## KARAKTERISTIK SPASIOTEMPORAL KEKERINGAN METEOROLOGI DI KABUPATEN GORONTALO TAHUN 1981-2016

## Spatiotemporal Characteristics of Meteorological Drought in Gorontalo Regency in 1981-
2016

## Syahrizal Koem, Rusiyah
Jurusan Ilmu dan Teknologi Kebumian, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Gorontalo, Jl. Jendral Sudirman, Kota Gorontalo 96128 – s.koem@ung.ac.id
Abstract. Drought is one of the natural disasters that can cause disadvantages, especially in the agricultural sector. Gorontalo Regency is the corn production center, yet it has high vulnerability and low adaptive capacity towards the climate change. In addition, its vulnerability to the impact of drought is seen from the high potential for environmental damage, the disadvantages due to the drought and the potential of the population exposed to drought. Standardized Precipitation Index (SPI) is the estimator tool employed to assess the severity of the drought. This study utilized monthly rainfall data from 17 stations in Gorontalo Regency and 2 stations outside Gorontalo Regency during the period of 1981-2016. The SPI values were calculated by utilizing DrinC software and spatial interpolation of drought using ArcGIS software. The result shows that the longest time of drought occurred in 1982, 1986, 1997 and 2015 due to El Nino phenomenon with moderate and strong category with long duration. Further, analysis result in the last four decades reveals that the worst drought occurred in 1982. Based on the result of frequency analysis on the SPI-3, SPI-6 and SPI-12 time scales, drought is frequently taken place in western regions. Thus, this result can be a reference in managing the water resources in Gorontalo Regency. The plan in the commodity-based agriculture sector can be developed since the result of spatial analysis indicates that SPI can identify the diversity of drought severity. It is necessary to place th e climate change scenarios in order to prepare the adaptation and mitigation measures of drought impacts due to the uncertainty of future climate conditions. This is very helpful to provide an idea about the dynamics of drought.

## Keywords: Frequency, mapping severity, rainfall, standardized precipitation index
(Diterima: 09-08-2017; Disetujui: 18-01-2018)

## 1. Pendahuluan
Variabilitas  iklim  memiliki  peran  penting  dalam menghasilkan  kejadian  kekeringan  yang  beragam  di suatu  wilayah  (Chen  dan  Yang,  2013).  Menurut Rahman dan Lateh (2016) kekeringan dipengaruhi oleh pola  curah  hujan  tahunan  dan  musiman  yang  rendah serta dampak perubahan  iklim. Selain  itu, Nam et al., (2015) menjelaskan bahwa perubahan iklim berdampak pada kecenderungan peningkatan jumlah kejadian dan risiko  kekeringan  di  masa  depan.  Menurunnya  curah hujan disuatu wilayah dapat mempengaruhi peningkatan  kekeringan,  namun  di  wilayah  dimana curah  hujan  meningkat  kekeringan  masih  dapat meningkat (Prudhomme et al., 2014). Kondisi tersebut mengindikasikan  bahwa  kekeringan  berbeda-beda tergantung  wilayah.  Kejadian  kekeringan  secara berkelanjutan  pada  suatu  wilayah  ditandai  dengan ketersediaan air di bawah rata-rata, hal ini disebabkan oleh  faktor  curah  hujan  di  bawah  normal  dan  tingkat penguapan yang tinggi (Van Lanen et al., 2007; WMO, 2012). Selanjutnya, tingkat keparahan kekeringan serta kejadian  kekeringan  dengan  durasi  yang  lama berdampak  serius  pada  sektor  sosial,  ekonomi  dan pertanian  serta  terganggunya  kondisi  ekologi  dan pasokan  air  (Xie et  al., 2013;  Gocic  dan  Trajkovic, 2014;  Jia et  al., 2016).  Oleh  sebab  itu,  kekeringan merupakan  salah  satu  bencana  alam  yang  dapat
menyebabkan  kerugian  khususnya  pada  sektor pertanian (Jia et al., 2016).
Indeks  kekeringan  meteorologi  menjadi  rujukan utama  oleh  para  peneliti  dalam  menilai  tingkat keparahan  kekeringan  baik  dalam  lingkup  regional maupun  global.  Menurut  Koem  dan  Rusiyah  (2017) indeks kekeringan meteorologi yang banyak digunakan antara  lain Standardized  Precipitation  Index (SPI), Palmer Drough Severity Index (PDSI) dan Standardized  Precipitation  Evapotranspiration Index (SPEI).  Setiap  indeks  kekeringan  tersebut  memiliki karakteristik masing-masing. Indeks kekeringan meteorologi  SPI  merupakan  indeks  yang  baik digunakan dalam menilai tingkat keparahan kekeringan (Keyantash  dan  Dracup,  2002).  Selain  itu,  SPI  relatif sederhana karena SPI hanya  menggunakan data curah hujan  bulanan  serta  mampu  mengukur  tingkat kekeringan  secara  durasi,  kekuatan,  dan  intensitas kekeringan dalam berbagai skala waktu (McKee et al., 1993; Hayes et al., 1998).
Kemampuan  SPI  menilai  tingkat  keparahan kekeringan dalam berbagai skala waktu, memungkinkan  untuk  menilai  kondisi  curah  hujan secara  temporal  dalam  kaitan  dengan  pasokan  air (WMO,  2012).  Keunggulan  yang  ditawarkan  SPI memudahkan untuk melakukan identifikasi karakteristik  kekeringan  secara  spasial  dan  temporal. Selanjutnya, karakteristik kekeringan yang teridentifikasi  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam
melakukan antisipasi dampak kekeringan secara efektif dan  efisien.  Selain  itu,  keunggulan  SPI  dalam menggolongkan  tingkat  keparahan  kekeringan  secara musiman  dan  jangka  panjang,  memadai  untuk pemantauan kekeringan dan peringatan dini (Patel et al., 2007; Gocic dan Trajkovic, 2014). Analisis karakteristik kekeringan sangat penting untuk mendukung  langkah-langkah  mitigasi  kekeringan jangka panjang untuk mengurangi dampak kekeringan (Nam et al., 2015).
Upaya  mengurangi  dampak  kekeringan  akan  terus dilakukan pemerintah dan masyarakat tidak terkecuali di Gorontalo, khususnya dalam mengatasi pasokan air untuk  tanaman  pangan.  Salah  satu  komoditas  pangan unggulan  di  Gorontalo  adalah  jagung  dan  Kabupaten Gorontalo menjadi daerah sentra produksi (Sumarno et al., 2015).  Di  sisi  lain,  Kabupaten  Gorontalo
merupakan  wilayah  yang  mememiliki  kerentanan tinggi dan kapasitas adaptif rendah terhadap perubahan iklim  (DNPI,  2011).  Selain  itu,  Kabupaten  Gorontalo merupakan  salah  satu  wilayah  yang  rentan  terhadap dampak  kekeringan,  hal  ini  dilihat  dari  tingginya potensi  kerusakan  lingkungan,  kerugian  akibat kekeringan  dan  potensi  penduduk  terpapar  akibat kekeringan  (BNPB,  2015).  Oleh  karena  itu,  menilai tingkat  keparahan  kekeringan  perlu  dilakukan  dalam menunjang  ketahan  pangan.  Tujuan  penelitian  ini adalah:  (1)  menganalisis  karakteristik  spasiotemporal kekeringan di  Kabupaten Gorontalo;  (2)  menganalisis frekuensi  kekeringan  selama  periode  1981-2016;  (3) mendeskripsikan  pengelolaan  sumber  daya  air berdasarkan  analisis  karakteristik  spasiotemporal  dan frekuensi.
Gambar 1. Peta lokasi stasiun dan curah hujan rata-rata periode 1981-2016 di stasiun Mohiolo, Djalaluddin dan Talumelito

