## Geomedia
Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian Geomedia Vol. 18 No. 2 Tahun 2020 | 132 – 143
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
El Nino 2015: Asosiasinya Dengan Kekeringan dan Dampaknya Terhadap Curah Hujan, Luas Panen dan Produksi Padi di Kabupaten Subang
Andri a, 1* , Rizki Dwi Priantoro b, 2 ab Jurusan Pendidikan Geografi Universitas Pendidikan Indonesia, Kota Bandung Indonesia
1 qaisandri@gmail.com*; 2 rizkidwipriantoro@gmail.com * korespondensi penulis
Informasi artikel A B S T R A K Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 07 September 2020 : 26 November 2020 : 30 November 2020
El  Nino  2015  merupakan  salah  satu  kejadian  El  Nino  dengan  intensitas sangat kuat yang terjadi pada dua dekade terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisis  bagaimana  El  Nino  2015  berasosiasi  dengan kekeringan serta dampaknya terhadap kondisi curah hujan dan pertanian padi di Kabupaten Subang. Data curah hujan bulanan tahun 2015 dari 19 stasiun  hujan  dianalisis  untuk  identifikasi  kekeringan  dengan menggunakan  SPI  (Standardize  Precipitation  Index),  serta  analisis  sifat hujan dan pewilayahan hujan pada 2015. Sementara itu dampak El Nino dan  kekeringan  terhadap  pertanian  padi  diidentifikasi  dengan menggunakan analisis trend produksi. Hasil studi menunjukan: (1) El Nino 2015  telah  berasosiasi  serta  memperparah  kejadian  kekeringan  di Kabupaten  Subang;  (2)  El  Nino  2015  secara  nyata  telah  menyebabkan curah hujan pada 18 stasiun hujan mengalami kondisi di bawah normal serta menyebabkan penurunan curah hujan sebanyak satu tingkat pada klasifikasi wilayah hujan dari keadaan normalnya; (3) asosiasi antara El Nino dan kekeringan parah pada 2015 menyebabkan luas panen dan produksi padi  di  Kabupaten  Subang  mengalami  penurunan  yang  besar.  Penulis merekomendasikan adanya pemantauan dan peringatan dini kekeringan akibat El Nino melalui analisis curah hujan untuk mencegah gagal panen dan kerugian yang lebih besar.
Kata kunci: El Nino 2015
Kekeringan
Curah hujan Luas panen Produksi padi Kabupaten Subang
A B S T R A C T
Keywords: El Nino 2015
Drought
Rainfall Harvested area Paddy production Subang Regency El Nino 2015 is one of the El Nino events with very strong intensity that occurred in the last two decades. This study aims to analyze how the 2015 El Nino is associated with drought and its impact on rainfall condition and paddy farming in Subang Regency. Monthly rainfall data for 2015 from 19 rain stations were analyzed for the identification of drought using the SPI (Standardized Precipitation Index), as well as analysis of the nature of rain and rain zone in 2015. Meanwhile, the impact of El Nino and drought on rice farming was  identified using the analysis of production trends. The study  results  show:  (1)  El  Nino  2015  has  associated  and  exacerbated drought events in Subang Regency; (2) The 2015 El Nino has caused rainfall at 18 rain stations to experience below normal conditions and also caused a decrease in rainfall by one level in the classification of rain zone from its normal state; (3) the association between El Nino and severe drought in 2015 caused the harvested area and paddy production in Subang Regency to  experience  a  large  decline.  The  author  recommends  monitoring  and early warning of drought due to El Nino through rainfall analysis to prevent crop failure and greater losses.
© 2020 (Andri, Rizki Dwi Priantoro). All Right Reserve

## Pendahuluan
Wilayah  indonesia  berada  pada  posisi strategis,  terletak  di  daerah  tropis  antara  Benua Asia dan Benua Australia serta di antara Samudera Pasifik  dan  Samudera  Hindia.  Indonesia  juga merupakan  sebuah  negara  kepulauan  yang membujur  dari  barat  ke  timur  serta  terdapat banyak  selat  dan  teluk.  Sementara  kondisi topografi  wilayah  indonesia  yang  bergunung, berlembah  serta  banyak  pantai,  merupakan kenampakan  lokal  yang  menambah  beragamnya kondisi iklim Indonesia. Keadaan ini menyebabkan wilayah Indonesia sangat rentan dipengaruhi oleh fenomena  iklim  global  seperti  ENSO  ( El  Nino Southern Oscillation ).
ENSO  adalah  menyimpangnya  Suhu Permukaan  Air  Laut  (SPL)  dari  keadaan  rata- ratanya (Sugiarto  &  Kurniawan,  2009) .  ENSO terdiri atas El Nino sebagai fase hangat ENSO dan La  Nina  sebagai  fase  dinginnya (Hidayat  et  al., 2018). El  Nino  yaitu  anomali  iklim  yang menyebabkan kondisi suhu permukaan air laut di Pasifik  bagian  tengah  dan  timur  ekuator  lebih hangat  dari  rata-ratanya.  El  Nino  biasanya berasosiasi  dengan  kemarau  panjang  dan kekeringan (Irianto et al., 2004) .
Hal  tersebut  lebih  diperjelas  lagi  oleh laporan  keempat  IPCC  yang  menyatakan  bahwa berkurangnya curah hujan di daratan sejak 1950- an  kemungkinan  merupakan  penyebab  utama tren kekeringan, dimana suatu studi menunjukkan bahwa  area  lahan  yang  sangat  kering  di  seluruh dunia  telah  meningkat  lebih  dari  dua  kali  lipat sejak  tahun  1970-an,  hal  itu  dikaitkan  dengan penurunan  curah  hujan  akibat  fenomena  ENSO (IPCC, 2007) .
