PENGARUH ANOMALI SEA SURFACE TEMPERATURE (SST) DAN CURAH HUJAN TERHADAP POTENSI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI PROVINSI RIAU EREKSO HADIWIJOYO

Transkripsi

1 PENGARUH ANOMALI SEA SURFACE TEMPERATURE (SST) DAN CURAH HUJAN TERHADAP POTENSI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI PROVINSI RIAU EREKSO HADIWIJOYO DEPARTEMEN SILVIKULTUR FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012

2 PENGARUH ANOMALI SEA SURFACE TEMPERATURE (SST) DAN CURAH HUJAN TERHADAP POTENSI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI PROVINSI RIAU EREKSO HADIWIJOYO Skripsi sebagai salah satu syarat untuk meperoleh gelar Sarjana kehutanan pada Departemen Silvikultur DEPARTEMEN SILVIKULTUR FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012

3 RINGKASAN EREKSO HADIWIJOYO. Pengaruh Anomali Sea Surface Temperature (SST) dan Curah Hujan Terhadap Potensi Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau. Dibimbing oleh ERIANTO INDRA PUTRA. Provinsi Riau merupakan salah satu provinsi yang sering dilanda kebakaran hutan dan lahan. Kejadian kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Riau terjadi setiap tahun pada dekade terakhir. Iklim merupakan salah satu faktor alam yang mempengaruhi terjadinya kebakaran hutan dan lahan di Riau. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui hubungan antara Anomali SST, curah hujan dan kejadian kebakaran di Provinsi Riau. Penelitian dilakukan pada bulan April Juni 2012 di Laboratorium Kebakaran Hutan, Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor. Data yang digunakan adalah data hotspot MODIS, data curah hujan harian dan data anomali SST Nino 3.4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa curah hujan mempengaruhi kejadian kebakaran di Provinsi Riau pada periode 2001 sampai dengan 2009, sedangkan Anomali SST tidak berpengaruh terhadap curah hujan dan kejadian kebakaran di Provinsi Riau pada periode tersebut. Kata kunci: curah hujan, anomali SST, kebakaran hutan, hotspot

4 SUMMARY EREKSO HADIWIJOYO. The effect of Sea Surface Temperature (SST) Anomaly and Precipitation to Potential Forest Land Fires in Riau Province. Under Guidance of ERIANTO INDRA PUTRA. Riau is a province which frequently suffered from wildfires. Forest and land fires in Riau province occurred each year on the last decade. The climate is one of the factors that influence the occurrence of forest and land fires in Riau. The purpose of this research is to analyze the correlation between the SST anomalies, precipitation and forest fires in Riau Province. The research conducted from April to June 2012 at the Forest Fires Laboratory, Silviculture Department, Faculty of Forestry, Bogor Agricultural University. The data used are MODIS hotspots, daily precepitation data and Nino 3.4 SST anomalies data. The result shows that the precipitation strongly affected forest fires occurrences in Riau Province from 2001 until 2009, however there is no correlation between SST anomalies precepitation and fire occurrence in Riau Province on that period. Key words : precipitation, SST Anomaly, forest and land fires, hotspots iv

5 PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pengaruh Anomali Sea Surface Temperature (SST) dan Curah Hujan terhadap Potensi Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau adalah benar-benar hasil karya saya sendiri dengan bimbingan dosen pembimbing dan belum pernah digunakan sebagai karya ilmiah pada perguruan tinggi atau lembaga manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Bogor, September 2012 Erekso Hadiwijoyo NRP E v

6 Judul Skripsi Nama NIM : Pengaruh Anomali Sea Surface Temperature (SST) dan Curah Hujan terhadap Potensi Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau : Erekso Hadiwijoyo : E Menyetujui: Dosen Pembimbing, Dr.Erianto Indra Putra, S.Hut, M.Si NIP Mengetahui: Ketua Departemen Silvikultur Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor, Prof. Dr. Ir.Nurheni Wijayanto, MS NIP Tanggal lulus: vi

7 KATA PENGANTAR Penulis memanjatkan puji dan syukur kehadirahat Allah SWT atas segala curahan rahmat dan karunia-nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam peenelitian adalah kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Riau, dengan judul Pengaruh Anomali Sea Surface Temperature (SST) dan Curah Hujan terhadap Potensi Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau. Skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan Institut Pertanian Bogor. Skripsi berjudul Pengaruh Anomali Sea Surface Temperature (SST) dan Curah Hujan terhadap Potensi Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau dibimbing oleh Dr. Ir. Erianto Indra Putra, S.Hut, M.Si. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di Riau sering terjadi pada musim kemarau. Iklim merupakan salah satu faktor alam yang dapat mempengaruhi terjadinya kebakaran di hutan dan lahan. Selain kondisi iklim, suhu permukaan laut juga dapat mempengaruhi terjadinya kebakaran. Pemanasan permukaan laut di Samudra pasifik akan menyebabkan perubahan cuaca yang ekstrim di Indonesia yang dapat memicu kebakaran yang hebat karena perubahan curah hujan yang terjadi. Untuk mengetahui kejadian kebakaran tersebut dapat dilihat dari jumlah hotspot yang ditangkap oleh satelit MODIS. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara anomali SST, curah hujan dan kejadian kebakaran di Riau dengan menggunakan data Hotspot MODIS, data anomali SST dan curah hujan. Penulis menyadari skripsi ini jauh dari sempurna. Besar harapan Penulis atas kritik dan saran dari semua pihak untuk membuat skripsi ini menjadi lebih baik. Penulis berharap skripsi ini dapat bermanfaat bagi dunia kehutanan. Akhir kata, Penulis mengucapkan banyak terima kasih untuk semua pihak yang telah membantu dalam penulisan ini. Bogor, September 2012 Penulis vii

8 UCAPAN TERIMA KASIH Alhamdulillahirobbil alamin, puji syukur Penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat dan hidayah-nya sehingga skripsi ini dapat diselesaikan. Pada kesempatan ini Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah membantu dalam penulisan skripsi ini terutama kepada : 1. Dr. Erianto Indra Putra, S.Hut, M.Si sebagai dosen pembimbing yang telah memberikan dukungan serta arahan dan bimbingan selama penelitian dan pembuatan skripsi. 2. Kedua orang tua tercinta (Surdi) dan (Nusnaini), saudaraku Donal Aprizal dan A. Tokimin atas doa serta dukungannya baik moril maupun materil selama penulis melakukan studi di IPB 3. Dr. Evi Yuliati Yovi, S.Hut, M.Life.Env.Sc sebagai dosen penguji dan Dr. Ir. Noor Farikha Haneda, M.Sc sebagai ketua sidang yang telah memberikan saran dan masukan bagi kesempurnaan skripsi ini. 4. Pihak pemberi Beasiswa BUMN yang telah memberikan beasiswa untuk kelancaran studi dan penelitian. 5. Keluarga besar Laboratorium Kebakaran Hutan (Bapak Wardana) atas bantuannya membantu Penulis 6. BMKG pusat yang memberikan data curah hujan dan FIRMS yang memberikan data hotspot. 7. Rekan satu bimbingan (Renando, Uan dan Umar) yang selalu memberikan semangat dan motivasi. 8. Semua rekan-rekan Fahutan dan SVK khususnya SVK 45 yang namanya tidak dapat disebutkan satu persatu terima kasih atas kebersamaan selama ini 9. Keluarga besar Departemen Silvikultur atas bantuannya dalam akademik dan non akademik termasuk pengurusan administrasi seminar, ujian skripsi dan sebagainya. Penulis berharap semoga tulisan ini bermanfaat dan memberikan kontribusi yang nyata terhadap perkembangan ilmu pengetahuan di bidang Kehutanan. viii