## 2. Metode

## 2.1. Bahan dan Alat
Penelitian  ini  menggunakan  data  curah    hujan bulanan selama 35 tahun periode 1981-2016 diseluruh wilayah  Kabupaten  Gorontalo.  Nilai  SPI  dikalkulasi menggunakan perangkat lunak DrinC (Drought Indices Calculator) yang dikembangkan oleh the Laboratory of Reclamation Works and Water Resources Management of the National Technical University of Athens, Greece (Tsakiris et al., 2013). Data curah hujan bulanan berasal dari  17  lokasi  stasiun  yang  tersebar  di  Kabupaten Gorontalo  dan  2  lokasi  stasiun  di  luar  Kabupaten Gorontalo  (Gambar  1).  Data  curah  hujan  tersebut diperoleh dari Balai Wilayah Sungai (BWS) Sulawesi II sebanyak 7 titik stasiun, Stasiun Meteorologi BMKG sebanyak  7 titik  stasiun  dan  data  grid  BMKG  dengan resolusi  0.25  derajat  sebanyak  5  titik  diperoleh  dari website sacad.database.bmkg.go.id/grid/web/ (Tabel 1). Data grid diperlukan untuk melengkapi data yang tidak tersedia pada stasiun pengamatan dan untuk memenuhi sebaran data yang mewakili lokasi kajian. Sebelum data grid digunakan, data yang diperoleh dalam bentuk data
harian  dikonversi  ke  dalam  data  bulanan.  Selanjutnya data bulanan tersebut digunakan untuk pengisian  data kosong  menggunakan  persamaan  1.  Selain  itu,  data curah  hujan  tambahan  di  peroleh  dari  website iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/NOAA/.

## 2.2. Pengisian Data Kosong
Pengisian data curah hujan dilakukan pada beberapa titik stasiun karena  tidak tersedianya  data. Data curah hujan  diestimasi  dengan  menggunakan  metode The Inverse Distance Weighting Interpolator (Mello et al., 2003):
(1)
n 1 i 2 i d 1 n 1 i i .X 2 i d 1 p X                     
dimana  X p :  nilai  estimasi  dari  variabel,  X i :  nilai  dari variabel pada stasiun terdekat pada periode yang sama,
d i : jarak antara stasiun yang diestimasi dengan stasiun terdekat.
Kriteria yang digunakan untuk menilai kemampuan estimasi metode tersebut yaitu Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) (Moriasi et al., 2007; Das et al., 2016).
Selanjutnya, data yang telah terisi dianalisis pola curah hujan selama periode 1981-2016.
(2) 2 1 1 2 1 NSE                                     n i mean Y obs i Y n i sim i Y obs i Y dimana 𝑌 𝑖 𝑜𝑏𝑠 : data observasi, 𝑌 𝑖 𝑠𝑖𝑚 : data simulasi model, 𝑌 𝑚𝑒𝑎𝑛 :  rata-rata  data  observasi.  Rentang  nilai  NSE >0.8:  Sempurna,  0.6-0.8:  Sangat  Baik,  0.4-0.6:  Baik, 0.2-0.4: Cukup, <0.2: tidak cukup (Das et al., 2016).
Tabel 1. Periode data tersedia setiap stasiun yang digunakan dalam penelitian
Nama Stasiun Latitude (N) Longitude (E) Data Tersedia Data Tidak Tersedia Hepuhulawa 0.619 122.987 2007-2016 1981-2006 Biyonga 0.688 122.990 2007-2016 1981-2006 Tabongo 0.573 122.932 2007-2016 1981-2006 Datahu 0.570 122.858 2007-2016 1981-2006 Pilolalenga 0.604 122.873 2007-2016 1981-2006 Lakeya 0.714 122.534 2007-2016 1981-2006 Mohiolo 0.774 122.440 2007-2016 1981-2006 Biluhu 0.518 122.775 2008-2016 1981-2007 Bilato 0.569 122.639 2008-2016 1981-2007 Talumelito 0.586 123.033 2007-2016 1981-2006 Mootilango 0.703 122.663 2011-2016 1981-2010 Bongomeme 0.593 122.832 2009-2016 1981-2008 Batudaa 0.547 122.978 2009-2016 1981-2008 Djalaluddin 0.630 122.830 1981-2016 - Pangahu 0.875 122.375 1981-2016 - Motoduto 0.625 122.625 1981-2016 - Isimu 0.625 122.875 1981-2016 - Bulontalangi 0.625 123.125 1981-2016 - Dunu 0.875 122.625 1981-2016 -

