## ANALISIS TREN IKLIM DAN KETERSEDIAAN AIR TANAH DI PALEMBANG, SUMATRA SELATAN
CLIMATE AND SOIL WATER TRENDS ANALYSIS FOR PALEMBANG REGION,

## SOUTH SUMATRA
Muh Taufik 1 *
1 Laboratorium Hidrometeorologi, Departemen Geofisika dan Meteorologi Gedung FMIPA Wing 19 Lv. 4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
* Corresponding author . E-mail: mtaufik@ipb.ac.id
Penyerahan Naskah: 2 Februari 2010 Diterima untuk diterbitkan: 3 Juni 2010

## ABSTRACT
Long-term  climate  trend  is  being  one  of  greatest  research  interests  amongst  climate  scientists  around  the world to see whether climate change occurs or not at local, regional or global scale. However, only a few studies  are  available  that  discusses  trend  of  climate  extreme  in  equatorial  climate,  Indonesia.  This  paper tries to analyze climate trend and its impact to water availability in Palembang region using daily rainfall and air temperature data for the year of 1984-2009.  Trend analysis was performed using Mann-Kendall test at  α  equal  to  5%.  We  found  that  daily  air  temperature  indicated  that  the  rise  of  maximum,  average,  and minimum  temperatures  has  occurred  with  statistically  significant  changes  during  the  observation  period. However,  daily  temperature  range  did  not  significantly  change.  We  didn’t  find  any  significant  change  for rainfall  predictors  except  the  number  of  rainfall  event  that  significantly  showed  a  decrease  trend.  With  a simple water balance, we calculated monthly soil water content indicating that its’ decline was statistically significant (α=5%). With these findings, we have not made a conclusion whether climate change occurred or not yet, until influence of local effect such as urban heat island clearly explained.
Keywords : climate extreme, drought, Mann-Kendall test, significant, water balance

## PENDAHULUAN
Kondisi  cuaca  dan  iklim  dapat  menyebabkan kejadian  bencana  alam  yang  mematikan  dan merusak  bagi  ekosistem  dan  lingkungan  terutama yang  disebabkan  oleh  kejadian  cuaca/iklim  ekstrim. Kejadian  cuaca/iklim  ekstrim  akan  berpengaruh pada  ketersediaan  air  apakah  suatu  wilayah  akan mengalami  defisit  air  atau  surplus  air.    Defisit  air dapat  identik  dengan  kekeringan  jika  terjadi  dalam waktu  yang  lama.  Kekeringan  panjang  pada  akhir tahun 1997 yang disebabkan oleh musim hujan yang datang  terlambat  akibat  variabilitas  iklim  elnino 1997/1998  yang  terjadi  di  wilayah  Indonesia  telah menyebabkan bencana kebakaran hutan yang meluas di wilayah ekuatorial Sumatra dan Kalimantan (lihat Page et al ., 2002).
Menjadi  sangat  penting  untuk  mengetahui rekaman iklim yang telah terjadi dan pengaruh yang ditimbulkan oleh iklim tersebut terhadap
ketersediaan  air  pada  suatu  wilayah.    Permasalahan tersebut diangkat untuk menjawab beberapa pertanyaan:  apakah  ada  peningkatan  kejadian iklim/cuaca ekstrim, bagaimana tren suhu udara dan curah  hujan  sebagai  prediktor  iklim  yang  terjadi  di suatu  wilayah,  bagaimana  pengaruh  prediktor  iklim tersebut  terhadap  ketersediaan  air,  dan  dengan  cara bagaimana  alat  bantu  ilmiah  ( scientific  tools ) digunakan untuk menganalisis permasalahan tersebut.
Studi  dan  evaluasi  tentang  perubahan  iklim secara  tradisional  menggunakan  rekaman  data  yang panjang  minimal  sekitar  30  tahun.  Ada  dua  unsur iklim  yang  sering  dijadikan  sebagai  prediktor perubahan  iklim  yaitu  suhu  udara  dan  curah  hujan (lihat Karl et al., 1993; Easterling et al ., 2000; Frich et  al .,  2002).    IPCC  (2001)  melaporkan  tren  suhu udara  rata-rata  global  mengalami  peningkatan sebesar 0,6°C selama abad ke-20.  Karl et al. , (1993) menyebutkan selama periode 1951-1990 suhu udara
minimum  mengalami  peningkatan  sebesar  0,84°C sebanding  dengan  tiga  kali  kenaikan  suhu  udara maksimum  sehingga  kisaran  suhu  udara  rata-rata mengalami  penurunan.  Temuan  tersebut  didukung oleh  Griffith et  al .,  (2005)  yang  melakukan  kajian tren  suhu  udara  di  kawasan  Asia  Pasifik  yaitu  ada peningkatan  yang  signifikan  untuk  prediktor  suhu udara minimum rata-rata dan suhu udara maksimum rata-rata.    Secara  global,    hasil  kajian  Alexander et al. ,  (2006)  mengindikasikan  bahwa  terjadi  tren perubahan  yang  signifikan  pada  prediktor  suhu udara  minimum  dan  suhu  udara  maksimum, sebaliknya  prediktor  curah  hujan  mengindikasikan ada  kecendrungan  kondisi  lebih  basah  selama periode 1951-2003.
