## IDENTIFIKASI SINYAL PENGARUH VARIABILITAS AKTIVITAS MATAHARI TERHADAP CURAH HUJAN DI AREA LAMPUNG ASTRONOMICAL OBSERVATORY (LAO), LAMPUNG
(THE SIGNATURES OF SOLAR ACTIVITY VARIABILITY ON RAINFALL OVER LAMPUNG ASTRONOMICAL OBSERVATORY (LAO) SITE, LAMPUNG)
Wirid Birastri 1,2,* , Muhammad Ridho Syahputra 3 , Annisa Novia Indra Putri 1,4 , Wahyu Sasongko Putro 1,3 , Robiatul Muztaba 1,4 , Nindhita Pratiwi 1,4 , Hakim Luthfi Malasan 4,5 , Adi Ripaldi 6 1 Program Studi Sains Atmosfer dan Keplanetan, Institut Teknologi Sumatera 2 UPT Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika, Institut Teknologi Sumatera 3 Kelompok Keahlian Sains Atmosfer, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung
4 Lampung Astronomical Observatory, Lampung 5 Kelompok Keahlian Astronomi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Bandung
6 Pusat Informasi Perubahan Iklim, Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika *e-mail: wirid.birastri@aps.itera.ac.id
Diterima 7 Maret 2018; Direvisi 5 November 2018; Disetujui 5 November 2018

## ABSTRACT
This  research  discusses  about  the  possible  influence  of  solar  activity  variability,  using  Flare Index (FI) and  Total Solar Irradiance (TSI), on long-term rainfall pattern over  Lampung Astronomical Observatory (LAO) area, in Lampung, Indonesia. Singular Spectrum Analysis (SSA) decomposition on ground-based station data for the period of 1981-2010 shows the similarity of inter-annual and inter- decadal oscillations with FI and TSI despite having weak magnitude. These results indicate that rainfall responses  to  Hale  cycle  with  22.5  years  oscillation,  which  describes  the  Sun’s  magnetic  field  cycle. Correlation of annual rainfall from the Global Precipitation Climatology Center (GPCC) data with a 1-year lag time TSI parameters in 1901-2010 shows the three periods of different correlative patterns. These results indicate that the increase in the TSI is associated with the increase of annual rainfall for the period before the 1920s and after 1950, with significant negative correlation between the two periods. Lag  time  between  the  rainfall  response  to  the  Sun  activity  indicates  that  there  is  another  indirect mechanism that connects these variables, because there are different lag time results in some previous studies. The negative correlation between the two variables is thought to be due to the climate response to  volcanic  activity,  intrusion  of  interstellar  dust  particles,  atmospheric-ocean  dynamics,  and greenhouse gases effects by some prior studies.
Keywords: Lampung Astronomical Observatory, Flare Index, Total Solar Irradiance, rainfall variability

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  identifikasi  pengaruh  variabilitas  aktivitas  Matahari  menggunakan parameter  Flare  Index  (FI)  dan  Total  Solar  Irradiance  (TSI)  terhadap  parameter  curah  hujan  jangka panjang di area Lampung Astronomical Observatory (LAO), Lampung, Indonesia. Dekomposisi Singular Spectrum Analysis (SSA) pada data curah hujan bulanan dari stasiun pengamatan di sekitar wilayah kajian untuk periode 1981–2010 menunjukkan adanya kemiripan osilasi inter-annual dan inter-decadal dengan FI dan TSI meskipun dengan magnitudo yang lemah. Hasil ini mengindikasikan adanya respons curah  hujan  terhadap  Hale  cycle  dengan  osilasi  22,5  tahun  yang  menggambarkan  siklus  medan magnetik  Matahari.  Korelasi  curah  hujan  tahunan  dari  data  Global  Precipitation  Climatology  Centre
(GPCC) dengan waktu jeda 1 tahun untuk parameter TSI pada 1901-2010 menunjukkan adanya tiga periode dengan pola korelatif yang berbeda. Hasil ini menunjukkan bahwa peningkatan TSI berasosiasi dengan  kenaikan  curah  hujan  tahunan  untuk  periode  sebelum  1920-an  dan  setelah  tahun  1950, dengan korelasi negatif yang signifikan antara kedua periode tersebut. Lag-time antara respons curah hujan  terhadap  aktivitas  Matahari  mengindikasikan  adanya  mekanisme  lain  yang  menghubungkan kedua  variabel  ini,  karena  terdapat  hasil  lag-time  yang  berbeda-beda  pada  beberapa  penelitian sebelumnya.  Korelasi  negatif  antara  kedua  variabel  diduga  sebagai  akibat  respons  iklim  terhadap aktivitas vulkanik, instrusi partikel debu antarbintang, dinamika atmosfer-laut, dan efek gas rumah kaca.
