By Prediksi Tools Dong in Hiburan —

5 Software Prediksi Perubahan Iklim Lokal

Perubahan iklim semakin nyata dirasakan di berbagai daerah—dari banjir bandang hingga kekeringan panjang. Bagi para peneliti lingkungan, pemerintah daerah, dan komunitas peduli lingkungan, memahami tren iklim lokal adalah kunci untuk mitigasi dan adaptasi. Pada artikel ini, kita akan mengenal lima software yang tangguh untuk prediksi iklim lokal, lengkap dengan fitur, cara pakai, serta tips memilih software yang tepat. Artikel ini bersifat informatif dan ramah pembaca, sehingga cocok untuk berbagai kalangan, baik akademisi, birokrat, maupun aktivis lingkungan.

Mengapa Prediksi Perubahan Iklim Lokal Penting?

Prediksi iklim lokal membantu:

  • Perencanaan Tata Ruang dan Infrastruktur: Memilih lokasi pembangunan yang aman dari risiko banjir atau longsor.
  • Pertanian dan Ketahanan Pangan: Petani bisa menyesuaikan jadwal tanam kedelai atau jagung berdasarkan data curah hujan dan suhu.
  • Pengelolaan Sumber Daya Air: PDAM dan Dinas Pekerjaan Umum memantau proyeksi ketersediaan air baku menghadapi musim kemarau.
  • Mitigasi Risiko Bencana: BPBD memetakan wilayah rawan kekeringan atau banjir, lalu menyiapkan langkah tanggap darurat.

Tanpa proyeksi iklim lokal, kebijakan mitigasi dan adaptasi cenderung reaktif, bukan preventif.

Kriteria Memilih Software Prediksi Iklim Lokal

Sebelum mengenal lima software, ketahui dulu kriteria utama yang sebaiknya Anda pertimbangkan:

  1. Resolusi Data
    • Apakah output prediksi tersedia pada skala kecamatan, kota, atau provinsi?
    • Semakin tinggi resolusi (misal grid 1 km × 1 km), semakin spesifik analisis wilayah mana yang rawan.
  2. Sumber Data Iklim
    • Gunakan data historis cuaca (curah hujan, suhu, kelembapan) dari BMKG, NOAA, atau ECMWF.
    • Beberapa software terintegrasi langsung dengan data global seperti ERA5 atau CMIP6.
  3. Metode Klimatologi
    • Model General Circulation Models (GCMs) cocok untuk prediksi skala global hingga regional.
    • Regional Climate Models (RCMs) lebih akurat pada skala lokal karena downscaling dari GCM.
  4. User Interface (UI) dan Kemudahan Penggunaan
    • Apakah perlu coding (Python, R) atau berbasis GUI (Graphical User Interface) sehingga non-teknisi tetap bisa pakai?
  5. Biaya Lisensi dan Dukungan Komunitas
    • Beberapa software berbayar (berbasis lisensi), tetapi ada juga open-source dengan komunitas aktif.
  6. Kemampuan Integrasi dengan GIS
    • Integrasi dengan ArcGIS atau QGIS memudahkan analisis spasial, misalnya memetakan zona risiko banjir.

1. WEAP (Water Evaluation And Planning)

Sekilas Tentang WEAP

  • Dikembangkan oleh Stockholm Environment Institute.
  • Fokus utama: analisis skenario ketersediaan air (water resource planning), tetapi memiliki modul prediksi iklim lokal (dengan downscaling).

Fitur Utama

  1. Modul Downscaling Iklim
    • Mengambil data GCM, lalu memproyeksikan curah hujan dan suhu pada skala DAS (Daerah Aliran Sungai) setempat.
    • Bisa memindahkan data historis BMKG untuk kalibrasi, menghasilkan prediksi curah hujan hingga 30–50 tahun ke depan.
  2. Simulasi Skenario
    • Bandingkan skenario: konservasi air vs ekspansi irigasi.
    • Analisis trade-off, misalnya jika suhu naik 2°C, ketersediaan air menurun berapa persen?
  3. User Interface Friendly
    • GUI berbasis Windows, cukup drag-and-drop modul.
    • Tidak perlu coding, langsung input data format CSV atau shapefile.
  4. Output Interaktif
    • Grafik curah hujan, aliran sungai, dan perkiraan permukaan air dalam satu dasbor (dashboard).
    • Ekspor ke format tabel atau peta untuk laporan.

