## PENGARUH CENTRAL EL NIÑO PASIFIK TENGAH DAN TIMUR TERHADAP VARIABILITAS CURAH HUJAN DI SULAWESI
(THE INFLUENCE OF CENTRAL AND EASTERN PACIFIC EL NIÑO TO VARIABILITY OF CELEBES RAINFALL)
Budi Prasetyo * dan Nikita Pusparini Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika
* e-mail: bo3di.kecil@gmail.com
Diterima 22 Desember 2017; Direvisi 25 Mei 2018; Disetujui 8 Juni 2018

## ABSTRACT
Celebes island was influenced by Central Pacific (CP) and Eastern Pacific (EP) El Niño . Celebes rainfall includes three Indonesian rainfall patterns that are monsoonal, equatorial, and local. They will give different response to both type of El Niño . Thus, we will investigate influence of both type El Niño to Celebes rainfall. We used monthly rainfall from Climate Prediction Center (CPC) National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), monthly Sea Surface Temperature (SST) from System Ocean Data Assimilation  (SODA)  version  2.2.4  and  Oceanic  Niño  Index  (ONI)  with  period  from  January  1950  to December  2010  (60  years).  Simple  statistic  methods  such  as  average,  correlation,  and  composite analysis were used in this research. We used three different indexes to determine type of El Niño . The results showed that Celebes rainfall was decreasing due to both type El Niño . Decreasing rainfalls due to EP and CP El Niño were 5 – 20 mm and 2 – 12 mm, respectively. Region with monsoonal rainfall pattern in Celebes had the greatest decreasing rainfall  due to two type of El Niño , and was followed by equatorial and then local patterns.
Keywords: Celebes rainfall, CP El Niño, EP El Niño

## ABSTRAK
Pulau Sulawesi dipengaruhi oleh fenomena Central Pacific (CP) dan Eastern Pacific (EP) El Niño . Curah hujan Sulawesi mencakup ketiga pola hujan yang ada di Indonesia yaitu monsunal, ekuatorial, dan  lokal.  Variabilitas  ketiga  pola  curah  hujan  tersebut  akan  memberikan  respon  yang  berbeda terhadap pengaruh dari kedua tipe El Niño tersebut. Maka, kajian ini akan membahas pengaruh dari kedua  tipe El  Niño terhadap  curah  hujan  Sulawesi.  Penelitian  ini  menggunakan  data  curah  hujan bulanan  yang  berasal  dari Climate  Prediction  Center (CPC) National  Oceanic  and  Atmospheric Administration (NOAA),  Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  bulanan  dari System  Ocean  Data  Assimilation (SODA) versi 2.2.4 dan Oceanic Niño Index (ONI) dengan periode Januari 1950 hingga Desember 2010 (60  tahun).  Perhitungan  statistik  sederhana  berupa  perata-rataan,  korelasi,  dan  analisis  komposit digunakan  dalam  kajian  ini.  Penentuan  tipe El  Niño menggunakan  tiga  buah  indeks  yang  berbeda. Hasilnya diperoleh bahwa curah hujan Sulawesi berkurang saat kedua tipe El Niño . Penurunan curah hujan akibat EP El Niño berkisar antara 5 – 20 mm sedangkan akibat CP El Niño berkisar antara 2 - 12 mm.  Wilayah  Sulawesi  dengan  pola  curah  hujan  monsunal  merupakan  wilayah  yang  mengalami penurunan  curah  hujan  terbesar  akibat  kedua  tipe El  Niño tersebut,  kemudian  diikuti  dengan  pola curah hujan ekuatorial dan terakhir lokal.
Kata kunci: c urah hujan Sulawesi, CP El Niño, EP El Niño

## 1 PENDAHULUAN
Fenomena El  Niño  Southern Oscillation (ENSO)  ditandai  dengan adanya perbedaan Suhu Permukaan Laut (SPL) antara Samudera Pasifik Barat dan Timur. Kajian terkini menyatakan bahwa karakteristik El Niño terbagi menjadi dua yaitu Eastern Pacific (EP) El Niño (dikenal dengan El Niño konvensional) dan Central Pacific (CP) El  Niño (Ashok et  al., 2007; Kao dan Yu 2009; Takahashi et al., 2011). Fenomena  CP El  Niño ditandai  dengan anomali SPL positif (hangat) di Samudera Pasifik  Tengah  dan  diapit  oleh  anomali SPL  dingin  di  Pasifik  Barat  dan  Timur (Mc. Phaden et al., 2011). Dampak kedua tipe El Niño tersebut berbeda satu sama lain  dalam  berbagai  aspek  iklim  seperti curah hujan (Zhang et al., 2011; Windari et al.,
2012; Rustiana,
2014; Kusumaningayu et  al., 2017) dan  siklon tropis  di  Samudera  Pasifik  Barat  (Chen, 2011; Pramuwardhani, 2012).
