## ANALISIS PRODUKTIVITAS PADI BERDASARKAN INDEKS KEKERINGAN (NDWI DAN NDDI) LAHAN SAWAH MENGGUNAKAN DATA CITRA SENTINEL- 2A DI KECAMATAN AMBULU
Bowo Eko Cahyono*, Rahmadin Rahagian dan  Agung Thahjo Nugroho 1 Physics Department of Jember University, Jember, Indonesia
* bowo_ec.fmipa@unej.ac.id
Received 2023-01-20, Revised 2023-03-09, Accepted 2023-04-02 Available Online 2023-04-06, Published Regularly April 2023

## ABSTRACT
Rice constitutes a  staple food source for most  of the world's population, including  the people of Indonesia. East Java Province has become the largest contributor to the rice production in Indonesia. Ambulu District of Jember Regency is one of the districts in East Java contributing to a large number of  rice  production.  However,  in  the  last  decade,  the  rice  production  from  Ambulu  continued  to decrease due mainly to the drought level of agricultural land. The current research was conducted to  explore  the  relationship  between  drought  index  values  (NDWI  and  NDDI)  and  the  rice productivity  in  Ambulu  District.  This  study  applied  remote  sensing  methods  and  the  data  were collected by using Sentinel-2A satellite during the period, 2016 - 2020. The results showed that the NDWI value had a positive linear correlation to the rice productivity with a coefficient of linearity, 61.96%. On the other hand, the NDDI value contributed a negative linear correlation  to  the rice productivity in Ambulu District in the last 5 years with a linearity level of 68.68%. This suggests that there is a relationship  between NDDI values  and the level  of rice productivity.  That  is, the drought in Ambulu District in the period, 2016-2020 had an effect on decreasing rice production by 27.24%.
Keywords: Remote sensing; Sentinel; NDWI; NDDI; rice productivity.

## ABSTRAK
Padi menjadi sumber makanan pokok bagi sebagian besar penduduk dunia, terutama di Indonesia. Provinsi  Jawa  Timur  merupakan  penyumbag  produksi  padi  terbesar  di  Indonesia.  Salahh  satu kecamatan  di  Jawa  Timur  yang  menyumbang  produksi  padi  besar  adalah  Kecamatan  Ambulu Kabupaten Jember, namun beberapa tahun terakhir mengalami penurunan produktivitas padi. Salah satu  faktor  yang  mempengaruhi  hasil  produksi  padi  adalah  tingkat  kekeringan  lahan  pertanian. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hubungan nilai indeks kekeringan (NDWI dan NDDI) terhadap  produktivitas  padi  di  Kecamatan  Ambulu  dengan  metode  penginderaan  jarak  jauh menggunakan data satelit Sentinel-2A dari tahun 2016 sampai 2020. Hasil penelitianmenujukkan bahwa nilai NDWI berkorelasi linier positif terhadap produktivitas padi dengan koefisien kelinieran 61,96%.  Sebaliknya  nilai  NDDI  berkorelasi  liner  nagatif  terhadap  nilai  produktivitas  padi  di Kecamatan  Ambulu  selama  5  tahun  dengan  tingkat  kelinieran  68,68%.  Berdasarkan  grafik hubungannilai  NDDI  dengantingkat  produktivitas  padi  dapat  di  ambil  kesimpulan  bahwa kekeringan  yang  terjadi  di  Kecamatan  Ambulu  pada  tahun  2016-2020  berpengaruh  terhadap penurunan produksi padi sebesar 27,24%.
Kata kunci: Penginderaan jarak jauh; Sentinel; NDWI; NDDI; Produktivitas padi.

## PENDAHULUAN
Padi  menjadi  sumber  makanan  pokok  bagi  sebagian  besar  penduduk  dunia.  Negara Indonesia memberi kontribusi produksi padi terbesar keempat dunia setelah China, India, dan Bangladesh. Provinsi di Indonesia yang menyumbang produksi padi terbesar adalah provinsi Jawa Timur [1, 2, 3] . Jawa Timur memberi kontribusi total produksi padi di Indonesia sebesar 17,44%. Hal ini mengindikasikan bahwa peran Jawa Timur dalam mendukung produksi padi nasional  adalah  sangat  penting.  Hal  ini  yang  menuntut  provinsi  Jawa  Timur  untuk  terus meningkatkan  produksi  padi  demi  ketercapaian  swasembada  pangan  khususnya  untuk masyarakat Jawa Timur salah satunya di Kabupaten Jember terutama di Kecamatan Ambulu. Kecamatan Ambulu merupakan bagian dari provinsi Jawa Timur yang berperan penting dalam menyumbang  produksi  padi,  namun  beberapa  tahun  terakhir  mengalami  penurunan produktivitas padi. Berdasarkan publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2015, Kecamatan Ambulu memiliki hasil produksi padi mencapai 28.147 ton dengan luas lahan 3.889 ha.  Pada tahun  2016,  padi  yang  dihasilkan  di  kecamatan  Ambulu  mencapai  62,9  kw/ha  dengan  hasil produksi 23.774 ton [4] . Faktor yang dapat mempengaruhi penurunan hasil produksi padi salah satunya  adalah  tingkat  kekeringan  yang  diindikasikan  dengan  nilai  kelembaban  tanah  atau kadar air tanah [5, 6] .
