http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.195
Cara mensitasi artikel ini:
Helda, N., Wijayanto, M.R. (2023) Identifikasi Kejadian Hujan Menggunakan  Data  Satelit GSMaP ( Global  Satellite Mapping of Precipitation ) di Banjarbaru. Buletin Profesi Insinyur 6(2)  (Edisi Khusus: Prosiding Seminar Nasional IX Teknik Sipil 2022) 001-006
Identifikasi Kejadian Hujan dengan Menggunakan Data Satelit GSMaP (Global
Satellite Mapping of Precipitation) di Banjarbaru
Hujan  merupakan  salah  satu  parameter  cuaca  yang menarik  untuk  dikaji,  terutama  untuk  bidang Hidrologi.  Data  curah  hujan  yang  akurat  diperlukan untuk  analisa  ketersediaan  air  dan  bencana  banjir. Kendala terbesar dalam menganalisa data curah hujan adalah  minimnya  stasiun  observasi,  seri  data  yang tidak  cukup  panjang  dan  tidak  meratanya  sebaran stasiun  tersebut.  Alternatif  penggunaan  data  satelit yang  memiliki  resolusi  spatial  dan  temporal  yang tinggi  menjadi  salah  satu  solusi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kejadian  hujan dengan bantuan data hujan dari satelit GSMaP, dengan didukung  pengamatan  secara  visual.  Data  hujan harian dari 2 (dua) stasiun  BMKG di kota Banjarbaru periode  Oktober  2021  sampai  Mei  2022  digunakan sebagai  pembanding.  Tahapan  validasi  data  dan analisa  kinerja  data  satelit  GSMaP  dijalankan  untuk mengevaluasi  kemampuan  satelit  dalam  mendeteksi hujan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  secara umum,  dengan  data  seri  yang  tidak  panjang,  data hujan harian dari GSMaP menunjukkan korelasi yang lemah  dengan  2  stasiun  BMKG  yang  ada.  Nilai  rBias yang  positif  (3,77%  -  7,09%)  menandakan  nilai  di  atas perkiraan dari BMKG, yang terjadi di bulan November dan  April.  Namun,  data  GSMaP  cukup  mampu mendeteksi  kejadian  hujan  beradasarkan  data pengamatan  visual.  Untuk  keakuratan  hasil,  analisa dengan seri data yang lebih panjang direkomendasikan  untuk  dikombinasikan  dengan faktor koreksi data hujan.
Kata kunci : hujan, data satelit, GSMaP, Banjarbaru
Dipresentasikan: 7 November 2022 Direvisi: 15 November 2022 Diterima: 2 Januari 2023 Dipublikasikan online: 10 Januari 2023
Noordiah Helda 1 Muhammad Ramadhani Wijayanto 2
1, 2 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Lambung Mangkurat
 noordiah.helda@ulm.ac.id

