## ANALISIS INDEKS KEKERINGAN DI DAERAH IRIGASI KELAYANG KABUPATEN INDRAGIRI HULU PROVINSI RIAU
( Drought Index Analysis In Kelayang Irrigation Area Indragiri Hulu District Riau Province)
Novreta Ersyi Darfia 1 Widdya Rahmalina 2
1 Program Studi Teknik Sipil Universitas Abdurrab
2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Abdurrab E-mail: novreta@univrab.ac.id

## ABSTRAK
Fenomena alam kekeringan merupakan kejadian unik yang biasa dan menggambarkan iklim yang senantiasa berulang di dalam suatu wilayah. Kekeringan berpengaruh terhadap ketersediaan air baik di permukaan maupun di bawah tanah yang apabila berskala besar, fenomena ini bisa berubah menjadi bencana. Mengingat besarnya kerugian yang bisa diakibatkan oleh kekeringan khususnya di daerah  pertanian, maka diperlukan upaya untuk memantau fenomena ini. Penelitian ini melakukan analisis indeks kekeringan di Daerah Irigasi (DI) Kelayang Kabupaten Indragiri Hulu Provinsi Riau. Diharapkan dari penelitian ini dapat tersedia informasi kekeringan agar dapat menjadi masukan bagi pengambilan kebijakan dalam upaya menyusun rencana agar dapat melakukan penanggulangan dan pengurangan dampak kekeringan. Terdapat tiga analisis utama yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu analisis indeks kekeringan menggunakan metode Keetch Byram Drought Index (KBDI), analisis indeks kekeringan menggunakan metode Standardized Precipitation Index (SPI), dan analisis indeks kekeringan menggunakan metode Teori Run. Indeks kekeringan Metode KBDI menunjukkan hasil bahwa sifat  kekeringan di lokasi penelitian  didominasi oleh sifat “Sedang”.  Analisis dengan Metode SPI menunjukkan hasil bahwa sifat kekeringan di D.I Kelayang adalah “Normal”.  Teori Run dengan kala ulang 5 tahun memberikan hasil durasi kekeringan di D.I Kelayang selama 3,5 bulan dan jumlah kekeringan adalah 249,305  mm. Waktu-waktu yang harus mendapat perhatian lebih adalah bulan Juni hingga September karena pada bulan-bulan ini kekeringan menunjukkan sifat yang lebih kering dibandingkan bulan-bulan lainnya.
Kata Kunci: Indeks Kekeringan, D.I Kelayang, KBDI, SPI, Teori Run

## ABSTRACT
Drought natural phenomenon is a unique event and describe a climate that is always recurring in a region. Drought affects the availability of water both on the surface and underground which if on a large scale, this phenomenon can turn into a disaster. Given the magnitude of the losses that can be caused by drought especially in agricultural areas efforts are needed to monitor this phenomenon. This study conducted a drought index analysis in Kelayang Irrigation Area of Indragiri Hulu Regency, Riau Province. It is expected from this research drought information can be available so  that it can be input for policy making in an effort to draw up a plan in order to be able to make countermeasures and reducing the impact of drought. There are three main analyzes conducted in this study, that is drought index analysis using the Keetch Byram Drought Index (KBDI) method, drought index analysis using the Standardized Precipitation Index (SPI) method, and drought index analysis using the Theory Run method. Drought index KBDI method show results that the nature of drought at the study site dominated by the character "Medium". Analysis with the SPI Method show results that the nature of drought in Kelayang is “Normal”. Theory of Run with a 5 year return period gives the results of the duration of the drought in Kelayang for 3.5 months and the amount of drought is 249,305 mm. Times that need more attention are June to September because in these months drought shows drier than other months.
Keywords: Drought Index, Kelayang Irrigation Area, KBDI, SPI, Run Theory
Analisis Indeks Kekeringan di Daerah Irigasi Kelayang …………………………………………..........……………………....................Novreta Ersyi Darfia

## PENDAHULUAN
Fenomena alam kekeringan merupakan kejadian unik yang biasa dan menggambarkan iklim yang senantiasa berulang di dalam suatu wilayah. Kekeringan berpengaruh terhadap ketersediaan air baik di permukaan maupun di bawah tanah yang apabila berskala besar, fenomena ini bisa berubah menjadi bencana.
Mengingat besarnya kerugian yang bisa diakibatkan oleh kekeringan khususnya di daerah pertanian, maka diperlukan upaya untuk memantau fenomena ini. Dengan sasaran utama yaitu meminimalkan dampak yang timbul pada daerah –  daerah yang diperkirakan rawan kekeringan. Untuk itu diperlukan adanya kegiatan monitoring dan pengendalian dalam rangka upaya mitigasi.
Provinsi Riau adalah salah satu daerah di Indonesia yang terletak pada garis khatulistiwa dimana temperatur yang diakibatkan panas sinar matahari lebih tinggi dan lebih lama bila dibandingkan dengan daerah yang jauh dari garis khatulistiwa.
Penelitian ini melakukan analisis indeks kekeringan di Daerah Irigasi (DI) Kelayang Kabupaten Indragiri Hulu
Provinsi Riau. DI Kelayang merupakan daerah irigasi permukaan dengan target layanan 3003 ha dan berada di tiga desa yaitu Desa Kelayang, Desa Lubuk Setarak, dan Desa Patonggan. Dengan daerah layanan yang sangat luas, diharapkan dari  penelitian ini dapat tersedia informasi kekeringan agar dapat menjadi masukan bagi pengambilan kebijakan dalam upaya menyusun rencana agar dapat melakukan penanggulangan dan pengurangan dampak kekeringan.
Kekeringan adalah kekurangan curah hujan dari biasanya atau kondisi normal bila terjadi berkepanjangan sampai mencapai satu musim atau lebih panjang akan mengakibatkan ketidakmampuan memenuhi kebutuhan air yang dicanangkan. Hal ini akan menimbulkan dampak terhadap ekonomi, sosial, dan lingkungan alam.
Setiap kekeringan berbeda dalam intensitas, lama, dan sebaran ruangnya. Gambar  1 menggambarkan peranan hujan dalam memicu kekeringan yang berdampak luas pada kehidupan masyarakat pada khususnya dan negara pada umumnya.
