BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kondisi bumi yang semakin tua, didukung dengan kebutuhan hidup manusia yang semakin kompleks secara tidak langsung menyebabkan tingginya potensi bencana di suatu daerah. Tiap daerah memiliki potensi bencana yang berbeda tergantung kondisi geografisnya. Selain itu, seiring dengan perkembangan zaman yang semakin modern mengakibatkan terjadinya banyak perubahan baik dalam bidang teknologi, ekonomi, sosial dan bidang-bidang lainnya yang secara tidak langsung mendorong eksploitasi lahan dan sumberdaya alam yang ada di dalamnya secara besar-besaran. Dampaknya, terjadi kerusakan lingkungan dan perubahan kondisi alam. Sebut saja perubahan iklim global, perubahan musim yang tak menentu dan lain sebagainya. Faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan kondisi alam tersebut akan mempengaruhi siklus hidrologi yang akhirnya mempengaruhi jumlah hujan yang turun sehingga sampai pada perubahan cuaca yang tak menentu. (Rahma, 2005 dengan modifikasi penulis) Salah satu bencana tahunan di Indonesia yang berkaitan dengan cuaca seperti tersebut di atas adalah kekeringan. Setiap memasuki musim kemarau yang dijumpai adalah masalah kekeringan. Kekeringan (drought) sendiri merupakan suatu kejadian alam yang sangat berpengaruh terhadap ketersediaan cadangan air dalam tanah, baik yang diperlukan untuk kepentingan pertanian maupun untuk kebutuhan manusia (Ika Suryanti, 2008). Kekeringan yang berkelanjutan sangat merugikan dan memberikan dampak yang cukup kompleks diberbagai bidang, salah satunya adalah pertanian. Lahan kering akibat tidak adanya air mengakibatkan produktifitas hasil pertanian berkurang, banyak pula terjadi gagal panen. 1

2 Masalah ini tidak dapat di kesampingkan karena terjadinya hampir berulang setiap tahunnya. Sebagai negara tropis yang memiliki 2 musim, Indonesia biasanya dilanda kekeringan yang dimulai sekitar bulan Mei hingga bulan Agustus setiap tahunnya. Selain dipengaruhi faktor alami, kekeringan merupakan problem manajemen sumber daya air yang kompleks, membutuhkan tindakan individu atau kolektif untuk mengamankan suplai air. Kompleksitas fenomena hidrologi ini berkaitan dengan iklim, tata guna lahan, norma pemakaian air serta manajemen seperti persiapan, antisipasi dan sebagainya (Kodoatie, et al., 2008, dalam Alfian 2011). Permasalahan kekeringan tidak dapat dilepaskan dari faktor iklim, dimana kekeringan sangat berkaitan dengan hujan, tanah serta vegetasi penutup lainnya sehingga adanya ketidakseimbangan distribusi dan jumlah masukan air hujan pada permukaan tanah yang dapat terikat oleh tanah, terevapotranspirasi dan dimanfaatkan oleh vegetasi dalam proses pertumbuhannya dapat mengakibatkan terjadinya kekeringan. Kekeringan banyak terjadi pada lahan yang memang memiliki kondisi geografis memungkinkan untuk terjadi kekeringan. Diakibatkan pula oleh kondisi hidrologi suatu tempat dimana keadaan airnya tidak seimbang, selain itu dipengaruhi pula oleh tidak meratanya distribusi hujan dimana daerah yang curah hujannya relatif kecil akan mengalami kekeringan. Selain itu, kondisi lahan seperti jenis tanah dan penggunaan lahan juga memberikan pengaruh terhadap kekeringan. Penyelesaian masalah kekeringan sampai saat ini masih belum efektif dan efisien. Pembuatan waduk atau bendungan dan pembuatan bakbak tadah hujan belum dapat mengurangi ataupun meminimalisir dampak dari kekeringan. Solusi lain dalam penanganan kekeringan adalah hujan buatan, namun biaya yang dibutuhkan tentu sangat tinggi selain itu kurang efektif juga karena turunnya hujan buatan tidak selalu pada daerah yang diinginkan. Terbatasnya peta-peta yang menyediakan informasi daerah yang memiliki potensi kekeringan dan persebarannya dapat menjadi salah satu 2

3 faktor yang menghambat upaya penyelesaian masalah kekeringan. Petapeta tersebut akan membantu, terkait dengan informasinya mengenai daerah yang berpotensi kekeringan. Sehingga solusi yang nantinya diberikan akan tepat sasaran dan dapat dilakukan secara maksimal. Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi merupakan salah satu disiplin ilmu yang dapat di aplikasikan untuk memberikan solusi dan pengendalian bencana, yaitu dengan analisis data-data spasial yang nantinya disajikan dalam bentuk peta. Perkembangan teknologi penginderaan jauh yang cukup pesat dapat menghasilkan berbagai datadata spasial yang dibutuhkan untuk penelitian kekeringan. Salah satu data penginderaan jauh yang dapat dimanfaatkan untuk penentuan daerah yang berpotensi kekeringan adalah citra Landsat yang termasuk citra dengan resolusi spasial menengah dan baik dalam monitoring lahan. Perkembangan teknologi penginderaan jauh yang pesat saat ini membantu menyediakan data sebagai informasi untuk studi kekeringan. Penginderaan jauh memiliki kemampuan memberikan informasi secara lebih cepat, cakupan daerah studi lebih luas serta kebutuhan biaya relatif lebih rendah untuk mendapatkan informasi terjadinya kekeringan. Ekstraksi data yang dilakukan melalui penginderaan jauh berupa analisis vegetasi melalui transformasi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Di samping itu, menurut Handoko et al, 1995 dalam Alfian 2011) upaya penanggulangan kekeringan dapat dilakukan melalui analisis data iklim yang bersifat rata-rata untuk mengetahui tingkat kekeringan berdasarkan analisis curah hujan, lengas tanah serta neraca air. Gunungkidul merupakan salah satu daerah dengan konfigurasi permukaan yang variatif dan memiliki potensi bencana kekeringan di beberapa kecamatan. Masalah tahunan ini belum dapat terselesaikan hingga saat ini, berbagai upaya yang telah dilakukan pihak-pihak terkait belum juga berhasil memberikan solusi yang diharapkan. 3

