## ANALISIS SPASIAL INDEKS KEKERINGAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS) KAMPAR PROVINSI RIAU
( Spatial Analysis of Drought Index in Kampar Watershed Riau Province)
Novreta Ersyi Darfia 1 , Widdya Rahmalina 2
1 Program Studi Teknik Sipil Universitas Abdurrab
2 Program Studi Teknik Informatikal Universitas Abdurrab E-mail: novreta@univrab.ac.id

## ABSTRAK
Pemanasan  global  telah  meningkatkan  frekuensi  dan  intensitas  peristiwa  iklim  ekstrem  seperti  kekeringan. Penanggulangan untuk mengurangi dampak yang ditimbulkan oleh kekeringan perlu dilakukan. Akan tetapi informasi mengenai kekeringan lahan masih kurang untuk saat ini. Informasi mengenai kondisi keadaan permukaan diperlukan baik  dalam  bentuk  data  numerik  maupun  data  spasial.  Seiring  dengan  kemajuan  teknologi,  informasi  spasial  suatu wilayah  dapat  dilakukan  dengan  mudah.  Sistem  informasi  geografis  memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik  dalam memvisualisasikan  data  spasial  berikut  atribut-atributnya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  sebaran  indeks kekeringan di Daerah Aliran Sungai (DAS) Kampar Provinsi Riau. Diharapkan dengan penelitian ini dapat memberikan informasi spasial penyebaran indeks kekeringan sehingga dapat diambil tindakan untuk menghindari atau mengurangi dampak  dari  kekeringan  tersebut. Terdapat  dua  analisis  utama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  yaitu  analisis indeks  kekeringan  menggunakan  metode  KBDI  dan  analisis  spasial  indeks  kekeringan  metode  KBDI  tersebut. Analisis  spasial  menunjukkan hasil  bahwa  sifat  kekeringan  di  lokasi  penelitian  didominasi  oleh  sifat  “Sedang”. Kekeringan  dengan  kategori  “Tinggi”  dimulai  pada  bulan  Juni  dan  berakhir  di  bulan  September  dengan  sebaran kekeringan  “Tinggi”  terbesar  terjadi  pada  bulan  Juli  dan  Agustus. Pada  DAS  Kampar  tidak  terjadi  kekeringan “Ekstrim”. Kekeringan dengan kategori “Rendah” terjadi pada bulan November dan Desember.
Kata Kunci: Indeks Kekeringan, DAS Kampar, KBDI, Analisis Spasial

## ABSTRACT
Global warming has increased the frequency and intensity of extreme climate events such as drought. Mitigation to reduce the impact caused by drought needs to be done. However, information about land drought is still lacking at this time. Information about surface conditions is needed both in the form of numerical data and spatial data. Along with technological advances, a spatial information area can be done easily. Geographical information systems have a very good ability to visualize spatial data and its attributes. This study aims to map the distribution of drought indices  in  the  Kampar  River  Basin  (DAS)  of  Riau  Province.  It  is  hoped  that  this  research  can  provide  spatial information on the spread of drought indexes so that action can be taken to avoid or reduce the impact of such drought. There are two main analyzes conducted in this study, namely the analysis of the drought index using the KBDI method and the spatial analysis of the drought index of the KBDI method. Spatial analysis shows the results that the nature of drought at the study site is dominated by the nature of "Medium". The "High" drought began in June  and  ended  in  September  with  the  largest  "High"  drought  occurring  in  July  and  August.  In  the  Kampar watershed there is no "Extreme" drought. Drought in the category of "Low" occurred in November and December.
Keywords : Drought Index, Kampar Watershed, KBDI, Spatial Analysis

## PENDAHULUAN
Pemanasan  global  telah  meningkatkan  frekuensi  dan intensitas peristiwa iklim ekstrem seperti kekeringan (Wu, et  al.,  2016).  Definisi  kekeringan  yang  paling  sederhana adalah  kekurangan  air  untuk  memenuhi  kebutuhan. Namun,  konsep  kekeringan  jauh  lebih  kompleks  karena kebutuhan  ini  bervariasi  antar  sektor  (Gibson,  et  at., 2019).  Kekeringan  adalah  periode  kering  yang  tidak normal  dan  berkepanjangan  ketika  jumlah  air  yang tersedia  tidak  mencukupi  untuk  memenuhi  penggunaan normal (DFES, 2014).
Kejadian  bencana  di  Indonesia  dari  tahun  2001  hingga 2018,  98%  nya  adalah  bencana  hidrometeorologi  yang dapat  dipengaruhi  oleh  perubahan  iklim.  Salah  satu bencana  hidrometeorologis  tersebut  adalah  kekeringan (BNPB,  2018).  Oleh  karena  itu,  estimasi  tingkat keparahan,  luas  spasial,  dan  frekuensi  kekeringan adalah  salah  satu  elemen  kunci  untuk  perencanaan  dan manajemen sumber daya air (Kwak, et al., 2016).
Provinsi  Riau  adalah  salah  satu  daerah  di  Indonesia yang  terletak  pada  garis  khatulistiwa  dimana  temperatur yang  diakibatkan  panas  sinar  matahari  lebih  tinggi  dan lebih  lama  bila  dibandingkan  dengan  daerah  yang  jauh dari  garis  khatulistiwa.  Provinsi  Riau  merupakan  salah satu  provinsi  yang  rawan  kebakaran  di  Indonesia  yang mengalami  kejadian  kebakaran  hutan  dan  lahan  setiap tahunnya.  Kerusakan  hutan  di  Riau  merupakan  yang paling  menjadi  sorotan  di  Indonesia  bahkan  dunia. Berdasarkan  deteksi  Satelit  NOAA  18  Tahun  2013, terlihat  bahwa  Provinsi  Riau  memiliki  titik  hotspot  yang lebih  besar dibandingkan  provinsi  lain  di  Indonesia. Setiap  tahunnya  Riau  menghasilkan  kabut  yang disebabkan kebakaran hutan dan lahan (Darfia, 2016).
