## Analisis Indeks Iklim dengan Metode
Historical Burn Analysis untuk Adaptasi Perubahan Iklim (Studi Kasus di Kabupaten Pacitan, Jawa Timur)
Analysis of Climate Index with Historical Burn Analysis Method for Climate Change Adaptation (A Case Study in Pacitan District, East Java)
Yon Sugiarto 1 * , Woro Estiningtyas 2 dan Wahyu Sukmana Dewi 1
1 Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
2 Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi-Balitklimat
A R T I C L E I N F O Article history: Received 28 August 2015 Received in revised form 12 January 2017 Accepted 24 January 2017
doi: 10.29244/j.agromet.31.1.1-10

## Keywords:
Adaptation Climate index
Drought
Exit value Historical Burn Analysis A B S T R A C T
Drought recurrently occurs in Indonesia, and it is one of the climate-related hazards that  has a major impact on agriculture and  food security.  However, there is no a scheme, which allows any damages in agriculture associated with drought event will get an insurance. This study aims to analyze the climate index based on the potency of drought in Pacitan District, East Java to support the development of climate index insurance as an effort to climate change adaptation. This study used a climate index derived from monthly rainfall data, which was calculated based on the historical burn analysis  (HBA)  method.  We  examined  climate  index  and  measured  exit  value  as representing of the lowest value which payment of insurance should be fully paid. Our results showed that the value varies among sub-districts in Pacitan. Kebonagung sub-district  revealed  the  highest  exit  value  (89  mm),  which  means  the  insurance company should pay the full insurance coverage if the rainfall in the period insured below  89  mm.  The  lowest  exit  value  (18  mm)  was  in  Pringkuku  sub-district.  Our finding revealed that the index HBA is suitable to be applied in regions with limited climate data. Furthermore, our approach could be one of the strategies to cope with drought to stabilize rice production during the dry season. For wide implementation, supports from government through regulation is needed.

## PENDAHULUAN
Sebagai  negara  agraris,  sektor  pertanian  di Indonesia masih menjadi tumpuan utama dan memiliki kontribusi  yang  cukup  besar  dalam  mendukung pertumbuhan ekonomi (Awokuse and Xie, 2014) serta pembangunan  nasional.  Sektor  pertanian  harus menyediakan kebutuhan pangan bagi penduduk yang jumlahnya  terus  meningkat  setiap  tahun.  Sektor pertanian  berperan  penting  terhadap  ketahanan pangan sebagai sumber mata pencaharian masyarakat petani sekaligus berkontribusi besar dalam peningkatan  daya  beli  masyarakat  dan  penyerapan tenaga kerja (Sumaryanto, 2009).
Pertanian  memiliki  kerentanan  tinggi  terhadap variabilitas  dan  perubahan  iklim  (Dong  et  al.,  2015; Nelson et al., 2013; Wiréhn et al., 2015), karena cuaca dan iklim sangat mempengaruhi proses pertumbuhan
* Corresponding author: yons@apps.ipb.ac.id
dan  perkembangan  tanaman.  Cuaca  dan  iklim mempengaruhi  pola  tanam  (Elmendorf  et  al.,  2015), waktu tanam (Dobor et al., 2016), produksi (Yang et al., 2015), dan kualitas hasil (Ray et al., 2015). Perubahan iklim  memiliki  dampak  luas  terhadap  berbagai  aspek kehidupan,  termasuk  sektor  pertanian  (Dong  et  al., 2015; Nelson et al., 2013; Wiréhn et al., 2015). Sektor pertanian  merupakan  salah  satu  sektor  yang  rawan terhadap  dampak  negatif  dari  perubahan  iklim (Rosenzweig et al., 2014), terutama petani marginal dan miskin  dengan  lahan  terbatas  (Alauddin  and  Sarker, 2014;  Panda  and  Singh,  2016).  Perubahan  iklim merupakan  perubahan  secara  gradual  dari  beberapa parameter  cuaca  dan  iklim  dalam  bentuk  perubahan distribusi kejadian cuaca terhadap kondisi rata-ratanya. Beberapa  indikator  yang  sering  digunakan  meliputi peningkatan suhu udara, perubahan pola hujan (misal Loo et al., 2015; Wu et al., 2016), peningkatan muka air
laut,  dan  kejadian  iklim  ekstrim El-Niño dan La-Niña (Cai et al., 2015) yang meningkatkan frekuensi kejadian banjir (misal Arnell and Gosling, 2016) dan kekeringan (misal  Mann  and  Gleick,  2015)  merupakan  beberapa contoh dampak dari fenomena perubahan iklim.
Salah  satu  dampak  negatif  dari  variabilitas  dan perubahan  iklim  adalah  peningkatan  frekuensi  dan besaran kekeringan yang sangat mengganggu sistem pertanian  tanaman  pangan  (Hidayati  and  Suryanto, 2015).  Peristiwa El-Niño yang  terjadi  tahun  1997 menyebabkan  banyak  wilayah  di  Indonesia  terpapar bencana  kekeringan.  Indikasi  utama  kejadian kekeringan  antara  lain  curah  hujan  di  bawah  normal (Surmaini et al., 2015), distribusi yang tidak merata, dan penurunan  daya  serap  air  oleh  tanah. El-Niño juga menyebabkan  keterlambatan  musim  dan  penurunan curah  hujan  sehingga  mengurangi  areal  tanam  di wilayah  utama  Indonesia  dan  berpotensi  pada peningkatan  risiko  defisit  produksi  padi  tahunan (Kirono et al., 2016; Naylor et al., 2007).
