Abstrak—Kekeringan  kerap  terjadi  diberbagai  daerah  di Indonesia.  Menurut  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah (2018), Kabupaten Sumedang merupakan salah satu daerah di Jawa  Barat  rawan  terhadap  kekeringan.  Kekeringan  terjadi akibat  berkurangnya  air  secara  drastis  pada  suatu  tempat dalam  kurun  waktu  tertentu.  Salah  satu  cara  untuk  dapat mengelola  resiko  terjadinya  kekeringan  adalah  dengan memperkirakan daerah-daerah yang rawan terhadap kekeringan.  TVDI  (Temperature-Vegetation  Dryness  Index) merupakan  indeks  kekeringan  yang  dihitung  berdasarkan parameter  empirik  dari  hubungan  antara  temperatur permukaan  (TS)  dan  indeks  vegetasi  Normalized  Difference Vegetation  Index  (NDVI).  Indeks  tersebut  dikaitkan  dengan kekeringan lahan yang diperoleh hanya berdasarkan input dari informasi satelit penginderaan jauh dengan menggunakan citra Landsat  8,  dengan  waktu  pengamatan  pada  bulan  Agustus- September  2018.  Dari  penelitian  ini  didapat  dua  persamaan TVDI di Kabupaten Sumedang berdasarkan cara pengambilan titik sample, persamaan pertama sample manual adalah TVDI =  (LST  –  (6,881*NDVI  +23,766))/((-16,4*NDVI)  +  58,962), daerah  dengan  nilai  TVDI  0,6  –  0,8  (agak  kering)  dan  0,8  –  1 (kering)  memiliki  luas  secara  beturut-turut  yaitu  1921,477  Ha dan  152721,036  Ha,  sedangkan  persamaan  kedua  sample menggunakan  toolsbox  fishnet  pada  arcGIS  adalah  TVDI  = (LST – (1,923*NDVI +29,456))/((-8,764*NDVI) + 0,576), dengan kondisi terluas 68881,947 Ha dengan nilai TVDI 0,8-1 (kering), sedangkan area terkecil 1031,886 Ha dengan nilai 0-0,2 (basah).
Kata Kunci—Kabupaten Sumedang, Kekeringan, LST, TVDI.

## I. PENDAHULUAN
EKERINGAN  merupakan  salah  satu  bencana  yang sering  terjadi  di  berbagai  daerah  di  Indonesia.  Secara umum definisi kekeringan adalah kondisi ketersediaan air di suatu wilayah semakin berkurang dalam periode waktu yang cukup panjang akibat berkurangnya intensitas curah hujan di wilayah  tersebut.  Kekeringan  terjadi  dengan  intensitas  dan luas yang berbeda-beda tiap tahunnya [1].
Periode  musim  kemarau  semakin  meningkat  dan  terjadi lebih  awal  tiap  tahunnya  akibat  pemanasan  global  yang semakin  tinggi  serta  pengaruh  fenomena El-Nino .  Gejala- gejala  tersebut  pada  akhirnya  berdampak  pada  semakin panjangnya  rentang  waktu  terjadinya  kekeringan  serta semakin  luasnya  area  terdampak  [2].  Dampak  kekeringan, selain  berkurangnya  ketersediaan  dan  pasokan  air,  juga terjadi  penurunan  produksi  pangan,  serta  kebakaran  lahan  / hutan. Oleh  sebab  itu,  pemantauan  dan  prediksi  kekeringan menjadi kegiatan yang sangat penting untuk dilakukan, agar dampak  kekeringan  dapat  diminimalkan.    Pemantauan  dan prediksi kekeringan telah dilakukan dengan berbagai metode.
