PENERAPAN METODE THORNTHWAITE MATHER
Masyarakat awam umumnya baru menyadari ketika air di dalam sumurnya habis, ketika PDAM macet, ketika penyedotan dengan pompa hanya mengeluarkan udara, dan ketika banyak mata air yang mati (Kodoatie, 2010). Kejadian kekeringan dapat dikategorikan menjadi 4 jenis yaitu kekeringan meteorologis, kekeringan hidrologis, kekeringan pertanian, dan kekeringan sosial-ekonomi (Wilhite dan Glantz 1985). Analisa kejadian kekeringan memiliki tujuan untuk mengevaluasi kecenderungan klimatologis menuju ke keadaan kering dari suatu wilayah untuk keperluan perkiraan kebutuhan air irigasi, serta mengevaluasi dan melaporkan secara berkala kekeringan pada suatu tempat secara regional (Hounam, 1975). Dalam menganalisa dan merepresentasikan tingkat kekeringan suatu wilayah, banyak metode yang bisa dilakukan. Salah satu metode yang banyak digunakan adalah indeks kekeringan. Metode Thornthwaite Mather menggunakan konsep neraca air untuk menentukan Indeks Kekeringan dimana metode ini menekankan pentingnya faktor curah hujan (P) dan evapotranspirasi potensial (PE) sebagai faktor iklim (Nugroho, 2011). Selain itu, dalam proses analisanya, metode Thornthwaite Mather juga memerlukan data sifat fisik tanah, parameter kelengasan tanah, data tanaman serta data karakteristik lahan.
Masalah kekeringan pada saat musim kemarau panjang menjadi hal rutin yang terjadi di Indonesia, tetapi penanganan untuk penanggulangan serta pencegahan sangat lamban sehingga menjadi masalah yang berkepanjangan yang tidak terselesaikan.
Salah satu fenomena bencana kekeringan yang terjadi di Indonesia dapat dilihat pada Provinsi Jawa Timur, dimana separuh lebih wilayah di Jawa Timur terkena dampak bencana kekeringan selama musim kemarau 2012. Sudah tercatat sebanyak 23 dari 38 kabupaten/kota di Jawa Timur menyatakan daerahnya mengalami bencana kekeringan. Jumlah ini meliputi 60% dari jumlah daerah administratif di Provinsi Jawa Timur. Bencana kekeringan tersebar di 221 kecamatan dan 852 desa. Kawasan yang paling parah dilanda bencana kekeringan diantaranya Kabupaten Lamongan, Trenggalek, Pacitan, Bojonegoro, dan Ponorogo. Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan sebaran kekeringan wilayah dengan menggunakan pendekatan neraca air Thornthwaite Mather. Hasil penelitian ini nantinya diharapkan dapat menjadi alat peringatan (warning system) serta informasi pendukung bagi upaya mitigasi dan adaptasi pada lokasi penelitian.
METODOLOGI STUDI Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian yang akan digunakan adalah Sub-sub DAS Keyang yang terletak di Kabupaten Ponorogo, Provinsi Jawa Timur dengan luas 315 km2. Sub- sub DAS Keyang merupakan sungai terpanjang di Kabupaten Ponorogo, dimana cakupan wilayah dari Sub-sub DAS Keyang meliputi sebagian wilayah dari Kecamatan Jenangan, Siman, Mlarak, Sambit, Sawoo, Pulung, dan Sooko. Lokasi Sub-sub DAS Keyang ini ditunjukkan oleh Gambar 1.
Data-data yang Diperlukan
Data-data yang dibutuhkan terdiri dari: data curah hujan selama 19 tahun pengamatan (1995-2013), data klimatologi, meliputi data temperatur udara tahun 1995-2013, data debit tahun 1995-2013, peta lokasi stasiun hujan, peta tata guna lahan, peta jenis tanah dan tekstur tanah, dan peta batas Daerah Aliran Sungai.
