## RESEARCH ARTICLE

## The Assessment of Climate Change Impact on Meteorological Draught Susceptability on Sampean Watershed
(Asesmen Dampak Perubahan Iklim Terhadap Kerentanan Bencana Kekeringan Meterorologis di Das Sampean)
Masita Ratih, Gusfan Halik *) , Retno Utami Agung Wiyono Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Jember Jln. Kalimantan 37, Jember 68121

## ABSTRACT
Drought disasters that occur in the Sampean watershed from time to time have increased, both the intensity of events and the area affected by drought. The general objective of this research is to develop an assessment method for the impact of climate chan ge on vulnerability to drought disasters based on atmospheric circulation data. The specific objectives of this study are to model rainfall predictions based on atmospheric circulation data, predict rainfall in various climate change scenarios (Intergovernm ental Panel on Climate Change, IPCC - AR5), and assess vulnerability to drought disasters using a meteorological approach. The Standardized Precipitation  Index  (SPI)  is  one  way  to  analyze  the  drought  index  in  an  area  which  was  developed  previous  researcher.  The Standardized  Precipitation  Index  (SPI)  is  designed  to  quantitatively  determine  the  rainfall  deficit  with  various  time  scales. The advantage of the Standardized Precipitation Index (SPI) is that it is enough to use monthly rainfall data to compare drou ght levels between regions even with different climate types. To facilitate the presentation of the data base on the identification of d rought susceptibility, we need a system that can assist in building, storing, managing and displaying geographically ref erenced information in the form of spatial mapping. This research facilitates monitoring of the area of drought-prone areas, predicts drought levels, prevents future drought disasters, and prepares plans for rebuilding drought-prone areas in the Sampean watershed.
Bencana kekeringan yang terjadi di DAS Sampean dari waktu ke waktu mengalami peningkatan, baik intensitas kejadian maupun luasan  daerah  yang  terdampak  kekeringan.  Tujuan  umum  penelitian  ini  adalah  mengembangankan  metode  asesmen  dampak perubahan  iklim  terhadap  kerentanan  bencana  kekeringan  berbasis  data  sirkulasi  atmosfir.  Tujuan  khusus  penelitian  ini  adalah memodelkan prediksi curah hujan berdasarkan data sirkulasi atmosfir, memprediksi curah hujan pada berbagai skenario perubahan iklim (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC - AR5), dan asesmen tingkat kerentanan bencana kekeringan dengan pendekatan meteorologis. Standardized Precipitation Index (SPI) adalah salah satu cara dalam menganalisis indeks kekeringan pada suatu daerah yang di kembangkan sebelumnya. Standardized Precipitation Index (SPI) didesain untuk mengetahui secara kuantitatif defisit hujan dengan berbagai skala waktu. Keunggulan Standardized Precipitation Index (SPI) adalah cukup menggunakan data curah hujan bulanan untuk membandingkan tingkat kekeringan antar wilayah meskipun dengan jenis iklim yang berbeda. Untuk mempermudah penyajian data base hasil identifikasi kerentanan kekeringan, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu dalam membangun, menyimpan, mengelola serta menampilkan informasi berefrensi geografis dalam bentuk pemetaan spasial. Penilitian ini  memudahkan  pemantauan  terhadap  luas  wilayah  kawasan  rawan  kekeringan,  memprediksi  tingkat  kekeringan,  mencegah terjadinya bencana kekeringan pada masa datang, serta menyusun rencana-rencana pembangunan kembali kawasan rawan kekeringan di DAS Sampean.
Keywords: Perubahan Iklim, SPI, Downscaling, ANN, RCP.
