ANALISA TINGKAT KEKERINGAN BERDASARKAN PARAMETER INDEKS TVDI ( TEMPERATURE VEGETATION DRYNESS INDEX ) DENGAN DATA CITRA SATELIT LANDSAT-8 MULTITEMPORAL
Bangun Muljo Sukojo 1 , Diah Witarsih 1
1 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 bangun_ms@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Kekeringan  merupakan  salah  satu  bencana  yang  sering  terjadi  di  berbagai  daerah  di  Indonesia.  Kekeringan  erat hubungannya dengan ketidakseimbangan antara kebutuhan dan pasokan air.  Salah satu data citra satelit yang dapat digunakan  dalam  monitoring  kekeringan  adalah  citra  Satelit  Landsat-8.  Pemantauan  kekeringan  dilakukan  pada wilayah Provinsi Jawa Timur dalam kurun waktu 3 tahun (2013-2015) berdasarkan parameter Temperature Vegetation Dryness Index. Perhitungan parameter indeks TVDI ini didasarkan pada hubungan segitiga antara nilai indeks vegetasi dengan  suhu  permukaan  tanah.  Dimana  dalam  perhitungan  nilai  suhu  permukaan  tanahnya  menggunakan  metode Split Window Algorithm. Algoritma ini memperhitungkan nilai emisivitas dari tutupan lahan dan water-vapour content dari study area. Nilai emisivitas yang digunakan dalam perhitungan Land Surface Temperature (LST) adalah nilai mean dan different dari nilai Land Surface Emissivity (LSE). Hasil yang diperoleh dari penelitian ini berdasarkan perhitungan nilai TVDI yaitu adanya perbedaan nilai rata-rata kekeringan antara tahun 2013 dengan tahun 2014 yaitu mengalami penurunan sebesar 0,008. Sedangkan antara tahun 2014 dengan tahun 2015 mengalami peningkatan sebesar 0,015.
Kata Kunci : Kekeringan, Landsat-8 , TVDI.

## Abstract
Drought is one of the most frequent disasters in various parts of Indonesia. Drought is closely related to the imbalance between water supply and demand. One satellite imagery data that can be used in drought monitoring is the Landsat- 8  Satellite  image.  Drought  monitoring  was  conducted  in  East  Java  Province  within  3  years  (2013-2015)  based  on Temperature Vegetation Dryness Index parameter. Calculation of TVDI index parameters is based on the relationship of triangle between the index value of vegetation with ground surface temperature. Where in calculating the value of ground surface temperature using Split Window Algorithm method. This algorithm takes into account the emissivity value  of  land  cover  and  water-vapor  content  from  the  study  area.  The  emissivity  value  used  in  Land  Surface Temperature  (LST)  calculations  is  the  mean  and  different  value  of  the  Land  Surface  Emissivity  (LSE)  value. The results obtained from this study based on the calculation of TVDI value that is the difference in the average value of  drought  between  2013  and  2014  that  is  decreased  by  0.008.  While  between  2014  and  2015  increased  by  0.015.
Keywords : Drought, Landsat-8, TVDI.

## PENDAHULUAN
Kekeringan  merupakan  salah  satu  bencana  yang sering  terjadi  di  berbagai  daerah  di  Indonesia. Kekeringan erat hubungannya dengan ketidakseimbangan antara kebutuhan dan pasokan  air.  Bencana  kekeringan  datang  secara berulang  tiap  tahunnya. Secara  umum  definisi kekeringan  adalah  kondisi  ketersediaan  air  di suatu  wilayah  yang  semakin  berkurang  dalam periode  waktu  yang  cukup  panjang  akibat berkurangnya  intensitas  curah  hujan  di  wilayah tersebut. Kekeringan terjadi dengan intensitas dan
luas yang berbeda-beda tiap tahunnya (Hadiyanto, 2007 dalam Ibrahim 2013).
