Karakterisasi Curah Hujan Ekstrem Menggunakan Joint Return Period Berbasis Copula (Studi Kasus: Jawa Barat)

Abstract

Perubahan iklim global berpengaruh signifikan terhadap pola iklim pada wilayah tertentu di berbagai belahan dunia, termasuk di Indonesia. Ketidakpastian pola curah hujan menjadi salah satu dampak perubahan iklim yang paling dirasakan oleh masyarakat di Indonesia, salah satunya Jawa Barat. Topografi yang kompleks dan populasi yang padat pada wilayah ini juga membuat perubahan pola curah hujan menjadi masalah yang serius. Berdasarkan hal tersebut, perlu dilakukan analisis mendalam mengenai pola curah hujan untuk merencanakan mitigasi risiko bencana dan strategi perubahan iklim yang lebih baik. Pola curah hujan dapat dipelajari lebih dalam melalui analisis terhadap beberapa indeks iklim ekstrem, yaitu Consecutive Dry Days (CDD) dan Consecutive Wet Days (CWD). Salah satu pendekatan yang efektif dalam melihat ketergantungan antara dua variabel adalah pendekatan bivariat berbasis copula. Pendekatan ini digunakan sebagai landasan dalam menganalisis Joint Return Period (JRP) pada penelitian ini. Analisis JRP digunakan untuk melihat karakteristik curah hujan ekstrem berdasarkan CDD dan CWD dengan menggunakan pendekatan copula. Analisis curah hujan ekstrem secara univariat umumnya terbatas satu variabel secara terpisah sehingga mengabaikan adanya ketergantungan antara dua variabel. Penelitian ini mengembangkannya dengan cakupan fungsi copula yang lebih luas. Terdapat tujuh fungsi copula yang digunakan, yaitu Frank, Clayton, Gaussian, t student, Joe, Galambos dan Gumbel copula. Analisis JRP digunakan untuk melihat karakteristik curah hujan ekstrem berdasarkan CDD dan CWD dengan menggunakan pendekatan copula. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk memilih fungsi copula terbaik dari tujuh fungsi copula yang dicobakan dan menganalisis karakteristik curah hujan ekstrem melalui penghitungan JRP antara variabel CDD dan CWD. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data curah hujan (dalam satuan meter) di Provinsi Jawa Barat pada tahun 1981-2022 yang bersumber dari ERA5-Land. Data berupa data spasio temporal dengan resolusi 0.1°×0.1° dan resolusi temporalnya adalah per jam. Terdapat tujuh tahapan pada penelitian ini, yaitu ekstraksi data, fitting distribution, penghitungan CDF dari distribusi data CDD dan CWD yang paling fit, fitting copula, pembentukan joint distribution function, penghitungan JRP, visualisasi (plotting) dan analisis model copula terbaik, serta analisis JRP pada dua skema dengan beberapa nilai batas. Dari tujuh fungsi copula yang digunakan, Gaussian copula dan Frank copula secara umum merupakan model terbaik dalam merepresenTasikmalayaan hubungan antara CDD dan CWD di wilayah Jawa Barat, dengan estimasi parameter diperoleh melalui metode IFM dan evaluasi menggunakan kriteria AIC. Copula tersebut menggambarkan ketergantungan simetris dan moderat, namun di beberapa titik lokal seperti pada bagian ekor distribusi ditemukan bahwa Joe, Clayton, dan t student copula lebih sesuai, mencerminkan ketergantungan ekstrem. Analisis karakteristik curah hujan ekstrem dilakukan melalui penghitungan JRP antara CDD dan CWD menggunakan pendekatan copula. Penghitungan dilakukan untuk dua skema, yaitu skema "AND" yang merepresenTasikmalayaan kejadian ekstrem ketika CDD dan CWD melampaui ambang batas secara bersamaan, serta skema "OR" yang menggambarkan kejadian ekstrem ketika salah satu dari CDD atau CWD melebihi ambang batas. Ambang batas ditentukan berdasarkan persentil 75%, 90%, dan 95% dari distribusi masing-masing indeks. Hasil analisis JRP menunjukkan bahwa kejadian ekstrem berdasarkan skema "AND" cenderung memiliki Joint Return Period yang lebih panjang (lebih jarang terjadi) dibandingkan skema "OR". Selain itu, distribusi spasial dari JRP di Jawa Barat menunjukkan adanya variasi spasial yang signifikan antar wilayah, yang mencerminkan perbedaan tingkat kerentanan terhadap kejadian ekstrem. Temuan ini memberikan informasi penting bagi perencanaan adaptasi dan mitigasi risiko bencana berbasis iklim, khususnya dalam menghadapi pola cuaca ekstrem yang semakin kompleks akibat perubahan iklim.