ANALISIS POTENSI BANJIR DI SAWAH MENGGUNAKAN DATA MODIS DAN TRMM (STUDI KASUS KABUPATEN INDRAMAYU)

## (ANALYSIS OF POTENTIAL FLOOD IN PADDY FIELD USING MODIS AND TRMM DATA (CASE STUDY: INDRAMAYU DISTRICTS))
Nur Febrianti dan Dede Dirgahayu Domiri Peneliti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh e-mail: nfebrianti@gmail.com Diterima 11 Maret 2012; Disetujui 20 Juni 2012

## ABSTRACT
The  occurrence  of  flooding  in  paddy  field  may  cause  the  decrease  of  total production. To increase the food sufficiency within the country, the monitoring of flood affected paddy field is very important to be implemented. The satellite imagery is one of tools for monitoring the flooding area. In this study; we used remotely sensed data from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) and TRMM (Tropical Rainfall Measuring  Mission)  for  January  2011  and  January  2012,  respectively.  The  district  of Indramayu  was  selected  as  the  study  site  due  to  one  of  the  center  of  the  rice production.  The  flood  frequency  method  was  utilized  to  estimate  the  flood  duration. Some assumption used in this study, i.e.: (i) the assumed to be wetland rainfed rice. (ii) Rice fields are assumed in the flat.(iii) The rainfall exceeds the crop water demand will be  potentially  because  the  floods,  (iv)  The  rainfall  have  large  impact  causing  flooding when compare to index vegetation greenness. The calculation of the flood potential did known  that  the  equation  used  compelling  enough  because  it  has  been  in  accordance with  actual  flood  events.  The  class  of  potential  flooding  were  identifying  as  a  class  of height severe flooding. The calculation of flood frequency in January 2011 showed that there  had been  flooding  up  to  4  times  a month.  Besides,  there  is 18,400  ha  that  has four  times  frequency  of  flooding,  respectively  and  requires  to  be  aware  crop  failures occurred  in  both  conditions.  The  condition  on  January  2012  was  in  a  safe  because floods occurred only one time. The extensive flooding of rice fields in Indramayu district January 2012.
Key words : Flooded rice fields, Frecuency of flooding, MODIS, TRMM

## ABSTRAK
Banjir  yang  menggenangi  sawah  beresiko  menyebabkan  turunnya  produksi padi.  Dalam  upaya  peningkatkan  ketersediaan  pangan  di  dalam  negeri,  maka pemantauan  kejadian  banjir  sawah  perlu  dilakukan.  Pemantauan  banjir  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  penginderaan  jauh.  Data  penginderaan  jauh  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data Moderate  Resolution  Imaging Spectroradiometer (MODIS ) dan Tropical  Rainfall  Measuring  Mission (TRMM)  pada Januari  2011  dan  Januari  2012.  Penelitian  dilaksanakan  di  Kabupaten  Indramayu yang  merupakan  salah  satu  sentra  produksi  beras  nasional.  Perhitungan  berapa  kali banjir berpotensi  terjadi  menggunakan metode  frekuensi  banjir.  Potensi  banjir  dibuat dengan  beberapa  asumsi  yaitu  (i)  lahan  sawah  diasumsikan  sebagai  sawah  tadah hujan.  (ii)  Lahan  sawah  diasumsikan  di  daerah  datar.  (iii)  Curah  hujan  melebihi kebutuhan air tanaman akan berpotensi banjir. (iv) Curah hujan diasumsikan memiliki
pengaruh lebih besar daripada tingkat kehijauan vegetasi. Perhitungan frekuensi banjir pada  Januari  2011  menunjukkan  bahwa  banjir  telah  terjadi  4  kali  sebulan.  Luas sawah yang berpotensi terkena banjir seluas yaitu 18.400 ha. Frekuensi potensi banjir 4  kali  perlu  diwaspadai  terjadi  kegagalan  panen.  Kondisi  sawah  di  Kabupaten Indramayu  pada  Januari  2012  hanya  terjadi  satu  kali  kejadian  banjir  dalam  satu bulan.  Dengan  demikian  Januari  2012  potensi  banjir  yang  terjadi  di  Kabupaten Indramayu tidak berpotensi menyebabkan gagal panen.
Kata kunci: Banjir sawah, Frekuensi banjir, MODIS, TRMM

