Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Prediksi  dan  Pemetaan  Kekeringan  Menggunakan  Metode  Thomas  Fiering  dan Standardized Precipitation Index (SPI) di Kabupaten Tuban
Made Indrayana Supriyatna 1,* , Anak Agung Ngurah Satria Damar Negara 1 , Nastasia Festy Margini 1 Departemen Teknik Sipil Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: madeindrayana54@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan          20 Juni 2023
Diperbaiki        24 Juli 2023 Disetujui          28 Juli 2023
Keywords: drought, SARIMA, Standardized Precipitation Index, Thomas Fiering
Mapping and predicting the level of drought is carried out in Tuban Regency because Tuban Regency is a drought-prone area. Drought level analysis uses the Standardized Precipitation Index  (SPI)  method  by  utilizing  monthly  rainfall  data  of  70.23  –  114.6  mm.  Drought  level mapping was carried out in Tuban Regency using a GIS application. The results of the drought mapping in October 2021 in Tuban Regency show that Banjar and Palang sub-districts have fairly  dry  conditions.  As  for  field  conditions  in  October  2021,  the  Banjar  and  Palang  sub- districts were not included from the 9 drought-affected sub-districts in Tuban Regency. So that from  the  results  of  the  SPI  analysis,  it  shows  that  rainfall  is  not  the  only  cause  of drought. Drought prediction is carried out from 2022 to 2030 using the Thomas Fiering Method as a rainfall prediction method. The validation results of the Thomas Fiering model have RMSE% values ranging from 70.57 to 97.64% time series, for probabilistic ranges from 4.15 to 17.72%. The RMSE calculation results illustrate that Thomas Fiering is not good for predictions with timeliness. SPI prediction results show that 2028 will be the driest year compared to other years with monthly average SPI at -0.179 and minimum monthly SPI at -0.533 and still in the close to normal category.
Kata kunci: kekeringan, SARIMA, Standardized Precipitation Index , Thomas Fiering
Abstrak Pemetaan  dan prediksi  tingkat  kekeringan dilakukan  di  Kabupaten  Tuban dikarenakan Kabupaten  Tuban  merupakan  daerah  rawan  terjadinya  kekeringan.  Analisis  tingkat kekeringan  menggunakan  metode  Standardized  Precipitation  Index  (SPI)  dengan memanfaatkan data curah hujan bulanan 70,23 – 114,6 mm. Pemetaan tingkat kekeringan dilakukan  di  Kabupaten  Tuban  menggunakan  aplikasi  GIS.  Hasil  dari  pemetaan kekeringan  pada  bulan  Oktober  2021  di  Kabupaten  Tuban  menunjukkan  bahwa kecamatan Banjar dan Palang memiliki kondisi cukup kering. Sedangkan untuk kondisi lapangan pada bulan Oktober 2021 Kecamatan Banjar dan Palang tidak termasuk dari 9 kecamatan yang terdampak kekeringan di Kabupaten Tuban.  Sehingga dari hasil analisis SPI,  menunjukkan  bahwa  curah  hujan  bukan  satu-satunya  penyebab  terjadinya kekeringan.  Prediksi  kekeringan  dilakukan  dari  2022  hingga  tahun  2030  dengan menggunakan Metode Thomas Fiering sebagai metode prediksi curah hujan. Hasil validasi dari model Thomas Fiering memiliki nilai RMSE% berkisar 70,57 – 97,64 % time series, untuk  probabilistik  berkisar  4,15  –  17,72  %.  Dari  hasil  perhitungan  RMSE  menggam- barkan bahwa Thomas Fiering tidak baik untuk prediksi dengan ketepatan waktu. Hasil prediksi SPI menunjukkan bahwa tahun 2028 adalah tahun terkering dibandingkan tahun lainnya dengan SPI rata-rata bulanan di -0,179 dan minimum SPI bulanan di -0,533 dan masih dalam kategori mendekati normal.

## 1. Pendahuluan
Suatu  daerah  dikatakan  terjadi  kekeringan  jika  kondisi ketersediaan air yang ada pada kebutuhan air sehari-hari [1]. Beberapa indikator jika suatu daerah mengalami kekeringan diantaranya: penduduk yang kekurangan air bersih, turunnya muka air yang sangat signifikan pada tampungan air (seperti: bendungan, waduk, dan embung), dan sawah – sawah yang mengalami gagal panen [2].
Kabupaten Tuban merupakan salah satu kabupaten yang memiliki  berpotensi  terjadinya  kekeringan  [2].  Pada  bulan
Oktober  2021,  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah (BPBD)  Kabupaten  Tuban  menerima  informasi  bahwa  65 dusun  pada  9  kecamatan  di  Kabupaten  Tuban  terdampak kekeringan  berupa  krisis  air  bersih.  Menurut  BPBD Kabupaten Tuban, hal tersebut disebabkan karena sumber air yang  jauh  dari  pemukiman  serta  debit  yang  mengecil  pada sumber air sehingga tidak mampu memenuhi kebutuhan air pada daerah sekitarnya [3]. Salah satu faktor yang menyebab- kan  terjadinya  penurunan  debit  pada  sumber  air  adalah penurunan curah hujan.
