Analisis Spasial Titik Kebakaran Hutan dan Lahan di Kota Kupang dan Sekitarnya dengan Metode Kernel Density

Abstract

The impact of forest and land fires disrupts human activities and generates fire point data that can be observed through remote sensing and spatial analysis, represented as a heat map on a map. The data used in this research consist of information on the geographic coordinates of fire points, their intensity, and the time of occurrence, all obtained from the FIRMS (Fire Information for Resource Management System) website. The purpose of this study is to examine the spatial patterns and spatial correlations of forest and land fires in the city of Kupang and Kupang district from 2010 to 2022. The spatial patterns will be analyzed using kernel density estimation, which involves the representation of fire points based on the evaluation of distances and the local reference contribution within a certain radius, considering the highest concentration of fire points. By employing kernel density estimation analysis, the research aims to identify areas with the highest frequency of fire points in a specific region. The results of the analysis indicate that the Rabeka area is the area with the highest occurrence of fire points, while the areas around West Amarasi are also noted as having a significant level of fire point incidents. This information provides crucial insights into regions that are vulnerable to forest fires or frequent occurrences of fire points.

Dampak kebakaran hutan dan lahan membuat aktivitas manusia terganggu dan memunculkan data titik api yang dapat diamati dengan penginderaan jauh dan pengembangan analisis spasial berupa heat map pada peta. Data yang digunakan pada penelitian adalah melihat pola spasial dan korelasi spasial kebakaran hutan dan lahan di kota kupang dan kabupaten kupang pada tahun 2010 sampai tahun 2022. Pola spasial akan dianalisa menggunakan kernel density estimation berupa bentuk titik api berdasarkan evaluasi jarak dan kontribusi lokal referensi dalam radius tertentu dengan jumlah titik api tertinggi. Berdasarkan analisis kernel density estimation, analisis menggunakan pemanfaatan kernel density dapat melihat daerah dengan munculnya titik api terbanyak di suatu daerah. Hasil analisis menunjukkan bahwa daerah Rabeka adalah area dengan munculnya titik api terbanyak, sementara daerah di sekitar Amarasi Barat juga tercatat sebagai daerah dengan tingkat kejadian titik api yang signifikan. Informasi ini memberikan wawasan penting mengenai daerah-daerah yang rentan terhadap kebakaran hutan atau sering terjadi munculnya titik api.