doi: mkts.v28i1.36332

## Analisis Karakteristik Hujan Ekstrim Menggunakan Model Iklim di Wilayah Gunung Merapi
* Elenora Gita Alamanda Sapan 1,2 , Joko Sujono 1 , Karlina 1
1 Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
2 Badan Riset dan Inovasi Nasional
*) elenoragita27@gmail.com
Received:1 Februari 2021 Revised: 25 Mei 2022 Accepted: 30 Juni 2022

## Abstract
Extreme  rainfall  is  one  of  the  trigger  factors  for  debris  floods  in  stratovolcanos.  It  caused  by  volcanic materials  will  be  easily  eroded  in  large  quantity  with  surface  water  flow  as  the  result  of  extreme  rainfall. Extreme rainfall is avnatural phenomenon which is often related with climate change. In the future, changes in extreme rainfall characteristics may occur. Therefore, it’s necessary to conduct extreme rainfall analysis for historical and future periods. In this study, the characteristics of rainfall analyzed were the variability of extreme rain as shown by trend analysis of extreme rain indices namely  R TOT . Hourly rainfall data at eight rain  stations  used  as  input.  Future  rainfall  data  was  projected  using  the  global  climate  model  CanESM2 (RCP4.5 and RCP8.5 and downscaling process using Statistical Downscaling Model (SDSM). Comparison of the  projection  rainfall  with  historical  rainfall  shows  a  different  trend  at  each  station.  Increasing  trend occurred at four stations including Plosokerep, Pucanganom, Sopalan, and Talun stations, with the highest increasing trend occurring at Sopalan stations. In addition, there was also a decreasing trend that occurred at  Ngandong  station  for  both  scenarios  and  at  Sorasan  station  in  the  RCP8.5  scenario.  The  Jrakah  and Randugunting stations show a steady trend.
Keywords: Rainfall projection, extreme precipitation indices, IDF curve, Statistical downscaling model

## Abstrak
Hujan  ekstrim  merupakan  salah  satu  pemicu  terjadinya  banjir  lahar  di  wilayah  gunung  berapi.  Hal  ini disebabkan  karena  material  vulkanik  sisa  erupsi  mudah  tererosi  bersama  dengan  limpasan  akibat  hujan ekstrim. Hujan ekstrim juga merupakan fenomena alam yang sering dikaitkan dengan perubahan iklim. Pada masa  mendatang,  kemungkinan  perubahan  karakteristik  hujan  ekstrim  akan  terjadi.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  analisis  hujan  ekstrim  untuk  kondisi  historis  dan  masa  depan.  Pada  penelitian  ini,  karakteristik hujan yang dianalisis adalah variabilitas hujan ekstrim yang ditunjukkan dengan analisis trend indeks hujan ekstrim yakni R TOT . Data hujan yang digunakan adalah data jam-jaman dari delapan stasiun curah hujan di wilayah  Merapi.  Hujan  masa  mendatang  diproyeksi  menggunakan  model  iklim  CanESM2  dengan  skenario RCP4.5  dan  RCP8.5.  Proyeksi  data  dilakukan  menggunakan  Statistical  Downscaling  Model  (SDSM). Perbandingan curah hujan rerata tahunan hasil proyeksi dengan curah hujan historis menunjukkan trend yang relatif  berbeda  pada  setiap  stasiun.  Trend  kenaikan  terjadi  pada  empat  stasiun  yang  meliputi  stasiun Plosokerep, Pucanganom, Sopalan dan Talun, dengan trend kenaikan tertinggi terjadi pada stasiun Sopalan. Selain itu, terjadi pula trend penurunan yang terjadi di stasiun Ngandong untuk kedua skenario dan stasiun Sorasan pada skenario RCP8.5. Untuk stasiun Jrakah dan Randugunting menunjukkan trend tetap.
Kata kunci: Proyeksi hujan, Indeks hujan ekstrim, kurva IDF, Statistical downscaling model

