## VARIABILITAS SPASIAL HUJAN DI WILAYAH UPT PSDA DI MALANG

## THE SPATIAL VARIABILITIES OF RAINFALLS IN THE UPT PSDA IN MALANG
Askin 1 , Sri Wahyuningsih 1 , Dhian Wulan Ramdhani 1 , Indarto Indarto* 1 , *1 PS Teknik Pertanian, FTP, Universitas Jember, Jl. Kalimantan No. 37 Kampus Tegalboto Jember 68121  komunikasi penulis, e-mail: indarto.ftp@unej.ac.id
Naskah ini diterima pada 25 Oktober 2017; revisi pada 11 November 2017; disetujui untuk dipublikasikan pada 14 Desember 2017

## ABSTRACT
This study aims to analyze spatial variabilities of monthly and annual rainfalls in the area of Technical Implementation Unit of Water Resources Management (UPT-PSDA) East Jawa in Malang. Administrative area of UPT PSDA in Malang includes Malang regency, Malang city, Batu, Blitar Regency, Tulungagung Regency, and Trenggalek Regency. Daily rainfall data from 88 pluviometers spreading entire the areas were  used as main input. The research procedures consisted of : (1) data pre-analysis; (2) the analyses of the spatial variabilities using ESDA tools (Histogram, voronoi, QQ-Plot); (3) interpolation by using IDW method; (4) producing a thematic map; and (5) interpretation.  Analysis using the histogram, voronoi–maps and normal QQ-plots tools illustrated more detail the spatial variability of the monthly and annual rainfalls around the regions. Interpolation produced a thematic map of mean monthly-rainfall, ranging from 100 to 400 mm/month. The spatial distribution of annual rainfall was also illustrated by a thematic map, ranging from 1000 to 4000 mm/year.
Keywords: annual rainfall, ESDA, IDW, monthly, rainfall, spatial variability

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variabilitas spasial hujan bulanan dan hujan tahunan di wilayah Unit Pelaksanaan Teknis Pengelolaan Sumber Daya Air (UPT PSDA) wilayah Jawa Timur, di Malang. Wilayah kerja UPT PSDA di Malang meliputi Kabupaten Malang, Kota Malang, Batu, Kabupaten Blitar, Kabupaten Tulungagung, dan Kabupaten Trenggalek. Data hujan harian dari 88 stasiun hujan yang tersebar di wilayah tersebut digunakan sebagai input utama.  Panjang rekaman data dari 5 sampai dengan 20 tahun. Tahap penelitian mencakup: (1) pra – pengolahan data, (2) analisis variabilitas spasial, (3) interpolasi data menggunakan metode Inverse Distance Weighting (IDW), (4) pembuatan peta tematik dan (5) interpretasi.  Hasil analisis histogram, voronoi map, dan normal QQ-Plot menggambarkan lebih detail variabilitas spasial hujan bulanan dan tahunan. Interpolasi menghasilkan peta tematik distribusi spasial hujan rerata bulanan antara 100 – 400 mm per bulan. Penelitian juga menghasilkan peta tematik distribusi spasial tahunan rerata antara 1000 – 4000 mm per tahun.
Kata Kunci: ESDA, hujan bulanan, hujan tahunan, IDW, variabilitas spasial.

## I. PENDAHULUAN
Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang penting dan merupakan daur hidrologi yang tidak terpisahkan. Variabilitas spasial curah hujan merupakan variasi hujan yang terjadi pada suatu wilayah yang umumnya digambarkan dalam suatu peta distribusi hujan per sub – wilayah (Indarto dan Boedi, 2011). Pola sebaran curah hujan dapat menentukan jumlah bulan basah dan bulan kering, penentuan pola tanam dan keperluan lain.  Selain itu analisis variabilitas spasial  dapat digunakan untuk mengetahui
daerah – daerah yang rawan dari bencana hidro – meteorologis (banjir, longsor, kekeringan). Pola sebaran hujan dari satu wilayah ke wilayah lain  dapat  dipetakan  dengan  menganalisis variabilitas spasial hujan yang  terjadi  pada daerah tersebut. Ada banyak metode statistik berkaitan  dengan  pengolahan  data  yang bervariasi terhadap ruang, salah satunya adalah Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA).
Hasil penelitian Indarto (2011, 2013) tentang analisis variabilitas spasial hujan di Jawa Timur menunjukkan  adanya  variabilitas  spasial
Variabilitas spasial hujan.... (Askin, Sri W, Dhian WR, dan Indarto I) tahunan pada wilayah tersebut. Aplikasi ESDA untuk analisis variabilitas spasial hujan bulanan di  Jawa  Timur  menghasilkan  gambaran variabilitas spasial curah hujan bulanan rerata dan  hujan  maksimum  bulanan.  Penelitian variabilitas spasial hujan di wilayah Jawa Timur juga telah dilakukan oleh: Indarto dan Boedi (2011), Indarto (2013) untuk menggambarkan variabilitas spasial hujan tahunan, hujan bulanan, hari hujan dan hujan 24 jam maksimal.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variabilitas  spasial  curah  hujan  di  wilayah dengan  cakupan  yang  lebih  sempit  dan menggunakan jumlah stasiun hujan yang lebih rapat. Penelitian dilakukan di salah satu wilayah kerja UPT PSDA Jawa Timur di Malang.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1.  Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di seluruh wilayah UPT PSDA di Malang (Gambar 1). Data hujan harian
Gambar 1. Peta lokasi stasiun hujan di wilayah UPT PSDA di malang

