## VARIABILITAS TINGKAT KEHIJAUAN VEGETASI BERDASARKAN ENHANCED VEGETATION INDEX SELAMA KEKERINGAN EKSTRIM

## TAHUN 2015 DI PULAU JAWA
(Variability of Vegetation Greenness Level based on Enhanced Vegetation Index during the 2015 Extreme Drought in Java Island)
Sayidah Sulma, Jalu Tejo Nugroho, Yenni Vetrita, Sri Harini Pusat Riset Penginderaan Jauh, Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) Jl. Kalisari No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur, Indonesia E-mail: sulma_sayidah@yahoo.co.id
Diterima: 29 Maret 2022; Direvisi: 09 Agustus 2022; Disetujui untuk Dipublikasikan: 29 Agustus 2022

## ABSTRAK
Bencana kekeringan memiliki dampak yang sangat besar terhadap sektor pertanian dan perekonomian, sehingga pemantauan kekeringan perlu dilakukan secara berkala. Pemantauan kekeringan berbasis indeks vegetasi dari data satelit semakin berkembang dan perlu dikaji lebih lanjut khususnya untuk wilayah Indonesia. Pada  tahun  2015  terjadi  fenomena  El  Niño  yang  menyebabkan  kondisi  kekeringan  ekstrim  khususnya  di wilayah  Indonesia.  Kondisi  ini  berpotensi  untuk  menjadi  bahan  kajian  dalam  pemantauan  kekeringan menggunakan  data  penginderaan  jauh.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kemampuan pengkelasan  Tingkat  Kehijauan  Vegetasi  (TKV)  dalam  menggambarkan  kondisi  kekeringan,  serta  untuk menganalisis keterkaitan waktu terjadinya kekeringan meteorolgis dengan kekeringan pertanian. Pemantauan kondisi kekeringan dilakukan menggunakan indikator TKV. Variabilitas TKV diperoleh dari pengkelasan indeks vegetasi  yaitu Enhanced  Vegetation  Index (EVI)  dari  data  MODIS  ( Moderate  Resolution  Imaging Spectroradiometer ), yang dianalisis mewakili kondisi kekeringan ekstrim yaitu pada saat El Niño tahun 2015 di Pulau Jawa dan dibandingkan dengan kondisi TKV 2019 yang mewakilli kondisi netral.  Hasil perbandingan menunjukkan bahwa TKV dapat digunakan untuk pemantauan kondisi kekeringan di suatu wilayah, dimana saat musim kemarau di kedua waktu tersebut sama-sama menunjukkan kondisi kering, namun pada tahun 2015 saat iklim ekstrim TKV menunjukkan tingkat kehijauan vegetasi yang rendah hingga sangat rendah di sebagian besar Pulau Jawa. Berdasarkan penelitian diketahui bahwa rendahnya tingkat kehijauan vegetasi dapat mengindikasikan terjadinya kekeringan pertanian, dimana terdapat jeda waktu sekitar 2 bulan, dampak dari kekeringan meteorologi terhadap menurunnya kondisi tutupan vegetasi secara alami.
Kata kunci : Enhanced Vegetation Index , kekeringan, tingkat kehijauan vegetasi

## ABSTRACT
Drought  has  a  major  impact  on  the  agricultural  and  the  economy  sectors,  so  that  drought  monitoring needs  to  be  carried  out  periodically.  Drought  monitoring  based  on  vegetation  index  from  satellite  data  is growing and needs to be studied further, especially for the area of Indonesia. In 2015 the El Niño phenomenon occurred which caused extreme drought conditions, especially in the territory of Indonesia. This condition has the potential to be studied in drought monitoring using remote sensing data. The purpose of this study was to determine the ability of Vegetation Greenness Level (TKV) to describe drought conditions, as well as to analyze the relationship between meteorological drought and agricultural drought. Monitoring of drought conditions is carried out using the TKV indicator. The Enhanced Vegetation Index (EVI) was used to quantify TKV under two  different  drought  conditions.  Its  variability  was  investigated  using  EVI-MODIS  (Moderate  Resolution Imaging Spectroradiometer) data collected in Java Island in 2015 (severe drought) and 2019 (neutral climatic condition). The comparison results show that TKV can be used to monitor drought conditions in this site, where during the dry season at both times it shows dry conditions, but in 2015 when the climate was extreme, TKV showed low to very low levels of vegetation greenness in most of Java Island. The study's findings also imply a two-month lag between naturally decreasing rainfall and plants dried out, particularly in cropland.

## Keywords: Enhanced Vegetation Index, drought, vegetation greenness level

## PENDAHULUAN
Tahun  2015  terjadi  fenomena  El  Niño  yang berdampak di beberapa wilayah termasuk Indonesia.  Kejadian  El  Niño  tahun  2015  tersebut disebutkan World  Meteorological  Organization
(WMO)  sebagai  salah  satu  El  Niño  terkuat sepanjang sejarah (Usman et al., 2019). Yananto & Dewi (2016) menyebutkan bahwa parameter NINO 3.4 Sea  Surface  Temperature (SST)  Indeks  dan Southern  Oscillation Index (SOI)  pada  tahun 2015 telah mengindikasikan El Niño pada level kuat yang
ditandai dengan adanya pelemahan sirkulasi walker sehingga  pusat  tekanan  rendah  berpindah  dari Samudera  Pasifik  bagian  barat  ke  Samudera Pasifik  bagian  timur.  Di  Indonesia,  dampak  yang ditimbulkan akibat fenomena ini adalah penurunan intensitas  curah  hujan  terutama  pada  bulan  Juli hingga  Oktober  2015.  Sementara  itu  tahun  2019 diketahui  sebagai  kondisi  netral  sejak  bulan  Juli, meskipun  sebelumnya  pada  akhir  tahun  2018 hingga  awal  2019  dikategorikan  sebagai  El  Niño (NWS , 2021; WMO, 2019).