## 1  PENDAHULUAN
Banjir  merupakan  bencana  alam terdahsyat  di  dunia.  Menurut  laporan NOAA,  banjir  memiliki  dampak  yang sangat  besar  terhadap  kerusakan  di sektor  ekonomi  dan  sosial  (DMSG, 2001). Sebagai negara yang beriklim tropis, Indonesia  tidak  luput  dari  bencana banjir.  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana  (BNPB) melaporkan  bahwa  di Indonesia semenjak  1815  hingga  2012 bencana  banjir  terjadi  paling  banyak yaitu  mencapai  38%  dari  total  bencana yang terjadi (http://dibi.bnpb.go.id/).
Menurut  dinas  pekerjaan  umum, banjir merupakan suatu keadaan sungai, dimana  aliran  air  tidak  tertampung oleh palung  sungai,  sehingga  terjadi limpasan dan atau genangan pada lahan yang  semestinya  kering  (Dinas  PU Provinsi DKI Jakarta, 2008). Sedangkan menurut  Badan  koordinasi  nasional, banjir  merupakan  peristiwa  terbenam- nya  daratan  (yang  biasanya  kering) karena  volume  air  yang  meningkat (Bakornas, 2007).
Maryono (2005) menyatakan bahwa banjir  yang  berlangsung  di  Indonesia disebabkan  oleh  empat  hal  yaitu  faktor hujan  yang  lebat,  perubahan  tata  guna lahan,  kesalahan  pembangunan  alur sungai,  dan  terjadinya  pendangkalan sungai.  Selain  itu,  banjir  juga  memiliki tingkat  kerawanan  yang  berbeda-beda pada  setiap  penggunaan  lahan  dimana lahan  sawah/tambak  dan  perkotaan memiliki tingkat kerawanan yang paling tinggi  (Subarkah,  1978  dalam  Adiningsih et al. , 1998).
Kejadian  banjir  di  Indonesia sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi  curah hujan  ekstrim.  Pada  saat  La  Nina, peningkatan  curah  hujan  dapat  mem- bantu  ketersediaan  air  bagi  pertum- buhan padi sawah (Boer et al., 2009). Di sisi  lain,  ketersediaan  air  yang  ber- limpah  ini  bisa  mengakibatkan  banjir. Menurut Irianto (2010) peningkatan luas sawah  yang  terkena  banjir  berbanding lurus dengan luas puso.  Kondisi seperti inilah yang dikhawatirkan karena dapat menyebabkan  terjadinya  penurunan produksi  padi  (Boer,  2008  dalam  Boer, 2010).
Kementerian Pertanian (Kementan) menyatakan  bahwa  selama  Januari hingga  April  2011,  luas  area  tanaman padi  yang  terendam  banjir  mencapai 62.686  hektar  (ha).  Dari  area  sawah yang  terkena  banjir  tersebut,  sekitar 7.000  ha  di  antaranya  mengalami  gagal panen/puso.  Provinsi  Jawa  Barat  yang merupakan  salah  satu  sentra  produksi padi  termasuk  yang  mengalami  banjir terluas  yaitu  mencapai  lebih  dari  10 ribu ha (Waspada online, 2011).
Selama  Pertumbuhan  dan  per- kembangannya,  padi  membutuhkan cahaya  matahari  untuk  proses  foto- sintesis,  ketersediaan  air,  dan  lain sebagainya.  Fotosintesis  adalah  suatu proses  tumbuhan-tumbuhan  secara biokimia  untuk  menghasilkan  energi/ nutrisi  dengan  memanfaatkan  energi cahaya  matahari. Proses  fotosintesis dipengaruhi oleh beberapa faktor utama yaitu  cahaya,  air,  dan  karbondioksida (Kimball, 1992).
Air untuk tanaman dapat berasal dari air hujan dan irigasi yang masuk ke tanah lewat infiltrasi, mengisi pori mikro tanah,  dan  tertahan  sebagai  lengas tanah. Menurut Doorenbos et al. (1979); Panuju et  al .  (2009)  bahwa  kebutuhan air  tanaman  padi  pada  fase  pertum- buhan  tunas membutuhkan  air  sebesar 50  mm,  massa  vegetatif  320  mm, pembungaan  80  mm,  pengisian  polong 85 mm, dan pematangan sebesar 65 mm (Tabel  1-1).  Sehingga  total  kebutuhan air tanaman padi selama masa tumbuh- nya  sekitar  600  mm  atau  sekitar  150  - 200 mm/bulan.
Deptan  pada  2004  (Gambar  1-1) telah membuat peta lahan sawah rawan
banjir  seluruh  Indonesia.  Kelas  sawah rawan  banjir  dibagi  menjadi  4  kelas yaitu  kelas  sangat  rawan,  rawan, kurang  rawan,  dan  tidak  rawan  banjir. Namun  pembuatan  peta  sawah  rawan banjir  ini  belum  memasukkan  indeks kehijauan tanaman ( greenness index ).
Menurut  Dirgahayu et  al .  (2011) Indeks  kehijauan  tanaman  merupakan ukuran kualitatif yang digunakan untuk mengamati  kondisi  aktifitas  fotosintesis vegetasi. Lebih lanjut dinyatakan bahwa nilai  ini  dapat  diperoleh  dari  analisis kombinasi dua atau lebih kanal spektral.

