## Perubahan Karakteristik Curah Hujan Jangka Panjang di Provinsi Jawa Barat Tahun 1921-2010 (Long-Term Changes in Rainfall Characteristics in West Java Province)
Muhammad Fikri Sigid 1 , Muhammad Rais Abdillah ,2 , Zadrach Leudofij Dupe 2
1 Program Studi Meteorologi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung, Bandung
2 Kelompok  Keahlian  Sains  Atmosfer,  Fakultas  Ilmu  dan  Teknologi  Kebumian,  Institut  Teknologi Bandung, Bandung

## Riwayat naskah
Diterima: 03-03-2021 Direvisi: 18-06-2021 Disetujui: 14-07-2021
Korespondensi: M. F. Sigid Sigid.fikri29@gmail.com

## ABSTRAK
Fenomena  perubahan  iklim  berdampak  besar  pada  sistem  iklim  di  Bumi yang salah satunya ditunjukkan pada perubahan karakteristik curah hujan. Berbeda  dengan  respons temperatur yang  cenderung  homogen, respons curah  hujan  terhadap  perubahan  iklim  lebih  kompleks  karena  presipitasi sangat dipengaruhi oleh karakter sirkulasi dan topografi regional. Di sisi lain, variabilitas  iklim  jangka  panjang  seperti Interdecadal  Pacific  Oscillation (IPO) juga dapat menyebabkan perubahan karakteristik curah hujan global. Namun,  dampak  perubahan  iklim  dan  IPO  terhadap  hujan  di  Indonesia, khususnya Jawa Barat, belum terdokumentasi dengan baik. Penelitian ini menganalisis  perubahan  karakteristik  curah  hujan  jangka  panjang  di Provinsi Jawa Barat pada periode 1921-2010 dengan mempertimbangkan faktor perubahan iklim dan variabilitas interdecadal . Berdasarkan tren linier, curah  hujan  di  Provinsi  Jawa  Barat  meningkat sebesar 1,61  mm/dekade. Semua  periode  baik  DJF,  MAM,  JJA,  maupun  SON,  menunjukkan peningkatan  curah  hujan,  namun  peningkatan  yang  signifikan  secara statistik  hanya terjadi pada musim pra-monsun (SON) yaitu sebesar 3,70 mm/dekade. Penyebab lemahnya tren tersebut adalah curah hujan di Jawa Barat  bervariasi  kuat  secara interdecadal (standar  deviasi  10,38  mm). Variabilitas  ini  berkorelasi  positif  secara  signifikan  dengan  indeks  IPO; menunjukkan  bahwa  telekoneksi  akibat  variabilitas  internal  dari  Samudra Pasifik berpengaruh besar terhadap tren hujan di Jawa Barat. Anomali suhu muka  laut  dan  pola  sirkulasi  angin  permukaan  terlihat  menyebabkan perubahan  hujan  tersebut  sebagai  akibat  dari  sinyal-sinyal  IPO  yang bervariasi  secara  spasial.  Dalam  studi  perubahan  iklim  terhadap  curah hujan  di  Indonesia,  diperlukan  perhatian  khusus  pada  variabilitas- variabilitas interdecadal agar  tren  dan  proyeksi  iklim  yang  muncul  dapat dijelaskan dengan baik.
Kata kunci : Perubahan iklim, variabilitas antardekade, IPO, curah hujan

## ABSTRACT
The climate change phenomenon has a major impact on the Earth’s climate system  including  the  changes  in  rainfall characteristics.  In  contrast  to  the temperature  response  which  tends  to  be  homogeneous,  the  response  of rainfall to climate change is more complex because it is strongly influenced by circulation characteristics and regional topography. On the other hand, long-term  climate  variability  such  as  the  Interdecadal  Pacific  Oscillation (IPO) can also lead to changes in global rainfall characteristics. However, the  impacts  of  climate  change  and  IPO  on  rain  in  Indonesia,  particularly West  Java,  have  not  been  documented  well.  This  study  analyzed  the changes in long-term rainfall characteristics in West Java Province for the period  of  1921-2010  by  considering  the  factors  of  climate  change  and interdecadal variability. Based on the linear trend, the rainfall in West Java Province increases by 1.61 mm/decade. In general, rainfall has increased in  all  periods  (DJF,  MAM,  JJA,  and  SON),  but  a  statistically  significant increasement only occurred in the pre-monsoon season (SON) which was
3.70 mm/decade. The cause of this weak trend is that the rainfall in West Java varies strongly in interdecadal terms (standard deviation of 10.38 mm). This  variability had  a  significant  positive  correlation  with  the IPO  index;  it showed  that  the  teleconnection  due  to  internal  variability  of  the  Pacific Ocean  had  a  major  effect  on  the  rain  trend  in  West  Java.  Sea  surface temperature anomalies and surface wind circulation patterns were seen to cause these rainfall changes as a result of spatially varying IPO signals. In the study of climate change on rainfall in Indonesia, further consideration of the interdecadal variabilities is needed so that the emerging climate trends and projections can be well explained.
