Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) menyebutkan, kekeringan menempati urutan kedua dengan intensitas terbesar. Kekeringan akan berdampak pada banyak hal, salah satunya pertanian. Kekeringan pertanian sendiri akan mengganggu proses pertumbuhan tanaman karena kekurangan air yang berdampak pada produktivitas tanaman. Salah satu daerah yang mengalami kekeringan pertanian adalah Kabupaten Kuningan. Teknologi GIS dapat mendeteksi kekeringan di suatu daerah melalui metode Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI). TVDI merupakan salah satu parameter indeks kekeringan berdasarkan sensitivitas spektrum tampak (tampak) dan inframerah dekat (inframerah dekat) terhadap perilaku vegetasi dan kondisi stres vegetasi terkait kekurangan air. TVDI menggunakan dua parameter yaitu indeks kehijauan dan suhu permukaan. Penelitian ini menggunakan variabel citra Landsat 8 OLI / TRIS, penggunaan lahan dan curah hujan. Citra landsat akan diolah menjadi nilai NDVI dan LST, hubungan kedua nilai tersebut direpresentasikan menjadi nilai persamaan linier yang akan dimasukkan ke dalam rumus TVDI dan distribusi TVDI akan diekstraksi menggunakan pemanfaatan lahan sawah. Untuk melihat pengaruh TVDI terhadap produktivitas padi digunakan uji Sperman Rank. Hasil penelitian menunjukkan bahwa TVDI didominasi oleh kelas kering. Untuk melihat pengaruh TVDI terhadap produktivitas padi digunakan uji Sperman Rank. Dari hasil pengujian ditemukan bahwa terdapat hubungan yang lemah antara kedua variabel tersebut, artinya nilai TVDI tidak berpengaruh besar terhadap produktivitas padi. Dan hubungannya negatif atau searah yang artinya semakin tinggi nilai TVDI maka semakin rendah nilai produktivitasnya. ......The National Disaster Management Agency (BNPB) said that drought ranks second with the greatest intensity. Drought will have an impact on many things, one of which is agriculture. Agricultural drought itself will disrupt the process of plant growth due to lack of water which has an impact on crop productivity. One of the areas experiencing agricultural drought is Kuningan Regency. GIS technology can detect drought in an area through the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) method. TVDI is one of the parameters of the drought index based on the sensitivity of the visible (visible) and near infrared (near infrared) spectrum to vegetation behavior and vegetation stress conditions related to water shortages. TVDI uses two parameters, namely the greenish index and surface temperature. This study uses Landsat 8 OLI / TRIS imagery variables, land use and rainfall. Landsat images will be processed into NDVI and LST values, the relationship between the two values ​​is represented as a linear equation value which will be entered into the TVDI formula and the TVDI distribution will be extracted using the use of paddy fields. To see the effect of TVDI on rice productivity, the Sperman Rank test was used. The results showed that TVDI was dominated by dry class. To see the effect of TVDI on rice productivity, the Sperman Rank test was used. From the test results, it was found that there was a weak relationship between the two variables, meaning that the TVDI value did not have a major effect on rice productivity. And the relationship is negative or unidirectional, which means that the higher the TVDI value, the lower the productivity value.

Abstrak :

Kelembaban tanah merupakan kebutuhan dasar untuk pertumbuhan dan perkembangan tanaman, dan informasi kelembaban tanah regional diperlukan untuk tujuan pertanian. Pemanfaatan data satelit merupakan salah satu alternatif untuk mendapatkan informasi kelembaban tanah di suatu wilayah. DAS Cirasea dipilih sebagai daerah penelitian karena mempunyai lahan pertanian yang luas dan intensif. Tujuan penelitian ini adalah menganalis pola spasial kelembaban tanah dan sebaran wilayah kering dan hubungannya dengan kondisi fisik wilayah. Data kelembaban tanah diperolah melalui proses pengolahan data Citra Landsat 8 menggunakan metode Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) selama periode musim kemarau (Mei-Oktober) 2019. Pengukuran kelembaban tanan secara langsung di lapangan juga dilakukan pada bulan Agustus 2019 menggunakan alat Soil Moisture Meter. Kelembaban tanah di DAS Cirasea menunjukan pola yang seragam selama periode musim kemarau tahun 2019. Wilayah kelembaban tanah basah tersebar mengelompok pada wilayah ketinggian >1500 dan berasosiasi dengan penggunaan tanah hutan dan perkebunan, sedangkan wilayah dengan kelembaban tanah kering tersebar tidak beraturan pada ketinggian 500 – 2000 dan berasoiasi dengan penggunaan tanah tegalan. Sebaran wilayah kering di DAS Cirasea cenderung tersebar di bagian barat hingga selatan selama periode musim kemarau. Luas wilayah kering mempunyai korelasi yang signifikan dengan jenis tanah, lereng, dan penggunaan tanah. Wilayah kering banyak tersebar pada wilayah dengan jenis tanah Andosol Coklat, wilayah lereng 8 – 13%, dan penggunaan tanah tegalan.