Variabilitas curah hujan di wilayah  Indonesia  sangat  dipengaruhi oleh  ENSO  (Qalbi et  al., 2017).  Wilayah Indonesia  juga  mengalami  dampak  dari El Niño berupa pengurangan curah hujan dari  normalnya  (Utami  dan  Hidayat, 2016),  bahkan  dapat  menyebabkan bencana seperti kekeringan (Kusumaningayu et al., 2017). Pola curah hujan  di  Indonesia  terbagi  menjadi  tiga pola  yaitu,  pola  monsunal,  ekuatorial, dan  lokal  (Tjasyono,  1999;  Aldrian  dan Susanto, 2003). Ketiga pola curah hujan tersebut  akan  memberikan  respon  yang berbeda  terhadap  kedua  tipe El  Niño tersebut.    Oleh  karena  itu,  kajian mengenai  dampak  kedua  tipe El  Niño terhadap  ketiga  pola  curah  hujan  akan sangat bermanfaat dalam berbagai aspek kehidupan.
Beberapa  penelitian  mengenai dampak  kedua  tipe El  Niño telah dilakukan  oleh  Windari et  al. (2012), Tristiana  (2012),  Rustiana  (2014),  dan Kusumingayu  (2017).  Windari et  al. (2012)  menemukan  bahwa  penurunan curah hujan di wilayah Sumbawa Besar, Makassar,  Banjar  Baru  sebesar  26%
akibat El Niño Modoki dan 33% akibat El Niño konvensional.  Tristiana  (2012) menemukan  bahwa El  Niño Modoki menyebabkan penurunan curah hujan di wilayah  Indonesia  bagian  timur  sekitar 30% - 40%. Rustiana (2014) menemukan bahwa El Niño konvensional menurunkan kondisi curah hujan di Pulau Jawa lebih tinggi  dibandingkan El  Niño Modoki. Kusumaningayu  (2017)  menemukan bahwa  terdapat  perbedaan  penurunan curah  hujan  antara  Papua  Utara  dan Selatan  dimana  pengurangan  curah hujan maksimum saat Desember Januari Februari  (DJF)  terjadi  di  Papua  Utara sedangkan  selama  Juni  Juli  Agustus (JJA) terjadi di Papua Selatan.
Kajian ini akan membahas mengenai  pengaruh  dari  kedua  tipe El Niño tersebut pada tiga pola curah hujan. Pulau  Sulawesi  dipilih  sebagai  lokasi penelitian karena wilayah ini terdiri dari 3 pola curah hujan (Tjasyono, 1999; BMG 2006).  Beberapa  provinsi  di  Pulau Sulawesi  yaitu  :  Sulawesi  Selatan, Sulawesi  Tenggara,  Sulawesi  Utara merupakan  wilayah  yang  mengalami penurunan curah hujan yang paling kuat akibat El  Niño (Mulyana,  2002).  Selain itu,  sektor  pertanian  di  Sulawesi  sangat bergantung  pada  kondisi  curah  hujan, sehingga  pemahaman  mengenai  kondisi curah  hujan  sangat  diperlukan  untuk mendapatkan hasil yang maksimal.
Penelitian  sebelumnya  mengenai dampak  kedua  tipe El  Niño tersebut terhadap  wilayah  Indonesia  masih dibatasi  pada  pengaruh El  Niño Modoki sebagai CP El Niño (Windari et al., 2012; Tristiana et  al. ,  2012;  Rustiana et  al., 2014). Kusumaningayu et al. (2016) pada kajiannya menggunakan tambahan indeks  lain  yaitu,  seperti  Kao  dan  Yu (2009),  dan  Yu et  al. (2011).  Sebuah indeks dikatakan tidak mampu menangkap  beragam  variasi  SPL  akibat El  Niño ,  sehingga  dibutuhkan  minimal dua buah indeks untuk menentukan tipe El Niño (Trenbeth dan Stepaniak, 2001). Selain itu, penelitian ini juga melanjutkan  hasil  dari  Rustiana  (2014)
yang  menyarankan  untuk  dilakukan penelitian lanjutan terhadap dampak dari kedua tipe El Niño tersebut untuk wilayah tipe hujan selain monsunal.

## 2 DATA DAN METODOLOGI 2.1  Lokasi dan Data
Penelitian  ini  difokuskan  di wilayah  Pulau  Sulawesi  (Gambar  2-1). Peta tematik RBI batas wilayah diperoleh dari  Badan  Informasi  Geospasial  yang kemudian diolah menggunakan software ArcGIS 10.6.
Gambar  2-1:  Peta  Pulau  Sulawesi.  Peta  inset merupakan lokasi Pulau Sulawesi di  wilayah  Indonesia  (Sumber: BIG).
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  data  curah  hujan bulanan  yang  berasal  dari Climate Prediction Center (CPC) NOAA. Data CPC berdasarkan data pengukur curah hujan dengan grid resolusi  0,5° × 0,5° tersedia mulai  dari  Januari  1948  hingga sekarang.  Pada  kajian  ini  hanya digunakan data mulai dari Januari 1950 hingga Desember 2010 (60 tahun). Data ini  berbentuk Network  Common  Data Form (NetCDF).  Data  presipitasi  di wilayah dataran berdasarkan interpolasi hasil  pengukuran  >  15.000  stasiun pengukur curah hujan yang diambil dari Global  Historical  Climatology  Network (GHCN)  NOAA  dan Climate  Anomaly Monitoring  System (CAMS)  NOAA/CPC
menggunakan algoritma interpolasi optimum (Chen et al., 2008).
