J.Agromet 23 (2): 182-198,  2009

## ANALISIS DAMPAK ENSO (EL-NINO SOUTHERN OSCILLATION) TERHADAP TINGKAT
KEKERINGAN UNTUK TANAMAN PANGAN DAN PALAWIJA (STUDI KASUS : SULAWESI SELATAN)
Impact Analysis of ENSO (El Nino-Southern Oscillation) on the Level of Drought for Food Crop and Secondary Food Crops (Case Study : South Sulawesi)
Yon Sugiarto 1 , Dori Kurniawan 2
1 Geofisika dan Meteorologi, FMIPA – IPB, Kampus IPB Darmaga Bogor,
2 Program Studi Meteorologi Terapan, Departemen Geofisika dan Meteorologi, FMIPA – IPB email: yons@ipb.ac.id

## ABSTRACT
Weather  and  climate  variability  is  a  long-term  weather  changes  that  are  characterized  by fluctuations  and  deviations  from  normal  conditions.  One  possible  cause  is  the  ENSO  (El-Nino Southern  Oscillation)  which  affected  in  drought  events.  This  research  was  conducted  to determine and analyze the level of drought in South Sulawesi due to the influence of ENSO and compare  the  production  of  food  crops  and  secondary  food  crops  in  normal  years  and  ENSO. Drought  index  is  calculated  based  on  the  Palmer  method  by  using  data  of  rainfall,  air temperature and soil moisture as input. Based on the calculations using the method of Palmer drought index, the regions with monsoon rain patterns have a range of values between -22.71 drought until 18:23, Equatorial patterns ranging from -4.03 to 5:07, and on local patterns ranged from  -8.57  until  10:07.  Verification  test  results  on  the  drought  index  of  crop  production  data showed that each ENSO event is always followed by a decline in rice production, especially of rice fields. Food crop production generally tends to increase at each ENSO event because most crops are plants that are resistant to drought, particularly local varieties that have adapted well to  their  environment.  Thus,  the  drought  caused  by  the  influence  of  ENSO  can  affect  the production of food crops and secondary food crops.
Key Words : climate variability, drought, ENSO, food crops, Palmer index.

## PENDAHULUAN
Secara  geografis,  Indonesia  Indonesia  merupakan  daerah  yang  potensial  dengan keterdiaan  sumberdaya  air  yang  melimpah  sepanjang  tahun.  Sumber  daya  air  merupakan komponen  penting  bagi  aktivitas  di  berbagai  sektor  termasuk  diantaranya  pertanian. Sumberdaya  air  terkait  dengan  variabilitas  iklim  wilayah.    Variabilitas  iklim  wilayah  salah satunya  ditandai  oleh  fluktuasi  unsur-unsur  iklim  dari  tahun  ke  tahun  dan  pada  waktu  tertentu yang dapat menyimpang dari kondisi normalnya. Salah satu bentuk penyimpangan yang terjadi adalah curah hujan yang berada di bawah normal pada periode waktu tertentu dan terkadang dengan rentang waktu yang sangat panjang.
Salah satu fenomena iklim yang berpengaruh dalam variabilitas iklim di wilayah Indonesia adalah ENSO ( El-Nino Southern Oscillation ).  Fenomena EL-Nino yang terjadi berpotensi besar menyebabkan  curah  hujan  jauh  di  bawah  kondisi  normal.  ENSO  adalah  meningkatnya  suhu muka  laut  di  sekitar  Pasifik  Tengah  dan  Timur  sepanjang  ekuator  dari  nilai  rata-ratanya. Kejadian tersebut ditandai dengan melemahnya angin pasat dan bergesernya
Penyerahan naskah :   2 November  2009 Diterima untuk diterbitkan :   3 Desember  2009
Analisis Dampak Enso (El-Nino Southern Oscillation)
pusat  konvergensi siklus  Walker sebagai  akibat  dari  peningkatan  suhu  muka  laut  tersebut. Fenomena  ENSO  ini  akan  mengakibatkan  kekeringan  yang  sangat  nyata  di  sebagian  besar wilayah Indonesia (Boer 1999).
Kekeringan  menggambarkan  kondisi  kekurangan  air  yang  terjadi  dalam  jangka  waktu tertentu (bulan atau tahun). Hal tersebut terjadi karena suatu wilayah menerima curah hujan di bawah rata-ratanya.  Periode kekeringan yang terjadi dapat memiliki pengaruh yang signifikan terhadap  lingkungan,  pertanian,  kesehatan,  serta  memiliki  konsekuensi  ekonomi  dan  sosial. Besaran  dampak  bervariasi  sesuai  dengan  kerentanan  wilayah  yang  terkena.  Batasan kekeringan  berbeda-beda  bergantung  pada  latar  belakang  serta  perhatian  ataupun  dampak yang  diperhitungkan  terkait  dengan  hubungan  antara  kebutuhan  dan  ketersediaan  air.  Dalam bidang  pertanian,  kekeringan  diartikan  dengan  berkurangnya  lengas  tanah  yang  dibutuhkan oleh  tanaman  selama  masa  tanam.  Sebagai  contoh,  petani  tadah  hujan  cenderung  memiliki kerentanan yang tinggi terhadap dampak kekeringan yang terjadi karena tidak adanya alternatif sumber  air.    Dampak  kekeringan  menjadi  sangat  besar  jika  terjadi  di  daerah  sentra  produksi pertanian tanaman pangan di Indonesia seperti Pulau Jawa dan Bali, sebagian wilayah Pulau Sumatera dan Sulawesi Selatan.
Pertanian  tanaman  pangan  dan  palawija  merupakan  dua  bentuk  pertanian  yang  memiliki respon berbeda terhadap gejala kekurangan air. Pertanian tanaman pangan umumnya sangat memerlukan  ketersedian  air  yang  tinggi  selama  fase  pertumbuhan  dan  perkembangannya. Pertanian  palawija  memiliki  respon  yang  berbeda  terhadap  gejala  kekurangan  air,  karena tanaman palawija merupakan tanaman yang tahan terhadap kondisi tersebut. Dengan kata lain, ketersedian  air  yang  melimpah  apabila  dikelola  dan  di  manfaatkan  dengan  baik  akan memberikan dampak yang sangat positif, khususnya di bidang pertanian.
Faktor  lain  yang  membedakan  antara  pertanian  pangan  dan  palawija  adalah  berdasarkan waktu  tanamnya.  Pertanian  tanaman  pangan  yang  mengkonsumsi  air  lebih  banyak  sangat cocok  apabila  dilakukan  pada  musim  penghujan.  Sedangkan  pada  musim  kemarau  dimana terjadi penurunan curah hujan, pertanian palawija sangat baik untuk dijadikan alternatif karena air  tanaman  yang  diperlukan  sedikit,  tidak  sebanyak  pertanian  tanaman  pangan.  Gejala kekurangan  air  dan  penentuan  waktu  tanam  suatu  komoditas  pertanian  dapat  dikaji berdasarkan  tingkat  kekeringan  suatu  wilayah  akibat  fluktuasi  curah  hujan.  Fluktuasi  curah hujan  inilah  yang  lebih  dominan  menetukan  naik  atau  turunnya  hasil  produksi  komoditas pertanian di suatu wilayah, sehingga perlu dipahami dan dikaji lebih jauh.
Palmer  (1965)  mencoba  memanfaatkan  data  iklim  berupa  curah  hujan,  suhu  udara  dan kelengasan  tanah  sebagai  peubah  untuk  menduga  tingkat  kekeringan  di  suatu  wilayah  yang dinyatakan sebagai Indeks Palmer. Indeks  ini dapat digunakan sebagai salah satu parameter untuk  menentukan  perubahan  tingkat  kekeringan  pada  suatu  daerah  dengan  menggunakan prinsip neraca air yang telah banyak digunakan di banyak wilayah di dunia.

