J.Agromet 23 (1): 11-19,2009

## ANALISIS HUBUNGAN CURAH HUJAN DENGAN KEJADIAN BANJIR DAN KEKERINGAN PADA WILAYAH DENGAN SISTIM USAHATANI BERBASIS PADI
DI PROPINSI JAWA BARAT
(Analysis of Relationship between Rainfall and Flood as well as Drought Events on Area With Rice Farming System In West Java Province )
Woro Estiningtyas 1) , Rizaldi Boer 2) dan Agus Buono 3)
1) Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi
2) Jurusan Geofisika dan Meteorologi, Institut Pertanian Bogor
3) Jurusan Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor woro_esti@yahoo.com

## ABSTRACT
There are significantly decreasing of rainfall in wet season and dry season, and changed in onset of early season, that all of them can make crouded in plan of planting date, field actifity especially for food crops africulture.  In the other side, climate is one of condition that has been ready and can not change, where probability of climate change will be reality that should be happened every time. Increasing frequency of climate extrem will give high impact in agriculture, especialy in rice-based farming system. This paper describes the climate risk based on statistical approaches. The climate risk is focused on flood and drought event. The analysis used was a chance occurrence based on time series data of rainfall and flood/droughts (affected and puso) based on median value from time series data. The goal of this research are : (1) to know rainfall critical value that can be influence flood and drought event in some of central food crops i West Java, (2) to know probability of flood and drought event in some of central food crops in West Java. The result of this research show that critical value of the rainfall that can be influence flood and drought event is very variety. Average of for  flood  event  for  paddy  field  near  coastal  based  on  median  approach  is  140  mm/month  with probability 0,6. For another location, 166 mm/month with probability 0,68. Average of critical value of the rainfall for drought event is  64 mm/month for paddy field near coastal with probability 0,73. For  another  location,    critical  rainfall  value  is  119  mm/month  with  probability  0,76.  For  spesific research  or  detail  scale  (district  or  sub  distric)  we  can  use  rainfall  critical  value  and  probablity based on data in that specific location because the data is more representative local riil condition.
Key  word  : flood,  drought,  rice-based  farming  system,  critical  value  of  rainfall,  probability  of  flood and drought

## PENDAHULUAN
Meningkatnya  kejadian iklim  ekstrim  telah membawa dampak yang merugikan  pada  berbagai sektor,  tidak  terkecuali  sektor  pertanian.  Bahkan  sektor  pertanian  merupakan  salah  satu  sektor yang cukup rentan terhadap perubahan iklim.  Dalam bidang pertanian dampak yang paling besar dirasakan  akibat  perubahan  iklim  adalah  perubahan  curah  hujan.  Terjadi  kecenderungan penurunan  curah  hujan  yang  signifikan  pada musim  hujan  dan musim  kemarau,  serta  perubahan onset awal musim yang kesemuanya dapat mengacaukan jadwal tanam serta aktifitas pertanaman di  lapangan.  Fakta  tersebut  di  atas  menunjukkan  bahwa  dampak  perubahan  iklim  berupa perubahan  pola  hujan,  dan  meningkatnya frekuensi  terjadinya  iklim  ekstrim  akan  berpengaruh langsung  pada  pertanian.  Berdasarkan  data  bencana  yang  bersumber  dari International  Disaster Database sejak  tahun  1950  hingga  2005  (Boer  dan  Perdinan,  2007)  menunjukkan  bahwa  jumlah kejadian  bencana  yang  terkait  iklim  semakin  meningkat.  Dari  beberapa  kejadian  selama  kurun waktu tersebut, frekuensi tertinggi adalah bencana banjir disusul oleh tanah longsor. Namun tidak menutup kemungkinan bencana lain yang terjadi juga membawa kerugian yang cukup besar.
Penyerahan naskah : 02 Februari 2009
Diterima untuk diterbitkan : 05 Maret 2009

