Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats
Keandalan Data Curah Hujan Satelit TRMM ( Tropical Rainfall Measuring Mission ) Terhadap Data Curah Hujan Stasiun Bumi pada Beberapa Sub DAS di DAS Brantas
Rafika Nuramalia 1,* , Umboro Lasminto 1
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: rafikanur21@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan               16 Januari 2022 Diperbaiki            16 Februari 2022
Disetujui               28 April 2022 Keywords: rain station, satellite, TRMM
( Tropical Rainfall Measuring Mission )
The uneven distribution of rain gauge stations in watersheds affects the rainfall data quality. The  number  of rain gauge stations spread over  a  watershed must  follow the WMO (World Meteorological  Organization)  standards  to  obtain  good  quality  data.  The  Addition  and reduction rain gauge stations are uneasy because it takes a long time to set up. Therefore, an alternative  is  needed  to  obtain  rainfall  data,  such  as  TRMM  (Tropical  Rainfall  Measuring Mission) satellite rain data. The research was conducted by comparing TRMM rain data and rain gauge station data. This study aims to determine the accuracy level of the TRMM data in the  Lesti,  Metro,  Ngrowo,  and  Widas  sub-watersheds.  Therefore,  based  on  hydrological analysis, calibration, verification, and validation, the  corrected TRMM data correlates with rain gauge station data, especially in scenario 2, TRMM data with a range of NSE values from 0.76 to 0.95.
Kata kunci: pos stasiun hujan, satelit, TRMM ( Tropical Rainfall Measuring Mission ) Abstrak
Ketidakmerataan persebaran pos stasiun hujan pada beberapa DAS dapat mempengaruhi kualitas data curah hujan yang dihasilkan. Untuk mendapatkan data dengan kualitas yang baik,  maka  jumlah  stasiun  hujan  yang  tersebar  pada  suatu  DAS  harus  sesuai  dengan standar WMO ( World Meteorological Organization ). Penambahan dan pengurangan jumlah stasiun hujan tidak mudah dilakukan dikarenakan membutuhkan waktu yang lama dalam pengaturannya. Oleh karena itu diperlukan alternatif lain untuk memperoleh data curah hujan,  salah  satunya  yaitu  menggunakan  data  hujan  satelit  TRMM  ( Tropical  Rainfall Measuring Mission ). Penelitian dilakukan dengan membandingkan data hujan TRMM dan data hujan stasiun. Tujuannya yaitu untuk mengetahui tingkat keakuratan dari data hujan TRMM  pada  masing-masing  skenario  di  Sub  DAS  Lesti,  Metro,  Ngrowo,  dan  Widas. Berdasarkan  analisa  hidrologi,  kalibrasi,  verifikasi,  dan  validasi,  hasil  yang  diperoleh menyatakan bahwa data TRMM terkoreksi memiliki korelasi yang baik dengan data hujan stasiun, khususnya pada data TRMM skenario 2 dengan rentang nilai NSE 0,76 – 0,95.

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara dengan iklim tropis, dimana hanya memiliki dua musim, yaitu musim kemarau dan musim hujan.  Pada  musim  kemarau,  intensitas  curah  hujan  sangat rendah,  sehingga  dapat  menyebabkan  kekeringan.  Sedang- kan pada musim hujan, intensitas curah hujan cukup tinggi, sehingga dapat menyebabkan terjadinya genangan di permu- kaan tanah yang kemudian berubah menjadi banjir [1].
Informasi mengenai data curah hujan sangat diperlukan sebagai dasar pengelolaan sumber daya air. Data curah hujan dapat diperoleh dengan cara melakukan pengukuran meng- gunakan  alat  penakar  curah  hujan  yang  terdapat  pada  pos stasiun hujan. Namun pada kenyataannya jumlah persebaran pos  stasiun  hujan  di  beberapa  daerah  tidak merata.  Hal  ini dapat  berpengaruh terhadap kualitas  data  curah  hujan yang dihasilkan  [2].  Salah  satu  contoh  persebaran  pos  stasiun hujan yang tidak merata yaitu terdapat pada Sub DAS Lesti. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Alfirman
menyatakan  bahwa  dari  5  pos  stasiun  hujan  yang  tersebar, hanya 2 pos stasiun hujan saja yang memenuhi standar WMO ( World Meteorological Organization ) [3].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  perlu  adanya alternatif  lain  untuk  dapat  memperoleh  data  curah  hujan. Salah  satu  alternatif  yang  dapat  digunakan  yaitu  dengan menggunakan  data  hujan  dari  satelit  TRMM  ( Tropical Rainfall Measuring  Mission ). TRMM adalah sebuah  satelit milik  Badan  Penerbangan  dan  Antariksa  Amerika  Serikat atau biasa dikenal dengan NASA ( National Aeronautics and Space  Administration )  yang  bekerjasama  dengan  Badan Antariksa Jepang yaitu JAXA ( Japan Aerospace Exploration Agency ).  Satelit  TRMM  berfungsi  untuk  mengukur  curah hujan di wilayah tropis, seperti di Indonesia [4].
Beberapa penelitian serupa yang dilakukan oleh Dasanto dan  Maulidani  dengan  menggunakan  data  TRMM  3B42. Penelitian  oleh  Dasanto  menggunakan  pendakatan  koreksi bias statistik dengan fungsi transfer. Hasilnya menunjukkan
Rafika Nuramalia dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (207-222) 208
bahwa adanya hasil yang baik antara data hujan bulanan dari data  observasi  dengan  data  TRMM  terkoreksi  di  DAS Citarum Hulu [5]. Penelitian oleh Maulidani menggunakan software MATLAB  dalam  proses  analisanya.  Hasilnya menunjukkan kesesuaian data antara satelit TRMM dengan data yang berasal dari Pengelola Sumber Daya Air (PSDA) Kota Makassar [6]. Selain itu penelitian dengan data TRMM 3B42RT  juga  menunjukkan  hasil  yang  baik,  seperti  yang dilakukan oleh Jarwanti. Hasilnya menunjukkan bahwa data satelit TRMM terkoreksi dapat digunakan sebagai alternatif pengganti data hujan pos penakar hujan di DAS Grindulu [7]. Penelitian  yang  akan  dilakukan  disini  yaitu  dengan menggunakan  data  TRMM  3B42  dan  3B42RT  kemudian dibandingkan dengan data hujan stasiun. Hal ini dikarenakan kedua  jenis  data  TRMM  tersebut  sama-sama  memiliki korelasi yang baik.
Data  hujan  TRMM  merupakan  data penginderaan  jauh, dimana pengukuran curah hujan terjadi di atmosfer. Berbeda dengan data pos stasiun hujan yang pengukurannya terjadi di permukaan bumi. Butiran hujan dari atmosfer membutuhkan waktu  tertentu  untuk  jatuh  ke  bumi  [8].  Oleh  karena  itu, sebelum data TRMM digunakan, perlu dilakukan pengujian terlebih  dahulu  untuk  mengetahui  kualitas  data  yang  akan digunakan.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  4 skenario data TRMM, kemudian dilakukan analisa hidrologi, kalibrasi, verifikasi, dan validasi data. Sehingga, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan dan tingkat keakuratan dari data TRMM terhadap data pos stasiun hujan, serta  memilih  skenario  data  TRMM  mana  yang  memiliki hasil paling mendekati dengan data pengukuran di lapangan.

## 2. Metode
Penelitian  ini  dilakukan  di  Sub  DAS  Lesti,  Sub  DAS Metro,  Sub  DAS  Ngrowo,  dan  Sub  DAS  Widas.  Keempat sub  das  tersebut  merupakan  bagian  dari  Wilayah  Sungai Brantas (DAS Brantas). Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar  1 .  Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  yaitu berupa data sekunder. Data sekunder adalah data pendukung yang diperoleh dari penelitian atau sumber yang sudah ada. Adapun  data-data  yang  dibutuhkan,  antara  lain,  data  hujan stasiun dan satelit TRMM, koordinat pos stasiun hujan, peta topografi (DEM), serta jaringan sungai.
