## PENENTUAN AWAL DAN DURASI MUSIM KEMARAU MENGGUNAKAN FUNGSI POLYNOMIAL DENGAN APLIKASI VISUAL BASIC FOR APPLICATIONS (VBA)

## DETERMINATION OF DRY SEASON ONSET AND DURATION USING POLYNOMIAL FUNCTION
WITH VISUAL BASIC FOR APPLICATIONS (VBA)
Fadli Irsyad 1* , Satyanto Krido Saptomo 2 , Budi Indra Setiawan 2
1 Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Andalas, Padang
2 Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor, Bogor 16680 * Corresponding author, email: fadliirsyad_ua@yahoo.com
Penyerahan Naskah: 16 Juli 2013 Diterima untuk diterbitkan: 6 Mei 2014

## ABSTRACT
Forecasting  the  occurrence  of  the  onset  of  dry  season  and  its  length  is  important  in  determining  the availability  of  water  for  irrigation,  domestic  and  industrial  uses.  The  length  of  dry  season  is  used  for reference in calculating water demand. Prediction of drought can be studied based on the rainfall patterns that have occurred. This is possible because there is a tendency that the rain will repeat a certain pattern at a certain time. The purpose of this study was to predict the onset of dry and rainy seasons as well as their length. Determination of the onset of dry season and its length was conducted using polynomial function of the cumulative amount of rain every single day based on the rain data. The research was conducted using rainfall data from Climate Station III in Serang from 1989 to 2010. The sum of daily rainfall could form a polynomial function. If the magnitude of daily rainfall in a certain period of time is less than the slope of the cumulative  annual  rainfall,  then  at  that  time  the  dry  season  is  occurred.  Determination  of  the  dry  season peak can be done by finding the maximum (extreme) point from the polynomial function by getting the second derivative which value is close or equal to zero. In average, the dry season occurred in Serang city started on the 132nd until 300th day. Deviation value for the onset  of dry and rainy seasons were 23 and 38 days, respectively,  with  an  average  of  length  of  168  days. The  average  of  R2  value  for  polynomial  function  was 0.9937.
Keywords: dry season, length of dry season, Visual Basic for Applications (VBA), Serang climatology
Sitasi : Irsyad F., Saptomo S.K. dan Setiawan B.I. 2014. Penentuan awal dan durasi musim kemarau menggunakan fungsi polynomial dengan aplikasi Visual Basic for Application (VBA). J Agromet Indonesia. 28 (1):40-46.

## PENDAHULUAN
Penentuan  musim  di  wilayah  Indonesia  oleh Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG)  dilakukan  dengan  cara  menganalisis  data curah  hujan  observasi  permukaan  dalam  periode dasarian,  yaitu  rentang  waktu  selama  10  (sepuluh) hari.  Dalam  satu  bulan  dibagi  menjadi  3  dasarian, yaitu  Dasarian  1  dimulai  dari  tanggal  1  sampai dengan  10,  dasarian  2  dimulai  tanggal  11  sampai dengan 20 dan dasarian 3 dimulai tanggal 21 sampai dengan  akhir  bulan  (BMKG,  2010).  Berdasarkan ketentuan  yang  dibuat  oleh  BMKG,  Awal  Musim Hujan  (AMH)  ditandai  dengan  jumlah  curah  hujan dasarian  lebih  dari  50  mm  dan  diikuti  minimal  dua
dasarian  berikutnya.  Sebaliknya  awal  musim  ke- marau  ditandai  dengan jumlah  curah hujan  dasarian kurang dari 50 mm dan diikuti minimal dua dasarian berikutnya.
