Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.4.943 Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 819-830 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## MAPPING RAINFALL [ISOHYET] IN AREAS WITH A SHORTAGE OF RAIN STATIONS USING MANUAL STATION TECHNIQUE AND PRECTOTCORR MERRA-

## 2 DATA ANALYSIS
Gunawan Prayitno *1 , Gerry Novand Kaunang 2 , Akhmad Amiruddin Natsir 3
1,2 Informatics Program Study, STMIK PESAT NABIRE, Indonesia Email: 1 gunawanprayitno@stimikpesatnabire.ac.id , 2 gerrykampusemail@gmail.com , 3 akhmadamiruddin89@gmail.com
(Article received: March 02, 2023; Revision: June 15, 2023; published: August 18, 2023)

## Abstract
Rainfall observation data from each rain station in an area is so important to measure the intensity of rainfall in that region. The number of rain stations that are not ideal will affect the process of acquiring rainfall data which is  the  primary  data  required  for  regional  rainfall  mapping.  This  study  uses  the  manual  station  technique  and analysis of satellite precipitation data as an alternative aid for mapping annual rainfall with the Isohyet method for areas constrained by a shortage of rain stations like the Nabire Regency area. The purpose of the research was to study the intensity of rainfall in the Nabire Regency area based on data PRECTOTCORR, bias-corrected precipitation by MERRA-2 for the last ten years of precipitation data from 2014-2023 taken from the POWER- NASA  climate  map  and  managed  through  ArcGIS  software.  The  area  of  Nabire  Regency  with  12.075,00 km 2 includes  the  category  of  place  with  high  rainfall  intensity  where  the  average  rainfall  ranges  from  2000  mm  – 5000  mm  per  year.  The  results  of  rainfall  mapping  with  IDW  (Inverse  Distance  Weighting)  interpolation  and Kriging interpolation  show that there are several areas with the highest rainfall, Napan, Siriwo, Kimi, Menou, and  Dipa,  while  the  lowest  rainfall  areas  are  in  the  coastal  areas,  Teluk  Umar  and  the  northern  region  of Wapoga.
Keywords : annual rainfall, IDW, Isohyet method, Kriging, manual station, PRECTOTCORR

## PEMETAAN CURAH HUJAN [ISOHYET] PADA WILAYAH KURANG STASIUN HUJAN MENGGUNAKAN TEKNIK STASIUN MANUAL DAN ANALISA DATA PRECTOTCORR MERRA-2

## Abstrak
Data  pengamatan  curah  hujan  dari  setiap  stasiun  hujan  pada  satu  wilayah  sangat  penting  untuk  mengukur intensitas  curah  hujan  di  wilayah  itu.  Jumlah  stasiun  hujan  yang  tidak  ideal  akan  berpengaruh  pada  proses akuisisi  data  curah  hujan  yang  merupakan  kebutuhan  data  primer  untuk  pemetaan  curah  hujan  wilayah. Penelitian  disini  menggunakan  teknik  stasiun  manual  dan  analisis  data  presipitasi  satelit  sebagai  alternatif bantuan  untuk  pemetaan  curah  hujan  tahunan  dengan  metode  Isohyet  bagi  wilayah  terkendala  kekurangan stasiun  hujan  seperti  daerah  Kabupaten  Nabire.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mempelajari  intensitas curah  hujan  yang  ada  di  wilayah  Kabupaten  Nabire  berdasarkan  data  PRECTOTCORR  yaitu  presipitasi terkoreksi bias oleh MERRA-2 untuk data presipitasi sepuluh tahun terakhir dari tahun 2014-2023 yang diambil dari  peta  iklim  POWER-NASA  dan  dikelola  melalui  perangkat  lunak  ArcGIS.  Wilayah  Kabupaten  Nabire dengan  luas  12.075,00 km 2 masuk  dalam  kategori  wilayah  dengan  intensitas  curah  hujan  yang  tinggi  dimana rata-rata curah hujan mencapai rentang 2000 mm – 5000 mm per tahunnya. Hasil pemetaan curah hujan dengan interpolasi  IDW  (Inverse  Distance  Weighting)  dan  interpolasi  Kriging  menunjukkan  bahwa  terdapat  beberapa wilayah  dengan  curah  hujan  tertinggi  yaitu  Napan,  Siriwo,  Kimi,  Menou,  dan  Dipa,  sedangkan  untuk  wilayah curah hujan terendah berada di daerah wilayah pesisir pantai yaitu Teluk Umar dan wilayah utara Wapoga.
Kata kunci : curah hujan tahunan, IDW, Kriging, metode Isohyet, PRECTOTCORR, stasiun manual
1. PENDAHULUAN
Data  curah  hujan  dari  titik-titik  stasiun  hujan terdekat  yang  ada  dalam  suatu  wilayah  penelitian menjadi  kunci  utama  untuk  pembuatan  peta  curah
hujan.  Semakin  optimal  jumlah  titik  stasiun  hujan dengan  data  yang  tekumpul  akan  semakin  baik dalam  hasil  pemetaannya.  Sedangkan  jika  titik-titik stasiun  hujan  sangat  sedikit  jumlahnya  terlebih  jika kerapatan  jaringan  stasiun  terlalu  berjauhan  dari standar normal seperti luas wilayah kabupaten, maka nantinya  sekian  persen  besar  data  peta  yang dihasilkan  hanya  merupakan  estimasi  perhitungan dari  titik  acuan  yang  kurang  ideal  hingga  hasil estimasi  kurang spesifik  atau mewakili  data sebaran curah  hujan  pada  cakupan  luas  wilayah  yang  ada. Hal ini bisa mengurangi akurasi prediksi curah hujan karena  intensitas,  sebaran,  dan  kedalaman  curah hujan  berbeda-beda  dan  tidak  merata  di  setiap wilayah, maka penempatan dan pola sebaran stasiun pencatat  hujan  harus  tepat  agar  dapat  memberikan data  yang  mewakili  lokasi  stasiun  tersebut  [1]. Intensitas  dan  durasi  hujan  menentukan  perbedaan jumlah jatuhnya air hujan di tiap wilayah [2].
