DOI: https://doi.org/10.14710/jil.22.4.1041-1053

Analisis Hujan Ekstrem di Kabupaten Banyumas Tahun 2016–2021

Prodi Sarjana Geografi Lingkungan, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Indonesia

Received: 24 Jul 2023; Revised: 6 Mar 2024; Accepted: 6 Mar 2024; Available online: 28 May 2024; Published: 7 Jun 2024.
Editor(s): Budi Warsito

Citation Format:
Abstract
Kabupaten Banyumas memiliki variasi topografi yang dapat memicu hujan ekstrem, menyebabkan daerah ini rawan bencana hidrometeorologis.  Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis intensitas, pola, dan faktor yang memengaruhi hujan ekstrem (IOD, ENSO, siklon) di Kabupaten Banyumas pada tahun 2016 - 2021 serta korelasinya dengan kejadian bencana hidrometeorologis. Data yang digunakan yaitu data hujan harian dari BBWS Serayu Opak dan Pusdataru Jawa Tengah, data historis siklon dari BMKG, data ONI dan DMI dari PSL NOAA, serta data kejadian bencana dari BPBD Banyumas dan Jawa Tengah. Analisis intensitas dilakukan dengan metode persentil. Pola distribusi jumlah kejadian hujan ekstrem dianalisis menggunakan data tabular dan  grafik. Analisis pengaruh siklon dilakukan dengan grafis sedangkan analisis pengaruh ENSO dan IOD dilakukan dengan komparasi tabular. Selanjutnya, dihitung koefisien phi (φ) antara kejadian hujan ekstrem dan bencana hidrometeorologis. Intensitas R90p, R95p, dan R99p di Kabupaten Banyumas berkisar pada 33 mm, 52 mm, dan 92 mm. Distribusi hujan ekstrem di Kabupaten Banyumas merata secara spasial.  IOD dan ENSO memiliki dampak signifikan pada kejadian hujan ekstrem sehingga diduga menjadi faktor penyebab pola temporal tersebut. Kejadian siklon memiliki pengaruh terhadap kejadian hujan ekstrem. Korelasi antara kejadian hujan ekstrem dan bencana umumnya lemah, karena keterbatasan jumlah pos hujan dan tingginya variasi lokal hujan.

 

Fulltext View|Download
Keywords: Kabupaten Banyumas; Hujan Ekstrem; Intensitas; Pola; Bencana Hidrometeorologis

Article Metrics:

Article Info
Section: Research Article
Language : ID
Recent articles
Pemanfaatan Limbah Masker Nonmedis sebagai Bahan Baku Pembuatan Komposit dengan Matrik Resin Poliester Analisis Hujan Ekstrem di Kabupaten Banyumas Tahun 2016–2021 Analisis Karakteristik Sampah Laut dan Tingkat Kebersihan di Pantai Sendang Biru dan Pelabuhan Perikanan Pondokdadap, Kabupaten Malang, Jawa Timur More recent articles
Most cited articles
Analisis Tingkat Kenyamanan Di DKI Jakarta Berdasarkan Indeks THI (Temperature Humidity Index) STRATEGI PENGELOLAAN AIR LIMBAH SENTRA UMKM BATIK YANG BERKELANJUTAN DI KABUPATEN SUKOHARJO PENGARUH EMISI UDARA PADA SENTRA PENGOLAHAN BATU KAPUR TERHADAP KAPASITAS VITAL PARU PEKERJA DAN MASYARAKAT DI DESA KARAS KECAMATAN SEDAN KABUPATEN REMBANG IDENTIFIKASI KEMISKINAN AIR DI DAERAH ALIRAN SUNGAI CITARUM HULU: KASUS DAERAH BANDUNG RAYA KAJIAN KERENTANAN MASYARAKAT TERHADAP PERUBAHAN IKLIM BERBASIS DAERAH ALIRAN SUNGAI (STUDI KASUS SUB DAS GARANG HULU) More cited articles
  1. Azuga, N. A., dan Galib, M. 2020. Analyzing the Effect of Indian Ocean Dipole Phenomenon to the Anomalies Distribution of Sea Surface Temperature in West Sumatera. Asian Journal of Aquatic Sciences, 3 (3) 260-270
  2. BBWS Serayu Opak. 2021. Data Hujan Harian Pos Hujan Wilayah BBWS Serayu Opak Tahun 2016 – 2021. BBWS Serayu Opak. Diakses pada 12 April 2023
  3. BMKG. 2006. Peraturan Kepala Badan Meteorologi dan Geofisika Nomor SK.32/TL.202/KB/BMG-2006 Tentang Tata Cara Tetap Pelaksanaan Pengamatan dan Pelaporan Data Iklim dan Agroklimat
  4. BMKG. 2021. TCWC Jakarta Annual Report. BMKG. Diakses pada 3 Juli 2023
  5. BPBD Kabupaten Banyumas. 2021. Data Kejadian Bencana di Kabupaten Banyumas Tahun 2016 – 2021. BPBD Kabupaten Banyumas. Diakses pada 10 Juli 2023
  6. BPBD Provinsi Jawa Tengah. 2021. CEVADIS Dataset. BPBD Provinsi Jawa Tengah. Diakses pada 26 April 2023
  7. DLH Kabupaten Banyumas. 2022. DIKPLHD Kabupaten Banyumas Tahun 2022. DLH Kabupaten Banyumas
  8. Enyew B.D., Steeneveld, G.J. 2014. Analysing the Impact of Topography on Precipitation and Flooding on the Ethiopian Highlands. Journal of Geology & Geophysics, 3(6). doi: 10.4172/2329-6755.1000173
  9. Fadholi, A., Adzani, R., Mada, U. G., dan Pangkalpinang, S. M. D. A. 2018. Analisis frekuensi curah hujan ekstrem Kepulauan Bangka Belitung berbasis data climate hazards group infra-red precipitation with stations (CHIRPS). Jurnal Pendidikan Geografi, 18 (1) 22-32
  10. Farfán, L. M., Alfaro, E. J., dan Cavazos, T. 2013. Characteristics of tropical cyclones making landfall on the Pacific coast of Mexico: 1970-2010. Atmósfera, 26 (2) 163-182
  11. Firda, D. 2019. Hubungan Iod (Indian Ocean Dipole) Terhadap Anomali Curah Hujan di Pantai Utara Jawa (Studi Kasus: Kabupaten Karawang, Kabupaten Subang, dan Kabupaten Indramayu). Buletin Hasil Penelitian Agroklimat dan Hidrologi, 16: 12-19
  12. Fitriyawita, M., Apriansyah., Jumaranga, M. I., Sulistya, W., Saepudin, M. 2020. Hubungan Pola Garis Arus Angin (Streamline) dengan Distribusi Hujan di Kalimantan Barat. Prisma Fisika, 8 (2) 135 – 146
  13. Habibie, M. N., Noviati, S., dan Harsa, H. 2018. Pengaruh Siklon Tropis Cempaka Terhadap Curah Hujan Harian di Wilayah Jawa dan Madura. Meteorologi Dan Geofisika, 19 (01) 1-11
  14. Hafez, Y. (2016). Study on the Relationship between the Oceanic Nino Index and Surface Air Temperature and Precipitation Rate over the Kingdom of Saudi Arabia. Journal of Geoscience and Environment Protection, 04(05), 146–162
  15. Harahap, W.N., Yuniasih, B., dan Gunawan, S. 2023. Dampak La Nina 2021-2022 terhadap Peningkatan Curah Hujan. Agroista: Jurnal Agroteknologi, 7(1), 26-32
  16. Hermawan, E., Norfahmi, S. H., Suryantoro, A., Harjana, T., Purwaningsih, A., Setyawati, W., dan Azizah, S. 2019. Characteristics of the Extreme Rainfall over Indonesian Equatorial Region based on the Madden-Julian Oscillation Index Data Analysis. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1373, No. 1, p. 012002). IOP Publishing
  17. Indratmoko, S., Harmantyo, D, dan Kusratmoko, E. 2017. Variabilitas Curah Hujan Di Kabupaten Kebumen. Jurnal Geografi Lingkungan Tropik, 1 (1) 29-40
  18. Kailaku, T.E. 2009. Pengaruh ENSO (El Nino-Southern Oscillation) dan IOD (Indian Ocean Dipole) terhadap Dinamika Waktu Tanam Padi di Wilayah Tipe Hujan Equatorial dan Monsunal (Studi Kasus Kabupaten Pesisir Selatan, Sumatera Barat dan Kabupaten Karawang, Jawa Barat). Skripsi. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Institut Pertanian Bogor. Bogor
