## ANALISIS CURAH HUJAN HARIAN UNTUK MENENTUKAN POLA TERJADINYA FENOMENA MADDEN JULIAN OSCILLATION (MJO) DI DAERAH SEKITAR EKUATOR INDONESIA
Afni Nelvi 1 , Asrul 1 , Sugeng Nugroho 2
1 Jurusan Fisika FMIPA UNP, email: afninelvi@gmail.com
2 Stasiun GAW Bukit Kototabang, BMKG, email: sugeng-ho@bmkg.go.id

## ABSTRACT
Madden Julian Oscillation (MJO) plays an important role as the Intraseasonal Variaton (ISV) that can affect the amount of rainfall. Knowing phenomena of oscillation as the MJO provides benefits to determine the  approximate  rainfall  in  the  foreseeable  future.  Therefore,  the  authors  are  interested  in  researching  on daily rainfall analysis to determine the pattern of the phenomenon of MJO in the area around the Equator Indonesia including Padang, Pekanbaru, Pontianak and Palu in 2003-2012. This research is descriptive re- search. This research data is a daily rainfall data for areas of Padang, Pekanbaru, Pontianak and Palu of the  years  2003-2012.  The  data  processing  is  done  using  Microsoft  Excel,  Weighted  Wavelet  Z-Transform (WWZ)  and  surfer  8.  Based  on  the  results  of  data  processing,  Padang  and  Pontianak  having  a  pattern  of rainfall equatorial, Pekanbaru having a pattern of rainfall monsunal while Palu having the pattern of rain- fall pattern local. A pattern of oscillations MJO in the field and Pekanbaru active in phase 3, in Pontianak active in phase 4 and in the Palu active in phase 5. Impacts generated oscillations MJO in phase active is rainfall will high in the area which behind him during propagation of the Indian Ocean to the Pacific Ocean. The accident time MJO in Padang are more dominant than to the areas of Pekanbaru, Pontianak and a Pa- lu,  with  36  times.  MJO  in  Pekanbaru  happens  as  many  as  15  times,  in  Pontianak  happens  as  many  as  26 times and in the Palu happens as many as 16 times.
Keywords : Rainfall , MJO, phase, WWZ, Intraseasonal Variaton

## PENDAHULUAN
Indonesia terletak di wilayah yang dilewati oleh garis  ekuator.  Dalam  kondisi normal, wilayah Indo- nesia  mendapatkan  curah  hujan  yang  lebih  besar dibandingkan dengan wilayah lain yang tidak berada di  daerah  ekuator.  Selain  berada  di  wilayah  yang dilewati  oleh  garis  ekuator,    Indonesia  juga   berada di  antara  dua  samudera  yaitu  Samudera  Hindia  dan Samudera  Pasifik  dan  di  antara  dua  benua  yaitu Benua  Asia  dan  Benua  Australia.  Kondisi  ini  akan menyebabkan  cuaca,  musim  dan  iklimnya  di- pengaruhi oleh sirkulasi atmosfer lokal, regional dan global,  misalnya  sirkulasi  utara-selatan  ( Hadley ), sirkulasi  barat-timur  ( Walker )  dan  sistem  angin  lo- kal.
Madden  Julian  Oscillation (MJO)  merupakan variasi iklim yang paling dominan terjadi di wilayah tropis  dan  merupakan  sirkulasi  skala  besar    yang berpusat  di  Samudera  Hindia  di  sepanjang  ekuator dan  bergerak  ke  timur  antara  10°  LU  dan  10°  LS. Penjalaran MJO dicirikan oleh adanya pertumbuhan gugus  awan Super  Cloud  Cluster (SCC)  di  atas Samudera Hindia yang terus menjalar ke arah timur sepanjang  ekuator  mengelilingi  bumi  dan  mem-
berikan  pengaruhnya  pada  variabilitas  iklim  dan cuaca  di  daerah  tropis.  Oleh  karena  itu  MJO  ber- peran  penting  sebagai  variasi  intra  musim  (ISV, In- traseasonal  Variation )  yang  dominan  di  daerah ekuator.
Hujan adalah peristiwa turunnya air dalam ben- tuk cair atau padat dari langit ke permukaan bumi [1] . Proses  terjadi  dan  turunnya  hujan  diawali  adanya sinar matahari menyinari bumi. Energi sinar mataha- ri  ini  mengakibatkan  terjadinya  evaporasi  atau  pen- guapan di lautan, samudera, sungai, danau dan sum- ber-sumber  air  lainnya.  Penguapan  tersebut  me- nyebabkan  terbentuknya  titik-titik  uap  air  pemben- tuk  awan [2] .  Apabila  suhu  awan  mencapai titik em- bun,  hal  ini  akan  menyebabkan  terjadinya  proses pengembunan  sehingga  membentuk  butiran-butiran air atau es yang semakin berat hingga akhirnya buti- ran-butiran  air  atau  es  tersebut  jatuh  ke  permukaan bumi  (proses  presipitasi).  Curah  hujan  merupakan jumlah air hujan yang turun pada suatu daerah dalam waktu  tertentu.  Curah  hujan  diukur  dalam  satuan milimeter  (mm).  Curah  hujan  tersebut  dapat  diukur dengan menggunakan  alat penakar curah hujan yang dinamakan ombrometer.
