## ASESMEN KEKERINGAN METEOROLOGI DENGAN METODE

## CHINA Z INDEX (CZI) DAN STANDARIZED PRECIPITATION INDEX
(SPI) DI DAS SAMPEAN BARU, KABUPATEN BONDOWOSO
Billy Satria Nanda 1 , Gusfan Halik 2 , Entin Hidayah 3 1,2,3 Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Jember Jl. Kalimantan Tegalboto No. 37, Krajan Timur, Seumbersari, Kec. Sumbersari, Kabupaten Jember E-mail: billysatriananda@gmail.com 1 , gusfan.teknik@ac.id 2 , entin.teknik@unej.ac.id 3

## ABSTRACT
Drought is a natural disaster that is notoriously difficult to predict in its early stages. It often occurs repeatedly in dry and semi-arid regions in Indonesia due to rainfall deficits, one of which is in the Sampean Baru Watershed, Bondowoso Regency. Therefore, accurate drought prediction is highly needed. This research aims to compare the analysis of  drought  indices based on China Z Index (CZI) and Standardized Precipitation  Index (SPI) for drought-affected agricultural land in Bondowoso Regency (1990-2021). The results of the drought indices using CZI and SPI methods indicate that the CZI method is more suitable for historical droughts affecting agricultural land  over  six  periods.  During  these  periods,  there  is  data  consistency,  with  consecutive  extreme  droughts occurring in 2007, 2008, and 2021, resulting in approximately 403.9 Ha, 303 Ha, and 127 Ha of affected land, respectively.
Keywords : Assesment Drought, NOAA, CZI, SPI , Sampean Baru.

## ABSTRAK
Kekeringan merupakan bencana alam yang sangat sulit diprediksi awal kejadiannya. Kekeringan sering terjadi secara berulang diwilayah kering dan semi kiring di Indonesia karena defisit curah hujan yang salah satunya di DAS Sampean Baru, Kabupaten Bondowoso. Oleh karena itu, prediksi kekeringan yang tepat sangat dibutuhkan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan analisis index kekeringan berdasarkan China Z Index (CZI) dan Standarized  Precipitation  Index (SPI)  terhadap  lahan  pertanian  yang  terdampak  kekeringan  Kabupaten Bondowoso  (1990-2021).  Hasil  dari  index  kekeringan  metode  CZI  dan  SPI  menunjukkan  metode  CZI  lebih sesuai terhadap histori kekeringan untuk lahan pertanian yang terjadi selama per 6 periode. Pada periode tersebut terdapat kesesuain data dimana secara berturut turut pada tahun 2007, 2008, dan 2021 terjadi kekeringan ekstream yang mengakibatkan lahan terdampak sekitar 403.9 Ha, 303 Ha, 127 Ha.
Kata kunci: Penilaian Kekeringan, NOAA, CZI, SPI, Sampean Baru.
Naskah diterima 29 Mei 2024; Revisi 30 Mei 2024; Diterima 11 Jun 2024. Tanggal Publikasi 12 Jun 2024 Jurnal Teknika berada pada lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## 1. PENDAHULUAN
Bencana  kekeringan  merupakan  suatu  dampak dari perubahan iklim yang mempengaruhi ketersediaan  air.  DAS  Sampean  Baru  adalah  salah satu  daerah  rawan  bencana  kekeringan  di  wilayah Indonesia.  Meski  berlokasi  pada  lereng  puncak gunung  Raung  hingga  gunung  Krincing,  saat memasuki musim kemarau sejumlah desa dibeberapa kecamatan Kabupaten Bondowoso mengalami
kesulitan air. Pada tahun 2020 Badan Penanggulangan Bencana (BPBD) Kabupaten
Bondowoso  menyebutkan  16  kecamatan  terdiri  dari 46  desa  mengalami  kesulitan  air.  Berdasarkan peristiwa  tersebut,  analisis  indeks  kekeringan khususnya di DAS Sampean Baru untuk mengatahui dan  meminimalisir  dampak  kekeringan  sangat dibutuhkan untuk mitigasi terjadi di masa mendatang.
Merujuk  pada  beberapa  penelitian  terdahulu. Mahmoudi melakukan penelitian di Iran, membandingkan beberapa indeks diantaranya China Z  Index (CZI), Modiﬁed  China Z  Index (MCZI), Percent  of  Normal  Precipitation  Index (PNPI),