Keywords : Climate change, interdecadal variability, IPO, rainfall

## 1.  Pendahuluan
Perubahan  iklim  adalah  perubahan pada kondisi iklim di atmosfer yang signifikan secara  statistik  dan  dapat  diidentifikasi menggunakan  uji  statistik  dengan  adanya perubahan  rata-rata  dan/atau  variabilitas parameter iklim (IPCC, 2014). Perubahan dari variabel  iklim  tersebut  bertahan  selama beberapa  dekade  atau  lebih  lama  (WMO, 2018).  Perubahan  iklim  yang  terjadi  saat  ini merupakan  keadaan  ketika  temperatur  Bumi meningkat. Akibatnya, Bumi akan mengalami perubahan dalam berbagai aspek, khususnya pada  komposisi  di  atmosfer  yang  kemudian dapat  berdampak  pada  kehidupan  di  Bumi (IPCC, 2014; Bappenas, 2011).
Analisis yang dilakukan oleh Hansen et al. (2010)  serta Intergovernmental  Panel  on Climate  Change (IPCC,  2014)  menunjukkan rata-rata suhu global di Bumi telah meningkat sekitar 0,8 °C sejak tahun 1880 hingga tahun 2010.  Sebagian  besar  peningkatan  suhu global  sejak  pertengahan  abad  ke-20 disebabkan  oleh  meningkatnya  konsentrasi gas rumah kaca dari aktivitas manusia, seperti deforestasi  serta  pembakaran  bahan  bakar fosil  (Leggett,  2000;  Houghton,  1997; UNFCCC,  2011).  Gas  rumah  kaca  yang makin  banyak  di  atmosfer  mengakibatkan makin banyaknya panas dari radiasi matahari yang terperangkap di Bumi akibat efek rumah kaca  (UNFCCC,  2011).  Konsentrasi  gas rumah  kaca  yang  terus  meningkat  sejak puluhan tahun lalu menjadi ancaman di abad 21  dan  makin  berpotensi  merubah  sistem iklim  global  yang  salah  satunya  dapat berdampak pada perubahan pola curah hujan (Gettelman & Rood, 2016).
Dalam  rentang  klimatologi,  perubahan karakteristik  curah  hujan  tidak  hanya disebabkan oleh perubahan iklim, tetapi dapat juga dipengaruhi oleh fluktuasi dari variabilitas interdecadal ,  seperti Interdecadal  Pacific Oscillation (IPO)  dan Pacific  Decadal Oscillation (PDO)  (Dong  &  Dai,  2015).  IPO
adalah  osilasi  jangka  panjang  di  Samudra Pasifik  yang  memengaruhi  variabilitas  iklim pada  skala multi-decadal dengan  fase bertahan sekitar 20 hingga 30 tahun (Dong & Dai, 2015). Menurut Deser et al . (2004) serta Dong  &  Dai  (2015),  IPO  merupakan variabilitas interdecadal dengan  mekanisme yang  sama  dengan  PDO,  hanya  saja  PDO didefinisikan  di  wilayah  Pasifik  Utara, sementara  IPO  didefinisikan  di  seluruh wilayah Pasifik.
Siklus IPO ditandai oleh adanya anomali suhu  permukaan  laut  di  wilayah  Samudra Pasifik dalam skala waktu beberapa dekade. Sejak  tahun  1920,  terdapat  masing-masing dua  fase  IPO  positif  (1924–1944  dan  1977– 1998)  dan  dua  fase  IPO  negatif  (1945-1976 dan 1999-sekarang) (Dai, 2012; Henley et al ., 2015). Fase positif IPO ditandai oleh anomali suhu  permukaan  laut  di  Pasifik  Tropis  yang lebih  hangat  dengan  anomali  angin  baratan yang menguat dan anomali suhu permukaan laut  di  Pasifik  Utara  yang  lebih  dingin. Sebaliknya fase negatif ditandai oleh anomali suhu  permukaan  laut  di  Pasifik  Tropis  yang lebih  dingin  dengan  angin  timuran  yang menguat dan anomali suhu permukaan laut di Pasifik Utara yang lebih hangat. Fase negatif dari  IPO  juga  ditandai  dengan  anomali tekanan negatif dan peningkatan konvergensi angin di wilayah Indonesia dan Pasifik Barat (Dong & Dai, 2015).
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan, ditemukan adanya tren perubahan curah  hujan  di  wilayah  Indonesia.  Analisis curah hujan tahunan pada periode 1931-1960 dan 1961- 1990 yang dilakukan oleh Boer & Faqih  (2004)  menunjukkan  adanya  tren penurunan  curah  hujan  untuk  beberapa daerah  seperti  Jawa,  Lampung,  Sumatra Selatan,  Sulawesi  Selatan,  dan  Nusa Tenggara. Selain itu, sebuah studi mengenai osilasi variabilitas interdecadal di Pasifik yang diteliti  oleh  Faqih et  al .  (2008)  menunjukkan bahwa  IPO  memiliki  keterkaitan  dengan
variabilitas curah hujan di wilayah Indonesia- Australia  yang  ditunjukkan  dengan  adanya hubungan  yang  signifikan  antara  anomali suhu  permukaan  laut interdecadal dan variabilitas curah hujan.
