IDENTIFIKASI KEKERINGAN LAHAN SAWAH MENGGUNAKAN KOMBINASI LEAF WATER CONTENT INDEX DAN VEGETATION INDEX DENGAN CITRA LANDSAT-8

Kekeringan lahan sawah merupakan salah satu ancaman bagi produksi pertanian di Indonesia. Ancaman ini menjadi sangat serius ketika terjadi kemarau panjang yang merupakan efek dari El Nino. Kekeringan ini dapat mengakibatkan sawah menjadi puso atau gagal panen. Dampak kekeringan ini dapat diminimalkan dengan upaya identifikasi kekerigan lahan sawah secara dini. Berbagai teknik identifikasi kekeringan lahan sawah telah dikembangkan, salah satunya dengan teknologi citra satelit. Pada identifikasi kekeringan lahan sawah dengan data citra satelit dibutuhkan suatu algoritma khusus. Penelitian ini memanfaatkan kombinasi antara Leaf Water Content Index (LWCI) dan Enhanced Vegetation Index (EVI) untuk mendapatkan Rice Water Stress Index. Rice Water Stress Index ini digunakan untuk identifikasi kekeringan lahan sawah di wilayah Kabupaten Kendal tahun 2015. Identifikasi kekeringan lahan dapat dikelompokkan dalam empat kelas (Sangat sehat, Normal, Potensial kekeringan, dan Kekeringan). Hasil uji akurasi identifikasi kekeringan sawah dengan Rice Water Stress Index ini menghasilkan akurasi sebesar 87,5 %.