Berkurangnya hujan (jumlah,intensitas, waktu) Variabilitas Iklim Berkurangnya infiltrasi, larian, perkolasi, imbuhan air tanah Meningkatnya evaporasi dan transpirasi Suhu tinggi, angin kencang, kelembaban rendah, sinar matahari terik, tiada awan Berkurangnya lengas tanah Tanaman mengalami stress kekurangan air, berkurangnya panen
Berkurangnya aliran sungai,
air di danau, waduk, kolam, berkurangnya lahan basah, habitat satwa liar Dampak ekonomi Dampak lingkungan Dampak sosial Kekeringan Meteorologi Kekeringan pertanian Kekeringan hidrologi Kekeringan sosio -ekonomi Waktu
Gambar 1. Kekeringan Meteorologi, Pertanian, Hidrologi, dan Sosio-Ekonomi (sumber: National Drought Mitigation Center (NDMC), 2006)
Analisis Indeks Kekeringan di Daerah Irigasi Kelayang …………………………………………..........……………………....................Novreta Ersyi Darfia
Wilhite (2010) menyatakan bahwa kekeringan berbeda dari bencana alam lainnya pada 4 (empat) hal, yaitu:
1.  Karena kekeringan merayap, berakumulasi secara lambat, maka awal dan akhir terjadinya sulit ditentukan.
2.  Tiadanya definisi yang tepat dan berlaku umum membuat kerancuan apakah telah terjadi kekeringan, dan jika terjadi bagaimana tingkat kekeringannya. Walaupun banyak terdapat definisi tetapi tidak ada yang dapat sekaligus memberikan arti yang tepat untuk para ilmuwan, pengambil keputusan, dan masyarakat luas. Contohnya, batas untuk menyatakan kekeringan pada umumnya tidak terkait langsung dengan dampak spesifik pada sektor ekonomi. 3.  Dampak kekeringan adalah non-struktural, tidak seperti banjir, tanah longsor, dan badai yang menimbulkan kerusakan struktur secara nyata.
Dampaknya menyebar lebih luas, tidak terlokalisir seperti bencana alam lainnya.
4.  Terdapat berbagai jenis kekeringan, dengan parameter yang berbeda, antara lain kekeringan meteorologi, kekeringan pertanian, dan kekeringan hidrologi.
Kekeringan umumnya dikelompokkan dalam empat kategori bidang yang meliputi (Mishra dkk, 2010): 1.  Kekeringan bidang meteorologi didefinisikan sebagai defisit curah hujan  atas wilayah untuk jangka waktu tertentu. Curah hujan umumnya  digunakan untuk analisis kekeringan meteorologi. Mengingat kekeringan sebagai defisit curah hujan terkait  dengan nilai rata- rata, beberapa penelitian telah menganalisis kekeringan menggunakan  data curah hujan bulanan. Pendekatan lain menganalisis  durasi dan intensitas kekeringan dalam kaitannya dengan curah hujan kumulatif.
2.  Kekeringan bidang  hidrologi berhubungan dengan periode  dimana aliran permukaan dan aliran  bawah permukaan  tidak memadai untuk  diberikan kepada penggunaan air dari suatu sistem manajemen sumber daya air.  Data debit sungai telah banyak diterapkan untuk menganalisis kekeringan hidrologi. Hasil analisis regresi mengindikasikan faktor geologi merupakan salah satu faktor utama yang mempengaruhi kekeringan hidrologi.
3.  Kekeringan bidang pertanian biasanya mengacu pada periode dengan penurunan  kelembaban tanah dan gagal panen akibat penurunan  sumber daya air permukaan.  Sebuah penurunan  kelembaban tanah tergantung pada beberapa faktor yang mempengaruhi kekeringan meteorologi dan hidrologi serta perbedaan antara  evapotranspirasi  aktual dan evapotranspirasi potensial.  Kebutuhan air  tanaman tergantung pada kondisi cuaca yang berlaku,  karakteristik biologis dari tanaman tertentu dan  tahap pertumbuhan, dan sifat fisik serta biologis tanah. Beberapa indeks kekeringan, berdasarkan kombinasi  curah hujan, suhu, dan kelembaban tanah, telah diturunkan untuk mempelajari kekeringan pertanian.
4.  Kekeringan bidang  sosial-ekonomi dikaitkan dengan kegagalan sistem sumber daya air untuk memenuhi kebutuhan air dan mengaitkan antar  pasokan permintaan (air sebagai barang ekonomi) terjadi ketika permintaan untuk  barang ekonomi  melebihi pasokan
yang tersedia sebagai akibat dari  kekurangan penyediaan air.
Indeks kekeringan merupakan suatu perangkat utama untuk mendeteksi, memantau, dan mengevaluasi kejadian kekeringan. Kekeringan memiliki karakter multi-disiplin yang membuat tidak adanya sebuah definisi yang dapat diterima oleh semua pihak di dunia. Demikian pula tidak ada sebuah indeks kekeringan yang berlaku universal (Niemeyer, 2008).
Perlunya mengembangkan indeks kekeringan adalah: 1.  Secara ilmiah diperlukan indikator untuk mendeteksi, memantau, dan mengevaluasi kejadian kekeringan
2.  Perkembangan teknologi pengambilan data dan metodologi analisis juga memberikan arah baru pengembangan indeks
3.  Kebutuhan para pemangku kepentingan untuk pelaksanaan alokasi air di lapangan
Sementara itu Rossi dkk (2007) memberikan persyaratan dari indeks kekeringan yang ideal untuk sistem pemantauan kekeringan adalah:
1.  menyatakan kekurangan air dalam komponen meteorologi dan hidrologi
2.  menggunakan data hidro-meteorologi yang mudah diperoleh secara tepat waktu
3.  dapat menjelaskan kondisi kekeringan, walau masih dalam tahap awal kekeringan
4.  dapat membandingkan berbagai kondisi kekeringan yang berbeda waktu dan lokasi
5.  menjelaskan dampak kekeringan
6.  dapat menilai tingkat kekeringan untuk memandu tindakan yang harus dilakukan
Sejumlah indeks kekeringan telah diperkenalkan untuk mengukur kekeringan, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya. Untuk menguji penerapan  indeks kekeringan, digunakan enam macam kriteria, yaitu: kemantapan ( robustness ), kemudahan penelusuran ( tractability ), transparansi, kecanggihan, kemampuan dikembangkan, dan dimensi.