Jawa  Barat  merupakan  salah  satu wilayah  dengan  produsen  padi  terbesar  di Indonesia.  Penurunan  jumlah  curah  hujan atau  meningkatnya  kejadian  bencana  banjir dapat mengakibatkan pengurangan produktivitas  padi  yang  dihasilkan  (Anwar et al .,  2015;  Ruminta,  2016).  Selain  itu, penurunan curah hujan juga dapat mengurangi  ketersediaan  air,  bahkan  dapat mengakibatkan  kekeringan  di  Jawa  Barat (Bappenas, 2010). Sementara air merupakan komponen  yang  sangat  penting  untuk kehidupan manusia. Oleh karena itu, penting untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh  dari fenomena  perubahan  iklim  serta  variabilitas interdecadal terhadap perubahan karakteristik curah  hujan  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Dengan demikian,  pemerintah  serta  masyarakat  di Provinsi  Jawa  Barat  dapat  lebih  siap menghadapi  perubahan  tersebut  di  masa yang akan datang, mengingat penelitian yang telah  dilakukan  tidak  terfokus  pada  wilayah yang  lebih  kecil,  seperti  Jawa  Barat. Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik perubahan curah hujan di Provinsi Jawa Barat selama  periode  1921-2010  dan  kaitannya dengan  perubahan  iklim  dan  variabilitas interdecadal .

## 2.  Metodologi
Penelitian  ini  menggunakan  data meteorologi  berupa  curah  hujan  dari Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) dan data  reanalisis  ERA-20C  berupa  suhu permukaan  laut  dan  angin  zonal  serta meridional  di  level  tekanan  925  hPa  dari European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF).  Selain  itu,  digunakan indeks IPO dari Hadley Centre Global Sea Ice and  Sea  Surface  Temperature (HadISST) berdasarkan  penelitian  Henley et  al .  (2015), yaitu  data IPO  Tripole  Index (TPI)  yang didasarkan  pada  anomali  suhu  permukaan laut  di  wilayah  Pasifik  Tropis,  Pasifik  Barat Laut, dan Pasifik Barat Daya.
Pembahasan  dari  penelitian  ini  terbagi menjadi  dua,  yaitu  analisis  perubahan  iklim dan analisis variabilitas interdecadal . Analisis perubahan iklim diterapkan dengan membagi terlebih dahulu data rentang tahun 1921 hinga tahun  2010  ke  dalam  tujuh  periode.  Setiap
periode  terdiri  dari  30  tahun,  sesuai  dengan definisi  iklim  menurut  WMO  (2015),  dengan interval 10 tahun untuk mengetahui nilai tren per dekade dari parameter meteorologi akibat perubahan  iklim.  Berikut  adalah  pembagian data untuk analisis perubahan iklim:
 Periode 1: data tahun 1921-1950,
 Periode 2: data tahun 1931-1960,
 Periode 3: data tahun 1941-1970,
 Periode 4: data tahun 1951-1980,
 Periode 5: data tahun 1961-1990,
 Periode 6: data tahun 1971-2000,
 Periode 7: data tahun 1981-2010.
Dalam  menganalisis  perubahan  iklim, prosedur  yang  dilakukan  adalah  menghitung nilai  rata-rata  dari  variabel  meteorologi  di setiap periode. Nilai rata-rata di setiap periode tersebut  kemudian  dikalkulasikan  untuk menghitung  nilai  tren  dari  parameter meteorologi. Prosedur yang sama diterapkan untuk  musim  Desember-Januari-Februari (DJF),  Maret-April-Mei  (MAM),  Juni-Juli- Agustus  (JJA),  dan  September-Oktober- November  (SON).  Perhitungan  tren  juga dihasilkan secara spasial, dengan klimatologi curah hujan dan angin dari tahun 1921-2010 digunakan sebagai acuan untuk analisis tren spasial ini (Gambar 1). Selain itu, dilakukan uji signifikansi  dari  tren  yang  diperoleh  untuk mengetahui  apakah  nilai  tren  tersebut signifikan  secara  statistik  atau  tidak.  Nilai signifikansi dicari melalui perhitungan p-value menggunakan  student t-test dengan  tingkat kepercayaan  95%.  Nilai  tren  dikatakan signifikan  secara  statistik  jika p-value lebih kecil  dari  tingkat  signifikansi  5%,  sementara tren dikatakan tidak signifikan secara statistik jika p-value tidak  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi 5%.
Analisis variabilitas interdecadal dilakukan untuk mengetahui mekanisme  dari IPO yang dapat memengaruhi curah hujan di Provinsi  Jawa  Barat.  Pada  bagian  ini,  data dilakukan  running  mean  terlebih  dahulu selama  10  tahun  menggunakan  Moving Average  berdasarkan  Chang et  al .  (2016) agar  osilasi interdecadal ,  yaitu  IPO  dapat lebih terepresentasikan. Selanjutnya, dilakukan  perhitungan  korelasi  antara  curah hujan dengan indeks IPO untuk melihat  pola dari variabilitas interdecadal curah hujan pada periode  IPO  di  Jawa  Barat.  Sama  seperti perhitungan  tren  pada  analisis  perubahan iklim, perhitungan signifikansi juga diterapkan terhadap  nilai  korelasi  antara  curah  hujan
dengan  indeks  IPO.  Di  samping  itu,  analisis juga  dilakukan  melalui  komposit  anomali curah hujan pada fase positif dan fase negatif dari  IPO.  Menurut  Hoerling et  al .  (1997), metode komposit dapat didefinisikan sebagai penjumlahan  dari  anomali  fase  positif  dan negatif dari suatu fenomena untuk mengidentifikasi  karakter  non-linear  melalui asimetri antara dua fase tersebut.
