Reliabilitas Prediksi Curah Hujan Dasarian Pada Kejadian Curah Hujan Ekstrim Pemicu Banjir 26 Oktober 2020 di Kebumen:

## Model Statistik (HyBMG) versus Model Dinamik (ECMWF)
Zauyik Nana Ruslana 1* , Restu Tresnawati 1 , Rosyidah 1 , Iis Widya Harmoko 1 dan Siswanto 2
1 Stasiun Klimatologi Semarang
2 Pusat Layanan Informasi Iklim Terapan, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jakarta

## Abstrak
Kejadian banjir di Kabupaten Kebumen tanggal 26 Oktober 2020 dipicu oleh hujan dengan intensitas sangat lebat hingga ekstrim yang berlangsung sejak Minggu (25 Oktober 2020) sore hingga Senin (26 Oktober 2020). Beberapa pos pengamatan hujan (kerjasama) menunjukkan curah hujan >150mm/hari (kategori  ekstrim)  dalam  rentang  waktu  hujan  tanggal  24-26  Oktober  2020.  Analisis  curah  hujan kumulatif  dasarian  ke-III  bulan  Oktober  2020  di  wilayah  Kabupaten  Kebumen  menunjukkan  curah hujan  >300mm/dasarian  (kriteria  sangat  tinggi).  Sebelumnya,  pada  dasarian  ini  BMKG  Stasiun Klimatologi  Semarang  memprakirakan  sebagian  besar  wilayah  Kabupaten  Kebumen  diprakirakan dalam kriteria menengah dengan curah hujan berkisar antara 101-150mm/dasarian. Berdasarkan laporan yang masuk ke BPBD Kebumen sedikitnya 25 desa di 7 kecamatan terendam banjir karena beberapa sungai  yang  ada  di  Kebumen  meluap.  Paper  ini  bertujuan  menguji  keandalan  prakiraan  curah  hujan dasarian  operasional  dengan  membandingkan  luaran  prakiraan  dengan  data  observasi  pada  kondisi ekstrem  tersebut.  Uji  sensitivitas  model  univariat  HyBMG  dan  ECMWF  dilakukan  dengan  metode visual  kesesuaian  spasial,  korelasi  sederhana  dan  RMSE.  Hasil  analisis  menunjukkan  nilai  luaran prakiraan ECMWF memiliki nilai RMSE terkecil namun dengan nilai korelasi yang negatif. Korelasi kuat diperoleh dari metode ANFIS dengan nilai RMSE sebesar 556,5. Dapat disimpulkan bahwa luaran model ANFIS  memiliki tingkat  sensitivitas luaran prakiraan  yang  lebih handal untuk kejadian  hujan ekstrim pada hari Minggu (25 Oktober 2020) di Kabupaten Kebumen. Metode HyBMG memerlukan penambahan input data series lebih banyak lagi sehingga informasi yang terkumpul lebih banyak dan data grid luaran ECMWF menjadi lebih rapat, diharapkan dapat menghasilkan nilai prediksi yang lebih baik lagi.
Kata kunci : ANFIS; ECMWF; ARIMA; HyBMG; RMSE

## Abstract
The flood incident in Kebumen Regency on October 26, 2020 was triggered by rain with very heavy to extreme intensity which lasted from Sunday (25 October 2020) afternoon to Monday (26 October 2020). Several  rain  observations  posts  (cooperation)  show  rainfall  >150mm/day  (extreme  category)  in  the period of rain from 24-26 October 2020. Analysis of the third basic cumulative rainfall in October 2020 in the Kebumen Regency area shows rainfall >300 mm/10 days rainfall (very high criterion). Previously, the  BMKG  Semarang  Climatology  Station  predicted  that  most  of  the  Kebumen  Regency  area  was predicted to be in the medium criteria with rainfall ranging from 101 - 150 mm / dasarian. Based on reports submitted to the Kebumen BPBD, at least 25 villages in seven sub-districts were flooded because several rivers in Kebumen were overflowing. This paper is intended to test the reliability of operational basic  rainfall  forecasts  by  comparing  the  forecast  output  with  observational  data  in  these  extreme conditions. Then the sensitivity test of the univariate HyBMG and ECMWF models was carried out using visual methods of spatial suitability, simple correlation and RSME. The results of the analysis show that the ECMWF forecast output value has the smallest RMSE value but with a negative correlation value.
* ) Korespondensi: aziexzazak@gmail.com
Diajukan  : 22 Maret 2021 Diterima : 26 April 2021 Diterbitkan  : 31 Juli 2021
A strong correlation was obtained from the ANFIS method with an RMSE value of 556.5. This study concludes that the ANFIS model output has a more reliable level of forecast output sensitivity for extreme rain events on Sunday (25 October 2020) in Kebumen Regency. The HyBMG method requires adding more input data series so that more information is collected and the data from the ECMWF output grid is tighter, which is expected to produce better predictive values.
Keywords: ANFIS; ECMWF; ARIMA; HyBMG; RMSE

## PENDAHULUAN
Hujan  deras  yang  mengguyur  Kabupaten Kebumen sejak Minggu (25 Oktober 2020) sore hingga  Senin  (26  Oktober  2020)  pagi mengakibatkan  banjir  dan  tanah  longsor. Berdasarkan  laporan  yang  masuk  ke  BPBD Kebumen  sedikitnya  25  desa  di  7  kecamatan terendam  banjir  karena  beberapa  sungai  yang ada  di  Kebumen  meluap  (Heksantoro,  2020) . Satu tahun sebelumnya di Kabupaten Kebumen juga dilanda banjir yang disebabkan juga oleh tingginya  curah  hujan  yang  terjadi  di  wilayah Kebumen pada 15-16 Januari 2019. Disampaikan Plt Kalak BPBD Kebumen Teguh Kristiyanto,  hingga  Selasa  siang  terdapat  40 desa di 10 kecamatan yang terdampak tingginya curah  hujan.  Dari  jumlah  itu,  data  pada  Pusat Kendali  dan  Operasi  (Pusdalops)  BPBD Kebumen terdapat sedikitnya 70 titik bencana, baik banjir maupun tanah longsor.
Dari  data  historis  kejadian  banjir  di Kabupaten  Kebumen  (BNPB,  2021)  dalam  5 tahun  terakhir  antara  2015  hingga  2019  telah terjadi  sebanyak  13  kali  kejadian  banjir  dan 2 kali terjadi pada bulan Oktober yaitu tahun 2016 dan  2017.  Kabupaten  Kebumen  secara administratif terdiri dari 26 kecamatan dengan luas  wilayah  sebesar  158.111,50  hektar  atau 1.581,115  km²,  dengan  kondisi  beberapa wilayah  merupakan  daerah  pantai  dan pegunungan,  tetapi  sebagian  besar  merupakan dataran  rendah,  dengan  letak  wilayah  pada  7 0 27’  –  7 0 50’  LS  dan  109 0 33’-  109 0 50’  BT (PUSDATARU JATENG, 2018) .
Stasiun  Klimatologi  Semarang  memiliki tugas  dan  fungsi  untuk  menyediakan  layanan analisis  dan  prakiraan  curah  hujan  di  seluruh Jawa  Tengah.  Kegiatan  operasional  rutin pembuatan  prakiraan  curah  hujan  dasarian maupun  bulanan  di  Stasiun  Klimatologi Semarang memanfaatkan dua model prakiraan yaitu  model  berbasis  statistik  dan  berbasis model dinamik.
Paper ini bertujuan untuk menguji keandalan prakiraan  curah  hujan  dasarian  operasional dengan  membandingkan  luaran  prakiraan
dengan data observasi untuk kejadian curah hujan ekstrem  serta  melakukan  pengujian  sensitivitas diantara model yang dijalankan operasional model mana  yang  menunjukkan  keandalan  luaran prakiraan untuk kondisi ekstrim tersebut.

