## ANALISIS KEKERINGAN MENGGUNAKAN METODE SPI DAN PDSI PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI LILIBA
Yulius P. K. Suni 1 ( yulius.suni@mail.ugm.ac.id )
Karlina 2 ( karlina.sipil@ugm.ac.id )
Joko Sujono 3 ( jsujono@ugm.ac.id )

## ABTRAK
Penelitian  ini  melakukan  analisis  kekeringan  di  provinsi  NTT  dengan  mengambil  lokasi  studi pada daerah aliran sungai Liliba yang terletak di kabupaten Kupang dan Kota Kupang. Kajian ini menggunakan  metode  Standarized  Precipitation  Index  (SPI)  dan  Palmer  drought  severity  index (PDSI).  Rujukan  keakurasian  kedua  metode  dalam  penelitian  ini  adalah  laporan  National Weather  Service.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  untuk  metode  SPI,  semakin  kecil  rentang waktu  yang  dipilih,  semakin  sering  grafik  SPI  bergerak  di  atas  dan  di  bawah  angka  nol  (0). Sebaliknya  semakin  besar  nilai  rentang  waktu,  pergerakan  grafik  SPI  menjadi  jarang.  Metode SPI  tidak  dapat  mengidentifikasi  kekeringan  ekstrim  dan  kekeringan  luar  biasa.  Sedangkan analisis PDSI menunjukkan bahwa 61 persen terdapat kecocokan identifikasi kondisi kekeringan. Namun  dalam  analisis  penyesuaian  lebih  detail,  masih  terdapat  ketidakcocokan  kategori kekeringan.  Walaupun  demikian,  hasil  analisis  PDSI  jauh  lebih  baik  dari  metode  SPI.  Peta sebaran  kekeringan  metode  SPI  dan  PDSI  sama  dalam  hal  memetakan  daerah  hulu  sebagai kawasan  yang  mengalami  paparan  kekeringan  rendah  dan  kawasan  hilir  sebagai  daerah  dengan tingkat keparahan kekeringan tinggi.
Kata  Kunci:  Kekeringan,  Standarized  Precipitation  Index  (SPI),  Palmer  Drought  Severity Index (PDSI), DAS Liliba

## ABSTRACT
This study conducted an analysis of drought in the province of NTT, a case of Liliba watershed, which  is  located  in  Kupang  and  Kupang  City  districts.  This  study  applied  the  Standardized Precipitation Index (SPI) and Palmer drought severity index (PDSI) methods. As a reference for the  accuracy  of  the  two  methods  in  this  study  was  the  National  Weather  Service  report.  The analysis results show that for the SPI method, the smaller the time span selected, the more often the SPI graph moves above and below zero (0). Conversely, the greater the time span value, the movement  of  the  SPI  chart  becomes  less  frequent.  The  SPI  method  cannot  identify  extreme drought and extraordinary drought. Meanwhile, the PDSI analysis shows that 61 percent have a match  in  the  identification  of  drought  conditions.  However,  in  a  more  detailed  adjustment analysis,  there  is  still  a  mismatch  in  the  drought  category.  However,  the  results  of  the  PDSI analysis are much better than the SPI method. The SPI and PDSI drought distribution maps are the  same  in  terms  of  mapping  the  upstream  areas  as  areas  experiencing  low  drought  exposure and downstream areas as areas with high drought severity.
Key  Words:  Drought,  Standarized  Precipitation Index  (SPI),  Palmer  Drought  Severity  Index (PDSI), Liliba Watershed

