Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kekeringan tergolong sebagai bencana alam yang sering terjadi secara perlahan serta dapat menimbulkan dampak negatif contohnya dalam sektor pertanian. Terganggunya sektor pertanian berhubungan dengan produksi lahan pertanian karena kekeringan dapat berakibat tidak tersedianya pengairan untuk lahan pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran kekeringan lahan pertanian pada tahun 2015 dan 2020 disertai mengetahui hubungannya dengan kondisi fisik seperti ketinggian, lereng, dan jarak dari irigasi di Kabupaten Karawang. Analisis untuk mengidentifikasi kekeringan dilakukan dengan pengolahan citra Landsat 8 OLI dengan menggunakan indeks kekeringan Normalized Difference Drought Index (NDDI). NDDI merupakan indeks untuk mendeteksi kekeringan yang menggabungkan nilai dari indeks kehijauan vegetasi (NDVI) dan indeks kebasahan vegetasi (NDWI). Hasil pengolahan menunjukkan kekeringan didominasi oleh kelas berat dan tersebar pada lahan pertanian bagian utara hingga timur laut, sedangkan kelas kekeringan sangat berat didominasi pada lahan pertanian bagian selatan hingga barat. Kelas kekeringan sangat berat tertinggi terjadi pada bulan September tahun 2015 dengan luas wilayah kekeringan sebesar 28.896,19 Ha dan tersebar hampir di seluruh lahan pertanian Kabupaten Karawang. Kekeringan lahan pertanian yang terjadi memiliki hubungan terhadap kondisi fisik wilayah yaitu ketinggian, lereng, dan jarak dari irigasi. Berdasarkan hasil uji korelasi pearson, terdapat hubungan yang signifikan antara kekeringan dengan kondisi fisik di Kabupaten Karawang. Tingkat kekuatan hubungan antara kekeringan dengan ketinggian adalah lemah dan tingkat kekuatan hubungan antara kekeringan dengan lereng adalah sangat lemah. Sementara itu, tingkat kekuatan hubungan antara kekeringan dengan jarak dari irigasi adalah kuat. Hal ini menunjukkan bahwa jarak dari irigasi adalah faktor yang sangat berpengaruh terhadap terjadinya kekeringan di lahan pertanian.

---

Drought is classified as a natural disaster that often occurs slowly which can have a negative impact, for example in the agricultural sector. The disruption of the agricultural sector is related to the production of agricultural land. This study aims to analyze the distribution of agricultural land drought in 2015 and 2020 along with knowing its relationship to physical conditions in Karawang Regency. Analysis for drought identification was carried out by processing Landsat 8 OLI using the Normalized Difference Drought Index (NDDI). NDDI is an index to detect drought that combines the values of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Normalized Difference Water Index (NDWI). The results of the processing showed that the drought was dominated by the heavy class and spread in the northern to the northeastern part of agricultural land, while the very severe drought class was dominated by the southern to western agricultural land. The highest very severe drought class occurred in September 2015 with a drought area of 28.896,19 Ha. The dryness of agricultural land that occurs has a relationship with the physical conditions. Based on the results of the pearson correlation test, the strength level of the relationship between drought and altitude is weak and the strength level of the relationship between drought and slope is very weak. Meanwhile, the strength level of the relationship between drought and distance from irrigation is strong. This shows that the distance from irrigation is a very influential factor in the occurrence of drought in agricultural land."

"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 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.

"