Pertanian  terutama  pada  subsektor tanaman  pangan  paling  rentan  terhadap perubahan  iklim (Surmaini,  Runtunuwu,  &  Las, 2011). Produksi  tanaman  padi  pada  setiap kejadian  ENSO  menurun,  terutama  untuk  jenis padi ladang (Sugiarto & Kurniawan, 2009) . Selain itu menurunnya curah hujan tahunan pada semua intensitas  El  Nino  berarti  pada  saat  tersebut pasokan air berkurang sehingga luas areal tanam,
indeks  pertanaman,  dan  produktivitas  menurun serta  dapat  meningkatkan  resiko  tanaman terhadap kekeringan dan gagal panen (Irianto et al.,  2004) .  Kenaikan  1°C  indeks  Nino  3.4  pada bulan Agustus menyebabkan penurunan 1,32 juta ton  produksi  padi  pada  tahun  berikutnya.  SPL Nino  3.4  mempengaruhi  produksi  padi  di  12 provinsi  terutama  Jawa  dan  Sulawesi  Selatan (Naylor et al., 2002) .
Sebagai bagian dari isu perubahan iklim, El Nino  tidak  hanya  berdampak  pada  tanaman pertanian.  Perubahan  iklim  juga  berpengaruh terhadap  perspektif  dan  perilaku  petani  dalam mengelola  lahan  pertaniannya.  Petani  yang berada di daerah kering memiliki pengaruh yang signifikan  terhadap  peluang  kegagalan  panen. Sedangkan  petani  yang  mengalami  penurunan hasil panen dan berada di daerah kering memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  peluang keputusan  petani  dalam  mengubah  pola  tanam dan  menggeser  waktu  tanam  sebagai  bentuk adaptasi  terhadap  perubahan  iklim (Hidayati  & Suryanto, 2015) . Pada dua dekade terakhir (2000 – 2019) El Nino terjadi sebanyak tujuh kali dengan intensitas lemah  hingga  sangat  kuat (Andri,  2020) .  El  Nino pada  tahun  2015  merupakan  kejadian  El  Nino sangat kuat pada dua dekade terakhir berdasarkan intensitasnya  setelah  kejadiannya  yang  terakhir pada  tahun  1997.  Data  Direktorat  Perlindungan Tanaman Pangan menyebutkan El Nino 2015 telah menyebabkan  tanaman  padi  terkena  kekeringan hingga menyentuh angka 600 ribu hektar.
Perekonomian Kabupaten Subang sebagian besar di bidang pertanian. Di dalam PDRB (Produk Domestik Regional Bruto) sektor pertanian masih tetap mendominasi pada posisi pertama sebesar 28,56% (BPS,  2018) .  Kabupaten  Subang  juga memiliki  areal  sawah  terluas  ketiga  setelah Indramayu  dan  Karawang  sekaligus  sebagai penyumbang  produksi  beras  terbesar  ketiga  di Jawa Barat. Luas lahan sawah Kabupaten Subang pada tahun 2019 seluas 84.570 hektar atau sekitar 41,21% dari total luas wilayah Kabupaten Subang.
Dengan demikian Kabupaten Subang merupakan salah satu daerah sentra padi di Jawa Barat.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  pengukuran untuk mengetahui tren dan pola dampak El Nino sangat penting untuk dilakukan baik hubungannya  dengan  kekeringan  maupun dampaknya terhadap penurunan curah hujan, luas panen  dan  produksi  padi  di  Kabupaten  Subang. Sehingga  penelitian  ini  diantaranya  bertujuan untuk: (1) menganalisis hubungan antara kejadian El  Nino  2015  dengan  kejadian  kekeringan  di Kabupaten  Subang;  serta  (2)  mengkaji  dampak kejadian  El  Nino  2015  terhadap  kondisi  curah hujan; (3) mengkaji dampak kejadian El Nino 2015 terhadap  luas  panen  dan  produksi  padi  di Kabupaten Subang.

## Metode Penelitian
Lokasi  penelitian  dilakukan  di  wilayah Kabupaten  Subang.  Data  yang  digunakan merupakan  data Oceanic  Nino  Index (ONI)  dari NOAA  untuk  identifiksi  kejadian  El  Nino. Kemudian  data  curah  hujan  bulanan  pada  tahun 2015  dari  19  stasiun  hujan  yang  terdapat  di Kabupaten Subang dari Perum Jasa Tirta II UUW III.  Data  lainnya  berupa  curah  hujan  normal bulanan periode 30 tahun (1981 – 2010) pada 19 stasiun hujan yang bersumber dari BMKG. Terakhir data  luas  panen  dan  produksi  padi  sawah  dan ladang  dari  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Subang pada tahun 2014 – 2016.
Data ONI yang telah didapatkan kemudian dianalisis  untuk  mengidentifikasi  karakteristik kejadian El Nino pada tahun 2015 mulai dari durasi hingga  intensitasnya.  Karena  terdapatnya  data curah hujan kosong, maka dilakukan perhitungan pendugaan curah hujan dengan metode Inversed Squared Distance (Martha & Adidarma, 1992) :
PX = 1 (dXA) 2 PA + 1 (dXB) 2 PB + 1 (dXC) 2 PC
1 (dXA) 2 + 1 (dXB) 2 + 1 (dXC) 2
Dimana  PX:  tinggi  curah  hujan  yang  ditanyakan pada  suatu  bulan.  PA,  PB,  PC:  tinggi  hujan  di stasiun A, B, C (sekitarnya) pada bulan yang sama. dXA,  dXB,  dXC:  jarak  stasiun  X  (km)  terhadap masing-masing stasiun A, B dan C.
Selain itu curah hujan juga dianalisis untuk mendapatkan curah hujan rerata wilayah dengan menggunakan metode Poligon Thiessen:
P ̅ = ( a 1 A t x P 1 ) + ( a 2 A t x P 2 ) + ⋯ + ( a n A t x P n )
Dimana: P= hujan rerata wilayah. a 1 , a 2 , dan an= luas daerah yang mewakili stasiun 1, 2, sampai n. A t = luas wilayah total. P 1 , P 2 dan P n = hujan pada stasiun 1, 2 sampai n.