Kata kunci: Lampung Astronomical Observatory, indeks flare, Total Solar Irradiance,  variabilitas curah hujan
1 PENDAHULUAN
Teknologi dewasa ini telah mencapai era yang disebut dengan “space age” yaitu ketika pengembangan keilmuan  ditujukan  untuk  mempelajari segala sesuatu tentang Bumi, Tata Surya dan  alam  semesta  (NASA,  2013). Penelitian  astronomi  modern  saat  ini, telah  dimanfaatkan  untuk  mendukung berbagai  bidang  aplikasi,  di  antaranya adalah komunikasi (Ai et al., 2008), cuaca dan iklim (Cooke, 2012; Georgieva, 2005), serta  energi  dan  industri  (Rosenberg  et al., 2014). Untuk mendukung penelitian dan pemanfaatan semacam ini, diperlukan fasilitas
observatorium
astronomi yang memadai.
Dari keseluruhan jumlah observatorium astronomi di dunia, hanya ~10%  yang  berada  di  Belahan  Bumi Selatan  (BBS)  (ESO,  2009),  padahal  di langit selatan terdapat obyek-obyek yang unik  dan  penting  bagi  penelitian astronomi  modern  (Stobie,  1995).  Oleh karena  itu,  sebagai  salah  satu  upaya untuk meningkatkan fasilitas pendidikan dan  penelitian  tentang  space-based sciences  di  wilayah  BBS  dan  Indonesia khususnya,  akan  dibangun  Lampung Astronomical  Observatory – Earth  and Space  Sciences  Education  Center  (LAO- ESSEC) di Provinsi Lampung, Indonesia.
Selain  survei  dan  pengukuran parameter  astronomi,    elemen  penting pada tahap pembangunan observatorium astronomi  adalah deskripsi karakteristik parameter  meterologi,  salah  satunya adalah curah hujan (Jabiri et al., 2000).
Sebagai  bagian  dari  kajian  kelayakan wilayah  pembangunan  observatorium, penelitian  ini  membahas  parameter curah  hujan  jangka  panjang  di  daerah LAO  dan  pengaruh  aktivitas  Matahari terhadapnya.
Aktivitas  Matahari  berpengaruh terhadap  variabilitas  iklim  di  Bumi,  di antaranya memodulasi pengaruh El Nino Southern Oscillation (ENSO) (Zhou  et al., 2013), temperatur (Solheim et al., 2012), curah hujan (Reddy et al., 1988), sistem iklim serta parameter troposfer-stratosfer (Tsiropoula, 2002).
Pengaruh  radiasi  dan  aktivitas Matahari  di  Benua  Maritim  Indonesia (BMI) sendiri sebelumnya telah dilakukan oleh  Yamanaka  (2016),  Sinambela  et  al. (2008),  Rusnadi  dan  Sinambela  (2008) untuk  skala  waktu  musiman,  dan Djamaluddin  (2003).  Namun  pada penelitian kali ini, pembahasan difokuskan pada curah hujan di wilayah Sumatera  bagian  selatan  sebagai  lokasi pembangunan observatorium.

## 2 DATA DAN METODOLOGI
Situs  LAO  terletak  di  wilayah Gunung  Betung,  Lampung,  di  koordinat 05°  27’  71”  LS  dan  105°  09’  39”  BT dengan  ketinggian  1030  meter  di  atas permukaan  laut  (mdpl).  Data  curah hujan di sekitar wilayah kajian diperoleh dari  4  stasiun  Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG) dengan  lokasi  dan  periode  data  dapat dilihat pada Gambar 2-1 dan Tabel 2-1.

## Tabel 2-1: KOORDINAT STASIUN PENAKAR HUJAN DAN PERIODE DATA
Stasiun Lokasi Periode Lintang (°BT) Bujur (°LS) Kotabumi 105,180 5,172 1996-2010 Masgar 105,330 5,470 1998-2010 Raden Intan II 105,175 5,270 1981-2010 Panjang 104,870 4,836 1994-2010 Gambar  2-1:  Lokasi  LAO  ditunjukkan  dengan tanda  pin  hitam  dan  stasiun penakar hujan ditunjukkan dengan tanda bendera merah.
Data curah hujan stasiun digunakan  dalam  analisis  variasi  curah hujan  di  wilayah  kajian,  sedangkan identifikasi  sinyal  aktivitas  Matahari terhadap  curah  hujan  menggunakan data dari Stasiun Meterologi Raden Intan II, dengan lokasi stasiun terdekat dengan situs  pembangunan  dan  ketersediaan data  yang  lebih  lengkap  pada  periode 1981-2010.  Untuk  rentang  waktu  yang lebih panjang, analisis dilakukan dengan menggunakan data curah hujan bulanan Global  Precipitation  Climatology  Centre (GPCC) V7 resolusi 0,5° × 0,5° (Schneider et  al.,  2011)  dengan  periode  data  1901- 2010.