4 1.2. Perumusan Masalah 1. Kabupaten Gunungkidul merupakan daerah yang memiliki potensi bencana kekeringan 2. Citra penginderaan jauh, resolusi spasial menengah dapat digunakan untuk menyadap informasi terkait dengan parameterparameter untuk pemetaan bencana kekeringan 3. Teknologi pengolahan citra dan sistem informasi geografis semakin berkembang, ditunjukkan dengan semakin banyaknya software pengolahan citra maupun SIG yang dapat dimanfaatkan untuk mengolah citra, analisis data spasial maupun pemetaan Dari uraian latar belakang dan rumusan masalah di atas, maka dilakukan penelitian Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk Pemetaan Potensi Kekeringan di Kabupaten Gunungkidul, Propinsi D.I.Y Tujuan Penelitian 1. Memetakkan daerah yang berpotensi kekeringan di daerah Gunungkidul. 2. Mengetahui kemampuan citra penginderaan jauh resolusi spasial menengah untuk ekstraksi variabel-variabel kekeringan. 3. Menggunakan SIG untuk pemetaan daerah berpotensi kekeringan Manfaat Penelitian Melalui penelitian ini diharapkan dapat memanfaatkan data penginderaan jauh khususnya citra penginderaan jauh resolusi menengah untuk ekstraksi variabel-variabel terkait kekeringan serta memanfaatkan SIG dalam pemetaan potensi kekeringan Kabupaten Gunungkidul. Sehingga dapat diketahui daerah-daerah yang memiliki potensi kekeringan. 4

5 1.5. Tinjauan Pustaka Penginderaan Jauh Penginderaan jauh merupakan ilmu atau seni memperoleh informasi tentang suatu obyek, daerah atau fenomena melalui analisis data yang yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan obyek atau fenomena yang dikaji (Lillesand dan Kiefer, 2004 dalam Alfian 2011). Informasi tentang objek disampaikan melalui gelombang elektromagnetik, yang merupakan pembawa informasi dan sebagai penghubung komunikasi. Data penginderaan jauh pada hakekatnya merupakan informasi intensitas panjang gelombang yang perlu diberikan kodenya sebelum informasi tersebut dapat dipahami secara penuh. Menurut Danoedoro, 1996 dalam Alfian 2011 proses ini disebut pengubahan intensitas pantulan atau pancaran spektral menjadi angka digital dan dinyatakan dalam bit. Data yang relatif dapat dipahami itulah yang selama ini digunakan untuk keperluan ekstraksi informasi permukaan bumi yang selanjutnya dimanfaatkan untuk kepentingan manusia. Saat ini sistem penginderaan jauh sudah berkembang pesat, diawali sistem penginderaan jauh dengan sensor kamera hingga saat ini berkembang dengan sensor scanner, magnetometer, dan sonar. Dari output berupa citra hitam putih hingga saat ini citra berwarna sudah tidak aneh bagi pengguna. Wahana yang digunakan juga berkembang dari yang awalnya menggunakan balon hingga saat ini menggunakan satelit dan pesawat ulang alik. Perkembangan ini tentunya juga mempengaruhi perkembangan pemanfaatan data citra penginderaan jauh yang mencakup berbagai bidang disiplin ilmu. Menurut Lindgren dalam Sutanto, 1986, dalam Alfian 2011 penginderaan jauh adalah teknik yang dikembangkan untuk perolehan dan analisis tentang bumi, informasi tersebut berbentuk radiasi elektromagnetik yang dipantulkan atau dipancarkan dari permukaan bumi. 5

6 Mather, 1987 dalam Alfian 2011 mengatakan bahwa penginderaan jauh terdiri atas pengukuran dan perekaman terhadap enegi elektromagnetik yang dipantulkan atau dipancarkan oleh permukaan bumi dan atmosfer dari suatu tempat tertentu di permukaan bumi. Adapun menurut Liliesand et al, 2004 dalam Alfian 2011 mengatakan bahwa penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang objek, daerah, atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang dikaji. Penginderaan jauh merupakan sistem yang memanfaatkan radiasi gelombang elektromagnetik atau spektrum energi lain, serta mempunyai 4 komponen yang penting, yaitu sumber radiasi, obyek, atmosfer, dan sensor. Secara rinci empat komponen penting tersebut adalah sebagai berikut : 1. Sumber radiasi gelombang elektromagnetik antara lain pantulan cahaya matahari dan pancaran panas permukaan. Penginderaan jauh yang menggunakan energi matahari sebagai sumber radiasi termasuk dalam sistem pasif, sedangkan penginderaan jauh yang menggunakan tenaga pulsa di sebut sistem penginderaan jauh aktif, contohnya radar 2. Obyek dipermukaan bumi seperti tanah, air, vegetasi, dan hasil budidaya manusia. 3. Interaksi atmosfer, yaitu energi elektromagnetik melalui atmosfer berbentuk distorsi dan hamburan. Atmosfer terdiri atas uap air, gas, dan debu. 4. Sensor adalah alat perekam radiasi elektromagnetik yang berinteraksi dengan permukaan bumi dan atmosfer, contohnya kamera udara, scanner, dan radiometer. Untuk mengetahui lebih jelas komponen dalam sistem penginderaan jauh maka dapat dijelaskan pada gambar sebagai berikut : 6

7 Gambar 1.1. Sistem Penginderaan Jauh Sumber : dalam Alfian 2011 Matahari memancarkan tenaga elektromagnetik kesegala arah, sebagian daripadanya mencapai bumi. Perjalanannya berlangsung secara radiasi. Radiasi tenaga elektromagnetik berlangsung dengan kecepatan tetap dan dengan pola gelombang yang harmonik. Pola gelombangnya dikatakan harmonik karena komponen-komponen gelombangnya teratur secara sama dan repetitif dalam ruang dan waktu (Sabin,Jr., 1978 dalam Sutanto.,1994, dalam Alfian 2011). Tenaga elektromagnetik terdiri atas berkas atau spektrum yang sangat luas yakni meliputi spektra kosmik, Gamma, X, Ultraviolet, tampak, inframerah, gelombang mikro (microwave) dan radio. Atmosfer membatasi bagian spektrum elektromagnetik yang dapat digunakan dalam penginderaan jauh. Pengaruhnya bersifat selektif terhadap panjang gelombang. Karena pengaruh selektif inilah maka timbul jendela atmosfer yaitu bagian dari spektrum elektromagnetik yang dapat mencapai bumi. Dalam jendela atmosfer ada hambatan atmosfer yaitu kendala yang disebabkan oleh hamburan pada spektrum tampak dan serapan yang terjadi pada spektrum inframerah termal (Sutanto, 1994 dalam Alfian 2011). Tenaga yang datang dari obyek di permukaan bumi diterima atau direkam oleh sensor. Pengenalan obyek pada dasarnya dilakukan dengan 7