9 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bengkulu Selatan, Gunung Ayu pada tanggal 31 Agustus 1990 sebagai anak pertama dari tiga bersaudara pasangan Surdi dan Nusnaini. Pada tahun 2008 penulis lulus dari SMA N 5 Bengkulu Selatan dan pada tahun yang sama lulus seleksi masuk IPB melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB. Penulis diterima di Departemen Silvikultur. Selama menuntut ilmu di IPB penulis aktif di sejumlah organisasi kemahasiswaan yakni sebagai Ketua Organisasi Mahasiswa (OMDA) Ikatan Mahasiswa Bumi Rafflesia (IMBR) pada tahun , Kepala Divisi Kewirausahaan Badan Eksekutif Mahasiswa Fakultas Kehutanan IPB tahun , Anggota Himpunan Profesi Tree Grower Comunity (TGC) divisi Scientific Improvement (SI) tahun , Kepala Divisi Scientific Improvment (SI) Himpunan Profesi Tree Grower Comunity (TGC) tahun , Ketua Himpunan Mahasiswa Islam (HMI) komisariat Fakultas Kehutanan , panitia Bersama dalam Orientasi Anak Rimba (BELANTARA) 2010 Departemen Silvikultur. Selain itu, penulis juga melakukan Praktek Kerja Profesi (PKP) di Tanah Bumbu, kecamatan Batu Licin, Kalimantan selatan. Sebagai salah satu syarat memperoleh gelar sarjana kehutanan di Fakultas Kehutanan IPB. Penulis melakukan penelitian dengan judul Pengaruh Anomali Sea Surface Temperature (SST) dan Curah Hujan terhadap Potensi Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau di bawah bimbingan Dr. Erianto Indra Putra, S.Hut, M.Si. ix

10 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR TABEL... xiii BAB I PENDAHULUAN Latar belakang Tujuan penelitian Manfaat penelitian... 2 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Kebakaran hutan Definisi Titik panas (hotspot) Pengaruh curah hujan terhadap kebakaran hutan dan lahan SST dan anomali SST El-Nino dan La-Nina... 9 BAB III METODE PENELITIAN Waktu dan tempat Alat dan bahan Analisis data BAB IV KONDISI UMUM LOKASI PENELITIAN Luas dan letak Provinsi Riau Iklim kondisi dan luas hutan serta lahan Sejarah kebakaran hutan dan lahan di Riau BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Pola curah hujan di Riau Sebaran hotspot Pengaruh curah hujan terhadap jumlah hotspot Pengaruh anomali SST terhadap curah hujan Pengaruh anomali SST terhadap jumlah hotspot x

11 5.2 Pembahasan Pola curah hujan Sebaran hotspot Pengaruh curah hujan terhadap jumlah hotspot Pengaruh anomali SST terhadap curah hujan Pengaruh anomali SST terhadap jumlah hotspot BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA xi

12 DAFTAR GAMBAR Halaman 1 Segitiga api Pembagian wilayah iklim di Indonesia Grafik curah hujan pada tiga zona iklim di Indonesia Pola penyebaran curah hujan di Indonesia Provinsi Riau Pola curah hujan di Provinsi Riau hasil penelitian ini dan pola curah hujan zona B Sebaran hotspot di Riau pada tahun Grafik jumlah hotspot per tahun di Riau pada Grafik hubungan curah hujan dan hotspot di Riau pada tahun Grafik hubungan anomali SST dan curah hujan di Riau pada tahun Grafik hubungan anomali SST dan hotspot di Riau pada tahun xii

13 DAFTAR TABEL Halaman 1 Hotspot tertinggi dan curah hujan di Riau pada periode Hotspot terendah dan curah hujan di Riau pada periode Hasil analysis of variance hotspot dengan curah hujan Curah hujan maksimum dan anomali SST di Riau pada periode Curah hujan minimum dan anomali SST di Riau pada periode Hasil analysis of variance curah hujan dengan anomali SST Hasil analysis of variance anomali SST dengan hotspot xiii

14 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia merupakan permasalahan yang menjadi sorotan dunia. Provinsi Riau merupakan salah satu provinsi yang paling sering mengalami kejadian kebakaran hebat terutama di lahan gambut. Kebakaran hutan dan lahan menimbulkan berbagai kerugian dan kerusakan lingkungan, ekonomi, dan sosial yang sangat besar. Selain berdampak negatif terhadap ekosistem hutan dan lingkungan, kebakaran hutan juga menimbulkan masalah kesehatan. Pencegahan dan pengendalian sangat diperlukan untuk meminimalkan dampak kebakaran hutan dan lahan. Iklim merupakan salah satu faktor alam yang dapat mempengaruhi terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Kondisi iklim (suhu, kelembaban, curah hujan, dan kecepatan angin) di suatu tempat akan mempengaruhi tingkat kekeringan bahan bakar, penjalaran api, dan ketersedian oksigen. Selain kondisi iklim anomali Sea Surface Temperature (SST) diduga mempengaruhi terjadinya kebakaran. Perubahan suhu permukaan laut diduga dapat menyebabkan perubahan pola curah hujan menjadi lebih banyak atau lebih sedikit yang pada akhirnya dapat mempengaruhi kejadian kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Pengaruh anomali suhu permukaan air laut (SST) terhadap terjadinya kebakaran hutan dan lahan dapat diketahui melalui hubungan antara anomali suhu permukaan laut dan curah hujan dengan kejadian kebakaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara anomali SST, curah hujan dan kejadian kebakaran hutan dan lahan di Riau dan menentukan model persamaan terbaik dari hubungan anomali SST, curah hujan dengan kejadian kebakaran hutan dan lahan di Riau. 1.2 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara anomali SST, curah hujan, dan kejadian kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Riau

15 2 1.3 Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat menjadi alat bantu untuk mengambil keputusan manajemen pengendalian kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Riau.