Cara Pakai WEAP

  1. Siapkan Data Historis
    • Unduh data curah hujan dan suhu bulanan dari BMKG (atau stasiun cuaca lokal).
    • Pastikan format data sesuai template WEAP.
  2. Kalibrasi Model
    • Tentukan parameter dasar, seperti evapotranspirasi (ET), tingkat infiltrasi tanah, dan panjang aliran sungai utama.
    • Sesuaikan parameter agar model reproduksi data historis (hindcast) mendekati realitas (misal koefisien korelasi > 0,8).
  3. Definisikan Skenario Iklim
    • Pilih model GCM (misal MIROC, HadGEM) dan skenario emisi (RCP 4.5, RCP 8.5).
    • Jalankan simulasi downscaling ke data lokal Anda (grid 5 km × 5 km atau kurang).
  4. Analisis Hasil
    • Perhatikan output curah hujan tahunan, debit sungai, dan permukaan air tanah hingga 2050.
    • Buat peta risiko kekeringan atau banjir berdasarkan percentile data (misal 95th percentile untuk banjir ekstrim).
  5. Integrasi dengan GIS
    • Ekspor layer hasil simulasi (format GeoTIFF) dan buka di QGIS atau ArcGIS.
    • Buat peta thematic: zona rawan kekeringan parah (suhu di atas 35°C lebih dari 90 hari/tahun).

2. HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center – Hydrologic Modeling System)

Sekilas Tentang HEC-HMS

  • Dikembangkan oleh US Army Corps of Engineers.
  • Awalnya fokus simulasi hidrologi (curah hujan-hujan permukaan), tetapi kompatibel dengan modul prediksi perubahan iklim lokal jika digabung dengan data downscaled.

Fitur Utama

  1. Modul Curah Hujan-Hujan Permukaan (Rainfall-Runoff)
    • Mengolah data curah hujan historis menjadi debit aliran sungai.
    • Dapat menginterpolasi data stasiun hujan dan memodelkan run-off dengan metode SCS-CN atau Green-Ampt.
  2. Integrasi Data Iklim Global
    • Dukungan input data GCM untuk membuat skenario iklim.
    • Bisa dihubungkan dengan tool downscaling (Climate Wizard atau Bias-Correction IDRISI).
  3. Skalabilitas
    • Cocok untuk DAS besar hingga kecil, fleksibel untuk aplikasi di dataran tinggi maupun dataran rendah.
    • Dukungan multi-basin: secara bersamaan memodelkan banyak sub-catchment.
  4. Open-Source dan Gratis
    • Bisa diunduh gratis dari situs HEC.
    • Komunitas pengguna aktif menyediakan modul tambahan (plugin) untuk downscaling iklim.

Cara Pakai HEC-HMS

  1. Instalasi dan Setup DAS
    • Unduh HEC-HMS dari situs resmi USACE, instal di PC Windows.
    • Buat proyek baru, import shapefile batas DAS dan titik-titik stasiun hujan.
  2. Input Data Historis
    • Data curah hujan harian atau bulanan dalam format CSV.
    • Data elevasi dan karakteristik tanah (soil map), misal Koefisien Runoff (CN) dari SNI (Standar Nasional Indonesia).
  3. Downscaling Iklim
    • Gunakan tool tambahan (misal RCM to HEC-HMS converter) untuk mengonversi output GCM menjadi format yang diakui HEC-HMS.
    • Pilih skenario RCP, misalnya RCP 4.5 untuk proyeksi moderat dan RCP 8.5 untuk proyeksi ekstrim.
  4. Simulasi Hidrologi
    • Jalankan model untuk memprediksi debit sungai, curah hujan efektif, dan peak flow pada tiap skenario iklim tahun 2030, 2040, hingga 2050.
    • Analisis apakah terjadi peningkatan risiko banjir di musim hujan (misal modeling menunjukkan meningkatnya peak flow > 100% pada 2050).
  5. Analisis Risiko
    • Output grafik hydrograph (curah hujan vs debit sungai) dianalisis untuk menentukan periode rawan banjir.
    • Ekspor data hydrograph dan buat laporan mitigasi: misal usulkan pembangunan tanggul tambahan atau normalisasi sungai.

