## Pengembangan Metode Deteksi Dini Kekeringan dan Banjir Untuk Tanaman Padi
Development of Early Detection Method for Drought and Flood on Rice Paddy
Elza Surmaini 1 * , Erni Susanti 1 , Yeli Sarvina 1 dan M. Ridho Syahputra 2
1 Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi-Balitklimat, Bogor
2 Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung
A R T I C L E I N F O

## Article history:
Received 21 May 2018 Received in revised from 11 October 2018 Accepted 16 November 2018
doi: 10.29244/j.agromet.32.2.81-92

## Keywords:
Agricultural Drought
Duration
Flood
Intensity
Standardize Precipitaion Index A B S T R A C T
Droughts and floods due to extreme climate events has caused yield loss in various regions of Indonesia, including the Provinces of Aceh and North Sumatra. An early detection  model  needs  to  be  developed  to  anticipate  the  negative  impacts  of extreme  climate  event.  The  model  may  describe  the  association  of  surplus  and rainfall deficits with paddy damage due to drought and flood. We used Standardized Precipitation Index (SPI) to explore drought and flood characteristics in period 1989- 2016. The study aimed: (i) to analyze the relationship between SPI and paddy damage due to drought and flood events, (ii) to analyze the critical value of the duration and intensity of SPI which causes paddy damage, and (iii) to determine which districts were prone to drought and flood in the Provinces of Aceh and North Sumatra. The results  concluded that SPI-3 and -6 months  can better  describe the frequency  of drought and rice flooding. In addition, drought on paddy occured mostly if the SPI was smaller than -1 which took place within 4-5 months, whereas flood occured if the SPI was greater than 1. Short duration drought (2-3 months) were observed in five districts in Aceh (2) and North Sumatra (3). On other hand, more flood districts were identified (9 districts).

## PENDAHULUAN
Indonesia  menjadi  salah  satu  negara  dengan tingkat  kepadatan  penduduk  yang  tinggi.  Terdapat lebih dari 270 juta jiwa pada tahun 2018 di Indonesia, dimana sekitar 26 juta orang hidup di bawah garis ke- miskinan (BPS, 2018). Sumber pendapatan penduduk di Indonesia  sebagian  besar  dari  sektor  pertanian, terutama yang tinggal di daerah pedesaan dan pesisir. Namun demi-kian, kesejahteraan petani masih rendah akibat  sub-sektor  pertanian  pangan  yang  sangat dipengaruhi oleh variabilitas iklim (Kirono et al., 2016; Liyantono et al., 2012; Ray et al., 2015) dan perubahan iklim (Bryan et al., 2013; Lipper et al., 2014; Vermeulen et  al.,  2012).  Fenomena El  Niño  Southern  Oscillation (ENSO)  yang  berasosiasi  dengan  banjir  (Sahu  et  al., 2012; Ward et al., 2016), kekeringan (Marlier et al., 2013; Wooster  et  al.,  2012)  dan  serangan  organisme pengganggu  tanaman  (OPT)  (Garrett  et  al.,  2013; Pangga et al., 2013) telah menyebabkan gagal tanam,
* Corresponding author: elzasurmaini@gmail.com
gagal panen, hingga penurunan produksi pertanian di Indonesia (Surmaini et al., 2015).
Aceh  dan  Sumatera  Utara  merupakan  provinsi dengan frekuensi kejadian kekeringan dan banjir yang cukup  tinggi  pada  lahan  sawah.  Setiap  tahun  dila- porkan  terjadi  kerusakan  tanaman  padi  akibat  keke- ringan dan banjir. Kementerian Pertanian melaporkan bahwa setiap kejadian El Niño periode 1989-2016, luas tanaman padi yang terdampak kekeringan di Provinsi Aceh dan Sumatera Utara mencapai 66 ribu hektar (ha), sedangkan  pada  tanaman  padi  yang  terkena  banjir mencapai  67  ribu  ha.    Hal  ter-sebut  mengakibatkan penurunan  produksi  padi  yang  signifikan.  Menurut IPCC dalam laporan Assess-ment Report 5 (IPCC, 2013) menyatakan bahwa intensitas, frekuensi dan durasi dari kejadian hujan lebat ( very likely ) dan kekeringan ( likely ) mengalami  peningkatan  yang  menyebabkan  peluang kejadian banjir dan kekeringan semakin besar di masa yang akan datang.
Namun,  ditengah  ancaman  perubahan  iklim, Indonesia  tetap  yakin  untuk  segera  mencapai  swa- sembada  dan  kedaulatan  pangan.  Bahkan  Indonesia berambisi  untuk  bisa  menjadi  salah  satu  lumbung pangan dunia di masa yang akan datang (Surmaini et al., 2017). Ambisi tersebut tentu saja dengan memper- hatikan  berbagai  faktor  strategis  dan  potensi  sumber daya, antara lain memanfaatkan potensi dan peluang di wilayah perbatasan (Kementrian Pertanian, 2017). Salah satu  upaya  untuk  menekan  kehilangan  hasil  akibat kekeringan  dan  banjir  adalah  membangun  sistem peringatan dini risiko iklim untuk pertanian (Marvin et al., 2013; Otkin et al., 2014; Shukla et al., 2014).