Penanggulangan  untuk  mengurangi  dampak  yang ditimbulkan oleh  kekeringan  perlu  dilakukan.  Akan  tetapi informasi mengenai  kekeringan  lahan  masih  kurang untuk  saat  ini.  Padahal  informasi  tersebut  sangat dibutuhkan  oleh  berbagai  pihak.  Informasi  kekeringan lahan  dapat  membantu  masyarakat  sekitar  untuk mengetahui potensi kekeringan pada daerahnya, sehingga  masyarakat  dapat  melakukan  tindakan  yang dapat  meminimalkan  dampak  kekeringan  tersebut. Karena  bisa  jadi  kekeringan  terjadi  karena  kebiasaan buruk yang dilakukan oleh masyarakat. Sedangkan untuk pemerintah,  informasi  ini  bisa  dijadikan  sebagai  acuan untuk  pengambilan  tindakan  untuk  menghindari  atau mengurangi dampak kekeringan tersebut (Aprilliyanti dan Zainuddin, 2017).
Informasi mengenai kondisi keadaan permukaan diperlukan baik dalam bentuk data numerik maupun data spasial.  Seiring  dengan  kemajuan  teknologi,  informasi spasial  suatu  wilayah  dapat  dilakukan  dengan  mudah. Sistem  informasi  geografis  memiliki  kemampuan  yang sangat  baik  dalam  memvisualisasikan  data  spasial berikut atribut-atributnya (Raharjo, 2010).
Penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran indeks kekeringan  di  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Kampar
Provinsi  Riau.  Diharapkan  dengan  penelitian  ini  dapat memberikan informasi spasial penyebaran indeks kekeringan  sehingga  dapat  diambil  tindakan  untuk menghindari  atau  mengurangi  dampak  dari  kekeringan tersebut.

## Indeks Kekeringan
Indeks  kekeringan  merupakan  suatu  perangkat  utama untuk mendeteksi, memantau, dan mengevaluasi kejadian kekeringan.  Kekeringan  memiliki  karakter  multi-disiplin yang  membuat  tidak  adanya  sebuah  definisi  yang  dapat diterima  oleh  semua  pihak  di  dunia.  Demikian  pula  tidak ada  sebuah  indeks  kekeringan  yang  berlaku  universal (Niemeyer, 2008).
Berdasarkan  penelitian  untuk  indeks  kekeringan,  hampir semua  indeks  kekeringan  menggunakan  curah  hujan baik secara tunggal atau dalam kombinasi dengan unsur- unsur  meteorologi  lainnya,  tergantung  pada  jenis kebutuhan  yang  juga  disarankan  oleh  WMO  (1975). Misalnya,  kombinasi  variabel  hidrometeorologi  meliputi: suhu  dan  curah  hujan  (Indeks  KBDI)  atau  hanya  curah hujan (SPI) dan Teori Run.
Kekeringan  dapat dipisahkan  menjadi  empat  kategori besar  yaitu  kekeringan  meteorologi,  hidrologi,  pertanian, dan  sosial  ekonomi  (van  Dijk,  et  al.,  2013).  Kekeringan tersebut yaitu (Wilhite dan Buchanan-Smith 2005): a. Kekeringan meteorologis ditandai oleh situasi di mana curah  hujan jauh  lebih  rendah  daripada  curah  hujan yang  diperkirakan  secara  klimatologis  di  wilayah  yang luas
b. Kekeringan pertanian ditandai oleh kurangnya kelembaban  di  zona  akar  tanaman  dan  tidak  hanya bergantung  pada  jumlah  curah  hujan.  Jumlah  curah hujan  yang  sama  di  bulan  Januari  dan  Juli  akan memiliki  dampak  yang  berbeda.  Kekeringan  yang terjadi  di  musim  dingin  mungkin  memiliki  sedikit  atau tidak  ada  efek  yang  dapat  diamati  pada  tanaman. Namun,  selama  musim  panas,  ketika  suhu  lebih hangat  dan  hari-hari  lebih  lama,  tanaman  akan mengambil lebih banyak air dari zona akar. Akibatnya, kekeringan musim panas lebih jelas dan menyebabkan lebih  banyak  kerusakan.  Kekeringan  sedang  selama periode  pertumbuhan  tanaman  dapat  menyebabkan pertumbuhan  tanaman  terhambat  dan hasil  panen berkurang.  Kekeringan  parah  selama  periode  yang sama dapat menyebabkan kegagalan panen total. c. Kekeringan  hidrologis  ditandai  dengan  menurunnya aliran  di  sungai  dan  sungai  dan  permukaan  air  di bawah rata-rata di danau, waduk, dan air tanah.
d. Kekeringan  sosio-ekonomi  berbeda  dari  jenis-jenis lainnya  karena  kekeringan  ini  mengaitkan  penawaran dan permintaan barang-barang ekonomi (mis., Air, biji- bijian, tenaga hidro-listrik) dengan unsur-unsur kekeringan meteorologis, hidrologi, atau pertanian.
