Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian

Transkripsi

1 Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian Program Studi Meteorologi PENERBITAN ONLINE AWAL Paper ini adalah PDF yang diserahkan oleh penulis kepada Program Studi Meteologi sebagai salah satu syarat kelulusan program sarjana. Karena paper ini langsung diunggah setelah diterima, paper ini belum melalui proses peninjauan, penyalinan penyuntingan, penyusunan, atau pengolahan oleh Tim Publikasi Program Studi Meteorologi. Paper versi pendahuluan ini dapat diunduh, didistribusikan, dan dikutip setelah mendapatkan izin dari Tim Publikasi Program Studi Meteorologi, tetapi mohon diperhatikan bahwa akan ada tampilan yang berbeda dan kemungkinan beberapa isi yang berbeda antara versi ini dan versi publikasi akhir. 212 Program Studi Meteorologi Institut Teknologi Bandung

2 USING STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX METHOD FOR IDENTIFICATION METEOROLOGICAL DROUGHT IN PANTURA WEST JAVA AREA By: Danu Triatmoko 1,2, Armi Susandi 1, Musa Ali Mustofa 1, Erwin E. S. Makmur 3 1 Departement of Meteorology, Faculty of Earth Sciences and Technology, Institute of Technology Bandung (ITB), Bandung 2 Meteorological Stasion H. Asan, Sampit, Central Kalimantan 3 Subdivisions of Early Warning Climate, Indonesia Agency of Meteorological Climatological and Geophysical Agency, Jakarta ABSTRACT Droughtness is the most frequent threats and disrupt agricultural production systems in Indonesia, especially food crops. North Coast region, West Java is the national food production centers. But the region is vulnarable to drought, so the study of the identification of the drought in this region needs to be done. Early indications of drought can be seen from its level of meteorological drought. Standardized Precipitation Index (SPI) is one of the method for monitoring meteorological drought level of a region. Research areas in this study is the northern coast of West Java, which consists of three districts namely Indramayu, Subang, and Kerawang. Monthly rainfall data used is the data of observation for 3 years ( ) from 1 observation stations scattered rainfall in three districts. SPI value calculation is done using the SPI program issued by the National Drought Mitigation Center, United States. The time period that used in the SPI method is three months or SPI3. SPI methods were tested to identify the level of meteorological drought that occurred in the strong El Niño (1997/1998), medium El Niño (22/23) and a weak El Niño (26/27). The study results showed that the SPI with a 3-month time scale in the period 1997/1998 (strong El Niño) category of extremely dry meteorological drought occurred in three counties. In the year 22/23 (medium El Niño) extremely dry drought categories in Karawang district. Meanwhile, a weak El Niño year (26/27) occurred in Indramayu and Subang district. Therefore, in monitoring the level of short-term meteorological drought should use the 3-month SPI scale. Keyword: Meteorological drought, food production centres, Standardized Precipitation Index, El Niño. 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kekeringan merupakan ancaman yang paling sering mengganggu sistem dan produksi pertanian di Indonesia terutama tanaman pangan. Upaya dalam mengantisipasi bencana kekeringan adalah dengan memahami karakteristik iklim wilayah tersebut dengan baik. Karakterisasi kekeringan merupakan analisis sifat-sifat hujan yang dapat menggambarkan kondisi kekeringan secara fisik suatu lokasi dan