Analisis pertama terhadap data curah hujan yang  telah  lengkap  yaitu  pewilayahan  spasial curah hujan tahunan pada 2015. Peta curah hujan tersebut  dibuat  melalui  software  ArcGIS  dengan menggunakan metode interpolasi Tension Spline. Data curah hujan kemudian dilakukan perhitungan untuk identifikasi sifat hujan yang terdiri dari Atas Normal (AN), Normal (N), dan Bawah Normal (BN) dengan persamaan berikut (BMKG, 2018) :
SH = CH Ti CH Ni x100
Dimana  SH=  sifat  hujan;  CH Ti =curah  hujan  pada waktu ke i; CH Ni =curah hujan normal pada waktu ke  i.  Nilai  perbandingannya  adalah:  Atas  Normal (AN), jika nilai perbandingannya > 115% terhadap rata-ratanya;  Normal  (N),  nilai  perbandingannya antara 85% - 115% terhadap rata-ratanya; Bawah Normal  (BN),  jika  nilai  perbandingannya  <  85% terhadap rata-ratanya.
Selanjutnya
identifikasi
kekeringan dilakukan  dengan  menggunakan Standardize Precipitation  Index (SPI).  Perhitungan  SPI dilakukan pada skala 1 bulan dan 12 bulan baik per stasiun  maupun  SPI  rerata  wilayah.  Perhitungan SPI dilakukan melalui persamaan sebagai berikut (Bobadoye et al., 2019) ; (Widodo, 2013) :
SPI i = X ij − X im SD Dimana  SPI i =  indeks  SPI  pada  waktu  ke  i.  X ij = curah  hujan  aktual  pada  waktu  ke  i  di  stasiun  j. X im = curah hujan normal pada waktu ke i di stasiun j. SD= standar deviasi curah hujan pada waktu ke i. Standar deviasi curah hujan dihitung dengan:
SD = √  (x − 𝑥̅ ) 2

## n − 1
Dimana SD= standar deviasi curah hujan waktu ke i.  x=  curah  hujan  pada  waktu  ke  i.  =  rata-rata curah hujan pada waktu ke i. Sementara n= jumlah
tahun. Melalui nilai indeks SPI tersebut, akan dapat diketahui  karakteristik  kekeringan  diantaranya keparahan  kekeringan  serta  jumlah  bulan  kering per  tahun.  Kejadian  dan  keparahan  kekeringan ditentukan  berdasarkan  kelas  kekeringan  SPI seperti pada tabel berikut ini
Tabel 1. Kelas kekeringan SPI Indeks SPI Kelas Kekeringan ≥ 2.00 Sangat basah 1.50 s.d 1.99 Basah 1.00 s.d 1.49 Agak basah -0.99 s.d 0.99 Normal -1.00 s.d -1.49 Agak kering -1.50 s.d -1.99 Kering ≤ -2.00 Sangat kering
Sumber: (McKee et al., 1993)
Analisis  selanjutnya  yaitu  pengukuran dampak  El  Nino  2015  terhadap  luas  panen  dan produksi  padi.  Pengukuran  ini  diidentifikasi melalui  nilai  laju  pertumbuhan  luas  panen  dan produksi dari tahun sebelumnya
2014
(Kementerian Pertanian, 2015) .
R (%) = Produksi t − Produksi t−1 Produksi t−1 x 100
Dimana R=laju pertumbuhan; Produkti t =produksi padi pada waktu ke t; Produksi t-1 = produksi padi pada  tahun  sebelumnya.  Pengukuran  dampak  El Nino 2015 terhadap luas panen dan produksi padi juga  dianalisis  melalui  Analisis  Trend  Produksi, metode sederhana yang diterbitkan oleh IPCC.
Analisis ini menggunakan nilai perbandingan  produksi  aktual  dan  ekspektasi produksi  padi.  Produksi  ekspektasi  adalah produksi  yang  diharapkan  terjadi  pada  keadaan iklim normal yang dapat dihitung melalui produksi rata-rata  bergerak  3  tahunan  ( 3  year  moving average ).  Dalam  kasus  ini  yaitu  nilai  rata-rata produksi dari 2014, 2015 dan 2016. Sehingga nilai deviasi  negatif  atau  positif  diantara  keduanya mencerminkan  pengaruh  iklim.  Metode  ini  telah dilakukan  oleh (Gommes,  1998) di  Thailand  dan (Irawan, 2003) di Indonesia.
Deviasi= produksi aktual – produksi ekspektasi

## Hasil dan Pembahasan

## Kejadian El Nino Tahun 2015
Fenomena  ENSO  didefinisikan  ketika anomali  SPL  selama  3  bulan  berturut-turut  lebih dari atau sama dengan +0,5 (indikasi fenomena El Nino)  dan  kurang  dari  atau  sama  dengan  -0,5 (indikasi  fenomena  La  Nina).  Berdasarkan intensitasnya,  ENSO  kemudian  dikelompokkan lagi menjadi ENSO lemah (anomali SPL 0,5 hingga 0,9); sedang (1,0 hingga 1,4); kuat (1,5 hingga 1,9) dan sangat kuat (≥ 2,0) (Hidayat et al., 2018) .
Gambar 1. Oceanic Nino Index (ONI) tahun 2015 Sumber: NOAA diolah
Berdasarkan gambar di atas, maka El Nino pada tahun 2015 memiliki intensitas sangat kuat dengan puncaknya berada pada bulan Desember 2015  sebesar  2,6.  Durasinya  dimulai  pada  bulan November  2014  dan  berakhir  pada  Maret  2016 atau  selama  19  bulan.  Intensitas  El  Nino  mulai mengalami  kenaikan  pada  April  2015  hingga puncaknya di Desember kemudian menurun lagi.

