## POLA MUSIM DI INDONESIA TAHUN 2002 SAMPAI 2016 BERDASARKAN EQUIVALENT WATER HEIGHT (EWH)
Safri Yanti Rahayu 1 , Ira Mutiara Anjasmara 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 2 ira@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Musim adalah cuaca pada rentang waktu tertentu yang paling jelas terlihat. Bersadarkan letak geografisnya, variasi musim di Indonesia  yang  paling  mencolok  adalah  pada  curah  hujan.  Perubahan  musim  disebut  juga  dengan  perubahan  cuaca  yang dihasilkan  oleh  interaksi  air  permukaan  seperti  siklus  air.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variasi  cuaca  berkaitan  dengan perubahan massa air di bumi. Ketersediaan air dapat dilihat dari variasi Equivalent Water Height (EWH) yang didapatkan dari data  satelit  gayaberat Gravity  Recovery  and  Climate  Experiment (GRACE)  kemudian  digunakan  Data  satelit  TRMM  ( Tropical Rainfall Measuring Mission ) dapat digunakan untuk mengamati curah hujan serta sebagai pendukung data dari satelit GRACE. Dari  hasil pengolahan data satelit  gayaberat  GRACE, nilai EWH terbesar adalah 27.298 cm pada  bulan Januari 2015  dan Nilai EWH  terkecil  -29.816  cm  adalah  pada  bulan  Juni  2004  terjadi  di  Pulau  Sumatera.  Sepanjang  tahun  2002  sampai  2016 Perubahan  pola  musim  terjadi  pada  tahun  2010  dan  2015  yang  masing-masing  disebabkan  oleh  terjadinya  perubahan  curah hujan secara ekstrim dan oleh terjadinya peristiwa El Nino.
Kata Kunci: GRACE, koefisien spherical harmonic, Equivalent Water Height (EWH), TRMM

## Abstract
Season is the weather that is clearly visible at certain timescales. Based on its geographical location, the most striking seasonal variation in Indonesia is rainfall. Seasonal changes are also called weather changes that result from surface water interactions such as the water cycle. This shows that weather variations are related to changes in water mass on earth. Water availability can  be  seen  from  the  Equivalent  Water  Height  (EWH)  variations  obtained  from  gravity  satellite  data  Gravity  Recovery  and Climate Experiment (GRACE) then the used of TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) satellite data can be used to observe rainfall as well as supporting data for GRACE satellites. From the results of GRACE gravity satellite data processing, the largest EWH value was  27.298 cm in January 2015 and the smallest  EWH value of  -29.816 cm was in  June 2004 on Sumatra Island. During the years 2002 to 2016 Changes in seasonal patterns occurred in 2010 and 2015, each of which was caused by extreme changes in rainfall and by the occurrence of El Nino events.
Keywords: GRACE, spherical harmonic coefficient, Equivalent Water Height (EWH), TRMM

