Available : http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/psa

## ANALISIS RISIKO KEKERINGAN DI KABUPATEN BANTUL PROVINSI D.I. YOGYAKARTA
Annisa Mu’awanah Sukmawati 1
Puji Utomo 2
1 Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta;
2 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta
1 Penulis Korespondensi e-mail: annisa.sukmawati@staff.uty.ac.id

## ABSTRACT
Bantul  Regency  is  a  district  in  Yogyakarta  Province  which  has  geographic,  geological,  hydrological, and  demographic  characteristics  that  are  likely  to  cause  drought.  Drought  event  in  Bantul  Regency  may  have significant impacts on various aspects in line with the characteristics of drought impacts which are complex and cross-sectoral. This study addresses to analyze the level of risk of drought with observation units in 75 villages in the Bantul Regency. The risk analysis was carried out by comparing the time period of the 10 years, i.e. 2008 and 2018  to  observe  the  shift  of  risk  areas  of  drought  in  Bantul  Regency.  The  research  was  conducted  using quantitative research methods with quantitative descriptive and mapping analysis. The analysis steps are drought hazard  analysis,  vulnerability  analysis,  and  drought  risk  analysis.  The  analysis  shows  that  during  the  last  10 years,  Kabupaten  Bantul  has  been  experiencing  an  increasing  number  of  villages  classified  as  high  risk  of drought, both in urban and rural areas. In 2008 there were 15 villages (20%) and increased to 21 villages (28%) in 2018 that were classified as very very high level. Meanwhile, in 2008 there were 30 villages (40%) in 2008 and increased to 32 villages (42.7%) in 2018 that were classified as very high level. It caused by the increasing probability of drought as well as vulnerability. The analysis results can be used as input for stakeholders to take mitigation  and  anticipation  actions  to  reduce  the  impact  of  drought  based  on  the  spatial  characteristics  of  the risk areas.
Keywords: Drought Hazard, Bantul Regency, Risk

## ABSTRAK
Kabupaten    Bantul    adalah    kabupaten    di    Provinsi    DIY    yang    memiliki  karakteristik    geografis, geologis,  hidrologis,  dan  demografis  yang  berpeluang menjadi  penyebab  bencana  kekeringan. Kekeringan yang  terjadi  di  Kabupaten  Bantul  dapat  menimbulkan  dampak  signifikan  bagi  berbagai  aspek  sejalan  dengan dampak  kekeringan  yang  bersifat  kompleks  dan  lintas  sektor.  Penelitian  bertujuan  untuk  menganalisis  tingkat risiko  bahaya  kekeringan  dengan  unit  amatan  pada  75  desa  di  Kabupaten  Bantul.  Analisis  risiko  dilakukan dengan  membandingkan  periode  waktu  10  tahun,  yaitu  tahun  2008  dan  2018  untuk  melihat  perkembangan wilayah  yang  berisiko  kekeringan  di  Kabupaten  Bantul.  Penelitian  dilakukan  dengan  metode  penelitian kuantitatif  dengan  teknik  analisis  deskriptif  kuantitatif  dan pemetaan. Langkah-langkah  analisis  yang  dilakukan meliputi  analisis  bahaya  kekeringan,  analisis  kerentanan,  dan  analisis  risiko  kekeringan.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  selama 10  tahun  terakhir  terdapat  peningkatan  jumlah  desa yang  tergolong berisiko  tinggi terhadap  kekeringan,  baik  di  kawasan  perkotaan  dan  perdesaan.  Pada  tahun  2008  terdapat  15  desa  (20%)  yang tergolong  sangat  sangat  tinggi  dan  meningkat  menjadi  21  desa  (28%)  pada  tahun  2018.  Sementara  itu,  untuk kategori  sangat  tinggi  meningkat  dari  sejumlah  30  desa  (40%)  di  tahun  2008  dan  bertambah  menjadi  32  desa (42,7%) pada tahun 2018. Hal ini disebabkan oleh semakin meningkatnya peluang terjadinya bahaya kekeringan maupun  kondisi  kerentanan  yang  semakin  tinggi.  Hasil  analisis  dapat  menjadi  masukkan  bagi  para  pemangku kepentingan  untuk  melakukan  mitigasi  dan  antisipasi  guna  mengurangi  dampak  kekeringan  berdasarkan karakteristik wilayah yang berisiko.
Kata kunci: Bahaya Kekeringan, Kabupaten Bantul, Risiko

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara tropis yang memiliki dua musim, yaitu musim penghujan dan kemarau. Permasalahan yang sering muncul  di musim penghujan  adalah bencana banjir. Sementara  itu,  bencana  kekeringan  kerap  terjadi  pada  musim  kemarau  di  berbagai  wilayah Indonesia. Data Badan Nasional Penanggulangan Bencana Indonesia tahun 2019 menunjukkan bahwa  bencana  kekeringan  menempati  urutan  ketiga  sebagai  bencana  yang  paling  sering terjadi  di  Indonesia  setelah  bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan  serta  puting  beliung  dengan jumlah  kejadian  1.529  kali  dari  total  9.375  kejadian  seluruh  bencana  di  Indonesia  (BNPB Indonesia, 2019). Hal ini menjadikan bencana kekeringan merupakan salah satu bencana yang perlu diperhatikan dan diantisipasi oleh seluruh pemangku kepentingan.
Hasil pemantauan Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) sejak akhir tahun  2018  hingga  akhir  tahun  2019,  beberapa  wilayah  di  Indonesia  mengalami  kekeringan panjang  dengan  persentase  sekitar  92%.  Hal  ini  disebabkan  oleh  fenomena  El-Nino  yang menjadikan musim kemarau menjadi lebih kering (CNN Indonesia, 2019; Nuarsa et al., 2015).
Bencana kekeringan terus meningkat besarannya ( magnitude ), baik intensitas, periode ulang,  dan  lamanya  akibat  pemanasan  global.  Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa perubahan iklim memperparah terjadinya bencana kekeringan karena berakibat pada semakin meluasnya  dampak  yang  ditimbulkan  pada  berbagai  sektor  (Fontaine  &  Steinemann,  2009; Kim  et  al.,  2015;  Liang  et  al.,  2019;  Nam  et  al.,  2015;  Yuan  et  al.,  2013).  Perubahan  iklim mengakibatkan  naiknya  temperatur  dan  curah  hujan  yang  ekstrim  yang  mengubah  frekuensi dan durasi bencana kekeringan (Nam et al., 2015).