Salah satu faktor yang mempengaruhi hasil produksi padi adalah kelembaban tanah [7] . Ketika kelembaban tanah menurun maka tanaman akan merasakan stress kondisi kekeringan dan  berakibat  pada  terganggunya  fungsi  fisologi  tanaman  seperti  fotosintesis,  respirasi, absorpsi  ion,  proses  penbungaan  dan  penbuahan [8,  9] .  Kekeringan  juga  berpengaruh  secara signifikan pada laju fotosistesis, tinggi tanaman, jumlah anakan, panjang daun, dan berat akar [8,  10,  11] .  Dengan  demikian  kadar  air  tanah  atau  tingkat  kelembaban  dan  kekeringan  tanah merupakan  parameter  utama  yang  berefek  pada  produksi  tanaman [1,  6] .  Pengukuran kelembaban  dan  kekeringan  lahan  yang  disebutkan  di  atas  dengan  metode  tradisional memperlukan  waktu  yang  lama  dan  ruang  lingkup  yang  sempit.  Solusi  yang  dapat dilakukanuntuk  dapat  melakukan  pengukuran  yang  tepat,  lebih  murah,  cepat,  dan  dapat menjangkau  di  berbagai  area  yang  luas  adalah  dengan  dengan  menggunakan  metode pengnderan  jarak  jauh  yang  menggunakan  data  satelit [12,  13] .  Satelit  yang  digunakan diantaranya  adalah  satelt  Sentinel-2A  karena  memiliki  resolusi  tinggi  dan  resolusi  temporal relatif  cepat  untuk  mendeteksi  kekeringan [14,  15] .  Pendeteksian  kekeringan  lahan  dapat dilakukan  berdasarkan  nilai  indeks  antara  lain  yaitu Normalized  Deffrence  Water  Indeks (NDWI) dan Normalized Deffrence Drought Indeks (NDDI) [5, 16, 17] .
NDWI  adalah  nilai  indeks  yang  digunakan  untuk  menganalisis  kelembaban  suatu  lahan pertanian  berdasarkan  datapada  kanal short  wave  infrared (SWIR)  dan  kanal near  infrared (NIR). Nilai NDWI dan dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑁𝐷𝑊𝐼  = 𝑁𝐼𝑅−𝑆𝑊𝐼𝑅
𝑁𝐼𝑅+𝑆𝑊𝐼𝑅
(1)
dimana NIR merupakan nilai reflektansi kanal 8, inframerah dekat dan SWIR merupakan nilai reflektansi kanal 12, gelombang pendek inframerah.
Nilai NDDI didapatkan dari rumus indeks vegetasi, Normalized Defference Vegetation Indeks (NDVI) dan nilai NDWI berdasakan persamaan berikut ini.

## 𝑁𝐷𝐷𝐼  = 𝑁𝐷𝑉𝐼−𝑁𝐷𝑊𝐼
𝑁𝐷𝑉𝐼+𝑁𝐷𝑊𝐼
(2)
dimana NDVI diperoleh dari nilai reflektansi pada NIR yang merupakan nilai reflektansi kanal 8,  inframerah  dekat  dan  Red  yang  merupakan  nilai  reflektansi  kanal  4,  gelombang  merah. Secara matematis nilai NDVI dirumuskan dengan:
𝑁𝐷𝑉𝐼  = 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝑒𝑑
𝑁𝐼𝑅+𝑅𝑒𝑑
(3)
Nilai NDDI merupakan indeks kekeringan vegetasi baru yang menggabungkan informasi dari saluran spektrum Red, NIR, dan SWIR sehingga dapat dgunakan sebagai indikator dalam pemantauan kekeringan lahan [5] .