Sebaran  stasiun  pengamatan  curah  hujan  yang belum  merata  masih  menjadi  kendala  di  Indonesia [3]  [4],  seperti  pada  Kabupaten  Nabire  yang memiliki luas sebesar
12.075,00 km 2
(4,662,18 sq mi)  dan  diketahui  hanya  memiliki  1 stasiun  hujan  BMKG  yang  terletak  di  ibu  kota Nabire  (luas  127,00  km²).  Sedangkan  untuk  standar World Meteorological Organization (WMO) menetapkan kerapatan jaringan stasiun hujan dengan kerapatan  minimum  suatu  wilayah  adalah  100-250 km 2 /stasiun  [5].  Kebijakan  pengadaan  pos  hujan yang  bertugas  untuk  memantau  curah  hujan  pun masih  tergolong  baru.  Ditemukan  pula  masih  ada kekosongan data yang terjadi pada data curah hujan yang  ada  pada  tahun-tahun  tertentu.  Jarak  antara stasiun-stasiun  hujan  yang  paling  terdekat  berada sangat  jauh  di  wilayah  kabupaten  tetangga  yang berjarak  berkali-kali  lipat  lebih  dari  standar  jarak normal  jaringan  stasiun  hujan  menurut  WMO.  Oleh karena  itu  bisa  diasumsikan  bahwa  jumlah  stasiun yang ada belum ideal  untuk melakukan pengamatan curah hujan wilayah secara menyeluruh.
Presipitasi  adalah  bagian  dari  siklus  hidrologi di  mana  air  jatuh  dari  atmosfer  ke  permukaan  bumi yang  jika    dalam  bentuk  cair  disebut  hujan,  namun jika  berbentuk  padat  disebut  salju.  Di  Indonesia sendiri  yang  beriklim  tropis  presipitasi  tersebut biasanya jatuh dalam bentuk cair sehingga dikatakan sebagai  hujan  [6].  Oleh  karena  itu,  dapat dipersepsikan  bahwa  presipitasi  itu  sendiri  adalah merupakan  sebuah  fenomena  proses  jatuhnya  air hujan. Hujan sering dianggap presipitasi (Triatmodjo,  2008).  Presipitasi  ini  diukur  dalam satuan  milimeter  (mm).  Untuk  tujuan  penelitian, dapat  mengambil  alternatif  sumber  data  presipitasi global  di  salah  satu  situs  penyedia  informasi  peta iklim yaitu POWER-NASA ( Prediction of Worldwide Energy Resource - National Aeronautics and  Space  Administration )  atau  prediksi  sumber daya energi seluruh dunia - Badan Penerbangan dan Antariksa  (Amerika  Serikat),  untuk  rekap  curah
hujan  tahunan  misalnya  pada  rentang  sepuluh  tahun terakhir  dari  hasil  reanalisis  ( retrospective  analysis ) data oleh MERRA-2 NASA.
Modern-Era Retrospective analysis for Research and Application (Analisis Retrospektif Era Modern  untuk  Penelitian  dan  Aplikasi)  ke-2 (MERRA-2) NASA  mewakili  teknologi  termutakhir dikelasnya  untuk  sistem  analisis  ulang  atmosfer, yaitu  model NASA’s  Goddard  Earth  Observing System (GEOS). Produk analisis ini menggabungkan banyak  kemajuan  dalam  analisis  presipitasi,  secara khusus,  penggunaan  koreksi  bias  dalam  total presipitasi  (TP) PRECTOTCORR ( bias-corrected total  precipitation )  MERRA-2  [7]. MERRA-2 merupakan  analisis  ulang  global  jangka  panjang pertama  yang  mengasimilasi  pengamatan  aerosol berbasis  ruang  dan  mewakili  interaksinya  dengan proses  fisik  lainnya  dalam  sistem  iklim.  Pada  area kompleks,  data  bias  bisa  menjadi  kelemahan pengamatan satelit. Namun diyakini sistem reanalisis MERRA-2 dengan keunggulan PRECTOTCORR  mampu  memberikan  hasil  terbaik untuk  total  presipitasi  dengan  koreksi  data  bias, bahkan  berpotensi  untuk  mengisi  data  kosong  pada data pengamatan BMKG di masa lalu [8].
Peta  curah  hujan  termasuk  dalam  jenis  peta tematik  yang  memberikan  informasi  permukaan bumi  bertema  cuaca  dan  iklim  [9].  Pembuatan  peta curah  hujan  selain  untuk  mempelajari  intensitas curah  hujan  dan  prediksi  hujan  di  kawasan  tertentu, juga  sangat  bermanfaat  untuk  kajian  penelitian geografis  lainnya.  Misalnya  pada  bidang  pertanian untuk produktivitas pangan [10]; tata ruang kawasan hutan [3]; penelitian mitigasi bencana hidrometeorologi  [11]:  seperti  prediksi  rawan  banjir [12], termasuk banjir lahar dingin [13], zonasi rawan tanah  longsor  [14],  potensi  kebakaran  hutan  dan lahan  [15],  dan  sebagainya.  Pada  kenyataannya, dapat  ditelusuri  bahwa  penelitian  penting  seperti mitigasi  rawan  bencana  alam  di  daerah  ini  masih tergolong  sedikit  dikarenakan  kurangnya  bahan- bahan  parameter  penelitian  yaitu  seperti  peta  curah hujan.  Salah  satu  metode  yang  sering  digunakan untuk  pemetaan  curah  hujan  adalah  menggunakan metode Isohyet dengan teknik interpolasi.
