IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.6 Karakteristik Kekeringan di Sub DAS Seluna
dengan penelitian yang dilakukan oleh Supijatno (2012). Penelitian Supijatno menunjukkan bahwa ada beberapa varietas padi gogo yang masih bisa beradaptasi pada kondisi air tersedia 30% - 40% KL. Sehingga pada kondisi air tersedia dibawah 30% KL, tanaman padi sudah mengalami cekaman kekeringan. Dari analisis kehandalan model kekeringan dan didukung dari penelitian Supijatno, maka dapat dikatakan bahwa di daerah penelitian, padi mulai mengalami cekaman kekeringan pada kondisi air tersedia 30% KL.
Luasan kekeringan dari model (untuk semua % kapasitas lapang) menunjukkan perbedaan dengan luasan kekeringan aktual tanaman padi. Luasan yang dihasilkan dari model sedikit overestimate. Informasi ini bisa dikatakan bahwa model belum mampu menggambarkan luasan kekeringan aktual dengan cukup baik. Hal ini bisa terjadi karena pada suatu periode tertentu lahan sawah tidak semuanya ditanami padi melainkan ada yang ditanamai tanaman pertanian lainnya. Sehingga pada saat model mensimulasikan lahan sawah pada periode tertentu mengalami kekeringan, tetapi secara aktual pada saat tersebut yang tercatat hanya kekeringan tanaman padi, untuk tanaman lainnya tidak. Atau tanaman lain yang ditanam pada lahan sawah merupakan tanaman yang bisa beradaptasi terhadap cekaman kekeringan. Sehingga pada saat itu yang mengalami cekaman kekeringan hanya tanaman padi.
4.6 Karakteristik Kekeringan di Sub DAS Seluna
4.6.1 Pola Sebaran Persentase Kapasitas Lapang di Sub DAS Seluna berdasarkan kejadian El Nino, La Nina dan Normal
Pola kekeringan (digambarkan dengan kondisi persentase kapasitas lapang) yang ada di Sub DAS Seluna dikelompokkan berdasarkan tahun-tahun kejadian El Nino, La Nina dan Normal. Pengelompokkan pola kekeringan dilakukan karena adanya variasi kekeringan yang sangat beragam. Pengelompokan ini menggunakan analisis komponen utama (Principal Component Analysis). Tujuan dari analisis ini untuk mentransformasi peubah-peubah asal yang berkorelasi menjadi peubah baru yang saling bebas satu sama lain.
46
Tahun-tahun kejadian El Nino kurun waktu 1990-2010 berdasarkan
www.ggweather.com adalah 1991,1994,1997,2002,2004,2006, dan 2009.
Tahun-tahun kejadian La Nina adalah 1995, 1998, 1999, 2000, 2007, dan 2010. Sedangkan tahun normal adalah tahun-tahun selain kejadian El Nino dan La Nina. Dalam setiap periode tersebut dibuat nilai rata-rata kekeringan tiap bulannya. Sehingga didapatkan rata-rata fluktuasi kekeringan dalam setahun untuk setiap kelompok. Gambar 18, 19, dan 20 menunjukkan sebaran persentase kapasitas lapang berdasarkan kejadian El Nino, La Nina dan Normal di Sub DAS Seluna.
Gambar 18. Pola Persentase Kapasitas Lapang Periode El Nino di Sub DAS Seluna
Gambar 18 menunjukkan bahwa pada periode El Nino, kluster persentase kapasitas lapang yang ada di Sub DAS Seluna terdapat 5 kluster. Dari 5 kluster tersebut, 4 kluster menunjukkan adanya kejadian kekeringan di wilayah Sub DAS Seluna. Hal ini ditunjukkan adanya garis grafik biru (persentase kapasitas lapang) yang berada di bawah batas kekeringan (30% KL). Hanya ada 1 kluster yang selama kejadian El Nino tidak terjadi kekeringan, yaitu kluster 1. Wilayah yang termasuk dalam kluster 1 ini ada di sebagian Kabupaten Boyolali.