## 2.2.  Input dan Format Data
Data  hujan  harian  diakumulasikan  untuk mendapatkan  hujan  bulanan.  Gambar  2 mengilustrasikan  cara memformat dan meng import data  hujan  ke  dalam  Sistem Informasi Geografis dalam bentuk file teks (*.txt).
Keterangan untuk tiap kolom tersebut adalah sebagai berikut: kolom ID (nomor urut); kolom Database, adalah kode stasiun hujan di dalam database;  kolom  mT  (meter  Timur)  adalah koordinat x, untuk proyeksi  UTM Zone 49S WGS84;  kolom  mU  (meter  Utara)  adalah koordinat  y, untuk  proyeksi  UTM  Zone 49S WGS84;  kolom  El  menunjukkan  ketinggian lokasi satsiun hujan; HThn_rrt  menunjukkan hujan  tahunan  rerata  (satuan  mm/tahun). HThn_rrt diperoleh dari hasil kumulatif hujan pada tiap satu tahun,  kemudian dirata – rata dari
Gambar 2. Contoh format data di dalam tabel
diperoleh dari 88 stasiun hujan dengan panjang rekaman data 5 sampai dengan 20 tahun.  Data diperoleh dari kantor UPT PSDA di Malang.
sejumlah tahun (periode) yang ada dan dihitung per  stasiun  hujan);  kolom  Pr  menunjukkan berapa  tahun  periode  rekam  data  yang digunakan. Selanjutnya, HJan  (Hhujan  bulan Januari) merupakan rerata hujan pada bulan Januari sepanjang periode yang tersedia dan dihitung tiap stasiun. HFeb = hujan rerata bulan Februari, dan seterusnya sampai dengan HDes = Hujan rerata bulan Desember sepanjang periode yang tersedia. Selanjutnya, HBrrt menunjukkan Hujan bulanan rerata (satuan mm) diperoleh dari hasil nilai hujan rata – rata bulanan dalam satu tahun).