Pada penelitian ini dilakukan deteksi tingkat kekeringan yang berefek pada banyaknya produksi  padi  dengan  metode  penginderaan  jarak  jauh  ( remote  sensing ).  Penelitian  ini melakukan  identifikasi  tingkat  kekeringan  tanah  menggunakan  teknologi remote  sensing berbasis pada data Sentinel-2A dengan menghitung nilai NDWI dan NDDI. Hubungan antara tingkat kekeringan dengan data hasil produksi padi juga akan dianalisis untuk melihat seberapa besar pengaruh tingkat kekeringan terhadap produksi padi di Kecamatan Ambulu.

## METODE
Penelitian ini diawali dengan pengumpulan data sekunder. Data sekunder yang diambil meliputi  data  curah  hujan,  data  produktivitas  padi,  dan  data  satelit  Sentinel-2A.  Kemudian diolah menggunakan PC ASUS X441N.
Pengumpulan  data  pertama  yang  diambil  yaitu  data  curah  hujan  pada  tahun  2016  – 2020. Data curah hujan didapatkan dari Badan Pusat Statistik (BPS) untuk menentukan bulan yang memiliki tingkat curah hujan tinggi sebagai acuan awal mula terjadinya musim penghujan menggunakan Software MS. Excel. Data bulan pada musim penghujan hanya diambil 4 bulan karena padi hanya berusia 4 bulan.
Pengumpulan data selanjutnya yaitu data sekunder berupa citra pada satelit Sentenel- 2A  yang  dapat  diakses  secara  gratis  melalui  website https://earthexplorer.usgs.gov/ untuk daerah  Kecamatan  Ambulu  dengan  periode  yang  telah  ditentukan.  Data  Sentinel-2A  yang memiliki 12 kanal hanya diambil 5 kanal, yakni pada kanal 2 (BLUE), kanal 3 (GREEN), kanal 4 (RED), kanal 8 (NIR), dan kanal 12 (SWIR).  Kemudian data diolah menggunakan Sofware Qgis  Maidera  3.4.6 untuk  dikoreksi  radiometrik.    Koreksi  radiometrik  dilakukan  untuk mengubah nilai Digital Number (Q CAL ) ke radian ToA ( Top on Atmosphere ) yang disimnolkan dengan L λ yang secara matematis dituliskan seperti pada persamaan (4). Nilai faktor pengali (M L ) dan factor penambah (A L ) dapat diperoleh dari file metadata.
𝐿 𝜆 =   𝑀 𝐿 𝑄 𝐶𝐴𝐿 + 𝐴 𝐿 (4)
Kemudian  dilakukan  koreksi  geometrik  menggunakan Software  ENVI  4.5 untuk  pemetaan piksel berupa data citra satelit dengan lokasi sebenarnya pada permukaan bumi berdasarkan peta  shp.  Pada  penerapannya,  dilakukan  pengambilan  15  titik  GCP  (ground  control  point) berupa  koordinat  x  y.    Kemudian  dicari  nilai  statistik  error  atau Root  Mean  Square  Error (RMSE) menggunakan MS. Excel yang seacra matematis dapat dituliskan dengan persamaan 5, dimana y i adalah data ke i, 𝑦̂ adalah nilai rata-rata dan n adalah jumlah data.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑦 𝑖 −𝑦̂) 2 𝑛 (5)
Tujuan perumusan RMSE untuk mengetahui tingkat ketelitian citra (pergeseran citra) dapat dilihat berdasarkan besar nilai RSME. Citra dapat digunakan ketika nilai RMSE yang
dihasilkan  bernilai  kurang  dari  1  yang  menunjukkan  bahwa  pergeseran  citra  terhadap permukaan bumi kurang dari 1 piksel yang setara dengan 10 m. Langkah selanjutnya dilakukan pemotongan  citra  Kecamatan  Ambulu  dan  digitasi  untuk  pemetaan  lahan  sawah.    Digitasi dilakukan  menggunakan Software  Arcgis  10.3 dengan  bantuan  peta true  color dari  hasil pengabungan kanal 2, 3, dan 4 yang didapat pada data citra satelit Sentinel-2A.
