## KARAKTERISTIK OUTGOING LONGWAVE RADIATION (OLR) BERDASARKAN EMPIRICAL ORTHOGONAL FUNCTION (EOF) DAN KAITANNYA DENGAN CURAH HUJAN DI WILAYAH INDONESIA [CHARACTERISTICS OF OUTGOING LONGWAVE RADIATION (OLR) BASED ON EMPIRICAL ORTHOGONAL FUNCTION (EOF) AND THEIR RELATION TO RAINFALL IN INDONESIAN REGION]
Iis Sofiati Peneliti Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, LAPAN e_mail: sofiati07@gmail.com Diterima 20 Juli 2012; Disetujui 12 Oktober 2012

## ABSTRACT
The  Empirical  Orthogonal  Function  (EOF)  methods  have  been  widely  used  in various studies for different disciplines, and one application for atmospheric research. The  purpose  of  this  study  is  to  determine  more  specific  characteristics  of  Outgoing Longwave Radiation (OLR) variability and its relation to rainfall that can be explained by using the EOF method. EOF is a method that can be used to  recompose pentad time- series data (data of five daily) OLR in describing their variabilities. From the analysis of the EOF scores-1 and scores -2 was obtained, which indicate OLR variation over time, in  which  scores-1  describes  the  characteristics  of  the  annual,  whereas  scores-2  OLR describes  the  fluctuations  associated  with  the  Southern  Oscillation  Index  (SOI) fluctuations. Analysis of the resulting correlation scores-1 of EOF was correlated with rainfall,  with  maximum  values  of  correlation  coefficients  of  0.83.  Other  results  of  the EOF analysis indicated the value of the first proportion of 19.8% which illustrated the annual  fluctuation  of  the  OLR,  where  the  opposite  value  occured  in  the  North  and South  of  the  Equator,  and  it  is  possibly  related  to  the  Hadley  circulation.  As  for  the value of the second proportion of 8.7% described the existence of the phenomenon El Niño, associated with the Walker circulation.
Keywords: Outgoing  Longwave  Radiation  (OLR),  Rainfall,  Empirical  Orthogonal  Function (EOF).

## ABSTRAK
Metode Empirical  Orthogonal  Function (EOF)  telah  banyak  digunakan  pada berbagai  penelitian  untuk  berbagai  disiplin  ilmu,  dan  salah  satu  aplikasinya  untuk penelitian  atmosfer.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  karakteristik  yang  lebih spesifik  dari  variabilitas Outgoing  Longwave  Radiation (OLR)  dan  kaitannya  dengan curah hujan  dengan menggunakan metode  EOF.  EOF merupakan metode  yang dapat digunakan untuk mengkomposisikan ulang data deret waktu pentad (data lima harian) OLR  dalam  menggambarkan  variabilitasnya.  Dari  hasil  analisa  EOF  didapat  bahwa score -1  dan score -2  menunjukkan  variasi  OLR  terhadap  waktu,  dimana score -1 menggambarkan  karakteristik  tahunannya,  sedangkan score -2  menggambarkan fluktuasi  OLR  yang  berhubungan  dengan  fluktuasi Southern  Oscillation  Index (SOI). Analisa  korelasi  yang  dihasilkan  dari  EOF score -1  dengan  curah  hujan  berkorelasi negatif, dengan nilai koefisien korelasi maksimum yang cukup baik sebesar 0,83. Hasil lain dari analisa EOF yang ditunjukkan dengan nilai proporsi pertama sebesar 19,8%
menggambarkan  adanya  fluktuasi  tahunan  dari  OLR,  dimana  terjadi  nilai  yang berlawanan di wilayah Utara dan Selatan ekuator, dan hal ini dimungkinkan berkaitan dengan adanya sirkulasi Hadley . Sedangkan untuk nilai proporsi kedua sebesar 8,7% menggambarkan  adanya  fenomena  El  Niño,  dan  hal  ini  berkaitan  dengan  adanya sirkulasi Walker .
Kata kunci : Outgoing  Longwave  Radiation (OLR), Curah  hujan , Empirical  Orthogonal Function (EOF)

## 1 PENDAHULUAN
Untuk mempelajari sistem cuaca Indonesia yang unik dan kompleks kita perlu memperhitungkan sistem sirkulasi umum atmosfer Indonesia. Dua komponen sirkulasi umum yang  ikut  mempengaruhi  sistem  cuaca  Indonesia yaitu  sirkulasi  utara  selatan (meridional)  yang  disebut  sebagai  sirkulasi Hadley yang  berkaitan  dengan  monsun (angin  musim).  Monsun  Asia  Musim  Dingin  umumnya  berkaitan  erat  dengan  musim hujan di Indonesia, sedangkan monsun Australia Musim Dingin bertalian erat dengan terjadinya musim kemarau di wilayah Indonesia (Sulistya, 1995).
