Metoda Web Komputasi Untuk Perhitungan Intensitas Bencana Kekeringan Di Wilayah Indonesia

Kontribusi Fisika Indonesia Vol. 13 No.2, April 2002

Metoda Web Komputasi Untuk Perhitungan Intensitas Bencana Kekeringan Di Wilayah Indonesia Plato Martuani Siregar1), The Houw Liong2), dan Bayong Tj.H.K1) Laboratorium Sains Radio Atmosfer,Departemen Geofisika dan Meteorologi 2) Departemen Fisika, FMIPA, Institut Teknologi Bandung, Jl Ganesa 10 Bandung, Indonesia 40132 E-mail:[email protected]

1)

Abstrak Komputasi meteorologi dituntut menggunakan sistem jaringan database untuk kepentingan analisa sinoptik,komputasi menggunakan komputer tunggal diperluas ke jaringan mengingat perlu informasi untuk pemrosesan data yang simultan,cepat,dan akurat untuk memprakirakan kondisi cuaca. Komputasi melalui jaringan internet diapplikasikan dalam bahasa CGI dan manajemen database oleh MySQL. Semua persamaan dinamika atmosfer dimplimentasikan dengan CGI (pemograman php atau perl) Perhitungan intensitas kekeringan menggunakan faktor hujan atau indeks kekeringan dibentuk oleh elemen iklim misalnya curah hujan dan suhu. Batas kering adalah 5.0,jika curah hujan (mm) dan suhu (Kelvin). Setiap kejadian El Niño,daerah wilayah Indonesia bagian timur dan selatan menjadi lebih kering dibanding tahun non-El Niño. El Niño menyebabkan kekeringan dibeberapa daerah Indonesia,tetapi kekeringan tidak selalu akibat peristiwa El Niño, ada faktor lain yang menyebabkanya misalnya monsun timur. Kata kunci: Php, Database MySQL, Indeks Kekeringan, El Niño, Monsun Abstract Meteorological computation needs networking of database in synoptic analysis,that computated by single computer is wided to networking because it’s needed information for data processing that simultaneously,past,and accurately for weather prediction. Computation by internet is applied in CGI Language and database manajement by MySQL. All of atmospheric dynamics equation is implemented by CGI (php or perl programming). Computations of drought intensity use rain factor or drought index that develoved by climate elements,i.e,temperatures and rain fall. Value of drought index is less than 5.0 for drought condition,which rain fall in mm and temperature in Kelvin. El Niño event causes drought in Eastern and Southern of Indonesian region than non-El Niño year. El Niño gives drought for Indonesian region,but not all of drought caused by El Niño event,those are other factor for instantce east monsoon. Keywords : Php,Database MySQL, Drought Index, El Niño, Monsoon Monsun disebabkan oleh beda sifat fisis darat dan laut yang dicirikan oleh beda tekanan yang menimbulkan perpindahan massa udara. Monsun terdiri dari dua sirkulasi musiman yang berbeda yaitu siklus antisiklon darat pada musim dingin dan siklus siklon darat pada musim panas dibelahan bumi utara atau selatan. Monsun berhembus secara tunak dalam musim panas dan berlawanan pada musim dingin. Hal ini terjadi akibat perubahan gradien tekanan. Di daerah Indonesia terdapat monsun Asia BBU musim dingin dan monsun Australia BBS musim dingin4). El Niño merupakan gangguan periodik terhadap sistem iklim yang terjadi sekitar lima tahunan. Pusat aktivitasnya terletak di Pasifik Ekuator terutama pada daerah Niño 3, namun pengaruhnya meluas diluar Pasifik. Gejala El Niño merupakan kolam panas di Pasifik dan La Niña sebaliknya. Dalam kondisi El Niño, curahan bergerak kearah timur sehingga daerah Indonesia mengalami musim kemarau yang panjang5). Beberapa dugaan bahwa peristiwa El Niño terjadi akibat melemahnya angin pasat. Akibat pelemahan ini terjadi perbedaan muka laut antara bagian barat dan timur ekuator. Perbedaan ini ditujukkan oleh gejala gelombang Rossby yang merambat ke timur,namun setelah terhalang oleh benua Amerika, sebagian berbalik lagi kearah barat