16 3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kebakaran Hutan Definisi Menurut Brown dan Davis (1973) dalam Yonatan (2006) kebakaran hutan adalah suatu proses reaksi cepat dari oksigen dengan unsur-unsur lain ditandai dengan adanya panas, cahaya, serta biasanya menyala. Proses pembakaran ini menyebar secara bebas dan mengonsumsi bahan bakar hutan seperti: serasah, rumput, humus, ranting-ranting kayu mati, gulma, semak, dedaunan serta pohonpohon besar untuk tingkat terbatas. Proses kebakaran merupakan proses perombakan karbohidrat (C 6 H 12 O 6 ) dan oksigen (O 2 ) menjadi karbondioksida (CO 2 ) dan uap air (H 2 O) Suatu kebakaran hutan dapat digambarkan sebagai segitiga api (Gambar 1). menjelaskan proses kebakaran akan terjadi apabila terdapat tiga unsur yang saling mendukung yaitu bahan bakar, sumber panas (api) dan oksigen. Brown dan Davis (1973) menggambarkan suatu kebakaran hutan sebagai segitiga api yang disusun oleh ketiga unsur tersebut yaitu bahan bakar, sumber panas (api) dan oksigen. Oksigen (O 2 ) Api Sumber panas Bahan Bakar Gambar 1 Segitiga api (Brown dan Davis 1973) 2.2 Titik Panas (Hotspot) Pada awalnya hotspot diidentikkan dengan titik api, namun dalam kenyataannya tidak semua hotspot mengindikasikan adanya titik api. Istilah hotspot lebih tepat bila bersinonimkan dengan titik panas (Anderson et al dalam Heryalianto 2006). Titik panas (hotspot) merupakan suatu istilah untuk titik yang memiliki suhu lebih tinggi dibandingkan dengan nilai ambang batas yang

17 4 telah ditentukan oleh data digital satelit. Metode yang digunakan dalam pemantauan titik panas (hotspot) adalah metode penginderaan jauh dengan menggunakan satelit. Hotspot adalah titik panas yang dapat diindikasikan sebagai lokasi kebakaran hutan dan lahan. Parameter ini sudah digunakan secara umum di berbagai negara untuk memantau kebakaran hutan dan lahan menggunakan satelit. Salah satu perangkat yang digunakan dalam memantau kebakaran hutan dan lahan adalah Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). MODIS adalah salah satu instrument utama yang dibawa Earth Observing System (EOS) Terra satelitte, yang merupakan bagian dari program antariksa Amerika Serikat, National Aeronautics and Space Administration (NASA). Menurut Davis et al. (2009) titik hotspot dideteksi oleh MODIS menggunakan Terra (EOS AM) dan Aqua (EOS PM) dari NASA Earth Observing System (EOS). Lintasan orbit satelit Terra adalah dari utara ke selatan memotong garis khatulistiwa pada pagi hari. Satelit Aqua melintas dari selatan ke utara melewati garis khatulistiwa pada siang hari menghasilkan data tampilan secara global setiap 1 sampai 2 hari. Satelit Terra diluncurkan pada 18 Desember 1999 dan satelit Aqua diluncurkan pada 4 Mei 2002 (FIRMS 2012). Satelit Terra melintasi Provinsi Riau pada jam setiap hari, sementara satelit Aqua melintasi Provinsi Riau pada jam MODIS akan mendeteksi suatu objek di permukaan bumi yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan dengan suhu sekitarnya. Suhu yang dideteksi adalah 330 K untuk sebuah hotspot. Hotspot MODIS terdeteksi pada ukuran 1 km x 1 km atau 1 km 2 sehingga setiap hotspot atau kebakaran yang terdeteksi diwakili oleh 1 km piksel. MODIS memiliki beberapa kelebihan yaitu lebih banyaknya spektral panjang gelombang dan lebih telitinya cakupan lahan serta lebih kerapnya frekuensi pengamatan (FIRMS 2012). 2.3 Pengaruh Curah Hujan Terhadap Kebakaran Hutan dan Lahan Curah hujan adalah jumlah air yang jatuh di permukaan tanah dan diukur sebagai tinggi air dalam satuan mm (milimeter) sebelum mengalami aliran permukaan, evaporasi, dan peresapan atau perembesan ke dalam tanah (Sukmawati 2006). Menurut Triani (1995) faktor yang sangat besar pengaruhnya terhadap luas areal terbakar adalah musim kemarau yang terlalu panjang.

18 5 Sebagian besar hujan terjadi akibat penurunan suhu pada arus udara yang naik pada lereng pegunungan atau oleh adanya perbedaan pemanasan lokal antara suatu tempat dengan tempat yang lain. Keadaan tersebut masing-masing akan menimbulkan sirkulasi udara untuk mencapai keseimbangan hingga memungkinkan memberikan dampak pola cuaca lokal. Menurut Bruce dan Clark (1997) dalam Ambarwati (2008) curah hujan merupakan adalah salah satu unsur cuaca yang sangat mempengaruhi iklim di Indonesia. Curah hujan memiliki keragaman yang besar menurut ruang dan waktu. Keragaman ruang curah hujan menurut ruang dan waktu sangat dipengaruhi oleh letak geografi, topografi, ketinggian tempat, arah angin umum, dan letak lintang. Aldrian dan Susanto (2003) membagi pola iklim di Indonesia menjadi tiga yaitu zona A (selatan Indonesia dari Sumatera bagian selatan ke Pulau Timor, Kalimantan bagian selatan, Sulawesi dan sebagian dari Irian Jaya), zona B (Indonesia baratdaya, Sumatra bagian utara dan Kalimantan bagian timur laut), dan zona C (Maluku dan sebagian dari Sulawesi) (Gambar 2). Lintang Bujur Gambar 2 Pembagian wilayah iklim di Indonesia (Aldrian dan Susanto 2003) Zona A merupakan wilayah dengan curah hujan maksimum pada bulan Desember/Januari/Februari (DJF) dan minimum pada bulan Juli/Agustus/September (JAS). Hal ini mengilustrasikan dua rezim monson: monson basah dari November hingga Maret (NDJFM) dan monson kering dari Mei hingga September (MJJAS). Siklus tahunan zona B mempunyai dua puncak pada bulan Oktober/November/Desember (OND) dan juga pada bulan

19 6 Maret/April/Mei (MAM). Perbedaan yang cukup mencolok terdapat di zona C dimana daerah ini mempunyai satu puncak pada bulan Mei/Juni/Juli (Gambar 3) (Aldrian dan Susanto 2003). (a) (b) (c) Gambar 3 Grafik Curah hujan pada 3 zona iklim di Indonesia (Aldrian dan Susanto 2003): (a) zona A, (b) zona B, (c) zona C Tjasyono (2004) menyatakan Indonesia secara umum dapat dibagi menjadi tiga iklim utama dengan melihat pola curah hujan selama setahun yaitu: 1) Pola hujan monsun, yang wilayahnya memiliki perbedaan yang jelas antara periode musim hujan dan periode musim kemarau, tipe curah hujan yang bersifat unimodial (satu puncak musim hujan), musim hujan pada bulan Desember-Januari-Februari (DJF) dan musim kemarau pada bulan Juni Juli Agustus (JJA). 2) Pola hujan equatorial, yang wilayahnya memiliki distribusi hujan bulanan bimodial dengan dua puncak musim hujan maksimum dan hampir sepanjang tahun berhujan. Pola ekuatorial dicirikan oleh tipe curah hujan dengan bentuk bimodial (dua puncak hujan) yang biasanya terjadi sekitar bulan Maret dan Oktober. 3) Pola hujan lokal, yang wilayahnya memiliki distribusi hujan bulanan kebalikan dengan pola monsun. Pola lokal dicirikan oleh bentuk pola hujan unimodial (satu puncak hujan), tetapi bentuknya berlawanan dengan tipe hujan monsun ( Gambar 4). Curah hujan merupakan unsur iklim yang memiliki korelasi tinggi dengan kejadian kebakaran hutan dan curah hujan merupakan faktor yang paling tinggi dalam menentukan akumulasi bahan bakar (Syaufina 2008). Cuaca dan iklim mempengaruhi kebakaran hutan dengan berbagai cara yang saling berhubungan

