PROYEKSI AWAL MUSIM DI JAWA BERBASIS HASIL DOWNSCALING CONFORMAL CUBIC ATMOSPHERIC MODEL (CCAM)
(SEASON ONSET PROJECTION IN JAVA BASED ON CCAM DOWNSCALING OUTPUT)
Haries Satyawardhana *)1 dan Armi Susandi **)
*) Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional
Jl. Dr. Djundjunan 133 Bandung 40173 Indonesia
**) Program Studi Sains Kebumian Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha No. 10 Bandung 40116 Indonesia
1 e-mail: hariessatha@gmail.com
Diterima 14 Juli 2015, Direvisi 21 September 2015, Disetujui 24 Desember 2015

## ABSTRACT
Research on the season onset using BMKG (Meteorology, Climatology and Geophysics Agency) criteria, which using 10-day rainfall data so-called dasarian, in Indonesia has been widely done, but it still has limitations such as the analysis period, the spatial  resolution and still not be able to generate for future projections. The use of climate models is the answer to overcome all these limitations. This study  uses  Conformal  Cubic  Atmospheric  Model  (CCAM)  for  downscaling  from  global  climate  model and  NCEP/NCAR  reanalysis  (National  Center  for  Environmental  Prediction/National  Center  for Atmospheric Research) data. This research using two period, they are: 1991  - 2010 (20 years), which is the current state and 2011  – 2030  which is a  future projection. The results of this study indicate that the projection period which is generated using IPCC A2 scenario concludes that in most parts of Java, the Dry Season Onset (AMK) is come earlier, while Wet Season Onset (AMH) tends to come late ly comparing  than  AMH in the  baseline  period. In other  words,  Java  is  projected to  have a  longer  dry season, and the rainy season is shorter than the current conditions.
Keywords: CCAM, Downscaling, Dry season onset and rainy season onset

## ABSTRAK
Penelitian  mengenai  awal  musim  dengan  kriteria  Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan Geofisika  (BMKG)  yang  menggunakan  curah  hujan  dasarian  di  Indonesia  telah  banyak  dilakukan, namun  data  yang  digunakan  masih  memiliki  keterbatasan  dalam  periode  analisis,  reso lusi spasial yang  masih  rendah  dan  masih  belum  dapat  menghasilkan  proyeksi  ke  depan.  Penggunaan  model iklim  adalah  jawaban  untuk  mengatasi  semua  keterbatasan  tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan Conformal  Cubic  Atmospheric  Model (CCAM)  untuk downscaling dari  data  model  iklim  global  dan reanalisis National  Center  for  Environmental  Prediction/National  Center  for  Atmospheric  Research (NCEP/NCAR). Periode waktu yang digunakan adalah periode 1991 – 2010 (20 tahun) sebagai periode baseline (kondisi  saat  ini)  dan  periode  2011  –  2030  sebagai  periode  proyeksi  ke  depan. Penentuan awal musim pada penelitian ini menggunakan kriteria curah hujan dasarian  dari Badan Meteorologi, Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG).  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  proyeksi  de ngan menggunakan skenario A2 IPCC menyimpulkan bahwa Awal Musim Kemarau (AMK) di sebagian besar daerah Pulau Jawa datang lebih cepat, sedangkan Awal Musim Hujan (AMH) cenderung mundur atau datang  lebih lambat  dari baseline .  Dengan  kata  lain,  Pulau  Jawa  diproyeksikan  mengalami  musim kemarau yang lebih panjang dan musim hujan yang lebih pendek dibandingkan kondisi saat ini. Kata kunci: CCAM, Downscaling, AMK, AMH

## 1  PENDAHULUAN
Perubahan iklim yang saat ini terjadi disebabkan oleh pemanasan global dimana terdapat  peningkatan  gas  rumah  kaca  di  atmosfer.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan meningkatnya temperatur rata-rata permukaan Bumi secara global dalam lima dekade terakhir (IPCC, 2007). Tiga faktor utama yang terkait dengan dampak perubahan iklim global terhadap sektor pertanian: (1) perubahan pola hujan dan meningkatnya kejadian iklim  ekstrem  (banjir  dan  kekeringan),  (2)  peningkatan  suhu  udara,  dan  (3) peningkatan tinggi muka laut (IPCC, 2007).
Temperatur  yang  tinggi  dan  kekeringan  yang  panjang  mengakibatkan penurunan  produktivitas  pertanian  sehingga  tidak  mencukupi  kebutuhan  pangan masyarakat (Susandi, 2008).
