Analisis  Sebaran  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap Lahan  Sawah  di  Kabupaten  Pati  Menggunakan  Citra Landsat 8 dan 9
Izzah Zakiyatur Rahmah , Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Masuk: 12 11 2023 / Diterima: 20 02 2024 / Dipublikasi: 30 06 2024
Abstract Soil moisture information is essential because it is related to optimizing the use of rice fields, which can impact farming activities. The rice fields of Pati Regency are spread across the highlands, lowlands, and areas close to the coast, which show different levels of soil moisture. This research aims to see the extent of the identification of soil moisture using images and how the distribution of soil moisture in rice fields in Pati Regency. Estimating soil moisture conditions using  Normalized  Difference  Moisture  Index  (NDMI)  algorithms  by  utilizing  NIR  waves  (Near Infrared)  and  SWIR  (Shortwave  Infrared).  The  image  processing  results  show  that  the  soil moisture level in Pati Regency is always dry in the southern part of Pati during the dry season, which is influenced by factors such as the distance from the river and the available rainfall. Field validation was carried out with a hygrometer, and 83 of the 84 points corresponded to actual soil moisture  conditions.  The  results  of  simple  linear  regression  obtained  the  coefficient  of determination (Multiple R-squared)  of 72%, so the NDMI algorithm can be  used to detect soil moisture in rice fields. It is essential to pay attention to the research time, not only during the dry season, and to adjust the planting calendar for paddy fields.
Keywords: Soil Moisture; Paddy Fields; Landsat 8/9; NDMI
Abstrak Informasi  kelembapan  tanah  sangat  penting  karena  berkaitan  dengan  optimalisasi penggunaan lahan sawah yang dapat berdampak pada aktivitas bercocok tanam. Lahan sawah Kabupaten Pati tersebar pada wilayah dataran tinggi, dataran rendah, dan daerah dekat dengan pesisir yang menunjukkan tingkat kelembapan tanah berbeda-beda. Tujuan penelitian ini adalah melihat sejauh mana identifikasi kelembapan tanah menggunakan citra dan bagaimana sebaran kelembapan tanah pada lahan sawah di Kabupaten Pati. Pendugaan kondisi kelembapan tanah menggunakan algoritma Normalized Difference Moisture Index (NDMI) dengan memanfaatkan gelombang  NIR  ( Near  Infrared )  dan  SWIR  ( Shortwave  Infrared ).  Hasil  pengolahan  citra menunjukkan tingkat kelembapan tanah di Kabupaten Pati selalu kering di Pati bagian selatan pada musim kemarau di mana sesuai dengan faktor yang memengaruhi yaitu jarak dari sungai serta curah hujan yang ada. Dilakukan validasi lapangan dengan hygrometer sebanyak 83 dari 84  titik  sesuai  dengan  kondisi  kelembapan  tanah  sebenarnya.  Hasil  regresi  linier  sederhana diperoleh  koefisien  determinasi  ( Multiple  R-Squared )  sebesar  72%,  sehingga  algoritma  NDMI dapat digunakan mendeteksi kelembapan tanah dalam lahan sawah. Perlu diperhatikan tekait waktu penelitian tidak hanya pada musim kemarau saja dan menyesuaikan kalender tanam pada lahan sawah.
Kata kunci : Kelembapan Tanah; Lahan Sawah; Landsat 8/9; NDMI
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2024 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 25, No.1, Juni 2024 (53 - 65) DOI: https://doi.org/10.23887/mkg.v25i1.70058
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit

