## ANALISIS KECENDERUNGAN (TREND)
SUHU UDARA DAN CURAH HUJAN DI PULAU FLORES (LABUAN BAJO, RUTENG, MAUMERE, DAN LARANTUKA)
Fifi N. Ambi ¹, Hadi I. Sutaji 1 , Andreas Ch. Louk 1 , Apolinaris S. Geru 2
1 Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
2 Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Stasiun Klimatologi Kupang Jl. Adisucipto-Penfui, Kota Kupang, Kode Pos 85148, Indonesia
E-mail: fifinovitaambi@gmail.com

## Abstrak
Telah  dilakukan  penelitian    analisis  kecenderungan  (trend)  suhu  udara  dan  curah  hujan  di  Pulau Flores  (Labuan  Bajo,  Ruteng,  Maumere  dan  Larantuka).  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui profil  suhu  udara  dan  curah  hujan  serta  mengetahui  trend  suhu  udara  dan  curah  hujan  di  Pulau Flores  untuk  daerah  Labuan  Bajo,  Ruteng,  Maumere,  dan Larantuka.  Data  yang  digunakan  adalah data  sekunder  yang  diperoleh  dari  BMKG  Stasiun  Klimatologi  Kupang.  Pengolahan  data  dengan menghitung  rata-rata  untuk  mengetahui  profil  curah  hujan  dan  suhu  udara  serta  menggunakan metode regresi linear untuk menghitung trend suhu udara dan curah hujan. Berdasarkan pengolahan data,  profil  curah  hujan  di  Pulau  Flores  untuk  daerah  Labuan  Bajo,  Ruteng,  Maumere,  dan Larantuka adalah Pola hujan Monsun, untuk profil suhu udara di Pulau Flores suhu udara rata-rata tertinggi  terjadi  pada  bulan  November  sebesar  29,9 0 C  dan  suhu  udara  rata-rata  terendah  terjadi pada  bulan  Juli  sebesar  18,5 0 C.  Untuk  trend  curah  hujan  di  Labuan  Bajo  mengalami  trend penurunan  sebesar  -0,919  mm,  Ruteng  mengalami  trend peningkatan  sebesar  1,2688  mm,  Maumere mengalami trend peningkatan sebesar 0,1442 mm, Larantuka mengalami trend peningkatan sebesar 0,2734 mm. Untuk Trend suhu udara di Labuan Bajo mengalami trend peningkatan sebesar 0,0347 0 C, Ruteng  mengalami  trend  peningkatan  sebesar  0,005 0 C,  Maumere  mengalami  trend  peningkatan sebesar 0,0144 0 C, dan Larantuka mengalami trend peningkatan sebesar 0,036 0 C.
Kata kunci : Perubahan iklim, trend, suhu udara, curah hujan

## Abstract
Analysis of  the trend rainfall and air temperature has been conducted on Flores Island (Labuan Bajo, Ruteng,  Maumere  and  Larantuka).  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  profile  of  air temperature and rainfall and determine air temperature and rainfall trend on the island of Flores for the  areas  of  Labuan  Bajo,  Ruteng,  Maumere,  and  Larantuka.  Data  obtained  from  BMKG  Kupang Climatology Station. Data processing by calculating the average to determine the profile of rainfall and  air  temperature  and  using  linear  regression  methods  to  calculate  air  temperature  and  rainfall trends.  Based  on  data  processing,  rainfall  profiles  on  Flores  Island  for  the  areas  of  Labuan  Bajo, Ruteng, Maumere, and Larantuka are Monsoon Rain Patterns, for the temperature profile on Flores Island  the  highest  average  air  temperatures  occur  in  November  at  29.9 0 C  and  the  temperature  the lowest  average  air  occurred    in  July  of  18,5 0 C.  Rainfall  trend  in  Labuan  Bajo  experienced  a downward  trend  of  -0.919  mm,  Ruteng  experienced  an  upward  trend  of  1.2688  mm,  Maumere experienced an upward trend of 0.1442 mm, Larantuka had an upward  trend of 0.2734 mm. For air temperature trends in Labuan Bajo experiencing an upward  trend of 0.0347 0 C, Ruteng experiencing an  upward  trend  of  0.005 0 C,  Maumere  experiencing  an  upward  trend  of  0.0144 0 C,and  Larantuka experiencing an upward trend of 0.036 0 C.
Keywords : climate change, trends, air temperature, rainfall

## PENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  Negara  kepulauan yang terdiri dari pulau-pulau besar dan kecil menjadi  sangat  rentan  terhadap  perubahan iklim.  Di  sisi  lain  beberapa  sumber menyebutkan  bahwa  negara  berkembang
mempunyai  resiko  terkena  dampak  yang lebih  besar  akibat  perubahan  iklim  dari negara  maju,  Hal  ini  salah  satunya disebabkan negara  berkembang  dinilai belum  mampu  membangun  infrastruktur untuk  beradapatasi.  Misalnya  Indonesia,
tepatnya  adalah  salah  satu  pulau  yang termasuk  kategori  pulau  kecil,  yakni mempunyai  luas  13.540  km 2, yaitu  pulau Flores. Sebagai pulau kecil pulau Flores juga menjadi  sangat  rentan  terhadap  dampak perubahan iklim.
Iklim  merupakan  keadaan  rata-rata suhu udara, curah hujan, tekanan udara, arah angin,  kelembaban  udara,  dan  parameter iklim  lainnya  dalam  jangka  waktu  yang panjang  [1].  Apabila  terjadi  perubahan  dari kondisi  rata-rata  parameter  iklim,  maka  hal tersebut  dikatakan  sebagai  perubahan  iklim. Perubahan iklim tidak terjadi secara mendadak  atau  dalam  jangka  waktu  yang singkat,  tetapi  berlangsung  secara  perlahan dalam  jangka  waktu  yang  sangat  panjang. Perubahan  iklim  diakibatkan  oleh  semakin meningkatnya  konsentrasi  Gas  Rumah  Kaca (GRK)  seperti  CO 2, CH 4, N 2 O,  HFC,  PFC, DAN SF 6 di atmosfer.
Dampak  potensial  adanya  perubahan iklim adalah perubahan pola hujan, peningkatan  suhu  udara  dan  kenaikan permukaan  laut[2].  Sektor  yang  akan menerima  dampak  perubahan  iklim  adalah sektor  kehutanan  dan  pertanian.  Hal  ini disebabkan  kedua  sektor  tersebut  sangat dipengaruhi  oleh  curah  hujan  baik  variasi antar musim maupun antar tahun, akibat dari monsoon  Australia  –Asia  dan  ENSO  yang dinamik [3].
Perubahan pola
hujan akan mengakibatkan pergeseran awal musim baik musim  hujan  maupun  musim  kemarau. Bencana  kekeringan  sebagai  akibat  musim kemarau  yang  akan  berlangsung  lebih  lama, mengancam  produktivitas  lahan.  Musim hujan akan berlangsung lebih singkat namun dengan intensitas yang tinggi bila dibandingkan  kondisi  normal.  Hal  ini  akan memperbesar  peluang  terjadinya  bencana banjir dan tanah longsor.
Menurut  Maryati  (2010)  trend  adalah suatu  gerakan  (kecenderungan)  naik  atau turun  dalam  jangka  panjang,  yang  diperoleh dari  rata-rata  perubahan  dari  waktu  ke waktu.  Rata-rata  perubahan  tersebut  bisa bertambah  bisa  berkurang.  Jika  rata-rata perubahan  bertambah  disebut  trend  positif atau  trend  mempunyai  kecendurungan  naik. Sebaliknya, jika rata-rata perubahan berkurang  disebut  trend  negatif  atau  trend yang mempunyai kecenderungan menurun.