Data hujan stasiun dapat diperoleh dari dinas atau instansi yang berkaitan dengan bidang sumber daya air. Sedangkan data  hujan  satelit  TRMM  dapat  diperoleh  dengan  cara mengakses website https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni/. Data  TRMM  yang  digunakan  dibagi  menjadi  4  skenario. Skenario  1  merupakan  data Near  Real  Time  Precipitation Daily (3B42RT_ Daily ),  skenario  2  merupakan  data
Precipitation  Rate  Daily (3B42_ Daily ),  skenario  3 merupakan  data Near  Real  Time  Precipitation  3-Hourly (3B42RT),  dan  skenario  4  merupakan  data Precipitation Rata 3-Hourly (3B42).
Gambar 1 . DAS Brantas
Analisa  data  dilakukan  terhadap  data-data  yang  sudah terkumpul,  kemudian  membandingkan  data-data  tersebut dengan teori yang ada pada literatur. Secara singkat, tahapan analisa  data  meliputi,  perngumpulan  dan  pemeriksaan  data hujan,  analisa  hidrologi,  serta  analisa  kalibrasi,  verifikasi, dan validasi data.

## 2.1. Analisa Hidrologi
Analisa  hidrologi  bertujuan  untuk  menguji  dan mengetahui kualitas data curah hujan yang akan digunakan. Pengujian  ini  diperlukan  karena  data  curah  hujan  yang diperoleh dari pos stasiun hujan dan website TRMM masih belum  diketahui  kualitas  baik  buruknya.  Analisa  hidrologi yang dilakukan, antara lain:
a. Analisa Hujan Hilang Untuk keperluan analisa hidrologi, diperlukan data yang lengkap  dari  masing-masing  stasiun.  Namun  seringkali terdapat  pencatatan  hujan  yang  tidak  lengkap  atau  hilang datanya.  Oleh  karena  itu  data  hujan  yang  hilang  harus dihitung terlebih dahulu. Perhitungan data hujan yang hilang dengan  menggunakan  metode  rata-rata  aljabar  dapat menggunakan rumus seperti pada persamaan 1 [9].
P = ⋯ (1)
Dengan: P = Curah hujan yang hilang
P 1 , P 2 , P n = Curah hujan stasiun 1, 2, ..., n n
= Jumlah stasiun hujan b. Kurva Massa Ganda
Sub DAS Widas Sub DAS Ngrowo Sub DAS Metro Sub DAS Lesti
Kurva massa ganda adalah salah satu metode grafis untuk menguji  konsistensi  dan  kesamaan  jenis  data  curah  hujan yang  berasal  dari  pos  stasiun  hujan  [10].  Metode  ini dilakukan  dengan  cara  membandingkan  kumulatif  antara data hujan stasiun dengan kumulatif rerata data hujan stasiun lain,  kemudian  di  plot  pada  sebuah  grafik.  Data  dapat dikatakan  konsisten,  jika  sudut  pada  grafik  kurva  massa ganda memiliki rentang nilai 42 o < α < 48 o [11]. Apabila data memiliki sudut diluar rentang nilai yang diijinkan, maka data tersebut perlu dihitung faktor koreksi dengan menggunakan rumus seperti pada persamaan 2.
Fk = (2)
Dengan:
Fk = Faktor koreksi S koreksi = 1 (sudut 45 o ) S 1
= Selisih antara kumulatif curah hujan dan curah hujan tahun terbaru
c. RAPS ( Rescaled Adjusted Partial Sums )
Metode RAPS adalah salah satu metode untuk menguji konsistensi  data  curah  hujan  dengan  menghitung  nilai kumulatif penyimpangannya terhadap nilai rata-rata. Metode ini  menganggap  bahwa  data  hanya  berjumlah  satu  stasiun. Data dapat dikatakan konsisten, jika nilai Q hitung dan  R hitung lebih kecil daripada nilai Q tabel dan R tabel [11].
d. Uji Ketidakadaan Trend
Trend  adalah  suatu  deret  berkala  yang  nilainya menunjukkan  gerakan  yang  berjangka  panjang  dan mempunyai kecenderungan menuju ke satu arah, yaitu arah naik  atau  turun.  Apabila  pada  data  deret  berkala menunjukkan  adanya  trend,  maka  data  tidak  disarankan untuk digunakan pada analisa hidrologi. Salah satu metode yang  dapat  digunakan  untuk  menguji  ketidakadaan  trend yaitu  metode  Spearman  dengan  rumus  seperti  pada persamaan 3 dan 4 [12].
KP = 1 − ∑ ( ) (3)
t = 𝐾𝑃 (4) Dengan: KP = Koefisien korelasi peringkat n = Jumlah data dt = Rt – Tt Rt = Peringkat dari variable hidrologi dalam deret berkala Tt = Peringkat dari waktu t = Nilai distribusi t e. Uji Stasioner
Uji  stasioner  digunakan  untuk  menguji  kestabilan  nilai varian dan rata-rata dari suatu deret berkala. Suatu data dapat dikatakan  stasioner/stabil  apabila  data  tersebut  tidak mengalami  perubahan  sepanjang  periode  waktu  yang ditentukan.  Apabila  suatu  data  deret  berkala  mengalami perubahan,  maka  data  dikatakan  tidak  stasioner  [12].  Uji stasioner terdiri atas 2 jenis, yaitu uji kestabilan nilai varian (Uji F) dan uji kestabilan nilai rata-rata (Uji t). Uji F dapat dihitung  dengan  menggunakan  rumus  seperti  pada persamaan 5.
F = ( ) ( ) (5)
Dengan: F = Nilai F hitung n 1 , n 2 = Jumlah kelompok data 1 dan 2
Sd 1 , Sd 2 = Standar deviasi kelompok data 1 dan 2 Uji t dapat dihitung dengan menggunakan rumus seperti pada persamaan 6 dan 7.
σ = (6)
t = (7)
Dengan: t
= Nilai t hitung
X , X = Nilai rerata hitung kelompok data 1 dan 2 n 1 , n 2 = Jumlah kelompok data 1 dan 2 Sd 1 , Sd 2 = Standar deviasi kelompok data 1 dan 2
f. Uji Persistensi
Persistensi  adalah  ketidaktergantungan  dari  setiap  nilai dalam deret berkala. Untuk melakukan uji persistensi, maka harus menghitung nilai dari koefisien serial terlebih dahulu. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  yaitu  metode Spearman  dengan  rumus  seperti  pada  persamaan  8  dan  9 [12].
KS = 1 − ∑ ( ) (8)
t = KS (9)
Dengan: KS = Koefisien korelasi serial m = n – 1 n = Jumlah data di = Perbedaan nilai peringkat data t = Nilai distribusi t

## 2.2. Analisa Hujan Wilayah
Hujan  wilayah  adalah  curah  hujan  rerata  pada  suatu daerah  aliran  sungai  yang  diperlukan  sebagai  penunjang analisa  hidrologi.  Hujan  wilayah  dapat  dihitung  dengan
mempertimbangkan  titik  pengamatan  curah  hujan  (pos stasiun  hujan)  pada  suatu  DAS  [13].  Apabila  dalam  suatu DAS  terdapat  beberapa  pos  stasiun  hujan,  maka  untuk mendapatkan  harga  curah  hujan  daerah  adalah  dengan mengambil harga rata-ratanya [14]. Untuk menghitung curah hujan  rerata  daerah,  dapat  menggunakan  beberapa  metode seperti  metode  aritmatik,  poligon  thiessen,  dan  isohyet. Namun dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk yaitu  metode  Poligon  Thiessen  dengan  rumus  seperti  pada persamaan 10 [15].
