## ANALISIS FREKUENSI CURAH HUJAN EKSTREM KEPULAUAN BANGKA BELITUNG BERBASIS DATA CLIMATE HAZARDS GROUP INFRA-RED PRECIPITATION WITH STATIONS (CHIRPS )
Akhmad Fadholi 1,2 , Rizki Adzani 2
1 Program Studi MPPDAS, Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada
2 Stasiun Meteorologi Depati Amir Pangkalpinang
1 yudhistira407@gmail.com

## ABSTRACT
This  study  aimed  to  know  the  distribution  of  extreme  rainfall  frequency  in  Babel  using CHIRPS data for 36 years from 1981-2016. The determination of extreme threshold value uses four methods, those are BMKG heavy rainfall threshold, Percentile-99, Quartile (Q3 + 3IQR) and Peak Over Threshold (POT). The results of frequency calculations on each grid are then mapped with Inverse Distance Weight (IDW) method in the ArcGIS application.  However, there are five areas with different patterns of consistency. Northern Bangka especially in West Bangka regency is indicated as consistent high frequency area, consistent low frequency region is east coast of Bangka, while non-consistent area is west coast of Central Bangka to South Bangka regency. Two patterns in Belitung consistently show high frequency in the west and low in the east. The findings of these patterns are similar to the three zones of the season (ZOM) in Bangka established by BMKG. It can be a consideration to make ZOM in Belitung.
Keywords : Extreme rainfall, Frequency, CHIRPS, ZOM.

## ABSTRAK
Penelitian yang bertujuan untuk mengetahui distribusi frekuensi curah hujan ekstrem di Babel ini menggunakan data CHIRPS selama 36 tahun dari 1981-2016. Penentuan nilai ambang batas (threshold) esktrem menggunakan empat metode yaitu batas nilai hujan  lebat  BMKG,  Persentil-99,  Kuartil  (Q 3 +3IQR)  dan Peak  Over  Threshold (POT). Hasil dari penghitungan frekuensi di tiap grid kemudian dipetakan dengan metode Inverse  Distance  Weight (IDW)  pada  aplikasi  ArcGIS.  Namun,  dilihat  dari  pola konsistensinya,  ada  lima  wilayah  dengan  pola  konsistensi  yang  berbeda.  Bangka bagian  utara  khususnya  di  Kabupaten  Bangka  Barat  terindikasi  sebagai  wilayah konsisten frekuensi tinggi, wilayah dengan konsisten frekuensi rendah adalah pesisir timur Bangka, sedangkan wilayah nonkonsisten adalah pesisir barat Bangka bagian tengah hingga selatan sehingga dapat berfrekuensi tinggi maupun rendah. Dua pola di Belitung secara konsisten menunjukan frekuensi tinggi di bagian barat dan rendah di bagian timur. Temuan pola-pola tersebut mirip dengan tiga zona musim (ZOM) di Bangka yang ditetapkan oleh BMKG. Hal ini dapat menjadi pertimbangan pemberian ZOM di Belitung.
Kata kunci : Curah hujan ekstrem, Frekuensi, CHIRPS, ZOM.

## PENDAHULUAN
Curah  hujan  ekstrim  merupakan salah  satu  data  yang  penting  sebagai pertimbangan dalam desain infrastruktur (Cheng  et  al,  2014)  khususnya  yang berkaitan dengan pemetaan potensi banjir
(Nimmrichter,  2016).  Namun,  data  curah hujan  yang  tersedia  di  Indonesia tergolong masih sedikit dengan wilayahnya yang sangat luas (Supari et al, 2012). Oleh sebab itu perlu adanya sumber data  lain  yang  dapat  digunakan  dengan
Akhmad Fadholi dan Rizki Adzani. Analisis Frekuensi Curah Hujan Ekstrem … 23 karakteristik  kerapatan  yang  tinggi  dan series  data  yang  panjang.  Data  dengan karakteristik  tersebut  akan  mampu mengatasi  kendala-kendala  data  curah hujan  seperti  blank  area,  data  yang terputus, serta inkonsistensi (Sutikno et al, 2014).
Seiring  dengan  ditemukannya teknologi satelit cuaca, penelitian tentang kualitas  data  dilakukan  di  beberapa wilayah  Indonesia.  Validasi  data  satelit terhadap  pola-pola  hujan  yang  ada  di Indonesia  dlakukan  oleh  Mamenun  et  al (2014)  dengan  menggunakan  data  satelit Tropical  Rainfal  Measuring  Mission (TRMM)  dan  Fitria  et  al  (2016)  dengan menggunakan  data  Global  Satellite Mapping  of  Precipitation  (GSMaP). Validasi  data  dua  satelit  tersebut  juga dilakukan  dengan  pada  wilayah  khusus dengan menampilkan pola spasial seperti di pesisir barat Aceh (Lubis et al, 2017), di Kepulauan Babel (Supari et al, 2013), dan tematik  pada  daerah  aliran  sungai  besar Indonesia (Syaifullah, 2014)
Selain  kajian  validasi  data  satelit, penelitian  spesifik  juga  dilakukan  pada varian  data  hujan  yaitu  curah  hujan ekstrem.  Kajian  data  hujan  ekstrem berbasis  satelit  di  Indonesia  sering dilakukan  pada  studi  kasus  banjir Indonesia  seperti  studi  kasus  Wasior Papua (Renggono et al, 2011) dan Jakarta (Syaifullah,  2013).  Tidak  terbatas  pada studi  kasus,  penelitian  curah  hujan ekstrem  berbasis  satelit  dalam  periode yang panjang yang menghasilkan klimatologi  curah  hujan  ekstrem  juga dilakukan  baik  dengan  data  TRMM (Junaeni, 2011; Marpaung et al, 2012) dan GSMaP (Ayastana et al, 2012).
