## PROYEKSI NERACA AIR DI WILAYAH NUSA TENGGARA BARAT (NTB) BERDASARKAN LUARAN MODEL CONFORMAL CUBIC ATMOSPHERIC MODEL (CCAM)
(THE PROJECTION OF WATER BALANCE IN NUSA TENGGARA BARAT (NTB) BASED ON CONFORMAL CUBIC ATMOSPHERIC MODEL (CCAM) OUTPUT)
Sinta Berliana Sipayung 1,* , Amalia Nurlatifah 1 , Edy Maryadi 1 , Indah Susanti 1 , Bambang Siswanto 1 , Hidayatul Latifah 1 , Muhammad Nafayest 2 , Martono 1 , dan Irfan Sudono 3 1 Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional
2 Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung
3 Balai Hidrologi dan Tata Air, Pusat Litbang Sumber Daya Air, Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat *e-mail: s_berlianasipayung@yahoo.com
Diterima 28 April 2018; Direvisi 14 Agustus 2019; Disetujui 6 September 2019;

## ABSTRACT
The Nusa Tenggara Barat (NTB) region consist of Lombok island and Sumbawa Island. It is located in the eastern part of Indonesia and has dry climate which effect on water  availability.  This  happens  due  to  low  rainfall  in  every  year  so  that  there  is  a shortage  of  water  sources.  The  current  conditions  of  watersheds  in  Lombok  and Sumbawa  were  found  to  be  badly  damaged.  Climate  change  itself  is  projected  to aggravate and contribute to the decrease of water resources in  NTB.  In this research, an analysis of the effect of climate change on water availability in NTB is done based on CCAM  model  (historical  and  RCP4.5  scenario)  with  14  km  resolution.  The  impacts  of current and future climate change are analysed to support the economic growth of the NTB  region.  These  analyses  were  done  with  observational  data,  re-analysis,  CCAM model,  and  hydrological  models.  In-situ  data  we  used  was  rainfall  and  temperature from 1994 to 2017. We also analysed CCAM model output data from 1994 to 2029. The model  results  were  then  validated  using  observation  data.  By  using  the  composite, downscaling,  regriding  and  water  balance  calculation  methods,  it  was  found  that  the correlation  values  in  Mataram  and  Bima  are  0.69  and  0.63,  respectively.  The  results showed that the most frequent rainfalls that occurred in Bima and Mataram in 2018- 2029  were  150  mm  and  120  mm,  respectively.  Water  balance  graphic  indicated  that Bima  and  Mataram  had  surpluses  in  2018-2029  when  compared  to  2006-2017. Therefore,  it  is  necessary  to  optimize  the  operation  of  water  reservoirs  due  to  climate change impact in the future.
Keywords: climate change, water resources, CCAM, water balance

## ABSTRAK
Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)  terdiri  atas  Pulau  Lombok  dan  Sumbawa.  Wilayah NTB  terletak  di  bagian  Indonesia  Timur  mempunyai  iklim  kering  dan  berpengaruh terhadap  ketesediaan  air.  Hal  ini  terjadi  akibat  curah  hujan  rendah  setiap  tahunnya sehingga  kekurangan  sumber  air.  Kondisi  saat  ini  ditemukan  bahwa  jumlah  DAS  di Pulau  Lombok  dan  Sumbawa  mengalami  kerusakan  sangat  tinggi.  Perubahan  iklim berdampak  pada  ketersediaan  sumber  daya  air.  Dalam  penelitian  kali  ini  dilakukan analisis  pengaruh  perubahan  iklim  terhadap  ketersediaan  air  di  NTB  berdasarkan proyeksi  model  CCAM  (histori  dan  RCP) dengan  resolusi  14  km.  Dampak  perubahan
iklim  saat  ini  dan  akan  datang  dianalisis  untuk  mendukung  pertumbuhan perekonomian wilayah NTB. Analisis ini dilakukan berbasis data observasi, re-analisis, model  CCAM,  dan  model  hidrologi.  Data  yang  digunakan  adalah  data  in-situ  (1994- 2017) berupa  data curah hujan dan  temperatur serta  data  hasil luaran model  CCAM (1994-2029).  Dengan  menggunakan  metode  komposit,  downscaling,  regriding,  serta perhitungan  neraca  air,  maka  diperoleh  nilai  korelasi  di  masing-masing  tempat tersebut adalah 0,69 dan 0,63. Dari hasil analisis diketahui bahwa curah hujan yang paling  sering  turun  di  Bima  adalah  150  mm  pada  tahun  2018-2029,  sedangkan  di Mataram  adalah  120  mm.  Berdasarkan  grafik  distribusi  frekuensi  neraca  air,  di Mataram dan Bima akan mengalami surplus pada tahun 2018-2029 jika dibandingkan dengan tahun 2006-2017. Oleh sebab itu, perlu dilakukan upaya optimasi pola operasi waduk.
