## PEMANFAATAN DATA TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION

## PADA STASIUN HUJAN DI WILAYAH SUNGAI BENANAIN
UTILIZATION OF TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION ON RAINFALL STATION IN THE BENANAIN WATERSHED
1 Wilhelmus Bunganaen, 2 Denik Sri Krisnayanti, 3 Judi K. Nasjono, 4 Nichorids S Saudale 1,2,3 Universitas Nusa Cendana
1 wilembunganaen@staf.undana.ac.id, 2 denik.krisnayanti@staf.undana.ac.id,
3 judi.nasjono@staf.undana.ac.id, 4 nichoridssaudale@gmail.com

## Abstrak
Wilayah Sungai Benanain merupakan salah satu wilayah sungai yang berada di Pulau Timor. Sumber air yang berada pada wilayah sungai ini memiliki kontribusi yang sangat besar dalam pemanfaatannya bagi pemenuhan kebutuhan hidup masyarakat. Penelitian ini  bertujuan untuk memperoleh  data  curah  hujan  dari  TRMM  dan  pos  hujan  yang  dapat  dipakai  pada  analisis hidrologi. Analisis ini dilakukan pada 26 data pos hujan yang dikunci oleh grid TRMM dengan resolusi 0,25° x 0,25°. Dalam setiap grid TRMM terdapat minimal 1 data pos hujan sehingga berdasarkan  persebarannya pada penelitian ini terdapat 11 grid TRMM. Hasil yang  diperoleh adalah nilai koefisien korelasi pada basis hujan bulanan sebesar 0,1143 – 0,8760. Nilai RMSE pada  basis  hujan  bulanan  sebesar  34,59  –  1102,86.  Nilai  error  pada  basis  hujan  harian maksimum  tahunan  (HHMT)  sebesar  0,0610  –  1,3647.  Nilai  error  pada  basis  hujan  harian sebesar 0,0029 – 0,0463. Data curah hujan yang lolos uji karakteristik hujan rencana ialah data yang memiliki nilai R 100 /R 2 antara 1,5–3,4 serta grafik lengkung faktor pertumbuhannya memiliki trend yang relatif sama dengan data hujan lainnya. Data satelit yang lolos uji karakteristik hujan rencana  ialah  yakni  TRMM  I,  II,  III,  IV,  V,  VIII,  IX,  X  dan  XI.  Pos  hujan  yang  lolos  uji karakteristik  hujan  rencana  yakni  Kaubele,  Haliwen,  Baurasi,  Lahurus,  Oekoni,  Manufui, Uaba’u, Noemuti, Kesetnana, dan Oinlasi.
Kata kunci: Koefisien Korelasi, Faktor Koreksi, Karakteristik Hujan.

## Abstract
The Benanain River area is one of the river areas on the island of Timor. The water source in this river area has a significant contribution to meeting the needs of the local population. This study aims  to  obtain  rainfall  data  from  TRMM  and  rain  gauges  that  can  be  used  for  hydrological analysis. The analysis was conducted using data from 26 rain gauges locked by the TRMM grid with a resolution of 0.25° x 0.25°. Each TRMM grid contains at least one rain gauge, resulting in a total of 11 TRMM grids considered in this study. The obtained results include the correlation coefficient  values  based  solely  on  rainfall,  ranging  from  0.1143  to  0.8760.  The  RMSE  values based  on  monthly  rainfall  range  from  34.59  to  1102.86.  The  error  values  based  on  annual maximum daily rainfall (HHMT) range from 0.0610 to 1.3647, and the error values based on daily rainfall range from 0.0029 to 0.0463.
Rainfall  data  that  meets  the  planned  rain  characteristics  test  should  have  an  R 100 /R 2 value between 1.5 and 3.4, and the growth factor curve should exhibit a trend similar to other rainfall data. The satellite data that passed the planned rain characteristic test were TRMM I, II, III, IV, V,  VIII,  IX,  X, and  XI. The  rain  gauges  that  passed  the  planned  rain  characteristic  test  were Kaubele,  Haliwen,  Baurasi,  Lahurus,  Oekoni,  Manufui,  Uaba'u,  Noemuti,  Kesetnana,  and Oinlasi.
Keywords: Correlation Coefficient, Correction Factor, Rain Characteristics.