Sirkulasi Hadley terjadi  karena  perbedaan  sifat  thermal  antara  lintang  rendah (ekuatorial)  dan  lintang  tinggi  (sub-tropis),  yang  menggambarkan  adanya  arus  naik disekitar  khatulistiwa  yang  memiliki  suhu  lebih  panas  sepanjang  tahun  daripada lintang  tinggi.  Sirkulasi  barat  timur  (zonal)  lazim  disebut  sebagai  sirkulasi Walker , berkaitan  dengan  fenomena El-Niño  Southern  Oscillation (ENSO)  serta  interaksi  laut- atmosfer  yang  menyebabkan  pergeseran  pusat  konveksi  kuat  di  Pasifik  Barat  yang membentuk awan potensial hujan.
Iklim  di  Indonesia  merupakan  realisasi  dari  interaksi  sirkulasi-sirkulasi  global dan lokal, dan telah diketahui bahwa fenomena cuaca didaerah tropis  mempengaruhi perubahan  iklim  global,  karena  sumber  energi  utama  dari  terbentuknya  cuaca  yaitu radiasi  matahari  berlimpah  di  daerah  tropis.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  kajian tentang  karakteristik  radiasi  gelombang  panjang  (OLR)  dan  kaitannya  dengan  curah hujan  untuk  daerah-daerah  yang  memilki  pola  curah  hujan  tertentu.  Data  radiasi gelombang  panjang  atau Outgoing  Longwave  Radiation (OLR)  telah banyak  digunakan dalam  mempelajari  siklus  tahunan  konveksi  dan  curah  hujan  di  lautan  Pasifik  dan Hindia  tropis  (Murakami et  al .,  1986;  Meehl  1987;  Nitta et  al., 1992;  Murakami  dan Wang 1993; Murakami dan Matsumoto 1994), Amerika tropis (Horel et al. , 1989), dan tropis  global  (Heddinghaus  dan  Krueger,  1981;  Wolter  dan  Hastenrath  1989;  Mitchell dan Wallace 1992).
Penelitian  ini  penting  guna  menunjang  pengamatan  cuaca  secara  global  serta menghasilkan hasil studi yang mendalam tentang dinamika atmosfer tropis. Disamping sirkulasi-sirkulasi seperti yang disebutkan di atas, interaksi antara atmosfer dan laut disekitar  Indonesia  juga  berpengaruh  terhadap  keragaman  hujan  dan  parameter meteorologi  lainnya,  seperti  kejadian  ENSO  dan  kejadian Indian  Ocean  Dipole (IOD) (Aldrian et  al .,  2007;  Hendon  2003,  Aldrian  dan  Susanto  2003;  Nichols  1988;  Meehl 1987;  Bayong  dan  Zadrach  1996;  Hamada et  al .,  2002).  Aspek  ini  juga  melengkapi pembahasan dalam makalah ini.

## 2 DATA DAN METODE
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  lima harian  OLR untuk daerah  Indonesia  dan  sekitarnya  (20 ° LS-20 ° LU,  80 ° BT-180 ° BT)  dengan  resolusi
2,5 ° x2,5 ° ,  data bulanan Southern  Oscillation  Index (SOI)  untuk  tahun  1988-1999 dari Japan Meteorological Agency (JMA), dan data harian curah hujan untuk periode selama 20  tahun,  1980-1999  dari  Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG). Stasiun pengamatan yang dipilih sebanyak lima stasiun yaitu Bulaksumur-Yogyakarta (7 ° 48'LS-110 ° 21'BT), Dili-Timor Leste (8 ° 34'LS-125 ° 34'BT), Jakarta (6 ° 10'LS-106 ° 49'BT), Surabaya  (7 ° 13'LS-112 ° 43'BT),  dan  Ujung  Pandang  (5 ° 14'LS-119 ° 41'BT).  Pemilihan stasiun  pengamatan  berdasarkan  kriteria  pola  curah  hujan  yang  sama  pada  kelima tempat tersebut.