Berdasarkan penelitian untuk indeks kekeringan, hampir semua indeks kekeringan menggunakan curah hujan baik secara tunggal atau dalam kombinasi dengan unsur- unsur meteorologi lainnya, tergantung pada jenis kebutuhan yang juga disarankan oleh WMO (1975). Misalnya, kombinasi variabel hidrometeorologi meliputi: suhu dan curah hujan (Indeks KBDI) atau hanya curah hujan (SPI) dan Teori Run.

## Analisis Kekeringan Menggunakan Keetch-Byram Drought Index (KBDI)
Indeks kekeringan adalah jumlah yang mewakili pengaruh bersih (net) evapotranspirasi dan presipitasi dalam menghasilkan  defisiensi kelembaban kumulatif pada serasah tebal atau lapisan tanah bagian atas. Indeks kekeringan merupakan jumlah yang berkaitan dengan daya nyala ( flammability ) bahan-bahan organik pada tanah (Keetch dan Byram, 1988).
Analisis Indeks Kekeringan di Daerah Irigasi Kelayang …………………………………………..........……………………....................Novreta Ersyi Darfia
Tabel 1. Klasifikasi Skala Nilai KBDI (Keetch and Byram, 1968) Nilai KBDI Kategori 0 - 999 Rendah 1000 - 1499 Sedang 1500 - 1749 Tinggi 1750 - 2000 Ekstrim
Indeks kekeringan ini menggambarkan tingkat/nilai defisiensi kelembaban tanah dan lahan yang dihitung berdasarkan data cuaca harian.  Untuk menghitung KBDI diperlukan beberapa data yaitu:
- Data curah hujan rata-rata tahunan
- Curah hujan harian
- Temperatur harian maksimum
Cara perhitungan metode ini didasarkan pada persamaan sebagai berikut:
KBDI hari ini =(Σ KBDI kemarin- (10*CH)+DF hari ini
Keterangan : CH :  Curah Hujan Bersih DF :  Faktor kekeringan yang telah dimodifikasi dan dapat digunakan untuk perkiraan bahaya kebakaran adalah, dengan formulasi sebagai berikut :
DF = � 2000-YKBDI � x � 0.9676 x EXP ( 0.0875 x T max + 1.552 ) - 8.229 � x 0.001 � 1+10.88 x EXP � -0.00175 x Annual ��
Keterangan: YKBDI  : Indeks kekeringan kemarin
T max : Suhu maksimum ( 0 C)
Annual : Rata-rata curah hujan tahunan (mm)
Awal perhitungan KBDI untuk setiap stasiun hujan tidak selalu sama, karena awal perhitungan dimulai dengan penetapan indeks kekeringan yang bernilai nol yaitu pada saat satu hari setelah masa hujan dengan curah hujan sebanyak 150–200 mm dalam satu minggu (Keetch and Byram, 1968).

## Analisis Kekeringan Menggunakan Standardized
Precipitation Index (SPI)
Standardized Precipitation Index (SPI) merupakan indeks kekeringan yang banyak digunakan untuk mengkarakterisasi kekeringan meteorologis, yang dikembangkan oleh McKee et al pada tahun 1993. Metode ini merupakan metode yang mengukur kekurangan/defisit curah hujan pada berbagai skala waktu berdasarkan kondisi normalnya. Pada rentang waktu yang singkat, SPI berkaitan erat dengan kelembaban tanah, sementara pada rentang waktu yang lebih panjang, SPI dapat dihubungkan dengan air tanah dan waduk.
SPI dapat diterapkan di berbagai daerah dengan iklim yang sangat berbeda. Indeks ini mengkuantifikasi curah hujan sebagai data awal. Data curah hujan ini diubah ke dalam distribusi gamma atau distribusi Pearson III, lalu kemudian ditransformasikan ke distribusi normal sehingga rata-rata SPI untuk lokasi dan periode yang diinginkan adalah nol. Nilai SPI negatif mewakili defisit curah hujan,
sedangkan nilai SPI positif menunjukkan kelebihan curah hujan. Keparahan kekeringan dapat diklasifikasikan berdasarkan besarnya nilai SPI negatif. Semakin besar nilai SPI negatif, semakin parah kekeringannya. Misalnya, SPI ≤ -2, diklasifikasikan sebagai kondisi ekstrim kering.
Untuk penilaian yang lebih efektif dari fenomena kekeringan, World Meteorological Organization (WMO) merekomendasikan mengadopsi Standardized Precipitation Index (SPI) untuk memantau tingkat keparahan peristiwa kekeringan.
Tabel 2. Klasifikasi Skala Nilai SPI (Mckee, 1993)
Nilai SPI Kategori ≥ 2.00 Ekstrim Basah 1.50 - 1.99 Sangat Basah 1.00 - 1.49 Basah -0.99 - 0.99 Normal -1.00 - -1.49 Kering -1.5 - -1.99 Sangat Kering ≤ -2.00 Ekstrim Kering
Persamaan yang digunakan antara lain:
𝛼 = 𝑥̅ 2 𝑆 2 𝛽 = 𝑥̅ 𝛼
Parameter yang dihasilkan kemudian digunakan untuk mencari probabilitas kumulatif dari setiap kejadian hujan yang diamati untuk bulan tertentu dan skala waktu untuk stasiun hujan yang bersangkutan. Probabilitas kumulatif diberikan oleh:
𝐺 ( 𝑥 ) = � 𝑔 ( 𝑥 ) 𝑑𝑥 = 1 𝛽 𝛼 𝛤 ( 𝛼 ) 0 𝑥 0 � 𝑥 𝛼−1 𝑥 0 𝑒 −𝑥 𝛽 ⁄ 𝑑𝑥
Dengan 𝑡 = 𝑥 β ⁄ , persamaan ini menjadi:
𝐺 ( 𝑥 ) = 1 𝛽 𝛼 𝛤 ( ἅ ) � 𝑥 ἅ−1 𝑥 0 𝑒 −𝑡 𝑑𝑥
Karena fungsi gamma tidak terdefinisi untuk x = 0, sementara data distribusi curah hujan yang diperoleh kemungkinan terdiri dari nilai nol, maka probabilitas kumulatifnya menjadi:
𝐻 ( 𝑥 ) = 𝑞 + (1 − 𝑞 ) 𝐺 ( 𝑥 )
Dimana q adalah probabilitas dari nol. Jika m adalah jumlah angka nol dalam rentang waktu curah hujan, q dapat diperkirakan dengan m/n. Tabel fungsi gamma lengkap dapat digunakan untuk menentukan probabilitas kumulatif G(x). Dalam penelitian ini digunakan metode analitik bersama dengan kode perangkat lunak yang digunakan untuk menentukan probabilitas kumulatif.
