## Monitoring Potensi Kekeringan di Kabupaten Grobogan Menggunakan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis

## Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Masuk: 17 11 2023 / Diterima: 30 01 2024 / Dipublikasi: 30 06 2024
Abstract The dry season in Indonesia causes drought in several areas such as Grobogan District, which in 2021 marked by water scarcity and drought in agricultural areas. Purpose of this research is to identify drought potential in the Grobogan using remote sensing and Geographic Information Systems (GIS) with several parameters such as TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index), rainfall,  land  cover,  soil  type,  hydrogeology,  and  distance  from  rivers  and  irrigation.  Each parameter is overlaid, scored and weighted to produce a potential drought map with low, medium and high classes. This research shows the potential drought with results the potential for drought in Grobogan is dominated by the medium class, in 2021 is 81% and increase to 82%. In 2021, the potential for high-class drought is 4,02% covering the Kedungjati and Grobogan sub-districts. In 2022, the potential for high-class drought increase to 7,08% covering the Kedungjati and Brati sub-districts. The results for 2021 and 2022 show that the distribution pattern of potential high- class drought is  in the western and northern parts  of Grobogan. The  drought potential results were tested for validation and the accuracy level in 2021 and 2022 is 89%.
Keywords: Drought; Grobogan; Potential; TVDI
Abstrak Musim  kemarau  di  Indonesia  menyebabkan  kekeringan  di  beberapa  daerah  seperti Kabupaten Grobogan yang pada tahun 2021 ditandai oleh kelangkaan air dan kekeringan wilayah pertanian.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  potensi  kekeringan  di  wilayah Kabupaten Grobogan menggunakan penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan beberapa parameter seperti TVDI ( Temperature Vegetation Dryness Index ) , curah hujan, tutupan  lahan,  jenis  tanah,  hidrogeologi,  dan  jarak  dari  sungai  dan  irigasi.  Setiap  parameter tersebut  dilakukan  overlay,  skoring,  dan  pembobotan  yang  menghasilkan  peta  potensi kekeringan  dengan  kelas  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Penelitian  ini  menunjukkan  pola  dan sebaran potensi kekeringan dengan hasil potensi kekeringan di Grobogan didominasi oleh kelas sedang, pada tahun 2021 seluas 81% dan meningkat menjadi 82%. Pada tahun 2021, potensi kekeringan  kelas  tinggi  seluas  4,02%  meliputi  sekitar  Kecamatan  Kedungjati  dan  Grobogan. Pada  tahun  2022,  potensi  kekeringan  kelas  tinggi  meningkat  menjadi  7,08%  meliputi  sekitar Kecamatan  Kedungjati  dan  Brati.  Hasil  tahun  2021  dan  2022  menunjukkan  bahwa  pola persebaran potensi kekeringan dengan kelas tinggi berada di bagian Barat dan Utara Grobogan. Hasil  potensi  kekeringan  yang  diperoleh  dilakukan  proses  validasi  lapangan  dan  didapatkan tingkat akurasi pada tahun 2021 dan 2022 sebesar 89%.
Kata kunci : Grobogan; Kekeringan; Potensi; TVDI
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2024 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
1. Pendahuluan 1. Pendahuluan Terjadinya dua musim di Indonesia  yaitu  musim  kemarau  atau musim  kering  dan  musim  penghujan
Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Universitas Diponegoro, Indonesia
ulayyanfarah@gmail.com
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 25, No.1, Juni 2024 (97 - 119) DOI: https://doi.org/10.23887/mkg.v25i1.70308
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
diakibatkan  oleh  letak  Indonesia  pada garis  khatulistiwa.  Musim  kering  di Indonesia biasanya terjadi antara bulan April  hingga  September,  dimana  jika musim kemarau terjadi berkepanjangan maka  dapat  menyebabkan  terjadinya bencana  kekeringan  di  Indonesia (Tukidi, 2010).
Kekeringan memiliki dampak yang paling  merusak  dibandingkan  bencana alam  lain  di  berbagai  sektor  seperti pertanian,
kesehatan, ekosistem, rekreasi,  dan  sumber  daya  air  karena menyebabkan kelangkaan air, kekeringan  pertanian,  dan  kelaparan (Bashit et al., 2022). BMKG
memprediksi  bahwa  pada  musim kemarau  tahun  2023,  Indonesia  akan lebih kering daripada periode tiga tahun terakhir,  yaitu  tahun  2020-2022  karena adanya fenomena El Nino (CNN, 2023). Pada tahun 2021, Kabupaten Grobogan menjadi  salah  satu  dari  tiga  daerah terdampak  kekeringan  paling  parah. BPBD  Kabupaten  Grobogan  mencatat beberapa kali kekeringan terjadi, seperti pada tahun 2018 terdapat 92 Desa di 15
Kecamatan yang
terdampak kekeringan,  pada  2019  terdapat  116 Desa di 15 Kecamatan yang terdampak, dan  2020  terdapat  80  Desa  di  13 Kecamatan  yang  terdampak  dimana pada  tahun  2019  terdapat  1.793  Ha sawah gagal panen.
Mitigasi bencana kekeringan dapat dilakukan dengan
mengidentifikasi  daerah-daerah  yang memiliki  potensi  kekeringan,  hal  ini dapat dilakukan dengan memanfaatkan penginderaan  jauh  salah  satunya dengan  menggunakan  algoritma  TVDI
( Temperature Vegetation Dryness Index ).  TVDI  adalah  salah  satu  indeks kekeringan yang dirumuskan
menggunakan  nilai  suhu  permukaan
(LST) dan indeks vegetasi (NDVI) (Putri et al., 2019).
Penelitian terkait kekeringan dengan  menggunakan  metode  TVDI sudah  banyak  dilakukan  seperti  pada penelitian  Li    pada  tahun  2022 digunakan  penginderaan  jauh  dengan algoritma TVDI ( Temperature Vegetation Dryness Index ) yang dimodifikasi  untuk  menganalisis  dan menilai variasi spasial-temporal
kekeringan di Provinsi Sichuan (Li et al.,
2022). Pada penelitian Yuan pada tahun 2023 digunakan algoritma TVDI ( Temperature Vegetation Dryness Index ) untuk mengamati kekeringan dan menyelidiki dampak tekanan
antropogenik  di  cekungan  Danau Poyang (Yuan et al., 2023). Pada kedua penelitian  tersebut  dapat  diketahui bahwa algoritma TVDI mampu digunakan untuk mendeteksi kekeringan. Kabupaten Grobogan
belum memiliki data potensi kekeringan secara  spasial  dan  belum  terdapat metode  yang  cepat  dan  akurat  untuk mendeteksi  kekeringan  di  wilayah Kabupaten Grobogan.
Berdasarkan  masalah  dan  fakta yang  telah disebutkan, maka penelitian tentang  identifikasi  sebaran  dan  pola potensi kekeringan di wilayah Kabupaten  Grobogan  menggunakan algoritma Temperature
Vegetation Dryness  Index (TVDI)  dan  beberapa parameter  pendukung  (tutupan  lahan, curah  hujan,  jenis  tanah,  hidrogeologi, dan  jarak  dari  sungai  dan  irigasi)  perlu untuk  dilakukan,  sehingga  dengan diketahuinya daerah-daerah yang berpotensi kekeringan dapat membantu dalam rangka mitigasi bencana kekeringan  dan  dapat  mengurangi dampak yang ditimbulkan.