Made Indrayana Supriyatna dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (229-238) 230
Untuk  memperhitungkan  kekeringan,  WMO  (World Meteorological  Organization)  menyebutkan  bahwa  terdapat 50  metode  untuk  memperhitungkan  indeks  kekeringan  [4]. Salah  satu  perhitungan  indeks  kekeringan  yang  sering digunakan  adalah  metode Standardized  Precipitation  Index (SPI).  Metode  SPI  sudah  menjadi  konsensus  di  22  negara (termasuk  Indonesia)  sebagai  metode  untuk  memonitor kekeringan  [2].  Metode  SPI  sudah  digunakan  di  beberapa daerah  di Indonesia,  seperti:  Pulau  Lombok,  Provinsi  Nusa Tenggara Barat [5]; DAS Ngrowo, Provinsi Jawa Timur [6]; Provinsi Jawa Timur [7]; Daerah irigasi Kelayang, Provinsi Riau [8]; DAS Sampean, Provinsi Jawa Timur [2].
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data curah  hujan  dari  tahun  2007  sampai  2021.  Data  tersebut digunakan untuk memperhitungkan tingkat SPI di Kabupaten Tuban  dan  dipetakan  menggunakan  aplikasi Geographic Information  System (GIS)  dengan  metode  kontur  berupa Isoline sehingga  menghasilkan  peta  persebaran  kekeringan. Peta  persebaran  kekeringan  akan  digunakan  untuk melakukan  validasi  dengan  kecamatan-kecamatan  yang terdampak  kekeringan  pada  bulan  Oktober  2021.  Hasil validasi  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  curah  hujan merupakan  faktor  utama  yang  menyebabkan  terjadinya kekeringan pada Kabupaten Tuban.
Untuk  mencegah  terjadinya  kekeringan  kedepannya, Pada  penelitian  ini  dilakukan  prediksi  indeks  kekeringan. Prediksi kekeringan dilakukan dengan menggunakan metode gabungan  antara  SPI dan Thomas  Fiering.  Metode  Thomas Fiering  merupakan kelompok  pemodelan  stokastik  empiris, dimana  pemodelan  tersebut  digunakan  untuk  menduga peluang  kejadian  berdasarkan  pengalaman  (data  terdahulu) dan percobaan [9]. Metode ini digunakan untuk memprediksi curah hujan di masing-masing pos hujan. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan Thomas Fiering sebanyak 1000 model di setiap pos hujan. Dari ke 1000 model tersebut akan dipilih model  terbaik  menggunakan  perhitungan  tingkat error dengan  metode Root  Mean  Squared  Error (RMSE).  Model terbaik  digunakan  untuk  menganalisis  SPI  eksisting  dan prediksi. Panjang prediksi dilakukan selama 9 tahun sehingga hasil prediksi dapat digunakan sebagai rekomendasi kepada pemerintah  setempat  untuk  pertimbangan  program  mitigasi kekeringan ke depannya dan dapat membantu merealisasikan program  SDG’s  yang  dimana  kekeringan  merupakan  salah satu  masalah  yang  harus  diatasi.  Hasil  dari  penelitian  ini berupa validasi antara analisis SPI terhadap kondisi lapangan pada bulan Oktober 2021; Hasil prediksi pemodelan Thomas Fiering;  Hasil  prediksi  kekeringan  pada  tahun  2022  hingga 2030 di Kabupaten Tuban.

## 2. Metode
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  berupa Pemetaan  kekeringan  dan  prediksi  indeks  kekeringan. Pemetaan  kekeringan  dilakukan  untuk  mengetahui  peta persebaran  kekeringan  menurut  SPI  dengan  menggunakan aplikasi GIS. Peta yang dibuat akan digunakan untuk validasi terhadap  kondisi  lapangan  pada  Bulan  Oktober  2021. Kemudian  Untuk  analisis  prediksi  kekeringan  dilakukan dengan memprediksi data curah hujan menggunakan metode Thomas Fiering dan selanjutnya dilakukan analis SPI untuk kabupaten  Tuban  di  setiap  bulan  dari  tahun  2022  hingga 2030.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa  data curah  hujan  pada  25  pos  hujan  di  Kabupaten  Tuban.  Data curah  hujan  diperoleh  dari  dinas  PUPR  Kabupaten  Tuban yang tersebar sesuai pada Gambar 1 . Data terdiri dari tahun 2007 hingga 2021, dimana terdapat data yang rusak dan perlu dilakukan  perbaikan  data.  Metode  yang  digunakan  adalah Metode  Reciprocal  dengan  Persamaan  ( 1 [10].  Data  yang telah  diperbaiki  selanjutnya  digunakan  untuk  memprediksi curah hujan dengan menggunakan Metode Thomas Fiering.
