## Penggunaan Korelasi Spearman Untuk Menguji Hubungan Suhu Dan Besarnya Curah Hujan Bulanan di Kota Padang
Nelvidawati 1* , Monik Kasman 2
1 Program Studi Teknik Lingkungan Insitut Teknologi Padang, Jalan Gajah Mada Padang
2 Program Studi Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik, Universitas Batanghari Jalan Slamet Riyadi, Kota Jambi *e-mail: nelvidaus11@gmail.com
Abstrak. Hujan salah satu komponen hidrologi yang penting. Faktor yang mempengaruhi besarnya curah hujan di  suatu  wilayah  adalah  suhu,  kelembapan  udara,  tekanan  udara  dan  arah  angin.  Penelitian  terdahulu menyatakan adanya hubungan yang kuat antara suhu dan besarnya curah hujan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahu  seberapa  kuat  hubungan  antara  besarnya  curah  hujan  bulanan  yang  terjadi  di  Kota  Padang  dengan suhu rata-rata  yang terjadi  di setiap  bulan  selama 30 tahun terakhir. Metoda penelitian  yang dilakukan adalah dengan  menggunakan  metoda  kuantitatif  dengan  menggunakan  statistik  deskriptif  dan  non  parametrik  (uji korelasi  spearmen).  Pemilihan  uji  korelasi  spearmen  dilakukan  berdasakan  hasil  uji  normalitas  data  dengan menggunakan  metoda  One  Sample  Anderson-Darling,  Ryan-Joiner  dan  Kolmogorov-Smirnov.  Data  suhu  dan curah hujan Kota Padang tidak normal walaupun sudah dinormalkan dengan menggunakan metoda transformasi Box-Cox. Uji korelasi  spearmen  menunjukkan  bahwa tidak adanya  hubungan  yang  signifikan  antara  besarnya curah  hujan  dan  suhu  dengan  tingkat  korelasi  hanya  9%  dengan  nilai  P-Value  0,087  >  0.05  atau  0,001. Diperlukan  penelitian  lanjutan  untuk  mengetahui  seberapa  kuat  faktor-faktor  lain  seperti  tekanan  udara, kelembapan dan arah angin terhadap besarnya curah hujan di Kota Padang.
Kata kunci : Korelasi; Suhu; Hujan; Kota Padang.
Abstract. Rain is one of the important hydrological components. Factors that affect the amount of rainfall in an area  are  temperature,  air  humidity,  air  pressure  and  wind  direction.  Previous  research  stated  that  there  is  a strong  relationship  between  temperature  and  the  amount  of  rainfall. This  research  was  conducted  to  find  out how strong the relationship between the amount of monthly rainfall that occurs in Padang City and the average temperature that occurs in  each month for the last  30 years. The research method  used is to  use  quantitative methods  using  descriptive  statistics  and  non-parametric  (spearman  correlation  test).  The  selection  of  the Spearman correlation test was carried out based on the results of the data normality test using the One Sample Anderson-Darling, Ryan-Joiner and Kolmogorov-Smirnov method. Data on temperature and rainfall for the city of  Padang  are  not  normal  even  though  they  have  been  normalized  using  the  Box-Cox  tranformation  method. Spearmen's correlation  test  shows that there is no significant relationship  between the amount of rainfall and temperature with a correlation level of only 9% with a P-Value of 0.087 > 0.05 or 0.001. Further research is needed to find out how strong other factors such as air pressure, humidity and wind direction are on the amount of rainfall in the city of Padang.
Keywords: Correlation, Temperature, Rain, Padang City.