3 analisis indeks kekeringan yang dapat menunjukkan tingkat atau derajat kekeringan. Hasil deklarasi Lincoln 8-11 Desember 29 dalam pembahasan mengenai standar indeks kekeringan dan pedoman untuk sistem peringatan dini kekeringan (Drought Early Warning Systems) menyatakan bahwa Standardized Precipitation Index direkomendasikan sebagai metode indeks kekeringan untuk memonitoring tingkat kekeringan meteorologis di seluruh dunia. (Hayes dkk, 211). Metode Standardized Precipitation Index (SPI) pertama kali dikembangkan oleh McKee di tahun Pada kajian ini metode SPI digunakan untuk mengidentifikasi tingkat kekeringan di sentra produksi tanaman padi wilayah Pantai Utara (Pantura) Jawa Barat yaitu Kabupaten Indramayu, Subang, dan Karawang. Tahun kajian yang akan dijadikan studi kasus adalah periode El Niño tahun 1997/1998, 22/23 dan 26/ Tujuan Kajian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat kekeringan meteorologis dan melakukan pemetaan daerah kekeringan berdasarkan nilai SPI di wilayah Pantura Jawa Barat saat fenomena El Niño terjadi di tahun 1997/1998, 22/23, dan 26/ KAJIAN PUSTAKA 2.1 Kekeringan Menurut Tjasyono dan Harijono (26) kekeringan adalah kesenjangan antara air yang tersedia dan air yang diperlukan. Namun, pada dasarnya kekeringan mengandung hubungan antara ketersediaan dan kebutuhan air, dimana kekeringan bermula dari defisiensi curah hujan dengan periode waktu terpanjang. Menurut Badan Koordinasi Nasional Penanggulangan Bencana (27), kekeringan meteorologis merupakan kekeringan yang berkaitan dengan tingkat curah hujan di bawah normal dalam satu musim, akibatnya kelembaban tanah dan jumlah air yang tersimpan lebih rendah dibandingkan dengan kondisi normal. Kekeringan meteorologis biasanya didasarkan atas tingkat kekeringan (perbandingan antara jumlah normal atau rata-rata) dan lamanya periode kering. Tingkat kekeringan meteorologi dibatasi sebagai suatu periode dengan tiga atau lebih bulan kering berturut-turut yaitu bulan dengan curah hujan < 1 mm/bulan dan < 2 mm/tiga bulan (Borger, 21). Pengukuran kekeringan meteorologis merupakan indikasi pertama adanya kekeringan. 2.2 Sistem Cuaca Penyebab Bencana Kekeringan Benua maritim Indonesia sebagian kondisi iklimnya dipengaruhi oleh variasi sel tekanan tinggi dan rendah bergantung pada musim atau migrasi tahunan matahari. Kemarau panjang terjadi jika ada anomali pola sirkulasi atmosfer skala luas yang berlangsung satu bulan atau satu musim atau lebih lama. Intensitas kekeringan meningkat jika dibarengi dengan peristiwa El Niño (Tjasyono dan Harijono, 26). Unsur iklim yang utama dalam mekanisme bencana alam kekeringan adalah sel tekanan tinggi atau subsidensi. Fenomena Indian Ocean Dipole (IOD) atau Dipole Mode disebabkan oleh interaksi atmosefer laut di Samudera Hindia Ekuatorial. Hal ini terjadi akibat adanya beda temperatur permukaan laut antara Samudera Hindia Tropis bagian Timur atau Pantai Barat Sumatera (Yamagata dkk, 2). Dampak terjadinya fenomena El Niño/IOD (+) dapat mengakibatkan penurunan jumlah curah hujan tahunan dan musiman terutama periode JJA dan SON baik tipe hujan monsunal maupun tipe ekuatorial. Sebaliknya La Niña dan IOD (-) dapat menyebabkan kenaikan curah hujan (Tjasyono dkk, 28).