Perubahan  iklim  mendorong  kejadian  iklim ekstrim  seiring  peningkatan  suhu  udara  dan ketidakpastian  pola  curah  hujan  dimasa  depan (Orlowsky  and  Seneviratne,  2012).  Usaha  tani  padi merupakan  sistem  yang  masih  dominan  dalam memasok  kebutuhan  pangan  di  Indonesia,  sehingga kejadian  iklim  ekstrim  termasuk  kekeringan  akan berdampak  besar  terhadap  ketahanan  pangan.  Hasil pemantauan  kekeringan  tanaman  padi  pada  tahun 1993-2002 menunjukkan bahwa angka rata-rata lahan pertanian yang terkena dampak kekeringan mencapai 220.380  ha  dengan  lahan  puso  mencapai  43.434  ha atau  setara  dengan  kehilangan  190.000  ton  gabah kering  giling  (GKG)  (RAN-API  2007).  Peningkatan kejadian iklim ekstrim juga berakibat pada kegagalan panen dan kerusakan tanaman yang berpengaruh pada produktivitas  tanaman  (Challinor  et  al.,  2014), kerusakan  sumberdaya  lahan  pertanian,  peningkatan frekuensi  dan  intensitas  banjir  (Arnell  and  Gosling, 2016)  dan  kekeringan  (Mann  and  Gleick,  2015),  serta peningkatan kelembaban yang menyebabkan peningkatan  intensitas  gangguan  OPT  (Juroszek  and von Tiedemann, 2015; Newbery et al., 2016).
Data  dan  informasi  iklim  serta  potensi kekeringan dapat digunakan sebagai parameter risiko iklim  terhadap  usaha  tanaman  pangan  utama  seperti padi.  Data  dan  informasi  dapat  berupa  indeks  iklim sebagai indikator kejadian kekeringan di wilayah kajian. Indeks  iklim  juga  dapat  dimanfaatkan  dalam pengembangan  asuransi  indeks  iklim  yang  dapat digunakan  sebagai  salah  satu  langkah  adaptasi terhadap  perubahan  iklim.  Boer  (2010)  menyatakan bahwa  asuransi  indeks  iklim  atau  asuransi  iklim merupakan  sistem  asuransi  yang  memberikan
pembayaran pada pemegang polis ketika kondisi cuaca atau  iklim  yang  tidak  diharapkan  terpenuhi,  yang dinyatakan dengan indeks iklim tanpa harus ada bukti kegagalan  panen.  Asuransi  iklim  ini  merupakan  alat manajemen risiko iklim yang relatif baru dalam sistem usaha  tani  padi.  Dalam  sistem  asuransi  iklim,  yang diasuransikan  adalah  indeks  iklimnya  dan  bukan tanamannya.  Pembayaran  dilakukan  berdasarkan apakah  indeks  iklim  yang  ditetapkan  dicapai  pada periode  pertumbuhan  tanaman  yang  diasuransikan. Asuransi  iklim  adalah  asuransi  yang  memberikan penggantian  atas  kerugian  akibat  penurunan  tingkat panen  atau  kegagalan  panen  yang  dikaitkan  dengan cuaca.
Asuransi berbasis indeks iklim dapat mempercepat  penerimaan  petani  terhadap  teknologi adaptasi atau integrasi informasi prakiraan iklim dalam membuat keputusan. Asuransi ini penting untuk dapat dikembangkan  terutama  pada  daerah  kering  yang memiliki  lahan  pertanian  tanaman  pangan.  Penelitian ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  kejadian kekeringan dan menganalisis indeks iklim berdasarkan potensi  kekeringan  di  Kabupaten  Pacitan  sebagai pendukung pelaksanaan asuransi indeks iklim sebagai upaya adaptasi terhadap perubahan iklim.

## METODE PENELITIAN

## Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  pengukuran curah hujan harian dari stasiun hujan di 12 kecamatan di Kabupaten Pacitan selama 16 tahun periode 1998 – 2013  yang  bersumber  dari  Dinas  Bina  Marga  dan Pengairan  Kabupaten  Pacitan  serta  Dinas  Pertanian Kabupaten Pacitan. Data pendukung lain berupa data kejadian  kekeringan  dan  serangan  OPT  (Organisme Pengganggu  Tanaman)  periode  tahun  2007  –  2012, data  luas  panen,  luas  tanam  tanaman  padi  dan produksi  padi  periode  tahun  1998  -  2012  untuk  12 kecamatan di Kabupaten Pacitan.

## Pengolahan Data
Indeks  iklim  dihitung  berdasarkan  data  curah hujan harian dari 12 kecamatan di Kabupaten Pacitan dengan  menggunakan  metode Historical  Burn (Historical  Burn  Analysis,  HBA) yang  dikembangkan oleh IRI Columbia University sebagai berikut:
1. Menentukan  tahun  dan  periode  yang  akan diasuransikan (indeks window), yaitu tanggal 1 Mei - 30 September tahun 1998 hingga 2013
2. Menghitung  curah  hujan  dasarian  pada  periode yang  akan  diasuransikan (indeks  window) dengan Persamaan (1)-(3).
Bulan dekad 1 = SUM (hari 1: hari 10) (1) Bulan dekad 2 = SUM (hari 11: hari 20) (2) Bulan dekad 3 = SUM (hari 21: hari 30) (3)
3. Menghitung  nilai  “ cap ”  yang  merepresentasikan jumlah maksimum curah hujan yang dihitung untuk setiap  periode  sepuluh  hari.  Penentuan  nilai  “ cap ” menggunakan nilai evapotranspirasi potensial (ETp) harian. Dengan asumsi nilai ETp sebesar 5 mm/hari (Allen et al., 1998). Maka nilai cap untuk 10 harian dihitung menggunakan Persamaan (4).
cap dasarian = 5mm x 10 hari = 50 (4)
4. Menghitung  nilai  curah  hujan  yang  disesuaikan ( adjusted  rainfall  total )  dengan  Persamaan  (5).
Bulan (periode yang diasuransikan) dekad 1 = IF(curah hujan total dekad 1<cap;curah hujan total dekad 1;cap)
(5)
Adjusted rainfall total ini ditentukan setiap sepuluh hari (dekad) untuk periode yang diasuransikan. Jika jumlah curah hujan total untuk periode sepuluh hari kurang dari “ cap ”, maka digunakan curah hujan total untuk periode tersebut. Namun, jika dalam sepuluh hari total curah hujan lebih dari “ cap ”, maka “ cap ” yang digunakan.