Selain  itu,  perkembangan  teknologi  satelit  memungkinkan fenomena  cuaca  dan  iklim  dapat  dipelajari  dan  dideteksi secara  komprehensif  untuk  wilayah  yang  luas.  Data  satelit lingkungan  dan  cuaca  yang  tersedia,  memungkinkan  untuk mendeteksi  gejala-gejala  alam  yang  berkaitan  dengan kekeringan.  Berbagai  algoritma  perhitungan  parameter indeks  kekeringan  telah  dikembangkan  untuk  pemantauan dan  deteksi  kekeringan  di  suatu  wilayah,  dengan  parameter Indeks TVDI ( Temperature Vegetation Dryness Index ). Nilai parameter indeks TVDI diperoleh dari dua parameter dalam penentuan  indeks  kekeringan  yaitu  Indeks  Vegetasi  NDVI ( Normalized  Difference  Vegetation  Index )  dan  suhu permukaan ( Land Surface Temperature ), parameter parameter  tersebut  dapat  diperoleh  dari  hasil  ektraksi  data spektral Citra Landsat 8.
Pada  penelitian  ini,  peneliti  memanfaatkan  citra  satelit Landsat 8. Penelitian bertujuan untuk menggunakan metode Temperature  Vegetation  Dryness  Index (TVDI)  untuk identifiaksi daerah kekeringan yang diaplikasikan pada citra satelit resolusi menengah Landsat 8. Lokasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Kabupaten Sumedang, pemilihan wilayah studi berdasarkan dari laporan Badan Penanggangulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  Kabupaten Sumedang dimana terdapat dua belas kecamatan kekeringan dari  total  dua  puluh  enah  kecamatan.  Data  sebaran  daerah kekeringan  yang  dihasilkan  diharapkan  dapat  dimanfaatkan untuk dasar dalam menjalankan mitigasi bencana kekeringan di Kabupaten Sumedang.
K

## Identifikasi Daerah Kekeringan dengan Menggunakan Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) dan Landsat 8
Fauzi Shidqi, Noorlaila Hayati dan Filsa Bioresita Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : noorlaila@geodesy.its.ac.id
Gambar 1. Lokasi penelitan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Sumedang ,Jawa  Barat.  Kabupaten  Sumedang  terletak  antara  6º44’- 70º83’  Lintang  Selatan  dan  107º21’-108º21’  Bujur  Timur, dengan  Luas  Wilayah  152.220  Ha  yang  terdiri  dari  26 kecamatan  dengan  272  desa  dan  7  kelurahan.  Kabupaten Sumedang memiliki batas wilayah administratif yang tertera pada Gambar 1.

## B. Data dan Peralatan
Data yang digunakan untuk penelitian ini yaitu citra satelit resolusi  menengah  Landsat  8  level  1  dan  2  wilayah Kabupaten Sumedang yang diakuisisi pada 16 Agustus 2018, penggunaan  citra  pada  akuisisi  tersebut  dikarenakan  pada bulan  Agustus  2018  merupakan  awal  dari  masa  kemarau dipulau  jawa  pada  tahun  tersebut,  vektor  batas  administrasi Kabupaten  Sumedang  yang  diperoleh  dari  BIG  skala 1:25.000,  dan  data  literature  dan  instansi  terkait.  Adapun perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah ArcMAP 10.6.1 lisensi edukasi ITS untuk mengolah citra dan pembuatan peta.

## C. Tahapan Pengolahan Data
Tahapan  pengolahan  data  dijelaskan  pada  diagram  alir pada  Gambar  2.  Penjelasan  dari  diagram  alir  yaitu  pertama kalibrasi radiometrik dilakukan dengan konversi nilai piksel dari digital  number (DN)  menjadi brightness  temperature
(T). Selain konversi DN menjadi brightness temperature (T), DN juga dikonversikan menjadi radiance dan reflectance . Koreksi  atmosfer  dilakukan  pada  band  4  dan  5  untuk mengonversi radiance  top  of  atmosphere (L TOA )  dan reflecctance  top  of  atmosphere (ρ TOA )  menjadi radiance bottom  of  atmosphere (L BOA )  dan reflecctance  bottom  of atmosphere (ρ BOA ). Pengolahan citra dengan
mengkombinasikan  band  4  dan  5  yang  telah  terkoreksi atmosfer  menjadi  citra  baru  yang  menunjukkan  nilai kehijauan dari citra tersebut.
