## Dinamika Trend Curah Hujan Ekstrem di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung sebagai indikasi dampak Pemanasan Global
Amanda Kurnia Utami, Hamdi Akhsan * ,  Nely Andriani Jurusan Pendidikan Fisika, Universitas Sriwijaya, Indralaya Ogan Ilir, 30662, Sumatera Selatan Indonesia
* email: hamdiakhsan@fkip.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui dinamika trend curah hujan ektrem di provinsi Kepulauan Bangka Belitung sebagai indikasi dari dampak pemanasan global. data  yang digunakan bersumber dari Stasiun Meteorologi Depati Amir dari periode 1981 sampai tahun 2022, yang  diperoleh  secara  resmi  dari  situs  web  BMKG  online.  Penelitian  ini  dilakukan  di  laboratorium  Pendidikan  Fisika  FKIP  Universitas Sriwijaya. Metode  penelitian yang digunakan adalah penelitian data  sekunder dengan pendekatan kuantitatif. Analisis data  digunakan menggunakan aplikasi RClimDex dengan aturan Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI) terkait indikator curah hujan. Analisis tren dilakukan dengan uji statistik non parametrik Man-Kendall dan Sens test. Hasil analisis menunjukkan bahwa indeks- indeks curah hujan ekstrem mengalami tren yang bervariasi secara signifikan selama 40 tahun terakhir, yang menunjukkan adanya dampak perubahan iklim sebagai dampak dari pemanasan global.
Kata Kunci: Climate change; ETCCDI; Kep. Bangka Belitung; Extreme rainfall; Dynamics

## ABSTRACT
[Titel: Dynamics of Extreme Rainfall Trends in the Bangka Belitung Islands Province as an indication of the impact of Global Warming] This study was conducted to determine the dynamics of ektrem rainfall trend in Bangka Belitung Islands province as an indication of the impact of global warming. the data used sourced from the Depati Meteorological Station Amir from the period 1981 until 2022, which was officially obtained from the online BMKG website. This research was conducted at the Education laboratory of FKIP, University of Sriwijaya. The research method used is secondary data research with a quantitative approach. Data analysis was used using the RClimDex application with the Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI) regulations regarding rainfall indicators. The trend analysis was conducted with non-premetry statistical test of the Man-Kendall and Sens tests. The results of the analysis showed that the extreme rainfall index experienced a significant trend over the past 40 years, which has indicated the impact of climate change as an impact of global warming.
Keywords: Climate change; ETCCDI; Kep. Bangka Belitung; Extreme Rainfall; Dynamics

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan sebuah negara yang secara geografis  berada  di  antara  2  samudera  yaitu Samudera Pasifik dan Samudera Hindia serta 2 benua yaitu  Benua  Asia  dan  Benua  Australia.  Indonesia terdiri dari 17.504 pulau dengan 16.056 yang sudah dibakukan  oleh  PBB.  Kepulauan  Bangka  Belitung termasuk  provinsi  kepulauan  di  Indonesia  dengan dua  pulau  utama  yaitu  Bangka  dan  Belitung.
Permasalahan ini juga tidak bisa dihindari oleh semua negara  terutama  Indonesia  dan  Kepulauan  Bangka Belitung  menjadi  salah  satu  daerah  yang  terdampak perubahan  iklim.  Untuk  mengetahui  apakah
memang  provinsi  Kepulauan  bangka  Belitung mengalami  dampak  perubahan  Iklim,  maka dilakukan  analisis  data  curah  hujan  harian  selama kurun  waktu  40  tahun  sehingga  dapat  diketahui, apakah  ada  perubahan  indeks  curah  hujan  ektrem yang signifikan.
Perubahan  iklim  adalah  sebuah  fenomena  yang terjadi  secara  global  tetapi  dampaknya  dapat langsung  dirasakan  secara  lokal  (Malino  et  al., 2021).  Iklim  dan  cuaca  memiliki  unsur-unsur atmosfer  pembentuknya  yaitu  suhu,  kelembaban, kecepatan dan arah angin, curah hujan,  dan lainnya (Miftahuddin, 2016). Faktor-faktor seperti efek gas
rumah  kaca,  pemanasan  global,  kerusakan  lapisan ozon,  kerusakan  fungsi  hutan,  penggunaan chlorofluorocarbon yang  tidak  terkontrol,  dan  gas buang industri juga mempengaruhi perubahan iklim. Sudrajat  dan  Subekti  (2019)  menyatakan  bahwa pemanasan  global (global  warming) dapat  juga dikatakan  sebagai  sebuah  fenomena  dimana  bumi mengalami  kenaikan  temperatur  yang  berdampak pada  perubahan  iklim  yang  ditandai  dengan terjadinya  perubahan  curah  hujan  serta  suhu.
Dampak  dari  perubahan  iklim  ini  dapat  dirasakan perlahan  seiring  dengan  berjalannya  waktu  atau jangka  panjang.  Perubahan-perubahan  yang  terjadi dapat  dirasakan  dalam  kurun  waktu  50-100  tahun yang akan datang (Lubis, 2018).
Cuaca  dan  iklim  di  wilayah  Benua  Maritim Indonesia dipengaruhi oleh beberapa faktor dan salah satunya  adalah  Monsun.  Monsun  dapat  diartikan sebagai angin yang bertiup musiman selama setahun dan memiliki perubahan arah serta termasuk sistem sirkulasi  regional  (Pandia  et  al.,  2019).  Indonesia dilalui  oleh  dua  sistem  monsun  yaitu  Asia  dan Australia  karena  letak  geografisnya  dan  juga dipengaruhi oleh letak Indonesia yang berada di garis equator yang memiliki banyak pegunungan sehingga menyebabkan  pengaruh  monsun  di  Indonesia  lebih kompleks  (Giarno  et  al.,  2012).  Monsun berpengaruh  terhadap  pola  musim  hujan  dan kemarau yang ada di wilayah Indonesia. Oleh sebab itu, monsun dapat mempengaruhi fase basah dan fase kering dalam suatu wilayah.
Interaksi  laut  atmosfer  yang  memiliki  pusat  di equator  Samudera  Pasifik  disebut  dengan  ENSO (Simanjuntak  et  al.,  2021).  Komponen  dari  ENSO adalah  El-nino  dan  La-nina  (Trenberth,  1997). Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ariska  et  al  (2022) juga menyatakan bahwa ENSO ialah fenomena cuaca yang  dapat  mempengaruhi  iklim  secara  global  dan terjadi  di  Samudera  Pasifik.    yaitu  fase  panas  yaitu El-Nino serta  fase  dingin  yaitu  La  Nina. ENSO  El- Nino-Southern Oscillation (ENSO) tentu saja sangat berpengaruh  kepada  keadaan  iklim  yang  ada  di Indonesia.  Samudera  Hindia  merupakan  salah  satu perairan  yang  memiliki  fenomena-fenomena  serta bagian  perairan  timur  yang  berinteraksi  secara langsung  dengan  perairan  Barat  Sumatera.
Fenomena  antar-tahunan  yang  terjadi  di  wilayah perairan  ini  adalah Indian  Ocean  Dipole  Mode (IOD Mode).  IOD  dapat  didefinisikan  sebagai  salah  satu anomali  iklim  yang  timbul  dari  interaksi  antara atmosfer  dengan  laut  di  wilayah  Samudera  Hindia yang  aktifitasnya  dapat  diidentifikasi  dengan  sebuah index  yang  dikenal  sebagai Dipole  Mode  Index (DMI)(Rahayu et al., 2018).
Iklim  dan  cuaca  memiliki  unsur-unsur  yang diantaranya  sinar  matahari,  suhu,  angin,  awan, kelembaban  udara,  curah  hujan  dan  listrik  di  udara (Sarjani, 2018).   Indeks iklim ETCCDI ( Expert Team on Climate Change Detection and Indices ) adalah terdiri dari 27 indeks yang dibagi dalam dua katagori yaitu indeks  curah  hujan  ekstrem  dan  temperatur ekstrem.  Setiap  negara  memiliki  karakteristik masing-masing  yang  membedakan  satu  negara dengan  negara  lain.  Indonesia  hanya  memiliki beberapa indeks iklim ETCCDI karena ada beberapa indeks  yang  tidak  relevan  untuk  digunakan  di wilayah  Indonesia  seperti growing  season  length (GSL),  hari-hari  beku  (FDO), summer  days (SU25), cold spell duration indicator (CSDI).
Climate Research Branch of Meteorological Service of Canada mengembangkan sebuah aplikasi berbahasa R yang dikenal dengan nama RClimDex yang dapat mendeteksi  dan  memantau  keadaan  iklim  terutama iklim yang ekstrem dalam perubahan iklim (Zhang et al.,  2004).  Indeks  iklim  pada  RClimDex  dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu  16  indeks  suhu  dan  11 lainnya  adalah  indeks  presipitasi  sehingga  total indeksnya  ada  27  indeks  iklim.  Data  yang  sudah tertera di dalam indeks akan diolah secara komputasi berdasarkan  27  indeks  yang  sudah  dikembangkan oleh  ETCCDI  sehingga  nantinya  akan  diperoleh data-data  seperti  suhu,  presipitasi  dalam  skala tahunan, bulanan, dan harian.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  sudah dilakukan  sebelumnya  di  beberapa  pulau  yaitu Sumatera  Selatan,  Kalimantan,  serta  Jawa  maka penelitian  ini  akan  meneliti  perubahan  iklim  yang ada  di  Kepualauan  Bangka  Belitung  yang  belum pernah dilakukan sebelumnya  sehingga penelitian ini adalah  penelitian  terbaru  yang  bertujuan  untuk mengetahui  dinamika  perubahan  iklim  yang  ada  di Kepulauan Bangka Belitung dengan menggunakan uji Men-kendall.  Data  yang  digunakan  adalah  data bulanan  curah  hujan,  temperature  maximum, temperature    minimum  dan  temperature  rata-rata dari  Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika
(BMKG)  pada  Stasiun  Meteorologi  Depati  Amir dalam periode beberapa tahun.