4 2.3 Indeks Kekeringan Standardized Precipitation Index (SPI) Pada tahun 1993 di Colorado, McKee mengembangkan perhitungan indeks kekeringan dengan menggunakan metode SPI untuk pertama kali. Tujuannya untuk mengetahui dan memonitoring kekeringan. Kriteria tingkat kekeringan meteorologis dengan mengggunakan metode analisis Standardized Precipitation Index (SPI) ini dapat diklasifikasikan dalam skala nilai seperti pada Tabel 2.1. Tabel 2.1 Klasifikasi skala nilai SPI (Sumber: BMKG) Nilai SPI Kategori 2, Sangat Basah 1.5 ~ 1.99 Basah 1. ~ 1.49 Agak Basah -.99 ~.99 Normal -1. ~ Agak Kering -1.5 ~ Kering -2. Sangat Kering Analisis kekeringan meteorologis dengan menggunakan metode SPI ini dapat dilakukan dengan periode waktu satu bulanan, tiga bulanan, enam bulanan, dubelas bulanan dan seterusnya sesuai dengan tujuan dilakukannya analisis. 3. METODOLOGI 3.1 Penghitungan SPI Di dalam penghitungan Standardized Precipitation Index (SPI) suatu lokasi, dibutuhkan data curah hujan bulanan dengan periode waktu 3 tahun atau lebih (Hayes dkk, 1999). Dalam penelitian ini dipergunakan data curah hujan periode tahun di 1 titik lokasi seperti pada Gambar 3.1. Sedangkan data produksi padi didapat dari Badan Pusat Statistik Jawa Barat dengan tahun produksi 22, 23, dan 26. Gambar 3.1 Peta wilayah penelitian Penghitungan nilai SPI untuk suatu lokasi membutuhkan time series data curah hujan yang cukup panjang. Distribusi gamma dapat digunakan untuk mencocokan data time series curah hujan secara klimatologi dengan baik (Thom, 1966 dalam McKee dkk, 1993). Distribusi ini didefinisikan dari frekuensinya atau fungsi probabilitas kepadatan (probability density function). 1 g( x) = α β Γ( α) (3.1) x x α 1 e x / β dx... Persamaan (3.1) untuk x >, dimana: >, adalah parameter bentuk >, adalah parameter x >, adalah jumlah curah hujan Γ α 1 y ( α ) = y e dy () merupakan fungsi gamma Perhitungan SPI meliputi pencocokan fungsi kepadatan probabilitas gamma (gamma probability density function) terhadap distribusi frekuensi dari jumlah curah hujan untuk tiap stasiun. Kemungkinan maksimum solusi digunakan untuk mengoptimalisasi estimasi nilai dan. (McKee dkk, 1993). 1 4A ˆ α = (3.2) 4A 3 ˆ x β =.....(3.3) ˆ α dimana ln( x) A = ln( x)..... (3.4) n n = jumlah pengamatan curah hujan

5 Parameter yang dihasilkan dipergunakan untuk menemukan probabilitas kumulatif dari kejadian curah hujan yang diamati untuk setiap bulan dan skala waktu dari tiap stasiun. Probabilitas kumulatif ini dihitung dengan : x 1 ˆ α 1 x / ˆ β G( x) = g( x) dx = x e dx ˆ ˆ α β Γ( ˆ α ) (3.5) Jika didefinisikan t = x / βˆ, persamaan tersebut menjadi fungsi gamma yang tidak lengkap (incomplete gamma function) : 1 G( x) = Γ( ˆ) α x t ˆ α 1 x e t dt (3.6) Karena fungsi gamma tidak terdefinisi untuk x =, padahal distribusi curah hujan kemungkinan terdiri dari nilai nol, maka probabilitas kumulatifnya menjadi H( x) = q + (1 q) G( x).... (3.7) dimana q adalah probabilitas dari nol. Jika m merupakan jumlah nol dari seluruh time series, maka q dapat diestimasi dengan m/n. Probabilitas kumulatif H(x) tersebut kemudian ditransformasikan ke dalam standard normal random variabel Z dengan nilai rata-rata dan variansi 1, nilai yang diperoleh Z tersebut merupakan nilai SPI. Nilai standar normal random variabel Z atau SPI tersebut lebih mudah dengan perhitungan menggunakan aproksimasi yang dikemukakan oleh Abramowitz dan Stegun (1964) berikut ini. Perhitungan Z atau SPI untuk < H(x),5 2 = c o + c1t + c2t Z SPI = t.(3.8) 2 1+ d d 2t d3t dengan t 1 = ln 2 ( H ( x))..... (3.9) Perhitungan Z atau SPI untuk,5 < H(x) 1, 2 = c o + c1t + c2t Z SPI = + t...(3.1) 2 1+ d d2t d3t dengan t dan 1 ln 1 ( H ( x)) = 2..(3.11) c = 2,515517; c 1 =,82853; c 2 =,1328; d 1 = 1,432788; d 2 =,189269; d 3 =,138 Namun, dalam kajian ini nilai SPI dihitung denga menggunakan program SPI SL 6.exe yang dikembangkan dan dikeluarkan oleh National Drought Mitigation Center, Amerika. 3.2 Analisis Spasial Nilai Indeks Kekeringan SPI3 Peta kontur indeks kekeringan SPI3 dibuat dengan menggunakan program Surfer Versi 9. Proses gridding dilakukan dengan metode krigging. Setelah diperoleh nilai SPI3 untuk masing-masing stasiun pengamatan hujan, maka dilakukan analisa spasial dengan membuat peta indeks kekeringan. Hal ini perlu dilakukan untuk mengetahui sebaran kekeringan meteorologis di wilayah kajian, sehingga dapat diketahui daerah yang mengalami kekeringan meteorologis kategori sangat kering kering, dan agak kering berdasarkan nilai SPI sesuai Tabel HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Profil Curah Hujan Wilayah Kabupaten Indramayu, Subang, dan Karawang Berdasarkan hasil rata-rata curah hujan wilayah untuk masing-masing kabupaten seperti pada Gambar 4.1 menunjukkan pola curah hujan yang sama yaitu pola hujan monsunal dengan puncak curah hujan maksimum terjadi pada bulan Januari dan minimumnya pada bulan Agustus.

