## Tren Curah Hujan Ekstrem Pulau Sumatera Tahun 1981-2010
Trend of Extreme Precipitation over Sumatera Island for 1981-2010
Misnawati 1 * dan Mega Perdanawanti 2
1 Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi-Balitklimat, Bogor 16111
2 Balai Besar Meteorologi dan Geofisika Wilayah II, Tangerang Selatan 15412
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 27 April 2019 Received in revised from 28 May 2019 Accepted 29 May 2019
doi: 10.29244/j.agromet.33.1.41-51

## Keywords:
Climate extreme indices Climatic trend Mann-Kendall test Trend analysis
Sumatera island A B S T R A C T
Extreme  climate  events  have  significant  impacts  on  various  sectors  such  as agriculture, ecosystem, health and energy. The issue would lead to economic losses as  well  as  social  problems.  This  study  aims  to  investigate  the  trend  of  extreme precipitation  in  Sumatera  Island  based  on  observed  data  during  30-year  period, 1981–2010. There are ten indices of climate extreme as defined by ETCCDMI, which were tested in this study, including PRCPTOT, SDII, CDD, CWD, R10, R50, R95p, R99p, Rx1day  and  Rx5day.  Then,  the  trend  was  analyzed  based  on  the  Mann-Kendall statistic, performed on the time series of precipitation data. The result shows that there  was  positive  trend  of  extreme  precipitation  found  in  most  stations  over Sumatera, either statistically significant or insignificant. In each extreme precipitation indices, the number of observed stations indicating the insignificant change is higher than the significant one. This research also found that some indices including SDII, Rx1day,  R50,  R95p  and  R99p,  showed  a significantly-positive  trend  followed  by  a higher intensity of wetter and heavier events of extreme precipitation over Sumatera. On the other hand, the wet spell (CWD) index shows a negative trend ( α =0.05).

## PENDAHULUAN
Kejadian  iklim  ekstrem  merupakan  salah  satu fenomena  yang  menyebabkan  kerugian  diberbagai sektor.  Peningkatan  frekuensi  kejadian  iklim  ekstrem berdampak  signifikan  terhadap  sektor  pertanian (Anyamba et al., 2014; Lesk et al., 2016), energi (Tarroja et al., 2016), ekosistem (Ummenhofer and Meehl, 2017), dan  kesehatan  manusia  (Nairn  and  Fawcett,  2015). Intergovernmental  Panel  of  Climate  Change (IPCC, 2012)  menyebutkan  bahwa  cuaca  dan  iklim  ekstrim menyebabkan  kejadian  bencana  meningkat  60  tahun terakhir mengakibatkan kerugian ekonomi yang besar di negara berkembang dan berpengaruh besar sektor sumber daya air, serta ketahanan pangan.
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara berkembang  yang  sangat  terpengaruh  oleh  kejadian iklim  ekstrem,  terutama  Pulau  Sumatera.  Pulau Sumatera memiliki kondisi iklim yang dipengaruhi oleh kondisi  variabilitas  iklim  global,  seperti  fenomena Indian Ocean Dipole (IOD), Madden Julian Oscillation (MJO),  dan El-Niño  Southern  Oscillation (ENSO)  (As-
* Corresponding author: mmisna84@gmail.com
syakur et al., 2014; Marzuki et al., 2016).  Hal tersebut menjadi alasan untuk memahami kondisi iklim ekstrem lebih jauh. Kombinasi El Nino di Samudera Pasifik dan IOD  positif  di  Samudera  Hindia  menyebabkan Indonesia mengalami kemarau berkepanjangan (Lestari et al., 2018; Pan et al., 2018). Fenomena ENSO dan IOD berperan penting terhadap kondisi ekstrim curah hujan (Hidayat  et  al.,  2016;  Hoell  and  Cheng,  2018; Krishnaswamy  et  al.,  2015),  sehingga  berdampak terhadap kondisi lingkungan (Felton and Smith, 2017; Leigh et al., 2015), dan sosial (Curtis et al., 2017) dari skala  regional  hingga  global.  Sehingga  diasumsikan bahwa terdapat hubungan erat antara ENSO dan IOD terhadap kejadian curah hujan ekstrim.
Peningkatan  kejadian  cuaca/iklim  ekstrim  telah mendorong  pengembangan  penelitian  terhadap kejadian  cuaca  atau  iklim  ekstrim.  Organisasi internasional,  seperti Commission  for  Climatology (CCl)/ World  Climate  Research  Programme (WCRP), Climate Variability and Predict-ability (CLIVAR) project’s Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI), Expert  Team  for  Climate  Change  Detection
and Indices (ETCCDI) telah mengembangkan 27 indeks iklim ekstrim berdasarkan data harian hujan dan suhu. Indeks  iklim  ekstrem  tersebut  terdiri  dari  11  indeks ekstrem untuk curah hujan dan 16 indeks ekstrem suhu udara 16 (Donat et al., 2013).
Kajian-kajian  penggunaan  indeks  iklim  untuk analisis  kejadian  ekstrim  sudah  banyak  dilakukan, diantaranya,  Keggenhoff  et  al.  (2014)  melakukan analisis tren terhadap curah hujan dan suhu ekstrem di Goergia, Yin and Sun (2018) menggunakan indeks iklim ekstrem  untuk  mengetahui  karakteristik  suhu  dan curah  hujan  ekstrem  di  Cina,  Klein  Tank  et  al.  (2006) menganalisis perubahan suhu dan curah hujan ekstrem di  Asia  Tengah  dan  Asia  Selatan  pada  periode  1961- 2000  dan  1901-2000  dengan  menggunakan  indeks iklim ekstrem, Brown et al. (2010) mengkaji perubahan iklim  dengan  menggunakan  indeks  iklim  di  daerah timur laut Amerika Serikat tahun 1870-2005, dan Zhang et  al.  (2011)  menggunakan  indeks  iklim  untuk monitoring perubahan ekstrim berdasarkan data curah hujan  dan  suhu.  Penelitian  ini  bertujuan:  (1)  untuk mengkaji  tren  kejadian  hujan  ekstrem  di  Pulau Sumatera  periode  1981-2010  berdasakan  indeks ekstrem  untuk  curah  hujan  yang  dikembangkan  oleh ETCCDMI  menggunakan  metode  Mann-Kendall,  dan (2) untuk menganalisis perubahan kondisi curah hujan di Pulau Sumatera pada periode tersebut. Hasil kajian ini  diharapkan  bisa  memberikan  informasi  daerah- daerah yang memiliki kecenderungan terjadinya curah hujan  ekstrem  dan  dapat  dimanfaatkan  sebagai informasi  untuk  peringatan  dini  dalam  menghadapi kejadian  ekstrem  sehingga  dapat  meminimalisir kerugian  yang  ditimbulkan  karena  kejadian  ekstrem tersebut.

