DETEKSI POTENSI KEKERINGAN BERBASIS PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI KABUPATEN KLATEN

Abstract

Bencana kekeringan di Kabupaten Klaten dari tahun ke tahun terus mengalami peningkatan. Kurangnya data peta yang menyediakan informasi daerah potensial dilanda kekeringan turut berperan sebagai salah satu faktor penghambat penyelesaian masalah kekeringan. Penggunaan data penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis dapat digunakan untuk mendeteksi daerah berpotensi kekeringan. Data penginderaan jauh berupa citra Landsat 7ETM+ dapat mengidentifikasi kondisi kerpatan vegetasi dan kelembaban permukaan. Kerpatan vegetasi dapat diidentifikasi menggunakan transformasi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), sedangkan kelembaban permukaan dapat diidentifikasi menggunakan transformasi Tasseled Cap yang menghasilkan Indeks Kecerahan dan Indeks Kebasahan. Parameter lain seperti curah hujan, kondisi akuifer serta jenis penggunaan lahan merupakan kondisi fisiografis yang berpengaruh terhadap keringan. Data-data tersebut dilakukan penggabungan, pengharkatan dan pembobotan sesuai tingkat pengaruhnya terhadap kekeringan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa daerah berpotensi kekeringan terbesar terdapat di Kabupaten Klaten bagian selatan dan bagian tengah di antaranya: Kecamatan Bayat, Cawas, Wedi, Klaten Utara, Klaten selatan, Klaten Tengah, Kebonarum, Jogonalan dan Prambanan.

Drought in Klaten from year to year continues to increase. Lack of data maps that provide information of potential drought-stricken areas contribute as one of the factors inhibiting the drought problem solving. The use of remote sensing data and GIS can be used to detect potential areas of drought. Remote sensing data such as Landsat 7ETM + kerpatan can identify the condition of vegetation and surface moisture. Kerpatan vegetation can be identified using the transformation of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), while the surface moisture can be identified using the Tasseled Cap transformation that produces brightness index and wetness index. Other parameters such as rainfall, aquifer conditions and the type of land use is a condition affecting Physiographic drought. These data the merger, pengharkatan and weighting appropriate level of influence on the drought. The results of this study indicate that there are potential areas biggest drought in Klaten southern and central parts of which: Sub-Bayat, Cawas, Wedi, Klaten northern, southern Klaten, Central Klaten, Kebonarum, Jogonalan and Prambanan.