= ∑ ∑ (1)
Sebelum  dilakukan  analisis  dengan  Metode  Thomas Fiering,  data  dibagi  menjadi  dua  bagian.  bagian  pertama adalah bagian tahap analisis training yang menggunakan data selama  13  tahun  pertama  (2007  –  2019)  dan  bagian  kedua adalah  tahap  analisis  validasi  yang  menggunakan  data  2 tahun  terakhir  (2020–2021).  Untuk  analisis  pemodelan Thomas  Fiering  dapat  dilakukan  dengan  Persamaan  ( 2 [9]. Pada pemodelan Thomas Fiering, terdapat variabel bilangan acak  yang  disebut  dengan  kelompok  bilangan  random. Kelompok  bilangan  random  terdiri  dari  bilangan  random yang dimiliki oleh masing-masing bulan di setiap tahun yang akan  dimodelkan.  Persyaratan  dari  pembentukan  bilangan random  adalah  kelompok  bilangan  random  harus  memiliki nilai  rata-rata  mendekati  0  dengan  standar  deviasinya mendekati  1.  Adapun  metode  yang  dapat  digunakan  untuk membentuk  kelompok  bilangan  random  dengan  meng- gunakan Persamaan ( 3 [11]. Penelitian ini membentuk 1000 kelompok  bilangan  random  sehingga  menghasilkan  model sebanyak  1000  model  di  setiap  pos  hujannya.  Setiap pemodelan akan menghasilkan data selama 23 tahun (2008 – 2030).  Untuk  mempermudah  pembentukan  1000  model, maka  pada  penelitian  ini  menggunakan software bantu berupa  Matlab.  Dari  1000  model  yang  telah  dibentuk selanjutnya  dipilih  salah  satu  model  dengan  menggunakan metode perhitungan tingkat eror berupa RMSE ( Root Mean Squared Error ).
Gambar 1. Peta Administrasi dan Lokasi Pos hujan di Kabupaten Tuban [12]
,
= , + , ( ) ,
, , − , + , . " , . #1 − % , ( ) (2) & = ∑ ' ()/% + ,)/ % (3)
Analisis RMSE dilakukan pada tahap training dan tahap validasi. Analisis ini digunakan untuk mencari model terbaik dengan  tingkat  eror  yang  terkecil.  Untuk  analisis  RMSE dapat  menggunakan  Persamaan  ( 4 [13]  dan  menghasilkan eror dengan satuanya sesuai satuan data. Agar analisis dapat digunakan  untuk  perbandingan  antara  analisis  secara time series dan probabilistik, maka dapat digunakan persamaan ( 5 dan  menghasilkan  satuan  persentase  [13].  Setelah  selesai melakukan  analisis  RMSE  dan  mendapatkan  model  yang terbaik pada setiap pos hujan, selanjutnya model yang terbaik digunakan untuk menganalisis SPI.
-./0 = # 1 ∑ 2 3 − 4 3 (4)
-./0% = # ∑ 6 7 (8 7 ∑ 9 (5)
Metode SPI merupakan model penilaian kekeringan yang menggunakan  variable  input  tunggal  berupa  curah  hujan bulanan.  Prinsip  Metode  SPI  adalah  dengan  cara membandingkan data-data curah hujan dalam periode waktu tertentu  (di  bulan  yang  sama)  pada  tahun  yang  berbeda. Penelitian  dengan  analisis  SPI  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  periode  waktu  tertentu.  Periode  waktu  yang digunakan  dapat  mengindikasikan  kondisi  kekeringan  pada lapangan yang berbeda-beda. Untuk hubungan antara periode waktu yang digunakan terhadap indikasi kondisi kekeringan pada  lapangan  dapat  dilihat  pada Tabel  1 .  Periode  waktu yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  12  bulanan. Alasan  menggunakan  periode  12  bulanan  dikarenakan kekeringan  yang  terjadi  pada  lapangan  karena  jarak  antara sumber  air  ke  daerah-daerah  yang  terdampak  cukup  jauh serta  terjadinya  penurunan  debit  pada  sumber  air  di  daerah sekitarnya.  Dapat  disimpulkan  kekeringan  yang  terjadi  di lokasi  studi  menurut Tabel  1 dapat  dikategorikan  dalam
Made Indrayana Supriyatna dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (229-238) 232
rentan  waktu  menengah  maupun  panjang  sehingga digunakan  indeks  SPI  dengan  periode  12  bulanan.  SPI  12 bulanan akan membandingkan antara data curah hujan di 12 bulan terakhir terhadap bulan yang sama dengan tahun yang berbeda.  Untuk  perhitungan  SPI  dapat  menggunakan Persamaan ( 6 jika nilai 0 < H(x) ≤ 0,5, dan Persamaan ( 7 jika nilai 0,5 < H(x) < 1 [2]. & = / : =  − ;  − < = < 3 < 3 8 3 8 3 8 > 3 > ? (6)
& = / : =  + ;  − < = < 3 < 3 8 3 8 3 8 > 3 > ? (7)
dimana:
c 0 = 2,515517
d 1 = 1,432788 c 1 = 0,802853
d 2 = 0,189269 c 2 = 0,010308
d 3 = 0,001308 Untuk  nilai H(x) dapat  diperoleh  menggunakan  Persamaan ( 8 .  Kemudian  untuk  nilai  t  dapat  diperoleh  menggunakan Persamaan ( 9 , jika nilai 0 < H(x) ≤ 0,5 dan Persamaan ( 10 , jika nilai 0,5 < H(x) < 1.
