Ringkasan dokumen tersebut adalah: 1) Dokumen tersebut membahas tentang pengolahan Indeks Kekeringan Standar (SPI) untuk karakterisasi kekeringan, termasuk metode pengolahannya secara parametrik dan nonparametrik menggunakan berbagai perangkat lunak. 2) Ada beberapa cara untuk mengolah SPI yaitu menggunakan SCOPIC, Excel, R, DrinC, SPI Generator, MATLAB, MDM, dan Python. 3) SPI digunakan untuk meng

1. PENGOLAHAN INDEKS SPI
9 September 2021

2. OUTLINE
• PENGENALAN SPI
• METODE PENGOLAHAN SPI
• BEBERAPA CARA PENGOLAHAN

3. Standardized Precipitation Index (SPI)
• Indeks yang telah banyak dipakai untuk
karakterisasi kekeringan meteorologi pada
berbagai skala waktu.
https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/standardized-precipitation-
index-spi

4. Permasalahan
• McKee et al., 1993 :
1) skala waktu, 2) probabilitas, 3) defisit hujan, 4) aplikasi dari definisi
hujan dan variabel penyuplai air serta 5) hubungan definisi tersebut
dan pengaruh dari kekeringan.
• Tigkas et al, 2015 : Indeks kekeringan :
1) Alat karakterisasi dan monitoring kekeringan, dengan
menyertakan fungsi iklim yang kompleks dan dapat mengukur
anomali iklim untuk tingkat keparahan, durasi dan frekuensinya.
2) Indeks kekeringan dapat dikomunikasikan dengan lebih luas dan
mudah dipahami kepada khalayak tentang tingkat keparahan
suatu episode kekeringan (tingkat akademik (penelitian) dan
tingkat operasional (mitigasi bencana, keputusan strategis)).

5. Kelebihan & Kekurangan SPI
Kelebihan Kekurangan
• Dapat dibuat periode berbeda (1, 3, 6,
12, 24 dan 48 bulan)
• Hanya perlu data hujan bulanan
• Lebih mudah menggambarkan
kekeringan (standarisasi dapat
menjelaskan penyimpangan dan
tingkat keparahan)
• Dapat dibandingkan daerah lain
berbeda iklimnya
• Mudah memberikan peringatan
kekeringan
• Tidak memperhitungan
evapotranspirasi
• Keterbatasan memperhitungkan efek
suhu
• Sangat sensitif terhadap kuantitas dan
kehandalan data (perlu data panjang >
30 tahun)
• Tidak memperhitungkan intenstitas
hujan dan potensi dampaknya pada
limpasan (run off) dan aliran (stream
flow)

6. TINGKATAN DALAM SPI
• Tingkat kekeringan :
– Sangat kering : Jika nilai SPI kurang dari sama dengan
-2,00
– Kering : Jika nilai SPI -1,50 s/d 1,99
– Agak kering : Jika nilai SPI -1,00 s/d -1.49
• Normal : Jika SPI -0,99 s/d 0,99
• Tingkat kebasahan :
– Sangat basah : Jika nilai SPI lebih dari sama dengan
2,00
– Basah : Jika nilai SPI 1,50 s/d 0,99
– Agak basah : Jika nilai SPI 1,00 s/d 1,49

7. Distribusi :
McKee et al., 1993 distribusi Gamma,
Farahmand & AghaKouchak 2015, non parametrik
Data hujan historis dari pos hujan/stasiun disesuaikan dengan distribusi Gamma melalui
metode MLE (Maximum Likelihood Estimation).
g (x) adalah fungsi gamma; x (mm) jumlah hujan (x>0); α adalah bentuk parameter dan
β adalah skala parameter ( β >0).

8. BEBERAPA CARA PENGOLAHAN
1. SCOPIC
Pengolahannya lengkap (QC, analisis lengkap, hasil).
Kesulitan pengisian data agak lamban karena harus komplit.
https://www.pacificmet.net/products-and-services/seasonal-
climate-outlooks-pacific-island-countries-scopic
2. EXCEL

9. BEBERAPA CARA PENGOLAHAN
3. R
Menggunakan R atau Rstudio
Bisa melalui library (SPEI)
library (SPEI)
data(Banjarbaru)
#calculate 3-month SPI with Gamma fitting
function
SPI3 = spi(Banjarbaru$hujan, scale = 3,
distribution = 'Gamma')
plot(SPI3)
https://www.youtube.com/watch?v=yg6XmgPdEKk&t=46s

10. BEBERAPA CARA PENGOLAHAN
4. DrinC (Drought Indices Calculator)
Di web http://drought-software.com/
Tigkas D., Vangelis H., Tsakiris G., 2015. DrinC: a software
for drought analysis based on drought indices. Earth
Science Informatics, 8(3):697-709. doi: 10.1007/s12145-
014-0178-y
https://www.youtube.com/watch?v=IxGgzkB2eQI&t=15s

11. BEBERAPA CARA PENGOLAHAN
5. SPI GENERATOR
Dikembangkan oleh NDMC (National Drought
Mitigation Centre).
https://drought.unl.edu/droughtmonitoring/SPI
/SPIProgram.aspx
https://www.droughtmanagement.info/standar
dized-precipitation-index-spi/
https://www.youtube.com/watch?v=6D_voLnoX
8s

12. BEBERAPA CARA PENGOLAHAN
6. MATLAB
Parametrik (Gamma)
Taesam Lee (2021). Standardized Precipitation Index
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/26
018-standardized-precipitation-index/
Non Parametrik
HRL (2021). Nonparametric Standardized Precipitation Index
(SPI)
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/51
080-nonparametric-standardized-precipitation-index-spi/

13. BEBERAPA CARA PENGOLAHAN
7. MDM (Meteorological Drought Monitoring)
Aplikasi yang dikembangkan
web https://agrimetsoft.com untuk 8 indeks
kekeringan SPI CZI, MCZI, ZSI, RAI, PN,DI, EDI
Salehnia N, Alizadeh A, Sanaeinejad H, Bannayan M,
Zarrin A, Hoogenboom G. 2017. Estimation of
meteorological drought indices based on AgMERRA
precipitation data and station-observed
precipitation data, J. Arid Land ( 9) : 797-809.
https://www.youtube.com/watch?v=LwQBZ7nx9OY
&t=69s

14. BEBERAPA CARA PENGOLAHAN
8. Python
Dengan index climate_indices 1.0.8
https://climate-indices.readthedocs.io/en/latest/
https://www.youtube.com/watch?v=zYT5VpQWJAQ