Pengurangan  curah  hujan  selama  musim kemarau  akibat  fenomena  El  Niño  ini,  telah meningkatkan potensi terjadinya bencana hidrometeorologi  khususnya  bencana  kekeringan, di  wilayah  Indonesia  pada  umumnya.    Bencana kekeringan  memiliki  dampak  yang  sangat  besar terutama  terhadap  sektor  pertanian  dan  pada akhirnya  mempengaruhi  sektor  perekonomian. Fenomena  El  Niño  yang  terjadi  pada  tahun  2015 telah menyebabkan bergesernya musim tanam dan panen  yang  berdampak  pada  berkurangnya  total hasil  pertanian  dan  kenaikan  harga  beras (Kementan, LAPAN, WFP, & FAO, 2016).
Sentra produksi padi di Indonesia, Pulau Jawa, merupakan  wilayah  yang  paling  terpengaruh pada kekeringan  ini.  Provinsi  Jawa  Timur  merupakan provinsi dengan  jumlah produksi beras  terbanyak di  Indonesia, diikuti oleh Provinsi Jawa Tengah dan Jawa  Barat  (Safitri  &  Sihaloho,  2020).  Bencana kekeringan  memiliki  dampak  yang  sangat  besar terhadap  sektor  pertanian  dan  perekonomian, sehingga  pemantauan  kekeringan  perlu  dilakukan secara  berkala.  Teknologi  penginderaan  jauh mampu menggambarkan dinamika kejadian kekeringan  pada  daerah  yang  luas  secara  spasial dan temporal.
Kajian terkait pemantauan kekeringan berbasis  indeks  vegetasi  dari  data  satelit  telah banyak  dilakukan  terutama  menggunakan  indeks vegetasi Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI). Teori  dasar  dibalik  pengembangan  indeks tersebut  adalah  bahwa  beberapa  kombinasi  dari band spektral penginderaan jauh dapat mengungkapkan informasi struktur vegetasi, keadaan  tutupan  vegetasi,  kapasitas  fotosintesis, kepadatan  dan  distribusi  daun  dan  kandungan  air dalam  daun  (Yengoh  et  al.,  2016).  Ji  &  Peters (2003)  dan  McVicar  &  Bierwirth  (2001) mengkaji hubungan  NDVI  dari  data Advanced  Very  High- Resolution  Radiometer (AVHRR)  dengan  indeks kekeringan  berbasis  curah  hujan Standardized Precipitation Index (SPI). Hasil kajian menunjukkan bahwa korelasi tinggi hanya terjadi pada pertengahan musim tanam, tetapi jauh lebih rendah saat penuaan. Hal ini menunjukkan waktu musiman harus dipertimbangkan saat memantau kekeringan dengan  NDVI.  Prathumchai,  et  al.,  (2001) menganalisis  korelasi  tingkat  risiko  kekeringan dengan  NDVI,  dan  diperoleh  korelasi  yang signifikan  antara  tingkat  risiko  kekeringan  dan perubahan  NDVI  pada  tingkat  risiko  sangat  tinggi, tinggi  dan  sedang.  Sedangkan  pada  tingkat  risiko
kekeringan rendah diperoleh korelasi yang rendah. Vicente-Serrano  et  al.,  (2006)  mengkaji  pengaruh iklim  kering  pada  aktivitas  vegetasi  menggunakan NDVI  dari  AVHRR.  Hasil  menunjukkan  variabilitas NDVI  lebih  besar  pada  daerah  dengan  tutupan vegetasi rendah (stepa dan lahan pertanian kering), sedangkan  variabilitas  terendah  tercatat  di  lahan irigasi  dan  hutan  yang  terletak  di  daerah  paling lembab. Diketahui pula bahwa kekeringan menyebabkan  penurunan  NDVI,  namun  dengan hubungan  non-linier  untuk  semua  jenis  tutupan lahan. Begitu pula dalam Nanzad et al. (2019)  dan Bayarjargal  (2000)  memperoleh  bahwa  anomali NDVI  berkorelasi  positif  dengan  curah  hujan  di lahan pertanian, semak belukar dan stepa. Namun, korelasi negatif muncul di wilayah hutan dan stepa gunung  tinggi.  Disebutkan  pula  bahwa  tanaman dengan  biomassa  tinggi  menyebabkan  kejenuhan NDVI.
Selanjutnya  sejak  tersedianya  data  harian satelit  Terra/Aqua  MODIS  ( Moderate  Resolution Imaging  Spectroradiometer )  yang  mempunyai resolusi spasial lebih tinggi dibandingkan generasi sebelumnya  yaitu  AVHRR  ( The  Advanced  Very High-Resolution  Radiometer ),  maka  semakin berkembang produk informasi indeks vegetasi. Tim peneliti MODIS kemudian mengembangkan Enhanced  Vegetation  Index (EVI)  yang  bertujuan meningkatkan kualitas NDVI (NASA, 2021; Song et al., 2004). Perbedaan utama antara NDVI dan EVI adalah  penambahan  koreksi  terhadap  distorsi pantulan  cahaya  yang  disebabkan  oleh  partikel  di udara serta penutup lahan di bawah vegetasi yang tidak  dapat  dikoreksi  oleh  NDVI.  Nilai  indeks  EVI juga  memiliki  sensitivitas  lebih  baik  dibandingkan NDVI  saat  mendeteksi  hutan  dan  area  lain  yang memiliki klorofil tinggi (Choubin et al., 2019; Huete et  al.,  2002;  NASA,  2021) . Bajgain  et  al.,  (2015) membandingkan  sensitivitas  beberapa  indeks vegetasi  dan  indek  air  permukaan  tanah  terhadap kekeringan, hasil menunjukkan bahwa NDVI relatif kurang  sensitif  terhadap  kekeringan  dibandingkan EVI.
