Elektron Jurnal Ilmiah Volume 14  Nomor  1 Juni  2022

## Optimalisasi Saluran Komunikasi Berbasis Gelombang Mikro Sebagai Alternatif  Sistem Pemantauan Curah Hujan
R. Yudha Mardyansyah 1 , Budhy Kurniawan 2* , Santoso Soekirno 3 ,dan Danang Eko Nuryanto 4 1,4 Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
2,3 Departemen Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Indonesia *Corresponding Author :budhy.kurniawan@sci.ui.ac.id
Abstrak— Sebagai negara kepulauan yang luas dengan kondisi topografi yang beragam dan  memiliki curah hujan rata-rata  tahunan  lebih  dari  2000  mm,  Indonesia  rawan  terhadap  bencana  hidrometeorologi.  Berdasarkan  data bencana  Indonesia,  sepanjang  tahun  2021  terdapat  3658  kejadian  bencana  banjir  dan  tanah  longsor  yang  hampir merata di seluruh wilayah Indonesia. Kondisi tersebut menjadikan pemantauan curah hujan secara real-time dengan kerapatan tinggi sangat diperlukan. Indonesia saat ini memiliki sistem pemantauan curah hujan dengan jumlah sekitar 1000  alat  penakar  curah  hujan  otomatis  sehingga  dibutuhkan  peningkatan  resolusi  spasial  jaringan  pemantauan. Peningkatan kepadatan peralatan pemantau menggunakan alat penakar hujan dan radar cuaca menimbulkan masalah biaya  pengadaan  dan  operasional  yang  tinggi.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  beberapa  alternatif  sistem  pemantauan curah hujan. Dalam artikel ini, dilakukan tinjauan beberapa penelitian yang berfokus pada pemanfaatan sinyal saluran komunikasi terestrial dan satelit yang beroperasi di pita frekuensi tinggi sebagai alternatif pengukuran curah hujan. Optimalisasi jaringan sistem komunikasi satelit lebih memungkinkan daripada jaringan terestrial untuk diterapkan di Indonesia dengan wilayah kepulauan karena mempunyai jumlah sebaran titik yang banyak dengan cakupan lebih luas. Pemanfaatan artificial intelligent dengan teknik deep learning seperti one dimensional convolutional neural network (1D-CNN) juga sangat menjanjikan untuk melakukan estimasi intensitas curah hujan karena mempunyai akurasi yang tinggi mencapai 93%.
Keywords: Microwave Link,  Rainfall Estimation, Artificial Intelligent
Abstrct— As a vast archipelagic country with diverse topographic conditions and has an annual average rainfall of more than 2000 mm, Indonesia is prone to hydrometeorological disasters. Based on Indonesia's disaster data, throughout 2021 there  were  3,658  incidents  of  floods  and  landslides  distributed  throughout  Indonesia.  This  makes  real-time  rainfall monitoring with high density indispensable. Indonesia currently has a rainfall monitoring system about 1000 automatic rain gauges, so an increase in the spatial resolution of network is necessary. The increasing density of monitoring equipment using  rain  gauges  and  weather  radar  poses  the  problem  of  high  procurement  and  operational  costs.  Therefore,  several alternative rainfall monitoring systems are needed. In this article, we review several studies that focus on the utilization of terrestrial and satellite communication link operating in high frequency bands as an alternative for measuring rainfall. Optimization  of  the  satellite  communication  system  network  is  more  suitable  than  terrestrial  networks  to  be  applied  in Indonesia  with  archipelagic areas  because it  has a  large  number  of  point  distributions  with  wider  coverage.  The  use of artificial intelligence with deep learning techniques such as one dimensional convolutional neural network (1D-CNN) is also very promising to estimate rainfall intensity because it has a high accuracy of 93%..
Keywords: Microwave Link,  Rainfall Estimation, Artificial Intelligent
© 2022 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Pengamatan  curah  hujan  memegang  peranan penting  dalam  berbagai  aspek  kehidupan  manusia, seperti  hidrometeorologi,  pertanian  (pengelolaan sumber  daya  air),  pemantauan  iklim,  dan  peringatan bencana  alam  hidrometeorologi.  Sebagai  negara dengan berbagai kondisi topografi yang beragam mulai dari  dataran  rendah  perkotaan,  dataran  tinggi,  hingga lembah  pegunungan  dengan  rata-rata  curah  hujan tahunan  lebih  dari  2000  mm  [BPS  (diakses  pada  9 Februari 2022). Jumlah Curah Hujan dan Jumlah Hari Hujan  di  Stasiun  Pengamatan  BMKG.  Available: https://www.bps.go.id/statictable/2017/02/08/1959/ju mlah-curah-hujan-dan-jumlah-hari-hujn-di-stasiun-
pengamatan-bmkg-2011-2015.html],  Indonesia  rawan bencana  hidrometeorologi  berupa  banjir  bandang  dan tanah  longsor.  Berdasarkan  data  bencana  Indonesia, sepanjang tahun 2021 terdapat 3658 kejadian bencana hidrometeorologi  yang  hampir  merata  di  seluruh wilayah  Indonesia  [BNPB  (diakses  pada  9  Februari 2022).  Geoportal  Data  Bencana  Indonesia.  Available: https://gis.bnpb.go.id/arcgis/apps/sites/?fromEdit=true #/public/pages/data-bencana].