Analisis variabilitas interdecadal dilanjutkan dengan menghasilkan peta regresi dari  anomali  suhu  permukaan  laut,  curah hujan,  vektor  angin,  dan velocity  potential terhadap  indeks  IPO  untuk  menjelaskan struktur  anomali  dari  parameter  meteorologi, khususnya curah hujan di Provinsi Jawa Barat terkait  dengan  variabilitas  IPO.  Analisis regresi  merupakan  metode  untuk  melihat respons dependent  variable berdasarkan fluktuasi independent  variable .  Dalam  kasus ini, digunakan regresi linier berdasarkan satu prediktor  dengan  asumsi  hubungan  yang linier.  Pendekatan  yang  digunakan  adalah anomali  parameter  meteorologi  diregresikan terhadap indeks IPO yang sudah dibakukan.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
3.1.  Analisis Perubahan Iklim Analisis perubahan iklim dapat
ditunjukkan  melalui  nilai  tren  dari  parameter
meteorologi,  salah  satunya  adalah  curah hujan, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Curah  hujan  bulanan  di  Provinsi  Jawa Barat  memiliki  tren  positif  sebesar  1,61 mm/dekade.  Secara  statistik,  nilai  tren tersebut menunjukkan peningkatan yang tidak signifikan berdasarkan uji signifikansi. Berdasarkan  grafik  di  atas,  curah  hujan  di Jawa Barat sebenarnya cenderung berfluktuasi. Terdapat penurunan yang cukup tinggi  dari  periode  2  (1931-1960)  menuju periode  3  (1941-1970).  Hal  ini  dapat disebabkan  oleh  adanya  pengaruh  dari variabilitas interdecadal terhadap curah hujan di Jawa Barat.
Gambar 1. Klimatologi jangka panjang curah hujan (mm/bulan) dan angin di 925 hPa (vektor) di wilayah Indonesia periode tahun 1921-2010 pada musim (a) DJF, (b) MAM, (c) JJA, dan (d) SON.
Gambar 2.
Rata-rata curah hujan bulanan selama 7 periode iklim di Provinsi Jawa Barat (garis biru) tren liniernya (garis hitam).
Gambar 3. Rata-rata curah hujan bulanan pada musim  (a)  DJF,  (b) MAM,  (c)  JJA,  dan (d) SON di Provinsi Jawa Barat.
Tabel 1. Tren  curah  hujan  bulanan  di Provinsi Jawa Barat.
Musim Tren (mm/dekade) DJF 1,18 MAM 0,35 JJA 1,22 SON 3,70* *signifikan secara statistik
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  3, terlihat  bahwa  curah  hujan  rata-rata  pada musim  DJF  dan  MAM  cenderung  menurun pada periode 1 (1921-1950) sampai periode 3 (1941-1970)  yang  kemudian  meningkat hingga  periode  7  (1981-2010).  Sementara pada  musim  JJA  dan  SON,  curah  hujan cenderung berfluktuasi. Nilai tren curah hujan bulanan di Provinsi Jawa Barat pada Tabel 1 menunjukkan  bahwa  terjadi  peningkatan curah  hujan  di  setiap  musim.  Peningkatan curah hujan pada musim SON secara statistik signifikan,   berdasarkan uji signifikansi, yaitu sebesar  3,70  mm/dekade.  Di  sisi  lain,
peningkatan  curah  hujan  pada  musim  DJF, MAM, dan JJA tidak signifikan secara statistik.
Untuk  mengetahui  bagaimana  tren curah  hujan  di  Provinsi  Jawa  Barat  dapat meningkat,  maka  dilakukan  analisis  tren spasial dari suhu permukaan laut, arah angin, dan curah hujan seperti terlihat pada  Gambar 4. Secara keseluruhan tren suhu permukaan laut  di  wilayah  Indonesia  meningkat  setiap musimnya.  Suhu  permukaan  laut  yang meningkat ini dapat mengindikasikan semakin banyak  uap  air  yang  dihasilkan  untuk terjadinya hujan.
Curah hujan yang meningkat pada DJF dapat  disebabkan  oleh  menguatnya  angin monsun  yang  berasal  dari  arah  utara  Pulau Jawa  ke  wilayah  Jawa  Barat.  Angin  yang datang  dari  arah  utara  ini  memungkinkan makin  banyaknya  uap  air  yang  terbawa  dari monsun  sehingga  terjadi  peningkatan  curah hujan  di  bagian  utara  Jawa  Barat  yang berhadapan langsung dengan angin monsun (Gambar  4,  baris  pertama).  Secara  rata-rata tren  hujan  di  Jawa  Barat  saat  DJF  memang tidak signifikan (Gambar 3a) karena terdapat pola tren positif dan negatif yang bercampur di Jawa  Barat.  Pada  SON,  anomali  angin  dari arah  utara  wilayah  Indonesia  juga  muncul tetapi peningkatan curah hujan di Jawa Barat pada  musim  tampaknya  lebih  berkaitan dengan  anomali  angin  yang  berasal  dari Samudra Hindia dan efek lokal.
