## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 10  No. 1 Juni 2024, pp. 147-160

## IMPLEMENTASI METODE NORMALIZE DIFFERENCE DROUGHT INDEX (NDDI) TERHADAP PEMANTAUAN PRODUKTIVITAS PERTANIAN TANAMAN PADI (STUDI KASUS: KECAMATAN JONGGOL TAHUN 2019-2022)
Rizky Awaludin Firdaus 1 , Erwin Hermawan 2 , Nurul Kamilah 3
Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. KH Sholeh Iskandar Km 2 Kota Bogor
Email: awaludinrizky882@gmail.com

## ABSTRAK
Pentingnya sektor pertanian padi dalam perkembangan ekonomi tidak dapat diabaikan, mengingat bahwa padi menjadi sumber utama makanan bagi sebagian besar masyarakat di  Indonesia . Padi merupakan salah satu komoditas dalam sektor tanaman pangan sebagai penghasil beras. Kecamatan Jonggol merupakan salah satu sentra produksi beras di Kabupaten Bogor yang beberapa tahun ini mengalami penurunan produktivitas. Salah satu faktor yang mempengaruhi hasil produksi padi adalah tingkat kekeringan lahan pertanian, serangan hama, penggunaan benih, kesuburan tanah, dan perubahan cuaca. Penelitian ini bertujuan untuk melihat hubungan antara nilai indeks kekeringan  (NDDI)  terhadap  produktivitas  padi  di  Kecamatan  Jonggol.  Penelitian  ini  menggunakan  teknologi penginderaan jarak jauh melalui platfrom Google Earth Engine dengan memanfaatkan data citra satelit Sentinel - 2A dari Tahun 2019-2022. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Normalize Difference Drogught Indeks (NDDI).  Klasifikasi  kekeringan  dibagi  menjadi  lima  klasifikasi,  yaitu  normal,  kekeringan  ringan, kekeringan  sedang,  kekeringan  berat,  dan  kekeringan  sangat  berat. Berdasarkan  Hasil  analisis  didapatkan  nilai koefisien determinasi R 2 sebesar 0,2627 atau 26,27% dan koefisien korelasi sebesar -0,513. Hal ini menandakan korelasi sedang antara NDDI dengan produktivitas, dimana semakin meningkatnya NDDI akan menurunkan hasil produktivitas padi . Output dari penelitian ini berupa informasi dearah mana saja yang terdampak oleh kekeringan dan terjadi penurunan produktivitas di Kecamatan Jonggol berbasis WebGIS
Kata Kunci: Kecamatan Jonggol, Kekeringan, Pengindraan Jauh, Produktivitas Padi, NDDI, Sentinel-2A
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 06-06-2024
Tanggal revisi : 21-06-2024
Tanggal terbit : 24-06-2024
DOI : https://doi.org/10.31949/infotech.v10i1.9794
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2024 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pentingnya sektor pertanian padi dalam perkembangan  ekonomi  tidak  dapat  diabaikan, mengingat  bahwa  padi  menjadi  sumber  utama makanan  bagi  sebagian  besar  masyarakat  di Indonesia[1].  Tanaman  padi  sangat  berpengaruh dengan kondisi iklim seperti kekeringan, yang dapat berdampak pada kualitas dan jumlah produksi padi, terutama  dalam  menurunkan  hasil  produksi  padi. Kekeringan  menjadi  salah  satu  faktor  yang  dapat menyebabkan  menurunnya  hasil  produksi  padi[2]. Kekeringan  pertanian  terjadi  akibat  menurunnya ketersediaan  air  didalam  tanah,  situasinya  terjadi ketika  jumlah  air  dalam  tanah  sangat  terbatas, sehingga tidak dapat memenuhi kebutuhan air pada tanaman selama periode tertentu. Kondisi kekeringan ini muncul setelah terjadinya curah hujan disuatu wilayah berada di bawah kondisi normal[3]. Prediksi dan pemantauan kekeringan dapat dilakukan  dengan  memanfaatkan  data  cuaca  yang diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). Selain itu, kemajuan teknologi satelit  melalui  pengindraan  jauh  memungkinkan fenomena  cuaca  dan  iklim  dapat  dipelajari  dan dideteksi  dengan  cakupan  wilayah  yang  luas[4]. Pengindraan jauh merupakan teknik yang dikembangkan  untuk  perolehan  dan  analisis informasi tentang bumi, informasi tersebut berbentuk radiasi elektromagnetik yang dipantulkan atau  dipancarkan  dari  permukaan  bumi  untuk memperoleh
data
menggunakan satelit.
Penginderaan jauh dapat digunakan untuk  berbagai pemanatauan dalam
memproses analisis geospasial[5]. Perkembangan  teknologi  pengindran jauh saat ini dalam beberapa penelitian telah banyak dikembangkan melaui platfrom GEE ( Google Earth Engine ). Platform ini  merupakan  komputasi  awan berbasis web yang  memudahkan  untuk  mengakses dan  memproses  kumpulan  data  geospasial.  GEE menyediakan  akses  ke  sejumlah    besar  data  citra satelit  dan  alat  analisis  yang  memungkinkan  untuk melakukan  pemprosesan  dengan  berbagai  metode, atau  analisis  geospasial  dengan  cepat  dan  efisien dalam lingkup awan[5]. Salah satu kemampuan GEE adalah melakukan proses komputasi awan berdasarkan sebuah algoritma. Salah satu algoritma dalam  GEE  adalah  untuk  melakukan  perhitungan NDVI,  NDWI,  dan  NDDI .  Normalized  Difference Drought  Index (NDDI)  merupakan  pengabungan parameter  vegetasi  kehijauan  (NDVI)  dan  tingkat kebasahan vegetasi  (NDWI). Metode NDDI dinilai cukup  baik  dalam  memantau  kekeringan . NDDI merupakan  indeks  berbasis  satelit  yang  mampu menunjukkan geo-meteorological  complexity suatu lingkungan,  dimana  dalam  hal  ini  adalah  untuk memantau dan mengidentifikasi kekeringan. Semakin  tingginya  nilai  NDDI  menggambarkan kondisi suatu wilayah semakin kering[5].
1.2. Rumusan Masalah
Rumusan masalah dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.    Bagaiamana  mnegidentifikasi  kekeringan pada  lahan  pertanian  di  Kecamatan Jonggol?.
2.     Bagaimana menganalisis keterkaitan antara hasil  klasifikasi  NDDI  dengan  hasil produktivitas padi?.
3.   Bagaimana mengembangkan sistem informasi kekeringan berbasis webgis?.
1.3. Tujuan penelitian
Sesuai rumusan masalah diatas, Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mendapatkan hasil analisis Tingkat kekeringan  lahan  sawah  dengan  metode NDDI  berdasarkan  citra  satelit Sentinel 2- A.
2. Mendapatkan  hasil  analisis  hubungan antara  NDDI  dan  Produktivitas  tanaman padi  di  Kecamatan  Jonggol  Tahun  2019- 2022.
3. Membangun  visualisasi  spasial  sistem informasi kekeringan berbasis Webgis .
1.4. Batasan Masalah Agar pembahasan tidak menyimpang dari permasalahan  yang  ada  maka  penulis  membatasi permasalahan yakni sebagai berikut:
1. Produktivitas  pada  lahan  sawah  pada penelitian  ini  difokuskan  pada  tanaman padi.
2. Data produktivitas padi Tahun 2019 – 2022 di Kecamatan Jonggol.
3. Hasil  penelitian  ini  di  tampilkan  dalam bentuk WebGis.
2. TINJUAN PUSTAKA
2.1. Produktivitas Pertanian
Produktivitas  adalah  rasio  luaran  ( output )  dan masukan  ( input ).  Rasio  tersebut  pada  umumnya berbentuk luaran yang dihasilkan oleh aktivitas kerja dibagi  dengan  jam  kerja  ( manhours )  yang dikontribusikan  sebagai  sumber  masukkan  dengan nilai  rupiah  atau  unit  produksi  lainnya  sebagai dimensi  tolak  ukurnya[6].  Produktivitas  dalam pertanian  diklasifikasikan  berdasarkan  beberapa faktor,    termasuk  metode  penanaman,  penerapan pupuk, teknik budidaya, serangan hama, jenis lahan, kecukupan air, dampak perubahan iklim, penggunaan  benih,  dan  partisipasi  keanggotaan dalam keompok tani[7].

