## ANALISIS CURAH HUJAN DI PAPUA BARAT MENGGUNAKAN METODE EMPIRICAL ORTHOGONAL FUNTION (EOF)
Amelia Putri Sayyendra, Nely Andriani, Ahmad Fitra Ritonga, Melly Ariska * Pendidikan Fisika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Sriwijaya , Jl. Raya Palembang - Prabumulih Km. 32 Indralaya, Ogan Ilir, 30662, Indonesia email: mellyariska@fkip.unsri.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini berfokus pada analisis pola curah hujan di Papua Barat menggunakan metode Empirical Orthogonal Function (EOF). Data curah  hujan  harian  diunduh  dari  situs  web  resmi  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  periode  1981-2015  dan dianalisis  menggunakan  platform  Google  Colab.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Papua  Barat  memiliki  pola  curah  hujan  yang dominan dan variasi spasial yang signifikan dalam hal intensitas curah hujan bulanan. Pola ini menunjukkan bahwa wilayah selatan umumnya memiliki curah hujan yang lebih tinggi dibandingkan dengan wilayah utara. Data curah hujan menunjukkan bahwa terdapat tiga mode utama yang menjelaskan sebagian besar variabilitas data. Mode pertama (PC1) adalah yang paling dominan dengan , diikuti oleh mode (PC2) dan (PC3). Masing-masing mode memiliki pola spasial dan temporal yang khas dan memberikan kontribusi terhadap variabilitas data curah hujan di wilayah Papua Barat. Mode (PC1) adalah yang paling dominan komponen utama pertama adalah sebesar 75,26%, diikuti oleh (PC2) sebesar 9,46% dan (PC3) sebesar 5,61%.
Kata Kunci: Curah Hujan; Papua Barat; Empirical Orthogonal Funtion (EOF); BMKG; Google Colab

## ABSTRACT
[Titel: Analysis Of Rainfall In West Papua Using The Empirical Orthogonal Funtion (EOF) Method] This research focuses on analyzing rainfall patterns in West Papua using the Empirical Orthogonal Function (EOF) method. Daily rainfall data was downloaded from the official website of the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency (BMKG) for the period 1981-2015 and analyzed using the Google Colab platform. The research results show that West Papua has a dominant rainfall pattern and significant spatial variations in monthly rainfall intensity. This pattern shows that the southern region generally has higher rainfall than the northern region. The rainfall data show that there are three main modes that explain most of the variability in the data. The first mode (PC1) is the most dominant with , followed by modes (PC2) and (PC3). Each mode has a unique spatial and temporal pattern and contributes to the variability of rainfall data in the West Papua region. Mode (PC1) is the most dominant, the first main component is 75.26%, followed by (PC2) at 9.46% and (PC3) at 5.61%.
Keywords: Rainfall; West Papua; Empirical Orthogonal Function (EOF); BMKG Google Colab

## PENDAHULUAN
Cuaca  menunjukkan  kondisi  atmosfer, sedangkan  iklim  adalah  ukuran  statistik  cuaca  untuk waktu  tertentu.  Suhu  dan  curah  hujan  adalah  dua komponen  utama  iklim  (Hermawan,  2010). Indonesia  merupakan  negara  beriklim  tropis  dengan variasi  suhu  yang  kecil  dan  curah  hujannya  cukup besar (Molle & Larasati, 2020).
Pola  curah  hujan  dipengaruhi  oleh  faktor global,  regional  maupun  lokal,  misalnya  pemanasan global,  sirkulasi  siklonik  dan  topografi  wilayah. Interaksi  antara  darat,  atmosfer,  dan  lautan dipengaruhi oleh topografi yang beragam dari setiap wilayah Indonesia (Tulak & Huda, 2022). Perubahan pola  hujan  akan  menyebabkan  perubahan  pada  awal musim  hujan  dan  musim  kemarau.  Musim  kemarau yang lebih lama akan menyebabkan kekeringan yang mengancam  produktivitas  lahan.  Musim  hujan  akan berlangsung  lebih  singkat  tetapi  dengan  intensitas yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  kondisi normal. Hal ini akan meningkatkan risiko banjir dan tanah longsor (Ambi et al., 2020).