8 menyidik karakteristik spektral obyek yang tergambar pada citra. Obyek yang banyak memantulkan/memancarkan tenaga akan tampak cerah pada citra, sedang obyek yang pantulannya/pancarannya sedikit tampak gelap. Meskipun demikian, pada kenyataannya tidak sesederhana ini. Ada obyek yang berlainan tetapi mempunyai karakteristik spektral sama atau serupa sehingga sehingga menyulitkan pembedaannya dan pengenalannya pada citra. Hal ini dapat diatasi dengan menyidik karakteristik lain selain karakteristik spektral seperti bentuk, ukuran, dan pola di dalam penginderaan jauh, sensor merekam tenaga yang dipantulkan atau dipancarkan oleh obyek dipermukaan bumi. Data yang dihasilkan dalam proses penginderaan jauh dapat berupa data data digital dan data numerik untuk dianalisis dengan menggunakan komputer. Data penginderaan jauh dapat juga berupa data visual yang pada umumnya dianalisis secara manual. Data visual dapat dibedakan menjadi 2 (dua) yaitu data citra dan non citra (Sutanto, 1994, dalam Alfian 2011). Data penginderaan jauh yang beredar dipasaran pada umumnya merupakan produk standar, yaitu data yang memiliki kualitas standar. Data sudah dapat diinterpretasi untuk memenuhi kebutuhan penggunanya. Pengolahan data mentah (hasil rekaman sensor yang dikirim ke stasiun bumi) menjadi produk standar dilakukan oleh operator di stasiun bumi atau unit yang menangani distribusi produk inderaja. Koreksi yang dilakukan adalah meliputi eliminasi distorsi radiometrik (nilai radiansi hasil pengukuran) dan geometrik (posisi lintang dan bujur) obyek-obyek yang diindera. Melalui koreksi tersebut kualitas data sudah dapat dipertanggung jawabkan. Pengguna merupakan komponen terakhir sistem inderaja, penggunalah yang tahu dengan pasti tentang kebenaran, manfaat bahkan seberapa besar ketelitian informasi inderaja yang dipakainya, maka pengguna merupakan penilai sekaligus yang dapat memberikan saran untuk lebih menyempurnakan sistem inderaja dalam memenuhi kebutuhan penggunanya (LAPAN, 2007, dalam Alfian 2011). 8

9 Dalam interpretasi data penginderaan jauh maka harus terlebih dahulu dilakukan pengenalan terhadap pola spektral obyek. Pengenalan pola spektral obyek dapat menjadi pemandu yang sangat bermanfaat dalam upaya mengenali obyek pada citra. Secara umum obyek dipermukaan bumi dibedakan menjadi 3 (tiga) yaitu vegetasi, tanah dan air. Gambar 2.2. merupakan kurva pantulan spektral obyek di permukaan bumi dimana vegetasi sehat berdaun hijau hampir selalu membentuk konfigurasi puncak dari lembah. Kurva untuk tanah menunjukkan sedikitnya variasi puncak dan lembah pantulan. Hal ini berarti faktor-faktor yang mempengaruhi pantulan spektral tanah kurang spesifik bagi saluran-saluran tertentu. Apabila diperhatikan pantulan spektral air, mungkin karakteristik yang paling mencirikan ialah sifat penyerapan tenaga spektrum inframerah pantulan (Lilliesand dan Kiefer, 1994, dalam Alfian 2011). Untuk mengetahui lebih jelas mengenai pantulan obyek di permukaan bumi maka dapat dilihat pada gambar berikut : Gambar 1.2. Karakteristik Pantulan Obyek di Permukaan Bumi Sumber tenaga penginderaan jauh terdiri atas sistem pasif (menggunakan sinar matahari) dan sistem aktif (menggunakan tenaga buatan seperti gelombang mikro). Jumlah tenaga yang diterima oleh obyek 9

10 di setiap tempat berbeda-beda, dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain : Waktu penyinaran (Jumlah energi yang diterima oleh objek pada saat matahari tegak lurus (siang hari) lebih besar daripada saat posisi miring (sore hari). Semakin banyak energi yang diterima objek, semakin cerah warna objek tersebut). Bentuk permukaan bumi (Permukaan bumi yang bertopografi halus dan memiliki warna cerah pada permukaannya lebih banyak memantulkan sinar matahari dibandingkan permukaan yang bertopografi kasar dan berwarna gelap. Sehingga daerah bertopografi halus dan cerah terlihat terang dan jelas). Keadaan cuaca (Kondisi cuaca pada saat pemotretan mempengaruhi kemampuan sumber tenaga dalam memancarkan dan memantulkan. Misalnya kondisi udara yang berkabut menyebabkan hasil penginderaan jauh menjadi tidak begitu jelas atau bahkan tidak terlihat). (wikipedia.org) Citra Penginderaan Jauh Menurut Hornby dalam Sutanto 1994, dalam inderaja.blogspot.com 2007, citra merupakan gambaran yang terekam oleh kamera atau oleh sensor lainnya. Sedangkan Simonett mengutarakan dua pengertian tentang citra yaitu : The counterpart of an object produced by the reflection or refraction of light when focussed by a lens or a mirror. Gambaran obyek yang dibuahkan oleh pantulan atau pembiasan sinar yang difokuskan oleh sebuah lensa atau sebuah cermin. The recorded representation (cinnibkt as a ogiti unage) if object produced by optical, electro-optical, opical mechanical, or electrical means. It is generally used when the EMR menited or reflected from a scene is not directly recpded pm film. Gambaran rekaman suatu obyek (biasanya berupa gambaran pada foto) yang dibuahkan dengan cara optik, elektro-optik, optik mekanik, atau elektronik. Pada umumnya ia digunakan bila radiasi elektromagnetik yang dipancarkan atau dipantulkan dari suatu obyek tidak langsung direkam pada film. (Sutanto, 1994 dalam inderaja.blogspot.com 2007) Benda yang terekam pada citra dapat dikenali berdasarkan ciri yang 10