Probabilitas kumulatif H(x), kemudian ditransformasikan ke standar normal variabel acak Z dengan rata-rata nol dan varians sama dengan satu, yang merupakan nilai SPI. Ini adalah transformasi equiprobable (berkebolehjadian setara) yang memiliki fitur penting dari transformasi variate dari satu distribusi (mis. gamma) ke
Analisis Indeks Kekeringan di Daerah Irigasi Kelayang …………………………………………..........……………………....................Novreta Ersyi Darfia
variasi dengan formula distribusi yang ditentukan (mis. standar normal) sehingga probabilitas yang kurang dari nilai variasi tertentu harus sama dengan probabilitas yang lebih kecil dari nilai yang sesuai dari variasi peubah.
Karena akan rumit untuk menghasilkan jenis angka untuk semua stasiun hujan di semua skala waktu dan untuk setiap bulan dalam setahun, nilai standar normal random variabel Z atau SPI tersebut lebih mudah dihitung dengan menggunakan aproksimasi yang dikemukakan oleh Abramowitz dan Stcgun (1964) yang mengubah kumulatif probabilitas untuk standar normal variabel acak Z berikut ini.
𝑆𝑃𝐼 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0  < 𝐺 ( 𝑥 ) ≤ 0.5
𝑧 = 𝑆𝑃𝐼 = − �𝑡 − 𝐶 0 + 𝐶 1 𝑡 + 𝐶 2 𝑡 2 1  + 𝑑 1 𝑡 + 𝑑 2 𝑡 2 + 𝑑 3 𝑡 3 �
Dimana:
𝑡 = � ln � 1 �𝐻 ( 𝑥 ) � 2 �
𝑑𝑎𝑛 𝑆𝑃𝐼 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0.5  < 𝐺 ( 𝑥 ) ≤ 1 𝑧 = 𝑆𝑃𝐼 =   + �𝑡 − 𝐶 0 + 𝐶 1 𝑡 + 𝐶 2 𝑡 2 1  + 𝑑 1 𝑡 + 𝑑 2 𝑡 2 + 𝑑 3 𝑡 3 �
Dimana:
𝑡 = �𝑙𝑛 � 1 � 1 − 𝐻 ( 𝑥 ) � 2 �
dan c 0 = 2,515517 c 1 = 0,802853 c 2 = 0,010328 d 1 = 1,432788 d 2 = 0,189269 d 3 = 0,001308

## Analisis Kekeringan Menggunakan Teori Run
Analisis kekeringan menggunakan teori run didasarkan pada Pedoman Konstruksi dan Bangunan Sipil yang dikeluarkan oleh Departemen Pekerjaan Umum (Pd T-02- 2004-A).
Prinsip perhitungan teori run mengikuti proses peubah tunggal ( univariate ), seri data, X (t,m), dari peubah hidrologi dalam hal ini hujan bulan m dan tahun ke t. Dengan menentukan rata-rata curah hujan jangka panjang sebagai median, Y(m), maka dapat dihasilkan peubah baru dengan cara mengurangkan seri data dengan median yaitu :
a. run positif, disebut surplus.
b. run negatif, disebut defisit.
- Jumlah bagian yang mengalami defisit berkesinambungan disebut jumlah kekeringan dengan satuan mm.
- Lama atau durasi yang terjadi pada bagian defisit yang berkesinambungan disebut durasi kekeringan.
Setelah nilai median ditentukan, dari seri data hujan dapat dibentuk dua seri data baru yaitu durasi kekeringan (Ln), dan jumlah kekeringan (Dn).
Jika Y (m) < X (t,m), maka D(t,m) = X (t,m) – Y (m)
Jumlah kekeringan: Dn  = �
D(t, m) A(t, m) 𝑖 𝑚=1 Durasi kekeringan : Ln = � A(t, m) 𝑖 𝑚=1
dengan : A (t,m) =   indikator bernilai 0, jika Y (m) ≥ X (t,m) A (t,m) =   indikator bernilai 1, jika Y (m) < X (t,m) m =   bulan ke m ; t adalah tahun ke t Y(m) =   median bulan m X(t,m) =   seri data hujan bulanan bulan m tahun t Dn = jumlah kekeringan dari bulan ke m sampai ke m+i (mm) Ln =   durasi kekeringan dari bulan ke m sampai ke m+i (bulan). D (t,m) =   ndikator defisit atau surplus.

## Tingkat Keparahan Kekeringan
Run sebagai  ciri statistik dari suatu seri data, menggambarkan indeks kekeringan. Panjang run negatif menunjukkan lamanya kekeringan. Jumlah run negatif menunjukkan kekurangan air selama kekeringan. Durasi kekeringan terpanjang maupun jumlah kekeringan terbesar selama T tahun mencerminkan tingkat keparahan kekeringan.
Seri data baru dipilah-pilah menjadi bagian-bagian dengan panjang data masing-masing T tahun, sesuai dengan periode ulangnya seperti 10 atau 20 tahun. Jika data yang tersedia 60 tahun, maka ada 6 buah nilai durasi kekeringan terpanjang 10 tahunan dan 6 nilai jumlah kekeringan terbesar 10 tahunan. Nilai-nilai tersebut dihitung rata-ratanya, dan merupakan indeks kekeringan berupa durasi kekeringan terpanjang periode ulang T tahun dan jumlah kekeringan terbesar periode ulang T tahun.
