Penelitian Sebelumnya yang terkait dengan model iklim dan atau kekeringan

18

2.8 Penelitian Sebelumnya yang terkait dengan model iklim dan atau kekeringan

Penelitian-penelitian tentang model iklim telah banyak dilakukan demikian juga dengan kekeringan, namun penelitian yang menggabungkan antara model iklim dengan kekeringan masih sangat terbatas, sehingga dalam penelitian ini menggunakan data model iklim untuk studi kekeringan. Adapun penelitian- penelitian sebelumnya yang terkait dengan penelitian ini adalah sebagai berikut. Sudibyakto 1985 melakukan penelitian kekeringan di daerah Kedu bagian selatan dengan menggunakan Indeks Palmer. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa indeks kekeringan yang didasarkan atas data hujan titik akan menimbulkan indeks yang terlalu basah atau kering. Apabila dikaitkan dengan penggunaan lahan, daerah hutan akan mengakibatkan kemunduran waktu dari munculnya kejadian kekeringan Hay 2002 menggunakan data curah hujan dan suhu udara harian dari RegCM2 untuk simulasi hidrologi pada empat basin yang ada di Amerika Serikat. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa data RegCM2 sebelum dikoreksi menunjukkan performa yang rendah dalam mensimulasikan runoff pada keempat basin. Namun setelah dilakukan koreksi bias performanya meningkat secara signifikan. Suseno 2008, melakukan penelitian kekeringan dengan interpretasi citra NOAA yang diintegrasikan dengan data curah hujan, jenis tanah, dan penggunaan tanah, penelitian ini mengungkapkan pola kekeringan pertanian di Pulau Jawa tahun 2008. Analisis keruangan yang diperkuat analisis statistik terungkap bahwa pola kekeringan pertanian di Pulau Jawa pada tahun 2008 bergerak atau bergeser ke utara saat memasuki pertengahan musim kemarau dan kemudian bergerak ke arah timur saat mendekati akhir musim kemarau sesuai dengan pola umum curah hujan di Pulau Jawa. Kekeringan pertanian tidak berhubungan atau dipengaruhi dengan jenis tanah dan penggunaan tanah pertanian namun berkaitan erat atau sangat dipengaruhi oleh curah hujan. Sutikno 2008 melakukan penelitian mengenai pemodelan statistical downscaling GCM untuk menentukan hubungan curah hujan luaran model GCM dengan curah hujan stasiun observasi. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa ukuran domain grid GCM bergantung pada lokasi stasiunwilayah curah hujan. 19 Lokasi stasiun di dekat lautpantai, luas grid 12 x 12 menghasilkan dugaan yang baik, sebaliknya untuk lokasi yang semakin jauh dari laut, dengan topografi datar flat, luas grid 12x12 kurang memuaskan hasil dugaannya. Faqih et al. 2011 melakukan kajian tentang RegCM3 mengenai skema konvektif untuk hujan. Dalam penelitiannya, skema konvektif hujan yang dianalisis adalah skema Grell dan MIT Emanuel. Hasil analisis kajian sensitivitasnya menunjukkan bahwa skema hujan MIT Emanuel dapat memberikan hasil yang lebih baik mendekati pola musiman data observasi di wilayah kajian. Walaupun terdapat kecenderungan nilai yang dihasilkan dari model selalu melampaui curah hujan observasi. Bias antara data observasi dan model ini dapat dikoreksi dengan memperhitungkan faktor koreksi. Kirono et al. 2011, mensimulasikan kekeringan dari data GCM dengan menggunakan indeks kekeringan RDI untuk proyeksi pada masa yang akan datang. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa secara umum di Benua Australia mengalami peningkatan luasan daerah yang mengalami kekeringan dan juga frekuensi kejadian kekeringan pada masa yang akan datang akibat dari adanya peningkatan emisi gas rumah kaca. 20

BAB III METODE PENELITIAN

3.1 Lokasi Penelitian

Penelitian dilakukan di Sub DAS Seluna Jawa Tengah, yang mencakup 10 kabupaten dan kota yang ada di wilayah Provinsi Jawa Tengah Gambar 3. Adapun persentase luas kabupatenkota yang masuk ke dalam Sub DAS Seluna disajikan pada Tabel 2 berikut ini. Tabel 2. Persentase Luasan KabupatenKota di Sub DAS Seluna No KabupatenKota Luas Seluruhnya km 2 Luas di Sub DAS Seluna km 2 Persentase 1 Blora 1,941.63 916.53 47.20 2 Boyolali 1,092.81 449.72 41.15 3 Demak 977.35 11.68 1.19 4 Grobogan 1,976.91 1,458.39 73.77 5 Kota Salatiga 52.66 2.72 5.17 6 Kudus 422.33 325.44 77.06 7 Pati 1,581.25 962.58 60.87 8 Rembang 1,058.13 26.81 2.53 9 Semarang 1,015.28 144.55 14.24 10 Sragen 971.03 134.57 13.86 Jumlah 11,089.38 4,432.99

3.2 Data dan Peralatan

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Curah hujan harian 1998-2010, dengan stastiun-stasiun yang ada dalam sub DAS Seluna dan juga yang ada di sekitarnya. Lampiran 1 dan Lampiran 3 2. Data suhu udara rataan bulanan 1990-1997 yang diambil dari stasiun yang ada di sekitar Sub DAS Seluna. Lampiran 2 dan Lampiran 3 3. Data jenis tanah, sebaran jenis tanah di daerah penelitian ditunjukkan pada Gambar 4. Peta tanah ini bersumber dari Bakosurtanal Kompilasi citra radar, foto udara, dan peta topografi dan Departemen Transmigrasi 1989. 4. Data penggunaan lahan bersumber dari RBI Bakosurtanal, jenis penggunaan lahan di daerah penelitian ditunjukkan pada Gambar 5 untuk penggunaan lahan tahun 1995 dan Gambar 6 untuk penggunaan lahan tahun 2006.