## Analisis Pola Curah Hujan Terhadap Produktifitas Tanaman Padi Sawah di Provinsi Jawa Barat
Faradiba *
Program Studi Pendidikan Fisika, Universitas Kristen Indonesia, Jakarta Jln. Mayjen Sutoyo No.2 Cawang, Jakarta 1330 Indonesia
*e-mail: faradibaruslan@gmail.com

## Abstract
Increasing  agricultural  productivity  can  be  influenced  by  various  factors,  one  of  which  is  rainfall. Changes  in  rainfall  that  are  quite  volatile  cause  agricultural  productivity,  especially  for  wetland paddy, is difficult to predict. The importance of predictions is made in order to prevent the decline in productivity of paddy that have an impact on the welfare of the people in Indonesia. This study aims to look at changes in rainfall patterns associated with the productivity of wetland paddy. The data used in this study is in the form of rainfall and wetland paddy production in 2002-2015. The method u`sed in this research is descriptive analysis related to pattern analysis and determination of data patterns using spectral  analysis which can be seen from the results of peroidigrams. The results of this study are  the  pattern  of  rainfall  that  is  repeated  based  on  the  periodogram  analysis.  Rainfall  patterns  in West  Java  Province  occur  every  33  months  or  3  years.  Increased  productivity  of  wetland  paddy occurred  in  2006,  2009,2012,  2015  in  accordance  with  the  pattern  of  rainfall  that  occurs  every  3 years.  The  characteristics  of  rainfall  types  in  West  Java  Province  in  2002-2015  are  in  the  range  of slightly wet to very wet.
Keywords : rainfall, wetland paddy,spectral analysis.

## PENDAHULUAN
Menurut  dinamika  hidrologi,  hujan menjadi  salah  satu  dari  sumber  air  utama. Secara  alami  proses  hujan  dihasilkan  dari sebuah  proses  kondensasi  uap  air  di  udara yang  nantinya  akan  menjadi  awan.  Pada suatu  kondisi  tertentu,  awan  tersebut  akan menghasilkan hujan. Hujan sangat bergantung  kepada  kondisi    cuaca  yang terjadi  (Mulyono,  2014).  Kondisi  cuaca memiliki  peran  yang  sangat  penting  di berbagai sektor kehidupan.
Salah satu sektor yang kebergantungannya  cukup  tinggi  terhadap kondisi  cuaca  adalah  sektor  pertanian.  Hal ini selaras dengan beberapa penelitian yaitu (Ida dkk., 2015), bahwa petani yang berada didaerah kering akan mengalami kekeringan  yang  berpeluang  gagal  panen. Begitupun  sebaliknya,  petani  yang  berada di daerah basah akan mengalami banjir dan juga  berpeluang  mengalami  gagal  panen. Kegagalan panen yang terjadi mengindikasikan adanya penurunan
produktivitas    hasil  pertanian.  Petani  yang mengalami  penurunan  hasil,  cenderung memiliki  akan  mengambil  langkah  untuk mengubah  pola  tanam  dan  menggeser waktu  tanam  sebagai  bentuk  adaptasi terhadap perubahan iklim.
Perubahan    kondisi  cuaca  yang sekarang  ini  dirasakan  cukup  ekstrim, kondisi  ini  mengakibatkan  peningkatan intensitas  curah    hujan.  Peningkatan intensitas  curah  hujan  yang  ekstrim  dapat mengakibatkan  situasi  yang  cukup  buruk diantaranya  yang  paling  sering  adalah banjir. Tidak hanya banjir, beberapa kondisi yang berpeluang besar muncul adalah badai angin, gelombang Tsunami dan banyak lagi dampak  negatif  yang  dapat  ditimbulkan. Dari  ilustrasi  tersebut  dapat  dikatakan  juga bahwa dampak kondisi curah hujan ekstrim yang  terjadi  pada  sektor  pertanian    dapat mengakibatkan kegagalan panen  (Faradiba, 2018). Kegagalan panen yang terjadi secara global  dapat  berdampak  pada  penurunan produktifitas  maupun    kualitas  produksi  di sektor  pertanian.  Sedangkan  kita  pahami bersama bahwa sektor pertanian merupakan salah  satu  dari  tiga  sektor  utama  dalam peningkatan pembangunan bangsa.