Data  reanalisis  SPL  bulanan berasal  dari  System  Ocean  Data Assimilation  (SODA)  v2.2.4.  Data  ini memiliki  resolusi  0,5°  secara  zonal  dan meridional. Data ini berupa data bulanan dengan periode mulai dari Januari 1871 – Desember  2010.  Data  SODA  v2.2.4 berdasarkan  program  fisik  samudera dengan perata-rataan resolusi 0,25° × 0,4° × 40 per lapisan kedalaman. Data pengamatan mencakup semua data profil  hidrografik  yang  ada,  seperti  data stasiun  di  lautan,  deret  waktu  salinitas dan suhu mooring, pengamatan salinitas dan suhu permukaan dari beragam jenis, serta data SPL satelit infra merah waktu malam (Carton dan Giese, 2008).
Data Oceanic  Niño  Index (ONI) digunakan  untuk  menentukan  waktu dan  durasi  kejadian El  Niño .  ONI diperoleh  dari  hasil  anomali  SPL  di wilayah Niño 3.4 (190°-240°BT dan 5°LU- 5°LS)  yang  berdasarkan  pertengahan terhadap 30 tahunan yang diperbaharui setiap  5  tahun. El  Niño diidentifikasi dengan  nilai  indeks    >  0,5  yang  terjadi selama 5 bulan berturut-turut.

## 2.2  Metode Penelitian
Perhitungan  korelasi  dilakukan antara SPL di wilayah Niño 3.4 dan Niño 3    (variabel  x)  terhadap  curah  hujan Sulawesi    (variabel  y).  Analisis  korelasi digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua parameter atau lebih. Hal ini bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa besar  keterkaitan  antara  curah  hujan Sulawesi terhadap fluktuasi SPL di Niño 3.4 dan  Niño  3.  Kedua  wilayah  tersebut dapat mewakili kejadian EP El Niño (Niño 3)  dan  kejadian  CP El  Niño (Niño  3.4). Nilai  koefisien  berkisar  antara  -1  s.d.  1 dimana  jika  positif  berarti  berbanding lurus dan jika negatif berarti berbanding terbalik. Perhitungan korelasi menggunakan  perhitungan  koefisien korelasi linier atau korelasi Pearson yang diformulasikan  dengan  persamaan  1 (Storch dan Zwiers, 1999):
r = n ∑ xy−(∑ x) ∑ y) (√n ∑ x2−(∑ x) 2)−(√n ∑ y2−(∑ y)2) (1)
Perhitungan statistik berupa perata-rataan
diperlukan untuk mengetahui kondisi normal curah hujan di  Sulawesi.  Pengurangan  curah  hujan yang diakibatkan El Niño dapat diketahui dengan  menghilangkan  data  normalnya dari pemilihan data pada saat terjadinya kedua  tipe El  Niño tersebut  sehingga diperoleh nilai anomali.
Penentuan tipe El
Niño menggunakan  tiga  buah  indeks  yaitu indeks  Ashok et  al. (2007),  Kao  dan  Yu (2009),  dan  Yu et  al. (2011).  Penentuan tipe El  Niño menggunakan  metode  ini pernah  dilakukan  oleh  Yu et  al. (2012) dan  Prasetyo et  al. (2017)  untuk membedakan tipe El Niño .
Ashok et  al. (2007)  menemukan bahwa  terdapat  perbedaan  anomali  SPL antara  Pasifik  Tengah  dengan  Pasifik Barat  dan  Timur.  Tipe El  Niño tersebut mereka sebut dengan El Niño Modoki. El Niño    Modoki  Index (EMI)  diperoleh  dari formula:
EMI=[ssta]A – 0.5*[ ssta ]B-0.5*[ssta]C (2)
SSTA  merupakan  nilai  anomali  SPL. Wilayah  A  (165°BT – 140°BB,  10°LS –
10°LU),  wilayah  B  (110°BB – 70°BB, 15°LS – 5°LU),  dan  wilayah  C  (125°BT – 145°BT, 10°LS – 20°LU).
Indeks Yu et al. (2011) dibuat dari perata-rataan anomali Subsurface Ocean Temperature (SOT) hingga lapisan 100 m dari  data  rata-rata  3  bulanan,  dengan sebelumnya  menstandarisasi  deviasinya untuk  di  wilayah  Pasifik  Timur  (80°- 90°BB, 5°LS-5°LU) dan Tengah (160°BT- 150°BB,  5°LS-5°LU).  Kriteria  umum El Niño yang digunakan yaitu nilai absolut standar  deviasi  dari  indeks  SOT  ≥0,5 (disesuaikan  dengan  indeks  Niño  3.4), secara  khusus  nilai  absolut  standar deviasi  1,3  untuk  EP El  Niño dan  0,55 untuk CP El Niño .
Indeks  Kao  dan  Yu  (2009)  yang didapat  terkait  hasil  regresi Empirical Orthogonal Function (EOF) mode pertama sebagai EP El Niño dan EOF mode kedua sebagai  CP El  Niño .  Hasil  regresi  EOF digunakan  untuk  mengidentifikasi  EP dan  CP El  Niño dari  data  SPL  bulanan. Anomali  SPL  diregresikan  dengan  Niño 1+2 (00-100, 800-900BB).
Pola curah hujan Sulawesi terdiri dari  pola  curah  hujan  monsunal, ekuatorial, dan lokal. Pembagian wilayah ketiga  pola  curah  hujan  tersebut, mengikuti hasil dari Tjasjono (1999) dan BMG  (dalam  Yulihastin,  2010)  (Gambar 2-2.a dan 2-2.b).