## METODE PENELITIAN

## Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  curah  hujan  harian  observasi  wilayah  Sumatera sebanyak 39 stasiun tahun 1981-2010 yang diperoleh dari  Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika (Tabel 1).

## Perhitungan Indeks Iklim
Pehitungan  indeks  iklim  dilakukan  dengan menggunakan Software  RClimdex ,  dan  indeks  iklim ekstrem yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 10 indeks yang dihitung berdasarkan nilai curah hujan harian.  Masing-masing  indeks  diuraikan  sebagai berikut:
1. PRCPTOT (Annual total wet-day precipitation)
Jumlah  total  curah  hujan  tahunan  dengan  curah hujan lebih atau sama dengan 1  mm. Perhitungan PRCPTOT disajikan pada Persamaan (1).
𝑃𝑅𝐶𝑃𝑇𝑂𝑇 𝑗 = ∑ 𝑅𝑅 𝑖𝑗 𝐼 𝑖=1 (1)
2. Rx1day (Max 1- day precipitation amount)
Jumlah  maksimum  curah  hujan  satu  hari  dalam  1 tahun  (mm).  Perhitungan Rx1day disajikan  pada Persamaan (2).
𝑅𝑥1𝑑𝑎𝑦 𝑗 = max⁡(𝑅𝑅 𝑖𝑗 ) (2)
3. Rx5day (Max 5-day precipitation amount)
Jumlah maksimum curah hujan lima hari berturut- turut  dalam  setahun  (mm).  Perhitungan Rx5day disajikan pada Persamaan (3).
𝑅𝑥5𝑑𝑎𝑦 𝑗 = max⁡(𝑅𝑅 𝑖𝑗 ) (3)
4. R10 (Number of heavy precipitation days)
Jumlah  hari  dalam  setahun  dengan  curah  hujan sama  dengan  atau  lebih  dari  10  mm  per  hari. Perhitungan R10 disajikan pada Persamaan (4).
𝑅𝑅 𝑖𝑗 ≥ 10𝑚𝑚 (4)
5. R50 (Number of days above nn mm)
Jumlah  hari  dalam  setahun  dengan  curah  hujan sama dengan  nn  mm per  hari, nilai nn ditentukan oleh  penggunanya,  dalam  penelitian  ini  nn  yang digunakan  adalah  50  mm.  Perhitungan  Rnn disajikan pada Persamaan (5).
𝑅𝑅 𝑖𝑗 ≥ 𝑛𝑛⁡𝑚𝑚 (5)
6. CDD (Consecutive Dry Days)
Jumlah  maksimum  hari  kering  berturut-turut  atau nilai  maksimum  hari  berturut-turut  dengan  curah hujan  lebih  kecil  dari  1  mm  dalam  setahun,  atau disebut  deret  hari  kering (dry  spell) .  Perhitungan CDD disajikan pada Persamaan (6).
𝑅𝑅 𝑖𝑗 ≥ 1⁡𝑚𝑚 (6)
7. CWD (Consecutive Wet Days)
Jumlah  maksimum  hari  hujan  berturut-turut  atau nilai  maksimum  hari  berturut-turut  dengan  curah hujan lebih besar atau sama dengan 1 mm dalam 1 tahun,  atau  disebut  deret  hari  hujan (wet  spell). Perhitungan CWD disajikan pada Persamaan (7).
𝑅𝑅 𝑖𝑗 ≥ 1⁡𝑚𝑚 (7)
8. R95p ( Very Wet Days ) Jumlah  total  curah  hujan  tahunan  dengan  curah hujan  di  atas  95  persentil  dalam  satuan  mm. Perhitungan R95p disajikan pada Persamaan (8).
𝑅95 𝑝𝑗 = ∑ 𝑅𝑅 𝑤𝑗 𝑊 𝑤=1 dimana 𝑅𝑅 𝑤𝑗 > 𝑅𝑅 𝑤𝑛 95 (8)
9. R99p ( Extremely Wet Days ) Jumlah  total  curah  hujan  tahunan  dengan  curah hujan  di  atas  99  persentil  dalam  satuan  mm. Perhitungan R99p disajikan pada Persamaan (9).
Tabel 1 Daftar stasiun curah hujan Pulau Sumatera.