Kata kunci: perubahan iklim, ketersediaan air, CCAM, neraca air

## 1 PENDAHULUAN
Pemanasan  global  di  100  tahun terakhir  ini  telah  menunjukkan  bahwa suhu  udara  rata-rata  global  telah meningkat  sebesar  0,7 ° C  (1906-2005) (Solomon  et  al.,  2007).  Pemanasan global menyebabkan peningkatan presipitasi  yang  menyebabkan  banjir pada musim hujan dan terjadi peningkatan evapotranspirasi pada musim  panas  sehingga  menyebabkan aliran  permukaan  menurun  (Smith  dan Tirpark, dalam Sudira, 2007).
Meningkatnya jumlah curah hujan  dan  suhu  udara,  khususnya  di Indonesia, telah dibuktikan oleh peneliti sebelumnya  (Hidayati,  1990;  Bapenas, 2010).  Hulme  and  Sheard  (1999) menunjukkan  bahwa  telah  terjadi perubahan  iklim  di  Indonesia  yang ditandai  dengan  meningkatnya  suhu sekitar  0,3  °C  dan  menurunnya  curah hujan tahunan sekitar 2 – 3%.
Perubahan iklim
telah
berdampak  pada  proses  hidrologi  dan sumber  daya  air.  Hal  ini  menimbulkan tantangan yang besar untuk
pengelolaan sumber daya air berkelanjutan  (Mileham  et  al.,  2009). Perubahan  iklim  selama  beberapa dekade terakhir ini menunjukkan bahwa pola  dan  intensitas  curah  hujan  lebih basah  di    lintang  tengah  belahan  bumi utara  dan  lebih  kering  di  bagian  tropis dan  sub  tropis  belahan  bumi  utara (Zhang et al., 2007).
Curah  hujan  yang  deras  telah meningkat  di  sebagian  besar  daerah, sedangkan  wilayah  yang  sangat  kering telah  meluas  lebih  dari  dua  kali  lipat sejak tahun 1970an.  Tank et al. (2009) menyatakan  bahwa  suhu  udara  pada tahun 2100 akan mengalami peningkatan  sebesar    1,1-6,4  °C  lebih tinggi  dari  pada  tahun  1900,  disertai perubahan  jumlah  intensitas  curah hujan.
Berdasarkan proyeksi iklim regional  terdapat  perubahan  curah hujan dan peningkatan suhu di wilayah Nusa  Tenggara  Barat  (McGregor  et  al., 2016).  Parameter  iklim  (suhu  dan presipitasi)  diprediksikan  akan  berubah yang  berpengaruh  terhadap  kualitas maupun kuantitas air di masa mendatang. Hal ini akan mempengaruhi sektor  sumber  daya  air  (Duran  et  al., 2017).  Perubahan  iklim  memberikan dampak yang signifikan terhadap sumber  air  di  Indonesia karena meningkatnya  frekuensi  banjir  dan kekeringan.
Secara  umum  terlihat  bahwa dampak  dari  perubahan  iklim  adalah adanya  peningkatan  suhu.  Peningkatan suhu akan berpotensi terhadap meningkatnya permintaan konsumsi air yang  selanjutnya  dapat  mengakibatkan penurunan  kadar  air  tanah  sehingga rentan  terhadap  sumber  daya  air. Kegagalan  sistem  sumber  daya  air untuk memenuhi kebutuhan dan
permintaan  air  akan  berpengaruh terhadap ketersediaan air  (Orville,  AMS, 2004).
