pISSN: 2723-3472 eISSN: 0000-0000 eISSN: 2746 -1033
Volume 5, Issue 1, March 2024, pages 23-28

## REKONSTRUKSI TADULAKO
Civil Engineering Journal on Research and Development https://new.jurnal.untad.ac.id/index.php/renstra

## Pengaruh Perubahan Iklim Terhadap Kedalaman dan Intensitas Hujan
I.W.  Yasa a* ,  H.  Sulistiyono a ,  Hartana a ,  I.D.G.  Jayanegara a ,  H.  Saidah a ,  Y.  Saadi a dan  D.M. Agastya a
a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Mataram, Mataram, Indonesia 83115
* Corresponding author ’s e -mail: yasaiwayan68@unram.ac.id
Received: 28 September 2023 ; revised: 15 January 2024 ; accepted: 15 January 2024
Abstract : Climate change is a natural phenomenon where there is a very extreme change in the value of climatological elements. The increase in floods and droughts is caused by changes in the characteristics of rain that are far below normal. This study aims to determine the trend of climate change resulting in changes in the characteristics of rain, namely the depth and intensity of rain. Assessment of climate change is seen from trend graphs and the Mann-Kendall statistical test to determine significant changes. To determine the effect of climate change on the characteristics, of rainfall, the calculation is divided into 3 periods, namely period 1 (1994-2003), period 2 (2004-2014), and period 3 (2014-2018). Based on the Mann-Kendall statistical test, climate change also occurred as indicated by a significant Z value, namely the Kediri and Sopak climatological stations 4.64 and 6.26, respectively. The pattern of changes in the daily average rain depth and intensity has occurred from 1994 – 2018 where in period 1 in 1994-2003 there was a normal trend, in period 2 in 2004-2013 there was an increasing trend and in period 3 in 2014-2018, there was an extreme increasing trend.
Keywords: climate, rainfall, depth, intensity
Abstrak; Perubahan iklim telah terjadi diseluruh dunia dan menimbulkan berbagai bencana.  Perubahan iklim merupakan fenomena alam dimana terjadi perubahan nilai unsur-unsur klimatologi sangat ekstrim. Perubahan unsur tersebut terjadi baik secara alamiah maupun unsur- unsur  yang  dipercepat  karena  aktifitas  manusia  yang  berdampak  pada  penyimpangan  rata-rata  kedalaman  hujan  dan  intensitas  hujan (meningkat atau menurun).  Peningkatan bencana banjir dan kekeringan disebabkan oleh perubahan karakteristik hujan jauh di bawah normal. Untuk mengurangi dampak yang dtimbulkan sangat perlu dilakukan usaha antisipasi dan adaptasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  trend  perubahan  iklim  yang  mengakibatkan  berubahnya  karakteristik  hujan  yaitu  kedalaman  hujan  dan  intensitas  hujan. Penilaian  perubahan  iklim  dilihat  dari  grafik  trend  serta  melakukan  uji  stastistik  Mann-Kendall  untuk  mengetahui  perubahan  secara signifikan. Untuk mengetahui pengaruh perubahan iklim terhadap karakteristik hujan perhitungan dibagi menjadi 3 periode, yaitu periode 1 yaitu tahun 1994-2003, periode 2 yaitu tahun 2004-2014 dan periode 3 tahun 2014-2018. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sudah teridentifikasi terjadi perubahan iklim yang ditandai dengan grafik trend peningkatan suhu permukaan bumi.  Berdasarkan uji statistik Mann-Kendall juga terjadi perubahan iklim ditunjukkan dengan nilai Z yang yang signifikan yaitu satasiun klimatologi Kediri dan Sopak berturut-turut 4,64 dan 6,26. Pola perubahan kedalaman hujan rerata harian dan intensitas hujan sudah terjadi sejak tahun 1994 – 2018 dimana pada periode 1 tahun 1994-2003 terjadi trend peningkatan, periode 2 tahun 2004-2013 terjadi trend penurunan dan periode 3 tahun 2014-2018 terjadi trend peningkatan.