No  Stasiun Provinsi Lintang Bujur Elevasi (mdpl) 1 Maimun Saleh Aceh 5.87 95.35 126 2 Indrapuri Aceh 5.40 95.46 51 3 Iskandar Muda Aceh 5.52 95.42 20 4 Malikul Saleh Aceh 5.23 96.93 28 5 Tjut Nyak Dien Aceh 4.05 96.25 3 6 Hanandjoedin Bangka Belitung -2.76 107.75 47 7 Depati Amir Bangka Belitung -2.17 106.13 33 8 Pilang Bangka Belitung -2.76 107.65 22 9 Fatmawati Bengkulu -3.88 102.33 16 10  Kepahiang Bengkulu -3.63 102.59 517 11  Pulau Baai Bengkulu -3.87 102.32 10 12  Depati Parbo Jambi -2.08 101.45 450 13  Sei Durian Jambi -1.60 103.49 34 14  Sultan Thaha Jambi -1.63 103.64 26 15  Dabo Kep. Riau -0.48 104.58 29 16  Hang Nadim Kep. Riau 1.12 104.12 28 17  Kijang Kep. Riau 0.92 104.53 18 18  R.H.Abdul Tanjung Kep. Riau 1.03 103.38 1 19  Tarempa Kep. Riau 3.20 106.25 2 20  Kotabumi Lampung -4.84 104.87 60 21  Masgar Lampung -5.17 105.18 71 22  Maritim Panjang Lampung -5.47 105.33 1 23  Radin Inten Lampung -5.27 105.18 81 24  Japura Riau 0.33 102.32 19 25  Sltn.Syarif Kasim Riau 0.47 101.43 27 26  Minangkabau Sumatera Barat -0.79 100.29 6 27  Sicincin Sumatera Barat -0.58 100.71 137 28  Silaing Bawah Sumatera Barat 0.46 100.40 773 29  Teluk Bayur Sumatera Barat -1.00 100.37 2 30  Kenten Sumatera Selatan -3.00 104.70 8 31  SM Badaruddin II Sumatera Selatan -2.90 104.70 11 32  Aek Godang Sumatera Utara 1.55 99.45 281 33  Belawan Sumatera Utara 3.79 98.71 3 34  Binaka Sumatera Utara 1.17 97.71 175 35  F.L.Tobing Sumatera Utara 1.55 98.88 10 36  Kualanamu Sumatera Utara 3.64 98.89 23 37  Parapat Sumatera Utara 2.69 98.92 1061 38  Sampali Sumatera Utara 3.62 98.78 25 39  Tuntungan Sumatera Utara 3.50 98.56 86 𝑅99 𝑝𝑗 = ∑ 𝑅𝑅 𝑤𝑗 𝑊 𝑤=1 dimana 𝑅𝑅 𝑤𝑗 > 𝑅𝑅 𝑤𝑛 99 (9)

## 10. SDII (Simple Daily Intensity Index)
Jumlah  total  curah  hujan  dalam  setahun  dibagi dengan jumlah hari hujan (W) dengan curah hujan sama  dengan  atau  lebih  besar  dari  1  mm  dengan satuan  mm/hari.  Perhitungan  nilai  SDII  disajikan pada Persamaan (10).
𝑆𝐷𝐼𝐼 = ∑ 𝑅𝑅𝑤𝑗 𝑤 𝑤=1 𝑊 (10)
Uji Statistik dengan Mann-Kendall Test Mann-Kendall Test digunakan untuk melihat ada tidaknya  kecenderungan  pada  suatu  seri  data  yang
didasarkan  atas  rangking  relatif  dari  data  rentang waktu tersebut. Perhitungan tren indeks iklim ekstrem dilakukan  pada  masing-masing  pos  hujan  untuk masing-masing indeks iklim ekstrem.
Uji kecenderungan (tren) kenaikan atau penurunan curah hujan menggunakan uji statistik Mann-Kendall (Adeyeri et al., 2019) (Persamaan 11).
𝑆 = ∑ ∑ 𝑆𝑔𝑛⁡( 𝑛 𝑗=𝑘+1 𝑛−1 𝑘=1 𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑘 ) (11)
Dimana x j dan x k adalah data terurut dengan panjang data sama dengan n. Sgn dihitung dengan Persamaan 12.
𝑆𝑔𝑛⁡(𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑘 ) = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝑥 𝑗 > 𝑥 𝑘 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝑥 𝑗 = 𝑥 𝑘
−1, 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝑥 𝑗 < 𝑥 𝑘 (12)
Dalam perhitungan dengan jumlah data 10 atau lebih digunakan statistik Z yang mengikuti standar distribusi normal (Persamaan 13).
𝑍 =
{ 𝑆−1 √𝑉(𝑆) , 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝑆 > 0 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝑆 = 0 𝑆+1
√𝑉(𝑆) , 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝑆 < 0⁡⁡
(13)
Tingkat signifikansi dari tren diindikasikan dari nilai Z dan α .  Nilai α yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  0.05  (tingkat  kepercayaan  95%).  Bila  nilai  Z bernilai negatif menunjukan adanya trend penurunan, sebaliknya  bila  nilai  Z  bernilai  positif  menunjukan adanya  tren  penaikan.  Fungsi  probabilitas  untuk
distribusi  normal  dengan  rata-rata  0  dan  standar deviasi 1 disajikan pada Persamaan (14-15).
⁡𝑓(𝑍) = 1 √2𝜋 𝑒 𝑍2 2 ⁡⁡⁡ (14)
𝑝𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 1 − 𝑓(𝑍) (15)
Tren ini signifikan secara statistik jika p value lebih kecil dari α , dan sebaliknya jika jika pvalue lebih besar dari α maka dapat dikatakan tidak ada tren.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analisis tren perubahan curah hujan Pulau Sumatera  tahun  1981-2010  menunjukkan  jumlah stasiun  yang  mengalami  tren  secara  positif  maupun negatif  serta  jumlah  stasiun  dengan  tren  yang  tidak signifikan  untuk  masing-masing  indeks  iklim  serta jumlah stasiun (Tabel 2).
Tabel 2 Hasil Mann-Kendall Test curah hujan observasi (1981-2010). Tulisan tebal menunjukkan tren signifikan.