## Woro Estiningtyas,Rizaldi Boer dan Agus Buono
Kejadian  iklim  ekstrim  yang  dominan  terjadi  di  Indonesia  dan  terkait  iklim  adalah  bencana banjir  dan  kekeringan.Hasil  penelitian  Pasaribu  (2009)  memperlihatkan  luas  area  yang  terkena bencana  kekeringan  selama  kurun  waktu  2003-2007  adalah  paling  luas,  disusul  bencana  banjir dan  hama  penyakit,  demikian  juga  terhadap  kehilangan  produksi.  Sebagai  gambaran,  bencana kekeringan  tahun  2007  telah  mengakibatkan  areal  seluas  hampir  800  hektar  terkena  kekeringan dengan kehilangan hasil hampir 1,2 juta ton.
Semakin  meningkatnya  jumlah  bencana  terkait  iklim  khususnya  banjir  dan  kekeringan merupakan  realita  yang  harus  dihadapi  terutama  oleh  pelaku maupun  yang  terkait  dengan  sistim usahatani  berbasis  padi,  karena  sub  sektor  ini  sangat  rentan  dan  penuh  dengan  ketidakpastian akibat kejadian iklim ekstrim tersebut.
Menyikapi perkembangan dan kenyataan tersebut di atas, maka perlu dilakukan analisis untuk mengkuantifikasi  kejadian  bencana  terkait  iklim  khususnya  banjir  dan  kekeringan.  Kuantifikasi dilakukan  berupa  penentuan  batas  kritis  curah  hujan  yang  menyebabkan  banjir  atau  kekeringan, luasan  yang  terkena  serta  peluang  kejadian  curah  hujan  kritis  yang  menyebabkan  banjir  atau kekeringan.  Pendekatan  awal  untuk  kuantifikasi  banjir  dan  kekeringan  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah berdasarkan pendekatan statistika berdasarkan data runut waktu curah hujan dan luasan yang terkena maupun puso akibat banjir dan kekeringan di areal sawah yang berbasis sistim usahatani yang menjadi focus dalam penelitian ini.
Tujuan penelitian ini adalah : 1) Menentukan batas kritis curah hujan yang dapat menyebabkan kejadian banjir atau kekeringan, dan 2) Menentukan peluang kejadian curah hujan kritis yang dapat menyebabkan banjir atau kekeringan.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  masukan  dan  bahan  pertimbangan dalam  perencanaan  terutama  untuk kepentingan  perluasan  wilayah tanaman  pangan  serta  dalam kaitannya dengan analisis dampak perubahan iklim terhadap ketahanan pangan.

## METODOLOGI
Data masukan yang digunakan dalam analisis ini adalah data curah hujan bulanan (mm) dan data bulanan luas lahan sawah tanaman padi yang mengalami banjir dan kekeringan (terkena dan puso,  dalam  hektar)  tahun  1989-2006.  Data  ini  diperoleh  dari  Direktorat  Perlindungan  Tanaman. Analisis perubahan kejadian iklim ekstrim dilakukan untuk menentukan nilai kritis curah hujan yang menyebabkan  banjir  atau  kekeringan  serta  peluang  tinggi  curah  hujan  yang  menyebabkan  banjir atau  kekeringan  serta  luas  lahan  sawah  yang  mengalami  kejadian  banjir  dan  kekeringan. Penentuan  nilai  curah  hujan  kritis  dilakukan  pada  setiap  stasiun  yang  ada  di  kabupaten/kota karena data bencana kekeringan yang tersedia adalah pada tingkat kabupaten/kota.
Untuk  menggunakan  data  luas  terkena  dan  puso  sebagai  input  model,  digunakan  index dampak kekeringan dengan formulasi :
IDB = 0,5 (LT b – LP b ) + LP b IDK = 0,5 (LT k – LP k ) + LP k
LT b = luas terkena banjir,
LT k = luas terkena kekeringan, LP b =luas puso akibat banjir, LP k = luas puso akibat kekeringan.
Proses  input  meliputi  persiapan  data  input  yang  terdiri  dari  tiga  variabel,  yaitu  luas  lahan terkena  bencana  banjir  (BB),  luas  lahan  terkena  bencana  kekeringan  (KK),  dan  Curah  Hujan Bulanan (CH).  Satuan untuk BB dan BK adalah Hektar (Ha), dan untuk CH adalah mm.  Data CH adalah  pada  level  stasiun  untuk  suatu  kabupaten/kota  tertentu,  dan  untuk  BK  data  yang  tersedia adalah  untuk  level  satu  kabupaten/kota.    Pada  analisis  berikutnya,  bulan  yang  tidak  tersedia datanya  tidak  akan  disertakan  pada  analisis.  Pendekatan  yang  digunakan  dalam  analisis  adalah berdasarkan nilai median.
Pendugaan  bentuk  hubungan  antara  curah  hujan  dan  kejadian  banjir/kekeringan  dilakukan dengan  mengelompokkan  data  curah  hujan  dan  kejadian  banjir/kekeringan  menjadi  4  kelompok serta menghitung nilai mediannya masing-masing untuk banjir dan kekeringan. Untuk mengetahui pola  umum  dari  hubungan  CH  dengan  bencana  ini  dilakukan  pengelompokan  terhadap  stasiun yang  ada  berdasar  empat  titik  tersebut,  sehingga  diperoleh  bentuk  (grafik)  yang menyajikan  pola hubungan antara bencana sebagai fungsi dari curah hujan untuk setiap klaster yang dihasilkan.
Penentuan  peluang  curah  hujan  penyebab  terjadinya  bencana  ini  akan  disajikan  pada  dua bagian, yaitu bencana banjir dan bencana kekeringan. Pada bencana banjir, penghitungan peluang dimulai  dari  titik  CH  terkecil  penyebab  bencana.    Sedangkan  pada  bencana  kekeringan,  nilai peluang dihitung dari CH terbesar penyebab bencana kekeringan tertentu.  Oleh karena bencana banjir  biasanya  terjadi terjadi  pada musim  penghujan, maka  untuk formulasi  peluang  curah  hujan penyebab  bencana  banjir  didasarkan  pada  data  curah  hujan  dan luas  bencana  banjir  pada  bulan November,  Desember,  Januari, Februari,  Maret,  dan April,  NDJFMA.   Sedangkan  untuk  bencana kekeringan, data curah hujan dan luas bencana kekeringan didasarkan pada bulan Mei, Juni, Juli, Agustus,  September  dan  Oktober,  MJJASO.    Secara  umum,  baik  pada  bencana  banjir  maupun kekeringan,  penghitungan  peluang  curah  hujan  (CH)  penyebab  bencana  terdiri  dari  3  tahapan, yaitu :
(1)  Pendugaan fungsi distribusi peluang dari CH penyebab bencana banjir dan kekeringan dengan fungsi Kernel (Suryadi, 1993).
(2)  Pendugaan bentuk hubungan antara bencana dengan CH, dan penentuan titik CH terkait dengan nilai bencana tertentu, dan disebut sebagai CH kritis.

