JPIG (Jurnal Pendidikan dan Ilmu Geografi) Vol. 9, No. 1, Maret 2024 Halaman: 51-64 Online: http://ejournal.unikama.ac.id/index.php/JPIG/

## Pemetaan Daerah Di Kabupaten Landak
Berdasarkan Tingkat Kekeringan Berbasis Penginderaan Jauh
Siska Ita Selvia 1* , Taufiqurrahman 2 , M. Irvan Kurnia 3 , Muhammad Siddiqirly 4 1 Pusat Penelitian Lingkungan dan Perubahan Iklim (PPLPI) Universitas Mataram
2 Ikatan Ahli Perencana (IAP) Kalimantan Barat, INDONESIA
3,4 Mahasiswa Program Studi Ilmu Tanah, Fakultas Pertanian, Universitas Mataram Email : * 1 siskaitaselvia@unram.ac.id, 2 taufiqurrahman@lecturer.itk.ac.id,
3 M.irvankurnia@gmail.com, 4 muhammad.siddiqirly@outlook.com
Dikirim: 29 Januari 2024; Revisi: 19 Februari 2024; Diterima: 27 Februari 2024
Abstrak: Kondisi  kekeringan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Landak  merupakan  kekeringan meteorologis  yang  disebabkan  oleh  penurunan  intensitas  curah  hujan.  Hal  tersebut mengakibatkan  kurangnya  pasokan  air  untuk  memenuhi  kebutuhan  air  bersih  masyarakat. Untuk mengurani dampak yang meluas dari bencana kekeringan ini, penelitian ini bertujuan untuk  melakukan  kajian  secara  spasial  sebagai  pemberi  informasi  untuk  melakukan pengambilan  keputusan  dalam  penanganan  kekeringan.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Normalized  Difference  Drought  Index  (NDDI)  yang  menggabungan antara  nilai  dari  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  dan  Normalized Difference    Water    Index    (NDWI).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Kabupten Landak tergolong dalam tingkat kekeringan sedang dengan rentang skor 0,31-0,65 dengan total luas 770.493,25 ha. Sedangkan tingkat kekeringan tinggi dengan skor >1 mencangkup wilayah  dengan  luas  17.881,11  ha.  Kecamatan  dengan  tingkat  kekeringan  tinggi terkonsentrasi  di  Kecamatan  Ngabang  dan  Mandor.  Hal  ini  dikarenakan  dua  kecamatan tersebut  merupakan  pusat  pertumbuhan  perekonomian  Kabupaten  Landak  dengan  tingkat kepadatan penduduk paling tinggi.
Kata kunci : pemetaan, kekeringan, penginderaan jauh.
Abstract: The drought conditions in Landak Regency are meteorological droughts caused by a decrease in rainfall intensity. This results in a need for more water supply to meet the community's clean water needs. To reduce the widespread impact of this drought disaster, this research aims to conduct a spatial study to provide information for making decisions in handling drought. The method used in this research is the Normalized Difference Drought Index  (NDDI),  which  combines  the  values  of  the Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  and  the  Normalized  Difference  Water  Index  (NDWI).  This  research  shows  that Landak Regency is classified as moderately dry with a score range of 0.31-0.65 with a total area  of  770,493.25  ha. Meanwhile,  a  high  level  of  drought  with  a  score  of  >1  covers  an area  of  17,881.11  ha.  Districts  with  high  levels  of  drought  are  concentrated  in  Ngabang and Mandor Districts. These two sub-districts are the centre of economic growth in Landak Regency, with the highest population density.
Keywords : mapping, drought, remote sensing .

## Pendahuluan
Salah  satu  bencana  hidrometeorologis  yang  sering  melanda  Indonesia  adalah kekeringan  saat  musim  kemarau  dan  banjir  saat  musim  penghujan  (Ardiansyah  et  al., 2021).  Kondisi  ini  erat  kaitannya  dengan  dampak  perubahan  iklim  dunia,  dimana
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly
kondisi ini ditandai dengan berubahnya pola iklim dunia yang mengakibatkan fenomena cuaca  yang  tidak  menentu  (Hidayati  &  Suryanto,  2015).  Menurut  Direktorat  Jendral Adaptasi  Perubahan  Iklim  (2015),  menyatakan  bahwa  sebagai  negara  kepulauan Indonesia  memiliki  daerah  dataran  yang  luas,  sehingga  sangat  memungkinkan terdampak perubahan iklim. Menurut Unsang-Undang Nomor 32 Tahun 2009 pasal 21 ayat 4 menyatakan bahwa kekeringan menjadi salah satu kriteria baku kerusakan akibat perubahan  iklim.  Kekeringan  merupakan  suatu  fenomena  tidak  adanya  pasokan  air secara terus menerus di suatu daerah dan memberikan dampak langsung bagi aktivitas makhluk  hidup  (Sukmono  et  al.,  2018).  Secara  umum,  kekeringan  ini  dapat diilustrasikan dengan kondisi defisit air yang terjadi di wilayah geografis (Cheval et al., 2014).