Beberapa bentuk pencegahan kegagalan  panen  yang  dikaitkan  terhadap intensitas curah hujan  antara  lain   melalui, pergeseran   masa   tanam  dengan melihat
pola  curah  hujan  bulanan.    Selain    dari pergeseran masa tanam, dilakukan penanaman  serentak  agar  ada  masa  jeda yang    sama    sehingga    organisme pengganggu  tanaman    dapat    mati    secara tuntas  pada  satu  waktu tertentu (Faradiba, 2018).
Sesuai  dengan  salah  satu  target SDG’S, bahwa pada tahun 2030, diharapkan  akan  mengakhiri  kelaparan  dan memastikan  adanya  akses  bagi  seluruh rakyat, khususnya mereka  yang miskin  dan berada dalam situasi rentan, termasuk bayi, terhadap  pangan  yang  aman,  bernutrisi  dan berkecukupan sepanjang tahun. Hal tersebut perlu  didukung  oleh  berbagai  aspek  yang terlibat.  Salah  satunya  adalah  faktor  curah hujan  (iklim)  agar  ketersediaan  pangan dapat  terjamin.  Perubahan  iklim  menjadi salah  satu  penyebab  adanya  bencana meterologis  di  berbagai  belahan  dunia. Indonesia merasakan dampak akibat perubahan  iklim  yang  ditunjukkan  musim penghujan dan kemarau yang tidak menentu. Hal ini berdampak pada keberlangsungan  hidup  manusia  salah satunya mengenai ketahanan pangan (Asmoro, 2015).
Selain  intensitas  curah  hujan  yang sangat tinggi berpengaruh signifikan terhadap  produktifitas  pertanian,  curah hujan  yang  sangat  rendah  juga  dapat
membawa dampak buruk di sektor pertanian.  Rendahnya  curah  hujan  dapat mengakibatkan pengairan dilahan pertanian menjadi  sulit.    Tanaman  padi  akan kehilangan  unsur  hara  dan  ada  beberapa organisme  yang  dapat  bergembang  biak dengan  sangat  baik  ketika  curah  hujan rendah.  Maka  dari  itu  penting  untuk menentukan jadwal    dan  pola  tanam  di lahan kering. Sampai saat ini, petani masih menetapkan  jadwal  dan  pola  tanam  yang berpedoman  pada  kebiasaan  yang  turun menurun,  seperti  berdasarkan  bulan  dan terjadinya hujan. Penetapan yang dilakukan seperti  ini,    mengakibatkan  pola  tanam kurang optimal dan seringkali mendatangkan  risiko  gagal  panen  akibat salah prediksi. Untuk menghindari kejadian-kejadian  tersebut maka diperlukan informasi  yang  akurat  tentang  karakteristik atau  pola  curah  hujan  pada  suatu  wilayah tertentu (Dwiratna dkk, 2013).
Pentingnya informasi mengenai cuaca dan  iklim  khususnya  untuk  curah  hujan, saat  ini  sudah  banyak  dikembangkan berbagai jenis pemodelan dan analisis untuk mengkaji  terkait  curah  hujan  di  suatu wilayah.  Hal  tersebut  dimaksudkan  agar dapat  memudahkan  dalam  mengetahui informasi  iklim  yang  terjadi  khususnya curah hujan. (Dainty I  dkk, 2016).
Penelitian  ini    dilakukan    untuk  melihat analisis  pola  curah  hujan  dan  kaitannya terhadap  peningkatan  produksi  pertanian khususnya  tanaman  padi  sawah  di  Provinsi Jawa  Barat  dengan  menggunakan  Metode Analisis Spektral.

## METODE PENELITIAN

## 1. Desain Penelitian
Pada  penelitian  ini,  desain  penelitian yang  digunakan  adalah  penelitian  analisis spektral dan analisis deskriptif. Data diolah menggunakan  software  untuk  penentuan periodegram  dan  hasilnya  dan  beberapa data  lainnya  digambarkan  secara  jelas berdasarkan  karakteristik  yang  terkait  yang dapat menjelaskan secara detail data.