## PENDAHULUAN
Secara  global  selama  periode  tahun  1950  hingga  2020  terdapat  riwayat  kekeringan  ekstrim  (El Nino)  sebanyak  20  kejadian  dengan  kejadian  terakhir  pada  tahun  2018  (National  Weather
1 Program Studi S3, Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada, (penulis korespondensi);
2 Program Studi S3, Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada;
3 Program Studi S3, Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada
Service  n.d.).  Di  Indonesia  tercatat  El  Nino  kuat  berlangsung  pada  1965,  1972,  1982,  1991, 1997, dan 2009 (Pujiastuti 2015). Sedangkan di provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT), bencana kekeringan baru dilaporkan mulai tahun 2004 dengan sebaran paling luas pada tahun 2018 (DIBI BNPB  2020).  Selama  periode  2004  hingga  2020,  tercatat  hampir  setiap  tahun  terjadi  bencana kekeringan.
Ketidaklengkapan  laporan  kejadian  bencana  kekeringan  untuk  durasi  waktu  yang  panjang menjadi  kendala  dalam  penentuan  periode  ulang  kejadian.  Hal  ini  berimbas  pada  ketidaksiapan sector  ekonomi  yang  bergantung  pada  iklim  seperti  pertanian.  Beberapa  contoh  berikut  adalah dampak buruk kekeringan terhadap sektor pertanian.
Laporan  UN  Environment  Programme  menyebutkan  bahwa  produksi  sereal  pada  tahun  2005 menurun  sebesar  10  persen  akibat  kekeringan  di  Iberian  Peninsula  (Mishra  dan  Singh  2010). Studi  IPCC  menemukan  bahwa  di  Asia  terjadi  penurunan  produksi  padi,  jagung  dan  gandum akibat  tekanan  air  (water  stress)  dari  peningkatan  suhu,  El  Nino  dan  pengurangan  jumlah  hari hujan  (Bates  et  al.,  2008  dalam  Mishra  dan  Singh  2010).  World  Food  Programme  (2015) melaporkan bahwa hampir seluruh kabupaten di NTT memiliki risiko berkurangnya curah hujan yang berkaitan dengan kejadian El Nino. Di luar tahun El Nino, NTT sering mengalami musim kemarau panjang dan kekeringan  yang berulang  (recurrent drought). Dilaporkan bahwa selama periode  1999  hingga  2014,  provinsi  ini  kehilangan  produksi  padi  sebesar  30.000  ton  per  tahun akibat kekeringan.
Pada  dasarnya,  kekeringan  terjadi  di  semua  zona  iklim  yang  ditandai  dengan  berkurangnya presipitasi  secara  temporal  dalam  satu  musim  (Mishra  dan  Singh  2010).  Faktor-faktor  yang berperan  dalam  kejadian  kekeringan  adalah  suhu,  angin  kencang  (high  winds),  kelengasan rendah relatif (low relative humidity), waktu dan karakteristik hujan, distribusi hari hujan selama periode  musim  tanam,  intensitas  dan  durasi  hujan,  mulai  dan  selesainya  hujan  (onset  and termination)  (Mishra  dan  Singh  2010).  Kekeringan  memiliki  karakteristik  slow  onset,  artinya waktu mulai kejadian lambat (tidak serta merta), durasinya panjang dan sulit diprediksi.
Hingga saat ini belum ada kekeringan belum didefenisikan secara pasti karena perbedaan faktor hidrometeorologis  dan  sosial  ekonomi.  Menurut  WMO,  kekeringan  merupakan  kondisi kekurangan  presipitasi  berkelanjutan  dan  berkepanjangan.  UNCCD  mendefenisikan  kekeringan sebagai  fenomena  dimana  presipitasi  secara  signifikan  telah  di  bawah  batasan  normal  sehingga menyebabkan  ketidakseimbangan  hidrologis  dan  selanjutnya  berdampak  pada  buruknya  sistem produksi  sumberdaya  lahan.  FAO  menganggap  kekeringan  terjadi  pada  saat  tanaman  gagal tumbuh  karena  kekurangan  air  (moisture).  Menurut  Ensiklopedia  Iklim  dan  Cuaca,  kekeringan adalah  suatu  periode  dimana  kekurangan  curah  hujan  relatif  terhadap  rata-rata  tahunan  suatu daerah yang berlangsung secara berkepanjangan (semusim, setahun, beberapa tahun). Sedangkan Gumbel  (1963)  merumuskan  kekeringan  sebagai  nilai  terkecil  tahunan  debit  harian  aliran. Palmer  (1965)  melihat  kekeringan  sebagai  penyimpangan  signifikan    dari  kondisi  hidrologis suatu  daerah.  Linseley  et  al.  (1959)  mendefenisikan  kekeringan  sebagai  suatu  periode berkelanjutan tanpa curah hujan signifikan.
Indeks  kekeringan  dapat  ditentukan  dengan  beberapa  metode  (Mishra  dan  Singh  2010)  antara lain Standarized Precipitation Index (SPI), Palmer drought severity index (PDSI), Crop moisture index  (CMI),  Surface  water  supply  index  (SWSI),  Vegetation  condition  index  (VCI),  Effective precipitation (EP), berdasarkan Soil Moisture, Standardized runoff index (SRI), remote sensing, dan Drought monitor (DM).
Tujuan dari penelitian tersebut adalah untuk mengetahui indeks kekeringan berdasarkan metode SPI  dan  PDSI  dan  mengetahui  sebaran  kekeringan  yang  terjadi  pada  DAS  Liliba.  Rujukan keakurasian perhitungan dalam penelitian ini adalah laporan National Weather Service. Laporan ini  menyajikan  analisa  hidrologi  tiga  bulanan  termasuk  kejadian  El  Nino  dan  La  Nina  sejak tahun 1950 hingga saat ini.

## LOKASI STUDI KASUS
Penelitian  ini  melakukan  analisis  kekeringan  di  provinsi  NTT  dengan  mengambil  lokasi  studi pada  daerah  aliran  sungai  (DAS)  Liliba  yang  terletak  di  kabupaten  Kupang  dan  Kota  Kupang. DAS Liliba berada di Kabupaten Kupang (hulu) dan Kota Kupang (tengah dan hilir).
Gambar 1. Lokasi DAS Liliba
Sumber: Kompilasi Data GIS KLHK
Gambar 2. Peta Tata Guna Lahan DAS Liliba
Secara  administratif  DAS  Oebobo  Liliba  memiliki  empat  hulu  sungai  sebagiaman  terlihat  pada gambar 1. Bagian hulu terletak di kecamatan Nekamese, Kabupaten Kupang. Sedangkan tengah melintasi  Kecamatan  Taebenu,  Kabupaten  Kupang  di  sisi  timur,  dan  dua  kecamatan  di  Kota
Kupang  yakni  kecamatan  Maulafa  dan  kecamatan  Oebobo.  Sedangkan  bagian  hilir  adalah kecamatan Kelapa Lima, Kota Kupang.
Tata  guna lahan  DAS  Liliba dapat dilihat pada  gambar 3 di bawah ini. Secara umum, kawasan DAS  Liliba  didominasi  kebun,  padang  ilalang,  dan  belukar.  Pemukiman  lebih  dominan  pada kawasan hilir. Ada juga hutan basah di daerah pantai dan kawasan hulu.

