## PENENTUAN INDEKS BAHAYA KEKERINGAN AGRO-HIDROLOGI: STUDI KASUS WILAYAH SUNGAI KARIANGO SULAWESI SELATAN

## Determination of Agro-Hidrology Drought Hazard Index: A Case Study of Kariango River Area at South Sulawesi
Muhammad Munawir Syarif 1)* , Baba Barus 2) , dan Sobri Effendy 3)
1) Alumni Program Studi Mitigasi Bencana Kerusakan Lahan, Departemen Ilmu Tanah Dan Sumberdaya Lahan,
Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Darmaga Bogor 16680
3) Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Darmaga Bogor 16680

## ABSTRACT
Agro-hydrological  drought  can  be  interpreted  as  a  shortage  of  surface  water  and  ground  water  supplying  and insufficient  for  plants  and  society  needs  for  a  certain  period.  So  far  there  have  been  no  agro-hidrology  drought  index  that combine  climate,  surface  and  ground  factors.  This  study  develops  a  Drought  Hazard  Index  (DHI)  as  an  indicator  of  Agro- Hydrological drought. The model developed from a combination of dry season rainfall, ground water depth, distance of water sources, soil texture and Water Supply Vegetation Index (WSVI) using remote sensing and GIS methods.  The Agro-hidrology Drought Hazard Index developed is DHI = (0.33CH) + (0.27KAT) + (0.20SA) + (0.13T) + (0.06WSVI) with model validation results showed high similarity drought in the field.
Keywords: Agro-hidrology drought, GIS analysis, hazard index, remote sensing

## ABSTRAK
Kekeringan  agro-hidrologi  dapat  diartikan  sebagai  kekurangan  air  permukaan,  air  tanah  dan  mencukupi  untuk tanaman dan kebutuhan masyarakat untuk jangka  waktu tertentu. Sejauh ini belum ada indeks kekerigan agro-hidrologi yang menggabungkan  faktor  iklim,  air  permukaan,  dan  air  bawah  permukaan  tanah.  Penelitian  ini  merumuskan  sebuah  indeks bahaya kekeringan (Ibk) sebagai indikator kekeringan agro-hidrologi. Model yang dikembangkan dari kombinasi curah hujan musim  kering,  kedalaman  air  tanah,  jarak  sumber  air,  tekstur  tanah  dan  indeks  ketersediaan  air  bagi  tanaman  dengan menggunakan metode penginderaan jauh dan GIS. Indeks bahaya kekeringan agro-hidrologi yang telah dikembangkan adalah Ibk=  (0.33CH)  +  (0.27KAT) +  (0.20SA)  +  (0.13T)  +  (0.0WSVI)  dengan  hasil  validasi  model  menunjukkan  kemiripan  yang tinggi kekeringan di lapangan.
Kata kunci: Kekeringan agro-hidrologi, analisis GIS, indeks bahaya, penginderaan jauh