Pada MAM dan JJA, tren curah hujan di Jawa  Barat  tidak  sebesar  musim  lainnya karena vektor angin menuju Jawa Barat tidak begitu menguat sehingga tidak banyak uap air yang  terbawa  menuju  wilayah  ini  meskipun kenaikan  suhu  permukaan  laut  di  sekitar Pulau  Jawa  pada  musim  MAM  lebih  tinggi dibandingkan  musim  DJF.  Sementara  pada musim  JJA,  kenaikan  suhu  permukaan  laut juga  lebih  berperan  dalam  meningkatnya curah  hujan  di  Jawa  Barat.  Hal  ini memungkinkan  makin  banyaknya  uap  air yang  terbawa  melalui  monsun  dari  Australia ke  Jawa  Barat  pada  musim  JJA  walaupun terdapat  anomali  angin  dari  Samudra  Hindia menuju wilayah Indonesia.

## 3.2.  Hubungan  Antara  Curah  Hujan dengan IPO
Dalam  rentang  klimatologi,  perubahan variabel  iklim  termasuk  curah  hujan  tidak hanya  disebabkan  oleh  perubahan  iklim, tetapi juga dapat dipengaruhi oleh variabilitas interdecadal ,  salah  satunya  adalah  IPO. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,
variabilitas  IPO  ini  memiliki  keterkaitan dengan fenomena perubahan iklim, yaitu fase IPO positif berkontribusi terhadap peningkatan temperatur Bumi. Sementara itu, peralihan  fase  IPO  menjadi  fase  negatif sekitar  tahun  1999  juga  ditemukan  menjadi penyebab  penurunan  tingkat  pemanasan global (Dai et al ., 2015; England et al ., 2014; Kosaka  &  Xie,  2013;  Trenberth  &  Fasullo, 2013).
Berdasarkan  grafik  indeks  IPO  pada Gambar 5, terlihat fase positif IPO terjadi pada rentang tahun 1924-1947 dan 1982-2000, dan fase  negatif  IPO  terjadi  pada  tahun  1948-
1981. Periode IPO seperti yang terlihat pada Gambar 5 secara garis besar masih konsisten dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dai (2012),  bahwa  fase  IPO  positif  terjadi  pada tahun 1924–1944 dan 1977–1998, sementara fase  IPO  negatif  terjadi  pada  rentang  tahun 1945-1976. Sedikit perbedaan ini disebabkan karena data indeks IPO yang digunakan pada penelitian ini berbeda dengan data indeks IPO yang digunakan Dai (2012). Dalam penelitian ini  digunakan  data IPO  Tripole  Index (TPI), sedangkan  Dai  (2012)  menggunakan  data indeks  IPO  berbasis Principal  Component (PC). Evaluasi data TPI dengan
Gambar 4. Tren spasial variabel (a) suhu permukaan laut ( o C/dekade), (b) angin (m/s/dekade), dan (c) curah hujan bulanan (mm/dekade).
membandingkan  data  TPI  terhadap  indeks IPO berbasis PC seperti yang dihasilkan Dai (2012)  telah  dilakukan  oleh  Henley et  al . (2015). Meskipun rentang tahun periode IPO antara  TPI  dengan  indeks  IPO  berbasis  PC sedikit  berbeda,  tetapi  TPI  merupakan alternatif  yang  bagus  untuk  indeks  IPO (Henley et al ., 2015).
Dari  dua  grafik  pada  Gambar  5,  nilai rata-rata  anomali  curah  hujan  pada  setiap periode  fase  IPO  cenderung  menunjukkan tanda  anomali  yang  sama  dengan  fase  IPO tersebut. Ketika IPO fase positif (negatif), nilai
rata-rata  anomali  curah  hujan  pada  periode fase  tersebut  juga  bernilai  positif  (negatif). Meskipun  demikian,  terlihat  adanya  anomali curah hujan bernilai positif yang cukup tinggi saat  fase  negatif  IPO.  Hal  tersebut  dapat menunjukkan  adanya  fenomena  variabilitas interdecadal lainnya  yang  memengaruhi curah hujan di Provinsi Jawa Barat.
Berdasarkan perhitungan korelasi antara indeks IPO dan anomali curah hujan di Provinsi  Jawa  Barat,  diperoleh  nilai  korelasi sebesar  0,3.  Walaupun  terlihat  lemah, korelasi  ini  masih  signifikan  secara  statistik
Gambar 5. Grafik running mean selama 10 tahun untuk data (a) indeks IPO dan (b) anomali curah hujan bulanan di Provinsi Jawa Barat. Angka dalam grafik menunjukkan nilai rata-rata dari indeks IPO dan anomali curah hujan pada setiap periode fase IPO.
Gambar 6. Komposit anomali curah hujan bulanan di Provinsi Jawa Barat pada (a) fase positif IPO (1924-1947 dan 1982-2000) dan (b) fase negatif IPO (1948-1981).
dengan  tingkat  kepercayaan  95%.  Korelasi positif  ini  mengandung  arti  bahwa  Provinsi Jawa  Barat  cenderung  mengalami  anomali basah  saat  fase  IPO  positif  dan  mengalami anomali kering saat fase IPO negatif.
