Teknik penggerombolan fuzi untuk pewilayahan curah hujan
Vol. 1 2 No. 3
Jurnal llmu Pertanian Indonesia, Desember 2007, hlm. 140-146
ISSN 0853 421 7
-
TEKNIK PENGGEROMBOLAN FUZI UNTUK PEWILAYAHAN CURAH HUJAN
D I SENTRA PRODUKSI PAD1
Aris ~ramudial)*,Yonny ~oesrnaryono~),
Irsal as^), Tania ~ u n e ~
I)Wayan
,
~stika~),
Eleonora ~untunuwu')
ABSTRACT
APPLICATIONS OF FUZZY CLUSTERING TECHNICS FOR RAINFALL ZONING
AT CENTRE OF PADDY AREA
Rainfall zoning analysis with fuzzy clustering method has been performed at the centre of paddy area in the
northern coast of Banten Province and West Java Province. Rainfall data recorded in the 1980-2006 period from
62 rainfall stations i n the northern coast of Banten Province and from 75 rainfall stations at Karawang and
Subang in the northern coast of West Java Province have been used in this analysis. For the first analysis a
calculation of arithmetic mean values representing El-Nino, La-Nina and Normal condition has been performed.
Next, a fuzzy clustering analysis is applied to these mean values. The clustering analysis consists of two steps.
First, a symmetric and reflective compatibility relation matrix describing a distance function between rainfall
stations is calculated. Second, a fuzzy equivalency relationship i.e. a transitive approach of fuzzy compatibility
matrices is determined. The results of analysis indicate a difference in the equivalency level among the stations
under the El-Nino, La-Nina and Normal conditions in the northern coast of Banten Province and West Java
Province. Based on the 75% equivalency level, in the northern coast of Banten area can be grouped into four
rainfall zones under El-Nino condition, two zones under La-Nina condition and three zones under Normal
condition. On the other hand, in the northern coast of West Java area can be grouped into three zones under ElNino condition, two zones under La-Nina condition, and four zones under Normal condition.
Keywords: Arithmetic means values, El-Nino, La-Nina, Fuzzy clustering, Rainfall zoning
ABSTRAK
Analisis pewilayahan curah hujan dengan
metode penggerombolan fuzi (fuzzy clustering)
dilakukan pada wilayah sentra produksi padi di
pantai utara (pantura) Banten dan Jawa Barat. Data
curah hujan bulanan hasil pengamatan periode
1980-2006 dari 62 stasiun di pantura Banten dan 75
stasiun di Karawang dan Subang di pantura Jawa
Barat digunakan dalam analisis tersebut. Pada tahap
awal analisis dihitung nilai rata-rata curah hujan
yang mewakili tahun El-Nino, tahun La-Nina, dan
')
*)
3,
4,
*
Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi Badan Penelitian dan
Pengembangan Pertanian Departemen Pertanian, Bogor
Departemen Geofisika dan Meteorologi Fakultas Matematika
dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor, Bogor
16680
Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan
Pertanian Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian
Departemen Pertanian, Bogor
Departemen Keteknikan Pertanian Fakultas Teknologi
Pertanian Institut Pertanian Bogor, Bogor 16680
Penulis
korespondensi:
+62.251312760,
e-mail:
arispramudia@yahoo.com
tahun Normal. Analisis pewilayahan fuzi dilakukan
terhadap nilai rata-rata curah hujan yang mewakili
tahun El-Nino, tahun La-Nina, dan tahun Normal
tersebut. Analisis dilakukan melalui dua tahap, yaitu
penentuan relasi kompatibilitas fuzi bersifat simetrik
dan refleksif, menggambarkan fungsi jarak yang
diterapkan pada set data tertentu, dan kemudian
dilanjutkan dengan penentuan relasi ekuivalensi fuzi
yang merupakan hampiran transitif dari relasi
kompatibilitas fuzi. Hasil analisis menggambarkan
bahwa terdapat perbedaan tingkat ekuivalensi data
curah hujan antara stasiun antara tahun El-Nino,
tahun La-Nina, dan tahun Normal di wilayah pantura
Banten maupun wilayah pantura Jawa Barat. Pada
tingkat ekuivalensi fuzi 75%, pada tahun El-Nino di
pantura Banten dapat dikelompokkan menjadi 4
wilayah hujan, pada tahun La-Nina menjadi 2
wilayah hujan, dan pada tahun Normal dapat
dikelompokkan menjadi 3 wilayah hujan. Di pantura
Jawa Barat, pada tahun El-Nino dapat dibagi
menjadi 3 wilayah hujan, pada tahun La-Nina dapat
dikelompokkan menjadi dua wilayah hujan, dan
pada tahun Normal dapat dikelompokkan dalam
empat wilayah hujan.
Vol. 12 No. 3
Kata kunci: El-Nino, La-Nina, penggerombolan
fuzi, wilayah hujan
PENDAHULUAN
Kejadian kekeringan akibat El-Nino telah
menyebabkan meningkatnya luas pertanaman yang
terkena kekeringan sampai 8-10 kali lipat dari luas
kekeringan pada kondisi normal. Sebaliknya, La-Nina
telah menyebabkan meningkatnya luas pertanaman
yang terkena banjir sampai 4-5 kali lipat dari kondisi
normal. Tercatat bahwa pada tahun El-Nino 1991,
1994, 1997, dan 2003 luas pertanaman tanaman padi
telah mengalami kekeringan berturut-turut seluas 868
ribu, 544 ribu, 504 ribu, dan 568 ribu ha dengan
luasan gagal panen (puso) masing-masing seluas 192
ribu (22%), 161 ribu (30°/o), 88 ribu (18%), dan 117
ribu ha (21%) (Direktorat Perlindungan Tanaman
Pangan 2006a). Sementara itu, pada tahun La-Nina
1988, 1995, dan 2000 luas daerah yang mengalami
banjir dan genangan berturut-turut mencapai 130 ribu
ha, 218 ribu ha, dan 244 ribu ha dengan luasan puso
masing-masing seluas 29 ribu ha (22%), 47 ribu ha
(22%), dan 59 ribu ha (24%) (Direktorat Perlindungan Tanaman Pangan 2006b). Hal tersebut tentu saja
pada akhirnya dapat menjadi salah satu pemicu
tejadinya kerawanan pangan, baik di daerah maupun
secara nasional. Sejauh ini, berbagai usaha untuk
mengantisipasi ha1 tersebut sudah banyak dikaji dan
dilakukan oleh beberapa kalangan, salah satunya
adalah melakukan pewilayahan curah hujan melalui
analisis gerombol (cluster analysis) sebagai langkah
awal untuk menentukan wilayah prediksi curah hujan.
Sistem klasifikasi curah hujan di Indonesia yang
sudah tua tetapi cukup banyak digunakan dalam
berbagai aplikasi adalah sistem klasifikasi tipe hujan
yang dikemukakan oleh Schmidt dan Ferguson
(1951), pewilayahan wilayah prediksi hujan oleh
Boerema (1933), serta sistem klasifikasi zona agroklimat yang dikemukakan oleh Oldeman (1975).
Klasifikasi curah hujan tersebut didasarkan pada ciri
jumlah bulan basah dan jumlah bulan kering.
