## APLIKASI ESDA UNTUK STUDI VARIABILITAS SPASIAL HUJAN BULANAN DI JAWA TIMUR
Application of  Exploratory Spatial Data Analysis to Study The Spatial Variability of  Monthly-Rainfall in East Java Region
Indarto
Lab. Teknik Pengendalian dan Konservasi Lingkungan (TPKL), PS Teknik Pertanian Universitas Negeri Jember E-mail:  indarto.ftp@unej.ac.id

## ABSTRACT
This  article  expose  the  spatial  variability  of   monthly-rainfall  (MR)  in  East  Java  region.    Monthly rainfall  data were  collected from  943 pluviometres  spread around  the regions.  Spatial statistics  analysed by means of  ESDA (Exploratory Spatial Data Analysis) techniques available on Geostatistical Ana- lyst extention of ArcGIS (9.3). Statistical tools exploited to analise the data include:  (1) Histogram, (2) Voronoi  Map,  and  (3)  QQ-Plot.  The  result  show  that  histogram  and  QQ-Plot  of   Monthly  Rainfall data  are  leptocurtosis.  Statistical  value  obtained  from  the  analysis  are:  minimum  =  54  mm/month, average = 155,5 mm/month,  maximum = 386 mm/month,  and median = 150 mm/month. Other statistical value summarised are: standard deviation = 44,2 ; skewness = 0,95;  dan curtosis = 5,09. Finally,  monthly  rainfall-maps  are  produced  by  interpolating  the  data  using  Inverse  Distance  Weighed (IDW) interpolation method. The research demonstrate the capability and benefit of  those statistical tool to  describe  detailed    spatial  variability  of  rainfall.
Keywords:  spatial  variability,  Monthly  Rainfall,  ESDA,  East  Java

## ABSTRAK
Artikel memaparkan variabilitas spasial hujan-bulanan di Jawa Timur.  Data hujan bulanan diperoleh dari 943 lokasi stasiun hujan yang tersebar merata  di seluruh wilayah Provinsi Jawa Timur.  Analisa spasial  dilakukan  menggunakan  tool    ESDA  (Exploratory  Spatial  Data  Analysis)  yang  ada  pada ArcGIS Geostatistical Analyst.  Tool yang digunakan mencakup: Histogram, Voronoi Map, QQ-Plot dan Trend Analysis.  Hasil analisa menunjukkan histogram dan normal QQPlot untuk hujan bulanan relatif  condong  ke  kanan  dibandingkan  dengan  distribusi  normal.    Nilai  statistik  hujan  bulanan  yang diperoleh,  minimal  =  54  mm/bulan,  maksimal  =  386  mm/bulan,  rerata  dari  seluruh  stasiun  untuk semua periode = 155,5 mm/bulan, dan nilai median = 150 mm/bulan.  Histogram juga menampilkan nilai  standar  deviasi  =  44,2;  koefisien  skewness  =  0,95;    dan  koefisien  curtosis  sebesar  (5,09). Selanjutnya,  peta  hujan  bulanan  diproduksi  dengan  menginterpolasi  data  hujan  tersebut  menggunakan metode  interpolasi  IDW.  Penelitian  menunjukkan  bahwa  aplikasi:  histogram,  Voronoi  Map,  QQPlot dan  interpolasi  IDW  dapat  menggambarkan  variabilitas  spasial  hujan  pada  suatu  wilayah  lebih detail.
Kata kunci:  variabilitas  spasial,  hujan bulanan,  ESDA,  Jawa  Timur
Analisa  paling  sederhana  di  dalam  EDA adalah  membuat  ringkasan  nilai  statistik dari suatu seri data atau dalam konteks data spasial  (ESDA)  adalah  ringkasan  dari atribut  tabel  atau  nilai-grid.
Analisa  dalam  bentuk  grafik  umumnya berupa:  histogram,  pie  charts,  box  plots  dan/ atau scatter plot. Tidak satupun grafik di atas menunjukkan  secara  explsit  perspectif spasial  dari  suatu  set-data,  tetapi  jika  ada fasilitas  untuk  menghubungkan  data tersebut dengan peta dan tabel, maka data- data tersebut dapat lebih bermakna untuk analisa spasial. ESDA memfasilitasi analisa tersebut. Pemilihan terhadap objek melalui linking  dapat  dilakukan  secara  otomatis (melalui  pemrograman)  atau  didefinisikan oleh pengguna (user defined) melalui grafik. Teknik yang ke dua disebut “brushing”, dan umumnya  mensyaratkan  pemilihan sejumlah  objek  (mis,  titik)  dari  tampilan layar monitor dengan luasan tertentu (mis: rectangular shape) (de Smith et al., 2007).
Fasilitas  seperti  tersebut  di  atas  telah diimplementasikan pada  banyak perangkat lunak misalnya:  ArcGIS Geostatistical Ana- lyst  (Johnston,  K  et  al.,  2001),    GeoDa (https://geoda.uiuc.edu), GS +TM (Robertson,  2008),  SatScan  (http:// www.satscan.org),  dan  STARS  (http:// regal.sdsu.edu/index.php/ main/STARS).
Teknik ESDA dapat digunakan untuk lebih memahami  bagaimana  data  terdistribusi secara spasial dan telah dipergunakan pada berbagi  bidang  kehidupan,  misalnya: analisis kebijakan  publik, pemasaran,  ilmu sosial, epidemiologi, dan geologi.  Contoh manfaat  ESDA  dalam  bidang  geologi misalnya,  ahli  geologi  pertambangan menganalisis sejumlah titik ekstraksi untuk menyimpulkan  daerah  bar u  yang berpotensi kaya minyak, gas, atau mineral menggunakan  tool  yang  disebut  sebagai Geostatistik.  Pada  kasus  Epidemiologi,