(a) (b)
Gambar 2-2: Pembagian wilayah pola curah hujan di Indonesia, (a). menurut Tjasyono (1999), (b). Badan Meteorologi dan Geofisika (dalam Yulihastin et al ., 2010).
Analisis spasial untuk
mendapatkan  hasil  dari  perhitungan dalam  bidang  ruang  (lintang-bujur) sebelumnya menggunakan analisis komposit. Analisis komposit  merupakan teknik  penarikan  contoh  kemungkinan berdasarkan  kondisi  rata-rata  beberapa fenomena  tertentu  yang  sama  sehingga hasilnya mewakili secara umum perkiraan  waktu  yang  menunjukkan fenomena tersebut (Rustiana, 2014). Peta sebaran  yang  ditampilkan  misalnya seperti  kondisi  normal  curah  hujan, anomali  curah  hujan  akibat El  Niño , maupun hasil korelasi.
3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Curah Hujan Sulawesi Hasil yang diperoleh
menunjukkan  bahwa  rata-rata  kondisi klimatologi curah hujan Sulawesi berkisar antara 30 hingga 85 mm/bulan. Wilayah  Sulawesi  Barat  dan  Sulawesi Utara merupakan wilayah yang memiliki curah  hujan  normal  tertinggi.  Wilayah dengan  pola  curah  hujan  monsun  di Sulawesi  cenderung  memiliki  curah hujan yang paling tinggi seperti Sulawesi Barat  (Sulbar),  Sulawesi  Utara  (Sulut), dan  Sulawesi  Selatan  (Sulsel)  bagian barat.  Kemudian diikuti  dengan wilayah pola  curah  hujan  ekuatorial  seperti  di Sulawesi  Tengah  (Sulteng),  Gorontalo, dan  Palu.  Sementara  yang  terendah terjadi  di  wilayah  dengan  curah  hujan lokal  seperti  di  Sulteng  bagian  timur (Luwuk), dan Palu (Gambar 3-1a).
Akan tetapi, wilayah Sulsel bagian timur-tenggara  (Kabupaten  Bulukumba dan  sekitarnya)  yang  berpola  lokal, memiliki  rata-rata  curah  hujan  yang cukup  tinggi  dibandingkan  pola  lokal yang lain. Curah hujan yang cukup tinggi tersebut  dapat  diperoleh  akibat  asupan massa udara basah dari monsun seperti di  wilayah  Sulsel.  Namun,  akibat pengaruh  dari  topografi  yaitu  adanya Pegunungan Bawakaraeng yang melintang menyebabkan terjadinya perbedaan  pola  curah  hujan  antara Sulsel bagian barat dengan Sulsel bagian
timur-tenggara.
Pegunungan Bawakaraeng
berperan sebagai mekanisme  penghalang  ( barrier )  bagi aliran  atmosfer  yang  menyebabkan konveksi orografis sehingga menyebabkan konveksi terkonsentrasi di pantai barat (Santriyani, 2014).
Untuk  melihat  secara  temporal, maka  dipilih  perwakilan  dari  tiap  pola curah  hujan  yaitu  Sulawesi  Selatan bagian  barat,  Gorontalo  Barat,  dan Luwuk Barat. Hasil perata-rataan klimatologi
selama 60
tahun menunjukkan  bahwa  ketiga  wilayah tersebut menunjukkan pola curah hujan yang  berbeda.  Wilayah  Sulsel  bagian barat  menunjukkan  pola  curah  hujan monsunal yang bersifat unimodal (ditandai  dengan  satu  puncak  dan  satu musim  kemarau).  Terdapat  perbedaan yang  jelas  antara  musim  hujan  dan musim kemarau. Musim hujan terjadi di bulan  DJF,  semakin  menurun  dan mencapai musim kemarau di bulan JJA, kemudian naik kembali pada bulan SON hingga DJF (Gambar 3-1.b). Hal ini dapat diakibatkan  oleh  pengaruh  aktivitas angin  monsun  Asia-Australia  sangat dominan  di  wilayah  ini.  Monsun  Musim Panas Asia ( Asian Summer Monsoon ) yang terjadi saat bulan DJF membawa massa uap  air  yang  cukup  basah  sehingga wilayah  yang  dilewati  memiliki  curah hujan  yang  lebih  tinggi  daripada normalnya.    Sedangkan Boreal  Summer Moonsun aktif  saat  bulan  JJA  dimana massa  udara  kering  bergerak  dari Australia  ke  Asia  melewati  wilayah Indonesia  sehingga  curah  hujan  lebih rendah daripada normalnya.
Wilayah Gorontalo Barat
menunjukkan pola curah hujan ekuatorial yang  bersifat  bimodal  dengan dua  puncak  musim  hujan  maksimum. Perbedaan  antara  musim  hujan  dan musim  kemarau  tidak  terlalu  jelas dimana hampir sepanjang tahun masuk dalam  kriteria  puncak  musim  hujan. Curah  hujan  maksimum  terjadi  saat bulan  November  dengan  intensitas 47mm/bulan,  setelah  itu  curah  hujan
menurun  hingga  bulan  April.  Kenaikan terjadi  pada  bulan  Mei  dan  Juni kemudian  turun  kembali  saat  JJA  dan SON, serta meningkat kembali saat bulan November  (Gambar  3-1.b).  Puncak musim hujan terjadi saat ekuinoks yaitu ketika  sumbu  bumi  tidak  terinklinasi
terhadap  matahari  dan  pusat  matahari berada  di  bidang  yang  sama  dengan ekuator.  Pengaruh  monsun  di  wilayah ekuator kurang terlihat signifikan akibat pengaruh  gerak  semu  matahari  saat ekuinoks.