Berbagai  indeks  telah  dikembangkan  untuk menggambarkan surplus dan defisit curah hujan,   salah satunya adalah Standardized Precipitation Index (SPI) (Edwards and McKee, 1997; McKee et al., 1993). Indeks ini  direkomendasikan  the World  Meteorological Organization (WMO)  sebagai  indikator  kekeringan meteorologis  (Hayes  et  al.,  2011).    Indeks  ini  telah digunakan  secara  luas  untuk  mengidentifikasi kekeringan meteorologis (Du et al., 2013; Dutta et al., 2013; Taufik et al., 2017; Thomas et al., 2015; Zarch et al.,  2015),  dan  memonitor  banjir  (Wang  et  al.,  2017), yang  berdampak  terhadap  hasil  tanaman  (Sepulcre- Canto  et  al.,  2012),  dan  sebagai  indikator  peringatan dini (Bachmair et al., 2016; Jayanthi et al., 2013).
Nilai SPI dihitung hanya berdasarkan curah hujan dan sangat bermanfaat untuk mengukur defisit curah hujan  atau  kekeringan  meteorologi  tanpa  memper- hitungkan  evapotranspirasi  (Trenberth  et  al.,  2013). Berbagai  skala  SPI  yang  digunakan  menunjukkan bahwa  SPI  dapat  menggambarkan  ketersediaan  air tanah dalam jangka pendek dan jangka panjang (Hayes et  al.,  2011).  SPI  lebih  dapat  menggambarkan  keke- ringan  di  wilayah  Indonesia  pada  saat  El  Nino dibandingkan menggunakan indeks curah hujan yang lain.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk:  (i)  melakukan analisis  hubungan  karakteristik  SPI,  terkait  durasi, intensitas,  dan  tingkat  keparahan  dari  kondisi  defisit atau  surplus  curah  hujan,    dan  (ii)  menentukan  batas kritis  nilai  durasi,  dan  intensitas  SPI  yang  berpotensi menyebabkan  banjir  dan  kekeringan  pada  tanaman padi.

## METODE PENELITIAN

## Data Penelitian
Data  penelitian  ini  antara  lain:  (i)  data  curah hujan  bulanan  periode  tahun  1989-2016  pada  34 stasiun di 21 kabupaten di Provinsi Aceh dan 48 stasiun di 28 kabupaten di Provinsi Sumatera Utara,  (ii) Data observasi curah hujan bulanan dari Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) yang dapat diakses melalui
http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.gpcc. html ,  dan  (iii)  data  luas  wilayah  sawah  tanaman  padi yang  terkena  akibat  kekeringan  dan  banjir  bulanan. Data  ini  diperoleh  dari  Direktorat  Perlindungan Tanaman Pangan.
Analisis Standardized Precipitation Index (SPI) Pada penelitian ini, nilai SPI dihitung pada skala waktu  3,  6,  9  and  12  bulan.  Untuk  menghitung  SPI, curah  hujan  bulanan  dicocokkan  dalam  peluang distribusi  menggunakan  distribusi  Gamma.  Terdapat tiga jenis distribusi peluang yaitu gamma, normal dan log-normal,  namun distribusi normal mempunyai hasil yang  tidak  terlalu  baik.  Distribusi  Gamma  dan  log normal  memiliki hasil yang lebih baik untuk data seri bulanan (Stagge et al., 2016; Svensson et al., 2017).
Nilai  SPI  di  setiap  titik  pengamatan  dihitung berdasarkan data presipitasi jangka panjang (minimal 30  tahun).  Data  ini  di- fit ke  suatu  fungsi  distribusi probabilitas,  yang  kemudian  ditransformasikan  ke distribusi  normal,  sehingga  rata-rata  SPI  di  lokasi tersebut  sama  dengan  nol.  Nilai  SPI  positif  me- nunjukkan  presipitasi  di  atas  median  dan  sebaliknya nilai negatif menunjukkan presipitasi di bawah median. Distribusi  curah  hujan  paling  cocok  didekati  dengan distribusi gamma, yang disajikan pada Persamaan (1).
𝑔(𝑥) = 1 𝛽𝛼Γ(𝛼) 𝑥 𝛼−1 𝑒 −𝑥/𝛽 𝑓𝑜𝑟 𝑥 > 0
(1)
dimana x adalah  jumlah  presipitasi  di  skala  waktu  yg dipilih.
Parameter alpha dan beta dari fitting kemudian digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  kumulatif curah hujan di setiap bulan pengamatan berdasarkan skala waktu yang dipilih, dengan Persamaan (2).
𝐺(𝑥) = ∫ 𝑔(𝑥)𝑑𝑥 𝑥 0 = 1 𝛽 ̂ 𝛼 ̂ Γ(𝛼̂) ∫ 𝑥 𝛼 ̂−1 𝑒 −𝑥 𝛽 ⁄ 𝑥 0 𝑑𝑥 (2)
Dengan  memasukkan = 𝑥 / 𝛽̂ ,  Persamaan  (2)  diseder- hanakan menjadi Persamaan (3).
𝐺(𝑥) = 1 𝛤(𝛼 ̂) ∫ 𝑡 𝛼 ̂−1 𝑒 −𝑡 𝑥 0 𝑑𝑡 (3)
Untuk x=0 (tidak ada presipitasi) probabilitas kumulatif didekati dengan q, yaitu perbandingan antara jumlah kejadian  presipitasi  nol  dengan  jumlah  total  data. Akhirnya probabilitas kumulatif total dihitung dengan Persamaan (4).
H(x) = q + (1 – q) G(x) (4)
Probabilitas  kumulatif H(x) kemudian  ditrans-formasi ke variabel random berdistribusi normal dengan mean nol dan variansi 1, yang didefinisikan sebagai nilai SPI (Gambar  1)  atau  secara  numerik  diestimasi  dengan Persamaan (5-8). Nilai c 0 ditentukan sebesar 2.515517, c 1 0.802853, c 2 0.010328, d 1 1.432788, d 2 0.189269, dan d 3 0.001308.