1. Pendahuluan Faktor monsun dan ENSO (El Niño-Southern Oscillation) merupakan penyebab utama terjadinya bencana kekeringan di Indonesia. Keragaman harga curah hujan memiliki variasi besar dibandingkan unsur iklim lain seperti kelembapan,suhu, tekanan udara dan lainya. Sehingga mekanisme kekeringan lebih dipengaruhi oleh curah hujan. Musim kemarau dan bencana kekeringan disebabkan oleh rendahnya curah hujan,meskipun suhu udara tinggi juga mempengaruhi kekeringan. Perbandingan besarnya curah hujan dan suhu udara permukaan dinyatakan secara fisis untuk menghitung besar intensitas kekeringan dengan P (indeks kekeringan)1,2). Indonesia sebagai kontinen maritim memiliki luas laut 70 %,darat 30% dan udara 100%. Siklus hidrologi hanya mempengaruhi curah hujan lokal saja,tetapi untuk secara keseluruhan (global) lebih dipengaruhi oleh monsun dan ENSO. Insolasi yang kuat akibat dari equinok dua kali dalam setahun menimbulkan konveksi yang kuat sehingga memudahkan terbentuknya awan. Indonesia dengan perairan yang luas akan memegang peranan penting dalam perubahan fluks panas sensibel dan panas laten kondensasi uap air permukaan laut3).

97

98

KFI Vol. 13 No. 2, 2002

dalam bentuk gelombang Kelvin. Selisih amplitudo antara dua gelombang diatas menyebabkan terjadi gradient tekanan air laut, sehingga timbul kolam panas di daerah Pasifik pada kondisi tekanan tinggi. Kerumitan dinamika atmosfer ekuator dan keunikan pembentukan awan di kontinen maritim Indonesia menyebabkan kesulitan prediksi cuaca dengan ketelitian tinggi6,7). 2. Database Meteorologi Pada penelitian ini digunakan database curah hujan dan suhu permukaan sekitar wilayah Indonesia: a. Sumber data adalah database NOAA http://wwb.wesley.noaa.gov pada selang waktu tahun 1990-1999, 90-150BT, 20LS-20LU,dan lebar grid 2.5 derajat. b. Data musim kemarau dan karakteristik curah hujan,sumber data oleh Badan Meteorologi dan Geofisika,Jakarta, selang waktu tahun 1961-2001 yang di simpan pada server medac.geoph.itb.ac.id. 3. Arsitektur Web Komputasi Penerapan komputasi dalam web memiliki tiga kuci pokok yakni: antarmuka dengan pelanggan dalam browser,server web, dan server database. CLIENTS

WEB SERVER (APACHE)

API

CGI (PHP) REQUEST

ODBC (MySQL)

Serviets (Jserv)

http www

JDBC

Logger + Sensor

Gambar 1. Arsitektur Web Komputasi Web server dan database MySQL dibuat dalam satu komputer untuk efisiensi,www sudah tersedia pada jaringan internet,dan clients adalah tempat melakukan program dan membaca hasil melalui internet yang biasanya dilakukan dari rumah melalui telepon atau di laboratorium. Web server berguna untuk antarmuka dengan www melalui http yang dibuat dengan program Jserv sehingga dapat diminta dari pelanggan. Bahasa Squence Query Language (SQL) diimplementasikan dengan database MySQL yang sudah banyak dipakai dalam e-commerce di internet. Meskipun database masih sederhana,tapi sudah cukup digunakan untuk pemrosesan dan pengarsipan data yang teratur secara baik8). Sistem MySQL telah diinstall pada sebuah sever di Laboratorium Sains Radio Atmosfer, Program Studi Meteorologi, GMITB. Peluncurannya sejak tahun 1997 dengan nama domain medac.geoph.itb.ac.id atau lebih ringkasnya MEDAC. Dengan server ini sudah banyak dimanfaatkan untuk tugas akhir, RUT, dan pengabdian kepada masyarakat dibidang Meteorologi. Berikut ini adalah format struktur data menggunakan bahasa MySQL untuk data cuaca yang dibuat dengan modifikasi dari struktur data keluran Badan Meteorologi dan Geofisika (BMG).