Tiga  tipe  pola  curah  hujan  di  Indonesia,  yaitu pola  curah  hujan  jenis  monsun,  pola  curah  hujan jenis  ekuatorial  dan  pola  curah  hujan  jenis  lokal. Pola curah hujan jenis monsun digerakan oleh adan- ya  perbedaan  tekanan  antara  benua  Asia  dan  Aus- tralia secara bergantian. Pola curah hujan jenis ekua- torial berhubungan dengan pergerakan zona konver- gensi ke arah utara dan selatan mengikuti pergerakan semu  matahari.  Zona  konvergensi  merupakan  per- temuan  dua  massa  udara  (angin)  yang  berasal  dari dua  belahan  bumi [3] ,  kemudian  udaranya  bergerak ke  atas.  Angin  yang  bergerak  menuju  satu  titik  dan kemudian  bergerak  ke  atas  disebut  konvergensi dan tempat  terjadinya  konvergensi  disebut  daerah  kon- vergensi.  Posisinya  relatif  sempit  dan  berada  pada lintang rendah yang disebut dengan nama ITCZ ( In- ter-tropical Convergence Zone ) , sedangkan pola cu- rah  hujan  jenis  lokal  dengan  distribusi  hujan  bula- nannya  mempunyai  bentuk  kebalikan  dari  jenis monsun.  Pola  curah  hujan  ini  lebih  banyak  di- pengaruhi  oleh    kondisi  lokal  daerah  yang  ber- sangkutan [1] .
Proses  perubahan  cuaca  dan  iklim  yang  terjadi di  permukaan  bumi  pada  dasarnya  diakibatkan  oleh gerak udara, sedangkan gerak udara disebabkan oleh berbagai gaya yang bekerja pada partikel udara. Ga- ya  ini  berasal  dari  energi  matahari  yang  diterima oleh  permukaan  bumi.  Sirkulasi  atmosfer  disebab- kan  oleh  rotasi  bumi  terhadap  poros  semu  dan  oleh pemanasan  geografis  yang  tidak  sama  pada  per- mukaan  bumi  dan  atmosfer [1] .  Energi  radiasi  ini kemudian diubah menjadi energi kinetik sebagai an- gin.
Wilayah Indonesia memiliki karakteristik cuaca dan  iklim  tersendiri  dan  selalu  berkaitan  dengan pengaruh  interaksi  beberapa  macam  sirkulasi  yang mempengaruhi pembentukan curah hujan di wilayah Indonesia.  Sirkulasi  atmosfer  itu  meliputi  sirkulasi Hadley (sirkulasi  meridional),  sirkulasi Walker (sir- kulasi  zonal)  dan  Monsun.  Sistem  sirkulasi Hadley ini  dikemukakan  oleh  Hadley  dengan  menggunakan teori  energi.  Sumber  dari  energi  ini  adalah  adanya pemanasan  matahari  di  daerah  tropis    yang  lebih banyak  dibandingkan  dengan  daerah  lintang  tinggi
[4] .  Suhu  yang  tinggi,  akan  menyebabkan  densitas udara  semakin  renggang  sehingga  terjadi  kenaikan udara  di  khatulistiwa.  Udara  yang  naik  ini  bergerak menuju  utara  (polar utara) melalui lapisan troposfer atas.  Setelah  udara  tersebut  sampai  di  kutub,  udara ini menurun menuju toposfer bawah dan bergerak ke arah  selatan  menuju  tropis  yang  di  sebabkan  oleh adanya gradien tekanan dari kutub ke ekuator dalam troposfer bawah dan gradien tekanan dari ekuator ke kutub dalam troposfer atas.
Wilayah  Indonesia  yang  sering  dikaitkan dengan  iklim  Monsun  karena  terletak  antara  dua benua, yaitu Benua Asia dan Benua Australia dan di antara  dua  Samudera  yaitu  Samudera  Pasifik  dan
Samudera  Hindia.  Oleh  karena  itu,  curah  hujan  di Indonesia  dipengaruhi  oleh  Monsun  yang  digerak- kan  oleh  adanya  perbedaan  tekanan  di  Benua  Asia secara bergantian.
Awan konvektif adalah awan yang terjadi kare- na  kenaikan  udara  di  atas  permukaan  yang  lebih panas.  Awan-awan  konvektif  diantaranya  adalah Cumulus Congestus dan Cumulonimbus (Cb). Awan konvektif  dalam  pertumbuhannya  sampai  turun  se- bagai  hujan  mempunyai  tiga  tahap,  yaitu  tahap  per- tumbuhan  ( growth  stage ),  tahap  matang  ( mature stage ) dan tahap disipasi ( dissipation stage ). Perbe- daan yang jelas antara awan Cumulus Congestus dan Cumulonimbus  yaitu  awan  Cumulus  Congestus  be- lum  cukup  tinggi  sehingga  belum  terbentuk  puncak yang berwarna putih sedangkan bentuk awan Cumu- lus  sudah  menjulang  tinggi  dan  cukup  besar  yang dapat diidentifikasi sebagai awan hujan. SCC adalah kumpulan  awan-awan  Cumulonimbus  yang  besar dan  menjulang  tinggi.  Dasar  awan  Cumulonimbus antara  100-600  meter,  sedangkan  puncaknya  dapat mencapai  ketinggian  15  kilometer  atau  mencapai ketinggian  tropopause.  Dalam  awan  Cumulonimbus dapat terjadi batu es ( hail ), guruh, kilat, hujan deras dan  kadang-kadang  terjadi  angin  ribut  (puting  beli- ung) [1] .