## 2. Sampel Penelitian
Data  produktivitas  tanaman  padi diambil  dari  data  tahunan  yang  telah dipublikasikan  oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  pada  tahun  2002  -  2015.  Data  curah hujan  diperoleh  dari  Badan  Meteorologi, Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  yang dikutip  dari  Jawa  Barat  Dalam  Angka (berbagai  tahun).  Data  pada  penelitian  ini adalah  data  yang  diambil  dari  tahun  2002 sampai 2015.
3. Metode Pengumpulan Data
a. Penentuan data
Pada  tahap  ini  data  diambil  berdasarkan data sekunder terlengkap dari hasil
publikasi  Badan  Pusat  Statistik  dan  Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika. b. Pengecekan data berdasarkan stasiun. Setelah  menentukan  rentang  tahun  yang akan  digunakan  sebagai  data  penelitian, kemudian  dilakukan  pengecekan  data berdasarkan stasiun yang digunakan. Selain itu,  pada  tahap  ini  juga  dilakukan pengecekan  data  yang  masih  kosong  untuk kemudian melengkapinya dengan melakukan  permintaan  data  ke  badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG) dengan stasiun yang sama. c. Entry data.
Pada  tahap  entry  data,  data  yang  telah dikumpulkan  kemudian  dientry  ke  dalam Microsoft Office Excel. d. Penentuan pola data Pada tahap ini  data  ditransformasi  kedalam grafik  kemudian  dilakukan  pengecekan karakteristik pola data dengan menggunakan software Minitab 18.0. e. Analisis Spektral Proses  analisis  spektral  dilakukan  dengan upaya untuk melihat peroidisitas tersembunyi  dari  data.  Pada  proses  ini  data yang sebelumnya berdomain waktu, kemudian  akan  ditransformasikan  menjadi domain  frekuensi.  Transformasi  dilakukan
untuk  menganalisis  dan  melihat  pola  data secara jelas. Analisis spektral ini didasarkan pada  transformasi  fourier.  Pada  tahap  ini data  diolah  dengan  menggunakan  software SPSS 15.0.

## 4. Instrumen Penelitian
Instrumen pada penelitian ini menggunakan  software  Minitab  18.0  untuk melihat  analisis  pola  data  tahunan.  Selain itu, digunakan pula metode analisis spektral menggunakan  software  SPSS  15.0  untuk melihat pola periodogram data  yang terjadi sehingga dapat di tentukan pola periodisitas data.

## 5. Analisis Data
Data yang dihasilkan setelah identifikasi  selanjutnya  akan  dilakukan proses  analisis  spektral  untuk  mencari periodisitas  tersembunyi  dari  data.  Hasil dari  analisis  spektral  dihasilkan  grafik diperoleh periodogramnya.