## 1. Pendahuluan
Kelembapan tanah ( soil moisture )  merupakan  salah  satu  faktor penting yang fundamental dalam bidang pertanian.  Kelembapan  tanah  perlu diperhatikan  karena  berkaitan  dengan optimalisasi  penggunaan  suatu  lahan terutama  lahan  pertanian.  Kelembapan tanah mempengaruhi tingkat kesuburan dari  suatu  tanaman  terutama  tanaman pada  penggunaan  lahan  pertanian  dan perlu  diperhatikan  agar  tanaman tumbuh dengan baik serta
menghasilkan  panen  yang  optimal. Lahan  pertanian  membutuhkan  tingkat kelembapan  tanah  tertentu,  apabila kelembapan  tanah  rendah  dapat mempengaruhi  rendemen  dan  mutu hasil panen bahkan terindikasi mengalami kekeringan (Setyawan et al., 2018). Kelembapan tanah dapat digunakan  untuk  menentukan  tanggal tanam yang tepat, perencanaan pengairan  atau  irigasi  yang  baik  dan efektif dalam lahan sawah, pengelolaan maupun  penanggulangan  hama  pada tanaman,  serta  memprediksi  perolehan hasil pertanian (Chaudhary et al., 2022). Menurut  data  Dinas  Pertanian  dan Perkebunan  Provinsi  Jawa  Tengah tahun 2019, Kabupaten Pati merupakan salah satu Kabupaten yang
berkontribusi dalam bidang pertanian di mana  menjadi  daerah  penghasil  padi tertinggi  ke-lima  di  Provinsi  Jawa Tengah.  Kabupaten  Pati  memiliki  letak yang  strategis  dan  kondisi  alam  yang baik dan berpotensi besar dalam bidang
pertanian.  Akan  tetapi,  pengelolaan lahan  pertanian  di  Kabupaten  Pati belum  maksimal  karena  pada  musim kemarau  sering  terjadi  kekeringan sehingga  mengakibatkan  tidak  adanya aktivitas menanam padi di lahan sawah.
Data dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD)  mencatat  bahwa  terdapat sebanyak  384  kawasan  di  Kabupaten Pati  termasuk  dalam  wilayah  rawan bencana kekeringan di sepanjang tahun
2018-2021.  Pada  bulan  Agustus  2023, sebanyak
11.200 hektare area persawahan tidak dapat ditanami. Identifikasi  kelembapan  tanah menggunakan citra Landsat 8-9 didasarkan  pada  indeks  spektral  yang berhubungan dengan perubahan
kandungan air tanah. Sensor OLI/OLI-2 pada  Landsat  8-9  berperan  dalam memetakan  karakteristik  kelembapan tanaman dan tanah, serta kualitas air di lahan basah, sungai, dan pesisir (Young et  al.,  2017).  Salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  identifikasi  dan estimasi kelembapan tanah
menggunakan  citra  Landsat  8-9  yaitu NDMI  ( Normalized  Difference  Moisture Index ),  di  mana  dapat  mendeteksi kelembapan  suatu  tanah  sebagai indikator  kualitas  tanah  (Bidgoli  et  al., 2020).  Menurut  (Lobell  dan  Asner, 2002), indeks NDMI menggunakan band SWIR pada Landsat dapat menyediakan informasi kelembapan permukaan tanah. Sehingga, nilai NDMI memungkinkan  interpretasi  identifikasi langsung kelembapan suatu area lahan pertanian  (Mihai  dan  Horoias,  2022). Berdasarkan penelitian (Cahyono et al., 2022),  deteksi  kelembapan  tanah dengan  menggunakan  algoritma  SAVI dan  NDMI  diperoleh  korelasi  linear
Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit Universitas Diponegoro, Indonesia
izzaaahzr@gmail.com
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
antara  SAVI  atau  NDMI  dengan kelembapan tanah hasil data lapangan.
Kondisi kelembapan tanah perlu dipantau  secara  berkala  agar  dapat mendeteksi lahan pertanian mana yang berpotensi mengalami kekeringan (Balai et  al.,  2016).  Pemantauan  kelembapan tanah  lebih  efektif  serta  efisien  dengan memanfaatkan  teknologi  pengindraan jauh,  karena  data  yang  digunakan berupa  data  digital  yang  dapat mencakup  wilayah  yang  luas.   Metode yang  dapat  digunakan  yaitu  NDMI ( Normalized Difference Moisture Index ) di mana dapat mendeteksi kelembapan suatu  permukaan  lahan  (Cahyono,  et al., 2022). Sehingga, indeks NDMI dapat digunakan  untuk  memantau  tingkat kelembapan  tanah  pada  sawah  (Mihai dan Horoias, 2022).

## 2. Metode

## Kajian Wilayah Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di
Kabupaten Pati, Jawa Tengah, Indonesia.  Secara  geografis,  wilayah Kabupaten Pati terletak di antara 6°25′ -
7°00′  Lintang  Selatan  dan  100°50′ - 111°15′ Bujur Timur. Menurut Pemerintah Kabupaten Pati, Kabupaten
Pati  memiliki  letak  srategis  karena berada  di  lintasan  Jalur  Pantura  yang menghubungkan  kota-kota  besar  yang ada  di  Pulau  Jawa.  Kabupaten  Pati
termasuk  salah  satu  dalam  Wilayah Pengembangan
Wanarakuti yang memiliki  tema  pembangunan  yang mengunggulkan sektor industri
pengolahan  dan  pariwisata  terpadu berupa alam dan budaya yang didukung oleh  sektor  agrominapolitan  (pertanian dan perikanan), di mana Kabupaten Pati merupakan  pusat  kegiatan  pertanian, perikanan dan industri .

