## PEMANTAUAN BAHAYA KEKERINGAN DI KABUPATEN INDRAMAYU
Monitoring Hazard of Drought in Indramayu
Nina Widiana Darojati 1)* , Baba Barus 2) , dan Euis Sunarti 3)
1) Pusat Pengkajian Perencanaan Wilayah, Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat IPB, Jl. Raya Pajajaran Kampus IPB Baranangsiang, Bogor
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
3) Departemen Ilmu Kesejahteraan Keluarga, Fakultas Ekologi Manusia, Jl. Kamper Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680

## ABSTRACT
The drought as a natural event and attacked slowly.  Drought as a natural event and attacked slowly, has caused harm to the farmers in the district Indramayu.  In vew of the drought is an event that can be repeated, it is necessary to monitor and identify factors associated risk of drought, so as to develop a model of the hazard of drought.  Besides, it should be made maps to be known distribution of drought useful for the development of agriculture and other policies, as well as to minimize losses that  may  in  the  future.  This  research  used  a  method  to  identify  factors  associated  risk  of  drought  and  develop  models  of drought.  Each factor was scored and weighted in order of importance or influence on the risk of drought and then overlay is connected through the MCE method (Multi Criteria Evaluation).  The model is applied to three (3) points in that 2003, 2008 and 2012.  The model is built for two versions. Model version 1, implementaed by excluding the distance from the irrigation network and model version 2, include a range of irrigation networks. The results showed that the drought hazard factor that has the most impact to the lowest is the rainfall, land use, distance to water sources, soil texture, soil surface temperature, in order to obtain a model with the formulation: H=(0.34SPI)+(0.20L)+ (0.19B)+(0.17Jt)+(0.10LST).  The spread of the hazard on the model version 2 has an area at risk of drought less than the model version 1 and version 2 have a value lower accuracy than version 1.  Model version 2 is an ideal condition, however, irrigation is less a role during the dry season.  Meanwhile, the model version 1 has a significant level of validation.  Version 1 is a condition close to the real situation on the ground.
Keywords: Drought, hazard, land surface temperature, multi criteria evaluation, Standar Presipitation Index

## ABSTRAK
Kekeringan  sebagai  peristiwa  alam  dan  menyerang  secara  perlahan,  telah  menimbulkan  kerugian  bagi  petani  di Kabupaten  Indramayu.    Mengingat  kekeringan  merupakan  kejadian  yang  dapat  berulang,  maka  perlu  dilakukan  upaya pemantauan  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  bahaya  kekeringan,  agar  dapat  dikembangkan  model  bahaya  kekeringan. Disamping  itu,  perlu  dilakukan  pemetaan  untuk  diketahui  sebaran  kekeringan  sebagai  salah  satu  pertimbangan  dalam pengembangan pertanian dan kebijakan lainnya, serta dapat meminimalkan kerugian yang mungkin di alami di kemudian hari. Penelitian  ini  menggunakan  metode  dengan  mengidentifikasi  faktor-faktor  bahaya  kekeringan  dan  mengembangkan  model kekeringan.  Tiap-tiap  faktor  diberi  skor  dan  bobot  berdasarkan  urutan  kepentingan  atau  pengaruhnya  terhadap  bahaya kekeringan  kemudian  digabungkan  dengan  metode  MCE  ( Multi  Criteria  Evaluation ).    Model  diterapkan  pada  3  (tiga)  titik tahun yaitu 2003, 2008 dan 2012 dalam dua versi.  Versi 1 yakni dengan tidak menyertakan jarak dari jaringan irigasi dan versi 2 adalah dengan menyertakan jarak dari jaringan irigasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor bahaya kekeringan yang memiliki  pengaruh  paling  besar  sampai  dengan  paling  rendah  adalah  curah  hujan,  penggunaan  lahan,  jarak  ke  sumber  air, tekstur tanah, suhu
permukaan tanah, sehingga diperoleh model dengan formulasi:
H=(0.34SPI)+(0.20L)+(0.19B)+(0.17Jt)+(0.10LST).  Sebaran bahaya  kekeringan pada  model versi 2 memiliki luasan  bahaya kekeringan  lebih  sedikit  dari  model  versi  1  dan  memiliki  nilai  akurasi  lebih  rendah  dari  versi  1.    Model  versi  2  merupakan kondisi  ideal,  tetapi  jaringan  irigasi  kurang  berperan  pada  masa  musim  kemarau.    Sementara  itu,  model  versi  1  memiliki tingkat validasi yang cukup signifikan.  Versi 1 merupakan kondisi yang mendekati keadaan sebenarnya di lapangan.
Kata kunci: Kekeringan, bahaya, suhu tanah, evaluasi multi kriteria, Indek Standar Curah Hujan