Studi variabilitas aktivitas Matahari  menggunakan  data  bulanan Flare Index (FI) dari Kandilli Observatory and  Earthquake  Research  Institute  (Ataç dan Özgüç, 1998) dan rekonstruksi Total Solar  Irradiance  (TSI)  berdasarkan  Naval Research  Laboratory  solar  variability model, NRLTSI2 (Coddington et al. 2016). FI  merepresentasikan  pelepasan  energi tinggi Matahari yang diduga berpengaruh pada atmosfer Bumi bagian atas (Thomas
et  al.,  2007)  serta  proses  cuaca  di atmosfer  (Bhattacharya  et  al.,  2011). Variabel TSI digunakan dalam penelitian ini karena termasuk dalam variabel iklim esensial yang dibutuhkan untuk memahami  kondisi  iklim  di  masa lampau, saat ini, serta proyeksi iklim di masa  yang  akan  datang  (Blunden  dan Arndt, 2014). Identifikasi sinyal periodik dari data curah hujan dan FI mengaplikasikan
metode Singular Spectrum Analysis (SSA) (Ghil et al., 2001) untuk  dekomposisi  tren  dan  variasi subseasonal hingga interdecadal. Metode SSA efektif dan telah banyak diterapkan untuk  menganalisis  data  deret  waktu dari curah hujan (Sun et al, 2018; Groth dan Ghil, 2015; Benzi  et al., 1997).  SSA terdiri  dari  empat  algoritma  berulang dalam dua tahap: (1) tahap dekomposisi dengan  embedding  dan  Singular  Value Decomposition (SVD), (2) tahap rekonstruksi dengan pengelompokan dan perata-rataan diagonal.
SSA  menghasilkan  dekomposisi dalam bentuk Reconstructed Components (RCs)  tiap  periodisitas  data  yang dikelompokkan sesuai kebutuhan analisis.  Dalam  pembahasan  ini,  RCs dibagi  menjadi  lima,  yaitu  untuk periodisitas <2, 2-7, 8-12, 13-20, dan >20 tahun dengan uji signifikansi menggunakan metode Monte Carlo pada selang  kepercayaan  0,99.  RCs  memiliki peran  yang  sama  seperti  Principal Components  (PCs)  yang  menunjukkan mode  utama  pada  metode  Empirical Orthogonal Function (EOF) dimana penjumlahan  keseluruhan  RCs  akan menghasilkan time series data asal. Pola utama  data  curah  hujan  diwakili  oleh RCs dengan kontribusi tiap RCs terhadap
variansi  data  dijelaskan  dalam  bentuk persentase Explained Variance (EV).

## 3 VARIABILITAS  “SOLAR  INPUT” YANG DITERIMA BUMI

## Budget  energi  total  yang  diterima
Bumi  berpengaruh  terhadap  cuaca  dan iklim,  besarnya  bergantung  terhadap jumlah energi yang mencapai permukaan Bumi,  atau  disebut  juga  Solar  input, sehingga  nilai  ini  tidak  akan  konstan. Perubahan  Solar  input  yang  diterima Bumi ini disebabkan oleh tiga mekanisme utama,  yaitu  (1)  perubahan  inklinasi sudut Bumi; (2) proses di dalam sistem di Bumi  sendiri;  dan  (3)  variasi  aktivitas Matahari (Tsiropoula, 2002).
Dalam  pembahasan  ini,  variasi aktivitas  Matahari  dapat  digambarkan menggunakan  FI  yang  berperan  sebagai full disk solar index. FI merupakan indeks yang  dapat  mewakili  variasi  aktivitas kromosfer  Matahari  dengan  baik,  serta berkorelasi  signifikan  dengan  bilangan bintik  Matahari,  fluks  radio,  Coronal Index,  dan  luas  bintik  Matahari,  tetapi kurang  dapat  menggambarkan  variasi radiasi  yang  diterima  Bumi  (Ataç  dan Özgüç,  1998).  Bilangan  bintik  Matahari sebagai  manifestasi  yang  terlihat  jelas dari aktivitas
Matahari yang
diasosiasikan  dengan  kenaikan  atau penurunan  aktivitas  magnetik  Matahari merupakan parameter yang telah diaplikasikan secara luas untuk menginvestigasi hubungan Matahari dan iklim di Bumi. Namun pada penelitian ini FI  digunakan  untuk  melihat  hubungan
Matahari  dengan  curah  hujan  karena variasi flare juga telah diteliti mempengaruhi  proses elektrifikasi  awan dan  hujan  melalui  mekanisme  radiasi medan  elektrik  dan  ionisasi  akibat redistribusi energi di atmosfer (Bhattacharya et al., 2011) .
