## Prakiraan Awal Musim di Kabupaten Kapuas Menggunakan Luaran Model Iklim Global

## Forecasting Season Onsets in Kapuas District Based on Global Climate Model Outputs

## Laode Nurdiansyah dan Akhmad Faqih *
Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor Gedung FMIPA Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Dramaga Bogor 16680
A R T I C L E I N F O Article history: Received 21 October 2017 Received in revised form 23 March 2018 Accepted 12 April 2018
doi: 10.29244/j.agromet.32.1.1-10

## Keywords:
Rainy Season Onset Global Climate Model Seasonal Climate Forecast Onset Prediction
Canonical Correlation Analysis A B S T R A C T
Predictions  of  the  rainy  and  dry  season  onsets  are  very  important  in  climate  risk management processes, especially for the development of early warning system of land and forest fires in Kalimantan. This research aims to predict the rainy and dry season  onsets  in  two  cluster  regions  in  Kapuas  District,  Central  Kalimantan.  The prediction models used to predict the onsets are developed by using seasonal rainfall data  on  September-October-November  (SON)  periods  as predicted  by  five  Global Climate Models (GCMs). The model uses Canonical Correlation Analysis (CCA) method available  in  the  Climate  Predictability  Tool  (CPT)  software  developed  by  the International Research Institute for Climate and Society (IRI), Columbia University. The results  show  that  the  predictors  from  HMC  and  POAMA  models  produce  better canonical correlations (r = 0.72 and 0.89, respectively) compared to BCC (r=0.46), CWB (r=0.62), and GDAPS_F (r=0.67) models. In the development of models for predicting the dry season onsets, the predictors from CWB and POAMA models perform better canonical  correlation  results  (r  =  0.73  and  0.76,  respectively)  compared  to  BCC (r=0.53),  GDAPS_F  (r=0.64),  and  HMC  (r=0.46)  models.  In  general,  the  model validations showed that CWB, GDAPS_F, and POAMA models have better predictive skills than BCC and HMC models in predicting onsets of the rainy and dry seasons (with Pearson correlations (r) ranging between 0.30 and 0.75). Experiments on those five  models  for  the  predictions  of  rainy  season  onset  in  2013  showed  that  the predicted onsets occurred on the range of 8 September to 22 October in Cluster 1 and on 3 to 7 October in Cluster 2. For the predictions of the dry season onsets in 2014, the models predicted the occurrences from 6 to 25 May in Cluster 1 and from 21 to 25 March in Cluster 2.

## PENDAHULUAN
Informasi  prediksi  iklim  musiman  merupakan bagian  penting  tidak  terpisahkan  dalam  sistem informasi  iklim  (Troccoli,  2010)  untuk  pengelolaan resiko  iklim  di  berbagai  bidang  (Buizer  et  al.,  2016; Haigh  et  al.,  2015).  Informasi  prediksi  tersebut  dapat dijadikan dasar dalam penetapan rencana, pengambilan keputusan, dan kepentingan manajemen guna meminimalkan atau menghindari berbagai resiko iklim  (Buizer  et  al.,  2016).  Salah  satu  pemanfaatan prediksi  iklim  musiman  dapat  digunakan  untuk
* Corresponding author: akhmadfa@apps.ipb.ac.id
mendukung  kegiatan  lain  misalnya  sebagai  sistem peringatan dini ( early warning system ) untuk bencana banjir, kekeringan, dan kebakaran hutan.
Berdasarkan hasil penelitian bersama antara IRI dan IPB (2009), kejadian kebakaran hutan di Kalimantan Tengah  memiliki  hubungan  negatif  dengan  anomali curah  hujan.  Periode  kebakaran  hutan  tersebut  yaitu pada bulan Mei-September bertepatan dengan musim kemarau (Someshwar et al., 2010; Taufik et al., 2017). Pada  saat  itu,  pembukaan  lahan  pertanian  dan perkebunan  dilakukan  melalui  pembakaran  sehingga kebakaran  menjadi  meluas  akibat  keberadaan  lahan
gambut  yang  luas  di  Kalimantan  Tengah.  Dengan mengetahui  informasi  iklim  musiman  berupa  awal musim  hujan  dan  awal  musim  kemarau,  kegiatan pembukaan  lahan  melalui  pembakaran  dapat direncanakan  dan  dikelola  dengan  baik  sehingga dampak kebakaran hutan tidak meluas. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu model prediksi iklim musiman yang dapat  memberikan  informasi  yang  akurat,  cepat,  dan bersifat  spesifik  lokasi  sehingga  resiko  dan  dampak kerugian yang terjadi dapat diminimalisir dan dihindari (Conway et al., 2015).
Kajian  tentang  prediksi  iklim  musiman  telah banyak  dilakukan  di  Indonesia.  Beberapa  prediktor yang sering digunakan dalam prediksi iklim musiman antara  lain  suhu  permukaan  laut  (Chen  et  al.,  2016) wilayah  Indonesia, Dipole  Mode  Index (Ratna  et  al., 2017) dan ENSO (Yanto et al., 2016) dengan time lag yang  beragam  (Swarinoto,  2010;  Wang  et  al.,  2015).
Penelitian terdahulu umumnya menggunakan hubungan  berbasis time  lag antara  prediktor  dan prediktan dalam mengembangkan model prediksi. Hal ini  terkait  dengan  adanya  perbedaan  sifat  fisis permukaan (bumi dan lautan) dalam menerima energi radiasi  matahari  dalam  hubungannya  dengan  awal musim yang terjadi (Swarinoto and Makmur, 2010).
Penelitian ini sendiri tidak berbasis pada time lag karena  menggunakan  prediktor  berupa  data  curah hujan  hasil  prediksi Global  Circulation  Model (GCM) dengan waktu prediksi ( lead time ) hingga tiga bulan ke depan  untuk  memprediksi  awal  musim  hujan  dan kemarau  di  Kapuas.  Penelitian  ini  bertujuan memprediksi  awal  musim  hujan  dan  awal  musim kemarau berdasarkan data hasil prediksi GCM.