Jenis-Jenis osilasi atmosfer yang mempengaruhi jumlah curah hujan diantaranya adalah Madden Jul- ian Oscillation (MJO). Prediksi MJO berbasis kepa- da teknik atau metode Real Time Multivariate MJO (RMM1  dan  RMM2)  yang  hingga  kini  digunakan oleh  pihak  Badan  Meteorologi  Australia  (BoM, Australia) [5] .  RMM  adalah  nilai Empirical  Orthog- onal Function (EOF) atau komponen utama dari in- tegrasi  kecepatan  angin  zonal  pada  ketinggian  200 hPa  dan  850  hPa  (data  re-analisis  NOAA)  dengan OLR  yang  diukur  dari  satelit  NOAA.  Indeks  RMM menghasilkan  sinyal  secara realtime untuk  menge- tahui perkembangan aktivitas MJO sebagai berikut: 1. Di Afrika pada fase-1 (210 o BB-60 o BT)
2. Di  Samudera  Hindia  bagian  barat    pada  fase-2 (60 o BT-80 o BT)
3. Di  Samudera  Hindia  bagian  timur  pada  fase-3 (80 o BT-100 o BT)
4. Di  Benua  Maritim  Indonesia  pada  fase-4  dan  5 (100 o BT-140 o BT)
5. Di kawasan Pasifik Barat pada fase-6 (140 o BT- 160 o BT)
6. Di  Pasifik  Tengah    pada  fase-7  (160 o BT-180 o

## BT)
7. Di daerah konveksi di belahan bumi bagian barat pada fase-8 (180 o -160 o BB)
Unsur yang dilibatkan dalam menganalisis MJO dapat  berupa  angin,  S ea  Surface  Temperature (SST),  perawanan,  hujan  dan Outgoing  Longwave Radiation (OLR).  MJO  dicirikan  oleh  adanya penjalaran  proses  konvektif  yang  dapat  dilihat dengan  jelas  di  atas  Samudera  Hindia  hingga
Samudera  Pasifik  (Gambar  1).  Penjalaran  konvektif ini  biasanya  untuk  pertama  kali  terlihat  di  atas Samudera Hindia bagian barat, selanjutnya menjalar ke  arah  timur  melintasi    Indonesia  menuju  ke Samudera  Pasifik  bagian  barat  dan  tengah  yang mempunyai suhu yang lebih hangat [5] . Daerah yang dipengaruhi  MJO  menyebabkan  temperatur  muka laut  meningkat,  sehingga  terjadi  banyak  penguapan air  laut.  Hal  ini  menyebabkan  terbentuk  awan  SCC yang mengandung banyak uap air.
Gambar 1 . Skema  Fase MJO [6]
Selama  penjalarannya  dari  Samudera  Hindia (barat)  hingga  ke  Samudera  Pasifik  (timur),  terlihat aktivitas  konvektif  mencapai  kondisi  maksimum ketika berada di Benua Maritim Indonesia kemudian secara  umum  menjadi  kurang  jelas  dalam  penjalar- annya ke arah timur menuju Samudera Pasifik bagi- an  timur [7] .  MJO  selama  pergerakannya  ke  arah  ti- mur,  dipengaruhi  oleh  posisi  matahari.  Ketika  ma- tahari  berada  di  garis  ekuator,  MJO  bergerak  lurus ke arah timur  sedangkan ketika posisi matahari be- rada  di  sebelah  selatan  garis  ekuator,  maka  perge- rakan  MJO  agak  bergeser  ke  arah  selatan  ekuator yang  dikenal  dengan  sebagai  penjalaran  selatan- timur  ( south-eastern  propagation ).  Ketika  posisi matahari  berada  di  sebelah  utara  ekuator,  maka pergerakan  MJO  agak  bergeser  ke  arah  utara  ekua- tor,  yang  dikenal  sebagai  penjalaran  utara-timur ( north-eastern propagation ) [8] . Roadmap MJO  merupakan  hasil  plot  nilai RMM 1 dan 2 pada tanggal tertentu yang kemudian dihubungkan  dengan  garis  sehingga  membentuk  si- klus seperti Gambar 2.