Dengan perkembangan sains pada beberapa
dasawarsa terakhir, para ahli mulai menerapkan
teknik analisis statistik, kalkulus, dan pemodelan
dalam melakukan pewilayahan curah hujan. Tim
Puslittanak (1996) melakukan analisis pewilayahan
curah hujan di berbagai wilayah di Indonesia menggunakan kombinasi teknik analisis komponen utama
(princ@/e component ana&sis, P a ) da n analisis
gerombol menggunakan metode k-rataan. Dalam
metode PCA analisis hanya dilakukan pada sebagian
data yang menjelaskan 75-80% dari seluruh keragaman data. Di sisi lain, apabila 20-25% data yang tidak
digunakan dalam analisis ternyata memiliki ciri yang
khas dan dapat mewakili satu atau lebih wilayah
tersendiri, maka analisis pewilayahan dengan metode
ini menjadi bias dan bahkan menghilangkan informasi
yang sebetulnya sangat penting. Di samping itu,
metode tersebut sangat dipengaruhi oleh subjektivitas
yang tinggi dalam menentukan jumlah kelas atau
jumlah wilayah yang terbentuk (Pramudia e t al, 1994;
Syahbuddin e t al. 1999). Beberapa peneliti mengemukakan teknik klasifikasi fuzi sebagai alternatif
teknik pengelompokan yang lebih baik (Kronenfield
2003; Panagoulia e t a/, 2006) tetapi belum pernah
diterapkan pada analisis pewilayahan curah hujan.
Pewilayahan curah hujan dilakukan dengan
metode penggerombolan fuzi bertujuan mendapatkan wilayah prediksi curah hujan. Sebagai studi kasus,
digunakan data curah hujan dari 62 stasiun curah
hujan di sentra produksi padi di pantura Banten dan
dari 53 stasiun hujan di pantura Jawa Barat (Subang
dan Karawang).
METODE
Data curah hujan yang digunakan adalah data
yang dikompilasi pada sistem basis data iklim yang
terdapat di Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi
Bogor, yang diperoleh dari Kantor Dinas Pengelolaan
Sumber Daya Air Provinsi Banten, serta dari Perum
Jasa Tirta I1 Divisi I1 Karawang dan Perum Jasa Tirta
I1 Divisi I11 Subang.
Berdasarkan riwayat kejadian El-Nino dan LaNina selama periode 1980-2006 dilakukan pemisahan
data curah hujan bulanan ke dalam 3 kelompok, yaitu
seri data curah hujan tahun-tahun El-Nino, tahuntahun Normal, dan tahun-tahun La-Nina, serta
dilakukan penghitungan rata-rata sehingga dihasilkan
nilai-nilai rata-rata curah hujan bulanan pada tahuntahun El-Nino, tahun-tahun Normal, dan tahun-tahun
La-Nina di setiap stasiun curah hujan. Analisis
pewilayahan dilakukan terhadap data rata-rata pada
142 Vol. 12 No. 3
tahun-tahun El-Nino, tahun-tahun Normal, dan tahuntahun La-Nina.
Pewilayahan dengan teknik analisis gerombol fuzi
dianalisis melalui 2 tahap, yaitu diawali dengan
menentukan relasi kompatibilitas fuzi dan kemudian
menentukan relasi ekuivalensi fuzi. Untuk itu disusun
matriks segi yang berisi data curah hujan stasiun
sejumlah kbaris dan k-kolom, dengan i dan k adalah
indeks sejumlah stasiun yang dianalisis. Matriks dibuat
untuk setiap bulan ke-j dari k1untuk bulan Januari
hinggak12 untuk bulan Desember.
Relasi kompatibilitas fuzi R terhadap suatu set
data Xdidefinisikan sebagai bentuk fungsi jarak kelas
Minowski yang dihitung sebagai berikut:
/=I
(Klir dan Yuan 1995).
Untuk semua E X, dengan [xij - xkj]
adalah jarak Eucliden antara curah hujan bulan ke-j
( ~ 1 2 antara
)
stasiun ke-i dan stasiun ke-k, 9 E R'
adalah tetapan yang nilainya ditentukan dengan
memperhitungkan 6, dan 6 adalah tetapan jarak yang
memastikan bahwa R(x, xJ E [0,1]. Lebih jelasnya 6
adalah nilai invers dari jarak terbesar dalam X
Penyelesaian dilakukan melalui hampiran max-min
transitif terhadap matriks kompatibilitas R sehingga
menghasilkan matriks ekuivalensi yang transitif. Suatu
relasi fuzi R(X,X) adalah transitif (atau lebih spesifik,
max-min transitif), jika
[ Ro R ] ( x ,z ) 2 max min[R(x,y ) , R ( y , z ) ]
Untuk setiap
E
PI dan (R u R) adalah:
[ Ru R ] ( x y ) = max[R(x,Y ) ,R(x,Y ) ]
(Klir dan Yuan 1995).
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hubungan antara Nilai Ekuivalensi dan
Pembentukan Wilayah Hujan
Hasil awal analisis pewilayahan adalah suatu
grafik hubungan antara nilai ekuivalensi data curah
hujan bulanan antarstasiun curah hujan dan jumlah
wilayah curah hujan dan sebaran stasiun yang
tercakup dalam wilayah hujan. Dalam penelitian ini
dihasilkan 6 buah dendogram, yang menggambarkan
tingkat ekuivalensi data curah hujan bulanan antarstasiun di wilayah Subang-Karawang dan wilayah
Banten pada tahun El-Nino, tahun La-Nina, dan tahun
Normal (Gambar 1). Dendogram tersebut menggambarkan bahwa terdapat perbedaan tingkat ekuivalensi
data curah hujan, jumlah wilayah yang terbentuk,
serta cakupan stasiun-stasiun yang ada dalam wilayah
curah hujan yang terbentuk. Dendogram ini menjadi
dasar dalam menentukan jumlah wilayah curah hujan,
dan sebaran stasiun yang tercakup dalam wilayah
curah hujan yang terbentuk.
Hasil analisis menggambarkan bahwa pada tahun
El-Nino di wilayah Banten tingkat ekuivalensi data
curah hujan antar stasiun berkisar 58-96%, pada
tahun La-Nina berkisar 54-95%, dan pada tahun
Normal berkisar 71-95%. Hal ini menggambarkan
bahwa di wilayah Banten pada saat terjadi anomali
iklim El-Nino dan La-Nina tingkat keeratan data curah
hujan antarstasiun lebih rendah dibandingkan pada
tahun Normal. Diduga terdapat stasiun-stasiun yang
curah hujannya meningkat pada tahun La-Nina atau
menurun pada tahun El-Nino, sedemikian hingga
mengakibatkan tingkat keragaman curah hujan antarstasiun menjadi lebih tinggi.
Sementara itu, di wilayah Subang-Karawang
tingkat ekuivalensi data curah hujan antarstasiun
pada tahun El-Nino berkisar 68-96%, pada tahun LaNina berkisar 71-96%, dan pada tahun Normal
berkisar 67-96%. Hal ini menggambarkan bahwa di
wilayah Subang-Karawang pada saat terjadi anomali
iklim El-Nino tingkat keeratan data curah hujan antarstasiun hampir sama dibandingkan pada tahun
Normal, sedangkan pada tahun La-Nina tingkat
keeratan data curah hujan bulanan antarstasiun
menjadi lebih tinggi dibandingkan tahun El-Nino
maupun tahun Normal. Diduga bahwa adanya anomali
iklim El-Nino tidak banyak mengubah fluktuasi curah
hujan di wilayah Subang-Karawang dibandingkan
tahun Normal, namun pada tahun La-Nina terdapat
pengaruh anomali iklim yang mengakibatkan data
curah hujan menjadi lebih seragam dibandingkan
tahun El-Nino maupun tahun Normal.
