## Hubungan Indeks Osilasi Selatan dan Indeks Curah Hujan terhadap Kejadian Kekeringan di Kabupaten Indramayu, Jawa Barat, Indonesia
The Relation of Southern Oscillation Index and Standard Precipitation Index to Drought Disaster in Indramayu District, West Jawa, Indonesia
BOEDI TJAHJONO 1* , BABA BARUS 1 , NINA WIDIANA DAROJATI 1
1 Pusat Studi Bencana, Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, Institut Pertanian Bogor, Jl. Raya Pajajaran, Kampus IPB Baranangsiang, Bogor; * Penulis korespondensi, e-mail: boetjah@apps.ipb.ac.id
(Diterima: 14 Oktober 2016; Disetujui: 27 Desember 2016)

## ABSTRACT
Indramayu  district  experiences  frequent  droughts  that  leads  to  many  paddy  fields  harvest failure.  Since  the  district  is  one  of  the  national  granary,  this  disaster  needs  to  be  addressed urgently. This study aimed to assess the level of dryness in Indramayu using Standard Precipitation Index  (SPI)  and  its  relation  with  the  Southern  Oscillation  Index  (SOI).  The  study  used  monthly rainfall data from 1996 to 2013 observed by  19 stations and the score of SOI that came from the Bureau  of  Meteorology  of  Australia.  The  method  used  quantitative  approach  using  SPI  and software SPI_sl_6.exe. Drought indices  was  measured in four different time scale  which are 1, 3, and 6 month(s) (for the short term period) and the 12 months time scale (for the long term period). SPI’s  assessment  was  classified  in  accordance  with  the  classification  of  WMO  (World Meteorological  Organization)  which  consist  of  seven  classes,  ranging  from  wet  extreme  to  dry extreme class. The results showed that the occurence of "very dry" to "dry extreme“ drought was occured mainly from February 1997 to January 1998 at most stations, while for  some stations, it lasted until March 1998. The drought period was lasted from nine to ten months. In 2002 to 2003, the droughts that classified as "very dry" on a 3 and 6 months time scale lasted about five months, while  the  12  months  time  scale  was  lasted  about  nine  months.  SPI  value  that  obtained  from different time scales has a strong relation with the value of SOI. The negative value of SOI tends to be followed by the negative value of SPI, and vice versa. SOI that has negative value below -7 and occured in a long period (more than three months) indicates a prolonged El Nino which occurred in 1997 and 2002/2003 when the research area was struck by "being dry" to "dry extreme" drought state.
Keywords: drought, Indramayu district, southern oscillation index, standard precipitation index.

## ABSTRAK
Kabupaten  Indramayu  sering  mengalami  kekeringan  sehingga  menyebabkan  banyak  lahan sawah  yang  puso.  Mengingat  kabupaten  ini  merupakan  wilayah  lumbung  padi  nasional,  maka bencana  ini perlu segera diatasi. Penelitian  ini bertujuan menilai tingkat kekeringan di Kabupaten Indramayu  melalui  Indeks  standar  curah  hujan  (SPI)  dan  keterkaitannya  dengan  Indeks  Osilasi selatan (SOI). Penelitian ini menggunakan data curah hujan bulanan  dari tahun 1996 sampai 2013 dari  19  stasiun  pencatat  hujan  dan  data  SOI  dari  Badan  Meteorologi  Australia.  Metode  yang digunakan  adalah  secara  kuantitatif  dengan  menggunakan  formula  SPI  dan  piranti  lunak
SPI_sl_6.exe.  Indeks  kekeringan  dihitung  untuk  empat  skala  waktu,  yaitu  1,  3,  dan  6  bulanan (periode  jangka  pendek)  dan  12  bulanan  (periode  jangka  panjang).  Hasil  penilaian  SPI diklasifikasikan  sesuai  dengan  klasifikasi  WMO  ( World  Meteorologi  Organization )  yang  terdiri atas  tujuh  kelas,  mulai  dari  kelas  ekstrim  basah  hingga  ekstrim  kering. Hasil  penelitian menunjukkan bahwa kejadian kekeringan yang tergolong “sangat kering” hingga “ekstrim kering”, terjadi rata-rata di tiap stasiun mulai Februari 1997 hingga Januari 1998, bahkan di beberapa lokasi dapat berlangsung hingga Maret 1998. Periode kekeringan terpantau berlangsung selama 9 hingga 10 bulan. Pada tahun 2002 sampai 2003, kejadian kekeringan “sangat kering” pada skala waktu 3 dan 6 bulanan berlangsung sekitar 5 bulan sedangkan pada skala 12 bulanan berlangsung  sekitar 9 bulanan. Nilai SPI yang diperoleh dari berbagai skala waktu memiliki hubungan yang erat dengan nilai  SOI.  Pada  saat  nilai  SOI  negatif  maka  nilai  SPI  pun  cenderung  bernilai  negatif,  begitu  pula sebaliknya. SOI yang bernilai negatif lebih kecil dari -7 dan berlangsung lama (lebih besar dari tiga bulan)  menunjukkan  terjadinya  El  Nino  yang  berkepanjangan,  terjadi  pada  tahun  1997  dan 2002/2003  yang  wilayah  penelitian  berada  pada  kondisi  kekeringan  ”kering  sedang”  hingga “ekstrim kering”.