## 1. Pendahuluan
Kota  Padang  secara  astronomis  berada antara  0 o 33 ’ dan  01 o 08’  Lintang  Selatan  serta antara 100 o 05 ’ dan 100 o 34’ Bujur Timur. Secara geografis  terletak  di  pantai  barat  Pulau Sumatera.  Posisi    Kota  Padang  dapat  dilihat pada  Peta  Administrasi  yang  terlihat  pada Gambar  1.  Rata-rata  Kota  Padang  memiliki curah  hujan  normal  dengan  kategori  menengah yang  besarnya  100-300  mm.  Pada  bulan September  hingga  Desember  curah  hujan menjadi  sangat  tinggi  dengan  rata-rata  500  mm yang  terjadi  selama  18  hingga  21  hari  (Kota Padang Dalam Angka, 2022).
Gambar 1. Peta Administrasi Kota Padang (Kota Padang Dalam Angka, 2022)
Hujan  (presipitasi)  merupakan  peristiwa perubahan  bentuk  uap  air  di  atmosfir  akibat proses  kondensasi  sehingga  membentuk  curah hujan.  Peristiwa  terjadinya  hujan  bersifat
alamiah  dalam  siklus  hidrologi  (Winarno,  dkk, 2010).  Hujan  salah  satu  komponen  hidrologi yang  paling  penting  diamati  yang  harus dibagikan  informasinya  kepada  masyarakat karena  informasi  hujan  berkaitan  dengan aktifitas dan kebutuhan masyarakat. Curah hujan yang tinggi dapat menimbulkan banjir dan curah hujan yang rendah dapat memimbulkan kekeringan  sehingga  dapat  mengurangi  pasokan kebutuhan  air  bersih  (Harsoyo,  2010).  Data hujan digunakan oleh petani untuk merencanakan  waktu  panen  (Dwiratna,  dkk, 2013).
Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi banyaknya  hujan  disuatu  wilayah  adalah  suhu udara,  tekanan  udara,  kelembapan  udara  dan kecepatan  angin  (Tjasyono,  2004).  Penelitian terdahulu  dilakukan  penelitian  hubungan  antara kelembapan udara dan suhu terhadap tebal hujan di Kota Pontianak. Hasil penelitian menunjukkan  adanya  hubungan  yang  signifkan antara kelembapan udara dan suhu udara dengan tebal  hujan  yang  terjadi  di  Kota  Pontianak dengan koefisien korelasi 0,57 dan 0,55. Metoda yang digunakan adalah regresi (Marni, Jumarang, 2016).
Penelitian  yang  dilakukan  adalah  untuk mengetahui  seberapa  kuat  hubungan  suhu  rata- rata  bulanan  dan  tebal  hujan  bulanan  yang terjadi di Kota Padang selama 30 tahun terakhir. Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan analisa  deskriptif,  uji  normalitas  dan  statistik inferensial  yang  merupakan  metoda  statistik yang  digunakan  untuk  pengambilan  kesimpulan (Partino, Idrus, 2010).

## Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  biasanya  digunakan untuk menganalisa data yang terkumpul kemudian  dideskripsikan  tanpa  bermaksud membuat  kesimpulan  secara  umum  (Sugiono, 2015).  Pada  tahap  awal  penelitian  kuantitatif teknik  statistik  deskriptif  yang  ditampilkan adalah  penyajian  data  dalam  bentuk  tabel  atau histogram,  sum,  mean,  median,  mode,  disperse data  seperti  standard  deviasi,  varian,  range, minimum,  maksimum  dan  distribusi  yang berupa skewness dan kurtosis (Maswar, 2017).

## Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui  apakah  data  hujan  yang  diteliti terdistribusi  normal  atau  tidak  (Nuryadi,  dkk, 2017).  Jenis  data  yang  digunakan  berskala ordinal, interval dan rasio (Janse, 2013). Banyak
metoda yang digunakan untuk menguji kenormalan  data  seperti  seperti  One  Sample Anderson-Darling, Kolmogorov-Smirnov, Ryan- Joiner  dan  lain-lain.  Data  yang  terdistribusi normal akan memiliki nilai P-Value > 0,05. Jika hasil  pengujian  tidak  terdistribusi  normal,  maka dilakukan Transformasi Box-Cox (Fuji, 2018).