Periode  musim  kemarau  semakin  meningkat  dan terjadi lebih awal tiap tahunnya akibat pemanasan global  yang  semakin  tinggi  serta  pengaruh fenomena El-Nino .  Gejala-gejala  tersebut  pada akhirnya  berdampak  pada  semakin  panjangnya rentang  waktu  terjadinya  kekeringan  serta semakin luasnya area terdampak (Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika,  2015). Dampak kekeringan, selain berkurangnya ketersediaan  dan  pasokan  air,  juga  terjadi penurunan  produksi  pangan,  serta  kebakaran
lahan/hutan.  Oleh  sebab  itu,  pemantauan  dan prediksi kekeringan menjadi kegiatan yang sangat penting untuk dilakukan, agar dampak kekeringan dapat diminimalkan (Adiningsih, 2014). Pemantauan  dan  prediksi  kekeringan  telah dilakukan  dengan  berbagai  metode.  Berbagai algoritma perhitungan parameter
indeks
kekeringan telah dikembangkan untuk pemantauan  dan  deteksi  kekeringan  di  suatu wilayah,  salah  satunya  parameter  Indeks  TVDI ( Temperature  Vegetation  Dryness  Index ).  Nilai parameter  Indeks  TVDI  diperoleh  dari  hubungan segitiga  antara  dua  parameter  dalam  penentuan indeks  kekeringan  yaitu  Indeks  Vegetasi  NDVI ( Normalized  Difference  Vegetation  Index )  dan suhu  permukaan  ( Land  Surface  Temperature ) (Adiningsih, 2014).
Parameter  yang  diperoleh  dari  algoritma  yang digunakan  harus  mampu  merepresentasikan tingkat  kekeringan  suatu  wilayah  dengan  baik terutama  untuk  cakupan  wilayah  yang  besar dalam upaya  mitigasi bencana. Pemilihan wilayah studi  berdasarkan  tingginya  tingkat  kekeringan dan  luasnya  wilayah  terdampak  dari  laporan Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD) Provinsi  Jawa  Timur.  Besar  perubahan  intensitas tingkat  kekeringan  dari  hasil  monitoring  tersebut diharapkan  mampu  memberikan  pandangan  bagi pemerintah  dalam  upaya  prediksi  secara  dini bencana kekeringan.

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi yang dipilih untuk melakukan penelitian ini adalah  Provinsi  Jawa  Timur,  Indonesia.  Batasan wilayah  penelitian  adalah  data  batas  administrasi wilayah  Provinsi  Jawa  Timur  dengan  lokasi koordinat  lintang  antara  7⁰12’  LS  -  8⁰48”  LS  dan bujur 111⁰0’ BT - 114⁰4’ BT.
Gambar 1. Lokasi Studi Penelitian Provinsi Jawa Timur Sumber: Badan Pertanahan Nasional Provinsi Jawa
Timur, 2015

## Pengolahan Data
Adapun  untuk  diagram  alir  pengolahan  data adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data
Tahapan pengolahan data sebagai berikut ini:
1. Koreksi  radiometrik  pada  citra  untuk memperbaiki  nilai  piksel  supaya  sesuai dengan  kondisi  ideal.  Pada  penelitian  ini memanfaatkan band  multispectral dan thermal .  Pada band  multispectral ( band 4 dan  5)  dilakukan  konversi  nilai DN menjadi reflectance serta  koreksi  atmosfer Dark Object  Substraction (DOS).  Sedangkan  pada band  thermal ( band 10  dan  11)  dilakukan konversi dari nilai DN menjadi radiance .
2. Perhitungan  algoritma  NDVI  menggunakan nilai reflectance dari band 4  dan band 5. Setelah  diperoleh  nilai  NDVI  pada  masing- masing  citra,  kemudian  dibuat  peta  Indeks Vegetasi untuk  wilayah Provinsi Jawa Timur
pada  tahun  2013  hingga  2015  melalui proses mosaic .
3. Perhitungan Brightness Temperature dengan  mentransformasikan  nilai  pancaran spectral ( radiance ) ke dalam nilai temperature  radian.  Hasil  perhitungan  ini berada  dalam  satuan  Kelvin  sehingga  perlu dilakukan konversi ke dalam satuan Celsius.
4. Perhitungan Fractional  Vegetation  Cover yang nantinya digunakan untuk perhitungan nilai emisivitas permukaan tanah (LSE).
5. Estimasi  nilai Land  Surface  Emissivity (LSE)
untuk memperoleh nilai LSE  untuk kanal 10 dan  11, Different LSE ,  serta Mean LSE yang digunakan  untuk  perhitungan Land  Surface Temperature . 6. Setelah  diperoleh  nilai Mean LSE dan Different LSE dilakukan perhitungan nilai Land
Surface  Temperature (LST)  dimana  dalam perhitungannya memasukkan nilai kelembaban udara rata-rata dari area study . Setelah  diperoleh  nilai  Suhu  Permukaan Tanah (LST) masing-masing citra,
selanjutnya  dibuat  peta  Suhu  Permukaan Tanah  untuk  wilayah  Provinsi  Jawa  Timur pada  tahun  2013  hingga  2015  melalui proses mosaic .
