http://journal.ipb.ac.id/index.php/agromet
DYNAMICAL DOWNSCALING LUARAN GLOBAL CLIMATE MODEL (GCM) MENGGUNAKAN MODEL REGCM3 UNTUK PROYEKSI CURAH HUJAN DI KABUPATEN INDRAMAYU
DYNAMICAL DOWNSCALING OF GLOBAL CLIMATE MODEL (GCM) OUTPUT BY USING REGCM3 MODEL FOR RAINFALL PROJECTION IN INDRAMAYU DISTRICT
Syamsu Dwi Jadmiko 1* dan Akhmad Faqih 1,2
1 Centre for Climate Risk Management in Southeast Asia and Pacific (CCROM-SEAP) IPB 2 Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, Jl Meranti Wing 19 Lv. 4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 * Corresponding author, email: djsyamsoe@gmail.com
Penyerahan Naskah:  5 Februari 2013 Diterima untuk diterbitkan: 10 Januari 2014

## ABSTRACT
Future  rainfall  projection  can  be  predicted  by  using  Global  Climate  Model  (GCM).  In  spite  of  low resolution,  we  are  not  able  specifically  to  describe  a  local  or  regional  information.  Therefore,  we  applied downscaling technique of GCM output using Regional Climate Model (RCM). In this case, Regional Climate Model  version  3  (RegCM3)  is  used  to  accomplish  this  purpose.  RegCM3  is  regional  climate  model  which atmospheric properties are calculated by solving equations of motion and thermodynamics. Thus, RegCM3 is also  called  as  dynamic  downscaling  model.  RegCM3  has  reliable  capability  to  evaluate  local  or  regional climate in high spatial resolution up to 10 × 10 km. In this study, dynamically downscaling techniques was applied  to  produce  high  spatial  resolution  (20  ×  20  km)  from  GCM  EH5OM  output  which  commonly  has rough  spatial  resolution  (1.875 o ×  1.875 o ).  Simulation  show  that  future  rainfall  in  Indramayu  is  relatively decreased  compared  to  the  baseline  condition.  Decreased  rainfall  generally  occurs  during  the  dry  season (July-June-August/JJA)  in  a  range  10-20%.  Study  of  extreme  daily  rainfall  indicates  that  there  is  no significant increase or decrease value.
Keywords: downscaling, dynamic down-scaling, future rainfall, RegCM3
Sitasi :  Jadmiko  S.D.  dan  Faqih  A.  2014.  Dynamical  downscaling  luaran  Global  Climate  Model  (GCM)  menggunakan  model RegCM3 untuk proyeksi curah hujan di Kabupaten Indramayu. J Agromet Indonesia. 28 (1):9-16.

## PENDAHULUAN
Curah  hujan  merupakan  unsur  iklim  yang sangat  penting  di  Indonesia  terutama  dalam  bidang pertanian.  Curah  hujan  memiliki  keragaman  cukup tinggi  menurut  ruang  dan  waktu.  Di  daerah  tropis seperti  Indonesia,  curah  hujan  secara  umum bervariasi  dari  tahun  ke  tahun.  Besar  curah  hujan juga  bervariasi  menurut  ketinggian  tempat.  Daerah dataran  tinggi  secara  umum  memiliki  curah  hujan yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  daerah dataran rendah yang berada di sekitar pantai (Asdak, 1995).
Informasi  curah  hujan  secara  lokal/regional  di suatu wilayah menjadi sangat penting karena saat ini tidak  semua  wilayah  di  Indonesia  memiliki  stasiun hujan  yang  memadai.  Oleh  karena  itu,  dikembang-
kan  metode-metode  pendugaan  ataupun  prediksi curah  hujan  secara  lokal/regional  berdasarkan informasi  secara  global  seperti  data  luaran Global Climate  Model (GCM). Downscaling merupakan salah satu teknik regionalisasi dari data global untuk mendapatkan hasil yang lebih baik secara lokal/regional. Wilby dan Wigley (1997) menyatakan downscaling merupakan cara interpolasi peubah  skala  global  dengan  peubah  skala  lokal/ regional.  Saat  ini  teknik downscaling banyak digunakan  untuk  memperoleh  informasi  iklim  yang lebih detail secara lokal/regional dari informasi skala global.  Salah  satu  teknik downscaling yang  ber- kembang  saat  ini  adalah dynamical  downscaling dengan menggunakan model-model dinamik sebagai proses simulasinya.