Vol. 12 No. 3
Gambar 1. Dendogram hasil analisis gerombol fuzzi terhadap data rata-rata curah hujan bulanan pada
tahun El-Nino, La-nina dan Normal di daerah Pantura Banten (A)
144
Vol. 12 No. 3
Gambar 2.
Hasil pewilayahan curah hujan di Pantura
Banten pada tahun El-Nino, La-Nina dan
tahun Normal pada tingkat ekivalensi fuzzi
75%.
Gambar3.
Hasil pewilayahan curah hujan di
Pantura Jawa Barat pada tahun El-Nino,
La-Nina dan tahun Normal pada tingkat
ekivalensi fuzzi 75%.
Vol. 12 No. 3
Wilayah Curah Hujan
KESIMPULAN
Selanjutnya tingkat ekuivalensi 75% digunakan
untuk menggambarkan hasil pewilayahan curah hujan
di Pantura Banten (Gambar 2) dan Pantura Jawa
Barat (Gambar 3). Pada tahun El-Nino, hampir semua
stasiun curah hujan di Provinsi Banten dapat
dikelompokkan menjadi satu wilayah curah hujan.
Terdapat tiga stasiun hujan yang berbeda dari
stasiun-stasiun lainnya,
yaitu
Gunungtunggal,
Bojongmanik, dan Cibeureum. Ketiga stasiun tersebut
berada di daerah perbukitan gersang di Kabupaten
Lebak dan umum-nya merupakan perkebunan sawit.
Pada tahun La-Nina, dapat dikelompokkan dalam dua
wilayah hujan. Pada tahun Normal, terdapat dua
stasiun, yaitu stasiun Cinangka dan Stasiun Kasemen,
yang tidak dapat disatukan dengan stasiun-stasiun
lainnya. Setiap stasiun berdiri sendiri menjadi satu
wilayah hujan.
Di pantura Jawa Barat, pada tahun El-Nino dapat
dibagi menjadi tiga wilayah hujan. Wilayah terluas
adalah wilayah dataran rendah yang merupakan
sentra produksl padi. Wilayah lainnya adalah bagian
selatan Kabupaten Subang yang merupakan wilayah
bergunung-gunung, meliputi wilayah hujan yang terdiri atas stasiun Sindanglaya, Kasomalang, Ciseuti,
dan Ponggang. Wilayah lainnya mencakup stasiun
Curugagung. Diperkirakan kedua wilayah tersebut
lebih basah dibandingkan wilayah pertama karena
pengaruh topografi akibat keberadaannya di lereng
gunung.
Pada tahun La-Nina, wilayah Pantura Jawa barat
dapat dibedakan dalam dua wilayah hujan. Satu
wilayah merupakan wilayah luas yang mencakup
hampir semua stasiun yang ada di pantura Jawa
Barat, sedangkan satu wllayah lainnya mencakup
stasiun Curugagung dan Ponggang. Pada tahun
Normal, wilayah Pantura dapat dipisahkan dalam 4
wilayah hujan. Wilayah pertama mencakup hampir
seluruh stasiun yang ada di pantura Jawa Barat,
Wilayah kedua mencakup stasiun Rengasdengklok,
Wilayah ketiga mencakup stasiun Curugagung,
Ponggang, dan Ciseuti, serta Wilayah keempat yang
mencakup stasiun Subang, Dangdeur, Kasomalang,
Sindanglaya, dan Cinangling.
Hasil analisis gerombol fuzi menggambarkan
bahwa tingkat keeratan data curah hujan antarstasiun di wilayah pantura Banten pada tahun El-Nino
dan La-Nina lebih rendah dibandingkan pada tahun
Normal. Diduga terdapat stasiun-stasiun yang curah
hujannya meningkat pada tahun La-Nina atau menurun pada tahun El-Nino. Sementara itu, di wilayah
Pantura Jawa Barat pada saat tejadi anomali iklim ElNino tingkat keeratan data curah hujan antarstasiun
hampir sama dibandingkan pada tahun Normal,
sedangkan pada tahun La-Nina tingkat keeratan data
curah hujan bulanan antarstasiun menjadi lebih tinggi
dibandingkan tahun El-Nino maupun tahun Normal.
Diduga bahwa adanya anomali iklim El-Nino tidak
banyak mengubah fluktuasi curah hujan di wilayah
Subang-Karawang dibandingkan tahun Normal,
namun pada tahun La-Nina terdapat pengaruh
anomali iklim yang mengakibatkan data curah hujan
menjadi lebih seragam dibandingkan tahun El-Nino
maupun tahun Normal.
Dengan tingkat ekuivalensi fuzi 75%, pada tahun
El-Nino, stasiun-stasiun curah hujan di pantura
Banten dapat dikelompokkan menjadi 4 wilayah
hujan, pada tahun La-Nina menjadi 2 wilayah hujan,
dan pada tahun Normal dapat dikelompokkan menjadi
3 wilayah hujan. Di pantura Jawa Barat, pada tahun
El-Nino dapat dibagi menjadi 3 wilayah hujan, pada
tahun La-Nina dapat dikelompokkan menjadi 2
wilayah hujan, dan pada tahun Normal dapat
dikelompokkan dalam 4 wilayah hujan.
DAFTAR PUSTAKA
Boerema J. 1933. Maps of the Mean Annual Monthly
Rainfall in Celebes. Verhandelingen, Koninklijk
Madnetisch en Meteorologisch Observatorium,
Batavia, No.8.
Direktorat Perlindungan Tanaman Pangan. 2006a.
Luas Kekeringan pada Tanaman Padi tahun
1998-2004. Jakarta: Direktorat Perlindungan
Tanaman, Direktorat Jenderal Bina Produksi
Tanaman Pangan. [Kering-Padi] htt~:/lwww.
de~tan.ao.id/ditlin-~DIBASISDATAIDATABAI
KERING PADI.html (12 Oktober 2007).
146 Vol. 12 No. 3
Direktorat Perlindungan Tanaman Pangan. 2006b.
Luas Banjir pada Tanaman Padi tahun 19982005. Jakarta: Direktorat Perlindungan Tanaman,
Direktorat Jenderal Bina Produksi Tanaman
Pangan. [Index-Banjir-Kering-Padi]
htt~://www.
de~tan.ao.id/ditlin-~DIBASISDATAIDATABAl
BANJIR KERING PADI.html (12 Oktober 2007).
Klir GI, Yuan B. 1995. Fuzzy se& and Fuzzy Logic,
T h e w and Applications. New Jersey: PrenticeHall.
Kronenfield BJ. 2003. Implication of a Data Reduction
Framework to Assignment of Fuzzy Membership
Values in Continous Class Maps. Spatial Cognition
and Computation, 3(2&3), 223-239. Lawrence
Erlbaum Assosciates.
Oldeman JR. 1975. An agro-climatic map of Java. C.