Kata kunci: kekeringan, indeks curah hujan, indeks osilasi selatan, Kabupaten Indramayu

## PENDAHULUAN
Kekeringan
merupakan gejala klimatologis yang sering menimbulkan bencana, terutama untuk petani karena kekeringan  sering  menyebabkan  gagal  panen atau  puso.  Berdasarkan  data  Dinas  Pertanian Kabupaten  Indramayu,  lahan  yang  mengalami puso  di  Kabupaten  Indramayu  mempunyai luasan  yang  tidak  konstan  setiap  tahunnya. Tahun  2002  hingga  2009  rata-rata  luas  lahan puso  mencakup  12,787  hektar  [Tabel  1], sedangkan  pada  tahun  2012,  lahan  yang mengalami  puso  tercatat  seluas  13,173  hektar (Dinas  Pertanian,  2012).  Dengan  demikian kekeringan menjadi isu utama bidang pangan di Kabupaten  Indramayu yang harus segera dicari solusinya.

## Tabel 1.  Kejadian puso di Kabupaten Indramayu
Tahun kejadian Luas Lahan Puso (Ha) 2002 8,026 2003 25,640 2004 3,026 2005 2,666 2006 16,546 2007 14,803 2008 28,615 2009 2,459
Sumber: Dinas Pertanian, Indramayu (2002 sampai 2009).
Kekeringan pada dasarnya adalah keadaan kekurangan pasokan air untuk berbagai  kegiatan  di  suatu  wilayah  dan  terjadi dalam  waktu  yang  berkepanjangan,  dari bulanan hingga tahunan (UNDP, 2011). Secara meteorologi  kekeringan  dilihat  sebagai  kondisi kekurangan  curah  hujan  untuk  suatu  jangka waktu tertentu pada suatu  wilayah (Misrha dan Singh,  2010).  Oleh  karenanya,  terdapat beberapa penelitian yang menganalisis kekeringan  dengan  menggunakan  data  curah hujan  bulanan.  Adapula  yang  menggunakan pendekatan  lain  yakni  menggunakan  analisis durasi dan intensitas kekeringan dalam hubungannya  dengan  kekurangan  curah  hujan kumulatif.  Sebagaimana  yang  dilakukan  oleh Darojati et  al .  (2015)  dalam  penelitiannya  di Kabupaten Indramayu yang memperoleh susunan  faktor-faktor  bahaya  kekeringan  di Kabupaten  Indramayu  secara  berurutan  sesuai urutan kepentingannya yakni curah hujan, jenis penggunaan  lahan,  jarak  ke  sumber  air,  tekstur tanah,  suhu  permukaan  tanah.  Curah  hujan merupakan  urutan  pertama  yang  berarti merupakan faktor paling penting dalam bahaya kekeringan. Dalam hal tersebut digunakan data curah hujan bulanan.
Salah satu pemanfaatan data curah hujan untuk  analisis  kekeringan  dapat  dilakukan melalui  penilaian  Indeks  Standard  Presipitasi
( Standardized  Precipitation  Index atau  SPI) yang hasilnya dapat digunakan untuk memantau  pasokan  air  jangka  pendek  dan jangka  panjang.  SPI  memiliki  kredibilitas  dan relevansi baik teknis maupun kebijakan sebagai indikator  yang  dapat  disajikan  sebagai  alat serbaguna dalam mewaspadai, pemantauan dan analisis kekeringan (Karavitis et al., 2011).
