https://doi.org/10.22225/pd.12.2.6461.137-152
ISSN Print : https://issn.brin.go.id/terbit/detail/1355981664
ISSN Online  : https://issn.brin.go.id/terbit/detail/1492572000
PADURAKSA: Jurnal Teknik Sipil Universitas Warmadewa Desember 2023, Volume 12: Nomor 2 https://doi.org/10.22225/pd.12.2.6461.137-152 Available online at https://www.ejournal.warmadewa.ac.id/index.php/paduraksa

## Validitas data curah hujan produk satelit IMERG terhadap data curah hujan terukur di wilayah Bima dan Dompu
Rostihanji * , Humairo Saidah Jurusan Teknik Sipil, Universitas Mataram, Mataram, Nusa Tenggara Barat, Indonesia *Corresponding authors: rostihanji651@gmail.com
Submitted: 8 February 2023, Revised: 27 May 2023, Accepted: 26 September 2023
ABSTRACT: Complete rainfall data for an extended period is needed to facilitate hydrological analysis. However, there are many obstacles to obtaining the measurement rainfall data as a limitation of rain gauges, especially  in remote  areas. This study aims to determine the accuracy of rainfall data estimated by the IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) satellite and obtain a correction factor to improve its compatibility with measured rainfall data. The IMERG satellite rain data was corrected using the regression method and the average ratio. The accuracy of the IMERG satellite rain data against the measured rain data is measured from the NSE, R, RMSE, and RB values. The analysis results show that the accuracy of the GPM satellite daily rain data is very low but improving for the ten-daily and monthly periods. Generally, the best correction factors for daily, ten-daily, and monthly periods are obtained using simple linear regression methods and 2nd-order polynomials. The corrected IMERG satellite rain data increase in accuracy, where the monthly rainfall data performs well, the ten-daily data generally complies, and the daily data has not shown good performance. The average  values  of NSE, R, RMSE, and RB  for daily  data are 0.14 (poor), 0.37 (weak), 9.18 mm, and  -0.12%, respectively; for ten-daily data respectively, 0.40 (fair), 0.63 (strong), 39.42 mm, and 1.47%; and for monthly data are 0.55 (fair), 0.74 (strong), 80.19 mm, and -0.07%. The ten-daily and monthly rainfall data from the IMERG satellite can be used as a rain source data alternative in the Bima and Dompu areas by applying a correction factor.
KEYWORDS : accuracy; correction factor; IMERG satellite; rainfall data.
ABSTRAK: Ketersediaan data curah hujan yang lengkap dengan periode yang panjang sangat dibutuhkan dan dapat memudahkan dalam  melakukan  analisis  hidrologi.  Namun,  hal  tersebut  cukup  sulit  didapatkan  mengingat  tidak  semua  wilayah  memiliki  alat penakar  hujan  terutama  di  daerah-daerah  terpencil.  Studi  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  akurasi  data  hujan  hasil  estimasi  satelit IMERG  ( Integrated  Multi-satellitE  Retrievals  for  GPM )  dan  mendapatkan  faktor  koreksi  untuk  meningkatkan  kesesuaiannya terhadap data hujan pengukuran. Koreksi data hujan satelit IMERG dilakukan dengan metode regresi dan rasio rata-rata. Keakuratan data hujan satelit IMERG terhadap data hujan terukur diukur dari nilai NSE, R, RMSE, dan RB. Hasil analisis menunjukkan bahwa akurasi data hujan harian satelit GPM sangat rendah, namun semakin membaik untuk periode dasarian dan bulanan. Secara umum, faktor  koreksi  terbaik  untuk  periode  harian,  dasarian,  dan  bulanan  diperoleh  menggunakan  metode  regresi  linier  sederhana  dan polinomial orde 2. Data hujan satelit IMERG setelah dikoreksi menunjukkan adanya peningkatan akurasi, dimana data hujan bulanan berkinerja baik, data dasarian umumnya memenuhi,  dan data harian belum menunjukkan kinerja  yang baik dengan  nilai rata-rata NSE, R, RMSE, dan RB untuk hujan harian berturut-turut sebesar 0.14 (tidak memenuhi), 0.37 (lemah), 9.18 mm, dan -0.12%; untuk hujan dasarian berturut-turut sebesar 0.40 (memenuhi), 0.63 (kuat), 39.42 mm, dan 1.47%; serta untuk hujan bulanan berturut-turut sebesar  0.55  (memenuhi),  0.74  (kuat),  80.19  mm,  dan  -0.07%.  Sehingga,  data  hujan  dasarian  dan  bulanan  satelit  IMERG  dapat digunakan sebagai sumber data hujan alternatif untuk wilayah Bima dan Dompu dengan pemakaian faktor koreksi.
KATA KUNCI : akurasi; faktor koreksi; satelit IMERG; data curah hujan.
© The Author(s) 2020. This article is distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International license.

## 1 PENDAHULUAN
Salah satu unsur iklim yang sangat penting bagi kehidupan  di  bumi  adalah  curah  hujan.  Hujan memainkan  peran  penting  dalam  siklus  hidrologi karena  dapat  mempengaruhi  kesetimbangan  sumber daya air di permukaan bumi. Dengan adanya sumber daya  air  di  permukaan  bumi  yang  disebabkan  oleh curah  hujan,  manusia  dapat  memanfatkannya  untuk memenuhi  kebutuhan  hidup  dan  meningkatkan kesejahteraan  (Syaifullah,  2014).  Hujan  sendiri
berasal  dari  uap  air  yang  naik  ke  atmosfer  sehingga mendingin  dan  terjadi  proses  kondensasi  menjadi butir-butir air dan kristal-kristal es yang pada akhirnya jatuh  sebagai  hujan  (Triatmodjo,  2009).  Proses terbentuknya  hujan  dipengaruhi  oleh  udara  lembab dan  tersedianya  sarana,  keadaan  yang  dapat mengangkat udara tersebut hingga terjadi kondensasi (Harto, 2021).
Curah hujan merupakan data yang sangat penting untuk  keperluan  desain  dan  analisis.  Contoh
penggunaan  data  curah  hujan  dalam  bidang  desain adalah digunakan untuk mendesain bangunan air dan drainase. Sedangkan dalam analisis, data curah hujan dapat  digunakan  untuk  menganalisis  kelayakan konstruksi  bangunan  air  (Firdausa,  2020),  maupun sebagai data pokok yang menjadi awal masukan dalam analisis hidrologi (Pratiwi et al., 2017).
Data hujan biasanya diperoleh  dari pengamatan langsung  di  lapangan  melalui  stasiun-stasiun  hujan yang  dikelola  oleh  instansi  tertentu  (Pratiwi  et  al., 2017).  Pencatatan  data  hujan  di  suatu  daerah umumnya  menggunakan  alat  penakar  hujan  yang diletakkan mengikuti pola sebaran tertentu (Saidah et al.,  2021).  Jumlah  curah  hujan  dicatat  dalam  satuan inci atau milimeter, dimana jumlah curah hujan 1 mm artinya ketinggian air hujan yang menutupi permukaan per  satuan  luas  adalah  sebesar  1  mm,  selama  air tersebut  tidak  meresap,  tidak  menguap,  dan  tidak mengalir (Syaifullah, 2014).
Beberapa  analisis  hidrologi  membutuhkan  data hujan  harian  yang  panjang  dengan  periode  yang lengkap,  seperti  untuk  keperluan  analis  debit  banjir dan  lain  sebagainya  (Pratiwi  et  al.,  2017).  Namun, untuk memperoleh data pengamatan curah hujan yag dapat  mewakili  di  suatu  tempat  dilihat  dari  kualitas maupun  panjang  data  pada  kenyataanya  sangatlah sulit,  karena  tidak  semua  tempat  terdapat  stasiun pengamatan  curah  hujan  secara  manual  maupun otomatis,  terutama  di  daerah  terpencil.  Sehingga  hal tersebut  dapat  menyulitkan  dalam  melaksanakan analisis di suatu tempat yang memanfaakan data curah hujan  (Syaifullah,  2014).  Permasalahan  yang  terjadi khususnya  di  wilayah  Bima  dan  Dompu  ialah minimnya  ketersediaan  pos  penakar  hujan  serta terjadinya kekosongan data hujan pada tahun tertentu.
Seiring berkembangnya teknologi, penginderaan jarak  jauh  saat  ini  memungkinkan  untuk  melakukan pemantauan curah  hujan  pada  wilayah-wilayah  yang sulit dijangkau (Farhan et al., 2021). Namun, karena data hujan satelit dukur secara tidak langsung terhadap hujan  yang  ada  di  atmosfer,  sehingga  perlu disesuaikan  terlebih  dahulu  agar  dapat  dianggap mewakili hujan yang sebenarnya terjadi di lokasi studi (Mulyandari & Susila, 2020). Salah satu produk satelit yang  bisa  dimanfaatkan  data  hujannya  adalah Integrated  Multi-satellitE  Retrievals  for  GPM (IMERG) yang diprakarsai oleh National Aeronautics and Space Administration (NASA)  dan Japan
Aerospace Exploration
Agency (JAXA)  yang merupakan  penerus  dari  produk  satelit  TMPA  ( The TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis ) (Liu et al., 2020).
IMERG  merupakan  kombinasi  dan  kolaborasi antara Core Observatory GPM ( Global Precipitation Measurement )  dengan  beberapa  sensor  dari  satelit lainnya,  seperti Passive  Microwave (PMW)  dan Infared (IR)  yang  menghasilkan  data  grid  setengah jam-an  (Ningsih,  2021).  IMERG  menawarkan
perkiraan curah hujan  global dengan resolusi spasial temporal  0.1°  x  0.1°  setiap  30  menit,  dengan ketersediaan  produk  dalam  tiga  versi  yaitu  IMERG- Early Run , IMERG- Late Run , dan IMERG- Final Run (Samosir  et  al.,  2020).  Meskipun  pengukuran  curah hujan  satelit  keunggulan  dari  segi  cakupan  wilayah, namun  juga  pengukuran  satelit  memiliki  batasan- batasan  terkait  dengan  sifat  pengukuran  yang  tidak langsung. Oleh sebab itu, pengujian  akurasi terhadap data  curah  hujan  satelit  di  suatu  wilayah  sangat diperlukan (Ningsih, 2021).
Studi/penelitian terkait akurasi data curah hujan satelit GPM telah banyak dilakukan, baik di Indonesia maupun di luar negeri. Seperti yang pernah dilakukan oleh  Sahlu  et  al.  (2016)  di  Ethiopia,  Sharifi  et  al. (2016) di Iran, Tan & Duan (2017) di Singapura, Ning et al. (2016) di China, dan Aryastana et al. (2022) di Philipina.  Di  Indonesia  sendiri,  studi  terkait  akurasi data  hujan  satelit  GPM  tersebar  di  beberapa  titik wilayah, seperti yang pernah dilakukan oleh  Azka et al. (2018) di Surabaya,  Arrokhman et al. (2021) dan Partarini et al. (2021) di Malang, Bees et al. (2021) di NTT, Faisol et al. (2019) di Papua Barat, dan Samosir et  al.  (2020)  dan  Liu  et  al.  (2020) di  Bali.  Studi  ini bertujuan untuk mengetahui akurasi data curah hujan satelit  IMERG  sebelum  dan  sesudah  dikoreksi  serta untuk  memperoleh  faktor  koreksi  data  curah  hujan harian,  dasarian,  dan  bulanan  di  wilayah  Bima  dan Dompu  yang  diharapkan  bisa  menjadi  salah  satu alternatif  penyedia  data  hujan  untuk  keperluan berbagai analisis hidrologi di wilayah tersebut.

