## PEMANFAATAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK ANALISIS SPASIAL TINGKAT KEKERINGAN WILAYAH KABUPATEN TUBAN
Bangun Muljo Sukojo 1 , Muharrama Putra Prayoga 1
1 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 bangun_ms@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Kabupaten  Tuban  merupakan  salah  satu  kabupaten  di  Jawa  Timur  yang  merupakan  daerah  rawan  bencana kekeringan.  Berdasarkan  data  Indeks  Resiko  Bencana  Indonesia  (IRBI)  yang  dirilis  Badan  Penanggulangan  Bencana (BNPB)  tahun  2013,  Kabupaten  Tuban  mendapatkan  skor  24  untuk  indeks  resiko  bencana  kekeringan,  dimana  skor tersebut dikategorikan dalam tingkat resiko tinggi untuk bencana kekeringan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sebaran  daerah  beresiko  kekeringan  di  Kabupaten  Tuban  dengan memanfaatkan  data  penginderaan  jauh  yang  diintegrasikan  dengan  kondisi  fisiografis  wilayah  yang  berpengaruh terhadap  kekeringan  yang  kemudian  dikelompokkan  kedalam  5  kelas  tingkat  kekeringan,  yaitu  :  sangat  rendah, rendah,  sedang,  tinggi,  dan  sangat  tinggi.  Data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini  antara  lain  :  peta Normalized Different  Vegetation  Index (NDVI),  peta Normalized  Different  Water  Index (NDWI),  peta Land  Surface  Temperature (LST), peta rata – rata curah hujan, peta hidrogeologi, dan peta penggunaan lahan.
Dari  pengolahan  data  dihasilkan  bahwa  sebagian  besar  wilayah  di  Kabupaten  Tuban  masuk  kedalam  kategori kekeringan  tinggi  yaitu  seluas  119.388,50  hektar  atau  60,60%  dari  luas  wilayah,  sedangkan  yang  terendah  adalah kategori kekeringan sangat rendah yaitu hanya seluas 180,48 hektar atau 0,09% dari luas wilayah.
Kata Kunci : Kabupaten Tuban, Kekeringan, Penginderaan Jauh, Sistem Informasi Geografis.

## Abstract
Tuban Regency is one of the districts in East Java which is a drought-prone area. Based on the Indonesian Disaster Risk Index (IRBI) data released by the Disaster Management Agency (BNPB) in 2013, Tuban received a score of 24 for the drought disaster risk index, which scores are categorized as high risk for drought.
The  purpose  of  this  research  is  to  know  the  distribution  of  drought  risk  areas  in  Tuban  Regency  by  utilizing  remote sensing data integrated with the physiographic condition of the region that affect the drought which is then grouped into 5 classes of drought levels, namely: very low, low, medium, high, and very high . The data required in this study are: Normalized Different Vegetation Index (NDVI) map, Normalized Different Water Index (NDWI) map, Land Surface Temperature (LST) map, average rainfall map, hydrogeological map, and land use map.
From  the  data  processing,  it  is  found  that  most  of  the  area  in  Tuban  Regency  is  categorized  into  a  high  drought category of 119,388.50 hectares or 60.60% of the total area, while the lowest is the very low drought category that is only 180.48 hectares or 0.09 % of total area.
Keywords: Tuban Regency, Drought, Remote Sensing, Geographic Information System.

## PENDAHULUAN
Kekeringan  pada  dasarnya  diakibatkan  oleh  kondisi hidrologi  suatu  daerah  dalam  kondisi  air  tidak seimbang.  Kekeringan  terjadi  akibat  dari  tidak meratanya  distribusi  hujan  yang  merupakan  satu- satunya  input  bagi  suatu  daerah.  Ketidakmerataan hujan  ini  akan  mengakibatkan  di  beberapa  daerah yang  curah  hujannya  kecil  akan  mengalami ketidakseimbangan  antara  input  dan  output  air (Shofiyati, 2007).