Secara  klimatologis,  gejala  kekeringan juga dapat ditinjau melalui pola  iklim  wilayah. Pengukuran tersebut dilakukan dengan
menggunakan Indeks Osilasi Selatan ( Southern Oscillation  Index/ SOI).  SOI  adalah  index standar  berdasarkan  pengamatan  perbedaan tekanan  atmosfir  permukaan  laut  antara  Tahiti dan  Darwin,  Australia.  SOI  merupakan pengukuran fluktuasi skala besar tekanan udara antara  Pasifik  tropis  bagian  barat  dan  timur. Pengukuran  SOI  dilakukan  per  hari  namun penghitungan SOI disajikan per bulan. Kegiatan  tersebut  telah  dilakukan  oleh  Badan meteorologi Australia.
Sebagaimana  diketahui  bahwa  letak wilayah  Indonesia  berada  di  antara  dua  benua yakni  benua  Asia  dan  benua  Australia,  dan terletak di antara dua samudera yakni samudera Pasifik  dan  samudera  Indonesia.  Hal  ini menyebabkan  iklim  di  wilayah  Indonesia (musim hujan dan kemarau) sangat dipengaruhi oleh pergerakan angin dan uap air dari wilayah- wilayah  tersebut.  Nababan et  al .  (2015) menyatakan  bahwa  secara  umum  variabilitas anomali  paras  laut  rata-rata  ( Mean  Sea  Level Anomaly /MSLA) di perairan Indonesia
mengikuti  pola  musiman,  berkorelasi  positif dengan  index  SOI.  SOI  paling  dominan  di perairan utara Papua dan semakin kecil ke arah perairan Indonesia bagian barat.
Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan  analisis  tingkat  kekeringan  di Kabupaten  Indramayu,  Provinsi  Jawa  Barat, dengan  metode  indeks  standar  curah  hujan (SPI)  dan  dikorelasikan  dengan  indeks  osilasi selatan (SOI).

## METODOLOGI
Kabupaten Indramayu terletak di wilayah pesisir  utara  Provinsi  Jawa  Barat  atau  terletak pada  posisi 107°51’-108°36’  Bujur  Timur  dan 6°15’-6°40’  Lintang  Selatan .  Data  yang digunakan  berasal  dari  data  sekunder,  yaitu data  curah  hujan  bulanan  antara  tahun  1996 hingga 2013 (17 tahun) yang dikumpulkan dari 19  stasiun  pencatat  hujan.  Data  yang  lain adalah  data  SOI  dari  Badan  Meteorologi Australia (BOM, 2016).

## Data curah hujan
Pada  data  curah  hujan  yang  diperoleh terdapat  data  yang  kosong.  Kekosongan disebabkan  oleh  kerusakan  alat  atau  pun  oleh penyebab  lainnya.  Oleh  karena  itu  kekosongan data  perlu  diatasi  agar  data  tersebut  dapat dipakai.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  maka data  yang  kosong  diprediksi  melalui  metode aritmatik  aljabar.  Metode  ini  merupakan metode  yang  paling  sederhana  dan  praktis untuk  memprediksi  data  yang  hilang  sehingga menjadi  lengkap  dan  kontinyu.  Tahapan  yang dilakukan  adalah  menjumlahkan  data  curah hujan dari stasiun di sekitarnya yang berdekatan  dan  membagi  dengan  jumlah stasiun  yang  digunakan  tersebut  (Saputro, 2011).  Rumusan  untuk  menghitungnya  adalah sebagai berikut:
Rx = 1/n (∑Ri) Dimana:
Rx =  data curah hujan yang hilang/kosong Ri =  curah hujan yang digunakan dari stasiun-
stasiun sekitarnya
N =  banyaknya  stasiun  curah  hujan  terdekat yang digunakan

## Penentuan nilai indeks kekeringan
Data  curah  hujan  yang  telah  diperbaiki tersebut  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk analisis  kekeringan  dengan  metode  indeks standar curah hujan ( Standardized Precipitation  Index atau  SPI).  SPI  menjadi sebuah  pengukuran  kekeringan  yang  populer. Jahangir (2013) dan Mahtab (2013) menggunakan  metode  tersebut  dalam  risetnya.
Adapun  persamaan  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
Xij – Xi
Zij = ────── σ j

## Dimana:
Xij = Hujan rata-rata bulan ke j pada rentang tahun i Xi = Hujan rata-rata dalam rentang tahun i (t 1 - t n ) σ j =  Standar  deviasi  hujan  dalam  rentang  tahun  i (t 1 - t n ) Zij = Indeks  standar  curah  hujan  ( Standardized precipitation Index/SPI )
Untuk  analisis  data  curah  hujan  dalam penelitian ini digunakan piranti lunak ( software )  SPI_sl_6.exe. Indeks dihitung  untuk skala  waktu  1,  3,  6,  dan  12  bulanan.  Skala waktu  1,  3,  dan  6  bulanan  merupakan  periode jangka  pendek,  sedangkan  untuk  skala  waktu 12 bulanan merupakan periode jangka panjang. Dalam  penelitian  ini  klasifikasi  nilai  SPI menggunakan  klasifikasi  dari WMO  (2012), yakni dibedakan menjadi  tujuh kelompok yang memperlihatkan  indeks  bahaya  kekeringan [Tabel 2].

