Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.958 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Identifikasi Kekeringan Lahan Kabupaten Lamongan Berdasarkan Citra Satelit

## Alifah Noraini
Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional Malang, Malang, 65145 alifah_noraini@lecturer.itn.ac.id
*Corresponding author

## Martinus Edwin Tjahjadi
Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional Malang, Malang, 65145 edwin.tjahjadi@gmail.com I Nyoman Sudiasa Teknik Sipil, Institut Teknologi Nasional Malang, Malang, 65145 nyomansudiasa@yahoo.co.id
Abstrak — Kekeringan  lahan  merupakan  salah  satu permasalahan  masyarakat  Indonesia  yang  terjadi  pada musim  kemarau.  Kekeringan  lahan  mengakibatkan aktivitas  pertanian  terganggu  karena  pasokan  air terhambat.  Salah  satu  kabupaten  yang  mengalami kekeringan lahan adalah Kabupaten Lamongan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  wilayah yang  mengalami  kekeringan  lahan  di  Kabupaten Lamongan  agar  dampak  kekeringan  dapat  diminimalisir. Metode  identifikasi  kekeringan  lahan  yang  digunakan berdasarkan  pengolahan  data  penginderaan  jauh,  yaitu memanfaatkan  data  citra  satelit  Landsat  8  saluran  4 (merah),  saluran  5  ( Near  InfraRed /  NIR),  dan  saluran  6 ( Short  Wavelength  InfraRed /  SWIR).  Sebelum  proses pengolahan  citra,  dilakukan  proses  penggabungan  antar scene ( mosaicking ). Citra Landsat 8 dipotong sesuai batas administrasi  wilayah  kabupaten  dan  diolah  berdasarkan algoritma  NDDI  untuk  mengidentifikasi  kekeringan lahan.  Algoritma  yang  digunakan  terdiri  dari  parameter tingkat kebasahan air dan tingkat kehijauan vegetasi yang menutupi  wilayah  Kabupaten  Lamongan.  Tingkat kebasahan  diperoleh  dari  pengolahan  citra  menggunakan algoritma  NDWI,  sedangkan  tingkat  kerapatan  vegetasi diperoleh  berdasarkan  pengolahan  citra  menggunakan algoritma NDVI. Hasil pengolahan citra satelit Landsat 8 menunjukkan  bahwa  Kabupaten  Lamongan  didominasi oleh tingkat kebasahan kelas rendah sebesar 893,236 Km 2 dan  kerapatan  vegetasi  kelas  sedang  sebesar  691,012 Km 2 .  Adapun  hasil  identifikasi  kekeringan  lahan  di Kabupaten  Lamongan  didominasi  oleh  kelas  klasifikasi kekeringan  berat  sebesar  62,14%  atau  1.097,087  Km 2 dari total luas area.
Kata  Kunci — Citra  satelit,  Identifikasi,  Kekeringan lahan, Kerapatan vegetasi, NDDI, Tingkat kebasahan.