Musim  hujan  dan  kemarau  terjadi  secara berkala,  dan  jumlah  hujan  yang  terjadi  di  setiap wilayah Indonesia tidak selalu sama (Ariska, Akhsan, Muslim,  Sudirman,  et  al.,  2022). Secara  umum, beberapa  fenomena  (seperti  sistem  Monsun  Asia- Australia, El Niño Southern Oscillation (El Niño dan La Niña), sirkulasi Timur-Barat (Walker Circulation) dan  sirkulasi  Utara-Selatan  (Hadley  Circulation), bersama  dengan  beberapa  sirkulasi  yang  disebabkan oleh  faktor  lokal,  mempengaruhi  curah  hujan  di wilayah  Indonesia  (Ariska,  Akhsan,  Muslim, Romadoni, et al., 2022).
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Nurdiati  et  al    (2021)    tentang  analsisi  pola  curah hujan  di  Pulau  Kalimantan  menggunakan  metode FFT  dan  EOF.  Dari  Penelitian  ini  didapatkan  hasil bahwa Pulau Kalimantan memiliki 2 pola curah hujan yaitu  ekuator  dan  monsoon.  Penelitian  ini  juga menemukan bahwa sebagian besar Kalimantan Barat, Timur,  dan  Utara  memiliki  pola  curah  hujan equator.  Sebaliknya,  sebagian  besar  Kalimantan Tengah  dan  Selatan  memiliki  pola  curah  hujan muson.  Hasil  analisis  FFT  di  15  kota  Kalimantan menunjukkan bahwa pola curah hujan di Samarinda, Sendawar,  Tarakan,  Tanjungselor,  Malinau, Pangkalanbun,  Pontianak,  Ketapang,  dan  Sintang merupakan  tipe  ekuator,  sedangkan  tipe  monsun terdapat  di  Balikpapan,  Palangkaraya,Purukcahu, Banjarmasin,  Kotabaru  dan  Barabai.  Pada  penelitian ini  metode  Empirical  Orthogonal  Function  (EOF) diterapkan  untuk  mereduksi  data  dan  mendapatkan pola utama curah hujan di Kalimantan.
Lokasi  Papua  Barat  adalah  0°-  4°  Lintang Selatan dan 124° -132° Bujur Timur. Karena Papua Barat  berada  di  bagian  barat  samudra  Pasifik, fenomena  laut  di  Pasifik  berdampak  langsung  pada kondisi atmosfer, oleh sebab itu curah hujan di Papua Barat lebih tinggi dibandingkan dengan daerah lain di Indonesia. Papua Barat terletak di dekat khatulistiwa dan memiliki iklim tropis dengan curah hujan tinggi. Pegunungan di wilayah ini membuat udara naik dan mengembun,  yang  menyebabkan  curah  hujan  tinggi di  wilayah  Papua  Barat.  Posisi  wilayah  Papua  Barat pada  umumnya,  sebagian  besar  mengalamai  curah hujan  maksimum  antara  bulan  Januari  hingga  April yaitu pada saat terjadi musim barat laut. Sebaliknya, pada  musim  tenggara  terjadi  curah  hujan  minimum antara  bulan  Mei  hingga  Agustus  (Tulak  &  Huda, 2022).  Penting  untuk  diingat  bahwa  tingkat  curah hujan  dapat  berbeda  di  seluruh  Papua  Barat.  Oleh karena  itu,  sangat  penting  untuk  selalu  memeriksa prakiraan cuaca terbaru.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  Google Colab yang akan digunakan untuk menganalisis curah hujan  karena  variabilitasnya  yang  sangat  tinggi. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  dan mengidentifikasi  spektrum  curah  hujan  di  Papua Barat  menggunakan  metode Emperrical  Orthogonal Function (EOF).  Metode  Emperrical  Orthogonal Function  (EOF)  untuk  melihat  varian  pola  curah hujan  yang  terjadi  di  Papua  Barat.  Metode  fungsi Empirical Orthogonal Function (EOF), digunakan untuk mengubah  variabel  yang  terkait  menjadi  komponen ortogon  (Nurdiati  et  al.,  2021).  Analisis Empirical Orthogonal Function ( EOF) merupakan sebuah teknik statistik canggih yang difungsikan untuk mengidentifikasi  pola-pola  dominan  dalam  suatu kumpulan  data  spasial  dan  temporal.  Pola-pola  ini menunjukkan  bagaimana  hujan  berperilaku  di berbagai  tempat  dan  waktu.  Dengan  memahami pola-pola ini

## METODE
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif deskriptif. Penggunaan metode ini dipilih karena  penelitian  ini  lebih  berfokus  pada  data-data dalam  bentuk  angka  yang  diperoleh  dari  wilayah penelitian. Penelitian ini berfokus pada analisis pola curah hujan di Indonesia selama periode  408 bulan, terhitung  dari  Januari  1981-  Desember  2015.  Data curah hujan diunduh dari situs web http://sacad.bmkg.go.id/ID/ . Data pada penelitian ini menggunakan format NeTCDF.
