## Jurnal

## Talenta Sipil
Koreksi Bias Data Hujan Satelit Persiann Sebagai Alternatif Pos Stasiun Hujan dengan Pendekatan Quantile Mapping di Sub Das Brantas Hulu

## Aufa Hanan Almira, Anak Agung Ngurah Satria Damarnegara
Program Magister Manajemen Dan Rekayasa Sumber Daya Air Departemen Teknik Sipil,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember *Correspondence email: aufaalmiraaa@gmail.com, damarnegara@its.ac.id
Abstrak. Data curah hujan yang diperoleh dari stasiun hujan masih banyak diamati secara manual di Indonesia sehingga  dapat  menyebabkan  kesalahan  dalam  pengamatan.  Data  curah  hujan  penginderaan  jarak  jauh  yang diamati oleh satelit  menawarkan alternatif  menarik untuk mengatasi keterbatasan stasiun meteorologi yang ada di Indonesia. Data ini menawarkan akurasi, cakupan spasial, ketepatan waktu dan efektifitas biaya. Namun data ini  mengandung  bias  jika  dibandingkan  dengan  stasiun  penakar  hujan.  Penelitian  ini  akan  mengevaluasi  data curah hujan yang diamati dalam PERSIANN ( Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks ) di DAS Brantas Hulu. Data curah hujan selama 13 tahun dari 12 stasiun dievaluasi untuk  mendapatkan  curah  hujan  rerata  wilayah  dengan  menggunakan  metode  Poligon  Thiessen.  Tiga  set  data dari  PERSIANN,  PERSIANN  CCS  dan  PERSIANN  CDR  dibandingkan  secara  statistik  dengan  curah  hujan rerata wilayah untuk periode harian, bulanan dan tahunan. Koreksi bias dilakukan dengan menggunakan metode regresi Quantile  Mapping untuk  mencocokkan  kurva  distribusi  secara  kumulatif  dari  curah  hujan  rata  –  rata. Verifikasi koreksi bias menggunakan data 2 tahun dari seri tahun 2019 dan 2020. Terakhir, analisis curah hujan ekstrim dilakukan untuk menguji data  yang telah dikoreksi untuk perhitungan curah  hujan rancangan. Korelasi data harian menunjukkan kesesuaian yang buruk untuk ketiga set dengan koefisien korelasi dibawah 0,40. Data bulanan dan tahunan  memberikan  korelasi  yang  lebih  baik dengan  koefisien  diatas 0,90. Hal  ini  menunjukkan bahwa  untuk  kejadian  deret  waktu  data  satelit  memberikan  korelasi  yang  buruk  dengan  curah  hujan  rerata wilayah.  Namun  koreksi quantile  mapping memberikan  kesepakatan  distribusi kumulatif  yang konsisten untuk koreksi dan verifikasi model. Pada pengujian verifikasi, menunjukkan peningkatan koefisien korelasi dari 0,387 ke 0,43 (harian) dan 0,887 ke 0,915 (bulanan). Selain itu, terdapat penurunan normalized root mean square error (NRMSE)  dari  31,03%  ke  16,91%  (harian)  dan  46,03%  ke  14,03%  (bulanan).  Penurunan  normalized  mean absolute error (NMAE) terjadi dari 6,12% ke 9,74% (harian) dan 31,67% ke 10,07% (bulanan). Selain itu hasil analisis  curah  hujan  ekstrim  menghasilkan  nilai  yang  sangat  mendekati  dengan  stasiun  hujan.  Sehingga didapatkan  bahwa  model  regresi quantile  mapping PERSIANN  CCS  menjadi  pilihan  yang  terbaik  dalam memperbaiki kualitas data.
Kata  Kunci :  Citra  Satelit,  Stasiun  Hujan,  PERSIANN  (Precipitation  Estimation  from  Remotely  Sensed Information using Artificial Neural Network), Koreksi Bias, Q uantile Mapping.
Abstract. The rainfall data is usually obtained from meteorological stations, which many sill observed manually in  Indonesia  and  can  lead  to  an  observation  error.  Remote  sensing  rainfall  data  observed  by  satellite  offer interesting  alternatives  to  overcome  the  limitation  of  existing  meteorological  stations  in  Indonesia.  It  offers accuracy,  spatial  coverage,  timeliness  and  cost  effectiveness.  However  it  contains  bias  if  compared  to  land based station. This research  will evaluate rainfall data observed in PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks) in Brantas Hulu Watershed. The rainfall data of 13 years from 12 stations is evaluated to obtain area averaged rainfall using Thiessen Polygon method. Three datasets  from  PERSIANN,  PERSIANN  CCS  and  PERSIANN  CDR  are  compared  statistically  with  the  area averaged  area  for daily,  monthly and  yearly rainfall. Bias correction is performed  using  Quantile Mapping to match  the  cumulative  distribution  curve  from  the  area  averaged  rainfall.  Verification  of  bias  correction  is performed using 2 years data from 2019 to 2020. Finally, the extreme rainfall analysis is performed to test the corrected data for design rainfall calculations. The correlation of daily data shows poor agreement for all three datasets  with  correlation  coefficient  below  0,40.  The  monthly  and  yearly  data  gives  better  correlation  with coefficient above 0,80. It shows that for time series event, the satellite data gives poor correlation with the area averaged rainfall. However, quantile mapping correction gives consistent cumulative distribution agreement for correction  and  model  verification.  The  verification  analysis  shows  an  increase  in  coefficient  correlation from 0.387  to  0.43  (daily)  and  0.887  to  0.915  (monthly).  In  addition,  there  is  a  decrease  in  normalized  root  mean square  error  (NRMSE)  from  31.03%  to  16.91%  (daily)  and  46.03%  to  14.03%  (monthly).  A  decrease  in normalized  mean  absolute  error  (NMAE)  occurred  from  16.12%  to  9.74%  (daily)  and  31.67%  to  10.07%
(monthly).  Beside  that,  the  results  of  extreme  rainfall  analysis  produce  values  that  are  very  close  to  the  rain station. So it is found that the PERSIANN CCS quantile mapping regression model is the best in improving data quality.
Keywords:  Satellite  Image,  Rain  Station,  PERSIANN  (Precipitation  Estimation  from  Remotely  Sensed Information using Artificial Neural Network), Bias Correction, Quantile Mapping.