Analisis Spasial Indeks Kekeringan…….……………............………………………………………………………..................Novreta Ersyi D, Widdya R
Analisis  Kekeringan  Menggunakan
Keetch-Byram

## Drought Index
(KBDI)
Indeks kekeringan adalah jumlah yang mewakili pengaruh bersih  (net)  evapotranspirasi  dan  presipitasi  dalam menghasilkan  defisiensi  kelembaban  kumulatif  pada serasah  tebal  atau  lapisan  tanah bagian  atas.  Indeks kekeringan  merupakan  jumlah  yang  berkaitan  dengan daya  nyala  ( flammability )  bahan-bahan  organik  pada tanah (Keetch dan Byram, 1988).
Model KBDI dibuat berdasarkan asumsi-asumsi berikut ini (Keetch and Byram, 1968):
a. Laju  hilangnya  kelembaban  di  daerah  kawasan  hutan akan  bergantung  pada  kerapatan  vegetasi  yang menutupi kawasan tersebut. Pada gilirannya, kerapatan  vegetasi  yang  menutupi  dan  kapasitas penguapannya,  merupakan  fungsi  dari  nilai  rata-rata curah  hujan  tahunan.  Selanjutnya,  vegetasi  tersebut pada  akhirnya  akan  menyesuaikan  dengan  sendirinya dalam  memanfaatkan  lebih  banyak  kelembaban  di sekitarnya.
b. Hubungan  vegetasi  dengan  curah  hujan  mendekati kurva eksponensial dimana laju hilangnya kelembaban merupakan  fungsi  dari  rata-rata  curah  hujan  tahunan. Oleh  karena  itu,  laju  hilangnya  kelembaban  akan menurun  dengan  semakin  menurunnya  kerapatan vegetasi,  dan  dengan  menurunnya  rata-rata  curah hujan tahunan.
c. Laju hilangnya kelembaban dari tanah ditentukan oleh hubungan evapotranspirasi.
d. Hilangnya  kelembaban  tanah  seiring  dengan  waktu diperkirakan  dengan  bentuk  kurva  eksponensial dimana  kelembaban  titik  layu  digunakan  sebagai tingkat  kelembaban  yang  terendah.  Oleh  karena  itu, laju penurunan (drop) yang diharapkan pada kelembaban  tanah  terhadap  titik  layu  pada  kondisi yang  sama,  adalah  cukup  proporsional  terhadap jumlah  ketersediaan  air  dalam  lapisan  tanah  untuk waktu tertentu.
e. Kedalaman  lapisan  tanah  pada  saat  kekeringan berlangsung  adalah  saat  dimana  tanah  memiliki  nilai kapasitas lapang sebesar 20 cm. Meskipun seleksi 20 cm  agak  berubah-ubah,  namun  nilai  numerik  yang tepat  tidak  begitu  penting.  Kadar  kelembaban  yang terjadi  pada  kapasitas  lapang  20  cm  tersebut  cukup masuk akal untuk penggunaan pengendalian kebakaran hutan sebab di banyak negara, permukaan vegetasi  menguapkan  banyak  air  seluruhnya  terjadi pada musim panas.
f. KBDI  hanya  memerlukan  data-data  seperti  rata-rata curah  hujan  tahunan,  curah  hujan  harian,  dan
temperatur  harian  maksimum  yang  kesemuanya tersedia di stasiun pengamat cuaca.
Kelebihan KBDI antara lain (Deeming 1995): a. KBDI  dikembangkan  di  Amerika  Serikat  pada  tahun 1968  dan  telah  diterapkan  penggunaannya  dengan beberapa  modifikasi  yang  dilakukan  oleh  orang-orang Australia  dan  negara  lain.  Di  Indonesia  KBDI  telah diterapkan oleh IFFM (Integrated Forest Fire Management),  lembaga  kerja  sama  Jerman  dan Indonesia,  di  Kalimantan  Timur  dengan  KBDI  sistem metrik.
b. KBDI  hanya  membutuhkan  data  curah  hujan  24  jam, temperatur  maksimum  24  jam,  dan  rata-rata  curah hujan  tahunan  yang  diperoleh  dari  stasiun  pengamat cuaca.
c. KBDI  dapat  dihitung  secara  manual  dan  persamaan hitungnya  cukup  mudah  untuk  diprogram  ke  dalam kalkulator maupun komputer.
d. Instrumen  yang  diperlukan  dalam  stasiun  pengamat cuaca adalah catatan pengukur curah hujan, termograf, dan instrumen pelindung.
e. KBDI harus dihitung setiap saat dilakukan pengamatan cuaca,  namun  tidak  harus  dihitung  tiap  hari.  Oleh karena itu dapat dihitung sekali dalam seminggu.