## Tabel 1-1: KEBUTUHAN AIR BEBERAPA JENIS TANAMAN PANGAN MENURUT FENOLOGINYA
Jenis Tanaman Kebutuhan air tanaman (lama fase fenologi) Pembentukan tunas Vegetatif Pembungaan Pengisian polong Pematangan Padi 50 mm (10 hari) 320 mm (60 hari) 80 mm (15 hari) 85 mm (20 hari) 65 mm (15 hari) Jagung 56 mm (20 hari) 167 mm (30 hari) 115 mm (15 hari) 250 mm (40 hari) 62 mm (15 hari) Kacang tanah 51 mm (15 hari) 162 mm (30 hari) 235 mm (35 hari) 162 mm (30 hari) 40 mm (10 hari) Kedelai 30 mm (20 hari) 165 mm (35 hari) 292 mm (45 hari) 47 mm (10 hari) 41 mm (10 hari) Sumber: Doorenbos et al. (1979); Panuju et al . (2009)
Gambar 1-1: Peta lahan sawah rawan banjir Kabupaten Indramayu (Sumber: Deptan, 2004)
Sangat Rawan Kurang Rawan Rawan Tidak Rawan Non Rawan Jalan Negara Jalan Propinsi Ibukota Propinsi Jalan Tol Batas Propinsi Batas Kabupaten Ibukota Kabupaten Kota Waduk dan Aliran
Banyak  metode  yang  dapat digunakan  untuk  menghitung  indeks vegetasi,  dimana  yang  paling  sering digunakan pada data Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS ) adalah Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  dan Enhanced  Vegetation  Index (EVI). EVI yang dikembangkan dari NDVI terhadap  perubahan  biomassa  selama fase  vegetatif  yang  lama,  serta  tahan terhadap  efek  atmosfer  dan  kanopi (Huete et  al., 1997,  dalam  Dirgahayu et al., 2011).
Penelitian dan pemantauan banjir menggunakan  data  penginderaan  jauh seperti  Landsat,  MODIS,  AVHRR,  SPOT dan  lain-lain  telah  banyak  digunakan untuk  pemetaan  banjir.  Sheng et  al. , (2001)  menggunaan  satelit  NOAA/ AVHRR  untuk  pemantauan  kejadian banjir  di  Sungai  Huaihe,  China.  Toyra et  al. (2002)  memonitoring  Delta  Peace- Athabasca  di  Canada  menggunakan Radarsat, Landsat, IKONOS dan lidar.
Sandholt et al . (2003) melakukan penelitian  di  Sungai  Senegal  di  Afrika Barat  menggunaka  a  Landsat  7  ETM+, Synthetic  Aperture  Radar  (SAR),  dan NOAA AVHRR yang menyimpulkan bahwa semua  satelit  itu  dapat  digunakan untuk  pemantauan  banjir.  Pemantauan banjir  juga  dapat  menggunakan  satelit MODIS  seperti  yang  dilakukan  oleh Shamsedddin et  al .  (2006)  yang melakukan pemantauan hidrologi meng- gunakan MODIS-Terra level 1B di Sudan Selatan.
Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)  merupakan  satelit  lingkungan kerjasama  antara  NASA  dan  Japan Aerospace  Exploration  Agency (JAXA) yang  dirancang  untuk  memantau  dan mempelajari  curah  hujan  tropis. Berbagai penelitian  yang  memvalidasi,  serta mengaplikasikan  data  TRMM  telah banyak  dilakukan.  Menurut  Gunawan et  al. (2010) korelasi antara data TRMM
dasaharian (10 harian) dengan data pos pengamatan  di  4  titik  lokasi  (Jakarta, Menes,  Sukabumi  dan  Serang),  menun- jukkan rata-rata korelasi yang baik yaitu 0,70. Juaeni et al. (2009) melakukan hal yang  sama  untuk  wilayah  Sumatera, dimana  TRMM  dasaharian  memiliki korelasi  yang  cukup  baik  yaitu  0,62 sampai  0,80.  Roswintiarti et  al. (2009) juga  menunjukkan  korelasi  yang  cukup tinggi antara curah hujan TRMM dengan data curah hujan dari stasiun pengamatan  di  wilayah  Indramayu  dan Palangkaraya. Korelasi yang baik antara data  TRMM  dan  stasiun  tersebut dijadikan  acuan  sehingga  TRMM  dapat digunakan  sebagai  pengganti  data stasiun.
Korelasi  antara  curah  hujan  dan tingkat  kehijauan  vegetasi  (TKV)  masih belum  banyak  dilakukan.  Selain  itu masih  belum  banyak  yang  menduga luas  gagal  panen  dari  frekuensi  potensi banjir. Oleh karena itu dalam penelitian ini dilakukan perhitungan potensi banjir setiap  periode  dengan  memasukkan unsur curah hujan dan indeks vegetasi. Lalu  menghitung  frekuensi  potensi banjir  dalam  satu  bulan  dan  menduga luas kegagalan panen yang akan terjadi. Dengan  demikian  diharapkan  hasil  ini dapat  menjadi  bahan  masukan  dalam membuat  kebijakan  untuk  mengurangi kegagalan produksi.

## 2  DATA DAN METODOLOGI

## 2.1 Diskripsi Umum Daerah Kajian
Penelitian  ini  mengambil  studi kasus di Kabupaten Indramayu. Kabupaten Indramayu merupakan salah satu  sentra  produksi  padi  di  Indonesia. Kabupaten ini terdiri atas 31 kecamatan dengan  315  desa/kelurahan  yang terletak  di  107 º 51´  -  108 º 36´  Bujur Timur  dan  6 º 15´  -  6 º 40´  Lintang Selatan (Gambar 2-1).

## Gambar 2-1: Peta administrasi Kabupaten Indramayu
Kabupaten  Indramayu  sebagian besar  permukaan  tanahnya  memiliki kemiringan  antara  0%  -  2%  (datar) seluas 96 % dari total wilayah. Sehingga bila  curah  hujan  tinggi  maka  daerah- daerah  tertentu  akan  terjadi  genangan air  dan  bila  musim  kemarau  akan mengakibatkan kekeringan (http:// www. indramayukab.go.id).
Menurut BMKG, berdasarkan pada pembagian  wilayah  hujan  dengan  data tahun  1961-1990,  wilayah  Kabupaten Indramayu  termasuk  dalam  dua  DPM (daerah  perkiraan  musim)  yaitu  DPM  6 (Indramayu  bagian  utara)  dan  DPM  7 (Indramayu  bagian  selatan).  Pembagian DPM  seperti  pada  Gambar  2-2.  Untuk DPM 6, rata-rata periode musim kemarau sekitar 522-706 mm. Sedangkan periode musim  hujan  sekitar  821-1.110  mm. Untuk  DPM  7,  rata-rata  periode  musim kemarau sekitar 292-394 mm. Sedangkan periode  musim  hujan  sekitar  1.157- 1.565  mm.  Dengan  demikian  wilayah Indramayu  bagian  utara  relatif  lebih
kering  dibandingkan  dengan  bagian selatan.  Puncak  curah  hujan  kedua DPM  terjadi  pada  Januari  sedangkan minimum pada bulan Oktober (Haryoko, 2009).