Metode untuk menganalisis data digunakan Empirical Orthogonal Function (EOF) yang merupakan salah satu teknik dalam statistika untuk memetakan data observasi menjadi suatu bentuk fungsi yang diekstraksi dari data itu sendiri. Metode EOF dapat mencari  sejumlah  kecil  variabel  independen  yang  dapat  memberikan  sebanyak mungkin  informasi  tetapi  tidak  berlebihan.  Analisis  EOF  dapat  digunakan  untuk eksplorasi  variabilitas  data  secara  obyektif  dan  untuk  menganalisa  hubungan  antara variabel. Teknik analisis EOF dikenal juga dengan nama Principal Component Analysis (PCA)  (Preisendofer,  1988).  EOF  merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk menyederhanakan  suatu  data,  dengan  cara  mentransformasi  data  secara  linier sehingga terbentuk sistem koordinat baru dengan varians maksimum  (Miranda et  al. , 2008).  Analisis  komponen  utama  dapat  digunakan  untuk  mereduksi  dimensi  suatu data  tanpa  mengurangi  karakteristik  data  tersebut  secara  signifikan  (Johnson et  al. , 1998; Zamzam dan The Houw Liong, 2009). Analisis komponen utama juga merupakan salah satu teknik statistik multivariat yang dapat menemukan karakteristik data yang tersembunyi.
Gambar 2-1: Skema ilustrasi dari distribusi data dan fungsi dasar dari EOF-1 (Z-1) dan EOF-2 (Z-2). Secara  sederhana  dan  singkat  hanya  digambarkan dengan  dua  variabel  yang  mewakili data  OLR.  G,  d i ,  a i ,  dan  b i adalah  nilai  rata-rata  dari  OLR,  jarak  dari  ke  i pentad OLR dari fungsi dasar Z-1, jarak dari i kesekian pentad OLR dengan nilai rata-rata OLR, dan score dari i pentad , berturut-turut
EOF  mengkomposisikan  kembali  data  deret  waktu pentad (data  lima  harian) dalam  menggambarkan  variabilitas  data pentad OLR,  yang  merupakan  fungsi  dari ruang dan waktu kedalam peta spasial ortogonal. Peta ortogonal tersebut atau disebut fungsi  dasar  mempunyai  kemampuan  secara  optimal  dalam  menggambarkan  varian dari  data  asli  kedalam  beberapa  mode.  EOF  merujuk  pada  hasil  fungsi  dasar  secara ortogonal  atau  tidak  saling  berhubungan  satu  sama  lain,  dan  didapatkan  dari  data secara empirik. Secara singkat, prosedur EOF dikerjakan dengan mengambil dua buah grid  dari  data  OLR  (Sofiati et  al. ,  1998).  Setiap pentad OLR  untuk grid -1  dan grid -2 dapat diplot kedalam bidang dua dimensi (Gambar 2-1), dimana X 1 dan X 2 adalah data OLR  untuk grid -1  dan grid -2  berturut-turut.  Sebagai  contoh,  pada  saat  OLR  untuk grid -1  mempunyai  korelasi  negatif  dengan  OLR  untuk grid -2,  dan  distribusi  data seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 2-1.
Dengan  mendapatkan  nilai  a 11 dan  a 12 untuk  meminimalisasi  total  jarak  (d i ) diantara setiap data dan fungsi dasar baru (Z) atau untuk memaksimalkan deviasi dari setiap data sepanjang Z, EOF yang pertama dapat diperoleh sebagai Z, dimana:
Z = a 11 .X 1 + a 12 .X 2 (2-1)
Dengan kondisi bahwa,
a 112 + a 122 = 1 (2-2)
EOF kedua didapat melalui cara yang sama, kecuali untuk Z 1 , dan nilai proporsi didapat dengan menjumlahkan perbandingan dari a i terhadap score dari b i . EOF yang digunakan  dalam  penelitian  ini  hanya  EOF-1  dan  EOF-2.  Pemilihan  tersebut berdasarkan hasil yang didapat dari setiap varians untuk komponen EOF-1 dan EOF-2 dipandang  sebagai  ikhtisar  terbaik  pertama  dan  kedua  yang  dihasilkan  oleh  masing- masing EOF.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Variabilitas OLR Lima Harian
Untuk mengetahui karakteristilk yang lebih spesifik dari variabilitas OLR dapat dijelaskan dengan menggunakan EOF yang merupakan metode untuk mengkomposisikan kembali  data  deret  waktu pentad (lima  harian)  OLR  dalam  menggambarkan variabilitasnya, dan dalam makalah ini dianalisis untuk EOF-1 dan EOF-2.
