## PREDIKSI AWAL MUSIM HUJAN DI JAWA MENGGUNAKAN DATA LUARAN
REGIONAL CLIMATE MODEL VERSION 3.1 (REGCM3)
MONSOON ONSET PREDICTION ON JAVA USING REGIONAL CLIMATE MODEL VERSION 3.1 (REGCM3)
Fithriya Yulisiasih Rohmawati 1 *, Rizaldi Boer 1,2 dan Akhmad Faqih 1,2
1 Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, Jl. Meranti Wing 19 Lv. 4 Kampus IPB Darmaga Bogor 16680
2 Centre for Climate Risk Management in Southeast Asia and Pacific (CCROM-SEAP) IPB * Corresponding author, email: fithr4103@gmail.com
Penyerahan Naskah: 4 April 2013 Diterima untuk diterbitkan: 3 Februari 2014

## ABSTRACT
Monsoon  onset  information  plays  an  important  role in  setting  up  planting  strategy  for  achieving  optimum yield. This  study  aimed  to  develop  forecasting  model  for  the  monsoon  onset  in  main  rice  growing  area  of Java used Regional Climate Model Version 3.1 (RegCM3). The forecasting models of the monsoon onset and September-Oktober-November  (SON)  rainfall  data  were  developed  using  regression  model  that  have  the highest coefficient determination and the models were tested using likelihood ratio test. It was found that the forecasting models of the monsoon onset and September-Oktober-November rainfall data were polynomial orde  2  or  cuadratic  that  have  coefficient  determination  69%,  74%,  80%  and  86%.  Likelihood  ratio  test found  that  RegCM3  rainfall  data  was  not  significantly  different with  observation  rainfall  data  ( α = 0.05) . Onset in Java between 25 th until 34 th of 10-days period (early September until early December).
Keywords: Java, monsoon onset, RegCM3, SON rainfall data
Sitasi : Rohmawati F.Y., Boer R. dan Faqih A. 2014. Prediksi awal musim hujan di Jawa menggunakan data luaran Regional Climate Model Version 3.1 (RegCM3). J Agromet Indonesia. 28 (1):17-22.

## PENDAHULUAN
Pulau Jawa berada di bagian selatan Indonesia dan  memiliki  luas  sekitar  139.000  km 2 .  Wilayah tersebut  merupakan  daerah  penghasil  padi  di Indonesia dengan 60,3% sawah berbasis irigasi dan 26,5%  berbasis  tadah  hujan  (Wahyunto,  2009). Pengelolaan  sawah  kedua  jenis  tersebut  sangat terkait dengan informasi awal musim hujan (AMH) dikarenakan  tanaman  padi  memerlukan  jumlah  air yang  banyak  yaitu  sekitar  600–1.200  mm  selama 90–100 hari masa tanam (De Datta, 1981).
AMH  merupakan  informasi  penting  bagi sektor  pertanian  di  Jawa  (Boer et  al., 2007). Informasi  AMH  diperlukan  oleh  petani  untuk menentukan  pola  dan  strategi  tanam  (Boer  dan Subbiah,  2005).  Selain  itu, AMH  digunakan  untuk menentukan    musim  tanam  yang  tepat.  Ketika tahun-tahun  El  Niño,  AMH  mundur  sehingga mengakibatkan  kegagalan  panen.  Bagi  sawah irigasi,  informasi  AMH  diperlukan  untuk  mengu-
rangi resiko gagal panen pada periode tanam kedua yang  beririsan  dengan  musim  kemarau  (April-Juli) terutama  bagi  sawah  yang  jauh  dari  sumber pengairan irigasi (Moron et al ., 2009).
Hambatan  utama  dalam  penelitian  mengenai AMH  ialah  kesulitan  untuk  mendapatkan  data observasi yang lengkap dan menyeluruh. Terkadang data  observasi  di  daerah  tertentu  tersedia,  akan tetapi  kurang  lengkap/memadai  untuk  dianalisis, atau  bahkan  data  observasi  tidak  tersedia  akibat tidak  ada  stasiun  klimatologi  di  daerah  tersebut . Semakin  banyak/lengkap  stasiun  yang  digunakan dalam  mengolah  data  iklim,  maka  kesalahan  bias yang  terjadi  akan  semakin  kecil  (Swarinoto et  al., 2009).  Oleh  karena  itu,  diperlukan  solusi  untuk mendapatkan  data  iklim  yang  lengkap  dan  me- nyeluruh.  Salah  satu  cara  yang  dapat  ditempuh adalah  mendapatkan  data  iklim  dari  model  iklim regional  (RegCM3).  Penelitian  ini  bertujuan  me- lakukan  prediksi  AMH  tahun  1962  sampai  2001 meng-gunakan data curah hujan luaran RegCM3.