Di  Wilayah  Nusa  Tenggara  Timur termasuk  Pulau  Flores  sebagian    besarnya beriklim  kering.  Dimana  dalam  setahun musim  hujan  hanya  terjadi  4-5  bulan, sedangkan  7-8  bulan  merupakan  musim kemarau.  Wilayah  Flores  beriklim  kering karena letak geografisnya yang dekat dengan Benua  Australia,  dimana  dalam  setahun lebih  dominan  dipengaruhi  oleh  angin musim  (Monsun)  Australia  yang  bersifat kering  dari    pengaruh  monsun  Asia  yang bersifat basah [4].
Penelitian  [5],  tentang  trend  suhu udara  dan  curah  hujan  serta  uji  perubahan rata-rata  di  Kota  Pangkal  Pinang.  Hasil analisis  menunjukan  bahwa  data  suhu  udara periode  2000-2011  dan  curah  hujan  periode 1981-2011  di  Pangkal  pinang  menunjukkan adanya  kecenderungan  naik  untuk  suhu udara  rata-rata  sebesar  0,0292  °C/tahun, suhu  udara  minimum  sebesar  0,0365 °C/tahun,  sedangkan  suhu  udara  maksimum mengalami  penurunan  sebesar  0,01095 °C/tahun.
Hasil penggunaan software Hydrospect , menyebutkan bahwa suhu udara di Pangkal pinang mengalami trend dan step change yang  signifikan  untuk  bulan  yang berbeda.Untuk suhu udara rata-rata cenderung naik pada bulan Januari, Februari, Agustus, September, Oktober, dan
Desember.  Untuk  suhu  udara  maksimum cenderung  naik  pada  Januari,dan  Februari dan  cenderung  turun  pada  Mei  dan  Juli. Sementara  itu,  untuk  suhu  udara  mínimum cenderung  turun  pada  bulan  Januari, Februari,  April,  Mei,  Agustus,  Oktober, November, dan Desember.
Selain  itu,  penelitian  dari  [6]  telah menganalisis  trend  suhu  udara  dan  curah hujan  di  Sumatera  Utara,  dari  penelitian tersebut  didapatkan    hasil  analisis  trend menunjukan suhu udara minimum merupakan unsur iklim yang paling signifikan  trend  peningkatannya  dengan peningkatan  rata-rata  0.0063°C  pertahun  di Kepulauan  Nias,  0.006°C  di  Pantai  Timur, 0.0018°C  di  Pantai  Barat  dan  0.0004 0 C  di Pegunungan. Untuk trend peningkatan curah hujan sangat signifikan di wilayah pegunungan  dengan  trend  peningkatan  rata- rata  0.2  mm  pertahun,Pantai  Barat  dan Kepulauan  Nias  dengan  trend  peningkatan rata-rata 0.25 mm per tahun.
Keragaman  iklim  di  Pulau  Flores adalah cukup signifikan baik terhadap ruang maupun  waktu.  Dalam  hal  ini  fenomena skala  lokal  yaitu  topografi  cukup  berperang penting  dalam  persebaran  iklim.Jika  diamati secara  teliti,  tampak  adanya  perbedaan  awal musim  hujan,  periode  musim  hujan  dan jumlah  curah  hujan  setiap  tahunnya  di beberapa  tempat  dengan  elevasi  berbeda  di wilayah Flores[4].
Adapun  tujuan  dalam  penulisan  ini yaitu:  Mengetahui  Profil  suhu  udara  dan curah hujan bulanan di Pulau Flores (Labuan Bajo, Ruteng, Maumere, dan Larantuka) dan Mengetahui  Trend  suhu  udara  dan  curah hujan bulanan di Pulau Flores (Labuan Bajo, Ruteng,  Maumere,  dan  Larantuka).Manfaat penelitian  ini  yaitu:  Memberikan  informasi kepada  pembaca  tentang  trend  suhu  udara dan curah hujan di Pulau Flores dan Menjadi bahan informasi untuk kegiatan mitigasi dan adaptasi perubahan iklim di Pulau Flores.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan mengambil  data  suhu  udara  dan  data  curah hujandi BMKG (Badan
Meteorologi,
Klimatologi, dan Geofisika) stasiun
Klimatologi Kupang untuk beberapa wilayah di  Pulau  Flores  yaitu  Labuan  Bajo,  Ruteng, Maumere,  dan  Larantuka.  Data  yang
digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data suhu udara, dan data curah hujan di wilayah Pulau  Flores  untuk  daerah  Labuan  Bajo, Ruteng, Maumere, dan Larantuka  dari tahun 1989,1991,1994,1998–2018.
.
Prosedur Penelitian
a) Mengumpulkan  data  suhu  udara  dan curah hujan.
b) Mengolah data-data tersebut dan mencari  nilai  rata-rata  dari  setiap parameter  dengan  aplikasi  microsoft excel .
c) Membuat  profil  curah  hujan  dan  suhu udara
d) Menghitung trend suhu udara dan curah hujan
e) Membuat kesimpulan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1.  Perhitungan  rata-rata  curah  hujan  di Pulau  Flores  untuk  lokasi  Labuan Bajo, Ruteng, Maumere, dan Larantuka. Hasil  penelitian  jumlah  curah  hujan dari empat lokasi di Pulau Flores berdasarkan  data  curah  hujan  selama  21-30 tahun  dari  Stasiun  Klimatologi  Lasiana Kupang  dapat  dilihat  dari  hasil  jumlah  rata- rata curah hujan pada setiap lokasi penelitian sebagai berikut:
Tabel 1. Rata-rata curah hujan bulanan selama 21-30 tahun, dari tahun (1998- 2018, 1994-
2018, dan 1989-2018) Bulan Rata-rata curah hujan bulanan Labuan Bajo Ruteng Maumere Larantuka Jan 242 mm 483 mm 173 mm 314 mm Feb 172 mm 476 mm 193 mm 338 mm Mar 179 mm 483 mm 139 mm 163 mm Apr 108 mm 418 mm 110 mm 97 mm Mei 46 mm 194 mm 29 mm 37 mm Jun 45 mm 89 mm 11 mm 17 mm Jul 21 mm 53 mm 13 mm 11 mm Agu 16 mm 48 mm 5 mm 2 mm Sep 24 mm 136 mm 6 mm 5 mm Okt 46 mm 240 mm 27 mm 26 mm Nov 91 mm 467 mm 68 mm 53 mm Des 190 mm 464 mm 180 mm 180 mm
Pada  tabel  1.  data  rata-rata  curah  hujan diatas  dapat  diolah  untuk  mengetahui  profil curah  hujan  di  pulau  Flores  untuk  empat lokasi yaitu Labuan Bajo, Ruteng, Maumere
dan  Larantuka.  Data  curah  hujan  tersebut diperoleh  dari  empat  stasiun  yaitu  Labuan Bajo,  Ruteng,  Maumere,  dan  Larantuka.
Berikut  ini  adalah  hasil  pengolahan  data
sehingga diperoleh profil curah hujan.