@(A) = B + (1 − B)C(A) (8)
=  #DE F (G( )) H (9)
=  #DE F ( (G( )) H (10)
Untuk  nilai G(x) dapat  menggunakan  Persamaan  ( 11 . Sedangkan  koefisien-koefisien  untuk  memperhitungkan Persamaan  ( 11 dapat  menggunakan  Persamaan  ( 12 hingga Persamaan ( 15 . C(A) =  I J(A)4A
K = LM NO Г(Q) = I A RO( S ( /TU 4A K (11)
VW = XY Z1 + #1 + XY [ \ (12) ]^ = ̅ RO (13)
` = DE(A) − ∑ a1( ) 1 (14)
VW = XY Z1 + #1 + XY [ \ (15)
Hasil  analisis  SPI  menghasilkan  indeks  kekeringan  dari tahun 2008 hingga 2030 di setiap bulannya, dengan analisis SPI pada tahun 2008 hingga 2021 menggunakan data curah hujan lapangan. Sedangkan tahun 2022 hingga 2030 adalah data  hasil  dari  prediksi.  Nilai  SPI  dapat  diinterpretasikan menjadi  7  klasifikasi  yang  dapat  dilihat  pada Error! Reference  source  not  found. [14].  Analisis  SPI  pada penelitian  ini  menggunakan software bantu  berupa  SPI generator yang telah dipublikasikan oleh Organisasi National Drought Mitigation Center di Universitas Nebraska [15].
Selanjutnya  hasil  dari  analisis  SPI  digunakan  untuk penggambaran  peta  persebaran  kekeringan  dengan  aplikasi GIS.  Peta  peta  persebaran  digunakan  untuk  melakukan
validasi terhadap kondisi pada bulan Oktober 2021, dimana terdapat 9 kecamatan yang terdampak kekeringan pada bulan tersebut.  Untuk  9  kecamatan  tersebut  adalah:  Kecamatan Parengan,  Kenduruan,  Semanding,  Grabagan,  Montong, Jatirogo, Rengel, Soko dan Merakurak [3]. Peta persebaran kekeringan  yang  digunakan  adalah  bulan  Oktober  2021 dengan  analisis  SPI-nya  menggunakan  data  curah  hujan lapangan.
Tabel  1. Hubungan  antara  analisis  SPI  terhadap kemungkinan indikasi yang terjadi [16]
Interval SPI Indikasi 1 Bulan - 3 Bulan
Untuk analisis dengan rentan Waktu pendek  (1  hingga  3  bulanan  SPI), dapat  digunakan  sebagai  indikator bahwa akan terjadi perubahan secara mendadak  seperti  berkurangnya kelembaban,  terjadinya  tumpukan salju, aliran di anak sungai mengecil. 3 Bulan - 12 Bulan Untuk analisis dengan rentan Waktu menengah  (3  hingga  12  bulanan SPI),  dapat  digunakan  sebagai indikator  untuk  terjadi  perubahan debit air yang signifikan pada sungai dan  tampungan  air  pada  reservoir atau bendungan. 12 Bulan - 48 Bulan Untuk analisis dengan rentan Waktu yang panjang (12 hingga 48 bulanan SPI),  dapat  digunakan  sebagai indikator untuk berkurangnya tampungan  air  pada  reservoir  atau bendungan dan aliran dalam tanah.
Tabel 2. Klasifikasi Nilai SPI [2] Nilai SPI Klasifikasi ≥ 2.00 Amat Sangat Basah 1.50 s.d 1.99 Sangat Basah 1.00 s.d 1.49 Cukup Basah -0.99 s.d 0.99 Mendekati Normal -1.49 s.d -1.00 Cukup Kering -1.99 s.d -1.50 Sangat Kering ≤ 2.00 Amat Sangat Kering
Hasil  analisis  prediksi  kekeringan  pada  tahun  2022 hingga 2030 digunakan untuk analisis perhitungan nilai SPI rata-rata di Kabupaten Tuban pada setiap bulannya. Nilai SPI
rata-rata bulanan tersebut digunakan untuk mencari nilai rata- rata  tahunan  dari  SPI  rata-rata  bulanan,  nilai  minimum tahunan  dari  SPI  rata-rata  bulanan,  dan  nilai  maksimum tahunan  dari  SPI  rata-rata  bulanan.  Hasil  dari  analisis  SPI tersebut digunakan untuk mengetahui pola persebaran tingkat kekeringan  setiap  tahunnya  serta  tahun  terkering  menurut hasil analisis SPI.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini dilakukan pada masing-masing kecamatan di  Kabupaten  Tuban.  Pada  awal  penelitian  dilakukan pengumpulan  data  di  25  pos  hujan  pada  Kabupaten  Tuban dari tahun 2007 hingga 2021. Dari hasil pengumpulan data, terdapat beberapa data yang hilang maupun rusak. Data-data yang yang hilang dilakukan perbaikan dengan menggunakan metode Reciprocal sesuai Persamaan ( 1 . Beberapa pos hujan yang dilakukan perbaikan data adalah Pos Hujan Bogorejo, Jenu,  Tegalrejo,  Soko,  Kebonharjo,  Tuban,  Sumurgung, Soko Mendalem, Banyuurip, Laju dan Belikanget. Perbaikan data  tersebut  dilakukan  karenakan  tidak  tercatatnya  tinggi curah  hujan  pada  pos  hujan  tersebut,  sedangkan  pada  pos hujan sekitarnya terdapat curah hujan yang tercatat. Beberapa pos  hujan  memiliki  data  yang  kosong  sepanjang  tahun sehingga diperlukan perbaikan data pada pos hujan tersebut.