## PENDAHULUAN
Musim  adalah  keadaan  rata-rata  cuaca  pada  suatu wilayah  dalam  rentang  waktu  yang  banyak.  Musim  di Indonesia  paling  sering  ditunjukkan  oleh  banyaknya curah  hujan.  Sehingga  musim  di  Indonesia  dapat dibedakan  menjadi  musim  hujan  dan  musim  kemarau (Aldrian, 2014).
Indonesia merupakan negara yang berada pada kawasan  katulistiwa.  Hal  ini  mengindikasikan  panjang siang  dan  malam  pada  wilayah  Indonesia  hampir  sama serta  intensitas  cahaya  matahari  yang  diterima  pada siang  dan  malam  hari  sangat  kontras.  Hal  ini  akan menyebabkan  sifat  cuaca  pada  siang  dan  malam  hari berbeda.  Proses  ini  terjadi  secara  terus-menerus sehingga  Indonesia  memiliki  variasi  cuaca  yang  sangat jelas  dan  perubahan  yang  terjadi  pada  variasi  cuaca tersebut dapat diamati dengan jelas (Wirjohamidjoyo & Swarinoto, 2010).
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan oleh
Aldirian,
data curah hujan tahunan mengindikasikan  penurunan  curah  hujan  di  hampir seluruh  63  stasiun  pengamatan  BMKG.  Perubahan curah  hujan  ini  sangat  erat  kaitannya  dengan perubahan  musim  Pada  keadaan  normal,  pola  musim menunjukkan  curahan  hujan  sekitar  80%  pada  musim hujan mengalami peningkatan (Aldrian, 2014).
Data  Satelit  GRACE  (Gravity  Recovery  and Climate  Experiment)  untuk  pemantauan  gayaberat dapat  digunakan  untuk  mengamati  variasi  massa  air dalam  bentuk  Equivalent  Water  Height  (EWH)  (Ahmed et al., 2011; Wahr, Molenaar, Bryan, 1998). Data satelit TRMM  (Tropical  Rainfall  Measuring  Mission)  dapat digunakan  untuk mengamati  curah  hujan  serta  sebagai pendukung data dari satelit GRACE.
EWH  adalah  perbedaan  solusi  bulanan  (seperti gangguan  potensial,  undulasi  geoid),  yang  disebabkan oleh  redistribusi  massa  dalam  pengukuran  gayaberat, ada efek pengukuran (seperti tekanan udara dan pasang surut)  dapat  dimodelkan  dan  dihilangkan  dari  data pengukuran.  Perbedaan  sisa  yang  dihasilkan  setelah menghilangkan  efek  tersebut    disebabkan  oleh redistribusi massa air (ICGEM, 2017).

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  yang  dijadikan  studi  dalam  penelitian  ini  adalah wilayah Indonesia Indonesia dengan posisi geografis 95° BT  -  141°  BT  dan  6°  LU  -  11°  LS.  Peta  lokasi  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Data dan Tahapan Pengolahan Data
Data  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
a. Data  satelit  GRACE  Level  2  dalam  bentuk  spherical harmonic  yang  dapat  diunduh  di  (ftp://podaac.jpl. nasa.gov/allData/grace/L2/CSR/RL06/)  dari  tahun 2002 hingga tahun 2016
b. Koefisien  C20 spherical  harmonic yang  dapat diunduh  di  ftp://ftp.csr.utexas.edu/pub/slr/degre e_2/
c. Koefisien  1  derajat spherical  harmonic yang  dapat diunduh  di  ftp://podaac.jpl.nasa.gov/allData/tell us/L2/degree_1/
d. Data koreksi Glacial Isostatic Adjustment (GIA) yang dapat diunduh di ftp://podaac-ftp.jpl.nasa. gov/allData/tellus/L3/pgr/GIA_n100_mass_0km.txt e. Data  TRMM  3B43  yang  dapat  diunduh  di http://mirador.gsfc.nasa.gov dengan rentang waktu dari tahun 2002 hingga tahun 2016
Adapun  tahapan  pengolahan  data  yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
a. Pengolahan data GRACE level 2 Ekstraksi Equivalent Water Height (EWH) dari data spherical harmonic menggunakan GRACE_ Matlab_ Toolbox .  Gambar  2  menunjukkan  GUI  GRACE_ Matlab_Toolbox yang digunakan untuk pengolahan data.
Gambar 2. GUI GRACE_ Matlab_Toolbox
b. Pengolahan Data TRMM 3B43 Ekstraksi  nilai precipitation (PCP)  menggunakan perangkat lunak Generic Mapping Tools (GMT) c. Uji Korelasi
Uji  korelasi  dilakukan  menggunakan  perangkat lunak  minitab.  Uji  korelasi  ini  digunakan  untuk mengetahui  hubungan  antar  EWH  dari  mascon dengan EWH hasil pengolahan GRACE level 2. Kedua data  dinyatakan  memiliki  korelasi  apabila  nilai korelasinya berada antara -1 dan 1.
d. Time series Plotting  grafik time  series Equivalent  Water  Height (EWH) dilakukan menggunakan software minitab.
e. Tren
Untuk  mengetahui  nilai  tren Equivalent  Water Height (EWH) dapat dilakukan dengan
menggunakan regrasi linear.
f. Analisis Pola Musim
Analisis  digunakan  untuk  wilayah  yang  memiliki slope tren  tinggi  (mengalami  kenaikan  atau penurunan tren yang signifikan). Analisis perubahan musim dilakukan dengan cara menyocokkan kondisi musim  hujan  Indonesia  rata-rata.  Kemudian divalidasi  dengan  data  curah  hujan  dari  satelit TRMM.

