(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
Pengaruh El Niño Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD) Terhadap Curah Hujan dan Korelasinya dengan Consecutive Dry Days (CDD)

## Provinsi Sumatera Selatan dari Tahun 1981-2020
The Effect of El Niño Southern Oscillation (ENSO) and Indian Ocean Dipole (IOD) on Rainfall and Its Correlation with Consecutive Dry Days (CDD) of South Sumatra Province from 1981-2020
Melly Ariska 1* , Hamdi Akhsan 2 , Muhammad Muslim 3 , Sudirman 4 , Kistiono 5 1*,2,3,4,5 Program Studi Pendidikan Fisika Universitas Sriwijaya
Email: mellyariska@fkip.unsri.ac.id

## ABSTRAK
El Niño Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD)`merupakan fenomena kenaikan dan penurunan temperatur muka laut menjadi tidak wajar.  Anomali temperatur muka air laut menjadi besar, maka hal ini dapat mengganggu populasi ikan dan  burung  lokal.  Fenomena  ENSO  dan  IOD  juga  berpengaruh  terhadap  curah  hujan  di  beberapa  wilayah  Indonesia.  Pada penelitian ini telah dilakukan analisis pengaruh fenomena ENSO dan IOD terhadap curah hujan di Provinsi Sumatera Selatan dari tahun 1981 sampai dengan tahun 2020 dan korelasi antara Consecutive Dry Days (CDD) dan Curah Hujan selama 40 tahun terakhir. Data ENSO dan Data IOD dianalisis terhadap data curah hujan dianalisis dengan menggunakan metode regresi linier sederhana serta dikaitkan dengan CDD di Provinsi Sumatera Selatan dengan Metode korelasi. Selain itu juga dilakukan analisis korelasi antara indeks Niño3.4 dan Dipole Mode Index (DMI) dengan curah hujan pada dua stasiun yaitu Stasiun Klimatologi Palembang  dan  Stasiun  Meteorologi  Sultan  Mahmud  Badaruddin  II  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  fenomena ENSO dan IOD terhadap curah hujan di wilayah Provinsi Sumatera Selatan. Hasil analisis menunjukkan bahwa pengaruh ENSO dan  IOD  terhadap  curah  hujan  di  setiap  stasiun  secara  umum  tidak  signifikan.  Keadaan  curah  hujan  di  Wilayah  Provinsi Sumatera Selatan selama 40 tahun terakhir hampir tidak dipengaruhi oleh El Niño dan La Niña. Hal tersebut diduga karena letak Wilayah Sumatera Selatan  yang berada  di  daerah  Munsonal.  Daerah  Monsunal  dicirikan  oleh tipe curah  hujan  yang  bersifat unimodial (satu puncak musim hujan) dimana pada bulan Juni, Juli dan Agustus terjadi musim kering, sedangkan untuk bulan Desember, Januari dan Februari merupakan bulan basah. Enam bulan sisanya merupakan periode peralihan atau pancaroba (tiga bulan peralihan musim kemarau ke musim hujan dan tiga bulan peralihan musim hujan ke musim kemarau).
Kata Kunci: ENSO, DMI, Curah Hujan, El Niño , La Niña, IOD, Indeks Niño3.4.

## ABSTRACT (Arial, 8, Bold, Italic, In English)
El Niño Southern Oscillation (ENSO) and Indian Ocean Dipole (IOD)` are events where the phenomenon of rising and falling sea surface temperatures becomes unnatural. Stronger events where the sea surface temperature anomaly becomes large, then this disrupts local fish and bird populations. The ENSO and IOD phenomena also affect rainfall in several parts of Indonesia. This study analyzed the effect of ENSO and IOD phenomena on rainfall in South Sumatra Province from 1981 to 2020 and the correlation between Consecutive Dry Days (CDD) and Rainfall in South Sumatra Province for the last 40 years. ENSO data and IOD  data were  analyzed  against  rainfall  data  analyzed  using  a simple linear  regression method  and associated with  CDD  in South Sumatra Province with the correlation method. In addition, a correlation analysis was also carried out between the Niño3.4 index and the Dipole Mode Index (DMI) with rainfall at two stations, namely the Palembang Climatology Station and the Sultan Mahmud Badaruddin II Meteorological Station to determine how much influence the ENSO and IOD phenomena had on rainfall in the Sumatra Province. South. The results of the analysis show that the effect of ENSO and IOD on rainfall at each station  is generally not significant. The state of rainfall in the Province of South Sumatra for the last 40 years is almost not influenced by El Nio and La Nia. This is presumably due to the location of the South Sumatra Region which is in the Munsonal area. Monsoon areas are characterized by a unimodial type of rainfall (one peak of the rainy season) where in June, July and August the dry season  occurs,  while  December,  January  and  February  are  the  wet  months.  The  remaining  six  months  is  a  transitional  or transitional period (three months of transition from dry season to rainy season and three months of transition from rainy season to dry season).