Penentuan nilai ekstrem yang yang akan dispasialkan dengan memanfaatkan data satelit pada prinsipnya memperhatikan resolusi spasial dan series data  yang  tersedia.  Data  satelit  TRMM mempunyai  resolusi  spasial  0.25 o x0.25 o dan  ketersediaan  data  sejak  tahun  1998,
sedangkan  GSMaP  mempunyai  resolusi temporal  0.1 o x0.1 o sejak  tahun  2000. Wilayah  Indonesia  dengan  karakteristik dinamika  atmosfer  dan  variasi  topografi memaksa perlunya data dengan grid yang rapat  dan  series  yang  panjang  sesuai dengan  rekomendasi  WMO  dalam analisis  klimatologi  yaitu  30  tahun (Arguez et al, 2011). Oleh sebab itu perlu dicari  data  alternatif  lainya  dengan  grid yang lebih rapat dengan series panjang.
Data  estimasi  curah  hujan  dari Climate  Hazard  Grup  Infra  Red Precipitation  with  Station  (CHIRP) diperkenalkan  oleh  Funk  et  al  (2015) sebagai  data  reanalysis  dengan  reolusi spasial  0.05 o x0.05 o sejak  tahu  1981.  Data CHIRPS dapat menjadi solusi kajian curah hujan  esktrem  dalam  series  panjang meskipun pada awalnya digunakan untuk memantau  kekeringan  khususnya  di Afrika  (Funk  et  al,  2014)  dan  telah dilakukan  juga  di  Sulawesi  Selatan  oleh Setiawan  et  al  (2017).  Kemudian,  hasil validasi data CIRPS di beberapa wilayah di Indonesia seperti di Kalimantan Utara dan  (Abdurahman  et  al,  2016)  dan Hidayat (2015) menunjukan potensi kajian lebih  lanjut  untuk  data  ini  yaitu  kajian curah hujan ekstrem.
Katsanos  et  al  (2016)  telah melakukan  kajian  frekuensi  curah  hujan data CHIRPS di Cyprus yang menghasilkan kelayakan pemakaian data CHIRPS terutama pada nilai-nilai maksimum  dan  ekstrem.  Di  wilayah Indonesia,  Fadholi  et  al  (2017)  telah mencoba pembuatan normal curah hujan di Kepulauan Babel dengan data CHIRPS dengan  hasil  yang  mendekati  penelitian sebelumnya  oleh  Supari  et  al  (2013). Penelitian  dengan  menggunakan  data CHIRPS  kali  ini  bertujuan  untuk menentukan  frekuensi  kejadian  curah hujan ekstrem di Kepulauan Babel dengan beberapa  metode  yang  berbeda  dan membandingkan hasilnya dengan visualisasi spasial.
24 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 18, Nomor 1, April 2018.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dikerjakan  dengan lokasi  penelitian  di  Kepulauan  Bangka Belitung  (Babel).  Babel  merupakan provinsi dengan wilayah kepulauan yang terletak di sebelah timur Sumatera Selatan dengan  batas  Selat  Bangka.  Babel  juga dikelilingi perairan seperti Laut Natuna di sebelah  utara,  Selat  Karimata  di  sebelah timur,  dan  Laut  Jawa  di  sebelah  selatan. Dua  Pulau  utama  yaitu  Bangka  dan Belitung juga terpisah oleh perairan Selat Gelasa. merupakan wilayah hasil pemekaran  dari  Sumatera  Selatan  yang terdiri dari dua pulau utama yaitu Bangka dan  Belitung  yang  terpisah  oleh  Selat Gelasa.  Beberapa  tahun  terakhir,  Babel dilanda  bencana  banjir  besar  baik  di Bangka  maupun  Belitung  sehingga wilayah  Babel  menjadi  kajian  dalam penelitian ini.
Penelitian  ini  menggunakan  data curah hujan Climate Hazards Group Infrared Precipitation  with  Station  data (CHIRPS). CHIRPS  adalah  database  curah  hujan daratan  yang  nerupakan  kombinasi  dari tiga  informasi  curah  hujan  yaitu klimatologi  global,  estimasi  curah  hujan berbasis  satelit,  dan  curah  hujan  hasil pengamatan in-situ (Funk et al, 2014; Funk et  al,  2015).  CHIRPS  menggabungkan klimatologi  curah  hujan  bulanan  dari Climate  Hazards  Group  Precipitation Climatology (CHP  Clim),  quasi-global geostationary  thermal  infrared  satellite observations,  produk Tropical  Rainfall Measuring  Mission (TRMM)  3B42,  model atmosfer  curah  hujan  dari  NOAA  CFS (Climate Forecast System), dan data curah hujan  observasi  dari  berbagai  sumber termasuk national or regional Meteorological  Services  seperti  Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika di Indonesia.