## METODOLOGI
Model  statistik  yang  digunakan  meliputi  model HyBMG, sedangkan model dinamis adalah luaran dari model ECMWF. HyBMG merupakan aplikasi model prediksi berbasis statistik yang dikembangkan oleh Puslitbang BMKG yang dapat digunakan untuk melakukan  prediksi iklim dalam skala  waktu  dasarian  maupun  bulanan.  Modul prediksi  statistik  menggunakan  metode  univariat yang  tersedia  dalam  aplikasi  HyBMG  adalah ARIMA,  ANFIS,  Wavelet  ANFIS  dan  Wavelet ARIMA.  Prakiraan  curah  hujan  dasarian  secara operasional BMKG Stasiun Klimatologi Semarang adalah  rerata  ensmbel  dari  beberapa  luaran perhitungan model statistik (HyBMG) dan dinamik (ECMWF).
Dalam  kegiatan  operasional,  selain  luaran prediksi  model  statistik  oleh  aplikasi  HyBMG, prakiraan    iklim  dasarian  dan  bulanan  di  Stasiun Klimatologi  Semarang  juga  menggunakan  luaran model  dinamis  ECMWF.  ECMWF  merupakan pusat  layanan  prediksi  iklim  internasional  yang menyediakan luaran model prediksi atmosfer/cuaca  global  jangka  menengah  (10 harian)  maupun  jangka  panjang  (musim).  Dalam praktiknya, luaran model prakiraan ECMWF lebih banyak berperan dalam kesimpulan dan justifikasi prakiraan operasional dasarian dan bulanan karena sudah  mempertimbangkan  faktor  dinamis  dari sirkulasi  atmosfer  dan  suhu  permukaan  laut, termasuk di dalamnya variabilitas iklim La Nina/El Nino.    Hasil  luaran  prakiraan  operasional  inilah yang  akan  didiseminasikan  dalam  bentuk  buletin format digital dan cetak kepada stakeholder terkait dan  menjadi  informasi  publik  yang  disiarkan melalui berbagai media.
Gambar  1  mendeskripsikan  sebaran  daerah yang terendam banjir di 25 desa di 7 kecamatan di wilayah Kabupaten Kebumen berdasarkan rekap
Gambar 1. Peta wilayah terdampak banjir pada tanggal 26 Oktober 2020 yang terdiri dari 25 desa di 7 kecamatan di Kabupaten Kebumen
data bencana dari BPBD Provinsi Jawa Tengah. Untuk  mengkaji  curah  hujan  pemicu  banjir  di wilayah tersebut, digunakan 13 titik pos hujan dalam  membuat  analisis  dan  prakiraan  curah hujan untuk setiap wilayah ZOM (Zona Musim) di  Kabupaten  Kebumen  dan  sekitarnya.  Data pos hujan yang memenuhi kriteria lengkap dan digunakan  yaitu  Pos  Hujan  Wanareja  (ZOM 98),  BPP  Kesugihan  dan  Stasiun  Meteorologi Cilacap (ZOM 99), Banyumas PU dan Kedung Waringin  (ZOM  102),  Karang  Kemiri  SMPK, Purwonegoro  dan  Wanadadi  (ZOM  112), Penusupan  (ZOM  113),  Bedakah  (ZOM  114), Gombong  (ZOM  115),  Kaliloro  dan  Salaman (ZOM 120). Selain itu, untuk menggambarkan sebaran spasial curah hujan pada saat kejadian, digunakan  pula  data  estimasi  curah  hujan produk citra satelit GSMAP yang diunduh dari laman JAXA melalui cara file transfer protocol ( rainmap@hokusai.eorc.jaxa.jp/realtime/daily0.1/0 0Z-23Z). Estimasi  curah  hujan  Satelit GSMaP merupakan produk pemetaan  curah  hujan resolusi  tinggi  dan  cukup  presisi  di  seluruh bagian  dunia  yang  dikelola  oleh  JAXA
Precipitation  Measuring  Mission  (PMM)  dari tahun 2007 sampai sekarang. Sebelumnya program ini disponsori oleh Core Research for Evolutional Science  and  Technology  (CREST)  pada  Japan Science and Technology Agency (JST) dari tahun 2002~2007.  GsMAP  merupakan  penggabungan data  dari  beberapa  satelit  cuaca  seperti  TRMM, Aqua, Adeos  II,  DSMP  dan  NOAA  (Susila  dkk., 2017).
Analisa  dan  uji  sensitivitas  dengan  pendekatan model  statistik  dan  dinamis  dilakukan  dengan  3 (tiga)  tahapan  sebagaimana  digambarkan  pada diagram Gambar 2, yaitu meliputi:
Tahap  1. Prediksi  curah  hujan  dasarian menggunakan aplikasi HyBMG
Pada tahap ini data curah hujan dari beberapa pos hujan  di  Kabupaten  Kebumen  dan  sekitarnya dipilih dan diverifikasi dengan data yang lengkap tidak  ada  yang  hilang  atau  kosong.  Penyusunan data dasarian dalam satu series kebawah format .txt selama 10 tahun terakhir yaitu dari dasarian ke-30 tahun  2010 sampai  dengan  dasarian  ke-29  tahun 2020.
Gambar  2. Alur  kerja/flowchart  dalam  pengolahan  output  prakiraan  dari  ECMWF  dan  HyBMG  dan membandingkan  dengan  hasil  observasi  di  Kabupaten  Kebumen.  Perbandingan  dari  masing-masing  luaran prakiraan  ensemble  mean  ECMWF  dan  dari  HyBMG  (Ensembel  Mean,  ARIMA,  ANFIS,  Wavelet-ANFIS, Wavelet-ARIMA) dengan hasil pengumpulan  data dari titik  pos hujan observasi pada masing-masing  ZOM di wilayah Kabupaten Kebumen dan sekitarnya.
Selanjutnya  dilakukan  proses running prediksi univariat  menggunakan  aplikasi  HyBMG  yang merupakan salah satu model yang dikembangkan oleh  Puslitbang  BMKG  dengan  basis  waktu prediksi  dasarian  maupun  bulanan.  Modul prediksi  metode  univariat  yang  tersedia  dalam aplikasi  HyBMG  meliputi  model  ARIMA, ANFIS, Wavelet-ANFIS dan Wavelet-ARIMA. ARIMA  ( Autoregressive  Integrated  Moving Average ) merupakan salah satu teknik peramalan dengan pendekatan deret waktu yang menggunakan teknik- teknik korelasi antar suatu deret  waktu.  Model  ARIMA  merupakan  model yang  berbasis  korelasi  (dependen)  secara  statis antar  deret  pengamatan,  yaitu  pengamatan sekarang ( zt ) tergantung pada satu atau beberapa pengamatan sebelumnya ( zt-k ). Adanya dependensi  antar  pengamatan  diketahui  dari  uji korelasi  antar  pengamatan  yang  sering  dikenal dengan  fungsi  autokorelasi  ( autocorrelation function/ACF ) (Iriawan dan Astuti, 2006). Model Adaptive  Network-Based  Fuzzy  Inference System (ANFIS) adalah model fuzzy logic yang