"Kekeringan menjelaskan suatu tahap kelangkaan air pada waktu tertentu di lokasi tertentu. Kekeringan berdampak dalam banyak hal. Gagal panen atau “puso” akan terjadi dari kekeringan jangka pendek, sementara gangguan ekonomi mungkin terjadi dalam periode kekeringan jangka panjang. Beberapa wilayah di Indonesia secara berkala terkena dampak kekeringan pada musim kemarau, termasuk Kabupaten Indramayu. Sebagai salah satu lumbung padi terbesar di Jawa Barat, 63% wilayah Indramayu ditutupi oleh sawah. Oleh karena itu, pemantauan kekeringan pertanian di lokasi tersebut menjadi tantangan karena kerusakan luas yang disebabkan oleh peristiwa tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis distribusi spasial dan temporal kekeringan di persawahan Indramayu. Penelitian ini memanfaatkan Normalized Difference Drought Index (NDDI) yang dihasilkan dari Landsat 8 OLI-TIRS untuk mengidentifikasi lokasi kekeringan. Pengamatan dilakukan pada bulan kering Juli, Agustus, September, dan Oktober. Daerah kekeringan paling parah terjadi pada bulan Oktober, terutama di tiga kecamatan, yaitu Gantar, Kroya, dan Haurgeulis. Analisis korelasi berbasis statistik menunjukkan hubungan yang signifikan antara NDDI dan jarak dari jaringan irigasi, meskipun korelasi yang relatif lebih kuat ditemukan antara NDDI dan produktivitas tanaman. Secara konklusif, NDDI berhasil diterapkan untuk mengidentifikasi daerah kekeringan di Kabupaten Indramayu"

"Kekeringan menjelaskan suatu tahap kelangkaan air pada waktu tertentu di lokasi tertentu. Kekeringan berdampak dalam banyak hal. Gagal panen atau “puso” akan terjadi dari kekeringan jangka pendek, sementara gangguan ekonomi mungkin terjadi dalam periode kekeringan jangka panjang. Beberapa wilayah di Indonesia secara berkala terkena dampak kekeringan pada musim kemarau, termasuk Kabupaten Indramayu. Sebagai salah satu lumbung padi terbesar di Jawa Barat, 63% wilayah Indramayu ditutupi oleh sawah. Oleh karena itu, pemantauan kekeringan pertanian di lokasi tersebut menjadi tantangan karena kerusakan luas yang disebabkan oleh peristiwa tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis distribusi spasial dan temporal kekeringan di persawahan Indramayu. Penelitian ini memanfaatkan Normalized Difference Drought Index (NDDI) yang dihasilkan dari Landsat 8 OLI-TIRS untuk mengidentifikasi lokasi kekeringan. Pengamatan dilakukan pada bulan kering Juli, Agustus, September, dan Oktober. Daerah kekeringan paling parah terjadi pada bulan Oktober, terutama di tiga kecamatan, yaitu Gantar, Kroya, dan Haurgeulis. Analisis korelasi berbasis statistik menunjukkan hubungan yang signifikan antara NDDI dan jarak dari jaringan irigasi, meskipun korelasi yang relatif lebih kuat ditemukan antara NDDI dan produktivitas tanaman. Secara konklusif, NDDI berhasil diterapkan untuk mengidentifikasi daerah kekeringan di Kabupaten Indramayu.

---

Drought explains a stage of water scarcity at a particular time in a certain location. In land, drought has impacts in many ways. Crop failure or “puso” will occur from a short- term drought, while economic disruption might happen in a long-term drought period. Several parts of Indonesia were periodically impacted by drought during the dry season, including Indramayu Regency. As one of the largest rice barns in West Java, 63% of Indramayu is covered by the rice field. Therefore, monitoring agricultural drought in such locations is challenging due to the extensive damage caused by the event. This study aims to analyze the spatial and temporal distribution of drought in Indramayu’s rice fields. This study utilizes the Normalized Difference Drought Index (NDDI) generated from Landsat 8 OLI-TIRS to identify drought locations. Observation is carried out during the dry months of July, August, September, and October. Most severe drought areas were found in October, especially in three sub-districts, including Gantar, Kroya, and Haurgeulis. Statistical-based correlation analysis shows a significant relationship between NDDI and distance from the irrigation network, although a relatively stronger correlation was found between NDDI and crop productivity. Conclusively, NDDI was successfully applied to identify drought areas in Indramayu Regency."