Definisi  AMH  dapat  juga  bergantung  pada kondisi wilayah lokal untuk bidang pertanian. Untuk kepentingan  sektor  pertanian,  AMH  adalah  infor- masi yang penting dalam penentuan waktu dan pola tanam.  Definisi AMH  yang  digunakan  pada  bidang pertanian di Indonesia, apabila curah hujan setelah 1 Agustus  tercatat  lebih  dari  40  mm  dalam  5  hari berturut-turut  tanpa  diikuti  10  hari dry  spell atau curah hujan kurang dari 5 mm dalam periode 10 hari (Moron et al ., 2008).
Di daerah yang memiliki iklim kering dan basah, penentuan  masa  dan  lama  musim  tanam  sangat dipengaruhi  oleh  ketersediaan  air.  Curah  hujan  (P) dan  evapotranspirasi  (PE)  adalah  parameter  yang menjadi  syarat  dalam  menentukan  musim  tanam (Bello et  al., 2010).  Salah  satu  masalah  utama  bagi petani adalah menentukan tanaman yang sesuai pada kondisi  wilayah  dan  waktu  tertentu  (Ohara et  al., 2005).  Pada  lahan  sawah  tadah  hujan,  penanaman dilakukan bertepatan dengan musim hujan, sedangkan  saat  musim  kemarau  lahan  sawah biasanya beralih fungsi menjadi lahan pertanian lain seperti palawija dengan tingkat kebutuhan air irigasi yang lebih rendah.
Perhatian  utama  dalam  pertanian  adalah  awal, akhir  dan  panjang  musim  hujan,  distribusi  jumlah curah  hujan  sepanjang  tahun  dan  risiko  kekeringan (Edoga,  2007).  Prakiraan  terjadinya  awal  dan panjang musim kering merupakan hal penting dalam menentukan  ketersedian  air  baik  untuk  irigasi, domestik dan industri. Perlu upaya untuk mengantisipasi  kekeringan  yang  terjadi  jika  air tersedia  tidak  mencukupi  kebutuhan  air  selama musim  kemarau.  Panjang  musim  kemarau  menjadi acuan  dalam  menghitung  kebutuhan  air  yang  harus diusahakan agar kebutuhan air terpenuhi.
Jika  kondisi  musim  kering  tidak  diperhitungkan maka kekurangan air yang terjadi dapat mengakibatkan  penurunan  produktivitas  berbagai sektor  seperti  industri  dan  pertanian.  Namun  jika kondisi  tersebut  dapat  diprediksi  maka  kekurangan air yang terjadi dapat dicegah dengan berbagai cara, seperti  dengan  mengadakan  embung,  waduk,  dan lainnya.
Prediksi kekeringan dapat dipelajari berdasarkan interaksi  iklim  terkait  dengan  pola  hujan  yang pernah  terjadi.  Hal  ini  dapat  dilakukan  karena  ada kecenderungan  hujan  akan  berulang  mengikuti  pola tertentu pada kurun waktu tertentu.
Bagi  instansi  penyedia  air  baku,  analisis  waktu dan  durasi  peralihan  musim  kering  perlu  dilakukan terkait  dengan  pengalokasian  air  yang  akan  didis- tribusikan.  Hal  ini  dimaksudkan  agar  jika  terjadi kekurangan  air,  upaya  penanggulangan  dapat dilakukan  dengan  menambah  sumber  air  alternatif atau  dengan  cara  meningkatkan  kemampuan penyimpanan air tanah.
Musim  kemarau  juga  terkait  erat  dengan kebakaran  hutan.  Kebakaran  di  Indonesia  sering terjadi  pada  bulan-bulan  kering  antara  Juni  sampai September  ( Chandra et  al., 1998).  Bencana kebakaran hutan dan lahan sangat rentan terjadi pada saat tersebut, sehingga perlu dilakukan penyelidikan untuk  mendapatkan  hubungan  antara  kekeringan dengan terjadinya kabut/asap (Robert et al., 2004).
Tujuan dari penelitian ini adalah memperkirakan awal musim kemarau dan musim hujan serta panjang musim kemarau dan musim hujan tersebut.