## Gambar 1. Peta Wilayah Penelitian

## Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penelitian Data Keterangan Citra Landsat Akuisisi: Landsat 9 119/065 24 Agustus 2023; Landsat 9 119/065 5 Agustus 2022;  dan  Landsat  8  119/065  26  Agustus  2021  dengan  resolusi spasial 30 x 30 meter diunduh melalui Earth Explorer USGS Citra SPOT-6 Data citra SPOT-6 dengan resolusi spasial 1,5 x 1,5 meter diperoleh dari BRIN untuk uji geometrik
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Batas Administrasi Kabupaten Pati Skala 1:50.000 dari Badan Informasi Geospasial (BIG) Data sungai Didapat  dari  Dinas  Pekerjaan  Umum  dan  Tata  Ruang  (DPUTR) Kabupaten Pati Kelembapan Tanah Hasil pengukuran lapangan menggunakan alat hygrometer Peta RBI Kabupaten Pati Data dari website tanah.air.indonesia.go.id dengan skala 1:25.000

## Normalized Difference Moisture Index
(NDMI)
Metode  yang  digunakan  yaitu algroritma Normalized Difference Moisture  Index (NDMI)  yang  dapat dipergunakan untuk mendeteksi kelembapan  tanah  (Cahyono  et  al., 2022). NDMI memanfaatkan nilai tengah spektral dari gelombang elektromagnetik  berupa  NIR  ( near infrared ) dan SWIR ( shortwave infrared ). NIR digunakan
untuk identifikasi  vegetasi  dan  kandungan biomassa,  sedangkan  SWIR  dapat mengidentifikasi  kelembapan  suatu vegetasi  maupun  kelembapan  tanah. Nilai  rentang  indeks  NDMI  yaitu mempunyai  nilai  antara  -1  sampai dengan  +1  (Cahyono  et  al.,  2022). Apabila  NDMI  bernilai  rendah  maka menunjukkan  bahwa  daerah  tersebut memiliki  tingkat  kelembapan  yang rendah,  begitu  sebaliknya.  Perhitungan NDMI  dapat  menggunakan  rumus  dari (USGS, 2023) seperti pada persamaan (1).
𝑁𝐷𝑀𝐼 = 𝑁𝐼𝑅−𝑆𝑊𝐼𝑅 𝑁𝐼𝑅+𝑆𝑊𝐼𝑅 (1) Keterangan: NIR = Near infrared pada band 5 SWIR  = Shortwave infrared band 6 Berdasarkan penelitian (Mimić et
al.,  2022),  kelas  kelembapan  tanah berdasarkan
NDMI diidentifikasi
berdasarkan specific  threshold seperti ditunjukkan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Klasifikasi NDMI Kelas Nilai NDMI Sangat Kering NDMI ≤ 0 Kering 0 < NDMI ≤ 0,2 Basah 0.2 < NDMI ≤ 0.4 Sangat Basah NDMI > 0.4

## Validasi Kelembapan Tanah
Validasi  nilai  kelembapan  tanah dilakukan dengan pengukuran langsung di lapangan menggunakan alat
hygrometer yang  telah  dikalibrasi. Penentuan  titik  validasi  secara  acak terpilih  ( stratified  random  sampling ) berdasarkan  kelas  kelembapan  yang diperoleh dari pengolahan citra dengan mengambil  titik  pengukuran  pada masing-masing kecamatan yang ada di Kabupaten Pati.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan penelitian Cahyono pada tahun 2022, algoritma NDMI dapat digunakan  untuk  menunjukkan  nilai kelembapan tanah pada lahan
perkebunan  tebu  yang  dibandingkan dengan hasil data in-situ dan diperoleh koefisien  linear  sebesar  94,6%.  Hal  ini berarti  algoritma  NDMI  juga  dapat digunakan  untuk  mendapatkan  nilai kelembapan  tanah  pada  lahan  sawah. Sehingga pada penelitian ini
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
menggunakan  algoritma  NDMI  untuk mendeteksi sebaran tingkat kelembapan  tanah  yang  dihubungkan dengan data kelembapan hasil
pengukuran  langsung  di  lapangan menggunakan alat hygrometer .
Dilakukan  klasifikasi  terbimbing untuk memetakan kelas yang terdapat di Kabupaten Pati. Berdasarkan hasil yang diperoleh  dari  pengolahan,  Kabupaten Pati didominasi oleh kelas sawah yang tersebar  di  dataran  rendah,  dataran tinggi,  dan  daerah  dekat  pesisir ditunjukkan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Tutupan Lahan Kabupaten
Pati Tahun 2023
Diperoleh presentase pada tahun  2023  luas  terbesar  berada  pada kelas  sawah  sebesar  35,53%  dengan luas  55.852,00  Ha.  Presentase  luas terbesar  kedua  berada  pada  kelas kebun  dan  tegalan  sebesar  27,26% dengan luas 42.857,30 Ha. Presentase
luas  terbesar  ketiga  pada  kelas pemukiman  dan  lahan  terbangun sebesar 15,14% dengan luas 23.806,85 Ha.  Kelas  hutan  sebesar  12,93% dengan  luas  20.314,66  Ha,  kelas perairan  sebesar  9,12%  dengan  luas 14.337,36 Ha.