Aldrian et al. (2007) menyatakan bahwa monsun dan El Nino Southern Oscilation (ENSO)  lebih  banyak  menjadi  pendorong  variasi  musim  dan  variasi interannual dari hujan  dan  kejadian ekstrem  di  Indonesia.  Secara  umum,  pola curah  hujan  di  pulau Jawa  mempunyai  pola  monsunal,  dimana  dalam  satu  tahun  terdapat  satu  puncak curah hujan, yang umumnya terjadi di Desember – Februari. Penelitian mengenai awal musim dengan kriteria curah hujan dasarian di Indonesia yang telah dilakukan masih menggunakan data titik (Hidayat, 2005) dan menggunakan data Satelit Tropical Rainfall Measuring  Mission (TRMM ) (Avia et  al. ,  2010;  Suryantoro et  al. ,  2010),  dimana  data TRMM  mempunyai  keterbatasan  dalam  periode  analisis  (1998  –  2009)  dan  masih belum  dapat  menghasilkan  proyeksi.  Hasil downscaling CCAM  mempunyai  resolusi spasial lebih tinggi dan memiliki periode analisis yang lebih panjang dibandingkan data TRMM. Selain itu, model memiliki kemampuan untuk memberikan gambaran kondisi iklim  di  masa  yang  akan  datang  (proyeksi).  Sehingga  hasil  penelitian  yang  akan dilakukan ini dapat digunakan sebagai panduan strategi pertanian jangka panjang.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  awal  musim  pada  periode baseline dan  proyeksi,  serta  perubahan  proyeksinya  pada  masa yang  akan datang  di pulau  Jawa  yang  merupakan  sentra  produksi  pangan  di  Indonesia.  Proyeksi  awal musim  untuk  masa  yang  akan  datang  dalam  penelitian ini  berdasarkan  laporan The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) mengenai Spesial Report on Emission
Scenarios (SRES),  dimana  pada  penelitian  ini  digunakan  skenario  A2.  Skenario  A2 dipilih  karena  untuk  analisis  dampak  dan  adaptasi,  jika  suatu  daerah  dapat beradaptasi terhadap skenario iklim yang lebih tinggi maka untuk skenario yang lebih rendah  bisa  juga  beradaptasi.  Penelitian  sebelumnya  (Katzfey et  al .,  2010) menyebutkan kondisi level emisi masa kini pada skenario A2 posisinya berada sedikit di atas skenario spesifik sehingga dianggap lebih realistis untuk analisis regional.
Berdasarkan  tujuan  penelitian  yang  disebutkan  di  atas,  kajian  ini  akan membahas  dampak  perubahan  iklim  terhadap  awal  musim,  dengan  parameter  iklim yang  dikaji  adalah  curah  hujan,  berdasarkan  hasil downscaling CCAM  dari Global Cilimate  Model (GCM)  skenario  A2  IPCC.  Wilayah  kajian  dalam  penelitian  ini  adalah pulau  Jawa  dengan  batas  5,5º-11,5º  LS  dan  105º-115º  BT.  Periode  waktu  yang digunakan adalah periode 1991 – 2010 (20 tahun) sebagai periode baseline dan periode 2011  –  2030  yang  merupakan  proyeksi  ke  depan.  Penentuan  awal  musim  pada penelitian  ini  menggunakan  kriteria  curah  hujan  dasarian  Badan  Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG).

## 2  DATA DAN METODE
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  GCM  yang  digunakan untuk  proyeksi,  data  Reanalisis National  Center  for  Environmental  Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) yang digunakan untuk menggambarkan kondisi baseline dan data TRMM yang digunakan untuk data pembanding (komparasi) hasil downscaling CCAM.
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  tahapan  pengerjaan,  tahap  pertama adalah  melakukan downscaling terhadap  data  reanalisis  untuk  merepresentasikan kondisi baseline dan GCM untuk merepresentasikan proyeksi ke depan. Downscaling menghasilkan output dengan resolusi spasial 15 km dengan 167 variabel output . Tahap kedua adalah mengakumulasikan nilai curah hujan harian menjadi nilai curah hujan dasarian.  Nilai  curah  hujan  dasarian  inilah  yang  digunakan  untuk  melakukan penghitungan  awal  musim.  Tahap  ketiga  sebelum  melakukan  penghitungan  awal musim  hujan  dan  kemarau  adalah  melakukan  komparasi  menggunakan  data  satelit TRMM 3B42 dengan resolusi temporal yang sama, yaitu dasari an.
Tahap keempat adalah melakukan penghitungan awal musim per tahun untuk kedua periode, baseline dan proyeksi. Kriteria awal musim hujan (AMH) di Indonesia menurut  BMKG  (2009)  adalah  berdasarkan  curah  hujan  dasarian  dimana  musim hujan  ditetapkan  apabila  jumlah  curah  hujan  lebih  dari  atau  sama  dengan  50  mm pada  satu  dasarian,  dan  diikuti  dua  dasarian  berikutnya.  Hal  sebaliknya  berlaku untuk  penentuan  awal  musim  kemarau  (AMK),  dimana  musim  kemarau  ditetapkan jika jumlah curah hujan kurang dari 50 mm dalam satu dasarian dan diikuti oleh dua dasarian  berikutnya.  Rataan  awal  musim  baik  hujan  maupun  kemarau  dihitung setelah  mendapatkan  hasil  awal  musim  tahunan.  Ilustrasi  penentuan  awal  musim diambil  dari  penelitian  sebelumnya  oleh  Giarno  dkk.  (2011)  yang  menggun akan data observasi  di  Makasar,  dapat  dilihat  pada  Tabel  2-1.  Setelah  mendapatkan  hasil  awal musim untuk kedua periode, maka akan dihitung selisih antara baseline dan proyeksi sehingga  mendapatkan  gambaran  perubahan  ataupun  pergeseran  awal  musim  ke depannya.  Tahap  kelima  adalah  melakukan  analisis  dengan  menggunakan  beberapa titik sampel (daerah) yang menggambarkan karakteristik perubahan awal musim yang berbeda.
Analisis  lebih  lanjut  dilakukan  menggunakan  diagram Hovmöller untuk menjelaskan perubahan awal musim.