*)Corresponding author: Gusfan Halik E-mail: gusfan.teknik@gmail.com
Ratih et al, The Assessment of Climate Change …

## PENDAHULUAN
Perubahan iklim terjadi akibat adanya pemanasan global yang disebabkan oleh peningkatan konsentrasi  gas rumah kaca. Salah satu gas rumah kaca yang memiliki andil besar terhadap perubahan iklim adalah  gas CO. Perubahan iklim akan memberikan pengaruh terhadap jumlah, intensitas, pola hujan, dan  kejadian hujan ekstrim (banjir dan kekeringan) (Anwar et al ., 2014). Kekeringan (drought) merupakan suatu kejadian alam yang ditunjukkan dengan terbatasnya ketersediaan cadangan air di atas, di permukaan, dan di dalam tanah, baik untuk kegiatan pertanian maupun untuk kebutuhan manusia (Saidah et al ., 2017). Kekeringan berasal dari kurangnya curah hujan yang turun dan atau ketidak cukupan curah hujan yang turun  pada suatu periode tertentu (Nurrahman & Pamungkas, 2013). Bencana kekeringan memiliki  karakteristik yang unik,  karena terjadi secara perlahan dan sulit  untuk diprediksi kapan awal mula terjadinya. Keunikan karakteristik ini yang menyebabkan  kekeringan sulit untuk diukur secara pasti (Anwar et al ., 2014). Informasi mengenai iklim pada saat ini dan proyeksi iklim di masa yang akan  datang merupakan suatu bentuk mitigasi terhadap risiko  kegagalan  panen akibat perubahan iklim. Sehingga, diperlukan suatu prediksi terhadap perubahan iklim di masa yang akan datang (Kusumawati et al ., 2020).
Berdasarkan  data  yang  terdapat  pada  situs Bappenas,  Kabupaten  Bondowoso  yang  wilayahnya merupakan  sebagian  besar  dari  DAS  Sampean  akan mengalami  satu  bulan  defisit  air  selama  satu  tahun mulai  dari  tahun  2015  hingga  dua  puluh  tahun mendatang.  Diperkuat  dengan  pernyataan  dari  Balai Pengelolaan  Wilayah  Sungai  Sampean  Baru  yang menempatkan  kekeringan  merupakan  isu  pokok, dengan  indikator  Indeks  Penggunaan  Air  (IPA)  >  1 masuk  dalam  kategori  buruk  (Sari et  al .,  2012). Berdasarkan kondisi tersebut, perlu dilakukan langkah awal untuk mitigasi bencana kekeringan dengan cara memantau dan menganalisis kekeringan meteorologis di DAS Sampean.
Tujuan  dari  penentuan  tingkat  kekeringan,  antara lain: 1. Mengevaluasi  tingkat  kekeringan  lahan,  serta kecenderungan klimatologis menuju keadaan kering. 2. Memprediksi kebutuhan air irigasi  pada suatu daerah.
3. Mengevaluasi kekeringan pada suatu tempat secara lokal.
4. Mengamati perkembangan    kekeringan regional secara berkala. (Sinta Afdeni, Sigit Sutikno, 2017) Upaya untuk memantau dan menganalisis kekeringan  dapat dilakukan  dengan menggunakan indeks  kekeringan. WMO ( World Meteorological Organization ) (2012) sebagai suatu Badan Meteorologi Dunia menganjurkan  kepada semua badan meteorologi  dan hidrologi nasional untuk menggunakan metode SPI ( Standardized Precipitation Index ) dalam memonitor tingkat kekeringan. SPI merupakan indeks kekeringan yang memiliki beberapa karakteristik dan merupakan peningkatan dari indeks sebelumnya, antara lain kesederhanaan  dan fleksibilitas temporal yang memungkinkan penerapannya dalam sumber daya air pada semua skala waktu (Hayes et al ., 1999)  . Selain itu, SPI memiliki beberapa kelebihan, diantaranya cukup menggunakan data curah hujan bulanan, dapat digunakan  untuk membandingkan tingkat  kekeringan antar wilayah meskipun dengan jenis iklim yang berbeda.