## PENDAHULUAN
Kekeringan  didefinisikan  secara  umum  adalah kurangnya  ketersediaan  air  untuk  sementara/dalam  jangka waktu  tertentu.  Kekeringan  dapat  diartikan  juga  sebagai suatu keadaan dimana terjadi kekurangan air, dalam hal ini biasanya  dikonotasikan  dengan  kekurangan  air  hujan (Raharjo,  2010).  Bencana  kekeringan  merupakan  bencana yang terjadi secara perlahan akan tetapi dapat menimbulkan  kerusakan  dan  kerugian  yang  sangat  besar. Beberapa  dari  dampak  kekeringan  adalah  krisis  air  dan krisis pangan.
Krisis  pangan  dapat  terjadi  di  Indonesia,  yang salah  satunya  terkait  dengan  bencana  kekeringan  saat  ini yang  mengancam  penurunan  produksi  pangan  nasional. Data  Kementerian  Pertanian  pada  bulan  Januari-Juli  2011 menunjukkan daerah kekeringan 73,703 ha dan puso 2,089 ha, yang mengalami peningkatan di bulan Agustus 95,851
ha  dan  puso  sebesar  3,713  ha.  Dari  jumlah  itu,  urutan pertama  adalah  Sulawesi  Selatan  dengan  kekeringan 27,889 ha dan puso 1,490 ha (BNPB, 2011).
Kabupaten Sidrap dan Pinrang merupakan daerah yang  berada  di  wilayah  sungai  Kariango  yang  termasuk sentra  produksi  beras  di  Sulawesi  Selatan  yang  telah mengalami kekeringan. Balai Penyuluh Kecamatan (BPK) Patampanua  Kabupaten  Pinrang  melaporkan  bahwa perkembangan  intensifikasi  tanaman  padi  musim  tanam April-September  2011,  menunjukkan  3  desa  yang mengalami  kekeringan  (puso)  antara  lain:  Desa  Sipatuo seluas  180  ha,  Desa  Malimpung  seluas  317  ha  dan  Desa Padang Loang seluas 51 ha.
Saat  ini  terdapat  3  indeks  kekeringan  popular yang  sering  digunakan  yaitu  Indeks  kekeringan  Borger untuk kekeringan meteorologi, Indeks suplai air permukaan ( Surface Water Supply Index ) untuk kekeringan  hidrologi,  dan  Indeks  keparahan  kekeringan
*) Penulis Korespondensi: Telp. +6285244299721; Email. nawir.fadilah33@gmail.com
Palmer  ( Palmer  Drought  Severity  Index )  untuk  kawasan budidaya  pertanian.  Pada  dasarnya  dalam  penentuan kekeringan  didasarkan  pada  objek  kekeringannya,  belum terdapat  adanya  gabungan  antara  kekeringan  satu  dan lainnya.  Wilayah  sungai  Kariango  pada  bulan  kering mengalami kekurangan air baik untuk masyarakat maupun untuk  pertanian.  Penelitian  ini  mencoba  merumuskan indeks  kekeringan  yang  dapat  menjawab  kekeringan hidrologis  dan  pertanian  di  lokasi  penelitian.  Effendy (2011)  menyatakan  diperlukan  indeks  kekeringan  baru dengan  memasukkan  parameter  unsur  meteorologi  (curah hujan, suhu udara, evaporasi, kelembaban nisbi udara) dan unsur lain berupa sumber air, tanah, vegetasi dan populasi.
BNPB  (2011)  telah  memetakan  indeks  risiko kekeringan  di  Sulawesi  selatan  dengan  skala  1:1,700,000, dan  wilayah  sungai  Kariango  berada  dalam  kelas  sedang. Pemetaan  tersebut  memiliki  cakupan  besar  dan  belum dapat dipakai untuk penanggulangan kekeringan di daerah yang detil. Perumusan upaya mitigasi memerlukan analisis bahaya  kekeringan  dengan  skala  detil  di  lokasi  tersebut karena  wilayah sungai Kariango termasuk sentra produksi beras di Sulawesi Selatan.
Penelitian  ini  baru,  dengan  tujuan  membuat indeks  dan  peta  bahaya  kekeringan agro-hidrologi serta mengetahui  sebaran  bahaya  kekeringan  pada  penggunaan lahan di wilayah sungai Kariango.

## BAHAN DAN METODE

## Lokasi Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  wilayah  sungai Kariango  Sulawesi  Selatan  terletak  pada  3 0 39 ’ 0 ” -4 0 03 ’ 0 ” LS  dan  119 0 34 ’ 0 ” BT-119 0 53 ’ 0 ” BT  tersaji  pada  Gambar  1 dengan  luas  secara  administrasi  terletak  dalam  3 Kabupaten  di  Sulawesi  Selatan  yaitu  Kabupaten  Pinrang, Sidrap, dan Enrekang seluas 80,365 ha.

## Gambar 1. Lokasi penelitian

## Bahan dan Alat
Bahan  yang  digunakan  meliputi  literatur  yang berkaitan  dengan  lokasi  dan  kajian  berupa  peta  tematik, citra  satelit,  kuesioner  serta  bahan  lain  yang  menunjang penelitian,  sedangkan  alat  yang  digunakan  berupa seperangkat  komputer  dengan  perangkat  lunak  GIS, perangkat  lunak  inderaja, Microsoft  Office  Word dan
Excel,  Global  Positioning  System (GPS)  dan  alat  tulis menulis.

## Jenis dan Sumber Data
Data  primer  berupa  data  citra  Landsat  dan  data yang  diperoleh  melalui  survei  dan  wawancara  penduduk dengan menggunakan kuesioner, sedangkan data sekunder terdiri  dari  data  spasial  dan  data  tabular  antara  lain  batas administrasi BPDAS Saddang Sulsel, data  wilayah  sungai Kariango  dan  curah  hujan  BMKG  Maris,  Sulsel;  peta tanah  skala  1:250,000  (PPT  Bogor);  citra  Landsat  ETM7 2011;  sungai  (peta  RBI  1:50,000),  kedalaman  sumur (survei  dan  wawancara);  dan  validasi  data  kekeringan (survei dan wawancara).
Penelitian  dilakukan  dalam  3  tahap,  yaitu  1) pengumpulan  data,  2)  pengolahan  data  awal,  dan  3) analisis  data  yang  diagramatiknya  disajikan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir penelitian