Secara umum, kekeringan didefinisikan sebagai periode masa kering yang lebih  lama dari  kondisi  normal  dan  menyebabkan  ketersediaan  air  yang  jauh  di  bawah  kebutuhan  air (Hisdal  &  Tallaksen,  2000;  Nagarajan,  2009).  Kekeringan  merupakan  kejadian  yang  bersifat natural terkait dengan rendahnya curah hujan pada kurun waktu bulanan hingga tahunan (Dai, 2011; Rahman & Lateh, 2016). Kekeringan dapat diklasifikasikan menjadi empat jenis, yaitu kekeringan  meteorologis,  kekeringan  pertanian,  kekeringan  hidrologi,  dan  kekeringan  sosial- ekonomi  (Wilhite  &  Glantz,  1985).  Kekeringan  meteorologis  sering  digunakan  sebagai indikasi  pertama  bencana  kekeringan.  Ini  dikarenakan  kekeringan  meteorologis,  yang  terkait dengan rendahnya presipitasi air, menjadi penyebab utama kekeringan. Dalam analisis bahaya kekeringan  juga  seringkali  digunakan  data  curah  hujan  yang  mana  data  tersebut  merupakan
data  terkait  dengan  kekeringan  meteorologis.  Sementara  itu,  jenis  kekeringan  lainnya merupakan manifestasi dari kekeringan meteorologis (Hisdal & Tallaksen, 2000).
Beberapa penelitian menunjukkan bahwa kekeringan dapat menimbulkan dampak yang luas,  kompleks,  bersifat  lintas  sektor  (ekonomi,  sosial,  kesehatan,  dan  pendidikan),  dan memiliki  rentang  waktu  yang  panjang.  Ini  dikarenakan  air  merupakan  kebutuhan  pokok  dan vital  bagi  seluruh  makhluk  hidup  yang  tidak  dapat  digantikan  dengan  sumber  daya  lainnya. Kekeringan dapat mempengaruhi keberlangsungan hidup manusia, sistem lingkungan ( natural system ), sosial ekonomi, ketersediaan air dan pangan, pertanian, dan lainnya (Bin et al., 2011; Kim  et  al.,  2015;  Nasrollahi  et  al.,  2018;  Rahman  &  Lateh,  2016).  Pertambahan  populasi, urbanisasi,  dan  peningkatan  ekonomi  akan  meningkatkan  kebutuhan  air.  Di  sisi  lain,  hal  ini juga  menyebabkan  hilangnya  ketersediaan  air  yang  berpotensi  menyebabkan  kekeringan  dan kelangkaan air (Kim et al., 2015; Shahid & Behrawan, 2008; Yuan et al., 2013).
Meskipun  memiliki  dampak  yang  paling  besar  dibanding  bencana  lainnya,  bencana kekeringan belum banyak mendapatkan perhatian berbagai pihak, baik pada konteks nasional maupun global (Dabanli, 2018; Kim et al., 2015; Nam et al., 2015; Shahid & Behrawan, 2008; Hastuti  et  al.,  2017).  Diperlukan  kesiapsiagaan  untuk  meminimalisir  risiko  bencana kekeringan serta langkah adaptasi untuk meningkatkan ketahanan terhadap bencana.
Menilai  risiko  bencana  kekeringan  perlu  dilakukan  sebagai  upaya  telaah  awal mengenai  sebaran  spasial  wilayah  berisiko  kekeringan.  Menilai  risiko  bencana  merupakan langkah  awal  dari  upaya  pengurangan  risiko  bencana.  Ini  dikarenakan  penilaian  risiko  tidak hanya  melihat  kemungkinan  kerugian  dan  dampak  yang  ditimbulkan,  namun  juga memperhitungkan  tingkat  risiko  menurut  level  kerugiannya  (Dickson  et  al.,  2012).  Secara definisi,  risiko  merupakan  integrasi  dua  fungsi,  yaitu  bahaya  yang  ditimbulkan  dan  derajat kerentanan (Wisner et al., 2005). Wisner et al. (2005) menjelaskan bahwa risiko memiliki tiga komponen,  yaitu  fungsi  keterpaparan (Exposure ),  kerentanan  ( Vulnerability ),  dan  kapasitas adaptasi  ( Adaptive  Capacity ).  Namun,  hanya  sedikit  studi  yang  menilai  risiko  kekeringan secara  komprehensif  dengan  mengintegrasikan  indeks  bencana  kekeringan  ( drought  hazard index )  dan  kerentanan  kekeringan  ( drought  vulnerability  index )  serta  menampilkan  hasilnya secara spasial (Dabanli, 2018; Nasrollahi et al., 2018; Shahid & Behrawan, 2008).
Kabupaten  Bantul  adalah  kabupaten  di  Provinsi  DIY  yang  memiliki karakteristik geografis,    geologis,    hidrologis,    dan    demografis    yang    berpeluang  menjadi    penyebab
bencana    kekeringan.  Berdasarkan  data  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPPD) Kabupaten Bantul tahun 2017 terdapat 8 kecamatan dan 19 desa rawan kekeringan. Sementara itu, wilayah yang berpotensi mengalami kekeringan dengan status siaga pada akhir tahun 2018 hingga Agustus 2019 terdapat di 6 kecamatan dan 15 desa. Lebih lanjut, diperkirakan sekitar 50.000 jiwa berpeluang mengalami dampak kekeringan (Christiyaningsih, 2019). Di sisi lain, kekeringan  di  Kabupaten  Bantul  juga  dapat  menimbulkan  dampak  signifikan  bagi  sektor pertanian.  Kabupaten  Bantul  adalah  salah  satu  wilayah  sentra  pertanian  Provinsi  D.I. Yogyakarta. Proporsi lahan pertanian di Kabupaten Bantul tercatat hampir mencapai 30% dari total  wilayahnya  (BPS  Kabupaten  Bantul,  2018).  Hasil  penelitian  Purnamawati  (2014)  juga menunjukkan  bahwa  87%  wilayah  di  Kabupaten  Bantul  memiliki  kerawanan  kekeringan tingkat  sedang  untuk  lahan  pertanian  jenis  tanaman  pangan.  Kondisi  ini  akan  memengaruhi produksi  pertanian  skala  regional  serta  berdampak  bagi  sosial  ekonomi  karena  masyarakat perlu mengeluarkan biaya lebih untuk memperoleh air bersih.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  tingkat  risiko  bencana  kekeringan  di Kabupaten Bantul. Unit amatan penelitian adalah 75 desa di Kabupaten Bantul. Analisis risiko perlu dilakukan sebagai langkah awal mitigasi untuk mengurangi dampak kekeringan dengan melihat  sebaran  lokasi  yang  berisiko  terhadap  kekeringan  untuk  selanjutnya  dapat  diberikan intervensi  kebijakan.  Analisis  risiko  dilakukan  dengan  membandingkan  periode  waktu  10 tahun terakhir, yaitu tahun 2008 dan 2018 untuk melihat perkembangan wilayah yang berisiko kekeringan di Kabupaten Bantul.