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Algoritma TVDI yang
memanfaatkan  hubungan  antara  suhu permukaan  dan  kepadatan  vegetasi masih  memiliki  beberapa  kelemahan diantaranya  sangat  sensitif  terhadap perubahan lingkungan dan simulasi tepi kering  atau  basah  dalam  model  TVDI dapat  menimbulkan  masalah  karena citra  penginderaan  jauh  tidak  memiliki piksel yang cukup untuk
mengidentifikasi  tingkat  basah  dan kering  ekstrem  pada  tutupan  vegetasi yang  berbeda  (Du  et  al.,  2017), sehingga  penggunaan  algoritma  TVDI pada  penelitian  ini  memerlukan  proses validasi hasil untuk mengetahui apakah algoritma TVDI dapat sesuai digunakan untuk  mendeteksi  potensi  kekeringan meteorologis  di  Kabupaten  Grobogan. Hasil  penelitian  ini  masih  memerlukan penelitian  yang  lebih  lanjut  agar  dapat digunakan sebagai bahan pengambilan keputusan  dan  memberikan  informasi kepada  masyarakat  serta  pemerintah, khususnya masyarakat dan pemerintah Kabupaten Grobogan.

## 2. Metode
Wilayah studi penelitian ini terletak di Kabupaten Grobogan, Jawa Tengah, Indonesia  yang  berada  di  110˚15’  BT - 111˚25’  BT  dan  7˚  LS - 7˚30’  LS. Kabupaten  Grobogan  memiliki  273 desa,  7  kelurahan,  dan  19  kecamatan yang  secara  administratif  memiliki  luas
2023,8 km 2 (PEMKAB, 2011). Kabupaten Grobogan mempunyai kondisi  tanah  berjenis  pegunungan kapur,  perbukitan  dan  dataran  di tengahnya  serta  dikelilingi  oleh  dua
Pegunungan Kendeng yang membentang  dari  barat  ke  timur. Berdasarkan  letak  geografis  dan topografinya, perekonomian utama
Kabupaten  Grobogan  bertumpu  pada sektor pertanian dan menjadi salah satu daerah yang cukup sulit memperoleh air bersih (BAPPEDA, 2012).
Penelitian ini menggunakan beberapa data antara lain citra Landsat- 8 OLI/TIRS digunakan
untuk memproses  algoritma  TVDI,  citra Sentinel-2 digunakan untuk pengolahan tutupan  lahan,  data  curah  hujan,  data hidrogeologi, data jenis tanah dan peta RBI (Rupa Bumi Indonesia) Kabupaten Grobogan  yang  digunakan  untuk pengolahan  data  jarak  dari  sungai  dan irigasi.  Resolusi  citra  yang  digunakan pada  penelitian  ini  disamakan  menjadi 30  meter.  Citra  pada  penelitian  ini menggunakan  2  citra  dengan  tanggal yang berbeda karena Grobogan terletak di  perpotongan  antara  2  citra  sehingga perlu  untuk  digabungkan  terlebih dahulu.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Selain itu, penelitian ini juga menggunakan  alat hygrometer tanah digital  untuk  keperluan  pelaksanaan validasi  lapangan  potensi  kekeringan dengan  mengukur  tingkat  kelembaban tanah  yang  kemudian  dibandingkan dengan hasil peta potensi kekeringan.
Pada  penelitian  ini,  parameter yang  digunakan  adalah  TVDI,  tutupan lahan,  curah  hujan,  jenis  tanah, hidrogeologi, dan jarak dari sungai dan irigasi  yang mengacu  pada  Undang- Undang  Nomor 7 Tahun  2004 Tentang Sumber  Daya  Air  dan  buku  Katalog Metodologi  Penyusunan  Peta  Geo Hazard  dengan  GIS  dari  Sven  Theml tahun  2008.  Pada  penelitian  ini pemberian  skor  dilakukan  dengan metode  ranking  dimana  kelas  pada setiap parameter yang paling menyebabkan kekeringan akan
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
diberikan skor paling tinggi. Parameter- parameter tersebut kemudian dilakukan overlay berbasis vektor. Skor dan bobot
parameter  potensi  kekeringan  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Data Penelitian Data Akuisisi Data Citra Sentinel 2 Tanggal perekaman pada 27 Juli 2021 dan 22 Juli 2022 dengan resolusi spasial 10 m sebanyak 4 band (B2, B3, B4, B8), 20 m sebanyak 6 band (B5, B6, B7,B81, B11, B12), dan 60 m sebanyak 3 band (B1, B9, B10). Landsat 8 OLI Tanggal perekaman pada tahun 2021 (25 Juli dan 17 Agustus) dan tahun 2022 (28 Juli dan 4 Agustus) dengan resolusi spasial 30 m. SPOT 6/7 Tanggal  perekaman  pada  tahun  2021  (5  Agustus  dan  18  Agustus)  dan  tahun 2022 (2 Juli dan 4 Agusutus) dengan resolusi 1,5 meter untuk pankromatik dan 6 meter untuk multispektral. Curah Hujan Didapat  dari  BMKG  dan  Pusdataru  Jawa  Tengaj  dengan  rentang  waktu  pada tahun 2021 dan 2022 yang bersumber dari pengukuran di 6 stasiun curah hujan di Kabupaten Grobogan. Peta Jenis Tanah Didapat dari BAPPEDA Kabupaten Grobogan dengan skala 1:200.000 Peta Hidrogeologi Didapat dari BAPPEDA Kabupaten Grobogan dengan skala 1:200.000 Peta RBI Kabupaten Grobogan Data diunduh melalui website tanahair.indonesia.go.id dengan skala 1:25.000 Tabel 2. Parameter Potensi Kekeringan Parameter Keterangan Skor Bobot Curah Hujan (mm/tahun) <1000
5
0,33 1000 - 1500 4 1500 - 2000 3 2000 - 2500 2 >2500 1 TVDI 0,8 - 1,0
5
-
0,6 - 0,8
4 0,4 - 0,6 3 0,2 - 0,4 2 0 – 0,2 1 Hidrogeologi Langka 5 0,07 Produktif Kecil Setempat Berarti 4 Setempat Produktif 3 Produktif Sedang dengan Penyebaran Luas, Produktif Sedang 2 Produktif dengan Penyebaran Luas, Perairan, Produktif Tinggi dengan Penyebaran Luas 1 Jarak dari Sungai dan Irigasi (m) >500
5
0,2 300 - 500 4 200 - 300 3 100 - 200 2 0 - 100 1 Jenis Tanah Mediteran, Litosol, Renzina 5 0,13 Regosol 4 Grumusol, Latosol, Podsol 3 Andoso, Organosol 2 Aluvial, Gley, Planosol, Hidromorf 1 Tutupan Lahan Tanah terbuka, Lahan kosong, Permukiman, Lumpur, Bangunan Industri 5 0,27 Tegalan, Sawah, Sawah Tadah Hujan 4 Semak Belukar 3 Hutan, Kebun Campuran, Kolam/Tambak 2 Tubuh Air (Danau/Waduk, Embung, Sungai) 1
Sumber:  (Sandholt,  2002  dalam  Parwati  dan  Suwarsono,  2008);  (Eryani  dan  Jayantari,  2022);  (Li  et  al., 2022);  (Tjahjono,  2008);  (Syarif  et  al.,  2013);  (Nyayapathi  et  al.,  2023);  (Aprillya  dan  Chasanah,  2022); (Faizah et al., 2023); (Agil Prasetyo et al., 2018); (Maulana et al., 2021)
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Bobot parameter ditentukan berdasarkan urutan kepentingan masing-masing  parameter  dan  juga mengacu pada beberapa jurnal. Pembobotan  hanya  dilakukan  pada  5 parameter  pendukung  kecuali  TVDI karena TVDI merupakan indeks kekeringan utama yang digunakan pada penelitian  ini  dan  untuk  menghindari ketidaksesuaian karena
terdapat beberapa penelitian yang menggunakan algoritma  TVDI  sebagai  indeks  untuk mengidentifikasi  kekeringan  pertanian, sedangkan  kekeringan  di  Kabupaten Grobogan  termasuk  dalam  kekeringan meteorologis.