## Yon Sugiarto dan Dori Kuniawan
Indeks  Palmer  dapat  menunjukkan  indeks  terlalu  basah  atau  terlalu  kering  dari  keadaan normalnya  pada  suatu  daerah  dengan  pengklasifikasian  menggunakan  angka.  Apabila  indeks menunjukkan angka yang positif atau lebih besar dari nol, maka daerah tersebut bersifat basah dan  tidak  mengalami  kekeringan.  Semakin  besar  nilai  indeks  tersebut,  maka  kondisi  daerah tersebut  akan    akan  semakin  ekstrim  basah.  Sebaliknya  apabila  indeks  menunjukkan  angka yang  negatif  atau  lebih  kecil  dari  nol,  maka  daerah  tersebut  bersifat  kering  dan  dinyatakan mengalami kekeringan. Semakin kecil nilai indeks tersebut, maka kondisi daerah tersebut akan semakin  ekstrim  kering  atau  dengan  kata  lain  daerah  tersebut  mengalami  kekeringan  yang sangat  nyata.  Menurut National  Drought  Mitigation  Center (2006),  Indeks  Palmer  sangat  baik dan  lebih  memberikan  prediksi  kekeringan  yang  signifikan  apabila  diterapkan  pada  area  yang luas dan daerah dengan topografi yang seragam, sehingga cakupannya lebih luas.
Provinsi  ini  memiliki  karateristik  iklim  dengan  pola  hujan  yang  bervariasi  antar  wilayah terutama  antara  daerah  pesisir  barat  dan  pesisir  timur.  Provinsi  ini  juga  memiliki  kerentanan terhadap  varibilitas  iklim,  terutama  sebagai  dampak  fenomena  ENSO.  Selain  itu  Provinsi Sulawesi  Selatan  merupakan  salah  satu  sentra  produksi  pangan  nasional  selain  Pulau  Jawa. Pada tahun 2005 dan 2006, total luas lahan sawah yang terkena kekeringan mencapai 13,625 ha, sedangkan yang puso mencapai 670 ha. Sebagai salah satu sentra produksi pangan, maka potensi  bencana  kekeringan  yang  terjadi  dapat  menyebabkan  kehilangan  besar  dari  produksi pangan secara nasional yang dapat mengancam ketahanan pangan nasional.

## Tujuan
1.  Menentukan tingkat kekeringan di Sulawesi Selatan.
2.  Menganalisis pengaruh ENSO terhadap tingkat kekeringan di Sulawesi Selatan.
3.  Membandingkan produksi tanaman pangan dan palawija pada tahun-tahun normal dan ENSO.

## METODOLOGI
Data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut; Data curah hujan bulanan 1985-2002  dan  data  suhu  rata-rata  bulanan  1985-2002  (sumber  :  BMKG),  data  produksi tanaman pangan dan palawija wilayah Sulawesi Selatan (sumber : BPS), peta jenis tanah untuk Sulawesi Selatan (sumber : Bakosurtanal). peta tataguna lahan untuk wilayah Sulawesi Selatan (sumber  :  Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana  Geologi)  dan  peta  topografi  daerah penelitian  yang  mencakup  tata  letak  stasiun  yang  di  analisis  untuk  memperoleh  data  lintang, bujur, dan ketinggian (sumber : http://srtm.csi.cgiar.org). Indeks Palmer yang digunakan untuk menunjukkan indeks kebasahaan atau kekeringan dari keadaan normalnya pada suatu daerah dengan pengklasifikasian menggunakan angka (Tabel 1).