R = ... .. (10) Dengan: R = Curah hujan daerah (mm)
R 1 , R 2 , R n = Curah hujan tiap titik pengamatan pos stasiun hujan (mm)
A 1 , A 2 , A n = Luas wilayah yang dibatasi oleh poligon
2.3. Analisa Kalibrasi, Verifikasi, dan Validasi
a. Kalibrasi
Kalibrasi  adalah  proses  menyesuaikan  nilai  parameter model  untuk  mendapatkan  suatu  parameter  yang  dapat memberikan  estimasi  terbaik  dari  data  yang  digunakan. Dalam hal ini berupa data hujan. Kalibrasi dilakukan dengan meminimalkan kesalahan yang mungkin terjadi dengan cara melakukan uji coba ( trial and error ) dari beberapa parameter untuk mendapatkan nilai ketidakpastian seminimal mungkin antara  data  hasil  pengukuran  di  lapangan  dan  data  hasil pemodelan  [16].  Kalibrasi  dapat  dihitung  dengan  analisa regresi.  Beberapa  alternatif  regresi  yang  umum  digunakan, yaitu regresi linear, regresi eksponensial, regresi berpangkat, regresi logaritma, dan regresi polinomial [12].
b. Verifikasi
Verifikasi  adalah  proses  untuk  menguji  kinerja  model dengan  menggunakan  data  diluar  periode  kalibrasi. Tujuannya  yaitu  untuk  mendapatkan  nilai  korelasi  yang menunjukkan hubungan antara data model dengan data hasil pengukuran di lapangan. Proses verifikasi dilakukan dengan menggunakan  persamaan  regresi  yang  telah  terpilih  pada tahap kalibrasi.
c. Validasi
Validasi  adalah  proses  evaluasi  terhadap  model  untuk mendapatkan gambaran mengenai nilai ketidakpastian yang dimiliki oleh suatu model. Proses validasi dilakukan dengan menggunakan  data  diluar  data  pada  periode  kalibrasi  [16]. Beberapa  perhitungan  yang  dilakukan  pada  tahap  validasi, yaitu Root  Mean  Squared  Error (RMSE), Nash-Sutchliffe
Efficiency (NSE),  Koefisien  Korelasi  (R),  dan  Kesalahan Relatif (KR).
Rumus untuk menghitung nilai Root Mean Squared Error (RMSE) dapat dilihat pada persamaan 11.
RMSE  = ∑ ( ) (11) Dengan: P i = Data hasil observasi Q i = Data hasil estimasi n
= Jumlah data
Rumus untuk menghitung nilai Nash-Sutchliffe Efficiency (NSE) dapat dilihat pada persamaan 12.
NSE = 1 − ∑ ( ) ∑ ( ) (12)
Dengan: P i = Data hasil observasi Q i = Data hasil estimasi P = Rerata data observasi n = Jumlah data
Tabel 1 . Kriteria Nilai Nash-Sutchliffe Efficiency (NSE) [7] Nilai NSE Interpretasi NSE > 0,75 0,36 < NSE < 0,75 NSE < 0,36 Baik Memenuhi Tidak Memenuhi
Rumus  untuk  menghitung  nilai  Koefisien  Korelasi  (R) dapat dilihat pada persamaan 13.
R = ∑ ∑ ∑ ∑
∑ ∑ ∑ (13) Dengan: P i = Data hasil observasi Q i
= Data hasil estimasi n = Jumlah data Tabel 2 . Kriteria Nilai Koefisien Korelasi [7] Nilai R Interpretasi 0 – 0,19 0,20 – 0,39 0,40 – 0,59 0,60 – 0,79 0,8 - 1 Sangat Rendah Rendah Sedang Kuang Sangat Kuat
Rumus  untuk  menghitung  nilai  Kesalahan  Relatif  (KR) dapat dilihat pada persamaan 14.
KR = ∑ ( ) ∑ x100% (14)
Dengan:
P i
= Data hasil observasi
Q i
= Data hasil estimasi n = Jumlah data

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Pembuatan Batas DAS
Analisa batas DAS merupakan pembuatan batas daerah aliran sungai pada lokasi tertentu. Pembuatan batas DAS ini ditentukan berdasarkan sungai-sungai yang saling terhubung dan  membentuk  satu  jaringan  sungai,  dimana  terdiri  dari sungai utama dan anak sungai. Analisa pembuatan batas DAS dilakukan  dengan  menggunakan software ArcGIS  10.2.2. Hasil yang diperoleh yaitu berupa batas dan luas DAS pada masing-masing lokasi.
Berdasarkan  hasil  analisa  pembuatan  batas  DAS, didapatkan  luas  wilayah  pada  masing-masing  DAS.  Sub DAS Lesti memiliki luas wilayah sebesar 376,92 km 2 , Sub DAS Metro memiliki luas wilayah sebesar 269,75 km 2 , Sub DAS  Ngrowo memiliki luas  wilayah sebesar 1250,51 km 2 , dan Sub DAS Widas memiliki luas wilayah sebesar 1286,72 km 2 .  Hasil  penggambaran  batas  DAS  dapat  dilihat  pada Gambar 2 – Gambar 5 .
Gambar 2 . Sub DAS Lesti
Gambar 3 . Sub DAS Metro
Gambar 4 . Sub DAS Ngrowo
Gambar 5 . Sub DAS Widas
3.2. Hasil Analisa Kualitas Data
a. Hasil Uji Metode Kurva Massa Ganda
Metode  kurva  massa  ganda  digunakan  untuk  melihat konsistensi dari data hujan stasiun dengan cara menggambar grafik scatterplot antara  kumulatif  data  hujan  stasiun  dan TRMM.  Berdasarkan  penggambaran  kurva  massa  ganda, didapatkan nilai sudut α pada masing-masing stasiun hujan.
Tabel 3 . Rekapitulasi Nilai α Stasiun Hujan Sub DAS Lesti No Pos Stasiun Hujan α Keterangan 1 Turen 44,67 o Konsisten 2 Wajak 46,78 o Konsisten 3 Tumpukrenteng 44,35 o Konsisten 4 Dampit 44,15 o Konsisten Tabel 4 . Rekapitulasi Nilai α Stasiun Hujan Sub DAS Metro No Pos Stasiun Hujan α Keterangan 1 Kepanjen 46,15 o Konsisten 2 Ngajum 46,92 o Konsisten 3 Dau 41,83 o Konsisten
Rafika Nuramalia dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (207-222)
212
Tabel 5 . Rekapitulasi Nilai α Stasiun Hujan Sub DAS Widas No Pos Stasiun Hujan α Keterangan 1 Badong 45,28 o Konsisten 2 Banaran 43,71 o Konsisten 3 Bangle 46,30 o Konsisten 4 Genjeng 45,65 o Konsisten 5 Glatik 45,05 o Konsisten 6 Gondang 43,59 o Konsisten 7 Kacangan 45,31 o Konsisten 8 Kedung Lumbung 45,88 o Konsisten 9 Kedung Maron 42,48 o Konsisten 10 Kedung Pingit 47,71 o Konsisten 11 12 Kedungrejo Klodan 43,37 o 44,93 o Konsisten Konsisten 13 Lengkong 45,36 o Konsisten 14 Logawe 47,85 o Konsisten 15 Matokan 47,52 o Konsisten 16 Nganjuk 42,98 o Konsisten 17 Ngasem 44,54 o Konsisten 18 Ngrambek 44,93 o Konsisten 19 Ngudikan 42,15 o Konsisten 20 Pace 44,73 o Konsisten 21 Patihan 43,66 o Konsisten 22 Rejoso 45,53 o Konsisten 23 Sumber Kepuh 45,98 o Konsisten 24 Sumber Padas 44,43 o Konsisten 25 Sumber Soko 44,10 o Konsisten 26 Sumber Sono 45,22 o Konsisten 27 Tunglur 42,32 o Konsisten
Berdasarkan hasil uji kurva massa ganda pada Tabel 3 – Tabel 6 , didapatkan nilai sudut α berada pada rentang nilai 42 o <  α  <  48 o .  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  semua  pos stasiun hujan memiliki pengaruh satu sama lain.  Nilai sudut α yang berada diluar rentang nilai tersebut sudah dilakukan perbaikan dengan cara menghitung faktor koreksinya. Faktor koreksi  adalah  suatu  nilai  yang  digunakan  sebagai  faktor pengali  pada  data  hujan  stasiun.  Faktor  koreksi  hanya digunakan  pada  data  yang  memiliki  sudut  α  tidak  pada rentang  nilai  yang  diijinkan.  Sehingga  agar  mendapatkan hasil  kemiringan  sudut  yang  sesuai,  maka  sebelum  data digunakan lebih lanjut, harus dikalikan dengan faktor koreksi terlebih dahulu. Setelah dilakukan koreksi dan mendapatkan hasil  nilai  sudut  α  yang  sesuai,  maka  data  dapat  dikatakan konsisten.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  data hujan stasiun di Sub DAS Lesti, Sub DAS Metro, Sub DAS Ngrowo,  dan  Sub  DAS  Widas  bersifat  konsisten  karena memiliki nilai sudut α sesuai dengan yang rentang nilai yang diijinkan.