Tabel 1. Struktur data cuaca nasional Field Tgl T07 T13 T18 TRR TMAX TMIN CHujan LPM Evapo Tekanan RH07 RH13 RH18 RHRT vwm dvwm vw dvw latitude longitude Provinsi altitude

Type int(11) Float(10,2) Float(10,2) Float(10,2) Float(10,2) Float(10,2) Float(10,2) Float(10,2) int(11) Float(10,2) Float(10,2) Float(10,2) int(11) int(11) int(11) Float(10,2) Char(3) float(10,2) char(3) float(10,2) float(8,3) Varchar(35) float(5,3)

Dengan menggunakan PHP sebagai bahasa script yang dibuat dipelanggan dan dikirim ke web server,script tersebut diharapkan akan dapat melakukan kerja secara interaktif antara MySQL-http,sehingga akan diperoleh perhitungan dan model atmosfer yang diinginkan. Pada penelitian ini hanya menggunakan data curah hujan dan suhu untuk menghitung indeks kekeringan pada lokasi 90150BT dan 20LS-20LU yang meliputi wilayah Indonesia dan sekitarnya. 4. Perhitungan Indek Kekeringan Kekeringan merupakan keadaan permintaan lebih besar dari persediaan air. Ketersediaan air ditinjau dari curah hujan meskipun masih banyak faktor yang terlibat dalam persoalan ketersediaan air tersebut, karena ketidak kontinuan curah hujan terhadap waktu dan tempat,maka nilai rata-rata curah hujan sering dipakai. Penyebab utama kekeringan adalah kurangnya ketersediaan air sehingga unsur curah hujan dan suhu adalah penyebab utama bencana kekeringan. Faktor Indek kekeringan adalah jumlah akumulasi curah hujan tahunan disuatu lokasi dibagi dengan suhu rata-rata tahunan secara fisis ditulis untuk satu posisi: 365

P =

∑

Ri

∑

12

i =1 12 j =1

T

j

dimana Ri = curah hujan hari ke-i Tj= suhu bulan ke-j P = faktor kekeringan

(1)

KFI Vol. 13 No. 2, 2002

99

PETA INDEX KEKERINGAN TAHUN 1996 20 9.17 7.39 4.35 4.37 4.43 6.24 7.88 5.78 6.12 5.60 6.13 7.08 6.74 7.93 8.12 7.54 5.61 5.17 5.20 5.93 6.42 5.88 5.61 5.41 8.90 7.29 7.64 5.14 4.60 4.67 8.59 8.77 6.35 5.91 6.33 7.75 7.34 7.93 9.12 8.54 7.34 6.82 7.27 7.21 6.28 6.19 6.07 6.06

15

9.53 8.50 8.94 5.28 5.27 6.22 8.33 7.86 7.35 7.16 8.37 8.77 8.02 8.72 10.53 10.04 10.24 10.98 10.79 10.24 8.44 7.65 7.32 6.84 11.04 9.71 6.79 6.79 8.60 10.99 7.75 5.84 8.70 9.85 9.31 9.07 7.15 8.25 10.22 11.75 11.78 12.15 11.75 12.28 10.99 10.10 9.76 8.44

10 11.31 10.71 9.17 9.15 8.63 10.22 8.69 9.86 11.09 11.16 10.39 9.82 9.11 6.35 8.52 11.77 11.66 12.02 12.76 13.02 11.66 13.37 10.29 13.34 12.71 11.25 7.60 8.14 8.20 9.14 9.72 11.30 12.41 10.71 10.71 11.66 9.39 5.06 5.55 11.29 12.14 12.98 8.36 13.20 13.53 8.08 7.15 5.60