## 2.3.  Analisis ESDA dan Interpolasi IDW
Setelah data hujan ditabulasi ke dalam format Excel, kemudian  tahap  selanjutnya  adalah analisis data menggunakan ESDA. Konsep ESDA merupakan  analogi  dari Exploratory  Data Analysis (EDA) yang memiliki prinsip sama yaitu sebagai alat analisis statistik. Perbedaannya, pada ESDA nilai dan visualisasi statistik terintegrasi dengan nilai dan visualisasi peta yang di analisis. Sementara,  pada  EDA  umumnya  tidak menyediakan alat untuk visualisasi data secara spasial.  ESDA  dapat  digunakan  untuk memplotkan  distribusi  data,  melihat kecenderungan global dan lokal, mengevaluasi auto–korelasi  spasial  ( auto-correlation) , memahami covarian di antara beberapa seri data.
Analisis ESDA dilakukan dengan menggunakan tools statistik  yang  terdapat  pada ArcGIS Geostatistical Analyst. Tools ESDA yang dapat digunakan meliputi (1) Histogram, (2) Voronoi Map, dan (3) Normal QQ-Plot.
Histogram menampilkan distribusi frekuensi data yang diolah dan menghitung nilai statistik secara umum.  Distribusi frekuensi (frequency distribution) adalah  diagram  batang  yang menunjukkan seberapa sering suatu nilai data terjadi  (frekuensi)  untuk  interval  atau  klas tertentu.  Histogram ESDA memuat ringkasan statistik dari suatu data yang menggambarkan distribusi:  lokasi (location) ,  penyebaran (spread) , dan bentuk (shape) . Distribusi lokasi menggambarkan pusat dan arah distribusi yang digambarkan  oleh  nilai  rerata (mean) dan median . Mean menggambarkan pusat distribusi. Median menunjukkan nilai tengah, 50% nilai berada di bawah median dan 50% berada di atas median .  Distribusi frekuensi juga mengukur
sebaran titik – titik di sekitar nilai rerata, yang ditunjukkan oleh nilai varian (variance) dan standar deviasi (standard deviation) . Variance (V) menunjukkan tingkat deviasi rerata semua sampel  terhadap  nilai  rerata-nya. Standard deviation (SD) merupakan akar kuadrat dari variance.  SD  menggambarkan  sebaran  data terhadap nilai rerata (Indarto dan Boedi, 2011; Indarto, 2013ab). Selanjutnya, penjelasan lebih detail tentang tool ESDA (Histogram, Voronoi Map, Normal QQ-Plot) dapat dijumpai dalam tulisan Johnston, et al., (2001), De Smith et al., (2007) ,   Indarto dan Boedi (2011), Indarto (2013ab).
Tahap terakhir yaitu pembuatan peta distribusi spasial hujan. Pembuatan peta menggunakan metode  interpolasi  IDW (Inverse  Distance Weighting  -  IDW). Metode  interpolasi mengasumsikan bahwa semakin dekat jarak suatu titik terhadap titik yang tidak diketahui nilainya, maka pengaruhnya semakin besar. IDW menggunakan nilai yang terukur pada titik – titik di sekitar lokasi tersebut, untuk memperkirakan nilai variabel pada lokasi yang dimaksud. Asumsi yang dipakai pada metode IDW adalah bahwa titik yang lokasinya lebih dekat dari lokasi yang diperkirakan akan lebih berpengaruh daripada titik yang lebih jauh dari jaraknya. Oleh karena itu, jarak yang lebih dekat diberi bobot yang lebih besar. Karena itu  jarak berbanding terbalik dengan  nilai  rerata  tertimbang  (weighting average) dari iti data yang ada di sekitarnya. Efek penghalusan  (pemerataan)  dapat  dilakukan dengan faktor pangkat (Johnston, et al., 2001; Indarto dan Boedi, 2011; Indarto, 2013ab).
Persamaan  umum  IDW  dinyatakan  sebagai berikut:
dimana:
Z = nilai yang akan ditentukan W i = nilai pemberatan pada titik i Z i = nilai yang diketahui disekitar lokasi Z Nilai  Z  dapat  dihitung  dari  titik  –  titik  di sekelilingnya. Jika “ d ” adalah jarak suatu titik yang  ditaksir  terhadap  titik  (z),  maka karakteristik faktor pembobot dijelaskan pada Tabel 1.
Variabilitas spasial hujan.... (Askin, Sri W, Dhian WR, dan Indarto I)
Gambar (3). Ilustrasi metode IDW (Johnston, et al., 2001; Indarto dan Boedi, 2011ab).
Tabel 1. Karakteristik faktor pembobot
Interpolasi  data  dapat  dilakukan  dengan menggunakan metode IDW: (1/d), (1/d 2 ) dan (1/d 3 ). (Johnston, et al., 2001; Indarto et al., 2011).
Evaluasi  terhadap  ketiga  metode  IDW  ini dilakukan  dengan  memplot  grafik  melalui vasilitas cross–validation yang ada di perangkat lunak GIS. Dalam penelitian ini digunakan IDW (1/d 2 ) untuk membuat peta distribusi spasial HBrrt  dan  Hthn_rrt,  dengan  asumsi  bahwa metode yang dipilih tersebut sudah cukup untuk dapat menggambarkan distribusi spasial .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Histogram
Berikut ini contoh interpretasi hasil analisis dengan Hitogram untuk mendeteksi variabilitas spasial hujan rerata bulanan (Hbrrr) dan Hujan tahunan  rerata  (HThn_rrt).  Gambar  (4) menunjukkan  histogram  hasil  perhitungan curah hujan rerata bulanan dengan count (jumlah data)  yang  dianalisis  =  88  stasiun  hujan. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan histogram, nilai-nilai berikut dapat diketahui, nilai  minimum =  114,21 mm;  maksimum  =
460,83 mm, mean = 181,69 mm; median = 165,79; standart deviation = 62,  koefisien skewness = 2,25; dan koefisien curtosis = 9.
Histogram condong ke kiri yang menunjukkan bahwa jumlah stasiun hujan dengan nilai HRB kurang  dari  200  mm/bulan  lebih  banyak. Selanjutnya, stasiun hujan dengan nilai HRB lebih tinggi  (>  200  mm/bulan)  jumlah-nya  lebih sedikit.  Selanjutnya, Gambar 5 menunjukkan distribusi spasial curah hujan dengan nilai rerata bulanan antara 114 – 288 mm, yang ditunjukkan dengan  titik  –  titik  berwarna  biru.    Lokasi tersebut sejumlah 83 stasiun hujan atau sebesar 94% dari total stasiun hujan yang tersebar di wilayah kerja UPT PSDA di Malang.
Gambar  6  menunjukkan  histogram  hasil perhitungan curah hujan tahunan rerata dengan count (jumlah data) yang dianalisis sejumlah 88 stasiun  hujan.  Gambar  (7)  menunjukkan distribusi spasial hujan tahunan, nilai minimum = 1370 mm/tahun; maksimum = 4308,3 mm/ tahun; mean = 2051,4 mm/tahun, median = 1989 mm/tahun; standard  deviation =  492,21; koefisien skewness = 1,64; dan  koefisien curtosis = 7,43.
Variabilitas spasial hujan.... (Askin, Sri W, Dhian WR, dan Indarto I)
Gambar 7  menunjukkan distribusi spasial curah hujan dengan nilai rerata tahunan antara 1370 – 2250 mm/tahun dan ditunjukkan dengan titik – titik berwarna biru.  Lokasi tersebut sejumlah 64 stasiun hujan (73% dari total stasiun hujan ) dan tersebar di wilayah  kerja UPT  PSDA di Malang.