Perhitungan nilai SPI berdasarkan jumlah sebaran   gamma yang didefinisikan sebagai fungsi frekuensi atau peluang kejadian sebagai berikut (Teja et al ., 2017). ( ) = ( ) / .................................. 2.1
Nilai α dan β diestimasi untuk setiap stasiun hujan dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
= ( ( )( ( ) ) 1 + 1 + 4(ln(x) − ( )
3 2.2 Atau,
= .................................................................. 2.3 = ................................................................... 2.4 Ґ( ) = ∫ dx ....................................... 2.5 Dimana : ( ) : fungsi dari sebaran gamma, x : jumlah curah hujan (mm/bulan), Ґ( ) : fungsi gamma, e : eksponensial,
α : parameter shape (α > 0), β
: parameter skala (β > 0),
n : jumlah data hujan yang diobservasi, dan
Ratih et al, The Assessment of Climate Change …
x : rata-rata curah hujan.
Parameter  yang  dihasilkan  kemudian  digunakan untuk  mengetahui  kemungkinan kumulatif selama rentang  waktu  penelitian.  Kemungkinan  rentang kumulatif G( x )  dihitung  dengan  menggunakan persamaan :
( ) = ∫ ( ) = Ґ( ) ∫ ...... 2.6
Dimana t = , fungsi gamma dapat ditulis secara lengkap dengan:
( ) = Ґ( ) ∫
................................... 2.7
Fungsi  gamma  tidak  terdefinisi  bila x =  0  dan distribusi  curah  hujan  bisa  berisi  angka  nol,  maka kemungkinan kumulatif dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan :
H( x ) = q + (1 – q )G x ........................................... 2.8
Dimana q merupakan kemungkinan kejadian tanpa hujan. Jika m adalah jumlah bulan tanpa kejadian hujan selama  rentang  waktu  penelitian,  maka q dapat diestimasi dengan m/n. Kemungkinan kumulatif H( x ) kemudian ditransformasikan ke standar normal acak variabel Z dengan rata-rata  nol  dengan  varian  satu, yang didefinisikan sebai nilai SPI.
= = − − 2.9 untuk 0 < H(x) ≤ 0,5 = = + − 2.10
untuk 0,5 < H(x) ≤ 1,0 dengan,
=
( ) 2.11
untuk 0 < H(x) ≤ 0,5
= . ( ) 2.12
untuk 0,5 < H(x) ≤ 1,0 dengan, c 0 = 2,515517 c 1 = 0,802853 c 2 = 0,010328 d 1 = 1,432788 d 2 = 0,189269
d 3 = 0,001308
Kekeringan  terjadi  pada  waktu  SPI  secara berkesinambungan  negatif  dan  mencapai intensitas kekeringan dengan SPI bernilai -1 atau lebih kecil.
Nilai  SPI  positif  menunjukkan  curah  hujan  yang diperoleh  lebih  besar  dari  curah  hujan  rata-rata, sedangkan  nilai  negatif  menunjukkan  curah  hujan yang  diperoleh  lebih  kecil  dari  curah  hujan  ratarata. Metode SPI dapat dipresentasikan pada iklim normal, basah,  dan  kering  dengan  cara  yang  sama. Menurut McKee,  1993,  nilai-nilai  untuk  klasifikasi  SPI  dapat dikategorikan sebagai berikut : Sangat Basah : ≥ 2 Basah : 1,50 s/d 1,99 Agak Basah : 1,00 s/d 1,49 Normal : -0,99 s/d 0,99 Agak Kering : -1,00 s/d -1,49 Kering : -1,50 s/d -1,99 Sangat Kering : ≤ -2
Untuk  mempermudah  dalam  penyajian  data  base hasil  identifikasi  kerentanan  kekeringan,  diperlukan suatu  sistem  yang  dapat  membantu  dalam membangun, menyimpan, mengelola serta menampilkan  informasi  berefrensi  geografis  dalam bentuk  pemetaan  spasial.  Dengan  adanya  pemetaan spasial  ini,  diharapkan  akan  lebih  mudah  dalam memantau  luas  wilayah  kawasan  rawan  kekeringan, memprediksi tingkat kekeringan, mencegah terjadinya bencana  kekeringan  pada  masa  datang,  serta menyusun  rencana-rencana  pembangunan  kembali kawasan rawan kekeringan.
