## PENDAHULUAN

## Definisi Kekeringan
Kekeringan  merupakan  salah  satu masalah  serius  yang  sering  muncul  ketika musim  kemarau  tiba.  Banyak  tempat  di Indonesia mengalami  masalah kekurangan air atau defisit air atau kekeringan.
Dari perspektif kebencanaan kekeringan didefinisikan sebagai kekurangan  curah  hujan  dalam  periode waktu  tertentu  (umum-nya  dalam  satu musim  atau  lebih)  yang  menyebabkan kekurangan  air  untuk  berbagai  kebutuhan (UN-ISDR,  2009).    Kekurangan  air tersebut  berpengaruh  terhadap  besarnya aliran permukaan pada suatu DAS.
Pada  umumnya  bencana  kekeringan tidak  dapat  diketahui  mulainya,  namun dapat  dikatakan  bahwa  kekeringan  terjadi saat  air  yang  ada  sudah  tidak  lagi mencukupi  untuk  kebutuhan  sehari-hari.
Kerusakan  lahan  dan  dampak  kerugian yang diakibatkan oleh kejadian kekeringan sangat  luas  dan  nilai  ekonomi  kerugian cukup besar.
Secara  umum  kejadian  kekeringan dapat ditinjau dari aspek: hidro- meteorologi,  pertanian,  dan  hidrologi (Wilhite, 2010). Dari aspek hidro- meteorologi kekeringan timbul dan disebabkan oleh berkurangnya curah hujan selama  periode  tertentu.  Dari  aspek pertanian  dinyatakan  kekeringan  jika lengas  tanah  berkurang  sehingga  tanaman kekurangan  air.  Lengas  tanah (soil moisture) merupakan  parameter  yang menentukan  potensi  produksi  tanaman. Ketersediaan  lengas  tanah  juga  erat kaitannya dengan tingkat kesuburan tanah. Secara  hidrologi  kekeringan  ditandai dengan  berkurang-nya  air  pada  sungai, waduk dan danau (Nalbantis et al., 2008).

## STUDI PENDAHULUAN TENTANG  PENERAPAN METODE AMBANG BERTINGKAT UNTUK ANALISIS KEKERINGAN HIDROLOGI PADA 15 DAS DI WILAYAH JAWA TIMUR
Application of Threshlod Level Method for Hydarulogical Drougth Analysis: Preleminarty Study at 15 Watershed in Eastern Part of East Java
Indarto 1) *, Sri Wahyuningsih 1) , Muhardjo Pudjojono 1) , Hamid Ahmad 1) , Ahmad Yusron 1) 1) Lab. Teknik Pengendalaian dan Konservasi Lingkungan, Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Jalan Kalimantan No. 37 Kampus Tegalboto, Jember 68121
* E-mail: indarto.ftp@unej.ac.id

## ABSTRACT
This research deals with identification of potential hydrological  drought at 15 watersheds in Eastern part of East Java Province.  Hydrological drought events is indicated by water deficits at the main river of the watersheds during certain period of record. Discharge data from 15 watersheds in East Java are used as main input for this analysis.  TLM modul based on HydroOffice platform is used to calculate the deficit.  Deficit event is counted  when the discharge during more than > 7 days is below the threshold level. The threshold level is set up using percentile 90% (Q 90 ). The value of Q 90 is determined from discharge times series. Furthermore, the discharge is rangked from high to low  flow.  Results  from  TLM  are  then  imported  to  EXCEL  for  further  analysis.  Furthermore,  GIS software  package  (Quantum  GIS)  is  used  for  mapping  the  spatial  variation  of  discharge  values (avarage,  maximum,  Q 90 ),  frequency and  duration  of  deficits  events.  This  analysis  produces  the spatial maps of discharge value and deficit events ( averaged annually).
Keywords : TLM, hydrological drougth, percentile 90 (Q 90 ), discharge
Berbagai macam indek untuk menyatakan  kekeringan  telah  diusulkan dan  digunakan,  misalnya  Percent  of Normal  (PN)  (Willeke et  al. ,  1994), Standardized  Precipitation  Index  (SPI) (McKee et  al. ,  1993),  Palmer  Drought Severity  Index    (PDSI)  (Palmer,  1965), Palmer Hydrological Drought Index (PHDI)  (Karl  and  Knight  1985).    Crop Moisture  Index  (CMI)  (Palmer,  1968), Surface  Water  Supply  Index  (SWSI) (Shafer  and  Dezman,  1982),  Reclamation Drought Index  (RDI), Deciles (Gibbs and Maher, 1967)  and  TLM (Tallaksen et al. , 1997; Lanen et al. , 2008).
Penelitian  ini  bertujuan  menguji
metode TLM sebagai dasar untuk menyatakan  potensi  kekeringan  di  Jawa Timur.  Adapun  tujuan  khususnya  adalah (1)  menentukan  nilai  ambang  batas  debit (Q90)  pada  15  DAS;  (2)  menentukan frekuensi  dan  lama  kejadian  kekeringan pada  tiap  DAS,  dan  (3)  memetakan variabilitas  spasial  nilai  ambang  batas debit,  frekuensi  dan  lama  kejadiam kekeringan pada 15 DAS sampel tersebut.