## 2.2. Penginderaan Jauh
Pengindraan jauh ( Remote Sensing ) sering disingkat inderaja sebagai  ilmu  dan  seni  yang  digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang suatu objek atau  fenomena  tanpa  adanya  kontak  langsung dengan objek, wilayah, atau fenomena tersebut. Alat yang  digunakan,  yaitu  alat  pengindera  atau  sensor, umumnya  dipasang  pada  wahana  seperti  balon udara,  pesawat  terbang,  pesawat  ulang  alik,  atau satelit. Unsur pokok dalam sistem penginderaan jauh melibatkan  sumber  energi,  atmosfer,  interaksi khusus antara energi dan objek dipermukaan bumi, sensor,  sistem  pemrosesan  data  yang responsif secara  waktu,  serta  berbagai  aplikasi  penggunaan data[8]. Elemen kunci dalam pendekatan
penginderaan  jarak  jauh  adalah  energi,  dengan sumber  energi  yang  paling  signifikan  dalam pengindraan  jarak  jauh  adalah  matahari  meskipun matahari  menjadi  faktor  utama,  terdapat  sensor penginderaan jarak jauh tertentu yang menggunakan energi yang dipancarkan oleh bumi atau bahkan oleh sensor itu sendiri. Sensor yang mengandalkan energi dari  pantulan  cahaya  atau  energi  bumi  disebut sebagai sensor pasif, sementara yang menggunakan energi  dari  sensor  itu  sendiri  atau  sensor  yang dibawa oleh wahana pengindraan jarak jauh disebut sebagai sensor aktif[9].

## 2.3. Google Earth Engine
Google  earth  Engine atau  sering  disebut  dengan GEE merupakan platform yang dikembangkan oleh Google untuk  melakukan  pengolahan  informasi geospasial[10]. GEE merupakan platform komputasi awan  yang  dirancang  untuk  menyimpan  dan memproses kumpulan data yang sangat besar (dalam skala petabyte )  untuk  analisis  dan  pengambilan keputusan  akhir. Google mengarsipkan  semua kumpulan  data  dan  menautkannya  ke cloud mesin komputasi  untuk  penggunaan open  source .  Arsip data  saat  ini  mencakup  data  dari  satelit  lain,  serta kumpulan  data vektor berbasis  Sistem  Informasi Geografis  (GIS),  sosial,  demografi,  cuaca,  model ketinggian digital, dan lapisan data iklim. Pengguna juga dapat memiliki kemampuan untuk menambahkan  dan  membuat  data  sendiri,  semua dapat  dilakukan  melalui  pemanfaatan  sumberdaya cloud dari Google untuk  menjalakan  segala proses[11].
2.4. Satelit Sentinel-2A
Satelit sentinel -2A  merupakan  sistem  pemantauan optik yang berasal dari Eropa dan diterbangkan pada Tahun  2015.  Satelit  perdana  yang  diluncurkan sebagai bagian dari inisiatif European Space Agency (ESA) Copernicus .  Satelit  ini  dilengkapi  dengan berbagai image multispektral beresolusi tinggi yang terdiri  dari  13 Band pita spektral .  Fungsinya mencakup  pengawasan  bumi  untuk  mendukung berbagai  layanan  seperti  pemantauan  hutan, identifikasi  perubahan  dalam  tutupan  lahan,  dan manajemen  bencana  alam[12].  Citra Sentinel -2A memiliki  resolusi  spasisal  10  m  dan  resolusi temporal  10  hari[13].  Spesifikasi Band citra Sentinel -2A yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Spesifikasi Band Citra Sentinel-2A
Band Panjang Gelombang Resolusi Spasial Kegunaan Band 1 0,443 Mikrometer 60 Meter Koreksi atmosferik (hamburan aerosol ). Band 2 0,49 Mikrometer 10 Meter Perkembangan vegetasi, karotenoid, keadaan tanah, koreksi
Band Panjang Gelombang Resolusi Spasial Kegunaan
atmosferik , (hamburan aerosol ). Band 3 0,56 Mikrometer 10 Meter Puncak hijau, semsitif terhadap total klorofil pada vegetasi. Band 4 0,665 Mikrometer 10 Meter Klorofil maksimum. Band 5 0,705 Mikrometer 20 Meter Posisi tepi kanal merah Band 6 0,74 Mikrometer 20 Meter Deteksi batas warna merah, koreksi atmosferik , penerimaan beban
aerosol . Band 7 0,783 Mikrometer 20 Meter Indeks area daun, tepi puncak NIR. Band 8 0,842 Mikrometer 10 Meter Indeks area Daun. Band 8A 0,865 Mikrometer 20 Meter Puncak NIR yang sensitif dengan total klorofil. Band 9 0,945 Mikrometer 60 Meter Koreksi atmosferik untuk mengetahui uap air. Band 10 1,375 Mikrometer 60 Meter Koreksi atmosferik untuk mengetahui awan yang tipis ( cirrus ). Band 11 1,61 Mikrometer 20 Meter Pemisahan salju, es dan awan. Band 12 2,19 Mikrometer 20 Meter Pembedaan tanah liat untuk pemantauan erosi tanah.
Sumber: (El Syifa Putri et al.,2021)
Berdsarkan  Tabel  1  diatas  citra Sentinel -2A memberikan manfaat dalam menyediakan data yang memehuhi  berbagai  macam  kebutuhan,  termasuk monitoring lahan. Data ini dapat digunakan sebagai dasar  untuk  berbagai  keperluan  salah  satunya dibidang pertanian, serta pemantauan lingkungan[14].
2.5. Analisis Spasial Normalize Difference
Vegetation Indeks (NDVI)
Indeks  Vegetasi,  atau  yang  dikenal  sebagai Normalize  Difference  Vegetation  Indeks (NDVI), merupakan  bidang  penelitian  ilmu  geografi  yang terus  berkembang  dan  dapat  diterapkan.  NDVI adalah  suatu  indeks  yang  menggambarkan  tingkat kehijauan  suatu  tanaman,  dihasilkan  melalui kombinasi  antara  data  pada band merah  dan Near
Infrared (NIR).  Penggunaan  NDVI  telah  lama menjadi indikator untuk memahami keberadaan dan kondisi  vegetasi[15].  Rumus  perhitungan  NDVI dapat dilihat pada rumus berikut:

## 𝑁𝐷𝑉𝐼 = (NIR − RED) (NIR + RED)
Keterangan:
NIR = radiasi Inframerah dari pikel
RED = radiasi Cahaya merah dari pikel
Adapun  klasifikasi  indeks  kehijauan  vegetasi meggunakan  citra Sentinel -2A,  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai NDVI Nilai NDVI Keterangan < 0,2 Kehijauan sangat rendah 0,2  s/d 0,36 Kehijauan Rendah 0,36  s/d 0,5 Kehijauan Sedang
0,5  s/d 0,6 Kehijauan Tinggi >0,6

## Kehijauan Sangat Tinggi
Sumber: (Dwinda Etika Profesi et al.,2018) Berdsarkan  Tabel  2  diatas  rentang  nilai  NDVI berkisar antara -0,1 hingga 1,0, dengan nilai kurang dari  nol  untuk  obyek  seperti  awan,  air,  dan  non- vegetasi. Nilai antara 0,1 hingga 0,7 mencerminkan nilai vegetasi pada suatu objek[16].