Kata kunci: iklim, hujan, kedalaman, intensitas

## 1. Pendahuluan
Cuaca adalah kondisi di atmosfer bumi setiap hari dan prediksinya  dalam  jangka  waktu  menit  sampai  jam. Pengukuran  keberadaan  cuaca  dilakukan  berdasarkan parameter temperatur, kelembaban, angin, gumpalan awan, matahari,  dan  curah  hujan.  Perubahan  cuaca  dari  tahun- ketahun mempengaruhi aspek kehidupan sosial masyarakat, Berbagai factor menyebabkan perubahan cuaca yaitu karena perubahan pemanfaatan lahan, kenaikan temperature bumi, antrophegenik  serta  meningkatnya  emisi  gas  buang  dari pabrik  dan  kendaraan  bermotor [1] .  Saat  ini  perubahan iklim telah menjadi isu global yang terjadi diseluruh dunia yang  berdampak  pada  berbagai  aspek  kehidupan  manusia dipermukaan  bumi [2] .  Berbagai  sector  mengalamai dampak  salah  satunya  yaitu  menurunnya  produktifitas pertanian [3], [4], [5] .
Iklim didefinisikan sebagai kondisi rata-rata suhu, curah hujan,  tekanan  udara,  dan  angin  dalam  jangka  waktu panjang dan ruang yang luas. Perubahan iklim merupakan sebagai  perubahan  rata-rata  dan/atau  variabilitas  faktor-
faktor yang berkaitan dengan iklim dan tetap berlaku untuk satu  periode  yang  panjang,  umumnya  puluhan  tahun  atau lebih [6] . Isu perubahan iklim global telah menjadi  bahan pembicaraan  yang  mendunia.  Meskipun  demikian  masih terasa  kurangnya  data  dan  informasi  mengenai  dampak perubahan  iklim  tersebut  terutama  terhadap  sumber  daya air,  sehingga  dapat  dilakukan  antisipasi  terhadap  bencana yang mungkin akan terjadi. Dampak perubahan iklim yang terkait  dengan  sumber  daya  air  bisa  di  tandai  dengan perubahan  suhu  dan  curah  hujan,  penurunan  kualitas  air, kerusakan  property,  dan  potensi  banjir  yang  disebabkan oleh curah hujan yang ekstrim [7] .
Selama periode tahun 1899 hingga 2005 kenaikan rata- rata suhu global sebesar 0.76 0 C dan selama periode tahun 1961 sampai 2003 kenaikan muka air laut rata-rata global sebesar  1,8  mm  per  tahun [6] .  Perubahan  iklim  telah membawa  perubahan  pada  karekteristik  hujan.  Secara umum  durasi  musim  hujan  semakin  pendek,  sebaliknya durasi musim kemarau semakin Panjang. Jumlah hari hujan cenderung  menurun,  sementara  hujan  harian  maksimum
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 5(1), March 2024
dan intensitas hujan cenderung makin meningkat. Peristiwa hidrologi  yang  ekstrim  biasanya  berupa  banjir  dan kekeringan.  Banjir  sering  dikaitkan  dengan  curah  hujan yang ekstrim (dari badai tropis, badai petir, dll.), sementara kekeringan sering dikaitkan dengan kurangnya curah hujan dan suhu yang tinggi sehingga mengalami pengeringan [8] . Salah satu dampak perubahan iklim yang akan langsung dirasakan  oleh  pulau-pulau  kecil  adalah  seperti  kenaikan muka  air  laut  yang  dalam.  Tidak  hanya  itu,  fenomena perubahan  iklim  ini  juga  akan  berdampak  pada  kenaikan suhu  udara,  bencana  kekeringan,  bencana  banjir, bergesernya musim hujan (musim hujan semakin pendek). Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  terbesar  di  dunia yang  terdiri  dari  pulau-pulau  kecil  dan  besar.  Kondisi  ini menyebabkan  Indonesia  secara  umum  menjadi  rentan terhadap  terjadinya  perubahan  iklim.  Pulau  Lombok termasuk  kategori  pulau  kecil  yang  dengan  luas  sekitar 4.738,7  km 2 ,  sehingga  tingkat  kerentanan  terhadap perubahan  iklim  lebih  besar  dibandingkan  pulau-pulau besar.