## Metode Ambang Bertingkat (MAB)
Metode  ambang  bertingkat  (MAB) atau Thershold  Level  Method  (TLM) (Tallaksen et  al., 1997;  Hisdal  & Tallaksen,  2000;  Thallaksen et  al. ,  2004) menyatakan  kekeringan  hidrologi  sebagai defisit  atau  berkurang-nya  air  sungai sampai  di  bawah  batas  atau  ambang tertentu. TLM menggunakan  data  debit rekaman dari suatu DAS sebagai masukan utama  untuk  analisis  surplus  atau  defisit air.  Debit  yang  berpotensi  menghasilkan banjir atau kekeringan diidentifikasi secara statistik  menggunakan    metode  ambang bertingkat.
Gambar  1 , menampilkan  potongan hidrograf  aliran  sungai  dan  prinsip  kerja metode TLM untuk  menganalisis  kejadian kekeringan.  Garis  merah  pada Gambar  1 menunjukkan debit ambang yang ditentukan. Selanjutnya, sepanjang periode rekaman,  debit  yang  ada  diidentifikasi secara  statistik  nilai  debit  yang  berada  di bawah  ambang  batas  tersebut.  Periode rekaman  dimana  debit  berada  di  bawah
Gambar 1 . Ilustrasi cara kerja metode TLM (Sumber: adaptasi dari Gregor, 2010)
Y X D e b it (m 3 /s ) Waktu (Tahun) Peristiwa Kekeringan Awal Akhir Defisit Volume Defisit Air Defisit Maksimum Ambang batas TLM = 90% FDC Surplus Air
ambang  batas  disebut  sebagai  deficit  air yang berpotensi menghasilkan kekeringan. Debit  harian  yang  berada  di  bawah ambang-batas,  dinyatakan  sebagai  kondisi kekurangan debit . Kekurangan debit dapat mengakibatkan kejadian kekeringan (drought  event) saat  periode  kekurangan airnya  berlangsung  cukup  lama.    Nilai ambang  batas  dapat  diatur  dalam  waktu yang  tetap  sepanjang  tahun  (konstan), musiman  (1-4  musim),  bulanan,  N-hari dan  setiap  hari.  Pada  kasus  nilai  ambang yang konstan, Threshold atau nilai ambang batas  untuk  menyatakan  kekeringan  dapat ditentukan  menggunakan  nilai  persentil dari input data debit.
Tallaksen et al., (2004) membedakan nilai ambang berdasarkan jenis sungainya, yaitu:
1. Pada  sungai  abadi  ( perennial ),  dimana pada  sungai  tersebut  selalu  ada  debit setiap harinya (berair sepanjang tahun). Nilai  ambang  ditentukan  menggunakan persentil  70%  (Q 70 )  sd  Persentil  95  % (Q 95 ).
2. Pada  sungai  periodik  ( intermittent ), dimana  ada  saat  tertentu  air  di  sungai tersebut  kering  atau  sungai  yang  airnya
mengalir tidak terus menerus sepanjang tahun.  Umumnya,  aliran  air  sungai=  0 ketika  musim  kemarau,  maka  dapat digunakan persentil  70 (Q 70 ) digunakan sebagai  penentu  nilai  ambang  batas untuk mengetahui indeks
kekeringannya.
