## ORIGINAL ARTICLE
Analisis Bencana Kekeringan Berdasarkan Data Citra Landsat 8-9 Oli/Tirs C2 L1 Menggunakan Metode Normalized Difference Drought Index (NDDI) (Studi Kasus: Kabupaten Karawang)
Mexsual Febryanto Manik, Aries Suharso
Universitas Singaperbagsa Karawang, Jawa Barat E-mai : mexsualfebry@gmail.com
Diterima 18 Oktober 2022, Direvisi 18 Desember 2022, Disetujui Publikasi 30 Desember 2022

## Abstract
Drought is a complex type of natural disaster and is characterized by persistent water scarcity. Drought occurs slowly  (slow  on  set),  lasts  until  the  beginning  of  the  rainy  season,  and  has  a  very  broad  and  cross-sectoral impact such as economic, social, health and education. This study aims to map the distribution of drought-prone areas in Karawang Regency. The type of research used is descriptive qualitative tiered by combining primary data  and  secondary  data  USGS  Image.  The  results  of  this  study  showed  that  in  2020  the  potential  index  for moderate drought occurred in Tempuran district with an area of 88.09 km2, cibuaya district moderate drought with an area of 87.18 km2 also occurred in Telukjambe barat district  with an area of 73.36 km2, in 2022 the potential index for very severe drought occurred in Cibuaya district with an area of 87.18 km2, Cilamaya wetan district with an area of 69.36 km2, Cilebar district with an area of 64.20 km2.
Keywords: NDDI, Drought, Landsat

## Abstrak
Kekeringan adalah jenis bencana alam yang kompleks dan ditandai dengan kelangkaan air yang terus-menerus. Kekeringan terjadi secara perlahan (slow on set), berlangsung hingga awal musim hujan, dan berdampak sangat luas  dan  lintas  sektoral  seperti  ekonomi,  sosial,  kesehatan  dan  pendidikan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memetakan  sebaran  daerah  rawan  kekeringan  di  Kabupaten  Karawang.  Jenis  penelitian  yang  digunakan  ialah deskriptif  kualitatif  berjenjang  dengan  penggabungan  data  primer  citra  USGS  dan  data  sekunder.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  pada  tahun  2020  indeks  berpotensi  pada  kekeringan  sedang,  terjadi  di  kecamatan Tempuran dengan luas wilayah 88.09 km2, Kecamatan Cibuaya kekeringan sedang dengan luas 87.18 km2 juga terjadi  di  Kecamatan  Telukjambe  barat  dengan  luas  wilayah  73.36  km2,  pada  tahun  2022  indeks  berpotensi kekeringan  sangat berat terjadi di Kecamatan Cibuaya dengan luas  wilayah 87.18 km2,  Kecamatan Cilamaya wetan dengan luas wilayah 69.36 km2, Kecamatan Cilebar dengan luas wilayah 64.20 km2.
Kata Kunci: NDDI, Kekeringan, Landsat.