## PENDAHULUAN
Data  hidrologi  sangat  penting  dalam  perencanaan  berbagai  infrastruktur  sumber  daya  air menurut Undang-undang Republik  Indonesia No.07 Tahun 2004 . Curah hujan merupakan salah  satu data  hidrologi  yang  diperoleh  melalui  pengukuran  ketebalan  hujan  oleh  stasiun  hujan  dan  data  debit sungai  yang  tersebar  dalam  suatu  wilayah  daerah  aliran  sungai.  Stasiun  hujan  ini  dikelola  oleh beberapa  dinas-dinas  terkait  yang  berwenang  seperti  Balai  Wilayah  Sungai,  Badan  Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika, serta Dinas Pekerjaan Umum Bidang Pengairan. Data yang kurang baik dan operator yang tidak memadai dapat merusak kualitas dan kuantitas data yang ada sehingga hal ini akan mengurangi kualitas hasil analisis hidrologi.
Indonesia mencatat bahwa 1.295 hektar kawasan hutan di Kota Batu sudah berganti dan rusak akibat  alih  fungsi  lahan  untuk  tempat  wisata,  pemukiman  warga,  ladang  pertanian  dan  juga  tegalan (Kusuma  Sari,  2022).  Sehingga  dengan  adanya  alih  fungsi  lahan,  pada  tanggal  04  November  2021 Kecamatan  Bumiaji  Batu  mengalami  bencana  banjir  bandang  (Kajian  Penanggulangan  Bencana, 2023). Hal ini dapat menjadi salah satu faktor rusaknya alat penakar hujan selain penakar hujan yang masih manual dan dapat menyebabkan resiko pada kesalahan pencatatan.
Selain itu dalam perencanaan maupun pengelolaan sumber daya air secara terpadu memerlukan analisis hidrologi yang baik. Hal ini disebabkan analisis hidrologi merupakan tahap awal dan penting dalam  memperkirakan  debit  volume  air  untuk  desain  maupun  yang  akan  dikelola.  Untuk  itu dibutuhkan  ketersediaan  data  yang  baik  dengan  periode  yang  panjang.  Data  tersebut  didapatkan melalui pengamatan langsung pada stasiun- stasiun hujan yang dikelola instansi tertentu. Akan tetapi sering  kali  ditemui  permasalahan  ketersediaan  data  seperti  minimnya  kelengkapan  data.  Dalam beberapa  kasus  pemantauan  curah  hujan  di  bumi  tidak  memberikan  cakupan  yang  dibutuhkan  untuk pola  yang  akan  dikembangkan,  terutama  dalam  hal  varibilitas  spasial  (Vernimmen  dkk,  2012).  Di negara berkembang, stasiun hujan pengamatan tidak tersebar merata, terutama di daerah pegunungan dimana sebagian besar curah hujan terjadi. Penempatan lokasi dan kepadatan jaringan pengukur hujan akan  mempengaruhi  ketelitian  analisis  distribusi  spasial  hujan  (Moghari  dkk,  2020).  Pengamatan hujan  secara  langsung  dinilai  kurang  representatif  untuk  digunakan  sebagai  prakiraan  karena jangkauannya yang sangat sempit sehingga memerlukan intrumen pendukung yang dapat memberikan gambaran yang lebih baik terkait distribusi hujan dan sebagai penunjang akurasi atau prakiraan salah satunya dengan satelit (Azka dkk, 2018).
Seiring  berkembangnya  teknologi  yang  ada,  teknologi remote  sensing (satelit)  mampu membuat  terobosan  dalam  penyampaian  informasi  presipitasi  karena  kemampuan  teknologi  tersebut untuk melakukan pengukuran dari jarak jauh (Syaifullah M., 2014). Hal ini juga berpengaruh terhadap pengamatan  cuaca,  beberapa  lembaga  penelitian  menggunakan  data-data  pengamatan  citra  satelit cuaca  untuk  menghasilkan  data  hujan.  Perkiraan  curah  hujan  dengan  data  satelit  menawarkan keuntungan  penting  dalam  hal  akurasi,  cakupan  spasial,  ketepatan  waktu  dan  efisiensi  biaya (Vernimmen, 2012). Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu dengan menggunakan data hujan citra satelit  PERSIANN  ( Precipitation  Estimation  from  Remotely  Sensed  Information  using  Artificial Neural networks ). Pada 1998, Center for Hydrometeorology and Remote Sensing (CHRS) Universitas Arizona  membangun  PERSIANN  menggunakan  teknik  jaringan  saraf  tiruan  untuk  menentukan hubungan  antara  suhu  puncak  awan  yang  diukur  sensor  gelombang  panjang infrared pada  satelit Geostasionary  Orbitting (GEO)  dan  tingkat  curah  hujan  dengan  koreksi  bias  dari  data Passive Microwave yang  diukur  oleh  satelit Low  Earth  Orbittung (Sorooshian,  2000).  Menurut  Nguyen (2018),  satelit  PERSIANN  memiliki  3  jenis  produk  yang  memiliki  resolusi  daerah  tangkapan  yang berbeda-beda.  Ketiga  produk  itu  adalah  PERSIANN  (0,25 o ×0,25 o ),  PERSIANN-CCS  (0,04 o ×0,04 o ) dan PERSIANN-CDR (0,25 o ×0,25 o ). Oleh karena itu dapat digunakan citra satelit PERSIANN dengan berbagai skenario untuk mendukung dalam perencanaan maupun pengelolaan sumber daya air.
Dengan  keberadaan  data  curah  hujan  satelit  sebagai  alternatif  stasiun  hujan  masih  mungkin terdapat bias antara kedua data tersebut sehingga perlu dilakukan koreksi bias untuk mengurangi bias antara  kedua  data  tersebut.  Pada  penelitian  Krisnayanti  (2020)  digunakan  factor  koreksi  pada  suatu interval  tertentu  untuk  mengoreksi  data  hujan  menggunakan  pendekatan Quantile  Mapping . Pendekatan  ini  dilakukan  dalam  tahap  uji  kalibrasi  dan  uji  verifikasi  antara  data  curah  hujan  satelit dan stasiun pengamatan hujan pada basis bulanan dan harian dengan menggunakan parameter statistic yaitu r, NRMSE dan NMAE.

