## ANALISIS PENJALARAN KEKERINGAN METEOROLOGI MENUJU KEKERINGAN HIDROLOGI PADA DAS LARONA

## (Analysis of Meteorological Drought Propagation to Hydrological Drought through Larona
Watershade)
Ika Purnamasari a , Hidayat Pawitan b , Findy Renggono c
a Pascasarjana Klimatologi Terapan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680  ika.purnamasarikli@gmail.com b Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
c Balai Besar Hujan Buatan, Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi, PUSPITEK Serpong, Tangerang 15314
Abstract. Hydrological drought is water deficit from normal conditions on the hydrological system. Hydrological drought occurs through a complex process preceded by a rainfall deficit. The series of processes that show a change of drought signals through the hydrological cycle is expressed as drought propagation. This study aims to identify the characteristics of hydrological and meteorological drought and to identify meteorological drought propagation to hydrological drought through Larona Watershade. Standardized Precipitation Index (SPI) is used as indicator to identify meteorological drought while hydrological drought is char- acterised by Standardised Streamflow Index (SSI) with 1, 3, 6 and 12 months accumulation periods. Propagation meteorological drought to hydrological drought was analyzed using Pearson correlation. The results showed that duration and severity escalate by  the  increase  in  the  accumulation  period  SPI  and  SSI.  While  the  number  of  drought  events  is  inversely  proportional  to  the accumulation period SPI and SSI. Althought the number of hydrological drought events was fewer, but they occurred over longer duration and much severe than the meterological one. Severe hydrological drought (SSI 1 =  -14.8) in 1997-1998 has declined water storage of Lake Towuti by 90% leading to reduction in Larona hydropower production. Furthermore, our findings provide promising approach to detect hydrological drought that may occur in the near future.
Keywords: hidrological drought, meteorological drought, standardised precipitation index, standardise streamflow index
(Diterima: 03-02-2017; Disetujui: 05-03-2017)

## 1. Pendahuluan

## 1.1. Latar Belakang
Kekeringan  merupakan  bencana  yang  berkembang secara  perlahan  dan  sering  kali  waktu  awal  dan  akhir kejadian kekeringan sulit ditentukan. Bencana ini men- jadi tantangan yang dihadapi hampir seluruh negara di dunia.  Selama  periode  1970-2005,  sebanyak  15% bencana  yang  terjadi  di  dunia  merupakan  kejadian kekeringan dan bencana terkait kekeringan (Dirmeyer, 2011). Badan Nasional Penanggulangan Bencana men- catat selama kurun waktu 1815-2015 terdapat 1752 ke- jadian  kekeringan  di  Indonesia  dengan  persentase  ke- jadian 10 % dari bencana lain (BNPB, 2015).
Kekeringan didefinisikan sebagai kondisi defisit air dari  kondisi  normal  dalam  sistem  hidrologi  (Sheffied and  Wood,  2011). Kekeringan dibedakan berdasarkan bentuk dalam siklus hidrologi. Kekeringan curah hujan disebut  kekeringan  meteorologi,  kekeringan  kelemba- ban  tanah  dinyatakan  sebagai  kekeringan  pertanian serta kekeringan air bumi, aliran sungai dan danau yang dikenal  dengan  kekeringan  hidrologi  (Tallaksen  dan Van  Lanen,  2004;  Van  Loon  dan  Laaha,  2015).  Ke- jadian  kekeringan  dapat  dikuantifikasi  dan  dijelaskan melalui sifat-sifat kekeringan yang disebut karateristik
kekeringan. Identifikasi karakteristik kekeringan diper- lukan untuk memahami proses dan dampak kekeringan (Van  Loon,  2015).  Indikator  kekeringan  berkembang pesat  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  kekeringan berupa  waktu  kejadian,  durasi  kekeringan,  volume defisit  kekeringan  serta  intensitas  kekeringan  (Fleig 2004;  Hisdal et  al .,  2004;  Tallaksen  dan  Van  Lanen 2004).  Lloyd-Hughes  (2014)  menyatakan  terdapat lebih  dari  100  indikator  kekeringan.  Indikator kekeringan harus dipilih berdasarkan jenis kekeringan yang dikaji.
Kekeringan  berdampak  pada  berbagai  sektor  salah satunya pada sektor energi (Van Loom, 2015). Dampak kekeringan pada bidang energi merupakan kajian yang menarik mengingat bahwa pembangkit listrik tenaga air (PLTA) di Indonesia menyokong 11% produksi listrik negara  (Kementerian  ESDM,  2015).  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  Larona  dipilih  sebagai  wilayah  kajian karena pada DAS ini terdapat tiga PLTA (Larona, Ka- rebbe dan Balambano). Pembangkit listrik ini menjadi sumber energi utama kegiatan pertambangan nikel PT Vale Indonesia (NCAR,  2006). Wilayah DAS Larona hulu  terdiri  dari  tiga  danau  utama  (Towuti,  Mahalona dan Matano) dengan potensi sumber daya air 4,5 milyar m 3 /tahun.  Saat  terjadi  El  Nino  kuat  1997-1998  DAS Larona  mengalami  kekeringan  yang  berakibbat  pada penurunan produksi energi listrik.
Penggunaan indikator kekeringan yang utama adalah sebagai  alat  pemantauan  dan  peringatan  dini kekeringan  (Bachmair et  al .,  2016).  Sedikit  tindakan dapat  dilakukan  untuk  mencegah  kekeringan  meteor- ologi, namun banyak langkah yang dapat diambil untuk mencegah  atau  mengurangi  dampak  kekeringan  hi- drologi. Indikator kekeringan meteorologi yang banyak digunakan di dunia adalah Standardised  Precipitation Index (SPI).  Metode  SPI  pertama  kali  dikembangkan pada tahun 1993 oleh Tom McKee, Nolan Doesken dan John  Kleist  dari  Pusat  Iklim  Colorado  dengan  tujuan utama untuk mendefinisikan dan pemantauan kekeringan. Kelebihan metode SPI adalah nilai indeks dapat  diperbandingkan  secara  spasial  dan  temporal. Selain  itu,  SPI  memberikan  indikator  keparahan  dan peluang kejadian kekeringan. Penambahan nilai negatif menunjukkan kekeringan yang semakin parah (Lloyd- Hughes  dan  Saunders,  2002).  Kekurangan  SPI  din- taranya  yaitu  pemilihan  distribusi  peluang  yang  tepat masih dalam kajian  literatur  (Stagge et  al. ,  2015) dan fitting fungsi distribusi peluang dengan data yang ban- yak bernilai nol seringkali bermasalah (Wu et al. , 2007). Walaupun  demikian,  perhitungan  yang  sederhana, penggunaan  data  yang  minimal  (hanya  curah  hujan) dan fleksibilitas SPI menjadikan metode ini disarankan World  Meteorological  Organization (WMO)  sebagai indikator yang dipilih untuk memantau kekeringan me- teorologi  (Hayes et  al. ,  2011).  Svensson et  al .  (2015) dan  Barker et  al. (2016)  mengembangkan  indikator kekeringan  hidrologi  terstandarisasi  bernama Stand- ardised  Streamflow  Index (SSI).  Namun  untuk mengembangkan sistem peringatan dini kekeringan hi- drologi  perlu  pemahaman  penjalaran  defisit  meteor- ologi hingga terbentuk kekeringan hidrologi. Folland et al . (2015) dan Barker et al. (2016) mengkaji penjalaran kekeringan  meteorologi  menuju  kekeringan  hidrologi dengan menggunakan indikator terstandarisasi.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi kerakteristik  kekeringan  meteorologi  dengan  metode SPI  dan  hidrologi  dengan  SSI  pada  DAS  Larona, mengenali  hubungan  kejadian  kekeringan  hidrologi dan  kekeringan  meteorologi  serta  mengidentifikasi pola  penjalaran  dan  perlambatan  kekeringan  meteor- ologi menuju kekeringan hidrologi. Kajian ini merupa- kan langkah awal untuk membangun teknik deteksi dini kekeringan  hidrologi  pada  DAS  Larona  yang  sangat bermanfaat dalam manajemen danau untuk operasional PLTA.