Data  CHIRPS  didapat  dari  alamat ftp.chg.ucsb.edu/pub/org/chg/products /CHIRPS-2.0/global_daily  dengan  jenis data netcdf dengan resolusi spasial 0.05 o .
Data CHIRPS yang digunakan merupakan data  harian  yang  mempunyai  panjang data 36 tahun sejak 1981-2016. Penggunaan  series  data  yang  up  to  date ditujukan agar perhitungan nilai ekstrem menjadi maksimal (Caberaa et al, 2016).
Pengolahan  yang  dilakukan  pada data CHIRPS yang telah diunduh meliputi 4  tahapan  yaitu Cropping,  Merging, Calculating, dan Mapping (Gambar 1). Data CHIRPS berjumlah 36 file dengan jenis file netcdf dibuka dan dilakukan pemotongan area  (crop)  Babel  dengan  menggunakan aplikasi Grid  Analysis  Display  System (GrADS) menggunakan script. Hasil dari cropping, kemudian digabungkan menjadi  satu  file  netcdf  dengan  aplikasi Climate Data Operator (CDO) dengan script time  merging.  File  hasil  merging merupakan data CHIRPS dengan dimensi waktu  harian  mulai  1  Januari  1981 Shingga  31  Desember  2016  yang kemudian diekstrak ke dalam bentuk text.
Perhitungan  nilai  ekstrem  yang dilakukan antara lain dengan menggunakan  1)  patokan  nilai  50  mm sebagai  ambang  batas  hujan  lebat  Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG,  2010);  2)  Persentil  99  yang diadopsi dari Katsanos et al (2016); 3) Nilai Ekstrem  pada  rentang  3xIQR  dari  Q3 (Faisal,  2016);  dan  4) Peak  Over  Threshold yang digunakan oleh Visa et al (2015).
𝑷 𝟗𝟗 =   𝑻 𝒃 +   ( 𝒊 𝟏𝟎𝟎 𝒏− 𝒇 𝒌 𝒇 )  𝑪
........................................(1)

## Keterangan:
𝑃 99 = Persentil ke-99
𝑇 𝑏 = Tepi bawah kelas Persentil
𝑛 = banyaknya data
𝑓 𝑘
=  Frekuensi  kumulatif  (Jumlah frekuensi pada kelas sebelumnya) 𝑓
=  Frrekuensi  yang  dimiliki  oleh kelas Persentil
𝐶 = Panjang Persentil
𝑷𝑶𝑻 = x +𝟐 ( √ ∑  ( x − 𝐗 𝐢 ) 𝟐
(𝑵−𝟏)
) .......................... (2)
Keterangan: 𝐱 𝐢 = Nilai x ke i
x = Rata-rata
N = Jumlah data
𝑸 𝟑 + 𝟑𝑰𝑸𝑹 =   (𝑳 𝟑 +  𝒊 ( 𝟑 𝟒 𝒏− 𝑭 𝟑 𝒇 𝟑 )) +3 ( (𝑳 𝟑 +  𝒊 ( 𝟑 𝟒 𝒏− 𝑭 𝟑 𝒇 𝟑 )) − (𝑳 𝟏 + 𝒊 ( 𝟏 𝟒 𝒏− 𝑭 𝟏 𝒇 𝟏 ))) ............. (3)
Keterangan: 𝐿 3 = Tepi bawah kelas 𝑄 3 𝐿 1 = Tepi bawah kelas 𝑄 1 𝑖 = Interval kelas 𝑄 3 atau 𝑄 1 𝑛 = Banyak data 𝐹 3 = Jumlah frekuensi kelas-kelas sebelum 𝑄 3 𝐹 1 = Jumlah frekuensi kelas-kelas sebelum 𝑄 1 𝑓 3 = Frekuensi kelas 𝑄 3 𝑓 1 = Frekuensi kelas 𝑄 1
Hasil  dari  perhitungan  ambang batas  nilai  ektrem  akan  menghasilkan nilai  yang  berbeda  tiap  grid.  Kemudian, dilakukan penghitungan frekuensi kejadian  ekstrem  dengan  dasar  nilai ambang  batas.  Nilai  ambang  batas ekstrem dan frekuensi yang telah didapat kemudian
dipetakan dengan menggunakan  aplikasi  ArcGIS  dengan metode  interploasi Invers  Distance Weight (IDW). Hasil pemetaan tersebut kemudian dianalisis  untuk  mengetahui  distribusi nilai  batas  ekstrem  dan  pola  frekuensi kejadian hujan ekstrem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Distribusi Batas Nilai Ekstrem Hasil yang didapat dari pengolahan  data  dengan  metode  yang berbeda menghasilkan dua jenis peta yang berbeda.  Pada  peta  sebaran  nilai  batas ambang  ekstrem  menghasilkan  tiga  peta dari  sebaran  ekstrem  persentil,  kuartil, dan  POT,  sedangkan  nilai  ambang  batas ekstrem  dari  BMKG  (2010)  memberikan nilai yang sama untuk seluruh grid yaitu 50  mm.  Sebaran  batas  nilai  ekstrem  dari persentil,  kuartil,  dan  POT  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Sebaran nilai ambang batas ekstrem dengan metode persentil (a), kuartil (b), dan POT (c)
26 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 18, Nomor 1, April 2018.