## METODE PENELITIAN

## Data
Data  curah  hujan  yang  digunakan  adalah  data dasarian (akumulasi 10 harian) observasi BMKG di 205  stasiun  tahun  1962  sampai  2001  (Gambar  1) dan data harian luaran RegCM3 tahun 1962 sampai 2001  (kecuali  tahun  1982)  dengan  resolusi  spasial sekitar 10 km × 10 km.
Penelitian  dilakukan  dalam  beberapa  tahap sebagai berikut:

## Pengolahan  Awal  Data  Curah  Hujan  Luaran RegCM3
Data  curah  hujan  luaran  RegCM3  diubah menjadi  data  curah  hujan  dasarian  (CH dasarian ) menggunakan rumus pada Persamaan (1):
  n i harian CH dasarian CH (1)
dimana:
CH dasarian =   curah hujan dasarian, CH harian =   curah hujan harian,
i, n =   hari ke-i sampai ke-n (untuk dasarian pertama tiap bulan: i adalah hari ke-1 dan  n  adalah  hari  ke-10,  dasarian kedua  tiap  bulan:  i  adalah  hari  ke-11 dan  n  adalah  hari  ke-20,  dasarian ketiga tiap bulan: i adalah hari ke-21 dan n adalah hari terakhir bulan yang bersangkutan).
Setelah  itu,  data  diubah  menjadi  curah  hujan bulanan.  Data  yang  digunakan  hanya  data  curah hujan  bulan  September-Oktober-November  (CH
SON )  dikarenakan  pada  bulan  tersebut  rata-rata terjadi  AMH  di  Jawa.  Curah  hujan  September- Oktober-November  (CH SON )  dihitung  dengan rumus pada Persamaan (2):
   33 25 dasarian CH SON CH i (2)
dimana:
CH SON
=   curah hujan observasi maupun luaran RegCM3 musiman (SON),
CH dasarian =   curah hujan observasi maupun luaran
RegCM3 dasarian,
i =  dasarian  ke-25  sampai  ke-33  (bulan
September-November).

## Koreksi Data Curah Hujan Luaran RegCM3
Data  curah  hujan  luaran  RegCM3  dikoreksi menurut  metode  Piani et  al. (2010)  dan dikelompokkan  menjadi  empat  wilayah  yaitu  Jawa Barat bagian selatan (JBS), Jawa Barat bagian utara (JBU),  Jawa  Tengah-Yogyakarta  (JY)  dan  Jawa Timur  (JT)  (Gambar  2).  Data  curah  hujan  luaran
RegCM3  pada  masing-masing  wilayah  tersebut dilakukan koreksi dengan langkah sebagai berikut: 1. Menentukan jenis distribusi serta parameter data curah  hujan  observasi  dan  data  curah  hujan luaran RegCM3,
2. Menghitung cumulative  distribution  function (CDF)  data  curah  hujan  observasi  dan  luaran RegCM3 (Piani et al., 2010),
      x cdf dx k k k x e x e x cdf 0 ) 0 ( ' ) ( ) 1 ( ' ) ( ) (  (3)
dimana:
x : data curah hujan observasi maupun luaran RegCM3 k,   :  parameter distribusi (untuk sebaran gamma k,  berarti shape dan scale ) cdf(0): fraksi dasarian yang tidak ada hujan 3. Menghitung inverse CDF  dari  data  curah  hujan observasi dan luaran RgCM3,
4. Membuat  plot inverse CDF  curah  hujan  luaran RegCM3  (sumbu  x)  dengan  curah  hujan observasi (sumbu y),
5. Menentukan  persamaan  dari  plot  antara inverse CDF data luaran RegCM3 dan data observasi,
6. Menghitung  data  curah  hujan  luaran  RegCM3 terkoreksi menggunakan persamaan yang diperoleh dari Persamaan (3).