Potensi  perubahan  iklim  dapat  dilihat  dari kecendrungan  prediktor-prediktor  iklim  selama kuran  waktu  yang  panjang.  Teknik  yang  digunakan yaitu dengan analisis tren data suhu udara dan curah hujan.  Salah  satu  teknik  statistik  yang  sering digunakan  dalam  studi  tren  iklim  yaitu  uji  statistik Mann-Kendall.  Uji  ini  telah  digunakan  secara  luas untuk  deteksi  tren  data  iklim  terutama  data  curah hujan (lihat Pal dan Al-Tabbaa, 2009; Bonaccorso et al ., 2005; Su et al ., 2006), dan data hidrologi (lihat: Burn et al ., 2004a; Burn et al. , 2004b; Cunderlik dan Ourda, 2009; Petrow dan Merz, 2009 ). Analisis tren secara umum juga telah digunakan secara luas untuk mengevaluasi potensi perubahan iklim dan variabilitas  iklim  terhadap  sumberdaya  air  di belahan  dunia.  Sebagai  contoh  Fowler  dan  Archer (2005) yang melakukan kajian di Pakistan, Loáiciga et  al ., (2000)  di  Amerika, dan  Fowler et  al .,  (2003) di Inggris.
Kajian  tren  iklim  di  Indonesia  telah  dilakukan oleh Manton et  al .,  (2001)  yang  menyebutkan  tidak ada  tren  yang  signifikan  untuk  kejadian  hujan ekstrim.  Namun,  Aldrian  dan  Jamil  (2008) menemukan  penurunan  yang  signifikan  pada  curah hujan di DAS Brantas, Jawa Timur.  Kajian tentang dampak perubahan iklim terhadap sumberdaya air di Indonesia masih jarang dilakukan dan dipublikasikan.  Penelitian  ini  ingin  menjawab pertanyaan  sebelumnya  dengan  mengambil  lokasi kajian  di  provinsi  Sumatra  Selatan.   Curah  hujan  di provinsi  ini  terpengaruh  oleh  variabilitas  iklim ENSO (Aldrian dan Susanto 2003), dan kemunculan awal musim hujan sangat menentukan potensi terjadi kebakaran  pada lahan  gambut  yang  banyak  tersebar di wilayah ini.
Penelitian ini penting untuk dilakukan mengingat kajian tentang tren iklim dan pengaruhnya  terhadap  sumberdaya  air  di  Indonesia masih  sedikit  terutama  pada  wilayah  ekuator  yang banyak  memiliki  lahan  gambut.    Berdasarkan  hal tersebut, makalah ini bertujuan untuk: (i) menganalisis  tren  suhu  udara  dan  curah  hujan
bulanan, (ii) menganalisis pengaruh perubahan suhu udara  dan  curah  hujan  terhadap  ketersediaan  air  di Palembang,  dan  (iii)  mengkaji  pengaruh  variabilitas iklim terhadap ketersediaan air di Palembang.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi kajian
Data  iklim  diperoleh  dari  Stasiun  Klimatologi Kenten,  Palembang  yang  secara  geografis  terletak pada  koordinat  2°59′27.99″LS  104°45′24.24″BT, dengan  periode  pengamatan  mulai  1  Januari  1984 hingga 30 September 2009. Lokasi kajian merupakan  wilayah  equator  (Gambar  1)  dengan curah  hujan  tahunan  sebesar  2450  mm  selama periode  1984-2009.    Suhu  rata-rata  harian  sebesar 27,1  °C  dengan  suhu  udara  minimum  rata-rata sebesar 20,5 °C dan suhu udara maksimum rata-rata sebesar 35,1 °C.
Secara  umum  zona  ekologi  Sumatra  dari  arah Barat  ke  Timur  dapat  dikelompokkan  menjadi  lima zona  ekologi  (lihat  Murdiyarso et  al. 2002)  yaitu: ekologi  pantai  barat,  pegunungan, piedmont , peneplain , dan rawa di pantai timur Sumatra. Lokasi kajian  di  Palembang,  Sumatra  Selatan  didominasi oleh  zona  ekologi peneplain dengan  salah  satu  ciri berupa ketinggian tempat kurang dari 100m.
Gambar  1  Lokasi  kajian  di  Palembang,  Sumatra Selatan yang terletak di ekuator.