## 2 METODOLOGI

## 2.1 Lokasi Studi
Studi  ini  dilaksanakan  di  wilayah  Bima  dan Dompu (Kota Bima, Kabupaten Bima, dan Kabupaten Dompu),  Pulau  Sumbawa,  Provinsi  Nusa  Tenggara Barat yang terletak pada 8.10°-9.08° LS dan 117.70°- 119.37°  BT.  Terdapat  7  (tujuh)  pos  penakar  hujan yang  dikelola  oleh  Balai  Wilayah  Sungai  Nusa Tenggara  I  (BWS  NT  I)  yang  akan dianalisis dalam studi  ini,  yaitu  pos  hujan  Kumbe,  Tawali,  Kadindi, Godo, Dompu, Paradowane, dan Sumi.
Titik  lokasi  pengambilan  data  hujan  satelit IMERG disajikan pada Gambar 1. Adapun untuk titik koordinat pengambilan data  curah hujan  terukur  dan satelit disajikan pada Tabel 1.

## 2.2 Persiapan
Studi  ini  dimulai  dari  tahap  persiapan,  yaitu pengumpulan literatur dan referensi sebagai pendukung dalam pelaksanaan studi.

## 2.3 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam studi ini adalah data sekunder  yang  diperoleh  dari  beberapa  instansi,  di antaranya adalah peta dan titik koordinat pos hujan di wilayah Bima dan Dompu yang diperoleh dari BWS
NT I, peta wilayah  Bima dan Dompu yang diperoleh dari Website Indonesia Geospatial Portal yang dapat diakses melalui situs
https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web/ ,
data curah hujan terukur di wilayah Bima dan Dompu yang diperoleh dari BWS NT I, dan data curah hujan satelit GPM  produk Daily accumulated  precipitation ( Combined microwave-IR) estimate - Final Run (GPM 3IMERGDF  v06)  dengan  ketersediaan  data  dari tanggal  1  Juni  2000  s.d  30  September  2021  yang diperoleh melalui
situs https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni .
Gambar 1. Lokasi pengambilan data hujan terukur dan satelit IMERG wilayah Bima dan Dompu
Tabel 1. Koordinat titik pengambilan data curah hujan terukur dan satelit IMERG wilayah Bima dan Dompu
Pos Hujan Koordinat Pos Hujan Koordinat Satelit IMERG LS BT LS BT Kumbe 8.4° 118.77° 8.40°- 8.50° 118.70°- 118.80° Tawali 8.34 118.93° 8.30°- 8.40° 118.90°- 119.00° Kadindi 8.18 117.76° 8.10°- 8.20° 117.70°- 117.80° Godo 8.56 118.66° 8.50°- 8.60° 118.60°- 118.70° Dompu 8.54 118.43° 8.50°- 8.60° 118.40°- 118.50° Paradowane 8.75 118.58° 8.70°- 8.80° 118.50°- 118.60° Sumi 8.62 119.01° 8.60°- 8.70° 119.00°- 119.10°
Panjang  data  curah  hujan  yang  akan  dianalisis dalam  studi  ini  berdasarkan  ketersediaan  data  dari instansi terkait adalah sebagai berikut:
1. 10 tahun (2011-2020) untuk pos hujan Kumbe
2. 11 tahun (2010-2020) untuk pos hujan Tawali
3. 19 tahun (2001-2018 & 2020) untuk pos hujan Kadindi
4. 17 tahun (2001-2009, 2011-2014, 2016-2018,
& 2020) untuk pos hujan Godo
5. 18  tahun  (2001-2009,  2011-2018,  &  2020) untuk pos hujan Dompu
6. 20  tahun  (2001-2020)  untuk  pos  hujan Paradowane dan Sumi.
7. 20 tahun (2001-2020) untuk semua grid data curah hujan satelit IMERG.

## 2.4 Uji Kualitas Data Curah Hujan
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui kualitas data curah hujan terukur dan data curah hujan satelit IMERG.  Karena  pada  proses  pengambilan  data  di lapangan  maupun  satelit  tentunya  mengalami gangguan dari faktor lingkungan ataupun yang lainnya yang  dapat  mempengaruhi  kualitas  data.  Adapun pengujian yang dilakukan dalam tahap ini meliputi uji konsistensi dengan metode RAPS ( Rescaled Adjusted Partial  Sums )  dengan  tingkat  kepercayaan  95%,  uji normalitas data dengan metode Kolmogorov - Smirnov dengan α  =  0.05,  dan  uji  stationer  dengan  uji kestabilan  varian  (Uji-F)  dan  uji  kestabilan  rata-rata (Uji-t) dengan α = 0.05.

## 2.5 Evaluasi Data Curah Hujan
Evaluasi  ini  dimaksudkan  untuk  melihat  sejauh mana  akurasi  dari  keseluruhan  data  curah  satelit IMERG  sebelum  dikoreksi.  Pada  tahap  ini,  metode evaluasi yang digunakan masih terbatas pada statistik kontinu saja, yaitu Koefesien Korelasi (R), Root Mean Squared  Error (RMSE), Nash-Sutcliffe  Efficiency (NSE), dan Relative Bias (RB).

