online version : https://ojs.unimal.ac.id/index.php/agrium                                   Vol. 21, No 2

## SEBARAN SPASIAL TIPE IKLIM SCHMIDT-FERGUSON DAN PROYEKSINYA BERDASARKAN SSP2-4.5 DI KABUPATEN ACEH UTARA
Spatial Distribution of Schmidt-Ferguson Climate Types and Their Projections Based on SSP2-4.5 in North Aceh Regency
Muhammad Imam Muatho 1 , Jamidi 2* , Nasruddin 2 , Ismadi 2 , Baidhawi 2
1 Mahasiswa Program Studi Magister Agroekoteknologi Fakultas Pertanian Universitas Malikussaleh
2 Program Studi Magister Agroekoteknologi Fakultas Pertanian Universitas Malikussaleh Jln. Banda Aceh - Medan Cot. Tgk Nie – Reulet Kecamatan Muara Batu – Aceh Utara *Corresponding author: jamidi@unimal.ac.id

## ABSTRAK
Salah  satu  dampak  perubahan  iklim  adalah  dapat  mengakibatkan  pergeseran  dan perubahan pola curah hujan yang juga memengaruhi perubahan tipe iklim Schmidt-Ferguson di Kabupaten Aceh Utara. Informasi mengenai tipe iklim Schmidt-Ferguson saat ini dan proyeksi masa  depan  sangat  penting  sebagai  upaya  adaptasi  bagi  masyarakat  pertanian  khususnya tanaman perkebunan dalam menghadapi tantangan perubahan iklim yang akan datang. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui sebaran tipe iklim Schmidt-Ferguson pada masa kini serta  proyeksinya  dalam  20  tahun  mendatang.  Penelitian  ini  menggunakan  data  curah  hujan 2014-2023  sebagai baseline dari  17  titik  pengamatan  dan  data  model  MIROC6  dari  skenario SSP2-4.5 di Kabupaten Aceh Utara. Teknik interpolasi yang digunakan adalah Inverse Distance Weighted (IDW) dan hasilnya dikelompokkan ke dalam klasifikasi tipe iklim Schmidt-Ferguson menggunakan  metode reclassify pada  aplikasi  ArcGIS.  Hasil  penelitian  menunjukkan  selama periode baseline, tipe  iklim  C  (agak  basah)  cukup  mendominasi  dengan  persentase  70,57% kemudian disusul tipe iklim D (sedang) sebesar 21,40% dan diikuti tipe iklim E (agak kering) serta tipe iklim B (basah) masing-masing sebesar 6,43% dan 1,60%. Periode proyeksi I (2026- 2035)  didominasi  oleh  tipe  iklim  B  sebesar  64,20%  kemudian  disusul  tipe  iklim  C  dan  D dengan  persentase  30,53%  dan  5,27%.  Pada  periode  proyeksi  II  (2036-2045),  tipe  iklim  C kembali  mendominasi  wilayah  Kabupaten  Aceh  Utara  dengan  persentase  64,88%  kemudian disusul tipe iklim B, D, dan E masing-masing sebesar 26,98%, 7,63%, 0,51%.
Kata Kunci; Perubahan iklim, curah hujan, skenario, periode.

## ABSTRACT
One  of  the  impacts  of  climate  change  is  the  potential  shift  and  alteration  of  rainfall patterns, which also affects changes in Schmidt-Ferguson climate types in North Aceh Regency. Information about current Schmidt-Ferguson climate types and future projections is crucial as an  adaptation  effort  for  agricultural  communities,  especially  plantation  crops,  in  facing  the challenges of impending climate change. The aim of this research is to know the distribution of Schmidt-Ferguson climate types in the present time and its projection for the next 20 years. This study  utilizes rainfall  data from  2014 to  2023 as the baseline  from  17  observation  points  and MIROC6  model  data  from  the  SSP2-4.5  scenario  in  North  Aceh  Regency.  The  interpolation technique  employed  is  Inverse  Distance  Weighted  (IDW),  and  the  results  are  classified  into Schmidt-Ferguson  climate  type  categories  using  the  reclassify  method  in  ArcGIS  application. The research findings indicate that during the baseline period, climate type C (somewhat wet) dominated significantly with a percentage of 70.57%, followed by climate type D (medium) at 21.40%, and then climate types E (somewhat dry) and B (wet) at 6.43% and 1.60% respectively. In projection period I (2026-2035), climate type B dominates with 64.20%, followed by climate types C and D at 30.53% and 5.27% respectively. In projection period II (2036-2045), climate type C again dominates the North Aceh Regency area with a percentage of 64.88%, followed by climate types B, D, and E at 26.98%, 7.63%, and 0.51% respectively.
keywords; Climate change , rainfall, scenario, period.
online version : https://ojs.unimal.ac.id/index.php/agrium                                   Vol. 21, No 2