Stasiun rx1day  rx5day
sdii  r10mm  r20mm  R50mm cdd cwd r95p r99p  prcptot Maimun Saleh -0.38 -1.13 -0.01 -0.15 -0.13 -0.05 -0.12 -0.15 -4.18 0.55 -9.18 Indrapuri 0.16 -0.98 0.10 -0.04 0.07 -0.02 0.19 -0.20 -4.32 -1.44 -3.63 Iskandar Muda 0.88 1.09 0.05 -0.10 0.08 0.05 -0.14 -0.06 2.90 3.36 1.07 Malikul Saleh 0.70 2.30 0.08 0.20 0.18 0.12 -0.77 0.08 7.63 2.57 10.86 Tjut Nyak Dien 0.44 0.53 0.06 0.33 0.41 0.14 -0.11 -0.10 1.13 2.19 16.43 Hanandjoedin -0.88 0.00 -0.09 0.03 -0.15 -0.14 -0.03 0.03  -12.76 -6.60 -7.08 Depati Amir 1.61 -1.38 -0.02 -1.05 -0.52 -0.08 0.58 -0.46 -1.73 6.65 -27.66 Pilang -0.15 -1.52 -0.06 -0.16 -0.04 -0.13 -0.17 0.10 -8.48 -2.07 -4.38 Fatmawati -0.70 -0.34 0.06 0.00 0.07 0.06 0.19 -0.07 -4.89 -4.28 -1.11 Kepahiang 0.02 0.26 0.02 0.57 0.24 0.02 0.06 0.07 1.90 2.80 11.86 Pulau Baai 0.05 -0.43 0.02 -0.19 -0.05 0.01 0.15 -0.03 1.04 1.96 -7.00 Depati Parbo 0.33 0.17 -0.03 -0.70 -0.39 -0.03 0.18 -0.05 -7.28 -1.28 -19.38 Sei Durian 1.01 -1.45 0.15 -0.36 0.10 0.15 0.02 -0.29 10.44 2.64 -2.16 Sultan Thaha -0.09 -1.55 0.09 0.07 0.37 0.06 -0.11 -0.09 3.58 0.05 7.80 Dabo -0.18 -3.39 -0.14 -0.66 -0.23 -0.19 -0.03 -0.05 -9.95 -2.68 -23.80 Hang Nadim 3.61 2.28 0.10 -0.46 0.21 0.15 -0.04 -0.10 17.54 13.32 5.21 Kijang -0.09 -0.77 0.09 0.28 0.33 0.14 0.03 -0.01 5.80 0.42 15.33 R.H.Abdul Tanjung 3.09 2.67 0.24 0.09 0.57 0.45 0.16 -0.16 34.42 10.87 26.90 Tarempa 3.38 -0.53 -0.23 -0.31 -0.27 -0.08 -0.49 0.02 2.27 11.66 -5.62 Kotabumi 0.94 1.51 0.08 -0.50 -0.06 0.11 0.16 -0.31 9.59 7.18 -9.46 Masgar 1.73 0.31 0.08 -0.46 0.07 0.16 0.44 -0.54 13.33 6.47 -5.81 Maritim Panjang 0.67 0.01 0.18 0.61 0.56 0.20 0.44 -0.14 18.13 9.23 21.09 Radin Inten -0.15 -1.23 -0.07 -0.69 -0.23 0.05 0.11 0.05 3.70 -2.15 -9.41 Japura -0.75 0.49 0.04 -0.08 0.10 0.04 0.04 -0.07 2.02 0.20 3.63 Sltn.Syarif Kasim 0.10 -0.68 0.10 0.54 0.45 0.30 -0.19 -0.12 15.14 2.04 29.54 Minangkabau 1.04 0.84 0.03 -0.33 -0.20 -0.12 0.11 -0.04 6.31 7.49 -7.03 Sicincin -0.68 1.04 0.14 0.69 0.86 0.48 0.12 0.08 8.78 -8.54 32.23 Silaing Bawah 2.26 2.98 0.12 0.79 0.73 0.21 0.16 0.28 24.32 17.04 40.11 Teluk Bayur 3.73 3.84 0.05 -1.18 -0.56 -0.11 0.16 -0.02 27.87 29.83 -12.52 Kenten 0.70 1.83 0.03 0.06 0.01 0.13 0.02 -0.06 9.29 4.42 7.99 S.M Badaruddin II 0.48 0.08 0.06 0.36 0.25 0.08 -0.07 0.05 7.17 2.86 9.45 Aek Godang 0.20 0.21 0.11 -0.10 0.21 0.15 0.38 -0.05 9.17 3.63 0.06 Belawan 1.56 0.44 0.21 0.59 0.55 0.30 -0.06 0.04 16.96 7.83 32.36 Binaka 0.25 0.92 -0.02 0.11 -0.06 -0.04 0.01 0.00 -3.65 -0.98 -1.95 F.L.Tobing 2.71 5.14 0.08 0.10 0.22 0.24 -0.10 0.03 23.63 12.53 26.24 Kualanamu 0.11 0.94 -0.01 0.36 0.13 0.12 -0.15 -0.01 9.80 -0.34 11.87 Parapat 1.52 -0.51 -0.10 -1.02 -0.28 -0.21 0.07 -0.18 -7.38 1.25 -30.31 Sampali 1.09 1.06 0.07 0.13 0.25 0.11 0.06 -0.02 9.16 7.24 13.93 Tuntungan 1.77 1.90 0.17 1.13 0.89 0.26 -1.53 0.02 17.09 8.54 48.36
Tren  positif  menunjukkan  terjadi  peningkatan curah  hujan  sedangkan  tren  negatif  menunjukkan terjadinya penurunan curah hujan. Rata-rata tren positif terjadi lebih banyak dibandingkan dengan tren negatif untuk  masing-masing  indeks  iklim  (Tabel  3).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pada  periode  1981-2010,  curah hujan cenderung mengalami peningkatan baik secara intensitas  maupun  tingkat  kebasahan,  artinya  kondisi ekstrem curah hujan semakin meningkat.  IPCC (2012) telah memberikan peringatan bahwa perubahan iklim berpotensi  menyebabkan  terjadinya  perubahan frekuensi, luasan wilayah, durasi dan waktu terjadinya kejadian cuaca dan iklim ekstrem.
