## STUDI ESTIMASI CURAH HUJAN PADA KONDISI CUACA EKSTREM TAHUN 2017  MELALUI CITRA MODIS LEVEL 1B DI PROVINSI JAWA TIMUR
Teguh Hariyanto 1 , Cherie Bhekti Pribadi 2 , Fendra Dwi Ramadhan 3
1,2,3 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: fendra.dwi14@mhs.geodesy.its.ac.id 1 , teguh_hr@geodesy.its.ac.id 2 , cheriepribadi@gmail.com 3

## Abstrak
Cuaca ekstrem  merupakan keadaan atau fenomena  fisik atmosfer pada waktu tertentu,  berskala jangka pendek dan bersifat ekstrem.  Citra satelit MODIS  merupakan  salah satu citra penginderaan  jauh yang  dapat  digunakan untuk pemantauan curah hujan khususnya di wilayah tropis seperti Indonesia. Dalam kajian meteorologi, citra satelit MODIS dapat menyadap berbagai informasi terkait parameter pendukung  cur ah hujan seperti halnya suhu permukaan awan (SPA)  dan albedo awan (ALB).  Cara estimasi menggunakan metode  regresi linier berganda dengan parameter  curah hujan aktual, suhu permukaan awan (SPA) dan albedo awan (ALB),nilai intensitas curah hujan yang diperol eh dari citra MODIS berupa estimasi minimal pada bulan Oktober hingga Desember  sebesar 0 mm/hari dan estimasi maksimal pada bulan Oktober sebesar 14,977 mm/hari, bulan November sebesar 18,515 mm/hari dan bulan Desember sebesar 15,332 mm/hari. Pada hasil analisis spasial menunjukkan bahwa ketiga kelas curah hujan (< 5 mm/hari, 5 – 20 mm/hari dan 20 –  50 mm/hari) tersebar di ketiga kelas ketinggian wilayah (Dataran Rendah, Dataran Sedang  dan Dataran Tinggi) di Provinsi Jawa Timur, dengan  luas luas wilayah curah hujan estimasi pada bulan Oktober terbanyak pada tanggal 27 Oktober 2017 sebesar 39.888 km 2 , pada bulan November terbanyak pada tanggal 28 November  2017 sebesar 47.584 km 2 , sedangkan pada bulan Desember terbanyak pada tanggal 26 Desember  2017 sebesar 4 5.903 km 2 .
Kata kunci : Albedo Awan, Curah Hujan, MODIS, Regresi Linier Berganda, Suhu Permukaan Awan