## El  Nino  2015  dan  Asosiasinya  Dengan Kekeringan di Kabupaten Subang
Untuk melihat bagaimana asosiasi antara El Nino  dengan  kejadian  kekeringan,  maka  pada Tabel 2 disajikan data visual mengenai bagaimana El  Nino  2015  mempengaruhi  tingkat  keparahan kekeringan  bulanan  yang  dapat  dilihat  melalui nilai indeks SPI. Berdasarkan tabel tersebut dapat diketahui bahwa rata-rata pada tahun 2015, terjadi kekeringan  bulanan  di  setiap  stasiun  hujan.  Dari 228  bulan  yang  dilakukan  perhitungan  dari  19 stasiun hujan berbeda, 104 bulan diantaranya atau 45,6% mengalami kekeringan.
Nilai indeks SPI terendah terjadi pada bulan Agustus 2015 di stasiun Pamanukan, yaitu sebesar 3,24.  Dilihat  berdasarkan  waktunya,  kekeringan bulanan  pada  2015  secara  umum  terjadi  pada bulan-bulan  kemarau,  yaitu  Mei  hingga November.  Sementara  itu  puncak  kekeringan  di Kabupaten Subang pada tahun 2015 terjadi pada bulan  Agustus.  Hal  tersebut  bisa  dilihat  bahwa pada bulan agustus, hampir semua stasiun hujan mengalami  kekeringan  bahkan  dengan  level keparahan  notabene  pada  kelas  kering  hingga sangat kering.
Karakteristik  kekeringan  tahun  2015  di Kabupaten  Subang  juga  dapat  dilihat  melalui
jumlah total akumulasi bulan kering setiap stasiun hujan. Pada tahun 2015, stasiun Pamanukan dan Karangtoman  sebagai  stasiun  hujan  yang mengalami  bulan  kekeringan  paling  tinggi  yaitu sebanyak  10  bulan  dari  12  bulan  yang  ada. Kemudian  disusul  oleh  stasiun  lainnya  seperti Tambakdahan  dengan  9  bulan  kekeringan  serta Stasiun Cinangling, Dangdeur, dan Ciseuti dengan 7  bulan  kekeringan.  Hal  ini  menunjukan  bahwa kekeringan  pada  2015  terjadi  hampir  di  seluruh wilayah  Kabupaten  Subang,  mulai  dari  utara hingga ke bagian selatan wilayahnya.
Tabel 2. Indeks SPI bulanan tiap stasiun hujan pada kejadian El Nino tahun 2015
Stasiun BULAN ∑ BK J F M A M J J A S O N D Ciasem -0.55  -0.66  -0.84  -0.65  -1.34  -0.63  -0.39  -0.79  -0.53  -1.19  -1.31  -1.21 4 Cigugur -0.50  -0.34 0.34 -0.90  -0.74  -0.49  -0.57  -1.44  -1.10  -0.80  -1.14  -0.56 3 Cinangling 0.43 -1.71 0.75 1.05 -1.04  -1.23  -1.12  -2.44  -0.51  -1.19  -1.50 1.08 7 Cipeundeuy 0.90 -0.72 0.72 -1.22  -1.10  -1.47  -0.73  -1.64  -0.93  -1.23  -1.49  -0.66 6 Ciseuti -0.41  -0.01  -1.06  -0.53  -1.12  -1.08  -1.34  -1.61  -1.40  -1.35  -0.43  -0.82 7 Curugagung -0.41 0.70 1.79 -0.35  -1.11  -1.27  -1.69  -2.83  -0.96  -1.08 0.14 -0.28 5 Dangdeur -0.24  -0.81  -0.99  -0.27  -1.09  -1.54  -1.64  -1.61  -1.12  -1.48  -1.09 0.37 7 Karanganyar -0.31  -0.73  -0.97  -1.29  -1.05  -0.53  -0.74  -1.99  -0.82  -0.81  -0.89  -0.42 3 Pamanukan -1.44  -1.22  -0.17  -2.45  -1.18  -1.08  -1.31  -3.24  -1.12  -2.73  -2.00  -0.18 10 Pagaden -0.17  -0.72 0.50 -0.49  -0.97  -1.28  -0.63  -2.07  -1.24  -1.48  -1.78 0.45 5 Pusakanegara -1.31  -0.65  -1.37  -2.02  -0.87  -0.56 0.30 -0.38  -0.23  -0.87  -1.28  -0.84 4 Salamdarma -0.93  -0.77  -0.76  -1.32  -0.98  -0.73  -1.48  -2.97  -1.02  -1.38  -1.85  -0.11 6 Sindanglaya -0.27 0.23 -2.18 0.12 -0.36  -1.25  -1.03  -1.60  -0.84  -1.01  -1.17  -0.43 6 Subang 0.46 0.08 0.16 -0.06  -0.74  -0.99  -0.75  -0.72  -0.64  -1.03  -1.06 1.38 2 Ponggang 0.47 -0.33  -0.23 0.06 -0.99  -0.88  -0.96  -1.94  -0.86  -0.81 0.64 -0.81 1 Karangtoman -1.05  -0.88  -1.55  -2.18  -2.25  -1.27  -0.99  -2.96  -1.33  -2.08  -2.57  -2.24 10 Ciberes -0.70  -0.67  -1.45  -1.62  -0.82  -1.04  -0.18  -0.75  -0.74  -1.35  -1.99  -0.72 5 Tambakdahan -1.36  -0.89  -1.27  -2.03  -1.75  -0.88  -0.82  -3.09  -1.54  -1.62  -2.21  -1.02 9 Kasomalang -0.51 0.57 -0.52  -0.19  -0.86  -1.01  -1.35  -1.76  -0.84  -1.06 0.97 -0.05 4 JUMLAH 104 Agak kering Kering Sangat kering Sumber: hasil penelitian, 2020 Berdasarkan perhitungan,
dengan berbahan dasar data Indeks SPI tahunan (12 bulan) setiap stasiun, Gambar 2 menunjukan bagaimana persebaran  kekeringan  pada  tahun  2015. Kekeringan  pada  2015  di  Kabupaten  Subang
terjadi  pada  163.789  hektar  atau  76%  daripada luas  Kabupaten  Subang.  Hal  tersebut  dengan rincian  67.749  hektar  pada  level  agak  kering, 41.445 hektar pada level kering dan 54.585 hektar pada level sangat kering.  Secara teori, persebaran
spasial  kekeringan  merupakan  difusi  ekspansi, yaitu suatu proses bagaimana informasi, material dan  sebagainya  menjalar  melalui  suatu  populasi dari  satu  daerah  ke  daerah  yang  lainnya  dalam lingkup  ruang  dan  waktu (Bintarto  & Hadisumarno,  1987). Persebaran  kekeringan bersifat merayap secara perlahan-lahan dari satu daerah ke daerah lainnya.