Variabilitas  alami  dari  sistem  iklim  umumnya berperan penting dalam mempengaruhi frekuensi dan intensitas  kejadian  ekstrem.  Peningkatan  intensitas berkontribusi  terhadap  peningkatan  curah  hujan ekstrem di wilayah yang terpengaruh monsun dan tidak menutup  kemungkinan  cakupan  wilayah  yang terpengaruh  semakin  luas  (IPCC,  2013;  Surmaini  and Faqih,  2016).  Kejadian  iklim  ekstrem  di  Indonesia umumnya terkait dengan
fenomena
yang mempengaruhi  variabilitas  iklim  seperti Madden- Jullian Oscillation (MJO), Boreal Summer Intraseasonal Oscillation (BSISO), Pacific  Decaldal  Oscillation (PDO) dan El Niño-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Dipole (IOD).
Tren  positif  curah  hujan  ekstrem  dialami  oleh semua  indeks  iklim  dengan  indeks  iklim  yang  paling banyak  mengalami  peningkatan  adalah  SDII  (hujan rata-rata harian), yaitu sebanyak 13 stasiun diikuti oleh Rx1day  (hujan  maksimum  1  harian),  R50  (hujan  lebat ekstrem), R95p (hujan sangat basah) dan R99p (hujan ekstrem basah) sebanyak 11 stasiun, Sedangkan indeks iklim  yang  paling  sedikit  mengalami  peningkatan adalah  CWD  yaitu  sebanyak  1  stasiun.  Hal  ini  berarti bahwa terjadi tren peningkatan untuk intensitas curah hujan per hari, curah hujan maksimum, hujan ekstrem
dan  tingkat  kebasahan  hujan.  Tren  negatif  paling banyak  terjadi  pada  indeks  CWD  dan  R10,  berarti bahwa  jumlah    hari  hujan  akan  semakin  menurun, sedangkan  hari  tidak  hujan  akan  semakin  meningkat, penurunan  juga  terjadi  pada  curah  hujan  dengan intensitas 10 mm.
Gambar  1a  dan  1b  menunjukkan  sebaran  tren indeks iklim PRCPTOT dan SDII untuk masing-masing stasiun.  Terlihat  bahwa  sebagian  besar  stasiun mengalami tren positif yang ditandai dengan bulatan warna  biru.  PRCPTOT  mengalami  peningkatan  yang signifikan pada 6 stasiun dan penurunan pada 4 stasiun (Tabel 2 dan 3), sedangkan SDII juga mengalami tren positif  disebagian  besar  stasiun  di  Sumatera.  Tren peningkatan  SDII  terjadi  pada  13  stasiun  dan  tren penurunan terjadi pada 3 stasiun (Tabel 2dan 3).
Gambar  1c  dan  1d  menunjukkan  contoh  grafik tren positif dan tren negatif untuk PRCPTOT dan SDII. Gambar  1c  merupakan  grafik  tren  PRCPTOT  untuk stasiun Belawan, pada gambar tersebut terlihat bahwa PRCPTOT  memiliki  nilai slope  estimate 32.36, slope error 12.0 dan pvalue 0.012, jika absolut slope estimate lebih besar dari nilai slope error dan pvalue lebih kecil dari  0.05  maka  bisa  dikatakan  bahwa  PRCPTOT mengalami  tren  positif  (peningkatan)  yang  signifikan pada  level  95%.  PRCPTOT  mengalami  peningkatan rata-rata sebesar 32.36 mm tiap tahun atau 323.6 tiap 10  tahun.  Gambar  1d  merupakan  Sedangkan  SDII memiliki nilai slope estimate -0.226, slope error 0.067 dan pvalue 0.002, hal ini berarti bahwa SDII mengalami tren negatif signifikan pada level 95% karena absolut slope estimate lebih besar dari slope error dan pvalue lebih kecil dari 0.05. SDII mengalami penurunan rata- rata sebesar 0.226 tiap tahun atau 2.26 tiap 10 tahun.
Gambar  2a  dan  2b  menunjukkan  tren  masing- masing stasiun untuk hari hujan berturut-turut (CWD) dan hari tanpa hujan berturut (CDD). Terlihat bahwa
Tabel 3 Tren perubahan curah hujan ekstrem masing-masing indek iklim ekstrem di Pulau Sumatera ( α =0.05). Indeks Iklim Jumlah stasiun yang mengalami tren signifikan (+) signifikan (-) tidak signifikan Rx1day (mm) 11 0 28 Rx5day (mm) 2 1 36 SDII (mm/hari) 13 3 23 R10 (mm) 5 7 27 R20 (mm) 9 2 28 R50 (mm) 11 1 27 CDD (hari) 3 2 34 CWD (hari) 1 6 32 R95p (mm) 11 1 27 R99p (mm) 11 1 27 PRCPTOT (mm) 6 4 29
Gambar 1 Tren indeks curah hujan PRCPTOT dan SDII.
sebagian  besar  stasiun  mengalami  tren  penurunan untuk  CWD  dan  tren  peningkatan  untuk  CDD.  CWD memiliki tren positif signifikan sebanyak 1 stasiun dan tren signifikan negatif terjadi pada 6 stasiun, 34 stasiun
trennya tidak terjadi secara signifikan. Sedangkan CDD memiliki tren positif yang signifikan sebanyak 3 stasiun, tren negatif yang signifikan sebanyak 2 stasiun dan 32 stasiun trennya tidak signifikan (Tabel 3).
Gambar 2c dan 2d merupakan contoh grafik tren positif  dan  negatif  untuk  CWD  dan  CDD.  Gambar  2c adalah grafik tren CWD stasiun Cut Ba’U Maimun Saleh, terlihat trennya mengalami penurunan karena memiliki nilai slope estimate negatif yaitu -0.145 dengan slope error 0.101  dan pvalue 0.161.  Nilai  absolut slope estimate CWD lebih besar dari slope error tetapi nilai pvalue nya lebih besar dari 0.05 sehingga CWD dapat dikatakan bahwa tren penurunan CWD tidak signifikan pada level 95%. CWD stasiun Cut Ba’U Maimun Saleh mengalami penurunan sebesar 0.145 hari tiap tahunnya atau 1.45 hari tiap 10 tahun.