Wolf  (1852)  menyebutkan  bahwa terdapat siklus Matahari ~11,8 tahunan. Namun  terdapat  variasi  dari  siklus tersebut  dengan  rentang  8  hingga  17 tahunan. Selain itu, terdapat siklus ~22 tahun,  disebut  juga  Hale  cycle,  yang menggambarkan siklus medan magnetik Matahari  dan  siklus  ~88  tahunan (bervariasi dengan rentang 87-89 tahun), atau  disebut  juga  Gleissberg  cycle  yang berkaitan  dengan  siklus  pembentukan bintik  Matahari.  Siklus  Matahari  ini termanifestasi  dalam bentuk  variabilitas Matahari,  Interaksi  Matahari-Bumi,  dan fenomena  iklim  di  Bumi  (Peristykh  dan Damon, 2003).
Tabel  3-1:  HASIL  DEKOMPOSISI  SSA  UNTUK 90%  MODE  UTAMA  FI  YANG DIKELOMPOKKAN BERDASARKAN 5  PERIODE  OSILASI  DENGAN TOTAL EXPLAINED VARIANCE UNTUK TIAP PERIODE
Periode (tahun) % kumulatif Explained Variance (EV) Reconstructed components (RCs) < 2 14,05 43 3-7 3,38 5 8-12 41,13 2 22,5 1,29 1 >23 30,07 1
Gambar 3-1: Hasil dekomposisi SSA terhadap Flare Index (FI) untuk periode 8- 12 tahun yang mencakup 41,13% EV dari variabilitas data.
Gambar 3-2: Perbandingan TSI bulanan (sumbu-y kanan) dan hasil dekomposisi SSA TSI untuk periode 8-12 tahun (sumbu-y kiri) yang mencakup 51,37% dari variabilitas data.
Hasil dekomposisi SSA terhadap FI bulanan
dari tahun
1981-2010
menggambarkan  bahwa  aktivitas  flare Matahari paling dominan pada siklus 8- 12  tahunan  yang  mencakup  41,13% variabilitas data. Gambar 3-1, merupakan  grafik  dekomposisi  FI  mode dominan  data  yang  dihasilkan  dari penjumlahan  RCs  ke-2  dan  3  dengan periode osilasi 8-12 tahunan. Periode ini mencapai  siklus  decadal  maxima  pada tahun  1991  dan  2000  serta  periode minimum  sekitar  tahun  1996.  Siklus 22,5  tahunan  juga  teridentifikasi  dalam data, tetapi dengan magnitudo yang lebih kecil,  yaitu  1,29%.  Untuk  hasil  periode, persentase  EV,  dan  RCs  lebih  lengkap dapat dilihat pada Tabel 3-1. Pada tahap ini window length 180 bulan diaplikasikan  untuk  seluruh  proses perhitungan  SSA  dan  hasil  dekomposisi diambil untuk 90% mode utama.
Tabel  3-2:  HASIL  DEKOMPOSISI  SSA  UNTUK 100%  MODE  UTAMA  TSI  YANG
DIKELOMPOKKAN  BERDASARKAN 5  PERIODE  OSILASI  DENGAN
TOTAL EXPLAINED VARIANCE UNTUK TIAP PERIODE Periode (tahun) % kumulatif Explained Variance (EV) Reconstructed components (RCs) < 2 0,13 163 3-7 1,12 11 8-12 51,37 2 19,9 5,91 1 89,8 41,44 1
Radiasi  Matahari  yang  diterima Bumi  berupa  konstanta  Matahari  atau disebut  juga  TSI  merupakan  komponen fundamental dalam iklim yang
mengindikasikan  total  energi  yang menggerakkan sistem iklim. Nilai “konstanta”  ini  sebenarnya  tidaklah konstan, melainkan bervariasi ~0,1% dari nilai maksimum dan minimumnya. Hasil analisis SSA data TSI periode 1901-2010 dengan  mengaplikasikan  window  length yang  sama  seperti  proses  pada  FI, menghasilkan  periode  dominan  sebesar 51,37% dari total EV untuk periode 8-12 tahun.  Periode  osilasi  dengan  frekuensi terendah  menunjukkan  adanya  siklus dominan  89,8  tahun  yang  mampu menggambarkan  pola  jangka  panjang variabilitas TSI. Sinyal dengan periode ini diasosiasikan  dengan  dugaan  adanya pengaruh  dari  Gleissberg  cycle  dalam data  dan  menjelaskan  41,44%  dari variabilitas data (Tabel 3-2). Gambar 3-2 merupakan perbandingan rata-rata bulanan  TSI  dengan  dekomposisi  TSI untuk siklus 8-12 tahun. Terlihat bahwa periode  maxima  dan  minima  hasil dekomposisi,  konsisten  dengan  data variasi bulanan TSI.