R. J. Agr. Bogor. Contr. Centr. Res. Inst. of Agric.
Bogor. No. 1611975.
Panagoulia Dl Bardossy A, Lourmas G. 2006.
Diagnostic statistics of daily rainfall variability in
an evolving climate. Advances in Geosciences
7:349-354.
Pramudia A., Kartiwa B, Susanti El Amien I. 1994.
Karakterisasi curah hujan dan dan pewilayahan
agroklimat wilayah Bali dan Nusa Tenggara.
Prosiding Temu Konsultasi Sumberdaya Lahan
untuk Pembangunan Kawasan Timur Indonesia,
17-20 Januari 1994 di Palu. Bogor: Pusat
Penelitian Tanah dan ~groklimat. hlm. 353-366.
Schmidt FH, Fergusson JGA.1951. Rainfalltypes based
on wet and dr/ period ratios for Indonesia with
Western New Guinea. Jakarta: Djawatan
Meteorologi & Geofisika.
Syahbuddin H., Apriyana Y, Pramudia A, Las I.1999.
Karakterisasi Curah Hujan, Deret Hari Kering dan
Indeks Palmer untuk Menetapkan Wilayah Rawan
Kekeringan di Sulawesi Selatan. Prosiding
Seminar Nasional Sumberdaya Lahan, 9- 11
Februari di Bogor. Bogor: Pusat Penelitian Tanah
dan Agroklimat.
Tim Puslittanak. 1996. Laporan Penelitian Agroklimat
dan Pengembangan Database Iklim untuk
Menunjang Peningkatan Produktivitas Pertanian
di Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah dan
Kalimantan Selatan. Bogor: Pusat Penelitian
Pertanian dan Agroklimatologi.
Jurnal I lm u Pert anian I ndonesia, Desem ber 2007, him . 140- 146
I SSN 0853- 4217
Vol. 12 No. 3
TEKN I K PEN GGEROM BOLAN FUZI UN TUK PEW I LAYAH AN CURAH H UJAN
D I SEN TRA PROD UKSI PAD I
Aris Pram udia 1) * , Yonny Koesm aryono 2) , I rsal Las3) , Tania June 2) , I Wayan Ast ika 4) ,
Eleonora Runt unuwu 1 '
ABSTRACT
APPLI CATI ON S OF FUZZY CLUSTERI N G TECH N I CS FOR RAI N FALL ZON I N G
AT CEN TRE OF PAD DY AREA
Rainfall zoning analysis wit h fuzzy clust ering m et hod has been perform ed at t he cent re of paddy area
in t he nort hern coast of Bant en Province and West Java Province. Rainfall dat a recorded in t he
1980- 2006 period from 62 rainfall st at ions in t he nort hern coast of Bant en Province and from 75
rainfall st at ions at Karawang and Subang in t he nort hern coast of West Java Province have been used
in t his analysis. For t he first analysis a calculat ion of arit hm et ic m ean values represent ing El- Nino,
La- Nina and Norm al condit ion has been perform ed. Next , a fuzzy clust ering analysis is applied t o
t hese m ean values. The clust ering analysis consist s of t wo st eps. First , a sym m et ric and reflect ive
com pat ibilit y relat ion m at rix describing a dist ance funct ion bet ween rainfall st at ions is calculat ed.
Second, a fuzzy equivalency relat ionship i.e. a t ransit ive approach of fuzzy com pat ibilit y m at rices is
det erm ined. The result s of analysis indicat e a difference in t he equivalency level am ong t he st at ions
under t he El- Nino, La- Nina and Norm al condit ions in t he nort hern coast of Bant en Province and West
Java Province. Based on t he 75% equivalency level, in t he nort hern coast of Bant en area can be
grouped int o four rainfall zones under El- Nino condit ion, t wo zones under La- Nina condit ion and t hree
zones under Norm al condit ion. On t he ot her hand, in t he nort hern coast of West Java area can be
grouped int o t hree zones under El- Nino condit ion, t wo zones under La- Nina condit ion, and four zones
under Norm al condit ion.
Ke yw ords: Arit hm et ic m eans values, El- Nino, La- Nina, Fuzzy clust ering, Rainfall zoning
ABSTRAK
Analisis pewilayahan curah huj an dengan m et ode penggerom bolan fuzi { fuzzy clust ering) dilakukan
pada wilayah sent ra produksi padi di pant ai ut ara ( pant ura) Bant en dan Jawa Barat . Dat a curah huj an
bulanan hasil pengam at an periode 1980- 2006 dari 62 st asiun di pant ura Bant en dan 75 st asiun di
Karawang dan Subang di pant ura Jawa Barat digunakan dalam analisis t ersebut . Pada t ahap awal
analisis dihit ung nilai rat a- rat a curah huj an yang m ewakili t ahun El- Nino, t ahun La- Nina, dan
t ahun Norm al. Analisis pewilayahan fuzi dilakukan t erhadap nilai rat a- rat a curah huj an yang m ewakili
t ahun El- Nino, t ahun La- Nina, dan t ahun Norm al t ersebut . Analisis dilakukan m elalui dua t ahap, yait u
penent uan relasi kom pat ibilit as fuzi bersifat sim et rik dan refleksif, m enggam barkan fungsi j arak
yang dit er apkan pada set dat a t er t ent u, dan kem udian dilanj ut kan dengan penent uan relasi
ekuivalensi fuzi yang m erupakan ham piran t ransit if dari relasi kom pat ibilit as fuzi. Hasil analisis
m enggam barkan bahwa t erdapat perbedaan t ingkat ekuivalensi dat a curah huj an ant ara st asiun
ant ara t ahun El- Nino, t ahun La- Nina, dan t ahun Norm al di wilayah pant ura Bant en m aupun wilayah
pant ura Jawa Barat . Pada t ingkat ekuivalensi fuzi 75% , pada t ahun El- Nino di pant ura Bant en dapat
dikelom pokkan m enj adi 4 wilayah huj an, pada t ahun La- Nina m enj adi 2 wilayah huj an, dan pada
t ahun Norm al dapat dikelom pokkan m enj adi 3 wilayah huj an. Di pant ura Jawa Barat , pada t ahun
El- Nino dapat dibagi m enj adi 3 wilayah huj an, pada t ahun La- Nina dapat dikelom pokkan m enj adi dua
wilayah huj an, dan pada t ahun Norm al dapat dikelom pokkan dalam em pat wilayah huj an.