POLA PERSENTASE KAPASITAS LAPANG PADA PERIODE EL NINO
47
Awal dan akhir dari kejadian kekeringan pada saat El Nino di Sub DAS Seluna berbeda-beda antara kluster yang satu dengan kluster yang lainnya. Sehingga lama berlangsungnya kekeringan pun juga berbeda. Dari Gambar 18 nampak bahwa sebagian besar awal kekeringan terjadi pada bulan Juni, yaitu pada kluster 3 dan 5. Sedangkan pada Kluster 2 mulai terjadi kekeringan pada bulan Juli dan kluster 4 pada bulan Agustus.
Sebagian besar dari wilayah Sub DAS Seluna masuk dalam kluster 2. Kejadian kekeringan di kluster 2 terjadi mulai Juli sampai dengan November, sehingga kekeringan terjadi selama 5 bulan.Wilayah yang paling lama mengalami kekeringan saat periode El Nino terjadi di kluster 5 dengan lama kekeringan selama 6 bulan (Juni-November). Wilyah yang masuk ke dalam kluster 5 meliputi Kabupaten Pati dan Rembang.
Gambar 19. Pola Persentase Kapasitas Lapang Periode La Nina di Sub DAS Seluna
Gambar 19 menunjukkan bahwa pada periode La Nina, di Sub DAS Seluna terdapat 2 kluster persentase kapasitas lapang. Dari kedua kluster yang terbentuk tersebut, hampir seluruh wilayah Sub DAS Seluna masuk dalam kluster 1. Pola persentase kapasitas lapang pada kluster 1 menunjukkan bahwa tiap-tiap bulan dalam setahun tidak pernah terjadi kekeringan. Hal ini tampak dari garis grafik
POLA PERSENTASE KAPASITAS LAPANG PADA PERIODE LA NINA
48
biru (persentase kapasitas lapang), selalu di atas garis merah (batas terjadinya kekeringan). Informasi di atas mengindikasikan bahwa pada periode La Nina di Sub DAS Seluna sebagian besar wialyahnya tidak pernah mengalami kekeringan sepanjang tahunnya.
Kluster 2, saat periode La Nina menunjukkan adanya kejadian kekeringan, yaitu terjadi pada bulan Agustus – Oktober. Wilayah yang masuk kedalam kluster 2 ini adalah sebagian Kabupaten Pati dan Kudus.
Gambar 20. Pola Persentase Kapasitas Lapang Periode Normal di Sub DAS Seluna
Gambar 20 menunjukkan pola persentase kapasitas lapang pada tiap-tiap kluster di Sub DAS Seluna pada periode tahun normal. Dari gambar tersebut, terlihat bahwa sebagian besar wilayah Sub DAS Seluna masuk dalam kluster 1. Kluster 1 pada saat periode tahun normal menunjukkan adanya kejadian kekeringan pada bulan Agustus – Oktober.
Dari penjelasan di atas, nampak bahwa sebagian besar wilayah sub DAS Seluna pada saat periode El Nino mengalami kekeringan selama 5 bulan, yaitu
POLA PERSENTASE KAPASITAS LAPANG PADA PERIODE NORMAL
49
pada bulan Juli - November. Dan pada saat periode La Nina, sebagian besar wilayahnya tidak pernah mengalami kekeringan setiap bulannya. Sedangkan pada periode normal sebagian besar wilayah Sub DAS Seluna mengalami kekeringan selama 3 bulan, yaitu bulan Agustus-Oktober.
Hasil simulasi kekeringan dengan menggunakan data luaran RegCM3 di atas menunjukkan bahwa model RegCM3 dalam menggambarkan kekeringan di Sub DAS Seluna identik dengan karakteristik kejadian El Nino, La Nina dan Normal. Dimana kejadian El Nino diidentikkan dengan kekeringan yang berkepanjangan dan kejadian La Nina kebalikan dari El Nino (musim penghujan yang panjang). Dan tahun normal, ditandai dengan pengaruh pergerakan angin barat dan angin timur (monsoon) yang terjadi secara periodik tiap bulannya.