## 1.2. Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi kekeringan hidrologi dan meteorologi serta mengiden- tifikasi  hubungan  penjalaran  dari  kekeringan  meteor- ologi menuju kekeringan hidrologi pada DAS Larona.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Lokasi dan Waktu
Lokasi penelitian dikhususkan pada wilayah Daerah Aliran  Sungai  Larona  Hulu, Sorowako  dengan  luas area  2,477  km 2 .  Wilayah  DAS  dibatasi  oleh outlet PLTA Larona yang terletak di Kabupaten Luwu Timur, Sulawesi  Selatan.  DAS  berada  pada  koordinat  2 o 20’- 3 o 00’ Lintang Selatan dan 121 o 10’ BT-121 o 45’ Bujur Timur. DAS Larona hulu terdiri dari tiga danau utama yaitu  Matano,  Mahalona  dan  Towuti  yang  dikenal dengan  istilah kompleks Danau Malili. Danau Towuti merupakan  danau  terhilir  yang  berinteraksi  langsung dengan PLTA Larona pada bendung Batubesi.

## 2.2. Bahan dan Alat
Bahan penelitian berupa data sekunder yang meliputi data data inflow harian Danau Towuti tahun 1986-2015, data curah hujan harian wilayah DAS Larona dari sta- siun penakar hujan Timampu, Damsite, Hydro, Matano, Nuha,  Palumba,  Tokalimbo,  Togo,  Plansite,  Wa- wandulu, Bano Dam, Karebbe Dam dan Ledu-ledu ta- hun 1986-2015 (sesuai ketersediaan data pada titik ter- sebut)  dan  peta  administrasi  DAS  Larona.  Alat  yang digunakan  meliputi  seperangkat  komputer  yang dilengkapi perangkat lunak R, Minitab 15, ArcGIS 10.1, serta Microsoft Office.

## 2.3. Analisis Data
Penelitian ini terbagi dalam tiga tahap yang meliputi: 1) Persiapan berupa penghitungan curah hujan wilayah dan penghitungan inflow Danau Towuti; 2) Mengiden- tifikasi  karakteristik  kekeringan  meteorologi  dengan metode Standardised  Precipitation  Index (SPI)  dan kekerigan  hidrologi  dengan  metode Standardised Streamflow  Index (SSI);  3)  Analisis  penjalaran kekeringan hidrologi dari kekeringan meteorologi.

## 2.3.1. Persiapan
Tahapan persiapan berupa penghitungan nilai curah hujan  wilayah  yaitu  menggunakan  metode  Poligon Thiessen  dengan  persamaan  1  dan  metode  aritmatik (persamaan  2).  Curah  hujan  wilayah  dari  stasiun Timampu,  Hydro,  Damsite,  Bano  Dam  dan  Karebbe Dam  tahun  1986-2015  (sesuai  ketersediaan  data  pada titik tersebut) digunakan untuk perhitungan SPI.
1 n i Pw Piai    (1)
dengan Pw adalah curah hujan wilayah, Pi adalah curah hujan  pada  stasiun  ke- i dan ai adalah  persentase  luas wilayah yang diwakili stasiun ke- i (Bhavani, 2013).