## PENDAHULUAN
Kejadian  bencana  kekeringan  di  Indonesia  selama tahun  2002-2009  menempati  urutan  kedua  setelah  banjir dengan  rata-rata  156  kejadian  per  tahun  (BNPB,  2009). Salah  satu  wilayah  yang  mengalami  kekeringan  adalah
Kabupaten  Indramayu  yang  merupakan  salah  satu lumbung padi bagi Provinsi Jawa Barat dan nasional.  Data Dinas  pertanian  Kabupaten  Indramayu  menunjukkan Kabupaten  Indramayu  mengalami  puso/gagal  panen  dari tahun 2002-2009 rata-rata sebesar 12,787 hektar.  Keadaan
*) Penulis Korespondensi: Telp. +62816936642;  Email. nina_w_d@yahoo.com
tersebut mengganggu kegiatan pertanian dan menyebabkan kerugian bagi petani.
Kekeringan pada dasarnya adalah keadaan kekurangan pasokan air pada suatu daerah  untuk berbagai kegiatan,  kelompok-kelompok  dan  sektor  lingkungan dalam  masa  berkepanjangan,  dapat  mencapai  beberapa bulan  hingga  tahunan  (Wilhite  dan  Svoboda,  2000 dalam UNDP,  2011).    Kejadian  ini  muncul  bila  suatu  wilayah secara  terus-menerus  mengalami  curah  hujan  di  bawah rata-rata. Musim kemarau yang panjang akan menyebabkan  kekeringan  karena  cadangan  air  tanah  akan habis  akibat  penguapan,  transpirasi,  ataupun  penggunaan lain  oleh  manusia.    Situasi  demikian  dapat  ditinjau  secara klimatologi maupun hidrologis. Tinjauan secara klimatologis  dapat  dilakukan  melalui  penilaian  terhadap Suhu  Permukaan  Tanah  dan  tinjauan  secara  hidrologis melalui  penilaian  Indeks  Standar  Curah  Hujan.  Nilai  LST mampu mengidentifikasi permukaan yang relatif basah dan kering, sedangkan SPI dapat memantau pasokan air jangka pendek dan sumber daya air jangka panjang.
Wilhite (2000) berpendapat bahwa sebagai bencana alam,  kekeringan  berbeda  dari  bahaya  alam  lainnya. Perbedaan  tersebut  adalah  1)  awal  dan  akhir  kekeringan sulit  ditentukan,  dampak  peningkatan  kekeringan  terjadi secara  perlahan  dan  sering  menumpuk  melebihi  periode waktu  yang dipertimbangkan. Oleh karena itu, kekeringan sering  disebut  sebagai  fenomena  merayap;  2)  kesulitan menetapkan  batasan  kekeringan  yang  menyebabkan kebingungan  karena  tidak  memiliki  definisi  kekeringan yang universal/umum; 3) dampak kekeringan bersifat non- struktural sehingga area menyebar lebih luas dibandingkan dengan  kerusakan  yang  disebabkan  oleh  bahaya  alam lainnya.    Berbeda  dengan  kejadian-kejadian  banjir,  badai, gempa,  dan  tornado,  kejadian  kekeringan  mempengaruhi badan  air  dari  struktur  sumber  daya  air  dan  jarang menyebabkan  kerusakan  pada  bangunan  badan  air;  4) kegiatan  manusia  secara  langsung  dapat  memicu memperburuk kekeringan, seperti pertanian intensif, irigasi berlebihan,  penggundulan  hutan,  eksploitasi  air  tersedia secara  berlebih,  erosi  yang  berdampak  negatif  pada kemampuan tanah untuk menangkap dan menahan air.
ISDR  (2009)  menyatakan  bahwa  suatu  rangkaian kejadian  yang  berpotensi  menimbulkan  kerusakan  atau kerugian  diartikan  sebagai  bahaya.    Peristiwa  kekeringan berpotensi  menimbulkan  kerusakan  dan  kerugian  disebut bahaya  kekeringan,  apabila  dibiarkan  dapat  menjadi bencana.    Undang-undang    Republik  Indonesia  No  24 Tahun 2007 tentang Penanggulangan Bencana menekankan  bahwa  pemantauan  perlu  dilakukan  karena merupakan  langkah  antisipasi  menghadapi  suatu  bencana, maka perlu dilakukan identifikasi faktor bahaya kekeringan  dan  dibuat  peta  bahaya  kekeringan  sebagai salah  satu  bahan  pertimbangan  dalam  pengembangan pertanian dan kebijakan lainnya, serta dapat meminimalkan kerugian yang mungkin di alami dikemudian hari. Penelitian ini bertujuan: 1) mengidentifikasi  faktor-faktor  terkait  bahaya  kekeringan, 2)  mengembangkan  model  bahaya  kekeringan,  3) membuat  Peta  Bahaya  Kekeringan,  dan  4)  menganalisis bahaya kekeringan di wilayah penelitian.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  dilakukan  di  Kabupaten  Indramayu. Bahan  yang  digunakan  adalah  literatur  dan  hasil  kajian berupa  data  dan  peta  tematik,  citra  satelit,  kuesioner  serta bahan  lain  yang  menunjang  penelitian.  Alat  yang digunakan berupa seperangkat komputer dengan perangkat lunak ArcGis 9.3,  Idrisi, Microsoft  Office , Global Positioning  System (GPS)  dan  kamera  dijital  serta  alat tulis.
Penelitian dilakukan 3 tahap  yaitu 1) pengumpulan data,  2)  pengolahan  data,  dan  3)  analisis  data.  Masing- masing tahapan dapat diuraikan sebagai berikut;