Penggabungan  antara  TVDI  dan kelima parameter lain dilakukan karena TVDI adalah indeks kekeringan berbasis suhu  permukaan  dan  indeks  vegetasi, sedangkan  kekeringan  tidak  hanya diidentifikasi  dengan  suhu  permukaan dan  indeks  vegetasi,  dengan  ditambah dengan parameter lain diharapkan hasil yang  didapatkan  akan lebih akurat dan sesuai  dengan  wilayah  penelitian. Pengkelasan
potensi
kekeringan dilakukan dengan metode equal interval yang  dapat  dilihat  pada  persamaan  1 (Raharjo et al., 2021).
𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚−𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 (1) 3. Hasil dan Pembahasan NDVI Algoritma NDVI diproses menggunakan  saluran  spektral  merah dan Near  Infrared (NIR).  Pengolahan menggunakan  algoritma  ini  bertujuan untuk mengetahui kerapatan vegetasi di wilayah  Kabupaten  Grobogan.  Nilai NDVI diklasifikasikan berdasarkan Peraturan  Menteri  Kehutanan  Republik
Indonesia tahun 2012 yang dapat dilihat pada  Tabel  3.  Hasil  pengolahan algoritma  NDVI  pada  citra  Landsat  8 tahun  2021  dapat  dilihat  pada  Gambar 1, sedangkan hasil pengolahan algoritma  NDVI  pada  citra  Landsat  8 tahun  2022  dapat  dilihat  pada  Gambar 2.  Luasan  per  kelas  NDVI  tahun  2021 dan 2022 dapat dilihat pada Tabel 4.
Hasil NDVI yang diperoleh menunjukkan bahwa kelas tidak
bervegetasi  mengalami  kenaikan  pada tahun 2022, sedangkan kelas kerapatan vegetasi  tinggi  mengalami  penurunan pada  tahun  2022.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  vegetasi  berkurang  pada  tahun 2022  dan  karena  tanggal  perekaman citra  diambil  saat  musim  kemarau, kemungkinan  vegetasi  menjadi  kering dan  mati  yang  menyebabkan  tanah menjadi lahan kosong tidak bervegetasi. Hal  ini  mungkin  terjadi  jika  musim kemarau  tahun  2022  lebih  kering daripada  tahun  2021.  Nilai  NDVI memiliki  pengaruh  dalam  menentukan potensi kekeringan karena berdasarkan penelitian Hadi dan Nurjani tahun 2022, nilai  NDVI  yang  rendah  menunjukkan daerah dengan kerapatan vegetasi yang rendah dan kemampuan penyerapan air yang  rendah  sehingga  daerah  tersebut lebih berpotensi mengalami kekeringan. Oleh karena itu, berdasarkan hasil NDVI tahun  2022,  wilayah  yang  berpotensi mengalami kekeringan lebih banyak dan lebih  luas  dibandingkan  dengan  tahun 2021.
Tabel 3. Klasifikasi NDVI (Permenhut, 2012)
Nilai NDVI Kelas Kehijauan -1 s/d -0,03 Lahan tidak bervegetasi -0,03 s/d 0,15  Sangat rendah 0,15 s/d 0,25 Rendah 0,25 s/d 0,35 Sedang 0,35 s/d 1 Tinggi
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Gambar 1. Peta NDVI 2021
Gambar 2. Peta NDVI 2022 Tabel 4. Luas Per Kelas NDVI
Kelas NDVI Luas Tahun 2021 (km 2 ) Persentase (%) Luas Tahun 2022 (km 2 ) Persentase (%) Tidak Bervegetasi (-1,00 - -0,03) 1,2040 0,06 12,004 0,59 Sangat Rendah (-0,03 - 0,15) 3,6900 0,18 11,8410 0,56 Rendah (0,15 - 0,25) 26,0790 1,29 25,4480 1,26 Sedang (0,25 - 0,35) 172,0960 8,50 299,2260 14,79 Tinggi (0,35 - 1,00) 1819,1980 89,89 1673,7470 82,70 Total 2023,85 100 2023,85 100 LST Algoritma LST diproses menggunakan  saluran thermal (band 10). Pengolahan menggunakan algoritma ini bertujuan untuk mengetahui suhu permukaan di wilayah Kabupaten Grobogan. Nilai LST diklasifikasikan berdasarkan perhitungan equal interval hasil
pengolahan dalam penelitian ini dimana
kelas klasifikasi LST dapat dilihat pada Tabel  5.  Hasil  pengolahan  algoritma
LST  pada  citra  Landsat  8  tahun  2021 dapat dilihat pada Gambar 3,
sedangkan  hasil  pengolahan  algoritma LST  pada  citra  Landsat  8  tahun  2022 dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Luasan per kelas LST dapat dilihat pada Tabel
6.
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Hasil LST yang diperoleh menunjukkan bahwa kelas suhu permukaan  sangat  rendah  dan  rendah mengalami  penurunan  pada  tahun 2022,  sedangkan  suhu  permukaan kelas  sedang,  tinggi,  dan  sangat  tinggi mengalami  kenaikan  pada  tahun  2022,
terutama pada bagian tengah
Kabupaten  Grobogan  yang  merupakan pusat dari Kabupaten Grobogan. Hal ini dapat  disebabkan  oleh  kerapatan vegetasi  yang  berkurang  pada  tahun 2022  karena  berdasarkan  penelitian Pramudiyasari  et  al  tahun  2021, kerapatan  vegetasi  di  suatu  wilayah dapat  berpengaruh  dalam  mengontrol tingkat  suhu  udara  permukaan  di wilayah  tersebut.  Peningkatan  suhu
permukaan
dapat berpengaruh terhadap  potensi  kekeringan  karena dapat diasumsikan jika suhu permukaan suatu wilayah tinggi maka air permukaan  dan  air  dalam  tanah  akan berpotensi menjadi lebih cepat mengering. Oleh karena itu,
berdasarkan  hasil  LST  tahun  2022, wilayah  yang  berpotensi  mengalami kekeringan lebih banyak dan lebih luas dibandingkan pada tahun 2021.
Tabel 5. Klasifikasi LST Kelas LST (˚C) Keterangan 19 – 23 Sangat rendah 23 – 27 Rendah 27 – 31 Sedang 31 – 35 Tinggi 35 - 39 Sangat Tinggi
Gambar 3. Peta LST 2021
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Tabel 6. Luas Kelas LST Kelas LST Luas Tahun 2021 (km 2 ) Persentase (%) Luas Tahun 2022 (km 2 ) Persentase (%) Sangat rendah (19 – 23) 0,0099 0,0005 0 0 Rendah (23 – 27) 867,3535 42,86 358,3830 17,71 Sedang (27 – 31) 1139,4243 56,29 1539,5940 76,07 Tinggi (31 – 35) 17,0737 0,84 125,8350 6,22 Sangat tinggi (35 – 39) 0 0 0,0500 0,0025 Total 2023,85 100 2023,85 100

## Validasi Hasil LST
Peta  LST  yang  sudah  diperoleh selanjutnya  harus  dilakukan  validasi terlebih dahulu dengan cara membandingkan  hasil  pengolahan  LST dengan  data  suhu  permukaan  yang didapatkan dari website POWER NASA.
