GIS, Kebakaran Hutan

8/20/2019 GIS, Kebakaran Hutan

1/23

ANALISIS KEBAKARAN HUTAN

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Peristiwa kebakaran hutan dan lahan gambut yang baru-baru ini terjadi di

Indonesia meninggalkan jejak kerusakan yang sangat dahsyat. Kebakaran hutan,

yang mencapai puncak pada bulan Maret serupa dengan krisis kabut asap Juni

2013, menghasilkan kabut asap berbahaya dalam jumlah yang sangat besar. Hal ini

mengakibatkan ditutupnya ratusan sekolah dan beberapa bandara lokal, serta

mungkin telah mengakibatkan gangguan pernapasan kepada lebih dari 50.000

orang. Tragisnya, kebakaran hutan ini bukanlah peristiwa yang hanya terjadi

sesaat. Tahun lalu, Indonesia mengalami dua kali kebakaran hutan dan lahan

gambut yang besar di wilayah yang sama. Musim kemarau berikutnya tinggal dua

bulan lagi. Mencegah kebakaran hutan yang terus-menerus terulang danmelindungi masyarakat, kegiatan bisnis, dan hutan di Indonesia,

membutuhkan rencana proaktif untuk mencegah kebakaran kedepannya, atau

setidaknya mengurangi secara signifikan intensitas kebakaran. Kebakaran hutan

dan lahan adalah peristiwa yang rutin terjadi di berbagai provinsi di Indonesia.

Salah satu provinsi yang mengalami kebakaran hutan dan lahan besar adalah

Provinsi Riau namun begitu juga dengan Pulau Kalimantan juga tak kalah besar

kebakaran hutannya, yang menimbulkan kerugian besar. Untuk menekan kerugian

tertentu, salah satunya untuk mengetahui lokasi rawan dan resiko yang

ditimbulkannya. Untuk keperluan perencanaan suatu daerah, salah satu teknologi

yang dapat digunakan adalah teknologi informasi spasial (Sistem Informasi

Geografis dan remote sensing ).

Tujuan Tujuan ini adalah untuk mempelajari teknik pemetaan rawan dan resiko

dengan teknologi informasi spasial dan Composite Mapping Analysis (CMA).

http://www.wri.org/blog/2014/03/fires-indonesia-spike-highest-levels-june-2013-haze-emergencymailto:http://www.thejakartaglobe.com/news/fires-spread-riau-kalimantan/mailto:http://www.thejakartaglobe.com/news/fires-spread-riau-kalimantan/mailto:http://www.thejakartaglobe.com/news/fires-spread-riau-kalimantan/mailto:http://www.thejakartaglobe.com/news/fires-spread-riau-kalimantan/http://www.wri.org/blog/2014/03/fires-indonesia-spike-highest-levels-june-2013-haze-emergency


2/23

METODOLOGI DAN HASIL

Tempat dan WaktuTempat praktikum ini dilaksanakan di laboratorium GIS dan Remote Sensing

Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor yang berlangsung pada bulan September sampai Desember 2015.

Alat dan BahanAlat yang digunakan dalam praktikum ini adalah komputer dengan spesifikasi

yang mendukung program ArcGIS, dan untuk bahan digunakan adalah tools

ArcGIS 10.1 dan layer – layer pendukung sebagai berikut:

Layer batas studi

Layer titik hotspot

Layer lokasi kota

Layer lokasi desa

Layer jaringan sungai Layer jaringan jalan

Layer tipe tanah

Layer tutupan lahan

Analisis DataAnalisis data menggunakan metode CMA (composite mapping analysis) dimana

metode ini lebih menitik beratkan pada analisis statistik dengan bantuan microsoft

excel.

Langkah Kerja

Buffer dan Multiple Ring Buffer (Sungai, Jalan, Kota, dan Desa)Buffer dilakukan untuk bertujuan memberikan batasan jarak pada suatu area

tertentu. Buffer dilakukan pada layer jalan, sungai, kota dan desa pada analisis

rawan kebakaran hutan ini untuk membatasi jarak daerah rawan.