menerapkan  konsep  jaringan  adaptive  (Jang, J.S.R,  1993).  Pada  model  ini,  neural-network akan  mengenali  pola-pola  dan  menyesuaikan pola  terhadap  perubahan  yang  ada,  sedangkan fuzzy  logic  menggabungkan  pengetahuan manusia dan mencari kesimpulan untuk membuat suatu keputusan (Komalasari dkk., 2016). Model Wavelet  berbasis  small  wave  atau  gelombang singkat  yang  memberikan  informasi  frekuensi yang  muncul  juga  dan  informasi  tentang  skala atau  durasi  atau  waktu  yang  dihasilkan  dari Transformasi Wavelet. Wavelet dapat digunakan untuk  menganalisis  suatu  bentuk  gelombang (sinyal) sebagai kombinasi dari waktu (skala) dan frekuensi.  (Putra,  2010).  Dari  semua  luaran modul  HyBMG  dari  model-model  tersebut kemudian  dirata-ratakan  untuk  mendapatkan Ensemble Mean.
Tahap 2. Prediksi curah hujan dasarian dengan ECMWF
Luaran prediksi curah hujan juga dapat diperoleh dari  ECMWF  ( European  Centre  for  Medium-
Range Weather Forecasts ). ECMWF merupakan organisasi  internasional  yang  menyediakan  data prediksi atmosfer/cuaca global jangka menengah (10 harian) maupun jangka panjang (bulan hingga musim)  (ECMWF,  2016).  ECMWF  merupakan lembaga  atau  pusat  prediksi  cuaca  dan  iklim konsorsium dari 31 negara di benua Eropa yang juga  didukung  oleh  World  Meteorological Organization  (WMO),  European  Space Agency (ESA),  dan  organisasi  lainnya  (Subakti,  2012). Sejak  10  tahun  terakhir,  BMKG  telah menggunakan  produk  luaran  ECMWF  untuk memprediksi  musim  dan  iklim  secara  umum  di Indonesia. Luaran prediksi curah hujan ECMWF berupa  format  .mat,  yang  kemudian  diekstrak dalam  format  .xlxs  dengan  aplikasi  AII-Tools BMKG  dan  di downscale hingga  dihasilkan output  data  51  ensemble  dan  rata-rata  prediksi curah hujan pada pos hujan di wilayah Kabupaten Kebumen dan sekitarnya.
Tahap 3. Pengujian Korelasi dan RMSE
Pengujian  korelasi  dalam  penelitian  ini digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  secara kuantitatif  antara  semua  hasil  luaran  model prediksi  dengan  verifikasi  hasil  observasi. Seberapa  besar  kesesuaian  antara  dua  variabel tersebut  dinyatakan  dalam  sebuah  koefisien korelasi. Semakin besar koefisien korelasi maka semakin besar kesesuaian antara yang diprakirakan  dengan  keadaan  senyatanya  dari observasi. Terdapat pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi menurut Sugiyono (2012;257) yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Nilai koefisien korelasi berkisar antara -1 dan 1. Tanda  positif  atau  negatif  menunjukkan  arah korelasinya. Bila korelasi antara x dan y negatif maka  kenaikan  variabel  x  akan  menyebabkan penurunan y atau sebaliknya. Bila korelasi antara x  dan  y  positif  maka  kenaikan  variabel  x  akan diikuti  dengan  kenaikan  variabel  y  atau
sebaliknya.  Korelasi  ditentukan  berdasarkan tingkat  kepercayaan  (Apriyana  dan  Kailaku, 2015).  Koefisien  korelasi  dapat  menunjukkan kekuatan  dan  arah  dari  korelasi,  seperti  yang ditunjukkan pada spektrum di Gambar 3.
Nilai  RMSE  digunakan  untuk  mengetahui besarnya penyimpangan yang terjadi antara nilai prediksi total curah hujan bulanan dibandingkan dengan  nilai  total  curah  hujan  bulanan  aktual hasil  observasi.  Persamaan  1  digunakan  untuk menghitung  RMSE  yang  digunakan  dalam pengolahan data
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑅𝐶𝑖−𝑅𝑂𝑖) 2 𝑁 (1)
Dimana:  N  =  Banyaknya  data,  RCi  =  Curah hujan hasil estimasi ke-i (mm), dan ROi = Curah hujan aktual hasil observasi ke-i (mm).
RMSE  merupakan  standar  deviasi  dari residual (error prediksi). Residual menggambarkan  ukuran  sebaran  data  terhadap garis regresinya, sedangkan RMSE adalah ukuran dari  sebaran  residual.  Dengan  kata  lain,  RMSE menunjukkan  konsentrasi  data  yang  paling mendekati  di  sekitar  garis  liniernya.  Uji  RMSE umumnya digunakan dalam klimatologi, peramalan  dan  analisis  regresi  untuk  verifikasi hasil  eksperimen  (Swarinoto  dan  Sugiyono, 2011).
Tabel 1. Interpretasi koefisien korelasi Nilai Korelasi Interpretasi 0.00 – 0.199 Korelasi sangat rendah 0.20 – 0.399 Korelasi Rendah 0.40 – 0.599 Korelasi Sedang 0.60 – 0.799 Korelasi Kuat 0.80 – 1.000 Korelasi Sangat Kuat
Gambar 3. Spektrum Koefisien Korelasi (Gogtay dan Thatte, 2017).
Perhitungan  nilai  RMSE  dapat  juga  digunakan rumusan-rumusan sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √(𝑓 − 𝑜) 2 (3)
Dimana:
f = hasil prediksi
o = nilai observasi
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   [(∑ 𝑁 𝐼=1 (𝑧 𝑓 𝑖 − 𝑧 𝑜 𝑖 ) 2 /𝑁)] 1/2 (4)
Dimana :
Σ = penjumlahan
(zfi – Zoi) Sup >2 = kuadrat selisih data observasi dengan prediksinya
N = ukuran sampel
Dalam  rumusan  RMSE  seperti  pada  persamaan (1)  sampai  (4)  diatas  akan  didapat  gambaran bagaimana  data  hasil  prediksi  terkonsentrasi  di sekitar  nilai  observasinya.  Dalam  ilmu  data, RMSE memiliki beberapa tujuan, antara lain :
1. Berfungsi  sebagai  proses  dalam  model training /pelatihan
2. Mengevaluasi  model  terlatih  sebagai kegunaan akurasi (Mardianto dkk., 2021)