## I. P ENDAHULUAN
Menurut  Badan  Metereologi,  Klimatologi,  dan Geofisika  (BMKG)  memprediksi  bahwa  58%  wilayah zona  musim  (ZOM)  Indonesia  akan  terlampat  memasuki musim  kemarau  tahun  2021.  Hal  tersebut  menjadi perhatian  khusus  karena pada tahun 2020, sejumlah desa mengalami  kekeringan  air.  Pada  tahun  2020,  wilayah yang  terdampak  kekeringan  akibat  musim  kemarau  di
Kabupaten Lamongan meluas ke 17 desa di 8 kecamatan (Sudjarwo, 2020). Kepala BMKG meminta seluruh pihak untuk  tetap  mewaspadai  wilayah-wilayah  yang  akan mengalami  musim  kemarau  lebih  awal  (Jatim  liputan  6, 2022),  sehingga  perlu  antisipasi  agar  kekeringan  lahan tersebut  dapat  dicegah.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  kekeringan  lahan  adalah metode  penginderaan  jauh.  Metode  penginderaan  jauh memanfaatkan  data  citra  satelit  yang  memiliki  saluran citra termal (suhu) dan saluran citra tutupan lahan. Indeks kekeringan  lahan  menunjukkan  variasi  temporal  dan spasial  penggunaan  air  tanaman,  sehingga  cocok digunakan  untuk  pemantauan  kekeringan  (Orhan.dkk, 2014).
Proses  pengolahan  citra  dijital  melibatkan  manipulasi dan  interpretasi  citra  dijital.  Komputer  diprogram  untuk mencari  data  dalam  sebuah  persamaan  atau  beberapa persamaan dan menyimpan hasil komputasi tersebut pada setiap  piksel.  Secara  umum,  pengolahan  citra  dijital yakni,  restorasi  dan  rektifikasi  citra,  penajaman  citra, klasifikasi  citra,  penggabungan  data  dan  integrasi  SIG, analisis  citra  hiperspektral,  pemodelan  biofisik,  dan transmisi  dan  pemampatan  citra  (Lillesand,  Keifer,  dan Chipman, 2004).
Pemanfaatan  Citra  Satelit  Landsat  8  digunakan  untuk menghasilkan indeks vegetasi, seperti NDVI ( Normalized Difference  Vegetation  Index )  dan  suhu  permukaan  tanah ( Land  Surface  Temperature /  LST).  Selain  menggunakan citra  satelit  Landsat  8  terdapat  penelitian  lain  yang menggunakan data citra satelit MODIS. Zhao.dkk (2008) melakukan penelitian kekeringan lahan pertanian menggunakan citra satelit MODIS dengan memanfaatkan indeks  kelembapan  tanah  yang  dihasilkan  dari  LST  dan NDVI.  Kekeringan  lahan  digunakan  untuk  pengamatan cepat  kebakaran  hutan  dengan  metode  ambang  batas. Selain  menggunakan  citra  satelit  MODIS,  kekeringan lahan dapat diidentifikasi menggunakan metode Normalized  Difference  Drought  Index (NDDI).  NDDI merupakan  metode  untuk  memperkirakan  kelembapan tanah  selama  musim  kemarau  berdasarkan  kondisi kekeringan  lahan.  Metode  NDDI  juga  dapat  digunakan untuk  pemetaan  kelembapan  tanah  sebagai  indikator kebakaran hutan (Burapapol dan Nagasawa, 2016).
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
II. STUDI PUSTAKA
Menurut  Hatmoko  dan  Waluyo  (2014),  kekeringan didefinisikan secara umum oleh UN-ISDR (2009) sebagai kekurangan  curah  hujan  dalam  suatu  periode  waktu, biasanya  berupa  sebuah  musim  atau  lebih,  yang menyebabkan  kekurangan  air  untuk  berbagai  kegiatan, kelompok,  atau  sector  lingkungan.  Berdasarkan  metode penginderaan  jauh,  analisis  kekeringan  lahan  dapat dilakukan  menggunakan  metode Normalized  Difference Drought  Index (NDDI)  dan  Peraturan  Kepala  BNPB (PERKA  BNPB)  Nomor  02  Tahun  2012.  Metode  NDDI merupakan algoritma rasio antara NDVI dan Normalized Difference  Water  Index (NDWI)  (Rahman.dkk,  2017). Penelitian  lain  yang  telah  dilakukan  di  Indonesia mengenai  analisis  pola  kekeringan  lahan  pertanian  di Kabupaten  Kendal  dengan  menggunakan  algoritma  TVI dari citra satelit Modis Terra. TVI merupakan rasio antara LST dan EVI (Munir.dkk, 2015).
Ozelkan.dkk  (2011)  melakukan  penelitian  mengenai identifikasi kekeringan lahan berdasarkan LST dan NDVI di  area  Mugla,  Mediterania  Timur,  Turki.  Penelitian  ini menghasilkan  korelasi  negative  yang  menunjukkan  tren kekeringan  lahan  yang  diamati  antara  grafik  LST  dan NDVI.  Sedangkan,  Kwarteng  dan  Small  (2012) menggunakan  citra  Landsat  ETM+  untuk  menganalisis suhu  permukaan  perkotaan  di  Kota  New  York  dan  Kota Kuwait.  Citra  termal  digunakan  untuk  menafsirkan distribusi  suhu  permukaan  tanah  (LST).  Secara  umum, suhu  permukaan  tanah  di  Kota  Kuwait  lebih  tinggi daripada Kota New York. Namun, daerah pinggiran Kota New York memiliki vegetasi lebih banyak sehingga suhu yang dihasilkan lebih rendah.
Pada penelitian ini digunakan data citra satelit Landsat 8.  Berikut  pada  tabel  1merupakan  karakteristik  saluran kanal pada Landsat 8
Tabel 1. Karakteristik Citra Satelit Landsat 8 (Sumber: https://www.usgs.gov , 2013) Karakteristik Citra Satelit Landsat 8 Tanggal peluncuran 11 Pebruari 2013 Kendaraan peluncuran Roket Atlas-V Peluncur NASA Lokasi peluncuran Vandenberg Air Force Base, California Spacecraf 3,14 terabit solid-state data recorder Design life 5 tahun Fuel life 10 tahun Ketinggian orbit 705 km (438 ml) Orbit Worldwide Reference System-2 (WRS- 2) path/row system Sun-synchronous orbit 233 orbit cycle; covers the entire globe every  16  days  (kecuali  untuk  lintang kutub tertinggi) Mengitari bumi setiap 98,9 menit Inklinasi 98,2° + 0,15° Kecepatan 7,6 km/detik (4,7 ml/detik) Ukuran pesawat Panjang: 3m (9,8 ft) Diameter: 2,4m (7,9 ft) Kekuatan baterai Single 9 x 0,4m solar array and one 125 Ampere-Hour  (AHr),  Nickel-Hydrogen (NiH2) battery Komunikasi Direct  downlink  with  Solid  State Recorders (SSR) Data  rate:  384  Mbps  on  X-band frequency;  260,92  Mbps  on  S-band frequency Waktu melewati ekuator 10:00 a.m. +/- 15 menit Operational Land Imager (OLI): 9 band spektral, termasuk band pankromatik:
Band 1 Visible (0,43 – 0,45 µm) 30m Band 2 Visible (0,45 – 0,51 µm) 30m Band 3 Visible (0,53 – 0,58 µm) 30m Band 4 Red (0,64 – 0,67 µm) 30m Band 5 Near-Infrared (0,85  – 0,88 µm) 30m Band 6 SWIR 1 (1,57 – 1,65 µm) 30m Band 7 SWIR 2 (2,11 – 2,29µm) 30m Band  8  Pankromatik  (PAN)  (0,50  – 0,68µm) 15m Band 9 Cirrus (1,36 – 1,38 µm) 30m
Thermal Infrared Sensor (TIRS): 2 band spektral:
Band  10  TIRS  1  (10,6  –  11,19µm) 100m Band  11  TIRS  2  (11,5  –  12,51µm) 100m