5 LINTANG

5.45 11.37 4.23 5.67 6.34 5.98 4.49 4.82 4.40 9.55 7.39 6.18 7.51 7.93 6.07 6.72 4.44 6.86 6.63 6.20 6.76 6.85 4.38 4.54 5.94 5.66 5.91 5.03 7.47 8.18 7.94 5.97 7.62 6.52 4.91 5.97 5.21 6.91 7.30 7.41 6.60 6.89 7.13 5.65 5.07 4.04 3.35 5.22

0 5.86 3.45 2.44 4.92 7.51 4.84 7.66 5.88 6.97 7.38 6.93 7.49 4.69 6.78 6.86 8.95 5.32 7.84 6.58 5.25 6.49 5.65 4.79 5.75 4.67 4.72 6.51 4.31 5.07 6.69 7.30 3.90 6.88 7.03 5.08 7.07 3.90 5.30 5.71 5.94 8.06 6.18 4.55 5.02 6.42 8.08 6.23 6.58

-5 3.67 3.86 4.11 6.27 6.00 5.05 3.41 4.66 5.19 4.11 3.30 4.72 4.22 4.44 5.10 5.12 4.77 4.60 4.00 7.25 5.16 5.89 6.14 5.15 6.06 6.62 6.68 6.43 6.64 6.18 4.33 5.33 7.88 5.75 5.73 5.40 5.08 4.76 6.65 6.05 4.98 5.42 4.86 5.21 6.39 4.24 3.93 5.53

-10 5.63 5.35 5.40 6.36 5.18 4.61 4.04 4.94 4.67 5.97 5.28 3.75 5.25 4.36 5.25 5.73 6.39 3.66 3.05 2.65 3.73 3.50 6.83 4.92 5.64 7.42 3.03 4.77 8.10 6.31 7.75 7.15 5.25 4.79 3.74 6.81 6.52 6.78 6.66 5.95 6.89 3.11 8.12 9.10 2.96 3.76 5.67 3.12

-15 4.00 2.81 3.06 7.16 9.57 8.72 6.70 5.30 5.76 4.68 4.26 3.87 3.13 5.47 6.77 7.90 5.77 4.94 5.01 6.50 6.37 6.39 6.02 7.02 9.98 6.40 4.77 6.22 5.94 8.24 8.69 8.55 6.72 8.79 9.81 7.69 4.27 6.45 8.13 4.18 3.71 3.72 6.82 7.99 6.88 12.09 9.98 8.44

-20

90

95

100

105

110

115

120

125

130

135

140

145

150

BUJUR TIMUR

Gambar 2. Hasil perhitungan indeks kekeringan tahun 1996

PETA GARIS KESAMAAN FAKTOR HUJAN TAHUN 1996 20

13.00 15

12.00 11.00

10

10.00 9.00

LINTANG

5

8.00 7.00

0

6.00 -5

5.00 4.00

-10

3.00 2.00

-15

1.00 0.00

-20 90

95

100

105

110

115

120

125

130

135

140

BUJUR TIMUR

Gambar 3. Garis kesamaan faktor hujan tahun 1996

145

150

100

KFI Vol. 13 No. 2, 2002

PETA INDEX KEKERINGAN TAHUN 1997 20 5.03 3.85 1.27 2.81 4.15 7.39 13.19 9.70 14.47 1.27 3.82 4.46 6.13 5.71 12.13 4.16 5.29 4.10 3.62 2.08 1.33 1.38 1.25 1.09 1.67 0.67 0.70 0.85 0.99 3.72 8.59 5.78 1.98 1.45 1.19 1.66 1.56 1.75 1.33 1.38 1.13 1.19 1.68 1.90 1.51 1.19 1.12 1.00