## 2.6. Analisis Spasial Normalize Difference Water Indeks (NDWI)
Proses  pengolahan  algoritma  NDWI  dilakukan untuk memperoleh indek kelembaban atau kebasahan  pada  vegetasi  dan  tanah.  Fokus  NDWI terletak  pada  tingkat  kelembaban  pada  vegetasi, dengan  menggunakan  nilai reflektansi dari band near  infrared (NIR)  dan band  infrared gelombang pendek  (SWIR)[17].  Adapaun  rumus  dalam pengolahan NDWI dapat dilihat pada rumus berikut:
𝑁𝐷𝑊𝐼 = (NIR − SWIR)
(NIR + SWIR)
Keterangan:
NIR : Radiasi Inframerah dari pikel
SWIR: Infrared gelombang pendek
Adapun  klasifikasi  indeks  kebasahan  meggunakan citra Sentinel -2A. Dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Nilai NDWI
Nilai NDWI Keterangan (-0,43 – 0,1) Non Badan Air
(0,1 – 0,17) Rendah
Nilai NDWI Keterangan (0,17 – 0,27) Agak Rendah (0,27 – 0,37) Sedang (0,37 – 0,47 Agak Tinggi
(0,47 – 1,0) Tinggi
Sumber: (Dwinda Etika Profesi et al.,2018)
Berdsarkan Tabel 3. Diatas tingkat kebasahan pada sawah berada pada nilai indeks antara -1 sampai 1.

## 2.7. Analisis Spasial Normalize Difference Drought Indeks (NDDI)
Metode algoritma NDDI adalah metode yang dapat mengidentifikasi  mengenai  kekeringan  yang  sesuai pada  daerah  tertentu.  Metode  NDDI  merupakan metode  yang  menggabungkan  informasi  mengenai vegetasi  dan  air  atau  menggabungkan  vegetasi kehijauan  (NDVI)  dan  Tingkat  kebasahan  vegetasi (NDWI), nilai yang lebih tinggi menunjukan kondisi kering[16].  Adapaun  rumus  dalam  pengolahan NDDI dapat dilihat pada rumus berikut:

## 𝑁𝐷𝐷𝐼 = (NDVI − NDWI) (NDVI + NDWI)
Hasil  yang  didapatkan  dari  rumus  indeks  vegetasi , Normalized  Defference  Vegetation  Indeks dimana NDVI diperoleh dari nilai nilai reflektansi pada NIR yang merupakan nilai reflektansi kanal 8, inframerah dekat  dan  Red  yang  merupakan  nilai  reflektansi kanal  4,  gelombang  merah[18].  Untuk  klasifikasi kekeringan  meggunakan  citra Sentinel -2A  dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Nilai NDDI
Nilai NDDI Keterangan < 0,01 Normal 0,1 ≤ NDDI < 0,15 Kekeringan Ringan 0,15 ≤ NDDI < 0,25 Kekeringan Sedang 0,25 ≤ NDDI < 1 Kekeringan Berat ≥ 1 Kekeringan Sangat Berat
Sumber: (Fadli Rahman et al.,2017)
Berdasarkan Tabel 4 diatas Tingkat Kekeringan pada sawah berada pada nilai indeks antara ≤ 0,01 sampai 1 yang dibagi menjadi lima kelas klasifikasi.
2.8. ArcGIS
ArcGis adalah  sebuah software (perangkat  lunak) aplikasi  sistem  informasi  geografis  (SIG)  yang integral . ArcGis terdapat  beberapa  aplikasi  sistem informasi  geografis  yang  memiliki  fungsi  berbeda diantaranya  adalah ArcView,  ArcMap,  ArcCatalog dan ArcReader dan  masih  banyak  lagi  fitur-fitur yang berada di Arcgis [19]. ArcGIS dirancang untuk menyediakan serangkaian besar prosedur (2)
geoprocessing , mulai dari entri data hingga analisis besar  berbentuk output data  dan  memberikan fleksibilitas yang  luas  dalam  membuat  konsep  dan memodelkan  fitur geografis yang dapat diterapkan pada data spasial[20].
2.9. Quantum Gis (QGIS)
Quantum  GIS atau  lebih  dikenal  dengan  singkatan Qgis merupakan  perangkat  lunak  Sistem  Informasi Geografis (SIG) berbasis open source dengan lisensi dibawah GNU ( General Public License ) yang dapat dijalankan  dalam  berbagai  sistem  operasi. Qgis bertujuan  untuk  memudahkan  pengguna  dengan menyediakan fungsi dan fitur umum. Qgis memiliki metadata plugin ,  beberapa plugin yang  mungkin membantu  operator GIS dalam  menjalankan tugasnya serta, terdapat plugin untuk membuat peta Web ( WebGis )  yaitu QgisWeb dan  mudah dimodifikasi  menggunakan  bahasa  pemrograman Python [21]. Software  Quantum GIS  dimanfaatkan untuk  input  data Sistem Informasi  Geografis  (SIG) dan  pemrosesan  data  geospasial  sebagai  alternatif terhadap  perangkat  lunak  SIG  komersial  lainnya seperti ArcGIS, ArcView, atau MapInfo Professional[22].
2.10. Unifed modeling Language (UML)
Unifed modelling language (UML) merupakan salah satu bahasa yang banyak digunakan untuk membuat analisis dan desain serta menggambarkan pemograman  berorientasi  objek.  UML  muncul karena  adanya  kebutuhan  pemodelan  visual  untuk mengepresikan,  menggambarkan,membangun,  dan mendokumentasi sistem perangkat[23]. UML memiliki  tiga  kategori  utama  yaitu structure diagram, behaviour diagram  dan interaction diagram,  dimana  masing-masing  kategori  tersebut memiliki  diagram  yang  menjelaskan  arsitektur sistem dan saling terintegrasi[24].

## 2.11. Model Waterfall
Model Waterfall adalah  model  yang  paling  banyak digunakan  untuk  tahap  pengambangan.  Model Waterfall merupakan model air terjun yang mengalir kebawah  sehingga  disebut  air  terjun,  karena  setiap tahap  yang  dikerjakan  berurutan  dari  atas kebawah[25].  Model  ini  sering  dikenal  sebagai model sekuensial linier ,  yang  memberi  pendekatan yang  sistematis  dan  berurutan  prosesnya  dalam pengembangan perangkat lunak, dimulai dari tahap pelanggan.  Model Waterfall, memiliki  tahapan- tahapan  yang  bersumber  dari  Roger  Presman[26]. Dapat dilihat pada Gambar 1.
Sumber: (Soffware Enginering, RogerPresman, 2019)

## 2.12. Sistem Informasi WebGIS
WebGIS adalah implementasi Geographic Information System (GIS) yang dapat diakses secara daring melalui internet atau web . Web GIS , terdapat server yang  berperan  sebagai MapServer, bertugas untuk  memproses  permintaan  peta  dari  pengguna dan mengirimkannya kembali ke pengguna, artinya pengguna  tidak  perlu  memerlukan  perangkat  lunak GIS khusus, melainkan hanya menggunakan media internet  seperti Internet  Explorer , Mozilla  Firefox , atau Google  Chrome untuk  mengakses  informasi GIS yang tersedia di serve r[22].