 

---

Soil moisture is a basic requirement for plant growth and development, and regional soil moisture information needed for agricultural purposes. Utilization of satellite data is an alternative to obtain soil moisture information in an area. Cirasea watershed was chosen as the study area because it has extensive and intensive agricultural land. This study aims to determine the spatial pattern of soil moisture and to determine the distribution of dry areas and its relationship with the physical condition. Soil moisture data processed through Landsat 8 Image using the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) method during the dry season (May-October) 2019. Measurement of field soil moisture was also carried out in September 2019 using a Soil Moisture Meter. The results showed that soil moisture in the Cirasea watershed shows a uniform pattern during the dry season period in 2019. Areas with wet soil moisture scattered in groups at an altitude >1500 m msl and are associated with forest and plantation land use, while areas with dry soil moisture are randomly distributed altitude 500 – 2000 m msl and associated with the moor landuse. The distribution of dry areas in the Cirasea watershed tends to spread out in the west to the south during the dry season period. The dry area has a significant correlation with physical conditions such as soil type, slope, and land use. Dry areas widely distribution with brown Andosol soil types, slopes of 8-13%, and land use is a moor.

 

Abstrak :
Kabupaten Sukabumi merupakan salah satu wilayah dengan tingkat kekeringan cukup tinggi di Pulau Jawa. Berdasarkan data BMKG, kekeringan parah selalu terjadi di Kabupaten Sukabumi terutama pada tahun-tahun El Nino. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola spasiotemporal kekeringan yang terjadi di Kabupaten Sukabumi dengan algoritma Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI). Pengamatan dilakukan pada tahun 2015, 2019, dan 2023 saat terjadi fenomena El Nino di Indonesia. Perhitungan TVDI dilakukan menggunakan data suhu permukaan dan indeks vegetasi dari citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS dan Landsat 9 OLI-2/TIRS-2. Hasilnya, terdapat gejala kekeringan yang terjadi di Kabupaten Sukabumi pada tahun-tahun tersebut. Secara temporal, tren kekeringan terparah cenderung fluktuatif, yaitu bulan September (2015), Juni (2019), dan Juni (2023). Frekuensi kekeringan terjadi pada tutupan lahan berupa lahan pertanian dan jarang terjadi di tutupan lahan berupa hutan. Dari hasil analisis, didapat bahwa kekeringan didominasi terjadi di wilayah dengan ketinggian 200-500 mdpl dan lereng dengan kemiringan 2-7%. Untuk mengetahui hubungan antara kelas kekeringan dan variabel tutupan lahan, dilakukan uji korelasi Chi-square yang menunjukkan bahwa tutupan lahan berpengaruh pada kelas kekeringan. Hubungan variabel curah hujan dan kelas kekeringan dikaji dengan analisis curah hujan harian dan kekeringan menunjukkan pengaruh curah hujan dan nilai TVDI memiliki jeda 1-2 hari. Uji statistik Spearmann antara curah hujan dan kekeringan menunjukkan adanya hubungan korelasi negatif yang lemah hingga sedang. ......Sukabumi Regency is one of the areas with a fairly high level of drought in Java. Based on BMKG data, severe drought always occurs in Sukabumi Regency, especially in El Nino years. This study aims to identify the spatiotemporal pattern of drought that occurs in Sukabumi Regency using the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) algorithm. Observations were made in 2015, 2019, and 2023 when the El Nino phenomenon occurred in Indonesia. TVDI calculations were carried out using surface temperature data and vegetation index from Landsat 8 OLI/TIRS and Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 satellite images. As a result, there were symptoms of drought that occurred in Sukabumi Regency in those years. Temporally, the worst drought trend tends to fluctuate, namely September (2015), June (2019), and June (2023). The frequency of drought occurs in land cover in the form of agricultural land and rarely occurs in land cover in the form of forest. From the analysis results, it was found that drought predominantly occurs in areas with an altitude of 200-500 meters above sea level and slopes with a gradient of 2-7%. To determine the relationship between drought class and land cover variables, a Chi-square correlation test was conducted which showed that land cover had an effect on drought class. The relationship between rainfall variables and drought class was studied by analyzing daily rainfall and drought, showing the effect of rainfall and TVDI values having a lag of 1-2 days. The Spearmann statistical test between rainfall and drought showed a weak to moderate negative correlation.