Dampak yang akan ditimbulkan dari kekeringan ini dapat merusak kesejahteraan masyarakat.  Kekeringan  yang  terjadi  di  Indonesia  sendiri  disebabkan  oleh  beberapa faktor, seperti penyimpangan iklim, gangguan keseimbangan hidrologis, dan kekeringan agronomis. Kondisi tersebut akan menjadi lebih parah jika bersamaan dengan adanya El Nino, sehingga musim kemarau akan berlangsung lebih lama  (Widiantoro, 2022). Pada tahun  2023,  kemarau  Panjang  tidak  dapat  dihindari  di  Indonesia.  Penyebab  terbesar adalah terjadinya el nino, yakni enomena pemanasan suhu muka laut di Samudra Pasifik bagian tengah dan timur yang dapat menyebabkan perubahan cuaca di berbagai penjuru dunia (Rosmiati, 2017).
Banyak daerah di Indonesia yang terdampak kekeringan, satu diantaranya adalah Kabupaten  Landak.  Beberapa  tahun  terakhir  setiap  memasuki  musim  kemarau  di wilayah  Kabupaten  Landak,  masyarakat  mengeluhkan  kekurangan  air  pada  daerahnya. Hal  tersebut  berdampak  terhadap  aktivitas  sehari-hari,  seperti  sawah  yang  kekeringan menyebabkan  gagal  panen,  tidak  jalannya  air  PDAM,  keringnya  jalan  yang  masih berpekerasan tanah sehingga menimbulkan debu, dan keluhan lainnya. Kekeringan juga rutin memicu kebakaran hutan dan lahan, tercatat tiap tahunnya terjadi kebakaran hutan dan  lahan  sebanyak  1  hingga  3  kejadian  di  Kabupaten  Landak  pada  musim  kemarau. Kekeringan  di  Kabupaten  Landak  ini  berupa  kekeringan  pasokan  air  untuk  kebutuhan air  masyarakat  dan  juga  kekeringan  pertanian.  Penyebab  utama  dari  adanya  deficit pasokan  air  adalah  menurunnya  intensitas  curah  hujan  yang  berimplikasi  pada menurunnya  ketersediaan  cadangan  air  (Karavitis  et  al.,  2011).  Ketersediaan cadangan ini  sangat  diperlukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  air  masyarakat  baik  dari  sumber  air permukaan maupun air tanah (Purnomo et al., 2021). Sedangkan, kekeringan pada lahan pertanian lebih berdampak pada kondisi gagal panen yang dapat mengganggu stabilitas ketahanan  pangan  (Aini  et  al.,  2019).  Menurut(Fathony  et  al.,  2022),  bencana kekeringan  pada  lahan  pertanian  diakibatkan  oleh  pasokan  air  untuk  lahan  pertanian yang terus berkurang akibat kemarau yang panjang.
Berdasarkan  permasalahan-permasalahan  yang  ditimbulkan  dari  bencana kekeringan  tersebut,  perlu  adanya  kegiatan  awal  mitigasi  bencana  seperti  melakukan kajian daerah rawan kekeringan yang dilakukan menggunakan data dan informasi yang valid  sehingga  kesejahteraan  hidup  masyarakat  atas  kebutuhan  dasarnya  dapat  terjaga. Hasil  kajian  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  dan  pemerintah  daerah  dalam mempresentasikan  daerah-daerah  mana  saja  yang  rawan  akan  terdampak  bencana kekeringan  sebagai  bahan  dalam  penyusunan  manajemen  penanggulangan  bencana kekeringan  di  daerah  yang  terdampak.  Kajian  kekeringan  dalam  perspektif  spasial sangat  diperlukan  untuk  mengurangi  dampak  yang  ditimbulkan  di  kemudian  hari
(Priyono  et  al.,  2023).  Kajian  kekeringan  secara  spasial  ini  dapat  menjadi  dasar  bagi stakeholder terkait dalam rencana tata ruang, pemanfaatan lahan dan juga adaptasi dan mitigasi terhadap bencana kekeringan tersebut.

## Metode Penelitian
Penelitian ini didasari oleh semakin masifnya dampak kekeringan  yang terjadi di Kabupaten  Landak.  Pemetaan  sebaran  tingkat  kekeringan  di  Kabupaten  Landak  dapat menjadi awal untuk mengupayakan beberapa hal dalam  mengatasi bencana kekeringan tersebut. Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Landak, Provinsi Kalimantan Barat pada bulan  Oktober-Desember  2023,  dimana  menggunakan  data-data  sekunder  yang  terdiri dari  Citra  Satelit  Landsat  8,  data  curah  hujan  tahun  2013-2023,  data  titik-titik  lokasi sumber  air  bersih.  data  citra  satelit  Landsat  8    dan    batas    administrasi    wilayah Kabupaten Landak yang diunduh melalui laman  website https://earthexplorer.usgs.gov/ sesuai    dengan scene citra  yang    dibutuhkan  dan  Peta  Batas  Administrasi  wilayah diunduh  melalui  laman    https://tanahair.indonesia.go.id  milik    Badan    Informasi Geospasial  (BIG). Toleransi pada area tertutup awan pada citra adalah 2%. Selain itu, peneliti  menggunakan  data-data  seperti  delineasi  kawasan  kekeringan  Kabupaten Landak dari Bulletin BMKG Provinsi Kalimantan Barat Tahun 2023.