11 terekam oleh sensor. tiga ciri yang terekam oleh sensor adalah ciri spasial, ciri temporal, dan ciri spektral. Ciri spasial, adalah ciri yang berkaitan dengan ruang, meliputi : bentuk, ukuran, bayangan, pola, tekstur, situs, dan asosiasi. Ciri Temporal, adalah ciri yang terkait dengan umur benda atau waktu saat perekaman. Ciri Spektral, adalah ciri yang dihasilkan oleh tenaga elektromagnetik dengan benda, yang dinyatakan dengan rona dan warna. Citra digital merupakan citra yang diperoleh, disimpan, dianalisis dan disajikan dalam notasi biner. Citra satelit penginderaan jauh banyak yang diperoleh melalui sensor multispektral. Hasil dari citra multispektral ini adalah liputan gambar wilayah yang sama pada saluran spektral (band) yang berbeda-beda. Citra Landsat merupakan salah satu satelit sumberdaya bumi yang dikembangkan oleh NASA (the national aeronautical and space administration). Dalam proses perkembangan satelit sumberdaya bumi ini selanjutnya dibagi dalam dua generasi. Generasi 1 mengembangkan seri landsat 1, landsat 2 dan landsat 3 yang merupakan modifikasi satelit cuaca nimbus yang mempunyai dua sensor yaitu sistem penyiam multispektral (MSS) dengan empat saluran dan tiga kamera RBV (return bean vidicon) (Sutanto, 1986 dalam Dwi Nowo 2009). Citra Landsat TM/ETM+ merupakan salah satu jenis citra penginderaan jauh yang dihasilkan dari sistem penginderaan jauh pasif. Kemampuan dari data citra Landsat TM/ETM+ untuk menyediakan data penggunaan lahan sudah banyak dilakukan. Bahkan hasil klasifikasi liputan lahan dalam mengidentifikasi objek-objek di permukaan bumi menggunakan citra ini telah diuji dan hasilnya telah banyak diakui (Adyapradhana 2011). Citra Landsat TM/ETM+ merupakan salah satu citra resolusi spasial menengah dengan spesifikasi 30 meter pada saluran 1,2,3,4,5,7 dan 120 meter pada saluran 6. Resolusi temporal citra ini akan meliput lokasi yang sama setiap 16 hari. Landsat 7 diluncurkan pada tahun 1999 dari western test range dengan menggunakan delta II expendable launch vehicle. Pada saat 11

12 peluncuran beratnya mencapai bs (220kg) dan panjangnya kira-kira 14 (4,3 m) dan diameter 9 (2,8 m). Satelit landsat 7 terdiri dari spacecraft bus space in valley forge, PA and the enhanced thematic mapper plus (ETM+) Landsat 7 ETM+ mempunyai beberapa karakteristik orbit, yaitu : 1. Ketinggian : 705 km 2. Inklinasi : sinkron matahari, 98,2 derajat 3. Waktu orbit : malam (+/- 15 menit lewat katulistiwa) 4. Resolusi temporal : 16 hari 233 orbit/putar 5. Periode : menit melintas ekuator Pada landsat 7 terpasang sensor ETM+ termasuk filter baru yang digunakan dalam berbagai hal serta perlengkapan yang efisien untuk studi perubahan global, monitoring penutup lahan dan taksiran serta daerah pemetaan yang lebih luas dibandingkan desain sebelumnya. Sensor ETM+ memiliki beberapa keuntungan diantaranya band pankromatik dengan resolusi spasial 15 meter, saluran inframerah termal berresolusi 60 meter dan kalibrasi absolut radiometri 5 % Kualitas citra landsat 7 ETM+ dapat dilihat dari : 1. Prosentase tutupan awan yang terekam oleh citra 2. Besar kecil kesalahan geometrik serta radiometrik citra Satelit landsat 7 ETM+ mempunyai resolusi spasial 30 x 30 meter dengan 6 saluran dalam panjang gelombang tampak, inframerah dekat, inframerah pendek dengan resolusi spasial 30 meter, saluran thermal dengan perbaikan resolusi menjadi 60 m dengan lebar liputan 185 km2 serta mempunyai jumlah liputan 233 jalur (path) dan 248 baris (rows). 12

13 Tabel 1.1. Spesifikasi Teknis dan Julat Spektral Citra Landsat TM dan ETM+ Sensor Saluran Panjang Gelombang (mikrometer) Resolusi Spasial (meter) Nama Spektrum Saluran 1 20,45 0,52 μm 30 Biru Saluran 2 0,52 0,60 μm 30 Hijau Saluran 3 0,63 0,69 μm 30 Merah Saluran 4 0,76 0,90 μm 30 Inframerah dekat Saluran 5 1,55 1,75 μm 30 Inframerah dekat Saluran 6 10,40 12,50 μm 120 dan 60 (ETM+) Inframerah thermal Saluran 7 2,08 2,35 μm 30 Inframerah tengah TM/ETM+ Saluran 8 0,5 0,9 μm 15 (ETM+) Pankromatik Sumber : aryapradhana.wordpress.com,

14 Tabel 1.2. Spesifikasi dan Deskripsi Teknis Citra Landsat TM dan ETM+ Jenis Orbit Dimensi Spesifikasi Deskripsi Teknis Sinkron Matahari, hampir Polar Berat 2200 kg, Ukuran 2 m x 4 m Sudut Inklinasi 98,2 Ketinggiaan Orbit (di Equator) Periode Orbit (Nominal) Resolusi Temporal Daerah Liputan Global Kuantifikasi Data Luas Liputan per Scene 705 km 99 menit (14 orbit/hari) melintasi equator pukul waktu lokal 16 hari, 233 lintasan orbit 81 LU sampai 81 LS 8 bit 185 km x 185 km Pertampalan 5% overlap, 7% sidelap, 80% sidelap pada 81 LS atau LU Sumber : aryapradhana.wordpress.com, 2011 Selain karaktristik spektral yang dimiliki oleh citra Landsat TM, pada Tabel 7 ditunjukkan spesifikasi citra Landsat TM mulai dari resolusi spasial 30 meter pada saluran 1, 2, 3, 4, 5, 7, dan 120 meter pada saluran 6 serta resolusi temporalnya, dimana satelit Landsat akan meliput lokasi yang sama setiap 16 hari. Tabel 1.3. Saluran Thematic Mapper dan aplikasinya Saluran Saluran 1 (0,45-0,52 μm) Saluran 2 (0,52-0,60 μm) Aplikasi Dirancang untuk penetrasi tubuh air, sehingga bermanfaat untuk pemetaan perairan pantai, juga berguna untuk membedakan antara tanah dan vegetasi, tumbuhan berdaun lebar dan konifer Dirancang untuk mengukur puncak pantulan hijau saluran tampak bagi vegetasi guna penilaian ketahanan 14