6 Jika berdasarkan kriteria curah hujan bulanan < 1 mm/bulan, maka secara klimatologis bulan kering di daerah kabupaten Indramayu dan Subang terjadi antara bulan Mei sampai Oktober, sedangkan di daerah Kabupaten Karawang bulan kering terjadi antara bulan April sampai Nopember. Berdasarkan kriteria kejadian bulan kering selama 3 bulan berturut-turut atau lebih (Borger, 21), maka kekeringan meteorologis yang terjadi di kabupaten Indramayu dan Subang terjadi pada bulan Juli hingga Oktober, sedangkan Karawang terjadi pada periode Juni hingga Nopember (lihat Gambar 4.1). mm/bulan Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nop Des mm/bulan Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nop Des mm/bulzn Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nop Des (c) (c) Gambar 4.1 Profil curah hujan bulanan wilayah kabupaten: Indramayu, Subang, (c) Karawang. 4.2 Spasial Curah Hujan Musiman Wilayah Pantura Jawa Barat Hasil analisis spasial curah hujan musiman di wilayah Pantai Utara Jawa Barat dapat dilihat pada peta kontur isohyet Gambar 4.2. (d) Gambar 4.2 Kontur isohyet periode musim: DJF, MAM, (c) JJA, (d) SON.

7 Dari Gambar 4.2 terlihat bahwa daerah yang memiliki curah hujan minimum atau mengalami defisit air terletak di bagian utara dengan puncak curah hujan minimum terjadi pada periode musim Juni-Juli- Agustus (JJA). 4.3 Analisis Frekuensi Kejadian Kekeringan Berdasarkan Nilai SPI3 Saat Terjadi Fenomena El Niño Kuat Tahun 1997/1998 Pada periode awal tahun 1998 yaitu bulan Januari April ketiga wilayah kabupaten tersebut mengalami kekeringan hingga kategori sangat kering dengan persentase tertinggi sebesar 33,3% terjadi di kabupaten Indramayu. Sedangkan di kabupaten Subang, tingkat kekeringan meteorologis dengan kategori sangat kering terjadi empat periode berturut-turut. Namun, persentase kejadiannya hanya 8,3%. Untuk kabupaten Karawang, kategori sangat kering terjadi pada periode awal (Januari April) tahun 1998 dengan persentase sebesar 12,5% (lihat Lampiran 1). Berdasarkan nilai indeks SPI3, frekuensi kejadian kekeringan meteorologis kategori sangat kering saat terjadi fenomena El Niño di tahun 1997/1998 terbanyak terjadi di wilayah kabupaten Indramayu dan Subang. 4.4 Analisis Frekuensi Kejadian Kekeringan Berdasarkan Nilai SPI3 Saat Terjadi Fenomena El Niño Sedang Tahun 22/23 Berdasarkan nilai indeks kekeringan SPI3, kejadian kekeringan dengan kategori sangat kering yang terjadi saat fenomena El Niño di tahun 22/23, frekuensi terbanyak terjadi di kabupaten Karawang. Kategori sangat kering di kabupaten Karawang terjadi selama 3 periode yaitu Mei Agustus dan September Desember di tahun 22, serta periode awal tahun 23 bulan Januari April (lihat Lampiran 2c). Sedangkan wilayah kabupaten Indramayu dan Subang hanya terjadi pada periode Mei Agustus di tahun 23 (Lampiran 2a dan 2b). 4.5 Analisis Frekuensi Kejadian Kekeringan Berdasarkan Nilai SPI3 Saat Terjadi Fenomena El Niño Lemah Tahun 26/27 Berdasarkan grafik rata-rata kejadian kekeringan, terjadi peningkatan persentase kejadian pada periode September Desember tahun 26 di tiga kabupaten tersebut (lihat Lampiran 3). Pada periode ini, kategori sangat kering terlihat di kabupaten Indramayu dengan persentase kejadian mencapai 16,7%. Pada periode berikutnya (Januari April tahun 27) kategori tersebut mengalami penurunan di wilayah kabupaten Indramayu (lihat Lampiran 3a). 4.6 Analisis Spasial Kekeringan Meteorologis Berdasarkan Nilai SPI3 Selama Periode El Niño Kuat Tahun 1997/1998 Awal terjadinya kekeringan saat fenomena El Niño kuat di tahun 1997/1998 di wilayah Pantura Jawa Barat mulai teridentifikasi di bulan Maret Kejadian kekeringan meteorologis di bulan tersebut terlihat di bagian Selatan kabupaten Subang dan bagian Utara kabupaten Karawang sekitar stasiun Cibuaya serta Teluk Bango (lihat Gambar 4.3a). Peta kontur indeks kekeringan SPI3 bulan April tahun 1997 menunjukkan tingkat kekeringan meteorologis di Selatan kabupaten Subang teridentifikasi sangat kering (nilai SPI - 2,), sedangkan di kabupaten Indramayu dan Karawang tidak teridentifikasi kategori tersebut. Kekeringan meteorologis yang terjadi di kabupaten Indramayu dan Karawang termasuk dalam kategori agak kering hingga kering (lihat Gambar 4.3b). Peta kontur indeks kekeringan SPI3 bulan Juli tahun 1997 menunjukkan seluruh kabupaten Indramayu dan Subang mengalami kekeringan meteorologis. Di kabupaten Subang, kekeringan meteorologis teridentifikasi dalam kategori agak kering hingga sangat kering. Kategori sangat kering terjadi di bagian Selatan kabupaten Subang. Sedangkan di kabupaten