## 3.2 Voronoi Map
Gambar (8a) dan (8b) berurutan menunjukkan hasil analisis menggunakan local smoothing untuk hujan bulanan rerata (HBrrt) dan hujan tahunan rerata (Hthn_rrt)
Gambar 8. Hasil analisis voronoi map local smoothing (mean) : (a) HBrrt (b) HThn_rrt. Local smoothing berfungsi untuk meratakan penyebaran curah hujan yang terjadi.
Nilai mean merupakan nilai rerata yang dihitung dari poligon tersebut ditambah dengan poligon– poligon  lain  di  sekelilingnya.  Pembobotan dilakukan dengan mempertimbangkan nilai yang terdapat pada poligon di sekelilingnya. Local smoothing menghasilkan nilai statistik yang berdekatan, terlihat bahwa distribusi warna secara spasial yang ditampilkan relatif sama dan lebih  mengelompok  dengan  pola  tertentu sehingga dapat digunakan untuk mengetahui luasan dari curah hujan yang terjadi.
(b)
Gambar 9. Hasil analisis voronoi map local variation (standard deviation) : (a) HBrrt (b) HThn_rrt.
Local variation berfungsi untuk mengetahui variasi distribusi curah hujan yang terjadi. Nilai standard  deviation merupakan  nilai  yang dihitung dari median distribusi frekuensi cell dan sekelilingnya. Standard deviation pada voronoi map digunakan untuk menggambarkan sebaran penyimpangan nilai data terhadap nilai rerata. Hasil  analisis  menggunakan local  variation menunjukkan variasi lokal yang beragam, hal ini ditunjukkan dengan hasil persebaran warna yang random (tidak mengelompok).
Gambar 10. Hasil analisis voronoi-map local outliers (cluster) : (a) HBrrt (b) HThn_rrt.
Selanjutnya, pada Gambar (10a) dan Gambar (10b)  ditunjukkan hasil analisis menggunakan local outliers untuk hujan rerata bulanan rerata (HBrrt) dan hujan tahunan rerata (Hthn_rrt). Local outliers menunjukkan nilai curah hujan yang tidak terdistribusi normal, ditunjukkan menggunakan metode cluster .  Nilai yang tidak terdistribusi normal ditunjukkan dengan warna abu – abu.
Variabilitas spasial hujan.... (Askin, Sri W, Dhian WR, dan Indarto I)
Selanjutnya, contoh pada Gambar (11a)  dan Gambar    (11b)  menunjukkan  hasil  analisis menggunakan local influence. Local influence menunjukkan nilai data hujan yang terdapat pada tiap cell atau nilai yang terukur dari masing – masing  stasiun  tanpa  mempertimbangkan pembobotan terhadap nilai poligon tetangga, sehingga  persebaran  warna  terlihat  lebih random.
Gambar 11. Hasil analisis voronoi map local influence (simple) : (a) Hujan rerata bulanan (b) hujan rerata tahunan

