Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kekeringan selalu terjadi setiap tahunnya di Indonesia salah satunya yaitu di Kabupaten Sumba Timur yang berada di Pulau Sumba, Nusa Tenggara Timur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pola sebaran kekeringan meteorologis dengan menggunakan metode Standardized Precipitation Index atau SPI sebagai indikator kekeringan berdasarkan variabel curah hujan dan kekeringan pertanian di Kabupaten Sumba Timur dengan menggunakan metode Normalized Difference Drought Index atau NDDI sebagai indikator kekeringan dalam pengolahan data citra satelit serta menganalisis bagaimana hubungan kekeringan meteorologis terhadap kekeringan pertanian di Kabupaten Sumba Timur. Hasil analisis pola sebaran wilayah kekeringan meteorologis berdasarkan nilai SPI dan nilai NDDI menunjukan pola sebaran kekeringan yang menyebar secara acak. Adapun kekeringan meteorologis berdasarkan nilai SPI bergerak dari wilayah selatan yang di dominasi oleh wilayah ketinggian dengan tingkat miring menuju ke wilayah tengah Kabupaten Sumba Timur sedangkan kekeringan pertanian berdasarkan nilai NDDI bergerak dari wilayah utara yang di dominasi oleh wilayah ketinggian dengan tingkat landai menuju ke wilayah tengah Kabupaten Sumba Timur. Berdasarkan kedua metode penentuan kekeringan tersebut didapatkan klasifikasi tingkat kekeringan dimulai dari kekeringan normal hingga ekstrim. Adapun untuk kekeringan meteorologis menunjukan beberapa wilayah mengalami kekeringan parah namun pada kekeringan pertanian menunjukan beberapa wilayah mengalami kekeringan ringan. Wilayah kekeringan meteorologis dan kekeringan pertanian yang terjadi pada tahun 2019 dan 2020 memiliki beberapa perbedaan sehingga hal ini dapat menunjukan bahwa belum adanya korelasi antara wilayah yang mengalami kekeringan meteorologis juga merupakan wilayah yang mengalami kekeringan pertanian.

---

Droughts always occur every year in Indonesia, one of which is in East Sumba Regency on Sumba Island, East Nusa Tenggara. This research aims to determine the distribution pattern of meteorological drought using the Standardized Precipitation Index or SPI method as a drought indicator based on rainfall and agricultural drought variables in East Sumba Regency using the Normalized Difference Drought Index or NDDI method as a drought indicator in processing satellite image data and analyze how meteorological drought is related to agricultural drought in East Sumba Regency. The results of the analysis of the distribution pattern of meteorological drought areas based on SPI values and NDDI values show a random distribution pattern of drought. Meanwhile, meteorological drought based on SPI values moves from the southern region which is dominated by high altitude areas with sloping levels towards the central region of East Sumba Regency, while agricultural drought based on NDDI values moves from the northern region which is dominated by high altitude areas with sloping levels towards the central region of the Regency. East Sumba. Based on the two methods of determining drought, a classification of drought levels is obtained starting from normal to extreme drought. As for the meteorological drought, it shows that several regions are experiencing severe drought, but the agricultural drought shows that several regions are experiencing mild drought. The areas of meteorological drought and agricultural drought that occurred in 2019 and 2020 have several differences, so this can show that there is no correlation between areas experiencing meteorological drought and also areas experiencing agricultural drought."