## METODE
Langkah  pertama  yang  dilakukan  ialah mengumpulkan  data-data  yaitu  data  curah  hujan (RR), data suhu maksimum (Tx), dan suhu minimum (Tn) yang  dimulai  dari  tahun  1981  sampai  dengan tahun  2022  yang  diambil  dari  stasiun  pengamatan BMKG tepatnya di Stasiun Meteorologi Depati Amir pada  situs  https://dataonline.bmkg.go.id  dan http://www.meteomanz.com/  . Setelah  itu,  data yang  sudah  diunduh  dari  laman  resmi  data  online BMKG  dikompilasi  berdasarkan  bulan,  kemudian kompilasi  berdasarkan  tahun  lalu  digabung  menjadi satu  secara  keseluruhan  selama  periode  42  tahun. Selanjutnya  melakukan  uji  kualitas  data (QC) menggunakan komponen filter yang ada di Microsoft excel serta dilakukan pengolahan data secara manual dan  akan  dilanjutkan  dengan  analisis  menggunakan RClimDex.  Tahap  terakhir  adalah  uji  Man  Kendall non  parametrik  dengan  hasil  berupa  tren  dari perubahan  indeks-indeks  curah  hujan  dan temperatur ekstrem dari tahun ke tahun.

## Lokasi dan Subjek Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka Belitung  untuk  menganalisis  dinamika  perubahan iklim  dengan  memanfaatkan  alat  ukur  curah  hujan, temperatur  minimum,  temperatur  maksimum,  dan temperatur  rata-rata  pada  sistem  BMKG  di  stasiun meteorologi  Depati  Amir.  Alat  tersebut  dapat merekam  data  curah  hujan,  temperatur  minimum, temperatur  maksimum,  temperatur  rata-rata  dan kelembapan  udara  di  Kepulauan  Bangka  Belitung dengan rincian peta sebagai berikut :
Gambar 1. Lokasi Stasiun Pengamatan BMKG
Kepulauan Bangka Belitung

## Pengunduhan dan Kompilasi Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data curah  hujan,  temperatur  minimum,  temperatur
maksimum,  dan  temperatur  rata-rata  yang  terekam dari  stasiun-stasiun  BMKG  yang  ada  di  Kepulauan Bangka  Belitung  yaitu  Stasiun  Meteorologi  Depati Amir selama kurun waktu 1981-2022. Penelitian ini menggunakan  jenis  penelitian  deskriptif  analitis, yaitu  sebuah  kegiatan  yang  mendeskripsikan sebuah kegiatan  dengan  merujuk  pada  sumber    dan  data yang didapatkan saat berada di lapangan  (Sugiyono, 2009). Data yang digunakan dapat diunduh melalui situs  resmi  https://dataonline.bmkg.go.id/  berupa data  harian.  Untuk  data-data  yang  hilang  bahkan kosong dapat kita lengkapi dengan data yang berasal dari  situs  http://www.meteomanz.com/. Data yang  sudah  lengkap  kemudian  kita  dikompilasi  dari tahun  1981-2022  dengan  susunan  data  yang  sesuai dengan format data pada RClimDex.