Titik-titik validasi LST diperoleh menggunakan metode stratified random sampling menggunakan populasi
sampling yaitu kecamatan di Kabupaten Grobogan  dimana  terdapat  2  titik validasi  di  tiap  kecamatan.  Penentuan jumlah titik sampel ini didasarkan  pada teori  Roscoe  (1975)  yang  menyatakan bahwa jumlah minimum sampel adalah 30 dan penetapan lokasi titik sampel di tiap  kecamatan  bertujuan  agar  sampel lebih merata. Kemudian di lokasi titik-titik tersebut  dilakukan  pencatatan  suhu. Hasil tingkat kesesuaian suhu permukaan  tahun  2021  dapat  dilihat pada  Tabel  7,  sedangkan  hasil  tingkat kesesuaian  suhu  permukaan  tahun 2022 dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 7. Tingkat Kesesuaian Suhu Permukaan Tahun 2021 Kelas LST Jumlah Titik Sesuai  Tidak Sesuai % 19 - 23 0 0 0 - 23 - 27 13 9 4 69, 23 27 - 31 24 24 0 100 31 - 35 1 0 1 0 35 - 39 0 0 0 - Total 38 33 5 86,84
Tabel 8. Tingkat Kesesuaian Suhu
Permukaan Tahun 2022 Kelas LST Jumlah Titik Sesuai  Tidak Sesuai % 19 - 23 0 0 0 - 23 - 27 12 12 0 100 27 - 31 25 23 2 92 31 - 35 1 0 1 0 35 - 39 0 0 0 - Total 38 35 3 92,10 Hasil validasi LST tahun 2021
menunjukkan  bahwa  peta  LST  di Kabupaten  Grobogan  memiliki  5  titik yang  tidak  sesuai  dari  38  titik  validasi dimana kesesuaian pada kelas suhu 23 – 27˚C  sebesar  69,23%  dengan  4  titik tidak  sesuai  dari  13  titik,  kesesuaian pada  kelas  suhu  27  - 31˚C  sebesar 100%  dengan  semua  titik  sesuai,  dan kesesuaian pada kelas 31- 35˚C sebesar
0%  dengan  1  titik  tidak  sesuai. Kabupaten  Grobogan  tidak  memiliki kelas suhu 19 - 23˚C dan 35 - 39˚C pada tahun 2021.
Hasil  validasi  LST  tahun  2022 menunjukkan  bahwa  peta  LST  di Kabupaten  Grobogan  memiiki  3  titik yang  tidak  sesuai  dari  38  titik  validasi dimana kesesuaian pada kelas suhu 23 – 27˚C  sebesar  100%  dengan  semua titik sesuai, kesesuaian pada kelas suhu 27  - 31˚C sebesar  92%  dengan  2  titik tidak sesuai dari 25 titik, dan kesesuaian pada kelas 31- 35˚C sebesar 0% dengan 1 titik tidak sesuai. Kabupaten Grobogan juga tidak memiliki kelas suhu 19 - 23˚C dan  35  - 39˚C  pada  tahun  2022.  Hasil
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
validasi LST pada tahun 2021 dan 2022 menunjukkan  hasil  yang  baik  yaitu >85%  karena  menurut  Lillesand  dan Keifer  (1994),  tingkat  keakuratan interpretasi  citra  yang  dapat  diterima adalah >85%.
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat diketahui  bahwa  titik-titik  validasi  yang tidak sesuai berasal dari kelas 23 – 27˚C dan 27 - 31˚C. Hal ini dapat terjadi akibat sejumlah  faktor  seperti  perbedaan waktu  antara  perekaman  citra  dan validasi  lapangan  ataupun  kurang akuratnya  alat  yang  dipakai  untuk validasi suhu permukaan.

## TVDI
Algoritma TVDI diproses menggunakan  nilai  minimum  dan maksimum  dari  hasil  pengolahan  LST citra  Landsat  8  OLI/TIRS  tahun  2021 dan 2022. Tujuan penggunaan algoritma  ini  adalah  untuk  mengetahui tingkat kekeringan di wilayah Kabupaten Grobogan dengan
memanfaatkan hubungan  antara  kerapatan  vegetasi dan suhu permukaan. Hasil pengolahan algoritma  TVDI  pada  citra  Landsat  8 tahun  2021  terlihat  pada  Gambar  5,
sedangkan  hasil  pengolahan  algoritma TVDI  pada  citra  Landsat  8  tahun  2022 terlihat  pada  Gambar  6.  Luasan  per kelas TVDI terlihat pada Tabel 9.
Hasil TVDI yang diperoleh menunjukkan  bahwa  kelas  basah mengalami  penurunan  pada  tahun 2022,  sedangkan  kelas  yang  lain mengalami  peningkatan  pada  tahun 2022.  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh meningkatnya wilayah yang mengalami tingkat kerapatan vegetasi yang menurun  dan  suhu  permukaan  yang meningkat karena berdasarkan penelitian  Putri  et  al  pada  tahun  2019, TVDI  terbentuk  oleh  integrasi  dan hubungan  segitiga  antara  indeks vegetasi dan suhu permukaan. Peningkatan  nilai  kering  pada  TVDI berpengaruh terhadap potensi
kekeringan karena pada dasarnya TVDI merupakan  indeks  yang  digunakan untuk  mendeteksi  tingkat  kekeringan suatu  daerah.  Oleh  karena  itu, berdasarkan  hasil  TVDI  tahun  2022, Kabupaten  Grobogan  memiliki  lebih banyak wilayah yang berpotensi mengalami  kekeringan  dibandingkan dengan tahun 2021.
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Gambar 6. Peta TVDI 2022
Tabel 9. Luas Per Kelas TVDI Kelas TVDI Luas Tahun 2021 (km 2 ) Persentase (%) Luas Tahun 2022 (km 2 ) Persentase (%) 0 – 0,2 874,12 43,19 387,34 19,14 0,2 – 0,4 842,48 41,63 975,27 48,19 0,4 – 0,6 303,76 15,01 618,72 30,57 0,6 – 0,8 1,89 0,09 35,90 1,77 0,8 – 1,0 0,02 0,001 5,03 0,25 Total 2023,85 100 2023,85 100

## Tutupan Lahan
Pengolahan  peta  tutupan  lahan dilakukan menggunakan citra Sentinel 2 tahun 2021 dan 2022 dengan memanfaatkan  klasifikasi  terbimbing algoritma maximum  likelihood .  Hasil pengolahan  peta  tutupan  lahan  tahun 2021 terlihat pada Gambar 7,
sedangkan  hasil  pengolahan  peta tutupan  lahan  tahun  2022  terlihat  pada Gambar  8.  Luasan  per  kelas  tutupan lahan terlihat pada Tabel 10.
Hasil tersebut menunjukkan bahwa kelas tutupan lahan
danau/waduk,  hutan,  lumpur,  sawah, dan sungai mengalami penurunan pada tahun  2022,  sedangkan  kelas  tutupan lahan bangunan industri, lahan kosong, perkebunan,
dan permukiman
mengalami  kenaikan  pada  tahun  2022.
Berkurangnya luas danau/waduk, sungai,  dan  lumpur  dapat  disebabkan
oleh  musim  kemarau  yang  kering menyebabkan adanya bagian danau/waduk,  sungai,  ataupun  lumpur yang mulai mengering
dan diinterpretasikan  oleh  citra  sebagai lahan kosong yang membuat luas lahan kosong bertambah pada hasil klasifikasi 2022.  Berkurangnya  hutan  dapat disebabkan  oleh  pepohonan  yang kering  dan  mati  saat  musim  kemarau. Tutupan  lahan  menjadi  salah  satu parameter yang mempengaruhi potensi kekeringan karena
berdasarkan
penelitian  Khasanah  et  al  pada  tahun 2017,  tutupan  lahan  menjadi  indikator tingkat  sensitivitas  suatu  wilayah terhadap kekeringan. Kemampuan penyerapan air suatu tempat dipengaruhu  oleh  tutupan  lahan  yang ada pada tempat tersebut. Bertambahnya  lahan  terbangun  seperti permukiman  dan  bangunan  industri
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
pada  tahun  2022  mengakibatkan berkurangnya  daerah  resapan  air seperti  hutan  yang  mengakibatkan
bertambahnya  daerah  yang  berpotensi kekeringan pada tahun 2022.