## Tabel 2.  Kelas Indeks Curah Hujan Standar (SPI)
No Nilai Kategori Kelas 1 ≥ 2.00 Ekstrim Basah 1 2 1.5 - 1.99 Sangat Basah 2 3 1 - 1.4 Basah Sedang 3 4 -0.99 - 0.99 Normal 4 5 -1.49 - -1.00 Kering Sedang 5 6 -1.99 - -1.5 Sangat Kering 6 7 ≤ -2.00 Ekstrim Kering 7
Sumber: WMO (2012).
Penilaian nilai Indeks Osilasi Selatan ( Southern Oscillation Index/ SOI)
Untuk  nilai  SOI  dalam  penelitian  ini menggunakan  data  dari  Badan  Meteorologi Australia. Data ini didapatkan melalui pengukuran  perbedaan  tekanan  muka  air  laut secara  rutin  di  Pasifik  bagian  timur  (Tahiti- Polinesia)  dan  pasifik  bagian  barat  (Darwin- Australia).  Nilai  SOI  dihitung  menggunakan formula  yang  dirumuskan  oleh  Troup  (1965), setelah  direvisi  oleh National  Climate  Centre
(NCC).  Persamaan  tersebut  adalah  sebagai berikut (sumber: www.longpaddock.qld.gov.au):
10 ( P diff – P diffav )
SOI =
SD ( P diff )

## Dimana:
P diff =  selisih antara rata-rata bulanan tekanan muka air  laut  di  Tahiti  dengan  rata-rata  bulanan tekanan muka air laut di Darwin
P diffav =  rata-rata jangka panjang P diff di bulan yang dimaksud SD (P diff) =  Standar deviasi jangka panjang dari P diff di bulan yang dimaksud SOI =  Indeks Osilasi Selatan
Nilai  SOI  negatif  menunjukkan  tekanan permukaan laut lebih besar atau suhu laut lebih dingin  di  Darwin  daripada  di  Tahiti.  Dan sebaliknya,  nilai  SOI  positif  menunjukkan tekanan  permukaan  laut  lebih  besar  atau  suhu air  laut  lebih  dingin  di  Tahiti  dibandingkan dengan  di  Darwin.  Nilai  SOI  secara  erus menerus  kurang  dari  -7  menunjukkan  episode El  Nino,  dan  nilai  SOI  secara  terus-menerus lebih  dari  +7  menunjukkan  episode  La  Nina (www.bom.gov.au/climate/current/soi2.shtml, 2016).
Penelitian  ini  menggunakan  data  SOI yang  sudah  tersedia  dari  Badan  meteorologi Australia  yakni  data  SOI  tahun  1996  sampai 2013  (BOM,  2016).  Tinjauan  terhadap  SOI diperlukan  untuk  melihat  keterkaitan  kondisi iklim  di  wilayah  Pasifik  dengan  lokasi penelitian  yang  berhadapan  dengan  perairan Laut Jawa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Indeks Curah Hujan Standar (SPI)
Pada data curah hujan yang dikumpulkan,  terdapat  beberapa  stasiun  yang datanya  kosong  dikarenakan  stasiun  tersebut mengalami  kerusakan  alat  penakar  hujan. Stasiun-stasiun  tersebut  adalah  Jatibarang, Kedokanbunder  dan  Sudikampiran.  Tabel  3 berikut  menunjukkan  beberapa  kekosongan
data  yang  dimaksud,  kemudian  dilakukan pengisian data dengan metode aritmatik aljabar. Hasil  analisis  SPI  (periode  1996  –  2013) terlihat bahwa di setiap skala waktu menunjukkan adanya pergeseran nilai.