## Gambar 1. Stasiun hujan dan PLTA pada DAS   Larona Hulu
Gambaran  kondisi  curah  hujan  bulanan  pada  DAS Larona  dihitung  dengan  menggunakan  metode  arit- matik  (persamaan  2)  dari  stasiun  penakar  hujan Timampu,  Damsite,  Hydro,  Matano,  Nuha,  Palumba, Tokalimbo,  Togo,  Plansite,  Wawandulu,  Bano  Dam, Karebbe Dam dan Ledu-ledu tahun 1986-2015 (sesuai ketersediaan data pada titik tersebut). Data curah hujan harian kemudian dibuat dalam bentuk bulanan dengan menjumlahkan tinggi hujan harian dalam satu bulan.
( ) i Pw Pi n  (2)
Inflow Danau Towuti tidak diukur langsung melain- kan dihitung dari outflow danau dan nilai tinggi muka air (TMA) danau Towuti dengan persamaan (3). Nilai outflow adalah penjumlahan canal flow (debit air untuk menggerakkan turbin) dan spill way flow (debit air sisa yang dikeluarkan dari danau).
Inflow =net storage+canalflow+spillwayflow (3) Storage dihitung dengan persamaan lengkung debit se- bagai berikut:
𝑆 = 5,03750 𝐿 2 − 2.630 𝐿 + 328,312 (4)
dengan  S  adalah  storage  (  x  10 6 m 3 ),  L  adalah  TMA (Tauhid dan Arifin, 2000). Inflow harian dalam satu bu- lan dirata-ratakan untuk mendapatkan nilai inflow bu- lanan.
2.3.2. Identifikasi karakteristik kekeringan meteorologi dan hidrologi
Kekeringan  meteorologi  diidentifikasi  dengan menggunakan metode Standardise Precipitation Index (SPI). Nilai SPI dihitung dengan terlebih dahulu men- jumlahkan  data  curah  hujan  dalam  selang  waktu
akumulasi yang ditentukan (biasanya 1, 3, 6, 9, 12 atau 24  bulan)  (WMO,  2012;  Barker et  al. ,  2016)  dan melakukan fitting nilai akumulasi curah  hujan dengan fungsi distribusi peluang. Selanjutnya melakukan trans- formasi nilai distribusi peluang menjadi distribusi nor- mal terstandarisasi dengan rata-rata 0 dan standar devi- asi 1. Perhitungan SPI pada dasarnya adalah gambaran jumlah standar deviasi nilai akumulasi curah hujan dari rata-rata  jangka  panjangnya  (McKee et  al. ,  1993; Lloyd-Hughes  dan  Saunders,  2002;  Vincen-Serrato, 2012; Stagge et al. , 2015; Barker et al. , 2016). Distri- busi Gamma seringkali cocok dengan data curah hujan sehingga perhitungan SPI dilakukan dengan distribusi Gamma.  Penelitan  yang  dilakukan  oleh  Guttman (1999) serta Stagge et al. (2015) menunjukkan bahwa distribusi Gamma sebagian besar sesuai dengan distri- busi curah hujan.
Kekeringan hidrologi didentifikasi dengan menggunakan  metode Standardise  Streamflow  Index (SSI).  Perhitungan  SSI  memiliki  prinsip  yang  sama dengan SPI yaitu dengan terlebih dahulu mengakumu- lasikan data debit dalam periode  waktu tertentu (Vin- cen-Serrato, 2012). Tidak ada fungsi distribusi peluang khusus yang secara luas digunakan dalam perhitungan SSI.  Vincen-Serrato  (2012)  menggunakan  beberapa fungsi distribusi peluang dalam perhitungan SSI.
(a) (b) (c)

## (d)
Gambar 2. Histogram frekuensi inflow bulan Maret Danau Towuti dan kurva teoritis distribusi Gamma (a), Weibull (b),
Loglogistik (c) dan Lognormal (d)
Penelitian ini menggunakan distribusi Gamma untuk menghitung nilai peluang inflow. Data inflow pada Da- nau Towuti dipilih untuk analisis kekeringan hidrologi karena  menggambarkan  debit  aliran  yang  masuk kedalam  sistem  DAS  Larona  hulu.    Hasil  pengujian data  inflow  bulanan  dengan  menggunakan  distribusi Gamma, Weibull, Lognormal dan Loglogistik (Gambar 2)  menunjukkan  bahwa  data  inflow  sebagian  besar mengikuti  distribusi  Gamma  dan  Weibull  dibuktikan dengan nilai Anderson Darling yang lebih kecil (Tabel 1).
Package  SPEI  dalam  R  (Begueria  dan  Vincen-Ser- rano, 2015) digunakan dalam menghitung SPI dan SSI untuk periode akumulasi 1, 3, 6, dan 12 bulan. Periode akumulasi dinyatakan sebagai SPIx dan SSIx. SPI3 dan
SSI6 menunjukkan SPI dengan periode akumulasi cu- rah  hujan  3  bulan  dan  SSI  dengan  periode  akumulasi inflow 6 bulan.
Kejadian  kekeringan  didefinisikan  sebagai  periode ketika nilai indeks secara terus menerus bernilai negatif dengan  minimal  periode  1  bulan  pada  ambang  batas yang ditentukan (McKee et al. , 1993; Vidal et al. , 2010; Barker et al. , 2016). Ambang batas untuk mendefinisi- kan  kekeringan  adalah  -1  (agak  kering),  -1.5  (kering) dan  -2  (sangat  kering)  (Lloyd-Hughes  dan  Saunders, 2002).  Karakteristik  kekeringan  yang  diidentifikasi adalah durasi setiap kejadian kekeringan dalam resolusi bulanan dan keparahan kekeringan (jumlah nilai indeks SPI atau SSI) setiap kejadian kekeringan (Vidal et al. , 2010; Barker et al. , 2016).
Tabel 1. Nilai Anderson Darling distribusi inflow No Distribusi Nilai Anderson Darling 1 Weibull 0.267 2 Gamma 0.277 3 Lognormal 0.361 4 Loglogistik 0.347