Banyak  metode  yang  dapat  dilakukan  untuk menentukan awal dan panjang musim kering. Dalam model ini penentuan awal dan panjang musim kering ditentukan  berdasarkan  fungsi  polinomial  dari jumlah  kumulatif  hujan  tiap  satu  hari  berdasarkan data  hujan. Akumulasi  hujan  pada  satu  hari  dengan hari sebelumnya hingga akhir tahun akan membentuk  suatu  fugsi  polinomial.  Metode  ini sangat sederhana dan dapat diaplikasikan untuk data deret waktu ( time series ).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan data  curah  hujan  dari  Stasiun  Klimatologi  Kelas  III Kota Serang dari tahun 1989–2010. Penentuan awal dan  panjang  musim  kemarau  dilakukan  dengan menganalisis  fungsi  kumulatif  dari  curah  hujan harian dalam satu tahun. Curah hujan yang terjadi di suatu  daerah  disusun  secara  kumulatif  setiap  tahun. Dari penjumlahan hujan harian maka akan terbentuk suatu  fungsi.  Salah  satu  kelas  yang  paling  berguna dan  terkenal  dalam  penggambaran  fungsi  himpunan bilangan  real  ke  dalam  dirinya  adalah  kelas polinomial  aljabar,  himpunan  fungsinya  berbentuk (Burden et al., 1989):
P n (x) = a n x n + a n-1 x n-1 + …+  a 1 x  + a 0 (1)
dimana n pada Persamaan  (1) adalah bilangan bulat positif  dan a 0 ,…,a n adalah  konstanta.  Salah  satu alasan  penting  fungsi  ini  karena  fungsi  tersebut menggunakan  pendekatan  kontinu  dan  seragam (Gambar  1).  Fungsi  polinomial  memiliki  interval dan  batasan,  sehingga  fungsi  ini  dapat  dijadikan acuan dalam menganalisis curah hujan harian selama satu  tahun  dengan  nilai  batasan  365  atau  366  hari ( Julian days ).
Gambar 1.  Bentuk fungsi polinomial (Burden et al . 1989).
Gambar 2. Curah hujan Serang tahun 1991.
Tahap  pertama  dalam  menganalisi  awal  musim kemarau  adalah  dengan  membuat  hujan  kumulatif, selanjutnya  menghitung  koefisien  a5,  a4,…,a1,  dan a0  pada  tahun  tersebut.  Setelah  diketahui  fungsi hujan  kumulatif  (F(x))  maka  gradien  hari  kering ( slope )  dihitung  dari  fungsi  tersebut.  Tahapan selanjutnya  mencari  perubahan  hujan  setiap  hari (F’(x))  untuk  melihat  hujan  harian  berdasarkan model  polinomial,  jika  hasil  model  polinomial mendekati  curah  hujan  harian  maka  model  layak untuk digunakan untuk dianalisis, fungsi yang paling mendekati  kondisi  curah  hujan  Indonesia  adalah polinomial orde-5.
Selanjutnya  gradien  hari  kering  ( slope )  yang didapatkan  dibandingkan  dengan  hujan  harian berdasarkan  model,  jika  berada  di  bawah  garis gradien  maka  dikatakan  musim  kering  pada  tahun tersebut.  Namun  jika  menggunakan  pola  BMKG gradien curah hujan ( slope ) adalah 50 mm/10 hari (5 mm/hari).  Setelah  didapatkan  awal  musim  kemarau dilanjutkan  menghitung  awal  musim  hujan  dan puncak  musim  kemarau.  Akumulasi  hujan  setiap harinya  hingga  akhir  tahun  akan  membentuk  satu fungsi dengan pola polynomial. Hal ini dapat dilihat pada  Gambar  2.  Fungsi  hujan  kumulatif  dibentuk dalam julian  days ,  sehingga  diperoleh  persamaan yang  dapat  menentukan  besarnya  hujan  kumulatif pada saat hari ke x (F(x)) . Persamaan hujan kumulatif dapat dilihat sebagai berikut:
Y= F(x) = a 5 .x 5 + a 4 .x 4 + a 3 .x 3 + a 2 .x 2 + a 1 .x+C (2)
Pada  Persamaan  (2)  koefisien  a 5 ,  a 4 ,…a 1 dan  C dapat dihitung dengan menggunakan fungsi LINEST(known_y's,known_x's,const,stats) dengan VBA,  parameter known_y's merupakan  nilai  hujan kumulatif dan known_x's nilai Julian days .