Jika Anda ingin lebih mendalam soal hydrology, cek juga prediksi perubahan iklim lokal sebagai acuan simulasi iklim.

3. Climate Analyst (Add-In untuk ArcGIS)

Sekilas Tentang Climate Analyst

  • Add-in untuk ArcGIS Desktop yang dikembangkan oleh ESRI.
  • Fokus utamanya: analisis data historis iklim dan proyeksi iklim masa depan (climate projection).

Fitur Utama

  1. Import Data NetCDF
    • Mendukung beragam sumber data iklim, seperti CMIP5/CMIP6, ERA5, dan reanalysis data.
    • Data curah hujan, suhu maksimum/minimum, kelembapan relatif, dan sinar matahari (radiation).
  2. Downscaling Statistis
    • Metode statistik, seperti bias-correction dan quantile mapping, untuk menyesuaikan data GCM dengan data lokal.
    • Hasilnya berupa grid data iklim lokal (resolusi 0.5° down ke 0.05° ~ 5 km).
  3. Visualisasi Spasial
    • Peta sebaran anomali suhu, anomali curah hujan, dan indeks kekeringan (SPI, Standardized Precipitation Index).
    • Bisa dipetakan berdasarkan skenario emisi (RCP 2.6, 4.5, 8.5).
  4. Integrasi dengan ArcGIS Toolset
    • Setelah downscaling, hasil proyeksi iklim dapat diproses lebih lanjut dengan Spatial Analyst atau ModelBuilder.
    • Misalnya analisis overlay zona rawan kebakaran hutan atau zona potensi gagal panen.

Cara Pakai Climate Analyst

  1. Instalasi Add-In
    • Buka ArcCatalog > Customize > Extensions, centang Climate Analyst.
    • Atau melalui ArcGIS Pro, instal package dari ArcGIS Marketplace.
  2. Siapkan Data Sumber
    • Unduh data NetCDF (CMIP6, ERA5) dari situs resmi (NOAA, Copernicus). Pastikan variabel yang dibutuhkan (precipitation, tasmax, tasmin) sudah terkandung.
    • Download data lokal BMKG (C3 file atau CSV) sebagai data referensi untuk bias-correction.
  3. Downscaling dan Bias-Correction
    • Buka tool Climate Analyst > Bias Correction > pilih metode quantile mapping.
    • Input data GCM dan data lokal, pilih rentang periode baseline (misal 1981–2010) dan periode proyeksi (2021–2050).
    • Hasil berupa raster anomali temperatur dan curah hujan di wilayah kerja (resolusi 5 km).
  4. Analisis Spasial
    • Gunakan Spatial Analyst > Raster Calculator untuk menghitung anomali.
    • Atur threshold (misal suhu naik >2°C) untuk memetakan zona risiko gelombang panas (heatwave) atau banjir.
  5. Ekspor dan Pelaporan
    • Ekspor peta ke format PDF atau JPG untuk laporan.
    • ModelBuilder bisa diotomasi untuk menjalankan batch downscaling beberapa skenario sekaligus (misal RCP 2.6, 4.5, 8.5).

4. Anaconda + Python (Berbasis Open-Source)

Sekilas Tentang Anaconda + Python

  • Merupakan distribusi Python yang lengkap dengan paket ilmiah (NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, TensorFlow, XArray).
  • Cocok untuk peneliti yang suka kustomisasi analisis dengan skrip.