## PENDAHULUAN
Nusa Tenggara Timur merupakan salah satu  provinsi  yang  terletak  di  sebelah  timur Indonesia.  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur merupakan provinsi kepulauan dengan jumlah pulau 1.184 pulau dengan luas 47.931,54 km # . Salah satu pulau terbesar yang ada di Provinsi Nusa  Tenggara  Timur  ialah  Pulau  Timor. Pulau  Timor  memiliki  dua  wilayah  sungai dengan luasan yang cukup besar dan menjadi sumber  kehidupan  yang  dimanfaatkan  oleh manusia  terutama  yang  bertempat  tinggal  di sekitar sungai. Salah satu wilayah sungai yang ada di Pulau Timor ialah Wilayah Sungai (WS) Benanain.  Wilayah  Sungai  Benanain  secara administrasi melewati  empat  kabupaten  yaitu sebagian  Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan, Kabupaten  Timor  Tengah  Utara,  Kabupaten Belu, dan Kabupaten Malaka. Wilayah Sungai Benanain  dibagi  menjadi  45  Sub  Wilayah Sungai.  Sumber air yang berada pada wilayah sungai  Benanain  memiliki  kontribusi  yang sangat  besar  dalam  pemanfaatannya  bagi pemenuhan  kebutuhan  hidup  masyarakat sekitar.  Keberadaan  sumber  air  sangat dipengaruhi  oleh  curah  hujan.  Semakin  besar intensitas  curah  hujan  yang  jatuh  ke permukaan  bumi  maka  akan  semakin  besar pula  debit  aliran  yang  mengalir  pada  sungai. Untuk mengetahui intensitas curah hujan yang jatuh  di  daerah  tersebut  diperlukan  stasiun pengamatan  data  curah  hujan.    Stasiun pengamatan  curah  hujan  adalah  stasiun pengamatan  hujan  yang  berfungsi  untuk mengamati  curah  hujan  yang  jatuh  ke permukaan  bumi.  Data  yang  diamati  oleh stasiun  hujan  merupakan  data  hujan  harian, bulanan,  maupun  tahunan.  Data  tersebut sangat  berguna  untuk  perencanaan  Sumber Daya  Air  (SDA)  yang  berdampak  pada kegiatan  pertanian  dan  ekonomi.  Tetapi  di setiap  wilayah  di  daerah  aliran  sungai  tidak selamanya terdapat stasiun hujan, disebabkan karena lokasi yang tidak memungkinkan untuk dijangkau,  dan  juga  pada  wilayah  yang mempunyai  stasiun  hujan  tidak  selamanya
memiliki data curah hujan yang lengkap baik secara  spasial  maupun  temporal.  sehingga diperlukan  salah  satu  alternatif  yang  mampu menghasilkan  data  curah  hujan  yang  lengkap baik secara spasial maupun temporal.
Untuk mengatasi kekurangan data pada stasiun  pengamatan  curah  hujan,  maka alternatif  yang  dapat  dipakai  saat  ini  adalah dengan  menggunakan  teknologi  satelit  hujan yakni data satelit Tropical Rainfall Measuring
Mission (TRMM). Tropical Rainfall Measuring  Mission (TRMM)  adalah  proyek kerjasama  antara  badan  antariksa  Amerika Serikat National  Aeronautics  and  Space Administration (NASA)  dan  Jepang National Space  Development  Agency  of  Japan (NASDA)  sekarang  berubah  menjadi Japan Aerospace  Exploration  Agency (JAXA). Satelit  ini  diluncurkan  pada  November  1997 dan  dirancang  untuk  memenuhi  kebutuhan data  curah  hujan  global.  TRMM    sangat membantu pada wilayah yang tidak memiliki stasiun pengamatan curah hujan.
Berdasarkan penelitian terdahulu menunjukkan  bahwa  TRMM  terkoreksi  yang digunakan  lebih  baik  bila  dibandingkan TRMM  tanpa  koreksi.  Nilai  RMSE  TRMM terkoreksi  lebih  kecil  dibandingkan  TRMM tanpa  koreksi  (Steven  C  A,  2015).  Evaluasi kesesuaian  data  TRMM  dengan  data  stasiun hujan pada DAS Temef memenuhi uji kualitas data  dan  dapat  digunakan  dalam  analisis hidrologi.  (Krisnayanti  et  al.  2020) . Mengetahui  keakuratan  data  estimasi  curah hujan  TRMM  dan  data  curah  hujan  hasilnya menunjukan bahwa data estimasi curah hujan bulanan TRMM dapat digunakan pada daerah yang belum terdapat penakar hujan.(Yosevina et  al.  2014).  Menggunakan  analisis  statistika, perhitungan  galat  dan  pengembangan  faktor koreksi  untuk  data  satelit  TRMM  di  wilayah dengan  pola  hujan  monsun,  pola  hujan equatorial, dan pola lokal. Hasil validasi data satelit  TRMM  terhadap  data  observasi menunjukkan  nilai  korelasi  yang  baik. (Mamenun et al. 2014).