## Artikel ilmiah Pendidikan Geografi
Analisis Bencana Kekeringan Berdasarkan Data Citra Landsat 8-9 Oli...

## A. Pendahuluan
Kekeringan  adalah  jenis  bencana alam  yang kompleks  dan ditandai  dengan kelangkaan  air  yang  terjadi  secara terusmenerus. Kekeringan memiliki hubungan  dengan  kesepadanan  antara kebutuhan  dan  cadangan  air  untuk berbagai  kebutuhan.  Kekeringan  terjadi secara perlahan (slow on set), berlangsung hingga awal musim hujan, dan berdampak sangat  luas  dan  lintas  sektoral  seperti ekonomi, sosial, kesehatan dan pendidikan. (IRBI, 2015).
Sebagian besar wilayah di Indonesia mempunyai  potensi  bencana  kekeringan termasuk di kabupaten Karawang.
Menurut Aditya (2010), potensi kerawanan kekeringan adalah
ketersediaan air yang sangat rendah untuk kebutuhan  hidup  manusia  dan  makhluk hidup  lainnya,  termasuk  tanaman  dan ternak. Ketika kondisi kekeringan meningkat  dari waktu  ke waktu,  kerugian akan terjadi. WMO ( World
Meteorological Organization ), Klasifikasi  kekeringan  sebagai  bencana yang  tidak  mudah  untuk  melakukan identifikasi  karena  memerlukan  proses yang  panjang.  Kabupaten  Karawang merupakan  Kabupaten  yang  memiliki risiko tinggi terjadinya kerawanan bencana  kekeringan.  Menurut  BNPB (Badan Nasional Penanggulangan Bencana)  tahun  2017,  33  desa  di kabupaten Karawang terdampak
kekeringan,  akibat  dampak  kekeringan sebanyak  30.325  jiwa  terkena  dampak kekeringan. GIS ( Geographic Information System )  digunakan  sebagai  alat  bantu untuk  mempermudah  dalam  memproses dan mendeskripsikan data bencana kekeringan  berdasarkan  daerah  dengan tingkat  indeks  kekeringan  tertinggi  di Kabupaten Karawang. Pengertian Geographic  Information  System menurut Awangga  (2020),  merupakan  sebuah Sistem informasi
terkomputerisasi digunakan  untuk  menyediakan  informasi
dan  analisis  permukaan  bumi  dalam bentuk digital.
Berdasarkan Sistem Infomasi
Monitoring  dan  Evaluasi  Kerjasama Daerah  (SIMONARAMAH),  kabupaten Karawang terletak dibagian utara provinsi Jawa Barat  dengan luas  wilayah 1,753.27 𝑘𝑚 2 yang secara  geografis terletak  antara 107° 02’ - 107° 40’ BT dan  5°56’ - 6°34’
LS.  Luas  wilayah  berasarkan  satuan  km dari  setiap    kecamatan  di  Kabupaten Karawang terlihat  pada  Tabel  1 di  bawah ini.
Tabel 1. Luas Wilayah Setiap Kecamatan
di Kabupaten Karawang Kecamatan Luas ( 𝐾𝑚 2 ) Persentase 1 2 3 Pangkalan 94.37 5.38 Tegalwaru 86.34 4.92 Ciampel 110.13 6.28 Telukjambe Timur  40.13 2.29 Telukjambe Barat 73.36 4.18 Klari 59.37 3.39 Cikampek 47.60 2.71 Purwasari 29.44 1.68 Tirtamulya 35.06 2.00 Jatisari 53.28 3.04 Banyusari 55.30 3.15 Kotabaru 30.45 1.74 Cilamaya Wetan 69.36 3.96 Cilamaya Kulon 63.18 3.60 Lemahabang 46.91 2.68 Telagasari 45.72 2.61 Majalaya 30.09 1.72 Karawang Timur 29.77 1.70 Karawang Barat 33.68 1.92 Rawamerta 49.43 2.82 Tempuran 88.09 5.02 Kutawaluya 48.67 2.78 Rengasdengklok 31.46 1.79 Jayakerta 41.24 2.35 Pedes 60.84 3.47 Cilebar 64.20 3.66 Cibuaya 87.18 4.97 Tirtajaya 92.25 5.26 Batujaya 91.89 5.24 Pakisjaya 64.48 3.68 Sumber: BPS, Kab. Karawang, 2016
Analisis Bencana Kekeringan Berdasarkan Data Citra Landsat 8-9 Oli...
Penelitian  ini  dilakukan  untuk memberikan  pengetahuan  yang  berupa informasi  kepada  seluruh  masyarakat Indonesia, terkhususnya masyarakat
Kapubaten Karawang
dalam mengantisipasi kerawanan potensi bencana  kekeringan.  Selain  itu  juga menjadi  mitigasi  yang  ditimbulkan  dari bencana kekeringan

## B. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  jenis penelitian  kuantitaif  berjenjang  dengan penggabungan  data  primer  citra  USGS dan  data  sekunder.  Alat  dan  bahan penelitian  adalah  laptop  yang  dilengkapi dengan software untuk  mengolah  data citra satelit Quantum
Geographic
Information  System (QGIS) version 3.16 Hannover dan sistem informasi geografis.
Data yang digunakan ialah data citra
satelit  Landsat  8-9  OLI/TIRS  C2  L1
berdasarkan data olah bulan Agustus 2020 dan  data  olah  bulan  Maret  2022  yang diunduh  dari  website  USGS  ( United States Geological Survey )
https://earthexplorer.usgs.gov . Shp  file batas  administrasi  kabupaten  Karawang diperoleh  dengan  mengunduh  data  shape file  dari Indonesia  Geospatial  Portal https://www.indonesiageospasial.com.
Penelitian  dilakukan  antara  Juni 2022  sampai  dengan  November  2022. Tempat penelitian di
Kabupaten Karawang  yang  secara  letak  geografis, Kabupaten Karawang terletak pada koordinat  6°  18'  17.727"  LS,  107°  18' 21.287" BT.
Adapun  hasil  review  paper  menggunakan metode  PRISMA  (Preferred  Reporting Items  for  Systematic  Reviews  and Metaanalyses) seperti Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Diagram PRISMA
Analisis Bencana Kekeringan Berdasarkan Data Citra Landsat 8-9 Oli...
Hasil  paper  review  total  berjumlah  10 paper yang di ambil menggunakan google scholar dan software publish or perish.