## Woro Estiningtyas,Rizaldi Boer dan Agus Buono
(3)  Penghitungan peluang terjadinya CH lebih besar dari CH kritis untuk bencana banjir.
Sedangkan untuk bencana kekeringan, maka peluang dihitung berdasar terjadinya CH kurang dari CH kritis dengan metode Monte Karlo (Silvermen, 1990).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan untuk propinsi Jawa Barat diwakili oleh 102 stasiun hujan yang tersebar di  9  kabupaten  yaitu  :  Bandung,  Bekasi,  Cianjur,  Indramayu,  Karawang,  Kuningan,  Subang, Sukabumi  dan Tasikmalaya.  Stasiun  hujan  dipilah menjadi  2  yaitu  yang  berlokasi  di lahan  sawah dan relatif dekat dengan pantai (sawah/pantai) dan stasiun hujan selain kelompok pertama tersebut  yang  selanjutnya  disebut  selain  sawah  dekat  pantai,  agar  dapat  mengetahui  hubungan curah hujan dengan kejadian bencana terkait iklim (banjir dan kekeringan. Hal ini dilakukan karena data  banjir/kekeringan  yang  digunakan  adalah  data  banjir  dan  kekeringan  untuk  lahan  sawah. Pembahasan  disajikan  dalam  dua  bagian,  yaitu :  1)  Analisis  hubungan  curah  hujan  dan  kejadian bencana banjir, dan 2) Analisis hubungan curah hujan dan kejadian bencana kekeringan.