## Jurnal Teknika
(Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index Volume 16, No.1, Tahun 2024 - ISSN: 2085-0859- EISSN : 2620-4770
Deciles Index (DI), the Z-score Index (ZSI), Eﬀective Drought Index (EDI), and Standardized Precipitation Index (SPI) menyatakan indeks China Z Index (CZI) menunjukan kecocokan yang lebih baik dibandingkan  indeks  yang  lainnya,  meski  hasil  dari indeks China  Z  Index (CZI), Standardized Precipitation  Index (SPI), the  Z-score  Index (ZSI) menunjukkan kinerja  yang  sesuai  (Mahmoudi, Rigi, dan  Miri  Kamak  2019).  Elhoussao  melakukan penelitian di sungai Basin
India dengan membandingkan  indeks Standardized  Precipitation Index (SPI), Percent of Normal Index (PNI), Deciles Index (DI), China  Z  Index (CZI), Modiﬁed China Z Index (MCZI), Z-score Index (ZSI), Rainfall Anomaly Index (RAI), Reconnaissance  Drought  Index (RDI),
Precipitation  deciles (PD)  menyimpulkan  indeks Z- score Index (ZSI) dan Deciles Index (DI) menunjukan hasil yang lebih dalam memprediksi kekeringan pada lokasi  penelitian  (Elhoussaoui,  Zaagane,  dan Benaabidate  2021).  Peneliti  Shahabfar  mengatakan bahwa Z-score (ZSI), Standardized  Precipitation Index (SPI), China Z Index (CZI), Modiﬁed China Z Index (MCZI), The  Percent  of  Normal (PN),  dan Aridity  Index  of  E.  de  Martonne (I),  menyatakan bahwa  CZI  menunjukan  performa  yang  baik  dalam menditeksi dan mengukur kekeringan (Shahabfar dan Eitzinger  2013).  Wu,  peneliti  asal  China  juga menyebutkan  bahwa Standardized  Precipitation Index (SPI), China Z Index (CZI), dan Z-Score Imdex (ZSI) adalah metode yang baik untuk mendeteksi dan memantau kekeringan di China  (Wu dkk. 2001). Di Indonesia  sendiri  juga  telah  dilakukan  beberapa penelitian perbandingan kekeringan meteorologi, M. Dewita  melakukan  penelitian  DAS  Kadalpang, Kabupaten Pasuruan Jawa Timur dengan menggunakan  indeks China  Z  Index (CZI)  dan Standardized Precipitation  Index (SPI), menyatakan indeks CZI lebih peka terhadap kekeringan (Dewita, Harisuseno, dan Suhartanto 2022).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan asesmen  bencana  kekeringan  di  daerah  tropis menggunakan indek kekeringan Standarized Precipitation  Index (SPI)  dan China  Z  Index ( CZI) dan  asesmen  dampaknya  terhadap  lahan  terdampak kekeringan  di  Kabupaten  Bondowoso  yang  belum pernah dilakukan.

## 2. METODE

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  terdapat  di  DAS  Sampean Baru  Kabupaten  Bondowoso  Jawa  Timur,  diantara titik  9101390  –  9136137  mS  hingga  titik 132689  –
178063 mT pada zona 50S. Lokasi penelitian tersaji pada Gambar 1 (Jawab Margianti dkk., t.t.).
Gambar 1 . Peta lokasi penelitian

## B. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  meliputi  1)  persiapan data hujan yang diperoleh dari National Oceanic and Atmospheric Administration (NOOA), 2) melakukan Statistical Downscaling (SD) pada data NOOA untuk perhitungan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  sebagai dasar melakukan pemodelan kekeringan, 3) menghitung  indeks China  Z-Index (CZI)  dan Standarized  Precipitation  Index (SPI)  berdasarkan data  data  hujan  hasil  pemodelan,  4)  menilai keandalan model berdasarkan R- square (R 2 ) dan Root Mean Square Error (RMSE).

## C. Pemodelan Curah Hujan
Curah hujan yang digunakan terdiri dari 20 data stasiun curah guna menilai kekeringan. Selain itu juga dibutuhkan data iklim keluaran atelit  NOOA. Untuk variabel  data  NOOA  yang  digunakan  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel Analisis Ulang NOOA
No Deskripsi Variabel 1 Relative humidity at 500 hPa geopotential height rhum 500 2 Relative humidity at 850 hPa geopotential height rhum 850 3 Specific humidity at 500 hPa geopotential height shum 500 4 Specific humidity at 85 0hPa geopotential height shum 850 5 Precipitation water at the surface prec_wtr 6 Zona velocity component at 500 hPa geopotential height uwd 500 7 Zona velocity component at 850 hPa geopotential height uwd 850
No Deskripsi Variabel 8 Meridional velocity component at 850 hPa geopotential height vwd 850 9 Zona velocity component at the surface Uwd 10 Meridional velocity component at surface Vwd
D. Down Scaling Terdapat  2  jenis  metode down  scaling yaitu Dynamical  Downscaling (DD) dan Statistical Downscaling (SD). Dynamical downscaling membutuhkan biaya komputasi yang lebih tinggi dan sangat  bergantung  pada boundary  conditions yang disediakan  oleh  model  iklim  global.  Sedangkan statistical  downscaling dapat  menghasilkan  deret waktu  meteorologi  skala  lokal  dengan  melihat hubungan  statistik  yang  sesuai  dengan  variabel prediktor. Metode ini lebih murah, mudah ditransfer, tidak  menuntut  banyak  komputasi  dan  telah  banyak digunakan dalam penilaian risiko atau ketidakpastian perubahan  iklim  (Wilby  dan  Dawson  2013). Penelitian  ini  menggunakan  metode statistical downscaling (SD) untuk mengelolah data iklim skala global menjadi skala local.

