INDEKS OSILASI SELATAN (SOI) DAN SIFAT HUJAN INDONESIA DALAM SEPULUH TAHUN TERAKHIR

dokumen-dokumen yang mirip
Fase Panas El berlangsung antara bulan dengan periode antara 2-7 tahun yang diselingi fase dingin yang disebut dengan La Nina

EVALUASI CUACA BULAN JUNI 2016 DI STASIUN METEOROLOGI PERAK 1 SURABAYA

POLA ARUS PERMUKAAN PADA SAAT KEJADIAN INDIAN OCEAN DIPOLE DI PERAIRAN SAMUDERA HINDIA TROPIS

PENGARUH EL NINO SOUTHERN OSCILLATION (ENSO) TERHADAP CURAH HUJAN MUSIMAN DAN TAHUNAN DI INDONESIA. Zulfahmi Sitompul

HUBUNGAN ANTARA ANOMALI SUHU PERMUKAAN LAUT DENGAN CURAH HUJAN DI JAWA

ANALISIS PENGARUH MADDEN JULIAN OSCILLATION (MJO) TERHADAP CURAH HUJAN DI KOTA MAKASSAR

KATA PENGANTAR. Banjarbaru, Oktober 2012 Kepala Stasiun Klimatologi Banjarbaru. Ir. PURWANTO NIP Buletin Edisi Oktober 2012

El-NINO DAN PENGARUHNYA TERHADAP CURAH HUJAN DI MANADO SULAWESI UTARA EL-NINO AND ITS EFFECT ON RAINFALL IN MANADO NORTH SULAWESI

Oleh Tim Agroklimatologi PPKS

Pasang Surut Surabaya Selama Terjadi El-Nino

Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian

Abstrak

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

ANALISIS HUJAN BULAN MEI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN JULI, AGUSTUS DAN SEPTEMBER 2011 PROVINSI DKI JAKARTA

Abstract. Intisari 1. PENDAHULUAN. Djazim Syaifullah 1

KATA PENGANTAR KUPANG, MARET 2016 PH. KEPALA STASIUN KLIMATOLOGI LASIANA KUPANG CAROLINA D. ROMMER, S.IP NIP

PENGARUH EL NIÑO, LA NIÑA DAN INDIAN OCEAN DIPOLE TERHADAP CURAH HUJAN PENTAD DI WILAYAH INDONESIA

ANALISIS HUJAN BULAN OKTOBER 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN DESEMBER 2011, JANUARI DAN FEBRUARI 2012 PROVINSI DKI JAKARTA 1.

PENGARUH FENOMENA GLOBAL DIPOLE MODE POSITIF DAN EL NINO TERHADAP KEKERINGAN DI PROVINSI BALI

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

PENGARUH DIPOLE MODE TERHADAP CURAH HUJAN DI INDONESIA

IDENTIFIKASI PERUBAHAN DISTRIBUSI CURAH HUJAN DI INDONESIA AKIBAT DARI PENGARUH PERUBAHAN IKLIM GLOBAL

ANALISIS HUJAN BULAN PEBRUARI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN APRIL, MEI DAN JUNI 2011 PROVINSI DKI JAKARTA

Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian

PENGARUH EL NIÑO 1997 TERHADAP VARIABILITAS MUSIM DI PROVINSI JAWA TIMUR

ANALISIS HUJAN BULAN JUNI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN AGUSTUS, SEPTEMBER DAN OKTOBER 2011 PROVINSI DKI JAKARTA

ANALISIS SINYAL EL NIÑO SOUTHERN OSCILLATION (ENSO) DAN HUBUNGANNYA DENGAN VARIABILITAS ARUS LINTAS INDONESIA DI SELAT LIFAMATOLA TUGAS AKHIR

KATA PENGANTAR TANGERANG SELATAN, MARET 2016 KEPALA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG TANGERANG. Ir. BUDI ROESPANDI NIP

ANALISA VARIASI HARMONIK PASANG SURUT DI PERAIRAN SURABAYA AKIBAT FENOMENA EL-NINO

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu

I. INFORMASI METEOROLOGI

Musim Hujan. Musim Kemarau

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG

I. INFORMASI METEOROLOGI

ANALISA ANGIN ZONAL DALAM MENENTUKAN AWAL MUSIM HUJAN DI BALI BAGIAN SELATAN

ANALISIS HUJAN BULAN JANUARI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN MARET, APRIL, DAN MEI 2011 PROVINSI DKI JAKARTA