## PENDAHULUAN
Letak geografis Indonesia yang berada di region lintang  rendah  (low  latitudes)  dengan  kondisi wilayah  perairan  sebesar  70%  menyebabkan jumlah  air  yang  menguap  sangatlah  besar sehingga  formasi  awan  hujan  yang  terbentuk bervariasi dan juga menimbulkan fluktuasi cuaca. Salah satu indikator fluktuasi cuaca adalah adanya kondisi cuaca ekstrem pada beberapa wilayah di Indonesia  (Tjasyono  2009).  Pada  tahun  2017, BMKG  Juanda  mengeluarkan  peringatan  cuaca ektrem  yang  berlaku  mulai  tanggal  26  –  28 November 2017  di  wilayah Provinsi Jawa Timur yang  telah  menyebabkan  adanya potensi hujan lebat hingga ekstrem di wilayah tersebut. Cuaca ekstrem merupakan keadaan atau fenomena fisik atmosfer  pada  waktu  tertentu,  berskala  jangka pendek dan bersifat ekstrem. BMKG mengkategorikan  salah  satu  kriteria  cuaca ekstrem terjadi apabila curah hujan bernilai ≥ 20 mm/jam atau ≥ 100  mm/hari (BMKG 2017).
Pemantauan  curah  hujan  dapat  diketahui melalui pemanfaatan  alat-alat  pemantau  cuaca secara  konvensional,  namun  dengan  semakin
berkembangnya  teknologi  penginderaan  jauh, pemantauan  curah  hujan  pun  dapat  dilakukan dengan menggunakan data citra satelit penginderaan jauh. Citra satelit MODIS  (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) merupakan salah  satu  citra  penginderaan  jauh  yang  dapat digunakan  untuk  pemantauan  curah  hujan khususnya  di  wilayah  tropis  seperti  Indonesia. Dalam kajian meteorologi, citra satelit MODIS dapat menyadap  berbagai  informasi  terkait  parameter pendukung  curah  hujan  seperti  halnya  suhu permukaan awan dan albedo awan (Darajat 2014). Penelitian  ini  secara  khusus  membahas  dan menganalisis  tentang  pola  estimasi  curah  hujan pada  kondisi cuaca ekstrem bulan Oktober hingga Desember 2017 melalui citra satelit MODIS Level 1B di  Provinsi  Jawa  Timur.  Estimasi  curah  hujan dilakukan  dengan  menggunakan  metode  regresi linier  berganda  dengan  parameter  curah  hujan aktual,  suhu  permukaan  awan  (SPA)  dan  albedo awan  (ALB).  Analisa  spasial  dilakukan  untuk mengetahui  pola  curah  hujan  terhadap  kondisi ketinggian wilayah di Provinsi Jawa Timur. Hasil nilai curah hujan yang didapatkan dibandingkan dengan data  curah  hujan  hasil  pengukuran secara  aktual
dari  pos  hujan  yang  tersebar  di  Provinsi  Jawa Timur. Hasil akhir dari penelitian ini berupa peta pola  curah  hujan  pada  kondisi  cuaca  ekstrem bulan Oktober hingga Desember 2017  di Provinsi Jawa  Timur,  informasi nilai akurasi dan  korelasi curah  hujan hasil estimasi terhadap data  aktual dan informasi hasil analisis spasial.Adapun tujuan kegiatan ini adalah menghitung nilai curah hujan dari  citra  satelit  MODIS  pada  kondisi  cuaca ekstrem bulan Oktober hingga Desember 2017 di Provinsi Jawa Timur;menentukan pola curah hujan serta  membuat peta  pola curah  hujan dari  citra satelit MODIS  pada kondisi cuaca  ekstrem bulan Oktober hingga Desember 2017  di Provinsi Jawa Timur;  menghitung akurasi  dan  korelasi  antara nilai curah hujan dari citra satelit MODIS terhadap data  aktual  pada  kondisi  cuaca  ekstrem  bulan Oktober hingga Desember 2017  di Provinsi Jawa Timur dan  melakukan analisis spasial pola curah hujan  estimasi  terhadap  kondisi  ketinggian wilayah di Provinsi Jawa Timur

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi  penelitian ini  dilakukan di  Provinsi Jawa Timur yang terletak pada 7,12˚ – 8,48˚  LS ; 111,0˚ –  114,4˚  BT.  Luas  wilayah  Provinsi Jawa  Timur mencapai  47.799,75  km 2 terbagi  menjadi  38 Kabupaten atau Kota (29  Kabupaten dan 9 Kota). Provinsi Jawa Timur berbatasan dengan Laut Jawa di  utara,  Selat  Bali  di  timur,  Samudra  Hindia di selatan, serta Provinsi Jawa Tengah di barat.

## Gambar 1 Lokasi Penelitian Provinsi Jawa Timur
(Bakosurtanal 2003)
Gambar 2 Lokasi Penelitian dan Sebaran Titik Pos Hujan Terpilih (BMKG 2018)