Salah  satu  pendekatan  untuk  memprediksi  curah hujan  di  masa  yang  akan  dating  adalah  dengan memanfaatkan Data Luaran Global Circulation Model (GCM).  Namun,  informasi  dari  Data  Luaran  GCM masih  berskala  global,  sehingga  sulit  untuk mendapatkan  langsung  informasi  untuk  fenomena yang lebih kecil (berskala lokal) dari GCM. Meskipun demikian,  GCM  masih  mungkin  digunakan  untuk mendapatkan informasi berskala lokal melalui Teknik Downscaling (Wigena,  Aji  Hamim,  Anik  Djuraidah, 2017).
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  perhitungan terhadap  indeks  kekeringan  menggunakan  data lapangan  dan  data  luaran  satelit  NOAA.  Hasil perhitungan  kedua  data  tersebut dikorelasi  untuk mengetahui  hubungan  antara  keduanya.  Kriteria korelasi tersaji dalam tabel 1 berikut:
Ratih et al, The Assessment of Climate Change …

## Tabel 1. Kriteria Korelasi
Nilai Koefisien Korelasi Kriteria Korelasi 0 - 0,25 Korelasi sangat lemah >0,25 – 0,5 Korelasi cukup >0,5 – 0,75 Korelasi kuat >0,75 – 1 Korelasi sangat kuat
(Ardika Sulaeman, 2014)
Skenario  RCP menggantikan  skenario  emisi (SRES)  yang  diterbitkan  pada  tahun  2000.  Skenario RCP dikeluarkan dalam Laporan Penilaian Ke-5 (AR5) tahun  2014.  Apabila  dibandingkan  dengan  skenario emisi  (SRES),  skenario  RCP  lebih  dapat memproyeksikan perubahan iklim di masa mendatang, karena telah dilengkapi dengan skenario berdasarkan faktor-faktor  meliputi  populasi,  aktivitas  ekonomi, gaya hidup, penggunaan energi, dan pola penggunaan lahan. Dalam  penelitian  ini, dilakukan  prediksi kekeringan di masa yang akan datang dengan skenario RCP 8.5. Skenario RCP 8.5 menggambarkan kondisi paling  ekstrim  diantara  scenario  yang  lain,  yaitu dengan  tingkat  CO 2 lebih  dari  1200  ppm  dan peningkatan  temperatur  global hingga  4,8  °  C pada tahun  2100.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  kerentanan  kekeringan,  asesmen bencana  kekeringan  meteorologis  pada  berbagai skenario perubahan iklim yang terjadi, serta pemetaan spasial kerentanan kekeringan di DAS Sampean.

## METODE PENELITIAN
Lokasi Penelitian Kabupaten Bondowoso, adalah sebuah kabupaten di Provinsi Jawa Timur yang merupakan satu-satunya kabupaten yang tidak memiliki wilayah laut (terkurung daratan)  di  wilayah  Tapal  Kuda,  Jawa  Timur. Kabupaten  Bondowoso  memiliki  luas  wilayah 1.560,10  km2  yang  secara  geografis  berada  pada koordinat  antara  113°48′10″ - 113°48′26″ BT  dan 7°50′10″ - 7°56′41″ LS.
Luas  kawasan  rawan  bencana  kekeringan  di Kabupaten Bondowoso seluruhnya adalah 20.934 Ha, sementara  kawasan  yang  memiliki  potensi  bencana kekeringan  seluas  126.971  Ha.  Kawasan  yang mengalami  bencana  kekeringan  ini  kesulitan  untuk mendapatkan suplai air baik untuk kebutuhan sehari- hari  maupun  lainnya.  Lokasi  penelitian  ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1) Data  curah  hujan  bulanan  tahun  1988-2018  (30 tahun)  yang  diperoleh  dari  UPT  PSAWS  Sampean Stail.
2) Data  kegagalan  panen  akibat  kekeringan  yang diperoleh dari UPT LPHPPTH Tanggul-Jember.
3) Peta  Dasar  GIS  Kabupaten  Bondowoso  (Peta RTRW) yang diperoleh dari BAPPEDA Kabupaten Bondowoso.