Gambar  3-1  memperlihatkan  hasil  dari  EOF-1  untuk score -1,  dan  terlihat bahwa score -1  menggambarkan  variabilitas  tahunan  OLR. Score EOF  merupakan intensitas koefisien untuk setiap model variasi dari OLR lima harian, dan dari  EOF-1 score -1 terlihat adanya osilasi tahunan dari OLR.  Nilai negatif OLR terlihat pada awal dan  akhir  tahun  untuk  setiap  data  pengamatan,  keadaan  tersebut  berkaitan  dengan bulan basah, atau dengan kata lain bersamaan dengan bertambahnya awan konvektif yang  terjadi  rata-rata  pada  bulan  Desember-Januari-Februari  (Sofiati et  al .,  1998). Sedangkan  nilai  positif  OLR  terlihat  pada  pertengahan  tahun  dan  berkaitan  dengan bulan kering yang terjadi rata-rata pada bulan Juni-Juli-Agustus (Sofiati et al ., 1998)
Gambar 3-1: Deret waktu rata-rata bulanan untuk OLR yang dihasilkan dari score -1
Gambar  3-2  menunjukkan  hasil  analisa  EOF-2  untuk score -2,  dimana score -2 tersebut  dapat  menggambarkan  fluktuasi  OLR  yang  berkaitan  dengan  fluktuasi Southern  Oscillation  Index (SOI).  Dari  Gambar  3-2  terlihat  bahwa  nilai  dari score -2 berbanding terbalik dengan nilai SOI, dimana rata-rata nilai negatif pada score -2 yang terjadi  pada  tahun  1988  sampai  1989  bersamaan  dengan  nilai  positif  pada  SOI  pada tahun  yang  sama,  dan  hal  ini  menunjukkan  adanya  kejadian  La  Niña  pada  tahun tersebut. Sedangkan nilai positif dari score -2 bersamaan dengan nilai negatif pada SOI yang terjadi pada tahun 1991-1994.
Gambar 3-2: Deret  waktu  rata-rata  bulanan  OLR  yang  dihasilkan  dari score -2  EOF-2  (kiri)  dan  SOI (kanan) tahun 1988 sampai 1994
Nilai negatif dari SOI menunjukkan indikasi fenomena El Niño, nilai negatif yang terus menerus dari SOI dan mempunyai nilai lebih besar dari-8 menunjukkan episode El Niño (Nitta, et al., 1992 dan Joseph, et al., 1994). Nilai-nilai negatif biasanya disertai dengan  terjadinya  kondisi  kering  di  Indonesia,  pemanasan  yang  terus  menerus  dari tengah  dan  Timur  tropis  Samudera  Pasifik,  penurunan  kekuatan trade  winds di Pasifik, dan penurunan curah hujan musim dingin dan musim semi di daerah Timur Australia. Sebaliknya, nilai positif yang terus menerus dari SOI dan lebih besar dari +8 menunjukkan  episode  La  Niña.  Hal  tersebut  berhubungan  dengan  kondisi  basah  di Indonesia,  meningkatnya  kekuatan trade  winds di  Pasifik  dan  suhu  laut  yang  lebih hangat  di  sebelah  utara  Australia.  Perairan  di  tengah  dan  timur  tropis  Samudera Pasifik menjadi relatif dingin selama waktu ini.
Gambar 3-3:  Korelasi antara OLR untuk score -1 EOF-1 dengan curah hujan bulanan di Kota Jakarta dan Kota Yogyakarta selama tahun1988 sampai 1994
Selanjutnya, dilakukan analisis untuk melihat korelasi antara OLR untuk score -1 EOF-1 dan curah hujan bulanan yang terjadi di Kota Jakarta,  Yogyakarta, Surabaya, Ujung  Pandang,  dan  Dili. Score EOF  (untuk score-1 dan score-2 )  dihasilkan  dari intensitas  koefisien  untuk  setiap  model  variasi  dari  OLR  lima  harian.  Gambar  3-3 menunjukkan korelasi antara OLR untuk score -1 EOF-1 dengan curah hujan bulanan di Jakarta (kiri) dan Yogyakarta (kanan).
