## Analisis  Curah  Hujan  Dominan  Desa  Ciputri:  Risiko Bencana Hidroklimatologi

## Yuningsih, Masita Dwi Mandini Manessa, Hafid Setiadi
Masuk: 26 12 2023 / Diterima: 30 01 2024 / Dipublikasi: 30 06 2024
Abstract This research aims to analyze the dominant rainfall patterns in Ciputri Village, Pacet District, Cianjur, West Java, with a holistic approach. Involving daily rainfall data from the BMKG Pasir  Sarongge  station  during  the  2010-2023  period  and  reanalysis  data  taken  via  NASA's POWER website, this research will also explore the perspectives of local communities through direct  interviews.  The  spatial  analysis  method  using  ArcGIS  will  be  applied  to  understand  the spatial distribution of rainfall. The research results show that the dominant rainfall in this area is light  rain  at  73.1%,  while  moderate  and  heavy  rain  each  reaches  11.5%.  In  addition,  most residents  experience  extreme  impacts  from  heavy  rain,  and  changes  in  weather  patterns, especially  in  2023.  Research  recommendations  include  paying  attention  to  the  potential  for increased  extreme  rain,  understanding  its  impact  on  society,  and  planning  adaptation  and mitigation strategies for disasters related to extreme weather.
Keywords: Rainfall; Dominant Rainfall; Hydroclimatology; Cianjur
Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola curah hujan dominan di Desa Ciputri, Kecamatan Pacet, Cianjur, Jawa Barat, dengan pendekatan yang holistik. Melibatkan data curah hujan harian dari stasiun BMKG Pasir Sarongge selama periode 2010-2023 dan data reanalisis yang  diambil  melalui  website  POWER  NASA.  Penelitian  ini  juga  akan  menggali  perspektif masyarakat  setempat  melalui  wawancara  langsung.  Metode  analisis  spasial  menggunakan ArcGIS  akan  diterapkan  untuk  memahami  distribusi  spasial  curah  hujan.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  curah  hujan  dominan  di  daerah  ini  adalah  hujan  ringan  sebesar  73,1%, sementara hujan sedang dan lebat masing-masing mencapai 11,5%. Selain itu, mayoritas warga mengalami dampak ekstrim dari hujan lebat, dan adanya perubahan pola cuaca, khususnya pada tahun 2023. Rekomendasi penelitian mencakup perhatian terhadap potensi peningkatan hujan ekstrim, pemahaman dampaknya terhadap masyarakat, serta perencanaan strategi adaptasi dan mitigasi bencana terkait cuaca ekstrim.
Kata kunci : Curah Hujan; Curah Hujan Dominan; Hidroklimatologi; Cianjur
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2024 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## 1. Pendahuluan
Iklim  diartikan  keadaan  cuaca rata-rata dalam waktu pencatatan yang lama  (±  minimum  30  tahun)  dan mencakup  wilayah  yang  luas  (Lakitan,
1997).  Unsur-unsur  iklim  terdiri  dari curah  hujan,  suhu  udara,  kelembaban udara,  serta  tekanan  udara  (Bayong Tjasyono  H.  K.  &  Indonesia.  Badan Meteorologi,  t.t.  1999).  Semenjak zaman  yunani  kuno  itu  orang-orang sudah  berusaha  mengetahui  keadaan iklim  dari  suatu  kawasan  atau  wilayah. Orang  yunani  kuno  sudah  mengetahui
Yuningsih, Masita Dwi Mandini Manessa, Hafid Setiadi Universitas Indonesia, Indonesia
yuningsih31@ui.ac.id
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 25, No.1, Juni 2024 (150 - 166) DOI: https://doi.org/10.23887/mkg.v25i1.73029
bahwa ada hubungan antara suatu suhu dan  garis  lintang  serta  membagi  bumi menjadi belahan bumi utara dan selatan sebagai  tiga  zona  iklim,  yaitu  zona panas,  dan  zona  sedang,  juga  zona dingin.
Curah hujan
merupakan komponen  input  krusial  pada  proses siklus  hidrologi.  Karakteristik  curah hujan  yaitu  jumlah  curah  hujan, intensitas  hujan,  rentang  waktu  hujan, frekuensi hujan, serta kedalaman hujan. Curah  hujan  adalah  jumlah  air,  diukur dalam  satuan  milimeter  (mm)  di  atas permukaan  air,  yang  jatuh  pada  tanah datar  dalam  jangka  waktu  tertentu, dengan asumsi tidak terjadi penguapan (evaporasi),  limpasan  ( flow ),  atau infiltrasi  (penyerapan).  Curah  hujan sebenarnya adalah serangkaiaan
pengukuran  dari  stasiun  alat  pengukur hujan dalam kurun waktu tertentu. Hujan rancangan  adalah  peta  curah  hujan dengan karakteristik yang dipilih (Susilowati dan Ilyas Sadad, 2015). Data  global  reanalisis  Projek Prediction Of Worldwide Energy Resources  (POWER) diprakarsai untuk meningkatkan  kumpulan  data  energi terbarukan  yang  ada  saat  ini  dan menciptakan  kumpulan  data  baru  dari sistem  satelit  yang  baru.  Proyek POWER  menargetkan  tiga  komunitas pengguna:  (1)  Energi  Terbarukan,  (2) Bangunan  Berkelanjutan,  dan  (3) Agroklimatologi. Adanya data reanalisis dapat  dimanfaatkan  untuk  mengetahui pola  curah  hujan  dominan  (Setiawan, 2021).