Tabel 3. Kekosongan data beberapa stasiun curah hujan dan nama stasiun terdekat Stasiun Data yang hilang Stasiun terdekat Jatibarang 2002-7 s.d. 2002-12 Bangkir, Kertasmaya, Loh bener, Sudimampir, Sukadana, Ujunggaris 2003-1 s.d. 2003-12 2004-1 s.d. 2004-2 Kedokanbunder 2000-1 s.d. 2002-2 Juntinyuat, Krangkeng, Kertasmaya, Sudikampiran Sudikampiran 2002-5 s.d. 2002-12 Juntinyuat, Kertasmaya, Sudimampir, Ujunggaris 2003-1 s.d. 2003-12
Pada  Tabel  4  nilai  SPI  ekstrim ditunjukkan  pada  setiap  skala  waktu  serta lokasi  stasiun  yang  mempunyai  nilai  ekstrim tersebut.  Sebagai  acuan,  SPI  yang  bernilai  di antara  -1  sampai  dengan  1  merupakan  kondisi yang  normal,  sedangkan  untuk  nilai  SPI  lebih dari  1  menunjukkan  akumulasi  air  sehingga dikategorikan pada kondisi basah, dan sebaliknya  untuk nilai SPI  yang  kurang dari  -1 menunjukkan  kondisi  defisit  air  atau  kondisi kering.  Jika  kondisi  basah  atau  kering  tersebut terjadi  berkelanjutan,  maka  kondisi  tersebut menggambarkan terjadinya penggenangan (banjir) atau kekeringan (kemarau panjang).
Tabel 4.  Kejadian ekstrim nilai SPI
SPI 1996-2013 Rataan   SPI Stasiun Waktu kejadian 1 bulanan Min -2.1 -2.8 Kertasmaya 2008-5 Max 2.2 3.1 Bangkir 1996-3 3 bulanan Min -1.7 -3.5 Loh bener 2009-4 Max 1.8 2.7 Indramayu; Sukadana 2002-2, 2002-3; 2013-8 6 bulanan Min -2.0 -3.0 Loh bener 2009-7 Max 1.8 2.9 Indramayu; Kedokan bunder 2002-4; 2010-9 12 bulanan Min -1.8 -3.0 Loh bener 2009-11 Max 1.5 2.6 Indramayu 2002-6 s.d 2002-10
Pada Tabel 4 nilai SPI rata-rata di lokasi penelitian  menunjukkan  adanya  rentang  nilai yang ekstrim kering  hingga sangat basah. Pada setiap skala waktu (1, 3, 6, 12 bulanan) kondisi di setiap stasiun dapat mengalami kondisi yang ekstrim  kering  dan  ekstrim  basah.  Tabel  4 memperlihatkan  pula  bahwa  wilayah  di  sekitar stasiun-stasiun  tersebut  merupakan  wilayah yang  mengalami  kondisi  ekstrim,  baik  pada skala  waktu  1,  3,  6,  atau  12  bulanan.  Wilayah di  sekitar  stasiun  curah  hujan  Indramayu, misalnya,  merupakan  wilayah  yang  cenderung mengalami  kondisi  ekstrim  basah  baik  pada skala  waktu  3,  6,  maupun  12  bulanan. Sebaliknya  stasiun  Loh  Bener  mengalami kondisi  ekstrim  kering  pada  skala  waktu  yang sama.  Dengan  demikian  wilayah-wilayah stasiun  di  atas  dapat  dijadikan  sebagai  titik acuan  dalam  memantau  perubahan  iklim  baik untuk  pemantauan  kondisi  basah  maupun kekeringan.
Berdasarkan  hasil  analisis  tersebut,  pola pergerakan  nilai  SPI  dari  masing-masing stasiun  pada  setiap  skala  waktu  dapat  dilihat pada  Gambar  1,  sedangkan  pola  pergerakan rataan  nilai  SPI  digambarkan  pada  Gambar  2. Pada  skala  waktu  satu  bulanan,  fluktuasi pergerakan  nilai  SPI  terhadap  angka  nol  kerap terjadi  sehingga  grafik  terlihat  sangat  rapat. Namun  pada  skala  waktu  3  atau  6  bulanan perubahan  pola  grafik  tampak  lebih  renggang di  setiap  periode  bulan  basah  ataupun  bulan kering  dibandingkan  dengan  SPI  pada  skala waktu  satu  bulanan.  Adapun  pada  skala  waktu 12  bulanan  perubahan  nilai  SPI  menjadi  tidak tajam  lagi  dan  selang  perubahan  nilai  positif dan negatif SPI menjadi lebih pendek. Mc. Kee et  al .  (1993)  menyatakan  kondisi  tersebut menunjukkan kurang merespon terhadap perubahan curah hujan.
Gambar  1  dan  Gambar  2,  dapat  pula membantu  untuk  mengetahui  kapan  puncak kekeringan  berawal  dan  berakhir  serta  masa berlangsungnya  kejadian  kekeringan  tersebut. Berdasarkan pola grafik di atas dapat diketahui bahwa pada tahun 1997 terjadi kekeringan pada tingkat sangat kering hingga ekstrim kering .