5. Menghitung jumlah curah hujan dasarian yang telah disesuaikan  untuk  setiap  tahun.  Nilai  curah  hujan yang telah disesuaikan ( adjusted rainfall total ) pada masing-masing  periode  yang  diasuransikan dihitung menggunakan Persamaan (6).
Jumlah curah hujan dasarian setiap tahun = ∑ Curah hujan yang telah disesuaikan setiap dekade. (6)
6. Menyusun data curah hujan yang telah disesuaikan (setiap  tahunnya)  dari  atas  ke  bawah  mulai  dari curah hujan tertinggi hingga terendah (Persamaan (7)).
Penyusunan  curah  hujan  =  SORT  (curah  hujan dasarian yang telah disesuaikan) (7)
7. Menyusun nilai exit yang merupakan nilai terendah dimana pembayaran sepenuhnya diberikan. Dalam penyusunan  indeks, exit dirancang  sehingga  ada pembayaran  penuh  untuk  tahun  terburuk  selama periode data. Exit akan diatur sama dengan jumlah curah hujan pada tahun terburuk dan dibulatkan ke bilangan bulat terdekat.
8. Menentukan trigger berdasarkan  periode  ulang yang dipilih. Jika periode ulang kejadian kekeringan adalah 4 kali selama 6 tahun atau sekitar 1,5 tahun, maka selama 6 tahun ada sekitar 4 kali pembayaran asuransi.
a. Jika  curah  hujan  lebih  rendah  daripada exit selama  periode  yang  diasuransikan,  maka dilakukan pembayaran secara penuh b. Jika curah hujan berada diantara exit dan trigger , maka  pembayaran  akan  dilakukan  secara sebagian (parsial).
c. Jika  curah  hujan  lebih  besar  daripada trigger , maka  tidak  ada  pembayaran  yang  dilakukan. Persamaan  (8)  digunakan  untuk  menghitung besarnya  nilai  pertanggungan  yang  dibayarkan (Y)  sesuai  dengan  hujan  yang  diterima  selama periode pertanggungan (musim kemarau).
Y = (1- (Jumlah Hujan – Exit)/(Trigger-Exit)) *
Nilai Pertanggungan (8)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pulau Jawa merupakan penghasil beras utama di Indonesia,  dimana  Provinsi  Jawa  Timur  menjadi penghasil  beras  nasional  terbesar  sejak  tahun  2014 dengan total produksi lebih dari 1,2 juta ton (BPS, 2016). Kabupaten Pacitan di Jawa Timur merupakan salah satu kabupaten  yang  berkontribusi  besar  dengan tren peningkatan produktivitas beras yang mencapai 5,3 ton per hektar. Produktivitas ini lebih besar dibandingkan capaian  nasional  yang  hanya  5,1  ton  per  hektar. Peningkatan  produksi  beras  di  Kabupaten  Pacitan masih  menghadapi  tantangan  kekeringan  dan  gagal panen  pada  tahun  2011  (~545  hektar).  Hasil  prediksi kehilangan  produksi  padi  karena  kekeringan  yang disebabkan  El  Niño  mencapai  angka  16680  ton (Surmaini et al., 2015).
Ketersediaan  air  merupakan  masalah  utama dalam  pelaksanaan  usaha  tani  di  Kabupaten  Pacitan, sehingga  penambahan  ketersediaan  air  dalam  skala jumlah  dan  waktu  akan  berpengaruh  langsung terhadap produktivitas lahan (Sawiyo et al., 2005). Pada sebagian  wilayah,  ketersediaan  air  pertanian  sangat bergantung pada curah hujan.
Berdasarkan  klasifikasi  iklim  Oldeman  dengan data rata-rata curah hujan periode tahun 1998 – 2013, Kabupaten  Pacitan  masuk  ke  dalam  tipe  iklim  C subdivisi  3  (tipe  iklim  C3).  Tipe  iklim  C3 mengindikasikan  wilayah  kering  yang  hanya  dapat menanam  padi  satu  kali  dan  palawija  pada  musim kedua.  Klasifikasi  iklim  Oldeman  dipilih  untuk menentukan  tipe  iklim  di  wilayah  kajian  ini  karena dinilai  cukup  representatif  untuk  klasifikasi  lahan pertanian tanaman pangan di Indonesia.
Frekuensi  kejadian  kekeringan  di  Kabupaten Pacitan  cukup  tinggi.  Gambar  1(a)  menunjukkan fluktuasi  jumlah  kejadian  kekeringan  dengan  total
produksi  padi  di  Kecamatan  Donorojo.  Kekeringan sebanyak 2 kali terjadi di tahun 2007 yaitu pada bulan Agustus  dan  September  dengan  total  produksi mencapai    500  ton.  Kejadian  kekeringan  terjadi  pada bulan Mei di tahun 2008. Peluang kejadian kekeringan
di Kecamatan Donorojo adalah 0,5 dengan T (periode ulang)  sebesar  2,  yang  artinya  selama  2  tahun  hanya terjadi  satu  kali  kekeringan.  Hasil  produksi  padi maksimum  dicapai  pada  tahun  2011  yaitu  sebesar 1.450 ton.