## 2.3.3. Penjalaran kekeringan
Perbandingan  SSI  dengan  SPI  memberikan  indi- kasi  waktu  yang  dibutuhkan  defisit  curah  hujan melewati siklus hidrologi hingga terjadinya defisit  da- lam DAS. Periode akumulasi SPI 1-12 bulan dan SSI1 dikorelasikan  silang  dengan  menggunakan  koefisien korelasi Pearson untuk menganalisis periode akumulasi SPI yang paling tepat untuk mengkarakterisasikan SSI 1.  Aliran  minimum  bulanan  terdeskripsikan  dengan baik pada SSI 1 bulan yaitu menggambarkan rata-rata aliran 30 hari yang sering digunakan dalam kajian ali- ran minimum tahunan (Gustard et al. , 1992; Barker et al. ,  2016).  Periode  akumulasi  SPI  yang  memiliki  ko- relasi terkuat dengan SSI1 digunakan sebagai indikator untuk  menganalisis  penjalaran  kekeringan  (Barker et al. , 2016). Selanjutnya dilakukan korelasi Pearson an- tara  SSI  1  bulan  dan  SPI  1-12  bulan  dengan  selang waktu  0-3  bulan  setelah  seri  waktu  SPI  untuk  meng- gambarkan  keberadaan  selang  waktu  antara  kejadian kekeringan meteorologi dengan hidrologi.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Kondisi Hidrologi DAS
Wilayah  DAS  Larona  memiliki  pola  curah  dengan satu puncak musim hujan dan satu puncak musim ker- ing dalam periode satu tahun. Pola ini dipengaruhi oleh angin muson. Hasil pengamatan selama 30 tahun sejak tahun 1986 hingga 2015 dari stasiun Timampu, Hydro, Damsite, Matano, Nuha, Plansite, Palumba, Tokalimbo, Wawondula dan Ledu-ledu  menunjukkan bahwa peri- ode  basah  DAS  Larona  (curah  hujan  lebih  dari  200 mm/bulan)  terjadi  pada  bulan  Desember  higga  Juli (Gambar  3).  Puncak  musim  hujan  terjadi  pada  bulan Maret-April-Mei  dengan  rata-rata  curah  hujan  bulan
April mencapai 394,0 mm. Periode kering DAS Larona berlangsung pada bulan  Agustus hingga Oktober. Bu- lan terkering terjadi pada September, pada bulan ini cu- rah hujan hanya 101,9 mm. Curah hujan tahunan DAS Larona  mencapai  2769,3  mm/tahun  dengan  rata-rata
curah hujan bulanan sebanyak 230,8 mm. Pada periode El  Nino,  curah  hujan  berkurang  sebanyak  22  %  se- dangkan  La  Nina  meningkatkan  curah  hujan  hingga 50% dari kondisi normalnya (Renggono, 2011).
Gambar 3. Rata-rata curah hujan dan inflow bulanan DAS Larona tahun 1986-2015
Pola kenaikan curah hujan DAS Larona diikuti oleh pola kenaikan inflow Danau Towuti (Gambar 3). Peri- ode inflow  maksimum terjadi pada bulan Maret-April Mei dengan puncak inflow pada bulan April yaitu 239,4 m 3 /s  atau  setara  dengan  0,6  x  10 9 m 3 /bulan.  Periode minimum  terjadi  pada  bulan  Agustus-September-Ok- tober  dengan  inflow  terendah  pada  bulan  September yaitu 52,5 m 3 /s. Selama bulan ini inflow Danau Towuti hanya 0,1 x 10 9 m 3 atau turun 80% dari inflow maksi- mum pada bulan April. Secara keseluruhan tinggi rata- rata  inflow  bulanan  Danau  Towuti  adalah  139,1  m 3 /s (0,4 x 10 9 m 3 ) dengan volume inflow tahunan 4,3 x 10 9 m 3 .

## 3.2. Karakteristik Kekeringan
Karakteristik  kekeringan  yang  menunjukkan  sifat kekeringan pada DAS Larona dinyatakan dalam bentuk jumlah kejadian kekeringan, awal dan akhir terjadinya kekeringan, durasi kekeringan dan keparahan kekeringan.  Kejadian kekeringan dinyatakan saat nilai indeks SPI dan SSI menunjukkan nilai kurang dari -1. Garis  merah  pada  Gambar  3  dan  4  menunjukkan  am- bang batas kejadian kekeringan. Nilai indeks -1,0 sam- pai -1,49 dinyatakan sebagai kondisi agak kering. Kon- disi  kering  saat  indeks  bernilai  -1,5  sampai  -1,99  dan sangat  kering  ketika  indeks  bernilai  kurang  dari  sa- madengan -2.