Gambar 7. Peta Tutupan Lahan 2021
Gambar 8. Peta Tutupan Lahan 2022
Tabel 10. Luas Per Kelas Tutupan Lahan
Kelas Tutupan Lahan Luas Tahun 2021 (km2) Persentase (%) Luas Tahun 2022 (km2) Persentase (%) Bangunan Industri 8,67 0,43 15,53 0,77 Danau/Waduk 1,87 0,09 1,34 0,06 Hutan 314,69 15,55 253,16 12,51 Lahan Kosong 91,07 4,50 94,08 4,65 Lumpur 0,51 0,03 0,46 0,02 Perkebunan 518,97 25,64 567,55 28,04 Permukiman 314,38 15,53 348,49 17,22 Sawah 769,89 38,04 739,96 36,56 Sungai 3,79 0,18 3,28 0,16 Total 2023,85 100 2023,85 100

## Curah Hujan
Pengolahan  peta  curah  hujan dengan  interpolasi  metode  poligon thissen  di  area  Kabupaten  Grobogan
menggunakan  data  curah  hujan  tahun 2021  dan  2022  pada  6  stasiun  curah hujan, yaitu Tanggungharjo, Purwodadi,
Geyer, Kradenan, Ngeluk, dan Sidorejo.
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Hasil  pengolahan  curah  hujan  tahun 2021 terlihat pada Gambar 9,
sedangkan  hasil  pengolahan  curah hujan tahun 2022 terlihat pada Gambar 10.  Luasan  per  kelas  tutupan  lahan terlihat pada Tabel 11.
Hasil  curah  hujan  menunjukkan adanya  peningkatan  pada  hampir semua  kelas  curah  hujan  kecuali  kelas curah  hujan  1500 – 2000  mm/tahun yang  mengalami  penurunan.  Kelas curah hujan < 1000 mm/tahun dan 1000
– 1500 mm/tahun mengalami peningkatan pada bagian barat
Kabupaten  Grobogan.  Hal  ini  dapat berarti  wilayah  yang  berada  di  bagian barat  Kabupaten  Grobogan  akan mengalami  kekeringan  terlebih  dahulu dibandingkan  wilayah  di  bagian  Timur. Wilayah  dengan  curah  hujan  tinggi berada  di  bagian  Timur  Kabupaten Grobogan, hal ini dapat mengakibatkan dampak  kekeringan  yang  dialami  oleh wilayah di bagian Timur lebih berkurang dibandingkan dengan wilayah di bagian Barat.  Pada  bagian  Timur  Kabupaten Grobogan  terjadi  peningkatan  curah hujan  dimana  curah  hujan  pada  tahun 2022 lebih tinggi daripada tahun 2021 di bagian  tersebut,  hal  ini  disebabkan
karena  pada  stasiun  curah  hujan  di wilayah  tersebut,  yaitu  Sidorejo  terjadi peningkatan  jumlah  curah  hujan  pada tahun  2022  dimana  pada  tahun  2021 curah hujan yang terdata sebesar 2415 mm/tahun sedangkan pada tahun 2022 curah hujan yang terdata sebesar 2773 mm/tahun.
Curah  hujan  menjadi  salah  satu parameter yang penting dalam
mengidentifikasi  potensi  kekeringan suatu  wilayah  karena  berdasarkan penelitian  Raharjo  et  al  pada  tahun 2021,  terjadinya  curah  hujan  atau adanya  intensitas  curah  hujan  yang terjadi  adalah  sumber  ketersediaan  air yang  sangat  penting  pada  musim kemarau.  Selain  itu,  kekeringan  yang terjadi di Kabupaten Grobogan merupakan jenis kekeringan
meteorologis  yang  diakibatkan  oleh menurunnya  curah  hujan  pada  musim kemarau.  Jika  curah  hujan  di  suatu daerah  semakin  rendah,  maka  daerah tersebut semakin berpotensi mengalami kekeringan. Oleh karena itu, pada tahun 2022 wilayah yang berpotensi mengalami kekeringan bertambah,
terutama  di  bagian  Barat  Kabupaten Grobogan.
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Gambar 10. Peta Curah Hujan 2022
Tabel 11. Luas Per Kelas Curah Hujan Kelas Curah Hujan (mm/tahun) Luas 2021 (km 2 ) Persentase (%) Luas 2022 (km 2 ) Persentase (%) <1000 0 0 378,65 18,71 1000 – 1500 378,55 18,70 0 0 1500 – 2000 0 0 653,54 32,29 2000 – 2500 1316,76 65,06 328,52 16,23 >2500 328,55 16,23 663,11 32,76 Total 2023,85 100 2023,85 100

## Jenis Tanah
Pengolahan  peta  jenis  tanah dilakukan  dengan  menggunakan  data jenis  tanah  yang  diperoleh  dari BAPPEDA Kabupaten Grobogan
sehingga  diperoleh  hasil  klasifikasi sebanyak  5  kelas,  yaitu  jenis  tanah aluvial, grumusol, litosol, mediteran, dan regosol  yang  terlihat  pada  Gambar  11, sedangkan luasan per kelas jenis tanah terlihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Luas Per Kelas Jenis Tanah Kelas Jenis Tanah Luas (km 2 ) Persentase (%) Aluvial 588,81 29,09 Grumusol 877,86 43,37 Litosol 274,78 13,58 Mediteran 151,08 7,46 Regosol 131,58 6,50 Total 2023,85 100
Hasil  peta  jenis  tanah  menunjukkan bahwa jenis tanah mediteran tersebar di sebelah  Utara  dan  Timur  Kabupaten
Grobogan. Jenis tanah litosol tersebar di sebelah  Utara  dan  Selatan  Kabupaten Grobogan. Jenis tanah regosol tersebar di bagian Selatan Kabupaten Grobogan. Jenis  tanah  menjadi  salah  satu parameter yang mempengaruhi potensi kekeringan  suatu  wilayah  karena  jenis tanah
mempengaruhi tingkat
ketersediaan  dan  bertahannya  air  di dalam  tanah.  Berdasarkan  penelitian Ardiansyah et al tahun 2021, jenis tanah mediteran, regosol, dan litosol
mempunyai  nilai  porositas  air  dan ukuran  pori  yang  cukup  besar,  tanah yang memiliki nilai porositas besar sulit menyimpan air sehingga menyebabkan kadar  air  tanah  menjadi  rendah.  Oleh karena  itu,  wilayah  yang  memiliki  jenis tanah  mediteran,  litosol,  dan  regosol memiliki  potensi  kekeringan  yang  lebih tinggi daripada wilayah lain.
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit

## Gambar 11. Peta Jenis Tanah Kabupaten Grobogan

## Hidrogeologi
Pengolahan  peta  hidrogeologi dilakukan menggunakan data hidrogeologi yang diperoleh dari BAPPEDA Kabupaten Grobogan sehingga  diperoleh  hasil  klasifikasi sebanyak 8 kelas berdasarkan produktivitasnya, yaitu langka, perairan,
produktif  dengan  penyebaran  luas, produktif kecil setempat berarti, produktif  sedang,  produktif  sedang dengan  penyebaran  luas,  produktif tinggi  dengan  penyebaran  luas,  dan setempat  produktif  dapat  dilihat  pada Gambar 12, sedangkan luasan per kelas hidrogeologi terlihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Luas Per Kelas Hidrogeologi Kelas Hidrogeologi Luas (km2) % Langka 532,65 26,32 Produktif kecil setempat berarti 365,23 18,05 Produktif dengan penyebaran luas 50,93 2,52 Perairan 0,47 0,02 Setempat produktif 241,55 11,93 Produktif sedang dengan penyebaran luas 328,14 16,21 Produktif sedang 498,89 24,65 Produktif tinggi dengan penyebaran luas 5,98 0,29 Total 2023,85 100
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat diketahui  bahwa  Kabupaten  Grobogan didominasi  oleh  kelas  hidrogeologi dengan  produktivitas  langka  dimana luasnya  sebesar  26%  dari  total  luas wilayah  Kabupaten  Grobogan.  Kelas hidrogeologi dengan produktivitas langka dapat terlihat pada bagian Utara, Selatan, dan Timur Kabupaten
Grobogan.  Hidrogeologi  menjadi  salah satu  parameter  yang  mempengaruhi potensi kekeringan karena berdasarkan penelitian  Raharjo  et  al  pada  tahun 2021,  kondisi  hidrogeologi  dapat menunjukkan  kondisi  dan  persebaran air  bawah  tanah.  Kondisi  dan  jenis akuifer dapat menentukan tinggi rendahnya  kemungkinan  kekeringan terjadi. Jika kondisi air tanah pada suatu wilayah  relatif  sedikit  dan  memiliki persebaran yang sempit maka intensitasnya  akan  berkurang  saat musim kemarau. Jumlah air tanah yang sedikit  mengakibatkan  ketersediaan  air menjadi  berkurang.  Oleh  karena  itu, wilayah  Kabupaten  Grobogan  dengan kondisi hidrogeologi langka dan produktif kecil setempat berarti memiliki potensi  kekeringan  yang  lebih  tinggi daripada wilayah lain.