## Penggabungan Citra
Proses  penggabungan citra dilakukan  agar  suatu  wilayah  terlihat utuh.  Hal  ini  dilakukan  agar  area  yang diinginkan  ada  di  dalam  satu  citra. Cropping Data Cropping data  atau pemotongan  data  dilakukan  agar  data yang  diolah  lebih  optimal  dan  konsisten dengan poligon batas wilayah administrasi Kabupaten Karawang.
Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  digunakan  untuk  mengetahui hubungan  indeks  vegetasi  dengan  potensi kekeringan.
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (1) Keterangan : NIR = saluran inframerah (Band 5) RED  =  saluran  merah  (Band  4)  (Fathoni, 2015).
LST  ( Land  Surface  Temperatur ) untuk  menentukan  nilai  suhu  permukaan tanah pada citra Landsat 8-9 OLI/TIRS.
𝐾 2 𝐾 1 𝑇 = ( + 1) (2) 𝑙𝑛 𝐿 ℷ
Keterangan : T(K) = suhu kecerahan K1 dan K2 = konstanta kalibrasi diperoleh dari metadata citra 𝐿 ℷ = spectral gradience ( 𝑚𝑊𝑐𝑚 − 2 𝑠𝑟 − 1 𝜇𝑚 − 1)
𝐿 ℷ = 𝑀𝐿 ∗ 𝑄𝐶𝑎𝑙 + 𝐴𝐿 (3)
Keterangan : ML = faktor  skala   ( Band-specific multiplecative rescaling factor  from the
metadata (RADIANCE_MULT_BAND_x, where x is the band number ) Qcal  = quantized  and  calibrated  standard product pixel values (DN)
AL  =  faktor  penambah  ( Band-specific additive  rescaling  factor  from  the metadata (RADIANCE_ADD_x, where  x  is  the  band  number ).  MTL pada landsat 89 OLI/TIRS
digunakan  untuk  mengubah  suhu satuan kelvin ke suhu satuan celcius dengan rumus berikut.
𝐶𝑒𝑙𝑐𝑖𝑢𝑠 = 𝐾 − 273  (Wiguna, 2017).
NDDI ( Normalized Difference Drought  Index )  adalah  cara  atau  metode yang baru untuk penggambaran kekeringan  dengan  menggunakan  data reflektan  permukaan  MODIS  Gu  dan kawan-kawan  yang  menyajikan  pertama kali  tahun  2017  di  makalahnya.    NDDI merupakan pengembangan   NDVI  dan NDWI  ( Normalized  Difference  Water Index ) (Gulacsi & Kovacs, 2015). ( 𝑁𝐷𝑉𝐼 − 𝑁𝐷𝑊𝐼 ) 𝑁𝐷𝐷𝐼 = (4) ( 𝑁𝐷𝑉𝐼 + 𝑁𝐷𝑊𝐼 ) 𝑁𝐷𝑉𝐼 = (5)
𝑁𝐷𝑊𝐼 = (6)
Keterangan : NIR = Band Near Infrared RED = Band Red SWIR = Band Shortwave Infrared

## C. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  merupakan keseluruhan  data  hasil  kombinasi  band indeks  vegetasi  selama  2  tahun  2020  dan tahun  2022.  Data  terdiri  dari  30 kecamatan di Kabupaten Karawang.