I. INFORMASI METEOROLOGI

MENGHITUNG DIPOLE MODE INDEX (DMI) DAN KORELASINYA DENGAN KONDISI CURAH HUJAN

PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2011/2012 PADA ZONA MUSIM (ZOM) (DKI JAKARTA)

Kampus Bukit Jimbaran, Badung, Bali 80361, Indonesia. Abstrak

Ringkasan Proyeksi Produksi Minyak Sawit 2017 dari Segi Trend Kondisi Iklim Indonesia

ANALISIS KEJADIAN EL-NINO DAN PENGARUHNYA TERHADAP INTENSITAS CURAH HUJAN DI WILAYAH JABODETABEK SELAMA PERIODE PUNCAK MUSIM HUJAN TAHUN 2015/2016

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. memanasnya suhu permukaan air laut Pasifik bagian timur. El Nino terjadi pada

Analisis Variasi Cuaca di Daerah Jawa Barat dan Banten

ANALISIS KEJADIAN EL NINO TAHUN 2015 DAN PENGARUHNYA TERHADAP PENINGKATAN TITIK API DI WILAYAH SUMATERA DAN KALIMANTAN, INDONESIA

KATA PENGANTAR PANGKALPINANG, APRIL 2016 KEPALA STASIUN METEOROLOGI KLAS I PANGKALPINANG MOHAMMAD NURHUDA, S.T. NIP

KATA PENGANTAR. Pontianak, 1 April 2016 KEPALA STASIUN KLIMATOLOGI SIANTAN PONTIANAK. WANDAYANTOLIS, S.Si, M.Si NIP

I. INFORMASI METEOROLOGI

Variasi Iklim Musiman dan Non Musiman di Indonesia *)

Kajian Elevasi Muka Air Laut di Perairan Indonesia Pada Kondisi El Nino dan La Nina

KATA PENGANTAR. Semarang, 22 maret 2018 KEPALA STASIUN. Ir. TUBAN WIYOSO, MSi NIP STASIUN KLIMATOLOGI SEMARANG

ANALISIS CUACA PADA SAAT PELAKSANAAN TMC PENANGGULANGAN BANJIR JAKARTA JANUARI FEBRUARI Abstract

Prakiraan Musim Kemarau 2018 Zona Musim di NTT KATA PENGANTAR

KATA PENGANTAR REDAKSI. Pengarah : Wandayantolis, S. SI, M. Si. Penanggung Jawab : Subandriyo, SP. Pemimpin Redaksi : Ismaharto Adi, S.

KATA PENGANTAR. Negara, September 2015 KEPALA STASIUN KLIMATOLOGI NEGARA BALI. NUGA PUTRANTIJO, SP, M.Si. NIP

IDENTIFIKASI HUBUNGAN FLUKTUASI NILAI SOI TERHADAP CURAH HUJAN BULANAN DI KAWASAN BATUKARU-BEDUGUL, BALI

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. perencanaan dan pengelolaan sumber daya air (Haile et al., 2009).

KATA PENGANTAR. Prakiraan Musim Kemarau 2016

KATA PENGANTAR. merupakan hasil pemutakhiran rata-rata sebelumnya (periode ).

Fe F nomena Elnino & Lanina Adipandang Yudono 11

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG ANALISIS MUSIM KEMARAU 2013 DAN PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2013/2014

persamaan regresi. Adapun rumus yang digunakan untuk menentukan curah hujan kritis adalah sebagai berikut: CH kritis = ( 0.

STASIUN METEOROLOGI KLAS III NABIRE

BAB I PENDAHULUAN. didefinisikan sebagai peristiwa meningkatnya suhu rata-rata pada lapisan

STUDI EDDY MINDANAO DAN EDDY HALMAHERA TESIS. Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung

ANALISIS MUSIM KEMARAU 2015 DAN PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2015/2016

PENGEMBANGAN EKSPERT SISTEM BERBASIS INDEKS ENSO, DMI, MONSUN DAN MJO UNTUK PENENTUAN AWAL MUSIM

PROSPEK KEJADIAN SIKLON TROPIS DI WILAYAH SAMUDERA HINDIA SELATAN INDONESIA PADA MUSIM SIKLON 2016/2017

KATA PENGANTAR. Segala kritik dan saran sangat kami harapkan guna peningkatan kualitas publikasi ini. Semoga bermanfaat.