Maka  dari  itu  pada  penelitian  ini  digunakan indeks  vegetasi  EVI  yang  diperoleh  dari  data MODIS. Pemantauan kondisi kekeringan pertanian dilakukan  dengan  melihat  Tingkat  Kehijauan Vegetasi  (TKV).  TKV  diperoleh berdasaran klasifikasi  EVI  pada  rentang  nilai  tertentu,  dan dianalisis untuk mendapatkan indikator kekeringan pada  dua  kondisi  musim  kering  yang  berbeda  di Pulau Jawa. Musim kering pada periode yang sama (bulan Juli hingga September) pada tahun berbeda yang  mewakili  El  Niño  kuat  (2015)  dan  kondisi netral (2019) dipilih untuk mendapatkan gambaran (1)  bahwa  tingkat  kehijauan  vegetasi  (TKV)  dapat menggambarkan  atau  menjelaskan  kekeringan  di suatu wilayah dan pada kedua waktu yang berbeda tersebut  terjadi  perbedaan  kondisi.  Disamping  itu, pada penelitian ini dilakukan juga (2) analisis untuk melihat  keterkaitan  waktu  terjadinya  kekeringan meteorologis dan kekeringan pertanian.

## METODE

## Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi  data  Satelit  Aqua  MODIS  resolusi  spasial 250 meter, sepanjang tahun 2015 dan 2019 wilayah Pulau Jawa. Data satelit Landsat 8 path/rw 118/066, 119/065,  121/065,  122/064  dan  123/064  mewakili musim basah dan kering tahun 2015.   Data satelit tersebut  diperoleh  dari  Pusat  Riset  Penginderaan Jauh, Badan Riset dan Inovasi Nasional. Kemudian digunakan  data  akumulasi  curah  hujan  bulanan tahun  2015  wilayah  Pulau  Jawa  dari  USGS  & USAID  (ND).  Data  ini  merupakan  penggabungan data  citra  satelit  resolusi  0,05°,  data  klimatologi CHPclim,  dan  data  stasiun in-situ untuk  membuat deret  waktu  curah  hujan  harian  grid.  Data  lainnya yang  digunakan  sebagai  data  pendukung  adalah Peta  Rupa  Bumi  Indonesia  skala  1:250.000  tahun 2013 dari Badan Informasi Geospasial.

## Metode
Tahapan  pengolahan  data  dan  analisis  yang dilakukan pada kajian ini dapat dilihat pada diagram alir pada Gambar 1 .

## Tingkat Kehijauan Vegetasi (TKV)
Tingkat  Kehijauan  Vegetasi  diperoleh  dari klasifikasi indeks vegetasi EVI 8-harian dari Satelit Aqua  MODIS.  Fokus  riset  ini  adalah  untuk mendeteksi  vegetasi,  maka  nilai  maksimum  EVI bulanan dihitung dari setiap piksel. EVI merupakan modifikasi  dari  NDVI  dengan  mengoptimalkan
sinyal vegetasi melalui kanal biru untuk meminimalkan  variasi  latar  belakang  kanopi  dan menghilangkan  kontaminasi  atmosfer  disebabkan oleh  debu  dan  awan.  Formula  perhitungan  indeks EVI ditunjukkan oleh Persamaan 1 (Choubin et al., 2019; Didan et al., 2015):
𝐸𝑉𝐼 = 𝐺 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝑒𝑑
𝑁𝐼𝑅+𝐶1.𝑅𝑒𝑑−𝐶2.𝐵𝑙𝑢𝑒+𝐿 …………….…….( 1 ) dimana  NIR  adalah  reflektansi  kanal  inframerah dekat, red adalah  reflektansi  kanal  merah, blue adalah kanal biru, L adalah faktor penyesuaian latar belakang  kanopi  (L=1),  G  adalah gain  factor (G=2,5).    C1  dan  C2  menunjukkan  koefisien hambatan aerosol (menggunakan kanal biru untuk mengoreksi  pengaruh  aerosol  di  kanal  merah), dimana C1=6, C2=7,5. Nilai EVI bervariasi antara 1 hingga +1.
Berdasarkan  indeks  EVI,  kemudian  dilakukan klasifikasi  Tingkat  Kehijauan  Vegetasi  (TKV) dengan  pembagian  kelas  seperti  pada Tabel  1 di bawah  ini.  Klasifikasi  TKV  berdasarkan  kelas  EVI tersebut merupakan klasifikasi terdistribusi normal, dimana  semakin  tinggi  nilai  indeks  maka  tingkat kehijauan vegetasi semakin tinggi dan disesuaikan kondisi kekeringan di lapangan, serta objek lainnya seperti  air/awan.  Dalam  Didan  et  al.  (2015) disebutkan  dasar  teori  indeks  vegetasi  berbasis empiris  adalah  berdasarkan  sifat  reflektansi spektral daun. Kontras antara respon kanal merah dan NIR menggambarkan kondisi vegetasi, dimana kontras  antara  sinar  merah-NIR  maksimum  terjadi pada  kanopi  yang  penuh  dan  kontras  minimum pada objek dengan sedikit vegetasi.
Data Landsat-8 2015 dan Peta RBI Data Aqua MODIS 2015 (El Nino) dan 2019 (Netral) Data Curah Hujan tahun 2015 Perhitungan Indeks EVI Klasifikasi Tingkat Kehijauan Vegetasi (TKV) Analisis sebaran dan luas TKV Analisis keterkaitan kekeringan pertanian dan meteorologis Tutupan lahan Hasil perbandingan TKV saat El Nino dan kondisi netral Hasil perbandingan
kekeringan pertanian dan meteorologis pada beberapa tutupan lahan
Tabel 1 .  Klasifikasi TKV berdasarkan nilai EVI
Range Nilai EVI Kelas TKV < 0,2 Awan/air 0,2 – 0,4 Sangat rendah 0,4 – 0,5 Rendah 0,5 – 0,7 Sedang 0,7 – 0,8 Tinggi > 0,8 Sangat tinggi
Tingkat kehijauan vegetasi ini menjadi indikator kekeringan  pertanian.  Analisis  TKV  dilakukan dengan  membandingkan  sebaran  pola  dan  luas TKV  pada  musim  kemarau  pada  dua  tahun  yang berbeda (2015 dan 2019).