15

1.54 1.64 1.82 0.76 1.54 1.00 2.01 1.69 1.59 1.30 1.42 1.76 2.10 1.69 2.50 1.89 1.39 1.79 2.12 2.43 2.75 2.41 2.17 1.69 1.74 2.05 2.07 1.27 1.87 3.53 1.99 1.27 1.99 2.38 1.92 1.79 1.31 2.05 1.75 2.41 2.11 2.69 2.41 2.76 3.24 3.05 2.73 2.68

10

2.24 2.36 2.26 2.12 2.62 2.73 2.25 2.52 2.99 3.14 2.62 2.31 1.86 1.63 4.16 3.59 3.28 3.37 3.34 3.48 3.19 5.50 4.75 3.29 8.19 7.93 6.96 5.40 6.41 6.92 7.61 7.68 8.03 7.83 8.21 8.22 5.41 4.42 5.40 7.21 6.68 7.26 6.08 9.15 9.24 5.45 10.02 10.54

5 LINTANG

9.04 8.93 9.64 7.06 6.58 6.43 6.86 8.00 9.71 9.18 6.60 5.62 4.94 4.39 4.60 5.55 5.59 5.07 6.19 7.03 8.37 9.96 12.03 12.17 6.92 7.21 8.27 7.63 6.67 5.19 6.15 8.08 8.31 8.46 6.08 5.66 5.29 4.46 3.25 4.36 5.10 4.99 5.72 5.92 7.66 8.49 9.18 10.53

0 4.83 5.44 5.22 6.18 6.02 5.52 5.90 8.19 7.12 6.39 5.98 5.21 5.36 4.16 3.26 4.09 5.09 5.25 8.01 4.79 7.08 7.61 8.01 8.29 4.69 4.81 4.76 5.06 5.37 5.51 5.50 6.07 6.27 5.95 4.97 5.93 5.10 4.76 4.74 12.64 6.80 4.88 6.80 4.63 5.80 7.75 8.03 7.55

-5 6.02 5.51 4.93 5.06 5.15 4.67 5.03 5.75 4.93 4.08 4.97 5.99 5.37 4.42 4.05 3.42 4.65 4.98 4.93 5.35 7.26 7.32 6.06 5.61 7.05 6.07 6.32 6.14 4.94 4.18 4.25 4.94 3.99 3.56 4.61 4.81 4.68 4.08 3.76 3.56 4.36 4.73 4.81 5.04 5.26 4.58 5.93 6.39

-10 8.98 5.84 5.54 5.02 4.04 2.82 2.91 3.02 3.05 3.10 3.70 3.82 4.20 4.11 3.80 4.14 5.27 3.71 4.15 5.04 7.01 6.60 5.61 7.11 4.81 4.88 5.00 4.85 5.05 4.96 5.02 3.75 4.23 3.05 4.44 4.13 2.57 3.25 3.80 3.05 2.58 4.00 3.97 5.48 3.34 4.11 5.63 4.48

-15

5.09 3.97 3.23 3.88 4.32 4.69 5.69 5.83 4.34 9.10 7.89 5.42 3.38 3.00 3.89 4.23 2.69 3.50 2.38 3.27 4.51 4.53 8.23 10.43

-20

4.37 4.30 6.64 4.88 7.09 6.16 5.59 4.10 5.23 5.33 5.96 5.48 3.68 2.29 2.75 3.55 3.85 4.65 4.09 3.66 2.79 4.78 3.78 5.95

90

95

100

105

110

115

120

125

130

135

140

145

150

BUJUR TIMUR

Gambar 4. Hasil perhitungan indeks kekeringan tahun 1997

PETA GARIS KESAMAAN FAKTOR HUJAN TAHUN 1997 20

14.00 15

13.00 12.00

10

11.00 10.00

LINTANG

5

9.00 8.00

0

7.00 6.00

-5

5.00 4.00

-10

3.00 2.00

-15

1.00 0.00

-20 90

95

100

105

110

115

120

125

130

135

140

BUJUR TIMUR

Gambar 5. Garis kesamaan faktor hujan 1997

145

150

KFI Vol. 13 No. 2, 2002

101

PETA INDEX KEKERINGAN TAHUN 1998 20 10.73 3.99 3.06 4.33 7.91 9.06 14.36 8.87 12.60 3.07 12.07 8.25 9.86 9.38 13.64 8.89 8.41 6.70 6.42 6.22 5.37 5.58 6.14 5.75 7.97 1.96 2.07 3.83 7.30 7.94 9.57 7.90 7.93 7.78 6.09 7.42 6.37 9.39 8.99 8.84 7.96 6.90 6.00 6.08 5.54 5.63 5.01 4.82