Gambar 1 Transformasi peluang kumulatif curah hujan ke variabel acak berdistribusi normal (SPI)
𝑆𝑃𝐼 = − (𝑡 − 𝑐0+𝑐1𝑡+𝑐2𝑡2 1+𝑑1𝑡+𝑑2𝑡2+𝑑3𝑡3 ) 𝑓𝑜𝑟 0 < 𝐻(𝑥) ≤ 0.5 (5) 𝑆𝑃𝐼 = + (𝑡 − 𝑐0+𝑐1𝑡+𝑐2𝑡2 1+𝑑1𝑡+𝑑2𝑡2+𝑑3𝑡3 ) 𝑓𝑜𝑟 0.5 < 𝐻(𝑥) ≤ 1.0 (6)
dimana:
𝑡 = √𝑙𝑛 ( 1 (𝐻(𝑥))2 )                       𝑓𝑜𝑟 0 < 𝐻(𝑥) ≤ 0.5 (7) 𝑡 = √𝑙𝑛 ( 1 (1.0−𝐻(𝑥))2 )           𝑓𝑜𝑟 0.5 < 𝐻(𝑥) ≤ 1.0 (8)

## Analisis Karakterisitik SPI
Karakteristik  SPI  dianalisis  menggunakan  Run Theory  (Lee  et  al.,  2017)  untuk  menghitung  durasi, intensitas dan tingkat keparahan kekeringan (Gambar 2). Kekeringan didefinisikan dengan nilai SPI<-0,5 dan durasi  kekeringan  (D)  merupakan  periode  nilai  SPI negatif.  Tingkat  keparahan  kekeringan  ( drought severity )  merupakan  hasil  kumulatif  nilai  SPI  negatif. Untuk kemudahan nilai S dirubah dalam bentuk positif
dengan  persamaan 𝑆 = − ∑ 𝑆𝑃𝐼 𝐷 𝑖=1 ,  dimana  intensitas kekeringan  (I)  merupakan  nilai  rata-rata  parameter kekeringan  dibawah  nilai  kritis  yang  dihitung  dengan persamaan 𝐼 = 𝑆 𝐷 .  Luas  kerusakan  dihitung  berda- sarkan  data  terkena  tanaman  padi  akibat  kekeringan dan  banjir  bulanan  periode  tahun  1989-2016. Selanjutnya data tersebut diplot dengan intensitas SPI berdasarkan durasi.
Gambar 2 Karakteristik kekeringan menurut Run Theory.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis SPI-3 untuk menentukan defisit dan surplus curah hujan
Hasil  perhitungan  SPI-3  untuk  wilayah  Provinsi Aceh dan Sumatera Utara  menunjukkan bahwa SPI-3
dapat  menggambarkan  kondisi  kering  dan  basah dengan  baik.    Gambar  3    merupakan  peta  SPI-3  di kedua provinsi pada tahun kering (1997), tahun normal (2004) dan tahun basah (2010). Berdasarkan peta SPI-3, keragaman  di  provinsi  Aceh  dapat  duraikan  sebagai berikut: (a) Pada tahun  normal tidak ditemukan SPI-3
dengan  kategori  kering  sampai  ekstrim  kering  dan basah  sampai  ekstrem  basah.  Terdapat  tiga  kategori SPI-3,  yaitu  Agak  basah  di  Kabupaten  Aceh  Selatan, agak  kering  di  Kabupaten  Bireun,  Aceh  Utara,  Bener Meriah,  Aceh  Tengah,  Aceh  Timur  dan  Kota  Langsa sedangkan kabupaten lainnya kelas SPI nya normal.  (b) Pada kondisi El Niño tahun 1997, SPI-3 dengan kategori sangat  kering  dan  ekstrem  kering  terdapat  beberapa
kabupaten,  yaitu:  Aceh  Barat,  Nagan  Raya  dan  Aceh Selatan.  Sedangkan  di  kabupaten  lain  tidak  terdapat SPI-3  dengan  kategori  agak  basah  sampai  ekstrem basah.  (c)  Pada  kondisi  La  Nina  2010  kategori  SPI-3 berkisar  dari  agak  kering  sampai  sangat  basah.  Di bagian  utara  Propinsi  Aceh  mulai  agak  basah  sampai sangat  basah  kecuali  di  Kabupaten  Pidie  memiliki kondisi agak kering.
Gambar 3 Sebaran nilai rata-rata SPI3 pada bulan Agustus tahun 1997, 2004, dan 2010 di Provinsi Aceh dan Provinsi Sumatera Utara.
Di  Propinsi  Sumatera  Utara,  keragaman  pada antar  kabupaten  untuk  ke  tiga  kondisi  tersebut  lebih tinggi.  Dibandingkan  kondisi  normal  2004,  kondisi  El Niño  1997  dan  La  Niña  2010  menunjukkan pengaruhnya  terhadap  kelas  SPI.  Kriteria  SPI-3  untuk kondisi  normal,  kering  dan  basah  diuraikan  sebagai berikut:
a. Pada  kondisi  normal  di  bagian  utara  Propinsi Sumatera Utara kondisinya sangat beragam, dari basah  sampai  sangat  kering.    SPI  sangat  kering ditemukan  di  Tapanuli  Utara  dan  Toba  Samosir, SPI  kering  terdapat  di  Kabupaten  Mandailing Natal,  Tapanuli  Tengah,  Labuhan  Batu  Selatan, Nias  Barat,  dan  Labuhan  Batu.    SPI  agak  basah
ditemukan  di  Kabupaten  Batubara  dan  sangat basah  terdapat  di  Kabupaten  Tapanuli  Utara. Sementara SPI kabupaten lain adalah normal. b. Pada tahun El Niño 1997, terdapat kategori SPI-3 dari agak kering sampai sangat kering. Kabupaten dengan  kondisi  sangat  kering  adalah  Kabupaten Mandailing Natal dan Tapanuli Selatan, kering di Kabupaten  Padang  Lawas  Utara,  Padang  Lawas Selatan,  Tapanuli  Utara,  Tapanuli  Tengah,  Toba Samosir,  Simalungun,  Nias  Barat,  dan  Dairi. Kondisi  agak  kering  terdapat  di  Kabupaten Humbang  Hasudutan,  Asahan,  Serdang  Bedagai, Deli  Serdang,  Langkat,  dan  Karo.  Sedangkan  di Kabupaten Batubara kondisi kelas SPI nya normal.