Sumber  daya  air  merupakan faktor utama yang menghambat pembangunan  (Chen  et  al.,  2013).  Oleh karena  itu,  memproyeksikan  dampak perubahan  iklim  terhadap  sumber daya air  di  masa  depan  sangat  diperlukan untuk memenuhi permintaan konsumen,  khususnya  di  Indonesia. Berdasarkan  studi  literatur  yang  telah dilakukan  keseimbangan  air  tanah dipengaruhi oleh ketersediaan air, curah hujan,  dan  evapotranspirasi  (UNDP, 2007).
Dampak  dari  perubahan  iklim terhadap  sumber  daya  air  telah diselidiki  secara  luas,  yaitu  dengan mempelajari  hubungan  antara  suhu rata-rata  tahunan,  curah  hujan,  dan evapotranspirasi  untuk  38  hutan  di daerah  aliran  sungai  (DAS).  Hasil penelitian menyimpulkan bahwa perubahan  iklim  mengurangi  limpasan secara signifikan (Hodgkins et al., 2003).
Banyak penelitian tentang
dampak  perubahan  iklim  terhadap hidrologi yang pada umumnya mengadopsi  luaran dari model sirkulasi umum (GCM) dan model hidrologi untuk menilai dampak perubahan iklim terhadap  potensi  sumber  daya  air. Namun, simulasi hidrologi untuk daerah gersang dan semi kering masih merupakan  tantangan  bagi  para  ahli hidrologi  karena  mekanisme  hasil limpasannya  yang  begitu  kompleks. Oleh  karena  itu,  sangat  penting  untuk memilih  model  hidrologi  yang  sesuai untuk  daerah  kering  (Zhang  et  al., 2007). Selain itu, yang perlu diperhatikan  dalam  menganalisis  tren statistik  serta  model  aliran  sungai adalah  respon  infrastruktur  vegetasi, variabilitas iklim, dan perubahan dalam penggunaan air serta perilaku manusia.
Sumber air di daerah tangkapan air  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh perubahan  iklim,  tetapi  juga  oleh aktivitas  manusia  (Wang  et  al.,  2005).
Interaksi antara iklim, aktivitas manusia, dan sumber air adalah bagian penting dari sistem iklim yang mempengaruhi tata ruang dan variabilitas  sumber  air  secara  temporal di daerah aliran sungai (Ren, 2011).
Beberapa kajian memperlihatkan bahwa perubahan iklim rentan terhadap adanya kekeringan panjang yang menimpa  masyarakat  yang  bersumber pada  besarnya  jumlah  penduduk  dan kondisi  geografis  (dataran  tinggi)  yang menyebabkan ketersediaan air berkurang  dengan  cepat  (Peterson  and Haug, 2005). Yang menjadi
permasalahan  adalah  bahwa  kualitas dan  produksi  air  dari  ketersediaan sumber daya air sudah cukup memprihatinkan  akibat  perubahan  tata guna  lahan.  Perubahan  iklim  di  daerah tangkapan  hujan/air  mengakibatkan menurunnya cadangan air dan muka air tanah  sehingga  terjadi  penurunan ketersediaan  air  (Delpla  et  al.,  2009). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  dampak  perubahan  iklim terhadap ketersediaan  air  di masa yang akan  datang  di  Nusa  Tenggara  Barat/ NTB (Mataram dan Bima).

## 2 METODOLOGI

## 2.1  Lokasi dan Data
Data  yang  digunakan  terdiri  dari data  curah  hujan  dan  data  klimatologi wilayah  NTB  (Mataram  dan  Bima)  dari tahun  1994  s.d  2017.  Selain  itu, digunakan  pula  data  estimasi  curah hujan  berbasis  satelit  TRMM  (Tropical Rainfall  Measuring  Mission),  CCAM (Conformal  Cubic  Atmospheric  Model) yaitu  histori  (1994-2005),  dan  skenario RCP4.5  (Representative  Concentration Pathway
4.5 W.m -2 ) (2006-2029).
Pengolahan  data  dilakukan  dengan downscaling,  regriding,  kemudian  di divalidasi  secara  temporal  maupun spasial.