## Analisis Ketersediaan Air Tanah Bulanan
Data  iklim  Stasiun  Kenten,  Palembang  periode 1984-2009  digunakan  untuk  analisis  ketersediaan air.  Evapotranspirasi  (ETo)  dihitung  secara  harian dengan  metode  Hargreaves  yang  diakumulasikan menjadi data evapotranspirasi bulanan. Pada kondisi ketersediaan  data  iklim  yang  kurang,  metode  ETo Hargreaves  direkomendasikan  untuk  menggantikan
metode ETo Penmann-Monteith (Allen et al. , 1998). Metode Hargreaves dinyatakan sebagai (Hargreaves dan Allen, 2003):
𝐸𝑇 = 0.00939 𝑅𝑎   𝑇 𝑚𝑎𝑥 − 𝑇 𝑚𝑖𝑛 𝑇 𝑎𝑣 + 17.8 (1)
Pendugaan kadar air tanah bulanan menggunakan metode neraca air sederhana mengikuti  model  Thornthwaite  dan  Matter  (Xiong dan Guo, 1999). Ketersediaan air bulanan ditentukan secara  kontinu  untuk  seluruh  data  dimulai  bulan Januari 1984 dengan kadar air tanah awal ditetapkan sebesar  150  mm.  Penentuan  nilai  kadar  air  tanah awal  ( 𝐾𝐴𝑇 0 )  sangat  sensitif  dalam  menentukan ketersediaan  air  tanah.  Pada  kajian  ini  nilai 𝐾𝐴𝑇 0 ditetapkan  sebesar  150  mm  dengan  alasan  hujan yang turun pada akhir bulan Desember cukup  untuk membasahi  tanah.  Jika  curah  hujan  bulanan  pada bulan  i  ( 𝑃 𝑖 )  lebih  besar  dari  nilai 𝐸𝑇 𝑖 pada  bulan 𝑖 maka  nilai  kadar  air  tanah  bulanan  pada  bulan  ke- i ( 𝐾𝐴𝑇 𝑖 ) dihitung dengan persamaan berikut:
𝐾𝐴𝑇 𝑖 = 𝑃 𝑖 − 𝐸𝑇 𝑖 − 𝐾𝐴𝑇 𝑖−1 … (2)
𝐾𝐴𝑇 𝑖−1 kadar air tanah pada bulan 𝑖 − 1 , 𝐾𝐴𝑇 𝑖 yang  melebihi soil  water  holding  capacity (SWHC) diasumsikan hilang sebagai limpasan.  Dalam kajian ini,  perkolasi  tidak  diperhitungkan  dalam  model neraca air yang digunakan. Nilai SWHC diasumsikan  sebesar  200 mm/m.  Jika 𝑃𝑖 < 𝐸𝑇𝑖 maka 𝐾𝐴𝑇 𝑖 dihitung dengan persamaan berikut:
𝐾𝐴𝑇 𝑖 = 𝐾𝐴𝑇 𝑖−1 ∗ 𝑒𝑥𝑝(−(𝑃 𝑖 − 𝐸𝑇 𝑖 )/𝑆𝑊𝐻𝐶) … (3)
Metode  neraca  air  pada  Persamaan  2  telah banyak  digunakan  untuk  analisis  ketersediaan  air. Thomas  (2000)  menggunakan  metode  neraca  air tersebut untuk menganalisis pengaruh tren evapotranspirasi  dan  presipitasi  terhadap  kadar  air tanah dan indeks hasil tanaman di China. Diaz et al .,
(2007)  menggunakan  metode  neraca  air  tersebut untuk  evaluasi  perubahan  iklim  terhadap  kebutuhan air irigasi di Spanyol.

## Analisis tren iklim dan ketersediaan air tanah
Burn dan Elnur (2002) menjelaskan pendekatan sistematis  untuk  menentukan  signifikansi  tren data seri hidrologi. Dalam kajian ini, pendekatan  sistematis  tersebut  juga  digunakan untuk  menentukan  signifikansi  tren  data  iklim bulanan  daerah  yang  dikaji,  yang  mengikuti
prosedur  sebagai  berikut  (Burn  dan  Elnur, 2002):
1. Pemilihan  peubah  yang  akan  dikaji.  Dalam penelitian  ini,  prediktor  yang  dikaji  disajikan pada Tabel 1.
2. Pemilihan  lokasi  stasiun  yang  akan  diteliti. Faktor  penting  yang  harus  diperhatikan  yaitu panjang  data.  Penelitian  ini  menggunakan  studi kasus  Stasiun  Kenten,  Palembang  dengan periode pengamatan 1984-2009.
3. Pengujian  tren  terhadap  data  prediktor  iklim terpilih,  evapotranspirasi,  dan  kadar  air  tanah. Tahapan ini dapat dilakukan dengan menggunakan uji non-parametrik Mann-Kendall (Persamaan 4-7). Prediktor iklim yang dianalisis disajikan pada Tabel 1.