## 10 Jadmiko dan Faqih
Regional  Climate  Model  version 3  ( RegCM3 ) merupakan  model  iklim  regional  yang  banyak digunakan  untuk  analisis  iklim  secara  regional,  dan merupakan  salah  satu  model dynamical  down- scaling .  Penggunaan  model RegCM3 memungkin- kan untuk melakukan downscaling data curah hujan berdasarkan  data  model  iklim  global. RegCM3 memiliki kemampuan untuk mensimulasikan kondisi iklim  di  suatu  wilayah  secara  regional/lokal  dengan resolusi tinggi.
Kejadian  perubahan  iklim  yang  terjadi  saat  ini telah  menyebabkan  pergeseran  musim  dan  pola curah hujan. Beberapa kajian perubahan curah hujan di  Indonesia  akibat  perubahan  iklim  mengindikasi- kan  bahwa  selama  abad  20  kondisi  curah  hujan mengalami  peningkatan  di  satu  wilayah  sedangkan wilayah  lain  terjadi  penurunan  curah  hujan  sebesar 2-3%  (Hulme  dan  Sheard,  1999).  Secara  regional, hasil  proyeksi  curah  hujan  di  beberapa  wilayah Indonesia  berdasarkan  model  mengindikasikan terdapat penurunan curah hujan di sebagian wilayah sedangkan  di  wilayah  lain  mengalami  peningkatan (Sarah dan Tohari, 2009; Susandi et al ., 2008).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa kondisi curah hujan masa depan dan kejadian hujan ekstrim  ( extreme  rainfall )  di  Kabupaten  Indramayu berdasarkan  hasil downscaling data  GCM.  Dengan informasi  tersebut,  diharapkan  dapat  menjadi landasan  ilmiah  dalam  pemilihan  langkah  adaptasi sehingga  dampak  yang  mungkin  ditimbulkan  dapat diminimalkan.

## METODE PENELITIAN

## Deskripsi Wilayah Kajian
Indramayu  merupakan  salah  satu  kabupaten  di Jawa  Barat  yang  menjadi  sentra  produksi  padi  di Pulau  Jawa.  Indramayu  memiliki  luas  wilayah sekitar  204.011  Ha  dengan  luas  sawah  sebesar 118.513 Ha dan sebagian besar wilayah berada pada ketinggian  0-3  mdpl.  Kabupaten  Indramayu  terletak pada  107 o 52’  –  108 o 36’  BT  dan  6 o 15’  –  6 o 40’  LS. Wilayahnya berbatasan dengan Laut Jawa di sebelah utara dan timur, Kabupaten Subang di sebelah barat, Kabupaten  Sumedang,  Majalengka,  dan  Cirebon  di sebelah selatan.
Iklim  di  Kabupaten  Indramayu  termasuk  ke dalam  tipe  iklim  D  (iklim  sedang)  berdasarkan klasifikasi iklim Schmidt-Ferguson. Suhu udara rata- rata berkisar antara 26 o C sampai 27,6 o C. Suhu udara tertinggi terletak pada wilayah utara Indramayu yang merupakan  wilayah  pesisir  pantai  sedangkan  suhu terendah  berada  pada  wilayah  selatan  yang berbatasan  dengan  Kabupaten  Sumedang.  Curah hujan  rata-rata  tahunan  berkisar  antara  934  mm sampai  1891  mm  dengan  jumlah  hari  hujan
sebanyak  75  hari.  Curah  hujan  di  Indramayu  secara umum  menyebar  merata  di  bagian  tengah  wilayah Indramayu.  Curah  hujan  terbesar  berada  di  bagian selatan yang berbatasan dengan Kabupaten Sumedang  seperti  pada  Kecamatan  Haurgeulis  dan Cikedung, sedangkan di daerah sekitar pantai bagian utara memiliki curah hujan yang lebih rendah seperti pada Kecamatan Anjatan, Kandanhaur, dan Bongas.