## METODE

## Metode Pengambilan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  menggambarkan karakteristik DAS Liliba. Jenis data yang diperlukan antara lain:
• Data hujan selama 37 tahun sejak tahun 1983 hingga 2019. Data hujan merujuk pada data satelit  PERSIANN  (CHRS  2020)dengan  mengambil  delapan  titik  koordinat  yang mengelilingi  DAS  Liliba.  Pilihan  data  satelit  digunakan  karena  data  pengukuran  tidak cukup  memadai  dalam  hal  jumlah  stasiun.  Data  satelit  kemudian  dilakukan  uji  korelasi untuk  menentukan  data  layak  digunakan  sebagai  basis  analisis  kekeringan.  Koefisien korelasi  (r)  yang  mendekati  1  menunjukkan  akurasi  data  yang  tinggi  demikian  juga sebaliknya.
• Data  klimatologi  merujuk  pada  data  hasil  pengukuran  di  stasiun  BMKG  Eltari  Kupang (BMKG Eltari 2019).
• Data lain seperti tata guna lahan, jenis tanah dan batas DAS merujuk pada peta GIS yang diterbitkan Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK).

## Metode Analisis Kekeringan Standarized Precipitation Index (SPI)
Metode  Standarized  Precipitation  Index  (SPI)  dipakai  untuk  menentukan  penyimpangan  curah hujan  terhadap  kondisi  normalnya  untuk  periode  tertentu,  baik  bulanan,  tiga  bulanan,  enam bulanan  maupun  tahunan.  Analisis  didasarkan  pada  rekaman  presipitasi  jangka  panjang  untuk periode tertentu. Rekaman kemudian dicocokkan dengan statistik probabilitas distribusi gamma, selanjutnya ditransformasikan menjadi distribusi normal sehingga nilai mean SPI =0 (Mishra dan Singh 2010).
Keunggulan  SPI  adalah  dapat  menganalisis  rekaman  dengan  berbagai  skala  waktu  dan  dapat memonitor  kelengasan  tanah  (short  term  supply)  dan  long-term  resources  (air  tanah,  aliran, kedalaman air danau dan tampungan air lainnya). Walaupun demikian SPI memiliki keterbatasan seperti  hasil  SPI  dapat  berbeda  untuk  lokasi  yang  sama  apabila  input  parameter  seperti  bentuk dan skala gamma, jangka waktu pencatatan data, dan  distribusi probabilitas bervariasi. Selain itu (Mishra  dan  Singh  2010).  Selain  itu,  diperlukan  transformasi  terhadap  distribusi  karena  curah hujan  biasanya  tidak  terdistribusi  secara  normal  sepanjang  tahun  (McKee,  Doesken  dan  Kleist 1993).
SPI  adalah  perbedaan  nilai  presipitasi  dari  nilai  mean  periode  tertentu  dibagi  dengan  standar deviasi.  Nilai  mean  dan  standar  deviasi  dtentukan  berdasarkan  rekaman  data  sebelumnya. Informasi yang diperoleh dari analisis SPI adalah defisit presipitasi dan prosentase rata-rata dan probabilitas presipitasi (McKee, Doesken dan Kleist 1993).
Rumus SPI adalah
= ( ) ó ( 1)
X =  curah hujan tahun ke – i untuk observasi bulan ke- k X = nilai mean curah hujan tahun ke - i
ó = standar deviasi
Ketajaman kekeringan berdasarkan nilai SPI dapat dikategorikan sebagai berikut.

## Tabel 1. Kategori kekeringan berdasarkan nilai SPI
Nilai SPI Klasifikasi 0 sampai -0.99 Agak Kering -1 sampai -1.49 Kering -1.5 sampai -1.99 Sangat Kering ≤ -2.00 Kering Luar Biasa
Sumber: (McKee, Doesken dan Kleist 1993)
SPI  mengindikasikan  kekeringan  apabila  nilai  SPI  negatif  terus  menerus  (0  >  SPI ≤ -1.00). Kekeringan dimulai ketika SPI pertama kali jatuh di bawah nol dan berakhir apabila SPI kembali ke nilai positif.

## Tahap Analisis SPI
Untuk melakukan analisis SPI, beberapa langkah utama sebagai berikut:
• Siapkan  data  hujan  bulanan  untuk  periode  bulan  tertentu  (m),  idealnya  untuk  30  tahun atau lebih.
• Seleksi  rata-rata  periode  untuk  menentukan  skala  waktu  (i),  3,  6,  12,  24,  atau  48  bulan. Pergerakan  set  data  memiliki  logika  bahwa  setiap  bulan  ada  nilai  baru  yang  ditentukan berdasarkan skala waktu i bulan.
• Setiap set data dicocokkan dengan fungsi Gamma utk menentukan hubungan probabilitas hujan.
• Ketika  hubungan  probabilitas  diketahui  dari  rekaman  data,  semua  data  presipitasi  dapat dihitung.
• Selanjutnya  dibuat  estimasi  inversi  normal  utk  menghitung  deviasi  hujan  utk  kepadatan distribusi probabilitas normal dengan nilai mean nol dan standar deviasi gabungan.
• Nilai di atas disebut SPI