Proses  pengembangan  model  Machine Learning dalam penelitian ini akan dilakukan dengan
Python  dan  dijalankan  di  Google  Colab.  Proses Machine  Learning  dalam  penelitian  ini  sangat bergantung  pada  Python.  Pandas  menyediakan struktur  data  Data  Frame  yang  fleksibel  untuk manipulasi  data,  sementara  NumPy  menawarkan array  multidimensi  yang  efisien  untuk  komputasi numerik.  Matplotlib,  sebagai  library  visualisasi, memungkinkan  untuk  mengeksplorasi  data  secara visual dan memvalidasi model yang telah dibangun."
Penelitian  ini  memanfaatkan  metode  statistik Empirical  Orthogonal  Function (EOF)  untuk mengidentifikasi  pola  spasial  dan  temporal  dominan dalam  data  curah  hujan.  Teknik  ini  akan  memecah data  matriks  curah  hujan  yang  besar  menjadi beberapa  mode  yang  dapat  digunakan  untuk menunjukkan  perbedaan  dalam  matriks  data  curah hujan.  Proses  ini  menghasilkan  plot  spasial  dan temporal dari tiga mode EOF pertama yang memiliki nilai singular terbesar. Metode EOF memungkinkan pengelompokan  data  berdasarkan  pola  spasial  yang serupa,  membantu  memahami  variasi  spasial  dan temporal  curah  hujan  di  seluruh  wilayah  Indonesia. Empirical      Orthogonal      Function (EOF)  merupakan metode  untuk  mengidentifikasi  pola  dominan  yang ditentukan  oleh  data  dan  berkembang  dalam  ruang dan waktu (Robial et al., 2016). Penerapan metode EOF  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  yang lebih  mendalam  tentang  pola  curah  hujan  di Indonesia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menyelami  data  curah  hujan di  wilayah  Papua  Barat  dengan  memanfaatkan  data resmi  dari  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan Geofisika  (BMKG)  yang  diunduh  melalui  situs  web resmi https://dataonline.bmkg.go.id/ .  Kajian  ini bertujuan  untuk  memahami  pola  spasial  dan temporal  curah  hujan  di  wilayah  tersebut.  Cakupan wilayah  analisis  untuk  Papua  Barat  didefinisikan dengan  rentang  0°-  4°  Lintang  Selatan  dan  124°  - 132°  Bujur  Timur.  Hal  ini  mempertimbangkan karakteristik  geografis  dan  klimatologi  yang  unik  di wilayah tersebut. Data curah hujan bulanan diunduh dari  situs  web  BMKG  untuk  periode  1981-2015. Periode  ini  dipilih  untuk  mewakili  rentang  waktu yang  cukup  panjang  dan  dapat  merepresentasikan variabilitas  curah  hujan  secara  memadai.  Metode Empirical  Orthogonal  Function  (EOF)  diterapkan pada  data  curah  hujan  di  Papua  Barat.  Metode  ini memungkinkan  identifikasi  pola  spasial  curah  hujan yang  dominan  di  wilayah  tersebut.  Hasil  analisis menghasilkan  visualisasi  sebaran  wilayah  di  Papua
Barat  yang  menunjukkan  pola  curah  hujannya. Sebelum  melakukan  analisis  lebih  lanjut,  peneliti memastikan data terbebas dari nilai-nilai kosong atau entri  "NaN"  (Not  a  Number).  Nilai-nilai  ini kemudian  diisi  dengan  menggunakan  pendekatan dekomposisi  nilai  singular.  Hal  ini  dilakukan  untuk menjaga  kualitas  dan  akurasi  data  yang  dianalisis. Hasil  analisis  menunjukkan  rata-rata  curah  hujan tahunan  di  Papua  Barat,  yang  digambarkan  pada Gambar  1.  Informasi  ini  memberikan  gambaran umum  tentang  distribusi  curah  hujan  di  wilayah tersebut dan dapat menjadi dasar untuk analisis lebih lanjut