## HASIL DAN ANALISIS

## Hasil Pembagian wilayah Indonesia per 10°
Koordinat titik tengah pembagian wilayah Indonesia per 10° sehingga menjadi 18 bagian ditunjukkan pada tabel 1 dan divisualisasikan pada Gambar 3.
Tabel 1. Pembagian wilayah Indonesia per 10° Bagian Koordinat titik bagian Bujur Lintang 1 93.25 7.25 2 103.25 7.25 3 113.25 7.25 4 123.25 7.25 5 133.25 7.25 6 143.25 7.25 7 93.25 -2.75 8 103.25 -2.75 9 113.25 -2.75 10 123.25 -2.75 11 133.25 -2.75 12 143.25 -2.75 13 93.25 -12.75 14 103.25 -12.75 15 113.25 -12.75 16 123.25 -12.75 17 133.25 -12.75 18 143.25 -12.75
Gambar 3 visualisasi pembagian wilayah Indonesia per 10°
Equivalent Water Height (EWH) dari GRACE level 2 Ekstraksi Equivalent  Water  Height (EWH)  dari  data spherical harmonic
dilakukan
menggunakan
GRACE_ Matlab_Toolbox. Hasil  yang  didapatkan  dari pengolahan  data  tersebut  adalah  nilai  EWH  dari  tahun 2002 hingga 2016 dalam satu file yang memiliki format grid  dengan  ukuran  180×360×117  sehingga  harus diekstrak menjadi nilai EWH per bulan sepanjang tahun 2002  sampai  2016.  Ekstraksi  nilai  EWH  perbulan dilakukan  dengan  menggunakan software MATLAB. Gambar  4  berikut  adalah  salah  satu  contoh  hasil plotting  nilai  EWH  dari  data  satelit  gayaberat  GRACE level 2.

## Gambar 4 EWH GRACE level 2 bulan April 2002

## Nilai precipitation (PCP)
Nilai  presipitasi  diekstraksi  dari  data  TRMM  3B43  yang telah  diunduh.  Untuk  melihat  nilai  presipitasi  secara spasial  maka  dilakukan  plotting  nilai  presipitasi menggunakan software GMT.  Gambar  5  menunjukkan hasil plotiing nilai presipitasi pada bulan April 2002.

## Gambar 5 Nilai presipitasi Indonesia bulan April 2002

## Nilai korelasi EWH Mascon dan EWH GRACE level 2
Data  yang  digunakan  sebagai  referensi  adalah  data Mascon.  Karena  data  Mascon  merupakan  data  yang telah  dikoreksi  dari  berbagai  bias  dan noise (NASA, 2017). Nilai Korelasi EWH Mascon dan EWH GRACE level 2 ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Korelasi EWH GRACE level 2 dan Presipitasi
Wilayah Koordinat Titik Tengah Nilai Korelasi Tingkat hubungan Bujur (°) Lintang (°) 1 93.25 7.25 0.17 Sangat Lemah 2 103.25 7.25 0.45 Cukup Kuat 3 113.25 7.25 0.44 Cukup Kuat 4 123.25 7.25 0.39 Lemah 5 133.25 7.25 0.47 Cukup Kuat 6 143.25 7.25 0.31 Lemah 7 93.25 -2.75 0.42 Cukup Kuat 8 103.25 -2.75 0.51 Cukup Kuat 9 113.25 -2.75 0.25 Lemah 10 123.25 -2.75 0.27 Lemah
11 133.25 -2.75 0.27 Lemah 12 143.25 -2.75 -0.19 Sangat Lemah 13 93.25 -12.75 -0.37 Lemah 14 103.25 -12.75 -0.20 Lemah 15 113.25 -12.75 -0.22 Lemah 16 123.25 -12.75 0.59 Cukup Kuat 17 133.25 -12.75 0.67 Kuat 18 143.25 -12.75 0.75 Kuat
Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa hubungan nilai EWH yang telah diperoleh dari pengolahan data GRACE level  2  dan  nilai  presipitasi  yang  telah  diekstrak  dari data  satelit  TRMM  tidak  ada  yang  menunjukkan hubungan  sangat  kuat  (Aditya,  2016).  Ada  2  wilayah yang menunjukkan hubungan kuat, yaitu wilayah 17 dan 18  yang  meliputi  sebagian  kecil  Irian  Jaya  sebelah selatan.  6 wilayah yang memiliki  hubungan  cukup  kuat yang  meliputi  wilayah  2,3,  5,  7,  8  dan  16.  Sebagian wilayah  ini  adalah  bagian  utara  pulau  Kalimantan  dan Pulau  Sumatera,  Sumatera  bagian  tengah,  serta kepulauan  Bali  dan  Lombok.  Ada  8  wilayah  yang memiliki hubungan lemah yaitu wilayah 4,6,9,10,11,13,14, dan 15 yang meliputi Pulau Sulawesi, sebagian  besar  Pulau  Kalimantan  dan  Pulau  Irian  Jaya. Wilayah  1  menunjukkan  hubungan  yang  sangat  lemah. Hal ini dapat memperkuat dugaan bahwa fluktuasi nilai EWH  yang  signifikan  pada  wilayah  ini  disebabkan  oleh redistribusi  massa  yang  terjadi  akibat  bencana  alam silam.  Ada  4  wilayah  yang  tidak  memiliki  hubungan sama sekali tidak ada, yaitu selatan Pulau Sumatera.