Kemudian  dilakukan  klasifikasi  kekeringan  menggunakan Software  Arcgis  10.3 menjadi 5 kelas warna berdasarkan nilai indeks NDWI dan NDDI. 5 kelas tersebut meliputi kekeringan  sangat  berat  (merah),  kekeringan  berat  (orange),  kekeringan  sedang  (kuning), kekeringan  ringan  (hijau  muda),  dan  normal  (hijau  tua)  seperti  pada  Tabel  1  dan  Tabel  2 sebagai berikut:
Tabel 1. Klasifikasi kekeringan dengan nilai NDWI No. Klasifikasi Kekeringan Nilai NDWI 1. Kekeringan Sangat Berat NDWI < 0,2 2. Kekeringan Berat 0,2 ≤ NDWI < 0,35 3. Kekeringan Sedang 0,35 ≤ NDWI < 0,45 4. Kekeringan Ringan 0,45 ≤ NDWI < 0,55 5. Normal Data NDWI≥ 0,55
Tabel 2. Klasifikasi kekeringan dengan nilai NDDI No. Klasifikasi Kekeringan Nilai NDDI 1. Normal NDDI < 0,01 2. Kekeringan Ringan 0,01 ≤ NDDI < 0,15 3. Kekeringan Sedang 0,15 ≤ NDDI < 0,25 4. Kekeringan Berat 0,25 ≤ NDDI < 1 5. Kekeringan Sangat Berat NDDI ≥ 1
Masing-masing metode dijadikan peta kekeringan berdasarkan klasifikasi nilai indeks. Peta indeks kekeringan dikomputasikan dalam bentuk angka dan diolah menggunakan Sofware MS. Excel untuk dicari nilai rata-rata NDWI dan NDDI setiap tahunnya. Setelah itu, hasil nilai rata-rata  NDWI  dan  NDDI  dihubungkan  dengan  hasil  produktivitas  padi  dan  dianalisis korelasinya bertasarkan setiap tahunnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan periode data
Data Sentinel-2A yang digunakan berasal dari Satelit Sentinel-2A yang diakses melalui website https://earthexplorer.usgs.gov berupa data citra dengan waktu temporal 10 hari. Data yang  akan  diolah  berupa  citra  (gambar)  Kecamatan  Ambulu,  Kabupaten  Jember  dari  tahun 2016 hingga 2020. Dalam setiap tahunnya, Kecamatan Ambulu hanya melakukan 1 kali panen padi yakni pada musim penghujan. Musim hujan dapat ditentukan menggunakan data curah hujan berdasarkan tingginya tingkat curah hujan (mm).
Data curah hujan dari BPS berupa tabel curah hujan pada setiap bulannya berdasarkan setiap  desa  di  Kecamatan  Ambulu.  Kemudian  data  diolah  dan  dirata-rata      dalam  bentuk diagram batang seperti pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Grafik hubungan tingkat curah hujan dengan bulan
Pola musim penghujan dan musim kemarau setiap tahunnya dapat dikenali berdasarkan Gambar 1. Musim kemarau terjadi pada saat nilai curah hujan rendah yaitu antara bulan Mei – Oktober, sedangkan musim penghujan terjadi pada bulan November – April. Sedangkan masa tanam padi, Kecamatan Ambulu dilakukannya pada bulan Januari, sehingga masa tanam padi terjadi pada bulan Januari – April [4] .

## Digitasi Lahan Sawah
Digitasi dilakukan untuk mencari fungsi luas lahan sawah pada musim hujan. Sawah beririgasi  di  musim  kemarau  berubah  menjadi  tanaman  sekunder  atau  non  sawah  yang dikolerasikan  dengan  peta  sebenarnya  ( peta  true  colour ).  Hasil  digitasi  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil digitasi lahan sawah Kecamatan Ambulu tahun 2016-2020
Hasil  Digitasi  lahan  sawah  menghasilkan  luasan  lahan  yang  sedikit  berbeda  setiap tahunnya  perlu  dibandingkan  dengan  luas  lahan  sawah  dari  BPS.  Ketika  perbandingannya mendekati 1, hal tersebut dapat dilihat pada Tabel 3. Hasil pemetaan luas lahan sawah yang
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 Ja n F eb M ar A pr M ei Ju n Ju l A gs t S ep t O kt N op D es C ur ah Huj an ( m m ) 2016 2017 2018 2019 2020
digunakan  mendekati  luas  lahan  sawah  di  lapangan  sehingga  data  pemetaan  hasil  digitasi tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi lahan sawah.