Nama-nama stasiun hujan beserta koordinat lokasi dan elavasinya disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Stasiun hujan pada lokasi penelitian Stasiun/Pos Hujan Lintang Bujur Elevasi (m)
Sokoo 07°54’32,8’’ 111°40’12,3’’ 445 Sawoo 07°58’8,73’’ 111°34’9,47’’ 165 Wilangan 07°57’14,7’’ 111°31’43,1’’ 136 Ponorogo 07°52’15,7’’ 111°28’29,7’’ 115 Pudak 07°52’16,2’’ 111°42’46,8’’ 1031
Metode Analisa
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penyelesaian studi adalah sebagai berikut:
1. Pengujian kualitas data hujan dilakukan dengan melakukan pengujian konsistensi menggunakan kurva massa ganda dan pengujian stasioneritas menggunakan Uji T dan Uji F.
2. Perhitungan Indeks kekeringan menggunakan Metode Thornthwaite Mather Gambar 1. Lokasi penelitian
Sub-Sub DAS Keyang
Sungai
Batas Sub-Sub DAS Keyang Batas administrasi Kab. Ponorogo Stasiun hujan
Sawoo Wilangan Ponorogo
Sooko Pudak
Langkah-langkah perhitungan indeks kekeringan dengan pendekatan metode Thornthwaite Mather adalah sebagai berikut:
a) Evapotranspirasi potensial
Thornthwaite Mather mengusulkan metode empiris menghitung evapotranspirasi potensial dari data suhu rata-rata bulanan, standar bulan 30 hari dan jam penyinaran 12 jam. Adapun persamaannya adalah sebagai berikut (Calvo, 1986):
PE = f.Pex (1)
Pex = 16 (10T/I)a (2)
a = (0,675.10-6.I3) (0,77.10-4.I2) + 0,01792.I + 0,49239 (3)
I =∑ i (4)
dengan:
PE : evapotranspirasi potensial terkoreksi (mm/bulan)
f : faktor koreksi (dilihat pada tabel koreksi lintang dan waktu) Pex : evapotranspirasi potensial belum terkoreksi (mm/bulan) i : indeks panas = (T/5)1,514
I : jumlah indeks panas dalam setahun a : indeks panas
T : suhu udara (°C)
b) Akumulasi Potensi Kehilangan Air Tanah (Accumulation Potential Water Loss, APWL)
Nilai akumulasi potensi kehilangan air tanah adalah nilai akumulatif bulanan dari selisih presipitasi dan evapotranspirasi potensial (P-PE). Menghitung APWL dilakukan dengan cara menjumlahkan angka pada bulan yang negatif, yaitu menjumlahkan nilai APWL bulan sebelumnya dengan nilai P-PE pada bulan ke-i.
c) Kelengasan Tanah (ST)
Kelengasan tanah dapat dihitung menggunakan perhitungan bulan basah dan bulan kering. Kadar atau ukuran lengas tanah sendiri diartikan sebagai kandungan uap air yang terdapat pada pori tanah.
Pada bulan-bulan basah (P>PE), maka nilai ST untuk tiap bulannya sama dengan WHC. Pada bulan-bulan kering (P<PE), maka nilai ST untuk tiap bulannya dihitung dengan:
ST=Sto.e
-(APWL/Sto) (5)dengan :
ST : kelengasan tanah (mm)
Sto : kelengasan tanah pada kapasitas lapang (mm) e : bilangan navier (e = 2,718)
APWL : akumulasi hilangnya air potensial (mm/bulan)
d) Perubahan Kelengasan Tanah(∆ST)
Perhitungan penambahan air (∆ST) dilakukan dengan cara mengurangu nilai ST pada bulan yang bersangkutan dengan nulai ST pada bulan sebelumnya.
e) Evapotranspirasi Aktual (AE)
Nilai evapotranspirasi aktual dapat diperoleh dari perhitungan bulan basah dan bulan kering dimana, untuk bulan basah (P>PE), maka nilai AE=PE. Untuk bulan-bulan kering (P<PE), maka nilai AE=PE-∆ST.
f) Perhitungan Defisit (D)
Defisit atau kekurangan lengas tanah yang terjadi didapat dengan menghitung selisih antara PE dengan AE.