## PENDAHULUAN
Hujan  mer upakan  bagian  dari  daur hidrologi  yang  banyak  berpengar uh terhadap  kehidpan  termasuk  kejadian bencana (Anna, Suharjo, dan Cholil, 2011). Fenomena hujan bervariasi sebagai fungsi r uang  (varibilitas  Spasial)  dan  waktu (variabilitas temporal). Variabilitas tempo- ral hujan dapat diamati dan dideskripsikan dengan  malakukan  analisa  rentang  waktu (time series analysis) terhadap suatu seri data hujan dengan periode rekaman yang memadai.
Variabilitas  spasial  hujan  umumnya digambarkan  dalam  suatu  peta  yang menggambarkan distribusi hujan per sub- wilayah.  Variabilitas  spasial  hujan  dapat dideskripsikan  dengan  melakukan  analisa spasial. Ada banyak metode terkait dengan pegolahan  data  yang  bervariasi  terhadap ruang secara statistik. Salah satu-nya adalah teknik yang dikenal sebagai ESDA (Explor- atory Spatial Data Analysis). Konsep ESDA merupakan pengembangan dari EDA (Ex- ploratory  Data  Analysis).
EDA  dan  ESDA    pada  prinsipnya  sama- sama  mer upakan  analisa  statistik. Perbedaannya,  pada  ESDA/ESTDA  nilai dan visualisasi statistik terintegrasi dengan nilai  dan  visualisasi  peta  yang  dianalisa. Perangkat  lunak  EDA  umumnya  tidak menyediakan  alat  untuk  visualisasi  data secara  spasial.  Sementara,  teknik  ESDA dapat  digunakan  untuk  menganalisa  data dalam  berbagai  cara  (sudut  pandang). Sebelum  membentuk  luasan,  ESDA memungkinkan  kita  untuk  memahami lebih mendalam fenomena yang sedang kita analisa,  sehingga  keputusan  yang  kita ambil terkait dengan data, dapat lebih tepat.
Ada berbagai analisa statistik di dalam konsep ESDA.  Misalnya, ESDA  dapat  digunakan untuk memplotkan distribusi data, melihat kecenderungan  global  dan  lokal,  meng- evaluasi  autokorelasi  spasial    (spasial  auto- correlation),  memahami  covarian  diantara beberapa seri data (de Smith et.al.,  2007).
misalnya,  ESDA  digunakan  untuk  mem- prediksi seberapa jauh resiko yang ditanggung oleh orang yang tinggal berdekatan dengan instalasi Nuklir. Dalam hal ini, analisa statistik dapat  dilakukan  dengan  membandungkan antara  lain  distribusi  penyakit  kanker  vs jarak dari sumber radiasi. Selanjutnya over- lay informasi dapat memberikan hasil yang memadai  (Lowe,  2008).
Artikel  ini  memaparkan  aplikasi  ESDA untuk  mendeskripsikan  variabilitas  spasial suatu fenomena.  Fenomena dalam hal ini adalah  hujan  bulanan.    Analisa  ESDA dilakukan  dengan  memanfaat  ArcGIS Geostatistical  Analyst  Extension.  Tool  yang digunakan  mencakup:  (1)  Histogram,  (2) Voronoi Map dan (3) QQPlot.  Hasil analisa ESDA  diaharpkan  dapat  memberikan informasi  tentang  varibilitas  spasial  hujan di  wilayah  Jawa  Timur,  kecenderungan, dan distribusi hujan per sub-wilayah.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  seluruh  wilayah provinsi  Jawa  Timur.  Data  hujan  yang digunakan  dalam  penelitian  berasal  dari 943 alat ukur (penakar hujan/pluviometri/ gelas  ukur)  yang  ada  di  seluruh  wilayah Jawa Timur. Data diperoleh dari Dinas PU Pengairan Provinsi Jawa Timur, melalui ke Sembilan (9) UPT PSAWS yang  ada.
Lokasi  alat  ukur  tersebut  terdistribusi merata ke dalam (9) wilayah UPT PSAWS.