## E. Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Artificial Neural Networks (ANN) atau Jaringan Saraf  Tiruan  (JST)  adalah      pengembangan  dari hubungan  empiris  atau  fungsi  transfer  SD  antara variabel  prediktor  dan  prediktan  dengan  metode regresi non-linear (Kenji Suzuki, t.t.).
Pada  prosesnya,  data  akan  diterima  oleh  bagian input  neuron  dan  diberi  bobot.  Kemudian  badan neuron  buatan  memproses data input  melalui  fungsi transfer.  Hasil  dari  pemrosesan,  ditampilkan  pada bagian output neuron (Kenji Suzuki, t.t.).
Hasil model JST ditentukan oleh 3 hal, yaitu: pola hubungan antar neuron  (arsitektur jaringan),  metode untuk  menentukan  bobot  penghubung  (metode Training),  dan  fungsi  aktivasi  (Ratih,  Halik,  dan Wiyono 2021).
F. Metode China Z-Index (CZI) Metode  perhitungan China  Z-Index (CZI) dikembangkan  dan  digunakan  pertama  kali  pada tahun  1955  oleh National  Climate  of  China (NCC). Perhitungan  metode  ini  lebih  mudah  digunakan daripada metode perhitungan Standardized Precipitation  Index (SPI)  dalam  penerapan  bahkan
untuk data curah hujan yang tidak lengkap [(Salehnia dkk.  2017;  Wu  dkk.  2001)].  Skala  waktu  pada  CZI dapat  dihitung  dengan  skala  waktu  1,  2,  3,…….72 (“WMO,  Handbook  of  Drought  Indicators  and Indices. WMO, 2016,” t.t.).
Perhitungan CZI dihitung menggunakan persamaan  berikut  [(Salehnia  dkk.  2017;  Jain  dkk. 2015)]:
Z ij = 6 𝐶𝑠𝑡 ( 𝐶𝑠𝑖 2 𝜑 𝑖𝑗 + 1 ) 1 3 − 6 𝐶𝑠𝑡 + 𝐶𝑠𝑡 6 (1)
Metode  CZI  yang  digunakan  oleh National Climate of China (NCC), parameter 𝑖 tidak digunakan karena nilai Z hanya menghitung skala waktu 1 bulan untuk  dihitung.  Perhitungan  skala  waktu  CZI  dapat dihitung dengan persamaan berikut:
C si = ∑ =1 (𝑋𝑖𝑗−𝑋̅𝑖) 3 𝑛 𝑗 𝐶𝑠𝑡 (2)
𝜑 i = 𝑋𝑖𝑗−𝑋̅𝑖 𝜎 𝑖 (3)
𝜎 1 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑋̅ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑗=1 (4)
𝑋̅𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
Dengan: Zij    = CZI i       = skala waktu (1, 3, 6, …, 72 bulan) j       = bulan saat ini C si = koefisien skewness n      = total jumlah bulan yang direkam 𝜑 i = variasi standar Z-Score 𝑋 𝑖𝑗 = presipitasi (j) / curah hujan bulan periode(i)
G. Metode Standarized Precipitation Index (SPI) Metode  perhitungan Standarized  Precipitation Index (SPI) hasil dari penelitian Mc. Kee et al pada tahun  1992  dilakukan  di Colorado  State  University , United  States (Mckee,  Doesken,  dan  Kleist  1993). Pada tahun 2009, Word Meteorological Organization (WMO)  merekomendasikan  SPI  sebagai  indeks kekeringan  meteorologi  utama  untuk  memprediksi dan memantau kekeringan. Hasil perhitungan indeks SPI  dapat  digunakan  untuk  peringatan  dini  dan memantau  bencana  kekeringan  (“WMO,  Handbook of Drought Indicators and Indices. WMO, 2016,” t.t.). SPI dapat digunakan berbagai sekala periode 1  – 48 bulan  dan  untuk  mendapatkan  hasil  maksimal setidaknya  diperlukan  30  tahun  data (Bonaccorso dkk. 2003).
Perhitungan  SPI  diawali  mengubah  data  hujan ke  distribusi  Gamma  menggunakan  persamaan berikut (Karavitis dkk. 2011):
G (x) = ∫ 𝑔 (𝑥)𝑑𝑥 𝑥 0 = 1 𝛽 𝑥 𝑇 (𝑎) ∫ 𝑡 𝑎−1 𝑒 𝑥 𝛽 ⁄ 𝑑𝑥 𝑥 0 (6)
Nilai 𝛽 dan  α  diestimasi  pada  setiap  stasiun hujan dengan menggunakan rumus berikut:
α = 𝑋̅ 2 𝑆 2 (7)
𝛽 = 𝑥̅ 𝛼 (8)
Fungsi gamma tidak terdefinikasikan untuk x = 0, sehingga untuk curah hujan bernilai 0 menggunakan persamaan:
H (x) = q + (1 – q) G(x)                                    (9)
Dengan q adalah jumlah data hujan dibagi jumlah data (n). Nilai SPI merupakan dari distribusi Gamma curah  hujan  menjadi  distribusi  normal  dengan persamaan berikut:
Z  =  SPI  =  -  (t  - 𝑐 0 +𝑐 1 𝑡+𝑐 2 𝑡 2 1+𝑑 1 𝑡+𝑑 2 𝑡 2 +𝑐 3 𝑡 3 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0 < 𝐻 (𝑥) ≤ 0.5 (10)
Z  =SPI=+(t  - 𝑐 0 +𝑐 1 𝑡+𝑐 2 𝑡 2 1+𝑑 1 𝑡+𝑑 2 𝑡 2 +𝑐 3 𝑡 3 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0,5 <
𝐻 (𝑥) ≤ 1,0 (11)
Dimana:
t = √ln( 1 (𝐻(𝑥)) 2 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0 < 𝐻 (𝑥) ≤ 0,5 (12)
t = √ln( 1 (𝐻(𝑥)) 2 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0,5 < 𝐻 (𝑥) ≤ 1,0 (13)
Dengan: c 0 = 2,515517          d 1 = 1,432788 c 1 = 0,802853          d 2 = 1,432788 c 2 = 0,010328          d 3 = 1,432788
Tabel 2 . Klasifikasi Nilai Indeks CZI dan SPI
Nilai CZI Nilai SPI Kondisi ≥ 2 ≥ 2 Ekstrim Basah 1,5 s/d 1,99 1,5 s/d 1,99 Sangat Basah 1,0 s/d 1,49 1,0 s/d 1,49 Basah Sedang -0,99 s/d 0,99 -0,99 s/d 0,99 Mendekati Normal -1,0 s/d -1,49 -1,0 s/d -1,49 Kekeringan Sedang Nilai CZI Nilai SPI Kondisi -1,5 s/d -1,99 -1,5 s/d -1,99 Kekeringan Parah ≤ -2 ≤ -2 Kekeringan Ekstrim
Tabel  2  (Mckee,  Doesken,  dan  Kleist  1993), merupakan  klasifikasi  nilai  indeks  CZI  dan  SPI, keduanya  memiliki  bobot  nilai  yang  sama  sehingga dapat dilakukan perbandingan.