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Waktu penelitian ini dimulai pada bulan Juli Tahun 2023, Tempat pnelitian berlokasi di Kantor Dinas Pertanian Kabupaten Bogor.

## 3.1. Komunikasi
Pada  tahap  komunikasi  ini  peneliti  melakukan analisis  permasalahan  terlebih  dahulu  untuk mengumpulkan  infomasi  terkait  yang  dapat membantu pemahaman tentang situasi atau masalah yang  dihadapi.  Tahapan  ini  mengidentifikasi permasalahan, faktor penyebab, dampak yang  akan terjadi, dan hubungan yang terlibat didalamnya yang dapat menjadikan solusi permasalahan.
3.2. Perencanaan
Pada  tahap  perencanaan  ini  peneliti  melalukan pengolahan  dan  analisis  data.  Adapun  data  yang digunakan  meliputi:  citra  satelit Sentinel -2A  dari data base Google Earth Engine (GEE), data daerah agrikultur Kecamatan Jonggol dari peta Rupa Bumi
Gambar 3.  1 Kerangka Berfkir
Indonesia  (RBI)  dalam  bentuk  format SHP yang didapat dari Geoportal Badan Informasi Geospasial dan  data  produktivitas  pertanian  tanaman  padi  dari Dinas Pertanian Kabupaten Bogor berupa tabel yang mencakup periode Tahun 2019 hingga 2022.

## 3.3. Pemodelan
Pada tahapan permodelan ini terdiri dari pengolahan dan analis  data.  Data yang  peneliti  gunakan adalah citra Sentinel -2A  periode  Tahun  2019-2022,  batas administrasi Kecamatan Jonggol, dan data produktivitas  pertanian  padi  Kecamatan  Jonggol. Metode  yang  digunakan  peneliti  adalah Normalize Difference  Drought  Indeks (NDDI).  Perhitungan metode  NDDI  dilakukan  dengan  rumus  sebagai berikut:

## 𝑁𝐷𝐷𝐼 = (NDVI − NDWI)

## (NDVI + NDWI)
Pada  tahap  permodelan  ini  peneliti  membuat klasifikasi indeks kekeringan, dengan menggunakan citra Sentinel -2A yang didapatkan dari Google Earth Engine kemudian  dikelaskan  kedalam  lima  kelas klasifikasi,  yaitu:  (1)  Normal,  (2)  Kekeringan Ringan,  (3)  Kekeringan  Sedang,  (4)  Kekeringan Berat, dan (5) Kekeringan Sangat Berat. Lima kelas tersebut  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  NDDI yang merupakan penggabugan dari nilai NDVI dan nilai  NDWI.

## 4. PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengolahan  data  spasial menggunakan Google Earth Engine untuk memperoleh nilai NDDI yang akan digunakan dalam menghitung kekeringan lahan sawah pertanian yang berada  di  Kecamatan  Jonggol.  Selanjutnya,  nilai NDDI  tersebut  diolah  menguunakan ArcGis untuk dibuat  menjadi  peta  dalam  berbentuk  berbasis WebGis.

## 4.1. Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan  dan  Analisis  data  menggunakan Platfrom  Google  Earth  Engine yang  meliputi pengolahan  citra Sentinel-2A Tahun  2019-2022. Tahap  ini  merupakan  proses  mencari  dan mengumpulkan  data  terkait  dengan  penelitian. Berikut yang ditunjukan pada Gambar 4.1.
Gambar 4. 2 Kerangka Pengolahan Data Spasial

## 4.2. Pengolahan Hasil NDDI
Peta  hasil  pengolahan  NDDI  pada  lahan  sawah pertanian di Kecamatan Jonggol Tahun 2019.
Pada  Gambar  4.2  diatas  dapat  dilihat  hasil  dari pengolahan  kekeringan  yang  mempengaruhi  lahan sawah  di  Kecamatan  Jongol  pada platfrom Google Earth  Engine Tahun  2019.  Hasil  Tersebut  dapat ditampilkan  dengan  warna  untuk  tiap  kelasnya masing-masing seperti: Normal berwarna hijau tua, Kekeringan  Ringan  berwarna  kuning,  Kekeringan Sedang  berwarna  Hijau  mda,  Kekeringan  Berat berwarna  cokelat,  dan  Kekeringan  Sangat  Berat berwarna  merah.  Adapun  luas  area  sawah  dengan satuan  Hektare  (Ha)  yang  telah  dihitung  di Arcgis melalui calculate  Geometry .  Dapat  dilihat  pada Tabel 4.1.

## Tabel 4. 1 Luasan sawah tiap Desa di
Kecamatan Jonggol Tahun 2019
No Nama Desa Luas Sawah (Ha) Tahun 2019 Persentase luas sawah(%) 1 Balekambang 379,52 3% 2 Bendungan 563,66 4% 3 Cibodas 540,98 4% 4 Jonggol 1090,70 9% 5 Singa jaya 578,03 5% 6 Singasari 1324,26 11% 7 Sirnagalih 822,12 7% 8 Sukagalih 501,06 4% 9 Sukajaya 341,30 3%
Gambar 4. 1 Hasil pengolahan NDDI Tahun 2019
No Nama Desa Luas Sawah (Ha) Tahun 2019 Persentase luas sawah(%) 10 Sukamaju 1736,42 14% 11 Sukamanah 1075,05 9% 12 Sukanegara 1189,22 9% 13 Sukasirna 1645,05 13% 14 Weninggalih 770,05 6% Luas total persawahan di Kecamatan Jonggol (Ha) 12557,39 100%
Berdasarkan  Tabel  4.1  diatas  dapat  dilihat  pada Tahun  2019  luasan  sawah  di  Kecamatan  Jonggol terdapat  12557,39  Ha.  Berdasarkan  hasil  analisis luasan  lahan  sawah  yang  terluas  di  Kecamatan Jonggol  terdapat  di  Desa  Sukamaju  dengan  total luasan  sawah  seluas  1736,42  Ha  atau  sekitar  14% dari  total  luasan  sawah  di  Kecamatan  Jonggol. Analisis selanjutnya, berdasarkan luasan sawah pada tiap  Desa  dianlisis  tingkat  kekeringan  yang dikelaskan kedalam lima kelas, yakni (1) normal, (2) kekeringan  ringan,  (3)  kekeringan  sedang,  (4) kekeringan  berat,  dan  (5)  kekeringan  sangat  berat. Sebagai  contoh,  berdasarkan  hasil  analis  lahan sawah  didesa  sukamaju  berdasarkan  tingkat kekeringan  dapat  dikelaskan  kedalam  dua  kelas. Desa  Sukamaju  ditemui  dua  kondisi  yakni,  normal mencapai  atau  seluas  99%  dan  kekeringan  sangat berat  mencapai  atau  seluas  1%.  Adapun  hasil pengolahan NDDI  pada  lahan  sawah  pertanian Tahun  2020    di  Kecamatan  Jonggol  dapat  dilihat pada Gambar 4.3.

