## EVALUASI PRAKIRAAN CURAH HUJAN BMG: STUDI KASUS KABUPATEN INDRAMAYU
Suciantini 1 ,  R. Boer 2 , R. Hidayat 2
(Evaluation of  BMG Rainfall Forecasting : Case Study of Indramayu District)
1 Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi
2 Program Studi Agroklimatologi, SPS- IPB

## ABSTRAK
Indramayu  merupakan  sentra  produksi  padi  utama  di  Propinsi  Jawa  Barat  dengan sumbangan produksi sebesar 35% dari produksi total propinsi. Namun demikian, wilayah ini sangat rentan terhadap kejadian kekeringan dan banjir, khususnya  pada waktu berlangsungnya fenomena ENSO.  Oleh  karena  itu,  kemampuan  untuk  memprakirakan  terjadinya  kejadian  ini  sangat diperlukan, terutama awal musim dan sifat hujan. Tulisan ini  ditujukan untuk mengevaluasi akurasi prakiraan  musim  dan  sifat  hujan  BMG  dan  memperbaiki  daerah  prakiraan  musim  kabupaten Indramayu.  Evaluasi tingkat ketepatan  prakiraan sifat hujan BMG dilakukan dengan menggunakan data hasil prakiraan dan pengamatan tahun 1987 sampai 2001 dan data tahun 1995-2001 untuk awal musim dengan menggunakan uji Chi-Square. Perbaikan daerah prakiraan musim (DPM) dilakukan dengan  menggunakan  analisis  komponen  utama  dan  analisis  gerombol.    Hasil  uji  Chi-Square menunjukkan  bahwa  hasil  prakiraan  berbeda  dengan  hasil  pengamatan.  Namun,  hasil  prakiraan awal musim cukup baik.  Secara umum,persentase ketepatan hasil prakiraan awal musim pada DPM 6  mencapai  57,1%,  sedangkan  pada  DPM  7    mencapai    50  hingga  85,7  %.    Untuk  sifat  musim, ketepatan hasil prakiraan ialah antara 43,6 % sampai  44.8 %.   Rendahnya tingkat  ketepatan hasil prakiraan disebabkan oleh dua faktor utama.  Pertama, pembagian wilayah Indramayu menjadi  dua DPM, yaitu DPM 6 dan DPM 7, masih terlalu kasar dimana DPM 6 mewakili daerah seluas 122.025 Ha dan DPM 7 seluas 81.986 Ha, sementara keragaman hujan antar stasiun di dalam DPM   yang sama masih tinggi.  Kedua, model statistik yang digunakan  untuk prakiraan awal musim dan sifat musim  masih  belum  sesuai  dengan  sifat  data  sehingga  model  yang  dihasilkan  belum  mampu dengan  baik  memprakiraan  kondisi  ke  depan.  Analisis  lebih  lanjut  menunjukkan  bahwa  daerah prakiraan musim di Indramayu dapat dibagi lebih rinci menjadi delapan DPM dari enam DPM.  Uji data  hujan  bulanan  antar  stasiun  dalam  DPM  yang  sama  menggunakan general  linear  model , menunjukkan bahwa jumlah  stasiun yang tidak masuk ke dalam populasi DPM berkurang dengan meningkatnya jumlah DPM dari enam menjadi delapan.
Kata Kunci : Awal musim, Curah hujan,  Evaluasi, Indramayu, Prakiraan.

## ABSTRACT
Indramayu  District  is  one  of  paddy  production area in  West  Java and  it’s  contribution  to total province production around 35%. This district is very  prone to drought and flood, especially when  ENSO  events.  Therefore,  ability  to  predict  season  onset  and  rainfall  characteristics  is necessary.    The  objective  of  this  research  is  to  evaluate  the  accuracy  BMG’s  (Meteorology  and Geophysic  Agency)forecast  and  improve  Climate  Forecasting  Zone  (CFZ)  of  Indramayu.  The evaluation  used  predicton  and  observation  data  from  1987-2001  for  rainfall  characteristics  and
1995-2001 for season onset using Chi-Square test.  Improvement CFZ of Indramayu was analyzed using Principle Component Analysis and Cluster Analysis.  Result of Chi-Square test indicate that rainfall characteristic forecast is significantly different with observation.  But, prediction of season onset is relatively well.  Generally, accuracy of season onset forecast at  CFZ-6 is 57,1%, while at CFZ-7 around 50-85,7%.  Accuracy rainfall characteristics forecast is between 43,6 % 44.8 %.  The accuracy is still lower caused of two primary factor.  First, regional division of Indramayu CFZ only divide into  two zone i.e. CFZ-6  and  CFZ-7 is too rough, where  CFZ-6 represent 122.025 ha and CFZ-7 represent 81.986 ha, and  rainfall variance in the same CFZ is still high.  Second, statistical model that used to predict season onset and rainfall characteristics still is not appropriate with data characteristic. Furthermore, the result indicate that CFZ in Indramayu should be divided into eight CFZ  from  six  CFZ  before.    Test  of  monthly  rainfall  data  in  the  same  CFZ  using  general  linear model indicate that number of station which not include to the same CFZ decrease with increase of CFZ from six to eight.