4. Penentuan signifikan tren.
Analisis  tren  dengan  menggunakan  uji  Mann- Kendall
Statistik S Mann-Kendall dihitung dengan persamaan:
𝑆 = 𝑆𝑔𝑛 𝑋 𝑗 − 𝑋 𝑖 𝑛 𝑗 =𝑖−1 𝑛−1 𝑖=1 … (4)
𝑋 𝑖 dan 𝑋 𝑗 adalah data urut, n adalah jumlah data
𝑆𝑔𝑛 𝑋 𝑗 − 𝑋 𝑖 = +1 0 −1 𝑖𝑓 𝑋 𝑗 − 𝑋 𝑖 > 0 𝑋 𝑗 − 𝑋 𝑖 = 0 𝑋 𝑗 − 𝑋 𝑖 < 0 … (5)
Ragam dari statistik S Kendall ditentukan dengan:
𝑉𝑎𝑟  𝑆  = 𝑛 𝑛−1  2𝑛+5 18 … (6)
Signifikansi tren diuji dengan  membandingkan nilai Z pada 𝛼 = 5%
𝑍 = 𝑆−1 𝑣𝑎𝑟   𝑆
0 𝑆+1 𝑣𝑎𝑟   𝑆 𝑖𝑓 𝑆 > 0 𝑖𝑓 𝑆 = 0 𝑖𝑓 𝑆 < 0
… (7)
Sahoo  dan  Smith  (2009)  menyatakan  jika 𝑍    ≥ 𝑍 1−𝛼 2 maka  terdapat  tren  pada  data  yang  diuji,  Z adalah  nilai  standar  sebaran  normal  dan  α  adalah tingkat  kepercayaan.    Dalam  penelitian  ini  nilai  α yang  digunakan  untuk  menguji  signifikansi  tren yaitu sebesar 5%.
Tabel 1. Beberapa prediktor iklim dan hidrologi yang digunakan untuk analisis tren.
Jenis Prediktor Simbol Unit Keterangan Suhu udara maksimum bulanan TXx ºC Suhu  udara  maksimum  harian  yang  terjadi  pada bulan tertentu Suhu udara minimum bulanan TNn ºC Suhu  udara  minimum  harian  yang  terjadi  pada bulan tertentu Suhu udara rata-rata bulanan Ta ºC Suhu  udara  rata-rata  yang  terjadi  pada  bulan tertentu Kisaran  suhu  udara  rata-rata bulanan DTR ºC Rataan dari selisih antara TX dan TN Curah hujan maksimum harian RX mm Curah  hujan  harian  maksimum  pada  bulan tertentu Kejadian curah hujan ekstrim R 50mm - Curah hujan harian >50mm Frekwensi hari hujan Pr - Jumlah hari hujan dalam setahun Curah hujan bulanan Pmo mm Curah hujan bulanan pada bulan tertentu Evapotranspirasi standar ET mm Dihitung dengan Metode Hargreaves Kadar air tanah bulanan KAT mm Dihitung dengan metode neraca air

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Umum
Provinsi Sumatra Selatan menerima curah hujan cukup  sepanjang  tahun  dengan  jumlah  hari  hujan rata-rata  yaitu  sejumlah  167  hari  selama  periode pengamatan  1984-2009.    Curah  hujan  harian maksimum  yang  pernah  tercatat  sebesar  215  mm terjadi  pada  tanggal  4  Maret  2002.    Rata-rata  curah hujan  bulanan  terendah  terjadi  pada  bulan  Agustus yaitu  sebesar  71  mm  per  bulan,  sedangkan  rata-rata curah  hujan  bulanan  tertinggi  terjadi  pada  bulan Maret yaitu sebesar 339 mm per bulan (Gambar 2). Selama  periode  tersebut,  frekwensi  curah  hujan bulanan kurang dari 60 mm terjadi sebanyak 37 kali (12%),  sedangkan  frekwensi  curah  hujan  bulanan melampaui  100  mm    sebanyak  240  kali  (77%),  dan sisanya  merupakan  curah  hujan  bulanan    antara  60 mm hingga 100 mm per bulan. Curah hujan tahunan berkisar  dari  1626  mm  (minimum,  tahun  1987) hingga  3540  mm  (maksimum,  tahun  2001). Berdasarkan  klasifikasi  iklim  Schmidt-Ferguson, wilayah Palembang termasuk ke dalam kelas A yaitu daerah sangat basah dengan vegetasi hujan tropis.
Selama  periode  1984-2009,  kisaran  suhu  udara harian  (DTR, daily  temperature  range )  di  Stasiun Kenten  pernah  mencapai  nilai  tertinggi  sebesar 14,6°C yaitu pada tanggal 25  Desember 1992. Pada tanggal tersebut suhu udara minimum mencapai titik terendah  sebesar  17,6°C.  DTR  mencapai  nilai terendah  sebesar  1,4°C  pada  tanggal  8  Mei  2002. Pada  tanggal  tersebut  Tmin  25,8°C,  Tmax  27,2°C, dan  nilai  ETo  juga  mencapai  titik  terendah  sebesar 1,66mm per hari. Nilai ETo rata-rata harian sebesar 4,31°C.  Suhu  udara  harian  maksimum  tahunan berkisar  34°C  hingga  36,6°C  (tanggal  24  Maret 2003),  sedangkan  suhu  udara  harian  minimum tahunan berkisar 17,6°C hingga 21,8°C. Berdasarkan
klasifikasi iklim Koppen (Kottek et al ., 2006), lokasi kajian termasuk bertipe iklim Af.
