Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal

Analisis Spasio-Temporal Kekeringan Lahan Sawah Dengan Metode Normalized Difference Drought Index (NDDI) Dan Hubungannya Dengan Ketersediaan Beras Di Kabupaten Grobogan Tahun 2015-2024: Spatio-temporal Analysis of Rice Field Drought with Normalized Difference Drought Index (NDDI) Method and its Relationship with Rice Availability in Grobogan Regency 2015-2024

Geo-Image Journal · Vol. 14 No. 2 (2025) · hlm. 110–119

DOI
10.15294/geoimage.v14i2.30062
ISSN
2549-0362, 2252-6285
Terbit
2025-09-03
Penerbit
Universitas Negeri Semarang
Bahasa
eng

Abstrak

Kabupaten Grobogan menjadi wilayah dengan tingkat kekeringan tertinggi pada tahun 2024 dengan 34 desa terdampak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran kekeringan lahan sawah di Kabupaten Grobogan periode 2015–2024, mengukur akurasi algoritma Normalized Difference Drought Index, serta menganalisis hubungannya dengan ketersediaan beras. Metode yang digunakan meliputi interpretasi citra satelit Sentinel-2A, analisis sistem informasi geografis, dan uji korelasi menggunakan 89 titik sampel. Data dikumpulkan melalui observasi dan validasi lapangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lebih dari 60% lahan sawah mengalami kekeringan sedang hingga sangat berat, sedangkan sisanya berada pada kategori ringan hingga normal. Tingkat akurasi algoritma mencapai 68,12%. Analisis korelasi menunjukkan hubungan negatif antara kekeringan dan ketersediaan beras, dengan koefisien korelasi -0,576 dan nilai R² sebesar 0,331. Artinya, 33,1% variasi ketersediaan beras dipengaruhi oleh tingkat kekeringan berdasarkan hasil pemetaan spasial.

Kata kunci

Jaringan kolaborasi para penulis

40 penulis · 110 tautan kepenulisan bersama · 5 lintas organisasi · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • State University of Semarang
  • University of Brawijaya
  • Poltekkes Kemenkes Malang
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Puji HardatiState University of Semarang4
Suroso SurosoAfiliasi tidak diketahui3
Tjaturahono Budi SanjotoState University of Semarang3
Hamdan Tri AtmajaState University of Semarang3
Wasino WasinoState University of Semarang3
Didi PramonoState University of Semarang2
Thriwaty ArsalState University of Semarang2
Juhadi JuhadiState University of Semarang2
Andi Irwan BenardiState University of Semarang2
Erni SuhariniAfiliasi tidak diketahui2
Satya Budi NugrahaState University of Semarang2
Hariyanto HariyantoAfiliasi tidak diketahui2
Wahyu SetyaningsihPoltekkes Kemenkes Malang2
Fadly HusainState University of Semarang2
Tjaturahono Budi SanjotoAfiliasi tidak diketahui2
Hairumini HairuminiAfiliasi tidak diketahui2
Purwadi SuhandiniAfiliasi tidak diketahui2
Eva BanowatiAfiliasi tidak diketahui2
Puji HardatiAfiliasi tidak diketahui2
Hamdan Tri AtmajaAfiliasi tidak diketahui2
Wahid Akhsin Budi Nur SidiqState University of Semarang2
Muhammad AbdullahState University of Semarang1
Luchman HakimUniversity of Brawijaya1
Dian SiswantoUniversity of Brawijaya1
Tutik Fitri WijayantiState University of Semarang1
Restu Ayu MumpuniState University of Semarang1
Asti HanafiState University of Semarang1
Tio Putra RefiyanState University of Semarang1
Abdullah Fariz KyartoState University of Semarang1
Rizqi Amalia Dwi AsihState University of Semarang1
Sarto SartoState University of Semarang1
Afkar Jihad Al-afghani AfkarState University of Semarang1
Hariyanto HariyantoState University of Semarang1
Ariyani IndrayatiState University of Semarang1
Apik Budi SantosoState University of Semarang1
Wiwit Lutfita SetianingrumState University of Semarang1
Ummi 'IsyaturadhiyyahState University of Semarang1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unnes.ac.id/journals/geoimage/oai, pertama di-harvest 5 Nov 2026, terakhir terlihat 8 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en">Analisis Spasio-Temporal Kekeringan Lahan Sawah Dengan Metode Normalized Difference Drought Index (NDDI) Dan Hubungannya Dengan Ketersediaan Beras Di Kabupaten Grobogan Tahun 2015-2024: Spatio-temporal Analysis of Rice Field Drought with Normalized Difference Drought Index (NDDI) Method and its Relationship with Rice Availability in Grobogan Regency 2015-2024</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Ghoni, Abdul</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Vina Nurul Husna</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Dewi Liesnoor Setyowati</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en">NDDI</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Ketersediaan Beras</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Sistem informasi geografis</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Kekeringan</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en">Kabupaten Grobogan menjadi wilayah dengan tingkat kekeringan tertinggi pada tahun 2024 dengan 34 desa terdampak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran kekeringan lahan sawah di Kabupaten Grobogan periode 2015–2024, mengukur akurasi algoritma Normalized Difference Drought Index, serta menganalisis hubungannya dengan ketersediaan beras. Metode yang digunakan meliputi interpretasi citra satelit Sentinel-2A, analisis sistem informasi geografis, dan uji korelasi menggunakan 89 titik sampel. Data dikumpulkan melalui observasi dan validasi lapangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lebih dari 60% lahan sawah mengalami kekeringan sedang hingga sangat berat, sedangkan sisanya berada pada kategori ringan hingga normal. Tingkat akurasi algoritma mencapai 68,12%. Analisis korelasi menunjukkan hubungan negatif antara kekeringan dan ketersediaan beras, dengan koefisien korelasi -0,576 dan nilai R² sebesar 0,331. Artinya, 33,1% variasi ketersediaan beras dipengaruhi oleh tingkat kekeringan berdasarkan hasil pemetaan spasial.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Universitas Negeri Semarang</dc:publisher>
	<dc:date>2025-09-03</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unnes.ac.id/journals/geoimage/article/view/30062</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.15294/geoimage.v14i2.30062</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en">Geo-Image Journal; Vol. 14 No. 2 (2025): Special Edition - The Interwoven Landscape: Spatial, Ecological and Regional Insights; 110-119</dc:source>
	<dc:source>2549-0362</dc:source>
	<dc:source>2252-6285</dc:source>
	<dc:source>10.15294/geoimage.v14i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unnes.ac.id/journals/geoimage/article/view/30062/6029</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2025 Geo-Image Journal</dc:rights>
</oai_dc:dc>