## PENDAHULUAN
Fenomena  perubahan  iklim  secara scientific telah  dibuktikan  oleh  para  ahli yang  tergabung  dalam Intergovernmental Panel  on  Climate  Change (IPCC).  Dalam IPCC  (2007)  menyatakan  bahwa  perubahan iklim merujuk pada variasi rata-rata kondisi iklim suatu tempat atau pada variabilitasnya yang  nyata  secara  statistik  untuk  jangka waktu  yang  panjang  (biasanya  dekade  atau lebih).
Istilah perubahan iklim sering disamakan  dengan  istilah  "pemanasan global",  meskipun  sebenarnya  pemanasan global  hanyalah  satu  aspek  dari  perubahan iklim.  Hal  ini  dikarenakan  parameter  iklim tidak  terbatas  pada  temperatur  saja  namun melibatkan  berbagai  faktor  lainnya  seperti presipitasi,  kondisi  awan,  arah  angin,  dan radiasi matahari (Supriatin et al. , 2023). Sektor  pertanian  yang  meliputi tanaman  pangan,  tanaman  perkebunan,  dan hortikultura  merupakan  salah  satu  sektor yang  menjadi  motor  penggerak  ekonomi
Indonesia rentan terhadap dampak perubahan  iklim.  Dampak-dampak  tersebut seperti  suhu  ekstrem,  gelombang  panas, badai,  dan  variasi  curah  hujan  yang  dapat menyebabkan  banjir  atau  kekeringan berpotensi  mengurangi  produksi  hasil pertanian.
Kabupaten  Aceh  Utara  memiliki  luas lahan  perkebunan  sebesar  69.697  hektar dengan rata-rata produktivitas sebesar 1.514 kg/ha  menjadikan  daerah  ini  sebagai  salah satu  kabupaten  penyumbang  komoditi tanaman  perkebunan  terbesar  di  Provinsi Aceh  (Distanbun  Aceh,  2022).  Potensi produksi pertanian di Kabupaten Aceh Utara akan terus terpengaruh oleh perubahan iklim yang  dinamis  di  masa  mendatang.  Hal  ini menjadi sebuah tantangan yang harus diatasi sehingga  informasi  yang  lebih  detail mengenai  kondisi  iklim  saat  ini  dan  masa depan menjadi sangat penting.
Salah  satu  sistem  klasifikasi  iklim yang  ideal  untuk  hutan  dan  perkebunan adalah  klasifikasi  iklim  Schmidt-Ferguson karena dirancang khusus untuk mengategorikan  tipe  iklim  berdasarkan kesesuaian curah hujannya terhadap kebutuhan tanaman (Sudrajat, 2009). Sistem klasifikasi Schmidt-Ferguson sangat populer
di Indonesia dan umumnya diterapkan pada tanaman tahunan dengan menggunakan nilai perbandingan  antara  rata-rata  jumlah  bulan kering  dan  jumlah  bulan  basah  dalam  satu tahun.
Untuk  mengetahui  perubahan  kondisi iklim  dimasa  depan  dapat  menggunakan proyeksi  iklim.  Gunawan  &  Kadarsah (2013)  menjelaskan  bahwa  proyeksi  iklim merupakan  sebuah  gambaran/representasi dari keadaan iklim dimasa depan berdasarkan skenario iklim yang digunakan. IPCC  telah  membuat  beberapa  skenario iklim  untuk  mengetahui  gambaran  kondisi iklim secara global maupun regional hingga tahun 2100.
Penelitian  tentang  perubahan  iklim terhadap  produktivitas  tanaman  perkebunan seperti    kelapa  sawit  telah  dilakukan contohnya  di  Malaysia  oleh  Sarkar et  al. , (2020)  yang  melaporkan  bahwa  dampak buruk dari kenaikan suhu terhadap produksi kelapa  sawit  menunjukkan  bahwa  apabila suhu  meningkat  1 o C,  2 o C,  3 o C  dan  4 o C mengakibatkan  penurunan  produksi  sebesar 10  –  41%.  Oleh  karena  itu,  informasi mengenai  sebaran  tipe  iklim  di  wilayah Kabupaten  Aceh  Utara  menggunakan metode  Schmidt-Ferguson diharapkan  dapat membantu  dalam  upaya  adaptasi  untuk menjaga stabilitas produksi dan mengurangi risiko penurunan produksi tanaman perkebunan  baik  saat  ini  maupun  di  masa mendatang.
Proses ini mencakup penyesuaian  diri  secara  pasif,  reaktif,  dan antisipatif  dalam  perilaku  dengan  tujuan meningkatkan keberlanjutan
dan mengurangi  kerentanan  terhadap  perubahan iklim,  variabilitas,  serta  cuaca  dan  iklim ekstrem (BMKG, 2013).