Tabel  6 .  Rekapitulasi  Nilai  α  Stasiun  Hujan  Sub  DAS
Ngrowo No Pos Stasiun Hujan α Keterangan 1 Bagong 46,76 o Konsisten 2 Bandung 44,96 o Konsisten 3 Bendungan 45,90 o Konsisten 4 Besuki 45,48 o Konsisten 5 Bolorejo 45,38 o Konsisten 6 Boyolangu 43,86 o Konsisten 7 Campurdarat 44,69 o Konsisten 8 Dongko 45,05 o Konsisten 9 Jabung 46,41 o Konsisten 10 K.D.PU.Air 44,50 o Konsisten 11 Kampak 47,27 o Konsisten 12 Mojopanggung 42,00 o Konsisten 13 Ngantru 43,83 o Konsisten 14 Ngantup 44,35 o Konsisten 15 Pagerwojo 45,39 o Konsisten 16 Paingan 43,06 o Konsisten 17 Prambon 46,08 o Konsisten 18 Sendang 44,96 o Konsisten 19 Songjambung 44,85 o Konsisten 20 Sumber Manggis 47,09 o Konsisten 21 Tugu 45,67 o Konsisten 22 Tumpakmergo 44,27 o Konsisten 23 Widoro 44,43 o Konsisten
b. Hasil Uji Metode RAPS
Metode RAPS digunakan untuk melihat konsistensi dari data  hujan  TRMM  pada  masing-masing  skenario. Berdasarkan  pembacaan  tabel,  didapatkan  nilai  Q tabel dan R tabel sebagai berikut:
a. Q tabel (5%) = 1,19 (tahunan), 1,36 (bulanan)
b. Q tabel (1%) = 1,37 (tahunan), 1,63 (bulanan)
c. R tabel (5%) = 1,37 (tahunan), 1,75 (bulanan)
d. R tabel (1%) = 1,51 (tahunan), 2,00 (bulanan)
Tabel 7 . Rekapitulasi Hasil Uji RAPS (Q) Sub DAS Lesti
Skenario Periode Q hitung Keterangan Q 5% Q 1% 1 Tahunan 0,67 Diterima Diterima Bulanan 0,25 Diterima Diterima 2 Tahunan 0,75 Diterima Diterima Bulanan 0,16 Diterima Diterima 3 Tahunan 1,49 Ditolak Ditolak Bulanan 0,37 Diterima Diterima 4 Tahunan 1,62 Ditolak Ditolak Bulanan 0,29 Diterima Diterima
Tabel 8 . Rekapitulasi Hasil Uji RAPS (R) Sub DAS Lesti Skenario Periode R hitung Keterangan R 5% R 1% 1 Tahunan 1,27 Diterima Diterima Bulanan 0,23 Diterima Diterima 2 Tahunan 0,96 Diterima Diterima Bulanan 0,23 Diterima Diterima 3 Tahunan 1,68 Ditolak Ditolak Bulanan 0,45 Diterima Diterima 4 Tahunan 1,26 Diterima Diterima Bulanan 0,37 Diterima Diterima Tabel 9 . Rekapitulasi Hasil Uji RAPS (Q) Sub DAS Metro Skenario Periode Q hitung Keterangan Q 5% Q 1% 1 Tahunan 0,59 Diterima Diterima Bulanan 0,25 Diterima Diterima 2 Tahunan 0,75 Diterima Diterima Bulanan 0,17 Diterima Diterima 3 Tahunan 1,57 Ditolak Ditolak Bulanan 0,37 Diterima Diterima 4 Tahunan 1,75 Ditolak Ditolak Bulanan 0,30 Diterima Diterima Tabel 10 . Rekapitulasi Hasil Uji RAPS (R) Sub DAS Metro Skenario Periode R hitung Keterangan R 5% R 1% 1 Tahunan 1,17 Diterima Diterima Bulanan 0,25 Diterima Diterima 2 Tahunan 0,89 Diterima Diterima Bulanan 0,25 Diterima Diterima 3 Tahunan 1,67 Ditolak Ditolak Bulanan 0,45 Diterima Diterima 4 Tahunan 1,17 Diterima Diterima Bulanan 0,38 Diterima Diterima Tabel  11 .  Rekapitulasi  Hasil  Uji  RAPS  (Q)  Sub  DAS Ngrowo Skenario Periode Q hitung Keterangan Q 5% Q 1% 1 Tahunan Bulanan 0,72 0,22 Diterima Diterima Diterima Diterima 2 Tahunan 0,43 Diterima Diterima Bulanan 0,12 Diterima Diterima 3 Tahunan 1,65 Ditolak Ditolak Bulanan 0,34 Diterima Diterima 4 Tahunan 1,25 Ditolak Diterima Bulanan 0,22 Diterima Diterima
Tabel  12 .  Rekapitulasi  Hasil  Uji  RAPS  (R)  Sub  DAS Ngrowo
Skenario Periode R hitung Keterangan R 5% R 1% 1 Tahunan 1,15 Diterima Diterima Bulanan 0,20 Diterima Diterima 2 Tahunan 0,79 Diterima Diterima Bulanan 0,20 Diterima Diterima 3 Tahunan 1,55 Ditolak Ditolak Bulanan 0,42 Diterima Diterima 4 Tahunan 1,05 Diterima Diterima Bulanan 0,30 Diterima Diterima Tabel 13 . Rekapitulasi Hasil Uji RAPS (Q) Sub DAS Widas
Skenario Periode Q hitung Keterangan Q 5% Q 1% 1 Tahunan 0,77 Diterima Diterima Bulanan 0,17 Diterima Diterima 2 Tahunan 0,17 Diterima Diterima Bulanan 0,13 Diterima Diterima 3 Tahunan 2,00 Ditolak Ditolak Bulanan 0,28 Diterima Diterima 4 Tahunan 1,19 Ditolak Diterima Bulanan 0,21 Diterima Diterima Tabel 14 . Rekapitulasi Hasil Uji RAPS (R) Sub DAS Widas
Skenario Periode R hitung Keterangan R 5% R 1% 1 2 Tahunan 1,13 Diterima Diterima Bulanan Tahunan 0,21 0,73 Diterima Diterima Diterima Diterima Bulanan 0,21 Diterima Diterima 3 Tahunan 1,63 Ditolak Ditolak Bulanan 0,36 Diterima Diterima 4 Tahunan 1,09 Diterima Diterima Bulanan 0,29 Diterima Diterima
Berdasarkan  hasil  uji  RAPS  pada Tabel  7 – Tabel  14 , menunjukkan  bahwa  hampir  semua  skenario  dari  data TRMM pada periode tahunan dan bulanan bersifat konsisten (diterima), baik untuk derajat kepercayaan 5% maupun 1%. Hanya data pada skenario 3 dan skenario 4 dengan periode tahunan  yang  bersifat  tidak  konsisten  (ditolak).  Namun dikarenakan  pada  periode  bulanan  data  bersifat  konsisten, maka  data  masih  dapat  digunakan  untuk  analisa  hidrologi selanjutnya.
Rafika Nuramalia dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (207-222) 214
c. Hasil Uji Ketidakadaan Trend Uji  ketidakadaan  trend  digunakan  untuk  megetahui apakah suatu data deret berkala menunjukkan adanya trend atau  pola.  Berdasarkan  perhitungan  dengan  metode Spearman, didapatkan hasil bahwa hampir semua data hujan stasiun  dan  data  TRMM  pada  Sub  DAS  Lesti,  Sub  DAS Metro,  Sub  DAS  Ngrowo,  dan  Sub  DAS  Widas  tidak menunjukkan  adanya  trend,  baik  pada  derajat  kepercayaan 5%  maupun  1%.  Hanya  hasil  perhitungan  pada  Stasiun Wajak dan Stasiun Tumpukrenteng di Sub DAS Lesti serta Stasiun  Bagong  di  Sub  DAS  Ngrowo  pada  derajat kepercayaan 5% dengan periode tahunan saja yang hasilnya menunjukkan  adanya  trend.  Namun  untuk  derajat kepercayaan  1%  tidak  menunjukkan  adanya  trend.  Oleh karena  itu  semua data hujan stasiun dan data TRMM tetap dapat digunakan untuk analisa hidrologi selanjutnya.
d. Hasil Uji Stasioner
Uji stasioner digunakan untuk mengatahui apakah suatu data deret berkala memiliki kestabilan nilai varian (Uji F) dan kestabilan nilai rata-rata (Uji t). Berdasarkan perhitungan uji F, didapatkan hasil bahwa hampir semua data hujan stasiun dan data TRMM pada Sub DAS Lesti, Sub DAS Metro, Sub DAS  Ngrowo,  dan  Sub  DAS  Widas  memiliki  nilai  varian yang  stabil,  baik  pada  derajat  kepercayaan  5%  maupun derajat  kepercayaan  1%.  Hanya  data  pada  Stasiun  Ngantru dan  Stasiun  Paingan  pada  periode  bulanan  saja  yang memiliki nilai varian tidak stabil.
