## ANALISIS KERENTANAN TANAMAN TERHADAP ANCAMAN KEKERINGAN PERTANIAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN MULTI-TEMPORAL DI DAS PROGO HULU
Oleh: Wahyu Widiyatmoko 1 , Sudibyakto 2 , Emilya Nurjani 2
1 Program Studi Pendidikan Geografi FKIP UMS
2 Fakultas Geografi UGM wahyu.widiyatmoko@ums.ac.id

## Abstrak
DAS  Progo  Hulu  merupakan  kawasan  pertanian  penting  yang  ada  di  Kabupaten Temanggung. Defisit curah hujan yang cukup panjang berdampak pada aktivitas pertanian di  daerah  ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  tingkat  kerentanan tanaman secara multi-temporal di DAS Progo Hulu Kabupaten Temanggung. Metode yang digunakan  adalah  menganalisis  data  curah  hujan,  menghitung  selisih  NDVI  pada  setiap tempo  16  hari,  dan  melakukan  validasi  objek  tanaman  pertanian.  Hasil  penelitian menunjukkan Kerentanan kekeringan pertanian yang dideteksi menggunakan selisih NDVI menunjukkan  bahwa  lereng  dan  kaki  vulkan  Sindoro  dan  Sumbing  memiliki  kerentanan paling  tinggi.  Hal  tersebut  disebabkan  karena  daerah  tersebut  memiliki  jenis  tanaman semusim yang tidak tahan terhadap cengkaman air.
Kata Kunci: kerentanan tanaman, kekeringan pertanian, analisis multi-temporal

## Abstract
Upper Progo Watershed is an important agricultural area in Temanggung Regency. Long precipitation deficit give impacts to the agricultural activities. The research aims at analyzing the vulnerability level of plants in the research area by using a multi-temporal analysis.  The  methods  employed  in  this  research  include  analyzing  the  rainfall  data, calculating the different NDVI value within a tempo of 16 days, and validating the plants. This  research  shows  that  the  vulnerability  of  agricultural  drought  detected  using  NDVI defference indicates that the slope and foot of Sindoro and Sumbing volcano  show the highest  vulnerability  level.  This  happens  because  those  areas  are  planted  with  seasonal crops that can’t grow in water stress condition.
Keywords: plant vulnerability, agricultural drought, multi-temporal analysis

## PENDAHULUAN
Air  merupakan  salah  satu  komponen  kehidupan  yang  sangat  penting  bagi kelangsungan makhluk hidup. Air akan selalu tersedia pada suatu wilayah karena adanya suatu  siklus  hidrologi.  Salah  satu  tahapan  dalam  siklus  hidrologi  adalah  presipitasi. Presipitasi menjadi sumber air utama yang mensuplai air di sebuah catchment area (DAS) pada daerah tropis. Berkurangnya jumlah  presipitasi akan mengakibatkan berkurangnya jumlah cadangan air di daratan dalam bentuk lengas tanah, aliran permukaan, dan airtanah. Hal ini akan mengakibatkan kekeringan pada suatu wilayah. Kekeringan terjadi pada semua zona iklim baik pada daerah dengan curah hujan tinggi maupun rendah yang berhubungan
dengan  berkurangnya  jumlah  presipitasi  yang  diterima  selama  periode  waktu  tertentu, seperti dalam satu musim atau satu tahun (Mishra dan Singh, 2010).
Kekeringan  adalah  jenis  bahaya  komplek  yang  disebabkan  karena  terganggunya keseimbangan air dan berdampak pada pertanian, ekologi, dan sosial ekonomi (Du dkk., 2013).  Kekeringan  pertanian  adalah  salah  satu  jenis  kekeringan  selain  kekeringan meteorologis, hidrologi, dan sosial-ekonomi. Kekeringan pertanian berhubungan dengan berkurangnya  kandungan  air  dalam  tanah  (lengas  tanah)  sehingga  tidak  mampu  lagi memenuhi kebutuhan air bagi tanaman pada suatu periode tertentu. Kekeringan ini terjadi setelah terjadinya gejala kekeringan meteorologis (Adiningsih, 2014). Jika tidak ditangani dengan  baik,  maka  kekeringan  pertanian  akan  menyebabkan  kekeringan  hidrologi  dan sosial-ekonomi.