## METODE PENELITIAN

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari  set  data  yang  digunakan  sebagai  prediktor  dan prediktan.  Untuk  data  prediktor,  digunakan  data sekunder yang terdiri dari: data hasil prediksi GCM dari Climate  Information  Tool  Kit (CLIK) APEC  Climate Center (APCC) dengan variabel berupa anomali curah hujan  dari  5  model  dengan  resolusi  grid  lintang  dan bujur  yaitu  2.5 0 x2.5 0 .  Data  diunduh  dari  website  CLIK APCC (clik.apcc21.net) dalam bentuk format data ASCII. Untuk data prediktan, penelitian ini menggunakan data grid curah hujan harian dari Climate Prediction Center ( CPC ) Unified  Gauge-Based  Analysis  of  Global  Daily Precipitation dengan  resolusi  grid  lintang  dan  bujur 0.5 0 x0.5 0 untuk  periode  tahun  1979-2013 . Data tersebut  diunduh dari  website  Data  Library  yang dimiliki  oleh the  International  Research  Institute  for Climate and Society (IRI; iridl.ldeo.columbia.edu).

## Prosedur Analisis Data
Analisis data dilakukan berdasarkan diagram alir penelitian  yang  secara  skematis  ditunjukkan  pada Gambar 1a.

## Pengumpulan Data
Data  GCM  diakses  melalui  website  CLIK  APCC, pada beberapa model dengan lead month 3 bulan yaitu September,  Oktober,  dan  November  (SON).  Variabel yang  digunakan  ialah  presipitasi  atau  curah  hujan dengan Simple  Composite  Method (SCM).  Setelah melakukan  prediksi  dan  verifikasi  dengan  SCM, diperoleh data hasil berupa anomali curah hujan yang terdiri  dari  data forecast dan hindcast .  Data forecast digunakan  untuk  membuat  prediksi  sedangkan  data hindcast digunakan  untuk  membangun  dan mengembangkan  model  prediksi.  Terdapat  beberapa model yang bisa digunakan untuk melakukan generate forecast (Gambar  1b),  namun  dalam  penelitian  ini model  yang  digunakan  hanya  5  model  sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 1.
Data  curah  hujan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berupa  data CPC  Unified  Gauge-Based Analysis  of  Global  Daily  Precipitation .  Data  ini dikembangkan  melalui  metode  interpolasi  optimal Gandin  dengan  mempertimbangkan  efek  orografi (Chen et al., 2008; Xie et al., 2007) dari data stasiun CH yang tersedia di CPC. Terdapat dua versi data CH CPC, yaitu  versi  retrospektif  dan  versi real  time .  Versi retrospektif (RETRO) terdiri dari tahun 1979-2005 yang diperoleh  lebih  dari  30.000  alat  ukur  ( gauge ), sedangkan versi real time (REALTIME) terdiri dari tahun 2006  hingga  sekarang  yang  diperoleh  dari  sekitar 17.000  alat  ukur  ( gauge ).  Data  ini  juga  memuat informasi  tentang  kepadatan  jaringan  alat  ukur  serta variasi  tiap-tiap  negara  dalam  periode  pelaporan harian.
Tabel 1 Model GCM yang digunakan dalam penelitian
Pemilihan Domain dan Cropping Data Wigena  (2006)  mengungkapkan  bahwa  pemilihan domain  GCM  pada  umumnya  dilakukan  dengan menggunakan  luasan  grid  persegi  yang  mencakup wilayah  penelitian.  Dalam  penelitian  tersebut, digunakan luasan grid 8x8 untuk GCM ECHAM dengan resolusi 2.8 0 x2.8 0 (Wigena, 2006), sedangkan penelitian lain  menggunakan  luasan  grid  12x12  untuk  GCM CSIRO-Mk3  dengan  resolusi  1.8 0 x1.8 0 (Sutikno,  2008).
Penelitan ini menggunakan luasan grid 10x10 (100 grid) di atas lokasi penelitian dengan posisi lokasi penelitian berada  di  tengah.  Adapun  resolusi  data  GCM  yang
digunakan  yaitu  2.5 0 x2.5 0 .  Ilustrasi  pemilihan  domain dan cropping data  hasil  prediksi  GCM  dapat  dilihat pada Gambar 1c.
Gambar 1 (a)  Diagram  alir  penelitian,  (b)  Tampilan generate  forecast  pada  CLIK  APCC,  (c)  Ilustrasi  pemilihan  domain  dan cropping data hasil prediksi GCM.