Untuk  Uji  t,  berdasarkan  perhitungan  didapatkan  hasil bahwa semua data hujan stasiun dan data TRMM memiliki nilai  rerata  yang  stabil,  baik  pada  derajat  kepercayaan  5% maupun 1%. Oleh karena itu semua data hujan stasiun dan data  TRMM  dapat  digunakan  untuk  analisa  hidrologi selanjutnya.
e. Hasil Uji Persistensi
Uji  persistensi  digunakan  untuk  menguji  apakah  suatu data deret berkala berasal dari sampel yang acak. Berdasarkan perhitungan  uji  persistensi,  didapatkan  hasil  bahwa  hampir semua  data  hujan  stasiun  dan  data  TRMM  pada  periode tahunan  bersifat  acak  (persisten),  baik  pada  derajat kepercayaan 5% maupun 1%. Hanya hasil perhitungan pada Stasiun Bandung, Stasiun Pagerwojo, Stasiun Tumpakmergo, dan Stasiun Klodan pada periode tahunan saja yang memiliki data  tidak  acak  (tidak  persisten).  Sedangkan  pada  periode bulanan,  semua  data  hujan  stasiun  dan  data  hujan  TRMM bersifat tidak acak (tidak persisten). Meskipun begitu, semua data  ini  tetap  dapat  digunakan  untuk  analisa  hidrologi selanjutnya.
f. Korelasi Data Hujan Stasiun dan TRMM
Perhitungan  korelasi  data  hujan  stasiun  dengan  data TRMM bertujuan untuk mengetahui seberapa kuat korelasi atau  hubungan  antara  data  hujan  pada  masing-masing  pos stasiun  hujan  terhadap  data  hujan  satelit  TRMM.  Untuk mengetahui korelasi antara kedua jenis data tersebut, maka dapat  dilakukan  perhitungan  dengan  rumus  koefisien korelasi.
Tabel 15 . Nilai Korelasi Stasiun Hujan di Sub DAS Lesti
No Stasiun Hujan Nilai Korelasi (Skenario) 1 2 3 4 1 Turen 0,86 0,85 0,86 0,84 2 Wajak 0,84 0,85 0,84 0,84 3 Tumpukrenteng 0,86 0,86 0,86 0,85 4 Dampit 0,77 0,80 0,77 0,79 Tabel 16 . Nilai Korelasi Stasiun Hujan di Sub DAS Widas
No Stasiun Hujan Nilai Korelasi (Skenario) 1 2 3 4 1 Badong 0,83 0,81 0,81 0,79 2 Banaran 0,86 0,85 0,84 0,84 3 Bangle 0,81 0,81 0,80 0,80 4 Genjeng 0,80 0,81 0,79 0,79 5 Glatik 0,89 0,83 0,88 0,83 6 Gondang 0,86 0,84 0,84 0,83 7 Kacangan 0,84 0,81 0,83 0,80 8  Kedung Lumbung 0,79 0,80 0,79 0,80 9 Kedung Maron 0,86 0,83 0,86 0,83 10  Kedung Pingit 0,86 0,83 0,85 0,83 11  Kedungrejo 0,89 0,85 0,88 0,85 12  Klodan 0,82 0,83 0,80 0,81 13  Lengkong 0,81 0,81 0,79 0,79 14  Logawe 0,83 0,83 0,82 0,82 15  Matokan 0,84 0,82 0,83 0,81 16  Nganjuk 0,84 0,81 0,83 0,80 17  Ngasem 0,81 0,82 0,80 0,82 18  Ngrambek 0,84 0,82 0,83 0,82 19  Ngudikan 0,86 0,82 0,85 0,81 20  Pace 0,84 0,83 0,84 0,83 21  Patihan 0,82 0,80 0,80 0,79 22  Rejoso 0,87 0,84 0,87 0,84 23  Sumber Kepuh 0,83 0,83 0,82 0,82 24  Sumber Padas 0,84 0,83 0,83 0,83 25  Sumber Soko 0,84 0,83 0,88 0,83 26  Sumber Sono 0,82 0,82 0,81 0,82 27  Tunglur 0,81 0,79 0,80 0,78
Tabel 17 . Nilai Korelasi Stasiun Hujan di Sub DAS Metro No Stasiun Hujan Nilai Korelasi (Skenario) 1 2 3 4 1 Kepanjen 0,87 0,81 0,87 0,79 2 Ngajum 0,86 0,82 0,87 0,81 3 Dau 0,77 0,83 0,77 0,82 Tabel 18 . Nilai Korelasi Stasiun Hujan di Sub DAS Ngrowo No Stasiun Hujan Nilai Korelasi (Skenario) 1 2 3 4 1 Bagong 0,84 0,79 0,82 0,79 2 Bandung 0,78 0,77 0,76 0,75 3 Bendungan 0,84 0,77 0,83 0,77 4 Besuki 0,72 0,69 0,70 0,68 5 Bolorejo 0,88 0,84 0,87 0,83 6 Boyolangu 0,82 0,77 0,80 0,76 7 Campurdarat 0,80 0,79 0,79 0,77 8 Dongko 0,84 0,81 0,83 0,80 9 Jabung 0,84 0,82 0,83 0,81 10 K.D.PU.Air 0,87 0,84 0,86 0,83 11 Kampak 0,76 0,74 0,75 0,72 12 Mojopanggung 0,87 0,84 0,86 0,83 13 Ngantru 0,82 0,84 0,81 0,83 14 Ngantup 0,58 0,57 0,58 0,57 15 Pagerwojo 0,85 0,83 0,85 0,83 16 Paingan 0,78 0,75 0,77 0,74 17 Prambon 0,89 0,85 0,88 0,85 18 Sendang 0,87 0,84 0,87 0,84 19 Songjambu 0,76 0,75 0,74 0,74 20 Sumber Manggis 0,84 0,83 0,84 0,83 21 Tugu 0,85 0,85 0,83 0,84 22 Tumpakmergo 0,77 0,76 0,76 0,75 23 Widoro 0,77 0,78 0,76 0,77 Pada Tabel 15 – Tabel 18 , menunjukkan hasil korelasi antara  data  hujan  stasiun  dan  data  hujan  satelit  TRMM. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  hampir  semua  nilai  korelasi memiliki  nilai  lebih  dari  0,6.  Hal  ini  menandakan  bahwa stasiun  hujan  tersebut  dapat  digunakan  pada  perhitungan selanjutnya  karena  memiliki  korelasi  yang  kuat.  Namun terdapat  satu  stasiun  hujan  yang  memiliki  nilai  korelasi dibawah  0,6  untuk  semua  skenarionya,  yaitu  yang  terjadi pada Stasiun Ngantup di Sub DAS Ngrowo. Oleh karena itu, data  hujan  pada  Stasiun  Ngantup  tidak  dapat  digunakan untuk proses analisa hidrologi selanjutnya.
3.3. Hasil Analisa Hujan Wilayah
Analisa  hujan  wilayah  dilakukan  dengan  cara  meng- hitung  rata-rata  hujan  pada  suatu  daerah  aliran  sungai berdasarkan  titik  pengamatan  curah  hujan.  Metode  yang digunakan  adalah  poligon  thiessen.  Data  hujan  wilayah  ini digunakan  untuk  membandingkan  dengan  data  hujan  yang berasal dari satelit TRMM, dikarenakan bentuk data TRMM sudah merupakan data hujan dalam satu wilayah. Sehingga untuk menyamakan bentuk data, maka data hujan tiap stasiun harus diubah menjadi data hujan wilayah terlebih dahulu.
Gambar 6 . Grafik Hujan Wilayah TRMM Sub DAS Lesti
Gambar 7 . Grafik Hujan Wilayah TRMM Sub DAS Metro
Berdasarkan  grafik  hasil  perhitungan  curah  hujan wilayah pada Gambar 6 – Gambar 9 , menunjukkan bahwa data hujan TRMM pada skenario 1–skenario 4 memiliki nilai curah  hujan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  data hujan wilayah pada pos stasiun hujan. Oleh karena itu untuk mendapatkan nilai curah hujan yang mendekati hasil pengu- kuran  di  lapangan,  maka  perlu  dilakukan  kalibrasi  terlebih dahulu.