Key words : Season onset, Rainfall, Evaluation, Indramayu, Forecasting.

## PENDAHULUAN
Penggunaan lahan untuk pertanian di Indramayu  menempati luasan yang besar. Pada tahun 2000,  luas  lahan  sawah  mencapai    118.513  ha  atau  sekitar  58,1  %  dari  luas    lahan  pertanian  di Indramayu.    Dari  luasan  tersebut,  14.684  ha  merupakan  lahan  tadah  hujan,  sehingga  Kabupaten Indramayu  cukup  signifikan  memberikan  kontribusi  pangan  terhadap  Propinsi  Jawa  Barat  atau tercatat  sekitar  35%  dari  produksi  total  propinsi.      Meskipun  lahan  sawah  beririgasi  berada  pada luasan yang besar, namun Indramayu relatif rentan terhadap penyimpangan iklim.  Berdasarkan data dari  Laporan  Tahunan  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Indramayu  diketahui  bahwa  pada  tahun-tahun terjadinya  El-Nino  dan  La-Nina,  Indramayu  mengalami  kerusakan  tanaman  pangan  (padi)  yang cukup  tinggi.    Pola  tanam  di  Indramayu  hampir  sama  antara  wilayah  Utara,  Tengah  maupun Selatan.  Petani umumnya mulai menanam padi pada bulan November.  Di bagian Utara Indramayu, penanaman  bulan  November  beresiko  terjadinya  banjir,  sedangkan  penanaman  kedua  beresiko terjadinya  kekeringan.    Pada  tahun-tahun    terjadinya  kekeringan  di  bagian  Utara  Indramayu,  air irigasi tidak mencukupi untuk penanaman kedua, karena ketersediaan air terbatas (Boer and Team 2003).  Oleh karena itu, informasi iklim yang akurat, khususnya prakiraan musim, sangat diperlukan untuk  menunjang  kegiatan  pola  tanam  dan  kegiatan  lainnya  di  bidang  pertanian  sehingga  resiko kerugian akibat penyimpangan iklim dapat diminimalkan.
Prakiraan iklim di Indonesia berupa prakiraan hujan jangka panjang telah dilakukan sejak awal abad ke-20 ini sebagaimana serie Verhandelingen BMG, yaitu sejak tahun 1911 untuk terbitan perdananya  dan  terbitan  terakhir  tahun  1958.  Dari  laporan-laporan  ini  terlihat  bahwa  BMG  pada masa tersebut merupakan pusat kajian iklim yang  menonjol untuk kawasan  Indonesia dan Pasifik (Baharsjah et al 1994).
BMG adalah suatu badan yang berwenang mengeluarkan prakiraan musim maupun cuaca di  Indonesia.      Jasa  Ramalan  BMG  dipergunakan  oleh  banyak    pihak.  Untuk  tujuan  pertanian, ketepatan  prakiraan  merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting,  mengingat  kekeliruan  dalam membuat  suatu  prakiraan  akan  memberikan  dampak negatif,  terutama  kerugian   waktu  dan  biaya. Berkaitan  dengan  ketepatan/keakuratan  prakiraan  untuk  masa  yang  akan  datang,  perlu    diadakan suatu evaluasi  terhadap hasil prakiraan yang telah dikeluarkan BMG kemudian dilanjutkan dengan penyempurnaan  metode  prakiraan.    Dengan  upaya  tersebut  diharapkan  validasi  dan  keakuratan
prakiraan yang dibuat  akan lebih tinggi dan  dapat menjawab kebutuhan pengguna jasa prakiraan terutama di bidang pertanian.