## Pendahuluan
Tahun  2010  Gunung  Merapi  mengalami  erupsi terbesar  dalam  100  tahun  terakhir.  Pasca  erupsi Gunung  Merapi  menyisakan  material  vulkanik.
Daerah aliran sungai (DAS) bagian hulu merupakan tempat  penampungan  material  vulkanik.  Material tersebut  akan  sangat  mudah  tererosi  dan  mengalir ke hilir dalam kuantitas yang sangat besar bersama dengan limpasan akibat turunnya hujan deras. Oleh
karena  itu,  besaran  hujan  merupakan  faktor dominan  yang  memicu  peristiwa  ini  yang  dikenal sebagai peristiwa banjir lahar.
Hujan  adalah  salah  satu  variabel  iklim.  Menurut BMKG  (2010),  hujan  dengan  intensitas  10-20 mm/jam  atau  >50  mm/hari  disebut  dengan  hujan ekstrim. Peningkatan signifikan pada intensitas dan frekuensi hujan ekstrim cenderung merupakan hasil dari perubahan iklim (Liew, 2012). Hal serupa juga diungkapkan oleh Allen dan Ingram (2002) bahwa daerah  yang  memiliki  iklim  tropis,  kejadian  hujan ekstrim  akan  lebih  sering  terjadi  karena  global warming.  Menurut  Sucahyono  dan  Ribudiyanto (2013), pengetahuan perilaku dari nilai-nilai cuaca dan  iklim  ekstrim  diperlukan  sehingga  masalah adaptasi  atau  penyesuaian  dalam  menyikapi  cuaca dan iklim ekstrim dapat dilakukan. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis karakteristik hujan ekstrim di untuk kondisi historis dan masa mendatang. Studi ini diperlukan dalam penentuan kebijakan mitigasi bencana  di  masa  depan.  Analisis  hujan  ekstrim untuk  periode  historis  dan  masa  depan  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  indeks  hujan ekstrim  (Sofia,  2015;  Nigussie  &  Altunkaynak, 2019; Joshi et al ., 2013).
Penelitian mengenai perubahan iklim erat kaitannya dengan  organisasi  Intergovernmental  Panel  on Climate  Change  (Karlina,  2013)  yang  telah mempublikasi  beberapa Global  Climate  Model (GCM).  Data  luaran  GCM  merupakan  alat  utama untuk  memprediksi  iklim  global.  GCM  juga memiliki  skenario-skenario  konsentrasi  gas  rumah kaca yakni Representative Concentration Pathways (RCP)  di  masa  mendatang.  GCM  dikembangkan oleh beberapa lembaga seperti Canadian Centre for Climate  Modelling  and  Analysis  (CCCma).  Salah satu model iklim yang dikembangkan oleh CCCma adalah  CanESM2.  Resolusi  spasial  GCM  masih cukup kasar namun dapat diturunkan ke skalregional atau skala lokal dengan menggunakan teknik  downscaling.  Analisis  ini  selanjutnya  akan menggunakan  GCM  CanESM2  dengan  dua skenario  RCP  yaitu  RCP4.5  dan  RCP8.5  untuk proyeksi iklim masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi hujan ekstrim berdasarkan  analsis  trend  indeks  hujan  esktrim yakni R TOT pada kondisi historis dan masa depan.

## Metode

## Lokasi dan data penelitian
Lokasi  penelitian  terletak  di  wilayah  Gunung Merapi.  Gunung  Merapi  yang  terletak  di  antara Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Daerah  Istimewa Yogyakarta.  Gunung  ini  terletak  25  km  di  utara
Kota Yogyakarta. Wilayah-wilayah sekitar Gunung Merapi  meliputi  sembilan  kecamatan,  dimana  tiga kecamatan  terdapat  di  Kabupaten  Sleman,  satu kecamatan di Kabupaten Klaten, tiga kecamatan di Kabupaten  Boyolali,  dan  dua  kecamatan  di Kabupaten Magelang. Data penelitian diambil dari delapan  stasiun  pencatat  hujan  dari  tahun  1980- 2019, yaitu Stasiun Jrakah, Ngandong, Plosokerep, Pucanganom, Randugunting, Sopalan, Sorasan, dan Talun.  Keterangan  mengenai  periode  data  untuk kalibrasi  dan  validasi  serta  persentase  data  hilang disajikan pada Tabel 1. Data curah hujan jam-jaman dari Balai Penelitian dan Pengembangan Sabo dan data  GCM  CanESM2.  Peta  lokasi  penelitian  dan sebaran stasiun hujan tersaji pada Gambar 1.

## Kepanggahan data
Dalam  Harto  (2009),  pengujian  dilakukan  dengan cara Rescaled  Adjusted  Partial  Sum (RAPS) dianggap  lebih  teliti  karena  tidak  tergantung  dari data  stasiun  lain  sebagai  referensi.  Beberapa persamaan yang digunakan adalah:
𝑆 𝑘 ∗ = ∑ (𝑌 𝑖 − 𝑌̅) 𝑘 𝑖=1 (1)
𝑆 𝑘 ∗∗ = 𝑆𝑘 ∗
𝐷𝑦
(2)
𝐷 𝑦 2 = ∑ (𝑌𝑖−𝑌̅) 𝑛 𝑖=1 𝑛 (3)
dengan n =  jumlah  data y , Yi =  nilai  hujan  tahunan ke- i , 𝑌̅ = nilai Y rata-rata, S * k =  nilai  deviasi kumulatif, S ** k = rescaled  adjusted  partial  sum (RAPS) dan D y = deviasi standar.
Statistik yang dapat digunakan sebagai alat penguji kepanggahannya adalah:
𝑄 = 𝑚𝑎𝑘𝑠|𝑆 𝑘 ∗∗ | (4)
atau nilai Range :
𝑅 = 𝑚𝑎𝑘𝑠|𝑆 𝑘 ∗∗ | − 𝑚𝑖𝑛|𝑆 𝑘 ∗∗ | (5)

## Indeks hujan ekstrim
Indeks  hujan  ekstrim  dapat  ditinjau  berdasarkan frekuensi  dan  intensitas  hujannya  (Joshi et  al. , 2013; Sofia, 2015). Beberapa indeks hujan ekstrim dikembangkan oleh World Meteorological Organization  (2009).  Indeks  hujan  ekstrim  yang digunakan adalah R TOT (hujan tahunan total).

## Model iklim
Lebih dari 40 model iklim yang telah dikembangkan  di  dunia  ini  (IPCC,  2013).  Model iklim  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah CanESM2  ( The  Second  Generation  Canadian Earth System Model ).

