1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Wilayah Indonesia umumnya dikelilingi oleh lautan yang berada antara samudera Hindia dan Samudera Pasifik. Samudera ini menjadi sumber kelembaban utama uap air di atmosfer hingga terjadinya hujan. Salah satu yang menentukan terbentuknya uap air di atmosfer adalah kondisi suhu muka laut. Apabila suhu muka laut hangat maka proses konvektif meningkat sehingga terbentuknya awan semakin banyak dan potensi turunnya hujan semakin besar. Adanya variasi suhu dipermukaan kedua samudera dapat menyebabkan variasi hujan suatu wilayah. Selain itu, variasi suhu yang terjadi dipermukaan kedua samudera menimbulkan fenomena iklim seperti ENSO yang dapat menyebabkan terjadinya anomali iklim global sehingga berdampak pada anomali curah hujan diwilayah sekitarnya. Pada sektor pertanian fenomena alam juga memperlihatkan peran yang semakin penting akhir-akhir ini melalui munculnya anomali iklim El Nino dan La Nina. Anomali iklim tersebut semakin sering terjadi dengan kondisi musim yang semakin ekstrim dan durasi yang semakin panjang sehingga menimbulkan dampak yang signifikan terhadap produksi pertanian di banyak Negara (IPCC, 2001). Di daerah tropis, terutama Indonesia, kedua anomali iklim tersebut dapat menimbulkan pergeseran pola curah hujan, perubahan besaran curah hujan dan perubahan temperatur udara. Akibat lebih lanjut adalah terjadinya musim kemarau yang semakin panjang,
kekeringan yang merangsang terjadinya kebakaran hutan didaerah sensitif, banjir dan meningkatnya gangguan hama dan penyakit tanaman. Nilai SOI dikawasan Asia Tenggara dan Australia berkorelasi kuat dengan curah hujan, karena itu perubahan nilai SOI merupakan indikator yang baik bagi perubahan curah hujan dikawasan tersebut (Podbury et al., 2000; Nicholls and Beard, 2000). El Nino 1997/1998 juga menyebabkan penurunan debit air pada 20 bendungan di Provinsi Jawa Tengah antara 3 persen hingga 65 persen (Irawan, 2006). Rata-rata penurunan debit air tahunan di seluruh waduk tersebut sebesar 12,3 persen pada tahun 1997 dan 2,1 persen pada tahun 1998. Pada umumnya penurunan debit air tersebut lebih besar pada musim kemarau (17,6%) daripada musim hujan (7,2%). Hal ini menunjukkan bahwa kejadian El Nino dapat menimbulkan dampak negatif terhadap produksi pangan di daerah beririgasi, terutama pada musim kemarau (Las et al, dalam Irawan, 2006). Pengaruh negatif tersebut diatas tentunya berpengaruh terhadap produksi pertanian di Indonesia, terutama padi sawah yang membutuhkan air lebih banyak. Berdasarkan fakta di atas maka perlu dilakukan upaya untuk mengantisipasi terjadinya penurunan produksi pada komoditas pangan utama terutama didaerah lumbung padi di Provinsi Jawa Tengah dimana pada penelitian ini diambil studi kasus terhadap wilayah Kabupaten Banyumas. Prediksi curah hujan dengan pengaruh indeks iklim global merupakan hal yang harus dilakukan.