Pada  Gambar  1,  penentuan  nilai ambang  batas  ekstrem  dengan  metode persentil, kuartil, dan POT  menghasilkan pola  yang  mirip  terutama  di  Pulau Bangka.  Kisaran  nilai  terendah  hingga tertinggi berada di Pulau Bangka dengan pola  nilai  terendah  dari  Pulau  Bangka bagian selatan hingga tengah, sedangkan tertinggi tepat terkonsentrasi pada ujung utara  Pulau  Bangka  khususnya  di Kabupaten  Bangka  bagian  utara  dan Bangka  Barat  bagian  utara.  Kemiripan pola  dari  hasil  pengolahan  tiga  metode juga  dapat  dilihat  di  Pulau  Belitung. Pesisir  utara  Pulau  Belitung  selalu menjadi  wilayah  dengan  batas  nilai ekstrem yang lebih tinggi.
Metode  persentil  dan  kuartil menghasilkan nilai dengan kisaran antara 40  -  65  mm/hari,  sedangkan  POT menghasilkan  kisaran  30  -  45  mm/hari. Kisaran  batas  nilai  ekstrem  di  Pulau Bangka  antara  40  -  65  mm/hari, sedangkan  di  Belitung  antara  55  -  62
mm/hari.  Kisaran  batas  nilai  ekstrem dengan  metode  kuartil  di  Pulau  Bangka sama dengan metode persentil, sedangkan Belitung  memiliki  kisaran  antara  55  -  63 mm/hari. Perhitungan batas nilai ekstrem dengan  metode  POT  di  Pulau  Bangka berkisar  antara  30  -  45  mm/hari, sedangkan Belitung berkisar antara 36 - 40 mm/hari.

## Distribusi Frekuensi Kejadian Nilai Ekstrem
Nilai batas ekstrem atau threshold yang telah didapatkan frekuensi kejadiannya  selama  36  tahun  juga dilakukan  pemetaan.  Frekuensi  yang dimaksud  merupakan  seberapa  sering kejadian  dengan  nilai  di  atas  threshold dari  masing-masing  metode  penentuan atau  frekuensi  kejadian  curah  hujan ekstrem.  Hasil  pemetaan  distribusi frekuensi  kejadian  ekstrem  dari  empat metode dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Distribusi frekuensi kejadian curah hujan ekstrem dengan penentuan BMKG (a), metode persentil (b), kuartil (c), dan POT (d)
Akhmad Fadholi dan Rizki Adzani. Analisis Frekuensi Curah Hujan Ekstrem … 27
Pemetaan  distribusi  frekuensi kejadian  ekstrem  dari  masing-masing metode  pada  Gambar  2  menghasilkan pola  yang  berbeda.  Penentuan  curah hujan  esktrem  dengan  menggunakan kriteria hujan lebat BMKG menghasilkan perbedaan pola antara Pulau Bangka dan Belitung.  Frekuensi  rendah  dimulai  dari bagian  selatan  hingga  tegah  dan  tinggi tepat  di  ujung  utara.  Di  Belitung, frekuensi rendah berada di pesisir selatan dan timur, sedangkan frekuensi tinggi di bagian  barat  dan  utara.  Distribusi frekuensi  dengan  metode  persentil menghasilkan pola frekuensi tingi berada di  bagian  barat  dan  rendah  di  bagian timur.  Pola  ini  terjadi  baik  di  Pulau Bangka maupun Belitung.
Pada  metode  kuartil  di  Pulau Bangka,  distribusi  frekuensi  tinggi terkonsentrasi di bagian utara khususnya Kabupaten  Bangka  Barat,  meskipun  ada sebagian  kecil  di  Bangka  Selatan. Frekuensi rendah tersebar hampir merata di Bangka Selatan dan pesisir timur Pulau Bangka.  Frekuensi  tinggi  dan  rendah  di Pulau Belitung terbagi antara bagian barat dan timur. Pola distribusi dengan metode POT  mirip  dengan  pola  dengan  metode persentil.  Frekuensi  tinggi  di  Pulau Bangka mendominasi bagian selatan dan barat,  sedangkan  frekuensi  rendah  di pesisir  timur  bagian  utara.  Di  Pulau Belitung, dominasi frekuensi rendah lebih tinggi dengan konsentrasi frekuensi tinggi tetap d bagian barat.