## Palmer Drought Severity Index
Metode  Palmer  Drought  Severity  Index  (PDSI)  dikembangkan  oleh  Palmer  (1965)  dengan menggunakan input data presipitasi dan suhu untuk mengestimasi kelengasan tanah pada model dengan  dua  lapisan  tanah  yaitu  lapisan  tanah  atas  dan  lapisan  tanah  bawah.  Masing-masing lapisan  tanah  mempunyai  kapasitas  ketersediaan  air  atau  available  water  capacity  (AWC). Model  ini  kemudian  dimodifikasi  menjadi  Palmer  Hydrological  Drought  Index  (PHDI)  untuk memantau ketersediaan air, akan tetapi dalam operasional disebut PDSI modifikasi (Mishra dan Singh 2010).
Keterbatasan  dari  metode  PDSI  antara  lain  hanya  cocok  untuk  kebutuhan  pertanian,  hanya memperhitungkan  hujan  sebagai  presipitasi,  memiliki  respon  lambat  terhadap  peningkatan  dan penurunan kekeringan (Mishra dan Singh 2010).

## Tabel 2. Kategori kekeringan menurut nilai PDSI dan SPI (US Drougth Monitor, 2020)
Kategori Keterangan Nilai PDSI Nilai SPI D0 Kering Tidak Normal -1 sampai -1.9 -0.5 sampai -0.7 D1 Kering -2.0 sampai -2.9 -0.8 to -1.2
Kategori Keterangan Nilai PDSI Nilai SPI D2 Sangat Kering -3.0 sampai -3.9 -1.3 to -1.5 D3 Kering Ekstrim -4.0 sampai -4.9 -1.6 to -1.9 D4 Kekeringan Luar Biasa ≤ - 5 ≤ - 2
Kategori nilai PDSI menurut US Drought Monitor terdiri dari lima kelompok yaitu kering tidak normal  (abnormally  dry),  kering,  sangat  kering,  amat  sangat  kering,  dan  kekeringan  luar  biasa. Tabel berikut menunjukkan kategori kekeringan PDSI dibandingkan dengan kategori SPI.

## Tahap Analisis PDSI
Analisis PDSI dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menentukan  kapasitas  penyimpanan  air  (water  holding  capacity).  Dalam  studi  ini ditetapkan sebesar 75.
b. Menghitung  evapotranspirasi  potensial  (Eto)  dengan  aplikasi  CROPWAT.  Input  data yang diperlukan adalah suhu udara maksimal dan minimal, kelembaban udara, kecepatan angin, dan lama penyinaran matahari.
c. Menghitung selisih P dan ET
• Jika (P-ET)>0, terjadi surplus curah hujan (periode bulan basah)
• Jika (P-ET)<0, terjadi deficit curah hujan (periode bulan kering)
d. Menghitung  jumah  hujan  kumulatif  dari  defisit  curah  hujan  APWL  (Accumulated Potential Water Loss). Perhitungan ini dilakukan dengan menjumlahkan angka-angka (P- ET)  untuk  buan-bulan  yang  mempunyai  evapotranspirasi  potensial  lebih  daripada  curah hujan (P-ET) negatif.
= ∑ (   −   ) (2) = −1 + (  − )
(3)
Apabila P>ET, seri data ini terputus APWL = 0
e. Menghitung kelengasan Tanah
Pada bulan-bulan basah (P>ET), nilai ST=STo (WHC)
Pada bulan-bulan kering (P<ET), pada bulan ini ST tiap bulan dihitung dengan rumus:
= × !"#$ %&'
(4)
dengan:
ST = kandungan lengas tanah dalam daerah perakaran (mm)
STo = kandungan lengas tanah dalam kondisi lapang (mm), STo yang dimaksud dalam rumus ini nilainya = WHC
e = bilangan Navier (e=2,718)
APWL = jumlah kumulatif dari deficit curah hujan (mm)
f. Menghitung perubahan kandungan lengas tanah ( ∆ ST)
Perubahan kandungan lengas tanah ( ∆ ST) tiap bulan di dapat dengan cara mengurangkan lengas tanah  ( ∆ ST)  pada  bulan  yang  bersangkutan  dengan  (ST)  pada  bulan  sebelumnya  ( Δ = −
−1 ) maka nilai negatif menyebabkan tanah menjadi kering.
g. Menghitung evapotranspirasi actual (EA)
Pada bulan basah (P>ET), nilai EA=ET; pada bulan-bulan kering (P<ET), nilai EA=P- ∆ ST
h. Menghitung defisit (Kekurangan Lengas)
D=ET-EA (5)
dengan :
D = defisit (mm/bulan)
ET = evapotranspirasi potensial (mm/bulan)
EA = evapotranspirasi aktual (mm/bulan)
i. Menghitung surplus (kelebihan lengas)
S= (P-ET) - ∆ ST (6)
dengan :
S = surplus (mm/bulan)
P = curah hujan (mm/bulan)
ET = evapotranpirasi potensial (mm/bulan)
∆ ST = perubahan lengas tanah (mm/bulan)
j. Menghitung limpasan (Ro)
Menunjukkan  besarnya  air  yang  mengalir  di  permukaan  tanah.  Menghitungnya  50%  dikalikan dengan nilai surplus.
k. Menghitung pengisian lengas tanah potensial (PR)
PR=WHC-ST (7)