Gambar 1. Tahapan Pengolahan Citra Satelit untuk Analisis Tingkat Kekeringan
Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  metode  Penginderaan  Jauh  (Remote Sensing).  Penginderaan  jauh  merupakan  berbagai  teknik  yang  dikembangkan  untuk perolehan  dan  analisis  informasi  tentang  bumi,  informasi  khusus  berbentuk  radiasi elektromagnetik  yang  dipantulkan  atau  dipancarkan  dari  permukaan  bumi.  Kelebihan menggunakan penginderaan jauh antara lain mendapatkan data spasial yang terintegrasi dengan  software  GIS  sehingga  lebih  murah  didapat  dan  mudah  interpretasinya  dengan resolusi temporal dan spasial.
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly
Metode  yang  digunakan  dalam  penginderaan  jauh  ini  adalah Normalized Difference  Drought  Index (NDDI)  menggunakan Google  Earth  Engine .  Data  yang digunakan  adalah  data  curah  hujan,  faktor  vegetasi,  faktor  kebasahan.  Citra  yang digunakan  adalah  Citra  Landsat-8  OLI.  Terdapat  3  indikator  dan  indeks  kekeringan diantaranya:
1. Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI),  merupakan  indicator  tingkat kepadatan,  tingkat  kehijauan  serta  kondisi  vegetasi  suatu  wilayah.  Indeks  vegetasi merupakan  kombinasi  matematis  antara  Band  Merah  dan  Band  NIR  (Near  – Infrared  Radiation).  Pada  vegetasi,  band  merah  berarti  menyarap  tinggi  dan  Band NIR berarti memantulkan tinggi (Driptufany, 2019).
2. Normalized  Difference  Water  Index (NDWI),  indicator  tingkat  kebasahan  yang digunakan  untuk  memantau  kandungan  air  pada  tanah  dan  vegetasi.  Indeks kebasahan  merupakan  kombinasi  matematis  antara  Band  SWIR  (Short-Wace Infrared) dan Band NIR (Near – Infrared Radiation) (Ozelkan, 2020).
3. Normalized  Difference  Drough  Index (NDDI),  indicator  tingkat  kekeringan  ini menggabungkan  NDVI  dan  NDWI.  NDDI  dapat  digunakan  untuk  memonitor  dan mengevaluasi  kekeringan  lahan  terhadap  vegetasi  dibandingkan  dengan menggunakan NDVI atau NDWi secara terpisah (Rismayantika et al., 2020).

## Hasil Penelitian
Kabupaten  Landak  terdiri  dari  13  kecamatan  yang  terdiri  dari  Kecamatan Sebangki,  Ngabang,  Jelimpo,  Sengah  Temila,  mandor,  menjalin,  Mempawah  Hulu, Sompak,  Menyuke,  Banyuke  Hulu,  Meranti,  Kuala  Behe  dan  Air  Besar.  Kabupaten Landak  didominasi  oleh  penggunaan  lahan  pertanian  lahan  kering  campur  semak dengan luas 487.925,08 ha, lahan perkebunan seluas 168.070,16 ha dan pertanian lahan kering  seluas  1.971,52  ha.  Masifnya  pertanian  lahan  kering  di  Kabupaten  Landak tentunya  berimplikasi  pada  pasokan  air  untuk  kebutuhan  pertanian  tersebut.  Kemarau panjang  pada  tahun  2023  menjadi  salah  satu  penyebab  gagal  panen  di  Kabupaten Landak. Permasalahan lainnya adalah kurang berfungsinya bangunan bagi sadap dalam lingkup daerah irigasi di beberapa lokasi.