Kerentanan didefinisikan sebagai derajat kehilangan pada sebuah elemen berisiko atau  sekumpulan  elemen  sebagai  hasil  risiko  dari  kejadian  sebuah  peristiwa  alam  pada magnitudo  tertentu  dan  digambarkan  pada  skala  0  (tidak  rusak)  hingga  1  (rusak  total) (UNDRO, 1991). Kerentanan kekeringan adalah terbatasnya kemampuan dari suatu sistem untuk  mengatasi kekeringan  dan ditentukan  oleh kekuatan  dan ketahanannya terhadap kekurangan air. Kerentanan kekeringan dapat berupa indeks dari ketidakmampuan suatu komunitas atau ekosistem untuk mengatasi kekeringan (Vicente dkk., 2012).
Kerentanan  kekeringan  pertanian  terutama  terjadi  pada  tanaman  yang  terkena dampak  dari  defisit  lengas  tanah.  Kekeringan  dapat  terjadi  pada  sembarang  fase pertumbuhan  tanaman  dan  dapat  diklasifikasikan  dalam  kekeringan  masa  awal  tanam berdampak  pada  penggantian  tanaman,  kekeringan  periodik  selama  pertumbuhan tanaman,  dan  kekeringan  masa  akhir  pertumbuhan  tanaman  (Jongdee  dkk.,  1997). Pengurangan  dampak  dan  risiko  bencana  kekeringan  dapat  dilakukan  dengan  cara mengurangi  kerentanan  disamping  mitigasi  bencana,  pencegahan,  dan  bantuan pemerintah  (Cheng  dan  Tao,  2010).  Tujuan  dari  penaksiran  kerentanan  adalah  untuk identifikasi  aksi  yang  tepat  yang  dapat  mengurangi  kerentanan  sebelum  potensial kerusakan benar-benar terjadi (Wilhelmi dan Wilhite, 2002).
Nilai  kerentanan  menunjukkan  seberapa  besar  dampak  apabila  suatu  elemen beresiko  berinteraksi  dengan  defisit  lengas  tanah.  Mishra  dan  Singh  (2011) mengungkapkan bahwa dampak dari kekeringan tergantung pada beberapa faktor yaitu tingkat keparahan, frekuensi, area, dan durasi yang secara esensial mengarah pada analisis spasio-temporal  atau  dengan  kata  lain  adalah  analisis  kekeringan  wilayah.  Teknologi berdasarkan informasi geospasial telah tersedia untuk menentukan risiko dan kerentanan dari suatu ekosistem. Informasi geospasial dapat digunakan untuk pemantauan kekeringan, peringatan dini, dan penaksiran dampak kekeringan berdasarkan informasi realtime untuk mendukung proses pengambilan keputusan (Vicente dkk., 2012).
Mudah tidaknya daun tanaman layu dapat menjadi indikator kerentanan kekeringan pertanian. Daun yang layu pada tanaman adalah peristiwa yang samar-samar. Kesamar- samaran yang besar akan terjadi pada permulaan kekeringan daripada akhir kekeringan. Kelayuan  daun  akan  berkembang  secara  gradual  kemudian  dengan  waktu  singkat  akan
kembali normal ketika kekeringan berakhir. Daun yang layu dapat diidentifikasi dari selisih nilai NDVI selama periode tertentu (Rulinda dkk., 2012).
Musim kemarau 2015 mendorong Pemerintah Kabupaten Temanggung menetapkan darurat  kekeringan  berdasarkan  surat  keputusan  Bupati  Temanggung  nomor  337  tahun 2015  tentang  darurat  kekeringan  selama  90  hari  yang  ditetapkan  sejak  1  Agustus  2015 (“Temanggung  Dinyatakan  Darurat  Kekeringan  -  Tribunnews,”  2015).  Dasar  penetapan darurat  kekeringan  ini  dikarenakan  banyak  desa  yang  mengalami  kekeringan,  akibatnya banyak  warga  yang  kekurangan  air  bersih  dan  lahan  pertanian  tidak  bisa  diolah (“Temanggung Darurat Kekeringan - Suara Merdeka,” 2015).