Dari  hasil  terlihat  bahwa  korelasi  antara  OLR  untuk score -1  EOF-1  dan  curah hujan  bulanan  di  Jakarta  berbanding  terbalik  atau  berkorelasi  negatif  (artinya  pada saat  nilai  OLR  kecil  curah  hujan  bernilai  besar  dan  sebaliknya  pada  saat  nilai  OLR besar  curah  hujan  bernilai  kecil)  dengan  nilai  koefisien  korelasinya  r  =  -0,66. Sedangkan  untuk  Yogyakarta,  korelasi  antara  OLR  untuk score -1  EOF-1  dengan  curah hujan bulanan juga berkorelasi negatif dengan nilai koefisien korelasi sebesar r = -0,83.
Gambar 3-4: Sama seperti Gambar 3-3, tetapi untuk Kota Surabaya dan Ujung Pandang
Dengan tahapan analisa yang sama, selanjutnya dilakukan untuk Surabaya dan Ujung  Pandang  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  3-4.  Dari  hasil  terlihat  bahwa korelasi  antara  OLR  untuk score -1  EOF-1  dengan  curah  hujan  bulanan  di  Surabaya
berkorelasi  negatif  dengan  nilai  koefisien  korelasi  r  =  -0,79.  Untuk  Ujung  Pandang, didapat korelasi negatif antara OLR untuk score -1 EOF-1 dengan curah hujan bulanan dengan nilai koefisien korelasi sebesar r =  -0,76. Nilai koefisien korelasi yang didapat untuk korelasi antara OLR untuk score -1 EOF-1 di Kota Surabaya dan Ujung Pandang cukup baik.
Gambar 3-5: Sama seperti Gambar 3-3, tetapi untuk Kota Dili-Timor Leste
Analisa  selanjutnya  adalah  korelasi  antara  OLR  untuk score -1  EOF-1  dengan curah  hujan  bulanan  untuk  Kota  Dili-Timor  Leste  seperti  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 3-5. Dari hasil terlihat bahwa korelasi antara OLR untuk score -1 EOF-1 dengan curah hujan bulanan di Dili berkorelasi negatif dengan nilai koefisien korelasi r = -0,79.
Dari  hasil  keseluruhan  menunjukkan  bahwa  osilasi  bulanan  dari  OLR  berupa score -1,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  3-1,  rata-rata  berkorelasi  negatif terhadap curah hujan pada daerah yang sama. Dengan kata lain, pada saat terjadinya curah  hujan bersamaan  dengan  nilai  OLR yang kecil,  yang menunjukkan munculnya awan konvektif. Pola curah hujan di stasiun pengamatan yang dipilih pada penelitian ini  termasuk  pola  curah  hujan  Tipe  A  (Bayong  dan  Zadrach,  1996).  Dari  studi sebelumnya (Sofiati, 1998) didapat bahwa wilayah yang mempunyai pola curah hujan Tipe  A,  menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan wilayah  yang  mempunyai  pola  curah  hujan  Tipe  B  dan  Tipe  C.  Perbedaan  nilai koefisien korelasi tersebut disebabkan perbedaan OLR dan curah hujan yang diterima di setiap stasiun pengamatan karena posisi geografis dan topografinya.
Seperti yang sudah disebutkan di atas, dalam makalah ini dianalisa EOF-1 dan EOF-2 untuk mengetahui variabilitas OLR. Gambar 3-6, menunjukkan model pertama
(EOF-1)  dengan  proporsi  sebesar  19,8%,  dan  model  kedua  (EOF-2)  yang  ditunjukkan oleh  Gambar  3-8  dengan  proporsi  sebesar  8,7%.  Dari  kedua  model  EOF  tersebut membentuk  sepasang  komponen  yang  mewakili  variabilitas  musiman  dari  data  yang dihasilkan  oleh  variasi  periodik  dari  EOF  itu  sendiri.  Gambar  3-6  memperlihatkan model  pertama  (EOF-1)  dengan  proporsi  sebesar  19,8%  dari  varians.  Sedangkan  nilai varians  tersebut  menunjukkan  adanya  siklus  musiman  yang  cukup  kuat  dari  deret waktu OLR.