## HASIL

## Analisa Hujan Harian Kebumen
Peta analisis  spasial distribusi  curah hujan  hasil interpolasi  dari  data  observasi  dan  distribusi spasial  estimasi  curah  hujan  dari  citra  GSMaP ( Globa l  Satellite  Mapping  of  Precipitation ) selama  3  hari  berturut-turut  yang  berkaitan dengan kejadian banjir pada 26 Oktober 2020 di Kabupaten Kebumen disajikan dalam Gambar 4. Kejadian  banjir  dapat  dikaitkan  dengan  curah hujan  sangat  tinggi  (100-150  mm/hari)  hingga level  ekstrim  (>150  mm/hari)  yang  suda  turun sejak  24  Oktober  2020  yang  terdistribusi  di beberapa  wilayah  kecamatan  di  Kabupaten Kebumen.
Pada  tanggal  24  Oktober  2020  (pencatatan tanggal  25  Oktober  2020  pukul  07.00  WIB), diketahui  curah  hujan  ekstrim  terdiistribusi  di Kecamatan  Buluspesantren  dan  sebagian Kecamatan Klirong dan Kebumen, serta sebagian kecil  Kecamatan Ambal  dan  Sruweng  (Gambar 4(a)).  Sementara  tanggal  25  Oktober  2020 (pencatatan tanggal 26 Oktober 2020 Pukul 07.00 WIB)  curah  hujan  ekstrim    melanda  wilayah sebagian  besar  Kecamatan  Karanggayam,
sebagian wilayah Kecamatan Rowokele, Sempor, Karangsembung  dan  sadang,  sebagian  kecil wilayah  Kecamatan  Karanganyar  dan  Pejagoan (Gambar  4(c)).  Untuk  tanggal  26  Oktober  2020 (pencatatan tanggal 27 Oktober 2020 pukul 07.00 WIB)  meliputi  wilayah  sebagian  wilayah Kecamatan Rowokele, Karanggayam,
Karanganyar,  Sruweng  dan  Pejagoan,  sebagian kecil  wilayah  Kecamatan  Gombong, Adimulyo, Kebumen,  Alian,  Sadang  dan  Karangsambung (Gambar 4(e)).
Secara  umum,  curah  hujan  ekstrim  harian pada  dasarian  ini  terkonsentrasi  di bagian tenggara,  utara  dan  tengah  wilayah  Kabupaten Kebumen. Distribusi curah hujan yang dihasilkan oleh  pengolahan  data  hasil  observasi  pos  hujan tersebut  rupanya  tidak  sama  dengan  hasil pengolahan  data  citra  satelit  GSMaP. Pada tanggal  24  Oktober  2020,  estimasi  curah  hujan GSMAP  berkisar  antara  0.5  –  20  mm/hari (kategori  hujan  ringan)  untuk  sebagian  wilayah Kabupaten  Kebumen  (gambar  4(b)).  Sedangkan untuk  tanggal  25  Oktober  2020  (gambar  4(d)) estimasi  curah  hujan  di  sebagian  besar  wilayah berkisar antara 20 – 50 mm/hari (kategori hujan sedang)  dengan spot hujan  lebat  meliputi sebagian wilayah Kecamatan Sempor, Karanggayam  dan  Ayah,  hal  yang  berbeda dengan kolokasi hasil  observasi.  Estimasi curah hujan  tanggal  26  Oktober  2020  (gambar  4(f)) berkisar antara 0.5 – 20 mm/hari (kategori hujan ringan),  yang  berbeda  jauh  dengan  hasil observasi  dimana  pada  tanggal  tersebut merupakan hari dengan curah hujan sangat lebat hingga ekstrim yang terdistribusi cukup merata.
Perbandingan  dengan  analisis  data  observasi tersebut  menunjukkan  bahwa  estimasi  citra GSMaP cenderung underestimate dalam menggambarkan  intensitas  curah  hujan  yang sebenarnya  sesuai  hasil  observasi  permukaan, serta  belum  mampu  mendeteksi  curah  hujan ekstrim pemicu kejadian banjir, meskipun variasi spasial curah hujan kategori ringan hingga sangat lebat dapat dikenali sebaran atau polanya. Hal ini menjadi  catatan  bagi  kegiatan    operasional Stasiun Klimatologi Semarang bahwa pemanfaatan  data  satelit  hujan  belum  dapat digunakan secara presisi untuk mendeteksi curah hujan  ekstrim  yang  dapat  memicu  banjir, meskipun  pola  sebaran  spasialnya  tetap  dapat dimanfaatkan  sebagai  panduan,  terutama  untuk kasus  curah  hujan  ekstrim  pemicu  banjir  di Kabupaten Kebumen Oktober 2020.
Gambar 4. Peta distribusi curah hujan Kabupaten  Kebumen  (a) Tanggal 24 Oktober 2020 (dicatat tanggal 25 Oktober 2020 pukul 07.00 WIB), (c) Tanggal 25 Oktober 2020 (dicatat tanggal 26 Oktober 2020 pukul 07.00 WIB), dan (e) Tanggal 26 Oktober 2020 (dicatat tanggal 27 Oktober 2020 pukul 07.00 WIB). Serta Peta Observasi Citra GSMap (JAXA) (b) jumlah presipitasi tanggal 24 Oktober 2020, (d) jumlah presipitasi tanggal 25 Oktober 2020 dan (f) jumlah presipitasi tanggal 26 Oktober 2020.
(a)                                                                 (b) (e)                                                               (f)
(c)                                                                (d)

## Analisa Hujan Dasarian Kabupaten Kebumen
Pada Gambar 5, distribusi curah hujan kumulatif dasarian III Oktober 2020 menunjukkan hampir seluruh  wilayah  Kabupaten  Kebumen  berada dalam kategori sangat tinggi (>300 mm/dasarian) meliputi Kecamatan Rowokele,
Sempor,
Karanggayam, Sadang,
Karangsembung,
Padureso,  Alian,  Pejagoan, Karanganyar, Gombong, Kuwarasan, Buayan, Puring, Klirong, Buluspesantren,  Ambal,  Mirit,  Bonorowo, Prembun,  Kutowinangun,  Kebumen,  sebagian besar  wilayah  Kecamatan  Sruweng,  Adimulyo, Petanahan  dan  Ayah.  Sedangkan  sebagian wilayah  Kecamatan  Ayah  dan  Adimulyo, sebagian kecil wilayah Kecamatan Petanahan dan Sruweng  dalam  kategori  tinggi  (201  -  300 mm/dasarian).  Dari  analisis  harian  (Gambar  4) curah  hujan  ekstrim  harian  pada  dasarian  ini terkonsentrasi  di bagian  tenggara,  utara  dan tengah  wilayah  Kabupaten  Kebumen.  Wilayah selatan  merupakan  dataran  rendah,  sedangkan pada  bagian  utara  berupa  pegunungan  dan perbukitan  yang  merupakan  bagian  dari rangkaian Pegunungan Serayu Selatan. Sementara  itu  di  barat  wilayah  Gombong, terdapat  Kawasan  Karst  Gombong  Selatan
sebuah  rangkaian  pegunungan  kapur  yang membujur  hingga  pantai  selatan  berarah  utara- selatan, dengan  kondisi  beberapa  wilayah merupakan  daerah  pantai  dan  perbukitan, sedangkan  sebagian  besar  wilayah  lainnya merupakan  dataran  rendah . Proses  orografis dapat  mempengaruhi  pembentukan  hujan  di wilayah  sekitar  pegunungan  di  bagian  utara, selain  secara  umum  pengaruh  mulai  aktifnya monsun  Asia  di  bulan  Oktober  dapat meningkatkan intensitas curah hujan, terutama di wilayah  pegunungan  dibanding  wilayah  dataran rendah dan daerah pantai.
Peta  Luaran  Prediksi  Operasional,  Luaran Model  Statistik  (Ensemble  Mean  Produk HyBMG)  dan  Luaran  Model  Dinamis (Ensemble Mean Produk ECMWF)