4) Data  luaran  GCM  dan  data  satelit  NOAA (NCEP/NCAR reanalysis).
5) GHG  emission  pathways 2000–2100:  All  AR5 scenarios.
Data dapat dikatakan valid jika memenuhi beberapa kriteria  (Soemarto,  1987),  yaitu  bahwa  data  itu  berada dalam  range,  tidak  mempunyai  trend,  homogen  dan bersifat  acak.  Pada  studi  ini  analisis  hidrologi  yang digunakan adalah:
1)  Uji konsistensi yang berfungsi untuk melihat apakah data  curah  hujan  yang  ada  konsisten  atau  tidak. Konsistensi data dilihat dari grafik perbandingan antara nilai  rata-rata  curah  hujan  tahunan  kumulatif   stasiun dengan rata-rata curah hujan tahunan kumulatif  stasiun dengan rata-rata curah hujan tahunan kumulatif  stasiun pembanding.
2)  Uji homogenitas data hujan yang dilakukan bertujuan untuk  mendapatkan  data  hujan  yang  layak  untuk digunakan.
Pengolahan data untuk megukur indeks kekeringan di Kabupaten Bondowoso dilakukan dengan metode SPI (Standardized  Precipitation  Index).  Setelah  indeks kekeringan  dimasing-masing  wilayah  diketahui, dilakukan  uji  kesesuaian  asesmen  bencana  kekeringan berdasarkan  perhitungan  SPI  dengan  data  kegagalan panen  yang  diperoleh  dari  dinas  terkait. SPI (Standardized  Precipitation  Index)  dengan  skala  watu defisit  hujan  6  (enam)  bulan  dapat  memberikan
Ratih et al, The Assessment of Climate Change …
gambaran  kondisi  keparahan  kekeringan  yang  identik dengan kekeringan pertanian. (Hayes, dkk.1999).
Pembuatan  peta  sebaran  kekeringan  dibuat  setelah diperolehnya nilai indeks kekeringan SPI. Peta sebaran kekeringan dibuat untuk mengetahui sebaran kekeringan meteorologis didaerah kajian. Peta indeks kekeringan SPI dibuat dengan menggunakan program ArcGIS. Skenario perubahan  iklim  yang  dilakukan  berdasarkan Representative Concentration Pathway (RCP) yang merupakan konsentrasi gas rumah kaca (bukan emisi) yang diadopsi oleh IPCC untuk Laporan Penilaian kelima (AR5) pada tahun 2014. Ini menggantikan laporan Khusus tentang Skenario  Emisi  (SRES)  yang  diterbitkan  pada  tahun 2000.  Gambar  2  menyajikan  alur  penelitian  untuk menentukan tingkat kekeringan di DAS Sampean .
Gambar 2. Alur penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  perhitungan  indeks kekeringan SPI (Standardized Precipitation Index) dengan skala  waktu  defisit  hujan  6  (enam)  bulan  (SPI-6) menggunakan  dua  sumber  data,  yaitu  data  curah  hujan lapangan dan data curah hujan yang diperoleh dari satelit NOAA.
Dari  kedua  perhitungan  tersebut  dapat  diketahui bahwa  hasil  analisa  indeks  kekeringan  dengan  SPI-6 masing-masing stasiun hujan menggunakan data lapangan dengan data dari satelit NOAA memiliki pola yang sama pada masing-masing stasiun hujan.
Nilai  R  kuadrat  atau  coefficient  of   determination antara hasil perhitungan SPI-6 dengan data lapangan dan data dari satelit NOAA pada masing-masing stasiun hujan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 2. Nilai  R  Kuadrat  Perhitungan  SPI-6  Data Lapangan dengan Data Downscalling
Kondisi  kekeringan  ektrim  berdasarkan perhitungan  SPI-6  pada  DAS  Sampean  tahun  2007 digambarkan dalam Peta Sebaran Kekeringan Tahun 2007 yang tersaji pada gambar 3.