Gambar 2 . Roadmap Fase MJO [5]
Lingkaran di tengah diagram adalah posisi MJO lemah,  apabila  garis  semakin  jauh  dari  pusat  dia- gram,  maka  pengaruh  MJO  semakin  kuat  di  daerah tersebut.  Pada  saat  indeks  MJO  menguat,  terdapat kecenderungan  bahwa  curah  hujan  tinggi  di  daerah yang dilewatinya. Pada bulan-bulan kering yaitu bu- lan  Juni,  Juli  dan  Agustus  (JJA),  meskipun  indeks MJO menguat akan tetapi tidak selalu diikuti dengan curah hujan yang tinggi. MJO aktif berpeluang men- imbulkan curah hujan tinggi di Indonesia ketika ter- jadi pada bulan basah yaitu bulan Desember, Januari dan  Februaris  (DJF).  Hal  tersebut  berkaitan  dengan posisi  ITCZ  yang dipengaruhi oleh peredaran gerak semu matahari.
Penelitian  tentang  osilasi  atmosfer  selama  10 tahun  (2002-2011)  di  kota  Padang [9] menunjukkan bahwa    osilasi  yang  terjadi  yaitu  MJO  sebanyak  25 kali,  SAO  terjadi  17  kali,  AO  terjadi  3  kali,  QBO terjadi  7  kali.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  fe- nomena atmosfer yang sering terjadi di Kota Padang adalah  MJO.  Selanjutnya,  penelitian  tentang  karak- teristik hujan maksimum di wilayah Sumatera Barat pada  saat  MJO  aktif  .  Data  yang  digunakan  oleh Nugroho dan Hamada berupa data curah hujan hari- an setiap jam hasil pengukuran dengan menggunakan  alat  penakar  hujan  otomatis  pada  10 lokasi  pengukuran  di  wilayah  Provinsi  Sumatera Barat.  Hasil  pengolahan  data  didapatkan  bahwa karakteristik  hujan  maksimum  di  wilayah  Sumatera Barat dipengaruhi oleh fase-fase dimana MJO aktif.
Southeren  Annual  Oscillation (SAO)  merupa- kan  fenomena  atmosfer  yang  memiliki  siklus  peru- langan sekitar 6 bulanan. AO merupakan ragam osi- lasi  atmosfer  tahunan  dengan  periode  osilasi  181- 360 hari atau osilasi satu tahunan. Tropospheric Bi- ennial  Oscillation (TBO)    adalah  salah  satu  bentuk variasi  antar  tahunan  elemen  iklim  di  lapisan troposfer  (dari  permukaan  sampai  troposfer  atas bahkan  sampai  tropopause)  dengan  perioda  sekitar 2-3 tahun yang terjadi karena adanya interaksi antara lautan-daratan-atmosfer  di  daerah  monsun  Asia, monsun  Australia,  lautan  India  Tropis  dan  lautan Pasifik.
Weighted  Wavelet  Z-Transform (WWZ)  meru- pakan  suatu  metode  analisis  spektrum  yang digunakan  untuk  menganalisis  data  runtut  waktu ( time series ). Metode ini pertama kali dikembangkan oleh Giant Foster tahun 1996 untuk mendeteksi dan mengkuantifikasi  sinyal  periodik.  Metode  ini dikembangkan  dalam  piranti  lunak  oleh The Ameri- can  Association  of  Variable  Star  Observes (AAVSO).  Foster,  1996  merumuskan  persamaan- persamaan  yang  digunakan  dalam  metode  wavelet yaitu:     y x y eff V V V N WWZ    2 3 [10]
Indonesia  merupakan  salah  satu  kawasan  yang terletak di daerah ekuator yang memiliki karakteris- tik atmosfer yang berbeda-beda yang dikenal dengan Benua  Maritim  Indonesia  (BMI).  Secara  geografis Indonesia  terletak  di  antara  6 o LU–11 o LS  dan  95 o BT-141 o BT.  Berdasarkan  letak  geografisnya  Indo- nesia  dilalui  oleh  garis  ekuator,  yaitu  garis  khayal pada  peta  atau  globe  yang  membagi  bumi  menjadi dua bagian sama besarnya (Belahan Bumi Utara dan Belahan  Bumi  Selatan).  Garis  ekuator  atau  garis khatulistiwa terletak pada garis lintang 0 o . Daerah di sekitar ekuator Indonesia diantaranya  Padang,  Pek- anbaru, Pontianak dan Palu seperti Gambar 3.
Gambar 3 . Peta Daerah Penelitian di Sekitar Ekuator Indonesia
Tujuan  penelitian  ini  adalah    mengetahui  pola curah  hujan,  waktu  terjadinya  fenomena  MJO  dan pola osilasi MJO di daerah sekitar ekuator Indonesia yaitu  Padang,  Pekanbaru,  Pontianak  dan  Palu  ber- dasarkan  data  curah  hujan  harian  tahun  2003-2012. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontri- busi kepada lembaga dan instansi pemerintah dalam menentukan perkiraan curah hujan di daerah ekuator pada  waktu  yang  akan  datang,  peneliti  dalam pengembangan bidang fisika khususnya kajian fisika atmosfer  dan  masyarakat  umum,  untuk  lebih memahami  pengetahuan  tentang  ragam  osilasi atmosfer, khususnya MJO yang merupakan fenome- na  dominan  di  daerah  tropis  serta  pengaruhnya  ter- hadap curah hujan.