## 3.2.1. Kekeringan Meteorologi
Seri waktu nilai indeks kekeringan meteorologi DAS Larona tahun 1986-2015 dengan SPI periode akumulasi 1  bulan  hingga  12  bulan  disajikan  pada  Gambar  4. Gambar  4  menunjukkan  bahwa  menurut  SPI  1, kekeringan  terjadi  hampir  setiap  tahun  hingga  tahun 2015  dengan  periode  bulan  kering  sebanyak  16%. Kekeringan  terjadi  hingga  tahun  2011  menurut  SPI  3
dengan periode sebanyak 52 bulan (14%). Menurut SPI 6, kekeringan hanya terjadi sampai tahun 2006 dengan jumlah bulan kering sebanyak 13%. DAS Larona tidak mengalami kejadian kekeringan meteorologi setelah ta- hun 1998 menurut analisis dengan SPI 12 bulan. Peri- ode kering pada SPI 12 berjumlah 39 bulan (11%).
Sebagian besar kekeringan pada DAS Larona terma- suk  dalam  kategori  agak  kering  dengan  jumlah  bulan kering menurut SPI 1-12 bulan berturut-turut yaitu 45%, 57%, 52% dan 40%. Kategori kering berkisar antara 9- 19% sedangkan bulan sangat kering hanya 7-12% dari keseluruhan bulan kajian (360 bulan).
Hasil plot indeks SPI pada Gambar 4 menunjukkan bahwa durasi dan tingkat keparahan kekeringan mete- orologi  meningkat  dengan  bertambahnya  periode akumulasi SPI tercermin dari periode kering dan peri- ode basah yang semakin jelas dan fluktuasi nilai indeks yang  semakin  berkurang.  Rekapitulasi  karakteristik kekeringan  berupa  durasi  dan  keparahan  kekeringan disajikan  pada  Tabel  2.  Terdapat  40  kali  kejadian kekeringan meteorologi pada DAS Larona menurut SPI 1.  Jumlah  kekeringan  berkurang  menjadi  19  menurut SPI 3, 11 kejadian berdasarkan SPI 6 dan hanya empat kejadian berdasarkan SPI 12 bulan. Kekeringan mete- orologi  pada  DAS  Larona  memiliki  panjang  durasi yang berbeda pada setiap periode akumulasi SPI. Pada SPI  1,  77%  kejadian  kekeringan  berdurasi  1  bulan dengan durasi maksimum 6 bulan (Desember 1988-Mei 1989). SPI 3 dan 6 menunjukkan hasil yang sama yaitu 30-50% kejadian kekeringan berdurasi 1 bulan dengan durasi maksimum 11-13 bulan (April 1997-April 1998). Sedangkan durasi kekeringan hasil SPI 12 adalah 5-14 bulan.  Durasi  kejadian  kekeringan  semakin  lama dengan  peningkatan  periode  akumulasi  SPI.  Rata-rata durasi  menurut  SPI  1-12  berturut-turut  yaitu  1,4,  2,5, 4,6 dan 6,7 bulan. Durasi kekeringan maksimum terjadi pada kekeringan tahun 1987-1988 dan 1997-1998.
Gambar 4. Seri waktu kekeringan meteorologi DAS Larona tahun 1986-2015 menurut SPI 1-12 bulan. (Garis merah menujukkan ambang batas kejadian kekeringan meteor-
ologi) Tabel 2. Karakteristik kekeringan DAS Larona Tahun 1986-2015 Jumlah Kejadian Durasi (bulan) Keparahan (-) Rata-rata Maks  Rata-rata Maks SPI1 40 1,4 6 -2,5 -15,4 SPI3 19 2,7 11 -4,2 -20,2 SPI6 11 4,6 13 -6.9 -23,5 SPI12 6 6,7 14 -10,7 -26,8 SSI1 34 1,5 7 -2,2 -14,8 SSI3 16 3,7 17 -5,6 -32,1 SSI6 9 5,4 15 -9,4 -35,7 SSI12 8 6.6 15 -11,0 -37,3
Keparahan  kekeringan  dihasilkan  dari  penjumla- han  indeks  kekeringan  bernilai  kurang  dari  -1  selama satu periode kejadian kekeringan. Keparahan kekeringan  bertambah  dengan  peningkatan  durasi kekeringan. Berdasakan analisis dengan SPI 1, kepara- han  kekeringan  maksimum  bernilai  -15,4 terjadi  pada bulan  Desember  1988-Mei  1989.    Bulan  April-Mei periode ini dikategorikan sebagai kondisi sangat kering dengan nilai indeks -3,2 dan -4,5. Indentifikasi dengan SPI  3  menghasilkan  nilai  keparahan  hingga  -20,2 dengan  rata-rata  keparahan  -3,7.  Dua  kejadian kekeringan dengan keparahan tertinggi yaitu pada Jan- uari-November  1997  dan  Desember  1988-Juli  1989
dengan nilai -15,6 dan -20,2. Bulan Januari-Juni 1989 merupakan  periode  sangat  kering  (nilai  indeks  -2,7 sampai -3,2 sedangkan pada kejadian tahun 1997, teri- dentifikasi sebagai kering saja. Keparahan SPI 6 dan 12 bernilai kurang dari –23 dengan besar rata-rata kepara- han SPI 12 satu setengah kali lipat dari SPI 6.