Berdasarkan proyeksi iklim regional terdapat perubahan curah  hujan  dan  peningkatan  suhu  di  wilayah  Nusa Tenggara  Barat [9] .  Perubahan  trend  distribusi  hujan  dan kedalamam terjadi sangat signifikan baik untuk hujan saat ini  dan  hujan  dimasa  yang  akan  datang.  Perubahan distribusi  hujan  dan  kedalam  hujan  sangat  berpengaruh terhadap penyediaan air untuk pemenuhan air multi sector [10] .  Kecendrungan  terjadi  trend  perubahan  karakteristik hujan menuju iklim kering tidak hanya penurunan intensitas tetapi  juga  pergeseran  musim  keringa  akan  lebih  Panjang dari  periode  sebelumnya [11] .  Lebih  lanjut  menurut [12] analisis frekuensi juga menunjukan terjadi penurunan rerata kedalaman  hujan  dan  frekuensi  kejadian  hujan.  Selain terjadi penurunan kedalam hujan dan perubahan frekuensi hujan  Dampak  perubahan  iklim  juga  secara  langsung menyebabkan  terjadinya  perubahan  debi2.t  aliran  sungai dan ketersediaan air bersih untuk kebutuhan domestic dan non  domestic [13] .  Perubahan  pemanfaatan  lahan mempunyai  peranan yang signifikan terjadinya perubahan iklim, dimana peningkatan epavotranspirasi dari perubahan lahan mencapai 8% [14] .

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Lokasi penelitian
Lokasi  penelitian  pengaruh  perubahan  iklim  terhadap karakteristik hujan ini dilakukan di Pulau Lombok Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  Indonesia.  Pulau  Lombok  secara geografis terletak antara 115 o 46’ 00” BT s/d  119 o 5’ 00” BT dan 8 o 10’ 00” s/d 9 o 5’ 00” LS dengan luas 4.738,7 km 2 . Adapun  gambaran  secara  umum  lokasi  penelitian  yaitu memiliki  iklim  tropis  dimana  terdiri  dari  wilayah  bagian selatan,  utara  dan  timur  merukupakan  wilayah  kering sedangkan  bagian  barat  merupakan  wilayah  basah.  Peta lokasi penelitian ditunjukkan seperti pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian

## 2.2. Data Analisis
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 20 (dua puluh)  data stasiun curah hujan otomatis yang tersebar di pulau  Lombok  dan  2  (dua)  data  pos  iklim.    Panjang  data yang digunakan yaitu selama 25 tahun hasil pencatatan dari tahun  1994-2018.  Stasiun  klimatologi  dan  stasiun  curah hujan yang digunakan ditunjukkan seperti pada Tabel 1 dan Tabel 2 .
Tabel 1 . Stasiun klimatologi di Pulau Lombok
No Stasiun Klimatologi Bujur Timur Lintang Selatan 1. Kediri 116 o 10’15”BT 8 o 38’ 10” LS
2. Sopak 116 o 25’09”BT 8 o 16’ 20” LS.
Tabel 2 . Stasiun curah hujan otomatis  di Pulau Lombok
No Stasiun Hujan Bujur Timur Lintang Selatan 1. Geres Daya 116 o 33 ’ 56 ”BT 8 o 38 ’ 36 ” LS.
2. Keruak 116 o 29 ’ 50 ” BT 8 o 46 ’ 20 ” LS
3. Perian 116 o 23 ’ 23 ”BT 8 o 33 ’ 06 ” LS
4. Pringgabaya 116 o 37 ’ 36 ”BT 8 o 33 ’ 45 ” LS
5. Sambelia 116 o 41 ’ 19 ”BT 8 o 22 ’ 47 ” LS 6. Sapit 116 o 32 ’ 57 ”BT 8 o 29 ’ 35 ” LS 7. Sept 116 o 27 ’ 48 ”BT 8 o 44 ’ 46 ” LS
8. Gunung Sari 116 o 05’52”BT 8 o 32’ 25” LS 9. Keru 116 o 15’38”BT 8 o 33’ 41” LS 10.  Serumbung 116 o 04’04”BT 8 o 43’ 13” LS 11.  Sesaot 116 o 14’12”BT 8 o 32’ 06” LS 12.  Kabul 116 o 10’56”BT 8 o 46’ 48” LS 13.  Kopang 116 o 21’20”BT 8 o 46’ 48” LS