D = PE – AE (6)
dengan:
D : defisit (mm/bulan)
PE : evapotranspirasi potensial (mm/bulan) AE : evapotranspirasi aktual (mm/bulan)
g) Persamaan Indeks Kekeringan Thornthwaite Mather
Indeks kekeringan metode Thornwaite Mather dapat dihitung dengan menentukan nilai prosentase perbandingan antara nilai defisit air (D) dengan potensial evapotranspirasi (PE) sebagai berikut (Ilaco, 1985):
Ia = (D/PE) x 100 (7)
dengan:
Ia : indeks kekeringan (%) D : Defisit (mm/bulan)
PE : evapotranspirasi potensial (mm/bulan)
Berdasarkan nilai Ia yang telah dihasilkan tersebut, maka dilakukan klasifikasi tingkat kekeringan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Indeks Kekeringan Thornthwaite Matter
Indeks kekeringan, Ia (%) Tingkat kekeringan
<16,77 Ringan atau tidak ada
16,77-33,33 Sedang
>33,33 Berat
3. Pemetaan Indeks Kekeringan
Penggambaran peta sebaran indeks kekeringan menggunakan software ArcGIS 10.1 dengan metode interpolasi Kriging.
4. Perbandingan hasil perhitungan indeks kekeringan dengan debit di lokasi penelitian.
HASIL STUDI DAN PEMBAHASAN Pengujian data hujan
Hasil pengujian pada 5 stasiun hujan yaitu Stasiun Hujan Sooko, Sawoo, Wilangan, Ponorogo, dan Pudak dengan menggunakan uji T dan uji F menunjukkan nilai varian dan nilai rata-rata adalah stabil atau homogen, dengan demikian dapat dikatakan deret berkala tersebut stasioner. Sedangkan hasil pengujian konsistensi menunjukkan tidak ditemukan data yang menyimpang sehingga data hujan dianggap konsisten dan dapat digunakan untuk perhitungan kekeringan Metode Thornthwaite Mather.
Analisa Kapasitas Penyimpanan Air (Water Holding Capacity)
Nilai kelembaban tanah tertahan atau kelembaban tanah pada kapasitas lapang (STo) sama dengan kapasitas menyimpan air (WHC), semakin kecil nilai WHC semakin besar indeks kekeringannya. Perubahan nilai STo yang semakin kecil akibat perubahan tata guna lahan, menyebabkan semakin besarnya potensi kekeringan. Dalam penelitian ini dilakukan analisa perubahan tata guna lahan pada tahun 2001 yang mewakili tata guna lahan dari tahun 1995-2005 dan tahun 2006 yang mewakili tahun 2006-2013, sebagai dasar dalam perhitungan analisa kapasitas penyimpanan air. Dengan demikian, analisa perubahan nilai STo dilakukan dengan melihat perubahan tata guna lahan pada tahun 2001 dan 2006 pada lokasi penelitian. Hasil analisa perubahan nilai STo pada lokasi penelitian disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Rekapitulasi Kelengasan Tanah
Stasiun Hujan Nilai STo (mm) Perubahan nilai STo (mm)
2001 2006
Ponorogo 113,438 113,059 -0,379 Wilangan 147,193 146,382 -0,811
Sawoo 171,566 170,871 -0,695
Sooko 179,116 178,127 -0,989
Pudak 183,661 180,948 -2,713
Indeks Kekeringan pada Sub-sub DAS Keyang
Gambar 2 menunjukkan hubungan antara indeks kekeringan bulanan rerata yang telah dihasilkan untuk periode 19 tahun (1995-2013). Berdasarkan Gambar 2, dapat dijelaskan bahwa rata-rata kekeringan tahunan pada lokasi penelitian terjadi pada bulan Juni sampai dengan bulan Oktober. Sedangkan bulan November sampai dengan bulan Maret cenderung mengalami bulan basah dan pada bulan April sampai dengan bulan Mei cenderung mulai mengalami kekeringan.