No Stasiun Hujan R 2 Klasifikasi 1 Ancar 0,80 Sangat Kuat 2 Cermee 0,75 Sangat Kuat 3 Jeru 0,80 Sangat Kuat 4 Kejayan 0,89 Sangat Kuat 5 Klabang 0,78 Sangat Kuat 6 Kolpoh 0,85 Sangat Kuat 7 Maesan 0,83 Sangat Kuat 8 Maskuning Wetan 0,83 Sangat Kuat 9 Pakisan 0,87 Sangat Kuat 10 Pinang Pait 0,83 Sangat Kuat 11 Prajekan 0,78 Sangat Kuat 12 Sumber Dumpyong 0,84 Sangat Kuat 13 Sumber Gading 0,86 Sangat Kuat 14 Silolembu 0,82 Sangat Kuat 15 Taal 0,83 Sangat Kuat 16 Talep 0,85 Sangat Kuat 17 Tlogosari 0,78 Sangat Kuat 18 Wonosari I 0,85 Sangat Kuat 19 Wonosari II 0,84 Sangat Kuat 20 Wringin 0,86 Sangat Kuat
Ratih et al, The Assessment of Climate Change …

## Gambar 3. Peta Sebaran Kekeringan Tahun 2007
Hasil analisa indeks kekeringan dengan SPI-6 pada DAS  Sampean  tahun  1988-2018  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar  4.  Grafik  Indeks  kekeringan  dengan  SPI-6 pada DAS Sampean dengan Data Curah Hujan Rerata selama 30 Tahun (Tahun 1988-2018)
Berdasarkan gambar 4 kekeringan pada tahun 2007 dikategorikan  sebagai  kekeringan  ekstrim  atau  amat sangat kering (SPI<-2). Untuk mengetahui kesesuaian hasil  analisa  dengan  kondisi  di  lapangan,  maka diperlukan pembanding berupa data luas tanaman padi yang terdampak kekeringan. Dari data yang diperoleh dari  UPT  LPHPPTH  Tanggul-Jember,  diketahui kekeringan  ektrim  yang  terjadi  di  Kabupaten Bondowoso  adalah  pada  tahun  2007  yang  telah menimbulkan dampak kekeringan tanaman padi yang cukup luas yaitu 403.9 Ha. Berdasarkan kedua Analisa
tersebut, dapat dinyatakan bahwa terdapat hubungan nyata  antara  tingkat  keparahan  kekeringan menggunakan SPI-6 dengan dampak kekeringan yang terjadi di lahan pertanian. Sehingga, dapat dinyatakan bahwa  indeks  kekeringan  SPI-6  dapat  digunakan untuk memonitor kekeringan pertanian.
Prediksi kekeringan akibat perubahan iklim di masa yang akan datang dilakukan berdasarkan skenario RCP 8.5.  Hasil  perhitungan  SPI-6  RCP  8.5  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar  5.  Proyeksi  Kekeringan  selama  31  Tahun (2019-2050)  Berdasarkaan  Skenario RCP 8.5
Prediksi  kekeringan  ekstrim  dengan  indeks kekeringan  dibawah -2  berdasarkan  data  RCP  8.5 diprediksi  akan  terjadi  pada  tahun  2028,  2032,  dan 2041. Berdasarkan gambar  5,  dapat  diketahui  bahwa secara  umum  frekuensi  kejadian  kekeringan  ektrim pada  masing-masing  stasiun  hujan  mengalami peningkatan  dampak  kekeringan  seiring  dengan terjadinya  perubahan  iklim  akibat  terjadinya pemanasan  global. Namun  Demikian,  ada  beberapa stasiun  hujan  yang  menggambarkan  penurunan frekuensi kejadian kekeringan ekstrim. Proyeksi iklim mempunyai  tingkat  ketidakpastian  yang  tinggi,  oleh karena  itu,  perlu  dilakukan  kajian  dengan  berbagai model untuk melihat kecenderungannya.