## 2.2 Data
Data  primer  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  berupa  data  satelit inderaja  seperti  MODIS  dan  TRMM. Data-data tersebut dapat diunduh bebas dari  situs  internet.  Data  penginderaan jauh  yang  digunakan  yaitu  data reflektan dari satelit Terra/Aqua MODIS dan curah hujan dari satelit TRMM pada Januari  2011  dan  Januari  2012. Resolusi  temporal  yang  dimiliki  data MODIS  adalah  8  harian  dan  resolusi spasial  250  m,  sedangkan  data  TRMM memiliki  resolusi  temporal  per  3  jam dan  resolusi  spasial  0,25 º .  Peta  luas baku  lahan  sawah  diperoleh  dari Departemen  Pertanian  dan  LAPAN  dan peta administrasi Kabupaten Indramayu.
Gambar 2-2: Pembagian tipe hujan wilayah Kabupaten Indramayu (Sumber: Haryoko, 2009)

## 2.3 Metode Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan beberapa  asumsi  yaitu  (i)  lahan  sawah diasumsikan sebagai sawah tadah hujan sehingga tidak ada aliran air keluar dan masuk ke lahan sawah. (ii) lahan sawah diasumsikan  berada  di  daerah  datar (tidak  memiliki  terasering).  (iii)  curah hujan  yang  melebihi  kebutuhan  air tanaman akan berpotensi banjir. (iv) curah hujan  diasumsikan  memiliki  pengaruh lebih  besar  daripada  tingkat  kehijauan vegetasi.
Data  TRMM  3  jam  selama  satu periode  (8  harian)  dihitung  dengan mengakumulasi  curah  hujan  hariannya dan  dilanjutkan  dengan  perhitungan rata-rata  curah  hujan  setiap  periode. Data  curah  hujan  periode  tersebut kemudian  di griding dengan  metode spline  a  minimum  curvature ,  kemudian di downscaling (penurunan skala) menjadi resolusi  1  x  1  Km  dan  dilakukan pemotongan untuk wilayah Indramayu.
Curah  hujan  periode  bulan Januari 2011 dan Januari 2012 dengan resolusi 1 km untuk wilayah Indramayu yang diperoleh, dikalibrasi untuk meng- hilangkan  nilai error yang  ada  yaitu curah  hujan  lebih  besar  dari  150  mm.
Data curah hujan yang telah dikalibrasi tersebut  kemudian  dibuat scoring nya berdasarkan  Tabel  2-1.Pengolahan  data MODIS 8 harian menggunakan bantuan Modis tool dan Er Mapper. Data reflektan yang diperoleh dari MODIS perlu dikoreksi radiometri,  geometri,  dan  pemisahan awan.  Data  yang  telah  terkoreksi kemudian  di  ekstrak  untuk  Kabupaten Indramayu.  Lalu  dilakukan  masking awan  dan  perhitungan  EVI  sehingga dapat  kondisi  EVI  terkoreksi.  Tahapan proses  lebih  lengkap  selanjutnya  diper- lihatkan pada Gambar 2-3.
Metode overlay indeks  terbobot untuk  membuat  zonasi  rawan  banjir dihitung  dengan  persamaan.  Dalam penelitian  ini  faktor  yang  digunakan adalah  indek  curah  hujan  dan  indek vegetasi.  Menurut  Dirgahayu et  al.
(2011),  bobot  untuk  faktor  curah  hujan 2/3  dan  indek  vegetasi  1/3,  sehingga dapat dibuat model rawan banjir sebagai berikut:
I = (0.67 x s 1) + (0.33 x s 2)              (2-1)
Keterangan:
I  =indeks banjir; s1 =bobot curah hujan; s2 = bobot indeks vegetasi

## Gambar 2-3: Diagram alir perhitungan banjir sawah
Untuk menghasilkan zonasi rawan banjir,  kedua  informasi  spasial  curah hujan  dan  indeks  vegetasi  yang  telah diberi  skor  tersebut  digabung  melalui metode Sistem Informasi Geografis (SIG)
dengan  pembobotan  indeks.  Sehingga diperoleh  masing-masing  untuk  per- hitungan skor curah hujan dan skor EVI seperti Tabel 2-1 dan Tabel 2-2.
Tabel 2-1: SKOR CURAH HUJAN PERIODE Kelas CH Skor Curah Hujan (mm) 1. 5 < 50 2. 15 51 – 61 3. 30 62 – 76 4. 45 77 – 92 5. 60 93 – 108 6. 75 109 – 124 7. 90 125 – 139 8. 100  140 (sumber: Dirgahayu et al. , 2011) Tabel 2-2: SKOR EVI Kelas EVI Skor EVI 1. 5  0,700 2. 15 0,626 – 0,699 3. 30 0,516 – 0,625 4. 45 0,405 – 0,515 5. 60 0,295 – 0,404 6. 75 0,184 – 0,294 7. 90 0,074 – 0,183 8. 100 < 0,074 (sumber: Dirgahayu et al. , 2011)
Gambar 2-4: Penentuan tingkat rawan banjir
Implementasi  dari  model  spasial dari  formula  (2-1)  menghasilkan  citra indeks  rawan  banjir  (IRB)  dengan sebaran  histogram  dapat  ditunjukkan pada  Gambar  2-4.  Klasifikasi  tingkat rawan  banjir  (TRB)  yang  terdiri  dari
kelas tidak banjir, tingkat banjir ringan, banjir  sedang,  banjir  berat,  dan  tingkat banjir  sangat  berat.  Klasifikasi  tersebut ditentukan berdasarkan nilai IRB seperti yang terlihat dalam Tabel 2-3.
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 1 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 Tdk Banjir Ringan Sedang Berat Sangat Berat
Indeks Rawan Banjir