7. Mencari  hubungan  regresi  linier  dari  nilai NDVI  dengan  LST,  serta  besar  nilai korelasinya  untuk  penentuan  parameter yang  nantinya  akan  digunakan  dalam perhitungan Indeks Kekeringan TVDI .
8. Perhitungan TVDI dihitung berdasarkan nilai parameter  yang  telah  diperoleh  dari hubungan  regresi  linier  antara  nilai  NDVI dengan  nilai  LST  dengan  menggunakan rumus 2.10. Setelah diperoleh nilai TVDI dari masing-masing  citra,  selanjutnya  dibuat peta  Indeks  Kekeringan  untuk  wilayah Provinsi Jawa Timur pada tahun 2013 hingga 2015 melalui proses mosaic .
9. Perhitungan  korelasi  antara  nilai  indeks kekeringan  dengan  data  curah  hujan  untuk mengetahui  derajat  hubungan  antara keduanya serta membantu dalam
penentuan  analisis  statistik  yang  tepat berdasarkan besar derajat hubungan antara kedua data tersebut.
10. Analisis  regresi  linier  nilai  indeks  vegetasi dengan  curah  hujan  untuk  mengetahui hubungan  antara  kedua  data  tersebut. Besarnya  pengaruh  curah  hujan  terhadap indeks  kekeringan  diinterpretasikan  dari nilai  R 2 ,  dimana  indeks  kekeringan  (Y)  dan curah hujan (X).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Perhitungan Indeks Vegetasi
Dalam  penelitian  ini  digunakan    35  titik sample yang  tersebar  di  seluruh  Provinsi  Jawa  Timur untuk memperoleh nilai ekstraksi hasil pengolahan  citra.  Distribusi  spasial  titik sample tersebut seperti ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 2. Distribusi Spasial Titik Sample Penelitian
Titik-titik sample tersebut  tidak  hanya  digunakan untuk  perhitungan  nilai  indeks  vegetasi,  tetapi juga  digunakan  untuk  perhitungan  nilai  suhu permukaan  tanah  dan  indeks  kekeringan  TVDI. Perhitungan nilai indeks vegetasi NDVI yang telah dilakukan  menunjukkan  perubahan  nilai  indeks vegetasi  di  wilayah  Provinsi  Jawa  Timur  seperti gambar berikut:
Gambar 3. Perubahan Nilai Indeks Vegetasi NDVI

## Provinsi Jawa Timur Tahun 2013-2015
Pada  tahun  2013,  tingkat  indeks  vegetasi  NDVI terendah  adalah  0,127  dan  nilai  indeks  vegetasi tertingi  adalah  0,999.  Pada  tahun  2014,  tingkat indeks  vegetasi  NDVI  paling  rendah  adalah  0,088
dan  nilai  indeks  vegetasi  tertingi  adalah  0,997. Sedangkan  pada  tahun  2015,  tingkat  indeks vegetasi NDVI paling rendah adalah 0,561 dan nilai indeks  vegetasi  tertingi  adalah  0,982.  Nilai  indeks vegetasi rata-rata pada tahun 2013 sebesar 0,724, pada  tahun  2014  sebesar  0,698,  dan  pada  tahun 2015  sebesar  0,846.  Antara  tahun  2013  hingga 2014  mengalami  penurunan  sebesar  0,026, sedangkan  dari  tahun  2014  hingga  2015 mengalami  peningkatan  sebesar  0,148  seperti ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 1. Hasil Perhitungan Nilai Indeks NDVI Tahun NDVI Terendah NDVI Tertinggi NDVI Rata- Rata 2013 0,127 0,999 0,724 2014 0,088 0,997 0,698 2015 0,561 0,982 0,846
Berikut peta hasil pengolahan nilai indeks vegetasi wilayah  Provinsi  Jawa  Timur  seperti  gambar  di bawah ini:
Gambar 4. Peta Indeks Vegetasi Provinsi Jawa Timur Tahun 2013
Pada  gambar  di  atas  terlihat  bahwa  pada  tahun 2013 wilayah Provinsi Jawa Timur memiliki tingkat kerapatan  indeks  vegetasi  yang  cenderung  tinggi di  sebagian  besar  wilayah  yang  ada  di  Provinsi Jawa Timur.