8 Indramayu kekeringan termasuk dalam kategori kering (lihat Gambar 4.4). Gambar 4.3 Peta kontur indeks kekeringan SPI3 tahun 1997 untuk bulan: Maret dan April. Gambar 4.4 Peta kontur indeks kekeringan SPI3 Juli Periode terkering selama fenomena El Niño di tahun 1997/1998 terjadi bulan Januari 1998 (lihat Gambar 4.5). Peta kontur indeks kekeringan bulan tersebut menunjukkan sebagian besar wilayah kabupaten Indramayu dan Subang nilai SPI3 yang terjadi mencapai -2, atau termasuk kategori sangat kering. Di sebagian Utara dan Selatan dari kabupaten Karawang teridentifikasi kategori sangat kering. Gambar 4.5 Peta kontur indeks kekeringan SPI3 Januari Analisis Spasial Kekeringan Meteorologis Berdasarkan Nilai SPI3 Selama Periode El Niño Sedang Tahun 22/23 Berdasarkan hasil peta kontur indeks kekeringan SPI3, awal teridentifikasi kekeringan meteorologis yang terjadi saat fenomena El Niño tahun 22/23 di wilayah kabupaten Subang dan Karawang terjadi pada bulan Mei tahun 22, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.6. Gambar tersebut mengidentifikasi tingkat kekeringan yang terjadi di wilayah kabupaten Karawang mencapai kategori sangat kering di sekitar stasiun Rengasdengklok hingga ke bagian Selatan. Sedangkan sebagian Barat (sekitar stasiun Ciasem) hingga Selatan kabupaten Subang, kekeringan yang terjadi termasuk dalam kategori agak kering (di bagian Barat) dan kering (sekitar stasiun Subang). Gambar 4.6 Peta kontur indeks kekeringan SPI3 Mei 22. Seluruh wilayah mengalami kekeringan dengan kategori agak kering (nilai SPI3 antara -1, hingga -1,49) hingga kering (nilai SPI3 antara -1,5 hingga -1,99) pada bulan Agustus 23, seperti yang terlihat pada Gambar 4.7. Pada peta kontur indeks