2.  Hasil  profil  curah  hujan  untuk  empat stasiun  yaitu  Labuan  Bajo,  Ruteng,
Maumere, dan Larantuka
2.1.  Profil  bulanan  curah  hujan  stasiun

## Labuan Bajo
Pada  gambar  1  di  bawah  menunjukan pola curah hujan stasiun Labuan bajo adalah pola  hujan  Monsun,  yaitu  mengalami  satu kali hujan maksimum selama setahun. Hujan maksimum  itu  terjadi  pada  bulan  Oktober sampai  Maret.  Pola  hujan  Monsun  memiliki bentuk  hujan  yang  unimodal  (satu  puncak musim  hujan).  Curah  hujan  pada  bulan Februari  relatif  sama  dengan  curah  hujan pada  bulan  Maret.  Curah  hujan  di  Stasiun Labuan Bajo ditinjau secara rata-rata selama 21  tahun    (1998-2018)  berkisar  antara  16 mm  sampai  242  mm,  dimana  curah  hujan tertinggi  terjadi  pada  bulan  Januari  sebesar 242  mm,  dan  curah  hujan  terendah  terjadi pada bulan Agustus sebesar 16 mm.

## 2.2.Profil  bulanan  curah  hujan  stasiun Maumere
Pada  gambar  2  .menunjukan  pola curah hujan di Stasiun Maumere adalah pola hujan  Monsun,  yaitu  mengalami  satu  kali hujan  maksimum  selama  setahun.  Hujan maksimum  itu  terjadi  pada  bulan  Oktober sampai  Maret.  Pola  hujan  Monsun  bersifat unimodal  (satu  puncak  musin  hujan).  Curah hujan  pada  bulan  Agustus  relatif  sama dengan  curah  hujan  pada  bulan  September. Curah  hujan  di  Stasiun  Maumere  ditinjau secara rata-rata selama 30 tahun (1989-2018) berkisar  antara  5  mm  sampai  193  mm, dimana  curah  hujan  tertinggi  terjadi  pada bulan  Februari  sebesar  193  mm,  dan  curah
hujan  terendah  terjadi  pada  bulan  Agustus sebesar 5 mm.

## 2.3.  Profil  bulanan  curah  hujan  stasiun
Larantuka Pada gambar 3. di bawah
menunjukan  pola  curah  hujan  di  Stasiun Larantuka  adalah  pola  hujan  Monsun,  yaitu mengalami  satu  kali  hujan  maksimum selama setahun. Hujan maksimum itu terjadi pada  bulan  Oktober  sampai  Maret.  Pola hujan  Monsun  bersifat  unimodal  (satu puncak  musin  hujan).  Curah  hujan  pada bulan  Juni  relatif  sama  dengan  curah  hujan pada  bulan  Juli.  Curah  hujan  di  Stasiun Larantuka ditinjau secara rata-rata selama 30 tahun  (1989-2018)  berkisar  antara  2  mm sampai  338  mm,  dimana  curah  hujan tertinggi terjadi  pada  bulan  Februari  sebesar 338  mm,  dan  curah  hujan  terendah  terjadi bulan Agustus sebesar 2 mm.

## 2.4.  Profil  bulanan  curah  hujan  stasiun Ruteng
Pada  gambar  4  menunjukan  pola curah  hujan  di  Stasiun  Ruteng  adalah  pola hujan  Monsun,  yaitu  mengalami  satu  kali hujan  maksimum  selama  setahun.  Hujan maksimum  itu  terjadi  pada  bulanOktober
242 172179 108 46 45 21 16 24 46 91 190 0 200 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 C u rah h u a jn (m m ) Bulan Profil curah hujan bulanan di Labuan Bajo-Manggari Barat
1998-2018
173193 139 110
29 11 13 5 6 27 68 180 0 100 200 300 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 C u rah H u jan (m m ) Bulan Profil curah hujan bulanan di Maumere 1989-2018
314338 163 97 37 1711 2 5 26 53 180 0 200 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 C u rah H u jan (m m Bulan Profil curah hujan bulanan di Larantuka 1989-2018
Gambar  1.  Grafik  curah  hujan  stasiun Labuan Bajo periode 1998-2018 Gambar  2.  Grafik  curah  hujan  stasiun Maumere periode 1989-2018
Gambar  3.  Grafik  curah  hujan  stasiun Larantuka periode 1989-2018
sampai  Maret.  Pola  hujan  Monsun  bersifat unimodal  (satu  puncak  musin  hujan).  Curah hujan pada bulan Januari sama dengan curah hujan  pada  bulan  Maret.  Curah  hujan  di Stasiun  Ruteng  ditinjau  secara  rata-rata selama 25 tahun (1994-2018) berkisar antara 48 mm sampai 483 mm, dimana curah hujan tertinggi  terjadi  pada  bulan  Januari  dan Maret  sebesar  483  mm,  dan  curah  hujan terendah  terjadi  pada  bulan  Agustus  sebesar 48 mm.
3. Perhitungan rata-rata suhu udara pada setiap  lokasi  di  pulau  Flores  untuk  lokasi Labuan  Bajo,  Ruteng,  Maumere,  dan Larantuka.
Hasil  penelitian  rata-rata  suhu  udara
dari empat lokasi di pulau Flores berdasarkan  data  suhu  udara  selama  21-30
tahun  dari  Stasiun  Klimatologi  Lasiana Kupang  dapat  dilihat  dari  hasil  rata-rata Suhu udara pada setiap lokasi penelitian.
Gambar  4.  Grafik  curah  hujan  stasiun
Ruteng periode 1994-2018
Tabel 2. Rata-rata suhu udara bulanan selama 21-30 tahun, dari tahun (1998-2018, 1994-
2018, 1989-2018, dan 1991-2018) Bulan Rata-rata suhu udara bulanan Labuan Bajo Ruteng Maumere  Larantuka Jan 27,3 0 C 20,4 0 C 27,3 0 C 27,5 0 C Feb 26,8 0 C 19,9 0 C 26,8 0 C 27 0 C Mar 27 0 C 20,1 0 C 27,3 0 C 27,5 0 C Apr 27,1 0 C 20 0 C 27,6 0 C 27,7 0 C Mei 27 0 C 19,8 0 C 27,6 0 C 28 0 C Jun 26,4 0 C 19 0 C 26,9 0 C 27,3 0 C Jul 26 0 C 18,5 0 C 26,5 0 C 26,7 0 C Agu 25,9 0 C 18,7 0 C 26,4 0 C 26,7 0 C Sep 26,7 0 C 19,9 0 C 27,4 0 C 27,5 0 C Okt 27,9 0 C 21,2 0 C 28,7 0 C 28,6 0 C Nov 28,5 0 C 21,2 0 C 29,1 0 C 29,9 0 C Des 28,5 0 C 20,8 0 C 28,1 0 C 28,3 0 C
Pada  tabel  2  data  rata-rata  suhu  udara diatas  dapat  diolah  untuk  mengetahui  profil suhu  udara  di  pulau  Flores  untuk  empat lokasi yaitu Labuan Bajo, Ruteng, Maumere, dan  Larantuka.  Data  suhu  udara  tersebut diperoleh  dari  empat  stasiun  yaitu  Labuan Bajo,  Ruteng,  Maumere,  dan  Larantuka. Berikut  ini  adalah  hasil  pengolahan  data sehingga diperoleh profil curah hujan.

## 4.1.  Profil  suhu  udara  rata-rata  bulanan di Larantuka
Berdasarkangambar  5  menunjukan fluktuasi  rata-rata  suhu  udara  bulanan  di
Larantuka.  Dapat  dilihat  dari  gambar  di bawah  ini  rata-rata  suhu  udara  tertinggi terjadi pada bulan November sebesar 29,9 0 C kemudian menurun dan terendah terjadi pada bulan  Juli  dan  Agustus  sebesar  26,7 0 C. Selanjutnya  suhu  udara  rata-rata  meningkat kembali  sampai  bulan  Desember  kemudian menurun  sedikit  pada  bulan  Februari.  Suhu udara  rata-rata  berkisar  antara  29,9 0 C- 26,7 0 C.
