Analisis Spasial dan Temporal Indeks Kekeringan Berbasis Penginderaan Jauh dan Cloud Computing Platform

Abstract

Indeks kekeringan adalah nilai yang merepresentasikan tingkat kekeringan pada suatu wilayah. Penggunaan berbagai indeks kekeringan sering memberikan informasi yang berbeda. Karakteristik spasial dan temporal kejadian kekeringan di Pulau Jawa dianalisis menggunakan sembilan indeks kekeringan berbasis data penginderaan jauh pada periode 2003-2021. Penelitian menggunakan platform Google Earth Engine untuk mengolah peubah-peubah indeks kekeringan seperti suhu permukaan, Enhanced Vegetation Index, dan reflektansi permukaan dari satelit MODIS, data curah hujan dari CHIRPS, dan data kelembaban tanah 0-10 cm dari FLDAS. Ukuran seluruh data masukan yang dianalis adalah 1,23 Tb, dan menghasilkan keluaran data 757,84 Mb. Proses pengolahan data menggunakan cloud computing platform yang terbukti efektif dan efisien. Setiap indeks menunjukkan karakteristik spasial dan temporal kejadian kekeringan yang berbeda-beda. PCI, SDCI, NDDI, NVSWI dan SMCI menunjukkan pada periode September-Oktober-November (SON) mengalami kejadian kekeringan terluas dengan jumlah kejadian lebih dari 14 kali dalam kurun waktu 19 tahun. Sedangkan TCI, VCI, VHI dan SMADI berkisar 5-14 kali kejadian kekeringan. Secara spasial, luas wilayah dengan 10-14 kali dan lebih dari 14 kali kejadian kekeringan tertinggi terdapat di Jawa bagian Timur. Oceanic Nino Index dan Dipole Mode Index menunjukkan korelasi tertinggi dan signifikan pada luas kekeringan periode SON. Setiap indeks kekeringan mencerminkan informasi kekeringan yang berbeda-beda, sehingga dalam penggunaanya harus disesuaikan dengan tujuan penerapan.