Gambar 1. Peta dan topografi Kabupaten Indramayu.

## Data
Data  dalam  penelitian  ini  meliputi  data observasi  dari  stasiun  yang  ada  di  Kabupaten Indramayu  dan  data  model  GCM  EH5OM.  Di Indramayu terdapat 36 stasiun hujan yang tersebar di seluruh  wilayah.  Namun  ketersedian  periode  data dari  masing-masing  stasiun  tidak  sama  sehingga dilakukan  pemilihan  stasiun  yang  memiliki  periode data yang sama. Dari proses pemilihan diperoleh 26 stasiun hujan yang memiliki periode data yang sama yaitu dari tahun 1980 sampai tahun 1999. Data curah hujan  per-stasiun  hujan  tersebut  kemudian  dibuat curah  hujan  wilayah  yang  mewakili  curah  hujan wilayah  Indramayu.  Curah  hujan  wilayah  dihitung menggunakan metode Polygon Thiessen .
Data  model  GCM  EH5OM  merupakan  data global  dengan  resolusi  spasial  1,875 o ×  1,875 o dan resolusi  temporal  3  jam-an.  Data  ini  digunakan sebagai initial  and  boundary  condition (ICBC) untuk  menjalankan  model RegCM3 .  Proyeksi  curah hujan masa depan menggunakan data skenario emisi gas  rumah  kaca  SRES  A1B  yang  menggambarkan keseimbangan  penggunaan  energi  dari  bahan  bakar fosil dan non-fosil.

## Model dan Simulasi
Dynamical  downscaling merupakan  metode regionalisasi  data  luaran Global  Climate  Model (GCM)  menggunakan Regional  Climate  Model (RCM)  untuk  mendapatkan  informasi  yang  lebih detail  (Hay  dan  Clark,  2003).  Hal  tersebut didasarkan pada domain area luaran masing-masing model  dimana  GCM  umumnya  memiliki domain
area maksimal  hingga  100  ×  100  km  sedangkan RCM memiliki domain area lebih kecil hingga 10 × 10 km (Giorgi et al . 2001). Dynamical downscaling membutuhkan  kondisi  batas  ( boundary  condition ) dari  model  GCM  untuk  digunakan  dalam  simulasi RCM  dimana  karakteristik  atmosfer  dihitung menggunakan  persamaan  gerak  dan  termodinamika (Spak et al ., 2007).
Dynamical  downscaling pada  penelitian  ini menggunakan Regional  Climate  Model  version  3 ( RegCM3 ). RegCM3 merupakan  salah  satu  model iklim regional ( Regional Climate Model /RCM) yang dikembangkan  oleh International  Centre  for Theoretical  Physics ( ICTP ),  Italy. RegCM3 telah banyak  digunakan  dalam  studi  berbasis  analisis iklim  dalam  skala  regional/lokal  dengan  resolusi tinggi.  Di  beberapa  belahan  dunia  seperti  Eropa, Amerika, dan Afrika, studi analisis iklim menggunakan RegCM3 dirasa  memberikan  hasil yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan model GCM. Selain itu, RegCM3 memberikan hasil yang  konsisten  di  setiap  simulasi  yang  dilakukan (Park et al., 2008).
Model  permukaan  daratan  yang  digunakan dalam  analisis  adalah Biosphere  Atmosphere Transfer  Scheme (BATS;  Dickinson et  al .,  1993) dengan skema lapisan perbatas ( Planetary Boundary Layer  Scheme )  berupa  formulasi  non-lokal  Holtslag (Holtslag et al ., 1990). Skema konvektif untuk hujan menggunakan  skema  konvektif  MIT-Emanuel. Skema  konvektif  MIT-Emanuel  merupakan  model ideal  dari  gerakan  udara updraft dan downdraft dengan  metode buoyancy  sorting .  Hal  tersebut menentukan  tingkat  penambahan  dan  pengurangan parsel  udara  pada  level  tertentu  untuk  mendapatkan potensi uap air yang cukup (Emanuel dan Zivkovic- Rothman, 1999; Emanuel, 1991).