## Analisa Data
Quality Control (QC) dan Tes Homogenitas (homogeneity)
Analisis quality  control (QC)  yang  dilakukan  dalam penelitian ini menggunakan metode manual dengan mengoperasikan  fitur  filter  yang  terdapat  di Microsoft  excel  secara  satu  persatu  untuk  melihat beberapa  penyimpangan  data  seperti  data-data berbentuk  huruf,  data-data  yang  ekstra  normal, temperatur  maksimum  di  atas  36 o C,  Temperatur minimum di bawah 18 o C dan data Tx-Tn yang relatif sama. Data dikatakan lengkap jika dalam satu tahun hanya  terdapat  maksimal  10%  data  harian yang hilang (Mulyanti et al., 2020).

## Indeks Perhitungan RClimDex
Pada  penelitian  ini  hanya  memperhatikan  beberapa unsur  saja  diantaranya  curah  hujan  dan  temperatur dengan  memperhatikan  indeks  iklim  ETCCDI karena ada beberpa indeks yang tidak relevan untuk digunakan di wilayah Indonesia seperti growing season length (GSL),  hari-hari  beku  (FDO), summer  days (SU25), cold  spell  duration  indicator (CSDI). Berdasarkan  beberapa  indeks  yang  tidak  ada  di Indonesia  maka  hanya  ada  beberapa  indeks  yang dipilih seperti pada Tabel 1:
Tabel 1. Indeks Curah Hujan yang digunakan dalam penelitian
No. Indeks Nama Indikator Definisi Indikator Satuan 1. CDD Consecutive dry days Jumlah maksimum hari-hari tanpa hujan yang terjadi dalam satu tahun Days 2. CWD Consecutive wet days Jumlah maksimum hari-hari yang hujan berturut-turut days 3.   PRCPTOT Annual total wet day precipitation Jumlah curah hujan yang terjadi dalam satu tahun mm 4. R 10mm Number of heavy precipitation days Jumlah hari tahunan ketika PRCP ≥ 10 days 5. R 20mm Number of very heavy precipitation days Jumlah hari tahunan ketika PRCP ≥ 20 days 6. R 95p Very wet day Total curah hujan tahunan ketika RR>95 th percentile mm 7. R 99p Extremely wet day Total curah hujan tahunan ketika RR>99 th percentile mm

## Analisis Trend dan Besarnya Perubahan
Uji  Mann-Kendall  (MK)  termasuk  dalam statistik non-parametrik
sehingga tidak diperlukan  data  dengan  distribusi  normal.  Uji  MK digunakan  untuk  menghitung dan  menentukan  tren dari  berbagai  indikator  pada  stasiun  cuaca.  Statistik MK  memberikan  kesimpulan  akhir  berupa  arah perubahan  (positif  atau  negatif)  dapn  derajat signifikansi.  Hipotesis  dasar  digunakan  adalah  tidak ada perubahan (H 0 diterima) atau hipotesis alternatif yaitu  H 0 ditolak,  yang  berarti  terdapat  perubahan signifikan dari data (Marzuki Sinambela, 2013).
Uji  MK  telah  banyak  digunakan  untuk  analisis perubahan  unsur  klimatologis  seperti  hujan  dan temperatur. Uji Mann-Kendall merupakan uji untuk menentukan  signifikansi  dengan  ada  tidaknya perubahan  data,  baik  positif  maupun  negatif.  Tren signifikan  (yaitu  penolakan  hipotesis  nol)  pada tingkat  signifikansi  5%  jika  nilai  Z  lebih  besar  dari ±1,96.  Nilai  Z  positif  menunjukan  bahwa  adanya tren  peningkatan,  sedangkan  Z  negatif  menunjukan adanya  tren  penurunan  (Tan  et  al.,  2021). Perhitungan  nilai  statistik  Uji  Mann-Kendall dilakukan menggunakan persamaan (1).
𝑆 =   ∑ ∑ 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 ) 𝑛 𝑗=𝑖+1 𝑛−1 𝑖=1 (1)
Dengan 𝑥 𝑖 dan 𝑥 𝑗 merupakan  data  berurutan dengan  panjang  data  n.  Nilai  sign  diperoleh dengan persamaan (2).
𝑠𝑖𝑔𝑛 (𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 ) = { 1, (𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 ) > 0 0, (𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 ) = 0 −1, (𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 ) > 0 (2)
Selanjutnya melakukan perhitungan nilai statistik Z menggunakan persamaan (3). Nilai Z positif mengindikasikan kecenderungan meningkat, sedangkan nilai Z negatif
mengindikasikan kecenderungan menurun
𝑍 =
{ 𝑆−1 √𝑣𝑎𝑟 (𝑆) , 𝑖𝑓 𝑆 > 0 0, 𝑖𝑓 𝑠 = 0
𝑆+1 √𝑣𝑎𝑟(𝑆) , 𝑖𝑓 𝑆 < 0 (3) dengan var(S) adalah varians yang diperoleh dengan persamaan (4). Sedangkan N
adalah banyaknya tahun data hujan.
𝑉𝑎𝑟(𝑆) = 𝑁(𝑁+1)(2𝑁+5) 18 (4) Tahap pengujian ini dilakukan
dengan  melihat  kriteria  pengujian  hipotesis menggunakan  nilai  Z  serta α .  (Ariyani  et al.,  2022).  Besar  kecilnya  nilai  perubahan  dihitung menggunakan koefisien Sen ’ s slope. Uji Sen ’ s slope hampir  sama  dengan  teknik  regresi  linear maupun  kudrat  terkecil.  Nilai  yang  dihasilkan  oleh grafik
Sen ’ s adalah
besarnya perubahan  yang  terjadi  selama  kurun  waktu pengamatan.
𝛽 = 𝑚𝑒𝑑 (𝑥 𝑗 −𝑥 𝑖 ) 𝑗−𝑘 , 𝑗 > 𝑘 (5)
Pada penelitian ini Uji Man-Kendall menggunakan sebuah  software  yang  di  dalamnya  sudah  terdapat format  perhitungan  otomatis  yaitu  software Microsoft excel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Kompilasi Data
Data  dari  tahun  1981-2022  merupakan  data kompilasi  dari  data  tahunan  yang  merupakan  hasil dari kompilasi data bulanan di stasiun Depati Amir. Selama  kurun  waktu  42  tahun  tersebut  terdapat beberapa data kosong seperti pada tahun 1993 pada bulan Agustus, tahun 1995 di bulan 12, tahun 1998 pada  bulan  4,  6,  serta  bulan  7,  dan  pada  bulan  4 tahun  2015.  Data  yang  kosong  dapat  dilengkapi dengan  menggunakan  data  yang  berasal  dari  situs http://www.meteomanz.com/ dan apabila di situs meteomanz tidak mendapatkan data yang diinginkan maka dilakukan justifikasi dengan melihat data pada hari sebelumnya dan sesudah apabila hanya terdapat kekosongan beberapa hari saja (Supari et al., 2017). Namun, jika masih terdapat data kosong yang relatif panjang maka dapat mempertimbangkan bulan-bulan dengan  pola  musim  yang  sama  atau  memiliki karakteristik yang sama dengan wilayah yang sedang di teliti seperti daerah Batam dan Tanjung Pandan.