Tabel 3. Perbandingan luas lahan pemetaan dengan luas lahan BPS
No . Tahun L. Pemetaan (ha) L.BPS (ha) Perbandinga n 1. 2016 3891,934 3633 1,071 2. 2017 3534,700 3700 0,955 3. 2018 3518,732 3697 0,952 4. 2019 3638,065 3696 0,984 5. 2020 3621,382 3779 0,958
Pendekatan luas lahan pemetaan sawah padi hampir mendekati luas lahan dari data BPS mencapai 95% dan 5% lainnya dipengaruhi oleh lahan sawah non padi atau tutupan awan, tepat menutupi permukaan lahan yang dipetakan sebagai persawahan.

## Analisis Nilai Indeks (NDWI dan NDDI)
Indeks kebasahan (Normalized Difference Water Index ) menggunakan kanal NIR dan SWIR.  Pantulan  kanal  SWIR  mencerminkan  perubahan  kadar  air  tanaman,  sedangkan pemantulan kanal NIR dipengaruhi oleh struktur internal daun dan kandungan bahan kering daun [18] .  Kombinasi  NIR  dan  SWIR  menghilangkan  variasi  yang  disebabkan  oleh  struktur internal daun dan meningkatkan akurasi penentuan kadar air atau tingkat kekeringan vegetasi [19] .
Indeks  kekeringan Normalized  Difference  Drought  Index (NDDI)  diperoleh menggunakan perpaduan indeks vegetasi (NDVI) dan indeks kelembaban (NDWI) berdasarkan Persamaan 3. Analisis kekeringan ini menggunakan perubahan nilai indeks NDVI dan NDWI yang  terdapat  hubungan  antara  NDVI  dan  NDWI  pada  kondisi  kekeringan [5] .  Hasilnya kemudian diolah menggunakan Software Arcgis menjadi Gambar 3.
(a)
(b)
Gambar 3. Time series peta indeks kekeringan lahan sawah. (a) NDWI, dan (b) NDDI
Berdasarkan  Gambar  3  (a),  kekeringan  terjadi  pada  bulan  April  karena  peta  NDWI terlihat bewarna merah yang diklasifikasikan kekeringan sangat berat. Hal ini terjadi karena lahan  tanaman  padi  mengalami  fase  pematangan.  Fase  tersebut  menyebabkan  lahan  sawah tampak mengkuning dari gabah (biji) dan daunnya. Kondisi tersebut menyebabkan nilai NDWI rendah karena gelombang NIR banyak yang terserab, sedangkan gelombang yang terpantulkan dari SWIR tinggi.
Berdasarkan Gambar 3 (b), kekeringan juga terjadi pada bulan April karena peta NDDI terlihat  bewarna  orange  dan  kuning  yang  diklasifikasikan  kekeringan  berat  dan  kekeringan sedang  daripada  bulan  lainnya.  Hal  tersebut  terjadi  karena  nilai  NDDI  bernilai  tinggi. Tingginya  nilai  NDDI  karena  gelombang  merah  (RED)  cenderung  mudah  memantulkan gelombang  ketika  luasan  daun  hijau  berkurang,  sedangkan  gelombang  SWIR  pada  NDWI cenderung lebih rendah daripada gelombang merah dalam memantulkan gelombang saat fase generatif sehingga nilai NDDI bernilai positif (tinggi) yang diklasifikasikan kekeringan berat.
Kekeringan  lahan  padi  juga  terjadi  di  bulan  Januari.  Hal  tersebut  terjadi  karena gelombang merah (RED) yang seharusnya terserab oleh tanah terdapat gelombang dipantulkan dari keberadaan air. Kondisi tersebut mengakibatkan indeks vegetasi cenderung bernilai tinggi daripada  gelombang  SWIR  pada  NDWI.  Sehingga,  nilai  NDDI  bernilai  cukup  tinggi  yang dapat diklasifikasikan kekeringan sedang hingga berat (kuning – orange).
Hal tersebut berdasarkan dari perkembangan padi terdapat tiga fase pertumbuhan, yaitu fase vegetatif (0 – 60 hari), fase generatif (60 – 90 hari), dan fase pemasakan (90 – 120 hari) [20] . Setiap fase memiliki kebutuhan air yang bervariasi [21, 22] . Berdasarkan hasil NDWI dan NDDI menunjukkan bahwa kekeringan lahan pertanian terjadi pada bulan April. Hal ini karena pada bulan tersebut, tanaman padi berada fase pematangan.