Berangkat dari penjabaran yang telah dipaparkan di atas melatarbelakangi tujuan diadakannya  penelitian  untuk  pemetaan  intensitas curah  hujan  ini,  khususnya  yang  terjadi  dalam rentang sepuluh tahun terakhir di Kabupaten Nabire.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  teknik  stasiun  manual  dan  analisa  informasi data  presipitasi  satelit (PRECTOTCORR)  MERRA- 2  NASA  dengan  metode  Isohyet.  Penelitian dilakukan  terhadap  wilayah  batas  administrasi Kabupaten Nabire dan dikhususkan pada data curah hujan  untuk  sepuluh  tahun  terakhir  dimulai  dari rentang  waktu  tanggal  1  Februari  2014  sampai
dengan  31  Januari  2023.  Kerangka  penelitian disusun  dalam  bentuk flowchart yang  dapat  dilihat pada gambar berikut ini (gambar 1)..
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berikut keterangan sesuai gambar flowchart : a) Mulai ( Start ).
b) Studi  literatur  meliputi  pencarian masalah  yang akan  diteliti,  mencari  informasi,  dan  meneliti beberapa  teori  dasar  yang  berkaitan  dengan masalah  yang  diteliti,  dalam  hal  ini  tentang pemetaan  curah  hujan  tahunan  pada  suatu daerah .
c) Unduh  peta  wilayah  yakni  peta  yang  akan digunakan  untuk  penelitian  yaitu shapefile (.shp) untuk peta batas administrasi kabupaten/kota di wilayah Indonesia.
d) Memotong peta sesuai batas administrasi dalam hal  ini  adalah  sesuai  batas  wilayah  Kabupaten Nabire.  Membuat grid peta  pada  peta  sesuai batas  wilayah  kemudian  ditentukan  titik  pusat yang  merupakan  titik  stasiun  hujan  manual, selanjutnya diadakan kalkulasi untuk mendapatkan  titik  koordinat  X  untuk longitude dan Y untuk latitude untuk lokasi tiap stasiun.
e) Akuisisi  data  disini  yaitu  menggambil  data presipitasi  satelit  dari  situs  POWER-NASA pada  titik  lokasi  stasiun  dengan  memasukkan koordinat yang telah didapatkan.
f) Analisis  data  presipitasi,  dalam  hal  ini menganalisis  data  hasil  rekap  curah  hujan  per sepuluh  tahun  PRECTOTCORR  yang  terdiri dari  data  curah  hujan  untuk  hitungan  hari/DoY ( Day  of  Year )  dari  rentang  rekaman  tanggal  1 Februari 2014 – 31 Januari 2023.
g) Input data  yakni  memasukkan  rerata  hasil analisa  data  presipitasi  dari  setiap  stasiun melalui aplikasi ArcGIS.
h) Melakukan  kalkulasi  teknik  interpolasi  IDW ( Inverse Distance Weighting ) dari data yang di- input di ArcGIS.
i) Melakukan kalkulasi teknik interpolasi Kriging.
j) Mengkonversi  hasil  data  yang  berupa raster ke dalam  bentuk  poligon  untuk  desain  peta  curah hujan (peta Isohyet).
k) Reklasifikasi  rerata curah hujan ke dalam enam interval  yaitu  berdasarkan  rerata  per  500  mm agar  lebih  teratur  dan  jelas  untuk  klasifikasi parameter.
l) Selesai ( End ).

## 2.1. Teknik Stasiun Manual
Teknik  stasiun  manual  merupakan  suatu metode  untuk  menciptakan  titik  stasiun  secara manual sebagai alternatif pengganti kendala keterbatasan  stasiun  pengamatan  curah  hujan  di suatu  wilayah.  Dengan  fasilitas  data  presipitasi satelit sesuai koordinat stasiun, maka stasiun manual pun  berfungsi  layaknya  sebuah  stasiun  hujan imajiner  lengkap  dengan  data  curah  hujan  dengan time-series .
Di  tahap  ini  peneliti  melakukan pinpoint pada peta  iklim  untuk  menentukan  titik  lokasi  stasiun hujan  yang  diperlukan  dengan  terlebih  dahulu membuat  titik-titik  stasiun  hujan  pada  peta  wilayah terkait dan melakukan kalkulasi  untuk mendapatkan titik  koordinat  X  dan  Y.  Setelah  itu  dilanjutkan dengan mengakuisisi data presipitasi satelit dari peta iklim  (seperti  POWER-NASA)  sesuai  koordinat untuk proses pemetaan melalui aplikasi ArcGIS.

## Perancangan Peta
Proses pemetaan curah hujan disini menggunakan  fitur  suatu  perangkat  lunak  komputer yaitu  ArcGIS  yang  merupakan  kumpulan  perangkat lunak  sistem  informasi  geografis  (GIS)  produksi Esri.  Selain  pemetaan,  ArcGIS  efektif  membantu para praktisi GIS dalam menganalisis, memodelkan, dan  mengelola  data  spasial  [16].  Untuk  proses kegiatan  perancangan  peta  melalui  ArcGIS  akan digambarkan dalam bentuk UML ( Unified Modelling  Language )  yaitu  dalam Use  Case Diagram (gambar  2), Activity  Diagram (gambar 3), dan Sequence Diagram (gambar 4).
Diagram use  case menggambarkan  interaksi antara  satu  atau  lebih  aktor  dan  sistem  yang  sedang dibuat. Diagram  aktivitas ( activity ) menggambarkan alur  kerja  atau  operasi  dari  suatu  sistem,  sedangkan
822 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 819-830
diagram  urutan  ( sequence )  adalah  diagram  yang menjelaskan interaksi objek-objek dan menunjukkan tanda  atau  petunjuk  komunikasi  antara  objek-objek tersebut.