## Analisis Quality Control (QC)
Analisis quality  control (QC)  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  manual dengan mengoperasikan fitur filter yang terdapat di Microsoft  excel  secara  satu  persatu  untuk  melihat beberapa  penyimpangan  data  seperti  data-data berbentuk  huruf,  data-data  yang  ekstra  normal, temperatur  maksimum  diatas  36 o C,  temperatur minimum  dibawah  18 o C  dan  data 𝑇𝑥 − 𝑇𝑛 yang relatif  sama  (Romadoni  &  Akhsan,  2022).  Hasil analisis  data  pada  SM  Depati  Amir  menunjukan bahwa  ada  beberapa  data  yang  masih  dikategorikan sebagai data tidak normal dimana terdapat beberapa data  yang  Tx  dan  Tn  nya  relatif  sama  atau  bahkan bernilai  minus  (-)  dibeberapa  bulan  dalam  periode 1981-2022. Masih terdapat beberapa data yang eror dan  harus  diperbaiki  agar  bisa  kita  operasikan kedalam aplikasi RClimDex.
Data yang sudah dianalisis secara manual dengan fitur filter di  dalam  Microsoft  excel  disusun berdasarkan  urutan  yang  sama  dengan  format  data yang  ada  di  aplikasi  RClimDex.  Setelah  data dikompilasi  dan  sudah  sesuai  aturan  aplikasi RClimdex barulah nantinya data yang sudah lengkap disimpan dalam format txt supaya bisa di operasikan dalam  aplikasi  RClimdex  yang  outputnya  berupa indices,  log,  output,  plots, dan trend. Hasil  dari RClimDex inilah yang dimasukan dalam uji MK.

## Indeks, Analisis Indeks, dan Analisis Tren Perubahan Curah Hujan
Indeks iklim yang ada di ETCCDI berjumlah 27 indeks  (YIN  &  SUN,  2018).  Indeks  ETCCDI  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  hanya  beberapa indeks  karena  melihat  relevansi  dengan  iklim  yang ada di Indonesia yang tidak memiliki indeks hari-hari beku  dan  hari-hari  es.  Penelitian  ini  menggunakan beberapa  indeks  yaitu  9  indeks  curah  hujan  dan  7 indeks  temperature.  Untuk  curah  hujan  indeks- indeks  yang  dipakai  meliputi  CDD,  CWD, PRCPTOT,  R10mm,  R20mm,  R95p,  R99p, RX1day, dan RX5day.
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan pada  stasiun  meteorologi  Depati  Amir  dari  tahun 1981  sampai  2022  menunjukkan  bahwa  tren  CDD sebesar  y  =  0.0765x-128.1y  menunjukkan  bahwa hari-hari  tanpa  hujan  meningkat  setiap  dekade sebesar  0.07  hari  artinya  dalam  100  tahun  lagi jumlah hari-hari tanpa hujan akan meningkat 7 hari lebih  panjang  dari  sekarang.  Dengan  adanya peningkatan CDD maka terjadi lah penurunan pada CWD  dengan  persamaan  y  =  -0.0251x  +60.086 yang berarti bahwa terjadi pengurangan hari selama 0.02  hari  per  dekadenya  sehingga  dalam  100  tahun yang akan datang hari-hari basah terjadi 2 hari lebih pendek daripada sekarang. PRCPTOT (Curah hujan total) akan mengalami penurunan dengan persamaan y  =  -5.1008x  +  12627  yang  berarti  bahwa  terjadi penurunan sebesar 5.10 mm/dekade sehingga dalam 100 tahun yang akan datang curah hujan berkurang sebanyak  510  mm  dari  sekarang  hal  ini  juga  sangat dipengaruhi  oleh  intensitas  hujan  ringan  (R10mm) yang berkurang sebanyak 7 hari,  hujan sedang yang waktunya  lebih  pendek  yaitu  4.6  hari,  serta  hujan
lebat  (R95p  dan  R99p)  yang  berkurang  sebanyak 445  mm  dan  142  mm  dalam  100  tahun  yang  akan datang  daripada  sekarang.  CDD  yang  meningkat juga  disebabkan  oleh  RX1day  dan  RX5day  yang mengalami penurunan sebanyak 18 mm dan 81 mm dalam  100  tahun  yang  akan  datang  sehingga intensitas  hari-hari  basah  juga  berkurang  dari sekarang.   Berikut adalah  hasil  analisis  dari  masing- masing indikator:

## 1. CDD
Gambar 2. Grafik CDD Depati Amir pada RClimDex
Gambar 3. Hasil Analisis Tren CDD Kep. Bangka Belitung 1981-2022
CDD  adalah  indeks  yang  menyatakan  jumlah maksimum hari-hari tanpa hujan yang terjadi dalam satu tahun, biasanya hal ini juga bisa disebut sebagai musim  kemarau.  Hasil  analisis  di  stasiun  Depati Amir  menunjukan  terjadi  hari-hari  kering  terlama dengan jumlah hari >30 hari selama empat dekade yang  dimulai  dari  tahun  1981-2022  yaitu  dekade pertama  terjadi  pada  tahun  1982  selama  51  hari, pada dekade kedua terjadi pada tahun 1997 selama 98  hari,  pada  dekade  ketiga  hari  tanpa  hujan terlama  terjadi  ditahun  2006  selama  37  hari,  dan pada dekade terakhir jumlah terbanyak pada tahun 2015  sela  ma  91  hari  tanpa  hujan  berturut-turut. Sedangkan  hari-hari  terpendeknya  terjadi  pada tahun  1984  selama  7  hari,  tahun  1998  10  hari, tahun 2010 serta 2022 selama 9 hari. Berdasarkan
analisis tren CDD dengan persamaan y = 0.0765x – 128.1 yang memiliki arti bahwa jumlah hari-hari kering atau deret hari tanpa hujan akan mengalami kenaikan dalam 100 tahun yang akan datang jumlah hari  akan  bertambah  7.6  hari  lebih  panjang dibanding dengan sekarang.

## 2. CWD
Gambar 4. Grafik CWD Depati Amir pada RClimDex
Gambar 5. Hasil Analisis Tren CWD Kep. Bangka Belitung 1981-2022
CWD  adalah  indeks  yang  menyatakan  jumlah maksimum  hari-hari  yang  hujan  berturut  turut terjadi  dalam satu  tahun.  Hasil  analisis  pada stasiun depati amir yang dilakukan selama periode 4 dekade dimulai  dari  tahun  1981  sampai  2022  menunjukan bahwa hari-hari basah terlama dengan jumlah hari > 13 hari terjadi pada tahun 1988 selama 20 hari, pada tahun 1998 terjadi selama 14 hari, pada tahun 2011 terjadi  selama  15  hari,  dan  pada  dekade  terakhir terjadi  pada  tahun  2014  selama  14  hari.  Sedangkan hari-hari  basah  terpendek  dengan  jumlah  hari ≤ 7 hari terjadi pada tahun 1982, 1986, dan 2016 selama 6  hari  serta  tahun  1990,  1997,  dan  2009  selama  7 hari,  Berdasarkan  hasil  analisis  tren  menunjukan penurunan jumlah hari-hari basah dengan persamaan 𝑦 = −0.0251𝑥 + 60.086 yang berarti dalam 100 tahun  yang  akan  datang  jumlah  hari-hari  basah  2.5 hari lebih pendek dibanding dengan sekarang.

## 3. PRCPTOT
Gambar 6. Grafik PRCPTOT Depati Amir pada RClimDex
Gambar 7. Hasil Analisis Tren PRCPTOT Kep. Bangka Belitung 1981-2022
PRCPTOT  adalah  indeks  yang  menunjukan jumlah  curah  hujan  yang  terjadi  selama  satu  tahun. Hasil  pengukuran  di  Stasiun  Meteorologi  Depati Amir  dari  tahun  1981-2022  menunjukan  bahwa indeks  curah  hujan  total  tahunan  pada  tahun-tahun basah  dan  tahun-tahun  kering.  Tahun-tahun  basah dengan curah hujan >2800 mm/tahun terjadi dalam dekade  pertama  terjadi  pada  tahun  1986,  pada dekade kedua pada tahun 1998, dalam dekade ketiga terjadi  pada  tahun  2010,  dan  pada  dekade  terakhir terjadi  pada  tahun  2016.  Sedangkan,  hasil  untuk tahun-tahun  kering  dengan  RR  <  2400  mm/tahun yaitu terjadi pada tahun 1987 pada dekade pertama, pada  dekade  kedua  terjadi  pada  tahun  1997,  pada dekade ketiga terjadi di tahun 2002, dan pada tahun 2015  selama  dekade  terakhir.  Berdasarkan  hasil analisis tren yang dilakukan menunjukkan penurunan jumlah  curah  hujan  total  dalam  satu  tahun  yang memiliki  arti  bahwa  dalam  100  tahun  yang  akan datang curah hujan akan berkurang sebanyak 510.08 mm dari sekarang.