## Input Data
Data  hujan  yang  digunakan  adalah  hujan bulanan.  Hujan  rerata  bulanan  diperoleh dari data hujan setiap bulan selama periode 2 sampai 48 tahun. Karena analisa ini lebih fokus  pada  variabilitas  spasial,  maka masalah  periode  yang  berbeda  dianggap
sudah  mewakili  satu  rentang  waktu. Sebaliknya,  analisa  lebih  mementingkan distribusi lokasi dan jumlah stasiun hujan. Dari  data  tiap  lokasi  tersebut  selanjutnya didapatkan  nilai  hujan  rerata  untuk  bulan Januari sampai dengan bulan Desember.
Pada  kasus  ini,  hujan  rerata  bulanan ditentu-kan dari jumlah hujan rerata Januari sd  Desember  dibagi  12.  Penentuan  hujan rerata  bulan  semacam  ini  dimaksudkan untuk  mendapatkan  satu  data  (ringkasan dari 12 bulan)  yang dapat digunakan untuk mengukur variabilitas antar stasiun. Hujan rerata  per  bulan  tetap  dianalisa  untuk menunjukkan  per ubahan  variabilitas spasial  hujan  tiap  bulannya.

## Format  Data
Data  hujan  selanjutnya  direkam  dalam tabel    EXCEL.  Identifikasi  untuk  tiap kolom dalam tabel tersebut adalah sebagai berikut:  kolom  ke  1  adalah:  ID  (No  urut identifikasi);  kolom  ke    2  =  Dtbs  (kode stasiun  hujan  di  dalam  database);  kolom ke 3 =  mT (Meter Timur) atau koordinat (x) untuk sistem proyeksi  UTM Zone 49S WGS84; kolom ke 4 = mU (Meter Utara) atau  koordinat  (y);    kolom  ke  5  =  El(m) yang  menunjukkan  keting gian  lokasi stasiun  hujan  (satuan  meter);  kolom  ke  6 = Pr(tahun) mewakili periode rekaman data (satuan  tahunan);  kolom  ke  7-18=  h-jan, h-feb, h-mar, h-apr, dst sd h-des menunjuk- kan nilai rerata hujan pada setiap bulan.
Semua data asalnya adalah dari pengukuran hujan  harian  yang  dilakukan  oleh  para pengamat stasiun hujan yang ada di seluruh wilayah  Jawa  Timur  dan  dikoordinasikan oleh Dinas PU Pengairan Jawa Timur.  Data tersebut diperoleh dari Dinas PU Pengairan Provinsi  Jawa  Timur.