20 7 yaitu iklim menentukan jumlah total bahan bakar yang tersedia, iklim menentukan jangka waktu dan keparahan musim kebakaran, cuaca mengatur kadar air dan kemudahan bahan bakar hutan untuk terbakar, dan cuaca mempengaruhi proses penyalaan dan penjalaran kebakaran hutan (Syaufina 2008). Gambar 4 Pola penyebaran curah hujan di Indonesia (Tjasyono 2004) Pada saat curah hujan mengalami peningkatan, jumlah hotspot berkurang bahkan tidak ada sama sekali sebaliknya pada saat curah hujan rendah atau tidak terjadi hujan maka jumlah hotspot akan meningkat (Syaufina 2008). Semakin tinggi curah hujan maka kelembaban bahan bakar akan semakin tinggi begitu juga sebaliknya jika curah hujan sedikit maka tingkat kelembaban bahan bakar menjadi rendah. Semakin rendah kelembaban bahan akan memudahkan dalam terjadinya proses pembakaran (Septicorini 2006). Menurut Suratmo (1985) dalam Handayani (2005) menyatakan bahwa cuaca atau iklim merupakan faktor yang sangat menentukan kadar air bahan bakar, terutama peranan dari hujan. Rastioningrum (2004) yang menunjukkan bahwa bahan bakar dengan kadar air sebesar 30%, 20% dan 10% dapat terbakar lebih baik dari 50%. Pada kadar air 10% bahan bakar daun dapat terbakar 100%. Menurut Mackinno et al. (1997) bulan basah ditandai dengan curah hujan >200 mm/bulan, sedangkan bulan kering ditandai oleh curah hujan <100 mm/bulan.

21 8 2.4 SST dan Anomali SST Suhu permukaan laut (SST) adalah suhu air dekat dengan permukaan laut. Suhu air laut terutama di lapisan permukaan sangat bergantung pada jumlah cahaya yang diterima dari sinar matahari. Daerah-daerah yang menerima sinar matahari terbanyak adalah daerah yang berada pada lintang 0 o oleh karena itu suhu air laut tertinggi adalah di equator (Weyl 1970 dalam Pardede 2001). Suhu permukaan air laut biasanya berkisar 27 o C 29 o C di daerah tropis dan 15 o C 20 o C di daerah subtropis. Suhu ini menurun secara teratur menurut kedalaman. Suhu air laut relatif konstan antara 2 o C 4 o C di kedalaman lebih dari 1000 m (King 1963 dalam Pardede 2001). Perubahan SST terjadi pada siang hari, seperti udara di atasnya, tetapi untuk tingkat yang lebih rendah karena panas yang lebih tinggi. Suhu air di perairan nusantara umumnya berkisar antara 28 o C 38 o C. Di lokasi yang sering terjadi penaikan air (upwelling) seperti laut Banda, suhu air permukaan bisa turun sampai 25 o C, ini disebabkan karena air yang dingin di lapisan bawah terangkat ke atas permukaan (Pardede 2001). SST dekat pinggiran suatu daratan, angin lepas pantai menyebabkan naiknya massa air di bawah permukaan air laut ke permukaan air laut, yang dapat menyebabkan pendinginan yang signifikan, namun di perairan dangkal atas sering hangat. Angin darat dapat menyebabkan pemanasan yang cukup besar bahkan di daerah yang peningkatannya cukup konstan, seperti pantai barat laut Amerika Selatan. Nilai-nilainya yang penting dalam memprediksi cuaca SST sebagai pengaruh atmosfer atas, seperti dalam pembentukan angin laut. Hal ini juga digunakan untuk mengkalibrasi pengukuran dari satelit cuaca (Anonim 2011). Suhu muka laut di perairan Indonesia dapat digunakan sebagai indeks banyaknya uap air pembentuk awan di atmosfer. Jika suhu muka laut dingin maka uap air di atmosfer menjadi berkurang, sebaliknya jika suhu muka laut panas maka uap air di atmosfer banyak. Pola suhu muka laut di Indonesia secara umum mengikuti gerak tahunan matahari. Suhu muka laut di Samudera Hindia (kecuali sebelah barat Sumatera Barat, Sumatera Utara dan Nangro Aceh Darussalam) mempunyai rentang perubahan yang cukup lebar yaitu minimum berkisar 26 C pada bulan Agustus hingga maksimum berkisar 31,5 C pada bulan Februari

22 9 Maret. Wilayah perairan lainnya umumnya mempunyai rentang perubahan lebih sempit yaitu berkisar 29,0 C hingga 31,5 C dan waktu terjadinya minimum dan maksimumnya tidak sama di setiap perairan (BMG 2010). Anomali suhu permukaan laut (SST) diukur dari perbedaan tekanan udara antara Darwin dan Tahiti (Fox 2000; Nicholls dan Beard 2000 dalam Irawan 2005). Nilai positif pada anomali SST mengindikasikan bahwa SST Pasifik Equator Tengah dan Timur terjadi lebih tinggi dari rata-ratanya yang berimplikasi bahwa laut Indonesia lebih dingin. Hal ini mengakibatkan terjadinya penurunan hujan di wilayah Indonesia (Gutman et al. 2000). Sebaliknya nilai negatif mengindikasikan bahwa SST Pasifik Equator Tengah dan Timur terjadi lebih rendah dari rata-ratanya yang berimplikasi bahwa laut Indonesia menjadi lebih panas. Data anomali SST yang digunakan untuk memprediksi curah hujan yaitu Nino 3.4. Menurut Boer et al. (1999) dalam Ambarwati (2008) anomali SST di wilayah Nino 3.4 (5 o LU 5 o LS dan 160 o BT 150 o BB) memiliki hubungan yang kuat terhadap anomali curah hujan bulanan dibandingkan dengan anomali SST di zona Nino 1 (5 10 o LS dan 80 o 90 o BB), Nino 2 (5 10 o LS dan 80 o 90 o BB), Nino 3 (5 o LU 5 o LS dan 90 o 150 o BB), Nino 4 (5 o LU 5 o LS dan 150 o BB 260 o BT). Hal ini diperkuat oleh Ambarwati (2008) yang menyatakan bahwa anomali SST yang mempunyai pengaruh nyata terhadap wilayah Indonesia adalah Nino 3.4. Menurut Philander (1992) dalam Swarinoto (2009) nilai anomali SST Indonesia dan anomali SST Nino 3.4 dihitung berdasarkan hasil pengurangan antara nilai SST aktual dengan nilai SST rerata tempat bersangkutan. Jika anomali SST bernilai positif maka nilai aktual SST berharga lebih tinggi daripada rerata SST tempat yang bersangkutan. Sebaliknya jika anomali SST bernilai negatif maka nilai aktual SST berharga lebih rendah daripada rerata SST tempat yang bersangkutan. 2.5 El-Nino dan La-Nina El-Nino adalah sebuah fenomena alam yang diketahui oleh nelayan Peru sebagai arus balik di sepanjang pesisir perairan dari Equador sampai ke Peru (Irmudyawati 2000). Fenomena ini mengakibatkan perairan yang tadinya subur

