## Analisis Potensi Kekeringan DAS Ciujung Provinsi Banten
Restu Wigati 1 , Soedarsono 2 , Ahmad Faqih Irsyad 3 , Sulastri Oktaviani 4 dan Rahmad Permadi 5
1 Jurusan Teknik Sipil Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Jl. Jenderal Sudirman Km 3 Cilegon
2 Jurusan Teknik Sipil Universitas Banten Jaya, Jl. Ciwaru 2 Serang
3,4,5 Jurusan Teknik Sipil Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Jl. Jenderal Sudirman Km 3 Cilegon Email: restu.wigati@untirta.ac.id

## ABSTRAK
Letak  geografis  diantara  dua  benua  dan  dua  samudra  serta  letak  di  sekitar  garis khatulistiwa merupakan faktor klimatologis penyebab banjir dan kekeringan di Indonesia. Posisi  geografis  ini  menyebabkan  Indonesia  berada  pada  belahan  bumi  dengan  iklim monsoon tropis yang sangat sensitif terhadap anomali iklim El Nino Southern Oscillation (ENSO) penyebab terjadinya kekeringan. Kurangnya informasi mengenai awal, akhir dan besarnya  kekeringan  dijadikan  dasar  perkiraan  terhadap  dampak  yang  mungkin  terjadi sehingga upaya mitigasi dapat dilakukan secepat mungkin jauh sebelum dampak terjadi. Luas  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Ciujung  1.987  km 2 dengan  Sungai  Ciujung  sebagai sungai terbesar di Provinsi Banten fungsi utamanya adalah sebagai daerah irigasi sangat erat  kaitannya  dengan  kekeringan,  karena  dapat  berpengaruh  pada  kestabilan  ekonomi khususnya  pada  bidang  pertanian.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  observasi  dengan menganalisis  kekeringan  meteorologi  yang  merupakan  besaran  curah  hujan  yang  terjadi dibawah  kondisi  normal  pada  suatu  musim.  Pada  kajian  penelitian  ini  metode Standardized  Precipitation  Index  (SPI)  digunakan  untuk  mengidentifikasi  tingkat kekeringan untuk durasi 1; 3; 6 dan 12 bulan. Berdasarkan historis hujan tahun 1998-2014 menunjukan kekeringan terparah untuk SPI-1 terjadi pada September 2006 dengan indeks -3,79; SPI-3 terjadi pada November 2006 degan indeks -3,68; SPI-6 terjadi pada Juli 2003 dengan  indeks  -3,26  dan  SPI-12  terjadi  pada  Juni  2003  dengan  indeks  -3,81.    Pola kekeringan terjadi pada pertengahan tahun di bulan Juni-September dengan jumlah defisit terbesar  terjadi  di  bulan  Juli  –  Agustus  dengan  tingkat  kekeringan  normal  berdasarkan rata-rata bulanan.
Kata kunci : Kekeringan, DAS Ciujung, Standardized Precipitation Index

## ABSTRACT
The  geographical  location  between  two  continents  and  two  oceans  and  the  location around  the  equator  is  a  climatological  factor  causing  floods  and  drought  in  Indonesia. This  geographical  position  causes  Indonesia  to  be  in  a  hemisphere  with  a  tropical monsoon  climate  that  is  very  sensitive  to  the  El  Nino  Southern  Oscillation  (ENSO) climate anomaly  causing  drought. The  lack  of information  regarding the  beginning, the end and the magnitude of the drought is used as a basis for estimating impacts that might occur so that mitigation efforts can be carried out as quickly as possible long before the impacts occur. The area of Ciujung River Basin (DAS) 1,987 km 2 with Ciujung River as the  largest  river  in  Banten  Province,  its  main  function  as  an  irrigation  is  very  closely related to drought, because it can affect the economic stability, especially in agriculture. For this reason it is necessary to observe by analyzing the meteorological drought which is the amount of rainfall that occurs under normal conditions in a season. In this study, the Standardized Precipitation Index (SPI) method is used to identify the level of dryness
for duration 1; 3; 6 and 12 months. Based on historical rainfall in 1998-2014, the worst drought  for  SPI-1  occurred  in  September  2006  with  an  index  of  -3.79;  The  SPI-3 occurred in November 2006 with an index of -3.68; SPI-6 occurred in July 2003 with an index  of  -3.26  and  SPI-12  occurred  in  June  2003  with  an  index  of  -3.81.  The  drought patterns  occur  in  the  middle  of  the  year  in  June-September  with  the  largest  amount  of deficits  occurring  in  July  -  August  with  normal  drought  levels  based  on  monthly averages.
