## ANALISIS KORELASI CURAH HUJAN DAN SUHU PERMUKAAN LAUT WILAYAH INDONESIA, SERTA IMPLIKASINYA UNTUK PRAKIRAAN CURAH HUJAN
(STUDI KASUS KABUPATEN CILACAP)
(Correlation Analysis of Rainfall and Indonesia Sea Surface Temperature, and Its implications on Rainfall Prediction : Cilacap case study)
W. Estiningtyas 1 , F.Ramadhani 1 dan E. Aldrian 2
1 Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi, Badan Litbang Pertanian
2) adan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT)

## ABSTRAK
Penurunan  curah  hujan  yang  cukup  signifikan  akibat  iklim  ekstrim  telah  membawa dampak yang cukup signifikan pula pada sektor pertanian, terutama produksi tanaman pangan. Hal ini  menjadi  salah  satu  alasan  yang  mendorong  semakin  berkembangnya  model-model  prakiraan hujan  sebagai  upaya  antipasi  terhadap  kejadian  iklim  ekstrim.  Model  prakiraan  hujan  yang  pada awalnya  hanya  berbasis  pada  data  time  series,  kini  telah  berkembang  dengan  memperhitungkan aspek  anomali  iklim,  seperti  model  prakiraan  hujan  dengan  metode  filter  Kalman.  Salah  satu indikator global yang dapat digunakan sebagai indikator anomali iklim adalah suhu permukaan laut. Dari  berbagai  hasil  penelitian  diketahui  bahwa  suhu  permukaan  laut  ini  memiliki  keterkaitan dengan kejadian curah hujan. Hubungan curah hujan Indonesia dengan suhu permukaan laut global sudah  banyak  diketahui,  tetapi  keterkaitannya  dengan  suhu  permukaan  laut  wilayah  Indonesia belum  banyak  mendapat  perhatian,  terutama  untuk  curah  hujan  pada  cakupan  yang  lebih  sempit seperti  kabupaten.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  penelitian  yang  mengkaji  hubungan  kedua parameter tersebut serta mengaplikasikannya untuk prakiraan curah hujan pada wilayah Kabupaten. Hasil  penelitian  berdasarkan  data  suhu  permukaan  laut  wilayah  Indonesia  rata-rata  Januari  1982 hingga  Mei  2006  menunjukkan  zona  dengan  suhu  lebih  dari  27,6 0 C  yang  dominan  pada  bulan Januari-Mei  dan  bergerak  dengan  pola  yang  cukup  jelas.  Korelasi  spasial  antara  curah  hujan kabupaten  Cilacap  dengan  SPL  wilayah  Indonesia  rata-rata  bulan  Januari-Desember  menunjukkan korelasi positip tertinggi antara 0,30 hingga 0,50 dengan zona SPL yang beragam. Korelasi tertinggi terjadi  pada  bulan  Maret  dan  Juli.  Sedangkan  korelasi  negatip  berkisar  antara  -0,30  hingga  -0,70 dengan  korelasi  negatip  tertinggi  pada  bulan  Mei  dan  Juni.  Validasi  model  prakiraan  hujan menghasilkan nilai koefisien korelasi 85,73%, fits model 20,74%, r 2 sebesar 73,49%, RMSE 20,5% dan  standar  deviasi  37,96.  Hasil  prakiraan  hujan  bulanan  periode  Januari-Desember  2007 mengindikasikan pola curah hujan yang tidak jauh berbeda dengan rata-rata selama 19 tahun (1988- 2006) dengan jeluk hujan kurang dari 100 mm/bulan. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa SPL wilayah  Indonesia  dapat  digunakan  sebagai  indikator  untuk  menunjukkan  kondisi  curah  hujan  di suatu  wilayah  (kabupaten),  artinya  curah  hujan  dapat  diprediksi  berdasarkan  perubahan  SPL  pada zona-zona dengan korelasi yang tertinggi pada setiap bulannya.