## Gambar 4. 3 Hasil pengolahan NDDI Tahun 2020
Pada  Gambar  4.3  diatas  dapat  dilihat  hasil  dari pengolahan  kekeringan  yang  mempengaruhi  lahan sawah  di  Kecamatan  Jongol  pada platfrom Google Earth  Engine Tahun  2020.  Hasil  Tersebut  dapat ditampilkan  dengan  warna  untuk  tiap  kelasnya
masing-masing seperti: Normal berwarna hijau tua, Kekeringan  Ringan  berwarna  kuning,  Kekeringan Sedang  berwarna  Hijau  mda,  Kekeringan  Berat berwarna  cokelat,  dan  Kekeringan  Sangat  Berat berwarna  merah.  Adapun  luas  area  sawah  dengan satuan  Hektare  (Ha)  yang  telah  dihitung  di Arcgis melalui calculate  Geometry .  Dapat  dilihat  pada Tabel 4.2.
Tabel 4. 2 Luasan sawah tiap Desa di
Kecamatan Jonggol Tahun 2020 No Nama Desa Luas Sawah(Ha) Tahun 2020 Persentase luasan sawah (%) 1 Balekambang 1923,00 11% 2 Bendungan 976,14 6% 3 Cibodas 545,10 3% 4 Jonggol 1925,47 11% 5 Singa jaya 711,36 4% 6 Singasari 1336,48 8% 7 Sirnagalih 964,61 5% 8 Sukagalih 1197,98 7% 9 Sukajaya 340,94 2% 10 Sukamaju 1894,97 11% 11 Sukamanah 1141,69 6% 12 Sukanegara 1343,02 8% 13 Sukasirna 2243,36 13% 14 Weninggalih 1137,23 6% Luas total persawahan di Kecamatan Jonggol (Ha) 17681,36 100% Berdasarkan  Tabel  4.2  diatas  pada  Tahun  2020 luasan  sawah  di  Kecamatan  Jonggol  terdapat 17681,36  Ha.  Berdasarkan  hasil  analisis  analisis luasan  lahan  sawah  yang  terluas  di  Kecamatan Jonggol terdapat di Desa Sukasirna yang mempunyai total  luasan  sawah  di  Kecamatan  Jonggol.  Analisis selanjutnya  berdasarkan  luasan  sawah  pada  tiap Desa dianalisis tingkat  kekeringan yang dikelaskan kedalam lima kelas yakni (1) normal, (2) kekeringan ringan, (3) kekeringan sedang, (4) kekeringan berat, dan  (5)  kekeringan  sangat  berat. Sebagai  contoh, berdasarkan  hasil  analisis  lahan  sawah  ditiap  desa, terdapat  tingkat  kekeringan  yang  dikelaskan kedalam dua kelas. Desa Balekambang ditemui dua
kondisi  yaitu, normal sebesar atau seluas 99% dan kekeringan  sangat  berat  mencapai  atau  seluas  1%. Adapun  hasil  pengolahan NDDI  pada  lahan  sawah pertanian Tahun 2021  di Kecamatan Jonggol dapat dilihat pada Gambar 4.4.

## Gambar 4. 4 Hasil pengolahan NDDI Tahun 2021
Pada  Gambar  4.4  diatas  dapat  dilihat  hasil  dari pengolahan  kekeringan  yang  mempengaruhi  lahan sawah  di  Kecamatan  Jongol  pada platfrom Google Earth  Engine Tahun  2021.  Hasil  Tersebut  dapat ditampilkan  dengan  warna  untuk  tiap  kelasnya masing-masing seperti: Normal berwarna hijau tua, Kekeringan  Ringan  berwarna  kuning,  Kekeringan Sedang  berwarna  Hijau  muda,  Kekeringan  Berat berwarna  cokelat,  dan  Kekeringan  Sangat  Berat berwarna  merah.  Adapun  luas  area  sawah  dengan satuan  Hektare  (Ha)  yang  telah  dihitung  di Arcgis melalui calculate  Geometry .  Dapat  dilihat  pada Tabel 4.3.
Tabel 4. 3  luasan sawah tiap Desa di Kecamatan
Jonggol Tahun 2021 No Nama Desa Luas Sawah(Ha) Tahun 2021 Persentase luasan sawah (%) 1 Balekambang 430,86 5% 2 Bendungan 445,85 5% 3 Cibodas 485,17 6% 4 Jonggol 595,68 7% 5 Singa jaya 461,91 6% 6 Singasari 1293,74 15% 7 Sirnagalih 622,91 7% 8 Sukagalih 640,06 8% 9 Sukajaya 338,99 4% 10 Sukamaju 348,43 4%
No Nama Desa Luas Sawah(Ha) Tahun 2021 Persentase luasan sawah (%) 11 Sukamanah 456,86 5% 12 Sukanegara 518,27 6% 13 Sukasirna 1036,07 12% 14 Weninggalih 707,67 8% Luas total persawahan di Kecamatan Jonggol (Ha) 8382,47 100%
Berdasarkan  Tabel  4.3  diatas  pada  Tahun  2021 luasan  sawah  di  Kecamatan  Jonggol  terdapat 8382,42 Ha. Berdasarkan hasil analis  luasan lahan sawah  yang  terluas  terdapat  di  Kecamatan  Jonggol terdapat di Desa Singasari dengan total luasan sawah seluas 1293,74 Ha atau sekitar 15% dari total luasan sawah di Kecamatan Jonggol. Analisis selanjutnya, berdasarkan  luasan  sawah  pada  tiap  desa  dianalisis tingkat  kekeringan  yang  dikelaskan  kedalam  lima kelas,  yakni  (1)  normal,  (2)  kekeringan  ringan,  (3) kekeringan  sedang,  (4)  kekeringan  berat,  dan  (5) kekeringan sangat berat. Sebagai contoh, berdasarkan  hasil  analisis  lahan  sawah  ditiap  desa, terdapat    tingkat  kekeringan  yang  dikelaskan kedalam  dua  kelas.  Desa  Singajaya  ditemui  dua kondisi,  yaitu  normal  mencapai  atau  luas  92%. Adapun  hasil  pengolahan NDDI  pada  lahan  sawah pertanian Tahun 2022  di Kecamatan Jonggol dapat dilihat pada Gambar 4.5.

## Gambar 4. 5 Hasil pengolahan NDDI Tahun 2022
Pada  Gambar  4.5  diatas  dapat  dilihat  hasil  dari pengolahan  kekeringan  yang  mempengaruhi  lahan sawah  di  Kecamatan  Jongol  pada platfrom Google Earth  Engine Tahun  2022.  Hasil  Tersebut  dapat ditampilkan  dengan  warna  untuk  tiap  kelasnya masing-masing seperti: Normal berwarna hijau tua, Kekeringan  Ringan  berwarna  kuning,  Kekeringan Sedang  berwarna  Hijau  mda,  Kekeringan  Berat
berwarna  cokelat,  dan  Kekeringan  Sangat  Berat berwarna  merah.  Adapun  luas  area  sawah  dengan satuan Hektare (Ha)  yang  telah  dihitung  di ArcGis melalui calculate  Geometry .  Dapat  dilihat  pada Tabel 4.4.
Tabel 4. 4 Luasan sawah tiap desa di Kecamatan Jonggol Tahun 2022
No Nama Desa Luas Sawah(Ha) Tahun 2022 Persentase luasan sawah (%) 1 Balekambang 392,67 4% 2 Bendungan 435,84 5% 3 Cibodas 410,98 5% 4 Jonggol 797,01 9% 5 Singa jaya 453,37 5% 6 Singasari 1278,83 14% 7 Sirnagalih 596,71 7% 8 Sukagalih 609,17 7% 9 Sukajaya 339,10 4% 10 Sukamaju 576,40 7% 11 Sukamanah 490,41 6% 12 Sukanegara 637,73 7% 13 Sukasirna 1022,38 12% 14 Weninggalih 798,84 9% Luas total persawahan di Kecamatan Jonggol (Ha) 8839,43 100%
Berdasarkan  Tabel  4.4  diatas  pada  Tahun  2022 luasan  sawah  di  Kecamatan  Jonggol  terdapat 8839,43  Ha.  Berdasrkan  hasil  analis    luasan  lahan sawah  yang  terluas  terdapat  di  Kecamatan  Jonggol terdapat di Desa Singasari dengan total luasan sawah 1278,83 Ha atau sekitar 14% dari total luasan sawah di  Kecamatan  Jonggol.  Analisis  selanjutnya, berdasarkan luasan sawah pada tiap Desa dianalisis tingkat  kekeringan  yang  dikelaskan  kedalam  lima kelas,  yakni  (1)  normal,  (2)  kekeringan  ringan,  (3) kekeringan  sedang,  (4)  kekeringan  berat  dan  (5) kekeringan sangat berat. Sebagai contoh, berdasarkan  hasil  analis  lahan  sawah  di  tiap  Desa, terdapat tingkat kekeringan dikelaskan kedalam dua kelas.  Desa  Sukamaju  ditemui  dua  konndisi  yaitu normal  mencapai  atau  seluas  89%  dan  tingkat kekeringan sangat berat mencapai atau seluas 11%.