Gambar  2 Curah  hujan  bulanan  rata-rata  di Stasiun Kenten, Palembang selama periode  pengamatan  tahun  1984  – 2009.

## Kadar Air Tanah (KAT)
Dengan  distribusi  hujan  yang  merata  sepanjang tahun  yang  ditunjukkan  oleh  curah  hujan  lebih  dari 100 mm per bulan sekitar 77%, lokasi kajian relatif tidak  mengalami  masalah  dengan  kekurangan  air. Hasil analisis KAT bulanan menunjukkan frekwensi KAT mencapai nilai maksimum (200mm) sebanyak 190  kali  (61%),  KAT  pada  interval  150-200  mm sebanyak  36  kali  (12%),  KAT  pada  interval  100- 150mm  sebanyak  35  kali  (11%),  dan  KAT  kurang dari  100  mm  per  bulan  sebanyak  51  kali  (16%). Secara  umum,  lokasi  kajian  selalu  mengalami masalah kelebihan air karena KAT sering  mencapai kondisi kapasitas lapang.
Meskipun  secara  statistik  jumlah  air  yang tersedia  melimpah,  pada  kasus  tertentu  seperti  pada musim  kemarau  1997,  lokasi  kajian  mengalami kekeringan  panjang.  Pada  periode  Agustus  1997- November 1997, KAT bulanan secara berturut-turut
mencapai  nilai  kurang  dari  50mm  dengan  puncak KAT  terendah  mencapai  angka  7mm  pada  bulan November.  Pada  kondisi  tersebut  tanah  tidak  lagi memiliki air yang tersedia bagi tanaman. Frekwensi kejadian KAT kurang dari 100mm sebanyak 51 kali (16%)  yang  tersebar  pada  15  tahun  berbeda  (Tabel 2).  Tahun  yang  selalu  basah  dengan  curah  hujan sebesar 100 mm per bulan ada 11 tahun yaitu tahun 1984-1986,  1989,  1992,  1995,1996,  1998,  2000, 2001,  dan  2005.  Frekwensi  kejadian  KAT  kurang
dari  100  mm  per  bulan  dapat  diklasifikasikan menjadi KAT sebesar 60-100 dan KAT < 60 mm per bulan (Tabel 2) dengan persentase sebesar 7,7% dan 8,7%  secara  berturutan.    Tahun  1987  dan  1997 merupakan  tahun  dimana  frekwensi  KAT  <  60mm per  bulan  sebanyak  4  kali.  Kondisi  tersebut  sangat rentan  untuk  kejadian  kebakaran  hutan,  mengingat kandungan gambut yang dominan pada ekologi rawa di bagian timur Sumatra Selatan (Murdiyarso et al ., 2002).
Tabel 2. Frekwensi KAT bulanan pada periode kering 1984-2009 Tahun Kadar Air Tanah Tahun Kadar Air Tanah 60-100 mm <60 mm 60-100 mm <60 mm 1987 1 4 1999 1 0 1988 2 0 2002 1 2 1990 1 2 2003 3 1 1991 1 3 2004 2 0 1993 1 1 2006 0 3 1994 1 3 2007 2 2 1997 1 4 2008 4 1 2009 3 1

## Tren Iklim dan Kadar Air Tanah
Tren  jangka  panjang  iklim  untuk  Palembang bervariasi untuk tiap prediktor suhu udara dan curah hujan (Tabel 3). Tiga dari prediktor suhu udara yang diuji  yaitu  Ta,  Tmax,  dan  Tmin  bulanan menunjukkan  tren  perubahan  yang  signifikan (Gambar  3)  pada  selang  kepercayaan  95%.  Akan tetapi  untuk  prediktor  DTR  tidak  menunjukkan perubahan yang signifikan pada selang kepercayaan 95%.    Dalam  jangka  panjang,  DTR  menunjukkan tren  negatif  yang  mungkin  berasosiasi  dengan  tren jangka  panjang  suhu  udara  minimum  yang meningkat  secara  signifikan.    Hasil  kajian  Karl et al ., (1993) menunjukkan ada penurunan DTR secara global  yang  mungkin  disebabkan  oleh  peningkatan penutupan awan.
Selama  periode  1984-2009,  Tmin  meningkat sebesar  0,0011°C  per  tahun,  sedangkan  Tmax meningkat  sebesar  0,0008  °C  per  tahun.    Tren tersebut  sesuai  dengan  temuan  penelitian  lain  pada lokasi  yang  berbeda.  Griffith et  al .,  (2005) menyebutkan  tren  suhu  udara  (1961-2003)  di kawasan  Asia  Pasifik  mengalami  peningkatan signifikan  untuk  prediktor  suhu  udara  minimum rata-rata  dan  suhu  udara  maksimum  rata-rata.    Karl et al ., (1993) juga menyebutkan terdapat peningkatan  Tmin  selama  periode  1951-1990 dengan  menggunakan  data  dari  2000  stasiun  di
dunia. Nicholls  dan  Alexander  (2007)  juga menyebutkan terjadi perubahan yang signifikan pada suhu ekstrim.