## Time Series EWH GRACE level 2
Deret waktu ( time series ) nilai  EWH diplot berdasarkan pembagian  wilayah  Indonesia  (per  10°).  Gambar  6 berikut ini merupakan contoh time series EWH dari data GRACE level 2 pada wilayah 1.
Gambar 6 Time Series EWH GRACE level 2 (93,25; 7,25)

## Trend EWH GRACE level 2
Trend nilai EWH diplot berdasarkan pembagian wilayah Indonesia  (per  10°).  Plottingan  Trend  dilakukan menggunakan  perangkat  lunak  GMT.  Tabel  4.3  berisi persamaaan  linier  tren  tiap  wilayah  yang  terditri  dari unsur  y  yang  merupakan  nilai  EWH  dan  x  yang menunjukkan waktu.
Tabel 3. Tren Linier Nilai EWH Wilayah Persamaan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Dari Tabel 4.3 dapat diambil kesimpulan bahwa wilayah  yang  memiliki  tren  yang  signifikan  (baik  naik maupun turun) berada pada wilayah 1, 2, 4, 6, 8, 9, 10, 11,  14  dan  15.  Pada  wilayah  inilah  dilakukan  analisis terhadap perubahan musim.
Terjadinya pergeseran musim pada tahun 2010 diakibatkan  oleh  adanya  perubahan  iklim  yang  nyata pada  tahun  tersebut.  Kemarau  basah  sepanjangtahun 2010 yang pada akhirnya tidak terjadinya kemarau pada akhir tahun (Aldrian, 2014).
Dari  data  tren  di  semua  wilayah  menunjukkan bahwa  selain  pada  tahun 2010,  terjadi  pula  perubahan pola musim sekitar pada 2013. Hal ini dapat diakibatkan oleh terjadinya pemanasan global yang sangat signifikan pada tahun 2014 dengan kenaikan suhu sebesar 0.65°C (Hairiah, et al., 2016) yang ditunjukkan pada penurunan intensitas  curah  hujan  pada  bulan  maret  2014  yang meningkat.  Menurut  BMKG  (BMKG,  2015).  Sejak  akhir tahun 2014 kondisi di Ekuator Pasifik Tengah (Nino 3.4) berada pada kondisi yang cenderung hangat, kondisi ini terus  berlanjut  hingga  Juli  2015.  Pada  akhir  Juli  2015
indeks  Nino  3.4  sudah  berada  pada  kondisi  El  Nino Moderate  Hal  ini yang  kemudian  menyebabkan Musim Hujan  2015  di  Wilayah  Indonesia  mengalami kemunduran sampai beberapa dasarian dari normalnya (BMKG, 2015).