Tabel 1. Klasifikasi Skala Nilai KBDI (Keetch and Byram,
1968) Nilai KBDI Kategori 0 - 999 Rendah 1000 - 1499 Sedang 1500 - 1749 Tinggi 1750 - 2000 Ekstrim
Indeks  kekeringan  ini  menggambarkan  tingkat/nilai defisiensi  kelembaban  tanah  dan  lahan  yang  dihitung berdasarkan  data  cuaca  harian. Untuk  menghitung  KBDI diperlukan beberapa data yaitu:
- Data curah hujan rata-rata tahunan
- Curah hujan harian
- Temperatur harian maksimum
Cara perhitungan metode ini didasarkan pada persamaan sebagai berikut:
KBDI hari ini =(Σ KBDI kemarin- (10*CH)+DF hari ini Keterangan :
CH : Curah Hujan Bersih DF : Faktor  kekeringan  yang  telah  dimodifikasi  dan dapat  digunakan  untuk  perkiraan  bahaya kebakaran  adalah,  dengan  formulasi  sebagai berikut: :
DF = ( 2000-YKBDI ) x ( 0.9676 x EXP ( 0.0875 x T max + 1.552 ) - 8.229 ) x 0.001 1+10.88 x EXP ( -0.00175 x Annual )
Keterangan:
YKBDI : Indeks kekeringan kemarin T max : Suhu maksimum ( 0 C) Annual
: Rata-rata curah hujan tahunan (mm)
Awal  perhitungan  KBDI  untuk  setiap  stasiun  hujan  tidak selalu  sama, karena  awal  perhitungan  dimulai  dengan penetapan indeks kekeringan yang bernilai nol yaitu pada saat  satu  hari  setelah  masa  hujan  dengan  curah  hujan sebanyak  150–200  mm  dalam  satu  minggu  (Keetch  and Byram, 1968).

## Analisis Spasial
Analisis  spasial  adalah  sekumpulan  teknik  yang  dapat digunakan  dalam  pengolahan  data  Sistem Informasi Geografis  (SIG).  Analisis  spasial  juga  dapat  diartikan sebagai  teknik-teknik  yang digunakan  untuk  meneliti  dan mengeksplorasi  data  dari perspektif  keruangan.  Semua teknik  atau  pendekatan perhitungan  matematis  yang terkait dengan data keruangan (spasial) dilakukan dengan fungsi analisis spasial tersebut.
Pengelolaan  data  spasial  merupakan  hal yang  penting dalam  pengelolaan  data  Sistem Informasi  Geografi. Proses  pengolahan dilakukan dengan  menerapkan kaidah-kaidah relasional  terkait  secara  simultan.  Sistem Informasi Geografis  (SIG)  tidak  hanya  berfungsi untuk memindahkan  /  mentransformasi  peta konvensional (analog)  ke  bentuk  digital  (digital map),  lebih jauh  lagi sistem  ini  mempunyai kemampuan untuk  mengolah  dan menganalisis data  yang  mengacu  pada  lokasi  geografis menjadi informasi berharga (Ningsih, 2005)
Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah suatu kumpulan terorganisasi  yang terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak,  data  geografis,  dan  personil  yang  didesain  untuk memperoleh,  menyimpan,  memperbaiki,  memanipulasi, menganalisis,  dan  menampilkan  semua  bentuk  informasi yang  bereferensi  geografis  (ESRI  1990).  Lebih  lanjut Arronof  (1989)  juga  mengatakan  SIG  sebagai  sebuah sistem  komputerisasi  yang  memfasilitasi  fase  entri  data, analisis  data,  dan  presentasi  data  yang  terutama berkenaan dengan data yang memiliki georeferensi.
Karakteristik  utama  Sistem  Informasi Geografi  adalah kemampuan  menganalisis sistem  seperti  analisa  statistik dan overlay yang disebut analisa spasial. Analisa dengan menggunakan Sistem  Informasi  Geografi    yang sering digunakan dengan  istilah  analisa  spasial, tidak  seperti sistem  informasi  yang  lain  yaitu dengan  menambahkan dimensi  ‘ruang  (space)’ atau  geografi. Kombinasi  ini menggambarkan attribut-attribut pada bermacam fenomena seperti  umur  seseorang,  tipe  jalan,  dan sebagainya,  yang  secara  bersama  dengan informasi seperti  dimana  seseorang  tinggal  atau  lokasi  suatu  jalan (Keele,1997).
Sistem  Informasi  Geografi mempunyai keistimewaan analisa yaitu analisa overlay dan analisa proximity dimana analisa  overlay merupakan  proses  integrasi  data  dari lapisan-lapisan yang berbeda sedangkan analisa proximity  merupakan  analisa  geografis  yang berbasis pada jarak antar layer. Analisa spasial dilakukan  dengan meng-overlay  dua  peta  yang kemudian  menghasilkan peta  baru  hasil  analisis. Data  Spasial  merupakan  data yang menunjuk posisi geografi dimana setiap karakteristik memiliki  satu  lokasi  yang  harus ditentukan  dengan  cara yang  unik.  Untuk menentukan posisi  secara  absolut berdasar sistem  koordinat.  Untuk  area  kecil,  sistem koordinat  yang  paling  sederhana  adalah  grid segiempat teratur.  Untuk  area  yang  lebih besar, berdasarkan proyeksi  kartografi  yang  umum digunakan (Ningsih, 2005).
Pemetaan  dan  analisis  spasial  banyak  digunakan  dalam berbagai  bidang  kajian. Penggunaan  keduanya  semakin meningkat  dengan  berkembangnya  ilmu  dan  teknologi yang  berkaitan  erat  dengan  pemetaan  dan  analisis spasial.  Ilmu  dan  teknologi  yang dimaksud  adalah penginderaan  jauh  (remote  sensing), global  positioning system (GPS) dan sistem informasi geograﬁs (geographic information  system)  atau  SIG.    Integrasi pemetaan  dan analisis spasial dengan memanfaatkan teknologi penginderaan  jauh, GPS  dan  SIG  banyak  digunakan dalam  kajian  secara  komprehensif  tentang  potensi sumberdaya yang terdapat di suatu wilayah (Susilo, 2012)
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dirancang  untuk menangkap,  memanipulasi,  menyimpan,  menganalisis, dan  mengelola  data.  Ini  adalah perkembangan  dari kartografi  (ilmu  membuat  peta) dan  memungkinkan individu untuk memvisualisasikan, menganalisis, mempertanyakan,  dan  menafsirkan  data.  Pihak  yang tertarik  dapat  menggunakan  GIS  untuk  memahami hubungan, tren, dan pola dengan lebih baik (Tate, 2018)
Fungsi dari analisis spasial yaitu (Prahasta, 2009): a. Klasifikasi  (reclassify),  yaitu  suatu  kegiatan  yang mengklasifikasikan  kembali  suatu  data  hingga  pada akhirnya  menjadi  sebuah  data  spasial  yang  baru  dan berdasarkan pada kriteria atau atribut tertentu.