## Gambar 1. Peta Wilayah Sungai Benanain di Pulau Timor
Sumber : ArcGis 10.5, 2022
Penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui  nilai  koefisien  korelasi  antara kedua  data  tersebut,  selanjutnya  dilakukan perhitungan  nilai root  mean  square  error (RMSE)  yang  bertujuan  mecari  nilai  eror  / galad  dari  perbandingan  kedua  data  curah hujan.  Data  yang  lolos  uji  RMSE  kemudian dilakukan  analisis  faktor  koreksi  dan penentuan nilai eror antara data pos hujan dan TRMM  menggunakan  data  hujan  maksimum tahunan  dan  data  hujan  harian  maksimum tahunan.  Setelah  analisis  faktor  koreksi  dan penentuan  nilai  eror  dilakukan  kemudian dilanjutkan  dengan  analisis  uji  karakteristik hujan  rencana  guna  memperoleh  data  pos curah  hujan  dan  TRMM  yang  layak  dipakai pada  analisis  hidrologi.  Analisis  karakteristik hujan  rencana  ini  dilakukan  dengan menentukan  nilai  R100/R2, growth  factor (GF) dan analisis family curve.

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  pada Wilayah Sungai Benanain tepatnya di sebagian wilayah  Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan,
wilayah  Kabupaten  Timor  Tengah  Utara, wilayah  Kabupaten  Belu,  dan  wilayah Kabupaten Malaka. (Gambar 1).

## Penentuan Stasiun Hujan dan Grid TRMM
Penentuan  stasiun  hujan  ditujukan untuk  menentukan  stasiun  pada  suatu  grid TRMM  tertentu  di  wilayah  studi  yang  akan digunakan untuk validasi data satelit TRMM. Stasiun hujan yang dipakai ialah stasiun hujan yang  memiliki  data  minimal  3  tahun  yang berkisar dari tahun 1998 hingga tahun 2018. Dalam menentukan grid TRMM langkah awal yang dilakukan adalah menyiapkan data hujan yang  tersedia  diwilayah  studi.  Kemudian dipetakan  sesuai  dengan  koordinat  masing- masing  pos  hujan  menggunakan software ArcGIS  10.5.  Setiap  grid  TRMM  minimal terdiri  dari  satu  stasiun  hujan.  Hal  tersebut disebabkan karena luasan area per grid cukup luas,  yaitu  0.25°  x  0.25°.  Penentuan  stasiun hujan dilakukan dengan melakukan pengumpulan seluruh data stasiun hujan dan data  curah  hujan  di  wilayah  studi,
pemeriksaan koordinat pada satu grid TRMM terdapat  empat  koordinat  data  TRMM  yakni terdapat  pada  pojok  grid  TRMM  yang mengunci  koordinat  pos  –  pos  stasiun  hujan yang ada.

## Pengunduhan  dan  Ekstraksi  Data Satelit TRMM
Untuk menganalisis data TRMM  maka dilakukan pengambilan data pada alamat yang diambil  website  resmi  NASA . Data  yang diambil  ialah  data  pada  skala  harian  yang kemudian  ditabulasikan  pada  basis  bulanan yang  digunakan  untuk  menganalisis  korelasi sedangkan data pada skala harian digunakan untuk  mencari  faktor  koreksi  antara  data TRMM  dan  data stasiun  stasiun  hujan.  Data yang diambil kemudian diekstrak
menggunakan microsoft excel.

## Analisis Koefisien Korelasi
Analisis  statistik  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  penentuan  nilai    koefisien korelasi.  Analisis  korelasi  bertujuan  untuk mengukur  kekuatan  asosiasi  (hubungan) linear  antara  dua  variabel.  Korelasi  tidak menunjukkan  hubungan  fungsional  atau dengan  kata  lain,  analisis  korelasi  tidak membedakan  antara  variabel  dependen (terikat) dengan variabel independen (bebas). Data pos curah hujan dan TRMM dinyatakan baik  dan  lolos  untuk  analisis  selanjutnya apabila memiliki nilai korelasi ≥ 0,6.
r  =
n ( ∑ xy ) -( ∑ x)( ∑ y)
& {n ' ∑ x 2 ( -( ∑ x) 2 }{n ' ∑ y 2 ( -( ∑ y) 2 } (1)
Keterangan:
X  = Data simulasi Y  = Data observasi n  = Jumlah data.
Interpretasi  terhadap  harga  atau  koefisien korelasi  secara  sederhana  diperlihatkan  pada Tabel 1.