3/23

Buffer yang pertama dilakukan adalah buffer pada jaringan jalan dengan jarak 1

Kilometer dengan jarak terjauh 73 Kilometers. Buffer dilakukan dengan

menggunakan analysis tools proximity buffer. Kemudian selanjutnya

masukan inputnya berupa jaringan sungai atau jaringan jalan

KASUS 2

KEBAKARAN HUTAN

Langkah-langkah untuk mengolah peta Kebakaran Hutan adalah sebagai berikut:

1. PROSES BUFFER

1.1.Buffer Jalan (73)

Langkah awal adalah dengan melakukan proses Buffer Jalan dengan jarak 1

km dengan jumlah ring 73 km, nilai 73 km di ambil dari jarak terjauh jaringan

jalan dari batas lokasi studi. Berikut adalah langkah-langkah buffer jalan:

1. Klik Arc Toolbox Analyst Tools Proximity Multiple Ring Buffer

pada jendela multiple ring buffer, input feature: jaringan_jalan,

output feature class: buffer_jln2, Distance: Ketik 1 sampai 73 (seperti

pada gambar), buffer unit: kilometer Klik OK.


4/23

2. Jika proses tersebut berhasil maka akan muncul layer peta baru seperti

gambar di bawah ini.

1.2.Buffer Sungai (35)

Proses buffer sungai tidak berbeda jauh dengan proses buffer jalan. Untuk proses buffer sungai jumlah ringnya 35 km karena jarak terjauh dari jaringan

sungai dengan lokasi studi adalah 35 km.

1

1


5/23

Berikut adalah hasil buffer sungai.

1.3.Buffer Kota (65)Untuk proses buffer kota langkah-langkahnya tidak berbeda dengan proses

buffer sebelumnya. Proses buffer kota jarak ringnya adalah 65 km.


6/23

Berikut adalah hasil buffer kota (65)

1.4.Buffer Desa (60)

Untuk proses Buffer desa 60 langkah-langkahnya tidak berbeda dengan proses

buffer sebelumnya. Proses buffer desa jarak ringnya adalah 60 km.


7/23

Berikut adalah hasil proses buffer desa (60)

1.5.Buffer Lokasi Kota (65)

Berikut adalah hasil proses buffer lokasi kota.

c

c


8/23

2. Proses Clip

Setelah Proses Buffer sungai, kota, desa, jalan selesai dilakukan langkah

selanjutnya adalah melakukan proses clip. Langkah-langkahnya sebagai berikut:

2.1.Buffer jalan clip dengan lokasi studi

Langkah awal adalah melakukan proses clip antara layer buffer jalan dengan

lokasi studi. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1.

Klik Arc Toolbox Analysis Tools Extract Clip pada jendela

clip, input features: buffer_jln2, clip features: lokasi_studi, output

feature class: buffer_jln_clip_lokasi_studi klik OK.

2. Jika proses clip tersebut berhasil maka akan muncul layer baru seperti

gambar di bawah ini.

11


9/23

2.2.Buffer sungai clip dengan lokasi studi

Langkah berikutnya adalah melakukan proses clip antara buffer sungai dengan

lokasi studi. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1.

Klik Arc Toolbox Analysis Tools Extract Clip pada jendela

clip, input features: buffer_sungai, clip features: lokasi_studi, output

feature class: buffer_sungai_clip_hs Klik Ok .

2. Jika proses Clip tersebut berhasil dilakukan maka akan muncul layer baru

seperti gambar di bawah ini.

2.3 Buffer Kota Clip Lokasi Studi

1

1


10/23

Proses Clip antara layer buffer kota dengan lokasi studi tidak berbeda jauh

dengan proses clip sebelumnya. Berikut adalah hasil clip antara layer buffer kota

dengan lokasi studi.

Buffer Desa Clip Lokasi Studi

Proses clip antara layer buffer desa dengan lokasi studi tidak jauh berbeda

dengan proses clip sebelumnya. Berikut adalah gambar proses clip layer buffer

desa dengan layer lokasi studi dan hasil dari proses clip tersebut.


11/23

3. Spatial Join Hotspot.

Jika proses clip telah selesai dilakukan maka langkah selanjutnya adalah proses

Spatial Join antara hasil dari proses clip sebelumnya dengan layer titik Hotspot.

Langkah-langkah proses Spatial Join Hotspot adalah sebagai berikut:

3.1 Buffer Jalan Clip Lokasi Studi Spatial Join Hotspot

Langkah awal adalah melakukan proses Spatial Join antara layer Buffer Jalan

Clip Lokasi Studi dengan layer Titik Hotspot. Prosesnya adalah sebagai berikut:

1. Klik Arc Toolbox Analysis Tools Overlay Spatial Join,

2.

Pada jendela spatial join, Target Features: buffer_jln_clip_lokasi_studi,

Join Feature: titik_hotspot_rev, Output Feature Class:

buffer_jalan_clip_hs2, Join Operation: JOIN_ONE_TO_ONE, Fied

Map of Join Feature: klik kanan HS (short) marge rule sum Klik OK.

3. Jika proses spatial join berhasil dilakukan maka akan muncul layer peta

baru seperti gambar di bawah ini.