DAS Progo hulu merupakan bagian dari DAS Progo yang sebagian besar wilayahnya terletak  di  Kabupaten  Temanggung,  Jawa  Tengah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  kerentanan  tanaman  yang  terdapat  di  wilayah  DAS  Progo  Hulu  dengan menggunakan pendekatan multi-temporal dengan memanfaatkan citra Landsat 8.

## METODE
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini dibagi kedalam tiga tahap agar tujuan penelitian tercapai, yaitu:

## Analisis Kekeringan Meteorologi Tahun 2015
Durasi  defisit  curah  hujan  dianalisis  dengan  menggunakan  grafik  imbangan  air antara curah hujan bulanan dan laju evapotranspirasi yang dihitung menggunakan rumus Thornwaite.  Kekeringan  akan  dimulai  jika  nilai  evapotranspirasi  lebih  tinggi  dari  jumlah curah hujan dan akan berakhir jika presipitasi bisa melebihi nilai evapotranspirasi.

## Analisis Kerentanan Kekeringan Pertanian
Analisis  kerentanan  kekeringan  pertanian  dengan  cara  mengidentifikasi  kelayuan daun  yang  ada  pada  tanaman.  Kelayuan  daun  pada  tanaman  dapat  diidentifikasi menggunakan selisih nilai NDVI, yaitu NDVI akhir dikurangi NDVI awal. Perhitungan indeks NDVI dilakukan dengan memanfaatkan citra Landsat 8 OLI yang memiliki resolusi temporal 16  hari.  Penentuan  indeks  NDVI  diperoleh  dengan  menggunakan  persamaan  sebagai berikut:
NDVI = (NIR – Red) / (NIR + Red)

## Pengambilan Sampel Validasi Objek
Pengambilan sampel untuk validasi objek penginderaan jauh menggunakan teknik purposive sampling. Sampel yang akan dijadikan sampel untuk validasi interpretasi citra sudah ditentukan dahulu posisinya sebelum melakukan cek lapangan. Jumlah sampel untuk validasi objek tergantung pada kebutuhan interpretasI.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Kekeringan Meteorologi di DAS Progo Hulu Tahun 2015
Grafik  imbangan  air  dibuat  dengan  membandingkan  jumlah  curah  hujan  dengan jumlah  evaporasi.  Hasil  perhitungan  evaporasi  potensial  dengan  menggunakan  metode Thornwaite.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  jumlah  evaporasi  potensial  berkisar
pada  angka  130  mm.  Permulaan  kekeringan  meteorologis  di  DAS  Progo  hulu  terbagi menjadi 2 bagian, yaitu 5 stasiun hujan mendeteksi permulaan kekeringan meteorologis terjadi pada bulan Mei dan 3 stasiun hujan yang mendeteksi kekeringan meteorologis pada bulan Juni. Permulaan dan akhir dari kekeringan meteorologis  digunakan sebagai dasar untuk  memulai  analisis  citra  Landsat  8  untuk  mendeteksi  defisit  lengas  tanah  sebagai indikator terjadinya kekeringan pertanian di DAS Progo hulu. Landsat 8 memiliki resolusi temporal 16 hari sehingga analisis kekeringan pertanian dilakukan setiap 16 hari selama bulan Mei – November 2015.
Gambar  1.  Grafik  curah  hujan  bulanan  8  stasiun  hujan  di  DAS  Progo  hulu  Tahun  2015. (Sumber: Hasil analisis data curah hujan Dinas PU Temanggung 2016)

## Kerentanan Kekeringan Pertanian di DAS Progo Hulu
Kerentanan kekeringan pertanian dalam penelitian ini adalah kerentanan tanaman terhadap cengkaman air. Mudah tidaknya tanaman layu jika terjadi pengurangan lengas dalam  tanah  akan  mempengaruhi  tingkat  kerentanan  tanaman  saat  terjadi  kekeringan. Mudah tidaknya tanaman layu dapat diidentifikasi menggunakan metode selisih NDVI dan analisis multi-temporal. Tanaman yang memiliki kerentanan tinggi (mudah layu) saat terjadi kekeringan akan memiliki defisit selisih NDVI yang besar, sebaliknya tanaman yang memiliki kemampuan bertahan terhadap cengkaman air, nilai NDVI akan lebih stabil.