## Jeda  Waktu  Kekeringan  Meteorologis  dan Kekeringan Vegetasi/ Pertanian
Untuk  melihat  jeda  ( lag )  waktu  kejadian kekeringan  meteorologis  dan  kekeringan  vegetasi/ pertanian,  nilai  EVI  pada  empat  jenis  tutupan/ penggunaan  lahan  (sawah,  ladang,  kebun  dan hutan)  beserta  asosiasi  dibandingkan  dengan akumulasi curah hujannya. Perbandingan dilakukan pada  beberapa  sampel  lokasi  pada  citra  EVI  dan data  curah  hujan.  Pengambilan  sampel  nilai  EVI dan  akumulasi  curah  hujan  dilakukan  pada  setiap tutupan  lahan  vegetasi  dengan  jumlah  yang berimbang  (30  pixel),  menyebar  dan  mewakili wilayah Jawa paling barat hingga timur. Piksel yang bebas awan dipilih dalam kurun waktu satu tahun, sehingga dapat pula dilihat polanya setiap bulannya dalam  periode  waktu  tersebut.  Dalam  penentuan jenis  tutupan  lahan  digunakan  data  Landsat  8 sebagai acuan, serta peta rupa bumi sebagai data pendukung.  Data  Landsat 8  juga  digunakan untuk mengkonfirmasi  kondisi  kekeringan  secara  visual pada  masing-masing  sampel  yang  diambil.  Data yang  dianalisis  adalah  data  tahun  2015  sebagai perwakilan  tahun  dengan  kondisi  kekeringan  yang sangat ekstrim.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tingkat Kehijauan  Vegetasi  dan  Kondisi Meteorologis pada Tahun 2015
Berdasarkan data TKV tahun 2015 ( Gambar 2 ), dapat dilihat pada awal tahun hingga bulan  Mei  kondisi  vegetasi masih  normal, ditandai
tingkat  kehijauan  vegetasi  berkisar  sedang hingga sangat tinggi. Penurunan tingkat kehijauan vegetasi di  Pulau  Jawa  terjadi  cukup  luas  mulai  bulan Agustus  hingga  bulan  November  yang  ditandai dengan  perubahan  dari  TKV  tinggi  (warna  hijau) dan  sedang  (kuning) menjadi  TKV rendah  (jingga) dan  sangat  rendah  (merah).  Pada  bulan  Agustus, sebaran  TKV  sangat  rendah  terlihat  di  beberapa wilayah  seperti  di  Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur bagian  utara  dan  Jawa  Timur  bagian  selatan. Kemudian  kondisi  tingkat  kehijauan  vegetasi rendah  ini  semakin  menyebar  pada  bulan September  hingga  bulan  November,  dimana  TKV sangat  rendah  terlihat  hampir  menyebar  di sepanjang  utara  Pulau  Jawa,  mulai  dari  Provinsi Banten  hingga  Jawa  Timur.  Penurunan  tingkat kehijauan  vegetasi  ini  mengindikasikan  terjadinya kekeringan pada lahan.
Akumulasi  curah  hujan  pada  tahun  2015 ( Gambar 3 ) menunjukkan bahwa pada awal tahun (Januari  hingga  April)  curah  hujan  masih  dalam kondisi  normal  yang  ditandai  dengan  warna kebiruan. Mulai bulan Juni 2015, curah hujan yang terukur berada pada kondisi sangat rendah (warna merah).  Kondisi  ini  berlangsung  hingga  bulan Oktober  2015,  meskipun  pada  November  juga masih  termasuk  kategori  rendah  (kuning)  dan sedang (jingga).
Jika  melihat  dari  data  akumulasi  curah  hujan selama tahun 2015 ( Gambar 3 ) tersebut, intensitas curah  hujan  sangat  rendah  terpantau  mulai  bulan Juni 2015. Penurunan nilai TKV hingga pada level sangat  rendah  mulai  terlihat  jelas  sejak  bulan Agustus. Dengan demikian, ada kurun waktu sekitar 2  bulan  hingga  TKV  menjadi  sangat  rendah  sejak intensitas  curah  hujan  menurun  di  wilayah  Pulau Jawa. Hal ini sejalan dengan penelitian (Choubin et al., 2019) dan (Tong et al., 2017), dimana terdapat jeda  waktu  dampak  dari  kekeringan  terhadap menurunnya kondisi tutupan vegetasi secara alami.
Intensitas  curah  hujan  yang  turun  di  suatu wilayah  sangat  mempengaruhi  ketersediaan  air  di wilayah  tersebut.    Jika  terjadi  penurunan  curah hujan  secara  terus  menerus  pada  kurun  waktu tertentu  maka  akan  menyebabkan  terjadinya kekeringan meteorologi. Selanjutnya jika kandungan  air  di  dalam  tanah  semakin  berkurang sehingga mempengaruhi kebutuhan dan pertumbuhan tanaman maka akan terjadi kekeringan pertanian.  Rendahnya intensitas curah hujan  yang  terjadi  pada  tahun  2015  sangat mempengaruhi  terjadinya  kekeringan  lahan  pada waktu tersebut.
Gambar 2 . Tingkat kehijauan vegetasi dari enhanced vegetation index MODIS di Pulau Jawa tahun 2015. Warna hijau hingga merah mengilustrasikan tingkat kehijauan mulai dari sangat tinggi hingga sangat rendah. Beberapa piksel yang tertutup awan dikelaskan sebagai “Tidak ada data”.
Gambar  3 .  Akumulasi  curah  hujan  dari  data  CHIRPS  tahun  2015  di  Pulau  Jawa.  Warna  biru  hingga  merah menggambarkan akumulai curah hujan mulai dari sangat tinggi hingga sangat rendah.

