Kebakaran di wilayah Kabupaten Banjar harus selalu diwaspadai, baik pada kawasan lahan basah gambut maupun pada lahan kering. Potensi kebakaran pada lahan basah gambut sangat membutuhkan penanganan menyeluruh secara terintegrasi. Dalam upaya mitigasi tersebut, juga perlu memperhatikan keterlibatan El Nino yang dapat terjadi bersamaan dengan kebakaran hutan dan lahan pada musim kemarau. Berbagai indikator penyebab munculnya hotspot sebagai penyebab kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Banjar masih sulit ditentukan karena terbatasnya informasi sehingga membuat penelitian ini perlu dilakukan, yaitu dengan menganalisis Kode Kelembaban Bahan Bakar Halus (Fine Fuel Moisture Code/FFMC) dan Kode Kekeringan (Drought Code/DC) serta pemantauan jumlah hotspot.

Informasi yang dihasilkan dari penelitian ini dapat menjadi identifikasi awal dari bencana kebakaran hutan dan lahan yang akan terjadi sehingga dapat meringankan upaya mitigasi pencegahan kebakaran hutan dan lahan serta perlahan dapat mengurangi tingkat bencana kebakaran hutan dan lahan di wilayah Kabupaten Banjar Provinsi Kalimantan Selatan.

Tujuan dari penelitian adalah untuk menganalisis kondisi cuaca dan jumlah hotspot, menganalisis hubungan indeks dengan jumlah hotspot, menentukan tingkat resiko kebakaran hutan dan lahan, dan mengestimasi jumlah hotspot yang dihasilkan.

Penelitian dilaksanakan di wilayah Kabupaten Banjar dengan menggunakan metode indeks cuaca kebakaran FFMC, dan DC serta pemantauan jumlah hotspot untuk menganalisis dan menentukan besarnya tingkat resiko bahaya kebakaran hutan dan lahan. Data yang digunakan dalam bentuk bulanan yaitu jumlah hotspot, kode kelembaban FFMC, dan DC, serta data parameter cuaca observasi stasiun dan model The European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) Reanalysis 5-th Generation atau ERA5. Data FFMC dan DC model ERA5 diverifikasi terlebih dahulu dengan data observasi stasiun kemudian dianalisis untuk membangun model persamaan. Besarnya estimasi atau prakiraan jumlah hotspot dihasilkan oleh model persamaan menggunakan metode regresi linear berganda. Model persamaan dibangun dari kode kelembaban FFMC dan DC. Besarnya tingkat resiko pada kebakaran hutan dan lahan ditentukan melalui pembagian kelas kategori setelah proses analisis.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada musim kemarau tahun 2014, 2015, dan 2018 didominasi fenomena El Nino yang menyebabkan musim kemarau panjang dan curah hujan bersifat dibawah normal. Kondisi ini memicu kemunculan 93 hotspot pada tahun 2014, 212 hotspot pada tahun 2015, dan 208 hotspot pada tahun 2018. Pada tahun 2016 dan 2017 yang didominasi fenomena La Nina mencatat jumlah hotspot yang jauh lebih rendah dibandingkan pada tahun 2014, 2015, dan 2018. Sangat kecil peluang atas kemungkinan munculnya hotspot selama musim penghujanpada tahun 2014-2018. Tinggi rendahnya pengaruh dari faktor global El Nino Southern Oscillation (ENSO) ikut berperan dalam mendominasi musim kemarau dan musim hujan terkait dengan kemunculan hotspot di wilayah Kabupaten Banjar.

FFMC mendeteksi jumlah hotspot tertinggi pada tahun 2014, 2015, dan 2018 pada kategori ekstrem (> 82) dengan nilai masing-masing 90,1; 91,1; dan 84,7. DC juga berada pada kategori ekstrem (> 350) pada tahun 2014, 2015, dan 2018 dengan nilai masing-masing 596,8; 800,8; dan 407,4. Kode kelembaban FFMC dan DC berkorelasi sedang hingga kuat dengan jumlah hotspot. Namun, dalam pembangunan model persamaan dari ketiga variabel tersebut cenderung underestimate untuk menghasilkan estimasi jumlah hotspot dengan nilai error sebesar 33,57. Berdasarkan model persamaan, variasi nilai jumlah hotspot di Kabupaten Banjar dapat dijelaskan oleh kode kelembaban FFMC dan DC model ERA5 secara simultan terhadap jumlah hotspot dari model regresi sebesar 69,42% dan 30,58% dijelaskan oleh variabel lain diluar model yang telah diteliti.

Pada penentuan kelas FFMC kategori ekstrem (sangat mudah terbakar) berkisar 85,6 – 91,9 berpeluang 22% terjadi pada bulan Juli hingga Oktober dan kelas DC kategori ekstrem (sangat mudah terbakar) berkisar 437,9 – 870,6 berpeluang 6% terjadi pada bulan Agustus hingga Oktober. Nilai maksimum puncak resiko terjadi pada bulan September pada kelas kategori berkisar 726,4 – 870,6. Tingkat resiko DC berpeluang sebesar 6% masih terjadi di bulan November dengan kelas kategori tinggi hingga ekstrem. Pada bulan Agustus hingga November masih perlu kewaspadaan terhadap tingkat resiko DC tersebut. Semakin tinggi resiko maka diikuti juga dengan peningkatan kejadian kebakaran hutan dan lahan melalui kemunculan hotspot. FFMC dan DC pada kategori tinggi hingga ekstrem diidentifikasi dapat mendeteksi hotspot dalam jumlah yang signifikan selama musim kemarau di wilayah Kabupaten Banjar.