Penggunaan metode selisih NDVI memiliki kelebihan untuk mendeteksi kerentanan tanaman  secara  spasial-temporal  dan  sesuai  kondisi  nyata  dilapangan.  Penelitian  ini menggunakan dua analisis selisih NDVI untuk mengetahui tingkat pengurangan nilai NDVI dari waktu ke waktu. Analisis pertama menggunakan selisih dua tanggal perekaman yang berurutan. Analisis ini menghasilkan tren kecepatan pengurangan nilai NDVI pada setiap
tanggal perekaman. Hasil rata-rata selisih NDVI dengan menggunakan citra dengan dua tanggal perekaman berurutan ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2 Rata-Rata Selisih NDVI pada Tanggal Perekaman Berurutan di DAS Progo Hulu 2015. (Sumber: Analisis Citra Landsat 8 2016)
Gambar 2 menunjukkan bahwa selisih NDVI bernilai positif mengindikasikan bahwa tanggal  perekaman  setelahnya  lebih  hijau  daripada  tanggal  perekaman  sebelumnya. Sebaliknya jika nilai selisih NDVI bernilai negatif terjadi pengurangan kehijauan pada citra dengan tanggal perekaman setelahnya. Grafik menunjukkan peningkatan kehijauan pada citra tanggal 14 Juni dan 16 Juli 2015, selain kedua tanggal tersebut selisih NDVI bernilai negatif  dan  nol.  Banyaknya  tanggal  yang  bernilai  negatif  memberikan  informasi  bahwa kehijauan  di  daerah  penelitian  terus  berkurang  seiring  dengan  minimnya  presipitasi. Penurunan kehijauan paling besar terjadi dari tanggal 2 September ke 18 September 2015. Analisis  kedua  menggunakan  salah  satu  tanggal  perekaman  citra  sebagai  acuan.
Penelitian ini menggunakan tanggal 16 Juli 2015 sebagai acuan untuk menghitung selisih NDVI dari tanggal perekaman yang lain. Tanggal 16  Juli dipilih karena persentase awan yang sangat kecil dan tanggal ini masih berada pada masa awal kekeringan meteorologi. Analisis  kedua  menghasilkan  besarnya  selisih  NDVI  pada  setiap  tanggal  perekaman terhadap tanggal acuan. Besarnya selisih NDVI dapat menunjukkan besarnya penurunan NDVI pada kurun waktu tertentu (masa kekeringan). Besarnya penurunan NDVI pada setiap tanggal perekaman terhadap tanggan acuan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Rata-Rata Selisih NDVI terhadap Citra Tanggal Perekaman 16 Juli di DAS Progo Hulu Tahun 2015 (Sumber: Analisis Citra Landsat 8 2016)
Gambar 3 menunjukkan bahwa grafik kehijauan mengalami kenaikan sedikit pada masa  awal  kekeringan  meteorologi  kemudian  terus  mengalami  penurunan  karena  tidak adanya  presipitasi.  Penurunan  kehijauan  menunjukkan  kandungan  klorofil  yang  terus berkurang yang dapat disebabkan tanaman kekurangan air karena tidak ada lengas tanah yang dapat diserap oleh akar. Penurunan nilai NDVI juga dapat mengindikasikan semakin tingginya kerentanan tanaman terhadap kekeringan. Grafik menunjukkan bahwa semakin curam gradien garis menunjukkan penurunan nilai NDVI yang cukup besar. Citra tanggal 18  September  dan  20  Oktober  menunjukkan  garis  yang  cukup  curam  pada  grafik. Persebaran mengenai kecepatan penurunan NDVI di daerah penelelitian disajikan dalam Gambar 4.
Peta selisih NDVI yang disajikan pada Gambar 4 dibagi menjadi 5 kelas selisih NDVI berdasarkan  pembagian  kelas  dengan  metode Natural  Breaks  pada  selisih  NDVI  18 September 2015 dan 16 Juli 2015. Pembagian kelas selisih NDVI secara rinci dapat dilihat pada  Tabel  1.  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  beberapa  bagian  di  daerah  penelitian mengalami perubahan warna yang tidak sama. Warna biru tua menunjukkan kenaikan nilai NDVI terhadap nilai NDVI 16 Juli 2015 dan warna coklat tua menunjukkan penurunan nilai NDVI paling signifikan terhadap nilai NDVI tanggal 16 Juli 2015.