Penelitian  mengenai  pola  curah hujan dominan di Indonesia baik dalam bentuk analisis maupun tinjauan klimatologis masih menunjukkan kekurangan  dalam  hal  pemetaan (Fadholi  et  al.,  2020)  dan  pemahaman tentang bagaimana masyarakat beradaptasi  dengan  kondisi  iklim  yang mereka  hadapi.  Curah  hujan  ekstrem berpotensi memicu bencana
hidroklimalogi  seperti  banjir  dan  tanah longsor, yang statistiknya menunjukkan peningkatan  frekuensi  kejadian  dari tahun  ke  tahun  (Vianca  et  al,.  2018). Seringkali,  analisis  kasus  atau  tinjauan klimatologis  hanya  berfokus  pada  titik- titik tertentu tanpa mampu menggambarkan distribusi spasial
secara  menyeluruh.  Urgensi  penelitian ini diperkuat oleh perubahan iklim yang dapat  menyebabkan  cuaca  ektrim khususnya  curah  hujan  mengingat Indonesia  rentan  terhadap  bencana hidroklimalogi  akibat  curah  hujan ekstrem.  Desa  Ciputri  merupakan wilayah  dataran  tinggi  yang  umumnya memiliki curah hujan tinggi dibandingkan  dengan  dataran  rendah, dimana faktor topografi
juga mempengaruhi curah hujan yang terjadi di wilayah Indonesia. Data dan informasi yang  komprehensif  mengenai  curah hujan  ekstrem  di  wilayah  Desa  Ciputri diperlukan sebagai acuan guna mengetahui pola curah hujan di wilayah tersebut. Pemahaman mendalam mengenai pola dan dampak curah hujan ekstrem juga penting guna merumuskan langkah-langkah  mitigasi  yang  tepat dalam  menghadapi  peningkatan  risiko bencana  akibat  perubahan  iklim. Kurangnya  pemahaman  menyeluruh terkait  dampak  curah  hujan  tinggi  bagi masyarakat  Desa  Ciputri  turut  menjadi perhatian  untuk  melakukan  penelitian ini.  Kebutuhan  akan  informasi  terkini terkait  karakteristik  curah  hujan  guna mendukung  pengambilan  keputusan adaptasi  di  Desa  Ciputri  turut  menjadi
pertimbangan  pelaksanaan  penelitian. Dengan  demikian,  kajian  komprehensif terkait  topik  ini  perlu  untuk  segera dilakukan  agar  dapat  memberikan kontribusi positif dalam upaya melindungi  masyarakat  Desa  Ciputri dari ancaman bencana hidroklimalogi di masa mendatang. Penelitian ini
merupakan pengembangan dari penelitian terdahulu (Nauli et al., 2019) dilakukannya analisis curah  hujan  dominan  di  Sukaresmi Kabupupaten Sukabumi yang bertujuan untuk  mengetahui  durasi  pola  curah hujan  dominan  dan  (Sofia,  2017a) melakukan analisis durasi hujan dominan dan pola distribusi curah hujan jam-jaman  di  wilayah  Gunung  Merapi yang bertujuan untuk menghitung banjir rancangan dengan menggunakan metode hidrograf satuan. Dimana kedua penelitian terdahulu menggunakan
bantuan software WRPLOT View untuk
menganalaisis.  Sama  halnya  dengan penulis terdahulu, penelitian ini dilakukan  analisis  durasi  suatu  hujan dominan  yang  mewakili  wilayah  yang akan ditinjau. Analisis untuk menentukan suatu durasi hujan dominan  dilakukan  dengan  bantuan software WRPLOT View. Pengembangannya  adalah  analisis spasial  berdasarkan  frekuensi  curah hujan  yang  memetakan  rata-rata tahunan frekuensi curah hujan berdasarkan  jumlah  kejadian  serta wawancara  warga  Desa  Ciputri  guna mendapatkan informasi
mengenai cuaca  ekstrim  dan  jenis  cuaca  ekstrim serta  waktu  kapan  terjadinya  cuaca ektrim  di  Desa  Ciputri.  Menurut  Perka BMKG  No.  009  Tahun  2010,  cuaca adalah fenomena atmosfer yang terjadi pada lokasi dan waktu tertentu. Namun,
fenomena  cuaca  yang  tak  terduga  dan tak  biasa  yang  bisa  mengakibatkan kerugian,  terutama  pada  keselamatan jiwa serta harta benda, disebut sebagai cuaca ekstrim.
Penelitian ini tidak hanya bertujuan  untuk  memahami  durasi  dan pola curah hujan dominan Desa Ciputri, di kawasan Kecamatan Pacet,
Kabupaten  Cianjur,  Jawa  Barat,  tetapi juga  memiliki  tujuan  tambahan  yang sangat  penting:  menggali  perspektif masyarakat  setempat  terkait  fenomena curah hujan di daerah mereka. Dengan mengeksplorasi  sudut  pandang  dan pengalaman  warga  Desa  Ciputri, penelitian  ini  berupaya  memperoleh pengetahuan  yang  lebih  mendalam serta  menyeluruh  tentang  bagaimana curah  hujan  tinggi  mempengaruhi kehidupan sehari-hari, mata pencaharian, dan kesejahteraan mereka. Salah satu aspek penting dalam penelitian ini adalah memahami bagaimana  masyarakat  Desa  Ciputri beradaptasi  dengan  kondisi  iklim  yang mereka hadapi. Hal ini termasuk strategi yang mereka gunakan untuk mengatasi tantangan  yang  ditimbulkan  oleh  hujan lebat dan potensi bencana alam seperti banjir  dan  longsor.  Pemahaman  ini dapat  memberikan  wawasan  berharga tentang  ketahanan  dan  kapasitas adaptasi  masyarakat  lokal  dalam menghadapi  perubahan  iklim  dan fenomena cuaca ekstrim.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga bertujuan  untuk  menilai  persepsi masyarakat  tentang  perubahan  pola cuaca dan dampaknya terhadap lingkungan serta kehidupan mereka. Hal ini termasuk bagaimana mereka
memandang  perubahan  iklim  secara
global  dan  kontribusinya  terhadap perubahan cuaca lokal. Dengan
memahami  persepsi  dan  pengetahuan masyarakat, penelitian ini dapat membantu  dalam  merumuskan  strategi komunikasi  dan  edukasi  yang  lebih efektif  guna  meningkatkan  kesadaran serta  kesiapan  masyarakat  dalam menghadapi cuaca ekstrim.