## Tabel 1. Keterangan periode data dan presentasi data hilang
No Keterangan data Periode data Kalibrasi Validasi % data hilang 1  Sta. Jrakah 1980-2019 1980-1995 1996-2019 26,3% 2  Sta. Ngandong 1983-2019 1983-1995 1996-2019 37,6% 3  Sta. Plosokerep 1983-2019 1983-1995 1996-2019 33,5% 4  Sta. Pucanganom 1983-2019 1983-1995 1996-2019 40,5% 5  Sta. Randugunting 1983-2019 1983-1995 1996-2019 15,8% 6  Sta. Sopalan 1985-2019 1985-1995 1996-2019 28,6% 7  Sta. Sorasan 1980-2019 1980-1995 1996-2019 16,6 % 8  Sta. Talun 1980-2019 1980-1995 1996-2019 34,3 % 9  Data NCEP/NCAR 1961-2005 - 10  Data GCM CanESM2 ( Historica l) 1961-2005 - 11  Data GCM CanESM2 (RCP) 2006-2100 -
Gambar 1. Peta lokasi penelitian
CanESM2 menjadi wakil model yang dikembangkan  oleh  CCCma  untuk  menjadi kontribusi  untuk  IPCC Assessment  Report (AR5). CanESM2 memiliki resolusi 2,81° x 2,81°, simulasi periode  historis  1961-2005  dan  periode  proyeksi 2006-2100 (Hussain et al ., 2017), dan memiliki tiga skenario  RCP  masa  depan  yakni  RCP2.6,  RCP4.5 dan  RCP8.5.  Penjelasan  mengenai  skenario  RCP dapat ditemukan pada penelitian (Moss et al ., 2010; Van Vuuren et al ., 2011).
Selain  data  luaran  GCM,  data re-analysis dari NCEP ( National Center for Atmospheric Research ) dan  NCAR  ( National  Centre  for  Atmospheric Research ) juga diperlukan untuk keperluan metode
downscaling . CanESM2 memiliki ensemble variabel predictor harian sejumlah 25 variabel dasar serta  jumlah  curah  hujan  total.  Variabel predictor ( http://climate-scenarios.canada.ca/?page=canesm2 predictor-notes#table4 ) disajikan pada Tabel 2.
Statistical downscaling model (SDSM)
Dalam Wilby et al . (2002), SDSM adalah perangkat lunak  yang  dikembangkan  untuk  menghasilkan skenario perubahan iklim beresolusi tinggi. Metode downscaling dimulai  dengan  persiapan  data predictor dan predictan .  Bagan  alir  proses statistical  downscaling pada  SDSM  (Wilby et  al ., 2002) ditampilkan pada Gambar 2.
Tabel 2. Variabel-variabel predictor No  Nama File Nama Variabel No Nama File Nama Variabel 1 P*mslpgl.dat Mean sea level pressure 14 P*p5zhgl.dat 500 hPa Divergence of true wind 2 P*p1_fgl.dat 1000 hPa Wind speed 15 P*p850gl.dat 850 hPa Geopotential 3 P*p1_ugl.dat  1000 hPa Zonal wind component 16 P*p8_fgl.dat 850 hPa Wind speed 4 P*p1_vgl.dat  1000 hPa Meridional wind component 17 P*p8_ugl.dat 850 hPa Zonal wind component 5 P*p1_zgl.dat 1000 hPa Relative vorticity of true wind 18 P*p8_vgl.dat 850 hPa Meridional wind component 6 P*p1thgl.dat 1000 hPa Wind direction 19 P*p8_zgl.dat 850 hPa Relative vorticity of true wind 7 P*p1zhgl.dat 1000 hPa Divergence of true wind 20 P*p8thgl.dat 850 hPa Wind direction 8 P*p500gl.dat  500 hPa Geopotential 21 P*p8zhgl.dat 850 hPa Divergence of  wind 9 P*p5_fgl.dat 500 hPa Wind speed 22 P*prcpgl.dat Total precipitation 10 P*p5_ugl.dat  500 hPa Zonal wind component 23 P*s500gl.dat 500 hPa Specific humidity 11 P*p5_vgl.dat  500 hPa Meridional wind component 24 P*s850gl.dat 850 hPa Specific humidity 12 P*p5_zgl.dat 500 hPa Relative vorticity of true wind 25 P*shumgl.dat  1000 hPa Specific humidity 13 P*p5thgl.dat 500 hPa Wind direction 26 P*tempgl.dat Air temperature at 2 m
` `

## Gambar 2. Bagan alir SDSM
Analisis trend
Analisis trend dilakukan  dengan  metode  regresi linier.  Untuk  mengetahui  signifikansi  kemiringan garis regresi linier, dilakukan uji hipotesis (Pratiwi, 2012).  Parameter  uji  yang  digunakan  adalah t . Penjelasan  mengenai  uji  hipotesis  garis  regresi
dapat  ditemukan  pada  (Helsel  &  Hirsch,  2002). Tingkat  signifikansi  (α)  yang  digunakan  dalam penelitian ini sebesar 5%. Besarnya nilai t kritik dapat dilihat pada tabel distribusi- t. Analisis trend regresi linier  dengan  menggunakan  bantuan  perangkat lunak Microsoft  Excel .  Dasar  pengambilan keputusan (Pratiwi, 2011) ditunjukkan oleh Tabel 3.
Station data Quality Control Select Predictand
Select Predictor Select Variables NCEP data Set Model Structure Station and NCEP data Calibrate Model NCEP Predictors GCM Predictors Downscale Predictand
Model Output Summary Statistics Frequency Analysis Compare Results Time Series Analysis Scenario Generator
Weather Generator

## Tabel 3. Cara pengambilan keputusan
Gradien Nilai t uji dan t kritik Kesimpulan Positif t uji > t kritik Trend meningkat Positif t uji ≤ t kritik Tanpa trend Negatif t uji > t kritik Trend menurun Negatif t uji ≤ t kritik dan Cv < 1 Trend tetap Negatif t uji ≤ t kritik dan Cv ≥ 1 Tanpa trend