## Analisis Spektral NDMI
Pendugaan  kelembapan  tanah dengan algoritma NDMI memanfaatkan sensor  citra  satelit  Landsat  8-9  berupa saluran spektal Near Infrared (NIR) dan Short  Infrared (SWIR).  Nilai  spektral indeks  NDMI  antara  -1  dan  +1.  Hasil yang diperoleh dalam pengolahan NDMI pada  citra  satelit  Landsat  8-9  secara temporal pada Kabupaten Pati menunjukkan  adanya  perubahan  nilai spektral citra seperti pada Tabel 3. Dapat  dilihat  pada  Tabel  3 bahwasannya tahun 2021 hingga tahun 2023 menunjukkan nilai spektral minimum,  maksimum,  dan  rata-rata tidak  jauh  berbeda.  Nilai  rata-rata tertinggi pada tahun 2022 menunjukkan tingkat  kelembapan  lebih  tinggi  dari pada kelembapan pada tahun 2021 dan tahun  2023.  Nilai  spektral  negatif menunjukkan tingkat kelembapan rendah. Tabel 3. Nilai Spektal NDMI Tahun Min Maks Rata- Rata 2021 -0,36 0,36 0,06 2022 -0,35 0,37 0,09 2023 -0,43 0,37 0,03
Perubahan  nilai  spektral  citra berdasarkan  histogram  ditunjukkan pada Gambar 3, Gambar 4, dan Gambar 5.
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Gambar 3. Histogram NDMI Kabupaten Pati Tahun 2021
Gambar 4. Histogram NDMI Kabupaten Pati Tahun 2022
Gambar 5. Histogram NDMI Kabupaten Pati Tahun 2023
Sumbu  X  pada  histogram Gambar 3, 4, dan 5 menunjukkan selisih nilai  NDMI,  sedangkan  sumbu  Y menunjukkan frekuensi atau banyaknya data. Berdasarkan nilai spektral tersebut,  sehingga  diperoleh  klasifikasi tingkat  kelembapan  hasil  pengolahan yang  terbagi  menjadi  empat  kelas diantaranya  sangat  kering,  kering, basah, dan sangat basah. Kelembapan tanah pada Kabupaten Pati berdasarkan NDMI  di  tahun  2021  didominasi  oleh tingkatan  kering  seluas  49.487,85  Ha, tahun  2022  didominasi  oleh  tingkatan
basah  seluas  48.703,32  Ha,  dan  pada tahun  2023  didominasi  oleh  tingkatan kering  seluas  48.146,58  Ha.  Tingkatan kelas  sangat  kering  pada  tahun  2021 dan  2023  tersebar  di  wilayah  Pati Selatan  yang  mendominasi  pada wilayah sawah. Pola perubahan kelembapan terlihat sangat jelas bahwa pada  tahun  2023  tingkat  kelembapan berkurang  dan  teridentifikasi  tingkat kelembapan rendah bertambah.