## 4. R 10MM
Gambar 9. Grafik R10mm Depati Amir pada RClimDex
Gambar 10. Hasil Analisis Tren R10mm Kep. Bangka Belitung 1981-2022
R 10mm adalah  jumlah  hari  tahunan  ketika  PRCP (curah  hujan)    ≥  10mm,  dapat  dikatakan  hari  hari dengan  hujan  yang  ringan.  Hasil  analisis  data  pada stasiun  depati  amir  selama  42  tahun  yang  dimulai dari tahun 1981 sampai 2022 dengan jumlah hari > 90 hari terjadi pada dekade pertama dengan jumlah hari  terlama  terjadi  pada  tahun  1988,  pada  dekade kedua  terjadi  di  tahun  1998,  dalam  dekade  ketiga terletak pada tahun 2010, dan pada dekade terakhir terjadi di tahun 2022. Sedangkan, untuk jumlah hari <  60  hari  terjadi  pada  dekade  pertama  terjadi  di tahun  1987,  selama  dekade  kedua  terjadi  di  tahun 1997,  dalam  dekade  ketiga  terjadi  di  tahun  2002, dan  pada  dekade  terakhir  terjadi  di  tahun  2015. Berdasarkan  hasil  analisis  tren  menunjukan  bahwa hari-hari  basah  dengan  intensitas  ringan  pada  100 tahun  yang  akan  datang    10.7  hari  lebih  pendek daripada sekarang.
5. R 20MM
Gambar 11. Grafik R20mm Depati Amir pada RClimDex
Gambar 12. Hasil Analisis Tren R20mm Kep. Bangka Belitung 1981-2022
R 20mm adalah  jumlah  hari  tahunan  ketika  PRCP (curah  hujan)    ≥  20mm,  dapat  dikatakan  hari  hari dengan  hujan  dalam  kategori  sedang.  Hasil  analisis data pada stasiun Depati Amir selama 42 tahun yang dimulai dari tahun 1981 sampai 2022 dengan jumlah hari >  45 hari terjadi pada dekade pertama dengan jumlah  hari  terlama  terjadi  pada  tahun  1988,  pada dekade  kedua  terjadi  di  tahun  1995,  dalam  dekade ketiga  terletak  pada  tahun  2010,  dan  pada  dekade terakhir  terjadi  di  tahun  2022.  Sedangkan,  untuk jumlah  hari  <  35  hari terjadi  pada  dekade  pertama terjadi  di  tahun  1987,  selama  dekade  kedua  terjadi di tahun 1997, dalam dekade ketiga terjadi di tahun 2002,  dan  pada  dekade  terakhir  terjadi  di  tahun 2015. Berdasarkan hasil analisis tren yang dilakukan menunjukan  bahwa  dalam  100  tahun  lagi  hari-hari basah  dengan  intensitas  sedang  4.68  hari  lebih pendek dari sekarang.
6. R 95P
Gambar 13. Grafik R95p Depati Amir pada RClimDex
Gambar 14. Hasil Analisis Tren R95p Kep. Bangka Belitung 1981-2022
R 95p adalah total curah hujan tahunan ketika RR > 95p. Hasil analisis dari stasiun meteorologi Depati Amir  selama  42  tahun  dimulai  dari  tahun  1981 sampai  dengan  tahun  2022  menunjukan  bahwa tahun-tahun  basah  >  800  mm/tahun  terjadi  pada dekade  pertama  terjadi  pada  tahun  1986,  selama dekade  kedua  tahun  basah  terjadi  di  tahun  1993, pada  dekade  ketiga  terjadi  di  tahun  2010,  dan terakhir  pada  dekade  keempat  terjadi  pada  tahun 2016.  Untuk  tahun-tahun  kering  <400  mm/tahun terjadi  pada  dekade  pertama  di  tahun  1990,  pada dekade  kedua  terjadi  di  tahun  1997,  pada  dekade ketiga  terjadi  di  tahun  2004,  dan  pada  tahun  2015 pada dekade terakhir. Berdasarkan hasil analisis tren yang  dilakukan  pada  curah  hujan  tahunan  dengan RR>  95p  menunjukan  dalam  100  tahun  yang  akan datang  curah  hujan  akan  mengalami  pengurangan sebanyak 445.54 mm dari sekarang.
7. R 99P
Gambar 15. Grafik R99p Depati Amir pada RClimDex
Gambar 16. Hasil Analisis Tren R99p Kep. Bangka Belitung 1981-2022
R 99p adalah  adalah  total  curah  hujan  tahunan dengan RR > 99p. Hasil analisis stasiun meteorologi Depati  Amir  selama  4  dekade  yang  dimulai  dari tahun 1981 sampai dengan 2022 menunjukan bahwa tahun-tahun  basah  yang  memiliki  RR  >  350 mm/tahun  pada  periode  dekade  pertama  terjadi pada tahun 1986, selama dekade kedua terjadi pada tahun  1996,  pada  dekade  ketiga  terjadi  pada  tahun 2003, dan selama dekade terakhir terjadi pada tahun 2016.  Sedangkan  untuk  tahun-tahun  kering  dengan RR  =  0  terjadi  pada  tahun    1985,  1990,  1992, 1997,  2002,  2004,  2006,  2017,  dan  2022. Berdasarkan  hasil  analisis  tren  yang  dilakukan  pada curah  hujan  tahunan  dengan  RR>99p  menunjukan dalam 100 tahun yang akan datang curah hujan akan mengalami  pengurangan  sebanyak  142.64  mm  dari sekarang.

## 8. R X1DAY
Gambar 17. Grafik RX1day Depati Amir pada RClimDex
Gambar 18. Hasil Analisis Tren RX1 day Kep. Bangka Belitung 1981-2022
RX1day  adalah  indeks  yang  menunjukan  curah hujan maksimum 1 hari bulanan selama satu tahun. Hasil  analisis  stasiun  meteorologi  Depati  Amir selama  42  tahun  yang  dimulai  dari  tahun  1981 sampai  dengan  2022  menunjukan  bahwa  tahun- tahun  basah  yang  memilliki  RR  >  60  mm/tahun terjadi  pada  tahun  1986,  1995,  2010,  dan  2016. Sedangkan  tahun-tahun  kering  dengan  RR<  40 mm/tahun    terjadi  pada  tahun  1990,  1997,  2004, 2015, dan 2022. Berdasarkan hasil analisis tren pada curah hujan maksimum satu hari bulanan mengalami penurunan sebesar 𝑦 = −01172𝑥 + 284.95 yang berarti  selama  100  tahun  yang  akan  datang  curah hujan berkurang sebesar 1.8 mm dari sekarang.
9. R X5DAY
Gambar 19. Grafik RX5day Depati Amir pada RClimDex
Gambar 20. Hasil Analisis Tren RX5day Kep. Bangka Belitung 1981-2022
RX5day adalah indeks yang menunjukan jumlah curah  hujan  maksimum  bulanan  selama  5  hari berturut-turut  selama  satu  tahun.  Hasil  analisis stasiun  meteorologi  Depati  Amir  selama  42  tahun yang  dimulai  dari  tahun  1981  sampai  dengan  2022 menunjukan  bahwa  tahun-tahun  basah  dengan jumlah  curah  hujan  >  300  mm/tahun  terjadi  pada tahun  1986  selama  dekade  pertama,  dalam  dekade kedua  terjadi  pada  tahun  1993,  pada  dekade  ketiga terjadi  di  tahun  2005,  dan  selama  dekade  terjadi pada tahun 2015. Tahun-tahun kering dengan RR< 150  mm/tahun  terjadi  pada  tahun  1987  selama dekade  pertama,  untuk  dekade  kedua  terjadi  di tahun  1997,  pada  dekade  ketiga  terjadi  periode 2009,  dan  pada  dekade  terakhir  terjadi  pada  tahun 2015.  Berdasarkan  data  perhitungan  tren  yang semakin menurun dari tahun ke tahun dapat dilihat dalam 100 tahun yang akan datang curah hujan lima hari  berturut-turut  akan  berkurang  sebanyak  81.5 mm dari sekarang.