## Prediksi Operasional
Stasiun  Klimatologi  Semarang  mengeluarkan produk  prakiraan  curah  hujan  se-Jawa  Tengah yang  diperbarui  setiap  awal  dasarian.  Produk prakiraan tersebut merupakan produk luaran dari ensemble  mean  ECMWF  terdiri  dari  prakiraan curah  hujan  dasarian  deterministik  kategorial (besaran  curah  hujan  dengan  kelas  kisaran tertentu) dan prakiraan curah hujan probabilistik
Gambar 5. Peta distribusi curah hujan Dasarian III Oktober 2020 Kabupaten Kebumen
Ga m ba r 6. P roduk ya ng di ke luar kan da n di diseminasi kan set ia p dasa rian oleh Stasi un Klimat ol og i Semara ng (a ) lua ran pr oduk de te rmin ist ik pr akiraa n cur ah
hu ja n dasa rian I II Ok tob er 2020 - dasar ia n III N ov emb er 2020 (b) lua ra n pro duk pro ba bili sti k cu ra h hu ja n dasa rian I II Ok tob er 2020 da ri pel ua ng cur ah hu ja n renda h (<= 50 mm/dasa rian ), pelua ng cu ra h hu ja n me ne nga h (51 - 150 m m/dasaria n), pe luan g cur ah huja n ting gi (15 1 - 300 mm/da sarian ) dan pel uang curah huj an san gat tinggi ( > 300 m m/das arian). K otak warna mera h men gg amb ar ka n posisi da n wila yah Kabu pa te n Kebume n secara umum pa da pet a pr akir aan opera si on al te rsebut.
yang berbasis peluang untuk curah hujan di atas threshold (batasan) yang ditentukan (Gambar 6). Gambar  6(a)  menunjukkan  luaran  produk deterministik  pada  dasarian  III  Oktober  2020 dimana  secara  spasial  pada  umumnya  Jawa Tengah diprakirakan curah hujan dengan kriteria menengah  (51-150  mm/dasarian)  hingga  tinggi (151-200 mm/dasarian). Di Kabupaten Kebumen, prakiraan curah hujan dasarian III Oktober 2020 mengindikasikan curah hujan kriteria tinggi (151- 200  mm/dasarian)  akan  terjadi  di  wilayah Kabupaten  Kebumen  bagian  Utara  sedangkan curah  hujan  kategori  menengah  (101-150 mm/dasarian)  diprakirakan  terjadi  di  wilayah Kebumen bagian selatan.
Prakiraan  yang  dirilis  satu  dasarian sebelumnya  ini  berbeda  dengan  kondisi  curah hujan  sebenarnya  dari  analisis  curah  hujan dasarian  III  Oktober  2020  (Gambar  5)  dimana curah hujan pada hampir sebagian besar wilayah memenuhi  kriteria  sangat  tinggi  (>300 mm/dasarian). Demikian halnya luaran prakiraan curah  hujan  probabilistik  untuk  dasarian  III Oktober  2020  di  Jawa  Tengah,  Gambar  6(b) mengindikasikan curah hujan menengah (51-150 mm/dasarian)  lebih  berpeluang  tinggi  dengan kisaran  70%  hingga  >90%,  sedangkan  untuk Kabupaten  Kebumen  curah  hujan  kategori menengah  (101-150  mm/dasarian)  berpeluang tinggi  dengan  kisaran    60%  -  80%  di  wilayah Kebumen  bagian  selatan,  sedangkan  peluang curah  hujan  rendah,  tinggi  dan  sangat  tinggi memiliki peluang curah hujannya rendah.
Berdasarkan analisis tersebut, perlu dilakukan penyelidikan  kembali  terhadap  model-model individua  mana  yang  memiliki  keandalan  lebih baik  untuk  memprakirakan  kondisi  curah  hujan ekstrim seperti  kasus yang terjadi  di Kabupaten Kebumen  ini,  sehingga  ke  depan  dapat dipergunakan  sebagai  pertimbangan  untuk memperbaiki  produk  prakiraan  curah  hujan operasional.

## Prediksi Luaran Model Statistik (HyBMG)
Gambar  7  (a)  merupakan  hasil  perkiraan  dari ensemble  mean  luaran  model  statistik  HyBMG. Sebagian  besar  wilayah  Kabupaten  Kebumen bagian  barat  dan  tengah  diprakirakan  akan mendapatkan  curah  hujan  dalam  kriteria  tinggi (151–200  mm/dasarian),  tertinggi  di  sebagian wilayah  Kecamatan  Sempor  diperkirakan  curah hujan  kriteria  tinggi  berkisar  antara  200–300 mm/dasarian,  sedangkan  untuk  Kecamatan
Sadang,  Padureso,  Prembun,  Bonorowo,  Mirit, Sebagian  wilayah  Kecamatan,  Karangsembung, Poncowarno,  Kutowinangun,  dan  Ambal, sebagian kecil wilayah Kecamatan Karanggayam dan  Alian  diperkirakan  curah  hujan  dengan kriteria  menengah  berkisar  antara  101–150 mm/dasarian.  Meskipun  masih  cenderung underestimate terhadap  analisis  curah  hujan dasarian  pada  Gambar  5,  prakiraan  ensemble mean  luaran  HyBMG  ini  setidaknya  dapat menangkap intensitas tinggi dari curah hujan dan dapat  menggambarkan  secara  lebih  bagus daripada  luaran  prediksi  operasional  tersebut. Selanjutnya akan diselidiki terhadap performansi model-model statistik secara individual yang ada di HyBMG .
Gambar  7  (b)  menunjukkan  hasil  prakiraan curah hujan luaran model ARIMA untuk dasarian III Oktober. Curah hujan kriteria tinggi (200–300 mm/dasarian)  tampak  diprakirakan  meliputi sebagian  Kecamatan  Sempor,  Sebagian  Kecil Rowokele.  Curah  hujan  di  sebagian  besar wilayah Kabupaten Kebumen diperkirakan akan berada  pada  kisaran  151–200  mm/dasarian termasuk  dalam  kriteria  curah  hujan  tinggi. Sedangkan  untuk  Kecamatan  Bonorowo  dan Gombong,  sebagian  besar  wilayah  Kecamatan Mirit  dan  Prembun,  sebagian  kecil  wilayah Kecamatan  Padureso,  Sempor,  Karanganyar, Adimulyo  dan  Kuwarasan  diperkirakan  curah hujan kriteria menengah dengan kisaran 101–150 mm/dasarian.
Sementara  untuk  hasil  prakiraan  luaran ANFIS (Gambar 7 (c)), curah hujan kriteria tinggi (200–300  mm/dasarian)  diprakirakan  akan meliputi  sebagian  besar  wilayah  Kecamatan Sempor  dan  Rowokele,  sebagian  wilayah Kecamatan Buayan, Karanggayam dan Sruweng, sebagian kecil wilayah Kecamatan Karanganyar. Sebagian  besar  wilayah  Kabupaten  Kebumen diperkirakan  kisaran  151–200  mm/dasarian termasuk  dalam  kriteria  curah  hujan  tinggi. Sedangkan  untuk  Kecamatan  Bonorowo, sebagian  besar  wilayah  Kecamatan  Mirit, Padureso,  Sadang,  sebagian  kecil  wilayah Kecamatan  Karanggayam,  Karangsembung, Alian, Poncowarno, Kutowinangun diprakirakan curah  hujan  kriteria  menengah  dengan  kisaran 101–150  mm/dasarian.  Sebagian  kecil  wilayah Kecamatan  Sadang  diperkirakan  curah  hujan dalam  kisaran  76–100  mm/dasarian.  Hasil prakiraan  luaran  ARIMA  dan  ANFIS  memiliki prediktabilitas yang lebih tinggi dalam
Gambar  7. Peta  prakiraan  curah  hujan  Dasarian  III  Oktober  2020  Kabupaten  Kebumen  (a)  Ensemble  Mean HyBMG, (b) ARIMA, (c) ANFIS (d) Wavelet-ANFIS (e) Wavelet-ARIMA.
mengidentifikasi  curah  hujan  tinggi  yang mendekati curah hujan observasi. Meskipun, bias prakiraan  -  observasi  masih  cukup  besar  untuk cura  hujan  kriteria  tinggi,  sebagai  contoh  untuk Kecamatan Gombong.
Hasil  prakiraan  curah  hujan  luaran  Wavelet- ANFIS (Gambar 7 (d)) dari untuk hampir seluruh wilayah  Kabupaten  Kebumen  diperkirakan dengan curah hujan kriteria tinggi dengan kisaran 151–200  mm/dasarian,  dengan  curah  hujan tertinggi dengan kisaran 201 – 300 mm/dasarian meliputi  sebagian  wilayah  Kecamatan  Sempor, sebagian kecil wilayah Kecamatan Rowokele dan Ayah. Curah hujan kriteria menengah (101 – 150 mm/dasarian)  diprakirakan  meliputi  sebagian besar wilayah Kecamatan Sadang, sebagian kecil wilayah
Kecamatan Karanggayam, Karangsambung,  Padureso,  Prembun  dan Bonorowo.
Gambar  7  (e)  menunjukkan  hasil  prakiraan luaran  Wavelet-ARIMA  masih  memiliki  bias cukup  besar  bila  dibandingkan  dengan  luaran prakiraan  sebelumnya,  yaitu  hampir  seluruh wilayah Kabupaten Kebumen diperkirakan curah hujan dengan kriteria menengah dengan kisaran antara  51–150  mm/dasarian.  Hanya  sebagian wilayah  Kecamatan  Sempor  diperkirakan mendapatkan  curah  hujan  kriteria  tinggi  (151– 200  mm/dasarian),  konsisten  dengan  prakiraan curah hujan kriteria tinggi luaran dari Ensemble Mean HyBMG untuk Kecamatan Sempor.