Tren  jangka  panjang  variabel  curah  hujan menunjukkan  perubahan  yang  tidak  signifikan (α=5%)  untuk  prediktor  curah  hujan  harian maksimum  dan  curah  hujan  tahunan.    Temuan tersebut sesuai dengan yang dinyatakan oleh Manton et  al .,  (2001)  yang  menyebutkan  tidak  ada perubahan  signifikan  pada  curah  hujan  ekstrim  di Indonesia  selama  periode 1961-1998  pada  6  stasiun terpilih  (Pangkal  Pinang,  Jakarta,  Balikpapan, Menado,  Ambon,  dan  Palu).  Temuan  berbeda diperoleh  Aldrian  dan  Djamil  (2008)  yang menyebutkan  ada  tren  penurunan  yang  signifikan pada  prediktor  curah  hujan  selama  periode  1955- 2005  untuk  DAS  Brantas,  Indonesia.    Sebaliknya, secara  global  Easterling et  al .,  (2000)  menemukan peningkatan  curah  hujan  tahunan  pada  wilayah lintang  tinggi.    Hasil  penelitian  juga  menemukan frekwensi hari hujan menunjukkan tren turun secara signifikan  (Tabel  3),  sedangkan  kejadian  hujan ekstrim tidak menunjukkan perubahan yang signifikan (α=5%). Frich et al ., (2002) mengemukakan  ada  perubahan  signifikan  pada peningkatan  jumlah  kejadian  hujan  ekstrim  pada periode pertengahan kedua abad ke-20.
Gambar 3 Tren prediktor suhu udara bulanan untuk periode pengamatan 1984-2009.
Tabel  3. Prediktor  iklim  dan  hidrologi  yang menunjukkan tren signifikan (α=5%) Prediktor Naik  Netral  Turun Iklim (1984-2009) Ta √ Tmax √ Tmin √ DTR √ Curah hujan maksimum harian √ Curah hujan tahunan √ Jumlah hari hujan √ Curah hujan ekstrim √ Hidrologi (1984-2009) Evapotranspirasi √ Kadar air tanah √ Tren evapotranspirasi tidak mengalami perubahan yang signifikan (α = 5%), berbeda dengan temuan  Roderick  dan  Farquhar  (2004)  yang menyebutkan terjadi tren perubahan evaporasi panci yang  mengalami  penurunan  secara  signifikan (α=5%)  di  Australia  untuk  periode  1970-2002. Berbeda  dengan  evapotranspirasi,  kadar  air  tanah menunjukkan tren perubahan yang berkurang secara signifikan (α = 5%). Temuan ini sesuai dengan Dai et  al .,  (2004)  yang  menyebutkan  ada  perluasan kekeringan di sebagian dunia. Meskipun mengalami perubahan  signifikan,  data  jangka  panjang  yang terjamin kualitasnya sangat menentukan perhitungan kadar  air  tanah  seperti  yang  diindikasikan  oleh Nicholls dan Alexander (2007).
Beberapa  temuan  menunjukkan  prediktor  suhu udara  dan  curah  hujan  mengalami  perubahan  yang signifikan,  namun  bukan  berarti  perubahan  tersebut menunjukkan telah terjadi perubahan iklim di lokasi kajian.  Karl et al ., (1993) mengemukakan efek lokal akibat campur tangan manusia harus diperhitungkan dalam  kajian Daily  Temperature  Range yang meliputi: urban heat island , irigasi, dan penggurunan  ( desertification ).  Dalam  kajian  ini belum dipisahkan dan dianalisis efek lokal terhadap perubahan nilai DTR.
Peluang  penelitian  selanjutnya  dapat  diarahkan untuk  mendapatkan  frekwensi  kejadian  iklim ekstrim  berdasarkan  pengaruh  musim,  pergerakan matahari,  dan  variabilitas  iklim  El  Nino/La  Nina. Beberapa ahli menyebutkan pengaruh ENSO dangat kuat  terhadap  kejadian  hujan  di  Indoensia  (lihat Haylock  dan  McBride  2001;  Adrian  dan  Susanto 2003;  Aldrian  dan  Djamil  2008).    Dengan menggunakan  data  suhu  udara  periode  1961-2003, Nicholls et  al .,  (2005)  melaporkan  ada  hubungan yang  erat  antara  peningkatan  jumlah warm nights dan hot days di wilayah Asia Pasifik dalam setahun setelah kemunculan El Nino.