0 1000 2000 3000 4000 5000 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19
H uj an ( m m ) Tahun Grafik Data Hujan Wilayah dan TRMM Sub DAS Lesti Stasiun Sken.1
Sken.2
Sken.3 Sken.4 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19
H uj an ( m m ) Tahun Grafik Data Hujan Wilayah dan TRMM Sub DAS Metro
Stasiun Sken.1 Sken.2 Sken.3 Sken.4
Rafika Nuramalia dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (207-222) 216
Gambar 8 . Grafik Hujan Wilayah TRMM Sub DAS Ngrowo
Gambar 9 . Grafik Hujan Wilayah TRMM Sub DAS Widas
3.4. Kalibrasi Data
Kalibrasi  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini menggunakan data dengan periode 15 tahun, yaitu mulai dari tahun  2004  sampai  tahun  2018.  Sedangkan  data  dengan periode 1 tahun yaitu data pada tahun 2019 akan digunakan sebagai  koreksi.  Perhitungan  dilakukan  dengan  menggu- nakan grafik scatterplot . Persamaan regresi yang digunakan pada grafik scatterplot yaitu regresi linier, regresi logaritma, regresi  polinomial,  regresi  berpangkat,  dan  regresi  ekspo- nensial.  Kelima  jenis  persamaan  regresi  tersebut  diujikan pada masing-masing skenario di Sub DAS Lesti, Sub DAS Metro,  Sub  DAS  Ngrowo,  dan  Sub  DAS  Widas.  Setelah dilakukan  pengujian,  kemudian  dipilih  persamaan  regresi yang  memiliki  hasil  paling  baik.  Pemilihan  regresi  yang paling baik ini dipilih berdasarkan nilai koefisien determinasi (R 2 )  yang  paling  besar  dari  kelima  regresi  tersebut.  Persa- maan  regresi  dengan  hasil  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) terbesar yang kemudian akan digunakan untuk menghitung nilai TRMM terkoreksi (TRMM model).
Gambar 10 . Regresi Polinomial Skenario 1 Sub DAS Lesti
Gambar 11 . Regresi Polinomial Skenario 1 Sub DAS Metro
Gambar  12 .  Regresi  Berpangkat  Skenario  1  Sub  DAS Ngrowo
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 H uj an ( m m ) Tahun Grafik Data Hujan Wilayah dan TRMM Sub DAS Ngrowo
Stasiun Sken.1
Sken.2 Sken.3 Sken.4 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 H uj an ( m m ) Tahun Grafik Data Hujan Wilayah dan TRMM Sub DAS Widas Stasiun Sken.1
Sken.2
Sken.3 Sken.4
y = -0.0007x 2 + 1.1601x + 26.244 R² = 0.6598 0 200 400 600 800 0 200 400 600 800 C H P os S ta si un H uj an ( m m ) CH TRMM (mm) Kalibrasi Data Stasiun dan TRMM Skenario 1 (2004-2018) Periode Bulanan Regresi Polinomial Sub DAS Lesti y = -0.0009x 2 + 1.2983x + 22.843 R² = 0.7131 0 200 400 600 800 0 200 400 600 800 C H P os S ta si un H uj an ( m m ) CH TRMM (mm) Kalibrasi Data Stasiun dan TRMM Skenario 1 (2004-2018) Periode Bulanan Regresi Polinomial Sub DAS Metro y = 2.6267x 0.7997 R² = 0.8027 0 200 400 600 800 0 200 400 600
800 C H P os S ta si un H uj an ( m m ) CH TRMM (mm)
Kalibrasi Data Stasiun dan TRMM Skenario 1 (2004-2018) Periode Bulanan Regresi Berpangkat Sub DAS Ngrowo
Gambar 13 . Regresi Polinomial Skenario 1 Sub DAS Widas
Berdasarkan grafik scatterplot seperti pada Gambar 10 – Gambar 13 , didapatkan hasil regresi yang paling baik pada masing-masing skenario. Pada skenario 1, regresi polinomial memiliki  hasil  yang  paling  baik  karena  memiliki  nilai koefisien  determinasi  (R 2 )  paling  besar  untuk  wilayah  Sub DAS  Lesti,  Sub  DAS  Metro,  dan  Sub  DAS  Widas. Sedangkan pada Sub DAS Ngrowo, hasil regresi yang paling baik  yaitu  regresi  berpangkat.  Sehingga  pada  skenario  1, regresi  yang  digunakan  pada  tahap  verifikasi  yaitu  regresi polinomial untuk Sub DAS Lesti, Sub DAS Metro, dan Sub DAS  Widas  serta  regresi  berpangkat  untuk  Sub  DAS Ngrowo. Hasil koefisien determinasi (R 2 ) pada skenario lain dapat dilihat pada Tabel 19 – Tabel 22 .
Tabel 19 . Nilai R 2 di Sub DAS Lesti Regresi Nilai R 2 (Skenario) 1 2 3 4 Linier 0,6422 0,6570 0,5102 0,6429 Logaritma 0,5207 0,4673 0,5102 0,4628 Polinomial 0,6598 0,6573 0,6479 0,6482 Berpangkat 0,6578 0,6556 0,6439 0,6445 Eksponensial 0,2904 0,5235 0,3044 0,4252 Tabel 20 . Nilai R 2 di Sub DAS Metro Regresi Nilai R 2 (Skenario) 1 2 3 4 Linier 0,6810 0,698 0,6703  0,6698 Logaritma 0,5993 0,5311 0,5940  0,5220 Polinomial 0,7131 0,7027 0,7043  0,6832 Berpangkat 0,7007 0,6952 0,6917  0,6684 Eksponensial 0,2772 0,4437 0,2912  0,3574
Tabel 21 . Nilai R 2 di Sub DAS Ngrowo Regresi Nilai R 2 (Skenario) 1 2 3 4 Linier 0,7942 0,7179 0,7654  0,7022 Logaritma 0,6626 0,5878 0,6386  0,5608 Polinomial 0,7974 0,7248 0,7719 0,7137 Berpangkat 0,8027 0,7216 0,7790 0,7095 Eksponensial 0,4193 0,3075 0,3648  0,4461 Tabel 22 . Nilai R2 di Sub DAS Widas Regresi Nilai R 2 (Skenario) 1 2 3 4 Linier 0,7681 0,7164 0,7369 0,6904 Logaritma 0,6061 0,5664 0,5857 0,5462 Polinomial 0,7690 0,7232 0,7398 0,6986 Berpangkat 0,7672 0,7043 0,7359 0,6790 Eksponensial 0,5199 0,3075 0,3648 0,4040
Berdasarkan  hasil  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  pada Tabel 19–Tabel 22 , maka dapat diketahui persamaan regresi yang paling baik untuk setiap skenario di masing-masing sub das.  Rekapitulasi  persamaan  regresi  terpilih  dapat  dilihat pada Tabel 23 .
Tabel 23 . Rekapitulasi Persamaan Regresi Terpilih Sk. Regresi (DAS) Lesti Metro Ngrowo Widas
1  Polinomial  Polinomial  Berpangkat  Polinomial 2  Polinomial  Polinomial  Polinomial  Polinomial 3  Polinomial  Polinomial  Berpangkat  Polinomial 4  Polinomial  Polinomial  Polinomial  Polinomial
Gambar  14 .  Perbandingan  Hujan  Wilayah  dan  TRMM Terkoreksi di Sub DAS Lesti
y = -0.0001x 2 + 0.6457x + 9.6824 R² = 0.769 0 200 400 600 800 0 200 400 600 800 C H P os S ta si un H uj an ( m m ) CH TRMM (mm) Kalibrasi Data Stasiun dan TRMM Skenario 1 (2004-2018) Periode Bulanan Regresi Polinomial Sub DAS Widas
0 100 200 300 400 500 H uj an ( m m ) Bulan Perbandingan Hujan Wilayah dan TRMM Terkoreksi Tahun 2019 di Sub DAS Lesti
Stasiun Sken.1 Sken.2 Sken.3 Sken.4
Rafika Nuramalia dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (207-222) 218
Gambar  15 .  Perbandingan  Hujan  Wilayah  dan  TRMM Terkoreksi di Sub DAS Metro
Gambar  16 .  Perbandingan  Hujan  Wilayah  dan  TRMM Terkoreksi di Sub DAS Ngrowo
Gambar  17 .  Perbandingan  Hujan  Wilayah  dan  TRMM Terkoreksi di Sub DAS Widas
Setelah  mendapatkan  persamaan  regresi  yang  paling sesuai  untuk  masing-masing  skenario  pada  semua  lokasi
DAS,  selanjutnya  dihitung  curah  hujan  TRMM  terkoreksi (TRMM model) dengan menggunakan data tahun 2019, yaitu data  diluar  periode  data  yang  digunakan  untuk  kalibrasi. Kemudian  dibandingkan  dengan  data  hujan  wilayah.  Hasil perbandingan antara data hujan stasiun (hujan wilayah) dan data hujan TRMM terkoreksi pada tahun 2019 di Sub DAS Lesti,  Sub  DAS  Metro,  Sub  DAS  Ngrowo,  dan  Sub  DAS Widas dapat dilihat pada Gambar 14 – Gambar 17 .