## Penentuan Awal dan Lama Musim
Awal  dan  lama  musim  ditentukan  berdasarkan metode  yang  diadaptasi  dari  IPCC  (Bombardi  and
Carvalho, 2008). Awalnya metode ini digunakan untuk mengetahui hujan musiman dengan menghitung nilai akumulasi curah hujan (Liebmann and Marengo, 2001).
Kemudian  metode  tersebut  direvisi  dengan mempertimbangkan  akumulasi  anomali  curah  hujan harian untuk menentukan awal dan akhir musim hujan (Liebmann et al., 2007).
Untuk setiap grid, digunakan persamaan berikut dalam  menduga  awal  musim  kemarau,  awal  musim hujan, dan lama musim kemarau.
S(pentad) = R ( n ) -R pentad n=pentad0
R(n) adalah rata-rata curah hujan untuk pentad (lima harian) n (mm/day),  dan R adalah  rata-rata  tahunan klimatologis curah hujan harian.
Gambar  2  menunjukkan  contoh  penggunaan aplikasi  berdasarkan  rumus  di  atas  untuk  menduga awal  musim  kemarau,  awal  musim  hujan,  dan  lama musim.  Awal  musim  kemarau  (hujan)  didefinisikan sebagai  pentad  ketika  akumulasi  anomali  mencapai nilai maksimum (minimum). Panjang atau lama musim kemarau (hujan) ialah pentad pada awal musim hujan (kemarau) dikurangi dengan pentad pada awal musim kemarau (hujan).

## Cluster Analysis
Cluster analysis merupakan teknik peubah ganda yang  mempunyai  tujuan  untuk  mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan  karakteristik yang dimilikinya.  Karakteristik  objek-objek  dalam  suatu cluster memiliki  tingkat  kemiripan  yang  tinggi, sedangkan  karakteristik  antar  objek  antar cluster memiliki  tingkat  kemiripan  yang  rendah  (Mattjik  and Sumertajaya, 2011).
Cluster analysis dilakukan untuk mengelompok- kan grid yang memiliki pola curah hujan bulanan yang sama  menggunakan aplikasi perangkat lunak Minitab
15. Banyaknya kelompok ditentukan berdasarkan jarak antar data yaitu pembelokan pertama pada grafik hasil hubungan  antara  tingkat  jarak  dan  jumlah  kelompok dari  hasil  perhitungan.  Teknik  untuk  mengukur  jarak yaitu menggunakan metode Ward dengan ukuran jarak Euclidean,  yang  akan  tampak  lebih  jelas  pada dendograf.

## Model Prediksi Iklim
Model  prediksi iklim dibuat  menggunakan  CPT ( Climate Predictability Tool ) yang dikembangkan oleh IRI.  CPT  merupakan  suatu  perangkat  lunak  berbasis Windows  yang  dapat  digunakan  untuk  membangun dan  mengembangkan  model  prediksi  iklim  musiman berdasarkan Model  Output  Statistic (MOS)  (Mason 2008).  Terdapat  lima  pilihan  analisis  yang  bisa digunakan  dalam  CPT  yaitu: Canonical  Correlation Analysis (CCA), Principal Components Regression (PCR), Multi  Linear  Regression (MLR), Global  Model  Output (GCM),  dan Probabilistic  Forecast  Verification (PFV). Namun  dalam  penelitian  ini  analisis  yang  digunakan ialah CCA.
CCA merupakan teknik statistika peubah ganda atau  analisis  multivariat  yang  digunakan  untuk menentukan hubungan antara dua himpunan variabel (Mattjik  and  Sumertajaya,  2011).  Satu  himpunan merupakan  himpunan  variabel  penduga  (prediktor) sedang  himpunan  lainnya  merupakan  himpunan variabel  respon  (prediktan).  Himpunan  variabel penduga dalam penelitian ini ialah data hasil prediksi GCM  yang  terdiri  dari  100  grid  data  anomali  curah hujan SON sedangkan himpunan variabel respon ialah data awal musim hujan dan awal musim kemarau pada 21 grid di Kapuas.
Mattjik  and  Sumertajaya  (2011)  menjelaskan bahwa  ide  utama  dari  analisis  CCA  adalah  mencari pasangan dari kombinasi linear yang memiliki korelasi terbesar.  Pasangan  dari  kombinasi  linear  ini  disebut fungsi/peubah  kanonik  dan  korelasinya  disebut korelasi  kanonik.  Penentuan  fungsi  kanonik  bisa dilakukan dengan menggunakan matriks covarian atau matriks  korelasi.  Fungsi  kanonik  inilah  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  model  persamaan regresi  guna  memprediksi  awal  musim  kemarau  dan awal musim hujan di Kapuas.