## KESIMPULAN
Evaluasi  tren  jangka  panjang  data  iklim Palembang  untuk  periode  1984-2009  menghasilkan temuan sebagai berikut:
1. Terdapat  perubahan  secara  signifikan  pada peningkatan  suhu  udara  maximum,  suhu  udara rata-rata, dan suhu udara minimum
2. Perubahan  kisaran  suhu  udara  harian  tidak signifikan
3. Seluruh  prediktor  curah  hujan  yang  diuji  yaitu curah  hujan  maksimum  harian,  curah  hujan tahunan,  curah  hujan  ekstrim  tidak  mengalami perubahan  yang  signifikan  kecuali  frekwensi kejadian  hari  hujan  yang  cenderung  turun signifikan.
4. Meskipun tidak terjadi perubahan yang signifikan  pada  nilai  evapotranspirasi,  tren jangka  panjang  kadar  air  tanah  menunjukkan perubahan yang berkurang secara signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldrian  E.,  and  R.D.  Susanto.  2003.  Identification  of three  dominant  rainfall  regions  within  Indonesia  and their  relationship  to  sea  surface  temperature.  Int.  J. Climatol. 23: 1435–1452
Aldrian  E.,  and  Y.S.  Djamil.  2008.  Spatio-temporal climatic change of rainfall in East Java Indonesia. Int. J. Climatol. 28: 435–448
Alexander  L.  V.,  et  al.  (2006),  Global  observed  changes in  daily  climate  extremes  of  temperature  and precipitation, J.  Geophys.  Res.,  111 ,  D05109, doi:10.1029/2005JD006290.
Allen  RG,  Pereira  LS,  Raes  D,  Smith  M.  1998.  Crop evapotranspiration;  Guidelines  for  computing  crop water  requirements.  FAO  Irrigation  and  Drainage Paper 56. FAO. Rome
Bonaccorso B., A. Cancelliere, G. Rossi. 2005. Detecting trends  of  extreme  rainfall  series  in  Sicily. Advances in Geosci. 2: 7–11
Burn DH, and MAH Elnur. 2002. Detection of hydrologic trends and variability. J. Hydrol. 255: 107 – 122 Burn  D.H.,  O.I.  Abdul-Aziz,  A.  Pietroniro.  2004a.  A Comparison of Trends in Hydrological Variables for two  Watersheds  in  the  Mackenzie  River  Basin. Canadian Water Resources J . 29(4): 283–298 Burn  D.H,  J.M.  Cunderlik,  A.  Pietroniro.  2004b. Hydrological trends and variability in the Liard River basin.  Hydrological  Sciences–Journal–des  Sciences Hydrologiques 49(1): 53-67
Dai, A., Trenberth, K.E. and Qian, T. 2004: A global data set of Palmer Drought Severity Index for 1870–2002: relationship with soil moisture and effects of surface warming. Journal of Hydrometeorology 5, 1117–30. Diaz  J.A.R,    E.  K.  Weatherhead,  J.  W.  Knox,  and  E.
Camacho.  2007.  Climate  change  impacts  on irrigation  water  requirements  in  the  Guadalquivir river  basin  in  Spain. Reg.  Environ.  Change 7:149– 159. DOI 10.1007/s10113-007-0035-3
Easterling  D.R.,  J.L.  Evans,  P.  Ya.  Groisman,  T.R.  Karl, K.E.  Kunkel,  and  P.  Ambenje.  2000.  Observed Variability and Trends in Extreme Climate Events: A Brief  Review. Bull.  Am.  Meteorol.  Soc.  81(3):  417- 425
Fowler  H.J.,  C.  G.  Kilsby,  and  P.  E.  O’Connell.  2003.
Modeling  the  impacts  of  climatic  change  and variability  on  the  reliability,  resilience,  and vulnerability  of  a  water  resource  system. Water
Resour. Res. 39(8): 1222 , doi:10.1029/2002WR001778 Fowler H.J., and D.R. Archer. 2005. Hydro- climatological  variability  in  the  Upper  Indus  Basin and implications for water resources. IAHS Publ. 295 pp. 131-138 Frich P., L. V. Alexander, P. Della-Marta, B. Gleason, M. Haylock,  A.  M.  G.  Klein  Tank,  and  T.  Peterson. 2002.  Observed  coherent  changes  in  climatic extremes  during  the  second  half  of  the  twentieth century. Clim Res 19: 193–212
Griffiths  G.M.,  L.  E.  Chambers,  P.  M.  Della-Marta,  N.
Ouprasitwong,  A.  Gosai,  D.  Solofa,  M.  R.  Haylock, N. Iga, L. Tahani, R. Lata, M. J. Manton, V. Laurent, D. T. Thuy, L. Tibig, N. Nicholls, L. Maitrepierre, B. Trewin,  H.-J.  Baek,  Y.  Choi,  H.  Nakamigawa,  K. Vediapan,  and  P.  Zhai.  2005.  Change  in  mean temperature  as  a  predictor  of  extreme  temperature change  in  the  Asia–pacific  region. Int.  J.  Climatol . 25: 1301–1330
Hargreaves,  G.H.,  R.G.  Allen.  2003.  History  and
Evaluation of Hargreaves Evapotranspiration Equation. J.  Irrig.  Drain.  E . 129(1):53  -  63 .  DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9437(2003)129:1(53)
Haylock  M.,  and  J.  McBride.  2001.  Spatial  Coherence and Predictability of Indonesian Wet Season Rainfall. J. Climate 14: 3882-3887
Karl  T.R.,  P.D.Jones,  R.W.  Knight,  G.  Kukla,  N.