## III. METODOLOGI
Studi kasus penelitian ini adalah Kabupaten Lamongan (Gambar  1.).  Kabupaten  Lamongan  terletak  pada  6º51’  - 7º23’ Lintang Selatan dan 112º33’ - 112º34’ Bujur Timur dengan luas wilayah ±1.812,8 km 2 . Adapun batas wilayah Kabupaten Lamongan sebagai berikut:
1. Sebelah utara: berbatasan dengan Laut Jawa
2. Sebelah timur: berbatasan dengan Kabupaten Gresik
3. Sebelah  selatan:  berbatasan  dengan  Kabupaten Jombang dan Kabupaten Mojokerto
4. Sebelah  barat:  berbatasan  dengan  Kabupaten Bojonegoro dan Kabupaten Tuban
Gambar 1. Lokasi penelitian Kabupaten Lamongan (Google Maps, 2020)
Penginderaan  jauh  merupakan  metode  identifikasi suatu  objek  tanpa  menyentuh  objek  tersebut.  Data  yang
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  citra  satelit Landsat  8  dan  batas  administrasi  wilayah.  Data  Citra Satelit  Landsat  8  diunduh  melalui  laman  website https://earthexplorer.usgs.gov/  sesuai  dengan scene citra yang  dibutuhkan  dan  Peta  Batas  Administrasi  wilayah diunduh  melalui  laman  https://tanahair.indonesia.go.id milik  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG).  Data  citra satelit  dipilih  dengan  karakteristik  maksimal  tertutup awan sekitar 2% dari wilayah area penelitian.
Kabupaten  Lamongan  terdiri  dari  2  (dua) scene citra, yaitu  path/raw  118/65  dan  119/65,  sehingga  dilakukan proses mosaic untuk  menggabungkan  data  citra  satelit tersebut.  Citra  satelit  Landsat  8  hasil mosaic dipotong berdasarkan  batas  administrasi  wilayah  Kabupaten Lamongan,  kemudian  diolah  menggunakan  algoritma NDWI dan NDVI untuk mendapatkan nilai indeks NDDI. Berikut merupakan rincian saluran kanal yang digunakan sesuai dengan masing – masing algoritma:

## A. Normalized Difference Index Water (NDWI)
Data  penginderaan  jauh  merupakan  cara  terbaik  untuk pengelolaan  sumber  daya  air  karena  waktu  dan  biaya lebih  efektif  dengan  skala  cakupan  area  yang  luas  dan berkala. Diantara  macam  –  macam data citra  satelit, dari data  SAR  hingga  optic  dengan  resolusi  tinggi  hingga rendah,  citra  satelit  Landsat  merupakan  salah  satu  data yang menarik untuk mendeteksi air dan pengelolaan air di permukaan  bumi.  Landsat  8  OLI/TIRS  merupakan  versi terbaru  dari  seri  satelit  Landsat  (Moradi.dkk,  2017). Berikut  merupakan  rumus  transformasi  nilai  NDWI menggunakan saluran band  merah dan infra  merah dekat (NIR) (Ozelkan, 2020) (1)
1 1 SWIR NIR SWIR NIR NDWI    . (1) Keterangan (1) NIR: Saluran kanal 5 citra satelit Landsat 8 SWIR 1: Saluran kanal 6 citra satelit Landsat 8
B. Normalized Difference Index Vegetation (NDVI) Dalam  proses  transformasi  nilai  NDVI  digunakan perhitungan  nilai  saluran  band  merah  dan  infra  merah dekat  (NIR)  (Sobrino.  Dkk,  2008  dalam  Driptufany, 2019) dengan persamaan (2)
d NIR d NIR
NDVI
Re Re
   . (2)
Keterangan (2) NIR:  Saluran kanal 5 citra satelit Landsat 8 Red:  Saluran kanal 4 citra satelit Landsat 8

## C. Normalized Difference Drought Index (NDDI)
NDDI  menggunakan  penggabungan  parameter  indeks vegetasi (NDVI) dan tingkat kebasahan vegetasi (NDWI) (Rismayantika. Dkk, 2020) dengan persamaan  (3)
NDWI NDVI
NDWI NDVI NDDI    . (3)
Keteranga (3) NDVI: Indeks vegetasi NDWI: Indeks Kebasahan
Dilakukan klasifikasi indeks dari hasil pengolahan data citra satelit menggunakan metode NDDI. Adapun tingkat klasifikasi NDDI berdasarkan Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi indeks NDDI (Renza, 2010) No Rentang nilai NDDI Tingkat kekeringan 1 < - -0,05 Air 2 -0,05 – 0,05 Normal 3 0,05 – 0,015 Kekeringan ringan 4 0,15 – 0,25 Kekeringan sedang 5 0,25 – 1 Kekeringan berat 6 >1 Kekeringan sangat berat IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengolahan klasifikasi kekeringan lahan berdasarkan metode NDDI menggunakan parameter hasil pengolahan  indeks  vegetasi  menggunakan  metode  NDVI dan  pengolahan  indeks  kebasahan  menggunakan  metode NDWI.  Hasil  pengolahan  NDWI  (Gambar  2.)  memiliki rentang  nilai  indeks  -1  sampai  +1  yang  divisualisasikan sebagai  area  bukan  perairan  dengan  rentang  -1  hingga  0 dan  area  perairan  dengan  rentang  0  hingga  +1.  Pada penelitian  ini,  hasil  pengolahan  NDWI  dibagi  menjadi  4 (empat)  kelas  kebasahan  untuk  mengetahui  klasifikasi kelas kebasahan dominan di Kabupaten Lamongan.