Identifikasi  awal  dilakukan  terhadap  kondisi  curah  hujan,  dimana  kondisi  curah hujan  di  Kabupaten  Landak  dapat  digambarkan  dari  data  yang  diperoleh  sejak  tahun 2007 hingga tahun 2021. Stasiun hujan yang digunakan dari Pontianak. Selama rentang tahun kurang lebih 13 tahun, curah hujan rata-rata terendah terjadi pada tahun 2014 dan 2015,  secara  berurutan  165,9mm;  162,5 mm.  Rata-Rata  curah  hujan  tinggi  pada  tahun 2010  dan  2020,  secara  berurutan  291,6  mm  dan  306,1  mm.  Berdasarkan  data  Buletin Iklim Kalbar Edisi Mei 2023, didapatkan gambaran yang kemudian diwujudkan dalam bentuk peta seperti pada gambar di bawah ini:
April Juni Juli (110-150 mm)
Gambar 2. Curah Hujan Kabupaten Landak Pada Bulan April, Juni dan Juli Tahun 2023 (Sumber: Hasil Pengolahan Data dari BMKG, 2023)
Identifikasi selanjutnya dilakukan pada sifat hujan di Kabupaten Landak.  Sifat hujan merupakan perbandingan jumlah curah hujan yang terjadi dalam waktu 1 bulan dengan nilai rata-rata dari bulan tersebut di suatu tempat. Berdasarkan data Stasiun Klimatologi Pontianak,  didapatkan  gambaran  sifat  hujan  di  Provinsi  Kalimantan  Barat,  termasuk Kabupaten Landak. Jumlah rata-rata curah hujan normal yang dimaksud adalah rata-rata selama 30 tahun periode 1981-2010. Sifat hujan dibagi menjadi 3 kategori, diantaranya: Di Atas Normal (AN), jika nilai curah hujan lebih dari 115% terhadap rata-ratanya; 2) Normal  (N),  jika  nilai  curah  hujan  antara  85%  -  115%  terhadap  rata-ratanya;  3)  Di Bawah Normal (BN), jika nilai curah hujan kurang dari 85% terhadap rata-ratanya. Pada kurun  waktu  4  bulan,  yakni  Bulan  April,  Juni,  Juli  dan  Agustus  didapatkan  gambaran secara spasial sifat hujan pada Gambar 2.
April
Juni
Juli
Agustus
Gambar 3. Peta Sifat Hujan di Kabupaten Landak (Sumber: Hasil Pengolahan Data dari BMKG, 2023)
Berdasarkan  kondisi  sifat  hujan  pada  4  bulan  di  Kabupaten  Landak  memiliki perubahan yang cukup terlihat, dimana pada bulan April terdapat 3 kategori sifat hujan, yakni 31-50% yang mencakup Sebagian kecil Kecamatan Benyuke Hulu dan Menyuke dengan  luas  total  13.315,6  ha.  Sedangkan  kategori  sifat  hujan  51-84%  paling mendominasi  di  bulan  April  yang  mencangkup  seluruh  Kecamatan  dengan  luas  total
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly
650.726,52  ha.  Berdaasarkan  hasil  analisis  penginderaan  jauh,  terdapat  3  klasifikasi, yakni: 1) Kekeringan Ringan (<0,30); 2) Kekeringan Sedang (0,31-0,65); 3) Kekeringan Berat  (>1).  Berikut  merupakan  penjelasan  luasan  per  kriteria  di  masing-masing kecamatan.
Gambar 4. Peta Ketersediaan Air Tanah Tahun 2023 di Kabupaten Landak ( Sumber: Hasil Pengolahan Data dari BMKG, 2023)
Apabila  dilihat  dari  ketersediaan  air  tanah  di  Kabupaten  Landak  (Gambar  4.), mayoritas  wilayah  di  Kabupaten  landak  masuk  dalam  kategori  ketersediaan  air  tanah yang cukup dengan interval tertinggi, yakni (80-100%). Kondisi sedang hanya terdapat di  Sebagian  Kecamatan  Air  Besar. Dengan  menggunakan  tiga  indikator  curah  hujan, sifat hujan dan juga ketersediaan air tanah pada tahun 2023 didapatkan hasil prakiraan indeks kekeringan di Kabupaten Landak dengan sebaran sebagai berikut:
Gambar 5. Peta Tingkat Kekeringan menggunakan Standardized Precipitation Index (SPI)
(Sumber: Hasil Analisis, 2023)
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly
Pada  Gambar  5,  diketahui  bahwa  terdapat  3  tingkat  kekeringan,  yakni  normal (nilai SPI -0,99-0,99); agak kering (nilai SPI -1 s.d 1,49); dan kering (nilai SPI -1,5 s.d –  1,99).  Berdasarkan  data  prakiraaan  Indeks  Kekeringan  pada  Bulan  April-Juni  2023. Prakiraan  tingkat  kekeringan  dan  kebasahan  dengan  menggunakan  indeks  SPI  untuk akumulasi  curah  hujan  tiga  bulanan  April-Juni  2023  di  Kalimantan  Barat  pada umumnya  diprakirakan  mengalami  kondisi  Normal  hingga  Kering.  Berdasarkan  pada Gambar  5,  diketahui  daerah  dengan  status  kering  di  Kabupaten  landak  terdapat  di Sebagian  Kecamatan  Jelimpo,  Mandor,  Menjalin,  Menyuke,  Ngabang,  Sengah  Temila dan Sompak.