## l. Menghitung pengisian lengas tanah (R)
Pengisian  lengas  tanah  terjadi  jika  ST  pada  bulan  sebelumnya  lebih  kecil  dari  ST  pada  bulan bersangkutan, penambahan nilai ST tersebut menjadi pengisian lengas tanah.
( = − ) −1 (7)
dengan :
( =Pengisian lengas tanah
ST =Kandungan lengas tanah dalam perkaran bulan tersebut
) −1 =Kandungan lengas tanah dalam perkaran bulan sebelumnya
m. Menghitung kehilangan lengas tanah potensial (PL)
PL=ET- ∆ ST (9)
n. Menghitung kehilangan lengas tanah (L)
L= ) −1 –
(8)
o. Penentuan koefisien
Koefisien  yang  dimaksud  adalah  untuk  menetukan  nilai  CAFEC  (Climatically  Appropriate  for Existing  Condition).  Nilai  koefsien-koefisien  datas  ditentukan  dengan  rumus-rumus  seperti ditampilkan pada tabel 3.

## Tabel 3 . Rumus Koefisiesn  CAFEC
Koefisien Rumus Rumus CAFEC Evapotranspirasi + = ,- -.
/ = α ∗
Pengisian lengas tanah 1 = 2 32
(4 = 1 ∗ (
Limpasan 5 = 26 7̅ (9 / = 5 ∗ (9
Kehilangan lengas tanah : = ;
3;
4 = : ∗
Pembobot iklim
< = -.=2 3=;
Kehilangan presipitasi
4 = / + (4 + (9 / − 4

## p. Penentuan Indeks
Tabel 4. Rumus Penentuan Indeks
Indeks Rumus Periode  kekurangan  atau kelebihan hujan (d)
BBBB =   − 4

## Nilai mutlak ( C ) D = rata-rata nilai d
Pendekatan kedua
terhadap nilai faktor K (k’)
K’ = 1.5 log 10 (( 3-=2=2E 3=; + 2.80) : FG.I J ) + 0.5 Karakter  iklim  sebagai faktor pembobot (K)
K = J∗NO ∑ J∗NO PQ P <′ Indeks penyimpangan (anomali) lengas (Z) Z = d*K
Indeks kekeringan Palmer X = S T U V W + ∆ Y ∆ Y = S T U V W + 0.103  S T U V W

## HASIL

## Hitungan Hidrologi
DAS  Liliba tidak memiliki data hujan pengukuran  yang lengkap di seluruh wilayah DAS. Data yang  tersedia  setidaknya  bersumber  dari  BMKG  Stasiun  Iklim  Lasiana,  Kupang  dan  BMKG Stasiun  Meteorologi  Eltari  Kupang.  Kedua  stasiun  iklim  tersebut  letaknya  di  bagian  hilir. Dengan  demikian  wilayah  tengah  dan  hulu  terdapat  kekosongan  data.  Untuk  mengatasi
keterbatasan  data  curah  hujan  pengukuran  maka  data  satelit  dapat  digunakan  apabila  terbukti memiliki korelasi mendekati hujan terukur (Ginting, Sujono dan Rachmad 2019).
Data satelit yang digunakan adalah PERSIANN – CDR. Data hujan satelit PERSIANN diperoleh dari  website  http://chrsdata.eng.uci.edu.  Variabel  yang  dibutuhkan  dalam  pengambilan  data adalah curah hujan dan jenis file (excel). Jenis datanya adalah PERSIANN-CDR yang memiliki output harian.
Gambar 3. DAS Liliba dan titik hujan PERSIANN
Titik hujan satelit PERSIANN ditentukan sebanyak delapan koordinat mengelilingi DAS Liliba dengan  koordinat  sama  dengan  stasiun  Lasiana  dan  stasiun  Eltari  (Gambar  3).  Untuk  menguji korelasi  data  satelit,  selanjutnya  dibandingkan  dengan  salah  satu  data  pengukuran  yaitu  dari BMKG Eltari Kupang.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  koefisien  korelasi  (r)  untuk  hujan  harian  adalah  0.2265, artinya  hubungan  perkiraan  data  satelit  terhadap  data  pengamatan  rendah.  Sedangkan  korelasi hujan  bulanan  sebesar  0.8079,  menunjukkan  hubungan  yang  sangat  kuat.  Sementara  koefisien korelasi  (r)  untuk  hujan  tahunan  adalah  0.3381,  artinya  hubungan  kedua  sumber  data  rendah. Analisis kekeringan dalam penelitian ini menggunakan data hujan bulanan, karena itu data satelit PERSIANN  bulanan  dapat  digunakan  untuk  analisis  kekeringan  dengan  metode  Standarized Precipitation Index (SPI) dan Palmer Drought Severity Index (PDSI).