## Gambar 5 . Peta Indeks Vegetasi Provinsi Jawa Timur Tahun 2014
Pada peta di atas terlihat bahwa tingkat kerapatan ineks  vegetasi  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2014 cenderung  memiliki  tingkat  kerapatan  rendah  di sebagian besar wilayah Kabupaten/Kota.
Sedangkan  tingkat  kerapatan  vegetasi  di  Provinsi Jawa  Timur  tahun  2015  cenderung  memiliki tingkat  kerapatan  yang  tinggi  di  sebagian  besar wilayah seperti pada gambar berikut:
Gambar 6. Peta Indeks Vegetasi Provinsi Jawa Timur Tahun 2015

## Hasil pengolahan Suhu Permukaan Tanah (LST)
Perhitungan  nilai  suhu  permukaan  tanah  yang telah  dilakukan  menunjukkan  perubahan  nilai suhu  permukaan  tanah  di  wilayah  Provinsi  Jawa Timur seperti gambar berikut:
Gambar 7. Perubahan Nilai Suhu Permukaan Tanah Provinsi Jawa Timur Tahun 2013-2015
Nilai  suhu  permukaan  tanah  Provinsi  Jawa  Timur pada  tahun  2013,  paling  rendah  adalah  19,26°C dengan  nilai  suhu  permukaan  tertinggi  sebesar 42,33°C.  Pada  tahun  2014,  nilai  suhu  permukaan terendah  sebesar  16,51°C  dan  nilai  tertinggi adalah  35,6°C.  Sedangkan  pada  tahun  2015,  nilai terendah  23,78°C  dengan  nilai  tertinggi  yaitu 32,58°C.  Nilai  suhu  permukaan  rata-rata  pada
tahun  2013  sebesar  31,07°C,  pada  tahun  2014 sebesar  26,41°C,  dan  pada  tahun  2015  sebesar 27,96°C. Pada tahun 2013 hingga 2014 mengalami penurunan  sebesar  4,65°C,  sedangkan  dari  tahun 2014 hingga 2015 mengalami peningkatan sebesar 1,55°C seperti ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Suhu Permukaan Tanah
Tahun LST Tertinggi (°C) LST Terendah (°C) LST Rata-Rata (°C) 2013 42,33 19,26 31,07 2014 35,6 16,51 26,41 2015 32,58 23,78 27,96
Adapun  peta  hasil  pengolahan  suhu  permukaan tanah adalah seperti berikut:
Gambar 8. Peta Suhu Permukaan Tanah Provinsi Jawa Timur Tahun 2013
Pada  gambar  di  atas  terlihat  bahwa  pada  tahun 2013 wilayah Provinsi Jawa Timur memiliki tingkat suhu  permukaan  tanah  yang  cenderung  tinggi  di beberapa wilayah Kabupaten/Kota.
Tingkat  suhu  permukaan  tanah  sebagian  besar wilayah  di  Provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun  2014 cenderung tinggi, namun lebih rendah dibandingkan tingkat kekeringan pada tahun 2013.
Sedangkan
pada tahun 2015 tingkat kekeringannya  cenderung  tingi  dan  merata  di seluruh  wilayah  Kabupaten/Kota  dibandingkan tahun-tahun sebelumnya.
Peta suhu permukaan tanah pada tahun 2014 dan 2015 seperti ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 9. Peta Suhu Permukaan Tanah Provinsi Jawa Timur Tahun 2014
Gambar 10. Peta Suhu Permukaan Tanah Provinsi Jawa Timur Tahun 2015
Hubungan Regresi Linier antara Nilai NDVI dan LST
Scatterplo t  antara  nilai  Suhu  Permukaan  Tanah (LST)  dan  nilai  Indeks  Vegetasi  NDVI  diperoleh persamaan  nilai  Indeks  Kekeringan  TVDI  dengan masing-masing  nilai  koefisien  determinasi  dari masing-masing  perhitungan  seperti  pada  gambar berikut:
Gambar 11. Scatterplot Nilai LST dan NDVI pada Tahun 2013
Hasil scatterplot diketahui  bahwa  antara  nilai suhu  permukaan  tanah  dengan  nilai  indeks vegetasi    memiliki  hubungan  negatif,  dimana semakin  tinggi  tingkat  kerapatan  indeks  vegetasi
maka  nilai  suhu  permukaan  tanahnya  akan semakin  rendah.  Sebaliknya  apabila  tingkat kerapatan indeks vegetasi di suatu wilayah rendah maka  nilai  suhu  permukaan  tanah  di  wilayah tersebut  semakin  tinggi.  Pada  tahun  2013  nilai optimum berada pada nilai indeks vegetasi antara 0,6  hingga  1  dengan  nilai  suhu  permukaan  tanah antara  25 0 C  hingga  40 0 C.  Besarnya  koefisien determinasi  menunjukkan  besar  pengaruh  nilai indeks  vegetasi  terhadap  nilai  suhu  permukaan tanah pada tahun 2013 yaitu sebesar 0,0109 atau 1,09%.