Kabupaten Tuban merupakan salah satu kabupaten di Jawa  Timur  yang  merupakan  daerah  rawan  bencana kekeringan.  Berdasarkan  data  Indeks  Resiko  Bencana Indonesia  (IRBI)  yang  dirilis  Badan  Penanggulangan
Bencana  (BNPB)  tahun  2013,  Kabupaten  Tuban mendapatkan  skor  24  untuk  indeks  resiko  bencana kekeringan,  dimana  skor  tersebut  dikategorikan  dalam tingkat resiko tinggi untuk bencana kekeringan.
Untuk  mencegah  dampak  yang  lebih  luas  dari  bencana kekeringan  itu,  maka  diperlukan  suatu  identifikasi daerah rawan bencana kekeringan dengan menggunakan data penginderaan jauh berupa Normalized Different Vegetation Index (NDVI),
Normalized  Different  Water  Index (NDWI),  dan Land Surface Temperature (LST) yang kemudian diintegrasikan dengan kondisi fisiografis wilayah seperti curah  hujan,  kondisi  hidrogeologi,  dan  penggunaan lahan.
Hasil penelitian ini akan menghasilkan suatu informasi spasial  mengenai  tingkat  kekeringan  di  Kabupaten Tuban  dan  diharapkan  mampu  memberikan  acuan, perencanaan,  dan  manajemen  penanggulangan kekeringan  yang  ada  di  Kabupaten  Tuban dan daerah lain  pada  umumnya  serta  sebagai  pertimbangan penelitian-penelitian selanjutnya.

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi  penelitian  pada  tugas  akhir  ini  adalah wilayah  Kabupaten  Tuban,  Provinsi  Jawa  Timur. Kabupaten  Tuban  secara  geografis  terletak  pada koordinat 111˚ 30' - 112 ˚ 35 Bujur Timur dan 6 ˚ 40' - 7˚ 18' Lintang Selatan.
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Diagram Alir Pengolahan Data
Citra Landsat 8 ( path/row : 119/65) Koreksi Geometrik Cropping Citra Transformasi Citra NDVI & NDWI Landsat 8 Groundtruth ≥80% LST Citra Quickbird Peta RBI 1:25.000 Desain Jaring Pengukuran GCP & ICP Koreksi Geometrik Cropping Citra Transformasi Citra NDVI & NDWI Quickbird Peta LST Peta NDVI & NDWI Landsat 8 Tervalidasi Korelasi Linier Tidak RMSE < 1 Koreksi Radiometrik Peta RBI 1:25.000 Ya Ya Tidak RMSE < 1 Tidak Ya B A
Peta hidrogeologi analog Peta RBI 1:25.000 Digitasi Peta Tentatif Penggunaan Lahan Groundtruth ≥80% Peta Penggunaan Lahan Data Tabular Curah Hujan Peta Hidrogeologi Peta Curah Hujan Interpolasi Metode IDW Digitasi Georeferencing Ya A B Peta Tingkat Kekeringan Pengharkatan (Scoring) Tumpang Tindih (Overlay) Tidak
Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN Koreksi Citra
Koreksi  geometrik  Landsat  8  yang  digunakan  pada penelitian  ini  menggunakan  metode  rektifikasi ( image  to  map )  dengan  peta  RBI  skala  1  :  25.000 sebagai  acuan.  Titik  kontrol  yang  digunakan sebanyak 8 titik yang tersebar di daerah penelitian. Dari hasil rektifikasi ini menghasilkan RMSE sebesar 0,25,  dimana  nilai  ini  sudah  masuk  toleransi kesalahan  yang  disyaratkan  menurut  Purwadhi (2001) yaitu RMSE ≤ 1, sehingga dapat disimpulkan citra  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sudah terbebas dari kesalahan posisi baik lintang maupun bujur.
Koreksi  atmosferik  citra  Landsat  8  pada  penelitian ini  menggunakan  metode  FLAASH  ( Fast  Line-of- sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes), dimana metode ini dapat menghilangkan pengaruh gangguan atmosfer dengan memperoleh parameter  yang  lebih  akurat  dari  reflektivitas, emisivitas,  suhu  permukaan  dan  fisik  permukaan [7].