## Nilai Korelasi
Nilai  korelasi  didapatkan  dengan  pendekatan  nilai  indeks  kekeringan  terhadap produktivitas  padi.  Berikut  hubungan  produktivitas  padi  dengan  nilai  indeks  kekeringan didapatkan dari nilai indeks rata-rata 5 kelas klasifikasi untuk setiap data dan dirata-rata lagi berdasarkan  banyaknya  data  yang  bisa  diambil  dalam  1  tahun.  Hasil  data  dapat  dipaparkan dalam bentuk Tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Hubungan produktivitas dengan nilai indeks
No. Tahun Produktivitas (kw/ha) NDWI NDDI 1. 2016 62,911 0,35344 0,20595 2. 2017 59,915 0,27547 0,18350 3. 2018 60,790 0,35297 0,14725 4. 2019 68,608 0,46291 -0,15279 5. 2020 71,577 0,39777 -0,02607
Berdasarkan  Tabel  4,  semakin  tinggi  produktivitas  padi  (kw/ha)  maka  nilai  NDWI semakin  tinggi.  Sedangkan  NDDI,  Semakin  tinggi  produktivitas  padi  maka  nilai  NDDI semakin rendah. Dari data tersebut, dapat diolah dan ditampilkan dalam bentuk grafik seperti pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 4. Grafik hubungan produktivitas padi dengan indeks NDWI
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara  nilai  NDWI  terhadap  produktivitas padi  adalah  positif.  Artinya,  semakin  tinggi  nilai  NDWI  maka  hasil  produksi  padi  yang dinyatakan  dalam  kw/ha  juga  semakin  tinggi  pula.  Karena  nilai  NWDWI  mengindikasikan ketersediaan  air  daam  tanah  maka  dapat  dikatakan  bahwa  ketecukupan  ketersediaanair dalamakan akan membuat hasil produksi padi meningkat karena tanaman padi merupakan jenis tanaman yang membutuhkan banyak air (60%) selama proses pertumbuhannya [23] . Berdasarkan data di atas, linieritas hubungan antara peningkatan nilai NDWI terhadap hasil produksi pada adaah sebesar 61,96%.
Sebaliknya  ketika  kandungan  air  dalam  tanah  kurang  maka  tanaman  padi akanmengalami stress kekeringan. Nilai NDDI menggambarkan tingkat stress tanaman akibat kekeringan  yang  akhirnya  juga  berhubungan  dengan  nilai  produktivitas  padi  seperti digambarkan pada grafik gambar 5 berikut.
y = 58,386x + 43,244 R² = 0,6196 55,00 57,00 59,00 61,00 63,00 65,00 67,00 69,00 71,00 73,00 0,24 0,30 0,36 0,42 0,48 P ro dukt iv it as ( kw/h a) NDWI
Gambar 5. Grafik hubungan produktivitas padi dengan indeks NDDI
Berdasarkan  Gambar  5,  grafik  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara  nilai  NDDI terhadap produktivitas padi adalah negative atau berbanding terbalik. Artinya, semakin tinggi nilai  NDDI  maka  nilai  produktivitas  padi  semakin  rendah.  Semakin  tinggi  nilai  NDDI menggambarkan  semakini  tingginya  tingkat  kekeringan  lahan  padi.  Trend  ini  sama  dengan hasil penelitian yang dilaporkan Zhang et al. [24] bahwa stress akibat kekeringan pada tanaman padi  akan  mengakibatkanpenurunan  hasil  produksi  sampai  25,4%.  Hal  yang  sama  juga disampaikan  oleh  Govindan [25] dimana  kekeringan  yang  dialami  padi  pada  masa  Peranakan akan mengakibatkan penurunan hasil panen kurang dari 40% namun jika kekeringan dialami mulai awal masa generatif atau menjelang munculnya malai akan mampu mengurangai hasil produksi sampai 60%. Berdasarkan grafik hubungan antara nlai NDDI dan produktivitas padi dalam penelitian ini dapat dilihat bahwa kelinieran hubungan turunnya produksi padi terhadap nilai  NDDI  adalah  68,68%.  Jika  nilai  kemiringan  grafik  diterjemahkan  menjadi  prosentase penurunan  hasil  produksi terhadap  tingkat  kekeringan  yang  dialami  padi maka  peneltian  ini menunjukkan  bahwa  tngkat  kekeringan  akan  menyebabkan  penurunan  produktivitas  padi sebesar 27,24%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan data hasil penelitian ini yang dilakukan dengan menggunakan data Sentinel 2 pada tahun  2016  sampai  2020    untuk  wilayah  kecamatan  Ambulu  kabupaten  Jember,  Diperoleh bahwa  nilai  NDWI  memiliki  hubungan  positif  dengan  tingkat  produktivitas  padi  sementara nilai  NDDI  memilki  hubunganyang  sebaliknya  yaitu  berbanding  terbalik  dengan  nilai produktivitas padi. Grafik hubungan antara produktivitas padi dengan nilai NDWI dan NDDI memiliki  linieraitas  berturut-turut  adalah  61,96%  dan  68,68%.  Tingkat  kekeringan  yang dialami tanaman padi dan diindikasikan dengan nilai NDDI memberi pengaruh pada penurunan produktivitas padi sebesar 27,24%.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Ishaq,  M.,  Rumiati,  A.  T.,  &  Permatasari,  E.  O.  2017.  Analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  produksi  padi  di  Provinsi  Jawa  Timur  menggunakan  regresi  semiparametrik spline. Jurnal Sains Dan Seni ITS . 6 (1), 7, doi: 10.12962/j23373520.v6i1.22451.