Berdasarkan data CHIRPS, frekuensi  curah  hujan  ekstrem  dengan mengadopsi ketetapan hujan lebat BMKG menghasilkan  kisaran  antara  20  hingga 200  kejadian  selama  kurun  waktu  36 tahun.  Frekuensi  terendah  sekitar  20 kejadian berada di Bangka bagian selatan, sedangkan  tertinggi  sekitar  200  kejadian berada di ujung utara. Di Belitung, kisaran kejadian antara 90 - 160 kejadian dengan kejadian tertinggi berada di bagian barat. Metode  persentil  dengan  mengambil
persentil  ke  99  menghasilkan  kisaran frekuensi  55  -  80  kejadian.  Kisaran frekuensi terendah dan tertinggi berada di Pulau  Bangka,  sedangkan  frekuensi tertinggi di Belitung sekitar 75 kejadian.
Frekuensi kejadian ekstrem dengan metode  kuartil  memberikan  kisaran kejadian  35  -  105.  Kisaran  frekuensi tertinggi 90 - 105 kejadian berada di Pulau Bangka bagian utara, sedangkan tertendah antara 35 - 50 kejadian berada di bagian  tengah  hingga  selatan.  Frekuensi di Belitung brkisar antara 40 - 90 kejadian dengan  kisaran  75  -  90  berada  di  bagian barat.  Kisaran  frekuensi  yang  dihasilkan metode  POT  yaitu  antara  240  -  390 kejadian  dari  seluruh  data  CHIRPS. Frekuensi  tertinggi  di  Pulau  Bangka berada di bagian utara sebelah barat dan selatan sebelah barat dengan kisaran 360 - 390 kejadian, sedangkan berada di pesisir timur  bagian  utara  dengan  frekuensi antara  240  -  270.  Frekuensi  tertinggi  di Belitung sekitar 350 kejadian yang berada di bagian barat.

## Analisis Distribusi Frekuensi Kejadian Ekstrem
Sebaran  nilai  threshold  ekstrem yang  ditampilkan  pada  Gambar  1 menunjukan  kesamaan  pada  pola  yang terjadi  baik  di  Pulau  Bangka  maupun Belitung.  Metode  penentuan  batas  nilai ekstrem dengan persentil, kuatil, dan POT pada  prinsipnya  sangat  berkorelasi dengan  nilai  rata-ratanya.  Hal  ini mengakibatkan semakin tinggi nilai rata- rata  pada  grid  tertentu  maka  nilai  batas ekstremnya  akan  semakin  tinggi  pula. Sebaliknya, semakin rendah nilai rata-rata hariannya  maka  threshold  nilai  ekstrem akan  semakin  rendah.  Oleh  sebab  itu, dapat diketahui juga bahwa wilayah yang memiliki  batas  nilai  ekstrem  tertinggi merupakan wilayah dengan tingkat curah hujan bulanan atau tahunan paling tinggi atau  kebasahan  paling  tinggi.  Wilayah dengan batas nilai ekstrem terendah dapat
28 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 18, Nomor 1, April 2018.
dikatakan  memiliki  curah  hujan  bulanan atau tahunan paling rendah.
Kisaran  nilai  threshold  ekstrem pada  POT  lebih  rendah  dibanding persentil  dan  kuartil.  Hal  ini  disebabkan karena metode POT yang digunakan pada penelitian  ini  hanya  menggunakan  rata- rata  yang  ditambah  dengan  dua  kali standar  deviasi,  sedangkan  metode persentil dan kuartil menggunakan teknik sebaran  data.  Seperti  yang  kita  ketahui nilai rata-rata akan bernilai jauh di bawah nilai  ekstrem,  sedangkan  standar  deviasi atau  simpangan  baku  bernilai  lebih  kecil dari rata-rata.
Analisis  distribusi  frekuensi  curah hujan  ekstrem  dari  empat  metode menghasilkan sebaran yang bervariasi. Di Pulau  Bangka,  wilayah  yang  terlihat secara  konsisten  memiliki  frekuensi tertinggi  adalah  bagian  utara  khusunya Kabupaten Bangka Barat. Wilayah kedua yang  dilakukan  analisis  adalah  pesisir barat  Bangka  bagian  selatan,  namun hanya  ditunjukan  oleh  metode  persentil dan  POT.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa wilayah tersebut dapat menjadi frekuensi rendah  dengan  dua  metode  lainnya. Wilayah selanjutnya adalah pesisir timur Pulau Bangka dari utara hingga selatan.
Pesisir  timur  Bangka  bagian  utara sempat memiliki frekuensi tinggi dengan threshold  ekstrem  dengan  mengadopsi batas nilai hujan lebat BMKG, namun tiga metode lainnya memberikan nilai frekuensi  rendah.  Pesisir  timur  Bangka bagian  selatan  juga  memiliki  potensi frekuensi  yang  cukup  tinggi,  namun hanya dihasilkan dengan metode POT. Di Pulau  Belitung,  hasil  penghitungan frekuensi dari empat metode memberikan kesepakatan bahwa Belitung bagian barat memiliki  frekuensi  tertinggi  dan  bagian timur  yang  terendah.  Meskipun  metode kuartil dan batas nilai hujan lebat BMKG memberikan  pola  yang  berkebalikan,
namun konsentrasi frekuensi tinggi tetap di bagian barat.