## 3.2.2. Kekeringan Hidrologi
Seri waktu nilai indeks kekeringan hidrologi DAS Larona tahun 1986-2015 dengan SSI periode akumulasi 1 bulan hingga 12 bulan disajikan pada Gambar 5. Ber- dasarkan Gambar 4 dapat diketahui bahwa menurut SSI 1 dan 3 bulan kekeringan hidrologi pada DAS Larona berlangsung  hingga  tahun  2015  dengan  jumlah  bulan kering  50  dan  51  bulan  atau  14%.  Kekeringan  hanya terjadi hingga tahun 2008 menurut SPI 6 dan 12 dengan jumlah bulan kering sebanyak 14-15%. Lebih dari 50% bulan kering hidrologi pada DAS Larona termasuk kat- egori  agak  kering.  Kategori  kering  sebanyak  18-32% sedangkan  kategori  sangat  kering  hanya  8%  menurut SPI  1,  18%  berdasarkan  SPI  3,  30%  untuk  SPI  6  dan pada SPI 12 berjumlah 14%.
Kejadian  kekeringan  hidrologi  pada  DAS  Larona hasil SSI 1-12 bulan berturut-turut adalah 34, 16, 9 dan 8 kejadian (Tabel 2). Kejadian kejadian kekeringan ini lebih  sedikit  dibandingkan  dengan  kekeringa  meteor- ologi untuk semua periode akumulasi SSI kecuali SSI 12. Kekeringan hidrologi pada SSI 1-3 sebagian besar (44-77  %)  berdurasi  1  bulan  dengan  rata-rata  durasi 1.5-3.7  bulan  serta  durasi  maksimum  7  dan  17  bulan. Durasi  kekeringan  hidrologi  maksimum  berdasarkan SSI 6 dan 12 memiliki lama yang sama yaitu 15 bulan walaupun  rata-rata  durasi  SSI  12  dua  kali  lebih  lama dibandingkan  rata-rata  SSI  6  bulan.  Minimal  durasi kekeringan pada SSI 6 dan 12 adalah 2 bulan. Durasi kekeringan  maksimum  selama  17  bulan  terjadi  pada bulan  Januari  1997-Juni  1998.  Rata-rata  durasi kekeringan hidrologi periode akumulasi 1-6 bulan lebih lama  dibandingkan  rata-rata  durasi  keringan  meteor- ologi.
Keparahan  kekeringan  bertambah  dengan  pening- katan  periode  akumulasi  SSI.  Berdasarkan  Gambar  5 dapat diketahui bahwa keparahan kekeringan tertinggi terjadai pada periode kering 1997-1998, 2007-2008 dan 1987-1988 dengan rentang nilai keparahan (SSI  1-12) berturut-turut  yaitu  -14,8  hingga  -37,2,  -7,5  sampai  - 13,4  dan  -8  sampai  -12,6  .  Pada  periode  ini  terdapat kondisi hidrologi sangat kering (nilai ideks per bulan < -2) yaitu pada bulan Mei-Juni tahun 1997 dan Januari 2008 (SPI 1), April-November 1997 dan Januari-Maret 2008  (SPI  3),  Mei  1997-April  1998  dan  Maret-Mei 2008 (SPI 6) serta Januari-Juli menurut SPI 12 bulan. Kekeringan ini diketahui menyebabkan turunnya tinggi muka air danau Towuti hingga 316,4 m sehingga vol- ume danau berkurang 10 kali lipat dari volume rata-rata. Rata-rata  dan  keparahan  maksimum  kekeringan  hi- drologi hasil SSI 3-12 bulan lebih besar dari keparahan meteorologi.  Barker et  al. (2016)  menemukan  hasil bahwa kekeringan hidrologi memiliki nilai kerparahan lebih tinggi dan durasi lebih lama dibandingkan dengan kekeringan  meteorologi.  Kajian  terhadap  121  DAS  di
-5 -3 -1 1 3 5 In d ek s SPI1 -5 -3 -1 1 3 5 In d ek s SPI3 -5 -3 -1 1 3 5 In d ek s SPI6 -5 -3 -1 1 3 5 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5 2 0 1 0 2 0 1 5 In d ek s Tahun SPI12
Inggris menunjukkan bahwa jumlah kejadian kekeringan  meteorologi  lebih  banyak  dibandingkan kekeringan hidrologi.
Gambar 5. Seri wakti kekeringan hidrologi DAS Larona ta- hun 1986-2015 menurut SSI 1-12 bulan. (Garis merah menujukkan ambang batas kejadian kekeringan hidrologi)

## 3.3. Penjalaran Kekeringan
Penjalaran  kekeringan  pada  penelitian  ini  dimak- sudkan  untuk  menggambarkan  perubahan  sinyal kekeringan  meteorologi  menjadi  kekeringan  hidrologi melalui  siklus  hidrologi.  Penjalaran  kekeringan dikuantifikasi  dengan  mengkorelasikan  indikator kekeringan  hidrologi  SSI  1  bulan  dengan  indikator kekeringan  meteorologi  SPI  1-12  bulan  untuk  men- gidentifikasi  skala  waktu  saat  defisit  curah  hujan merambat  melalui  siklus  hidrologi  dan  menyebabkan defisit dalam sistem DAS. Untuk menganalisis adanya selang waktu ( lag ) antara kejadian kekeringan meteor- ologi dengan kekeringan hidrologi, korelasi dilakukan antara  SSI  1  bulan  dengan  SPI  1-12  bulan menggunakan selang waktu 0-3 bulan.
Korelasi antara SSI 1 bulan dengan SPI 1-12 bulan DAS Larona tahun 1986-2015 disajikan pada Tabel 3. Hasil  korelasi  menunjukkan  bahwa  SSI  1  berkorelasi kuat  (r  ≥  0,50)  dengan  SPI  1  dan  3  bulan.  Korelasi
terkuat terjadi dengan SPI 1 bulan dengan nilai korelasi 0,61.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kekeringan  pada DAS Larona Hulu dipengaruhi kuat oleh defisit curah hujan bulan yang sama hingga tiga bulan sebelumnya. Sifat  ini  sama  dengan  hasil  penelitian  Barker  et  al (2016)  yang  menyatakan  bahwa  sebagian  besar kekeringan hidrologi DAS berkorelasi kuat dengan  SPI 1, 2 dan 3 bulan.  Vicente-Serrano dan Lopez-Moreno (2005) menemukan bahwa SPI periode akumulasi 1-3 bulan berkorelasi kuat dengan debit sungai terstandar- isasi pada DAS dengan simpanan kecil di Spanyol. Lo- renzo-Lacruz et  al. (2013)  menemukan  bahwa  pada kondisi geologi dengan permeabilitas yang rendah, SSI 1 bulan berkorelasi kuat dengan periode akumulasi SPI pendek sedangkan pada wilayah yang didominasi oleh batukapur SSI 1 berkorelasi kuat dengan SPI 12. Nilai korelasi berkurang dengan peningkatan waktu akumu- lasi  SPI.  Berdasarkan  hasil  ini  dapat  disimpulkan bahwa SPI 1-3 bulan dapat dijadikan sebagai indikator awal kejadian kekeringan hidrologi pada DAS Larona.
Tabel 3. Korelasi SPI 1-12 bulan dengan SSI1 bulan
No SPI SSI 1 bulan 1 1 bulan 0,60 2 3 bulan 0,50 3 6 bulan 0,38 4 12 bulan 0,24
Hasil  korelasi  SSI  1  bulan  dan  SPI  dengan  selang waktu  0-3  bulan  sebelumnya  pada  semua  periode akumulasi waktu (SPI 1-12 bulan) disajikan pada Gam- bar  6.  Berdasarkan  gambar  ini  dapat  diketahui  bahwa korelasi terkuat dengan inflow Danau Towuti diperoleh saat  tidak  ada  selang  waktu  dengan  SPI  yang  berarti bahwa  sebagian  besar  waktu  kejadian  kekeringan  hi- drologi  bersamaan  dengan  waktu  kekeringan  meteor- ologi.  Sebagai  contoh  pada  kejadian  kekeringan  hi- drologi  dengan  keparahan  tertinggi  pada  tahun  1997- 1998  yang  berlangsung  dari  bulan  Maret  berdasarkan SSI 1 didahului oleh kekeringan  meteorologi yang ber- langsung dari bulan maret menurut SPI 1 dan bulan Jan- uari  menurut  SPI  3.  Kondisi  hidrologi  sangat  kering pada bulan Juni 2003 terjadi ketika kondisi meteorologi kering  pada  bulan  yang  sama.  Korelasi  yang  tinggi dengan  SPI  tanpa  selang  waktu  menunjukkan  bahwa kekeringan meteorologi berpotensi untuk dijadikan se- bagai alat deteksi dini kekeringan hidrologi pada DAS Larona. Pola hubungan ini telah berhasil digunakan di Inggris untuk menduga debit musiman (tinggi, sedang atau  rendah)  (Svensson,  2016).  Korelasi  semakin melemah  dengan  bertambahnya  selang  waktu  indeks SSI dengan SPI untuk semua periode akumulasi SPI.
-5 -3 -1 1 3 5 In d ek s SSI1 -5 -3 -1 1 3 5 In d ek s SSI3 -5 -3 -1 1 3 5 In d ek s SSI6 -5 -3 -1 1 3 5 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5 2 0 1 0 2 0 1 5 In d e k s Tahun SSI12
Gambar 6. Korelasi SSI 1 bulan dengan selang waktu 0-3 bulan dari SPI 1-12 bulan