## Analisis SPI
Rentang waktu yang dipilih dalam analisis ini adalah 3 bulan , 6 bulan , 12 bulan , dan 24 bulan . Untuk  indeks  kekeringan  disimbolkan  dengan  SPI3,  SPI6,  SPI12,  dan  SPI24  untuk  masing- masing  rentang  waktu.  Sebagai  contoh,  SPI3  adalah  indeks  kekeringan  untuk  periode  tiga  (3) bulan, SPI6  adalah indeks kekeringan untuk periode enam  (6) bulan dan  seterusnya. Presipitasi disimbolkan sebagai P3, P6, P12, dan P24. Dalam hal ini P3 adalah curah hujan periode tiga (3) bulan, P6 adalah periode curah hujan enam (6) bulan dan seterusnya.
LEGENDA:
: DAS : Orde sungai : Titik Curah Hujan Satelit
Hasil analisis SPI menunjukkan bahwa semakin kecil rentang waktu yang dipilih, semakin sering grafik SPI bergerak di atas dan di bawah angka nol (0), sebagaimana ditunjukkan pada gambar 4 untuk empat titik hujan yaitu Barat Hilir, Barat Tengah, Lasiana (Timur Hilir), dan Eltari (Timur Hilir)  di  bawah  ini.  Sebaliknya  semakin  besar  nilai  rentang  waktu,  pergerakan  grafik  SPI menjadi  jarang.  Kecenderungan  tersebut  sama  dengan  temuan  McKee,  Doesken  dan  Kleist (1993) bahwa rentang waktu 3 dan 6 bulan fluktuasi SPI lebih sering sedangkan di atas rentang waktu 12 dan 24 bulan tidak lagi menggambarkan secara baik perubahan presipitasi.
Gambar 4. Grafik SPI DAS Liliba untuk 3; 6; 12; dan 24 bulan
Grafik  4  juga  menunjukkan  bahwa  selama  36  tahun  sejak  1983  hanya  terjadi  sekali  kondisi ‘sangat  kering’  dengan  indeks  -1.71  pada  tahun  1992.  Sisanya  adalah  terjadi  kondis  ‘kering’ hampir  setiap  tahun.  Namun  indeks  ini  tidak  mengidentifikasi  riwayat  kekeringan  ekstrim  dan luar  biasa  (El  Nino)  yang  terjadi  pada  tahun  1982/1983,  1986,  1987,  1991,  1994,  1997,  2002, 2009  (Pujiastuti 2015) dan tahun 2018 (National Weather Service n.d.). Satu-satunya nilai SPI yang  mendekati  kejadian  El  Nino  adalah  pada  tahun  1991,  dengan  nilai  SPI  terendah  adalah minus 1.922 (untuk SPI3).
.
Hasil  ini  mengkonfirmasi  temuan  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode  SPI  dan standarized  precipitation  and  evapotranspiration  index  (SPEI)  di  wilayah  semi-arid,  Botswana bahwa  SPI  tidak  dapat  menunjukkan  estimasi  yang  realistik  tingkat  keparahan  kekeringan  di wilayah  semi-arid  (Byakatonda,  et  al.  2018).  Penelitian  di  daerah  semi-arid,  Iran  menggunakan enam indeks antara lain percent of normal (PN), standardized precipitation index (SPI), China-Z index  (CZI),  modified  CZI  (MCZI),  Z-Score  (Z),  aridity  index  (E)  menunjukkan  bahwa  SPI selalu memperlihatkan nilai (indeks) terendah untuk wilayah semi-arid (Shahabfar dan Eitzinger 2013). Hal ini dipengaruhi oleh satu-satunya variabel yang digunakan dalam analisis SPI adalah presipitasi  (curah  hujan).  Di  daerah  semi-arid,  SPI  akan  memberikan  estimasi  yang  berlebihan (overestimate) pada periode bulan kering sedangkan pada bulan basah,  curah hujan  yang tinggi akan tertutup oleh pencatatan ketiadaan hujan sama sekali selama beberapa bulan berturut-turut pada tahun-tahun tertentu (Byakatonda, et al. 2018).
Secara  spasial,  sebaran  daerah  kekeringan  digambarkan  pada  gambar  5  di  bawah  ini.  SPI  yang dipilih adalah SPI terendah satu titik hujan dan indeks titik hujan lain dipilih pada periode yang sama  dengan  indeks  terendah  titik  hujan  rujukan.  Data  indeks  kedelapan  titik  hujan  kemudian diolah dengan metode Invers Distance Weight (IDW) pada software ArcGIS 10.5
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  sebaran  daerah  kekeringan  di  DAS  Liliba  untuk  SPI  12.  Pada wilayah  tengah  dan  hilir  digambarkan  sebagai  wilayah  kering,  sedangkan  hulu  sebagai  daerah yang tidak mengalami kekeringan.