c. Pada kondisi normal tahun 2004  kelas SPI yang ditemukan  adalah  sangat  kering  sampai  sangat basah   Sedangkan kejadian La Niña 2010 terlihat mempengaruhi  nilai  SPI  di  selatan  Provinsi Sumatera Utara dari normal sampai sangat kering menjadi  normal  di  Labuhan  Batu  Utara  sampai sangat basah di Labuhan Batu Selatan. Sedangkan di  bagian  selatan  Provinsi  Sumatera  Utara  pada tahun  normal  2004  kondisi  normal  di  Padang Lawas  Utara  sampai  sangat  kering  di  Kabupaten Tapanulli Utara.
d. Pada kondisi La Nina 2010 sebagian besar adalah normal  dan  basah  namun  juga  terdapat kabupaten  dengan  kelas  SPI  sangat  kering  yaitu kabupaten Batubara. Secara umum kondisi basah ditemukan di bagian selatan Sumatera Utara dan kondisi  normal terdapat di bagian  utara provinsi Sumater Utara.

## Korelasi SPI-3 dengan Luas Tanaman Padi Terkena Kekeringan
Kondisi defisit curah hujan atau periode  kering ditunjukkan  oleh  SPI  negatif  yang  lebih  kecil  dari  0 (grafik berwarna merah).  Gambar 4 merupakan grafik SPI  dalam  skala  waktu  3,  6,  9  dan  12  bulan  dan  luas tanaman padi terkena  kekeringan di  Kabupaten Pidie Jaya  Aceh  dan  Kabupaten  langkat  Sumatera  Utara. Berdasarkan  Gambar  4,  kejadian  padi  terkena kekeringan  umumnya  bersamaan  dengan  kondisi  SPI negatif. Hal ini menunjukkan bahwa SPI negatif dapat digunakan  untuk  mendeteksi  kekeringan  agronomis. Pada  kejadian  dengan  luas  kekeringan  tanaman  padi yang tinggi,  SPI negatif beberapa waktu lebih awal dari kejadian  kekeringan  padi  sehingga  SPI  negatif  juga dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  dini  kekeringan padi.  Berbeda  dengan  kekeringan  meteorologis  yang agak sulit dideteksi menggunakan SPI karena lag yang lebih pendek (Rostamian et al., 2013). Pada skala waktu yang  lebih  pendek,  SPI  3  dan  6  bulan  dapat
menggambarkan  frekuensi  kejadian  kekeringan  padi dengan lebih baik.  Sebaliknya pada skala waktu yang lebih  panjang  6  dan  9  bulan,  beberapa  kejadian kekeringan  padi  tidak  dapat  dideteksi  dengan  baik. Penggunaan  SPI  dengan  skala  waktu  yang  lebih panjang tidak disarankan walaupun seri data panjang (Guttman,  1999).  Selain  itu,  terdapat  konsesus  bahwa SPI  dengan  skala  waktu  yang  lebih  pendek  (3  atau  6 bulan) dapat menjelaskan kekeringan. Hasil penelitian ini  juga  menunjukkan  bahwa  tanaman  padi  terkena kekeringan  juga  dapat  digambarkan  dengan  baik dengan skala waktu 3 atau 6 bulan, karena  karena skala waktu  tersebut  lebih  efektif  menunjukkan  kondisi  air tanah  tanaman  dalam  musim  tanam.  Sebaliknya, dengan  menggunakan  SPI-9  dan  SPI-  12  beberapa kejadian kekeringan padi tidak dapat dideteksi dengan baik.  Penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  SPI dalam  skala  waktu  yang  lebih  panjang  lebih  sesuai untuk  tujuan  pengelolaan  air    (Edwards  and  McKee, 1997).
Dampak  kondisi  kekeringan  untuk  setiap kabupaten  juga  berbeda,  hal  tersebut  sangat ditentukan  karakteristik  lahan  sawah  dan  kondisi hidrologisnya. Untuk kabupaten Pidie Jaya, umumnya setelah terjadi SPI < -1 akan diikuti oleh luas kekeringan terkena di lahan sawah. Tahun-tahun dimana nilai SPI <-1  yang  diikuti  dengan  kajadian  kekeringan  adalah 1991,1992,  1993,  1995,  1997,  1998,  2001, 2005,2006,2007,  2009,  2011  dan  2013.      Tapi  ada beberapa  kejadian  SPI  <  -1  yang  tidak  diikuti  keke- ringan  di  lahan  sawah  seperti  pada  tahun  1999  dan 2010.    Intensitas  keparahan  dan  lamanya  periode  SPI juga  menentukan  ada  tidaknya  pertanaman  padi  di lahan sawah (luas tanam).  Lahan sawah yang periode SPI < -1 nya lama dan intensitas yang tinggi maka tidak tercatat kekeringannya karena tidak ada tanam di lahan sawah  sehingga  tidak  tercatat  ada  data  luas  terkena kekeringan  padahal  sesungguhnya  lahan  sawah tersebut kekeringan.   Oleh karena itu, hubungan SPI dengan  kejadian  kekeringan  perlu  lebih  detil diperhatikan  dengan  melihat  durasi,  intensitas  dan tingkat keparahan dan dampaknya pada tanaman padi yang  terkena  kekeringan  maupun  pada  luas  tanam. Sedangkan  beberapa  kejadian  kekeringan  di Kabupaten Langkat, Sumatera Utara pada saat nilai SPI < -1 adalah pada tahunn 1991/1992, 1993, 1997/1998, dan  2013.  Secara  umum  hampir  semua  kejadian kekeringan  terjadi  ketika  nilai  SPI  bernilai  negative. Namun  ada  beberapa  kejadian  kekeringan  yang  luas dengan  nilai  SPI  tapi  besar  dari  -1  yaitu  kejadian kekeringan tahun 1995, 2002, 2003, 2006, 2009, 2010, dan 2011.