## 2. METODOLOGI
Penelitian  dilakukan  dengan  metode  penelitian  kuantitatif  karena  penelitian  bertujuan untuk  menilai tingkat risiko bencana kekeringan yang terjadi di Kabupaten Bantul. Tahapan analisis  yang  dilakukan  meliputi  1)  Menilai  tingkat  bencana  kekeringan,  2)  Menilai  tingkat kerentanan  bencana  kekeringan,  dan  3)  Menilai  tingkat  risiko  bencana  kekeringan.  Analisis dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  analisis  deskriptif  kuantitatif  dan  didukung  oleh analisis pemetaan untuk melihat sebaran spasial.
Gambar 1. Framework Penelitian

## 2.1 Lokasi Studi
Studi  berlokasi  di  Kabupaten  Bantul  dengan  unit  analisis  pada  75  desa  di  Kabupaten Bantul.  Secara  geografis  Kabupaten  Bantul  terletak  pada  110º  12'  34''  hingga  110º  31' 08'' Bujur  Timur  dan  7º  44'  4'  hingga  8º  00'  27''  Lintang  Selatan.  Secara  administratif, Kabupaten Bantul terdiri dari 17 kecamatan dan 75 desa dengan luas wilayah ± 506,85 km2. Gambar 2 menunjukkan peta administrasi Kabupaten Bantul.
Berdasarkan  data  BPS  Kabupaten  Bantul  (2019),  pada  tahun  2018  jumlah  penduduk total sebanyak 1.006. 692 jiwa. Adapun kecamatan yang memiliki jumlah penduduk tertinggi pada tahun 2018 adalah Kecamatan Banguntapan (145.956 jiwa), Kasihan (129.233 jiwa), dan Sewon  (117.200  jiwa).  Berdasarkan  kenaikan  jumlah  penduduk  selama  10  tahun  terakhir antara  tahun  2008  hingga  2018,  jumlah  penduduk  di  Kecamatan  Banguntapan  meningkat 38,01%,  Kcamatan  Sewon  meningkat  30,76%,  dan  Kecamatan  Kasihan  meningkat  28,93%. Adapun kondisi kepadatan penduduk terlihat pada peta di Gambar 3.
Gambar 2. Peta Administrasi Wilayah Kabupaten Bantul
Jika dilihat berdasarkan kepadatannya, kecamatan dengan karakteristik kota cenderung memiliki  kepadatan  penduduk  tinggi,  seperti  di  Kecamatan  Banguntapan,  Sewon,  Kasihan, dan  Bantul  yang  berbatasan  dengan  Kota  Yogyakarta.  Selama  tahun  2008  hingga  2018, Kecamatan  Banguntapan  mengalami  kenaikan  kepadatan  penduduk  38,58%,  Kecamatan Sewon  meningkat  31,26%,  dan  Kecamatan  Kasihan  meningkat  30,52%.  Hal  ini  dapat menunjukkan bahwa infiltrasi karakteristik Kota Yogyakarta bagi kawasan di sekitarnya dapat dilihat dari kondisi jumlah penduduknya.
(a)                                                                           (b)
Gambar 3. Kepadatan Penduduk di Kabupaten Bantul (a) Tahun 2008 dan (b) Tahun 2018

## 2.2 Metode Analisis Bahaya Kekeringan
Penilaian  tingkat  bencana  kekeringan  dilakukan  dengan  menggunakan  indeks  bencana kekeringan  ( drought  hazard  index ).  Untuk  menilai  kekeringan  perlu  didasarkan  pada karakteristik kekeringan (He et al., 2011; Kim et al., 2015; Nam et al., 2015; Nasrollahi et al., 2018).  Salah  satu  metode  yang  dianggap  representatif  untuk  digunakan  adalah  Standardized Precipitation Index (SPI) yang diperkenalkan oleh McKee et al. pada tahun 1993.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  SPI  untuk  menilai  tingkat  bahaya  kekeringan  di Kabupaten Bantul sebagaimana digunakan oleh beberapa penelitian, seperti Kim et al., (2015) untuk kasusnya di Korea Selatan, Nasrollahi et al. (2018) di Iran, Shahid & Behrawan (2008) di  Bangladesh,  dan  Dabanli  (2018)  di  Turki.  SPI  adalah  metode  perhitungan  indeks  bahaya kekeringan yang paling banyak digunakan karena merepresentasikan probabilitas curah hujan pada  skala  waktu  yang  berbeda.  Metode  SPI  ini  dianggap  lebih  efektif,  efisien,  dan  praktis karena hanya menggunakan variabel curah hujan. SPI dapat digunakan untuk mendefinisikan
dan memonitor kekeringan pada skala waktu yang berbeda, seperti 1, 3, 6, 9, 12, 24, dan 48 bulan (McKee et al., 1993).
Dalam  penelitian  ini,  data  curah  hujan  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  SPI untuk skala waktu bulanan pada tahun 2008 dan 2018. Data curah hujan dikumpulkan dari 12 stasiun  hujan  di  Kabupaten  Bantul,  yaitu  a)  Sta.  Ringinharjo,  b)  Sta.  Nyemengan,  c)  Sta. Gandok,  d)  Sta.  Kotagede,  e)  Sta.  Pundong,  f)  Sta.  Barongan,  g)  Sta.  Ngetak,  h)  Sta. Kebonongan, i) Sta. Piyungan, j) Sta. Sedayu, k) Sta. Ngestiharjo, dan l) Sta. Dlingo. Sebaran lokasi  stasiun  hujan  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Berdasarkan  data  curah  hujan  harian  pada tahun  2008  dan  2018  yang  digunakan  oleh  12  stasiun  hujan  tersebut,  data  curah  hujan dikelompokkan  menjadi  data  curah  hujan  bulanan  di  masing-masing  stasiun  sebagaimana ditampilkan pada Tabel 1.