## Korelasi Rank Spearman
Korelasi  rank  spearman  digunakan  untuk mengetahui  tingkat  hubungan  atau  menguji signifikansi  hipotesis  asosiatif.  Sumber  data yang  digunakan  pada  analisa  korelasi  ini  tidak harus  sama,  variabel  tidak  harus  terdistribusi normal  dan  berasal  dari  data  ordinal.  Simbol korelasi  rank  spearman  biasanya  rs  atau  rho (Mustamu, 2015).
Nilai  korelasi  rank  spearman  berada  antar -1  <  rho  <  1.  Interpretasi  nilai  rho  dapat  dilihat pada  Tabel  1  dan  rumusnya  dapat  dilihat  pada persamaan 1.
(1) Keterangan: rho : Koefisien korelasi rank spearman d 2 : Ranking yang dikuadratkan n : Banyaknya data (sampel) Tabel 1 . Interpretasi Nilai rho rho positif rho negatif Kategori 0,9 ≤ rho < 1 -0,9 ≤ rho < -1 Sangat kuat 0,7 ≤ rho < 0,9 -0,7 ≤ rho < -0,9 Kuat 0,5 ≤ rho < 0,7 -0,5 ≤ rho < -0,7 Moderat 0,3 ≤ rho < 0,5 -0,3 ≤ rho < -0,5 Lemah 0 ≤ rho < 0,3 -0 ≤ rho < -0,3 sangat lemah Sumber : Mustamu, 2015

## 2. Metode
Metoda  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah metoda penelitian kuantitatif dan data yang digunakan adalah data suhu rata-rata dalam sebulan  dan  hujan  bulanan  Kota  Padang  selama 30 tahun yang diperoleh dari climatecharts.com . Data  dianalisa  dengan  menggunakan  statistik deskriptif,  uji  normalitas  dan  menggunakan korelasi  Rank  Spearman  untuk  mengetahui seberapa  kuat  hubungan  antara  suhu  dan  hujan bulanan  Kota  Padang  selama  30  tahun  terakhir. Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Studi literatur untuk mengatahui faktor-faktor apa  saja  yang  mempengaruhi  jumlah  hujan bulanan yang terjadi disuatu wilayah.
2. Mengumpulkan data.
3. Melakukan analisa deskriptif dengan menampilkan  data  dalam  bentuk  grafik batang dan scatter. Selain itu juga ditampilkan  data  maksimum,  data  minimum, rata-rata  dan  tren  suhu  dan  jumlah  hujan yang  terjadi  selama  30  tahun  berdasarkan bulan.
4. Melakukan uji normalitas data untuk mengetahui  apakah  data  terdistribusi  normal atau tidak dengan menggunakan metoda One Sample  Anderson-Darling,  Ryan-Joiner  dan Kolmogorov-Smirnov. Jika
datanya
terdistribusi normal, maka dilakukan pengujian hubungan variabel dengan menggunakan  statistik  parametrik  seperti analisa  regresi.  Untuk  data  yang  tidak terdistribusi normal, maka dicoba menormalkan data tersebut dengan melakukan  transformasi  Box-Cox.  Jika  data sudah  terdistribusi  normal,  maka  dilanjutkan analisa korelasi dengan menggunakan regresi sederhana.  Jika  data  tetap  tidak  terdistribusi normal,  maka  digunakan  statistik  non parametrik dengan korelasi Rank Spearman.
5. Membuat  simpulan  dari  hasil  yang  diperoleh oleh Software Minitab.
Ringkasan tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Tahapan Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisa  yang  dilakukan  pada  penelitian ini adalah analisa deskriptif dan analisa korelasi. Analisa  desktiptif  menjelaskan  tentang  kondisi dan  sebaran  data.  Analisa  korelasi  digunakan untuk  mengetahui  seberapa  kuat  hubungan antara  suhu  dan  curah  hujan  bulanan  di  Kota Padang.