Keywords : Drought, Ciujung Watershed, Standardized Precipitation Index

## 1. Pendahuluan
Daerah Aliran Sungai (DAS) Ciujung sebagai sungai terbesar di Provinsi Banten, melewati  Kabupaten  Lebak,  Pandeglang dan  Serang  memiliki  luas  DAS  1.987  km 2 terdiri  dari  3  anak  sungai  utama.  Fungsi utama DAS Ciujung Sebagai daerah irigasi sangat  erat  kaitannya  dengan  kekeringan. Kekeringan  merupakan  parameter  yang dapat terukur seperti halnya banjir terutama  kekeringan  meteorologi  yang sepenuhnya  berasal  dari  data  curah  hujan wilayah. Ada kecenderungan bahwa kekeringan  lebih  sering  terjadi  dan intensitas meningkat serta durasinya bertambah panjang (Adidarma, 2014).
Untuk mengetahui tingkat kekeringan, durasi kekeringan dan karakteristik kekeringan  yang  dapat  terjadi  di  suatu daerah,  sehingga  bisa  dijadikan  sebagai peringatan  awal  akan  adanya  kekeringan yang  lebih  jauh  dapat  diketahui  atau dianalisis  dengan  menggunakan  beberapa metode,  diantaranya Percent  of  Normal, Desil, Standardized  Precipitation  Index (SPI), Palmer  Drought  Severity  Index (PDSI),  dan Theory  of  Run .  Dengan menggunakan Theory  of  Run dapat dilakukan  perhitungan  indeks  kekeringan berupa  durasi  kekeringan  terpanjang  dan jumlah kekeringan terbesar dengan periode ulang  tertentu  di  suatu  wilayah.  Indeks kekeringan dapat digunakan untuk mengindikasikan tingkat keparahan kekeringan  yang  terkandung  dalam  seri data  hujan.  Tingkat  keparahan  kekeringan digambarkan  oleh  periode  ulang.  Pada tulisan ini kajian penelitian indeks
kekeringan menggunakan metode Standardized  Precipitation  Index (SPI) yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi tingkat kekeringan sebagai monitoring dan peringatan dini terhadap dampak kekeringan pada DAS Ciujung.
Metode Standardized  Precipitation Index (SPI)  pertama  kali  dikembangkan oleh  McKee  di  tahun  1993,  Metode  ini merupakan model untuk mengukur kekurangan  atau  defisit  curah  hujan  pada berbagai  periode  berdasarkan  kondisi normalnya.  Kekeringan  yang  digunakan pada  metode  SPI  adalah  kekeringan meteorologis  yang  merupakan  besaran curah  hujan  yang  terjadi  dibawah  kondisi normal pada suatu musim.

## 2. Landasan Teori
2.1 Kekeringan
Kekeringan  merupakan  salah  satu jenis  bencana  alam  yang  terjadi  secara perlahan , berdampak  sangat  luas  dan bersifat  lintas  sektor  (ekonomi,  sosial, kesehatan,  pendidikan,  dan  lain-lain). Kekeringan  merupakan  kejadian  biasa  dan menggambarkan  iklim  yang  senantiasa berulang,  meskipun  sering  disalahartikan sebagai  kejadian  acak  dan  sangat  jarang. Dalam  kenyataanya  terjadi  pada  semua jenis  iklim  meskipun  karakteristiknya sangat  berbeda  dari  satu  wilayah  ke wilayah  yang  lain.  Kekeringan  merupakan penyimpangan temporer dan sangat berbeda dengan kegersangan ( aridity ) yang lebih  bersifat  permanen  dimana  curah hujan yang turun jumlahnya kecil.