Tabel 2-1: ILUSTRASI PENENTUAN  AWAL  MUSIM  MENGGUNAKAN  KRITERIA  BMKG  DI  MAKASSAR (Giarno dkk., 2012),  KOTAK MERAH ADALAH AWAL MUSIM KEMARAU DAN KOTAK BIRU ADALAH AWAL MUSIM HUJAN
Tahun April Mei Oktober November Desember DI DII  DIII DI DII  DIII  DI

## DII DIII DI
DII DIII  DI DII DIII 2005 196 63 3 19 24 5 1 120 104 97 87 58 43  270  132

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Komparasi Hasil Model
Komparasi hasil downscaling CCAM dilakukan menggunakan data satelit TRMM untuk  periode  1998-2010  dan  mencakup  daerah  Jawa  dan  sekitarnya.  Penelitian sebelumnya  menyatakan  bahwa  antara  data  TRMM  dan  data  curah  hujan  dasarian stasiun  (penakar  hujan)  pada  4  daerah  (Jakarta,  Menes,  Sukabumi  dan  Serang)  di pulau Jawa  pada 2008 menunjukkan nilai rata-rata koefisien korelasi 0,7 (Gunawan, 2010).  Hal  inilah  yang  mendasari  penggunaan  data  TRMM  sebagai  pengganti  data stasiun pengamatan.
Gambar 3-1: Korelasi antara curah hujan TRMM dan CCAM di rata-rata area (5,5 º-9º LS dan 105º -115º BT) dengan resolusi temporal dasarian pada periode 1998–2010
Komparasi  yang  dilakukan  meliputi scatter-plot rataan  curah  hujan  area (Gambar  3-1), time-series rataan  curah  hujan  area  (Gambar  3-2)  dan  perbandingan secara  klimatologis  rataan  curah  hujan  area  (Gambar  3-3)  antara  hasil downscaling CCAM  dan  TRMM.  Hasil  komparasi  data downscaling CCAM  telah  dilakukan  pada beberapa  penelitian sebelumnya (Ripaldi, 2013; McGregor, 2009). Dimana antara data observasi  dengan data  hasil downscaling 6  GCM  menggunakan  CCAM  periode  1971– 2000, mempunyai korelasi 0,52  – 0,6 untuk daerah Lombok, dengan korelasi tertinggi didapatkan  dari  Model  MK3.5  (Ripaldi,  2013).  Sedangkan  secara  rata-rata  area, perbandingan  data The  CPC  Merged  Analysis  of  Precipitation (CMAP) dengan  CCAM menunjukkan  pola  temporal  yang  hampir  sama  untuk  wilayah  Asia  Tenggara (McGregor et al. , 2009).
Gambar  3-1  menunjukkan  bahwa  antara  data  hasil downscaling CCAM  dan TRMM  mempunyai  koefisien  korelasi  yang  cukup  baik  (R=0,76),  walaupun  pada
R = 0,76 0 25 50 75 100 125 150 175 200 225 0 25 50 75 100 125 150 175 200 225 CH TRMM C H C C A M
gambar tersebut terlihat bahwa data hasil downscaling CCAM mempunyai nilai curah hujan  yang  masih  dibawah  nilai  curah  hujan  TRMM.  Data  hasil downscaling CCAM masih dapat mengikuti data TRMM pada curah hujan yang rendah, namun untuk nilai curah hujan yang tinggi, data hasil downscaling masih jauh di bawah ( under-estimate ) nilai curah hujan TRMM.
Gambar 3-2: Time-series perbandingan curah hujan TRMM dan CCAM untuk rata-rata area (5,5 º-9º LS dan 105 º - 115º BT)
Gambar 3-3: Perbandingan curah hujan klimatologis (periode 1998  – 2010) antara TRMM dan CCAM untuk rata-rata area Pulau Jawa (5,5 º-9º LS dan 105º-15º BT)
Pengamatan  pola curah  hujan  dasarian  dilakukan  menggunakan  Gambar  3-2 yang menunjukkan deret waktu untuk rataan curah hujan area selama periode 1998- 2010  dengan  resolusi  temporal  dasarian.  Secara  umum,  pola  curah  hujan  dasarian hasil downscaling CCAM memiliki pola yang sama dengan curah hujan TRMM. Maka dari  itu,  nilai  curah  hujan  dasarian  hasil downscaling CCAM  diharapkan  mampu merepresentasikan  penghitungan  awal  musim  dengan  baik.  Untuk  mengetahui  deret waktu  nilai  rataan  area  klimatologis,  perbedaan  atau  selisih  dan  pola  umum  curah hujan dapat dilihat pada Gambar 3-3.
Nilai  rataan  area  curah  hujan  dasarian  secara  klimatologis  membentuk  pola umum  monsunal, dimana curah  hujan  maksimum  terdapat  pada  bulan-bulan  basah (Desember-Januari-Februari/DJF)  dan  curah  hujan  minimum  terdapat  pada  bulan - bulan kering (Juni-Juli-Agustus/JJA). Jika dilihat dengan resolusi temporal dasarian dan menggunakan penghitungan awal musim BMKG, maka bulan-bulan basah dimulai pada  dasarian  ke-28  (dasarian  ke-1,  Oktober)  sampai  dasarian  ke-10  (dasarian  ke-1, April) dan bulan-bulan kering yang dimulai dari dasarian  ke-11 (dasarian ke-2, April) sampai dasarian ke-27 (dasarian ke-3, September).