Dalam  kaitannya  dengan  pertanian,  BMG  telah    melaksanakan  penyediaan  informasi jangka panjang/makro sebagai sarana pengambilan keputusan
pada tingkat Nasional/Provinsi/Kabupaten  yaitu  Prakiraan  Musim  Kemarau/Hujan.    Tantangan  yang  dihadapi dalam  penyediaan  informasi  prakiraan  jangka  panjang  adalah  keterbatasan  jumlah  dan ketepatan/keakurasian pengamatan serta metode  prakiraan yang lebih dititikberatkan pada metode statistik,  kendatipun  pertimbangan  fisika  dan  dinamika  atmosfer    telah  diperhitungkan  sesuai dengan    ketersediaan  informasi maupun  perkembangan ilmu  pengetahuan  yang  berkaitan   dengan interaksi atmosfer dan laut serta metode  untuk memprakirakan indikator  penting yang diperlukan dalam proses pembuatan  prakiraan jangka panjang (Karjoto 1995).
Saat ini ada 2 jenis  prakiraan  jangka panjang yang disiapkan oleh BMG, yaitu prakiraan bulanan  dan  prakiraan  musim  hujan/kemarau.    Dalam  penyiapan  kedua  jenis  prakiraan  tersebut metode  yang  digunakan  adalah  statistic  yang  dihitung  berdasarkan  data  time  series,  sedangkan faktor-faktor  fisis  yang  merupakan  unsur  penting  digunakan  sebagai  pertimbangan.  Kualitas prakiraan jangka panjang memang belum maksimal disebabkan keterbatasan metode prakiraan dan terutama data availability (Karjoto 1995).
Analisis  pewilayahan  hujan  BMG  (2003)  yang  baru  untuk  Kabupaten  Indramayu dilakukan  dengan  metoda cluster (pengelompokan)  berdasarkan  data  curah  hujan  periode  tahun 1981-2000    dari  36  pos  pengamatan  hujan  yang  tersebar  di  Indramayu  dan  sekitarnya.      Hasil pengelompokan    tersebut  selanjutnya  dijadikan  dasar  sebagai  daerah  prakiraan  musim  (DPM)  di Kabupaten  Indramayu.    Sebelumnya,  Indramayu  dibagi  ke  dalam  dua  DPM,  yaitu  DPM  6 (Indramayu bagian Utara) dan DPM 7 untuk Indramayu bagian Selatan.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Bahan dan Alat
Bahan dan alat yang dibutuhkan antara lain: data curah hujan harian dan tahun 1966-2001, Laporan  Meteorologi  dan  Geofisika  BMG,  Ikhtisar  Meteorologi  dan  Geofisika  BMG  yang dikeluarkan setiap bulan (1987-2002) sedangkan Prakiraan Musim Hujan BMG, Prakiraan Musim Kemarau  BMG  dikeluarkan  setiap  enam  bulan  sekali.  Data  iklim  diperoleh  dari  Dinas  Pengairan Kabupaten Indramayu,  Perum Jasa Tirta II (Jatiluhur) dan dari instansi terkait lainnya.

## Waktu dan  Tempat
Penelitian  dilaksanakan  mulai  bulan  Februari    hingga  Oktober  2003    dengan  studi  kasus Kabupaten Indramayu.

## Metode Penelitian

## Evaluasi  Terhadap Prakiraan Musim BMG
Evaluasi terhadap prakiraan musim BMG  terutama dilakukan pada penelaahan sifat hujan. Untuk setiap bulan pengamatan,  hasil prakiraan sifat hujan untuk kriteria Normal, di Atas Normal dan  di  Bawah  Normal  dibandingkan    dengan  hasil  observasinya.  Pengujian  dilakukan    dengan menggunakan uji Chi-kuadrat untuk menentukan apakah  persamaan distribusi peluang  yang telah
dipilih dapat mewakili dari distribusi statistik sampel yang dianalisis (Soewarno 1995).  Uji  Chi- kuadrat dapat dihitung dengan rumus :
n      (O i – E i ) 2  h 2 =  ------------ i=1         E i dimana  :  h 2 = parameter Chi-kuadrat  terhitung n = jumlah data O i
= jumlah nilai pengamatan (observed frequencies)  ke-i E i = jumlah nilai teoritis (expected frequencies) ke-i
Untuk  Kabupaten  Indramayu  digunakan  2  DPM  yaitu    DPM  6  dan  7.  Penggunaan  dua DPM  ini  dimaksudkan  untuk  melihat  hasil  perbandingan  langsung  antara  prakiraan  dan  evaluasi yang dikeluarkan BMG.  Pada penggunaan 6 DPM tidak  dilakukan perhitungan karena BMG baru menerapkan 6 DPM  tahun 2002.  Hasil prakiraan BMG maupun evaluasinya diperoleh dari Buku Laporan  Meteorologi  dan  Geofisika  serta  Buku  Ikhtisar  Meteorologi  dan  Geofisika  periode  1987 hingga 2001.  Buku tersebut diterbitkan BMG setiap bulan.      Berdasarkan data di atas kemudian dibuat   tabel  yang  menyangkut  penghitungan  proporsi  antara   hasil  prakiraan  BMG  dibandingkan dengan data observasinya.    Selain  penelaahan  sifat hujan, dilakukan juga evaluasi awal musim, dengan cara membandingkan proporsi ketepatan hasil prakiraan awal musim dengan evaluasinya.