## Hasil dan Pembahasan

## Analisis kepanggahan data
Analisis  kepanggahan  hujan  dilakukan  dengan metode  RAPS.  Analisis  RAPS  dilakukan  untuk depan  stasiun  pada  masing-masing  periode  data. Rekapitulasi  hasil  uji  kepanggahan  dan  faktor koreksi  untuk  seluruh  stasiun  hujan  di  lokasi penelitian  ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Berdasarkan analisis  dari  Tabel  4,  terdapat  ketidakpanggahan data  hujan  pada  stasiun  Jrakah,  Randugunting  dan Sorasan. Untuk memperbaiki data hujan yang tidak panggah, maka perlu dilakukan koreksi data dengan menggunakan nilai koreksi.

## Analisis data hujan historis
Gambar 3 merupakan grafik hujan tahunan rerata di setiap stasiun. Hujan tahunan rerata berkisar antara 1117  mm/tahun  pada  stasiun  Randugunting  dan 30789 mm/tahun pada stasiun Ngandong. Hasil uji- t untuk  signifikansi  kemiringan  garis  linier  dapat dilihat  pada  Tabel  5.  Berdasarkan  hasil  uji  regresi linier  pada  Tabel  5,  hanya  stasiun  Jrakah,  stasiun Randugunting dan stasiun Sopalan yang menunjukan trend yang  signifikan.  Namun kenaikan curah hujan yang signifikan hanya terjadi di stasiun  Sopalan dengan  nilai t uji sebesar 3.9826, sisanya  mengalami  penurunan  curah  hujan  dan tidak memiliki trend yang signifikan.
Tidak  adanya  suatu trend yang  signifikan  dapat disebabkan karena minimnya data yang tersedia dan besarnya presentase data yang hilang. Hal ini secara umum  sesuai  dengan  penelitian  Manton et  al.
(2001)  dan  Supari et  al .  (2012).  Bila  signifikansi diabaikan,  jumlah  stasiun  yang  mengalami
penurunan  sama  dengan  stasiun  yang  mengalami kenaikan curah hujan tahunan.

## Tabel 4. Kepanggahan data tiap stasiun
No Stasiun hujan Uji RAPS Faktor koreksi 1 Jrakah x 0,56 2 Ngandong √ - 3 Plosokerep √ - 4 Pucanganom √ - 5 Randugunting x 0,24 6 Sopalan √ - 7 Sorasan x 0,61 8 Talun √ - Keterangan: x = tidak panggah, √ = panggah