Proyeksi  menggunakan  skenario  perubahan emisi SRES A1B dengan asumsi adanya keseimbangan  penggunaan  bahan  bakar  fosil  dan non-fosil  di  masa  mendatang  (IPCC,  2000). Skenario  SRES  A1B  lebih  difokuskan  pada pertumbuhan  sektor  ekonomi  yang  cepat  secara global. Hal  tersebut  secara tidak langsung menyebabkan  konsumsi  manusia  akan  bahan  bakar fosil  yang  merupakan  salah  satu penyumbang  emisi gas  rumah  kaca  (GRK)  semakin  besar.  Berdasarkan skenario ini, perkiraan peningkatan suhu udara pada tahun  2100  berkisar antara  1,4-6,4 o C  (Kurniawan et al., 2009).  Periode  proyeksi  dibagi  menjadi  20 tahunan  (periode  tahun  2021–2040,  tahun  2041– 2060,  dan  tahun  2061–2080)  dengan baseline periode  tahun  1980–1999.  Skala  spasial  yang digunakan  dalam  menjalankan  model RegCM3 adalah 20 × 20 km.
Validasi,  Koreksi  dan  Analisis  Keluaran  Model RegCM3
Keluaran  model RegCM3 secara  umum memberikan  hasil  yang  lebih  besar  dibandingkan dengan  data  observasi  ( overestimate ).  Namun demikian  pola curah  hujan  hasil  model  dengan  data observasi  memiliki  keeratan  yang  cukup  baik. Keeratan tersebut dilihat dari nilai koefisien korelasi (r)  dan root  mean  square  error (RMSE).  Nilai koefisien  korelasi  dihitung  berdasarkan  persamaan berikut:
             n i n i obs x obs x x x n i obs x obs x x x r 1 1 2 ) , ( 2 ) , mod mod ( 1 ) , )( , mod mod ( (1)
Sedangkan  nilai  RMSE  dihitung  menggunakan persamaan berikut:
n n i obs x x RMSE     1 2 ) mod ( (2)
dengan n adalah  banyak  data  yang  digunakan, x obs adalah CH Observasi, dan x mod adalah CH Model.
Dari hasil analisis data diperoleh nilai koefisien korelasi  (r)  sebesar  0,56  dan  nilai  RMSE  sebesar 133. Gambar 2 menunjukkan pola curah hujan hasil model  sesuai  skema  terpilih  dengan  curah  hujan observasi.
Gambar 2.  Perbandingan  pola  curah  hujan  model terpilih dan curah hujan observasi.
Dari  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  secara umum  nilai  curah  hujan  model  memberikan  nilai yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  curah hujan  observasi  ( overestimate ).  Hanya  pada  bulan Januari  yang  menunjukkan  nilai  curah  hujan  model yang  kurang  dari  nilai  curah  hujan  observasi ( underestimate ).  Dengan  adanya  nilai overestimate dan underestimate ,  maka  sebelum  melakukan proyeksi terlebih dahulu dilakukan koreksi terhadap nilai  curah  hujan  model.  Hal  tersebut  dilakukan untuk  mengetahui  seberapa  besar  nilai  yang  harus dikurangkan atau ditambahkan terhadap curah hujan model.