Gambar 2. Use Case Diagram
Gambar 3. Activity Diagram
Gambar 4. Sequence Diagram

## 2.2. Metode Isohyet
Salah  satu  metode  pemetaan  dalam  kajian penelitian hidrologi untuk rekap curah hujan tahunan yaitu  menggunakan  metode  Isohyet.  Isohyet  adalah garis  yang  menghubungkan  titik-titik  dengan kedalaman hujan yang sama. Dalam metode Isohyet diasumsikan  bahwa  jumlah  curah  hujan  di  daerah antara  dua  garis  Isohyet  terdistribusi  secara  merata dan  sama  dengan  rata-rata  dari  kedua  garis  Isohyet [17].
Didalam penggambaran peta curah hujan (peta Isohyet)  menggunakan  teknik-teknik  interpolasi. Teknik  ini  merupakan  metode  matematis  untuk mengestimasi  data  pada  lokasi  dengan  data  kosong berdasarkan  data  sampel.  Pada  penelitian  ini menggunakan dua teknik interpolasi yaitu interpolasi IDW dan interpolasi Kriging .
Interpolasi IDW
Metode  IDW  ( Inverse  Distance  Weighting ) adalah metode interpolasi tradisional yang memperhitungkan  jarak  sebagai  bobot.  Jarak  yang dimaksud  disini  adalah  jarak  (datar)  dari  titik  data (sampel) ke blok yang akan diestimasi. Oleh karena itu,  semakin  dekat  titik  sampel  dengan  blok  yang akan  diestimasi,  semakin  besar  bobotnya,  begitu pula  sebaliknya  (Hadi,  2013).  Rumus  persamaan IDW (1) [18]:
𝒁 𝒈 = ∑ 𝒁 𝒊 𝑾 𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 ∑ 𝑾 𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 ;        𝑾 𝒊 = 𝟏 𝒅 𝒊 𝒌 … (1)
𝑍 𝑔 = perkiraan nilai pada titik g 𝑍 𝑖
= nilai yang diketahui 𝑑 𝑖 = jarak titik i dan titik g 𝑘 = parameter pemulusan dari perkiraan permukaan 𝑊 𝑖 = bobot 𝑛 = jumlah titik terukur interpolasi

## Interpolasi Kriging
Metode  Kriging  yang  mengusung Weighted Moving Average dalam geostatistik digunakan untuk mengestimasi  nilai  karakteristik 𝑍̂ pada  titik-titik non  sampling  dengan  mempertimbangkan  korelasi spasial dalam data sesuai dengan informasi fitur dari
titik-titik  sampling 𝑍 di  sekitarnya  (Puspita,  2013). Rumus persamaan Kriging (2):
𝒁 ̂(𝒔) − 𝒎(𝒔) = ∑ 𝝀 𝒊 [𝒁(𝒔 𝒊 ) − 𝒎(𝒔 𝒊 )] 𝒏 𝒊=𝟏 … (2) 𝑠, 𝑠 1 = lokasi untuk estimasi dan salah satu lokasi data
berdekatan dinyatakan i 𝑚(𝑠) = nilai ekspektasi dari 𝑍(𝑠) 𝑚(𝑠 𝑖 ) = nilai ekspektasi dari 𝑍(𝑠 𝑖 )
𝜆 𝑖 = faktor bobot
𝑛 = banyaknya data sampel estimasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  proses  pembuatan  peta  curah  hujan tahunan  pada  suatu  wilayah  yang  kurang  akan stasiun  hujan  tentu  akan  sangat  kesulitan  mencari acuan  untuk  proses  akuisisi  data  dan  tahap pemetaan.  Namun  dengan  memanfaatkan  teknologi terkini yaitu aplikasi sistem informasi geografis serta data  pengamatan  iklim  seperti  yang  disediakan  oleh badan  NASA,  bisa  dijadikan  alternatif  data  primer maupun sekunder sebagai bahan penelitian.
Data  curah  hujan  disini  mengambil  produk PRECTOTCORR MERRA-2 oleh Kantor
Pemodelan dan Asimilasi Global (GMAO) Goddard- NASA  [19]  yang  dapat  diakses  melalui  situs POWER-NASA (gambar 5).
Gambar 5. PRECTOTCORR MERRA-2 by Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) of NASA Goddard Space Flight Centre
Inti utama dari teknik stasiun manual ini adalah tersedianya  fasilitas  data  curah  hujan  satelit  NASA
melalui reanalisis MERRA-2 untuk  presipitasi  ( with time-series ) yaitu PRECTOTCORR .

## 3.1. Teknik Stasiun Manual
Langkah pertama adalah dengan membuat grid terlebih  dahulu  pada  peta  batas  administrasi kabupaten  yang  didapatkan.  Kegiatan  ini  dilakukan untuk  dapat  mengakumulasi  secara  presisi  batas- batas terluar yang masuk dalam zona pemetaan (fitur grid ),  yang  tujuannya  untuk  merangkup  seluruh daerah pada peta wilayah agar spesifik  sesuai  target penelitian. Luas pada wilayah grid (km 2 ) ditentukan sesuai  kebutuhan  data  ideal  untuk  pemetaan  atau yang  dianggap  penting  oleh  peneliti.  Setelah merancang grid selesai  barulah  menentukan  titik pusat dari setiap grid sebagai cikal bakal titik stasiun hujan manual (gambar 6).
Tahap penting selanjutnya melakukan kalkulasi untuk  mendapatkan  koordinat  X  dan  Y  ( exact location  on  Earth )  dari  setiap  stasiun    (gambar  7), yang  nantinya  berfungsi  sebagai  acuan  saat melakukan pinpoint pada  peta  iklim  untuk  proses akuisisi data presipitasi sesuai lokasi stasiun.