## H. Keandalan Model
Keandalan  model  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  akurat  hasil  pemodelan  yang  dilakukan terhadap data observasi. Uji kenadalan  mengunakan indicator  koefisien  determinasi  R- square (R 2 ) dan Root  Mean  Square  Error (RMSE).  Pemodelan dikatakan  baik  jika  nilai  R- square R 2 mendekati angka  1dan  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE) mendekati  0.  Kemudian  dilanjut  dengan  perhitugan Precent bias (PBIAS) untuk mengetahui kecenderungan  nilai  rata-rata,  dimana  jika  bernilai positif maka nilai perhitungan tersebut underestimation dan  jika  nilai  pemodelan  negative menunjukkan overestimation .  Perhitungan  diatas dapat  dihitung  dengan  persamaan  berikut  (Mesgari dkk. 2022; D. N. Moriasi dkk. 2007):
𝑅 2 = [ ∑ (𝑂 𝑖 −𝑂̅ 𝑖 )(𝑀 𝑖 −𝑀 ̅ 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 √∑ (𝑂 𝑖 −𝑂̅ 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 √∑ (𝑀 𝑖 −𝑀 ̅ 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 ] (14)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑁 ∑ (𝑂 𝑖 − 𝑀 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 (15)
PBIAS = [ ∑ (𝑂 𝑖−𝑀𝑖 )∗100 𝑛 𝑖=1 ∑ ( 𝑛 𝑖=1 𝑂 𝑖 ) ] (16)
Dengan:
O i = Data Observasi
M i = Data Model
N   = Jumlah Data Pengujia n

## 3. PEMBAHASAN

## A. Pemodelan Curah Hujan
Pemodelan  curah  hujan  menggunakan  data curah  hujan  observasi  dari  stasiun  curah  hujan  desa kejayan  dan  menggunakan  variable  input National Oceanic  and  Atmospheric  Administration (NOAA) meliputi Prec_wtr, Rhum 500, Rhum 850, Shum 500, Shum  850,  Uwind  permukaan,  Uwind  850  serta Vwind permukaan dan Vwind 850 pada gambar 1 dan 2.
Gambar 1 dan 2 menunjukan pemodelan dengan nilai  R  – squared (R 2 )  adalah  0,7448.  Disimpulkan dari  nilai  R 2 terdapat  keseuaian  pola  antara pemodelan  curah  hujan  bulanan  dengan  hujan observasi STA Kejayan. Hasil dari pemodelan curah
hujan  berbasi  data  NOOA  menunjukan  hasil menyerupai  dengan  curah  hujan  observasi.  Sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan di DAS Sampean  Baru  (Putra,  Halik,  dan  Agung  Wiyono 2021).
Gambar 2 . Grafik CH Observasi Bulanan dengan model pada Sta Kejayan
Gambar 3. Nilai R 2 CH Bulanan Kejaya
Nilai  R 2 dan  RMSE  pada  keseluruhan  stasiun tersaji pada Tabel 3.
Tabel 3 . Performa Pemodelan Curah Hujan
No Nama Stasiun Curah Hujan Curah Hujan Bulanan R 2 RMSE PBIAS 1 Ancar 0,7121  0,0036 underest imation 2 Cerme 0,7846  0,0033 overesti mation 3 Jeru 0,7496  0,0012 4 Kejayan 0,7448  0,0021 underest imation 5 Klabang 0,7681  0,0012 overesti mation No Nama Stasiun Curah Hujan Curah Hujan Bulanan R 2 RMSE PBIAS 6 Kolpoh 0,7100  0,0014 overesti mation 7 Maesan 0,752  0,0018 overesti mation 8 Maskuning Wetan 0,8046  0,0025 overesti mation 9 Pakisan 0,7719  0,0025 underest imation 10 Pinang Pait 0,7817  0,0031 overesti mation 11 Prajekan 0,7542  0,0031 overesti mation
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1 9 90 1 9 91 1 9 92 1 9 93 1 9 94 1 9 95 1 9 96 1 9 97 1 9 98 19 99 2 0 00 2 0 01 2 0 02 2 0 03 2 0 04 2 0 05 2 0 06 2 0 07 2 0 08 2 0 09 2 0 10 2 0 11 2 0 12 2 0 13 2 0 14 2 0 15 2 0 16 2 0 17 2 0 18 2 0 19 2 0 20 2 0 21 C u rah H u jan (ml ) Tahun CH Observasi CH Model y = 0,7269x R² = 0,2691 0 100 200 300 400 500 600 0 100 200 300
400 500
600 700 800 900 C u rah H u jan M o d el
No Nama Stasiun Curah Hujan Curah Hujan Bulanan R 2 RMSE PBIAS 12 Sumber Dumpyong 0,7842  0,0006 overesti mation 13 Sumber Gading 0,7824  0,0027 overesti mation 14 Silolembu 0,7867  0,0012 overesti mation 15 Taal 0,7135  0,0004 overesti mation 16 Talep 0,7017  0,0029 underest imation 17 Tlogosari 0,7838  0,0024 underest imation 18 Wonosari I 0,7993  0,0025 overesti mation 19 Wonosari II 0,748  0,0009 overesti mation 20 Wringin 0,7518  0,0018 overesti mation
Dari  Tabel  3  didapat  pemodelan  curah  hujan bulanan  dengan  nilai  terbaik  R 2 0,8046  dan  RMSE 0,00247.