Kata Kunci : Curah Hujan, Suhu Permukaan Laut, Korelasi, Validasi, Prediksi, Filter Kalman
Penyerahan naskah: 10 September  2007 Diterima untuk diterbitkan : 11  November 2007

## ABSTRACT
Significant  decrease  in  rainfall  caused  extreme  climate  has  significant  impact  on agriculture  sector,  especialy  food  crops  production.  It  is  one  of  reason  and  push  developing  of rainfall  prediction  models  as  anticipate  from  extreme  climate  events.  Rainfall  prediction  models develop  base  on  time  series  data,  and  then  it  has  been  included  anomaly  aspect,  like  rainfall prediction  model  with  Kalman  filtering  method.  One  of  global  parameter  that  has  been  used  as climate  anomaly  indicator  is  sea  surface  temperature.  Some  of  research  indicate,  there  are relationship between sea surface temperature and rainfall. Relationship between Indonesian rainfall and  global  sea  surface  temperature  has  been  known,  but    its  relationship  with  Indonesian’s  sea surface  temperature  not  know  yet,  especialy  for  rainfall  in  smaller  area  like  district.  So,  therefore the  research  about  relationship  between  rainfall  in  distric  area  and  Indonesian’s  sea  surface temperature and it application for rainfall prediction is needed. Based on Indonesian’s sea surface temperature time series data  Januari 1982 until Mei 2006 show there are  zona of Indonesian’s sea surface temperature (with temperature more than 27,6 0 C) dominan in Januari-Mei and moved with specific pattern. Highest value of spasial correlation beetwen Cilacap’s rainfall and Indonesian’s sea surface temperature is 0,30 until 0,50 with different zona of Indonesian’s sea surface temperature. Highest positive correlation  happened in March and July.  Negative correlation is  -0,30 until  -0,70 with highest negative correlation in May and June. Model validation resulted correlation coeffcient 85,73%,  fits  model  20,74%,  r 2 73,49%,  RMSE  20,5%  and  standart  deviation  37,96.  Rainfall prediction  Januari-Desember  2007  period  indicated  rainfall  pattern  is  near  same  with  average rainfall pattern, rainfall less than 100/month. The  result of this research indicate Indonesian’s  sea surface temperature can be used as indicator rainfall condition in distric area, that means rainfall in district  area  can  be  predicted  based  on  Indonesian’s  sea  surface  temperature  in  zona  with  highest correlation in every month.
Keyword: Rainfall, Sea Surface Temperature, Correlation, Validation, Prediction, Kalman Filtering

## PENDAHULUAN
Curah  hujan  merupakan  salah  satu  unsur  iklim  yang  sangat  berpengaruh  terhadap  sektor pertanian.  Pola  distribusi  hujan  serta  besarnya  curah  hujan  sangat  menentukan  tipikal  aktifitas pertanian.  Keteraturan  pola  dan  distribusi  curah  hujan  di  suatu  wilayah  merupakan  jaminan berlangsungnya aktifitas pertanian. Namun kondisi ini akan mengalami kekacauan manakala terjadi fenomena iklim ekstrim seperti El Nino, La Nina maupun Dipole Mode.
El  Nino  dan  La  Nina  merupakan  salah  satu  fenomena  global  yang  kemunculannya  dapat diprakirakan berdasarkan indikasi-indikasi dari beberapa parameter global seperti suhu permukaan laut (SPL). Jumlah penerimaan curah hujan yang turun pada jangka waktu tertentu di suatu wilayah diduga  berhubungan  dengan  perubahan  SPL.  Fenomena El  Nino  Southern  Oscillation (ENSO) merupakan salah satu contoh nyata bahwa perubahan SPL berpengaruh terhadap curah hujan. Pada saat terjadi El Nino yang merupakan fase hangat dari ENSO, terjadi kenaikan SPL dari normalnya di  bagian  tengah  dan  timur  Samudera  Pasifik  tropik  sehingga  menyebabkan  meningkatnya penerimaan  curah  hujan  di  wilayah  Peru,  Chili  dan  Ekuador.  Sebaliknya  di  wilayah  Indonesia, Papua  Nugini  dan  sebagian  Filipina  mengalami  penurunan  penerimaan  curah  hujan  dengan  SPL yang mengalami penurunan dari kondisi normalnya (Philander, 1983).
Perubahan SPL diketahui memiliki pengaruh yang besar terhadap variabilitas curah hujan dan diduga hal ini terkait dengan perubahan pola anomali SPL tersebut baik secara spasial maupun temporal.  Beberapa  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  ada  keterkaitan  yang  cukup  jelas  antara fenomena  SPL  dengan  kejadian  hujan  di  suatu  wilayah.  Hendon  (2003)  menyatakan  bahwa variabilitas  SPL  Nino  3.4  mempengaruhi  50%  variasi  curah  hujan  seluruh  Indonesia  sedangkan variabilitas  SPL di  Laut India 10-15%. Pendapat ini diperkuat dengan hasil penelitian Prabowo & Nicholls  dalam  Faqih  (2004)  yang  menyatakan  bahwa  iklim  Indonesia  dan  Australia  sangat berkaitan erat dengan  wilayah Nino 3 dan 4. Menurut Boer, et al (1999) anomali suhu permukaan laut di wilayah Nino 3.4 (170 o -120 o BB, 5 o LU-5 o LS) memiliki hubungan yang lebih kuat terhadap anomali  curah  hujan  bulanan  dibandingkan  dengan  anomali  suhu  permukaan  laut  di  zona  lain. Selanjutnya  Aldrian  dan  Susanto  (2003)  menghubungkan  kedua  parameter  tersebut  secara  lebih detil,  yaitu  dengan  mengkorelasikan  curah  hujan  Indonesia  pada  3  wilayah  ( region )  hujan (monsunal,  ekuatorial  dan  lokal)  dengan  SPL  lokal  dan  SPL  wilayah.  Hubungan  yang  erat  antara kedua  parameter  tersebut  memberikan  indikasi  yang  baik  sehingga  memberikan  peluang  untuk memanfaatkannya  menjadi  informasi  yang  lebih  aplikatif.  Salah  satu  informasi  tersebut  adalah prakiraan curah hujan yang spesifik lokasi.