0 50 100 150 200 250 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Tahun C H ( m m ) TRMM CCAM
-75 -50 -25 0 25 50 75 100 125 150 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 Dasarian CH (m m ) CCAM TRMM CCAM-TRMM
Curah hujan rataan area pulau Jawa untuk hasil downscaling CCAM cenderung terlihat  di  bawah  ( under-estimate )  nilai curah  hujan  TRMM  pada  bulan-bulan  basah, sebaliknya  pada  bulan  kering  nilai  dari  hasil downscaling CCAM  justru  cenderung lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  nilai  curah  hujan  TRMM.  Meskipun  terdapat perbedaan nilai curah hujan antara TRMM dan hasil downscaling CCAM, namun pada bulan-bulan  kering  selisihnya  kecil,  sehingga  data  hasil downscaling CCAM  dapat digunakan  untuk  penghitungan  awal  musim.  Sementara  pada  bulan-bulan  basah harus dilakukan analisis lebih lanjut agar hasil  penghitungan awal musim yang akan dilakukan lebih akurat.
Selisih  yang  cukup  besar  pada  dasarian  ke-2  sampai  dengan  dasarian  ke-9 disebabkan adanya perbedaan nilai curah hujan dasarian yang cukup tinggi di lautan antara  hasil downscaling dan  TRMM,  sedangkan  di  daratan  curah  hujan  dasarian menunjukkan pola spasial yang hampir sama antara TRMM dan hasil downscaling .

## 3.2 Awal Musim Kemarau Pada Periode Baseline dan Proyeksinya
Pada  Subbab  3.1  dijelaskan  bahwa  koefisien korelasi  yang  tinggi  menandakan bahwa  hasil downscaling CCAM  mampu  merepresentasikan  curah  hujan  TRMM dengan  baik.  Awal  musim  kemarau  menurut  kriteria  BMKG  adalah  jika  akumulasi curah hujan dasarian kurang dari 50 mm dalam waktu tiga dasarian berturut-turut. Awal  musim  kemarau  pada  periode baseline (Gambar  3-4  (a))  terjadi  pada  kisaran dasarian ke-12 (dasarian ke-3 Bulan April) sampai dasarian ke-19 (dasarian ke-1 bulan Juli). Dimana Jawa bagian timur akan memasuki AMK terlebih dahulu dibandingkan dengan Jawa bagian tengah dan barat.
Pulau  Jawa  bagian  timur  rata-rata  akan  memasuki AMK  pada  dasarian  ke-14 (dasarian  ke-2,  Mei)  sampai  dasarian  ke-18  (dasarian  ke-3,  Juni).  Namun  beberapa daerah  mengalami  AMK  yang  kurang  dari  dasarian  14,  yaitu  dengan  AMK  terjadi sebelum dasarian ke-10 (dasarian ke-1, April) sampai dasarian ke-13 (dasarian ke-1, Mei).
Di Jawa bagian tengah dan barat, AMK terjadi lebih  lambat jika dibandingkan bagian timur. Pada daerah ini AMK bervariasi, namun dominan terjadi pada dasarian ke-17  (dasarian  ke-2,  Juni)  sampai  dasarian  ke-21  (dasarian  ke-3,  Juli).  Hanya sebagian kecil daerah yang mempunyai AMK lebih dari AMK rata-rata. Pola ini sama seperti  hasil  yang  ditunjukkan  oleh  Avia  (2010)  menggunakan  data  TRMM  untuk menghitung AMK, dimana AMK terjadi di bagian timur dan mulai bergerak ke bagian barat  pada  dasarian  berikutnya.  Walaupun  begitu,  terdapat  sebagian  kecil  daerah selatan di perbatasan Jawa Tengah dan Barat yang paling akhir memasuki AMK.
a)
b)
(Dasarian ke-)
Gambar 3-4: Pola spasial awal musim kemarau rata-rata untuk periode: a) baseline (1991 – 2010) dan b) proyeksi (2011 – 2030)
Awal  musim  proyeksi  secara  spasial  menunjukkan  bahwa  Pulau  Jawa mengalami  AMK  antara  dasarian  ke-11  (dasarian  ke-2,  April)  sampai  dasarian  ke-18 (dasarian ke-3, Juni). Daerah yang mempunyai AMK  sebelum dasarian  ke-10 meluas ke sebagian daerah di bagian selatan Jawa Timur dan Jawa Barat jika dibandingkan dengan baseline . Secara umum, hampir di seluruh daerah di Pulau Jawa pada periode proyeksi  mempunyai  AMK lebih  awal  jika dibandingkan  periode baseline .  Salah  satu persamaan  antara  periode  proyeksi  dan baseline adalah  bagian  yang  paling  awal memasuki  AMK  adalah  bagian  timur  Pulau  Jawa  dan  bergerak  menuju  ke  barat.
3.3 Awal Musim Hujan Periode Baseline dan Proyeksinya Hasil penghitungan AMH menggunakan hasil downscaling CCAM (Gambar 3-5) menunjukkan pada periode baseline AMH terjadi paling awal di Jawa bagian barat dan tengah, rata-rata pada dasarian ke-27 (dasarian ke-3, September) sampai dasarian ke- 32 (dasarian ke-2, November).
a)
b)
(Dasarian ke-)
Gambar 3-5: Pola spasial awal musim hujan rata-rata untuk periode: a) baseline (1991 – 2010) dan b) proyeksi (2011 – 2030)
Pergerakan AMH dari barat menuju ke timur, dan sampai di Jawa bagian timur rata-rata  pada  dasarian  ke-30  (dasarian  ke-3,  Oktober)  sampai  dasarian  ke-35 (dasarian ke-2, Desember). Pada bagian barat dan tengah Pulau Jawa terdapat daerah yang  mempunyai  AMH  kurang  dari  dasarian  ke-27.  Sebagian  kecil  daerah  tersebut mempunyai AMH normal pada dasarian ke-24  sampai dasarian ke-26.