b. Jaringan  atau network,  yaitu  sebuah  fungsionalitas yang  merujuk  pada  data-data  spasial, titik-titik, ataupun  garis-garis  sebagai  jaringan  yang  tidak terpisahkan.
c. Overlay, merupakan fungsionalitas yang menghasilkan layer  data  spasial  baru, di  mana  layer  tersebut merupakan  hasil  dari  kombinasi  minimal  dua  layer yang menjadi masukkannya.
d. Buffering, adalah fungsi yang akan menghasilkan layer spasial  baru  dengan  bentuk  poligon  serta  memiliki jarak  tertentu  dari  unsur-unsur  spasial  yang  menjadi masukkannya.
e. 3D analysis, fungsi ini terdiri atas sub-sub fungsi yang berkaitan  dengan  presentasi  data  spasial  yang terdapat  di  dalam  ruang  3  dimensi  atau  permukaan digital.
f. Digital  Image  Processing,  untuk  fungsionalitas  ini  nilai ataupun intensitas dianggap sebagai fungsi sebar atau spasial.

## METODOLOGI
Data  curah  hujan  merupakan  komponen  utama  dalam menganalisa  indeks  kekeringan.  Data  yang  diperlukan adalah  data  seri  dengan  panjang  data  yang  cukup panjang. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data  hujan  pada  stasiun  hujan    yang  berada  di  sekitar Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Kampar.  Stasiun-stasiun tersebut  yaitu  Stasiun  Batu  Bersurat,  Gema,  Kemang, Koto  Baru,  Lipat  Kain,  Lubuk  Ogung,  Muara  Lembu, Pantai Raja, Pasar Kampar, Silam, Sorek, Keritang, Usul, Lubuk Ramo, Tembilahan, Sentajo, Lubuk Kebun, Talang Jerinjing, Pangkalan Kasai, Air Molek, Lubuk Bendahara, dan  Ujung  Batu  dengan  panjang  data  15  tahun  (2004 – 2018).
Analisis indeks kekeringan metode KBDI selain memerlukan  data  hujan  juga  memerlukan  data  suhu. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data klimatologi  pada  stasiun  klimatologi  di  sekitar  DAS Kampar,  yaitu  Stasiun  Koto  Baru,  Pasar  Kampar, Sentajo,  Air  Molek,  dan  Lubuk  Bendahara  dengan panjang data sama dengan data hujan yaitu data selama
15 tahun (2004-2018).
Terdapat  dua  analisis  utama  yang  dilakukan  pada penelitian ini, yaitu analisis indeks kekeringan menggunakan  metode  KBDI  dan  analisis  spasial  indeks kekeringan  metode  KBDI  tersebut. Gambar  1 adalah tahapan dalam penyelesaian penelitian ini.

## Gambar 1. Bagan Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Analisis Indeks Kekeringan Metode Keetch Byram Drought Index (KBDI)
Indeks  kekeringan  dengan  metode  KBDI  menghasilkan kekeringan  harian  pada  lokasi  studi.  Awal  perhitungan dimulai  dengan  penetapan  indeks  kekeringan  yang bernilai nol yaitu pada saat satu hari setelah masa hujan dengan  curah  hujan  sebanyak  150–200  mm  dalam  satu minggu  (Keetch  dan  Byram,  1968).  Setelah  didapat indeks  kekeringan  Keetch  Byram  harian,  dihitung  indeks kekeringan  bulanan  dari  indeks  kekeringan  harian tersebut yaitu dengan mencari rataannya yang merupakan  indeks  kekeringan  Keetch  Byram  bulanan. Skala  yang  dihasilkan  dari  perhitungan  KBDI  ini  berada
di antara 0 sampai dengan 2000. Sifat tingkat kekeringan KBDI  dibagi  ke  dalam  empat  kelompok,  yaitu  rendah, sedang, tinggi, dan ekstrim.
Data  yang  digunakan  pada  perhitungan KBDI  ini  adalah data  mulai  dari  tanggal  1  Januari  2004  sampai  dengan 31 Desember 2018. Awal perhitungan KBDI untuk setiap stasiun hujan tidak selalu sama, karena awal perhitungan dimulai  dengan  penetapan  indeks  kekeringan  yang bernilai nol yaitu pada saat satu hari setelah masa hujan dengan  curah  hujan  sebanyak  150–200  mm  dalam  satu minggu.