Gambar 1. Curah hujan rata-rata di Papua Barat Kajian  selanjutnya  akan  fokus  pada  analisis pola  spasial  dan  temporal  curah  hujan  di  kedua wilayah  tersebut.  Distribusi  spasial  rerata  intensitas curah  hujan  bulanan  di  Papua  Barat  selama  rentang waktu Januari 1981 sampai dengan Desember 2015 ditunjukkan  oleh  Gambar  1.  Secara  umum,  rerata curah hujan regional Papua Barat adalah sebesar 300 mm/bulan.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang telah  di  lakukan  oleh  Setiawan  (2021)  ynag menyatakan  bahwa  curah  hujan  rata-rata  bulanan  di Papua dan Papua Barat berkisar antara 300 dan 550 mm.  Sedangkan  curah  hujan  dengan  itensitas terendah  sebesar  100mm/bulan.  Hasil  ini  konsisten dengan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Faisol  dkk  (2022)  menyebutkan  bahwa  Provinsi Papua Barat memiliki hujan bulanan rata-rata di atas 100 mm.
Gambar  1  menyajikan  gambaran  sebaran spasial  rata-rata  intensitas  curah  hujan  bulanan  di wilayah Papua Barat. Perbedaan warna yang terlihat pada gambar ini merepresentasikan variasi nilai rata- rata  intensitas  hujan  antar  wilayah  di  Papua  Barat. Wilayah  dengan  warna  yang  lebih  terang menunjukkan  nilai  rata-rata  intensitas  hujan  yang lebih rendah, sedangkan wilayah dengan warna yang lebih  gelap  menunjukkan  nilai  rata-rata  intensitas hujan  yang  lebih  tinggi.  Bilah  warna  di  sisi  kanan gambar  menunjukkan  bahwa  warna  biru  yang  lebih
tua menunjukkan curah hujan bulanan rata-rata yang lebih tinggi dalam milimeter (mm), sedangkan warna kuning dan oranye menunjukkan curah hujan bulanan rata-rata  yang  lebih  rendah.  Pola  sebaran  ini menunjukkan  adanya  variasi  spasial  yang  signifikan dalam  hal  intensitas  curah  hujan  bulanan  di  Papua Barat. Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) pada  tahun  2021,  Papua  Barat  tercatat  sebagai provinsi  dengan  curah  hujan  tertinggi  ke-5  di Indonesia,  dengan  rata-rata  curah  hujan  tahunan mencapai 3.811 mm.
Gambar 2. Curah Hujan Klimatologi Bulanan di
Pulau Papua Barat Kriteria intensitas curah hujan di Indonesia dibagi menjadi 4 (empat) kategori berdasarkan klasifikasi yang dibuat oleh Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) yang dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Classification of rainfall intensity in Indonesia
Rainfall Intensity (mm/month) Criteria 0-100 Low 100-300 Intermediate 300-500 High >500 Very High
Source: https://www.bmkg.go.id/
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  hampir sebagian besar Pulau Papua Barat memiliki intensitas curah  hujan  menengah.  Beberapa  area  memiliki curah  hujan  yang  tinggi.  Wilayah  selatan  umumnya memiliki curah hujan yang lebih tinggi dibandingkan dengan  wilayah  utara.  Sedangkan  wilayah  timur cenderung memiliki itensitas curah hujan yang lebih rendah.