dYval  =  Worksheets(2).Range(Sheet2.Cells(2,  5 + l), Sheet2.Cells(367, 5 + l)) dXval  =  Worksheets(2).Range(Sheet2.Cells(2, 1), Sheet2.Cells(367, 5))
Cells(6 + l, 1 + k) = WorksheetFunction.Index(Application.Li
nEst(dYval, dXval), 1, k)
Garis F(x) yang  hampir  datar  pada  Gambar  2 menandakan  perubahan  hujan  setiap  harinya  sangat kecil  dan  jika  terus  menerus  terjadi  maka  dapat dipastikan  saat  itu  adalah  musim  kemarau,  jika peningkatan  hujan  kumulatif  signifikan  maka  saat itu  berada  pada  musim  hujan. Titik  peralihan  inilah (X-dry  dan  X-wet)  yang  menjadi  penentu  awal musim  kemarau  atau  hujan.  Penentuan  kedua  titik tersebut dilakukan bedasarkan gradient garis ( slope ) dari fungsi F(x) . Fungsi  hujan  kumulatif  ( F(x)) memiliki slope (kemiringan). Slope tersebut  dapat  dihitung  dengan menggunakan fungsi VBA pada Persamaan (3):
Slope = ∑ ( x − ´ x )( y − ´ y )
∑ ( x − ´ x ) 2 (3)
Dry season gradient = WorksheetFunction.Index(Application.Li nEst(dYval2, dXval2), 1)
Nilai ini menunjukkan pengaruh perubahan hari (x)  terhadap  fungsi  hujan  kumulatif  dalam  satu tahun.  Besarnya  nilai slope menandakan  rata-rata pertambahan/pengurangan  yang  terjadi  pada  fungsi F(x) (Gambar 3) .
Gambar 3.  Penentuan  gradien  fungsi  polinomial (Burden et al. 1989).
Nilai  inilah  yang  dijadikan  acuan  atau  batasan dalam menentukan kapan terjadinya musim kemarau dan sebaliknya. Jika besar hujan harian dalam kurun waktu tertentu lebih kecil dari slope hujan kumulatif selama  satu  tahun,  maka  pada  saat  itu  berada  pada kondisi musim kemarau.
Perubahan F(x) terhadap  hari  akan  diperoleh dengan mendapatkan turunan pertama dari Persamaan  2.  Hal  ini  menandakan  jumlah  hujan pada  hari  tersebut  berdasarkan  pendekatan  model pada Persamaan (4).
  1 ' a + x a + x a + x a + x a = dx dy = x F 2 2 3 3 4 4 5 2 3 4 5
(4)
Function FY5_I (a5, a4, a3, a2, a1, x) FY5_I = 5 * a5 * x ^ 4 + 4 * a4 * x ^ 3 + 3*a3 * x ^ 2 + 2 * a2 * x + a1

## End Function
Awal musim kemarau dan musim hujan dapat di peroleh  dengan  membandingkan  Persamaan  (3) dengan  Persamaan  (4).  Jika  nilai  F'(x)  <  dari slope maka  pada  saat  itu  merupakan  musim  kemarau namun jika sebaliknya maka dikatakan musim hujan. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar  4.  F'(x)  dari  fungsi  hujan  tahun  1991  dan gradien hari keringnya.