## 2. Data dan Metode Data Observasi
Data pengamatan menggunakan data curah hujan di Pasir Sarongge yang diperoleh  dari  pos  Pengamatan  hujan BMKG  Stasiun  Klimatologi  (Staklim) Dramaga  Bogor.  Data  curah  hujan harian  periode  tahun  2010  sampai dengan 30 November 2023.

## Data Reanalisis POWER NASA
Karena  ketersediaan  data  di stasiun  berbasis  darat  yang  terbatas, maka data berbasis satelit digunakan di sini untuk melengkapi data yang hilang atau parameter data yang tidak tersedia di  stasiun  pos  pengamatan.  Data
POWER  NASA,  merupakan  data  yang memiliki akses terbuka dengan cakupan jangka  panjang  (Brahma  &  Wadhvani, 2020a).  NASA  Langley  Research Center  (LaRC)  mengumpulkan  data model  melalui  situs  web  POWER  Data Access Viewer yang bersifat global dan representatif.  POWER-NASA  (Prediksi Sumber  Daya  Energi  Sedunia-Badan Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional) atau  Prediksi  Sumber  Daya  Energi Sedunia-Badan Penerbangan dan Antariksa  Nasional  (USA)  merupakan sumber  alternatif  data  curah  hujan global  dari  salah  satu  penyedia informasi peta iklim. Sumber-sumber ini merangkum  curah  hujan  tahunan, contohnya,  dalam  lima  tahun  terakhir berdasarkan  analisis  ulang  NASA (analisis  retrospektif).  Yang  termasuk dalam  model  kumpulan  data  ini  adalah statistik  rata-rata  harian  dan  bulanan untuk suatu wilayah.
Data  setiap  bulan  mulai  1 Januari  2010  hingga  30  November 2023.  Data  memiliki  resolusi  0,5°  dan format yang diambil dalam bentuk CSV.
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Tabel 1. Data yang digunakan Tipe data dari POWER NASA Temporal resolution Daily, start on 1 January 2010 until 30 November 2023 Precipitation Air Temperature Air Humidity Precipitation (mm) Average Air Temperature ketinggian 2 meter (°C) Humidity Air ketinggian 2 meter (%) Sumber https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer/

## Wawancara
Wawancara terbuka, mendalam, intens, dan kualitatif adalah istilah-istilah lain  yang  akan  sering  digunakan  untuk menyebut  wawancara  tidak  terstruktur. Tujuan  dari  suatu  wawancara  dalam penelitian ini yakni untuk mengumpulkan data dari semua informan, namun pertanyaan- pertanyaan  yang  diajukan  disesuaikan dengan ciri-ciri individual setiap responden. Struktur dan urutan pertanyaan dalam wawancara mendalam  dapat  disesuaikan  dengan tuntutan dan situasi wawancara, termasuk  tantangan  yang  mungkin dihadapi  oleh  informan    (Deddy
Mulyana, 2004: 180-181).
Tabel 2. Parameter wawancara penelitian Variabel Aspek Kajian Parameter Deskripsi Parameter Sumber Data Cuaca Pengetahuan • Informasi cuaca ekstrim (hujan, suhu udara, dan angin kencang) • Jenis cuaca ekstrim (curah hujan, suhu udara, dan angin kencang) serta waktu terjadinya cuaca ekstrim
• Apakah pernah ada fenomena cuaca di Desa ini?
• Apakah pernah terjadi hujan dengan intensitas curah hujan tinggi (ekstrim)?
• Pada bulan apa terjadi hujan dengan intensitas tinggi?
• Apakah pernah terjadi tidak ada hujan dalam waktu lama?
• Apakah sering hujan pada saat musim kemarau? Wawancara Masyarakat

## Analisis Data
Data  pengamatan  curah  hujan, suhu  udara,  serta  kelembaban  udara yang  diperoleh dari data POWER  Data Access  Viewer oleh  NASA Langley Research  Center (LaRC) digunakan sebagai  pembanding  dengan  data observasi  pos  hujan  BMKG  yang mewakili dan terdekat dititik
pengamatan.  Korelasi  digunakan  untuk mengetahui  kaitan  statistik  antara  data observasi POWER Data Access Viewer dan  data  observasi  stasiun.  Korelasi yang digunakan di penelitian ini adalah korelasi  Pearson.  Korelasi  Pearson mengukur  hubungan  linier  antara variabel  terkait.  -1  menyiratkan  bahwa variabel-variabel  tersebut  berkorelasi
negatif,  0  menunjukkan  bahwa  mereka tidak  berkorelasi  dan  1  berarti  mereka berkorelasi  sempurna.  Korelasi  ini umumnya mengukur sinkronisasi global (Brahma & Wadhvani, 2020a).
dimana : r = Koefisien Pearson n = banyaknya data ∑xy  =  jumlah  data  dari  variabel  yang dipasangkan ∑x = jumlah nilai x ∑y = jumlah nilai y ∑x2 = jumlah nilai x yang dikuadratkan ∑y2 = jumlah nilai y yang dikuadratkan
Adapun  klasifikasi  dari  besaran  nilai korelasi  Pearson  diambil  berdasakan pada Tabel 3.
Tabel 3. Klasifikasi Kolerasi Pearson
Sumber: Banalaxmi & Rajesh (2020)
Pengelompokan  atau  filter  data  curah hujan berdasarkan kategori curah hujan. Kategori  hujan  diambil  berdasarkan Table 4.