## Gambar 2. Hasil pengolahan metode NDWI Kabupaten Lamongan
Secara  rinci  klasifikasi  tingkat  kebasahan  terdapat dalam  Tabel  2.  dan  prosentase  area  kekeringan  lahan terdapat  dalam  Gambar  3.  Dari  Gambar  3.  dapat disimpulkan  bahwa  sebagian  lebih  area  Kabupaten Lamongan  didominasi  oleh  kelas  klasifikasi  kebasahan sedang dengan prosentase 50,59%.
Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.958 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Tabel 2. Klasifikasi area kebasahan Kabupaten
Lamongan
No. Indeks kebasahan Klasifikasi Kebasahan Luas (Km 2 ) 1 -1- 0 Bukan area perairan 68,682 2 0 – 0,333 Kebasahan rendah 893,236 3 0,3331-0,666 Kebasahan sedang 787,223 4 0,6661-1 Kebasahan tinggi 16,323
Gambar 3. Prosentase hasil pengolahan NDWI Kabupaten Lamongan
Parameter  kedua  untuk  menentukan  kekeringan  lahan adalah  indeks  vegetasi.  Gambar  4.  merupakan  hasil pengolahan  indeks  vegetasi  di  Kabupaten  Lamongan menggunakan  metode  NDVI.  Visualisasi  Gambar  4. menunjukkan bahwa bagian  utara dan selatan Kabupaten Lamongan  memiliki  tingkat  vegetasi  tinggi,  sedangkan bagian  tengah  cenderung  memiliki  tingkat  vegetasi rendah.
Gambar 4. Hasil pengolahan NDVI
Hasil pengolahan metode NDVI memiliki rentang nilai indeks  -1  hingga  +1.  Sama  seperti  nilai  NDWI,  jika indeks  rentang  -1  hingga  0  merupakan  area  bukan vegetasi  sedangkan  rentang  indeks  0  hingga  +1 merupakan area vegetasi. Secara rinci, klasifikasi tingkat kerapatan vegetasi terdapat dalam Tabel 3.
Dari  Tabel  3.  dapat  diketahui  bahwa  Kabupaten Lamongan merupakan wilayah yang didominasi
kerapatan  vegetasi  sedang  dengan  persentase  sebesar 39,14% (Gambar 5.).
Tabel 3. Klasifikasi kerapatan vegetasi Kabupaten Lamongan No. Indeks vegetasi Klasifikasi kerapatan vegetasi Luas (Km 2 ) 1 -1- 0 Bukan area vegetasi 161,376 2 0 – 0,333 Kerapatan rendah 387,294 3 0,3331-0,666 Kerapatan sedang 691,012 4 0,6661-1 Kerapatan tinggi 525,820

## Gambar 5. Persentase hasil pengolahan NDVI
Kabupaten Lamongan
Dari  parameter  NDWI  dan  NDVI,  diperoleh  kalkulasi kekeringan  lahan  Kabupaten  Lamongan  yang  terdapat dalam  Gambar  6.  Dari  hasil  pengolahan  tingkat kekeringan  menggunakan  metode  NDDI,  karakteristik lahan  di  Kabupaten  Lamongan  merupakan  lahan  dengan kekeringan berat. Area kekringan berat terdapat dibagian utara dan selatan Kabupaten Lamongan.

## Gambar 6. Hasil pengolahan NDDI
Secara  rinci  hasil  klasifikasi  kekeringan  Kabupaten Lamongan  terdapat  dalam  Tabel  4.  dan  prosentase  tiap kelas kekeringan lahan terdapat dalam Gambar 7.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Tabel 4. Klasifikasi kekeringan Kabupaten Lamongan
No Rentang nilai NDDI Tingkat kekeringan Luas (Km 2 ) 1 < - -0,05 Air 457,772 2 -0,05 – 0,05 Normal 41,752 3 0,05 – 0,015 Kekeringan ringan 48,409 4 0,15 – 0,25 Kekeringan sedang 63,119 5 0,25 – 1 Kekeringan berat 1.097,087 6 >1 Kekeringan sangat berat 57,385

## Gambar 7. Prosentase hasil pengolahan NDDI Kabupaten Lamongan

## V. KESIMPULAN
Hasil  pengolahan  citra  satelit  Landsat  bulan  April tahun  2021  untuk  mendeteksi  kekeringan  lahan  di Kabupaten  Lamongan  didominasi  sebesar  62,14%  atau 1.097,087  Km 2 dengan  tingkat  klasifikasi  kekeringan berat dari seluruh total area.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  Terima  Kasih  ditujukan  kepada  Lembaga Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LPPM) Institut  Teknologi  Nasional  Malang  yang  memberikan dana kepada penulis dalam melakukan penelitian.