14.  Lingkok Lime  116 o 20’51”BT 8 o 33’ 57” LS
15.  Loang Make 116 o 24’22”BT 8 o 42’ 50” LS
16.  Mangkung 116 o 13’26”BT 8 o 48’ 34” LS
17.  Pengadang 116 o 19’43”BT 8 o 40’ 46” LS
18.  Rembitan 116 o 17’23”BT 8 o 50’45” LS 19.  Santong 116 o 17’24”BT 8 o 50’45” LS.
20.  Sopak 116 o 25’09”BT 8 o 16’ 29” LS
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 5(1), March 2024
2.3. Analisis Perubahan Iklim
a. Uji Mann-Kendall
Metode  yang  dapat  digunakan  dalam  menilai  berbagai macam  tipe  perubahan  data  rentang  waktu.  Ada  dua istilah  umum  yang  sering  dipakai  untuk  membedakan metode  yang  digunakan  yaitu parametric  test dan non parametric  test .  Dikatakan parametric  test apabila didasarkan  pada  satu  atau  lebih  parameter. Linear regression merupakan  salah  satu  contoh  metode parametric  test .  Secara  umum, parametric  test sangat baik  digunakan  ketika  variabel  terdistribusi  secara normal . Namun  demikian, pada umumnya data rentang waktu hidrologi tidak selalu terdistribusi normal, dalam hal ini dapat digunakan metode non parametric test [15].
Gambar 1. Identifikasi perubahan iklim secara statistik dari (a) perubahan nilai rerata (mean), (b) perubahan variansi, dan (c) perubahan nilai rerata dan variansi. Sumbu vertical menyatakan peluang dan sumbu horizontal menyatakan nilai parameter (iklim) [15] .
Uji  Mann-Kendall  merupakan  pendekatan non parametric yang  telah  banyak  digunakan  untuk mengidentifikasi  trend  dalam  data  runtun  waktu  [15] Hipotesis dari uji Mann-Kendall adalah sebagai berikut: H 0 : S = (data tidak mengandung trend ) dan H 1 : S = (data mengandung trend).
Data  runtun  waktu x 1 ,x 2 ,…, x n dengan n adalah  banyak data. Misalkan x i dan x j adalah data pada waktu ke- i dan ke- j . statistik S uji Mann-Kendall didefinisikan sebagai:
𝑆 =   ∑ ∑ 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 ) 𝑛 𝑗=𝑖+1 𝑛−1 𝑖=1 (1)
𝑠𝑖𝑔𝑛 (𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 ) = { +1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥 𝑗 −   𝑥 𝑖 > 0 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥 𝑗 −  𝑥 𝑖 = 0 −1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥 𝑗 −   𝑥 𝑖 < 0 (2)
n  adalah  banyak  data.  Nilai  variansi  selanjutnya digunakan  untuk  memperoleh  nilai  Z  hitung  sebagai berikut:
𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = { 𝑆−1 𝜎 𝑠 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆 > 0
0 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆 = 0 𝑆+1 𝜎 𝑠 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆 < 0 (3)
Jika nilai S > 0 maka terdapat kecendrungan naik, jika S < 0 maka terdapat kecenderungan turun. Jika nilai S = 0 maka tidak terdapat kecendrungan. Selanjutnya dihitung nilai variansi dari S dengan:
𝜎 𝑠 2 = 1 18 (𝑛(𝑛 + 1)(2𝑛 + 5)) (4)
Hipotesis yang digunakan dalam uji ini yaitu H 0 berarti tidak  terdapat  trend  dan H 1 berarti  terdapat  trend. H 0
ditolak  jika│ Z hitung │> 𝑍 𝛼 2 ,  dimana 𝐹 𝑁 (𝑍 𝛼 2 ) =  𝛼/2 ,
FN adalah fungsi distribusi kumulatif normal standar dan α adalah taraf signifikansi.

## b. Trend Peningkatan Suhu Bulanan
Regresi  linier  biasanya  digunakaan  untuk  memodelkan hubungan  antara  dua  variabel  dengan  menggunakan persamaan linier kuadrat terkecil dari data yang diamati. Satu  variabel  dianggap  sebagai  variabel  bebas  (X)  dan variabel  lainnya  dianggap  sebagai  variabel  terikat  (Y). Hubungan  fungsi  antara  2  variabel  dituliskan  dengan formula matematika.
𝑌  = 𝑎 + 𝑏𝑥 + 𝑒 (5) 𝑎 = (𝛴𝑌−𝑏(𝛴𝑋)) 𝑁 (6)
𝑏 = (𝑁𝛴𝑋𝑌−(𝛴𝑋)(𝛴𝑌)) 𝑁𝛴𝑋 2 −(𝛴𝑋) 2 (7)
a adalah konstan, secara grafik menunjukkan intersep, b adalah  koefisien  regresi  yang  menunjukkan  besarnya pengaruh X terhadap Y, secara grafis menunjukkan slope (kemiringan grais regresi).