9 kekeringan tersebut teridentifikasi kekeringan meteorologis kategori kering terjadi di kabupaten Indramayu dan Karawang. Sedangkan kabupaten Subang, sebagian besar wilayahnya teridentifikasi kategori agak kering. Gambar 4.7 Peta kontur indeks kekeringan SPI3 Agustus Analisis Spasial Kekeringan Meteorologis Berdasarkan Nilai SPI3 Selama Periode El Niño Lemah Tahun 26/27 Berdasarkan peta kontur indeks kekeringan SPI3 periode Mei 26, kategori sangat kering teridentifikasi terjadi di kabupaten Karawang (lihat Gambar 4.8). (c) Gambar 4.9 Peta indeks kekeringan SPI3 tahun 26 di wilayah Pantura Jawa Barat bulan : Nopember, Desember, dan (c) Januari 27. Gambar 4.8 Peta kontur indeks kekeringan SPI3 Mei 26. Pada periode Nopember 26 hingga Januari 27 menunjukkan kekeringan kategori sangat kering teridentifikasi di wilayah kabupaten Indramayu dan sebagian Selatan kabupaten Subang. Sedangkan di kabupaten Karawang hanya teridentifikasi kategori agak kering hingga kering (lihat Gambar 4.9). 4.9 Dampak Kejadian Kekeringan Terhadap Produksi Padi Di Wilayah Kabupaten Indramayu Kabupaten Indramayu sebagai sebagai salah satu daerah lumbung padi di Jawa Barat, informasi mengenai kekeringan sangat diperlukan untuk menghindari terjadinya kegagalan panen akibat kurangnya ketersediaan air. Gambar 4.1 menunjukkan bahwa saat persentase kejadian kekeringan meteorologis di kabupaten Indramayu mengalami kenaikan, hasil produksi padi di wilayah ini mengalami penurunan. Oleh karena itu, informasi tingkat kekeringan meteorologis sangat penting bagi pertanian, sebab kekeringan meteorologis sebagai indikasi awal terjadinya kekeringan.

10 Produksi Padi (dalam ton) Jan - Apr Mei - Agu Sep - Des Jan - Apr Gambar 4.1 Hasil plot produksi padi dan persentase kekeringan di kabupaten Indramayu. 5. KESIMPULAN Mei - Agu a. Berdasarkan historis curah hujan (tahun ), kekeringan meteorologis di wilayah kabupaten Indramayu dan Subang terjadi pada periode Juli - Oktober. Sedangkan di Kab. Karawang terjadi pada periode Juni - Nopember. b. Berdasarkan nilai SPI skala 3 bulanan (SPI3), kekeringan meteorologis kategori sangat kering pada periode El Niño kuat tahun 1997/1998 terjadi di kabupaten Indramayu, Subang, dan Karawang. Pada periode El Niño sedang tahun 22/23 terjadi di wilayah kabupaten Karawang. Sedangkan periode El Niño lemah tahun 26/27 terjadi di kabupaten Indramayu dan Subang. c. Berdasarkan spasial nilai SPI3 selama periode El Niño (1997/1998), (22/23), (26/27), kabupaten Indramayu dan Subang lebih sering mengalami kekeringan meteorologis kategori sangat kering 6. DAFTAR PUSTAKA 1. Badan Koordinasi Nasional Penanganan Bencana. 27. Pengenalan Karakteristik Bencana dan Upaya Mitigasinya di Indonesia (Edisi ke 2). Jakarta. Sep - Des Jan - Apr Mei - Agu Jumlah Produksi Padi Kab. Indramayu Prosentase Kejadian Kekeringan Sep - Des 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% % prosentase Kejadian Index in Forest Fire Prevention and Control Project. 3. Hayes, M. J., Svoboda, M. D., Wall, N., and Widhalm, M The Lincoln Declaration on Drought Indices: Universal Meteorological Drought Index Recommended. Bulletin of the American Meteorological Society, 92(4), , doi:1.1175/21bams Hayes, M. J., Svoboda, M. D., Wilhite, D. A., and Vanyarkho, O. V Monitoring The 1996 Drought Using The Standardized Precipitation Index. Bull. Am. Meteorol. Soc., 8, McKee, T. B., Doesken, N. J., and Kleist, J The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales, Procedings of the 8th Conference on Applied Climatology. 6. Tjasyono, B. H. K. dan Harijono, S. W. B. 26. Meteorologi Indonesia Volume 2. Penerbit Badan Meteorologi dan Geofisika. Jakarta. 7. Tjasyono, B. H. K., Harijono, S. W. B., Juaeni, I., Ruminta. 28. Pengaruh Interaksi Kopel Atmosfer Samudera Pasifik dan Hindia Ekuatorial Terhadap Curah Hujan Di Indonesia. Disampaikan pada Simposium Meteorologi Pertanian VII, Januari 28, Jakarta. 8. Yamagata, T.,Lizuka, S., and Matsura, T. 2. Succesful Reproduction of The Dipole Mode Phenomenon in The Indian Ocean Using a Model Advance Toward The Prediction of Climate Chang, Geophysical Research Letter. 2. Borger, B. H. 21. Climate Assessment and Drought: The Occurrence and Severity of Droughts in South Sumatra and the El-Nino Southern Oscillation