Gambar 1 Grafik  SPI-3,  SPI-6,  SPI-9,  dan  SPI-12  dengan  luas  padi  terkena  kekeringan  di  Kabupaten  Pidie  Jaya,  Aceh,  dan Kabupaten Langkat, Sumatera Utara.

## SPI dengan Luas Tanaman Padi Terkena Banjir
Kondisi surplus curah hujan atau periode basah ditunjukkan  oleh  SPI  positif  yang  lebih  besar  dari  1 (grafik berwarna biru). Gambar 5 mengilustrasikan  SPI dalam  skala  waktu  3,  6,  9  dan  12  bulan  dengan  luas tanaman  padi  terkena  banjir.  Gambar  tersebut menunjukkan  kejadian  tanaman  padi  terkena  banjir umumnya  bersamaan  dengan  SPI  positif.  Hal  ini menunjukkan bahwa SPI positif dapat digunakan untuk mendeteksi  tanaman  padi  yang  terkena  banjir. Terdapat perbedaan karakteristik kejadian padi terkena banjir  dengan  terkena  kekeringan.    Tanaman  padi terkena banjir umumnya terjadi pada saat SPI >1, dan kejadiannya tidak lama setelah awal SPI positif. Hal ini mengindikasikan  lag  yang  pendek  antara  periode surplus  curah  hujan  dengan  kejadian  tanaman  padi terkena  banjir.  Oleh  karena  itu  penggunaan  nilai  SPI
lebih  sulit  untuk  mendeteksi  tanaman  padi  yang terkena banjir.
Sama  halnya  seperti  kejadian  kekeringan,  pada skala waktu yang lebih pendek, 3 dan 6 bulan SPI dapat menggambarkan  frekuensi  kejadian  tanaman  padi terkena banjir dengan lebih baik. Sebaliknya pada skala waktu  yang  lebih  panjang  6  dan  9  bulan,  beberapa kejadian  banjir  tidak  dapat  dideteksi  dengan  baik. Apabila  dibandingkan  dengan  kejadian  kekeringan, pola SPI positif dengan luas tanaman padi yang terkena banjir tidak konsisten.  Contohnya, di Kabupaten Pidie Jaya  dan  Langkat.    Pada  tahun  1998,  SPI3  positif bersamaan  dengan  kejadian  padi  terkena,  namun tanaman padi terkena banjir juga terjadi pada periode SPI negatif.  Oleh karena itu perlu dilihat kondisi yang lebih spesifik yang dapat digunakan untuk mendeteksi kejadian banjir.
Gambar 2 Grafik SPI-3, SPI-6, SPI-9, dan SPI-12 dengan luas padi terkena banjir di Kabupaten Pidie Jaya, Aceh, dan Kabupaten Langkat, Sumatera Utara.

## Durasi  dan  Intensitas  SPI  Sebagai  Indikator Tanaman Padi Terkena Kekeringan dan Banjir
Seperti  yang  telah  diuraikan  diatas,  bahwa hubungan luas tanaman padi terkena kekeringan dan banjir  dengan  SPI  sangat  berbeda  pada  setiap kabupaten. Oleh karena itu perlu dianalisis lebih lanjut dengan  melihat  karakteristik  setiap  kejadian  periode kering  dan  periode  basah  masing-masing  dengan kejadian tanaman padi terkena kekeringan dan banjir. Karakterisik durasi dan intensitas SPI yang berpotensi menyebabkan tanaman padi terkena kekeringan untuk Provinsi  Aceh  dan  Sumatera  Utara  disajikan  pada Gambar  6.  Berdasarkan  Gambar  6,    dijelaskan  bahwa tana-man  padi  pada  sebagian  besar  kabupaten  di Provinsi Aceh mengalami kekeringan jika SPI lebih kecil dari  -1  yang  berlangsung  dalam  waktu  4-5  bulan. Daerah dengan  durasi yang lebih pendek (2-3 bulan) sudah  mengalami  kekeringan  merupaka  daerah  yang
sangat  rentan  yaitu  Aceh  dan  Aceh  Barat  Daya.    Di Provinsi  Sumatera  Utara,  sebagian  besar  kabupaten yang padinya terkena kekeringan memiliki SPI antara - 1  dan  -1.5  dengan  durasi  2-3  bulan  dan  durasi  4-5 bulan.  Untuk  durasi  6-7  bulan,  hanya  terdapat  satu kejadian kekeringan. Kejadian SPI lebih kecil dari satu dengan  durasi  2-5  bulan  dengan  luasan  terkena kekeringan  >  500  ha,  hanya  terjadi  dibeberapa kabupaten  yaitu  Aceh  Barat,  Aceh  Barat  Daya,  Dairi, Aceh  Timur,  Aceh  Utara,  Bireun,  dan  Pidie  Jaya.  Di Provinsi  Sumatera  Utara,    sebagian  besar  kabupaten yang terkena kekeringan memiliki SPI antara -1 dan - 1.5. durasi 2-3 bulan dan durasi 4-5 bulan. Untuk durasi 6-7 bulan, hanya terdapat satu kejadian kekeringan. Di Provinsi Sumatera kabupaten  dengan durasi 2-3 sudah mengalami kekeringan adalah Kabupaten Asahan, Karo dan Langkat.
