## PENGARUH KEKERINGAN PADA PRODUKSI TANAMAN PADI DI KABUPATEN MAJALENGKA DENGAN PENGINDERAAN JAUH METODE NDVI
Ni Ketut Feny P 1,2,* , Mangapul P. Tambunan 3 , Masita Dwi Mandini Mannesa 3 , Rudy P.Tambunan 3
1 Mahasiswa Magister Departemen Geografi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia 2 Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
3 Departemen Geografi, Fakultas MIPA, Universitas Indonesia *Penulis Korespondensi : ni.ketut92@ui.ac.id
Abstrak. Indonesia termasuk negara ketiga penghasil padi terbesar di Asia Tenggara. Pulau Jawa memiliki tiga  provinsi  penghasil  padi  terbesar  yaitu  Provinsi  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur.  Sektor pertanian  membutuhkan  air  untuk  konsumsi  tanamannya.  Bencana  kekeringan  menyebabkan  dampak negatif  terhadap  sektor  pertanian  dan  hasil  produksi  tanaman  padi.  Penelitian  ini  dibuat  berdasarkan Sistem Informasi Geografis (SIG), dengan menggunakan indeks vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), dan menggunakan data primer berupa data Citra Satelit Landsat 8. Pendekatan yang Metode Penginderaan Jauh ini menggunakan Google Earth Engine dalam mengolah koreksi awan dan Nilai NDVI. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  bagaimana  hubungan  antara  NDVI  bulanan  dengan  hasil produksi padi, dan data curah hujan. Hasil dari Penelitian ini adalah Tahun 2018 luas sawah yang mengalami panen padi adalah 11.019 ha dan pada Tahun 2019 adalah sebesar 10.985 ha. Kajian ini dilakukan sebagai bahan pertimbangan kepada pemerintah di Kabupaten Majalengka untuk mengestimasi waktu tanam dan panen padi melalui nilai NDVI dan menganalisis pengaruh dari nilai NDVI terhadap produksi padi curah hujan.
Kata Kunci: Kabupaten Majalengka; Citra Satelit Landsat-8; NDVI; produksi padi; curah hujan
Abstract. Indonesia is the third largest rice producer in Southeast Asia. Java Island has the three largest rice producing provinces, namely West Java, Central Java and East Java. The agricultural sector needs water for  crop  consumption.  Drought  disasters  have  a  negative  impact  on  the  agricultural  sector  and  rice production.  This  research  was  made  based  on  the  Geographical  Information  System  (GIS),  using  the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) vegetation index, and using primary data in the form of Landsat 8 Satellite Imagery. NDVI. This study aims to analyze the relationship between monthly NDVI and rice production, as well as rainfall data. The results of this study are that in 2018 the area of rice fields that experienced rice harvest was 11,019 ha and in 2019 it was 10,985 ha. This research was conducted as a material consideration for the government of Majalengka Regency to estimate the planting and harvest time of rice through the NDVI value and to analyze the effect of the NDVI value on rainfall rice production. Keywords: Majalengka Regency; Landsat-8 Sattelite Image; NDVI; Rice Production; Rainfall

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara yang menjadikan tanaman  padi  sebagai  salah  satu  sumber  pangan utama.  Tiga  provinsi  di  Pulau  Jawa  merupakan lumbung  padi,  ketiga  Provinsi  tersebut  adalah Provinsi  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur. Selama  dua  tahun  terurut  yaitu  Tahun  2018-2019, Provinsi  Jawa  Barat,  menempati  posisi  ketiga produktivitas  padi  (Badan  Pusat  Statistik,  2020). Tanaman padi dinilai tanaman yang penting karena masyarakat Indonesia membutuhkan beras sebagai bahan  makanan  pokok.  Masyarakat  Indonesia
kurang  lebih  sebesar  90%  menggunakan  beras sebagai sumber makanan utama (Aji dkk., 2017).
Sektor  pertanian  membutuhkan  air  lebih  dari 70% untuk konsumsi tanaman-tanamannya (Pratiwi dkk., 2020). Air merupakan sumber daya alam yang dibutuhkan  manusia.  Pada  musim  hujan,  air  di beberapa wilayah Indonesia cenderung berlebih dan di  beberapa  daerah  mengalami  kesulitan  air  di musim  kemarau  (Prasetyo  dkk.,  2018).  Bencana kekeringan menyebabkan dampak negatif terhadap sektor  pertanian  dan  hasil  produksi  tanaman. Kekeringan  merupakan  tantangan  global  bagi
masyarakat  dunia  dan  pernah  terjadi  di  seluruh negara (Widyastuti, 2020).