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat
Wilayah yang menjadi tempat penelitian  yaitu  Kabupaten  Aceh  Utara yang  terletak  pada  96,52,00°  hingga 97,31,00° Bujur Timur dan 04,46,00° hingga 05,00,40° Lintang Utara. Penelitian dilakukan pada tanggal 1 Januari sampai 30 April  2024  dengan  tahapan  dimulai  dari pengumpulan  data  hingga  pengolahan  serta analisa data.
online version : https://ojs.unimal.ac.id/index.php/agrium                                   Vol. 21, No 2
P-ISSN 1829-9288.  E-ISSN 2655-1837 Hal. 103-109
Author(s): Muhammad Imam Muatho,, et al

## Alat dan Bahan
Alat  atau software yang  digunakan pada  penelitian  ini  yaitu software pengolah angka  Microsoft  Excel  yang  digunakan untuk  mengolah  data  pos  hujan  dan  data proyeksi  serta software pemetaan  yaitu ArcGIS 10.8 untuk memetakan sebaran tipe iklim  Schmidt-Ferguson.  Bahan  yang digunakan  yaitu  data  curah  hujan  bulanan periode  2014  sampai  2023  17  titik pengamatan  yang  diperoleh  dari  Stasiun Klimatologi  Aceh  Besar.  Sedangkan  data proyeksi menggunakan Data Model MIROC6  ( Model  for  Interdisciplinary Research on Climat e) yang telah ditingkatkan resolusinya menjadi 10x10 km. Proyeksi  menggunakan  skenario  SSP2-4.5 dengan  pembagian  periode  yaitu  proyeksi  I (tahun  2026-2035)  dan  periode  II  (tahun 2036-2045).  Data  MIROC6  didapatkan  dari Pusat  Perubahan  Iklim  dan  Kualitas  Udara BMKG Jakarta.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode analisis  deskriptif  kualitatif  dimana  penulis melakukan  pengumpulan  data  berupa  data curah hujan bulanan dan data skenario iklim SSP2-4.5.

## Pelaksanaan Penelitian

## Pengisian Data Kosong Curah Hujan
Ketersediaan  data  curah  hujan  di  17 titik  pos  hujan  tidak  semuanya  lengkap, sehingga untuk melengkapi data curah hujan yang  kurang  lengkap  perlu  dilakukan pendugaan  menggunakan  metode Normal
Ratio.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan  oleh  Prawaka et  al. ,  (2016) metode  Normal  Ratio  menghasilkan  nilai yang terbaik dengan menggunakan perhitungan cukup sederhana yaitu menghitung  data  curah  hujan  di  Pos  hujan yang  berdekatan  untuk  memperoleh  data curah  hujan  di  Pos  yang  hilang.  Untuk mengisi data kosong dengan metode Normal Ratio  digunakan  rumus  dari  Wei  dan McGuiness:
𝑃 𝑁 = 1 𝑛 𝑃 𝑁 + 𝑃 𝑁 + 𝑃 𝑁 … + 𝑃
𝑁 Keterangan: 𝑃 : data hujan yang hilang di Stasiun x
𝑃 , 𝑃 … 𝑃 :  data  hujan  di  Stasiun sekitarnya pada periode yang sama 𝑁 : Hujan tahunan di Stasiun x 𝑁 , 𝑁 … 𝑁 :  Hujan  tahunan  di  Stasiun sekitar x 𝑛 : Jumlah stasiun hujan di sekitar x