## Analisis Dampak Enso (El-Nino Southern Oscillation)

## Tabel 1 Kelas indeks kekeringan dan sifat cuaca (Palmer, 1965)
Indeks Kekeringan Sifat Cuaca ≥ 4.00 Ekstrem basah 3.00 – 3.99 Sangat basah 2.00 – 2.99 Agak basah 1.00 – 1.99 Sedikit basah 0.50 – 0.99 Awal selang basah 0.49 – (-0.49) Normal -0.50 – (- 0.99) Awal selang kering -1.00 – (-1.99) Sedikit kering -2.00 – (-2.99) Agak kering -3.00 – (-3.99) Sangat kering ≤ -4.00 Ekstrem kering

## Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terbagi  menjadi  beberapa  tahap,  yaitu  pendugaan  kapasitas  air  tersedia berdasarkan  jenis  tanah  dan  tataguna  lahan,  pendugaan  evapotranspirasi  potensial  (ETp). Perhitungan  neraca  air  untuk  menduga  koefisien  paremeter  iklim  berdasarkan  nilai  ETp  dan curah  hujan,  serta  penentuan  indeks  kekeringan  menggunakan  indeks  Palmer  dimana sebelumnya  telah  dilakukan  plotting  sebaran  stasiun  hujan  terlebih  dahulu  berdasarkan  peta dasar provinsi Sulawesi Selatan. Tahap selanjutnya adalah menentukan korelasi antara curah hujan  dan  indeks  Palmer  menggunakan  korelasi  silang.  Tahap  paling  akhir  adalah  analisis perbandingan  kekeringan  pada  tahun-tahun  normal  dan  ENSO  serta  implikasinya  terhadap produktivitas tanaman pangan dan palawija.

## Pendugaan Kapasitas Air Tersedia (KAT)
Pendugaan  nilai  Kapasitas  Air  Tersedia  (KAT)  pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  cara overlay terhadap  peta  jenis  tanah  dan  peta  tataguna  lahan  sehingga  diperoleh  perkiraan  luas wilayah yang digunakan serta jenis tanah untuk setiap wilayah tersebut.
Lapisan  tanah  yang  digunakan  terdiri  dari  dua  jenis,  yaitu  lapisan  tanah  bagian  atas sedalam  ±  25  cm  dan  lapisan  tanah  bagian  bawah  yang  dalamnya  sesuai  dengan  zona perakaran tanaman. Nilai KAT dapat diduga menggunakan bantuan tabel pendugaan KAT dari Thornthwaite  dan  Mather  (1957).  Selanjutnya  nilai  KAT  untuk  setiap  lapisan  tanah  dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut :
KAT l = L x KAT j x T l dimana :
KAT l = Kapasitas air tersedia tiap lapisan (mm) L = Persentase penggunaan lahan KAT j = Kapasitas air tersedia pada jenis tanah (mm/m) T l =
Tebal lapisan tanah (m)

## Yon Sugiarto dan Dori Kuniawan

## Pendugaan Evapotranspirasi Potensial (ETp)
Evapotraspirasi  potensial  diduga  dengan  menggunakan  data  suhu  rata-rata  bulanan  yang diperoleh dari seluruh stasiun yang ada  di wilayah Sulawesi Selatan. Apabila terdapat wilayah yang tidak memiliki stasiun, maka dilakukan asumsi untuk menduga suhu pada wilayah tersebut yaitu apabila ketinggian tempat naik 100 m dari permukaan laut, maka suhu akan turun sebesar 0,6 o C yang diduga dari stasiun terdekat dengan wilayah tersebut.
Pendugaan ETp dapat dilakukan dengan menggunakan metode Thornthwaite (Chang 1968 dalam Turyanti 1995) sebagai berikut :
ETp*   = ETp x f ETp = 16 (10T/I) a I =
f
= D/30 dimana : ETp*  = Evapotranspirasi terkoreksi
T = suhu rata-rata bulanan ( o C)
a = 6,75x10 -7 I 3 – 7,71x10 -5 I 2 + 1,792x10 -2 I + 0,49239 D = panjang hari berdasarkan lintang i  = (T/5) 1,514

## Perhitungan Neraca Air dan Indeks Kekeringan
Perhitungan  neraca  air  menggunakan  asumsi  yaitu  lengas  tanah  pada  lapisan  atas  tidak akan masuk ke lapisan bawah sebelum jenuh, dan sebaliknya lengas pada lapisan bawah tidak akan keluar apabila lengas pada lapisan atas belum habis. Selain itu, perlu diperhitungkan juga loss , recharge , evapotranspirasi aktual dan limpasan permukaan ( runoff ). Limpasan permukaan dapat terjadi apabila kedua lapisan telah mencapai kapasitas lapang. Penghitungan neraca air ini  ditujukan  untuk  menghitung  konstanta-konstanta  yang  mendefinisikan  karakteristik  iklim, yaitu :
1. α
: koefisien evapotranspirasi 2. β : koefisien recharge 3. γ : koefisien runoff 4. δ : koefisien loss 5. κ
: pendekatan pertama  terhadap faktor pembobot K
Analisis  klimatologi  jangka  panjang  perlu  dilakukan  untuk  menurunkan  kelima  koefisien iklim  (Hounam et al.  1975).  Koefisien-koefisien  tersebut  digunakan  untuk  menduga  presipitasi terjadi pada bulan-bulan sebelumnya yang diasumsikan sebagai kondisi normal yang mengacu pada  ketersediaan  air.  Besarnya  evapotranspirasi  pada  bulan  tersebut,  menggunakan persamaan berikut :
dimana :
P
= Presipitasi dugaan
ETp = Evapotranspirasi potensial PR = Potential recharge
Analisis Dampak Enso (El-Nino Southern Oscillation )
PRO    = Potential runoff
PL
= Potential loss
Kenormalan  nilai  curah  hujan  sangat  bergantung  pada  perhitungan  cadangan  air  dan evapotranspirasi  bulan  sebelumnya.  Selisih  antara  curah  hujan  pengamatan  dan  curah  hujan dugaan diwakili oleh huruf d. Apabila selisih tersebut dikalikan dengan faktor pembobot K, maka akan diperoleh nilai indeks anomali lengas yang diwakili oleh huruf Z. Indeks kekeringan akhir (X) bergantung pada nilai Z sebelumnya dengan persamaan empiris:
X = (Z/3) j-1 + Δ x dimana ; Δ x = (Z/3) j – 0.103 (Z/3) j-1