Langkah penghitungan indeks kekeringan menggunakan teori run yang dilakukan adalah sebagai berikut : a. Mengurangkan data asli tiap-tiap bulan setiap tahunnya dengan rata-rata dari seluruh data pada bulan tersebut.
b. Melakukan  perhitungan durasi kekeringan. Bila perhitungan yang dihasilkan adalah positif, diberi nilai nol (0) dan negatif akan diberi nilai satu (1). Bila terjadi nilai negatif yang berurutan, maka jumlahkan nilai satu tersebut sampai dipisahkan kembali oleh nilai  nol, untuk kemudian menghitung dari awal lagi. Langkah ini dilakukan dari data tahun pertama berurutan terus sampai data tahun terakhir.
c. Menghitung durasi kekeringan terpanjang, tuliskan nilai yang maksimum saja.
d. Menentukan nilai maksimum durasi kekeringan selama T tahun. Nilai maksimum durasi kekeringan selama kurun waktu T (sama dengan 5 tahun) tersebut dirata-ratakan sehingga menghasilkan nilai untuk periode ulang 5 tahunnya. Untuk periode ulang selanjutnya lakukan perhitungan yang sama.
e. Menghitung jumlah defisit. Jika durasi kekeringan berurutan dan lebih dari satu maka pada bulan selanjutnya merupakan nilai kumulatifnya, demikian pula halnya dengan jumlah defisit.
Analisis Indeks Kekeringan di Daerah Irigasi Kelayang …………………………………………..........……………………....................Novreta Ersyi Darfia
f. Membuat pada tabel baru perhitungan jumlah kekeringan maksimum (selama T tahun), tuliskan hanya jumlah kekeringan maksimum saja yang diabsolutkan.
g. Membuat tabel baru kembali, tentukan nilai maksimum jumlah kekeringan selama T tahun. Nilai maksimum selama selang waktu T  =  5 tahun tersebut dihitung rata-ratanya dan merupakan nilai periode ulang untuk 5 tahun, dan seterusnya.

## METODOLOGI
Terdapat tiga analisis utama yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu analisis indeks kekeringan menggunakan metode KBDI, analisis indeks kekeringan menggunakan metode SPI, dan analisis indeks kekeringan menggunakan metode Teori Run. Secara skematis, tahapan dalam penyelesaian penelitian ini terlihat pada Gambar 2 .
Data yang digunakan adalah data hujan dan data klimatologi pada masing-masing stasiun yang berada di sekitar Daerah Irigasi Kelayang yaitu Stasiun Air  Molek, Stasiun Lirik, Stasiun Pangkalan Kasai, dan Stasiun Talang Jerinjing dengan panjang data 20 tahun (1998 – 2017).
Gambar 2. Bagan Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1.  Keetch Byram Drought Index (KBDI)
Hasil perhitungan indeks kekeringan metode KBDI dan sifat indeks kekeringan Metode KBDI Daerah Irigasi Kelayang dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Indeks Kekeringan Metode KBDI
Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Aug Sep Okt Nov Des 1998 747,5 1266,3 1026,3 896,7 1317,3 1378,8 1347,9 1999 1125,7 1521,8 1048,2 1481,3 1384,6 1581,3 1544,2 1160,9 1230,2 987,4 865,4 1065,8
2000 855,6 1225,5 1200,1 1009,1 940,5 1154,0 1651,1 1442,5 1509,8 1437,7 1159,9 1048,4 2001 967,7 1206,2 1318,7 1164,0 1385,4 1568,8 1647,8 1466,4 1400,2 1199,3 881,7 831,5
2002 910,2 1333,6 1229,2 1151,9 1289,8 1570,9 1480,2 1764,1 1472,3 1540,6 820,8 768,7 2003 989,5 889,5 1072,9 810,2 1002,9 1786,3 1503,9 1701,4 1400,5 1210,9 657,0 755,7
2004 1324,9 1045,4 1119,6 1160,8 1424,5 1496,3 1308,8 1435,1 1397,7 1109,5 1021,5 725,0 2005 1284,6 1675,3 1589,7 1040,1 877,7 1378,3 1444,0 1478,9 1176,8 1020,0 868,1 1037,2
2006 994,1 1432,2 1002,4 508,5 953,9 1264,8 1588,4 1779,2 1465,3 1634,2 1170,2 842,9 2007 1056,1 1125,0 1170,6 1222,4 844,2 1354,0 1557,6 1549,6 1248,4 1329,2 933,6 954,8
2008 1371,6 1445,0 900,7 1069,9 1589,6 1655,4 1817,9 1451,1 1193,4 1338,6 1242,4 1484,1 2009 1662,8 1495,9 1154,5 1201,5 1331,5 1721,2 1798,7 1783,4 1465,9 1198,8 870,7 773,3
2010 1151,0 1314,1 1323,1 1120,1 1512,1 1610,6 1087,9 1024,6 1451,9 1278,9 1009,9 1209,9 2011 1322,5 1287,0 1387,2 1243,3 1392,5 1406,6 1625,9 1553,2 1598,0 1405,6 1212,5 1402,0
2012 1582,5 1629,0 1620,6 985,7 1503,8 1771,2 1765,3 1809,6 1639,1 1456,3 945,2 1110,4 2013 1614,6 1380,0 1490,5 1325,1 1292,7 1309,6 1464,4 1537,7 1594,1 1281,2 1071,1 881,8 2014 841,5 1271,7 1245,6 1436,0 1588,5 1738,3 1809,7 1703,2 1412,4 1494,6 1001,1 1153,7
2015 1321,4 1312,2 1345,9 1338,3 1158,1 1485,6 1739,8 1705,6 1774,9 1587,2 1344,5 1131,7 2016 1079,9 1331,9 1354,4 1144,3 1343,1 1544,3 1698,2 1694,7 1580,8 1472,5 1173,4 1291,6
2017 1562,9 1441,4 1443,4 1311,4 1259,0 1592,9 1392,4 1594,6 1482,3 1420,8 1167,4 1548,6
Analisis Indeks Kekeringan di Daerah Irigasi Kelayang …………………………………………..........……………………....................Novreta Ersyi Darfia

## Tabel 4. Sifat Indeks Kekeringan Metode KBDI
Perhitungan nilai indeks kekeringan Metode KBDI dimulai pada bulan Juni 1998. Hal ini disebabkan karena jumlah hujan selama seminggu sebelumnya pada empat stasiun hujan tidak ada yang nilainya >150 mm. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya bahwa perhitungan KBDI dimulai pada saat jumlah hujan selama seminggu sebelumnya adalah >150 mm.