Salah  satu  wilayah  di  Jawa  Barat  yaitu Kabupaten  Majalengka  merupakan  daerah  yang mampu  memproduksi  padi  selain  Kabupaten Indramayu  dan  Kabupaten  Subang.  Kabupaten Majalengka  terdiri dari  topografi berupa pegunungan  dengan  ketinggian  500-857  meter  di atas  permukaan  laut,  daerah  bergelombang  / berbukit yang memiliki ketinggian 50-500 m di atas permukaan laut dan sisanya berupa daerah dataran rendah  yang  memiliki  ketinggian  19-50  meter  di bawah  permukaan  laut,  kondisi  ini  menyebabkan bervariasinya  kondisi  vegetasi  dan  kondisi  masing- masing  daerah  saat  berkurangnya  air  di  musim kemarau. Kabupaten Majalengka merupakan daerah dengan potensi pertanian yang mampu
menghasilkan  hasil  pertanian  berupa  padi  ataupun tanaman hortikultura berkualitas.
Penggunaan penginderaan jauh untuk monitoring tanaman padi mulai banyak dikembangkan (Dawe dkk., 2004; Shao dkk., 2001). Citra Satelit Landsat 8 merupakan citra satelit yang dapat digunakan untuk memonitoring padi (Ghaleb dkk., 2015;  Iswari dkk., 2017; Khosravi dkk., 2017). Kajian ini menelaah bagaimana pengaruh kekeringan terhadap  masa  panen  tanaman  padi.  Penelitian  ini menggunakan  metode  pengolahan  indeks  vegetasi dengan  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation Index ). Pengolahan citra satelit dengan metode NDVI dapat dilakukan dengan menggunakan Google Earth Engine ,  yang  memudahkan  dalam  pemantauan vegetasi  dengan  cepat  dan  akurat  (Julianto  dkk., 2020).  Karena  keterbatasan  data,  penelitian  ini mengambil  waktu  pada  Tahun  2018  dan  2019 dengan  lokasi  penelitian  di  Kabupaten  Majalengka. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  nilai  NDVI bulanan  di  Kabupaten  Majalengka  kemudian mensitesa  hubungan  antara  NDVI  dengan  hasil produksi padi dan curah hujan.

## METODOLOGI
Lokasi  penelitian  terdapat  di  Kabupaten Majalengka  dengan  waktu  penelitian  Tahun  2018 dan 2019. Kabupaten Majalengka terletak di Provinsi
Jawa  Barat  yang  terletak  pada  koordinat  sebelah barat 108 0 03’ – 108 0 19’ BT, titik koordinat di bagian timur 108 0 12’ – 108 0 25’ BT, titik koordinat di bagian utara 6 0 36’ - 5 0 58’ LS dan titik koordinat di bagian selatan 6 0 43’ - 7 0 44’ LS. Luas wilayah dari Kabupaten Majalengka  sebesar  1.204,24  km 2 .  Pada  Gambar  1 ditunjukkan  area  sawah  yang  ada  di  Kabupaten Majalengka.
Citra  Satelit Landsat-8  TOA  Reflectance dari Google Earth Engine (GEE) adalah data primer yang digunakan pada penelitian ini. Citra Satelit Landsat-8 TOA  Reflectance  yang  tersedia  di  GEE  memiliki beberapa kelebihan antara lain (1) File efek cosinus dari puncak matahari telah terhapus (2) Reflektansi TOA dapat mengganti nilai yang berbeda dari radiasi matahari  (3)  Jarak  dari  Bumi-Matahari  telah terkoreksi (Chander dkk., 2009). Koreksi radiometrik (menghilangkan awan) sebesar 25% dilakukan pada citra  satelit  Landsat-8,  sebelum  dihitung  nilai NDVInya.  Koreksi awan dipilih sebesar 25% karena citra  satelit  awan  yang  diperoleh  dapat menggambarkan  rentang  waktu  5-6  bulan  dalam satu  tahun.  Pada  penelitian  ini  diperoleh  6  citra satelit di Tahun 2018 yaitu dari bulan Mei - Oktober dan 5 citra satelit di Tahun 2019 yaitu dari bulan Juli - November.
Dari Citra Satelit Landsat yang telah terkoreksi awan  tersebut  dihitung  nilai  NDVInya.  Persamaan dalam  menghitung  Nilai  NDVI  dapat  ditunjukkan sebagai berikut :
𝑁𝐷𝑉𝐼 = ( ) ( ) (1)
Gambar 1. Peta Sawah Kabupaten Majalengka
Band RED merupakan band keempat dari citra Landsat-8 dan Band NIR merupakan band kelima dari citra Landsat-8. Nilai dari NDVI berkisar antara -1 dan 1.