"Kekeringan pertanian merupakan dampak yang diterima tanaman akibat menurunnya ketersediaan air dan kelembaban lahan yang digunakan untuk keperluan pertanian. Berkurangnya intensitas hujan merupakan indikasi pertama terjadinya kekeringan pertanian sekaligus faktor penyebab utama penurunan hasil produksi lahan. Kabupaten Pandeglang adalah sumber lumbung padi Provinsi Banten yang mengalami kekeringan dalam kurun waktu lebih dari 10 tahun. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola kekeringan tahun 2009 hingga 2019 dan menganalisis hubungan antara produktivitas padi dan curah hujan di wilayah yang sangat kering di Kabupaten Pandeglang. Metode yang digunakan dalam penentuan wilayah kekeringan adalah Normalized Difference Drought Index (NDDI) dengan menggunakan citra multitemporal LandSat. Metode uji regresi linear sederhana digunakan untuk mengetahui hubungan antara produktivitas padi dan curah hujan di wilayah kekeringan. Hasil dari penelitian ini adalah pola kekeringan pertanian di Kabupaten Pandeglang dari tahun 2009-2019 tersebar pada lahan sawah di dataran rendah bagian tengah hingga selatan. Pola kekeringan pertanian dominan berada pada rata-rata curah hujan 113,5-118,1 mm/bulan, jenis tanah alluvial, dan ketinggian 0-50 m dpl. Terdapat hubungan positif antara curah hujan dan produktivitas padi di wilayah kekeringan pertanian Kabupaten Pandeglang. Hal ini menandakan semakin tinggi curah hujan, maka produktivitas padi akan semakin meningkat. Namun demikian produktivitas padi di Kabupaten Pandeglang juga dipengaruhi oleh modal dan keterjangkauan wilayah.

---

Agricultural drought is the impact received by plants due to decreased availability of water and soil moisture used for agricultural purposes. The reduced rainfall intensity is the first indication of agricultural drought as well as a major contributing factor to the decline in land production. Pandeglang Regency is a source of rice granaries in Banten Province which has been experiencing drought for more than 10 years. This study aims to identify patterns of drought from 2009 to 2019 and analyze the relationship between rice productivity and rainfall in very dry regions in Pandeglang Regency. The method used in determining the drought area is the Normalized Difference Drought Index (NDDI) using the multitemporal LandSat image. Simple linear regression test method is used to determine the relationship between rice productivity and rainfall in drought areas. The results of this study are the patterns of agricultural drought in Pandeglang Regency from 2009-2019 are spread on lowland rice fields in the middle to the south. The dominant pattern of agricultural drought is in the average rainfall of 113.5-118.1 mm/month, alluvial soil types, and altitudes of 0-50 m above sea level. There is a positive relationship between rainfall and rice productivity in the agricultural drought area of Pandeglang Regency. This indicates the higher the rainfall, the productivity of rice will increase. However, rice productivity in Pandeglang Regency is also influenced by capital and regional affordability."

"Kekeringan metorologis merupakan salah satu jenis kekeringan yang sulit diprediksi. Hal ini dikarenakan salah satu factor yang mempengaruhinya adalah perubahan intensitas curah hujan yang berhubungan langsung dengan perubahan iklim. Kekeringan di DAS Citarum Hulu merupakan suatu fenomena yang sering terjadi. Terdapat banyak factor yang mempengaruhi potensi bencana kekeringan meteorologis di DAS Citarum Hulu. Dalam Penelitian ini factor yang digunakan dalam menentukan potensi bencana kekeringan meteorologis di DAS Citarum Hulu antara lain, intensitas kekeringan, durasi kekeringan dan frekuensi kekeringan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah curah hujan bulanan periode 1990-2020, penggunaan lahan tahun 2019, ketinggian, dan kelerengan. Metode yang digunakan dalam menentukan nilai kekeringan dalam penelitian ini adalah Standardized Precipitation Index (SPI) dan overlay. Analisis yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan analisis spasial dan temporal. Berdasarkan hasil analisis ditemukan bahwa persebaran potensi bencana yang dihasilkan dari tiga factor yang digunakan dalam penelitian ini tidak menunjukkan pola yang teratur. Di sisi lain wilayah potensi bencana dengan kelas sedang sampai dengan tinggi mendominasi dengan luas wilayah yang cukup besar nilainya. Keterkaitan antara potensi bencana kekeringan meteorologis dengan ketinggian, kelerengan, dan penggunaan lahan juga dapat dilihat. Dimana hasil yang dihasilkan adalah semakin tinggi suatu wilayah maka akan semakin tinggi juga nilai SPI nya dikarenakan nilai CH yang semakin meningkat, disisi lain kelerengan menunnjukkan keterkaitan dengan pola yang acak, dan penggunaan lahan yang paling berpotensi mengalami bencana kekeringan meteorologis di DAS Citarum Hulu adalah Pertanian.