## Uji Likelihood Ratio
Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui  curah hujan  luaran  RegCM3  terkoreksi  apakah  berbeda secara nyata atau sama dengan data observasi. Hasil yang  diharapkan  adalah  curah  hujan  luaran RegCM3  tidak  berbeda  secara  nyata  dengan  data observasi  sehingga  data  curah  hujan  luaran RegCM3  tersebut  dapat  digunakan  untuk  menduga AMH. Uji ini merupakan salah satu alternatif untuk menguji data yang tidak berdistribusi normal seperti data curah hujan yang biasanya terdistribusi dengan sebaran  gamma.  Uji  stastistika  menurut  Wilks (1995) pada Persamaan (4):
  ) ( ) ( 2 ) ( ) ( ln 2 2 1 0 1 H L H L H l H l A          (4)
dimana: l(H 0 ) = fungsi likelihood H 0 l(H 1 ) = fungsi likelihood H 1 L(H 0 ) = logaritma dari likelihood H 0 L(H 1 ) = logaritma dari likelihood H 1 Hipotesis yang digunakan (dengan α = 0,05): H 0 :  parameter  distribusi  data  curah  hujan  luaran RegCM3  terkoreksi  sama  dengan  parameter distribusi observasi,
H 1 :  parameter  distribusi  data  curah  hujan  luaran RegCM3  terkoreksi  tidak  sama  dengan parameter distribusi observasi.
Gambar 1. Sebaran 205 stasiun klimatologi di Jawa.
Gambar 2. Pembagian wilayah untuk faktor koreksi dan persamaan hubungan AMH-curah hujan SON.

## Penentuan Awal Musim Hujan (AMH)
Penentuan
AMH dilakukan dengan menggunakan  kriteria  BMKG  dengan  modifikasi dimana  penentuan  AMH  menggunakan  kriteria berjenjang:
 AMH  akan  dihitung  setelah  dasarian  ke-19 (bulan Juli),
 kriteria  1:  awal  hujan  ditandai  dengan  jumlah curah hujan dasarian telah lebih dari 50 mm dan diikuti  dua  dasarian  berikutnya,  jika  kriteria  1 tidak terpenuhi maka menggunakan kriteria 2,
 kriteria  2:  awal  hujan  ditandai  dengan  jumlah curah hujan dasarian telah lebih dari 50 mm dan diikuti  satu  dasarian  berikutnya,  jika  kriteria  2 tidak terpenuhi maka menggunakan kriteria 3,
 kriteria  3:  awal  hujan  ditandai  dengan  jumlah curah hujan dasarian telah lebih dari 50 mm.