Gambar 7. Map of Longitude (X) and Latitude (Y) Coordinates
Tabel 1. Stasiun Manual dengan Koordinat X dan Y Manual Station Longitude (X) Latitude (Y) A1 134.82365 -2.361332 B1 134.82365 -2.810993 B2 135.273311 -2.810993 B3 135.722972 -2.810993 B4 136.172633 -2.810993 C1 134.82365 -3.260654 C2 135.273311 -3.260654 C3 135.722972 -3.260654 C4 136.172633 -3.260654 D1 134.82365 -3.710315 D2 135.273311 -3.710315 D3 135.722972 -3.710315 D4 136.172633 -3.710315
Dengan hasil titik koordinat X untuk longitude dan  Y  untuk latitude dari  masing-masing  stasiun (tabel  1)  kemudian  melakukan  proses  akuisisi  data presipitasi  dari  tiap  stasiun  hujan  manual  dengan melakukan pinpoint pada  situs  peta  iklim  POWER- NASA dengan cara memasukkan titik-titik koordinat yang  ada  (gambar  8).  Target  data  yang  diinginkan
adalah  data  curah  hujan  (presipitasi)  sepuluh  tahun terakhir dalam hitungan hari/DoY ( Day of Year ) dari
tanggal  1  Februari  2014  sampai  dengan  31  Januari 2023 untuk tiap stasiun hujan manual.
Gambar 8. Lokasi Titik Stasiun Hujan Manual pada Peta Iklim Global POWER-NASA Berdasarkan Koordinat (Sumber: https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer )
Dengan  akuisisi  data  presipitasi  (curah  hujan) per  hari  berhasil,  diikuti  dengan  menghitung  rerata curah hujan per tahun yang didapatkan untuk  setiap stasiun hujan. Hasil akuisisi data berupa
PRECTOTCORR  MERRA-2  yang  merupakan  data presipitasi  dengan  data  bias-terkoreksi  (mm/hari) [7].  Berikut  ini  adalah  rerata  per  tahun  data presipitasi dari tiap stasiun hujan manual (tabel 2).
Tabel 2 . Data Presipitasi ( Sum of PRECTOTCORR) Sepuluh Tahun dari Tiap Stasiun Hujan Stasiun Hujan Tahun Presipitasi (1 Februari 2014 – 31 Januari 2023) Rata-rata (mm/tahun) 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 A1 2386.29 1747.47 2935.61 2870.81 2061.21 2199.98 2239.82 3485.71 780.72 262.31 2096.993 B1 2604.62 1757.3 3449.01 3092.29 2204.76 2310.07 2699.53 2777.6 786.31 313.15 2199.464 B2 2604.62 1757.3 3449.01 3092.29 2204.76 2310.07 2699.53 2777.6 786.31 313.15 2199.464 B3 2698.14 1728.21 3258.81 3112.88 2141.28 2289.24 2648.71 3047.59 913.4 243.41 2208.167 B4 2929.19 2327.69 4268.93 4388.23 3007.79 2972.36 3648.27 5204.54 1761.09 171.66 3067.975 C1 3013.84 2882.37 5197.18 4672.93 3361.45 3254.77 4289.88 4129.96 2581.57 388.65 3377.26 C2 3013.84 2882.37 5197.18 4672.93 3361.45 3254.77 4289.88 4129.96 2581.57 388.65 3377.26 C3 3261.19 2959.38 5366.96 4987.37 3553.26 3467.26 4521.52 4474.41 6781.36 407.99 3978.07 C4 3068.32 2383.82 4475.35 4729.93 3254.11 3096.42 4040.42 4156.48 18558.1 939.96 4870.288 D1 3013.84 2882.37 5197.18 4672.93 3361.45 3254.77 4289.88 4129.96 2581.57 388.65 3377.26 D2 3013.84 2882.37 5197.18 4672.93 3361.45 3254.77 4289.88 4129.96 2581.57 388.65 3377.26 D3 3261.19 2959.38 5366.96 4987.37 3553.26 3467.26 4521.52 4474.41 6781.36 407.99 3978.07 D4 3068.32 2383.82 4475.35 4729.93 3254.11 3096.42 4040.42 4156.48 18558.1 939.96 4870.288
Dari  hasil analisa data curah hujan, didapatkan jumlah  rerata  ( average )  dan  tingkat  curah  hujan
sepuluh  tahun  terakhir  tiap  stasiun  dari  1  Februari 2014 sampai dengan 31 Januari 2023 (gambar 9).
Gambar 9. Tingkat Intensitas Curah Hujan

## 3.2. Metode Isohyet
Pemetaan  curah  hujan  disini  menggunakan metode  Isohyet  dengan  teknik  interpolasi  IDW  dan interpolasi  Kriging.  Kedua  teknik  ini  menghasilkan produk  peta  intensitas  curah  hujan  sesuai  dengan karakteristiknya masing-masing, IDW dengan estimasi  determenistik  (matematis),  sedangkan Kriging dengan estimasi stochastik (statistik).
1) Hasil output pemetaan dengan teknik interpolasi
IDW  beserta  grafik  intensitas  curah  hujan (gambar 10).
(a) (b)
Gambar 10. Peta Raster Hasil Interpolasi IDW (a), Klasifikasi Intensitas Curah Hujan IDW (b)
2) Hasil output pemetaan dengan teknik interpolasi Kriging  beserta  grafik  intensitas  curah  hujan (gambar 11).