## 2.6 Kalibrasi Data Curah Hujan
Kalibrasi  model  merupakan  suatu  proses penyesuaian  nilai  parameter  model  secara  sistematis untuk  mendapatkan  seperangkat  parameter  yang memberikan perkiraan terbaik dari data hujan maupun limpasan permukaan sungai yang diamati (Vaze et al., 2012).  Pada  studi  ini  kalibrasi  dilakukan  untuk memperoleh nilai faktor koreksi yang kemudian akan digunakan  untuk  mengoreksi  data  hujan  satelit IMERG  agar  semakin  mendekati  nilai  data  hujan terukur.
Terdapat  tiga  simulasi  kalibrasi  pada  masing- masing pos hujan yang akan digunakan dalam studi ini yang  bertujuan  untuk  memperoleh  hasil  terbaik  dari ketiga  simulasi  yang  dilakukan  dan  merujuk  kepada penelitian  terdahulu  seperti  yang  dilakukan  oleh Arrokhman  et  al.  (2021)  dan  Jarwanti  et  al.  (2021). Untuk  data  hujan  20  tahun  (2001-2020)  simulasi pertama  menggunakan  data  hujan  17  tahun  (2001- 2017),  simulasi  kedua  18  tahun  (2001-2018),  dan simulasi  ketiga  19  tahun  (2001-2019).  Begitu  juga dengan data hujan pada pos lainnya yang panjangnya
berbeda  juga  terdapat  tiga  simulasi  kalibrasi  sesuai dengan panjang data masing-masing pos hujan.
Pada tahap ini kalibrasi dilakukan menggunakan metode  regresi  dan  metode  rasio  rata-rata.  Analisis regresi  adalah  suatu  analisis  yang  membahas hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih.  Beberapa persamaan  regresi  yang  akan digunakan dalam  studi ini diantaranya adalah sebagai berikut (Arrokhman et al., 2021; Partarini et al., 2021):
1. Regresi linier sederhana
𝑌 = 𝑏 1 + 𝑎 1 𝑋 .........................................   (1) 2. Regresi eksponensial
𝑌 = 𝑏 1 𝑒 𝑎 1 X ..............................................   (2)
3. Regresi poliomial
𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 1 𝑋 + 𝑏 2 𝑋 2 + 𝑏 3 𝑋 3 + ⋯ + 𝑏 m 𝑋 𝑚 .......................................................   (3)
4. Regresi power/berpangkat
𝑌 = 𝑏 1 𝑋 𝑎 1 ...............................................   (4) dengan, Y = regresi Y terhadap X, X = variabel bebas, a 1 ,b 1 = parameter, dan e = bilangan pokok logaritma asli (logaritma napir = 2,7183).
Sedangkan  metode  rasio  rata-rata  mengoreksi dengan  cara  mengalikan  data  hujan  satelit  dengan rasio  perbandingan  rerata  hujan  pengamatan  dan satelit.  Rasio  yang  dihasilkan  kemudian  dijadikan sebagai  faktor  koreksi  untuk  data  hujan  satelit. Adapun  persamaan  yang  digunakan  ialah  sebagai berikut (Partarini et al., 2021):
𝑌̂ = 𝑋 𝑛 𝜇𝑚 𝑌 𝜇𝑚 𝑋 .........................................................   (5)
dengan, 𝑌̂ =  data  satelit  terkoreksi, X =  data  satelit asli/belum  dikoreksi, n =  urutan  data  yang  akan dikoreksi, μm Y = data hujan pengamatan rerata, dan μm X = data hujan satelit rerata.

## 2.7 Pemilihan Faktor Koreksi
Faktor  koreksi  yang  diperoleh  pada  tahap kalibrasi  digunakan  untuk  mengoreksi  data  hujan satelit  IMERG  pada  tahun  data  yang  sama  dengan tahun data yang digunakan untuk memperoleh faktor koreksi. Setelah itu, akan dihitung akurasi data hujan satelit  IMERG  terkoreksi  menggunakan  Koefesien Korelasi  (R), Root  Mean  Squared  Error (RMSE), Nash-Sutcliffe  Efficiency (NSE),  dan Relative Bias (RB).  Berdasarkan  empat  nilai  tersebut,  diperoleh faktor koreksi terbaik dari hasil tiga simulasi kalibrasi pada masing-masing pos hujan yang dianggap paling mampu  meningkatkan  akurasi  data  hujan  satelit IMERG untuk periode harian, dasarian, dan bulanan.
Berikutnya, faktor koreksi terbaik tersebut akan diuji hipotesis menggunakan Uji-t untuk mengetahui apakah  faktor  koreksi  tersebut  benar-benar  dapat memodelkan  data  hujan  satelit  IMERG  dengan  baik atau  tidak.  Barulah  kemudian  faktor  koreksi  yang sudah  lolos  uji  hipotesis  akan  digunakan  pada tahap validasi.

## 2.8 Validasi Data Curah Hujan Satelit IMERG
Validasi  adalah  proses  evaluasi  terhadap  suatu model  untuk  mendapatkan  gambaran  tentang  tingkat ketidakpastian  yang  dimiliki  oleh  model  tersebut dalam  memprediksi  proses  hidrologi.  Validasi  pada umumnya menggunakan data di luar periode data yang digunakan pada saat kalibrasi (Partarini et al., 2021).
Validasi  dalam  studi  ini  dilakukan  untuk memastikan tingkat akurasi data hujan satelit IMERG setelah  dikoreksi,  khususnya  ketika  digunakan  pada data  hujan  satelit  di  luar  yang  digunakan  untuk memperoleh  faktor  koreksi.  Pada  tahap  ini  tidak dilakukan tiga simulasi pada masing-masing pos hujan seperti pada tahap kalibrasi, akan tetapi validasi hanya dilakukan  berdasarkan  hasil  simulasi  terbaik  pada tahap kalibrasi.
Metode yang akan digunakan pada tahap validasi ini  juga  masih  terbatas  pada  statistik  kontinu,  yaitu Koefesien  Korelasi  (R), Root  Mean  Squared Error (RMSE), Nash-Sutcliffe  Efficiency  ( NSE),  dan Relative Bias (RB).

## 2.8.1 Koefisien korelasi (R)
Analisis  korelasi  bertujuan  untuk  mengukur “seberapa kuat” atau “derajat kedekatan” yang terjadi antar variabel dari suatu relasi (Suryaningtyas, 2019). Nilai  koefisien  korelasi  berkisar  antara  -1  sampai dengan +1. Korelasi yang erat/kuat memiliki koefisien mendekati angka -1 atau +1, sedangkan korelasi yang lemah  memiliki  koefisien  mendekati  angka 0  (Tabel 2).  Apabila  koefisien  korelasi  posistif,  maka  kedua variabel  memiliki  hubungan  searah.  Sebaliknya, apabila  koefisien  korelasi  negatif,  maka  kedua variabel  mempunyai  hubungan  terbalik  (Krisnayanti et  al.,  2020).  Berikut  persamaan  yang  digunakan (Jarwanti et al., 2021):
𝑅 = 𝑁 ∑ 𝑃 𝑖 𝑄 𝑖 − ∑ 𝑃 𝑖 𝑥  ∑ 𝑄 𝑖 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑖=1 √𝑁  ∑ 𝑃 𝑖 2 −(∑ 𝑃 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 2 𝑁 𝑖=1 √𝑁  ∑ 𝑄 𝑖 2 −(∑ 𝑄 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 2 𝑁 𝑖=1 ...   (6)
dengan Pi adalah data observasi (data penakar hujan), Qi adalah data perkiraan (data satelit hasil estimasi), dan N adalah jumlah data.
Tabel 2. Kriteria nilai koefisien korelasi
Nilai R Tingkat Korelasi 0.00-0.199 Sangat Lemah 0.20-0.399 Lemah 0.40-0.599 Sedang 0.60-0.799 Kuat 0.80-1.000 Sangat Kuat Sumber:Azka et al., 2018; Jarwanti et al., 2021

## 2.8.2 Root mean square error (RMSE)
Akar  kesalahan  kuadrat  rata-rata  ( Root  Mean Square  Error )  merupakan  suatu  ukuran  kesalahan yang  didasarkan  pada  selisih  antara  dua  buah  nilai
yang bersesuaian. Semakin dekat nilai RMSE dengan nol,  maka  hasil  simulasi  semakin  baik  dan  akurat (Suryaningtyas,  2019).  Berikut  persamaan  yang digunakan  (Arrokhman  et  al.,  2021;  Jarwanti  et  al., 2021):
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑃 𝑖 −𝑄 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 𝑁 .........................................   (7) 2.8.3 Nash-sutchliffe efficiency (NSE)
Metode Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) menunjukkan seberapa besar ketelitian yang dihasilkan  dari  hubungan  korelasi  antara  data observasi/pengamatan dan data perkiraan (Jarwanti et al.,  2021).  Nilai  NSE  yang  mendekati  1  (satu) mengindikasikan bahwa hasil simulasi yang semakin baik terhadap nilai pengamatan (Tabel 3) (Suryaningtyas,  2019).  Berikut  persamaan  yang digunakan  (Arrokhman  et  al.,  2021;  Jarwanti  et  al., 2021):
𝑁𝑆𝐸 = 1 − ∑ (𝑃 𝑖 −𝑄 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 ∑ (𝑃 𝑖 −𝑃̅ 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 .......................................   (8)
dengan 𝑃̅ 𝑖 adalah data observasi rata-rata
Tabel 3. Kriteria nilai Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) NSE Interpretasi NSE > 0.75 Baik 0.36 < NSE > 0.75 Memenuhi NSE < 0.36 Tidak Memenuhi Sumber: Arrokhman et al., 2021; Jarwanti et al., 2021

## 2.8.4 Relative bias (RB)
Relative  bias  digunakan  untuk  menghitung prosentase error atau  penyimpangan  hasil  estimasi terhadap  hasil  pengamatan  (Andani  &  Endarwin, 2016).  Nilai relative bias terbaik  adalah  nilai  yang paling mendekati angka nol. Berikut persamaan yang digunakan (Andani & Endarwin, 2016; Sanjaya et al., 2022; Sharifi et al., 2016; Tan & Duan, 2017):
𝑅𝐵 = ∑ (𝑄 𝑖 −𝑃 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 ∑ 𝑃 𝑖 𝑁 𝑖=1 𝑥 100 .......................................   (9)