Setelah  menghitung  nilai  NDVI  dilakukan Reklasifikasi  nilai  NDVI.  Dari  hasil  reklasifikasi tersebut  dihitung  luas  daerah  pada  setiap klasifikasinya.  Rentang  nilai  NDVI  yang  digunakan pada  kajian  ini  dapat  ditunjukkan  pada  Tabel  1 (Adinda dkk., 2020).
Data curah hujan dan data produksi padi adalah data  sekunder  yang  digunakan  pada  kajian  ini. Instansi BMKG membantu menyediakan data curah hujan yang dapat
diakses
melalui http://dataonline.bmkg.go.id/home,  sementara  itu data  produksi  padi  diperoleh  dari  BPS  melalui https://majalengkakab.bps.go.id/.  Kedua  data  ini digunakan  untuk  melihat  korelasi  antara  (1)  NDVI dengan  data  produksi  padi,  jika  nilai  NDVI  tinggi apakah  menggambarkan  produksi  padi  di  suatu daerah  tinggi  begitupula  sebaliknya  (2)  NDVI  juga dibandingkan dengan data curah hujan, hal ini dapat menjelaskan  apakah  curah  hujan  berpengaruh terhadap NDVI suatu daerah. Gambar 2 menjelaskan alur kerja dari kajian ini.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian    ini adalah studi kasus dan deskriptif analisis. Penelitian studi  kasus  diterapkan  untuk  meneliti  lebih  dalam fenomena  tertentu  disuatu  wilayah.  Analisis deskriptif memiliki pengertian metode yang mampu menjelaskan  gambaran  dari  objek  yang  tengah dianalisis  berdasarkan  data  atau  sampel  yang tersedia, kemudian dilakukan analisis dan diperoleh
kesimpulan  (Huwaydi  dan  Persada,  2018).  Pada penelitian  ini  peneliti  mengumpulkan  data  primer, berupa  Citra  Satelit  Landsat  8,  dan  data  sekunder yaitu  data  curah  hujan  dan  data  produksi  padi. Tahapan yang dilakukan setelah pengumpulan data yaitu  pengolahan  data  dan  analisis  bagaimana pengaruh  kekeringan  melalui  indeks  NDVI  pada tanaman padi di Kabupaten Majalengka pada Tahun 2018 dan 2019.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perhitungan Nilai NDVI
Untuk  menghitung  nilai  NDVI  dari  Citra  Satelit Landsat-8,  didapatkan  dari  Band  RED  (Band  4)  dan Band NIR (Band 5). Perolehan Nilai NDVI dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Rentang Nilai NDVI Sumber: (Menteri Kehutanan Republik Indonesia, 2012; Adinda dkk.,
2020) Kelas Nilai NDVI Tingkat Kehijauan / Kondisi Lahan 1 < -0,03 Lahan tidak bervegetasi 2 -0,03 – 0,15  Lahan dengan Vegetasi Sangat Rendah 3 0,15 – 0,25 Lahan dengan Vegetasi Rendah 4 0,26 – 0,35 Lahan dengan Vegetasi Sedang 5 0,36 - 1 Lahan dengan Vegetasi Tinggi
Gambar 2. Diagram Alur Kerja
Berdasarkan Tabel 2, dapat diperoleh Grafik seperti pada Gambar 3, sebagai berikut.
Grafik  NDVI  Tahun  2018,  dapat  ditunjukkan Bulan Mei merupakan fase vegetatif awal padi, bulan Juni merupakan fase generatif, bulan Juli merupakan fase panen padi. Bulan Agustus dan bulan September merupakan  fase  pasca  panen  padi  dimana,  sawah dipersiapkan  kembali  untuk  ditanami  padi  pada bulan November. Fase pertumbuhan tanaman padi berdasarkan  nilai  NDVI  dapat  ditunjukkan  juga melalui  data  observasi  KATAM  yang  dapat  diakses melalui  http://katam.litbang.pertanian.go.id/.  Data observasi  KATAM  ini  mengambil  sampel  data lapangan  di  Kecamatan  Kertajati,  Kabupaten Majalengka, sebagai berikut :
Tabel 2. Nilai NDVI (Sumber: Hasil Analisis)
Thn Bln NDVI Min NDVI Avg NDVI Max 2018 05 -0.209 0.493 0.777 06 -0.519 0.672 0.824 07 -0.332 0,570 0.808 08 -0.506 0.662 0.818 09 -0.611 0.713 0.815 10 -0.274 0.505 0.736 2019 07 -0.160 0.457 0.754 08 -0.553 0.678 0.804 09 -0.181 0.481 0.781 10 -0.395 0.592 0.789 11 -0.186 0.504 0.821
Gambar 3. Grafik NDVI Tahun 2018
Gambar 4. Data Observasi Fase Tanaman Padi di Kec.Kertajati, Kab.Majalengka
Pada tahun 2019, grafik NDVI dapat ditunjukkan melalui  Gambar  5.  Bulan  Juli  merupakan  fase vegetatif awal padi, bulan Agustus merupakan fase generatif,  bulan  September merupakan  fase panen padi.  Bulan  Oktober  dan  bulan  November merupakan  fase  pasca  panen  padi  dimana,  sawah dipersiapkan  kembali  untuk  ditanami  padi  pada bulan selanjutnya.