## Analisa ESDA
Analisa  menggunakan  tool  statistik  yang ada  pada:  ArcGIS  Geostatistical  Analysis.
Setelah  data  terfor mat  dan  dapat diintegrasikan  dengan  database  ArcGIS (gambar 1), dilanjutkan dengan melakukan analisa  ESDA  melalui  sub-menu ExplorData. Selanjutnya, dilakukan analisa: (1) Histogram, (2) Voronoi Map dan (3) QQPlot.
Finalisasi  pembuatan  peta  hujan  bulanan dilakukan  dengan  interpolasi  data  titik menjadi data luasan menggunakan metode Inverse  Distance  Weighting  (IDW)  yang tersedia pada tool yang sama. Dalam kasus ini,  dipilih  metode  interpolasi  mengguna- kan  IDW  dengan  asumsi  bahwa  semakin dekat  jarak  antara  dua  titik  stasiun  hujan, semakin  berkorelasi  data  hujan  yang  ada pada ke dua stasiun tersebut.
Hasil akhir analisa adalah peta distribusi spasial hujan  rerata  tiap  bulan  dan  hujan  rerata bulanan  untuk seluruh wilayah Jawa Timur.
Tahap analisa mengikuti prosedur yang ada di dalam ArcGIS Geostatistical Analyst. Pada artikel  ini  hanya  dibahas  hasil  analisa menggunakan:  Histogram,  Voronoi  Map, Normal QQ-Plot dan General QQ-Plot.