Analisa  korelasi  sederhana  diartikan  sebagai  suatu analisa  data  yang  bermaksud  untuk  melihat  hubungan antara  dua  variabel.  Koefisien  korelasi  dapat  diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
𝑏 = 𝑁𝛴𝑋𝑌−(𝛴𝑋)(𝛴𝑌) √(𝑁𝛴𝑋 2 −(𝛴𝑋) 2 )(𝑁𝛴𝑌 2 −(𝛴𝑋) 2 ) (8)
Besarnya koefisien korelasi (r) antara dua buah variabel adalah nol sampai dengan ± 1. Apabila nilai korelasi r = 0, berarti dua variabel tersebut tidak memiliki hubungan. Sedangkan apabila dua variabel mempunyai nilai r = ± 1, maka  dua  variabel  tersebut  memiliki  hubungan sempurna.  Tanda  minus  (-)  pada  nilai  r  menunjukkan hubungan  berlawanan  arah.sebaliknya  tanda  plus  (+) pada nilai r menunjukkan hubungan yang searah.

## 2.4. Kedalaman hujan
Kedalaman  hujan  wilayah  dianalisis  dengan  metode polygon Thiessen. Sebaran stasiun yang merata   maka cara perhitungan  curah  hujan  rata-rata  itu  dilakukan  dengan memperhitungkan  daerah  pengaruh  tiap  titik  pengamatan. Curah hujan di daerah itu dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut [12] .
𝑅̅ = 𝐴1𝑅1+𝐴2𝑅2+⋯+𝐴𝑛𝑅𝑛 𝐴1+𝐴2…+𝐴𝑛 (9)
dengan: 𝑅̅ = curah hujan daerah (mm), 𝑅1, 𝑅2 … 𝑅𝑛 = curah hujan di tiap titik pengamatan dan n adalah jumlah titik-titik pengamatan  (mm)  dan 𝐴1, 𝐴2 … 𝐴𝑛 =  luas  bagian  daerah yang mewakili tiap titik pengamatan

## 2.5. Intensitas Hujan
Tingkat curah hujan dinyatakan dalam jumlah curah hujan tiap satuan waktu, biasanya dalam mm/jam. Jumlah tinggi hujan per satuan waktu ini disebut sebagai intensitas hujan [14] .  Sifat  umum  hujan  adalah  semakin  singkat  hujan berlangsung  intensitasnya  cenderung  semakin  tinngi  dan semkin  besar  periode  ulangnya  semakin  tinggi  pula
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 5(1), March 2024
intensitasnya.  Intensitas  hujan  diperoleh  dengan  cara melakukan analisis data hujan baik secara statistik maupun empiris.  Biasanya  intensitas  hujan  dihubungkan  dengan durasi hujan jangka pendek misalnya 5 menit, 30 menit, 60 menit,  dan  jam-jaman.  Hubungan  intensitas  hujan  dan durasi  kejadian  dapat  dicari  dengan  menggunakan  rumus pendekatan secara empiris. Jika tidak adanya waktu untuk mengamati besarnya intensitas hujan atau disebabkan oleh karena  alatnya  tidak  ada,  maka  intensitas  hujan  bisa diperoleh  secara  empiris  dengan  menggunakan  rumus- rumus sebagai berikut [14] .
I = 𝑅 24 24 ( 24 𝑡 ) 2 3 (10)
dengan: I = intensitas curah hujan (mm/jam), t = lamanya curah hujan (jam) dan 𝑅 24 = curah hujan maksimum dalam 24  jam (mm).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Identifikasi Perubahan Iklim Mann-Kendall
Untuk menilai kecenderungan data dilakukan dengan uji non-parametrik  menggunakan  uji  Mann-Kendall.  Uji Mann-Kendall digunakan untuk mengetahui ada atau tidak adanya  kecenderungan  (meningkat  atau  menurun)  yang signifikan  pada  suatu  data.  Uji  kecendrungan  perubahan iklim dilakukan terhadap kecendrungan peningkatan suhu. Analisis  dilakukan  terhadap  data  klimatologi  dari  stasiun Sopak dan Kediri. Untuk merumuskan hipotesis digunakan H0 : Z = Normal (tidak terdapat kecenderungan) dan H1 : Z = Tidak Normal (terdapat kecenderungan).