## METODE
Penelitian  tesis  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  berupa  analisis  tingkat  keakuratan  data dengan  menggunakan  koreksi  bias.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pembuatan  batas  sub  das beserta  sungainya  menggunakan software Gis,  data  ini  akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk pengambilan  data  citra  satelit.  Dalam  pengambilan  data  citra  satelit  maka  dibutuhkan  ekstrasi  data yang  berbentuk  raster  sehingga  untuk  keperluan  analisis  perlu  diubah  untuk  menjadi  data  excel menggunakan software Arc  Gis . Setelah  semua  data  sudah  tersedia,  maka  perlu  dilakukan  uji kalibrasi,  ketika  hasilnya  dilakukan  pengujian  statistic  maka  didapatkan  nilai  berdasarkan  uji  yang digunakan. Setelah pengujian sebelum terkoreksi selesai dilakukan, maka perlu dilakukan koreksi data simulasi  (citra  satelit)  agar  semakin  mendekati  data  observasi  (staiun  hujan)  menggunakan quantile mapping . Dalam melakukan koreksi bias, akan menghasilkan persamaan regresi yang akan digunakan untuk  melakukan  koreksi  pada  data  sebelum  terkoreksi  agar  menjadi  sesudah  terkoreksi.  Hal  ini dilakukan  agar  data  setelah  terkoreksi  memiliki  nilai  yang  mendekati  data  observasi  yang  ada.  Hal tersebut  dapat  juga  ditampilkan  melalui  grafik  CDF  ( Cumulative  Distribution  Function )  yang memperlihatkan grafik sebelum terkoreksi (data simulasi), sesudah terkoreksi (data simulasi) dan data stasiun  hujan  (data  observasi).  Setelah  itu  hasil  yang  sudah  terkoreksi  perlu  dilakukan  uji  statistic untuk  melihat  perbandingan  tiap  skenario  dengan  data  sebelum  terkoreksi  dan  dapat  dilakukan pemilihan skenario terbaik untuk pendekatan dengan data observasi.

## HASIL

## 1. Analisis Data Stasiun Hujan
Untuk  melakukan  analisis  data  stasiun  hujan  berisikan  rekap  data  stasiun  hujan  untuk mengetahui  total  jumlah  hujan  dalam  periode  tertentu  beserta  koordinat  stasiun  hujan,  pengujian kurva  massa  ganda  untuk  mengetahui  konsistensi  data  dan  analisa  hujan  rerata  daerah menggunakan thiessen yang digunakan untuk menggambarkan daerah pengaruh sebuat titik dalam satu set poin yang akan dijelaskan pada sub bab di bawah ini:
a. Data Stasiun Hujan
Penelitian ini menggunakan data dari 12 stasiun hujan di wilayah Sub DAS Brantas Hulu yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Data  hujan  pengamatan  didapatkan  dari  Dinas  Pekerjaan Umum Sumber Daya air (PUSDA) Provinsi Jawa Timur.
Tabel 1. Stasiun Penakar Hujan
No Stasiun Hujan Longitude Latitude Konversi X Konversi Y 1 Blimbing 112º38'33,9'' 07º57'08'' 112.643 7.952 2 Jabung 112º45'101" 07º56'755" 112.754 7.954 3 Karangploso 112°35'857" 07°54'084" 112.598 7.891 4 Kedungkandang 112°39'20" 07°59'35" 112.656 7.993 5 Ngaglik 112°31'19.87" 07°52'24.66" 112.522 7.874 6 Ngujung 112°32'58.67" 07°51'52.01" 112.550 7.864 7 Pendem 112°34'50.04" 07°54'06.57" 112.581 7.902 8 Singosari 112°39'413" 07°53'412" 112.657 7.890 9 Temas 112°32'38.20" 07°52'34.94" 112.544 7.876 10 Tinjumoyo 112°31'41.79" 07°50'35.08" 112.528 7.843 11 Tlekung 112°31'19.87" 07°52'24.66" 112.538 7.911 12 Tumpang 112°38'568" 07°57'142" 112.761 7.999
Sumber: Dinas PUSDA, 2023.
Pada  penelitian  ini  pemilihan  stasiun  hujan  pengamatan  dilakukan  dengan  melihat kelengkapan  data  hujan  selama  periode  2008-2020.  Data  hujan  tahunan  dapat  dilihat  pada Tabel 2. dan Gambar 1 sebagai berikut :
Aufa  Hanan  Almira  et  al.,  Koreksi  Bias  Data  Hujan  Satelit  Persiann  Sebagai  Alternatif  Pos  Stasiun  Hujan dengan Pendekatan Quantile Mapping di Sub Das Brantas Hulu
Tabel 2. Rekapitulasi Data Seluruh Stasiun Hujan Sub DAS Brantas
Tahun Pos Stasiun Hujan Blimbing Jabung Karang ploso Kedung kandang Ngagglik Ngujung Pendem Singosari Temas Tinjumoyo Tlekung Tumpang 2008 1733 1726,2 1414 1752 1595 1423 1814 1220 1118 1527 1246 1938 2009 1727 1307 1318 1127 1484 1494 1562 2284 1486 1619 2382 1890 2010 3846 3632 2654 2738 2817 3107 2711 4355 2513 2721 2382 2811 2011 2074 2344 2383 1753 1324 1671 1260 2541 1529 1739 1897 2306 2012 1733 2418 1878 1495 1301 1419 1369 2132 1482 1834 1627 2203 2013 2458 2664 1965 1816 2210 2921 1636 2682 2285 2532 2479 2320 2014 3197 1627 1757 1795 1258
1699 1519 2313 1546 1737 1359 1931 2015 1667 1440 1297 1712 1174,2 1391,6 1527 1653 1359 1431,4 1469 1979 2016 1675 2167 2209 2310 2287,3 1811,1 2557 3249 2980 2205,8 1898 2375 2017 1625 1712 1713 2218 1664,4 1676,9 1716 1793 2204 2085,9 1707,4 2087
Sumber: Dinas PUSDA, 2023.