Koreksi  geometrik  citra  Quickbird  menggunakan  8 titik  GCP  dan  12  titik  ICP,  dengan  SOF  yang diperoleh sebesar 0,178. Nilai SOF ini menunjukkan desain  jaring  yang  digunakan  dianggap  kuat  [3]. Dari  hasil  orthorektifikasi,  didapatkan  total  RMSE citra Quickbird yang digunakan adalah sebesar 0,72 pixel,  dimana  nilai  ini  sudah  masuk  toleransi kesalahan RMSE yaitu <1 piksel [5].

## Indeks Vegetasi (NDVI)
Hasil  nilai  NDVI  pada  penelitian  ini  memiliki rentang  nilai  antara  -0.861224  hingga  0.922975.
Semakin  rendah  nilai  NDVI,  tingkat  kerawanan terhadap  kekeringan  akan  semakin  tinggi, sebaliknya,  nilai  NDVI  yang  tinggi  menunjukkan daerah  tersebut  mempunyai  tingkat  kerawanan terhadap  kekeringan  yang  tergolong  rendah. NDVI  ini  kemudian  dibagi  kedalam  5  kelas klasifikasi [8], seperti tabel dibawah ini:
Tabel 1. Klasifikasi NDVI Kelas NDVI Kategori 1 -0.861224 s/d -0.03 Lahan Tidak Bervegetasi 2 0.03 s/d 0.15 Kehijauan Sangat Rendah 3 0.15 s/d 0.25 Kehijauan Rendah 4 0.25 s/d 0.35 Kehijauan Sedang 5 0.35 s/d 0.922975 Kehijauan Tinggi
Hasil peta NDVI bisa dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 3. Peta Klasifikasi NDVI
Berdasarkan  hasil  klasifikasi,  kelas  dengan kategori  kehijauan  tinggi  mendominasi  daerah penelitian  sebesar    110.948,98  hektar  atau 56,13%,  kemudian  kelas  kehijauan  sedang sebesar  63.708,97  hektar  atau  32,23%,  kelas kehijauan  rendah  sebesar  20.583,13  hektar  atau 10,41%,  kelas  kehijauan  sangat  rendah  sebesar 1.810,07  hektar  atau  0.92%,  dan  lahan  tidak bervegetasi sebesar 596,97 hektar atau 0.30%. Nilai NDVI yang telah dihasilkan dari citra Landsat 8 kemudian dibandingkan dengan nilai NDVI yang diperoleh  dari  citra  Quickbird  yang  memiliki resolusi  spasial  lebih  tinggi,  menghasilkan korelasi sebagai berikut:
Gambar 4. Korelasi NDVI Landsat 8 dan Quickbird
Hasil  korelasi  menghasilkan  nilai  (R)  sebesar  0,92. Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  hasil  NDVI  antara citra  Landsat  8  dan  Quickbird  termasuk  kategori korelasi  sangat  kuat  [9],  sehingga  dapat disimpulkan  transformasi  NDVI  yang  dihasilkan sudah sesuai dengan kondisi di lapangan.

## Indeks Kebasahan (NDWI)
Hasil  nilai  NDWI  pada  penelitian  ini  antara  - 0.732996  hingga  1,  Semakin  tinggi  nilai  NDWI, tingkat  kerawanan  terhadap  kekeringan  akan semakin  rendah,  sebaliknya  semakin  rendah  nilai NDWI  akan  semakin  rawan  terhadap  kekeringan. Nilai  NDWI  ini  kemudian  dibagi  kedalam  3  kelas [10], seperti tabel dibawah ini :
Tabel 2. Klasifikasi NDWI Kelas  NDWI Kategori 1 -0.732996 s/d 0  Non-Badan air 2 0 s/d 0.33 Kebasahan Sedang 3 0.33 s/d 1 Kebasahan Tinggi
Hasil  peta  NDWI  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini :
Gambar 5. Peta Klasifikasi NDWI
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  NDWI,  kelas  dengan kategori  non-badan  air  mendominasi  daerah
penelitian  sebesar  136.989,86  hektar  atau 69,31%,  kemudian  kelas  kebasahan  sedang sebesar  53.897,54  hektar  atau    27,27%, sedangkan  kelas kebasahan  tinggi  hanya  sebesar 6.756,08 hektar atau 3,42%.