## 4.3. Grafik kelas kekeringan
Grafik  kelas  kekeringan  Tahun  2019,  2020,  2021, 2022  di  Kecamtan  Jonggol  dapat  dilihat  pada Gambar 4.6.

## Gambar 4. 6 Kekeringan Kecamatan Jonggol Tahun 2019-2022
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4.6  kelas  kekeringan yang terjadi di Kecamatan Jonggol pada Tahun 2019 sampai Tahun 2022 mengalami perubahan kekeringan, yaitu pada Tahun 2020 kategori normal paling  tinggi  dan  kategori  kekeringan  sangat  berat terjadi  pada  Tahun  2022  dengan  luas  sawah mencapai  3880,08  Ha  mengalami  kekeringan  pada lahan  sawah.  Keterkaitan  NDDI  dengan  jumlah produktivitas  pertanian  tanaman  padi  terdapat perubahan  dilihat  dari  yang  ditampilkan  melalui Google  Earth  Engine Tahun  2019-2022  dan  nilai NDDI  pada  lahan  sawah  didaerah  Kecamatan Jonggol.  Analisa  kelas  perubahan  nilai  NDDI dengan  data  hasil  olahan  GEE  menggunakan  citra Sentinel -2A  pada  Tahun  2019-2022  dapat  dilihat pada Tabel 4.5.
Tabel 4. 5 Nilai Rataan NDDI Tahun Nilai Rataan NDDI 2019 1,94 2020 1,66 2021 2,53 2022 2,82
Berdasarkan  Tabel  4.5  Nilai  rataan  NDDI  selama empat Tahun terakhir mengalami tren yang menarik, dimulai dari Tahun 2019 dengan nilai  1,94, sedikit penurunan  terjadi  pada  Tahun  2020  menjadi  1,66. Terjadi  peningkatan  siginifikan  pada  Tahun  2021 dengan lonjakan menjadi 2,53 menunjukan perubahan  yang  mungkin  terjadi  dalam  faktor lingkungan. Peningkatan berlanjut pada Tahun 2022 dengan nilai puncaknya mencapai 2,82. Nilai rataan NDDI ini memberikan gambaran yang jelas tentang perubahan  lingkungan  atau  kondisi  cuaca  selama empat  Tahun  terakhir.  Adapun  nilai  produktivitas tanaman  padi  dalam  sklala  (Ha)  mengalamai perubahan penaikan dan penurunan di Tahun 2019- 2022. Dapat dilihat pada Tabel 4.6.
Tabel 4. 6 Produktivitas padi Tahun Produktivitas (Ku/Ha) 2019 255,61 2020 254,58 2021 255,27 2022 253,35
Berdasarkan  Tabel  4.6  tingkat  produktivitas  pada Tahun 2019 menunjukan produktivitas yang terjadi, pada Tahun 2020 mengalami penurunan sedikit dari Tahun sebelumnya, meskipun relatif kecil penurunannya. Pada Tahun 2021 terjadi peningkatan produktivitas  dari  Tahun  sebelumnya  dan  pada Tahun  2022  kembali  mengalami  penurunan  pada produktivitas padi. Terdapat gejala dalam produktivitas dari tahun ke tahun, terdapat pengaruh perubahan dalam produktivitas, seperti faktor cuaca, penggunaan  pupuk,  teknologi  pertanian  atau  faktor yang  mempengaruhi  hasil  pertanian.  Adapun keterkaitan antara NDDI dengan Produktivtas dapat dilihat pada Gambar 4.7.

## Gambar 4. 7. Keterkaitan NDDI terhadap produktivitas
Pada  Gambar  4.26  Produktivitas  pertanian  padi  di Kecamatan  Jonggol  mengalami  perubahan  dalam produktivitas dari Tahun 2019-2022 yang disebabkan  oleh  perubahan  nilai  NDDI  di Kecamatan  Jonggol,  perubahan  tersebut  cenderung menurun pada produktivitas dan menaik pada NDDI dari Tahun 2019 – 2022.

## 4.4. Koefisien Determinasi dan Korelasi
Koefisien determinasi disimbolkan dengan R Square yang  digunakan  untuk  analisis  regresi,  dan  untuk mengetahui  hubungan  antar  variabel.  R Square berkisar antara 0 dan 1 yaitu semakin tinggi nilainya, maka semakin baik model regresi dapat menjelaskan variasi  dalam  data.    Korelasi  merupakan  hubungan statistik  anatara  dua  variabel,  koefisien  korelasi dapat  disimbolkan dengan r yang memiliki rentang nilai dari -1 hingga 1.
Table 4. 7 Hubungan korelasi Positif
Koefisien Hubungan 0 Tidak ada korelasi 0,01 – 0,19 Korelasi Sangat Lemah 0,20 – 0,39 Korelasi Rendah 0,40 – 0,59 Korelasi Sedang 0,60 – 0,79 Korelasi Kuat 0,80 – 1,00 Korelasi Sangat Kuat
Berdasarkan  Tabel  4.7  Korelasi positif merupakan hubungan yang searah antara dua variabel . Adapun tabel  hubungan  korelasi negatif dapat  dilihat  pada tabel 4.8.
Tabel 4. 8 Hubungan korelasi negatif
Koefisien Hubungan - 0,01 –  -0,19 Korelasi Sangat Lemah -0,20 –  -0,39 Korelasi Rendah -0,40 – -0,59 Korelasi Sedang -0,60 – -0,79 Korelasi Kuat -0,80 – -1,00 Korelasi Sangat Kuat Berdasarkan  Tabel  4.8  Korelasi negatif merupakan hubungan yang berlawanan arah antara dua variabel.
Berdsarkan  hasil  korelasi  dan  regresi  antara produktivitas dengan NDDI yang diolah menggunakan Software Excel dan SPSS dapat dilihat pada Gambar 4.8.

## Gambar 4. 8 Grafik hubungan antara produktivitas dengan NDDI
Pada  Gambar  4.27  hubungan  antara  Produktivitas dengan  NDDI  di  Kecamatan  Jonggol  mengalami penurunan atau berlawanan arah. Hasil menunjukan pengaruh  NDDI  terhadap  Produktivitas  hanya berpengaruh  sebesar  R 2 0,2627  atau  26,27%
menunjukan kesusaian model dengan data, dan 74% lainnya  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  antara  lain, Perubahan cuaca, serangan hama, jarak sawah jauh dari  Sungai,  dan  pemberian  pupuk..  Adapun  Tabel koefisien korelasi dapat dilihat pada Tabel 4.9.