Data  SPI  tersebut  didapatkan  dari  data  tingkat  kekeringan  pada  skala  Provinsi Kalimantan  Barat  yang  kemudian  didetailkan  pada  ruang  lingkup  Kabupaten  Landak. Data tersebut akan menjadi pembanding dengan data yang akan dianalisis menggunakan penginderaan jauh menggunakan analisis indikator NDVI, NDWI dan NDDI. Tahapan analisis penginderaan jauh ini menggunakan tahapan seperti yang tertera pada Gambar 1.
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly
Gambar 6. Peta Analisis NDVI Kabupaten Landak (Sumber: Hasil Analisis, 2023)
Berdasarkan  tingkat  kerapatan  vegetasi  yang  menggunakan  analisis  NDVI dihasilkan tiga tingkatan kerapatan, yakni berturut-turut dari rendah, sedang dan tinggi: 0-0,33; 0,34-0,67; 0,68-1. Secara umum apabila dilihat dari lingkup Kabupaten Landak, tingkat kerapatan vegetasi mayoritas masuk dalam klasifikasi tinggi. Kecamatan dengan klasifikasi NDVI tertinggi adalah Kecamatan Air Besar. Hal ini dikarenakan banyaknya tutupan lahan berupa hutan yang menjadi kawasan resapan air dan menyimpan air tanah lebih banyak, sehingga kemungkinan resiko bencana kekeringan lebih kecil. Kecamatan dengan  tingkat  kerapatan  vegetasi  rendah  terkonsentrasi  di  Kecamatan  Mandor  dan Kecamatan  Ngabang.  Hal  tersebut  dikarenakan  dua  kecamatan  tersebut  merupakan pusat pertumbuhan daerah yang ditandakan dengan banyaknya lahan terbangun karena laju pertumbuhan penduduk lebih tinggi dibandingkan dengan kecamatan lainnya.
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly
Gambar 7. Peta NDWI Kabupaten Landak (Sumber: Hasil Analisis, 2023)
Pada  Gambar  7.  Diketahui  laju  indikator  tingkat  kebasahan  atau  Normalized Difference Water Index (NDWI) pada kurun waktu 10 tahun terakhir, yakni dari tahun 2013  hingga  tahun  2023.  Berdasarkan  data  yang  didapatkan  dari  analisis  NDWI berbasis penginderaan jauh, didapatkan bahwa tren NDWI selama 10 tahun terakhir tidk mengalami  perubahan  yang  signifikan.  Proporsi  NDWI  yang  paling  mendominasi adalah  daerah  dengan  NDWI  sedang,  yakni  dengan  prosentase  92%  dari  total  luas  di Kabupaten  Landak.  Apabila  merujuk  pada  ruang  lingkup  kecamatan,  diketahui  nilai NDWI  dengan  tingkat  rendah  (<0,30)  yang  mengalami  peningkatan  signifikan  kurang
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly
lebih 50% adalah Kecamatan Air Besar, Jelimpo, mandor, Menjalin dan Sengah Temila. Hal  tersebut  berarti  kecamatan-kecamatan  tersebut  memiliki  perluasan  pada  daerah dengan tingkat kebasahan yang rendah. Faktor terbesar yang mempengaruhinya adalah alih fungsi lahan dari lahan tak terbangun menjadi lahan terbangun. Selain itu kerusakan lingkungan  akibat  beralihnya  hutan  menjadi  lahan-lahan  pertanian  atau  perkebunan serta diakibatkan oleh berbagai ulah manusia. Area resapan air yang semakin berkurang berimplikasi pada serapan terhadap air tanah berkurang juga.
Setelah  dilakukan  analisis  terhadap  indikator  kerapatan  vegetasi  dan  juga indikator  kebasahan.  Selanjutnya  dilakukan  analisis  overlay  antara  NDVI  dan  NDWI, sehingga menghasilkan Normalized Difference Drough Index (NDDI) sebagai indikator tingkat  kekeringan  di  Kabupaten  Landak.  NDDI  ini  digunakan  untuk  mengetahui persebaran tingkat kekeringan lahan di Kabupaten Landak.
Gambar 8. Peta NDDI di Kabupaten Landak (Sumber: Hasil Analisis, 2023)
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly
Berdasarkan  Gambar  8.  Diketahui  bahwa  mayoritas  kawasan  di  Kabupaten Landak masuk daalam kategori tingkat kekeringan sedang dengan warna orange.Tingkat kekeringan  rendah  dengan  warna  merah  hanya  ditemukan  di  sebagian  kecil  kawasan dan terkonsentrasi di kawasan bagian selatan dari Kabupaten Landak.