Faktor koreksi dihitung berdasarkan perbedaan antara  data  observasi  dan  data  model.  Periode  data
observasi  dan  data  model  untuk  penentuan  faktor koreksi  harus  sama  yaitu  periode  tahun  1980-1999. Persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung besarnya  faktor  koreksi  (%)  adalah  sebagai  berikut (Faqih et al., 2011):
100 model Data Obs Data - model Data koreksi
Faktor   (3)
Faktor  koreksi  yang  diperoleh  selanjutnya digunakan untuk menentukan curah hujan terkoreksi dari  model  ( baseline dan  proyeksi).  Curah  hujan terkoreksi dihitung berdasarkan persamaan berikut:
koreksi Faktor model CH i terkoreks CH   (4)
Untuk  menentukan  curah  hujan  masa  depan maka  dilakukan  perbandingan  antara  data  proyeksi dan baseline dari  model.  Nilai  perubahan  curah hujan  (%)  antara  kondisi  proyeksi dan baseline dihitung melalui persamaan berikut:
100 baseline baseline - proyeksi CH
Perubahan   (5)
Nilai  perubahan  curah  hujan  (%)  yang diperoleh  dengan  menggunakan  persamaan  di  atas antara baseline dan  proyeksi,  digunakan  untuk menghitung  curah  hujan  masa  depan  berdasarkan persamaan berikut:
        100 CH perubahan Obs Data Obs Data proyeksi CH (6)
Analisis  curah  hujan  ekstrim  dilakukan menggunakan analisis distribusi peluang curah hujan maksimum  harian.  Analisis  peluang  hujan  ekstrim dilakukan  pada  curah  hujan  harian  pada  bulan Desember-Februari,  dimana  pada  bulan  tersebut merupakan bulan terbasah sepanjang tahun di daerah Indramayu.  Besarnya  peluang  curah  hujan  ekstrim dapat  dilakukan  dengan  pendekatan  distribusi frekuensi.  Distribusi  frekuensi  merupakan  model perhitungan histogram dengan menggunakan pengelompokan  data.  Distribusi  frekuensi  yang digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  distribusi gamma.  Hujan  ekstrim  dibagi  menjadi  dua  kategori yaitu  ekstrim  kering  dan  ekstrim  basah.  Nilai peluang  kejadian  ekstrim  kering  adalah  besarnya peluang  hujan  yang  nilainya  kurang  dari  kuartil  1 (Q1)  dan  peluang  kejadian  ekstrim  basah  adalah besarnya  peluang  hujan  yang  melebihi  kuartil  3 (Q3). Namun demikian, dalam tulisan ini hanya akan dibahas mengenai curah hujan ekstrim basah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Proyeksi Curah Hujan
Perubahan  iklim  terjadi  akibat  peningkatan emisi  gas  rumah  kaca  (GRK)  di  atmosfer.  Secara alami,  GRK  dapat  menahan  radiasi  matahari
langsung  sehingga  bumi  terasa  hangat  dan  dapat dihuni  oleh  manusia.  Namun,  dengan  akumulasi emisi GRK yang semakin tinggi menyebabkan suhu udara global di permukaan bumi semakin meningkat dan  berdampak  pada  kehidupan  yang  ada  di dalamnya.  Perubahan  iklim  dapat  mempengaruhi kondisi  iklim  dan  lingkungan.  Beberapa  dampak yang  mungkin  dapat  timbul  akibat  perubahan  iklim adalah  (1)  pergeseran  musim  dan  pola  curah  hujan, (2) meningkatnya suhu yang menyebabkan kebakaran  hutan,  (3)  kenaikan  muka  air  laut,  (4) menurunkan produktivitas pertanian dan (5) meningkatnya frekuensi kejadian ekstrim (Susandi et al., 2008).
Hasil simulasi perubahan curah hujan menggunakan  model RegCM3 mengindikasikan bahwa kondisi curah hujan di Kabupaten Indramayu di  masa  mendatang  cenderung  akan  mengalami penurunan. Pada periode proyeksi tahun 2021–2040, curah  hujan  akan  mengalami  penurunan  yang berkisar  antara  9-12,6%  dari  curah  hujan  periode tahun  1980–1999.  Penurunan  curah  hujan  terbesar terjadi  pada  periode  tahun  2061–2080  yaitu mencapai  17,5%  yang  berada  pada  bagian  timur hingga  selatan  Indramayu.  Perubahan  curah  hujan pada  periode  tahun  2041–2060  sedikit  berbeda dengan  periode  lainnya.  Pada  periode  ini  kondisi curah  hujan  cenderung  mengalami  peningkatan. Peningkatan  curah  hujan  secara  umum  terjadi  di bagian  utara  Indramayu,  sedangkan  pada  bagian selatan  cenderung  mengalami  penurunan  curah hujan.  Secara  spasial  kondisi  tersebut  dapat  dilihat pada  Gambar  3.  Secara  musiman  perubahan  curah hujan pada musim penghujan cenderung mengalami peningkatan,  sedangkan  pada  musim  kemarau cenderung  akan  mengalami  penurunan.  Gambar  4 menunjukan  rata-rata  curah  hujan  bulanan  di Kabupaten  Indramayu  periode baseline dan  periode proyeksi.  Pola  curah  hujan  di  masa  mendatang masih  berupa  pola  curah  hujan  monsunal.  Puncak curah  hujan  terjadi  pada  bulan  Januari  dan  curah hujan  terendah  pada  bulan  Agustus/September. Curah hujan bulan Januari menunjukan peningkatan yang cukup signifikan.