Proportion  of  vegetation dilakukan  untuk  mengetahui parameter  emisivitas  dengan  melihat  dari  nilai  NDVI  yang telah diolah sebelumnya. Land Surface Emissivity dilakukan untuk mendapatkan  nilai  emisivitas  (ε) yang  nantinya  akan dimasukkan pada rumus perhitungan suhu permukaan lahan.
Land  Surface  Temperature (LST)  atau  Suhu  Permukaan Lahan  (SPL)  adalah  formula  yang  digunakan  untuk memperoleh distribusi suhu permukaan lahan dari citra satelit Landsat 8. Regresi linier digunakan untuk mencari parameter untuk  persamaan  TVDI,  persamaan  regresi  linier  dilakukan antara nilai NDVI dan LST. Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI)  adalah  formula  yang  digunakan  untuk memperoleh  distribusi  kekeringan  lahan  dari  citra  satelit Landsat 8.
Pada tahap ini dilakukan analisa daerah rawan kekeringan didasarkan  pada  nilai  TVDI.  Daerah  yang  memiliki  nilai TVDI  pada  rentang  0,6-1  menandakan  indikasi  lahan mengalami kekeringan sedang hingga berat. Hasil akhir dari penelitian  ini  adalah  peta  kerawanan  kekeringan  di Kabupaten Sumedang.

## D. Tahapan Pengolahan Land Survace Temperature (LST)
Tahapan  pengolahan  LST  diawali  dengan  kalibrasi radiometrik. Kalibrasi radiometrik dilakukan untuk mengonversi  nilai  piksel  dari digital  number (DN)  menjadi brightness  temperature (BT).  Selain  konversi  DN  menjadi brightness  temperature (BT),  DN  juga  dikonversikan menjadi  radian  dan  reflektan.  Berikut  adalah  persamaan untuk perhitungan kalibrasi radiometrik:
𝐿 𝜆 = 𝑀 𝐿 𝑄 𝑐𝑎𝑙 + 𝐴 𝐿 (1)
Dimana: 𝐿 𝜆 = TOA spectral radiance ( 𝑤 𝑚 2 𝑠𝑟𝑎𝑑𝜇𝑚 )
𝜌 𝜆 = TOA spectral reflectance 𝑀 𝐿 = Band specific multiplicative rescaling factor 𝐴 𝐿 = Band specific addiitive rescaling factor 𝑄 𝑐𝑎𝑙 = Nilai Digital Number (DN) pada kanal yang dituju
𝐵𝑇 = 𝐾 2 ln( 𝐾1 𝐿𝜆 +1) − 273,15 (2)
Di mana:
𝐵𝑇  = Brightness temperature ( o K) 𝐿 𝜆 = Spectral radiance ( 𝑤 𝑚 2 𝑠𝑟𝑎𝑑𝜇𝑚 ) 𝐾 1 = Konstanta thermal conversion untuk kanal 10 𝐾 2 = Konstanta thermal conversion untuk kanal 10 Koreksi  atmosfer  dilakukan  pada  kanal  4  dan  5  untuk mengonversi  nilai  radian  pada  sensor  satelit  (L TOA )  dan reflektan  pada  sensor  satelit  (ρ TOA )  menjadi  nilai  radian dibawah lapisan atmofer (L BOA ) dan nilai reflektan dibawah lapisan atmofer (ρ BOA ). Pada penelitian ini koreksi atmosfer
Gambar 2. Diagram alir pengolahan data.