## Prediksi Luaran Model Dinamis (ECMWF)
Luaran  model  dinamis  ECMWF  yang  dikaji dalam penelitian ini terdiri dari prakiraan luaran deterministik  dan  probabilistik  yang  dihasilkan dari  51  member  run  ECMWF  (Gambar  8). Gambar 8 (a) menunjukkan hasil prakiraan luaran deterministik ensemble means ECMWF. Hampir sebagian  besar  wilayah  Kabupaten  Kebumen diprakirakan  dalam  kriteria  menengah  dengan curah  hujan  berkisar  antara  101  –  150 mm/dasarian,  sedangkan  untuk  Kecamatan Sempor, Gombong, wilayah
Kecamatan Rowokele,
Kuwarasan,
Karanganyar,
Karanggayam,  Sadang  dan  sebagian  kecil wilayah  Kecamatan  Karangsembung,  Alian, Padureso  dalam  kriteria  Tinggi  yaitu  berkisar antara 151–200 mm/dasarian.
Gambar 8 (b) menunjukkan luaran prakiraan probabilistik  untuk  peluang  curah  hujan  rendah (<50 mm/dasarian) di seluruh wilayah Kabupaten Kebumen adalah <10 % yang artinya berpeluang sangat rendah. Untuk curah hujan menengah (51- 150  mm/dasarian)  sebagaimana  pada  Gambar  8 (c),  terdapat  peluang  tinggi  pada  kisaran  70%- 80%  meliputi  wilayah  Kecamatan  Petanahan, Klirong,  Buluspesantren,  Ambal,  Mirit  dan Bonorowo;  sebagian  wilayah  Kecamatan Ayah, Puring,  Kebumen  dan  Kutowinangun;  sebagian kecil  wilayah  Kecamatan  Buayan,  Adimulyo, Sruweng,  Pejagoan,  Prembun  dan  Poncowarno. Curah  hujan  menengah  dengan  peluang  cukup tinggi  dengan  kisaran  60%  -  70%  meliputi wilayah  Kecamatan  Kuwarasan  dan  Gombong; sebagian  besar  wilayah  Kecamatan  Prembun, Poncowarno, Sruweng, Karanganyar, Adimulyo, Buayan  dan  Rowokele;  sebagian  wilayah Kecamatan  Ayah,  Puring,  Pejagoan,  Alian, Kebumen dan Padureso; sebagian kecil wilayah Kecamatan Sempor,
Karanggayam dan Karangsembung.  Sebagian  wilayah  Kecamatan Rowokele, Sempor,
Karanggayam,
Karangsembung,  Sadang  dan  Padureso  dalam kisaran  dibawah  60  %  peluang  potensi  curah hujan menengah dianggap rendah.
Peluang  kejadian  curah  hujan  tinggi  (151  -  300 mm/dasarian)  seluruh  wilayah  kecamatan  di Kabupaten  Kebumen  berada  pada  kisaran peluang cukup rendah dibawah 60% (Gambar 8 (d)). Gambar 8 (e) menunjukkan peluang sangat rendah  <10%  untuk  curah  sangat  tinggi  (>300 mm/dasarian)  di  seluruh  wilayah  Kabupaten Kebumen.  Dari  produk  ensemble  means ECMWF  baik  dari  luaran  deterministik  dan probabilistik secara umum hasil prakiraan curah hujan pada dasarian III Oktober 2020 di wilayah Kabupaten  Kebumen  berada  dalam  kategori menengah (51-150 mm/dasarian).
Gambar  8. Peta  prakiraan  curah  hujan  dasarian  III  Oktober  2020  Kabupaten  Kebumen  luaran  model dinamis  ECMWF  (a)  luaran  deterministik  ensemble  mean  (b)  luaran  probabilistik  peluang  curah  hujan rendah (c )luaran probabilistik peluang curah hujan menengah (d) luaran probabilistik peluang curah hujan tinggi (e) luaran probabilistik peluang curah hujan sangat tinggi

## PEMBAHASAN
Kejadian banjir di Kabupaten Kebumen tanggal 26  Oktober  2020  dipicu  oleh  hujan  dengan intensitas  sangat  lebat  hingga  ekstrim  yang berlangsung  sejak  Minggu  (25  Oktober  2020) sore hingga Senin (26 Oktober 2020). Beberapa pos pengamatan hujan (kerjasama) menunjukkan curah  hujan  >150  mm/hari  (kategori  ekstrim) dalam  rentang  waktu  hujan  tanggal  24–26 Oktober  2020. Analisis  curah  hujan  akumulatif dasarian  ke-III  Oktober  2020  di  wilayah Kabupaten  Kebumen  menunjukkan  curah hujan >300 mm/dasarian (kriteria sangat tinggi). Dampak nyata dari curah hujan ekstrim tersebut adalah  terjadi  banjir  yang  luas  di  wilayah Kabupaten  Kebumen,  yang  mengakibatkan kerugian  besar  bagi  masyarakat  di  wilayah terdampak.
Sepuluh hari (1 dasarian) sebelumnya, BMKG Stasiun  Klimatologi  Semarang  memprakirakan curah  hujan  akumulatif  pada  dasarian  ke-III Oktober  2020  untuk  sebagian  besar  wilayah Kabupaten  Kebumen  akan  berkisar  antara  101– 150 mm/dasarian (kriteria menengah), sedangkan untuk  Kecamatan  Sempor,  Gombong,  sebagian wilayah  Kecamatan  Rowokele,  Kuwarasan, Karanganyar,  Karanggayam,  Sadang  dan sebagian kecil wilayah Kecamatan Karangsembung, Alian, Padureso berkisar antara 151–200  mm/dasarian  (kriteria  tinggi).  Curah hujan pada dasarian ke-III Oktober 2020 di Jawa Tengah  secara  umum  diprakirakan  berada  pada kriteria  menengah  hingga  tinggi  mengingat aktifnya fenomena anomali iklim global La Niña di Samudera Pasifik ekuator.
La  Niña  umumnya  berpengaruh  terhadap meningkatnya curah hujan di wilayah Indonesia pada bulan September-Oktober-November (SON), terutama bagian tengah hingga timur 20- 40% lebih tinggi dibandingkan curah hujan saat tahun normal (Supari dkk., 2018; Pusat Informasi Perubahan  Iklim,  2020).  Respon  tiap  wilayah terhadap  fenomena  La  Niña  berbeda-beda tergantung  kepada  waktu  (bulan),  lokasi (wilayah)  dan  terhadap  intensitas  La  Niña  itu sendiri,  apakah  La  Niña  lemah,  moderate  atau kuat  (Pusat  Informasi  Perubahan  Iklim, Kedeputian  Klimatologi,  2020).  Seperti  di Jakarta, pada saat memasuki puncak musim hujan di bulan Desember dengan latar belakang kondisi La  Niña  justru  curah  hujan  akumulatifnya menunjukkan  indikasi  bawah  normal  (Siswanto dkk.,  1999;  Supari  dkk.,  2018).  Musim  hujan
tahun  2020/2021  kali  ini  diwarnai  oleh  latar belakang  fenomena  iklim  global  La  Nina  yang terjadi  sejak  awal  Oktober  2020  dan  diprediksi akan  berlangsung  hingga  Mei  2021  dengan intensitas  La  Nina  Moderat  menjadi  La  Nina Lemah  pada  Maret 2021  (BMKG,  2020). Kejadian  La  Nina  dengan intensitas moderate  – kuat  terjadi  11  kali  dalam  periode  30  tahun terakhir, dan dapat dikaitkan dengan curah hujan di  atas  normal  di  Kabupaten  Kebumen  secara umum. Sehingga,  meskipun  tidak  dapat dikatakan  sebagai  penyebab  langsung  kejadian individual  curah  hujan  ekstrem  di  Kabupaten Kebumen, La Niña dapat meningkatkan peluang kejadian ekstrim tersebut untuk terbentuk.