2.2 Metode  korelasi  distandardisasi nonlinier bertingkat Untuk mendapatkan gambaran
hubungan  variabel  dari  stasiun  yang  diisi dengan  variabel stasiun  pengisi  untuk  data asli  maka  dihitung  koefisien  korelasinya. Pedoman  untuk  memnberikan  interpretasi koefisien korelasi sebagai berikut :
Tabel 1. Klasifikasi skala nilai SPI
Nilai Interpretasi korelasi 0 0,01 – 0,20 0,21 – 0,40 0,41 – 0,60 0,61 – 0,80 0,81 – 0,99 1 Tidak berkolerasi Sangat rendah Rendah Agak rendah Cukup Tinggi Sangat tinggi Sumber: Husaini Usman (Pengantar Statistika 2006) Persamaan untuk estimasi koefisien
korelasi  data  asli  tertera  pada  rumus  (1) berikut:
Xm X X X n i Xm i m X i X i X i m X X X X n         ....... . . ) ).......( )( )( ( 1 2 1 0 1 , 2 , 2 1 , 1 0 , 0 ,... 2 , 1 , 0  
      (1)
2.3 Metode standardized  precipitation index (SPI)
Metode SPI di desain untuk mengetahui secara kuantitatif defisit hujan dengan  berbagai  skala  waktu,  metode tersebut  dihitung  berdasarkan  berbagai skala waktu seperti 3 atau 6 atau 9 atau 12 atau  24  atau  48  bulan.  SPI  dihitung berdasarkan  selisih  antara  hujan  yang sebenarnya  terjadi  dengan  hujan  rata-rata menggunakan skala waktu tertentu, dibagi dengan simpangan bakunya. Untuk menghilangkan  faktor  musim  pada  deret data hujan bulanan disamping membentuk satu deret data dengan distribusi probabilitas yang sama, dilakukan transformasi  data.  Pertama  kali  dengan merubah  data  menjadi  bentuk  peluang kumulatif (cdf atau cumulative distribution function ) dengan jenis distribusi  Gamma,  selanjutnya  dirubah menjadi  bentuk  distribusi  normal  baku (Standard), dan  nilai  yang  dihasilkan merupakan indeks kekeringan SPI. Proses
perhitungan  SPI  sebenarnya  merupakan upaya  untuk  menjadikan  seri  data  asli menjadi  seragam  sehingga  regionalisasi dapat dilakukan.
Tabel 2. Klasifikasi skala nilai SPI Nilai SPI Kategori ≥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 Sumber: BMKG Seri  data  periodik  berupa  hujan bulanan adalah
 , v X dimana v menunjukkan  tahun  dan  adalah  bulan (dari  Januari  sampai  dengan  Desember), maka  persamaan  distribusi  probabilitas cdf Gamma seperti terlihat pada persamaan 2.
   
  
     i i k i X i k i i i i i i k e X X X G        / 1 , , , / 1 ; ;     (2)
dengan: 2 2 / i i i     , i i i X / 2    , i  =  rata- rata i k X , pada bulan ke i dan i  = simpangan baku pada bulan ke i.
Seri probabilitas diubah menjadi nilai Z yang mempunyai cdf ( cumulative distribution function )  dari  Distribusi  Normal  Standard seperti  terlihat  pada  persamaan  3.  Dimana  Z disebut Standardized Precipitation Index atau
disingkat  SPI.  Seri  data  hujan  bulanan melalui SPI dapat menghasilkan seri data SPI baru.  Jika  durasi  kekeringan  sudah  dihitung maka  intensitas  kekeringan  SPI  dapat ditentukan. Selanjutnya, hujan bulanan dialihkan menjadi hujan  1-bulanan, sehingga
dihasilkan  SPI  1-bulanan,  demikian  juga untuk  hujan  3,  6,  12  dan  48  bulanan.  Deret SPI, akhirnya merupakan deret waktu dengan distribusi  frekuensi  mendekati  Normal, melalui  proses  transformasi  dan  standarisasi menjadi normal.
          z Z X Z x X X Fx v v        Pr / Pr Pr , ,       (3)

## 3. Metodologi  Penelitian
Di dalam analisa kekeringan untuk suatu lokasi,  dibutuhkan  data  curah  hujan  bulanan ( Tabel 3 ) dengan periode waktu yang cukup panjang. Dalam penelitian ini di gunakan
data curah hujan bulanan tahun 1997-2014 di 10 stasiun di DAS Ciujung-Cidanau-Cidurian seperti  pada Gambar 1 dibawah  ini  yang merupakan  salah  satu  data  hujan  di  stasiun
Bojongmanik.