## Pengolahan Data

## Gambar 3 Diagram Alir Pengolahan Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Ekstraksi Nilai SPA dan ALB
Informasi  mengenai  SPA  dan  ALB  tersebut didapatkan dari  citra  MODIS  pada  kanal  emissive radiance  (band  31  dan  band  32)  dan  kanal reflectance  (band 1,  band  3  dan  band  4)  melalui beberapa algoritma. Menurut Behrangi, Koulin, dkk.
(2010),  batas  klasifikasi nilai SPA yang dihasilkan yaitu: (1) kurang dari 220,1 Kelvin; (2) 220,1 hingga 235  Kelvin; (3) 235,1  hingga  253  Kelvin;  dan (4) lebih dari 253  Kelvin. Asumsi terhadap klasifikasi SPA tersebut, bahwa nilai SPA lebih dari 253 Kelvin (kelas ke-4) tidak memiliki potensi hujan, sehingga tidak  diberikan  warna  sedangkan  kelas  lainnya diasumsikan memiliki  potensi  hujan.  Sedangkan, batas klasifikasi nilai ALB yang dihasilkan yaitu: (1) kurang dari 40  persen; (2) 40 hingga 54,9  persen; (3) 55  hingga 64,9  persen; dan (4) lebih dari 64,9 persen. Asumsi terhadap klasifikasi ALB tersebut, bahwa  nilai ALB  sebesar 40  persen hingga lebih dari  64,9  persen  memiliki  potensi  hujan. Sedangkan, nilai ALB kurang dari 40 persen (kelas ke-1)  diasumsikan tidak memiliki potensi hujan, sehingga tidak diberikan warna.
SPA (K) ALB (%) < 220,1 220,1 - 235 235,1 - 253 > 253 < 40 40 - 54,9 55 - 64,9 > 64,9
Gambar 5 Klasifikasi SPA dan ALB  menurut Behrangi,

## Koulin, dkk (2010)
Nilai sebaran SPA dan ALB yang diekstrak dari tiap- tiap  titik  pos  hujan  di  Provinsi  Jawa  Timur bervariasi di setiap tanggal perekaman citra. Pada beberapa titik pos  hujan didapat nilai N/A yang berarti  pada  titik tersebut tidak  terdapat  piksel yang  memiliki  nilai SPA  dan  ALB.  Ada  tidaknya piksel pada  suatu  citra  tersebut  terjadi  karena beberapa  hal  diantaranya  karena  hasil  proses pemotongan citra  sesuai dengan wilayah kajian, tidak tertutupnya wilayah kajian oleh awan   dan scene  citra  MODIS  yang  tidak  sepenuhnya menutupi wilayah kajian.

## Hasil  Persamaan  Regresi Linier Berganda  dalam Menentukan Curah Hujan Estimasi
Berdasarkan  hasil  uji  persamaan  regresi  linier berganda didapatkan nilai R adalah 0,624  dan R 2 sebesar 0,390.  Hal  tersebut mengartikan bahwa terjadi hubungan yang cukup kuat antara SPA (x 1 ) dan ALB (x 2 ) terhadap curah hujan (y). Sedangkan presentase sumbangan  pengaruh  SPA  dan  ALB
terhadap nilai curah hujan, ditunjukkan oleh nilai R 2 hanya sebesar 39%.  Sisa dari nilai R 2 sebesar 61% dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak dimasukkan dalam penelitian ini. Nilai std. error of estimate  pada  hasil regresi adalah  8,730.  Artinya, bahwa  banyaknya kesalahan  dalam  estimasi nilai curah  hujan  sebesar 8,730  milimeter (satuan nilai curah  hujan). Nilai tersebut termasuk  cukup  baik digunakan  untuk  memprediksi nilai  y  atau  curah hujan.  Hal  tersebut  dibuktikan  melalui  nilai  std. error of estimate yang besarannya kurang dari nilai standar  deviasi  nilai  curah  hujan,  yaitu  10,853 milimeter.

## Pola  Intensitas Curah  Hujan  Estimasi  pada  26,  27 dan 28   Oktober 2017
Pada  tanggal  26  Oktober  2017,  intensitas  curah hujan  estimasi di Provinsi Jawa Timur  mengalami curah  hujan  terendah  terletak  di  18  pos  hujan dengan intensitas curah hujan sebesar 0  mm/hari, sedangkan curah hujan tertinggi terletak pada Pos Hujan Juanda dengan intensitas curah hujan sebesar 14,977  mm/hari. Pada  tanggal  27  Oktober  2017, intensitas curah  hujan  estimasi  di  Provinsi Jawa Timur mengalami curah hujan terendah terletak di 19 pos hujan dengan intensitas curah hujan sebesar 0 mm/hari, sedangkan curah hujan tertinggi terletak pada Pos Hujan Kembang Jeruk/Banyuates  dengan intensitas  curah  hujan  sebesar  11,496  mm/hari. Pada  tanggal  28  Oktober  2017,  intensitas  curah hujan  estimasi di Provinsi Jawa Timur  mengalami curah  hujan  terendah  terletak  di  29  pos  hujan dengan intensitas curah hujan sebesar 0  mm/hari, sedangkan curah hujan tertinggi terletak pada Pos Hujan Klampisan/Kencong dengan intensitas curah hujan sebesar 4,098 mm/hari.