Setelah diperoleh grafik
peroidigramnya, selanjutnya akan dilakukan pengujian  periodogramnya.    Periodogram dimaksudkan untuk melihat hasil transformasi  dari  domain  waktu  ke  domain frekuensi. Persamaan Fast Fourier
Transform  :
(1)
Dimana  :
Kemudian diinvers dari (t) ke fungsi
frekuensi ( ) (2) Nilai kekuatan kerapatan spektral
periodogram dapat dituliskan sebagai berikut: (Wahyuni dkk, 2016 )
(3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data curah hujan bulanan dari tahun  2002- 2015  untuk  provinsi  Jawa  Barat  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Bulanan Curah Hujan Provinsi Jawa Barat Tahun 2002-2015
Tahun Data Curah Hujan (mm 2 ) Jan Feb Mar Apr Mei Jun 2002 219 563.8 344.1 183.1 55 54.1 2003 72.1 265.6 365 136 111.7 37.4 2004 195.6 191.2 240.8 304.8 286.5 76.2 2005 168.2 416.7 307.7 166.9 190.6 201.6 2006 299.9 282.3 53.4 232.6 89.5 32.2 2007 127.5 405.7 105.4 462 88.6 164.1 2008 240.9 103.3 242.4 327.1 171.2 65.3 2009 208.5 200.5 365.7 165.6 183.8 101 2010 353.3 557.1 531 93 345 191.9 2011 63 76.7 89.4 381.5 193.4 117.6 2012 82.9 303.7 155.5 290.8 257.1 60.5 2013 216.9 250 305 286 171 231.5 2014 309 89 419 218 177 196 2015 188 189.1 318.6 285.2 322.4 58
Tahun Data Curah Hujan (mm 2 ) Jul Agt Sep Okt Nov Des 2002 121.8 37.9 10.3 20.6 196.2 457.7 2003 40.5 74.7 76.3 314.2 185.9 197.2 2004 34.4 11.4 84.7 83.5 184.4 238.9 2005 76.3 64.2 145.3 114.9 225.8 204.7 2006 45 0 0.3 57.1 109.3 499.8 2007 11 0 44.1 98.4 316.2 410.5 2008 3.6 58.6 41.5 137 277.3 332.8 2009 24.2 0.5 24 234.5 318.2 271.1 2010 220.8 220.8 424.4 292.2 401.4 237.5 2011 77.2 3.1 102.8 103.6 321.4 259 2012 34.2 0 27 125 537 637 2013 159 74 172 234 164 418 2014 181 120 1 65 297 316 2015 0.3 6.9 43.2 37.9 455 311.5
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  sebaran  data curah hujan yang fluktuatif setiap bulannya. Dari  data  tersebut  terdapat  beberapa  nilai ekstrim.  Untuk  dapat  melihat  jelas  nilai
ekstrim  tersebut,  berikut  tampilan  grafik data  bulanan  curah  hujan  tahun  2002 sampai pada tahun 2015.
Gambar 1. Grafik Curah Hujan Tahun 2002-2015
Year Month 201 4 201 2 201 0 2008 2006 2004 2002 Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan 700 600 500 400 300 200 1 00 0
Grafik Curah Hujan Tahun 2002-201 5
Grafik  diatas  menunjukkan  data berkisar  pada  0-637  mm.  Data  curah  hujan tertinggi  pada  Bulan  Desember  2012  dan data curah hujan terendah dibeberapa bulan yaitu  Bulan  Agustus  2006,  Agustus  2007 dan  Agustus  2012  dengan  curah  hujan  0 mm.
Dari hasil analisis grafik pada gambar 1,  grafik  data  curah  hujan  membentuk
gelombang  sinusoidal,  hal  ini  dapat diartikan  bahwa  data  curah  hujan  memiliki faktor musiman. Dikatakan faktor musiman, karena  terdapat  pola  yang  berulang  pada data tertentu. Pola data yang berulang tidak dapat  terlihat  jelas    pada  gambar  1.  Untuk dapat melihat jelas pola data tersebut, maka akan  dilakukan  analisis  autokorelasi  dan analisis autokorelasi parsial.
Gambar 2. Grafik Auto korelasi dan Parsial Autokorelasi
Berdasarkan gambar 2, terlihat bahwa untuk  data  curah  hujan  menunjukkan bentuk  grafik  sinosoidal.  Pada  gambar tersebut,  untuk  autokorelasi  dan  parsial autokorelasi  mengindikasikan  bahwa  data bersifat musiman (berbentuk grafik gelombang).
Untuk  mengetahui  pola  data  secara spesifik, dilakukan metode analisis spektral,
yaitu  mengubah  domain  data  dari  domain data  waktu  berubah  menjadi  domain frekuensi.  Analisis  spektral  untuk    data menggunakan  SPSS  15.0.  hasil  analisis spektral  data  dapat  dilihat  dari  grafik periodogram untuk data curah hujan.
40 35 30 25 20 1 5 1 0 5 1 1 .0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 .0 Lag P a rt ia l A u to c o rr e la ti o n Partial Autocorrelation Function for Curah Hujan
(with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Gambar 3. Grafik Periodogram
Pada  gambar  3,  grafik  periodogram terlihat  data  maksimum  pada  titik  tertentu. Dari  titik  maksimum  pada  gambar  3, merupakan  titik  dimana  data  melakukan perulangan.  Dari  gambar  3  diperoleh informasi  bahwa  pada  data  curah  hujan terjadi perulangan  yaitu 33 bulan sekali.