## Gambar 3. Curah hujan tahunan rerata tiap stasiun

## Proyeksi curah hujan masa depan
Curah  hujan diproyeksi dengan bantuan perangkat lunak  SDSM.  Pemilihan predictor untuk  tiap stasiun  mengadopsi  metode  yang  digunakan  oleh Mahmood dan Babel (2013).  Tabel 6 menyajikan tiga predictor yang terpilih.
Tabel 5. Hasil uji regresi linier curah hujan tahunan historis
Nama stasiun Regresi linier Uji t Kesimpulan trend r tot y=a+bx r 2 t uji t kritik Jrakah y = 38087-18,164x 0,194 2,686 2,042 trend menurun Ngandong y = -16009+9,541x 0,011 0,532 2,060 tanpa trend Plosokerep y = -20733+11,221x 0,027 0,856 2,056 tanpa trend Pucanganom y = -11873+6,538x 0,014 0,603 2,056 tanpa trend Randugunting y = 54332-26,593x 0,331 3,983 2,037 trend menurun Sopalan y = -51907+26,747x 0,331 3,725 2,048 trend meningkat Sorasan y = 24208-11,389x 0,097 1,943 2,030 trend tetap Talun y = 48507-23,385x 0,117 1,961 2,042 trend tetap
0 1000 2000 3000 4000 Jr ak ah Ng an d o n g Pl o so k er ep P u can g an o m R an d u g u n tin g So p alan So rasan T alu n C u rah Hu jan ( m m /t ah u n ) Stasiun
Tabel 6. Predictor-predictor terpilih Jrakah Ngandong  Plosokerep Pucang- anom Randu- gunting Sopalan Sorasan Talun P*p1_ugl P*p1_ugl P*p1_ugl P*p1_vgl P*p1_ugl P*p1_ugl P*p1_ugl P*p1_ugl P*p1_vgl P*s850gl P*s850gl P*tempgl P*p5_ugl P*s850gl P*p1_vgl P*shumgl P*p8zhgl P*tempgl P*p1zhgl P*s500gl P*s500gl P*p1zhgl P*shumgl P*tempgl Tabel 7. Nilai RMSE pada periode kalibrasi Nama stasiun Curah hujan Nama stasiun Curah hujan CH (mm) RMSE CH (mm) RMSE Jrakah Randugunting Obs 5,55 Obs 4,36 NCEP 5,76 10,86 NCEP 4,44 10,23 CanESM2 Historical 5,45 11,04 CanESM2 Historical 4,32 10,27 Ngandong Sopalan Obs 9,28 Obs 4,30 NCEP 9,57 17,78 NCEP 4,23 9,67 CanESM2 Historical 9,24 17,93 CanESM2 Historical 4,49 10,02 Plosokerep Sorasan Obs 5,36 Obs 4,73 NCEP 5,32 10,20 NCEP 4,81 10,73 CanESM2 Historical 5,35 10,55 CanESM2 Historical 4,68 10,78 Pucanganom Talun Obs 3,33 Obs 6,11 NCEP 3,57 7,39 NCEP 6,39 12,52 CanESM2 Historical 3,33 7,45 CanESM2 Historical 6,27 12,84 Tabel 8. Nilai RMSE pada periode validasi Nama stasiun Curah hujan Nama stasiun Curah hujan CH (mm) RMSE CH (mm) RMSE Jrakah Randugunting Obs 5,85 Obs 3,15 NCEP 5,70 9,77 NCEP 4,64 7,39 CanESM2 Historical 5,57 9,67 CanESM2 Historical 4,63 7,29 Ngandong Sopalan Obs 9,84 Obs 5,58 NCEP 9,95 13,71 NCEP 4,65 12,79 CanESM2 Historical 9,90 13,47 CanESM2 Historical 4,45 12,67 Plosokerep Sorasan Obs 5,55 Obs 4,01 NCEP 5,48 7,59 NCEP 4,70 7,73 CanESM2 Historical 5,20 7,31 CanESM2 Historical 4,57 7,71 Pucanganom Talun Obs 3,25 Obs 6,62 NCEP 3,62 10,59 NCEP 6,52 12,69 CanESM2 Historical 3,22 10,63 CanESM2 Historical 6,39 12,66
Satu  hingga  tiga predictor dianggap  cukup  untuk menjelaskan predictand (data  terukur)  tanpa menimbulkan  multikolinieritas  (Mahmood  & Babel,  2013).  Setelah  pemilihan predictor , dilakukan  proses  kalibrasi  model  untuk  membuat hubungan  empiris  bulanan  dengan  menggunakan metode ordinary  least  square untuk  optimasi, metode fourth-root untuk transformasi dan skenario conditional .  Pemilihan  metode  ini  disesuaikan
dengan jenis predictand yang digunakan. Proyeksi hujan  akan  dilakukan  untuk  tiga  periode  masa depan  atau future  period (FP)  yakni  FP-1  (2020- 2046),  FP-2  (2047-2073)  dan  FP-3  (2074-2100) dengan  skenario  RCP4.5  dan  RCP8.5.  Kalibrasi model  dengan  menggunakan  data re-analysis NCEP/NCAR  dan  GCM  CanESM2  periode histroris.  Sebanyak  100 ensemble diperoleh  dalam proses  ini  dan  nilai  rerata  tiap ensemble akan
digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  model tersebut.  Tabel  7  menunjukkan  nilai Root  Mean Square  Error (RMSE)  dari  kalibrasi  model. Perbedaan curah hujan harian data terukur dan data yang  dimodelkan  dengan  NCEP/NCAR  dan CanESM2 berkisar antara 0,04-0,29 mm/hari untuk NCEP  dan  0  –  0,19  mm/hari  untuk  CanESM2 periode historis. Nilai RMSE berkisar antara 7,39- 17,78 untuk NCEP dan 7,45-17,93 untuk CanESM2 periode  historis.  Periode  kalibrasi  tiap  stasiun berbeda  tergantung  dengan  ketersediaan  data, panjang  data  yang  biasanya  dibutuhkan  untuk proses downscaling adalah  30  tahun.  Hal  ini  bisa menjadi  salah  satu  penyebab  hasil  kalibrasi downscaling memiliki nilai RMSE yang tinggi.
Validasi  model  dibagi  menjadi  dua  periode  yakni periode  tahun  1996-2005  menggunakan  data NCEP/NCAR dan CanESM2 periode historis yang ditampilkan pada Tabel 8, serta periode 2006-2019 dengan  menggunakan  data  CanESM2  skenario RCP4.5  dan  RCP8.5.  Validasi  model  dengan periode  2006-2019  digunakan  untuk  pemilihan ensemble yang  akan  digunakan,  berdasarkan  nilai RMSE terendah. Ensemble yang terpilih ditampilkan pada Tabel 9.
Berdasarkan  analisis  dari  Tabel  8,  perbedaan  nilai terukur  dan  simulasi  berkisar  antara  0,07-1,49 mm/hari  untuk  NCEP  kemudian  untuk  CanESM2 periode  histori  sebesar  0,02-1,48.  Pada  proses validasi,  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  lebih  kecil dari  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  pada  proses kalibrasi.  Nilai  RMSE  berkisar  antara  7,39-13,71 untuk  NCEP  dan  7,29-13,47  untuk  CanESM2 periode historis. Nilai RMSE tertinggi pada proses validasi  dihasilkan  oleh  stasiun  Ngandong,  sama halnya dengan proses kalibrasi.