Selama ini prakiraan curah hujan lebih banyak difokuskan pada skala global dan regional, sedangkan  pada  wilayah  yang  lebih  kecil  seperti  Propinsi  atau  Kabupaten  masih  relatif  kurang. Demikian  juga  dengan  kajian  yang  menyangkut  hubungan  curah  hujan  dengan  SPL  pada  wilayah yang lebih kecil seperti Indonesia masih sangat kurang, karena selama ini lebih banyak difokuskan pada SPL global. Sementara terkait dengan otonomi daerah, prakiraan hujan pada skala kabupaten ini  menjadi  kebutuhan  yang  cukup  penting  bagi  perencanaan  di  daerah.  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan  penelitian  yang  mengkaji  hubungan  kedua  parameter  tersebut  serta  implikasinya  untuk prakiraan curah hujan pada wilayah yang lebih kecil seperti Kabupaten.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  bagaimana  keterkaitan  antara  curah  hujan  dengan SPL  wilayah  Indonesia  dengan  mengunakan  analisis  korelasi  spasial  serta  mengaplikasikannya untuk  prakiraan  curah  hujan  bulanan  berdasarkan  zona  SPL  di  wilayah  Indonesia  yang  memiliki korelasi tinggi dengan curah hujan di Kabupaten Cilacap.

## BAHAN DAN METODE

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi : 1) data grid SPL global dengan resolusi 1 o lintang  x  1 o bujur  yang  bersumber  dari  NOAA,  2)  grid  data  SPL  dengan  resolusi  1 o lintang  x  1 o bujur pada wilayah Indonesia yang dibatasi pada posisi geografi 09 0 LU-12 0 LS dan 93 0 BT-144 0 BT, 3)  data  curah  hujan  bulanan  24  stasiun  di  seluruh  kabupaten  Cilacap,  dengan  periode  data  1988- 2006.

## Analisis Korelasi
Dalam  penelitian  ini,  hubungan  antara  curah  hujan  dan  SPL  wilayah  Indonesia  dipelajari dengan mengambil salah satu kabupaten sentra pangan di Jawa Tengah sebagai wilayah studi, yaitu Kabupaten  Cilacap.  Hubungan  antara  curah  hujan  Kabupaten  Cilacap  dengan  SPL  wilayah Indonesia diketahui berdasarkan analisis korelasi antara kedua parameter tersebut. Analisis korelasi dilakukan  untuk  setiap  bulan  (Januari-Desember).  Data  SPL  wilayah  Indonesia  diperoleh
berdasarkan data SPL global. Dari SPL global selanjutnya dipilih atau dipotong sesuai garis lintang dan bujur  wilayah Indonesia  (09 0 LU-12 0 LS dan 93 0 BT-144 0 BT) sehingga diperoleh beberapa grid data  SPL  (Gambar  1).  Korelasi  yang  dihasilkan  berupa  nilai  koefisien  korelasi  spasial  di  wilayah Indonesia yang menyatakan keeratan hubungan kedua parameter tersebut. Proses analisis dilakukan dengan perangkat lunak Grid Analysis and Display System ( GrADS ) dan  Matlab 6 Rel. 13.
Gambar 1. Grid SPL wilayah Indonesia

## Prediksi Curah Hujan Bulanan
Dari  hasil  korelasi  yang  diperoleh  selanjutnya  digunakan  sebagai  dasar  dalam  menyusun model  prakiraan  hujan  bulanan.  Data  SPL  pada  zona  yang  menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi tertinggi pada setiap bulan (Januari-Desember)  dipilih  sebagai input  model. Prakiraan curah  hujan bulanan  dilakukan  dengan  metode  Filter  Kalman.  Dalam  penelitian  ini  teknik  saringan  Kalman (Kalman, 1960) yang dimodifikasi digunakan untuk memodel prediksi curah hujan berdasarkan seri data curah hujan dan suhu permukaan laut wilayah Indonesia. Prediksi curah hujan dengan metode filter Kalman dilakukan dengan fasilitas System Identification Toolbox dalam Program Matlab Versi 6.5  Rel  13,    yaitu  :  suatu  sistem  yang  memungkinkan  untuk  membangun  model  matematika  dari suatu  sistem  dinamik  berdasarkan  data  pengukuran.  Proses  ini  dilakukan  dengan  mengatur parameter dalam model yang diberikan sedemikian rupa sehingga output yang dihasilkan mirip atau menyerupai output yang terukur ( measured output ). Performa model ditunjukkan  melalui beberapa nilai  hasil  validasi,  antara  lain  :  koefisien  korelasi  (r)  validasi,  r  model, Root  Mean  Square  Error (RMSE), fits model dan standar deviasi. Sebagai pembanding digunakan juga data SPL Nino 3.4.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Curah Hujan Kabupaten Cilacap
Berdasarkan  topografinya  wilayah  Cilacap  bagian  barat  pada  umumnya  berbukit  dengan ketinggian 23 -198 dpl, wilayah Cilacap bagian tengah pada umumnya datar dan sebagian berbukit dengan  ketinggian  antara  8  -75  dpl,  wilayah  Cilacap  bagian  timur  pada  umumnya  datar  dengan
ketinggian  8  -10  dpl,  dan  wilayah  Cilacap  bagian  selatan  pada  umumnya  datar  landai  yang merupakan daerah pantai dengan ketinggian rata-rata 6 dpl.