## 4 ANALISIS  VARIABILITAS  CURAH HUJAN DAN IDENTIFIKASI PENGARUH AKTIVITAS MATAHARI
Analisis  variabilitas  curah  hujan di wilayah kajian, data dari empat stasiun menunjukkan  bahwa  curah  hujan klimatologi di wilayah kajian didominasi oleh  pengaruh  monsun  musim  panas Asia dan Australia, dengan curah hujan paling  tinggi  pada  bulan  Desember- Januari-Februari  (DJF).  Lokasi  LAO  di Sumatera  bagian  selatan  yang  terletak pada wilayah BMI merupakan area yang terletak  antara  region  monsun  musim
panas  Asia  dan  Australia  (Chang  et  al., 2005). Wilayah ini mengalami pergeseran pusat  curah  hujan  tinggi  dengan karakteristik  musiman  yang  mencolok ditandai dengan pergeseran curah hujan dari utara ke selatan ekuator pada Juni- Juli-Agustus (JJA) ke DJF.
Gambar 4-1 menunjukkan karakteristik  curah  hujan  bulanan  yang hampir mirip di seluruh stasiun dengan curah hujan minimum terjadi pada JJA. Namun terdapat karakteristik hujan yang sedikit  berbeda  di  stasiun  Kotabumi. Ketika  wilayah  lain  mulai  mengalami penurunan  curah  hujan  yang  konsisten pada  Maret-April-Mei  (MAM)  sebagai masa  transisi  dari  musim  penghujan  ke kemarau, Kotabumi yang terletak paling utara  dibandingkan  stasiun  lainnya menunjukkan  peningkatan  rata-rata curah  hujan  yang  signifikan  di  bulan Maret. Berdasarkan klasifikasi tiga region curah  hujan  oleh  Aldrian  dan  Susanto (2003),  wilayah  Lampung  termasuk dalam region A dengan pola satu puncak curah  hujan  tinggi  pada  DJF.  Namun hasil yang kurang konsisten diperoleh di stasiun  Kotabumi,  yaitu  puncak  curah hujan yang terjadi pada bulan Maret.
Dekomposisi  curah  hujan  yang diaplikasikan  di  stasiun  Raden  Intan  II menunjukkan bahwa wilayah ini didominasi  oleh  siklus  <2  tahunan dengan total
EV
94% yang mengindikasikan pengaruh monsun yang kuat.  Meskipun  dalam  magnitude  kecil, terdapat  pula  variabilitas  3-7  tahunan sebesar 3,93% EV, dengan periode osilasi 2,36  tahun  pada  data  FI  dan  curah hujan. Periode ini ditemukan pada RC 8 dan 9 parameter FI dan RC 30, 31, 32, 33, dan 36 parameter hujan. Sinyal osilasi 8- 12  tahun  tidak  terindikasi  dalam  data curah  hujan,  namun  terdapat  sinyal osilasi  22,5  tahun  dengan  persentase yang relatif kecil, yaitu <1%.

## Tabel  4-1:  SAMA  DENGAN  TABEL  3-1 UNTUK CURAH  HUJAN  STASIUN  RADEN INTAN II, DAN DIAMBIL 100% MODE UTAMA
Periode (tahun) % kumulatif Explained Variance (EV) Reconstructed components (RCs) < 2 94,19 43 3-7 3,93 5 8-12 - - 22,5 0,35 1 >23 1,35 1
Gambar 4-1:  Kiri: rata-rata bulanan curah hujan dan jumlah hari kering untuk 4 stasiun penakar hujan, garis menggambarkan rata-rata curah hujan bulanan (sumbu-y kiri), sedangkan tanda + menunjukkan total hari kering bulanan. Kanan: diagram rata-rata jumlah hari kering tahunan untuk 4 stasiun.
Untuk mengetahui pengaruh variabilitas Matahari dalam periode yang lebih panjang, dilakukan analisis antara data  tahunan  curah  hujan  GPCC  V7 dengan  TSI.  Curah  hujan  rata-rata tahunan didefinisikan dari rata-rata area 36 grid di sekitar wilayah kajian (Gambar 4-2).  Rata-rata  tahunan  selama  110 tahun  tiap  grid  bervariasi  antara  ~2300 hingga  ~2800  mm,  sehingga  perata- rataan  wilayah  curah  hujan  tahunan dianggap  dapat  mewakili  pola  curah hujan di area kajian. Meskipun terdapat variasi curah hujan yang sedikit berbeda di  bagian  barat  laut  wilayah  studi  yang cenderung  lebih  tinggi  dibandingkan wilayah  lainnya,  analisis  sebaran  data curah  hujan  tahunan  (Gambar  4-3a) tidak menunjukkan perbedaan pola yang signifikan.
Pada  tahap  analisis  korelasi variabilitas curah hujan tahunan dengan TSI,  data  curah  hujan  difilter  dengan metode centered moving average 3 tahun. Metode ini bermanfaat dalam mereduksi pengaruh osilasi interannual ENSO serta membantu  memperjelas  pola  siklus jangka panjang yang mungkin berkaitan dengan variasi siklus Matahari (Reddy
et al.,  1988).  Analisis  ini  menghasilkan korelasi tertinggi pada lag-time 1 tahun, dengan perhitungan korelasi diterapkan pada  tiga  periode  yang  berbeda.  Hasil yang  berbeda  diperoleh  pada  penelitian Tsiropoula  (2002)  dimana  korelasi terbaik diperoleh  pada  lag-time  4  tahun di  wilayah  Oregon  dan  Washington, Amerika Serikat.