Gambar 3. Varians Dominan data SACA&D
Principal  Component  Analysis  (PCA)  adalah teknik  statistik  yang  ampuh  untuk  menurunkan dimensi  data  dan  menemukan  pola  dominan  dalam kumpulan  data  multivariat.  PCA  membantu mengungkap  pola  geografis  dan  musiman  yang menjelaskan sebagian besar variabilitas curah hujan di suatu  wilayah.  Pada  gambar  3  dapat  dilihat  bahwa total  varians  sebesar  99,59%.  Jika  nilai  varians modus  PCA  yang  lebih  besar  menunjukkan kontribusi  yang  lebih  signifikan  terhadap  observasi. Data  SACA&D  BMKG  menunjukkan  bahwa komponen  PCA  dengan  nilai  varians  modus  yang tinggi  memiliki  peran  penting  dalam  menjelaskan variasi data.
(a) (b)
(c)
Gambar 4. Plot spasial mode PCA pertama, kedua dan ketiga serta plot temporal mode PCA
Pada  gambar  4(a)  tentang  mode  utama pertama (PC1) dalam analisis data, yaitu pola spasial dan  temporalnya,  serta  kontribusinya  terhadap variabilitas  data.  Nilai  varians  mode  EOF  pertama, yang  dihitung  berdasarkan  15  komponen  utama pertama, menunjukkan bahwa mode ini menjelaskan 75,26%  dari  variabilitas  data,  menjadikannya  mode yang  paling  dominan.  Pada  mode  pertama,  pola curah  hujan  di  wilayah  barat  bernilai  positif, sedangkan di wilayah timur bernilai negatif. Gambar 4(b) (PC2) dalam analisis data memiliki pola spasial dan  temporal  yang  khas.  Nilai  varians  mode  EOF kedua,  menunujukkan  kontribusi  sebesar  9,46%. PC2 menjelaskan pola curah hujan di sebagian besar Wilayah  Papua  Barat  yang  bernilai  EOF  positif dominan di bagian Selatan dan barat . Wilayah yang muncul pada PC2 identik dengan wilayah equatorial. Gambar  4(c)  (PC3)  menunjukkan  bahwa  mode  ini menjelaskan 5,61% dari variabilitas data. Mode PC3 dapat  menjelaskan  pola  curah  hujan  di  hampir seluruh  wilayah  Papua  Barat  bernilai  negative, kecuali  kabupaten  Fakfak.  Wilayah  yang  muncul pada  PC3  identik  dengan  wilayah  monsunal. Gambar  4.  Pada  ketiga  PC  tersebut  dapat menjelaskan 90,33% dari total variasi curah hujan di Papua Barat.

## KESIMPULAN
Data  curah  hujan  menunjukkan  bahwa terdapat tiga mode utama yang menjelaskan sebagian besar  variabilitas  data.  Berdasarkan  3  mode  EOF pertama, mode pertama dan ketiga menjelaskan pola curah  hujan  Monsunal.  Sedangkan  mode  kedua menjelaskan  pola  curah  hujan  ekuatorial.  Mode pertama  (PC1)  adalah  yang  paling  dominan komponen  utama  pertama  adalah  sebesar  75,26%,
diikuti oleh (PC2) sebesar 9,46% dan (PC3) sebesar 5,61%.  Sehingga  EOF  dapat  menjelaskan  90,33% dari total variasi curah hujan di Papua Barat. Masing- masing  mode  memiliki  pola  spasial  dan  temporal yang  khas  dan  memberikan  kontribusi  terhadap variabilitas data curah hujan di wilayah Papua Barat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dengan  rasa  hormat  dan  penuh  ketulusan, saya  ingin  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar- besarnya atas bimbingan, arahan, dan dukungan dari Ibu  Melly  Ariska,  S.Pd.  M.Sc  selama  saya mengerjakan  artikel  yang  berjudul  Analisis  Curah Hujan  Di  Papua  Barat  Menggunakan  Metode Empirical  Orthogonal  Funtion  (EOF)    .  Bimbingan Anda  sangat  berharga  bagi  saya.  Saya  akan  selalu mengingat  pelajaran  dan  pengalaman  berharga  yang saya dapatkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ambi, F. N., Sutadji, H. I., Geru, A. S., & Louk, A. C.  (2020).  Analisis  Kecenderungan  (Trend) Suhu Udara Dan Curah Hujan Di Pulau Flores (Labuan  Bajo,  Ruteng,  Maumere,  Dan Larantuka). Jurnal  Fisika :  Fisika  Sains  Dan