Gambar 4. Sebaran Lokasi 12 Stasiun Hujan di Kabupaten Bantul
Tabel 1. Data Curah Hujan Bulanan Antara Bulan November – April Tahun 2008 dan 2018
Stasiun Hujan Curah Hujan Bulanan di Musim Penghujan Tahun 2008 dan 2018 November Desember Januari Februari Maret April 2008 2018 2008 2018 2008 2018 2008 2018 2008 2018 2008 2018 Ringinharjo 478 167 0 13 917 465 465 348 631 324 139 178 Nyemengan 356 693 0 693 462 500 164 354 337 317 121 82 Gandok 585 821 0 272 1248 532 950 286 295 216 233 111 Kotagede 202 720 126 281 289 538 283 307 220 351 87 109 Pundong 327 917 0 413 694 507 304 322 218 370 145 39 Barongan 150 790 0 314 233 476 187 339 120 269 68 39 Ngetal 130 659 0 131 303 456 120 253 224 315 78 65 Kebonongan 275 235 0 1287 514 793 325 499 384 644 126 47
Stasiun Hujan Curah Hujan Bulanan di Musim Penghujan Tahun 2008 dan 2018 November Desember Januari Februari Maret April 2008 2018 2008 2018 2008 2018 2008 2018 2008 2018 2008 2018 Piyungan 228 446 0 117 995 587 516 282 471 454 387 105 Sedayu 596 495 0 495 521 491 302 347 318 215 173 84 Ngestiharjo 459 559 0 559 629 527 382 329 419 235 156 97 Dlingo 680 532 0 242 995 562 390 362 570 477 250 229
Sumber: BMKG Bantul, 2008-2018
Tabel 1 (Lanjutan). Data Curah Hujan Bulanan Antara Bulan Mei – Oktober Tahun 2008 dan 2018 Stasiun Hujan Curah Hujan Bulanan di Musim Kemarau Tahun 2008 dan 2018 Mei Juni Juli Agustus September Oktober 2008  2018  2008  2018  2008  2018  2008  2018  2008  2018  2008  2018 Ringinharjo 28 0 11 0 0 0 0 0 0 4 315 0 Nyemengan 39 0 13 0 0 0 0 0 0 0 170 99 Gandok 70 103 0 5 0 0 0 0 0 17 232 67 Kotagede 22 41 0 1 0 0 0 0 0 24 96 37 Pundong 0 24 0 0 0 0 0 0 0 0 205 40 Barongan 0 23 0 0 0 0 0 0 0 3 106 47 Ngetal 0 42 0 5 0 2 0 0 0 0 81 0 Kebonongan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 223 64 Piyungan 62 29 0 1 0 2 0 0 0 7 166 0 Sedayu 0 0 0 0 0 0 0 0 0 84 57 61 Ngestiharjo 22 22 29 16 0 0 0 0 0 1 163 156 Dlingo 0 70 0 87 0 0 0 0 0 7 143 14
Sumber: BMKG Bantul, 2008-2018
Tahapan analisis perhitungan curah hujan dimulai dari perhitungan hujan bulanan dan simpangan bakunya dari masing-masing stasiun hujan pada tahun 2008 dan 2018. Selanjutnya dilakukan  perhitungan  nilai  SPI  berdasarkan  data  hujan  bulanan  untuk  menentukan  indeks kekeringan  di  masing-masing  stasiun  hujan  pada  tahun  2008  dan  2018.  Metode  indeks kekeringan SPI adalah indeks yang digunakan untuk menentukan penyimpangan curah hujan terhadap  normalnya  dalam  satu  periode  yang  panjang.  Nilai  SPI  dihitung  menggunakan metode  Statistik Probabilistik Distribusi Gamma. Apabila hujan yang turun mengecil, maka kandungan air dalam tanah dan debit aliran berkurang sehingga dapat menimbulkan defisit air atau kekeringan. Cara mengklasifikasikan indeks kekeringan SPI dapat dilihat pada persamaan (1). Tahap perhitungan dilanjutkan dengan menggunakan persamaan (2).
ij j ij j X X Z   
............................................................................................................................(1)
Keterangan:
Zij = peubah Z, tahun ke i bulan ke j, Xij = hujan bulanan tahun ke i bulan ke j, Xj = hujan bulan j, rata-rata, σj
= simpangan baku bulanan.
Dengan simpangan baku:
  2 1 x x n     ...........................................................................................................................(2)
Keterangan:
x = data curah hujan
x = jumlah rata-rata curah hujan
n = jumlah data
Indeks  kekeringan  diklasifikasikan  berdasarkan  Standarized  Precipitation  Index  (SPI) yang merupakan kriteria tingkat kekeringan meteorologis (Tabel 2).
Tabel 2. Kriteria Ketajaman Kekeringan Kekeringan Berdasarkan Nilai SPI
Nilai Klasifikasi > 2,00 Amat Sangat Basah 1,50 – 1,99 Sangat Basah 1,00 – 1,49 Basah (-0,99) – (0,99) Normal (-1,00) – (-1,49) Kering (-1,50) – (-1,99) Sangat Kering < (-2,00) Amat Sangat Kering
Sumber: McKee et al., 1993
Selanjutnya dilakukan analisis Inverse Distance  Weighted (IDW) untuk  membuat peta persebaran  daerah  kerawanan  bencana  kekeringan  di  Kabupaten  Bantul  berdasarkan  nilai indeks kekeringan SPI pada tahun 2008 dan 2018 dengan bantuan software ArcGIS. Metode IDW  merupakan  salah  satu  metode  interpolasi  yang  digunakan  dalam  ArcGIS  untuk
mendapatkan data berdasarkan data-data di sekitarnya yang telah diketahui. Selanjutnya hasil analisis  perhitungan  SPI  dikombinasikan  dengan  probabilitas  kejadian  untuk  menghitung Drought Hazard Index (DHI) guna mengetahui tingkat bahaya kekeringan pada suatu lokasi. Selanjutnya hasil nilai DHI dinormalisasi dengan rentang 0 – 1 dan diklasifikasikan menjadi lima kelas seperti ditampilkan di Tabel 3.
Tabel 3 . Klasifikasi Tingkat Bahaya Kekeringan di Kabupaten Bantul Elemen Bahaya Klasifikasi Indeks Bahaya Peta Bahaya (Drought Hazard Index) Sangat Bahaya > 0,91 Bahaya 0,66 – 0,90 Agak Bahaya 0,33 – 0,65 Kurang Bahaya 0,11 – 0,32 Tidak Bahaya < 0,10

## 2.3 Metode Analisis Kerentanan
Analisis  tingkat  kerentanan  dilakukan  dengan  teknik  analisis  skoring.  Analisis kerentanan  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  komponen,  yaitu  keterpaparan  ( exposure ), sensitivitas  ( sensitivity ),  dan  kapasitas  adaptasi  ( adaptive  capacity )  yang  didasarkan  pada indikator  sosial  ekonomi  serta  infrastruktur.  Indikator  yang  digunakan  untuk  menilai keterpaparan  dan  sensitivitas  (IKS)  meliputi  kepadatan  penduduk,  persentase  penduduk sensitif  (perempuan,  anak-anak,  dan  manula),  persentase  penduduk  miskin,  dan  persentase luas kawasan terbangun. Penduduk sensitif dan miskin cenderung lebih mengalami kerentanan yang  tinggi  terkait  dengan  kebertahanannya  saat  terjadi    bencana  (Rasch,  2015).  Dari  segi penggunaan lahan, lahan dengan proporsi terbangun yang lebih besar cenderung lebih rentan terhadap bencana. Ini menyangkut dampak kerugian yang dapat ditimbulkan (Li et al., 2016). Wilayah dengan kepadatan penduduk tinggi juga cenderung lebih rentan (Rasch, 2015).
Indikator kapasitas adaptasi (IKA) meliputi sumber air bersih yang digunakan (PDAM/ air  tanah/  lainnya),  jumlah  fasilitas  pendidikan,  jumlah  fasilitas  kesehatan,  dan  tipe  sanitasi keluarga  (menggunakan  jamban  atau  tidak).  Ketersediaan  sarana  air  bersih  dan  sanitasi menentukan  kemungkinan  kejadian  penyakit  di  suatu  rumah  tangga  (Rasch,  2015).  Rumah dengan sarana air bersih dan sanitasi yang memadai dianggap lebih adaptif terhadap bencana.