12/23

4. Open tabel attribute dan tambahkan field baru untuk Dis_jalan, dengan

type: short integer. Setelah itu untuk mengisi Dis_jalan copy dari field

distance dengan cara seperti gambar di bawah ini.

5. Berikut adalah gambar table attribute yang sudah di tambahkan field

Dis_jalan.


13/23

3.2 Buffer Desa Spatial Join Hotspot

Proses spatial join antara layer Buffer_desa_clip_hs dengan titik hotspot tidak

jauh berbeda dengan proses saptial join layer jalan sebelumnya. Langkah-langkah

proses spatial join dapat dilihat seperti pada gambar di bawah ini.

Berikut adalah layer hasil spatial join buffer_desa_clip_hs2


14/23

Berikut adalah gambar tabel attribute yang telah di tambahkan field

Dis_desa. Untuk mengisi field Dis_desa caranya tidak jauh berbeda seperti

dengan cara mengisi field Dis_jalan.

3.3 Buffer Sungai Spatial Join Hotspot.

Proses Spatial Join antara layer Buffer_sungai_clip_hs dengan titik hotspot

tidak jauh berbeda dengan proses saptial join layer jalan sebelumnya. Langkah-

langkah proses spatial join dapat dilihat seperti pada gambar di bawah ini.


15/23

Berikut adalah gambar table attribute yang telah ditambahkan field

Dis_sungai. Untuk mengisi field Dis_sungai caranya sama dengan cara

mengisi field Dis_jalan sebelumnya.


16/23

Buffer Kota Clip Spatial Join Hotspot.

Proses spatial join antara layer Buffer_kota_clip_hs dengan titik hotspot tidak



Berikut adalah layer hasil Spatial Join antara layer buffer_kota_clip_hs

dengan titik hotspot.


17/23

Berikut adalah gambar table attribute buff_kota_clip_hs yang telah

ditambahkan field Dis_kota. Untuk mengisi field kota prosesnya sama

seperti proses mengisi field dis_jalan sebelumnya.

3.4 Tipe Tanah Spatial Join Hotspot.

Proses spatial join antara layer tipe_tanah_peat_DISS dengan titik hotspot

tidak jauh berbeda dengan proses saptial join layer jalan sebelumnya. Langkah-

langkah proses spatial join dapat dilihat seperti pada gambar di bawah ini.


18/23

Berikut adalah gambar table attribute tipe_tanah_hs

Berikut adalah layer tipe_tanah_hs hasil Spatial Join Hotspot.


19/23

3.5 Tutupan Lahan Spatial Join Hotspot

Proses spatial join antara tutupan_lahan_Disslove dengan titik hotspot tidak



Berikut adalah tutupan_lahan_Disslove hasil Spatial Join Hotspot.


20/23

Berikut adalah gambar table attribute tutupan_lahan_hs

3.7 Analisis Menggunakan Microsoft Excel

Tahap selanjutnya analisis menggunakan Microsoft excel dengan

menggunakan data buffer yang sudah dilakukan spatial joint dengan titik hotspot

kemudian diexport dalam bentuk dbf

1.

Hitung kerapatan hotspot (HS_density) dengan menggunakan persamaan:

HSDenity = Jumlah HS

Luas

2.

Selanjutnya buat persamaan antar jarak desa (Dis_desa) dengan kerapatan

hotspot (HS_density) dengan menggunakan persamaan polynomial, dan lihat

nilai koefisien determinasinya (R

2

). Apabila nilai R

2

semakin mendekatiangka satu maka semakin bagus, namun apabila nilainya dibawah 0.5 maka

harus dilakukan teknik manipulasi untuk mendapatkan nilai koefisien

determinasi (R 2) diatas 0.5. teknik manipulasi ini dilakukan dengan cara

memilih data tertentu agar R 2 tinggi. Berdasarkan data buffer_desa_clip_hs,

setelah dilakukan manipulasi nilai R 2 = 0.739 (data terpilih dari jarak 8-29)

dan persamaan yang dihasilkan adalah = 3 − 06 − 0.0002 + 0.0037.3. Hitung nilai HS_Expected berdasarkan persamaan yang telah didapat

sebelumnya:

= 3 − 06 − 0.0002 + 0.0037.Ket: X= dis_desa

4. Setelah itu hitung nilai score_desa dengan persamaan sebagai berikut:

= ( − )

( − )∗ −

+


21/23

Kota

Desa


22/23

Sungai

Jalan


23/23

Tutupan Lahan

Tipe Tanah

GIS, Kebakaran Hutan

Documents

Transcript of GIS, Kebakaran Hutan