Tabel 4. Kategori Curah Hujan Harian Berdasarkan BMKG
Sumber: BMKG (2010)

## Analisis Windrose
Software  WRPLOT  View untuk melakukan  simulasi  data  dan  analisis statistik  pada  data  curah  hujan  untuk mendapatkan  durasi  curah  hujan dominan.  Atur  kategori  kedalaman curah  hujan  sesuai  keinginan  dengan memilih  kategori  angina  dan  hasil analisis  dapat  dilihat  pada  perhitungan frekuensi,  distribusi  frekuensi,  plot windrose dan menu grafik (Nauli  et al., 2019).
Data curah hujan yang diperoleh berdasarkan  lokasi  penelitian  dianalisis dengan  bantuan software  WRPLOT View ,  yaitu  program  windows  yang menyediakan data statistik data meteorologi,  untuk  memperoleh  durasi hujan  dominan  di  lokasi  penelitian (Sofia, 2017a).

## Analisis Wawancara
Praktek  menyederhanakan  data agar lebih mudah dibaca dan digunakan disebut  analisis  data.  Sesuai  dengan tujuan penelitian, penelitian ini mengadopsi  model  analisis  kualitatif interaktif  yang  dikemukakan  oleh  Miles dan  Huberman  sebagai  teknik  analisis datanya,  yang  meliputi  pengumpulan data, reduksi, penyajian, serta penarikan  kesimpulan    (Huberman  & Miles, 2007: 15-20)
Wawancara  warga  dilakukan kepada  perwakilan  dari  beberapa  RT RW 09, 07, 04, 06, 05, 03, 08, 01, dan 02  di  43  titik  yang  tersebar  di  Desa Ciputri  atas,  tengah,  dan  bawah.
Singarimbun dan Effendi (1995)
berpendapat  bahwa  jumlah  minimum untuk  melakukan  percobaan  kuisioner yakni  minimal  30  responden.  30  orang minimal  itu  akan  di  distribusi  nilai  yang mendekati suatu kurva normal. Koefisien korelasi Kekuatan Hubungan 0 Tidak ada hubungan 0,00-0,25 Hubungan sangat lemah 0,25-0,50 Hubungan cukup 0,50-0,75 Hubungan kuat 0,75-0,99 Hubungan sangat kuat 1 Hubungan sempurna Curah Hujan (per 24 jam) Kategori 0,5 - 20 mm Ringan 20 - 50 mm Sedang 50 - 100 mm Lebat 100 - 150 mm Sangat Lebat > 150 mm Ekstrim
Sedangkan teknik
wawancaranya dilakukan  secara  sederhana  ( simple random  sampling )  yang  dilakukan secara  acak  (Leny  dan  Qomariah, 2017).  Wawancara  warga  ditujukan untuk  mencari  informasi  tentang  cuaca ekstrim  khususnya  curah  hujan  yang terjadi  di  Desa  Ciputri  dan  dibantu dengan  menggunakan aplikasi  avenza untuk  menandakan  titik  wawancara dengan warga.

## Analisis Spasial
Hasil pengelompokan data curah hujan berdasarkan  frekuensi  curah  hujan kemudian  dilakukan  pemetaan  dengan metode interpolasi spasial yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu IDW  ( Inverse  Distance  Weighting )
Fadholi  et  al.,  2018  dengan  bantuan aplikasi ArcMap 10.4.4
untuk memetakan  peta  rata-rata  tahunan frekuensi curah hujan di Desa Ciputri.
3.  Hasil dan Pembahasan

## Karateristik curah hujan
Analisis data hujan yang diperoleh dari pos pengamatan di Pasir Sarongge  dan  dibandingkan  dengan data curah hujan dari Desa Ciputri, yang diambil  dari  data  POWER  NASA, menghasilkan  temuan  yang  signifikan melalui  metode  korelasi  Pearson. Korelasi  Pearson  merupakan  alat statistik yang digunakan untuk mengukur tingkat hubungan antara dua variabel. Hasil analisis,
yang divisualisasikan  dalam  Gambar  3, menunjukkan  nilai  korelasi  sebesar 0,678.  Nilai  ini  menandakan  hubungan yang kuat dengan curah hujan di kedua lokasi. Dengan kata lain, fluktuasi curah hujan  di  Pasir  Sarongge  cenderung berimbas pada pola curah hujan di Desa
Ciputri,  dan  sebaliknya.  Ini  merupakan temuan  penting  karena  menunjukkan adanya  keterkaitan  atau  dependensi antara  kondisi  cuaca  di  kedua  lokasi tersebut.
Skala  korelasi  Pearson  yang berkisar  dari  -1  hingga  +1  membantu dalam  menginterpretasikan  hasil  ini. Angka  mencapai  +1  mengindikasikan hubungan positif yang kuat, sedangkan nilai  mencapai  -1  mengindikasikan hubungan  negatif  yang  kuat.  Nilai  0 menunjukkan  tidak  adanya  hubungan. Dalam konteks penelitian ini, nilai 0,678 mencapai  +1,  menandakan  hubungan positif yang kuat.
Gambar  2.  Hubungan  antara  Data Curah Hujan Pos Pengamatan terhadap Data Reanalisis POWER NASA
Data curah hujan harian dikelompokkan  menggunakan  metode kejadian  terisolasi  (Sofia,  2017a). Kemudian digunakan
software WRPLOT  View untuk  melakukan simulasi  data  dan  analisis  statistik terhadap  data  curah  hujan  tersebut untuk mendapatkan durasi curah hujan dominan. Data curah hujan yang diamati di  stasiun  hujan  Pasir  Sarongge merupakan data hujan harian, kemudian digunakan software  WRPLOT  View
untuk  melakukan  simulasi  data  dan analisis  statistik  terhadap  data  curah hujan  tersebut  untuk  mendapatkan durasi  curah  hujan  yang  dominan.
WRPLOT View adalah program Windows  yang  menyediakan  statistik berbagai  data  cuaca.  Gambar  3 merupakan hasil perhitungan WRPLOT
View .  Curah  hujan  yang  digunakan adalah  akumlasi  hujan  periode  2010 hingga  30  November  2023  dengan kategori  curah  hujan  >0,5  mm/hari (hujan  ringan)  hingga  curah  hujan ekstrim  berdasarkan  kategori  hujan pada Tabel 4.