(c) (d)
Gambar 11. Peta Raster Hasil Interpolasi Kriging (c), Klasifikasi Intensitas Curah Hujan Kriging (d)
Dari hasil peta data raster kemudian dikonversi kedalam  poligon  untuk  desain  peta  Isohyet.  Agar memudahkan  pengukuran  parameter  kelas  curah hujan dilakukan pengklasifikasian ( reclassify ) intensitas  dalam  enam  interval  untuk  rerata  curah hujan  per  500  mm  (gambar  12)  setelah  dikonversi kedalam bentuk data poligon (gambar 13).
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 A1 B1 B2 B3 B4 C1 C2 C3 C4 D1 D2 D3 D4 Tingkat Intensitas Curah Hujan
Rerata Tingkat Curah Hujan (mm/tahun) per Stasiun
Gambar 13. Hasil Konversi Peta Data Raster ke Bentuk Poligon untuk IDW (atas) dan Kriging (bawah) dengan Reklasifikasi
Tingkat  elevasi  atau  ketinggian  suatu  daerah sangat  berpengaruh  pada  tingkat  presipitasi  (curah hujan)  akibat  tinggi  tekanan  udara  [20].  Hasil gambar  kedua  peta  Isohyet  (IDW  dan  Kriging) menunjukkan  wilayah  dengan  tingkat  presipitasi tertinggi  berada  pada  area  timur  ( eastern  region ) dimana  merupakan  kawasan  dengan  wilayah perbukitan (gambar 14 dan 15).
Sesuai  peta  hasil  reklasifikasi  presipitasi ditentukan  kategori  kelas  intensitas  curah  hujan wilayah  berdasarkan  parameter  klasifikasi  untuk variabel  curah  hujan  dengan  kesesuaian  wilayah (tabel 3) [3].
Tabel 3 . Parameter Curah Hujan Wilayah Klasifikasi Curah Hujan
(mm/tahun) Kelas 0 – 1000 Sangat Rendah 1000 – 2000 Rendah 2000 – 3000 Sedang 3000 – 4000 Tinggi >4000 Sangat Tinggi
Dari  kombinasi  pemetaan  hasil  metode interpolasi  dengan kesesuaian peta wilayah (gambar 16)  melalui  teknik overlay ,  dapat  ditentukan  bahwa klasifikasi  bagian  wilayah  yang  memiliki  kelas curah  hujan  sedang − tinggi  yaitu  Teluk  Umar, Moora,  Yaur,  Wanggar,  Yaro,  Teluk  Kimi,  Nabire, Uwapa,  dan  Wapoga.  Sedangkan  wilayah  yang memiliki  rentang  curah  hujan  tinggi − sangat  tinggi yaitu Napan, Makimi, Siriwo, Menou, dan Dipa.
Gambar 14. Hasil Peta Curah Hujan Metode Isohyet Kabupaten Nabire dengan Interpolasi IDW
Gambar 15. Hasil Peta Curah Hujan Metode Isohyet Kabupaten Nabire dengan Interpolasi Kriging
Hasil  peta  curah  hujan  metode  Isohyet  untuk Kabupaten Nabire dengan teknik stasiun manual dan
presipitasi  satelit  ini  efektif  memetakan  intensitas curah hujan untuk keseluruhan wilayah.
Gambar 16. Peta Daerah Penelitian dengan Peta Batas Wilayah Administrasi Kabupaten Nabire Tahun 2019 (Sumber: Batas Kabupaten/Kota dan Kecamatan/Distrik Desember 2019 DUKCAPIL)
Dengan  hasil pemetaan berdasarkan  klasifikasi rerata  curah  hujan  dari  tiap  stasiun  hujan  manual untuk sepuluh tahun terakhir, dari sampel presipitasi berada  pada  intensitas  antara  2096,993  –  4870,288 mm/tahun,  interpolasi  IDW  dengan  2284,283447  – 4870,02832 mm/tahun dan Kriging pada 2181,335693  –  4904,65039  mm/tahun,  dengan  ini menempatkan  daerah  Kabupaten  Nabire  pada  kelas wilayah  dengan  rentang  intensitas  curah  hujan sedang dan sangat tinggi.

## 4. DISKUSI
Dari  hasil  dan  pembahasan  penelitian  yang telah didapatkan, penggunaan metode teknik stasiun manual  dengan  analisis  data  PRECTOTCORR MERRA-2  berhasil  memberikan output yakni  peta curah  hujan  (Isohyet)  untuk  luasan  wilayah kabupaten  terkait.  Kebutuhan  parameter  untuk  data curah hujan berdasarkan lokasi untuk rentang waktu tahunan pun tercukupi dan mengisi kekurangan data oleh  keterbatasan  stasiun  pengamatan  curah  hujan lapangan yang ada.
Terdapat  beberapa  jenis  penelitian  hidrologi untuk mencari data curah hujan yang kurang melalui metode  seperti Normal  Ratio , Inversed  Square Distance , Rata-rata  Aljabar [21]  [22]  [23],  dan sejenisnya,  namun  metode  ini  dapat  terpenuhi dengan adanya lebih dari  satu  stasiun  hujan  sebagai parameter  penelitian  yang  mana  kurang  dapat mengatasi  kondisi  permasalahan  pada  wilayah  ini. Diperlukan  alternatif  sumber  data  lain  seperti  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  dimana  menggunakan alternatif  data  satelit  pengamat  cuaca  oleh  NASA dengan reanalisis MERRA-2.
Pemanfaatan data satelit juga pernah dilakukan pada  penelitian  [4],  yang  menggunakan  alternatif data  satelit  TRMM  ( Tropical  Rainfall  Measuring Mission ) yang juga merupakan bagian dari salah satu satelit  NASA  untuk  misi  pemantauan  cuaca  bumi sebagai  pelengkap  kekurangan  data  didalam  suatu penelitian curah hujan khususnya pada wilayah yang
sangat  luas  dengan  keterbatasan  stasiun  hujan  yang terlalu signifikan.