Nilai  NDWI  yang  dihasilkan  dari  Landsat  8 kemudian  dibandingkan  dengan  nilai  NDWI  yang dihasilkan  dari  citra  resolusi  sangat  tinggi Quickbird, menghasilkan korelasi sebagai berikut:
Gambar 6. Korelasi NDWI Landsat 8 dan Quickbird
Hasil  uji  korelasi  NDWI  citra  Landsat  8  dengan citra Quickbird didapatkan nilai (R) sebesar 0,90. Hasil  ini  menunjukkan  hubungan  yang  sangat kuat  antara  kedua  citra  [9],  sehingga  dapat disimpulkan  transformasi  NDWI  yang  dihasilkan sudah sesuai dengan kondisi di lapangan.
Suhu Permukaan Tanah (LST) Dari pengolahan citra, dihasilkan suhu permukaan  tanah  pada  daerah  penelitian berkisar antara 26˚C sampai 51˚C. Semakin t inggi suhu permukaan tanah, resiko  terhadap kekeringan akan semakin tinggi. Dari pengolahan citra,  suhu  permukaan  dapat  diklasifikasikan seperti tabel dibawah ini :
Tabel 3. Klasifikasi Suhu Permukaan Tanah
Kelas Suhu Pemukaan 1 26˚ s/d 31˚ 2 31˚ s/d 36˚ 3 36˚ s/d 41˚ 4 41˚ s/d 46˚ 5 46˚ s/d 51˚
Hasil  peta  suhu  permukaan  tanah  ditunjukkan pada gambar 6 dibawah ini :
Gambar 7. Peta Klasifikasi Suhu Permukaan Tanah
Hasil  suhu  permukaan  dari  pengolahan  citra  ini tentunya  perlu  dibandingkan  dengan  suhu permukaan di lapangan. Dari hasil pengolahan citra dan  uji  sampel  dari 20  titik  dilapangan  didapatkan korelasi suhu permukaan tanah sebagai berikut:
Gambar 8. Korelasi suhu citra dan lapangan Hasil korelasi (R) antara suhu pengolahan citra dan suhu  lapangan  yaitu  sebesar  0.64,  dapat  diartikan bahwa  keeratan  hubungan  antara  suhu  citra  dan suhu  lapangan  adalah  64%,  dimana  angka  ini termasuk kategori korelasi kuat [9].
Perbedaan  suhu  di  citra  dan  di  lapangan disebabkan  beberapa  faktor,  seperti  perbedaan waktu  pengambilan  data,  dimana  suhu  pada  citra diambil  pada  24  september  2014  dan  suhu dilapangan  diambil  pada  tanggal  6-7  mei  2017, dimana  bulan  september  merupakan  musim kemarau,  sedangkan  pada  bulan  mei  walaupun sudah  memasuki  akhir  musim  hujan,  tetapi  masih sering turun hujan di daerah penelitian. Selain itu, tingkat  akurasi  alat  pengukur  suhu  permukaan tanah  juga  dapat  menjadi  penyebab  perbedaan suhu di citra dan lapangan.