## Pola  Intensitas Curah  Hujan  Estimasi  pada  26,  27 dan 28   November 2017
Pada  tanggal 26  November 2017,  intensitas curah hujan  estimasi di Provinsi Jawa Timur  mengalami curah  hujan  terendah  terletak  di  10  pos  hujan dengan intensitas curah hujan sebesar 0  mm/hari, sedangkan curah hujan tertinggi terletak pada Pos Hujan Babat dengan intensitas curah hujan sebesar 15,604  mm/hari. Pada tanggal 27  November 2017, intensitas curah  hujan  estimasi  di  Provinsi Jawa Timur  mengalami curah  hujan  terendah  terletak pada  Pos  Hujan  Stasiun  Meteorologi  Kalianget Madura  dengan  intensitas curah  hujan  sebesar 0 mm/hari, sedangkan curah hujan tertinggi terletak pada  Pos  Hujan  Karangploso  dengan  intensitas
curah  hujan  sebesar  18,515  mm/hari.  Pada tanggal 28 November 2017, intensitas curah hujan estimasi di Provinsi Jawa Timur mengalami curah hujan  terendah terletak di  3  pos  hujan  dengan intensitas  curah  hujan  sebesar  0  mm/hari, sedangkan curah hujan tertinggi terletak pada Pos Hujan  Arjosari  dengan  intensitas  curah  hujan sebesar 15,861 mm/hari.

## Pola Intensitas Curah Hujan Estimasi pada 26,  27 dan 28  Desember 2017
Pada tanggal 26  Desember 2017, intensitas curah hujan estimasi di Provinsi Jawa Timur mengalami curah  hujan  terendah  terletak  di  5  pos  hujan dengan intensitas curah hujan sebesar 0 mm/hari, sedangkan curah hujan tertinggi terletak pada Pos Hujan  Stamet  Tuban  dengan  intensitas  curah hujan sebesar 15,332  mm/hari. Pada  tanggal  27 Desember 2017, intensitas curah hujan estimasi di Provinsi  Jawa  Timur  mengalami  curah  hujan terendah terletak di 4 pos hujan dengan intensitas curah hujan sebesar 0 mm/hari, sedangkan curah hujan  tertinggi terletak  pada  Pos  Hujan  Setren dengan  intensitas  curah  hujan  sebesar  15,144 mm/hari.  Pada  tanggal  28  Desember  2017, intensitas curah hujan  estimasi di Provinsi Jawa Timur mengalami curah hujan terendah terletak di 4 pos hujan dengan intensitas curah hujan sebesar 0  mm/hari,  sedangkan  curah  hujan  tertinggi terletak  pada  Pos  Hujan  Kawah  Ijen  dengan intensitas curah hujan sebesar 14,685 mm/hari.

## Perbandingan Pola Curah Hujan Estimasi dengan Curah Hujan Aktual
Berbeda dengan  curah  hujan  estimasi dari  citra MODIS yang memiliki nilai rata-rata, yaitu antara 0 hingga  18,515    milimeter  tiap  hari,  sedangkan curah  hujan  aktual  menunjukkan  nilai  yang melebihi sampai 100 milimeter tiap harinya untuk lokasi titik pos hujan tertentu. Meskipun terlihat perbedaan  yang  jelas  antara  curah  hujan  hasil estimasi melalui citra MODIS dengan curah hujan aktual (pos hujan), namun sebenarnya nilai antara keduanya  menunjukkan  pola  yang  sama. Visualisasi  terkait  perbedaan  nilai  curah  hujan hasil estimasi dengan data aktual dapat diketahui pada Gambar 6. Terlihat bahwa terdapat 6 puncak ekstrim  yang  menunjukkan  nilai  curah  hujan aktual  yang  berbeda jauh  dengan nilai rata-rata pada  gambar  tersebut. Secara  garis  besar,  nilai curah  hujan  estimasi memperlihatkan pola yang
sama  dengan  nilai  curah  hujan  aktual.  Dapat didefinisikan  bahwa  nilai  curah  hujan  estimasi melalui  citra  MODIS  termasuk  under-estimate dibandingkan  nilai  curah  hujan  aktual  kecuali kondisi ekstrem (Gambar 7).
Gambar 6 Grafik Perbandingan Curah Hujan Estimasi dengan Curah Hujan Aktual pada Data Persamaan Regresi Linier Berganda (27-okt-2017 dan 27-nov-2017)
Gambar 7 Curah Hujan Aktual (atas) dan Curah Hujan Estimasi (bawah) pada 27 November  2017 di Provinsi