Fitur Utama

  1. Pustaka Khusus
    • xarray: Memproses data NetCDF multi-dimensi secara efisien.
    • Climate Data Operators (CDO) dan NetCDF4-Python: Mengolah data GCM/RCM.
    • scikit-downscale: Library downscaling statistik.
    • GeoPandas dan rasterio: Untuk manipulasi data spasial.
  2. Model ML untuk Prediksi
    • scikit-learn: Random Forest, Gradient Boosting untuk prediksi anomali curah hujan.
    • TensorFlow/Keras: LSTM dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk analisis pola spatio-temporal iklim.
  3. Visualisasi
    • Matplotlib dan Seaborn (meski diimbau untuk pakai Matplotlib murni agar sederhana) untuk plotting time series.
    • CartoPy dan Basemap untuk membuat peta proyeksi iklim global maupun lokal.
  4. Automasi dan Pipeline
    • Jupyter Notebook memudahkan dokumentasi langkah analisis.
    • Dask memungkinkan pemrosesan data besar (big data) dengan paralelisasi.

Cara Pakai Anaconda + Python

  1. Instal Anaconda
    • Unduh installer Anaconda sesuai OS (Windows/Linux/Mac), ikuti petunjuk instalasi.
    • Buka Anaconda Navigator → Jupyter Notebook atau VSCode untuk coding.
  2. Unduh Data GCM
    • Pilih data NetCDF dari Copernicus (ECMWF) atau CMIP6 yang diperuntukkan skenario RCP 4.5 & RCP 8.5.
    • Simpan di folder project, contohnya “data_cmip6/”.
  3. Pra-pemrosesan DatapythonCopyEditimport xarray as xr
    import pandas as pd
    from netCDF4 import Dataset

    # Contoh membuka file NetCDF
    ds = xr.open_dataset('data_cmip6/tas_Amon_MODEL_RCP45_2021-2050.nc'    )
    # Extract variabel suhu permukaan
    tas = ds['tas'    ]
  4. Downscaling StatistikpythonCopyEditimport scikit_downscale as sd
    # Misal menggunakan metode quantile mapping
    baseline = xr.open_dataset('data_bmkg/baseline_tas_1981-2010.nc')['tas'    ]
    projected = tas.sel(time=slice('2021-01-01','2050-12-31'))
    qm = sd.QuantileMapping(baseline=baseline, projected=projected)
    downscaled = qm.fit_transform()
    # Simpan hasil
    downscaled.to_netcdf('output/downscaled_tas_2021-2050.nc'    )
  5. Analisis dan VisualisasipythonCopyEditimport matplotlib.pyplot as plt

    # Ambil nilai rata-rata suhu per tahun
    tas_annual = downscaled.groupby('time.year'    ).mean()

    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.plot(tas_annual['year'], tas_annual, marker='o')
    plt.title('Rata-Rata Suhu Permukaan (2021-2050)')
    plt.xlabel('Tahun')
    plt.ylabel('Suhu (°C)')
    plt.grid(True)
    plt.savefig('grafik_suhu_annual.png')
    plt.show()
  6. Integrasi dengan GISpythonCopyEditimport rioxarray

    # Convert xarray ke GeoTIFF
    downscaled.rio.to_raster('output/rasters/ds_tas_2025.tif'    )

Anda bisa menautkan hasil analisis ini ke artikel prediksi perubahan iklim lokal untuk memudahkan stakeholder melihat proyeksi risiko iklim di wilayah masing-masing.

5. Climate Wizard

Sekilas Tentang Climate Wizard

  • Merupakan aplikasi berbasis web dan desktop yang menyediakan data iklim historis dan proyeksi masa depan.
  • Diciptakan oleh Nature Conservancy dan University of Washington.