## B. Perbandingan  CH  Model  metode  CZI  dan SPI
Perbandingan  hasil  metode  CZI  dan  SPI  pada stasiun  hujan  Kejayan  dilakukan  untuk  mengetahui hasil perhitungan  indeks dari kedua metode tersebut sehingga  dapat  diketahui  metode  mana  yang  sesuai untuk diterapkan di DAS Sampean Baru. Pembandingan  kedua  metode  ini  menggunakan pengulangan kala waktu bulan dari 3 bulan, 6 bulan, dan 12 bulan. Hasil dari perbandingan kedua metode ditunjukkan pada gambar 3, 4, dan 5.
Gambar 4 . Grafik CZI 3 dan SPI 3 STA Kejayan
Gambar  3  dapat  diketahui  pada  pemodelan metode  CZI  kala  waktu  3  bulan,  terjadi  kekeringan pada  tahun  1996,  1997,  1999,  2000,  2003,  2011, 2012, 2016, 2018, dan 2020 Pada pemodelan SPI kala waktu  3  bulan,  diketahui  terjadi  kekeringan  sedang pada  tahun  1990,  1991,  1992,  1993,  1996,  1997, 1999,  2003,  2004,  2008,  2009,  2010,  2011,  2021, 2018, 2019, dan 2021.
Gambar  4  dapat  diketahui  pada  pemodelan metode  CZI  kala  waktu  6  bulan,  terjadi  kekeringan ekstrim  pada  tahun  1990,  1992,  1994,  1995,  1997, 1999,  2000,  20004,  2005,  2007,  2008,  2010,  1012, ekstrim  pada  tahun  1990,  1992,  1994,  1996,  1998, 1992, 2000, 2002, 2003, 2004, 2006, 2008, 2010,
2012,  2014,  2016,  2018,  2020,  dan  2021.  Pada pemodelan SPI kala waktu 12 bulan, diketahui terjadi sedang  pada  tahun  1990,  1992,  1993,  1994,  1997, 2000,  2001,  2004,  2005,  2007,  2009,  2010,  2012, 2018, dan 2021.
Gambar  5  dapat  diketahui  pada  pemodelan metode CZI kala waktu 12 bulan, terjadi kekeringan ekstrim  pada  tahun  1990,  1992,  1994,  1996,  1998, 1992,  2000,  2002,  2003,  2004,  2006,  2008,  2010, 2012,  2014,  2016,  2018,  2020,  dan  2021.  Pada pemodelan SPI kala waktu 12 bulan, diketahui terjadi kekeringan  sedang  pada  tahun  1990,  1991,  1992, 1993, 1994, 1997, 2001, 2005, 2012, dan 2021.
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 1 9 90 1 9 91 1 9 92 1 9 93 1 9 94 1 9 95 1 9 96 1 9 97 1 9 98 1 9 99 2 0 00 2 0 01 2 0 02 2 0 03 2 0 04 2 0 05 2 0 06 20 07 2 0 08 2 0 09 2 0 10 2 0 11 2 0 12 2 0 13 2 0 14 2 0 15 2 0 16 2 0 17 2 0 18 2 0 19 2 0 20 2 0 21 In d ex Kek er in gan Tahun CZI 3 Model
SPI 3 Model
Gambar 5 . Grafik CZI 6 dan SPI 6 STA Kejayan
Gambar 6 . Grafik CZI 12 dan SPI 12 STA Kejayan
C. Uji Kesesuaian Hasil Analisis Indeks
Kekeringan
Hasil  dari  nilai  pemodelan  membutuhkan penilaian terhadap kesesuain dengan kejadian yang terjadi  dilapangan.  Kesesuaian  didapat  dengan membandingkan hasil analisis terhadap data luasan lahan  pertanian  terdampak  kekeringan  dari  tahun 1990–2021.  Pengujian  penyesuaian  dilakukan terhadap  kedua  indeks  CZI  dan  SPI,  dengan  kala pengulangan waktu 3 bulan, 6 bulan, dan 12 bulan. Penilaian  kesesuaian  ditampilkan  pada  gambar  6 dan 7.
Hasil uji kesesuain analisis indeks kekeringan  CZI  terhadap  data  lahan  pertanian terdampak  kekeringan  didapat  per  3  periode, kekeringan  terjadi    pada  tahun  1996,  1997,  1999, 2000, 2003, 2011, 2012, 2016, 2018, dan 2020.
Hasil  per  6  CZI  didapat  kekeringan  terjadi  pada tahun  1990,  1992,  1994,  1995,  1997,  1999,  2000, 20004,  2005,  2007,  2008,  2010,  1012,  2014,  2017, 2018, 2020, dan 2021.
Hasil per 12 CZI didapat kekeringan terjadi pada tahun  1990,  1992,  1994,  1996,  1998,  1992,  2000, 2002,  2003,  2004,  2006,  2008,  2010,  2012,  2014, 2016, 2018, 2020, dan 2021. Nilai indeks kekeringan CZI pada setiap perode dapat dilihat pada table 4.
-3 -2 -1 0 1 2 3 1 9 90 1 9 91 1 9 92 1 9 93 1 9 94 1 9 95 19 96 1 9 97 1 9 98 1 9 99 2 0 00 2 0 01 2 0 02 2 0 03 2 0 04 2 0 05 2 0 06 2 0 07 2 0 08 2 0 09 2 0 10 2 0 11 2 0 12 2 0 13 2 0 14 2 0 15 2 0 16 2 0 17 2 0 18 20 19 2 0 20 2 0 21 In d ex Kek er in gan Tahun CZI 6 Model SPI 6 Model -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 1 9 90 1 9 91 1 9 92 1 9 93 1 9 94 1 9 95 1 9 96 19 97 1 9 98 1 9 99 2 0 00 2 0 01 2 0 02 2 0 03 2 0 04 2 0 05 20 06 2 0 07 2 0 08 2 0 09 2 0 10 2 0 11 2 0 12 2 0 13 2 0 14 20 15 2 0 16 2 0 17 2 0 18 2 0 19 2 0 20 2 0 21 In d ex Kek er in gan Tahun CZI 12 Model
SPI 12 Model
Gambar 7 . Uji kesesuaian Hasil Analisis Indeks Kekeringan CZI STA Kejayan
Tabel 4. Indeks Minimum SPI STA Kejayan
No  Tahun Luas Lahan Terdampak Kekeringan (Ha)
CZI 3 6 12