## 2.3. Perhitungan Standardized Precipitation Index
Perhitungan nilai SPI menggunakan data time series curah  hujan  bulanan  sebagai  data  utama.  Nilai  SPI positif menunjukkan nilai curah hujan lebih besar dari rata-rata, dan nilai SPI negatif menunjukkan nilai curah hujan lebih kecil dari rata-rata (Tigkas et al., 2014). Dalam penelitian ini, nilai SPI dihitung menggunakan perangkat lunak DrinC. Perangkat lunak tersebut  menyediakan  perhitungan  indeks  kekeringan berdasarkan  metode  distribusi  gamma.  Lebih  lanjut Tigkas et  al., (2014)  menjelaskan  bahwa  distribusi gamma  merupakan  fungsi  probabilitas  kepadatan (probability density function) . Adapun persamaan yang digunakan adalah:
) 3 ( 0 x untuk , x/β e 1 α x Γ(α) α β 1
g(x)    
dimana,
     0 (4) dy y e 1 α y Γ(α)
dimana α dan β adalah parameter bentuk dan parameter skala, x adalah  jumlah  curah  hujan  dan Γ(α) adalah fungsi  gamma.  Parameter α dan β fungsi  kepadatan probabilitas  gamma  setiap  stasiun  curah  hujan dilakukan  estimasi  pada  periode  skala  1,  3,  6  dan  12 bulan (Tigkas et al., 2014). Nilai SPI dari skala waktu yang berbeda memiliki implikasi yang berbeda (Nam et al., 2015).  Oleh  karena  itu,  menjadi  dasar  dalam pegelolaan sumber daya air jangka pendek, menengah dan  jangka  panjang.  Menurut  Xie et  al., (2013)  pola kekeringan  pada  berbagai  skala  waktu  perlu diintegrasikan  dalam  perencanaan  sumber  daya  air serta untuk kesiapsiagaan dalam penaganan kekeringan.
Metode  yang  digunakan  untuk  menduga  nilai  dari kedua  parameter  distribusi  gamma  yaitu  metode kemungkinan maksimum adalah:
    (5) n x ln x ln A dimana α x β , 3 4A 1 1 4A 1
α
            

## n= jumlah pengamatan curah hujan
Tabel 2. Klasifikasi nilai SPI menurut McKee et al. (1993) Nilai SPI Klasifikasi ≥ 2.00 Sangat basah 1.50 ~ 1.99 Basah 1.00 ~ 1.49 Agak basah -0.99 ~ 0.99 Normal -1.00 ~ -1.49 Agak kering -1.50 ~ -1.99 Kering ≤ -2.00 Sangat kering
Parameter  yang  diperoleh  kemudian  digunakan untuk  menentukan  nilai  probabilitas  kumulatif  dari kejadian hujan yang diamati dalam sebulan dan periode waktu  yang  tercatat  pada  stasiun  yang  diamati (Edwards,  1997).  Karena  fungsi  gamma  tidak terdefinisi  untuk x =0  dan  distribusi  curah  hujan kemungkinan  berisi  nilai  nol,  sehingga  probabilitas kumulatif menjadi:
      (6) x G q 1 q x H   
dimana q adalah probabilitas dari curah hujan nol dan G (x) adalah probabilitas kumulatif dari fungsi gamma yang tidak lengkap. Jika m adalah jumlah nol dari data time  series  curah  hujan,  maka q dapat  diestimasi dengan m/n .  Abramovitz  dan  Stegun  (1964)  dan Edwards  (1997)  menjelaskan  bahwa  probabilitas kumulatif  H  (x)  kemudian  ditransformasi  ke  standar normal variabel acak Z dengan nilai mean 0 dan varians 1,  yang  merupakan  nilai  SPI.  Perhitungan  nilai  SPI pada  berbagai  skala  waktu  diklasifikasi  berdasarkan periode basah dan kering seperti yang ditunjukan pada Tabel 2.
Dalam penelitian ini, SPI dihitung pada skala waktu SPI-3,  SPI-6  dan  SPI-12,  yang  mewakili  kekeringan jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang. Kekeringan  jangka  pendek  dan  menengah  (SPI-3  dan SPI-6) efektif dalam menggambarkan pola curah hujan dan  kekeringan  musiman  (Patel et  al., 2007;  WMO, 2012).  Kekeringan  jangka  panjang  (SPI-12)  lebih efektif  dalam  memonitoring  sumber  daya  air  jangka panjang  seperti  debit  sungai,  tingkat  kandungan  air tanah dan level air waduk (Saravi et al., 2009).

## 2.4. Spasiotemporal dan Frekuensi Kekeringan
Interpolasi  spasial  kekeringan  menggunakan  teknik Inverse  Distance  Weighted (IDW)  untuk  skala  waktu SPI-3,  SPI-6  dan  SPI-12.  Chen  dan  Liu  (2012) menjelaskan  bahwa IDW digunakan untuk interpolasi
data spasial yang didasarkan pada konsep pembobotan jarak. Metode interpolasi IDW banyak digunakan serta dianggap memberikan hasil yang lebih baik dibanding dengan  metode  interpolasi  lain  (Lu  dan  Wong,  2008; Chen  dan  Liu,  2012).  Interpolasi  spasial  kekeringan menggunakan  perangkat  lunak  ArcGIS  10  untuk menghasilkan peta distribusi spasial kekeringan dengan resolusi  spasial  182  meter.  Menetukan  proporsi kekeringan pada  setiap kelas SPI dilakukan reclassify yang tersedia di ArcGIS. Peta kekeringan diinterpolasi berdasarkan nilai SPI tahun 1982, 1992, 2002 dan 2015 untuk  menunjukkan  karakteristik  kekeringan  selama periode 1981-2016.
Identifikasi  tingkat  keparahan  dan  waktu  kejadian kekeringan  secara  temporal  dilakukan  mengunkan perangkat  lunak  Excel,  sedangkan  untuk  melihat  tren menggunakan  regresi  linier  yang  tersedia  di  Excel. Menghitung frekuensi kejadian kekeringan mengunakan  persaamaan , 100 x N n f  dimana f adalah  frekuensi  kekeringan, n adalah  jumlah  bulan dengan  kejadian  kekeringan  (SPI  <  -1), N adalah jumlah  total  bulan  (Saravi et  al., 2009).  Pada  akhir makalah ini, mendeskripsikan karakteristik kekeringan secara  spasiotemporal  dan  frekuensi  kekeringan  yang teridentifikasi  untuk  pengelolaan  sumber  daya  air  di Kabupaten Gorontalo.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Kondisi Iklim Wilayah Kajian
Secara  umum  curah  hujan  merupakan  elemen penting  dalam  menilai  karakteristik  dan  variabilitas iklim di bumi. Hasil analisis data curah hujan bulanan tahun 1981-2016 di stasiun  Mohiolo, Djalaluddin  dan Talumelito  menunjukkan  puncak  curah  hujan  terjadi pada  bulan  Mei  dan  curah  hujan  terendah  pada  bulan September  (Gambar  1).  Jumlah  hari  hujan  di  stasiun Pangahu memiliki jumlah rata-rata hari hujan yaitu 17 hari  perbulan  sedangkan  stasiun  Isimu  dan  Motoduto masing-masing  15  hari  perbulan  (Koem  dan  Rusiyah, 2017).