## Tabel 4. 9 Nilai korelasi NDDI dengan produktivitas
KORELASI
Produktivitas NDDI Produktivitas Pearson
Correlation 1 -
.0,513
Sig. (2-tailed) 0,487 N 4 4 NDDI Pearson Correlation -.0,513 1
Sig. (2-tailed) .487
N 4 4
Berdasarkan Tabel 4.9 dijelaskan bahwa, Variabel X =  NDDI,  Variabel  Y  =  Produktivitas, Pearson Correlation =  Nilai  Korelasi,  dan  N  =  Banyaknya pengamatan.  Hubungan  korelasi  antara  nilai  NDDI dengan  produktivitas  adalah  –0,513  artinya  nilai korelasi dari dua variabel tersebut termasuk kedalam korelasi negatif atau  berlawanan  arah dan menunjukan kedalam kategori korelasi sedang.

## 4.5. Diagram Konteks
Diagram konteks adalah  diagram  yang  terdiri  dari suatu  proses  dan  menggambarkan  ruang  lingkup suatu  sistem.  Diagram konteks merupakan  level tertinggi  dari  DFD  ( Data  Flow  Diagram )  yang menggambarkan seluruh input kedalam sistem atau output dari sistem yang memberi gambaran tentang keseluruhan sistem. Diagram konteks sering disebut juga dengan level-0 dan menjadi penentu utama pada sebuah  sistem  yang  dimodelkan  dalam Data  Flow Diagram .  Adapun  diagram  konteks  dapat  dilihat pada Gambar 4.9.

## Gambar 4. 9 Diagram konteks

## 4.6. Diagram Use Case
Diagram use case merupakan satu dari berbagai jenis diagram  UML ( Unified Modelling  Language ) yang menggambarkan  hubungan  interaksi  antara  sistem
dan  aktor. Adapun  diagram use  case dapat  dilihat pada Gambar 4.10.

## Gambar 4. 10 Diagram use case

## 4.7. Diagram aktifty
Diagram aktifity adalah  diagram  yang  dapat memodelkan proses-proses yang terjadi pada sebuah sistem.  Runtutan  proses  dari  suatu  sisstem digambarkan  secara  vertikal. Aktifty diagram merupakan  pengembangan  dari use  case yang memiliki alur aktivitas.
a) Diagram  aktiitas user melihat  halaman home pada WebGis dapat dilihat pada Gambar 4.11.
b). Diagram aktivitas user melihat halaman maps pada WebGis dapat dilihat pada Gambar 4.12.
c). Diagram aktivitas untuk melihat halaman about dapat dilihat pada Gambar 4.13.
Gambar 4. 11 Melihat tampilan home
Gambar 4. 12 Melihat tampilan Maps

## Gambar 4. 13Melihat tampilan about
d). Diagram aktivitas melihat tampilan Gallery dapat dilihat pada Gambar 4.14.

## Gambar 4. 14 Melihat tampilan gallery

## 4.8. Diagram Sequance
Diagram Squence merupakan sebuah diagram yang digunakan  untuk  menjelaskan  dan  menampilkan interaksi  antar  objek-objek  dalam  sebuah  sistem secara terperinci. Selain itu sequence diagaram juga akan menampilkan pesan atau perintah yang dikirim, beserta waktu pelaksanaannya.
a). Diagram sekuensial user untuk melihat halaman home dapat dilihat pada Gambar 4.15.
Gambar 4. 15 Melihat tampilan home
b). Diagram sekuensial user untuk melihat halaman maps dapat dilihat pada Gambar 4.16.
Gambar 4. 16 Melihat tampilan maps
c). Diagram sekuensial user untuk melihat halaman about dapat dilihat pada Gambar 4.17.
Gambar 4. 17 Melihat tampilan about
d). Diagram sekuensial user untuk melihat halaman gallery dapat diihat pada Gambar 4.18.
Gambar 4. 18 Melihat tampilan gallery

## 4.9. Perancangan aplikasi
Perancangan  Aplikasi  menggunakan open  source visual  studio dengan  bahasa  yang  dikenali  oleh sistem  yaitu  Pemprograman Hypertext  Markup Language (HTML), Cascading  Style  Sheets (CSS) sistem  bisa  dijalankan  menggunakan server  offline dengan  menggunakan google  chrome, agar  dapat dilihat bentuk tampilan website nya . Adapun bentuk tampilan  aplikasinya  dapat  dilihat  pada  Gambar 4.19.