## Hubungan  AMH  dengan  Curah  Hujan  SON Observasi
Persamaan dibagi menjadi empat wilayah: Jawa Barat bagian selatan (JBS), Jawa Barat bagian  utara (JBU),  Jawa  Tengah-Yogyakarta  (JY)  dan  Jawa
Timur  (JT)  (Gambar  2).  Pemilihan  persamaan dilakukan dengan membuat plot AMH dengan curah hujan  SON  observasi  dengan  nilai  koefisien determinasi  tertinggi.  Sebelum  membuat  persamaan maka  kedua  data  yang  digunakan  dipastikan memenuhi  uji  asumsi  yaitu  kedua  data  berdistribusi normal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Persamaan  hubungan  curah  hujan  SON  dan awal  musim  hujan  (AMH)  digunakan  untuk memprediksi AMH di suatu wilayah jika curah hujan SON diketahui. Persamaan hubungan dibagi menjadi empat  wilayah  yaitu  Jawa  Barat  bagian  selatan (JBS), Jawa Barat bagian utara (JBU), Jawa Tengah- Yogyakarta(JY)  dan  Jawa  Timur  (JT).  Persamaan hubungan  ini  dapat  berbentuk  linier ataupun  bentuk lainnya.  Dalam  penelitian  ini,  penentuan  bentuk persamaan  berdasarkan  nilai  koefisien  determinasi (R 2 )  tertinggi  dari plotting curah  hujan  SON  dan AMH.  Dari  hasil  tersebut  diketahui  bahwa  bentuk
persamaan yang terbaik dalam merumuskan hubungan  curah  hujan  SON  di  Jawa  dengan  AMH adalah  bentuk  polinomial  orde-2  atau  bentuk kuadratik.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  curah  hujan yang tinggi tidak terjadi di awal (September sampai Oktober)  tetapi  pada  bulan  akhir  (November) sehingga  meskipun  secara  akumulasi  curah  hujan SON  tinggi  tetapi  tidak  serta  merta  diikuti  AMH yang  maju.  Pengecekan  terhadap  kenormalan  data dilakukan  sebelum  menentukan  persamaan  curah hujan  SON  dan AMH  karena  salah  satu  uji  asumsi statistika yang harus dipenuhi adalah data berdistribusi  normal.  Dari  empat  wilayah  tersebut, semua  data  tidak  berdistribusi  normal.  Selanjutnya data tersebut ditransformasi agar memiliki distribusi normal.  Untuk  mendapatkan AMH  maka  dilakukan penghitungan  AMH  transformasi  terlebih  dahulu (Tabel 1). AMH transformasi merupakan data AMH yang  diubah  sedemikian  rupa  sehingga  memenuhi distribusi  normal.  Rumus  transformasi  AMH  untuk masing-masing  kelompok  wilayah  kajian  dapat dilihat  pada  Tabel  1.  Persamaan  hubungan  curah hujan  SON  dan  AMH  dari  keempat  wilayah mempunyai koefisien determinasi terendah 69% dan tertinggi 86% (Tabel 1).
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  koreksi terhadap  data  curah  hujan  luaran  RegCM3.    Data
curah  hujan  luaran  RegCM3  terkoreksi  digunakan untuk  menduga  AMH  sesuai  persamaan  hubungan yang  telah  didapatkan  sebelumnya.  Persamaan hubungan  antara inverse CDF  data  curah  hujan luaran  RegCM3  dan  data  observasi  adalah polinomial  orde  3  atau  kubik.  Hasil  plot  data  curah hujan  observasi,  luaran  RegCM3  awal  dan  luaran RegCM3  terkoreksi  menunjukkan  bahwa  secara umum  data  curah  hujan  luaran  RegCM3  terkoreksi lebih  rendah  dibandingkan  dengan  data  observasi (Gambar  3).  Sebagai  contoh  data  ke-3024,  curah hujan  SON  observasi  sebesar  278  mm  sedangkan curah  hujan  SON luaran  RegCM3  sebesar  261  mm. Oleh  karena  itu,  diperlukan  pengujian  untuk menentukan  data  curah  hujan  luaran  RegCM3 terkoreksi  berbeda  signifikan  dengan  data  observasi maupun  tidak.  Uji  yang  digunakan  adalah  uji likelihood ratio . Hal tersebut dikarenakan data curah hujan mengikuti sebaran gamma. Hasil uji likelihood ratio menunjukkan  bahwa  tidak  ada  alasan  yang cukup  untuk  menolak  parameter  distribusi  curah hujan  luaran  RegCM3  terkoreksi  tidak  berbeda secara  nyata  (pada  α=0,05)  dengan  curah  hujan observasi.  Oleh  karena  itu,  data  curah  hujan  luaran RegCM3  dapat  digunakan  dalam  analisis  lebih lanjut.
Tabel 1. Persamaan hubungan antara curah hujan SON dan AMH. Wilayah Persamaan Curah Hujan  SON dan AMH R 2 JBS 74% JBU 69% JY 86% JT 80%
Gambar  3.    Curah  hujan  SON  observasi  (biru),  curah  hujan  luaran  RegCM3  awal  (hijau)  dan  curah  hujan luaran RegCM3 terkoreksi (merah).
Gambar 4.   Perbandingan awal musim hujan rata-rata di Jawa dengan menggunakan data observasi (a) dan data luaran RegCM3 terkoreksi (b).