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG

SIRKULASI ANGIN PERMUKAAN DI PANTAI PAMEUNGPEUK GARUT, JAWA BARAT

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA

Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian

EVALUASI MUSIM HUJAN 2007/2008 DAN PRAKIRAAN MUSIM KEMARAU 2008 PROVINSI BANTEN DAN DKI JAKARTA

STUDI DAMPAK EL NINO DAN INDIAN OCEAN DIPOLE (IOD) TERHADAP CURAH HUJAN DI PANGKALPINANG

PRISMA FISIKA, Vol. I, No. 2 (2013), Hal ISSN :

Prakiraan Musim Hujan 2015/2016 Zona Musim di Nusa Tenggara Timur

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN METEOROLOGI KLAS III MALI

IDENTIFIKASI FENOMENA ENSO

Propinsi Banten dan DKI Jakarta

PRAKIRAAN ANOMALI IKLIM TAHUN 2016 BMKG DI JAWA TENGAH

Pengaruh Dipole Mode dan El Nino Southern Oscillation Terhadap Awal Tanam dan Masa Tanam di Kabupaten Mempawah

KONSISTENSI ANGIN ZONAL TERHADAP POSISI ITCZ UNTUK MENENTUKAN ONSET MONSUN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Analisis Hujan Bulan Juni 2012 Iklim Mikro Bulan Juni 2012 Prakiraan Hujan Bulan Agustus, September dan Oktober 2012

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA

PRAKIRAAN MUSIM KEMARAU 2017 REDAKSI

PRAKIRAAN MUSIM 2017/2018

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA

KAJIAN TEMPORAL KEKERINGAN MENGGUNAKAN PERHITUNGAN KEETCH BYRAM DRYNESS INDEX (KBDI) DI WILAYAH BANJARBARU, BANJARMASIN DAN KOTABARU PERIODE

POTENSI PEMANFAATAN INFORMASI PRAKIRAAN IKLIM UNTUK MENDUKUNG SISTEM USAHA TAMBAK UDANG DAN GARAM DI KABUPATEN INDRAMAYU KIKI KARTIKASARI

PRAKIRAAN KONDISI IKLIM DI INDONESIA (UPDATE MARET 2017)

ANALISIS ANGIN ZONAL DI INDONESIA SELAMA PERIODE ENSO

PENDAHULUAN. Latar Belakang

Analisis Hujan Bulan Mei 2013 Iklim Mikro Bulan Mei 2013 Prakiraan Hujan Bulan Juli, Agustus dan September 2013

II. TINJAUAN PUSTAKA. Tengah dan Timur sepanjang ekuator dan secara kasat mata El Nino tidak. dapat dilihat. Fenomena ini memiliki periode 2-7 tahun.

Stasiun Klimatologi Pondok Betung

MEKANISME INTERAKSI MONSUN ASIA DAN ENSO

Transkripsi:

INDEKS OSILASI SELATAN (SOI) DAN SIFAT HUJAN INDONESIA DALAM SEPULUH TAHUN TERAKHIR Nurzaman Adikusumah Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, LAPAN 34H34H34Hnzn@bdg.lapan.go.id Abstract Pressure difference between Tahiti and Darwin are shown in the Southern Oscillation Index is often used to predict and identify anomalous conditions of sea surface temperatures in the Pacific Ocean known as El Nino. This interaction has very distinctive characteristics when the index is negative which indicates the existence of this phenomenon. Indonesia has a rainfall pattern that directly and indirectly influenced by conditions in the eastern Pacific, especially in the region. The nature of rainfall in the eastern region of Indonesia is the incident meteorologist will be affected because of its position section of El Nino western Pacific, but the form of interaction has not been recognized consistently, that is it always a shortage of water during El Nino?. In this paper will review the current state relationship average rainfall patterns Indonesia as one point and some regions such as the rainy season monsoonal region, local equator and also represented as a point to the last third of the fluctuations in the SOI region. The consistency of these interactions can provide information the last condition the strong influence of pressure difference Tahiti Indonesia Darwin on the weather conditions generally, the condition of rainfall patterns in particular. Keywords: SOI (Southern Oscillation index), El Nino, rainfall, Indonesia Abstrak Perbedaan tekanan antara Tahiti dan Darwin yang ditunjukkan dalam Indeks Osilasi Selatan sering dipakai dalam memprediksi dan mengenali kondisi anomali temperantur permukaan laut di Samudera Pasifik yang lebih dikenal dengan El Nino. Interaksi ini memiliki karakteristik yang sangat khas dimana saat indeks bernilai negatif menandakan adanya fenomena ini. Indonesia memiliki pola hujan yang secara langsung dan tidak langsung dipengaruhi kondisi di Pasifik terutama diwilayah bagian timur. Sifat hujan wilayah timur Indonesia ini secara meteorologis akan dipengaruhi kejadiaan El Nino karena posisinya dibagian barat samudera Pasifik, namun bentuk interaksinya belum dikenali secara konsisten, yaitu apakah selalu terjadi kekurangan air saat El Nino?. Pada tulisan ini akan ditinjau kondisi terkini hubungan pola hujan rata-rata Indonesia sebagai satu titik dan beberapa wilayah musim hujan seperti wilayah monsunal, ekuator dan lokal juga diwakili sebagai satu titik untuk ketiga wilayah terakhir terhadap fluktuasi SOI. Konsistensi interaksi ini dapat memberikan informasi kondisi terakhir kuatnya pengaruh perbedaan tekanan Tahiti Darwin terhadap kondisi cuaca Indonesia umumnya, kondisi pola hujan pada khususnya. Kata Kunci : SOI (indeks osilasi selatan), El Nino, hujan, Indonesia 184

1. PENDAHULUAN Osilasi Selatan adalah komponen atmosfer El Niño. Komponen ini adalah sebuah osilasi tekanan udara antara permukaan bagian timur tropis dan perairan barat Samudera Pasifik. Kekuatan dari Osilasi Selatan diukur dengan Indeks Osilasi Selatan (SOI). SOI dihitung dari fluktuasi perbedaan tekanan udara permukaan di antara Tahiti dan Darwin, Australia [17]. Episode El Niño berhubungan dengan nilai-nilai negatif dari SOI, yang berarti bahwa perbedaan tekanan antara Tahiti dan Darwin adalah relatif kecil. SOI menjadi rujukan penting bagi prediksi adanya peristiwa El Nino. Sementara dampak El Nino terhadap wilayah Indonesia menjadi kajian panjang tentang dampaknya ada anggapan kuat perpengaruh bagi sebagian wilayah dan tidak berdampak terhadap wilayah lainnya. Namun dapatkah SOI menjadi indikasi pada kondisi hujan Indonesia secara keseluruhan?. Dengan mengkaji korelasi indeks ini dan hujan Indonesia dalam sepuluh tahun terakhir akan diamati sifatnya secara visual maupun statistik. Hujan yang menjadi parameter pengamatan diambil dalam skala spatial Indonesia 35H35H35H (36H36H36H11 S, 37H37H37H6 N dan 38H38H38H95 E, 39H39H39H141 E) yang dirata-ratakan menjadi satu besaran hujan setiap bulannya. Sehingga besarannya tidak mewakili daerah pembagian musim. Penghitungan korelasi untuk membantu pembandingan kedua peristiwa yaitu perbedaan tekanan Tahiti dan Darwin serta profil hujan di Indonesia. 1.1. Indeks Osilasi Selatan Sebagai Parameter Iklim Cara yang paling umum dilakukan untuk mengukur besarnya pengaruh El Niňo pada kejadian curah hujan adalah dengan menghubungkan indeks osilasi selatan (IOS) dengan anomali curah hujan setempat. IOS merupakan selisih dari anomali tekanan atmosfer permukaan laut di Tahiti (17 0 S,150 W) dan Darwin (12 0 S, 131 W), 185