## 3.2. Hasil Estimasi Curah Hujan
Ketersediaan  data  curah  hujan  untuk  periode  yang panjang serta tersebar merata menjadi salah satu faktor penting  untuk  menilai  kondisi  kekeringan  disuatu wilayah.  Selain  itu,  salah  satu  faktor  penting  adalah akurasi  data  curah  hujan  yang  digunakan,  sehingga hasil perhitungan indeks kekeringan lebih akurat. Hasil estimasi  curah  hujan  bulanan  dengan  menggunakan metode the  inverse  distance  weighting  interpolator menunjukkan  hasil  yang  baik.  Penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Koem  dan  Rusiyah  (2017) menunjukan bahwa curah hujan bulanan hasil observasi dan estimasi menunjukkan nilai korelasi berkisar antara 0.54  sampai  0.84  dengan  kategori  “sedang”  sampai “kuat”.
Hasil  perhitungan  menggunakan  metode  NSE menunjukkan kriteria nilai berkisar antara 0.39 sampai 0.69 dengan kategori “Cukup” hingga “Sangat Baik”. Hal ini memberikan keyakinan bahwa, data curah hujan hasil  estimasi  dapat  digunakan  untuk  memonitoring kejadian  dan  menilai  tingkat  keparahan  kekeringan (Koem  dan  Rusiyah,  2017).  Selanjutnya,  kerapatan stasiun  yang  tersebar  di  Kabupaten  Gorontalo  masih memenuhi  syarat  ideal  yang  ditetapkan  oleh  WMO, untuk  zona  tropis  dianjurkan  kerapatan  stasiun minimum 100-250 km 2 tiap stasiun.

## 3.3. Variabilitas Spasial Kekeringan
Peta distribusi spasial kekeringan mewakili kekeringan  terparah  pada  setiap  dekade  yaitu  tahun 1982,  1992,  2002  dan  2015  untuk  memonitoring karakteristik kekeringan selama empat dekade terakhir. Analisis spasial kekeringan dilakukan pada skala waktu 3,  6  dan  12  bulan  untuk  mengidentifikasi  variabilitas spasial  pada  skala  musiman.  Selain  itu,  memberikan gambaran wilayah yang rentan terhadap kekeringan.

## 3.3.1. Karakteristik Spasial SPI-3
Bulan Oktober sampai Desember 1982 menunjukkan  nilai  SPI-3  negatif,  hal  tersebut mengindikasikan bahwa curah hujan yang rendah pada periode  tersebut.  Secara  spasial  menggambarkan bahwa,  kekeringan  terjadi  secara  merata  dengan kategori sangat kering sedangkan rata-rata nilai indeks kekeringan  mencapai  -3.3  (Gambar  2).  Periode kekeringan  SPI-3  untuk  bulan  Januari  sampai  Maret 1992  menunjukkan  bahwa  75%  luas  wilayah  dalam kondisi  sangat  kering  sedangkan  25%  luas  wilayah dalam kondisi kering, rata-rata nilai indeks kekeringan mencapai  -2.0    (Gambar  2).  SPI-3    bulan  Juli  sampai September  2002  secara  spasial  memiliki  karakteristik yang  hampir  sama  dengan  kekeringan  bulan  Januari sampai Maret 1992, dimana tingkat kekeringan dengan kategori kering terjadi disebagian wilayah bagian timur (Gambar 2). Namun, pada bulan Juli sampai September 2002 rata-rata nilai indeks kekeringan mencapai -2.2.
Gambar 2.  Distribusi spasial kekeringan SPI-3 di Kabupaten Gorontalo
Kekeringan SPI-3 bulan Juli sampai September 2015 menunjukkan  dinamika  curah  hujan  normal  dan  di bawah  normal.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan,  19% luas wilayah dalam Kondisi normal dan 81% dalam kondisi agak  kering  sampai  sangat  kering  (Gambar  2).  Rata- rata  nilai  indeks  kekeringan  pada  bulan  Juli  sampai September  2015  mencapai  -1.2.  Dengan  demikian, berdasarkan  rata-rata  nilai  indeks  kekeringan  SPI-3, pada bulan Oktober sampai Desember 1982 merupakan kekeringan  terparah  dalam  empat  dekade  terakhir. Berdasarkan  hasil  analisis  SPI-3,  seluruh  wilayah Kabupaten  Gorontalo  memiliki  potensi  yang  sama mengalami  periode  kering,  normal  dan  basah  secara merata.  Selanjutnya,  Patel et  al., (2007)  menemukan
bahwa  SPI-3  efektif  dalam  mengidentifikasi  pola kekeringan  musiman.  Selain  itu,  SPI-3  memberikan interpretasi  curah  hujan  selama  periode  3  bulan  dan mencerminkan kondisi kelembaban  jangka pendek dan menengah  terutama  bagi  pertanian  serta  memberikan estimasi  curah  hujan  musiman  (WMO,  2012).  Hal tersebut  dapat  dibuktikan  dengan  kemampuan  SPI-3 mengolongkan  bulan Oktober sampai  Desember 1982 sebagai  kekeringan  terparah  dalam  empat  dekade terakhir.