## 3.4 Estimasi tren Uji Man-Kendall Non- Parametrik
Uji Man Kendall atau dapat disingkat sebagai uji MK Non parametrik ini juga dikombinasikan dengan penduga  kemiringan  sen  dalam  hal  menentukan signifikansi  tren  indeks  dan  kemiringan  sen digunakan  untuk  mendeteksi  besarnya  tren  yang
terjadi  (Supari  et  al.,  2017).  Uji  MK  berdasarkan Suryanto  &  Krisbiyantoro  (2018)  digunakan  untuk melihat tingkat signifikansi dari sebuah tren. Adapun rentang  signifikansi  dilambangkan  melalui  persen kepercayaan  99%  (sangat  tinggi),  97.5%  (tinggi)  ,
95%  (cukup),  dan  90%  (rendah)  dan  diberi penandaan  berupa  bintang  4  (****),  bintang  3
(***), bintang 2 (**), dan bintang 1 (*) .
Uji  MK  digunakan  untuk  melihat  tren  dari masing-masing indikator yang ada pada  stasiun dan dapat  digunakan  untuk  memprediksi  bagaimana keadaan  iklim  di  beberapa  tahun  yang  ada  datang. Indeks-indeks  yang  ada  dirata-ratakan  dimana  hasil rata-rata  tersebut  kita  dapatkan  dari  aplikasi RClimDex  (Zhang  et  al.,  2004).  Uji  Man-Kendall dilakukan  terhadap  semua  variabel  iklim  yang digunakan dengan hasilnya seperti tabel berikut ini:
Tabel 4. 1 Hasil Uji Man Kendall Kep. Bangka Belitung 1981-2022
Berdasarkan  tren  estimasi  untuk  indeks curah  hujan  dapat  disimpulkan  bahwa  terjadi  tren penurunan  yang  bersifat  tidak  signifikan  karena variasi pengukuran dan sifat parameter secara spasial dan temporal yang sangat tinggi (Collischonn et al., 2008; Kummerow et al., 1998). Hasil analisis setiap indikator  mengalami  penurunan  kecuali  pada  CDD sehingga  tanpa  adanya  penanggulangan  yang dilakukan  secara  signifikan  dalam  waktu  100  tahun yang  akan  datang  wilayah  Bangka  Belitung  akan mengalami  kekeringan.  Adapun  hasilnya  dijabarkan sebagai  berikut:  jumlah  RX5day  akan  mengalami penurunan  sebesar  81.5  mm,  deret  hujan maksimum 1 hari dalam satu bulan turun 1,8 mm,
Indikat or Tahun Pertama Tahun Terakhir N  Test Z  Sig . Q CDD 1981 2022 42  0.40 0.050 CWD 1981 2022 42  -0.70 0.000 PRCP TOT 1981 2022 42  -0.67 -4.950 R 10mm 1981 2022 42  -0.47 -0.086 R 20mm 1981 2022 42  -0.12 0.000 R 95p 1981 2022 42  -1.47 -5.189 R 99p 1981 2022 42  -1.31 -1.592 R X1day 1981 2022 42  -0.07 -0.028 R X5day 1981 2022 42  -1.03 -0.525
curah hujan > 99p turun sebanyak 142 mm, curah hujan  >  95p  turun  sebanyak 455  mm,  curah  hujan intensitas  sedang  turun  selama  4,68  hari,  curah hujan  dengan  intensitas  ringan  turun  selama  10.7 hari.  Penurunan  RX5day,  RX1day,  R99p,  R95p berpengaruh  terhadap  jumlah  curah  hujan  total dalam  satu  tahun  (PRCPTOT)  yang  akan  ikut mengalami  penurunan  sebanyak  510  mm/abad. CWD  atau  deret  hari-hari  basah  juga  akan terpengaruh  karena  R20mm  dan  R10mm  juga mengalami penurunan sehingga deret hari-hari basah akan  berkurang  2.5  hari/abad.  Penurunan  pada CWD akan berakibat pada kenaikan CDD atau deret hari  tanpa  hujan  selama  7.6  hari  lebih  panjang dibanding dengan sekarang.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Data  iklim  pada  stasiun  meteorologi  Depati Amir  1981-2022  adalah:  (a)  RX5day  akan mengalami  penurunan  sebesar  81.5  mm  (b)  R X1day (deret  hujan  maksimum  1  hari  dalam  satu  bulan) menurun  1,8  mm  (c)  Curah  hujan  >  99p  (R 99p ) turun  sebanyak  142  mm  (d)  R 95p (curah  hujan  > 95p)  menurun  sebanyak  455  mm  (e)  Curah  hujan intensitas  sedang  (R 20mm )  lebih  pendek  4,68 hari/abad  (f)  R 10mm (curah  hujan  dengan  intensitas ringan)  juga  menurun  selama  10.7  hari  (g)  Jumlah curah  hujan  total  dalam  satu  tahun  (PRCPTOT) yang akan ikut mengalami penurunan sebanyak 510 mm/abad (h) CWD atau deret hari-hari basah juga akan  terpengaruh  karena  R 20mm dan  R 10mm juga mengalami penurunan sehingga deret hari-hari basah akan  berkurang  2.5  hari/abad  (i)  Penurunan  pada CWD akan berakibat pada kenaikan CDD atau deret hari  tanpa  hujan  selama  7.6  hari  lebih  panjang dibanding dengan sekarang.