Masih  belum  adanya  penelitian  curah  hujan untuk kasus minim stasiun hujan pada kabupaten ini sehingga  membuat  peneliti  mengangkat  penelitian terkait.  Pada  penelitian  ini  peneliti  memanfaatkan penggunaan data bantuan yaitu reanalisis MERRA-2 oleh  kantor  GMAO  NASA  untuk  presipitasi  yakni PRECTOTCORR yang menjadi salah satu teknologi termutakhir  saat  ini  untuk  sistem  analisis  ulang atmosfer  ( retrospective  analysis )  dengan  koreksi data  bias  [7],  sebagai  salah  satu  pilihan  alternatif pelengkap  sumber  data  untuk  parameter  penelitian curah  hujan  seperti  pemetaan  curah  hujan  wilayah melalui  metode  Isohyet  dengan  teknik-teknik interpolasi  yang  dapat  dianalisa  melalui  aplikasi Sistem Informasi Geografis.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  yaitu  teknik stasiun manual dan analisa informasi data presipitasi hasil  pengamatan  satelit  sangat  membantu  dalam proses pemetaan, prediksi, dan pengukuran intensitas  curah  hujan  untuk  rerata  tahunan khususnya  pada  suatu  wilayah  dengan  keterbatasan jumlah  stasiun  hujan.  Data  reanalisis  MERRA-2 NASA  (PRECTOTCORR)  ini  dapat  menjadi alternatif  acuan  perhitungan  interpolasi  geografis pada pemetaan curah hujan wilayah dengan cakupan area  yang  cukup  luas  dan  spesifik,  memiliki  data periodik masa lalu yang cukup lama dan lengkap.
Dari  hasil  analisis,  dengan  rentang  presipitasi 2000  –  5000  mm/tahun  (2096,993  –  4870,288) dalam  parameter  kelas  curah  hujan  di  >2000  mm (sedang)  hingga  >4000  mm  (sangat  tinggi) menandakan  bahwa  Kabupaten  Nabire  merupakan wilayah  dengan  curah  hujan  yang  cukup  tinggi  di Indonesia. Hasil pemetaan (Isohyet) dengan interpolasi  IDW  dan  Kriging  menunjukkan  bagian wilayah seperti Napan, Makimi, Siriwo, Menou, dan Dipa  memiliki  intensitas  curah  hujan  tertinggi, berkisar  ±4000  mm/tahun  (terutama  daerah  Siriwo
dengan  faktor  ketinggian  wilayah,  anomali  ini  bisa disebabkan oleh terjadinya fenomena hujan orografis).  Sedangkan  tingkat  curah  hujan  terendah (kelas sedang) dengan rentang 2000 mm – 3000 mm per  tahun  berada  pada  wilayah  Teluk  Umar  dan wilayah  utara  Wapoga  yang  merupakan  daerah pesisir pantai.
Diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  akan  hasil dari  analisa  informasi  data  presipitasi  satelit (fotogrametrik)  oleh  MERRA-2  ini,  yaitu  ditunjang melalui  pengkajian  data  curah  hujan  lapangan (terestris) sebagai data pembanding untuk pengukuran tingkat validasi data sampel, serta untuk mengukur  korelasi  nilai  hasil  estimasi  kedua  teknik interpolasi.  Sebagai  solusi  utama  adalah  pengadaan stasiun  hujan  sesuai  standar  jaringan  stasiun  hujan internasional  (WMO)  yang  sangat  penting  untuk aktivitas pengamatan curah hujan wilayah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Q.  Ajr  and  F.  Dwirani,  “Menentukan Stasiun  Hujan  dan  Curah  Hujan  dengan Metode Polygon Thiessen Daerah Kabupaten Lebak,” JURNALIS , vol. 2, no. 2,
pp. 139–146, 2019.
[2] Y.  Firmansyah  and  Y.  Muliati,  “Analisis
Data  Curah  Hujan  yang  Hilang  dengan Menggunakan Metode Rasional dan Metode Inversed Square Distance,” Seminar Nasional dan Diseminasi Tugas Akhir 2021 , pp. 1–6, 2021.
[3] H.  Setiawan,  A.  Wibowo,  and  Supriatna,
“Pembuatan  Peta  Curah  Hujan  untuk Evaluasi  Kesesuaian  Rencana  Tata  Ruang Kawasan Hutan Kabupaten Bogor,” Geomedia ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  113–121, 2021.
[4] D.  A.  R.  Oktavarina,  E.  Suhartanto,  and  S. Wahyuni,  “Validasi  Data  Curah  Hujan Satelit TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)  dengan  Pos  Stasiun  Hujan  pada Sub  DAS  Keduang  Kabupaten  Wonogiri, Provinsi  Jawa  Tengah,” JTRESDA ,  vol.  2, no. 1, pp. 265–276, 2022.
[5] Y. Atika, S. Wahyuni, and L. M. Limantara, “Rasionalisasi  Kerapatan  Stasiun  Hujan  di Sub  DAS  Ngasinan  Hulu  Menggunakan Data Hujan Pengukuran dan Satelit,” Jurnal Teknik  Pengairan:  Journal  of  Water Resources  Engineering ,  vol.  13,  no.  2,  pp. 232–244, 2022.
[6] Badaruddin, H. S. Kadir, and K. Nisa, Buku Ajar  Hidrologi  Hutan .  Banjarmasin:  CV. BATANG, 2021.
[7] X. Xu, S. K. Frey, and D. Ma, “Hydrological Performance  of  ERA5  and  MERRA-2 Precipitation  Products  over  the  Great  Lakes
Basin,” Journal  of  Hydrology:  Regional Studies, Elsevier , vol. 39, 2022.