Posisi geografis yang strategis di garis khatulistiwa, antara  Samudra  Pasifik  dan  Hindia,  serta  dikelilingi oleh  lautan  yang  luas,  dipadukan  dengan  berbagai fenomena alam yang terkait dengan dinamika atmosfer dan lautan, menjadikan pemantauan curah hujan secara
R. Yudha Mardyansyah dkk : Optimalisasi Saluran Komunikasi Berbasis Gelombang Mikro Sebagai Alternatif  Sistem Pemantauan Curah Hujan
real-time  dengan  kerapatan  tinggi  untuk  wilayah Indonesia  sangat  diperlukan  terutama  untuk  mitigasi bencana. Sistem pemantauan curah hujan otomatis real- time  yang  dimiliki  saat  ini  berjumlah  sekitar  1000 sensor [BMKG (diakses pada 9 Februari 2022). AWS (Automatic Weather Station). Available: https://awscenter.bmkg.go.id/] sehingga masih diperlukan  banyak  lagi  untuk  meningkatkan  resolusi spasial  pemantauan  sesuai  rekomendasi  minimal jumlah kerapatan stasiun hujan dari WMO [1].
Secara  umum,  pengukuran  curah  hujan  dilakukan dengan tiga cara,  yaitu (i) Penakar  hujan (rain  gauge) yang tersebar di seluruh wilayah dan terkoneksi secara real-time  ke  pusat  data,  (ii)  jaringan  radar  cuaca,  (iii) satelit  meteorologi  untuk  penginderaan  jauh  formasi awan  dan  gangguan  cuaca.  Rain  gauge  memberikan pengukuran titik curah hujan di permukaan tanah. Rain gauge  memberikan  pengukuran  yang  akurat  dari akumulasi  curah  hujan  (dalam  mm)  dalam  jumlah waktu tertentu dan di lokasi tertentu [2]. Alat pengukur hujan  memerlukan  jaringan  sensor  yang  padat  agar variabilitas spasial peristiwa curah hujan dapat diamati dengan  benar.  Namun  jaringan  rain  gauge  yang  rapat untuk  mencakup  area  yang  luas  memerlukan  biaya operasional  yang  tinggi  untuk  pemasangan  dan pemeliharaannya [3]. Lebih jauh lagi, penyebaran dan pemeliharaan jaringannya  bisa relatif rumit dan mahal, terutama  di  daerah  pegunungan,  hutan  lebat,  lahan basah, dan lain-lain.
Radar  cuaca  mampu  mendeteksi,  mengukur,  dan memantau  evolusi  peristiwa  curah  hujan  di  area  yang luas (area  melingkar dengan radius berkisar antara 70 hingga  200  km,  tergantung  pada  frekuensi  yang digunakan)  dengan  spasial  yang  tinggi  (kurang  dari  1 km, meskipun tidak resolusi konstan) dan temporal (5– 10  menit).  Radar  cuaca  melakukan  pengukuran  curah hujan  secara  tidak  langsung,  memperoleh  prediksi curah  hujan  dengan  mengubah  pengukuran  radar menjadi intensitas curah hujan menggunakan algoritma empiris  [4].  Namun  yang  menjadi  kekurangan  dari radar  cuaca  adalah  kebutuhan  biaya  yang  tinggi  baik untuk  pengadaan  maupun  pemeliharaannya  [LKPP, “Sistem Informasi Rencana Umum Pengadaan BMKG .” https://sirup.lkpp.go.id/sirup/ro/penyedia/kldi/L7 (diakses pada 9 Februari 2022) ].
Satelit  meteorologi  digunakan  untuk  melakukan pengamatan  kondisi  atmosfer  dengan  penginderaan jauh. Citra direkam dengan sensor yang menggunakan saluran  Visible  (VIS)  dan  Infra-Red  (IR).  Dari  kanal- kanal tersebut dapat dihasilkan gambaran tutupan awan di  suatu  wilayah,  suhu  puncak  awan,  serta  estimasi intensitas  curah  hujan.  Walaupun  satelit  meteorologi dapat  mencakup  wilayah  secara  nasional,  namun memiliki  kekurangan  karena  estimasi  curah  hujan didapat pada ketinggian awan.