4.2.  Profil  suhu  udara  rata-rata  bulanan di Maumere
483476483418 194 89 53 48136 240 467464 0 500 1000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 C u rah H u jan (m m ) Bulan Profil  curah hujan bulanan di Ruteng 1994-2018
Pada  gambar  6  menunjukan  bahwa fluktuasi  rata-rata  suhu  udara  bulanan  di Maumere.  Dapat  dilihat  dari  gambar  di bawah  ini  rata-rata  suhu  udara  tertinggi terjadi pada bulan November sebesar 29,1 0 C kemudian menurun dan terendah terjadi pada bulan    Agustus  sebesar  26,4 0 C.  Selanjutnya suhu  udara  rata-rata  meningkat  kembali sampai  bulan  Desember  kemudian  menurun sedikit pada bulan Februari. Suhu udara rata- rata berkisar antara 29,1 0 C-26,4 0 C.
Gambar 5. Grafik suhu udara rata-rata di Larantuka periode 1991-2018
Gambar 6. Grafik suhu udara rata-rata di Maumere periode 1989-2018

## 4.4.3. Profil suhu udara rata-rata bulanan di Labuan Bajo
Pada  gambar  7  di  bawah  ini menunjukan  fluktuasi  rata-rata  suhu  udara bulanan  di  Labuan  Bajo.  Dapat  dilihat  dari gambar  di  bawah  ini  bahwa  rata-rata  suhu udara tertinggi terjadi pada bulan November sebesar  28,5 0 C  kemudian  menurun  dan terendah terjadi pada bulan  Agustus sebesar 25,9 0 C.  Selanjutnya  suhu  udara  rata-rata meningkat  kembali  sampai  bulan  Januari kemudian  menurun  sedikit  pada  bulan Februari.  Suhu  udara  rata-rata  berkisar antara 28,5 0 C-25,9 0 C.

## Gambar 7. Grafik suhu udara rata-rata di
Labuan Bajo periode 1998-2018
4.4.  Profil  suhu  udara  rata-rata  bulanan di Ruteng Pada gambar di bawah ini menunjukan  fluktuasi  rata-rata  suhu  udara bulanan di Ruteng. Dapat dilihat dari gambar di  bawah  ini  bahwa  rata-rata  suhu  udara tertinggi  terjadi  pada  Oktober  dan  bulan November sebesar 21,2 0 C kemudian menurun  dan  terendah  terjadi  pada  bulan Juli  sebesar  18,5 0 C.  Selanjutnya  suhu  udara rata-rata  meningkat  kembali  sampai  bulan Januari  kemudian  menurun  sedikit  pada bulan Februari. Suhu udara rata-rata berkisar antara 21,2 0 C-18,5 0 C.
Gambar 8. Grafik suhu udara rata-rata di Ruteng periode 1994-2018

## 4.5  Hasil  trend  curah  hujan  di  Labuan Bajo periode 1998-2018
Curah  hujan  di  Labuan  Bajo  selama periode  1998-2018  berkisar  antara  575  mm sampai  1  mm.Rata-  rata  jumlah  curah  hujan tahunan  tertinggi  selama  periode  1998-2018 adalah  150  mm  pada  tahun  2013.Curah hujan tertinggi terjadi tahun 2002 pada bulan Januari  sebesar  575  mm,  dan  tahun  2000 pada  bulan  Januari  sebesar  456  mm.  Untuk curah hujan terendah terjadi tahun 2002 pada bulan  Mei,  tahun  2004    pada  bulan  Juli, tahun  2017  pada  bulan  Agustus, tahun  2018 pada  bulan  Agustus,  tahun  2015  pada  bulan
27.5 27 27.5 27.7 28 27.3 26.7 26.7 27.5 28.6 29.9 28.3 24 26 28 30 32 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 S u h u U d ar a Bulan Profil suhu udara rata-rata bulanan di Larantuka 1991-2018 27.3 26.8 27.3 27.6 27.6 26.9 26.5 26.4 27.4 28.7 29.1 28.1 24 26 28 30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 S u h u U d a ra Bulan Profil suhu udara rata-rata bulanan di Maumere 1989-2018 27.3 26.8 27 27.1 27 26.4 26 25.9 26.7 27.9 28.5 27.9 24 26 28 30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 S u h u U d ar a Bulan profil suhu udara rata-rata bulanan di Labuan Bajo 1998-2018
20.4 19.9 20.1 20 19.8 19 18.5 18.7 19.9 21.2 21.2 20.8 15 20 25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 S u h u U d ar a Bulan Profil suhu udara rata-rata bulanan di Ruteng 1994-2018
Desember  dan  tahun  2006  pada  bulan Oktober sebesar 1 mm.
Pada  Gambar  9,  grafik  menunjukan daerah  Labuan  Bajo  selama  periode  1998- 2018  memiliki  nilai  trend  negatif  sehingga trend  curah  hujan  cenderung  turun  dengan nilai  sebesar  -0,919  mm  dengan  R 2 sebesar 0,0448.  Karena  nilai  R 2 sangat  kecil  dan menuju  nol  maka  persamaan  tersebut  tidak memberikan ketidakpastian yang baik sehingga  harus  dimodulasi  menggunakan persamaan  linear  yang  dimodulasi  dengan persamaan mx + c. Berikut ini adalah Tabel 3 data setelah dimodulasi dengan persamaan linear gradien 15.
Tabel 3. Hasil Modulasi Gradien 15.
No Selisih (cm) Modulasi (mx + c) Setelah modulasi 1 144 15 159 2 112 30 142 3 104 45 149 4 85 60 145 5 129 75 204 6 96 90 186 7 67 105 172 8 101 120 221 9 91 135 226 10 75 150 225 11 87 165 252 12 59 180 239 13 131 195 326 14 94 210 304 15 109 225 334 16 150 240 390 17 76 255 331 18 67 270 337 19 122 285 407 20 111 300 411 21 56 315 371
Dari  data  yang  diperoleh  setelah  dilakukan modulasi  dengan  persamaan  mx  +  c, didapatkan grafik seperti pada Gambar 10.
Dari hasil grafik yang ditunjukan pada gambar  di  atas  setelah  dilakukan  modulasi dapat  dilihat  bahwa  curah  hujan  di  Labuan Bajo  menunjukan  kecenderungan  yang meningkat  yang  ditunjukan  oleh  persamaan regresi  y=  14,081x  +  108,36  dengan  R 2 sebesar  0,9167.  Koefisien  determinasi  (R 2 ) persamaan  regresi  di  perloeh  setelah dimodulasi  relatif  besar,  hal ini  menunjukan bahwa  model  yang  di  peroleh  dalam
menjelaskan variabel y baik karena mencapai  90  %,  dan  10%  yang  lain  di jelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak dijelaskan  dalam  model.  Namun  demikian tujuan  penyusunan  persamaan  regresi  dalam penelitian  ini  hanya  untuk  memberikan gambaran kecenderungan curah hujan selama periode pengamatan.
Gambar 9. Grafik trend curah hujan stasiun Labuan Bajo periode 1998-2018
Gambar 10. Grafik selisih setelah di modulasi.