Ka t a k u nci: El- Nino, La- Nina, penggerom bolan fuzi, wilayah huj an
1)
Balai Penelit ian Agroklim at dan Hidrologi Badan Penelit ian dan Pengem bangan Pert anian
2)
Depart em en Pert anian, Bogor Depart em en Geofisika dan Met eorologi Fakult as Mat em at ika
dan I lm u Penget ahuan Alam I nst it ut Pert anian Bogor, Bogor 16680
3)
Balai Besar Penelit ian dan Pengem bangan Sum berdaya Lahan Pert anian Badan Penelit ian dan Pengem bangan Pert anian
4)
Depart em en
∗
Penulis
Depart em en Pert anian, Bogor
Ket eknikan
Pert anian
Fakult as Teknologi Per t anian I nst it ut Per t anian Bogor, Bogor 16680
korespondensi: + 62.251312760, e- m ail. ar ispram udia@yahoo.com
Jurnal llmu Pertanian Indonesia, Desember 2007, hlm. 140-146
ISSN 0853 421 7
-
TEKNIK PENGGEROMBOLAN FUZI UNTUK PEWILAYAHAN CURAH HUJAN
D I SENTRA PRODUKSI PAD1
Aris ~ramudial)*,Yonny ~oesrnaryono~),
Irsal as^), Tania ~ u n e ~
I)Wayan
,
~stika~),
Eleonora ~untunuwu')
ABSTRACT
APPLICATIONS OF FUZZY CLUSTERING TECHNICS FOR RAINFALL ZONING
AT CENTRE OF PADDY AREA
Rainfall zoning analysis with fuzzy clustering method has been performed at the centre of paddy area in the
northern coast of Banten Province and West Java Province. Rainfall data recorded in the 1980-2006 period from
62 rainfall stations i n the northern coast of Banten Province and from 75 rainfall stations at Karawang and
Subang in the northern coast of West Java Province have been used in this analysis. For the first analysis a
calculation of arithmetic mean values representing El-Nino, La-Nina and Normal condition has been performed.
Next, a fuzzy clustering analysis is applied to these mean values. The clustering analysis consists of two steps.
First, a symmetric and reflective compatibility relation matrix describing a distance function between rainfall
stations is calculated. Second, a fuzzy equivalency relationship i.e. a transitive approach of fuzzy compatibility
matrices is determined. The results of analysis indicate a difference in the equivalency level among the stations
under the El-Nino, La-Nina and Normal conditions in the northern coast of Banten Province and West Java
Province. Based on the 75% equivalency level, in the northern coast of Banten area can be grouped into four
rainfall zones under El-Nino condition, two zones under La-Nina condition and three zones under Normal
condition. On the other hand, in the northern coast of West Java area can be grouped into three zones under ElNino condition, two zones under La-Nina condition, and four zones under Normal condition.
Keywords: Arithmetic means values, El-Nino, La-Nina, Fuzzy clustering, Rainfall zoning
ABSTRAK
Analisis pewilayahan curah hujan dengan
metode penggerombolan fuzi (fuzzy clustering)
dilakukan pada wilayah sentra produksi padi di
pantai utara (pantura) Banten dan Jawa Barat. Data
curah hujan bulanan hasil pengamatan periode
1980-2006 dari 62 stasiun di pantura Banten dan 75
stasiun di Karawang dan Subang di pantura Jawa
Barat digunakan dalam analisis tersebut. Pada tahap
awal analisis dihitung nilai rata-rata curah hujan
yang mewakili tahun El-Nino, tahun La-Nina, dan
')
*)
3,
4,
*
Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi Badan Penelitian dan
Pengembangan Pertanian Departemen Pertanian, Bogor
Departemen Geofisika dan Meteorologi Fakultas Matematika
dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor, Bogor
16680
Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan
Pertanian Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian
Departemen Pertanian, Bogor
Departemen Keteknikan Pertanian Fakultas Teknologi
Pertanian Institut Pertanian Bogor, Bogor 16680
Penulis
korespondensi:
+62.251312760,
e-mail:
arispramudia@yahoo.com
tahun Normal. Analisis pewilayahan fuzi dilakukan
terhadap nilai rata-rata curah hujan yang mewakili
tahun El-Nino, tahun La-Nina, dan tahun Normal
tersebut. Analisis dilakukan melalui dua tahap, yaitu
penentuan relasi kompatibilitas fuzi bersifat simetrik
dan refleksif, menggambarkan fungsi jarak yang
diterapkan pada set data tertentu, dan kemudian
dilanjutkan dengan penentuan relasi ekuivalensi fuzi
yang merupakan hampiran transitif dari relasi
kompatibilitas fuzi. Hasil analisis menggambarkan
bahwa terdapat perbedaan tingkat ekuivalensi data
curah hujan antara stasiun antara tahun El-Nino,
tahun La-Nina, dan tahun Normal di wilayah pantura
Banten maupun wilayah pantura Jawa Barat. Pada
tingkat ekuivalensi fuzi 75%, pada tahun El-Nino di
pantura Banten dapat dikelompokkan menjadi 4
wilayah hujan, pada tahun La-Nina menjadi 2
wilayah hujan, dan pada tahun Normal dapat
dikelompokkan menjadi 3 wilayah hujan. Di pantura
Jawa Barat, pada tahun El-Nino dapat dibagi
menjadi 3 wilayah hujan, pada tahun La-Nina dapat
dikelompokkan menjadi dua wilayah hujan, dan
pada tahun Normal dapat dikelompokkan dalam
empat wilayah hujan.
Vol. 12 No. 3
Kata kunci: El-Nino, La-Nina, penggerombolan
fuzi, wilayah hujan
PENDAHULUAN
Kejadian kekeringan akibat El-Nino telah
menyebabkan meningkatnya luas pertanaman yang
terkena kekeringan sampai 8-10 kali lipat dari luas
kekeringan pada kondisi normal. Sebaliknya, La-Nina
telah menyebabkan meningkatnya luas pertanaman
yang terkena banjir sampai 4-5 kali lipat dari kondisi
normal. Tercatat bahwa pada tahun El-Nino 1991,
1994, 1997, dan 2003 luas pertanaman tanaman padi
telah mengalami kekeringan berturut-turut seluas 868
ribu, 544 ribu, 504 ribu, dan 568 ribu ha dengan
luasan gagal panen (puso) masing-masing seluas 192
ribu (22%), 161 ribu (30°/o), 88 ribu (18%), dan 117
ribu ha (21%) (Direktorat Perlindungan Tanaman
Pangan 2006a). Sementara itu, pada tahun La-Nina
1988, 1995, dan 2000 luas daerah yang mengalami
banjir dan genangan berturut-turut mencapai 130 ribu
ha, 218 ribu ha, dan 244 ribu ha dengan luasan puso
masing-masing seluas 29 ribu ha (22%), 47 ribu ha
(22%), dan 59 ribu ha (24%) (Direktorat Perlindungan Tanaman Pangan 2006b). Hal tersebut tentu saja
pada akhirnya dapat menjadi salah satu pemicu
tejadinya kerawanan pangan, baik di daerah maupun
secara nasional. Sejauh ini, berbagai usaha untuk
mengantisipasi ha1 tersebut sudah banyak dikaji dan
dilakukan oleh beberapa kalangan, salah satunya
adalah melakukan pewilayahan curah hujan melalui
analisis gerombol (cluster analysis) sebagai langkah
awal untuk menentukan wilayah prediksi curah hujan.
Sistem klasifikasi curah hujan di Indonesia yang
sudah tua tetapi cukup banyak digunakan dalam
berbagai aplikasi adalah sistem klasifikasi tipe hujan
yang dikemukakan oleh Schmidt dan Ferguson
(1951), pewilayahan wilayah prediksi hujan oleh
Boerema (1933), serta sistem klasifikasi zona agroklimat yang dikemukakan oleh Oldeman (1975).
Klasifikasi curah hujan tersebut didasarkan pada ciri
jumlah bulan basah dan jumlah bulan kering.