## Koreksi Data Model
Untuk  menyesuaikan  data  observasi dengan  data  proyeksi,  perlu  dilakukan koreksi  data  model.  Persamaan  untuk menghitung  curah  hujan  terkoreksi  adalah sebagai berikut (Weiland et al. , 2010):
𝐶𝐻 _ = 𝐶𝐻 × 𝐶𝐻 𝐶𝐻 Keterangan : 𝐶𝐻 _ :  Curah  hujan  bulanan  model terkoreksi
𝐶𝐻 : Curah hujan bulanan model belum terkoreksi
𝐶𝐻 : Rata-rata curah hujan pengamatan periode baseline
𝐶𝐻 :  Rata-rata  curah  hujan  model periode baseline

## Penentuan  Klasifikasi  Iklim  Schmidt- Ferguson
Klasifikasi  iklim  Schmidt-Ferguson menggunakan nilai perbandingan (Q) antara rata-rata  banyaknya  bulan  kering  dan  bulan basah  dalam  setahun.  Untuk  menentukan bulan  kering  dan  bulan  basah  Schmidt- Ferguson  menggunakan  kriteria  :  bulan kering, jika suatu wilayah dalam satu bulan mempunyai  jumlah  curah  hujan  <  60  mm, bulan  lembap,  jika  dalam  satu  bulan mempunyai  jumlah  curah  hujan  60  –  100 mm,  serta  bulan  basah,  jika  mempunyai jumlah  curah  hujan  >  100  mm  (Faridah et al. ,  2012).  Berdasarkan  perhitungan  jumlah Bulan  Kering  (BK)  dan  Bulan  Basah  (BB) yang  diperoleh  setiap  tahunnya,  kemudian ditentukan  nilai  rata–rata  BK  dan  BB menggunakan persamaan berikut:
𝐵𝐾 = ∑ 𝑓𝑏𝑘 𝑇 𝐵𝐵 = ∑ 𝑓𝑏𝑏 𝑇 𝑄 = 𝐵𝐾 𝐵𝐵 × 100%
online version : https://ojs.unimal.ac.id/index.php/agrium                                   Vol. 21, No 2
P-ISSN 1829-9288.  E-ISSN 2655-1837 Hal. 103-109
Author(s): Muhammad Imam Muatho,, et al
Keterangan : BK  : rata-rata bulan kering
BB  : rata-rata bulan basah fbk  : frekuensi bulan kering fbb  : frekuensi bulan basah
T : jumlah tahun Hasil  perbandingan  ini  digunakan untuk mengelompokkan iklim menjadi 8 tipe yang  sama  seperti  yang  ditampilkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi Iklim Schmidt-Ferguson Tipe Iklim Keterangan Kriteria (%) A Sangat Basah 0 <  Q  <  14,3 B Basah 14,3  <  Q  <  33,3 C Agak Basah  33,3  <  Q  < 60 D Sedang 60 <  Q  < 100 E Agak Kering 100  <  Q  < 167 F Kering 167  <  Q  < 300 G Sangat Kering 300  <  Q  < 700 H Kering Ekstrem 700  <  Q
Pemetaan  Sebaran  Spasial  Tipe  Iklim