Penilaian tingkat kerentanan dilakukan dengan menggunakan data sekunder bersumber dari  data  Potensi  Desa  serta  data  dari  buku  kecamatan  dalam  angka  se-Kabupaten  Bantul
tahun  2008  dan  2018  yang  diterbitkan  oleh  BPS.  Langkah  untuk  menganalisis  kerentanan sebagaimana dijelaskan oleh CCROM (dalam Mercy Corps Indonesia, 2017) meliputi:
1. Menentukan  indikator  dan  data  didasarkan  hasil  telaah  literatur  dan  ketersediaan  data sekunder.
2. Membobotkan setiap indikator IKS dan  IKA dengan nilai maksimal masing-masing 1. Bobot ditentukan dari hasil telaah literatur dan analisis peneliti.
3. Melakukan perhitungan data dengan skoring untuk masing-masing variabel.
4. Melakukan  normalisasi  data  dengan  rentang  nilai  maksimal  1  dan  nilai  terendah  0. Normalisasi  bertujuan  agar  masing-masing  data  dapat  dikomparasikan  hasilnya.
Normalisasi dilakukan dengan rumus:
Nilai normalisasi =  Hasil perhitungan atau nilai skoring
Nilai perhitungan/ skor maksimal
5. Melakukan  pembobotan  dengan  cara  mengkalikan  hasil  normalisasi  dengan  bobot masing-masing variabel.
6. Menghitung total nilai indikator IKS dan IKA.
7. Melakukan  perhitungan  anomali  IKS  dan  IKA  (ANO  IKS  dan  IKA)  dengan  cara mengurangi  nilai  dengan  0,5.  Nilai  0,5  didapatkan  dari  masing-masing  nilai  maksimal untuk  IKS  dan  IKA  yang  bernilai  1.  Dengan  mengurangi  dengan  0,5  maka  nilai  IKS dan IKA akan berada pada rentang -0,5 hingga +0,5.
8. Menghitung indeks kerentanan (IKR) dengan kategorisasi nilai kerentanan sebagaimana terjabarkan di Tabel 4. IKR digolongkan menjadi lima kelas.
Tabel 4. Kategorisasi Tingkat Kerentanan Berdasarkan Nilai IKS dan IKA Hasil Perhitungan Kategori Ano.IKS<0, Ano.IKA>0, Ano IKS-IKA<-0,25 Tidak Rentan Ano.IKS>0, Ano.IKA>0, Ano IKS+IKA>0,25 Kurang Rentan Ano  IKS+IKA<0,25,  Ano.IKS+IKA>-0,25,  Ano IKS-IKA<0,25, Ano.IKS-IKA>-0,25 Agak Rentan Ano.IKS<0, Ano.IKA<0, Ano IKS+IKA<-0,25 Rentan Ano.IKS>0, Ano.IKA<0, Ano IKS-IKA>0,25 Sangat Rentan Sumber: CCROM, 2013 dalam Mercy Corps Indonesia, 2017

## 2.4 Metode Analisis Risiko
Analisis risiko dilakukan dengan mengkalikan bahaya (H) dengan kerentanan (V) yang hasilnya ditentukan ke dalam tujuh kelas sebagaimana ditunjukkan di Tabel 5. Output analisis
risiko ditampilkan dalam bentuk pemetaan risiko bencana yang merupakan hasil overlay dari peta bahaya dan kerentanan.
Tabel 5. Kategorisasi Tingkat Risiko Berdasarkan Analisis Bahaya (H) dan Analisis
Kerentanan (V) Bahaya (H) Sangat Bahaya Bahaya Agak Bahaya Kurang Bahaya Tidak Bahaya K er en ta n a n (V )
Sangat Rentan SST SST ST T S Rentan SST ST T S R Agak Rentan ST T S R SR Kurang Rentan T S R SR SSR Tidak Rentan S R SR SSR SSR
Sumber: CCROM, 2013 dalam Mercy Corps Indonesia, 2017

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Bahaya Kekeringan
Analisis  bahaya  kekeringan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  SPI  berdasarkan data curah hujan tahun 2008-2018. Gambar 5 menunjukkan hasil pemetaan analisis kekeringan di Kabupaten Bantul. Hasil perhitungan DHI menunjukkan bahwa sebanyak 31 desa (41,33%) di  Kabupaten  Bantul  tergolong  bahaya  terhadap  bencana  kekeringan.  Sementara  itu,  28  desa (37,33%)  tergolong  agak  bahaya,  11  desa  (14,67%)  kurang  bahaya,  3  desa  (4%)  termasuk tidak bahaya, dan hanya 2 desa (2,67%) yang tergolong sangat bahaya. Kondisi menunjukkan bahwa  level  bahaya  kekeringan  di  Kabupaten  Bantul  tergolong  sedang  namun  cenderung tinggi pada wilayah Bantul bagian selatan dan tengah.
Jika  dilihat  berdasarkan  karakteristik  wilayahnya,  wilayah  Bantul  bagian  utara cenderung  memiliki  level  kurang  bahaya  atau  tidak  bahaya.  Wilayah  Bantul  bagian  utara adalah  wilayah  yang  memiliki  karakteristik  perkotaan  yang  nampak  karena  berbatasan langsung  dengan  Kota  Yogyakarta  sehingga  mendapatkan  dampak  infiltrasi  langsung  dari perkembangan  Kota  Yogyakarta.  Sementara  itu,  wilayah  di  Bantul  bagian  selatan  yang sebagian  besar  masih  berkarakteristik  perdesaan,  cenderung  mengalami  bahaya  kekeringan tingkat  tinggi.  Hal  ini  dikarenakan  masih  didominasinya  wilayah  dengan  penggunaan  lahan non  terbangun,  seperti  area  persawahan  yang  masih  bergantung  pada  aspek  meteorologis, seperti jumlah curah hujan.
Kejadian kekeringan di Kabupaten Bantul kurang berjalan selaras dengan karakteristik wilayah. Hal ini dikarenakan kekeringan di kawasan perkotaan ( urban drought ) bersifat lebih kompleks  karena  menyangkut  aspek  fisik  dan  antropogenik,  seperti  kondisi  iklim,  hidrologi, aktivitas manusia dan faktor lingkungan yang mempengaruhi keseimbangan ketersediaan dan kebutuhan air (Zhang et al., 2019). Kekeringan di perkotaan juga sering dikonotasikan dengan kelangkaan  air,  dimana  keseimbangan  kebutuhan  dan  ketersediaan  air  lebih  mempengaruhi kondisi,  dibandingkan  di  kawasan  perdesaan  yang  kekeringannya  lebih  banyak  disebabkan oleh kondisi meteorologis.