## Analisis Korelasi
Curah  hujan  merupakan  faktor  utama  yang  mempengaruhi  kering  tidaknya  suatu  wilayah. Hubungan  antara  kedua  peubah  tersebut  ditunjukkan  oleh  koefisien  korelasinya.  Menurut Panofsky dan Brier  (1958), rumus yang digunakan untuk menghitung korelasi antara dua deret waktu  adalah  korelasi  silang  ( Cross  correlation )  atau  dengan  rumus  “ lag-cross  correlation ” dengan rumus masing-masing sebagai berikut :
Keterangan :
r = Koefisien korelasi r L = Koefisien korelasi “lag” P (t) = Curah hujan pada waktu ke-t X (t)
= indeks kekeringan pada waktu ke-t X (t+L) = indeks kekeringan pada waktu ke t+L S p
= simpangan baku data curah hujan S x = simpangan baku data indeks kekeringan
Analisis  ini  dilakukan  untuk  menguji  keeratan  hubungan  antara  fluktuasi  curah  hujan  dan indeks  kekeringan  yang  selanjutnya  digunakan  untuk  menghitung  fluktuasi  produktivitas tanaman pangan dan palawija yang akan di analisis. Dengan persamaan tersebut dapat dlihat ada  atau  tidaknya  keterlambatan  respon  terhadap  penurunan  dan  peningkatan  curah  hujan. Korelasi  silang  pada  lag0  untuk  mengetahui  pengaruh  curah  hujan  pada  bulan  tersebut,  lag1 untuk mengetahui pengaruh curah hujan pada bulan sebelumnya, serta lag2 untuk mengetahui pengaruh curah hujan pada dua bulan sebelumnya terhadap fluktuasi indeks kekeringan.

## Yon Sugiarto dan Dori Kuniawan

## Verifikasi Indeks Kekeringan
Verifikasi atau uji kelayakan indeks kekeringan terhadap produksi tanaman dilakukan untuk mengetahui  konsistensi  sebaran  nilai  indeks  kekeringan  yang  diperoleh  di  wilayah  Sulawesi Selatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Klimatologis
Provinsi  Sulawesi  Selatan  memiliki  keragaman  tipe  curah  hujan  yang  berbeda  dengan daerah lain. Sulawesi Selatan memiliki tiga pola iklim berbeda, yaitu monsunal,  equatorial dan lokal.  Sulawesi  Selatan  bagian  utara  diwakili  oleh  stasiun  Plant  Site  dan  Desa  Malili  yang memiliki pola hujan equatorial. Di bagian tengah terdapat stasiun Hasanudin dan Malino yang mewakili tipe pola curah hujan monsunal, sedangkan dua stasiun lainnya yang berada di bagian selatan yaitu Bikeru dan Tanah Kongkong memiliki tipe iklim lokal.
Selain  memiliki  keragaman  tipe  curah  hujan,  Sulawesi  Selatan  juga  memiliki  keragaman topografi.  Keragaman  tersebut  secara  tidak  langsung  akan  berpengaruh  terhadap  kondisi klimatologis  di  daerah  tersebut.  Kondisi  klimatologis  yang  paling  berpengaruh  di  wilayah tersebut adalah curah hujan dan suhu. Sejalan dengan  hasil penelitian De Boer (1948 dalam Sudibyakto  1985)  kecenderungan  distribusi  curah  hujan  akan  semakin  meningkat  seiring dengan  bertambahnya  ketinggian  tempat  dari  permukaan  laut.  Namun  demikian,  ada  pula beberapa  stasiun  hujan  yang  tidak  sesuai  dengan  pernyataan  tersebut.  Kondisi  ini  diduga akibat adanya pengaruh topografi lokal dan pola iklim di daerah tersebut.
Rata-rata  curah  hujan  dan  suhu  udara  bulanan  yang  berasal  dari  30  stasiun  di  Sulawesi Selatan  (Gambar  1),  dapat  disimpulkan  bahwa  pola  distribusi  curah  hujan  tahunan  di  provinsi Sulawesi Selatan cenderung berpola monsunal, dimana curah hujan tertinggi terjadi pada bulan Januari dan terendah pada bulan September. Sementara itu, suhu tertinggi terjadi pada bulan Oktober dan terendah pada bulan Juli
Gambar 1 Hubungan antara suhu dan curah hujan rata-rata provinsi Sulawesi Selatan.

## Analisis Dampak Enso (El-Nino Southern Oscillation)

## Pendugaan Kapasitas Air Tersedia (KAT)
Pendugaan kapasitas air tersedia sangat bergantung pada tekstur tanah. Tekstur tanah di wilayah  Sulawesi  Selatan  sangat  beragam,  mulai  dari  lempung  berliat,  lempung  berpasir, hingga lempung berdebu, namun pada umumnya bertekstur liat (Departemen Pertanian 1967). Diantara  enam  stasiun  terpilih,  stasiun  yang  berada  di  wilayah  bagian  utara  cenderung didominasi  oleh  hutan  dan  lahan  terbuka  dengan  persentase  antara  40-70%  dari  luas daerahnya, dan sisanya merupakan kawasan pemukiman penduduk, sawah, tegalan dan lain- lain. Pada daerah ini KAT lapisan atas berkisar antara 30-60 mm,sedangkan KAT lapisan bawah berkisar antara 180-320 mm.
Stasiun  yang  berada  di  bagian  tengah  didominasi  oleh  hutan,  tegalan  dan  lahan  terbuka. Pada  daerah  ini  KAT  lapisan  atas  berkisar  antara  50-70  mm,  sedangkan  KAT  lapisan  bawah berkisar  antara  170-210  mm.    Sementara  itu  stasiun  yang  berada  di  wilayah  bagian  selatan lebih didominasi oleh lahan pertanian kering (tegalan) dan sawah, serta sisanya berupa hutan, pemukiman  penduduk,  lahan  terbuka  dan  sebagainya.  Pada  daerah  ini  KAT  lapisan  atas berkisar antara 30-60 mm, sedangkan KAT lapisan bawah berkisar antara 130-150 mm.