---

Meteorological drought is one type of drought that is difficult to predict. This drought because one of the influencing factors is the change in rainfall intensity directly related to climate change. Drought in the Upper Citarum watershed is a phenomenon that often occurs. Many factors influence the potential for meteorological drought in the Upper Citarum watershed. In this study, the factors used in determining the potential for meteorological drought in the Upper Citarum watershed include drought intensity, drought duration and drought frequency. The data used in this study are monthly rainfall for the period 1990 – 2020, land use in 2019, elevation, and slope. The method used to determine the dryness value in this study is the Standardized Precipitation Index (SPI) and overlay. The analysis carried out in this study uses spatial and temporal analysis. Based on the analysis results, it was found that the distribution of potential disasters resulting from the three factors used in this study did not show a regular pattern.

On the other hand, the potential disaster areas with moderate to high class dominate with considerable value. The relationship between the potential for meteorological drought with altitude, slope, and land use. The result is that the higher an area is, the higher the SPI value will be due to the increasing CH value. On the other hand, slope shows a relationship with a random pattern, and the land use with the most potential to experience meteorological drought in the Upper Citarum Watershed is Agriculture. "

"Kekeringan merupakan bencana yang setiap tahun terjadi pada musim kemarau, kejadian bencana kekeringan tidak terlepas dari fenomena iklim El-Nino Southern Oscillation (ENSO). Kekeringan dapat memberikan dampak negatif pada sektor pertanian lahan sawah yang berakibat penurunan luas tanam, luas panen, dan hasil produktivitas. Dinas Tanaman Pangan, Holtikultura, dan Perkebunan Kabupaten Bogor menyebutkan bahwa Kabupaten Bogor pada musim kemarau terkena dampak dari kekeringan pertanian. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeteksi wilayah kekeringan secara spasial dan temporal, serta menganalisis wilayah kekeringan menurut kondisi topografi seperti ketinggian dan kemiringan lereng. Penelitian ini menggunakan data citra Landsat 8 OLI/TIRS pada tahun 2014-2018 dengan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Normalized Difference Water Index (NDWI) lalu menghasilkan indeks kekeringan dengan analisis Normalized Difference Drought Index (NDDI). Hasil pengolahan diklasifikasikan menjadi 4 kelas yaitu normal, kekeringan ringan, kekeringan sedang, dan kekeringan berat. Berdasarkan dari pengolahan data tahun 2014, 2016, 2017, dan 2018 menunjukan bahwa kelas kekeringan ringan mendominasi di Kabupaten Bogor dan pada tahun 2015 didominasi kelas kekeringan sedang. Analisis statistik menunjukan kekuatan hubungan antara nilai NDDI dengan kondisi topografi yaitu ketinggian dan kemiringan lereng memiliki hubungan yang lemah dan tidak signifikan.

---

Drought is a disaster that occurs every year in the dry season, drought is inseparable from the climate phenomenon El-Nino Southern Oscillation (ENSO). Drought can have a negative impact on the agricultural sector of paddy fields which results in a decrease in planting area, harvest area, and productivity yields. Bogor Regency's Office of Food, Horticulture and Plantation said that Bogor Regency in the dry season was affected by agricultural drought.

The purpose of this study was to detect spatial and temporal areas of drought, and to analyze the area of ​​drought according to topographic conditions such as altitude and slope. This study uses Landsat 8 OLI / TIRS image data in 2014-2018 with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Normalized Difference Water Index (NDWI) then produces a drought index with an analysis of Normalized Difference Drought Index (NDDI).

Processing results are classified into 4 classes, namely normal, mild drought, moderate drought, and severe drought. Based on data processing in 2014, 2016, 2017, and 2018, it shows that light drought class dominates in Bogor Regency and in 2015 was dominated by moderate drought class. Statistical analysis shows the strength of the relationship between NDDI values ​​and topographic conditions, namely altitude and slope of the slope has a weak and non significant."