Gambar 5. Tingkat Bahaya Kekeringan di Kabupaten Bantul Tahun 2008-2018
Selain  itu,  menurut  Triadmodjo  (2008)  sebaran  lokasi  stasiun  hujan  juga  dapat mempengaruhi kejadian  kekeringan.  Ini dikarenakan terkait data  curah hujan yang dikolektif oleh  masing-masing  stasiun  hujan.  Semakin  jarang  atau  berjauhan  jarak  lokasi  stasiun hujannya, maka bias data curah hujan juga akan  semakin besar terkait dengan covering area dari stasiun hujan tersebut.

## 3.2 Analisis Kerentanan
Analisis  kerentanan  dilakukan  dengan  indikator  sosial  ekonomi  dan  infrastruktur. Perbandingan hasil analisis kerentanan di Kabupaten Bantul tahun 2008 dan 2018 ditampilkan pada  peta  di  Gambar  6.  Hasil  pemetaan  menunjukkan  bahwa  Kabupaten  Bantul  memiliki kerentanan yang tinggi. Ini dapat dilihat dari persentase wilayah yang mengalami kerentanan cenderung  meningkat.  Pada  tahun  2008,  sebanyak  52%  desa  tergolong  rentan  dan  48%  desa sangat rentan. Kondisi ini meningkat menjadi 68% desa tergolong sangat rentan dan 32% desa tergolong rentan pada tahun 2018.
(a)                                                                           (b)
Gambar 6. Tingkat Kerentanan di Kabupaten Bantul (a) Tahun 2008 dan (b) Tahun 2018
Secara  spasial,  kondisi  kerentanan  di  Kabupaten  Bantul  rentan  terjadi  di  wilayah tengah dan utara yang notabene merupakan kawasan perkotaan dari Kabupaten Bantul. Namun demikian, pada tahun 2018 sebaran spasial kerentanan semakin meluas ke wilayah selatan dan timur  yang  dominasinya  masih  terkategori  sebagai  kawasan  perdesaan.  Beberapa  hal  yang mempengaruhi  peningkatan  kerentanan  antara  tahun  2008  dan  2018  ini  karena  semakin
masifnya  perubahan  penggunaan  lahan  menjadi  lahan  terbangun,  kepadatan  populasi,  dan ketersediaan infrastruktur.
Li  et  al.  (2016)  mengungkapkan  bahwa  kerentanan  berpeluang  meningkat  apabila proporsi penggunaan lahan terbangun juga meningkat. Hasil analisis kerentanan menunjukkan bahwa  terdapat  peningkatan  proporsi  penggunaan  lahan  terbangun  di  beberapa  kecamatan, seperti  di  Kecamatan  Srandakan,  Kretek,  dan  Pundong  yang  terletak  di  selatan  wilayah kabupaten.  Perkembangan  aktivitas  pariwisata,  terutama  wisata  pantai  mendorong perkembangan fungsi kawasan. Sementara itu, untuk kecamatan yang berada di wilayah utara, seperti  Kecamatan  Banguntapan,  Kasihan,  Sewon,  dan  Bantul  rata-rata  memiliki  proporsi penggunaan  lahan  terbangun  di  atas  50%  karena  perkembangan  fungsi  kawasan  menjadi kawasan permukiman.
Rasch  (2015)  menyatakan  bahwa  kepadatan  populasi  juga  turut  mempengaruhi tingginya kerentanan, dimana semakin padat suatu area akan semakin rentan. Hal ini sejalan dengan kondisi di Kabupaten Bantul, dimana kecamatan dengan kepadatan penduduk sedang hingga  tinggi  juga  cenderung  lebih  rentan,  seperti  di  Kecamatan  Banguntapan,  Sewon, Kasihan, Bantul, Pandak, Bambang Lipuro, dan Jetis. Rasch (2015)  juga berpendapat bahwa kawasan  perkotaan  yang  sarat  akan  infrastruktur  juga  mempengaruhi  derajat  kerentanan karena berpeluang mengalami banyak kerugian maupun kerusakan.
Tingginya  tingkat  kerentanan  juga  dipengaruhi  oleh  kurangnya  kapasitas  adaptasi.
Indikator  kapasitas  adaptasi  yang  digunakan  dilihat  dari  penyediaan  infrastruktur,  seperti fasilitas  pendidikan,  kesehatan,  air  bersih,  dan  sanitasi.  Padahal  ketersediaan  infrastruktur dapat  membantu  penduduk  untuk  mengatasi  dampak  bencana.  Menurut  Rasch  (2015), ketersediaan sarana air bersih dan sanitasi merefleksikan kondisi kesehatan populasi. Rumah dengan  sanitasi  pribadi  dan  air  bersih  yang  terjamin  akan  memiliki  kapasitas  adaptasi  yang lebih  baik.  Sementara  itu,  jumlah  fasilitas  pendidikan  dan  kesehatan  menunjukkan  akses masyarakat  untuk  menjangkaunya.  Kondisi  di  Kabupaten  Bantul  menunjukkan  bahwa  jika dilihat  dari  ketersediaan  dan  sebaran  fasilitas,  khususnya  fasilitas  kesehatan  masih  kurang terutama  untuk  jenis  fasilitas  puskesmas  dan  poliklinik  sebagai  fasilitas  pertama  yang melayani  masyarakat.  Di  samping  itu,  sebagian  besar  wilayah  di  Kabupaten  Bantul  masih menggunakan air sumur/ non PDAM untuk memenuhi sumber air bersih. Padahal keberadaan air sumur bergantung pada debit air.

## 3.3 Analisis Risiko Kekeringan
Analisis  risiko  dilakukan  dengan  mengkalikan  fungsi  bahaya  (H)  dengan  kerentanan (V).  Hasil  analisis  risiko  bahaya  kekeringan  ditampilkan  pada  peta  di  Gambar  7.  Adapun sebaran  wilayah  tingkat  desa  berdasarkan  derajat  risikonya  terhadap  bahaya  kekeringan ditampilkan  pada  Tabel  6.  Analisis  risiko  menunjukkan  bahwa  sekitar  60-70%  desa  di Kabupaten  Bantul  berisiko  tinggi  mengalami  kekeringan.  Tingginya  tingkat  risiko  ini dipengaruhi  oleh  faktor  bahaya  dan  kerentanan  yang  melatarbelakanginya.  Berdasarkan penilaian  bahaya  dengan  menggunakan  DHI,  kekeringan  di  Kabupaten  Bantul  tergolong cukup tinggi. Sementara itu, jika dilihat dari kerentanannya juga tergolong rentan dan sangat rentan. Wilayah berisiko tinggi terdapat di wilayah Bantul bagian tengah, selatan dan timur.
