Analisis Sebaran Potensi Kekeringan Dengan Cloud Computing Platform di Kabupaten Grobogan

Kabupaten Grobogan merupakan daerah yang pemanfaatan agrikulturnya tinggi, dengan padi sebagai salah satu sektor yang diunggulkan. Namun, pengaruh fenomena El Nino menyebabkan puncak musim kemarau lebih panjang daripada yang telah diprediksi. Hal ini berdampak pada komunitas petani yang mengalami kerugian atas pertaniannya karena tidak selalu siap menghadapi kekeringan. Dengan menggunakan data citra satelit Landsat -8, Landsat-7, dan Landsat -5 dengan tipe Surface Reflectance Tier 1 pada tanggal perekaman setiap 5 tahun dari tahun 1999 hingga 2019, penulis dapat menentukan daerah kekeringan menggunakan metode penginderaan jauh dengan algoritma NDDI (Normalized Difference Drought Index ) yang menggabungkan dua parameter; kehijauan vegetasi ( Normalized Difference Vegetation Index atau NDVI) dan kebasahan vegetasi ( Normalized Difference Water Index atau NDWI). Pengolahan algoritma NDDI ini dilakukan berdasarkan interval tertentu demi memperoleh model perubahan untuk mencoba mengetahui daerah -daerah agrikultur yang berpotensi mengalami kekeringan di masa mendatang. Selain itu, dilakukan juga pengolahan LST (Land Surface Temperature ) pada citra satelit yang sama sebagai pendukung hasil klasifikasi kekeringan. Citra satelit diolah menggunakan Google Earth Engine untuk hasil yang lebih efisien, dan dari sana didapatkan bahwa pada 2009, kekeringan yang sangat berat terjadi pada area seluas 16.580,199 ha dan hasil rata - rata LST yang paling tinggi sebesar 44,811°C. Tingginya temperatur pada permukaan ini dapat mengganggu dan bahkan menyebabkan gagal panen pada padi, terlebih ketika padi sedang dalam masa reproduksi dan vegetasi. Namun, dampak- dampak dari kekeringan ini dapat diminimalisasi dengan penyusunan rencana mitigasi yang tepat. Kata kunci: Agrikultur, Kekeringan, Penginderaan jauh, Komputasi awa

SHORELINE CHANGES AFTER THE SUNDA STRAIT TSUNAMI ON THE COAST OF PANDEGLANG REGENCY, BANTEN

The Sunda Strait tsunami occurred on the coast of west Banten and South Lampung at 22nd December 2018, resulting in 437 deaths, with10 victims missing. The disaster had various impacts on the environment and ecosystem, with this area suffering the greatest effects from the disaster. The utilisation of remote sensing technology enables the monitoring of coastal areas in an effective and low-cost manner. Shoreline extraction using the Google Earth Engine, which is an open-source platform that facilitates the processing of a large number of data quickly. This study used Landsat-8 Surface Reflectance Tier 1 data that was geometrically and radiometrically corrected, with processing using the Modification of Normalized Difference Water Index (MNDWI) algorithm. The results show that 30.1% of the coastline in Pandeglang Regency occurred suffered abrasion, 20.2% suffered accretion,while 40.7% saw no change. The maximum abrasion of 130.2 meters occurred in the village of Tanjung Jaya. Moreover, the maximum shoreline accretion was 43.3 meters in the village of Panimbang Jaya. The average shorelinechange in Pandeglang Regencywas 3.9 meters