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  (Tabel  1)  terdiri  dari  data primer dan sekunder.
Tabel 1.  Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian
Jenis Data Sumber Data Peta Administrasi Bappeda Kabupaten  Indramayu Data Curah Hujan bulanan BMKG, PSDA Kabupaten  Indramayu, BBWS DAS Cimanuk - Cisanggarung Citra Landsat tahun 2003, 2008,2012 www.USGS.com Penggunaan lahan RBI skala 1:25,000, Citra Landsat Peta Jenis Tanah Peta Sumber Daya Tanah Tingkat Tinjau Skala 1: 250,000, BBSDLP tahun 2011 dan Peta Sistem Lahan Pulau Jawa (RePPProT) tahun 1989 skala 1: 250,000. Jaringan sungai dan sumber air RBI skala 1:25,000 dan hasil interpretasi citra, Peta Wilayah Pengairan Kabupaten  Indramayu - dinas PSDA, Pertambangan dan Energi Kabupaten  Indramayu
Pengolahan Data
Faktor-faktor Bahaya Kekeringan
1.  Indeks Standar Curah Hujan ( Standardized Precipitation Index /SPI)
Pengolahan  SPI  menggunakan  data  curah  hujan bulanan  19  stasiun  penakar  hujan  dari  tahun  1996-2013 dengan menggunakan program SPI_sl_6.exe.  Nilai SPI di joint  table terhadap Peta  lokasi  stasiun  penakar  hujan  dan diinterpolasi  dengan  metode  IDW  ( Inverse  Distance Weighted )  untuk  memperoleh  Peta  SPI.  Nilai  SPI dikelompokan  berdasarkan  pengelompokan  oleh  Mc  Kee et al. (1993) dalam WMO (2012) (Tabel 2).

## Tabel 2.  Kelas indeks standar presipitasi (SPI)
No Nilai Kategori Kelas 1 ≥  2.00 Ekstrim Basah 1 2 1.5  -  1.99 Sangat Basah 2 3 1 -  1.4 Basah Sedang 3 4 -0.99  -  0,.9 Normal 4 5 -1.49  -  -1.00 Kering Sedang 5 6 -1.99  -  -1.5 Sangat Kering 6 7 ≤  -2.00 Ekstrim Kering 7
2. Temperatur  Permukaan  Tanah  ( Land  Surface Temperature /LST)
Penghitungan nilai LST dilakukan pada band 6 citra Landsat.    Band  6  memiliki  panjang  gelombang  10.4µ
hingga  12.5µ  sehingga  mampu  untuk  membedakan  panas dan  kelembaban  tanah.    Tahapan  penghitungan  dilakukan sebagai berikut:
Gambar 1.  Alur kegiatan pengolahan temperatur permukaan tanah
Tabel 3.  Konstanta radiasi untuk Landsat
Citra  Satelit K1 K2 Landsat5 TM Band6 607.76 1260.56 Landsat7 ETM+ Band6 666.09 1282.71 Landsat 8 Band 11 480.89 1201.14

## 3.  Kelas Tekstur Tanah
Kelas tekstur tanah didasarkan pada jenis tanah dan dipadupadankan  dengan  sistem  lahan  dikarenakan  dalam penelitian ini tidak dilakukan uji tanah.
Tekstur  tanah  memiliki  keterkaitan  dalam  hal kapasitas  memegang air  yang  mempengaruhi  ketersediaan air  dalam  tanah.    Pengelompokan  tekstur  tanah  (Tabel  4) didasarkan  pada  klasifikasi  tekstur  tanah  untuk  penilaian kemampuan lahan menurut Arsyad (2006).
Tabel 4. Kelas tekstur tanah di Indramayu
Kelompok Tekstur Kelompok Kelas t1 t2 t3 t4 t5
Bertekstur halus Bertekstur agak halus Bertekstur sedang Bertekstur agak kasar Bertekstur kasar Liat berpasir, liat berdebu dan liat Lempung liat berpasir, lempung berliat dan lempung liat berdebu Lempung, Lempung berdebu dan debu Lempung berpasir, lempung berpasir halus dan lempung berpasir sangat halus Pasir berlempung dan pasir 1 2 3 4 5
Mengkonversi  radiasi  spektral  ke  temperatur kecerahan, mengikuti persamaan Planck sebagaimana  dilakukan  Wukelic et  al .  (1989) dalam Yang dan Wang (2010)
T c =  K 2 / (ln ((K 1 / L λ ) + 1)
dimana Tc adalah temperatur kecerahan ( 0 K) piksel yang dianalisis, L λ adalah Radiasi spektral (Wcm -3 sr -1 ɳm -1 ), K 1 adalah konstanta radiasi pertama (mWcm -2 sr -1 µm -1 ), K 2 adalah konstanta radiasi ke dua (mWcm -2 sr -1 µm -1 ). Nilai K 1 dan K 2 untuk landsat, disajikan pada Tabel 3.
Pengelompokan Suhu permukaan tanah menjadi 5 kelas, yakni 1-15 o C, 15-20 o C, 20- 25 o C, 25-30 o C,  >30 o C
Koreksi  emisivitas  spektral  berdasarkan temperatur  radian  sesuai  persamaan Artis dan Carnhan (1982) dalam Weng (2010)
LST=T c /(1+(λT c /ρ)lnε)
dimana;  LST  adalah  suhu  permukaan  yang terkoreksi  ( 0 K), ρ adalah hc/σ (1.438 x 10 -2 mK),  λ  adalah  panjang  gelombang  dari radiasi  yang  pancarkan  sebesar  10.6µm (Markham  dan  Barker,  1985),  h  adalah Konstanta  Planck’s  (6.626  x  10 -34 J.s),  c adalah kecepatan cahaya (2.998 x 10 8 m,s -I ), σ  adalah  Konstanta  Stefan  Boltzman (1.38x10 -23 JK -1 ), ɛ adalah emisivitas Obyek.
Menghitung radiasi spektral, berdasarkan rumus
L λ = Dn x ((L max – L min )/Dn max ) + L min dimana; L λ adalah Radiasi spektral, panjang gelombang sensor (Wcm -3 sr -1 ɳm -1 ), Dn adalah konstanta radiasi (3.74151x10 -16 Wm -2 sr -1 µm -1 ), Dn max adalah konstanta radiasi (0.0143879 mK), L max adalah nilai maksimum (mWcm -2 sr -1 um -1 ), L min adalah nilai minimum (mWcm -2 sr -1 um -1 ).
Konversi Suhu permukaan tanah, dari derajat Kalvin o K  Celcius ( o C)
o C = o K  + 273
4. Buffering Jaringan Sungai dan Sumber Air Lainnya
Pada  umumnya,  jarak  100  meter  dari  sumber  air merupakan  zona  aman  dari  kekurangan  air  karena  masih mudah  mendapatkan  air.    Untuk  itu  Buffer  dilakukan dengan batasan 0-100 m, 100-200 m, 200-300 m, 300-400 m, 400-500 m dan > 500 m.

