Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
[ABSTRACT
Land and forest fires are complex problems that occurred in the province of Riau every year. The trigger factors comes from natural and human activities. This research uses a variable hotspots as an indication of land and forest fires produced by the satellite sensors NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) due to the temperature rise above 315 °K or 42° C on an area of 1 km2. The density of hotspots are scattered throughout the province of Riau 2005 to 2014 analyzed using Kernel Density calculations. The result patterns of spatial density of hotspots concentrated in Dumai, Rokan Hilir, Bengkalis and Pelalawan. While the time pattern showed the highest number of hotspots for 10 years occurred in June until August. Then the distribution of the density of hotspots related with the factors that trigger fires such as monthly rainfall, distribution and depth of the peatland and the type of land use. The analysis showed the highest number of hotspots spread out on an area with a low monthly precipitation is 50-150 mm / month and on peatlands with a depth of more than 4 meters (very deep) as well as on the type of plantation land use, wetlands secondary forest and shrubs. Furthermore, the determination of threshold no rain day due to the hotspots appearance obtained through buffering technique as far as 10 km from rain gauge stations every day during the month of June to August. Analysis on each occurrence of hotspots is also associated with the depth of peat and types of land use to determine the characteristics of each buffer area, the result of the threshold of no rainy days in relation to the hotspot appearance in Riau Province is 3 days.

---

ABSTRAK
Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan kompleks yang terjadi di Provinsi Riau setiap tahun. Pemicunya berasal dari faktor alami dan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini menggunakan variabel hotspots (titik panas) sebagai indikasi adanya kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan oleh sensor satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) akibat kenaikan suhu di atas 315° K atau 42°C pada luasan 1 km2. Hotspots yang tersebar diseluruh Provinsi Riau dianalisis kepadatannya sepanjang tahun 2005 hingga 2014 menggunakan perhitungan Kernel Density. Hasilnya pola spasial kepadatan hotspots terkonsentrasi di Kota Dumai, Kabupaten Rokan Hilir, Bengkalis dan Pelalawan. Sedangkan pola temporal menunjukkan jumlah hotspots terbanyak selama 10 tahun terjadi pada bulan Juni hingga Agustus. Kemudian sebaran kepadatan hotspots dihubungan dengan faktor-faktor pemicu terjadinya kebakaran yakni curah hujan bulanan, sebaran dan kedalaman gambut serta jenis penggunaan lahan. Hasil analisis menunjukkan jumlah hotspots terbanyak tersebar pada wilayah dengan curah hujan bulanan rendah yaitu 50 - 150 mm/bulan dan pada lahan gambut dengan kedalaman lebih dari 4 meter (sangat dalam) serta pada jenis penggunaan lahan perkebunan, hutan lahan basah sekunder dan semak belukar. Selanjutnya penentuan ambang batas hari tanpa hujan sehubungan kemunculan hotspots diperoleh melalui teknik buffering sejauh 10 km dari stasiun-stasiun pengamatan hujan setiap hari selama bulan Juni hingga Agustus. Analisis pada setiap kemunculan hotspots juga dikaitkan dengan kedalaman gambut dan jenis penggunaan lahan untuk mengetahui karakteristik setiap area buffer, hasilnya ambang batas hari tanpa hujan dalam kaitan kemunculan hotspots di Provinsi Riau adalah 3 hari.;Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan kompleks yang terjadi di Provinsi Riau setiap tahun. Pemicunya berasal dari faktor alami dan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini menggunakan variabel hotspots (titik panas) sebagai indikasi adanya kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan oleh sensor satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) akibat kenaikan suhu di atas 315° K atau 42°C pada luasan 1 km2. Hotspots yang tersebar