15 9.26 7.82 7.62 4.51 9.27 8.09 9.58 8.27 7.96 6.94 8.77 9.10 9.79 8.93 9.64 9.09 7.58 6.28 5.85 5.91 5.07 4.66 4.37 4.14 9.52 10.29 9.42 5.89 9.41 13.44 7.83 5.99 8.02 7.66 9.07 8.11 6.35 8.09 8.41 9.42 9.22 7.73 9.42 5.77 6.84 5.81 4.77 4.49

10 9.91 10.65 10.01 8.44 7.69 10.54 7.50 8.41 9.31 8.92 8.41 7.96 7.53 4.81 12.65 8.96 8.91 7.78 7.49 7.02 6.99 4.84 6.04 6.10 10.38 10.22 6.29 5.08 7.52 7.55 8.08 8.41 8.97 7.65 7.11 7.13 6.89 4.65 5.08 8.10 8.43 7.98 9.22 7.89 8.12 4.88 6.93 6.57

5 LINTANG

11.46 11.09 9.23 8.39 7.54 8.46 8.47 9.21 10.07 9.44 6.70 7.10 6.84 6.56 7.26 7.86 7.60 7.46 7.03 6.55 7.38 6.91 6.43 6.71 12.53 12.28 12.59 13.21 8.76 7.49 9.19 10.32 11.20 9.55 6.74 6.54 7.27 6.67 7.08 7.26 8.53 8.39 8.59 6.53 6.30 5.13 4.85 4.46

0 11.29 12.79 12.83 13.08 11.32 7.31 10.24 12.05 11.63 9.34 7.78 9.02 9.46 6.48 6.08 7.17 11.49 11.09 13.93 7.49 7.46 7.05 6.84 5.79 12.63 14.08 13.81 14.11 12.51 10.87 9.54 11.08 10.32 9.02 8.69 9.68 10.77 7.16 6.59 9.42 13.97 13.24 13.99 7.23 9.68 10.03 11.29 8.74

-5 13.54 14.77 13.40 13.82 12.59 8.85 7.77 9.15 7.55 7.35 7.66 9.48 9.45 6.71 6.68 6.60 7.45 9.24 7.55 10.23 15.87 12.67 8.25 10.33 13.70 13.65 13.04 12.09 10.94 9.56 9.54 9.95 7.12 6.30 5.88 5.72 5.57 3.92 5.16 5.34 7.26 7.15 8.01 8.09 7.87 7.60 5.37 5.98

-10 6.10 8.84 8.71 8.18 7.83 6.81 6.39 5.57 4.44 4.13 3.70 3.14 3.66 3.72 4.28 4.89 5.81 4.61 5.59 6.34 6.19 6.62 5.67 7.67 3.42 2.39 4.79 4.98 4.60 6.09 4.19 4.64 3.63 4.68 4.46 3.98 4.52 5.58 3.41 3.01 3.34 3.20 4.68 5.60 3.46 4.18 8.28 8.13

-15 10.34 8.58 3.27 5.36 5.62 5.07 5.82 5.04 5.62 3.86 5.75 2.69 3.37 6.18 4.19 3.34 3.44 4.34 4.74 4.99 3.31 3.32 6.01 2.92 7.92 5.77 6.44 4.75 6.76 7.83 6.39 5.53 2.64 3.00 5.63 3.67 3.42 4.58 4.40 3.62 3.97 3.98 9.45 7.35 12.52 8.69 6.28 6.48