Tabel 1. Klasifikasi Resiko Kekeringan di Kabupaten Landak Berdasarkan Luas per
Masing-Masing Kecamatan Kecamatan < 0.30 0.31 - 0.65 > 1 2013 2023 2013 2023 2013 2023 Air Besar 5.571,59 10.594,25  146.967,10 143.352,06 2.648,70 1.247,03 Banyuke Hulu 195,20 742,02 24.597,10 24.052,18 261,36 259,41 Jelimpo 711,77 1.507,00 59.229,21 58.762,10 1.565,65 1.237,38 Kuala Behe 1.025,63 1.684,09 50.107,62 51.407,20 2.675,03 717,34 Mandor 6.005,40 9.356,62 54.041,65 53.218,02 4.647,41 2.121,46 Mempawah Hulu 1.256,42 2.703,18 58.258,27 58.591,13 2.894,66 1.116,29 Menjalin 781,23 1.282,51 30.844,76 32.686,04 3.297,58 954,75 Menyuke 371,68 848,67 47.398,87 47.046,20 910,65 786,20 Meranti 267,50 513,29 33.526,73 33.444,69 557,68 393,63 Ngabang 8.190,11 6.406,93 118.200,24 125.916,44 11.199,41 5.267,87 Sebangki 9.720,38 8.431,52 43.007,49 45.934,97 3.103,49 1.465,42 Sengah Temila 1.266,08 3.186,39 81.630,01 80.038,97 2.034,32 1.704,22 Sompak 128,07 443,80 16.199,21 16.043,26 769,91 610,12 Total 35.491,04 47.700,28  764.008,24 770.493,25 36.565,84 17.881,11
Sumber: Hasil Analisis, 2023
Berdasarkan  Tabel  1.  diketahui  bahwa  tingkat  kekeringan  “sedang”  menyebar hampir  di  mayoritas  kawasan  di  Kabupaten  Landak.  Tingkat  kekeringan  0,31-0,65 dengan  kategori  sedang  mencakup  770.493,25  ha  pada  wilayah  Kabupaten  Landak. Tingkat  kekeringan  sedang  hampir  di  seluruh  kecamatan.  Tingkat  kekeringan  “tinggi” dengan  nilai  >1  yang  paling  mendominasi  adalah  Kecamatan  Ngabang  dengan  luasan 5.267,87 ha. Selanjutnya cakupan daerah dengan tingkat kekeringan tinggi kedua adalah Kecamatan  Mandor  seluas  2.121,46  ha.  Hal  ini  diakibatkan  karena  Ngabang  dan Mandor merupakan kawasan perkotaan yang memiliki kepadatan penduduk lebih tinggi. Kebutuhan  air  lebih  tinggi  dibandingkan  kecamatan-kecamatan  lainnya,  namun ketersediaan jaringan air minum di dua kecamatan tersebut  juga jauh lebih lengkap dan banyak  sambungan  rumahnya.  Hal  ini  dapat  dijadikan  data  dasar  untuk  menyusun konsep  pengembangan  dan  penanganan  permasalahan  kekeringan  yang  ada  pada beberapa lokasi dengan warna merah.

## Pembahasan
Berdasarkan  data  dari  Buletin  Informasi  Iklim  di  tingkat  Provinsi  Kalimantan Barat, diketahui beberapa informasi mengenai curah hujan, sifat hujan dan ketersediaan air  tanah  di  Kabupaten  Landak.  Data-Data  tersebut  lebih  mengarah  untuk  analisis kekeringan  meteorologis  dengan  menggunakan  Indeks  Presipitasi  Terstandarisasi  atau Standardized  Precipitation  Index (SPI)  dengan  cara  menentukan  penyimpangan  curah
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly
hujan terhadap normalnya, dalam suatu periode waktu yang panjang (satu bulanan, dua bulanan,  tiga  bulanan  dst).  Nilai  SPI  dihitung  menggunakan  metoda  statistik probabilistik distribusi gamma. Berdasarkan nilai SPI ditentukan tingkat kekeringan dan kebasahan  dengan  kategori.  Berdasarkan  hasil  analisis  SPI  tersebut  didapatkan  hasil seperti  yang  tersaji  pada  Gambar  5,  dimana  bagian  utara  dari  Kabupaten  Landak memiliki  tingkat  kekeringan  normal.  Sedangkan  bagian  tengah  hingga  selatan didominasi oleh kategori agak kering. Daerah dengan kategori kering hanya terdapat di beberapa  kawasan  di  Kabupaten  landak,  yakni  sebagian  Kecamatan  Jelimpo,  Mandor, Menjalin, Menyuke, Ngabang, Sengah Temila dan Sompak. Apabila dilakukan overlay dengan  data  lainnya  seperti  kepadatan  penduduk  dan  penggunaan  lahan,  didapatkan informasi  bahwa  daerah  dengan  status  kering  tersebut  berada  pada  kawasan  dengan penggunaan  lahan “terbangun”  yang  terdiri  dari  sarana  pelayanan  umum,  permukiman dan juga perdagangan jasa.