Gambar 6 Hubungan karakteristik SPI dengan luas tanaman padi terkena kekeringan: (a) di Provinsi Aceh, dan (b) Sumatera Utara. Diagram pencar antara intensitas dan durasi SPI dengan  luas  padi  terkena  banjir  untuk  Provinsi  Aceh disajikan  pada  Gambar  7.    SPI  yang  menyebabkan tanaman  padi  terkena  banjir  di  Provinsi  Aceh  adalah pada intensitas 1-2 dibedakan pada durasi 2-3 bulan, 4-5  bulan,  dan    6-7  bulan.    Untuk  provinsi  Aceh, kejadian banjir paling banyak, terjadi pada durasi 4-5 bulan.  Jumlah  kabupaten  yang  tanaman  padinya terkena  banjir  juga  lebih  banyak  dibanding  akibat kekeringan,  namun  dengan  luasan  yang  lebih  kecil. Kejadian  banjir  yang  menyebabkan  tanaman  padi terkena kekerignan adalah dengan durasi SPI 2-3 bulan
dan  4-5  bulan.    Kabupaten  yang  sering  mengalami banjir adalah Aceh Barat Daya dan  Nagan Raya. Sama  dengan  Provinsi  Aceh,  nilai  SPI  yang menyebabkan  padi  terkena  banjir  adalah  pada intensitas  1  sampai  2  pada  durasi  2-3  bulan,  tingkat keparahan 4-6 pada durasi 4-5 bulan.  Kejadian banjir di Sumatera Utara lebih sedikit dibandingkan dengan provinsi Aceh. Lahan sawah terkena banjir di provinsi Sumatera  Utara  terdapat  di  kabupaten  Asahan,  Karo, Labuhan batu, dan Tapanuli tengah.  Kabupaten yang paling sering mengalami banjir adalah Labuhan Batu.
Gambar 7 Hubungan karakteristik SPI dengan luas tanaman padi terkena banjir: (a) di Provinsi Aceh, dan (b) Sumatera Utara.

## KESIMPULAN
Pada skala waktu yang lebih pendek, SPI 3 dan 6 bulan  dapat  menggambarkan  frekuensi  kejadian kekeringan  padi  dengan  lebih  baik.    Sebaliknya  pada skala  waktu  yang  lebih  panjang  6  dan  9  bulan, beberapa  kejadian  kekeringan  dan  banjir  pada tanaman  padi  tidak  dapat  dideteksi  dengan  baik.  SPI dapat  menggambarkan  kondisi  defisit  dan  surplus curah  hujan  dengan  baik  untuk  wilayah  Aceh  dan Sumatera Utara. Karakteristik SPI berupa intensitas dan durasi  dapat  dijadikan  indikator  untuk  menunjukkan potensi tanaman padi terkena kekeringan dan banjir.
Kekeringan pada  tanaman  padi sebagian besar terjadi  jika  SPI  lebih  kecil  dari  -1  yang  berlangsung dalam  waktu  4-5  bulan.    Daerah  dengan  durasi  yang lebih pendek (2-3 bulan) sudah mengalami kekeringan
merupakan daerah yang sangat rentan yaitu Aceh dan Aceh  Barat  Daya  (Provini  Aceh),  Kabupaten  Asahan, Karo  dan  Langkat  (Provinsi  Sumatera  Utara).  Banjir pada tanaman padi sebagian besar terjadi jika SPI lebih besar dari 1 yang berlangsung dalam waktu 2-3 bulan dan  4-5  bulan.  Daerah  dengan  durasi  yang  lebih pendek (2-3 bulan) sudah mengalami banjir merupakan daerah yang sangat rentan.  Jumlah kejadian tanaman padi  terkena  banjir  tinggi  di  Provinsi  Aceh  dibanding Sumatera  Utara.  Kabupaten  yang  sering  mengalami banjir adalah Aceh Barat Daya dan  Nagan Raya (Aceh) dan Labuhan Batu (Sumatera Utara).

## DAFTAR PUSTAKA
Bachmair, S., Stahl, K., Collins, K., Hannaford, J., Acreman, M., Svoboda, M., Knutson, C., Smith, K.H., Wall,
N.,  Fuchs,  B.,  Crossman,  N.D.,  Overton,  I.C., 2016. Drought indicators revisited: the need for a  wider  consideration  of  environment  and society. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water 3, 516–536. https://doi.org/10.1002/wat2.1154 BPS, 2018. Profil Kemiskinan di Indonesia-Maret 2018. Berita Resmi Statistik 21, 1–8.