Gambar 3. Hasil Perhitungan WRPLOT View
Berdasarkan hasil analisis
WRPLOT  View tahun  2010  hingga  30 November  2023  terlihat  kedalaman curah  hujan  0,5-20  mm/hari  dan frekuensi  1.800  kali.  Kedalaman  curah hujan  20-50  mm/hari  dengan  frekuensi 957  kejadian.  Kedalaman  curah  hujan 50-100  mm/hari  dengan  frekuensi  110 kejadian.  Kedalaman  curah  hujan  100- 150  mm/hari  dengan  frekuensi  4 kejadian. Curah hujan dominan terjadi di
Desa  Ciputri,  di  Kecamatan  Pacet,  di daerah  Cianjur  Jawa  Barat  dengan kedalaman  tertinggi  pertama  berada  di kedalaman 0,5-20
mm/hari dan frekuensi maksimum sebesar 1.800 kali dan  kedalaman  curah  hujan  tertinggi kedua 20-50 mm/hari dengan frekuensi maksimum  957  mm/hari  yang  berarti Desa Ciputri sering terjadi hujan ringan hingga  sedang  baik  pada  musim  hujan maupun kemarau.
Tabel 5. Hasil Analisis Software WRPLOT View
Frekuensi curah hujan lebih dari 0,5  mm/hari  merupakan  jumlah  hari yang memiliki curah hujan lebih dari 0,5 mm/hari.  Frekuensi  curah  hujan  lebih dari 20 mm/hari merupakan jumlah hari yang memiliki curah hujan >20 mm/hari. frekuensi  curah  hujan  lebih  dari  >50 mm/hari  merupakan  jumlah  hari  yang memiliki  curah  hujan  >50  mm/hari. Sedangkan frekuensi curah hujan lebih dari  >100  mm/hari  merupakan  jumlah hari  yang  memiliki  curah  hujan  >100 mm/hari. Peta rata-rata tahunan frekuensi  curah  hujan  >0,5  mm/hari (R0,5), curah hujan >20 mm/hari (R20), >50 mm/hari (R50), dan frekuensi curah hujan >100 mm/hari menunjukkan rata- rata  tahunan  dari  jumlah  hari  yang memiliki curah hujan >0,5 mm/hari, >20 mm/hari,  >50  mm/hari,  dan  >100 mm/hari selama periode 2010 hingga 30 November
2023. Dimana kelas
frekuensi  curah  hujan  dibagi  menjadi delapan kategori yaitu 2-4 hari, 4-6 hari, 6-10 hari, 10-15 hari, 20-25 hari, 25-30 hari, dan >30 hari. Hasil analisis Gambar 4a.  peta  rata-rata  tahunan  frekuensi curah  hujan  >0,5  mm/hari  sebanyak 1.800 hari kejadian dengan luasan area 544  ha  tersebar  dibagian  timur  hingga tengah  Desa  Ciputri.  Gambar  4b. frekuensi  curah  hujan  >20  mm/hari sebanyak  957  hari  kejadian  dengan luasan  area  515  ha  tersebar  dibagian timur  hingga  tengah  Desa  Ciputri. Gambar  4c.  frekuensi  curah  hujan  >50 mm/hari  sebanyak  110  hari  kejadian dengan  luasan  area  612  ha  tersebar dibagian  timur  hingga  tengah  Desa Ciputri, dan Gambar 4d. frekuensi curah hujan  >100  mm/hari  sebanyak  4  hari kejadian  dengan  luasan  area  539  ha tersebar  dibagian  timur  hingga  tengah Desa Ciputri.
0,5 - 20 20 - 50 50- 100 100 - 150 >=150 2010 166 102 15 0 0 283 2011 114 92 11 1 0 218 2012 120 84 13 0 0 217 2013 63 125 22 1 0 211 2014 96 101 9 0 0 206 2015 188 43 0 0 0 231 2016 150 88 6 0 0 244 2017 90 74 4 1 0 169 2018 92 74 6 0 0 172 2019 68 65 2 0 0 135 2020 172 51 0 0 0 223 2021 171 31 2 0 0 204 2022 171 53 13 1 0 238 2023 139 28 7 0 0 174 Tahun Ke dalaman Hujan (mm) Fre kue ns i Jumlah Fre kue ns i Jumlah 1800 957 110 4 0 2925
Gambar 4. Peta Rata-rata Tahunan Frekuensi Curah Hujan >0,5 mm/hari (a), >20 mm/hari (b), >50 mm/hari (c), dan >100 mm/hari (d)
Perspektif masyarakat Hasil analisis Tabel 6. berdasarkan hasil pengumpulan
pertanyaan  wawancara  warga  di  Desa Ciputri  menunjukan  bahwa  sebanyak
86%  pernah  terjadi  fenomena  cuaca ekstrim  khususnya  hujan  dengan intensitas sedang hingga
lebat.
Fenomena  cuaca  diartikan  masyarakat sebagai kondisi perubahan curah hujan, suhu,  serta  angin  yang  berlangsung secara  singkat.  Sebanyak  74%  warga memberikan  informasi  bahwa  hujan dengan  intensitas  tinggi  (ekstrim) apabila  hujan  lebat  disertai  dengan angin  kencang.  Biasanya  terjadi  pada saat bulan Desember hingga Maret atau pada  saat  musim  hujan  warga
memberikan  informasi  sebanyak  63%. Sebanyak  51%  warga  memberikan informasi  di  Desa  Ciputri  tidak  pernah terjadi  hujan  dalam  waktu  yang  lama dan sebanyak 81% warga  memberikan informasi tidak pernah terjadi hujan saat musim  kemarau.  Menurut  warga  pada tahun  2023,  Desa  Ciputri  mengalami kondisi  iklim  yang  berbeda  dari  tahun- tahun sebelumnya. Dimana Desa Ciputri mengalami sedikit hujan, yang biasanya pada  saat  musim  kemarau  masih terdapat  hujan  setiap  minggunya, namun  untuk  tahun  2023  Desa  Ciputri dari  bulan  Juli  hingga  September  2023 tidak  ada  hujan  atau  dalam  satu  bulan hujan turun hanya satu kali saja.