menggunakan citra Landsat 8 level 2. Citra Landsat 8 level 2 dipilih  karena  algoritma  level  2  lebih  baik  dibandingkan algoritma 6S ( Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar  Spectrum )  yang  membutuhkan  banyak  parameter, sehingga apabila terjadi kesalahan pemilihan parameter maka akan  berdampak  pada  pengolahan  berikutnya.  NDVI dilakukan dengan pengolahan citra dengan mengombinasikan  kanal  4  dan  5  yang  telah  terkoreksi atmosfer  menjadi  citra  baru  yang  menunjukkan  nilai kehijauan  dari  citra  tersebut.  Persamaan  yang  digunakan untuk mendapatkan nilai NDVI adalah sebagai berikut [3]:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝜌 𝐵𝑂𝐴 𝑁𝐼𝑅−𝜌 𝐵𝑂𝐴 𝑅𝑒𝑑) (𝜌 𝐵𝑂𝐴 𝑁𝐼𝑅+𝜌 𝐵𝑂𝐴 𝑅𝑒𝑑) (3)
Di mana: NDVI       = Nilai Normalized Difference Vegetation Index 𝜌 𝐵𝑂𝐴 𝑁𝐼𝑅 =Nilai  reflektan  dibawah  lapisan  atmosfer  untuk kanal 5 𝜌 𝐵𝑂𝐴 𝑅𝑒𝑑 =Nilai  reflektan  dibawah  lapisan  atmosfer  untuk kanal 4 Proportion  of  vegetation (Pv)  dibutuhkan  untuk mengetahui  parameter  emisivitas  dengan  melihat  dari  nilai NDVI  yang  telah  diolah  sebelumnya.  Dalam  penelitian  ini, nilai  koefisien  NDVI s dan  koefisien  NDVI v ditentukan dengan  nilai  0,2  untuk  NDVI s dan  0,5  untuk  NDVI v .  Nilai tersebut  dapat  diaplikasikan  dalam  segala  kondisi  secara global  [4].  Persamaan  untuk  memperoleh  nilai  Pv  adalah sebagai berikut:
𝑃𝑣 =   ( 𝑁𝐷𝑉𝐼− 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑠 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑣 − 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑠 ) 2 (4)
Land  Surface  Emissivity (LSE)  dibutuhkan  untuk mendapatkan  nilai  emisivitas  (ε)  yang  nantinya  akan
dimasukkan pada rumus perhitungan  SPT.  Nilai emisivitas dari piksel tanah (NDVI < NDVI s ) adalah 0,96 (Pv = 0 dan 𝐶 𝜆 = 0, jadi 𝜀 𝜆 = 𝜀 𝑠𝜆 = 0,96) dan nilai emisivitas dari piksel vegetasi (NDVI > NDVI v ) adalah 0,99 (Pv = 1 dan 𝐶 𝜆 = 0,005, jadi 𝜀 𝜆 = 𝜀 𝑣𝜆 +   𝐶 𝜆 = 0,985 + 0,005 = 0,99). Nilai emisivitas campuran  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan  berikut [5].
𝜀 𝜆 = 𝜀 𝑣𝜆 𝑃𝑣 + 𝜀 𝑠𝜆 (1 − 𝑃𝑣) + 𝐶 𝜆 (5)
Dimana,
𝜀 𝑣𝜆 = 0,985 𝜀 𝑠𝜆 = 0,960 𝐶 𝜆 = 0,005 (konstanta)
Suhu  permukaan  tanah  atau Land  Survace  Temperature (LST)  dengan  menggunakan  algoritma  yang  mampu mengekstraksi  informasi  suhu  permukaan  lahan  pada  suatu daerah  melalui  nilai  brightness  temperature  yang  dihitung dari band 10 dan band 11 pada sensor TIRS citra Landsat 8 serta nilai LSE (land surface emissivity) yang dihitung dari band  4  dan  band  5  pada  sensor  OLI  citra  Landsat  8 [6]. Persamaan yang digunakan untuk mendapatkan estimasi suhu permukaan tanah [7].