1 1990 0.0 -1.06  -1.48 -1.43 2 1991 1.0 -0.94  -1.72 -2.04 3 1992 0.0 -0.47  -0.58 -0.96 4 1993 5.0 -0.97  -1.00 -1.20 5 1994 36.6 -0.60  -1.41 -1.66 6 1995 0.0 -0.98  -1.32 -1.84 7 1996 0.3 -0.84  -1.74 -2.49 8 1997 3.0 -0.37  -1.27 -2.29 9 1998 0.0 -0.95  -1.82 -2.40 10 1999 0.3 -0.91  -1.51 -1.70 11 2000 0.0 -0.57  -1.55 -3.40 12 2001 0.0 -0.65  -0.93 -0.45 13 2002 0.0 -0.83  -1.59 -2.27 14 2003 26.2 -1.01  -1.67 -1.57 15 2004 2.7 -0.76  -1.36 -1.45 16 2005 165 -0.72  -1.46 -1.55 No  Tahun Luas Lahan Terdampak Kekeringan (Ha) CZI 3 6 12 17 2006 0.0 -0.62  -1.53 -1.44 18 2007 403.9 -0.73  -2.50 -1.23 19 2008 303 -0.67  -2.42 -1.76 20 2009 25.5 -0.92  -1.72 -1.93 21 2010 0.0 -0.59  -1.49 -1.24 22 2011 0.0 -0.65  -1.31 -0.83 23 2012 0.7 -0.94  -1.73 -1.69 24 2013 24.3 -0.81  -1.46 -1.86 25 2014 0.5 -0.73  -1.29 -3.05 26 2015 0.0 -0.77  -1.46 -2.13 27 2016 0.0 -1.01  -1.22 -1.26 28 2017 0.0 -0.73  -1.84 -2.16 29 2018 0.0 -0.96  -1.42 -1.95 30 2019 0.0 -0.85  -1.77 -1.67 31 2020 11.2 -1.01  -1.27 -2.70 32 2021 127 -0.67  -2.26 -1.39
0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 350,0 400,0 450,0 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 19 90 1 9 91 1 9 92 1 9 93 1 9 94 1 9 95 1 9 96 1 9 97 1 9 98 1 9 99 2 0 00 2 0 01 2 0 02 20 03 2 0 04 2 0 05 2 0 06 2 0 07 2 0 08 2 0 09 2 0 10 2 0 11 2 0 12 2 0 13 2 0 14 2 0 15 2 0 16 2 0 17 2 0 18 2 0 19 2 0 20 2 0 21 In d ex Kek er in gan Tahun Luas Lahan Terdampak Kekeringan CZI 3 Model CZI 6 Model CZI 12 Model 0,0 100,0 200,0 300,0 400,0 500,0 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 1 9 90 19 91 1 9 92 1 9 93 1 9 94 1 9 95 1 9 96 1 9 97 1 9 98 1 9 99 2 0 00 2 0 01 2 0 02 20 03 2 0 04 2 0 05 2 0 06 2 0 07 2 0 08 2 0 09 2 0 10 2 0 11 2 0 12 2 0 13 2 0 14 20 15 2 0 16 2 0 17 2 0 18 2 0 19 2 0 20 2 0 21 In d ex Kek er in gan Tahun Luas Lahan Terdampak Kekeringan
SPI 3 Model SPI 6 Model SPI 12 Model
Hasil uji kesesuain analisis indeks kekeringan SPI terhadap data lahan pertanian terdampak kekeringan didapat per 3 periode, kekeringan terjadi pada tahun 1990,  1991,  1992,  1993,  1996,  1997,  1999,  2003, 2004, 2008, 2009, 2010, 2011, 2021, 2018, 2019, dan 2021.
Hasil  per  6  SPI  didapat  kekeringan  terjadi  pada tahun  1990,  1992,  1993,  1994,  1997,  2000,  2001, 2004, 2005, 2007, 2009, 2010, 2012, 2018, dan 2021.
Hasil per 12 SPI didapat kekeringan terjadi pada tahun  1990,  1992,  1994,  1996,  1998,  1992,  2000, 2002,  2003,  2004,  2006,  2008,  2010,  2012,  2014, 2016, 2018, 2020, dan 2021. Nilai indeks kekeringan SPI pada setiap perode dapat dilihat pada table 5.
Tabel 5. Indeks Minimum SPI STA Kejayan
No  Tahun Luas Lahan Terdampak Kekeringan (Ha) SPI 3 6 12
1 1990 0.0 -2.89  -2.68 - 2 1991 1.0 -2.20  -2.16 -1.73 3 1992 0.0 -328 -245 -259 4 1993 5.0 -1.46  -2.06 -2.27 5 1994 36.6 -0.96  -1.27 -1.64 6 1995 0.0 -0.61  -0.25 -0.15 7 1996 0.3 -0.87  -0.84 -0.45 8 1997 3.0 -1.97  -1.22 -1.06 9 1998 0.0 -0.24  -0.66 -0.99 10 1999 0.3 -1.82  -0.16 - 11 2000 0.0 -0.03 - - 12 2001 0.0 -2.77  -2.25 -1.69 13 2002 0.0 -1.84  -2.14 -1.82 14 2003 26.2 -1.18  -1.24 -0.81 15 2004 2.7 -0.91  -0.86 -0.56 16 2005 165 -1.80  -1.89 -1.53 17 2006 0.0 -0.15 - -0.47 18 2007 403.9 -0.67  -0.71 -0.05 19 2008 303 -1.07  -0.29 - 20 2009 25.5 -1.94  -1.64 -0.73 21 2010 0.0 -1.72  -1.16 -0.69 22 2011 0.0 -1.77  -1.55 -0.78 23 2012 0.7 -1.42  -1.72 -1.52 24 2013 24.3 -0.16  -0.07 - 25 2014 0.5 -0.42 - - 26 2015 0.0 - - - 27 2016 0.0 -0.18  -0.06 - 28 2017 0.0 -0.07 - - 29 2018 0.0 -1.26  -0.62 -0.55 30 2019 0.0 -1.40  -0.29 -0.24 31 2020 11.2 -0.48 - - 32 2021 127 -2.11  -1.31 -1.16
Pada table 4 dan 5 menunjukan pada tahun 2007, 2008,  dan  2021  terjadi  kekeringan  ekstrim  yang mengakibatkan  lahan  pertanian  gagal  panen  dengan luas  terdampak  masing-masing  tahun  seluas  403.9 Ha, 303 Ha, dan 127 Ha.
Berdasarkan  hasil  analisis  dari  metode  CZI  dan SPI  skala  waktu  (3,  6,  12)  dapat  dinyatakan  bahwa metode  CZI  6  merupakan  metode  yang  paling  tepat digunakan  untuk  menilai  tingkat  kekeringan  di Kabupaten  Bondowoso.Hasil  analisis  keringan metode  CZI  6  pada  tahun  2007,  2008,  dan  2021 menunjukkan  nilai  indeks  kekeringan  ekstrim  yang berdampak pada kegagalan panen lahan pertanian .
Hasil  penelitian  ini  memberikan  kesesuaian dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  M.  Dewita (Dewita,  Harisuseno,  dan  Suhartanto  2022)  terkait indeks  kekeringan  CZI  yang  lebih  sesuai  jika dibandingkan dengan SPI. Metode CZI menunjukkan indeks  kekeringan  yang  sesuai  dengan  pola  ENSO menggunakan  data  pengamatan  SOI  atau  indek  el- nino.
Sementara itu H. Wu (Wu dkk. 2001), melakukan penelitian mengenai evaluasi indeks kekeringan CZI terhadap SPI di daerah beriklim subtropis (4 musim) di  Tiongkok.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa CZI  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  jika dibandingkan  metode  SPI.  Metode  CZI  lebih responsive  terhadap  devisit  curah  hujan.  Penelitian ini menunjukkan mendukung dengan hasil penelitian Wu,  dimana  pada  daerah  beriklim  tropis,  nilai minimum indeks CZI jauh lebih rendah dibandingkan SPI dengan kategori kekeringan ekstrim.