## Analisis Root  Mean  Square  Error (RMSE)
Metode  RMSE  adalah  metode  yang digunakan  untuk  mencari  selisih  antar  nilai aktual  dengan  nilai  prediksi.  Semakin  jauh selisih  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi, maka  nilai  RMSE  juga  semakin  besar.  Nilai RMSE  data  pos  hujan  dan TRMM  maksimal sebesar  300  atau  berada  pada  klasifikasi sedang maka dinyatakan baik dan lolos untuk analisis faktor koreksi.
Rumus  penentuan  nilai  RMSE  dilihat pada persamaan berikut :
RMSE = & ∑ (x ( i ) -y ( i ) ) 2 n i=1 n (2)
Keterangan : X  = Data simulasi
Y  = Data observasi
n  = Jumlah data.
Tabel 1. Interpretasi Nilai Korelasi Koefisien korelasi  Interpretasi 0,80 – 1,00 Sangat tinggi 0,60 – 0,80 Tinggi 0,40 – 0,60 Cukup 0,20 – 0,40 Rendah 0,00 – 0,20 Sangat rendah Sumber: (Guilford, 1956)
Tabel 2. Pembagian Kelas RMSE Nilai RMSE (mm)  Keterangan 0-100 Sangat Kecil 100-200 Kecil 200-300 Sedang 300-400 Besar 400-500 Sangat Besar (Sumber : I Gede Widi Hariarta,2015)

## Koreksi Data TRMM
Penentuan  faktor  koreksi  data  satelit TRMM dilakukan untuk mengetahui besarnya parameter a dan b sebagai faktor koreksi pada persamaan garis antara data observasi dengan data  satelit  TRMM  menggunakan  metode kuadrat  terkecil  ( least  square  method ).  Pada metode  ini  dicari  nilai  galat  atau  jumlah kuadrat galat (JKG) paling kecil/minimal yang dihasilkan  dari  masing-masing  persamaan regresi, dimana semakin minimum nilai galat atau  JKG,  akan  semakin  baik  model persamaannya.
Eror = ABS (AVG (X-Y)
100
(3)
Keterangan : X        = Data simulasi
Y        = Data observasi AVG  = Average / rata – rata

## Analisis Karakteristik Hujan Rencana
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis distribusi  hujan  pada  kala  ulang  2,  5,  10,  25, 50,  100,  200,  500  dan  1.000  tahun menggunakan  distribusi  hujan  ekstrim Generalized  Extreme  value (GEV)  yang didapat  dari  aplikasi  SMADA  modul DISTRIB  2.20.  pada  tahap  ini  menggunakan distribusi  (GEV)  karena  karena  mampu memberi  informasi  proyeksi  hujan  ekstrim beberapa  puluh  tahun  mendatang.  Setelah  itu dilakukan analisis pada nilai hujan kala ulang 100 tahun / 2 tahun, Growth Factor (GF), dan penentuan family curve .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pemilihan Data Curah Hujan
Untuk  melakukan  pengamatan  maka langkah  awal  yang  dilakukan  ialah  memilih data  curah  hujan  dari  pos  pengamatan  hujan yang hendak dipakai.
Data  curah  hujan  yang  dipakai  pada penelitian  ini  adalah  data  yang  tersedia  dan diperoleh  dari  Balai  Wilayah  Sungai  Nusa Tenggara  II  dan  Badan  Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika  Lasiana.  Berikut merupakan  peta  persebaran  pos  hujan  pada Wilayah Sungai Benanain. Total keseluruhan pos hujan yang diperoleh pada penelitian ini berjumlah  26  pos  hujan.  Berikut  disajikan rekapitulasi  ketersediaan  data  curah  hujan pada  ke-26  pos  hujan  yang  ada  di  Wilayah Sungai Benanain pada Tabel 3.