## Analisis Hubungan Curah Hujan dan Kejadian Bencana Banjir
Hasil  analisis  berdasarkan  nilai  median  untuk  lokasi  sawah  yang  relatif  dekat  dengan  pantai disajikan dalam Tabel 1. Luas bencana banjir berkisar dari 21.0 Ha hingga 3162,3 Ha dengan rata- rata luas banjir 1369 Ha. Hal ini mengindikasikan bahwa propinsi Jawa Barat merupakan wilayah yang  cukup  beragam.  Ada  wilayah  yang  cukup  luas  mengalami  banjir,  sementara  beberapa wilayah  lain  yang  relatif  sedikit  mengalami  bencana  banjir.  Wilayah  yang  mengalami  bencana banjir  cukup  luas  pada  umumnya  dominan  terjadi  di  pantai  utara  (pantura)  Jawa  Barat  (Gambar 1a).  Curah  hujan  kritis  yang  mengindikasikan  bahwa  lebih  dari  curah  hujan  tersebut  akan  terjadi banjir  berkisar  antara  45-323 mm/bulan  dengan  rata-rata  224 mm/bulan. Artinya terdapat  wilayah yang  sangat  rawan  terhadap  kejadian  banjir,  karena  dengan  curah  hujan  yang  relatif  kecil  saja sudah  dapat  menyebabkan  banjir,  tetapi  berdasarkan  penyebaran  spasialnya  (Gambar  1b) wilayah-wilayah ini sangat kecil sekali. Untuk peluang kejadian curah hujan kritis tersebut (peluang banjir)  diperoleh  nilai  rata-rata  0,23.  Nilai  peluang  0,23  ini  dominan  terjadi  di  wilayah  Jawa  Barat seperti ditunjukkan dalam Gambar 1c.
Penyebaran  luas  banjir  secara  keseluruhan  di  Propinsi  Jawa  Barat  (Gambar  1a) memperlihatkan  bahwa  luasan  yang  dominan  adalah  sekitar  200  ha.  Ada  beberapa  lokasi  di pantura yang memperlihatkan luasan banjir yang lebih besar. Penyebaran curah hujan kritis yang bisa menyebabkan banjir (Gambar 1b) didominasi oleh curah hujan lebih dari 300-400 mm/bulan, namun ada beberapa daerah dengan batas curah hujan kritis yang lebih rendah. Peluang kejadian curah  hujan  kritis  (Gambar  1c)  menunjukkan  nilai  dominan  sekitar  0.35,  curah  hujan  kritis  263 mm/bulan dengan peluang 0,27. Namun ada beberapa wilayah yang memiliki peluang lebih besar atau lebih kecil dari nilai tersebut. Untuk lokasi sawah yang tidak dekat pantai menunjukkan hasil rata-rata luas  bencana  banjir  700.7  ha.  Rata-rata luas  kekeringan  472.2  ha,  curah  hujan  kritis  51 mm/bulan dengan peluang 0.43 (Tabel 2).
Berdasarkan  hasil  tersebut  terlihat  bahwa  daerah  yang  terkena  banjir  maupun  kekeringan  di lokasi sawah yang relatif dekat dengan pantai lebih luas dibandingkan dengan daerah persawahan yang tidak dekat pantai. Batas kritis curah hujan di lokasi sawah yang dekat pantai untuk kejadian banjir  lebih  rendah  (224  mm/bulan)  dibandingkan  di  lokasi  sawah  yang  tidak  dekat  pantai  (263 mm/bulan).  Artinya  dengan  curah  hujan  minimal  224  mm/bulan  saja  sudah  bisa  menyebabkan banjir di daerah persawahan yang relatif dekat dengan pantai, tetapi untuk lokasi persawahan yang jauh dari pantai belum menyebabkan banjir.
Tabel  1  Luas  bencana,  curah  hujan  kritis  dan  peluangnya  untuk  kejadian  banjir berdasarkan  nilai  median  untuk  lokasi  sawah  dekat  pantai  dan  selain  sawah  dekat pantai.
sawah dekat pantai Selain sawah dekat pantai Jabar luas bencana Curah Hujan Peluang  Luas bencana Curah Hujan Peluang Banjir Kritis Banjir Banjir Banjir Kritis Banjir Banjir Max 3162.3 264.2 1 2897 498.9 1 Min 21 8.3 0 8 8.3 0 Rata-Rata 1336.3 139.9 0.62 715.6 165.8 0.68
105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 109.5 -8.5 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 -200 200 600 1000 1400 1800 2200 2600 3000 Luas_Banjir 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 109.5 -8.5 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 0 100 200 300 400 500 600 700 CH_Banjir (a) (b) 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 109.5 -8.5 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 -0.2 -0.1 0.0 0.2 0.3 0.3 0.5 0.6 0.7 0.8 Peluang_Banjir (c)
Gambar 1  Penyebaran luas banjir (a), curah hujan kritis (b) dan peluang kejadiannya (c) berdasarkan nilai median di Propinsi Jawa Barat