Keyword: ENSO, DMI, Rainfall, El Niño , La Niña, IOD, Niño3.4 Index
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  maritim  yang dilewati  oleh  garis  khatulistiwa,  terletak  diantara benua Asia dan Australia serta diantara Samudra Hindia dan Samudra Pasifik. Indonesia mempunyai iklim tropis yang terbagi menjadi dua musim  yaitu  musim  hujan  dan  musim  kemarau. Musim  hujan  terjadi  antara  bulan  Oktober-Maret dengan  puncaknya  sekitar  bulan  Desember- Februari  yang  disebabkan  oleh  monsun  dingin Asia  (Brandes  et  al.,  2002;  Mulyana,  2002). Sedangkan musim kemarau terjadi  antara  bulan April-September dengan puncaknya sekitar bulan Juni-Agustus  disebabkan  monsun  Australia. Meskipun  musim  hujan  dan  kemarau  terjadi secara periodik, jumlah curah hujan untuk setiap wilayah  Indonesia  tidaklah  selalu  sama.  Kondisi ini  menunjukkan  bahwa  curah  hujan  di  wilayah Indonesia  tidak  hanya  dibentuk  oleh  monsun, namun terdapat pola curah hujan jenis ekuatorial dan  pola  curah  hujan  jenis  lokal.  Salah  satu fenomena  cuaca  yang  mempengaruhi  kondisi curah hujan adalah ENSO (Handoko et al., 2019). Fenomena ENSO atau osilasi selatan merupakan pergerakan  yang  terjadi  di  atmosfer  dan  lautan karena  interaksi  dinamis  antara  atmosfer  dan lautan  di  Samudra  Pasifik  ekuator.  Interaksi antara  atmosfer  dan  lautan  ini  ditunjukkan dengan  peningkatan  atau  penurunan  suhu permukaan laut yang melebihi suhu klimatologisnya  (suhu  rata-rata  jangka  panjang sekitar 30 tahun) sehingga menimbulkan anomali (penyimpangan). Jika anomali positif yang terjadi berarti  suhu  permukaan  laut  lebih  panas  dari biasanya,  maka  terjadilah  El  Niño.  Sebaliknya, jika anomali negatif yang terjadi artinya suhu lebih dingin dari kondisi normalnya sehingga terjadilah La Niña (Aldrian, 2007; Thomas B. McKee, 1993). Terdapat temuan menarik yang mengungkapkan hubungan  antara  moonson  Asia  musim  panas dan  ENSO.  Pemahaman  yang  cukup  baik mengenai  hubungan  dua  fenomena  tersebut telah  diperoleh  beberapa  peneliti,  antara  lain (Aldrian & Dwi Susanto, 2003; Bhatti et al., 2020;
Siswanto  et  al.,  2015)  Mereka  menyimpulkan bahwa  moonson  Asia  musim  panas  berkorelasi negatif terhadap ENSO yaitu fenomena El Niño. Artinya, jika indeks moonson  Asia musim panas menaik maka El Niño melemah.
ENSO  merupakan  fenomena  cuaca  yang terjadi  di Samudera Pasifik  yang  dapat mempengaruhi iklim secara global. ENSO terdiri dari dua fase, yaitu fase panas saat terjadi El Niño dan  fase  dingin  saat  terjadi  La  Niña.  El  Niño merupakan  peristiwa  meningkatnya  suhu  muka laut di Samudra Pasifik ekuatorial bagian Tengah dan  Timur  sehingga  menyebabkan  tekanan udara permukaan di Darwin lebih besar daripada di  Tahiti.  Sedangkan  La  Niña  merupakan  fase dingin Samudra Pasifik bagian Tengah dan Timur ditandai dengan menghangatnya suhu muka laut bagian  Pasifik  Barat  sehingga  di  beberapa wilayah  mengalami  intensitas  curah  hujan  yang tinggi. Secara umum pengaruh La Niña terhadap curah  hujan  di  Indonesia  bergerak  secara dinamis, dimana pada saat awal kejadian hanya terjadi  pada  sebagian  wilayah  Indonesia  yaitu bagian  Selatan  dan  wilayah  Timur  Indonesia. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Zhou et al., (2016) dilaporkan bahwa ENSO dan Dipole  Mode  tidak  berpengaruh  terhadap  curah hujan  di  Ketapang  dengan  nilai  korelasi  data indeks Niño  3.4 terhadap curah hujan sebesar - 0,18, sedangkan nilai korelasi data Indeks Dipole Mode  sebesar  -  0,12  (De  Beurs  et  al.,  2018). Pengaruh  pola  ENSO  dan  DM  terhadap  curah hujan menunjukkan saat fase El Niño cenderung rendah. Namun pada saat fase DM positif curah hujan  di  Kota  Palembang  cenderung  tinggi. Sedangkan  saat  fase  La  Niña  dan  DM  negatif curah hujan cenderung mengalami peningkatan. Mengingat  besarnya  pengaruh  ENSO  sebagai fenomena  global  yang  dapat  mempengaruhi cuaca  maka  perlu  dilakukan  kajian  terkait kejadian  fenomena  El  Niño  dan  La  Niña  di wilayah  Sumatera  Selatan  yang  memiliki  pola curah  hujan  Monsunal  (IPCC,  2018;  Tavakol  et al.,  2020),  untuk  melihat  seberapa  besar
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
pengaruh  dari  fenomena  ENSO  sehingga  dapat melengkapi penelitian sebelumnya.