23 10 dan kaya akan ikan (akibat adanya upwelling atau arus naik permukaan yang membawa banyak nutrient dari dasar) menjadi sebaliknya. Pemberian nama El- Nino pada fenomena ini disebabkan oleh karena kejadian ini sering kali terjadi pada bulan Desember. El-Nino (bahasa Spanyol) sendiri dapat diartikan sebagai anak lelaki. Di kemudian hari para ahli juga menemukan bahwa selain fenomena menghangatnya suhu permukaan laut, terjadi pula fenomena sebaliknya yaitu mendinginnya suhu permukaan laut akibat menguatnya upwelling. Kebalikan dari fenomena ini selanjutnya diberi nama La-Nina (juga bahasa Spanyol) yang berarti anak perempuan. Fenomena ini memiliki periode 2 sampai dengan 7 tahun (As-Syakur 2007). El-Nino akan terjadi apabila perairan yang lebih panas di Pasifik Tengah dan Timur meningkatkan suhu dan kelembaban pada atmosfer yang berada di atasnya. Kejadian ini mendorong terjadinya pembentukan awan yang akan meningkatkan curah hujan di sekitar kawasan tersebut. Pada bagian barat Samudra Pasifik tekanan udara meningkat sehingga menyebabkan terhambatnya pertumbuhan awan di atas lautan bagian timur Indonesia, sehingga di beberapa wilayah Indonesia terjadi penurunan curah hujan yang jauh dari normal (As- Syakur 2007). Menurut Trenberth (1987) dalam Putra EI, Hayasaka H (2011) El-Nino dapat terjadi pada daerah dengan nilai SST anomali lebih besar dari +0,5 0 C selama sedikitnya enam bulan berturut-turut. Fenomena El-Nino menyebabkan penurunan jumlah curah hujan pada saat musim hujan, awal musim kemarau lebih cepat dan awal musim hujan lebih lambat (Irianto 2003). Gejala munculnya El- Nino biasanya dicirikan dengan meningkatnya suhu muka laut di kawasan Pasifik secara berkala dengan selang waktu tertentu dan meningkatnya perbedaan tekanan udara antara Darwin dan Tahiti (Fox 2000; Nicholls dan Beard 2000 dalam Irawan 2005). La-Nina adalah gejala gangguan iklim yang diakibatkan suhu permukaan laut Samudra Pasifik dibandingkan dengan daerah sekitarnya. Akibat dari La-Nina adalah hujan turun lebih banyak di Samudra Pasifik sebelah barat Australia dan Indonesia sehingga terjadi hujan lebat dan banjir besar di Indonesia. Pada saat Fenomena La-Nina jumlah curah hujan meningkat sekitar 50 mm dari curah hujan

24 11 rata-rata normal, dimana saat bulan Desember, Januari, dan Februari curah hujan meningkat sangat nyata (Effendy 2001). Peristiwa El-Nino dan La-Nina merupakan suatu proses timbal balik antara laut dan atmosfir maka banyak unsurunsur baik pada atmosfir maupun di laut yang menunjukkan perubahan antara lain adalah suhu permukaan laut, arus, suhu, salinitas dan densistas air laut (Irmudyanti 2000).

25 12 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Kebakaran Hutan, Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor. Penelitian ini dilakukan pada bulan April sampai dengan Juli Alat dan Bahan Alat yang digunakan pada penelitian ini adalah alat tulis, seperangkat komputer dengan beberapa perangkat program, yaitu Arc View GIS 3.3 untuk pengolahan dalam format Sistem Informasi Geografis (SIG), MS Excel untuk pengolahan grafik dan tabulasi, dan Minitab 13 untuk penghitungan ANOVA (Analysis of Varian). Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah: data curah hujan harian Provinsi Riau periode tahun 2001 sampai dengan 2009 yang diperoleh dari BMKG pusat dan Weather Underground, data sebaran hotspot di Provinsi Riau periode tahun 2001 sampai dengan 2009 yang diperoleh dari NASA MODIS hotspot dataset, dan data anomali SST Nino 3.4 periode tahun 2001 sampai dengan 2009 dari NASA. 3.3 Analisis Data Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi analisis statistik dan deskriptif. Analisis data yang pertama dilakukan adalah pemetaan sebaran hotspot di Provinsi Riau pada tahun dan dengan menggunakan data hotspot dengan tingkat kepercayaan lebih besar dari 50%. Setelah itu dilakukan perhitungan jumlah hotspot bulanan di Provinsi Riau pada periode tahun dengan menggunakan Arc View GIS 3.3, perhitungan nilai curah hujan bulanan di Provinsi Riau periode tahun , dan perhitungan jumlah data SST di Provinsi Riau periode tahun Berdasarkan hasil yang diperoleh dilakukan perhitungan Analisis of Varian (ANOVA) untuk mengetahui signifikan atau tidaknya hubungan antara parameter curah hujan bulanan, jumlah deteksi hotspot dan anomali SST.

26 13 BAB IV KONDISI UMUM LOKASI PENELITIAN 4.1 Letak dan Luas Wilayah Provinsi Riau membentang dari lereng Bukit Barisan sampai ke Laut Cina Selatan dan terletak antara 4 o 45 LU sampai 1 o 15 LS dan BT sampai BT. Luas wilayah Provinsi Riau adalah ,61 km 2 dimana sebesar km 2 (71,33%) diantaranya merupakan lautan dan hanya ,61 km 2 (28,67%) daerah daratan. Batas-batas daerah ini adalah: sebelah utara berbatasan dengan Selat Singapura dan Selat Malaka, sebelah selatan berbatasan dengan Provinsi Jambi dan Selat Berhala, sebelah barat berbatasan dengan Provinsi Sumatera Barat dan Provinsi Sumatera Utara, sebelah timur berbatasan dengan Laut Cina Selatan (BPS Provinsi Riau 2000). Gambar 5 Provinsi Riau 4.2 Iklim Berdasarkan klasifikasi iklim Koppen, Provinsi Riau mempunyai tipe Iklim Af (suhu bulan terdingin >18oC dan hujan bulanan >60 mm). Curah hujan relatif jatuh sedikit jatuh antara bulan Juni sampai dengan Agustus. Daerah Riau beriklim tropis basah dengan curah hujan berkisar antara mm/tahun yang dipengaruhi kemarau dan musim hujan (Wardhana 2003).