## 2.8.5 Pembatasan cakupan wilayah
Pembatasan cakupan wilayah ini dilakukan untuk membatasi  luas  pengaruh  dari  masing-masing  pos hujan  yang  akan  digunakan  untuk  membatasi  area penggunaan  faktor  koreksi  yang  diperoleh.  Dalam studi  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  metode Poligon Thiessen. Metode ini dapat memperhitungkan bobot  dari  masing-masing  stasiun  yang  dianggap mewakili luasan di sekitarnya. Metode ini digunakan apabila  penyebaran  stasiun  hujan  di  daerah  yang ditinjau  tidak  merata  (Triatmodjo,  2009).  Sehingga pembuatan  Poligon  Thiessen  nantinya  bukan  untuk mereprentasikan nilai curah hujan, akan tetapi hanya untuk membatasi wilayah penggunaan faktor koreksi terbaik yang dihasilkan dalam studi ini.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Uji Kualitas Data Curah Hujan
Tabel 4 dan Tabel 5 merupakan hasil uji kualitas data  curah  hujan  (uji  konsistensi  dengan  metode RAPS,  uji  normalitas  dengan  metode  Kolmogorov- Smirnov, dan uji stasioner dengan Uji-t dan Uji-F):
Tabel 4. Hasil akhir uji kualitas data curah hujan terukur
Pos Hujan Uji Konsistensi Uji Normalitas Uji Stasioner Panjang Data (Thn) Kesimpula n Panjang Data (Thn) Kesimpulan Panjang Data (Thn) Kesimpulan Kumbe 10 thn (2011- 2020) Konsisten 10 thn (2011- 2020) Distribusi Normal 10 thn (2011- 2020) Stasioner Tawali 11 thn (2010- 2020) Konsisten 11 thn (2010- 2020) Distribusi Normal 11 thn (2010- 2020) Stasioner Kadindi 14 thn (2006- 2018 & 2020) Konsisten 14 thn (2006- 2018 & 2020) Distribusi Normal 19 thn (2001- 2018 & 2020) Stasioner Godo 15 thn (2001- 2007, 2009, 2012-2014, 2016-2018 & 2020) Konsisten 17 thn (2001- 2009, 2011- 2014, 2016- 2018 & 2020) Distribusi Normal 17 thn (2001- 2009, 2011- 2014, 2016- 2018 & 2020) Stasioner Dompu 18 thn (2001- 2009, 2011-2018 & 2020) Konsisten 18 thn (2001- 2009, 2011- 2018 & 2020) Distribusi Normal 18 thn (2001- 2009, 2011- 2018 & 2020) Stasioner Sumi 18 thn (2003- 2020) Konsisten 20 thn (2001- 2020) Distribusi Normal 20 thn (2001- 2020) Stasioner Paradowane 20 thn (2001- 2020) Konsisten 20 thn (2001- 2020) Distribusi Normal 20 thn (2001- 2020) Stasioner
Tabel 5. Hasil akhir uji kualitas data curah hujan satelit IMERG
Pos Hujan Uji Konsistensi Uji Normalitas Uji Stasioner Panjang Data (Thn) Kesimpulan Panjang Data (Thn) Kesimpulan Panjang Data (Thn) Kesimpulan Kumbe 14 thn (2007- 2020) Konsisten 20 thn (2001- 2020) Distribusi Normal 20 thn (2001- 2020) Stasioner Tawali 15 thn (2006- 2020) Konsisten 17 thn (2004- 2020) Distribusi Normal 20 thn (2001- 2020) Stasioner Kadindi 20 thn (2001- 2020) Konsisten 20 thn (2001- 2020) Distribusi Normal 20 thn (2001- 2020) Stasioner Godo 20 thn (2001- 2020) Konsisten 20 thn (2001- 2020) Distribusi Normal 20 thn (2001- 2020) Stasioner Dompu 20 thn (2001- 2020) Konsisten 20 thn (2001- 2020) Distribusi Normal 20 thn (2001- 2020) Stasioner Sumi 19 thn (2002- 2020) Konsisten 20 thn (2001- 2020) Distribusi Normal 20 thn (2001- 2020) Stasioner Paradowane 20 thn (2001- 2020) Konsisten 20 thn (2001- 2020) Distribusi Normal 20 thn (2001- 2020) Stasioner
Data  hujan  yang  diuji  kualitasnya  adalah  data awal yang dikumpulkan berdasarkan ketersediaan data pada  masing-masing  pos  hujan.  Setelah  dilakukan pengujian,  ternyata  diperoleh  hasil  yang  tidak konsisten,  tidak  berdistribusi  normal,  dan  tidak stasioner pada beberapa pos hujan, sehingga dilakukan pengecekan  ulang  dengan  menghilangkan  beberapa data  pada  tahun-tahun  yang  dirasa  merupakan penyebab data tersebut bermasalah.
Tabel  4 dan Tabel  5 di  atas  menampilkan  hasil akhir uji kualitas data curah hujan terukur dan satelit IMERG  setelah  melalui  tahapan  pengujian  tersebut yang  pada  akhirnya  diperoleh  hasil  yang  konsisten, berdistribusi normal, dan stasioner.
Tabel  6  adalah  data  hujan  terpilih  untuk digunakan dalam analisis berikutnya berdasarkan hasil uji kualitas data pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 6. Data hujan terpilih untuk digunakan dalam
analisis selanjutnya Pos Hujan Panjang Data Kumbe 10 Thn 2011-2020 Tawali 11 Thn 2010-2020 Kadindi 14 Thn 2006-2018 & 2020 Godo 15 Thn 2001-2007, 2009, 2012-2014, 2016-2018 & 2020 Dompu 18 Thn 2001-2009, 2011-2018 & 2020 Sumi 18 Thn 2003-2020 Paradowane 20 Thn 2001-2020

## 3.2 Evaluasi Data Curah Hujan Satelit IMERG
Hasil perhitungan evaluasi untuk melihat akurasi keseluruhan  data  curah  hujan  satelit  IMERG berdasarkan nilai  R,  RMSE,  NSE,  dan  RB disajikan pada Tabel 7, 8, dan 9 untuk periode harian, dasarian, dan bulanan.
Tabel 7. Rekapitulasi hasil evaluasi data curah hujan harian satelit IMERG Pos Hujan Panjang Data R RMSE (mm) NSE RB (%) Nilai Interpretasi Nilai Interpretasi Kumbe 10 thn 0.31 Lemah 12.02 -0.67 Tidak Memenuhi 49.46 Tawali 11 thn 0.43 Sedang 11.86 -0.33 Tidak Memenuhi 54.67 Kadindi 14 thn 0.42 Sedang 12.96 -0.12 Tidak Memenuhi 12.61 Godo 15 thn 0.26 Lemah 11.74 -2.56 Tidak Memenuhi 135.21 Dompu 18 thn 0.22 Lemah 14.02 -0.70 Tidak Memenuhi 27.68 Sumi 18 thn 0.32 Lemah 11.87 -0.46 Tidak Memenuhi 40.88 Paradowane 20 thn 0.36 Lemah 12.46 -0.36 Tidak Memenuhi 16.52 Rata-Rata 0.33 Lemah 12.42 -0.74 Tidak Memenuhi 48.15
Tabel 8. Rekapitulasi hasil evaluasi data curah hujan dasarian satelit IMERG
Pos Hujan Panjang Data R RMSE (mm) NSE RB (%) Nilai Interpretasi Nilai Interpretasi Kumbe 10 thn 0.62 Kuat 46.66 0.02 Tidak Memenuhi 49.46 Tawali 11 thn 0.72 Kuat 45.44 0.31 Tidak Memenuhi 54.67 Kadindi 14 thn 0.67 Kuat 51.77 0.34 Tidak Memenuhi 12.61 Godo 15 thn 0.60 Kuat 51.00 -1.65 Tidak Memenuhi 135.21 Dompu 18 thn 0.48 Sedang 56.48 -0.07 Tidak Memenuhi 27.68 Sumi 18 thn 0.61 Kuat 47.77 0.20 Tidak Memenuhi 40.88 Paradowane 20 thn 0.68 Kuat 43.39 0.30 Tidak Memenuhi 16.52 Rata-Rata 0.63 Kuat 48.93 -0.08 Tidak Memenuhi 48.15 Tabel 9. Rekapitulasi hasil evaluasi data curah hujan bulanan satelit IMERG Pos Hujan Panjang Data R RMSE (mm) NSE RB (%) Nilai Interpretasi Nilai Interpretasi Kumbe 10 thn 0.74 Kuat 95.37 0.23 Tidak Memenuhi 49.46 Tawali 11 thn 0.80 Sangat Kuat 93.89 0.44 Memenuhi 54.67 Kadindi 14 thn 0.76 Kuat 103.04 0.55 Memenuhi 12.61 Godo 15 thn 0.74 Kuat 111.98 -1.02 Tidak Memenuhi 135.21 Dompu 18 thn 0.61 Kuat 117.22 0.22 Tidak Memenuhi 27.68 Sumi 18 thn 0.73 Kuat 93.89 0.44 Memenuhi 40.88 Paradowane 20 thn 0.83 Sangat Kuat 73.68 0.63 Memenuhi 16.52 Rata-Rata 0.74 Kuat 98.44 0.21 Tidak Memenuhi 48.15
Tabel  7  menunjukkan  hasil  evaluasi  data  curah hujan  harian  satelit  IMERG  yang  akurasinya  masih sangat rendah.  Hal tersebut dapat dilihat dari nilai  R (korelasi)  yang cenderung  lemah  sampai  sedang  dan nilai  NSE  yang  tidak  memenuhi  bahkan  bernilai negatif.
Tabel  8  menujukkan  akurasi  data  curah  hujan dasarian satelit IMERG yang masih rendah. Meskipun nilai R yang diperoleh berinterpretasi sedang sampai dengan  kuat,  namun  dengan  nilai  RMSE  yang cenderung  masih  besar  sehingga  nilai  NSE  yang dihasilkan masih berinterpretasi tidak memenuhi.
Adapaun  untuk  Tabel  9  menunjukkan  bahwa akurasi  data  curah  hujan  bulanan  satelit  IMERG sedikit lebih baik dari data hujan harian dan dasarian. Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  nilai  R  yang berinterpretasi  kuat  sampai  sangat  kuat,  namun  nilai NSE  beberapa  pos  hujan  masih  berinterpretasi  tidak memenuhi.