## Penggunaan Lahan
Peta  penggunaan  lahan  didapatkan  dari  hasil digitasi  peta  RBI  skala  1:25.000.  Terdapat  12  jenis penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Tuban  yang kemudian  disederhanakan  dan  dikelompokkan sesuai  klasifikasi  penggunaan  lahan  terhadap kekeringan [2], menjadi seperti tabel dibawah ini :
Tabel 5. Klasifikasi Penggunaan Lahan Kelas Penggunaan Lahan 1 Tanah  Terbuka,  Lahan  Terbangun (Pemukiman) 2 Pertanian  Lahan  Kering,  Tegalan, Sawah 3 Semak Belukar
4 Hutan, Perkebunan, Tambak
5 Tubuh Air
Kaitannya  dengan  kekeringan,  nilai  skor  rendah diberikan  pada  daerah  dengan  tutupan  lahan didominasi oleh pepohonan, sedangkan nilai skor tinggi untuk daerah dengan penutup lahan minim pepohonan atau tanpa pepohonan [2]. Hasil  peta  klasifikasi  penggunaan  lahan  dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 9. Peta Klasifikasi Penggunaan Lahan
Sebagian  besar  kecamatan  di  Kabupaten  Tuban mempunyai  tutupan  lahan  berupa  pertanian lahan  kering,  tegalan/ladang,  dan  sawah  yaitu seluas  125.816,11  hektar  atau  63,70%  dari  total wilayah.  Untuk  kategori  tutupan  lahan  berupa hutan, perkebunan, dan tambak mempunyai luas sebesar  32.490,92  hektar  atau  16,45%,  kategori semak  belukar  sebesar  22.165,20  hektar  atau 11,22%,  kategori  tanah  terbuka  dan  pemukiman seluas 13.331,60 hektar atau 6,75% dan tubuh air seluas 3.707,27 hektar atau 1,88%.
Klasifikasi  penggunaan  lahan  ini  perlu  di  lakukan ground truth atau uji kebenaran di lapangan. Dari 20  sampel  di  lapangan,  terdapat  16  titik  yang sesuai  dan  4  titik  yang  tidak  sesuai  dengan klasifikasi  penggunaan  lahan  di  citra,  maka didapatkan  tingkat  kebenaran  uji  ketelitian klasifikasi sebesar 80%. Syarat minimal diterimanya  uji  ketelitian  klasifikasi  adalah  ≥80% [5],  sehingga  hasil  klasifikasi  penggunaan  lahan
citra  dapat  dikatakan  sesuai  dengan  kondisi  di lapangan.

## Curah Hujan
Data  curah  hujan  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah data curah hujan pada tahun 2015 yang didapat  dari  BMKG  Kabupaten  Tuban.  Klasifikasi curah  hujan  dapat  dilihat  pada  tabel  dibawah  ini [11]:
Tabel 7. Klasifikasi Curah Hujan Kelas  Curah Hujan (mm/tahun) 1 <1500 2 1500 – 2000 3 2000 – 2500
Hasil peta curah hujan adalah sebagai berikut :
Gambar 10. Peta Curah Hujan
Data curah hujan pada penelitian ini berasal dari 25 stasiun  pemantau  curah  hujan  yang  tersebar  di wilayah  Kabupaten  Tuban.  Data  curah  hujan  ini kemudian  diinterpolasi  dengan  menggunakan metode  IDW  sehingga  menghasilkan  peta  curah hujan seperti gambar 9.
Sebagian Besar wilayah Kabupaten Tuban didominasi  oleh  curah  hujan  <1500  mm/tahun dengan  presentase  87,83%.  Sedangkan  hanya 12,17% wilayah yang mempunyai curah hujan 1500 – 2000,  paling  banyak  terdapat  di  wilayah Kabupaten  Tuban  bagian  tenggara  seperti Kecamatan Soko, Rengel, Parengan, Plumpang, dan Widang. Untuk curah hujan dengan rentang 2000 - 2500 tidak terdapat di Kabupaten Tuban.

## Hidrogeologi
Hidrogeologi  digunakan  pada  penelitian  ini  karena dapat  menggambarkan  kondisi  air  bawah  tanah, sehingga  semakin  sedikit  jumlah  air  yang  ada  di bawah  tanah,  maka  daerah  tersebut  semakin rawan terhadap kekeringan [2].