## Metode Analisis

## Pengolahan Data Awal
Langkah  pertama  adalah  menentukan  daerah penelitian dengan melakukan clip antara batas administrasi dan  batas  DAS  Kariango.  Pemilihan  citra  Landsat  yang digunakan  dalam  analisis  berdasarkan  perekaman  pada hasil  analisis  data  curah  hujan  musim  kering  (Juli- September  2011)  di  mana  terdapat  bulan  kering  yang sangat ekstrim dan kemudian dilakukan koreksi geometrik. Citra  Landsat  ETM  7  tahun  2003  sampai  sekarang mengalami striping sehingga  diperlukan  penambalan. Penambalan  diperlukan  untuk  mengisi  nilai  pada  citra yang striping yang  sangat  penting  dalam  ekstraksi  data citra.  Citra  yang  digunakan  akuisisi  musim  kering  (Juli- September) yaitu akuisisi 21 September 2011 sebagai citra utama  yang  ditambal  dan  akuisisi  3  Juli  dan  5  September 2011 sebagai citra pengisi atau penambal citra utama.
SULAWESI
Peta  penggunaan  lahan  diperoleh  dari  hasil interpretasi  citra  Landsat.  Pada  citra  Landsat  dilakukan penajaman  dari cell  size 30  x  30  band  321,  543,  432 menjadi  resolusi  15  x  15  dengan  melakukan  analisis pansharpening band  8. Pansharpening adalah  dengan menggabungkan  data  citra multispectral yang  mempunyai resolusi rendah dengan citra pankromatik yang mempunyai resolusi tinggi (Sitanggang, 2008).

## Indeks Bahaya Kekeringan
Konsep  perumusan  model  indeks  kekeringan penelitian adalah adanya suatu nilai yang menggambarkan karakteristik kekeringan agro-hidrologi. Pembuatan indeks ini  mengacu  pada  Effendy  (2011)  dengan  memasukkan parameter unsur meteorologi dan unsur lain berupa sumber air,  tanah,  vegetasi  dan  populasi.  Konsep  yang dikembangkan peneliti untuk nilai indeks kekeringan yaitu gabungan dari beberapa variabel, sebagai berikut:

## Water Supplying Vegetation Index (WSVI)
Indeks  Ketersediaan  Air  Tanaman  ( Water Supplying  Vegetation  Index, WSVI)  adalah  metode  untuk mendeteksi  informasi  kekeringan  dengan  menggunakan data  satelit  meteorologi.  WSVI  dapat  menggambarkan kekeringan pertanian, ketika vegetasi mengalami kekeringan  NDVI  menurun  dan  suhu  kanopi  meningkat sehingga  nilai  WSVI  menurun  yang  menunjukan gambaran  kekeringan.  Citra  yang  digunakan  adalah  citra Landsat ETM7 karena citra Landsat memenuhi persyaratan  dengan  adanya  band  6  ( Thermal ).  Metode  ini didasarkan  pada  kenyataan  bahwa  vegetasi  yang  tumbuh situasi tergantung erat pada kondisi ketersediaan air, yang dihitung  dengan  rumus  (Zhao et  al., 2005 dalam Sivakumar et al ., 2005) sebagai berikut :
WSVI = NDVI/T s ………………………………………. (1) dimana:  NDVI  adalah  indeks  kehijauan  vegetasi  dan  T s adalah  temperatur  permukaan  saluran  6  citra Landsat.
Nilai  NDVI  diperoleh  dari  analisis  citra  Landsat dengan  perhitungan  indeks  kehijauan  vegetasi  (NDVI) didasarkan pada persamaan matematis sebagai berikut:
…………………………………........(2)
dimana:
NDVI = Indeks kehijauan vegetasi ( Normalized
Difference Vegetation Index ) NIR = Infra merah dekat ( Near InfraRed ) VR = Band merah ( Visible Red )
Sedangkan  Nilai  T s (temperatur  permukaan) dihitung berdasarkan  hasil analisis citra  Landsat 7 saluran 6  (Infra  merah  thermal  dengan  panjang  gelombang  10.4- 12.5  µm).  Tahapan  dalam  penentuan  temperatur permukaan lahan adalah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai radiansi spektral objek yang terdapat pada  citra  dari  nilai  dijital  pikselnya  dengan menggunakan persamaan USGS (2003):
= + ………………….....(3)
dimana : L λ
= radiansi spektral yang diterima sensor untuk piksel yang dianalisis,
L min(λ) = radiansi spektral minimum yang terdapat pada
scene (0.1238 m W cm -2 sr -1 ɳ m -1 ) L maks = radiansi spektral maksimum yang terdapat pada scene (1.56 m W cm -2 sr -1 ɳ m -1 )
Q cal = nilai piksel yang dianalisis Q calmaks = nilai piksel maksimum (nilainya = 255)
2. Menentukan  temperatur  radian  berdasarkan  nilai radiansi  spektral  dengan  menggunakan  persamaan USGS (2003) :
) …………………………………...... (4)
dimana:
T R = temperatur radian ( 0 K) untuk setiap piksel yang dianalisis K 1
= konstanta kalibrasi (666.09 m W cm -2 sr -1 ɳ m -1 ) K 2 = konstanta kalibrasi (1260.56 K) L λ = radiansi spektral
3. Menentukan temperatur kinetik berdasarkan temperatur radian dengan menggunakan persamaan (Weng, 2001):
……………………………….... (5)
dimana :
T s = Suhu permukaan yang terkoreksi (K)
= Panjang gelombang dari radiasi yang pancarkan sebesar 11.5 µm α = hc/K (1,438 x 10 -2 mK) h
= Konstanta Planck’s (6.26 x 10 -3 )
c = Kecepatan cahaya (2,998 x 10 8 m,scc -I )
K
= Konstanta Stefan Boltzman (1.38 x 10 -23 JK -1 ) ɛ =  Emisivitas  objek  ( non -vegetasi  0.96  dan vegetasi 0.97, dan air 0.92 (Weng, 2001)
Indeks ini belum terdapat pengkelasan yang baku sehingga  dalam  pengkelasannya  dalam  penelitian  ini dilakukan  berdasarkan  perubahan  kelompok  data  secara alami ( natural break).