4.6.  Hasil  trend  curah  hujan  di  Ruteng periode 1994-2018
Gambar 11. Grafik trend curah hujan stasiun Ruteng periode 1994-2018
Curah hujan di Ruteng selama periode 1994-2018  berkisar  antara 1109  mm  sampai 1  mm.  Curah  hujan  tertinggi  terjadi  tahun 2018  pada  bulan  Januari  sebesar  1109mm, dan  tahun  1994  pada  bulan  Maret  sebesar
y = -0.919x + 108.36 R² = 0.0448 0 50 100 150 200 0 10 20 30 C u rah h u jan subjek uji Trend curah hujan di Labuan Bajo periode 1998-2018 y = 14.081x + 108.36 R² = 0.9167 0 200 400 600 0 10 20 30 se li si h subjek uji grafik selisih setelah dimodulasi y = 1.2688x + 279.5 R² = 0.0241 0 200 400 600 0 10 20 30 C u rah h u jan subjek uji Trend curah hujan Ruteng periode 1994-2018
1029  mm.  Sedangkan  curah  hujan  terendah terjadi  tahun  2002  pada  bulan  Juni,  tahun 2011 pada bulan Juni, tahun 2004 pada bulan Agustus,  tahun  2014  pada  bulan  September sebesar 1 mm. Rata-rata jumlah curah hujan tahunan  selama  periode  1994-2018  adalah 417 mm pada tahun 1998.
Dapat di lihat dari grafik pada Gambar 11  bahwa  pada  daerah  Ruteng  selama periode  1994-2018  memiliki  nilai  trend positif sehingga trend curah hujan cenderung naik  dengan  nilai  sebesar  1,2688    mm dengan  ketidakpastian  atau  R 2 sebesar 0,0241.  Karena  nilai  R 2 sangat  kecil  dan menuju  nol  maka  persamaan  tersebut  tidak memberikan  pastian  yang  baik  sehingga harus  dimodulasi  menggunakan  persamaan linear  yang  dimodulasi  dengan  persamaan mx  +  c.  Berikut  ini  adalah  tabel  4  data setelah  dimodulasi  dengan  persamaan  linear gradien 25.
Tabel 4. Hasil Modulasi Gradien 25. No Selisih (cm) Modulasi (mx + c) Setelah modulasi 1 288 25 313 2 312 50 362 3 256 75 331 4 222 100 322 5 417 125 542 6 268 150 418 7 342 175 517 8 319 200 519 9 264 225 489 10 283 250 533 11 201 275 476 12 252 300 552 13 266 325 591 14 236 350 586 15 344 375 719 16 250 400 650 17 389 425 814 18 296 450 746 19 312 475 787 20 371 500 871 21 235 525 760 22 233 550 783 23 405 575 980 24 370 600 970 25 269 625 894 Dari  data  yang  diperoleh  setelah  dilakukan modulasi  dengan  persamaan  mx  +  c, didapatkan grafik seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. Grafik selisih setelah di modulasi Dari hasil grafik yang ditunjukan pada gambar  di  atas  setelah  dilakukan  modulasi dapat  dilihat  bahwa  curah  hujan  di  Ruteng menunjukan kecenderungan yang meningkat yang  ditunjukan  oleh  persamaan  regresi  y= 26,269x  +  279,5  dengan  R 2 sebesar  0,9136. Koefisien determinasi (R 2 ) persamaan regresi  di  perloeh  setelah  dimodulasi  relatif besar, hal ini menunjukan bahwa model yang di  peroleh  dalam  menjelaskan  variabel  y baik  karena  mencapai  90  %,  dan  10%  yang lain di jelaskan oleh variabel lain yang tidak dijelaskan  dalam  model.  Namun  demikian tujuan  penyusunan  persamaan  regresi  dalam penelitian  ini  hanya  untuk  memberikan gambaran kecenderungan curah hujan selama periode pengamatan.
4.7.  Hasil trend curah hujan di Maumere periode 1989-2018
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  13 bahwa  curah  hujan  di  Maumere  selama periode 1989-2018
mengalami kecenderungan  curah  hujannya  naik  karena memiliki  nilai  trend  positif  sebesar  0,1442 mm.  Rata-rata  jumlah  curah  hujan  tahunan
y = 26.269x + 279.5 R² = 0.9136 0 500 1000 1500 0 10 20 30 se li si h subjek uji grafik selisih setelah dimodulasi y = 0.1442x + 77.266 R² = 0.0048 0 50 100 150 0 20 40 C u rah h u jan subjek uji Trend curahn hujan Maumere periode 1989-2018
Gambar  13.  Grafik  trend  curah  hujan stasiun Maumere periode 1989-2018
tertinggi  selama  periode  1989-2018  adalah 119  mm  pada  tahun  2013.Curah  hujan  di Maumere  berkisar  antara  440  mm  sampai  1 mm.
Tabel 5. Hasil Modulasi Gradien 10. No Selisih (cm) Modulasi (mx + c) Setelah Modulasi 1 79 10 89 2 78 20 98 3 70 30 100 4 56 40 96 5 66 50 116 6 60 60 120 7 87 70 157 8 71 80 151 9 46 90 136 10 110 100 210 11 102 110 212 12 104 120 224 13 72 130 202 14 80 140 220 15 91 150 241 16 82 160 242 17 85 170 255 18 106 180 286 19 96 190 286 20 84 200 284 21 59 210 269 22 91 220 311 23 73 230 303 24 93 240 333 25 119 250 369 26 52 260 312 27 51 270 321 28 74 280 354 29 75 290 365 30 73 300 373
Curah  hujan  tertinggi  terjadi  tahun 1998 pada bulan Desember sebesar 440 mm, dan tahun 2000 sebesar 394 mm. Sedangkan curah hujan terendah terjadi tahun 2000 dan 2014  pada  bulan  Juni,  tahun  1991,  2007, 2009  dan  2013  pada  bulan  Juli,  tahun  1992 pada  bulan  Agustus,  tahun  1990  dan  2018 pada  bulan  September,  tahun  1991,  1997, dan 2003 pada bulan Oktober sebesar 1 mm. Dari  grafik  diatas  terlihat  bahwa  nilai  R 2 sebesar  0,0048  sangat  kecil  dan  menuju  nol maka  persamaan  tersebut  tidak  memberikan ketidakpastian  yang  baik  sehingga  harus dimodulasi  menggunakan  persamaan  linear
yang dimodulasi dengan  persamaan mx  +  c. Tabel  5  merupakan  data  setelah  dimodulasi dengan persamaan linear dengan gradien 10.
Dari  data  yang  diperoleh  setelah dilakukan modulasi dengan persamaan mx + c,  didapatkan  grafik  seperti  di  bawah  ini:
Gambar 14. Grafik selisih setelah di modulasi Dari  hasil  grafik  yang  ditunjukan  pada gambar  di  atas  setelah  dilakukan  modulasi dapat dilihat bahwa curah hujan di Maumere menunjukan kecenderungan yang meningkat yang  ditunjukan  oleh  persamaan  regresi  y= 10,144x + 77,266 dengan R 2 sebesar 0,9602. Koefisien determinasi (R 2 ) persamaan regresi  di  perloeh  setelah  dimodulasi  relatif besar, hal ini menunjukan bahwa model yang di  peroleh  dalam  menjelaskan  variabel  y baik  karena  mencapai  90  %,  dan  10%  yang lain di jelaskan oleh variabel lain yang tidak dijelaskan  dalam  model.  Namun  demikian tujuan  penyusunan  persamaan  regresi  dalam penelitian  ini  hanya  untuk  memberikan gambaran kecenderungan curah hujan selama periode pengamatan.