## Pengambilan Data Tropical Rainfall
Measuring Mission (TRMM)
Untuk  pengambilan  data Tropical Rainfall  Measuring  Mission (TRMM)  data diunduh  sesuai  dengan  stasiun  hujan  yang tersedia  pada  setiap  grid  TRMM  yang  telah dibuat.
Berdasarkan  grid  TRMM  di  Wilayah Sungai  Benanain  yang  telah  dibuat  terdapat sebelas  grid  maka  dilakukan  pengunduhan data  TRMM  sebanyak  sebelas  kali  guna memperoleh Data TRMM pada Grid I hingga Grid  Ke-XI.  Berikut  ditampilkan  peta persebaran  pos  hujan  dan grid TRMM  pada Gambar 2.
Tabel 3  Rekapitulasi Persebaran Stasiun Hujan Sesuai TRMM pada Wilayah Sungai Benanain No Nama Stasiun Kecamatan Koordinat Panjang Data (Tahun) Tahun Data 1 Kaubele Biboki Utara 124 o 37' 07,0" BT    09 o 12' 57,5 " LS 10 2002- 2011 2 Haliwen Haliwen 124° 55' 55.306" BT 9° 4' 58.286" LS 5 2013- 2017 3 Baurasi Biboki Feotleu 124° 49' 0,0" BT     09° 13' 24" LS 9 2009- 2017 4 Lahurus Lamaknen 125 0 02' 41,6" BT     09 0 04' 43,9" LS 5 2007- 2017 5 Kefamenanu Kota Kefamenanu 124° 28' 59.421" BT 9° 28' 33.824" LS 5 2013- 2017 6 Oekoni Biboki Utara 124° 24' 27.694" BT  9° 22' 48.883" S 5 2007- 2017 7 Sufa Taupah 124° 44' 21.103" BT 9° 18' 51.482" LS 9 2009- 2017 8 Manufui Biboki Selatan 124° 41' 2.646" BT   9° 22' 46.815" LS 8 2010- 2017 9 Halilulik Tasifeto Barat 124° 52' 1.129" BT   9° 15' 50.15" LS 3 2016- 2018 10 Sukabitetek Raimanuk 124° 51' 3.582" BT     9° 18' 34.938" LS 7 2013- 2017 11 Oenopu Biboki Tanpah 124 o 46' 51,7" BT     09 o 22' 55,0 " LS 5 2013- 2017 12 Boas Malaka Timur 124 0 55' 28,4" BT     09 0 26' 51,1" LS 5 2009- 2017 13 Uabau Laemanen 124° 51' 9.327" BT   9° 26' 20.308" LS 5 2013- 2017 14 Fatumnasi Mollo Utara 124 o 13' 29,3" BT     09 o 38' 53,7 " LS 10 2009- 2018 15 Noemuti Miomafo Timur 124° 29' 29,72" BT 09° 34' 15,74" LS 5 2013- 2017 16 Polen Polen 124° 29' 53.239" BT 9° 39' 14.031" S 6 2012- 2017 17 Oeoh Oenino 124° 29' 11.377" BT  9° 44' 3.360" S 5 2013- 2017 18 Noelnoni Oenino 124 22' 59,81" BT    09 43' 58,88" LS 9 2009- 2017 19 Besikama Malaka Barat 124 0 54' 39,5" BT     09 0 38' 37,7" LS 9 2009- 2017 20 Kakaniuk Malaka Tengah 124° 49' 42.674" BT 9° 33' 59.037" LS 8 2010- 2017
Sumber: BWSNT II dan BMKG Lasiana.
Gambar 2. Peta Persebaran Pos Hujan dan Grid TRMM pada Wilayah Sungai Benanain Sumber : ArcGis 10.5, 2022

## Gambar 3. Diagram Alir Penelitian
Sumber: Hasil Rancangan, 2022

## Analisis Data Curah Hujan
Analisis  data  curah  hujan  dilakukan dengan  menentukan  nilai  koefisien  korelasi dan  RMSE, faktor koreksi, galat/ error , serta penentuan karakteristik hujan rencana.
Analisis  Koefisien  Korelasi  dan Root Mean Square Error (RMSE).
Analisis  dilakukan  pada  setiap  data curah  hujan  yang  tersebar  pada  11 grid TRMM. Hasil analisis koefisien korelasi dan RMSE ditampilkan pada Tabel 4.

