Abstrak— Kekeringan  merupakan  salah  satu  bencana  yang sering  terjadi  di  berbagai  daerah  di  Indonesia.  Kekeringan  erat hubungannya dengan ketidakseimbangan antara kebutuhan dan pasokan  air.  Kekeringan  datang  secara  berulang  tiap  tahunnya dan sulit dicegah. Kekeringan terjadi dengan intensitas dan luas yang  berbeda-beda  tiap  tahunnya.  Peningkatan  intensitas  dan luas  bencana  kekeringan  berpengaruh  besar  terhadap  berbagai sektor. Menurut Badan Penanggulangan Bencana Daerah (2015), beberapa  wilayah  di  Provinsi  Jawa  Timur  mengalami  tingkat kekeringan  yang  sangat  tinggi  dan  luasnya  wilayah  terdampak. Oleh karena itu, perlu adanya  pemantauan dan prediksi tingkat kekeringan  di  wilayah  Provinsi  Jawa  Timur  dengan  monitoring secara berkala dalam kurun waktu tertentu serta diperlukan data yang dapat digunakan secara efisien dalam  monitoring  tersebut. 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  linier antara  nilai  indeks  vegetasi  dengan  suhu  permukaan  tanah  dan 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.

## I. PENDAHULUAN
EKERINGAN 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 [1]
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  bencana  kekeringan,  serta  semakin  luasnya area  terdampak  [2].  Ditambahkan  lagi  oleh  [3],  Peningkatan intensitas  dan  luas  bencana  kekeringan  berpengaruh  besar terhadap  berbagai  sektor.  Dampak  kekeringan,  selain berkurangnya  ketersediaan  dan  pasokan  air,  juga  terjadi penurunan produksi pangan, dan kebakaran lahan/hutan.
Oleh sebab itu, pemantauan dan prediksi kekeringan menjadi kegiatan  yang  sangat  penting  untuk  dilakukan,  agar  dampak kekeringan  dapat  diminimalkan.  Pemantauan  dan  prediksi kekeringan telah dilakukan dengan berbagai metode. Parameter yang  diperoleh  dari  algoritma  yang  digunakan  harus  mampu merepresentasikan  tingkat  kekeringan  dari  suatu  wilayah dengan baik.
Pada  penelitian  ini,  digunakan  data  perhitungan  tingkat kekeringan berdasarkan parameter indeks TVDI yang diperoleh dari  hubungan  segitiga  antara  nilai  indeks  vegetasi  NDVI dengan nilai suhu permukaan dari citra satelit Landsat -8 secara multitemporal untuk wilayah kajian studi Provinsi Jawa Timur. Pemilihan  wilayah  kajian  studi  berdasarkan  tingginya  tingkat kekeringan dan luasnya wilayah terdampak dari laporan Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  Provinsi  Jawa Timur.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah  wilayah Provinsi Jawa Timur. Secara geografis terletak pada koordinat antara 7 0 12’-8 0 48’ Lintang Selatan dan 111 0 0’-114 0 4’ Bujur Timur. Luas wilayah sebesar 47.963 km 2 yang meliputi wilayah daratan  Jawa  Timur  sebesar  88,7%  atau  42.541  km 2 dan Kepulauan Madura dengan luas 11,30% atau sebesar 5.422 km 2 [4].  Batasan  wilayah  yang  digunakan  adalah  data  batas administrasi wilayah Provinsi Jawa Timur.

## Pemetaan Tingkat Kekeringan Berdasarkan Parameter Indeks TVDI Data Citra Satelit Landsat-8 (Studi Kasus: Provinsi Jawa Timur)
Diah Witarsih dan Bangun Muljo Sukojo
Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia email : bangunms@gmail.com
K
Gambar 1. Lokasi Studi Penelitian Provinsi Jawa Timur [5]

## B. Data yang Digunakan
Penelitian ini menggunakan data antara lain data citra satelit Landsat-8 Path/Row 117-119/65-66 dengan akuisisi data tahun 2013 hingga 2015, data batas administrasi Provinsi Jawa Timur 1:2.180.662 dari digitasi peta RBI 1:25.000, data kelembaban nisbi  udara  rata-rata  tahun  2013-2015,  serta  data  curah  hujan rata-rata pada tahun 2013-2015.