1) Menentukan Signifikansi level (α) α = 0.05 , 𝑍 𝛼/2 < Z < 𝑍 𝛼/2 → 1,96 < Z < 1,96. H0 ditolak apabila : |Z| > 𝑍 𝛼/2 2) Mencari nilai Z Memberikan  rangking  relatif  pada  data  suhu  sesuai peringkat  nilai.  P  =  banyak  nilai  rangking  yang  lebih besar  dari  nilai  rangking  sendiri  dan  M  =  banyak  nilai rangking yang lebih kecil dari nilai rangking sendiri
Tabel 3. Rekapitulasi hasil uji Mann-Kendall data suhu berbagai stasiun klimatologi
Sta Nilai Kritis Nilai Z Nilai │Z│ Hasil Kediri 1.96 4.64 4.64 Signifikan Sopak 1.96 6.26 6.26 Signifikan
Berdasarkan  uji  Mann-Kendall Tabel  3 bahwa  nilai kritis sebesar 1,96 dan nilai Z stasiun klimatologi Kediri dan Sopak berturut-turut 4,64 dan 6,26 menunjukkan nilai yang signifikan. Hal tersebut menggambarkan bahwa dari tahun 1998 sampai tahun 2017 telah terjadi perubahan iklim.

## 3.2. Trend Peningkatan Suhu
Fenomena  terjadinya  perubahan  iklim  juga  dapat dianalisis  berdasarkan  trend  peningkatan  suhu  rerata bulanan.  Berdasarkan  analisis  trend  suhu  terhadap  stasiun klimatologi  Kediri  dan  Sopak  menunjukkan  trend meningkat.  Rerata  peningkatan  suhu  dari  tahun  1998 sampai 2017 sebesar 0,7 o C. Trend peningkatan suhu rerata bulanan ditunjukkan seperti pada Gambar 3 .
Gambar 3. Grafik Trend Rerata Temperatur/Suhu Stasiun Klimatologi di Pulau Lombok

## 3.3. Kedalaman hujan
Dalam  melakukan  identifikasi  terhadap  phenomena perubahan iklim parameter klimatologi  yang sangat umum digunakan  yaitu  suhu  dan  hujan.  Berdasarkan  regresi sederhana  menunjukkan  bahwa  hujan  yang  terjadi  sangat terkait  dengan  perubahan  suhu  meskipun  tidak menunjukkan  korelasi  yang  signifikan  karena  masih  ada pengaruh faktor klimatologi lainnya.
Analisis  dibagi  menjadi  3  periode.  Periode  1  tahun 1994-2003,  periode  2  tahun  2004-2013,  periode  3  tahun 2014-2018.  Kedalaman  hujan  menggunakan  rerata  hujan harian dari 20 stasiun data hujan. Perhitungan hujan rerata daerah menggunakan polygon Theissen. Hasil perhitungan analisis hujan harian ditunjukkan seperti pada Tabel 3 dan Gambar 4 , Gambar 5 , dan Gambar 6 .
Tabel 3. Rerata curah hujan harian masing-masing periode
y = 0.0043x + 26.019 R² = 0.0809 23.00 24.00 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00 30.00 ja n- 1998 ja n- 1999 ja n- 2000 ja n- 2001 ja n- 2002 ja n- 2003 ja n- 2004 ja n- 2005 ja n- 2006 ja n- 2007 ja n- 2008 ja n- 2009 ja n- 2010 ja n- 2011 ja n- 2012 ja n- 2013 ja n- 2014 ja n- 2015 ja n- 2016 ja n- 2017 S uh u ( ° C) Tahun Periode 1 Periode 2 Periode 3
Tahun Curah Hujan Rata- rata Harian (mm) Tahun Curah Hujan Rata-rata Harian (mm) Tahun Curah Hujan Rata-rata Harian (mm) 1994 23.96 2004 45.28 2014 33.72 1995 36.85 2005 38.64 2015 63.77 1996 47.36 2006 40.96 2016 36.73 1997 27.04 2007 35.74 2017 43.80 1998 26.91 2008 26.66 2018 51.36 1999 50.43 2009 79.53 2000 48.38 2010 19.05 2001 36.16 2011 37.18 2002 42.86 2012 29.61 2003 42.52 2013 43.10 y = 28.472e 0.05x R² = 0.267 0 10 20 30 40 50 60 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 C ur ah H uj an (mm ) Tahun
Gambar 5 . Kedalaman rerata hujan harian periode 2 tahun 2004-2013
Gambar 6. Kedalaman rerata hujan harian periode 3 tahun
2014-2013
Berdasarkan Tabel  3 dan Gambar  4 , Gambar  5 ,  dan Gambar  6 menunjukkan  terjadi  pola  perubahan  kedalaman hujan rerata harian dimana periode 1 (1994-2003) dan periode 3  (2014-2018)  rerata  kedalam  hujan  meningkat.  Sementara pada periode 2 (2004-2013) rerata intensitas hujan mengalami penurunan. Peristiwa penurunan intensitas hujan yang terjadi pada periode 1 dan 3 mengindikasikan terjadinya peristiwa La- nina  (hujan  di  atas  normal)  sedangkan  periode  2 mengindikasikan terjadinya peristiwa kekeringan (El-nino).