## Jeda  Waktu  Kekeringan  Meteorologis  dan Pertanian/Vegetasi
Berdasarkan  perbandingan  pola  curah  hujan dan  nilai  indeks  vegetasi  EVI  di  beberapa  jenis penutup  lahan  pada Gambar  4 ,  dapat  dilihat bahwa saat terjadi kekeringan secara meteorologis
yang  ditandai  dengan  menurunnya  akumulasi curah  hujan  (CH),  tidak  langsung  diikuti  dengan menurunkan kondisi vegetasi (EVI). Kemudian jika dibandingkan dengan jeda atau lag 1 bulan (EVI-1) dan  jeda  2  bulan  (EVI-2)  sebelum  mengalami penurunan  maka  dapat  dilihat  bahwa  pola  curah
hujan memiliki kemiripan dengan pola EVI-2 yaitu dua bulan setelah kejadian kekeringan meteorologis.  Kondisi  ini  berlaku  pada  jenis tutupan  lahan  pertanian  (sawah,  ladang  dan kebun), dan tidak tidak berlaku pada tutupan lahan hutan.  Di  lahan  hutan  menurunnya  curah  hujan tidak terlalu mempengaruhi kekeringan vegetasi di wilayah hutan tersebut mengingat jenis tumbuhan yang didominasi oleh pepohonan (tanaman keras) dengan perakaran dalam. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 4 Grafik (d), dimana pola EVI tetap stabil dengan  menurunnya  curah  hujan.    Kondisi  ini
dapat  menunjukkan  bahwa  vegetasi  hutan  lebih dapat  beradaptasi  dengan  adanya  kekeringan meteorologis.  Selanjutnya  jika  melihat  pemulihan kondisi  vegetasi  setelah  mengalami  kekeringan, terlihat  hanya  butuh  1  bulan  sejak  curah  hujan meningkat sehingga kondisi vegetasi  juga meningkat. Hal ini dapat dilihat terutama pada pola EVI dan curah hujan pada wilayah dengan penutup lahan  kebun  dan  ladang,  di  mana  di  akhir  tahun ketika curah hujan meningkat, maka diikuti dengan pola yang sama dengan EVI-1.
Gambar 4. Perbandingan akumulasi CH dan EVI di Pulau Jawa pada tiga jeda (lag) waktu berbeda tahun 2015 (ditandai dengan penomoran EVI) pada empat tutupan lahan: (a) sawah, (b) ladang, (c) kebun dan (d) hutan.
a.  Sawah b.  Ladang Mei 2015 Oktober 2015 Mei 2015 Oktober 2015 c.  Kebun d.  Hutan Juli 2015 Oktober 2015 Mei 2015 Oktober 2015
Gambar  5. Kondisi  lahan  dlihat  dari  citra  Landsat  8  pada  saat  EVI  tertinggi  dan  EVI  terendah  (kering)  di  empat  jenis tutupan lahan (a) sawah, (b) ladang, (c) kebun dan (d) hutan.
(a) (b) (c)
(d)
Kondisi  kekeringan  pada  beberapa  lokasi sampel  kemudian  dikonfirmasi  dan  divisualisasi menggunakan  citra  satelit  dengan  resolusi  yang lebih  tinggi  yaitu  citra  Landsat  8. Gambar  5 memperlihatkan  kondisi  vegetasi  di  beberapa tutupan  lahan  saat  puncak  TKV  atau  EVI berdasarkan  grafik  pada Gambar  4 ,  yaitu  sekitar bulan  Mei  hingga  Juli  2015,  serta  saat  terjadi kekeringan  vegetasi  (TKV  atau  EVI  rendah)  yaitu pada  bulan  Oktober.  Berdasarkan  data  tersebut dapat  dilihat  bahwa  lahan  sawah  merupakan daerah  yang  sangat  terdampak,  diikuti  dengan ladang  dan  kebun,  sedangkan  hutan  terlihat  tidak mengalami perubahan yang besar terhadap tutupan vegetasinya mulai musim hujan hingga kemarau.
Perbandingan  TKV  pada  Kondisi  El  Niño  dan Netral
Jika  melihat  secara  lebih  rinci  dari  data  luas area  masing-masing  tingkat  kehijauan  vegetasi pada Tabel  2 ,  maka  dapat  dilihat  wilayah  yang memiliki  TKV  sangat  rendah  pada  bulan  Juli  dan Agustus 2015 ( Tabel 2 ) terbanyak adalah Provinsi Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur.  Pada  bulan September  di  Jawa  Tengah  terjadi  peningkatan yang cukup signifikan dengan TKV sangat rendah, sehingga  pada  bulan  September  wilayah  yang memiliki TKV sangat rendah terbanyak adalah Jawa Tengah dan Jawa Timur.
Penambahan  luas  wilayah  kering  atau  yang memiliki  TKV  sangat  rendah  di  Jawa  Barat  dan Jawa Timur berkisar dua hingga tiga kali lipat, yaitu: dari sekitar 229 ribu ha pada bulan Juli menjadi 568 ribu ha pada bulan September di Jawa Barat, dan dari 277 ribu ha pada bulan Juli menjadi 990 ribu ha pada bulan September di Jawa Timur. Sedangkan di Jawa Tengah penambahan wilayah dengan TKV
sangat  rendah  hampir  mencapai  enam  kali  lipat, yaitu:  sekitar  137  ribu  ha  pada  bulan  Juli  menjadi 785 ribu ha di bulan September.Jika  dibandingkan dengan  kondisi  pada  tahun  2019  yang  mewakili kondisi  netral  ( Gambar  6 ),  TKV  bulan  Juli  hingga September  2019  khususnya  di  Pulau  Jawa  tetap mengindikasikan  adanya  kondisi  kering  namun tidak ekstrem, dibandingkan dengan kondisi tahun 2015. Hal ini dapat dibuktikan dengan jumlah area yang  dikelaskan  sebagai  TKV  rendah  pada  bulan Juli  2019,  terlihat  di  sebagian  kecil  wilayah  Jawa barat,  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur.  Kemudian pada  bulan  September  terlihat  ada  penambahan wilayah  yang  mengalami  kekeringan  berdasarkan TKV  namun  perubahannya  tidak  sebanyak  saat tahun  2015.  Berdasarkan  data  luasan  pada  bulan Juli  dan  Agustus  2019  ( Tabel  3 ),  wilayah  yang memiliki  TKV  sangat  rendah  terluas  adalah  Jawa Barat  dan  Jawa  Timur,  sedangkan  pada  bulan September  adalah  Jawa Tengah  dan  Jawa  Timur, dimana  luas  area  TKV  sangat  rendah  ini  tidak seluas pada tahun 2015.