## Tabel 3. Data curah hujan bulanan stasiun hujan Bojongmanik
Tahun / Bln Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des 1997 192 416 234 156 230 66 69 0 0 102 107 262 1998 299 221 294 365 323 42 233 217 63 219 269 295 1999 352 437 174 220 128 81 157 134 134 224 243 333 2000 321 289 332 105 109 200 150 53 128 131 175 102 2001 240 316 129 152 241 118 239 102 195 52 75 252 2002 227 329 111 302 64 16 20 0 15 12 80 150 2003 397 95 18 7 12 24 0 0 32 62 64 73 2004 353 402 736 277 146 89 550 296 130 237 167 421 2005 190 101 123 136 136 117 224 23 219 120 251 271 2006 411 224 443 227 0 0 0 0 0 0 105 158 2007 476 135 371 206 309 312 313 55 0 174 247 597 2008 504 651 348 109 51 30 0 180 73 371 322 260 2009 493 188 73 48 199 49 46 33 0 115 660 182 2010 303 241 142,5 0 274 57,5 181 117,5 191,5 215,13  120,28 459,79 2011 328,33 293,74 457,55 278,1 308,38  122,69 245 0 48,13 313,5 177,49 299,51 2012 664,38 240,13 91,29 117,52 16,21 106,24 0 0 52,05 153 374,6 184,65 2013 829,04 421,56 121,28  302,67  221,44  139,37  316,8  176,23  101,19 58,09 226,3 504,54 2014 417,57 282,53 182,33  169,63  302,19 94,3 72,18  162,27 75,05 122,49  146,34 0
Sumber: BBWS Ciujung - Cidanau – Cidurian, 2015
Gambar 1. Peta DAS Ciujung dan lokasi stasiun hujan
4. Analisis dan Pembahasan
4.1 Korelasi
Analisis korelasi bertujuan untuk mengukur  kekuatan  asosiasi  (hubungan) linear  antara  dua  variable.  Korelasi  tidak menunjukkan  hubungan  fungsional  atau dengan  kata  lain,  analisis  korelasi  tidak membedakan antara variabel dependen (terikat) dengan variabel independen (bebas). Analisis  kekeringan  dilakukan  di  stasiun-
stasiun  hujan  di  DAS  Ciujung  yang memenuhi  nilai  koefisien  korelasi  cukup (0,61  –  0,80).  Perhitungan  koefisien  korelasi menggunakan  persamaan  1.  Tidak  semua stasiun  hujan  memenuhi  nilai  koefisien korelasi  yang  cukup.  Stasiun  yang  memiliki nilai  koefisien  korelasi  yang  kecil  tidak  di gunakan  dalam  menganalisis  kekeringan  di DAS Ciujung. Maka dari 10 stasiun dipilih 6 stasiun  yang  digunakan  untuk  perhitungan, dilihat dari nilai korelasinya pada Tabel 4 .
Tabel 4. Hasil perhitungan nilai koefisien korelasi stasiun hujan di DAS Ciujung
Stasiun Bojongmanik Pamarayan Pipitan Cibeureum Pasir Ona Sampang Pendeuy Rata- Rata Bojongmanik 1,000 1,000 Pamarayan 0,495 1,000 0,748 Pipitan 0,444 0,693 1,000 0,712 Cibeureum 0,647 0,605 0,568 1,000 0,705 Pasir Ona 0,491 0,666 0,534 0,643 1,000 0,667 Sampang 0,629 0,633 0,567 0,792 0,612 1,000 0,705 Rata-Rata 0,618 0,719 0,667 0,811 0,806 1,000

## 4.2 Analisis kekeringan
Berdasarkan  Data  curah  hujan  bulanan stasiun  hujan  Bojongmanik  ( Tabel  3 )  dapat
diketahui  nilai  hujan  rata-rata  di  setiap bulannya.  Untuk  hujan  bulanan  menjadi hujan  3,  6 dan 12  bulanan dilakukan  dengan menjumlahkan 3 hujan
bulanan,  6  hujan  bulanan  dan  12  hujan bulanan  secara  berturut-turut.  Perhitungan
hujan  bulanan  ini  meliputi  nilai  rata-rata, simpangan  baku,  lambda,  beta,  dan  alfa  di masing  –  masing  stasiun  hujan. Tabel  5 berikut  merupakan  data  perhitungan  untuk stasiun hujan Bojongmanik.