Setelah
mendapatkan hasil
pengolahan  melalui software minitab  dan SPSS, selanjutnya adalah melakukan analisa data curah hujan yang dihubungkan dengan  produktivitas  produksi  tanaman padi sawah.
40 35 30 25 20 1 5 1 0 5 1 1 .0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 .0 Lag A u to c o rr e la ti o n Autocorrelation Function for Curah Hujan
(with 5% significance limits for the autocorrelations)
Tabel 2. Produktifitas Tanaman Padi Provinsi  Jawa Barat  Tahun 2002-2015 Tahun Produktifitas (Kwintal/Hektar) Perubahan dari Tahun Sebelumnya (%) 2002 51.15 3.33 2003 52.72 3.07 2004 51.07 -3.13 2005 51.65 1.14 2006 52.38 1.41 2007 54.20 3.47 2008 56.06 3.43 2009 58.06 3.57 2010 57.60 -0.79 2011 59.22 2.81 2012 58.74 -0.81 2013 59.53 1.34 2014 58.82 -1.19 2015 61.22 4.08
Analisis  Periodogram  Curah  Hujan dengan Produktifitas Pertanian
Melalui  penghitungan  periodogram, dketahui bahwa perulangan terjadi pada 33 bulan  sekali.  Dari  rentang  data  yang
dianalisis  dapat  disimpulkan  sesuai  pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Keterkaitan Curah Hujan dengan Produktifitas Tanaman Padi Provinsi Jawa
Barat Tahun 2002-2015 Tahun Perubahan dari Tahun Sebelumnya (%) Periode Perulangan Keterangan 2002 3.33 Tidak tersedia data produktifitas tanaman padi sebelum tahun 2002 dan setelah tahun 2015 2003 3.07 Titik Awal (P 0 ) 2004 - 3.13 2005 1.14 2006 1.41 Titik Awal (P 1 ) 2007 3.47
Dari  tabel  diatas  ditentukan  P 0 pada tahun  2003,  dan  melalui  periodogram curah hujan yang telah dihitung sebelumnya,  diketahui  bahwa  periode perulangan  variabel  curah  hujan  terjadi pada 3 tahun sekali. Sehingga mendapatkan  P 1, P 2, P 3, dan  P 4 sesuai  pada tabel diatas.
Jika  diamati  secara  seksama  data  P 1,
P 2, P 3, dan P 4 merupakan kombinasi terbaik jika  telah  ditetapkan  periode  selama  3 tahun sekali dan menghasilkan produktifitas  yang  relatif  tinggi  pada rentang data yang disajikan.
Penentuan P 0 didasarkan pada
kombinasi  terbaik  dari  periode  yang  telah ditetapkan.  Pada  kasus  curah  hujan  dan produktifitas  padi  di  Provinsi  Jawa  Barat, dengan  ketersediaan  data  yang  ada diperoleh titik P 0 berada pada tahun 2003.

## Karakteristik Tipe Curah Hujan
Penentuan  sifat  hujan  berdasarkan data  curah  hujan  Provinsi  Jawa  Barat, digunakan metode Oldeman untuk menentukan sifat hujan menurut bulan.
Tabel  4. Kategori  Sifat  hujan  Menurut Metode Oldeman
Sumber Lakitan, 2002
Setelah  diinventarisir  menurut  sifat hujan, selanjutnya diklasifikasikan menurut  bulan  basah  dan  bulan  kering untuk  menentukan  tipe  iklim  untuk  setiap tahun.