## METODE  PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  adalah  penelitian deskriptif . Penelitian deskriptif adalah suatu bentuk penelitian  yang  ditujukan  untuk  mendeskripsikan fenomena-fenomena  yang  ada,  baik  fenomena alamiah maupun fenomena buatan manusia. Fenomena  itu  bisa  berupa  bentuk,  aktivitas, karakteristik,  perubahan,  hubungan,  kesamaan  dan perbedaan  antara  fenomena  yang  satu  dengan fenomena  lainnya.  Pada  penelitian  ini,  data  curah hujan yang telah diolah selanjutnya dianalisis secara deskriptif  untuk  mendapatkan  pola  kejadian  MJO yang  terjadi  dari  tahun  2003-2012   di Padang, Pek- anbaru, Pontianak dan Palu.
Penelitian dilakukan pada bulan Desember 2013 di Universitas Negeri Padang. Untuk daerah Padang, data yang digunakan adalah data dari Stasiun Mete- orologi Tabing  Padang yang terletak di 0°52'40,29" LU  dan  100°21'12,45"  BT.  Data  yang  digunakan untuk  daerah  Pekanbaru  adalah  data  dari  Stasiun Meteorologi  Simpang  Tiga  Pekanbaru yang terletak di  0°27'38,97"  LU  dan  101°26'40,15"  BT.  Daerah Pontianak  menggunakan  data  dari    Stasiun  Meteor- ologi Supadio Pontianak yang terletak di 0°4'32" LU dan 109°11'28" BT dan untuk daerah Palu data yang digunakan  adalah  data  dari    Stasiun  Meteorologi Mutiara,  Palu  yang  terletak  di  0°54'56,94"  LS  dan 119°54'19,86" BT.
Variabel dalam penelitian ada dua macam yaitu variabel  bebas  dan  variabel  terikat.  Untuk  variabel bebas yaitu besarnya curah hujan harian yang terjadi dalam periode selama 10 tahun di Padang, Pekanba- ru,  Pontianak  dan  Palu  sedangkan  untuk    variabel terikat  adalah  fenomena  MJO.  Data  curah hujan di- peroleh  dari  alat  Ombrometer    Manual  (Observato- rium)  yang  ada  stasiun BMKG tempat pengambilan data.  Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  men- golah  dan  menganalisis  data  sekunder  tersebut  ada- lah Microsoft Excel , WWZ dan surfer 8.
Pengolahan data terbagi menjadi 2 yaitu sebagai berikut:
1. Menentukan pola curah hujan
Data  curah  hujan  bulanan  diperoleh  dengan menjumlahkan  curah  hujan  harian  untuk setiap dae- rah.  Berdasarkan    rata-rata  curah  hujan  bulanan, dapat  ditentukan  pola  curah  hujan  pada  masing- masing  daerah  untuk  Padang,  Pekanbaru, Pontianak dan Palu.
2. Menentukan Waktu dan Pola Terjadinya Osi- lasi  MJO  di  daerah  Sekitar  Ekuator  Indone- sia
Untuk  melihat  kapan  periode  berulangnya  atau osilasinya, dilakukan pengolahan dengan menggunakan  perangkat  lunak  WWZ  dan  surfer  8. Pengolahan  data  curah  hujan  dalam  deret  waktu ( times  series )  dengan  WWZ,  akan  diperoleh  frek-
uensi  dari  curah  hujan  yang  kemudian  akan  diubah ke dalam bentuk periode.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
1. Hasil
a. Menentukan Pola Curah Hujan
1) Curah Hujan Bulanan Padang
Grafik  curah  hujan  bulanan  menunjukkan besarnya jumlah curah hujan yang terjadi pada bulan tertentu  yang  dinyatakan  dalam  satuan  mm.  Jumlah curah  hujan  bulanan  yang  terjadi  tiap  bulannya  di Padang  tidaklah  sama,  hal  ini  bergantung  kepada jumlah  jumlah  curah  hujan  hariannya.  Berdasarkan grafik  curah  hujan  bulanan  akan  diketahui  kapan puncak curah hujannya di Padang.
Gambar 4 . Grafik Curah Hujan Bulanan Padang Tahun 2003-2012 Gambar 4 diperoleh dari penjumlahan curah hu- jan harian 10 tahun (2003-2012) pada bulan Januari- Desember  di  Padang.  Curah  hujan  setiap  bulannya melebihi  2000  mm.  Puncak  curah  hujan  tertinggi terjadi  pada  bulan  November  dengan  jumlah  curah hujan  sebesar  5142,1  mm    dan  pada  bulan  Oktober dengan jumlah curah hujan sebesar 4426,1 mm.
2) Curah Hujan Bulanan Pekanbaru
Berikut  ini  adalah  grafik  curah  hujan  bulanan Pekanbaru.  Saat  monsun  barat,  jumlah  curah  hujan berlimpah, sebaliknya saat monsun timur jumlah cu- rah hujan sangat sedikit.