Aplikasinya , 5 (1), 42–56. https://doi.org/10.35508/fisa.v5i1.1962
Ariska,  M.,  Akhsan,  H.,  Muslim,  M.,  Romadoni, M.,  &  Putriyani,  F.  S.  (2022).  Prediksi Perubahan  Iklim  Ekstrem  di  Kota  Palembang dan  Kaitannya  dengan  Fenomena  El  Niño- Southern  Oscillation  (ENSO)  Berbasis Machine  Learning. JIPFRI  (Jurnal  Inovasi Pendidikan Fisika Dan Riset Ilmiah) , 6 (2), 79–86. https://doi.org/10.30599/jipfri.v6i2.1611
Ariska, M., Akhsan, H., Muslim, M., Sudirman, & Kistiono. (2022). Pengaruh El Niño Southern Oscillation  (ENSO)  dan  Indian  Ocean  Dipole (IOD) Terhadap Curah Hujan dan Korelasinya dengan Consecutive Dry Days (CDD) Provinsi Sumatera  Selatan  dari  Tahun  1981-2020. JIFP (Jurnal  Ilmu  Fisika  Dan  Pembelajarannya) , 6 (2), 31–41. http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp /
Faisol,  A.,  Paga,  B.  O.,  &  Edowai,  D.  N.  (2022). Pemutakhiran Zona Iklim Schmidt – Ferguson Melalui  Pemanfaatan  Data  Climate  Hazards Group  Infrared  Precipitation  with  Stations untuk Mendukung Pengembangan Pertanian di Provinsi Papua Barat. Prosiding Seminar Nasional Pembangunan  Dan  Pendidikan  Vokasi  Pertanian , 3 (1), 546–556. https://doi.org/10.47687/snppvp.v3i1.338
Hermawan, E. (2010). Pengelompokkan Pola Curah
Hujan  Yang  Terjadi  Di  Beberapa  Kawasan  P.
Sumatera  Berbasis  Hasil  Analisis  Teknik Spektral. Jurnal  Meteorologi  Dan  Geofisika , 11 (2). https://doi.org/10.31172/jmg.v11i2.67 Molle,  B.  A.,  &  Larasati,  A.  F.  (2020).  Analisis Anomali  Pola  Curah  Hujan  Bulanan  Tahunan Tahun  2019  Terhadap  Normal  Curah  Hujan (30  Tahun)  Di  Kota  Manado  dan  Sekitarnya. Jurnal  Meteorologi  Klimatologi  Dan  Geofisika ,
7 (1), 1–8. https://web.meteo.bmkg.go.id/id Nurdiati, S., Khatizah, E., Najib, M. K., & Hidayah, R.  R.  (2021).  Analysis  of  rainfall  patterns  in Kalimantan using fast fourier transform (FFT) and empirical orthogonal function (EOF). IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 1796 (1). https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1796/1/012053
Robial,  S.  M.,  Nurdiati,  S.,  &  Sopaheluwakan,  A.
(2016).  Analisis  Empirical  Orthogonal Function  (Eof)  Berbasis  Eigen  Value  Problem (Evp)  Pada  Dataset  Suhu  Permukaan  Laut Indonesia. Journal  of  Mathematics  and  Its
Applications , 15 (1), 1–12. https://doi.org/10.29244/jmap.15.1.1-12
Setiawan,  D.  (2021).  Analisis  Curah  Hujan  di
Indonesia  untuk  Memetakan  Daerah  Potensi Banjir  dan  Tanah  Longsor  dengan  Metode Cluster  Fuzzy  C-Means  dan  Singular  Value Decompotition (SVD). Engineering, MAthematics  and  Computer  Science  (EMACS) Journal , 3 (3), 115–120. https://doi.org/10.21512/emacsjournal.v3i3
.7428
Tulak, N., & Huda, Y. B. dan H. (2022). Periodicity and  Trend  Analysis  of  Rainfall  in  Jayapura City,  Papua  in  the  Period  2001-2018. Jurnal Meteorologi Dan Geofisika , 23 (1), 47–54.