Hasil analisis di atas secara tersirat mengingatkan  pada  pola  ZOM  musim (ZOM)  di  kepulauan  Bangka  Belitung khususnya  di  Pulau  Bangka.  ZOM  Babel yang  sementara  ini  hanya  terdapat  di Bangka  terbagi  menjadi  tiga  ZOM  yaitu 52, 53, dan 54 (Gambar 4.). ZOM tersebut diklasifikasikan  menurut  dasarian  awal musim.  Seperti  yang  ditampilkan  pada Gambar  3,  ZOM  52  merupakan  wilayah pesisir  barat  Bangka  bagian  tengah  ke selatan, ZOM 53 merupakan ujung utara bagian  barat,  sedangkan  zna  54 merupakan pesisir timur Bangka. Wilayah Pulau  Belitung  tidak  memiliki  ZOM berdasarkan  Gambar  3  karena  merujuk kepada  normal  data  curah  hujan  hasil observasi  permukaan,  curah  hujan bulanan  lebih  dari  150  mm/bulan sepanjang tahun.
Hasil  analisis  spasial  dari  pola distribusi frekuensi kejadian curah hujan ekstrem  dengan  empat  metode  yang mempunyai  kemiripan  dengan  ZOM wilayah  Babel  dapat  dijelaskan  dengan potensi  frekuensi  kejadian  ekstrem  yang dapat  terjadi. Pada  ZOM 52, probabilitas frekuensi yang dimiliki adalah 2/4 untuk frekuensi tinggi dan 2/4 untuk frekuensi rendah  sehingga  ZOM  tersebut  dapat berpotensi  frekuensi  tinggi  atau  rendah. Pada  ZOM  53,  keempat  metode menunjukan  nilai  frrekuensi  yang  tinggi sehingga ZOM tersebut memiliki potensi kejadian ekstrem tinggi. ZOM 53 memiliki frekuensi    rendah  untuk  semua  metode, sehingga  dapat  dipastikan  bahwa  ZOM tersebut  memiliki  frekuensi  kejadian ekstrem  rendah.  Namun,  ZOM  53  yang mempunyai ciri paling menonjol dari tiga ZOM  yang  ada.  Hal  ini  dapat  dikaitkan dengan normal cura hujan tahunan yang ternyata  juga  menampilkan  wilayah tersebut  sebagai  wilayah  terbasah  di Bangka.
Gambar 3. Pengelompokan wilayah-wilayah sesuai nilai frekuensi kejadian ekstrem tinggi (H) dan rendah (L) dari BMKG (a), metode persentil (b), kuartil (c), dan POT (d)
Gambar 4. ZOM Babel (52, 53, dan 54 di Bangka; Belitung masih belum terzonasi)
Pulau Belitung merupakan wilayah yang belum masuk dalam kategori ZOM, namun  memiliki  pola  distribusi  spasial yang  jelas  antara  frekuensi  tinggi  dan rendah  yang  disertai  dengan  konsistensi dari  empat  metode.  Hal  ini  memberikan kemungkinan  bahwa  Belitung  dapat
dikategorikan sebagai ZOM. Kemungkinan  ini  juga  dikuatkan  oleh hasil  penelitian  sebelumnya  mengenai normal  curah  hujan  wilayah  Babel  yang menunjukkan  pola  curah  hujan  semi monsoonal dengan dua puncak di seluruh wilayah.  Faktaya,  puncak  kedua  yang
30 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 18, Nomor 1, April 2018.
jatuh  di  bulan  Desember  didahului  oleh lembah yang menjunjukkan normal curah hujan di bawah 150 mm sebagai indikator musim  kemarau  khususnya  di  Belitung pada  bulan  Juli  dan  Agustus  sehingga dapat menjadi ZOM (Fadholi et al, 2017).

## SIMPULAN
Pemanfaatan  data  CHIRPS  dalam penentuan threshold curah hujan ekstrem dengan  menggunakan  metode  persentil, kuartil, dan POT menghasilkan nilai yang bervariasi  dan  berbeda  dengan  batas hujan  lebat  yang  ditentukan  BMKG. Sebaran  nilai  batas  ekstrem  persentil, kuartil, dan POT menghasilkan pola yang mirip  yang  mencerminkan  nilai  rata-rata harian  data  CHIRPS  di  Babel,  meskipun POT  memiliki  nilai  batas  ekstrem terendah.  Perbedaan  nilai  threshold ekstrem mengakibatkan distribusi frekuensi yang berbeda tiap metode.
Hasil  analisis  distribusi  frekuensi curah  hujan  ekstrem  dengan  empat metode menghasilkan pola yang beragam. Namun,  terdapat  wilayah-wilayah  yang menunjukan  konsistensi  pada  setiap penghitungan  frekuensi.  Bangka  utara bagian barat merupakan wilayah konsisten  frekuensi  tinggi,  pesisir  timur Bangka  merupakan  wilayah  dengan frekuensi rendah, sedangkan pesisir barat Bangka  bagian  tengah  hingga  selatan merupakan  wilayah  yang  inkonsisten. Pola-pola wilayah sebaran frekuensi yang ditemukan  dari  analisis  mirip  dengan ZOM  yang  ada  di  Bangka  dengan karakteristik  yang  paling  signifikan adalah wilayah konsisten frekuensi tinggi yang  sesuai  dengan  ZOM  53  yang  juga merupakan  normal  curah  hujan  tahunan tertinggi. Pulau Belitung sebagai wilayah non-ZOM mungkin dapat dipertimbangkan  sebagai  ZOM  baru karena  bagian  barat  dan  timur  memiliki perbedaan frekuensi yang signifikan. Hal ini  juga  didukung  dengan  penelitian sebelumnya  tentang  normal  hujan  yang
menunjukan pola curah hujan yang sama dengan  Bangka  kususnya  pada  saat puncak musim kemarau.