Pada bulan September 2019, luas TKV sangat rendah  di  Jawa  Barat  bertambah  sekitar  dua  kali lipat  dari 152  ribu  ha  pada  bulan  Juli  menjadi  359 ribu  ha,  begitu  pula  di  Jawa  Timur  terjadi penambahan luas dari 300 ribu ha pada bulan Juli menjadi  573  ribu  ha  di  September  2019.  Jawa Tengah mengalami penambahan hampir empat kali lipat dari 129 ribu ha menjadi 499 ribu ha. Sebagai catatan,  komparasi  area  TKV  ini  hanya  dilakukan untuk  bulan  Juli  hingga  September  ( Tabel  2 ) mengingat  pada  akhir  tahun  2015  tutupan  awan sangat  tebal  sehingga  banyak  pixel  yang  tidak dapat dihitung. Namun demikian, secara visual dari pixel  yang  bebas  awan  menunjukkan  bahwa  level TKV yang rendah hingga sangat rendah terpantau lebih  luas  pada  tahun  2015  dibandingkan  tahun 2019 ( Gambar 6 , ditunjukkan warna jingga-merah).
Tabel 2. Luas Tingkat Kehijauan Vegetasi (TKV) provinsi di Pulau Jawa bulan Juli - September 2015
PROPINSI Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi Luas (ribu ha) % Luas (ribu ha) % Luas (ribu ha) % Luas (ribu ha) % Luas (ribu ha) % JULI Banten 55.9 6.0 44.7 4.8 153.8 16.4 216.6 23.3 417.6 44.7 Jawa Barat 229.9 6.2 208.1 5.6 867.2 23.4 764.7 20.6 1504.7 40.6 DKI Jakarta 33.0 50.1 3.6 5.5 2.7 4.1 0.5 0.7 0.7 1.1 Jawa Tengah 138.0 4.0 265.9 7.7 1088.7 31.7 663.0 19.3 1198.5 34.8 DI Yogyakarta 9.2 2.9 36.2 11.4 153.0 48.2 45.4 14.3 70.4 22.2 Jawa Timur 277.1 5.8 441.2 9.2 1711.9 35.6 934.5 19.5 1256.4 26.2 AGUSTUS Banten 83.7 8.9 75.3 8.1 217.2 23.2 164.9 17.6 342.6 36.6 Jawa Barat 347.0 9.4 277.3 7.5 1,146.0 30.9 721.8 19.5 1,104.5 29.8 DKI Jakarta 39.6 60.3 5.1 7.8 2.8 4.3 0.4 0.7 0.3 0.4 Jawa Tengah 242.8 7.1 512.1 14.9 1,248.6 36.4 542.6 15.8 805.3 23.5 DI Yogyakarta 30.7 9.7 83.5 26.3 123.7 39.0 41.5 13.1 34.6 10.9 Jawa Timur 468.5 9.8 708.5 14.7 1,809.5 37.7 664.2 13.8 940.8 19.6 SEPTEMBER Banten 147.6 15.8 74.7 8.0 172.7 18.5 127.2 13.6 360.3 38.5 Jawa Barat 568.7 15.4 401.3 10.8 1,177.1 31.8 628.4 17.0 818.4 22.1 DKI Jakarta 43.2 65.7 2.8 4.2 1.9 2.9 0.2 0.4 0.1 0.2 Jawa Tengah 785.2 22.9 589.4 17.2 1,144.9 33.3 376.5 11.0 421.7 12.3 DI Yogyakarta 100.3 31.6 60.7 19.1 105.5 33.2 25.4 8.0 20.2 6.3 Jawa Timur 990.5 20.6 803.4 16.7 1,579.9 32.9 550.6 11.5 674.3 14.0
Tabel 3 . Luas Tingkat Kehijauan Vegetasi (TKV) provinsi di Pulau Jawa bulan Juli - September 2019
PROVINSI Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi Luas (ribu ha) % Luas (ribu ha) % Luas (ribu ha) % Luas (ribu ha) % Luas (ribu ha) % JULI Banten 21.2 2.3 41.7 4.5
181.9 19.5 153.3 16.4 492.1 52.6 Jawa Barat 152.4 4.1 186.0 5.0
886.7 23.9 695.6 18.8 1691.9 45.7 DKI Jakarta 28.3 43.0 14.4 21.9
13.3 20.2
2.4 3.7 2.5 3.8 Jawa Tengah 129.6 3.8 328.5 9.6
1112.6 32.4 619.2 18.0 1175.3 34.2 DI Yogyakarta 11.5 3.6 34.1 10.7
164.2 51.7 57.8 18.2 45.1 14.2 Jawa Timur 300.4 6.3 537.1 11.2 1704.1 35.5 790.0 16.4 1267.0 26.4 AGUSTUS Banten 66.6 7.1 76.7 8.2 206.8 22.1
145.1 15.5 384.2 41.1 Jawa Barat 310.9 8.4 343.0 9.3
1,297.9 35.0
678.1 18.3 955.7 25.8 DKI Jakarta 37.4 56.9 8.9 13.6 7.3 11.2 1.4 2.0 1.6 2.4 Jawa Tengah 266.0 7.7 535.7 15.6 1,516.5 44.2 494.6 14.4 538.6 15.7 DI Yogyakarta 40.1 12.6 66.2 20.8
144.6 45.5
31.2 9.8 30.5 9.6 Jawa Timur 361.9 7.5 638.0 13.3 1,738.2 36.2 757.8 15.8 1,105.1 23.0 SEPTEMBER Banten 76.0 8.1 92.5 9.9
283.4 30.3
123.6 13.2 284.3 30.4 Jawa Barat 359.3 9.7 498.4 13.5 1,378.6 37.2 555.9 15.0 796.8 21.5 DKI Jakarta 35.0 53.3 12.0 18.3
9.0 14.5
2.3 3.5 1.7 2.6 Jawa Tengah 499.3 14.5 684.6 19.9 1,280.0 37.3 419.6 12.2 467.8 13.6 DI Yogyakarta 63.4 20.0 74.0 23.3
122.0 38.4
27.5 8.7 25.6 8.1 Jawa Timur 573.8 11.9 734.7 15.3 1,605.2 33.4 674.0 14.0 1,053.4 21.9
Gambar 6. Tingkat kehijauan vegetasi saat musim kemarau tahun 2015 (kiri) dibandingkan dengan 2019 (kanan) bulan Juli s.d. Oktober.