## 2.3  Metode Penelitian
Untuk  menghitung  ketersediaan air digunakan metode Thornthwaite dan
Mather  (1955)  sebagai  input    jumlah curah hujan bulanan. Jika curah hujan >  100  mm  berarti  basah  (surplus)  dan jika besar curah hujan <100 mm berarti kering (defisit). Berikut adalah perhitungan  model  neraca  air  (Gambar 2-1).
Gambar 2-1. Bagan alir model neraca air

## Keterangan:
T suhu bulanan CH akumulasi hujan bulanan KL kapasitas lapang KAT kandungan air tanah dKAT selisih KAT bulan i dengan i-1 I bulan APWL akumulasi potensial kehilangan air untuk penguapan EA Evapotraspirasi Aktual D defisit S surplus

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Untuk  mengetahui  variabilitas iklim  secara  temporal  dan  spasial  perlu menggunakan data  in-situ (pengamatan) untuk  jangka  waktu  yang  panjang. Namun,  terbatasnya  data  in-situ  terkait parameter  meteorologi,  maka  dilakukan ekstraksi  data  satelit  dan  data  luaran model  CCAM  untuk  memperoleh  data klimatologi.
Gambar 3-1: Peta Korelasi TRMM dan CCAM di NTB (2010-2017)
Data  CCAM  dengan  resolusi spasial  14  km,  terutama  di  daerah dengan kondisi geografi berupa pegunungan, bervariasi secara signifikan  (McGregor  et  al.,  2016).  Oleh karena  itu,  perlu  dilakukan  korelasi antara  data  in-situ  dan  data  satelit TRMM dengan luaran model CCAM pada tahun 2010-2017. Adapun, nilai korelasi yang  diperoleh  adalah  0,69  untuk Mataram  dan  0,63  untuk  Bima  seperti yang diperlihatkan pada Gambar 3-1.
Hasil ekstraksi data satelit dibandingkan  dengan  CCAM  dan  data in-situ.  Diagram  pencar  curah  hujan berbasis CCAM dan in-situ menunjukan penyebaran  yang  cukup  linier,  tetapi acak  (Gambar  3-2.  a).  Hal  yang  sama juga  terjadi  pada diagram pencar curah hujan  CCAM  dan  TRMM  (Gambar  3-2. b).
(a)

## (b)
Gambar 3-2: Diagram pencar curah hujan berbasis CCAM dan in-situ (a), CCAM dan TRMM (b).
Wilayah  NTB  secara  garis  besar dipengaruhi  oleh  pola  hujan  monsunal. Hal ini dibuktikan dengan menggunakan  komposit  curah  hujan pada  periode  10  tahun  (Gambar  3-3). Dengan  menggunakan  data  histori  dan skenario  yang  dibagi  menjadi  empat periode serta perbandingan data observasi,  diperoleh  hasil  bahwa  data curah  hujan  CCAM  menunjukkan overestimate  di  Mataram,  sedangkan  di
Bima  hasilnya  underestimate  terhadap nilai observasi.
Untuk  mengetahui  perubahan pola  curah  hujan  berdasarkan  luaran CCAM,  dilakukan  analisis  perubahan curah hujan berdasarkan periode per-10 tahun  diantaranya  untuk  tahun  1994- 2005,  2006-2017,  dan  2018-2029. Gambar  3-3  memperlihatkan  adanya perubahan  pola  curah  hujan  untuk masing-masing periode.
Pada  hasil  running  CCAM  di Mataram,  tampak  terlihat  bahwa  pada musim  DJF,  curah  hujan  menurun sebesar  37,21  mm,  sedangkan  pada musim  JJA  curah  hujan  naik  per- periode  dengan  kenaikan  sekitar  4,53 mm (Gambar 3-3a). Sementara di Bima, curah hujan terus menurun pada setiap periodenya. Meski demikian, penurunannya  tidak  terlalu  signifikan dan hanya mencapai sekitar 0,45 mm di JJA  dan  16,96  mm  di  DJF  (Gambar  3- 3b).