Gambar 2d merupakan grafik tren CDD stasiun Panjang  Lampung  dimana  terlihat  terjadi  tren peningkatan karena memiliki nilai slope estimate positif yaitu  0.575,  nilai slope  error 0.211  dan pvalue 0.011 . Nilai absolut slope estimate CDD lebih besar dari slope error dan pvalue lebih  kecil  dari  0.05  sehingga  bisa dikatakan  bahwa  CDD  stasiun  Panjang  Lampung mengalami  peningkatan  yang  signifikan  pada  tingkat kepercayaan  95%  sebesar  0.575  tiap  tahun  atau  5.76 hari  tiap  10  tahun.  Peningkatan  CDD  yang  signifikan tersebut  mengindikasikan  bahwa  kejadian kekeringan semakin meningkat dan berakibat pada produksi yang berkurang  bahkan  kegagalan  panen  pada  sistem pertanian.
Gambar 3a dan 3b menunjukkan tren hujan lebat (R10)  dan  hujan  ekstrem  lebat  (R50)  untuk  masing- masing stasiun di Pulau Sumatera periode 1981-2010. Terlihat  bahwa  R10  dan  R50  mengalami  tren peningkatan  dan  penurunan.  R10  memiliki  tren signifikan  positif  sebanyak  5  stasiun,  tren  signifikan negatif  sebanyak  7  stasiun  dan  sebanyak  27  stasiun mengalami tren yang tidak signifikan, sedangkan R50 memiliki 11 stasiun dengan tren signifikan positif dan 1 stasiun  dengan  tren  signifikan  negatif  dan  27  stasiun tidak signifikan (Tabel 3).
Gambar 3c dan 3d merupak contoh grafik tren R10  dan  R50,  terlihat  bahwa  R10  stasiun  Rain  Inten mengalami tren negatif dengan nilai slope estimate - 0.689, slope error 0.299 dan pvalue 0.029, karena nilai absolut slope estimate lebih besar dari slope error dan pvalue lebih  kecil  dari  0.05  maka  R10  stasiun  Raden Inten  mengalami  penurunan  tren  yang  signifikan dengan  nilai  penurunan  0.689  tiap  tahunnya. Sedangkan R50 stasiun Sicincin terlihat mengalami tren positif yang signifikan pada tingkat kepercayaan 95% karena  memiliki  nilai  absolut slope  estimate (0.477) lebih  besar  dari  nilai slope  error (0.212)  dan pvalue yang lebih kecil dari 0.05, yaitu 0.033. R50 mengalami peningkatan sebasar 0.477 mm tiap tahunnya atau 4.77 mm tiap 10 tahun. Hal ini berarti bahwa kejadian hujan lebat yang ekstrem semakin meningkat.
Gambar 4a dan 4b menunjukkan tren R95p dan R99p  pada  masing-masing  stasiun,  terlihat  bahwa sebagian besar stasiun mengalami tren positif, dimana terdapat 11 stasiun dengan tren positif yang signifikan, 1  stasiun  dengan  tren  negatif  yang  signifikan  dan  27 stasiun yang mengalami tren yang tidak signifikan baik untuk R95p dan R99p (Tabel 3).
Gambar  4b  dan  4c  adalah  contoh  grafik  tren untuk  R95p  dan  R99p.  R95p  mengalami  tren  positif dengan  nilai slope  estimate 15.139, slope error 7.159 dan  pvalue  0.044,  berdasarkan  nilai  absolut  slope estimate yang lebih besar dari slope error dan pvalue yang lebih kecil dari 0.05 dapat dikatakan bahwa R95p mengalami peningkatan nilai yang signifikan pada taraf kepercayaan 95% dengan nilai peningkatan 15.139 mm tiap tahun atau 150.139 mm tiap 10 tahun. R99p stasiun R.H  Abdul  Tanjung  juga  terlihat  mengalami  tren  naik dengan  nilai  slope  estimate  10.873,  slope  error  3.412 dan pvalue 0.04, hal ini berarti tren kenaikan  nilainya terjadi secara signifikan karena slope estimatenya lebih besar dari slope error dan pvalue lebih kecil dari 0.05 dengan  nilai  peningkatan  sebesar  10.873  mm  tiap tahunnya  atau  108.73  mm  tiap  10  tahun.  Tren  positif pada  indeks  R95p  dan  R99p  ini  menunjukkan  bahwa kejadian  hujan  dengan  sifat  sangat  basah  semakin meningkat.
Gambar 5a dan 5b merupakan tren Rx1day dan Rx5day  untuk  masing-masing  stasiun  di  Sumatera, terlihat bahwa sebagian besar stasiun mengalami tren positif  baik  untuk  Rx1ay  dan  Rx5day.  Rx1day  dengan tren  positif  terjadi  pada  11  stasiun  dan  28  stasiun dengan  tren  yang  tidak  signifikan,  sedangkan  untuk Rx5day memiliki 2 stasiun dengan tren positif, 1 stasiun dengan tren negatif dan 36 stasiun dengan tren yang tidak signifikan (Tabel 3).
Gambar  5c  dan  5d  menunjukkan  contoh  grafik untuk  Rx1day  dan  Rx5day,  dimana  Rx1day  stasiun Japura terlihat mengalami tren turun dengan nilai slope estimate -0,754  slope error 0.505  dan pvalue 0.146, karena nilai pvalue Rx1day lebih besar dari 0.05, maka Rx1day  stasiun  Japura  tidak  signifikan  pada  tingkat kepercayaan  95%.  Sedangkan  Rx5day  stasiun  R.H Abdul Tumbang terlihat mengalami tren positif dengan nilai estimate slope 2.609, slope error 1.141 dan pvalue 0.027. Nilai absolut Rx5day lebih besar dari slope error dan pvalue lebih kecil dari 0.05 sehingga bisa dikatakan bahwa Rx5day mengalami peningkatan signifikan pada tingkat  kepercayaan  95%  dengan  nilai  meningkat sebesar  2.609  mm  tiap  tahun  atau  26.09  mm  tiap  10 tahun.