## Pendahuluan
Pemanasan global berdampak  pada  perubahan  iklim di bumi yang menyebabkan terjadinya kejadian-kejadian iklim ekstrim, baik  besaran  maupun  frekuensinya  (Nugroho,  dkk,  2019). Salah  satu  parameter  cuaca  yang  menarik  perhatian  dan memegang  peranan  penting  adalah  hujan.  Kejadian  hujan ekstrem  yang  sering  terjadi  di  beberapa  tempat  di  wilayah Indonesia  telah  menyebabkan  kejadian  banjir  parah  yang berdampak  besar  pada  kehilangan jiwa,  kerusakan bangunan dan juga lingkungan.
Di  bulan  Januari  2022,  yang  merupakan  puncak  musim hujan  di  Kalimantan  Selatan,  BMKG  mencatat  bahwa  92% hujan  yang  terjadi  memiliki  magnitude  di  atas  150  mm/hari. Sifat  hujan  yang  terjadi  dapat  dikategorikan  sebagai  hujan normal sampai  hujan di  atas  normal,  yang  terus berlangsung untuk 3 bulan ke depan (BMKG, 2022).
Kota Banjarbaru dan kota Banjarmasin merupakan 2 kota penting di Provinsi Kalimantan Selatan. Sejak 15 Februari 2022, kota Banjarbaru resmi menjadi ibukota provinsi, berdasarkan UU  No.  8  Tahun  2022  tentang  Kalimantan  Selatan.  Sebagai ibukota  Provinsi  yang  baru,  kota  Banjarbaru  memegang
peranan  penting  dalam  keseimbangan  sosial  ekonomi masyarakat  di  provinsi  ini.  Kejadian  hujan  ekstrim  dalam beberapa  tahun  terakhir  yang  menyebabkan  beberapa kejadian  banjir  di  kota  Banjarbaru  perlu  menjadi  fokus perhatian  sehingga  penanganan  banjir  dapat  dikelola  sejak awal. Tercatat beberapa kejadian banjir di tanggal 4 dan 5 Juli 2022 yang mencapai 0.5 – 1.0 meter dan menggenangi wilayah kecamatan  Cempaka,  Kelurahan  Loktabat  Selatan  dan Kecamatan Banjarbaru Selatan (Antara News, 2022).
Dalam  analisa  hidrologi  kejadian  banjir,  diperlukan  data hujan  yang  akurat  dan  memiliki  seri  data  yang  panjang, minimal  20  tahun  (Suadnya,  dkk  2017).  Minimnya  stasiun observasi,  seri  data  yang  tidak  cukup  panjang  dan  tidak meratanya sebaran stasiun tersebut  merupakan kendala terbesar  dalam  menganalisa  data  Curah  Hujan.  Terlebih data  curah  hujan  memiliki  variabilitas  yang  tinggi  baik secara  spasial  maupun  temporal  (Rahman  dan  Indra, 2020).  Adanya  keterbatasan  sumber  daya  manusia  yang ada  dan  masih  banyaknya  pengukuran  secara  manual serta  lokasi  pengamatan  yang  sulit  dijangkau  menjadi hambatan  dalam  mendapatkan  data  yang  berkualitas (Setiawati, dkk, 2019). Beberapa penelitian menunjukkan
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.195
performa  yang  cukup  baik  dari  satelit  GSMaP  dalam mengestimasi  curah  hujan  di  Jabodetabek  (Rahman  dan Indra,  2020)  dan  juga  di  Bali  (Duwanda  dan  Sukarasa, 2022).  Sehingga,  penggunaan  data  satelit  yang  unggul dengan tingginya resolusi baik spasial maupun temporal, menjadi  hal  yang  patut  dipertimbangkan  dan  menjadi solusi permasalahan tersebut.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  awal  yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kejadian  hujan  di  kota Banjarbaru dan mengevaluasi kemampuan satelit GSMaP dalam  memperkirakan  kejadian  hujan.    Pengamatan secara  visual  kejadian  hujan  (jurnal  kejadian  hujan) dilakukan secara individu sebagai data pendukung untuk kejadian hujan yang terjadi.

## Metode

## Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian terletak di kota Banjarbaru, ibukota Provinsi Kalimantan  Selatan,  meliputi  tiga  (3)  titik  observasi.  Dua diantaranya  adalah  stasiun  BMKG  di  kota  Banjarbaru,  yaitu Staklim  Syamsudin  Noor  (3.442 0 LS  dan  114.754 0 BT)  dan Staklim  Banjarbaru  (3.44265 0 LS  dan  114.84 0 BT),  serta Observasi hujan secara visual yang dilakukan secara langsung di  Kawasan  perumahan  Jl.  Mitra  Praja,  Trikora,  Banjarbaru (3.465 0 LS  dan  114.828 0 BT).  Observasi  secara  langsung  ini dilakukan  hanya  dengan  pengamatan  visual  saja  tanpa menggunakan  peralatan  apapun,  tujuannya  untuk  mencatat waktu  kejadian  hujan  serta  besar  atau  kecilnya  intensitas hujan. Gambar 1 menunjukkan detil lokasi penelitian.
Gambar 1. Lokasi Stasiun BMKG dan Observasi Visual
Data curah hujan harian diunduh melalui situs BMKG Online dari 2 (dua) stasiun BMKG di kota Banjarbaru untuk Periode curah hujan bulan Oktober 2021 sampai dengan bulan  Mei  2022.  Pemilihan  waktu  periode  hujan didasarkan  pada  kemungkinan  frekuensi  kejadian  hujan dan besaran hujan yang terjadi.
Data curah hujan satelit GSMaP diunduh melalui situs JAXA Global Rainfall Watch (GSMaP) dengan periode yang sama  dan  mengacu  pada  titik  koordinat  dua  ( 2) stasiun BMKG.  Data  GSMaP  memiliki  resolusi  spatial  (0.1 0 )  dan temporal  (jam)  yang  tinggi  dengan  format  FTP  ( File Transfer  Protocol ).  Untuk  mendownload  data  GSMaP diperlukan  resgistrasi  di  awal  pada  website  GSMaP  (Sub Bidang Pengelolaan Citra Satelit Cuaca, 2017).
Periode  observasi  visual  dilakukan  sejak  tanggal  19 Januari  2022  sd  20  Mei  2022  yang  merupakan  periode
tingginya  kejadian  hujan  dan  puncak  musim  hujan  di Provinsi Kalimantan Selatan.