𝑇 𝑠 = 𝐵𝑇 {1+[( 𝜆𝐵𝑇 𝜌 )𝐼𝑛𝜀 𝜆 ]} (6)
Dimana BT adalah suhu pada sensor dalam satuan Celsius (°𝐶) , 𝜆 adalah  panjang  gelombang  efektif  ( 𝜆 =  10,895  μm
Gambar 3. Konsep algoritma TVDI.
Tabel 1. Tingkat kekeringan berdasarkan TVDI. Kelas TVDI Tingkat Kekeringan 1 0 < TVDI ≤ 0,2 Basah 2 0,2  < TVDI ≤ 0,4 Agak Basah 3 0,4  < TVDI ≤ 0,6 Normal 4 0,6 < TVDI ≤ 0,8 Agak Kering 5 0,8 < TVDI ≤ 1,0 Kering Gambar  4.  Peta  indeks  vegetasi  Kabupaten  Sumedang  tanggal  16 Agustus 2018.
Gambar 5. Peta suhu permukaan tanah Kabupaten Sumedang tanggal 16 Agustus 2018.
untuk  Landsat-8  OLI  dan  TIRS  kanal  10), 𝜀 𝜆 adalah  Nilai emminsivitas yang dihitung dari persamaan (5), dan:
𝜌 = ℎ 𝑐 𝜎 = 1,438  ×   10 −2 (7)
Di mana σ adalah Konstanta Bolzmann (1,38 x 10 -23 J/K), h konstanta Plancks (6,626 x 10 -34 js), dan c adalah kecepatan cahaya (2,998 x 10 8 m/s).
E. Tahapan Pengolahan Temperature Dryness Vegetation Index
Pengolahan Temperature Vegetation Dryness Index yaitu dengan suhu permukaan tanah Ts diplot sebagai fungsi dari NDVI.  Sisi  kiri  merepresentasikan  tanah  kosong  dari  range kering  hingga  basah  (atas-bawah).  Dengan  meningkatnya jumlah  vegetasi  hijau  pada  sumbu  x  (NDVI),  temperatur permukaan  maksimum  menurun.  Untuk  kondisi  kering, hubungan  negatif  didefinisikan  oleh  sisi  atas,  yang merupakan  batas  atas  temperatur  permukaan  untuk  jenis permukaan  tertentu.  Konsep  algoritma  LST/NDVI  dapat dilihat pada Gambar 3[8].
Jika  suatu  permukaan  basah,  LST  akan  menjadi  rendah. Sebaliknya  jika  permukaan  kering,  LST  akan  meningkat. Peningkatan LST relatif lebih signifikan pada daerah dengan NDVI  rendah,  yang  merupakan  tanah  kosong  atau  vegetasi jarang.  Sedangkan  pada  daerah  dengan  NDVI  tinggi, peningkatan  LST  semakin  rendah,  berikut  kelas kekeringan berdasarkan  indeks  TVDI.  Tingkat  kekeringan  berdasarkan TVDI tertera pada Tabel 1. Formula untuk menghitung nilai TVDI [8] :
𝑇𝑉𝐷𝐼 = (𝐿𝑆𝑇−𝐿𝑆𝑇 𝑚𝑖𝑛 ) (𝐿𝑆𝑇 𝑚𝑎𝑥 −𝐿𝑆𝑇 min ) (8)
Keterangan :
LSTmin  =  temperatur  permukaan  minimum  pada  segitiga,
mendefinisikan sisi basah (Y=aX+b)
LSTmax  =  temperatur  permukaan  maximum  pada  segitiga,
mendefinisikan sisi kering (Y=aX+b)
LST         =  temperatur permukaan yang diamati pada suatu pixel

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Hasil Pengolahan Indeks Vegetasi NDVI
Hasil  nilai  NDVI  pada  tanggal  16  Agustus  2018,  tingkat indeks  vegetasi  NDVI  terendah  adalah  -0,841,  nilai  indeks vegetasi tertingi adalah 0,985, dan untuk nilai indeks vegetasi rata-rata  adalah  0,621.  Berikut  peta  hasil  pengolahan  nilai indeks vegetasi wilayah Kabupaten Sumedang pada Gambar 4.