"Indonesia merupakan salah satu negara dengan lahan pertanian yang luas. Namun produksi lahan pertanian terancam akibat adanya perubahan penggunaan lahan serta fenomena perubahan iklim. Salah satu faktor perubahan iklim yang mempengaruhi lahan pertanian adalah fenomena El Nino. Sejak tahun 2002, El Nino terjadi setiap dua tahun sekali. Kejadian El Nino dapat menyebabkan tanaman di lahan pertanian mengalami kekeringab. Kabupaten Magetan merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Jawa Timur yang memiliki tingkat kerawanan tinggi terhadap kekeringan. El Nino dapat menyebabkan kemarau yang berkepanjangan dan mengakibatkan kekeringan Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial wilayah kering lahan pertanian menggunakan salah satu indeks penginderaan jauh yakni Normalized Difference Drought Index pada tahun El Nino yakni 2015 dan 2019 Wilayah kering kemudian dikaitkan dengan kondisi fisik. Hasil dari pengolahan data diketahui wilayah kering pada tahun 2015 (El Nino Kuat) lebih luas dibandingkan luas wilayah kering pada tahun 2019 (El Nino Lemah) yakni 3.031,00 ha (tahun 2015) dan 2.214,68 ha (tahun 2019). Pola spasial kekeringan membentuk pola berkelompok. Pola spasial wilayah kering di Kabupaten Magetan adalah semakin ke barat semakin sedikit wilayah kering, mendekati lereng Gunung Lawu. Hasil analisis menunjukkan wilayah kering banyak terjadi di lahan pertanian dengan kondisi fisik ketinggian 200-500 mdpl, lereng 8%-15%, dan jenis tanah asosiasi mediteran coklat kemerahan dan grumusol kelabu.Indonesia is a country with vast agricultural land. However, agricultural land production is threatened due to land use change and climate change. One of climate change phenomenon affecting agricultural land is the El Nino. Since 2002, El Nino occurs every two years. El Nino events can cause crops on agricultural land to experience drought. Magetan Regency is one of the districts in East Java Province that has a high level of vulnerability to drought. El Nino can cause prolonged drought and cause drought. This study aims to explain the spatial pattern of dry areas of agricultural land using one of the remote sensing indices, Normalized Difference Drought Index in El Nino years (2015 and 2019). Then, dry areas will be associated with physical conditions. The result of data processing is the dry area in 2015 (Weak El Nino) is wider than the dry area in 2019 (Weak El Nino) namely 3,031.00 ha (2015) and 2,214.68 ha (2019). Spatial patterns of dry areas form a group pattern. The spatial pattern of dry areas in Magetan Regency is that to the west the less dry areas, approaching the slopes of Mount Lawu. The results of the analysis showed that many dry areas occur in agricultural land with physical conditions altitude of 200-500 meters above sea level, slopes of 8% -15%, and types of soil associated with reddish brown mediterranean and gray grumusol."

"Kabupaten Indramayu merupakan salah satu sentra padi Jawa Barat dengan 56 % wilayahnya berupa sawah. Namun beberapa tahun terakhir produktivitas padi berkurang karena terjadinya bencana kekeringan akibat musim kemarau panjang. Dinas Pertanian Kabupaten Indramayu mencatat bahwa pada tahun 2012, 2015 dan 2018 lahan sawah mengalami gagal panen yang disebabkan kekeringan sangat berat. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui persebaran wilayah kekeringan pertanian lahan sawah tahun 2012, 2015 dan 2018 serta hubungannya dengan curah hujan, kemiringan lereng dan ketinggian di Kabupaten Indramayu. Indeks kekeringan VHI Vegetation Health Index digunakan untuk mengetahui persebaran wilayah kekeringan lahan pertanian. VHI merupakan kombinasi indeks VCI Vegetation Condition Index dan TCI Temperature Condition Index yang diperoleh dari pengolahan data NDVI Normalized Difference Vegetation Index dan LST Land Surface Temperature Citra Landsat 7 dan 8. Hasil pengolahan indeks VHI menunjukkan persebaran wilayah yang tidak mengalami kekeringan hingga kekeringan sangat berat pada wilayah pesisir pantai Kabupaten Indramayu. Sedangkan kategori tingkat kekeringan ringan berada pada wilayah barat bagian utara dan tengah Kabupaten Indramayu. Berdasarkan hasil uji statistik, terdapat hubungan yang signifikan antara curah hujan dengan kekeringan pada tahun pengamatan 2012, 2015 dan 2018. Sedangkan ketinggian dan lereng tidak ada hubungan signifikan dengan kekeringan.