Perubahan  curah  hujan  di  masa  mendatang dapat  berpengaruh  pada  berbagai  sektor.  Pada wilayah pertanian, kondisi ini tentu akan menyebabkan  perubahan  pola  tanam.  Selain  itu, dengan  berkurangnya  musim  penghujan  akan menyebabkan lama musim tanam juga akan berubah. Hasil  analisa  yang  dilakukan  Alfyanti  (2011) menyatakan bahwa dengan perubahan curah hujan di masa yang akan datang, awal musim tanam rata-rata akan  mengalami  kemunduran  1  hingga  2  dasarian. Selain  itu  waktu  tanam  padi  juga  hanya  bisa dilakukan satu kali dalam setahun.
Gambar 3.  Proyeksi  perubahan  curah  hujan  (dalam  persen)  berdasarkan  skenario  SRES A1B:  (a)  periode tahun  2021-2040,  (b)  periode  tahun  2041-2060,  dan  (c)  periode  tahun  2061-2080,  relatif terhadap  curah  hujan  model  periode  tahun  1980-1999.  Gradasi  warna  menggambarkan  bahwa semakin merah wilayah tersebut akan semakin kering.
Gambar 4.  Pola  distribusi  curah  hujan  rata-rata  bulanan  periode baseline dan  proyeksi  berdasarkan  hasil keluaran model RegCM3 .
Plot Distribusi Distribusi Gamma K er apa tan
Gambar 5. Peluang terlampaui curah hujan maksimum (ekstrim) harian dengan batasan ( threshold )
berdasarkan nilai Quartile 3 (36 mm).
Perubahan curah hujan di masa mendatang juga berdampak pada kondisi hidrologi suatu wilayah. Li et  al. (2010)  mengindikasikan  bahwa  peningkatan 1%  curah  hujan  dapat  meningkatkan  1  hingga  4% limpasan  permukaan.  Kondisi  tersebut  tentu  dapat menyebabkan terjadinya banjir pada musim penghujan  dan  kekeringan  pada  musim  kemarau. Oleh  karena  itu,  diperlukan  adaptasi  untuk mengatasi  dan  meminimalkan  resiko  yang  mungkin terjadi.  Dasanto  dan  Impron  (2008)  menyatakan bahwa  waduk  dapat  dimanfaatkan  sebagai  tempat penyimpanan  air  hujan  yang  berlebih. Waduk  dapat difungsikan  sebagai  penyedia  kebutuhan  air  irigasi, rumah  tangga/domestik  dan  suplai  listrik  melalui PLTA.

## Analisis Hujan Ekstrim
Perubahan  curah  hujan  di  masa  mendatang selain berpengaruh  terhadap  tinggi  hujan, juga  akan berpengaruh terhadap distribusi curah hujan maksimum (CHmax). Curah hujan maksimum dapat dikatakan sebagai curah hujan ekstrim karena curah hujan  tersebut  dapat  menjadi  penyebab  terjadinya banjir  di  musim  penghujan.  Pada  analisis  ini, kejadian  hujan  ekstrim  yang  didasarkan  pada  curah hujan maksimum harian dilakukan hanya pada bulan Desember-Januari-Februari  (DJF)  yang  merupakan periode puncak musim hujan dalam setahun.