4.8. Hasil trend curah hujan di Larantuka periode 1989-2018
Gambar 15. grafik trend curah hujan stasiun Larantuka periode 1989-2018
Curah  hujan  di  Larantuka  selama periode  1989-2018  berkisar  antara  724  mm sampai  1  mm.  Curah  hujan  tertinggi  terjadi
y = 10.144x + 77.266 R² = 0.9602 0 200 400 600 0 20 40 se li sh subjek uji Grafik selisih setelah dimodulasi y = 0.2734x + 99.249 R² = 0.0066 0 100 200 0 20 40 cu rah h u jan subjek uji Trend curah hujan Larantuka periode 1989-2018
tahun  2013  pada  bulan  Januari  sebesar  724 mm  dan  tahun  2011  pada  bulan  Februari sebesar  663  mm,  sedangkan  curah  hujan terendah terjadi tahun 2003, 2007 pada bulan Mei,  tahun  2006  pada  bulan  Juni,  tahun 1998, 2011 pada bulan Agustus, tahun 1991 pada  bulan  September,  tahun  1991,  2003, 2007  pada  bulan  Oktober  sebesar  1 mm.Rata-rata  jumlah  curah  hujan  tahunan tertinggi  selama  periode  1989-2018  adalah 177 mm pada tahun 2011.
Dapat dilihat dari grafik pada Gambar 15 di atas curah hujan selama periode 1898- 2018  mengalami  kecenderungan  curah hujannya  naik  karena  memiliki  nilai  trend positif sebesar 0,2734 mm dengan ketidakpastian  atau  R 2 sebesar  0,0066. Karena nilai R 2 sangat kecil dan menuju nol maka  persamaan  tersebut  tidak  memberikan ketidakpastian  yang  baik  sehingga  harus dimodulasi  menggunakan  persamaan  linear yang dimodulasi dengan  persamaan mx  +  c. Berikut  ini  adalah  Tabel  6  data  setelah dimodulasi dengan persamaan linear gradien 10.
Tabel 6. Hasil Modulasi Gradien 10. No Selisih (cm) Modulasi (mx + c) Setelah modulasi 1 102 10 112 2 102 20 122 3 116 30 146 4 84 40 124 5 107 50 157 6 66 60 126 7 162 70 232 8 103 80 183 9 88 90 178 10 76 100 176 11 99 110 209 12 88 120 208 13 86 130 216 14 85 140 225 15 121 150 271 16 77 160 237 17 106 170 276 18 118 180 298 19 86 190 276 20 121 200 321 21 96 210 306 22 154 220 374 23 177 230 407 24 105 240 345
25 165 250 415 26 63 260 323 27 74 270 344 28 66 280 346 29 120 290 410 30 92 300 392
Dari  data  yang  diperoleh  setelah dilakukan  modulasi  dengan  persamaan mx+c,  didapatkan  grafik  seperti  di  bawah ini:
Gambar 16. Grafik selisih setelah di modulasi.
Dari hasil grafik yang ditunjukan pada gambar  di  atas  setelah  dilakukan  modulasi dapat dilihat bahwa curah hujan di Laratuka menunjukan kecenderungan yang meningkat yang  ditunjukan  oleh  persamaan  regresi  y= 10,273x + 99,249 dengan R 2 sebesar 0,9042. Koefisien determinasi (R 2 ) persamaan regresi  di  perloeh  setelah  dimodulasi  relatif besar, hal ini menunjukan bahwa model yang di  peroleh  dalam  menjelaskan  variabel  y baik  karena  mencapai  90  %,  dan  10%  yang lain di jelaskan oleh variabel lain yang tidak dijelaskan  dalam  model.  Namun  demikian tujuan  penyusunan  persamaan  regresi  dalam penelitian  ini  hanya  untuk  memberikan gambaran kecenderungan curah hujan selama periode pengamatan.
4.9.  Hasil  trend  suhu  udara  rata-rata  di Labuan Bajo periode 1998-2018
Suhu  udara  rata-rata  di  Labuan  Bajo berkisar  antara  29,2 0 C  sampai  24,4 0 C.  Suhu udara  rata-rata  tertinggi  terjadi  tahun  2006 pada  bulan  Desember  sebesar  29,2 0 C,  tahun 2009  pada  bulan  November  sebesar  29,1 0 C. Suhu  udara  rata-rata  terendah  terjadi  tahun 2011  pada  bulan  November  sebesar  24,4 0 C, tahun  2006  pada  bulan  Agustus  sebesar 24,8 0 C.  Rata-rata  suhu  udara  tahunan
y = 10.273x + 99.249 R² = 0.9042 0 200 400 600 0 10 20 30 40 se li si h subjek uji grafik selisih setelah dimodulasi
tertinggi  selama  periode  1998-2018  adalah 27,9 0 C pada tahun 2016.
Gambar 17. Grafik trend suhu udara rata-rata stasiun Labuan Bajo periode 1998-2018.
Dapat dilihat dari grafik pada Gambar 17  suhu  udara  rata-rata  di  Labuan  Bajo selama  periode  1998-2018  menunjukan kecenderungan  peningkatan  sebesar  0,0347 mm  dengan  nilai  R 2 sebesar  0,3688.  Karena nilai  R 2 sangat  kecil  dan  menuju  nol  maka persamaan tersebut tidak memberikan ketidakpastian  yang  baik  sehingga  harus dimodulasi  menggunakan  persamaan  linear yang dimodulasi dengan  persamaan mx  +  c. Berikut  ini  adalah  tabel  7  data  setelah dimodulasi dengan persamaan linear gradien 5.
Tabel 7. Hasil Modulasi Gradien 5. No Selisih (cm) Modulasi (mx + c) Setelah Modulasi 1 27,0 5 32,0 2 26,4 10 36,4 3 26,8 15 41,8 4 27,0 20 47,0 5 26,8 25 51,8 6 26,8 30 56,8 7 27,0 35 62,0 8 26,9 40 66,9 9 26,6 45 71,6 10 27,2 50 77,2 11 27,1 55 82,1 12 27,3 60 87,3 13 27,6 65 92,6 14 26,7 70 96,7 15 26,9 75 101,9 16 27,2 80 107,2 17 27,1 85 112,1 18 26,9 90 116,9 19 27,9 95 122,9 20 27,3 100 127,3 21 27,6 105 132,6
Dari  data  yang  diperoleh  setelah dilakukan modulasi dengan persamaan mx + c, didapatkan grafik seperti di bawah ini:
Dari hasil grafik yang ditunjukan pada gambar  di  atas  setelah  dilakukan  modulasi dapat  dilihat  bahwa  suhu  udara  rata-rata  di Labuan  Bajo  menunjukan  kecenderungan yang  meningkat  yang  ditunjukan  oleh persamaan  regresi  y=  5,0347x  +  26,661 dengan  R 2 sebesar  0,9999.  Koefisien determinasi  (R 2 )  persamaan  regresi  di perloeh  setelah  dimodulasi  relatif  besar,  hal ini  menunjukan  bahwa  model  yang  di peroleh  dalam  menjelaskan  variabel  y  baik karena mencapai 90 %, dan 10% yang lain di jelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak dijelaskan  dalam  model.  Namun  demikian tujuan  penyusunan  persamaan  regresi  dalam penelitian  ini  hanya  untuk  memberikan gambaran  kecenderungan  suhu  udara  rata- rata selama periode pengamatan.