## Schmidt-Ferguson
Data  spasial  yang  terdiri  dari  titik koordinat  lokasi  pos  hujan  dan  nilai  Q diproses  dengan  menggunakan  teknik interpolasi  untuk  mengisi  area  yang  tidak teramati  atau  kosong.  Teknik  interpolasi yang  digunakan  adalah Inverse  Distance Weighted (IDW).  Teknik  IDW  dipilih karena  merupakan  algoritma  interpolasi yang komputasinya intensif, mudah diimplementasikan  dan  memiliki  aplikasi luas di berbagai bidang (Huang et al. , 2011) seperti  geologi,  penelitian  tanah,  geofisika, oseanografi,  meteorologi  (Papari  &  Petkov, 2009).  Setelah  proses  teknik  IDW,  hasilnya dikelompokkan  ke  dalam  klasifikasi  tipe iklim Schmidt-Ferguson menggunakan metode reclassify pada aplikasi ArcGIS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  Simulasi  Curah  Hujan  Bulanan Skenario SSP2
Penerapan  faktor  koreksi  pada  suatu data  model  yang  akan  digunakan  untuk proyeksi iklim dilakukan
dengan menyimulasikan data model skenario SSP2.
Simulasi  dengan  faktor  koreksi  untuk mendapatkan  kemiripan  pola  parameter curah  hujan  dan  suhu  udara  pada  periode proyeksi  2026-2035  dan  2036-2045  dengan data  observasi.  Proyeksi  skenario  pada periode baseline (2015-2023)  dan  periode proyeksi  (2026-2045)  akan  dibandingkan dengan pola data observasi yang ditampilkan dalam  bentuk  grafik  sebelum  dan  sesudah dilakukan koreksi.
Gambar 1. Grafik Curah Hujan Skenario SSP2 Sebelum dan Sesudah Koreksi di Stasiun Meteorologi Malikussaleh
Berdasarkan gambar 1, terlihat bahwa parameter  curah  hujan  bulanan  proyeksi  di Stasiun  Meteorologi  Malikussaleh  sebelum koreksi memiliki pola yang tinggi dibandingkan  dengan  pola  curah  hujan observasinya.  Setelah  dilakukan  koreksi, curah  hujan  proyeksi  memiliki  pola  yang hampir  sama  dengan  pola  dari  curah  hujan observasi.  Nilai  curah  hujan  bulanan proyeksi  lebih  tinggi  pada  bulan  basah  dan lebih rendah pada bulan kering.
Analisis  Tipe  Iklim  Schmidt-Ferguson Periode Baseline (2014-2023)
Berdasarkan  17  titik  pengamatan curah  hujan,  Kabupaten  Aceh  Utara memiliki  4  tipe  iklim  yaitu  B,  C,  D,  dan  E (Gambar 2) pada periode baseline.
online version : https://ojs.unimal.ac.id/index.php/agrium                                   Vol. 21, No 2
P-ISSN 1829-9288.  E-ISSN 2655-1837 Hal. 103-109
Author(s): Muhammad Imam Muatho,, et al
Gambar 2. Tipe Iklim Schmidt-Ferguson
Periode Baseline (2014-2023)
Tipe  iklim  C  (agak  basah)  sebagian besar  mendominasi  wilayah  Aceh  Utara dengan persentase 70,57% atau dengan luas ±184.470,8 hektar (ha). Kemudian tipe iklim D  (sedang)  dengan  persentase  21,40% (±55.954,0  ha)  tersebar  di  wilayah  bagian tengah  dan  timur  laut.  Tipe  iklim  E  (agak kering) tersebar di sebagian kecamatan Kuta Makmur, Baktiya, dan Baktiya Barat dengan persentase  6,43%  dan  total  luas  ±16.800,3 ha.  Sedangkan  tipe  iklim  B  (basah)  hanya tersebar  di  sebagian  kecil  kecamatan Sawang  dan  Lhoksukon  dengan  persentase 1,60%  dan  luas  ±4.193,9  ha.  Wilayah kabupaten Aceh Utara yang masih memiliki tipe iklim D dan E perlu dilakukan langkah mitigasi  seperti  pemilihan  varietas  yang tahan  terhadap  kekeringan,  pengelolaan irigasi, dan pengolahan lahan yang optimal.
Analisis  Tipe  Iklim  Schmidt-Ferguson Periode Proyeksi I (2026-2035)
Selama periode proyeksi I, Kabupaten Aceh  Utara  mengalami  perubahan  secara signifikan  pada  varian  tipe  iklim  Schmidt- Ferguson (Gambar 3).
Gambar 3. Tipe Iklim Schmidt-Ferguson Periode Proyeksi I (2026-2035)
Secara  umum,  terdapat  penambahan luas  wilayah  tipe  iklim  B  dan  C  tetapi  tipe iklim  D  mengalami  penurunan  serta menghilangnya  tipe  iklim  E.  Hal  ini  terjadi akibat  bertambahnya  jumlah  bulan  basah yang tersebar hampir di seluruh wilayah.
Tidak  seperti  periode baseline ,  pada periode  proyeksi  I  didominasi  oleh  tipe iklim  B  dengan  luas  ±167.833,6  ha  atau sebesar  64,20%  dari  total  seluruh  wilayah. Kemudian  disusul  tipe  iklim  C  dan  D dengan  luas  masing-masing  ±79.816,7  ha dan  ±13.768,6  ha  atau  dengan  persentase 30,53%  dan  5,27%.  Tipe  iklim  D  yang tergolong  tidak  sesuai  bagi  tanaman  kelapa sawit  ini  tersebar  di  bagian  kecil  utara Kecamatan  Kuta  Makmur,  hampir  seluruh wilayah Kecamatan  Seunuddon,  dan  bagian utara kecamatan Tanah Jambo Aye.