## Analisa Deskriptif Data
Pada  Gambar  3  terlihat  bahwa  suhu  di Kota  Padang  30  tahun  terakhir  berada  pada kisaran  26,3℃  hingga  28.7℃  dengan  tingkat suhu  yang  sering  terjadi  berada  pada  kisaran 27,14℃ hingga 27,56℃ yang berjumlah 75 kali kejadian.
Pada Gambar 3 juga terlihat bahwa  curah hujan bulanan di Kota Padang 30 tahun terakhir berada  pada  kisaran  65,3  mm  hingga  873,9 mm dengan curah hujan bulanan yang banyak terjadi pada  kisaran  217,3  mm  hingga  293,3  mm  yang berjulah 74 kejadian.
Curah  hujan  yang  terjadi  di  Kota  Padang selama  30  tahun  terakhir  terjadi  pada  kondisi suhu  yang  bervariasi  mulai  dari  26,3℃  hingga 28,7℃.  Dari  Gambar  4  terlihat  bahwa  curah hujan  bulanan  dengan  jumlah  maksimum  dan minimum  dapat  saja  terjadi  pada  suhu  yang sama.
Curah  hujan  dan  suhu  yang  terjadi  di suatu wilayah pada bulan-bulan tertentu memiliki  kecendrungan  yang  sama.  Jika  data suhu dan hujan tersebut dikelompokkan berdasarkan bulan, maka pola yang terjadi dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 3. Jumlah Suhu dan Hujan Yang Terjadi Di Kota
Gambar 4. Grafik Hubungan Suhu dan Curah Hujan Bulanan
Gambar 5. Tren Hubungan Suhu dan Curah Hujan

## Uji Normalitas Data
Uji normal yang dilakukan pada penelitian  ini  adalah  dengan  metoda  statistic One Sample Anderson-Darling, Ryan-Joiner dan Kolmogorov-Smirnov
untuk menguji residualnya.
H 0 = Residual data berdistribusi normal H 1 = Residual data tidak berdistribusi normal H 0 akan diterima jika nila P-Value ≥ 0,05 dan H 0 diterima,  sehingga  disimpulkan  residual  data berdistribusi normal.
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan  3  metoda  seperti  Anderson- Darling, Ryan-Joiner dan Kolmogorov-Smirnov, maka  P-Valuenya  adalah  0,005,  0,010  dan 0,010.  Nilai  P-Value  yang  diperoleh  kecil  dari 0,05.  Artinya  H 0 ditolak  dan  residual  data  tidak berdistribusi normal.
Untuk menormalkan data, maka dilakukan Transformasi Box-Cox dan kemudian dilakukan kembali  uji  normalitas  dengan  tiga  metoda Anderson-Darling, Ryan-Joiner dan Kolmogorov-Smirnov dan diperoleh P-Valuenya 0.005,  0,01  dan  0,01  yang  nilainya  masih  kecil dari  0,05.  Metoda  ini  belum  bisa  menormalkan data yang ada. Oleh karena itu untuk mengetahui korelasi  data  suhu  dan  hujan  di  Kota  Padang dilakukan  uji  statistik  non  parametrik  dengan menggunakan uji korelasi spearman.

## Uji Korelasi Spearman
Interpretasi  yang  dilakukan  untuk  uji korelasi  spearman  adalah  tingkat  keeratan hubungan  antar  variabel,  arah(jenis)  hubungan antar  variabel  dan  tingkat  signifikan  hubungan variabel.
a. Keeratan hubungan variabel Keeratan  hubungan  dua  variabel  suhu  dan hujan  bulanan  di  Kota  Padang  30  tahun terkhir  dilihat  dari  nilai  koefisien  korelasi yang  dihasilkan  dari  software  minitab  yaitu 0,09.  Artinya  kekuatan  hubungan  antara suhu  dan  curah  hujan  bulanan  tidak  kuat (sangat  lemah)  dan  hanya  9%  hubungan antara suhu dan curah hujan di Kota Padang. Sisanya  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  lain seperti  kelembapan,  arah  angin  dan  tekanan udara.
b. Arah (jenis) hubungan variabel Angka  koefisien  korelasi  yang  didapat bernilai  negatif.  Artinya  hubungan  dua variabel  tersebut  tidak  searah  dan  dapat diartikan  bahwa  suhu  yang  rendah  akan mengakibatkan  jumlah  curah  hujan  bulanan di Kota Padang semakin besar.
c. Tingkat signifikansi hubungan dua variabel Nilai  P-Value  yang  peroleh  0,087  dan nilainya  >  0,05  atau  0,01.  Artinya  ada hubungan  yang  tidak  signifikan  antara  suhu dan jumlah hujan bulanan di Kota Padang.