## Peta Administrasi
Peta  yang  berekstensi  shp  di dalamnya  menginformasikan  mengenai batas-batas adminstrasi   kabupaten Karawang  yang  memiliki  30  kecamatan seperti digambar berikut.
( 𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷 ) ( 𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝐸𝐷 ) = ( 𝐵 5 − 𝐵 4 ) ( 𝐵 5 + 𝐵 4 )
Gambar 2. Peta Administrasi Kabupaten Karawang Batas administrasi kabupaten Karawang  ini  di  olah  menggunakan software Quantum Geographic
Information System (QGIS) yang di dalam atributnya  terdapat value WADMKC sebagai  kode  dari  kecamatan  yang ditampilkan  dan  diseleksi  atau  dibedakan berdasarkan warna, penyeleksian kecamatan  berdasarkan  warna    pada  peta menggunakan single labels .
Tabel 2. Jumlah Curah Hujan Bulan Jumlah Januari 13 Februari 16 Maret 11 April 9 Mei 6 Juni 3 Juli 0 Agustus 0 September 1 Oktober 4 November 7 Desember 6 Total 76 Sumber: BPS Karawang 2018

## Analisis Parameter Daerah
Rawan  Kekeringan  Berdasarkan Jenis Tanah Struktur tanah mempengaruhi kesuburan  suatu  wilayah,  begitu  pula dengan  resapan  air  oleh  tanah  dan  akan mempengaruhi  kekeringan  suatu  wilayah. Berdasarkan  definisi  dan  karakteristik masing-masing  tanah  akan  bisa  ditarik kesimpulan  tanah  tersebut  mempengaruhi kekeringan ataupun tidak. Pada penelitian ini ditentukan parameter yang berpengaruh pada potensi bencana kekeringan  di  Kabupaten  Karawang berdasarkan parameter jenis-jenis tanah di kabupaten Karawang.
Gambar 3. Peta Jenis Tanah di Kabupaten Karawang
Analisis Bencana Kekeringan Berdasarkan Data Citra Landsat 8-9 Oli...
Jenis-jenis  tanah  di  kabupaten Karawang  terdiri  atas  tanah  acrisols, fluvisols, nitosols, dan vertisols.
Pesebaran  jenis  tanah  di  kabupaten Karawang  disajikan  pada  Gambar  2  di atas.