## Perhitungan Neraca Air
Perhitungan neraca air yang dihitung pada setiap stasiun yang mewakili pola hujan berbeda akan  menghasilkan  beberapa  parameter  koefisien  neraca  air  yaitu  koefisien  evapotranspirasi ( α ),  koefisien recharge ( β ),  koefisien runoff ( γ ),  koefisien loss ( δ ).  Selanjutnya  parameter- parameter tersebut digunakan dalam perhitungan indeks Palmer.
Koefisien  evapotranspirasi  ( α )  adalah  nilai  yang  menggambarkan  besarnya evapotranspirasi yang terjadi di suatu wilayah. Nilai α berkisar antara 0 (bulan kering) sampai 1 (bulan basah). Secara umum, wilayah Sulawesi Selatan memiliki nilai α rataan bulanan sebesar 0.64  yang  berarti  evapotranspirasi  aktual  terjadi  lebih  dari  60%  dan  melebihi  nilai evapotranspirasi  potensialnya.  Stasiun  Malino  dan  Hasanudin  yang  mewakili  pola  hujan monsun, nilai α terendah terjadi pada saat memasuki bulan September yang merupakan bulan kering dengan nilai koefisien sekitar 0.5 dan nilai tertinggi 1 pada bulan basah antara Desember hingga  Mei  (Gambar  2).  Stasiun  Plant  Site  dan  Desa  Malili  dengan  pola  hujan  equatorial memiliki  fluktuasi  nilai α yang  hampir  sama  dengan  pola  hujan  monsun.  Namun,  pada  pola hujan  equatorial  nilai α terbesar  baru  dicapai  pada  saat  memasuki  bulan  Maret  dengan keterlambatan  hampir  dua  bulan,  dan  mengalami  penurunan  pada  bulan  Juni,  setelah  itu kembali  naik  memasuki  bulan  September.  Sedangkan  untuk  stasiun  dengan  pola  curah  hujan lokal, nilai α berkebalikan dengan kedua pola hujan lainnya.

## Yon Sugiarto dan Dori Kuniawan
Gambar 2 Fluktuasi koefisien evapotranpirasi ( α ) dari enam stasiun di Sulawesi Selatan Koefisien recharge ( β )  menggambarkan  seberapa  besar  pengisian  air  tanah  pada  saat terjadi  hujan  hingga  mencapai  kapasitas  lapang.  Kisaran  nilai β adalah  0  sampai  1.  Stasiun dengan pola hujan monsun dan equatorial, nilai β
menurun  memasuki  bulan  April  (Gambar  3).  Hal  ini  karena  memasuki  bulan  April  hampir  di semua stasiun mengalami penurunan curah hujan, sehingga nilai β akan semakin defisit akibat sedikitnya curah hujan yang jatuh ke permukaan tanah. Sedangkan pada stasiun dengan pola hujan lokal mengalami kenaikan nilai β . Hal ini disebabkan karena adanya pengaruh faktor lokal seperti vegetasi dan tekstur tanah, sehingga curah hujan tetap tinggi meskipun musim kemarau.
Gambar 3 Fluktuasi koefisien recharge ( β ) dari enam stasiun di Sulawesi Selatan
Koefisien runoff ( γ )  menunjukkan  besarnya  curah  hujan  yang  mengalir  menjadi runoff (limpasan  permukaan)  dan  koefisien  ini  memiliki  kisaran  nilai  antara  0  sampai  1. Nilai γ sebagian besar mengikuti bentuk pola hujannya. Untuk stasiun dengan pola hujan monsun dan equatorial, nilai γ mengalami penurunan pada bulan April-Mei dan mendekati 0 memasuki bulan Juli-Agustus,  selanjutnya  kembali  naik  pada  bulan  September-Oktober  yang  merupakan  awal musim hujan. Letak perbedaan antara kedua pola hujan tersebut  adalah nilai γ pada pola hujan equatorial  lebih  fluktuatif.  Stasiun  di  wilayah  dengan  pola  hujan  lokal  memiliki  nilai  yang berkebalikan  dengan  pola  hujan  lainnya.  Hal  ini  dikarenakan  adanya  pengaruh  daerah setempat (lokal) terhadap iklim di wilayah tersebut (Gambar 4)
Gambar 4 Fluktuasi koefisien runoff ( γ ) dari enam stasiun di Sulawesi Selatan
Koefisien Loss ( δ ) atau koefisien kehilangan lengas menunjukkan hasil yang berkebalikan dengan  tiga  parameter  iklim  sebelumnya.  Hasil  perhitungan  nilai δ pada  stasiun  dengan  pola hujan monsun dan equatorial. Saat memasuki bulan Mei (bulan kering) nilai δ terus meningkat mendekati  1  hingga  akhir  bulan  Agustus  dan  menurun  mendekati  0  pada  bulan  berikutnya (Gambar  5).  Untuk  pola  hujan  equatorial  fluktuasi  nilai δ berlangsung  lebih  singkat  daripada pola hujan monsun.
Gambar 5  Fluktuasi koefisien loss ( δ ) dari enam stasiun di Sulawesi Selatan

## Indeks Kekeringan
Sebaran kekeringan pada bulan Desember-Februari (DJF) pada tahun ENSO menunjukkan sebagian  besar  wilayah  Sulawesi  Selatan  mengalami  awal  selang  kering  menurut  kriteria Palmer.  Namun  ada  sebagian  daerah  di  bagian  utara  dan  selatan  yang  mengalami  tingkat kekeringan  hingga  sangat  kering,  yaitu  kabupaten  Mamuju  dan  kabupaten  Maros  yang  sama- sama  memiliki  pola  hujan  monsun.  Ketika  memasuki  periode  Maret  –  Mei  (MAM)  yang merupakan peralihan, wilayah Sulawesi Selatan sebagian besar mengalami pergeseran tingkat kekeringan.  Pergeseran  yang  terjadi  sangat  beragam  mulai  dari  ekstrem  basah  di  bagian tengah  yaitu  di  kabupaten  Bone,  hingga  ekstem  kering  di  bagian  utara,  yaitu  kabupaten Mamuju.  Hal  ini  dikarenakan  adanya  pengaruh  curah  hujan  bulan  sebelumnya  terhadap ketersedian air tanah di daerah tersebut.
Pada  periode  Juni  –  Agustus  (JJA)  sebagian  besar  wilayah  Sulawesi  Selatan  mengalami kekeringan  dengan  selang  kering  hingga  sangat  kering.  Kekeringan  secara  merata  terjadi  di seluruh  wilayah  pola  monsun,  sebarannya    antara  awal  selang  kering  hingga  sangat  kering dimana  pada  bulan  JJA  terjadi  penurunan  intensitas  curah  hujan  di  bawah  normal  akibat pengaruh  ENSO.  Pada  pola  equatorial  sebaran  kekeringan  pada  bulan  JJA  adalah  normal. Bulan  September-Oktober  (SON)  merupakan  peralihan  dari  musim  kemarau  ke  musim  hujan. Sebagian  besar  wilayah  Sulawesi  Selatan  mengalami  kekeringan  khususnya  bagian  barat. Wilayah  di  bagian  barat  Sulawesi  Selatan  sebagian  besar  mengalami  kekeringan  memasuki bulan SON dengan kriteria kekeringan antara awal selang kering hingga ekstrem kering.