---

Indramayu Regency is one of the rice centers in West Java with 56 % of its area is rice fields. But in recent years rice productivity has been reduced due to drought that occurred in Indramayu Regency that caused by a shift of the beginning season and a long dry season. The Indramayu District Agriculture Office noted that in 2012, 2015 and 2018 paddy fields experienced crop failures due to very heavy drought.

The purpose of this study was to determine the distribution of 2012, 2015 and 2018 wetland agricultural drought areas and their relationship with rainfall in Indramayu Regency. The VHI drought index Vegetation Health Index is used to determine the pattern of distribution of the drought area of agricultural land. VHI is a combination of VCI Vegetation Condition Index and TCI Temperature Condition Index derived from NDVI data processing Normalized Difference Vegetation Index, LST Land Surface Temperature of Landsat 7 and 8 images.

The processing results of the VHI index show the distribution of drought levels no drought to extreme drought, where in 2012, 2015 and 2018 the distribution of drought in agricultural land has the same pattern, which is dominated by the coastal areas of Indramayu Regency due to the influence of less rainfall. While the level of mild drought is in the western and center regions of Indramayu Regency. Based on the results of statistical tests, there is a significant relationship between rainfall and drought in 2012, 2015 and 2018. Whereas altitude and slope dont have relationship with drought."

"ABSTRAKKekeringan adalah ketersediaan air yang jauh di bawah kebutuhan air untuk hidup, pertanian, kegiatan ekonomi dan lingkungan. Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Karawang mencatat bahwa kekeringan di 14 desa yang tersebar pada 3 kecamatan di Kabupaten Karawang seperti kecamatan Ciampel pada tahun 2015 dan 2019. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis distribusi kekeringan lahan pertanian menggunakan metode Tasseled Cap Transformation (TCT) dan Normalized Difference Drought Index (NDDI) di Kecamatan Ciampel, Kabupaten Karawang pada tahun 2015 dan 2019. Penelitian ini menggunakan citra Landsat 8 OLI pada Agustus 2015, September 2015, Juli 2019 dan September 2019. Kekeringan lahan pertanian menggunakan metode TCT menggunakan Brightness Index, Wetness Index, dan Normalized Difference Vegetation Index. Kekeringan lahan pertanian menggunakan metode NDDI adalah rasio antara Normalized Difference Vegetation Index dan Normalized Difference Wetness Index. Hasil penelitian menunjukkan peta sebaran kekeringan lahan pertanian di Kecamatan Ciampel, Kabupaten Karawang selama 2015 dan 2019 dengan tiga kelas kekeringan lahan pertanian (kering, cukup kering, dan normal). Daerah yang kering di lahan pertanian pada bulan September 2019 adalah 9.21 km2 dengan akurasi keseluruhan sebesar 86% menggunakan TCT dan 10.54 km2 dengan akurasi keseluruhan sebesar 80% menggunakan NDDI.

---

ABSTRACTDrought is the availability of water that is far below the water needs for life, agriculture, economic activities and the environment. The Regional Disaster Management Agency (BPBD) of Karawang Regency noted that drought in 14 villages spread across 3 subdistricts in Karawang Regency such as Ciampel subdistrict in 2015 and 2019. The purpose of this research was to analyze the distribution of agricultural land drought using Tasseled Cap Transformation (TCT) and Normalized Difference Drought Index (NDDI) methods in Ciampel Subdistrict, Karawang Regency in 2015 and 2019. This research uses Landsat 8 OLI imagery in August 2015, September 2015, July 2019, and September 2019. Agricultural land drought using TCT method is using Brightness Index, Wetness Index, and Normalized Difference Vegetation Index. Agricultural land drought using NDDI method is ratio between Normalized Difference Vegetation Index and Normalized Difference Wetness Index. The results showed the distribution map of agricultural land drought in Ciampel Subdistrict, Karawang Regency during 2015 and 2019 with three classes agricultural land drought (dry, moderate, and normal). Area of very dry on agricultural land in September 2019 was 9.21 km2 which has 86% total accuracy using TCT and 10.54 km2 which has 80% overall accuracy using NDDI."