## 3.5. Verifikasi Data
Verifikasi  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini menggunakan data diluar periode kalibrasi, yaitu data dengan periode 1 tahun (2019). Data pada tahun 2019 ini digunakan untuk  menghitung  perbandingan  antara  data  hujan  stasiun (hujan  wilayah)  dengan  data  hujan  TRMM  terkoreksi (TRMM  model)  menggunakan  grafik scatterplot pada masing-masing skenario. Untuk membuat grafik scatterplot ini dengan menggunakan regresi yang memiliki hasil terbaik pada tahap kalibrasi.
Gambar 18 . Verifikasi Data Skenario 1 Sub DAS Lesti
Gambar 19 . Verifikasi Data Skenario 1 Sub DAS Mero
0 100 200 300 400 500 H uj an ( m m ) Bulan Perbandingan Hujan Wilayah dan TRMM Terkoreksi Tahun 2019 di Sub DAS Metro
Stasiun Sken.1 Sken.2 Sken.3 Sken.4 0 100 200 300 400 500 H uj an ( m m ) Bulan Perbandingan Hujan Wilayah dan TRMM Terkoreksi Tahun 2019 di Sub DAS Ngrowo Stasiun Sken.1 Sken.2 Sken.3 Sken.4 0 100 200 300 400 500 H uj an ( m m ) Bulan Perbandingan Hujan Wilayah dan TRMM Terkoreksi Tahun 2019 di Sub DAS Widas Stasiun Sken.1 Sken.2 Sken.3 Sken.4 R² = 0.9844 0 100 200 300 400 500 0 100 200 300 400 500 P os S ta si un H uj an ( m m ) TRMM Terkoreksi (mm) Verifikasi Data Hujan Wilayah dan TRMM Terkoreksi Skenario 1 2019 Sub DAS Lesti R² = 0.8532 0 100 200 300 400 500 0 100 200 300 400 500 P os S ta si un H uj an ( m m ) TRMM Terkoreksi (mm)
Verifikasi Data Pos Stasiun Hujan dan TRMM Terkoreksi Skenario 1 2019 Sub DAS Metro
Gambar 20 . Verifikasi Data Skenario 1 Sub DAS Ngrowo
Gambar 21 . Verifikasi Data Skenario 1 Sub DAS Widas
Berdasarkan hasil verifikasi pada Gambar 18 – Gambar 21 , didapatkan nilai koefisien determinasi (R 2 ) pada skenario 1  data  TRMM  terkoreksi  dengan  rentang  nilai  0,8532  – 0,9844. Hal ini menunjukkan bahwa data TRMM terkoreksi di Sub DAS Lesti, Sub DAS Metro, Sub DAS Ngrowo, dan Sub  DAS  Widas  memiliki  korelasi  yang  sangat  kuat. Rekapitulasi  hasil  koefisien  determinasi  (R 2 )  pada  tahap verifikasi  untuk  skenario  lain  dapat  dilihat  pada Tabel  24 . Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  data  TRMM terkoreksi  memiliki korelasi yang kuat terhadap data hujan stasiun.
Tabel 24 . Rekapitulasi Nilai R2 pada Tahap Verifikasi
Skenario Nilai R 2 (DAS) Lesti Metro Ngrowo Widas 1 0,9844 0,8533 0,9390 0,9662 2 0,9197 0,7796 0,9436 0,9859 3 0,9683 0,8469 0,8861 0,9498 4 0,8688 0,7658 0,8795 0,9667
3.6. Validasi Data
Validasi  menggunakan  data  diluar  periode  kalibrasi. Data  yang  digunakan  yaitu  data  dengan  periode  1  tahun (2019).  Validasi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  NSE ( Nash-Sutchliffe  Efficiency ),  RMSE  ( Root  Mean  Squared Error ), KR (Kesalahan Relatif), dan R (Koefisien Korelasi) pada  masing-masing  sub  das.  Suatu  data  dikatakan  baik apabila  memiliki  nilai  NSE  yang  paling  besar  (mendekati angka 1), nilai RMSE dan KR yang paling kecil, serta nilai R yang paling besar. Apabila suatu data memiliki hasil seperti pada  ketentuan  tersebut,  maka  data  semakin  dekat  dengan hasil pengukuran di lapangan.
Tabel 25 . Validasi Data TRMM Terkoreksi Sub DAS Lesti
Sk. NSE RMSE KR R Nilai Ket. Nilai Ket. 1 0,85 Baik  59,60 0,06 0,99 Sangat Kuat 2 0,87 Baik  57,32 0,10 0,94 Sangat Kuat 3 0,84 Baik  62,56 0,03 0,97 Sangat Kuat 4 0,80 Baik  70,27 0,11 0,90 Sangat Kuat Tabel 26 . Validasi Data TRMM Terkoreksi Sub DAS Metro
Sk. NSE RMSE  KR R Nilai Ket. Nilai Ket. 1 0,72  Memenuhi  95,26 0,21  0,91 Sangat Kuat 2 0,76 Baik 88,71 0,15  0,88 Sangat Kuat 3 0,73  Memenuhi  93,20 0,19  0,91 Sangat Kuat 4 0,74  Memenuhi 91,81 0,15  0,87 Sangat Kuat Tabel  27 .  Validasi  Data  TRMM  Terkoreksi  Sub  DAS
Ngrowo
Sk. NSE RMSE KR R Nilai Ket. Nilai Ket. 1 0,94 Baik 34,77 0,07 0,97 Sangat Kuat 2 0,91 Baik 41,87 0,12 0,96 Sangat Kuat 3 0,90 Baik 43,40 0,04 0,95 Sangat Kuat 4 0,84 Baik 54,47 0,18 0,94 Sangat Kuat R² = 0.939
0 100 200 300 400 500 0 100 200 300 400 500 P os S ta si un H uj an ( m m ) TRMM Terkoreksi (mm) Verifikasi Data Pos Stasiun Hujan dan TRMM Terkoreksi Skenario 1 2019 Sub DAS Ngrowo R² = 0.9662 0 100 200 300 400 500 0 100 200 300 400 500 P os S ta si un H uj an ( m m ) TRMM Terkoreksi (mm)

## Verifikasi Data Pos Stasiun Hujan dan TRMM
Terkoreksi Skenario 1 2019 Sub DAS Widas
Rafika Nuramalia dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (207-222) 220
Tabel 28 . Validasi Data TRMM Terkoreksi Sub DAS Widas Sk. NSE RMSE KR R Nilai Ket. Nilai Ket. 1 0,93 Baik  39,57 0,18 0,98 Sangat Kuat 2 0,95 Baik  33,39 0,09 0,98 Sangat Kuat 3 0,91 Baik  44,46 0,16 0,97 Sangat Kuat 4 0,94 Baik  36,67 0,10 0,97 Sangat Kuat Berdasarkan hasil  validasi  data pada Tabel 25 – Tabel 28 ,  didapatkan  nilai  NSE,  RMSE,  KR,  dan  R  yang  sudah sesuai  dengan  kriteria  yang  diijinkan.  Namun  dari  hasil tersebut, TRMM terkoreksi dengan skenario 2 memiliki hasil yang paling baik pada Sub DAS Lesti, Sub DAS Metro, dan Sub DAS Widas. Skenario 2 merupakan data TRMM dengan jenis Precipitation  Rate  Daily (3B42_ Daily ).  Sedangkan pada Sub DAS Ngrowo hasil yang paling baik terdapat pada data TRMM terkoreksi dengan skenario 1, dimana skenario 1  merupakan  data  TRMM  dengan  jenis Near  Real  Time Precipitation Daily (3B42RT_ Daily ).