Berdasarkan hasil dari Grafik NDVI baik di Tahun 2018 dan Tahun 2019, dapat disimpulkan bahwa saat fase  vegetatif  nilai  NDVI  padi  akan  rendah,  hal  ini dapat  disebabkan  oleh  tanaman  padi  yang  masih terendam  air,  nilai  NDVI  akan  semakin  tinggi  dan mencapai  puncak  saat  masa  generatif  kemudian akan  menurun  saat  fase  pematangan  padi  hingga panen (Cahyono dkk., 2019).

## Reklasifikasi NDVI
Reklasifikasi  merupakan  klasifikasi  dari  suatu data  agar  terbagi  menjadi  kelas-kelas  berdasarkan kebutuhan (Aditiyanti dkk., 2013). Reklasifikasi yang digunakan  pada  kajian  ini  terdiri  dari  5  kelas  yaitu Daerah yang berkategori tidak bervegetasi (Kelas 1), Daerah yang memiliki kehijauan sangat rendah (Kelas 2), Daerah yang memiliki kehijauan rendah (Kelas 3), Daerah yang memiliki kehijauan sedang (Kelas 4) dan Daerah  yang  memiliki  kehijauan  tinggi  (Kelas  5). Adapun  sawah  yang  ada  di  Kabupaten  Majalengka dapat  divalidasi  melalui Google  Earth  Pro pada Gambar 6.
Nilai  NDVI  yang  diperoleh  kemudian direklasifikasi  untuk  memperoleh  luas  daerah termasuk  daerah  mana  yang  termasuk  vegetasi kering  yang  berarti  belum  memasuki  masa  panen padi,  dan  daerah  mana  yang  memiliki  tingkat kehijauan  tinggi  yang  berarti  sedang  mengalami masa panen padi atau telah memasuki masa panen padi.
Berdasarkan penjelasan pada bab sebelumnya, Fase generatif terjadi pada bulan Juni 2018 dan bulan Agustus  Tahun  2019,  dimana  memiliki  nilai  NDVI tinggi yaitu 0,672 dan 0,678. Berdasarkan penelitian (Browning  dkk.,  2019)  nilai  NDVI  yang  tinggi menunjukkan  kondisi  tanaman  lebih  hijau.  Fase panen  padi  tidak  memiliki  nilai  NDVI  yang  tinggi karena  kondisi  tanaman  padi  sudah  mulai menguning.  Perhitungan  dari  luas  daerah berdasarkan  reklasifikasi  pada  Tahun  2018, ditunjukkan pada Tabel 3.
Pada  data  Tabel  3,  wilayah  Kabupaten Majalengka  yang  tidak  bervegetasi  adalah  3%  dari luas  sawah  yang  di  Kabupaten  Majalengka,  untuk wilayah  dengan  vegetasi  sangat  rendah  adalah sebesar 1%, wilayah dengan vegetasi rendah adalah
Gambar 5. Grafik NDVI Tahun 2019
Gambar 6. Lokasi Sawah di Kabupaten Majalengka
Tabel 3. Luas Area Tahun 2018 (Sumber : Hasil Analisis)
sebesar 15%, wilayah dengan vegetasi sedang adalah sebesar  21%  dan  wilayah  yang  bervegetasi  tinggi atau  mengalami  fase  generatif  Tahun  2018  adalah sebesar  60%.  Pada  Tahun  2018,  Kabupaten Majalengka  mengalami  musim  panen  pada  bulan Juli, dengan luas daerah 11.019 ha. Pada Gambar 7 ditunjukkan  Peta  Reklasifikasi  saat  terjadi  musim panen di Kabupaten Majalengka.
Perhitungan  dari  luas  daerah  berdasarkan reklasifikasi pada Tahun 2019, dapat dilihat di Tabel 4.