## Evaluasi, Validasi, dan Verifikasi Model
Evaluasi  dan  validasi  model  bertujuan  melihat kehandalan dan kinerja model yang dihasilkan. Model seharusnya  merupakan  perwakilan  yang  valid  dari realitas  yang  dikaji  sehingga  dapat  dihasilkan kesimpulan  yang  meyakinkan.  Evaluasi  dan  validasi model  dilakukan  dengan  mengukur  tingkat  korelasi antara  hasil  prediksi  dan  observasi.  Dalam  hal  ini,
Gambar 2 Contoh aplikasi pendugaan awal musim kemarau, awal musim hujan, dan lama musim kemarau
korelasi  yang  digunakan  ialah  korelasi  Pearson. Sementara  itu,  verifikasi  bertujuan  untuk  melihat tingkat  akurasi  model  dalam  melakukan  prediksi. Verifikasi dilakukan dengan memasukkan prediktor ke dalam  model  untuk  tahun  data  yang  tidak  dilibatkan dalam training kemudian  dibandingkan  dengan  data observasinya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Umum Wilayah Kajian
Kapuas  merupakan  salah  satu  kabupaten  di Provinsi  Kalimantan  Tengah  dan  secara  geografis terletak di sekitar garis khatulistiwa yaitu pada 0 0 8’ 48” - 3 0 27’ 00” LS dan 113 0 2’ 36” - 114 0 44’ 00” BT yang meliputi  area  seluas  14.999  Km 2 atau  9,77%  dari  luas Provinsi  Kalimantan  Tengah  (www.kapuaskab.go.id). Kapuas  pada  umumnya  termasuk  daerah  beriklim tropis dan lembab dengan temperatur minimal 21-23 0 C dan  maksimal  mencapai  36 0 C.  Intensitas  penyinaran matahari selalu tinggi dan sumber daya air yang cukup banyak sehingga  menyebabkan tingginya penguapan yang menimbulkan awan aktif/tebal.
Pola  curah  hujan  Kapuas  bertipe  monsunal (Aldrian  and  Dwi  Susanto,  2003)  sehingga  terdapat perbedaan  yang  jelas  antara  musim  kemarau  dan musim  hujan  seperti  terlihat  pada  Gambar  3.  Puncak musim  kemarau  terjadi  pada  periode  Juli-Agustus- September (JAS) dan puncak musim hujan terjadi pada periode  November-Desember-Januari  (NDJ).  Curah hujan  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Desember  dengan nilai  curah  hujan  sebesar  318  mm,  sedangkan  curah hujan terendah terjadi pada bulan Agustus dengan nilai curah hujan sebesar 83 mm.
Deskrpsi Awal Musim dan Lama Musim di Kapuas Untuk  memudahkan  proses  analisis  awal  dan lama  musim  di  Kapuas,  dilakukan cluster  analysis berdasarkan  pola  curah  hujan  bulanan  pada  masing- masing  grid  di  Kapuas.  Hasil cluster  analysis menunjukkan bahwa terdapat dua pola curah hujan di Kapuas  (Gambar  4).  Kedua cluster tersebut  secara umum memiliki pola curah hujan yang sama yaitu pola curah hujan monsunal, hanya saja pada cluster 1 (grid 1-13) puncak musim hujan terjadi pada NDJ sedangkan pada cluster 2 (grid 14-21) puncak musim hujan terjadi pada DJF. Hal ini terjadi akibat adanya perbedaan letak geografis antara cluster 1 dan 2.
Hasil cluster  analysis awal  dan  lama  musim  di Kapuas  ditunjukkan  oleh  Gambar  5.  Awal  musim kemarau  dan  hujan  pada cluster 1  memiliki  tren  dan pola  yang  relatif  sama.  Awal  musim  kemarau  terjadi yaitu pada kisaran pentad ke-25 (1-5 Mei) sedangkan awal musim hujan yaitu pada kisaran pentad ke-57 (8- 12 Oktober) sehingga lamanya musim kemarau terjadi sekitar 160 hari.
Awal  musim  hujan  memiliki  tren  yang  relatif sama pada cluster 2 selama 30 tahun, sedangkan awal musim  kemarau  memiliki  tren  yang  semakin  maju (terjadi  lebih  awal)  sehingga  musim  kemarau  pada cluster 2  menjadi  semakin  lama,  sebelumnya  sekitar 160  hari  menjadi  sekitar  200  hari.  Terjadinya  awal musim kemarau pada cluster 1 dan cluster 2 memiliki perbedaan.  Hal  ini  disebabkan  masih  terjadinya peningkatan curah hujan pada bulan Maret dan April pada cluster 1 sehingga musim kemarau terjadi sekitar bulan  Mei  atau  Juni.  Pada cluster 2,  curah  hujan mengalami  penurunan  setelah  mencapai  puncaknya pada  bulan  Desember  dan  Januari  sehingga  musim kemarau terjadi pada bulan Maret atau April.