"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."

"Lahan adalah sumber daya yang sangat penting dan utama pada sektor pertanian bagi petani dan bagi pembangunan pertanian. Kecamatan Jatisari berstatus sebagai kawasan pertanian tanaman pangan menurut Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Karawang Tahun 2011-2031. Tingginya pertumbuhan penduduk membuat kebutuhan akan lahan permukiman semakin tinggi ditambah terdapat jalur arteri yang melintasi wilayah Kecamatan Jatisari yang menyebabkan semakin tinggi potensi perubahan penggunaan dan/atau tutupan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan lahan sawah pada tahun 1999, 2011, dan 2023 serta memprediksi perubahan tutupan lahan sawah pada tahun 2031 yang kemudian akan dianalisis dengan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Karawang yang berakhir pada tahun 2031 dan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan Wilayah Kecamatan Jatisari. Model spasial dihasilkan dengan metode Celullar Automata-Markov Chain yang dibangun berdasarkan perubahan tutupan lahan tahun 1999, 2011, dan 2023 serta faktor pendorong (driving factors) berupa jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari permukiman, jarak dari POI (Point of Interest). Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara spasial terjadi perubahan tutupan lahan pertanian sawah yang sebagian besar menjadi tutupan lahan permukiman dan terjadi di bagian tengah yang disebabkan oleh adanya jalan arteri, jalan kolektor, maupun jalan lokal. Hasil  prediksi tutupan lahan  pertanian sawah tahun 2031 juga menunjukkan bahwa tutupan lahan sawah mengalami perubahan yang sebagian besar menjadi tutupan lahan permukiman dan terdapat di bagian tengah wilayah Kecamatan Jatisari dimana permukiman berkembang oleh karena jalan arteri, jalan kolektor, maupun jalan lokal. Peta RTRW memiliki tutupan lahan permukiman yang lebih luas dibanding peta prediksi tutupan lahan tahun 2031. Luasan LP2B lebih kecil dibanding lahan sawah keseluruhan ada peta prediksi tutupan lahan tahun 2031. Secara keseluruhan, peta prediksi tutupan lahan sawah pada tahun 2031 dapat menjadi saran bagi Pemerintah Kabupaten Karawang dimana lahan sawah yang ada dan lahan sawah berkelanjutan harus tetap dipertahankan.

---

Land is a very important and main resource in the agricultural sector for farmers and for agricultural development. Jatisari Sub-district has the status of a food crop agricultural area according to the Karawang Regency Spatial Plan (RTRW) 2011-2031. The high population growth makes the need for residential land higher plus there is an arterial route that crosses the Jatisari District area which causes a higher potential for changes in land use and/or cover. This research aims to analyze the changes of paddy field land cover in 1999, 2011, and 2023 and predict the changes of paddy field land cover in 2031 which will then be analyzed with the Karawang Regency Spatial Plan which ends in 2031 and the Sustainable Food Agricultural Land of Jatisari District. The spatial model was generated using the Celullar Automata-Markov Chain method which was built based on land cover changes in 1999, 2011, and 2023 and driving factors such as distance from roads, distance from rivers, distance from settlements, distance from POI (Point of Interest). The results showed that spatially there was a change in the land cover of paddy fields, most of which became residential land cover and occurred in the central part caused by the presence of arterial roads, collector roads, and local roads. The results of the prediction of rice field agricultural land cover in 2031 also show that rice field land cover has changed mostly to residential land cover and is found in the central part of the Jatisari Sub-district area where settlements are developing due to arterial roads, collector roads, and local roads. The RTRW map has a wider settlement land cover than the 2031 land cover prediction map. The LP2B area is smaller than the total paddy fields in the 2031 land cover prediction map. Overall, the prediction map of paddy field land use in 2031 can be a suggestion for the Karawang Regency Government where existing paddy fields and sustainable paddy fields must be maintained."