## Gambar 3.  Distribusi spasial kekeringan SPI-6 di Kabupaten Gorontalo

## 3.3.2. Karakteristik Spasial SPI-6
Bulan  Juli  sampai  Desember  1982  menunjukkan curah  hujan  yang  rendah,  akumulasi  curah  hujan selama  periode  tersebut  berkisar  antara  24-61  mm. Kisaran akumulasi curah hujan tersebut menghasilkan nilai  SPI-6  negatif  sehingga  berdampak  pada kekeringan  secara  merata  dengan  kategori  sangat kering (Gambar 3). Berdasarkan hasil perhitungan nilai SPI-6,   pada tahun  1982  permulaan  kekeringan  tejadi pada bulan Juni, tetapi 24% luas wilayah masih dalam kondisi  normal  dan  76%  dalam  kondisi  agak  kering. Seluruh  wilayah  mengalami  kekeringan  mulai  bulan Juli 1982 hingga puncak kekeringan terjadi pada bulan Oktober  sampai  Desember  dengan  kategori  sangat kering,  kekeringan  berakhir  sekitar  bulan  April  1983. Selama bulan Juli sampai Desember 1982 rata-rata nilai indeks kekeringan mencapai -3.34.
Hasil analisis SPI-6 bulan Januari sampai Juni 1992 menunjukkan  nilai  negatif.  Pola  spasial  kekeringan SPI-6  bulan  Januari  sampai  Juni  1992  menunjukkan kondisi  sangat  kering  terjadi  di  wilayah  bagian  utara dengan persentase  mencapai 60%, sedangkan wilayah bagian  selatan  dalam  kondisi  agak  kering  sampai kering  dengan  persentase  mencapai  40%  (Gambar  3). Rata-rata nilai indeks kekeringan bulan Januari sampai Juni  1992  mencapai  -1.91.  Pola  spasial  untuk  SPI-6 bulan  Juli  sampai  Desember  2002  terjadi  kekeringan yang merata dengan kategori agak kering (Gambar 3). Rata-rata nilai indeks kekeringan pada periode tersebut hanya  mencapai  -1.39.  Walaupun  kondisi  kekeringan bulan Juli sampai Desember 2002 tidak separah dengan kondisi kekeringan SPI-6 tahun 1982 dan 1992, namun pada  bulan  Juli  sampai  Desember  2002  menunjukkan curah hujan yang rendah.
Bulan  Juli  sampai  Desember  2015  menunjukkan dinamika  curah  hujan  yang  beragam.  Hal  ini  ditandai
dengan  kebaragaman  kekeringan  secara  spasial, dimana 45% luas wilayah dalam kondisi normal, 46% agak  kering,  8%  kering  dan  1%  sangat  kering sedangkan rata-rata nilai indeks kekeringan mencapai - 1.11  (Gambar  3).  Kondisi  ini  disebabkan  oleh akumulasi  curah  hujan  pada  skala  waktu  lebih  dari  3 bulan menciptakan keberagaman proses yang mempengaruhi pola curah hujan wilayah (Penalba dan Rivera, 2016). Hal ini juga yang membedakan tingkat keparahan kekeringan pada setiap skala waktu. Selain itu,  SPI-6  mencerminkan  tren  musiman  curah  hujan jangka  menengah  serta    memberikan  informasi mengenai anomali debit sungai dan ketinggian level air di waduk (WMO, 2012). Dengan demikian, berdasarkan  rata-rata  nilai  indeks  kekeringan,  SPI-6 menggolongkan  bulan  Juli  sampai  Desember  1982 sebagai  kekeringan  terparah  dalam  empat  dekade terakhir.
3.3.3. Karakteristik Spasial SPI-12
Pola spasial SPI-12 merupakan gambaran kekeringan  selama  bulan  Januari  sampai  Desember tahun  1982,  1992,  2002  dan  2015.  Berdasarkan  hasil analisis  tahun  1982  menunjukkan  bahwa,  sebagian besar  wilayah  Kabupaten  Gorontalo  dalam  kondisi agak  kering  dan  kering  sedangkan  dibeberapa  tempat dalam  kondisi  sangat  kering  diantaranya  Asparaga, Mootilango  dan  Boliyohuto.  Selain  itu,  wilayah Butadaa dan Biluhu dalam kondisi normal (Gambar 4). Kondisi kekeringan tahun 1982 untuk SPI-12 berbeda dengan kondisi kekeringan yang ditunjukan oleh SPI-3 dan  SPI-6  pada  tahun  yang  sama.  Perbedaan  tersebut dipengaruhi  oleh  akumulasi  curah  hujan  untuk  setiap skala waktu, dimana SPI-12 merupakan akumulasi dari 12 bulan sebelumnya. Akumulasi curah hujan tahunan tersebut mempengaruhi tingkat keparahan kekeringan.
Secara umum, SPI-12 tahun 1982 menunjukkan curah hujan  yang  rendah,  rata-rata  nilai  indeks  kekeringan mencapai -1.59.
Gambar 4.  Distribusi spasial kekeringan SPI-12 di Kabupaten Gorontalo
Distribusi spasial kekeringan tahun 1992 menunjukkan bahwa 90% luas wilayah dalam kondisi agak  kering  sedangkan  10%  dalam  kondisi  normal meliputi Biluhu, Batudaa Pantai dan Batudaa (Gambar 4).  Kekeringan  yang  terjadi  tahun  1992  tidak  separah dengan  kekeringan  yang  terjadi  tahun  1982,  hal  ini disebabkan  akumulasi  curah  hujan  tahun  1992  lebih tinggi  yaitu  berkisar  antara  987-1149  mm.  Sementara itu,  akumulasi  curah  hujan  pada  tahun  2002  lebih rendah dari tahun 1992 yaitu berkisar antara 858-1113 mm sehingga tahun 2002 lebih kering dari tahun 1992. Hal  tersebut,  ditunjukan  oleh  rata-rata  nilai  indeks kekeringan  tahun  1992  hanya  mencapai  -1.13 sedangkan tahun 2002 mencapai -1.34.
Pola  spasial  kekeringan  tahun  2015  menunjukkan beberapa  wilayah  mengalami  kekeringan  dengan
kategori  sangat  kering,  diantaranya  Batudaa  dan Dungalio tetapi tidak meluas. Secara umum, distribusi spasial kekeringan tahun 2015 menunjukkan 39% luas wilayah  dalam  kondisi  normal  sedangkan  61%  luas wilayah  dalam  kondisi  agak  kering  sampai  kering (Gambar  4).  Luas  wilayah  yang  terkena  dampak kekeringan  tahun  2015  tidak  terlalu  parah  jika dibandingkan  dengan  tahun  1982,  1992  dan  2002 disebabkan  oleh  akumulasi  curah  hujan  tahun  2015 lebih  tinggi  dan  lebih  beragam  secara  spasial. Akumulasi curah hujan tahun 2015 berkisar antara 560- 2021  mm.  Dengan  demikian,  hasil  analisis  SPI-12 menggolongkan tahun 1982 sebagai kejadian kekeringan terparah dalam empat dekade terakhir.
Gambar 5. Time series SPI-3  di tiga stasiun selama periode 1981-2016
y = 0.0033x  - 0.2123 y = 0.002x  - 0.1296 y = 0.0014x  - 0.0898 -3 -2 -1 0 1 2 3 1981 1987 1993 1999 2004 2010 2016 SPI -3 Periode Djalaluddin Motoduto Pangahu Linear (Djalaluddin)
Linear (Motoduto) Linear (Pangahu)
Gambar 6. Tahun terjadinya kekeringan ekstrim SPI-6 di seluruh stasiun
Gambar 7. Distribusi spasial frekuensi kekeringan (dalam persen) periode 1981-2016