## Model Prediksi Iklim Musiman Hasil CCA
Mode  CCA  optimum  pada  masing-masing model  untuk  awal  musim  hujan  hanya  berjumlah  1
Gambar 3 Pola  curah  hujan  di  Kapuas  berdasarkan hasil cluster analysis curah hujan bulanan
Gambar 4 Rata-rata  klimatogis  bulanan  curah  hujan (1979-2012)
mode  kecuali  pada  model  HMC  yang  mempunyai  2 mode optimum (Tabel 2). Hal ini menunjukkan bahwa mode 1 lebih berarti dibanding dengan mode yang lain karena  memiliki  nilai  korelasi  maksimum  antara anomali  curah  hujan  SON  dan  awal  musim  hujan  di Kapuas. Mode 2 digunakan untuk menentukan korelasi maksimum yang tidak dihitung oleh mode 1.

## Tabel 2 Hasil korelasi kanonik tiap model untuk awal musim hujan
Gambar 5 Pola awal musim kemarau dan hujan di Kapuas pada cluster 1 (a) dan cluster 2 (b) serta lama musim kemarau pada cluster 1 (c) dan cluster 2 (d)
Berdasarkan  hasil  CCA  tiap  model  untuk  awal musim  hujan  diperoleh  beberapa  model  dengan korelasi lebih dari 0.5 pada mode 1 yaitu: model CWB, GDAPS_F,  HMC,  dan  POAMA.  Hal  ini  menunjukkan adanya hubungan yang cukup erat antara nilai anomali curah  hujan  SON  dan  awal  musim  hujan  di  Kapuas. Hanya model BCC yang memiliki nilai korelasi kanonik yang rendah dibandingkan keempat model lain dengan nilai korelasi sebesar 0.46 serta model HMC pada mode 2 dengan nilai korelasi sebesar 0.31. Dapat disimpulkan bahwa  dari lima  model yang  digunakan,  model  HMC dan POAMA lebih baik dari pada model BCC, CWB, dan GDAPS_F  karena  memiliki  nilai  korelasi  kanonik  yang lebih tinggi (> 0.7).
Berdasarkan  hasil  CCA  tiap  model  untuk  awal musim  kemarau  (Tabel  3)  diperoleh  beberapa  model dengan  korelasi  lebih  dari  0.5  pada  mode  1  yaitu: model  BCC,  CWB,  GDAPS_F,  dan  POAMA.  Hal  ini menunjukkan  adanya  hubungan  yang  cukup  erat antara nilai anomali curah hujan SON dan awal musim kemarau di Kapuas. Hanya model HMC yang memiliki nilai  korelasi  kanonik  yang  rendah  dibandingkan keempat model lain dengan nilai korelasi sebesar 0.46 serta model POAMA, BCC, dan GDAPS_F pada mode 2 dengan nilai korelasi masing-masing sebesar 0.46, 0.42,
dan  0.27.  Dapat  disimpulkan  bahwa  dari  lima  model yang  digunakan,  model  CWB  dan  POAMA  lebih  baik dari  pada  model  BCC,  GDAPS_F,  dan  HMC  karena memiliki nilai korelasi kanonik yang lebih tinggi (> 0.7).
Tabel 3 Hasil CCA tiap model untuk awal musim kemarau