Gambar 12. Scatterplot Nilai LST dan NDVI pada Tahun 2014
Hasil scatterplot pada  tahun  2014  menunjukkan bahwa antara nilai suhu permukaan tanah dengan nilai  indeks  vegetasi    memiliki  hubungan  negatif, dimana  nilai  optimum  pada  tahun  2014  berada pada  nilai  indeks  vegetasi  antara  0,6  hingga  1 dengan  nilai  suhu  permukaan  tanah  antara  20 0 C hingga  35 0 C.  Dimana  besar  pengaruh  nilai  indeks vegetasi  terhadap  suhu  permukaan  tanah  pada tahun 2014 sebesar 0,1734 atau sebesar 17,34%. Sedangkan  hasil scatterplot pada  tahun  2015 menunjukkan  bahwa  antara  nilai  indeks  vegetasi dengan  suhu  permukaan  tanah  juga  memiliki hubungan  negatif.  Nilai  optimum  pada  tahun  ini berada  pada  nilai  indeks  vegetasi  0,8  hingga  1 dengan  suhu  permukaan  tanah  berada  pada rentang 20 0 C hingga 35 0 C. Besarnya pengaruh nilai indeks  vegetasi  terhadap  suhu  permukaan  tanah pada tahun 2015 sebesar 0,3382 atau 33,82%.
Gambar 13. Scatterplot Nilai LST dan NDVI pada Tahun 2015

## Hasil Perhitungan Indeks Kekeringan TVDI
Perhitungan nilai  indeks kekeringan TVDI diperoleh seperti pada tabel berikut: Tabel 3. Hasil Perhitungan Indeks Kekeringan TVDI Provinsi Jawa Timur Tahun TVDI Tertinggi TVDI Terendah TVDI Rata- Rata 2013 1,068 0,934 0,993 2014 1,052 0,921 0,986 2015 1,03 0,967 1
Pada tahun 2013 nilai indeks kekeringan tertinggi 1,068 dan terendah 0,934. Tahun 2014 nilai indeks kekeringan tertinggi sebesar 1,052 sedangkan nilai terendah  sebesar  0,921.  Pada  tahun  2015  nilai indeks  kekeringan  tertinggi  yaitu  1,03  dan  nilai terendah  0,967.  Nilai  indeks  kekeringan  rata-rata pada  tahun  2013  sebesar  0,993,  tahun  2014 sebesar  0,986,  dan  pada  tahun  2015  sebesar  1. Pada  tahun  2013  hingga  2014  tingkat  kekeringan di  Provinsi  Jawa  Timur  mengalami  penurunan sebesar 0,008 sedangkan tahun 2014 hingga 2015 mengalami peningkatan sebesar 0,015.
Berikut  peta  hasil  perhitungan  indeks  kekeringan TVDI seperti pada gambar di bawah ini:
Gambar 14. Peta Indeks Kekeringan Provinsi Jawa Timur Tahun 2013
Gambar 15. Peta Indeks Kekeringan Provinsi Jawa
Timur Tahun 2014
Gambar 16. Peta Indeks Kekeringan Provinsi Jawa Timur Tahun 2015

## Analisa
Analisa  Hubungan  Regresi  Linier  antara  Nilai Indeks  Vegetasi  NDVI  dan  Land  Surface Temperature
Hubungan  Regresi  Linier  antara  indeks  vegetasi NDVI  dan Land  Surface  Temperature (Suhu Permukaan  Tanah)  pada  tahun  2013  hingga  2015 seperti pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Regresi Linier NDVI dan LST
Tahun R R 2 Persamaan Linier 2013 0,105  0,011 LST = 32,674 – 2,219NDVI 2014 0,416 0,173  LST = 32,424 – 8,608NDVI 2015 0,582 0,338  LST = 38,829 – 12,837NDVI
Dari  tabel  tersebut  terlihat  bahwa  korelasi tertinggi  antara  nilai  indeks  vegetasi  dan  suhu permukaan  tanah  pada  tahun  2015  yaitu  sebesar 0,582 dan besar koefisien determinasinya sebesar 0,338  atau  33,8%  seperti  dijelaskan  pada pembahasan  hasil scatterplot tahun  2015  di  atas. Hubungan  regresi  linier  antara  nilai  indeks vegetasi  pada  tahun  2015  ditunjukkan  pada gambar 13.