## Jawa Timur

## Hasil  Uji  Akurasi  dan  Uji  Korelasi  Curah  Hujan Estimasi dengan Curah Hujan Aktual
Berdasarkan hasil uji akurasi didapatkan bahwa nilai akurasi yang dihasilkan dari perhitungan RMS Error nilai CH Estimasi terhadap CH Aktual adalah sebesar 8,643.  Yang berarti bahwa nilai kesalahan rata-rata
yang didapat dari perhitungan CH Estimasi dengan CH  Aktual yaitu  8,643  mm/hari.  Nilai ini  masih masuk  dalam  toleransi  karena  nilai  RMS  Error tersebut dibawah dari nilai std. error of estimate pada  hasil  perhitungan  regresi  linier  berganda yaitu 8,730  mm/hari.
Pada  Gambar  3.4  dapat  diketahui bahwa  pada data  persamaan regresi linier berganda yaitu 18 titik pos  hujan tanggal 27  Oktober 2017  dan  18 titik pos hujan tanggal 27 November 2017 (36 titik) didapat suatu  model matematis yang  terbentuk yaitu  y  =  0,3158x+5,0471.  Berdasarkan  model tersebut  maka  dapat  diketahui  bahwa  setiap pertambahan nilai curah hujan hasil estimasi citra MODIS akan diikuti pula penambahan curah hujan pos  hujan sebesar 0,3158  mm/hari dengan  nilai koefisien  determinansi  (R 2 )  sebesar  0,358  (R =59,8%).  Berdasarkan  interpretasi  koefisien korelasi  yang  dikemukakan  oleh  Hasan  (2013), dapat  dikatakan  bahwa  nilai  korelasi  yang didapatkan  diatas  termasuk  dalam  korelasi sedang.