## Yon Sugiarto dan Dori Kuniawan
Hasil  perhitungan  indeks  kekeringan  menunjukkan  adanya  sebaran  indeks  kekeringan dengan kisaran yang sangat besar antara nilai terendah dan tertingginya. Kedua nilai tersebut terjadi pada wilayah stasiun Hasanudin dengan nilai terendah -22.71 pada bulan Februari 1992 dan tertinggi 18.23 pada bulan Februari 1998, serta rata-rata indeks kekeringannya sekitar 0.3. Selang nilai yang besar tersebut terjadi karena stasiun Hasanudin memiliki fluktuasi curah hujan yang tinggi. Kisaran nilai untuk stasiun lainnya (Tabel 2).

## Tabel 2 Indeks kekeringan di enam stasiun terpilih di Sulawesi Selatan
Pola Hujan Stasiun Indeks Kekeringan Min Max Rataan Lokal Tanah Kong -8.57 1.25 0.04 Bikeru -6.16 10.07 0.53 Monsun Hasanudin -22.71 18.23 0.32 Malino -0.79 4.73 0.39 Equatorial Desa Malili -0.88 1.23 0.22 Plant Site -4.03 5.07 0.11
Secara  umum  indeks  kekeringan  pada  tahun  El-Nino  bernilai  negatif  antara  5  hingga  6 bulan berturut-turut, bahkan ada sebagian wilayah yang mengalami indeks kekeringan bernilai negatif lebih dari 6 bulan hingga berlanjut pada tahun berikutnya. Sebagai contoh, tahun 1997 merupakan  tahun  El-Nino  dengan  skala  kuat,  dimana  pada  tahun  tersebut  stasiun  Hasanudin memiliki indeks negatif selama lebih dari 6 bulan berturut-turut antara bulan Juni hingga Januari tahun berikutnya.

## Hubungan Antara Curah Hujan dan Indeks Kekeringan
Untuk  mengetahui  sejauh  mana  keeratan  hubungan  antara  curah  hujan  dan  indeks kekeringan,  maka  dilakukan  uji  korelasi.  Korelasi  tersebut  dihitung  dengan  rumus  korelasi- silang (Panofsky dan Brier 1958) menggunakan korelasi lag0, yaitu korelasi antara curah hujan dan indeks kekeringan pada bulan yang sama. Selain itu di uji pula korelasi lag1, yaitu korelasi antara indeks kekeringan dengan curah hujan satu bulan sebelumnya, dan lag2, yaitu korelasi antara indeks kekeringan dengan curah hujan dua bulan sebelumnya (Tabel 3).
Analisis Dampak Enso (El-Nino Southern Oscillation)

## Tabel 3 Koefisien korelasi curah hujan dan indeks kekeringan di provinsi Sulawesi Selatan.
Pola Hujan Nama Stasiun Koefisien Korelasi Lag0 Lag1 lag2
Mo n s u n Babana 0.125 0.181 0.143 Belajen 0.184 0.370 0.112 Binanga 0.054 0.330 0.495 Hasanudin 0.468 0.658 0.268 Malino 0.438 0.462 0.314 PG. Bone 0.229 0.564 0.474 BPP. Ma'rang 0.296 0.355 0.239 Camming 0.367 0.376 0.344 Lariang 0.268 0.303 0.168 Mattampa 0.349 0.357 0.217 Pakaterang 0.267 0.334 0.125 Sendana 0.532 0.390 0.258 To'ao 0.493 0.292 0.136 Wonomulyo 0.633 0.416 0.326 Rata-rata 0.336 0.385 0.259 Eq u a to ri a l Anabanua 0.348 0.318 0.132 Desa Malili 0.434 0.527 0.208 Masamba 0.096 0.277 0.259 Panakukang 0.816 0.747 0.635 Plant Site 0.400 0.656 0.240 BPP. Palanro 0.354 0.446 0.228 Larompong 0.752 0.674 0.614 Malanroe 0.375 0.649 0.292 Pekabata 0.471 0.509 0.379 Paneki 0.642 0.558 0.469 Rata-rata 0.469 0.536 0.346 Lokal Batukaropa 0.397 0.274 0.294 Bikeru 0.524 0.484 0.249 Kajang 0.667 0.614 0.173 Mattalang 0.361 0.372 0.491 TanaKong 0.466 0.453 0.274 Rata-rata 0.483 0.439 0.296
Hasil  uji  korelasi  untuk  ketiga  jenis  pola  hujan  menunjukkan  bahwa  indeks  kekeringan  di Sulawesi  Selatan  sangat  dipengaruhi  oleh  fluktuasi  curah  hujan  pada  bulan  yang  sama  dan fluktuasi  curah  hujan  pada  satu  bulan  sebelumnya.  Sedangkan  curah  hujan  dua  bulan sebelumnya  tidak  begitu  besar  mempengaruhi  tingkat  kekeringan  pada  masing-masing  pola hujan.  Perbedaan  respon  masing-masing  wilayah  terhadap  penurunan  curah  hujan  terjadi karena  adanya  pengaruh  iklim  lokal  seperti  suhu,  jenis  dan  tekstur  tanah,  topografi,  jenis penutupan  lahan  karena  vegetasi  akan  mampu  menahan  dan  menyimpan  cadangan  air  lebih lama, sehingga kelengasan tanah tetap terjaga meskipun terjadi penurunan curah hujan.