## Pola  Sebaran  Kelembapan  Tanah pada Sawah
Secara  visualisasi  berdasarkan Gambar  6,  presentase  luas  sawah dengan kelembapan tanah kelas sangat basah  sebesar  16%  dengan  luas 9.298,08 Ha. Kelas basah sebesar 25% dengan luas 14.148,63 Ha, kelas kering sebesar  30%  dengan  luas  17.145,99 Ha,  dan  kelas  sangat  kering  sebesar 29% dengan luas 16.754,31 Ha.
Gambar 6. Kelembapan Berdasarkan NDMI Tahun 2021
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Ditunjukkan  pada  Gambar  6 bahwa di bagian Pati Selatan kelembapan  tanahnya  rendah  terdapat pada  7  kecamatan  yang  teridentifikasi tingkat  kelembapan  tanahnya  sangat kering diantaranya Kecamatan Batangan,  Kecamatan  Tambakromo, Kecamatan Jaken, Kecamatan Pucakwangi, Kecamatan Jakenan, Kecamatan  Winong,  dan  Kecamatan Gabus. Kecamatan tersebut
kebanyakan adalah sawah tadah hujan, oleh  sebab  itu  pada  musim  kemarau lahan  sawah  tingkat  kelembapan tanahnya  cenderung  sangat  kering sehingga  tidak  dapat  ditanami  padi dengan baik.
Gambar 7. Kelembapan Berdasarkan NDMI Tahun 2022
Pada  tahun  2022  berdasarkan Gambar  7,  tingkat  kelembapan  tanah lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  pada tahun 2021 dan tahun 2023. Luas sawah
dengan tingkat kelembapan tanah kelas sangat basah sebesar 18% dengan luas 10.506,51  Ha.  Tingkat  kelembapan tanah kelas basah sebesar 33% dengan luas 18.584,55 Ha, kelas kering sebesar 32%  dengan  luas  17.847,54  dan  kelas sangat kering sebesar 17% dengan luas 9.521,82 Ha.
Bagian  Kecamatan  Sukolilo sangat  mencolok  menunjukkan  warna merah  menunjukkan kelas kelembapan tanah  sangat  kering  pada  sawah tersebut dan didapat luasannya sebesar 2.643,48  Ha  dari  total  luas  sebesar 7.357,5 Ha.
Gambar 8. Kelembapan Berdasarkan
NDMI Tahun 2023
Berdasarkan  Gambar  8,  tingkat kelembapan  tanah  di  wilayah  pati bagian utara didominasi kelas
kelembapan tanah basah, sedangkan di wilayah selatan didominasi kelas sangat kering.  Luasan  sawah  pada  kelas
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
sangat  basah  sebesar  14%,  kelas sangat basah 22%, kelas kering sebesar 33%,  dan  kelas  sangat  kering  sebesar 31%.
Lahan  sawah  pada  tahun  2023 menunjukkan tingkat kelembapan paling rendah dibandingkan 2 tahun sebelumnya  sehingga  lahan  sawah teridentifikasi  mengalami  kekeringan yang  terdapat  pada  tujuh  kecamatan diantaranya Kecamatan Jakenan, Kecamatan Jaken, Kecamatan Winong,
Kecamatan  Pucakwangi,  Kecamatan Gabus,  Kecamatan  Tambakromo,  dan Kecamatan Batangan.

## Gambar 9. Presentase Tingkat NDMI
Tahun 2021-2023
Presentase luas
sawah berdasarkan  tingkat  NDMI  pada  tahun 2021  didominasi  oleh  kelas  kering sebesar  30%  dan  kelas  sangat  kering sebesar  29%.  Tingkat  kelembapan terendah  terjadi  pada  sawah  di Kecamatan  Tambakromo  sebesar  93% dari luas sawah di kecamatan tersebut. Presentase pada tahun 2022 didominasi kelas  basah  sebesar  33%,  sedangkan pada  tahun  2023  didominasi  kelas kering sebesar 33%.
Ketersediaan  air  di  tanah memengaruhi  tingkat  kelembapan  dari suatu  tanah  yang  dipengaruhi  oleh beberapa  sifat  lahan  seperti  curah
hujan,  keberadaan  sumber  air  atau saluran  irigasi,  dan  lain  sebagainya. Pada  penelitian  ini,  untuk  melihat perubahan  tingkat  kelembapan  tanah pada lahan sawah dilihat dari keberadaan  sumber  air  berupa  jarak sungai terhadap lahan sawah. Data  sungai  yang  kemudian dilakukan buffer untuk dapat menunjukkan  sawah  yang  berdekatan dengan sungai dengan asumsi semakin dekat dengan sungai, maka
kelembapan  tanah  pada  lahan  sawah semakin tinggi. Berikut hasil jarak sungai terhadap  sawah  ditunjukkan  pada Gambar 10.
Gambar 10. Jarak Sawah dari Sungai
Sesuai  dengan  Gambar  10, terdapat beberapa sawah yang jauh dari sumber perairan berupa sungai. Didapat luasan  sawah  hasil buffer jarak  sungai dengan sawah yang dibagi menjadi lima kelas seperti ditunjukkan pada Tabel 4.
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Tabel 4. Luas Buffer Tiap Kelas Jarak dari Sungai Kelas Jarak Sungai Luas (Hektare) Presentase 0 – 100 m 16.301 29,16% 100 – 200 m 12.531 22,42% 200 – 300 m 9.137 16,35% 300 – 400 m 6.269 11,21% > 500 m 11.662 20,86% Hasil buffer menunjukkan
terdapat  20,86%  sawah  yang  berada pada  >  500  meter  dari  sumber pengairan  sungai.  Sawah  tersebut didominasi  di  Pati  bagian  selatan  yang menunjukkan sawah berada pada jarak lebih  dari  500  meter  dari  sumber perairan  sungai.  Secara  visual  nilai kelembapan  tanah  berdasarkan  NDMI pada  Pati  bagian  selatan  lebih  dinamis dari  tahun  2021  hingga  tahun  2023, ditunjukkan  bahwa  dominasi  tingkat kelembapan
tanahnya cenderung berada  di  tingkat  rendah.  Diantaranya Kecamatan Winong, Kecamatan
Tambakromo,  Kecamatan  Sukolilo,
Kecamatan  Pucakwangi,  Kecamatan
Jakenan,  Kecamatan  Jaken,  dan Kecamatan Batangan.
Selain keberadaan sungai, curah hujan merupakan salah satu faktor yang dapat memengaruhi tingkat kelembapan tanah.  Adanya  pola  kelembapan  tanah hasil  pengolahan  dipengaruhi  oleh curah  hujan  harian  pada  bulan pengamatan.  Berdasarkan  data  yang diperoleh,  curah  hujan  pada  musim kemarau  cenderung  sangat  rendah ditunjukkan pada Gambar 11.
Rata-rata  curah  hujan  harian pada  bulan  Agustus  tahun  2021  yaitu 2,02  mm/hari.  Pada  bulan  Agustus tahun  2022  rata-rata  curah  hujan sebesar 2,37 mm/hari, sedangkan pada bulan  Agustus  tahun  2023  rata-rata
curah  hujan  sebesar  0,93  mm/hari. Curah  hujan  harian  pada  masing- masing  tahun  tersebut  memperlihatkan pola  yang  hampir  sama  dengan kelembapan  tanah  hasil  NDMI.  Pola tersebut menunjukkan adanya pengaruh yang  signifikan  dari  curah  hujan terhadap kelembapan tanah.
Gambar 11. Rata-Rata Curah Hujan Kepala  Dinas  Pertanian  dan Peternakan  (4/10/2023)  menyatakan bahwa  sawah  di  kecamatan  tersebut terdampak rendahnya curah hujan pada musim  kemarau  ini  sehingga  sejumlah petani  Pati  tidak  bisa  menanam  dan sebagian gagal panen. Faktor lain yang mempengaruhi  tingkat  kelembapan yang  rendah  tersebut  karena  sumber airnya  tidak  ada  baik  sumur  maupun irigasi.  Berdasarkan  hasil  verifikasi melalui  media,  sejumlah  80-90  hektar sawah  di  Kabupaten  Pati  hampir  tidak bercocok  tanam  karena  tidak  adanya pasokan air. Berdasarkan hasil analisis tersebut,  kelembapan  tanah  rendah terus  terjadi  ketika  musim  kemarau  di Pati  bagian  selatan  sehingga  perlu adanya  perbaikan  sistem  irigasi  di wilayah tersebut.

