Analisis Sebaran Potensi Kekeringan Dengan Cloud Computing Platform di Kabupaten Grobogan

Fandi Dwi Julianto

Abstract


Kabupaten Grobogan merupakan daerah yang pemanfaatan agrikulturnya tinggi, dengan padi sebagai salah satu sektor
yang diunggulkan. Namun, pengaruh fenomena El Nino menyebabkan puncak musim kemarau lebih panjang daripada
yang telah diprediksi. Hal ini berdampak pada komunitas petani yang mengalami kerugian atas pertaniannya karena tidak
selalu siap menghadapi kekeringan. Dengan menggunakan data citra satelit Landsat -8, Landsat-7, dan Landsat -5 dengan
tipe Surface Reflectance Tier 1 pada tanggal perekaman setiap 5 tahun dari tahun 1999 hingga 2019, penulis dapat
menentukan daerah kekeringan menggunakan metode penginderaan jauh dengan algoritma NDDI (Normalized Difference
Drought Index ) yang menggabungkan dua parameter; kehijauan vegetasi ( Normalized Difference Vegetation Index atau
NDVI) dan kebasahan vegetasi ( Normalized Difference Water Index atau NDWI). Pengolahan algoritma NDDI ini
dilakukan berdasarkan interval tertentu demi memperoleh model perubahan untuk mencoba mengetahui daerah -daerah
agrikultur yang berpotensi mengalami kekeringan di masa mendatang. Selain itu, dilakukan juga pengolahan LST (Land
Surface Temperature ) pada citra satelit yang sama sebagai pendukung hasil klasifikasi kekeringan. Citra satelit diolah
menggunakan Google Earth Engine untuk hasil yang lebih efisien, dan dari sana didapatkan bahwa pada 2009, kekeringan
yang sangat berat terjadi pada area seluas 16.580,199 ha dan hasil rata - rata LST yang paling tinggi sebesar 44,811°C.
Tingginya temperatur pada permukaan ini dapat mengganggu dan bahkan menyebabkan gagal panen pada padi, terlebih
ketika padi sedang dalam masa reproduksi dan vegetasi. Namun, dampak- dampak dari kekeringan ini dapat
diminimalisasi dengan penyusunan rencana mitigasi yang tepat.

Kata kunci: Agrikultur, Kekeringan, Penginderaan jauh, Komputasi awan


Full Text:

PDF

References


BPS Kabupaten Grobogan. 2015. Rata - rata Hari Hujan dan Curah Hujan per Bulan Menurut

Kecamatan / Tempat Pengamatan. 2015.

https://grobogankab.bps.go.id/statictable/2017/01/27/112/rata - rata - hari - hujan- dan- curah-hujan- per- bulan-menurut- kecamatan- tempat - pengamatan - 2015.html. Dikut ip pada 20 Oktober

pukul 11.00 WIB.

Ermida, S.L., Soares, P., Mantas, V., Göttsche, F.M., Trigo, I.F. 2020. Google Earth Engine Open-Source Code for Land Surface Temperature Estimation from the Landsat Series. Remote Sens.

, 1471.

Gu, Y., Brown, J., Verdin, J. dan Wardlow, B. 2007. A five - year analysis of MODIS NDVI and NDWI

for grassland drought assessment over the central Great Plains of the United States.

Geophysical Research Letters. 34. 6. 10.1029/2006GL029127.

Khairullah. 2009. Pengertian Kekeringan dan Langkah - Langkah Mengantisipasinya.

Moreira, E.E., Mexia J.T., dan Pareira L.S. 2012. Are drought occurrence and severity aggravating?

A study on SPI drought class transitions using log- linear models and ANOVA - like inference.

Journal of Hydrology and Earth System Sciences. 16: 3011- 3028. DOI: 10.5194/hess-16- 3011-2012.

Paski, J.A., Faski, G.I.S.L., Handoyo, M.F. and Pertiwi, D.A.S., 2017. Analisis Neraca Air Lahan

Untuk Tanaman Padi dan Jagung di Kota Bengkulu. Jurnal Ilmu Lingkunga n, 15 (2), pp. 83 -89.

Pemerintah Kabupaten Grobogan. 2020. https://www.grobogan.go.id/ dikutip pada 30 September

pukul 19.00 WIB.

Raharjo dan Dwi, P. 2010. Teknik Pengindraan Jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk

Identifikasi Potensi Kekeringan Ka bupaten Kebumen. Jurnal Makara Teknologi, 14 (2), 97 -105.

Shofiyati, Rizatus. 2007. Inderaja untuk Mengkaji Kekeringan di Lahan Pertanian. Jurnal

informatika pertanian volume 16 no.1, Juli 2007 . Jakarta: Balai Besar Penelitian dan

Pengembangan Sumber Daya Lahan Pertanian.

Sukojo, B.M., & Prayoga, M.P. 2018. Pemanfaatan Teknologi Penginderaan Jauh dan Sistem

Informasi Geografis untuk Analisis Spasial Tingkat Kekeringan Wilayah Kabupaten Tuban.

Geoid, 13 (1), 85 - 92.

Suprianto, R.D. 2019. Analisis Perubahan Lahan Perkebunan Terhadap Hasil Produksi Kelapa Sawit

(Studi Kasus: Kecamatan Jekan Raya, Kota Palangka Raya). Skripsi Thesis, ITN Malang.




DOI: https://doi.org/10.31315/imagi.v1i1.4730

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Jurnal Ilmiah Geomatika

Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM


Jurnal Ilmiah Geomatika is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.