## Gambar 4. 19 Interface halaman home

## 5. KESIMPULAN
Pada  hasil  pengolahan  data  dalam  penelitian menggunakan  citra Sentinel -2A  kekeringan  lahan pertanian di Tahun 2019 terjadi di Desa Weninggalih dengan  luas  sawah  sawah  770,05  Ha  dengan klasifikasi  kekeringan  yaitu,  normal  52%  dan kekeringan  sangat  berat  48%,  Tahun  2020 kekeringan  terjadi  di  Desa  Sukajaya  dengan  luas sawah  340,94  Ha  dengan  klasifikasi  kekeringan yaitu,  normal  77%,  dan  kekeringan  sangat  berat 23%,  Tahun  2021  kekeringan  terjadi  di  Desa Balekambang dengan luas sawah 430,86 Ha dengan klasifikasi kekeringan yaitu, normal 33%, kekeringan sangat berat 67%, dan pada Tahun 2022 kekeringan terjadi di Desa Balekambang dengan luas sawah  392,67  Ha  dengan  klasifikasi  kekeringan yaitu,  normal  38%,  dan  kekeringan  sangat  berat 62%.  Hasil  dari koefisien determinasi  dan  korelasi pada  Produktivitas  dengan  NDDI  telah  diketahui nilai  koefisien  determinasi  atau  R2    adalah  0,2627 atau  26,27%  dan  nilai  korelasi  sebesar  -0,513 termasuk kedalam korelasi negatif atau berlawanan arah  dan  menunjukan  termasuk  kedalam  korelasi sedang.  Menampilkan  berupa  sistem  informasi berupa Implementasi Metode Normalize Difference Drought Indeks terhadap produktivitas tanaman padi berbasis WebGis dengan  menampilkan  hasil  data yang  sudah  dikerjakan  dan  terdapat layout peta kekeringan lahan sawah yang berada di Kecamatan Jonggol Tahun 2019-2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]      Y.  Meilina  R.  Virianita,“Persepsi  Remaja terhadap Pekerjaan di Sektor Pertanian Padi Sawah di Desa Cileungsi Kecamatan Ciawi Kabupaten Bogor,” Jurnal Sains Komunikasi dan Pengembangan Masyarakat [ JSKPM ], vol. 1, no. 3, pp. 339– 358, Oct. 2017, doi: 10.29244/jskpm.1.3.339-358 [2] A. Oktavia, S.Cahyadi, A.Fauzi Rahmadhoan,“Evaluasi  Kesesuaian  Lahan Tanaman Padi Sawah di Desa Weninggalih,” Jurnal  Spatial  Wahana
Komunikasi  dan  Informasi  Geografis ,  vol. 22 no. 1, Maret.
2022, doi: https://doi.org/10.21009/spatial.221.3. [3] Yulianto Dion,“ Buku Pintar Penanggulangan Kekeringan ”, Yogyakarta, Diva Press, 2021, 144. [4] E.  Sri,  A.  Pusat,  T.  Data,  P.  Jauh,  L.
Penerbangan,  A.  Nasional,“Pengolahan Data dan Pengenalan Pola Tinjauan Metode Deteksi  Parameter  Kekeringan  Berbasis Data Penginderaan Jauh.” Pengolahan Data dan Pengenalan Pola , 2014. [5] F.  Dwi  Julianto,  I.  Ediyanto,  “Analisis Sebaran Potensi Kekeringan Dengan Cloud Computing Platform di Kabupaten Grobogan,” Jurnal  Ilmiah  Geomatik a,  vol. 1, no. 1, 2021, doi: https://doi.org/10.31315/imagi.v1i1.4730. [6] H.  Catur,  W.  St,  “ Analisa  Produktivitas Konsep  Dasar  dan  Teknik  Pengukuran Produktivitas ( Disertai contoh implementasi dalam  penelitian )”,  Sidoarjo,  Jawa  Timur,
UmsidaPress, 2017, 4-6.
[7] R.M  Dicky,  A.  Karina,  K.N  Isnalini  “( The Result Of Crop Cutting Survey ) Analysis Of Paddy  Productivity  In  Indonesia ,  2021.”
Jakarta, BPS-RI, 2022, 31.
[8] M. Firman Farid “ Penginderaan Jau Remote Sensing ”, Bangkalan Madura, UTMPRESS, 2015, 1-2.
[9] S. Bambang, R.S Setiawan, S. Abu Bakar, I. Andik  “ Pengantar  Penginderaan  Jauh Kelautan ”. Malang, UB PRESS, 2021, 8-10.
[10] R.S  Samsu,“ Mengolah  Citra  Pengindraan jarak  jauh  dengan  Google  Earth  Engine ”, Yogyakarta, DeepPublish, 2020, 7.
[11] O. Mutanga L. Kumar, “ Google earth engine applications ,” Remote Sensing , vol.  11, no. 5.  MDPI  AG,  Mar.  01,  2019.  doi: 10.3390/rs11050591.
[12] D.  Ramanda  Putri,  A.  Sukmono,  B. Sudarsono,  “Analisis  Kombinasi  Citra Sentinel-1A  Dan  Citra  Sentinel-2A  Untuk Klasifikasi  Tutupan  Lahan  (Studi  Kasus: Kabupaten  Demak,  Jawa  Tengah),” Jurnal Geodesi  Undip ,  vol.  7  no.  2,  2018,  doi: https://doi.org/10.14710/jgundip.2018.2066 0.
[13] D.  Ariani,  Y.  Prasetyo,  B.  Sasmito, “Estimasi  Tingkat  Produktivitas  Padi Berdasarkan  Algoritma  NDVI,  EVI,  DAN
SAVI Menggunakan Citra Sentinel-2
Multitemporal(Studi Kasus: Kabupaten Pekalongan, Jawa Tengah),” Jurnal Geodesi Undip , vol. 9, no. 1, pp- 207-216, 2020, doi:
https://doi.org/10.14710/jgundip.2020.2616 5.
[14] E. Syifa Putri, A. Widiasari, R. A. Karim, L. Somantri,  R.  Ridwana,  “Pemanfaatan Citra Sentinel-2 Untuk analisis Kerapatan
Vegetasi Di Wilayah Gunung Manglayang,”
Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha , vol. 9,  no.  2,  pp.  133–143,  2021,  doi: 10.23887/jjpg.v9i2.35357.
[15] A. Sarah “Analisis Hubungan Produksi Padi Dengan  Nilai NDVI ( Normalize Difference Vegetation  Indeks )  Menggunakan  Citra Landsat 8 Di Kecamatan Ingin Jaya”, 2017.
[16] R. N. Aini, R. Saraswati, A. Wibowo, “Pola Sebaran Kekeringan Lahan Pertanian Kabupaten  Serang  Dengan  Menggunakan Algoritma  NDDI.” Prosiding  Simposium Infrastruktur  Informasi  Geospasial ,  SIIG- 008, 2019.
[17] A. Suprihatin Utomo M. Pramono Hadi dan Emilya Nurjani, “Analisis Spasial Temporal Zona  Rawan  Kekeringan  Lahan  Pertanian
Berbasis Remote Sensing Temporal Spatial
Analysis  Of  Agricultural  Land  Drought Susceptibility  Zones  By  Remote  Sensing.” Jurnal  Tekno  Sains ,  vol.  11  no.  2,  hh  112- 127, 2022, doi:
https://doi.org/10.22146/teknosains.67932.
[18] B. E. Cahyono, R. Rahagian, D. Agung, T. Nugroho,  “Analisis  Produktivitas  Padi
Berdasarkan  Indeks  Kekeringan  (NDWI Dan  NDDI)  Lahan  Sawah  Menggunakan Data  Citra  Sentinel-2a  Di  Kecamatan Ambulu,” Indonesian 62 Journal of Applied Physics ( IJAP ), vol.  13, no. 1, p. 88, 2023, doi: 10.13057/ijap.v13i1.70682.
[19] A. Dian Irawan, M. Ariandi, U. Bina Darma, J.  Jenderal  Ahmad  Yani  No,  “Sistem
Informasi  Geografis  Persebaran  DBD  Di Wilayah Kota Palembang Dengan Menggunakan  ArcGIS,” Bina Darma
Conference  Series  on  Computer  Science ( BDCSoCS ), 13 Nov, 2017..
[20] J.  T.  Santoso,  S.  Kom,  M.  Kom, “ Geographic  Information  System  G  I  S Sistem  Informasi  Geografis .”  Semarang, Yayasan  Prima  Agus  Teknik  Universitas Sains  &  Teknologi  Komputer  (Universitas Stekom), 2021, 20.
[21] D.E  Agdelliano,  H.  Wahyu  Farros,  I. Muhamad,  “Perencanaan  Survey  Sebaran Potensi Energi Terbarukan Pada Pembangkit
Listrik  Tenaga  Surya  (Plts)  Terapung Provinsi  Jawa  Barat  Berbasis  Visualisasi Dan Layouting,” Jurnal Teknik Energi , vol. 18,  no.  2,  pp.  85-1021,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.32497/eksergi.v18i1.32
22.
[22] Sulistiyanto,“ Sistem  Informasi  Geografis Teori Dan Praktek Dengan Quantum GIS ”, Malang, Ahlimedia Press, 2021, 28.
[23] Fitria,  N.  Hasanah,  M.  Pd,  R.  S.  Untari,  ” Buku  Ajar  Rekayasa  Perangkat  Lunak Diterbitkan Oleh Umsida Press Universitas
Muhammadiyah Sidoarjo ,”  Universitas Muhammadiyah  Sidoarjo  l.  Mojopahit  No 666B Sidoarjo,  Jawa Timur, Umsida Press,
2020, 64.
[24] F. Fatmasari, S. Sauda, “Pemodelan Unified Modeling  Language  Sistem  Informasi Enterprise  Resource  Planning,” Jurnal
Media Informatik Budidarma , vol. 4, no. 2,
p. 429,
Apr. 2020,
doi: 10.30865/mib.v4i2.2022.
[25] M.  Rahmayu,  T.  Informatika,  S.  Nusa,  M. Jakarta, “Rancang Bangun Sistem Informasi
Pada Rumah Sakit Dengan Layanan Intranet Menggunakan  Metode  Waterfall.” Jurnal Evolusi , vol. 4 no. 2, doi: https://doi.org/10.31294/evolusi.v4i2.699.
[26] R.  S.  Pressman,  B.  R.  Maxim,  “ Software Engineering .” 9 ed. New York:
McGrawHill, 2020.