## HASIL DAN  PEMBAHASAN

## Histogram
Histogram  menampilkan  distribusi frekuensi  data  dan  menghitung  nilai statistik  utama.  Distribusi  Frekuensi  (Fre- quency  Distribution)  adalah  diagram  batang yang  menunjukkan  seberapa  sering  suatu nilai  data  terjadi  (frekuensi)  untuk  inter- val atau klas tertentu. Histogram ESDA juga memuat  ringkasan  nilai  statistik  (statistic summar y),  dari  suatu  seri-data  yang menggambarkan distribusi: lokasi (location), penyebaran  (spread)  dan  bentuk  (shape). Distribusi  lokasi  menggambarkan  pusat dan arah distribusi, yang digambarkan oleh nilai  rerata  (mean)  dan  median.  Mean menggambarkan  pusat  distribusi.  Median menunjukkan  nilai  tengah,  dimana:  50% nilai  berada  di  bawah  median  dan  50% berada di atas median.
Distribusi  frekuensi  juga  dicirikan  oleh bentuk  (shape),  yang  ditunjukkan  oleh kemencengan  (coefficient  of  skewness)  dan kurtosis. Skewness mengukur tingkat simetri
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 1. Integrasi Data ke Dalam Database ArcGIS
dari  suatu  distribusi.  Distribusi  frekuensi yang  simetri  (kiri  dan  kanan  relatif seimbang),  dikatakan  memiliki  nilai  skew- ness = 0.  Distribusi frekuensi dengan nilai skewness  positif  berarti  condong  ke  kanan dan  lebih  banyak  mempunyai  nilai  besar (Johnston  et al.,  2001).
Gambar 2, mengilustrasikan peran SD dan variance  untuk  menggambarkan  sebaran data.  Kurva  merah  (pada  Gambar  2) menunjukkan suatu distribusi dengan nilai SD  dan  variance  yang  relatif  kecil  (bentuk kurva  distribusi  lebih  runcing).    Sedang kurva  hitam  menghasilkan  nilai  SD  dan variance relatif  besar  dan bentuk kurva distribusi lebih tumpul (Johnston et.al., 2001).
Sebaliknya, distribusi dengan nilai skewness negatif    (Gambar  3)  disebut  sebagai condong  ke  kiri  dan  lebih  banyak  terdiri dari  nilai-nilai  kecil.
Kurtosis didasarkan pada bentuk dan ukuran distribusi. Kurtosis menjelaskan bagaimana suatu  distribusi  akan  menghasilkan  nilai ekstrem (outliers). Kurtosis untuk distribusi normal  =  3.  Distribusi  dengan  bentuk relatif  tebal  disebut  Leptokurtisis,  dimana nilai kurtosis lebih besar dari 3.  Distribusi
dengan  bentuk  relatif   kur us  disebut platykurtisis dengan nilai kurtosis kurang dari 3 (Johnston  et.al.,  2001).
Sebagai  contoh,  Gambar  4  menampilkan histogram  hujan-rerata-bulanan  (HRB) hasil  analisa  ESDA.  Gambar  4a menunjukkan  ringkasan  nilai  statistik. Selanjutnya, diperoleh  nilai  HRB  minimal = 53,9 mm/bulan dan maksimal = 386,08 mm/bulan.    Sedangkan,  nilai  mean  dari selur uh  stasiun  untuk  semua  periode adalah  155,5  mm/bulan  dan  nilai  median = 150 mm/bulan.
Nilai Standar Deviasi (SD) = 44,2, hal ini menunjukkan  sebaran  data  yang  relatif tidak  merata  ke  semua  skala  (mengumpul di  sekitar  nilai  rerata)  dan  menghasilkan bentuk grafik yang relatif  runcing.
Histogram  HRB  (Gambar  4a)  tergolong menceng ke  kanan atau menceng  ke arah positif, dengan nilai koefisien skewness = 0,95. Hal ini juga diperkuat oleh nilai rerata (mean) yang lebih tinggi  dari nilai median- nya. Gambar 6a memperlihatkan distribusi hujan  rerata  bulanan    dengan  nilai  kurto- sis=  5,09  yang  menunjukkan  distribusi leptokurtisis  (thick-tailed).
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 2. Effek Nilai SD dan Variance terhadap Bentuk Grafik Distribusi
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 3. Histogram dengan Skewness
Negatif
(a)
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 4. Hasil Analisa Histogram Hujan Rerata Bulanan (HRB) memperlihatkan: (a) ringkasan nilai statistik umum, (b) sebaran  stasiun hujan dengan nilai hujan rerata
bulanan antara 119 sd 153 mm/bulan (mayoritas nilai)
(b)
Selanjutnya,  Gambar  4b  menampilkan stasiun hujan dengan nilai HRB antara: 119 sd 153 mm/bulan. Lokasi alat ukur tersebut relatif   tersebar  merata ke  seluruh  wilayah (merupakan  mayoritas  nilai  hujan  rerata bulanan).    Selanjutnya,  Histogram  untuk menggambarkan  varibilitas  spasial  hujan tiap bulannya (Januari sd Desember) dapat dilakukan  dengan cara  yang  sama.
Gambar  (5)  memperlihatkan  distribusi stasiun dengan berbagai nilai HRB. Gambar (5a) memperlihatkan distribusi stasiun hujan dengan  nilai  HRB  antara  53  sd  119  mm/ bulan.  Terlihat bahwa wilayah dengan nilai HRB  rendah  (<119  mm/bulan)  tersebut meliputi  sebagian  besar  wilayah  Pantura Jawa  Timur,  wilayah  tengah  (Jombang, Nganjuk, Madiun, Bojonegoro, Ngawi) dan sebagian  kecil  Wilayah  Pantai  Selatan bagian timur (Jember & Lumajang).
Gambar  (5b)  memperlihatkan  distribusi stasiun hujan dengan nilai HRB >153 mm/ bulan.  Stasiun-stasiun  tersebut  lokasinya relatif  tersebar merata ke seluruh wilayah, kecuali daerah Tuban, Lamongan, Gresik, dan Madura.
Gambar  (5c)  memperlihatkan  distribusi spasial  stasiun  hujan  dengan  nilai  HRB lebih dari 255 mm/bulan, yang terdistribusi hanya  pada  beberapa  stasiun  di  wilayah Jawa  Timur.