27 Kondisi dan Luas Hutan serta Lahan Pada tahun 2000 luas lahan di Provinsi Riau adalah ha. Lahan tersebut sebagian besar digunakan untuk hutan negara yaitu seluas ha (41,33%), perkebunan seluas ha (19,98%) dan ladang/huma seluas ha (6,58%). Hutan di Provinsi Riau pada tahun 2000 memiliki luas 9 juta ha. Jika dirinci menurut fungsinya seluas ha (50,44%) merupakan hutan produksi konversi, ha (20,85%) hutan produksi tetap, ha (19,73%) hutan produksi terbatas, ha (4,20%) merupakan hutan lindung. Jika dirinci menurut jenis hutannya maka hutan rawa menempati urutan pertama dengan luas ha (64,88%) diikuti oleh hutan tanah kering dengan luas ha (28,47%) dan terakhir hutan payau dengan luas ha (6,66%) (Dinas Kehutanan Provinsi Riau 2000). 4.4 Sejarah kebakaran Hutan dan lahan di Riau Kebakaran hutan dan lahan terjadi setiap tahun di Riau, khususnya pada musim kemarau (kering). Penyebab kebakaran hutan dan lahan di Riau disebabkan oleh faktor manusia dengan motif tertentu yaitu pembukaan lahan dengan cara membakar. Berdasarkan data MODIS sepanjang tahun 2001 sampai dengan 2008 titik panas yang terdata terdeteksi sebanyak titik api. Dalam periode 2001 sampai dengan Februari 2008, 77% titik api berada di lahan gambut dengan luasan ,5 ha, 28% gambut yang terbakar merupakan gambut dalam (kedalaman 2 sampai dengan 4 m) dan 36% merupakan gambut sangat dalam (kedalaman lebih dari 4 m). Titik panas yang berada di lahan gambut pada periode 2001 sampai dengan Februari 2008 terdeteksi 39% berada di lahan IUPHHK-HT dan 29% berada di kebun kepala sawit (Muslim dan Kurniawan 2008). Dari jumlah intensitas kebakaran, 25% kebakaran yang terjadi di lahan gambut merupakan kebakaran dengan luasan di bawah 1 ha dan 75% kebakaran lebih 1 ha. Rata-rata tiap tahunnya ,82 ha lahan gambut terbakar selama periode 2001 sampai dengan Selama periode 2001 sampai dengan Februari 2008 terdeteksi 246 titik api di kawasan konservasi dengan luasan total 1.033,27 ha. Kawasan konservasi yang terbakar selama periode tersebut adalah yaitu

28 15 Danau Pulau Besar/Bawah, Tasik Belat, Giam Siak Kecil, Tasik Tanjung Pulau Padang, Bukit Batu, Sungai Dumai (Muslim dan Kurniawan 2008). Pada tahun 2002 luas kebakaran hutan di Riau mencapai ha yang meliputi IUPHHK-HA seluas 85 ha. IUPHHK-HT 2.113,5 ha, perkebunan 268 ha, penggunaan lain 7.168,3 ha serta untuk kawasan hutan 606,25 ha. Tahun 2003 luas kebakaran mencapai ha, terdiri dari kebakaran hutan di IUPHHK-HA luasnya sebesar 179,35 ha, IUPHHK-HT (213.2 ha), perkebunan (966,2 ha), area penggunaan lain (891 ha), serta kawasan hutan (951,06 ha). Berbeda dengan tahun-tahun sebelumnya, pada tahun 2004 jumlah luas lahan yang terbakar mengalami penurunan menjadi 744 ha, dengan area yang terbakar hanya terdapat pada kawasan hutan dan area penggunaan lain, yaitu masing-masing sebesar 9,5 dan 734,5 ha. Setelah itu pada tahun 2005 Provinsi Riau mengalami luas kebakaran terbesar yakni mencapai ha yaitu pada area IUPHHK-HA (1.500 ha), IUPHHK-HT (7.000 ha), perkebunan ( ha), dan area penggunaan lain (6.000 ha)(dishut Provinsi Riau 2006). Pada tahun 2006 hampir di seluruh kabupaten di Provinsi Riau terjadi kebakaran hutan, namun yang terbesar terjadi di kabupaten Rokan Hilir, Rokan Hulu, Bengkalis, dan Pelalawan. Sebagian besar kawasan yang terbakar merupakan kawasan gambut. Pada periode Juli Agustus 2006 telah teridentifikasi bahwa kebakaran terjadi dikawasan Hutan Tanaman Industri (IUPHHK-HT), Hutan Produksi (IUPHHK-HA) dan perkebunan sawit di seluruh Riau, dengan rincian luasan terbakar IUPHHK-HT seluas ha, perkebunan sawit seluas ha, IUPHHK-HAseluas ha, kawasan gambut ha, kawasan non gambut ha.

29 Hasil Pola curah hujan di Riau BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN Data curah hujan bulanan dari tahun 2000 sampai dengan 2009 menunjukkan bahwa curah hujan di Riau menunjukkan pola yang sama dengan siklus curah hujan pada zona B (Gambar 6). Rata-rata curah hujan bulan di Riau pada periode 2001 sampai dengan 2009 adalah 262 mm. Curah hujan yang cukup tinggi (>262 mm) di Riau terjadi pada bulan Maret April dan Oktober Desember, sedangkan curah hujan rendah terjadi pada bulan Januari Februari dan Mei September cukup rendah (<262 mm) (Gambar 6). Curah hujan (mm) (a) Gambar 6 Pola curah hujan di Riau hasil penelitian ini (a) dan Pola curah hujan Sebaran hotspot CH Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agst Sept Okt Nov Des zona B (Aldrian dan Susanto 2003) (b) Sebaran hotspot Provinsi Riau pada tahun bersifat fluktuatif seperti ditunjukkan pada Gambar 7. Jumlah hotspot tahun 2001 sampai dengan 2005 mengalami peningkatan setiap tahunnya dari titik (2001), titik (2002), titik (2003), titik (2004), dan titik (2005). Pada tahun 2006 sampai dengan 2007 jumlah titik hotspot mengalami penurunan yaitu titik (2006) dan titik (2007) dan mengalami peningkatan kembali pada tahun 2008 sampai dengan 2009 yaitu titik (2008) dan titik (2009). (b)

30 17 Gambar 7 menunjukkan bahwa hotspot terbanyak di Riau terjadi pada tahun 2005 (17.534) diikuti tahun 2009 (10.295). Gambar 7 Sebaran hotspot di Riau pada tahun Jumlah hotspot pada periode di Provinsi Riau disajikan pada Gambar 8. Seperti terlihat pada Gambar 8 jumlah hotspot di Riau pada tahun 2001 sampai dengan 2009 bersifat fluktuatif. Hotspot Tahun Gambar 8 Grafik jumlah hotspot per tahun di Riau pada

31 Pengaruh curah hujan terhadap jumlah hotspot Rataan curah hujan per bulan dan hotspot per bulan pada tahun disajikan pada Gambar 9. Gambar 9 menunjukkan bahwa hubungan antara curah hujan dan hotspot berbanding terbalik; semakin tinggi curah hujan maka jumlah hotspot mengalami penurunan sebaliknya semakin sedikit curah hujan jumlah hotspot mengalami peningkatan. Curah Hujan (mm) Jan Jun Nov Apr Sept Feb Jul Des Mei Okt Mar Agst Jan Jun Nov Apr Sept Feb Jul Des Mei CH hotspot Hotspot Gambar 9 Grafik hubungan curah hujan dan hotspot di Riau pada tahun Jumlah hotspot tertinggi di Riau pada setiap tahun pada umumnya terjadi pada saat curah hujan berada di bawah rata-rata (Tabel 1). Tabel 1 menunjukkan bahwa jumlah hotspot tertinggi setiap tahunnya terjadi pada bulan Februari, Juni, Juli, dan Agustus dimana pada bulan tersebut terjadi musim kemarau di Provinsi Riau. Tabel 1 Hotspot tertinggi dan curah hujan di Riau pada periode Tahun Bulan Curah hujan (mm) Jumlah Hotspot Juli Februari Juni Juni Februari Agustus Februari Agustus Juli