Sedangkan untuk  bagian  timur  Pulau  Jawa,  walaupun  mempunyai  AMH  yang rata-rata  lebih  akhir  jika  dibandingkan  dengan  bagian  barat  dan  tengah,  namun terdapat  beberapa daerah yang mempunyai AMH di bawah normal (sebelum dasarian ke-26). Di bagian timur Pulau Jawa juga terdapat daerah dengan AMH setelah dasarian ke-35, paling banyak dijumpai di Jawa Timur bagian selatan.
Pola  awal  musim  hujan  pada  periode  proyeksi  menunjukkan  pergerakan  yang sama  yaitu  bergerak  dari  barat  menuju  ke  timur  jika  dibandingkan  dengan  AMH periode baseline .  Namun  pada  AMH  proyeksi  terlihat  lebih  acak,  dimana  AMH  yang terjadi  pada  sebelum  dasarian  ke-26  dan  setelah  dasarian  ke-34  terlihat  meluas sebagian besar daerah di Pulau Jawa.
Jawa  bagian  barat  dan  tengah  terjadi  perluasan  daerah  yang  mempunyai  AMH sebelum dasarian  ke-26. Perluasan daerah juga dialami oleh daerah yang mempunyai AMH  setelah  dasarian  34,  sebagaimana  tidak  terlihat  pada  periode baseline .  AMH proyeksi  untuk  Pulau  Jawa  bagian  timur  menunjukkan  AMH  rata-rata  terjadi  pada dasarian  ke-33  (dasarian  ke-3,  November)  sampai  dasarian  ke-35  (dasarian  ke-2, Desember).

## 3.4 Perubahan Awal Musim Kemarau dan Hujan
Analisis  awal  musim  hujan  maupun  kemarau,  baik  periode baseline dan proyeksi yang telah dilakukan sebelumnya digunakan sebagai analisis awal penelitian perubahan  awal  musim  hujan  dan  kemarau.  Perubahan  awal  musim  adalah penghitungan  selisih  awal  musim  antara  dua  periode,  yaitu baseline dan  proyeksi. Warna-warna pada Gambar 3-6 (a) maupun (b) menunjukkan perubahan yang ditandai dengan nilai positif, negatif atau nol.
a) b) (Dasarian ke-)
Gambar 3-6: Pola spasial perubahan ( baseline – proyeksi) awal musim untuk: a) kemarau dan b) hujan. Titik-titik menunjukkan daerah penelitian yang mempunyai perbedaan perubahan awal musim
2 4 3 1 2 4 3 1
Nilai  positif  (warna  kuning-merah)  mempunyai  arti  bahwa  awal  musim  pada baseline lebih  besar  dibandingkan  proyeksi.  Hal  ini  merupakan  penggambaran  awal musim  proyeksi  yang  maju  jika  dibandingkan  dengan baseline .  Nilai  negatif  (warna biru)  menunjukkan  bahwa  awal  musim baseline mempunyai  nilai  lebih  kecil  jika dibandingkan  dengan  proyeksi.  Hal  ini  merupakan  penggambaran  awal  musim proyeksi yang lebih mundur datangnya dibandingkan dengan baseline . Sedangkan nilai nol menunjukkan awal musim baseline sama dengan proyeksi, yang menandakan tidak terjadi perubahan awal musim di masa yang akan datang.
Pada periode 2011 – 2030, hampir sebagian besar daerah di Pulau Jawa mengalami AMK yang datang lebih cepat. Pulau Jawa didominasi oleh daerah yang memiliki AMK lebih  maju  dibandingkan  kondisi  saat  ini  ( baseline ).  Kondisi yang ekstrim  terlihat  di Pulau  Jawa  bagian  selatan.  Pada  daerah  tersebut  terlihat  awal  musim  proyeksi yang maju  4  –  5  dasarian  atau  lebih.  Sedangkan  di  Pulau  Jawa  bagian  utara  banyak dijumpai daerah dengan awal musim yang tidak berubah dari baseline . Secara umum AMK  proyeksi  akan  lebih  maju  jika  dibandingkan  dengan baseline ,  sedangkan  AMK yang mundur, hampir tidak dijumpai di Pulau Jawa.
Perubahan  AMH  di  Pulau  Jawa  mempunyai  nilai  yang  bervariasi,  walaupun didominasi  oleh  daerah  yang  mengalami  AMH  lebih  lambat  dari baseline .  Daerah dengan AMH yang datang lebih cepat dari baseline terdapat di beberapa area di Jawa bagian  selatan  dan  utara,  namun  terdapat  perbedaan  nilai  perubahan.  AMH  yang datang  lebih  cepat  di  daerah  selatan  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  di  bagian  utara dengan nilai kurang lebih  2  – 5  dasarian.  Sedangkan  di  bagian utara,  hanya  sedikit daerah dengan AMH yang datang lebih cepat dan nilai perubahannya kecil (1-2 dasarian).
Pada  periode  proyeksi,  perubahan  awal  musim  hujan  dan  kemarau  terjadi akibat  adanya  perubahan  curah  hujan  dasarian  jika  dibandingkan  dengan  kondi si baseline .  Sebagian  daerah  di  pulau  Jawa  menunjukkan  bahwa  AMK  proyeksi mempunyai  kecenderungan  datang  lebih  awal  (maju)  dan  AMH  yang  datang  lebih lambat  (mundur)  dibandingkan  dengan baseline .  Hal  ini  menyebabkan  tingkat kerentanan yang tinggi terhadap periode kering yang semakin panjang di pulau Jawa.
