ABSTRAK
Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu jenis bencana yang selalu terjadi di Indonesia terutama di Pulau Sumatera dan Kalimantan dalam kurun waktu 18 tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara variasi iklim, titik panas dan insiden ISPA pada bencana kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Jambi, Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan, Kalimantan Tengah, Riau dan Sumatera Selatan bulan Juli?November 2015. Penelitian ini merupakan studi korelasi dengan menggunakan data sekunder. Populasi penelitian adalah 81 kabupaten/kota di 6 provinsi terdampak kabut asap, sedangkan sampel adalah 21 kabupaten/kota yang memiliki data variasi iklim, titik panas dan insiden ISPA yang lengkap pada Juli-November 2015. Hasil analisis bivariat dengan regresi linear sederhana menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap insiden kasus ISPA adalah curah hujan (r = -0,294; nilai p = 0,013) dan suhu udara (r = 0,287; nilai p = 0,015). Hasil analisis multivariat dengan regresi linear ganda juga menunjukkan bahwa kedua variabel tersebut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap insiden kasus ISPA (R2 = 0,143). Model persamaan regresi yang dihasilkan adalah YISPA= -6.338,007 - 181,439X1 (curah hujan) + 432,777X2 (suhu udara). Model regresi yang diperoleh dapat menjelaskan 14,3% variasi insiden ISPA selama bencana.

---

ABSTRAK
Land and forest fires is one type of disaster is always the case in Indonesia, particularly in Sumatra and Kalimantan within the last 18 years. This study aims to determine the relationship between climate variation, hotspots and incidence of ARI cases on forest fires and land disaster in the Province of Jambi, West Kalimantan, South Kalimantan, Central Kalimantan, Riau and South Sumatra on July to November 2015. This study is a correlation study using secondary data. The population is 81 district/cities in six provinces affected by smog, while the sample is 21 district/cities which have complete data variations in climate, hotspots and incidents ISPA in six provinces affected by smog. The results of the bivariate analysis with simple linear regression showed that the variables which significantly affect the incidence of ARI is rainfall (r = -0.294; p = 0.013) and air temperature (r = 0.287; p = 0.015). The results of multivariate analysis using multiple linear regression showed that both of them significantly affect the incidence of ARI (R2 = 0,143). The resulting regression model is YISPA= -6.338,007 - 181,439X1 (rainfall) + 432,777X2 (air temperature). The regression model obtained can explain 14,3% of the variation ISPA incidents during a disast