Kondisi  Iklim  pada  umumnya  termasuk  beriklim  tipe  B  (Smith  dan  Ferguson).  Rata-rata curah  hujan  dari  24  stasiun  selama  periode 1988-2006  (19  tahun)  adalah  736  mm/th.  Bulan  basah (Oktober-Maret) dengan curah hujan 80-100 mm/bulan, sedangkan bulan kering (April-September) dengan  curah  hujan  kurang  dari  70  mm/bulan.  Berdasarkan  suhu  wilayah  bagian  barat  bervariasi yaitu antara 20 0 C – 28 0 C, sedangkan temperatur udara di wilayah cilacap bagian tengah, timur dan selatan antara 28 0 C – 31 0 C, serta banyak di pengaruhi udara laut.
Berdasarkan  data  curah  hujan  rata-rata  bulanan  1988-2006,  maka  pola  curah  hujan  di kabupaten Cilacap adalah monsunal, dengan puncak hujan pada bulan Januari (100 mm) dan curah hujan  terendah  pada  bulan  Juli  (20  mm).  Sedangkan  penyebaran  SPL  wilayah  Indonesia  relatif berfluktuasi,  dengan  suhu  tertinggi  pada  bulan  Mei/September  sekitar  28,5 o C,  dan  terendah  pada bulan  Juni  sekitar  26,5 o C  (Gambar  2).  Fluktuasi  curah  hujan  tahunan  sangat  beragam.    Gambar  3 menunjukkan penurunan jumlah curah hujan yang cukup signifikan pada tahun 1997, yaitu sebesar 923  mm  dari  rata-rata  curah  hujan  sebesar  2094  mm.  Menurut  Saji et  al .  (1999)  tahun  1997 merupakan  tahun  kering  karena  pada  saat  tersebut  berlangsung  fenomena  El  Nino  yang  sekaligus merupakan tahun kejadian Indian Ocean Dipole Mode ( IODM) positif di Samudera Hindia.
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0 120.0 JA N FEB M A R A P R M EI JUN JUL A GS SEP OKT NOP DES Bulan C h (m m ) 25.0 25.5 26.0 26.5 27.0 27.5 28.0 28.5 29.0 S P L- Ind ( oC ) CH SPL-Ind Gambar 2. Rata-rata curah hujan bulanan Kabupaten Cilacap dan SPL-Indonesia periode 1988-2006 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Curah Hujan (m m ) 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 Tahun
Gambar 3. Rata-rata curah hujan tahunan Kabupaten Cilacap 1988-2006

## SPL Wilayah Indonesia
Perkembangan  SPL  wilayah  Indonesia  rata-rata  setiap  musim  dari  Januari  1982  sampai dengan  Mei  2006  berdasarkan  data  SPL  global  menunjukkan  pergerakan  zona  SPL  yang  cukup jelas  (Gambar  4  dan  5).  Zona  SPL  yang  ditandai  dengan  suhu  muka  laut  yang  relatif  lebih  tinggi dari  yang  lain  (lebih  dari  27,6 0 C)  terlihat  pergerakannya  mulai  dari  bulan  Januari  hingga  Mei dominan di wilayah Indonesia yang  merupakan pusat tekanan rendah sehingga menyebabkan masa udara  terkonsentrasi  di  wilayah  tersebut  yang  biasanya  ditandai  dengan  curah  hujan  yang  cukup tinggi.
Gambar 4. Penyebaran SPL wilayah Indonesia rata-rata Januari-Juni
Selanjutnya zona SPL tersebut bergerak ke arah utara mulai bulan Juni hingga September dan pada umumnya curah hujan di wilayah Indonesia berkurang, yang selanjunya bergerak kembali ke  arah  selatan  dan  di  Indonesia  mulai  lagi  musim  hujan.  Siklus  ini  akan  berulang  setiap  tahun dengan  teratur  apabila  tidak  terjadi  anomali  iklim.  Apabila  terjadi  anomali  iklim,  maka  siklus tersebut  akan  mengalami  pergeseran  sehingga  menyebabkan  ketidakteraturan  pola  hujan  di Indonesia.