Selanjutnya data curah hujan digunakan untuk pemodelan dengan  metode  Thomas  Fiering.  Salah  satu  contoh  analisis Thomas Fiering di Pos Hujan Simo untuk tahap training dan validasi menghasilkan besar RMSE sesuai dengan Gambar 2 . Dari Gambar 2 terlihat bahwa besar RMSE untuk tahap training  dan  tahap  validasi  tidak  memiliki  hubungan berbanding lurus, sehingga dilakukan pemilihan data terbaik menggunakan analisis RMSE rata-rata dengan memperhitungkan  nilai  rata-rata  dari  nilai  RMSE  tahap training  dan  validasi.  Untuk  hasil  perhitungan  nilai  RMSE rata-rata Pos Hujan Simo dapat dilihat pada Gambar 3 . Dari Gambar 3 dapat diketahui bahwa model yang terbaik adalah model  yang  memiliki  nilai  RMSE  rata-rata  yang  terkecil. Hasil pemodelan terbaik pada Pos Hujan Simo adalah model ke 894 dengan RMSE rata-rata sebesar 75,98. Penggambaran hasil  model  terbaik  dan  data  lapangan  dapat  dilihat  pada Gambar  4 .  Jika  dilihat  dari Gambar  4 dan  hasil  analisis RMSE rata-rata sebesar 75,98 mm dapat disimpulkan bahwa model  Thomas  Fiering  memiliki  error  yang  cukup  tinggi secara time series . Jika dilihat pada Gambar 4 , besaran data antara hasil prediksi dan data lapangan memiliki interval data yang  mendekati.  Sehingga  dapat  dilakukan  perbandingan antara  kedua  data  tersebut  secara  probabilistik  untuk mengetahui  perbandingan  probabilitas  data  lapangan terhadap prediksi.
Hasil dari perbandingan antara data lapangan dan prediksi model  terbaik  di  Pos  Hujan  Simo  dalam  bentuk  grafik probabilitas dapat dilihat pada Gambar 5 . Jika dilihat pada Gambar  5 dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  bentuk lengkung probabilitas antara data lapangan dan hasil prediksi model  memiliki  bentuk  yang  hampir  mendekati  dengan RMSE sebesar 3,45 %. Dari hasil analisis secara probabilistik dapat  disimpulkan  bahwa  pemodelan  Thomas  Fiering memiliki eror yang kecil. Untuk rekapan analisis RMSE pada 25  pos  hujan  dapat  dilihat  di Gambar  6 dengan  besaran RMSE secara time series berkisaran di 70,23 – 114.6 mm dan RMSE secara probabilistik berkisar 4,15 – 17,72 %.
Gambar  2. Grafik  RMSE  terhadap  Pemodelan  Thomas Fiering di Pos Hujan Simo
Gambar  3. Grafik  Besaran  RMSE  Rata-Rata  Terhadap Pemodelan Thomas Fiering Pos Hujan Bangilan
Dikarenakan RMSE antara perhitungan secara time series dan  probabilistik  memiliki  satuan  yang  berbeda,  maka dilakukan  perhitungan  RMSE%  dengan  menggunakan persamaan  ( 5 .  Hasil  analisis  perhitungan  RMSE% menghasilkan  nilai  berkisar  70,57  –  97,64  %  secara time series ,  dan  untuk  probabilistik  berkisar  4,15  –  17,72  %. Untuk  rekapan  perhitungan  RMSE  dapat  dilihat  pada Gambar 7 .
Made Indrayana Supriyatna dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (229-238) 234
Gambar 4. Grafik Plotting Data dan Hasil Prediksi Model di Pos Hujan Simo
Gambar  5. Grafik  Probabilitas  Data  dan  Hasil  Prediksi  di Pos Hujan Simo
Gambar 6. Grafik Hasil Analisis RMSE Rata-Rata Terhadap Pemodelan Terbaik Thomas Fiering di Setiap Pos Hujan
Setelah  selesai  melakukan  pemodelan  Thomas  Fiering dan  memilih  model  terbaik,  selanjutnya  hasil  prediksi  dan data  lapangan  digunakan  untuk  menganalisis  SPI  pada masing masing pos hujan. Salah satu contoh analisis SPI pada Pos Hujan Simo dapat dilihat pada Gambar 9 . Hasil analisis SPI  dari  masing-masing  pos  hujan  digambarkan  dalam bentuk  peta  persebaran  kekeringan  dengan  menggunakan
GIS. Untuk peta persebaran kekeringan pada bulan Oktober 2021  dapat  dilihat  pada Gambar  8 .  Kemudian  untuk perhitungan  nilai  SPI  rata-rata  di  setiap  kecamatan  pada bulan  Oktober  2021  dapat  dilihat  pada Gambar  10 .  Hasil pada Gambar 8 menunjukkan bahwa daerah yang memiliki indeks  kekeringan  dengan  tingkat  sangat  kering  berada  di Kecamatan  Bancar  dan  Palang.  Sedangkan  menurut  BPBD terdapat  9  kecamatan  yang  terdampak  kekeringan  pada daerah tersebut, dimana untuk Kecamatan Bancar dan Palang tidak  termasuk  dari  kecamatan  tersebut.    Jika  dilihat  dari Gambar  10 ,  terlihat  bahwa  Kecamatan  Bancar,  Palang, Parengan,  dan  Tambakboyo  memiliki  nilai  SPI  dibawah  0 yang  artinya  dibawah  rata-rata.  Dari  4  kecamatan  tersebut hanya kecamatan Parengan saja yang merupakan kecamatan terdampak kekeringan.