Sedangkan  korelasi  terendah  antara  nilai  indeks vegetasi  dan  suhu  permukaan  tanah  yaitu  pada tahun  2013  sebesar  0,105  dan  besar  koefisien determinasinya  adalah  0,011  atau  1,1%  seperti dijelaskan  pada  pembahasan  hasil scatterplot pada  tahun  2013  di  atas.  Hubungan  regresi  linier antara  nilai  indeks  vegetasi  dengan  suhu permukaan  tanah  pada  tahun  2013  ditunjukkan pada gambar 15.
Besar  korelasi  nilai  indeks  vegetasi  dan  suhu permukaan  tanah  pada  tahun  2014  yaitu  sebesar 0,416  dengan  besar  koefisien  determinasinya yaitu  0,173  atau  17,3%  seperti  yang  telah dijelaskan  pada  pembahasan  hasil  scatterplot pada  tahun  2014  di  atas.  Hubungan  regresi  linier antara  indeks  vegetasi  dengan  suhu  permukaan tanah pada tahun 2014 ditunjukkan pada gambar 14. Analisa  Hubungan  Regresi  Linier  antara Indeks Kekeringan TVDI dengan Curah Hujan
Data  curah  hujan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  curah  hujan  dari  tiga stasiun  yaitu  Stasiun  Klimatologi  Karangploso Malang,  Stasiun  Meterologi  Juanda  Surabaya, dan Stasiun Kalianget Madura yang diperoleh dari Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG).
Hubungan  regresi  linier  antara  nilai  curah  hujan dan indeks kekeringan pada tahun 2013 memiliki nilai  korelasi  sebesar  0,62,  dimana  besarnya prosentase  pengaruh  curah  hujan  terhadap indeks  kekeringan  pada  tahun  2013  adalah sebesar  38,4%  seperti  ditunjukkan  pada  gambar berikut:
Gambar 17. Hubungan Regresi Linier Nilai TVDI dengan Curah Hujan pada Tahun 2013
Pada  tahun  2014,  hubungan  regresi  liner  antara nilai  curah  hujan  dan  indeks  kekeringan  memiliki nilai  korelasi  sebesar  0,958  dimana  besarnya prosentase pengaruh curah hujan terhadap indeks
kekeringan  pada  tahun  2014  adalah  sebesar 91,9%.
Gambar 18. Hubungan Regresi Linier Nilai TVDI dengan Curah Hujan pada Tahun 2014
Hubungan  regresi  kedua  nilai  pada  tahun  2014 merupakan  hubungan  regresi  positif,  dimana seharusnya  hubungan  regresi  antara  keduanya adalah  negatif.  Hal  ini  dikarenakan  adanya kekosongan  nilai  pada  bulan  tertentu  dari  data curah  hujan  yang  diperoleh  berdasarkan  hasil pemantauan oleh BMKG.