## Analisa Statistik
Analisa  statistik  data  curah  hujan  BMKG  dan  dari  satelit GSMaP dilakukan untuk mengevaluasi kemampuan satelit dalam mendeteksi hujan dan membandingkannya dengan data  dari  BMKG.  Analisa  statistik  yang  dilakukan  pada setiap data meliputi:
1. Menentukan nilai rata-rata, nilai maksimum hujan dan nilai Standar Deviasi.
2. Menganalisa  performa  data  satelit  GSMaP,  meliputi Analisa  Performa  Menerus  ( Continuous  Performance Measures )  dan  Analisa  Performa  Kategori (Categorical Performance Measures ) (Hapsari, dkk, 2021).
Untuk  analisa  performa  menerus,  perhitungannya meliputi:
1. CC (Correlation coefficient)
= ∑ (( − )( − ̅)
∑ ( − ) ∑ ( − ̅)
2. MAE (Mean absolute error)
= ∑ ( − )
3. RMSE (Root mean square error)
= ∑ (( − )
4. NSE (Nash-Sutcliffe efficiency) = 1 − ∑ ( − ) ∑ ( − )
5. rBias (Relative Bias)
= 100 ∑ ( − )

## ∑
Dengan G adalah data hujan stasiun BMKG, S adalah data hujan satelit GSMaP dan n adalah jumlah observasi.
Sedangkan  untuk  analisa  statistik  berdasarkan kategori performa mengacu pada tabel kontigensi (Tabel 1)  untuk  mengevaluasi  kemampuan  satelit  dalam mendeteksi kejadian hujan.
Tabel 1 Nilai ambang probabilitas untuk membandingkan data GSMaP dengan data BMKG
Performa BMKG GSMAP R ≥ 0,5 mm R ≤ 0,5 mm R ≥ 0,5 mm a b R ≤ 0,5 mm c d
Dalam penelitian ini digunakan ambang yang menjadi batas  antara  hujan  dan  tidak  hujan  dalam  perhitungan yaitu sebesar 0,5 mm/hari.
Selanjutnya  untuk  analisa  performa  kategori  akan dilakukan  perhitungan  yang  meliputi Probability  of Detection (POD), False Alarm Ratio (FAR), Critical Success Index (CSI), Heidkle  Skill  Score (HSS).  POD  akan menentukan  tingkat  ketepatan  ( Hit  rates )  data  satelit,
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.195
saat  kejadian  hujan  yang  diidentifikasi  sta  BMKG  benar dideteksi  oleh  satelit.  FAR  menunjukkan  pendeteksian kejadian  hujan  yang  tidak  benar  ketika  tidak  ada  hujan yang diukur di sta BMKG, namun satelit mendeteksi hujan. CSI mengkombinasikan POD dan FAR untuk mendapatkan hasil yang lebih komprehensif. HSS mengeliminasi deteksi yang  benar  karena  adanya  kondisi  kebetulan  yang  acak ( random chance ).
Metode perhitungan analisa kategori performa adalah sebagai berikut:
1. POD (Probablitiy of Detection)
!"# = ( $ % )
2. FAR (False Alarm Ratio)
' = ( ( $ ( )
3. CSI (Critical Succes Index)
) = ( $ ( $ %)
4. FBI
' ) = ( $ () ( $ %)
5. HSS (Heidkle Skill Score)
* = 2 , (  , - − ( , %)
.( $ %) , (% $ -) $  ( $ (), (( $ -)/
Dengan  a  adalah  frekuensi  hujan  yang  terjadi  dan terdeteksi, b adalah frekuensi hujan yang tidak terjadi tapi terdeteksi, c adalah  frekuensi hujan yang terjadi tapi tidak terdeteksi dan d adalah frekuensi hujan yang tidak terjadi dan tidak ter-deteksi.