(a) (b)
Gambar 3-1: Klimatologi curah hujan Sulawesi rata-rata dari Januari 1950 hingga Desember 2010 (60  Tahun)  (a).  wilayah  Sulawesi  secara  spasial,  (b).  grafik  pola  curah  hujan  lokal (Luwuk,  122,5  BT,  0,75  LS),  monsunal  (Sulawesi  Selatan,  119,75  BT;  -5,25),  dan ekuatorial (Gorontalo Barat, 123,25; 0,75).
Tabel 3-1 : TIPE KEJADIAN EL NIÑO MULAI DARI JANUARI 1950 – DESEMBER 2010 No Waktu Durasi Yu et al . (2011) Kao dan Yu (2009) Ashok et al. (2007) Consesus 1 Jul1951-Des1952 18 bulan CP/EP EP EP EP 2 Jan1953-Jan1954 13 bulan CP CP EP CP 3 Apr1957-Jun1958 15 bulan EP/CP CP CP CP 4 Okt1958-Feb1959 5 bulan CP CP CP CP 5 Jul1963-Feb1964 8 bulan CP CP CP CP 6 Jun1965-Apr1966 10 bulan CP/EP CP CP CP 7 Nov1968-Jun1969 8 bulan CP CP CP CP 8 Aug1969-Jan1970 5 bulan CP CP EP CP 9 Mei1972-Mar1973 11 bulan CP/EP EP EP EP 10 Sep1976-Feb1977 6 bulan EP EP EP EP 11 Sep1977-Feb1978 6 bulan CP CP CP CP 12 Mei1982-Jun1983 14 bulan CP/EP EP EP EP 13 Sep1986-Feb1988 16 bulan CP/EP CP EP CP 14 Jun1991-Jul1992 13 bulan CP/EP CP CP CP 15 Okt1994-Mar1995 6 bulan EP/CP CP CP CP 16 Mei 1997-Mei1998 13 bulan EP EP EP EP 17 Jun2002-Feb2003 7 bulan CP CP CP CP 18 Jul2004-Apr2005 10 bulan CP CP CP CP 19 Sep2006-Jan2007 5 bulan CP EP EP CP 20 Jul 2009-Apr2010 10 bulan CP CP CP CP Keterangan Warna: merah = El Niño sangat kuat (ONI ≥ 2,0); orange = El Niño kuat (ONI = 1,5-1,9); hijau = El Niño sedang (ONI = 1,0-1,4); biru = El Niño lemah (ONI = 0,5-0,9)
0 50 100 150 200 jan feb mar ap r may ju n ju l au g se p o ct n o v d e c cur ah hu jan ( m m ) Pola Curah Hujan Di Sulawesi lokal monsunal equatorial
(a) (b)
Gambar 3-2: Korelasi curah hujan Sulawesi terhadap (a). SPL Niño 3.4, (b). SPL Niño 3. Niño 3.4 dirata- ratakan pada koordinat 190 O – 240 O BT, 5 O LU-5 O LS; Niño 3 dirata-ratakan pada koordinat 240 O -290 O BT, 5 O LU-5 O LS.
Sementara, wilayah Luwuk Barat menunjukkan  pola  curah  hujan  lokal yang ditandai dengan bentuk pola hujan unimodal  (satu  puncak  hujan).  Akan tetapi,  bentuknya  kebalikan  dari  pola monsunal.  Puncak  musim  hujan  terjadi pada  bulan  JJA  dan  kemarau  terjadi pada  bulan  DJF  (Gambar  3-1.b).  Pola lokal lebih dipengaruhi oleh topografi dan bentuk lokasi suatu wilayah (Chen et al ., 2012).
3.2   Dampak EP dan CP El Niño
Jumlah El  Niño yang  diperoleh dari rentang waktu Januari 1950 hingga Desember  2010  adalah  20  kejadian El Niño . Berdasarkan hasil dari tiga indeks tipe El  Niño yang  berbeda,  diperoleh  15 CP El Niño dan 5 EP El Niño (Tabel 3-1). Terjadi  peningkatan  kemunculan CP El Niño satu dekade terakhir, tercatat bahwa  seluruh  kejadian  adalah  CP El Niño (Chung  dan  Li,  2013).  Penyebab seringnya  kehadiran  CP El  Niño dapat disebabkan  oleh  variabilitas  integrasi volume  air  hangat  sepanjang  ekuator berkurang,  perubahan  anomali  SPL akibat  perubahan  sirkulasi  atmosfer ekstra-tropis  (Di  Lorenzo et  al., 2010), pengaruh  antropogenik  dan  variabilitas alam  (Chung  dan  Li,  2013),  dan  juga
adanya  peran  dari  lapisan  termoklin (Wen, 2014).