Pada Tabel  4 terlihat bahwa sifat kekeringan di Daerah Irigasi Kelayang dengan Metode KBDI bervariasi dari rendah, sedang, tinggi, dan ekstrim. Sifat kekeringan yang dominan adalah kekeringan “Sedang” yaitu sebanyak 60,43%. Kekeringan “Tinggi” berjumlah 20,43%,
kekeringan “Rendah” berjumlah 14,47%, dan kekeringan “Ekstrim” berjumlah 4,68%.
Sifat kekeringan “Ekstrim” hanya terjadi antara bulan Juni hingga bulan September. Sifat kekeringan “Rendah” dominan terjadi pada bulan November hingga bulan Januari.

## 2.  Standardized Precipitation Index (SPI)
Hasil perhitungan indeks kekeringan metode SPI dan sifat indeks kekeringan Metode SPI  Daerah Irigasi Kelayang dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6 berikut:
Tabel 5. Indeks Kekeringan Metode SPI Daerah Irigasi Kelayang
Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Aug Sep Okt Nov Des 1998 RENDAH SEDANG SEDANG RENDAH SEDANG SEDANG SEDANG 1999 SEDANG TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG RENDAH RENDAH SEDANG 2000 RENDAH SEDANG SEDANG SEDANG RENDAH SEDANG TINGGI SEDANG TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG 2001 RENDAH SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG RENDAH RENDAH 2002 RENDAH SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI SEDANG EKSTRIM SEDANG TINGGI RENDAH RENDAH 2003 RENDAH RENDAH SEDANG RENDAH SEDANG EKSTRIM TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG RENDAH RENDAH 2004 SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG RENDAH 2005 SEDANG TINGGI TINGGI SEDANG RENDAH SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG RENDAH SEDANG 2006 RENDAH SEDANG SEDANG RENDAH RENDAH SEDANG TINGGI EKSTRIM SEDANG TINGGI SEDANG RENDAH 2007 SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG RENDAH SEDANG TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG RENDAH RENDAH 2008 SEDANG SEDANG RENDAH SEDANG TINGGI TINGGI EKSTRIM SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG 2009 TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI EKSTRIM EKSTRIM SEDANG SEDANG RENDAH RENDAH 2010 SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG 2011 SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG 2012 TINGGI TINGGI TINGGI RENDAH TINGGI EKSTRIM EKSTRIM EKSTRIM TINGGI SEDANG RENDAH SEDANG 2013 TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG RENDAH 2014 RENDAH SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI EKSTRIM TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG 2015 SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI EKSTRIM TINGGI SEDANG SEDANG 2016 SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG 2017 TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI SEDANG TINGGI SEDANG SEDANG SEDANG TINGGI Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agust Sep Okt Nop Des 1998 -0,659 0,093 -0,238 -0,733 -0,102 1,128 0,166 0,983 0,692 -0,514 -2,071 -0,276 1999 0,027 -0,049 0,902 -1,073 -0,211 0,060 0,198 0,834 -0,191 0,992 -0,221 -0,023 2000 0,798 0,324 -0,618 0,573 0,363 0,869 -0,135 0,367 0,321 0,025 -0,183 0,675 2001 0,624 0,382 -0,184 -0,067 0,057 0,032 0,069 0,792 -0,235 0,739 0,989 0,338 2002 1,116 -0,942 0,632 0,120 0,261 0,347 0,118 -0,641 -0,016 0,069 1,153 1,118 2003 0,815 1,185 0,754 0,965 -0,116 -0,401 0,302 -0,067 0,106 1,287 0,168 0,705 2004 0,776 0,565 0,494 -0,099 0,132 0,389 1,274 -0,349 0,931 0,817 0,307 0,771 2005 -0,430 -0,865 -0,433 0,215 1,233 0,185 0,490 0,658 0,940 0,833 0,126 0,214 2006 1,181 -0,009 1,162 1,545 0,544 0,955 -0,126 -0,509 -0,356 -0,698 0,086 0,751 2007 0,274 0,617 -0,300 0,234 1,129 0,162 0,352 0,018 0,649 -0,117 0,019 0,024 2008 0,558 0,142 1,199 0,420 -0,564 0,497 -0,740 0,872 0,862 -0,001 -0,101 -0,786 2009 -0,462 -0,100 1,082 -0,347 -0,211 -0,705 -1,029 -0,404 0,344 0,211 0,516 1,245 2010 0,733 0,836 0,153 0,817 -0,963 1,116 1,883 1,514 0,475 0,544 0,857 -0,291 2011 0,629 -0,136 -0,606 0,506 0,073 1,132 -0,063 0,231 -0,191 0,321 -0,243 -0,502 2012 -0,694 0,404 -0,184 0,982 0,374 -1,303 0,362 -0,351 0,409 0,439 1,193 0,190 2013 -1,477 -0,451 -1,090 -0,922 0,198 -0,374 -0,469 -0,555 -0,898 -0,620 -0,425 -0,253 2014 -1,075 -1,284 -1,531 -1,824 -1,438 -1,925 -1,501 -1,073 -1,264 -1,535 -0,627 -1,462 2015 -1,329 -0,921 -0,833 -0,823 -0,773 -1,373 -1,726 -1,656 -2,366 -2,096 -1,087 -0,170 2016 -0,769 -0,748 -0,410 -0,767 -0,512 -1,602 -0,428 -1,074 -1,780 -0,596 -1,189 -1,989 2017 -0,487 0,765 -0,081 0,363 0,730 0,266 0,930 0,168 0,991 -0,624 0,486 -0,437
Analisis Indeks Kekeringan di Daerah Irigasi Kelayang …………………………………………..........……………………....................Novreta Ersyi Darfia

## Tabel 6. Sifat Indeks Kekeringan Metode SPI Daerah Irigasi Kelayang
Berbeda dengan perhitungan KBDI yang memiliki empat (4) skala sifat kekeringan, Metode SPI memiliki tujuh (7) skala sifat kekeringan. Tidak hanya memperhitungkan kekeringan, Metode SPI juga memperhitungkan kebasahan. Sifat kekeringan SPI tersebut adalah ekstrim basah, sangat basah, basah, normal, kering, sangat kering, dan ekstrim kering.