## Woro Estiningtyas,Rizaldi Boer dan Agus Buono
Ditinjau  dari  distribusi  frekuensinya  (Gambar  2)  diperoleh  bahwa  frekuensi  kejadian  curah hujan  kritis  yang  bisa  menyebabkan  banjir  di  lokasi  persawahan  dekat  pantai  lebih  tinggi dibandingkan lokasi lainnya, dengan rata-rata curah hujan kritis 300 mm/bulan. Artinya curah hujan lebih  dari  300  mm/bulan  di  wilayah  sawah  yang  dekat  pantai  seringkali  menyebabkan  terjadinya bencana  banjir  di  wilayah  tersebut  dengan frekuensi  sekitar  0.3.  Sedangkan  untuk  lokasi lainnya, batas  curah  hujan  kritis  sedikit  lebih  tinggi  yaitu  sekitar  350  mm/bulan  dengan  frekusensi  yang lebih rendah yaitu sekitar 0.2.
BANJIR-JABAR-MEDIAN 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 Ch Kritis Fre k ue ns i SWH/PTI NON-SWH/PTI Gambar 2 Distribusi frekuensi curah hujan kritis kejadian banjir berdasarkan median di Propinsi Jawa Barat

## Analisis Hubungan Curah Hujan dan Kejadian Bencana Kekeringan
Hasil  analisis  hubungan  kejadian  kekeringan  dengan  curah  hujan  untuk  lokasi  sawah  dekat pantai dan lokasi lainnya (selain sawah dekat pantai) disajikan dalam Tabel 2. Untuk lokasi sawah dekat pantai, luas bencana kekeringan berkisar antara 35 hingga 1695 Ha, dengan rata-rata 524,8 Ha.  Batas  curah  hujan  kritis  rata-rata  63,7  mm/bulan,  dengan  peluang  0,73.  Untuk  lokasi  selain sawah  dekat  pantai  rata-rata  luas  bencana  kekeringan  lebih  rendah  yaitu  479,6  Ha,  tetapi  ada wilayah  dengan  luas  kekeringan  yang  cukup  tinggi.  Batas  curah  hujan  kritis  yang  menyebabkan kekeringan rata-rata 119,1 mm/bulan dengan rata-rata peluang 0,76.
Tabel 2  Luas bencana, curah hujan kritis dan peluangnya untuk kejadian kekeringan berdasarkan nilai median untuk lokasi sawah dekat pantai dan selain sawah dekat pantai.
sawah dekat pantai Selain sawah dekat pantai Jabar luas bencana Curah Hujan Peluang Luas bencana   Curah Hujan peluang kekeringan Kritis Kekeringan Kekeringan  Kekeringan Kritis kekeringan Kekeringan Max 1695 165.4 1 4258.8 542.4 1 Min 35 0 0 10 0 0 Rata-Rata 524.8 63.7 0.73 479.6 119.1 0.76
Berdasarkan  penyebaran  secara  spasial  luas  kejadian  kekeringan  hingga  1500  Ha  dominan terjadi di Jawa Barat bagian utara dan selatan/timur, sedangkan bagian tengah
mengalami  kekeringan  relatif  lebih  luas  (Gambar  3a).  Batas  curah  hujan  kritis  yang  cukup  tinggi yang memicu kejadian  kekeringan  dominan  terjadi  di wilayah  timur, tengah  dan  utara  Jawa  Barat (Gambar  3b).  Wilayah-wilayah  ini  sangat  rentan  terhadap  kejadian  kekeringan,  karena  apabila curah  hujan  kurang  dari  80-100  mm/bulan  bahkan  140  mm/bulan  wilayah  ini  sudah  mengalami kekeringan. Sementara ada sebagian kecil wilayah lain yang masih bisa bertahan hingga jika curah hujan per bulannya kurang dari 20-30 mm baru terjadi kekeringan. Peluang terjadinya curah hujan kritis tersebut beragam di setiap wilayah, tetapi rata-rata 0,45 atau kurang dari 0,6 (Gambar 3c).
Hasil analisis distribusi frekuensi (Gambar 4) memperlihatkan bahwa frekuensi kejadian curah hujan  kritis  yang  menyebabkan  kekeringan  di  lokasi  sawah  dekat  pantai  relatif  lebih  tinggi dibandingkan  lokasi  lainnya.  Curah  hujan  kritis  50-100  mm/bulan  dominan  terjadi  baik  di  lokasi sawah dekat pantai maupun lokasi lainnya di Propinsi Jawa Barat.
105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 109.5 -8.5 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 Luas_Kering -1500 -500 500 1500 2500 3500 4500 5500 6500 7500 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 109.5 -8.5 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 CH_Kering -20 0 20 40 60 80 100 120 140 (a) (b) 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 109.5 -8.5 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 Peluang_Kering -0.1 0.1 0.3 0.4 0.6 0.7 0.8 1.0 1.2
(c)
Gambar 3  Penyebaran luas kekeringan (a), curah hujan kritis (b) dan peluang kejadiannya (c) di Propinsi Jawa Barat