Dengan perkembangan sains pada beberapa
dasawarsa terakhir, para ahli mulai menerapkan
teknik analisis statistik, kalkulus, dan pemodelan
dalam melakukan pewilayahan curah hujan. Tim
Puslittanak (1996) melakukan analisis pewilayahan
curah hujan di berbagai wilayah di Indonesia menggunakan kombinasi teknik analisis komponen utama
(princ@/e component ana&sis, P a ) da n analisis
gerombol menggunakan metode k-rataan. Dalam
metode PCA analisis hanya dilakukan pada sebagian
data yang menjelaskan 75-80% dari seluruh keragaman data. Di sisi lain, apabila 20-25% data yang tidak
digunakan dalam analisis ternyata memiliki ciri yang
khas dan dapat mewakili satu atau lebih wilayah
tersendiri, maka analisis pewilayahan dengan metode
ini menjadi bias dan bahkan menghilangkan informasi
yang sebetulnya sangat penting. Di samping itu,
metode tersebut sangat dipengaruhi oleh subjektivitas
yang tinggi dalam menentukan jumlah kelas atau
jumlah wilayah yang terbentuk (Pramudia e t al, 1994;
Syahbuddin e t al. 1999). Beberapa peneliti mengemukakan teknik klasifikasi fuzi sebagai alternatif
teknik pengelompokan yang lebih baik (Kronenfield
2003; Panagoulia e t a/, 2006) tetapi belum pernah
diterapkan pada analisis pewilayahan curah hujan.
Pewilayahan curah hujan dilakukan dengan
metode penggerombolan fuzi bertujuan mendapatkan wilayah prediksi curah hujan. Sebagai studi kasus,
digunakan data curah hujan dari 62 stasiun curah
hujan di sentra produksi padi di pantura Banten dan
dari 53 stasiun hujan di pantura Jawa Barat (Subang
dan Karawang).
METODE
Data curah hujan yang digunakan adalah data
yang dikompilasi pada sistem basis data iklim yang
terdapat di Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi
Bogor, yang diperoleh dari Kantor Dinas Pengelolaan
Sumber Daya Air Provinsi Banten, serta dari Perum
Jasa Tirta I1 Divisi I1 Karawang dan Perum Jasa Tirta
I1 Divisi I11 Subang.
Berdasarkan riwayat kejadian El-Nino dan LaNina selama periode 1980-2006 dilakukan pemisahan
data curah hujan bulanan ke dalam 3 kelompok, yaitu
seri data curah hujan tahun-tahun El-Nino, tahuntahun Normal, dan tahun-tahun La-Nina, serta
dilakukan penghitungan rata-rata sehingga dihasilkan
nilai-nilai rata-rata curah hujan bulanan pada tahuntahun El-Nino, tahun-tahun Normal, dan tahun-tahun
La-Nina di setiap stasiun curah hujan. Analisis
pewilayahan dilakukan terhadap data rata-rata pada
142 Vol. 12 No. 3
tahun-tahun El-Nino, tahun-tahun Normal, dan tahuntahun La-Nina.
Pewilayahan dengan teknik analisis gerombol fuzi
dianalisis melalui 2 tahap, yaitu diawali dengan
menentukan relasi kompatibilitas fuzi dan kemudian
menentukan relasi ekuivalensi fuzi. Untuk itu disusun
matriks segi yang berisi data curah hujan stasiun
sejumlah kbaris dan k-kolom, dengan i dan k adalah
indeks sejumlah stasiun yang dianalisis. Matriks dibuat
untuk setiap bulan ke-j dari k1untuk bulan Januari
hinggak12 untuk bulan Desember.
Relasi kompatibilitas fuzi R terhadap suatu set
data Xdidefinisikan sebagai bentuk fungsi jarak kelas
Minowski yang dihitung sebagai berikut:
/=I
(Klir dan Yuan 1995).
Untuk semua E X, dengan [xij - xkj]
adalah jarak Eucliden antara curah hujan bulan ke-j
( ~ 1 2 antara
)
stasiun ke-i dan stasiun ke-k, 9 E R'
adalah tetapan yang nilainya ditentukan dengan
memperhitungkan 6, dan 6 adalah tetapan jarak yang
memastikan bahwa R(x, xJ E [0,1]. Lebih jelasnya 6
adalah nilai invers dari jarak terbesar dalam X
Penyelesaian dilakukan melalui hampiran max-min
transitif terhadap matriks kompatibilitas R sehingga
menghasilkan matriks ekuivalensi yang transitif. Suatu
relasi fuzi R(X,X) adalah transitif (atau lebih spesifik,
max-min transitif), jika
[ Ro R ] ( x ,z ) 2 max min[R(x,y ) , R ( y , z ) ]
Untuk setiap
E
PI dan (R u R) adalah:
[ Ru R ] ( x y ) = max[R(x,Y ) ,R(x,Y ) ]
(Klir dan Yuan 1995).
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hubungan antara Nilai Ekuivalensi dan
Pembentukan Wilayah Hujan
Hasil awal analisis pewilayahan adalah suatu
grafik hubungan antara nilai ekuivalensi data curah
hujan bulanan antarstasiun curah hujan dan jumlah
wilayah curah hujan dan sebaran stasiun yang
tercakup dalam wilayah hujan. Dalam penelitian ini
dihasilkan 6 buah dendogram, yang menggambarkan
tingkat ekuivalensi data curah hujan bulanan antarstasiun di wilayah Subang-Karawang dan wilayah
Banten pada tahun El-Nino, tahun La-Nina, dan tahun
Normal (Gambar 1). Dendogram tersebut menggambarkan bahwa terdapat perbedaan tingkat ekuivalensi
data curah hujan, jumlah wilayah yang terbentuk,
serta cakupan stasiun-stasiun yang ada dalam wilayah
curah hujan yang terbentuk. Dendogram ini menjadi
dasar dalam menentukan jumlah wilayah curah hujan,
dan sebaran stasiun yang tercakup dalam wilayah
curah hujan yang terbentuk.
Hasil analisis menggambarkan bahwa pada tahun
El-Nino di wilayah Banten tingkat ekuivalensi data
curah hujan antar stasiun berkisar 58-96%, pada
tahun La-Nina berkisar 54-95%, dan pada tahun
Normal berkisar 71-95%. Hal ini menggambarkan
bahwa di wilayah Banten pada saat terjadi anomali
iklim El-Nino dan La-Nina tingkat keeratan data curah
hujan antarstasiun lebih rendah dibandingkan pada
tahun Normal. Diduga terdapat stasiun-stasiun yang
curah hujannya meningkat pada tahun La-Nina atau
menurun pada tahun El-Nino, sedemikian hingga
mengakibatkan tingkat keragaman curah hujan antarstasiun menjadi lebih tinggi.
Sementara itu, di wilayah Subang-Karawang
tingkat ekuivalensi data curah hujan antarstasiun
pada tahun El-Nino berkisar 68-96%, pada tahun LaNina berkisar 71-96%, dan pada tahun Normal
berkisar 67-96%. Hal ini menggambarkan bahwa di
wilayah Subang-Karawang pada saat terjadi anomali
iklim El-Nino tingkat keeratan data curah hujan antarstasiun hampir sama dibandingkan pada tahun
Normal, sedangkan pada tahun La-Nina tingkat
keeratan data curah hujan bulanan antarstasiun
menjadi lebih tinggi dibandingkan tahun El-Nino
maupun tahun Normal. Diduga bahwa adanya anomali
iklim El-Nino tidak banyak mengubah fluktuasi curah
hujan di wilayah Subang-Karawang dibandingkan
tahun Normal, namun pada tahun La-Nina terdapat
pengaruh anomali iklim yang mengakibatkan data
curah hujan menjadi lebih seragam dibandingkan
tahun El-Nino maupun tahun Normal.