## Validasi Data
Untuk  validasi  data  dilakukan  dengan  melihat  dan membandingkan data  jurnal  kejadian hujan dengan data BMKG dan satelit GSMaP. Selain itu, faktor-faktor statistik yang  telah  dilakukan  perhitungan  juga  mempengaruhi validitas  dan  kemampuan  data  hujan  yang  dideteksi satelit GSMaP.

## Hasil Kerja

## Data Curah Hujan Harian BMKG
Hasil  analisa  statistik  berupa  nilai  rata-rata  hujan,  nilai hujan  maksimum  dan  nilai  standard  deviasi  data  curah hujan  harian  dari  dua  (2)  Stasiun  BMKG  dan  data  satelit GSMaP dapat dilihat padaTabel 2.

## Tabel 2 Curah Hujan Harian Staklim Banjarbaru
Lokasi Curah Hujan Nilai Rerata (mm) Nilai Maksimum (mm) Standar Deviasi Stasiun Iklim Banjarbaru BMKG 8,40 89,40 14,79 GSMaP 8,72 117,23 14,20 Stasiun Iklim Syamsudin Noor BMKG 8,64 110,20 15,70 GSMaP 9,25 86,14 13,39
Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa nilai rerata hujan dari data  BMKG  dan  data  satelit  GSMaP  menunjukkan  hasil yang hampir mendekati dengan selisih 3.6 – 6.6%. Untuk nilai  hujan  maksimum,  data  GSMaP  cenderung over estimate di  lokasi  Staklim  Banjarbaru  dan  cenderung underestimate di staklim Syamsudin Noor.

## Perbandingan Data Curah Hujan Stasiun  BMKG dengan Data Satelit GSMaP
Data  curah  hujan  harian dari  dua (2) stasiun iklim BMKG  dan satelit  GSMaP  yang  diolah  menjadi  data  hujan  bulanan  dan disajikan dalam bentuk grafik dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar 2 Grafik perbandingan curah hujan bulanan Staklim BMKG Banjarbaru dengan satelit GSMaP
Gambar 3 Grafik perbandingan curah hujan bulanan Staklim BMKG Syamsudin Noor dengan satelit GSMaP
Berdasarkan Gambar 2 dan Gambar 3 dapat dilihat bahwa karakteristik  hujan  pada  data  satelit  GSMaP  di  wilayah Banjarbaru  menunjukkan  pola  yang  mendekati  dengan  data observasi  stasiun  BMKG.  Intensitas  curah  hujan  tertinggi terjadi  pada  bulan  November–Maret  setiap  tahunnya.  Data satelit  GSMap  cenderung  memiliki  nilai  perkiraan  yang  lebih tinggi daripada stasiun BMKG terutama pada bulan-bulan yang memiliki  curah  hujan  tinggi,  di  atas  normal,  yaitu  200–450 mm/bulan.

## Analisa Statistik Continous Performance Measures
Hasil dari perhitungan analisa statistik curah hujan harian Stasiun BMKG dengan GSMaP dapat dilihat pada Tabel 3. Hasil  pada  Tabel  3  menunjukkan  performa  data  satelit GSMaP  yang  memiliki  korelasi  yang  lemah  dengan  data stasiun  BMKG  (CC  rendah).  Nilai  MAE  dan  Nilai  RMSE menunjukkan keakuratan data satelit GSMaP atau tingkat kesalahan  yang  terjadi.  Semakin  kecil  nilainya  semakin
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.195
baik dalam akurasinya. Nilai MAE dan RMSE yang terbaik adalah  nol.  Terlihat  bahwa,  data  satelit  GSMaP  lebih akurat memprediksi kejadian hujan di staklim Syamsudin Noor bila dibandingkan dengan staklim Banjarbaru.