Berdasarkan  data  Tabel  4,  Pada  Bulan  Juli  – November  Tahun  2019,  wilayah  Kabupaten Majalengka  yang  tidak  bervegetasi  adalah  4%  dari luas  sawah  yang  di  Kabupaten  Majalengka,  untuk wilayah  dengan  vegetasi  sangat  rendah  adalah sebesar 8%, wilayah dengan vegetasi rendah adalah sebesar 25%, wilayah dengan vegetasi sedang adalah sebesar  21%  dan  wilayah  yang  bervegetasi  tinggi atau mengalami fase generatif adalah sebesar 43%. Pada Tahun 2019, Kabupaten Majalengka mengalami puncak  musim  panen  pada  bulan  September, dengan luas daerah sebesar 10.985 ha. Pada Gambar 8  ditunjukkan  Peta  Reklasifikasi  saat  terjadi  musim panen di Kabupaten Majalengka.
Hasil  analisis  berdasarkan  reklasifikasi  NDVI mengacu  pada  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  Sukmono  dkk.  (2018).  Reklasifikasi pada  penelitian  ini  diolah  dengan  ArcGis,  dengan hasil output berupa luas area dari wilayah yang tidak bervegetasi  hingga  yang  bervegetasi  tinggi  pada Kabupaten  Majalengka  di  Tahun  2018-2019.  Hasil yang diperoleh adalah masa generatif yang ditandai dengan tingginya nilai NDVI menurun, yaitu sebesar 60% pada Tahun  2018 dan 43% pada Tahun 2019. Hal ini berpengaruh terhadap luas area panen padi, dimana  Tahun  2018  luas  panen  padi  mencakup 11.019  ha  dan  10.985  ha  pada  Tahun  2019. Perhitungan  nilai  NDVI  membantu  dalam mendeteksi kekeringan dan membantu petani dalam menentukan  fase  tanam  dan  panen  padi,  agar produksi padi di tahun-tahun selanjutnya tidak terus menurun.

## Korelasi Nilai NDVI dengan Hasil Produksi Padi
Pada  kajian  penelitian  ini  dikaitkan  korelasi antara  nilai  NDVI  dengan  hasil  produksi  padi  di Kabupaten  Majalengka.  Pada  Tabel  5  dapat  dilihat jumlah  produksi  padi  Tahun  2018  dan  Tahun  2019 ditunjukkan pada Tabel 6.
Gambar 7. Peta Reklasifikasi NDVI Juli 2018
Tabel 4. Luas Area Tahun 2019
Gambar 8. Peta Reklasifikasi NDVI September 2019
Tabel 5. Nilai NDVI dengan Produksi Padi (1) Sumber: Hasil Analisis
Hasil  produksi  padi  paling  besar  terjadi  pada bulan Juli, pada Tahun 2018 sebesar 124.489 ton dan pada  Tahun  2019  sebesar  134.865  ton.  Adapun Korelasi antara kedua variabel tersebut pada Tahun 2018  dapat  ditunjukkan  pada  Gambar  9  dan  pada Tahun 2019 ditunjukkan pada Gambar 10.
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  perhitungan manual uji korelasi dan diagram pencar ( scatterplot ) dibuat  melalui  Microsoft  Excel.  Dengan  bantuan fungsi  formula  =PEARSON  untuk  mengetahui  nilai korelasi  dan  formula  =Rsqure  untuk  melihat  nilai koefisien  determinasi.  Dari  penelitian  ini  diperoleh pada Tahun 2018 besar korelasi adalah 0.130724 dan diperoleh  nilai  R 2 (Koefisien  Determinasi)  sebesar 0,017089.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat
diketahui  variabel  NDVI  dalam  penelitian  ini  hanya mampu menjelaskan variabel produksi padi sebesar 1,7%,  sementara  itu  dari  uji  korelasi  dapat  dilihat bahwa  hubungan antar variabel NDVI dan produksi padi memiliki korelasi sangat lemah karena nilainya mendekati  0.  Pada  Tahun  2019,  nilai  korelasinya sebesar  -0.1463  dan  nilai  koefisien  determinasi adalah 0.021404, korelasi antara nilai NDVI dan hasil produksi  padi  pada  Tahun  2019  adalah  bernilai negatif, hal ini berarti korelasi antar kedua variabel berlawanan.  Variabel  NDVI  dalam  penelitian  ini hanya  mampu  menjelaskan  variabel  produksi  padi sebesar 2%.