## Saran
Penelitian ini tentu masih banyak kekurangan, saran untuk penelitian selanjutnya adalah melakukan uji  korelasi  hasil  perhitungan  dinamika  perubahan iklim  di  wilayah  Kepulauan  Bangka  Belitung  ini dengan  variabel-variabel  lain  menggunakan  jenis software lainnya  serta  melakukan  perbandingan dengan  data  hasil  proyeksi reanalysis supaya didapatkan  hasil  yang  lebih  akurat.  Selain  itu, disarankan  untuk  melakukan  filterisasi  lebih  teliti lagi  agar  tidak  terjadi  error  saat  memasukan  data pada software-software yang  akan  digunakan  dalam perhitungan selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariska, M., Akhsan, H., Muslim, M., Sudirman, & Kistiono.  (2022).  Pengaruh  El  Niño Southern  Oscillation  (ENSO)  dan  Indian Ocean Dipole (IOD) Terhadap Curah Hujan dan  Korelasinya  dengan  Consecutive  Dry Days  (CDD)  Provinsi  Sumatera  Selatan  dari Tahun 1981-2020. JIFP (Jurnal Ilmu Fisika Dan Pembelajarannya) , 6 (2), 31 – 41.
http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jif p/
Collischonn,  B.,  Collischonn,  W.,  &  Tucci,  C.  E. M.  (2008).  Daily  hydrological  modeling  in the  Amazon  basin  using  TRMM  rainfall estimates. Journal  of  Hydrology , 360 (1 – 4),
207 – 216. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2008.07
.032
Giarno, G., Dupe, Z. L., & Mustofa, M. A. (2012). Kajian Awal Musim Hujan Dan Awal Musim Kemarau Di Indonesia. Jurnal Meteorologi Dan
Geofisika , 13 (1), 1 – 8. https://doi.org/10.31172/jmg.v13i1.113 Kummerow, C., Barnes, W., Kozu, T., Shiue, J., & Simpson,  J.  (1998).  The  Tropical  Rainfall Measuring Mission (TRMM) sensor package. Journal  of  Atmospheric  and  Oceanic  Technology , 15 (3),
809 – 817. https://doi.org/10.1175/1520- 0426(1998)015<0809:TTRMMT>2.0.CO; 2
Lubis,  D.  P.  (2018).  Pengaruh  Perubahan  Iklim Terhadap  Keanekaragaman  Hayati  Di Indonesia. Jurnal Geografi , 3 (2), 107 – 117. Malino,  C.  R.,  Arsyad,  M.,  &  Palloan,  P.  (2021). Analisis  Parameter  Curah  Hujan  Dan  Suhu Udara  Di  Kota  Makassar  Terkait  Fenomena Perubahan  Iklim. Jurnal  Sains Dan  Pendidikan Fisika , 17 (2), 139. https://doi.org/10.35580/jspf.v17i2.22167
Marzuki  Sinambela,  U.  B.  dan  M.  Z.  (2013).
Analisis  Dekomposisi  Spektral  Data  Seismik Dengan  Transformasi  Wavelet  Kontinu.
Megasains , 53 (9), 1689 – 1699.
https://doi.org/10.1017/CBO9781107415 324.004
Miftahuddin.  (2016).  Analisis  Unsur-unsur  Cuaca dan  Iklim  Melalui  Uji  Mann-Kendall Multivariat. Jurnal  Matematika,  Statistika  Dan Komputasi , 13 (1), 26 – 38.
Mulyanti, H., Harjono, H., & Rendra, M. I. (2020). Penurunan  Intensitas  Hujan  Ekstrem  di Bengawan  Solo  Hilir  dan  Hubungannya dengan ENSO. Jurnal Ilmu Lingkungan , 18 (1),
73 – 81. https://doi.org/10.14710/jil.18.1.73-81 Pandia, F. S., Sasmito, B., & Sukmono, A. (2019). Analisis  pengaruh  angin  Monsun  terhadap perubahan  curah  hujan  dengan  penginderaan jauh  (studi  kasus:  PROVINSI  JAWA TENGAH). Jurnal  Geodesi  Undip  Januari , 8 (1), 278 – 287.
Rahayu,  N.  D.,  Sasmito,  B.,  &  Bashit,  N.  (2018). Analisis  Pengaruh  Fenomena  Indian  Ocean Dipole (Iod) Terhadap Curah Hujan Di Pulau Jawa. Jurnal Geodesi Undip , 7 (1), 57 – 67.
Romadoni, M., & Akhsan, H. (2022). Karakteristik Iklim Di Kota Palembang Serta Implikasinya Terhadap Bencana Kabut Asap. JIPFRI (Jurnal Inovasi  Pendidikan  … , 6 (2),  60 – 66. https://journal.unuha.ac.id/index.php/JIPF RI/article/view/1541%0Ahttps://journal.u nuha.ac.id/index.php/JIPFRI/article/downl oad/1541/662 Sarjani. (2018). Cuaca dan Iklim Maritim. Academia Edu , 02 , xi+85.
https://maritim.bmkg.go.id/bulletins/2018 /pdf/12-Desember.pdf Simanjuntak,  P.  P.,  Rosyia,  D.,  Rosyia,  D., Kendita, N., Kendita, N., Qalbi, D., Qalbi, D.,  Safril,  A.,  &  Safril,  A.  (2021).  Kajian Komponen  Angin  Zonal  dan  Meridional sebagai  Prekursor  Penentu  Awal  Musim  di Palembang  Serta  Pengaruh  ENSO  dan  IOD Terhadap  Variasinya. JRST  (Jurnal  Riset  Sains Dan Teknologi) , 5 (1), 23.
https://doi.org/10.30595/jrst.v5i1.6635 Sudrajat,  A.  S.  E.,  &  Subekti,  S.  (2019). Pengelolaan  Ekosistem  Gambut  Sebagai Upaya  Mitigasi  Perubahan  Iklim  Di  Provinsi Kalimantan  Selatan. Jurnal  Planologi , 16 (2), 219. https://doi.org/10.30659/jpsa.v16i2.4459
Sugiyono.  (2009). Metode  penelitian  kuantitatif, kualitatif, dan r7d. (Alfabeta (ed.)). Alfabeta. Supari,  Tangang,  F.,  Juneng,  L.,  &  Aldrian,  E.
(2017).  Observed  changes  in  extreme temperature and precipitation over
Indonesia. International Journal of Climatology , 37 (4), 1979 – 1997.
https://doi.org/10.1002/joc.4829
Suryanto,  J.,  &  Krisbiyantoro,  J.  (2018).  Trend Analysis of Rainfall Data in Magelang District Using  Mann-Kendall  Test  and  Modification Mann-Kendall Variation. Agrifor , 17 (2), 293. https://doi.org/10.31293/af.v17i2.3616 Tan, M. L., Juneng, L., Tangang, F. T., Chung, J.
X., & Radin Firdaus, R. B. (2021). Changes in  temperature  extremes  and  their relationship  with  ENSO  in  Malaysia  from 1985  to  2018. International  Journal  of Climatology , 41 (S1), E2564 – E2580. https://doi.org/10.1002/joc.6864 Trenberth, K. E. (1997). The Definition of El Niño.
Bulletin  of  the  American  Meteorological  Society , 78 (12), 2771 – 2777.
https://doi.org/10.1175/1520- 0477(1997)078<2771:TDOENO>2.0.CO; 2
YIN,  H.,  &  SUN,  Y.  (2018).  Characteristics  of extreme  temperature  and  precipitation  in China  in  2017  based  on  ETCCDI  indices. Advances  in  Climate  Change  Research , 9 (4), 218 – 226. https://doi.org/10.1016/j.accre.2019.01.0 01
Zhang,  X.,  Yang,  F.,  &  Canada,  E.  (2004). RClimDex (1.0) User Manual . 1 – 23.