b. Uji Kurva Massa Ganda
Analisis kualitas data dengan metode kurva  massa ganda ( double mass curve ) bertujuan untuk mengetahui seberapa konsisten suatu data hujan yang akan diujikan. Metode kurva massa ganda hanya dapat digunakan untuk menguji data hujan pada lokasi yang memiliki jumlah pos stasiun  hujan  paling  sedikit  tiga  stasiun.  Hal  ini  dikarenakan  untuk  menguji  konsistensi  dari satu  pos  stasiun  hujan,  harus  mempertimbangkan  pos  stasiun  hujan  lain  yang  terdapat disekitarnya,  agar  dapat  mengetahui  ada  tidaknya  penyimpangan  yang  terjadi.  Metode  ini dilakukan dengan membandingkan kumulatif antara data hujan stasiun dengan kumulatif rerata data hujan stasiun lain kemudian di plot pada sebuah grafik kurva massa ganda yang memiliki rentang  nilai  penyimpangan  sudut  dari  batas  normalnya  (42 o ≤  α  ≤  48 o ).  Berikut  hasil perhitungan selengkapnya untuk seluruh pada Sub DAS Brantas dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rekapitulasi Sudut Alfa Sebelum Terkoreksi REKAPITULASI SUDUT ALFA SEBELUM TERKOREKSI
Stasiun Hujan Α Status Blimbing 48.07 TIDAK KONSISTEN Jabung 48.54 TIDAK KONSISTEN Karangploso 43.09 KONSISTEN Kedungkandang 45.36 KONSISTEN Ngaglik 40.81 TIDAK KONSISTEN Ngujung 43.51 KONSISTEN Pendem 40.84 TIDAK KONSISTEN Singosari 50.94 TIDAK KONSISTEN Temas 42.61 KONSISTEN Tinjumoyo 44.38 KONSISTEN Tlekung 41.75 TIDAK KONSISTEN Tumpang 47.83 TIDAK KONSISTEN Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Gambar 2. Rekapitulasi Kurva Massa Ganda Sebelum Terkoreksi Sumber: Hasil Analisis, 2023
Berdasarkan  rekapitulasi  hasil  perhitungan  kemiringan  sudut,  Stasiun  Karangploso, Stasiun  Kedungkandang,  Stasiun  Ngujung,  Stasiun  Temas,  Stasiun  Tinjumoyo,  dan  Stasiun Tumpang memiliki garis trend di dalam kemiringan sudut 42 o – 48 o . Hasil tersebut masih dalam rentang nilai sudut α yang diijinkan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Stasiun Karangploso, Stasiun  Kedungkandang,  Stasiun  Ngujung,  Stasiun  Temas,  Stasiun  Tinjumoyo,  dan  Stasiun Tumpang  data  curah  hujan  bersifat  konsisten.  Sedangkan  Stasiun  Blimbing,  Stasiun  Jabung, Stasiun Ngaglik, Stasiun Pendem, Stasiun Singosari, dan Stasiun Tlekung memiliki garis trend di luar kemiringan sudut 42 o – 48 o . Hal tersebut tidak berada dalam rentang nilai sudut α yang diijinkan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa data curah hujan pada Stasiun Blimbing, Stasiun Jabung, Stasiun Ngaglik, Stasiun Pendem, Stasiun Singosari, dan Stasiun Tlekung bersifat tidak konsisten.  Persamaan  yang  didapatkan  pada  stasiun  Ngaglik  berdasarkan  grafik  kurva  massa ganda  pada  Gambar  2.  sebesar  40.81 o yang  menandakan  bahwa  data  bersifat  tidak  konsisten. Oleh  karena  itu  data  hujan  perlu  dilakukan  perbaikan  dengan  cara  menghitung  faktor koreksinya.
S 1 =
= = 0,85 S koreksi = 1 (sudut 45 o )
Fk = = = 1,17 Nilai  factor  koreksi  untuk  data  hujan  Stasiun  Ngagglik  yaitu  1,17.  Sehingga  untuk  data hujan pada semua tahun 2008 – 2020 di stasiun tersebut harus dikalikan 1,17. Faktor koreksi ini hanya  berlaku  di  Stasiun  Ngagglik  saja.  Untuk  stasiun  lain  yang  memiliki  kemiringan  sudut  α kurang  dari  42 o atau  lebih  dari  48 o ,  maka  dapat  dihitung  masing-masing  factor  koreksinya. Berikut  tabel  rekapitulasi  hasil  kemiringan  sudut  metode  kurva  massa  ganda  pada  lokasi  lain setelah dihitung faktor koreksinya.
c. Analisis Hujan Rerata Daerah
Analisis  hujan  wilayah  dilakukan  dengan  menghitung  rata-rata  hujan  pada  suatu  daerah aliran  sungai  berdasarkan  titik-titik  pengamatan  curah  hujan.  Metode  yang  digunakan  adalah polygon thiessen. Data  hujan wilayah ini digunakan untuk membandingkan dengan data  hujan yang berasal dari citra satelit PERSIANN dikarenakan bentuk data dari citra satelit PERSIANN juga merupakan data hujan dalam satu wilayah. Sehingga untuk menyamakan bentuk data yang ada, maka data hujan tiap stasiun harus diubah menjadi data hujan wilayah terlebih dahulu yang akan ditampilkan pada Gambar 3. sebagai berikut:
Gambar 3. Pembagian Poligon Thiessen di Sub DAS Brantas Sumber: Hasil Analisis GIS , 2023.
Gambar  3.  merupakan  pembagian  polygon  Thiessen  pada  masing  –  masing  pos  stasiun hujan  di  Sub  DAS  Brantas.  Setelah  mendapatkan  luasan  pada  poligon  thiessen,  selanjutnya dapat  melakukan  perhitungan  koefisien  relative  (Kr)  pada  masing-masing  stasiun.  Hasil perhitungan koefisien relative dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4. Nilai Koefisien Korelasi Poligon Thiessen Sub DAS Brantas
No. St. Hujan Luas (km2) Kr 1 Blimbing 47.325 0.072 2 Jabung 127.451 0.193 3 Karangploso 49.568 0.075 4 Kedungkandang 44.565 0.068 5 Ngaglik 29.043 0.044 6 Ngujung 37.827 0.057 7 Pendem 16.959 0.026 8 Singosari 82.959 0.126 9 Temas 8.786 0.013 10 Tinjumoyo 84.133 0.128 11 Tlekung 26.969 0.041 12 Tumpang 103.849 0.157 Jumlah 659.433 1.000
Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Tabel 4. merupakan hasil luas daaerah pengaruh (luas polygon) dan koefisien relative dari masing-masing pos stasiun hujan di Sub DAS Brantas Hulu. Luas daerah pengaruh pada  tabel diatas  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk  menentukan  kerapatan  dari  masing-masing  pos stasiun  hujan.  Berdasarkan  standar  WMO  ( World  Meteorological  Organization ),  pada  daerah pegunungan dengan iklim tropis, jarak tiap stasiun hujan yaitu sekitar 100-250 km 2 . Jika dilihat pada tabel diatas, masih banyak pos stasiun hujan yang luas daerah pengaruh nya dibawah 100 km 2 . Hal ini menunjukkan bahwa jarak antara satu stasiun dengan stasiun lainnya terlalu rapat, dengan kata lain persebaran/jumlah pos stasiun hujan dapat dikatakan terlalu banyak dalam satu daerah aliran sungai. Hasil perhitungan curah hujan wilayah dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Hujan Wilayah Periode Tahunan di Sub DAS Brantas
Tahun  Blimbing  Jabung Karang ploso Kedung kandang Ngagglik Ngujung Pendem Singosari Temas Tinjumoyo Tlekung Tumpang CH wilayah 2008 124,371  333,629 106,287 118,4 82,069 81,628 52,639 119,179 14,896 194,82 50,958 272,855 1551,731 2009 123,94  252,609 84,038 103,195 54,876 85,701 45,326 223,118 19,799 206,558 97,417 266,097 1562,674 2010 276,013  701,97 111,699 109,412 104,907 178,228 78,668 425,428 33,482 359,913 97,417 395,766 2872,903 2011 148,843  453,033 188,897 190,644 104,907 95,854 36,621 248,223 20,372 221,868 77,214 324,666 2111,142 2012 124,371  467,336 114,932 117,522 83,151 92,871 39,726 208,269 19,746 233,988 66,54 310,165 1878,617 2013 176,401  514,881 111,399 123,942 71,656 167,558 47,474 261,991 30,445 323,041 101,384 356,637 2256,816 2014 229,437  314,456 171,759 171,113 109,179 97,46 44,078 225,951 20,598 221,613 55,579 271,869 1933,092 2015 119,634  278,314 116,21 117,387 59,853 79,827 44,311 161,411 18,107 182,623 60,078 275,627 1516,447 2016 120,208  418,824 102,153 96,734 64,697 103,891 74,199 317,386 39,705 271,424 77,623 334,381 2031,225 2017 116,62  330,885 224,000 149,068 83,591 96,193 49,795 175,153 29,365 266,126 69,828 293,833 1884,457 2018 116,048  967,528 165,67 140,965 75,197 74,171 45,954 231,328 25,009 93,264 49,322 259,687 2244,143 2019 135,759  720,331 141,09 49,401 53,114 79,764 46,125 162,43 27,407 174,662 103,724 291,813 1991,62 2020 144,315  424,622 154,62 92,517 111,698 106,908 52,25 228,319 24,889 199,413 66,54 447,248 2053,339
Sumber: Hasil Analisis, 2023.

## 2. Analisis Data Hujan Citra Satelit
Pada  analisis  data  citra  satelit  ini  membahas  ekstraksi  data  dengan  menganalisis  hujan wilayah  citra  satelit  yang  digunakan  hal  ini  bertujuan  untuk  merubah  jenis  data  yang  dihasilkan citra satelit dari grid pixel menjadi tabulasi angka sehingga dapat digunakan untuk analisis.
a. Ekstraksi Data dan Analisis Hujan Wilayah
Data  hujan  satelit  menggunakan  3  jenis  data  yaitu  PERSIANN,  PERSIANN-CCS,  dan PERSIANN-CDR  yang  diperoleh  dari  CHRS  data  portal.  PERSIANN  memiliki grid hujan ukuran 0,25 o x 0,25 o setara dengan 27,83 km x 27,83 km sedangkan PERSIANN-CCS memiliki grid  hujan  ukuran  lebih  kecil  yaitu  0,04 o x 0,04 o setara  4,45  km  x 4,45  km,  dan  PERSIANN- CDR memiliki grid hujan ukuran 0,25 o x 0,25 o setara dengan 27,83 km x 27,83 km.
Aufa  Hanan  Almira  et  al.,  Koreksi  Bias  Data  Hujan  Satelit  Persiann  Sebagai  Alternatif  Pos  Stasiun  Hujan dengan Pendekatan Quantile Mapping di Sub Das Brantas Hulu
Data hujan satelit yang berbasis grid memerlukan proses transformasi menjadi file excel menggunakan software GIS. Sebelum proses transformasi, perlu dilakukan pemilihan grid yang berpengaruh  terhadap  wilayah  Sub  DAS  Brantas  Hulu  dengan  cara overlay pada  Sub  DAS Brantas  Hulu  dengan  peta grid hujan  satelit  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  4.5,  gambar  4.6, dan  gambar  4.  Untuk  melakukan  perhitungan  hujan  wilayah  Sub  DAS  Brantas  Hulu  berbasis hujan  satelit  menggunakan  metode grid thiessen  dengan  menghitung  koefisien  thiessen  grid- grid hujan satelit terhadap wilayah Sub DAS Brantas. Dari overlay peta tersebut menghasilkan jumlah  grid  hujan  satelit  yang  digunakan  dalam  penelitian,  untuk  hujan  satelit  PERSIANN menggunakan 5 grid sedangkan PERSIANN CCS menggunakan 49 grid dan PERSIANN CDR menggunakan  5 grid. Berikut  proses  ekstrasi  peta  setiap  skenario  ditampilkan  pada  gambar  di bawah ini:
Gambar 4. Peta Ekstraksi Data Hujan Citra Satelit PERSIANN Sub DAS Brantas Hulu Sumber: Hasil Analisa, 2023
Berdasarkan gambar 4. dari overlay peta tersebut terdapat 6 grid hujan satelit yang akan dicontohkan melalui 1 tahun data seperti tabel dibawah ini :
Tabel 6. Rekapitulasi Data Hujan PERSIANN Tahun 2017
Point id Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agst Sep Okt Nov Des 1 577.72 278.68 305.92 262.83 60.21 45.42 3.41 2.16 3.31 27.81 472 412.52 2 572.39 239.14 283.37 232.98 45.39 37.63 3.11 0.82 0.73 14.76 433.72 379.76 3 492.75 184.51 272.44 202.07 33.06 50.09 2.43 0.77 0 14.01 354.19 341.87 4 422.54 196.73 267.9 258.38 46.54 30.11 1.47 0.55 2.97 21.87 410.39 298.78 5 395.36 166.01 266.51 210.21 39.41 32.98 0.39 0.49 1.19 27.77 383.35 286.08 6 387.17 182.49 273.28 216.03 28.7 37.82 0.52 0 0.46 34.42 315.68 291.12
Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Untuk mengetahui luasan setiap grid yang berpengaruh di dalam lokasi penelitian, maka perlu  menggunakan  bantuan software GIS,  sedangkan  untuk  koefisien  thiessen  diperoleh  dari perbandingan luas masing-masing area pengaruh terhadap luasan total Sub DAS Brantas Hulu.
Tabel 7. Tabel Koefisien Grid Thiessen PERSIANN Kode Grid Luas Grid Koef 1 21.37 0.03 2 455.00 0.69 3 119.73 0.18 4 0.00 0.00 5 25.02 0.04 6 38.31 0.06 Jumlah 659,43 1
Sumber: Hasil Perhitungan, 2023.