## C. Pengolahan Data
Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data
Penjelasan dari diagram alir di atas adalah sebagai berikut:
1) Koreksi Citra
Koreksi pada data citra Landsa t-8 hanya dilakukan koreksi radiometrik, karena data telah terkoreksi secara geometrik. Produk  data  citra  yang  digunakan  adalah Landsat-8 OLI/TIRS  Level  1T ,  dimana  data  ini  merupakan Terrain Corrected  Products ( Precision  Ortho-Corrected )  [6]. Sehingga  koreksi  yang  diperlukan  hanyalah  koreksi radiometrik.
Pada band multispectral  (band 4 dan 5)  langkah  pertama yang  dilakukan  adalah  mengubah  nilai DN dari  citra menjadi  nilai reflectance ,  serta  koreksi  atmosfer Dark Object  Substraction (DOS).  Sedangkan  untuk band Thermal diubah dari nilai DN citra menjadi nilai radiance .
2) Perhitungan Algoritma NDVI 3) Perhitungan Brightness Temperature a) Perhitungan nilai Fractional Vegetation Cover (FVC)
b) Perhitungan nilai Land Surface Emmissivity (LSE)
c) Perhitungan nilai Land Surface Temperature (LST)
4) Hubungan  regresi  linier  Nilai  NDVI  dan  LST  dari  hasil scatterplot
5) Perhitungan TVDI

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Hasil Pengolahan Indeks Vegetasi NDVI
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  1. 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  2. 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 Vegetasi 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

## B. Hasil Pengolahan Suhu Permukaan Tanah (LST)
Perhitungan nilai suhu permukaan tanah yang telah dilakukan menunjukkan bahwa perubahan nilai suhu permukaan tanah di wilayah Provinsi Jawa Timur seperti gambar berikut:
Gambar  3. 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 (LST) 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

## C. 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  4. 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  5. 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  6. Scatterplot Nilai LST dan NDVI pada Tahun 2015

## D. 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  3. 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 di atas 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 12.
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 14.
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 13.

## E. Hasil Perhitungan Indeks Kekeringan TVDI
Perhitungan nilai indeks kekeringan TVDI diperoleh seperti pada tabel berikut:
Tabel  4. 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.Perubahan  nilai  rata-rata  antara
tahun 2013 dengan tahun 2014 mengalami penurunan sebesar 0,046.  Sedangkan  antara  tahun  2014  dengan  tahun  2015 mengalami  peningkatan  sebesar  0,05. Hasil  plotting perhitungan nilai indeks kekeringan ditunjukkan seperti gambar berikut:
Gambar  7. Grafik Perubahan Tingkat Kekeringan di 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 DAN SARAN
Adapun beberapa hal yang dapat disimpulkan dari penelitian ini adalah:
1) Nilai indeks kekeringan rata-rata pada tahun 2013 sebesar 0,993,  tahun  2014  sebesar  0,986,  dan  pada  tahun  2015 sebesar 1.
2) 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 [7] termasuk dalam tingkat kekeringan yang kering.
Berdasarkan  penelitian  ini,  data  satelit Landsat-8 secara umum  dapat  digunakan  untuk  memantau  kekeringan  secara multitemporal.  Pengecekan  kembali  data  yang  telah  diolah sangat diperlukan terutama dalam perhitungan parameter yang digunakan dalam perhitungan nilai indeks kekeringan TVDI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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.
[2] 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/
[3]  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.
[4]  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur.  (2015,  July  9). Sekilas  Jawa  Timur . Dipetik  Januari  4,  2016,  dari  Media  Jatim  Menuju  E-Government: http://jatimprov.go.id/
[5]  Badan  Pertanahan  Nasional  Provinsi  Jawa  Timur. Peta  Jawa  Timur . Diambil kembali dari BPN Provinsi Jawa Timur: https://bpnjatim.wordpress.com/peta-jawatimur/
[6]  Northrop,  A.  (2015). IDEAS  –  LANDSAT  Products  Description Document. United Kingdom: Telespazio VEGA UK Ltd. [7]  Sandholt, I. A. (2002). Perspectives in Using a Remotely Sensed Dryness Index  in  Distributed  Hydrological  Models  at  the  River-basin  Scale. Hydrological Process .