Gambar 5. Penyebaran SPL wilayah Indonesia rata-rata Juli-Desember

## Keterkaitan Curah Hujan dengan SPL Wilayah Indonesia
Hasil  analisis  korelasi  antara  curah  hujan  kabupaten  Cilacap  dengan  SPL  wilayah Indonesia pada setiap bulannya menunjukkan  nilai koefisien korelasi yang beragam. Demikian juga dengan  zona  SPL  yang  memiliki  nilai  koefisien  korelasi  tertinggi  terlihat  cukup  beragam  pula penyebarannya  (Gambar  6  dan  7).  Dari  penyebaran  nilai  koefisien  korelasi  terlihat  adanya keterkaitan  antara  curah  hujan  kabupaten  Cilacap  dengan  SPL  wilayah  Indonesia.  Namun  dari beberapa  zona  menunjukkan  respon  berupa  korelasi  positip  dan  korelasi  negatip.  Korelasi  positip menunjukkan  bahwa  peningkatan  SPL  pada  zona  tersebut  berkaitan  dengan  meningkatnya  curah hujan pada bulan yang bersangkutan. Sedangkan korelasi negatip menunjukkan bahwa peningkatan SPL pada zona tersebut berkaitan dengan menurunnya curah hujan pada bulan yang bersangkutan.
Pada bulan Januari korelasi positip tertinggi diperoleh sebesar 0,3. Zona ini terletak di laut Cina  Selatan  sebelah  utara  Kalimantan  atau  bagian  timur  Pilipina.  Pada  bulan  Februari  korelasi tertinggi  sebesar  0,45  terjadi  di  laut  Cina  Selatan  hingga  laut  Philipina  dan  sebagian  kecil  bagian barat  Sumatera.  Pada  bulan  Maret,  korelasi  tertinggi  diperoleh  pada  nilai  +0,50  yang  terjadi  di bagian  selatan  Papua,  laut  Arafura  hingga  bagian  timur  laut  Australia.  Pada  bulan  April  terlihat bahwa  sebagian  besar  zona  menghasilkan  nilai  korelasi  positip  dengan  nilai  tertinggi  sebesar  0,40 pada  zona  jauh  di  sebelah  barat  daya  Sumatera  tepatnya  di  Samudera  Hindia.  Sedangkan  korelasi negatif tertinggi (-0,40) terjai di sebelah timur Papua New Guinea. Bulan Mei nilai korelasi positif tertinggi  hanya  0,15  yang  terjadi  di  utara  Papua  yang  merupakan  bagian  barat  dari  Samudera Pasifik,  tetapi  korelasi  negatif  bisa  mencapai  0,70  yang  merupakan  nilai  korelasi  tertinggi  yang terjadi jauh di bagian barat daya Sumatera atau Samudera Hindia. Pada bulan Juni korelasi tertinggi (-0,70)  tersebut  bergerak  ke  arah  timur  laut  hingga  di  sebelah  utara  Pulau  Jawa  (laut  Jawa). Sementara  korelasi  positif  (+0,30)  terjadi  di  Samudera  Pasifik  bagian  barat  atau  timur  laut  Papua (Gambar 6).
Korelasi  curah  hujan  dan  SST  Indonesia  pada  bulan  Juli,  menghasilkan  nilai  korelasi tertinggi  +0,50  terjadi  di  zona  barat  laut  Sumatera  (laut  Andaman),  sedangkan  korelasi  negatif tertinggi (-0,30) terdapat di bagian selatan Kalimatan/ laut Jawa. Dominasi korelasi negatif terlihat pada  bulan  Agustus,  dengan  nilai  korelasi  tertinggi  -0,55  terjadi  di  zona  bagian  tenggara Sulawesi/laut Banda.
Pada bulan September korelasi relatif rendah baik korelasi positif maupun negatif. Korelasi positif hanya sebesar +0,30 pada zona bagian utara Kalimantan atau laut Cina Selatan, dan korelasi negatif  juga  -0,30  pada  zona  barat  laut  Sumatera.  Pada  bulan  Oktober  zona  dengan  nilai  korelasi negatif  makin  meluas  tetapi  nilainya  rendah.  Korelasi  positif  tertinggi  +0,40  terjadi  di  Samudera Pasifik  atau  timur  laut  Papua.Pada  bulan  Nopember  korelasi  positif  tertinggi  (+0,35)  terdapat  dua zona yaitu timur laut Sumatera/selat Malaka dan di samudera Pasifik. Untuk korelasi negatif (-0,45) juga  terjadi  di  Samudera  Pasifik  atau  timur  laut  Papua.  Pada  bulan  Desember  korelasi  negatif memberikan nilai lebih tinggi dibandingkan korelasi positif, masing-masing adalah -0,55 dan +0,35. Korelasi positif terjadi di laut Cina Selatan dan untuk yang negatif terjadi di bagian barat Sulawesi selatan atau sebelah timur Kalimantan Selatan, tepat di laut antara Kalimantan dan Sulawesi bagian selatan (Gambar 7).