## 3.3 Kalibrasi Data Curah Hujan Satelit IMERG
Kalibrasi  dimaksudkan  untuk  mengoptimalkan nilai  data  curah  hujan  satelit  IMERG  agar  semakin mendekati  nilai  data  curah  hujan  terukur,  terlebih setelah  melihat akurasi data curah  hujan satelit  yang
terbilang  masih  sangat  rendah.  Kalibrasi  dilakukan dengan  tiga  simulasi  pada  masing-masing  pos  hujan berdasarkan data hujan terpilih pada Tabel 6. Rentang data untuk simulasi model kalibrasi dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel  10  memeperlihatkan  rentang  data  yang digunakan pada tahap kalibrasi yang akan menghasilkan  faktor  koreksi  sesuai  dengan  metode yang  digunakan  pada  simulasi  yang  dilakukan  di masing-masing  pos  hujan.  Untuk  metode  regresi, karena  menggunakan  empat  persamaan  regresi, diperoleh 36 faktor koreksi pada masing-masing pos hujan  untuk  periode  harian,  dasarian,  dan  bulanan. Sehingga  total  faktor  koreksi  yang  diperoleh menggunakan metode regresi untuk tujuh pos hujan di wilayah Bima dan Dompu adalah 252 faktor koreksi.
Sedangkan  untuk  metode  rasio  rata-rata,  faktor koreksi  yang  dihasilkan  pada  masing-masing  pos hujan berjumlah 9 faktor koreksi. Sehingga total faktor koreksi  yang  dihasilkan  dari  metode  rasio  rata-rata untuk  tujuh  pos  hujan  adalah  sejumlah  63  faktor koreksi. Secara umum, faktor koreksi yang dihasilkan menggunakan metode rasio rata-rata mengindikasikan bahwa  data  curah  satelit  cenderung overestimate karena nilai rasio rata-rata yang diperoleh <1.
Tabel 10. Simulasi model kalibrasi
Pos Hujan Simulasi Panjang Data untuk Kalibrasi Kumbe I 7 Thn 2011-2017 II 8 Thn 2011-2018 III 9 Thn 2011-2019 Tawali I 8 Thn 2010-2017 II 9 Thn 2010-2018 III 10 Thn 2010-2019 Kadindi I 11 Thn 2006-2016 II 12 Thn 2006-2017 III 13 Thn 2006-2018 Godo I 12 Thn 2001-2007, 2009, 2012-2014 & 2016 II 13 Thn 2001-2007, 2009, 2012-2014 & 2016-2017 III 14 Thn 2001-2007, 2009, 2012-2014, 2016-2018 Dompu I 15 Thn 2001-2009 & 2011-2016 II 16 Thn 2001-2009 & 2011-2017 III 17 Thn 2001-2009 & 2011-2018 Sumi I 15 Thn 2003-2017 II 16 Thn 2003-2018 III 17 Thn 2003-2019 Paradowane I 17 Thn 2001-2017 II 18 Thn 2001-2018 III 19 Thn 2001-2019

## 3.4 Pemilihan Faktor Koreksi
Setelah  faktor  koreksi  diperoleh,  faktor-faktor koreksi tersebut dipakai untuk mengoreksi data curah hujan  yang  digunakan  pada  tahap  kalibrasi. Kemudian,  dihitung  akurasi  data  curah  hujan  satelit IMERG  terkoreksi  menggunakan  metode  R,  RMSE,
NSE,  dan  KR.  Faktor  koreksi  terbaik  yang  paling mampu meningkatkan akurasi data satelit akan dipilih untuk  analisis  berikutnya.  Adapun  hasil  akurasi terbaik  data  curah  hujan  satelit  IMERG  terkoreksi untuk periode harian, dasarian, dan bulanan disajikan pada Tabel 11, 12, dan 13.

## Tabel 11. Rekapitulasi hasil akurasi terbaik data curah hujan harian satelit IMERG terkoreksi
Pos Hujan Panjang Data Metode Kalibrasi Faktor Koreksi R RMSE (mm) NSE RB (%) Nilai Interpretasi Nilai Interpretasi Kumbe 8 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.004X 2 + 0.507X + 1.467 0.35 Lemah 9.17 0.13 Tidak Memenuhi -0.99 Tawali 9 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.002X 2 + 0.558X + 0.818 0.46 Sedang 9.31 0.21 Tidak Memenuhi 2.47 Kadindi 12 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.004X 2 + 0.691X + 1.629 0.44 Sedang 10.75 0.19 Tidak Memenuhi 0.68 Godo 14 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.002X 2 + 0.281X + 0.928 0.32 Lemah 6.00 0.10 Tidak Memenuhi -1.11 Dompu 17 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.003X 2 + 0.422X + 1.902 0.28 Lemah 10.07 0.08 Tidak Memenuhi -1.53 Sumi 17 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.002X 2 + 0.409X + 1.295 0.33 Lemah 9.24 0.11 Tidak Memenuhi -1.47 Paradowane 18 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.003X 2 + 0.540X + 1.786 0.38 Lemah 9.72 0.15 Tidak Memenuhi 1.13 Rata-Rata 0.37 Lemah 9.18 0.14 Tidak Memenuhi -0.12
Tabel 12. Rekapitulasi hasil akurasi terbaik data curah hujan dasarian satelit IMERG terkoreksi
Pos Hujan Panjang Data Metode Kalibrasi Faktor Koreksi R RMSE (mm) NSE RB (%) Nilai Interpretasi Nilai Interpretasi Kumbe 8 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.001X 2 + 0.689X + 4.342 0.63 Kuat 38.76 0.39 Memenuhi -4.68 Tawali 10 Thn Regresi Linier Sederhana Y = 0.663X - 1.582 0.71 Kuat 37.94 0.51 Memenuhi 0.03 Kadindi 12 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.001X 2 + 0.831X + 7.803 0.66 Kuat 47.41 0.43 Memenuhi -2.57 Godo 13 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.001X 2 + 0.567X + 0.441 0.60 Kuat 25.68 0.35 Tidak Memenuhi 8.77 Dompu 16 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.002X 2 + 0.894X + 6.629 0.51 Sedang 47.00 0.25 Tidak Memenuhi 6.26 Sumi 17 Thn Regresi Linier Sederhana Y = 0.623X + 3.003 0.60 Kuat 42.67 0.37 Memenuhi -0.05 Paradowane 18 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = -0.001X 2 + 0.829X + 6.294 0.70 Kuat 36.51 0.49 Memenuhi 2.53 Rata-Rata 0.63 Kuat 39.42 0.40 Memenuhi 1.47 Tabel 13. Rekapitulasi hasil akurasi terbaik data curah hujan bulanan satelit GPM terkoreksi
Pos Hujan Panjang Data Metode Kalibrasi Faktor Koreksi R RMSE (mm) NSE RB (%) Nilai Interpretasi Nilai Interpretasi Kumbe 8 Thn Regresi Linier Sederhana Y = 0.673X + 4.258 0.74 Kuat 75.54 0.55 Memenuhi -0.02 Tawali 9 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = 0.001X 2 + 0.408X - 4.968 0.81 Sangat Kuat 73.68 0.66 Memenuhi -1.90 Kadindi 12 Thn Regresi Linier Sederhana Y = 0.822X + 8.940 0.75 Kuat 98.70 0.56 Memenuhi 0.04 Godo 14 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = 0.0001X 2 + 0.445X - 5.917 0.73 Kuat 54.58 0.54 Memenuhi 1.11 Dompu 17 Thn Regresi Linier Sederhana Y = 0.653X + 14.704 0.60 Kuat 104.94 0.36 Memenuhi -0.06 Sumi 17 Thn Regresi Linier Sederhana Y = 0.810X - 12.020 0.72 Kuat 86.67 0.52 Memenuhi -0.04 Paradowane 19 Thn Regresi Polinomial Orde 2 Y = 0.0003X 2 + 0.716X + 7.712 0.83 Sangat Kuat 67.25 0.69 Memenuhi 0.38 Rata-Rata 0.74 Kuat 80.19 0.55 Memenuhi -0.07
Secara  umum,  faktor  koreksi  yang  dihasilkan oleh metode regresi (persamaan linier sederhana dan polinomial orde 2) serta metode rasio rata-rata mampu meningkatkan akurasi data curah hujan satelit. Adapun metode regresi (persamaan eksponensial dan power/berpangkat)  belum  mampu  meningkatkan akurasi  data  curah  hujan  satelit.  Namun,  yang disajikan  pada  Tabel  11,  12,  dan  13  adalah  faktor koreksi  terbaik,  dimana  metode  regresi  linier sederhana dan polinomial orde 2 yang paling mampu meningkatkan akurasi data curah hujan satelit GPM di wilayah Bima dan Dompu.
Tabel 11 menunjukkan bahwa akurasi data hujan harian  satelit  IMERG  mengalami  peningkatan  dari sebelum dikoreksi berdasarkan nilai R, RMSE, NSE, dan  RB.  Akan  tetapi,  peningkatannya  tidak  terlalu besar sehingga nilai NSE masih berinterpretasi tidak
memenuhi  untuk  semua  pos  hujan.  Adapun  untuk faktor  koreksi  terbaik  untuk  data  hujan  harian dihasilkan oleh metode regresi polinomial orde 2 pada semua pos hujan.
Tabel  12  menunjukkan  akurasi  data  hujan dasarian  satelit  IMERG  terkoreksi  juga  mengalami peningkatan. Hal tersebut dilihat dari nilai R, RMSE, NSE, dan RB yang semakin membaik, terlebih untuk nilai  NSE  sebagian  besar  pos  hujannya  sudah berinterpretasi  memenuhi.  Faktor  koreksi  terbaik dihasilkan  oleh  metode  regresi  linier  sederhana  dan polinomial orde 2.
Sedangkan  pada  Tabel  13,  untuk  data  hujan bulanan  satelit  IMERG  terkoreksi  juga  mengalami peningkatan  yang  signifikan  dilihat  dari  nilai  R, RMSE,  NSE,  dan  RB.  Semua  pos  hujan  sudah
berinterpretasi  memenuhi  untuk  nilai  NSE,  dimana faktor  koreksi  terbaiknya  dihasilkan  oleh  metode regresi linier sederhana dan polinomial orde 2.
Setelah  itu,  faktor-faktor  koreksi  terbaik  yang disajikan pada Tabel 11 sampai dengan Tabel 13 diuji hipotesis  menggunakan  Uji-t  untuk  melihat  apakah faktor koreksi tersebut benar-benar dapat memodelkan data curah hujan satelit dengan baik atau tidak. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua faktor koreksi terbaik yang diperoleh dapat memodelkan data curah hujan  satelit  dengan  baik  untuk  periode  harian, dasarian, dan bulanan. sehingga faktor-faktor koreksi
tersebut dapat direkomendasikan dan dapat digunakan pada tahap validasi.