## Analisis Faktor Koreksi dan Error
Data  curah  hujan  yang  dipakai  untuk
analisis  faktor  koreksi  dan error ialah  data curah  hujan  yang  memiliki  nilai  koefisien korelasi diatas 0,6 dan nilai RMSE maksimal berada pada kelas sedang atau berkisar antara 200 mm – 300 mm.
Data  HHMT  dan  data  hujan  harian dari  TRMM  dan  pos  curah hujan dimasukkan  dalam  satu  tabel  dan  diurutkan dari  terkecil  hingga  terbesar  kemudian ditentukan  nilai  yang  dipakai  untuk mengoreksi  data  TRMM.  Selisih  dari  data TRMM terhadap data pos hujan sebelum dan sesudah koreksi inilah yang dijadikan sebagai nilai error . Hasil analisis faktor  koreksi  dan error ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 4. Rekapitulasi Nilai Koefisien Korelasi dan RMSE Data Curah Hujan Grid I. No Nama Stasiun Grid TRMM TRMM VS Pos Hujan Keterangan Koefisien Korelasi RMSE 1 Kaubele I 0,8589 56,74 Dipakai 2 Haliwen II 0,8760 109,68 Dipakai 3 Baurasi II 0,8345 124,65 Dipakai 4 Lahurus III 0,8441 146,81 Dipakai 5 Oekoni IV 0,8738 58,701 Dipakai 6 Kefamenan u IV 0,6074 94,60 Dipakai 7 Sufa V 0,6710 171,33 Dipakai 8 Manufui V 0,7149 85,46 Dipakai 9 Halilulik VI 0,1143 214,17 Tidak dipakai 10 Sukabitetek VI 0,7236 93,54 Dipakai 11 Oenopu VI 0,8200 34,59 Dipakai 12 Uaba’u VI 0,7518 79,19 Dipakai 13 Boas VI 0,7452 76,46 Dipakai 14 Fatumnasi VII 0,4675 1102,86 Tidak dipakai 15 Noemuti VIII 0,7126 259,46 Dipakai 16 Polen VIII 0,4595 602,37 Tidak dipakai 17 Oeoh VIII 0,7101 103,18 Dipakai 18 Noelnoni VIII 0,7899 72,82 Dipakai 19 Kakaniuk IX 0,7121 74,82 Dipakai 20 Besikama IX 0,6189 115,30 Dipakai 21 Kapan X 0,6031 134,92 Dipakai 22 Kualin X 0,5698 139,72 Tidak dipakai 23 Niki-Niki X 0,7115 99,26 Dipakai 24 Kesetnana X 0,7411 149,03 Dipakai 25 Nule X 0,6467 119,78 Dipakai 26 Oinlasi XI 0,7010 105,28 Dipakai Sumber: Hasil Rekapitulasi, 2022.
Tabel 5. Rekapitulasi Hasil Analisis Faktor Koreksi dan Error No Nama Stasiun Hujan Grid TRMM Eror HHMT Harian Sebelum Koreksi Setelah Koreksi Sebelum Koreksi Setelah Koreksi 1 Kaubele I 0,2590 0,1717 0,0047 0,0045 2 Haliwen II 0,3977 0,2621 0,0173 0,0156 3 Baurasi II 0,4287 0,3647 0,0210 0,0192 4 Lahurus III 0,3553 0,1602 0,0274 0,0205 5 Oekoni IV 0,1799 0,0775 0,0104 0,0084 6 Kefamenanu IV 0,1140 0,2160 0,0114 0,0146 7 Sufa V 0,3068 0,3489 0,0174 0,0202 8 Manufui V 0,0733 0,0610 0,0090 0,0075 9 Sukabitetek V 0,1840 0,3115 0,0083 0,0089 10 Oenopu V 0,1634 0,2673 0,0024 0,0029 11 Uaba’u V 0,3760 0,1275 0,0110 0,0094 12 Boas V 0,4026 0,2853 0,0071 0,0067 13 Noemuti VIII 0,9031 0,7170 0,0364 0,0307 14 Oeoh VIII 0,3527 0,1970 0,0094 0,0109 15 Noelnoni VIII 0,1590 0,0758 0,0070 0,0931 16 Kakaniuk IX 0,1450 0,2378 0,0052 0,0090 17 Besikama IX 0,7033 0,4589 0,0081 0,0079 18 Kapan X 0,1663 0,3624 0,0114 0,0086 19 Niki-Niki X 0,2750 0,1506 0,0069 0,0105 20 Kesetnana X 0,3963 0,1990 0,0211 0,0134 21 Nule X 0,3390 0,2921 0,0090 0,0086 22 Oinlasi XI 0,3516 0,0824 0,0069 0,0058
Sumber: Hasil Rekapitulasi, 2022.
Analisis Karakteristik Hujan Rencana . Uji  karakteristik  hujan  rencana dilakukan guna memperoleh data curah hujan yang  dapat  digunakan  untuk  analisis hidrologi.  Uji  ini  dilakukan  dengan menentukan curah hujan kala ulang 2, 5, 10, 25,  50,  100,  200,  500,  dan  1.000  tahun menggunakan  distribusi  hujan  ekstrim Generalized  Extreme  value (GEV)  yang didapat  dari  aplikasi  SMADA  modul DISTRIB  2.20.  Kemudian  diambil  nilai R100/R2  dan growth  factor (GF)  serta pembentukkan family  curve .  R100/R2 merupakan  perbandingan  antara  nilai  curah hujan  kala  ulang  100  tahun  terhadap  nilai curah  hujan  kala  ulang  2  tahun.  Untuk
wilayah Indonesia nilai R100/R2 berada pada kisaran  1,5  hingga  3,4.  Hal  ini  didasarkan pada  kesepakatan  hasil  literatur  (Balai Bendungan, 2009). Nilai g rowth factor (GF) diperoleh  dengan  membagi  nilai  hujan rencana T-tahun dengan indeks hujan ekstrim (median) dari HHMT setiap pos yang ditinjau dalam suatu kelompok (Murphy et al ., 2014). Setelah  nilai  R100/R2, growth  factor (GF), dan family curve dari setiap data curah hujan diperoleh,  maka  dapat  dinyatakan  data tersebut  dapat  dipakai  atau  tidak  dalam melakukan  kajian  hidrologi.  Berdasarkan hasil  analisis  diperoleh  nilai  karakteristik hujan  rencana  TRMM  dan  pos  curah  hujan pada Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 6. Rekapitulasi Hasil Analisis Karakteristik Hujan Rencana pada Data TRMM
N o Grid TRMM Kala Ulang (mm) R10 0/ R2 1000 500 200 100 50 25 10 5 2 1 TRMM I 444,1 6 372,5 4 294,5 5 246,0 0 204,8 5 169,8 8 131,2 7 106,4 3 76,52 3,21 2 TRMM II 122,2 9 121,7 0 119,3 9 117,0 3 113,9 6 109,9 5 102,5 7 94,59  77,39 1,51 3 TRMM III 251,8 7 239,1 3 220,9 6 206,1 2 190,2 4 173,1 6 148,3 0 127,0 1 91,92 2,24 4 TRMM IV 232,3 3 222,0 2 207,1 3 194,8 3 181,5 1 167,0 3 145,6 9 127,1 7 96,19 2,03 5 TRMM V 179,2 5 163,3 4 143,5 5 129,4 6 116,0 5 103,2 6 87,08  75,09  58,25 2,22 6 TRMM VIII 140,4 2 135,0 3 127,4 7 121,4 0 115,0 1 108,2 3 98,55 90,4 77,25 1,57 7 TRMM IX 175,8 4 173,7 3 170,0 4 166,3 3 161,6 0 155,5 1 144,5 4 132,9 0 108,3 9 1,53 8 TRMM X 264,3 8 241,0 5 112,1 2 191,5 6 172,0 6 153,4 8 130,0 5 112,7 3 88,47 2,17 9 TRMM XI 240,4 7 232,3 3 220,2 9 210,0 9 198,8 2 186,3 0 167,3 7 150,5 3 121,5 2 1,73
Sumber: Hasil Rekapitulasi, 2022.
Tabel 7. Rekapitulasi Hasil Analisis Karakteristik Hujan Rencana pada Data Pos Hujan
N o Pos Curah Hujan Grid TRM M Kala Ulang R10 0/ R2 1000 500 200 100 50 25 10 5 2 1 Kaubele I 237, 72 223, 71 204, 72 189, 98 174, 88 159, 36 137, 93 120, 54 93,5 5 2,03 2 Haliwen II 177, 14 175, 67 172, 91 169, 95 165, 93 160, 44 149, 80 137, 66 109, 91 1,55 3 Baurasi II 198, 67 195, 07 189, 16 183, 61 176, 91 168, 77 155, 08 141, 52 115, 13 1,59 4 Lahurus III 275, 53 251, 87 222, 73 202, 20 182, 83 164, 51 141, 57 124, 75 101, 39 1,99 5 Oekoni IV 266, 63 248, 09 223, 71 205, 36 187, 04 168, 69 144, 12 124, 81 95,8 7 2,14 6 Manufui V 106, 49 104, 20 100, 56 97,2 2 93,2 8 88,6 0 80,9 5 73,5 6 59,6 3 1,63 7 Uaba’u VI 366, 83 330, 17 285, 52 254, 39 225, 32 198, 07 164, 34 139, 89 106, 38 2,39 8 Noemuti VIII 756, 38 662, 32 543, 40 464, 87 394, 89 332, 32 259, 03 208, 86 144, 26 3,22 9 Kesetnan a X 252, 82 244, 08 230, 95 219, 64 206, 96 192, 70 170, 78 150, 95 116, 16 1,89 10 Oinlasi XI 337, 21 341, 91 298, 73 268, 48 240, 11 213, 42 180, 21 156, 02 122, 68 2,19 Sumber: Hasil Rekapitulasi, 2022. Analisis  karakterisitik  hujan  rencana juga ditentukan oleh grafik faktor pertumbuhan vs periode ulang. Data TRMM maupun  data  pos  curah  hujan  yang  lolos uji karakteristik  ialah  data  yang  memiliki trend
grafik  yang  sama  atau  tidak  terdapat kecenderungan  berbeda. Berikut  ditampilkan contoh  grafik  data  TRMM  II  dan  data  pos curah hujan yang lolos uji karakteristik hujan rencana pada grid TRMM II.
Gambar 4. Lengkung Pertumbuhan Data Curah Hujan pada Grid TRMM II Sumber: Hasil Perhitungan, 2022 Berdasarkan grafik lengkung
pertumbuhan  pada  Gambar  4  terlihat  bahwa setiap data curah hujan memperlihatkan trend pertumbuhan yang cenderung mirip terhadap data curah hujan yang lain dalam grid TRMM II.  Sehingga  berdasarkan  nilai  R 100 /R 2 dan kesamaan trend lengkung  pertumbuhan menunjukkan bahwa dua data pos curah hujan dan  data  TRMM  II  memiliki trend pertumbuhan yang sama dan dinyatakan lolos analisis  karakteristik hujan  rencana sehingga dapat digunakan dalam kajian hidrologi.