## B. Hasil Pengolahan Land Survace Temperature (LST)
Hasil  proses  pengolahan  nilai  LST  menghasilkan  nilai suhu permukaan pada rentang 13,4-50,0 o C, dengan suhu rata- rata  28,23 o C  di  wilayah  Kabupaten  Sumedang  seperti Gambar 5.

## C. Perhitungan Indeks Kekeringan (TVDI)
Dalam  penelitian  ini  digunakan  dua  tahap  pengambilan
Gambar 6. Distribusi spasial titik sample manual.
Gambar 7. Distribusi spasial titik sample fishnet.
Gambar  8.  Korelasi  antara  indeks  vegetasi  (NDVI)  dengan  suhu permukaan (LST), pengambian sample manual.
Gambar  9.  Korelasi  antara  indeks  vegetasi  (NDVI)  dengan  suhu permukaan (LST), pengambian sample fishnet. y = -9,5199x + 35,196 y = 6,8811x - 23,766 0 5 10 15 20 25 30 35 40 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Linear (Kering) Linear (Basah) y = 1,9231x + 29,456 y = -6,841x + 30,032 0 5 10 15 20 25 30 35 40 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 Linear (Basah) Linear (Kering)
titik  sample  yang  tersebar  di  seluruh  Kabupaten  Sumedang untuk  memperoleh  persamaan  TVDI,  pada  pengambilan pertama  digunakan  98  titik sample dengan  pengambilan sample secara manual sesui kenampakan tutupan lahan dibagi menjadi  beberapa  kelas  berupa  danau,  sungai,  pemukiman, dan  lahan  terbuka  kosong,  sedangkan  pada  tahap  kedua digunakan  217  titik sample dengan  menggunakan tools fishnet pada arcToolsbox  ArcMap .  Distribusi  spasial  titik sample  tersebut  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  6  dan Gambar 7.
Model  TVDI  memanfaatkan  hubungan  segitiga  antara NDVI dan temperatur untuk menentukan indeks kekeringan. Scatterplot antara NDVI pada sumbu x dan temperatur pada sumbu  y  akan  membentuk  segitiga,  scatterplot  antara  nilai Suhu  Permukaan  Tanah  (LST)  dan  nilai  Indeks  Vegetasi NDVI untuk pengambilan pertama diperoleh persamaan nilai indeks kekeringan TVDI.
Berdasarkan  hasil Scatterplot pada  Gambar  8  maka persamaan  model  TVDI  untuk  persamaan  pertama disederhanakan sebagai berikut:
𝑇𝑉𝐷𝐼 = 𝐿𝑆𝑇−6,881𝑋+23,766 −16,4𝑋+58.962 (9)
Berdasarkan  hasil scatterplot pada  Gambar  9  maka persamaan  model  TVDI  untuk  persamaan  pertama disederhanakan sebagai berikut:
𝑇𝑉𝐷𝐼 = 𝐿𝑆𝑇−1,923𝑋+29,456 −8,764𝑋+0.576 (10)
Dari persamaan 9 dan 10 diperoleh distribusi citra bernilai indeks kekeringan TVDI tertera pada Gambar 10 dan Gambar 11.