Gambar 5 . Grafik Curah Hujan Bulanan Pekanbaru Tahun 2003-2012 Berdasarkan  Gambar  5,  curah  hujan  rata-rata setiap  bulannya  (tahun  2003-2012)  melebihi  1500 mm. Puncak curah hujan tertinggi terjadi pada bulan November  dengan  jumlah  curah  hujan  sebesar 3316,74  mm    dan  pada  bulan  Desember  dengan jumlah curah hujan sebesar 3291,7 mm.
3) Curah Hujan Bulanan Pontianak
Berikut  ini  adalah  grafik  curah  hujan  bulanan Pontianak (Gambar 6).
Gambar 6 . Grafik Curah Hujan Bulanan Pontianak Tahun 2003-2012
Puncak  curah  hujan  tertinggi  terjadi  pada  bu- lan  Desember  dengan  jumlah  curah  hujan  10  tahun yaitu  sebesar  3694,5  mm    dan  pada  bulan  Oktober dengan jumlah curah hujan sebesar 33601,4 mm.
4) Curah Hujan Bulanan Palu
Grafik  curah  hujan  bulanan  Palu  dapat  dilihat pada Gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7 . Grafik Curah Hujan Bulanan Palu Tahun 2003-2012
Curah hujan  setiap bulannya dari tahun 2003- 2012 tidak mencapai 1000 mm. Puncak curah hujan tertinggi terjadi pada bulan Juli dengan jumlah curah hujan  sebesar  820,9  mm    dan  bulan  Desember dengan jumlah curah hujan sebesar 704,3 mm.
b. Menentukan Waktu dan Pola Terjadinya Osi- lasi  MJO  di  Daerah  Sekitar Ekuator Indone- sia
MJO berosilasi dengan perioda sekitar 20 hari sampai 90 hari. Pengolahan data curah hujan harian dengan  menggunakan  WWZ,  akan  didapatkan  frek- uensi  yang  nantinya  akan  diubah  ke  dalam  periode. Hasil pengolahan dengan WWZ, akan diinputkan ke surfer  8  sehingga  diperoleh  kontur  yang  akan di in- terpretasikan.  Berdasarkan  interpretasi  tersebut, akan diketahui waktu terjadinya MJO yang dicocok- kan  dengan  hasil  RMM  (menunjukkan  fase).  Hasil penjumlahan  fase  ini  nantinya  akan  diperoleh  fase yang  lebih  dominan  yang  terjadi  pada  wilayah  (Pa- dang,  Pekanbaru, Pontianak dan Palu) seperti Gam- bar 8.
1) Osilasi MJO di Padang
Gambar  9  merupakan  gambar  WWZ  untuk daerah Padang  tahun 2003-2012 sedangkan Gambar 10 menunjukkan grid kontur osilasi atmosfer Padang dengan menggunakan surfer 8.
Gambar 9 . Hasil WWZ untuk Padang
Gambar  10 .  Grid  Kontur  Osilasi  Atmosfer  di  Pa- dang Tahun 2002-2012 Dari  Gambar  9,  sumbu  x  menunjukkan Julian Day (hari) yang dimulai dari hari ke 1-3653, sumbu y  menunjukkan  besarnya  frekuensi  sedangkan  sum- bu  z,  menunjukkan  variasi  dari  nilai  WWZ  setiap data  curah  hujan  di  Padang.  Namun,  hasil  olahan WWZ  tidak  bisa  menunjukkan  kapan  dan  periode berapa  terjadi  osilasi  MJO.  Oleh  karena  itu, digunakan  surfer  8  (Gambar  10)  untuk  memperoleh kontur  sehingga  bisa  ditentukan  kapan  dan  berapa periode osilasi MJO terjadi untuk Padang. Fase yang dilalui selama waktu terjadi MJO di Padang dari ta- hun 2003-2012 berbeda-beda.

## 2) Osilasi MJO di Pekanbaru
Osilasi  MJO  di  Pekanbaru  diperoleh  dengan cara  yang  sama  seperti  halnya  memperoleh  osilasi MJO  di  Padang.  Gambar  11  merupakan  gambar WWZ  untuk  daerah  Pekanbaru    tahun  2003-2012 sedangkan  Gambar  12  menunjukkan  grid  kontur osilasi atmosfer Pekanbaru.
Gambar 11 . Hasil WWZ untuk Pekanbaru
Gambar 12 . Grid Kontur Osilasi Atmosfer di Pekanbaru Tahun 2003-2012 Berdasarkan  olahan  data  Gambar  11  dan  12, diperoleh  waktu  terjadinya    MJO  di  Padang.  Hasil waktu  terjadinya  MJO  akan  dicocokan  dengan  data RMM1 dan RMM2 sehingga diketahui fasenya. Dari jumlah  fase  yang  berbeda  tersebut,  akan  diperoleh fase  yang  lebih  dominan  yang  terjadi  selama  tahun 2003-2012.  Fase  yang  dominan  ini  akan  menunjuk- kan  pola terjadinya MJO di daerah Pekanbaru.