Gambar 5 Tren indek curah hujan Rx1day dan Rx5day.

## KESIMPULAN
Analisis tren curah hujan ekstrem menggunakan 10  indeks  iklim  ekstrem  (PRCPTOT,  SDII,  CDD,  CWD, R10,  R50,  R95p,  R99p,  Rx1day  dan  Rx5day)  pada  39 stasiun  observasi  curah  hujan  di  Pulau  Sumatera menunjukkan  bahwa  adanya  perubahan  tren  curah hujan  untuk  masing-masing  indeks  iklim,  sebagian besar  stasiun  mengalami  tren  kenaikan  baik  terjadi secara signifikan ataupun tidak signifikan. Stasiun curah hujan yang memiliki tren signifikan positif lebih banyak dibandingkan  dengan  stasiun  curah  hujan  yang mengalami  tren  signifikan  negatif  pada  tingkat kepercayaan 95%.
Indeks curah hujan ekstrem yang  memiliki tren meningkat secara signifikan paling banyak adalah SDII yaitu  sebanyak  13  stasiun,  diikuti  oleh  Rx1day,  R50, R95p dan R99p yaitu sebannyak 11 stasiun dan indeks dengan  peningkatan  tren  paling  sedikit  adalah  CWD yaitu  sebanyak  1  stasiun.  Sedangkan  indeks  curah hujan ekstrem dengan tren menurun secara signifikan paling  banyak  terjadi  untuk  R10,  yaitu  sebanyak  7 stasiun diikuti oleh CWD sebanyak 6 stasiun. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Intensitas curah hujan harian rata-rata  tahunan  mengalami  peningkatan  yang ditunjukkan oleh tren positif SDII, curah hujan 1 harian
maksimum (Rx1day)  curah  hujan  ekstrem lebat (R50), curah  hujan  sangat  basah  (R95p)  dan  curah  hujan ekstrem  basah  (R99p)  juga  mengalami  tren peningkatan, sedangkan hujan lebat dengan intensitas 10  mm  (R10)  dan  hari  hujan  (CWD)  mengalami penurunan.  Hal  ini  bisa  disimpulkan  bahwa  kondisi curah hujan semakin meningkat intensitasnya, semakin lebat  dan  basah  tetapi  jumlah  hari  hujan  semakin menurun.  Secara  umum  wilayah-wilayah  yang mengalami tren peningkatan adalah stasiun R.H.Abdul Tanjung, Maritim Panjang, Silaing Bawah, Belawan dan Tuntungan.
Analisis tren curah hujan ekstrem yang dilakukan pada  kajian  ini  hanya  menggunakan  data  historis observasi  tahun  1981-2010,  sehingga  kajian  ini  akan lebih  baik  jika  untuk  analisis  selanjutnya  juga menggunakan  data  proyeksi,  supaya  bisa  melihat kemungkinan  tren  perubahan  kejadian  ekstrem  ke depan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adeyeri, O.E., Lawin, A.E., Laux, P., Ishola, K.A., Ige, S.O., 2019.  Analysis  of  climate  extreme  indices  over the  Komadugu-Yobe  basin,  Lake  Chad  region: Past  and  future  occurrences.  Weather  and
Climate Extremes 23, 100194. https://doi.org/10.1016/j.wace.2019.100194 Anyamba,  A.,  Small,  J.L.,  Britch,  S.C.,  Tucker,  C.J.,  Pak,
E.W., Reynolds, C.A., Crutchfield, J., Linthicum, K.J., 2014. Recent Weather Extremes and Impacts on Agricultural  Production  and  Vector-Borne Disease Outbreak Patterns. PLOS ONE 9, e92538. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0092538 As-syakur,  Abd.R.,  Adnyana,  I.W.S.,  Mahendra,  M.S., Arthana,  I.W.,  Merit,  I.N.,  Kasa,  I.W.,  Ekayanti, N.W.,  Nuarsa,  I.W.,  Sunarta,  I.N.,  2014. Observation  of  spatial  patterns  on  the  rainfall response to ENSO and IOD over Indonesia using TRMM  Multisatellite  Precipitation  Analysis (TMPA). International Journal of Climatology 34, 3825–3839. https://doi.org/10.1002/joc.3939 Brown, P.J., Bradley, R.S., Keimig, F.T., 2010. Changes in Extreme  Climate  Indices  for  the  Northeastern United  States,  1870–2005.  J.  Climate  23,  6555– 6572. https://doi.org/10.1175/2010JCLI3363.1
Curtis, S., Fair, A., Wistow, J., Val, D.V., Oven, K., 2017. Impact  of  extreme  weather  events  and  climate change  for  health  and  social  care  systems.
Environmental Health 16, 128. https://doi.org/10.1186/s12940-017-0324-3 Donat, M.G., Alexander, L.V., Yang, H., Durre, I., Vose, R.,
Dunn, R.J.H., Willett, K.M., Aguilar, E., Brunet, M.,
Caesar,  J.,  Hewitson,  B.,  Jack,  C.,  Klein  Tank,
A.M.G., Kruger, A.C., Marengo, J., Peterson, T.C., Renom, M., Oria Rojas, C., Rusticucci, M., Salinger, J.,  Elrayah,  A.S.,  Sekele,  S.S.,  Srivastava,  A.K., Trewin,  B.,  Villarroel,  C.,  Vincent,  L.A.,  Zhai,  P., Zhang, X., Kitching, S., 2013. Updated analyses of temperature  and  precipitation  extreme  indices since the beginning of the twentieth century: The HadEX2  dataset.  Journal  of  Geophysical Research:  Atmospheres  118,  2098–2118. https://doi.org/10.1002/jgrd.50150
Felton,  A.J.,  Smith,  M.D.,  2017.  Integrating  plant ecological  responses  to  climate  extremes  from individual  to  ecosystem  levels.  Philosophical Transactions  of  the  Royal  Society  B:  Biological Sciences 372, 20160142. https://doi.org/10.1098/rstb.2016.0142
Hidayat,  R.,  Ando,  K.,  Masumoto,  Y.,  Luo,  J.,  2016.