Karakteristik kekeringan dari adanya pengaruh El Nino, La Nina dan Normal juga dapat diketahui dari deret hari kering di daerah penelitian. Kejadian El Nino ditandai dengan kekeringan yang berkepanjangan dari tahun-tahun normal. Sedangkan kejadian La Nina ditandai dengan musim penghujan yang berkepanjangan. Gambar 21 merupakan jumlah deret hari kering di Sub DAS Seluna dari tahun 1990 sampai dengan 2010.
Gambar 21 tersebut menunjukkan bahwa jumlah deret hari kering di Sub DAS Seluna dipengaruhi oleh fenomena El Nino dan La Nina. Pada tahun-tahun kejadian El Nino pada umumnya jumlah deret hari kering di atas rata-rata, yaitu berkisar 160 DHK. Nilai ini menunjukkan bahwa pada saat El Nino, rata-rata kejadian kekeringan di Sub DAS Seluna selama 5 bulan lebih berturut-turut. Pada tahun-tahun La Nina, jumlah deret hari kering berkurang dari rata-ratanya, yaitu berkisar 80 DHK. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata kejadian kekeringan terjadi kurang dari 3 bulan berturut-turut.
50
Gambar 21. Rata-rata Jumlah Deret Hari Kering Tahun 1990-2010
4.6.2 Variasi temporal rata-rata kejadian kekeringan di Sub DAS Seluna (1990-2010).
Fluktuasi dari CH rata-rata, nilai peluang terjadinya kekeringan rata-rata dan besarnya kadar air tersedia berdasarkan % kapasitas lapang rata-rata disajikan pada Gambar 22 .
Gambar 22 memperlihatkan bahwa pola % KL mengikuti pola curah hujan. Saat curah hujan mengalami penurunan, %KL juga mengalami penurunan dan sebaliknya. Garis mendatar menunjukkan batas ambang kekeringan dari hasil uji kehandalan model kekeringan, yaitu pada kondisi air 30%KL. Berdasarkan nilai ambang batas tersebut, di daerah penelitian rata-rata mulai mengalami kekeringan pada bulan Agustus sampai dengan Oktober. Dan puncak kekeringan paling parah terjadi pada bulan September, yaitu dengan kondisi air tersedia lebih kurang 12%KL dan peluang terjadinya adalah 83%. Sedangkan paling basah terjadi pada bulan Januari, dengan kondisi air 90,3%KL. Peluang untuk terjadi kekeringan pada bulan-bulan Desember sampai dengan April kurang dari 10%, sehingga pada bulan Desember-April apabila dilakukan penanaman padi sangat cocok. Karena padi merupakan tanaman yang membutuhkan air tersedia cukup banyak dan bisa dipenuhi pada periode Desember-April.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 Ju m lah D H K (h ar i) Tahun
Grafik Rata-rata Jumlah Deret Hari Kering Di Sub DAS Seluna
= El Nino = La Nina
51
Gambar 22. Pola CH rata-rata, %KL rata-rata dan Peluang rata-rata
4.6.3 Variasi spasial rata-rata kejadian kekeringan di Sub DAS Seluna (1990-2010).
Sebaran kekeringan di Sub DAS Seluna dan grafik hubungan antara luasan kekeringan aktual dengan model berdasarkan kabupaten/kota yang ada di Sub DAS Seluna dapat disajikan pada Gambar 23.