## Gambar 8 Korelasi CH Estimasi dengan CH Aktual
Hasil  Analisis Spasial  Pola Curah  Hujan  Estimasi terhadap Ketinggian Wilayah
Berdasarkan pengolahan analisis spasial, didapatkan informasi bahwa secara  keseluruhan total luas wilayah curah  hujan estimasi berbeda- tiap tiap citra dan tiap tanggal perekaman. Dengan total luas wilayah curah hujan estimasi pada bulan Oktober terbanyak pada tanggal 27 Oktober 2017 sebesar  39.888  km 2 ,  pada  bulan  November terbanyak  pada  tanggal  28  November  2017 sebesar  47.584  km 2 ,  sedangkan  pada  bulan Desember terbanyak pada  tanggal 26  Desember 2017  sebesar  45.903  km 2 .  Luas  wilayah  curah hujan  estimasi  tersebut  juga  menandakan  luas wilayah di Provinsi Jawa Timur yang tertutup oleh awan yang berpotensi hujan. Curah hujan estimasi pada kelas pertama (< 5 mm/hari) banyak tersebar di  kelas  dataran  rendah  dibandingkan  dataran
sedang dan tinggi. Hal ini karena secara visual luas, dataran rendah hampir tersebar di seluruh wilayah Provinsi Jawa Timur, sehingga mengakibatkan nilai luas wilayah curah hujan estimasi di dataran rendah pun bernilai banyak.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan maka dapat didapatkan beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  estimasi curah hujan, di dapatkan model matematis 𝑦 = 44,788 − 0,194𝑥 1 + 7,798𝑥 2 ,  dengan  nilai korelasi (R) antara CH Aktual, SPA dan ALB pada persamaan  regresi  linier  berganda  sebesar 62,4%  sedangkan nilai koefisien determinansi (R 2 ) sebesar 0,390.  Nilai intensitas curah hujan yang  diperoleh  dari  citra  MODIS  berupa estimasi minimal pada  bulan Oktober  hingga Desember  sebesar  0  mm/hari  dan  estimasi maksimal pada bulan Oktober sebesar 14,977 mm/hari,  bulan  November  sebesar  18,515 mm/hari dan bulan Desember sebesar 15,332 mm/hari.
2. Berdasarkan  hasil  perbandingan  pola  curah hujan estimasi dengan curah hujan aktual pada data  regresi  linier  berganda  didapatkan  6 puncak ekstrim yang menunjukkan nilai curah hujan  aktual yang  berbeda jauh  dengan nilai estimasinya.  Pola nilai  curah  hujan  estimasi dari  citra  satelit  MODIS  termasuk  under- estimate dibandingkan nilai curah hujan aktual kecuali pada kondisi ekstrem.
3. Berdasarkan  hasil  perbandingan  nilai  curah hujan  estimasi dengan curah  hujan aktual  di dapatkan nilai uji akurasi (RMSE) sebesar 8,643 mm/hari. Nilai ini masih masuk dalam toleransi karena nilai RMSE  tersebut dibawah dari nilai std. error of estimate yang didapat pada hasil perhitungan regresi linier berganda yaitu 8,730 mm/hari.  Selanjutnya,  didapatkan  model matematis y = 0,3158x+5,0471,  dengan hasil uji korelasi  (R)  menunjukkan  nilai  59,8%  yang menandakan korelasi sedang dengan koefisien determinansi (R 2 ) sebesar 0,358.
4. Berdasarkan hasil analisis spasial menunjukkan bahwa ketiga kelas curah hujan (< 5 mm/hari, 5 – 20 mm/hari dan 20 – 50 mm/hari) tersebar di ketiga  kelas  ketinggian  wilayah  (Dataran Rendah, Dataran Sedang dan Dataran Tinggi) di Provinsi Jawa Timur, dengan luas luas wilayah
curah  hujan  estimasi  pada  bulan  Oktober terbanyak  pada  tanggal  27  Oktober  2017 sebesar 39.888  km 2 , pada  bulan November terbanyak pada  tanggal  28  November 2017 sebesar 47.584  km 2 ,  sedangkan pada bulan Desember  terbanyak  pada  tanggal  26 Desember 2017 sebesar 45.903 km 2 .

## DAFTAR PUSTAKA
Behrangi, A., Koulin, H., Bisher, I., & Soroosh, S.  (2010).
Daytime  Precipitation  Estimation  Using  Bispectra l Cloud  Classification  System.  Journal  of  Applied Meteorology and Climatology, 49, 1015–1031 BMKG.  (2017).  Press  Release  Peringatan  Dini  Cuaca Ekstrem  Tanggal 26-28 November  2017 di Wilayah
Jawa Timur. Surabaya. <URL:http://juanda.jatim.bmkg.go.id/buletin/cuek s_2628november.pdf>. Dikunjungi pada 15 Desember  2017 BPS  Provinsi Jawa Timur.  (2017).  Provinsi  Jawa  Timur Dalam Angka 2017.Surabaya.<URL:https://jatim.bps.go.id/public ation/2017/08/11/d618ba11975447a5fffa5f48/pro vinsi-jawa-timur-dalam-angka 2017.html>. Dikunjungi pada 9 Januari 2018
Darajat, R. (2014). Identifikasi  Pola Curah Hujan  Pada
Kondisi El-Nino Melalui Citra MODIS di Provinsi Jawa Timur.  Skripsi.  Yogyakarta:  Fakultas  Geografi,
Universitas Gadjah Mada
Hasan,  M.  I.  (2013).  Pokok-pokok  Materi  Statistik  I (Statistik  Deskriptif)  (Edisi  Kedua).  Jakarta:  Bumi Aksara
Tjasyono, B.  (2009).  Meteorologi  Indonesia  Volume  I (Vol. I). Jakarta: BMKG Pusat

## LAMPIRAN
26 Oktober 2017
27 Oktober 2017
28 Oktober 2017
26 November  2017 27 November  2017
28 November  2017 26 Desember 2017
27 Desember 2017
28 Desember 2017