## SIMPULAN
Dari hasil penelitian, data grid TRMM yang  tidak  lolos  hingga  seleksi  akhir  yakni pada TRMM grid VI Dan VII. Ini disebabkan karena berdasarkan hasil penelitian, data grid TRMM yang tidak lolos hingga seleksi akhir hanya 2 data yakni pada TRMM grid VI dan TRMM  VII . Ini  disebabkan  karena  tidak terdapat korelasi yang kuat antara kedua data curah  hujan,  sehingga  tidak  dapat  dipakai dalam  analisis.  Secara  keseluruhan  data TRMM  yang  terkoreksi  memiliki  distribusi curah  hujan  yang  relatif  stabil  tiap tahunnya  sehingga  layak  digunakan  untuk pengkajian  hidrologi.  Berdasarkan  hasil penelitian  ini  data  pos  hujan  yang  dapat
diandalkan untuk analisis hidrologi ialah data dari  pos  curah  hujan  Kaubele,  Haliwen, Baurasi, Lahurus, Oekoni, Manufui, Uaba’u, Noemuti, Kesetnana, dan Oinlasi. Kemudian data  TRMM  yang  dapat  digunakan  untuk analisis  hidrologi  ialah  data  curah  hujan TRMM I, TRMM II, TRMM III, TRMM IV, TRMM V, TRMM VIII, TRMM IX, TRMM X, dan TRMM XI