## 5.  Jenis Penggunaan Lahan
Jenis  penggunaan  lahan  dari  hasil  interpretasi  citra landsat  dikelompokan  ke  dalam  4  kelas,  yakni;  1)  rawa, tubuh air (sungai, danau, pantai/laut), 2) hutan, mangrove, perkebunan,    kebun  campuran,  3)  tegalan,  sawah,  semak, tambak,  4)  lahan  terbangun,  lahan  terbuka.    Pantai/laut turut didelineasi dikarenakan berada dalam batas wilayah.

## Pengembangan  Model  Bahaya  Kekeringan  dan Pemetaan Bahaya Kekeringan
Parameter  indeks  bahaya  kekeringan  disusun  dari faktor-faktor  bahaya  kekeringan.  Parameter  disusun berdasarkan  urutan  kepentingannya  mulai  dari  parameter paling  berpengaruh  hingga  kurang  berpengaruh.    Urutan kepentingan  dilakukan  dengan  penyebaran  kuesioner sebanyak 30 responden.
Parameter  tersusun  diberikan  pembobotan  secara bertingkat  dari  1  sampai  9.    Parameter  paling  penting diberikan bobot paling besar dan parameter kurang penting diberikan  bobot  paling  kecil.    Selanjutnya  dinormalisasi sehingga  memiliki  standar  yang  sama.    Hasil  perhitungan digunakan  untuk  menentukan  nilai  konstanta  pada persamaan indeks bahaya kekeringan, yakni: H=(c1SPI)+(c2L)+(c3B)+(c4Jt)+(c5LST), dimana: H adalah indeks bahaya kekeringan, SPI adalah  skor standar presipitasi  indeks,  L  adalah  skor  penggunaan  lahan,  B adalah    skor  buffer  dari  sumber  air, Jt  adalah  skor  tekstur tanah,  LST  adalah  suhu  permukaan  tanah,  c1-c5  adalah konstanta.   Model diterapkan  pada tiga titik tahun skala 5 tahunan yaitu 2003, 2008 dan 2012 dalam dua versi.  Versi 1  yakni  tidak  menyertakan  jarak  dari  jaringan  irigasi  dan versi  2  adalah  menyertakan  jarak  dari  jaringan  irigasi. Pembuatan peta bahaya kekeringan dilakukan menggunakan  metode Multi-Criteria  Evaluation /MCE. Alur kegiatan disajikan pada Gambar 1.

## Validasi Model
Model  divalidasi  terhadap  data  kekeringan  dari Dinas Pertanian dan Peternakan Kabupaten Indramayu dan informasi dari petani, masyarakat dan pemerintah.

## Analisis Data

## Pemetaan Bahaya Kekeringan
Pemetaan  bahaya  kekeringan  disusun  berdasarkan hasil  penghitungan  model  baik  versi  1  maupun  versi  2. Peta-peta  disusun  menjadi  3  kelas  yakni  kelas  bahaya tinggi,  sedang  dan  rendah  dengan  menggunakan  metode natural break yang dimodifikasi.

## Analisis Bahaya Kekeringan
Analisis model bahaya kekeringan versi 1 dan versi 2  dilakukan  dengan  melihat  sebaran  dan  tinjauan  hasil validasi masing-masing model.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Faktor Bahaya Kekeringan dan Pembobotan
Faktor-faktor  bahaya  kekeringan  di  wilayah penelitian  dipengaruhi  oleh  faktor  iklim,  hidrologi  dan manusia.    Faktor  iklim,  dalam  hal  ini  adalah  curah  hujan dan  suhu  permukaan  tanah,  dan  faktor  hidrologi  yakni jarak ke sumber air dan tekstur tanah, serta faktor manusia yaitu jenis penggunaan lahan.  Berdasarkan hasil kuesioner (Tabel  5),  26  responden  memilih  curah  hujan  sebagai urutan  kepentingan  pertama  (ke  1)  dan  tidak  ada  yang memilih  faktor  suhu  permukaan  tanah  sebagai  urutan pertama namun sebagian besar memilih untuk urutan ke 5. Demikian  pula  faktor  jenis  tanah,  sebagian  besar  memilih sebagai  urutan  ke  4  dan  faktor  penggunaan  lahan  untuk urutan  ke  2  dan  ke  3.  Urutan  kepentingan  faktor  bahaya kekeringan  secara  berurutan  adalah:  curah  hujan,  jenis penggunaan lahan, jarak ke  sumber air, tekstur tanah,  dan suhu permukaan tanah.
Tabel 5. Urutan kepentingan faktor bahaya kekeringan
Faktor Kekeringan Urutan kepentingan Jumlah 1 2 3 4 5 Curah hujan 26 1 2 0 1 30 Penggunaan lahan 1 11 10 3 5 30 Jarak ke sumber air 1 11 6 8 4 30 Jenis tanah 2 5 6 14 3 30 Suhu permukaan tanah 0 3 5 5 17 30