## Tabel 2. Contoh Tabel Perhitungan KBDI
Tanggal CH T maks KBDI Y CH net
Annual KBDI Y -(10*CH net ) DF KBDI T Sifat
Analisis Spasial Indeks Kekeringan…….……………............………………………………………………………..................Novreta Ersyi D, Widdya R
Keterangan:
[1] Tanggal
[2] CH = curah hujan harian [3] T maks = suhu maksimum harian [4] KBDI Y = nilai dari [9] hari sebelumnya
[5] CH net = nilai curah hujan bersih = [2] – 5 (diasumsikan nilai evapotranspirasi adalah 5 mm) [6] Annual
= hujan tahunan
[7] KBDI Y – (10*CH net ) = [4] – (10*[5]) Apabila  hasilnya  <0,  maka KBDIY – (10*CHnet) = 0
[8]
DF = 2000- x 0.9676 x EXP ( 0.0875 x Tmax+ 1.552 ) - 8.229 x 0.001
1+10.88 x EXP -0.00175 x Annual [9] KBDI T = [7] + [8] [10] Sifat Kekeringan
Untuk  contoh  perhitungan,  dilakukan  perhitungan  untuk Stasiun  Hujan  Batu  Bersurat.  Perhitungan  dimulai  pada tanggal  21  Februari  2004,  dimana  jumlah  hujan  selama seminggu  sebelumnya  adalah  158  mm  (>150  mm). Selanjutnya  ditetapkan  bahwa  nilai  KBDI T [9]  adalah  0 (nol).
Maka  indeks  kekeringan  pada  tanggal  22  Februari  2004 adalah:
[1] Tanggal = 22 Februari 2004 [2] CH = 0 mm [3] T maks = 32 0 C [4] KBDI Y = 0 [5] CH net = 0 - 5 = -5 = 0 [6] Annual = 3346 mm [7] KBDI Y – (10*CH net ) = 0 – (10*0) = 0
[8]
DF = 2000- x 0.9676 x EXP ( 0.0875 x Tmax+ 1.552 ) - 8.229 x 0.001 1+10.88 x EXP -0.00175 x Annual
DF = 2000- x 0.9676 x EXP ( 0.0875 x 32+ 1.552 ) - 8.229 x 0.001 1+10.88 x EXP -0.00175 x 3346 DF =129,736 [9] KBDI T = 0 + 129,736 = 129,736 [10] Sifat Kekeringan = Rendah Hasil perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
.
Tabel 3. KBDI Stasiun Hujan Batu Bersurat
Setelah didapat indeks kekeringan Keetch Byram harian, dihitung indeks kekeringan bulanan dari indeks kekeringan  harian  tersebut  yaitu  dengan  mencari
rataannya  yang  merupakan  indeks  kekeringan  Keetch Byram  bulanan.  Hasilnya  adalah  seperti  pada Tabel  4 dan untuk sifat kekeringannya dapat dilihat pada Tabel 5 .
Tanggal CH T maks KBDI Y CH net
Annual KBDI Y -(10*CH net ) DF KBDI T Sifat 1-Feb-04 18 33,5 2-Feb-04 0 33,5 3-Feb-04 0 33,0 4-Feb-04 0 31,5 5-Feb-04 12 35,5 6-Feb-04 0 33,0 7-Feb-04 0 32,0 8-Feb-04 12 32,0 9-Feb-04 2 34,5 10-Feb-04 0 33,5 11-Feb-04 0 31,0 12-Feb-04 23 34,0 13-Feb-04 0 32,5 14-Feb-04 0 33,0 15-Feb-04 0 32,0 16-Feb-04 0 35,0 17-Feb-04 0 32,5 18-Feb-04 54 33,5 19-Feb-04 71 32,5 20-Feb-04 0 31,5 21-Feb-04 33 31,5 0,000 22-Feb-04 0 32,0 0,000 0,000 3346,000 0,000 129,736 129,736 RENDAH 23-Feb-04 0 34,0 129,736 0,000 3346,000 129,736 147,376 277,112 RENDAH 24-Feb-04 20 34,5 277,112 15,000 3346,000 127,112 142,450 269,562 RENDAH 25-Feb-04 8 35,0 269,562 3,000 3346,000 239,562 150,090 389,652 RENDAH 26-Feb-04 8 34,5 389,652 3,000 3346,000 359,652 133,145 492,796 RENDAH 27-Feb-04 0 34,0 492,796 0,000 3346,000 492,796 118,767 611,564 RENDAH 28-Feb-04 0 36,0 611,564 0,000 3346,000 611,564 132,452 744,015 RENDAH 29-Feb-04 0 32,5 744,015 0,000 3346,000 744,015 85,565 829,580 RENDAH
Tabel 4. KBDI Bulanan Stasiun Hujan Batu Bersurat
Tabel 5. Sifat KBDI Bulanan Stasiun Hujan Batu Bersurat
Perhitungan  yang  sama  dilakukan  untuk  semua  stasiun hujan yang ada di sekitar DAS Kampar.