## Analisis PDSI
Data  iklim  dalam  analisis  PDSI  tidak  lengkap  sehingga  menggunkan  stasiun  BMKG  Eltari Kupang  sebagai  rujukan.  Analisis  PDSI  menggunakan  cara  Mock  dengan  memanfaatkan ketinggian  (elevasi)  sebagai  koreksi  untuk  menghitung  selisih  suhu  antara  masing-masing stasiun.
Δ t = 0,006 (Z 1 – Z 2 ) o C (9)
dengan Δ t  adalah  perbedaan  elevasi,  Z1  sebagai  elevasi  stasiun  acuan  dan  Z2  sebagai  elevasi titik hujan yang ditinjau.
Perhitungan  evapotranspirasi menggunakan program CROPWAT 8. Kapasitas penyimpanan  air diperoleh  dengan  merujuk  pada  parameter  tekstur  tanah  geluh  berpasir  dan  agak  kasar  dan kedalaman  perakaran  untuk  tutupan  lahan  dominan  semak  belukar  dan  ilalang  di  bawah  25  cm (Moata,  et  al.  2018).  Berdasarkan  parameter  tersebut  ditentukan  kapasitas  air  tersedia  menurut Thonthwaite  and  Mather    sebesar  150  mm/m  (Wijayanti,  Noviani  dan  Tjahjono  2015).  Hasil perkalian  air  tersedia  dan  kedalaman  akar  maksimum  adalah  37.5  mm  yang  selanjutnya ditetapkan sebagai nilai water holding capacity.
Hasil  analisis  PDSI  satu  titik  hujan,  Eltari  (Timur  Hilir)  menunjukkan  kondisi  kering  tidak normal  dan  kondisi  kering  terjadi  hampir  setiap  tahun  kecuali  pada  tahun  1988  –  1989,  1991- 1992, 1998, 2002, 2004, 2008-2009, 2015 dan 2018 (Gambar 6).
Gambar 6 menunjukkan bahwa terdapat 4 kali kering (PDSI ≤ - 2), pada tahun 1995-1996, 1995- 1996, 2011-2012, dan 2017-2018. Untuk mengetahui kecocokan hasil analisis PDSI dengan hasil pemantauan  kondisi  kekeringan  yang  dilaporkan  National  Weather  Service,  data  dan  informasi bencana Indonesia (DIBI), dan sumber lainnya .
Tabel 5. Perbandingan PDSI Liliba dan Laporan Kekeringan Global, Nasional dan Rgional (National Weather Service, 2020), (Pujiastuti, 2015), (DIBI BNPB, 2020)
Tahun Global Indonesia NTT PDSI Liliba Keteranga n 1983 El Nino El Nino Kuat Kering tidak normal Cocok 1984 La Nina Kering tidak normal Tidak Cocok 1985 La Nina Kering Tidak Cocok 1986 El Nino El Nino Moderate Kering tidak normal Cocok 1987 El Nino El Nino Moderate Kering tidak normal Cocok 1988 La Nina No drought Cocok 1989 La Nina Kering tidak normal Tidak Cocok 1990 Kering tidak normal Tidak Cocok 1991 El Nino El Nino Kuat Kering tidak normal Cocok 1992 El Nino Kering tidak normal Cocok 1993 Kering tidak normal Tidak Cocok 1994 El Nino El Nino Moderate Kering tidak normal Cocok 1995 La Nina Kering Tidak Cocok 1996 Kering tidak normal Tidak Cocok 1997 El Nino El Nino Kuat No drought Tidak Cocok 1998 El Nino/ La Nina Kering tidak normal Cocok 1999 La Nina Kering tidak normal Tidak Cocok 2000 La Nina Kering tidak normal Tidak Cocok 2001 Kering tidak normal Tidak Cocok 2002 El Nino El Nino Moderate Kering tidak normal Cocok 2003 El Nino Kering tidak normal Cocok 2004 El Nino El Nino Lemah Kekeringan Kering tidak normal Cocok 2005 La Nina Kekeringan Kering tidak normal Cocok 2006 El Nino El Nino Lemah Kekeringan Kering tidak normal Cocok 2007 La Nina Kekeringan Kering tidak normal Cocok 2008 La Nina Kering tidak normal Tidak Cocok 2009 El Nino El Nino Kuat Kering tidak normal Cocok 2010 El Nino/ La Nina No drought Cocok 2011 La Nina Kekeringan Kering Cocok 2012 Kekeringan Kering tidak normal Cocok 2013 Kekeringan Kering tidak normal Cocok 2014 El Nino Kekeringan No drought Tidak Cocok 2015 El Nino Kering tidak normal Cocok 2016 El Nino/ La Nina No drought Cocok
Tahun Global Indonesia NTT PDSI Liliba Keteranga n 2017 La Nina Kering Tidak Cocok 2018 El Nino Kekeringan Kering tidak normal Cocok
Hasil pencocokan sederhana data laporan kekeringan dan analisis PDSI menunjukkan bahwa 61 persen terdapat kecocokan identifikasi kondisi kekeringan. Apabila dilakukan penyesuaian lebih dalam,  masih  terdapat  ketidakcocokan  kategori  kekeringan.  Contohnya  pada  tahun  1991,  di Indonesia  terjadi  El  Nino  kuat  tetapi  hasil  analisis  PDSI  menujukkan  kekeringan  tidak  normal. Tahun 1997, dilaporkan terjadi El Nino kuat di Indonesia namun hasil PDSI menunjukkan tidak ada kekeringan.  Walaupun demikian, hasil analisis PDSI jauh lebih baik dari metode SPI.
Sebaran daerah kekeringan dapat dilihat pada gambar 7 berikut ini. Digambarkan bahwa indeks kekeringan  terendah  berada  di  wilayah  hilir.  Sedangkan  wilayah  yang  tidak  mengalami  indeks rendah  adalah  kawasan  hulu  dan  sisi  atas  timur  laut.  Kawasan  tengah  relatif  cukup  rendah kecuali sisi timur.