Berdasarkan  hasil  pemetaan  daerah  kekeringan  di  Kabupaten  Landak menggunakan  penginderaan  jauh  khususnya  indeks  kehijauan  dan  kebasahan  yang menghasilkan  indeks  kekeringan  NDDI.  Hasil  analisis  tersebut  menunjukkan  bahwa Kabupaten  Landak  didomains  oleh  tingkat  kekeringan  sedang.  Seperti  yang  dijelaskan pada  penelitian  sebelumnya,  yakni  menurut  (Widiantoro,  2022),  kajian  kekeringan  ini sebagai  dasar  dalam  melakukan  kajian-kajian  selanjutnya  seperti  faktor-faktor  yang berpengaruh terhadap kekeringan dan melakukan overlay dengan berbagai data lainnya. Penelitian tingkat kekeringan ini mencoba menggali faktor-faktor penyebab dari sebaran tingkat kekeringan dari hasil pemetaan secara spasial.
Berdasarkan hasil wawancara dan juga overlay dengan data kepadatan penduduk, penggunaan  lahan  eksisting,  sumber  air  baku  dan  jaringan  air  minum  di  Kabupaten Landak ditemukan faktor utama yang mempengaruhi terjadinya bencana  kekeringan di Kabupaten  Landak  adalah  kurangnya  pasokan  air  pada  sumber-sumber  air  bersih. Faktor  lainnya  antara  lain:  1)  faktor  meteorologi  yang  merupakan  ekspresi  perbedaan presipitasi  dari  kondisi  normal  untuk  suatu  periode  tertentu,  karena  itu  faktor meteorologi  bersifat  spesifik  wilayah  sesuai  dengan  iklim  normal  di  suatu  wilayah. Selain dipengaruhi oleh dua iklim hampir seluruh pulau di Indonesia juga dipengaruhi oleh  dua  gejala  alam  yaitu  gejala  alam  La  Nina  yang  dapat  menimbulkan  banjir  dan gejala alam El Nino yang menimbulkan dampak musim kemarau yang kering; 2) Faktor Hidrologi,  dimana  saat ini  kondisi  hutan di  Kabupaten  Landak  cukup  memprihatinkan dan  pada  tahun-tahun  terakhir  ini  sering  terjadi  penjarahan  hutan  dan  pemotongan pohon  yang  tidak  terpogram,  sehingga  menyebabkan  gundulnya  tanah  di  daerah tangkapan  air,  hal  ini  menyebabkan  bertambahnya  koefisien  run-off  dan  berkurangnya resapan  air  ke  dalam  tanah  (infiltrasi).  Kondisi  ini  sangat  berpengaruh  dengan berkurangnya  air  yang  meresap  ke  dalam  tanah  maka  variabilitas  aliran  sungai  akan meningkat  dan  pada  musim  kemarau  berkurang  pula  debit  air  pada  sungai-sungai sebagai  sumber  air  yang  menyebabkan  kekeringan  di  bagian  hilir  sungai  tersebut.;  3) Faktor  Agronomi,  dimana  terdapat  kekurangan  kelembaban  tanah  menyebabkan  tanah tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan  tanaman  tertentu  pada  periode  waktu  tertentu, karena  itu  apabila  para  petani  tidak  disiplin  dan  tidak  patuh  pada  pelaksanaan  Pola Tanam  dan  Tata  Tanam  yang  telah  disepakati  dan  merupakan  salah  satu  dasar  untuk perhitungan  kebutuhan  air,  maka  akan  mempengaruhi  efektifitas  dan  efisiensi pemberian air untuk tanaman.
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis menggunakan metode penginderaan jauh, yakni dengan teknik Normalized  Difference  Drought  Index (NDDI)  menggunakan Google  Earth Engine didapatkan  hasil  bahwa  mayoritas  kawasan  di  Kabupten  Landak  tergolong dalam  tingkat  kekeringan  sedang  dengan  rentang  skor  0,31-0,65  dengan  total  luas 770.493,25  ha.  Sedangkan  tingkat  kekeringan  tinggi  dengan  skor  >1  mencangkup wilayah  dengan  luas  17.881,11  ha.  Kecamatan  dengan  tingkat  kekeringan  tinggi terkonsentrasi di Kecamatan Ngabang dan Mandor. Hal ini dikarenakan dua kecamatan tersebut  merupakan  pusat  pertumbuhan  perekonomian  Kabupaten  Landak  dengan tingkat kepadatan penduduk paling tinggi.  Kekeringan  yang paling menonjol pada dua kecamatan  ini  adalah  kekeringan  pasokan  air  untuk  mencukupi  kebutuhan  sehari-hari. Perlu adanya strategi dalam mengatasi masalah kekeringan di Kabupaten landak seperti penguatan  kebijakan  untuk  adaptasi  dan  mitigasi  terhadap  bencana  kekeringan, optimalisasi  sarana  dan  prasarana  air  bersih,  mengalokasikan  pendanaan  untuk  upaya penanggulangan bencana kekeringan, penguatan kelembagaan antar stakeholder terkait di lingkungan Kabupaten Landak maupun dengan jenjang diatasnya seperti pemerintah provinsi  maupun  pemerintah  pusat,  peningkatan  kompetensi  SDM  dan  juga  kolaborasi dengan akademisi di bidang pengembangan riset dan teknologi.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terimakasih  kepada  Ikatan  Ahli  Perencana  (IAP)  Provinsi  Kalimantan Barat  yang  turut  terbuka  dalam  melakukan  diskusi  dan  memberikan  informasi  terkait kondisi  kekeringan  secara  umum  di  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Ucapan  terimakasih juga dihaturkan pada Dinas Pekerjaan Umum, Penataan Ruang dan Perumahan Rakyat Kabupaten Landak yang telah melakukan dukungan terhadap penyediaan data sekunder.