Tabel 5. Perhitungan Rata-rata, simpangan baku, lada, beta dan alfa stasiun hujan Bojongmanik
untuk SPI-6 Tahun / Bln Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des 1998 1544 1478 1474 1243 1097 1043 1296 1999 1415 1635 1746 1747 1606 1392 1197 894 854 858 973 1225 2000 1389 1544 1742 1623 1489 1356 1185 949 745 771 837 739 2001 829 1092 1093 1114 1180 1196 1195 981 1047 947 781 915 2002 903 1130 1046 1296 1285 1049 842 527 431 141 157 291 2003 668 749 752 747 679 553 182 106 120 175 227 276 2004 604 986 1690 1905 1987 2003 2200 2094 1488 1448 1469 1801 2005 1441 1246 1239 1138 1107 803 837 759 855 839 954 1108 2006 1295 1496 1720 1827 1815 1604 1211 994 558 425 291 389 2007 847 975 1339 1451 1655 1809 1646 1566 1214 1182 1120 1405 2008 1596 2192 2521 2456 2260 1693 1207 736 461 723 994 1224 2009 1699 1707 1707 1384 1261 1050 603 448 428 495 956 1089 2010 1346 1554 1644 1571 1185 1061 939 815 864 1037 883 1285 2011 1433 1609 1875 1938 2126 1789 1705 1427 1018 1053 922 1099 2012 1519 1743 1786 1590 1429 1236 593 362 323 358 717 795 2013 1602 2015 2084 2234 2081 2035 1523 1278 1258 1013 1018 1383 2014 1484 1590 1671 1783 1859 1449 1103 983 876 828 673 906 Rata- rata 1254,30  1453,94  1603,44  1612,75  1562,73  1389,46  1155,66  964,31  810,72  787,70  824,38  1013,37 s.dev 357,48 393,89 428,69 430,93 438,37 413,79 481,03 493,13  380,26  362,70  336,38 416,46 lambda 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,01 beta 101,88 106,71 114,61 115,15 122,97 123,23 200,22 252,18  178,36  167,01  137,26 171,15 alfa 12,31 13,63 13,99 14,01 12,71 11,28 5,77 3,82 4,55 4,72 6,01 5,92 n 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 freq = m 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 q = m/n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Parameter  yang  dihasilkan  dipergunakan untuk menemukan probabilitas kumulatif dari kejadian  curah  hujan  yang  diamati  untuk setiap bulan dan skala waktu dari tiap stasiun.
Probabilitas  kumulatif  ini  dihitung  dengan persamaan  2.  Untuk  selanjutnya  didapatkan nilai  perhitungaan  distribusi  probabilitas Gamma pada Tabel 6 .
Tabel 6. Perhitungan distribusi probabilitas Gamma Tahun / Bln Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des 1998 0,677 0,774 0,855  0,871  0,819 0,768 0,776 1999 0,701 0,702 0,660 0,652 0,576 0,542 0,589 0,510  0,606  0,634 0,710 0,730 2000 0,677 0,623 0,657 0,545 0,469 0,507 0,579 0,556  0,492  0,543 0,569 0,278 2001 0,104 0,180 0,105 0,113 0,195 0,348 0,587 0,581  0,765  0,714 0,502 0,458 2002 0,160 0,212 0,081 0,242 0,281 0,212 0,281 0,185  0,145  0,003 0,001 0,009 2003 0,029 0,017 0,008 0,007 0,006 0,005 0,001 0,001  0,002  0,007 0,007 0,007 2004 0,014 0,105 0,613 0,767 0,837 0,920 0,969 0,971  0,944  0,947 0,955 0,953 2005 0,723 0,321 0,202 0,127 0,143 0,057 0,277 0,391  0,607  0,615 0,692 0,639 2006 0,582 0,578 0,638 0,714 0,739 0,723 0,599 0,591  0,278  0,146 0,021 0,031 2007 0,116 0,098 0,286 0,383 0,618 0,847 0,850 0,884  0,859  0,863 0,822 0,835 2008 0,835 0,957 0,972 0,962 0,932 0,783 0,596 0,371  0,175  0,489 0,728 0,729 2009 0,888 0,757 0,628 0,320 0,260 0,213 0,103 0,125  0,143  0,219 0,694 0,624 2010 0,635 0,633 0,572 0,497 0,199 0,222 0,366 0,442  0,616  0,781 0,620 0,769 2011 0,716 0,681 0,754 0,787 