## 3.4. Intensitas Hujan
Intensitas hujan merupakan hubungan antara kedalam hujan dengan  waktu.  Berdasarkan  pergeseran  pola  kedalam  hujan pada  setiap  periode  1,  2  dan  3  berkorelasi  langsung  terhadap besarnya nilai  intensitas hujan harian. Tabel 4 dan Gambar 7 menunjukkan  bahwa  nilai  intensitas  hujan  periode  2  (tahun 2004-2013)  paling  rendah.  Hal  tersebut mengindikasikan terjadi deficit kekurangan air atau peristiwa kekeringan.
Tabel 4. Intensitas hujan masing-masing periode
Jam ke Periode 1 Periode 2 Periode 3 76.744 (mm) 52.031 (mm) 106.423 (mm) 1 26.606 18.038 36.895 2 16.760 11.363 23.242 3 12.791 8.672 17.737 4 10.558 7.159 14.642 5 9.099 6.169 12.618 6 8.058 5.463 11.174 7 7.271 4.929 10.082 8 6.651 4.510 9.224 9 6.149 4.169 8.527 10 5.732 3.886 7.949 11 5.379 3.647 7.459 12 5.076 3.441 7.039 13 4.812 3.263 6.673 14 4.580 3.105 6.352 15 4.374 2.966 6.066 16 4.190 2.841 5.811 17 4.024 2.728 5.580 18 3.874 2.626 5.372 19 3.737 2.533 5.182 20 3.611 2.448 5.007 21 3.495 2.370 4.847 22 3.389 2.297 4.699 23 3.290 2.230 4.562 24 3.198 2.168 4.434

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  pengaruh perubahan  iklim  terhadap  karakteristik  hujan  di  Pulau Lombok dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1) Berdasarkan hasil trend dan uji statistik parameter suhu, telah  menunjukkan  adanya  indikasi  perubahan  iklim  di Pulau  Lombok.  Dan  hasil  uji  stastistik  dari  ke  empat stasiun  klimatologi  tersebut  menunjukkan  adanya kecenderungan  peningkatan  atau  penurunan  yang signifikan.
2) Hasil analisis hubungan suhu terhadap curah hujan pada stasiun  klimatologi  menunjukkan  hubungan  yang dimiliki  adalah  hubungan  yang  searah.  Dimana  jika temperatur/suhu semakin tinggi  maka curah hujan juga akan semakin tinggi.
3) Terjadi  trend  prubahan  pola  hujan  dan  intensitas hujan selama 25 tahun yaitu dari tahun 1994-2003 mengalami peningkatan  kedalaman  dan  intensitas  hujan,  periode tahun 2004-2013 mengalami trend penurunan dan tahun 2014-2018 mengalami trend peningkatan.
4) Dari  trend  perubahan  intensitas  hujan  menunjukan peluang terjadinya bencana berupa bencana banjir yaitu pada periode 1 dan 3 (tahun 1994-2003 dan 2014-2018) dan  bencana  kekeringan  terjadi  pada  periode  2  yaitu tahun 2004-2013.

## Ucapan Terima Kasih
Pada kesempatan ini penulis menyampaikan terimakasih kepada  LPPM  Universitas  Mataram  melalui  Hibah  PNBP
y = 41.78e -0.022x R² = 0.0126 0 20 40 60 80 100 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 C ur ah H uj an (mm ) Tahun y = 38.832e 0.0466x R² = 0.0388 0 10 20 30 40 50 60 70 2014 2015 2016 2017 2018 C ur ah H uj an (mm ) Tahun
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 5(1), March 2024
yang  telah  membiayai  penelitian  ini  serta  Balai  Wilayah Sungai Nusa Tenggara I yang telah memberikan data hujan dan kimatologi di Provinsi Nusa Tenggara Barat .