## Curah Hujan
Peta  curah  hujan  diperoleh  dari  data  curah  hujan musim kering (Juli-September, 2011) pada 7 stasiun hujan, yang  diinterpolasi.  Dalam  pengelompokan  curah  hujan dilakukan  berdasarkan  metode Schmidt-Ferguson ,  dimana jumlah hujan <60 mm bulan -1 berarti kering. Jumlah hujan <60 mm tersebut merupakan batasan pengelompokan peta curah hujan yang dibagi menjadi 5 kelas.

## Kedalaman Air Tanah
Kedalaman
air tanah menggambarkan ketersediaan  air  pada  lapisan  tanah  atau  batuan  di  bawah permukaan tanah. Data kedalaman air tanah diperoleh dari hasil wawancara masyarakat mengenai kedalaman air pada lapisan  tanah  relatif  dekat  dari  permukaan  tanah  (sumur galian)  maupun  lapisan  air  tanah  yang  jauh  dari permukaan  tanah  (sumur  bor)  yang  dipetakan  dengan interpolasi kriging.

## Jaringan Sungai
Peta  jaringan  sungai  diperoleh  dari  data  sungai yang  diturunkan  dari  peta  jaringan  sungai/tubuh  air  peta RBI skala 1:50,000. Secara umum ditemukan bahwa pada sawah  dan  pemukiman  yang  berjarak  100  meter  dari sungai merupakan zona aman dari kesulitan air. Sempadan 100  meter  merupakan  batasan  dalam  pengkelasan  peta sumber air.

## Tanah
Peta  tekstur  tanah  diperoleh  dari  peta  tanah berdasarkan  karakteristik  jenis  tanah  yang  diperoleh  dari Peta Jenis Tanah Skala 1:250,000. Pengkelasan berdasarkan  kapasitas  ketersediaan  air  (USDA Natural Resources  Conservation  Service ,  2008)  menjadi  5  kelas. Data tekstur diperbaiki diverifikasi terbatas di lapangan.
Selanjutnya,  kelas  parameter  penentuan  indeks dan skor yang telah distandarisasi disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1.  Skor  parameter  indeks  bahaya  kekeringan  di  lokasi
penelitian Parameter Kelas Skor Curah Hujan Musim Kering (mm bln -1 ) a. > 60 b. 45–60 c. 30–45 d. 15–30 e. < 15 1
2 3 4 5 Sumber Air Permukaan (Sungai dan Irigasi) a. 0–100 m b. 100–200 m
c. 200–300 m
d. 300–400 m e. > 500 m
1
2 3 4 5 Tekstur a.  Lempung berdebu b.  Lempung berliat c.  Liat, Liat berpasir d.  Lempung berpasir e.  Pasir Berlempung 1 2 3 4 5 Kedalaman air Tanah (sumur) a. 4.00–11.4 m b. 11.4–17.9 m c. 17.9–24.1 m d. 24.1–33.5 m e. 33.0–50.0 m 1 2 3 4 5 Vegetasi ( Water Supplying Vegetation Index ) a. - 0.0564–(-)0.0103 b. - 0.0103–(-)0.0009 c. - 0.0009–0.0092 d.   0.0092–0.0189 e.   0.0189–0.0563 5 4 3 2
1
Sumber :  USDA  (2008)  untuk  tekstur,  sedangkan  yang  lain dikembangkan dari data lapangan yang diberi nilai relatif.