Indian Ocean Dipole (IOD) atau Dipole Mode (DM) pertama kali dijelaskan oleh Saji et.al pada tahun  1999.  Fenomena  ini  merupakan  interaksi antara  atmosfer  dan  lautan  yang  menyebabkan variabilitas  iklim  antar  tahunan  di  Samudera Hindia  dan  memengaruhi  iklim  daerah  sekitar Samudera  Hindia  disebut  juga  sebagai  Indian Niño  yang ditandai dengan adanya anomali SPL di Samudera Hindia, Dua daerah yang menunjukan  anomali  SPL  yaitu  terletak  pada ekuator tropis bagian tenggara Samudera Hindia di  sekitar  Sumatera  dan  selatan  Jawa  atau disebut  juga  dengan  Southeastern  Tropical Indian  Ocean  (SETIO),  serta  ekuator  tropis bagian barat Samudera Hindia atau disebut juga dengan  Western  Tropical  Indian  Ocean  (WTIO). Bersamaan  dengan  Anomali  SPL  terjadi  juga anomali pada angin dan presipitasi. Anomali SPL pada  kedua  daerah  tersebut  mengartikan terjadinya  kenaikan  SPL  di  salah  satu  sisi samudera dan sebaliknya terjadi penurunan SPL disisi lainnya.
Consecutive Dry Days (CDD) atau hari tanpa hujan berturut-turut terpanjang merupakan salah satu  parameter  hujan  ekstrem  penting  yang direkomendasikan oleh Expert Team on Climate Change  Detectionand  Indices (ETCDDI)  untuk memberikan  gambaran  kondisi  iklim  di  suatu wilayah,  terutama  terkait  dengan  informasi perubahan  iklim  dan  kekeringan  yang  terjadi. CDD ini didefinisikan sebagai jumlah maksimum hari tanpa hujan atau dengan curah hujan dalam sehari  kurang  dari  1  mm  yang  terjadi  secara berturut-turut  (Kumar,  Silva,  &  Moya-álvarez, 2019;  Strategy,  2011).  Kajian  CDD  di  Indonesia sebelumnya  telah  dilakukan  menggunakan  data titik  pengamatan  hujan  untuk  mengetahui karakteristik  hujan  ekstrem  berkaitan  dengan kondisi  anomali  iklim  global  seperti  El  Niño. Informasi  ini  sangat  penting  dalam  upaya pengembangan system peringatan dini kekeringan  terutama  di  wilayah  sentra  pangan
karena  memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap produktivitas  tanaman  padi.  Pilihan  lain  berupa penggunaan  data Climate  Hazards  Group Infrared Precipitation with Station data (CHIRPS), yaitu salah satu produk data asimilasi berbentuk grid  yang  dibangun  berdasarkan  stasiun  hujan didarat  dan  melibatkan  tiga  jenis  informasi berbeda seperti data klimatologi global, estimasi satelit  serta  hasilobservasi  penakar  hujan (Kumar,  Silva,  Moya-Álvarez,  et  al.,  2019;  Ye  & Li, 2017).
Data  CHIRPS  ini  telah  divalidasi  dan digunakan pada penelitian sebelumnya, terutama kajian  terkait  dengan  variabilitas  hujan  dan kekeringan.  El  Niño  merupakan  salah  satu fenomena  laut –atmosfer  yang  memberikan dampak  terhadap  anomaly  iklim  secara  global. Terdapat  dua  tipe  El  Niño,  yaitu  El  Niño konvensional yang  merupakan  interaksi anomali laut –  atmosfer  di  wilayah  Pasifiktropis  bagian timur yang meluas hingga bagian tengah dan El Niño Modoki yang terpusat di pasifik tropis bagian tengah sehingga sering disebut Central Pacific El Niño  (Hermon,  2014).  Kedua  jenis  El  Niño  ini memiliki  karakteristik  dan  memberikan  dampak masing-masing  yang  berbeda  di  seluruh  bagian dunia seperti Amerika Selatan, Afrika Selatan dan Australia. Interaksi atmosfer – laut lainnya berupa Indian  Ocean  Dipole  (IOD)  di  wilayah  Samudra Hindia yang membentuk pola yang berpasangan antara  bagian  timur  dan  barat  juga  memberikan pengaruh  terhadap  kondisi  iklim  di  wilayah lainnya.  Kejadian  IOD  ini  umumnya  dikaji dampaknya  terhadap  variabilitas  hujan  dan temperature, serta kekeringan (Zhan et al., 2017).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  Wilayah
Provinsi
Sumatera
Selatan dengan menggunakan  2  stasiun  penelitian  yaitu  stasiun klimatologi Kota Palembang dan Stasiun Meteorologi Sultan Mahmud Badaruddin II. Data
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Indeks Niño3.4, DMI dan data CDD dalam skala bulanan ( www.noaa.gov/data/indices/ ), data Niño3.4  dan  DMI  diambil  dalam  skala  bulanan (BOM: www.bom.gov.au )  dan  data  curah  hujan dari  BMKG  Provinsi  Sumatera  Selatan  berupa data  harian  yang  diambil  dalam  masa  periode tahun  1981  s.d  2020.  Metode  yang  digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  metode  regresi  linier sederhana  untuk  menentukan  koefisien  korelasi dan  koefisien  determinasi.  Metode  regresi  linier sederhana digunakan untuk mengetahui pengaruh  satu  variabel  bebas  terhadap  satu variabel terikat, data Niño3.4, DMI dan data curah hujan  observasi  diolah  menggunakan  metode regresi linier sederhana. Bentuk umum persamaan  regresi  linier  sederhana  dinyatakan pada Persamaan 1,

## 𝑌  =  𝑎  +  𝑏𝑋                             (1)
Dimana  X  adalah  variabel  bebas  atau  predictor (data  DMI  dan  Indeks  Niño    3.4),  Y  adalah variabel terikat atau response (data curah hujan), a  adalah  konstanta  dan  b  adalah  parameter koefisien regresi (kemiringan); besaran response yang ditimbulkan oleh predictor.