## Evaluasi dan Validasi Model
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  validasi  model awal musim hujan (Gambar 6a), secara umum grid di bagian  utara  Kapuas  memiliki  tingkat  korelasi  yang kurang  berarti  (0.00-0.15),  sedangkan  grid  di  bagian barat cluster 2  (grid  13  dan  16)  tingkat  korelasinya moderat  (0.30-0.45),  kuat  (0.45-0.60),  hingga  sangat kuat (0.60-0.75). Selain itu, grid pada cluster 2 memiliki tingkat  korelasi  yang  lebih  baik  dari  pada cluster 1. Model  CWB,  GDAPS_F,  dan  POAMA  memiliki  kinerja dan  tingkat  kehandalan  model  yang  lebih  baik  dari pada model BCC dan HMC, hal ini menunjukkan bahwa ketiga  model  tersebut  cukup  valid  untuk  digunakan dalam memprediksi awal musim hujan di Kapuas.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  validasi  model awal musim kemarau (Gambar 6b), secara umum model CWB,  GDAPS_F,  dan  POAMA  memiliki  kinerja  dan tingkat  kehandalan  model  yang  lebih  baik  dari  pada model  BCC  dan  HMC  dengan  tingkat  korelasi  antara
hasil prediksi awal musim kemarau dan observasi yang moderat (0.30-0.45). Hal ini menunjukkan bahwa model CWB,  GDAPS_F,  dan  POAMA  cukup  valid  untuk digunakan dalam memprediksi awal musim kemarau di Kapuas.
Gambar 6 Tingkat kehandalan model prediksi (a) awal musim hujan, dan (b) awal musim kemarau berdasarkan nilai korelasi antara hasil prediksi dan observasi pada berbagai model yang diuji

## Verifikasi Model
Hasil verifikasi model prediksi awal musim hujan pada  tahun  2007  dengan  observasi  (Gambar  7a) menunjukkan  bahwa  pada cluster 1  model  BCC  dan HMC lebih akurat dari pada model CWB, GDAPS_F dan POAMA. Model BCC memprediksi pada pentad ke-56 (3-7 Oktober) maju 1 pentad dari pada hasil observasi, sementara  itu  model  HMC  mundur  1  pentad, sedangkan  model  yang  lain  prediksinya  mundur  2-4 pentad. Pada cluster 2 masing-masing model memiliki tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  dalam  memprediksi awal  musim  hujan  di  Kapuas.  Model  BCC  dan  HMC memprediksi awal musim hujan tepat pada pentad ke- 60  (23-27  Oktober),  sedangkan  model  yang  lain prediksinya  mundur  1-2  pentad.  Secara  umum,  hasil prediksi awal musim hujan tahun 2007 di Kapuas masih dalam kondisi normal.
Hasil  verifikasi  model  prediksi  awal  musim kemarau pada tahun 2008 dengan observasi (Gambar 7a)  pada cluster 1  di  Kapuas  menunjukkan  tingkat akurasi yang kurang baik. Hasil observasi menunjukkan bahwa awal musim kemarau terjadi pada pentad ke-22 (16-20  April),  sedangkan  hasil  prediksi  pada  model POAMA,  HMC,  GDAPS_F,  dan  BCC  masing-masing mundur 3-4 pentad, sementara itu model CWB mundur
sekitar 7 pentad. Pada cluster 2, masing-masing model memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  dalam memprediksi awal  musim kemarau di Kapuas, kecuali model  CWB  yang  hasil  prediksinya  mundur  4  pentad dibanding hasil observasi. Secara umum, hasil prediksi awal  musim  kemarau  tahun  2008  di  Kapuas  masih dalam kondisi normal.

## Prediksi Iklim Musiman
Hasil  prediksi  awal  musim  hujan  tahun  2013 (Gambar  7b)  menunjukkan  bahwa  terdapat  4  model yang memprediksi terjadinya awal musim hujan pada kondisi  normal,  1  model  yaitu  model  GDAPS_F memprediksi awal musim hujan terjadi pada kondisi di bawah  normal.  Pada cluster 1  model  GDAPS_F memprediksi  awal  musim  hujan  akan  terjadi  pada pentad  ke-51  (8-12  September),  model  CWB  pada pentad  ke-54  (23-27  September),  model  HMC  dan POAMA pada pentad ke-56 (3-7 Oktober), dan model HMC  pada  pentad  ke-59  (18-22  Oktober).  Hasil tersebut menunjukkan bahwa model memprediksi awal musim hujan yaitu pada tanggal 3-7 Oktober dengan selang prediksi antara tanggal 8 September sampai 22 Oktober.
Gambar 7 (a) Verifikasi hasil prediksi awal musim hujan tahun 2007 dengan data observasi dan (b) Prediksi awal musim hujan tahun 2013
Pada cluster 2,  model  GDAPS_F  memprediksi awal musim hujan pada tahun 2013 akan terjadi pada pentad  ke-56  (3-7  Oktober),  sedangkan  model  CWB memprediksi  pada  pentad  ke-58  (13-17  Oktober). Sementara itu, tiga model yang lain yaitu CWB, POAMA, dan BCC memprediksi awal musim hujan akan terjadi masing-masing  pada  pentad  ke-60  (23-27  Oktober). Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  prediksi  awal musim hujan di cluster 2 akan terjadi pada tanggal 23- 27  Oktober  dengan  selang  prediksi  antara  tanggal  3 Oktober sampai 27 Oktober.
Hasil prediksi awal musim kemarau tahun 2014 (Gambar 8) menunjukkan bahwa terjadinya awal musim kemarau  secara  umum  masih  pada  kondisi  normal. Pada cluster 1  model  BCC  memprediksi  awal  musim kemarau  akan  terjadi  pada  pentad  ke-26  (6-10  Mei), model  HMC  pada  pentad  ke-27(11-15  Mei),  model CWB  dan  POAMA  pada  pentad  ke-28  (16-20  Mei), sedangkan  dan  GDAPS_F  memprediksi  pada  pentad ke-29  (21-25  Mei).  Hasil  ini  menunjukkan  model memprediksi awal musim kemarau yaitu pada tanggal 16-20  Mei  dengan  selang  prediksi  antara  tanggal  6 sampai 25 Mei.
Gambar 8 Prediksi awal musim kemarau tahun 2014 pada cluster 1 (a) dan cluster 2 (b)
Pada cluster 2,  model  BCC  memprediksi  awal musim  kemarau  pada  tahun  2014  akan  terjadi  pada pentad ke-23 (21-25 April), model HMC pada pentad ke-25 (1-5 Mei), POAMA pada pentad ke-26 (6-10 Mei), GDAPS_F  pentad  ke-27  (11-15 Mei),  dan  model  CWB pada pentad ke-28 (16-20 Mei). Hasil ini menunjukkan bahwa prediksi awal musim kemarau di cluster 2 terjadi pada kisaran tanggal 21 sampai 25 Maret.