Korelasi  curah  hujan  Sulawesi terhadap  kedua  tipe El  Niño tersebut cukup  tinggi.  Hasil  korelasi  antara anomali curah hujan Sulawesi terhadap anomali  SPL  di  Niño  3.4  dan  di  Niño  3 saat  EP  dan  CP El  Niño menunjukkkan bahwa nilai korelasi berkisar antara -0,1 hingga  -0,5.  Ini  berarti  bahwa  curah hujan  Sulawesi  berbanding  terbalik dengan kondisi SPL di Pasifik Tengah dan Timur. Ketika SPL di Pasifik Tengah dan Timur  meningkat  maka  curah  hujan  di Sulawesi  menurun.    Hasil  sebelumnya menunjukkan  korelasi  anomali  curah hujan  sulawesi  terhadap Southern Oscillation Index (SOI) yaitu -0,2 hingga - 0,7 (Mulyana, 2002) dan korelasi parsial terhadap  ONI  yaitu  -0,5  hingga  -0,7 (Hidayat et al., 2016). Sedikit perbedaan nilai  korelasi  dapat  disebabkan  oleh perbedaan penggunaan data dan variabel yang  digunakan.  Panjang  data  kajian juga akan berpengaruh terhadap hasilnya. Korelasi curah hujan Sulawesi terhadap  anomali  SPL  Niño  3  saat kejadian  EP El  Niño menunjukkan  nilai yang  lebih  besar  dibandingkan  anomali SPL  Niño  3.4  saat  kejadian  CP El  Niño . Korelasi curah hujan Sulawesi terhadap
SPL  Niño  3  saat  EP El  Niño berkisar antara  -0,2  hingga  -0,5  (Gambar  3-2a), sementara terhadap SPL Niño 3.4 saat CP El Niño berkisar antara -0,1 hingga -0,4 (Gambar  3-2  b).  Hasil  yang  sama  juga dinyatakan
Tristiana (2012) yang menemukan bahwa korelasi curah hujan Sulawesi  terhadap  CP El  Niño yaitu El Niño Modoki,  berkisar  antara  -0,1  s.d -0,6.
Wilayah dengan pola curah hujan monsunal seperti di Sulsel bagian barat dan  Sulut  merupakan  wilayah  dengan nilai korelasi tertinggi saat kedua tipe El Niño .  Kemudian  diikuti  dengan  wilayah pola hujan ekuatorial seperti di Sulawesi Tenggara, Gorontalo Barat, dan sebagian Sulawesi  Tengah.  Sedangkan  wilayah pola  lokal  seperti,  di  Luwuk  timur, merupakan yang terkecil korelasinya.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa curah  hujan  Sulawesi  sangat  terkait dengan EP dan CP El Niño . Curah hujan Sulawesi  akan  berkurang  ketika  kedua tipe El Niño tersebut terjadi, akan tetapi penurunannya  pasti  akan  berbeda  satu sama  lain.  Wilayah  dengan  pola  curah hujan yang berbeda juga akan menampilkan  hasil  yang  berbeda  juga. Wilayah  pola  hujan  monsunal  mungkin
akan lebih berpengaruh ketika terjadi El Niño sehingga penurunan curah hujannya dapat lebih tinggi dibandingkan  dengan  yang  lain.  Untuk itu,  pada  sesi  berikutnya  kita  akan membahas  pengurangan  curah  hujan yang terjadi terhadap kedua tipe El Niño tersebut.
Curah hujan di
Sulawesi berkurang  saat  kedua  tipe El  Niño tersebut.  Pengurangan  saat  EP El  Niño berkisar  antara  4  hingga  >  20  mm. Pengurangan  maksimum  terjadi  di wilayah  dengan  pola  curah  hujan monsunal seperti di Sulut, Sulsel bagian barat,  dan  sebagian  Sulteng.  Kemudian diikuti oleh wilayah dengan curah hujan ekuatorial  dan  terakhir  pola  lokal (Gambar 3-3.a).
Sementara itu, pengurangan curah  hujan  akibat  CP El  Niño yaitu berkisar antara 2 hingga 12 mm. Wilayah yang  berkurang  secara  maksimum akibat CP El Niño juga terjadi di wilayah pola  hujan  monsunal  yaitu  Sulut  dan Sulsel  bagian  barat  (Gambar  3-3.b). Anomali  curah  hujan  di  wilayah  pola ekuatorial  dan  lokal  tidak  terlalu signifikan.
(a)
(b)
(c)
Gambar 3-3: Anomali curah hujan Sulawesi saat (a) EP El Niño , (b) CP El Niño , dan (c) Selisih antara EP dikurangi CP El Niño .
Pengurangan  curah  hujan  di Sulawesi  akibat    EP El  Niño umumnya lebih  banyak  dibandingkan  saat  CP El Niño yaitu  mencapai  > 10  mm  yang terjadi  di  Sulawesi  Utara  dan  Sulawesi Tengah  (Gambar  3-3.c).  Hal  ini  dapat disebabkan  oleh  magnitud  EP El  Niño cenderung  lebih  besar  daripada  CP El Niño . Tercatat dari 5 kejadian EP El Niño , terdapat  3  kejadian  EP El  Niño dalam kategori  kuat  yaitu El Niño 1972/73, El Niño 1982/83,  dan El  Niño 1997/98 (Tabel 3-1). Sementara CP El Niño berada pada  kategori El  Niño sedang  hingga rendah.  Selain  itu,  durasi  EP El  Niño cenderung  relatif  lebih  lama  sehingga menyebabkan  penurunan  curah  hujan semakin besar.