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Stasiun  Klimatologi  Lasiana.  (n.d.). Data  Hujan  Harian. Kupang:  Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Stasiun Klimatologi Lasiana.
Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Timur. (2021). https//ntt.bps.go.id. Balai  Bendungan.  (2019). Analisis  Curah Hujan  Rencana  dengan  Data  TRMM. Palembang:  Bimbingan  Teknis  Balai Bendungan.
Balai  Wilayah  Sungai  Nusa  Tenggara  II.
(2013). Penyusunan Rencana
Pengelolaan  SDA  Wilayah  Sungai
Benanain Tahap II. Kupang.
Balai  Wilayah  Sungai  Nusa  Tenggara  II.
(2013). Penyusunan Rencana
Pengelolaan SDA WS Noelmina Tahap - II. Kupang.
Balai  Wilayah  Sungai  Nusa  Tenggara  II.
(2019). Data  Hujan  Harian. Kupang: Balai Wilayah Sungai Nusa Tenggara II. Guilford,  J.,  &  Benjamin,  F.  (1973). Fundamental  Statistics  In  Psychology and  Education. New  York:  McGraw-
Hill. Hariarta,  I.  W.  (n.d.). Verifikasi  Data  Curah Hujan TRMM di Sumbawa Menggunakan Metode Inverse Distance Weighting,  Mean,  dan  Point. Banten: Sekolah Tinggi Meteorologi, Klimatologi G Geofisika. http://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovani/data=T
RMM_Daily_7_precipitation.  (24  Mei 2021).  (n.d.).  Data  diambil  dalam format  CSV  dengan  resolusi  0,25  x 0,25.
http://trmm.gsfc.nasa.gov/trmm.html  di  ambil
( 22 Mei 2021). (n.d.).
Krisnayanti, D. S., Welkis, D. F., Hepy, F. M.,
&  Legono,  D.  (2020). Evaluasi Kesesuaian  Data  Tropical  Rainfall Mission  (TRMM)  dengan  Data  Pos
Hujan  Pada  Das  Temef  di  Kabupaten
Timor  Tengah  Selatan. Jurnal  Sumber Daya Air Vol.16,No.1.
Mamenum,  P.  H.,  &  Sophaheluwukan,  A. (2014). Validasi  dan  Korelasi  Data Satelit TRMM pada Tiga Pola Hujan di Indonesia. Hujan  Metorologi  dan Geofisika.
Murphy, C., Cunnane, C., Das, C., & Mandala,
U.  (2014). Flood  Studies  Update, TechnicalResearch  Report  :  Volume  II Flood  Frequency  Estimation.  Derived From Technical
Research  Report  by  NUI  Galway  and  NUI Maynooth. Public Works of Ireland. Nomnafa, F. R., Krisnayanti, D. S., Ramang,
R.,  &  Udiana,  I.  (2022). Penggunaan Data  Satelit  TRMM  Terhadap  Stasiun Curah Hujan di WS Noelmina. Kupang:
Jurnal Teknik Pengairan. Steven,  C.  A.  (2015). Koreksi  Data  Hujan Dasarian TRMM Di Stasiun Klimatologi  Kairatu  Menggunakan Regresi  Linear  Sederhana  . Jakarta: STMKG.
Yosevina  ,  N.  N.,  Ferdi,  &  Wandayantolis. (2014). Verifikasi Data Estimasi Curah Hujan  dari  Satelit  TRMM  dan  Pos Hujan  BMKG  di  Sulawesi  Utara. Manado: FMIPA UNSRAT.