## Tabel 2-3:  KLASIFIKASI  TINGKAT  RAWAN
BANJIR Kelas IRB Tidak banjir < 34 Ringan 35 – 48 Sedang 49 – 62 Berat 63 – 77 Sangat berat 78 – 100 Perhitungan frekuensi hanya menghitung  potensi  banjir  kelas  banjir berat  dan  sangat  berat  sehingga  yang lain  (kelas  banjir  ringan  dan  sedang) diasumsikan tidak ada. Hal ini dilakukan karena dampak yang ditimbulkan banjir berat  dan  sangat  berat  lebih  signifikan daripada yang lainnya.
Pengamatan banjir yang terjadi di Kabupaten Indramayu menghitung frekuensi  potensi  banjir  Januari  2011 dan  Januari  2012  yaitu  dengan  men- jumlahkan  berapa  kali  potensi  kejadian banjir  terjadi  di  suatu  tempat.  Dengan demikian semakin besar frekuensi potensi banjir  di  suatu  tempat  maka  semakin besar  potensi  kegagalan  panen/puso yang terjadi di lokasi tersebut.
Data frekuensi banjir yang diperoleh  tersebut  kemudian  dilakukan perhitungan luas daerah yang berpotensi
gagal panen/puso dengan menggunakan tabulasi  area.  Tabulasi  area  dilakukan pada  setiap  kecamatan  dan  setiap frekuensi potensi banjir.

## 3  HASIL DAN ANALISIS
Distribusi  rata-rata  curah  hujan di Kabupaten Indramayu dari data TRMM terlihat  bahwa  pada  Januari  2011 (Gambar  3-1)  pada  periode  pertama (01  –  08  Januari  2011)  dan  periode kedua (09 – 16 Januari 2011) mayoritas curah  hujan  yang  terjadi  adalah  hujan menengah  (26  –  75  mm).  Sedangkan pada  periode  ketiga  (17  –  24  Januari 2011)  dan  keempat  (25  Januari  –  02 Februari  2011)  mayoritas  curah  hujan yang  terjadi  adalah  hujan  tinggi  (lebih besar dari 75 mm).
Berbeda  dengan  kondisi  Januari 2011, rata-rata curah hujan pada Januari 2012  (Gambar  3-2)  mayoritas  terjadi hujan sangat tinggi (lebih dari 125 mm) di Kabupaten Indramayu. Periode kedua dan ketiga umumnya yang terjadi adalah hujan  kelas  menengah  (26  –  75  mm), sedangkan  di  periode  keempat  terjadi hujan rendah (kurang dari 26 mm).
Gambar 3-1: Distribusi curah hujan Kabupaten Indramayu Januari 2011
Gambar 3-2: Distribusi curah hujan Kabupaten Indramayu Januari 2012
Gambar 3-3: Tingkat kehijauan vegetasi Kabupaten Indramayu periode Januari 2011