Untuk  melihat  perbedaan  antara  dua  DPM  dengan  enam  DPM  hasil  pewilayahan  BMG, dilakukan  analisis  keragaman  curah  hujan.    Analisis  dilakukan  dengan  membandingkan    standar deviasi masing-masing DPM.   Uji beda dilakukan juga pada setiap stasiun  pada DPM yang sama, dengan menggunakan General Linear Model pada Minitab versi 13.

## Daerah Prakiraan Musim
Daerah  Prakiraan  Musim  (DPM)  merupakan  daerah  dengan  tipe  hujan  yang    memiliki perbedaan  yang  jelas  antara  periode  musim  kemarau  dan  musim  hujan  berdasarkan  pola    curah hujan bulanannya selama satu tahun dan ditentukan menurut hasil penelitian pemetaan tipe hujan di Indonesia (Nuryadi, 1998). Sedangkan permulaan musim terbagi atas permulaan musim hujan dan musim  kemarau.    Permulaan  musim  hujan  ditandai  oleh  curah  hujan  selama  satu  dasarian jumlahnya  lebih  atau  sama  dengan  50  mm,  dan  diikuti    oleh  jumlah  curah hujan  lebih atau  sama dengan 50 mm pada beberapa dasarian berikutnya.  Sedangkan permulaan musim kemarau ditandai dengan  curah  hujan  selama    satu  dasarian  jumlahnya  kurang  dari  50  mm,  dan  pada  beberapa dasarian berikutnya jumlah curah hujan masih kurang dari 50 mm.

## Sifat Hujan
Sifat hujan merupakan akumulasi curah hujan yang diperkirakan akan terjadi selama satu periode  musim  (Nuryadi,  1998).    Sifat  hujan  terdiri  dari  tiga  kategori  yaitu:  normal,  di  bawah normal dan di atas normal.  Sifat hujan dikatakan normal, jika akumulasi curah hujan yang terjadi selama  satu  periode  musim  berada  di  sekitar  rata-ratanya  (periode  normal  1961-1990)  atau perbandingannya  sebesar  85-115%.    Jika  akumulasi  curah  hujan  lebih  rendah  dari  batas  bawah normalnya,  atau  memiliki  perbandingan  lebih  kecil  dari  85%,  maka  sifat  hujannya  dikatakan  di bawah normal. Sebaliknya, jika akumulasi curah hujan lebih tinggi dari batas atas nilai normalnya atau perbandingannya lebih dari 115%, maka sifat hujan tersebut dikatakan di atas normal.

## Metode  Prakiraan Musim BMG
Dalam  menentukan  prakiraan  jangka  panjangnya  BMG  menerapkan  beberapa  metode prakiraan musim (Gunawan 2000), salah satu diantaranya yaitu  Model Statistik/ Matematik dengan Metode  Probabilitas,  yang  digunakan  untuk memprediksi  permulaan musim,  panjang musim  serta sifat hujan suatu DPM.  Peluang yang telah dihitung dibagi atas 3 kategori yaitu; Normal, di Atas Normal dan di Bawah Normal. Untuk permulaan  musim  digunakan pendekatan lebih awal, sama dan lebih lambat dari rata-rata atau normalnya.

## Penataan  Ulang  Wilayah Prakiraan Musim Indramayu
Penataan  ulang  untuk  pembagian  wilayah  prakiraan  dilakukan  dengan  mengikutsertakan stasiun-stasiun  yang  berada  di    Kabupaten  Cirebon,  Majalengka  dan  Subang  yang  paling  dekat dengan  Indramayu.    Pengelompokkan  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis cluster. Apabila stasiun di luar Kabupaten Indramayu  berada di luar kelompok, cluster diulang kembali  dan tidak menggunakan  stasiun  dimaksud.  Sebagai  acuan  untuk  penarikan  garis  batas  pengelompokan wilayah  satu  dengan  yang  lain,  diperhitungkan  faktor-faktor  lain,  misalnya  ketinggian  dan topografi.    Cara  untuk  melakukan  penggerombolan  dengan  teknik  hierarki  yang  disajikan  dalam bentuk  dendrogram.  Adapun ukuran  kedekatan  dihitung  berdasarkan  jarak  Eucledian.    Persamaan jarak Eucledian dari dua pengamatan x i dan y i yang berdimensi p adalah sebagai berikut:
      p k jk ik ij x x d 1 2
Dimana  : d ij adalah jarak antara obyek ke-i dan ke-j X ik adalah besaran nilai sifat ke-k dari obyek atau komponen utama ke-i X jk adalah besaran nilai sifat ke-k dari obyek atau komponen utama ke-j p adalah banyaknya sifat yang diamati.