diseluruh Provinsi Riau dianalisis kepadatannya sepanjang tahun 2005 hingga 2014 menggunakan perhitungan Kernel Density. Hasilnya pola spasial kepadatan hotspots terkonsentrasi di Kota Dumai, Kabupaten Rokan Hilir, Bengkalis dan Pelalawan. Sedangkan pola temporal menunjukkan jumlah hotspots terbanyak selama 10 tahun terjadi pada bulan Juni hingga Agustus. Kemudian sebaran kepadatan hotspots dihubungan dengan faktor-faktor pemicu terjadinya kebakaran yakni curah hujan bulanan, sebaran dan kedalaman gambut serta jenis penggunaan lahan. Hasil analisis menunjukkan jumlah hotspots terbanyak tersebar pada wilayah dengan curah hujan bulanan rendah yaitu 50 - 150 mm/bulan dan pada lahan gambut dengan kedalaman lebih dari 4 meter (sangat dalam) serta pada jenis penggunaan lahan perkebunan, hutan lahan basah sekunder dan semak belukar. Selanjutnya penentuan ambang batas hari tanpa hujan sehubungan kemunculan hotspots diperoleh melalui teknik buffering sejauh 10 km dari stasiun-stasiun pengamatan hujan setiap hari selama bulan Juni hingga Agustus. Analisis pada setiap kemunculan hotspots juga dikaitkan dengan kedalaman gambut dan jenis penggunaan lahan untuk mengetahui karakteristik setiap area buffer, hasilnya ambang batas hari tanpa hujan dalam kaitan kemunculan hotspots di Provinsi Riau adalah 3 hari.;Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan kompleks yang terjadi di Provinsi Riau setiap tahun. Pemicunya berasal dari faktor alami dan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini menggunakan variabel hotspots (titik panas) sebagai indikasi adanya kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan oleh sensor satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) akibat kenaikan suhu di atas 315° K atau 42°C pada luasan 1 km2. Hotspots yang tersebar diseluruh Provinsi Riau dianalisis kepadatannya sepanjang tahun 2005 hingga 2014 menggunakan perhitungan Kernel Density. Hasilnya pola spasial kepadatan hotspots terkonsentrasi di Kota Dumai, Kabupaten Rokan Hilir, Bengkalis dan Pelalawan. Sedangkan pola temporal menunjukkan jumlah hotspots terbanyak selama 10 tahun terjadi pada bulan Juni hingga Agustus. Kemudian sebaran kepadatan hotspots dihubungan dengan faktor-faktor pemicu terjadinya kebakaran yakni curah hujan bulanan, sebaran dan kedalaman gambut serta jenis penggunaan lahan. Hasil analisis menunjukkan jumlah hotspots terbanyak tersebar pada wilayah dengan curah hujan bulanan rendah yaitu 50 - 150 mm/bulan dan pada lahan gambut dengan kedalaman lebih dari 4 meter (sangat dalam) serta pada jenis penggunaan lahan perkebunan, hutan lahan basah sekunder dan semak belukar. Selanjutnya penentuan ambang batas hari tanpa hujan sehubungan kemunculan hotspots diperoleh melalui teknik buffering sejauh 10 km dari stasiun-stasiun pengamatan hujan setiap hari selama bulan Juni hingga Agustus. Analisis pada setiap kemunculan hotspots juga dikaitkan dengan kedalaman gambut dan jenis penggunaan lahan untuk mengetahui karakteristik setiap area buffer, hasilnya ambang batas hari tanpa hujan dalam kaitan kemunculan hotspots di Provinsi Riau adalah 3 hari.;Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan kompleks yang terjadi di Provinsi Riau setiap tahun. Pemicunya berasal dari faktor alami dan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini menggunakan variabel hotspots (titik panas) sebagai indikasi adanya kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan oleh sensor satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) akibat kenaikan suhu di atas 315° K atau 42°C pada luasan 1 km2. Hotspots yang tersebar diseluruh Provinsi Riau dianalisis kepadatannya sepanjang tahun 2005 hingga 2014 menggunakan perhitungan Kernel Density. Hasilnya pola spasial kepadatan hotspots terkonsentrasi di Kota Dumai, Kabupaten Rokan Hilir, Bengkalis dan Pelalawan. Sedangkan pola temporal menunjukkan jumlah hotspots terbanyak selama 10 tahun terjadi pada bulan Juni hingga Agustus. Kemudian sebaran kepadatan hotspots dihubungan dengan faktor-faktor pemicu terjadinya