Dari  hasil  analisis  secara time  series dan probabilistik metode  Thomas  Fiering,  dapat  disimpulkan  bahwa  model tidak  berhasil  untuk  memprediksi  data  secara time  series . Tetapi  jika  dilihat  secara probabilistik maka  model  dapat memprediksi probabilitas kejadian tanpa mempertimbangkan waktu.
Gambar 7. Grafik Hasil Analisis RMSE Rata-Rata Terhadap Pemodelan Terbaik Thomas Fiering di Setiap Pos Hujan
Dari validasi antara peta persebaran kekeringan dan nilai SPI di setiap kecamatan terhadap kecamatan yang terdampak kekeringan  pada  bulan  Oktober  2021,  maka  dapat disimpulkan bahwa metode SPI tidak dapat menggambarkan kekeringan  yang  terjadi  di  lokasi  studi.  Dikarenakan  SPI adalah  metode  perhitungan  indeks  kekeringan  yang menggunakan data curah hujan saja, maka dapat disimpulkan bahwa curah hujan bukan merupakan satu-satunya penyebab kekeringan pada Kabupaten Tuban.
Gambar 8. Peta Persebaran SPI-12 Bulanan Oktober 2021 Kabupaten Tuban
Gambar 9. Indeks Kekeringan (SPI) di Pos Hujan Simo
Menurut  BPBD  pada  tahun  2017,  ada  3  indikator  yang menyebabkan terjadinya kekeringan pada Kabupaten Tuban [17], yaitu:
1. Fenomena  El  Nino  (Anomali  iklim  di  pasifik  selatan) yang  menyebabkan  terjadi  kemarau  panjang  dan kekeringan.
2. Kondisi  Geografis  Kabupaten  tuban  yang  di  dominasi dengan struktur pegunungan kapur.
3. Kabupaten  Tuban  termasuk  berada  di  daerah  peta cekungan  air  dengan  arsiran  merah  yang  menandakan debit air tanahnya tergolong kecil atau minim.
Dari  pernyataan  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  pada umumnya  kekeringan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tuban terjadi  dikarenakan  kondisi  hidrologi,  geografis,  dan hidrogeologis.
Selain  digunakan  untuk  pemetaan  peta  persebaran kekeringan, hasil analisis SPI digunakan untuk memperhitungkan  SPI  rata-rata  bulanan  untuk  Kabupaten Tuban  selama  periode  2008  sampai  2030  dan  mencari  tiga jenis data berupa rata-rata, minimum, dan maximum bulanan di setiap tahunnya. Untuk hasil Analisis tersebut dapat dilihat pada Gambar  11 dan Gambar  12 .  Pada Gambar  11 menunjukkan  hasil  analisis  SPI  pada  periode  2008  hingga 2021  yang  menggunakan  data  curah  hujan  lapangan  untuk analisis  SPInya.  Kemudian  untuk  hasil  prediksi  SPI  pada tahun 2022 hingga 2030 dapat dilihat pada Gambar 12. Dari hasil analisis pada Gambar 11 terlihat bahwa data pada  tahun  2008  memiliki  nilai  SPI  rata-rata  terendah dibandingkan dengan tahun 2007 - 2021, baik untuk nilai SPI minimum, maximum maupun rata-rata bulanan. Kemudian di
Made Indrayana Supriyatna dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (229-238) 236
tahun  2009  hingga  tahun  2011  terjadi  peningkatan  SPI sehingga indeks rata-rata menjadi 0,829 yang mengindikasikan terjadinya curah hujan yang lebih dari rata- rata.  Pada  tahun  2012 hingga  2016,  indeks  rata-rata berada mendekati  angka  0  yang  mengindikasikan  terjadinya  curah hujan yang mendekati normal. Selanjutnya pada tahun 2017 hingga  2021  terjadi  perubahan  indeks  rata-rata  yang berfluktuatif  dan  cukup  besar,  dimana  pada  tahun  2017 indeks rata-rata berada di 0,888; 2018 indeks rata-rata berada di -0,612; 2019 indeks rata-rata berada di 0,002; Dan 2020 indeks  rata-rata  berada  di  -1,089  yang  mengindikasikan terjadinya kekeringan. Akan tetapi pada tahun 2021, dimana terdapat berita terjadinya kekeringan di beberapa kecamatan, indeks rata-rata bulanan pada tahun tersebut berada di 0,669 dengan  indeks  minimum  bulanan  berada  di  0,280.  Dari  2 indikator  indeks  tersebut  mengindikasikan  bahwa  hasil analisis  SPI  di  Kabupaten  Tuban  dalam  kondisi  mendekati normal pada umumnya. Dikarenakan SPI hanya menggunakan  data  curah  hujan  saja  untuk  menganalisis, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  bulan  Oktober  2021 Kabupaten Tuban memiliki jumlah curah hujan pada kondisi normal  atau  di  atas  rata-rata  dibandingkan  dengan  tahun tahun sebelumnya.