Contoh  perhitungan  hujan  wilayah  Sub  DAS  Brantas  Hulu  berbasis  hujan  satelit PERSIANN pada bulan Januari 2017 sebagai berikut:
1) Data hujan satelit PERSIANN pada Bulan Januari 2017 diperoleh:
No Grid 1 = 577,72 mm No Grid 2 = 572,39 mm No Grid 3 = 492,75 mm No Grid 4 = 422,54 mm
No Grid 5 = 395,36 mm No Grid 6 = 387,17 mm
2) Hujan wilayah Sub DAS Brantas Hulu:
(0,03 x 577,72) + (0,69 x 572,39) + (0,18 x 492,75) + (0 x 422,54) + (0,04 x 395,36) + (0,06 x 387,17) = 540,62 mm Jadi  hujan  wilayah  Sub  DAS  Brantas  Hulu  pada  Bulan  Januari  2017  berbasis  hujan  satelit PERSIANN adalah 540,62.
Untuk rekapitulasi hasil perhitungan bulan yang lain mulai tahun 2008 – 2020 dapat dilihat pada Tabel 4.10 berikut :
Tabel 8. Tabel Rekapitulasi Hujan Rerata Wilayah Tahunan Sub DAS Brantas Hulu Berbasis Data Satelit PERSIANN Tahun CH Tahunan (mm) 2008 1849.755 2009 1523.969 2010 3189.734 2011 1962.166 2012 1805.594 2013 2450.848 2014 1489.358 2015 1767.196 2016 2737.568 2017 2152.743 2018 1541.440 2019 1512.792 2020 2427.259 Sumber: Hasil Analisis, 2023. Tabel 9. Tabel Hasil Perhitungan Rerata Wilayah Bulanan 2017 Sub DAS Hulu Berbasis Data Satelit
PERSIANN No. Tahun Bulan CH Hujan Bulanan (mm)
109
2017 Jan 540.62 110 Feb 224.44 111 Mar 280.89 112 Apr 226.49 113 May 42.43 114 Jun 39.98 115 Jul 2.74 116 Aug 0.79 117 Sep 0.68 118 Oct 16.68 119 Nov 411.75 120 Dec 365.24
Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Untuk mengetahui luasan setiap grid yang berpengaruh di dalam lokasi penelitian, maka perlu  menggunakan  bantuan software GIS,  sedangkan  untuk  koefisien  thiessen  diperoleh  dari perbandingan luas masing-masing area pengaruh terhadap luasan total Sub DAS Brantas Hulu.
Aufa  Hanan  Almira  et  al.,  Koreksi  Bias  Data  Hujan  Satelit  Persiann  Sebagai  Alternatif  Pos  Stasiun  Hujan dengan Pendekatan Quantile Mapping di Sub Das Brantas Hulu

## 3. Analisa Kalibrasi
Penelitian  ini  menggunakan  metode quantile  mapping guna  melakukan  koreksi  data geografis  berdasarkan  prediksi  terhadap  observasi  yang  telah  diketahui  distribusi  modelnya. Metode Quantile  Mapping merupakan  yang  menghubungkan  kuantil  CDF  data  stasiun  hujan  dan data citra satelit. Quantile mapping memiliki rumus sebagai berikut:
Keterangan : Po = data observasi Fo = fungsi distribusi kumulatif dari data observasi ( cumulative distribution function ) Fm = fungsi distribusi kumulatif daari data prediksi ( cumulative distribution function ) Pm = hasil data prediksi
Dalam  melakukan  analisis,  penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  R  dengan menggunakan Google  Colaboratory ,  yang  terdiri  dari  3  package  utama  yaitu: package  qmap (untuk  melakukan  proses  quantile  mapping), package  readxl (untuk  melakukan  input  data),  dan package tidyverse (untuk proses membuat plot dan grafik). Penelitian ini menggunakan 3 jenis data yaitu tahunan, bulanan dan harian menggunakan 4 variable yaitu thiessen (sebagai data observasi), PERSIANN,  PERSIANN  CCS,  PERSIANN  CDR  (sebagai  model).  Tahap  awal  yang  dilakukan setelah  memasukkan  data  adalah  dengan  menganalisis  secara  grafik  dan  statistic  untuk  koefisien korelasi  (R), normalized  root  mean  square  error (NRMSE), normalized  mean  absolute  error (NMAE) pada data awal sebelum dilakukan koreksi quantile mapping.
Gambar 6. Grafik data Stasiun Hujan x Persiann CCS periode tahunan Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Pada  gambar  6  dapat  dilihat  secara time  series dari  tahun  2008 –  2018  yang  menunjukkan perbandingan  antara  data  stasiun  hujan  dengan  citra  satelit  PERSIANN  CCS.  Pada  keseluruhan tahun  memiliki  kondisi  fluktuasi  sangat  berbeda,  sehingga  perlu  dilakukan  analisis  lebih  lanjut dalam hal ini adalah Quantile Mapping untuk menyamakan distribusi data.
Gambar 7. Grafik data Stasiun Hujan x Persiann CCS periode tahunan (setelah dikoreksi) Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Aufa  Hanan  Almira  et  al.,  Koreksi  Bias  Data  Hujan  Satelit  Persiann  Sebagai  Alternatif  Pos  Stasiun  Hujan dengan Pendekatan Quantile Mapping di Sub Das Brantas Hulu
Pada gambar 7. dapat dilihat secara time  series dari  tahun 2008 – 2018 yang menunjukkan perbandingan  antara  data  stasiun  hujan  dengan  citra  satelit  PERSIANN  CCS.  Pada  keseluruhan tahun memiliki kondisi fluktuasi yang hampir sama kecuali di tahun 2015 karena terjadi kenaikan pada PERSIANN CCS sedangkan data stasiun hujan mengalami penurunan. Tetapi tahun yang lain memiliki nilai yang lebih mendekati dengan stasiun hujan.