## Analisis data hujan masa depan
Hujan  masa  depan  pada  tiap  stasiun  diproyeksi untuk  FP-1,  FP-2,  FP-3  menggunakan  GCM CanESM2  dengan  skenario  RCP4.5  dan  RCP8.5. Proyeksi  hujan  tersebut  dibandingkan  dengan periode  historis  yang  tergantung  dengan  panjang
data masing-masing stasiun.  Pada semua skenario, kenaikan  curah  hujan  rerata  tahunan  di  setiap periode  masa  depan  bila  dibandingkan  dengan curah  hujan  rerata  tahunan  historis  terjadi  pada stasiun Jrakah, Plosokerep, Pucanganom, Randugunting,  Sopalan,  Talun.  Berbeda  halnya dengan  stasiun  Sorasan,  pada  skenario  RCP4.5 terjadi  kenaikan  curah  hujan  rerata  tahunan  untuk semua  periode  masa  depan,  namun  pada  skenario RCP8.5 kenaikan curah hujan rerata tahunan hanya terjadi  pada  FP-1  dan  FP-2  sedangkan  pada  FP-3 mengalami  penurunan  curah  hujan  rerata  tahunan. Kemudian  penurunan  curah  hujan  rerata  tahunan juga  terjadi  pada  stasiun  Ngandong  tiap  skenario pada  semua  periode  masa  depan  (FP-1,  FP-2  dan FP-3),  persentase  penurunan  curah  hujan  rerata tahunan stasiun Ngandong pada FP-3 sebesar 5,8% untuk  skenario  RCP4.5  dan  17,3%  untuk  skenario RCP8.5.  Pada  skenario  RCP4.5,  kenaikan  curah hujan  rerata  tahunan  terbesar  bila  dibandingkan dengan periode historis terjadi di stasiun Talun dan Pucanganom.  Sama  halnya  dengan  skenario RCP8.5, kenaikan curah hujan rerata terbesar terjadi di stasiun Talun dan Pucanganom.
Skenario  RCP8.5  memiliki  kenaikan  curah  hujan terbesar  dibandingkan  dengan  skenario  RCP4.5, dapat dilihat pada persentase kenaikan curah hujan rerata tahunan yang signifikan RCP 8.5 pada FP-3 yakni  sebesar  209,7%  bila  dibandingkan  dengan periode  historis.  Sedangkan  persentase  kenaikan curah  hujan  terbesar  RCP4.5  sebesar  98,6%. Skenario  RCP8.5  juga  memiliki  penurunan  curah hujan  terbesar  dibandingkan  dengan  skenario RCP4.5.  Perbedaan  pada  kedua  skenario  tersebut disebabkan  oleh  perbedaan  nilai radiative  forcing tiap  skenario,  selain  itu  RCP4.5  memiliki karakteristik  dengan  kondisi  gas  rumah  kaca  yang stabil,  sedangkan  RCP8.5  memiliki  karakteristik dengan kondisi  gas rumah kaca  yang relatif  tinggi (Hussain et al ., 2017). Berikut adalah Gambar 4 dan 5  yang  akan  menjelaskan  secara  visual  mengenai proyeksi  curah  hujan  rerata  tahunan.  Hasil  uji- t untuk signifikansi kemiringan garis linier proyeksi curah hujan tahunan skenario RCP4.5 dan RCP8.5 dapat dilihat pada Tabel 10 dan Tabel 11.
Tabel 9. Ensemble terpilih tiap stasiun No. Nama Stasiun RCP 4.5 RCP8.5 Ensemble RMSE Ensemble RMSE 1 Jrakah 22 13,05 60 13,00 2 Ngandong 42 24,15 16 24,65 3 Plosokerep 78 16,22 80 16,22 4 Pucanganom 40 11,97 100 12,28 5 Randugunting 86 11,61 6 11,94 6 Sopalan 80 15,87 33 16,15 7 Sorasan 67 12,34 46 12,57 8 Talun 7 16,11 67 16,41
Gambar 4. Curah hujan rerata tahunan historis dan masa depan berdasarkan skenario RCP4.5
Gambar 5. Curah hujan rerata tahunan historis dan masa depan berdasarkan skeanrio RCP8.5
Tabel 10. Hasil uji regresi linier curah hujan tahunan berdasarkan skenario RCP4.5