## Tabel 3 Hasil Perhitungan Analisa Statistik
Metode Lokasi Stasiun Syamsudin Noor Banjarbaru CC 0,035 -0,011 MAE 12,503 11,857 RMSE 0,398 0,644 NSE -1,291 -0,943 rBias 7,097 3,773
Nilai NSE merupakan seberapa baik nilai prediksi terhadap observasi  yang  menunjukkan  kinerja  data  GSMaP.  Nilai NSE negatif menandakan bahwa kinerja data masih buruk, sehingga  untuk  digunakan  lebh  lanjut  harus  melalui proses  kalibrasi  dan  validasi.  Nilai  positif  dari  rBias menunjukkan  secara  umum  data  GSMaP overestimate data stasiun BMKG.
Analisa Statistik Categorical Performance Measures
Sebelum dilakukan analisa performa berdasarkan kategori yang ada, terlebih dulu dilakukan perhitungan jumlah nilai a, b, c dan d. seperti ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel  4 Jumlah  data  per  kelas  kategori  performa  setiap Stasiun Iklim BMKG
Performance Class Total Banjarbaru Syamsudin Noor Σa 111 96 Σb 36 36 Σc 60 67 Σd 36 44
Dari hasil pada Tabel  4, dapat dilihat bahwa dari 243 data,  data  GSMaP  mampu  mendeteksi  banyaknya kejadian  hujan  yang  terjadi  yaitu  berkisar  antara  39.5  – 45.6%.  Ini  menunjukkan  bahwa  performa  satelit  cukup baik dalam mengidentifikasi kejadian hujan.
Hasil analisa performa berdasarkan kategori selanjutnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Nilai-nilai  POD, FAR, CSI, FBI dan HSS akan mampu memberikan beberapa penilaian  kualitas  data  satelit  GSMaP  yang  secara keseluruhan terlihat pada nilai-nilai tersebut.

## Tabel 5 Performa GSMaP terhadap Stasiun Iklim BMKG
Performance Measure Stasiun Iklim Banjarbaru Syamsudin Noor POD 0,649 0,589 FAR 0,245 0,273 CSI 0,536 0,482 FBI 0,860 0,810 HSS 0,136 0,126
Nilai POD dan CSI diharapkan berkisar antara 0-1, Nilai FAR  berkisar  1-0  dan  HSS  diharapkan  bernilai  ~  -  1.  Dari Tabel 5 terlihat bahwa performa data satelit GSMaP masih perlu  diperbaiki  dengan  faktor  koreksi  dari  data  dengan seri data yang lebih panjang.

## Korelasi Data Observasi dan Data Satelit
Persebaran  data  antara  stasiun  iklim  BMKG  dengan GSMaP dapat dilihat pada Gambar 4 (Staklim Banjarbaru) dan Gambar 5 (Staklim Syamsudin Noor). Scatter Plot ini menunjukkan  korelasi  antara  data  hujan  stasiun  BMKG dan data GSMaP.
Data harian dari kedua stasiun BMKG dan data GSMaP diolah  menjadi  data  bulanan  dan  diplot  sesuai  dengan perhitungannya.
Gambar  4 Grafik persebaran  Data  Staklim  BMKG Banjarbaru dan satelit GSMaP
Gambar  5 Grafik  persebaran  data  Staklim  BMKG Syamsudin Noor dan satelit GSMaP
Dari Gambar 4 dan Gambar 5 dapat dilihat bahwa nilai R 2 sangat rendah yang berarti bahwa korelasi data stasiun BMKG  dan  satelit  GSMaP  sangat  kecil.  Data  GSMaP cenderung  overestimate  untuk  staklim  Banjarbaru  dan senderung underestimate untuk staklim Syamsudin Noor.