## Hasil Analisis Klasifikasi
Tingkat Kerawanan Kekeringan hasil  analisis  dari  bencana  potensi kekeringan di kabupaten Karawang menggunakan citra Landasat 8-9
OLI/TIRS  pada  B10  periode  2020  dan 2022  pada  kabupaten  Karawang  melalui beberapa metode seperti  sebagai  berikut : 4  Cropping  Data  dan  LST.  Cropping dilakukan agar data dalam bentuk gambar memperoleh hasil yang di ingingkan. Data cropping  yang  diambil  dari  B10  (bandset 10) dari situs website USGS yang dimana hasil  pemotongan  data  B10  seperti Gambar 4 dan Gambar 5 di bawah.
Gambar 4. Bandset 10 USGS 2020
Gambar 5. Hasil Cropping Data dan LST (bandset) B10 Kabupaten Karawang 2020
Hasil cropping data dan LST (Land Surface  Temperature)  pada  tahun  2022 seperti  Gambar  6  dan  Gambar  7  seperti berikut :
Gambar 6. Bandset 10 USGS 2022
Gambar 7. Hasil Cropping Data (bandset) B10  Kabupaten Karawang 2022
Apabila nilai NDVI Semakin rendah maka tingkat kerawanannya pada kekeringan  akan  semakin  meningkat tinggi,  yang  mana  jika  nilai  NDVI semakin  tinggi  hal  ini  akan  menunjukan area  tersebut  memiliki  tingkat  kerentanan yang  rendah.  Dalam  penelitian  ini digunakan  analisa  indikator  vegetasi  data olah  bulan  Agustus  tahun  2020  dan  data olah  bulan  Maret  tahun  2022.  Berikut  ini hasil  yang  menunjukkan    indeks  vegetasi pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar 8. Sebaran Indeks NDVI Kabupaten Karawang 2020.
Gambar 9. Sebaran Indeks NDVI Kabupaten Karawang 2022
Dapat  disimpulkan  dari  Gambar  8 dan  Gambar  9    mengenai  sebaran  indeks NDVI  Kabupaten  Karawang  pada  bagian utara  pada  peta  tahun  2020  dan  tahun 2022  memiliki  kecendrungan  meningkat kerawanan kekeringan.
Nilai NDWI   yang didapatkan memiliki  nilai  rentang  yaitu  antara 0.2243101  sampai  0.383452  pada  tahun 2020  dan  -0.2071987  sampai  0.3972809 pada  tahun  2022.  Semakin  tinggi  nilai NDWI  maka  semakin  rendah  kerentanan terhadap  potensi  bencana  kekeringan, semakin  rendah  nilai  NDWI  maka semakin  rentan  terhadap  potensi  bencana kekeringan.  Berikut  ini  output  dari
indikator  tingkat  kebasahan  ditunjukan pada Gambar 10 dan Gambar 11.
Gambar 10. Sebaran Indeks NDWI Kabupaten Karawang Tahun 2020.
Gambar 11. Sebaran Indeks NDWI Kabupaten Karawang Tahun 2022.
Pada penelitian kali ini melakukan analisis indeks  kekeringan pada kabupaten Karawang. Terdapat klasifikasi NDDI seperti Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Klasifikasi NDDI (Renza, 2010)
Nilai NDDI Tingkat Kekeringan
-0.05 – 0.01    Normal
0.01 – 0.15   Kekeringan Ringan
0.15 – 0.25   Kekeringan Sedang
0.25 – 1 Kekeringan Berat
> 1 Kekeringan Sangat Berat
Gambar 13. NDDI Kabupaten Karawang 2022 Berdasarkan Gambar 12 dan
Gambar 13 hasil pengelolaan NDDI pada tahun  2020  dan  2022  terdeteksi  normal, kekeringan  ringan,  kekeringan  sedang, kekeringan  berat,  dan  kekeringan  sangat berat. Yang mana hal tersebut disebabkan karena  pengelolaan  NDDI  menguntukkan perpaduan  rumus  NDVI  dan  NDWI dimana  rumus  tersebut  adalah  indikator vegetasi  atau  metode  tersebut  hanya menggunakan  data  citra  landsat  yaitu band 4 (RED), band 5 (NIR), dan band 7 (SWIR).  Pada  peta  tahun  2020  dan  peta tahun  2022  dapat  disimpulkan  yaitu bagian  utara  memiliki  kecendrungan kekeringan  meningkat  setiap  tahunnya dari  normal  menuju  kekeringan  sangat berat, hal ini ditunjukkan oleh Gambar 12 dan  Gambar  13.  Pada  peta  bagian  selatan memiliki kecendrungan rawan kekeringan meningkat pada tahun 2020 menunjukkan kekeringan  ringan  menuju  kekeringan berat pada peta bagian selatan.

## D. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil analisis pengolahan  data  spasial  menggunakan Geographic  Information  System  dalam menentukan indeks bencana rawan kekeringan  di  Kabupaten  Karawang menggunakan metode NDVI, NDWI, dan NDDI,  maka  diperoleh  kesimpulan  yaitu pada  tahun  2020  indeks  berpotensi  pada kekeringan  sedang  sebesar  35.4%,  terjadi di  kecamatan  Tempuran  dengan  luas wilayah  88.09  km2,  Kecamatan  Cibuaya kekeringan  sedang  sebesar  35.1%  dengan luas  87.18  km2,  sebesar  29.5%  juga terjadi  di  Kecamatan  Telukjambe  barat dengan luas wilayah 73.36 km 2 .
Pada  tahun  2022  indeks  berpotensi kekeringan  sangat  berat  sebesar  39.5% terjadi di Kecamatan Cibuaya dengan luas wilayah 87.18 km2,  Kecamatan Cilamaya wetan sebesar 31.4% dengan luas wilayah 69.36  km2,  Kecamatan  Cilebar  sebesar 29.1% dengan luas wilayah 64.20 km 2 .
Mitigasi  bencana  kekeringan  pada Kabupaten  Karawang  dapat  dilakukan dengan menyalurkan air bersih menggunakan  mobil  tangki  oleh  dinas terkait,  membuat  hujan  buatan  pada wilayah  tangkapan  hujan,  dan  melakukan pembuatan  sumur  bor  pada  wilayah  yang mengalami kekeringan.
Analisis Bencana Kekeringan Berdasarkan Data Citra Landsat 8-9 Oli...