Algoritma  yang  dipilih  untuk  menghitung  nilai  jarak  berdasarkan  persamaan  Euclidean  tersebut adalah furthest neighbour yang menandakan bahwa jarak antara suatu objek dengan dua objek lain yang telah lebih dulu bergabung berdasarkan jarak terjauh.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Daerah Prakiraan Musim BMG
Daerah  prakiraan  musim  (DPM)  untuk  Indramayu  sebelum  tahun  2002    dibagi  menjadi dua,  yaitu  DPM  6  dan  7.      DPM  6  meliputi    wilayah  bagian  Utara  Indramayu,  dengan luas  areal sekitar    122.025   ha.    Sedangkan  wilayah  di  sebelah  Selatan  Indramayu  dengan  luas  areal  sekitar 81.986    ha  tergabung  dalam  DPM  7.      Di  lain  pihak,  keragaman  hujan  pada  kedua  DPM  relatif tinggi.  Sehingga  prakiraan  yang  dikeluarkan  BMG    untuk  kedua  DPM  tersebut  seringkali  tidak dapat  mewakili  kondisi  pada  luasan  yang  lebih  kecil,  misalnya  kecamatan.    Oleh  karena  itu, diperlukan  pembagian  DPM  yang  lebih  rinci  sehingga  ketepatan  prakiraan  yang  diberikan  pada masing-masing DPM dapat meningkat.
Tabel 1. Hasil Prakiraan dan Evaluasi  bulanan BMG pada sifat hujan  dari tahun 1987-2001
PRAKIRAAN (bulan) EVALUASI  (bulan) Persentase AN N BN D P M   6 AN 4 (2,45 %) 7 (4,29 %) 6 (3,68 %) 10,43 N 26 (15,95 %) 45 (27,61 %) 43 (26,38 %) 69,94 BN 3 (1,84 %) 5 (3,07 %) 24 (14,72 %) 19,63 Persentase 20,24 34,97 44,78 100 D P M   7 AN 4 (2,45 %) 8 (4,91 %) 5 (3,07 %) 10,43 N 22 (13,49 %) 45 (27,61%) 48 (29,45 %) 70,55 BN 2 (1,23 %) 7 (4,29 %) 22 (13,50 %) 19,02 Persentase 17,17 36,81 46,02 100
Keterangan : AN = di atas normal,  N = Normal, BN = di bawah normal
Berdasarkan analisis sederhana terhadap hasil prakiraan BMG  yang dibandingkan dengan hasil evaluasinya memperlihatkan bahwa  untuk DPM 6 hasil prakiraan  BMG mendekati  44,8 % hasil  evaluasi.    Nilai tersebut  diperoleh  dari    hasil  prakiraan  yang  sama  dengan hasil  evaluasinya pada  AN,  N dan BN, yaitu masing-masing  sebesar  2,45%,  27,61 % dan  14,72 %.   Sedangkan pada DPM 7 keakuratan mencapai  43,6 %   (2,45+27,61+13,50 %) (Tabel 1).
Pengujian sifat hujan DPM 6 dan 7  dengan menggunakan Chi-kuadrat  memperoleh  hasil yang  signifikan  antara    prakiraan  dengan  evaluasi  (Tabel  2).      Berdasarkan  perhitungan  antara distribusi pengamatan dengan  distribusi teoritis  diperoleh  nilai Chi-kuadrat sebesar  14,74 (DPM 6) dan 10,76 (DPM 7).  Nilai-nilai tersebut menjelaskan bahwa dengan derajat bebas 4, Chi-kuadrat kritis pada p=0,05 adalah 9,49, yang berarti bahwa  Chi kuadrat hasil perhitungan lebih besar dari Chi kuadrat kritisnya (tabel), maka distribusi teoritis   yang digunakan tidak dapat diterima.  Dengan kata lain   membuktikan  bahwa  Ho  ditolak.    Ho   (hipotesis 0)   menyebutkan   bahwa    hasil prakiraan sama dengan hasil evaluasi.   Hasil analisis tersebut menunjukkan bahwa  prakiraan sifat hujan  yang  dilakukan  BMG  masih  kurang  akurat,    karena  hasil  prakiraan  berbeda  dengan  hasil evaluasinya.    Rendahnya  tingkat  ketepatan  hasil  prakiraan  selain  disebabkan  oleh    pembagian wilayah  Indramayu  hanya  meliputi  dua  DPM  (DPM  6  dan  7)  tersebut,  juga  disebabkan  model statistik yang digunakan.  Untuk prakiraan sifat hujan, model statistik yang digunakan  masih belum sesuai  dengan  sifat  data  sehingga  model  yang  dihasilkan  belum  mampu  dengan  baik  untuk memprakirakan kondisi ke depan.