Sedangkan dari Gambar 3 dapat dilihat puncak kejadian kekeringan terjadi pada tahun 1996 (Juni-Desember) dan tahun 2009 (April-Oktober) dengan durasi 7 bulan dan rentang waktu 13 tahun, sehingga kejadian puncak kekeringan akan terjadi lagi pada tahun 2022.Tahun basah terjadi pada tahun 2010 dengan durasi 7 bulan yang terjadi pada bulan September-Desember 2010 dilanjut bulan Januari – Mei 2011. Dan berdasarkan data BMKG tahun 2010 di Indonesia mengalami
kejadian La Lina yang menyebabkan musim penghujan panjang.Nilai indeks kekeringan (Ia) maksimum dan Ia rata-rata selama kurun waktu 19 tahun cenderung mengalami penurunan. Terlihat pada tahun 2011-2013 nilai Ia maksimum dan Ia rata-ratanya lebih kecil dari tahun-tahun sebelumnya.
Analisa Sebaran Kekeringan pada Sub-sub DAS Keyang
Berdasarkan hasil pembuatan peta sebaran kekeringan dengan menggunakan bantuan Metode Kriging pada softwareArcGIS 10.1 diperoleh peta sebaran kekeringan pada lokasi penelitian. Hasil analisa menunjukkan bahwa kekeringan tertinggi terjadi pada tahun 1996 dan 2009. terjadi kekeringan tertinggi. Gambar 4 menunjukkan hasil peta sebaran kekeringan yang terjadi pada lokasi penelitian
Gambar 2. Indeks kekeringan bulanan rerata selama periode 1995-2013
Gambar 3. Indeks kekeringan rerata tahunan selama periode 1995-2013
0 10 20 30 40 50 60
Indeks Kekeringan Rerata Tahunan (%)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Indeks Kekeringan Rerata Bulanan (%)
untuk tahun 2009. Pada Gambar 4 dapat dilihat pada tahun 2009 kecamatan yang mengalami kekeringan adalah Kecamatan Babadan, Jenangan, Siman, Sambit, Mlarak, dan Sawoo dengan lama kekeringan 6 bulan yaitu bulan April-September.
Sedangkan kecamatan yang mengalami kekeringan dengan kriteria kering terbanyak selama 19 tahun periode analisa adalah Kecamatan Sambit, Mlarak, dan Siman dengan jumlah kekeringan 17-19 kali, dimana setiap tahun mengalami kekeringan yang terparah.
Perbandingan Hasil Analisa Kekeringan Terhadap Curah Hujan dan Data Debit Kali Wilangan
Perbandingan yang dilakukan bertujuan untuk mengetahui apakah ada hubungan antara kekeringan meteorologi yang terjadi dengan kekeringan hidrologi. Data debit yang digunakan didapat dari hasil pencatatan pos duga air Kali Wilangan.
Karena keterbatasan data yang didapat, analisa hanya dilakukan pada tahun yang terdapat pencatatan data debitnya, yaitu tahun 2004-2011. Pos duga air Kali Wilangan terletak pada Kali Wilangan, maka analisa kekeringan yang dilakukan pada stasiun hujan yang terletak pada Kali Wilangan yaitu Stasiun Hujan Wilangan. Dari hasil analisa yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa terdapat kesesuaian antara pola yang terjadi antara debit yang terjadi di sungai dengan besar nilai indeks kekeringan yang terjadi dimana nilai koefisien determinasi (R2) menunjukkan nilai yang berkisar antara 0,78 – 0,95 selama periode 2004-2011.