15 Saluran 3 (0,63-0,69 μm) Saluran 4 (0,76-0,90 μm) Saluran 5 (1,55-1,75 μm) Saluran 6 (10,40-12,50 μm) Saluran 7 (2,08-2,35 μm) Saluran absorbsi klorofil yang penting untuk diskriminasi tumbuhan Bermanfaat utuk menentukan kandungan biomassa dan untuk delineasi tubuh air Menunjukkan kandungan kelembaban vegetasi dan kelembaban tanah, juga bermanfaat untuk membedakan salju dan awan Saluran inframerah thermal yang penggunaannya untuk analisis pemetaan vegetasi, diskriminasi kelembaban tanah dan pemetaan thermal Saluran yang diseleksi karena potensinya untuk membedakan tipe batuan dan untuk pemetaan dirothermal Sumber : aryapradhana.wordpress.com, Transformasi Indeks Vegetasi Indeks vegetasi merupakan suatu algoritma yang diterapkan terhadap citra (biasanya multisaluran) untuk menonjolkan aspek kerapatan vegetasi ataupun aspek lain yang berkaitan dengan kerapatan misalnya biomassa, leaf area index (LAI), konsentrasi klorofil dan sebagainya. Transformasi indeks vegetasi sendiri dapat diartikan sebagai suatu transformasi pengubahan nilai piksel pada citra digital multispektral sedemikian rupa sehingga menghasilkan citra dengan nilai piksel baru yang merepresentasikan variasi fenomena vegetasi yang terkait aspek kerapatan, kandungan biomassa, kandungan klorofil dan sebagainya dengan menekan sumber-sumber veriasi spektral yang lain. (Danoedoro, 2002) Berdasarkan percobaan di laboraturium dan lapangan, akhirnya dapat ditemukan formula indeks vegetasi yang bertumpu pada hitungan selisih, nisbah dan kombinasi dari keduanya. Di samping itu juga masih ada formula indeks vegetasi yang dihasilkan melalui proses ortogonalisasi 15

16 sumbu-sumbu saluran multispektral melalui pendekatan statistik yang rumit. (Danoedoro, 2002). Identifikasi obyek dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh dilaksanakan dengan beberapa pendekatan antara lain; karakteristik spektral citra, visualisasi, floristik, geografi dan phsygonomik (Hartono, 1998, dalam Guntara 2013). Khususnya pada sistem satelit (citra satelit) lebih banyak didasarkan atas karakteristik spektral. Obyek yang berbeda akan memberikan pantulan spektral yang berbeda pula, bahkan obyek yang sama dengan kondisi dan kerapatan yang berbeda akan memberikan nilai spektral yang berbeda (Swain, 1978, dalam Guntara 2013). Gambar 1.3. Identifikasi Objek dengan Teknologi PJ sumber gambar: rintoarjani.wordpress.com dalam guntara.com Indeks vegetasi merupakan nilai yang diperoleh dari gabungan beberapa spektral band spesifik dari citra penginderaan jauh. Gelombang indeks vegetasi diperoleh dari energi yang dipancarkan oleh vegetasi pada citra penginderaan jauh untuk menunjukkan ukuran kehidupan dan jumlah dari suatu tanaman. Tanaman memancarkan dan menyerap gelombang yang unik sehingga keadan ini dapat di hubungakan dengan pancaran 16

17 gelombang dari objek-objek yang lain sehingga dapat di bedakan antara vegetasi dan objek selain vegetasi (Horning, 2004 dalam Guntara 2013). Awal mula pencetusan indeks vegetasi berawal dari adanya pengamatan atas kecenderungan yang berawal antara respons spektral vegetasi pada saluran hijau dan merah, atau antara saluran merah dan inframerah dekat. Pada saluran hijau, peningkatan kerapatan vegetasi (yang secara logis akan menyebabkan peningkatan konsentrasi klorofil, karena daunnya secara kumulatif makin banyak) akan menyebabkan nilai spektral vegetasi tersebut naik. Kondisi yang sama justru akan memberikan pantulan yang semakin rendah pada saluran merah, karena secara kumulatif jumlah pigmen (termasuk klorofil) yang menyerap sinar merah juga makin banyak. Dengan demikian, besarnya nilai pantulan pada saluran hijau dapat dikurangi dengan besarnya pantulan pada saluran merah pada suatu tingkat kerapatan vegetasi. Selisih nilai pantulan ini akan berbeda untuk vegetasi dengan kerapatan yang berbeda pula. Makin rapat vegetasinya, maka makin besar pula selisihnya. Penggunaan selisih (difference) ini dapat digantikan dengan nisbah (pembagian atau ratio). Ada beberapa macam indeks vegetasi yang tentunya sudah sering dimanfaatkan untuk aplikasi-aplikasi tertentu. Tanaman hidup menyerap gelombang tanpak (visible) biru dan merah dan memantulkan gelombang hijau sehingga mata manusia dapat mendeteksi warna hijau pada tanaman. Namun ternyata tidak hanya gelombang hijau yang dipantulkan oleh tanaman, pantulan paling dominan pada tanaman ternyata adalah gelombang inframerah dekat (NIR). Tapi karena mata manusia tidak dapat menangkap cahaya pada gelombang inframerah tersebut maka warna merah ini tidak terlihat pada mata manusia. Padahal pantulan inframerah dekat pada tanaman mencapai 60%, kontras sekali dengan pantulan gelombang hijau yang hanya 20%. 17

18 Pola spektral yang diamati pada saluran merah dan inframerah dekat menunjukan hasil yang serupa, namun dengan selisih nilai pantulan yang jauh lebih besar. Vegetasi kerapatan sedang akan memberikan pantulan cukup rendah pada saluran merah, dan pantulan tinggi pada saluran inframerah dekat. Selisih yang muncul di antara keduanya akan lebih besar (dan lebih mudah diamati) dibandingkan selisih antara pantulan hijau dan merah. Apabila yang diamati adalah vegetasi dengan kerapatan tinggi,maka selisih antara keduanya akan sangat besar, dan secara signifikan lebih mudah diamati daripada selisih pantulan antara saluran hijau dan merah. Penggunaan nisbah akan semakin mempertajam perbedaan ini. Hanya saja, penyebab pantulan tinggi pada saluran hijau dan inframerah dekat sebenarnya tidak sama meskipun memberikan efek yang hampir sama pada vegetasi sehat dan berdaun lebar. Akhirnya dapat ditentukan formula indeks vegetasi berdasarkan percobaan di laboratorium dan lapangan yang bertumpu pada perhitungan selisih, nisbah, dan kombinasi dari keduanya. Disamping itu juga masih ada formula indeks vegetasi yang dihasilkan melalui proses ortogonalisasi sumbu-sumbu saluran multispektral melalui pendekatan statistik yang rumit. Berikut contoh-contoh indeks vegetasi yang menggunakan saluran merah dan inframerah dekat sebagai masukannya. Adapun contoh indeks vegetasi yang menggunakan kombinasi antara selisih dan nisbah adalah normalized difference vegetation indeks, yang diharapkan mempunyai julat yang pasti antara -1 sampai dengan +1, dimana selisih antara pantulan inframerah dekat dan merah dinormalisasi dengan cara membaginya dengan jumlah dari keduanya: NDVI = (NP inframerah NP merah) / (NP inframerah dekat + NP merah) ( 18