"Kekeringan merupakan salah satu fenomena yang terjadi sebagai dampak sirkulasi musiman ataupun perubahan iklim global. Berdasarkan data dan informasi bencana Indonesia Badan Nasional Penanggulangan Bencana BNPB , Kabupaten Cilacap merupakan salah satu Kabupaten di Indonesia yang sering mengalami kekeringan parah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui secara spasial bahaya kekeringan di Kabupaten Cilacap. Tingkat bahaya dihitung berdasarkan parameter fisik dari komponen keterpaparan dan sensitivitas dengan memanfaatkan Sistem Informasi Geografi dan dianalisis dengan menggunakan metode overlay. Tingkat bahaya dipengaruhi oleh distribusi curah hujan, tutupan lahan, dan lereng. Semakin ke utara, jumlah curah hujan semakin tinggi, dan di wilayah tersebut tingkat bahaya termasuk kategori rendah, dan berlaku sebaliknya.

---

Drought is one of the phenomena that occurs as the impact of seasonal circulation or global climate change. Based on Data and Information Disaster Indonesia BNPB, Cilacap Regency is one of the districts in Indonesia that often experience severe drought. This study aims to determine the spatial hazard of drought disaster in Cilacap regency.

The hazard level is assessed based on the physical parameters of exposure and sensitivity components by utilizing Geographic Information System and analyzed by using overlay method. The danger level is more affected by rainfall distribution. To the north, the amount of rainfall is higher, and in that area the danger level is low, and the other way."

"Salah satu bencana alam yang dapat terjadi akibat dari perubahan iklim dengan meningkatnya suhu bumi adalah Kekeringan. Bojonegoro merupakan Kabupaten yang sebelah utaranya merupakan daerah aliran sungai dan sebelah selatan daerah perbukitan. Kekeringan yang terjadi di Bojonegoro hampir terjadi sepanjang tahun, dimana lokasi dan waktu terjadinya juga berbeda-beda. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan mengklasifikasi wilayah kekeringan dan hubungan antara kekeringan meteorologis dengan kekeringan lahan. Kekeringan meteorologis dihitung dengan menggunakan metode SPI Standardized Precipitation Index sedangkan kekeringan lahan dihitung dengan menggunakan penginderaan jauh metode TVI Thermal Vegetation Index. Pola sebaran kekeringan menunjukkan pola dimana kekeringan mulai terjadi pada bulan Maret saat curah hujan rendah, dengan sebaran kekeringan terjadi di wilayah utara yang merupakan daerah dataran dan kemiringan lereng datar hingga landai kemudian meluas pada wilayah selatan yang merupakan daerah perbukitan dan kemiringan lereng agak curam. Kekeringan Meteorologis memberikan dampak yang berbeda pada Kekeringan Lahan saat tahun El Nino kuat. Tahun 2015 kekeringan lahan Sangat Berat terbesar terjadi pada bulan November seluas 20.010 ha dan tahun 1997 terbesar terjadi pada bulan Juni seluas 63.624 ha dan tersebar di sebagian besar wilayah Bojonegoro. Pola sebaran kekeringan lahan juga terjadi di wilayah dataran yang kemudian meluas pada daerah perbukitan. Kondisi kekeringan meteorologis SPI dengan kekeringan lahan TVI yang didasarkan pada Uji Chi Square menghasilkan nilai signifikansinya 0 dan kurang dari ? 0.05 artinya Ho ditolak dan Ha diterima sehingga dapat disimpulkan terdapat asosiasi atau hubungan antara kekeringan meteorologis dengan kekeringan lahan.

---

One of the natural disasters that can occur as a result of climate change with due to rising Earth rsquo s temperature is Drought. Bojonegoro is a regency with the river in northern part of it and the hill in the south. The drought that occurred in Bojonegoro mostly occurred throughout the year, where the location and time of occurrence are also vary. The purpose of this study were to analyze and classify drought areas and the relationship between meteorological drought and inland drought.