## Verifikasi Prediksi Tahun 2013
Hasil verifikasi prediksi awal musim hujan tahun 2013  dengan  observasi  menunjukkan  bahwa  model memprediksi  awal  musim  hujan  lebih  awal  (maju) dibanding hasil observasi, baik pada cluster 1 maupun pada cluster 2. Pada cluster 1 model BCC memprediksi awal  musim  hujan  maju  2  pentad,  model  HMC  dan POAMA maju 5 pentad, sedangkan model lain maju 7-
10  pentad.  Pada cluster 2  model  BCC,  HMC,  dan POAMA memprediksi awal musim hujan maju 2 pentad sedangkan model lain memprediksi 4-6 pentad. Secara umum hasil prediksi awal musim hujan tahun 2013 di Kapuas  masih  normal  kecuali  model  GDAPS_F  yang memprediksi pada kondisi di bawah normal.

## KESIMPULAN
Model  prediksi  iklim  musiman  dibangun  dan dikembangkan menggunakan metode CCA berdasarkan hubungan antara data grid anomali curah hujan  SON  hasil  prediksi  GCM  dan  awal  musim hujan/kemarau di Kapuas. Untuk model prediksi awal musim hujan, model HMC dan POAMA lebih baik dari pada model BCC, CWB, dan GDAPS_F karena memiliki nilai  korelasi  kanonik  yang  lebih  tinggi  ( r ≥  0.7). Sedangkan untuk model prediksi awal musim kemarau, model  CWB  dan  POAMA  menunjukkan  nilai  korelasi kanonik yang lebih baik ( r ≥ 0.7) dari pada model BCC, GDAPS_F, dan HMC.
Model  CWB,  GDAPS_F,  dan  POAMA  memiliki kinerja  dan  tingkat  kehandalan  yang  lebih  baik  dari pada  model  BCC  dan  HMC  dalam  memprediksi  awal musim hujan dan kemarau di Kapuas  dengan tingkat korelasi yang moderat (0.30-0.45) hingga sangat kuat (0.60-0.75).  Sementara  itu, cluster 2  memiliki  tingkat akurasi model yang lebih baik dalam memprediksi awal musim hujan dan kemarau dibanding pada cluster 1 di Kapuas. Hal ini disebabkan adanya pengaruh lokal yang dominan  akibat  faktor  topografi  pada  curah  hujan cluster 1 sehingga kemungkinan terjadi hujan orografis. Hasil  prediksi  awal  musim  hujan  tahun  2013 pada cluster 1  terjadi  pada  rentang  tanggal  8 September sampai 22 Oktober, sedangkan di cluster 2 terjadi  pada  rentang  tanggal  3  Oktober  sampai  27 Oktober.  Sementara  itu,  hasil  prediksi  awal  musim kemarau  tahun  2014  di cluster 1  terjadi  pada  kisaran tanggal 6 sampai 25 Mei, sedangkan di cluster 2 terjadi pada kisaran tanggal 21 sampai 25 Maret.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldrian, E., Dwi Susanto, R., 2003. Identification of three dominant rainfall regions within Indonesia and their  relationship  to  sea  surface  temperature. International Journal of Climatology 23, 1435– 1452. https://doi.org/10.1002/joc.950
Bombardi,  R.J.,  Carvalho,  L.M.V.,  2008.  IPCC  global coupled  model  simulations  of  the  South America  monsoon  system.  Climate  Dynamics 33,  893.  https://doi.org/10.1007/s00382-008- 0488-1
Buizer, J., Jacobs, K., Cash, D., 2016. Making short-term climate  forecasts  useful:  Linking  science  and action.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  113,  4597. https://doi.org/10.1073/pnas.0900518107
Chen,  M.,  Shi,  W.,  Xie,  P.,  Silva,  V.B.S.,  Kousky,  V.E.,
Wayne  Higgins,  R.,  Janowiak,  J.E.,  2008. Assessing  objective  techniques  for  gauge- based  analyses  of  global  daily  precipitation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres 113. https://doi.org/10.1029/2007JD009132