Berdasarkan  uji  korelasi  antara  dua  variabel tersebut  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  korelasi antara  kedua  variabel  pada  Tahun  2018  masih bernilai  positif  yang  berarti  hubungan  antar  kedua variabel masih searah meskipun sangat lemah. Akan tetapi  pada  Tahun  2019  korelasi  antar  keduanya sangat lemah dan berlawanan (Aditiyanti dkk., 2013). Apabila terjadi kondisi berlawanan dapat berarti ada saat  dimana  nilai  NDVI  kecil  (tidak  di  saat  masa generatif),  hasil  produksi  padinya  besar.  Hal  ini sesuai  dengan  penjelasan  yang  dilakukan sebelumnya  karena  masa  panen  tidak  berada  di puncak tertinggi NDVI (Adinda dkk., 2020; Browning dkk., 2019).
Korelasi Nilai NDVI dengan Curah Hujan Bulanan Pada penelitian ini juga menilai korelasi antara nilai  NDVI  dengan  curah  hujan.  Tahun  2018  besar Curah  Hujan  ditunjukkan  pada  Tabel  7  dan  pada Tahun 2019 ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 6. Nilai NDVI dengan Produksi Padi (2) Sumber: Hasil Analisis
Gambar 9. Diagram Scatter Nilai NDVI dengan Produksi Padi Tahun 2018
Gambar 10. Diagram Scatter Nilai NDVI dengan Produksi Padi Tahun 2019 Tabel 7. Nilai NDVI dengan Curah Hujan (1) (Sumber : Hasil Analisis)
Tahun  2018,  curah  hujan  bulanan  tertinggi terjadi  pada  bulan  Juni  yaitu  sebesar  32  mm  dan Tahun  2019  terjadi  pada  bulan  November  yaitu sebesar  68,3  mm.  Adapun  Korelasi  antara  kedua variabel tersebut ditunjukkan pada Gambar 11 dan Gambar 12.
Pada  Tahun  2018  nilai  korelasinya  sebesar 0,263032  dan  nilai  koefisien  determinasi  adalah 0,069186  dan  Pada  Tahun  2019  nilai  korelasinya sebesar  -0,23497  dan  nilai  koefisien  determinasi adalah  0,05521.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat diketahui  variabel  curah  hujan  dalam  penelitian  ini hanya  mampu  menjelaskan  variabel  NDVI  sebesar 6%,  sementara  itu  dari  uji  korelasi  dapat  dilihat bahwa  hubungan  antar  variabel  curah  hujan  dan
NDVI  memiliki  korelasi  lemah.  Sementara  itu  pada Tahun 2019, korelasi antara ni curah hujan dan NDVI bernilai negatif, hal  ini  berarti korelasi antar  kedua variabel  berlawanan.  Variabel  curah  hujan  dalam penelitian  ini  hanya  mampu  menjelaskan  variabel NDVI sebesar 5%.
Dari  pengolahan  tersebut  dapat  disimpulkan berdasarkan uji korelasi antara dua variabel tersebut dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  korelasi  antara kedua  variabel  pada  tahun  2018  masih  bernilai positif yang  berarti  hubungan antar kedua variabel masih  searah  meskipun  lemah.  Akan  tetapi  pada Tahun  2019  korelasi  antar  keduanya  lemah  dan berlawanan  (Aditiyanti  dkk.,  2013).  Apabila  terjadi kondisi  berlawanan  dapat  berarti  ada  saat  dimana nilai curah hujan kecil, Nilai NDVI besar. Curah hujan termasuk  variabel  yang  mempengaruhi  nilai  NDVI tetapi bukan variabel yang dominan karena korelasi antar keduanya yang lemah. Meskipun curah hujan bukan  merupakan  variabel  yang  dominan  dalam pengelolaan air di sawah, kebutuhan akan air tetap harus diperhatikan karena tanaman padi merupakan tanaman  yang  membutuhkan  pasokan  air  irigasi dalam  jumlah  cukup,  kebutuhan  air  tersebut  tidak selalu  berdasarkan  air  hujan.  Agar  saat  terjadi kekeringan  karena  bergesernya  musim  hujan, tanaman padi tetap bisa berproduksi untuk menjaga stabilitas ketahanan pangan (Putri, 2018).