## Woro Estiningtyas,Rizaldi Boer dan Agus Buono
KEKERINGAN-JABAR-MEDIAN 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 Ch Kritis Fre k ue ns i SWH/PTI NON-SWH/PTI Gambar 4 Distribusi frekuensi curah hujan kritis kejadian kekeringan berdasarkan median di Propinsi Jawa Barat
Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan gambaran tentang wilayah persawahan mana yang rawan terhadap bencana banjir/kekeringan dan berapa besar peluang kejadiannya di Propinsi Jawa Barat. Hal ini penting sebagai respon atas rencana perluasan areal tanam yang dicanangkan pemerintah  dalam  rangk a  program  “peningkatan  produksi  beras  nasional”  (P2BN).  Selain  itu secara  hidrologis  dapat  digunakan  sebagai  masukan  dalam  mekanisme  pemberian  air  irigasi. Untuk wilayah-wilayah persawahan yang rawan bencana perlu mendapat prioritas penanganan.

## KESIMPULAN
Model peluang kejadian banjir/kekeringan disusun dengan input data curah hujan bulanan dan data banjir/kekeringan bulanan per kabupaten memberikan gambaran tentang luasan yang terkena bencana,  curah  hujan  kritis  yang  dapat  menimbulkan  bencana  serta  peluang  kejadiannya.  Batas kritis curah hujan yang menjadi salah satu pemicu kejadian banjir/kekeringan cukup beragam pada setiap  lokasi.Rata-rata  curah  hujan  kritis  yang  bisa  menimbulkan  banjir  berdasarkan  pendekatan median  di  lokasi  sawah  yang  relatif  dekat  dengan  pantai  rata-rata  adalah  140  mm/bulan  dengan peluang rata-rata 0,6.
Untuk lokasi lainnya batas kritis curah hujan rata-rata adalah 166 mm/bulan dengan peluang 0,68.  Untuk  kejadian  kekeringan  di  lokasi  sawah  yang  dekat  pantai,  rata-rata  curah  hujan  kritis adalah 64 mm/bulan dengan peluang 0,73. Sedangkan untuk lokasi lainnya curah hujan kritis yang memicu  kejadian  kekeringan  adalah  119  mm/bulan  dengan  peluan  0,76.  Frekuensi  curah  hujan kritis yang dapat menimbulkan bencana banjir/kekeringan di lokasi persawahan dekat pantai lebih tinggi dibandingkan yang jauh dari pantai.

## DAFTAR PUSTAKA
Boer  R. 2006. Aplikasi Informasi Prakiraan Iklim di Sektor Pertanian. Bahan Pelatihan, Biotrop. Boer  R. and Perdinan.  2008.  Adaptation to climate variability and climate change:  its socio- economic aspect. Proceeding of Workshop on ‘Climate Change: Impacts, Adaptation, and Policy in South East Asia .  Economy and Environmental Program for Southeast Asia. Bali. Pasaribu  SM, Saliem HP, Ariningsih E. 2009. Developing Agricultural Insurance For Rice Farming. Final Report. Indonesian Center For Agriculture Socio Economic and Policy Studies (ICASEPS) in collaboration with Food and Agriculture Organization-Regional Asia and The Pasific Office (FAO-RAP).
Silverman B. W. 1990. Density estimation : for statistics and data analysis .  Chapman and Hall. London.
Suryadi N. 1993.  Penentuan lebar jendela untuk pendugaan fungsi kepekatan metode kernel.
Tesis Magister Sain Program Studi Statistika, Fakultas pascasarjana IPB (tidak dipublikasikan).
Catatan…………kurang rujukan pustakanya….