Gambar  4-2:  Rata-rata  tahunan  curah  hujan GPCC  serta  deskripsi  curah hujan  wilayah  yang  dirata- ratakan  pada  30  grid  di  sekitar wilayah  kajian.  Skala  warna dalam satuan mm.
Gambar 4-3: (a) Box plot sebaran nilai curah hujan tahunan GPCC pada 30 grid di sekitar wilayah LAO, dengan titik warna biru menunjukkan curah hujan rata-rata wilayah. (b) Perbandingan curah hujan tahunan wilayah dengan rata-rata tahunan TSI, dengan lag-time 1 tahun.
Korelasi  positif  yang  siginifikan terdapat  pada  periode  1981-1923  dan 1950-2010,  dengan  korelasi  0,415  dan 0,436.  Sedangkan  periode  1924-1950, nilai  curah  hujan  tahunan  berkorelasi negatif dengan TSI (Gambar 4-3b). Hasil pada  penelitian  ini  memiliki  pola  yang sama dengan penelitian sebelumnya oleh Hiremath  (2006)  yang  menunjukkan adanya  korelasi  negatif  antara  curah hujan musiman  di India dengan  radiasi Matahari pada panjang  gelombang  200- 295  nm  pada  rentang  periode  ~1920 hingga ~1940 an.

## 5      DISKUSI DAN RINGKASAN
Aktivitas  Matahari  merupakan parameter  yang  berpengaruh  terhadap sistem  iklim  di  Bumi.  Analisis  korelasi iklim  dengan  variabilitas  aktivitas Matahari  telah  banyak  dilakukan,  di antaranya  adanya  hubungan  siklus  11 tahunan  Matahari  dengan  perubahan sirkulasi  meridional  (Kuznetsova  dan Tsirulnik,  2004).  Namun  hubungan korelatif antara parameter iklim terhadap variabilitas tersebut masih belum diketahui  karena  terdapat  beberapa korelasi  yang  saling  berkebalikan  dan berbeda fasa pada beberapa kajian yang belum bisa dijelaskan. Beberapa analisis fisis  telah  diajukan  untuk  menjelaskan periode out of phase dari parameter iklim ini, di antaranya oleh Tinsley dan Heelis, (1993), respons akibat aktivitas vulkanik (Robock,  2000),  intrusi  partikel  debu antarbintang,  dinamika  atmosfer-laut, dan efek gas rumah kaca.
Lag-time  antara  respons  hujan terhadap aktivitas Matahari mengindikasikan  adanya  mekanisme lain  yang  mungkin  menghubungkan kedua  variabel  ini  karena  beberapa wilayah memberikan  respons data iklim dengan lag-time yang berbeda-beda.
Meskipun dengan persentase yang relatif kecil, terdapat sinyal dengan periode  yang  sama  antara  curah  hujan dengan FI dan TSI dengan osilasi 3-7 dan 22,5  tahun.  Hal  ini  mengindikasikan
adanya  pengaruh  perubahan  aktivitas Matahari terhadap parameter iklim pada skala waktu interannual dan interdecadal di wilayah kajian. Region BMI dipengaruhi oleh variabilitas interannual ENSO  (Chang,  2004;  Rauniyar  dan Walsh,  2013)  dengan  variabilitas  iklim yang berkorelasi signifikan oleh perubahan  aktivitas  Matahari  (Hood  et al.,  2010).  Sebagai  variabilitas  iklim utama  skala  global,  ENSO  diduga menjadi salah  satu  penghubung antara aktivitas Matahari dengan variasi curah hujan,  tetapi  manifestasi  pengaruh aktivitas  Matahari  terhadap  ENSO sendiri  masih  belum  banyak  diteliti. Keterkaitan  kedua  fenomena  tersebut memerlukan kajian untuk jangka waktu yang lebih panjang agar dapat menjelaskan  mekanisme  penghubung aktivitas  Matahari  dengan  parameter iklim.
Analisis jangka panjang menunjukkan  aktivitas  Matahari  yang cukup  berkorelasi  dengan  curah  hujan tahunan  di  wilayah  kajian,  meskipun terdapat respons siklus yang berkebalikan  pada  periode  tertentu. Adanya  lag-time  1  tahun  pada  TSI menunjukkan bahwa pengamatan aktivitas  Matahari  dapat  memberikan informasi  penting  yang  bermanfaat dalam  pengembangan  sistem  prediksi dan  proyeksi  iklim.  Adanya  pengaruh langsung  dan  tidak  langsung  aktivitas Matahari  terhadap  iklim  di  wilayah kajian  dapat  menjadi  salah  satu  faktor yang  mendukung  pengembangan  studi mengenai pengaruh gangguan di atmosfer yang diakibatkan oleh variabilitas aktivitas Matahari.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat,  dan  Penjaminan  Mutu Institut  Teknologi  Sumatera  yang  telah memberikan bantuan sarana dan prasarana penelitian.