distandarisasi pada rata-rata nol dan dikalikan 10 kali simpangan baku (normalised Z- score kali 10) (Abawi dan Dutta, 1998, Allan et al., 1996b). IOS = ( PT PD ) x10 σ dimana P T dan P D adalah anomali tekanan atmosfer (simpangan dari rerata) di Tahiti dan Darwin; sedangkan σ adalah standar deviatsi (SD) dari selisih tekanan. Nilai IOS negatif ini menunjukkan adanya tekanan udara di atas permukaan laut yang lebih tinggi di Darwin dibandingkan dengan dengan di Tahiti dan mencerminkan curah hujan di Indonesia berada di bawah normal. Nilai ekstrem dari osilasi ini dicapai bilamana tekanan udara permukaan laut di Pasifik tengah lebih rendah dari normal maka tekanan udara permukaan laut di Darwin cenderung di atas normal. Pasangan suhu permukaan laut (SPL) yang hangat dan osilasi selatan (OS) biasanya diacu sebagai kejadian ENOS (Hammer dan Nicholls, 1996; Allan et al, 1996a) 2. DATA DAN METODE Hujan berdasarkan data monitoring GPCP global dengan format grid difokuskan pada wilayah Indonesia. Pada area ini dirata-ratakan menjadi satu nilai untuk setiap bulannya, kemudian dalam selang waktu penelitian dideretkan selama selang waktu penelitian. SOI diambil dari website BOM (http://www.bom.gov.au/climate/current/soihtm1.shtml), berupa data bulanan yang mewakili dinamika tekanan di Tahiti dan Darwin. Kedua data akan di plot dan membandingkan kurva tersebut dalam bentuk deret waktu. Secara visual deret waktu keduanya akan dianalisis untuk melihat saling interaksinya. 186

3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Korelasi SOI dan Hujan Indonesia Tahun 2000-2009 Pola SOI sangat baik dalam memprediksi peristiwa El Nino yang dampaknya selain regional juga global, tapi SOI yang terletak di Pasifik belum tentu dapat menjadi parameter yang berperan pada musim hujan di Indonesia. Kajian ini merupakan tinjauan kembali tentang SOI dan kemungkinan peranannya dalam telekoneksi tehadap hujan di Indonesia. Kajian utamanya meliputi seluruh wilayah Indonesia yang dianggap sebagai satu titik serta wilayah lain yaitu bagian selatan, ekuator dan utara. Keempat deret waktu di empat wilayah itu akan dikorelasi dengan SOI. Pada grafik SOI terlihat intensitas negatif atau El Nino terjadi pada bulan ke enam puluh satu (61) atau pada bulan Januari 2005, disini intensitas positif (La Nina) terlihat dua kali berada diatas angka 20 selama kurun pengamatan. Tercatat ada enam kali intensitas SOI diatas angka 10, sementara untuk SOI dibawah 10 teramati ada lima kali. Pada tahun pengamatan ini fluktuasi positif bergantian dengan negatif, Pada bulan Januari dan Desember tahun 2000 SOI diatas angka 10, diikuti dibawah 10 pada bulanke 31 (bulan Juli tahun 2002) kemudian bergatian positif dan negatif kembali sampai tahun 2005 dan kembali menjadi positif pada bulan ke 97 (Januari 2008) dan bulan ke 109 (Januari 2010). 187

Gambar 1: Kurva Osilasi selatan tahun 2000 sampai tahun 2009, dan menunjukkan titik terendahnya pada bulan ke 61 atau pada bulan Januari 2005 Gambar 2: Kurva hujan Indonesia dari tahun 2000 sampai 2009, garis biru untuk area seluruh Indonesia, garis merah selatan, garis hijau timur dan garis violet utara. Pola hujan Indonesia pada gambar 2 merupakan perata-rataan seluruh wilayah Indonesia 40H40H40H (41H41H41H11 S, 42H42H42H6 N dan 43H43H43H95 E, 44H44H44H141 E) kemudian dibandingkan dengan wilayah Selatan, Equator dan Utara, walaupun intensitasnya berbeda karena pengambilan luas sampel yang tidak sama besarnya namun fluktuasinya polanya tetap serupa. Untuk hujan indonesia (garis biru) titik terendah pada fluktuasinya terjadi pada bulan ke 56 (Agustus 2004), sementara wilayah lainnya akan dikaji secara terpisah. Jadi penurunan 188