Gambar 23 (a) menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah di Sub DAS Seluna pada saat bulan-bulan terkering, yaitu bulan Agustus, September dan Oktober telah mengalami kekeringan. Persentase luas wilayah dengan kondisi air tersedia 0%-10% KL adalah 4,5%, kemudian secara berturut turut pada kondisi air tersedia 10%-20%KL, 20%-30%KL, 30-40%KL, dan 40%-52%KL adalah 51,17%, 37,67%, 6,67%, dan 0.02%. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 50 100 150 200 250 300 350 400
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
% K L d a n P el u a n g (% ) C H ra ta 2 (m m /b u la n ) Bulan
Grafik Pola Hubungan Rata2 CH ,Peluang dan % KL
CH % KL Peluang
52 (b)
Gambar 23. (a) Rata-rata Kondisi Air Tersedia pada Bulan Agustus-Oktober Menurut %KL, (b) Hubungan Luasan Kekeringan Aktual dan Model menurut
Kabupaten/Kota 0 20 40 60 80 100 120 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 Lu a s K e k e r in g a n A k tu a l (h a ) Lu a s K e k e r in g a n M o d e l (h a )
Hubungan Luas Kekeringan Aktual dan Model
Luas Model Luas Aktual
r= 0.61 (a)
53
Persentase luasan wilayah berdasarkan kondisi air tersedia pada bulan-bulan terkering menunjukkan bahwa di Sub Das Seluna sebagian besar wilayanya pada kondisi air 10%-20% KL. Menurut Enciso et al (2007) tanaman-tanaman yang sensitif terhadap cekaman kekeringan, saat kondisi air tanah terendah pada 25% KL masih bisa ditolerir. Berarti di bawah 25% KL sudah mulai mengalami cekaman kekeringan. Jika dikaitkan dengan pendapat Enciso tersebut, maka sebagian besar wilayah Sub DAS Seluna pada bulan Agustus-Oktober telah mengalami cekaman kekeringan. Karena memiliki kondisi air di bawah 25%KL. Wilayah dengan kondisi air tersedia 10%-20% KL tersebut meliputi sebagian besar Blora, Pati, Kudus,Grobogan dan Rembang, serta sebagian kecil Boyolali dan Sragen.
Gambar 23 (b) merupakan grafik hubungan luasan kekeringan model (luas kekeringan pada penggunaan lahan sawah) dan luasan kekeringan aktual (luas kekeringan untuk tanaman padi). Proses untuk mendapatkan luas kekeringan model yaitu mula-mula ditentukan grid-grid yang ada di wilayah penelitian masuk kategori kering (%KL <30) ataukah tidak kering (%KL >= 30). Selanjutnya diberikan kode pada masing-masing grid. Kode 1 apabila kondisinya kering dan kode 0 apabila kondisinya tidak kering. Dari kode-kode tersebut diinterpolasi, sehingga dihasilkan peta sebaran kekeringan di lokasi penelitian. Berhubung data kekeringan aktual merupakan data luasan kekeringan tanaman padi, maka pada model yang dihitung adalah luasan kekeringan yang terjadi di penggunaan lahan sawah. Luas kekeringan di penggunaan lahan sawah didapatkan dengan cara overlay peta sebaran kekeringan dengan peta penggunaan lahan. Dari hasil overlay tersebut akan didapatkan luas kekeringan pada berbagai penggunaan lahan. Dan yang dipakai untuk analisis dalam penelitian ini adalah luas kekeringan yang ada di penggunaan lahan sawah.
Nilai korelasi antara luasan kekeringan model dengan aktual pada Gambar 23 (b) menunjukkan korelasi r=0.61. Nilai korelasi ini mengandung arti hubungan yang kuat. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan analisis kekeringan dengan menggunakan input data luaran RegCM3 mampu menggambarkan karakteristik (sebaran) kekeringan di daerah penelitian dengan cukup baik. Gambar 23 (b) jika dihubungkan dengan Tabel 2 menunjukkan bahwa pada kabupaten/kota yang
54
persentase luas wilayah masuk Sub DAS nya kecil akan menyebabkan berkurangnya nilai korelasi, misalnya Kabupaten Rembang, persentase luas wilayah yang masuk Sub DAS hanya 2,53% menunjukkan pola hubungan luas kekeringan model dengan luas kekeringan aktual yang tidak baik. Demikian juga untuk Kabupaten Semarang (14.24%) dan Kabupaten Sragen (13.86%). Hal ini dikarenakan semakin besarnya error yang dihasilkan. Namun untuk kabupaten/kota yang persentase luas wilayah masuk Sub DAS nya besar, menunjukkan pola hubungan luas kekeringan aktual dan luas kekeringan model yang bagus. Misalnya Kabupaten Kudus (77,06%), Kabupaten Grobogan (73.77%) dan Pati (60.87%). Dari penjelasan tersebut dapat diketahui bahwa persentase luas wilayah yang masuk Sub DAS sangat menentukan keakuratan validasi antara luasan kekeringan aktual dan luasan kekeringan model. Oleh sebab itu agar didapatkan hasil penelitian yang validitasnya baik, maka penelitian selanjutnya supaya dilakukan pada satuan penelitian dengan batas administrasi, sehingga akan didapatkan persentase luas wilayah yang optimal.