kebakaran yakni curah hujan bulanan, sebaran dan kedalaman gambut serta jenis penggunaan lahan. Hasil analisis menunjukkan jumlah hotspots terbanyak tersebar pada wilayah dengan curah hujan bulanan rendah yaitu 50 - 150 mm/bulan dan pada lahan gambut dengan kedalaman lebih dari 4 meter (sangat dalam) serta pada jenis penggunaan lahan perkebunan, hutan lahan basah sekunder dan semak belukar. Selanjutnya penentuan ambang batas hari tanpa hujan sehubungan kemunculan hotspots diperoleh melalui teknik buffering sejauh 10 km dari stasiun-stasiun pengamatan hujan setiap hari selama bulan Juni hingga Agustus. Analisis pada setiap kemunculan hotspots juga dikaitkan dengan kedalaman gambut dan jenis penggunaan lahan untuk mengetahui karakteristik setiap area buffer, hasilnya ambang batas hari tanpa hujan dalam kaitan kemunculan hotspots di Provinsi Riau adalah 3 hari.;Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan kompleks yang terjadi di Provinsi Riau setiap tahun. Pemicunya berasal dari faktor alami dan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini menggunakan variabel hotspots (titik panas) sebagai indikasi adanya kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan oleh sensor satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) akibat kenaikan suhu di atas 315° K atau 42°C pada luasan 1 km2. Hotspots yang tersebar diseluruh Provinsi Riau dianalisis kepadatannya sepanjang tahun 2005 hingga 2014 menggunakan perhitungan Kernel Density. Hasilnya pola spasial kepadatan hotspots terkonsentrasi di Kota Dumai, Kabupaten Rokan Hilir, Bengkalis dan Pelalawan. Sedangkan pola temporal menunjukkan jumlah hotspots terbanyak selama 10 tahun terjadi pada bulan Juni hingga Agustus. Kemudian sebaran kepadatan hotspots dihubungan dengan faktor-faktor pemicu terjadinya kebakaran yakni curah hujan bulanan, sebaran dan kedalaman gambut serta jenis penggunaan lahan. Hasil analisis menunjukkan jumlah hotspots terbanyak tersebar pada wilayah dengan curah hujan bulanan rendah yaitu 50 - 150 mm/bulan dan pada lahan gambut dengan kedalaman lebih dari 4 meter (sangat dalam) serta pada jenis penggunaan lahan perkebunan, hutan lahan basah sekunder dan semak belukar. Selanjutnya penentuan ambang batas hari tanpa hujan sehubungan kemunculan hotspots diperoleh melalui teknik buffering sejauh 10 km dari stasiun-stasiun pengamatan hujan setiap hari selama bulan Juni hingga Agustus. Analisis pada setiap kemunculan hotspots juga dikaitkan dengan kedalaman gambut dan jenis penggunaan lahan untuk mengetahui karakteristik setiap area buffer, hasilnya ambang batas hari tanpa hujan dalam kaitan kemunculan hotspots di Provinsi Riau adalah 3 hari.;Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan kompleks yang terjadi di Provinsi Riau setiap tahun. Pemicunya berasal dari faktor alami dan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini menggunakan variabel hotspots (titik panas) sebagai indikasi adanya kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan oleh sensor satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) akibat kenaikan suhu di atas 315° K atau 42°C pada luasan 1 km2. Hotspots yang tersebar diseluruh Provinsi Riau dianalisis kepadatannya sepanjang tahun 2005 hingga 2014 menggunakan perhitungan Kernel Density. Hasilnya pola spasial kepadatan hotspots terkonsentrasi di Kota Dumai, Kabupaten Rokan Hilir, Bengkalis dan Pelalawan. Sedangkan pola temporal menunjukkan jumlah hotspots terbanyak selama 10 tahun terjadi pada bulan Juni hingga Agustus. Kemudian sebaran kepadatan hotspots dihubungan dengan faktor-faktor pemicu terjadinya kebakaran yakni curah hujan bulanan, sebaran dan kedalaman gambut serta jenis penggunaan lahan. Hasil analisis menunjukkan jumlah hotspots terbanyak tersebar pada wilayah dengan curah hujan bulanan rendah yaitu 50 - 150 mm/bulan dan pada lahan gambut dengan kedalaman lebih dari 4 meter (sangat dalam) serta pada jenis penggunaan lahan perkebunan, hutan lahan basah sekunder dan semak belukar. Selanjutnya penentuan ambang batas hari tanpa hujan