Gambar 1 (a) Jumlah kejadian kekeringan dengan produksi padi periode tahun 2007 - 2012; dan (b) Hubungan curah hujan (mm) dengan luas tanam (ha) dan luas panen (ha) di Kecamatan Donorojo.
Berdasarkan  data  curah  hujan  periode  tahun 1998 – 2002, curah hujan terendah mencapai 1.000 mm terjadi pada tahun 2008 dan tertinggi mencapai 3.000 mm  pada  tahun  2001.  Luas  panen  dan  luas  tanam terbesar  terjadi  pada  tahun  2011,  masing-masing sebesar 250 ha dan 280 ha. Luas tanam dan luas panen terendah  terjadi  pada  tahun  2007,  masing-masing sebesar  105  ha  dan  92  ha.  Apabila  dihubungkan dengan  Gambar  1(a),  curah  hujan  dan  produksi memiliki  hubungan  yang  erat.  Tingkat  produksi  padi mencapai  nilai  maksimum  pada  tahun  2011  dengan curah hujan sebesar 2.400 mm.
Gambar  2(a)  menunjukkan  bahwa  semakin banyak  jumlah  kejadian  kekeringan  semakin  rendah hasil  produksi  padi.  Jumlah  kejadian  kekeringan tertinggi  terjadi  pada  tahun  2007  dan  2008  dengan produksi padi yang cukup rendah, yaitu sebesar 8000
ton untuk tahun 2007 dan 9.000 ton untuk tahun 2008. Kekeringan terjadi di bulan Juli dan Agustus pada tahun 2007,  sedangkan  pada  tahun  2008  kekeringan  terjadi pada bulan Juni dan Juli. Peluang kejadian kekeringan selama periode tahun 2007 hingga 2012 adalah sebesar 0,67  dengan  periode  ulang  sebesar  1,5,  yang  artinya selama  1,5  tahun  hanya  terjadi  satu  kali  kekeringan. Hasil  produksi  padi  tertinggi  di  Kecamatan Kebonagung  terjadi  pada  tahun  2010  yaitu  sebesar 15.000  ton.  Gambar  3(b)  memperlihatkan  pengaruh curah  hujan  terhadap  luas  tanam  dan  luas  panen tanaman padi di Kecamatan Kebonagung. Curah hujan tertinggi terjadi pada tahun 2010 yaitu  sebesar 3.250 mm. Pada tahun yang sama, luas tanam yang dilakukan oleh petani mencapai maksimal yaitu 2.700 ha dengan luas panen sebesar 2.300 ha.
Gambar 2 (a) Hubungan jumlah kejadian kekeringan dengan produksi padi selama periode tahun 2007 hingga 2012, (b) Hubungan curah hujan (mm) dengan luas tanam (Ha) dan luas panen (Ha) di Kecamatan Kebonagung.
Gambar  3(a)  menunjukkan  bahwa  kejadian kekeringan terjadi pada tahun 2007 dan 2008. Kejadian kekeringan masing-masing terjadi pada bulan Juli dan Juni  untuk  tahun  2007  dan  2008.  Peluang  kejadian kekeringan  selama  periode  tahun  2007  hingga  2012 adalah  0,3  dengan  T  sebesar  3,  yang  artinya  bahwa selama  3  tahun  hanya  terjadi  satu  kali  kekeringan. Produksi padi yang didapatkan pada tahun 2007 lebih rendah  1000  ton  dibandingkan  tahun  2008  yang mencapai 4200 ton. Gambar 3(b) menunjukkan bahwa curah  hujan  tahun  2007  lebih  tinggi  dua  kali  lipat dibandingkan tahun 2008.
Sebagian  besar  wilayah  Pulau  Jawa  termasuk Kabupaten  Pacitan  dipengaruhi  oleh  iklim  tropika basah  dengan 2  musim yaitu musim hujan (Oktober- April)  dan  musim  kemarau  (April-Oktober).  Secara umum, wilayah Kabupaten Pacitan dapat dikelompokkan menjadi 4 grup berdasarkan rata-rata curah hujan tahunan. Kabupaten Pacitan sebelah barat memiliki curah hujan tahunan kurang lebih 1500 mm. Sementara itu di wilayah timur laut Kabupaten Pacitan, curah  hujan  tahunan  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  3000 mm  karena  pengaruh  topografi  wilayah  timur  laut
Pacitan  yang  lebih  berbukit.  Curah  hujan  tahunan  di ketiga kecamatan tersebut cukup bervariasi.
Selama periode tahun 2007 hingga tahun 2012, curah hujan terendah untuk ketiga kecamatan tersebut terjadi  pada  tahun  2008.  Hampir  75%  kecamatan  di wilayah  Kabupaten  Pacitan  memiliki  curah  hujan terendah  di  tahun  2008,  yaitu  Kecamatan  Arjosari, Bandar,  Nawangan,  Ngadirojo,  Tegalombo,  Punung, Sudimoro, dan Tulakan. Curah hujan yang rendah pada tahun 2008 berdampak terhadap kejadian kekeringan di  Kabupaten  Pacitan  yang  tinggi.  Apabila dibandingkan  dengan  kejadian  kekeringan,  serangan OPT  lebih  mendominasi  di  wilayah  ini.  Setiap  tahun selama periode tahun 2007 hingga 2012, serangan OPT selalu  terjadi  dengan  intensitas  berbeda-beda. Produksi  padi  terendah  terjadi  pada  tahun  2007  dan 2012  dengan  rata-rata  produksi  hanya  mencapai 87.000 ton.