32 19 Jumlah hotspot terendah di Riau pada setiap tahunnya pada umumnya terjadi pada saat curah hujan berada di atas rata-rata (Tabel 2). Tabel 2 menunjukkan bahwa jumlah hotspot terendah setiap tahunnya terjadi pada bulan Maret, Oktober, November, dan Desember, atau pada saat terjadi musim hujan di Provinsi Riau. Tabel 2 Hotspot terendah dan curah hujan di Riau pada periode Tahun Bulan Curah hujan (mm) Jumlah Hotspot November Desember November November November Desember November Oktober Maret Perhitungan Analisis of Varian (ANOVA) untuk mengetahui signifikan atau tidaknya hubungan antara parameter curah hujan bulanan dengan hotspot menghasilkan nilai P value= 0,000 (Tabel 3). Nilai P value yang kurang dari 0,05 ini menunjukkan bahwa curah hujan mempengaruhi kejadian kebakaran hutan dan lahan di Riau pada periode tahun Tabel 3 Hasil analysis of variance hotspot dengan curah hujan Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total ,06 0, Pengaruh anomali SST terhadap curah hujan Gambar 10 menunjukkan hubungan anomali SST terhadap curah hujan di Provinsi Riau pada tahun Anomali SST tertinggi pada periode tahun terjadi pada bulan Desember 2002 sebesar +1,52 0 C dengan curah hujan 531 mm sedangkan SST terendah terjadi pada bulan Februari 2008 dengan nilai -1,89 0 C dan curah hujan 140 mm. Pada Gambar terlihat bahwa anomali SST tidak mempengaruhi kejadian curah hujan di Provinsi Riau pada periode Anomali SST yang tinggi

33 20 tidak menyebabkan curah hujan mengalami penurunan sebaliknya anomali SST yang rendah tidak menyebabkan curah hujan mengalami peningkatan. Anomali SST oc 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00-0,50-1,00-1,50-2,00-2,50 Anomali SST CH Jan Jun Nov Apr Sept Feb Jul Des Mei Okt mar Agst Jan Jun Nov Apr Agst Feb Jul Des Mei Curah Hujan (mm) Gambar 10 Grafik hubungan anomali SST dan curah hujan di Riau pada tahun Curah hujan maksimum yang terjadi di Provinsi Riau pada periode terjadi pada rentang nilai anomali SST yang cukup besar (-1,47 sampai dengan 1,52 o C). Curah hujan maksimum di Riau terjadi pada bulan Maret April dan Oktober Desember dan terjadi pada bulan Juli (Tabel 4). Tabel 4 Curah hujan maksimum dan anomali SST di Riau pada periode Tahun Bulan Curah hujan (mm) Anomali SST ( o C) Oktober Desember Maret Oktober Juli Desember Oktober Maret Oktober ,10 1,52 0,59 0,69 0,25 1,19-1,47-1,15 0,94 Curah hujan terendah minimum yang terjadi di Riau pada periode 2001 sampai dengan 2009 terjadi pada rentang anomali SST yang besar (-0,43 o C) sampai dengan 0,72 o C (Tabel 5). Curah hujan minimum di Riau pada periode 2001 sampai dengan 2009 terjadi pada bulan Februari dan Juni Agustus.

34 21 Tabel 5 Curah hujan minimum dan anomali SST di Riau pada periode Tahun Bulan Curah hujan (mm) Anomali SST ( o C) Juli Februari Agustus Agustus Juni Juli Juli Juli Juli ,10 0,23 0,03 0,72 0,40 0,13-0,43-0,03 0,72 Hasil perhitungan Analisis of Varian (ANOVA) untuk mengetahui signifikan atau tidaknya hubungan antara parameter curah hujan bulanan dengan Anomali SST menunjukkan nilai P value= 0,929 atau yang berarti nilai P value lebih besar daripada 0.05 (Tabel 6). Hal ini menunjukkan bahwa di Provinsi Riau pada periode curah hujan tidak dipengaruhi oleh anomali SST. Tabel 6 Hasil analysis of variance curah hujan dengan anomali SST Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total ,01 0, Pengaruh anomali SST terhadap jumlah hotspot Gambar 11 menunjukkan hubungan anomali SST terhadap hotspot di Provinsi Riau pada tahun SST tertinggi pada periode tahun adalah +1,52 0 C dengan jumlah titik hotspot sebanyak 11 pada Desember 2002 sedangkan SST terendah adalah -1,89 0 C dan jumlah titik hotspot sebanyak 1056 (Februari 2008). Jumlah hotspot tertinggi setiap tahunnya banyak terjadi pada bulan Februari, Juni, Juli dan Agustus seperti pada tahun 2001 jumlah hotspot tertinggi terjadi pada bulan Juli (551 titik), tahun 2002 jumlah hotspot tertinggi terjadi pada bulan Februari (1216 titik), tahun 2003 jumlah hotspot tertinggi terjadi pada bulan Juni (2284 titik), tahun 2004 jumlah hotspot tertinggi terjadi pada bulan Juni (2417 titik), tahun 2005 jumlah hotspot tertinggi terjadi pada bulan Februari (5429 titik), tahun 2006 jumlah hotspot tertinggi terjadi pada bulan Agustus (2401 titik), tahun 2007 jumlah hotspot tertinggi terjadi pada bulan Februari (573 titik), tahun 2008

35 22 jumlah hotspot tertinggi terjadi pada bulan Agustus (1598), dan tahun 2009 jumlah hotspot tertinggi terjadi pada bulan Juli (2464 titik). Anomali SST 0C 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00-0,50-1,00-1,50-2,00-2,50 Anomali SST hotspot Jan Jun Nov Apr Sept Feb Jul Des Mei Okt mar Agst Jan Jun Nov Apr Sept Feb Jul Des Mei Hostspot Gambar 11 Grafik hubungan anomali SST dan hotspot di Riau pada tahun Hasil perhitungan Analisis of Varian (ANOVA) untuk mengetahui signifikan atau tidaknya hubungan antara parameter anomali SST dengan hotspot menunjukkan nilai P value= 0,302 atau yang berarti nilai P value lebih besar daripada 0.05 (Tabel 7). Hal ini menunjukkan bahwa di Provinsi Riau pada periode jumlah hotspot tidak dipengaruhi anomali SST. Tabel 7 Hasil analysis of variance anomali SST dengan hotspot Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total ,08 0, Pembahasan Pola curah hujan di Riau Menurut Bruce dan Clark (1997) dalam Ambarwati (2008) curah hujan merupakan adalah salah satu unsur cuaca yang sangat mempengaruhi iklim di Indonesia. Curah hujan memiliki keragaman yang besar menurut ruang dan