## 3.5 Validasi  Data  Curah  Hujan  Satelit  IMERG Terkoreksi
Validasi  dimaksudkan  untuk  menguji  akurasi data curah hujan satelit IMERG terkoreksi di luar data yang  digunakan  pada  tahap  kalibrasi.  Rentang  data yang digunakan pada tahap ini menyesuaikan dengan hasil  kalibrasi  terbaik  yang  disajikan  pada  Tabel  11 sampai  dengan  Tabel  13.  Adapun  hasil  perhitungan validasi  data  curah  hujan  satelit  IMERG  terkoreksi dapat dilihat pada Tabel 14, 15, dan 16.
Tabel 14. Rekapitulasi hasil validasi data curah hujan harian satelit IMERG terkoreksi
Pos Hujan Panjang Data Faktor Koreksi Metode Validasi Kalibrasi Validasi R RMSE (mm) NSE RB (%) Nilai Interpretasi Nilai Interpretasi Kumbe 8 Thn (2011- 2018) 2 Thn (2019- 2020) Y = -0.004X 2 + 0.507X + 1.467 0.33 Lemah 6.61 0.08 Tidak Memenuhi 57.49 Tawali 9 Thn (2010- 2018) 2 Thn (2019- 2020) Y = -0.002X 2 + 0.558X + 0.818 0.41 Sedang 8.59 0.17 Tidak Memenuhi 7.11 Kadindi 12 Thn (2006- 2017) 2 Thn (2018 & 2020) Y = -0.004X 2 + 0.691X + 1.629 0.55 Sedang 11.62 0.27 Tidak Memenuhi 0.64 Godo 14 Thn (2001- 2007, 2009, 2012-2014 & 2016-2018) 1 Thn (2020) Y = -0.002X 2 + 0.281X + 0.928 0.28 Lemah 4.47 0.05 Tidak Memenuhi 24.25 Dompu 17 Thn (2001- 2009 & 2011- 2018) 1 Thn (2020) Y = -0.003X 2 + 0.422X + 1.902 0.26 Lemah 13.89 0.05 Tidak Memenuhi -32.47 Sumi 17 Thn (2003- 2019) 1 Thn (2020) Y = -0.002X 2 + 0.409X + 1.295 0.28 Lemah 9.80 0.07 Tidak Memenuhi -15.33 Paradowane 18 Thn (2001- 2018) 2 Thn (2019- 2020) Y = -0.003X 2 + 0.540X + 1.786 0.40 Sedang 11.08 0.15 Tidak Memenuhi -16.57 Rata-Rata 0.36 Lemah 9.44 0.12 Tidak Memenuhi 3.59
Tabel 15. Rekapitulasi hasil validasi data curah hujan dasarian satelit IMERG terkoreksi
Pos Hujan Panjang Data Faktor Koreksi Metode Validasi Kalibrasi Validasi R RMSE (mm) NSE RB (%) Nilai Interpretasi Nilai Interpretasi Kumbe 8 Thn (2011- 2018) 2 Thn (2019-2020) Y = -0.001X 2 + 0.689X + 4.342 0.59 Sedang 28.84 0.25 Tidak Memenuhi 42.33 Tawali 10 Thn (2010- 2019) 1 Thn (2020) Y = 0.663X - 1.582 0.77 Kuat 38.98 0.53 Memenuhi -23.78 Kadindi 12 Thn (2006- 2017) 2 Thn (2018 & 2020) Y = -0.001X 2 + 0.831X + 7.803 0.74 Kuat 49.54 0.50 Memenuhi -4.87 Godo 13 Thn (2001- 2007, 2009, 2012-2014 & 2016-2017) 2 Thn (2018 & 2020) Y = -0.001X 2 + 0.567X + 0.441 0.80 Sangat Kuat 16.50 0.64 Memenuhi 11.70 Dompu 16 Thn (2001- 2009 & 2011- 2017) 2 Thn (2018 & 2020) Y = -0.002X 2 + 0.894X + 6.629 0.58 Sedang 46.62 0.33 Tidak Memenuhi -7.83 Sumi 17 Thn (2003- 2019) 1 Thn (2020) Y = 0.623X + 3.003 0.71 Kuat 36.17 0.49 Memenuhi -14.00 Paradowane 18 Thn (2001- 2018) 2 Thn (2019-2020) Y = -0.001X 2 + 0.829X + 6.294 0.65 Kuat 46.28 0.39 Memenuhi -19.89 Rata-Rata 0.69 Kuat 37.56 0.45 Memenuhi -2.33
Tabel 16. Rekapitulasi hasil validasi data curah hujan bulanan satelit IMERG terkoreksi
Pos Hujan Panjang Data Faktor Koreksi Metode Validasi Kalibrasi Validasi R RMSE (mm) NSE RB (%) Nilai Interpretasi Nilai Interpretasi Kumbe 8 Thn (2011- 2018) 2 Thn (2019-2020) Y = 0.673X + 4.258 0.73 Kuat 62.12 0.42 Tidak Memenuhi 42.55 Tawali 9 Thn (2010- 2018) 2 Thn (2019-2020) Y = 0.001X 2 + 0.408X - 4.968 0.85 Sangat Kuat 67.37 0.70 Memenuhi -9.43 Kadindi 12 Thn (2006- 2017) 2 Thn (2018 & 2020) Y = 0.822X + 8.940 0.82 Sangat Kuat 107.19 0.64 Memenuhi -4.35 Godo 14 Thn (2001- 2007, 2009, 2012-2014 & 2016-2018) 1 Thn (2020) Y = 0.0001X 2 + 0.445X - 5.917 0.95 Sangat Kuat 20.01 0.83 Baik 18.53 Dompu 17 Thn (2001- 2009 & 2011- 2018) 1 Thn (2020) Y = 0.653X + 14.704 0.65 Kuat 122.96 0.31 Tidak Memenuhi -30.06 Sumi 17 Thn (2003- 2019) 1 Thn (2020) Y = 0.810X - 12.020 0.91 Sangat Kuat 73.40 0.73 Memenuhi -12.71 Paradowane 19 Thn (2001- 2019) 1 Thn (2020) Y = 0.0003X 2 + 0.716X + 7.712 0.86 Sangat Kuat 66.57 0.66 Memenuhi -22.13 Rata-Rata 0.82 Sangat Kuat 74.23 0.61 Memenuhi -2.51
Berdasarkan  hasil  validasi  Tabel  14,  data hujan harian  satelit  IMERG  terkoreksi  di  luar  data  yang digunakan  pada  tahap  kalibrasi  menunjukkan  nilai korelasi yang lemah sampai dengan sedang dan nilai NSE  di  semua  pos  hujan  masih  beriterpretasi  tidak memenuhi.  Hal  tersebut  tidak  jauh  berbeda  dengan hasil akurasi data hujan satelit IMERG terkoreksi yang menggunakan  rentang  data  di  luar  yang  digunakan pada tahap validasi ini.
Tabel 15 menujukkan bahwa data hujan dasarian satelit  IMERG  terkoreksi  menunjukkan  korelasi sedang sampai dengan sangat kuat, namun untuk nilai NSE pada dua pos hujan (Kumbe dan Dompu) masih berinterpretasi tidak memenuhi. Begitu juga hasil yang ditunjukkan pada Tabel 16 untuk data hujan bulanan satelit IMERG terkoreksi yang memiliki korelasi kuat sampai dengan sangat kuat, namun nilai NSE pada pos hujan  Kumbe  dan  Dompu  masih  tidak  memenuhi. Untuk  pos  hujan  Kumbe  bisa  disebabkan  oleh kosongnya  data  hujan  pada  bulan  Januari-Februari, padahal bulan-bulan tersebut merupakan bulan basah. Adapun untuk pos hujan Dompu bisa disebabkan oleh kualitas  data  curah  hujan  satelit  ataupun  data  curah hujan terukur yang kurang bagus.
Berikut  ini  akan  ditampilkan  juga  grafik perbandingan  data  curah  hujan  terukur,  data  curah hujan  satelit  IMERG,  dan  data  curah  hujan  satelit IMERG terkoreksi untuk periode harian, dasarian, dan bulanan di wilayah Bima dan Dompu (Gambar 2, 3, dan 4).
Berdasarkan grafik pada Gambar 2, dapat dilihat bahwa  data  curah  hujan  harian  satelit  IMERG cenderung  lebih  besar  daripada  data  curah  hujan terukur.  Setelah  dikoreksi  menggunakan  faktor
koreksi  terbaik  yang  diperoleh  pada  masing-masing pos hujan, data curah hujan satelit IMERG terkoreksi cenderung  lebih  rendah  daripada  data  curah  hujan terukur.  Akurasi  yang  dihasilkan  untuk  data  curah hujan harian berdasarkan grafik terlihat masih cukup jauh  untuk  menggambarkan  pola  data  curah  hujan terukur.  Hal  tersebut  berbanding  lurus  dengan perhitungan  akurasi  data  curah  hujan  harian  yang memiliki akurasi yang sangat rendah.
Gambar 3 menunjukkan bahwa data curah hujan dasarian  satelit  IMERG    sudah  semakin  terlihat mengikuti pola data curah hujan terukur. Meskipun di beberapa pos hujan, seperti pada pos hujan Godo yang menunjukkan data curah hujan satelit IMERG terlihat lebih tinggi daripada data curah hujan terukur, namun setelah  dilakukan  koreksi,  data  curah  hujan  satelit IMERG  terlihat  mulai  mendekati  pola  data  curah hujan terukur.
Hal berbeda ditunjukkan pada pos hujan Kumbe dan  Dompu,  dimana  beberapa  tahun datanya  terlihat data  curah  hujan  terukur  yang  lebih  tinggi  nilainya daripada  data  curah  hujan  satelit  IMERG  sebelum maupun  sesudah  dikoreksi.  Sehingga  secara  umum, data  curah  hujan  dasarian  satelit  IMERG  terkoreksi terlihat akurasinya semakin membaik jika dibandingkan  dengan  data  curah  hujan    harian.  Hal tersebut  sejalan  dengan  hasil  perhitungan  akurasi sebelumnya meskipun  masih  terdapat dua pos hujan, yaitu  pos  hujan  Godo  dan  Dompu  yang  akurasinya tidak  memenuhi  kriteria nilai  NSE pada perhitungan sebelumnya.
Berdasarkan grafik pada Gambar 4, terlihat data curah  hujan  bulanan  satelit  IMERG  semakin mendekati pola data curah hujan terukur. Namun pada
pos  hujan  Godo  terlihat  data  curah  hujan  satelit IMERG tidak terlalu mendekati pola data curah hujan terukur, namun setelah dilakukan koreksi menggunakan  faktor  koreksi  terbaik  diperoleh hasilnya semakin membaik.
Secara  umum,  data  curah  hujan  bulanan  satelit IMERG terkoreksi memiiki akurasi yang cukup baik dalam menggambarkan data curah hujan terukur. Hal tersebut selaras dengan hasil perhitungan sebelumnya
yang  menyatakan semua pos hujan di  wilayah Bima dan  Dompu untuk  periode bulanan sudah  memenuhi kriteria nilai NSE.