Pada tahun 2007, terjadi kekeringan sebanyak 7 kali dan meningkat 2 kali lipat pada tahun 2008. Namun, produksi  pada  tahun  2008  masih  lebih  tinggi dibandingkan  tahun  2007  karena  banyak  faktor  lain yang  berpengaruh  seperti  serangan  OPT.  Kekeringan
juga memberikan respon yang berbeda pada berbagai fase  perkembangan  tanaman  (Hatfield  and  Prueger, 2015;  Todaka  et  al.,  2015).  Pada  tahun  2007  tercatat telah  terjadi  13  kali  serangan  OPT  pada  lahan pertanaman padi di Kabupaten Pacitan. Serangan OPT berasosiasi  dengan  curah  hujan,  dimana  curah  hujan yang  tinggi  meningkatkan  serangan  OPT  dan menurunkan produksi padi yang dihasilkan.
Gambar 3 (a)    Hubungan  curah  hujan,  kejadian  kekeringan, dan  serangan  OPT  terhadap  produksi  padi,  (b) Presentase  jumlah  kecamatan  yang  terkena bencana kekeringan di Kabupaten Pacitan selama tahun 2007 hingga tahun 2012.
Organisme  Pengganggu  tanaman  (OPT)  yang ditemukan  di  lahan  pertanaman  padi  selama  tahun 2007-2012 adalah jenis Blast ( Pyricularia oryzae) (LPHP 2012). Kesigapan  petani  dalam  mengantisipasi serangan OPT pada tahun 2008, berdampak pada hasil produksi  yang  lebih  tinggi  meskipun  kejadian kekeringan  meningkat  dua  kali  lipat  dibandingkan tahun  sebelumnya.  Hubungan  parameter  yang diperlihatkan  Gambar  4(a)  memperlihatkan  bahwa kejadian kekeringan memberikan dampak negatif yang lebih  besar  terhadap  sistem  usaha  tani  padi dibandingkan  serangan  OPT.  Sehingga  tindakan adaptasi  terhadap  kejadian  kekeringan  harus  lebih intensif  dan  diperhatikan  untuk  mempertahankan stabilitas produksi padi.
Kejadian  kekeringan  dan  jumlah  curah  hujan total  pada  tahun  2008  sangat  berkorelasi.  Hal  ini
ditunjukkan  oleh  >70%  kecamatan  menerima  curah hujan  yang  rendah  pada  tahun  2008.  Kejadian kekeringan sebanyak 15 kali menyerang 11 kecamatan pada tahun 2008, sedangkan pada tahun 2009, 2010, dan 2012 tidak terjadi kekeringan di wilayah kajian.
Gambar 4 (a)  Hubungan  jumlah  kejadian  kekeringan dengan  produksi  padi  selama  periode  tahun 2007  hingga  2012,  (b)  Hubungan  curah  hujan (mm)  dengan  luas  tanam  (ha)  dan  luas  panen (ha) di Kecamatan Pringkuku

## Penyusunan Indeks Iklim
Asuransi  indeks  iklim  merupakan  asuransi pertanian  yang  berbasis  indeks  iklim.  Kebijakan pembayaran  indeks  asuransi  berbasis  pada  obyektif dan bukan pada pengukuran dari kehilangan riil  (Boer, 2010)  Dalam  penelitian  ini,  indeks  iklim  yang  dipilih adalah  curah  hujan.  Keeratan  hubungan  antara produksi  padi  dengan  curah  hujan  menjadi  dasar dalam  penentuan  indeks  iklim.    Penelitian  dengan menggunakan Metode Hostorical Burn Anaylsis (HBA) ini  juga  pernah  diterapkan  di  Kabupaten  Indramayu (Estiningtyas, 2012). Curah hujan merupakan salah satu unsur  iklim  penting  yang  sangat  terlihat  nyata pengaruhnya  akibat  anomali  iklim.  Kejadian  anomali iklim  di  Indonesia  telah  terbukti  dominan mempengaruhi  produksi  pertanian  dan  ketahanan pangan  (Surmaini  et  al.,  2015).  Gagal  panen  akibat kekeringan disebabkan oleh hujan yang menurun jauh di bawah normal atau akibat banjir karena hujan jauh di atas normal.
Curah hujan sebesar 116 mm pada Gambar 5 (a) merupakan  tinggi  hujan  yang  dapat  manjadi trigger pembayaran  nilai  pertanggungan  kepada  pemegang
polis.  Nilai  pertanggungan  secara  penuh (exit) ditunjukkan oleh angka curah hujan lebih rendah dari 89 mm yang berarti bahwa nilai pertanggungan harus dibayarkan  secara  penuh.  Apabila  curah  hujan  yang turun pada musim kemarau diantara 89 mm dan 116 mm, maka besar nilai pertanggungan yang dibayarkan hanya sebagian saja sesuai dengan proporsi hujan yang diterima selama musim kemarau tersebut.
Gambar 5 (a) Konsep pembayaran asuransi indeks iklim untuk Kecamatan: (a) Kebonagung; (b) Donorojo; dan (c) Pringkuku.
Indeks  iklim  berdasarkan  curah  hujan  untuk setiap kecamatan di Kabupaten Pacitan berbeda-beda. Gambar  5(b)  memperlihatkan  indeks  iklim  untuk Kecamatan Donorojo. Tinggi hujan yang dapat menjadi trigger terjadi  pembayaran  nilai  pertanggungan kepada  pemegang  polis  adalah  70  mm,  sedangkan pembayaran  nilai  pertanggungan  secara  penuh (exit) dilakukan apabila curah hujan yang turun pada musim kemarau lebih rendah dari 38 mm. Apabila curah hujan
yang turun pada musim kemarau diantara 38 mm dan 70  mm,  maka  besar  nilai  pertanggungan  yang dibayarkan hanya sebagian saja sesuai dengan proporsi hujan yang diterima selama musim kemarau tersebut.