Gambar  6  menunjukkan  komposit anomali curah hujan dari semua periode IPO positif  (1924-1947  dan  1982-2000)  dan periode IPO negatif (1948-1981). Berdasarkan  komposit  tersebut,  anomali curah hujan di Provinsi Jawa Barat pada fase IPO  positif  dan  negatif  menunjukkan  pola yang cukup simetris. Hal ini ditunjukkan pada anomali  curah  hujan  di  Jawa  Barat  yang meningkat  (menurun)  ketika  fase  IPO  positif (negatif)  dengan  puncak-puncak  anomali yang sama. Begitu juga dengan anomali yang sebaliknya  terjadi  di  Jawa  Barat  bagian tenggara.  Meskipun  begitu,  karakter  non- linear tetap terlihat dari dua fase tersebut yang tidak persis simetris. Nilai anomali hujan pada periode IPO negatif lebih tinggi dibandingkan periode IPO positif, khususnya di Jawa Barat bagian selatan.
Korelasi  antara  indeks  IPO  dengan anomali  curah  hujan  di  Provinsi  Jawa  Barat secara  spasial  ditunjukkan  pada  Gambar  7. Berdasarkan  nilai  korelasi  pada  gambar tersebut,  tidak  seluruh  wilayah  di  Provinsi Jawa  Barat  memiliki  pola  yang  seragam. Korelasi  antara  indeks  IPO  dengan  anomali curah  hujan  di  Provinsi  Jawa  Barat  secara keseluruhan  didominasi  oleh  korelasi  positif. Korelasi positif yang cukup tinggi terdapat di bagian  tengah  Provinsi  Jawa  Barat,  yaitu  di wilayah  cekungan  Bandung  dengan  nilai koefisien korelasi melebihi 0,5.
Sementara  itu,  kondisi  sebaliknya terjadi  di  Jawa  Barat  bagian  tenggara,  yaitu bahwa  korelasi  antara  anomali  curah  hujan dengan  indeks  IPO  bernilai  negatif.  Hal tersebut  juga  ditunjukkan  pada  Gambar  6 bahwa  curah  hujan  di  Provinsi  Jawa  Barat bagian  tenggara  ini  terlihat  menurun (meningkat)  pada  fase  IPO  positif  (negatif). Koefisien  korelasi  antara  indeks  IPO  dan anomali  curah  hujan  di  Jawa  Barat  bagian tenggara  ini memiliki  nilai  tidak  kurang  dari  - 0,3.

## 3.3.  Analisis Variabilitas Interdecadal
Analisis  selanjutnya  dijelaskan  melalui peta  regresi  dari  anomali  suhu  permukaan laut,  curah  hujan,  vektor  angin,  dan velocity potential terhadap  indeks  IPO.  Peta  regresi anomali suhu permukaan laut dan arah angin terhadap indeks IPO (Gambar 8) menampilkan  fase  positif  dari  IPO  yang ditandai dengan anomali suhu permukaan laut yang  lebih  hangat  di  Pasifik  Tropis  dan anomali  negatif  suhu  permukaan  laut  di Pasifik  Utara.  Sementara  untuk  variabel angin, terdapat anomali angin dari arah barat menuju  timur  di  sekitar  Pasifik  Tropis  yang mengindikasikan  melemahnya  angin  timuran ketika fase positif IPO.
Sementara  fase  negatif  dari  IPO  dapat divisualisasikan  dengan  membalik  tanda anomali pada peta regresi. Fase negatif IPO dikaitkan  dengan  anomali  negatif  suhu permukaan laut di Pasifik Tropis dan anomali positif  suhu  permukaan laut  di  Pasifik  Utara. Jika  dibandingkan  dengan El  Niño-Southern Oscillation (ENSO), fase positif (negatif) IPO memiliki kemiripan dengan El Niño ( La Niña ), hanya  saja  IPO  memiliki  periode  multi- decadal.
Penelitian  oleh  Dong  dan  Dai  (2015) menunjukkan  bahwa  anomali Sea  Level Pressure (SLP)  di  wilayah  Indonesia cenderung  positif  (negatif)  selama  fase  IPO positif  (negatif),  sedangkan  di  Pasifik  Tropis sebaliknya,  khususnya  di  bagian  timur. Anomali  SLP  yang  lebih  rendah  (tinggi)  di Pasifik Tropis selama fase IPO positif (negatif) tersebut  merupakan  respons  terhadap kenaikan  (penurunan)  suhu  permukaan  laut tropis yang kemudian melemahkan (meningkatkan)  Sirkulasi  Walker,  mirip dengan  fenomena El  Niño ( La  Niña ). Penjelasan  anomali  SLP  tersebut  umumnya serupa  dengan  peta  regresi  dari velocity potential dan divergent wind di level tekanan
Gambar 7. Korelasi antara curah hujan di Provinsi Jawa Barat dan indeks IPO.