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pembahasan  mengenai keandalan  data  curah  hujan  satelit  TRMM  terhadap  data curah hujan stasiun bumi ( ground ), maka dapat disimpulkan, sebagai berikut: 1. Untuk  mengetahui  hubungan  antara  data  hujan  pada masing-masing  stasiun  dan  data  hujan  TRMM,  maka perlu  dihitung  korelasinya.  Nilai  korelasi  antara  data hujan stasiun dan data hujan TRMM di Sub DAS Lesti memiliki rentang nilai 0,77 – 0,86. Pada Sub DAS Metro, nilai  korelasinya  bekisar  antara  0,77  –  0,87.  Pada  Sub DAS  Ngrowo,  nilai  korelasinya  berkisar  antara  0,57  – 0,89.  Pada  Sub  DAS  Widas,  nilai  korelasinya  berkisar antara 0,78 – 0,89. Berdasarkan nilai tersebut, maka dapat disimpulkan  bahwa  data  hujan  stasiun  memiliki korelasi/hubungan  yang  baik  dengan  data  TRMM. Sehingga data TRMM dapat digunakan sebagai alternatif pengganti data hujan stasiun. Namun data TRMM harus dilakukan  kalibrasi  terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan hasil yang lebih optimal.
2. Pada  tahap  kalibrasi,  diuji  dengan  menggunakan  5 persamaan regresi untuk masing-masing skenario (regresi linear, logaritma, polinomial, berpangkat, eksponensial). Persamaan regresi yang paling baik pada Sub DAS Lesti, Sub  DAS  Metro,  dan  Sub  DAS  Widas  yaitu  regresi
polinomial. Persamaan regresi yang paling baik pada Sub DAS Ngrowo yaitu regresi berpangkat dan polinomial. 3. Pada  tahap  verifikasi,  data  TRMM  terkoreksi  (TRMM model)  diuji  korelasinya  terhadap  data  hujan  wilayah. Hasil  yang  didapatkan  pada  tahap  verifikasi  yaitu menunjukkan  bahwa  hasil  R 2 pada  Sub  DAS  Lesti memiliki rentang nilai 0,8688 – 0,9844, pada Sub DAS Metro  memiliki  hasil  R 2 dengan  rentang  nilai  0,7658  – 0,8533, pada Sub DAS Ngrowo memiliki hasil R 2 dengan rentang nilai 0,8795 – 0,9390, dan pada Sub DAS Widas memiliki hasil R 2 dengan rentang nilai 0,9498 – 0,9859. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semua  data  memiliki korelasi yang sangat kuat.
4. Pada tahap validasi dipilih skenario yang paling baik. Sub DAS Lesti memiliki hasil yang paling baik pada skenario 2, dengan nilai NSE = 0,87, RMSE = 57,32, KR = 0,10, dan R = 0,94. Sub DAS Metro memiliki hasil yang paling baik pada skenario 2, dengan nilai NSE = 0,76, RMSE = 88,71,  KR  =  0,15,  dan  R  =  0,88.  Sub  DAS  Ngrowo memiliki hasil yang paling baik pada skenario 1, dengan nilai NSE = 0,94, RMSE = 34,77, KR = 0,07, dan R = 0,97.  Sub  DAS  Widas  memiliki  hasil  yang  paling  baik pada skenario 2, dengan nilai NSE = 0,95, RMSE = 33,39, KR  =  0,09,  dan  R  =  0,98.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa data TRMM skenario 2 dengan jenis data TRMM Precipitation  Rate  Daily (3B42_ Daily )  memiliki  nilai yang  paling  mendekati  dengan  hasil  pengukuran  di lapangan.

## Daftar Pustaka
[1] M.  D.  Syaifullah,  "Validasi  Data  TRMM  Terhadap Data Curah Hujan Aktual di Tiga DAS di Indonesia," Jurnal Meteorologi dan Geofisika, vol. 15, no. 2, pp. 109-118, 2014.
[2] Willy, B. A. Riyanto, D. Yudianto and A. Wicaksono, "Application of TRMM Data to the Analysis of Water Availability  and  Flood  Discharge  in  Duriangkang Dam," Journal of Civil Engineering Forum, vol. 6, no. 1, pp. 79-88, 2020.
[3] Z.  R.  Alfirman,  L.  M.  Limantara  and  S.  Wahyuni, "Rasionalisasi  Kerapatan  Pos  Hujan  Menggunakan Metode  Kagan-Rodda  di  Sub  DAS  Lesti," Jurnal Teknik Sipil, vol. 8, no. 2, pp. 153-164, 2019.
[4] M. A. Solihin, Y. L. Handayani and M. Fauzi, "Kajian Pola Distribusi Hujan Jam-Jaman di Kabupaten Rokan Hulu  Menggunakan  Data  Satelit  Tropical  Rainfall Measuring Mission (TRMM)," Jom FTEKNIK, vol. 4, no. 2, pp. 1-8, 2017.
[5] B.  D.  Dasanto,  R.  Boer,  B.  Pramudya  and  Y. Suharnoto,  "Evaluasi  Curah  Hujan  TRMM Menggunakan  Pendekatan  Koreksi  Bias  Statistik," Jurnal  Tanah  dan  Iklim, vol.  38,  no.  1,  pp.  15-24, 2014.
[6] S.  Maulidani,  N.  Ihsan  and  Sulistiawaty,  "Analisis Pola  dan  Intensitas  Curah  Hujan  Berdasarkan  Data Observasi  dan  Satelit  Tropical  Rainfall  Measuring Missions (TRMM) 3B42 V7 di Makassar," JSPF, vol. 11, no. 1, pp. 98-103, 2015.
[7] D.  P.  Jarwanti,  E.  Suhartanto  and  J.  S.  Fidari, "Validasi Data Curah Hujan Satelit TRMM (Tropical Rainfall  Measuring  Mission)  dengan  Data  Pos Penakar Hujan di DAS Grindulu, Kabupaten Pacitan, Jawa  Timur," JTRESDA, vol.  1,  no.  2,  pp.  772-785, 2021.
[8] D. W. Pratiwi, J. Sujono and A. P. Rahardjo, "Evaluasi Data  Hujan  Satelit  untuk  Prediksi  Data  Hujan Pengamatan  Menggunakan  Cross  Correlation,"  in Seminar Nasional Sains dan Teknologi , Jakarta, 2017.
[9] F. Prawaka, A. Zakaria and S. Tugiono, "Analisis Data Curah  Hujan  yang  Hilang  Dengan  Menggunakan
Metode Normal Ratio, Inversed Square Distance, dan Rata-Rata  Aljabar  (Studi  Kasus  Curah  Hujan Beberapa Stasiun Hujan Daerah Bandar Lampung)," JRSDD, vol. 4, no. 3, pp. 397-406, 2016.
[10] Soewarno, Hidrologi Aplikasi Metode Statistik untuk Analisa Data Jilid 1, Bandung: Nova, 1995.
[11] L.  Suryaningtyas,  E.  Suhartanto  and  Rispiningtati, "Hydrological Analysis of TRMM (Tropical Rainfall Measuring  Mission)  Data  in  Lesti  Sub  Watershed," Civil and Environmental Science Journal, vol. 3, no. 1, pp. 018-030, 2020.
[12] Soewarno, Hidrologi Aplikasi Metode Statistik untuk Analisa Data Jilid 2, Bandung: Nova, 1995.
[13] S.  Sosrodarsono  and  K.  Takeda,  Hidrologi  untuk Pengairan, Jakarta: PT Pradnya Paramita, 2003.
[14] C. D. Soemarto, Hidrologi Teknik, Surabaya: Usaha Nasional, 1987.
[15] N.  Khotimah,  Diktat  Mata  Kuliah  Hidrologi, Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta, 2008.
[16] Indarto, Hidrologi: Dasar Teori dan Contoh Aplikasi Model Hidrologi, Jakarta: Bumi Aksara, 2012
Rafika Nuramalia dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (207-222) 222
Halaman ini sengaja dikosongkan