-20

90

95

100

105

110

115

120

125

130

135

140

145

150

BUJUR TIMUR

Gambar.6 Hasil perhitungan indeks kekeringan tahun 1998 PETA GARIS KESAMAAN FAKTOR HUJAN TAHUN 1998 20

12.00 15

11.00 10.00

10

9.00

LINTANG

5

8.00 7.00

0

6.00 5.00

-5

4.00 -10

3.00 2.00

-15

1.00 -20 90

95

100

105

110

115

120

125

130

135

140

BUJUR TIMUR

Gambar 7. Garis kesamaan faktor hujan 1998

145

150

0.00

102

KFI Vol. 13 No. 2, 2002

Tabel 2. Persentase Wilayah Musim Kemarau dan Karakteristik Curah hujan (Sumber Badan Meteorologi dan Geofisika, Jakarta) TAHUN

DIBAWAH NORMAL

NORMAL

DIATAS NORMAL

GEJALA ALAM

BENCANA ALAM

1961

94

6

0

El Nino

Kekeringan

1962

33

39

28

-

-

1963

92

8

0

El Nino

Kekeringan

1964

12

20

68

-

-

1965

96

4

0

El Nino

Kekeringan

1966

65

26

9

-

Kekeringan

1967

96

4

0

El Nino

Kekeringan

1968

0

8

92

-

-

1969

91

9

0

El Nino

Kekeringan

1970

31

41

28

-

-

1971

34

33

33

-

-

1972

98

2

0

El Nino

Kekeringan

1973

2

11

87

-

-

1974

7

22

71

-

-

1975

9

17

74

-

-

1976

72

28

0

El Nino

Kekeringan

1977

78

20

2

El Nino

Kekeringan

1978

3

12

85

-

-

1979

46

26

28

-

Kekeringan

1980

67

17

16

-

1981

15

28

57

-

-

1982

100

0

0

El Nino

Kekeringan

1983

52

19

29

El Nino

Kekeringan

1984

15

18

67

-

-

1985

24

44

62

-

-

1986

28

26

46

-

-

1987

91

9

0

El Nino

Kekeringan

1988

57

30

13

El Nino

Kekeringan

1989

10

52

38

-

-

1990

12

60

28

-

-

1991

98

2

0

El Nino

Kekeringan

1992

16

40

44

-

-

1993

60

37

3

El Nino

Kekeringan

1994

99

1

0

El Nino

Kekeringan

1995

26

59

15

-

-

1996

26

50

24

-

-

1997

94

5

1

El Nino

Kekeringan

1998

44

41

15

-

-

1999

67

25

28

-

Kekeringan

2000

30

60

10

-

-

2001

-

KFI Vol. 13 No. 2, 2002

103

4. Pemilihan akumulasi tahunan adalah untuk melihat ketersediaan air selama setahun yang diterima pada permukaan,sedangkan suhu rata-rata tahunan adalah untuk menghindari pengaruh lokal terhadap kekeringan. Dalam penentuan besar indeks kekeringan biasanya curah hujan menggunakan satuan mm/tahun dan suhu dalam derajat Celcius. Batas kering adalah sekitar 40. Dalam penelitian ini perumusan diatas dimodifikasi menggunakan satuan untuk curah hujan mm/tahun dan suhu dalam skala Kelvin sehingga batas kering menjadi 5. Harga ini diperoleh dengan pertimbangan curah hujan tahunan di Indonesia sebagian besar lebih dari 1350 mm, dan suhu tahunan rata-rata sekitar 25 0 C atau 298 K.

5.

6.