## Pembobotan Faktor Indeks Bahaya Kekeringan
Semua  parameter  yang  telah  distandarisasi dengan  skor  1-5,  selanjutnya  diberikan  pembobotan berdasarkan  pengaruhnya  dengan  menggunakan  metode perankingan dengan rumus sebagai berikut:
– …………………………………….. (6)
dimana:
W j = Nilai bobot yang dinormalkan
n = Jumlah kriteria (1,2,3,…) r j = Posisi urutan kriteria Rumusan dan Implementasi Indeks Bahaya Kekeringan
Sesuai  dengan  konsep  teori  indeks  (Spiegel, 1961),  perumusan  indeks  dimulai  dari  paling  sederhana,
yaitu  penambahan  variabel  yang  disesuaikan  dengan tujuan  karakteristik  indeks  yang  akan  dicapai.  Perumusan indeks  kekeringan  dilakukan  dengan  penggabungan  dari beberapa  parameter  indeks  dan  pengaruhnya  yang kemudian  dikelaskan.  Rumusan  Indeks  Kekeringan  Agro- Hidrologi yang dibuat adalah sebagai berikut :
…………………………………. (7) dimana: Ibk = Indeks Bahaya Kekeringan CH = Skor curah hujan KAT = Skor kedalaman air tanah SA = Skor sumber air T = Skor tekstur tanah WSVI = Skor Indeks ketersediaan air tanaman ( Water Supplying Vegetation Index ) c1- c5  = Nilai bobot masing-masing faktor
Hasil  yang  diperoleh  dari  analisis  Indeks  Bahaya Kekeringan Agro-Hidrologi ini menghasilkan peta Bahaya Kekeringan  Agro-Hidrologi  yang  berskala  tertentu. Penentuan  skala  peta  berdasarkan  rumus  Tobler  (1987) dalam ESRI (2010).
……........................ (8)