## Hubungan Antara Indeks Kekeringan dan Puso
Kejadian  El-Nino  kuat  pada  Mei  1997  hingga  Mei  1998  meningkatkan  jumlah  lahan  puso yang  sangat  tinggi  dibandingkan  dengan  tahun  1996  (normal)  atapun  tahun  1998  (La-Nina) dengan  rata-rata  puso  per  bulan  sebesar  2771  Ha  selama  periode  Juni  hingga  Oktober. Peningkatan puso tidak selalu diikuti oleh kejadian ENSO, karena di tahun 1996 yang

## Yon Sugiarto dan Dori Kuniawan
merupakan tahun normal juga terjadi peningkatan puso, yaitu pada bulan Oktober sebesar 20 Ha.  Peningkatan  puso  tidak  selalu  disebabkan  oleh  kejadian  ENSO,  karena  puso  lahan  juga dapat terjadi pada tahun-tahun normal. Peningkatan puso tersebut disebabkan karena adanya penurunan  curah  hujan  pada  bulan  JJA  yang  merupakan  puncak  musim  kemarau,  sehingga berpengaruh pada  bulan berikutnya, yaitu bulan September-Oktober-Desember (SON).
Tahun  1998  merupakan  tahun  La-Nina,  dimana  pada  tahun  ini  tidak  terjadi  peningkatan lahan  puso  akibat  kekeringan, namun  peningkatan lahan  puso  lebih  disebabkan  karena  banjir akibat  adanya  peningkatan  curah  hujan  di  atas  normal.  Kejadian  ENSO  yang  menyebabkan kekeringan  ekstrem  akan  memberikan  dampak  nyata  terhadap  peningkatan  puso  lahan,  baik akibat kekeringan ataupun banjir (Gambar 6)

## Gambar 6 Grafik hubungan antara indeks kekeringan dan puso lahan tahun 1996 - 1998

## Verifikasi Indeks Kekeringan
Kekeringan yang terjadi selama periode waktu pengamatan (1985-2002) dijumpai di setiap stasiun pengamatan di Sulawesi Selatan. Menurunnya produksi tanaman umumnya disebabkan oleh  kekeringan,  namun  tidak  selamanya  berlaku  demikian  karena  masih  banyak  faktor  lain yang mempengaruhi, misalnya serangan hama/penyakit, banjir (penggenangan), maupun faktor tak terduga lainnya (Williams dan Joseph 1975).
Pengaruh  indeks  kekeringan  terhadap  luas  panen  dan  produksi  (Gambar  7  dan  8).  Saat kejadian El-Nino, penurunan luas panen pada padi ladang lebih nyata daripada padi sawah dan kedua tanaman lainnya. Hal ini dikarenakan kebutuhan air pada padi ladang hanya bersumber dari curah hujan, sehingga jenis padi ini lebih rentan terhadap penurunan curah hujan. Berbeda dengan  padi  ladang,  padi  sawah  lebih  tahan  terhadap  kekeringan  karena  jenis  padi  ini  tidak hanya  memperoleh  sumber  air  dari  hujan,  tetapi  juga  dari  irigasi.  Sedangkan  untuk  tanaman palawija yaitu jagung dan kedelai tidak terjadi penurunan luas panen secara signifikan, kecuali pada kejadian ENSO sangat ekstrem.
Analisis Dampak Enso (El-Nino Southern Oscillation)

## Gambar 7 Hubungan indeks kekeringan terhadap luas panen dan produksi tanaman pangan.

## Gambar 8 Hubungan indeks kekeringan terhadap luas panen dan produksi tanaman palawija.
Penurunan  luas  panen  akibat  ENSO  secara  langsung  akan  berpengaruh  terhadap  jumlah produksi  tanaman.  Setiap  kejadian  ENSO  selalu  diikuti  oleh  penurunan  jumlah  produksi tanaman  padi,  terutama  jenis  padi  ladang  (Gambar  7).  Sedangkan  untuk  tanaman  palawija produksinya cenderung meningkat pada setiap kejadian ENSO, kecuali untuk tanaman jagung dimana  produksinya  akan  menurun  pada  saat  ENSO  lemah,  misalnya  pada  tahun  1994 (Gambar  8).  Ini  menunjukkan  tanaman  palawija  lebih  adaptif  terhadap  kekeringan,  karena kebutuhan  air  tanaman  yang  tidak  sebanyak  tanaman  padi.  Salah  satu  antisipasi  terhadap penurunan  produksi  adalah  dengan  mengganti  komoditas  padi  pada  kondisi  ENSO  sebagai kompensasi terhadap penurunan produksi padi. Sedangkan pada kondisi ENSO kuat perluasan areal tanaman palawija dapat dilakukan sebagai solusi meminimalisasi penurunan produksi.

## Yon Sugiarto dan Dori Kuniawan

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Selama  periode  1985-2002  Sulawesi  Selatan  seringkali  mengalami  kekeringan  akibat ENSO  dengan  tingkat  kekeringan  yang  beragam  menurut  kriteria  Palmer,  mulai  dari  ekstrem kering  hingga  ekstrem  basah.  Kejadian  ENSO  pada  daerah  dengan  pola  hujan  monsun berpengaruh  kuat,  lemah  pada  daerah  dengan  pola  hujan  equatorial  dan  tidak  jelas pengaruhnya pada daerah dengan pola hujan lokal.
Produksi  tanaman  padi  pada  setiap  kejadian  ENSO  menurun,  terutama  untuk  jenis  padi ladang.  Sedangkan  untuk  tanaman  palawija  secara  umum  produksi  tanaman  meningkat  pada setiap  kejadian  ENSO  karena  tanaman  palawija  sebagian  besar  merupakan  tanaman  yang tahan  terhadap  kekeringan,  terutama  varietas  lokal  yang  sudah  beradaptasi  dengan  baik terhadap lingkungannya.