Kecamatan  Pringkuku  adalah  salah  satu kecamatan  yang  terletak  di  sebelah  barat  Kabupaten Pacitan.  Tinggi  hujan  yang  dapat  menjadi trigger terjadinya  pembayaran  nilai  pertanggungan  kepada pemegang  polis  adalah  61  mm. Exit merupakan indikator  pembayaran  nilai  pertanggungan  secara penuh yang dijelaskan apabila curah hujan yang turun pada musim kemarau lebih rendah dari 18 mm. Namun, apabila curah hujan yang turun pada musim kemarau (MJJAS)  berada  diantara  18  mm  dan  61  mm,  maka pemegang polis hanya membayar sebagian saja sesuai dengan  proporsi  hujan  yang  diterima  oleh  wilayah tersebut selama musim kemarau yang bersangkutan.

## Implikasi terhadap Pengembangan Asuransi Indeks Iklim di Kabupaten Pacitan
Sebagai  negara  agraris,  Indonesia  harus menjamin  keberlangsungan  sistem  pertanian  di Indonesia. Asuransi indeks iklim merupakan salah satu langkah  adaptasi  yang  berpotensi  dikembangkan. Identifikasi  potensi  perlu  diperhatikan  sebagai  dasar dan  peluang  untuk  menentukan  langkah  selanjutnya dalam  pengembangan  asuransi  indeks  iklim  serta aplikasinya  di  Kabupaten  Pacitan.  Potensi  adalah sesuatu hal yang dapat dijadikan sebagai bahan atau sumber  yang  akan  dikelola  baik  melalui  usaha  yang dilakukan  manusia  maupun  yang  dilakukan  melalui tenaga  mesin  dimana  dalam  pengerjaannya  potensi dapat juga diartikan sebagai sumber daya yang ada di sekitar  kita.  Potensi  pengembangan  asuransi  indeks iklim di Kabupaten Pacitan antara lain:
 Kabupaten Pacitan merupakan salah satu wilayah di Provinsi Jawa Timur yang rawan terhadap bencana kekeringan.
 Hubungan  yang  erat  antara  curah  hujan  dan produksi  tanaman  di  lokasi  penelitian  menjadi syarat penting dalam penentuan indeks iklim.
 Sektor  pertanian  (59,44%)  merupakan  mayoritas lapangan  usaha  di  Kabupaten  Pacitan  dengan tanaman  padi  yang  menjadi  salah  satu  komoditas unggulannya.
Potensi  pengembangan  asuransi  indeks  iklim yang  ditemukan  di  Kabupaten  Pacitan  tidak  terlepas dari tantangan-tantangan yang harus diperhatikan dan dihadapi  untuk  langkah  selanjutnya.  Tantangan tersebut  adalah  berbagai  hal  yang  dapat  menjadi tantangan dalam pengembangan asuransi indeks iklim. Beberapa  tantangan  yang  harus  dihadapi  dalam pengembangan  asuransi  indeks  iklim  di  wilayah  ini adalah:
 Ketersediaan  data  curah  hujan  yang  berkualitas secara  spasial  dan  temporal  (runut  waktu  yang panjang minimal 20 tahun).
 Undang-undang  atau  regulasi  tentang  asuransi pertanian (asuransi indeks iklim) yang masih dalam penyusunan.
 Sosialisasi  yang  intensif  dan  mendalam  kepada petani sebelum program ini dilaksanakan sehingga mencegah adanya kesalahpahaman konsep.
Pada  dasarnya,  sebagai  program  pemula, dukungan  dan  keterlibatan  pemerintah  baik  secara finansial  maupun  regulasi  yang  konsisten  sangat diperlukan  dalam  aplikasi  asuransi  indeks  iklim  pada sistem  usaha  tani  padi  di  Indonesia.  Menurut  Boer (2010)  tantangan  ke  depan  dalam  pengembangan asuransi  indeks  iklim  adalah  perlunya  perangkat peraturan  dan  kelembagaan  untuk  mendukung program  asuransi  indeks  iklim.  Selain  itu,  juga diperlukan  dukungan  pemerintah  dalam  bentuk pemberian subsidi premi asuransi mengingat pertanian sangat strategis untuk pangan dan energi serta kondisi pertanian  yang  masih  lemah  dari  segi  penguasaan lahan,  manajemen,  pembiayaan,  dan  sumberdaya manusianya (Tadesse et al., 2015).

## KESIMPULAN
Ancaman  kekeringan  masih  menjadi  salah  satu risiko iklim bagi pertanian  tanaman pangan terutama padi. Di Kabupaten Pacitan, jumlah kejadian kekeringan tertinggi sebanyak 15 kali terjadi di 11 kecamatan pada tahun  2008.  Tahun  2007  terdapat  8  kali  kejadian kekeringan  di  5  kecamatan,  sedangkan  tahun  2011 terdapat  3  kecamatan  yang  mengalami  kekeringan sebanyak 5 kali.
Perhitungan  indeks  iklim  berdasarkan  curah hujan di Kabupaten Pacitan dengan metode Historical Burn  Analysis (HBA)  menghasilkan  nilai  exit  tertinggi yaitu sebesar 89 mm di Kecamatan Kebonagung. Jika curah hujan pada periode yang diasuransikan di bawah 89  mm,  maka  pemegang  polis  akan  menerima pembayaran  nilai  pertanggungan  secara  penuh. Apabila  curah  hujan  pada  musim  kemarau  berada diantara 89 mm dan 116 mm, maka pembayaran nilai pertanggungan  yang  diterima  hanya  sebagian  saja. Pembayaran  nilai  pertanggungan  tidak  akan  diterima apabila nilai curah hujan pada musim kemarau di atas 116 mm.