## Validasi Lapangan
Validasi lapangan dilakukan untuk
membandingkan  hasil  analisis  Indeks  Bahaya  Kekeringan Agro-Hidrologi yang dirumuskan dengan keadaan sebenarnya di lapangan. Data validasi berupa: 1) titik-titik kekeringan  yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara  petani, masyarakat  dan  pemerintah,  dan  2)  korelasi  luasan  data puso dengan luasan model kekeringan yang diperoleh dari Badan Penyuluh Kecamatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kondisi  geobiofisik  wilayah  mempengaruhi penggunaan  lahan.  Peta  penggunaan  lahan  daerah  sungai Kariango diperoleh dari berdasarkan hasil interpretasi citra Landsat  7  ETM  dengan  digitasi on-screen. Sebelum dilakukan interpretasi citra Landsat striping dilakukan gap fill (penambalan)  selain  untuk  memperjelas  dalam mendeliniasi  juga  mengisi  nilai  pada  citra  terkhusus  band 6 dalam analisis WSVI.
Tahapan  berikutnya  dilakukan  penajaman  citra menjadi cell  size 15  x  15  hasil pansharpening dan dilakukan  deliniasi  penggunaan  lahan  DAS  Kariango dengan  bantuan  peta  penggunaan  lahan  Dinas  Kehutanan tahun  2010.  Jenis  penggunaan  lahan  hasil  digitasi on- screen yaitu  hutan,  tubuh  air,  tambak,  kebun  campuran, pertanian  lahan  kering/tegalan,  mangrove,  semak/belukar, pemukiman  dan  sawah  (Gambar  3  dan  Tabel  2). Penggunaan  lahan  yang  terluas  adalah  sawah  seluas 40,185 ha atau 50 % dari luasan penggunaan lahan.
Gambar 3.  Peta penggunaan lahan wilayah sungai Kariango Tabel 2. Jenis penggunaan lahan 2011 hasil dijitasi on-screen Jenis Penggunaan Lahan Luas ha % Hutan 1,595 1.98 Tubuh Air 216 0.27 Tambak 1,328 1.65 Pertanian lahan kering/kebun campuran 27,831 34.6 Mangrove 42.7 0.05 Semak/Belukar 7,148 8.89 Permukiman 2,018 2.51 Sawah 40,185 50.0 Jumlah 80,365 100.00 Indeks Kekeringan Agro-Hidrologi Kekeringan agro-hidrologi dapat diartikan kurangnya  pasokan  air  permukaan  dan  air  tanah  sehingga tidak mampu memenuhi/mempengaruhi kebutuhan tanaman  dan  masyarakat  pada  periode  waktu  tertentu. Dalam  kajian  indeks  bahaya  kekeringan agro-hidrologi , pemilihan  faktor  yang  digunakan  dan  bobot  kepentingan didasarkan pada konsep air tersedia.
Intensitas  hujan  yang  rendah  pada  musim kemarau  sangat  mempengaruhi  terjadinya  kekeringan, setiap  penyimpangan  curah  hujan  secara  langsung  akan mempengaruhi tingkat  kedalaman air tanah (Dileep et al ., 2007).  Jika  muka  air  tanah  cukup  dalam,  maka  kapasitas akuifernya  relatif  kecil,  sehingga  daerah  tersebut  akan mudah  mengalami  kekeringan,  demikian  pula  sebaliknya. Kedalaman  air  tanah  mencerminkan  kapasitas  akuifer untuk  menyimpan  air  dan  mengalirkan  ke  sungai.  Sungai mempunyai peranan yang sangat penting dalam fungsinya sebagai  tempat  mengalirkan  air.  Semakin  dekat  dengan sumber  air  maka  daerah  tersebut  kecil  kemungkinan mengalami kejadian kekeringan. Air permukaan tanah dan air  tanah  yang  mengalir  ke  sungai  berhubungan  langsung dengan  tekstur  tanah  dalam  pola  gerakan  air  (Indarto, 2010). Tekstur tanah dapat meningkatkan atau mengurangi efek kekeringan, karena perbedaan dalam aerasi memegang  air  (Berger et  al .,  2012).  Tekstur  tanah menentukan  jumlah  air  yang  dapat  diikat  pada  berbagai kondisi  kadar  lengas  tanah;  semakin  baik  daya  ikat  air tanah  akan  semakin  baik  untuk  kebutuhan  dan
ketersediaan  air  bagi  masyarakat  dan  tanaman  (air  tanah dipompa  oleh  perakaran  tanaman).  Jenis  tanaman, kerapatan penutupan dan penutupan tanaman berpengaruh langsung  terhadap  jumlah  air  pada  permuakan  tanah  di dalam  DAS  (Indarto,  2010).  Ketika  vegetasi  mengalami kekeringan,  NDVI  menurun  dan  suhu  kanopi  meningkat, WSVI  menurun.  Oleh  karena  itu,  WSVI  dapat mencerminkan kekeringan efektif (Zhao et al ., 2005 dalam Sivakumar et al ., 2005).
Dalam  penentuan  tingkat  bahaya  kekeringan dilakukan  pembobotan  semua  parameter  berdasarkan urutan  kepentingannya,  yaitu  semakin  besar  pengaruhnya maka  bobot  yang  diberikan  juga  semakin  besar.  Konsep pemilihan  penentuan  faktor  parameter  dan  urutan pengaruhnya  dalam  rumusan  indeks  bahaya  kekeringan sebagai  berikut:  kurangnya  curah  hujan  menjadi  indikator awal  suatu  wilayah  rawan  kekeringan  sehingga  parameter ini diputuskan menempati bobot pertama. Air tanah secara langsung  berpengaruh  bila  curah  hujan  kurang  yang sifatnya  menampung  air  hujan  dan  mengalirkannya  ke sungai,  sehingga  bobot  air  tanah  lebih  tinggi  dari  bobot sungai. Semakin dalam air tanah dan jauh dari sumber air menggambarkan rawan kekeringan. Tekstur tanah mengurangi  dan  meningkatkan  efek  kekeringan  karena perbedaan  dalam  daya  mengikat  air  dan  menyalurkannya. Selanjutnya  vegetasi  tergantung  pada  tekstur  tanah memenuhi kebutuhan tanaman.
Berdasarkan dari ulasan tersebut, maka parameter yang terpilih diurut berdasarkan kepentingan dan bobotnya sehingga diperoleh bobot normalisasi dengan menggunakan  metode  rasional.  Pembobotan  parameter yang mempengaruhi kekeringan disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Bobot normalisasi parameter Parameter Urutan Urutan Bobot Kepentingan Bobot Normalisasi Curah Hujan ( CH ) 1 5 0.33 Kedalaman Air Tanah ( KAT ) 2 4 0.27 Sumber air ( SA ) 3 3 0.20 Tekstur Tanah (T ) 4 2 0.13 Water Supplying Vegetation Index ( WSVI ) 5 1 0.07
Dari  hasil  pembobotan  yang  dibuat  dihasilkan persamaan  yang  digunakan  dalam  persamaan  Indeks Bahaya Kekeringan Agro-hidrologi sebagai berikut :
………………………………… (11) dimana : Ibk = Indeks Bahaya Kekeringan CH = Skor curah hujan KAT = Skor kedalaman air tanah SA = Skor sumber air T = Skor tekstur tanah WSVI = Skor Indeks ketersediaan air tanaman ( Water Supplying Vegetation Index )
Penentuan  nilai  kelas  bahaya,  skor  dari  kelima parameter yang dikalikan dengan bobot normalisasi dibagi dalam  beberapa  kelas  yaitu  aman,  rendah,  sedang  dan tinggi.
Pembuatan  peta  bahaya  kekeringan  dilakukan dengan  cara  menjumlahkan  nilai  skor  keseluruhan  dari hasil  tumpang  tindih  peta  tematik  penyebab  kekeringan yang  disusun.  Semua  parameter  yang  digunakan  telah distandarisasi  dengan  ukuran  piksel  yang  sama  30x30  m 2 mengikuti ukuran piksel citra Landsat sehingga skala peta yang  dihasilkan  dari  analisis  indeks  bahaya  kekeringan agro-hidrologi tersebut menghasilkan skala peta 60,000.
Validasi  model  kekeringan  yang  dibuat  dengan kekeringan  aktual  di  lokasi  penelitian  sangat  akurat  dari tolak ukur titik validasi lapangan 96%, dimana dari 53 titik validasi  lapangan  yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara kelompok  tani  dan  masyarakat  terdapat  51  titik  yang sesuai dan yang tidak sesuai ( error ). Ada 2 titik yaitu titik yang  mengalami  kekeringan  dan  tidak  kering.  Sebaran kekeringan di DAS Kariango disajikan pada Gambar 4.
Gambar  5  menunjukkan  korelasi  yang  sedang antara  luasan  puso  dan  luasan  model  yang  mengalami kekeringan.  Sejauh  ini  belum  ada  standarisasi  yang  dapat digunakan  acuan  untuk  mengukur  keakuratan  tingkat kekeringan  di  lapangan  dan  tingkat  kekeringan  di  model
kekeringan. Hal ini dikarenakan belum ada persepsi petani dan pemerintah yang sama mengenai tingkat kekeringan di lapangan  dan  bencana  kekeringan  tidak  seperti  bencana lain  seperti  longsor  dan  banjir  yang  meninggalkan  jejak tingkat bencana.
Terkait  dengan  data  puso  tidak  bisa  digunakan dalam membandingkan tingkat kekeringan karena klasifikasi puso sendiri juga belum ada persepsi yang sama antara  petani  dan  pemerintah.  Selain  itu,  dari  informasi petani  yang  diwawancarai,  banyak  lahan  sawah  mereka yang  mengalami  gagal  panen  tidak  ikut  terdata  dalam kategori puso dan yang terdata hanya sebagian petani yang tergabung dalam kelompok tani.
Analisis tumpang tindih yang dilakukan menghasilkan  wilayah-wilayah  yang  menggambarkan kondisi  kekeringan  di  wilayah  tersebut.  Wilayah  bahaya kekeringan  dapat  diartikan  sebagai  daerah  terancam kekeringan  cukup  tinggi  karena  curah  hujan  rendah  dan sumber  air  tanah  terbatas,  atau  daerah  yang  mempunyai faktor  fisik  lahan/tanah  yang  dapat  mempercepat timbulnya  kekeringan.  Nilai  bahaya  kekeringan  (Tabel  4) menunjukkan  dari  total  luasan  kajian  kekeringan  hanya terdapat  25.7%  atau  seluas  20,618  ha  tidak  mengalami kekeringan  yang  berada  tidak  jauh  dari  jarak  sumber  air. Hal  ini  menunjukkan  lokasi  kajian  sangat  rawan  bencana kekeringan.  Luasan  hasil  analisis  bahaya  tidak  sesuai dengan luasan wilayah kajian, akibat adanya konversi data raster  ke  vektor  sehingga  luasan  bertambah  sebesar  91.3 ha.
Tabel  4.  Kelas  bahaya  kekeringan  beserta  luasannya  di  lokasi penelitian
Nilai Interval Kelas Bahaya Luas Ha % 1.12 - 2.07 Aman 20,618 25.7 2.07 - 2.54 Rendah 26,195 32.6 2.54 - 3.01 Sedang 23,763 29.5 3.01 - 4.01 Tinggi 9,826 12.2 Jumlah 80,456.64 100.00
2 titik tidak sesuai dari 53 titik validasi lapangan