## Perbandingan,  Uji  Korelasi  dan  Error Statistik (RMSE) Luaran Prakiraan Terhadap Analisis Hasil Observasi
Gambar  9  menunjukkan  grafik  perbandingan curah  hujan  hasil  prakiraan  ECMWF  dengan hasil observasi di Kabupaten Kebumen untuk 13 pos hujan yang mewakili pada dasarian III bulan Oktober 2020. Pada Gambar 9 (a) terlihat bahwa prakiraan  luaran  ECMWF  berada  pada  kriteria menengah hingga tinggi dengan kisaran 101–200 mm/dasarian  sedangkan  analisis  curah  hujan observasi  berada  pada  kriteria  tinggi  hingga sangat  tinggi  (151  hingga  >300  mm/dasarian bahkan  ada  beberapa  pos  hujan  tercatat  curah hujannya sangat ekstrim >500 mm/dasarian. Bias cukup  nyata  tampak  antara  keduanya,  dimana curah  hujan  hasil  observasi  lebih  variatif dibandingkan ECMWF yang memiliki pola curah hujan  cenderung  datar  dalam  rentang  101–200 mm/dasarian,  meskipun  kesamaan  pola  antara keduanya masih dapat dikenali.
Sebagaimana  pada  Gambar  9  (a),  Gambar  9 (b) merupakan grafik perbandingan curah hujan hasil prakiraan ensemble mean HyBMG dengan hasil  observasi.  Fluktuasi  nilai  prakiraan  curah hujan  memiliki  pola  yang  relatif  mirip  dengan hasil  observasi,  kecuali  di  pos  hujan  BPP kesugihan  dan  Wanadadi  yang  memperlihatkan pola  terbalik.  Hasil  prakiraan  ensemble  mean HyBMG  berada  pada  kriteria  menengah  hingga tinggi 101–200 mm/dasarian.
Gambar 9 (c) merupakan grafik perbandingan curah  hujan hasil  prakiraan ANFIS  dengan  data observasi.  Fluktuasi  nilai  prakiraan  curah  hujan memiliki  pola  yang  relatif  mirip  dengan  hasil observasi,  kecuali  di  pos  hujan  BPP  kesugihan
dan  Wanadadi  yang  memperlihatkan  pola terbalik.
Gambar 9. Grafik perbandingan hasil prakiraan dengan observasi di Kabupaten Kebumen (a) Ensemble Mean ECMWF dengan Observasi, (b) Ensemble Mean HyBMG dengan Observasi, (c) ANFIS dengan Observasi, (d) ARIMA dengan Observasi, (e) Wavelet-ANFIS dengan Observasi, (f) Wavelet-ARIMA dengan Observasi.
Pola fluktuasi prakiraan versus observasi yang lebih mirip juga digambarkan oleh luaran model ARIMA (Gambar 9 (d)). Pola terbalik ditemukan untuk  pos  hujan  Stamet  Cilacap, Wanadadi  dan Penusupan.  Curah  hujan  luaran ARIMA  berada pada  kriteria  menengah  hingga  tinggi  (50 sampai >200 mm/dasarian).
Performansi  luaran  prakiraan  curah  hujan metode  Wavelet-ANFIS  ditunjukkan  oleh Gambar  9  (e).  Pola  fluktuasi  prakiraan  versus observasi  relatif  mirip,  dengan  curah  hujan berada pada kriteria menengah hingga tinggi (50 sampai  >200  mm/dasarian),  kecuali  pada  pos hujan  Wanareja.  Luaran  prakiraan  metode Wavelet-ANFIS  cenderung over  estimate
terhadap  nilai  observasinya,  sedangkan  untuk luaran  model  Wavelet-ARIMA  dengan  data observasi  wilayah  Kabupaten  Kebumen.  Pola fluktuasi prakiraan versus observasi relatif mirip, namun  curah  hujan  prakiraan  cenderung  lebih rendah  dari  pada  hasil  model  prakiraan  lainnya dengan kriteria rendah hingga menengah 20-151 mm/dasarian.
Perbandingan  visual  antara  hasil  prakiraan Ensemble  Mean  ECMWF  dan  luaran  HyBMG (Ensemble  Mean  HyBMG,  ARIMA,  ANFIS, Wavelet-ANFIS,  Wavelet-ARIMA)  terhadap nilai observasi selanjutnya dikuantifikasi tingkat hubungannya  dengan  uji  korelasi.  Tabel  2 menjelaskan  bahwa  nilai  korelasi  antara
( a )                                                                                         ( b )
( e )                                                                                         ( f )

## ( c )                                                                                         ( d )
prakiraan ensemble mean ECMWF terhadap nilai observasi memiliki hubungan negatif (berlawanan),  sedangkan  luaran  HyBMG menunjukkan hubungan positif (linear) untuk
Tabel 2. Korelasi prakiraan Ensemble Mean ECMWF dan hasil Univariat dari Aplikasi HyBMG (Ensemble Mean HyBMG, ARIMA, ANFIS, Wavelet-ANFIS, Wavelet-ARIMA) dengan hasil observasi
hampir semua model.
Terdapat dua luaran prakiraan yang memiliki korelasi  terbaik,  yaitu  luaran  ensemble  mean HyBMG dengan korelasi 0,539 (korelasi sedang) dan  luaran  ANFIS  dengan  korelasi  0,721 (hubungan  korelasi  kuat).  Hubungan  korelasi rendah  ditunjukkan  oleh  luaran  model  ARIMA dan Wavelet-ANFIS.
Analisis  bias  prakiraan  versus  observasi ditunjukkan oleh nilai RMSE yang menunjukkan besarnya penyimpangan yang terjadi antara nilai prediksi  hasil  masing-masing  metode  dengan data observasi. Semakin besar nilai RMSE maka dapat dikatakan semakin besar pula penyimpangannya,  sedangkan  sebaliknya  nilai RMSE yang diharapkan adalah yang paling kecil artinya  penyimpangannya  pun  akan  semakin kecil.  Pada  tabel  2  diatas  nilai  RMSE  untuk ensembel mean ECMWF adalah sebesar 405,93; ensemble mean HyBMG sebesar 524,92. RMSE model  statistik  individual  untuk  model  ANFIS adalah  sebesar  556,5;  model  ARIMA  sebesar 499,9;  model  Wavelet-ANFIS  adalah  435,61 sedangkan  model  Wavelet-ARIMA  adalah sebesar 607,67.
Dalam  analisis  korelasi  dan  RMSE  dapat dilihat  secara  khusus  bahwa  korelasi  terbesar dimiliki  oleh  luaran  prakiraan  model  ANFIS (Gambar  7  c))  dengan  nilai  RMSE  yang  juga cukup  besar  namun  tidak  lebih  besar  jika dibandingkan  nilai  RMSE  luaran  prakiraan
model  WAVELET  ARIMA,  dengan  demikian faktor  koreksi  diperlukan  dalam  penelitian selanjutnya.