## Pemetaan Faktor-faktor Bahaya Kekeringan

## Indeks Standar Curah Hujan
Rata-rata  curah  hujan  tahunan  dari    tahun  1996- 2013  (Gambar  2)  berkisar  1,088-1,966.4  mm.    Rata-rata curah  hujan tahunan paling rendah terjadi tahun 2003 dan tahun 2012 dan paling tinggi terjadi tahun 1998 dan 2010. Akan tetapi, curah hujan terendah sebesar 405 mm terjadi tahun  2009  dan  tertinggi  sebesar  2,630  mm  terjadi  tahun 2010.
Indeks Standar Curah Hujan (SPI) hasil pengolahan menunjukkan bahwa nilai SPI masa musim kemarau (Mei- Oktober)  skala  waktu  12  bulanan  berkisar  -2.70-2.57 dimana  nilai  maksimum  terjadi  tahun  2002  dan  nilai minimun terjadi tahun 2009.  Hal ini menunjukkan bahwa wilayah  penelitian  sering  mengalami  kekeringan  dengan kondisi  ekstrim  kering,  yakni  terjadi  pada  tahun  2001, 2003,  2005,  2006,  2009  dan  2012  dan  terjadi  kondisi sangat  kering  yakni  pada  tahun  1998,  2002,  2007  dan 2010.
Kondisi  masa  musim  kemarau  di  seluruh  stasiun (Gambar 3a) menggambarkan bentuk grafik menghadap ke atas  (positif)  menunjukkan  kondisi  basah  sedangkan bentuk grafik menghadap ke bawah (negatif) menunjukkan kondisi kering.  Pada gambar tersebut terlihat bahwa pada masa  musim  kemarau,  tidak  semua  grafik  menunjukkan bentuk grafik  yang  menghadap ke bawah (negatif).  Masa musim kemarau tahun 1999, 2002 dan 2008, bentuk grafik hampir seluruhnya menghadap ke arah atas (positif/kondisi basah),  sedangkan  tahun  2003,  2005  dan  2012  bentuk grafik  hampir  seluruhnya  menghadap  ke  arah  bawah (negatif/kondisi kering).
Gambar  3b  menyajikan  sebaran  kondisi  masa musim kemarau hasil interpolasi nilai SPI.  Kondisi basah pada musim kemarau tahun 1999, terjadi di sebagian kecil wilayah  penelitian.    Tahun  2008,  terjadi  seimbang  antara area yang tergolong basah sedang dan normal.  Sementara, tahun  2002  bervariasi  antara  kondisi  normal  hingga ekstrim basah.  Demikian pula tahun 2012, kondisi kering sedang  hingga  ekstrim  kering  tersebar  di  sebagian  kecil
wilayah.  Akan tetapi pada tahun 2003 dan 2005, sebagian besar  wilayah  berada  pada  kondisi  kering  sedang  hingga sangat  kering.  Wilayah  yang  tergolong  ekstrim  kering hanya  sedikit.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena  adanya pengaruh  El  nino  yang  terjadi  pada  tahun  2003  dan  2005 (BMKG,  2010).    Pada  tahun-tahun  yang  lainnya  terlihat bahwa masa musim kemarau berada pada kondisi normal.
Gambar 2.  Curah hujan tahunan di tiap stasiun tahun 1996 – 2013
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Bangkir Bulak Bondan Cidempet Cikedung Indramayu Jatibarang Jutinyuat Kedokan Bunder Kertasmaya Krangkeng Loh Bener Losarang Sudikampiran Sudimampir Lor Sukadana Sumurwatu Tugu Ujunggaris mm Nilai SPI Tahun 1998 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 1999 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2000 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2001 -2,50 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2002 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2004 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2005 -3,00 -2,50 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2006 -2,50 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2007 -2,50 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2008 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2009 -3,00 -2,50 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2010 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2011 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2012 -3,00 -2,50 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2013 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 2003 -2,50 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34 Nilai SPI Tahun 1997 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2 3 5 8 10 14 15 16 19 20 21 24 25 27 28 29 30 32 34

## Penggunaan Lahan
Jenis  penggunaan  lahan  pada  tahun  2003,  2008 maupun 2012 adalah hutan, sawah, mangrove, perkebunan kebun  campuran,  tegalan,  pemukiman,  industri,  semak, tambak,  lahan  terbuka,  sungai/tubuh  air,  rawa  dan pantai/laut.  Tahun  2008  dan  2012  terdapat  jenis penggunaan lahan baru  yakni jalan tol.  Jenis penggunaan lahan yang dominan (lebih dari 60%) adalah sawah.  Oleh karena  itu  wilayah  tersebut  sangat  membutuhkan  air  dan sistem  pengairan  yang  memadai  agar  pertumbuhan tanaman tidak terganggu.

## Jaringan Sumberdaya Air
Wilayah  Kabupaten  Indramayu  berada  dalam pengawasan  Balai  Besar  Wilayah  Sungai  Cimanuk– Cisanggarung.  Daerah aliran sungai (DAS) di wilayah ini yakni  DAS  Cimanuk,  DAS  Ciwarigin,  DAS  Cimanggis, DAS  Cipanas,  DAS  Kali  Beji  dan  DAS  Cipunagara. Dengan  demikian  wilayah  ini  memiliki  sumber  air  dari sungai. Disamping itu, memiliki danau/waduk dan embung diantaranya  Waduk  Cipancuh  yang  merupakan  salah  satu sumber  air  utama  yang  di  kelola  oleh  PT  Jasa  Tirta  II untuk  disebarkan  ke  berbagai  tempat  sesuai  kebutuhan selain untuk irigasi.
(a) (b)
Gambar 4.  Buffer  dari  sungai  dan  danau/waduk  (a)  dan  buffer dari jaringan irigasi (b)
Buffer  dari  sungai  dan  danau/waduk  serta  jaringan irigasi  disajikan  pada  Gambar  4.  Gambar  4  (b), menunjukkan  sebagian  besar  area  terlintasi  oleh  jaringan
irigasi pada jarak kurang dari 500 meter.  Area yang belum terlintasi  oleh  jaringan  irigasi  yakni  sebagian  besar wilayah Gantar dan Terisi merupakan daerah tadah hujan.