Gambar  10 .  Nilai  SPI  12  bulanan  eksisting  pada  bulan Oktober 2021 di masing-masing kecamatan
Gambar  11. Nilai  Eksisting  SPI  12  bulanan  Rata-Rata, Minimum,  dan  Maximum  Bulanan  di  Setiap  Tahunnya  di Kabupaten Tuban
Kemudian untuk hasil prediksi SPI di Kabupaten Tuban dapat dilihat pada Gambar 12 . Hasil prediksi menggambarkan  bahwa  kondisi  di  Kabupaten  Tuban  dari tahun  2022  hingga  2030  dalam  kondisi  mendekati  normal. Dapat  dilihat  pada  grafik,  perubahan  indeks  terjadi  tidak begitu  signifikan,  dimana  pada  tahun  2022  hingga  2027 terjadinya peningkatan indeks. Untuk tahun 2022 indeks rata- rata  berada  di  0,412;  tahun  2023  indeks  rata-rata  di  0,486; tahun 2024 indeks rata-rata di 0,478; tahun 2025 indeks rata- rata di 0,672; tahun 2026 indeks rata-rata di 0,531. Kemudian pada tahun 2027 sampai 2028 mengalami penurunan indeks, yang  mana  tahun  2028  merupakan  tahun  terkering berdasarkan  hasil  analisis  prediksi  SPI.  Untuk  tahun  2027 indeks rata-rata di 0,816; kemudian untuk tahun 2028 indeks SPI  rata-rata  bulanan  berada  di  -0,179  dengan  indeks minimum  berada  di  -0,533.  Selanjutnya  untuk  tahun  2029 terjadi  peningkatan  indeks  kembali  dengan  indeks  rata-rata 0,426 dan pada tahun 2030 indeks menjadi 0,275.
Gambar  12. Nilai  Prediksi  SPI  Rata-Rata,  Minimum,  dan Maximum Bulanan di Setiap Tahunnya di Kabupaten Tuban
Hasil dari prediksi penelitian masih belum bisa digunakan sepenuhnya  dikarenakan  model  Thomas  Fiering  tidak  bisa memprediksi  data  secara time  series dikarenakan  memiliki tingkat  eror  yang  besar.  Akan  tetapi  jika  dilihat  secara keseluruhan  model  atau  probabilistik,  sesuai  dengan Gambar  5 ,  model  dapat  menggambarkan  probabilitas kejadian tanpa memandang waktu. Selain itu, SPI tidak dapat digunakan  untuk  menggambarkan  kondisi  kekeringan  yang terjadi  pada  lokasi  studi,  dimana  hasil  dari  validasi perbandingan  antara  kondisi  lapangan  dan  hasil  analisis menunjukkan  bahwa  curah  hujan  bukan  merupakan  satu- satunya penyebab terjadinya kekeringan pada penelitian ini. Sedangkan menurut BPBD terjadinya kekeringan diakibatkan  karena  ada  faktor  lain  yang  menyebabkan
kekeringan, yaitu kondisi geografis berupa batuan kapur, dan kondisi akuifer.

## 4. Simpulan
Dari  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Hasil  prediksi  pemodelan  Thomas  Fiering  memiliki tingkat  eror  yang  tinggi  secara time  series dengan  nilai
RMSE%  berkisar  70,57  –  97,64  %,  sedangkan  untuk probabilistik  berkisar  4,15  –  17,72  %.  Sehingga  hasil prediksi tidak dapat digunakan secara keakuratan waktu. Akan tetapi untuk probabilitas kejadian data masih dapat digunakan.
2. Validasi  antara  kondisi  lapangan  dan  hasil  analisis  SPI pada  bulan  Oktober  2021,  menunjukkan  bahwa  analisis SPI tidak dapat menggambarkan kekeringan yang terjadi pada  lapangan.  Hasil  penggambaran  peta  persebaran kekeringan  menunjukkan bahwa  Kecamatan  Banjar  dan Palang  memiliki  daerah  dengan  indeks  cukup  kering. Sedangkan Kecamatan Banjar dan Palang tidak termasuk dari 9 kecamatan yang terdampak kekeringan pada bulan tersebut. Dari analisis validasi tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode SPI tidak dapat menggambarkan kondisi kekeringan pada lapangan, yang mana  curah  hujan  sebagai  data  yang  digunakan  untuk analisis  SPI,  bukan  merupakan  satu-satunya  penyebab terjadinya kekeringan.
3. Hasil  prediksi  menyebutkan  pada  tahun  2022  hingga 2030  Kabupaten  Tuban  memiliki  indeks  kekeringan dengan  kategori  mendekati  normal.  Dimana  pada  tahun 2022 hingga 2026 SPI rata-rata bulanan berada diantara 0
– 0,5. Kemudian pada tahun 2027 mengalami penurunan sampai  tahun  2028.  Untuk  Tahun  2028  adalah  tahun terkering dengan SPI rata-rata bulanan berada di -0,179 dengan minimum SPI bulanan di -0,533. Meskipun 2028 merupakan  hasil  prediksi  tahun  terkering,  pada  tahun tersebut  masih  tergolong  kondisi  mendekati  normal. Untuk tahun 2029 dan tahun 2030 indeks kembali berada mendekati rata-rata.