## 3) Osilasi MJO di Pontianak
Gambar 13 memperlihatkan WWZ untuk Ponti- anak (2003-2012) sedangkan Gambar 14 menunjukkan grid kontur osilasi atmosfer Pontianak
Gambar 13 . Hasil WWZ untuk Pontianak
Gambar 14 . Grid Kontur Osilasi Atmosfer di Ponti- anak Tahun 2003-2012
Berdasarkan  grid  kontur  (Gambar  14),  diten- tukan  kapan  dan  berapa  fenomena  MJO  di  Pontia- nak.  Sama  halnya  dengan  padang  dan  pekanbaru, hasil waktu terjadinya MJO di Pontianak juga dico- cokan  dengan  data  RMM1  dan  RMM2  sehingga diketahui  fasenya.  Jumlah  fase  yang  dominan menunjukkan pola MJO di daerah tersebut.

## 4) Osilasi MJO di Palu
Gambar  15  merupakan  gambar  WWZ  untuk daerah  Palu    tahun  2003-2012  sedangkan  Gambar 16 menunjukkan grid kontur osilasi atmosfer Palu.
Gambar 15 . Hasil WWZ untuk Palu
Gambar 16 . Grid Kontur Osilasi Atmosfer di Palu Tahun 2003-2012 Berdasarkan  grid  kontur  (Gambar  16),  diten- tukan  kapan  dan  berapa  fenomena  MJO  di  Palu. Sama halnya dengan padang, pekanbaru dan Pontia- nak  hasil  waktu  terjadinya  MJO  di  Palu  juga  dico- cokan dengan data RMM1 dan RMM2.
2. Pembahasan
a. Pola  Curah  Hujan  di  Padang,  Pekanbaru, Pontianak dan Palu
Padang  dan  Pontianak  termasuk  daerah  yang memiliki  pola  curah  hujan  ekuatorial  yaitu  dengan dua  puncak  musim  hujan  maksimum  dan  hampir sepanjang tahun masuk dalam kriteria musim hujan. Berbeda  dengan  Padang  dan  Pontianak,  Pekanbaru termasuk  daerah  yang  memiliki  pola  curah  hujan jenis  monsunal  memiliki  distribusi  hujan  bulanan dengan  satu  kali  hujan  minimum  sehingga  dalam grafik berbentuk huruf "V". Hujan minimum terjadi saat monsun timur  atau  musim  kering  sedangkan saat monsun barat  atau  musim  basah  terjadi  hujan yang berlimpah. Daerah Palu termasuk ke dalam po- la  curah  hujan  lokal  (kebalikan  dengan  pola  Mon- sun).  Pola  lokal  dicirikan  oleh  bentuk  pola  hujan unimodial (satu puncak hujan), tetapi bentuknya ber- lawanan dengan tipe hujan Monsun
b) Pola Osilasi MJO
Dari  hasil  pengolahan  data  yang  dilakukan, osilasi MJO yang terjadi di Padang selama 10 tahun (2003-2012) sebanyak 36 kali. MJO lebih sering ter- jadi  di  Padang  dibandingkan  dengan  waktu  di  Pek- anbaru,  Pontianak  dan  Palu. Berikut ini grafik frek- uensi dan fase MJO aktif untuk masing-masing dae- rah, sebagai berikut:

## 1) Padang
Gambar 17 . Grafik Frekuensi MJO di Padang Tahun 2003-2012 Berdasarkan  Gambar  17  terlihat  perbandingan fase penjalaran MJO terhadap frekuensi kejadiannya di  Padang.  Fase  1,  frekuensi  kejadiannya  125  kali. Fase 2, frekuensi kejadiannya 158 kali. Fase 3, frek- uensi  kejadiannya  159  kali.  Fase  4,  frekuensi  ke- jadiannya  154  kali.  Fase  5,  frekuensi  kejadiannya 118 kali. Fase 6, frekuensi kejadiannya 97 kali. Fase 7,  frekuensi  kejadiannya  75  kali.  Fase  8,  frekuensi kejadiannya  58  kali,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa Padang aktif pada fase 3.
2) Pekanbaru
Gambar 18 . Grafik Frekuensi MJO di Pekanbaru Tahun 2003-2012
Berdasarkan  Gambar  18  terlihat  perbandingan fase penjalaran MJO terhadap frekuensi kejadiannya di Pekanbaru. Fase 1, frekuensi kejadiannya 34 kali. Fase  2,  frekuensi  kejadiannya  59  kali.  Fase  3,  frek- uensi  kejadiannya  73  kali.  Fase  4,  frekuensi  ke- jadiannya  63  kali.  Fase  5,  frekuensi  kejadiannya  54 kali.  Fase  6,  frekuensi  kejadiannya  29  kali.  Fase  7, frekuensi  kejadiannya  30  kali  dan  fase  8,  frekuensi kejadiannya  19  kali,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa Pekanbaru juga aktif pada fase 3.