Nilai korelasi antara luasan aktual dan luasan model meskipun cukup baik, namun luasan yang dihasilkan dari model masih menunjukkan nilai yang
overestimate. Sehingga untuk menduga luasan kekeringan untuk tanaman padi di lapangan bisa diduga dari nilai kekeringan model dengan menggunakan persamaan yang dihasilkan dari Gambar 24 berikut ini.
Gambar 24. Persamaan garis lurus antara luasan aktual dan model
Gambar 24 merupakan hubungan garis lurus antara luasan kekeringan aktual dengan kekeringan model. Persamaan yang dihasilkan adalah:
y = 0.001x + 23.083 0 20 40 60 80 100 120 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 Lu a s A k tu a l (h a )
Luas Model (ha)
Persmaan Garis Lurus Luasan Kekeringan Aktual dan Model
55
y = 0.001x + 23.083
Keterangan : y = luasan kekeringan aktual (kekeringan padi) (ha) x = luasan kekeringan model (ha)
Dengan menggunakan persamaan di atas, maka dapat untuk menduga nilai kekeringan aktual (kekeringan tanaman padi) yang terjadi di lokasi penelitian dengan memasukkan nilai luasan kekeringan yang dihasilkan dari model.
4.6.4 Peluang kejadian kekeringan di Sub DAS Seluna bersasarkan El Nino, La Nina dan Normal.
Seperti telah disebutkan di sub bab viariasi temporal di atas, bahwa kekeringan memiliki variasi yang berbeda-beda tiap bulannya dan tiap tahunnya. Pada sub bab ini akan dibahas mengenai peluang kejadian kekeringan tiap bulan berdasarkan kejadian El Nino, La Nina dan Normal dari perhitungan kekeringan tahun 1990 – 2010 . Gambar 25 berikut menunjukkan peluang kejadian kekeringan di Sub DAS Seluna dari bulan Januari sampai dengan Desember berdasarkan kejadian El Nino, La Nina dan Normal.
Gambar 25 secara umum menunjukkan bahwa pada bulan Januari - April, seluruh wilayah Sub DAS Seluna peluang terjadinya kekeringan < 20%. Karena pada bulan-bulan tersebut merupakan musim penghujan, sehingga tambahan air untuk soil moisture tercukupi. Mulai bulan Mei besarnya peluang kejadian kekeringan semakin meningkat. Peningkatan besarnya peluang kejadian kekeringan ini dimulai dari arah pantai Pati dan semakin bergeser ke arah barat daya (kearah Kabupaten Boyolali).
Pada periode El Nino, kekeringan mengalami puncaknya pada bulan Oktober dengan peluang antara 81% - 100% terjadi di hampir seluruh wilayah Sub DAS Seluna. Puncak kekeringan pada saat La Nina dan Normal terjadi pada bulan yang sama, yaitu bulan September, tetapi besarnya peluang berbeda. Besarnya peluang kejadian kekeringan saat puncak kekeringan periode La Nina mulai dari 20% - 100%. Pada bulan ini sebagian besar wilayah Sub DAS Seluna peluang kekeringannya kurang dari 60% dan hanya sebagian kecil yang peluang kekeringannya antara 81%-100%. Sedangkan pada puncak kekeringan periode Normal sebagian besar wilayah Sub DAS Seluna memiliki peluang kejadian kekeringan antara 81% -100%, dan sisanya antara 61% - 80%.