2008 3.43 Perulangan peridogram curah hujan terjadi pada 33 bulan sekali (pada tahun ke-3) 2009 3.57 Titik Awal (P 2 ) 2010 -0.79 2011 2.81 2012 -0.81 Titik Awal (P 3 ) 2013 1.34 2014 -1.19 2015 4.08 Titik Awal (P 4 ) Curah Hujan
Sifat Hujan >200 mm Bulan Basah 100-200 mm Bulan Lembab <100 mm Bulan Kering
Tabel 5. Penggolongan Tipe Iklim Berdasarkan Zona Menurut Oldeman
Tipe Iklim Bulan Basah (bulan) Bulan Kering (bulan) A A 1 10-12 0-1 A 2 10-12 2 B B 1 7-9 0-1 B 2 7-9 2-3 B 3 7-9 4-5 C C 1 5-6 0-1 C 2 5-6 2-3 C 3 5-6 4-6 C 4 5-6 7 D D 1 3-4 0-1 D 2 3-4 2-3 D 3 3-4 4-6 D 4 3-4 7-9 E E 1 0-2 0-1 E 2 0-2 2-3 E 3 0-2 4-6 E 4 0-2 7-9 E 5 0-2 10-12 Tabel 6 . Tipe Curah Hujan berdasarkan Schmid-Ferguson Tipe Iklim Vegetasi A Sangat Basah B Basah C Agak Basah D Sedang Basah E Agak Kering F Kering G Sangat Kering H Luar Biasa Kering Setelah diketahui tipe iklim, selanjutnya  penentuan  vegetasi  menurut tabel Schmid-Ferguson.
Berdasarkan  Tabel  4,  5,  dan  6  serta memperhatikan  data  curah  hujan  Provinsi
Jawa  Barat,  maka  kondisi  curah  hujan Provinsi  Jawa  Barat  dapat  disimpulkan seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 7. Tipe Curah Hujan Provinsi Jawa Barat
Tahun Bulan Basah Tipe Iklim Vegetasi 2002 4 D 4 Sedang Basah 2003 3 D 4 Sedang Basah 2004 4 D 4 Sedang Basah 2005 4 D 4 Sedang Basah 2006 4 D 4 Sedang Basah 2007 4 D 4 Sedang Basah 2008 4 D 4 Sedang Basah 2009 6 C 3 Agak Basah 2010 10 A 2 Sangat Basah 2011 3 D 4 Sedang Basah 2012 5 C 3 Agak Basah 2013 7 B 3 Basah 2014 5 C 4 Agak Basah 2015 5 C 4 Agak Basah
Dari  Tabel  7  dapat  diketahui  bahwa curah  hujan  di  Provinsi  Jawa  Barat  selama periode  2002-2015  berada  pada  kisaran agak  basah  sampai  dengan  sangat  basah. Jika  merujuk  pada  tabel  6,  curah  hujan tersebut  masuk  pada  3  teratas  tipe  iklim yang memiliki curah hujan tinggi.
Provinsi  Jawa  Barat  juga  pernah memiliki  curah  hujan  yang  sangat  tinggi pada  tahun  2010,  dengan  jumlah  bulan basah  sebanyak  10  bulan  sehingga  masuk dalam  tipe  iklim  sangat  basah.  Pada  tahun tahun  2010,  produktifitas  produksi  padi sawah  lebih  rendah  jika  dibandingkan
dengan  tahun  sebelumnya  dan  tahun setelahnya  (2009  dan  2011).  Hal  tersebut dapat  dijadikan  indikasi  bahwa,  jumlah curah  hujan  yang  sangat  tinggi  tidak berpengaruh  positif  terhadap  produktifitas padi sawah.
Pada  prakteknya  di  lapangan,  petani cenderung  menanam  padi  sesuai  dengan kebiasaan/rutinitas setiap tahunnya.
Kebiasaaan  ini  berlangsung  sangat  lama dan  tanpa  memperhatikan  kondisi  curah hujan  yang  ada.  Hal  ini  terjadi  karena  para petani kurang memahami adanya pergeseran pola curah hujan yang terjadi di
suatu  wilayah.  Apabila  jadwal  tanam  tidak berubah, mengakibatkan produktifitas tanaman padi menjadi tidak maksimal.