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit

## Gambar 12. Peta Hidrogeologi

## Jarak dari Sungai dan Irigasi
Pengolahan peta jarak dari sungai dan  irigasi  ini  dilakukan  dengan menggunakan  data  jaringan  sungai yang  diperoleh  dari website Badan Informasi  Geospasial.  Berdasarkan hasil pengolahan data jarak dari sungai dan  irigasi  didapatkan  hasil  klasifikasi sebanyak 5 kelas, yaitu jarak 0 – 100 m, 100 – 200 m, 200 – 300 m, 300 – 500 m, dan  >500  m  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 13, sedangkan luasan per kelas jarak dari sungai dan irigasi dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Luas Per Kelas Jarak dari Sungai
dan Irigasi Kelas Jarak dari Sungai dan Irigasi Luas (km2) Persentase (%) 0 – 100 m 943,39 46,61 100 – 200 m 519,51 25,67 200 – 300 m 247,46 12,23 300 – 500 m 212,42 10,49 > 500 m 99,47 4,91 Total 2023,85 100
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat diketahui  bahwa  Kabupaten  Grobogan didominasi oleh kelas 0 – 100 meter dari
sungai  dan  irigasi,  yaitu  sebesar  47% dari total wilayah Kabupaten Grobogan. Hal  ini  dikarenakan  ada  banyak  irigasi atau  sungai-sungai  kecil  yang  terdata dan  masuk  dalam  proses buffer .  Luas kelas > 500 meter dari sungai dan irigasi yaitu  5%  dari  total  wilayah  Kabupaten Grobogan yang terlihat di bagian Utara sampai  bagian  tengah  Kabupaten Grobogan.  Wilayah  yang  termasuk  ke dalam kelas > 500 meter dari sungai dan irigasi  diantaranya  adalah  Desa  Pepe, Baturagung,  Wates,  Jipang,  Tunggu,
Latak, Watu Pawon, dan lain sebagainya. Salah satu parameter yang mempengaruhi potensi kekeringan adalah  jarak  dari  sungai  dan  irigasi karena berdasarkan penelitian Syarif et al  pada  tahun  2013,  wilayah  dengan jarak  100  meter  dari  sungai  dan  irigasi adalah  zona  aman  dari  kesulitan mendapatkan  air.  Oleh  karena  itu, wilayah  yang  berjarak  >500  meter  dari sungai  lebih  berpotensi  mengalami kekeringan dibandingkan dengan wilayah  lain  yang  berjarak  lebih  dekat dengan sungai
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit

## Gambar 13. Peta Jarak dari Sungai dan Irigasi

## Potensi Kekeringan
Pada penelitian ini, proses overlay pertama  dilakukan  menggunakan  hasil pengolahan  5  parameter  pendukung, yaitu  curah  hujan,  hidrogeologi,  jarak dari sungai dan irigasi, jenis tanah, dan tutupan  lahan  yang  kemudian  diberi bobot  sesuai  pengaruhnya  terhadap kekeringan. Kemudian dilakukan proses overlay kedua dengan hasil pengolahan TVDI. Proses overlay dilakukan dengan menggunakan tools union pada software  QGIS.  Tahapan  selanjutnya setelah melakukan overlay dan mendapatkan skor total adalah melakukan reklasifikasi potensi
kekeringan  menjadi  3  kelas,  yaitu rendah,  sedang,  dan  tinggi  yang menyesuaikan acuan kelas kelembaban hygrometer  seperti  yang  terlihat  pada Tabel  15  sehingga  diperoleh  peta potensi  kekeringan  tahun  2021  seperti yang  terlihat  pada  Gambar  14, sedangkan  peta  potensi  kekeringan tahun 2022 terlihat pada Gambar 15.
Tabel 15. Klasifikasi Kelembaban
(Merbawani et al., 2021)
Persentase Kelembaban  Keterangan 0% - 40% Kering 40% - 60% Normal 60% - 100% Basah
Luasan per kelas potensi
kekeringan dapat dilihat pada Tabel 16. Diagram  persentase  luas  per  kelas potensi  kekeringan  tahun  2021  dapat dilihat  pada  Gambar  16,  sedangkan diagram  persentase  luas  per  kelas potensi  kekeringan  tahun  2022  dapat dilihat  pada  Gambar  17.  Hasil  survei lapangan dapat dilihat pada Tabel 17.
Hasil tersebut menunjukkan bahwa potensi kekeringan di Kabupaten Grobogan didominasi oleh kelas sedang dimana  pada  tahun  2021  seluas  81% dan meningkat menjadi 82% pada tahun 2022.  Pada  tahun  2021,  potensi kekeringan  kelas  tinggi  memiliki  luas 4,01%  dari  total  luas  wilayah  dimana wilayah ini meliputi Kecamatan
Tanggungharjo,  Kedungjati,  Grobogan, Karangrayung,  Gubug,  Tawangharjo, Wirosari  Ngaringan  dan  Gabus.  Pada tahun  2022,  potensi  kekeringan  kelas tinggi  meningkat  menjadi  7,03%  dari total  luas  wilayah  dimana  wilayah  ini meliputi Kecamatan Tegowanu, Gubug,
Tanggungharjo, Kedungjati, Karangrayung, Klambu, Brati,
Grobogan,  dan  Tawangharjo.  Hal  ini dapat  disebabkan  karena  kerapatan vegetasi  pada  tahun  2022  mengalami penurunan dibandingkan dengan tahun 2021  dan  suhu  permukaan  yang meningkat sehingga nilai TVDI mengalami kenaikan.
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Hasil potensi kekeringan per desa tahun  2021  dan  2022  menunjukkan bahwa pola persebaran potensi kekeringan  dengan  kelas  tinggi  berada di  bagian  Barat  dan  Utara  Kabupaten Grobogan.  Hal  ini  diakibatkan  karena daerah-daerah  tersebut  mempunyai nilai  TVDI  yang  berada  pada  kelas cukup  kering,  berjenis  tanah  mediteran dan  regosol,  dan  memiliki  kondisi hidrogeologi dengan
produktivitas langka. Hasil  potensi  kekeringan  tahun
2021  dan  2022  menunjukkan  bahwa wilayah-wilayah  yang  memiliki  potensi
kekeringan  tinggi  adalah  wilayah dengan  suhu  permukaan  sedang  (27- 31˚C)  dan  tinggi  (31 - 35˚C).  Namun, pada  tahun  2022  di  bagian  Timur Kabupaten  Grobogan  menunjukkan sedikit  ketidaksesuaian  antara  suhu permukaan dan potensi kekeringan, hal ini disebabkan karena curah hujan tahun 2022 pada wilayah tersebut mengalami kenaikan  dan  curah  hujan  menempati urutan  bobot  kepentingan  pertama sehingga  dapat  diketahui  bahwa  bobot yang besar sangat mempengaruhi hasil potensi kekeringan.