## Gambar 3-6: Pola  spasial  dari  model  pertama  OLR  dengan  besar  proporsi  19,8%,  yang  didapat  dari analisis EOF-1 untuk tahun 1988 sampai 1994
Gambaran  OLR  spasial  secara  jelas  terlihat  dengan  adanya  komponen  Utara- Selatan dari osilasi musiman, dengan nilai negatif menunjukkan updraft yang kuat di sebelah  Utara  Indonesia,  dan  nilai  positif  menunjukkan downdraft yang  kuat  di sebelah Selatan Indonesia. Perbedaan intensitas OLR antara bagian Utara dan Selatan Indonesia diduga berhubungan dengan sirkulasi Hadley . Dihubungkan dengan score -1 yang terlihat seperti pada Gambar 3-1, dimana score -1 menunjukkan deret waktu rata- rata bulanan untuk OLR. Pada saat score bernilai positif (Gambar 3-1), daerah updraft dari Hadley circulation terjadi pada saat EOF bernilai negatif (Gambar 3-6), sedangkan daerah downdraft dari Hadley  circulation bernilai  positif.  Hasil  tersebut  di  atas  telah dikonfirmasi  dengan  hasil  penelitian  Berg  dan  Avery  (1994)  yang  menyatakan  bahwa variabilitas  curah  hujan  di  daerah  Pasifik  tropis  sebelah  Utara  berbanding  terbalik dengan daerah sebelah Selatannya. Karakteristik lain yang menarik dari EOF-1 adalah adanya  perbedaan  yang  kontras  antara  Utara  dan  Selatan  Indonesia,  yang menghasilkan perbedaan variasi musiman di daerah tersebut. Pada saat musim panas di  belahan  bumi  Selatan,  bagian  Selatan  Indonesia  mengalami  musim  basah, sebaliknya  ketika  di  belahan  bumi  Selatan  terjadi  musim  dingin  bagian  Selatan Indonesia mengalami musim kering.
Gambar 3-7: Distribusi  koefisien  korelasi  untuk score-1 EOF-1  dengan  parameter  meteorologi  curah hujan. Interval kontur adalah 0,05. Garis putus-putus menunjukkan nilai yang kurang dari nol (Sumber: Sofiati, 2012)
Hasil  analisa  tersebut  di  atas  semakin  menguatkan  hasil-hasil  penelitian sebelumnya yang menghubungkan score -1 dari EOF-1 dengan parameter iklim seperti curah  hujan,  kelembaban  relatif,  suhu,  dan  tekanan  di  wilayah  Indonesia  dan sekitarnya  (Sofiati,  2012).  Dari  hasil  penelitian  tersebut  didapat  bahwa  koefisien korelasi untuk score -1 EOF-1 dengan curah hujan bernilai positif untuk wilayah Utara ekuator  Indonesia  termasuk  beberapa  daerah  di  Kepulauan  Maluku,  sebagian  kecil wilayah Sumatera Utara, wilayah negara Singapura, Malaysia, Vietnam, Thailand, dan Filipina.  Sebaliknya  koefisien  korelasi  bernilai  negatif  di  wilayah  Selatan  ekuator Indonesia termasuk wilayah negara Micronesia, Cocos Island, dan Australia. Perbedaan nilai positif dan negatif menunjukkan bahwa pola curah hujan yang terjadi di wilayah Utara  dan  Selatan  ekuator  Indonesia  pada  umunya  berlawanan  seperti  yang  terlihat pada Gambar 3-7.
Dari  analisa  data  observasi  curah  hujan  didapat  bahwa  di  daerah  Utara Indonesia (Tipe C) sesuai dengan pernyataan Bayong dan Zadrach (1996) mempunyai puncak  curah  hujan  rata-rata  pada  bulan  Juni-Juli-Agustus.  Sebaliknya,  wilayah Selatan  Indonesia  (Tipe  A),  mempunyai  puncak  curah  hujan  rata-rata  pada  bulan Desember-Januari-Februari.  Pada  daerah  di  sekitar  ekuator  (Tipe  B),  termasuk sebagian  wilayah  Sumatera  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Sulawesi  Utara,  dan  sebagian wilayah Papua, mempunyai dua waktu puncak curah hujan, yaitu sekitar bulan April dan November.