## REKOMENDASI
Penelitian disribusi frekuensi kejadian  curah  hujan  ekstrem  dengan menggunakan data CHIRPS di Indonesia merupakan  hal  yang  baru  dan  perlu dilakukan validasi baik dengan menggunakan  jenis  data  yang  berbeda, metode penentuan batas ekstrem lainnya, maupun  wilayah  atau  lokasi  yang berbeda.  Terlebih  lagi,  hasil  penelitian dikaitkan  dengan  kecocokan  wilayah ZOM  yang  ada.  Oleh  sebab  itu, rekomendasi yang dapat dilakukan secara sederhana  berdasaran  penelitian  ini antara  lain  menggunakan  data  curah hujan  yang  berbeda  baik  itu  data pengukuran  lapangan  maupun  estimasi dari  satelit,  penerapan  metode  yang berbeda,  atau  penerapan  penelitian  ini pada lokasi lainnya di Indonesia.
Hasil  penelitian  selanjutnya  dari tiga  rekomendasi  di  atas  dapat  menjadi penentu  validitas  keterkaitan  antara distribusi frekuensi kejadian curah hujan dengan wilayah ZOM yang ada. Jika hasil penelitian  selanjutnya  menyatakan  hasil konsekuen  dengan  penelitian  ini,  maka dapat  menjadi  alternatif  yang  dapat sumbangkan  kepada  BMKG  dalam penentuan wilayah ZOM di Indonesia di saat banyak kendala data curah hujan dari pengukuran manual.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurahman,  Setiawan,  A.M.,  (2016).
Validasi  Estimasi  Berbagai  Skala Waktu  Curah  Hujan  Produk  Satelit Untuk  Topografi  yang  Beragam  di Provinsi Kalimantan Utara. Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2016. 27 Juli 2016. Hal. 373-381. ISBN. 978-979-1458-99-3.
Arguez,  A.,  Vose,  R.S.  (2011). The Definition of the Standard WMO Climate Normal (The Key to Driving Alternative Climate  Normals).  Bulletin  Amereican Meteorological  Society  (BAMS) .  June 2011. Pp.699-703.
Ayastana, P., Tanaka, T., Mahendra, M.S. (2012). Characteristic of Rinfall Pattern Before  Flood  Occur  in  Indonesia Based On Rainfall Data From GSMaP. Ecotrophic.  Vol.  No.  Page.100 – 110.
ISSN: 1907-5626.
Cabreraa, J.,  Tupac, R., Yupanqui, Raub, P.  (2016).  Validation  of  TRMM  Daily
Precipitation Data for Extreme Events
Analysis.  The  Case  of  Piura
Watershed in Peru. Procedia Engineering. Volume 154, 2016, Pages 154-157. https://doi.org/10.1016/j.proeng.201 6.07.436
Cheng,  L.,  AghaKouchaka,  A.  (2014). Nonstationary Precipitation Intensity-
Duration-Frequency Curves
for Infrastructure  Design  in  a  Changing Climate.  Scientific  Reports.  2014;  4: 7093. Page. 1-6. Published online 2014
Nov 18. doi:  10.1038/srep07093.
Katsanos,  D.,  Retalis,  A.,  Tymvios,  F., Michaelides,  S.  (2016). Analysis  of Precipitation Extremes Based on  Satellite (CHIRPS)  and  In  Situ  Dataset  Over Cyprus. Natural
Hazards. DOI: 10.1007/s11069-016-2335-8.  Springer Science+Business  Media  Dordrecht. Page. 53-63.
Setiawan,  A.M.,  Koesmaryon,  Y.,  Faqih, A., Gunawan, D. (2017). Observed and blended  gauge-satellite  precipitation estimates
perspective
on meteorological drought intensity over South Sulawesi, Indonesia. IOP Conf. Series:  Earth  and  Environmental Science 54 (2017) 012040 doi:10.1088/1755-1315/54/1/012040.
Fadholi,  A.,  Adzani,  R.,  (2017).  Normal Curah  Hujan  Kepulauan  Bangka Belitung  Berbasis  Data  Climate Hazards Group Infra-Red Precipitation with Stations (CHIRPS). Prosiding Seminar Nasional Geografi. Pascasarjana  UGM.  18  November 2017.
Faisal, M.R. (2016). Seri Belajar
Pemrograman:  Pengenalan  Bahasa Pemrograman  R.  Indonesia  Net Developer Community. DOI: 10.13140/RG.2.1.3457.3203.
Fitria,  M,  Sugiato,  Y.,  Sulistyowati,  R.
