimana Satelit Mengidentifikasi Wilayah yang Rentan?
Perkembangan teknologi penginderaan jauh memungkinkan kondisi permukaan bumi diamati melalui citra satelit. Data tersebut dapat diolah untuk memperoleh informasi tentang kondisi vegetasi dan indikasi panas di suatu wilayah.
Dalam penelitian Asramid Yasin (2025) di Kalimantan Barat, Google Earth Engine (GEE) digunakan untuk mengolah data satelit. Penelitian ini memanfaatkan citra Sentinel-2 untuk menghitung indeks kekeringan vegetasi serta data MODIS/FIRMS untuk mengidentifikasi hotspot.
Salah satu indikator yang digunakan adalah Normalized Difference Drought Index (NDDI). Indeks ini membantu menunjukkan tingkat kekeringan vegetasi berdasarkan informasi spektral dari citra satelit. Nilai NDDI kemudian digunakan untuk mengelompokkan kondisi vegetasi ke dalam kelas kekeringan.
Sementara itu, hotspot merupakan indikasi anomali termal yang terdeteksi oleh satelit. Keberadaan hotspot dapat menunjukkan kemungkinan aktivitas kebakaran, tetapi tetap perlu ditafsirkan sesuai karakteristik data dan, jika memungkinkan, diperiksa melalui pengamatan lapangan.
Dengan menggabungkan kedua jenis informasi tersebut, peneliti dapat mengamati hubungan antara kondisi vegetasi yang kering dan lokasi yang menunjukkan indikasi hotspot.
Apa yang Ditemukan Penelitian di Kalimantan Barat?
Penelitian yang dilakukan pada periode 1 Januari hingga 1 September 2025 tersebut menemukan nilai NDDI sebesar 0,46 pada salah satu titik pengamatan. Berdasarkan klasifikasi yang digunakan, nilai tersebut termasuk kategori kekeringan berat.
Pada titik analisis terkait, penelitian juga melaporkan probabilitas hotspot sebesar 90,96%. Temuan ini menunjukkan adanya keterkaitan antara kondisi kekeringan vegetasi dan indikasi hotspot pada lokasi yang dianalisis.
Meski demikian, angka 90,96% tidak berarti bahwa 90,96% seluruh lahan gambut di Kalimantan Barat akan terbakar. Angka tersebut harus dipahami sesuai konteks analisis penelitian, bukan sebagai prediksi pasti terjadinya kebakaran.
Hasil ini juga tidak membuktikan bahwa kekeringan vegetasi merupakan satu-satunya penyebab munculnya api. Data satelit memberikan informasi mengenai kondisi lingkungan dan anomali termal, sedangkan faktor penyebab kebakaran memerlukan analisis lebih lanjut.
Bagaimana Informasi Ini Mendukung Deteksi Dini?
Pemetaan kekeringan vegetasi dapat membantu menunjukkan lokasi yang membutuhkan pemantauan lebih intensif. Ketika suatu wilayah teridentifikasi mengalami kekeringan berat, informasi tersebut dapat digunakan sebagai salah satu pertimbangan untuk meningkatkan pengawasan.
Jika data kekeringan digabungkan dengan informasi hotspot dan peta kawasan gambut, pihak terkait dapat memperoleh gambaran yang lebih lengkap mengenai wilayah yang perlu diprioritaskan dalam upaya pencegahan kebakaran.
Google Earth Engine mendukung proses ini dengan memungkinkan berbagai data satelit diolah dalam satu platform. Pendekatan tersebut berpotensi membantu pengembangan sistem peringatan dini yang berbasis data dan kondisi lingkungan.
Namun, penerapannya tetap memerlukan pembaruan data, validasi lapangan, serta informasi tambahan mengenai cuaca, tata air gambut, dan aktivitas manusia. Langkah-langkah tersebut penting agar hasil pemetaan dapat digunakan secara lebih tepat dalam pengambilan keputusan.
Kekeringan vegetasi dapat menjadi salah satu indikator untuk mengenali wilayah yang rentan terhadap kebakaran gambut. Penelitian di Kalimantan Barat menunjukkan bagaimana integrasi Google Earth Engine, citra Sentinel-2, indeks NDDI, dan data hotspot dapat membantu memetakan kondisi tersebut.
Nilai NDDI sebesar 0,46 dan temuan probabilitas hotspot sebesar 90,96% pada titik analisis terkait memperlihatkan potensi pemanfaatan data satelit untuk mendukung pemantauan risiko kebakaran. Meski bukan alat untuk memastikan bahwa kebakaran akan terjadi, pendekatan ini dapat menjadi bagian dari sistem deteksi dini.
Dengan menggabungkan pemantauan satelit, pemeriksaan lapangan, dan pengelolaan gambut yang tepat, informasi mengenai kekeringan dapat membantu mengarahkan upaya pencegahan sebelum kebakaran meluas.
Referensi
Yasin, A. (2025). Deteksi Dini Kerentanan Risiko Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut di Kalimantan Barat Melalui Analisis Spasio-Temporal Distribusi dan Tingkat Kekeringan Vegetasi Menggunakan Google Earth Engine (Tahun 2025). Journal of Artificial Intelligence and Digital Business (RIGGS), 4(3), 7867–7874. https://doi.org/10.31004/riggs.v4i3.3184