0 1 2 0,5 Km Jumlah Kejadian (Hari) 15 - 20 20 - 25 25 - 30 >30 2 - 4 4 - 6 6 - 10 10 - 15 ±
Tabel 6. Persentase hasil pengumpulan pertanyaan wawancara No Pertanyaan Pernah (%) Tidak Tahu (%) Tidak Pernah (%) 1 Apakah pernah ada fenomena cuaca di Desa ini? 86 2 12 2 Apakah pernah terjadi hujan dengan intensitas curah hujan tinggi (ekstrim)? 74 5 21 3 Pada bulan apa terjadi hujan dengan intensitas tinggi? 63 16 19 4 Apakah pernah terjadi tidak ada hujan dalam waktu lama? 49 0 51 5 Apakah sering hujan pada saat musim kemarau? 16 0 81
(a.)
(b.)
Gambar 5. Rata-rata Curah Hujan Dasarian (a), Analisis Curah Hujan Bulanan dan Batas Ekstrim Curah Hujan (b)
Hasil  analisis  data  curah  hujan Pasir  Sarongge  tahun  2010  sampai dengan 30 November 2023 ditunjukkan pada Gambar 5a. Yaitu peta curah hujan rata-rata  Pasir  Sarongge  Desa  Ciputri dan  jenis  peta  pola  curah  hujan  tipe monsoon Pasir Sarongge Desa Ciputri. Jenis  ini  dipengaruhi  oleh  sirkulasi global,  musim  hujan  dan  mempunyai puncak minimum, serta grafiknya terlihat berbentuk  seperti  grafik  sinusoidal. Secara  umum,  sebagian  besar  wilayah atau kawasan di Indonesia termasuk di dalam kategori ini.  Daerah  dengan tipe curah hujan monsun menerima kelebihan  curah  hujan  pada  musim barat  (DJF)  dibandingkan  dengan musim timur (JJA). Musim hujan kurang terasa  di  daerah  dengan  pola  curah hujan khatulistiwa, serta di daerah yang pola curah hujan lokalnya lebih banyak dipengaruhi  oleh  topografi  (Kadarsah: 2007),  karena  pengaruh  insolasi  pada periode ekinoks.
Gambar  5b.  merupakan  grafik dari  jumlah  curah  hujan  bulanan  yang
dibandingkan  dengan  batas  ekstrim curah hujan (persentil 95%). Penentuan threshold ekstrim  dengan  Persentil  95 digunakan  untuk  menentukan  jumlah kejadian  curah  hujan  ekstrim  setiap tahunnya  (Fadholi  et  al.,  2020b).  Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  curah hujan ekstrim dari tahun 2010 hingga 30 November  2023  berdasarkan  gambar 5b.  dengan  jumlah  curah  hujan maksimal pertama terjadi bulan
Desember  2012  dengan  curah  hujan 1057 mm/bulan dan jumlah curah hujan maksimal  kedua  juga  terjadi  bulan Januari  2014  sebesar  1003  mm/bulan. Sedangkan  dari  curah  hujan  minimal terjadi  bulan  Agustus  2012  dengan jumlah  curah  hujan  mencapai  0 mm/bulan  atau  tidak  ada  hujan  pada bulan  tersebut.  Menurut  informasi masyarakat  yang didapatkan pada saat wawancara bahwa terjadi hujan dengan intensitas  tinggi  terjadi  pada  bulan November hingga Maret (NDJFM) yang ditunjukkan pada gambar 5b.
Gambar 6. Pola Jumlah Curah Hujan 6 Bulan Musim Kemarau (Grafik Merah) dan Musim Hujan (Grafik Biru)
Gambar  6.  merupakan  grafik trend jumlah curah hujan 6 bulan (April- September)  saat  musim  kemarau  dan trend  jumlah  presipitasi  6  bulan (Oktober-Maret)  saat  musim  hujan. Hasil  analisis  menunjukkan  selama periode 2010 hingga 30 November 2023 mengambarkan  adanya  penurunan jumlah  curah  hujan  saat  musim  hujan maupun  musim  kemarau.  Masyarakat Desa  Ciputri  mengatakan  bahwa  pada tahun  2023,  Desa  Ciputri  mengalami kondisi  iklim  yang  berbeda  dari  tahun- tahun sebelumnya. Dimana Desa Ciputri mengalami sedikit hujan, yang biasanya pada  saat  musim  kemarau  masih terdapat  hujan  setiap  minggunya, namun  untuk  tahun  2023  Desa  Ciputri dari  bulan  Juli  hingga  September  2023 tidak  ada  hujan  atau  dalam  satu  bulan hujan  turun  hanya  satu  kali  saja disbandingkan pada saat musim kemarau  sebelumnya  yang  masih banyak  hujan.  Walaupun  adanya penurunan  jumlah  curah  hujan  pada saat  musim  kemarau,  Desa  Ciputri masih  terdapat  hujan  pada  musim tersebut  seperti  informasi  yang  didapat dari masyarakat Desa Ciputri pada saat wawancara  menginformasikan  bahwa musim hujan maupun kemarau tidak ada perubahan  yang  artinya  NDJFM  untuk puncak musim hujan dan MJJAS untuk
puncak  musim  kemarau,  serta  adanya penurunan intensitas hujan.