## Voronoi Map
Voronoi map dibuat dari suatu seri poligon yang  dibentuk  mengelilingi  tiap  titik pengukuran.    Poligon  dibuat  sedemikain r upa  sehing ga  setiap  lokasi  di  dalam poligon  lebih  dekat  terhadap  sampel  titik tersebut,  jika    dibandingkan    jaraknya terhadap  titik  lainnya.    Setelah  suatu poligon terbentuk, maka poligon-tetangga (neighbors),  didefinisikan  sebagai  semua poligon yang mengelilingi titik-titik sampel di  sekitarnya  dan  berbatasan  langsung dengan poligon yang dimaksud.
Dengan menggunakan konsep semacam ini, maka  beberapa  nilai  statistik  lokal  dapat dihitung.  Selanjutnya,  cara  perhitungan semacam ini diulangi untuk semua poligon dan poligon tetangga (neighbors), seri warna menunjukkan  nilai-relatif  rerata  lokal
(a)
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 5. Hasil analisa histogram HRB yang menggambarkan distribusi spasial: (a) wilayah dengan nilai HRB <119 mm/bulan, (b) wilayah dengan nilai HRB >153 mm/ bulan, dan (c) wilayah dengan nilai HRB >255 mm/bulan
(c) (b)
tersebut,  yang  selanjutnya  dapat  meng- gambarkan daerah dengan nilai rerata tinggi atau  rendah.
Voronoi  Mapping  Tool  (VMT)  di  dalam ArcGIS Geostatistical Analyst  menyediakan berbagai  metode  untuk  penentuan  dan perhitungan nilai polygon. Voronoi statistik digunakan  untuk  berbagai  keperluan  dan pada  prinsipnya  dapat  dikelompokkan menjadi  4  kategori:
Local Smoothing : Mean, Mode, Median Local  Variation : Standard  Deviation, Interquartile  range, Entropy Local  Outliers : Cluster Local Influence : Simple

## QQ-Plot
QQPlots  membandingkan kuantile dari dua distribusi dalam satu grafik. Ada dua jenis: Normal QQPlot dan General QQPlot.
Pada  Normal  QQPlot  kuantile  dari  suatu seri-data dibandingkan dengan kuantile dari distribusi normal. Normal QQ-Plot dibuat dengan  memplotkan  nilai  data  terhadap nilai standard distribusi normal. Jika ke dua grafik mirip/identik, maka seri-data tersebut dapat diasumsikan memiliki distribusi normal. General  QQPlot  digunakan  untuk  meng- ukur similaritas distribusi dari dua seri-data. General QQPlot dibuat dengan memplotkan distribusi kumulatif nilai data dari dua seri- data  tersebut (Johnston  et.al.,  2001).
Gambar  6,  menampilkan  grafik  Normal QQ-Plot  untuk  HRB.  Terlihat  adanya sedikit  penyimpangan  dari  distribusi  nor- mal,  ter-utama  pada  nilai  ekstrim  rendah dan  tinggi.
Titik-titik  berwarna  bir u  (Gambar  7) menunjukkan  lokasi  stasiun  hujan  yang terseleksi (yang menunjukkan penyimpang- an dari distribusi normal).

## Intepolasi Data
Analisa  ESDA  dilakukan  untuk  mem- pelajari  karakteristik  atau  kecenderungan spasial  suatu  seri  data.  Setelah  dilakukan ESDA,  selanjutnya  data  hujan  tersebut dapat  diinterpolasi  menggunakan  salah satu  metode  interpolasi  untuk  membuat peta  tematik hujan  bulanan.
Gambar  8  sd  19  menampilkan  peta distribusi spasial HRB di Jawa Timur. Peta dibuat  dengan melakukan  interpolasi  data dari semua stasiun tersebut, menggunakan metode  Interpolasi  Inverse  Distance Weigthing (IDW).
Gambar 8 menunjukkan awal musim peng- hujan jatuh pada bulan oktober, dan hanya terjadi pada beberapa wilayah bagian timur dari  Jawa  Timur,  terutama  pantai  selatan (Banyuwangi, sebagian kecil Lumajang dan Jember). Hal ini ditandai dengan bagian peta yang berwarna biru. Selanjutnya, warna biru pada  peta  tersebut  menjalar  ke  berbagai wilayah mulai bulan November (Gambar 9).
Puncak  musim  penghujan  terjadi  pada bulan  Desember  sd  Febr uari,  hal  ini ditandai  dengan  intensitas  hujan  yang semakin  merata  di  seluruh  wilayah  jatim, yang ditunjukkan oleh semakin meluasnya daerah  berwarna  biru  muda  dan  biru  tua pada peta (Gambar 10 sd 12). Musim hujan masih terasa pada beberapa wilayah sampai dengan bulan Maret.
Transisi antara musim penghujan ke musim kemarau dimulai pada bulan April, dimana hujan  yang  jatuh  mulai  berkurang  di sebagian besar wilayah Jawa Timur ( < 200 mm/bulan). Pada bulan ini hanya sebagian kecil  saja  (  di  wilayah  pegunungan)  yang masih menerima hujan > 200 mm/bulan.
Musim  kemarau  dimulai  pada  bulan  Mei, dimana  >  60%  wilayah  di  Jawa  Timur menerima hujan < 100mm/bulan (Gambar 15).  Puncak  musim  kemarau  berlangsung antara  bulan  juni  sd  september,  dimana
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 7. Distribusi Spasial Stasiun Hujan dengan Nilai HRB  Maksimum dan Minimum
Sumber:  hasil  analisis