(a)

## (b)
Gambar 3-3:  Pola curah hujan rata-rata CCAM dan  observasi  di  (a)  Mataram dan Bima (b) (NTB).
Hal yang serupa dilakukan untuk data temperatur hasil luaran CCAM dan observasi. Hasil luaran model menunjukkan  bahwa  dalam  periode  10 tahunan  temperatur  di  Mataram  dan Bima  pada  tahun  1994  hingga  2029
semakin meningkat. Peningkatan temperatur  secara  periodik  sekitar  0,5- 1 ° C.  Hal  ini  diindikasikan  bahwa perubahan  iklim  sudah  terjadi  yang ditandai  dengan semakin  meningkatnya temperatur  permukaan  secara  global (IPCC  2007)  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 3-4.
Pada  grafik  komposit  temperatur di  Mataram  terlihat  bahwa  data  CCAM cenderung overestimate jika dibandingkan  dengan  data  observasi. Pada  tahun  1994-2005,  temperatur permukaan  hasil  model    sebesar  27 ° C- 28 ° C, sedangkan pada tahun 2006-2017 nilainya    meningkat  sekitar  0,5 ° C menjadi sekitar 27,5-28,5 ° C. Temperatur terus  meningkat  sebesar  0,5 ° C  hingga periode  2029  dengan  nilai  temperatur maksimal  mencapai  31 ° C  (Gambar  3-
4a).
Berdasarkan  Gambar  3-4b  yang menunjukkan
grafik komposit
temperatur di Bima terlihat bahwa data CCAM  cenderung  underestimate  jika dibandingkan  dengan  data  observasi. Pada  tahun  1994-2005  temperatur permukaan hasil luaran CCAM   sekitar 25 ° C-26 ° C, sedangkan pada tahun 2006- 2017  nilainya      meningkat  sebesar  1 ° C menjadi  sekitar  26-27,5 ° C.  Peningkatan temperatur  sebesar  0,5 ° C  terus  terjadi hingga  periode  2029  dengan  nilai temperatur maksimum mencapai 29 ° C. Terdapat perbedaan kondisi curah  hujan  dan  temperatur  antara
Mataram  dan  Bima.  Perbedaan  kondisi tersebut kemungkinan disebabkan adanya  perbedaan  kondisi  topografi diantara  keduanya  dimana  Mataram merupakan  daerah  perkotaan  dengan topografi cukup tinggi, sedangkan Bima mempunyai topografi rendah.
Umumnya  perubahan iklim  akan berdampak  pada  peningkatan  suhu secara global dan cenderung menyebabkan peningkatan potensi kejadian  banjir  ekstrem  di  Amerika Serikat.  Hal  ini  disebabkan  adanya peningkatan  frekuensi  badai  ekstrem dan  curah  hujan  lebat  (Raj  Singh  dan
Singh,  2012).  Pada  kasus  Bima  dan Mataram,  terlihat  bahwa  di  masa mendatang  (2018-2029)  ada  indikasi peningkatan  temperatur  hingga  di  atas 30 ° C  pada  bulan  Januari  hingga  Mei (Gambar  3-4).  Hal  ini  mengindikasikan terjadinya  perubahan  iklim  di  masa mendatang di Bima dan Mataram.
(a)

## (b)
Gambar  3-4:    Temperatur  rata-rata  bulanan
CCAM  dan  observasi  di  (a) Mataram dan (b) Bima (NTB) Berdasarkan
plot distribusi frekuensi neraca air pada musim basah (Januari-Februari-Maret/JFM), dapat dilihat  bahwa  pada  periode  2018-2029 diperkirakan  bahwa  bell  shape  bergeser ke arah kanan jika dibandingkan tahun 2006-2017  (Gambar  3-5a).  Hal  ini berarti nilai neraca  air  di  periode 2018- 2029 diperkirakan akan bertambah jika dibandingkan  dengan  periode  2006- 2017  (Gambar  3-5a).  Hal  ini  berarti pada  periode  2018-2029  di  musim
basah  (JFM),  neraca  air  di  Mataram akan cenderung bertambah (surplus).
