Perbandingan dan Analisis Pola Spasial Curah Hujan Data IMERG (Integrated Multi-Satellite Retrievals for GPM) dan Data Observasi di Provinsi Bali
Abstrak
Keterbatasan data observasi seperti data tidak cukup panjang, tidak lengkap, dan sebaran stasiun yang kurang merata menyebabkan analisis dan prediksi hujan sulit maka memerlukan instrument pendukung seperti satelit. Satelit memberikan gambaran yang lebih baik dan lebih luas terkait distribusi hujan. Namun perlu dilakukan uji akurasi pada data satelit karena resolusi dan kondisi dari setiap wilayah berbeda. Penelitan ini bertujuan untuk memvalidasi data curah hujan IMERG terhadap data observasi pada periode El Nino 2015 dengan menggunakan data curah hujan observasi dari BMKG Negara dan data IMERG dari satelit GPM pada 12 titik pos hujan di Provinsi Bali. Metode analisis yang digunakan adalah statistik kuantitatif, perhitungan galat dan korelasi serta perbandingan pola spasial kedua data. Hasil Perbandingan pola spasial antara kedua data menunjukkan pola yang sama yaitu penurunan curah hujan pada dimulai pada bulan Mei hingga Juli, namun curah hujan meningkat memasuki bulan Agustus, dan kembali mengalami penurunan memasuki bulan September hingga Desember. Penurunan curah hujan pada periode Mei-Desember 2015 merupakan pengaruh El Nino intensitas kuat yang dibuktikan dengan hasil analisis korelasi indeks SOI terhadap curah hujan yang menunjukkan nilai korelasi cukup kuat yaitu 0,55. Validasi data IMERG terhadap data observasi perbulan menunjukkan rata-rata korelasi cukup kuat yaitu 0,42 dan analisis per pos hujan menunjukkan rata-rata korelasi lemah yaitu 0,31 yang berarti bahwa data IMERG belum akurat sebagai alternatif pengganti data curah hujan observasi di Provinsi Bali.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Referensi
[2] S. Philander, El Niño, La Niña, and The Southern Oscillation, vol. 46, 1st ed. New York: Academic Press, 2003.
[3] O. Setiawan, Analisis Variabilitas Curah Hujan dan Suhu di Bali, Jurnal Analisis Kebijakan Kehutanan, vol. 9, no. 1, 2012, pp. 66-79.
[4] H. Feidas, Validation of Satellite Rainfall Products Over Greece, Theoretical and Applied Climatology Journal, vol. 99, 2010, pp. 193–216.
[5] P. Xie, A. Yatagai, et al., A Gauge-Based Analysis of Daily Precipitation over East Asia, Hydrometeor Journal, vol. 8, 2007, pp. 607–626.
[6] G. J. Huffman, R.F. Adler, D.T. Bolvin, et al., The TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis: Quasi-Global, Multi-Year, Combined-Sensor Precipitation Estimates at Fine Scale, Hydrometeor Journal, vol. 8 (1), 2019, pp. 38-55.
[7] ppm.nasa.gov [home page in internet] NASA: National Aeronautics and Space Administration Available from https://disc.sci.gsfc.nasa.gov/datasets/GPM_3IMERGM_06/summary?keywords= IMERG [Cited 2020 February 26].
[8] F.F. Rey, S. H. J. Tongkukut, dkk, Analisis Spasial Pengaruh Dinamika Suhu Muka Laut Terhadap Distribusi Curah Hujan di Sulawesi Utara, Jurnal MIPA Unsrat, vol. 3, no. 1, 2014, pp. 25-29.
[9] S. Maulidani, N. Ihsan, dkk, Analisis pola dan Intensitas Curah Hujan Berdasarkan Data Obsevasi dan Satelite Tropical Rainfall Measuring Missions (TRMM) 3B42 V7 di Makassar, Jurnal Fisika UNM, vol. 11, no. 1, 2014, pp. 98-103.
[10] E. Aldrian, Simulations of Indonesia rainfall with Hierarchy of Climate Models, Ph.D. dissertation, Max-Planck-Institut Fur Meteorologie, Hamburg, 2003.
[11] A. Sayakur, A. Rahman, Identifikasi Hubungan Fluktuasi Nilai SOI Terhadap Curah Hujan Bulanan di Kawasan Batukaru-Bedugul, Bali, Jurnal Bumi Lestari, vol. 7, no. 2, 2007, pp. 123-129.
[12] J. Tongkukut, S. Herlina, El-Nino dan Pengaruhnya Terhadap Curah Hujan Di Manado Sulawesi Utara, Jurnal Ilmiah Sains, Vol. 11, no. 1, 2011, pp. 102-108.
[13] A. Fadholi, Studi Dampak El Nino dan Indian Ocean Dipole (IOD) terhadap Curah Hujan di Pangkal Pinang, Jurnal Ilmu Lingkungan, vol. 11, no. 1, 2013, pp. 43-50.
[14] Akdon, Riduwan, Rumus dan Data Dalam Analisis Statistika, Penerbit Alfabeta, 2005.