0,894 0,837 0,872 0,838  0,745  0,792 0,661 0,632 2012 0,784 0,782 0,691 0,515 0,413 0,388 0,097 0,071  0,062  0,088 0,422 0,335 2013 0,839 0,913 0,867 0,916 0,878 0,929 0,797 0,772  0,877  0,765 0,749 0,824 2014 0,758 0,665 0,597 0,681 0,767 0,595 0,512 0,583  0,626  0,984 0,366 0,449 Probabilitas kumulatif H(x) kemudian ditransformasikan ke dalam standard normal random  variabel  Z  dengan  nilai  rata-rata  0 dan  variansi  1,  nilai  Z  tersebut  merupakan nilai SPI ( Tabel 7 ) berdasarkan persamaan 3. Tabel 7. Perhitungan SPI-6 stasiun Bojongmanik Tahun / Bln Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des 1998 0,46 0,75 1,06 1,13 0,91 0,73 0,76 1999 0,53 0,53 0,41 0,39 0,19 0,11 0,22 0,03 0,27 0,34 0,55 0,61 2000 0,46 0,31 0,40 0,11 -0,08 0,02 0,20 0,14 -0,02 0,11 0,17 -0,59 2001 -1,26 -0,92 -1,26 -1,21 -0,86 -0,39 0,22 0,20 0,72 0,56 0,01 -0,11 2002 -1,00 -0,80 -1,40 -0,70 -0,58 -0,80 -0,58 -0,90 -1,06 -2,75 -3,05 -2,37 2003 -1,90 -2,11 -2,42 -2,46 -2,51 -2,58 -3,26 -2,98 -2,93 -2,45 -2,46 -2,45 2004 -2,19 -1,25 0,29 0,73 0,98 1,40 1,86 1,90 1,59 1,62 1,70 1,68 2005 0,59 -0,46 -0,83 -1,14 -1,07 -1,58 -0,59 -0,28 0,27 0,29 0,50 0,36 2006 0,21 0,20 0,35 0,57 0,64 0,59 0,25 0,23 -0,59 -1,06 -2,03 -1,86 2007 -1,20 -1,29 -0,56 -0,30 0,30 1,02 1,04 1,20 1,07 1,09 0,92 0,97 2008 0,97 1,71 1,92 1,78 1,49 0,78 0,24 -0,33 -0,94 -0,03 0,61 0,61 2009 1,21 0,70 0,33 -0,47 -0,64 -0,80 -1,26 -1,15 -1,07 -0,78 0,51 0,31 2010 0,35 0,34 0,18 -0,01 -0,85 -0,77 -0,34 -0,15 0,29 0,78 0,31 0,74 2011 0,57 0,47 0,69 0,80 1,25 0,98 1,13 0,99 0,66 0,81 0,42 0,34 2012 0,79 0,78 0,50 0,04 -0,22 -0,29 -1,30 -1,47 -1,54 -1,35 -0,20 -0,43 2013 0,99 1,36 1,11 1,38 1,16 1,47 0,83 0,74 1,16 0,72 0,67 0,93 2014 0,70 0,43 0,25 0,47 0,73 0,24 0,03 0,21 0,32 2,15 -0,34 -0,13 Rata- rata -0,011 0,000 -0,003  -0,002  -0,004  -0,007  -0,032 - 0,032 - 0,037  0,058 - 0,058 -0,037 s.dev 1,10 1,04 1,06 1,05 1,06 1,08 1,17 1,15 1,17 1,34 1,27 1,19
Berdasarkan Tabel 7 nilai indeks kekeringan bervariatif  dilihat  dari  nilai  kekeringan  yang terjadi  dengan  nilai  indeks  dibawah  -1,0 (agak  kering  sampai  dengan  sangat  kering) lebih  sering  terjadi  pada  pertengahan  tahun kecuali  pada  tahun  2002  sampai  dengan
tahun  2003  dimana  di  indeks  kekeringan terjadi di setiap bulan dan maksimum terjadi pada  bulan  Juli  2003.  Hal  tersebut  terjadi dikarenakan  nilai  hujan  bulanan  yang  terjadi lebih  rendah  dari  rata-rata  hujan  pada  tiap bulannya. Berdasarkan data tersebut
diketahui  pula  pola  kekeringan  yang  identik pada musim dimana curah hujan yang terjadi berada  di  bawah  rata-rata  semakin  bergeser. Anomali yang terjadi tidak bersifat permanen dan  cenderung  terjadi  karena  kondisi  curah hujan  yang  kecil.  Pola  kekeringan  metode Standardized  Precipitation  Index (SPI)  DAS Ciujung  berdasarkan  nilai  hujan  rata-rata bulanan  dan  klasifikasi  skala  SPI  ( Tabel  2 )
antara  -0,06  sampai  dengan  0,06  termasuk kategori  normal.  Dari  nilai  indeks  yang didapat  pada  perhitungan  SPI-6  dan  SPI-12 stasiun  Bojonegara  dapat  dirubah  ke  dalam bentuk  grafik  bulanan  tujuannya  adalah untuk mempermudah melihat durasi kekeringan dan kebasahannya seperti terlihat pada Gambar 2 dan Gambar 3 berikut ini.