Gambar 4. Sebaran kekeringan tahun 2009 pada lokasi penelitian
Gambar 5 menyajikan salah satu contoh perbandingan pola antara indeks kekeringan pada stasiun Wilangan dengan data debit kali Wilangan untuk tahun 2009. Dari Gambar 5 terlihat bahwa ada hubungan antara nilai surplus dan defisit terhadap data debit pada kejadian tahun 2009. Ketika terjadi nilai defisit maka debit air juga mengalami penurunan, begitu juga sebaliknya ketika terjadi nilai surplus maka debit mengalami peningkatan. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa nilai surplus dan defisit Thornthwaite Maher memiliki korelasi terhadap nilai debit. Korelasi yang terjadi yaitu ketika besar debit di sungai menunjukkan kecenderungan menurun, maka mengakibatkan semakin besar jumlah kekeringan yang terjadi. Sebaliknya, ketika besar debit di sungai menunjukkan kecenderunganmeningkat, maka jumlah kekeringan akan semakin kecil.
Berdasarkan hasil indeks kekeringan yang kemudian dibandingkan dengan debit maka Metode Thornthwaite Mather cukup sesuai untuk digunakan pada perhitungan kekeringan di lokasi penelitian.
KESIMPULAN DAN REKOMENDASI Kesimpulan
1. Rata-rata kekeringan tahunan pada lokasi penelitian terjadi pada bulan Juni sampai dengan bulan Oktober. Sedangkan bulan November sampai dengan bulan Maret cenderung mengalami bulan basah dan pada bulan April sampai dengan bulan Mei cenderung mulai mengalami kekeringan.
2. Puncak kejadian kekeringan terjadi pada tahun 1996 (Juni-Desember) dan tahun 2009 (April-Oktober) dengan durasi 7 bulan dan rentang waktu 13 tahun, sehingga kejadian puncak kekeringan akan terjadi lagi pada tahun 2022.Tahun basah terjadi pada tahun 2010 dengan durasi 7 bulan yang terjadi pada bulan September-Desember 2010 dilanjut bulan Januari-Mei 2011.
3. Perbandingan kesesuaian antara nilai indeks kekeringan dengan pola kejadian debit bulanan menunjukkan bahwa terdapat kesesuaian pola yang baik antara keduanya yang ditunjukkan dengan nilai koefisien determinasi (R2) 0,78 – 0,95. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa metode Thornthwaite Mather dapat digunakan pada perhitungan kekeringan di lokasi penelitian
Gambar 5. Hubungan antara nilai indeks kekeringan dengan debit di sungai
Rekomendasi
1. Kuantitas dan kualitas data hujan perlu dipertimbangkan untuk durasi yang lebih panjang (minimal 30 tahun) agar analisa trend kekeringan yang dihasilkan dapat lebih mewakili kejadian yang sebenarnya di lokasi penelitian.
2. Kerapatan jaringan dan jumlah stasiun hujan perlu dipertimbangkan untuk mendukung akurasi peta sebaran kekeringan yang dihasilkan.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih dan penghargaan yang setinggi-tingginya kepada mahasiswi Anggun Nimaztian Kafindo yang telah membantu penulis dalam melakukan penelitian ini.
REFERENSI
Calvo, Julio C, 1986. An evaluation of Thornthwaite's water balance technique in predicting stream runoff in Costa Rica, Hydrological Sciences Journal, 31:1, 51-60
Hounam, C.E., Burgos, J.J., Kalik, M.S., Palmer, W.C., dan Rodda, J., 1975.
Drought and Agriculture. Technical note no.138. World Meteorological Organization
Ilaco, B.V, 1985. Agricultural Compendium, For Rural Development in the Tropics andSubtropics, International Land Development Consultants, Arnhem, The Netherlands;Commissioned by the Ministry of Agricultureand Fisheries, The Hague, The Netherlands. Elsevier Scientific Pub. Co. p. 739 Kodoatie, Robert J. & Roestam Sjarief, 2010. Tata Ruang Air. Yogyakarta:
Penerbit Andi Offset.
Mujtahiddin, Muhammad Iid, 2014. Analisis Spasial Indeks Kekeringan Kabupaten Indramayu. Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 15 No. 2 Tahun 2014 : 99-107
Nugroho, RA, 2011. Estimasi Neraca Air dengan Menggunakan Metode Thornthwaite Mather, BPTKPDAS
Wilhite, D.A & M.H. Glantz, 1985. Understanding the drought phenomenon: the role of definitions. Water International, 10,111-120.