## KESIMPULAN
Indeks  kekeringan  dengan  skala  waktu  6  bulan (SPI-6)  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan tingkat  kekeringan  sesuai  dengan  kondisi  nyata  di lapangan.  Hal  ini  dapat  ditunjukkan  dengan  adanya hubungan nyata atau keksesuaian antara perhitungan indeks  kekeringan  menggunakan  SPI-6  dengan  data
Ratih et al, The Assessment of Climate Change …
luas  tanaman  padi  yang  terdampak  kekeringan  pada tahun 2007. Sehingga, dapat dinyatakan bahwa indeks kekeringan SPI-6 dapat digunakan untuk memonitor kekeringan pertanian.
Dampak kekeringan yang akan terjadi di masa yang akan  datang  diprediksi  akan  mengalami  peningkatan seiring  dengan  terjadinya  perubahan  iklim  akibat terjadinya pemanasan global.
Untuk penelitian selanjutnya, disarankan menghitung  indeks  kekeringan  menggunakan Standardized Precipitation Index (SPI) dengan data curah hujan yang lebih panjang dan dengan jumlah stasiun hujan yang lebih lengkap sesuai dengan jumlah total stasiun  hujan  yang  ada  pada  Kabupaten  lokasi penelitian. Hal iini dilakukan untuk memperoleh hasil validasi  yang  lebih  sesuai  dengan  kondisi  nyata  di lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Anwar, G. Halik,  and D. Edijatno,  Downscaling Model  Iklim  sebagai  Alat  Bantu  dalam  Assessment Bencana Kekeringan terhadap Perubahan Iklim, 2014.
[2] A. Sulaeman.. Pengaruh Upah Dan Pengalaman Kerja terhadap  Produktivitas  Karyawan  Kerajinan  Ukiran Kabupaten Subang. Trikonomika , vol. 13, no. 1, pp. 91- 100, 2014.
[3] M. J. Hayes, M. D. Svoboda, D. A. Wilhite, and O. V. Vanyarkho, Monitoring the 1996 Drought Using the Standardized  Precipitation  Index. Bulletin  of   the American  Meteorological  Society , vol. 80,  no. 3, pp. 429- 438, 1999.
[4] W.  A. Kusumawati, C. Mohammad, and S. Sigit, Simulasi Aquacrop
Untuk Memproyeksikan
Produktivitas  Padi  Berdasarkan  Skenario  Perubahan Iklim  Representative  Concentration  Pathways  (Rcp) 4.5  Di  Kabupaten  Bengkulu  Utara, Jurnal  Penelitian Pengelolaan Sumberdaya Alam Dan Lingkungan , vol. 9 no. 2, pp. 133-142, 2020.
[5] F.  I. Nurrahman, and  A. Pamungkas, Identifikasi Sebaran  Daerah  Rawan  Bahaya  Kekeringan Meteorologi  di  Kabupaten  Lamongan. Jurnal  Teknik Pomits , vol. 2, no. 2, pp. 83-86, 2013
[6] H. Saidah, M.  B. Budianto, and L. Hanifah,  Analisa Indeks  dan  Sebaran  Kekeringan  Menggunakan Metode  Standardized  Precipitation  Index  (SPI)  dan Geographical Information System (GIS) untuk Pulau Lombok, Jurnal Spektran , vol. 5, no. 2, 2017
[7] I. K. Sari, L.M. Limantara, and D. Priyantoro, Analisa Ketersediaan dan Kebutuhan Air pada DAS Sampean. Jurnal Teknik Pengairan , vol. 2, no. 1, pp. 29–41, 2012.
[8] S. Afdeni,  S. Sutikno,  Y.  L.  H.  Analisis  Indeks Kekeringan  Meteorologis  Lahan  Gambut  Di  Pulau Bengkalis-2, 2017
[9] M. Teja, D. Harisuseno, and D. Chandrasasi, Perbandingan  Metode  Standardized  Precipitation Index  (Spi)  Dan  Thornthwaite  Mather  Dalam Menentukan  Indeks  Kekeringan  Pada  Das Rondoningu Kabupaten Probolinggo, 2017.
[10] Wigena, A. Hamim, A. Djuraidah, S. S. pp. 259-525-1- SM.pdf, 2017.