## DAFTAR RUJUKAN
Ai, G. X., H.L. Shi, H.T. Wu, Y.H. Yan, Y.J. Bian,
Y.H. Hu, Z.G. Li, J. Guo, dan X.D. Cai, 2008.  A  Positioning  System  based  on Communication  Satellites  and  the Chinese Area Positioning System (CAPS),
Chinese  Journal  of  Astronomy  and Astrophysics, 8, 6, 611–630.
Aldrian, E. dan D. Susanto, 2003. Identification of  three  Dominant  Rainfall  Regions within Indonesia and Their Relationship to Sea Surface Temperature,
International  Journal  of  Climatology,
23: 1435-1452.
Ataç, T. dan A. Özgüç, 1998. Flare Index of Solar Cycle 22, Solar Physics, 180, 397–407.
Benzi,  R.,  Deidda,  R.,  dan  Marrocu,  M.,  1997.
Characterization  of  Temperature  and Precipitation  Fields  over  Sardinia  with Principal  Component  Analysis  and Singular Spectrum Analysis, International  Journal  of  Climatology,
17: 1231-1262.
Bhattacharya, A.B., B. Raha, D.K. Tripathi, dan

## D.  Halder,  2011.  Identification  of  Solar Flares  in  the  Tropics,  International
Journal  of  Advances  in  Science  and Technology, 3, 2, ISSN 2229 5216.
Blunden, J. dan D.S. Arndt, 2014. State of the
Climate  in  2013,  Bulletin  of  the American  Meteorological  Society,  95,
S1–S279.
Chang,  C.P.,  W.  Zhuo,  J.C.  McBride,  dan  C. Hwang, 2005. Annual Cycle of Southeast
Asia — Maritime  Continent  Rainfall  and the  Asymmetric  Monsoon  Transition, Journal of Climatology, 18, 287-301.
Chang, C.P., W. Zhuo, J. Ju, dan T. Li, 2004. On the  Relationship  between  Western Maritime  Continent  Monsoon  Rainfall and  ENSO  during  Northern  Winter,
Journal of Climate, 17, 665–672
Coddington, O., J.L. Lean, P. Pilewskie, M. snow, dan  D.  Lindholm,  2016.  A  Solar Irradiance Climate Data Record, Bulletin of the American Meteorological Society, DOI: 10.1175/BAMS-D-14-00265.1.
Cooke,  A.,  2012.  Astronomy  and  the  Climate Crisis, Springer-Verlag New York, XVIII, 280, DOI:10.1007/978-1-4614-4608-8.
Djamaluddin,  T.,  2003.  Solar  Activity  Influence on Climate in Indonesia, Proc. ISCS 2003 Symposium,  “Solar  Variability  as  an Input  to  the  Earth’s  Environment”, Tatranska  Lomnica,  Slovakia,  23-28 June 2003.
ESO,  2009.  Astronomical  Observatory  Sites  by Latitude  and  Longitude,  www.eso.org, diakses 19 November 2017.
Georgieva,  K.,  B.  Kirov,  dan  C.  Bianchi,  2005.
Long-term  Variations  in  the  Correlation between  Solar  Activity  and  Climate, Mem. Societe Astronomica Italiana, 76,
965.
Ghil, M., M.R. Allen, M. D. Dettinger, K. Ide, D. Kondrashov, M.E. Mann, A.W.
Robertson,  A.  Saunders,  Y.  Tian,  F. Varadi,  dan  P.  Yiou,  2001.  Advanced Spectral  Methods  for  Climatic  Time Series,  Reviews  of  Geophysics,  DOI: 10.1029/2000RG000092.
Groth,  A.  dan  M.  Ghil,  2015.  Monte  Carlo Singular  Spectrum  Analysis  (SSA) Revisited: Detecting Oscillator Clusters in
Multivariate  Datasets, Journal of Climate, 28, 7873–7893. DOI:10.1175/JCLI-D-15-0100.1 Hiremath,  K.M.,  2006.  The  Influence  of  solar Activity on the Rainfall over India: Cycle- to-Cycle Variations, Journal of
Astrophysics  and  Astronomy,  27,  367–
372.
Jabiri,  A.,  Z.  Benkhaldoun,  J.  Vernin,  dan  C. Muñoz-Tuñón,  2000.  A  Meteorological and Photometric Study of the
Oukaimeden  Site.  Comparison  with  the Observatorio del Roque de los Muchachos  using  Carlsberg  Automatic Meridian  Circle  Data,  Astronomy  and Astrophysics  Supplement,  147,  p.271- 284.