Gambar 2. Indeks SPI 6 bulan stasiun hujan Bojongmanik
Gambar 3. Indeks SPI 12 bulan stasiun hujan Bojongmanik
Durasi  kekeringan  atau  lamanya  waktu penyimpangan  curah  hujan  dibawah  normal diperlihatkan  pada  nilai  indeks  dibawah  nol. Durasi terpanjang terlihat untuk SPI-6 terjadi pada  tahun  2002  sampai  dengan  awal  2004 dengan indeks terbesar terjadi pada bulan Juli 2003  yaitu  sebesar  -3,26  sedangkan  SPI-12 terjadi  pada  tahun  2001  sampai  dengan pertengahan  tahun  2004  dengan  indeks terbesar  terjadi  pada  bulan  Juni  2003  yaitu sebesar  -3,81.  Sedangkan  untuk  durasi kebasahan atau lamanya waktu penyimpangan  curah  hujan  diatas  normal diperlihatkan  pada  nilai  indeks  diatas  nol. Indeks  kebasahan  terpanjang  terjadi  pada
bulan  Februari  2008  untuk  SPI-6  dan  bulan Maret  2008  untuk  SPI-12  sebesar  1,92  dan 1,96. Langkah yang sama dilakukan terhadap stasiun  hujan  lainnya  sehingga  didapatkan hasil  analisis  SPI  bulanan  untuk  wilayah DAS Ciujung seperti pada Tabel 8 berikut.
Berdasarkan Tabel  8 rata-rata  indeks kekeringan  pada  6  stasiun  hujan  di  DAS Ciujung  berada  pada  kisaran  nilai  indeks normal (menurut nilai SPI, Normal = -0.99 ~ 0.99).
Tabel 8. Indeks SPI-6 DAS Ciujung Stasiun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des Bojongmanik -0,011 0,000 -0,003 -0,002 -0,004 -0,007 -0,032 -0,032 -0,037 0,058 -0,058 -0,037 Cibeureum -0,002 0,000 0,005 0,006 0,006 0,005 0,004 0,004 0,011 0,019 0,003 0,013 Pamarayan -0,003 -0,001 0,001 0,001 0,004 0,003 0,002 0,007 0,019 0,126 0,027 -0,004 Pasir Ona -0,003 0,002 0,003 0,005 0,008 0,004 0,005 0,005 0,002 0,001 -0,010 0,002 Pipitan 0,004 0,007 0,006 0,004 0,005 0,001 0,000 0,014 0,023 0,041 0,002 0,015 Sampang 0,005 0,006 0,007 0,005 0,002 0,007 0,007 0,145 0,009 0,002 -0,002 0,006

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  nilai  SPI-1  kekeringan terparah  terjadi  di  stasiun  Sampang  pada bulan  September  tahun  2006  dengan  indeks kekeringan  -3,79,  untuk  SPI-3  kekeringan terparah terjadi di stasiun Pipitan pada bulan November  tahun  2006  dengan  indeks kekeringan  -3,68,  untuk  SPI-6  kekeringan terparah terjadi di stasiun Bojongmanik pada bulan  Juli  tahun  2003  dengan  indeks kekeringan -3,26, dan untuk SPI-12
kekeringan  terparah  terjadi  di  stasiun Bojongmanik  pada  bulan  Juni  tahun  2003 dengan indeks kekeringan -3,81. Berdasarkan analisis  SPI  kekeringan  terlama  terjadi  di stasiun  Bojongmanik,  yaitu  kekeringan  1 bulanan  dari  bulan  Februari  sampai  dengan Mei 2003 dengan indeks kekeringan sampai - 3,51,  untuk  kekeringan  3  bulanan  dari  bulan Maret  2003  sampai  dengan  Januari  2004 dengan  indeks  kekeringan  sampai  -3,66, untuk  kekeringan  6  bulanan  dari  bulan Oktober  2002  sampai  dengan  Januari  2004 dengan  indeks  kekeringan  sampai  -3,26,  dan untuk  kekeringan  12  bulanan  dari  bulan Februari  2003  sampai  dengan  Februari  2004 dengan indeks kekeringan sampai -3,81. Pola kekeringan  yang  terjadi  pada  Daerah  Aliran Sungai  Ciujung  menunjukkan  nilai  normal dihitung  dari  nilai  rata-rata  pada  setiap bulannya.  Berdasarkan  historis  curah  hujan tahun 1998-2014 kekeringan meteorologis di wilayah  DAS  Ciujung  terjadi  pada  periode Juni-September.