Dalam  satu  dekade  terakhir,  terdapat  beberapa penelitian  yang  berfokus  pada  pemanfaatan  sinyal saluran  telekomunikasi  terestrial  dan  satelit  yang
beroperasi  di  area  frekuensi  microwave  [5]  pada  pita frekuensi  tinggi  sebagai  alternatif  pengukuran  curah hujan.  Pada  pita  frekuensi  tersebut,  transmisi elektromagnetik  dapat  sangat  dipengaruhi  oleh redaman  hujan  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  1, bersama dengan efek lain yang kurang signifikan tetapi jauh lebih sering, karena gas atmosfer (oksigen dan uap air) (gambar 2) dan air yang tidak mengendap (awan).
Gambar 1. Redaman per kilometer gelombang elektromagnetik dari beberapa intensitas hujan berdasarkan rekomendasi ITU-R P.838-3 [6].
Ketika  gelombang  elektromagnetik  memasuki awan  dengan  tetesan  hujan,  sebagian  sinyal  diserap oleh  tetesan,  sebagian  dihamburkan,  dan  sisanya melewati.  Semakin  banyak  hujan  di  jalur  gelombang, semakin besar redaman kekuatan sinyal yang diterima [7].  Oleh  karena  itu,  dalam  laporan  ini  dilakukan tinjauan  optimalisasi  saluran  komunikasi  berbasis gelombang mikro sebagai alternatif jaringan observasi curah hujan.
Gambar 2. Redaman oleh gas di atmosfer [8].

## II. STUDI LITERATUR
Dalam  artikel  ini,  dilakukan  studi  literatur  tentang penelitian  –  penelitian  dari  jurnal  internasional  yang terkait  dengan  pemanfaatan  sinyal  gelombang  mikro saluran  komunikasi  baik  terestrial  maupun  satelit sebagai  alternatif  pengukuran  curah  hujan.  Deteksi, klasifikasi  maupun  estimasi  curah  hujan  dilakukan
R. Yudha Mardyansyah dkk : Optimalisasi Saluran Komunikasi Berbasis Gelombang Mikro Sebagai Alternatif  Sistem Pemantauan Curah Hujan
dengan metode empirik, regresi dan juga teknik state- of-the art dari artificial intelligent.
A. Estimasi  Curah  Hujan  dari Microwave  Link Terestrial.
Selama  satu  dekade  terakhir,  sistem  komunikasi terestrial berbasis gelombang mikro atau biasa disebut microwave  link telah  difokuskan  oleh  para  peneliti terkait alternatif pengukuran intensitas curah hujan dan juga  pembuatan  peta  bidang  hujan.  Perbedaan  level daya  yang  diterima  pada  saat  hujan  dibandingkan dalam  kondisi  kering  (level baseline )  seperti ditunjukkan pada gambar 3 menjadi dasar perhitungan konversi dari nilai redaman per kilometer ke intensitas curah  hujan per jam dengan menggunakan persamaan power law model ITU-R P.838-3 dimana :
 R (dB/km) = kR α (1)
dengan  R  dalam  mm/h,  k  dan  α  koefisien  yang merupakan  fungsi  dari  frekuensi  dan  polarisasi  linier [9].
(a) (b)
Gambar 3. (a) Level daya diterima pada periode kering ( baseline ), (b) Fluktuasi level daya diterima pada saat hujan [10].
Estimasi intensitas curah hujan dari microwave link frekuensi 20-40 GHz juga dilakukan oleh Fencl dkk di Praha,  Ceko  [11].  Data automatic  transmit  power control dikonversi menggunakan optimasi model ITU- R  dan  redaman  antena  basah  yang  selanjutnya dioptimalkan  dengan  menimimalkan cost  function . Hasil  perbandingan  dengan  data rain  gauge didapat koefisien Nash–Sutcliffe  efficiency lebih  dari  0.75 dengan  estimasi  berkurang  untuk  curah  hujan  sangat deras.
Penelitian  estimasi  curah  hujan  juga  dilakukan  di Seoul, Korea Selatan menggunakan data redaman daya transmisi microwave  link 6-8  GHz  selama  6  bulan dengan resolusi temporal 1 menit dan konversi dengan model  ITU-R  pada  tahun  2018  [12].  Model  estimasi divalidasi  dengan  data  interpolasi rain  gauge yang menghasilkan akurasi lebih dari 80% dengan rerata bias antara -3 dan 1 mm/h.