Meteorological drought was calculated using the SPI Standardized Precipitation Index method while the drought was calculated using remote sensing method of TVI Thermal Vegetation Index. The drought distribution shows a pattern where droughts start to occur in March when the rainfall is low, with the drought occurring in the northern part which is flat and with the flat slope to low then extends to the southern region which is a hilly area and the slope of a rather steep slope. Meteorological Drought has had a different impact on inland drought when El Nino is strong.

In 2015 ldquo Very Vast rdquo Inland Drought occurred in November of 20,010 ha and the largest in 1997 occurred in June of 63,624 ha and spreaded out in most of Bojonegoro regency. The pattern of Inland drought distribution also occurred in the plains which then extends to the hills. The condition of dryness of meteorological SPI and inland drought TVI based on Chi Square Test yields significance value 0 and less than 0.05 which means Ho is rejected and Ha accepted so it can be concluded there is an association or relationship between meteorological drought with inland drought"

"

Kekeringan merupakan keadaan dimana kurangnya pasok air yang cukup lama. Bencana alam kekeringan juga ditimbulkan akibat dari keragaman curah hujan dibeberapa wilayah, dan faktor alam lain.  Kekeringan merupakan bencana yang sering melanda di beberapa wilayah Indonesia termasuk Kabupaten Serang sehingga dapat mengancam wilayah pertanian khususnya sawah. Masalah dari penelitian ini adalah bagaimana Pola sebaran kekeringan dan luasan kekeringan lahan pertanian Kabupaten Serang beserta dengan hubungan kondisi fisik. Penelitian ini menggunakan data citra Landsat 8 OLI periode lima tahun pada bulan kering yang menggunakan aplikasi penginderaan jauh dengan analisis algoritma Normalized Difference Drought Index (NDDI). Normalized Difference Drought Index (NDDI) yang mana merupakan hasil rasio antara Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Normalized Difference Water Index (NDWI) yang menggabungkan nilai indeks kehijauan vegetasi dan kelembaban lahan. Pola sebaran kekeringan kekeringan lahan pertanian lebih dominan menyebar di Kecamatan Bandung, Binuang, Carenang, Cikande, Cikeusal, Jawilan, Kopo, Pamarayan dan Tunjung Teja dengan luas wilayah kekeringan lebih dari 500 ha. Hubungan kondisi fisik yang amat berpengaruh terhadap kekeringan lahan pertanian Kabupaten Serang ialah curah hujan dengan rata-rata curah hujan 145-148 mm per bulan selama lima tahun,  diikuti dengan ketinggian wilayah yang landai, pada jenis tanah sedimen dan dengan jarak buffer sungai rerata lebih dari 1000 meter.

---

Drought is a condition where there is a lack of sufficient supply of water. Natural drought disasters are also caused by a variety of rainfall in several regions, and other natural factors. Drought is a disaster that often strikes in several regions of Indonesia, including Serang Regency, so that it can threaten agricultural areas, especially rice fields. The problem of this research is how the pattern of distribution and extent of drought in agricultural land of Serang Regency along with the relationship of physical conditions. This study uses five-year period Landsat 8 OLI image data in the dry month using remote sensing applications by analyzing the Normalized Difference Drought Index (NDDI) algorithm. Normalized Difference Drought Index (NDDI) which is the result of the ratio between the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Normalized Difference Water Index (NDWI) that combines the vegetation density index value and soil moisture. The pattern of distribution of drought in agricultural lands is more prevalent in Bandung, Binuang, Carenang, Cikande, Cikeusal, Jawilan, Kopo, Pamarayan and Tunjung Teja Subdistricts with a drought area of more than 500 hectares. The relationship of physical conditions that greatly affect the dryness of Serang Regency's agricultural land is rainfall with an average rainfall of 145-148 mm per month for five years, followed by a sloping area height, on sedimentary soil types and with an average river buffer distance of more than 1000 meters.