Gambar 14. Peta Potensi Kekeringan Tahun 2021
Gambar 15. Peta Potensi Kekeringan Tahun 2022 Tabel 16. Luas Per Kelas Potensi Kekeringan
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Kelas Potensi Kekeringan Luas Tahun 2021 (km 2 ) Persentase 2021 (km 2 ) Luas Tahun 2022 (km 2 ) Persentase 2022 (km 2 ) Rendah 295,04 14,58 213,18 10,53 Sedang 1647,59 81,41 1668,54 82,44 Tinggi 81,32 4,01 143,45 7,03 Total 2023,85 100 2023,85 100 Gambar 16. Diagram Persentase Luas Kelas Potensi Kekeringan Tahun 2021 Gambar 17. Diagram Persentase Luas Kelas Potensi Kekeringan Tahun 2022 Tabel 17. Hasil Survei Lapangan Titik Latitude  Longitude Suhu (˚C) Kelembaban (%) Foto Tingkat Kekeringan 1 -7,1064 110,5783 27,89 37% Kering 2 -7,1572 110,5765 25,83 53% Normal
…
… … … …. …. ….. …. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 38 -7,0116 110,8448 27,89 41% Normal
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Peta  potensi  kekeringan  yang telah  diperoleh  selanjutnya  harus dilakukan proses validasi terlebih dahulu dengan cara membandingkan
kesesuaian  antara  hasil  pengolahan dengan  data  kelembaban  tanah  di lapangan.  Titik-titik  validasi  potensi kekeringan  diperoleh  menggunakan metode stratified  random  sampling menggunakan  populasi sampling yaitu kecamatan  di  Kabupaten  Grobogan dimana  terdapat  2  titik  validasi  di  tiap kecamatan.  Penentuan  jumlah  titik sampel  ini  didasarkan  pada  teori Roscoe (1975) yang menyatakan bahwa jumlah minimum sampel adalah 30 dan
penetapan  lokasi  titik  sampel  di  tiap kecamatan bertujuan agar sampel lebih merata.  Kemudian  di  lokasi  titik-titik tersebut dilakukan
pencatatan persentase  kelembaban  tanah.  Hasil tingkat  kesesuaian  potensi  kekeringan tahun 2021 dapat dilihat pada Tabel 18, sedangkan  hasil  tingkat  kesesuaian potensi  kekeringan  tahun  2022  dapat dilihat  pada  Tabel  19.  Diagram persentase kesesuaian
potensi kekeringan  tahun  2021  dapat  dilihat pada  Gambar  18,  sedangkan  diagram persentase kesesuaian potensi kekeringan  tahun  2022  dapat  dilihat pada Gambar 19. Tabel 18. Tingkat Kesesuaian Hasil Potensi Kekeringan Tahun 2021 Kelas Potensi Kekeringan Jumlah Titik  Sesuai  Tidak Sesuai  Presentase Rendah 1 1 0 100 Sedang 32 29 3 90,63 Tinggi 5 4 1 80 Total 38 34 4 89,47
Gambar 18. Diagram Persentase Kesesuaian Potensi Kekeringan Tahun 2021
Tabel 19. Tingkat Kesesuaian Hasil Potensi Kekeringan Tahun 2022
Kelas Potensi Kekeringan Jumlah Titik Sesuai Tidak Sesuai Presentase Rendah 0 0 0 0 Sedang 33 30 3 90,91 Tinggi 5 4 1 80 Total 38 33 5 89,47
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Gambar 19. Diagram Persentase Kesesuaian Potensi Kekeringan Tahun 2022
Hasil  validasi  potensi  kekeringan tahun  2021  menunjukkan  bahwa  peta potensi  kekeringan  di  Kabupaten Grobogan  memiliki  4  titik  yang  tidak sesuai  dari  38  titik  validasi  dimana kesesuaian pada kelas rendah sebesar 100%  dengan  semua  titik  sesuai, kesesuaian pada kelas sedang sebesar 91% dengan 3 titik tidak sesuai dari 32 titik,  dan  kesesuaian  pada  kelas  tinggi sebesar 80% dengan 1 titik tidak seuai dari 5 titik.
Hasil  validasi  potensi  kekeringan tahun  2022  menunjukkan  bahwa  peta potensi  kekeringan  di  Kabupaten Grobogan  memiiki  4  titik  yang  tidak sesuai  dari  38  titik  validasi  dimana kesesuaian pada kelas sedang sebesar 90,9% dengan 3 titik tidak sesuai dari 33 titik,  dan  kesesuaian  pada  kelas  tinggi sebesar 80% dengan 1 titik tidak sesuai dari 5 titik. Hal ini dapat diakibatkan oleh beberapa  faktor  seperti  waktu  data diambil  tidak  sama  dengan  waktu validasi lapangan, selain itu juga dapat disebabkan  karena  iklim  yang  berbeda pada tahun 2021, 2022, dan 2023. Hasil validasi potensi kekeringan pada tahun 2021 dan 2022 menunjukkan hasil yang baik  yaitu  >85%  karena  menurut Lillesand  dan  Keifer  (1994),  tingkat keakuratan interpretasi citra yang dapat diterima adalah >85%.
Pada penelitian ini masih memiliki kelemahan  karena  proses  validasi potensi  kekeringan  yang  dilakukan menggunakan data
persentase kelembaban tanah dari alat hygrometer masih menggunakan data di tahun yang berbeda, dimana data pada tahun 2023 digunakan  untuk  memvalidasi  hasil pada tahun 2021 dan 2022. Oleh karena itu,  untuk  penelitian  lebih  lanjut  proses validasi  harus  dilakukan  pada  waktu yang sama.

## 4. Penutup
Berdasarkan  hasil  yang  telah diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  pengolahan  menunjukkan  bahwa persentase  potensi  kekeringan  dengan kelas  tinggi  di  Kabupaten  Grobogan tahun  2021 sebesar 4,0178% dari total wilayah  Kabupaten  Grobogan  dan jumlah  tersebut  mengalami  kenaikan menjadi  7,0881%  pada  tahun  2022 karena  karena  curah  hujan  di  bagian Timur Kabupaten Grobogan pada tahun 2022  mengalami  kenaikan.  Wilayah yang  mengalami  peningkatan  potensi kekeringan  berada  pada  bagian  Barat dan  Utara  Kabupaten  Grobogan.  Desa dengan potensi kekeringan paling tinggi pada  tahun  2021  adalah  Desa Ringinpitu dengan  luas 70% dari 13,58 km 2 .  Desa  dengan  potensi  kekeringan
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
paling  tinggi  pada  tahun  2022  adalah Desa Karanglangu dengan luas 89,88% dari  7,72  km 2 .  Peta  potensi  kekeringan tahun  2021  dan  2022  memiliki  4  titik yang  tidak  sesuai  dari  38  titik  validasi dengan  tingkat  kesesuaian  sebesar 89%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  hasil peta potensi kekeringan dapat dikatakan sudah  cukup  baik  karena  tingkat kesesuaian  dengan  lapangan  sebesar >85%. Ketidaksesuaian di beberapa titik dapat  terjadi  karena  beberapa  faktor seperti  waktu  data  diambil  tidak  sama dengan waktu validasi lapangan, selain itu  juga  dapat  disebabkan  karena  iklim yang  berbeda  pada  tahun  2021,  2022, dan  2023.  Adapun  saran  untuk penelitian  selanjutnya  antara  lain penggunaan  data  citra  yang  memiliki tutupan  awan  sedikit  agar  tidak  terlalu mempengaruhi  hasil  pengolahan  data, penggunaan indeks vegetasi lain selain Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)  dalam  algoritma Temperature
Vegetation  Dryness  Index )  dengan tujuan agar dapat
memperoleh perbandingan  indeks  yang  lebih  baik, tanggal perekaman citra dan tanggal uji validasi  dilakukan  pada  puncak  musim kemarau agar potensi kekeringan suatu wilayah  dapat  lebih  terlihat  signifikan, penambahan
dan penyesuaian parameter  kekeringan  sesuai  dengan wilayah  studi  agar  hasil  potensi kekeringan lebih
akurat, serta pembobotan  parameter  kekeringan dilakukan  oleh  yang  ahli  dalam bidangnya  agar  bobot  yang  dihasilkan lebih  baku.  Penelitian  ini  masih memerlukan  kajian  lebih  lanjut  agar hasilnya  dapat  digunakan  sebagai bahan  pengambilan  keputusan  dan memberikan informasi kepada masyarakat serta
pemerintah,
khususnya masyarakat dan pemerintah Kabupaten Grobogan.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada
Badan  Perencanaan  Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Kabupaten Grobogan, Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Jawa
Tengah,  dan  Badan  Riset  dan  Inovasi Nasional (BRIN) yang membantu dalam memberikan  data  yang  dibutuhkan dalam  penelitian.  Terima  kasih  kepada seluruh  pihak  yang  telah  membantu dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Aprillya, M. R., & Chasanah, U. (2022). Sistem  Pendukung  Keputusan Identifikasi Daerah Rawan Kekeringan dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus:  Kabupaten  Lamongan). Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , 3 (2), 159 – 167.