## Tekstur Tanah
Sebaran  kelas  tekstur  tanah  menunjukkan  bahwa wilayah  penelitian  didominasi  jenis  tanah  bertekstur  agak halus,  yakni  mencapai  sekitar  63.7%.  Tekstur  tanah lainnya adalah tanah tekstur halus mencakup luasan sekitar 24.8%  dan  area  yang  bertekstur  sedang  dan  agak  kasar masing-masing seluas 19.4% dan 2.2%.

## Suhu Permukaan Tanah
Hasil  pengolahan  citra  landsat  pada  Gambar  5  dan Tabel  6  menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2003  bulan  Mei yang  merupakan  awal  musim  kemarau  memiliki  suhu permukaan  tanah  15.3 0 C-34 0 C  dan  pada  bulan  Agustus yakni memiliki suhu -12.8 0 C-31.2 0 C.  Demikian pula pada citra  landsat  tahun  2008,  suhu  pada  bulan  Mei  memilki kisaran  10.5 0 C-33.5 0 C  dan  bulan  Oktober  antara  13.5 0 C- 32.7 0 C.  Sementara, pada citra landsat bulan Oktober tahun 2012 adalah 14.5 0 C-40.8 0 C.
Tahun  2003  pada  bulan  Mei,  pada  umumnya sebagian  besar  wilayah  berada  pada  kelas  3  dan  4  yakni pada rentang suhu 21 0 C-30 0 C.  Suhu kelas 4 meliputi luas wilayah sekitar 65% dan kelas 3 meliputi 34.6%.  Kondisi ini  berbeda  dengan  bulan  Agustus  pada  tahun  yang  sama dimana kondisi suhu permukan tanah lebih terlihat merata pada berbagai kelas, yakni kelas 1 meliputi 15.45%, kelas 2 meliputi 21.62% dan kelas 3 meliputi 28.18%.  Kondisi pada  tahun  2003  ini,  memperlihatkan  bahwa  kekeringan telah terjadi pada bulan Mei yang merupakan awal musim kemarau dan kondisi tersebut menurun pada bulan Agustus yang merupakan masa menjelang akhir musim kemarau.
Kondisi  tahun  2008,  pada  bulan  Mei  didominasi oleh  tingkat  suhu  permukaan  tanah  kelas  3  (21 0 C-25 0 C) yakni  seluas  69.07%  dan  kelas  1  (<  15 0 C)  yakni  meliputi 21.27%.  Pada bulan Oktober, areal yang tergolong kelas 3 sekitar  27.53%  dan  terdapat  areal  yang  tergolong  kelas  4 sebanyak  49.50%.  Kondisi  ini  menunjukkan  adanya peningkatan  areal  yang  mengalami  kekeringan  dengan suhu  permukaan  tanah  lebih  panas.  Namun  kondisi  lebih ekstrim  diperlihatkan  pada  Oktober  tahun  2012  dimana sebagian  besar  wilayah  berada  pada  kelas  4  dan  5  yakni suhu 26 0 C-30 0 C, hingga lebih tinggi dari 30 0 C.  Suhu kelas 5 meliputi luas sekitar 73.6 % dan kelas 4 meliputi 21.7 %.

## Pengembangan Model Bahaya Kekeringan
Hasil  pembobotan  dan  normalisasi  dari  Tabel  5 disajikan pada Tabel 7 menunjukkan bahwa faktor bahaya kekeringan  urutan  pertama  adalah  curah  hujan,  memiliki skor 252 dengan nilai rata-rata 0.34.  Nilai tersebut adalah nilai  tertinggi,  sedangkan  skor  paling  rendah  yaitu  78 dengan  nilai  rata-rata  0.10  dimiliki  oleh  suhu  permukaan tanah  yang  merupakan  faktor  paling  kecil.    Model  indeks bahaya kekeringan yang dihasilkan yakni: H=(0.34SPI)+(0.20L)+(0.19B)+(0.17Jt)+(0.10LST).    Skor indeks  bahaya  kekeringan  yang  dihasilkan  berkisar  dari 0.06 sampai 0.3.  Indeks bahaya kekeringan dikelompokan menjadi 4 kelas, sebagaimana disajikan pada Tabel 8.
Gambar 5.  Sebaran suhu permukaan tanah pada berbagai kondisi
Tabel 6.  Luasan suhu permukaan tanah tahun 2003, 2008 dan 2012
`Kelas Suhu Luas (ha) Mei-03 Agust-03 Mei-08 Okt-08 Okt-12 0 44,583 52,119 44,583 46,341 48,752 1 < 15 o C 780 32,349 780 297 207 2 16  -  20 o C 2,508 45,263 2,508 998 1,160 3 21  -  25 o C 144,650 58,986 144,650 57,597 6,156 4 26  -  30 o C 16,948 20,604 16,948 103,744 34,906 5 >  31 o C 1 148 1 492 118,289 209,470 209,470 209,470 209,470 209,470