Dimana  X  adalah  variabel  bebas  atau predictor  (data  DMI  dan  Indeks  Niño    3.4),  Y adalah variabel terikat atau response (data curah hujan),  a  adalah  konstanta  dan  b  adalah parameter koefisien regresi (kemiringan); besaran response yang ditimbulkan oleh predictor.  Analisis  korelasi  digunakan  untuk mengetahui  keeratan  hubungan  antara  dua variabel  antara  ENSO dan curah  hujan.  Analisis korelasi  dilakukan  dua  kali  yaitu  antara  DMI terhadap  curah  hujan  dan  Indeks  Niño    3.4 terhadap  curah  hujan.  Kemudian  dilanjutkan dengan korelasi curah hujan dan indeks tersebut terhadap  CDD  di  Provinsi  Sumatera  Selatan. Persamaan korelasi yang digunakan dapat dilihat pada Persamaan (2).
𝑟 𝑥𝑦 = 1 𝑁 − 1 ∑ (𝑥𝑖 − 𝑥) − (𝑦𝑖 − 𝑦) 𝑠 𝑥 𝑠 𝑦 𝑁 𝑖=1 (2)
Dimana  X  adalah  variabel  bebas  (data  DMI  dan Indeks Niño  3.4), Y adalah variabel terikat (data observasi curah hujan) dan n adalah jumlah data dalam setahun. Nilai korelasi (r) berkisar antara 1 sampai  dengan  -1.  Sedangkan  arah  dinyatakan dalam  bentuk  positif  (+)  yang  menunjukkan hubungan  berbanding  lurus  atau  searah  dan negatif  (-)  menunjukkan  hubungan  berbanding terbalik. Semakin mendekati nilai 1 atau -1 berarti hubungan  kedua  variabel  sangat  kuat.  Tingkat hubungan atau korelasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. I nterpretasi koefisien Korelasi
Nilai r (korelasi) Keterangan 0,00-0,199 Sangat Rendah 0,20-0,399 Rendah 0,40-0,599 Cukup Kuat 0,60-0,799 Kuat 0,80-1,00 Sangat Kuat
Besar kecilnya sumbangan variabel X terhadap Y dapat menggunakan persamaan (3).
𝐾𝐷  =   𝑟 2 𝑥 100%                             (3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai hasil analisa keterkaitan antara CDD dan indeks Niño3.4 dengan curah hujan di beberapa stasiun pengamatan  di  Wilayah  Provinsi  Sumatera Selatan  yakni  Stasiun  Klimatologi  Palembang dan  Stasiun  Meteorologi  Sultan Mahmud Badarudin  II.  Data  ENSO  yang  diwakili  oleh indeks Niño3.4 sedangkan data IOD diwakili oleh DMI.  Secara  umum,  hubungan  antara  curah hujan dengan ENSO (Indeks  Niño3.4) pada dua stasiun  di  Provinsi  Sumatera  Selatan  dari  tahun 1981  sampai  tahun  2020  berkorelasi  rendah dengan  nilai  korelasi  berkisar  antara  0,3001. Artinya curah hujan di Wilayah Provinsi Sumatera Selatan  dipengaruhi  dalam  tingkat  rendah  dari fenomena  kejadian  ENSO  di  Samudera  Pasifik. Gambaran tersebut disajikan pada Gambar 1.