Gambar  7.  merupakan  grafik curah  hujan  dan  suhu  udara  normal bulan ke bulan serta curah hujan normal dan  kelembaban  udara  periode  2010 hingga  30  November  2023  di  Desa Ciputri.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  curah  hujan  tipikal  terbesar terjadi pada musim hujan dengan curah hujan  sebesar  493  mm  dan  paling sedikit  terjadi  pada  bulan  Agustus dengan  curah  hujan  rata-rata  109  mm. Suhu  udara  tipikal  paling  tinggi  terjadi pada bulan Mei dengan suhu udara rata- rata  24,5  °C  dan  suhu  udara  paling rendah  terjadi  pada  bulan  Agustus dengan  suhu  udara  rata-rata  23,1  °C. Dengan  kelembaban  rata-rata  90% pada  bulan  Januari  dan  Februari, kelembaban  rata-rata  undara  berada pada  titik  tertinggi,  dan  dengan kelembaban  rata-rata  84%  pada  bulan September, berada pada titik terendah. Sedangkan  perbedaan  antara  curah hujan  rata-rata  tertinggi  (Maret)  dan terendah  (Agustus)  adalah  384  mm. Perbedaan suhu udara rata-rata tertinggi  (Mei)  dan  terendah  (Agustus) adalah  1.3  °C.  Perbedaan  kelembaban udara  rata-rata  tertinggi  (Januari  dan Februari)  dan  terendah  (September) adalah 6%.
(b)
Gambar 7. Rata-rata Curah Hujan dengan Suhu Udara (a) dan Rata-rata Curah hujan dengan Kelembaban (b)
Gambar  8.  dibawah  merupakan suhu  udara  yang  rata-rata  dan kelembaban  suatu  udara  rata-rata tahunan  periode  2010  hingga  30 November  2023  menunjukkan  suatu pola  yang  sama  dengan  curah  hujan. Dimana jenis peta pola curah hujan tipe monsoon yang grafiknya terlihat berbentuk seperti grafik sinusoidal. Hasil
analisis menunjukkan suhu udara yang tertinggi yaitu pada bulan Oktober 2015 sebesar  25,3  °C  dan  yang  terendah pada bulan Agustus 2019 sebesar 22,3 °C.  Sedangkan  untuk  kelembaban udara  rata-rata  tertinggi  terjadi  pada bulan  Februari  2022  sebesar  91%  dan kelembaban terendah terjadi pada bulan Oktober 2015 sebesar 74%.
Gambar 8. Suhu Udara Rata-rata dan Kelembaban Udara Rata-rata
Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Sofia, 2017b) yang melakukan analisis durasi  hujan  dominan  di  wilayah Gunung  Merapi  juga  menemukan dominasi  curah  hujan  ringan  hingga sedang,  yang  serupa  dengan  Desa Ciputri.  Ini  mengindikasikan  pola sebaran  spasial  curah  hujan  di  Jawa Barat  yang  didominasi  oleh  intensitas rendah hingga sedang. Namun, potensi peningkatan curah hujan ekstrem perlu diwaspadai mengingat dampaknya terhadap  risiko  bencana  banjir  dan tanah longsor.
Lebih  lanjut,  (Fadholi  et  al., 2020)  yang  menganalisis  tren  curah hujan  ekstrem  harian  di  Kepulauan Bangka  Belitung.  Mereka  menemukan bahwa curah hujan  ekstrem cenderung meningkat selama periode pengamatan dari tahun 1998 hingga 2017.
Peningkatan  curah  hujan  ekstrem  ini sejalan  dengan  temuan  pada  Desa Ciputri  yang  menunjukkan  peningkatan frekuensi curah hujan lebat dan sangat lebat.
Dari  sisi  dampak  terhadap masyarakat, temuan (Brahma & Wadhvani,  2020)  terkait  persepsi masyarakat  India  tentang  perubahan iklim juga relevan. Mereka menemukan bahwa masyarakat
menyadari terjadinya  pergeseran  musim  dan  pola cuaca  ekstrem  akibat  pemanasan global.  Hal  ini  sejalan  dengan  persepsi masyarakat Desa Ciputri yang merasakan  adanya  perubahan  pola curah hujan maupun
musim dibandingkan tahun sebelumnya.
Penelitian ini dapat memberikan informasi  penting  terkait  karakteristik spasial  dan  temporal  curah  hujan  di Desa  Ciputri.  Temuan  utama  terkait
dominasi  curah  hujan  ringan  hingga sedang  perlu  diperhatikan  dalam kaitannya  dengan  potensi  peningkatan hujan  ekstrem.  Selain  itu,  perspektif masyarakat lokal sangat berharga untuk memahami dampak nyata dari fenomena cuaca ekstrem ini.