## Saran
Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai indeks kekeringan ini, lebih utama apabila dilakukan survei lapang, sehingga kita bisa lebih tahu keadaan iklim yang terjadi sebenarnya di daerah  kajian.  Pengujian  indeks  kekeringan  dan  data  produksi  sebaiknya  menggunakan  level kabupaten,  agar  cakupannya  lebih  mendetail,  sehingga  hasil  yang  diperoleh  pun  lebih mendekati kenyataan dilapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[Bakosurtanal]  Badan  Koordinasi  Survey  dan  Pemetaan  Nasional.  1975.  Peta  Jenis  Tanah Provinsi Sulawesi Selatan. Bogor : Bakosurtanal.
[BMKG]  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika.  1990.  Peta  Pola  Curah  Hujan Indonesia. http://www.bmg.go.id. [21 Desember 2009].
Boer,  R.  1999.  Perubahan  Iklim,  El-Nino  dan  Li-Nina.  Makalah  Pelatihan  Dosen-dosen Perguruan Tinggi Indonesia Bagian Barat dalam Bidang Agroklimatologi. Biotrop-Bogor. 1-12 Februari.
Boerema,  J.  1933.  Maps  of  the  Mean  Annual  Monthly  Rainfall  in  Celebes.  Verhandelingen, Koninklijk Madnetisch en Meteorologisch Observatorium, Batavia, No.8. 545p.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2003.  Buku  Pedoman  Petugas  Kabupaten/Kota  dan  Propinsi, Pengumpulan Data Tanaman Pangan dan Palawija. Jakarta : BPS.
Bruce, J. P. and R.H. Clark. 1966. Introduction to Hydrometeorology . Pergamon press. Oxford.
Critchfield. H. J. 1979. General Climatology. Prentice Hall India.
De  Boer,  H.  J.  1947.  On  Forcasting  the  Beginning  and  the  End  of  Dry  Monsoon  in  Java  and Madura. Verhandelinge No. 32. Batavia.

## Analisis Dampak Enso (El-Nino Southern Oscillation)
[Dephut]  Departemen  Kehutanan.  2002.  Data  dan  Informasi  Kehutanan  Provinsi  Sulawesi Selatan. Jakarta : Badan Planologi Kehutanan.
[Deptan] Departemen Pertanian. 1967. Survey Dasar Dalam Rangka Pembangunan Pertanian Sulawesi Selatan Jilid IIA-IIB. Bogor : Lembaga Penelitian Tanah.
Direktorat  Perlindungan  Tanaman.  2006.  Luas  Banjir  pada  Tanaman  Padi  tahun  1998-2005. Direktorat Perlindungan Tanaman, Direktorat Jendral Bina Produksi Tanaman Pangan. Jakarta : http://www.deptan.go.id
Doorenbos,  J  and  W.O  Pruitt.  1975. Crop  Water  Requirements .  Food  and  Agricultural Organization (FAO). Rome. 193 p.
Historiawati.  1987.  Analisa  Sebaran  Kekeringan  Daerah  Semarang,  Demak  dan  Purwodadi Grobogan. [Skripsi]. Jurusan Geofisika dan Meteorologi. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Institut Pertanian Bogor.
Hounam,  C.  E.,  J.J.  Burgos,  M.S.  Kalik,  W.C.  Palmer,  dan  J.  Rodda.  1975.  Drought  and Agriculture. Technical note no. 138. World Meteorological Organization.
Howell,  D.C.  1989. Fundamental  Statistic  for  the  Behavioral  Science (second  ed.).  PWS  Kent Publishing Company-Boston. 368p.
Jasis  dan  A.S  Karama.  1998.  Kebijakan  Departemen  Pertanian  Dalam  Mengantisipasi  Iklim. Prosiding  Antisipatif  Menghadapi  Gejala  Alam  La-Nina  dan  El-Nino.  Kerjasama PERHIMPI dengan Jurusan GEOMET-IPB, Puslittanak dan ICSEA.
Lakitan,  Benyamin.  2002.  Dasar-Dasar  Klimatologi.  Cetakan  Kedua.  Raja  Grafindo  Persada. Jakarta.
National  Weather  Service,  Climate  Prediction  Center  NOAA,  2002,  UV  Index:  Information, http://www.nws.noaa.gov [13 Januari 2010].
Oldeman, L. R. 1975. An Agro-climatic map of South Sulawesi . Contr. Centr. Res. Inst. Agric. Bogor. No. 17.
Palmer,  W.  C.  1965.  Meteorological  Drought.  Research  Paper  No.  45.  US  Weather  Bureau, Washington, D.C.
Panofsky, H.A. and G.W. Brier. 1958. Some Applications of Statistics to Meteorologi . University Park. Pensylvania.
PIRBA, 2008. Kekeringan. http://www.pirba.ristek.go.id. [20 Desember 2009].
Sudibyakto. 1985. Evaluasi Kekeringan di Daerah Kedu Selatan dengan Menggunakan Indeks Palmer. [Tesis]. Fakultas Pasca Sarjana. Institut Pertanian Bogor.
Siswanto,  B.,  1999,  “Simulasi  Fenomena  ENSO  Berbasis  Model  Sirkulasi  Global”. Jurnal LAPAN , vol. 1, no. 3.
Trenberth, K. E., 1997. The Definition of El-Nino. Bull. Amer. Meteor. Soc. 2771-2777.
Thornthwaite,  C.W.  dan  J.R.  Mather.  1957. Instruction  and  Table  for  Computing  Potential Evapotranspiration and The Water Balance. Drexel Institute of Technology. Laboratory of Climatology. Centerton, New Jersey, USA.
Tjasyono,  B.   1997.   Mekanisme  fisis  para,  selama,  dan  pasca  El-Nino.   Paper  disajikan  pada Workshop Kelompok Peneliti Dinamika Atmosfer, 13-14 Maret 1997.
Trenberth, K.E. 1997. The Definition of El-Nino. Bul. Amer. Meteor. Soc. 2771-2777.

## Yon Sugiarto dan Dori Kuniawan
Turyanti, A. 1995. Sebaran Indeks Kekeringan Wilayah Jawa Barat. [Skripsi]. Jurusan Geofisika dan  Meteorologi.  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam.  Institut  Pertanian Bogor.
Winarso, A.P 2002. Variabilitas dan Perubahan Iklim di Indonesia hingga 2002. BMG. Jakarta.