## Referensi
Aini,  R.  N.,  Saraswati,  R.,  &  Wibowo,  A.  (2019). Pola  Sebaran  Kekeringan  Lahan Pertanian Kabupaten Serang Dengan Menggunakan Algoritma NDDI .
Ardiansyah,  W.,  Nuarsa,  W.,  Bagus,  I.,  &  Bhayunagiri,  P.  (2021).  Analisis  Daerah Rawan  Bencana  Kekeringan  Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  di  Kabupaten Bondowoso Provinsi Jawa Timur. Tropika, Jurnal Agroekoteknologi , 10 (4), 417– 427. https://ojs.unud.ac.id/index.php/JAT417
Cheval,  S.,  Dumitresc,  A.,  Busuloc,  A.,  &  Birsan,  M.  V.  (2014).  Spatiotemporal Variability  of  The  Meteorological  Drought  in  Romania  Using  the  Standardized Precipitation  Index  (SPI). Jurnal  Geografi  Media  Pengembangan  Ilmu  Dan Profesi Kegeografian , 60 (3), 235–248. https://www.researchgate.net/publication/264467702 Dwi  Priyono,  K.,  &  Ardhi  Rachmawati,  L.  (2023). IDENTIFIKASI  KEKERINGAN LAHAN

## PERTANIAN
BERDASARKAN METODE TEMPERATURE VEGETATION  DRYNESS  INDEX  (TVDI)  PADA  CITRA  LANDSAT-8  OLI/TIRS DI KABUPATEN MADIUN JAWA TIMUR . 21 (2), 139–151.
https://doi.org/10.35580/lageografia.v21i2.38791
Siska Ita Selvia, Taufiqurrahman, M. Irvan Kurnia, Muhammad Siddiqirly
Fathony,  A.,  Somantri,  L.,  &  Sugito,  N.  T.  (2022).  Analisis  Potensi  Kekeringan Pertanian  di  Kabupaten  Bandung. Jurnal  Geografi :  Media  Informasi Pengembangan Dan Profesi Kegeografian , 19 (1), 29–37.
https://doi.org/10.15294/jg.v19i1.33724
Hidayati,  I.  N.,  &  Suryanto.  (2015).  Pengaruh  Perubahan  Iklim  terhadap  Produksi Pertanian dan Strategi Adaptasi pada Lahan Rawan Kekeringan. Jurnal Ekonomi Dan Studi Pembangunan , 42–52.
Karavitis,  C.  A.,  Alexandris,  S.,  Tsesmelis,  D.  E.,  &  Athanasopoulos,  G.  (2011). Application  of  the  Standardized  Precipitation  Index  (SPI)  in  Greece. Water (Switzerland) , 3 (3), 787–805. https://doi.org/10.3390/w3030787
Purnomo,  S.,  Halik,  G.,  Dhokhikah,  Y.,  Ulil  Absari,  R.,  &  Salsa,  A.  (2021).  Penilaian Bencana  Kekeringan  dan  Strategi  Penyediaan  Air  Bersih  di  Wilayah  Utara
Kabupaten Lumajang. Jurnal Teknik Pengairan , 12 (2), 92–103.
https://doi.org/10.21776/ub.pengairan.2021.012.02.02 Rosmiati.  (2017). EKSPLANASI  ILMIAH  DAMPAK EL NINO  LA  NINA.  In Jurnal BiologiandPendidikan Biologi (Vol. 2, Issue 1).
https://journal.unwir.ac.id/index.php/mangiferaedu|32
Sukmono,  A.,  Rahman,  F.,  &  Darmo  Yuwono,  B.  (2018).  PEMANFAATAN TEKNOLOGI  PENGINDERAAN  JAUH  UNTUK  DETEKSI  KEKERINGAN PERTANIAN  MENGGUNAKAN  METODE  NORMALIZED  DIFFERENCE DROUGHT  INDEX  DI  KABUPATEN  KENDAL.  In JURNAL  GEOGRAFI VOLUME (Vol. 14, Issue 2). http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujet Widiantoro, N. (2022). Analisis Daerah Rawan Kekeringan Berbasis Sistem Informasi Geografis di Kabupaten Kulon Progo . Universitas Muhammadiyah Surakarta.