## Validasi Kelembapan Tanah
Validasi kelembapan tanah
dilakukan  dengan  melihat  tingkat
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
validitas data kelembapan hasil pengolahan metode NDMI dengan hasil pengukuran  kelembapan  tanah  di lapangan  menggunakan  alat  ukur hygrometer .
Hasil  validasi  yang  dilakukan  di 21  kecamatan  dan  masing-masing kecamatan terdapat 4 titik sesuai kelas hasil  pengolahan  algooritma  NDMI sebelumnya.  Pada  kelas  sangat  basah diperoleh  rata-rata  tingkat  kelembapan tanahnya  sebesar  83,4%.  Kelas  basah dengan  rata-rata  kelembapan  tanah sebesar  46,1%.  Kelas  kering  dengan rata-rata  kelembapan  tanah  sebesar 38,2%,  sedangkan  kelas  sangat  kering rata-rata kelembapan tanahnya sebesar 34,1%.

## Tabel 5. Hasil Validasi Lapangan
Kelas Jumlah Titik Sesuai Tidak Sesuai Sangat Basah 21 20 1 Basah 21 21 - Kering 21 21 - Sangat Kering 21 21 - Total 84 83 1 Hasil validasi lapangan
dikatakan  cukup  valid  karena  di beberapa titik menunjukkan kesesuaian nilai  kelembapan  dengan  kondisi tanahnya. Validasi yang dilakukan pada bulan  Agustus  tahun  2023  pada  lahan sawah terlihat begitu jelas
perbedaannya  antara  sawah  yang kelembapan  tanahnya  basah  dengan tidak adanya kelembapan pada tanah di sawah  tersebut.  Hal  ini  terlihat  jelas  di beberapa kecamatan diantaranya Kecamatan Jaken, Kecamatan
Jakenan,  sebagian  di  Kecamatan Winong, dan Kecamatan Tambakromo. Kelembapan  yang  hampir  tidak  ada
tersebut mengakibatkan banyak kondisi lahan  sawah  yang  sengaja  diberokan atau  dibiarkan  dalam  kondisi  bera  oleh beberapa petani. Terdapat juga beberapa lahan sawah yang
dialihfungsikan  untuk  ditanami  palawija karena  mengingat  kondisi  lahan  yang kering  dan  hampir  tidak  adanya  curah hujan pada musim kemarau.