## D AFTAR P USTAKA
Burapapol,  K.  dan  Nagasawa,  R.  (2016).  “Mapping  Soil Moisture  as  an  Indicator  of  Wildfire  Risk  Usng Landsat 8 Images in Sri Lanna National Park, Nothern Thailand”. Journal of Agricultural Science. Vol.8, No.
10.
Driptufany,  D.  M.,  Guvil,  Q.,  dan  Mardiani.  (2019). “Ekstraksi  Normalized  Difference  Index  Vegetation (NDVI)  pada  Citra  Landsat  8  untuk  Identifikasi Ruang  Terbuka  Hijau  di  Kawasan  Resapan  Air  Kota Padang”,  Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh  ke-6 Tahun 2019, 48-53.
Hatmoko,  W.  dan  Adidarma,  W.  K.  (2014).  “Analisa Kekeringan  Untuk  Pengelolaan  Sumber  Daya  Air”, Naskah  Ilmiah,  Kementrian  Pekerjaan  Umum,  Badan Penelitian  dan  Pengembangan,  Pusat  Penelitian  dan
Pengembangan  Sumber  Daya  Air,  diakses  melalui laman https://simantu.pu.go.id/personal/img- post/superman/post/20181128144625__F__KMS_BO OK_20180727112623.pdf.
Jatim  Liputan  6.  (2020).  BMKG  Wanti-wanti  Kepala
Daerah  untuk  Tampung  Air  Sebelum  Puncak Kemarau 2022 <diakses melalui
https://jatim.liputan6.com/read/4915483/bmkg-wanti- wanti-kepala-daerah-untuk-tampung-air-sebelum- puncak-kemarau-2022> pada tanggal 10 April 2022. Kwarteng,  A.  Y.  dan  Small,  C.  (2012).  “Comparative Analysis of Thermal Environtment in New York City and Kuwait City”. The International Archieves of the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information Sciences. Vol. XXXVI. Part 8-w7.
Lillesand,  T.  M.,  Kieffer,  R.  W.,  dan  Chipman,  J.  W.
(2004).  Remote  Sensing  and  Image  Interpretation.
New York: Wiley.
Moradi,  M.,  Sahebi,  M.,  dan  Shokri.,  M.  (2017). “Modified  Optimization  Water  Index  (MOWI)  for Landsat-8  OLI-TIRS”,    The  International  Archieves of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information  Sciences  Volumes  XLII-4/W4  Tehran’s Joint ISPRS Conference of GI Research, Tehran, Iran. Munir,  M.,  Sasmito,  B.,  dan  Haniah.  (2015).  “Analisis Pola  Kekeringan  Lahan  Pertanian  di  Kabupaten Kendal  dengan  Menggunakan  Algoritma  Thermal Vegetation  Index  dari  Citra  Satelit  Modis”.  Jurnal Geodesi Undip, Oktober 2015.
Orhan,  O.,  Ekercin,  S.,  dan  Celik,  F.  D.  (2014).  “Use  of Landsat  Land  Surface  Temperature  and  Vegetation Indices for Monitoring Drought in the Salt Lake Basin Area, Turkey”. Hindawi Publishing Corporation, The Scientific  World  Jurnal.  Volume  2014,  Article  ID 142939.
Ozelkan,  E.  (2020).  “Water  Body  Detection  Analysis Using  NDWI  Indices  Derived  from  Landsat-8  OLI”. Pol. J. Environ. Stud. Vol. 29, No. 2, 1759-1769.
Ozelkan, E., Papila, I.,  Avci, D. Z. U., dan Karaman, M. (2011).  “Drought  Determination  by  Using  Land Surface  Temperature  and  Normalized  Difference Vegetation  Index”,  Proceding  of  International Archives  of  Photogrammetry  and  Remote  Sensing. Issue 34.
Rahman,  F.,  Sukomono,  A.,  dan  Yuwono,  B.  D.  (2017). “Analisis  Kekeringan  pada  Lahan  Pertanian Menggunakan  Metode  NDDI  dan  Perka  BNPB Nomor  02  Tahun  2012”,  Jurnal  Teknik  Geodesi Undip, Oktober 2017.
Renza,  D.  dkk.  (2010).  “Drought  Estimation  Maps  by Means    of    Multidate    Landsat    Fused    Images. Department  of  Architecture  and  Technology  of Computer    Systems”.    Polytechnic    University    of Madrid (Spain). EARSeL.
Rismayantika,  F.,  Saraswati,  R.,  Shidiq,  I.  P.  A.,  dan Taqyyudin.  (2020).  “Identification  of  Dry  Areas  on Agricultural  Land  Using  Normalized  Difference Drought  Index  in  Magetan  Regency”.  IGRSM  2020, doi: :10.1088/1755-1315/540/1/012029.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Sudjarwo, E. (2020). Krisis air bersih meluas ke 17 desa di Lamongan <diakses
melalui https://news.detik.com/berita-jawa-timur/d- 5197754/krisis-air-bersih-meluas-ke-17-desa-di- lamongan?_ga=2.235979137.1861622076.161962381 6-1428418586.1619533064>  pada  tanggal  28  April 2020.
USGS.  (2013).  Landsat,  diakses  pada  tanggal  15  April 2021 pukul 14.00 WIB.
Zhao,  H.,  Tang,  Z.,  Yang.,  dan  Zhao,  M.  (2008).  The International  Archieves  of  the  Photogrammetry, Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences. Vol. XXXVII. Part B7. Beijing, 2008.