Vol. 12 No. 3
Gambar 1. Dendogram hasil analisis gerombol fuzzi terhadap data rata-rata curah hujan bulanan pada
tahun El-Nino, La-nina dan Normal di daerah Pantura Banten (A)
144
Vol. 12 No. 3
Gambar 2.
Hasil pewilayahan curah hujan di Pantura
Banten pada tahun El-Nino, La-Nina dan
tahun Normal pada tingkat ekivalensi fuzzi
75%.
Gambar3.
Hasil pewilayahan curah hujan di
Pantura Jawa Barat pada tahun El-Nino,
La-Nina dan tahun Normal pada tingkat
ekivalensi fuzzi 75%.
Vol. 12 No. 3
Wilayah Curah Hujan
KESIMPULAN
Selanjutnya tingkat ekuivalensi 75% digunakan
untuk menggambarkan hasil pewilayahan curah hujan
di Pantura Banten (Gambar 2) dan Pantura Jawa
Barat (Gambar 3). Pada tahun El-Nino, hampir semua
stasiun curah hujan di Provinsi Banten dapat
dikelompokkan menjadi satu wilayah curah hujan.
Terdapat tiga stasiun hujan yang berbeda dari
stasiun-stasiun lainnya,
yaitu
Gunungtunggal,
Bojongmanik, dan Cibeureum. Ketiga stasiun tersebut
berada di daerah perbukitan gersang di Kabupaten
Lebak dan umum-nya merupakan perkebunan sawit.
Pada tahun La-Nina, dapat dikelompokkan dalam dua
wilayah hujan. Pada tahun Normal, terdapat dua
stasiun, yaitu stasiun Cinangka dan Stasiun Kasemen,
yang tidak dapat disatukan dengan stasiun-stasiun
lainnya. Setiap stasiun berdiri sendiri menjadi satu
wilayah hujan.
Di pantura Jawa Barat, pada tahun El-Nino dapat
dibagi menjadi tiga wilayah hujan. Wilayah terluas
adalah wilayah dataran rendah yang merupakan
sentra produksl padi. Wilayah lainnya adalah bagian
selatan Kabupaten Subang yang merupakan wilayah
bergunung-gunung, meliputi wilayah hujan yang terdiri atas stasiun Sindanglaya, Kasomalang, Ciseuti,
dan Ponggang. Wilayah lainnya mencakup stasiun
Curugagung. Diperkirakan kedua wilayah tersebut
lebih basah dibandingkan wilayah pertama karena
pengaruh topografi akibat keberadaannya di lereng
gunung.
Pada tahun La-Nina, wilayah Pantura Jawa barat
dapat dibedakan dalam dua wilayah hujan. Satu
wilayah merupakan wilayah luas yang mencakup
hampir semua stasiun yang ada di pantura Jawa
Barat, sedangkan satu wllayah lainnya mencakup
stasiun Curugagung dan Ponggang. Pada tahun
Normal, wilayah Pantura dapat dipisahkan dalam 4
wilayah hujan. Wilayah pertama mencakup hampir
seluruh stasiun yang ada di pantura Jawa Barat,
Wilayah kedua mencakup stasiun Rengasdengklok,
Wilayah ketiga mencakup stasiun Curugagung,
Ponggang, dan Ciseuti, serta Wilayah keempat yang
mencakup stasiun Subang, Dangdeur, Kasomalang,
Sindanglaya, dan Cinangling.
Hasil analisis gerombol fuzi menggambarkan
bahwa tingkat keeratan data curah hujan antarstasiun di wilayah pantura Banten pada tahun El-Nino
dan La-Nina lebih rendah dibandingkan pada tahun
Normal. Diduga terdapat stasiun-stasiun yang curah
hujannya meningkat pada tahun La-Nina atau menurun pada tahun El-Nino. Sementara itu, di wilayah
Pantura Jawa Barat pada saat tejadi anomali iklim ElNino tingkat keeratan data curah hujan antarstasiun
hampir sama dibandingkan pada tahun Normal,
sedangkan pada tahun La-Nina tingkat keeratan data
curah hujan bulanan antarstasiun menjadi lebih tinggi
dibandingkan tahun El-Nino maupun tahun Normal.
Diduga bahwa adanya anomali iklim El-Nino tidak
banyak mengubah fluktuasi curah hujan di wilayah
Subang-Karawang dibandingkan tahun Normal,
namun pada tahun La-Nina terdapat pengaruh
anomali iklim yang mengakibatkan data curah hujan
menjadi lebih seragam dibandingkan tahun El-Nino
maupun tahun Normal.
Dengan tingkat ekuivalensi fuzi 75%, pada tahun
El-Nino, stasiun-stasiun curah hujan di pantura
Banten dapat dikelompokkan menjadi 4 wilayah
hujan, pada tahun La-Nina menjadi 2 wilayah hujan,
dan pada tahun Normal dapat dikelompokkan menjadi
3 wilayah hujan. Di pantura Jawa Barat, pada tahun
El-Nino dapat dibagi menjadi 3 wilayah hujan, pada
tahun La-Nina dapat dikelompokkan menjadi 2
wilayah hujan, dan pada tahun Normal dapat
dikelompokkan dalam 4 wilayah hujan.
DAFTAR PUSTAKA
Boerema J. 1933. Maps of the Mean Annual Monthly
Rainfall in Celebes. Verhandelingen, Koninklijk
Madnetisch en Meteorologisch Observatorium,
Batavia, No.8.
Direktorat Perlindungan Tanaman Pangan. 2006a.
Luas Kekeringan pada Tanaman Padi tahun
1998-2004. Jakarta: Direktorat Perlindungan
Tanaman, Direktorat Jenderal Bina Produksi
Tanaman Pangan. [Kering-Padi] htt~:/lwww.
de~tan.ao.id/ditlin-~DIBASISDATAIDATABAI
KERING PADI.html (12 Oktober 2007).
146 Vol. 12 No. 3
Direktorat Perlindungan Tanaman Pangan. 2006b.
Luas Banjir pada Tanaman Padi tahun 19982005. Jakarta: Direktorat Perlindungan Tanaman,
Direktorat Jenderal Bina Produksi Tanaman
Pangan. [Index-Banjir-Kering-Padi]
htt~://www.
de~tan.ao.id/ditlin-~DIBASISDATAIDATABAl
BANJIR KERING PADI.html (12 Oktober 2007).
Klir GI, Yuan B. 1995. Fuzzy se& and Fuzzy Logic,
T h e w and Applications. New Jersey: PrenticeHall.
Kronenfield BJ. 2003. Implication of a Data Reduction
Framework to Assignment of Fuzzy Membership
Values in Continous Class Maps. Spatial Cognition
and Computation, 3(2&3), 223-239. Lawrence
Erlbaum Assosciates.
Oldeman JR. 1975. An agro-climatic map of Java. C.