Analisis  lebih  lanjut  dilakukan  setelah  mendapatkan  hasil  dari  penghitungan awal musim hujan dan kemarau, baik pada baseline maupun proyeksi. Terdapat tiga karakteristik  perubahan  awal  musim  yang  akan  dilakukan  analisis,  yang  pertama adalah  daerah  yang  mempunyai  AMH  lebih  lambat,  namun  mempunyai  AMK  lebih cepat, contohnya di daerah 7,4 ⁰ LS dan 107,6 ⁰ BT (titik 1 pada Gambar 3-6) dan 7,9 ⁰ LS dan 111,3 ⁰ BT (titik 2). Kedua adalah daerah yang mempunyai AMK yang datang lebih cepat  dan  AMH  yang  datang  lebih  cepat  juga,  contohnya  pada  daerah  8 ,2 ⁰ LS  dan 113,2 ⁰ BT (titik 3). Ketiga adalah daerah yang mempunyai AMK dan hujan yang datang lebih lambat, seperti pada titik 4 di Gambar 3-6. Namun daerah dengan karakteristik yang ketiga ini sangat sedikit dijumpai, hal ini ditunjukkan pada Gambar 3-4 dimana hampir tidak dijumpai daerah dengan awal musim kemarau yang datang lebih lambat dari baseline -nya.
Ketiga  karakteristik  di  atas  mengindikasikan  di  beberapa  daerah  mengalami perubahan musim, sedangkan di daerah yang lain mengalami pergeseran musim hujan dan  kemarau.  Daerah  dengan  karakteristik  pertama  adalah  penggambaran  daerah yang  diprediksi  pada  masa  yang  akan  datang  mempunyai  panjang  musim  kemarau yang  lebih  panjang  dan  musim  hujan  yang  lebih  pendek.  Sedangkan  daerah  untuk karakteristik kedua dan ketiga merupakan penggambaran kondisi awal musim di masa yang  akan  datang  yang  bergeser  maju  taupun  mundur dengan  pan jang  musim yang hampir  sama  dengan baseline .  Dimana  pergeseran  musim  yang  maju  terjadi  pada
daerah  yang  mempunyai karakteristik kedua  dan  untuk  daerah  dengan karakteristik ketiga musim hujan dan kemarau bergeser mundur.
Analisis  curah  hujan  dasarian  yang  dilakukan  di  4  titik  yang  mewakili  3 karakteristik ditunjukkan pada Gambar 3-7. Keempat titik dipilih untuk mendapatkan gambaran akan perubahan curah hujan proyeksi yang mempengaruhi pergeseran atau perubahan musim di beberapa titik tersebut.
Pada Gambar  3-7 (a) dan (c) memiliki pola dan perubahan yang hampir sama, yaitu dengan AMK proyeksi yang datang lebih cepat namun AMH proyeksi datang lebih lambat jika dibandingkan dengan baseline . Hal ini menyebabkan musim kemarau pun bertambah  panjang  sedangkan  musim  hujan  menjadi  bertambah  pendek.  Walaupun mempunyai karakteristik perubahan yang sama, titik 1 mempunyai perubahan musim kemarau yang lebih panjang jika dibandingkan dengan titik 3. Hal ini akan membuat daerah 1 akan lebih rentan kekeringan di masa yang akan datang.
a) b)
c) d)
Gambar 3-7: Pola curah hujan baseline dan proyeksi dan perubahan awal musim kemarau dan hujan di 4 titik penelitian, yaitu: a) 7.4 ⁰ LS dan 107.6 ⁰ BT (titik 1 pada Gambar IV.7); b) 8.2 ⁰ LS dan 113.2 ⁰ BT (titik 2); c) 7.9 ⁰ LS dan 111.3 ⁰ BT (titik 3); dan d) 6.1 ⁰ LS dan 107.2 ⁰ BT (titik 4)
Berbeda dengan daerah 1 dan 3, daerah 2 dan 4 hanya mengalami pergeseran musim,  dimana  untuk  daerah  2  terjadi  musim yang  maju  dan  daerah  4  mengalami musim mundur.
Dari  keempat  titik  yang  telah  dilakukan  analisis  perubahan  curah  hujan  dan  awal musimnya  di  atas,  terjadi  penurunan  curah  hujan  pada  musim  kemarau.  Hal  ini menggambarkan  kondisi  pada  periode  2011-2030  akan  menjadi  lebih  kering dibandingkan dengan baseline .

## 3.5 Pembahasan
Analisis AMK  yang  datang  lebih cepat  dan  adanya  penurunan curah  hujan  di bulan-bulan  kering  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya,  yaitu  menurut  Boer et  al. (2009) dalam laporan adaptasi perubahan iklim menunjukkan bahwa perubahan iklim
0 25 50 75 100 125 150 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 Dasarian CH Proyeksi Baseline 0 25 50 75 100 125 150 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 Dasarian CH Proyeksi Baseline 0 25 50 75 100 125 150 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 Dasarian CH Proyeksi Baseline 0 25 50 75 100 125 150 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 Dasarian CH Proyeksi Baseline
juga  berdampak  terhadap  peningkatan  hujan  musiman  Desember,  Januari,  Februari (DJF) secara signifikan di sebagian besar wilayah di Jawa, Kawasan Timur Indonesia, dan  Sulawesi.  Sebaliknya,  perubahan  iklim  berdampak  terhadap  penurunan  hujan musiman Juni, Juli, Agustus (JJA) secara signifikan di sebagian besar wilayah Jawa, Papua,  Bagian  Barat  Sumatera,  dan  Bagian  Timur  Selatan  Kalimantan.  Perubahan iklim  mengakibatkan  musim  kemarau  memanjang  di  sebagian  besar  wilayah  Jawa, Bagian Selatan Sumatera, Kalimantan Tengah, Sulawesi Selatan, dan Nusa Tenggara.