## Saran
Berdasarkan   hasil   penelitian, pembahasan  serta  kesimpulan  yang  telah di  kemukakan  sebelumnya,  maka  peneliti mengajukan   beberapa saran   yang sekiranya  dapat  bermanfaat  bagi  pihak terkait,  saran  yang  di  berikan  yaitu sebagai berikut:
1. Seleksi  citra  wilayah  yang  terbebas dari  awan  dan  mempunyai  resolusi citra  satelit  yang  lebih  maksimal  agar bisa mendapatkan gambaran yang lebih faktual atau mendetail  saat  mendeteksi daerah kekeringan.
2. Mencari metode-metode terbaru dalam menentukan  wilayah  yang  terindeks kekeringan.
3. Pengambilan  titik  harus  merata  pada setiap  kecamatan  dan  mencangkup seluruh  lokasi  penelitian,  agar  hasil yang diperoleh akan menjadi lebih baik lagi.

## Daftar Pustaka
D.  A.  Prasetyo,  A.  Suprayogi,  and Hani’ah,  “Analisis  Lokasi  Rawan
Bencana  Kekeringan  Menggunakan Sistem  Informasi  Geografis  Di Kabupaten  Blora  Tahun  2017,”  J. Geod. Undip, vol. 7, no. 4, pp. 314– 324, 2018.
K.  A.  Pranata  and  A.  Aji,  “Analisis
Spasial  Tingkat  Potensi  Kekeringan dan Tingkat
Kesiapsiagaan Masyarakat dalam Menghadapi
Bencana  Kekeringan  di  Kabupaten Grobogan,”  Indones.  J.  Conserv., vol.  10,  no.  2,  pp.  108–114,  2021, doi: 10.15294/ijc.v10i2.33138.
K.  S.  Astuti,  I.  Ridwan,  and  S. Sudarningsih,  “Analisis  Tingkat Kekeringan Lahan Gambut di Kalimantan  Selatan  Berdasarkan  P- ISSN  :2541-125X  E-ISSN  :2615- 4781 Vol:  7,  No:  2,  Desember 2022  |  37|  Data  Citra  Landsat  8 OLI/TIRS,” J. Fis.  Flux J. Ilm.  Fis. FMIPA Univ. Lambung Mangkurat, vol. 18, no. 2,

## S.  Kasus  and  K.  Kendal,  “Analisis
Perbandingan  Metode  Normalized
Difference  Drought  Index  (Nddi) Dan  Thermal  Vegetation  Index (Tvx) Dalam Menentukan Kekeringan  Lahan  Sawah  (Studi Kasus :  Kabupaten  Kendal),”  J.
Geod. Undip, vol. 8, no. 1, pp. 318– 327, 2019.
Mulyanie,  Erni,  Romdani,  and  Andhy, “Jurnal  Geografi,  Media  Informasi Pengembangan  Ilmu  dan  Profesi Kegeografian,”  vol.  13,  no.  1,  pp.
61–70, 2016. K.  Pasmah,  F.  Dhiniati,  and  B.  Azizah, “Penilaian Indeks Ancaman Kekeringan  Di  Kecamatan  Dempo Tengah Kota Pagaralam Menggunakan Gis,” J. Ilm. Bering’S, vol. 9, no. 01, pp. 23–30, 2022, doi: 10.36050/berings.v9i01.458. D.  S.  Subardja,  S.  Ritung,  M.  Anda, Sukarman,  E.  Suryani,  and  R.  E. Subandiono, Petunjuk Teknis Klasifikasi Tanah Nasional, vol. 22. 2014. S.  Widodo  and  M.  Manaf,  “Zonasi Tingkat  Persebaran  Cuaca  Ekstrem Kabupaten Sorong Berbasis Geographic  Information  System (GIS),” J. Ilm. Ecosyst., vol. 21, no.
2, pp. 229–235, 2021, doi: 10.35965/eco.v21i2.1074.
P.  Studi,  A.  Fakultas,  and  P.  Universitas, “Analisis  Daerah  Rawan  Bencana
Kekeringan Berbasis Sistem
Informasi  Geografis  di  Kabupaten Bondowoso  Provinsi  Jawa  Timur,”
vol. 10, no. 4, pp. 417–427, 2021.
M.  Fauzi,  “Pemetaan  Sebaran  Daerah
Rawan Kekeringan untuk Menentukan  Sistem  Pertanian  di Kabupaten Lombok Tengah,” Geodika J. Kaji. Ilmu dan Pendidik. Geogr.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  144–153,
2021, doi: 10.29408/geodika.v5i1.3447.