hujan saat SOI negatif (El Nino) teramati di seluruh pola hujan di ke empat wilayah walaupun dengan intensitas berbeda. Diatas telah ditunjukkan pola secara umum kondisi SOI dan hujan Indonesia dalam sepuluh tahun terakhir. Secara terpisah hujan Indonesia diperlihatkan dibawah ini (gambar 3), disini terdapat empat titik terendah curah hujannya yaitu pada bulan ke 21, 31, 56 dan 81, dengan bulan ke 56 yang paling rendah. Gambar 3: Kurva hujan Indonesia dari tahun 2000 sampai 2009 untuk area seluruh Indonesia Dibawah ini dikaji untuk wilayah Selatan Ekuator Indonesia untuk selang waktu tahun 2000 sampai 2009, hujan wilayah ini (gambar 4) mengalami tiga titik terendah curah hujannya yaitu pada bulan ke 31, 56 dan 81, dengan bulan ke 31 yang paling rendah. Gambar 4: Kurva hujan Indonesia bagian selatan dari tahun 2000 sampai 2009. 189

Untuk wilayah Ekuator Indonesia pada selang waktu tahun 2000 sampai 2009, hujan wilayah ini (gambar 5) mengalami empat titik terendah curah hujannya yaitu pada bulan ke 21, 31, 56 dan 81, dengan bulan ke 56 yang paling rendah dari keempatnya. Gambar 5: Kurva hujan equator Indonesia dari tahun 2000 sampai 2009 Untuk wilayah Utara Indonesia pada selang waktu tahun 2000 sampai 2009, hujan wilayah ini (gambar 6) mengalami empat titik terendah curah hujannya yaitu pada bulan ke 26, 51, 56 dan 61, dengan bulan ke 61 yang paling rendah dari empat lainnya. Gambar 6: Kurva hujan Indonesia bagian utara dari tahun 2000 sampai 2009. 190

Adanya kesesuaian indeks osilasi selatan yang negatif maka angin pasat melemah yang diikuti dengan hujan di Indonesia secara umum yang rendah. Korelasi ini perlu dikaji lebih luas menggunakan data lebih panjang dengan menentukan kriteria khusus kepekaannya terhadap pola hujan di Indonesia. SOI dapat digunakan untuk parameter prediksi di Indonesia namun dengan kajian yang lebih rinci terhadap suatu lokasi dibanding perwilayah. 4. KESIMPULAN Secara spatial seluruh Indonesia, pola hujan dan SOI menujukkan hubungan yang memungkinkan adanya interaksi kuat, yaitu saat SOI negatif dibawah 5 menunjukkan melemahnya angin pasat yang berinteraksi pada kurangnya hujan di wilayah Indonesia. Secara umum pada bulan Januari 2005 atau bulan ke 61 dari Januari 2000 terlihat SOI yang rendah -29 dan hujan untuk Indonesia secara rata-rata rendah pada bulan Agustus 2004 atau bulan ke 57. Ada jeda waktu antara SOI dan berkurangnya hujan sekitar 4 bulan. Untuk wilayah Indonesia bagian selatan, ekuator dan utara, hubungannya tidak telalu signifikan, namun pola utamanya masih terlihat sesuai sehingga untuk kajian selanjutnya perlu di pilah area lebih rinci dibanding pembagian di atas. DAFTAR RUJUKAN U Haryanto, Keterkaitan Fase Indeks Osilasi Selatan (SOI) terhadap curah hujan di DAS Citarum, 1998, Thesis Magister Sains, IPB. Abawi; G.Y. dan S. C. Dutta, 1998. Forecasting of streamflows in NE-Australia based on the Southern Oscillation Index. DNR. Australia. 191

Abawi, Y. I Yasin, S. Dutta, T. Harris, M. Ma shum, D.McClymont, I. Amien dan R. Sayuti. 2002. Capturing the benefit of seasonal climate forecast in agricultural management: Subproject 2- Water and Crop Management inindonesia. Final Report to ACIAR. QCCA-DNRM. Toowoomba Australia. Hammer, G.L. dan Nicholls, N. 1996. Managing for climate variability - The role of seasonal climate forecasting in improving agricultural systems. Proc. Second Australian Conference on Agricultural Meteorology. Bureau of Meteorology, Commonwealth of Australia, Melbourne. pp. 19-27. 192