Gambar 7. Perbandingan persentase tingkat kehijauan vegetasi rendah-sangat rendah di 5 provinsi di Pulau Jawa.
Berdasarkan  perbandingan  persentase  luas tingkat  kehijauan  vegetasi  rendah  dan  sangat rendah di lima provinsi pada Gambar 7 dapat lebih jelas  terlihat  bahwa  pada  awal  musim  kering  yaitu bulan  Juli  tahun  2015  memiliki  persentase  yang hampir  sama  dengan  tahun  2019,  dengan persentase tertinggi berada di Provinsi Jawa Timur. Perbedaan  mulai  terlihat  mulai  bulan  Agustus dengan  penambahan  persentase  luas  wilayah dengan  TKV  rendah  pada  tahun  2015  (lihat Gambar  6 sebagai  pembanding).  Pada  beberapa wilayah  yaitu  Provinsi  Banten,  DI  Yogyakarta  dan Jawa  Timur,  tahun  2015  memiliki  TKV  rendah dengan persentase lebih tinggi dibandingkan bulan Agustus 2019. Selanjutnya pada bulan September, perbedaan persentase antara tahun 2015 dan 2019 semakin  besar,  dimana  persentase  TKV  rendah dan  sangat  rendah  lebih  tinggi  pada  tahun  2015, dibandingkan  2019  di  seluruh  provinsi  di  Pulau Jawa.  Berdasarkan  perbandingan  dua  waktu  tadi, yaitu  kondisi  kering  saat  El  Niño  tahun  2015  dan kondisi  iklim netral  saat  tahun  2019,  menunjukkan bahwa  kelas  tingkat  kehijauan  vegetasi  yang digunakan  dalam  studi  ini  dapat  digunakan  untuk memantau  kondisi  kekeringan  di  suatu  wilayah, khususnya wilayah pertanian.

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  analisis variasi  tingkat  kehijauan  vegetasi  (TKV)  selama musim  kering  ekstrim  pada  tahun  2015  di  Pulau
Jawa.  Untuk  memperoleh  perspektif  kekeringan pada  tahun  non-ekstrim,  analisis  juga  dilakukan untuk tahun 2019. Hasil studi menunjukkan bahwa tingkat  kehijauan  vegetasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  pemantauan kondisi kekeringan di Pulau Jawa, khususnya untuk wilayah  pertanian.  Pengkelasan  nilai  indeks vegetasi  EVI  mampu  memberikan  detail  informasi kondisi  kekeringan  pada  musim  kemarau  pada kondisi  iklim  yang  berbeda.  Dalam  penelitian  ini juga  diperoleh  hasil  yang  menunjukkan  bahwa terdapat  jeda  waktu  dampak  dari  kekeringan meteorologi  terhadap  menurunnya  kondisi  tutupan vegetasi secara alami selama kurang lebih 2 bulan sejak  penurunan  akumulasi  curah  hujan  di  suatu wilayah.  Jeda  waktu  itu  berlaku  untuk  wilayah pertanian  khususnya,  atau  wilayah  dengan  jenis tutupan lahan yang tidak memiliki perakaran dalam (tanaman keras) seperti hutan. Meskipun penelitian ini  dilakukan  terbatas  untuk  wilayah  Pulau  Jawa, akan  tetapi  pengkelasan  kehijauan  vegetasi  ini dapat  diterapkan  pada  wilayah  lain  yang  memiliki tutupan  atau  penggunaan  lahan  yang  serupa. Namun  demikian,  kajian  yang  mendalam  perlu dilakukan di tempat lain, atau dengan menggunakan  indeks  vegetasi  lain  yang  belum dikaji dalam studi ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Kepala  Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh LAPAN yang telah memfasilitasi penelitian ini.
0 10 20 30 40 50 Banten Jawa Barat Jawa Tengah DI Yogyakarta Jawa Timur Pers ent as e (%) Juli 2015 2019 0 10 20 30 40 50 Banten Jawa Barat Jawa Tengah DI Yogyakarta Jawa Timur Pe rs en tas e (% ) Agustus 2015 2019 0 10 20 30 40 50 Banten Jawa Barat Jawa Tengah DI Yogyakarta Jawa Timur Pers ent as e (%) September 2015 2019

## DAFTAR PUSTAKA
Bajgain,  R.,  Xiao,  X.,  Wagle,  P.,  Basara,  J.,  &  Zhou,  Y.
(2015).  Sensitivity  analysis  of vegetation  indices to drought  over  two  tallgrass  prairie  sites. ISPRS Journal  of  Photogrammetry  and  Remote  Sensing , 108 (October 2017), 151-160. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.07.004.
Bayarjargal,  Y.,  Adyasuren,  T.,  Munkhtuya,  S.  (2000).
Drought and vegetation stress monitoring in the arid and semi-arid region of the Mongolia using remote sening  and  ground  data. Proc.  of  the  21 st Asian Conf. Remote Sensing, 2 , 372-377.
Choubin, B., Soleimani, F., Pirnia, A., Sajedi-Hosseini, F., Alilou,  H.,  Rahmati,  O.,  …  Shahabi,  H.  (2019). Effects  of  drought  on  vegetative  cover  changes: Investigating  spatiotemporal  patterns.  In Extreme Hydrology  and  Climate  Variability:  Monitoring, Modelling,  Adaptation  and  Mitigation (Vol.  2). Elsevier  Inc.  DOI:  https://doi.org/10.1016/B978-0- 12-815998-9.00017-8.