Gambar 4 Peta Selisih NDVI dengan Acuan Citra Tanggal 16 Juli di DAS Progo Hulu 2015 (Sumber: Analisis Citra Landsat 8 2016)
Gambar 4 menunjukkan warna biru tua hampir menyebar secara merata di daerah penelitian  hingga  tanggal  1  Agustus  2015.  Persebaran  warna  biru  tua  yang  merata
menunjukkan pertambahan jumlah klorofil pada tanaman. Hal ini mengindikasikan bahwa pada daerah tersebut tanaman belum terpengaruh oleh defisit curah hujan yang terjadi sejak bulan Mei 2015. Tanaman masih mampu menyerap air dari tanah untuk kelangsungan hidupnya  secara  normal  dan  untuk  pertumbuhan  tanaman.  Perubahan  warna  biru  tua menjadi hijau mulai terjadi pada tanggal 17 Agustus 2015. Pada tanggal ini pertumbuhan tanaman mulai terganggu dengan indikasi pengurangan jumlah klorofil. Tanaman mulai kekurangan  suplai  air  dari  tanah  karena  defisit  curah  hujan.  Dominasi  warna  biru  tua terletak di bagian tengah daerah penelitian. Bagian ini merupakan dataran kaki gunung api Sindoro dengan lereng landai dan jaringan irigasi yang baik. Daerah ini masih dapat suplai air dari jaringan irigasi walaupun terjadi defisit curah hujan.
Tabel 1 Pembagian kelas selisih NDVI di DAS Progo Hulu No Nilai Selisih NDVI Kelas Selisih NDVI 1 < -0,274803 Sangat Tinggi 2 -0,274803 - -0,151071 Tinggi 3 -0,151071 - -0,059616 Sedang 4 -0,059616 – 0,080255 Rendah 5 >0,080255 Sangat Rendah
(Sumber: Pembagian kelas selisih NDVI 18 September 2015 dengan 16 Juli 2015 metode Natural Breaks)
Warna coklat tua mulai muncul pada tanggal 2 September 2015 pada lereng vulkan Sindoro dan sebagain kecil di lereng vulkan Sumbing. Daerah ini mengalami penurunan nilai NDVI yang lebih cepat dibanding wilayah lain pada daerah penelitian. Warna coklat tua mengindikasikan penurunan klorofil yang cukup signifikan dan termasuk dalam kelas kerentanan sangat tinggi.  Warna coklat tua, coklat muda, dan hijau terus meluas hingga tanggal 20 Oktober 2015 dan menyisakan sebagian kecil daerah berwarna biru tua dibagian tengah daerah penelitian. Warna coklat tua dan coklat muda meluas secara signifikan pada tanggal 20 Oktober 2015 terutama pada bagian vulkan Sindoro dan Sumbing dan bagian timur  daerah  penelitian.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  banyak  tanaman  yang  mengalami pengurangan klorofil secara signifikan karena pada tanggal ini defisit curah hujan sudah berlangsung  lama  yang  mengakibatkan  suplai  air  untuk  tanaman  didalam  tanah  sudah menurun  secara  drastis.  Tanaman  mengalami  layu  atau  bahkan  kematian  karena  sudah tidak mendapat suplai air.
Peta  kerentanan  untuk  keperluan  penaksiran  risiko  kekeringan  pertanian  dibuat dengan menghitung selisih NDVI antara citra tanggal 18 September 2015 dan 16 Juli 2015. Citra  tanggal  16  Juli  2015  mewakili  masa  awal  defisit  curah  hujan  dan  citra  tanggal  18 September 2015 mewakili defisit curah hujan yang sudah berlangsung cukup lama. Kedua citra  pada  tanggal  tersebut  dipilih  dikarenakan  tidak  adanya  gangguan  awan  sehingga infomasi selisih NDVI dapat dilihat secara utuh untuk keseluruhan daerah penelitian.