Sedangkan  pada  tahun  2015  hubungan  regresi liner  antara  nilai  curah  hujan  dan  indeks kekeringan  memiliki  nilai  korelasi  sebesar  0,963 dimana  besarnya  prosentase  pengaruh  curah hujan  terhadap  indeks  kekeringan  pada  tahun 2014  adalah  sebesar  92,8%  seperti  ditunjukkan pada gambar di bawah:
Gambar 19. Hubungan Regresi Linier TVDI dengan Curah Hujan Pada Tahun 2015

## Analisa Perubahan Tingkat Kekeringan di Provinsi Jawa Timur
Perubahan  nilai  indeks  kekeringan  rata-rata  dari tahun  2013  hingga  2014  mengalami  penurunan sebesar  0,008.  Sedangkan  antara  tahun  2014 hingga  tahun  2015  mengalami  peningkatan sebesar  0,015. Hasil  plotting  perhitungan  nilai indeks  kekeringan  ditunjukkan  seperti  gambar berikut:
Gambar 20 . Garfik Perubahan Tingkat Kekeringan Provinsi Jawa Timur Tahun 2013-2015
Grafik  di  atas  menunjukkan  bahwa  tingkat kekeringan  rata-rata  di  Provinsi  Jawa  Timur  pada tahun 2013 hingga 2015 sangat tinggi yaitu berada pada  rentang  nilai  0,9  hingga  1.  Dimana  nilai  ini berdasarkan klasifikasi kelas kekeringan TVDI yang dikemukakan  oleh  Sandholt  (2002)  termasuk dalam tingkat kekeringan yang kering.

## KESIMPULAN
Adapun beberapa hal yang dapat disimpulkan dari penelitian ini adalah:
1. Hasil  perhitungan  nilai  indeks  kekeringan berdasarkan parameter indeks TVDI diperoleh bahwa  pada  tahun  2013  nilai  indeks kekeringan  tertinggi  sebesar  1,068  dan terendah  adalah  0,934.  Tahun  2014  nilai indeks  kekeringan  tertinggi  sebesar  1,052 sedangkan  nilai  terendah  sebesar  0,921.
Sedangkan  pada  tahun  2015  nilai  indeks kekeringan  tertinggi  yaitu  1,03  dan  nilai terendah 0,967. Dengan nilai indeks kekeringan rata-rata pada tahun 2013 sebesar 0,993,  tahun  2014  sebesar  0,986,  dan  pada tahun 2015 sebesar 1.
2. Perubahan  nilai  indeks  kekeringan  rata-rata dari  tahun  2013  hingga  2014  mengalami penurunan  sebesar  0,008.  Sedangkan  antara tahun  2014  hingga  tahun  2015  mengalami peningkatan  sebesar 0,015.  Hasil  perhitungan menunjukkan  bahwa  tingkat  kekeringan  rata- rata  di  Provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun  2013 hingga  2015  sangat  tinggi  yaitu  berada  pada rentang  nilai  0,9  hingga  1.  Dimana  nilai  ini
berdasarkan  klasifikasi  kelas  kekeringan  TVDI yang  dikemukakan  oleh  Sandholt  (2002) termasuk  dalam  tingkat  kekeringan  yang kering.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  sampaikan  terima  kasih  kepada  kepada
Departemen Geomatika ITS yang telah memberikan dukungan
administrasi dan pendanaan  sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan dengan baik dan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Ibrahimi,  A.  A.  (2013).  Aplikasi  Penginderaan  Jauh untuk  Memetakan  Kekeringan  Lahan dengan  Metode  Temperature  Vegetation
Dryness  Index  (TVDI)  (Studi  Kasus  :  TN Bromo Tengger Semeru). Surabaya: Jurusan Teknik  Geomatika, Fakultas Teknik Sipil  dan  Perencanaan,  Institut  Teknologi
Sepuluh Nopember.
Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika.  (2015).
Informasi  Index  El  Nino.  Dipetik  Desember 18,  2015,  dari  Badan  Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG):
http://www.bmkg.go.id/
Adiningsih,  E.  S.  (2014).  Tinjauan  Metode  Deteksi
Parameter  Kekeringan  Berbasis  Data Penginderaan Jauh. Jakarta: Pusat Teknologi  dan  Data  Penginderaan  Jauh, Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Naional.
Pemerintah Provinsi Jawa Timur. (2015, July 9). Sekilas Jawa  Timur.  Dipetik  Januari  4,  2016,  dari
Media  Jatim  Menuju  E-Government: http://jatimprov.go.id/ Badan  Pertanahan  Nasional  Provinsi  Jawa  Timur.  Peta Jawa  Timur.  Diambil  kembali  dari  BPN Provinsi Jawa Timur: https://bpnjatim.wordpress.com/peta- jawatimur/
Northrop,  A.  (2015).  IDEAS  –  LANDSAT  Products Description  Document.  United  Kingdom: Telespazio VEGA UK Ltd. Sandholt, I. A. (2002). Perspectives in Using a Remotely Sensed  Dryness  Index  in  Distributed Hydrological  Models  at  the  River-basin Scale. Hydrological Process.