Musim  kemarau  yang  lebih  panjang  dan  musim  hujan  yang  lebih  pendek berkaitan  dengan Hovmöller angin  zonal  yang  menggambarkan  penguatan  dan pelemahan  angin  timuran  dan  baratan  di  atas  Jawa.  Pada  Gambar  3-8  (a)  dan  (b), angin zonal mempunyai nilai positif, nol dan negatif. Nilai negatif menunjukkan arah angin secara zonal dari timur ke barat (angin timuran) dan positif adalah kebalikannya, arah angin dari barat ke timur (angin baratan).
Gambar  3-8  (a)  menunjukkan  perubahan  angin  baratan  dan  timuran  di  atas Jawa  selama  satu  tahun,  dimana  dapat  dilihat  bahwa  angin  baratan  berubah  arah menjadi timuran pada dasarian ke-8 (dasarian ke-2, Maret), sedangkan perubahan dari angin timuran menjadi baratan kurang lebih terjadi pada dasarian ke-33 (dasarian ke-3, November). Hal ini berlaku hampir sama dengan periode proyeksi (Gambar 3-8 (b)).
Gambar  3-8  (c)  menunjukkan  perubahan  kecepatan  angin  zonal  yang menggambarkan adanya pelemahan dan penguatan angin baratan maupun timuran di atas  Jawa.  Nilai  negatif  mempunyai  arti  yang  berbeda  dengan  nilai  negatif  pada Gambar  3-8  (a)  dan  (b),  dimana  pada  Gambar  8  (c),  nilai  negatif  yang  terjadi  pada sebelum  dasarian  ke-8  dan  setelah  dasarian  ke-33  menunjukkan  adanya  pelemahan angin baratan proyeksi, sedangkan nilai negatif yang terjadi se telah dasarian ke-8 dan sebelum  dasarian  ke-33  menandakan  adanya  penguatan  angin  timuran.  Begitu  juga sebaliknya, nilai positif yang terjadi pada sebelum dasarian  ke-8 dan setelah dasarian ke-33  menunjukkan  penguatan  angin  baratan,  sedangkan  nilai  positif  yang  terjadi pada dasarian setelah dasarian ke-8 dan sebelum dasarian ke-33 menandakan adanya pelemahan angin timuran (tidak terdapat dalam Gambar 8 (c)).
Gambar 3-8: Plot Hovmöller angin zonal klimatologis yang dirata-ratakan secara longitude (105 ˚ – 115 ˚ BT),  untuk:  a)  proyeksi;  b) baseline dan  c)  selisih  antara  proyeksi  dan baseline .  Garis putus-putus adalah batas berubahnya angin timuran menjadi baratan dan sebaliknya
(m/s ) a) b) c) (m/s ) (m/s)
Dari Gambar 3-8 (c) menunjukkan bahwa pada dasarian  ke-35 sampai dengan dasarian  ke-5  terdapat  penguatan  angin  baratan,  hal  ini  menyebabkan curah  hujan proyeksi  lebih  tinggi  dibandingkan  curah  hujan baseline ,  sedangkan  dasarian  ke-6 sampai  dengan  dasarian  ke-8  terjadi  pelemahan  angin  baratan  yang  menyebabkan curah hujan proyeksi lebih rendah dibandingkan baseline . Dasarian selanjutnya (ke-8 sampai  dengan  ke-33)  terdapat  penguatan  angin  timuran  jika  dibandingkan  dengan baseline .  Hal  ini  yang  menjadi  penyebab  turunnya  curah  hujan  pada  saat  musim kemarau pada periode proyeksi. Dasarian ke-33 sampai dengan dasarian ke-35 terjadi pelemahan angin baratan yang menyebabkan curah hujan lebih rendah jika dibandingkan dengan baseline . Pelemahan angin baratan di kedua musim transisi (baik transisi dari musim  hujan  ke  kemarau  dan  kemarau  ke  hujan)  ini  yang  menyebabkan  sebagian besar  pulau Jawa mengalami kemarau yang lebih panjang jika dibandingkan kondisi baseline .
Selain itu,  penguatan  angin  timuran  yang  terjadi  pada  periode  proyeksi dapat menimbulkan  penurunan curah  hujan  pada  musim  kemarau.  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian sebelumnya oleh Naylor et al. (2007) yang menyebutkan bahwa  pulau Jawa dan  Bali  akan  mengalami  penurunan  curah  hujan  di  musim  kering  (Juli-Agustus- September) pada periode proyeksi menggunakan skenario IPCC AR4.

## 4  KESIMPULAN
Penelitian ini membahas mengenai pengggunaan hasil downscaling model CCAM untuk  penentuan  awal  musim  sesuai dengan kriteria  BMKG,  baik  kemarau  maupun hujan di  pulau Jawa. Hasil  komparasi menggunakan data curah hujan dasarian dari satelit TRMM, menunjukkan bahwa curah hujan hasil downscaling CCAM dan TRMM mempunyai koefisien korelasi 0,76.