## Tabel Sampel Data Curah Hujan Aktual dalam Membangun Persamaan Regresi Linier Berganda
No. Pos Hujan 27-Okt-17 27-Nov-17 CH Aktual (mm) SPA (K) ALB (%) CH Aktual (mm) SPA (K) ALB (%) 1 Arjosari - - - 33,000  184,457  0,692 2 Babat 0,000 222,520  0,507 4,000 233,172  0,810 3 Batu Putih Laok - - - 0,000 211,826  0,708 4 Batur 0,000 207,933  0,647 0,000 222,187  0,759 5 Belikanget 0,000 260,143  0,212 0,000 218,085  0,386 6 Boyolangu 20,000 226,376  0,308 6,000 220,634  0,587 7 Dongko 0,000 245,730  0,393  24,000  183,850  0,680 8 Jatirejo 0,000 229,127  0,425 2,000 211,812  0,871 9 Jatisari 0,000 204,882  0,364  10,000  209,144  0,737 10 Kangayan 0,000 252,034  0,267  15,100  200,551  0,777 11 Karangkates - - - 10,000  215,630  0,855 12 Kawah Ijen 0,000 204,356  0,454 - - - 13 Kembang Jeruk/Banyuates 0,000 192,489  0,519 0,000 190,161  0,524 14 Klampisan/Kencong 0,000 212,653  0,603 7,000 180,609  0,806 15 Kraton/Bangkalan 0,000 257,055  0,211  30,000  163,280  0,921 16 Legundi/Bantaran 0,000 257,931  0,403  12,000  191,615  0,689 17 Nogosari - - - 4,000 247,203  0,282 18 Setren - - - 0,000 256,051  0,285 19 Stasiun Meteorologi Kalianget Madura 0,000 266,950  0,200 - - - 20 Sumber Beras 0,000 250,027  0,246  43,000  176,828  0,968 21 Tanjung Sari 0,000 241,254  0,240 - - - 22 Watutulis 0,000 244,902  0,437 - - - 23 Wilangan 5,000 239,316  0,237 - - - Keterangan:
(-) = Data tidak digunakan