Pada Tabel 6 terlihat bahwa skala nilai di Daerah Irigasi Kelayang dengan Metode SPI bervariasi dari sangat basah hingga ekstrim kering. Tidak terdapat nilai yang bersifat “Ekstrim Basah”. Sifat yang dominan adalah sifat “Normal” yaitu sebanyak 79,58%. Diikuti oleh sifat “Basah” dengan 7,08%, sifat “Kering” dengan 6,67%, sifat
“Sangat Kering” dengan 4,17%, dan sifat “Sangat Basah” dan “Ekstrim Kering”  sama-sama berjumlah 1,25%.
Sifat kekeringan “Ekstrim Kering” terjadi sebanyak 3 kali yaitu pada bulan November 1998,  September 2015, dan bulan Oktober 2015,. Dari tahun 2013 hingga tahun 2016 terlihat sering terjadi kekeringan dengan sifat kering, sangat kering dan ekstrim kering.

## 3.  Indeks Kekeringan Metode Teori Run Daerah Irigasi Kelayang
Durasi kekeringan dan jumlah kekeringan metode  Teori Run  Daerah Irigasi Kelayang dapat dilihat pada Tabel  7 sampai Tabel 10 berikut:
Tabel 7. Durasi Kekeringan Kumulatif Daerah Irigasi Kelayang
Tahun Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember 1998 Normal Normal Normal Normal Normal Basah Normal Normal Normal Normal kstrim Kerin Normal 1999 Normal Normal Normal Kering Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal 2000 Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal 2001 Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal 2002 Basah Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Basah Basah 2003 Normal Basah Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Basah Normal Normal 2004 Normal Normal Normal Normal Normal Normal Basah Normal Normal Normal Normal Normal 2005 Normal Normal Normal Normal Basah Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal 2006 Basah Normal Basah Sangat Basah Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal 2007 Normal Normal Normal Normal Basah Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal 2008 Normal Normal Basah Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal 2009 Normal Normal Basah Normal Normal Normal Kering Normal Normal Normal Normal Basah 2010 Normal Normal Normal Normal Normal Basah Sangat Basah Sangat Basah Normal Normal Normal Normal 2011 Normal Normal Normal Normal Normal Basah Normal Normal Normal Normal Normal Normal 2012 Normal Normal Normal Normal Normal Kering Normal Normal Normal Normal Basah Normal 2013 Kering Normal Kering Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal 2014 Kering Kering angat Kerinangat Kerin Kering angat Kerinangat Kerin Kering Kering angat Kerin Normal Kering 2015 Kering Normal Normal Normal Normal Kering angat Kerinangat Kerinkstrim Kerinkstrim Kerin Kering Normal 2016 Normal Normal Normal Normal Normal angat Kerin Normal Kering angat Kerin Normal Kering angat Kerin 2017 Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal No Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Aug Sep Okt Nov Des 1 1998 1 1 2 3 3 0 0 0 0 1 2 3 2 1999 2 2 0 1 2 2
3 1 2 0 1 2 3 2000 1 1 2 1 1 0
1 1 1 1 2 0 4 2001 0 1 1 1 1 2
2 1 1 0 0 0 5 2002 0 1 1 1 2 1 0 1 1 1 0 0 6 2003 0 0 1 0 1 1 2 2 2 0 1 1 7 2004 1 0 1 1 2 2 0 1 0 0 0 0 8 2005 1 2 3 2 0 0 1 1 0 0 1 1 9 2006 0 1 1 0 1 1 1 2 2 3 2 0 10 2007 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 2 11 2008 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 2 12 2009 3 2 2 2 3 3 4 2 1 1 0 0 13 2010 0 0 1 1 2 0 0 0 0 0 1 1 14 2011 0 1 2 2 1 0 1 1 2 1 1 2 15 2012 3 0 1 0 0 1 1 2 1 0 0 0 16 2013 1 2 3 4 3 2 3 4 5 6 4 2 17 2014 3 3 3 4 5 6 7 6 7 8 7 8 18 2015 9 9 7 8 8 9 10 11 12 13 14 10 19 2016 11 9 9 10 10 11 12 13 14 5 6 7 20 2017 8 2 3 0 0 0 0 1 0 1 2 3
Analisis Indeks Kekeringan di Daerah Irigasi Kelayang …………………………………………..........……………………....................Novreta Ersyi Darfia
Tabel 8. Durasi Kekeringan Terpanjang Daerah Irigasi Kelayang
Tabel 9. Jumlah Kekeringan Kumulatif Daerah Irigasi Kelayang
No
Tahun Max T 5 th 1 1998 3 2 1999 3 3 2000 2 4 2001 2 5 2002 2 6 2003 2 7 2004 2 8 2005 3 9 2006 3 10 2007 2 11 2008 2 12 2009 4 13 2010 2 14 2011 2 15 2012 3 16 2013 6 17 2014 8 18 2015 14 19 2016 14 20 2017 8 4 3,5 14 Mean 3 3 4 No Tahun Januari Februari Maret April