## Tabel 7.  Hasil normalisasi faktor bahaya kekeringan
Urutan Kepentingan 1 2 3 4 5 Jumlah Skor Persentase Bobot  Nilai 9 7 5 3 1 Curah hujan 234 7 10 0 1 252 0.34 Penggunaan lahan 9 77 50 9 5 150 0.20 Jarak ke sumber air 9 77 30 24 4 144 0.19 Jenis tanah 18 35 30 42 3 128 0.17 Suhu permukaan  tanah 0 21 25 15 17 78 0.10 Tabel 8.  Kelas indeks bahaya kekeringan Kelas Skor Kelas Bahaya Kekeringan 1 ≤ 0.1 Tidak bahaya kekeringan 2 0.1  -  0.2 Bahaya kekeringan rendah 3 0.2  -  0.235 Bahaya kekeringan sedang 4 ≥ 0.235 Bahaya kekeringan tinggi

## Pemetaan dan Analisis Bahaya Kekeringan
Kelas  bahaya  kekeringan  versi  1  (Tabel  9  dan Gambar  6a)  dan  versi  2  (Tabel  10  dan  Gambar  6b), menunjukkan bahwa pada tahun 2003 memiliki luas lahan yang  tergolong  bahaya  tinggi  paling  luas  dibandingkan tahun  2008  dan  2012.    Hal  ini  terkait  dengan  terjadinya kemarau  panjang  pada  tahun  2003  sehingga  nilai  SPI mencapai kelas ekstrim kering.  Pada  model versi 1, kelas bahaya  tinggi  pada  tahun  2003  di  awal  musim  kemarau
mencapai  luasan  sekitar  21.2%  dan  menjelang  akhir  mu sim  kemarau  mencapai  sekitar  8.9%.    Pada  tahun  2008, kondisi awal  musim kemarau dan  menjelang akhir  musim kemarau memiliki luasan masing-masing sekitar 1.8% dan 3.1%.    Namun,  pada  tahun  2012  area  yang  berada  pada kondisi  bahaya  tinggi  mencapai  11.6%.    Kondisi  ini  lebih luas  daripada  tahun  2008.    Sementara  itu,  model  versi  2 menunjukkan  sebagian  besar  kondisi  lahan  pada  awal musim  kemarau  maupun  akhir  musim  kemarau  berada pada  kondisi  yang  tergolong  kelas  bahaya  rendah.    Luas area  yang  berada  pada  kondisi  bahaya  tinggi  rata-rata kurang dari 3% pada semua tahun.
Pada  model  versi  2  jumlah  area  yang  mengalami kondisi bahaya tinggi lebih sedikit daripada model versi 1. Berkurangnya  lahan-lahan  yang  berstatus  bahaya  tinggi dapat terjadi karena adanya peranan dari jaringan irigasi.
(a) (b)
Gambar 6.  Sebaran bahaya kekeringan versi 1 (a) dan sebaran bahaya kekeringan versi 2 (b)
Tabel 9.  Kelas lahan berdasarkan model versi 1
Kelas Bahaya Mei-03 Mei-08 Agust-03 Okt-08 Okt-12 Bahaya Tinggi 44,484 3,859 18,567 6,552 24,194 Bahaya Sedang 56,978 143,859 99,082 120,840 92,649 Bahaya Ringan 107,861 59,840 91,137 80,251 92,062 Tidak Bahaya 142 1,908 680 1,821 561 Jumlah 209,466 209,466 209,466 209,464 209,466

## Tabel 10.  Kelas lahan berdasarkan model versi 2
Kelas Bahaya Mei-03 Mei-08 Agust-03 Okt-08 Okt-12 Bahaya Tinggi 5,066 1,162 2,603 1,717 5,768 Bahaya Sedang 55,937 16,861 31,458 22,277 39,013 Bahaya Ringan 148,320 189,006 174,712 183,133 164,065 Tidak Bahaya 143 2,436 692 2,337 619 Jumlah 209,466 209,466 209,466 209,464 209,466
Pada  umumnya,  areal-areal  di  sekitar  sepanjang aliran  sungai  atau  danau  berada  pada  kondisi  Bahaya Rendah  karena  aliran  sungai  masih  memiliki  cukup  air untuk mengairi sawah di sekitar aliran sungai saja.  Selisih area  yang  mengalami  penurunan  status  terlihat  cukup nyata.  Namun  penelitian  ini  tidak  memperhitungkan ketersediaan  air  dalam  jaringan  irigasi  sehingga  masih terdapat  kekurangan  mengenai  keterkaitan  jaringan  irigasi dengan  luas  lahan  yang  terkena  bahaya.    Jaringan  irigasi yang terdapat di lokasi penelitian, banyak yang mengalami kekosongan air karena kurangnya pasokan air dari saluran induk sehingga turut mengalami kekeringan.