3) Pontianak
Gambar 19 . Grafik Frekuensi MJO di Pontianak Tahun 2003-2012
Berdasarkan Gambar 19, terlihat perbandingan fase penjalaran MJO terhadap frekuensi kejadiannya di Pontianak. Fase 1, frekuensi kejadiannya 76 kali. Fase  2,  frekuensi  kejadiannya  76  kali.  Fase  3,  frek- uensi  kejadiannya  94  kali.  Fase  4,  frekuensi  ke-
jadiannya  152  kali.  Fase  5,  frekuensi  kejadiannya 110 kali. Fase 6, frekuensi kejadiannya 72 kali. Fase 7,  frekuensi  kejadiannya  47  kali.  Fase  8,  frekuensi kejadiannya  33  kali,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa Pontianak aktif pada fase 4.

## 4) Palu
Gambar 20 . Grafik Frekuensi MJO di Palu Tahun 2003-2012 Berdasarkan Gambar 20, terlihat perbandingan fase penjalaran MJO terhadap frekuensi kejadiannya di Palu. Fase 1, frekuensi kejadiannya 16 kali. Fase 2,  frekuensi  kejadiannya  15  kali.  Fase  3,  frekuensi kejadiannya  26  kali.  Fase  4,  frekuensi  kejadiannya 70  kali.  Fase  5,  frekuensi kejadiannya 92 kali. Fase 6,  frekuensi  kejadiannya  73  kali.  Fase  7,  frekuensi kejadiannya  44  kali.  Fase  8,  frekuensi  kejadiannya 16 kali, sehingga dapat disimpulkan bahwa Palu ak- tif pada fase 5.

## KESIMPULAN
1. Hasil  pengolahan  data  menggunakan Microsoft Exel Padang dan Pontianak memiliki pola curah hujan jenis ekuatorial. Pekanbaru memiliki pola curah  hujan  jenis  monsunal  sedangkan  Palu memiliki pola curah hujan jenis lokal yang lebih banyak dipengaruhi oleh sifat lokal.
2. Pola  osilasi  MJO  di  daerah  sekitar  ekuator  In- donesia  berbeda.  MJO  aktif  pada  fase  3  untuk daerah Padang dan Pekanbaru, aktif pada fase 4 untuk  daerah  Pontianak  dan  aktif  pada  fase  5 untuk  daerah  Palu.    Osilasi  MJO  yang  terjadi pada  tahun  2003-2012  di  Padang  sebanyak  36 kali,  di  Pekanbaru  terjadi  sebanyak  15  kali,  di Pontianak  terjadi  sebanyak  26  kali  dan  di  Palu terjadi sebanyak 16 kali.
3. Osilasi  MJO  lebih  sering  terjadi  di  Padang dibandingkan dengan waktu di Pekanbaru, Pon- tianak dan Palu. Hal ini dipengaruhi oleh adan- ya  penjalaran  MJO  yang  berpusat  di  Samudera
Hindia dan bergerak ke timur sepanjang ekuator yang ditandai oleh pertumbuhan awan SCC .

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] Tjasjono,  Bayong.  1999. Klimatologi  Umum.
Ban    dung: Penerbit ITB
[2] Zawirman.  2006. Dasar-Dasar Meteorol
gi /Klimatologi. Padang. Jurusan Geografi Universitas Negeri Padang
[3]    Pawirowardoyo,  S.  1996. Meteorologi .  Ban- dung: Penerbit ITB
[4]        Suyono,  Hadi  dan  Widada  Sulistya.  1999. Studi  Tentang  Pola  Sirkulasi  Meridional pada  Saat  Berlangsung  Seruak  Dingin . Buletin  Meteorologi  dan  Geofisika  No  1 Maret 1999.
[5]    Madden  RA,  Julian  P.  1972. Description  of global  –Svale  circulation  cells  in  tropics with  a  40-50  day  period .  J  Atmos  Sci 29:1109-1123
[6]   Wheeler M.C and Harris. H Hendon. 2004. An all-season  real-time  multivariate  MJO Index:  Development  of  an  index  for monitoring  and  prediction .  Mon.  Wea. Rev., 132, 1917-1932
[7]      Nugroho,  S,  Aulia  Rinaldi  dan  Eddy  Sasmita. 2009 .  Pengaruh  MJO  Terhadap  Ter- jadinya Hujan Di Kota Padang . MEGASAINS  Buletin  GAW.  Bukit  Ko- totabang Volume III/ September 2009
[8]      Rui,  H.,  and  B  Wang.  1990. Development characteristics  and  dynamic  structure  of tropical intraseasonal convection anoma- lies . J. Atmos.Sci.,47,357-379
[9]    Arista,  Anggia,  Asrul  dan  Sugeng  Nugroho. 2013. Analisis  Variasi  Curah  Hujan Harian  Untuk  Menentukan  Ragam  Osilasi Atmosfer  Di  Kota  Padang  (Studi  Kasus Data  Curah  Hujan  Harian  Tahun  2002- 2011 . PILLAR OF PHYSICS, Vol. 1. April 2013, 34-43
[10]  Foster, G. 1996. Wavelets For Period Analysis of  Unevenly  Sampled  Time  Series. The Astronomical Journal: 1709-1729. Massachusetts