Wilayah pola curah hujan monsunal  di  Sulawesi  merupakan wilayah  dengan  pengurangan  curah hujan  maksimum  akibat  kedua  tipe El Niño tersebut.  Hal  ini dapat disebabkan adanya  transpor  kelembaban  dari sirkulasi monsun memberikan pengaruh pada  pola  curah  hujan  yang  dilaluinya. Ketika El  Niño terjadi,  anomali  SPL  di wilayah Indonesia timur cenderung lebih dingin  dibandingkan  Samudera  Pasifik dan pergerakan angin horizontal bergerak  ke  arah  Pasifik  membawa massa  udara  basah.  Terjadi  pelemahan sirkulasi  Walker  di  wilayah  Indonesia dan  menguat  di  Samudera  Pasifik, akibatnya massa udara bergerak ke arah Pasifik  (Hidayat,  2016).    Saat El  Niño , transpor  kelembapan  yang  dibawa monsun  cenderung  kering  sehingga pertumbuhan  awan  semakin  jarang sehingga  curah  hujan  pun  akan berkurang cukup banyak dari normalnya.  Terlebih  jika  pada  musim kemarau (Juni-November)
dimana pengaruh  terkuat El  Niño terjadi  di wilayah  Indonesia  terjadi  pada  musim kemarau (Haylock dan McBride, 2001).

## 4     KESIMPULAN
Kedua  tipe El  Niño tersebut berpengaruh  terhadap  pengurangan curah  hujan  di  Sulawesi,  dengan
pengurangan  berkisar  antara  4  hingga > 20  mm.  Umumnya  EP El  Niño menyebabkan pengurangan curah hujan Sulawesi lebih banyak dibandingkan CP El  Niño dengan  perbedaan  selisih  curah hujan  mencapai  > 10  mm  di  Sulawesi Utara  dan  sebagian  Sulawesi  Tengah. Penurunan  curah  hujan  akibat  EP El Niño berkisar  antara  5 – 20  mm, sedangkan  penurunan  curah  hujan akibat  CP El  Niño berkisar  antara  2 hingga 12 mm. Wilayah Sulawesi dengan pola curah hujan monsunal merupakan wilayah  yang  mengalami  penurunan curah hujan terbesar akibat kedua tipe El Niño tersebut,  kemudian  diikuti  dengan pola curah hujan ekuatorial dan terakhir lokal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada penelaah yang telah memberikan masukan perbaikan terhadap artikel ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Aldrian,  E.  dan  R.  D.  Susanto,  2003.
Identification of Three Dominant  Rainfall Regions  within  Indonesia  and  Their
Relationship to Sea Surface Temperature, Int  J.  Clim., 23,  1435 – 1452.
Ashok, K., S. K. Behera, S. A. Rao, H. Weng, dan T. Yamagata, 2007. El Niño Modoki and Its Possible Teleconnection , J. Geophys. Res., 112.
Badan  Informasi  Geospasial,  2017.  Peta Tematik.  http://tanahair.indonesia.go. id/portal-web/download_rbi/download _250K_bataswilayah.html.    Diakses  31 Mei 2018.
Carton,  J.  A.,  dan  B.  S.  Giese,  2008. A Reanalysis  of  Ocean  Climate  Using Simple Ocean Data Assimilation (SODA),
Mon. Weather Rev., 136, 2999 – 3017.
Chen,  Ching-Sen,  Y.  L.  Lin,  H.  T.  Zeng,  C.  Y. Chen,  dan  C.  L.  Liu,  2012. Orographic
Effects  on  Heavy  Rainfall  Events  over Northeastern Taiwan During The Northeasterly  Monsun  Season ,  Atmos.
Res ., 122, 310-335.
Chen, G., 2011. How Does Shifting Pacific Ocean Warming  Modulate  on  Tropical  Cyclone Frequency Over The South China Sea, J.
Clim ., 24, 4695 – 4700.
Chen,  M.,  W.  Shi,  P.  Xie,  V.  B.  S.  Silva,  V.  E. Kousky,  R.  Wayne  Higgins,  dan  J.  E. Janowiak,  2008. Assessing  Objective Techniques  For  Gauge-Based  Analyses of Global Daily Precipitation , J. Geophys. Res., 113, D04110.
Chung,  H.  P.  dan  T.  Li,  2013. Interdecadal Relationship  Between  The  Mean  State and  El  Niño  Types ,  J.  Clim.  American
Meteorologi Society, 9, 3017
Di  Lorenzo,  E.,  K.  M.  Cobb,  J.  C.  Furtado,  N. Schneider, A. Bracco, A. M. Alexander, dan D. J. Vimont, 2010. Central Pacific El Niño and Decadal Climate Change In The  North  Pacific  Ocean ,  Nature
Geoscience. Inness,  M.  P.,  dan  J.  M.  Slingo.  2006. The interaction of the Madden-Julian
Oscillation  with  the  Maritime  Continent in a GCM, J. Clim., 16(3), 345-364. Haylock,  M.,  dan  J.  McBride,  2001. Spatial Coherence and Predictability of Indonesian  Wet  Season  Rainfall ,  J. Clim., 14, 3882-3887.
Hidayat,  R.,  K.  Ando,  Y.  Masumoto,  dan  J.  J. Luo,  2016. Interannual  Variability  of Rainfall over Indonesia: Impact of ENSO and  IOD  and  Their  Predictability ,  IOP
Conference Series : Earth and Env. Sci., 31 (20136), 012043.