Chen, Y., Morton, D.C., Andela, N., Giglio, L., Randerson, J.T., 2016. How much global burned  area can be forecast on seasonal time scales using sea surface temperatures? Environmental Research Letters 11, 045001.
Conway, D., van Garderen, E.A., Deryng, D., Dorling, S., Krueger, T., Landman, W., Lankford, B., Lebek, K.,  Osborn,  T.,  Ringler,  C.,  Thurlow,  J.,  Zhu,  T., Dalin,  C.,  2015.  Climate  and  southern  Africa’s water–energy–food  nexus.  Nature  Climate Change 5, 837.
Haigh, T., Takle, E., Andresen, J., Widhalm, M., Carlton, J.S.,  Angel,  J.,  2015.  Mapping  the  decision points  and  climate  information  use  of agricultural producers across the U.S. Corn Belt. Climate  Risk  Management  7,  20–30. https://doi.org/10.1016/j.crm.2015.01.004
Liebmann,  B.,  Camargo,  S.J.,  Seth,  A.,  Marengo,  J.A., Carvalho, L.M.V., Allured, D., Fu, R., Vera, C.S., 2007.  Onset  and  End  of  the  Rainy  Season  in South America in Observations and the ECHAM 4.5 Atmospheric General Circulation Model. J. Climate 20, 2037–2050. https://doi.org/10.1175/JCLI4122.1
Liebmann, B., Marengo, J., 2001. Interannual Variability of the Rainy Season and Rainfall in the Brazilian Amazon  Basin.  J.  Climate  14,  4308–4318. https://doi.org/10.1175/1520- 0442(2001)014<4308:IVOTRS>2.0.CO;2 Mattjik, A., Sumertajaya, I.,  2011. Sidik Peubah Ganda dengan  Menggunakan  SAS.  Departemen Statistika, IPB, Bogor.
Ratna, S., Ratnam JV, Behera SK, Tangang FT, Yamagata T, 2017. Validation of the WRF regional climate model over the subregions of Southeast Asia: climatology  and  interannual  variability.  Clim Res 71, 263–280.
Someshwar,  M.,  Boer,  R.,  Conrad,  E.,  2010.  Managing Peatland  Fire  Risk  in  Central  Kalimantan, Indonesia.
Sutikno, 2008. Statistical downscaling luaran GCM dan pemanfaatannya  untuk  peramalam  produksi padi. IPB, Bogor.
Swarinoto,  Y.,  2010.  EVALUASI  KEHANDALAN SIMULASI  INFORMASI  PRAKIRAAN  IKLIM MUSIMAN  MENGGUNAKAN  METODE  ROC (KASUS  ZOM  126  DENPASAR).  Jurnal Meterorologi dan Geofisika 11, 120–130.
Swarinoto,  Y.,  Makmur,  E.,  2010.  Simulasi  prediksi probabilitas  awal  musim  hujan  dan  panjang musim  hujan  di  ZOM  126  Denpasar.  Jurnal Meterorologi dan Geofisika 11, 1–13.
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.
Troccoli,  A.,  2010.  Seasonal  climate  forecasting.
Meteorological  Applications  17,  251–268. https://doi.org/10.1002/met.184
Wang,  B.,  Lee,  J.-Y.,  Xiang,  B.,  2015.  Asian  summer monsoon  rainfall  predictability:  a  predictable
mode  analysis.  Climate  Dynamics  44,  61–74. https://doi.org/10.1007/s00382-014-2218-1 Wigena,  A.,  2006.  Pemodelan  statistical  downscaling dengan  regressi  projection  pursuit  untuk peramalan  curah  hujan  bulanan  (kasus:  curah hujan bulanan di Indramayu). IPB, Bogor.
Xie,  P.,  Chen,  M.,  Yang,  S.,  Yatagai,  A.,  Hayasaka,  T.,
Fukushima,  Y.,  Liu,  C.,  2007.  A  Gauge-Based Analysis of Daily Precipitation over East Asia. J. Hydrometeor. 8, 607–626. https://doi.org/10.1175/JHM583.1 Yanto,  Rajagopalan,  B.,  Zagona,  E.,  2016.  Space–time variability of Indonesian rainfall at inter-annual and  multi-decadal  time  scales.  Climate Dynamics 47, 2975–2989. https://doi.org/10.1007/s00382-016-3008-8