## Daftar Pustaka
[1] N. N. Mautiadewi, E. Suhartanto, and D. Harisuseno, “Perbandingan  Metode  Deciles  Index  (DI)  dan Metode  Standard  Percipitation  Index  (SPI)  untuk Menentukan  Indeks  Kekeringan  Pada  Sub  DAS Slahung  Kabupaten  Ponorogo,”  Malang,  2016. Accessed:  May  28,  2023.  [Online].  Available: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/144768/
[2] N. Anwar and G. Halik, Prediksi Kekeringan Berbasis Data  Luaratan  GCM .  Surabaya:  ITS  Press,  2017.
Accessed:  May  28,  2023.  [Online].  Available: http://repository.unej.ac.id/handle/123456789/82785 [3] I. Nurcahyo, “Dampak Kemarau, 46 Dusun di Tuban Alami Kekeringan dan Krisis Air Bersih,” Kumparan , 2021.  https://kumparan.com/beritabojonegoro/dam- pak-kemarau-46-dusun-di-tuban-alami-kekeringan- dan-krisis-air-bersih-1wifB4ZPWwv/full
[4] M. Svoboda and B.A. Fuchs, “Handbook of Drought Indicators  and  Indices,”  Geneva,  2016.  [Online]. Available: www.droughtmanagement.info
[5] H.  Saidah,  M.  Bagus  Budianto,  and  L.  Hanifah,
“Analisa Indeks dan Sebaran Kekeringan
Menggunakan  Metode  Standardized  Precipitation Index  (SPI)  dan  Geographical  Infromation  System (GIS)  Untuk  Pulau  Lombok,”  Badung,  Jun.  2017. [Online].  Available:  http://ojs.unud.ac.id/index.php/- jsn/index
[6] H.  Muliawan,  D.  Harisuseno,  and  E.  Suhartanto, “Analisa  Indeks  Kekeringan  Dengan  Metode Standardized  Precipitation  Index  (SPI)  dan  Sebaran Kekeringan  Dengan  Geographic  Information  System (GIS) Pada DAS Ngrowo,” 2016. Accessed: May 28, 2023.  [Online].  Available: http://repository.ub.ac.id/- id/eprint/144042/
[7] T. Umiati, Suroso, and Ardiansyah, “Spatial analysis and  monitoring  of  drought  using  Standardized Precipitation  Index  in  East  Java,”  in Journal  of Physics:  Conference  Series ,  Institute  of  Physics Publishing, Nov. 2019. doi: 10.1088/1742- 6596/1367/1/012088.
[8] W.  Rahmalina  and  Novreta,  “Peramalan  Indeks Kekeringan  Kelayang  Menggunakan  Metode  Sarima dan SPI,” Potensi: Jurnal Sipil Politeknik , vol. 22, no. 1,  pp.  64–75,  Mar.  2020,  doi:  10.35313/potensi.- v22i1.1824.
[9] Jr.  Henryk  Mitosek,  “Mathematical  Model  in Hydrology,”  in The  International  Association  of Hydrological  Sciences ,  1971,  pp.  56–61.  Accessed: Jun.  09,  2023.  [Online].  Available:  https://unesdoc.- unesco.org/ark:/48223/pf0000018137
[10]  B. Triadmojo, Hidrologi Terapan . Beta Offset, 2016. Accessed:  Jun.  09,  2023.  [Online].  Available: http://balaiyanpus.jogjaprov.go.id/opac/detail-opac?- id=86510
[11]  F.  Karunia  and  N.  Pandjaitan,  “Estimating  Water Supply  Using  Thomas  Fiering  Method  in  Kali Rungkut,  Jakarta,”  Bogor,  2022.  Accessed:  Jun.  09, 2023. [Online]. Available: https://repository.ipb.ac.id- /handle/123456789/57935
Made Indrayana Supriyatna dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (229-238) 238
[12]  PUPR  Kabupaten  Tuban,  “Rencana  Tata  Ruang Wilayah  Kabupaten  Tuban  Tahun  2020-2039,” Tuban, 2022.
[13]  N.  Vandeput,  “Forecast  KPIs:  RMSE,  MAE,  MAPE &  Bias,” towardsdatascience.com ,  Jun.  05,  2019. https://towardsdatascience.com/forecast-kpi-rmse- mae-mape-bias-cdc5703d242d  (accessed  Jun.  09, 2023).
[14]  T.  B.  Mckee,  N.  J.  Doesken,  and  J.  Kleist,  “The Relationship  of  Drought  Frequency  and  Duration  to Time  Sclaes,”  Anaheim,  Jan.  1993.  Accessed:  May 29, 2023. [Online]. Available: https://www.- droughtmanagement.info/literature/AMS_Relationshi
p_Drought_Frequency_Duration_Time_Scales_1993. pdf
[15]  N.  D.  M.  C.  Center,  “Standardized  Precipitation
Index,” Nov. 2021. https://drought.unl.edu/- monitoring/SPI.aspx (accessed Jun. 09, 2023).
[16]  E.  Commission,  “Standardized  Precipitation  Index (SPI),”  2020.  Accessed:  Jun.  09,  2023.  [Online]. Available: https://edo.jrc.ec.europa.eu/documents/- factsheets/factsheet_spi.pdf
[17]  Mus  and  Roh,  “Begini  Penjelasan  BPBD  Tuban Kenapa Bumi Wali Mengalami Kekeringan,” Nov. 12, 2017.  https://www.halopantura.com/begini-penjela- san-bpbd-tuban-kenapa-bumi-wali-mengalami-keke- ringan/ (accessed Jun. 09, 2023).