Dwiyaniek, Rosmalisa (2021) Analisa Pola Persebaran Kekeringan Lahan Berbasis Time Series Menggunakan Google Earth Engine (Studi Kasus: Kabupaten Gresik). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
03311740000014-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Download (11MB) | Preview |
Abstract
Kabupaten Gresik adalah salah satu kabupaten dengan tingkat kekeringan yang cukup parah di Jawa Timur. Berdasarkan data dari BNPB tahun 2015 dinyatakan bahwa di wilayah Kapubaten Gresik terjadi kekeringan yang melanda 39 desa di 7 kecamatan. Pada 2019, menurut BPS terjadi pula kekeringan pada 36 desa dan 64 dusun di wilayah Kabupaten Gresik. Kekeringan yang melanda ini adalah kekeringan meteorologis dimana terjadinya kekeringan diakibatkan oleh tingkat curah hujan berada di bawah kondisi normal dalam suatu musim. Hal ini juga dipengaruhi oleh tingginya suhu permukaan rata-rata pada suatu daerah. Dua faktor penyebab tersebut akhir-akhir ini cukup sulit diprediksi dikarenakan perubahan iklim yang tidak menentu, hal ini juga berkaitan dengan adanya pemanasan global yang terjadi. Bencana ini tidak dapat sepenuhnya dihindari namun dapat diminimalisir dengan cara mengetahui persebarannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengetahui pola persebaran kekeringan di Kabupaten Gresik dengan memanfaatkan data Citra Satelit Landsat 8 yang diolah dengan algoritma NDVI, LST dan TVDI secara cloud computing menggunakan Google Earth Engine.
Dari hasil perhitungan NDVI dan LST dilakukan pengecekan data di lapangan dengan kamera thermal untuk mengecek nilai LST dan kamera infrared untuk nilai NDVI. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa nilai rata-rata TVDI rendah terjadi pada Bulan Oktober 2015 yakni 0,44 dan memuncak pada Nopember 2015 serta 2019 dengan nilai masing-masing 0,58 dan 0,65. Secara spasial kekeringan ini melanda 6 kecamatan berturut-turut dari tahun 2015-2020, diantaranya Kecamatan Driyorejo, Kedamean, Menganti, Balongpanggang, Benjeng dan Cerme. Dengan luasan lahan kering tertinggi yakni 66.261 hektar terjadi pada Nopember 2019 dan luasan terendah adalah 42.783 hektar terjadi pada Juli 2016. Besarnya hasil luasan lahan kering ini berbanding terbalik dengan tingginya curah hujan pada waktu tersebut. Sehingga semakin besar luasan lahan kering yang terjadi maka semakin rendah curah hujan. Hasil penelitian ini dapat diakses pada laman GEE Apps untuk memudahkan masyarakat luas untuk mendapatkan informasi.
=================================================================================================
Gresik Regency is one of the areas with severe drought levels in East Java. Based on data from BNPB in 2015, it was stated that in the Gresik Regency there was a drought that hit 39 villages in 7 sub-districts. In 2019, according to BPS, drought occurred in 36 villages and 64 hamlets in the Gresik Regency area. This drought is a meteorological drought where the occurrence of drought is caused by low rainfall. This is also influenced by the high average surface temperature in an area. These two factors are currently difficult to predict due to uncertain climate change, this is also related to the global warming that is happening. This disaster cannot be completely avoided but can be minimized by knowing its distribution. This research was to identify and determine the distribution pattern of drought in Gresik Regency by utilizing Landsat 8 Satellite Imagery data processed with the NDVI, LST and TVDI algorithms in cloud computing using Google Earth Engine.
From the results of the NDVI and LST calculations, the data is checked in the field with a thermal camera to check the LST value and an infrared camera for the NDVI value. The results of this research is the low average TVDI value occurred in October 2015 which was 0.44 and peaked in November 2015 and 2019 with values of 0.58 and 0.65, respectively. Spatially, this drought hit 6 sub-districts in a row from 2015-2020, including the Districts of Driyorejo, Kedamean, Menganti, Balongpanggang, Benjeng and Cerme. With the highest dry land area of 66,261 hectares occurring in November 2019 and the lowest area of 42,783 hectares occurring in July 2016. Result of greater the dry land area is inversely proportional to the high rainfall at that time. So that the greater the area of dry land that occurs, the lower the rainfall. The results of this study can be accessed on the GEE Apps page to make it easier for the public to get information.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Disaster, Drought, Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI), Time Series, Google Earth Engine, Bencana, Kekeringan |
| Subjects: | G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.217 Geospatial data G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.5.I4 Remote sensing G Geography. Anthropology. Recreation > GE Environmental Sciences |
| Divisions: | Faculty of Civil, Planning, and Geo Engineering (CIVPLAN) > Geomatics Engineering > 29202-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Rosmalisa Dwiyaniek |
| Date Deposited: | 13 Aug 2021 15:46 |
| Last Modified: | 13 Nov 2024 02:31 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/86273 |
Actions (login required)
 |
View Item |