Pola  ini  dapat  dilihat  pada  semua  skala  waktu, sebagai contoh pergerakan nilai SPI lebih kecil dari  -1  (periode  kekeringan)  di  setiap  stasiun pada  skala  waktu  3  bulanan  mulai  bergerak pada bulan Februari 1997 hingga Januari 1998. Di  beberapa  stasiun  berlangsung  hingga  bulan Maret  1998.  Dalam  hal  ini  periode  kekeringan berlangsung  2  hingga  9  bulan,  demikian  pula pada skala waktu 6 bulanan, periode kekeringan berlangsung 2 hingga 10 bulan atau rata-rata terjadi  selama 6 bulan, dari bulan Juli 1997  hingga  April  1998.  Adapun  untuk  skala waktu 12 bulanan, periode kekeringan
berlangsung  1  hingga  8  bulan  atau  rata-rata  4 bulan  yang  berlangsung  dari  bulan  November 1997  hingga  Juni  1998.  Dari  beberapa  stasiun terlihat pula bahwa periode kekeringan dimulai lebih awal dan/atau berakhir lebih lama.
Selain  itu  kejadian  kekeringan  terjadi pula pada tahun 2002 sampai 2003. Pada skala 3,  6  bulanan  periode  kekeringan  berlangsung sekitar  5  bulan,  pada  skala  12  bulanan berlangsung hingga mencapai 9 bulan, sedangkan  pada  beberapa  lokasi,  periode kekeringan  dimulai  lebih  awal  dan/atau berakhirnya lebih lama.
Gambar 1. Pola pergerakan nilai SPI di masing-masing stasiun curah hujan pada berbagai skala waktu *keterangan: setiap warna garis yang berbeda mewakili stasiun curah hujan yang berbeda.
Gambar 2. Pola pergerakan rataan nilai SPI masing-masing stasiun curah hujan pada berbagai skala waktu *keterangan: tanda lingkaran merah pergeseran pola grafik pada tiap skala waktu

## Indeks Osilasi Selatan (SOI)
Nilai  SOI  sebagaimana  disajikan  pada Tabel  5  dan  Gambar  3,  menunjukkan  bahwa pada  tahun  1997  telah  terjadi  perbedaan tekanan  muka  air  laut  di  Tahiti  dan  Darwin pada  posisi  di  bawah  angka  0  dengan  kisaran -8.5  hingga  -24.  Kejadian  ini  terjadi  berturut- turut  mulai  bulan  Maret  1997  hingga  April 1998. Hal ini menunjukkan bahwa terjadinya El Nino  sebagai  penyebab  terjadinya  kemarau panjang  di  tanah  air.  Demikian  halnya  dengan kejadian kekeringan periode tahun 2002 sampai
2003 yang tergolong sangat kering, ketika nilai SOI  mencapai  -10.6  pada  tahun  2002  dan mencapai -12 pada tahun 2003. Angka tersebut terlihat  bahwa  kejadian  El  Nino  berdampak agak lebih ringan daripada kejadian pada tahun 1997.  Namun  demikian  kejadian  yang  berat serupa  tahun  1997  terjadi  kembali  pada  tahun 2015 hingga awal  tahun 2016, ketika nilai  SOI mencapai -11.2 pada tahun 2015 dan mencapai -22 pada tahun 2016.