Didan,  K.,  Munoz,  A.B.,  Solano, R.,  & Huete,  A.  (2015). MODIS  Vegetation  Index  User’s  Guide  (MOD13 Series) Version 3.0 Ccollection 6) . 2015 (May), 38. Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E.P., Gao, X., & Ferreira, L. G. (2002). Overview of the radiometric and  biophysical  performance  of  the  MODIS vegetation indices A. Remote Sensing of Environment , 83 , 195-213. DOI:
https://doi.org/10.1016/S0020-1693(00)85959-9.
Ji,  L.,  &  Peters,  A.J.  (2003).  Assessing  vegetation response  to  drought  in  the  northern  Great  Plains using  vegetation  and  drought  indices. Remote Sensing  of  Environment , 87 (1),  85-98.  DOI: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00174-3.
Kementan  (Kementerian  Pertanian),  LAPAN  (Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional), WFP (World Food  Programme  of  United Nations)  & FAO  (Food and  Agricultural  Organization  of  United  Nations). (2016). Buletin  Pemantauan  Ketahanan  Pangan  di Indonesia, Fokus Utama: Dampak El Niño , 2, 1-23. McVicar,  T.R.,  &  Bierwirth,  P.N.  (2001).  Rapidly assessing the 1997 drought in Papua New Guinea using  composite  AVHRR  imagery. International Journal  of  Remote  Sensing , 22 (11),  2109-2128. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160120728. Nanzad, L., Zhang, J., Tuvdendorj, B., Nabil, M., Zhang, S.,  &  Bai,  Y.  (2019).  NDVI  anomaly  for  drought monitoring  and  its  correlation  with  climate  factors over  Mongolia  from  2000  to  2016. Journal  of  Arid Environments , 164 (May 2018), 69-77.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2019.01.019 NASA (The National Aeronautics and Space Administration).  (2021). Life  Remote  Sensing. Diunduh  dari:  https://earthobservatory.nasa.gov/ features/MeasuringVegetation/measuring_vegetati on_4.php [15 September, 2021].
NWS  (National  Weather  Service).  (2021). Cold  & Warm
Episodes by Season . Diunduh dari: https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_ .monitoring/ensostuff/ONI_v5.php  [15  September
2021]. Prathumchai,  K.,  Honda,  K.,  &  Nualchawee,  K.  (2001).
Drought  risk  evaluation  using  remote  sensing  and GIS:  a  case  study  in  Lop  Buri  Province. Paper Presented at the 22nd Asian Conference on Remote Sensing , 5 (January 2001), 9.
Safitri,  D.R.,  &  Sihaloho,  E.D.  (2020).  Lumbung  Padi Indonesia dan Kemiskinan: Studi Kasus Kabupaten Kota  di  Jawa  Timur. Ekonomis:  Journal  of Economics and Business , 4 (1), 56. DOI: https://doi.org/10.33087/ekonomis.v4i1.109
Song,  X.,  Saito,  G.,  Kodama, M.,  &  Sawada,  H.  (2004). Early detection system of drought in East Asia using NDVI  from  NOAA/AVHRR  data. International Journal  of  Remote  Sensing , 25 (16),  3105-3111. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160310001598890. Tong, S., Bao, Y., Te, R., Ma, Q., Ha, S., & Lusi, A. (2017).
Analysis  of  drought  characteristics  in  Xilingol grassland  of  northern China  based  on  spei  and  its impact  on  vegetation. Mathematical  Problems  in
Engineering , 2017 . DOI: https://doi.org/10.1155/2017/5209173. USGS  (United  States  Geological  Survey)  &  USAID (United States Agency for International
Development).    (ND). CHIRPS  (Climate  Hazards Center  Infrared  Precipitation  with  Station  Data ). Diunduh  dari: https://earlywarning.usgs.gov/fews . [12 September 2021].
Usman,  E.,  Anistia,  H.,  &  Lisa,  A.  (2019).  Analisis fenomena  el  niño  tahun  2015  dan  dampaknya terhadap  anomali  curah  hujan  di  Semarang. Conference:  Seminar  Nasional  Sains  Atmosfer (SNSA) 2017 , (February).
Vicente-Serrano, S. M., Cuadrat-Prats, J. M., & Romo, A. (2006).  Aridity  influence  on  vegetation  patterns  in the  middle  Ebro  Valley  (Spain):  Evaluation  by means of AVHRR images and climate interpolation techniques. Journal  of  Arid  Environments , 66 (2), 353-375. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2005.10.021. WMO (World Meteorological Organization). (2019). WMO issues  El  Niño/La  Niña  Update.  Diunduh  dari: https://public.wmo.int/en/media/news/wmo-issues- el-niñola-niña-update [15 September 2021].
Yananto, A., & Dewi, S. (2016). Ana lisis Kejadian El Niño Tahun 2015 Dan Pengaruhnya Terhadap
Peningkatan  Titik  Api  Di  Wilayah  Sumatera  Dan Kalimantan. Jurnal  Sains  &  Teknologi  Modifikasi Cuaca , 17 (1), 11. DOI:
https://doi.org/10.29122/jstmc.v17i1.544.
Yengoh,  G.T.,  Dent,  D.,  Olsson,  L.,  Tengberg,  A.E.,  &
Tucker  III,  C.J.  (2016).  Use  of  the  Normalized Difference  Vegetation Index  (NDVI)  to  assess  land degradation  at  multiple  scales. Lund  University Center  for  Sustainability  Studies  (LUCSUS),  and The  Scientific  and Technical  Advisory  Panel  of the Global  Environment  Facility  (STAP/GEF) ,  47. Diunduh dari: http://link.springer.com/ 10.1007/978- 3-319-24112-8 [14 September 2021].

## Halaman ini sengaja kami kosongkan