"

"Analisis pola spasial harga tanah diperlukan untuk identifikasi bentuk pola harga tanah secara spasial dan zona nilai tanah imajiner. Penelitian ini menggunakan metode indeks Global Moran?s I, regresi maximum likelihood spasial lag dan spasial error serta Moran?s Scatterplot untuk mengidentifikasi pola dan faktor spasial yang memengaruhi harga tanah pasar dan NJOP. Pola spasial harga tanah pasar dan NJOP teridentifikasi memiliki pola sistematik atau mengelompok. Model spasial lag lebih menjelaskan variasi harga tanah pasar sedangkan model spasial error lebih menjelaskan variasi harga tanah NJOP, koefisien lag ρ (rho) 19,62% dan λ (lambda) 20,31% belum cukup kuat dalam menunjukkan pengaruh spatial dependence.

---

Spatial pattern analysis of land prices is needed to identify the form of the spatial pattern of land prices and imaginary land values zone. This study uses index Global Moran's I, regression maximum likelihood spatial lag and spatial error, Moran's Scatterplot to identify the spatial pattern and factors of land prices in the market and tax. The spatial pattern of land prices in the market and tax has identified systematic pattern or clustered, spatial lag models better explain the variation of land price in the market while the spatial error models better explain the variation of tax value, lag coefficient ρ(rho) 19.62% and λ(lambda) 20.31% has not been strong enough to show the effect of spatial dependence."

"Jabodetabek merupakan salah satu wilayah yang mengalami pertumbuhan penduduk terkonsentrasi di Jakarta. Hal tersebut mendorong gejala urban expansion karena kebutuhan lahan yang ada di Provinsi Jakarta semakin terbatas dan akan mengakibatkan munculnya urbanisasi pada daerah sekitar Jakarta atau Jakarta Megacity’s Outer Suburbs (JMOS). Kota Bekasi merupakan salah satu kota yang terkena dampak besar dari fenomena tersebut. Dapat diketahui pula bahwa fenomena naiknya tingkat urbanisasi memiliki dampak seperti fenomena naiknya suhu permukaan tanah yang dapat mempengaruhi aktivitas manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial tingkat urbanisasi dan juga pengaruhnya terhadap suhu permukaan tanah di Kota Bekasi. Data yang digunakan adalah Citra Sentinel-2 untuk klasifikasi penggunaan lahan dan Citra Landsat-8 untuk suhu permukaan tanah yang kemudian dilakukan survei lapangan untuk memvalidasi kedua data tersebut. Pengambilan data tingkat urbanisasi digunakan dengan menggunakan Indeks Rural-Urban Land Transformation (RULT). Hasil penelitian menunjukan bahwa Kota Bekasi memiliki pola spasial indeks RULT memiliki nilai akurasi Kappa sebesar 0,64 dengan rentang nilai indeks -1,49 hingga 0,19 dan memiliki pola spasial terklaster pada bagian barat Kota Bekasi. Selain itu suhu permukaan tanah dapat dihasilkan dengan menggunakan LST yang memiliki hasil validasi lapangan sebesar 0,65 dengan rentang nilai 23-36 derajat celsius dan memiliki pola spasial terklaster pada bagian barat dan utara Kota Bekasi. Untuk mengetahui korelasi antara indeks RULT dan LST, dilakukan uji statistik berupa regresi linier, hasil dari uji statistik kedua variabel tersebut menunjukkan adanya korelasi positif yang signifikan dengan tingkat korelasi sedang.

---

Jabodetabek is one of the regions that is concentrated in Jakarta. This concentration encourages urbanization because the need for land in DKI Jakarta Province is increasingly limited and will result in urbanization around Jakarta or the Jakarta Megacity Outer Suburbs (JMOS). Bekasi Municipality is one of the cities most affected by this phenomenon. It is also seen that the phenomenon of increasing urbanization has impacts, such as the phenomenon of rising land surface temperatures which can directly affect human activities. This study aims to determine the spatial pattern of urbanization level and its effect on land surface temperature in Bekasi Municipality. The data used are Sentinel-2 Imagery for land use classification and Landsat-8 Imagery for land surface temperature which is then conducted a field survey to validate the two data. Retrieval of urbanization level data is used by using the Rural-urban Land Transformation Index (RULT). The results showed that Bekasi Municipality has a RULT spatial index pattern with a Kappa accuracy value of 0.64 with an index value range of - 1.49 to 0.19 and has a terklaster spatial pattern in the western part of Bekasi Municipality. In addition, the land surface temperature can be generated using LST, which has a field validation result of 0.65 with a value range of 23-36 degrees Celsius and has a terklaster spatial pattern in the western and northern parts of Bekasi Municipality. To understand the correlation between the RULT and LST, use statistical test was carried out in the form of linear regression, and the results of the statistical test for both variables showed a significant positive correlation with a moderate level of correlation."