Metode TLM sangat penting digunakan untuk menentukan kondisi awal dan  akhir  musim  kemarau.    Metode  TLM sangat  efektif  dalam  operasi  penyimpanan air pada suatu DAS.   Penyimpanan air dimaksud-kan  sebagai  upaya  alokasi  air yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan menghindari  kejadian  defisit  air  untuk periode  waktu  tertentu  pada  suatu  DAS. Adanya  ambang-batas  debit,  maka    nilai debit  harian  pada  suatu  DAS  dapat dikondisikan  agar  tidak  sampai  berada  di bawah nilai ambang-batas tersebut. Modul TLM  sudah  termuat  dalam  paket  aplikasi HidrOffice (Gregor, 2010). Aplikasi metode  ini  misalnya  dijumpai  dalam tulisan  Hisdal  &  Tallaksen  (2000)  yang menggunakan TLM untuk mengkaji periode atau lamanya kekurangan air yang dapat dianggap sebagai kejadian kekeringan  di  wilayah  Amerika  Serikat
Gambar 2 . Grafik TLM-drought assessment (Sumber: Hasil analisis):
= debit, = defisit air,
= Threshold (ambang batas)
dan Inggris. Penelitian
tersebut menggunakan  sumber  data  debit  harian sebagai input utama untuk analisis.
Di  Jawa  Timur  dan  di  wilayah Indonesia,  umumnya  data  debit  tersedia pada  interval  waktu  harian.  Hal  ini memungkinkan analisis menggunakan TLM  pada  wilayah  yang  cukup  luas, karena  ketersediaan  data  debit.  Nilai defisit  air  pada  TLM  ditunjukkan  pada grafik TLM  drought  assessment ( Gambar 2 ). Defisit air berarti kekurangan air yang terjadi  pada  waktu  tertentu.  Sehingga  saat debit berada di bawah garis ambang batas, maka  terjadi  defisit  air  yang  berakibat pada peristiwa kekeringan.
Penentuan  awal  dan  akhir  kejadian kekeringan  serta  defisit  volume  pada
program TLM menggunakan menu TLM – Drought  Statistic ( Gambar  3 ).  Waktu terjadinya  kekeringan  dan  nilai  defisit volume  tergantung  pada  data  debit  yang diinputkan pada program TLM.
Berdasarkan Gambar  3 ,  maka deficit  start dan deficit  end berarti  waktu terjadinya  peristiwa  kekeringan  pada periode tertentu. Periode length menunjukkan  lamanya  waktu  kejadian kekeringan. Deficit  volume menunjukkan jumlah kekurangan debit yang terjadi pada peristiwa  kekeringan  yang  dihitung  per hari. Sedangkan maximal deviation menunjukkan  nilai  kekurangan  debit  yang terbesar selama peristiwa kekeringan.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi & Waktu Penelitian
Penelitian  pendahuluan  ini  dilakukan pada  15  DAS  di  wilayah  timur  Jawa Timur. Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 4 .
Semua  data  debit  yang  terekam  oleh stasiun  pengukur  debit  atau  AWLR  dari masing-masing  DAS  digunakan  dalam penelitian  ini.  Data  hujan  untuk  masing- masing DAS dihitung dari nilai rerata data hujan harian  yang diperoleh dari sejumlah stasiun  yang  ada  di  dalam  DAS.    Panjang periode  rekaman  bervariasi  antara  satu lokasi  dengan  lokasi  lain,  dengan  rentang sekitar  10  tahun  (1996  sd  2005). Keterbatasan  data  dan  ketidakseragaman periode  rekaman  data  diabaikan  dalam penelitian  ini  dengan  asumsi  bahwa penelitian  lebih  menekankan  pada  aspek nilai  rerata  dalam  hal  interval  waktu  dan sebaran  data  dalam  skala  ruang,  sehingga panjang  periode  rekaman  yang  berbeda tetap dapat digunakan.