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
1. Nilai  EWH  terbesar  adalah  27.298  cm  pada  bulan Januari  2015  dengan  posisi  (3.25°;94.25°)  tepatnya pada  wilayah  bagian  kedelapan  yaitu  di  Pulau Sumatera.
2. Nilai EWH terkecil -29,816 cm adalah pada bulan Juni 2004  dengan  posisi  (1.25°;95.25°)  tepatnya  pada wilayah bagian kedelapan yaitu di Pulau Sumatera.
3. Kecepatan  perubahan  EWH  maksimum  terjadi  pada wilayah  dengan  posisi  (-0.75°;98.25°)  yaitu  di  laut selatan  Pulau  Sumatera  dengan  kecepatan  21.71 mm/tahun
4. Kecepatan  perubahan  EWH  maksimum  terjadi  pada wilayah  dengan  posisi  (-10.5°;133.25°)  yaitu  di  laut sel atan  Pulau  Irian  Jaya  dengan  kecepatan  −26.36 mm/tahun
5. Perubahan pola musiman yang ditunjukkan oleh data satelit gayaberat GRACE ialah terjadinya pergeseran musim pada tahun 2010 dan tahun 2015.
6. Perubahan  pola  musim  pada  tahun  2010  yang ditunjukkan  oleh  pola  musiman  EWH  disebabkan oleh  terjadinya  perubahan  curah  hujan  secara ekstrim.
7. Perubahan musim pada tahun 2015 yang ditunjukkan oleh pola musiman EWH disebabkan oleh terjadinya peristiwa El Nino.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis S.Y.R mengucapkan terima kasih kepada Ibu Ira Mutiara  Anjasmara,  ST.,  M.  Phil.,  Ph.D.,  selaku  dosen pembimbing  yang  telah  memberikan  bimbingan  dalam melakakukan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
E. Aldrian, “Pemahaman Dinamika Iklim Di Negara Kepulauan Indonesia Sebagai Modalitas Ketah anan Bangsa,” pp.
7 – 8, 2014.
S. Wirjohamidjoyo and Y. Swarinoto, Iklim Kawasan Indonesia (Dari  Aspek  Dinamik  -  Sinoptik).  Jakarta:  Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, 2010.
M.  Ahmed  et  al.,  “Use  of  GRACE  data  to  monitor  cli mate change-induced variations in water storage
availability in the African continent,” 2011. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/2601640 54_Use_of_GRACE_data_to_monitor_climate_chang e- induced_variations_in_water_storage_availability_in _the_African_continent/related.  [Accessed:  29-Dec- 2018].
J.  Wahr,  M.  Molenaar,  and  F.  Bryan,  “Time  variability  of  the E arth’s gravity field: Hydrological and oceanic effects and their possible detection using GRACE,” vol. 103, pp. 205 – 229, 1998. ICGEM , “ICGEM Service Frequently Asked Questions (FAQs),” p. 21, 2017.
NASA, “Monthly Mass Grids - Global mascons (RL06).” 2017.
B.  W.  Aditya,  “Analisa  Pemodelan  Pola  Aliran  Hidrologi
Menggunakan  Satelit  Gaya  Berat  Grace  Untuk Wilayah  Kepulauan  (Studi  Kasus :  K epulauan Indonesia  Tahun  2005- 2015),”  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
K.  Hairiah,  S.  Rahayu,  D.  Suprayogo,  and  C.  Prayogo, Perubahan  iklim:  Sebab  dan  Dampaknya  Terhadap Kehidupan.  Malang,:  World  Agroforestry  Centre
(ICRAF), 2016.
BMKG,  “Prakiraa n  Musim  Hujan  2015  - 2016  di  Indonesia,” pp.1 – 93,2015.

## LAMPIRAN
EWH dan presipitasi bulanan
Analisis musim wilayah 1
Analisis musim wilayah 2
Analisis musim wilayah 4
Analisis musim wilayah 6
Analisis musim wilayah 8
Analisis musim wilayah 9
Analisis musim wilayah 10
Analisis musim wilayah 11
Analisis musim wilayah 14 Analisis musim wilayah 15