Pada  bulan  Juni  Kabupaten  Subang mengalami tren kekeringan dengan skala sedang.
Pada  bulan  Juli  kekeringan  dengan  skala  tinggi mulai menjalar pada setengah wilayahnya. Hingga Agustus  dan  September  hampir  seluruh  wilayah Subang  dilanda  kekeringan  dengan  skala  tinggi. Kekeringan  akan  mulai  menurun  pada  bulan Oktober, dimana di bagian selatan hingga tengah wilayahnya,  kekeringan  di  Subang  menurun menjadi  skala  rendah  dan  sedang.  Sementara  di bagian  utaranya  masih  tinggi (Nasution  & Syaifullah, 2005) .
Gambar 2. Peta kekeringan di Kabupaten Subang pada tahun 2015 Sumber: hasil penelitian, 2020
Uraian  ini  menunjukan  bahwa  El  Nino berasosiasi kuat dengan kekeringan yang terjadi di Kabupaten  Subang.  Besarnya  durasi  dan  tingkat keparahan kekeringan yang ditunjukan pada Tabel 2 ,  mengindikasikan  bahwa  kejadian  El  Nino dengan  intensitas  sangat  kuat  berpotensi memperparah  kekeringan  hingga  pada  level sangat  kering.  Pengaruh  ENSO  terhadap kekeringan di Subang yang diwakili oleh korelasi antara  indeks  ONI  dan  indeks  SPI  menunjukan hubungan negatif atau terbalik, yang menggambarkan bahwa ketika indeks ONI positif (indikasi El Nino) maka indeks SPI negatif (indikasi kekeringan).  Meskipun  memiliki  korelasi  tingkat lemah,  namun  nilai  p  sebesar  0,000  yang
menunjukan  adanya  pengaruh  dan  hubungan sangat kuat antara keduanya (Andri, 2020) .

## Dampak El Nino 2015 Terhadap Kondisi Curah Hujan di Kabupaten Subang
Terhadap curah hujan, dampak El Nino yang pertama  dapat  dilihat  melalui  perbedaan  antara persebaran spasial curah hujan pada 2015 sebagai tahun El Nino dengan curah hujan pada keadaan iklim normal. Hal ini seperti terlihat pada Gambar 3 dan 4 .  Kedua  peta  tersebut  merupakan  hasil pewilayahan hujan yang klasifikasinya ditentukan berdasarkan  kriteria  sebagai  berikut (Pramudia, 2008):
• Wilayah I merupakan wilayah  yang  memiliki curah hujan rendah dengan intensitas <1.000 mm/tahun.
• Wilayah II merupakan wilayah yang memiliki curah hujan sedang dengan intensitas 1.000- 3.000  mm/tahun.  Wilayah  II,  yang  memiliki kisaran  sangat  lebar,  dapat  dibagi  lagi  ke dalam tiga sub-wilayah, yaitu (1) Sub-wilayah
IIA dengan intensitas curah  hujan 1.000-1.750 mm/tahun,  (2) Sub-wilayah  IIB dengan intensitas curah hujan 1.750-2.250 mm/tahun, dan  (3) Sub-wilayah  IIC dengan  intensitas curah hujan 2.250-3.000 mm/tahun.
• Wilayah  III merupakan  wilayah  memiliki curah  hujan  tinggi  dengan  intensitas  3.000- 3.500 mm/tahun.
• Wilayah  IV merupakan  wilayah  memiliki curah  hujan  sangat  tinggi  dengan  intensitas >3.500 mm/tahun.
Perhatikan kedua  peta di bawah. Terdapat perbedaan perubahan luas dan cakupan  wilayah hujan  saat  normal  dan  saat  El  Nino  2015.  Pada keadaan  normal,  curah  hujan  di  Kabupaten Subang  terbagi  atas  enam  wilayah  dari  mulai wilayah I (curah hujan rendah) hingga  wilayah IV
dengan intensitas hujan sangat tinggi.  Wilayah II dominan  berada  di  Subang  bagian  utara  dan tengah dengan curah hujan berkisar antara 1.000 hingga  3.000  mm  per  tahun.  Secara  topografi daerah  tersebut  merupakan  dataran  rendah dengan  topografi    datar  di  bagian  utara  hingga berbukit di bagian tengahnya.
Sementara itu curah hujan wilayah III dan IV yang  merupakan  curah  hujan  tinggi  dan  sangat tinggi berada di daerah selatan yang merupakan daerah  dataran  tinggi  berupa  topografi pegunungan di sekitar Tangkuban Parahu. Daerah ini memiliki ketinggian 500 – 1500 mdpl. Tingginya intensitas curah hujan di daerah tersebut diduga sebagai pengaruh dari keadaan topografi Subang bagian  selatan  yang  merupakan  daerah pegunungan. Hal tersebut berpengaruh terhadap intensitas hujan  yang lebih besar karena terletak di  dataran  tinggi  sebagai  akibat  dari  adanya pengaruh  orografis  atau  curah  hujan  daerah pegunungan (Departemen Geofisika dan Meteorologi  FMIPA  IPB,  2016).  Kondisi  ini merupakan  fenomena  lokal  yang  membuat beragamnya curah hujan di Kabupaten Subang.