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
ISSN (online): 2549-6158
ISSN (print): 2614-7467
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 -0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1975 1980 1985 1990
1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 Cura h H u ja n In d eks N iñ o 3.4 Waktu (Tahun) Indeks Niño 3.4 dan Curah Hujan Indeks Nino 3.4 Rata-Rata curah Hujan 2 Stasiun
Linear (Indeks Nino 3.4) Linear (Rata-Rata curah Hujan 2 Stasiun)
Gambar 1. Grafik Hubungan Curah Hujan dengan Indeks Niño  3.4
Data  hasil  analisis  gabungan  ENSO  terhadap Intensitas  Curah  Hujan  di  Wilayah  Sumatera Selatan  (Indeks  Niño    3.4  dan  Consecutive  Dry Days  (CDD)  dengan  curah  hujan  di  Stasiun Klimatologi  Kota  Palembang  dan  Stasiun Meteorologi  Sultan  Mahmud  Badaruddin  II ditunjukkan pada Gambar 2. Indeks CDD menjadi perhatian  para  peneliti  pada  tahun  2015, seberapa  besar  pengaruhnya  terhadap  Indeks Niño    yang  terjadi  saat  itu.  Berikut  ditampilkan Grafik yang menyatakan Indeks CDD dan Indeks
Niño    3.4.  Pada  Gambar  2  disajikan  data  nilai indeks  CDD  yang  ditampilkan  dengan  Indeks Niño    3.4.  Dari  data  tersebut  didapatkan  bahwa pada saat fenomena La Niña tahun 2010, curah hujan  mengalami  peningkatan  dengan  nilai korelasi antara curah hujan dan indeks Niño  3.4 sebesar  0,51.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa Indeks Niño  3.4 berkorelasi dalam tingkat sedang terhadap  CDD  atau  banyaknya  hari  kering  yang terjadi di Wilayah Sumatera Selatan.
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
Gambar 2 Grafik CDD dan Indeks Niño  3.4 dari Tahun 1981-2020
Pengaruh ENSO ( El Niño dan La Niña) terhadap curah  hujan  di  Indonesia  bergerak  secara dinamis dimana saat awal kejadian hanya terjadi pada  beberapa  bagian  wilayah  indonesia  yaitu bagian  Selatan  dan  terus  bergerak  secara dinamis  ke  seluruh  wilayah  Indonesia  hingga menuju  wilayah  timur  Indonesia.  Hal  ini disebabkan  intensitas  kekuatan  El  Niño  dan  La Niña  tidak  selalu  sama  setiap  kejadiannya, tergantung  pada  besarnya  penyimpangan  suhu muka  laut  yang  mengakibatkan  perubahan
tekanan  udara  di  atas  Darwin-Tahiti.  Sesuai dengan  data  pada  Gambar  3  didapatkan  hasil bahwa  Nilai  indeks  Niño    3.4 memiliki  pengaruh yang  signifikan  terhadap  nilai  CDD  di  Wilayah Sumatera Selatan. Selain Fenomena ENSO dam IOD , pergantian musim dan perubahan iklim juga disebabkan oleh perbedaan sel tekanan udara/atmosfer  antara  dua  benua  yaitu  benua Asia  dan  Benua  Australia  yang  disebut  dengan monsunal  (Ardiani,  2013;  Dewanti  et  al.,  2018; Sari, 2016).
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 -0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1975 1980 1985 1990
1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 CD D In d eks N iñ o 3.4. Waktu (Tahun) CDD dan Indeks Niño  3.4 Indeks Nino 3.4 CDD Linear (Indeks Nino 3.4)
Linear (CDD)
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
Gambar 3. Grafik Hubungan Curah Hujan dengan DMI
Selanjutnya  dijelaskan  mengenai  hasil analisis  keterkaitan  antara  CDD  dan  DMI  yaitu indeks  IOD  terhadap  curah  hujan  di  beberapa stasiun pengamatan di Wilayah Provinsi
Sumatera  Selatan  yakni  Stasiun  Klimatologi Palembang  dan  Stasiun  Meteorologi  Sultan Mahmud  Badarudin  II.  Data  Kejadian  IOD  yang diwakili  oleh  Dipole  Mode  Index  (DMI).  Secara umum, hubungan antara curah hujan dengan IOD
(DMI)  pada  dua  stasiun  di  Provinsi  Sumatera Selatan  dari  tahun    1981  sampai  tahun  2020 berkorelasi rendah dengan nilai korelasi berkisar antara  0,25.  Artinya  curah  hujan  di  Wilayah Provinsi  Sumatera  Selatan  dipengaruhi  dalam tingkat  rendah  dari  fenomena  kejadian  IOD  di Samudera  Hindia.  Gambaran  tersebut  disajikan pada Gambar 3.