Penentuan  puncak  musim  kemarau  dapat dilakukan dengan mencari titik maksimum (ekstrim) dari  F (x) yang  dilakukan  dengan  mendapatkan turunan  ke-3 F”(x) yang  nilai  x  mendekati/sama dengan nol ( F”(x) ~ 0) seperti pada Persamaan (5).
F ' ' ( x )= d 2 y d x 2 = 20 a 5 x 3 + 12 a 4 x 2 + 6 a 3 x + 2 a 2 (5)
Function FY5_II(a5, a4, a3, a2, x) FY5_II = 4 * 5 * a5 * x ^ 3 + 3 * 4 * a4 * x ^ 2 + 3 * a3 * 2 * x + 2 * a2 End Function

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  ini  memiliki  tiga  tahapan,  tahapan pertama Read Data , yaitu tahapan untuk pembacaan data  curah  hujan  harian  selama  beberapa  tahun (tergantu  ketersediaan  data).  Tahapan  berikutnya Analysis yakni  penentuan  koefisien  a 5 ,  a 4 ,…,a 1 ,  dan a 0 beserta  gradient  hari  kering.  Tahapan  terakhir Report yakni perhitungan kapan terjadinya hari awal musim  kemarau  dan  hujan  setiap  tahunnya.  Proses penentuan awal musim dapat dilihat pada Gambar 5.
Penentuan  koefisien  a 5 ,  a 4 ,…,a 1 ,  dan  a 0 menghasilkan  model  polinomial  yang  sangat mendekati  dengan  kondisi  hujan  kumulatif  yang terjadi  di  Kota  Serang.  Hal  ini  terlihat  jelas  dengan nilai R 2 rata-rata 0,9937, dengan gradien hari kering rata-rata  4,449  mm,  hal  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 1.  Nilai  gradien  ini  juga  dipengaruhi  jumlah  hujan dalam  satu  tahun,  semakin  sedikit  jumlah  hujan tahunan maka gradiennya akan semakin kecil, begitu juga sebaliknya.
Year a5 a4 a3 a2 a1 a0
Dry season gradient Year Early dry season Early wet season Length of dry season Peak of dry season Annual rainfall (mm) Maximum rainfall (mm) 1989 2.23E-09 -2.17E-06 0.0009 -0.1795 22.7724 -227.5643 4.054 1989 121 318 197
251 1904 116 1990 3.70E-09 -3.36E-06 0.0012 -0.1977 20.7179 -58.3635 3.829
1990 136 318 182
269 1869 98 1991 -1.76E-09 1.75E-06 -0.0005 0.0143 11.7114 -44.7472 2.694
1991 134 298 164
212 1450 89 1992 -3.35E-09 2.92E-06 -0.0008 0.0487 9.2117 55.0341 4.375 1992 113 255 142
182 2035 82 1993 1.35E-09 -1.13E-06 0.0004 -0.0688 12.0508 41.5447 4.243 1993 159 326 167
267 1827 102 1994 -2.71E-09 2.57E-06 -0.0008 0.0596 7.8977 -25.5268 2.522 1994 135 298 163 208 1256
65
1995 6.76E-09 -5.48E-06 0.0016 -0.2238 24.3920 -139.1444 9.087
1995 167 303 136 100 3899
73
1996 -6.38E-10 7.38E-07 -0.0002 -0.0259 16.0865 9.5481 7.967 1996 111 270 159 193 3584
88 1997 -1.90E-10 4.02E-07 -0.0002 0.0001 10.3856 7.8969 3.078 1997 163 363 200 271 1353
58
1998 -1.90E-09 2.01E-06 -0.0007 0.0792 5.8015 -34.4524 7.067 1998 124 268 144 199 2850