## D. Analisis
Analisa  Hasil  Pada  hasil sample manual  nilai  indeks kekeringan  tertinggi  1,384  dan  terendah  0,659,  sedangkan pada  hasil  sample fishnet nilai  indeks  kekeringan  tertinggi sebesar 2,035 sedangkan nilai terendah  sebesar 0,019 dapat dilihat pada Tabel 2. Bentuk segitiga dari scatterplot NDVI dan temperatur merupakan pendekatan sederhana dari bentuk sebenarnya.  Untuk  menghasilkan  segitiga  yang  lebih  baik diperlukan  data  dengan  variabilitas  tutupan  lahan  dari vegetasi jarang hingga vegetasi rapat. Untuk nilai NDVI yang rendah  maka  nilai  temperatur  maksimumnya  tinggi, sedangkan  untuk  nilai  NDVI  yang  tinggi  maka  nilai temperatur  maksimumnya  rendah.  Dengan  kata  lain,  nilai temperatur  maksimum  semakin  berkurang  ketika  kerapatan vegetasi dari tanah gundul hingga daerah bervegetasi penuh semakin bertambah.
Hasil  pengolahan  tersebut  menunjukkan  adanya  nilai TVDI yang lebih dari 1 (TVDI >1). Dengan demikian, nilai TVDI  yang  diperoleh  harus  disortir  ( threshold )  terlebih dahulu  sesuai  dengan  kisaran  nilai  TVDI  (0  <  TVDI<  1). Hasil perhitungan nilai indeks kekeringan TVDI tertera pada Tabel 2.
Dari  persamaan  9  dan  10  diperoleh  peta  sebaran kekeringan lahan berdasarkan perhitungan indeks kekeringan TVDI tertera pada Tabel 3.
Gambar  10. Hasil  pengolahan  TVDI sample manual  pada  citra Landsat 8 akuisisi 16 Agustus 2018.
Gambar  11. Hasil  pengolahan  TVDI sample  fishnet pada  citra Landsat 8 akuisisi 16 Agustus 2018.
Gambar 12. Hasil pengolahan TVDI sample manual pada citra Landsat 8 akuisisi 16 Agustus 2018.
Gambar 13. Perbandingan hasil TVDI sample manual dengan basemap.
Tabel 2.
Hasil perhitungan nilai indeks kekeringan TVDI Keterangan TVDI Tertinggi TVDI Terendah TVDI Rata- Rata Sample Manual 1 0,659 0,978 Sample Fishnet 1 0,019 0,748
Berdasarkan Gambar 12 terlihat bahwa hasil pengkategorian tingkat kekeringan berdasarkan indeks TVDI hanya terbagi menjadi dua kelas yaitu agak kering dan kering, sebagian  besar  wilayah  masuk  kategori  kering,  namun  ada wilayang  yang  termasuk  kategori  agak  kering  yaitu  berupa danau dapat dilihat pada Gambar 13.
Hasil pengolahan citra dengan sample manual hasil indeks kekeringan  berdasarkan  nilai  TVDI  hanya  terklasifikasi daerah  agak  kering  dan  kering.  Berdasarkan  Tabel  3  luas daerah yang terbesar adalah kawasan dengan kondisi kering yaitu 152721,036 Ha.
Berdasarkan Gambar 14 terlihat bahwa hasil pengkategorian tingkat kekeringan berdasarkan indeks TVDI terbagi  menjadi  lima  kategori,  dengan  kondisi  terluas 68881,947  Ha  kategori  kering,  sedangkan  area  terkecil 1031,886 Ha kategori basah berdasarakan Tabel 4.
Hasil pengolahan citra didapat dengan sample fishnet hasil indeks kekeringan berdasarkan nilai TVDI hanya terklasifikasi  daerah  agak  kering  dan  kering.  Berdasarkan Tabel  4.  luas  daerah  yang  terbesar  adalah  kawasan  dengan kondisi kering yaitu 12.334,41 Ha.