Gambar 3. Peta wilayah hujan tahunan pada tahun iklim normal di Kabupaten Subang Sumber: hasil penelitian, 2020
Gambar 4. Peta wilayah hujan tahunan pada tahun El Nino 2015 di Kabupaten Subang Sumber: hasil penelitian, 2020
Curah  hujan  di  Indonesia  akan  sangat bergantung  pada  sirkulasi  monsoon.  Sedangkan sirkulasi monsoon akan dipengaruhi oleh kejadian ENSO.  Dengan  kata  lain  kejadian  El  Nino  dapat berdampak pada penurunan curah hujan (Irawan, 2006) .  Curah  hujan  di  Subang  mengikuti  pola monsunal. Pola ini dicirikan oleh tipe hujan yang bersifat  unimodial,  atau  memiliki  satu  puncak musim  hujan  dan  satu  puncak  musim  kemarau (Andri,  2020) .  Pola  hujan  monsunal  seperti  ini dipengaruhi kuat oleh kejadian ENSO, lemah pada daerah  dengan  pola  hujan  equatorial  dan  tidak jelas pengaruhnya pada daerah dengan pola hujan lokal (Sugiarto & Kurniawan, 2009) .
Untuk  melihat  secara  rinci  besaran intensitas  hujan  yang  turun  akibat  El  Nino  pada 2015, Gambar  5 dan Tabel  3 merupakan  contoh pemaparan  yang  baik.  Berdasarkan  gambar tersebut,  nampak  bahwa  El  Nino  2015  telah berdampak terhadap penurunan curah hujan baik pada  periode  DJF,  MAM,  JJA  dan  SON.  Namun berdasarkan Tabel  3 ,  penurunan  curah  hujan akibat  El  Nino  2015  tidak  terlalu  besar  pada periode  DJF  dan  MAM,  masing-masing  sebesar 21%  dan  32%  dari  keadaan  normalnya.  Namun
penurunan curah hujan akibat El Nino 2015 sangat besar terjadi pada periode JJA (Juni-Juli-Agustus) dan SON (September-Oktober-November) masing-masing turun sebesar 94% dan 70% dari keadaan  normalnya.  Sedangkan  pada  periode tahunan, El Nino 2015 berhasil menurunkan curah hujan Kabupaten Subang sebesar 40%.
Gambar 5. Perbandingan curah hujan wilayah Subang saat El Nino 2015 dan saat iklim Normal
Tabel 3: Kondisi curah hujan wilayah Kabupaten Subang menurut skenario anomali iklim El Nino
2015 dan iklim Normal Periode El Nino 2015 Normal DJF 742 79% 940  100% MAM 479 68% 702  100%
Periode El Nino 2015 Normal JJA 13 6% 204  100% SON 139 30% 462  100% TAHUNAN 1373 60% 2307  100%
Catatan:  Angka  di  dalam  kurung  menunjukkan nisbah  terhadap  nilai  rata-rata  curah  hujan  per periode atau tahunan pada iklim Normal Sumber: hasil penelitian, 2020
Keadaan  ini  kemudian  mengindikasikan bahwa  kejadian  El  Nino  2015  di  Kabupaten Subang  lebih  berdampak  terhadap  curah  hujan pada  musim  kemarau  (JJA  dan  SON)  daripada musim hujan (DJF dan MAM). Hal ini seperti apa yang dikemukakan oleh Irianto et al. (2004) bahwa terhadap  jumlah  curah  hujan  baik  pengaruh  El Nino  maupun  La  Nina  lebih  kuat  pada  musim kemarau  dibandingkan  pada  musim  hujan. Keadaan ini lebih diperkuat lagi lewat suatu studi yang mencoba melakukan analisis korelasi antara curah  hujan  dengan  indeks  ONI.  Hasil penelitiannya  memperlihatkan  bahwa  pada periode  JJA  dan  SON,  banyak  stasiun  hujan menunjukan  korelasi  positif  antara  curah  hujan dan ONI dengan kategori cukup kuat hingga kuat (Hidayat et al., 2018) .
Selanjutnya, dampak El Nino 2015 terhadap curah hujan juga dapat dilihat melalui sifat hujan. Sifat  hujan  merupakan  perbandingan  antara jumlah  curah  hujan  yang  terjadi  selama  satu bulan/tahun  dengan  nilai  rata-rata  atau normalnya  dari  bulan  tersebut  di  suatu  tempat (BMKG,  2018) .  Dari  19  stasiun,  18  diantaranya kecuali  Stasiun  Subang  mengalami  sifat  hujan tahunan di bawah normal pada tahun 2015. Nilai defisitnya < 85%. Nilai defisit terendah terjadi di Stasiun Tambakdahan sebesar 22%. Ini artinya, El Nino yang terjadi pada tahun 2015 telah membuat curah hujan hampir di seluruh wilayah Kabupaten Subang mengalami defisit di bawah normal.
Tabel 4: Sifat hujan tahunan setiap stasiun hujan di Kabupaten Subang pada tahun 2015
Stasiun  Aktual Normal  Defisit  SH Ciasem 512 1200 43% BN Cigugur 761 1393 55% BN Cinangling 1990 2649 75% BN
Stasiun  Aktual Normal  Defisit  SH Cipeundeuy 1241 2132 58% BN Ciseuti 2377 3947 60% BN Curugagung 2865 3559 81% BN Karanganyar 533 1324 40% BN Pamanukan 429 1390 31% BN Pagaden 1322 2036 65% BN Pusakanegara  447 1201 37% BN Salamdarma 642 1478 43% BN Sindanglaya 2638 3871 68% BN Dangdeur 1856 2957 63% BN Subang 2049 2345 87% N Ponggang 2355 3196 74% BN Karangtoman 512 1871 27% BN Tambakdahan  348 1605 22% BN Ciberes 897 1983 45% BN Kasomalang 2764 3531 78% BN

## Sumber: hasil penelitian, 2020

## Dampak  El  Nino  2015  Terhadap  Penurunan Luas Panen dan Produksi Padi
Pada  tahap  ini,  dampak  El  Nino  dilihat melalui  dua  cara  analisis,  yaitu  melalui  laju pertumbuhan serta melalui analisis trend produksi. Keduanya bisa dilihat melalui Tabel 5 . Pada 2015 luas  panen  padi  sawah  mengalami  laju pertumbuhan  luas  panen  sebesar  -5,76% sedangkan  produksinya  0,54%.  Ini  artinya  luas panen  padi  sawah  pada  2015  mengalami penurunan sebesar 5,76% dari tahun sebelumnya 2014. Sedangkan produksinya naik hanya sebesar 0,54% saja. Sementara itu pada padi ladang, baik luas  panen  maupun  produksinya  mengalami penurunan  yang  cukup  besar,  masing-masing sebesar -31,19% dan -30,67%.