Bryan, E., Ringler, C., Okoba, B., Roncoli, C., Silvestri, S.,
Herrero,  M.,  2013.  Adapting  agriculture  to climate change in Kenya: Household strategies and  determinants.  Journal  of  Environmental Management 114, 26–35. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2012.10.036 Du, J., Fang, J., Xu, W., Shi, P., 2013. Analysis of dry/wet
conditions using the standardized precipitation index  and  its  potential  usefulness  for drought/flood  monitoring in Hunan  Province, China. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 27, 377–387. https://doi.org/10.1007/s00477-012-0589-6 Dutta,  D.,  Kundu,  A.,  Patel,  N.R.,  2013.  Predicting agricultural  drought  in  eastern  Rajasthan  of India using NDVI and standardized precipitation index. Geocarto International 28,
192–209.
https://doi.org/10.1080/10106049.2012.67997 5
Edwards, D.C., McKee, T.B., 1997. Characteristics of 20th
Century  Drought  in  the  United  States  at Multiple Time Scales.
Garrett, K.A., Dobson, A.D.M., Kroschel, J., Natarajan, B., Orlandini, S., Tonnang, H.E.Z., Valdivia, C., 2013. The effects of climate variability and the color of weather time series on agricultural diseases and  pests,  and  on  decisions  for  their management. Agricultural and Forest Meteorology 170, 216–227. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2012.04.01 8
Guttman,  N.,  1999.  Accepting  the  standardized precipitation  index:  A  calculation  algorithm. Journal of American Water Resource. Journal of the  American  Water  Resources  Association (American  Water  Resources  Association)  35, 311–322.
Hayes,  M.,  Svoboda,  M.,  Wall,  N.,  Widhalm,  M.,  2011. The  Lincoln  Declaration  on  Drought  Indices: Universal  Meteorological  Drought  Index Recommended.  Bull.  Amer.  Meteor.  Soc.  92, 485–488.
https://doi.org/10.1175/2010BAMS3103.1 IPCC, 2013. Climate Change 2013: The Physical Science Basis, Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the
Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change. Cambridge  University  Press,  United  Kingdom (UK).
Jayanthi, H., Husak, G.J., Funk, C., Magadzire, T., Chavula, A., Verdin, J.P., 2013. Modeling rain-fed maize vulnerability to droughts using the standardized precipitation index from satellite estimated  rainfall—Southern  Malawi  case study.  International  Journal  of  Disaster  Risk Reduction 4, 71–81. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2013.02.001 Kementrian Pertanian, 2017. Grand Design
Pengembangan Lumbung Pangan Beroreintasi Eskpor  di  Wilayah  Perbatasan.  Kementrian Pertanian, Jakarta.
Kirono, D.G.C., Butler, J.R.A., McGregor, J.L., Ripaldi, A.,
Katzfey,  J.,  Nguyen,  K.,  2016.  Historical  and future  seasonal  rainfall  variability  in  Nusa Tenggara Barat Province, Indonesia:
Implications  for  the  agriculture  and  water sectors.  Climate  Risk  Management  12,  45–58. https://doi.org/10.1016/j.crm.2015.12.002
Lee,  S.-H.,  Yoo,  S.-H.,  Choi,  J.-Y.,  Bae,  S.,  2017.
Assessment of the Impact  of Climate  Change on  Drought  Characteristics  in  the  Hwanghae Plain, North Korea Using Time Series SPI and SPEI: 1981–2100. Water 9. https://doi.org/10.3390/w9080579
Lipper,  L.,  Thornton,  P.,  Campbell,  B.M.,  Baedeker,  T.,
Braimoh, A., Bwalya, M., Caron, P., Cattaneo, A.,
Garrity,  D.,  Henry,  K.,  Hottle,  R.,  Jackson,  L., Jarvis, A., Kossam, F., Mann, W., McCarthy, N., Meybeck, A., Neufeldt, H., Remington, T., Sen, P.T.,  Sessa,  R.,  Shula,  R.,  Tibu,  A.,  Torquebiau, E.F.,  2014.  Climate-smart  agriculture  for  food security. Nature Climate Change 4, 1068.
Liyantono, Kato, T., Yoshida, K., Kuroda, H., 2012. The Influence  of  El  Niño  Southern  Oscillation  on Agricultural  Production  Sustainability  in  a Tropical  Monsoon  Region:  Case  Study  in Nganjuk District, East Java, Indonesia. Journal of Developments in Sustainable Agriculture 7, 65–74. https://doi.org/10.11178/jdsa.7.65
Marlier, M.E., DeFries, R.S., Voulgarakis, A., Kinney, P.L., Randerson, J.T., Shindell, D.T., Chen, Y., Faluvegi,
G.,  2013.  El  Nino  and  health  risks  from landscape  fire  emissions  in  southeast  Asia. Nature Clim. Change 3, 131–136. https://doi.org/10.1038/nclimate1658
Marvin, H.J.P., Kleter, G.A., Van der Fels-Klerx, H.J. (Ine), Noordam, M.Y., Franz, E., Willems, D.J.M., Boxall, A., 2013. Proactive systems for early warning of potential impacts of natural disasters on food safety: Climate-change-induced extreme
events as case in point. Food Control 34, 444–
456.
https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2013.04.03
7
McKee,  T.B.,  Doesken,  N.J.,  Kleist,  J.,  1993.  The relationship of drought frequency and duration to time scales. Presented at the 8th Conference on  Applied  Climatology,  California,  17–22 January 1993, pp. 179–184.
Otkin,  J.A.,  Shafer,  M.,  Svoboda,  M.,  Wardlow,  B., Anderson,  M.C.,  Hain,  C.,  Basara,  J.,  2014.
Facilitating the Use of Drought Early Warning Information through Interactions with Agricultural  Stakeholders.  Bull.  Amer.  Meteor. Soc. 96, 1073–1078. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00219.1 Pangga,  I.B.,  Hanan,  J.,  Chakraborty,  S.,  2013.  Climate change impacts on plant canopy architecture: implications for pest and pathogen management.  European  Journal  of  Plant Pathology 135, 595–610. https://doi.org/10.1007/s10658-012-0118-y
Ray, D.K., Gerber, J.S., MacDonald, G.K., West, P.C., 2015. Climate variation explains a third of global crop yield  variability.  Nature  Communications  6, 5989.