Peta selisih kedua tanggal tersebut kemudian dibuat rasio persentase. Pembuatan persentase penurunan NDVI dilakukan untuk memudahkan dalam pembacaan skala pada peta  kerentanan.  Persentase  penurunan  NDVI  pada  peta  kerentanan  dibuat  dengan
membandingkan selisih NDVI dengan nilai NDVI tanggal acuan awal. Perbandingan antara selisih NDVI dan tanggal perekaman acuan (16 Juli 2015) kemudian dibuat persentase dan dibagi ke dalam 5 kelas. Pembagian kelas persentase penurunan menggunakan metode kuantil yang terdapat pada software ArcGIS 10.1. Pembagian kelas persentase penurunan NDVI  di  DAS  Progo  Hulu  disajikan  pada  Tabel  2.  Peta  kelas  kerentanan  kekeringan pertanian dari hasil konversi nilai selisih NDVI menjadi persentase penurunan nilai NDVI di daerah penelitian dapat dilihat pada Gambar 5.
Tabel 2 Pembagian kelas kerentanan kekeringan pertanian di DAS Progo Hulu berdasarkan persentase penurunan NDVI
No Persentase    Penurunan NDVI Kelas Kerentanan Skor Kelas Kerentanan 1 > 33,3% Sangat Tinggi 5 2 21,6% - 33,3% Tinggi 4 3 14,5% - 21,6% Sedang 3 4 8,2% - 14,5% Rendah 2 5 < 8,2% Sangat Rendah 1 (Sumber: Pembagian kelas persentase penurunan NDVI 18 September 2015 dengan 16 Juli 2015 metode Kuantil)
Gambar 5. Peta kerentanan kekeringan pertanian DAS Progo Hulu (Sumber: Analisis Citra Landsat 8 OLI 2016)
Gambar 5 menunjukkan bahwa kelas kerentanan sangat tinggi ditunjukkan dengan warna merah yang mendominasi bagian barat daerah penelitian yang berupa lereng vulkan Sindoro dan Sumbing. Tingginya tingkat kerentanan di daerah ini terjadi karena tanaman tidak mampu menyerap air dari dalam tanah karena memiliki akar yang pendek. Tingkat kerentanan tinggi  biasanya terjadi pada tanaman semusim dimana  akar tanaman hanya mampu  menjangkau  lapisan  tanah  atas.  Kerentanan  tinggi  yang  dicerminkan  dengan penurunan nilai NDVI yang tinggi juga tidak  hanya terjadi pada tanaman semusim saja. Penurunan secara signifikan juga terjadi pada tanaman keras karena lamanya hari defisit curah hujan. Tanaman keras yang rata-rata memiliki nilai NDVI yang cukup tinggi karena memiliki  daun  yang  lebat  tidak  mampu  mempertahankan  daunnya.  Tanaman  harus mempertahankan hidupnya dalam keadaan defisit air. Tanaman harus mengurangi proses penguapan  (transpirasi)  dengan  cara  menggugurkan  daunnya.  Banyaknya  daun  yang berguguran  menyebabkan  nilai  NDVI  turun  secara  signifikan,  sehingga  daerah  ini  juga memiliki kerentanan kekeringan yang tinggi.
Kelas kerentanan dibagi menjadi 5 kelas dengan luasannya masing-masing. Luasan kelas kerentanan di DAS Progo Hulu disajikan dengan grafik pada Gambar 6.
Gambar  6  Luasan  kelas  kerentanan  kekeringan  pertanian  di  DAS  Progo  Hulu  (Sumber: Analisis data 2016)
Gambar 6 menunjukkan bahwa setiap kelas kerentanan  memiliki luasan yang hampir sama.  Kelas  kerentanan  tinggi  merupakan  luasan  yang  paling  tinggi  diantara  kelas kerentanan yang lain. Pembagian kelas kerentanan dibuat dengan menggunakan metode kuantil. Metode ini menghasilkan panjang kelas dengan nilai tertentu dan menghasilkan pembagian luas menurut kelas kerentanan menghasilkan luasan setiap kelas kerentanan yang hampir sama.
Hasil analisis jenis tanaman yang dilakukan berdasarkan hasil lapangan pada setiap kelas  kerentanan.  Hasil  tersebut  menunjukkan  hal  yang  cukup  unik  terjadi  pada  jenis tanaman tembakau. Tembakau memiliki kelas kerentanan yang berbeda-beda tergantung lokasi  tanaman.  Tembakau  merupakan  tanaman  favorit  yang  ditanam  luas  oleh  petani setiap musim kemarau tiba. Masa tanam tembakau biasanya dilakukan setiap bulan April – Mei  kemudian  pemanenan  sekitar  bulan  Agustus  –  September.  Daerah  sentra  tanaman tembakau adalah berada di lereng vulkan Sindoro dan Sumbing, akan tetapi daerah yang memiliki elevasi lebih rendah yang berada di bagian tengah daerah penelitian juga sering ditanami tembakau.