## Regresi  NDMI  dengan  Kelembapan Tanah
Uji  korelasi  yang  digunakan dengan menggunakan metode Pearson Correlation antara  nilai  NDMI  dengan kelambaban tanah menunjukkan nilai p-
value <  0,01.  Nilai p-value 2,2  x  10 -16 yang  berarti  ada  hubungan  signifikan antara NDMI dengan kelembapan tanah hasil  pengukuran  lapangan.  Nilai koefisisen korelasi (r) sebesar 0,8492226 yang berarti terdapat korelasi yang sangat kuat. Hasil  pengujian  regresi  linier sederhana diperoleh koefisien determinasi ( Multiple R-Squared )
sebesar  0,7212  yang  berarti  hasil regresi liner 72% di mana menunjukkan adanya  pengaruh  signifikan  antara kelembapan tanah dengan kelembapan tanah  hasil  survei  lapangan.  Hasil  F hitung 212,1 dengan p-value 2,2 x 10 -16 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa kelembapan tanah
berpengaruh signifikan  terhadap  kelembapan  tanah hasil pengukuran di lapangan.
Berdasarkan  hasil  uji  statistik tersebut,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  identifikasi  tingkat  kelembapan tanah yang dilakukan pada lahan sawah di  Kabupaten  Pati  menggunakan algoritma  NDMI  dengan  dilakukan pengukuran  langsung  di  lapangan menunjukkan  tingkat  signifikansi  yang
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
tinggi. Sehingga, algoritma NDMI dinilai mampu  untuk  mengidentifikasi  tingkat kelembapan  tanah  pada  sawah  dalam cakupan  area  yang  luas  serta  waktu yang relatif singkat.

## 4. Penutup
Pola  kelembapan  tanah  pada sawah di Kabupaten  Pati ketika musim kemarau selama tahun pengamatan dari tahun 2021 hingga 2023 di Pati bagian selatan menunjukkan tingkat kelembapan yang selalu kering, sedangkan  di  Pati  bagian  utara  tingkat kelembapan tanahnya selalu basah dan stabil.  Berdasarkan  analisis,  jarak sungai terhadap sawah sangat berpengaruh  terhadap  pola  sebaran kelembapan  tanah  yang  ada  di  sawah.
Semakin dekat dengan sungai, kelembapan  tanah  semakin  basah, begitu sebaliknya. Selain sungai, curah hujan  juga  menjadi  salah  satu  faktor yang berpengaruh dalam tingkat kelembapan.  Kelembapan  tanah  pada lahan  sawah  tahun  2023  mengalami penurunan  atau  menunjukkan  tingkat kelembapan  rendah  dibandingkan  2 tahun  sebelumnya  sehingga  lahan sawah teridentifikasi mengalami kekeringan  yang  terdapat  pada  tujuh kecamatan  diantaranya  Kecamatan Jakenan, Kecamatan Jaken, Kecamatan Winong, Kecamatan Pucakwangi,  Kecamatan  Batangan, Kecamatan Tambakromo, dan Kecamatan Gabus. Berdasarkan validasi  lapangan,  kondisi  kelembapan yang  rendah  di  kecamatan  tersebut mengakibatkan sawah
sengaja diberokan  oleh  beberapa  petani  dan tidak  ada  aktivitas  menanam  padi. Didapatkan korelasi kuat dan Multiple R- Squared hasil  uji  regresi  linear
sederhana antara  nilai  kelembapan NDMI  dengan  nilai  kelembapan  tanah yang  ada  di  lapangan  yaitu  sebesar 0,7212  atau  72%.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara hasil pengolahan NDMI  dengan  pengukuran  lapangan. Sehingga,  algoritma  NDMI  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  tingkat kelembapan  tanah  dan  sebarannya pada lahan sawah. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya diantaranya menggunakan citra multitemporal
dengan rentang waktu yang lebih lama untuk  mengetahui  sebaran  tingkat kelembapan  tanah  di  suatu  sawah, menggunakan  acuan  kalender  tanam pada  sawah  agar  tidak  menimbulkan bias dalam analisis, menambah parameter  atau  variabel  lain  yang dimasukkan dalam analisis seperti luas tanam  padi,  jenis  padi  yang  ditanam, sistem  irigasi,  jenis  pupuk,  dan  hama tanaman.  Selain  itu,  fokus  penelitian juga  dapat  dilakukan  pada  lahan pertanian  non  sawah  supaya  dapat melihat  perbedaan  tingkat  kelembapan yang  optimal.  Penelitian  ini  masih terdapat  beberapa  kelemahan  yang tentunya memerlukan kajian lebih lanjut untuk menyediakan informasi yang lebih akurat  terkait  kelembapan  tanah  yang terdapat pada sawah.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih penulis sampaikan kepada Departemen  Teknik  Geodesi,  Fakultas Teknik,  Universitas  Diponegoro  atas dukungan penuh yang diberikan selama proses penelitian. Kami
juga menyampaikan  terima  kasih  kepada United  States  Geological  Survey (USGS)  yang  telah  menyediakan  data citra  Landsat  8-9  OLI/TIRS  dan  OLI-
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
2/TIRS-2,  Badan  Riset  dan  Inovasi
Nasional (BRIN) yang membantu dalam memberikan data, serta Dinas
Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang (DPUTR)  Kabupaten  Pati  yang  telah menyediakan  data  area  persawahan  di Kabupaten Pati.