Klasifikasi  hidrogeologi  dibagi  menurut  tipe akuifernya. Klasifikasi hidrogeologi adalah sebagai berikut [12] :
Tabel 8. Klasifikasi Hidrogeologi Kelas Tipe Akuifer 1 Air Tanah Langka 2 Produktivitas Kecil - Sedang 3 Produktivitas  Sedang  - Tinggi 4 Produktivitas Tinggi
Hasil  peta  klasifikasi  hidrogeologi  bisa  dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 11. Peta Hidrogeologi
Dari data hidrogeologi Kabupaten Tuban, hampir setengah  wilayah  Kabupaten  Tuban  didominasi tipe  akuifer  berproduktivitas  kecil  hingga  sedang yaitu  mencapai  103.070,05  hektar  atau  52,16% yang  menyebar  hampir  di  setiap  kecamatan, kemudian akuifer berproduktivitas sedang hingga tinggi  sebesar  50.035,22  hektar  25,32%  yang terdapat banyak di bagian tengah wilayah seperti Kecamatan Merakurak, Kerek, Montong, Semanding,  dan  sekitarnya.  Daerah  air  tanah langka  sebesar  44.491,24  hektar  atau  22,52% yang  sebagian  besar  tersebar  di  bagian  barat daya Kabupaten Tuban, Sedangkan untuk akuifer berproduktivitas  tinggi  tidak  terdapat  di  wilayah Kabupaten Tuban.

## Sebaran Daerah Beresiko Kekeringan
Berdasarkan  hasil  transformasi  citra  Landsat  8 yang berupa NDVI, NDWI, LST yang didukung oleh data  kondisi  fisiografis  wilayah  seperti  curah hujan,  hidrogeologi,  dan  penggunaan  lahan, maka  tingkat  rawan  kekeringan  di  Kabupaten
Tuban  dapat  terbentuk  dengan  membaginya  ke dalam 5 klasifikasi kekeringan yaitu:
Tabel 9. Klasifikasi Tingkat Kekeringan Kelas  Tingkat
Kekeringan 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Sedang 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi
Hasil  peta  tingkat  kekeringan  di  Kabupaten  Tuban adalah sebagai berikut :
Gambar 12. Peta Tingkat Kekeringan
Dari  hasil  klasifikasi  yang  telah  dilakukan didapatkan  luas  masing-masing  kelas  kerawanan kekeringan seperti tabel berikut :
Tabel 9. Luas Kerawanan Kekeringan Kategori Luas (Hektar) % Sangat Rendah  180,48 0,09 Rendah 7.608,58 3,86 Sedang 57.178,06 29,02 Tinggi 119.388,50 60,60 Sangat Tinggi 12.657,89 6,42
Berdasarkan  tabel  diatas,  tingkat  kekeringan  di Kabupaten  Tuban  didominasi  kategori  kekeringan tinggi,  kemudian  kekeringan  sedang,  kekeringan rendah,  kekeringan  sangat  tinggi,  dan  terakhir adalah  tingkat  kekeringan  sangat  rendah.  Data  ini menunjukkan  bahwa  hasil  pengolahan  tingkat kekeringan  di  Kabupaten  Tuban  menggunakan metode  penginderaan  jauh  dan  sistem  informasi geografis  sesuai  dan  selaras  dengan  data  indeks resiko  bencana  yang  dirilis  BNPB  tahun  2013  [1]
yang menyebutkan tingkat kerawanan kekeringan di Kabupaten Tuban tergolong tinggi.