Gambar 6.  Korelasi antara curah hujan Kabupaten Cilacap dan SPL wilayah Indonesia pada bulan Januari-Juni.
Gambar 7. Korelasi antara curah hujan Kabupaten Cilacap dan SPL wilayah Indonesia  pada bulan Juli-Desember.
Berdasarkan hasil korelasi curah hujan Kabupaten Cilacap dengan SST wilayah Indonesia rata-rata  bulan  Januari-Desember  tersebut  di  atas  menunjukkan  bahwa  korelasi  positip  tertinggi berkisar antara 0,30 hingga 0,50 dan negatip -0,30 hingga -0,70 dengan zona korelasi tertinggi yang beragam.  Korelasi  positip  yang  cukup  tinggi  (0,50)  terjadi  pada  bulan  Maret  dan  Juli,  sedangkan korelasi negatif yang cukup tinggi (0,70) terjadi pada bulan Mei dan Juni.
Sebagai  pembanding,  hasil  penelitian  Aldrian  dan  Susanto  (2003)  yang  mengkorelasikan antara  curah  hujan  di  3  tipe  hujan  (monsunal,  ekuatorial  dan  lokal)  dengan  SST  global menunjukkan  bahwa  pengaruh  SST  berbeda-beda  untuk  setiap  musim  dan  setiap  wilayah  hujan. Korelasi  yang  cukup  tinggi  (0.45-0.6)  terjadi  pada  periode  Juni-November.  Dengan  data  curah hujan  Indonesia  dan  SST  Indo  Pasifik  periode  1951-1997,  Aldrian  dan  Susanto  (2003) menyimpulkan  bahwa  anomali  curah  hujan  pada  musim  kemarau  adalah  koheren  dan  berkorelasi kuat  dengan  variasi  ENSO  di  Pasifik,  sebaliknya  pada  musim  hujan  korelasi  tersebut  lemah (Haylock-McBride, 2001).
Hasil  ini  didukung  oleh  penelitian  Estiningtyas  (2005)  yang  menunjukkan  koefisien korelasi antara curah hujan dan SST Nino 3.4 pada musim kemarau lebih tinggi dibandingkan pada musim hujan baik di wilayah monsunal maupun ekuatorial. Di wilayah monsunal, koefisien korelasi pada  musim  hujan  sebesar  80,82%  dan  pada  musim  kemarau  99,35%.  Sedangkan  pada  wilayah ekuatorial, koefisien korelasi musim hujan 93% dan musim kemarau 98,93%. Menurut Boer, et al (1999) pada musim kemarau, anomali SST yang mencapai +1 o C sudah menyebabkan curah hujan turun  sampai  di  bawah  normal.  Kesimpulan  yang  sama  juga  diperoleh  dari  hasil  penelitian  Las (2004)  yang  menyatakan  bahwa  korelasi  anomali  curah  hujan  dengan  anomali  SST  di  banyak wilayah Indonesia lebih signifikan pada musim kemarau dibanding musim hujan.

## Validasi Model Prakiraan Curah Hujan
Nilai  korelasi  tertinggi  setiap  bulan  antara  curah  hujan  kabupaten  Cilacap  dengan  SST wilayah Indonesia dijadikan dasar dalam menentukan batasan zona gridSST. Sebagai contoh untuk input  SST  bulan  Maret  korelasi  positif  tertinggi  +0,50  diambil  nilai  SST  dari  zona  12-15 0 lintang Utara  dan  135-140 0 bujur  timur.  Demikian  seterusnya  dengan  cara  yang  sama  untuk  setiap  bulan diambil  nilai  korelasi  yang  tertinggi  positif  atau  negatif.  Data  SST  pada  grid  tersebut  digunakan sebagai input model prakiraan hujan bulanan kabupaten Cilacap dengan metode Filter Kalman.