sehubungan kemunculan hotspots diperoleh melalui teknik buffering sejauh 10 km dari stasiun-stasiun pengamatan hujan setiap hari selama bulan Juni hingga Agustus. Analisis pada setiap kemunculan hotspots juga dikaitkan dengan kedalaman gambut dan jenis penggunaan lahan untuk mengetahui karakteristik setiap area buffer, hasilnya ambang batas hari tanpa hujan dalam kaitan kemunculan hotspots di Provinsi Riau adalah 3 hari., Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan kompleks yang terjadi di Provinsi Riau setiap tahun. Pemicunya berasal dari faktor alami dan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini menggunakan variabel hotspots (titik panas) sebagai indikasi adanya kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan oleh sensor satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) akibat kenaikan suhu di atas 315° K atau 42°C pada luasan 1 km2. Hotspots yang tersebar diseluruh Provinsi Riau dianalisis kepadatannya sepanjang tahun 2005 hingga 2014 menggunakan perhitungan Kernel Density. Hasilnya pola spasial kepadatan hotspots terkonsentrasi di Kota Dumai, Kabupaten Rokan Hilir, Bengkalis dan Pelalawan. Sedangkan pola temporal menunjukkan jumlah hotspots terbanyak selama 10 tahun terjadi pada bulan Juni hingga Agustus. Kemudian sebaran kepadatan hotspots dihubungan dengan faktor-faktor pemicu terjadinya kebakaran yakni curah hujan bulanan, sebaran dan kedalaman gambut serta jenis penggunaan lahan. Hasil analisis menunjukkan jumlah hotspots terbanyak tersebar pada wilayah dengan curah hujan bulanan rendah yaitu 50 - 150 mm/bulan dan pada lahan gambut dengan kedalaman lebih dari 4 meter (sangat dalam) serta pada jenis penggunaan lahan perkebunan, hutan lahan basah sekunder dan semak belukar. Selanjutnya penentuan ambang batas hari tanpa hujan sehubungan kemunculan hotspots diperoleh melalui teknik buffering sejauh 10 km dari stasiun-stasiun pengamatan hujan setiap hari selama bulan Juni hingga Agustus. Analisis pada setiap kemunculan hotspots juga dikaitkan dengan kedalaman gambut dan jenis penggunaan lahan untuk mengetahui karakteristik setiap area buffer, hasilnya ambang batas hari tanpa hujan dalam kaitan kemunculan hotspots di Provinsi Riau adalah 3 hari.]

Abstrak :
[ABSTRAK
Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan kompleks yang terjadi di Provinsi Riau setiap tahun. Pemicunya berasal dari faktor alami dan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini menggunakan variabel hotspots (titik panas) sebagai indikasi adanya kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan oleh sensor satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) akibat kenaikan suhu di atas 315° K atau 42°C pada luasan 1 km2. Hotspots yang tersebar diseluruh Provinsi Riau dianalisis kepadatannya sepanjang tahun 2005 hingga 2014 menggunakan perhitungan Kernel Density. Hasilnya pola spasial kepadatan hotspots terkonsentrasi di Kota Dumai, Kabupaten Rokan Hilir, Bengkalis dan Pelalawan. Sedangkan pola temporal menunjukkan jumlah hotspots terbanyak selama 10 tahun terjadi pada bulan Juni hingga Agustus. Kemudian sebaran kepadatan hotspots dihubungan dengan faktor-faktor pemicu terjadinya kebakaran yakni curah hujan bulanan, sebaran dan kedalaman gambut serta jenis penggunaan lahan. Hasil analisis menunjukkan jumlah hotspots terbanyak tersebar pada wilayah dengan curah hujan bulanan rendah yaitu 50 - 150 mm/bulan dan pada lahan gambut dengan kedalaman lebih dari 4 meter (sangat dalam) serta pada jenis penggunaan lahan perkebunan, hutan lahan basah sekunder dan semak belukar. Selanjutnya penentuan ambang batas hari tanpa hujan sehubungan kemunculan hotspots diperoleh melalui teknik buffering sejauh 10 km dari stasiun-stasiun pengamatan hujan setiap hari selama bulan Juni hingga Agustus. Analisis pada setiap kemunculan hotspots juga dikaitkan dengan kedalaman gambut dan jenis penggunaan lahan untuk mengetahui karakteristik setiap area buffer, hasilnya ambang batas hari tanpa hujan dalam kaitan kemunculan hotspots di Provinsi Riau adalah 3 hari.