Namun  demikian,  nilai  rata-rata neraca  air  atau  puncak  bell  shape  dari kurva  frekuensi neraca air  pada  musim JFM  diperkirakan  akan  berkurang.  Hal ini  berarti  kejadian  rata-rata  cenderung akan  berkurang  frekuensinya  dan kejadian  ekstrem  basah  diperkirakan akan bertambah di Mataram pada 2018- 2029  jika  dibandingkan  dengan  tahun 2006-2017.
Untuk  Bima,  hal  yang  sama diperkirakan  akan  terjadi.  Berdasarkan plot distribusi frekuensi neraca air pada musim  basah  (Januari-Februari-Maret/ JFM)  dapat  dilihat  bahwa  pada  periode 2018-2029  diperkirakan  bahwa  bell shape  bergeser  ke  arah  kanan  jika dibandingkan
tahun 2006-2017
(Gambar  3-5b).  Hal  ini  berarti  nilai neraca  air  di  periode  2018-2029 diperkirakan  akan  meningkat  jika dibandingkan  dengan  periode  2006- 2017  (Gambar  3-5a).  Kondisi  ini mengindikasikan  bahwa  pada  periode 2018-2029  di  musim  basah  (JFM) neraca  air  di  Bima  akan  cenderung bertambah  (surplus).  Namun  demikian, nilai  rata-rata  neraca  air  atau  puncak bell  shape  dari  kurva  frekuensi  neraca air pada musim JFM diperkirakan akan bertambah, namun tidak terlalu
signifikan  (Gambar  3-5b).  Hal  ini menandakan kejadian rata-rata cenderung akan bertambah tidak terlalu signifikan  frekuensinya  dan  kejadian ekstrem  basah  diperkirakan  akan bertambah di Bima pada 2018-2029 jika dibandingkan dengan tahun 2006-2017.
Pada  umumnya  neraca  air  di Bima jika dibandingkan dengan Mataram  mempunyai  range  atau  jarak nilai neraca air yang besar dengan nilai maksimum mencapai 400 mm dan nilai minimum  mencapai  -200  mm  (Gambar 3-5b).  Variabilitas  curah  hujan  dapat berpengaruh besar pada kondisi ketersediaan air yang mampu
mengubah  kondisi  ketersediaan  air  di suatu daerah (Danodia, 2015).
(a)
(b)
Gambar 3-5: Distribusi probabilitas neraca air pada musim JFM (a) di Mataram (b) di Bima.
Berdasarkan plot distribusi
frekuensi neraca air pada musim kering (Juni-Juli-Agustus/  JJA)  dapat  dilihat bahwa pada periode
2018-2029
diperkirakan    puncak  bell  shape meruncing dan bergeser ke arah kiri jika dibandingkan tahun 2006-2017 (Gambar 3-6a). Hal ini berarti nilai rata- rata  neraca  air  di  periode  2018-2029 diperkirakan  akan  berkurang  jika dibandingkan  dengan  periode  2006- 2017  dengan  frekuensi  yang  lebih meningkat  (Gambar  3-6a).  Kondisi  ini menandakan bahwa pada periode 2018- 2029  di  musim  kering  (JJA)  neraca  air di  Mataram  akan  cenderung  berkurang (defisit).
Untuk  Bima,  berdasarkan  plot distribusi  frekuensi  neraca  air  pada musim  kering  (Juni-Juli-Agustus/  JJA) dapat dilihat bahwa pada periode 2018- 2029  diperkirakan    bell  shape    akan melandai  jika  dibandingkan  tahun 2006-2017  (Gambar  3-6b).  Hal  ini berarti  probabilitas  frekuensi  rata-rata nilai  neraca  air  di  periode  2018-2029 diperkirakan akan menurun (defisit) jika dibandingkan  dengan  periode  2006- 2017 (Gambar 3-6a). Hal ini mengindikasikan  pada  periode  2018- 2029  pada  musim  kering  (JJA)  neraca air  di  Bima  akan  sedikit  mengalami basah (surplus) dan kering (defisit).