43
1999 -2.54E-09 2.77E-06 -0.0009 0.0745 11.3917 48.3775 6.019 1999 128 279 151 206 3024
73
2000 -1.71E-09 1.70E-06 -0.0005 0.0300 10.5612 -8.2709 4.624 2000 135 297 162 212 2033
66
2001 -9.19E-10 5.05E-07 0.0002 -0.1324 27.7880 -128.6383 6.950 2001 107 267 160 180 3206
89
2002 1.28E-09 -1.02E-06 0.0004 -0.0913 18.7407 -93.5687 3.998 2002 160 345 185 273 1866 44 2003 5.90E-10 -1.56E-07 0.0000 -0.0257 9.8678 -103.5550
3.289 2003 130 288 158 221 1776 65 2004 4.58E-10 -4.20E-07 0.0002 -0.0708 14.2007 -93.5324 2.821 2004 143 338 195 252 1399 107 2005 1.63E-09 -1.58E-06 0.0006 -0.1129 15.0607 -62.9741 4.154 2005 134 334 200 279 1759 76 2006 -1.30E-09 1.45E-06 -0.0005 0.0486 6.9749 -16.9268 2.648 2006 155 358 203 244 1248 128 2007 -7.35E-10 8.30E-07 -0.0003 0.0020 9.9632 -43.3877 3.202 2007 142 315 173 228 1493 99 2008 -9.99E-10 1.02E-06 -0.0003 0.0042 8.3637 103.2701 2.951 2008 124 280 156 202 1536 94 2009 7.96E-11 -8.86E-08 0.0002 -0.0779 15.4993 -58.8958 2.621 2009 123 295 172 208 1386 53 2010
7.80E-10 -1.29E-06 0.0007 -0.1379 15.9118 -84.8944
5.690 2010 59 186
127 110
2137
70 Average 3.49E-12 9.31E-08 0.0000 -0.0445 13.8753 -43.4940 4.449 Average
227 260 279
303
524
534 Deviation 616
611 606 598 830 825 RESULT INPUT PARAMETERS DETERMINATION EARLY DRY SEASON AND DURATION USING POLYNOMIAL FUNCTION WITH VBA Created by: Fadli Irsyad, Satyanto Krido Saptomo, Budi Indra Setiawan REPORT ANALYSIS READ DATA
Tabel 1 Koefisien dan gradien untuk fungsi polinomial hujan kumulatif.
Year a5 a4 a3 a2 a1 a0 dry season gradient R 2 1989 2,23E-09 -2,17E-06 8,58E-04 -0,1795 22,7724 -227,5643 4,054 0,984 1990 3,70E-09 -3,36E-06 1,16E-03 -0,1977 20,7179 -58,3635 3,829 0,996 1991 -1,76E-09 1,75E-06 -4,99E-04 0,0143 11,7114 -44,7472 2,694 0,993 1992 -3,35E-09 2,92E-06 -7,83E-04 0,0487 9,2117 55,0341 4,375 0,997 1993 1,35E-09 -1,13E-06 3,67E-04 -0,0688 12,0508 41,5447 4,243 0,993 1994 -2,71E-09 2,57E-06 -7,74E-04 0,0596 7,8977 -25,5268 2,522 0,995 1995 6,76E-09 -5,48E-06 1,62E-03 -0,2238 24,3920 -139,1444 9,087 0,996 1996 -6,38E-10 7,38E-07 -1,61E-04 -0,0259 16,0865 9,5481 7,967 0,998 1997 -1,90E-10 4,02E-07 -1,72E-04 0,0001 10,3856 7,8969 3,078 0,995 1998 -1,90E-09 2,01E-06 -6,82E-04 0,0792 5,8015 -34,4524 7,067 0,998 1999 -2,54E-09 2,77E-06 -9,02E-04 0,0745 11,3917 48,3775 6,019 0,997 2000 -1,71E-09 1,70E-06 -5,12E-04 0,0300 10,5612 -8,2709 4,624 0,995 2001 -9,19E-10 5,05E-07 1,63E-04 -0,1324 27,7880 -128,6383 6,950 0,995 2002 1,28E-09 -1,02E-06 3,51E-04 -0,0913 18,7407 -93,5687 3,998 0,995 2003 5,90E-10 -1,56E-07 1,15E-05 -0,0257 9,8678 -103,5550 3,289 0,988 2004 4,58E-10 -4,20E-07 2,08E-04 -0,0708 14,2007 -93,5324 2,821 0,989 2005 1,63E-09 -1,58E-06 5,92E-04 -0,1129 15,0607 -62,9741 4,154 0,992 2006 -1,30E-09 1,45E-06 -5,18E-04 0,0486 6,9749 -16,9268 2,648 0,994 2007 -7,35E-10 8,30E-07 -2,54E-04 0,0020 9,9632 -43,3877 3,202 0,993 2008 -9,99E-10 1,02E-06 -2,85E-04 0,0042 8,3637 103,2701 2,951 0,991 2009 7,96E-11 -8,86E-08 1,50E-04 -0,0779 15,4993 -58,8958 2,621 0,991 2010 7,80E-10 -1,29E-06 6,72E-04 -0,1379 15,9118 -84,8944 5,690 0,997 Average 3,49E-12 9,31E-08 2,63E-05 -0,0445 13,8753 -43,4940 4,449 0,9937
Hasil  perhitungan  yang  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi  polinomial  (Gambar  3) menggunakan  bahasa Visual  Basic  Aplication (VBA),  didapatkan  hubungan  hujan  kumulatif  rata- rata setiap hari seperti pada Persamaan (6):
Y=f ( x )= 3. 49 × 10 − 12 x 5 + 9. 31 × 10 − 8 x 4 + 2. 63 × 10 − 5 x 3 − 0. 0445 x 2 + 13 . 875 x − 43 . 494 (6)
Koefisien  dari  Persamaan  (6)  didapatkan  dari rata-rata  koefisien  hujan  kumulatif  dari  tahun  1989 hingga  2010.  Pola  hujan  kumulatif  dari  dari  tahun 1989 hingga 2010 dapat terlihat pada Gambar 6.
Rata-rata  musim  kemarau  yang  terjadi  di  Kota Serang dimulai pada hari ke 132 hingga hari ke 300 dengan  lama  rata-rata  168  hari.  Awal  musim kemarau  dan  hujan  hasil  simulasi  memiliki  nilai deviasi 23 untuk awal musim kering, 38 untuk awal musim  hujan.  Jika  dilihat  dati  Tabel  2,  kondisi demikian  telah  berlangsung  dari  tahun  1989  hingga
2009 dengan kisaran ±10 hari lebih cepat atau lebih lambat.  Namun  lain  halnya  yang  terjadi  pada  tahun 2010  total  curah  hujan  tahunannya  2.137  mm,  pada tahun  tersebut  gradien  musim  kering  sebesar  5,69 mm,  dan  musim  kemarau  memiliki  rentang  waktu yang  relatif  singkat,  yakni  pada  hari  ke  59  hingga hari ke 186. Pada tahun 2010 hujan tersebar merata sepanjang tahun hal ini dapat dilihat pada Gambar 7. Tidak ada garis yang relatif datar pada kurun waktu yang lama.
Hasil perhitungan ini dapat dijadikan acuan awal dan  panjang  musim  kering,  sehingga  dapat ditentukan  jumlah  air  untuk  memenuhi  berbagai kebutuhan baik untuk irigasi, domestik dan industri.
Hasil  analisis  menunjukkan  pada  rentang  waktu antara  hari  ke-132  (11  Mei)  hingga  hari  ke-300  (26 Oktober),  sangat  rentan  terjadinya  musim  kemarau, namun  nilai  tersebut  bisa  lebih  cepat  atau  lambat dengan  kisaran  23  dan  38  hari.  Puncak  musim kemarau pada awal Juli sampai September.
