Pemanfaatan Citra Satelit Landsat 8 Untuk Pemetaan Kekeringan Pertanian Berbasis Vegetation Health Index Di Kabupaten Grobogan Tahun 2024

Zuyina Zahrotul Fajriyah, Karen Slamet Hardjo, S.Si., M.Sc.

2025 | Tugas Akhir | D4 SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

Kekeringan merupakan salah satu bencana alam yang berdampak signifikan 

terhadap sektor pertanian terutama di wilayah rawan seperti Kabupaten Grobogan. 

Dinas Pertanian Kabupaten Grobogan saat ini belum menyediakan data kekeringan 

pertanian dalam bentuk spasial. Oleh karena itu, diperlukan adanya pemetaan 

kekeringan pertanian untuk menyediakan informasi spasial sebagai dasar 

perencanaan. Tujuan dari penelitian ini yaitu (1) mengetahui akurasi pemetaan 

kekeringan pertanian berbasis Vegetation Health Index (VHI) untuk lahan pertanian 

di Kabupaten Grobogan tahun 2024, (2) memetakan kekeringan pertanian berbasis 

Vegetation Health Index (VHI) di Kabupaten Grobogan tahun 2024. 

Pemetaan dilakukan dengan memanfaatkan citra satelit Landsat 8 tahun 

2024 menggunakan pendekatan Vegetation Health Index (VHI) yang 

menggabungkan dua indikator utama, yaitu Vegetation Condition Index (VCI) dan 

Temperature Condition Index (TCI). Data yang digunakan meliputi nilai 

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Land Surface Temperature 

(LST) untuk bulan Juli dan Agustus tahun 2024. Proses pengolahan dilakukan 

menggunakan platform Google Earth Engine (GEE) dengan metode komputasi 

awan untuk mempermudah ekstraksi data, perhitungan indeks, serta klasifikasi 

tingkat kekeringan. 

Hasil pemetaan menunjukkan variasi spasial kekeringan pertanian antar 

kecamatan yang secara keseluruhan didominasi oleh klasifikasi No Drought dengan 

nilai VHI sebesar 40 – 100. Validasi dilakukan dengan membandingkan hasil VHI 

kelas extreme terhadap data laporan puso dari Dinas Pertanian dan menunjukkan 

korelasi yang cukup kuat secara statistik. Persentase akurasi yang diperoleh sebesar 

99,9 % untuk bulan Juli dan 98,78% untuk bulan Agustus. Uji akurasi melalui 

pendekatan statistik memiliki kelemahan spasial sehingga tingginya angka 

persentase akurasi tersebut tidak menunjukkan keakuratan secara spasial. Informasi 

ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengambilan keputusan dalam mitigasi dan 

adaptasi terhadap bencana kekeringan di sektor pertanian daerah.

Drought is one of the natural disasters that has a significant impact on the 

agricultural sector, particularly in vulnerable regions such as Grobogan Regency. 

Currently, the Department of Agriculture of Grobogan Regency does not yet 

provide agricultural drought data in spatial form. Therefore, agricultural drought 

mapping is needed to provide spatial information as a basis for planning. The 

objectives of this study are: (1) to assess the accuracy of agricultural drought 

mapping based on the Vegetation Health Index (VHI) for agricultural land in 

Grobogan Regency in 2024, and (2) to map agricultural drought using the 

Vegetation Health Index (VHI) in Grobogan Regency for the year 2024. 

The mapping was carried out using Landsat 8 satellite imagery from 2024 

by applying the Vegetation Health Index (VHI), which combines two main 

indicators: the Vegetation Condition Index (VCI) and the Temperature Condition 

Index (TCI). The input data include the Normalized Difference Vegetation Index 

(NDVI) and Land Surface Temperature (LST) for the months of July and August 

2024. Data processing was conducted using the Google Earth Engine (GEE) 

platform with a cloud computing approach to facilitate data extraction, index 

calculation, and drought level classification.  

The spatial analysis of agricultural drought revealed considerable variation 

across sub-districts, with the overall pattern predominantly classified as No 

Drought, corresponding to Vegetation Health Index (VHI) values ranging from 40 

to 100. Model validation was performed by cross-referencing the extreme drought 

class of VHI with official crop failure (puso) reports from the Department of 

Agriculture, yielding a statistically significant correlation. The accuracy 

assessment indicated values of 99.9% for July and 98.78% for August. However, it 

should be noted that statistical validation methods are constrained by spatial 

limitations, such that the high overall accuracy values do not necessarily capture 

the true spatial accuracy of the results. These findings underscore the potential of 

VHI-based drought monitoring as a decision-support tool for enhancing drought 

risk mitigation and adaptation strategies in the regional agricultural sector.

Kata Kunci : agricultural drought, Landsat 8, Vegetation Health Index, Google Earth Engine, Grobogan