## PENUTUP Simpulan dan Saran
Saat  memasuki  fase  vegetatif  nilai  NDVI  padi akan rendah, hal ini dapat disebabkan oleh tanaman padi  yang  masih  terendam  air,  nilai  NDVI  akan semakin  tinggi  dan  mencapai  puncak  saat  masa generatif  kemudian  akan  menurun  saat  fase pematangan padi hingga panen. Pada penelitian ini puncak musim panen pada bulan Juli di Tahun 2018, dan  bulan  September  di  Tahun  2019.  Berdasarkan perhitungan  reklasifikasi  dari  nilai  NDVI,  diperoleh luas  daerah  yang  mengalami  musim  panen  pada bulan Juli adalah  sebesar 11.019  ha di  Tahun 2018 dan  pada  bulan  September,  dengan  luas  daerah sebesar 10.985 ha di Tahun 2019.  Perhitungan nilai
Tabel 8. Nilai NDVI dengan Curah Hujan (2) (Sumber: Hasil Analisis)
Gambar 41. Diagram Scatter Nilai NDVI dengan Curah Hujan Bulanan Tahun 2018
Gambar 32. Diagram Scatter Nilai NDVI dengan Curah Hujan Bulanan Tahun 2019
NDVI membantu dalam mendeteksi kekeringan dan membantu  petani  dalam  menentukan  fase  tanam dan panen padi, agar produksi padi di tahun-tahun selanjutnya tidak terus menurun.
Uji korelasi yang dilakukan baik antara NDVI dan produksi  padi  maupun  curah  hujan  dan  NDVI menunjukkan  hubungan  yang  sangat  lemah  dan lemah.  Kebutuhan  air  tetap  harus  diperhatikan karena  tanaman  padi  meskipun  korelasi  keduanya lemah  agar  saat  terjadi  kekeringan  karena bergesernya  musim  hujan,  kebutuhan  air  pada tanaman padi tetap cukup.
Saran  yang  dapat  dianjurkan  untuk  penelitian selanjutnya adalah apabila data produksi padi dapat diperoleh  lebih  lengkap,  dapat  dihitung time-series dari  nilai  NDVI,  sehingga  lebih  terlihat  pola  masa panen  padi  dari  tahun  ke  tahun.  Kekurangan  dari penelitian  ini  adalah  pelaksanaan  studi  lapangan direncanakan  pada  tahun  2020,  akan  tetapi bertepatan  saat  awal  pandemi  COVID-19,  yang mengakibatkan terbatasnya data observasi langsung. Oleh karena itu tersedianya data KATAM membantu peneliti dalam memvalidasi hasil penelitian dengan keadaan di lapangan.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terimakasih kepada pada pengampu  Kuliah  Lapang  di  Departemen  Geografi Universitas Indoesia yang telah berkontribusi dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adinda,  R.,  Rusdi,  M.  dan  Sugianto,  S.  (2020), "Pemanfaatan Indeks Vegetasi NDVI Terhadap Siklus Phenology  Tanaman  Padi  Pada  Musim  Gadu  2017",
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian , Vol.5, No.2, hal. 301–309. http://doi.org/10.17969/jimfp.v5i2.14873.
Aditiyanti,  A.H.,  Sabri,  L.M.  dan  Sasmito,  B.  (2013), "Analisis  Pengaruh  Perubahan  NDVI  Dan  Tutupan Lahan Terhadap Suhu Permukaan Di Kota Semarang", Jurnal  Geodesi  Undip ,  Vol.2,  No.3.  Diambil  dari https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/arti cle/view/3713.
Aji,  B.J.P.S.,  Prasetyo,  Y.,  dan  Hani’ah  (2017),  "Analisis Tingkat  Produksi  Padi  dan  Perhitungan  Logistik Pangan  Berdasarkan  Metode  EVI  (Enhanced Vegetation  Index)  dan  NDVI  (Normalized  Difference Vegetation  Index)  Menggunakan  Citra  Sentinel-2 Tahun  2016  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Klaten,  Jawa Tengah)", Jurnal Geodesi Undip , Vol.6, No.4, hal. 263– 273.
Badan Pusat Statistik (2020), Produksi Padi di Jawa Barat pada 2019 sebesar 9,08 juta ton Gabah Kering Giling (GKG) . Diambil dari https://jabar.bps.go.id/pressrelease/2020/03/02/817 /produksi-padi-di-jawa-barat-pada-2019-sebesar-9-
08-juta-ton-gabah-kering-giling--gkg- .html#:~:text=Produksi%20padi%20di%20Jawa%20Ba rat%20pada%202019%20diperkirakan%20sebesar%2
09,83%20persen%20dibandingkan%20tahun%20201
8.
Browning,  D.M.,  Snyder,  K.A.  dan  Herrick,  J.E.  (2019), "Plant  Phenology:  Taking  the  Pulse  of  Rangelands", Rangelands , Vol.41, No.3, hal. 129–134. http://doi.org/10.1016/j.rala.2019.02.001.