## 3.4. Karakteristik Temporal Kekeringan
Berdasarkan  hasil  analisis,  curah  hujan  sangat mempengaruhi dinamika kekeringan pada skala waktu SPI-3, SPI-6 dan SPI-12. Selain  itu, kekeringan dapat terjadi 2-3 kali dalam setiap dekade dengan durasi yang berbeda-beda, hal tersebut dipengaruhi oleh kejadian El Nino Southern Oscillation (ENSO) (Gambar 5). Hasil analisis menunjukkan bahwa kekeringan dengan durasi terlama terjadi pada tahun 1982, 1986, 1997 dan 2015, karena  pada  tahun-tahun  tersebut terjadi  fenomena  El Nino dengan kategori moderat dan kuat dengan durasi yang  lama.  Sebaliknya,  untuk  kondisi  basah  terjadi pada  tahun  1984,  2001,  2008,  2010  dan  2013  namun berlangsung dalam durasi yang sangat singkat. Gambar 5  menunjukkan kekeringan ekstrim terjadi pada tahun 1982,  1992,  1997,  1998,  2002  dan  2015.  Selain  itu, kekeringan  menunjukkan  tren  menurun,  kondisi tersebut  diikuti  oleh  kecenderungan  kenaikan  curah hujan selama periode 1981-2016. Selanjutnya, analisis kekeringan secara temporal pada SPI-3 menggambarkan kekeringan yang cukup parah.
Secara temporal, SPI-6 bulan Juli sampai Desember 1982  di  17  stasiun  menunjukkan  bahwa  nilai  SPI berkisar  antara  -2.6  sampai  -3.7  (Gambar  6).  Hal  ini
membuktikan  bahwa,  SPI-6  secara  akurat  mendeteksi defisit  curah  hujan  dalam  mencerminkan  kekeringan musiman.  Besarnya  nilai  negatif  SPI  disebabkan  oleh variasi pola curah hujan musiman dan curah hujan rata- rata  musiman  yang  rendah  (Patel et  al., 2007). Berdasarkan hasil analisis dalam menerapkan SPI skala waktu  singkat  (3  dan  6  bulan)  mampu  mendeteksi rendahnya curah hujan dan kekeringan musiman.

## 3.5. Frekuensi Kekeringan
Analisis  spasial  frekuensi kekeringan di  Kabupaten Gorontalo dilakukan pada skala waktu SPI-3, SPI-6 dan SPI-12.  Analisis  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi wilayah  yang  sering  terjadi  kekeringan.  Berdasarkan hasil  analisis  SPI-3  wilayah  bagian  barat  (Asparaga) dan sebagian wilayah bagian timur (Tabongo, Batudaa dan  Biluhu)  lebih  sering  terjadi  kekeringan  selama periode 1981-2016, sedangkan wilayah  bagian tengah (Tolangohula,  Mootilango,  Boliyohuto  dan  Bilato) frekuensi kejadian kekeringan lebih rendah (Gambar 7). Secara  umum,  frekuensi  kekeringan  SPI-3  di  seluruh wilayah  Kabupaten  Gorontalo  berkisar  antara  10 sampai  15%.  Distribusi  spasial  frekuensi  kekeringan SPI-6  menunjukkan  bahwa,  wilayah  bagian  barat
-3.2 -3.2 -3.2 -3.1 -3.2 -3.6 -3.6 -2.6 -3.7 -3.3 -3.7 -3.4 -2.9 -3.4 -3.7 -3.5 -3.3 -4.0 -3.0 -2.0 -1.0 0.0 1 3 5 7
9 11 13 15 17 SPI -6 Stasiun 1982: Jul-Des 1992: Jan-Jun 1997: Jul-Dec
1998: Jan-Jun 2002: Jul-Sep 2015: Jul-Dec
(Asparaga) dan wilayah bagian tengah (Mootilango dan Boliyohuto)  lebih  sering  terjadi  kekeringan.  Secara umum,  frekuensi  kekeringan  SPI-6  berkisar  antara  9 sampai 17%.
Hasil analisis frekuensi kekeringan SPI-12 memiliki kemiripan  secara  spasial  dengan  SPI-6,  hal  tersebut ditunjukkan oleh distribusi spasial frekuensi kekeringan  di  wilayah  bagian  barat  (Asparaga)  dan wilayah  bagian  tengah  (Mootilango,  Boliyohuto, Pulubala dan Bilato) sering terjadi kekeringan. Secara umum, frekuensi kekeringan SPI-12 berkisar antara 12 sampai  26%  (Gambar  7).  Berdasarkan  hasil  analisis frekuensi  SPI-3,  SPI-6  dan  SPI-12,  secara  konsisten wilayah  bagian  barat  (Asparaga)  sering  terjadi kekeringan.  Selanjutnya,  hasil  analisis  menunjukkan bahwa  SPI-12  memiliki  frekuensi  kekeringan  lebih tinggi dibandingkan dengan SPI-3 dan SPI-6.