(a)
(b)
Gambar 3-6: Distribusi probabilitas neraca air pada musim JJA (a) di Mataram (b) di Bima

## 4 KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  skenario perubahan  iklim  RCP4.5    menunjukan terjadi  perubahan  curah  hujan  periode DJF  di  Mataram  dengan  penurunan curah  hujan  sekitar  37,21  mm.  Pada musim JJA berdasarkan proyeksi curah hujan  akan  naik  sekitar  4,53  mm. Sementara  di  Bima,  curah  hujan diproyeksikan  akan  terus  menurun pada setiap periodenya. Meski demikian, penurunannya  tidak  terlalu  signifikan dan hanya mencapai sekitar 0,45 mm di JJA dan 16,96 mm di DJF. Baik di Bima maupun  di  Mataram  diproyeksikan akan  terjadi  peningkatan  suhu  secara periodik  per-sepuluh  tahun  hingga tahun 2029, yaitu sekitar 0,5-1 ° C. Pada musim basah (JFM) diperkirakan neraca
air  di  Mataram  dan  Bima  pada  kurun 2018-2029  akan  cenderung  bertambah basah  jika  dibandingkan  pada  kurun waktu 2006-2017, sedangkan probabilitas  frekuensi  rata-rata  atau kejadian  rata-ratanya  cenderung  akan berkurang.  Pada  musim  basah  (JFM) nilai  neraca  air  di  Bima  cenderung memiliki range lebih besar jika dibandingkan  dengan  Mataram.  Pada musim  kering  (JJA)  di  Mataram  nilai rata-rata  neraca air  pada periode 2018- 2029  diperkirakan  akan  berkurang  jika dibandingkan  dengan  periode  2006- 2017  dengan  frekuensi  yang  lebih meningkat.  Sementara  itu,  nilai  neraca air  di  Bima  cenderung  menurun  pada tahun  2018-2029  jika  dibandingkan dengan 2006-2017.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Pusat Sains dan Teknologi atmosfer atas bantuan baik secara moril dan  materil  sehingga  penulis  dapat menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Bappenas,  2010.  Indonesian  Climate  Change Sectoral Roadmap- ICCSR: Basis
Sintifik: Analisis dan Proyeksi Kenaikan
Muka  Laut  dan  Cuaca  Ekstrim,  edited by Bappenas, Republik Indonesia.
Chen,  J.,  F.P.  Brissette,  D.  Chaumont,  dan M.
Braun,  2013.  Finding  Appropriate  Bias
Correction  Methods  in  Downscaling Precipitation  for  Hydrologic  Impact Studies  over  North  America,  Water Resour. Res., 49, 4187 – 4205, doi:10.1002/wrcr.20331.
Danodia,  A.,  2013.  Global  Warming  &  Regional
Climate  Change:  Impact  on  Water Resources and Agriculture in Chhattisgarh State, Thesis Of Department of Agrometeorology College of  Agriculture,  Indira  Gandhi  Krishi Vishwavidyalaya
Delpla,  I.,  A.V.  Jung,  E.  Baures,  M.  Clement, dan  O.  Thomas,  2009.    Impacts  of Climate  Change  on  Surface  Water Quality  in  Relation  to  Drinking  Water Production,  Environment  International,
35, 1225 – 1233. Duran E.J.A., A. Paucar-Caceres, E.R. Bandalaa,  dan  G.H.  Wright,  2017.  The
Impact  of  Global  Climate  Change  on Water  Quantity  and  Quality:  A  System Dynamics  Approach  to  the  US – Mexican Transborder  Region,  European  Journal of Operational Research, 256, 567 – 581.
Hidayati,  R.,  1990.  Kajian  Iklim  Kota  Jakarta,
Perubahan  dan  Perbedaan  dengan Daerah  Sekitarnya,  Thesis  Program Studi Agroklimatologi, Institut Pertanian Bogor. Hulme,  M.  dan  N.  Sheard,  1999.  Climate Change Scenarios for Indonesia,
Climatic Research Unit, Norwich, UK, 6
pp.
Hodgkins,  G.A.,  R.W.  Dudley,  dan  T.G.
Huntington,  2003.  Changes  in  the
Timing  of  High  River  Flows  in  New England over the 20th Century, Journal of Hydrology, 278, 244-252.
McGregor, J.L.,  K.C. Nguyen, D.G. Kirono, dan
J.J.  Katzfey,  2016.  High-Resolution Climate  Projections  for  the  Islands  of Lombok, Climate Risk Management, 12 (2016), 32 – 44.