---

ABSTRACT
Land and forest fires are complex problems that occurred in the province of Riau every year. The trigger factors comes from natural and human activities. This research uses a variable hotspots as an indication of land and forest fires produced by the satellite sensors NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) due to the temperature rise above 315 °K or 42° C on an area of 1 km2. The density of hotspots are scattered throughout the province of Riau 2005 to 2014 analyzed using Kernel Density calculations. The result patterns of spatial density of hotspots concentrated in Dumai, Rokan Hilir, Bengkalis and Pelalawan. While the time pattern showed the highest number of hotspots for 10 years occurred in June until August. Then the distribution of the density of hotspots related with the factors that trigger fires such as monthly rainfall, distribution and depth of the peatland and the type of land use. The analysis showed the highest number of hotspots spread out on an area with a low monthly precipitation is 50-150 mm / month and on peatlands with a depth of more than 4 meters (very deep) as well as on the type of plantation land use, wetlands secondary forest and shrubs. Furthermore, the determination of threshold no rain day due to the hotspots appearance obtained through buffering technique as far as 10 km from rain gauge stations every day during the month of June to August. Analysis on each occurrence of hotspots is also associated with the depth of peat and types of land use to determine the characteristics of each buffer area, the result of the threshold of no rainy days in relation to the hotspot appearance in Riau Province is 3 days.;Land and forest fires are complex problems that occurred in the province of Riau every year. The trigger factors comes from natural and human activities. This research uses a variable hotspots as an indication of land and forest fires produced by the satellite sensors NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) due to the temperature rise above 315 °K or 42° C on an area of 1 km2. The density of hotspots are scattered throughout the province of Riau 2005 to 2014 analyzed using Kernel Density calculations. The result patterns of spatial density of hotspots concentrated in Dumai, Rokan Hilir, Bengkalis and Pelalawan. While the time pattern showed the highest number of hotspots for 10 years occurred in June until August. Then the distribution of the density of hotspots related with the factors that trigger fires such as monthly rainfall, distribution and depth of the peatland and the type of land use. The analysis showed the highest number of hotspots spread out on an area with a low monthly precipitation is 50-150 mm / month and on peatlands with a depth of more than 4 meters (very deep) as well as on the type of plantation land use, wetlands secondary forest and shrubs. Furthermore, the determination of threshold no rain day due to the hotspots appearance obtained through buffering technique as far as 10 km from rain gauge stations every day during the month of June to August. Analysis on each occurrence of hotspots is also associated with the depth of peat and types of land use to determine the characteristics of each buffer area, the result of the threshold of no rainy days in relation to the hotspot appearance in Riau Province is 3 days.;Land and forest fires are complex problems that occurred in the province of Riau every year. The trigger factors comes from natural and human activities. This research uses a variable hotspots as an indication of land and forest fires produced by the satellite sensors NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) due to the temperature rise above 315 °K or 42° C on an area of 1 km2. The density of hotspots are scattered throughout the province of Riau 2005 to 2014 analyzed using Kernel Density calculations. The result patterns of spatial density of hotspots concentrated in Dumai, Rokan Hilir, Bengkalis and Pelalawan. While the time pattern showed the highest number of hotspots for 10 years occurred in June until August. Then the distribution of the density of hotspots related with the factors that trigger fires such as monthly rainfall, distribution and depth of the peatland and the type of land use. The analysis showed the highest number of hotspots spread out on an area with a low monthly precipitation is 50-150 mm / month and on peatlands with a depth of more than 4 meters (very deep) as well as on the type of plantation land use, wetlands secondary forest and shrubs. Furthermore, the determination of threshold no rain day due to the hotspots appearance obtained through buffering technique as far as 10 km from rain gauge stations every day during the month of June to August. Analysis on each occurrence of hotspots is also associated with the depth of peat and types of land use to determine the characteristics of each buffer area, the result of the threshold of no rainy days in relation to the hotspot appearance in Riau Province is 3 days.;Land and forest fires are complex problems that occurred in the province of Riau every year. The trigger factors comes from natural and human activities. This research uses a variable hotspots as an indication of land and forest fires produced by the satellite sensors NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) due to the temperature rise above 315 °K or 42° C on an area of 1 km2. The density of hotspots are scattered throughout the province of Riau 2005 to 2014 analyzed using Kernel Density calculations. The result patterns of spatial density of hotspots concentrated in Dumai, Rokan Hilir, Bengkalis and Pelalawan. While the time pattern showed the highest number of hotspots for 10 years occurred in June until August. Then the distribution of the density of hotspots related with the factors that trigger fires