Hasil  dari  penghitungan  awal  musim  menunjukkan  pola  pergerakan  AMK diawali  di  Jawa  bagian  timur,  kemudian  bergerak  ke  arah  barat.  Se mentara  AMH sebaliknya,  diawali  dari  bagian  barat,  kemudian  bergerak  ke  bagian  timur.  Pada periode baseline , sebagian besar daerah mempunyai AMK yang terjadi pada dasarian ke-13  sampai  dasarian  ke-19,  sedangkan  untuk  proyeksi  sebagian  besar  didominasi oleh AMK yang terjadi pada dasarian ke-12 sampai dasarian ke-17. Awal musim hujan baseline di Jawa bagian barat dan tengah dominan terjadi pada dasarian ke-27 sampai dasarian ke-32, sementara bagian timur terjadi pada dasarian ke-29 sampai dasarian ke-35.
Proyeksi dengan menggunakan skenario A2 IPCC menyimpulkan perubahan AMK yang terjadi di sebagian besar daerah pulau Jawa adalah maju atau AMK datang lebih cepat, sedangkan  AMH cenderung  mundur  atau  datang lebih lambat  dari baseline .  Dengan kata  lain,  pulau  Jawa  diproyeksikan  mengalami  musim  kemarau  yang  lebih  panjang dan  musim  hujan  yang  lebih  pendek  dibandingkan  kondisi  saat  ini.  Hal  ini menyebabkan  pulau  Jawa  akan  mengalami  kekeringan  yang  lebih  panjang dibandingkan dengan baseline .

## DAFTAR RUJUKAN
Aldrian E., Gates, L. D. and Widodo, F.H., 2007. Seasonal Variability of Indonesian Rainfall in ECHAM4 Simul ations and in The Reanalyses: The role of ENSO , Theoretical and Applied Climatology, 87, 41–59.
Avia, L. Q., A. Haryanto, N. Cholianawati dan B. Siswanto, 2010. Identifikasi  Aw al Musim Kemarau dan  Musim  Hujan  Berdas arkan  Data  Satelit  TRMM ,  Prosiding  Seminar  Penerbangan  dan Antariksa 2010: Sub Seminar Sains Atmosfer dan Iklim. Serpong, 15 Nopember 2010.
Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, 2009. Prakiraan Musim Hujan 2009/2010 di Indonesia . Boer, R., A. Buono, Sumaryanto, E. Surmaini, A. Rakhman, W. Estiningtyas, K. Kartikasari, and Fitriyani,
2009. Agriculture Sector: Technical Report on Vulnerability and Adaptation Assessment to Climate Change for Indonesia’s Second National Communication . Ministry of Environment and United Nations Development Programme, Jakarta.
Giarno, Dupe Z.L  dan Mustofa M.A., 2012. Kajian Aw al Musim  Hujan dan Aw al Musim Kemarau di Indonesia . Jurnal Meteorologi Dan Geofisika Vol. 13 No. 1 Tahun 2012 : 1-8. Gunawan,  D.,  2010. Pemanfaatan  Data  Curah  Hujan  Satelit  TRMM  untuk  Database  Zona  Prakiraan Musim . Laporan Akhir Program Riset Insentif Terapan. Kementerian Riset dan Teknologi. Hidayat, T., 2005. Anal isis Perubahan Musim, Kekeringan dan Potensi Waktu Tanam Tanaman Pangan di Provinsi Banten . Tesis IPB. Bogor 2005. IPCC, 2007. Climate Change: The Physical Science Basis, Contribution of Working Group (WG) 1 to the Fourth Assessment Report of the (IPCC) , Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York. 273–313.
Katzfey,  J.,  McGregor,  J.L., Nguyen,  K.,  dan  Tatcher,  M.,  2010. Regional  Climate  Change  Projection Development and Interpretation for Indonesia . CSIRO’s Final Report for AusAID. 2010. McGregor, J.L., 2009. JMcG Lecture: Regional Modelling with CCAM . Ausaid Workshop Aspendale. 18 May 2009.
Naylor, R,L,  Battisti,  D.S.,  Vimont,  D.J.,  Falcon, W.P.,  dan  Burke,  M.B.,  2007. Assessing  Risks  Of Climate Variability  and Climate Change For Indonesian Rice  Agriculture . PNAS, 104, 19: 7752  – 7757.  www. pnas. org_ cgi_ doi_ 10. 1073_ pnas. 0701825104.
Ripaldi, A., 2013. Kajian Dampak Perubahan Iklim Terhadap Kesesuaian Agroklimat Dan Produktivitas Tanaman Padi Di Provinsi Nus a Tenggara Barat Periode (2040-2069 dan 2070-2099) , Tesis ITB. Bandung 2013.
Suryantoro A., Krismianto dan Yulihastin E., 2010. Penentuan Onset Monsun di Jaw a Barat, Banten, dan  DKI  Jakarta  Berbasis  Observasi  Satelit  TRMM ,  Prosiding Seminar Nasional Fisika 2010. ISBN: 978-979-98010-6-7, 54-66.
Susandi, A., 2008. Fenomena Perubahan Iklim Global dan Implikas inya Terhadap Ketahanan Pangan Nasional ,  Prosiding  Seminar Pekan Padi Nasional III  –  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Pertanian. Juli 2008.