## Gambar 5.  Korelasi luasan data puso dan luasan model kekeringan

## Sebaran Bahaya Kekeringan
Indeks  dan  peta  bahaya  yang  dirumuskan  sangat akurat dengan validasi titik kekeringan di lapangan. Indeks bahaya  kekeringan  ini  dapat  menjadi  indikator  bencana kekeringan. Pemanfaatan indikator tertentu sering dilakukan dalam penilaian status atau suatu fenomena atau ukuran-ukuran  kuantitatif  ataupun  kualitatif  (Barus et  al ., 2010).  Wilayah  Sungai  Kariango  tergolong  kritis  dengan luasan  hutan  hanya  seluas  1.98%.  Dari  indikasi  ini  maka wajar  wilayah  sungai  Kariango  sering  mengalami kekeringan  karena sedikitnya  hutan  yang berfungsi  sebagi daerah  tangkapan  air.  Sebaran  bahaya  kekeringan  pada penggunaan  lahan  lokasi  kajian  disajikan  pada  Gambar  6. Hasil  pengkelasan  tingkat  kekeringan  dapat  memberikan indikasi  bahwa  sebaran  penggunaan  lahan  sawah, pertanian  lahan  kering  dan  kebun  campuran  sangat terancam bahaya kekeringan.
Gambar 6. Sebaran  bahaya  kekeringan  pada  penggunaan  lahan wilayah Sungai Kariango

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  maka  disusun Indeks  Bahaya  Kekeringan  Agro-Hidrologi  di  lokasi kajian sebagai berikut:
Ibk  =  (0.33CH)  +  (0.27KAT)  +  (0.20SA)  +  (0.13T)  + (0.06 WSVI )
Hasil  yang  diperoleh  dapat  menggambarkan  kemiripan  di lapangan  dengan  keakuratan  96%  berdasarkan  titik validasi.  Hasil  indeks  dan  peta  bahaya  kekeringan  dapat digunakan indikator bencana kekeringan yang menggambarkan penggunaan lahan sawah, pertanian lahan kering dan kebun campuran terancam bahaya kekeringan.