## IV. KESIMPULAN
Model  kekeringan  lahan  (TVDI)  yang  diperoleh berdasarkan  integrasi  antara  parameter  indeks  vegetasi (NDVI)  dan  suhu  permukaan  (LST)  dari  data  Landsat  8 Kabupaten  Sumedang  akuisisi  16  Agustus  2018  dengan pengambilan sample manual adalah sebagai berikut :
𝑇𝑉𝐷𝐼 = 𝐿𝑆𝑇 − 6,881𝑋 + 23,766

## −16,4𝑋 + 58.962
Sedangkan  untuk  pengambilan sample mengggunakan tools fishnet adalah sebagai berikut:
𝑇𝑉𝐷𝐼 = 𝐿𝑆𝑇 − ((1,923𝑋) + 29,456) −8,764𝑋 + 0,576
Kabupaten Sumedang pada akuisisi citra 16 Agustus 2018 berdasarkan indeks kekeringan TVDI sample manual terbagi menjadi dua kategori agak kering (1921,477 Ha) dan kering (152721,036  Ha),  sedangkan  untuk  hasil  indeks kekeringan TVDI  berdasarkan sample mengggunakan tools  fishnet terbagi  menjadi  lima  kategori,  dengan  kondisi  terluas 68881,947  Ha  kategori  kering,  sedangkan  area  terkecil 1031,886 Ha kategori basah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  S.  Adiningsih,  “Tinjauan  Metode  Deteksi  Parameter  Kekeringan Berbasis Data Penginderaan Jauh,” in Seminar Nasional Penginderaan Jauh , Jakarta (2004) pp. 211--220.
[2]  Badan  Informasi  Geospasial, Peraturan  Kepala  Badan  Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. Jakarta : Badan Informasi Geospasial, 2014.
[3]  H.  Wass  and  B.  Nababan,  “Pemetaan  dan  analisis  index  vegetasi mangrove  di  pulau  saparua,” Maluku  Tengah.  E-Jurnal  Ilmu  dan Teknol. Kelaut. Trop. , vol. 2, no. 1, pp. 50--58, 2010.
[4]  J. Sobrino and N. Raissouni, “Toward remote sensing methods for land cover  dynamic  monitoring.  application  to  moroccono  title,” Int.  J. Remote Sens. , vol. 21, no. 2, pp. 353--366, 2000.
[5]  J. Sobrino, V. Caselles, and F. Becker, “Significance of the remotely sensed thermal infrared measurements obtained over a citrus orchard,” ISPRS  J.  Photogramm.  Remote  Sens. ,  vol.  44,  no.  6,  pp.  343--354, 1990.
[6]  I.  Guntara,  “Pemanfaatan  Citra  Landsat  8  untuk  Mengestimasi  Suhu Permukaan  Lahan  (Land  Surface  Temperature)  di  Kabupaten  Bantul Menggunakan Split Window Algorithm.,”  Departemen Penginderaan Jauh dan Sistem Infromasi Geografi, Universitas Gadjah Mada, 2015. [7]  M.  Stathopoulou  and  C.  Cartalis,  “Daytime  urban  heat  islands  from Landsat  ETM+  and  Corine  land  cover  data:  an  application  to  major cities in Greece,” Sol. Energy , vol. 81, no. 3, pp. 358--368, 2007.
[8]  J.  Andersen,  I.  Sandholt,  K.  H.  Jensen,  J.  Refsgaard,  and  H.  Gupta, “Perspectives in using a remotely sensed dryness index in distributed hydrological models at the river-basin scale,” Hydrol. Process. , vol. 16, no. 15, pp. 2973--2987, 2002.
Tabel 3. Jumlah luasan berdasarkan klasifikasi TVDI sample manual. Klasifikasi Luas (Ha) Luas (%) Agak Kering 1921,477 1,24 Kering 152721,036 98,76 Tabel 4. Jumlah luasan berdasarkan klasifikasi TVDI sample fishnet. Klasifikasi Luas (Ha) Luas (%) Basah 1031,886 0,67 Agak Basah 11665,813 7,54 Normal 21052,202 13,61 Agak Kering 52004,533 33,63 Kering 68881,947 44,54
Gambar 14. Hasil pengolahan TVDI sample fishnet pada citra Landsat 8 akuisisi 16 Agustus 2018.