## Validasi Data
Validasi data  dilakukan  dengan  membandingkan  data stasiun BMKG di Banjarbaru, data satelit GSMaP dan observasi visual. Selama periode observasi visual (tanggal 19 Januari 2022 sd 20 Mei 2022), terdapat 53 kejadian hujan seperti terlihat pada Tabel  6.  Hasil  yang  didapatkan  hampir  sama  dengan  analisa berdasarkan kategori. Performa data stasiun BMKG dan satelit GSMaP juga akan dianalisa berdasarkan data observasi.
Ada  beberapa  kategori  yang  meliputi  validasi  data kesesuaian kejadian hujan. Nilai 0 menunjukkan bahwa kedua data tidak berseusaian  dengan  kejadian  hujan. Nilai  1  adalah jika stasiun BMKG berhasil mengukur hujan yang terjadi. Nilai
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.195
2 menunjukkan bahwa data satelit GSMaP memiliki kesesuaian dengan kejadian hujan, dan Nilai 3 jika kedua data, baik Stasiun BMKG  maupun  satelit  GSMaP,  kedua-duanya  mampu mendeteksi dan mengukur kejadian hujan yang ada.
Tabel 6 . Observasi Visual Kejadian Hujan di wilayah Staklim Banjarbaru periode 19 Jan 2022 sd 20 Mei 2022
No. Tanggal BMKG BJB (mm) GSMaP BJB (mm) Penilaian Kejadian 1 19/1/2022 0 37.6 2 2 20/1/2022 4.3 17.09 3 3 21/1/2022 22.4 10.37 3 4 1/2/2022 37.8 6.16 3 5 3/2/2022 3.6 24.96 3 6 6/2/2022 2 15.66 3 7 7/2/2022 66.7 13.04 3 8 8/2/2022 0.5 83.9 3 9 9/2/2022 79.1 1.67 3 10 10/2/2022 3 0 1 11 11/2/2022 0.2 9.41 3 12 15/2/2022 0 9.73 2 13 17/2/2022 0 11.6 2 14 18/2/2022 24.8 5.93 3 15 19/2/2022 6.5 1.96 3 16 22/2/2022 0 9.99 2 17 28/2/2022 1 2.75 3 18 1/3/2022 32.7 24.66 3 19 2/3/2022 22.5 14.26 3 20 3/3/2022 5.9 11.1 3 21 4/3/2022 41.9 1.49 3 22 5/3/2022 7.3 17.06 3 23 6/3/2022 9.8 2.06 3 24 7/3/2022 2.9 117.23 2 25 8/3/2022 86.3 0 1 26 11/3/2022 5.6 2.2 3 27 12/3/2022 2.5 1.4 3 28 13/3/2022 3.5 17.34 3 29 14/3/2022 16.4 2.57 3 30 15/3/2022 3.9 12.85 3 31 16/3/2022 6.5 4.83 3 32 18/3/2022 0 19.54 2 33 19/3/2022 11.9 15.64 3 34 20/3/2022 52.2 15.75 3 35 21/3/2022 3.6 12.83 3 36 22/3/2022 38.2 18.16 3 37 25/3/2022 17 0.12 3 38 8/4/2022 7.9 24.19 3 39 9/4/2022 0 0.89 2 40 10/4/2022 4 1.21 3 41 19/4/2022 0 70.94 2 42 23/4/2022 0 0 0 43 26/4/2022 14 35.59 3 44 27/4/2022 23.5 6.26 3 45 29/4/2022 0 0.29 2 46 30/4/2022 0 1.64 2 47 4/5/2022 7.4 1.98 3 48 5/5/2022 12.9 0 1 49 6/5/2022 0.5 0.14 3 50 11/5/2022 0 0.68 2 51 12/5/2022 0 40.42 2 52 19/5/2022 1.5 31.62 2 53 20/5/2022 24.2 20.19 3
Dari 53 kejadian hujan, hanya ada 1 kejadian dimana kedua data tidak  menunjukkan kesesuaian, yang terjadi pada 23 April 2022.  Untuk  pengukuran  kejadian  hujan  yang  ada,  stasiun BMKG  mampu  mencatat  3  kejadian  hujan  lebat  yang  terjadi pada tanggal 10 Februari 2022, 8 Maret 2022 serta 5 Mei 2022. Sedangkan,  satelit  GSMaP  mampu  medeteksi  13  kejadian hujan.  Sisanya  yaitu  16  kejadian  hujan  mampu  diukur  dan dideteksi baik oleh stasiun BMKG maupun satelit GSMaP. Hal ini  menunjukkan  bahwa  55.6  %  kejadian  hujan  yang  ada mampu  dideteksi  oleh  satelit  GSMaP,  terutama  untuk  hujan dengan  intensitas  tinggi,  seperti  pada  tanggal  7  Maret  2022 (117.23 mm/hari). Dalam hal ini, satelit GSMaP menunjukkan performa yang bagus dalam mengidentifikasi kejadian hujan di stasiun  BMKG  Banjarbaru.  Bahkan  di  intensitas  hujan  yang sangat rendah, hampir mendekati ambangnya, satelit GSMaP masih  mampu  mendeteksi  kejadian  hujan  pada  tanggal  29 April 2022 yang bernilai 0.29 mm/hari.