Rostamian,  R.,  Eslamian,  S.,  Farzaneh,  M.,  2013. Application of Standardised Precipitation Index for Predicting meteorological drought intensity in  Beheshtabad  watershed.  Central  Iran. International Journal of Hydrology Science and Technology 3. https://doi.org/10.1504/IJHST.2013.055233 Sahu,  N.,  Behera,  S.K.,  Yamashiki,  Y.,  Takara,  K.,
Yamagata, T., 2012. IOD and ENSO impacts on the  extreme  stream-flows  of  Citarum  river  in Indonesia.  Climate  Dynamics  39,  1673–1680. https://doi.org/10.1007/s00382-011-1158-2
Sepulcre-Canto, G., Horion, S., Singleton, A., Carrao, H., Vogt,  J.,  2012.  Development  of  a  Combined Drought  Indicator  to  detect  agricultural drought in Europe. Natural Hazards and Earth System Sciences 12, 3519–3531. https://doi.org/10.5194/nhess-12-3519-2012 Shukla,  S.,  McNally,  A.,  Husak,  G.,  Funk,  C.,  2014.  A seasonal  agricultural  drought  forecast  system for  food-insecure  regions  of  East  Africa. Hydrology  and  Earth  System  Sciences  18, 3907–3921.  https://doi.org/10.5194/hess-18- 3907-2014
Stagge,  J.H.,  Tallaksen,  L.M.,  Gudmundsson,  L.,  Van
Loon,  A.F.,  Stahl,  K.,  2016.  Response  to comment  on  ‘Candidate  Distributions  for Climatological Drought Indices (SPI and SPEI).’
International Journal of Climatology 36, 2132– 2138. https://doi.org/10.1002/joc.4564 Surmaini, E., Estiningtyas, W., Las, I., 2017. Mewujudkan Sistem  Usahatani  Inovatif  Menghadapi Tantangan Perubahan Iklim dan Iklim Ekstrim, in: Memperkuat Kemanpuan Wilayah
Menghadap  Perubahan  Iklim.  IAARD  Press,
Jakarta, pp. 11–43.
Surmaini,  E.,  Hadi,  T.W.,  Subagyono,  K.,  Puspito,  N.T., 2015. Early detection of drought impact on rice paddies  in  Indonesia  by  means  of  Niño  3.4 index. Theoretical and Applied Climatology 121, 669–684. https://doi.org/10.1007/s00704-014-
1258-0
Svensson,  C.,  Hannaford,  J.,  Prosdocimi,  I.,  2017.
Statistical distributions for monthly aggregations  of  precipitation  and  streamflow in  drought  indicator  applications.  Water Resources Research 53, 999–1018. https://doi.org/10.1002/2016WR019276
Taufik,  M.,  Torfs,  P.J.J.F.,  Uijlenhoet,  R.,  Jones,  P.D.,
Murdiyarso,  D.,  Van  Lanen,  H.A.J.,  2017. Amplification  of  wildfire  area  burnt  by hydrological  drought  in  the  humid  tropics. Nature Climate Change 7, 428.
Thomas,  T.,  Nayak,  P.C.,  Ghosh,  N.C.,  2015. Spatiotemporal Analysis of Drought
Characteristics  in  the  Bundelkhand  Region  of Central  India  using  the  Standardized Precipitation  Index.  Journal  of  Hydrologic Engineering 20, 05015004. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943- 5584.0001189 Trenberth, K.E., Dai, A., van der Schrier, G., Jones, P.D., Barichivich,  J.,  Briffa,  K.R.,  Sheffield,  J.,  2013. Global  warming  and  changes  in  drought. Nature Climate Change 4, 17–22. https://doi.org/10.1038/nclimate2067
Vermeulen, S.J., Aggarwal, P.K., Ainslie, A., Angelone, C.,
Campbell,  B.M.,  Challinor,  A.J.,  Hansen,  J.W., Ingram, J.S.I., Jarvis, A., Kristjanson, P., Lau, C., Nelson,  G.C.,  Thornton,  P.K.,  Wollenberg,  E., 2012.  Options  for  support  to  agriculture  and food  security  under  climate  change. Environmental  Science  &  Policy  15,  136–144. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2011.09.003
Wang,  Y.,  Chen,  X.,  Chen,  Y.,  Liu,  M.,  Gao,  L.,  2017. Flood/drought  event  identification  using  an effective  indicator  based  on  the  correlations between  multiple  time  scales  of  the Standardized  Precipitation  Index  and  river discharge.
Theoretical and Applied Climatology 128, 159–168. https://doi.org/10.1007/s00704-015-1699-0
Ward, P.J., Kummu, M., Lall, U., 2016. Flood frequencies and  durations  and  their  response  to  El  Niño Southern Oscillation: Global analysis. Journal of Hydrology 539, 358–378. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.05.045 Wooster,  M.J.,  Perry,  G.L.W.,  Zoumas,  A.,  2012.  Fire, drought  and  El  Niño  relationships  on  Borneo (Southeast Asia) in the pre-MODIS era (1980– 2000). Biogeosciences 9, 317–340. https://doi.org/10.5194/bg-9-317-2012
Zarch, M.A.A., Sivakumar, B., Sharma, A., 2015. Droughts in a warming climate: A global assessment of Standardized  precipitation  index  (SPI)  and Reconnaissance drought index (RDI). Journal of Hydrology 526, 183–195. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.09.071