19 Difference Vegetation Index (NDVI) NDVI merupakan kombinasi antara teknik penisbahan dengan teknik pengurangan citra dengan kemampuan untuk menonjolkan aspek kerapatan vegetasi seperti halnya RVI. Hanya saja kisaran nila antar keduanya berbeda yaitu RVI antara 0 dan kurang dari 15, sedangkan NDVI antara -1 hingga +1 dimana indeks ini diharapkan mempunyai julat yang pasti yaitu antara -1 sampai dengan +1 dimana selisih antara pantulan inframerah dekat dan inframerah dinormalisasi dengan cara membaginya dengan jumlah dari keduanya : NDVI = (NP inframerah dekat NP merah ) / (NP inframerah dekat + NP merah ) Batasan Kekeringan Kekeringan merupakan masalah yang dihadapi oleh hampir setiap negara dunia ini, yang umumnya terjadi pada musim kemarau. Kekeringan (drought) sebenarnya sukar untuk diberi batasan yang tegas, sebab kekeringan mempunyai definisi berbeda tergantung bidang ilmu, tergantung daerah, kebutuhan, dan sudut pandangnya. Sebagai contoh, definisi kekeringan di Libya dimana curah hujan kurang dari 180 mm, sedangkan definisi kekeringan di Bali dimana tidak turun hujan selama 6 hari berturut-turut (National Drought Mitigation Center, 2006 dalam Miranti 2011). Menurut International Glossary of Hyrology (WMO 1974) dalam Pramudia 2002 dalam Miranti 2011, pengertian kekeringan adalah suatu keadaan tanpa hujan berkepanjangan atau masa kering di bawah normal yang cukup lama sehingga mengakibatkan keseimbangan hidrologi terganggu secara serius. Sedangkan Soenarno dan Syarief dalam Desvita 2003 dalam Miranti 2011 menyatakan bahwa kekeringan menunjukkan dampak dari suatu kondisi dinamis baik kualitas maupun kuantitas air tersedia (supply side) yang tidak dapat memenuhi jumlah dan kualitas air yang dibutuhkan (demand side), sesuai dimensi ruang dan waktu. Faktorfaktor yang mempengaruhi timbulnya kekeringan adalah curah hujan 19

20 sebagai sumber air tersedia, karakteristik tanah sebagai media penyimpanan air, dan jenis tanaman sebagai subjek yang menggunakan air ENVI ENVI (the enviroment for visualizing image) merupakan sebuah resolusi dari sistem pengolahan citra digital. Dari permulaan lahirnya, ENVI telah didesain untuk banyak kebutuhan spesifik pada siapa yang biasanya menggunakan data penginderaan jauh satelit atau foto udara. ENVI menyediakan visualisasi data dan analisisnya secara komprehensif untuk citra dalam berbagai ukuran dan tipe apapun yang innovative dan user-friendly. Keuntungan dari penggunaan ENVI adalah pendekatan yang unik dalam pengolahan citra, mengkombinasikan teknik file-based dan band-based dengan fungsi yang interaktif. Ketika file data input dibuka, saluran citra disimpan dalam sebuah daftar dimana semua saluran bisa diakses oleh semua sistem fungsi. Jika multiple files dibuka, saluran dalam tipe data yang terpisah dapat diproses sebagai sebuah grup. ENVI menampilkan saluran tersebut dalam 8 bit atau 24 bit. Grup tampilan ENVI terdiri dari image window, zoom window dan scroll window dan semuanya bisa diubah ukurannya. ENVI menyediakan penggunaannya dengan banyak kemampuan analisis yang interaktif dan unik, diakses dalam window tersebut. Kemampuan multiple dynamic overlay ENVI memberikan kemudahan membandingkan citra dalam multiple displays. Ekstraksi real-time dan spatial/spectral profiling dari multiband dan data hyperspectral memberikan pengguna cara baru dalam melihat data dengan dimensi tinggi. ENVI juga menyediakan tools interaktif untuk melihat data dan menganalisis data vektor dan atribut. Kemampuan standar seperti perentangan kontras dan scatter plots dua dimensi adalah beberapa saja dari fungsi interaktif yang tersedia untuk pengguna ENVI. (Barlin, 2010) 20

21 SIG SIG merupakan suatu bidang kajian ilmu yang relatif baru yang dapat digunakan oleh berbagai bidang disiplin ilmu sehingga berkembang dengan sangat cepat. Berdasarkan International GIS Dictionary atau directory internasional GIS, pengertian dari GIS adalah a computer system for capturing, managing, integrating, manipulating, analysing and displaying data which is spatially referenced to the Earth. Tentunya masih banyak definisi atau pengertian lain dari GIS yang juga disosialisasikan oleh pakar-pakar GIS dari berbagai displin ilmu. Sebagai perbandingan, ESRI sebagai suatu vendor besar yang bergerak dalam bidang GIS mendefinisikan GIS sebagai kumpulan yang terorganisir dari perangkat keras komputer, perangkat lunak, data geografi dan personil yang dirancang secara efisien untuk memperoleh, menyimpan, mengmuhktahirkan, memanipulasi, menganalisis dan menampilkan semua bentuk informasi yang mempunyai referensi geografi. Secara umum, berdasarkan definisi-definisi yang data tersebut, satu fungsi dari GIS yang sangat penting adalah kemampuan untuk menganalisis data, terutama data spasial yang kemudian menyajikannya dalam bentuk suatu informasi spasial berikut data attributnya. ESRI 1990, dalam Prahasta 2002 mendefinisikan SIG sebagai kumpulan yang terorganisir dari perangkat keras komputer, perangkat lunak, data geografi dan personil yang dirancang secara efisien untuk memperoleh, menyimpan, meng-update, memanipulasi, menganalisis dan menampilkan semua bentuk informasi yang bereferensi geografi. Sistem Informasi Geografis dapat diuraikan menjadi beberapa subsistem sebagai berikut : a. Data Input Subsistem ini bertugas untuk mengumpulkan dan mempersiapkan data spasial dan atribut dari berbagai sumber. Subsistem ini pula yang bertanggungjawab dalam mengkonversi atau mentransformasikan format- 21