Gambar 8. Fluktuasi curah hujan antara data pengamatan dan hasil simulasi selama periode 1988-2006
Sebelum  digunakan  untuk  prediksi,  terlebih  dahulu  dilakukan  validasi  terhadap  model yang  disusun.  Hasil  validasi  menunjukkan  bahwa  model  hubungan  curah  hujan  dan  SST berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi  validasi  tertinggi  (85,73%)  adalah Auto  Regression  Moving Average dengan  faktor  eksternal  X  (ARMAX).  Hasil  validasi  untuk  periode  1988-2005 menghasilkan  nilai  fits  model  sebesar  20,74%  (Gambar  8).  Validasi  dari  data  1  tahun  terakhir (2006)  menghasilkan  nilai  r 2 sebesar  73,49%,  RMSE  20,05%  dan  standar  deviasi  37,96  (Gambar 9a).  Sebagai  pembanding,  validasi  model  juga  dilakukan  untuk  SST  Nino  3.4  yang  menghasilkan nilai  koefisien  korelasi  validasi  sebesar  82,39%,  fits  model  21,72%,    r 2 sebesar  67,88%,  RMSE 12,73%  dan  standar  deviasi  21,41  (Gambar  9b).  Secara  umum,  untuk  kabupaten  Cilacap, penggunaan  SST  wilayah  Indonesia  memberikan  performa  model  yang  lebihbaik  dibandingkan dengan SST Nino 3.4.
(a)
(b)
Gambar 9. Validasi model prakiraan hujan bulanan berdasarkan SPL wilayah Indonesia (a) dan SPL Nino 3.4 (b)

## Prakiraan Curah Hujan
Berdasarkan  hasil  validasi  model,  dilakukan  prakiraan  curah  hujan  bulanan  periode Januari-Desember  2007  (Gambar  10).  Hasil  prediksi  menunjukkan  fluktuasi  curah  hujan  yang relatif rendah yaitu kurang dari 100 mm/bulan dengan standar deviasi 19,23. Apabila dibandingkan dengan  data  rata-rata  bulanan  selama  kurang  lebih  19  tahun  (1988-2006),  maka  curah  hujan  di Kabupaten Cilacap setiap bulannya terlihat sebagian besar lebih rendah dari rata-ratanya (di bawah normal),  kecuali  bulan  Mei  dan  September  yang  lebih  tinggi  dari  rata-ratanya  (di  atas  normal), tetapi polanya hampir sama dimana curah hujan terendah sekitar bulan Juni-Agustus (Gambar 11). Bulan  Oktober  menerima  curah  hujan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  bulan  lainnya  yaitu  sebesar 66  mm/bulan.  Prakiraan  hujan  ini  dapat  diperbarui  sesuai  dengan  data  real  time  terakhir  yang diperoleh.
Gambar 10. Hasil prakiraan curah hujan bulanan Januari-Desember 2007
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0 120.0 JAN FEB MAR APR MEI JUN JUL AGS SEP OKT NOP DES Bulan C ura h H uj a n (m m ) Rata2 Prediksi
Gambar 11. Fluktuasi curah hujan hasil prediksi Januari-Desember 2007, dan rata-rata 1988-2006
Model  prakiraan  curah  hujan  berdasarkan  SST  wilayah  Indonesia  ini  bisa  dikembangkan untuk  kabupaten  sentra  pangan  lainnya.  Apabila  tersedia  data  prediksi  SST  dengan  jangka  waktu yang  lebih  rapat  misalnya  mingguan  atau  dasarian,  maka  prakiraan  curah  hujan  dapat  dilakukan untuk interval  waktu  yang lebih  pendek (mingguan atau dasarian). Implikasi hasil prakiraan curah hujan ini penting dalam perencanaan pertanian, khususnya dalam penentuan saat tanam.

## KESIMPULAN
1. Berdasarkan  data  curah  hujan  runut  waktu  selama  19  tahun  (1988-2006)  diperoleh  bahwa rata-rata  curah  hujan  bulanan  di  kabupaten  Cilacap  pada  umumnya  kurang  dari  100  mm dengan tipe hujan monsunal.
2. Suhu  permukaan  laut  wilayah  Indonesia  rata-rata  Januari  1982  hingga  Mei  2006 menunjukkan  zona  dengan  suhu  lebih  dari  27,6 0 C  yang  dominan  pada  bulan  Januari-Mei dan bergerak dengan pola yang cukup jelas.
3. Korelasi  spasial  antara  curah  hujan  kabupaten  Cilacap  dengan  SPL  wilayah  Indonesia  rata- rata bulan Januari-Desember menunjukkan korelasi positip berkisar antara 0,30 hingga 0,50 dengan area SPL yang beragam. Korelasi positip tertinggi terjadi pada bulan Maret dan Juli. Sedangkan  korelasi  negatip  berkisar  antara  -0,30  hingga  -0,70  dengan  korelasi  negatip tertinggi pada bulan Mei dan Juni.
4. Validasi  model  prakiraan  hujan  menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi  85,73%,  fits  model 20,74%, r 2 sebesar 73,49%, RMSE 20,5% dan standar deviasi 37,96.
5. Hasil  prakiraan  hujan  bulanan  periode  Januari-Desember  2007  mengindikasikan  pola  curah hujan  yang  tidak  jauh  berbeda  dengan  rata-ratanya  dengan  jeluk  hujan  kurang  dari  100 mm/bulan.