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 -0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1975 1980 1985 1990
1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 To ta l Cu ra h H u ja n DMI Waktu (Tahun)

## DMI dan Curah Hujan
DMI Total Rainfal Linear (DMI)
Linear (Total Rainfal )
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
Gambar 4. Grafik Hubungan CDD dengan DMI
Pada  Gambar  4  disajikan  data  nilai  indeks CDD  yang  ditampilkan  dengan  DMI.  Dari  data tersebut didapatkan bahwa pada saat fenomena La  Niña  tahun  2010,  curah  hujan  mengalami peningkatan  dengan  nilai  korelasi  antara  curah hujan  dan  DMI  sebesar  0,66.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  Indeks  DMI  berkorelasi dalam  tingkat  cukup  kuat  terhadap  CDD  atau banyaknya  hari  kering  yang  terjadi  di  Wilayah Sumatera  Selatan.    Pengaruh  IOD  (  Postif  IOD dan  Negatif  IOD)  terhadap  curah  hujan  di Indonesia bergerak secara dinamis yang terjadi di Samudera  Hindia.  Terlihat  pada  Gambar  1  dan Gambar  3  bahwa  pada  tahun  2015/2016  terjadi peningkatan  curah  hujan  yang  bersamaan dengan fenomena El Niño kuat serta IOD positif. seharusnya bila suatu daerah terdampak El Niño, maka  akan  terjadi  musim  kemarau,  sehingga diketahui  bahwa  pengaruh  gradien  tekanan antara Tahiti-Darwin tidak terlalu besar. Kejadian El-Nino  Kuat  ini  dibersamai  dengan  kejadian Positif  IOD  yang  terjadi  pada  tahun  2015/2016. Pada  Gambar  3  dan  Gambar  4  menunjukkan
bahwa banyaknya hari kering disepanjang tahun 2015  cukup  besar.  Hal  ini  menunjukkan  curah hujan  yang  terjadi  disepanjang  tahun  2015 sangat  minim.  Sedangkan,  pada  saat  fenomena La Niña terjadi pada tahun 2010, curah hujan di dua  stasiun  mengalami  peningkatan,  namun masih  memiliki  tingkat  korelasi  yang  rendah sebesar  0,3001.  Dapat  dikatakan  bahwa  curah hujan terutama banyaknya hari kering di Wilayah Sumatera  Selatan  di  Stasiun  Klimatologi  Kota Palembang dan SM SMB II dipengaruhi oleh nilai DMI dengan nilai signifikansi cukup kuat.
Gambar  2  menunjukkan  persamaan  linear dari  Indeks  Niño3.4  dan  CDD.  Informasi  yang didapat  dari  persamaan  tersebut  adalah  Indeks Niño3.4 dapat dikatakan memiliki pengaruh yang cukup signifikan terhadap banyaknya hari kering yang ada  di Wilayah  Sumatera Selatan, dengan nilai  taraf  signifikan  sebesar  0,66.  Pada  grafik juga dapat dilihat bahwa pada tahun 2015 terjadi penurunan total curah hujan yang sangat ekstrim dengan  nilai  hanya  mencapai  1694  mm  pada
-0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 DMI CD D Waktu (Tahun) CDD dan DMI CDD IOD Linear (CDD)
Linear (IOD)
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
tahun  2015.  Hal  sebaliknya  terjadi  pada  indeks Niño3.4  yang  memiliki  nilai  28,4  yang  cukup tinggi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada  tahun 2015  terjadi  fenomena  El  Niño  yang  cukup ekstrem  yang  mengakibatkan  kemarau  di Sumatera  Selatan  hamper  di  sepanjang  tahun yaitu  penurunan  intensitas  hujan  mulai  terjadi pada  bulan  juni  2015  sampai  pada  bulan Desember 2015. Hal ini tentu saja mengakibatkan kekeringan di Provinsi Sumatera Selatan dan kebakaran hutan lahan dan gambut pun  tidak  bisa  terelakkan  pada  tahun  2015. Berdasarkan  data  dari  Badan  Penanggulangan Bencana  Kota  Palembang  pada  tahun  2015 terjadi kebakaran hutan dan lahan gambut yang cukup  luas.  Bencana  asap  sangat  mengganggu aktivitas  masyarakat  secara  komprehensif  dan mencakup ke segala bidang kehidupan
masyarakat kota Palembang. Kesehatan masyarakat  menjadi  perhatian  masyarakat  saat itu dan kegiatan ekonomi masyarakat pun cukup terganggu  akibat  bencana  asap  yang  terjadi tahun 2015.