5. Hasil dan Analisa Dengan menggunakan web sebagai media komputasi akan menghasilkan peta garis kesamaan indeks kekeringan untuk daerah wilayah Indonesia dengan simultan, cepat,tepat,dan interaktif. Pada penelitian ini digunakan data pada selang waktu 1990-1999 sehingga lengkap diperoleh ada gejala monsun, El Niño,dan La Niña. Pada tahun 1996 (lihat Gambar 2,3) adalah sebelum El Niño,sudah mulai menunjukkan penurunan nilai indeks kekeringan dibandingkan tahun sebelumnya khusus pada bujur 90-150BT dan lintang 20LS-20LU,harga indeks kekeringan pada belahan bumi selatan sepanjang 10 tahun memang lebih rendah dibandingkan di belahan bumi utara. Harga ini didominasi oleh efek Monsun Asia basah dan Monsun Australia yang kering. Pada tahun 1997 (lihat Gambar 4,5) merupakan tahun El Niño dan indeks secara drastis sangat menyolok turun pada bujur 90150BT seperti bentuk lidah,indeks umumnya dibawah harga sembilan. Bagian selatan pulau Jawa dan Nusa Tenggara menjadi lebih kering adalah akibat gabungan El Niño dan Monsun Australia yang menimbulkan peta faktor hujan dengan harga kecil semakin menjorok ke arah ekuator. Pada tahun 1998 justru merupakan tahun La Niña (lihat Gambar 6,7) memiliki indek yang lebih besar,kecuali belahan selatan. 6. Kesimpulan 1.

2.

3.

Indeks kekeringan adalah batas dimana wilayah di kategorikan kering jika indeksnya lebih kecil dari 5.0,dan basah diatas 5.0 basah. Dari indeks menunjukkan bahwa setiap kejadian El Niño,maka daerah wilayah Indonesia bagian timur dan selatan tepengaruh menjadi lebih kering dibanding dengan tahun normal. Setiap kejadian El Niño akan terjadi kekeringan di Wilayah Indonesia,tetapi tidak berlaku sebaliknya (lihat tabel 2).

Kondisi kering akibat Monsun Australia adalah faktor utama yang menyebabkan kekeringan di Indonesia dari sepuluh tahun pengamatan. Perhitungan dengan web komputasi akan mempercepat prediksi dan perhitungan cuaca secara interaktif,dapat diakses dari manapun asalkan masih terhubung dengan internet,efisiensi server basisdata, user hanya buat alur script melalui PC pelanggan kemudian dikirim ke server database memberi biaya yang murah,dan kenyataan bahwa stasiun klimatologi tersebar di daerah akan memungkinkan perhitungan dan prakiraan cuaca lebih cepat serta otomatik dan akan mendapat hasil yang lebih dipercaya. Program MySQL dan PHP adalah berbasis internet yang diperoleh dengan gratis sehingga untuk kepentingan pendidikan dan penelitian sangat cocok.

Ucapan Terima Kasih Penelitian ini disponsori oleh sebagian dana RUT VII.I-2001, Kerja sama LP-ITB dan KMRT dengan Kontrak No 011.11/SK/RUT/2001. Daftar Pustaka 1.

2.

3.

4. 5.

6.

7. 8.

Bayong,Tj.H.K., Proses Fisis Atmosfer-Osean pada El Niño dan dampaknya terhadap musim di Indonesia, Prosiding Seminar Media Dirgantara, Bandung, (1996). Bayong, Tj.H.K., The impact of El Niño on season in Indonesia Monsoon Region, Proc.of International Workshop on Climate System of Monsoon Asia, Kyoto, Japan (1996). Siregar, Plato Martuani, Model 1-D pertumbuhan awan konveksi diatas Bandung, Tesis Magister Program studi Oseanografi dan Sains Atmosfer, ITB, (2001). Ramage,C.S., Monsoon Meteorology, Academic Press, New York, 1971. Trenberth, K E., El Niño Defenition, Workshop on ENSO and Monsoon, ICTP, Italy, WMO No 896, (1996). Hirota, I., Dynamic of the Equatorial Middle Atmosphere, The Fourt International Symposium of Equatorial Observation over Indonesia, RASC, (1992). Kato, S., Atmosphere in Motion over Indonesia and Global Climate, PIT. HAGI XIX, Bandung, (1994). Jesus C., Harish Rawat, Sascha S.,Chris S., and Deepak Veliath, Profesional PHP Programming, Wrox Press Ltd, 1999.