Proses  koreksi  bias  dengan quantile  mapping dilakukan  dengan  menggunakan  perintah “fitQmapQUANT” dan “doQmapQUANT” pada package qmap . Grafik dan hasil statistik koreksi bias per masing-masing metode dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 10. Hasil Pengujian Statistik Koefisien Korelasi (r)
Ket. St Hujan vs PERSIANN St Hujan vs PERSIANNCCS St Hujan vs PERSIANNCDR Harian Bulanan Tahunan Harian Bulanan Tahunan Harian Bulanan Tahunan Sebelum 0.373 0.868 0.787 0.337 0.830 0.656 0.407 0.871 0.821 Setelah 0.380 0.873 0.910 0.367 0.860 0.819 0.369 0.856 0.906
Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Tabel 11. Hasil Pengujian Statistik Normalized Root Mean Square Error (NRMSE)
Ket. St Hujan vs PERSIANN St Hujan vs PERSIANNCCS St Hujan vs PERSIANNCDR Harian Bulanan Tahunan Harian Bulanan Tahunan Harian Bulanan Tahunan Sebelum (%) 9.37 16.09 22.40 14.24 34.18 76.02 8.22 14.34 24.28 Setelah (%) 8.72 13.51 11.83 8.86 14.18 16.80 8.65 14.34 12.10
Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Tabel 12. Hasil Pengujian Statistik Normalized Mean Absolute Error (NMAE)
Ket. St Hujan vs PERSIANN St Hujan vs PERSIANNCCS St Hujan vs PERSIANNCDR Harian Bulanan Tahunan Harian Bulanan Tahunan Harian Bulanan Tahunan Sebelum (%) 5.18 10.75 15.43 6.98 20.68 66.62 4.74 9.80 17.87 Setelah (%) 4.72 8.92 8.11 4.73 9.22 12.17 4.74 9.76 7.98
Sumber: Hasil Analisis, 2023.

## 4. Uji Verifikasi
Tahap  terkahir  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  pengujian  verifikasi.  Tahap verifikasi  adalah  proses  untuk  menguji  kinerja  model  dengan  menggunakan  data  yang  berada  di luar  periode  kalibrasi.  Tujuannya  untuk  mendapatkan  nilai  korelasi  yang  menunjukkan  hubungan antara  data  model  dengan  data  hasil  pengukuran  di  lapangan.  Proses  verifikasi  dilakukan  dengan menggunakan  rumus  regresi  di  skenario  yang  terpilih  pada  tahap  kalibrasi.  Data  yang  akan digunakan adalah periode data hujan bulanan dan harian tahun 2019 dan 2020. Regresi linier yang memiliki  peningkatan  nilai  tertinggi  terdapat  pada  skenario  PERSIANN  CCS.  Hasil  analisis setelah  dilakukan  uji  verifikasi  yang  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  CDF  dapat  dilihat  seperti dibawah ini :
Gambar 8. Grafik CDF Harian Uji Verifikasi Data Stasiun Hujan dan PERSIANN CCS sebelum terkoreksi dan PERSIANN CCS terkoreksi Tahun 2019-2020 Periode Bulanan Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Gambar 9. Grafik CDF Harian Uji Verifikasi Data Stasiun Hujan dan PERSIANN CCS sebelum terkoreksi
Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Tabel 13. Rekapitulasi Uji Statistik Koefisien Korelasi (r) untuk Stasiun Hujan terhadap PERSIANN
CCS Keterangan St Hujan vs PERSIANNCCS Harian Bulanan Sebelum 0.387 0.887 Setelah 0.43 0.915 Sumber: Hasil Analisis, 2023. Tabel 14. Rekapitulasi Uji Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) untuk Stasiun Hujan terhadap PERSIANN CCS Keterangan St Hujan vs PERSIANNCCS Harian Bulanan Sebelum 31.03% 46.03% Setelah 16.91% 14.03% Sumber: Hasil Analisis, 2023. Tabel 15. Rekapitulasi Uji Normalized Mean Absolute Error (NMAE) untuk Stasiun Hujan terhadap

## PERSIANN CCS
Keterangan St Hujan vs PERSIANNCCS Harian Bulanan Sebelum 16.12% 31.67% Setelah 9.74% 10.07%
Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Tabel 16 menunjukkan peningkatan koefisien korelasi dari 0.387 ke 0.43 (harian) dan 0.887 ke  0.915  (bulanan).  Selain  itu,  terdapat  penurunan  normalized  root  mean  square  error  (NRMSE) dari  31.03%  ke  16.91%  (harian)  dan  46.03%  ke  14.03%  (bulanan).  Penurunan  normalized  mean absolute  error  (NMAE)  terjadi  dari  dari  16.12%  ke  9.74%  (harian)  dan  31.67%  ke  10.07% (bulanan).

## 5. Analisis Hujan Rencana
Curah  hujan  rencana  merupakan  curah  hujan  maksimum  yang  mungkin  terjadi  dalam periode  waktu  tertentu  yaitu  5  tahunan,  10  tahunan  dan  seterusnya.  Curah  hujan  untuk  periode ulang  tertentu  secara  statistic  dapat  diperkirakan  berdasarkan  seri  data  curah  hujan  bulanan maksimum tahunan dengan periode 13 tahun menggunakan analisis distribusi gumbel sebagaimana dijelaskan sebagai berikut:

## Tabel 16. Rekapitulasi curah hujan maksimum pada data curah hujan PERSIANN CCS
terkoreksi No Pos Hujan PERSIANN CCS PERSIANN CCS Terkoreksi 1 502.97 804.07 416.38 2 476.24 484.89 290.83 3 441.84 665.86 390.23 4 416.38 583.87 367.22 5 390.23 572.81 358.61 6 381.86 619.50 382.86 7 373.93 466.33 284.13 8 367.22 547.10 353.10 9 358.61 840.94 441.84 10 353.1 892.85 476.24 11 340.02 934.72 502.97 12 290.83 794.06 373.93 13 284.13 618.21 340.02
Sumber: Hasil Analisis, 2023.
Tabel 17. Rekapitulasi Curah Hujan Rencana Kala Ulang
Kala Ulang Yt Kt Rt St. Hujan (mm) Rt PERSIANN CCS (mm) Rt PERSIANN CCS Terkoreksi (mm) 2 0.3665 0.141 374.167 657.662 374.167 5 1.4999 0.996 444.408 828.681 444.409 10 2.2502 1.748 490.907 941.834 490.908 25 3.1985 2.699 549.677 1084.982 549.679 50 3.9019 3.405 593.270 1191.118 593.272 100 4.6001 4.105 636.541 1296.469 636.543 Sumber: Hasil Analisis, 2023.