Nama Stasiun Regresi Linier Uji t Kesimpulan Trend R TOT y=a+bx r 2 t uji t kritik Jrakah y = 3831,7 - 0,908x 0,013 1,036 1,990 tetap Ngandong y = 7571,7 - 2,247x 0,026 1,444 1,990 tetap Plosokerep y = -3462,4 + 2,701x 0,087 0,087 1,990 meningkat Pucanganom y = -18146 + 9,839x 0,444 7,944 1,990 meningkat Randugunting y = 5717,2 - 2,021x 0,045 1,934 1,990 tetap Sopalan y = -5506,8 + 3,576x 0,123 3,330 1,990 meningkat Sorasan y = 4930 - 1,651x 0,041 1,833 1,990 tetap Talun y = -8799,4 + 5,772x 0,112 3,163 1,990 meningkat
Tabel 11. Hasil uji regresi linier curah hujan tahunan berdasarkan skenario RCP8.5
Nama stasiun Regresi linier Uji t Kesimpulan trend R TOT y=a+bx r 2 t uji t kritik Jrakah y = 4329,5 - 1,160x 0,019 1,234 1,990 tetap Ngandong y = 17102 - 6,986x 0,164 3,940 1,990 menurun Plosokerep y = -7203,8 + 4,561x 0,154 3,789 1,990 meningkat Pucanganom y = -62766 + 31,817x 0,760 15,834 1,990 meningkat Randugunting y = 1697,3 - 0,066x 0,000 0,074 1,990 tetap Sopalan y = -10832 + 6,249x 0,225 4,792 1,990 meningkat Sorasan y = 11284 - 4,761x 0,342 6,411 1,990 menurun Talun y = -71385 + 36,531x 0,832 19,794 1,990 meningkat
0 1000 2000 3000 4000 5000 C u rah h u jan tah u n an (m m /tah u n ) OBS FP-1 FP-2 FP-3 0 1000 2000 3000 4000 5000 C u rah h u jan tah u n an (m m /tah u n ) OBS FP-1
FP-2 FP-3
Berdasarkan kedua tabel, trend R TOT pada delapan stasiun  sangat  bervariasi.Pada  skenario  RCP4.5 dan  RCP8.5,  stasiun  Plosokerep,  Pucanganom, Sopalan dan Talun menunjukkan trend meningkat yang signifikan, sedangkan pada RCP4.5, stasiun- stasiun hujan lainnya (Jrakah, Ngandong, Randugunting,  dan  Sorasan)  tidak  menunjukan adanya  trend  yang  signifikan.  Berbeda  pada skenario  RCP8.5,  terdapat trend menurun  pada stasiun Ngandong dan Sorasan. Sedangkan stasiun Jrakah  dan  Randugunting  tidak  menunjukkan trend yang  signifikan.  Namun  bila  tidak memperhatikan  signifikasi  stastistik  uji- t pada RCP4.5 dan RCP8.5, terlihat trend menurun pada stasiun  Jrakah,  Ngandong,  Randugunting  dan Sorasan  karena  gradien  garis  regresi  bernilai negatif, sedangkan empat stasiun lainnya mengalami trend meningkat.
Tabel 12. Kesimpulan trend R TOT pada tiap FP
(RCP4.5) Nama stasiun Trend R TOT FP-1 FP-2 FP-3 Jrakah tetap tetap meningkat Ngandong tetap
tp trend  menurun
Plosokerep tp trend tetap
menurun Pucanganom tp trend tp trend  tp trend Randugunting  tetap tp trend  tetap Sopalan tp trend tetap tp trend Sorasan tp trend tetap menurun Talun tp trend tp trend  menurun
Keterangan :  tp trend = tanpa trend
Tabel 13. Kesimpulan trend R TOT pada tiap FP (RCP8.5)
Nama Stasiun Trend R TOT FP-1 FP-2 FP-3 Jrakah tetap tetap meningkat Ngandong tetap tp trend  menurun Plosokerep tp trend  tetap menurun Pucanganom tp trend  tp trend  tp trend Randugunting tetap tp trend  tetap Sopalan tp trend  tetap tp trend Sorasan tp trend  tetap menurun Talun
tp trend  tp trend  menurun
Keterangan :  tp trend = tanpa trend
Bila  ditinjau  dari  setiap  periode  masa  depan, beberapa  stasiun  pada  skenario  RCP4.5  dan RCP8.5  tidak  menunjukan  adanya trend yang signifikan  pada  setiap  periode  masa  depan.  Pada Tabel  12  dan  13  menunjukan  kesimpulan trend untuk skenario RCP4.5 dan RCP8.5. Berdasarkan Tabel  12  dan  Tabel  13, trend meningkat  hanya terjadi  pada  stasiun  Jrakah  (RCP4.5)  pada  FP-3, kemudian Pucanganom (RCP8.5) pada semua FP, hal itu juga terjadi pada stasiun Talun.