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh (Baeda et al., 2019; Dewanti et al., 2018;  Harrison,  1998;  Zhan  et  al.,  2017)  yang menyatakan  bahwa  wilayah  Sumatera  bagian Selatan  termasuk  kota  Palembang  berada  di daerah  Monsunal,  dimana  wilayah  tersebut merupakan  wilayah  curah  hujan  di  Indonesia dipengaruhi  oleh  monsun  yang  digerakkan  oleh adanya sel tekanan tinggi dan sel tekanan rendah di  benua  Asia  dan  Australia  secara  bergantian. Pada bulan Desember Januari Februari (DJF) di Belahan  Bumi  Utara  terjadi  musim  dingin akibatnya terjadi sel tekanan tinggi di Benua Asia, sedangkan di Belahan Bumi Selatan pada waktu yang sama terjadi musim panas, akibatnya terjadi sel  tekanan  rendah  di  benua  Australia  (Ye  &  Li, 2017). Oleh karena terdapat perbedaan tekanan udara  di  kedua  benua  tersebut,  maka  pada periode  DJF  bertiup  angin  dari  tekanan  tinggi  di Asia  menuju  ke  tekanan  rendah  di  Australia,
angin  ini  disebut  Monsun  Barat  atau  Monsun Barat  Laut.  Bulan  Juni-Juli-Agustus  (JJA)  terjadi sebaliknya, terdapat tekanan rendah di Asia dan sel tekanan tinggi di Australia, maka pada periode JJA  bertiup  angin  dari  tekanan  tinggi  di  benua Australian  menuju  ke  tekanan  rendah  di  Asia, angin  ini  disebut  Monsun  Timur  atau  Monsun Tenggara. Hal ini menyebabkan bahwa hal yang paling  berpengaruh  pada  perubahan  iklim  di wilayah  monsunal  adalah  akibat  perbedaan tekanan sel pada dua benua yaitu benua Asia dan Benua Australia. Pengaruh yang diakibatkan oleh dinamika  Samudera  atau  Lautan  Pasifik  yang memicu fenomena ENSO sangat kecil dampaknya  bagi  perubahan  musim  di  Wilayah Monsunal.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  korelasi antara  indeks  Niño3.4  dan  DMI  terhadap  Curah Hujan  serta  Indeks  Niño3.4  dan  DMI  terhadap CDD dari tahun 2000 s.d 2020 dapat disimpulkan bahwa curah hujan di Wilayah Sumatera Selatan tidak  dipengaruhi  oleh  fenomena  Samudera Pasifik (ENSO) dan fenomena Samudera Hindia (IOD).  Letak  geografis  Wilayah  Indonesia  yang terletak  diantara  dua  benua  dan  dua  samudera memberikan dinamika atmosfer dan lautan yang dinamis  pada  perairan  Wilayah  Indonesia, khususnya  Wilayah  Sumatera  Selatan  yang terletak di Wilayah Monsunal. Curah hujan di Kota Palembang  tidak  dipengaruhi  pada  saat  fase  El Niño.  Meningkatnya  curah  hujan  saat  terjadi fenomena La Niña tersebut dapat diduga karena letak  Kota  Palembang  yang  berada  di  daerah Monsunal yang mempunyai distribusi curah hujan yang bersifat unimodial (satu puncak musim).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada DIPA FKIP Universitas Sriwijaya yang telah memberikan Hibah
Penelitian Skim SATEKS Tahun 2022 yang telah membiayai  penelitian  ini.  Penelitian  ini  dibiayai oleh  PNBP  FKIP  Universitas  Sriwijaya  Sesuai
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
dengan  Surat  Perjanjian  Pelaksanaan  kegiatan Penelitian No 1155/UN9.FKIP/TU.SB5/2022 tanggal 06 Juni 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldrian,  E.  (2007).  Decreasing  trends  in  annual rainfalls  over  Indonesia:  A  threat  for  the national water resource? J. Meteorologi Dan Geofi Sika , 7 (April 2007), 40 –49.
Aldrian,  E.,  &  Dwi  Susanto,  R.  (2003).
Identification  of  three  dominant  rainfall regions within Indonesia and their relationship  to  sea  surface  temperature. International Journal of Climatology , 23 (12), 1435 –1452. https://doi.org/10.1002/joc.950 Ardiani,  N.  (2013). Penggunaan  empirical orthogonal  function  (eof)  untuk  identifikasi karakteristik  curah  hujan  (studi  kasus:  das ciujung-cidurian) normi ardiani .
Baeda,  A.  Y.,  Pao’Tonan,  C.,  &  Abdullah,  D.
(2019). The correlation between sea surface temperature and MJO incidence in Indonesian waters. IOP Conference Series: Earth  and  Environmental  Science , 235 (1). https://doi.org/10.1088/1755- 1315/235/1/012020
Bhatti,  A.  S.,  Wang,  G.,  Ullah,  W.,  Ullah,  S., Hagan,  D.  F.  T.,  Nooni,  I.  K.,  Lou,  D.,  & Ullah, I.  (2020). Trend  in  extreme precipitation  indices  based  on  long  term  in situ  precipitation  records  over  Pakistan. Water (Switzerland) , 12 (3), 1 –19.
https://doi.org/10.3390/w12030797
Brandes,  E.  E.,  Zhang,  G.,  &  Vivekanandan,  J. (2002).  Experiments  in  rainfall  estimation with  a  polarimetric  radar  in  a  subtropical environment. Journal of Applied Meteorology , 41 (6), 674 –683. https://doi.org/10.1175/1520- 0450(2002)041<0674:EIREWA>2.0.CO;2
De Beurs, K. M., Henebry, G. M., Owsley, B. C.,
& Sokolik, I. N. (2018). Large scale climate oscillation impacts on temperature, precipitation and land surface phenology in Central  Asia. Environmental  Research Letters , 13 (6). https://doi.org/10.1088/1748- 9326/aac4d0
Dewanti,  Y.  P.,  Muliadi,  &  Adriat,  R.  (2018).