Cahyono,  B.E.,  Nugroho,  A.T.  dan  Arifilla,  A.  (2019), "Analisis  Usia  Tanaman  Padi  Berdasarkan  Nilai  NDVI Menggunakan  Citra  Landsat  8  (Studi  Kasus:  Desa Rambigundam  Kecamatan  Rambipuji  Jember  )", Lecturer  Scientific  Publication ,  Diambil  dari http://repository.unej.ac.id/handle/123456789/9703 8.
Chander,  G.,  Markham,  B.L.  dan  Helder,  D.L.  (2009),
"Summary  of  Current  Radiometric  Calibration Coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI Sensors", Remote  Sensing  of  Environment ,  Vol.113, No.5, hal. 893–903. http://doi.org/10.1016/j.rse.2009.01.007.
Dawe, D., Frolking, S. dan Li, C. (2004), "Trends in Rice– Wheat  Area  in  China", Field  Crops  Research ,  Vol.87, No.1, hal. 89–95. http://doi.org/10.1016/j.fcr.2003.08.008.
Ghaleb, F., Mario, M. dan Sandra, A.N. (2015), "Regional Landsat-Based  Drought  Monitoring  from  1982  to 2014", Climate ,  Vol.3,  No.3,  hal.  563–577. http://doi.org/10.3390/cli3030563.
Huwaydi, Y. dan Persada, S.F. (2018), "Analisis Deskriptif Pengguna  Go-Pay  Di  Surabaya", Jurnal  Teknik  ITS , Vol.7, No.1, hal. A55–A59. http://doi.org/10.12962/j23373539.v7i1.28827.
Iswari,  A.R.,  Hani’ah,  H.  dan  Nugraha,  A.L.  (2017), "Analisis  Fluktuasi  Produksi  Padi  Akibat  Pengaruh Kekeringan  di  Kabupaten  Demak", Jurnal  Geodesi Undip , Vol.5, No.4, hal. 233–242.
Julianto, F.D., Putri, D.P.D. dan Safi’i, H.H. (2020), "Analisis Perubahan  Vegetasi  Dengan  Data  Sentinel-2 Menggunakan  Google  Earth  Engine", Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia , Vol.2, No.2, hal. 13–18.
Khosravi, H., Haydari, E., Shekoohizadegan, S. dan Zareie, S.  (2017),  "Assessment  the  Effect  of  Drought  on Vegetation  in  Desert  Area  Using  Landsat  Data", The Egyptian  Journal  of  Remote  Sensing  and  Space
Science , Vol.20, hal. S3–S12.
http://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.11.007.
Prasetyo,  D.A.,  Suprayogi,  A.  dan  Hani’ah,  H.  (2018), "Analisis  Lokasi  Rawan  Bencana  Kekeringan Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  Di Kabupaten Blora Tahun 2017", Jurnal Geodesi Undip , Vol.7, No.4, hal. 314–324.
Pratiwi,  E.P.A.,  Ramadhani,  E.L.,  Nurrochmad,  F.  dan Legono, D. (2020), "The Impacts of Flood and Drought on Food Security in Central Java", Journal of the Civil Engineering  Forum ,  Vol.6,  No.1,  hal.  69–78. http://doi.org/10.22146/jcef.51872.
Putri, I.M. (2018), "Kebijakan Pemerintah Daerah Dalam Pencegahan  Bencana  Kekeringan  Di  Indramayu", Logika : Jurnal Penelitian Universitas Kuningan , Vol.9, No.02, hal. 65–71. http://doi.org/10.25134/logika.v9i02.2488.
Shao, Y., Fan, X., Liu, H., Xiao, J., Ross, S., Brisco, B., Brown, R.  dan  Staples,  G.  (2001),  "Rice  Monitoring  and
Production Estimation Using Multitemporal RADARSAT", Remote Sensing of Environment , Vol.76,
No.3,  hal.  310–325.  http://doi.org/10.1016/S0034- 4257(00)00212-1.
Sukmono,  A.,  Rahman,  F.  dan  Yuwono,  B.D.  (2018), "Pemanfaatan  Teknologi  Penginderaan  Jauh  untuk Deteksi Kekeringan Pertanian Menggunakan Metode Normalized  Difference  Drought  Index  di  Kabupaten Kendal", Jurnal  Geografi :  Media  Informasi
Pengembangan  dan  Profesi  Kegeografian ,  Vol.14, No.2, hal. 57–65.
http://doi.org/10.15294/jg.v14i2.11521.
Widyastuti,  R.  (2020),  "Pola  Sebaran  Kekeringan  di
Kecamatan  Simpenan  Menggunakan  Metode  SPI (Standardized Precipitation
Index)",
Jurnal
Geosaintek , Vol.6, No.1,
hal. 19–24.
http://doi.org/10.12962/j25023659.v6i1.6272.
-------------------