Distribusi curah hujan ekstrim didasarkan pada distribusi  peluang  dengan  menggunakan  sebaran gamma.  Berdasarkan  distribusi  tersebut  kita  dapat
Batasan (Q3)
melihat peluang terlampaui sesuai batasan ( threshold ) curah hujan ekstrim yang kita definisikan.  Batasan  ( threshold )  dibuat  sebagai acuan untuk memperoleh besar peluang curah hujan ekstrim.  Batasan  ( threshold )  curah  hujan  ekstrim yang digunakan dalam kajian ini adalah berdasarkan besar  nilai  kuartil  3  (Q3)  dari  data  curah  hujan maksimum observasi (tahun 1980–1999) pada bulan Desember-Januari-Februari (DJF). Dari hasil analisis diperoleh  nilai  Q3  adalah  36  mm,  yang  artinya bahwa  curah  hujan  harian  pada  bulan  Desmber- Januari-Februari  yang  melebihi  nilai  36  mm  dapat dikatakan sebagai curah hujan ekstrim.
Gambar  5  merupakan  distribusi  peluang  curah hujan  maksimum  harian  berdasarkan  sebaran gamma.  Dari  gambar  tersebut  dapat  dilihat  bahwa peluang  terlampaui  curah  hujan  ekstrim  pada periode  proyeksi  tidak  mengalami  perubahan  yang besar  dibandingkan  periode baseline .  Periode  tahun 2021–2040  mengalami  penurunan  peluang  sebesar 0,096 dan pada periode tahun 2041–2060 mengalami penurunan  peluang  sebesar  0,005.  Periode  tahun 2061–2080  merupakan  periode  yang  mengalami peningkatan  peluang  curah  hujan  ekstrim,  dimana peningkatannya  hanya  0,027.  Besar  peluang  curah hujan  ekstrim  tersebut  mengindikasikan  bahwa kondisi curah hujan harian di masa mendatang tidak banyak  yang  melebihi  nilai  36  mm,  sehingga ancaman  terjadinya  banjir  pada  lahan  pertanian dapat dihindari.

## KESIMPULAN
Curah  hujan  menjadi  unsur  iklim  yang  cukup rentan  mengalami  perubahan  akibat  perubahan iklim.  Kondisi  tersebut  membuat  curah  hujan menjadi  salah  satu  unsur  yang  banyak  dianalisis terkait  perubahan  iklim.  Analisis  curah  hujan  masa depan didasarkan pada metode dynamical downscaling menggunakan model RegCM3 . Metode tersebut  digunakan  untuk  memperoleh  informasi curah  hujan  yang  lebih  detail  untuk  analisis  secara lokal/regional  dari  luaran Global  Climate  Model (GCM).  Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan model RegCM3 dengan  skenario  perubahan  emisi SRES  A1B  yang  menggambarkan  keseimbangan penggunaan bahan bakar fosil dan non-fosil di masa mendatang,  curah  hujan  di  Kabupaten  Indramayu cenderung  akan  mengalami  penurunan  dengan periode  tahun  2061–2080  merupakan  periode dengan  penurunan  curah  hujan  terbesar.  Peluang hujan  ekstrim  harian  di  Kabupaten  Indramayu  di masa mendatang cenderung tetap, karena perubahan yang terjadi tidak begitu besar.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfyanti  R.  2011.  Pemanfaatan  Luaran  RegCM3  untuk Kajian Dampak Perubahan Iklim terhadap Perubahan  Waktu  dan  Pola  Tanam  Padi  di  Jawa Barat  [Skripsi].  Institut  Pertanian  Bogor,  FMIPA. Bogor.
Asdak  C.  1995. Hidrologi  dan  Pengelolaan  Daerah Aliran  Sungai .  Gadjah  Mada  University  Press. Yogyakarta.
Dasanto  B.D.  dan  Impron.  2008.  Upaya Adaptasi  Sektor Sumberdaya Air dan Pertanian Untuk Mengurangi Dampak  Peubahan  Iklim.  Makalah  Rapat  Kerja ELSDA. Jakarta.
Dickinson  R.E.,  Henderson-Sellers  A.  and  Kennedy  P.J. 1993.  Biosphere-atmosphere  transfer  scheme (BATS)  version  1e  as  coupled  to  the  ncar community  climate  model.  Tech.  rep.  National Center for Atmospheric Research.