## 4. KESIMPUlAN
Pemodelan  curah  hujan  bulanan  menggunakan data  iklim  global  dari  satelit  NOAA  memberikan hasil  yang  memuaskan.  Ditunjukan  dari  hasil keandalan  model  yang  sangat  baik  dengan  nilai  R 2 antara  0.70  sampai  0.80  dan  nilai  RMSE  0.036 sampai  0.011.  Pemodelan  hujan  dengan  hasil data iklim  global  (NOAA)  menghasilkan  dinamika perubahan hujan yang mendekati kondisi lapangan.
Dari  hasil  perbandingan  yang  dilakukan  antara China  Z-Index (CZI)  dan Standarized  Precipitation Index (SPI) terhadap data lahan pertanian terdampak kekeringan Kabupaten Bondowoso pada tahun 1990 – 2021, dapat disimpulkan bahwa kesamaan terhadap metode China  Z-Index (CZI)  lebih  sesuai  terhadap data  lahan  pertanian  terdampak  kekeringan  terjadi pada  per  6  periode.  Pada  periode  tersebut  terdapat kesesuain  data  dimana  pada  tahun  2007,  2008,  dan 2021 terjadi kekeringan ekstream yang mengakibatkan  lahan  terdampak  sekitar  403.9  Ha, 303 Ha, 127 Ha.
Hasil  penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh pengambil  keputusan  untuk  merancang  strategi mitigasi dan antisipasi dampak bencana kekeringan di Kabupaten Bondowoso.