## 6. Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih disampaikan kepada Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat (DRPM) Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan  Pengembangan  Kemenristekdikti  serta semua pihak yang telah memberikan bantuan serta dukungan dalam pelaksanaan Penelitian Hibah Bersaing.

## 7. Daftar Pustaka
[1]  Adidarma,  W.  K, Diktat  Pelatihan Kekeringan .  Balai  Hita,  Puslitbang Sumber Daya Air. Bandung, 2010.
[2]    Adidarma,  W.  K, Analisa  Kekeringan , Puslitbang  Sumber  Daya  Air.  Bandung, 2014.
[3] Badan  Litbang  Pertanian,  “Penyuluh Pertanian  dalam  Rangka  Peningkatan Kesadaran  Petani  Terhadap  Isu-isu Perubahan  Iklim  serta  Mitigasi  dan Adaptasinya”, BMKG, Jakarta,  2011.
[4] Departemen Pekerjaan Umum, “Pengisian  Kekosongan  Data  Hujan Dengan Metode Korelasi Distandardisasi  Nonlinier  Bertingkat”, Departemen PU, Bandung, 2004.
[ 5 ] Harto,  Sri, Analisis  Hidrologi .  PT. Gramedia  Pustaka  Utama,  Jakarta, 1993.
[6] Maryono, A, Menangani Banjir, Kekeringan,  dan  Lingkungan .  Gadjah
Mada  University  Press,  Yogyakarta, 2005. [7] Maryono, A, Eko-Hidraulik Pengelolaan Sungai Ramah Lingkungan .  Gadjah  Mada  University
Press, Yogyakarta, 2008.
[ 8 ] McKee,  T.B.,  Doesken,  N.  J.  &  Kleist, J, The Relationship Of Drought Frequency  And  Duration  To  Time Scales. Department  of  Atmospheric Science, Colorado, 1993.
[9] Stasiun  Klimatologi  Pondok  Betung, “Buku  Informasi  Peta  Kekeringan Dengan  Metode  SPI”,  BMKG,  Jakarta 2014.
[10] Syahrial  A,  Azmeri,  Meilianda  E. “Analisis  Kekeringan  Menggunakan Metode Theory  of  Run di DAS  Krueng Aceh”. E-Jurnal  Teknik  Sipil  Volume
24 Nomor 2 Halaman 167-172.E- ISSN
2549-2659. 2017. [ 11 ] Triatmoko,  D, Penggunaan  Metode Standardized Precipitation Index untuk Identifikasi Kekeringan Meteorologi di Wilayah Pantura Jawa Barat, 2012. [ 12 ] Utami,  D.,  dkk.  “Prediksi  Kekeringan
Berdasarkan Standardized Precipitation Index (SPI) pada Daerah Aliran Sungai Keduang  di  Kabupaten  Wonogiri”.  E- Jurnal  Matriks  Teknik  Sipil,  221-226. 2013. [ 13 ] Usman, H., Akbar, & Purnomo Setiady,
Pengantar  Statistika ,  Jakarta:  Bumi
Aksara, 2006.
[14] Wigati, R., Oktaviani, S., dan Soedarsono,  S.  “Analisis  Kekeringan
Menggunakan  Metode  Theory  of  Run (Studi  Kasus  DAS  Ciujung)”. Jurnal Industrial Services , 1 (2). 2016. [ 15 ] World  Meteorological  Organization,
Standardized Precipitation Index, User Guide. WMO-No. 1090. 2012.