Tabel 6. Perbandingan Persentase Tingkat Risiko Bahaya Kekeringan Tahun 2008 dan 2018
di Kabupaten Bantul Tingkat Risiko Jumlah Desa (%) 2008 2018 Sangat Sangat Tinggi 20,0% 28,0% Sangat Tinggi 40,0% 42,7% Tinggi 32,0% 22,7% Sedang 4,0% 2,7% Rendah 4,0% 4,0% Sangat Rendah 0,0% 0,0% Sangat Sangat Rendah 0,0% 0,0%
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  selama  kurun  waktu  10  tahun  terakhir  terdapat peningkatan  jumlah  desa  yang  tergolong  berisiko  sangat  sangat  tinggi  dan  sangat  tinggi kekeringan. Pada tahun 2008 terdapat 15 desa (20%) yang tergolong sangat sangat tinggi dan meningkat  menjadi  21  desa  (28%)  pada  tahun  2018.  Sementara  itu,  untuk  kategori  sangat tinggi meningkat dari sejumlah 30 desa (40%) di tahun 2008 dan bertambah menjadi 32 desa (42,7%)  pada  tahun  2018.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  terjadi  perluasan  wilayah  berisiko kekeringan  di  Kabupaten  Bantul  baik  disebabkan  oleh  meningkatnya  peluang  terjadinya bahaya kekeringan maupun kondisi kerentanan yang semakin tinggi.
Wilayah  yang  memiliki  risiko  tinggi  dikarenakan  tingginya  bahaya  kekeringan  dan kerentanan  yang  terjadi  di  wilayah  tersebut.  Wilayah  berisiko  tinggi  cenderung  terjadi  pada wilayah  tengah  dan  selatan  yang  memiliki  kategori  bahaya  tingkat  menengah  hingga  tinggi
serta  derajat  kerentanan  rentan  dan  sangat  rentan.  Jika  dilihat  dari  karakteristiknya,  risiko tinggi  juga  cenderung  ditemukan  pada  wilayah  dengan  karakteristik  perdesaan.  Faktor probabilitas  terjadinya  bahaya  kekeringan  lebih  mempengaruhi  kondisi  risiko  kekeringan  di Kabupaten Bantul.
Pada  wilayah  dengan  karakteristik  perkotaan  seperti  pada  desa-desa  di  Kecamatan Bantul  dan  Banguntapan,  memiliki  risiko  yang  sedang  disebabkan  kepadatan  populasi  yang tinggi namun ancaman kekeringan tidak begitu tinggi. Sementara itu, wilayah berisiko sangat tinggi  dan  sangat  sangat  tinggi  cenderung  terjadi  di  wilayah  perdesaan  atau  pertanian  yang masih  bergantung  pada  kondisi  curah  hujan,  seperti  pada  desa-desa  di  Kecamatan  Kretek, Pundong, dan Bambang Lipuro.
(a)                                                                           (b)
Gambar 7. Tingkat Risiko Kekeringan di Kabupaten Bantul (a) Tahun 2008 dan (b) Tahun 2018
Temuan ini mengkonfirmasi beberapa penelitian sebelumnya bahwa baik pada wilayah perkotaan  dan  perdesaan  risiko  kekeringan  perlu  mendapat  perhatian.  Hasil  pemetaan  risiko kekeringan  secara  spasial  dapat  menjadi  masukkan  bagi  pemangku  kepentingan  untuk
melakukan langkah mitigasi berupa manajemen sumber daya air untuk menjamin ketersediaan air di wilayah-wilayah yang rawan kekeringan (Dabanli, 2018; Nasrollahi et al., 2018).

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Sebagian besar wilayah di Kabupaten Bantul berisiko tinggi terhadap kekeringan. Hal ini disebabkan oleh cukup tingginya tingkat ancaman bahaya kekeringan serta tingginya level kerentanan di Kabupaten Bantul. Wilayah Kabupaten Bantul bagian tengah dan selatan, baik kawasan  perkotaan  dan  perdesaan  sama-sama  berisiko  terhadap  bahaya  kekeringan.  Pada wilayah  perkotaan,  kekeringan  dipengaruhi  oleh  kombinasi  faktor  fisik  dan  antropogenik. Kepadatan  populasi  berpengaruh  besar  pada  ketersediaan  air  dan  berpeluang  menjadi kekeringan  atau  kelangkaan  air.  Sedangkan  pada  wilayah  perdesaan,  kekeringan  cenderung masih dipengaruhi oleh variabel fisik berupa kondisi curah hujan karena masih bergantungnya pada  sektor  pertanian.  Sementara  itu,  jika  dilihat  dari  kondisi  kerentanan,  Kabupaten  Bantul memiliki  Indeks  Keterpaparan  dan  Sensitivitas  (IKS)  yang  tinggi,  namun  kurang  diimbangi oleh  kemampuan  adaptasi  yang  baik  terutama  sumber  air  bersih  yang  digunakan  sehari-hari sehingga tingkat kerentanannya tinggi.

## 4.2 Saran
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukkan bagi Pemerintah Kabupaten Bantul serta  para  pemangku  kepentingan  lainnya  untuk  dapat  melakukan  langkah  mitigasi  terhadap bahaya  kekeringan  di  Kabupaten  Bantul,  baik  di  kawasan  perkotaan  dan  perdesaan.  Hasil analisis risiko yang ditampilkan secara spasial mempermudah untuk mengidentifikasi wilayah yang  berisiko  tinggi  bahkan  cenderung  meningkat  levelnya.  Perlu  dilakukan  langkah  untuk manajemen sumber daya air serta memastikan ketersediaan air.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat,  Deputi  Bidang  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan,  Kementerian  Riset  dan Teknologi/  Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional  sesuai  dengan  Surat  Perjanjian  Pelaksanaan Penelitian  Dosen  Pemula  Tahun  Anggaran  2020  Nomor  081/SP2H/AMD/LT/DRPM/2020
Tanggal 20 Mei 2020. Selain itu, penulis juga mengucapkan terima kasih kepada para asisten yang telah membantu dalam proses pengumpulan dan pengolahan data.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Arifin,  B.  (2009).  Pemanasan  Global  dan  Ketahanan  Pangan  Nasional. Jurnal  Pangan ,
55 (XVIII), 3–11.
Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  Indonesia.  (2019). Data  Informasi  Bencana Indonesia (DIBI) . https://bnpb.cloud/dibi/laporan5a.
Bin, H. E., Aifeng, L. Ü., Jianjun, W. U., Lin, Z., & Ming, L. . I. U. (2011). Drought hazard assessment  and  spatial  characteristics  analysis  in  China. Journal  of  Geographical Sciences , 21 (2), 235–249. https://doi.org/10.1007/s11442-011-0841-x. BPS Kabupaten Bantul. (2018). Kabupaten Bantul Dalam Angka 2018 . Badan Pusat Statistik Kabupaten Bantul.