https://doi.org/10.37859/coscitech. v3i2.3983. Ardiansyah,  W.,  Wayan  Nuarsa,  I.,  &
Bagus Putu Bhayunagiri, I. (2021). Analisis  Daerah  Rawan  Bencana Kekeringan Berbasis Sistem Informasi  Geografis  di  Kabupaten Bondowoso  Provinsi  Jawa  Timur. Jurnal Agroteknologi Tropika , 10 (4), 417 – 427. https://ojs.unud.ac.id/index.php/JA
T BAPPEDA. (2012). Letak Geografis dan Sumber  Daya  Alam  Kabupaten Grobogan .  BAPPEDA  Kabupaten Grobogan. https://bappeda.grobogan.go.id/do kumen/data-statistik/35-letak- geografis-dan-sumber-daya-alam- kabupaten-grobogan Bashit, N., Ristianti, N. S., & Ulfiana, D. (2022). Drought Assessment Using
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Remote  Sensing  and  Geographic Information Systems (GIS) Techniques  (Case  Study:  Klaten Regency,  Indonesia). International
Journal  of  Geoinformatics , 18 (5), 115 – 127. https://doi.org/10.52939/ijg.v18i5.2 393 CNN, I. (2023). BMKG Prediksi El Nino Hampiri  RI,  Bikin  Kemarau  2023 Lebih  Kering .  CNN  Indonesia. https://www.cnnindonesia.com/tek nologi/20230127145744-199- 905682/bmkg-prediksi-el-nino- hampiri-ri-bikin-kemarau-2023- lebih-kering Eryani,  I.  G.  A.  P.,  &  Jayantari,  M.  W. (2022).  Mapping  of  Drought Vulnerability in the Saba Watershed  based  on  AHP-  GIS. International Journal of Multidisciplinary and Current Educational  Research  (IJMCER) , 4 (6), 46 – 54.
Faizah, E. N., Wijaya, A. P., & Sabri, L. M. (2023). Analisis Daerah Rawan Kekeringan  Lahan  Sawah  Di Kabupaten Purworejo Menggunakan  Sistem  Informasi Geografis. Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika , 6 (1), 23 – 31. https://doi.org/10.14710/elipsoida. 2023.17890 Khasanah, F., Damayanti, A., & Pin, D. T.  (2017).  Pola  Spasial  Bahaya
Kekeringan  di  Kabupaten  Cilacap. Prosiding Industrial Research Workshop and National Seminar , 8 , 510 – 517. https://jurnal.polban.ac.id/ojs- 3.1.2/proceeding/article/view/787 Li, C., Adu, B., Wu, J., Qin, G., Li, H., & Han,  Y.  (2022).  Spatial  and temporal  variations  of  drought  in Sichuan  Province  from  2001  to 2020 based on modified temperature  vegetation  dryness index (TVDI). Ecological Indicators ,
139 (April), 108883.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.20
22.108883
Maulana,  I.  F.,  Sudaryatno,  S.,  &
Jatmiko,  R.  H.  (2021).  Identifikasi Sebaran  Kerentanan  Kekeringan Pertanian Menggunakan Analytical Hierarchy Process (Ahp) Di Kabupaten  Temanggung. Jurnal Teknosains , 10 (2), 125. https://doi.org/10.22146/teknosain s.54003 Merbawani,  L.  A.  Y.,  Rivai,  M.,  & Pirngadi, H. (2021). Sistem Monitoring Profil Kedalaman Tingkat Kelembapan Tanah Berbasis  IoT  dan  LoRa. Jurnal Teknik ITS , 10 (2).
https://doi.org/10.12962/j23373539
.v10i2.68613
Nyayapathi, P., Penki, R., & Basina, S. S.  (2023).  Drought  vulnerability assessment  by  employing  the Geographical  Information  System and  Analytical  Hierarchy  Process for  the  Kurnool  district  of  Andhra Pradesh,  India. Ecocycles , 9 (1), 32 – 48.
https://doi.org/10.19040/ecocycles. v9i1.262 Parwati,  &  Suwarsono.  (2008).  Model Indeks Tvdi (Temperature Vegetation  Dryness  Index)  Untuk Mendeteksi  Kekeringan  Lahan
Berdasarkan  Data  Modis-Terra. Jurnal  Penginderaan  Jauh , 5 ,  35 – 44. http://jurnal.lapan.go.id/index.php/j urnal_inderaja/article/viewFile/116
7/1045
PEMKAB.  (2011). Letak  dan  Luas Wilayah  Kabupaten  Grobogan . Pemerintah  Kabupaten  Grobogan. https://www.grobogan.go.id/profil/k ondisi-geografi/letak-dan-luas- wilayah
Prasetyo,  D.  A,  Suprayogi  A,  Hani’ah. (2018).  Analisis  Lokasi  Rawan Bencana Kekeringan Menggunakan  Sistem  Informasi Geografis  di  Kabupaten  Blora
Monitoring  Potensi  Kekeringan  di  Kabupaten  Grobogan  Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografis /Ulayya Nisrina Farah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Tahun 2017. Jurnal Geodesi Undip Volume  7  No.4 ,  314 – 324.  ISSN:
2337-845X.
Putri, D. N., Taqyyudin, Saraswati, R., & Ash-Shidiq,  I.  P.  (2019).  Drought Potential  of  Paddy  Fields  using Temperature  Vegetation  Dryness Index  in  Kuningan  Regency. E3S Web  of  Conferences , 125 (201  9), 8 – 11. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20 1912503009 Raharjo, H. S., Hasyim, A. W., & Usman, F.  (2021).  Upaya  Penanganan Kawasan  Kering  Menggunakan Teknologi  Penginderaan  Jauh  di Kabupaten  Gresik. Planning  for Urban  Region  and  Environment ,
10 (1), 125 – 136.
Syarif,  M.  M.,  Barus,  B.,  &  Effendy,  S. (2013).  Penentuan  Indeks  Bahaya Kekeringan  Agro-Hidrologi:  Studi Kasus  Wilayah  Sungai  Kariango Sulawesi  Selatan. Jurnal  Ilmu Tanah  dan  Lingkungan , 15 (1),  12. https://doi.org/10.29244/jitl.15.1.12 -19 Tjahjono,  H.  (2008).  Aplikasi  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  untuk Analisis  Potensi  Wilayah. Jurnal FIS Unnes .
Tukidi. (2010). Karakter Curah Hujan Di Indonesia. Jurnal  Geografi , 7 (2), 136 – 145. http://journal.unnes.ac.id/nju/index. php/JG/article/view/84 Yuan, Y., Ye, X., Liu, T., & Li, X. (2023). Drought  monitoring  based  on temperature  vegetation  dryness index  and  its  relationship  with anthropogenic  pressure  in  a subtropical  humid  watershed  in China.
Ecological Indicators , 154 (July),
110584. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.20 23.110584