FARIZKY, MUHAMMAD (2025) ANALISIS INDEKS DAN TREN SPASIO- TEMPORAL TINGKAT KEKERINGAN DAERAH ALIRAN SUNGAI MAROS MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE = Analysis of Index and Spatio-Temporal Trend of Drought Level in Maros River Basin Area Using Google Earth Engine. Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.
![[thumbnail of cover]](/49575/1.hassmallThumbnailVersion/M011201150-FENR5r0VH2AScKWI-20250113142525.jpg)

M011201150-FENR5r0VH2AScKWI-20250113142525.jpg
Download (304kB) | Preview
![[thumbnail of bab 1-2]](/style/images/fileicons/text.png)
M011201150-1-2.pdf
Download (828kB)
![[thumbnail of dapus]](/style/images/fileicons/text.png)
M011201150-dp.pdf
Download (77kB)
![[thumbnail of full text]](/style/images/fileicons/text.png)
M011201150-full.pdf
Restricted to Repository staff only until 6 January 2027.
Download (3MB)
Abstract (Abstrak)
Latar Belakang. Fenomena El Nino ditandai oleh suhu permukaan laut yang lebih hangat dari rata-rata di sekitar khatulistiwa di Samudra Pasifik Tengah dan Timur. El Nino memberikan beberapa dampak yang signifikan di Indonesia. Di antaranya kekeringan. Faktor penyebabnya adalah udara yang masuk ke wilayah Indonesia relatif kering dan membuat beberapa perubahan seperti curah hujan yang berkurang, tutupan awan yang berkurang, dan suhu yang semakin tinggi. Beberapa daerah yang akan terdampak cukup kuat salah satunya Sulawesi Selatan. Tujuan. Penelitian ini dihararapkan, pertama dapat mendeskripsikan karakteristik spasial dan melihat perubahan nilai rata-rata setiap indeks kekeringan, kedua membandingkan setiap indeks kekeringan terhadap hasil validasi lapangan, ketiga melihat hubungan setiap indeks kekeringan terhadap curah hujan wilayah. Metode. Pemantauan kondisi kekeringan menjadi sangat penting untuk dilakukan, misalnya dengan menggunakan indeks kekeringan berbasis data penginderaan jauh satelit. Landsat 8 Level 2, Collection 2, Tier 1 dengan waktu perekaman 2014-2023 digunakan untuk menghitung indeks kekeringan seperti Normalized Difference Drought Index (NDDI), Vegetation Conditional Index (VCI), Temperature Conditional Index (TCI), Vegetation Health Index (VHI) dan Normalized Difference Latent Index (NDLI). Hasil dari indeks kekeringand adalah representasi numerik dari tingkat keparahan kekeringan. Hasil. Hasil dari kelima indeks menunjukkan kejadian kekeringan terjadi setiap tahunnya, walaupun tingkat keparahan dan sebaran secara spasial setiap indeks itu berbeda. Hasil dari kelima indeks menunjukkan adanya peningkatan luasan kelas berat dan sangat berat selama 2014 – 2023. Tren spasio-temporal pada setiap indeks juga menunjukkan mengararah menjauhi kondisi kelas normal dan mengakibatkan naiknya persentase akan kejadian kekeringan yang meningkat setiap tahun. Kesimpulan. Kejadian kekeringan akan terus meningkat setiap tahunnya karena disebabkan konversi lahan dari sebelumnya bervegetasi menjadi non vegetasi yang dapat dilihat dari perubahan setiap penyusun indeks kekeringan.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | DAS Maros, Indeks Kekeringan, Google Earth Engine |
Subjects: | S Agriculture > SD Forestry |
Divisions (Program Studi): | Fakultas Kehutanan > Kehutanan |
Depositing User: | Unnamed user with username pkl2 |
Date Deposited: | 18 Sep 2025 00:30 |
Last Modified: | 18 Sep 2025 00:30 |
URI: | http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/49575 |