## 4. Simpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  beberapa  kesimpulan  yang  diperoleh adalah data hujan dan suhu di Kota Padang tidak terdistribusi  normal.  Ketidak  normalan  data digunakan  statistik  non  paramatrik  untuk menentukan seberapa kuat hubungan antara suhu dan  curah  hujan  bulanan  yang  terjadi  di  Kota Padang  selama  30  tahun  terakhir.  Berdasarkan uji  korelasi  spearman,  hubungan  data  suhu  dan curah  hujan  di  Kota  Padang  tidak  signifikan dengan  nilai  P-Value  0,087  >  0,05  atau  0,01. Kekuatan  hubungannya  hanya  9%  dan  sisanya dipengaruhi  oleh  faktor  lain  seperti  kelembapan udara,  tekanan  udara  dan  arah  angin.  Untuk mengetahui  faktor  yang  paling  mempengaruhi curah  hujan  di  Kota  Padang  diperlukan penelitian  lanjutan  dengan  berbagai  metoda statistik.

## Daftar Pustaka
BPS.  2022.  Kota  Padang  Dalam  Angka  2022, BPS Kota Padang.
Dwiratna,  dkk.  2013.  Analisa  Curah  Hujan  Dan Aplikasinya Dalam Penetapan Jadwal Dan Pola  Tanam  Pertanian  Lahan  Kering  Di Kabupaten Bandung Bionature-Jurnal Ilmu-ilmu Hayati dan Fisik. 15(1). 29-34. Fuji. 2018. Metode Transformasi Box-Cox Pada Model Regresi Berganda Untuk Mengetahui  Faktor  Yang  Berpengaruh Pada  Produktivitas  Penangkap  Ikan  Laut. Jurnal Muara
Sains, Teknologi,
Kedokteran,  dan  Ilmu  Kesehatan  2(1). 166-175.
Harsoyo.  2010.  Teknik  Pemanenan  Air  Hujan
(Rain Water Harvesting) Sebagai Alternatif Upaya Penyelamatan Sumberdaya Air Di Wilayah DKI Jakarta. Jurnal  Sains  dan  Teknologi  Modifikasi Cuaca. 11(2). 29-39.
Janse,  dkk.  2013.  Uji  Normalitas  Berdasarkan Metode  Anderson-Darling,  Cramer-Von
Mises Dan Liliefors Menggunakan Metode  Bootstrap,  Seminar  Nasional Matematika  dan  Pendidikan  Matematika
FMIPA UNY Yogyakarta. 151-159.
Nuryadi,  dkk.  2017.  Dasar-Dasar  Statistik Penelitian, Universitas Mercubuana.
Maswar.  2017.  Analisis  Statistik  Deskriptif
NIlai  UAS  Ekonomomitrika  Mahasiswa
Dengan  Program  SPSS  23  &  Eviews  8.1. JPII. 1(2). 273-292.
Marni,  Jumarang.  2016.  Analisis  Hubungan Kelembapan  Udara  dan  Suhu  Udara Terhadap  Parameter  Tebal  Hujan  di  Kota Pontianak. Prisma Fisika. IV(3). 80-83. Mustamu, dkk. 2015. Aplikasi Korelasi Spearman  Untuk  Menganalisis  Hubungan Antara  Stres  Kerja  Dengan  Kepuasan Kerja  Pegawai  Berdasarkan  Gender.  al- Khwarizmi. III(1). 83-92.
Partino, Idrus. 2010. Statistik Inferensial, Safiria Insani Press. Yogyakarta.
Sugiono.  2015.  Metode  Penelitian  Pendidikan,
Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif  dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Tjasyono, B. 2004. Klimatologi Umu, ITB. Winarno, dkk. 2010. Hidrologi Hutan, Universitas Lampung.