  19. Matsueda dan Nakazawa. 2015. Early warning products for severe weather events derived from operational medium range ensemble forecast Meteorological Application, 22: 213-222
  20. Mughozali, S. Al., Firdianto, P. U., dan Irawan, A. M. 2017. Analisis hujan lebat dan angin kencang di wilayah Banjarnegara study kasus Rabu, 8 November 2017. Unnes Physics Journal, 6 (1) 65– 69
  21. Nadzirah, R., P.I.R, R. Y., dan Indarto, I. 2020. Analisis Variabilitas Spasial Hujan Bulanan Dan Tahunan Menggunakan Histogram, Voronoi, Dan Metode Interpolasi. Jurnal Ilmiah Rekayasa Pertanian dan Biosistem, 8 (2) 155-167
  22. Nakazawa, T. 2000. MJO and Tropical Cyclone Activity during 1997/98 ENSO. Advanced Space Research, 25(5), 953–958
  23. Ningsih, D.H.U. 2012. Metode Thiessen Polygon untuk Ramalan Sebaran Curah Hujan Periode Tertentu pada Wilayah yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan. Jurnal Teknologi Informasi Dinamik, 17 (2) 154-163
  24. Prasetyo, B., Irwandi, H., & Pusparini, N. (2018). Karakteristik curah hujan berdasarkan ragam topografi di Sumatera Utara. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca, 19(1), 11-20
  25. PSL NOAA. 2021. Climate Timeseries Dataset. NOAA. Diakses pada 3 Juli 2023
  26. Pusdataru Provinsi Jawa Tengah. 2021. Data Hidrologi. Pusdataru Provinsi Jawa Tengah. Diakses pada 5 Juni 2023
  27. Rahayu, S.P. 2012. Pengaruh Dipol Samudera Hindia Terhadap Variasi Curah Hujan di Sumatera Bagian Selatan dan Jawa Bagian Barat. Tesis. Fakultas Matermatika dan Ilmu Pengetahuan Alam: Universitas Indonesia
  28. Ramadhanty, F.W., Muslim., Kunarso., Rochaddi, B., dan Ismunarti, D.H. 2021. Pengaruh Fenomena IOD (Indian Ocean Dipole) Terhadap Sebaran Temperatur dan Salinitas di Perairan Barat Sumatera. Indonesian Journal of Oceanography, 3(1) 89-99
  29. Schär, C., Ban, N., Fischer, E. M., Rajczak, J., Schmidli, J., Frei, C., Zwiers, F. W. 2016. Percentile indices for assessing changes in heavy precipitation events. Climatic Change, 137(1-2). doi: 10.1007/s10584-016-1669-2
  30. Simanjuntak, P.P., Rosyia, D., Kendita, N., Qalbi, D., dan Safril, A. 2021. Kajian Komponen Angin Zonal Meridional sebagai Prekursor Penenti Awal Musim di Palembang Serta Pengaruh ENSO dan IOD Terhadap Variasinya. Jurnal Riset Sains dan Teknologi, 5(1) 23-30
  31. Sofan, P. 2013. Bunga Rampai Penginderaan Jauh Indonesia 2013: Karakteristik Pola Curah Hujan di Wilayah Indonesia Berdasarkan Data Satelit TRMM (1998-2011). Bandung: Pusat Penginderaan Jauh, ITB
  32. Sun, Q., Zhang, X., Zwiers, F., Westra, S., & Alexander, L. V. 2021. A global, continental, and regional analysis of changes in extreme precipitation. Journal of Climate, 34(1), 243-258
  33. Suppiah R, Hennessy KJ. 1998 Trends in total rainfall, heavy rain events and number of dry days in Australia, 1910–1990. Int J Climatol, 10:1141–1164
  34. Tjasyono, B., Lubis, A., Juaeni, I., Ruminta., dan Harijono, A.W.B. 2008. Dampak Variasi Temperatur Samudera Pasifik dan Hindia Ekuatorial Terhadap Curah Hujan di Indonesia. Jurnal Sains Dirgantara, 5(2) 83-95
  35. Tropical Cyclone Warning Centre. 2023. Prospek Pertumbuhan Siklon Tropis. Jakarta. Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
  36. Wirjohamidjojo, S. dan Y. Swarinoto. 2010. Iklim Kawasan Indonesia (Dari Aspek Dinamik - Sinoptik). Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika: Jakarta
  37. Yin, C., Wang, J., Yu, X., Li, Y., Yan, D., & Jian, S. 2022. Definition of Extreme Rainfall Events and Design of Rainfall Based on the Copula Function. Water Resources Management, 36(10), 3759-3778
  38. Yuda, I W.A., Prasetia, R., Nursa’idah, & Wiratmaja, M.D. 2020. Perbandingan Dampak El Nino Kuat 2015/16 dan 1997/98 terhadap Curah Hujan di Provinsi Bali - Indonesia. Megasains, 11(2), 28-35
  39. Yule, G.U. 1912. On the Methods of Measuring Association between Two Attributes. Journal of the Royal Statistical Society, 75, 579. http://dx.doi.org/10.2307/2340126
  40. Zhou, Z., Goh, Y. M., Shi, Q., Qi, H., & Liu, S. 2022. Data-driven determination of collapse accident patterns for the mitigation of safety risks at metro construction sites. Tunnelling and Underground Space Technology, 127, 104616

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2024-11-17 19:28:32

No citation recorded.