Gambar 6. Fugsi hujan kumulatif Kota Serang.
Tabel 2.  Hasil simulasi awal musim kemarau dan hujan untuk Kota Serang.
Year Early dry season Early wet season Length of dry season Peak of dry season Annual rainfall (mm) Maximum rainfall (mm) 1989 121 318 197 251 1904 116 1990 136 318 182 269 1869 98 1991 134 298 164 212 1450 89 1992 113 255 142 182 2035 82 1993 159 326 167 267 1827 102 1994 135 298 163 208 1256 65 1995 167 303 136 258 3899 73 1996 111 270 159 193 3584 88 1997 163 363 200 271 1353 58 1998 124 268 144 199 2850 43 1999 128 279 151 206 3024 73 2000 135 297 162 212 2033 66 2001 107 267 160 180 3206 89 2002 160 345 185 273 1866 44 2003 130 288 158 221 1776 65 2004 143 338 195 252 1399 107 2005 134 334 200 279 1759 76 2006 155 358 203 244 1248 128 2007 142 315 173 228 1493 99 2008 124 280 156 202 1536 94 2009 123 295 172 208 1386 53 2010 59 186 127 110 2137 70 Average 132 300 168 224 2040 81 Deviation 23 38 21 40 756 830

## KESIMPULAN
Metode  polinomial  orde  ke  lima  sangat  tepat digunakan  untuk  menggambarkan  hujan  kumulatif setiap  tahun  dengan  nilai  R 2 rata-rata  0,994.  Rata- rata  musim  kemarau  yang  terjadi  di  Kota  Serang dimulai pada hari ke-132 hingga hari ke 300 dengan panjang rata-rata 168 hari. Awal musim kemarau dan hujan hasil simulasi memiliki nilai deviasi 23 untuk awal  musim  kering,  38  untuk  awal  musim  hujan. Puncak musim kemarau terjadi pada awal bulan Juli hingga akhir bulan September.

## DAFTAR PUSTAKA
[BMKG]  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika Stasiun  Klimatologi  Pondok  Betung  Tanggerang, 2010, Analisis  Musim  Kemarau  2010  dan Prakiraan  Musim  Hujan  2010/2011  Provimsi Banten dan DKI Jakarta . Tanggerang: BMKG.
Bello  N.J.,  Eruola  A.O.,  Ufoegbune  G.C.  and  Awomeso J.A.  2010.  Evaluation  of  some  empirical  methods of  estimatingpotential  evapo-transpiration  for
determination  oflength  of  growing  season  in  a tropical wet and dryclimate . African J Agricultural Res. 5(16): 2116–2123.
Burden  R.L.  and  Faires  J.D.  1989. Numerical  Analysis, Fourth  Edition .  Boston:  PWS-KENT  Publishing Company. hlm 841.
Chandra  S.,  Ziemke  J.R.,  Min  W.  and  Read  W.G.  1998. Effects  of  1997–1998  El  Nino  on  tropospheric ozone  and  water  vapor. Geoph  Res  Lett. 25:3867– 3870.
Edoga  R.N.  2007.  Determination  of  Length  of  Growing Season  in  Samaru  Using  Different  Potential Evapotranspiration Models , AU J.T , 11(1):28–35.
Moron  V.,  Robertson  A.W.  and  Boer  R.  2008 . Spatial coherence  and  seasonal  predictability  of  monsoon onset over Indonesia. J Climate. 21:1–11.
Ohara  G.,  Takahasi  H.  and  Yoshida  T.  2005.  A  New Method for Determining the Planting Season Based on  the  Regional  Climatic  Environment  of  Crop Locality, J  Agricultural  Meteorology .  60(5):1081– 1084.
Robert  D.F.,  Wang  Y.,  Roswintiarti  O.  and  Guswanto. 2004.  A  drought-based  predictor  of  recent  haze events in western Indonesia. Atmospheric Environment. 38:1869–1878.