Gambar 3. Indeks Osilasi Selatan bulanan
Tabel 5.  Data bulanan Indeks Osilasi Selatan ( Southern Oscillation Index/SOI )
Year Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2016 -19.7 -19.7 -4.7 -22.0 2.8 5.8 4.2 5.3 13.5 - - - 2015 -7.8 0.6 -11.2 -3.8 -13.7 -12.0 -14.7 -19.8 -17.8 -20.2 -5.3 -9.1 2014 12.2 -1.3 -13.3 8.6 4.4 -1.5 -3.0 -11.4 -7.6 -8.0 -10.0 -5.5 2013 -1.1 -3.6 10.5 0.3 8.4 13.9 8.1 -0.5 3.9 -1.9 9.2 0.6 2012 9.4 2.5 2.9 -7.1 -2.7 -10.4 -1.7 -5.0 2.6 2.4 3.9 -6.0 2011 19.9 22.3 21.4 25.1 2.1 0.2 10.7 2.1 11.7 7.3 13.8 23.0 2010 -10.1 -14.5 -10.6 15.2 10.0 1.8 20.5 18.8 24.9 18.3 16.4 27.1 2009 9.4 14.8 0.2 8.6 -7.4 -2.3 1.6 -5.0 3.9 -14.7 -6.0 -7.0 2008 14.1 21.3 12.2 4.5 -3.5 4.2 2.2 9.1 13.5 13.4 17.1 13.3 2007 -7.8 -2.7 -1.4 -3.0 -2.7 5.0 -5.0 2.7 1.4 5.4 9.2 14.4 2006 12.7 0.1 13.8 14.4 -9.8 -6.3 -7.6 -15.9 -5.8 -16.0 -1.4 -3.5 2005 1.8 -28.6 0.2 -11.2 -14.5 2.6 0.9 -6.9 3.9 10.9 -2.0 0.1 2004 -11.6 9.1 0.2 -15.4 13.1 -15.2 -6.9 -7.6 -2.8 -3.7 -8.6 -8.0 2003 -2.0 -7.4 -6.8 -5.5 -7.4 -12.0 2.9 -1.8 -2.2 -1.9 -3.4 9.3 2002 2.7 7.7 -5.2 -3.8 -14.5 -6.3 -7.6 -14.6 -8.2 -7.4 -6.0 -10.6 2001 8.4 11.9 6.7 0.3 -9.0 1.8 -3.7 -8.2 1.4 -1.9 7.2 -9.1 2000 5.1 12.9 9.4 16.8 3.6 -5.5 -3.7 5.3 9.9 9.7 22.4 7.7 1999 15.6 8.6 8.9 18.5 1.3 1.0 4.8 2.1 -0.4 9.1 13.1 12.8 1998 -23.5 -19.2 -28.5 -24.4 0.5 9.9 14.6 9.8 11.1 10.9 12.5 13.3 1997 4.1 13.3 -8.5 -16.2 -22.4 -24.1 -9.5 -19.8 -14.8 -17.8 -15.2 -9.1 1996 8.4 1.1 6.2 7.8 1.3 13.9 6.8 4.6 6.9 4.2 -0.1 7.2
Keterangan: bagian yang di- highlight adalah yang mempunyai nilai negatif ≤ -7 dan terjadi minimal tiga bulan berturut-turut (yaitu yang menunjukkan adanya gejala El Nino) Sumber: Badan Meteologi Australia, 2016. www.bom.gov.au
Sayang  sekali  pada  penelitian  ini  hasil nilai SOI tidak dapat disandingkan dengan nilai SPI  dikarenakan  keterbatasan  data  curah  hujan yang  ada.  Kejadian  kekeringan  periode  tahun 2006  sampai  2007  yang  tergolong  kering sedang  pada  skala  waktu  3  maupun  6  bulanan berlangsung  selama  rata-rata  3  bulan,  yakni dari  September  2006  hingga  Januari  2007. Akan  tetapi  pada  skala  12  bulanan  kondisi tersebut  tidak  terlihat  dan  berada  pada  kondisi
normal.  Nilai  SOI  pada  tahun  tersebut menunjukkan  perubahan  yang  hampir  sama dengan periode tahun 2002 sampai 2003.
Gambaran  grafik  SPI  baik  pada  skala waktu  1,  3,  6,  maupun  12  bulanan  jika dibandingkan  dengan  grafik  SOI  di  atas, menunjukkan  adanya  keterkaitan.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  kejadian kekeringan di Kabupaten Indramayu dipengaruhi  oleh  adanya  kejadian  El  Nino.
Data  kerugian  puso  pada  tahun  2002,  2003, 2006,  dan  2007  dapat  disebabkan  oleh terjadinya  El  Nino  di  perairan  Pasifik.  Adapun kerugian  puso  pada  tahun  2008  bukan diakibatkan  oleh  kejadian  kekeringan  El  Nino dikarenakan nilai SPI pada periode tahun 2007 sampai 2008 menunjukkan kondisi yang basah. Kondisi  ini  diperkuat  oleh  nilai  SOI  yang  juga bernilai positif.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Indeks  standar  curah  hujan  atau  SPI  dan Indeks  Osilasi  Selatan  atau  SOI,  keduanya dapat  digunakan  untuk  memantau  kejadian kekeringan pada suatu  wilayah. Nilai  SPI pada berbagai  skala  waktu  (1,  3,  6,  dan  12  bulanan) dan  SOI  memiliki  hubungan  yang  erat,  ketika pada saat nilai SOI negatif, maka nilai SPI pun cenderung  bernilai  negatif.  Begitu pula sebaliknya,  pada  saat  nilai  SOI  positif  maka nilai SPI pun berada pada nilai positif.