## 3.6. Pegelolaan  Sumber  Daya  Air  di  Kabupaten Gorontalo
Analisis karakteristik kekeringan secara spasial dan temporal  serta  frekuensi  kejadian  kekeringan  pada berbagai skala waktu, menjadi dasar dalam pengelolaan sumber  daya  air.  Analisis  kekeringan  menggunakan SPI  menawarkan  tata  kelola  air  jangka  pendek  dan menengah  melalui  sistem  irigasi.  Hal  ini  perlu dilakukan  karena  karakteristik  kekeringan  yang teridentifikasi  merupakan  kekeringan  yang  terjadi secara  musiman  akibat  dari  pengaruh  anomali  curah hujan  musiman.  Oleh  karena  itu,  hasil  ini  menjadi masukan  dalam  perencanaan  di  sektor  petanian disebabkan  sektor  pertanian  salah  satu  yang  paling membutuhkan air untuk tanaman melalui sistem irigasi. Selain  itu,  mengingat  bahwa  Kabupaten  Gorontalo merupakan  salah  satu  lumbung  padi  dan  jagung, dengan  jumlah  produksi  padi  tertinggi  mencapai 153.515  ton,  sedangkan  produksi  jagung  berada  di urutan  kedua  dengan  jumlah  produksi  mencapai 142.863 ton (BPS, 2016).
Perencanaan di sektor pertanian berbasis komoditas dapat dikembangkan sebab hasil analisis secara spasial menunjukkan  bahwa,  SPI  dapat  mengidentifikasi keberagaman tingkat keparahan kekeringan. Pewilayahan  kekeringan  menjadi  sangat  bermanfaat dalam konteks pengelolaan kekeringan (Serrano, 2006), hal  tersebut  dilakukan    sebagai  upaya  mengurangi dampak buruk disektor pertanian. Selain itu, pemetaan kekeringan  membantu  pengelola  sumber  daya  air  di wilayah dalam mengambil keputusan untuk meminimalisir kekeringan serta sebagai dasar menyusun  perencanaan  dalam  menghadapi  risiko bencana  kekeringan  masa  depan  (Mahajan  dan Dodamani, 2016).
Kejadian kekeringan sebagai akibat dari curah hujan yang  rendah,  akan  menciptakan  kekhawatiran  dalam memenuhi kebutuhan air. Frekuensi kejadian kekeringan  SPI-12  yang  mencerminkan  pola  curah hujan jangka panjang, memberi sinyal akan berkurangnya  pasokan  air  yang  berdampak  pada masyarakat  dan  ekosistem  lokal.  SPI  pada  rentang waktu  ini  biasanya  terkait  dengan  debit  sungai,
ketinggian level air waduk, dan tingkat kandungan air tanah pada rentang waktu yang lebih panjang (WMO, 2012). Menurut DSDAN (2010) Sungai Limboto, Alo dan  Biyonga  yang  terletak  di  Kabupatan  Gorontalo rata-rata  mengalami  defisit  (kekurangan)  untuk pemenuhan  kebutuhan  air  irigasi.  Oleh  Karena  itu, diperlukan  upaya  manajemen  kebutuhan  air  jangka panjang bagi masyarakat lokal dan sektor pertanian.

