BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Peristiwa iklim ekstrim terkait El Niño-Southern Oscillation ENSO telah menimbulkan dampak yang signifikan pada sektor pertanian di Indonesia. Pada
peristiwa ENSO hangat atau biasa dikenal dengan istilah El Niño, biasanya terjadi penundaan awal musim hujan dan bertambah panjangnya musim kemarau Kirono
et al. 1999; Moron et al. 2009. Peristiwa El Niño seringkali dikaitkan dengan meluasnya kekeringan di berbagai daerah yang menyebabkan turunnya produksi
pertanian karena kurangnya persediaan air. Sebaliknya, pada periode ENSO dingin, atau dikenal dengan istilah La Niña, kejadian hujan meningkat melebihi
kondisi rata-rata sehingga meningkatkan peluang terjadinya banjir di berbagai daerah di Indonesia. Implikasinya pada sektor pertanian ialah semakin
meningkatnya wilayah persawahan yang tergenang banjir dan merusak tanaman, sehingga menyebabkan meningkatnya kemungkinan gagal panen.
Akibat perubahan iklim ekstrim di bidang pertanian, maka harus dihadapi dengan penuh perencanaan dan melibatkan berbagai pihak terkait, baik
pemerintah setempat sampai masyarakatnya. Sayangnya, hingga saat ini penggunaan informasi iklim dalam mengelola resiko iklim masih belum umum.
Dalam hal ini, penyediaan informasi iklim yang efektif dan tepat guna sangat perlu untuk terus dievaluasi dan dikembangkan, sebab peruabahan iklim dapat
memberikan dampak yang lebih besar dalam bidang pertanian. Oleh karena itu, perencanaan yang menyeluruh baik jangka pendek maupun jangka panjang sangat
diperlukan. Hal ini merupakan tantangan yang cukup besar terutama dalam konteks aplikasi pengelolaan resiko iklim climate risk management, CRM.
Pendekatan statistik maupun dinamik dapat dilakukan dalam membangun model hubungan antara data iklim observasi dan data luaran dari berbagai model
iklim. Penggunaan data suhu permukaan laut SPL biasanya juga cukup umum dan relevan digunakan untuk prediksi musiman dan digunakan pada kedua
metode, baik statistik maupun dinamik. Hal ini dikarenakan sifat lautan yang memiliki memori penyimpanan panas lebih lama dibandingkan unsur-unsur iklim
di atmosfer sehingga dapat digunakan untuk menduga kondisi iklim beberapa bulan ke depan. Jika dibandingkan kedua pendekatan statistik dan dinamik
tersebut, masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan dan juga memiliki tingkat kemampuan prediksi yang mungkin berbeda pada suatu wilayah tertentu.
Perubahan iklim di masa yang akan datang akibat peningkatan suhu global diproyeksikan dapat menciptakan pergeseran pola iklim sehingga memungkinkan
terjadinya peningkatan peluang resiko khususnya di sektor pertanian. Untuk mengatasi hal ini diperlukan perencanaan jangka panjang melibatkan analisis
iklim berdasarkan pilihan-pilihan skenario yang mungkin terjadi di masa depan. Perubahan iklim juga diantisipasi dapat mengubah rentang iklim, meningkatkan
frekuensi dan amplitudo kejadian iklim ekstrim, dan pergeseran kondisi iklim regional hingga lokal. Perubahan iklim regionallokal ini bisa bersifat spesifik
antar daerah sehingga membutuhkan data dengan resolusi cukup tinggi yang tidak bisa didapat dari data luaran general circulation model GCM yang memiliki
resolusi horizontal yang sangat rendah. Oleh karena itu untuk mendapatkan informasi dengan resolusi yang cukup tinggi, diperlukan pemanfaatan teknik
downscaling. Metode downscaling dengan pendekatan dinamik dapat dilakukan dengan menggunakan simulasi model iklim regional regional climate model,
RCM yang disimulasi berdasarkan informasi data GCM. Pelaksanaan pengelolaan resiko iklim dapat berjalan dengan efektif dengan
didukung berbagai informasi yang memadai yang berguna untuk perencanaan ke depan. Pada penelitian terdahulu, Buono 2010, menggunakan metode statistical
downscaling menggunakan Jaringan Saraf Tiruan JST untuk pemodelan curah hujan daerah Indramayu. Penelitian tersebut menghasilkan data prediksi yang
kurang dapat mewakili data observasi meskipun pola yang dihasilkan oleh prediksi sudah dapat mengikuti data observasi. Akan tetapi, ketika data observasi
mencapai nilai maksimum dan minimum, hasil prediksi tidak pernah mencapainya. Oleh karena itu, dalam studi ini akan dikembangkan metodologi
downscaling menggunakan JST dengan pengelompokan data terlebih dahulu sebelum dilakukan pelatihan. Hal ini diharapkan dapat memperbaiki pola yang
dihasilkan oleh penelitian sebelumnya.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang tersebut model GCM mempunyai banyak sekali informasi yang dapat dimanfaatkan untuk peramalan iklim. Akan tetapi model
GCM ini memiliki resolusi horisontal yang sangat rendah sehingga diperlukan teknik downscaling untuk mendapatkan resolusi yang cukup tinggi. Dengan
resolusi yang cukup tinggi, maka informasi dalam GCM yang ada dapat diperoleh.
Berdasarkan penelitian sebelumnya Buono, 2010, pemodelan curah hujan dengan data GCM dengan teknik downscaling menggunakan JST kurang dapat
mewakili data observasi. Oleh karena itu, dalam studi ini akan dikembangkan metodologi downscaling menggunakan JST dengan pengelompokan data terlebih
dahulu sebelum dilakukan pelatihan. Hal ini diharapkan dapat memperbaiki pola yang dihasilkan oleh penelitian sebelumnya.
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan JST untuk melakukan downscaling dari data GCM curah hujan bulanan studi kasus Indramayu. Oleh
karena itu, penelitian ini diharapkan dapat memperbaiko model yang telah dihasilkan oleh penelitian sebelumnya.
1.4 Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapkan dari hasil penelitian ini adalah para pihak terkait dapat mengantisipasi perubahan curah hujan sejak dini. Dengan demikian model
ini dapat menjadi bahan pertimbangan petani atau pengelola perkebunan dalam menentukan tanaman apa yang cocok untuk kondisi iklim pada masa yang akan
datang.
1.5 Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup dari penelitian ini adalah sebagai berikut: data curah hujan yang digunakan adalah data yang berasal dari stasiun hujan
yang berada di daerah Indramayu 13 stasiun dari tahun 1979 - 2002. data General Circulation Model GCM yang digunakan adalah sebanyak 6
model 1901 – 2000.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Model Sirkulasi Umum
Kategori