Interannual variability of rainfall over Indonesia: Impacts of ENSO and IOD and their predictability. Presented  at  the  IOP  Conference  Series:  Earth and  Environmental  Science,  IOP  Publishing,  p. 012043.
Hoell,  A.,  Cheng,  L.,  2018.  Austral  summer  Southern Africa  precipitation  extremes  forced  by  the  El Niño-Southern  oscillation  and  the  subtropical Indian  Ocean  dipole.  Climate  Dynamics  50,
3219–3236. https://doi.org/10.1007/s00382-
017-3801-z 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).
IPCC, 2012. Managing the Risks of Extreme Events and Disasters  to  Advance  Climate  Change Adaptation, A Special Report of Working Groups I  and  II  of  the  Intergovernmental  Panel  on Climate Change. ed. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, NY, USA, United States of America.
Keggenhoff,  I.,  Elizbarashvili,  M.,  Amiri-Farahani,  A., King,  L.,  2014.  Trends  in  daily  temperature  and precipitation extremes over Georgia, 1971–2010. Weather  and  Climate  Extremes  4,  75–85. https://doi.org/10.1016/j.wace.2014.05.001
Klein Tank, A.M.G., Peterson, T.C., Quadir, D.A., Dorji, S., Zou, X., Tang, H., Santhosh, K., Joshi, U.R., Jaswal, A.K.,  Kolli,  R.K.,  Sikder,  A.B.,  Deshpande,  N.R., Revadekar,  J.V.,  Yeleuova,  K.,  Vandasheva,  S., Faleyeva, M., Gomboluudev, P., Budhathoki, K.P., Hussain, A., Afzaal, M., Chandrapala, L., Anvar, H., Amanmurad, D., Asanova, V.S., Jones, P.D., New, M.G.,  Spektorman,  T.,  2006.  Changes  in  daily temperature  and  precipitation  extremes  in central  and  south  Asia.  Journal  of  Geophysical Research: Atmospheres 111. https://doi.org/10.1029/2005JD006316
Krishnaswamy,  J.,  Vaidyanathan,  S.,  Rajagopalan,  B., Bonell,  M.,  Sankaran,  M.,  Bhalla,  R.,  Badiger,  S., 2015. Non-stationary and non-linear influence of ENSO and Indian Ocean Dipole on the variability of  Indian  monsoon  rainfall  and  extreme  rain events. Climate Dynamics 45, 175–184.
Leigh, C., Bush, A., Harrison, E.T., Ho, S.S., Luke, L., Rolls, R.J.,  Ledger,  M.E.,  2015.  Ecological  effects  of extreme climatic events on riverine ecosystems: insights  from  Australia.  Freshwater  Biology  60, 2620–2638. https://doi.org/10.1111/fwb.12515 Lesk, C., Rowhani, P., Ramankutty, N., 2016. Influence of extreme  weather  disasters  on  global  crop production. Nature 529, 84.
Lestari, D.O., Sutriyono, E., Sabaruddin, Iskandar, I., 2018.
Severe  Drought  Event  in  Indonesia  Following 2015/16  El  Niño/positive  Indian  Dipole  Events. Journal  of  Physics:  Conference  Series  1011,
012040. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1011/1/012040
Marzuki,  Hashiguchi,  H.,  Kozu,  T.,  Shimomai,  T., Shibagaki,  Y.,  Takahashi,  Y.,  2016.  Precipitation
microstructure  in  different  Madden–Julian Oscillation  phases  over  Sumatra.  Atmospheric Research 168, 121–138. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2015.08.022 Nairn, R.J., Fawcett, J.R., 2015. The Excess Heat Factor: A
Metric  for  Heatwave  Intensity  and  Its  Use  in Classifying  Heatwave  Severity.  International Journal  of  Environmental  Research  and  Public Health 12. https://doi.org/10.3390/ijerph120100227
Pan,  X.,  Chin,  M.,  Ichoku,  C.M.,  Field,  R.D.,  2018.
Connecting Indonesian Fires and Drought With the  Type  of  El  Niño  and  Phase  of  the  Indian Ocean  Dipole  During  1979–2016.  Journal  of Geophysical Research: Atmospheres 123, 7974– 7988. https://doi.org/10.1029/2018JD028402
Surmaini, E., Faqih, A., 2016. Kejadian iklim ekstrem dan dampaknya  terhadap  pertanian  tanaman pangan di Indonesia. Jurnal Sumberdaya Lahan 10.
Tarroja,  B.,  AghaKouchak,  A.,  Samuelsen,  S.,  2016. Quantifying  climate  change  impacts  on
hydropower  generation  and  implications  on electric  grid  greenhouse  gas  emissions  and operation. Energy 111, 295–305. https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.05.131
Ummenhofer, C.C., Meehl, G.A., 2017. Extreme weather and climate events with ecological relevance: a review.  Philosophical  Transactions  of  the  Royal Society  B:  Biological  Sciences  372,  20160135. https://doi.org/10.1098/rstb.2016.0135 Yin,  H.,  Sun,  Y.,  2018.  Characteristics  of  extreme temperature  and  precipitation  in  China  in 2017 based  on  ETCCDI  indices.  Advances  in Climate  Change  Research  9,  218–226. https://doi.org/10.1016/j.accre.2019.01.001
Zhang,  X.,  Alexander,  L.,  Hegerl,  G.C.,  Jones,  P.,  Tank,
A.K., Peterson, T.C., Trewin, B., Zwiers, F.W., 2011. Indices  for  monitoring  changes  in  extremes based  on  daily  temperature  and  precipitation data.  Wiley  Interdisciplinary  Reviews:  Climate Change 2, 851–870. https://doi.org/10.1002/wcc.147