Berbeda dengan evaluasi terhadap sifat hujan, evaluasi  yang dilakukan pada awal musim menunjukkan keakuratan yang lebih tinggi. Berdasarkan data antara tahun 1995 hingga 2001 (Tabel 3),  perbandingan  antara  prakiraan   dengan evaluasi awal musim kemarau dan hujan  pada DPM 6 menunjukkan  ketepatan  sebesar    57,1%.    Sedangkan  pada  DPM  7,  ketepatan  berkisar  antara  50 hingga  85,7  %.      Hasil  ini  menunjukkan  bahwa skill  of  forecast BMG  untuk  memprediksi  awal musim terutama awal musim kemarau  cukup baik, akan tetapi masih perlu ditingkatkan.  Seperti halnya  untuk  prakiraan  sifat hujan,  prakiraan  awal musim pun  membutuhkan  model  yang mampu memprakirakan kondisi ke depan  lebih baik.
Tabel  2.  Distribusi  pengamatan  dan  distribusi  teoritis  ( Observed dan expected  frequencies )  sifat hujan  hasil prakiraan dan evaluasi  bulanan BMG dari tahun 1987-2001
Prakiraan Evaluasi Jumlah AN N BN DPM 6 Distribusi Pengamatan AN 4 7 6 17 N 26 45 43 114 BN 3 5 24 32 Jumlah 33 57 73 163 Distribusi teoritis AN 3,44 5,94 7,61 17 N 23,08 39,87 51,06 114 BN 6,48 11,19 14,33 32 Jumlah 33 57 73 163 DPM 7 Distribusi pengamatan AN 4 8 5 17 N 22 45 48 115 BN 2 7 22 31 Jumlah 28 60 75 163 Distribusi teoritis AN 2,92 6,26 7,82 17 N 19,75 42,33 52,91 115 BN 5,33 11,41 14,26 31 Jumlah 28 60 75 163
Berdasarkan  pertimbangan  di  atas,  setelah  tahun  2002    wilayah  prakiraan  musim  BMG mengalami perubahan. DPM 6 dan DPM 7 dilebur menjadi 6 DPM hujan  sebagai daerah prakiraan musim  yang  baru.      Setiap  DPM  diwakili  oleh  sebuah  pola  yang  dianggap  mewakili region  yang dimaksud.
Berdasarkan analisis keragaman curah hujan  antar  stasiun pada satu DPM, diperoleh hasil bahwa  terdapat keragaman  curah hujan yang cukup tinggi antar stasiun pada satu  DPM, terutama pada  DPM  4.    Besar nilai  keragaman mengindikasikan  bahwa  antara  satu  stasiun  dengan    stasiun yang  lain  dalam satu  wilayah tersebut memiliki faktor lokal   yang cukup berpengaruh terhadap keragaman    wilayah    curah  hujan,  meskipun  pada  dasarnya  wilayah  Indramayu  relatif  datar. Keragaman  curah  hujan  yang  diterima  di  suatu  tempat  ditentukan  oleh  bermacam-macam  faktor. Faktor-faktor  tersebut  antara  lain  adalah  kandungan  uap  air  atmosfer,  keadaan  topografi,  sifat permukaan, perilaku daur alam seperti rotasi bumi dan embutan jangka panjang   yang merupakan pengaruh  dari  proses  siklonik  (Battalov  diacu  dalam  Hidayati  1983),  dan  keragaman  dikatakan homogen  apabila  keragaman  yang  terjadi  disebabkan  oleh  keragaman  cuaca  dan  iklim  (Hudoyo 1981).    Secara  lebih  luas,  keragaman  iklim  di  Indonesia    sangat  dipengaruhi  oleh  pertemuan sirkulasi meridional (Hadley) dan sirkulasi zonal (Walker) dan juga oleh pergerakan matahari yang menyebabkan terjadinya pergerakan  ekuator termal.