## Analisis  Tipe  Iklim  Schmidt-Ferguson
Periode Proyeksi II (2036-2045)
Selama  proyeksi  II,  Kabupaten  Aceh Utara  mengalami  penurunan  bulan  basah dibandingkan  dengan  proyeksi  II  sehingga memiliki  tipe  iklim  C  yang  merata  kembali seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  4. Tipe  iklim  C  mendominasi  dengan  luasan ±169,618,6  ha  atau  dengan  persentase 64,88% dari total luas wilayah.
Gambar 4. Tipe Iklim Schmidt-Ferguson Periode Proyeksi II (2036-2045)
Tipe  iklim  C  memiliki  bulan  basah berturut-turut yang terjadi selama 1 hingga 3 bulan  pada  bulan  Oktober,  November,  dan Desember. Kemudian bulan kering berturut- turut juga terjadi dengan rentang 1 hingga 3 bulan dari bulan Februari, Maret, dan April. Pada  periode  ini  wilayah  Kabupaten  Aceh Utara  masih  belum  dapat  bergantung  pada curah hujan secara langsung.
online version : https://ojs.unimal.ac.id/index.php/agrium                                   Vol. 21, No 2
P-ISSN 1829-9288.  E-ISSN 2655-1837 Hal. 103-109
Author(s): Muhammad Imam Muatho,, et al
Selain  tipe  iklim  C,  pada  periode proyeksi II juga terdapat tipe iklim B, D, dan E.  Tipe  iklim  B  tersebar  menjadi  2  kluster yaitu  barat  dan  timur.  Pada  kluster  barat tersebar  di  Kecamatan  Sawang,  Nisam Antara,  dan  Geurudong  Pase.  Sedangkan kluster  timur  meliputi  wilayah  Kecamatan Tanah  Luas,  Matangkuli,  Pirak  Timur, Lhoksukon,  Cot  Girek,  dan  sebagian  kecil Kecamatan  Langkahan.  Tipe  iklim  B  ini memiliki  luas  ±70.528,0  ha  atau  dengan persentase 26,98%.
Sementara  itu  penyebaran  tipe  iklim D  tidak  jauh  berbeda  dengan  periode
proyeksi  I  namun  luasannya  bertambah menjadi  ±19.940,2  ha  atau  sebesar  7,63% yang  tersebar  di  Kecamatan  Kuta  Makmur, sebagian  kecil  Simpang  Kramat  dan Baktiya, Seunuddon, dan bagian utara Tanah Jambo  Aye.  Tipe  iklim  E hanya  terdapat di bagian  tengah  Kecamatan  Seunuddon dengan  luasan  ±1.333,9  ha  atau  dengan persentase 0,51%.
Tabel 2. Prakiraan Luasan dan Perubahan Tipe Iklim Schmidt-Ferguson pada 20 tahun ke depan
Tipe Iklim Baseline (%) Proyeksi I (%) Proyeksi II (%) Luas Perubahan Luas Perubahan B 1,60 64,20 62,60 26,98 25,37 C 70,57 30,53 -40,04 64,88 -5,68 D 21,40 5,27 -16,13 7,63 -13,78 E 6,43 0 -6,43 0,51 -5,92 Total 100,00 100,00 100,00 KESIMPULAN Selama  periode baseline (2014- 2023),  tipe  iklim  C  (agak  basah)  cukup mendominasi  dengan  persentase  70,57% kemudian  disusul  tipe  iklim  D  sebesar 21,40%  dan  diikuti  tipe  iklim  E  (agak kering)  serta  tipe  iklim  B  (basah)  masing- masing  sebesar  6,43%  dan  1,60%. Perubahan  yang  cukup  signifikan  terjadi selama  periode  proyeksi  I  (2026-2035) dimana  tipe  iklim  B  mendominasi  dengan adanya  kenaikan  sebesar  62,60%  sehingga luasnya  menjadi  64,20%  dari  total  seluruh wilayah.  Tipe  iklim  C  dan  D  mengalami penurunan menjadi 30,53% dan 5,27% serta menghilangnya tipe iklim E pada proyeksi I. Hal  ini  berarti  selama  periode  proyeksi  I diprakirakan iklim di Kabupaten Aceh Utara cenderung cukup basah.
Pada  periode  proyeksi  II  (2036- 2045),  tipe  iklim  C  kembali  mendominasi wilayah  Kabupaten  Aceh  Utara  dengan persentase  64,88%  kemudian  disusul  tipe iklim  B,  D,  dan  E  masing-masing  sebesar 26,98%,  7,63%,  0,51%.  Adanya  perubahan luasan  tipe  iklim  Schmidt-Ferguson  pada setiap  periode  hingga  20  tahun  mendatang diakibatkan  karena  perubahan  iklim  yang dirasakan  secara  global  yang  dapat menyebabkan  pergeseran  pola  curah  hujan
bulanan  setiap  tahun,  maka  diperlukan langkah adaptasi yang tepat guna menghadapi anomali iklim serta
meningkatkan  hasil  produktivitas  tanaman perkebunan.