Pengaruh  El  Niño  Southern  Oscillation
(ENSO) Terhadap Curah Hujan di Kalimantan Barat. Prisma Fisika , 6 (3), 145 – 151. Handoko, E. Y., Filaili, R. B., & . Y. (2019). Analisa Fenomena  Enso  Di  Perairan  Indonesia Menggunakan Data Altimetri Topex/Poseidon  Dan  Jason  Series  Tahun 1993 – 2018. Geoid , 14 (2), 43. https://doi.org/10.12962/j24423998.v14i2.3
892
Harrison,  D.  E.  (1998). El  Nino-Southern Oscillation  Sea  Surface  Temperature  and
Wind Anomalies . 98 , 353 –399.
Hermon, D. (2014). Impacts of land cover change on  climate  trend  in  Padang  Indonesia. Indonesian  Journal  of  Geography , 46 (2), 138. https://doi.org/10.22146/ijg.5783 IPCC.  (2018).  IPCC  Special  Report  on  the impacts of global warming of 1.5°C. In Ipcc -
Sr15 . https://report.ipcc.ch/sr15/pdf/sr15_spm_fin al.pdf%0Ahttp://www.ipcc.ch/report/sr15/
Kumar,  S.,  Silva,  Y.,  &  Moya-álvarez,  A.  S. (2019). Artikel Penelitian Perbedaan Musiman  dan  Regional  dalam  Peristiwa Curah  Hujan  Ekstrim  dan  Kontribusinya terhadap Curah Hujan Dunia : Pengamatan GPM . 2019 . Kumar,  S.,  Silva,  Y.,  Moya-Álvarez,  A.  S.,  & Martínez-Castro,  D.  (2019).  Seasonal  and regional  differences  in  extreme  rainfall events and their contribution to the world’s precipitation: GPM observations. Advances
in Meteorology , 2019 , 6 –9. https://doi.org/10.1155/2019/4631609 Mulyana,  E.  (2002).  Hubungan  Antara  ENSO dengan  Variasi  Curah  Hujan  di  Indonesia. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca , 3 (1), 1 –4.
Sari,  F.  M.  (2016).  Peramalan  Curah  Hujan Ekstrim Secara Spasial (Studi Kasus: Curah
Hujan  Bulanan  Di  Kabupaten  Indramayu). Sambutan Ketua Panitia . https://www.researchgate.net/profile/Risni_
Yuhan/publication/328449445_Prosiding_S EMASTAT_2016/links/5bced5f9a6fdcc204 a0138d2/Prosiding-SEMASTAT- 2016.pdf#page=105
Siswanto, S., Oldenborgh, G. J. Van, Nederlands,
K.,  Instituut,  M.,  Nederlands,  K.,  Instituut, M.,  Nederlands,  K.,  &  Instituut,  M.  (2015). Perubahan suhu , curah hujan ekstrim , dan
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 31 - 41
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
curah  hujan  diurnal  di  kota  Jakarta  yang mengalami urbanisasi di masa  lalu . November 2018 . Strategy,  A.  (2011). Indonesia  Adaptation Strategy Improving Capacity to Adapt . 39. Tavakol, A., Rahmani, V., & Harrington, J. (2020). Evaluation of hot temperature extremes and heat  waves  in  the  Mississippi  River  Basin. Atmospheric Research , 239 (February), 104907. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.104 907
Thomas  B.  McKee,  N.  J.  D.  and  J.  K.  (1993).
Analysis of Standardized Precipitation Index
(SPI)  data  for  drought  assessment. Water (Switzerland) , 26 (2), 1 –72.
https://doi.org/10.1088/1755-1315/5
Ye, Z., & Li, Z. (2017). Spatiotemporal variability and  trends  of  extreme  precipitation  in  the Huaihe  river  basin,  a  climatic  transitional zone in East China.
Advances in Meteorology , 2017 . https://doi.org/10.1155/2017/3197435
Zhan,  Y.  J.,  Ren,  G.  Y.,  Shrestha,  A.  B.,
Rajbhandari, R., Ren, Y. Y., Sanjay, J., Xu, Y.,  Sun,  X.  B.,  You,  Q.  L.,  &  Wang,  S. (2017).  Changes  in  extreme  precipitation events  over  the  Hindu  Kush  Himalayan region  during  1961 –2012. Advances  in Climate  Change  Research , 8 (3),  166 –175. https://doi.org/10.1016/j.accre.2017.08.002 Zhou,  B.,  Xu,  Y.,  Wu,  J.,  Dong,  S.,  &  Shi,  Y. (2016).  Changes  in  temperature  and precipitation  extreme  indices  over  China: Analysis  of  a  high-resolution  grid  dataset. International  Journal  of  Climatology , 36 (3), 1051 –1066. https://doi.org/10.1002/joc.4400
Diani,  R.  (2015).  Pengembangan  Perangkat Pembelaran  Fisika  Berbasis  Pendidikan Karakter  Dengan  Model  Problem  Basen Instruction. Jurnal  Ilmiah  Pendidikan
Fisika Al-Biruni , 4 (2), 231-241. Sugiyono. (2011). Metodologi Penelitian
Pendidikan. Bandung: Alfabeta.