Kao,  H.  Y.,  dan  J.  Y.  Yu,  2009. Contrasting Eastern- Paciﬁc and Central- Paciﬁc
Types of ENSO , J. Clim., 22, 615 – 632.
Kusumaningayu,  A.,  W.  J.  Maria,  dan  M.  R.
Syahputra,  2017. El  Niño  Modoki
Impacts  on  Rainfall  Anomaly  in  Papua Indonesia , The 6 th International Symposium for Sustainable Humanosphere, Humanosphere Science School 2016 Mc  Phaden,  M.  J.,  2011. El  Niño  And  Its
Relationship  to  Changing  Background Condition  in  The  Tropical  Ocean ,  Geop.
Res. Lett., 38, L15709.
Mulyana,  E.,  2002. Hubungan  Antara  Enso Dengan  Variasi  Curah  Hujan  di Indonesia , Jurnal Sains dan Teknologi
Modifikasi Cuaca, 3(1), 1-4. Pramuwardani, I., 2012. Kajian El Niño Modoki terhadap  Kejadian  Siklon  Tropis  di Samudera  Pasifik  Barat  Laut  (120°- 160°BT,  ekuator – 20°LU) ,  Tesis Universitas Indonesia.
Prasetyo, B., N. Pusparini, dan I. M.  Radjawane,
2017. Variabilitas Suhu Permukaan dan
Bawah Permukaan Laut di Perairan Laut Banda Saat El Niño , Prosiding Pertemuan  Ilmiah  Nasional  Tahunan XIII ISOI 2016, Surabaya, 1-2 Desember 2016.
Qalbi,  H.,  B.  A.  Faqih,  dan  R.  Hidayat.  2017.
Future  Rainfall  Variability  in  Indonesia under  Different  and  IOD  Composites based  on  Decadal  Prediction  of  Cmip5 Datasets ,  IOP  Conf.  Series:  Earth  and Env. Sci. 54.
Rustiana,  S.,  2014. El  Niño  Modoki  dan
Dampaknya Terhadap Keragaman
Curah Hujan Pulau Jawa (Studi Kasus:
Kabupaten Indramayu) , Skripsi Institut Pertanian Bogor.
Santriyani,  M.,  2014. Pengaruh  Topografi Pegunungan  Bawakaraeng  Terhadap
Aktivitas Konvektif di Wilayah Sulawesi Selatan , Tesis Institut Teknologi
Bandung. Storch, H. V., dan F. W. Zwiers, 1999. Statistical Analysis in Climate Research , Cambridge University Press.
Takahashi,  K.,  K.  Montecinos,    K.  Goubanova, dan  B.  Dewitte,  2011. ENSO  Regime:
Reinterpreting  The  Canonical  and Modoki  El  Niño, Geoph.  Res.  Let.,  38, L10704.
Tjasyono,  B.,  1999. Klimatologi  Umum , Bandung, Institut Teknologi Bandung.
Trenberth,  K.E.,  dan  D.  P.  Stepaniak,  2001. Indices Of El Niño Evolution , J. Clim., 14, 1697 – 1701.
Tristiana,  S.,  2012. Pengaruh  El  Niño  Modoki Terhadap  Curah  Hujan  di  Indonesia ,
Skripsi Institut Teknologi Bandung.
Tukidi,  2010. Karakter  Curah  Hujan  di Indonesia , Jurnal Geografi, 7 (2).
Utami,  N.,  M.  Ngestu,  dan  H.  Rahmat,  2016.
Influences  of  IOD  and  ENSO  to Indonesian  Rainfall  Variability:  Role  of Atmosphere-Ocean  Interaction  in  The
Indo-Pacific Sector , Procedia Environmental Sciences 33 (2016) 196 – 203,  The  2nd  Int.  Sym.  on  LAPAN-IPB
Sat. for Food Sec. and Env. Mon. 2015. Wen,  C.,  A.  Kumar,  Y.  Xue,  dan  M.  J.  Mc
Phaden, 2014. Changes in The Tropical Pacific  Thermocline  Depth  and  Their Relationship  to  Enso  After  1999 ,  J. Clim., 27, 7230-7249.
Windari,  E.  H.,  A.  Faqih,  dan  E.  Hermawan,
2012. El Niño Modoki dan Pengaruhnya Terhadap Perilaku Curah Hujan Monsunal di Indonesia , Jurnal
Meteorologi dan Geofisika, 13  (3), 149- 160.
Yu, J. Y., H. Y. Kao, T. Lee, dan T. S. Kim, 2011.
Subsurface Ocean Temperature Indices
For  Central-Pacific  and  Eastern-Pacific Types  of  El  Niño  and  La  Niña  Events , Theor. Appl. Clim., 103, 337 – 344.
Yu, J. Y., Y. H. Zou, S. T. Kim, dan T. Lee, 2012.
The  Changing  Impact  of  El  Niño  on  US Winter Temperature, Geophysical Research Letters, 39, L15702, doi:10.1029/2012GL052483, 2012
Yulihastin,  E.,  N.  Febrianti,  dan  Trismidianto,
2010. Impact of El Niño and IOD on the Indonesian Climate. National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN).
Zhang,  W., F.  F.  Jin, J.  Li,  dan  H.
L. Ren, 2011. Contrasting  Impacts  of Two-Type  El  Niño  over  The  Western North  Pacific  During  Boreal  Autumn , J. Met. Soc. Jpn., 89, 563 – 569.