Daerah  lereng  vulkan  yang  hanya  mengandalkan  air  hujan  memiliki  masa  tanam tembakau lebih awal daripada daerah tengah yang memiliki sistem irigasi lebih baik. Masa tanam yang lebih awal yang menyebabkan kenaikan NDVI disekitar lereng dan kaki vulkan Hal ini ditunjukkan pada perubahan warna dari coklat-kuning pada tanggal perekaman 29 Mei 2015 menjadi biru untuk beberapa waktu hingga tanggal perekaman 1 Agustus 2015 (Gambar 4). Penurunan NDVI pada lereng dan kaki vulkan mulai terjadi pada tanggal 17 Agustus 2015 yang mengindikasikan bahwa tembakau sudah mulai dipanen.
Daerah bagian tengah daerah penelitian memiliki masa tanam tembakau yang lebih lambat  daripada  daerah  vulkan  di  bagian  barat.  Keterlambatan  penanaman  tembakau disebabkan karena daerah ini memiliki sistem irigasi yang lebih baik sehingga suplai air tercukupi lebih  lama  setelah terjadi  defisit curah hujan. Adanya suplai air menyebabkan petani lebih memilih tanaman lain seperti padi. Tanaman tembakau ditanam setelah petani merasa suplai air benar-benar kurang, sehingga tanaman tembakau ditanam lebih lambat dari pada daerah barat. Tanaman tembakau yang tumbuh menghasilkan kenaikan NDVI yang  menyebabkan  peta  pada  Gambar  4  berwarna  biru.  Pertumbuhan  tembakau  inilah yang menyebabkan wilayah tengah daerah penelitian memiliki warna biru tua saat wilayah lain mengalami penurunan nilai NDVI yang cukup signifikan. Fenomena tanaman tembakau yang  memiliki  variasi  kelas  kerentanan  sangat  besar  yaitu  dari  kelas  kerentanan  sangat tinggi  hingga  sangat  rendah  menunjukkan  bahwa  bukan  hanya  jenis  tanaman  yang menyebabkan  kerentanan  pertanian,  akan  tetapi  masa  tanam  dan  suplai  air  sangat berpengaruh terhadap nilai selisih NDVI.
Hal yang berbeda terjadi  di bagian timur  daerah  penelitian.  Daerah timur  daerah penelitian  merupakan  daerah  perkebunan  yang  didominasi  oleh  tanaman  keras.  Kelas kerentanan  bervariasi  dan  menyebar  secara  spasial.  Daerah  ini  terdapat  daerah  dengan tingkat kerentanan sangat tinggi. Tingkat kerentanan sangat tinggi memiliki jenis tanaman sengon dan bagian bawah ditanami palawija, seperti jagung, ketela, dan cabai. Tanaman palawija tidak tahan terhadap kekeringan karena memiliki akar yang pendek sehingga saat terjadi kekeringan tanaman ini tidak  mampu bertahan dan mengalami penurunan NDVI yang cukup signifikan.
Perkebunan  kopi  mendominasi  bagian  timur  daerah  penelitian.  Tanaman  kopi seringkali diselingi tanaman sengon, mahoni, kelapa atau tanaman keras lain. Pada peta kelas  kerentanan,  perkebunan  kopi  memiliki  kelas  kerentanan  rendah  hingga  sedang. Penurunan NDVI yang tinggi disebabkan karena tanaman keras memiliki nilai NDVI awal
yang tinggi juga. Penurunan persentase NDVI menunjukkan bahwa  banyaknya tanaman yang layu yang ada di perkebunan kopi.