36 23 waktu. Keragaman ruang curah hujan menurut ruang dan waktu sangat dipengaruhi oleh letak geografi, topografi, ketinggian tempat, arah angin umum, dan letak lintang. Aldrian dan Susanto (2003) membagi pola iklim di Indonesia menjadi tiga yaitu zona A (selatan Indonesia dari Sumatera bagian Selatan ke Pulau Timor, Kalimantan bagian selatan, Sulawesi dan sebagian dari Irian Jaya), zona B (Indonesia barat daya, Sumatra bagian utara dan Kalimantan bagian timur laut), dan zona C (Maluku dan sebagian dari Sulawesi). Zona A merupakan wilayah dengan curah hujan maksimum pada bulan Desember/Januari/Februari dan minimum pada bulan Juli/Agustus/September. Hal ini mengilustrasikan dua rezim monson: monson basah dari November Maret dan monson kering dari Mei September. Siklus tahunan zona B mempunyai dua puncak pada bulan Oktober/November/Desember dan pada bulan Maret/April/Mei. Perbedaan yang cukup mencolok terdapat di zona C dimana daerah ini mempunyai satu puncak pada bulan Mei/Juni/Juli (Gambar 3) (Aldrian dan Susanto 2003). Riau merupakan provinsi yang terletak di Sumatera bagian utara. Daerah Riau beriklim tropis basah dengan rata-rata curah hujan berkisar antara mm per tahun yang dipengaruhi oleh musim kemarau dan musim hujan. Data curah hujan bulanan dari tahun 2001 sampai dengan 2009 menunjukkan bahwa curah hujan di Riau menunjukkan pola yang sama dengan siklus curah hujan pada zona B (Gambar 6). Curah hujan tinggi di Riau terjadi pada bulan Maret April dan Oktober Desember, sedangkan curah hujan rendah terjadi pada bulan Januari Februari dan Mei September (Gambar 6). Pada bulan Maret April dan Oktober Desember curah hujan lebih tinggi daripada curah hujan rata-rata sehingga terjadi musim hujan di Riau, sedangkan pada bulan Januari Februari dan Mei September curah hujan lebih rendah dari curah hujan rata-rata sehingga dikatagorikan sebagai musim kemarau di Riau (Gambar 6). Hal ini sesuai dengan Syaufina (2008) yang menyatakan bahwa pola iklim di Riau mempunyai dua periode musim kemarau, yaitu bulan Februari Maret dan bulan Juli September. Gambar 6 menunjukkan bahwa pola curah hujan di Riau termasuk kedalam pola equatorial. Pola hujan equatorial merupakan wilayah yang memiliki distribusi hujan bulanan bimodial dengan dua puncak

37 24 musim hujan maksimum dan hampir sepanjang tahun berhujan. Pola ekuatorial dicirikan oleh tipe curah hujan dengan bentuk bimodial (dua puncak hujan) yang biasanya terjadi sekitar bulan Maret dan Oktober (Tjasyono 2004) Sebaran hotspot di Riau Pada awalnya hotspot diidentikkan dengan titik api, namun dalam kenyataannya tidak semua hotspot mengindikasikan adanya titik api. Istilah hotspot lebih tepat bila bersinonimkan dengan titik panas (Anderson et al dalam Heryalianto 2006). Hotspot adalah titik panas yang diindikasikan sebagai lokasi kebakaran hutan dan lahan. Parameter ini sudah digunakan secara umum diberbagai negara untuk memantau kebakaran hutan dan lahan menggunakan satelit. Riau merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang setiap tahunnya terdeteksi adanya hotspot. Hampir setiap tahun terjadi kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Riau yang menyebabkan kerusakan dan pencemaran lingkungan yang tidak hanya terjadi di dalam negeri namun hingga luar batas negara. Gambar 7 memperlihatkan bahwa jumlah hotspot di Riau pada tahun 2001 sampai dengan 2009 bersifat fluktuatif. Jumlah hotspot tahun 2001 sampai dengan 2005 mengalami peningkatan setiap tahunnya dari titik (2001), titik (2002), titik (2003), titik (2004), dan titik (2005). Jumlah hotspot tertinggi di Provinsi Riau terdapat pada tahun 2005 ( titik). Hal ini bersesuaian dengan tingginya luas areal terbakar di Riau yang terjadi pada tahun 2005 yang mencapai ha yaitu pada areal IUPHHK-HA luas areal terbakar sebesar ha, IUPHHK-HT sebesar ha, perkebunan sebesar ha, dan areal penggunaan lain sebesar ha (Dishut Provinsi Riau 2006). Luasan areal terbakar di Riau pada tahun 2005 ini adalah yang terluas dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya (Putra 2012). Kenaikan jumlah hotspot ini diduga karena konversi lahan yang terjadi di Provinsi Riau dimana pada proses pengkonversian lahan sering menggunakan pembakaran. Selain itu pada area hutan, penutupan lahan hutan rawa sekunder juga mengalami kenaikan jumlah hotspot.

38 25 Putra (2012) menyatakan jumlah hotspot pada tahun 2005 di Riau lebih banyak daripada tahun 2000 yang disebabkan oleh banyaknya lahan yang dikonversi menjadi perkebunan kelapa sawit dan banyaknya areal yang terbakar di areal hutan dan areal non hutan. Hal ini dikarenakan pada areal non hutan berupa tanah terbuka memiliki faktor-faktor yang menyebabkan rentannya terjadi kebakaran hutan. Menurut Wibowo (2003), faktor utama yang mempengaruhi perilaku kebakaran hutan adalah bahan bakar (kadar air, jumlah, ukuran, dan susunan bahan bakar) dan kondisi cuaca (suhu, curah hujan, kelembaban, dan angin) serta topografi. Pada tahun 2006 sampai dengan 2007 jumlah titik hotspot mengalami penurunan dan mengalami peningkatan kembali pada tahun 2008 sampai dengan Gambar 8 menunjukkan bahwa kejadian kebakaran yang paling tinggi di Riau terjadi pada tahun 2005 ( titik hotspot) diikuti tahun 2009 ( titik hotspot). Pendugaan titik api (hotspot) memiliki kekurangan yakni dalam hal akurasi data. Oleh sebab itu perlu dilakukan seleksi terhadap data hotspot, salah satunya adalah dengan memilih data hotspot yang memiliki nilai kepercayaan (confidence) tinggi. Melalui cara tersebut maka ketidakakuratan data dapat diminimalisir. Menurut Adinugroho et al. (2005), untuk menghindari terjadinya kemungkinan salah perkiraan hotspot semisal bocornya cerobong api dari tambang minyak, diperlukan upaya penggabungan (overlay) antara data hotspot dengan peta penutupan lahan atau peta penggunaan lahan dengan menggunakan sistem informasi geografis serta dengan melakukan cek lapangan (ground surveying). Data hotspot yang digunakan pada penelitian ini memiliki nilai kepercayaan 50% untuk meminimalisir ketidakakuratan data hotspot tersebut Pengaruh curah hujan terhadap jumlah hotspot Kondisi iklim selalu mengalami perubahan sesuai dengan tempat dan waktu. Pada setiap tempat kondisi iklimnya sangat berbeda, selain itu iklim pada hari ini akan berbeda dengan iklim yang akan datang. Cuaca dan iklim berhubungan dengan kebakaran hutan melalui dua jalan, yaitu menentukan panjang dan keparahan musim kebakaran serta menentukan jumlah bahan bakar hutan pada suatu daerah. Curah hujan merupakan unsur iklim yang memiliki korelasi tinggi