Analisis EOF-2 menggambarkan pergerakan Barat-Timur OLR yang disebabkan oleh siklus musimannya. Nilai negatif terjadi di sebelah Barat Pasifik sedangkan nilai positif  terjadi  di  sebagian  besar  wilayah  Timur  Indonesia  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 3-8. Meskipun proporsi dari EOF-2 sebesar 8,7% dari total varians, tetapi hasil tersebut  dapat  menggambarkan  variabilitas  OLR  secara  signifikan.  Analisis  penelitian dengan  menggunakan  metode  EOF  akan  menghasilkan  total  varians  yang  optimum dengan  analisis  tambahan  yang  dinamakan  rotasi  EOF  (diskusi  pribadi  dengan Setiawan, S., 2013). Variabilitas distribusi spasial untuk EOF-2 menunjukkan adanya pergeseran daerah konvergensi ke arah Barat dan adanya pergerakan Timur-Barat dari variabilitas  OLR.  Keadaan  ini  sesuai dengan  kejadian sirkulasi Walker dimana  terjadi
145 o E 95 o E 20°N 20°S
pergeseran musim dari Samudera Pasifik sebelah Barat ke sekitar Indonesia (Berg dan Avery, 1994). Hasil penelitian ini juga memperkuat pernyataan Philander (1990) bahwa sirkulasi Walker merupakan pergerakan zona udara hangat yang meningkat di sebelah Barat Samudera Pasifik tropis dan turun berupa udara dingin di sebelah Timur.

## Gambar 3-8: Pola  spasial  dari  model  kedua  OLR  dengan  besar  proporsi  8.,7%,  yang  didapat  dari analisis EOF-2 untuk tahun 1988 sampai 1994
Samudera Pasifik yang menghasilkan angin pasat yang kuat dari sebelah Timur. Keadaan sirkulasi ini sesuai dengan perubahan tekanan permukaan antara Timur dan Barat  Samudera  Pasifik  tropis,  dimana  tekanan  permukaan  di  sebelah  Timur  lebih tinggi  daripada  sebelah  Barat.  Dengan  demikian  udara  dengan  tekanan  permukaan yang  lebih  tinggi  di  sebelah  Timur  akan  bergerak  ke  arah  Barat  dengan  tekanan permukaan yang lebih rendah.

## 4 KESIMPULAN
Penggunaan  metode  EOF  sangat  efektif  untuk  menggambarkan  distribusi spasial  yang  lebih  spesifik  dari  OLR  dan  parameter  meteorologi  seperti  curah  hujan. Gambaran  OLR  secara  spasial  jelas  terlihat  dengan  adanya  komponen  Utara-Selatan dari osilasi musiman, dengan nilai negatif menunjukkan updraft yang kuat di sebelah Utara  ekuator  Indonesia,  dan  nilai  positif  menunjukkan downdraft yang  kuat  di sebelah Selatan ekuator Indonesia. Perbedaan intensitas OLR antara bagian Utara dan Selatan ekuator Indonesia  berhubungan dengan sirkulasi Hadley . Sedangkan analisis EOF-2  yang  menggambarkan  pergerakan  Barat-Timur  OLR  yang  disebabkan  oleh siklus musimannya. Nilai negatif terjadi di sebelah Barat Pasifik sedangkan nilai positif terjadi  di  sebagian  besar  wilayah  Timur  Indonesia,  dengan  demikian  terlihat  adanya pergerakan daerah konvergensi Timur-Barat dari variabilitas OLR. Keadaan ini sesuai dengan  kejadian  sirkulasi Walker dimana  terjadi  pergeseran  musim  dari  Samudera Pasifik sebelah Barat.

## DAFTAR  RUJUKAN
Aldrian E., dan Susanto, R. D. , 2003. Identification of Three Dominant Rainfall Regions Within Indonesia and Their Relationship to Sea Surface Temperature , International Journal of Climatology, Vol.23, No. 12, 1435-1452.
Aldrian,  E.,  L.D.  Gates,  dan  F.  H.  Widodo,  2007. Seasonal  Variability  of  Indonesian Rainfall in ECHAM4 Simulations and in The Reanalyses: The Role Of ENSO . Theor. Appl. Climatol., 87. 41–59.
Bayong, T.H.K. dan L.D. Zadrach, 1996. The Impact of El Niño on Season in Indonesian Monsoon  Region .  Proceeding  of  International  workshop  on  the  climate  systemof monsoon Asia, Kyoto International Community House, Kyoto, Japan, p. 263-266. Berg,  W.  K.,  dan  Avery,  S.  K.,  1994. Rainfall  Variability  Over  The  Tropical  Pacific  from July  1987  Through  December  1991  as  Inferred  Via  Monthly  Estimates  From SSM/I . J. Appl. Meteor . , 33, 1468-1485.
Hamada,  J.I.,  M.D.  Yamanaka,  J.  Matsumoto,  S.  Fukao,  P.A.  Winarso,  dan  T. Sribimawati,  2002. Spatial  AAnd  Temporal  Variations  of  The  Rainy  Season  Over Indonesia and Their Link to ENSO , J.Meteor. Soc. Japan , 80, 285-310.