## Gambar 7. Peta Sebaran Kekeringan tahun 1994 metode PDSI
Secara umum, peta sebaran kekeringan metode SPI dan PDSI sama dalam hal memetakan daerah hulu  sebagai  kawasan  yang  mengalami  paparan  kekeringan  rendah  dan  kawasan  hilir  sebagai daerah  dengan  tingkat  keparahan  kekeringan  tinggi.  Analisis  pemetaan  ini  sesuai  dengan informasi ancaman kekeringan dari pemerintah bahwa kawasan hulu yang mencakup kecamatan Nekamese  di  Kabupaten  Kupang  sangat  rendah  keterpaparan  ancaman  kekeringan.  Sedangkan kawasan tengah dan hilir  yang meliputi kecamatan Maulafa, Oebobo dan  Kelapa  Lima di  Kota Kupang berada dalam kategori sedang ancaman kekeringan (BPBD NTT 2018).

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis kekeringan dengan metode SPI dan PDSI, dapat disimpulkan beberapa temuan sebagai berikut:
1. Indeks kekeringan
a. Analisis SPI dapat mengidentifikasi kondisi kekeringan setiap tahun pada DAS Liliba namun tidak dapat menentukan riwayat kekeringan ekstrim dan kekeringan luar biasa bila dibandingkan dengan laporan National Weather Service.
b. Hasil pencocokan sederhana data laporan kekeringan dan analisis PDSI menunjukkan bahwa  61  persen  terdapat  kecocokan  identifikasi  kondisi  kekeringan.  Namun  dalam analisis penyesuaian lebih detail, masih terdapat ketidakcocokan kategori kekeringan.
2. Secara  umum,  peta  sebaran  kekeringan  metode  SPI  dan  PDSI  sama  dalam  hal  memetakan daerah hulu sebagai kawasan yang mengalami paparan kekeringan rendah dan kawasan hilir sebagai daerah dengan tingkat keparahan kekeringan tinggi.
3. Beberapa hal yang perlu dipertimbangkan untuk penelitian selanjutnya adalah meminimalkan asusmsi  variabel  input  analisis  dan  pembandingan  hasil  analisis  dengan  laporan  kekeringan di Kota Kupang.

## Daftar Pustaka
BMKG Eltari. Data Klimatologi Bulanan Stasiun Meteorologi Eltari Kupang. BMKG, 2019.
BPBD  NTT.  Rencana  Kontijensi  Kekeringan  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  Klaster  Timor,
Rote dan Sabu. Kupang: DFAT Australia-BNPB Project, 2018.
Byakatonda, J., B.P. Parida, D.B. Moalafhi, dan P.K Kenabatho. “Analysis of long term drought severity  characteristics  and  trends  across  semiarid  Botswana  using  two  drought  indices.” Atmospheric Research, 2018: 492-508.
CHRS. CHRS Data Portal. 2020. http://chrsdata.eng.uci.edu (diakses 2020).
DIBI BNPB. Data dan Informasi Bencana Indonesia. Badan Nasional Penanggulangan Bencana, Jakarta: Badan Nasional Penanggulangan Bencana, 2020.
Ginting,  J.M.,  J  Sujono,  dan  Jayadi  Rachmad.  “Analisis  Hubungan  Data  Satelit  dengan  Hujan Terukur  ARR  Kalibawang.”  Konferensi  Nasional  Pascasarjana  Teknik  Sipil  (KNPTS)  X. Bandung: Prosiding KNPTS X, 2019. 89-102.
McKee,  Thomas  B.,  Nolan  J.  Doesken,  dan  John  Kleist.  “The  Relationship  of  Drought Frequency  and  Duration  to  Time  Scales.”  Eight  Conference  on  Applied  Climatology. Anaheim California, 1993.
Mishra, Ashok K., dan Vijay P. Singh. “A Review of Drought Concepts.” Journal of Hydrology, 2010: 202-2016.
Moata,  M.R.S.,  O.  Kollo,  Y.  Puay,  Y.  Rhuma,  C.  Tlonaen,  dan  Z.  Duka.  “Integrasi  Sistem Digitalisasi  dan  Analisis  Lapangan  Dalam  Perencanaan  Pengembangan  Daerah:  Evaluasi Kemampuan Lahan Milik Swasta.” PARTNER, 2018: 730-744.
National Weather Service. NOAA. t.thn.
https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php (diakses Agustus 23, 2020).
Pujiastuti, L. Detik Finance. 2 Agustus 2015. https://finance.detik.com/berita-ekonomi-bisnis/d- 2981144/fenomena-el-nino-terungkap-65-tahun-lalu-terburuk-1982-dan-1997 (diakses Agustus 19, 2020).
Shahabfar,  A.,  dan  J.  Eitzinger.  “Spatio-temporal  Analysis  of  Drought  in  Semi-arid  Region  by Using Meteorological Drought Indices.” Atmosphere, 2013: 94-112.
US Drought Monitor. United States Drought Monitor. t.thn.
https://droughtmonitor.unl.edu/About/AbouttheData/DroughtClassification.aspx (diakses Agustus 26, 2020).
WFP.  Peta  Ketahanan  dan  Kerentanan  Pangan  Nusa  Tenggara  Timur.  Kupang:  Pemerintah Propinsi NTT, Dewan Ketahanan Pangan, Kementerian Pertanian, World Food Programme, 2015.
Wijayanti,  P.,  R.  Noviani,  dan  G.A.  Tjahjono.  “Dampak  Perubahan  Iklim  Terhadap  Imbangan Air Secara Meteorologis Dengan Menggunakan Metode Thorthwaite Mather Untuk Analisis Kekritisan Air di Karst Wonogiri.” Geomedia, 2015: 27-40.