## DAFTAR PUSTAKA
BMKG  2013. Buku  Informasi  Perubahan Iklim dan Kualitas Udara di Indonesia . 6  ed. Bioclime .  Jakarta:  BMKG. Tersedia di http://forclime.org/bioclime/bioclime.o rg/index.php/id/perubahan-iklim-dan- biodiversitas/info-umum.html.
Distanbun  Aceh  2022. Statistik  Perkebunan Aceh  2021 .  Dinas  Pertanian  dan Perkebunan Aceh.
Faridah,  S.N.,  Useng,  D.  &  Wibowo,  C. 2012.  Analisis  Sebaran  Spasial  Iklim Klasifikasi Schmidt-Ferguson Kabupaten Bantaeng. Prosiding
Seminar Nasional PERTETA .
Gunawan, D. & Kadarsah 2013. Gas Rumah Kaca  dan  Perubahan  Iklim  di Indonesia .  Jakarta:  Pusat  Penelitian dan Pengembangan BMKG.
Huang, F., Liu, D., Tan, X., Wang, J., Chen,
online version : https://ojs.unimal.ac.id/index.php/agrium                                   Vol. 21, No 2
Y. & He, B. 2011. Explorations of the implementation  of  a  parallel  IDW interpolation  algorithm  in  a  Linux cluster-based  parallel  GIS. Computers and  Geosciences ,  37(4):  426–434. Tersedia di http://dx.doi.org/10.1016/j.cageo.2010. 05.024. IPCC 2007. Climate Change 2007: impacts, adaptation and
vulnerability: contribution  of  Working  Group  II  to the  fourth  assessment  report  of  the Intergovernmental  Panel . Cambridge University Press .
Papari,  G.  &  Petkov,  N.  2009.  Reduced inverse distance weighting
interpolation  for  painterly  rendering. Lecture  Notes  in  Computer  Science (including  subseries  Lecture  Notes  in Artificial  Intelligence  and  Lecture
Notes in Bioinformatics) , 5702
LNCS(August): 509–516.
Prawaka,  F.,  Zakaria,  A.  &  Tugiono,  S. 2016. Analisis Data Curah Hujan yang Hilang  Dengan  Menggunakan  Metode
Normal Ratio, Inversed Square Distance,  dan  Rata-Rata  Aljabar (Studi  Kasus  Curah  Hujan  Beberapa Stasiun Hujan Daerah Bandar Lampung) .
Sarkar, M.S.K., Begum, R.A. & Pereira, J.J. 2020. Impacts of climate change on oil palm production in Malaysia.
Environmental  Science  and  Pollution Research , 27: 9760–9770.
Sperna  Weiland,  F.C.,  Van  Beek,  L.P.H., Kwadijk,  J.C.J.  &  Bierkens,  M.F.P. 2010.  The  ability  of  a  GCM-forced hydrological model to reproduce global discharge  variability. Hydrology  and Earth  System  Sciences ,  14(8):  1595– 1621.
Sudrajat,  A.  2009.  Pemetaan  Klasifikasi iklim Oldeman dan Schmidth-
Fergusson Sebagai Upaya Pemanfaatan Sumberdaya  Iklim  dalam  Pengelolaan Sumberdaya  Alam  di  Sumatera  Utara. Universitas Sumatera Utara .
Supriatin,  L.S.,  Surmaini,  E.  &  Sarvina,  Y. 2023.  Solusi  Adaptasi  Perubahan Iklim:  Integrasi  Teknologi  dengan Kearifan Lokal. Teknologi dan Kearifan Lokal untuk Adaptasi Perubahan Iklim , 289–309.