22 format data-data aslinya ke dalam format yang dapat digunakan oleh sistem informasi geografis. b. Data Output Subsistem ini menampilkan atau menghasilkan keluaran seluruh atau sebagian basisdata baik dalam bentuk softcopy maupun bentuk hardcopy seperti tabel, grafik, peta dan lain-lain. c. Data Management Subsistem ini mengorganisasikan baik data spasial maupun atribut ke dalam sebuah basisdata sedemikian rupa sehingga mudah dipanggil, diupdate, dan di-edit. d. Data Manipulation & Analysis Subsistem ini menentukan informasi-informasi yang dapat dihasilkan oleh sistem informasi geografis. Selain itu, subsistem ini juga melakukan manipulasi dan pemodelan data untuk menghasilkan informasi yang diharapkan. Data Manipulation & Analysis Data Input SIG Data Output Data Management Gambar 1.4. Subsistem sistem informasi geografi (Prahasta, 2002) Jika subsistem sistem informasi geografis diatas diperjelas berdasarkan uraian jenis masukan, proses dan jenis keluaran yang ada di dalamnya, maka subsistem SIG juga dapat digambarkan sebagai berikut : 22

23 Data Input : Tabel Laporan Pengukuran lapangan Data digital lain Peta (tematik, topografi, dll) Citra Satelit Input Data Management & Manipulation Storage (database) Retrieval Processsing Output Gambar 1.5. Uraian subsistem-subsistem SIG (Prahasta, 2002) Sistem Informasi Geografis terdiri dari beberapa komponen berikut (Gistut 1994, dalam Prahasta 2002) : 1. Perangkat Keras Pada saat ini SIG tersedia untuk berbagai platform perangkat keras mulai dari PC desktop, workstations, hingga mutliuserhost yang dapat digunakan oleh banyak orang secara bersamaan dalam jaringan komputer yang luas, berkemampuan tinggi, ememiliki ruang penyimpanan (harddisk) yang besar dan mempunyai kapasitas memori (RAM) yang besar. Walaupun demikian, fungsionalitas SIG tidak terikat secara ketat terhadap karakteristik-karakteristik fisik perangkat keras ini sehingga keterbatasan memeori pada PC-pun dapat diatasi. Adapun perangkat keras yang sering digunakan untuk SIG adalah komputer (PC), mouse, digitizer, printer, plotter dan scanner. 2. Perangkat Lunak Bila dipandang dari sisi lain, SIG juga merupakan sistem perangkat lunak yang tersusun secara modular dimana basisdata memegang peranan kunci. Setiap subsistem diimplementasikan dengan menggunakan perangkat lunak yang terdiri dari beberapa modul hingga tidak mengherankan jika ada perangkat SIG yang terdiri dari ratusan modul program (*.exe) yang masing-masing dapat dieksekusi sendiri. Output : Peta Tabel Laporan Informasi digital (softcopy) 23

24 3. Data dan Informasi Geografi SIG dapat mengumpulkan dan menyimpan data dan informasi yang diperlukan baik secara tidak langsung dengan cara meng-import- inya dari perangkat-perangkat lunak SIG yang lain maupun secara langsung dengan cara mendigitasi data spasialnya dari peta dan memasukkan data atributnya dari tabe-tabel dan laporan menggunakan keyboard. 4. Manajemen Suatu proyek SIG akan berhasil jika di-manage dengan baik dan dikerjakan oleh orang-orang yang ememiliki keahlian yang tepat pada semua tingkatan. Perkembangan teknik SIG telah mampu menghasilkan berbagai fungsi analisis yang canggih, yaitu memanfaatkan data yang telah dimasukkan ke dalam SIG dan telah mendapatkan berbagai manipulasi persiapan. Fungsi-fungsi tersebut antara lain: pengolahan dan analisis data atribut atau spasial dan fungsi integrasi analisis data spasial dan atribut. Implementasi dari SIG umumnya tergantung pada beberapa faktor seperti model data (raster vs vektor), piranti keras dan lain-lain. Kekuatan SIG terletak pada kemampuan analisis yang bersifat memadukan data spasial dan atribut sekaligus. Analisis spasial yang populer dalam SIG adalah analisis Overlay, yaitu proses yang digunakan untuk menyatukan/menggabungkan informasi dari beberapa data spasial dan selanjutnya dianalisis untuk menghasilkan informasi baru. Selain itu, analisis spasial lainnya yaitu Dissolve merupakan penyederhanaan dari beberapa unit satuan pemetaan yang memiliki kelas/identitas yang sama menjadi satu unit pemetaan. Perkembangan teknologi pada saat ini begitu pesat, hal ini juga terjadi pada perkembangan perangkat lunak yang digunakan dalam SIG dan pengolahan citra penginderaan jauh. Tidak hanya kemampuan perangkat lunak yang bertambah canggih tetapi juga jumlah perangkat lunak tersebut makin bertambah. Walaupun secara umum softwaresoftware tersebut memiliki banyak kesamaan tetapi masing-masing 24

25 software tersebut memiliki karakteristik/spesifikasi yang berbeda satu dengan yang lain. Dengan mengetahui karakteristik/spesifikasi software SIG atau pengolah citra digital penginderaan jauh diharapkan mahasiswa dapat memanfaatkan berbagai macam software SIG dan pengolah citra penginderaan jauh sehingga menghasilkan hasil yang lebih optimal. ArcGIS merupakan suatu softaware yang diciptakan oleh ESRI yang digunakan dalam Sistem Informasi Geografi. ArcGIS merupakan software pengolah data spasial yang mampu mendukung berbagai format data gabungan dari tiga software yaitu ArcInfo, ArcView dan ArcEdit yang mempunyai kemampuan komplet dalam geoprocessing, modelling dan scripting serta mudah diaplikasikan dalam berbagai type data. Dekstop ArcGis terdiri dari 4 modul yaitu Arc Map, Arc Catalog, Arc Globe, dan Arc Toolbox dan model bolder. a. Arc Map mempunyai fungsi untuk menampilkan peta untuk proses, analisis peta, proses editing peta, dan juga dapat digunakan untuk mendesain secara kartografis. b. Arc Catalog digunakan untuk management data atau mengatur managemen file file, jika dalam Windows fungsinya sama dengan explore. c. Arc Globe dapat digunakan untuk data yang terkait dengan data yang universal, untuk tampilan 3D, dan juga dapat digunkan untuk menampilkan Google Earth. d. Model Boolder digunakan untuk membuat model boolder / diagram alur. e. Arc Toolbox digunakan untuk menampilkan tools tools tambahan. ArcGIS adalah sistem yang lengkap untuk pembuatan, pelayanan dan penggunaan informasi geografis. Software GIS ini merupakan koleksi yang terpadu untuk membangun atau yang sedang membuat sistem informasi geografis yang lengkap sesuai kebutuhan, dalam desktop, server, web bahkan di lapangan. (Bakosurtanal.go.id) 25