## DAFTAR PUSTAKA
Bonaccorso, B, I Bordi, A Cancelliere, G Rossi, dan
A  Sutera.  2003.  “Spatial  Variability  of Drought:  An  Analysis  of  the  SPI  in  Sicily.” Water Resources Management . Vol. 17. D. N. Moriasi, J. G. Arnold, M. W. Van Liew, R. L. Bingner, R. D. Harmel, dan T. L. Veith. 2007. “Model  Evaluation  Guidelines  for  Systematic Quantification  of  Accuracy  in  Watershed Simulations.” Transactions  of  the  ASABE 50 (3): 885–900. https://doi.org/10.13031/2013.23153.
Dewita,  Monika,  Donny  Harisuseno,  dan  Ery Suhartanto.  2022.  “Analisis  Kekeringan Meteorologi  dengan  Metode  Standardized Precipitation  Index  (SPI)  dan  China  Z  Index (CZI)  Di  Sub  DAS  Kadalpang,  Kabupaten Pasuruan.” Jurnal  Teknologi  dan  Rekayasa Sumber Daya Air . Vol. 2.
https://jtresda.ub.ac.id/.
Elhoussaoui,  Abdelghani,  Mansour  Zaagane,  dan Lahcen  Benaabidate.  2021.  “Comparison  of various  drought  indices  for  assessing  drought status  of  the  Northern  Mekerra  watershed, Northwest  of  Algeria.” Arabian  Journal  of Geosciences
14 (10).
https://doi.org/10.1007/s12517-021-07269-y. Jain,  Vinit  K.,  Rajendra  P.  Pandey,  Manoj  K.  Jain, dan  Hi  Ryong  Byun.  2015.  “Comparison  of drought  indices  for  appraisal  of  drought characteristics  in  the  Ken  River  Basin.” Weather  and  Climate  Extremes 8  (Juni):1–11. https://doi.org/10.1016/j.wace.2015.05.002.
Jawab  Margianti,  Penanggung  ES,  MM  Suryadi
Harmanto,  Mmsi  Agus  Sumin,  dan  Mmsi Dewan.  t.t.  “DEWAN  REDAKSI  JURNAL ILMIAH DESAIN DAN KONSTRUKSI.”
Karavitis, Christos A., Stavros Alexandris, Demetrios E.  Tsesmelis,  dan  George  Athanasopoulos. 2011.  “Application  of  the  Standardized Precipitation  Index  (SPI)  in  Greece.” Water (Switzerland) 3 (3): 787–805. https://doi.org/10.3390/w3030787.
Kenji  Suzuki.  t.t. Artificial  Neural  Networks  - Methodological  Advances  and  Biomedical
Applications.
Mahmoudi, Peyman, Allahbakhsh Rigi, dan Mahdiye Miri Kamak. 2019. “Evaluating the sensitivity of  precipitation-based  drought  indices  to different  lengths  of  record.” Journal  of
Hydrology 579 (Desember). https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124181.
Mckee, Thomas B, Nolan J Doesken, dan John Kleist.
1993. “THE RELATIONSHIP OF DROUGHT
FREQUENCY  AND  DURATION  TO  TIME
SCALES.” Eighth  Conference  on  Applied Climatology .
Mesgari,  Ebrahim,  Seyed  Asaad  Hosseini,  Leila Golzari Partoo, Maliheh Sadat Hemmesy, dan Mahmoud  Houshyar.  2022.  “Assessment  of CMIP6  models’  performances  and  projection of  precipitation  based  on  SSP  scenarios  over the  MENAP  region.” Journal  of  Water  and
Climate Change 13 (10): 3607–19.
https://doi.org/10.2166/wcc.2022.195.
Putra,  Victorius  Setiaji,  Gusfan  Halik,  dan  Retno Utami  Agung  Wiyono.  2021.  “Assessment  of Drought  Hazard:  A  Case  Study  in  Sampean Baru Watershed, Bondowoso Regency.” Jurnal Teknik  Sipil  dan  Perencanaan 23  (1):  56–63. https://doi.org/10.15294/jtsp.v23i1.28177.
Ratih, Masita, Gusfan Halik, dan Retno Utami Agung Wiyono.  2021.  “The  Assessment  of  Climate Change  Impact  on  Meteorological  Draught Susceptability  on  Sampean  Watershed.”
BERKALA SAINSTEK 9 (4): 146. https://doi.org/10.19184/bst.v9i4.25065. Salehnia, Nasrin, Amin Alizadeh, Hossein Sanaeinejad,  Mohammad  Bannayan,  Azar Zarrin,  dan  Gerrit  Hoogenboom.  2017. “Estimation of meteorological drought indices based  on  AgMERRA  precipitation  data  and station-observed precipitation data.” Journal of Arid Land 9 (6): 797–809.
https://doi.org/10.1007/s40333-017-0070-y.
Shahabfar,  Alireza,  dan  Josef  Eitzinger.  2013. “Spatio-temporal analysis of droughts in semi- arid  regions  by  using  meteorological  drought indices.” Atmosphere 4 (2): 94–112. https://doi.org/10.3390/atmos4020094.
Wilby,  R.  L.,  dan  C.  W.  Dawson.  2013.  “The statistical  downscaling  model:  Insights  from one  decade  of  application.” International Journal  of  Climatology 33  (7):  1707–19. https://doi.org/10.1002/joc.3544.
“WMO,  Handbook  of  Drought  Indicators  and Indices. WMO, 2016.” t.t.
Wu,  Hong,  Michael  J.  Hayes,  Albert  Weiss,  dan  Qi Hu.  2001.  “An  evolution  of  the  standardized precipitation index, the China-Z index and the statistical  Z-score.” International  Journal  of Climatology 21 (6): 745–58. https://doi.org/10.1002/joc.658.