Kecamatan  Pringkuku  memiliki  nilai  exit  paling rendah sebesar 18 mm. Jika curah hujan pada periode yang  diasuransikan  kurang  dari  18  mm,  maka pemegang  polis  menerima  pembayaran  nilai pertanggungan secara penuh. Jika curah hujan musim kemarau  berada  diantara  18  mm  dan  61  mm,  maka pembayaran nilai pertanggungan yang diterima hanya
sebagian saja. Jika curah hujan pada musim kemarau di atas  61  mm  maka  tidak  ada  pembayaran  nilai pertanggungan.
Metode Historical  Burn  Analysis  (HBA) cukup disarankan untuk digunakan di wilayah-wilayah dengan keterbatasan  infomasi  data  parameter  iklim  yang tersedia. Periode data yang panjang sangat diperlukan untuk  memberi  gambaran  pola  yang  lebih  mewakili seluruh kondisi atau kejadian iklim ekstrim, khususnya kekeringan. Asuransi indeks iklim berbasis curah hujan dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu  langkah  adaptasi petani  dalam  menjaga  stabilitas  produksi  padi khususnya  di  musim  kemarau.  Asuransi  indeks  iklim membutuhkan dukungan dan keterlibatan pemerintah baik  secara  finansial  maupun  regulasi  untuk  dapat dimanfaatkan  dalam  mendukung  pertanian  tanaman pangan di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Alauddin, M., Sarker, M.A.R., 2014. Climate change and farm-level adaptation decisions and strategies in drought-prone and groundwater-depleted areas of  Bangladesh:  an  empirical  investigation.
Ecological Economics 106, 204–213. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2014.07.025
Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration  -  Guidelines  for  computing crop  water  requirements  -  FAO  Irrigation  and drainage paper 56.
Arnell, N.W., Gosling, S.N., 2016. The impacts of climate change  on  river  flood  risk  at  the  global  scale. Climatic Change 134, 387–401. https://doi.org/10.1007/s10584-014-1084-5
Awokuse,  T.O.,  Xie,  R.,  2014.  Does  Agriculture  Really Matter  for  Economic  Growth  in  Developing Countries?  Canadian  Journal  of  Agricultural Economics/Revue  canadienne  d’agroeconomie 63, 77–99. https://doi.org/10.1111/cjag.12038
Boer, R., 2010. Pengembangan Sistim Asuransi Indeks Iklim  Dalam  Mendukung  Pelaksanaan  Program Adaptasi  (Bahan  Tayangan  Sosialisasi  Sistem Penanggulangan  Dampak  Fenomena  Iklim). Direktorat  Perlindungan  Tanaman  Pangan,
Direktorat Jenderal Tanaman Pangan, Kementrian Pertanian, Jakarta. Cai, W., Santoso, A., Wang, G., Yeh, S.-W., An, S.-I., Cobb, K.M., Collins, M., Guilyardi, E., Jin, F.-F., Kug, J.-S.,
Lengaigne,  M.,  McPhaden,  M.J.,  Takahashi,  K., Timmermann, A., Vecchi, G., Watanabe, M., Wu, L., 2015. ENSO and greenhouse warming. Nature Climate Change 5, 849.
Challinor,  A.J.,  Watson,  J.,  Lobell,  D.B.,  Howden,  S.M., Smith, D.R., Chhetri, N., 2014. A meta-analysis of
crop yield under climate change and adaptation. Nature Climate Change 4, 287.
Dobor, L., Barcza, Z., Hlásny, T., Árendás, T., Spitkó, T., Fodor,  N.,  2016.  Crop  planting  date  matters: Estimation methods and effect on future yields. Agricultural  and  Forest  Meteorology  223,  103– 115. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.03.023 Dong, Z., Pan, Z., An, P., Wang, L., Zhang, J., He, D., Han,
H.,  Pan,  X.,  2015.  A  novel  method  for quantitatively evaluating agricultural vulnerability  to  climate  change.  Ecological Indicators 48, 49–54. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.07.032 Elmendorf,  S.C.,  Henry,  G.H.R.,  Hollister,  R.D.,  Fosaa,
A.M.,  Gould,  W.A.,  Hermanutz,  L.,  Hofgaard,  A., Jónsdóttir,  I.S.,  Jorgenson,  J.C.,  Lévesque,  E., Magnusson,  B.,  Molau,  U.,  Myers-Smith,  I.H., Oberbauer, S.F., Rixen, C., Tweedie, C.E., Walker, M.D.,  2015.  Experiment,  monitoring,  and gradient methods used to infer climate change effects  on  plant  communities  yield  consistent patterns.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  112,  448. https://doi.org/10.1073/pnas.1410088112 Estiningtyas, W., 2012. Pengembangan Model Asuransi Indeks  Iklim  Untuk  Meningkatkan  Ketahanan Petani Dalam Menghadapi Perubahan Iklim. IPB,
Bogor.