## KESIMPULAN
Metode  yang  selama  ini  digunakan  untuk memprediksi ekstremitas curah hujan baik secara spasial  maupun  besaran  intensitasnya  pada kejadian  curah  hujan  ekstrim  pemicu  banjir  di Kabupaten  Kebumen  masih  belum    cukup berhasil  sebagai  luaran  prakiraan  operasional. Hal ini membuka peluang riset-riset eksperimental  untuk  merumuskan  metode  yang lebih tepat  yang dapat digunakan sebagai dasar luaran prediksi operasional.
Upaya  eksperimental  kami,  berdasarkan perbandingan  visual  untuk  kesesuaian  spasial serta  analisis  korelasi  dan  RMSE  berhasil menunjukkan  luaran  prakiraan  model  statistik ANFIS  dengan  sensitivitas  prediksi  yang  lebih handal  dibandingkan  luaran  model  statistik maupun  dinamis  lainnya.  Metode  ini  dapat menyajikan  prakiraan  kejadian  hujan  ekstrim pada  hari  Minggu  (25  Oktober  2020)  di Kabupaten Kebumen dengan lebih presisi.
Namun  demikian  beberapa  saran  sebagai berikut sangat penting untuk upaya eksperimental selanjutnya:
1. Perlunya  penambahan  input  seri  data  yang lebih  panjang  perhitungan  faktor  koreksi antara nilai prediksi dengan nilai observasinya
sebagai  salah  satu  acuan  perumusan  nilai prediksi.
2. Perlu  eksperiman  yang  fokus  untuk  menguji akurasi  produk  citra  estimasi  GSMaP. Pembandingnya  adalah  distribusi  data  curah hujan overestimate atau underestimate.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriyana, Y. dan Kailaku, T. E., 2015. Variabilitas iklim  dan  dinamika  waktu  tanam  padi  di wilayah pola hujan monsunal dan equatorial. Prosiding  Seminar  Nasional  Masyarakat Biodiv Indonesia , 1(2), hal.366-372, 2015.
Arini  Wahyu  Utami,  Jamhari,  dan  Suhatmini Hardyastuti,  2011. El  Nino,  La  Nina,  Dan Penawaran  Pangan  Di  Jawa,  Indonesia . Jurnal  Ekonomi  Pembangunan  Volume  12, Nomor  2,  Desember  2011,  hlm.257-271, Jurnal  Ilmiah  Universitas  Muhammadiyah Surakarta.
BMKG  (Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan Geofisika),  2020a. BMKG  Ingatkan  Prospek Iklim  2021 .  https://www.bmkg.go.id/press- release/?p=bmkg-ingatkan-prospek-iklim- 2021&tag=press-release&lang=ID BNPB  (Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana),  2021. Data  dan  Informasi Bencana  Indonesia  (DIBI)  di  Kabupaten Kebumen . http://dibi.bnpb.go.id/DesInventar/results.js p. Diakses tanggal 18 Februari 2021. ECMWF  (The  European  Centre  for  Medium- Range  Weather  Forecasts),  2016. Who  we are .  http://www.ecmwf.int/en/about/who- we-are.  Diakses  pada  hari  Kamis  04 Februari2021 pukul 11.30 WIB.
Heksantoro,  R.,  2020. Banjir  Landa  Kebumen, Warga di Sejumlah Desa Sempat Mengungsi . https://news.detik.com/berita- jawa-tengah/d-5229090/banjir-landa-kebumen- warga-di-sejumlah-desa-sempat- mengungsi?_ga=2.199101935.1986449904.161 2239388-1984205331.1593998604. D iakses tanggal 2 Februari 2021.
Iriawan,  N.  dan  Astuti,  S.P.,  2006. Mengolah Data  Statistik  dengan  mudah  menggunakan Minitab 14 . Yogyakarta: ANDI. Hal.341. Jang, J.S.R., 1993). ANFIS:  Adaptive- NeuralNetwork-Based-Fuzzy Inference System .  IEEE  Transactions  On  Systems,Ma, And  Cybernetics,  Vol.  23  No  3,  May/June 1993.
Gogtay, N.J.dan Thatte, U.M., 2017. Principles of Correlation  Analysis. Journal  of  the Association  of  Physicians  of  India ,  65, hal.78-80
Komalasari,  K.E.,  Fajarina,  Y.,  Nuraini,  T.A., Anggraeni,  R.,  2016.  Aplikasi  Metode Ensemble  Mean  Untuk  Meningkatkan Reliabilitas  Prediksi  HyBMG.    Jurnal Meteorologi  dan  Geofisika,  17(1),  hal.47- 52. DOI: 10.31172/jmg.v17i1.381
Mardianto,  I,  Gunawan,  M.I.,  Sugiarto,  D, Rochman, A., 2021. Perbandingan Peramalan Harga  Beras  Menggunakan  Metode ARIMA pada Amazon Forecast dan Sagemaker. Jurnal Resti  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , 4(3), hal.537-543. Marzuki,  F.,  2020. Banjir  Susulan  Rendam  40 Desa  di  10  Kecamatan  di  Kebumen . https://rri.co.id/purwokerto/berita/kebumen/9 20205/banjir-susulan-rendam-40-desa-di-10- kecamatan-di-kebumen.  Diakses  tanggal  13 Juli 2021.
Putra,  D.,  2010. Pengolahan  Citra  Digital ,
Yogyakarta: ANDI. Hal.95.
PUSDATARU JATENG (Pusat Data Tata Ruang Provinsi Jawa Tengah), 2018. Profil Wilayah Kebumen .
http://tataruang.pusdataru.jatengprov.go.id/pr ofil/detail_profil_kab_kota/296.  Diakses  13 Juli 2021.
Pusat  Informasi  Perubahan  Iklim,  Kedeputian Klimatologi, 2020. Tanya Jawab: La Nina, El Nino  dan  Musim  di  Indonesia .  Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika.
Siswanto, Swarinoto, Y.S., Mas’at, A., 1999. The Interrelation between Atmospheric
Circulation  and  Rainfall  Amount  in  Jakarta and  Surrounding  Areas  during  La  Nina Episode  (a  Case  Study  of  December  1998). Bulletin  Meteorology  and  Geophysics ,  4, hal.8-14.
Subakti,  H.,  2012,  Fluidized  Bed  Drying,  in Mujumdar,  A.S.  (Ed.). Penuntun  Praktikum Meteorologi , Universitas Sriwijaya,
Palembang, pp. 3-12.
Sugiyono,  2014. Metode  Penelitian  Kuantitatif Kualitatif  dan    R&D .  Bandung.  Alfabeta, 2014.
Supari,  Tangang  F,  Salimun  E,  Aldrian  E, Sopaheluwakan  A,  Juneng  L.  2018.  ENSO modulation of seasonal rainfall and extremes in  Indonesia. Climate  Dynamics .  51(7–
8):2559–2580. doi:10.1007/s00382-017- 4028-8.
Susila, Ida Bagus Kade P., Putra, I Dewa Nyoman N.,  Buana,  Putu W.,  2017 . Rancang  Bangun Aplikasi Analisa Pola Hujan Penyebab Banjir di Jakarta. Jurnal Merpati (Menara Penelitian
Akademika  Teknologi  Informasi) ,  5(3), hal.151-161. DOI: doi.org/10.24843/JIM.2017.v05.i03.p01
Swarinoto, Y. dan Sugiyono, 2011. Pemanfaatan Suhu  Udara  dan  Kelembapan  Udara  dalam Persamaan  Regresi  untuk  Simulasi  Prediksi Total  Hujan  Bulanan  di  Bandar  Lampung. Jurnal Meteorologi Geofisika , 12(3), hal.269- 279.