Hood,  L.L.,  B.E.  Soukharev  dan  J.P. McCormack,  2010.  Decadal  Variability of  the  Tropical  Stratosphere:  Secondary Influence  of  the  El  Niño – Southern Oscillation,  Journal  of  Geophysical
Research, 115, D11113, doi:10.1029/2009JD01229. NASA,  2013.  Space-based  Astronomy:  an
Educator  Guide  with  Activities  for Science,  Mathematics,  and  Technology

## Education,  National  Aeronautics  and
Space Administration (NASA). EG-2001- 01-122-HQ.
Peristykh,  A.N.  dan  P.E.  Damon,  2003.
Persistence  of  the  Gleissberg  88-year Solar Cycle Over the Last ~12,000 Years: Evidence  from  Cosmogenic  Isotopes,
Journal  of  Geophysical  Research,  108,
A1, 1003.
Rauniyar, S. P. dan K. J. Walsh, 2013: Influence of ENSO on the Diurnal Cycle of Rainfall over  the  Maritime  Continent  and Australia, Journal of Climate, 26,1304– 1321. DOI: 10.1175/JCLI-D-12-
00124.1.
Reddy,  R.S.,  V.R.  Neralla,  dan  W.L.  Godson,
1988.  The  Solar  Cycle  and  Indian Rainfall,  Theoretical  and    Applied Climatolology 39, 194-198.
Rusnadi,  I.E.  dan  W.  Sinambela,  2008.
Pengaruh  Aktivitas  Matahari  pada Curah Hujan di Atas  Indonesia: Variasi Siklus  ke  Siklus,  Majalah  Sains  dan Teknologi Dirgantara, 3, 1, Maret 2008: 1-9.
Robock,  A.,  2000.  Volcanic  eruptions  and climate, Reviews of Geophysics, 38, 191- 219.
Rosenberg,  M.,  G.  Bladon,  P.  Russo,  dan  L.L.
Christensen,  2014.  Astronomy  in Everyday Life, Communicating Astronomy with the Public Journal, 14,
p.30.
Schneider,  U.,  A.  Becker,  P.  Finger,  A.  Meyer-
Christoffer,  B.  Rudolf,  dan  M.  Ziese, 2011.  GPCC  Full  Data  Reanalysis
Version  6.0  at  0.5°:  Monthly  Land- Surface  Precipitation  from  Rain-Gauges built  on  GTS-based  and  Historic  Data,
Global Precipitation Climatology Centre.
DOI:  10.5676/DWD_GPCC/FD_M_V7_ 050.
Sinambela, W.,  T. Dani, I.E.  Rusnadi, dan J.T.

## Nugroho,  2008.  Pengaruh  Aktivitas
Matahari  pada  Variasi  Curah  Hujan  di Indonesia,  Jurnal  Sains  Dirgantara,  5,
2, Juni 2008: 149-168.
Solheim,  J-E.,  K.  Stordahl,  O.  Humlum,  2012. The  long  sunspot  cycle  23  predicts  a significant temperature decrease in cycle 24,  Journal  of  Atmospheric  Solar- Terrestrial Physics, 80, pp 267-284.
Stobie,  R.  S.,  1995.  Prospects  for  Astronomical
Development in South Africa,
Astrophysics  and  Space  Science,  230, Issue 1–2, pp 9–15.
Sun, M., X. Li, dan G. Kim, 2018. Precipitation analysis  and  forecasting  using  singular spectrum  analysis  with  artificial  neural networks, Cluster
Computing. DOI:10.1007/s10586-018-1713-2.
Thomas,  B.C.,  C.H.  Jackman,  dan  A.L.  Melott
(2007).  Modeling  atmospheric  effects  of the  September  1859  solar  flare, Geophysical Research  Letter,  34, L06810. DOI:10.1029/2006GL029174.
Tinsley, B.A. dan R.A. Heelis, 1993. Correlation of  Atmospheric  Dynamics  with  Solar Activity. Evidence for a connection via the solar-wind,  atmospheric  electricity,  and cloud microphysics,
Journal of
Geophysical  Research,  98,  10375– 10384. Tsiropoula, G., 2003. Signatures of Solar Activity Variability in Meteorological
Parameters, Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 65, 469–482. Wolf, J. R. 1852, Vergleichung der Sonnenflecken Periode mit der Periode der magnetische Variationen,  Mitth.  Der  naturforsch. Gessel. Bern 224-264 Nr. 255, 249-270. Yamanaka,  M.,  2016.  Physical  Climatology  of Indonesian  Maritime  Continent:  An Outline  to  Comprehend  Observational Studies,  Atmospheric  Research,  178–
179, 231–259. DOI: 10.1016/
j.atmosres.2016.03.017.
Zhou  Q.,  W.  Chen,  dan  W.  Zhou,  2013.  Solar
Cycle Modulation of the ENSO Impact on the Winter Climate of East Asia, Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 118, 5111–5119.