Mileham,  L,  R.G.  Taylor,  M.  Todd,  J. Thompson, dan C. Tindimugaya, 2009. Climate  Change  Impacts  on  the Terrestrial  Hydrology  of  a  Humid, Equatorial  Catchment:  Sensitivity  of Projections to Rainfall Intensity,
Hydrological  Sciences  Journal,  54  (4) pp. 727-738, 10.1623/hysj.54.4.727.
Orville,  H.D.,  1990.  American  Meteorological
Society (AMS) Statement
on Meteorological  Drought,  Bull.  Am. Meteorol. Soc., 85 (2004), pp. 771-773. Peterson,  L.  dan  G.  Haug,  2005.  Climate  and the  Collapse  of  Maya  Civilization:  A Series  of  Multi-year  Droughts  Helped  to Doom an Ancient Culture, Sigma Xi, The Scientific  Research  Society,  diakses tanggal 25 Februari 2009 dari situs 36 http://www.americanscientist.org/issu es/num2/2005/4/climate-and-the- collapse-of-maya-civilization/1.
Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Sumber Daya  Air,  2012.  Potensi  Ketersediaan Air  pada  Wilayah  Sungai  di  Indonesia, Badan  Litbang  Pekerjaan  Umum, Jakarta.
Singh,  B.R.  dan  O.  Singh,  2012.  Study  of Impacts  of  Global  Warming  on  Climate Change: Rise  in Sea Level  and Disaster Frequency,  Global  Warming – Impacts and Future Perspective, InTech Publishing, DOI: 10.5772/ 50464.
Ren,  Y.Z.,  2011,  The  Influence  of  Climate Change  and  Human  Activities  on  Basin Water  Resources  and  Cases  Study, Dalian University of Technology doctoral dissertation, pp 5 – 21.
Smith,  J.B.  dan  D.A.  Tirpark,  1988.  Potential Effects of Global Climate Change on the United States, Vol. 2, National studies. Solomon, S., D. Quin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis,  K.B.  Averyt,  M.  Tignor,  dan H.L.  Miller  (editors),  2007.  Climate
Change  2007:  the  Physical  Science Basis.  Contribution  of  Working  Group  I to  the  Fourth  Assessment  Report  of  the Intergovernmental  Panel  on  Climate Change,  Cambridge  University  Press, Cambridge,  United  Kingdom  and  New York, NY, USA.
Tank, A.M.G., F.W. Zwiers, dan X. Zhang,2009.
Guidelines on Analysis of Extremes in a Changing  Climate  in  Support  of
Informed  Decisions  for  Adaptation, Climate Data and Monitoring, WCDMP- No. 72, World Meteorological Organization, WMO-TD No. 1500.
Thornthwaite, C.W. dan J.R. Mather, 1995. The Water  Balance,  Climatology,  VIII  (1),
New Jersey, NJ, pp. 1 – 37. UNDP (United Nation Development Programme), 2007. Human Development  Report,  Fighting  Climate Change – Human Solidarity in a Divided World, UNDP, New York.
Wang,  H.,  Y.W.  Jia,  J.H.  Wang,  dan  D.Y.  Qin, 2005.  Evolutionary  Laws  of  the  Yellow River B asin’s 20 Water Resources under the  Impact  of  Human  Activity,  J.  Nat. Resour., 20, 157 – 162.
Wang,    X.,  Y.  Luo,    L.  Sun,  dan    Y.  Zhang, 2015. Assessing the Effects of Precipitation  and  Temperature  Changes on Hydrological Processes in a Glacier ‐ Dominated  Catchment,  Hydrological Processes,  First  published:  8  May 2015, https://doi.org/10.1002/hyp.10538 . Zhang,  X.,  F.W.  Zwiers,  G.C.  Hegerl,  F.H. Lambert,  N.P. Gillett, S. Solomon, P.A. Stott,  dan  T.  Nozawa,    2007.  Detection of  Human  Influence  on  Twentieth- Century  Precipitation  Trends,  Nature
448, 461 – 465, doi: 10.1038/ nature06025 .