56
57
Ditinjau dari topografinya, daerah dataran rendah secara umum memiliki peluang kejadian kekeringan yang lebih besar dibandingkan daerah dataran tinggi. Pada gambar 25 di atas, peluang paling kecil terjadinya kekeringan terjadi di daerah lereng gunung Merapi dan peluang paling besar terjadinya kekeringan di dataran rendah dekat pantai. Fenomena ini bisa disebabkan tingginya suhu udara di wilayah pesisir pantai dan rendahnya suhu udara di wilayah dataran tinggi. Menurut Nicholls (2004), suhu udara yang tinggi akan lebih memperbesar kekeringan, meskipun curah hujannya tidak begitu rendah dari biasanya.
Pernyataan Nicholls tersebut diperkuat lagi dengan bukti bahwa meskipun sama-sama terletak pada daerah lereng pegunungan, antara Kabupaten Boyolali dan Kabupaten Kudus memiliki peluang kekeringan yang berbeda. Peluang kekeringan di Kabupaten Kudus lebih tinggi dibandingkan Kabupten Boyolali, padahal rata-rata curah hujan tahunan di Kabupaten Kudus lebih tinggi. Hal ini disebabkan karena faktor suhu udara. Rata-rata suhu udara di Kabupaten Kudus lebih tinggi sehingga proses evapotranspirasi yang terjadi lebih besar dan simpanan air yang ada di dalam tanah menjadi lebih sedikit.
Gambar 25 dapat digunakan sebagai acuan dalam analisis risiko bencana kekeringan. Analisis risiko terhadap bencana kekeringan ini sangat penting, selain dapat diketahui wilayah mana saja yang berisiko menerima dampak dan kerugian akibat kekeringan, juga dapat diketahui wilayah yang menjadi prioritas pelaksanaan program rencana aksi pengurangan risiko bencana. Risiko bencana adalah potensi kerugian yang ditimbulkan akibat bencana pada suatu wilayah dalam kurun waktu tertentu , misalnya dapat berupa kematian, luka, sakit, jiwa terancam, hilangnya rasa aman, mengungsi, kerusakan atau kehilangan harta, dan gangguan kegiatan masyarakat.
Gambar 25 menunjukkan bahwa daerah-daerah yang paling rentan terhadap kejadian kekeringan adalah di Kabupaten Pati, Blora , Rembang, dan sebagian kecil Kabupaten Kudus. Sehingga wilayah-wilayah tersebut merupakan daerah yang memiliki potensi risiko bencana kekeringan yang paling besar dibandingkan wilayah lainnya. Oleh sebab itu masyarakat di wilayah-wilayah ini haruslah dikenalkan suatu paradigma baru dalam menghadapi bencana, yaitu paradigma pengurangan risiko. Dalam paradigma ini, setiap individu, masyarakat di daerah
58
diperkenalkan dengan berbagai ancaman yang ada di wilayahnya yang terkait dengan bencana kekeringan, bagaimana cara mengurangi ancaman dan kerentanan yang dimiliki, serta meningkatkan kemampuan masyarakat dalam menghadapi setiap ancaman. Misalnya saja dengan mengubah pola tanam yang selama ini telah dilakukan secara turun termurun, membangun jaringan irigasi atau sumur-sumur bor, sehingga pada saat bencana kekeringan terjadi suplai air masih didapatkan meskipun jumlahnya berkurang. Atau bisa juga dengan menanam tanaman yang bisa beradaptasi terhadap cekaman kekeringan pada saat bulan-bulan yang memiliki peluang kejadian kekeringan besar.
4.7 Perbandingan Penggunaan Data Murni RegCM3 dengan Data