Plummer,  V.  Razuvayev,  K.P.  Gallo,  J.  Lindseay, R.J. Charlson, and T.C. Peterson. 1993. Asymmetric trends of daily maximum and minimum temperature. Bull. Am. Meteorol. Soc . 74(6): 1007-1023 Kottek M., J. Grieser, C. Beck, B. Rudolf, and  F. Rubel. 2006.  World  Map  of  the  Köppen-Geiger  climate classiﬁcation  Updated.  Meteorologische  Zeitschrift 15(3): 259-263
Loáiciga  H.A.,  D.R.  Maidment,  and  J.B.  Valdes.  2000. Climate-change  impacts  in  a  regional  karst  aquifer, Texas, USA. J. Hydrol 227: 173-194
Manton  MJ,  PM  Della-Marta,  MR  Haylock,  KJ Hennessy, N Nicholls, LE Chambers, DA Collins, G Daw,  A  Finet,  D  Gunawan,  K  Inape,  H  Isobe,  TS Kestin,  P  Lefale,  CH  Leyu,  T  Lwin,  L  Maitrepierre, N  Ouprasitwong,  CM  Page,  J  Pahalad,  N Plummer,.MJ  Salinger,  R  Suppiah,  VL  Tran,  B Trewin, I Tibig and D YEE. 2001. Trends in extreme daily  rainfall  and  temperature  in  southeast  asia  and the south pacific: 1961–1998. Int. J. Climatol. 21 (3): 269-284, DOI: 10.1002/joc.610
Murdiyarso,  D.,  M.  van  Noordwijk,  U.R.  Wasrin,  T.P. Tomich, A.N. Gillison. 2002. Environmental benefits and  sustainable  land-use  options  in  the  Jambi transect, Sumatra. J. Vegetation Sci. 13:429-438
Nicholls N., H.-J. Baek, P. M. Della-Marta, M. J. Manton, D.  T.  Thuy,  A.  Gosai,  G.  M.  Griffiths,  H. Nakamigawa,  L.  Tibig,  B.  Trewin,  L.  E.  Chambers, R. Haylock, N. Ouprasitwong, K. Vediapan, Y. Choi, N.  Iga,  D.  Collins,  R.  Lata,  D.  Solofa,  and  P.  Zhai. 2005.  The  El  Nino–Southern  Oscillation  and  daily temperature  extremes  in  East  Asia  and  the  west Pacific. Geophys. Res. Lett., 32, L16714,
doi:10.1029/2005GL022621
Nicholls  N.,  and  L.  Alexander.  2007.  Has  the  climate become  more  variable  or  extreme?  Progress  1992- 2006. Progress in Physical Geography 7 (31): 77-87. DOI: 10.1177/0309133307073885 Page  S.E.,  F.  Siegert,  J.O.  Rieley,  H-D.V.  Boehm,  A. Jayak,  and  S.  Limin.  2002.  The  amount  of  carbon released  from  peat  and  forest  ﬁres  in  Indonesia during 1997. Nature 420: 61-65
Pal  I.,  A.  Al-Tabbaa.  2009.    Trends  in  seasonal precipitation  extremes  –  An  indicator  of  ‘climate change’ in Kerala, India. J. Hydrol. 367: 62–69 Petrow  T.,  B.  Merz.  2009.  Trends  in  ﬂood  magnitude, frequency  and  seasonality  in  Germany  in  the  period 1951–2002. J. Hydrol. 371: 129–141. doi:10.1016/j.jhydrol.2009.03.024
Roderick  M.L.,  and  G.D.  Farquhar.  2004.  Changes  in australian pan evaporation from 1970 to 2002. Int. J.
Climatol. 24: 1077–1090
Sahoo  D.,  P.K.  Smith.  2009.  Hydroclimatic  trend detection  in  a  rapidly  urbanizing  semi-arid  and coastal  river  basin.  J.  Hydrol.  367:  217–227. doi:10.1016/j.jhydrol.2009.01.014
Su  B.D.,  T.  Jiang,  W.B.  Jin.  2006.  Recent  trends  in observed  temperature  and  precipitation  extremes  in the  Yangtze  River  basin,  China.  Theor.  Appl. Climatol.  83,  139–151.  DOI  10.1007/s00704-005- 0139-y
Thomas A. 2000. Climatic changes in yield index and soil water  deﬁcit  trends  in  China.  Agric.  For.  Meteorol 102; 71–81
Xiong L., S. Guo. 1999. A two-parameter monthly  water balance  model  and  its  application.  Journal  of Hydrology 216: 111–123.