Tabel 3.  Prakiraan dan Evalusi awal Musim
Keterangan : Angka Romawi menunjukkan dasarian
N E W S 350 300 250 200 150 100 50 0 350 300 250 200 150 100 50 0 300 250 200 150 100 50 0 350 300 250 200 150 100 50 0 300 250 200 150 100 50 0 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 350 300 250 200 150 100 50 0 300 250 200 150 100 50 0 IND RAM AYU KELOMPO K 1 KELOMPO K 1 KELOMPO K 2 KELOMPO K 2 KELOMPO K 3 KELOMPO K 3 KELOMPO K 5 KELOMPO K 5 KELOMPO K 6 KELOMPO K 6 KELOMPO K 4 KELOMPO K 4 KELOMPO K 7 KELOMPO K 7 KELOMPO K 8 KELOMPO K 8 70000 0 70000 140000 Mile s
Gambar 1.   Wilayah  hujan Indramayu berdasarkan hasil  pengelompokan baru
Tahun Awal Musim Kemarau Awal Musim Hujan Prakiraan Evaluasi Prakiraan Evaluasi DPM 6 DPM 7 DPM 6 DPM 7 DPM 6 DPM 7 DPM 6 DPM 7 1995 April I-III Mei I-III April I-III Mei I-III Nov I-III Nov I-III Nov I-III Okt I-III 1996 April I-III Mei I-III April I-III Mei I-III Nov I-III Nov I-III Nov I-III Nov I-III 1997 April I-III Mei I-III Mei I-III Mei I-III Nov I-III Nov I-III Lewat dari bulan Nov Lewat dari bulan Nov 1998 April I-III Mei I-III Maret I-III Maret I-III Nov I-III Nov I-III Lewat dari bulan Nov Nov I-III 1999 April I-III Mei I-III April I-III Mei I-III Nov I-III Okt I-III Nov I-III Nov I-III 2000 April I-III Juni I-III April I-III Juni I-III Nov I-III Nov I-III Nov I-III Nov I-III 2001 April I-III Mei I-III April I-III Mei I-III Des I-III Nov I-III Nov I-III -
Dengan pertimbangan bahwa penggunaan 6 DPM pun masih mempunyai keragaman curah hujan  yang  cukup  tinggi,  maka  dilakukan  pewilayahan  curah  hujan  yang  baru.    Pewilayahan dilakukan dengan menggunakan teknis analisis komponen utama  dan  analisis  gerombol  terhadap dua belas komponen utama yang merupakan  fungsi linier dari data hujan bulanan. Wilayah hujan hasil pengelompokan yang baru relatif mempunyai  keragaman hujan yang lebih rendah dibanding pada 6 DPM (Tabel  4),  meskipun masih terdapat beda  nyata antara satu stasiun dengan stasiun lain dalam satu DPM .  Indramayu merupakan wilayah yang relatif  datar, sehingga  pola CH DPM- DPM hujan terlihat hampir mirip (Gambar 1). Perbedaan setiap DPM dapat disebabkan oleh kondisi lingkungan  kabupaten  di  sekitarnya.  Indramayu  berbatasan  dengan  Kabupaten  Cirebon, Majalengka,  Subang  dan  Sumedang.  Perbedaan  karakteristik  kabupaten  meliputi  karakteristik vegetasi, lereng, pegunungan, mempengaruhi kondisi curah hujan pada wilayah yang berbatasan.