## 4. Kesimpulan
Karakteristik kekeringan hidrologi dan  meteorologi dianalisis  dengan  menggunakan  metode  SSI  dan  SPI. Durasi  dan  keparahan  kekeringan  bertambah  dengan peningkatan  periode  akumulasi  SPI  dan  SSI.  Se- dangkan  jumlah  kejadian  kekeringan  berbanding terbalik  dengan  periode  akumulasi  SPI  dan  SSI.  Ke- jadian  kekeringan  hidrologi  pada  DAS  Larona  lebih sedikit  dibandingkan  dengan  kekeringan  meteorologi. Rata-rata durasi kekeringan hidrologi dalam DAS lebih lama  dibandingkan  dengan  kekeringan  meteorologi yang  mendahuluinya.  Tingkat  keparahan  kekeringan hidrologi  lebih  tinggi  dari  keparahan  meteorologi. Kekeringan hidrologi terparah (SSI 1= -14,8) terjadi ta- hun  1997-1998  menyebabkan  volume  Danau  Towuti berkurang 90% sehingga produksi PLTA terganggu.
Kekeringan  hidrologi  pada  DAS  Larona  Hulu  di- pengaruhi  kuat  oleh  defisit  curah  hujan  bulan  yang sama hingga tiga bulan sebelumnya  yang ditunjukkan dengan  nilai korelasi Pearson  ≥ 0,50. Metode SPI 1-3 bulan  dapat  dijadikan  sebagai  indikator  kejadian kekeringan hidrologi pada DAS Larona. Nilai korelasi berkurang  dengan  peningkatan  waktu  akumulasi  SPI. Korelasi  yang  tinggi  pada  kondisi  tidak  ada  selang waktu antara SSI dan SPI menunjukan bahwa indikator kekeringan  meteorologi  dengan  SPI  berpotensi  untuk dijadikan sebagai alat deteksi dini kekeringan hidrologi pada DAS Larona.