11 Sangat Kering Kering Agak Kering Rata-Rata Kejadian Kekeringan (c) Sangat Kering Kering Agak Kering Rata-Rata Kejadian Kekeringan Lampiran 2 Grafik persentase kejadian kekeringan meteorologis tahun di kabupaten: Indramayu, Subang, (c) Karawang berdasarkan nilai indeks kekeringan SPI3. (c) Lampiran 1 Grafik persentase kejadian kekeringan meteorologis tahun di kabupaten: Indramayu, Subang, (c) Karawang berdasarkan nilai indeks kekeringan SPI3. (c) Lampiran 3 Grafik persentase kejadian kekeringan meteorologis tahun di kabupaten: Indramayu, Subang, (c) Karawang berdasarkan nilai indeks kekeringan SPI3.

12 PENGGUNAAN METODE STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX UNTUK IDENTIFIKASI KEKERINGAN METEOROLOGI DI WILAYAH PANTURA JAWA BARAT Oleh: Danu Triatmoko 1,2, Armi Susandi 1, Musa Ali Mustofa 1, Erwin E. S. Makmur 3 1 Program Studi Meteorologi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, ITB, Bandung 2 Stasiun Meteorologi H. Asan Sampit, Kalimantan Tengah 3 Sub-Bidang Peringatan Dini Iklim, Badan Meteorologi Klimatologi Geofisika, Jakarta ABSTRAK Kekeringan merupakan ancaman yang paling sering mengganggu sistem dan produksi pertanian di Indonesia terutama tanaman pangan. Wilayah Pantai Utara (Pantura) Jawa Barat merupakan daerah sentra produksi pangan nasional. Namun wilayah ini sangat rentan terhadap bencana kekeringan sehingga kajian tentang identifikasi tingkat kekeringan di wilayah ini perlu dilakukan. Indikasi awal terjadinya kekeringan dapat dilihat dari tingkat kekeringan meteorologisnya. Standardized Precipitation Index (SPI) merupakan salah satu metode untuk memonitoring tingkat kekeringan meteorologis suatu wilayah. Daerah penelitian dalam kajian ini adalah daerah Pantura Jawa Barat yang terdiri dari 3 kabupaten yaitu Indramayu, Subang, dan Karawang. Data curah hujan bulanan yang digunakan merupakan data hasil observasi selama 3 tahun ( ) dari 1 stasiun pengamatan curah hujan yang tersebar di 3 kabupaten tersebut. Penghitungan nilai SPI dilakukan dengan menggunakan program SPI yang dikeluarkan oleh National Drought Mitigation Center, Amerika. Periode waktu yang digunakan dalam metode SPI adalah tiga bulanan atau SPI3. Metode SPI tersebut diuji untuk identifikasi tingkat kekeringan meteorologis yang terjadi di tahun El Niño kuat (1997/1998), El Niño sedang (22/23) dan El Niño lemah (26/27). Hasil kajian menunjukkan bahwa SPI dengan skala waktu 3 bulanan pada periode tahun 1997/1998 (El Niño kuat) kekeringan meteorologis kategori sangat kering terjadi di 3 kabupaten. Pada tahun 22/23 (El Niño sedang) kekeringan kategori sangat kering terjadi di kabupaten Karawang. Sedangkan, tahun El Niño lemah (26/27) terjadi di kabupaten Indramayu dan Subang. Untuk itu, dalam melakukan monitoring tingkat kekeringan meteorologi jangka pendek sebaiknya menggunakan SPI skala 3 bulanan. Kata kunci: Kekeringan meteorologis, sentra pangan, Standardized Precipitation Index, El Niño.