Abstrak :
Kabupaten Sukabumi merupakan salah satu wilayah dengan tingkat kekeringan cukup tinggi di Pulau Jawa. Berdasarkan data BMKG, kekeringan parah selalu terjadi di Kabupaten Sukabumi terutama pada tahun-tahun El Nino. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola spasiotemporal kekeringan yang terjadi di Kabupaten Sukabumi dengan algoritma Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI). Pengamatan dilakukan pada tahun 2015, 2019, dan 2023 saat terjadi fenomena El Nino di Indonesia. Perhitungan TVDI dilakukan menggunakan data suhu permukaan dan indeks vegetasi dari citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS dan Landsat 9 OLI-2/TIRS-2. Hasilnya, terdapat gejala kekeringan yang terjadi di Kabupaten Sukabumi pada tahun-tahun tersebut. Secara temporal, tren kekeringan terparah cenderung fluktuatif, yaitu bulan September (2015), Juni (2019), dan Juni (2023). Frekuensi kekeringan terjadi pada tutupan lahan berupa lahan pertanian dan jarang terjadi di tutupan lahan berupa hutan. Dari hasil analisis, didapat bahwa kekeringan didominasi terjadi di wilayah dengan ketinggian 200-500 mdpl dan lereng dengan kemiringan 2-7%. Untuk mengetahui hubungan antara kelas kekeringan dan variabel tutupan lahan, dilakukan uji korelasi Chi-square yang menunjukkan bahwa tutupan lahan berpengaruh pada kelas kekeringan. Hubungan variabel curah hujan dan kelas kekeringan dikaji dengan analisis curah hujan harian dan kekeringan menunjukkan pengaruh curah hujan dan nilai TVDI memiliki jeda 1-2 hari. Uji statistik Spearmann antara curah hujan dan kekeringan menunjukkan adanya hubungan korelasi negatif yang lemah hingga sedang. ......Sukabumi Regency is one of the areas with a fairly high level of drought in Java. Based on BMKG data, severe drought always occurs in Sukabumi Regency, especially in El Nino years. This study aims to identify the spatiotemporal pattern of drought that occurs in Sukabumi Regency using the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) algorithm. Observations were made in 2015, 2019, and 2023 when the El Nino phenomenon occurred in Indonesia. TVDI calculations were carried out using surface temperature data and vegetation index from Landsat 8 OLI/TIRS and Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 satellite images. As a result, there were symptoms of drought that occurred in Sukabumi Regency in those years. Temporally, the worst drought trend tends to fluctuate, namely September (2015), June (2019), and June (2023). The frequency of drought occurs in land cover in the form of agricultural land and rarely occurs in land cover in the form of forest. From the analysis results, it was found that drought predominantly occurs in areas with an altitude of 200-500 meters above sea level and slopes with a gradient of 2-7%. To determine the relationship between drought class and land cover variables, a Chi-square correlation test was conducted which showed that land cover had an effect on drought class. The relationship between rainfall variables and drought class was studied by analyzing daily rainfall and drought, showing the effect of rainfall and TVDI values having a lag of 1-2 days. The Spearmann statistical test between rainfall and drought showed a weak to moderate negative correlation.

Abstrak :
Penelitian ini membahas aplikasi Remote Sensing untuk menetapkan wilayah kering yang dihubungkan dengan karakteristik fisik. Tujuan penelitian untuk melihat sebaran wilayah kekeringan di Kecamatan Sukaresmi yang rentan terhadap kekeringan ketika musim kemarau melanda dengan memanfaatkan aplikasi Remote Sensing. Citra Satelit Landsat 8 OLI yang digunakan pada bulan Juli-September 2013 serta Juni - Agustus 2017. Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode triangle, salah satu metode yang memanfaatkan Remote Sensing. Metode tersebut dikenal sebagai TVDI Temperature Vegetation Dryness Index yang terdiri dari NDVI Normalized Difference Vegetation Index, LST Land Surface Temperature dengan rumus algoritma LST ndash; LSTmin/a b NDVI-LSTmin digunakan untuk menentukkan wilayah kering di Kecamatan Sukaresmi. Hubungan antara pola spasial wilayah kekeringan dengan karakteristik fisik dianalisis secara statistik. Hasil penelitian ini memperlihatkan bahwa pola spasial wilayah kering di Kecamatan Sukaresmi berdasarkan metode TVDI wilayah kekeringan tertinggi pada bulan September 2013 dengan luas kekeringan di Kecamatan Sukaresmi seluas 164 ha dan pada bulan Juni 2017 luas kekeringan di Kecamatan Sukaresmi seluas 336 ha dengan wilayah yang selalu mengalami kekeringan terkonsentrasi pada karakteristik fisik penggunaan tanah permukiman dan sawah dan kemiringan lereng yang landai. ......This research explains the use of Remote Sensing to know which areas are dry that are connected by the morphological characteristics. The purpose of this research is to see the spread of the dry areas in Sukaresmi district which are vulnerable towards drought when the dry season comes using the Remote Sensing application. The Landsat 8 OLI was used throughout July September 2013 and between June August 2017. One of the methods that used in Remote Sensing is triangulation. This method is known as TVDI Temperature Vegetation Dryness Index which consists of NDVI Normalized Difference Vegetation Index, LST Land Surface Temperature with the algorithm formula of LST ndash LSTmin a b NDVI ndash LSTmin that used in determining the dry areas in Sukaresmi district. The relation between the spatial pattern of the dry areas and the morphological characteristics of an area analyzed statistically. This research concludes that the spatial pattern of the dry areas in Sukaresmi district based on the TVDI method reached the highest rate of drought in September 2013 with 163.26 ha, and the drought in June 2017 with a whopping 336.43 ha. The drought areas usually concentrated on the morphological characteristics of the soil of the inhabitants, rice fields, and inclination of the slopes.