R. J. Agr. Bogor. Contr. Centr. Res. Inst. of Agric.
Bogor. No. 1611975.
Panagoulia Dl Bardossy A, Lourmas G. 2006.
Diagnostic statistics of daily rainfall variability in
an evolving climate. Advances in Geosciences
7:349-354.
Pramudia A., Kartiwa B, Susanti El Amien I. 1994.
Karakterisasi curah hujan dan dan pewilayahan
agroklimat wilayah Bali dan Nusa Tenggara.
Prosiding Temu Konsultasi Sumberdaya Lahan
untuk Pembangunan Kawasan Timur Indonesia,
17-20 Januari 1994 di Palu. Bogor: Pusat
Penelitian Tanah dan ~groklimat. hlm. 353-366.
Schmidt FH, Fergusson JGA.1951. Rainfalltypes based
on wet and dr/ period ratios for Indonesia with
Western New Guinea. Jakarta: Djawatan
Meteorologi & Geofisika.
Syahbuddin H., Apriyana Y, Pramudia A, Las I.1999.
Karakterisasi Curah Hujan, Deret Hari Kering dan
Indeks Palmer untuk Menetapkan Wilayah Rawan
Kekeringan di Sulawesi Selatan. Prosiding
Seminar Nasional Sumberdaya Lahan, 9- 11
Februari di Bogor. Bogor: Pusat Penelitian Tanah
dan Agroklimat.
Tim Puslittanak. 1996. Laporan Penelitian Agroklimat
dan Pengembangan Database Iklim untuk
Menunjang Peningkatan Produktivitas Pertanian
di Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah dan
Kalimantan Selatan. Bogor: Pusat Penelitian
Pertanian dan Agroklimatologi.
Jurnal I lm u Pert anian I ndonesia, Desem ber 2007, him . 140- 146
I SSN 0853- 4217
Vol. 12 No. 3
TEKN I K PEN GGEROM BOLAN FUZI UN TUK PEW I LAYAH AN CURAH H UJAN
D I SEN TRA PROD UKSI PAD I
Aris Pram udia 1) * , Yonny Koesm aryono 2) , I rsal Las3) , Tania June 2) , I Wayan Ast ika 4) ,
Eleonora Runt unuwu 1 '
ABSTRACT
APPLI CATI ON S OF FUZZY CLUSTERI N G TECH N I CS FOR RAI N FALL ZON I N G
AT CEN TRE OF PAD DY AREA
Rainfall zoning analysis wit h fuzzy clust ering m et hod has been perform ed at t he cent re of paddy area
in t he nort hern coast of Bant en Province and West Java Province. Rainfall dat a recorded in t he
1980- 2006 period from 62 rainfall st at ions in t he nort hern coast of Bant en Province and from 75
rainfall st at ions at Karawang and Subang in t he nort hern coast of West Java Province have been used
in t his analysis. For t he first analysis a calculat ion of arit hm et ic m ean values represent ing El- Nino,
La- Nina and Norm al condit ion has been perform ed. Next , a fuzzy clust ering analysis is applied t o
t hese m ean values. The clust ering analysis consist s of t wo st eps. First , a sym m et ric and reflect ive
com pat ibilit y relat ion m at rix describing a dist ance funct ion bet ween rainfall st at ions is calculat ed.
Second, a fuzzy equivalency relat ionship i.e. a t ransit ive approach of fuzzy com pat ibilit y m at rices is
det erm ined. The result s of analysis indicat e a difference in t he equivalency level am ong t he st at ions
under t he El- Nino, La- Nina and Norm al condit ions in t he nort hern coast of Bant en Province and West
Java Province. Based on t he 75% equivalency level, in t he nort hern coast of Bant en area can be
grouped int o four rainfall zones under El- Nino condit ion, t wo zones under La- Nina condit ion and t hree
zones under Norm al condit ion. On t he ot her hand, in t he nort hern coast of West Java area can be
grouped int o t hree zones under El- Nino condit ion, t wo zones under La- Nina condit ion, and four zones
under Norm al condit ion.
Ke yw ords: Arit hm et ic m eans values, El- Nino, La- Nina, Fuzzy clust ering, Rainfall zoning
ABSTRAK
Analisis pewilayahan curah huj an dengan m et ode penggerom bolan fuzi { fuzzy clust ering) dilakukan
pada wilayah sent ra produksi padi di pant ai ut ara ( pant ura) Bant en dan Jawa Barat . Dat a curah huj an
bulanan hasil pengam at an periode 1980- 2006 dari 62 st asiun di pant ura Bant en dan 75 st asiun di
Karawang dan Subang di pant ura Jawa Barat digunakan dalam analisis t ersebut . Pada t ahap awal
analisis dihit ung nilai rat a- rat a curah huj an yang m ewakili t ahun El- Nino, t ahun La- Nina, dan
t ahun Norm al. Analisis pewilayahan fuzi dilakukan t erhadap nilai rat a- rat a curah huj an yang m ewakili
t ahun El- Nino, t ahun La- Nina, dan t ahun Norm al t ersebut . Analisis dilakukan m elalui dua t ahap, yait u
penent uan relasi kom pat ibilit as fuzi bersifat sim et rik dan refleksif, m enggam barkan fungsi j arak
yang dit er apkan pada set dat a t er t ent u, dan kem udian dilanj ut kan dengan penent uan relasi
ekuivalensi fuzi yang m erupakan ham piran t ransit if dari relasi kom pat ibilit as fuzi. Hasil analisis
m enggam barkan bahwa t erdapat perbedaan t ingkat ekuivalensi dat a curah huj an ant ara st asiun
ant ara t ahun El- Nino, t ahun La- Nina, dan t ahun Norm al di wilayah pant ura Bant en m aupun wilayah
pant ura Jawa Barat . Pada t ingkat ekuivalensi fuzi 75% , pada t ahun El- Nino di pant ura Bant en dapat
dikelom pokkan m enj adi 4 wilayah huj an, pada t ahun La- Nina m enj adi 2 wilayah huj an, dan pada
t ahun Norm al dapat dikelom pokkan m enj adi 3 wilayah huj an. Di pant ura Jawa Barat , pada t ahun
El- Nino dapat dibagi m enj adi 3 wilayah huj an, pada t ahun La- Nina dapat dikelom pokkan m enj adi dua
wilayah huj an, dan pada t ahun Norm al dapat dikelom pokkan dalam em pat wilayah huj an.
Ka t a k u nci: El- Nino, La- Nina, penggerom bolan fuzi, wilayah huj an
1)
Balai Penelit ian Agroklim at dan Hidrologi Badan Penelit ian dan Pengem bangan Pert anian
2)
Depart em en Pert anian, Bogor Depart em en Geofisika dan Met eorologi Fakult as Mat em at ika
dan I lm u Penget ahuan Alam I nst it ut Pert anian Bogor, Bogor 16680
3)
Balai Besar Penelit ian dan Pengem bangan Sum berdaya Lahan Pert anian Badan Penelit ian dan Pengem bangan Pert anian
4)
Depart em en
∗
Penulis
Depart em en Pert anian, Bogor
Ket eknikan
Pert anian
Fakult as Teknologi Per t anian I nst it ut Per t anian Bogor, Bogor 16680
korespondensi: + 62.251312760, e- m ail. ar ispram udia@yahoo.com