## Rancangan Percobaan
Percobaan dilakukan
dengan menguji  metode  TLM  pada  15  DAS terpiih sebagai sampel pengujian.

## Tahapan Penelitian

## Inventarisasi dan persiapan data
Data  debit  harian  dan  data  hujan berasal  dari  Dinas  PU  Pengairan  Provinsi Jawa  Timur  dan  sumber  lainnya.  Data tersebut  dikoleksi  sejak  tahun  2004  sd 2012.  Selanjutnya, data diformat ke dalam Excel sebagaimana format data sumberdaya  air  yang  berlaku  di  Dinas. Data  dari  Excel  tersebut,  selanjutnya diformat  ke  dalam  file  text  dua  kolom (x,y), dimana kolom_x berisi tanggal (urut dari  awal  sampai  dengan  akhir  periode rekaman)  dan  kolom_y  menyatakan  nilai data harian tersebut. Selanjutnya, data dua kolom tersebut diformat ke dalam aplikasi River  Analysis  Package (RAP)  (  Marsh et al. ,  2003)  dan  HydroOffice  (Gregor, 2010).

## Analisis statistik
Analisis  statistik  umum  mencakup nilai (rerata, maksimum, minimum, median, standar deviasi, Kuantil 10% (Q 10 ) sd  Kuantil  90(Q 90 )  dilakukan  secara simultan  menggunakan  modul  “Time Series  Analyist”  di  atas  platform  RAP (Mars et al., 2003). Analisis ini menghasilkan nilai statikstik debit pada 15 DAS tersebut.

## Penentuan ambang batas kekeringan
Nilai  Q 90 untuk  masing-masing DAS,  digunakan  sebagai  dasar  untuk penentuan ambang batas kekeringan.  Nilai debit pada (Q 90 ) dicari dengan mengurutkan  data  debit  harian  sepanjang periode rekaman yang tersedia. Selanjutnya, debit harian tersebut dirangking secara statistik dari yang paling besar  ke  yang  terkecil  (Walpole,  1995). Ambang  batas  kekeringan  atau  nilai  Q 90 , dihitung menggunakan rumus (pers. 1):
………. (pers. 1 )
Keterangan: Q xi =  rangking data yang menunjukkan persentil ke-x i X i =  persentil yang akan dicari N     =  jumlah data.
Jika  Q xi menghasilkan  bilangan desimal maka dilakukan interpolasi meggunakan persentil terdekat (di atas dan di  bawah  nilai  persentil  yang  dicari), menggunakan rumus sebagai berikut:
Q = (Q xi ) (P 2 – P 1 ) + P 1 ................ (pers. 2)
Dengan:
Q         = nilai debit (ambang batas) Q xi = nilai desimal dari persentil ke-
xi
P 1 = nilai 1 debit hasil pencarian persentil
P 2 = nilai 2 debit hasil pencarian persentil.
Dalam  studi  ini,  nilai  ambang  batas Q 90 ditentukan  konstan  sepanjang  periode analisis.  Selanjutnya,  frekuensi  kejadian kekeringan  sepanjang  periode  rekaman dihitung  secara  statistik  menggunakan HydroOffice.
Selanjutnya,  TLM  dapat  digunakan untuk  analisis  statistik  data  debit  DAS, menentukan kondisi awal dan akhir musim kemarau,  menentukan  frekuensi  dan  lama kejadian  kekeringan  per  interval  waktu yang  bervariasi  (bulanan,  tahunan)  dan analisis  terkait  dengan  frekuensi  dan  lama kejadaian kekeringan.