## Daftar Pustaka
[1] W. Christopher, Callahan, and S.M.  Justin  “National Attribution of Historical Climate Damages ”, Journal Climatic Change, vol. 172, no 40, p.1, 2022.
[2] FAO, WFP Early Warnings on Acute Food Insecurity , Italy: World Food Programme, 2023.
[3] B. Kulig, B. Skowera, A.K. Kopyra, A.S. Kolodziej, and W. Grygierzec, “ The Use of the WOFOST Model to  Simulate  Water-Limited  Yield  of  Early  Potato Cultivars” , Journal  Agronomy , vol. 10, no. 81, p.77,
2020.
[4] J.  Yuen,  B.  Andersson,  “What is  the  Evidence  for Sexual  Reproduction  of  Phytophthora  Infestans  in Europe” Journal  Plant  Pathol ogy,  vol.  62,  no.  3.  p. 485, 2013.
[5] S.H. Bostanci and S. Yildirim, Handbook of Research on  Novel  Practices  and  Current  Successes  in Achieving  the  Sustainable  Development  Goals , Newyork: UNESCO, 2018.
[6] IPCC, Climate  Change  Synthesis  Report ,  Newyork: UNEP, 2007.
[7] J.M. Christoper, J.J. Maleski, and M.F. Miller, “Trend in Precipitation and Temperature in Florida ” , Journal of Hydrology, vol. 9. no. 452, p. 259, 2012.
[8] E.  Kevin,  Trenberth, and  J.  Dennis,  “Relationships Between  Precipitation  and  Surface  Temperature ” , Geophysical  Research  Letters ,  vol.  32,  no.14703,  p.
30, 2005.
[9] J.L.  McGregor,  K.C.  Nguyen,  D.G.  Kirono,  and J.J. Katzfey, “ High-Resolution Climate Projections for the Island  of  Lombok ”, Climate  Risk  Management , vol.
12, no.44, p. 32, 2016.
[10] R. Matthias, S. Beatriz, R.  Li, and V. Erik, “ Spatial and  Temporal  Characteristics  of  Near-Surface  Air Temperature  Across  Local  Climate  Zones  in  A Tropical City ”, International Journal of Climatology , vol. 42, no. 1, p. 9730, 2022.
[11] L.S.  Wanderson,  R.  Pedro,  F.V.  Camila,  and  C.G. Katia, “ A Comprehensive Analysis of Observed and Projected  Climate  Extremes  of  Temperature  and Precipitation  in  Belo  Monte  Hydropower  Plant – Eastern  Amazon,  Brazil”, International  Journal  of Climatology , vol. 42, no. 7, p. 9710, 2022.
[12] Nischal, A. Raju, and M.R. Kieran “ Evaluating Winter Precipitation Over The Western Himalayas In A High- Resolution  Indian  Regional  Reanalysis  Using  Multi- Source  Climate  Datasets ”, Journal  of  Applied Meteorology and Climatology , vol. 21, no. 72, p. 1,
2022.
[13] D.  Susilokarti, S.  Supadmo  Arif,  S. Susanto,  and  L. Sutiarso ,  “ dentifikasi  Perubahan  Iklim  Berdasarkan Data  Curah  Hujan  di  Wilayah  Selatan  Jatiluhur Kabupaten Subang, Jawa Barat ”, agriTECH , vol. 35, no. 1, p. 98, 2015.
[14] T.K. Manik, B. Rosadi, and E. Nurhayati , “ Mengkaji Dampak  Perubahan  Iklim  terhadap  Distribusi  Curah Hujan Lokal  di Propinsi  Lampung, Forum Geografi , vol. 28, no. 1, p. 73, 2014.
[15] R. Suwarman, E. Riawan, Y.S.M. Simanjuntak, and D. E. Irawan, “ Kajian Perubahan Iklim di Pesisir Jakarta Berdasarkan  Data  Curah  Hujan  dan  Temperatur ”, Buletin  Oseanografi  Marina ,  vol.  11,  no.  1,  p.  99,
2022.