Daerah yang teridentifikasi mengalami kekeringan  disebabkan  karena  daerah  tersebut merupakan  daerah  dengan  volume  curah  hujan yang  tergolong  rendah,  yaitu  hanya  <1500 mm/tahun, dan penggunaan lahan yang didominasi  oleh  tanah  terbuka,  pemukiman, ladang  dan  pertanian  lahan  kering.  Kondisi hidrogeologi  di  Kabupaten  Tuban  yang  tidak terdapat  jenis  akuifer  berproduktivitas  tinggi menandakan  bahwa  hampir  di  seluruh  wilayah Kabupaten  Tuban  memiliki  volume  air  bawah tanah  yang  tergolong  rendah.  Selain  itu  suhu permukaan  tanah  juga  berperan  dominan, dimana wilayah yang rawan terhadap kekeringan mempunyai  suhu  permukaan  yang  lebih  tinggi dibandingkan  daerah  lainnya.  Hasil  tranformasi citra  menggunakan  algoritma  NDVI  dan  NDWI juga  menunjukkan  indeks  vegetasi  dan    indeks kebasahan  daerah  yang  teridentifikasi  kering mempunyai  kerapatan  vegetasi  dan  tingkat kebasahan yang rendah.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan:
a. Dalam  identifikasi  sebaran  tingkat  kekeringan pada penelitian ini terdapat 6 parameter yang digunakan,  yaitu  :  indeks  vegetasi  (NDVI), indeks  kebasahan  (NDWI),  suhu  permukaan tanah  (LST),  penggunaan  lahan,  kondisi hidrogeologi, dan curah hujan.
b. Dalam menentukan tingkat kekeringan, dibagi dalam 5 klasifikasi: kekeringan sangat rendah, kekeringan rendah, kekeringan sedang,
kekeringan  tinggi,  dan  kekeringan  sangat tinggi.
c. Dari  hasil  pengolahan  data,  diketahui  bahwa luas  tingkat  kekeringan  sangat  rendah  adalah 180,48  hektar,  tingkat  kekeringan  rendah adalah  7.608,58  hektar,  tingkat  kekeringan sedang  adalah  57.178,06  hektar,  tingkat kekeringan  tinggi  119.388,50  hektar,  dan tingkat  kekeringan  sangat  tinggi  adalah 12.657,89 hektar.

## 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
BNPB.  2013. Indeks  Rawan  Bencana .  Jakarta:  Badan Nasional penanggulangan Bencana.
Jamil, Dzulfikar Habibi. Tjahjono, Heri. Parman, Satyanta 2013.  Deteksi  Potensi  Kekeringan  Berbasis Penginderaan  Jauh  Dan  Sistem  Informasi Geografis  Di  Kabupaten  Klaten. Jurnal,  30-37 .
Semarang  :  Fakultas  Ilmu  Sosial,  Universitas Negeri Semarang.
Abidin, H. Z., 2002. Survei dengan GPS. Jakarta : Pradnya Paramita  Soenarmo,  S.  H.,  2009.  Penginderaan Jauh dan Pengenalan Sistem Infromasi Geografi Untuk Bidang Ilmu Kebumian, Institut Teknologi Bandung (ITB).
Purwadhi, Sri Hardiyanti.2001. Interpretasi  Citra Digital.
Jakarta: PT Gramedia Widiasarana.
Northrop,  A.  (2015). IDEAS – LANDSAT  Products Description Document. United Kingdom: Telespazio VEGA UK Ltd.
Rudjord, O. and O.D. Trier. 2012. Evalua-tion of FLAASH atmospheric  cor-rection.  Norwegian  Computer Centre. Norwegian. 24p.
Kementrian  Kehutanan,  2012.  Peraturan  Menteri
Kehutanan  Republik  Indonesia  Nomor  : P.12/Menhut-Ii/2012,  Tentang  Tata  Cara Penyusunan Rencana Teknik Rehabilitasi Hutan Dan  Lahan  Daerah  Aliran  Sungai  (Rtk  Rhl-Das), Jakarta : Kemenhut
Sugiyono.  2007.  Metode  Penelitian  Administrasi.
Bandung : Alfabeta Haikal,  Teungku.  2014.  Analisis Normalized  Difference Wetness  Index (Ndwi)  Dengan  Menggunakan Data Citra Landsat 5 Tm (Studi Kasus : Provinsi Jambi Path/Row : 125/61). Skripsi. Bogor : IPB.
Fersely. 2007. Identifikasi Indikator Kekeringan menggunakan  teknik  Penginderaan  Jauh.
Artikel Skripsi . Bogor: IPB.
Tjahjono,  Heri.  2008. Analisis  Potensi  Wilayah.
Semarang: Unnes.