## 3.6 Pembatasan Cakupan Wilayah
Berikut  merupakan  faktor-faktor  koreksi  yang dapat digunakan untuk  mengoreksi  data curah hujan satelit  IMERG  di  wilayah  Bima  dan  Dompu  (Tabel 17).
Gambar 2. Grafik perbandingan data curah hujan harian wilayah Bima dan Dompu
Gambar 3. Grafik perbandingan data curah hujan dasarian wilayah Bima dan Dompu
Gambar 4. Grafik perbandingan data curah hujan bulanan wilayah Bima dan Dompu
Faktor koreksi terbaik yang dihasilkan pada studi ini  (Tabel  17)  selaras  dengan  studi/penelitian terdahulu, seperti yang dilakukan oleh  Arrokhman et al.  (2021)  dan  Partarini  et  al.  (2021)  yang menghasilkan  faktor  koreksi  terbaik  menggunakan metode regresi linier sederhana dan polinomial orde 2.
Adapun untuk gambar batasan wilayah penggunaan  faktor  koreksi  pada  Tabel  17  dibuat menggunakan  metode  Poligon  Thiessen  yang disajikan pada Gambar 5.
Tabel 17. Pembagian wilayah beserta faktor koreksi terbaik data curah hujan harian, dasarian, dan bulanan
Pos Hujan Periode Faktor Koreksi Kumbe Harian Y = -0.004X 2 + 0.507X + 1.467 Dasarian Y = -0.001X 2 + 0.689X + 4.342 Bulanan Y = 0.673X + 4.258 Tawali Harian Y = -0.002X 2 + 0.558X + 0.818 Dasarian Y = 0.663X - 1.582
Bulanan Y = 0.001X 2 + 0.408X - 4.968 Kadindi Harian Y = -0.004X 2 + 0.691X + 1.629 Dasarian Y = -0.001X 2 + 0.831X + 7.803 Bulanan Y = 0.822X + 8.940
Godo
Harian Y = -0.002X 2 + 0.281X + 0.928 Dasarian Y = -0.001X 2 + 0.567X + 0.441 Bulanan Y = 0.0001X 2 + 0.445X - 5.917 Dompu Harian Y = -0.003X 2 + 0.422X + 1.902 Dasarian Y = -0.002X 2 + 0.894X + 6.629 Bulanan Y = 0.653X + 14.704 Sumi Harian Y = -0.002X 2 + 0.409X + 1.295 Dasarian Y = 0.623X + 3.003
Bulanan Y = 0.810X - 12.020 Paradowane Harian Y = -0.003X 2 + 0.540X + 1.786 Dasarian Y = -0.001X 2 + 0.829X + 6.294
Bulanan Y = 0.0003X 2 + 0.716X + 7.712
Gambar 5. Batasan wilayah penggunaan faktor koreksi di wilayah Bima dan Dompu menggunakan Poligon Thiessen

