curah hujan rendah jumlah hotspot meningkat. Pergantian musim umumnya terjadi antara bulan Juni-Juli, ditandai peningkatan jumlah hotspot dan penurunan
intensitas curah hujan. Peningkatan jumlah hotspot cukup besar terjadi pada bulan Agustus dan mencapai puncaknya pada bulan September. Data intensitas curah
hujan selama tahun 2007-2012 dapat dilihat pada Lampiran 23 serta hasil keluaran analisis uji normalitas data dan regresi linier disajikan pada Lampiran 25.
Pengkelasan kepadatan hotspot pembangun model menggunakan pembagian default Arc GIS divisualisasikan menampilkan hasil seperti pada
Gambar 8. Kepadatan hotspot tinggi banyak terdapat di bagian selatan dan sebagian kecil timur laut wilayah studi.
Gambar 8 Peta kepadatan hotspot penyusun model
5.3 Uji Beda Nyata Antar Kelas
Nilai signifikansi perbedaan antar kelas di dalam variabel diuji melalui analisis regresi logistik biner. Data yang diolah mencakup 3869 area piksel
dengan ukuran tiap area piksel 1 km x 1 km. Setelah dilakukan uji regresi logistik biner terhadap beberapa kombinasi variabel, diperoleh model dengan nilai
signifikansi 0.000 dan Nagelkerke R Square 36 yang melibatkan 9 variabel penyusun model kebakaran hutan dan lahan di wilayah studi. Nilai signifikansi
0.000 0.05 berarti model yang digunakan dalam analisis ini secara keseluruhan baik dan dapat digunakan dalam analisis selanjutnya. Nilai Nagelkerke R Square
model 36 , menunjukkan sebesar 36 persen variasi dari variabel Y tingkat kepadatan hotspot dapat dijelaskan oleh 9 variabel bebas yang digunakan dalam
model. Pengujian menggunakan Hosmer and Lemeshow Test memperoleh nilai signifikansi 0.266. Nilai Hosmer and Lemeshow Test 0.05 menunjukkan tidak
ada perbedaan nyata antara kerawanan kebakaran hasil model dengan di lapangan. Hasil pengujian regresi logistik binomial selengkapnya disajikan pada Lampiran
24.
5.4 Pembangunan Skor
Pembangunan skor didasarkan pada hubungan antara masing-masing variabel terhadap kepadatan hotspot. Sesuai persamaan pada formula 1, 2 dan 3
diperoleh nilai skor aktual dan skor yang telah distandarkan pada interval 10-100. Hasil pembangunan skor baik skor aktual dan skor hasil proses rescalling
selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 4 sampai Lampiran 16.
5.4.1 Hubungan Kepadatan
Hotspot dan Skor Kepadatan Penduduk Desa
Variabel kepadatan penduduk desa dibagi menjadi 3 menurut tingkat kepadatannya, yaitu kepadatan penduduk jarang, sedang dan padat. Nilai
kepadatan penduduk jarang diasumsikan berada pada interval 0-25 orangkm², tingkat sedang kisaran 25-75 orangkm² dan tinggi di atas 75 orangkm².
Berdasarkan hasil analisis regresi melalui estimasi kurva antara skor kelas kepadatan penduduk desa terhadap kepadatan hotspot diperoleh koefisien
koefisien determinasi regresi kubik dengan nilai signifikansi regresi 0.000 dan nilai R Square 3.3 . Komponen penduduk dalam kebakaran hutan dan lahan
berkaitan dengan faktor penyebab kebakaran.
Gambar 9 Pola hubungan kepadatan hotspot tiap kelas kepadatan penduduk
Seperti tampak pada Gambar 9, pola kecenderungan yang terbentuk pada variabel kepadatan penduduk terhadap kepadatan hotspot di wilayah studi adalah
berbanding terbalik, artinya semakin padat penduduk, kepadatan hotspot makin
58.87
31.63
9.49 0.00
10.00 20.00
30.00 40.00
50.00 60.00
70.00
0-25 25-75
75-600 K
ep a
d a
ta n
h o
ts p
o t
H S
k m
²
Kelas kepadatan penduduk orangkm²
berkurang. Dari analisis regresi logistik, ketiga kelas berbeda nyata dengan nilai signifikansi masing-masing kelas sebesar 0.000. Hal ini terjadi disebabkan
kepadatan hotspot lebih tinggi terdapat pada area-area di luar wilayah pemukiman, seperti hutan, savana, dan semak.
Desa-desa yang didominasi area-area rawan kebakaran memiliki kepadatan penduduknya rendah, misalnya Desa Tatangge, Lantari, Lampopala,
Langkowala, Morengke, dll. Hubungan antara tingkat kepadatan penduduk dan kepadatan hotspot selengkapnya disajikan pada Tabel 17.
Tabel 17 Kepadatan hotspot pada kelas kepadatan penduduk
No Kls
Kepadatan Penduduk
orangkm² Luas Kelas
Kepadatan Penduduk km²
Jumlah Hotspot
Kepadatan Hotspot HSkm²
1 0-25
1 817.42 356
0.1959 2
25-75 1 130.65
119 0.1052
3 75-600
949.70 30
0.0316
Jumlah 3 897.77
505
5.4.2
Hubungan Kepadatan Hotspot dan Skor PDRB Per Kapita
Salah satu indikator tingkat perkembangan ekonomi suatu wilayah adalah PDRB per kapita. PDRB per kapita merupakan angka PDRB suatu wilayah dibagi
jumlah penduduknya. Variabel tingkat PDRB per kapita dibagi menjadi 3, yaitu PDRB per kapita rendah, sedang dan tinggi. Nilai PDRB per kapita rendah
diasumsikan berada di bawah 3 jutaorangtahun, tingkat sedang kisaran 3-6 jutaorangtahun dan tinggi di atas 6 jutaorangtahun. Nilai kepadatan hotspot
selengkapnya disajikan pada Tabel 18.
Dengan melihat hasil analisis regresi melalui estimasi kurva antara skor kelas PDRB per kapita terhadap kepadatan hotspot diperoleh koefisien
determinasi regresi kubik dengan nilai signifikansi regresi 0.000 dan nilai R Square 6.8 . Penggunaan variabel PDRB per kapita dapat menjelaskan beberapa
area dengan kepadatan hotspot tinggi di Kecamatan Mata Usu dan Lantari Jaya serta beberapa area tidak rawan di Kabupaten Kolaka.
Tabel 18 Kepadatan hotspot pada kelas PDRB per kapita
No Kls
PDRB per Kapita jutaorang
Luas Kelas PDRB km²
Jumlah Hotspot Kepadatan Hotspot
HSkm² 1
0-3 809.16
246 0.3040
2 3-6
1 307.26 182
0.1392 3
6-10 1 781.34
77 0.0432
Jumlah 3 897.76
505
Pada Gambar 10 terdapat pola penurunan kepadatan hotspot dengan makin tingginya PDRB per kapita. Dari analisis regresi logistik, ketiga kelas berbeda