925  hPa  (Gambar  9),  yaitu  adanya  daerah konvergensi dan divergensi yang mengindikasikan  anomali  tekanan  di  Pasifik Tropis dan wilayah Indonesia. Pada IPO fase positif  (negatif),  anomali  tekanan  yang  lebih rendah  (tinggi)  di  Pasifik  Tropis  ini melemahkan (meningkatkan) Sirkulasi Walker di  Pasifik  dan  konveksi  atmosfer  di  sekitar Indonesia  sehingga  menyebabkan  anomali curah hujan di benua maritim.
Pada peta regresi tersebut, dapat dilihat terdapat  daerah  konvergensi  di  Samudra Pasifik Tropis bagian tengah yang menandakan  adanya  tekanan  rendah  di Pasifik Tropis Tengah ketika fase IPO positif. Sementara itu, daerah divergensi terdapat di sekitar  Laut  Filipina  yang  menandakan adanya  tekanan  tinggi  di  wilayah  tersebut. Pada  saat  yang  sama,  divergensi  tersebut
juga  menyebabkan  konveksi  di  sekitar  Laut Filipina melemah karena subsidence . Subsidence serta  efek  divergensi  ini  yang menyebabkan  wilayah  timur  Indonesia cenderung lebih kering ketika fase IPO positif. Selain itu, angin yang menguat dari arah timur laut  di  wilayah  Indonesia  juga  dikarenakan adanya tekanan tinggi di Laut Filipina.
Gambar  10  menampilkan  peta  regresi anomali curah hujan dan arah angin terhadap indeks IPO saat fase positif IPO. Berdasarkan peta regresi tersebut, arah angin yang melalui wilayah  Indonesia  menguat  dari  arah  timur. Lebih tepatnya, angin menguat dari arah timur laut dan bergerak menuju barat karena suhu permukaan  laut  di  Indonesia  bagian  barat yang  lebih  hangat.  Pola  angin  ini  sesuai dengan  angin  divergen akibat  tekanan  tinggi di  Laut  Filipina.  Di  bagian  timur  Indonesia
Gambar 8. Regresi anomali suhu permukaan laut (diarsir) (°C per perubahan nilai standar deviasi dari indeks IPO) dan arah angin di 925 hPa (vektor) terhadap indeks IPO.
Gambar  9.  Regresi  anomali velocity  potential (diarsir)  ( 10  m /s per  standar  deviasi)  dan divergent wind (vektor) pada 925 hPa terhadap indeks IPO.
anomali  kering  terlihat  dan  ini  konsisten dengan pusat divergensi yang berada di timur
Indonesia.  Namun  di  sisi  barat  Indonesia, termasuk wilayah Jawa bagian barat, anomali hujan  cenderung  positif.  Pola dipole curah hujan  di  Indonesia  ini  kemungkinan  besar diakibatkan  oleh  pola  suhu  permukaan  laut yang  memanas  di  barat  Indonesia  (Gambar 8).  Selain  itu  pola  angin  horizontal menujukkan  adanya  konvergensi  antara anomali  angin  timuran  dan  angin  tenggara yang  mendukung  anomali  basah  di  sebelah barat Indonesia.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  perubahan  iklim, curah hujan di Provinsi Jawa Barat meningkat dari  tahun  1921  hingga  tahun  2010  dengan nilai  tren  curah  hujan  bulanan  meningkat sebesar  1,61  mm/dekade.  Secara  statistik, tren  peningkatan  curah  hujan  pada  musim SON  merupakan  nilai  yang  signifikan,  yaitu sebesar  3,70  mm/dekade.  Pada  musim  DJF dari  pola  spasial  menunjukkan  tren  yang bercampur,  namun  terdapat  tren  yang signifikan di bagian utara Jawa Barat.
Kenaikan curah  hujan bulanan sebesar 1,61  mm/dekade ini tidak begitu kuat karena tingginya variabilitas internal yang
dikendalikan  oleh  IPO.  Dalam  periode  multi- decadal,  terdapat  korelasi  positif  yang signifikan  secara  statistik  antara  variabilitas IPO dan curah hujan di Provinsi Jawa Barat. Peningkatan konveksi di Provinsi Jawa Barat terjadi  ketika  fase  IPO  positif  akibat  pola anomali  angin  yang  ditimbulkan  oleh  IPO. Dibandingkan  dengan  ENSO,  pola  anomali hujan  Indonesia  akibat  IPO  lebih  kompleks, yaitu  bahwa  anomali  hujan  akibat  ENSO cenderung seragam (kecuali DJF).
Fenomena  perubahan  iklim  yang  terus terjadi  serta  diikuti  dengan  IPO  pada  fase positif berpotensi mengakibatkan curah hujan yang lebih ekstrem di Provinsi Jawa Barat di masa yang akan datang.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  reviewer  dan  editor  atas  saran  serta kritik  terhadap  tulisan  ini.  Penulis  juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  para dosen  Program  Studi  Meteorologi,  Fakultas Ilmu  dan  Teknologi  Kebumian,  Institut Teknologi Bandung, Indonesia atas masukan serta diskusi pada penelitian ini.
Makalah ini telah melewati proses blind review yang  dimoderasi  oleh  Tiin  Sinatra sebagai editor.