## Gambar 3-4: Tingkat kehijauan vegetasi Kabupaten Indramayu periode Januari 2012
Kondisi  tingkat  kehijauan  vegetasi (TKV)  pada  Januari  2011  dan  Januari 2012  di  Indramayu  dapat  dilihat  pada Gambar 3-3 dan Gambar 3-4. TKV pada periode  pertama  Januari  2011  terlihat cukup  beragam  dimana  pada  bagian utara  Kabupaten  Indramayu  umumnya memiliki  TKV  kondisi  air  atau  awal tanam,  sedangkan  wilayah  selatan  dan tengah  memiliki  TKV  yang  beragam. Periode  kedua  sebagian  kondisi  awal tanam  telah  berubah  menjadi  TKV rendah  seperti  di  Kecamatan  Sindang, Indramayu, Jatibarang, Juntinyuat, dan sebagainya.  TKV  bera  telah  berubah menjadi  air  seperti  di  Kecamatan Tukdana. Pada periode ketiga TKV mulai didominasi  kondisi  TKV  sangat  rendah dan  rendah,  dan  di  periode  keempat mayoritas TKV kelas sedang.
Tingkat  kehijauan  vegetasi  pada Januari  2012  didominasi  oleh  kelas  air atau  awal  tanam,  variasi  TKV  (selain kelas  air  atau  awal  tanam)  baru  mulai terjadi  di  periode  ketiga  dan  keempat.
TKV  tinggi  terlihat  di  periode  ketiga Januari 2012 di bagian selatan Indramayu,  namun  di  periode  keempat nilai TKV tersebut kembali turun.
Dari  curah  hujan  dan  TKV akhirnya  diperoleh  potensi  banjir  yang mungkin  akan  terjadi  di  Kabupaten Indramayu. Potensi banjir Januari 2011 dan  Januari  2012  dapat  dilihat  pada Gambar  3-5  dan  Gambar  3-6.  Pada periode  pertama  Januari  2011  kondisi banjir  cukup  bevariasi  mulai  dari  tidak banjir  di  bagian  selatan  Indramayu, terus  meningkat  menjadi  banjir  ringan dan sedang di Indramayu bagian tengah, hingga  menjadi  banjir  berat  dan  sangat berat  di  utaranya.  Priode  selanjutnya kondisi  potensi  banjir  di  dominasi kondisi  banjir  berat  dan  sangat  berat, kecuali  di  periode  ketiga  di  Kecamatan Anjatan,  Haurgeulis,  Gabus  Wetan, Trisi,  dan  sebagian  Kecamatan  Cikedung dan  Lelea  berpotensi  tidak  banjir  dan banjir ringan.
Berbeda  dengan  kondisi  Januari 2011, pada Januari 2012 potensi banjir sangat berat hanya terlihat pada periode pertama, sedangkan periode selanjutnya di  Januari  2012  mayoritas  berpotensi tidak terjadi banjir. Banjir ringan hanya terjadi  di  beberapa  kecamatan  seperti Kecamatan Kandanghaur, Bongas, Anjatan,  Haurgeulis,  sebagian  Gabus Wetan, dan Patrol. Sedangkan sawah di Kecamatan  Sukra  mayoritas  berpotensi terjadi banjir sedang.
Kondisi  potensi  banjir  periode pertama  Januari  2012  terjadi  karena lahan  sawah  masih  dalam  kondisi  air atau  siap  tanam,  lalu  terjadi  curah hujan  yang  sangat  tinggi  sehingga tanaman tidak mampu menahan tambahan  air  hujan  yang  datang sehingga  berpotensi  menjadi  banjir berat.  Berbeda  dengan  kondisi  Januari 2011,  potensi  banjir  berat  tetap  terjadi walau TKV  menunjukkan kondisi  selain
air.  Hal  ini kemungkinan  terjadi karena akumulasi  curah  hujan  yang  tinggi selama Januari 2011.
Verifikasi kejadian banjir dilakukan dengan  mencari  informasi  banjir  yang terjadi  melalui  media  massa.  Diperoleh informasi  kejadian  banjir  13  Januari 2011  (periode  kedua)  di  Kecamatan Sukra seluas (http://koranpantura. blogspot.com). Pada  18  Januari  2011 (periode ketiga) juga terjadi banjir besar yang  menima  Kecamatan  Patrol,  Sukra, Kandang haur, Anjatan, Losarang, Gabus Wetan,  Kroya,  Lohbener,  Krangkeng, Cantigi,  dan  Kecamatan  Arahan  (www. tempo.com).  Kejadian  Banjir  6  dan  7 Januari  2012  (periode  pertama)  terjadi di  Kecamatan  Krangkeng,  Juntinyuat, Balongan, Trisi, Kroya, Losarang, Kandanghaur,  Lelea,  Lohbener,  dan Kecamatan Sindang (http:// cirebonnews. com; http://poskota.co.id) .
Gambar 3-5: Distribusi daerah rawan banjir sawah Kabupaten Indramayu periode Januari 2011
Kejadian  banjir  terlihat  hampir sama  dengan  peta  potensi  banjir  yang dihasilkan,  dengan  demikian  dapat dikatakan  bahwa  potensi  banjir  kelas
sangat  besar  terjadi  sesuai  dengan kejadian  sebenarnya.  Namun  potensi kelas banjir  lainnya masih belum  dapat dibuktikan kebenarannya.
Gambar 3-6: Distribusi daerah rawan banjir sawah Kabupaten Indramayu periode Januari 2012
Gambar 3-7: Frekuensi potensi banjir sawah di Kabupaten Indramayu periode Januari 2011 dan Januari 2012
Frekuensi potensi banjir sawah di Kabupaten  Indramayu  pada  Januari 2011  dan  Januari  2012  ditunjukkan oleh  Gambar  3-7.  Frekuensi  potensi banjir  sawah  Januari  2011  sangan bervariasi dari satu kali kejadian hingga empat  kali  kejadian  banjir  dalam  satu bulan. Pada umumnya  potensi  kejadian banjir  di  Januari  2011  adalah  3  kali kejadian  dalam  satu  bulan  yaitu  di Kecamatan  Krangkeng,  Karangampel, Kedokan Bunder, Juntiyuat, Kertasemaya, Tukdana, Bangodua, dan sebagian Sliyeg. Sedangkan  yang  berpotensi  mengalami 4  kali  kejadian  banjir  adalah  sebagian Kecamatan Sukra, Patrol, Kandanghaur, Lohbener, Arahan, Sindang, Indramayu, Jatibarang,  Balongan,  dan  sebagian kecil  Sliyeg,  Losarang,  Pasekan,  serta Juntiyuat.  Tidak  seperti  Januari  2011, frekuensi  potensi  banjir  pada  Januari 2012 di Indramayu hanya terjadi 1 kali.
Seperti  dikatakan  sebelumnya bahwa  semakin  tinggi  frekuensi  potensi banjir,  maka  semakin  besar  potensi suatu  lahan  sawah  akan  mengalami kegagalan  panen/puso.  Oleh  karena  itu perlu diketahui berapa luas sawah yang berpotensi  mengalami  puso  tersebut yaitu dengan melakukan tabulasi area.
Hasil  tabulasi  area  sawah  yang berpotensi  banjir  selama  Januari  2011
jauh lebih luas daripada 2012 (Tabel 3-1). Pada Januari 2011 diduga terjadi banjir seluas  114  ribu  ha.  Sawah  yang  rawan puso  atau  gagal  panen  pada  Januari 2011  diperkirakan  seluas  18  ribu  ha (frekuensi  banjir  4  kali),  sedangkan rawan puso seluas 37 ribu ha (frekuensi banjir  3  kali).  Sedangkan  pada  Januari 2012 hanya terjadi banjir sekitar 98 ribu ha  yang  sama  sekali  tidak  mengalami rawan puso.
Hasil yang diperoleh masih over estimate (lebih  tinggi)  dari  laporan Deptan  yang  hanya  sekitar  10  ribu  ha gagal  panen  di  Jawa  Barat.  Namun untuk  peringatan  dini,  perhitungan  ini dirasa sudah cukup baik.
Perubahan  luas  banjir  terbesar terjadi  di  Kecamatan  Kroya,  dimana lebih  dari  3.600  ha  sawah  selamat  dari banjir di Januari 2012. Namun sebaliknya, Kecamatan  Patrol  luas  sawah  yang terkena banjir bertambah hampir 2.000 ha dibandingkan kondisi tahun sebelumnya. Sedangkan  Kecamatan  Losarang  tidak terlalu  banyak  mengalami  perubahan, hanya  sekitar  40  ha  sawah  di  Januari 2011  tidak  terkena  banjir  namun Januari 2012 mengalami banjir.
Informasi  perubahan  luas  sawah  yang berpotensi  banjir  dapat  dilihat  pada Tabel 3-2.