## Kesimpulan
Variabilitas hujan ekstrim ditunjukan dengan trend indeks  hujan  ekstrim  yakni  R TOT (hujan  tahunan total).  Pada periode  historis,  curah  hujan  tahunan berkisar  1117-3078  mm/tahun.  Berdasarkan  uji regresi  linier  dengan  parameter t ,  curah  hujan tahunan  historis  menunjukkan  adanya  trend meningkat pada stasiun Sopalan sedangkan stasiun lain  mengalami  trend  menurun,  trend  tetap  dan tidak  menunjukan  trend  yang  signifikan.  Pada proses downscaling, kalibrasi  dan  validasi  model memiliki  nilai  RMSE  yang  tinggi,  hal  ini disebabkan  oleh  panjang  data  yang  digunakan tidak  memadai  yakni  kurang  dari  30  tahun  untuk proses  kalibrasi.  Bila  dibandingkan  dengan  curah hujan  tahunan  rerata  historis,  semua  stasiun mengalami  kenaikan  curah  hujan  rerata  tahunan pada  tiap  periode  masa  depan  kecuali  stasiun Ngandong untuk semua skenario tiap periode masa depan dan stasiun Sorasan untuk skenario RCP8.5 pada FP-3 (2074-2100). Pada skenario RCP4.5 dan RCP8.5, stasiun Plosokerep, Pucanganom, Sopalan dan Talun menunjukkan trend meningkat yang  signifikan.  Sedangkan  stasiun  lainnya  tidak menunjukkan trend yang signifikan, selain stasiun Ngandong  dan  Sorasan  pada  RCP8.5  yang menunjukkan trend menurun. Perbandingan curah hujan  rerata  tahunan  hasil  proyeksi  dengan  curah hujan  historis  menunjukkan trend yang  relatif berbeda pada setiap stasiun.
Perbedaan trend yang  terjadi  sangat  bervariasi pada  stasiun-stasiun  namun  berbeda  dengan stasiun  Sopalan  yang  menunjukkan  jenis trend yang sama, yakni dalam kedua kondisi menunjukkan trend meningkat.  Bila  ditinjau  dari trend tiap periode masa depan, trend yang terjadi sangat  bervariasi.  Studi  mengenai  proyeksi variabel iklim  selalu  memiliki ketidakpastian,  hal ini  dapat  terjadi  akibat  ketidakpastian  skenario RCP,  pemilihan  GCM,  dan  proses downscaling (BAPPENAS,  2010).  Oleh  karena  itu,  studi proyeksi iklim perlu dilakukan dengan menggunakan  beberapa  model  iklim  untuk mendapatkan hasil yang lebih komprehensif.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terimakasih  ditujukan  kepada  Balai Teknik  Sabo  dalam  penyediaan  data  hujan  jam- jaman sebagai bahan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Allen, M.R and Ingram, W.J. (2002). Constraints on  future  changes  in  climate  and  the  hydrologic cycle. Nature , 419 (6903), 228-232.
BMKG. (2010, Oktober). Kondisi Cuaca Ekstrem dan Iklim Tahun 2010-2011. Jakarta: BMKG .
IPCC.  (2013). Annex  I :  Atlas  of  Global  and Regional  Climate  Projections.  The  Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change. Cambridge and New York: Cambridge University Press.
Helsel,  D.  R.,  dan  Hirsch,  R.  M.  (2002). Hydrologic  Analysis  and  Interpretation .  US:  US Geological Survey.
Hussain,  M.,  Yusof,  K.  W.,  Mustafa,  M.  R., Mahmood, R., and Shaofeng, J. (2017). Projected changes  in  temperature  and  precipitation  in sarawak  state  of  Malaysia  for  selected  CMIP5 climate  scenarios. International  Journal  of Sustainable  Development  and  Planning , 12 (8), 1299–1311.
BAPPENAS.  (2010). ICCSR,    Analysis  and Projection  of  Temperature  and  Rainfall .  Jakarta:
BAPPENAS.
Harto, S., Br. (2009). Hidrologi: Teori, Masalah, Penyelesaian . Yogyakarta: Nafiri.
Joshi,  S.,  Kumar,  K.,  Joshi,  V.,  and  Pande,  B. (2013). Rainfall variability and indices of extreme rainfall-analysis  and  perception  study  for  two stations  over  Central  Himalaya,  India. Natural Hazards , 72 (2), 361–374.
Karlina. (2013). Analisis Kekeringan Meteorologis di  Wilayah  Kabupaten  Wonogiri, Master  Thesis, Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Liew,  S.  C.  (2012).  A  Novel  Approach  Using Regional  Climate  Model  To  Derive  Present  and Future Intensity-Duration-Frequency Curves, Master  Thesis, Singapore:  National  University  of Singapore.
Mahmood, R., and Babel, M. S. (2013). Evaluation of SDSM developed by annual and  monthly sub- models for downscaling temperature and precipitation  in  the  Jhelum  basin,  Pakistan  and India. Theoretical  and  Applied  Climatology , 113 (1–2), 27–44.
Manton,  M.J.,  Della-Marta,  P.,  Haylock,  M.R., Hennessy, K., Nicholls, N., Chambers, L., Collins, D.A.,  Daw, G., Finet, A.,  Gunawan, D., Inape, K., Isobe,  H.,  Kestin,  T.S.,  Lefale,  P.,  Leyu,  C.H., Lwin, T.,  Maitrepierre, L.,  Ouprasitwong, N.,
Page, C.M., & Yee, D.. (2001). Trends in extreme daily  rainfall  and  temperature  in  Southeast  Asia and  The  South  Pacific:  1961–1998. International Journal of Climatology. 21 (3), 269-284.
Moss,  R.  H.,  Edmonds,  J.  A.,  Hibbard,  K.  A., Manning, M. R., Rose, S. K., Van Vuuren, D. P., Wilbanks,  T.  J.  (2010).  The  next  generation  of scenarios  for  climate  change  research  and assessment. Nature , 463 (7282), 747–756.
Nigussie,  T.  A.,  and  Altunkaynak,  A.  (2019). Impacts of climate change on the trend s of extreme rainfall  indices  and  values  of  maximum precipitation  at  Olimpiyat  Station,  Istanbul, Turkey. Theoretical  and  Applied  Climatology , 135 (3–4), 1501–1515.
Pratiwi, E. P. A. (2011). Kajian Variabilitas Curah Hujan di Kawasan Lereng Gunung Merapi, Master Thesis , Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Pratiwi,  E.P.A.,  Sujono,  J.,  Jayadi,  R.  (2012). Kajian  Variabilitas  Curah  Hujan  di  Wilayah Lereng Gunung Merapi dengan Uji Mann-Kendall. Info Teknik, 13 (1), 1-10.
Sofia, D. A. (2015). Karakteristik Curah Hujan di Wilayah  Merapi, Master Thesis ,  Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Sucahyono, D., dan Ribudiyanto, K. (2013). Cuaca Dan  Iklim  Ekstrim .  Pusat  Penelitian  dan Pengembangan  Badan  Meteorologi  Klimatologi dan Geofisika, Jakarta.
Supari,  Sudibyakto,  Ettema,  J.  and  Aldrian,  E. (2012). Spatiotemporal Characteristics Of Extreme Rainfall  Events  Over  Java  Island,  Indonesia. The Indonesian journal of geography . 44. 62-86.
Van  Vuuren,  D.  P.,  Edmonds,  J.,  Kainuma,  M., Riahi, K., Thomson, A., Hibbard, K., Rose, S. K. (2011). The representative concentration pathways: An overview. Climatic Change , 109 (1), 5–31.
Wilby, R. L., Dawson, C. W., and Barrow, E. M. (2002).  SDSM  -  A  decision  support  tool  for  the assessment  of  regional  climate  change  impacts. Environmental  Modelling  and  Software , 17 (2), 145–157.
World  Meteorological  Organization.  (2009). Guidelines on Analysis of extremes in a changing climate  in  support  of  informed  decisions  for adaptation . Geneva: World Meteorological
Organization.