Dari  ilustrasi  permasalahan  tersebut, diperlukan suatu penyuluhan melalui kelompok  tani  untuk  menginformasikan kondisi iklim terkini dan perkiraannya, agar petani  dapat  mengantisipasi  bulan  mana saja  yang  akan  basah  dan  kering.  Sehingga petani  dapat  menyesuaikan  jadwal  tanam pada  tanaman  padi,  ataupun  mengganti tanaman dengan tanaman yang cocok sesuai iklim  yang  terjadi.  Hal  ini  selaras  dengan penelitian  yang  dilakukan  di  Kabupaten Kampar  Provinsi  Riau,  bahwa  kegagalan panen  suatu  tanaman  didaerah  sering disebabkan  karena  pembagian  curah  hujan di  daerah  tersebut  tidak  merata,  sehingga pada  waktu  tanam  yang  seharusnya membutuhkan irigasi yang baik, tapi karena curah  hujan  rendah  mengakibatkan  waktu penanaman menjadi terhambat. Oleh karena itu  perlu  usaha  untuk  memahami  tingkah laku hujan serta diperlukan juga data curah hujan dalam menentukan jadwal tanam agar fase  kritis  tidak  jatuh  pada  musim  kurang hujan (Mardawilis dkk., 2016).

## KESIMPULAN
1. Hasil  penghitungan  periodogram,  data curah  hujan  di  Provinsi  Jawa  Barat Tahun  2002-2015  terjadi  pada  periode 33 bulan (periode 3 tahunan).
2. Pola  curah  hujan  terhadap  peningkatan produktifitas tanaman padi sawah dimulai  pada  tahun  2003,  2006,  2009, 2012 dan 2015.
3. Karakteristik tipe curah hujan di Provinsi Jawa Barat tahun 2002-2015 berada pada kisaran  agak  basah  sampai  dengan sangat basah.

## DAFTAR PUSTAKA
Asmoro,  Ambar.  2015. Analisis  Pengaruh Curah  Hujan  Terhadap  Fluktuasi Hasil  Produksi  Tanaman  Padi  DAS Bengawan  Solo  Hulu  Bagian  Tenah Tahun 1986 – 2045 . Surakarta.
Dainty  I.,  Abdullah  SH.,  Priyati  A.,  2016.
Analisis  Peluang  Curah  Hujan  untuk Penetapan  Pola  dan  Waktu  tanam serta  Pemilihan  jenis  Komoditi  yang Sesuai  di  Desa  Masbagik  Kecamatan Masbagik  Kabupaten  Lombok  timur. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Pertanian dan Biosistem . Vol.4 No. 1. Hal 207-
216.
Dwiratna  N.,  Nawawi  G.,  Asdak  C.  2013.
Analisis Curah Hujan dan Aplikasinya  dalam  Penetapan  dan
Pola  Tanam Pertanian Lahan  Kering di Kabupaten Bandung. Jurnal
Bionatura . Vol. 15. No.1. Hal 29-34.
Faradiba,  2018. Prediksi  Curah  Hujan Bulanan Menggunakan Model
ARIMA  Musiman.  Prosiding  Seminar
Nasional  Fisika  Makassar  2018 .
Makassar.
Faradiba,  2018. Peramalan  Curah  Hujan
dan Luas Serangan Organisme
Pengganggu  Tanaman  di  Kabupaten
Bogor .  Jurnal  Pro-Life  Vol.5  No.3
Hal. 688-699.
Hidayati,  I.,  Suryanto  .  2015. Pengaruh Perubahan  Iklim  Terhadap  Produksi Pertanian dan Strategi Adaptasi Pada Lahan  Rawan  Kekeringan .  Vol.  16.
No.1. Hal 42-52.
Mardawilis.,  Ritonga,  Ermisari.  2016.
Pengaruh  Curah  Hujan  Terhadap
Produksi Tanaman Pangan
Kabupaten  Kampar  Provinsi  Riau .
Prosiding  Seminar  Nasional  Lahan Suboptimal  2016,    Palembang  20-21 Oktober 2016.
Mulyono  D,  2014. Analisis  karakteristik
Curah  Hujan  di  Wilayah  Kabupaten Garut  Selatan.  Jurnal  STT-Garut .
Vol.3 No.2 Hal. 1-9
https://www.sdg2030indonesia.org/page/10
-tujuan-dua