Mei Juni Juli AgustusSeptembe OktoberNovembeDesember 1 1998 70,0 52,6 95,6 186,2 193,6 0,0 16,1 0,3 3,7 64,8 249,8 263,6 2 1999 219,3 111,5 0,0 123,6 139,0 151,3 179,5 76,7 103,7 1,4 44,7 66,9 3 2000 29,2 46,0 121,3 33,2 47,2 3,9 41,5 41,0 52,7 70,3 109,2 1,4 4 2001 0,0 13,8 41,6 63,5 53,7 70,6 50,0 21,0 53,5 0,0 0,0 20,7 5 2002 0,0 73,8 34,4 76,2 85,3 11,3 29,0 94,6 69,0 97,4 0,0 0,0 6 2003 0,0 2,9 10,9 0,0 28,7 65,0 72,3 84,7 114,4 0,0 29,8 33,6 7 2004 36,2 2,1 8,3 50,3 52,0 31,7 0,0 44,2 0,0 0,0 15,0 0,0 8 2005 52,0 111,4 167,2 91,5 0,0 11,7 15,1 16,4 14,2 0,0 40,9 55,6 9 2006 0,0 19,2 6,3 0,0 15,2 14,9 40,1 78,8 93,0 171,8 83,1 0,0 10 2007 19,4 5,6 48,7 52,4 1,8 18,7 9,5 23,2 0,0 34,5 48,8 90,5 11 2008 0,0 28,0 0,0 23,9 79,7 0,0 68,0 19,9 0,0 30,4 57,7 147,0 12 2009 196,5 180,1 150,8 204,5 247,4 241,3 312,5 125,1 42,7 23,3 10,0 0,0 13 2010 1,2 6,2 16,1 18,4 95,9 0,0 0,0 0,0 2,6 21,5 27,1 72,5 14 2011 0,0 35,7 104,6 78,6 57,0 0,0 28,8 24,2 56,4 13,9 53,7 119,7 15 2012 172,6 0,0 41,8 0,0 8,1 75,3 56,5 108,5 48,5 5,0 0,0 17,7 16 2013 130,7 143,7 240,5 352,7 284,2 204,7 256,5 318,8 382,5 454,7 399,9 117,9 17 2014 202,5 278,5 328,6 505,5 602,3 681,4 771,1 623,1 693,3 770,5 635,0 743,5 18 2015 866,6 819,2 732,0 841,8 917,3 989,7 1088,5 1185,7 1310,4 1437,8 1523,1 957,3 19 2016 1028,8 787,3 825,5 927,2 916,4 986,7 1016,4 1100,2 1206,5 446,1 574,5 725,0 20 2017 782,8 277,3 317,7 0,0 0,0 3,9 0,0 17,8 0,0 74,8 83,3 141,7
Analisis Indeks Kekeringan di Daerah Irigasi Kelayang …………………………………………..........……………………....................Novreta Ersyi Darfia
Tabel 10. Jumlah Kekeringan Terbesar Daerah Irigasi Kelayang
Berbeda dengan Metode KBDI dan SPI yang menghasilkan skala sifat untuk hasil perhitungannya, Metode Run menghasilkan nilai durasi dan jumlah kekeringan.
Terlihat pada Tabel  8 bahwa durasi kekeringan terpanjang yang terjadi di Daerah Irigasi Kelayang adalah selama 14 bulan, yaitu pada tahun 2015 dan 2016. Didapatkan bahwa untuk kala ulang 5 tahun, durasi kekeringan adalah selama 3,5 bulan.
Pada Tabel 10 terlihat bahwa jumlah kekeringan terbesar yang terjadi di Daerah Irigasi Kelayang adalah 1523,090 mm yang terjadi pada tahun 2015. Dapat dilihat pula bahwa untuk kala ulang 5 tahun, jumlah kekeringan rata- rata adalah sebesar 249,305 mm.
2.  Analisis dengan Metode SPI menunjukkan hasil bahwa sifat kekeringan di D.I Kelayang adalah “Normal”.
3.  Teori Run dengan kala ulang 5 tahun memberikan hasil durasi kekeringan di D.I Kelayang selama 3,5 bulan dan jumlah kekeringan adalah 249,305.
4.  Pada D.I Kelayang waktu-waktu yang harus mendapat perhatian lebih adalah bulan Juni hingga September karena pada bulan-bulan ini kekeringan menunjukkan sifat yang lebih kering dibandingkan bulan-bulan lainnya.

## REFERENSI
Abramowitz, M. and Stegun, I, (1964),  Handbook of Mathematical Functions,  Dover Publications, New York.
Anonim, ( 2004), Perhitungan Indeks Kekeringan Menggunakan Teori Run, Departemen Pekerjaan Umum.
Keetch, J. J. Byram, (1988), A Drought Index for Forest Control. US Department of Agriculture Forest Science Southestern Forest Experiment Station Asheville. North Carolina.
Keetch, J. J., and G. M. Byram, (1968), A Drought Index for Forest Fire Control,  USDA Forest Service Research Paper SE-38.
McKee, Thomas B, Nolan J and John Kleist, (1993), The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales. Eight Conference on Applied Climatology, California.
Mishra, Ashok K, and Vijay P Singh, (2010), A Review of Drought Concepts, Journal of Hydrology 391 (1- 2): 202-216.
Cited in
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0
022169410004257 [12 Februari 2019]
National Drought Mitigation Center, (2006), What Is Drought, USA.
Niemeyer, Stefan, (2008), New Drought Indices, Institute for Environment and Sustainability, Italy.
Rossi,  Guiseppe.   et   al , (2007),  Recent Methods  and Techniques  for  Managing Hydrological  Droughts Option Mediteraneane, Series A-80 (80): 251-265. Wilhite, D A, (2010),  Quantification of Agricultural Drought for Effective Drought Mitigation, in Agricultural Drought Indices,  Proceedings of an Expert Meeting 2-4 June, 2010, Murcia, Spain, WMO, Geneva.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari analisis indeks kekeringan dengan tiga metode (Metode KBDI, Metode SPI, dan Metode Teori Run) antara lain:
1.  Pada D.I Kelayang indeks kekeringan Metode KBDI menunjukkan hasil bahwa sifat kekeringan di lokasi penelitian didominasi oleh sifat “Sedang”.
No Tahun Max T 5 th 1 1998 263,561 2 1999 219,256 3 2000 121,328 4 2001 70,598 5 2002 97,423 6 2003 114,354 7 2004 52,021 8 2005 167,158 9 2006 171,832 10 2007 90,452 11 2008 146,997 12 2009 312,523 13 2010 95,924 14 2011 119,682 15 2012 172,633 16 2013 454,690 17 2014 771,123 18 2015 1523,090 19 2016 1206,491 20 2017 782,796 145,936 249,305 1523,090 Mean 263,561 171,832 312,523