## 4 KESIMPULAN
Akurasi  data  curah  hujan  harian  satelit  IMERG terhadap data curah hujan terukur di wilayah Bima dan Dompu masih sangat rendah, namun semakin membaik pada periode dasarian dan bulanan. Hal tersebut selaras dengan studi/penelitian  terdahulu  di  Surabaya  (Azka, et al., 2018), Nusa Tenggara Timur (Bees et al., 2021), Iran (Sharifi et al., 2016), dan Singapura (Tan & Duan,
2017).  Faktor  koreksi  yang  dihasilkan  secara  umum oleh  metode  regresi  linier  sederhana  dan  polinomial orde  2  serta  metode  rasio-rata  dapat  meningkatkan akurasi data curah hujan satelit IMERG. Namun, model faktor  koreksi  terbaik  dihasilkan  oleh  metode  regresi linier sederhana dan polinomial orde 2.
Data curah hujan satelit IMERG setelah dikoreksi menunjukkan adanya peningkatan akurasi dilihat dari nilai  rata-rata  NSE,  R,  RMSE,  dan  RB.  Nilai-nilai tersebut untuk data hujan harian berturut-turut sebesar 0.14 (tidak memenuhi), 0.37 (lemah), 9.18 mm, dan - 0.12%; untuk data curah hujan dasarian berturut-turut sebesar 0.40 (memenuhi), 0.63 (kuat), 39.42 mm, dan 1.47%; serta untuk data curah hujan bulanan berturut- turut sebesar 0.55 (memenuhi), 0.74 (kuat), 80.19 mm, dan -0.07%. Oleh karena itu, data hujan dasarian dan bulanan  satelit  IMERG  dapat  digunakan  sebagai alternatif data di wilayah Bima dan Dompu.
Beberapa saran yang penulis dapat tuliskan dalam tulisan ini untuk perbaikan studi/penelitian berikutnya adalah : 1). metode dalam menilai kualitas data hujan satelit pada studi ini yang hanya terbatas pada analisis statistik  kontinu,  sehingga  dapat  dikembangkan menggunakan  metode  lainnya  sepeerti  metode kategorikal matrik dan lain sebagainya, 2). data hujan satelit yang diuji juga dapat dicoba menggunakan data dari  satelit  lainnya  yang  sudah  banyak  tersedia  dan dapat diakses secara gratis.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Balai Wilayah Sungai Nusa Tenggara  I  dan  pengelola  serta  pengembang  website https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni yang  telah berkenan memberikan akses dan dukungan data untuk studi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Andani,  A.  J.  P.,  &  Endarwin.  (2016).  Kajian  Penerapan Estimasi  Curah  Hujan  Per  Jam  Memanfaatkan  Metode Convective  Stratiform  Technique  (CST)  dan  Modified Convective  Stratiform  Technique  (mCST)  di  Pontianak. Urnal Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika , 3 (3), 9– 20.
https://jurnal.stmkg.ac.id/index.php/jmkg/article/view/11
Arrokhman,  N.  A.,  Wahyuni,  S.,  &  Suhartanto,  E.  (2021).
Evaluasi Kesesuaian Data Satelit untuk Curah Hujan dan Evaporasi Terhadap Data Pengukuran di Kawasan Waduk Sutami. Jurnal  Teknologi  Dan  Rekayasa  Sumber  Daya
Air , 1 (2), 904–916. https://doi.org/10.21776/ub.jtresda.2021.001.02.46
Aryastana, P., Liu, C. Y., Jong-Dao Jou, B., Cayanan, E., Punay, J.  P.,  &  Chen,  Y.  N.  (2022).  Assessment  of  Satellite Precipitation  Data  Sets  for  High  Variability  and  Rapid Evolution  of  Typhoon  Precipitation  Events  in  the Philippines. Earth and Space Science , 9 (9). https://doi.org/10.1029/2022EA002382
Azka,  M.  A.,  Dzikiro,  T.  K.,  Wardani,  U.  K.,  &  Fadlan,  A. (2018).  Uji  Akurasi  Data  Model  Estimasi  Curah  Hujan Satelit  TRMM,  GSMAP,  Dan  GPM  Selama  Periode Siklon  Tropis  Cempaka  dan  Dahlia  Di  Wilayah  Jawa.
Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh , July  2018 ,  983– 991.
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. https://doi.org/10.29122/jstmc.v19i2.3153
Bees,  A.,  Karlina,  &  Sujono,  J.  (2021).  Perbandingan  Curah Hujan  Satelit  pada  DAS  Tilong  Nusa  Tenggara  Timur Terkait Perubahan Iklim. Prociding CEEDRiMS , 25–32. Faisol,  A.,  Budiyono,  B.,  Indarto,  I.,  &  Novita,  E.  (2019). Evaluasi  Data  Hujan  Harian  Global  Precipitation Measurement (GPM) versi ke-6 di Provinsi Papua Barat. Prosiding  Seminar  Nasional  MIPA  UNIPA  IV , January 2020 , 147–154.
https://prosiding.fmipa.unipa.ac.id/index.php/SNMIPAU NIPA/article/view/40
Farhan,  A.,  Saidah,  H.,  &  Supriyadi,  A.  (2021).  Analisis Perbandingan  Kurva  Intensitas  Durasi  Frekuensi  (IDF)
Kota Bima Menggunakan Data Hujan Terukur dan Data Hujan dari Satelit Japan Aerospace Exploration Agency.
Spektrum Sipil , 8 (2), 105–116. https://doi.org/10.29303/spektrum.v8i2.213 Firdausa,  F.  (2020).  Simulasi  Curah  Hujan  Bulanan  Kota Palembang dengan Jaringan Syaraf Tiruan. PADURAKSA: Jurnal Teknik Sipil Universitas Warmadewa , 9 (2), 143–150.
https://doi.org/10.22225/pd.9.2.1858.143-150 Harto, S. (2021). Analisis Hidrologi . Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Jarwanti, D. P., Suhartanto, E., & Fidari, J. S. (2021). Validasi Data  Curah  Hujan  Satelit  TRMM  (Tropical  Rainfall Measuring  Mission)  dengan  Data  Pos  Penakar  Hujan  di DAS  Grindulu,  Kabupaten  Pacitan,  Jawa  Timur. Jurnal Teknologi  Dan  Rekayasa  Sumber  Daya  Air , 1 (2),  772– 785. https://doi.org/10.21776/ub.jtresda.2021.001.02.36
Krisnayanti, D. S., Welkis, D. F. B., Hepy, F. M., & Legono, D.
(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. https://doi.org/10.32679/jsda.v16i1.646
Liu, C. Y., Aryastana, P., Liu, G. R., & Huang, W. R. (2020). Assessment  of  satellite  precipitation  product  estimates over Bali Island. Atmospheric Research , 244 . https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.105032
Mulyandari, E., & Susila, H. (2020). Validasi Data Curah Hujan Satelit Trmm Dan Persiann Dalam Analisis Debit Banjir Rencana  Di  Das  Telaga  Lebur. Jurnal  Teknik  Sipil  Dan
Arsitektur , 25 (2), 16–22. https://doi.org/10.36728/jtsa.v25i2.1070 Ning, S., Wang, J., Jin, J., & Ishidaira, H. (2016). Assessment of the Latest GPM-Era High-Resolution
Satellite
Precipitation  Products  by  Comparison  with  Observation
Gauge  Data  over  the  Chinese  Mainland. Water (Switzerland) , 8 (11), 1–17.
https://doi.org/10.3390/w8110481 Ningsih, A. P. (2021). Validasi Data Curah Hujan dari Satelit GPM  dengan  Rain  Gauge  di  Inonesia [Masters  thesis, Universitas
Andalas]. http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/95286 Partarini, N. M. C., Sujono, J., & Prima Ari Pratiwi, E. (2021). Koreksi  dan  Validasi  Data  Curah  Hujan  Satelit  GPM- IMERG  dan  CHIRPS  di  DAS  Selorejo,  Kabupaten Malang. Prociding CEEDRiMS , 149–156. Pratiwi, D. W., Sujono, J., & Rahardjo, A. P. (2017). Evaluasi Data  Hujan  Satelit  Untuk  Prediksi  Data  Hujan Pengamatan  Menggunakan  Cross  Correlation. Seminar Nasional Sains Dan Teknologi , November , 1–2.
Sahlu, D., Nikolopoulos, E. I., Moges, S. A., Anagnostou, E. N., & Hailu, D. (2016). First evaluation of the day-1 IMERG over the upper blue nile basin. Journal of Hydrometeorology , 17 (11), 2875–2882.
https://doi.org/10.1175/JHM-D-15-0230.1
Saidah, H., Setiawan, A., Hanifah, L., Pradjoko, E., & Suroso, A.  (2021).  Koreksi  Bias  Data  Hujan  Luaran  GCM ECHAM5  Untuk  Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  dan Musiman  Pulau  Lombok. Jurnal  Sains  Teknologi  &
Lingkungan , 7 (2), 209–219.
https://doi.org/10.29303/jstl.v7i2.289
Samosir,  D.  Y.,  Yuliara,  I.  M.,  &  Prasetia,  R.  (2020). Perbandingan dan Analisis Pola Spasial Curah Hujan Data IMERG  (Integrated  Multi-Satellite  Retrievals  for  GPM) dan Data Observasi di Provinsi Bali. Buletin Fisika , 22 (2), 67. https://doi.org/10.24843/bf.2021.v22.i02.p03 Sanjaya, S., Yudianto, D., Adidarma, W., & Fitriana, F. (2022). Studi PemanfaatanCurah  Hujan Bulanan Satelit GPM di Kawasan Bandung Raya dengan Validasi Silang Monte- Carlo. Jurnal  Rekayasa  Konstruksi  Mekanika  Sipil
(JRKMS) , 05 (01), 31–40.
http://ejournal.ust.ac.id/index.php/JRKMS/article/view/1 804
Sharifi, E., Steinacker, R., & Saghafian, B. (2016). Assessment of GPM-IMERG and other precipitation products against gauge  data  under  different  topographic  and  climatic conditions  in  Iran:  Preliminary  results. Remote  Sensing ,
8 (2), 1–24. https://doi.org/10.3390/rs8020135 Suryaningtyas,  L.  (2019). Analisi  Hidrologi  Data  TRMM
(Tropical Rainfall Measuring Mission) di Sub DAS Lesti [Magister thesis, Universitas
Brawijaya]. http://repository.ub.ac.id/id/eprint/177856
Syaifullah, M.  D. (2014). Validasi Data Trmm Terhadap Data Curah  Hujan  Aktual  Di  Tiga  Das  Di  Indonesia. Jurnal Meteorologi Dan Geofisika , 15 (2), 109–118. https://doi.org/10.31172/jmg.v15i2.180
Tan, M. L., & Duan, Z. (2017). Assessment of GPM and TRMM precipitation  products  over  Singapore. Remote  Sensing ,
9 (7), 1–16. https://doi.org/10.3390/rs9070720 Triatmodjo,  B.  (2009). Hidrologi  Terapan .  Beta  Offset, Yogyakarta.
Vaze, J., Jordan, P., Beecham, R., Frost, A., Summerell, G., & Vaze, J., Jordan, P., Beecham, R., Frost, A., Summerell, G.  (2012).  Guidelines  for  rainfall-runoff  modelling Towards  best  practice  model  application.  In eWater Cooperative Research Center (Issue December).