such as monthly rainfall, distribution and depth of the peatland and the type of land use. The analysis showed the highest number of hotspots spread out on an area with a low monthly precipitation is 50-150 mm / month and on peatlands with a depth of more than 4 meters (very deep) as well as on the type of plantation land use, wetlands secondary forest and shrubs. Furthermore, the determination of threshold no rain day due to the hotspots appearance obtained through buffering technique as far as 10 km from rain gauge stations every day during the month of June to August. Analysis on each occurrence of hotspots is also associated with the depth of peat and types of land use to determine the characteristics of each buffer area, the result of the threshold of no rainy days in relation to the hotspot appearance in Riau Province is 3 days.;Land and forest fires are complex problems that occurred in the province of Riau every year. The trigger factors comes from natural and human activities. This research uses a variable hotspots as an indication of land and forest fires produced by the satellite sensors NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) due to the temperature rise above 315 °K or 42° C on an area of 1 km2. The density of hotspots are scattered throughout the province of Riau 2005 to 2014 analyzed using Kernel Density calculations. The result patterns of spatial density of hotspots concentrated in Dumai, Rokan Hilir, Bengkalis and Pelalawan. While the time pattern showed the highest number of hotspots for 10 years occurred in June until August. Then the distribution of the density of hotspots related with the factors that trigger fires such as monthly rainfall, distribution and depth of the peatland and the type of land use. The analysis showed the highest number of hotspots spread out on an area with a low monthly precipitation is 50-150 mm / month and on peatlands with a depth of more than 4 meters (very deep) as well as on the type of plantation land use, wetlands secondary forest and shrubs. Furthermore, the determination of threshold no rain day due to the hotspots appearance obtained through buffering technique as far as 10 km from rain gauge stations every day during the month of June to August. Analysis on each occurrence of hotspots is also associated with the depth of peat and types of land use to determine the characteristics of each buffer area, the result of the threshold of no rainy days in relation to the hotspot appearance in Riau Province is 3 days.;Land and forest fires are complex problems that occurred in the province of Riau every year. The trigger factors comes from natural and human activities. This research uses a variable hotspots as an indication of land and forest fires produced by the satellite sensors NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) due to the temperature rise above 315 °K or 42° C on an area of 1 km2. The density of hotspots are scattered throughout the province of Riau 2005 to 2014 analyzed using Kernel Density calculations. The result patterns of spatial density of hotspots concentrated in Dumai, Rokan Hilir, Bengkalis and Pelalawan. While the time pattern showed the highest number of hotspots for 10 years occurred in June until August. Then the distribution of the density of hotspots related with the factors that trigger fires such as monthly rainfall, distribution and depth of the peatland and the type of land use. The analysis showed the highest number of hotspots spread out on an area with a low monthly precipitation is 50-150 mm / month and on peatlands with a depth of more than 4 meters (very deep) as well as on the type of plantation land use, wetlands secondary forest and shrubs. Furthermore, the determination of threshold no rain day due to the hotspots appearance obtained through buffering technique as far as 10 km from rain gauge stations every day during the month of June to August. Analysis on each occurrence of hotspots is also associated with the depth of peat and types of land use to determine the characteristics of each buffer area, the result of the threshold of no rainy days in relation to the hotspot appearance in Riau Province is 3 days., Land and forest fires are complex problems that occurred in the province of Riau every year. The trigger factors comes from natural and human activities. This research uses a variable hotspots as an indication of land and forest fires produced by the satellite sensors NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) due to the temperature rise above 315 °K or 42° C on an area of 1 km2. The density of hotspots are scattered throughout the province of Riau 2005 to 2014 analyzed using Kernel Density calculations. The result patterns of spatial density of hotspots concentrated in Dumai, Rokan Hilir, Bengkalis and Pelalawan. While the time pattern showed the highest number of hotspots for 10 years occurred in June until August. Then the distribution of the density of hotspots related with the factors that trigger fires such as monthly rainfall, distribution and depth of the peatland and the type of land use. The analysis showed the highest number of hotspots spread out on an area with a low monthly precipitation is 50-150 mm / month and on peatlands with a depth of more than 4 meters (very deep) as well as on the type of plantation land use, wetlands secondary forest and shrubs. Furthermore, the determination of threshold no rain day due to the hotspots appearance obtained through buffering technique as far as 10 km from rain gauge stations every day during the month of June to August. Analysis on each occurrence of hotspots is also associated with the depth of peat and types of land use to determine the characteristics of each buffer area, the result of the threshold of no rainy days in relation to the hotspot appearance in Riau Province is 3 days.]