4.  Penutup Berdasarkan  pengamatan  yang dilakukan dalam penelitian ini,
disimpulkan  bahwa  di  Desa  Ciputri, Kecamatan  Pacet,  Kabupaten  Cianjur, Jawa  Barat,  pola  curah  hujan  yang dominan  adalah  hujan  ringan,  yang mencakup  sekitar  73,1%  dari  total kejadian  curah  hujan.  Curah  hujan  ini memiliki  kedalaman  antara  0,5-20 mm/hari  dengan  frekuensi  maksimal sebanyak  1.800  hari,  dan  luasan  area terdampak mencapai 544 hektar. Selain itu,  curah  hujan  sedang,  dengan kedalaman lebih dari 20 mm/hari, terjadi sebanyak 957 hari dengan luasan area 515  hektar,  dan  mencakup  sekitar 11,5%  dari  total  kejadian.  Curah  hujan lebat,  dengan  kedalaman  lebih  dari  50 mm/hari,  juga  mencakup  11,5%  dari total  kejadian,  terjadi  selama  110  hari dengan  luasan  area  612  hektar.  Dari perspektif  masyarakat,  penelitian  ini berhasil mengumpulkan informasi penting tentang persepsi dan pengalaman mereka terhadap
fenomena curah hujan. Mayoritas warga Desa  Ciputri  telah  mengalami  cuaca ekstrim,  khususnya  hujan  dengan intensitas  sedang  hingga  lebat.  Warga juga  menyampaikan  bahwa  perubahan pola cuaca telah mempengaruhi kondisi iklim  di  desa,  dengan  perbedaan  yang signifikan pada tahun 2023 dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya. Penelitian ini penting untuk
memahami  dampak  curah  hujan  pada kehidupan sehari-hari dan mata pencaharian  masyarakat  Desa  Ciputri, serta  dalam  merencanakan  strategi adaptasi  dan  mitigasi  terhadap  risiko bencana  yang  berkaitan  dengan  cuaca ekstrim.  Informasi  ini  sangat  berguna bagi  pembuat  kebijakan,  peneliti,  dan masyarakat setempat dalam menghadapi tantangan yang
ditimbulkan oleh perubahan pola cuaca.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada Ibu  Dr.  Eng.  Masita  Dwi  Mandini Manessa, S.Si., M.Si., M.Eng dan Bapak Dr.  Hafid  Setiadi,  S.Si.,  M.T.  yang membimbing  dalam  pengolahan  data dan  penulisan  artikel  ini,  Serta  kami sampaikan terima kasih kepada Departemen Geografi, Fakultas
Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam,  Universitas  Indonesia,  yang sudah  memberikan  kontribusi  dalam publikasi penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Aldrian,  E.  (2001).  Pembagian  Iklim
Indonesia Berdasarkan Pola Curah  Hujan  dengan  Metoda Double  Correlation.  Max  Planck Institut für Meteorologie, Hamburg, Jerman. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca , 2(1), 11-18. Aldrian,  E.  (2011).  Adaptasi  dan Mitigasi Perubahan Iklim di Indonesia.  Pusat  Perubahan  Iklim dan  Kualitas  Udara,  Kedeputian Bidang Klimatologi Badan Meteorologi, Klimatologi, dan
Geofisika (BMKG).
Aldrian,  E.  (2016).  Early  Warning
System for Climate Extreme. Jurnal Sumberdaya Lahan , 10(2) , 79-90.
Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika. (2010). Klasifikasi Curah
Hujan, Press Release (Jakarta, 12 Oktober 2010). Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika. (2010). Peraturan Kepala Badan Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika  Nomor: Kep.  009  Tahun  2010  Tentang Prosedur  Standar  Operasional Pelaksanaan Peringatan Dini, Pelaporan, dan Diseminasi Informasi Cuaca Ekstrim. Bayong,  T.  H.  K.  (n.d.). Meteorologi
Indonesia . Brahma,  B.,  &  Wadhvani,  R.  (2020a). Solar  irradiance  forecasting  based on  deep  learning  methodologies and  multi-site  data. Symmetry , 12 (11), 1 – 20. https://doi.org/10.3390/sym121118
30 Brahma,  B.,  &  Wadhvani,  R.  (2020b). Solar  irradiance  forecasting  based on  deep  learning  methodologies and  multi-site  data. Symmetry , 12 (11), 1 – 20. https://doi.org/10.3390/sym121118 30 Endarwin. (2014). Modifikasi Convective Stratiform Technique dengan Kombinasi Data Satelit Gelombang Mikro  Pasif  dan  Inframerah  untuk Estimasi Curah Hujan di Indonesia, Disertasi,  Program  Studi  Sains Kebumian, Institut Teknologi Bandung, Bandung. Fadholi, A., & Amir, P. S. (2020). Trend
Curah  Hujan  ekstrim  Harian Berdasarkan  Data  Persiann-CCS di  Kepulauan  Bangka  Belitung. Jurnal Ilmu dan Inovasi Fisika, 4(1) . Fadholi,  A.,  Adzani,  R.,  &  Amir,  P.  S. (2018).  Analisis  Frekuensi  Curah Hujan Ekstrem Kepulauan Bangka Belitung  Berbasis  Data  Climate Hazards Group Infra-red Precipitation with Stations (CHIRPS). Dalam Jurnal Pendidikan Geografi , 18(1).
Kadarsah. 2007. Tiga Pola Curah Hujan Indonesia.https://kadarsah.wordpr ess.com/2007/06/29/tiga-daerah- iklim-indonesia/
Lakes
Environmental, http://www.webLakes.com NASA  POWER.  (2023).  Data  Access Viewer. Diperoleh 6 Oktober 2023, https://power.larc.nasa.gov/data- access-viewer/ Nauli,  J.  K.,  Kirana  Mokoginta,  N., Subagio, Y. V., & Kuningsih, T. W.
(2019). Prosiding Seminar Nasional  Pascasarjana.  Dalam DepartemenTeknikSipil FT-UI . Novianti, L., & Qomariah. (2017). Buku Metode Penelitian Survey. Halaman  45-47.  Pekanbaru.  UIN Suska Riau. Setiawan,  D.  (2021).  Analisis  Curah Hujan di Indonesia untuk Memetakan Daerah Potensi Banjir dan  Tanah  Longsor  dengan Metode  Cluster  Fuzzy  C-Means dan  Singular  Value  Decompotition (SVD). Engineering,  Mathematics and  Computer  Science  (EMACS)
Journal , 3 (3), 115 – 120. https://doi.org/10.21512/emacsjour nal.v3i3.7428 Singarimbun,  M.,  &  Effendi.  (1995). Metode Penelitian Survey. Jakarta: PT. Pustaka LP3ES. Sofia,  D.  A.  (2017).  Analisis  Durasi Hujan Dominan dan Pola Distribusi
Curah Hujan Jam-Jaman di Wilayah  Gunung  Merapi. Jurnal Teknologi  Rekayasa , 1 (1),  7. https://doi.org/10.31544/jtera.v1.i1. 2016.7-14 Susilowati,  &  Ilyas,  S.  (2015).  Analisis
Karakteristik  Curah  Hujan  di  Kota Bandar Lampung. Jurnal Konstruksia , 7( 1) . https://jurnal.umj.ac.id/index.php/k onstruksia/article/view/646/600