## 2. Analisis Spasial Indeks Kekeringan
Analisis  spasial  indeks  kekeringan  ini  dilakukan  setelah nilai  indeks kekeringan  di  semua titik stasiun hujan  yang berada  di  sekitar  DAS  Kampar  dianalisa  untuk
mengetahui sebaran kekeringannya. Nilai indeks kekeringan  bulanan  tiap-tiap  stasiun  hujan  dihitung  nilai- rata-rata bulanannya selama 15 (lima belas) tahun, yaitu dari  tahun  2004  sampai  dengan  tahun  2018.  Analisis spasial rata-rata bulanan DAS Kampar dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
(a) (b)
(c)
Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des 2004 468,0 1324,2 565,4 1055,4 1560,3 1390,6 1550,2 1587,7 1074,5 535,7 500,4 2005 752,9 1053,5 1250,9 1018,2 1407,9 1504,8 1215,2 1601,4 1128,1 865,4 695,4 1228,2 2006 953,2 1004,8 1387,2 1247,5 826,2 1467,2 1694,9 1636,1 1077,5 1208,9 1112,1 261,6 2007 459,4 807,9 981,1 730,6 1246,2 1250,3 1501,6 1581,0 1523,0 511,4 1209,0 1040,1 2008 981,4 1157,7 494,6 711,3 1682,1 1450,9 1674,4 1371,2 1059,4 1043,0 819,5 875,1 2009 768,2 1024,9 801,6 854,0 1707,2 1760,9 1459,8 1397,8 1510,1 1233,1 599,8 810,6 2010 667,7 846,7 1097,9 906,7 1385,9 1569,5 1403,3 1165,4 998,1 1341,7 1193,7 1019,5 2011 643,1 676,0 713,4 683,0 686,2 1032,7 1753,4 1358,6 1008,8 965,5 550,7 786,8 2012 1476,2 1161,2 1124,0 961,6 1534,1 1735,4 1349,6 1469,6 1472,3 995,5 668,3 602,6 2013 1175,6 1278,4 1574,0 1672,4 1598,4 1368,3 1333,9 1253,0 1521,5 1563,0 1731,4 1814,7 2014 1786,4 1838,5 1891,5 1870,4 1871,1 1907,9 1938,1 1946,4 1901,3 1886,0 1602,3 1619,2 2015 1823,9 1576,8 1543,0 1332,0 1522,7 1368,8 1873,0 1735,0 1590,9 1364,2 574,7 420,0 2016 461,2 664,8 1147,1 1528,6 1509,2 1255,9 1618,5 1811,7 1895,1 1883,6 1601,1 1648,0 2017 1517,9 1457,9 673,3 1228,7 1183,5 1694,2 1686,6 1343,3 1187,2 1735,1 1411,0 1173,2 2018 1391,9 1723,0 1480,4 1502,9 1607,8 1581,8 1729,6 1823,4 1654,6 1038,2 1234,4 949,0 Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des 2004 RENDAH SEDANG RENDAH SEDANG TINGGI SEDANG TINGGI TINGGI SEDANG RENDAH RENDAH 2005 RENDAH SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI SEDANG TINGGI SEDANG RENDAH RENDAH SEDANG
2006 RENDAH SEDANG SEDANG SEDANG RENDAH SEDANG TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG RENDAH
2007 RENDAH RENDAH RENDAH RENDAH SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI TINGGI RENDAH SEDANG SEDANG 2008 RENDAH SEDANG RENDAH RENDAH TINGGI SEDANG TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG RENDAH RENDAH
2009 RENDAH SEDANG RENDAH RENDAH TINGGI
EKSTRIM SEDANG SEDANG TINGGI SEDANG RENDAH RENDAH
2010 RENDAH RENDAH SEDANG RENDAH SEDANG TINGGI SEDANG SEDANG RENDAH SEDANG SEDANG SEDANG
2011 RENDAH RENDAH RENDAH RENDAH RENDAH SEDANG EKSTRIM SEDANG SEDANG RENDAH RENDAH RENDAH 2012 SEDANG SEDANG SEDANG RENDAH TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG RENDAH RENDAH RENDAH
2013 SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI TINGGI EKSTRIM 2014 EKSTRIM EKSTRIM EKSTRIM EKSTRIM EKSTRIM EKSTRIM EKSTRIM EKSTRIM EKSTRIM EKSTRIM TINGGI TINGGI 2015 EKSTRIM TINGGI TINGGI SEDANG TINGGI SEDANG EKSTRIM TINGGI TINGGI SEDANG RENDAH RENDAH 2016 RENDAH RENDAH SEDANG TINGGI TINGGI SEDANG TINGGI EKSTRIM EKSTRIM EKSTRIM TINGGI TINGGI 2017 TINGGI SEDANG RENDAH SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG TINGGI SEDANG SEDANG 2018 SEDANG TINGGI SEDANG TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI EKSTRIM TINGGI SEDANG SEDANG RENDAH
(d) (e)
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)
Gambar 2. Sebaran kekeringan rata-rata bulanan (2004-2018) di lokasi penelitian (a) Januari, (b) Februari, (c) Maret, (d) April, (e) Mei, (f) Juni, (g) Juli, (h) Agustus, (i) September, (j) Oktober, (k) November, (l) Desember
Gambar  2 di  atas  adalah  sebaran  KBDI  rata-rata bulanan  dari  tahun  2004-2018  di  lokasi  penelitian,  yaitu DAS  Kampar.  Dari  gambar  tersebut  terlihat  bahwa  DAS Kampar  mengalami  3  (tiga)  sifat  kekeringan  yaitu “Rendah”,  “Sedang”,  dan  ”Tinggi”.  Terlihat  juga  bahwa tidak  terjadi  kekeringan  “Ekstrim”.  Kekeringan  dengan kategori “Tinggi” dimulai pada bulan Juni dan berakhir di bulan  September,  dengan  sebaran  kekeringan  “Tinggi” terbesar terjadi  pada bulan Juli dan Agustus. Sementara kekeringan dengan kategori “Rendah” terjadi pada  bulan November  dan  Desember.  Selain  bulan-bulan  tersebut, DAS Kampar didominasi oleh kekeringan “Sedang”.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini antara lain: 1. Indeks  kekeringan  Metode KBDI  DAS  Kampar menunjukkan  hasil  bahwa  sifat  kekeringan  di  lokasi penelitian didominasi oleh sifat “Sedang”.