## Daftar Pustaka
[1] [BNPB]  Badan  Nasional  PenangSgulangan  Bencana,  2015.
Perbandingan  jumlah  kejadian  bencana  per  jenis  bencana 1815-2015 . http://dibi.bnpb.go.id/DesInventar/dash- board.jsp?countrycode=id&continue=y&lang=ID  [1  Septem- ber 2015].
[2] Barker L. J., J. Hannaford, A. Chiverton1, C. Svensson, 2016. From meteorology  to hydrological drought using standardize indicator. Hydrol. Earth Syst. Sci. 20, pp. 2483–2505.
[3] Bhavani R., 2013. Comparision of mean and weighted annual rainfall in anantapuram district. International Journal of Inno- vative  Research  in  Science,  Engineering  and  Technology. 2(7): 2794-2800.
[4] Bachmair, S., K. Stahl, K. Collins, J. Hannaford, M. Acreman, M. Svoboda, C. Knutson, K. H. Smith, N. Wall, B. Fuch, N.
D. Crossman, I. C. Overton, 2016. Drought indicators revis- ited:  the  need  for  a  wider  consideration  of  environment  and society. WIREs Water. 3(4): 516-536.
[5] Dirmeyer P., 2011. Floods and Droughts in a Changing Cli- mate – Now and the Future .
http://earthzine.org/?s=+Droughts+[30 Agustus 2015].
[6] Fleig  A.,  2004.  Hydrological  drought  –A  comparative  study using daily discharge series from around the world [ disertasi ] . Univesitas Albert-Ludwigs., Freiburg. http://www.geo.uio.no/edc/downloads/msc_thesis_fleig.pdf
[30 Juni 2015].
[7] Folland, C. K., J. Hannaford, J. P. Bloomfield, M. Kendon, C. Svensson, B. P. Marchant, J. Prior, E. Wallace, 2015.  Multi- annual  droughts  in  the  English  Lowlands:  a  review  of  their characteristics and climate drivers in the winter half-year. Hy- drol. Earth Syst. Sci. 19(5), pp. 2353–2375.
[8] Gustard, A., A. Bullock, J. M. Dixon, 1992. Low flow estima- tion in the United Kingdom. Institute of Hydrology, Walling- ford, UK. IH Report. 88(108), pp. 1992.
[9] Guttman, N.  B., 1999. Accepting the standardized precipita- tion index: a calculation algorithm. J. Am. Water Resour. As., 35 (2), pp. 311–322.
[10] Hayes,  M.,  M.  Svoboda,  N.  Wall,  M.  Widhalm,  2011.    The Lincoln declaration on drought indices: universal meteorolog- ical drought index recommended. B. Am. Meteorol. Soc. 92, pp. 485–488.
[11] Hisdal, H., L. M. Tallaksen, B. Clausen, E. Peters, A. Gustard, 2004. Hydrological Drought Characteristics. Elsevier Science B.V.  Amsterdam,  the  Netherlands. Developments  in  Water Science. 48(5), pp. 139–198.
[12] Kementerian  ESDM,  2015. Statistik  ketenagalistrikan  2014. Direktorat  Jenderal  Ketenagalistrikan  Kementerian  Energi dan  Sumber  Daya  Mineral .https://www.djk.esdm.go.id/im- ages/pdf/statistik-ketenagalistrikan/Statis- tik%20Ketenagalistrikan%202014%20FINAL.pdf  [Septem- ber 2015].
[13] Lloyd-Hughes,  B.,  2014.  The  impracticality  of  a  universal drought definition. Theor. Appl. Climatol . 117, 607–611.
[14] Lloyd-Hughes, B., M. A. Saunders, 2002. A drought climatol- ogy for Europe. Int. J. Climatol. 22, pp. 1571–1592.
[15] Lorenzo-Lacruz, J., S. M. Vicente-Serrano, J.C. González-Hi- dalgo,  J.  I.  López-Moreno,  N.  Cortesi,  2013.  Hydrological droughtresponse to meteorological drought in the Iberian Pen- insula. Clim. Res., 58, pp. 117–131.
[16] McKee, T. B., N. J. Doesken, J. Kleist, 1993. The Relationship of Drought Frequency and duration to Time Scales, Proceding of the 8 th Conference on Applied Climatology.
[17] NCAR, 2006. Feasibility study for the augmentation of rain in Sulawesi. Final report to INCO Soroako Indonesia. National Center  for Atmospheric Research, Research Application  La- boratory USA.
[18] Renggono F., 2011. Pengaruh ENSO terhadap pola angin dan curah hujan di DAS Larona Sulawesi Selatan. Jurnal Sains dan Teknologi Modifikasi Cuaca. 12, pp. 63-68.
[19] Sheffield, J. E. F. Wood, 2011. Drought: Past problems and future scenarios. London: Earthscan.
[20] Stagge, J.  H.,  L. M.  Tallaksen,  L.  Gudmundsson, A. F. Van Loon, K. Stahl, 2015. Candidate distributions for climatolog- ical drought indices (SPI and SPEI). Int. J. Climatol. 35, 4027– 4040.
[21] Svensson, C., A.  Brookshaw, A. Scaife, V. Bell, J. Mackay, C. Jackson, J. Hannaford,  H. Davies, A. Arribas, S. Stanley, 2015. Long-range forecasts of UK winter hydrology, Environ. Res. Lett. 10(6), 064006, pp. 1-6.
[22] Svensson,  C.,  J.  Hannaford,  I.  Prosdocimi,  2017.  Statistical distributions  for  monthly  aggregations  of  precipitation  and streamflow  in  drought  indicator  applications,  Water  Resour.
Res. 53(2), pp. 999-1018.
0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0 1 2 3 4 K or ela si Pea rson Selang Waktu (bulan) SPI1 SPI3 SPI6 SPI12
[23] Tallaksen  L.  M.,  H.  A.  J.  Van  Lanen,  2004.  Hydrological drought:  Processes  and  estimation  methods  for  streamflow and  groundwater.  In:  Developments  in  Water  Science.  48. Amsterdam, theNetherlands: Elsevier Science B.V.
[24] Tauhid Y. I., A. Jon, 2000. Pengamatan Jangka Panjang Kon- disi Air Danau Towuti. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca. 1(1), pp. 93-100.
[25] Van Loon A. F., G. Lahaa, 2015. Hydrological drought sever- ity explained by  climate and catchment characteristics. Jour- nal of Hydrology 526 (2015), pp. 3-14.
[26] A.  F.  Van  Loon,  2015.  Hydrological  drought  explained. WIREs Water Wiley Periodicals. 2, pp. 359-392.
[27] Vicente-Serrano, S. M. and J. I. López-Moreno, 2005. Hydro- logical response to  different  time  scales  of  climatological drought: an e valuation of the Standardized Precipitation Index in  a  mountainous  Mediterranean  basin,  Hydrol.  Earth  Syst. Sci. 9, pp. 523–533.
[28] Vicente-Serrano,  S.  M.,  J.  I.  López-Moreno,  S.  Beguería,  J. Lorenzo-Lacruz,  C.  Azorin-Molina,  E.  Morán-Tejeda,  2012. Accurate computation of a streamflow drought index, J. Hy- drol. Eng . 17, pp. 318–332.
[29] Vidal, J. P., E. Martin, L. Franchistéguy, F. Habets, J. M. Sou- beyroux, M. Blanchard, M. Baillon, 2010. Multilevel and mul- tiscale  drought  reanalysis  over  France  with  the  Safran-Isba-
Modcou hydrometeorological suite. Hydrol. Earth Syst. Sci., 14, pp. 459–478.
[30] [WMO] World Meteorological Organization, 2012. Standard- ized Precipitation Index User Guide. WMO No 1090.
[31] Wu, H., M. D. Svoboda, M. J. Hayes, D. A. Wilhite, F. Wen, 2007.  Appropriate application of the standardized precipita- tion index in arid locations and dry seasons , Int. J. Climatol. 27, 65–79.