Kedua  dampak  El  Nino  juga  dapat  dilihat melalui  analisis  trend  produksi.  Berdasarkan perhitungan  ditemukan  bahwa  nilai  deviasi  luas panen dan produksi baik padi sawah maupun padi ladang adalah negatif. Ini artinya luas panen dan produksi  yang  terjadi  pada  2015  lebih  rendah daripada  luas  panen  dan  produksi  yang diharapkan  terjadi  pada  iklim  normal.  Pada  padi sawah,  di  tahun  2015  Kabupaten  Subang kehilangan  potensi  luas  panen  sebesar  8.379 hektar serta kehilangan potensi produksi sebesar 36.595  ton.  Sedangkan  pada  padi  ladang
kehilangan potensi luas panen sebesar 180 hektar dan produksinya 649 ton.
Hal ini sebagai akibat dari dampak anomali iklim beruntun, dimana El Nino dengan intensitas sangat kuat yang terjadi pada 2015 menyebabkan
curah  hujan  defisit  di  bawah  normal,  kemudian berakibat  pada  terjadinya  kekeringan  dengan tingkat  keparahan  yang  tinggi  serta  menempati daerah yang sangat luas.
Tabel 5: Dampak kejadian El Nino dan kekeringan 2015 terhadap penurunan luas panen dan produksi padi sawah dan ladang di Kabupaten Subang Item Laju Pertumbuhan Aktual Ekspektasi Deviasi Padi Sawah Padi Ladang Padi Sawah Padi Ladang Padi Sawah Padi Ladang Padi Sawah Padi Ladang Luas Panen (Ha) -5.76% -31.19% 16.3812 750 172.191 930 -8.379 -180 Produksi (Ton) 0.54% -30.67%  1.153.868 2.363 1.190.462 3.012 -36.595 -649
Sumber: hasil penelitian, 2020
Berdasarkan  uraian  di  atas,  di  Subang secara umum nampaknya pengaruh El Nino lebih besar  pengaruhnya  terhadap  padi  ladang daripada  padi  sawah.  Bisa  dilihat  melalui  nilai negatif laju pertumbuhannya yang besar. Hal ini sesuai  dengan  studi  lain  yang  mengungkapkan bahwa penurunan luas tanam dan produksi padi ladang akibat El Nino dan kekeringan lebih besar daripada  padi  sawah (Irianto  et  al.,  2004) ; (Surmaini et al., 2014) . Hasil ini berdasarkan pada alasan  kuat  bahwa  pasokan  air  pertanian  di Kabupaten  Subang  dipenuhi  oleh  adanya penyaluran  air  irigasi  dari  Bendungan  Jatiluhur. Sehingga  dampak  dari  El  Nino  dan  kekekringan terhadap padi sawah dapat diatasi.
Hasil  penelitian  lain  menunjukan  bahwa produksi  tanaman  padi  pada  setiap  kejadian ENSO menurun, terutama untuk jenis padi ladang (Sugiarto & Kurniawan, 2009) . Rendahnya dampak El  Nino  yang  ditimbulkan  pada  komoditas  padi sawah  terutama  karena  sebagian  besar  produksi padi sawah dihasilkan dari lahan sawah beririgasi dimana  pasokan  air  irigasi  lebih  dapat dikendalikan  meskipun  kebutuhan  air  pada tanaman tersebut relatif besar (Irawan, 2006) .

## Simpulan
El  Nino  pada  2015  merupakan  kejadian  El Nino  dengan  intensitas  sangat  kuat  yang  terjadi pada  dua  dekade  terakhir  setelah  kejadiannya pada  1997.  El  Nino  tersebut  secara  nyata  telah berasosiasi  dengan  kejadian  kekeringan  dan
menyebabkan  lamanya  durasi  kekeringan, tingginya tingkat keparahan serta persebarannya yang luas. El Nino 2015 juga menyebabkan kondisi curah  hujan  menurun  pada  setiap  stasiun  hujan baik secara bulanan maupun tahunan. Menurunnya  curah  hujan  dan  kekeringan  yang terjadi akibat El Nino ini pada akhirnya berdampak terhadap  penurunan  luas  panen  dan  produksi padi  di  Kabupaten  Subang  terutama  terhadap komoditas  padi  ladang.  Identifikasi  kekeringan melalui  data  curah  hujan  sangat  berhubungan dengan kejadian El Nino. Dengan demikian sangat disarankan  bagi stakeholders untuk  melakukan adanya  pemantauan  dan  peringatan  dini kekeringan  akibat  El  Nino  melalui  data  curah hujan. Hal ini sebagai bagian dari upaya tindakan pencegahan  dan  mitigasi  bencana.  Sehingga dapat  mencegah  terjadinya  gagal  panen  dan kerugian yang lebih besar.

## Ucapan terima kasih
Terimakasih kami ucapkan khususnya kepada Perum  Jasa  Tirta  II,  BMKG  dan  Dinas  Pertanian Kabupaten  Subang  yang  telah  berperan  besar dalam  penulisan  artikel  ini  berupa  pemberian data-data yang dibutuhkan. Terimaksih pula kami ucapkan  kepada  Prof.  Dr.  Ir.  Dede  Rohmat,  M.T selaku  pihak  yang  melakukan review terhadap artikel.  Serta  terakhir  kepada  Departemen Pendidikan  Geografi  Universitas  Pendidikan Indonesia
yang telah mendukung terselesaikannya kegiatan ini.