Emanuel  K.A.  1991. A  scheme  for  representing  cumulus convection  in  large-scale  models. J  Atmos  Sci. 48(21):2313–2329.
Emanuel  K.A.  and  Zivkovic-Rothman  M.  1999. Development  and  evaluation  of  a  convection scheme for use in climate models. J Atmos Sci. 56: 1766–1782.
Faqih A., Buono A. and Boer R. 2011. Current and future climate,  ENSO  impacts  and  extreme  weather events.  The Assessment  of  Economics  of  Climate Change  in  the  Pacific  (Final  Report).  Asian Development Bank (ADB) No. S21321 TA – 7394 (REG):  Strengthening  the  Capacity  of  Pacific Developing  Member  Countries  to  Respond  to
Climate  Change.  CCROM-SEAP,  IPB.  Chapter  2, Page II-7.
Giorgi  F.,  Hewitson  B.,  Christensen  J.,  Hulme  M.,  Von Storch H., Whetton P., Jones R., Mearns L. and Fu C. 2001. Regional climate information - Evaluation  and  projections.  In  Climate  Change 2001.  The  Scientific  Basis,  Contribution  of Working  Group  I  to  the  Third Assessment  Report of  the  Intergovernmental  Panel  on  Climate Change.  JT  Houghton,  Y  Ding,  DJ  Griggs,  M Noguer, PJ van der Linden, X Dai, K Maskell dan CA  Johnson  (eds.).  Cambridge  University  Press. Cambridge. UK. pp. 583–638.
Hay  L.E.  and  Clark  M.P.  2003.  Use  of  statistically  and dynamically downscaled atmospheric model output  for  hydrologic  simulations  in  three mountainous basins in the western United States. J Hydrology . 282:56–75.
Holtslag A.A.M.,  de  Bruijn  E.I.F.  and  Pan  H.-L.  1990. A high  resolution  air  mass  transformation  model  for short-range  weather  forecasting. Mon  Wea  Rev . 118:1561–1575.
Hulme  M.  and  Sheard  N.  1999.  Climate  Change Scenarios  for  Indonesia.  Leaflet  CRU  and  WWF. Climatic Research Unit. UEA, Norwich,UK.
[IPCC]  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change. 2000.  Emission  Scenario.  A  Special  Report  of Working Group III of the IPCC. Intergovernmental Panel  on  Climate  Change.  Cambridge  University Press.
Kurniawan  E.,  Herizal  dan  Budi  S.  2009.  Proyeksi Perubahan  Iklim  Berdasarkan  Skenario  IPCC SRES  dengan  Menggunakan  Model  AOGCM CCSR/NIES. Buletin Meteorologi Klimatologi dan Geofisika . 5(2).
Li  Z.,  Liu  W.Z.,  Zhang  X.C.  and  Zheng  F.L.  2010. Assessing  the  site-specific  impacts  of  climate change  on  hydrology.  Soil  erosion  and  crop  yield in  the  loess  Planteau  of  China. Springer-Verlag . China.
Park E.H., Hong S.Y. and Kang H.S. 2008. Characteristics of  an  East-Asian  summer  monsoon  climatology simulated  by  the  RegCM3.  Departement  of Atmospheric Sciences, Global Environment
Laboratory, Yonsei University, Seoul, Korea.
Sarah D. dan Tohari A. 2009. Pemodelan Perubahan Iklim Daerah Kabupaten Sukabumi Menggunakan MAGICC/SCENGEN.  Prosiding  Pemaparan  Hasil Penelitian Puslit Geoteknologi. LIPI. Bandung. Spak  S.,  Holloway T.,  Lynn  B.  and  Goldberg  R.  2007. A comparison of statistical and dynamical downscaling  for  surface  temperature  in  North America. J Geophys Res. 112:D08101. doi:10.1029/2005JD006712.
Susandi  A.,  Indriani  H.,  Mamad  T.  dan  Irma  N.  2008. Dampak  perubahan  iklim  terhadap  ketinggian muka  laut  di  wilayah  Banjarmasin. J  Ekon  Ling. 12(2).