## Tabel Perbandingan CH Aktual dan CH Estimasi
No. Pos Hujan Data CH Aktual Th. 2017 (mm/hari) Data CH Estimasi Th. 2017 (mm/hari) Oktober November Desember Oktober November Desember 26 27 28 26 27 28 26 27 28 26 27 28 26 27 28 26 27 28 1 Arjosari 6,000 7,000 0,000 12,000 33,000 149,000 18,000 13,000 23,000 5,480 0,000 N/A 3,601 15,464 15,861 1,600 N/A N/A 2 Babat 0,000 0,000 0,000 5,000 4,000 43,000 0,000 0,000 12,000 0,000 5,570 N/A 15,604 4,116 7,668 6,256 10,222 5,051 3 Batu Putih Laok 0,000 5,500 0,000 20,000 0,000 10,000 0,000 0,000 20,000 1,998 0,000 0,000 N/A 9,444 9,328 5,541 1,476 6,445 4 Batur 0,000 0,000 37,000 0,000 0,000 35,000 0,000 60,000 18,000 0,000 9,493 0,000 N/A 6,846 0,000 4,718 5,320 13,731 5 Belikanget 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 8,000 0,000 0,000 16,000 N/A 0,000 N/A 2,900 10,333 9,323 4,130 9,537 9,019 6 Boyolangu 10,000 20,000 0,000 0,000 6,000 47,000 0,000 33,000 13,000 N/A 3,270 0,000 12,228 8,382 13,089 0,121 N/A 0,791 7 Dongko 0,000 0,000 0,000 14,000 24,000 58,000 59,000 17,000 14,000 0,000 0,178 N/A 9,112 15,677 11,113 3,359 2,493 5,139 8 Jatirejo 2,000 0,000 4,000 9,000 2,000 12,000 0,000 15,000 0,000 N/A 3,651 N/A 6,510 8,309 6,793 8,015 11,031 8,046 9 Jatisari 3,000 0,000 0,000 54,000 10,000 26,000 TTU 7,000 11,000 N/A 7,876 N/A N/A 9,815 8,812 0,000 6,309 12,149 10 Juanda - - - 14,400 24,800 44,200 14,900 4,500 4,000 14,977 0,000 N/A 3,284 16,294 8,020 2,704 13,609 10,248 11 Kangayan 0,000 0,000 0,000 13,400 15,100 0,000 0,000 21,400 8,200 0,000 0,000 0,000 N/A 11,392 11,395 N/A 5,208 0,000 12 Karangkates 3,500 6,000 - 13,000 10,000 6,400 0,200 18,000 0,400 3,975 0,000 0,000 15,128 7,592 9,503 0,000 5,459 0,000 13 Karangploso 0,000 28,800 24,000 82,100 0,800 - 1,300 - - 0,000 0,000 0,000 8,449 18,515 6,119 6,470 5,691 14,574 14 Kawah Ijen 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 7,000 7,000 0,000 0,000 N/A 8,686 N/A N/A 6,464 14,091 11,659 5,599 14,685 15 Kembang Jeruk/Banyuates 0,000 0,000 0,000 23,000 0,000 43,000 0,000 0,000 0,000 14,032 11,496 N/A 5,901 15,405 11,083 6,308 2,004 2,721 16 Klampisan/Kencong 0,000 0,000 0,000 3,000 7,000 18,000 0,000 51,000 TTU 2,126 8,235 4,098 4,077 15,499 10,374 12,910 8,265 12,339 17 Kraton/Bangkalan 0,000 0,000 10,000 17,000 30,000 20,000 3,000 2,000 0,000 0,824 0,000 N/A 11,145 18,438 11,407 3,638 7,207 7,175 18 Legundi/Bantaran 0,000 0,000 0,000 0,000 12,000 3,000 0,000 48,000 0,000 N/A 0,000 N/A 11,030 13,940 0,000 8,833 4,567 13,906 19 Nogosari 3,000 1,000 TTU 17,000 4,000 2,000 TTU TTU 1,000 N/A 0,000 N/A 11,888 4,772 5,482 1,264 8,788 11,254 20 Setren 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N/A 0,000 14,661 2,837 9,335 9,105 15,144 0,000 21 Sidomulyo II /Sarangan 6,000 30,000 0,000 7,000 0,000 15,000 0,000 8,000 0,000 N/A N/A N/A 0,000 4,474 10,906 0,238 10,241 2,872 22 Stamet Banyuwangi 1,400 - - 2,400 1,000 30,200 2,400 0,500 TTU N/A 0,000 N/A N/A 14,684 14,984 11,626 4,657 11,681 23 Stamet Bawean - 0,800 - 33,200 25,100 18,200 TTU TTU TTU 1,113 N/A N/A 8,061 10,235 N/A 0,000 0,000 4,806 24 Stamet Tuban TTU TTU - TTU 6,400 48,000 1,800 9,400 - N/A 0,000 N/A 5,936 9,119 9,426 15,332 11,615 8,276 25 Stamet Perak II - - 12,200 6,200 - 16,800 3,000 7,000 - 13,174 0,000 N/A 12,363 17,764 11,263 1,905 11,122 0,749 26 Stasiun Meteorologi Kalianget Madura 0,000 0,000 0,000 3,500 70,000 TTU 16,900 0,800 1,000 N/A 0,000 N/A N/A N/A 3,498 8,105 1,888 8,430 27 Sumber Beras 0,000 0,000 0,000 10,000 43,000 15,000 10,000 5,000 0,000 13,138 0,000 N/A N/A 15,183 15,604 0,000 1,402 9,880 28 Tanjung Sari 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 16,000 0,000 25,000 43,000 N/A 0,000 N/A N/A 10,449 5,484 15,367 2,090 9,890 29 Watutulis 0,000 0,000 0,000 112,000 0,000 30,000 0,000 0,000 0,000 13,127 0,683 N/A 0,968 14,936 9,191 9,387 12,842 11,061 30 Wilangan 0,000 5,000 0,000 4,000 11,000 31,000 0,000 78,000 28,000 1,191 0,210 0,000 2,224 11,368 9,888 4,169 N/A 0,000 Keterangan: (-) = Tidak hujan    0 = Tidak ada hujan TTU = Tidak terukur   N/A  = Not Available