[8] S. Alfiandy and D. S. Permana, “Tren Curah
Hujan  Berbasis  Data  Sinoptik  BMKG  dan Reanalisis  MERRA-2  NASA  di  Provinsi Sulawesi  Tengah,” Jurnal Sains & Teknologi  Modifikasi  Cuaca ,  vol.  21,  no.  2, pp. 63–72, 2020. [9] F.  Nugroho, Sistem  Informasi  Geografis Membuat  Peta  dengan  Citra  Satelit  di
ArcGIS 10.8 . Bandung: CV. MEDIA SAINS INDONESIA, 2020.
[10] F.  Aditya,  E.  Gusmayanti,  and  J.  Sudrajat, “Pengaruh Perubahan Curah Hujan terhadap Produktivitas  Padi  Sawah  di  Kalimantan Barat,” Jurnal Ilmu Lingkungan , vol. 19, no. 2, pp. 237–246, 2021.
[11] R.  Z.  Singal  and  N.  Jumario,  “Pemetaan Curah  Hujan  Dalam  Upaya  Mengurangi
Resiko  Bencana  Hidrometeorologi  Dengan Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  Untuk Wilayah Kalimantan Utara,” Borneo
Engineering: Jurnal Teknik Sipil , vol. 3, no. 2, pp. 129–142, 2019.
[12] Nuryanti,  J.  L.  Tanesib,  and  A.  Warsito, “Pemetaan  Daerah  Rawan  Banjir  dengan Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi Geografis  di  Kecamatan  Kupang  Timur Kabupaten  Kupang  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur,” Jurnal  Fisika:  Fisika  Sains  dan Aplikasinya , vol. 3, no. 1, pp. 73–79, 2018.
[13] R.  A.  Asmara,  A.  Prasetyo,  S.  Stevani,  and R. I. Hapsari, “Prediksi Banjir Lahar Dingin Pada  Lereng  Merapi  Menggunakan  Data Curah Hujan Dari Satelit,” JIP , vol. 7, no. 2, pp. 35–42, 2021.
[14] M.  F.  Yassar et  al. ,  “Penerapan  Weighted Overlay Pada Pemetaan Tingkat Probabilitas Zona Rawan Longsor di Kabupaten Sumedang,  Jawa  Barat,” Jurnal  Geosains dan Remote Sensing , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[15] T.  F.  Dicelebica,  A.  A.  Akbar,  and  D.  R. Jati,  “Identifikasi  dan  Pencegahan  Daerah Rawan  Bencana  Kebakaran  Hutan  dan Lahan  Gambut  Berbasis  Sistem  Informasi Geografis di Kalimantan Barat,” Jurnal Ilmu Lingkungan ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  115–126, 2022.
[16] D. Indraswari, N. Hanifah, M. J. Ramadani, and  Y.  Priyana,  “Analisis  Aplikasi  ArcGIS 10.3 untuk Pembuatan Daerah Aliran Sungai dan  Penggunaan  Lahan  di  DAS  Samajid Kabupaten  Sampang,  Madura,” Prosiding Seminar  Nasional  Geografi  UMS  IX  2018 , pp. 478–489, 2018.
[17] J.  Pangaribuan,  L.  M.  Sabri,  and  F.  J. Amarrohman,  “Analisis  Daerah  Rawan Bencana  Tanah  Longsor  di  Kabupaten Magelang  Menggunakan  Sistem  Informasi Geografis  dengan  Metode  Standar  Nasional Indonesia dan Analythical Hierarchy
830 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 819-830
Process,” Jurnal  Geodesi  Undip ,  vol.  8,  no. 1, pp. 288–297, 2019.
[18] M.  Habib,  Y.  Alzubi,  A.  Malkawi,  and  M. Awwad, “Impact of interpolation techniques on  the  accuracy  of  large-scale  digital elevation  model,” Open  Geosciences ,  vol.
12, no. 1, pp. 190–202, 2020.
[19] M.  Xu,  L.  Zhao,  R.  Yang,  J.  Yang,  D. Sha, and C. Yang, “Integrating Memory-mapping and  N-dimensional  Hash  Function  for  Fast and  Efficient  Grid-based  Climate  Data Query,” Ann GIS , vol. 27, no. 1, pp. 57–69, 2020.
[20] E. M. Lesik, H. L. Sianturi, A. S. Geru, and Bernandus,  “Analisis  Pola  Hujan  dan Distribusi  Hujan  Berdasarkan  Ketinggian
Tempat  di  Pulau  Flores,” Jurnal  Fisika:
Fisika  Sains  dan  Aplikasinya ,  vol.  5,  no.  2, pp. 118–128, 2020.
[21] A.  S.  Yusman,  “Aplikasi  Metode  Normal Ratio  dan  Inversed  Square  Distance  untuk Melengkapi  Data Curah Hujan Kota Padang yang Hilang,” MENARA Ilmu , vol. 12, no. 9, pp. 1–9, 2018.
[22] H.  Rizky,  Y.  N.  Nasution,  and  R.
Goejantoro,  “Analisis  Data  Curah  Hujan yang Hilang Menggunakan Metode Inversed Square  Distance,” Prosiding Seminar
Nasional Matematika, Statistika, dan
Aplikasinya 2019 , vol. 1, pp. 138–149, 2019.
[23] I. T. Cesar, A. Zakaria, R. C. Wijaya, and N. Arifaini,  “Validasi  Metode  untuk  Mencari
Data  Curah  Hujan  dengan  Menggunakan
Metode  Rata-Rata  Aljabar,  Normal  Ratio,
Inversed  Square  Distance  dan  Modified Inversed  Square  Distance  (Studi  Kasus Curah  Hujan  Beberapa  Stasiun  Hujan Daerah Lampung  Tengah),” JRSDD ,  vol.  9, no. 4, pp. 863–874, 2021.