6. Hasil  penelitian  mengindikasikan  bahwa  SPL  wilayah  Indonesia  dapat  digunakan  sebagai indikator  untuk  menunjukkan  kondisi  curah  hujan  di  suatu  wilayah  (kabupaten),  artinya curah  hujan  dapat  diprediksi  berdasarkan  perubahan  SPL  pada  zona-zona  dengan  korelasi yang tertinggi pada setiap bulannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldrian,  E.,  dan  R.  D.  Susanto,  2003,  Identification  Of  Three  Dominant  Rainfall  Regions  Within Indonesia  and  Their  Relationship  To  Sea  Surface  Temperature,  International  Journal  Of Climatology, Int. J. Climatol, 23: 1435-1452. Wiley InterScience.
Bey,  A,  A.  Pramudia,  I.  Amien  dan  T.  June.  2003.  Analisis  Anomali  Iklim  dan  Dampaknya Terhadap Ketersediaan Air di Sentra Produksi Pangan di Pulau Jawa. Poster.
Boer,  R.    Notodipuro,  K.A.  and  Las,  I.,    1999,    Prediction  of  daily  rainfall  characteristic  from monthly climate indicate,  Paper pesented at the second international conference on science and  technology  for  the  Assesment  of  Global  Climate  Change  and  Its  impact  on  Indonesian Maritime Continent, 29 November-1 December 1999.
Estiningtyas, W. 2005. Prediksi Curah Hujan Dengan Metode Filter Kalman Untuk Menyusun Pola Tanam. Tesis. Institut Teknologi Bandung.
Estiningtyas,  W,  E.  Surmaini,  Suciantini  dan  F.  Ramadhani.  2005.  Penggunaan  Metode  Filter Kalman  untuk  Prakiraan  Curah  Hujan  di  Sentra  Produksi.  Laporan  Akhir  Penelitian.  Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi. Bogor.
Faqih,  A.  2003.  Analisis  Pola  Spasial  dan  Temporal  Anomali  Suhu  Permukaan  Laut  di  Samudera Pasifik,  Hindia  dan  Atlantik  Serta  Kaitannya  Dengan  Anomali  Curah  Hujan  Bulanan. Skripsi.  Jurusan  Geofisika  dan  Meteorologi,  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.
Faqih,  A.  2004.  Analisis  Korelasi  Debit  Air  Masuk  Musim  Kemarau  Pada  Waduk  Seri  DAS Citarum  Dengan  Perubahan  Suhu  Permukaan  Laut  Global.  Jurnal  Agromet  Indonesia Volume XVIII No. 1 Juni . Perhimpi.
Haylock, M., and J. L. McBride, 2001. Spatial coherence and predictability of Indonesian wet season rainfall. Journal of Climate , 14 , 3882–3887.
Hendon,  H.H.  2003.  Indonesian  Rainfall  Variability  :  Impacts  of  ENSO  and  Local  Air-Sea Interaction. American Meteorology Society.
Kalman,  R.E.  1960.  “A  new  approach  to  linear  filtering  and  prediction  problems”,  Transaction  of the ASME. Journal of Basic Engineering, pp 35-45, March 1960.
Las, I., 2004, Menyiasati Fenomena Anomali Iklim Bagi Pemantapan Produksi Padi Nasional Pada Era  Revolusi  Hijau  Lestari-Strategi  dan  Inovasi  Teknologi  Untuk  Antisipasi  dan Penanggulangan,  Orasi  Pengukuhan  Ahli  Peneliti  Utama  Bidang  Agrometeorologi.  Badan Litbang Pertanian
Philander, S. G. H., 1983. El Ni˜no southern oscillation phenomena. Nature , 302 , 295–301.
Ratag,  M.A.,  1997.  Nested  Climate  Modelling.  First  International  Conference  on  Science  and  Its Impact on Indonesian Maritim Continent, Jakarta. Desember 1997.
Saji  NH,  Goswani  BN,  Vinayachandran  PN,  Yamagata  T.  1999.  A  dipole  mode  in  the  tropical Indian ocean. Nature Magazine 401:360-363.
Surmaini, E, I. Amien, B. Kartiwa, W. Estiningtyas, F. Ramadhani, K. Haryanti, S. Hariadi dan tim pokja  anomali  iklim.  2006.  Model  Prediksi  Hidrologi  dan  Anomali  Iklim  Untuk  Menekan Resiko  Pertanian.  Laporan  Hasil  Penelitian.  Balai  Penelitian  Agroklimat  dan  Hidrologi.
Bogor.
Swarinoto,  Y.  2004.  Peranan  Time  Lag  Suhu  Muka  Laut  Dalam  Simulasi  Prakiraan  Curah  Hujan Bulanan  di  Kabupaten  Indramayu  (Studi  kasus  Oktober  2003).  Jurnal  Meteorologi  dan Geofisika. Jakarta.