## Daftar Pustaka
Achmad E., Hamzah, H., Albayudi, A., & Bima, B. (2019). Indeks Kelembapan Tanah Nasional Bukit  Tiga  Puluh  Menggunakan Citra  Satelit  Landsat  8. Journal
Badan Informasi Geospasial Aggarwal,  C.  C.  (2015).  Data  Mining.
Springer  International  Publishing . https://doi.org/10.1007/978-3-319- 14142-8
Berca, M.,  & Horoias, R. (2022). NDMI Use  In  Recognition  of  Water Stress  Issues,  Related  to  Winter Wheat Yields in Southern Romania. Scientific Papers: Management, Economic Engineering in Agriculture & Rural Development, 22 (2). Bidgoli,  R.  D.,  Koohbanani,  H.,
Keshavarzi,  A.,  &  Kumar,  V.
(2020). Measurement and zonation of soil surface moisture in arid  and  semi-arid  regions  using Landsat  8  images. Arabian
Journal  of  Geosciences , 13 (17),
826. https://doi.org/10.1007/s12517- 020-05837-2
Cahyono, B. E., Putri, P. O., Subekti, A., Nugroho, A. T., & Nishi, K. (2022). Analysis  of  soil  moisture  as  an indicator  of  land  quality  using vegetation index (SAVI and NDMI) retrieved  from  remote  sensing data  in  Jember  -  Indonesia. AIP
Conference  Proceedings , 2391 . https://doi.org/10.1063/5.0078761 Kurniawan, R. (2016). Analisis Regresi . Prenada Media. https://books.google.co.id/books?i d=KcY-DwAAQBAJ Lobell,  D.  B.,  &  Asner,  G.  P.  (2002). Moisture Effects on Soil Reflectance. Soil Science Society of  America  Journal , 66 (3),  722 – 727.
https://doi.org/10.2136/sssaj2002. 7220
Mimić, G., Živaljević, B., Blagojević, D., Pejak,  B.,  &  Brdar,  S.  (2022). Quantifying the Effects of Drought Using the Crop Moisture Stress as an  Indicator  of  Maize  and Sunflower  Yield  Reduction  in Serbia. Atmosphere , 13 (11), 1880. https://doi.org/10.3390/atmos131
11880 Nawangwulan, N. H., Sudarsono, B., & Sasmito,  B.  (2013).  Analisis Pengaruh Perubahan Lahan Pertanian terhadap Hasil Produksi Tanaman  Pangan  di  Kabupaten Pati  Tahun  2001 – 2011. Jurnal Geodesi Undip , 2 (2).
Ochtyra, A., Marcinkowska-Ochtyra, A., &  Raczko,  E.  (2020).  Threshold- and trend-based vegetation change monitoring algorithm
based  on  the  inter-annual  multi- temporal  normalized  difference moisture  index  series:  A  case study  of  the  Tatra  Mountains. Remote  Sensing  of  Environment ,
249 , 112026. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020. 112026 Sugiyono, D. (2013). Metode penelitian pendidikan pendekatan kuantitatif, kualitatif dan R&D .
Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kelembapan  Tanah  terhadap  Lahan  Pertanian  Sawah  Kabupaten  Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9 /Izzah Zakiyatur Rahmah, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit
Sun, L., Mi, X., Wei, J., Wang, J., Tian, X.,  Yu,  H.,  &  Gan,  P.  (2017).  A
cloud detection algorithm- generating  method  for  remote sensing  data  at  visible  to  short- wave
infrared wavelengths.
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 124 , 70 – 88. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs. 2016.12.005 USGS.  (2023). Normalized  Difference Moisture Index . USGS Science for a Changing World.