y = -27,242x + 66,71 R² = 0,6868 58,00 60,00 62,00 64,00 66,00 68,00 70,00 72,00 74,00 -0,18 -0,12 -0,06 0,00 0,06 0,12 0,18 0,24 P ro dukt iv it as ( kw/h a) NDDI
2. Adawiyah, C. R., Sumardjo, N., & Mulyani, E. S. 2018. Faktor-faktor yang memengaruhi peran komunikasi  kelompok  tani  dalam  adopsi  inovasi  teknologi  upaya  khusus  (padi,  jagung,  dan kedelai) di Jawa Timur. Jurnal Agro Ekonomi , 35(2), 151. doi:10.21082/jae.v35n2.2017.151- 170.
3. Wahed,  M.  2018.  Pengaruh  luas  lahan,  produksi  dan  harga  gabah  terhadap  kesekjahteraan petani  padi  di  daerah  sentral  produksi  padi  Kabupaten  Jember. Journal  of  Economics Development Issues , 1 (1), 33–40, doi: 10.33005/jedi.v1i1.9.
4. Badan Pusat Statistik Kabupaten Jember. 2021. Kabupaten Jember Dalam Angka 2021 . BPS Kabupaten Jember . BPS Kab, Jember, ISSN: 0215.5524.
5. Gu, Y., Brown, J. F., Verdin, J. P., & Wardlow, B. 2007. A five-year analysis of MODIS NDVI and NDWI for grassland drought assessment over the central Great Plains of the United States. Geophysical Research Letters , 34 (6), 1–6, doi: 10.1029/2006GL029127.
6. Estiningtyas, W., & Syakir, M. 2018. Pengaruh perubahan iklim terhadap produksi padi di lahan tadah hujan. Jurnal Meteorologi Dan Geofisika , 18 (2), 83–93, doi: 10.31172/jmg.v18i2.406.
7. Yuliandoko,  H.,  &  Wardhany,  V.  A.  2019.  Implementasi  monitoring  kelembapan  dan  suhu tanah berbasis Wireless Mesh sebagai penunjang peningkatan produksi padi. Jurnal Teknologi Informasi Dan Terapan , 4 (1), 33–38, doi: 10.25047/jtit.v4i1.18.
8. Tubur, H. W., Chozin, M. A., Santosa, A., & Junaedi, A. 2013. Respon agronomi varietas padi terhadap  periode  kekeringan  pada  sistem  sawah. Jurnal  Agronomi  Indonesia  (Indonesian Journal of Agronomy) , 40 (3), 167–173, doi: 10.24831/jai.v40i3.6796.
9. Wahyudie, Tri. 2020. Pengolaan Komoditas Hortikultura Ungulan Berbasis Lingkungan . FP. Aswaja. NTB, Indonesia, ISBN: 978-623-6636-31-2.
10. Abbas, T., Rizwan, M., Ali, S., Adrees, M., Mahmood, A., Zia-ur-rehman, M., Ibrahim, M., Arshad, M., & Farooq, M. 2018. Ecotoxicology and Environmental Safety Biochar application increased the growth and yield and reduced cadmium in drought stressed wheat grown in an aged contaminated soil. Ecotoxicology and Environmental Safety , 148 (August 2017), 825–833, doi: 10.1016/j.ecoenv.2017.11.063.
11. Chen, W., Yao, X., Cai, K., & Chen, J. 2011. Silicon alleviates drought stress of rice plants by improving plant water status, photosynthesis and mineral nutrient absorption. Biological Trace Element Research , 142 (1), 67–76, doi: 10.1007/s12011-010-8742-x.