## Interpretasi  dan pembuatan peta tematik
Proses interpretasi dilakukan dengan  mengekspor  hasil  analisis  dari HydrOffice ke dalam excel dan dipresentasikan  dalam  bentuk  tabel  dan grafik.  Pembuatan  peta  tematik  dilakukan di  atas  platform  QGIS/ArcGIS.    Hasil analisis  dari  Excel,  RAP  dan  Hydroofice dijadikan masukan bagi tabel atribut untuk layer-layer  tematik  yang  menggambarkan distribusi  spasial  variabel  hidrologi  dan kejadian  kekeringan  pada  DAS-DAS  di Jawa Timur.
Selanjutnya  pure  diangkat  kemudian dituangkan pada loyang yang telah dilapisi plastik  tahan  panas,  dan  diratakan  sesuai ukuran loyang. Pure yang telah menjendal, kemudian dikeringkan dengan tunnel dryer selama  9  jam  dengan  suhu  60°C. Kemudian leather dikelupas  dari  plastik, dan  dipotong  sesuai  dengan  bentuk  yang diharapkan, kemudian ditaburi gula kastor. Dan  selanjutnya  dikeringkan  lagi  pada tunnel  dryer dengan  suhu  50°C  selama  5 jam.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menghasilkan database hasil  analisis  Debit  DAS  di  Jawa  Timur, yang berisi antara lain: (1) nilai karakteristik  fisik  DAS,  (2)  nilai  statistik debit,  (3)  nilai  statistik  hujan  di  dalam DAS,  (4)  hasil  analisis  terkait  dengan
kejadian banjir, (5) hasil analisis kekeringan hidrologi, dan (6) peta tematik terkait  dengan  variabilitas  data  hidro- meteorologi DAS di Jawa Timur.
Tabel  1 menampilkan  hasil  analsis statistik  debit  pada  ke  15  DAS  tersebut. Analisis statistik dapat diperpanjang untuk berbagai parameteter yang dapat menyatakan: karakteristik
fisik,
morfometrik dan hidrologi DAS.
Peta  pada Gambar  5  (a) memper- lihatkan  distribusi  spasial  debit  rerata  dan maksimal pada 15 DAS tersebut.
Selanjutnya Gambar  5  (b) memuat distribusi spasial nilai debit pada percentile 90  (Q 90 )  yang  digunakan  sebagai  ambang batas kekeringan.
T abel 1. Luas, Q-min, Q-max, Q-rata-rata 15 DAS yang digunakan sebagai sampel pengujian
No. DAS Luas DAS (km 2 ) Debit (m 3 /s) Q min Q max Q rrt 1. Rawatamtu 783 0.1 588 35.25 2. Mayang 219 0.01 70.45 4.99 3. Wonorejo 215 2.07 196.06 17.94 4. Mujur 183 0.2 51.5 4.77 5. Sanenrejo 291 0.03 184 10.16 6. Bomo Bawah 138 0.07 89.62 3.93 7. Bomo Atas 38 0.02 99 2.31 8. Karangdoro 479 0.07 205.35 17.73 9. Kloposawit 686 1.29 242.78 10.39 10. Setail 219 0.11 498 9.24 11. Kadalpang 206 0.04 69.04 2.91 12. Welang 387 0.25 32.55 3.89 13. Kramat 178 0.11 193.03 2.63 14. Pekalen 166 3.35 94.3 10.95 15. Rondodingo 136 0.25 101 5.03
(a). Debit Rerata                                                                (b). Debit maksimal
Gambar 5 . Distribusi spasial nilai debit rerata dan maksimum DAS-DAS di Jawa Timur
Gambar 6 memuat distribusi spasial nilai  debit  pada  percentile  90  (Q 90 )  yang digunakan sebagai ambang batas kekeringan.  Peta  tematik  terkait  dengan variasi  atau  distribusi  spasial  tentang: karakteristik  fisik,  variabel  hidrologi  dan hujan  di  dalam  DAS  dapat  dibuat  dan ditampilkan dengan cara yang serupa.
Gambar  7 menampilkan  potensi kejadian  kekeringan  pada  tiap  DAS dinyatakan  dalam  rerata  frekuensi  defisit air    selama  setahun.  Defisit  air,  dimana nilai  debit  di  bawah  Q 90 lebih  dari  tujuh hari  lamanya  dan  dalam  satu  periode terjadi  antara    1  sampai  dengan  3  kali dalam setahun.
Gambar 6 . Distribusi spasial nilai debit pada precentile 90 (Q 90 )
Gambar 7. Distribusi spasial rerata frekuensi kejadian defisit air (kekeringan) > 7 hari
Durasi  tiap  kejadian  (defisit  air  atau kekeringan ) dapat dinyatakan dalam rerata lama  kejadian  defisit  air  per  tahun ( Gambar  8 ).  Durasi  atau  lama  tiap kejadian deficit dapat berlangsung antara 5 sd 46 hari.

## KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan meneggunakan ambang batas debit pada  kuantile  90%,  kejadian  deficit  air pada  DAS  –  DAS  yang  diteliti,  terjadi antar  1  sd  3  kali  dalam  setahun  dengan durasi  bervariasi  antara  5  sd  46  hari  per kejadaian.    Metode  TLM  dapat  digunakan untuk menyatakan potensi kejadain kekeringan,  namun  demikian  hasilnya akan  lebih  valid  jika  data  lebih  panjang periode  nya.  Hasil  penelitian  juga  perlu dicek  dengan  indicator  yang  dipakai  di lapangan  untuk  menyatakan  kekeringan. Secara  umum,  database  dan  peta-peta tematik  yang  dihasilkan  dapat  bermanfaat untuk  menyatakan  variabiitas  spasial  data
hidrologi,  potensi  kejadain  banjir  dan kekeringan di Jawa Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
Gibbs,  W.  J.  and  J.  V.  Maher,  1967.  Rainfall deciles  as  drought indicators. Bureau  of
Meteorology Bulletin , No. 48 , Commonwealth of Australia, Melbourne.
Golnaraghi,  M.,  A  WMO  Fachtsheet  2013.
WMO Disaster Risk Reduction Programme. http://www.wmo.int.
Gregor,  M.  2010.  User  Manual  TLM  2.1.
Department  of  Hydrogeology  -  Faculty of Natural Science - Comenius.
University of Slovakia.
Hisdal, H and Tallaksen, L. M. 2000. Jurnal : Assessment  of  the  Regional  Impact  of Droughts  in  Europe:  Drought  Event Definition .  Department  of  Geophysics, University of Oslo, Norwegia.
Karl,  T.  R.  and  R.  W.  Knight,  1985.  Atlas  of Monthly  Palmer  Hydrological  Drought Indices  (1931-1983)  for  the  Contiguous
Gambar 8 . Distribusi spasial rerata tahunan durasi kejadian defisit air (kekeringan)
United  States.  Historical  Climatology Series  3-7,  National  Climatic  Data Center, Asheville, NC.
Lanen, Kundzewicz, Tallaksen, Hisdal, Fendekova,  dan  Prudhomme.  2008. Indice  for  Different  Types  of  Drought and Flood at Different Scale. Water and Global  Change.  Technical  Report  No. 11.
Marsh, N. A., Stewardson, M. J., Kennard, M.
J.  2003. River  Analysis  Package,
Cooperative Research Centre for Catchment Hydrology . Monash,
University Melbourne.
McKee,  T.  B.,  Doesken  N.  J.,  and  Kleist,  J. 1993.  The  relationship  of  drought frequency  and  duration  to  time  scales.
Preprints, 8th  Conference  on  Applied Climatology ,  17-22  January,  Anaheim,
CA, pp. 179-184.
Nalbantis, I, and Tsakiris, G. 2008. Assessment  of  Hydrological  Drought Revisited . Water Resources
Management 23 (5) (July 22): 881-897.
Palmer,  W.  C.,  1968.  Keeping  track  of  crop moisture  conditions,  nationwide:  the new Crop Moisture Index, Weatherwise ,
21:156-161.
Palmer, W. C., 1965. Meteorological Drought.
Research Paper No. 45, U.S. Department  of  Commerce  Weather Bureau, Washington, D.C.
Shafer,  B.  A.  and  L.  E.  Dezman,  1982. Development of a Surface Water Supply Index  (SWSI)  to  assess  the  severity  of drought  conditions  in  snowpack  runoff areas. Proceedings of the Western Snow Conference , pp. 164-175.
Sivapalan,    M  ,  K.  Takeuchi  ,  S.  W.  Franks  , V.  K.  Gupta  ,  H.  Karambiri  ,  V. Lakshmi , X. Liang , J. J. Mcdonnell , E. M.  Mendiondo  ,  P.  E.  O'Connell  ,  T. Oki,  J.  W.  Pomeroy  ,  D.  Schertzer  ,  S. UhlenbrooK  and  Zehe.  2003.  IAHS
Decade  on  Predictions  in  Ungauged Basins  (PUB),  2003–2012:  Shaping  an exciting  future  for  the  hydrological sciences. Hydrological Sciences Journal , 48:6, 857-880,
http://dx.doi.org/10.1623/hysj.48.6.857. 51421.
Tallaksen, L. M. Van Lanen, H. A. J. van eds. 2004.  Hydrological  drought  –  processes and  estimation  methods  for  streamflow and  groundwater.  Developments  in water Science, 48. Amsterdam: Elsevier Science  B.V ,  ISBN  0-444-51688-3,  pp.
579.
Tallaksen,  L.M.,    madsen,  H  ‘,    Clausen,  B. 1997.  On  the  definition  and  modelling of  streamflow  drought  duration  and deficit  volume. Hydrological  Sciences- Journal-des  Sciences  Hydrologiques , 42(1) February, 1997.
UN-ISDR,  2009. Drought  Risk  Reduction Framework  and  Practices .  United Nations International Strategy for Disaster Reduction.
Walpole E. Ronald. 1995. Pengantar Statistik. PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Wilhite,  D.  A.  2010. Quantification  of agricultural drought for effective drought  mitigation,  in  agricultural drought  indices ,  P roceedings  of  an Expert Meeting 2-4 June . Murcia, Spain,
WMO, Geneva.
Willeke,  G.,  J.  R.  M.  Hosking,  J.  R.  Wallis, and N. B. Guttman, 1994. The National Drought  Atlas.  Institute  for  Water Resources  Report 94-NDS-4,  U.S. Army Corps of Engineers.