## SIMPULAN
Dari hasil analisis dan pembahasan didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut: Untuk  membandingkan  antara  data  stasiun  hujan  dengan  citra  satelit  baik  harian,  bulanan, maupun tahunan maka bisa diujikan dengan koefisien korelasi (r), normalized root mean square error (NRMSE),  dan normalized  mean  absolute  error (NMAE).  Nilai  koefisien  korelasi  terendah  antara data  stasiun  hujan  dengan  citra  satelit  menunjukkan  dimiliki  oleh  citra  PERSIANN  CCS  sebesar 0.337  (harian),  0.830  (bulanan),  dan  0.656  (tahunan).  Nilai normalized  root  mean  square  error (NRMSE)  tertinggi  antara  data  stasiun  hujan  dengan  citra  satelit  menunjukkan  dimiliki  oleh  citra PERSIANN CCS sebesar 14.24% (harian) 34.18% (bulanan), dan 76.02% (tahunan). Nilai normalized mean  absolute  error (NMAE)  tertinggi  antara  data  stasiun  hujan  dengan  citra  satelit  menunjukkan dimiliki  oleh  citra  PERSIANN  CCS  sebesar  6.98%  (harian),  20.68%  (bulanan),  dan  66.62% (tahunan).
Pengujian  kalibrasi  dilakukan  setelah  melakukan  quantile  mapping  data  citra  satelit  terhadap stasiun  hujan.  Untuk  mengetahui  seberapa  besar  peningkatan  kualitas  data  dapat  dilakukan  dengan melakukan  perhitungan  selisih  dalam  persentase  antara  data  citra  satelit  setelah  terkoreksi  dan sebelum  terkoreksi.  Pada  peningkatan  koefisien  korelasi,  PERSIANN  CCS  memiliki  nilai  tertinggi yaitu  dari  0.337  ke  0.367  (harian),  0.830  ke  0.860  (bulanan),  dan  0.656  ke  0.819  (tahunan).  Pada penurunan normalized  root  mean  square  error (NRMSE),  PERSIANN  CCS  memiliki  penurunan tertinggi  yaitu  dari  14.24%  ke  8.86%  (harian),  34.18%  ke  14.18%  (bulanan),  dan  76.02%  ke  16.8% (tahunan).  Pada  penurunan  normalized  mean  absolute  error  (NMAE),  PERSIANN  CCS  memiliki penurunan tertinggi yaitu dari 6.98% ke 4.73% (harian), 20.68% ke 9.22% (bulanan), dan 66.62% ke 12.17% (tahunan).
Verifikasi  dilakukan  untuk  mengafirmasi  model  regresi quantile  mapping yang  telah dikalibrasi. Pada tahap kalibrasi didapatkan bahwa model regresi quantile mapping terpilih yang akan digunakan  di  pengujian  verifikasi.  Model  regresi  quantile  mapping  yang  dimaksud  adalah  y  = 3.884113  +  0.182626*PERSIANN  CCS  (harian)  dan  y  =  50.41334  +  0.46072  *Persiann  CCS (bulanan).  Pada  tahap  verifikasi,  menunjukkan  peningkatan  koefisien  korelasi  dari  0.387  ke  0.43
(harian)  dan  0.887  ke  0.915  (bulanan).  Selain  itu,  terdapat  penurunan normalized  root  mean  square error (NRMSE)  dari  31.03%  ke  16.91%  (harian)  dan  46.03%  ke  14.03%  (bulanan).  Penurunan normalized mean absolute error (NMAE) terjadi dari dari 16.12% ke 9.74% (harian) dan 31.67% ke 10.07%  (bulanan).  Sehingga  didapatkan  bahwa  model  regresi  quantile  mapping  PERSIANN  CCS menjadi yang terbaik dalam memperbaiki kualitas data.

## DAFTAR PUSTAKA
Azka, M. A., Sugianto, P. A., Silitonga, A. K., & Nugraheni, I. R. (2018). Uji akurasi produk estimasi curah hujan Satelit GPM IMERG di Surabaya, Indonesia. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca , 19 (2), 83-88.
Batu, Kota, and Propinsi Jawa Timur Malang. "Menakar Kesiapsiagaan Penduduk Desa Wisata dalam Menghadapi Bencana Banjir Bandang." Kajian Penanggulangan Bencana di Perkotaan (2023): 3.
Batu, Kota, and Propinsi Jawa Timur Malang. "Menakar Kesiapsiagaan Penduduk Desa Wisata dalam Menghadapi Bencana Banjir Bandang." Kajian Penanggulangan Bencana di Perkotaan (2023): 3.
Ebrahimian,  H.,  Dialameh,  B.,  Hosseini-Moghari,  S.  M.,  &  Ebrahimian,  A.  (2020).  Optimal conjunctive use of aqua-agriculture reservoir  and irrigation canal for paddy fields (case  study: Tajan irrigation network, Iran). Paddy and water environment , 18 , 499-514.
Hsu, Kou-lin, et al. "Precipitation estimation from remotely sensed information using artificial neural networks." Journal of Applied Meteorology and Climatology 36.9 (1997): 1176-1190.
Krisnayanti,  Denik  Sri,  Davianto  Frangky  B.  Welkis,  Fery  Moun  Hepy,  and  Djoko  Legono.  (2020). Evaluasi  Kesesuaian  Data  Tropical  Rainfall  Measuring  Mission  (TRMM)  Dengan  Data  Pos Hujan  Pada  Das  Temef  Di  Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan.  Jurnal  Sumber  Daya  Air, 16(1),51–62.
Kusuma  Sari,  D.A.,  2022. DAMPAK  BANJIR  BANDANG  DAN  UPAYA  PENCEGAHANNYA  DI MASA  DEPAN  OLEH  PETANI  KECAMATAN  BUMIAJI  KOTA  BATU (Doctoral  dissertation, Universitas Muhammadiyah Malang).
Nguyen,  Phu,  et  al.  "The  PERSIANN  family  of  global  satellite  precipitation  data:  A  review  and evaluation of products." Hydrology and Earth System Sciences 22.11 (2018): 5801-5816. Sorooshian, S., Hsu, K. L., Gao, X., Gupta, H. V., Imam, B., & Braithwaite, D. (2000). Evaluation of PERSIANN  system  satellite-based  estimates  of  tropical  rainfall. Bulletin  of  the  American Meteorological Society , 81 (9), 2035-2046.
Syaifullah,  M.  (2014).  Validasi  Data  TRMM  Terhadap  Data  Curah  Hujan  Aktual  Di  Tiga  DAS  Di Indonesia. Jurnal Meterologi Dan Geofisika , 109-118.
Vernimmen. (2012). “Evaluation  and bias correction of satellite rainfall data dor drought  monitoring in Indonesia”, Hydrolgi and Earth System Science, vol. 16, hal. 133-146.