12. Taufik,  A.  2019.  Perspektif  tentang  perkembangan  sistem  pembelajaran  jarak  jauh  di Kabupaten  Kutai  Kartanegara  Kalimantan  Timur. Jurnal  Pendidikan&Konseptual , 3 (2),  88– 98, doi: 10.28926/riset_konseptual.v2i4.111.
13. Zhang,  C.,  &  Kovacs,  J.  M.  2012.  The  application  of  small  unmanned  aerial  systems  for precision agriculture: A review. Precision Agriculture , 13 (6), 693–712, doi: 10.1007/s11119- 012-9274-5.
14. Putri,  E. S.,  Widiasari,  A.,  Karim,  R.  A., Somantri,  L.,  & Ridwana,  R.  (2021).  Pemanfaatan citra  Sentinel-2  untuk  analisis  kerapatan  vegetasi  di  wilayah  Gunung  Manglayang. Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha , 9 (2), 133–143, doi: 10.23887/jjpg.v9i2.35357.
15. Kasanah,  N.,  Bashit,  N.,  &  Hadi,  F.  (2021).  Analisis  lahan  sawah  tergenang  banjir menggunakan  metode  change  detection  dan  Pppm  (phenology  and  pixel  based  paddy  rice mapping) (studi kasus: Kabupaten Demak). Jurnal Geodesi Undip , 10 , 259–268.
16. Rahman, F., Sukmono, A., & Yuwono, B. D. 2017. Analisis kekeringan pada lahan pertanian menggunakan metode NDDI dan perka BNPB nomer 02 tahun 2012 (studi kasus: Kabupaten Kendal tahun 2015). Jurnal Geodesi UNDIP , 6(4), 274-284.
17. Ahmadalipour,  A.,  Moradkhani,  H.,  Yan,  H.,  &  Zarekarizi,  M.  2017. Remote  sensing  of drought:  vegetation,  soil  moisture,  and  data  assimilation .  121–149,  doi:10.1007/978-3-319- 43744-6_7.
18. Bahadur,  K.  2018. NDVI,  NDBI  &  NDWI  calculation  using  landsat  7,8 .  Online: https://www.linkedin.com/pulse/ndvi-ndbi-ndwi-calculation-using-landsat-7-8-tek-bahadur- kshetri/%0Ahttps://www.linkedin.com/pulse/ndvi-ndbi-ndwi-calculation-using-landsat-7-8- tek-bahadur-kshetri.
19. Karismawati,  A.,  Sukmono,  A.,  &  Sasmito,  B.  (2019).  Analisis  perbandingan  identifikasi kekeringan lahan sawah metode drought index dan vegetation index pada citra Landsat 8 (studi kasus: Kabupaten Kendal, Jawa Tengah). Jurnal Geodesi Undip , 8 (4), 21–30.
20. Shantiawan,  P.,  &  Suwardike,  P.  2020.  Adaptasi  padi  sawah  (Oryza  sativa  L)  terhadap peningkatan kelebihan air sebagai dampak pemanasan global. Agro Bali: Agricultural Journal , 2 (2), 130–144, doi: 10.37637/ab.v2i2.415.
21. Julianto,  F.  D.,  &  Ediyanto,  M.  T.  2021.  Analisis  sebaran  potensi  kekeringan  dengan  cloud computing platform di Kabupaten Grobogan. Jurnal Ilmiah Teknik Geomatika IMAGI , 1 , 23– 30.
22. Triana, A. N., Purnomo, R. H., & Khalid, F. 2021. Kajian kebutuhan air dan koefisien tanaman padi (Oryza sativa L) di lahan rawa lebak. Jurnal Keteknikan Pertanian , 9 (1), 9–16.
23. Supriyanto. 2019. Kebutuhan Air  Pada Tanaman Padi . Online: http://cybex. pertanian.go.id/mobile/artikel/80004/KEBUTUHAN-AIR-PADA-TANAMAN-PADI/
24. Zhang, J., Zhang, S., Cheng, M., Jiang, H., Zhang, X., Peng, C., Lu, X., Zhang, M., & Jin, J. (2018).  Effect  of  Drought  on  Agronomic  Traits  of  Rice  and  Wheat:  A  Meta- Analysis. International  journal  of  environmental  research  and  public  health , 15(5),  839. https://doi.org/10.3390/ijerph15050839
25. Govindan,  V.  (2005).  Effect  of  water  stress  on  yield  of  rice  crop. International  journal  of Ecology & Development , 3, 77-89.