4.10.  Hasil  trend  suhu  udara  rata-rata  di Ruteng periode 1994-2018
y = 0.0347x + 26.661 R² = 0.3688 26.0 27.0 28.0 0 10 20 30 su h u u d ar a subjek uji Trend suhu udara rata-rata Labuan Bajo periode 1998-2018 y = 5.0347x + 26.661 R² = 0.9999 0.0 50.0 100.0 150.0 0 10 20 30 se li si h subjek uji grafik selisih setelah dimodulasi y = 0.005x + 19.892 R² = 0.026 19.5 20.0 20.5 21.0 0 10 20 30 su h u u d ar a subjek uji Trend suhu udara rata-rata  Ruteng periode 1994-2018
Gambar  18.  Grafik  selisih  setelah  di modulasi
Gambar  19.  Grafik  trend  suhu  udara rata-rata  stasiun  Ruteng  periode  1994-
Suhu udara rata-rata di Ruteng selama periode  1994-2018  berkisar  antara  29,2 0 C sampai  24,4 0 C.Rata-rata  suhu  udara tahunan tertinggi  selama  periode  1994-2018  adalah 20,4 0 C  pada  tahun  2016.  Suhu  udara  rata- rata  tertinggi  terjadi  tahun  2018  pada  bulan Oktober  sebesar  22,5 0 C,  tahun  1996  pada bulan  Maret  sebesar  22,4 0 C.  Suhu  udara rata-rata  terendah  terjadi  tahun  2011  pada bulan  Juni  sebesar  17,3 0 C,  tahun  2011  pada bulan Juli sebesar 17,6 0 C. Dari grafik di atas suhu  udara  rata-rata  di  Ruteng  selama periode 1994-2018 menunjukan
kecenderungan  naik  sebesar  0,005  mm dengan  ketidakpastian  atau    nilai  R 2 sebesar 0,026.  Karena  nilai  R 2 sangat  kecil  dan menuju  nol  maka  persamaan  tersebut  tidak memberikan ketidakpastian yang baik sehingga  harus  dimodulasi  menggunakan persamaan  linear  yang  dimodulasi  dengan persamaan mx + c. Berikut ini adalah Tabel 8 data setelah dimodulasi dengan persamaan linear gradien 5.
Tabel 8. Hasil Modulasi Gradien 5. No Selisih (cm) Modulasi (mx + c) Setelah Modulasi 1 19,7 5 24,7 2 19,8 10 29,8 3 20,1 15 35,1 4 19,7 20 39,7 5 20,5 25 45,5 6 19,8 30 49,8 7 20,1 35 55,1 8 19,8 40 59,8 9 20,1 45 65,1 10 20,0 50 70,0 11 20,2 55 75,2 12 20,1 60 80,1 13 19,8 65 84,8 14 19,8 70 89,8 15 19,6 75 94,6 16 20,0 80 100,0 17 20,2 85 105,2 18 19,6 90 109,6 19 19,8 95 114,8 20 20,0 100 120,0 21 19,9 105 124,9 22 19,9 110 129,9 23 20,4 115 135,4 24 20,1 120 140,1 25 20,2 125 145,2
Dari  data  yang  diperoleh  setelah dilakukan modulasi dengan persamaan mx +
c, didapatkan grafik seperti di bawah ini:
Gambar 20. Grafik selisih setelah di modulasi
Dari hasil grafik yang ditunjukan pada gambar  di  atas  setelah  dilakukan  modulasi dapat  dilihat  bahwa  suhu  udara  rata-rata  di Ruteng  menunjukan  kecenderungan  yang meningkat  yang  ditunjukan  oleh  persamaan regresi  y=  5,005x  +  19,892  dengan  R 2 sebesar  1.  Koefisien  determinasi  (R 2 ) persamaan  regresi  di  perloeh  setelah dimodulasi  relatif  besar,  hal ini  menunjukan bahwa  model  yang  di  peroleh  dalam menjelaskan  variabel  y  sangat  baik  karena mencapai  100  %.  Namun  demikian  tujuan penyusunan persamaan regresi dalam penelitian  ini  hanya  untuk  memberikan gambaran  kecenderungan  suhu  udara  rata- rata selama periode pengamatan.
4.11.  Hasil  trend  suhu  udara  rata-rata  di Maumere periode 1989-2018
Gambar 21. grafik trend suhu udara rata-rata stasiun Maumere periode 1989 -2018
Suhu  udara  rata-rata  tertinggi  di Maumere  selama  periode  1989-2018  terjadi tahun  1990  pada  bulan  November  sebesar 30,1 0 C,  tahun  1989,  1993  dan  2016  pada bulan November sebesar 30,0 0 C. Suhu udara
y = 5.005x + 19.892 R² = 1 0.0 100.0 200.0 0 10 20 30 se li si h subjek uji Grafik selisih setelah dimodulasi y = 0.0144x + 27.174 R² = 0.055 24.0 25.0 26.0 27.0 28.0 29.0 0 20 40 su h u u d ar a subjek uji Trend suhu udara rata-rata Maumere periode 1989-2018
rata-rata  terendah  terjadi  tahun  2006  pada bulan  Juli  sebesar  25,1 0 C,  tahun  2006  pada bulan  Agustus  sebesar  25,5 0 C.  Suhu  udara rata-rata  di  Maumere  selama  periode  1989- 2018 berkisar antara 30,1 0 C sampai 25,1 0 C.Rata-rata suhu udara tahunan tertinggi  selama  periode  1989-2018  adalah 28,2 0 C pada tahun 2016.
Dari grafik di atas suhu udara rata-rata di  Maumere  selama  periode  1989-2018 menunjukan  trend  peningkatan    sebesar 0,0144 mm dengan ketidakpastian atau  nilai R 2 sebesar  0,055.  Karena  nilai  R 2 sangat kecil  dan  menuju  nol  maka  persamaan tersebut  tidak  memberikan  ketidakpastian yang  baik  sehingga  harus  dimodulasi menggunakan persamaan linear yang dimodulasi  dengan  persamaan  mx  +  c. Berikut  ini  adalah  tabel  9  data  setelah dimodulasi dengan persamaan linear gradien 5.
Tabel 9. Hasil Modulasi Gradien 5. No Selisih (cm) Modulasi (mx + c) Setelah Modulasi 1 27,7 5 32,7 2 27,7 10 37,7 3 27,5 15 42,5 4 27,5 20 47,5 5 27,9 25 52,9 6 27,5 30 57,5 7 27,3 35 62,3 8 25,1 40 65,1 9 27,0 45 72,0 10 27,9 50 77,9 11 26,9 55 81,9 12 26,9 60 86,9 13 27,3 65 92,3 14 27,2 70 97,2 15 27,4 75 102,4 16 27,2 80 107,2 17 27,4 85 112,4 18 27,0 90 117,0 19 27,5 95 122,5 20 27,3 100 127,3 21 27,6 105 132,6 22 28,0 110 138,0 23 27,2 115 142,2 24 27,3 120 147,3 25 27,7 125 152,7 26 27,8 130 157,8 27 27,4 135 162,4 28 28,2 140 168,2
29 27,7 145 172,7 30 27,7 150 177,7
Dari  data  yang  diperoleh  setelah  dilakukan modulasi  dengan  persamaan  mx  +  c, didapatkan grafik seperti di bawah ini
Gambar 22. Grafik selisih setelah di modulasi
Dari  hasil  grafik  yang  ditunjukan  pada gambar  di  atas  setelah  dilakukan  modulasi dapat  dilihat  bahwa  suhu  udara  rata-rata  di Maumere  menunjukan  kecenderungan  yang meningkat  yang  ditunjukan  oleh  persamaan regresi  y=  5,0144x  +  27,174  dengan  R 2 sebesar  0,9999.  Koefisien  determinasi  (R 2 ) persamaan  regresi  di  perloeh  setelah dimodulasi  relatif  besar,  hal ini  menunjukan bahwa  model  yang  di  peroleh  dalam menjelaskan variabel y baik karena mencapai  90  %,  dan  10%  yang  lain  di jelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak dijelaskan  dalam  model.  Namun  demikian tujuan  penyusunan  persamaan  regresi  dalam penelitian  ini  hanya  untuk  memberikan gambaran  kecenderungan  suhu  udara  rata- rata selama periode pengamatan.