(2016.  Validasi  Data  Curah  Hujan GlobalSatellite Mapping of Precipitation (GSMaP) Pada Tiga Pola Hujan Di Indonesia. Scientific Repository IPB.
Funk  C.C.,  Peterson  P.J.,  Landsfeld  M.F. (2014). A  Quasi-Global  Precipitation Time Series for Drought Monitoring. U.S. Geological  Survey  Data  Series  832(4) . http://dx.doi.org/110.3133/ds832 .
Funk  C.C.,  Peterson  P.,  Landsfeld  M.
(2015). The  Climate  Hazards  Infrared Precipitation  with  Stations — A  New
Environmental  Record  for  Monitoring Extremes. Sci Data 2:150066 . doi:10.1038/sdata.2015.66.
Marpaung,  S.,  Satiadi,  D.,  Harjana,  T. (2012). Analisis Kejadian Curah Hujan Ekstrim  di  Pulau  Sumatera  Berbasis data  Satelit  TRMM  dan  Observasi Permukaan. Jurnal Sains Dirgantara. 9 : 127-138.
Junaeni, I., (2011). Curah Hujan Ekstrim Di Indonesia  Berbasis  TRMM  (Rata-rata dan  Kondisi  Tahun  2010).  LAPAN.
32 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 18, Nomor 1, April 2018.
Jakarta. 2011. Edisi Vol.I No.1
Desember  2010.  ISBN/ISSN  2087-
8141. Hal.54-61.
Lubis, N.A., Jihad, A., Rais, A.F., Muhajir, Fadholi,  A.  (2017).  Validasi  Data GSMaP  Terhadap  Potensi  Curah Hujan di Pesisir Barat Aceh. Prosiding Seminar Nasional MPPDAS III UGM. 27 September 2017.
Mamenun, M., Pawitan, A.,
Sophaheluwakan,  A.  (2014).  Validasi dan Koreksi Data Satelit TRMM Pada Tiga Pola Hujan Di Indonesia. Jurnal Meteorologi dan Geofisika. 15: 13-23.
Maslakah,  F.A.,  (2015).  Tren  Temperatur dan  Hujan  Ekstrim  di  Juanda Surabaya  Tahun  1981-2013.  Jurnal Meteorologi  dan  Geofisika.  Vol.  16.
No. 3. Hal. 135-143.
Nimmrichter,  P.  (2016).  Integrating Extreme Precipitation into Infrastructure Design. National
Symposium  on  Climate  Change Adaptation  -  April  12  to  14,  2016  - Ottawa, Canada.
Renggono,  F.,  M.  D.  Syaifullah.  (2011).
Kajian  Meteorologis  Bencana  Banjir Bandang  di  Wasior,  Papua  Barat. Jurnal Meteorologi dan Geofisika. Vol. 12. No. 1. Hal. 33-41.
Supari, Sudibyakto, Ettema, J., Aldrian, E., (2012). Spatiotemporal Characteristics Of Extreme Rainfall Events Over Java
Island,  Indonesia.  The  Indonesian Journal  of  Geography.  Vol.  44.  No1. Page. 62-86. DOI: 10.22146/indo.j.geog,2391
Supari dan Setiawan, N. (2013). Variabilitas Curah  Hujan  Di  Kepulauan  Bangka Belitung  Berdasarkan  Data  TRMM Tervalidasi.  Jurnal  Meteorologi  dan Geofisika . Vol. 14 No. 1. Hal. 11 – 20.
Sutikno, S., Hamidudin, Fauzi, M. (2014).
Pemodelan  Hidrologi  Hujan-Aliran dengan  Menggunakan  Data  Satelit.
Seminar Nasional Teknik Sipil X-2014. ITS-Surabaya. February 2014. DOI10.13140/RG.2.1.4581.3286
Syaifullah,  M.  D.  (2013).  Kondisi  Curah Hujan  Pada  Kejadian  Banjir  Jakarta dan  Analisis  Kondisi  Udara  Atas Wilayah  Jakarta  Bulan  Januari  - Februari  2013.  Jurnal  Sains  &
Teknologi Modifikasi Cuaca
(JSTMC),. Vol. 14. No. 1. Hal. 19-26.
Syaifullah,  M.  D.  (2014).  Validasi  Data TRMM  Terhadap  Data  Curah  Hujan Aktual Di Tiga Daerah Aliran Sungai Di Indonesia. Jurnal Meteorologi Dan Geofisika. Vol. 15. No. 2. Hal. 109-118.
Visa,  J.,  Harjana,  T.  (2015).  Pola  dan Distribusi  Frekuensi  Curah  Hujan  di Pulau  Morotai  Berbasis  Data  Satelit Tropical  Rainfall  Measuring  Mission (TRMM).  Jurnal  Meteorologi  dan Geofisika .Vol 16, No. 1. Hal. 11-17.
.........................  (2010).  Peraturan  Kepala Badan Meteorologi, Klimatologi, Dan Geofisika  Nomor  :  Kep.  009  Tahun 2010  Tentang  Prosedur  Standar Operasional  Pelaksanaan  Peringatan Dini,  Pelaporan,  Dan  Diseminasi Informasi Cuaca Ekstrim.