Heddinghaus,  T.R.  dan  A.F.  Krueger,  1981. Annual  and  Interannual  Variations  in Outgoing Longwave Radiation over The Tropics . Mon. Wea. Rev., 109, 1208-1218. Hendon, H.H., 2003. Indonesian Rainfall Variability: Impacts of ENSO And Local Air–Sea Interaction , Journal of Climate, 16, 1775–1790. Horel, J. D., Hahmann, A. N., dan Geisler, J. E., 1989. An Investigation of The Annual Cycle of Convective Activity Over The Tropical Americas . J. Climate, 2 , 1388-1403.
Johnson, Richard A & Wichern, Dean W., 1998. Applied Multivariate Statistical Analysis (New Jersey: Prentice-Hall International Inc,.). ISBN 0-13-080084-8.
Joseph, V. P., Eischeid, J. K. dan Pyle, R. J., 1994. Interannual Variability of The Onset of The Indian Summer Monsoon and its Association With Atmospheric Features , El Niño, and sea surface temperature anomalies, J. Climate, 81-105.
Meehl, G.A., 1987. The Annual Cycle and Interannual Variability in The Tropical Pacific and Indian Ocean Regions . Mon. Wea. Rev., 115, 27-50.
Miranda  A,  A.,  Y.  A.  Le  Borgne,  dan  G.  Bontempi,  2008. New  Routes  from  Minimal Approximation  Error  to  Principal  Components ,  Neural Processing  Letters , Volume 27, Number 3, June, Springer.
Mitchell,  T.P.  dan  J.M.  Wallace,  1992. Annual  Cycle  in  Equatorial  Convection  and  Sea Surface Temperature . J. Climate, 5, 1140-1156.
Murakami, T., L.X Chen, dan A. Xie, 1986. Relationship Among Seasonal Cycles, Low- Frequency  Oscillations,  and  Transient  Disturbances  as  Revealed  from  Outgoing Long Wave Radiation Data . Mon. Wea. Rev . , 113, 1456-1465. Murakami,  T.,  dan  B.  Wang,  1993. Annual  Variations  of  The  Equatorial  East-West Circulation Over The Indian and Pacific Oceans . J. Climate, 6, 932-952. Murakami,  T.,  dan  J.  Matsumoto,  1994.  S ummer  Monsoon  Over  The  Asian  Continent and Western North Pacific . Journal Meteorology Society Japan, 72, 719-745. Nitta,  T.,  Mizuno,  T.,  dan  Takahashi,  K.,  1992. Multi-Scale  Convective  Systems  During The Initial Phase of The 1986/87 El Niño . J. Met. Soc. Japan, 70, 447-466. Philander,  S.  G  H.,  1990. El  Niño,  La  Niña,  and  Southern  Oscillation .  Academic  Press, 289 pp.
Sofiati, I., Tanaka H., Nagao, I., 1998. Characteristics of Rainfall and Outgoing Longwave Radiation  (OLR)  in  Indonesia  and  Surrounding  Regions ,  Master  Thesis,  Institute
for  Hydrospheric-Atmospheric  Sciences,  Graduate  School  of  Sciences,  Nagoya University, Japan, 78 pp.
Sofiati. I., 2012. Distribusi Spasial Parameter Meteorologi Berdasarkan Analisa Empirical Orthogonal  Function  (EOF) ,  Prosiding  Seminar  Nasional  Sains  Atmosfer  dan Antariksa 2012, Deputi Bidang Sains Pengkajian dan Informasi Kedirgantaraan- LAPAN, 27 November 2012, PUSPIPTEK-Serpong-Tangerang.
Setiawan,  S.,  2013. Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Jurusan Geofisika dan Meteorologi , Institute Pertanian Bogor. Sulistya,  W.,  1995. Application  D’une  Methode  D’analyse  Factorielle  En  Composantes Principles  Par  Rapport  Aux  Distributions  De  Precipitations  En  Indonesie .  Univ. Blaise Pascal, France. Rapport De Tage.
Wolter, K. dan S. Hastenrath, 1989. Annual Cycle and Long Term Trends of Circulation and Climate Variability Over The Tropical Oceans . J. Climate, 2, 1329-1351. Zamzam A. J., dan The Houw Liong, 2009. Analisis Faktor Spektral Frekuensi Anomali Curah  Hujan  Pulau  Jawa ,  Prosiding  Seminar  Nasional  Statistika,  Institut Pertanian Bogor.