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  secara  umum, dengan  data  seri  yang  tidak  panjang,  data  hujan  harian dari  GSMaP  menunjukkan  korelasi  yang  lemah  dengan dua stasiun BMKG yang ada. Nilai rBias yang positif (3,77% -  7,09%)  menandakan  nilai  di  atas  perkiraan  dari  BMKG, yang  terjadi  di  bulan  November  dan  April.  Namun,  bila dilihat  dari  hasil  validasi  data  yang  dihubungkan  dengan identifikasi kejadian hujan melalui observasi visual, satelit GSMaP  menunjukkan performa yang cukup bagus dalam mendeteksi  kejadian  hujan,  terutama  untuk  kejadian hujan  dengan  intensitas  rendah  (<  1  mm/hari),  maupun intensitas cukup tinggi  yang  dapat dikategorikan sebagai hujan ekstrem (>100 mm/hari).
Penelitian  lebih  lanjut  dengan  jumlah  stasiun  yang  lebih banyak  dan  seri  data  yang  lebih  panjang  serta  melibatkan faktor  koreksi  untuk  data  curah  hujan  satelit  GSMap  sangat direkomendasikan untuk  hasil  penelitian  yang  lebih  akurat. Sehingga  tujuan  pemakaian  data  satelit  menjadi  alternatif solusi yang bermanfaat di masa yang akan datang.

## Referensi
Antara News. (2022). Banjarbaru Kalimantan Selatan diterjang Banjir  Setinggi  Satu  Meter.  diakses  tanggal  30  Oktober 2022.
https://www.antaranews.com/berita/2976401/banjarbar u-kalimantan-selatan-diterjang-banjir-setinggi-satu-meter
BMKG. (2022). Buletin Iklim Kalimantan Selatan. Edisi Februari 2022,  Vol.  XLIX,  No.  02.  Banjarbaru:  Stasiun  Klimatologi Kelas I Banjarbaru.
Duwanda,  I.G.A.M,  Sukarasa,  I.K.  (2022).  Validasi  Curah Hujan  Harian  Berdasarkan  Data  Global  Satellite Mapping  of  Precipitation  (GSMaP)  dengan  Data Observasi di Wilayah Bali. Buletin Fisika, Vol. 23, No.2, pp 106-112.
Hapsari,  R.K.,  Kuntoro,  A.A.,  Widyaningtias,  Riawan,  E., Farid, M., dan Adityawan, M.B. (2021). 7 th International Seminar of HATHI, Surabaya, 30 October 2021.
Nugroho, S., Rudi, F., Erigas, E., dan Dodo, G. (2019). Analisis Iklim  Ekstrim  Untuk  Untuk  Deteksi  Perubahan  Iklim  di Sumatera Barat. Jurnal Ilmu Lingkungan, Vol. 17, No.1, pp 7-14, doi:10.14710/jil.17.1.7-14.
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.195
Rahman,  N.R.  dan  Indra.  (2020).  Validasi  Performa  Satelit GSMaP dalam Mengestimasi Curah Hujan di Jabodetabek. Jurnal Widya Climago, Vol.2, No.2.
Setiawati, F. Z., Soraya, S. N., Siswanto, S., & Wandayantolis, W. (2019). Analisis Bias Data Observasi Paralel di Stasiun Klimatologi  Mempawah  -  Kalimantan  Barat. Jurnal Meteorologi dan Geofisika, Vol. 20, No. 1, pp 55-65.
Suadnya, D.P., Sumarauw, J.S.F., dan Mananoma, T. (2017).
Analisis  Debit  Air  Banjir  dan  Tinggi  Muka  Air  Banjir Sungai  Sario  di  Titik  Kawasan  Citraland.  Jurnal  Sipil Statik, Vol. 5, No. 3, pp 143-150.
Sub  Bidang Pengelolaan  Citra  Satelit  Cuaca. (2017).  Diklat Online Karakteristik Cuaca Skala Lokal Tahun 2017. Undang-Undang  Republik  Indonesia  No.  8  Tahun  2022 tentang Provinsi Kalimantan Selatan. Jakarta.