Hatfield, J.L., Prueger, J.H., 2015. Temperature extremes: Effect  on  plant  growth  and  development. Weather  and  Climate  Extremes  10,  4–10. https://doi.org/10.1016/j.wace.2015.08.001
Hidayati,  I.,  Suryanto,  S.,  2015.  Pengaruh  Perubahan Iklim Terhadap Produksi Pertanian Dan Strategi Adaptasi Pada Lahan Rawan Kekeringan. Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan 6, 42–52. Juroszek,  P.,  von  Tiedemann,  A.,  2015.  Linking  Plant Disease Models to Climate Change Scenarios to Project Future Risks of Crop Diseases: A Review. Journal of Plant Diseases and Protection 122, 3– 15. https://doi.org/10.1007/BF03356525
Kirono, D.G.C., Butler, J.R.A., McGregor, J.L., Ripaldi, A.,
Katzfey, J., Nguyen, K., 2016. Historical and future seasonal  rainfall  variability  in  Nusa  Tenggara Barat  Province,  Indonesia:  Implications  for  the agriculture  and  water  sectors.  Climate  Risk Management 12, 45–58. https://doi.org/10.1016/j.crm.2015.12.002 Loo,  Y.Y.,  Billa,  L.,  Singh,  A.,  2015.  Effect  of  climate change  on  seasonal  monsoon  in  Asia  and  its impact on the variability of monsoon rainfall in Southeast Asia. Geoscience Frontiers 6, 817–823. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2014.02.009
Mann,  M.E.,  Gleick,  P.H.,  2015.  Climate  change  and
California drought in the 21st century. Proc Natl Acad Sci USA 112, 3858. https://doi.org/10.1073/pnas.1503667112
Naylor,  R.L.,  Battisti,  D.S.,  Vimont,  D.J.,  Falcon,  W.P.,
Burke,  M.B.,  2007.  Assessing  risks  of  climate variability and climate change for Indonesian rice agriculture.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  104,  7752. https://doi.org/10.1073/pnas.0701825104
Nelson, G.C., Mensbrugghe, D., Ahammad, H., Blanc, E., Calvin,  K.,  Hasegawa,  T.,  Havlik,  P.,  Heyhoe,  E., Kyle,  P.,  Lotze-Campen,  H.,  Lampe,  M.,  Mason d’Croz,  D.,  Meijl,  H.,  Müller,  C.,  Reilly,  J., Robertson, R., Sands, R.D., Schmitz, C., Tabeau, A., Takahashi,  K.,  Valin,  H.,  Willenbockel,  D.,  2013. Agriculture  and  climate  change  in  global scenarios:  why  don’t  the  models  agree. Agricultural Economics 45, 85–101. https://doi.org/10.1111/agec.12091
Newbery, F., Qi, A., Fitt, B.D., 2016. Modelling impacts of  climate  change  on  arable  crop  diseases: progress,  challenges  and  applications.  Current Opinion  in  Plant  Biology  32,  101–109. https://doi.org/10.1016/j.pbi.2016.07.002
Orlowsky, B., Seneviratne, S.I., 2012. Global changes in extreme  events:  regional  and  seasonal dimension.  Climatic  Change  110,  669–696. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0122-9 Panda, C., Singh, S., 2016. Marginal and small farmers’ climate  change  perception  and  adaptation.
International Journal of Agriculture, Environment and Biotechnology 9, 839–846. https://doi.org/10.5958/2230- 732X.2016.00108.X
Ray, D.K., Gerber, J.S., MacDonald, G.K., West, P.C., 2015. Climate variation explains a third of global crop yield variability. Nature Communications 6, 5989. Rosenzweig, C., Elliott, J., Deryng, D., Ruane, A.C., Müller, C., Arneth, A., Boote, K.J., Folberth, C., Glotter, M., Khabarov,  N.,  Neumann,  K.,  Piontek,  F.,  Pugh, T.A.M.,  Schmid,  E.,  Stehfest,  E.,  Yang,  H.,  Jones, J.W., 2014. Assessing agricultural risks of climate change in the 21st century in a global gridded crop model intercomparison. Proc Natl Acad Sci USA 111, 3268. https://doi.org/10.1073/pnas.1222463110
Sawiyo, Heryani, N., Sutrisno, N., 2005. Pengembangan DAM  parit  untuk  mendukung  peningkatan produktivitas  lahan  kering  (studi  kasus  subdas Suko,  Kabupaten  Pacitan).  Buletin  Hasil Penelitian Agroklimat dan Hidrologi 1, 13–24.
Sumaryanto, 2009. Diversifikasi sebagai salah satu pilar ketahanan  pangan.  J.  Forum  Penelitian Agroekonomi 2, 93–108.
Surmaini,  E.,  Hadi,  T.W.,  Subagyono,  K.,  Puspito,  N.T., 2015. Early detection of drought impact on rice paddies in Indonesia by means of Niño 3.4 index. Theoretical  and  Applied  Climatology  121,  669– 684.  https://doi.org/10.1007/s00704-014-1258- 0
Tadesse,  M.A.,  Shiferaw,  B.A.,  Erenstein,  O.,  2015. Weather index insurance for managing drought risk in smallholder agriculture: lessons and policy implications for sub-Saharan Africa. Agricultural and Food Economics 3, 26. https://doi.org/10.1186/s40100-015-0044-3
Todaka, D., Shinozaki, K., Yamaguchi-Shinozaki, K., 2015. Recent  advances  in  the  dissection  of  drought- stress  regulatory  networks  and  strategies  for development of drought-tolerant transgenic rice plants.  Frontiers  in  Plant  Science  6,  84. https://doi.org/10.3389/fpls.2015.00084
Wiréhn,  L.,  Danielsson,  Å.,  Neset,  T.-S.S.,  2015. Assessment  of  composite  index  methods  for agricultural  vulnerability  to  climate  change. Journal of Environmental Management 156, 70– 80. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2015.03.020 Wu,  M.,  Schurgers,  G.,  Rummukainen,  M.,  Smith,  B., Samuelsson, P., Jansson, C., Siltberg, J., May, W., 2016.  Vegetation–climate  feedbacks  modulate rainfall  patterns  in  Africa  under  future  climate change.  Earth  System  Dynamics  7,  627–647. https://doi.org/10.5194/esd-7-627-2016
Yang, X., Chen, F., Lin, X., Liu, Z., Zhang, H., Zhao, J., Li, K., Ye, Q., Li, Y., Lv, S., Yang, P., Wu, W., Li, Z., Lal, R.,  Tang,  H.,  2015.  Potential  benefits  of  climate change  for  crop  productivity  in  China. Agricultural and Forest Meteorology 208, 76–84. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2015.04.024