Analisis Soil Moisture Index (SMI) untuk Deteksi Bencana Kekeringan di Pulau Jawa
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Jenderal Soedirman
Author
UTAMI, Nendes Widyaning
Subject
D127 Detectives
Datestamp
2021-08-06 14:16:05
Abstract :
Kekeringan merupakan salah satu bencana alam yang termasuk dalam bencana hidrometeorologi dan didefinisikan sebagai kurangnya jumlah curah hujan bulanan dibandingkan dengan rata-rata bulanannya. Menurut Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) musim kemarau tahun 2019 lebih kering dan lebih panjang dari musim kemarau tahun 2018 dan acuan normal klimatologis selama 1981-2010. Kemarau panjang dan kering tersebut dipengaruhi oleh suhu muka air di Samudera Hindia yang lebih rendah atau lebih dingin dari kondisi normal sehingga berpengaruh terhadap proses penguapan dan pembentukan awan-awan hujan. Sedangkan musim kemarau tahun 2020 cenderung lebih basah (di atas normal) dibandingkan rata-rata iklim pada tahun 1981-2010 karena lebih banyak hujan daripada kemarau biasanya. Pada penelitian ini analisis kekeringan akan dilakukan dengan metode SMI (Soil Moisture Index) atau indeks kelembaban tanah, yang bertujuan untuk mengetahui sebaran spasial tingkat risiko bencana kekeringan di Pulau Jawa serta upaya mitigasi untuk bencana tersebut. Data yang digunakan dalam penelelitian ini merupakan data sekunder yang meliputi data kelembaban tanah yang diperoleh dari data berbasis pengamatan satelit yang dimodelkan oleh GLEAM (Global Land Evaporation Amsterdam Model) dan data historis bencana kekeringan yang diperoleh dari Data Infomasi Bencana Indonesia (DIBI) yang direkam oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Data GLEAM digunakan untuk analisis kekeringan sehingga menghasilkan nilai SMI berdasarkan skala dari -2,0 sampai dengan 2,0 yang dibagi menjadi tujuh kelas, yaitu kondisi kekeringan ekstrem kering, sangat kering, kering sedang, hampir normal, basah sedang, sangat basah, dan ekstrem basah. Data historis bencana kekeringan digunakan sebagai validasi dengan data kelembaban tanah (SMI) sehingga diperoleh korelasi di antara keduanya untuk melihat akurasi penelitian dengan metode yang digunakan.
Kekeringan merupakan salah satu bencana alam yang termasuk dalam bencana hidrometeorologi dan didefinisikan sebagai kurangnya jumlah curah hujan bulanan dibandingkan dengan rata-rata bulanannya. Menurut Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) musim kemarau tahun 2019 lebih kering dan lebih panjang dari musim kemarau tahun 2018 dan acuan normal klimatologis selama 1981-2010. Kemarau panjang dan kering tersebut dipengaruhi oleh suhu muka air di Samudera Hindia yang lebih rendah atau lebih dingin dari kondisi normal sehingga berpengaruh terhadap proses penguapan dan pembentukan awan-awan hujan. Sedangkan musim kemarau tahun 2020 cenderung lebih basah (di atas normal) dibandingkan rata-rata iklim pada tahun 1981-2010 karena lebih banyak hujan daripada kemarau biasanya. Pada penelitian ini analisis kekeringan akan dilakukan dengan metode SMI (Soil Moisture Index) atau indeks kelembaban tanah, yang bertujuan untuk mengetahui sebaran spasial tingkat risiko bencana kekeringan di Pulau Jawa serta upaya mitigasi untuk bencana tersebut. Data yang digunakan dalam penelelitian ini merupakan data sekunder yang meliputi data kelembaban tanah yang diperoleh dari data berbasis pengamatan satelit yang dimodelkan oleh GLEAM (Global Land Evaporation Amsterdam Model) dan data historis bencana kekeringan yang diperoleh dari Data Infomasi Bencana Indonesia (DIBI) yang direkam oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Data GLEAM digunakan untuk analisis kekeringan sehingga menghasilkan nilai SMI berdasarkan skala dari -2,0 sampai dengan 2,0 yang dibagi menjadi tujuh kelas, yaitu kondisi kekeringan ekstrem kering, sangat kering, kering sedang, hampir normal, basah sedang, sangat basah, dan ekstrem basah. Data historis bencana kekeringan digunakan sebagai validasi dengan data kelembaban tanah (SMI) sehingga diperoleh korelasi di antara keduanya untuk melihat akurasi penelitian dengan metode yang digunakan.
File :
COVER-Nendes Widyaning Utami-H1B016040-Skripsi-2021.pdf
LEGALITAS-Nendes Widyaning Utami-H1B016040-Skripsi-2021.pdf
ABSTRAK-Nendes Widyaning Utami-H1B016040-Skripsi-2021.pdf
BAB-I-Nendes Widyaning Utami-H1B016040-Skripsi-2021.pdf
BAB-II-Nendes Widyaning Utami-H1B016040-Skripsi-2021.pdf
BAB-III-Nendes Widyaning Utami-H1B016040-Skripsi-2021.pdf
BAB-IV-Nendes Widyaning Utami-H1B016040-Skripsi-2021.pdf
BAB-V-Nendes Widyaning Utami-H1B016040-Skripsi-2021.pdf
DAFTAR PUSTAKA-Nendes Widyaning Utami-H1B016040-Skripsi-2021.pdf
LAMPIRAN-Nendes Widyaning Utami-H1B016040-Skripsi-2021.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