"El-Nino tahun 2019 menyebabkan penurunan curah hujan hingga kekeringan lahan yang menyebabkan puso di lahan pertanian. Penelitian ini bertujuan memodelkan kekeringan meteorologi, vegetasi, dan hidrologi di daerah terdampak kekeringan yaitu di Kabupaten Kebumen, Jawa Tengah. Kedua, memodifikasi model kekeringan dari Indeks Rawan Kekeringan (IRK) menjadi Indeks Rawan Kekeringan Regional (IRKR). Ketiga menganalisis spasial IRKR Kebumen dan membandingkannya degan hasil produksi padi. Tiga jenis kekeringan diekstraksi dari indeks penginderaan jauh yaitu Standardized Precipitation Index-3 (SPI-3), Vegetation Health Index (VHI), dan Soil Moisture Index (SMI) berbasis cloud computation Gooogle Earth Engine (GEE). Data yang digunakan adalah CHIRPS tahun 1981-2020, Landsat-8 tahun 2019 dan 2020, dan Citra Satelit Resolusi Tinggi (CSRT) Maxar 2019 dan 2020. Metodologi untuk mengkombinasikan tiga jenis kekeringan yaitu Multiple Criteria Analysis (MCA). Kekeringan meteorologi, vegetasi, dan hidrologi merepresentasikan kekeringan dari aspek curah hujan, stress vegetasi, dan kandungan air tanah dan permukaan. Model IRKR memodifikasi model IRK dalam hal data input, proses pengolahan, dan pembobotan variabel untuk level pemetaan kabupaten/kota dengan akurasi 84,6%. El-Nino menyebabkan kekeringan lebih luas mencapai 10.997 Ha di periode Nov-Des-Jan 2019 daripada 2020. Kekeringan mendominasi wilayah pesisir dengan bentuk lahan fluvio-marine pada sawah tadah hujan. Kekeringan menyebabkan penurunan luas panen tetapi tidak mempengaruhi hasil produksi padi.

---

The 2019 El-Nino caused a decrease in rainfall to land drought which caused puso in agricultural land. This study aims to model meteorological drought, vegetation, and hydrology in drought areas, namely in Kebumen Regency, Central Java. Second, modifying the drought model from the Drought Hazard Index (IRK) to the Regional Drought Hazard Index (IRKR). The third is to analyze the spatial IRKR of Kebumen and compare it with the yield of rice production. Three types of drought were extracted from the remote sensing index, namely Standardized Precipitation Index-3 (SPI-3), Vegetation Health Index (VHI), and Soil Moisture Index (SMI) based on cloud computing Gooogle Earth Engine (GEE). The data used are CHIRPS 1981-2020, Landsat-8 in 2019 and 2020, and Maxar High Resolution Satellite Imagery (CSRT) 2019 and 2020. The methodology for combining three types of drought is Multiple Criteria Analysis (MCA). Meteorological, vegetation, and hydrological droughts represent drought in terms of rainfall, vegetation stress, and soil and surface water content. The IRKR model modifies the IRK model in terms of data input, processing, and weighting variables for the district/city mapping level with an accuracy of 84.6%. El-Nino caused a wider drought reaching 10,997 Ha in the period Nov-Dec-Jan 2019 than 2020. Drought dominates coastal areas with fluvio-marine landforms in rainfed rice fields. Drought causes a decrease in harvested area but does not affect rice production.

"