## Rujukan
Anwar,  M.  R.,  Liu,  D.  L.,  Farquharson,  R., Macadam,  I.,  Abadi,  A.,  Finlayson,  J., Wang,  B.,  Ramilan,  T.  (2015).  Climate Change  Impacts  on  Phenology  and Yields of Five Broadacre Crops at Four Climatologically  Distinct  Locations  in Australia. Agricultural  Systems ,  132,
133-144.
Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas).  (2010). Indonesia  Climate Change  Sectoral  Roadmap,  ICCSR . Scientific Basis: Analysis and Projection of Temperature and Rainfall. Bappenas: Indonesia.
Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas). 2011. Indonesia Adaptation Strategy:  Improving  Capacity  to  Adapt . Bappenas: Indonesia.
Boer,  R.,  Faqih,  A..  (2004).  Current  and Future  Rainfall  Variability  in  Indonesia. Dalam  An  Integrated  Assessment  of Climate  Change  Impacts,  Adaptation
Gambar 10.  Regresi anomali curah hujan (shaded)  (mm/bulan  per  standar  deviasi) dan  arah  angin  pada  925  hPa  (vektor) terhadap  indeks  IPO  di  wilayah  Indonesia (atas) dan Jawa Barat (bawah).
and  Vulnerability  in  Watershed  Areas and  Communities  in  Southeast  Asia. Report  from  AIACC  Project  No.  AS21 . International START Secretariat. Chang,  C.-P.,  Michael,  G.  M.  L.,  Wallace,  J. M. (2016). Climate Change Multidecadal and Beyond . World Scientific Series on Asia-Pacific Weather and Climate. Dai,  A.  (2012). The  Influence  of  The  Inter- decadal  Pacific  Oscillation  on  US Precipitation during 1923-2010 . National Center for Atmospheric Research. Dai, A., Fyfe, J. C., Xie, S. P., Dai., X. (2015). Decadal  Modulation  of  Global  Surface Temperature by Internal Climate Variability. Nature  Climate  Change ,  5, 555-559.
Deser, C., Phillips, A. S., Hurrell, J. W. (2004).
Pacific  Interdecadal  Climate  Variability: Linkages  between  the  Tropics  and  the North Pacific during Boreal Winter since 1900. The  American  Meteorological Society , 17, 3109-3124 Dong, B., Dai, A. (2015). The Influence of The Interdecadal  Pacific  Oscillation  on Temperature and Precipitation over The Globe . New York.
England,  M.  H.,  Mcgregor,  S.,  Spence,  P., Meehl,  G.,  Timmermann,  A.,  Cai,  W., Gupta,  A.,  McPhaden,  M.,  Purich,  A.,
Santoso, A. (2014). Recent Intensification of Wind-Driven Circulation  in  The  Pacific  and  The Ongoing  Warming  Hiatus. Nature Climate Change , 4, 222-227.
Faqih,  A.,  Ribbe,  J.,  Meinke,  H.  (2008). Interdecadal Variability of Regional Sea Surface Temperature and Rainfall in the Austral-Indonesian  Region .  Australia:
University of Southern Queensland. Gettelman,  A.,  Rood,  R.  B.  (2016).
Demystifying  Climate  Models,  Earth Systems Data and Models . University of Michigan.
Hansen, J., Ruedy, R., Sato, M., Lo, K. (2010). Global  surface  temperature  change. Review in Geophysics , 48, RG4004.
Henley, B.J., Gergis, J., Karoly, D. J., Power, S. B., Kennedy, J., Folland, C. K. (2015). A  Tripole  Index  for  the  Interdecadal Pacific  Oscillation. Climate  Dynamics , 45(11-12), 3077-3090.
Hoerling, M. P., Kumar, A., Zhong, M. (1997). El Niño, La Niña, and the nonlinearity of their teleconnections. Journal of Climate , 10, 1769– 1786. Houghton,  J.  (1997). Global  Warming:  The
Complete Briefing . New York:
Cambridge University Press.
Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change (IPCC).  (2014). Climate  Change  2014: Synthesis  Report.  Contribution  of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the
Intergovernmental  Panel  on  Climate Change .  IPCC,  Geneva,  Switzerland, 151 pp.
Kosaka, Y., Xie, S.-P. (2013). Recent Global- Warming  Hiatus  Tied  to  Equatorial Pacific  Surface  Cooling. Nature ,  501,
403-407.
Leggett, J. K. (2000). The Carbon War: Global Warming  and  the  End  of  the  Oil  Era . London. Ruminta. (2016). Analisis Penurunan Produksi Tanaman Padi Akibat
Perubahan Iklim di Kabupaten Bandung Jawa Barat. Jurnal Kultivasi , 15, 37-45.
Trenberth,  K.  E.,  Fasullo,  J.  T.  (2013).  An Apparent  Hiatus  in  Global  Warming? Earth’s Future , 1, 19-32.
United  Nations  Framework  Convention  on Climate  Change  (UNFCCC).  (2011). Fact  Sheet:  Climate  change  Science  - the  Status  of  Climate  Change  Science Today . World  Meteorological  Organization  (WMO).
(2015). Technical Regulations .
Switzerland.
World  Meteorological  Organization  (WMO).
(2018). Guide to Climatological Practices . Switzerland.