## 3.3 Normal QQ-Plot
Normal Q-Plot membandingkan distibusi data terhadap distribusi Normal. Distribusi yang suatu seri  data  yang  cenderung  Normal  akan menghasilkan grafik berimpit dengan kemringan stacer plot mendekati 1 pada tampilan Normal QQ-Plot.
Gambar  12  menunjukkan  aplikasi  Normal QQPlot,  (a)  plot  HBrrt  terhadap  distribusi normal, (b) bentuk transformasi dari grafi (a) dan (c) sampel yang menunjukan lokasi stasiun hujan yang berada paling jauh dari dari grafik distribusi Normal.
Gambar  13  menunjukkan  hasil  analisis menggunakan Normal QQ-Plot untuk HThn_rrt. Gambar 13a menampilkan hasil QQ-Plot, Gambar 13b menunjukkan tampilan dalam transformasi logaritmik dan Gambar 13c menampilkan lokasi stasiun hujan yang berada pada area paling jauh dari grafik Normal QQ-Plot.

## 3.4 Interpolasi Data
Analisis ESDA pada umumnya digunakan untuk mempelajari karakteristik spasial pada suatu data. Setelah dilakukan analisis ESDA, data hujan tersebut diinterpolasi menggunakan metode interpolasi IDW untuk membuat peta tematik. Data yang digunakan adalah data hujan rerata bulanan dan data  hujan rerata tahunan.
Hasil interpolasi untuk Hujan bulanan rerata (HBrrt)  ditunjukkan oleh Gambar 14.  Nilai HRB terendah = 100 – 200 mm/bulan (dilambangkan dengan warna hijau tua). Sedangkan nilai HRB tertinggi  =  >400  mm/bulan  dilambangkan
Gambar 14. Peta distribusi spasial curah hujan rerata bulanan (HBrrt).
Variabilitas spasial hujan.... (Askin, Sri W, Dhian WR, dan Indarto I)
dengan warna merah. Wilayah dengan HRB 100 – 200 mm/bulan tersebar merata di wilayah kerja UPT PSDA di Malang.
Selanjutnya,  Gambar 15 menunjukkan hasil interpolasi IDW untuk Hujan tahunan rerata (HThn_rrt).  Sub-wilayah dengan nilai Hthn_rrt terendah  =  1000  –  2000    mm/tahun dilambangkan  dengan  warna  hijau  tua, sedangkan nilai Hthn_rrt tertinggi = > 4000 mm/ tahun  dilambangkan  dengan  warna  merah. Sebagian besar wilayah study menerima hujan tahunan antara 1000 sd 3000 mm per tahun, dan hanya sedikit wilayah yang menerima hujan tahunan lebih dari 3000 mm/tahun.
Selanjutnya, peta tersebut dapat dimanfaatkan untuk perencanaan di bidang pertanian dan sebagainya.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  analisis histogram,  voronoi  map,  dan normal QQ-Plot menggambarkan variabilitas spasial per sub-wilayah dan lebih detail terkait hujan bulanan dan hujan tahunan di wilayah kerja  UPT  PSDA  di  Malang.    Interpolasi menggunakan IDW menghasilkan peta distribusi spasial hujan bulanan rerata (HBrrt) dan peta distribusi spasial tahunan rerata (HThn_rrt) di wilayah  kerja  UPT  PSDA  di  Malang.  Hujan bulanan rerata yang diterima wilayah tersebut berkisar antara 100 sampai dengan 400 mm per bulan. Penelitian juga menghasilkan peta tematik distribusi spasial tahunan rerata (Hthn_rrt) yang besarnya antara 1000 – 4000 mm per tahun.
Gambar 15. Peta distribusi spasial curah hujan rerata tahunan.

## DAFTAR PUSTAKA
Indarto dan Boedi S. 2011. Variabilitas Spasial Hujan Tahunan di Jawa Timur: Aplikasi ESDA (Histogram, Voronoi Map, QQ-Plot, Trend Analysis). Jurnal Teknik Sipil, Vol. XI ISSN 1412 – 0976 : 61 - 69.
Indarto. 2013a. Analisis Geostatistik . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Indarto.  2013b. Variabilitas  Spasial  Hujan
Harian di Jawa Timur. Jurnal Teknik Sipil,
Vol. 20(2) : 107-120.
Johnston, K., Ver Hoef, J.M., Krivoruchko, K. dan Lucas, N. 2001. Using ArcGIS Geostatistical Analyst. GIS by ESRI.