Tanaman  padi  juga  ditanam  dibeberapa  tempat  di  daerah  penelitian.  Padi merupakan  tanaman  yang  membutuhkan  banyak  air  pada  masa  awal  pertumbuhannya. Hasil lapangan menunjukkan bahwa tanaman padi mempunyai tingkat kerentanan sedang hingga sangat tinggi. Hutan pinus juga merupakan tanaman yang ada di lereng atas vulkan dekat dengan kerucut vulkan. Tanaman pinus memiliki kerentanan rendah hingga sangat rendah.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tanaman  pinus  mengalami  penurunan  NDVI  tidak terlalu signifikan. Nilai NDVI yang tinggi pada pinus juga memiliki aspek bahaya lain jika keadaan lengas tanah bernilai sangat rendah. Keadaaan kering dengan bahan bakar yang banyak (seresah, ranting, dan kayu) menyebabkan daerah ini menglami rawan kebakaran hutan jika musim kemarau panjang datang.

## SIMPULAN
Kerentanan  kekeringan  pertanian  yang  dideteksi  menggunakan  selisih  NDVI menunjukkan  bahwa  lereng  dan  kaki  vulkan  Sindoro  dan  Sumbing  memiliki  kerentanan paling  tinggi.  Hal  tersebut  disebabkan  karena  daerah  tersebut  memiliki  jenis  tanaman semusim  yang tidak tahan terhadap cengkaman air.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tulisan ini merupakan bagian dari penelitian tugas akhir tesis yang berjudul “Analisis Perambatan  Defisit  Lengas  Tanah  Secara  Spasio-Temporal  untuk  Penaksiran  Risiko Kekeringan Pertanian di DAS Progo Hulu” di Program Studi S2 Ilmu Lingkungan Minat Geo- Informasi  untuk  Manajemen  Bencana  UGM.  Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada berbagai pihak yang telah membantu dalam proses penelitian, terutama kepada tim survei lapangan,  saudara  Sentot  Catur  P.,  S.Pd,  Hermawan  Kuswantoko.,  S.Pd.  dan  Aziz  Fahmi Hertami., S.Pd., serta terima kasih kepada Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan melalui Program  Beasiswa  Unggulan  yang  telah  membantu  penulis  secara  finansial  dalam menyelesaikan studi S-2 di Universitas Gadjah Mada.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiningsih,  E.  S.  2014.  Tinjauan  Metode  Deteksi  Parameter  Kekeringan  Berbasis  Data Penginderaan Jauh (pp. 210–220). Seminar Nasional Penginderaan Jauh. Cheng, J., and Tao, J. 2010. Fuzzy Comprehensive Evaluation of Drought Vulnerability Based on the Analytic Hierarchy Process. Agriculture and Agricultural Science Procedia, 1, 126–135.
Du, L., Tian, Q., Yu, T., Meng, Q., Jancso, T., Udvardy, P., and Huang, Y. 2013. A comprehensive drought  monitoring  method  integrating  MODIS  and  TRMM  data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 23 (1), 245–253.
Jongdee, S., Mitchell, J. H., and Fukai, S. 1997. Modelling approach for estimation of rice yield reduction due to drought in Thailand. In Breeding strategies for rainfed lowland rice in drought-prone environments (pp. 65–73). Ubon Ratchathani: Australian Centre for International Agricultural Research.
Mishra, A. K., & Singh, V. P.  2010. A review of drought concepts. Journal of Hydrology,
391(1-2), 202–216. 2
Mishra, A. K., & Singh, V. P.  2011.  Drought modeling - A review. Journal of Hydrology, 403(1-2), 157–175.
Rulinda,  C.  M.,  Dilo,    a.,  Bijker,  W.,  and  Stein,    a.  2012.  Characterising  and  quantifying vegetative drought in East Africa using fuzzy modelling and NDVI data. Journal of Arid Environments, 78, 169–178.
Temanggung Darurat Kekeringan - Suara Merdeka. 2015. Retrieved September 16, 2015,
from http://berita.suaramerdeka.com/smcetak/temanggung-darurat-kekeringan/ Temanggung Dinyatakan Darurat Kekeringan - Tribunnews. 2015. Retrieved September 16, 2015, from http://www.tribunnews.com/regional/2015/08/01/-temanggung- dinyatakan-darurat-kekeringan
UNDRO. 1991. Mitigating Natural Disasters: Phenomena, Effects and Options: A Manual for Policy makers and Planners. New York: United Nation.
Wilhelmi, O. V., and Wilhite, D. A. 2002. Assessing Vulnerability to Agricultural Drought: A Nebraska Case Study. Natural Hazard, 25, 37–58.