Abstrak :
Wilayah Probolinggo di Jawa Timur memiliki perbedaan musim kering dan musim basah yang jelas antara dataran rendah dan pegunungan. Penerapan metode de Boer, Standardized Precipitation Index (SPI), dan Hari Tanpa Hujan (HTH) dalam penentuan kekeringan di Probolinggo akan diperbandingkan secara keruangan berbasis data hujan dari 55 lokasi periode 1990-2015. Melalui teknik overlay peta dan perbandingan luas, pola spasial wilayah kekeringan dari ketiga metode dibandingkan. Hasil analisis menunjukkan metode de Boer dan HTH menampilkan pola keruangan kekeringan yang bergerak dari dataran rendah ke pegunungan. Tingkat kekeringan menurut metode de Boer sebanding dengan tingkat kekeringan SPI, namun lebih basah dibandingkan tingkat kekeringan menurut metode HTH. Kekeringan menurut metode de Boer lebih sesuai dianalisis berdasarkan ketinggian, angin dan arah hadapan lereng dibandingkan dengan metode SPI dan HTH. ...... Regions Probolinggo in East Java having clear difference between the dry and wet seasons on the lowlands and the mountains. Implementation of the methods of the de Boer, Standardized Precipitation Index (SPI), and No Rain Days (NRD) in the determination of drought in Porbolinggo will be compared based on spatial rainfall data from 55 locations periode from 1990 until 2015. The spatial pattern of drought of the dryness methods are compared by overlay maps techniques and size of the regions. The spatial result analysis of the method de Boer and NRD showed the drought move from the lowlands up to the mountains. The level of dryness of the de Boer is comparable to the SPI drought, but more wetter than the method of drought NRD. Drought is more appropriate analysed based on the elevation, wind direction and toward front slopes according to the de Boer method than methods of SPI and NRD.

Abstrak :
ABSTRAK
Curah hujan adalah satu unsur cuaca yang memiliki pengaruh cukup besar terhadap berbagai sektor kehidupan manusia termasuk dalam sektor kelautan, khususnya terhadap produksi garam. Penambahan curah hujan di masa produksi garam berpotensi menimbulkan penurunan produksi, bahkan pada tingkat ekstrim dapat mengakibatkan kegagalan panen Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabilitas curah hujan terhadap produksi garam sekaligus kesesuaian lahan produksi di Kabupaten Sumenep Jawa Timur dilihat dari jumlah rata-rata curah hujan tahunan, panjang musim kemarau dan jumlah maksimum hari tanpa hujan berturut-turut. Berdasarkan analisis statistik, variabilitas curah hujan, berkorelasi kuat dengan produktivitas garam di Kabupaten Sumenep Jawa Timur, terutama panjang musim kemarau. Sedangkan berdasarkan analisis spasial, desa sentra garam memiliki kesesuaian yang menengah sampai sangat tinggi. Hasil penelitian menyarankan pentingnya informasi panjang musim kemarau dalam informasi iklim kepada pelaku sektor garam.

---

ABSTRACT
Rainfall is the weather-climate element that influences various sectors of human activities, such as the marine sector, particularly the salt industry when the production is done in the traditional way. The increase of rainfall will potentially decrease the productivity of salt, moreover at an extreme level, it can lead to total production failure. This study aims to determine the effect of rainfall variability on salt production in Kabupaten Sumenep East Java based on parameters of average amount of annual rainfall, a length of the dry season and the maximum number of consecutive dry days/dry-spell. Based on statistical analysis, the rainfall variability is strongly correlated with the fluctuation of salt productivity, especially a length of the dry season. The spatial analysis shows that the saltworks are located in appropriate areas which have supporting climate conditions. It is recommended that the climate information provides to salt production includes a length of dry season information.