Metode prediksi saat ini terus dikembangkan, salah satunya adalah dengan pendekatan yang berbasis kecerdasan buatan. Kemampuan pendekatan berbasis kecerdasan buatan sudah banyak diterapakan diberbagai bidang ilmu pengetahuan dan teknologi. Model pendekatan kecerdasan buatan yang paling banyak diaplikasikan untuk peramalan adalah ANN (Artificial Neural Network) atau JST (Jaringan Saraf Tiruan). Kemampuan JST dalam mengingat dan membuat generalisasi menjadi dasar kenapa JST dapat digunakan untuk meramal kejadian yang akan terjadi di masa mendatang berdasarkan pola kejadian dimasa lampau (Fausett, 1994). Hasil prediksi dari metode JST berupa data bulanan setiap kecamatan, namun pola yang terbentuk belum dapat dibaca, sehingga untuk menganalisis data dibutuhkan metode yang tepat. Pembacaan pola besarnya hujan dibutuhkan untuk mengetahui apakah curah hujan yang terjadi dalam kategori tinggi, sedang atau rendah dan pembacaan tersebut menggunakan metode Empirical Orthogonal Function (EOF). Empirical Orthogonal Function (EOF) disebut juga Principal Component Analysis (PCA) atau transformasi Karhunen-Loeve (Singular Value Decomposition- SVD) pada matriks (Bjornson et al, 1997). Metode EOF digunakan untuk mencari pola pada suatu data. Secara umum, EOF merupakan suatu teknik yang digunakan untuk mereduksi data multidimensi menjadi data dengan dimensi yang lebih kecil, namun tetap mempertahankan karakteristik dari data tersebut. Metode ini dapat digunakan untuk melakukan analisis data yang dalam perhitungannya melibatkan nilai eigen dari
matriks kovariansi. Secara matematis, EOF adalah rata-rata dan kovariansi. Dalam kasus ini, data dengan variansi yang besar dianggap lebih penting. Prediksi yang dilakukan belum lengkap apabila belum menentukan langkah penelitian yang harus dilakukan selanjutnya agar kerugian yang dialami petani akibat dampak perubahan iklim dapat berkurang. Penentuan pola tanam yang cocok di wilayah Kabupaten Banyumas harus dilakukan agar petani dapat menghindari gagal panen akibat anomali perubahan curah hujan yang terjadi dimasa yang akan datang. Pada penelitian ini digunakan CROPWAT untuk membuat rekomendasi pola tanam yang efektif. Sehingga hasil rekomendasi pola tanam dengan tahun prediksi dan Kecamatan yang terpengaruh perubahan indeks iklim global dapat diketahui dan dapat dilakukan upaya adaptasi dan mitigasi sejak dini. 1.2. Rumusan Masalah Permasalahan yang difokuskan pada penelitian ini adalah : 1. Apakah metode JST dapat digunakan dalam memprediksi curah hujan dengan pengaruh indeks iklim global berupa SOI dan Nino 3.4 untuk SST? 2. Pola besarnya hujan yang terjadi pada tahun prediksi termasuk kategori tinggi, sedang atau rendah? 3. Bagaimana pola tanam yang direkomendasikan di Kabupaten Banyumas?
1.3. Batasan Masalah Agar pembahasan masalah dapat lebih terfokus, maka dilakukan pembatasan masalah sebagai berikut: a. Struktur jaringan saraf tiruan yang digunakan adalah jaringan saraf propagasi-balik (Backpropagation) selama 3 tahun. b. Metode JST dan EOF dilakukan dengan program MATLAB. c. Menggunakan Korelasi Pearson s untuk mengetahui korelasi yang terjadi. d. Penentuan pola tanam menggunakan CROPWAT 8.0. 1.4. Tujuan Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah : 1. Memprediksi perubahan curah hujan di Kabupaten Banyumas dengan menambahkan pengaruh fluktuasi fenomena iklim global. 2. Mengetahui pola besaran hujan dengan menggunakan metode EOF, sehingga dapat diketahui kategori hujan di tahun prediksi. 3. Mengetahui korelasi yang terjadi antara curah hujan, indeks iklim global dan produksi tanaman pangan utama di Kabupaten Banyumas. 4. Menentukan pola tanam yang sesuai di Kabupaten Banyumas.
1.5. Manfaat Manfaat dari penelitian ini yaitu : a. Dapat memberikan gambaran mengenai metode peramalan untuk memecahkan masalah dan pengambilan keputusan yang didasarkan pada hasil peramalan curah hujan. b. Mengetahui hubungan antara perubahan iklim dengan jumlah produksi tanaman pangan di Kabupaten Banyumas, sehingga dapat dijadikan referensi pemerintah dalam menentukan kebijakan dan mencari solusi dari dampak perubahan iklim yang akan terjadi.