## Validasi Model Bahaya Kekeringan
Model  bahaya  kekeringan  yang  divalidasi  dengan data  kekeringan  dari  Dinas  Pertanian  dan  Peternakan Kabupaten  Indramayu,  ditunjukkan  pada  Tabel  11  dan Tabel  12.  Tabel  11,  memperlihatkan  bahwa  tingkat keakuratan  yang  cukup  tinggi  adalah  pada  awal  musim kemarau  2003  yakni  mencapai  80.49%  dan  pada  akhir musim  kemarau  2012  mencapai  66.19%.   Pada 2008  baik awal  musim  kemarau  maupun  akhir  musim  kemarau memiliki  tingkat  keakuratan  lebih  kecil  dibandingkan tahun 2003 dan 2012.
Tabel 11.  Validasi model versi 1 pada lahan pertanian dengan data puso
Tahun Hasil Model Versi 1 pada Kelas Bahaya Tinggi (ha) Luas Lahan Puso (ha) Persentase (%) Awal kemarau Akhir Kemarau Awal kemarau Akhir Kemarau 2003 27,756 8,861 34,482 80.49 25.70 2008 0 181 28,425 - 0.64 2012 - 8,719 13,173 - 66.19

## Tabel 12.  Validasi model versi 2 pada lahan pertanian dengan data puso
Tahun Hasil Model Versi 2 pada Kelas Bahaya Tinggi (ha) Luas Lahan Puso (ha) Persentase (%) Awal kemarau Akhir Kemarau Awal kemarau Akhir Kemarau 2003 1,107 712 34,482 3.21 2.07 2008 - 82 28,425 - 0.29 2012 1,864 13,173 14.15
Sementara  itu,  Tabel  12  memperlihatkan  bahwa pada awal  musim kemarau  maupun akhir  musim  kemarau untuk  masing-masing  tahun  memiliki  tingkat  keakuratan kurang  dari  15%    dimana  tahun  2008  memiliki  tingkat akurasi  paling  rendah.    Validasi  model  versi  2  memiliki tingkat keakuratan lebih rendah dari model versi 1.
Meskipun  model  versi  2  memiliki  nilai  akurasi lebih rendah dari versi 1, model versi 2 merupakan kondisi ideal  dimana  keberadaan  jaringan  irigasi  dimaksudkan untuk memenuhi kebutuhan air lahan sawah agar terhindar dari  kekeringan  dan  tanaman  dapat  berproduksi  dengan baik  serta  tidak  terjadi  gagal  panen.    Pada  kenyataannya, jaringan  irigasi  kurang  berperan  pada  masa  musim kemarau.    Sementara  itu,  model  versi  1  memiliki  tingkat validasi  yang  cukup  signifikan  terutama  pada  tahun  2003 dan 2012.  Hal ini menunjukkan bahwa versi 1 merupakan kondisi yang mendekati keadaan sebenarnya di lapangan.

## SIMPULAN
Faktor-faktor yang mempengaruhi bahaya kekeringan  secara  berurutan  adalah:  curah  hujan,  jenis penggunaan lahan, jarak ke sumber air, tekstur tanah, suhu permukaan  tanah.    Model  bahaya  kekeringan  disusun dengan formulasi: H= (0.34 SPI)+(0.20 L)+(0.19 B)+(0.17 Jt)+(0.10  LST).    Sepanjang  tahun  2003,  2008  dan  2012 telah terjadi kekeringan di wilayah Kabupaten Indramayu. Kekeringan  sudah  dimulai  pada  bulan  Mei  hingga  bulan Oktober.    Model  bahaya  kekeringan  versi  1  dan  versi  2 pada  tahun  2003  memiliki  luas  lahan  yang  tergolong bahaya  tinggi  lebih  luas  daripada  tahun  2008  dan  2012. Model  versi  1  maupun  model  versi  2,  masing-masing memiliki  pola  yang  sama,  yakni  tahun  2003  memiliki tingkat  keakuratan  paling  tinggi  di  awal  kemarau dibandingkan  yang  lainnya.    Tahun  2012  akhir  kemarau memiliki  tingkat  keakuratan  lebih  tinggi  dan  tahun  2008 memiliki  tingkat  keakuratan  paling  rendah.  Meskipun model versi 2 memiliki nilai akurasi lebih rendah dari versi 1,  model  versi  2  merupakan  kondisi  ideal,  dimana keberadaan jaringan irigasi dimaksudkan untuk memenuhi kebutuhan air lahan sawah agar terhindar dari kekeringan, akan tetapi  kenyataannya jaringan irigasi kurang berperan pada masa musim kemarau.
Sementara  itu,  model  versi  1  memiliki  tingkat validasi  yang  cukup  signifikan  terutama  pada  tahun  2003 dan 2012.  Hal ini menunjukkan bahwa versi 1 merupakan kondisi yang mendekati keadaan sebenarnya di lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad,  S.    2006. Konservasi  Tanah  dan  Air .    Ed  ke-2. IPB Pr., Bogor.
[BNPB]  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana.  2009. Data  Bencana  di  Indonesia  Tahun  2009 .    BNPB, Jakarta.
[ISDR]  International  Strategy  for  Disaster  Reduction. 2009. UNISDR  Terminology  on  Disaster  Risk Reduction .  United Nations,  Geneva.
Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  24  Tahun 2007.  2007.  Penanggulangan Bencana.  Sekretariat Negara RI.  Jakarta.
[UNDP] United Nations Development Programme.  2011. Mainstreaming  Drought  Risk  Management , A Primer .  United Nations.
Weng,  Q.    2010.    Remote  Sensing  and  GIS  Integration. Mc Graw Hill, the United State of America.
Wilhite,  D.A.    2000.    Drought  preparedness  and  response in  the  context  of  Sub-Saharan  Africa. Journal  of Contingencies and Crisis Management .
[WMO]  World  Meteorologi  Organization.    2012. Standardized  Precipitation  Index,  User  Guide . WMO-No. 1090, Geneva.
Yang,  J.,  and  Y.Q.  Wang.    2010.    Estimation  of  land surface  temperature  using  Landsat-7  ETM+ Thermal  Infrared  and  weather  station  data. Laboratory for Terrestrial Remote Sensing, [internet],  [diunduh  2014  Oktober  18];  paper  4. Tersedia
pada www.ltrs.uri.edu/research/LST_page/paper4.doc