Nilai SOI negatif lebih kecil dari -7 yang berlangsung  lama  (lebih  besar  dari  3  bulan) menunjukkan terjadinya El Nino yang panjang. Kondisi  ini  mempengaruhi  wilayah  penelitian sehingga  berada  pada  kondisi  kering,  yaitu kelas  kering  sedang  hingga  ekstrim  kering. Kondisi  ini  terjadi  pada  SPI  dan  SOI  pada tahun 1997.
Diketahuinya  pola  kekeringan  melalui analisis  SPI  dan  SOI,  maka  direkomendasikan kepada  Dinas  Pertanian  untuk  menyarankan kepada  petani  agar  dapat  mengatur  pola  tanam sesuai dengan pola kekeringan alami (El Nino).

## Ucapan Terima Kasih
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  Direktorat Riset  dan  pengabdian  Masyarakat  Direktorat Jenderal  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan Kementerian  Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan Tinggi sesuai dengan Surat Perjanjian Penugasan  Pelaksanaan  Program  Penelitian Nomor:  079/SP2H/LT/DRPM/Il/2016  tanggal 17  Februari  2015.  Untuk  itu,  kami  ucapkan terima kasih kepada seluruh instansi terkait atas pembiayaan  kegiatan  penelitian  kami  ini
sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Alam, A. T. M. J., Rahman, M. S., & Saadat, A. H.
M.  (2013).  Monitoring  Meteorological  and Agricultural  Drought  Dynamics  in  Barind Region Bangladesh Using Standard Precipitation  Index  and  Markov  Chain Model.  International  journal  of  Geomatics and Geosciences, 1 (3).
Bureau  of  Meteorology,  Australian  Goverment.
(2016).  Southern  Oscillation  Index  (SOI)
History.  Diakses  dari:  www.bom.gov.au/
climate/current/soi2.shtml
Darojati,  N.  W.,  Barus,  B  &  Sunarti,  E.  (2015).
Pemantauan Bahaya Kekeringan di Kabupaten  Indramayu.  Jurnal  Tanah  dan Lingkungan, 17, (2). ISSN 1410-7333. Dinas Pertanian dan Peternakan Kabupaten Indramayu. (2002-2012). Laporan Tahunan.
Karavitis, C. A., Alexandris, S., Tsesmelis, D. E., &
Athanasopoulos,  G.  (2011).  Application  of the Standardized Precipitation Index (SPI) in Greece.  Water,  3,  787-805.  doi:10.3390/
w3030787.
Mc Kee, T. B., Doeskan, N. J., & Kleist, J.  (1993). The  Relationship  of  Drought  Frequency  and Duration to Time Scales. Eighth Conferences on  Applied  Climatology,  17-22  January 1993. Anahem, California.
Mishra,  A.K.,  &  Singh,  V.  P. (2010).  A  Review  of Drought  Concepts.  Journal  of  Hydrology. 391, 202–216.
Nababan,  B.,  Hadianti,  S.,  &  Natih,  N.  M.  N.
(2015).  Dinamika  Anomali  Paras  Laut
Perairan Indonesia. Jurnal Ilmu dan
Teknologi Kaelautan Tropis, 7 (1), 259-272.
Queensland  Government.  (2016).  SOI  Data  Files. Diakses  dari:  www.longpaddock.qld.gov.au/ seasonalclimateoutlook/southernoscillationin dex/soidatafiles.
Saputro, D. R. S., Mattjik A. A., Boer, R., Wigena, A.  H.,  &  Djuraidah,  A.  (2011).  Pendugaan Data  Tidak  Lengkap  Curah  Hujan  di Kabupaten  Indramayu  dengan  Kriging  dan Rata-Rata  Bergerak  (Moving Average)
(Berdasarkan Data Tahun 1980-2000). Prosiding Seminar Nasional Statistika Universitas  Diponegoro  2011,  171-182. ISSN ISBN:978-979-097-142-4.
Shad,  M.  S.,  Marvili,  M.  D.,  &  Farsani,  P.  A.
(2013).  Zoning  Drought  by  Standardized Precipitation  Index  in  Esfahan  Province
(IRAN).  International  Journal  of  Advanced Biological  and  Biomedical  Research,  1  (1), 477-481. ISSN: 2322 – 4827. Troup,  A.  J.  (1965).  The  Southern  Oscillation. Quarterly  Journal  of  Royal  Meteorological Society. 91, 490-506 United  Nations  Development  Programme.  (2011). Mainstreaming  Drought  Risk  Management, A primer. United Nations.
World
Meteorology
Organization.
(2012). Standardized Precipitation Index, User
Guide. WMO-No. 1090, Geneva.