## Gambar 6. Normal QQPlot Hujan Rerata Bulanan

## Sumber:  hasil  analisis
Gambar 8. HRB  Oktober
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 9. HRB November
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 10. HRB Desember
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 11. HRB Januari

## Sumber:  hasil  analisis
Gambar 12. HRB Februari
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 13. HRB Maret
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 15. HRB Mei
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 14. HRB April

## Sumber:  hasil  analisis
Gambar 16. HRB Juni
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 17. HRB Juli
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 18. HRB Agustus
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 19. HRB September

## DAFTAR PUSTAKA
Anna, A. N., Suharjo, Cholil, M. (2011). Analisis Flktuasi Hjan dan Morfologi Sungai terhadap Konsentrasi Banjir daerah Surakarta. Forum Geografi. Vol. 25, No. 1, Pp. 41-52.
Cressie, N.  (1993). Statistics  for Spatial  Data,  Revised Edition,  Wiley: New  York.
De  Smith,  M.J.,  Goodchild,  M.F.,  and  Longley,  P.A.  (2007).  Geospatial  Analysis.  A Comprehensive Guide to principles, Techniques and Software Tools. Matador, Leiceister, UK. www.spatialanalysisonline.com
Johnston,  K.  Ver  Hoef,J.M.,  Krivoruchko,  K.,  and  Lucas,  N.  (2001).  Using  ArcGIS Geostatistical Analyst. GIS by ESRI.
Lowe,  J.W.  (2008).  Emerging  Tools  and  Concepts  of  Exploratory  Spatial  Data  Analysis.  http:// www.giswebsite.com/pubs/200307/nr200307_p1.html    [10  Mei  2011]
Robertson,  G.P.  (2008).  GS+:  Geostatistics  for  the  Environmental  Sciences.  Gamma  Design Software,  Plainwell,  Michigan  USA.
https://geoda.uiuc.edu http://www.giswebsite.com/pubs/200307/nr200307_p1.html http://www.satscan.org http://regal.sdsu.edu/index.php/main/STAR
hampir  sebagian  besar  wilayah  (lebih  dari 80% luas Jawa Timur) menerima hujan < 100  mm/bulan.  Hal  ini  ditandai  dengan perkembangan wilayah peta yang berwarna merah-muda,  yang  semakin  merata  ke seluruh bagian propinsi.
Informasi  dalam  bentuk  peta  tematik sebagaimana  ditampilkan  di  atas  dapat dikembangkan  lebih  lanjut.    Peta-peta tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk perencanaan  di  bidang  sumberdaya  air, pertanian atau  bidang lain.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  analisa  menunjukkan  adanya variabilitas spasial  hujan rerata  bulanan  di Jawa Timur.  Analisa histogram dan Nor-
mal  QQPlot  menunjukkan  hujan  rerata bulanan  terdistribusi  secara  acak. Penelitian  menunjukkan  aplikasi  histo- gram,  voronoi-map  dan  QQPlot  dapat menggambarkan  variabilitas  spasial  hujan pada  suatu  wilayah dengan  lebih  detail.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didanai oleh Program MHERE UNEJ Tahun 2011. Penulis mengucapkan terima kasih kepada : Dinas PU Pengairan Provinsi  Jawa  Timur;  Lab.  TPKL  -  PS Teknik  Per tanian,  FTP,  UNEJ;  Tim mahasiswa (a.n: Ardian NF, Fatma Amalia, Fentry Ayu R)  yang telah membantu secara teknis  untuk  entri  dan  pengolahan  data, serta  semua  pihak  yang  telah  membantu kelancaran proses  penelitian  ini.