## DAFTAR PUSTAKA
Barus,  B.,  U.  Sudadi,  B.  Tjahjono,  dan  L.S.  Iman.  2010. Pemanfaatan  geoindikator  dalam  penataan  ruang. Prosiding Seminar Nasional Science III. Fakultas MIPA IPB bekerjasama dengan MIPAnet. Bogor. [BNPB]  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana.  2011. Kekeringan Picu Krisis
Pangan . http://www.bnpb.go.id/website/asp/berita_list.asp . (diakses 29 Januari 2012).
Berger,  S.,  J.  Eunyong,  K.  Julia,  K.  Hojeong,  and  G. Gerhard.  2012.  Monsoon  rains,  drought  periods and soil texture as drivers of soil N 2 O fluxes. Soil Biol  Biochem ., 57: 273-281.
Dileep,  K.  Panda,  A.  Mishra,  S.K.  Jena,  B.K.  James,  and A.  Kumar.  2007.  The  influence  of  drought  and
y = 1.542x + 61.83 R² = 0.505 0 200 400 600 800 0 200 400 600 800 M o d e l K e ke ri n ga n ( h a) Puso (ha) Puso & Model Kekeringan Rendah y = 0.235x + 156.8 R² = 0.033 0 100 200 300 400 500 0 100 200 300 400 500 M o d el K ek er in ga n ( h a) Puso (ha) Puso & Model Kekeringan Sedang y = 0.286x + 0.266 R² = 0.313 0 100 200 300 0 100 200 300 M o d el K ek er in g a n ( h a ) Puso (ha) Puso & Model Kekeringan Tinggi y = 3.063x + 218.9 R² = 0.671 0 200 400 600 800 1000 1200 0 200 400 600 800 1000 1200 M o d el K ek er in g a n ( h a ) Puso (ha) Puso & Model (Rendah,  Sedang,  Tinggi) Kekeringan 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000 Tinggi Sedang Rendah Aman M o d el Ke k eri n g an (h a) Puso dan Model Kekeringan Rendah Puso (ha) M o d el Ke k eri n g an (h a) Puso dan Model Kekeringan Sedang Puso (ha) Puso dan Model Kekeringan Tinggi M o d el Ke k eri n g an (h a) Puso (ha) Puso dan Model (Rendah, Sedang, Tinggi) Kekeringan M o d el Ke k eri n g an (h a)
Puso (ha)
anthropogenic  effects  on  groundwater  levels  in Orissa, India. J. Hydrol ., 343: 140-153 . Effendy, S. 2011. Geoindikator
untuk
kekeringan.Workshop  Pengembangan  Indikator
Geo  untuk  Pengelolaan  Risiko  Bencana  di
Indonesia.  Tim  Pusat  Pengkajian  Perencanaan dan  Pengembangan  Wilayah  dan  LPPM,  IPB dengan Kementrian Riset dan Teknologi.
ESRI. 2010.  ArcGIS Resources: On map scale and raster resolution .  blogs.esri.com/esri/arcgis/2010/12/12/ on-map-scale-and-raster-resolution/.  (diakses  8 Januari 2013).
Indarto,  2010. Hidrologi.  Dasar  Teori  dan  Contoh Aplikasi  Model  Hidrologi .  PT.  Bumi  Aksara. Jakarta.
Raharjo, P.D. 2010. Teknik penginderaan jauh dan sistem informasi  geografis  untuk  identifikasi  potensi kekeringan. Makara Teknologi , 14:97-105.
Sitanggang, G. 2008. Teknik dan metode fusi ( Pansharpening )  data  ALOS  (AVNIR-2  dan PRISM)
untuk identifikasi penutup lahan/tanaman  pertanian  sawah. Majalah  Sains dan Teknologi Dirgantara , 3: 33-49.
Spiegel,  M.R.  1961. Theory  and  Problems  of  Statistics . McGraw-Hill  International  Book  Company.  New York.
USDA Natural  Resources  Conservation  Service. 2008. Available Water Capacity . Soil Quality
Indicators.
Soils.usda.gov/sqi/assessment/files/available_wat er_capacity_sq_physical_indicator_sheet.pdf.(dia kses 22 Januari 2013).
USGS.  2003. Landsat  7  science  data  users  handbook . http://ltpwww.gsfc.nasa.gov/IAS/ handbook_htmls.(diakses Agustus 2012).
Weng,  Q.  2001.  A  remote  sensing  –  GIS  evaluation  of urban  expansion  and  its  impact  on  surface temperature in the Zhujiang Delta. Int. J. Remote sensing, 22: 1999-2014.
Zhao, Y., S.  Li. and Y. Zhang. 2005. Early Detection and Monitoring  of  Drought  and  Flood  in  hina  Using Remote  Sensing and GIS. In M.V.K. Sivakumar, R.P.  Motha,  and  Das.  P (Eds.).  Natural  Disasters and  Extreme  Events  in  Agriculture.  Springer.  pp 308-309.