26 1.6. Penelitian sebelumnya Alfian Pujian Hadi (2011), meneliti tentang Penentuan Kekeringan Lahan Berbasis Analisa Citra Aster dan Sistem Informasi Geografis Sebagian Kabupaten Gunungkidul. Data yang digunakan adalah citra Aster saluran TIR dan V "NIR level 1B resolusi spasial 90 dan 15 meter. Metode yang digunakan adalah transformasi indeks vegetasi dan ekstraksi suhu permukaan. Hasil penelitian berupa peta tingkat kekeringan lahan sebagian Kabupaten Gunungkidul. Rahma Winarti (2005), meneliti tentang Aplikasi Indeks Vegetasi untuk Pemetaan Potensi Kekeringan. Data yang digunakan adalah citra Landsat. Metode yang digunakan yaitu transformasi indeks vegetasi NDVI, RVI dan Wetness. Hasilnya berupa peta potensi kekeringan. Ika Suryanti (2008), meneliti tentang Analisis Hubungan antara Sebaran Kekeringan Menggunakan Indeks Palmer dengan Karakteristik Kekeringan di Propinsi Banten. Data yang digunakan adalah data curah hujan harian, peta topografi dan peta-peta pendukung lainnya. Metode yang digunakan adalah karakterisasi kekeringan klimatologis, indeks kekeringan metode Palmer dan analisis hubungan antara indeks kekeringan dengan karakteristik kekeringan. Kesimpulan hasil dari evaluasi kekeringan menggunakan indeks Palmer menunjukkan tingkat kekeringan di Propinsi Banten. Miranti Anisa Tejaningrum (2011), meneliti tentang Identifikasi Lahan Pertanian Rawan Kekeringan dengan Metode Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus Kabupaten Indramayu Jawa Barat). Data yang digunakan adalah citra Landsat 7 ETM + daerah Indramayu akuisi tahun 2003 dan 2009, Peta RBI skala 1: , data DEM SRTM daerah Jawa Barat, Peta Administrasi Jawa Barat, Peta Satuan Lahan tahun 1990 skala 1: , data curah hujan bulanan tahun 1979 hingga 1989 dan tahun 1993 hingga 2001 dari 19 stasiun yang ada di Indramayu, dan Peta Landsystem. Analisis rawan kekeringan dilakukan dengan menggunakan SIG metode pengharkatan dan 26

27 pembobotan. Hasilnya berupa peta lahan pertanian rawan kekeringan Kabupaten Indramayu Jawa Barat. Subhakti Adi Putranto (2011), meneliti tentang Agihan Tingkat Kerentanan Kekeringan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Menggunakan Parameter-parameter Geomorfologi dan Meteorologi. Data yang digunakan adalah peta geologi, data DEM dan peta-peta parameter yang digunakan. Menggunakan analisis overlay antara indeks kekeringan meteorologi dan indeks kekeringan geomorfologi. Hasilnya peta sebaran daerah rentan kekeringan. Kesimpulannya bahwa parameter-parameter geomorfologi dan meteorologi dapat digunakan untuk identifikasi daerah yang rentan terhadap kekeringan. Puguh Dwi Raharjo (2010), meneliti tentang Teknik Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk Potensi Kekeringan. Data yang digunakan adalah citra Landsat TM yang diolah dengan metode tumpangsusun beberapa parameter yang digunakan meliputi indeks kebasahan, indeks kecerahan, indeks vegetasi, bentuk lahan, geohidrologi, curah hujan, serta penggunaan lahan yang berupa lahan pertanian kering. Data-data tersebut diperoleh dari bahan data primer berupa citra Landsat TM, data sekunder dari penelitian sebelumnya, serta data hasil pemeriksaan lapangan. Hasilnya berupa peta potensi kekeringan Kabupaten Kebumen jawa Tengah Kerangka Pemikiran Daerah yang berpotensi kekeringan di Kabupaten Gunungkidul dapat dihasilkan dari analisis beberapa parameter penyebab kekeringan yaitu indeks vegetasi NDVI, curah hujan, jenis tanah, penggunaan lahan dan kemiringan lereng. Kekeringan dapat terjadi apabila kebutuhan air suatu daerah tidak dapat terpenuhi. Masing-masing parameter potensi kekeringan diberikan skor. Skor diberikan pada masing-masing kelas setiap parameter potensi kekeringan. Suatu daerah dapat digolongkan berpotensi kekeringan apabila memiliki indeks vegetasi NDVI rendah, curah hujan rendah, jenis 27

28 tanahnya yang tidak mampu menahan / menyimpan cadangan air, penggunaan lahannya sedikit/tanpa vegetasi dan kemiringan lerengnya tinggi Batasan Istilah Kekeringan adalah suatu keadaan tanpa hujan berkepanjangan atau masa kering di bawah normal yang cukup lama sehingga mengakibatkan keseimbangan hidrologi terganggu secara serius (International Glossary of Hyrology/WMO, 1974 dalam Pramudia 2002 dalam Miranti 2011). Kemiringan lereng adalah sudut rerata antara bidang datar (bidang semu) di permukaan bumi terhadap suatu garis atau bidang miring yang ditarik dari titik terendah sampai titik tertinggi di permukaan bumi pada suatu bentuk lahan, yang merupakan satu kesatuan (Santoso 2000, dalam Wulandari 2010). Penggunaan lahan (land use) adalah setiap bentuk campur tangan (intervensi) manusia terhadap lahan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidupnya baik material maupun spiritual (Vink 1975, dalam Wulandari 2010). Penginderaan Jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang objek, daerah atau gejala dengan jalan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah atau gejala yang dikaji (Lillesand and Kieffer, 2004 dalam Alfian 2011). Sistem Informasi Geografi adalah kumpulan yang terorganisir dari perangkat keras komputer, perangkat lunak, data geografi dan personil yang dirancang secara efisien untuk memperoleh, menyimpan, meng-update, memanipulasi, menganalisis dan menampilkan semua bentuk informasi yang bereferensi geografi (ESRI 1990, dalam Prahasta 2002). Curah hujan atau presipitasi adalah nama umum dari uap yang mengkondensasi lalu jatuh ke tanah dalam suatu rangkaian proses hidrologi. 28

29 Jumlah presipitasi dinyatakan dengan dalamnya presipitasi (mm) (Sri Harto, 1993, dalam Subhakti, 2011). Indeks Vegetasi merupakan suatu algoritma yang diterapkan pada citra (biasanya multisaluran) untuk menonjolkan aspek kerapatan vegetasi ataupun aspek lain yang berkaitan dengan kerapatan misalnya biomassa, leaf area index (LAI), konsentrasi klorofil dan sebagainya (Danoedoro, 2002). 29