Tabel 4.    Perbandingan  keragaman  hujan  pada dua DPM (BMG), enam DPM (BMG setelah tahun 2002) dan delapan DPM (hasil revisi)
Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des Maksim um Mini- mum rata- rata DPM 6 106 81 79 67 51 41 24 21 24 43 70 83 106 21 57 DPM 7 89 79 84 80 53 39 22 20 27 50 79 86 89 20 59 Rata- rata DPM 97 20 58 DPM 1 78 70 72 70 50 32 18 19 23 44 70 74 78 18 52 DPM 2 87 81 53 46 37 42 20 12 14 23 58 66 87 12 45 DPM 3 96 76 58 41 28 26 12 12 17 27 43 49 96 12 40 DPM 4 99 79 73 67 49 44 23 20 23 40 62 81 99 20 55 DPM 5 80 59 60 47 38 25 16 14 18 36 58 64 80 14 43 DPM 6 80 58 72 64 46 31 20 17 25 45 71 76 80 17 50 Rata- rata DPM 87 15 48 DPM 1 94 72 67 44 36 26 13 14 19 30 56 62 94 13 44 DPM 2 100 77 72 54 51 41 25 14 16 32 74 80 100 14 53 DPM 3 80 73 68 62 45 41 19 17 22 42 64 73 80 17 51 DPM 4 61 58 59 66 40 31 19 15 22 43 67 79 79 15 47 DPM 5 80 59 56 41 44 29 21 14 17 32 46 54 80 14 41 DPM 6 63 49 53 52 37 33 17 12 23 32 53 65 65 12 41 DPM 7 61 69 62 59 56 30 16 19 22 42 65 72 72 16 48 DPM 8 63 68 67 73 39 23 15 12 18 35 69 62 73 12 45 Rata- Rata DPM
80 14 46 Bulan Delapan DPM Dua DPM Enam DPM

## KESIMPULAN
Analisis  terhadap  hasil  prakiraan  sifat  hujan  yang  dibandingkan  dengan    evaluasinya memperlihatkan bahwa   prakiraan  BMG  masih relatif rendah tingkat keakuratannya.  Pada DPM 6 prakiraan mendekati  44,5 %  hasil evaluasi.  Sedangkan  pada DPM 7 keakuratan mencapai  43,6 %.   Hal itu dibuktikan pula dengan uji Chi-Kuadrat, di mana Chi-Kuadrat  hasil perhitungan lebih besar dari nilai kritisnya, yang  berarti  hasil prakiraan berbeda dengan evaluasinya.  Namun  untuk awal musim, tingkat ketepatan prakiraan sedikit  lebih baik  dibanding ketepatan pada sifat hujan. Masih  cukup  rendahnya  tingkat  ketepatan  hasil  prakiraan  disebabkan  oleh  dua  faktor  utama. Pertama,  pembagian  wilayah  Indramayu  menjadi    dua  DPM,  yaitu  DPM  6  dan  DPM  7,  masih terlalu  kasar  dimana  DPM  6  mewakili  daerah  seluas  122.025  Ha  dan  DPM  7  seluas  81.986  Ha,
sementara keragaman hujan antar stasiun di dalam DPM  yang sama masih tinggi.  Kedua, model statistik yang digunakan  untuk prakiraan awal musim dan sifat musim masih belum sesuai dengan sifat data sehingga model yang dihasilkan belum mampu  dengan baik memprakirakan  kondisi ke depan.
BMG  membagi  Indramayu  menjadi  dua  DPM  sebelum  tahun  2002  dan  selanjutnya menggunakan  enam  DPM.  Revisi  pewilayahan  curah  hujan  yang  baru  membagi  Indramayu  ke dalam  delapan  DPM  (Daerah  Prakiraan  Musim).    Perbedaan  keragaman  antar  stasiun  pada  satu DPM  menjadi    titik  tolak    dalam  memilih  pewilayahan  yang  terbaik.      Keragaman  pada  delapan stasiun terbukti lebih rendah dibanding pada enam stasiun.

## DAFTAR PUSTAKA
Baharsjah  JS,    Pawitan  H,  Las  I,  Bey  A,  Boer  R,  Handoko,  Winarso  PA,  Suharsono  H.  1994. Prakiraan  Iklim  :  Spektrum  teknik  dan  arah  pengembangan.    Buletin  PERHIMPI  Vol.  II No. 1 dan 2, 1994.
[BMG].  Badan  Meteorologi  dan  Geofisika.  2003.  Pewilayahan  hujan  dan  prakiraan  musim kemarau 2003 di Kabupaten Indramayu.
Boer,  R.  and  Team.  2003.      Climate  Forecast  Information Application:  Case  Study  at  Indramayu District.  Report submitted to Asian Disaster Preparedness Centre. Bangkok, Thailand.
[Dinas Pertanian Tanaman Pangan Kabupaten Indramayu]. 2001. Laporan Tahunan 2000.
Hidayati  R. 1983. Pendugaan persamaan Deret Fourier curah hujan tahunan empat stasiun di Pulau  Lombok,  Studi  Pendahuluan  [tidak  dipublikasikan]  Bogor:  IPB  Fakultas Pertanian.
Karyoto.  1995.  Peranan  BMG  dalam  mendukung  keberhasilan  pembangunan  pertanian  di Indonesia.  Di  dalam  :  Pawitan.  Iklim  dan  Produktivitas  Pertanian  Buku  I.  Prosiding Simposium  Meteorologi  Pertanian  IV,  Yogyakarta,  26-28  Januari  1995.    Yogyakarta :PERHIMPI. hlm  22-28.
Nuryadi. 1998. Tinjauan Prakiraan Musim BMG serta Manfaatnya untuk Jadwal Tanam  [laporan praktek lapang]. Bogor: IPB FMIPA Jurusan Geofisika dan Meterologi.