Fitur Utama

  1. Data Curah Hujan dan Suhu Historis
    • Menyediakan data harian dan bulanan sejak tahun 1950 untuk seluruh dunia.
    • Data grid skala 0.5° latitude-longitude.
  2. Skenario Proyeksi Iklim
    • Menggunakan 16 model GCM terpilih dan beberapa skenario emisi (A2, A1B, RCP2.6, RCP8.5).
    • Bisa menampilkan perubahan rata-rata suhu maksimum dan curah hujan pada periode 2030–2050.
  3. Analisis Spasial Langsung di Browser
    • Pengguna dapat memilih wilayah (contoh: provinsi Jawa Timur), lalu memunculkan grafik tren suhu dan curah hujan.
    • Fitur “Wizard Dashboard” memungkinkan perbandingan antar skenario GCM (misal rata-rata 2050 vs baseline 1980–2010).
  4. Ekspor Data dan Peta
    • Data dapat diunduh dalam format CSV atau GeoTIFF.
    • Peta anomali iklim bisa diunduh langsung sebagai PNG atau PDF.

Cara Pakai Climate Wizard

  1. Akses Website Resmi
    • Kunjungi https://www.climatewizard.org atau unduh versi desktop khusus (untuk analisis lebih intensif).
  2. Pilih Lokasi Studi
    • Klik peta dunia, zoom ke Indonesia, lalu pilih provinsi atau kabupaten.
    • Atau, masukkan koordinat latitude-longitude secara manual.
  3. Pilih Variabel Iklim dan Periode
    • Misalnya “Annual Maximum Temperature” untuk proyeksi 2040–2069 dengan skenario RCP8.5.
    • Pilih “Baseline Period” (1980–2010) untuk perbandingan.
  4. Jalankan Analisis
    • Setelah proses selesai (biasanya beberapa detik), grafik dan peta anomali akan muncul.
    • Contoh hasil: Suhu maksimum rata-rata diproyeksikan naik 1.8°C di Jakarta pada 2050.
  5. Ekspor Data
    • Klik ikon download, pilih format yang diinginkan.
    • Data CSV bisa langsung diolah di Excel atau Python.

Tips Memaksimalkan Prediksi Iklim Lokal

  1. Kombinasikan Software
    • Gunakan Python untuk pre-processing data besar dan downscaling awal.
    • Lalu, impor hasil ke ArcGIS Climate Analyst untuk analisis spasial lebih detail.
    • Simpan peta akhir di ArcGIS atau QGIS untuk pembuatan laporan kebijakan.
  2. Perbarui Data Secara Berkala
    • CMIP6 terus memperbarui model GCM. Pastikan Anda menggunakan dataset terbaru setiap 3–5 tahun.
    • Data historis BMKG juga harus diupdate jika ada stasiun baru.
  3. Analisis Multi-Skema Emisi
    • Jangan hanya fokus satu skenario. Buat perbandingan antara RCP2.6 (optimistik) dan RCP8.5 (pesimistis).
    • Hal ini membantu pembuat kebijakan menyiapkan rencana kontingensi (best-case vs worst-case scenario).
  4. Kolaborasi dengan Pihak Terkait
    • Kerjasama dengan Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) agar hasil proyeksi bisa diintegrasikan ke Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW).
    • Diskusikan dengan Bappeda dan PDAM untuk rencana manajemen air bersih.
  5. Sertakan Analisis Adaptif
    • Selain memprediksi, sertakan rekomendasi adaptasi, seperti pembangunan embung, sumur resapan, atau jalur drainase baru.
    • Gunakan model HEC-HMS untuk memprediksi banjir dan model WEAP untuk simulasi ketersediaan air.

Dengan lima Software Prediksi Perubahan Iklim Lokal di atas Anda sudah dipersenjatai alat lengkap untuk memprediksi perubahan iklim di tingkat lokal. Mulailah dari pemilihan tool yang paling cocok dengan kebutuhan dan sumber daya organisasi Anda. Prediksi iklim lokal bukan hanya soal angka, tetapi juga tentang hidupkan strategi mitigasi agar masyarakat dan ekosistem bisa tetap tangguh menghadapi perubahan. Semoga informasi ini membantu Anda bergerak lebih proaktif dalam menghadapi tantangan iklim!