## Penentuan Awal Musim Hujan (AMH)
Penentuan  awal  musim  hujan  didasarkan  pada kriteria  BMKG  (2013).  Menurut  BMKG  (2013), awal  musim  hujan  adalah  saat  curah  hujan  dasarian lebih  dari  50  mm  diikuti  beberapa  dasarian berikutnya.  Oleh  karena  itu,  peta  rata-rata  AMH dibuat berdasarkan kriteria tersebut dengan menggunakan  dua  data  yaitu  data  curah  hujan observasi  dan  data  luaran  RegCM3  terkoreksi (Gambar  4).  Pembuatan  peta  tersebut  bertujuan untuk mengetahui peta sebaran awal musim hujan di Pulau  Jawa  serta  membandingkan  hasil  AMH  rata- rata  dengan  menggunakan  data  luaran  RegCM3 terkoreksi.  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  awal musim hujan paling cepat di Pulau Jawa untuk data observasi  pada  dasarian  ke-26  (dasarian  ke-2  bulan September)  dan  paling  lambat  pada  dasarian  ke-35 (dasarian  ke-2  bulan  Desember).  Data  curah  hujan luaran  RegCM3  terkoreksi  menghasilkan  awal musim  hujan  paling  cepat  pada  dasarian  ke-25 (dasarian  ke-1  bulan  September)  dan  paling  lambat pada dasarian ke-34 (darasian ke-1 bulan Desember).  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa AMH  hasil  data  curah  hujan  luaran  RegCM3  dapat digunakan  untuk  mewakili  data  observasi.  Semakin ke  timur  awal  musim  hujan  semakin  mundur
(Gambar 4). Hal ini disebabkan angin muson baratan (sebagai  angin  yang  berperan  terhadap  datangnya AMH  di  Jawa)  bergerak  dari  barat  menuju  timur. Akibatnya, datangnya AMH di wilayah Jawa bagian barat akan lebih cepat dibandingkan dengan AMH di wilayah  Jawa  bagian  timur.  Selain  itu,  daerah  di pantai  utara  Jawa  mempunyai  awal  musim  hujan yang  relatif  lebih  mundur  dibandingkan  dengan daerah  di  pantai  selatan  Jawa.  Hal  ini  terkait topografi  Jawa  bagian  selatan  yang  mempunyai ketinggian  tempat  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  Jawa  bagian  utara  sehingga  Jawa  bagian selatan  lebih  cepat  mengalami  hujan  dibandingkan dengan Jawa bagian utara.

## KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan model persamaan  hubungan  antara  AMH  dan  curah  hujan SON  adalah  polinomial  orde-2  atau  kuadratik dengan  nilai  koefisien  determinasi  untuk  wilayah Jawa Barat Selatan, Jawa Barat Utara, Jawa Tengah dan Yogyakarta serta Jawa Timur sebesar 69%, 74%, 80%  dan  86%.  Hasil  uji likelihood  ratio menunjukkan  curah  hujan  luaran  RegCM3  tidak
(a)
(b)
berbeda  secara  nyata  (pada  α=0,05)  dengan  curah hujan  observasi.  AMH  (data  luaran  RegCM3)  di Jawa paling cepat dasarian ke-25 dan paling lambat dasarian  ke-34  (awal  September  sampai  awal Desember).

## DAFTAR PUSTAKA
[BMKG]  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika. 2013. Prakiraan  Musim  Hujan  2013/2014  di Indonesia . Jakarta (ID): BMKG.
Boer  R.  and  Subbiah A.R.  2005. Agricultural  Drought  in Indonesia. Di dalam: Boken, V.K., A.P. Cracknell, R.L.  Heathcote,  editor.  Monitoring  and  Predicting Agricultural  Drought:  A  Global  Study.  Oxford University Press, New York.
Boer R., Wahab I. and Hariadi M.H. 2007. Understanding Farmers’  Need  to  Climate  Information. J  Meteor Geof 8(2):84–90.
De  Datta  S.K.  1981.  Principles  and  Practices  of  Rice Production. John Wiley and Sons, Canada.
Moron  V.,  Robertson  A.W.  and  Boer  R.  2009.  Spatial Coherence and Seasonal Predictability of Monsoon Onset Over Indonesia. J Clim . 22:840–850.
Piani  C.,  Haerter  J.O.  and  Coppola  E.  2010.  Statistical Bias Correction for Daily Precipitation in Regional Climate  Models  over  Europe. Theor  Appl Climatol. 99:187–192.
Swarinoto  Y.S.,  Pratikto  A.S.  dan  Widiastuti  M.  2009. Kecukupan  Jumlah  Optimum  Data  Penakar  Hujan untuk  Analisis  Hidrologi  dalam  Daerah  Aliran Sungai  Kasus  Daerah  Aliran  Sungai  Brantas  di Kabupaten  Malang, Bul  Meteo  Klim  Geof 5(1):1– 17.
Wahyunto.  2009.  Lahan  Sawah  di  Indonesia  sebagai Pendukung  Ketahanan  Pangan  Nasional, Inform Pertan . 18(2):133–152.
Wilks  D.S.  1995.  Statistical  Methods  in  the Atmospheric Science  an  Introduction.  Academic  Press,  New York.