## Tabel 3-1: LUAS SAWAH YANG BERPOTENSI GAGAL PANEN DI JANUARI 2011
Kecamatan Frekuensi Banjir (ha) Kecamatan Frekuensi Banjir (ha) 3 Kali 4 kali 3 Kali 4 kali Pasekan 316 416 Sliyeg 2,401 292 Sukra 2,345 451 Lelea 726 - Cantigi 298 31 Haurgeulis 30 - Patrol 1,172 1,650 Terisi 155 - Losarang 992 1,377 Widasari 1,340 - Indramayu 502 1,718 Karangampel 2,376 - Kandanghaur 1,110 4,106 Kroya 143 - Sindang 180 527 Krangkeng 5,421 - Balongan 589 1,712 Kedokan Bunder 2,276 - Anjatan 56 - Cikedung 521 - Arahan 248 1,482 Gantar 167 - Bongas 589 161 Kertasemaya 2,171 - Lohbener 1,011 1,247 Bangodua 2,611 - Gabuswetan 112 - Tukdana 2,487 - Juntinyuat 2,704 720 Sukagumiwang 1,222 - Jatibarang 1,054 782 TOTAL 37,428 18,472

## Tabel 3-2:  PERUBAHAN LUAS SAWAH BERPOTENSI BANJIR DI BEBERAPA KECAMATAN PADA KABUPATEN INDRAMAYU SELAMA JANUARI 2011 DAN JANUARI 2012
No. Kecamatan Luas Banjir Sawah (ha) 2011 2012 Perubahan 1.  Kroya 5210 1587 - 3624 2.  Kandanghaur 7270 3939 -3331 3.  Krangkeng 5490 3852 -1638 4.  Sukra 6035 4904 -1132 5.  Widasari 3015 2047 -967 6.  Kertasemaya 2748 2284 -464 7.  Lohbener 3436 3286 -151 8.  Losarang 5967 6005 + 38 9.  Arahan 2041 2956 + 915 10.  Patrol 3790 5706 + 1916 Total
Keterangan : (-) berkurang; (+) bertambah

## 4  KESIMPULAN
Kejadian  banjir  lahan  sawah bukan  hanya  pengaruh  dari  besarnya curah  hujan  namun  juga  dipengaruhi oleh tingkat kehijauan tanaman. Rawan puso/gagal  panen  lebih  dipengaruhi  oleh berapa  kali  tanaman  tergenangi  banjir (frekuensi  banjir).  Hasil  perhitungan potensi  banjir  menunjukkan  kondisi yang  mendekati  kondisi  di  lapangan. Hasil  verifikasi  dengan  informasi  banjir dari  media  massa  lokasi  yang  terjadi banjir  termasuk  kedalam  kelas  banjir sangat  berat.  Frekuensi  banjir  Januari 2011 lebih lama daripada Januari 2012. Oleh karena itu lahan yang rawan puso ataupun  gagal  tanam  diperkirakan seluas  18  ribu  ha  (frekuensi  banjir  4 kali),  sedangkan  rawan  puso  ataupun gagal  tanam  seluas  37  ribu  ha. Sedangkan  pada  Januari  2012  dalam kondisi  aman.  Sawah  yang  berpotensi banjir  pada  Januari  2012  bertambah sekitar  20  ribu  ha,  namun  sawah  yang terbebas dari potensi banjir pada Januari 2012 ada lebih dari 37 ribu ha. Dengan demikian  dari  data  penginderaan  jauh dapat  menginterpretasi  luas  daerah sawah  yang  terkena  banjir  dan  berapa luas  lahan  yang  sangat  berisiko  gagal panen.

## SARAN
Penelitian ini hanya meng- gunakan faktor dinamis kejadian banjir, maka  untuk  penelitian  lebih  lanjut disarankan  menambah  faktor  statis seperti  morfologi  tanah,  tekstur  tanah, kapasitas lapang, serta sistem lahan.