2. Kekeringan  dengan  kategori  “Tinggi”  dimulai  pada bulan  Juni  dan  berakhir  di  bulan  September  dengan
sebaran  kekeringan  “Tinggi”  terbesar  terjadi  pada bulan Juli dan Agustus
3. Pada DAS Kampar tidak terjadi kekeringan “Ekstrim”
4. Kekeringan  dengan  kategori  “Rendah”  terjadi  pada bulan November dan Desember

## REFERENSI
Aprilliyanti,  Titi  dan  Zainuddin,  Muhammad,
(2017),  Pemetaan  Potensi  Kekeringan  Lahan se-pulau  Batam  menggunakan  Teknik  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  dan  Penginderaan Jauh, Majalah Geografi Indonesia Vol. 31 No. 1.
Aronoff, S, (1989), Geographic Information  Systems: A Management Perspective, Geocarto International, 4:4, 58 BNPB (Badan Nasional Penanggulangan
Bencana), (2018),  Antisipasi  dan  Pemetaan Potensi  “Bencana  Iklim”  di  Indonesia,  Diskusi
Rendah Sedang Tinggi Ekstrim
Analisis Spasial Indeks Kekeringan…….……………............………………………………………………………..................Novreta Ersyi D, Widdya R
Multi Pihak“Pojok Iklim” Kementrian
Lingkungan Hidup dan Kehutanan 2018.
Darfia,  Novreta  Ersyi.,  Kusuma,  M.  Syahril  Badri., dan  Kuntoro,  Arno  Adi, (2016),  Analisis Indeks  Kekeringan  di  DAS  Rokan  Provinsi Riau  Menggunakan  Data  CFSR,  Jurnal  Rab Construction  Research,  Volume  1,  No  2, Desember 2016.
Deeming,  J.  E, (1995),  Pengembangan  Sistem Penilaian  Kebakaran Hutan  di  Propinsi Kalimantan Timur, Laporan Akhir Disampaikan  kepada  Deutsche  Desellschaft
Fuer  Technische  Zusammenaebeit  (GTZ) GmbH.  Postfach  51  80  65726  Eschborn  : Republik Federal Jerman.
Department of Fire & Emergency Services (DFES),
(2014),  What  is the  Keetch-Byram  Drought Index?, Government of Western Australia.
ESRI, (1990),  Understanding  GIS—The  Arc/Info Method,  A  Workbook  on  Geographical  ESRI, Redlands.
Gibson,  Abraham  J.  et  al, (2019),  Catchment-Scale Drought:  Capturing  the  Whole  Drought  Cycle Using Multiple Indicators, Hydrology and Earth System Sciences.
Keele, (1997),  An    Introduction    to  GIS  using  ArcView    : Tutorial, Issue  1. Keele University.
Keetch, J. J., and G. M. Byram, (1968), A Drought Index for  Forest  Fire  Control, USDA  Forest  Service Research Paper SE-38.
Keetch,  J.  J.  Byram, (1988),  A  Drought  Index  for  Forest Control.  US  Department  of  Agriculture  Forest Science  Southestern  Forest  Experiment  Station Asheville. North Carolina.
Kwak, Jaewon. et al, (2016), Assessment of Meteorological  Drought  in  Korea  under  Climate Change, Hindawi Publishing Corporation  Advances
in  Meteorology  Volume  2016,  Article  ID  1879024, 13 pages.
Niemeyer, Stefan, (2008), New Drought Indices, Institute for Environment and Sustainability, Italy.
Ningsih,  Dewi  Handayani  Untari.,  Soelistijadi,  R.,  dan Sunardi, (2005),  Pemanfaatan  Analisis  Spasial untuk  Pengolahan  Data  Spasial  Sistem  Informasi Geografis,  Jurnal  Teknologi  Informasi  DINAMIK Volume X, No.2 Mei 2005 : 108-116
Prahasta,  Eddy, (2009),  Sistem  Informasi  Geografis Konsep-Konsep Dasar, Bandung: Informatika Bandung.
Raharjo,  P.  D, (2011),  Teknik  Penginderaan  Jauh  dan Sistem  Informasi  Geografis  untuk  Identifikasi Potensi  Kekeringan,  MAKARA  of  Technology Series, 14(2).
Susilo,  Bowo, (2012),  Aplikasi  Pemetaan  dan  Analisis Spasial  untuk  Kajian  Potensi  Ternak  Ruminansia Kecil  di  Kabupaten  Kulonprogo,  Jurnal  Pendidikan Geograﬁ,  Volume  12,  Nomor  2,  Oktober  2012, halaman 61-70.
Tate,  Laura, (2018),  An  Overview  of  GIS  History. https://www.geospatialworld.net/blogs/overview-of- gis-history/
van  Dijk.  et  al, (2013),  The  Millennium  Drought  in Southeast  Australia  (2001–2009):  Natural  and Human  Causes  and  Implications  for  Water Resources,  Ecosystems,  Economy,  and  Society. Water  Resources  Research.  49  (2),  1040–1057, 2013.
Wilhite  DA,  dan  Glantz  MH, (1985),  Understanding  the Drought  Phenomenon:  the  Role  of  Definitions. Water Int 10:111–120.
Wu,  Jiefeng.  et  al, (2016),  Response  of  Hydrological Drought  to  Meteorological  Drought  under  the Influence  of  Large  Reservoir,  Hindawi  Publishing Corporation  Advances  in  Meteorology  Volume 2016, Article ID 2197142, 11 pages.