4.12.  Hasil  trend  suhu  udara  rata-rata  di
Larantuka periode 1991-2018
Gambar 23. Grafik trend suhu udara rata-rata stasiun Larantuka periode 1991-2018.
y = 5.0144x + 27.174 R² = 0.9999 0.0 50.0 100.0 150.0 200.0 0 20 40 se li si h subjek uji grafik selisih setelah dimodulasi y = 0.036x + 27.203 R² = 0.3854 26.5 27.0 27.5 28.0 28.5 29.0 29.5 0 10 20 30 su h u u d ar a subjek uji
Trend suhu udara rata-rata Larantuka periode 1991-2018
Suhu  udara  rata-rata  di  Larantuka berkisar  antara  44,0 0 C  sampai  24,4 0 C.  Suhu udara  rata-rata  tertinggi  terjadi  tahun  2017 pada bulan November sebesar 44,0 0 C, tahun 2012  pada  bulan  Desember  sebesar  30,1 0 C. Untuk  suhu  udara  rata-rata  terendah  terjadi tahun  2007  pada  bulan  Februari  sebesar 24,4 0 C,  tahun  1991  pada  bulan  Juli  sebesar 25,6 0 C.  Rata-rata  suhu  udara  tahunan tertinggi  selama  periode  1991-2018  adalah 29,3 0 C pada tahun 2017.
Dapat  dilihat  dari  grafik  di  atas  suhu udara  rata-rata  di  Larantuka  selama  periode 1991-2018 menunjukan kecenderungan peningkatan  sebesar  0,036  mm  dengan  nilai R 2 sebesar  0,3854.  Karena  nilai  R 2 sangat kecil  dan  menuju  nol  maka  persamaan tersebut  tidak  memberikan  ketidakpastian yang  baik  sehingga  harus  dimodulasi menggunakan persamaan linear yang dimodulasi dengan persamaan mx + c.
Berikut ini adalah tabel 10 data setelah dimodulasi dengan persamaan linear gradien 5.
Tabel 10. Hasil Modulasi Gradien 5. No Selisih (cm) Modulasi (mx + c) Setelah Modulasi 1 27,1 5 32,1 2 27,4 10 37,4 3 27,3 15 42,3 4 27,2 20 47,2 5 27,5 25 52,5 6 27,3 30 57,3 7 27,3 35 62,3 8 28,1 40 68,1 9 27,4 45 72,4 10 27,3 50 77,3 11 27,6 55 82,6 12 27,9 60 87,9 13 28,1 65 93,1 14 28,2 70 98,2 15 28,2 75 103,2 16 27,3 80 107,3 17 27,4 85 112,4 18 27,8 90 117,8 19 27,9 95 122,9 20 27,9 100 127,9 21 27,5 105 132,5 22 27,8 110 137,8 23 27,8 115 142,8 24 27,8 120 147,8 25 27,5 125 152,5 26 28,4 130 158,4
27 29,3 135 164,3 28 28,2 140 168,2 Dari  data  yang  diperoleh  setelah dilakukan modulasi dengan persamaan mx + c, didapatkan grafik seperti di bawah ini:
Gambar 24. Grafik selisih setelah di modulasi
Dari hasil grafik yang ditunjukan pada gambar  di  atas  setelah  dilakukan  modulasi dapat  dilihat  bahwa  suhu  udara  rata-rata  di Laratuka  menunjukan  kecenderungan  yang meningkat  yang  ditunjukan  oleh  persamaan regresi  y=  5,036x  +  27,203  dengan  R 2 sebesar  0,9999.  Koefisien  determinasi  (R 2 ) persamaan  regresi  di  perloeh  setelah dimodulasi  relatif  besar,  hal ini  menunjukan bahwa  model  yang  di  peroleh  dalam menjelaskan variabel y baik karena mencapai  90  %,  dan  10%  yang  lain  di jelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak dijelaskan  dalam  model.  Namun  demikian tujuan  penyusunan  persamaan  regresi  dalam penelitian  ini  hanya  untuk  memberikan gambaran  kecenderungan  suhu  udara  rata- rata selama periode pengamatan.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan  yang  dilakukan  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1. Profil curah hujan dan suhu udara Profil curah hujan di Pulau Flores di daerah  Labuan  Bajo,  Ruteng,  Maumere, dan  Larantuka  mempunyai  pola  hujan Monsun  karena  karakteristik  pola  hujan mempunyai distribusi curah hujan bulanan  berbentuk  U  atau  V.  Dari keempat  stasiun  curah  hujan  tertinggi terjadi  pada  bulan  Januari  dan  curah hujan  terendah  terjadi  pada  bulan Agustus.  Profil  suhu  udara  di  Pulau Flores  di  daerah  Labuan  Bajo,  Ruteng,
y = 5.036x + 27.203 R² = 0.9999 0.0 100.0 200.0 0 20 40 se li si h subjek uji grafik selisih setelah dimodulasi
Maumere,  dan  Larantuka  menunjukan bahwa  suhu  udara  rata-rata  tertinggi terjadi  pada  bulan  November  sebesar 29,9 0 C  dan  suhu  udara  rata-rata  terendah terjadi pada bulan Juli sebesar 18,5 0 C
2.  Trend  Curah  hujan  dan  suhu  udara  di Pulau  Flores  di  daerah  Labuan  Bajo,
Ruteng, Maumere, dan Larantuka
Hasil  analisis  untuk  trend  curah hujan  daerah  Labuan  Bajo  mengalami adanya  kecenderungan  turun,  sedangkan daerah  Ruteng,  Maumere,  dan  Larantuka mengalami  adanya  kecenderungan  naik. Hasil  analisis  untuk  trend  suhu  udara daerah  Labuan  Bajo,  Ruteng,  Maumere dan Larantuka menunjukan adanya kecenderungan naik. Saran 1.Informasi perubahan iklim perlu
diperbaharui  terus  menerus  dengan  data yang  terbaru,  sehingga  upaya  mitigasi dan adaptasi lebih optimal.
2. Pada penelitian ini hanya mengkaji trend suhu udara dan curah hujan oleh   karena itu  dibutuhkan  penelitian  lebih  lanjut dengan  menambah  beberapa  parameter
seperti  kelembaban  udara,  tekanan  udara dan arah angin.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Tjasyono,Bayong HK. 2004. : Klimatolog. Penerbit ITB.
2. Vladu,  I.F.  2006.  Adaptation  as  part  of the  development  process.  Technology subprogramme.  Adaption,  Technology and Science Programme. UNFCCC.
3. Naylor, R.L., D.S. Battisti, D.J. Vimont, W.P.  Falcon,  and  M.B.  Burke.  2007. Assessing risks of climate variability and climate  change  for  Indonesian  rice agriculture.  Proceedings  of  the  National Academy  of  Sciences  of  the  United States  of  Academy  of  America.  PNAS 104(19):7752-7757
4. Geru,A.S.  2008.  Gambaran  Ikim  di pulau Flores. Makalah.
5. Fadholi  A  .  2013.  Uji  rata-rata  suhu udara  dan  curah  hujan  di  kotaPangkal Pinang.  jurnal  matematika,  sains  dan teknologi.
6. Hendri  Irwandi,  dkk.  2015.  Analisis tren  suhu  udara  dan  curah  hujan  di Sumatra Utara.