## 4. Kesimpulan
Memahami karakteristik spasiotemporal kekeringan dapat  mengembangkan  rencana  mitigasi  risiko kekeringan
(Serrano, 2006). Selain itu, mengidentifikasi daerah yang sering terkena kekeringan  dan  daerah  rawan  kekeringan  dapat dilakukan melalui analisis spasial kekeringan (Rahman dan  Lateh  2016).  Oleh  karena itu,  analisis spasiotemporal  kekeringan  menjadi  rujukan  bagi pemangku  kepentingan  untuk  melakukan  manajemen kekeringan  (Nam et  al., 2015).  Kekeringan  musiman yang  terjadi  di  Kabupaten  Gorontalo  selama  periode 1981-2016  sangat  jelas  teridentifikasi  secara  spasial pada skala waktu SPI-3 dan SPI-6, hal ini dapat dilihat pada rata-rata nilai indeks kekeringan berada di bawah -2 pada skala waktu tersebut. Oleh karena itu, SPI-3 dan SPI-6  efektif  untuk  menyatakan  kekeringan  di Kabupaten Gorontalo. Berdasarkan hal tersebut, maka pemetaan  wilayah  yang  rentan  terhadap  kekeringan perlu  dilakukan  dalam  mengantisipasi  dampak kekeringan jangka pendek dan menengah.
Berdasarkan  hasil  analisis  skala  waktu  SPI-3  dan SPI-6 cenderung menunjukkan nilai SPI positif artinya jumlah  kejadian  periode  basah  yang  teridentifikasi lebih  banyak  dibandingkan  dengan  jumlah  periode kering.  Sebaliknya,  SPI-12  cenderung  menunjukkan nilai  negatif  artinya  jumlah  kejadian  periode  kering yang teridentifikasi lebih banyak dibandingkan dengan jumlah  kejadian    periode  basah.  Selain  itu,  frekuensi kejadian  kekeringan  lebih  tinggi  seiring  dengan besarnya skala waktu. Dengan demikian, hasil analisis tersebut  dapat  menjadi  rujukan  dalam  pengelolaan sumber  daya  air  jangka  panjang  di  Kabupaten Gorontalo.  Selanjutnya,  untuk  menyiapkan  langkah- langkah  adaptasi  dan  mitigasi  dampak  kekeringan karena ketidakpastian kondisi iklim masa depan, maka perlu  menerapkan  skenario  perubahan  iklim.  Hal tersebut  dapat  bermanfaat  memberikan  gambaran dinamika kekeringan.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  kepada  LP2M  Universitas Negeri  Gorontalo  sebagai  pihak  yang  mendanai penelitian ini melalui dana PNBP tahun anggaran 2017. Terima  kasih  kepada  kepala  stasiun  BMKG  kelas  II Gorontalo  beserta  jajaran  dan  kepala  BWS  beserta jajaran atas dukungan data iklim. Terima kasih kepada
kepala  Laboratorium  Geografi  atas  bantuan  yang diberikan selama peyelesaian penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] Abramovitz,  M.,  L.A.  Stegun,  1964.  Handbook  of mathematical  functions.  National  bureau  of  standards. Washington, D.C.
[2] [BNPB]  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana,  2015. Kajian  Risiko  Bencana  Gorontalo  2016-2020.  Gorontalo: Deputi Bidang Pencegahan Dan Kesiapsiagaan, pp. 10-15.
[3] [BPS] Badan Pusat Statistik, 2016. Provinsi Gorontalo Dalam Angka. Gorontalo: BPS Provinsi Gorontalo, pp. 161-163.
[4] Chen,  F.W.,  dan  C.  H.  Liu,  2012.  Estimation  of  the  spatial rainfall distribution using inverse distance weighting (IDW) in the  middle  of  Taiwan.  Paddy  Water  Environmental  10,  pp. 209-222.
[5] Chen, Z., G. Yang, 2013. Analysis of drought hazards in North China: distribution and interpretation. Natural Hazards 65, pp. 279-294.
[6] Das, D.M., R. Singh, A. Kumar, D.R. Mailapalli, A. Mishra, C.  Chatterjee,  2016.  A  multi-model  ensemble  approach  for stream  flow  simulation.  Dalam:  Modeling  Methods  and Practices in Soil and Water Engineering. edited by Panigrahi, B and Goyal. CRC Press, pp. 72-102.
[7] [DNPI]  Dewan  Nasional  Perubahan  Iklim,  2011.  Pemetaan Kerentanan Di Daerah Provinsi Serta Inventarisasi Kebijakan Dan  Kelembagaan  Dalam  Rangka  Antisipasi  Dampak Perubahan Iklim. Jakarta: Kementerian BUMN, pp. 1-38.
[8] [DSDAN]  Dewan  Sumber  Daya  Air  Nasional,  2010.  Pola pengelolaan  sumber  daya  air  wilayah  sungai  Limboto- Bolango-Bone. Jakarta: Kementerian PU, pp. 58-61.
[9] Edwards, D.C. 1997. Characteristics  of 20th  century drought in  the  united  states  at  multiple  time  scales.  Thesis.  Graduate School, Colarado State University. Colorado.
[10] Gocic,  M.,  dan  S.  Trajkovic.  2014.  Spatiotemporal characteristics of drought in Serbia. Journal of Hydrology 510, pp. 110-123.
[11] Hayes, M.J., M.D. Svoboda, D.A. Wilhite, O.V. Vanyarkho, 1998.  Monitoring  the  1996  drought  using  the  standardized precipitation index. American Meteorological Society 80 (3), pp. 429-438.
[12] Jia, J.Y., L.Y. Han, Y.F. Liu, N. He, Q. Zhang, X. Wan, Y.F. Zhang, J.M. Hu, 2016. Drought risk analysis  of maize under climate  change  based  on  natural  disaster  system  theory  in Southwest China. Acta Ecologica Sinica 36, pp. 340-349.
[13] Keyantash,  J.,  dan  J.A.  Dracup,  2002.  The  quantification  of drought:  an  evaluation  of  drought  indices.  American Meteorological Society 83, pp. 1167-1180.
[14] Koem, S., dan Rusiyah, 2017. Monitoring of Drought Events in  Gorontalo  Regency.  IOP  Conf.  Series:  Earth  and Environmental Science 98, pp. 012053.
[15] Lu, G.Y., dan D.W. Wong, 2008. An adaptive inverse-distance weighting  spatial  interpolation  technique.  Computers  and Geosciences 34, pp. 1044-1055.
[16] Mahajan,  D.R.,  dan  B.M.  Dodamani,  2016.  Spatial  and temporal  drought  analysis  in  the  Krishna  river  basin  of Maharashtra, India. Cogent Engineering 3 (1), pp. 1-15.
[17] Mello, C.R., J.M. Lima, A.M. Silva, J.M. Mello, M.S. Oliveira, 2003. Kriging and inverse-square-distance for the interpolation of rainfall equation parameters. R. Bras. Ci. Solo 27, pp. 925-933.
[18] McKee, T.B., N.J. Doesken, J. Kleist, 1993. The relationship of  drought  frequency  and  duration  to  time  scales.  In proceedings of the eighth conference on applied climatology, American  meteorological  society.  Anaheim  (CA),  17–22 January 1993, pp.179–184.
[19] Moriasi,  D.N.,  J.G.  Arnold,  M.W.  Van  Liew,  R.L.  Bingner, R.D. Harmel, T.L. Veith, 2007. Model Evaluation Guidelines For  Systematic  Quantification  Of  Accuracy  In  Watershed Simulations. American Society of Agricultural and Biological Engineers 50 (3), pp. 885-900.
[20] Nam,  W.H.,  M.J.  Hayes,  M.D.  Svoboda,  T.  Tadesse,  D.A. Wilhite,  2015.  Drought  hazard  assessment  in  the  context  of
climate  change  for  South  Korea.  Agricultural  Water Management 160, pp. 106-117.
[21] Patel, N.R., P. Chopra, V.K. Dadhwal, 2007. Analyzing spatial patterns  of  meteorological  drought  using  standardized precipitation index. Meteorol. Applications 14, pp. 329-336.
[22] Penalba, O.C., dan J.A. Rivera, 2016. Precipitation response to El Niño/La Niña events in Southern South America– emphasis in regional drought occurrences. Advances in Geosciences 42, pp. 1-14.
[23] Prudhomme, C. et al., 2014. Hydrological droughts in the 21 st century, hotspots and uncertainties from a global multimodel ensemble experiment. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A 111, pp. 3262–3267.
[24] Rahman, M.R., dan H. Lateh, 2016. Meteorological drought in Bangladesh:  assessing,  analysing  and  hazard  mapping  using SPI,  GIS  and  monthly  rainfall  data.  Environmental  Earth Sciences 75 , pp. 1-20.
[25] Saravi,  M.M.,  A.  A.  Safdari,  A.  Malekian,  2009.  Intensity- Duration-Frequency and spatial analysis of droughts using the Standardized  Precipitation  Index.  Hydrology  and  Earth System Sciences Discussions 6, pp. 1347–1383.
[26] Serrano,  S.M.V.,  2006.  Spatial  and  temporal  analysis  of droughts in the Iberian Peninsula (1910–2000). Hydrological Sciences Journal 51 (1), pp. 83-97.
[27] Sumarno,  J.,  Harianto,  N.  Kusnadi,  2015.  Peningkatan Produksi Dan Efisiensi Usahatani Jagung Melalui Penerapan Pengelolaan  Tanaman  Terpadu  (PTT)  Di  Gorontalo.  Jurnal Manajemen dan Agribisnis 12 (2), pp. 79-91.
[28] Tigkas, D., H. Vangelis, G. Tsakiris, 2014. DrinC: a software for drought analysis based on drought indices. Earth Science Informatics 8 (3), pp. 697-709.
[29] Tsakiris,  G.,  D.  Tigkas,  H.  Vangelis,    D.  Pangalou,  2013. DrinC  Drought  Indices  Calculator.  Getting  Started  Guide, Version 1.5.  Athens. Greece, pp. 1-7.
[30] Van Lanen, H.A.J., L. M. Tallaksen., G. Rees, 2007. Droughts and  climate  change.  In:  Accompanying  document  to communication addressing the challenge of water scarcity and droughts in the European Union. Commission of the European Communities. Brussels. Belgium, pp. 1-13.
[31] [WMO] World Meteorological Organization., 2012.
Standardized Precipitation Index User Guide.  Switzerland.
[32] Xie,  H.,  C.  Ringler,  T.  Zhu,  A.  Waqas,  2013.  Droughts  in Pakistan:  a  spatiotemporal  variability  analysis  using  the Standardized Precipitation Index. Water International 8 (5), pp. 620-631.