## DAFTAR RUJUKAN
Adiningsih  E.S.;  dan  M.  R.  Komarudin, 1998. Analisis  Pendugaan  Curah Hujan  dan  Kerawanan  Banjir Dengan  Data  Satelit  studi  Kasus Kota  Semarang ,  Majalah  Lapan No. 85 tahun XXII.
Atmosfer  dan  Iklim  Sumatera  Barat . Laporan  Penelitian  RIK-LAPAN 2009.
Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), 2012. Perbandingan Jumlah Bencana Per Jenis Bencana , [akses, 26 maret 2012]. http://dibi. bnpb. go.id/.
Bakornas  PB.,  2007. Pedoman  Penang- gulangan  Bencana  Banjir  Tahun 2007/2008 .  Pelaksana  Harian Bakornas PB, Jakarta.
Banjir  Genangi  Ribuan  Hektar  Lahan Padi.  http://www.  Pelitaonline, com, download 23 April 2012.
Banjir  Rendam  Ribuan  Rumah  di Indramayu. http://www.tempo. Com, download April 2012.
Belasan  Hektar  Sawah  Terendam  di Indramayu,  http://koranpantura. blogspot.com, download April 2012. Boer  R.,  2010. State  of  The  Arts  Riset
Agroklimat  untuk  Strategi  dan
Adaptasi Pertanian Terhadap Perubahan  Iklim .  Persentasi  pada Workshop  I-MHERE  B2.C  IPB "Adaptasi Pertanian Dalam Merespon Perubahan Iklim Global Menuju Ketahanan dan Kedaulatan
Pangan". Bogor.
Deptan,  2004.  http://gis.deptan.  go.id/ cetakpeta/, download April 2012.
Dinas  PU  Provinsi  DKI  Jakarta,  2008.
Buku Penanganan Banjir Provinsi DKI Jakarta.
Dirgahayu  D.;  A.  Zubaidah;  J.  Monika P.,  D.O.  Ambarwati.;  dan  T. Sunugroho,  2011. Pengembangan
Model  Per-tumbuhan  Tanaman
Padi  dan  Kondisi  Lahan  Sawah untuk Mendukung Ketahanan Pangan.  Laporan  Akhir  Program Pengem-bangan Teknologi Penerbangan dan Antariksa . Bidang  Lingkungan  dan  Mitigasi Bencana, Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh-  LAPAN. DMSG, 2001. The Use of Earth Observing
Satellites  for  Hazard  Support:
Assessments & Scenarios .
Committee  on  Earth  Observation Satellites  Disaster  Management Support  Group,  Final  Report, NOAA, Dept Commerce, USA. Dorenboos,  A.H.  and  Kassam,  1979.
Yield  Response  to  Water ,  FAO Drainage and Irrigation paper No. 33.  Rome,  http://www.fao.org/ landandwater/.
Gunawan,  D.,  F.  Setyawan,  Hariadi,  T. A.  Nuraini,  U.A.  Linarka,  dan  E Heriyanto,  2010. Pemanfaatan Data  Curah  Hujan  Satelit    TRMM Untuk    Database    Zona  Prakiraan Musim .  Laporan  Penelitian  RIK- BMKG  2010.  http://km.ristek.go. id/assets/files/.
Haryoko,  U.,  2009. Pewilayahan  Hujan
Untuk  Menentukan  Pola  Hujan (Contoh Kasus Kabupeten Indramayu) ,  http://www.  Staklim pondokbetung.net/.
Irianto,  G.,  2010. Kebijakan  Sektor Pertanian dalam Penguatan Adap- tasi  Perubahan  Iklim. Persentasi pada  Workshop  I-MHERE  B2.C IPB  "Adaptasi  Pertanian  Dalam Merespon Perubahan Iklim Global
Menuju Ketahanan dan
Kedaulatan  Pangan",  Bogor,  11 Maret 2010.
Kementan  Klaim  Hanya  7.071  Sawah Puso.  http://www.waspada.co.id/, download 8 Maret 2012.
Kimball,  John.  W., 1992. Biologi  Umum . Erlangga, Jakarta.
Kondisi  Wilayah.  http://www.  Indra mayukab.go.id.,  download    Maret 2012.
Maryono,  A.,  2005. Menangani  Banjir, Kekeringan, dan Lingkungan . Gadjah  Mada  University  Press, Yogyakarta.
Panuju  D  R.,  F.  Heidina,  B.H. Trisasongko,  B.  Tjahjonol,    A. Kasno, dan A.H.A. Syafril, Variasi Nilai  Indeks  Vegetasi  Modis  Pada Siklus  Pertumbuhan  Padi .  Jumal llmiah  Geomatika  Vol.  15  No.  2, Desember 2009.
Ratusan  Hektare  Sawah  dan  Rumah  di Indramayu  Teremdam  Banjir. http://cirebonnews.com, download April 2012.
Roswintiarti,  O.,  Parwati,  S.,  dan  A. Zubaidah,  2009. Pemanfaatan Data  TRMM  Dalam  Mendukung Pemantauan  Dan  Prediksi  Curah Hujan Di Indonesia, Berita Inderaja, Vol. 8, No.14 : 29 – 34.
Sandholt, I., Nyborg ,L., Fog, B., Lô ,M., Bocoum,  O.,  and  Rasmussen,  K., 2003. Remote  sensing  techniques for flood monitoring in the Senegal River  Valley. Danish  Journal  of Geography, 103(1): 71-81.
Shamsedddin,  M.A.H.,  Hata,T.,Tada,A., Bashir,  M.A.,  and  Tanakamaru, T.,  2006. Estimation  of  Flooded Area  in  the  Bahr  El-Jebel  Basin using Remote Sensing Techniques . Hydrology  and  Earth  System Sciences  Discussions,  3,  1851- 1877.
Sheng, Y., Gong, P. and Xiao, Q., 2001.
Quantitative Dynamic Flood Monitoring  with  NOAA  AVHRR. International  Journal  of  Remote Sensing, 9,1709-1724.
Tanggul  Kali  Jebol  300  Ha  Sawah Terendam. http://poskota.co.id [akses, 23 April 2012].
Toyra, J., Pietroniro, A., Martz, L.W. and Prowse, T.D., 2002. A Multi-sensor Approach to Wetland Flood
Monitoring ,  Hydrological  processes, 16, 1569-1581.
World  Health  Organization  (WHO).
Floods  -  Technical  Hazard  Sheet  - Natural  Disaster  Profile ,  http:// www.who.int/,  download  Maret 2012.