## Referensi
Andri.  (2020). Dampak  Kekeringan  Meteorologis Terhadap Dinamika Keragaan Produksi Padi Di  Kabupaten  Subang,  Jawa  Barat .
Universitas Pendidikan Indonesia.
Bintarto,  R.,  &  Hadisumarno,  S.  (1987). Metode Analisa Geografi . Jakarta: Lembaga Penelitian,  Pendidikan  dan  Penerangan Ekonomi Sosial (LP3ES).
BMKG.  (2018).  Analisis  Hujan  April  2018  dan Prakiraan Hujan Bulan Juni, Juli dan Agustus
2018. Buletin  Informasi  Iklim  Provinsi  Jawa Barat , 1 – 49.
Bobadoye,  A.  .,  Bobadoye,  B.  .,  Adio,  A.  .,  & Adewoye,  R.  (2019).  Assessment  of Meteorological drought using Standardized Precipitation  Index  (SPI)  in  Kajiado  County, Kenya. Journal  of  Forestry  Research  and Management , 16 (1), 154 – 163.
BPS. (2019). Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia Februari 2019. Jakarta: Biro Pusat Statistik. Gommes,  R.  (1998).  Climate-Related  Risk  In Agriculture,  A  note  prepared  for  the  IPCC Expert  Meeting  on  Risk  Management Methods. AES, Environment Canada , 1 – 13.
Hidayat, A. M., Efendi, U., Agustina, L., & Winarso, P.  A.  (2018).  Korelasi  Indeks  Nino  3.4  dan Southern  Oscillation  Index  (SOI)  Dengan Variasi  Curah  Hujan  Di  Semarang. Jurnal Sains  &  Teknologi  Modifikasi  Cuaca , 19 (2),
75 – 81.
Hidayati,  I.  N.,  &  Suryanto.  (2015).  Pengaruh
Perubahan Iklim Terhadap Produksi Pertanian Dan Strategi Adaptasi Pada Lahan
Rawan  Kekeringan. Jurnal  Ekonomi  Dan
Studi Pembangunan , 16 (1), 42 – 52.
IPB, D. G. dan M. F. (2016). Profil Iklim Kabupaten Subang.
IPCC.  (2007).  Climate  Change  2007  The  Physical Science Basis.  Canada: Part of the Working Group  I  contribution  to  the  Fourth
Assessment Report of the Intergovernmental  Panel  on  Climate
Change.
Irawan,  B.  (2003). Multilevel  Impact  Assessment and Coping Strategies against El Nino: Case of  Food  Crops  in  Indonesia (CGPRT  Centre No. 75).
Irawan, B. (2006). Fenomena Anomali Iklim El Nino dan La Nina: Kecenderungan Jangka Panjang dan  Pengaruhnya  Terhadap  Produksi Pangan. Forum  Penelitian  Agro  Ekonomi ,
24 (1), 28 – 45.
Irianto,  G.,  Surmaini,  E.,  &  Pasandaran,  E.  (2004). Dinamika Iklim dan Sumber Daya Air Untuk Budidaya  Padi.  In Ekonomi  Padi  dan  Beras Indonesia . Jakarta: Badan Litbang Pertanian. Kementan.  (2015). Outlook  Komoditas  Pertanian Tanaman  Pangan  Padi .  Jakarta:  Pusat  Data dan Sistem Informasi Pertanian Kementerian Pertanian 2015.
Martha,  J.,  &  Adidarma,  W.  (1992). Mengenal Dasar-dasar Hidrologi . Bandung: Nova.
McKee, T. B., Doesken, N. J., & Kleist, J. (1993). The Relationship  of  Drought  Frequency  and Duration  to  Time  Scales.  In Eighth
Conference  on  Applied  Climatology . Anaheim, California: Department of Atmospheric  Science,  Colorado  State University.
Nasution,  C.,  &  Syaifullah,  D.  (2005).  Analisis spasial  indeks  kekeringan  daerah  pantai utara (pantura) jawa barat. JAI , 1 (2), 235 – 243. Naylor, R. ., Falcon, W., Wada, N., & Rochberg, D.
(2002).  Using  El  Nino-Southern  Oscillation Climate  Data  to  Improve  Food  Policy Planning in Indonesia. Bulletin of Indonesian Economic Studies , 38 (1), 75 – 91. Pramudia,  A.  (2008). Pewilayahan  Hujan  Dan Model  Prediksi  Curah  Hujan  Untuk Mendukung  Analisis  Ketersediaan  Dan Kerentanan Pangan Di Sentra Produksi Padi .
IPB. Sugiarto,  Y.,  &  Kurniawan,  D.  (2009).  Analisis Dampak ENSO (El-Nino Southern Oscillation)  Terhadap  Tingkat  Kekeringan Untuk Tanaman Pangan dan Palawija (Studi Kasus : Sulawesi Selatan). Agromet ,
23 (November), 182 – 198.
Surmaini, E., Hadi, T. W., Subagyono, K., & Puspito, N.  T.  (2014).  Early  Detection  of  Drought Impact  on  Rice  Paddies  in  Indonesia  by Means  of  Niño  3.4  Index. Theor  Appl Climatol .  https://doi.org/10.1007/s00704- 014-1258-0
Surmaini, E., Runtunuwu, E., & Las, I. (2011). Upaya Sektor  Pertanian  Dalam  Menghadapi Perubahan  Iklim. Jurnal  Litbang  Pertanian ,
30 (1), 1 – 7. Widodo, N. (2013). Analisis dan Pemetaan Indeks Kekeringan  Meteorologis  Menggunakan Data  Satelit  TRMM  dari  36  Titik  Stasiun BMKG di Pulau Sumatera . Institut Pertanian Bogor.