BPS  Kabupaten  Bantul.  (2019). Kabupaten  Bantul  dalam  Angka  2019 .  BPS  Kabupaten Bantul.
Christiyaningsih. (2019). BPBD: 15 Desa di Bantul Rawan Kekeringan . https://republika.co.id/berita/nasional/daerah/19/07/01/pty8e0459-bpbd-15-desa-di- bantul-rawan-kekeringan.
CNN  Indonesia.  (2019). BMKG  Prediksi  Musim  Kemarau  2019  Lebih  Kering  dari  Tahun Lalu . https://www.cnnindonesia.com/nasional/20190704105626-20-408974/bmkg- prediksi-musim-kemarau-2019-lebih-kering-dari-tahun-lalu.
Dabanli,  I.  (2018).  Drought  hazard,  vulnerability,  and  risk  assessment  in  Turkey. Arabian Journal of Geosciences , 11 (18), 538. https://doi.org/10.1007/s12517-018-3867-x. Dai,  A.  (2011).  Drought  under  global  warming:  A  review. Wiley  Interdisciplinary  Reviews: Climate Change , 2 (1), 45–65. https://doi.org/10.1002/wcc.81. Dickson,  E.,  Baker,  J.  L.,  Hoornweg,  D.,  &  Tiwari,  A.  (2012). Urban  Risk  Assessment Understanding Disaster and Climate Risk in Cities . Washington DC.: World Bank. Fontaine,  M.  M.,  &  Steinemann,  A.  C.  (2009).  Assessing  Vulnerability  to  Natural  Hazards: Impact-Based Method and Application to Drought in Washington State. Natural Hazards Review , 10 (1), 11–18. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1527-6988(2009)10:1(11). He,  B.,  Lü,  A.,  Wu,  J.,  Zhao,  L.,  &  Liu,  M.  (2011).  Drought  hazard  assessment  and  spatial characteristics  analysis  in  China. Journal  of  Geographical  Sciences , 21 (2),  235–249. https://doi.org/10.1007/s11442-011-0841-x.
Hisdal, H., & Tallaksen, L. M. (2000). Drought Event Definition. In Technical Report to the ARIDE project No. 6 .
Kim, H., Park, J., Yoo, J., & Kim, T. W. (2015). Assessment of drought hazard, vulnerability, and  risk:  A  case  study  foradministrative  districts  in  South  Korea. Journal  of  Hydro- Environment Research , 9 (1), 28–35. https://doi.org/10.1016/j.jher.2013.07.003. Li, Y., Zhang, X., Zhao, X., Ma, S., Cao, H., & Cao, J. (2016). Assessing spatial vulnerability from  rapid  urbanization  to  inform  coastal  urban  regional  planning. Ocean  and  Coastal Management , 123 , 53–65. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2016.01.010.
Liang, C., Li, D., Yuan, Z., Liao, Y., Nie, X., Huang, B., Wu, X., & Xie, Z. (2019). Assessing
urban  flood  and  drought  risks  under  climate  change,  China. Hydrological  Processes , 33 (9), 1349–1361. https://doi.org/10.1002/hyp.13405. McKee, T. B., Doesken, N. J., & Kleist, J. (1993). The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales. Eighth Conference on Applied Climatology , 17 - 22 Janu , 179– 184.
Mercy  Corps  Indonesia.  (2017). Panduan  Penyusunan  Kajian  Risiko  Iklim  (Climate  Risk Assessment (CRA)) . Jakarta: Mercy Corps Indonesia. Nagarajan, R. (2009). Drought Assessment . Dordrecht-Netherland: Springer.
Nam, W., Hayes, M. J., Svoboda, M. D., Tadesse, T., & Wilhite, D. A. (2015). Drought hazard assessment  in  the  context  of  climate  change  for  South  Korea. Agricultural  Water Management , 160 , 106–117. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2015.06.029. Nasrollahi,  M.,  Khosravi,  H.,  Moghaddamnia,  A.,  Malekian,  A.,  &  Shahid,  S.  (2018). Assessment of drought risk index using drought hazard and vulnerability indices. Arabian Journal of Geosciences , 11 (20). https://doi.org/10.1007/s12517-018-3971-y. Nuarsa,  I.  W.,  Adnyana,  I.  W.  S.,  &  As-syakur,  A.  R.  (2015).  Pemetaan  Daerah  Rawan Kekeringan  Di  Bali-Nusa  Tenggara  Dan  Hubungannya  Dengan  Enso  Menggunakan Aplikasi Data Penginderaan Jauh. Jurnal Bumi Lestari , 15 (1), 20–30.
Purnamawati,  I.  (2014). Analisis  Rawan  Kekeringan  Lahan  Pertanian  Tanaman  Pangan Dengan  Memanfaatkan  Citra  Quickbird  Dan  Sistem  Informasi  Geografis  Kabupaten Bantul Tahun 2012 . Universitas Muhammadiyah Surakarta. Rahman,  M.  R.,  &  Lateh,  H.  (2016).  Meteorological  drought  in  Bangladesh:  assessing, analysing and hazard mapping using SPI, GIS and monthly rainfall data. Environmental Earth Sciences , 75 (12), 1026. https://doi.org/10.1007/s12665-016-5829-5.
Rasch, R. J. (2015). Assessing urban vulnerability to flood hazard in Brazilian municipalities.
Environment and Urbanization , 28 (1), 145–168.
https://doi.org/10.1177/0956247815620961.
Shahid,  S.,  &  Behrawan,  H.  (2008).  Drought  risk  assessment  in  the  western  part  of Bangladesh. Natural Hazards , 46 (3), 391–413. https://doi.org/10.1007/s11069-007-9191-
5.
Triadmodjo, B. (2008). Hidrologi Terapan . Yogyakarta: Beta Offset.
Wilhite, D. A., & Glantz, M. H. (1985). Understanding the Drought Phenomenon: The Role of
Definitions. Water International , 10 (3), 111–120.
https://doi.org/10.4324/9780429301735-2.
Wisner,  B.,  Blaikie,  P.,  Cannon,  T.,  &  Davis,  I.  (2005). At  Risk:  Natural  hazards,  people’s vulnerability and disasters . New York: Routledge.
Yuan, X. C., Zhou, Y. L., Jin, J. L., & Wei, Y. M. (2013). Risk analysis for drought hazard in China:  A  case  study  in  Huaibei  Plain. Natural  Hazards , 67 (2),  879–900. https://doi.org/10.1007/s11069-013-0614-1.
Zhang, X., Chen, N., Sheng, H., Ip, C., Yang, L., Chen, Y., Sang, Z., Tadesse, T., Lim, T. P. Y., Rajabifard, A., Bueti, C., Zeng, L., Wardlow, B., Wang, S., Tang, S., Xiong, Z., Li, D.,  &  Niyogi,  D.  (2019).  Urban  drought  challenge  to  2030  sustainable  development goals. Science of the Total Environment , 693 , 133536.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.07.342.