Frekuensi microwave  link yang  lebih  tinggi  yaitu pada  26  dan  38  GHz  juga  diteliti  oleh  Van  Leth  dkk [13].  Daya  dari  3  perangkat  penerima  di  wilayah Wageningen, Belanda dengan penentuan baseline level nilai  median  setiap  jangka  waktu  24  jam  dikonversi menjadi  intensitas  curah  hujan  menggunakan  model ITU-R  yang  dimodifikasi  koefisien  persamaannya. Hasil validasi dengan data dari 5 sensor disdrometer di sepanjang  lintasan  (gambar  4)  menunjukkan  adanya korelasi mencapai 0.952 dengan additive bias berkisar 0.6  mm/h  sehingga  terjadi  estimasi  berlebih  untuk hujan  ringan.  Eksperimen  tersebut  dilakukan  secara komprehensif dengan frekuensi dan polarisasi berbeda- beda.
Gambar 4. (a) Lintasan microwave link ditandai dengan garis merah dengan “Forum” sebagai sisi penerima, (b) Tiga antena transmiter di atap gedung “Biotechnion”.
Song dkk melakukan estimasi intensitas curah hujan dengan data receive signal level (RSL) selama 2 bulan dari microwave link yang beroperasi di frekuensi 15 – 20  GHz  dan  data  disrometer  untuk  validasi  [14]. Penelitian  yang  dilakukan  di  Nanjing,  China  ini menggunakan  kombinasi  modifikasi  koefisien  model ITU-R  dan  regresi  non  linier.  Model  tersebut memberikan rerata Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar  1  mm/h  dari  6  kejadian  curah  hujan  dalam  2 hari.
Graf  dkk  menggunakan  data  redaman  selama  1 tahun  dari  jaringan microwave  link nasional  Jerman untuk  estimasi  curah  hujan  dengan  metode  klasifikasi basah/kering  dan  konversi  curah  hujan  dengan  model ITU-R [15]. Data validasi menggunakan jaringan radar cuaca  dari  layanan  meteorologi  nasional.  Evaluasi menggunakan mean  detection  error untuk  klasifikasi basah  dan  kering  berupa  rerata  sebesar  0.27  dalam setahun  dengan  penuruan  kinerja  model  pada  saat musim salju.
Kumah dkk menggunakan microwave link 15 GHz di  Kenya  dengan  kombinasi  data  satelit  meteorologi untuk  menentukan  periode  basah  atau  kering  [16].
R. Yudha Mardyansyah dkk : Optimalisasi Saluran Komunikasi Berbasis Gelombang Mikro Sebagai Alternatif  Sistem Pemantauan Curah Hujan
Estimasi curah hujan menggunakan konversi data RSL musim  hujan  di  bulan  mei  dan  juni  tahun  2013,  2014 dan  2018  dengan  model  ITU-R.  Model  tersebut memberikan  nilai  koefisien  determinasi  r 2 yang mencapai  0.6  dengan  data rain  gauge sebagai pembanding.
Beberapa  peneliti  selanjutnya  melakukan  estimasi intensitas  curah  hujan  dari  jaringan microwave  link dengan  model  RAINLINK  [17]  yang  algoritmanya dikembangkan  oleh  Aart  Overeem  pada  tahun  2016. Metode  yang  digunakan  adalah  klasifikasi  periode basah dan kering dengan korelasi data microwave link yang berdekatan, penentuan level sinyal referensi dari data RSL minimal maksimal dan estimasi curah hujan yang diadopsi dari model ITU-R.
Rios  Gaona  dkk  melakukan  estimasi  dari  145 microwave link dalam area kota Sao Paolo, Brasil [18]. Data  RSL  selama  periode  oktober  2014  dan  januari 2015 dan data curah hujan dari 152 stasiun pengamatan digunakan  sebagai  dataset.  Sebanyak  43%  total link memberikan  evaluasi  kinerja  model  r 2 >  0.5  dimana cukup  baik  karena  sel  hujan  di  iklim  subtropis  lebih kecil  dibanding  rata-rata  panjang  lintasan microwave link. Selanjutnya  de  Vos  dkk  menggunakan  jaringan microwave  link 12.8  dan  39.3  GHz  nasional  Belanda [19].  Dataset  menggunakan  data  selama  7  bulan  dari 1936 microwave  link yang  tersebar  di  seluruh  negara dan  data  radar  cuaca  untuk  validasi.  Evaluasi  kinerja model  memberikan  hasil  koefisien  variasi  CV mencapai  2.32  dan  korelasi  r  mencapai  0.63  saat observasi  harian  saat  hujan  lebat  dgn  durasi  relatif lama. Adapun kinerja model menurun untuk microwave link yang memiliki panjang kurang dari 2 km. Roversi dkk  [20]  menggunakan  data  jaringan  di  kota  Bologna dan Parma, Itali selama 2 bulan dan resolusi temporal 15  menit  dengan  validasi  dari  data  radar  cuaca  dan layanan  meteorologi  regional.  Hasil  evaluasi  kinerja memberikan CV sebesar 0.48 dan koefisien determinasi r 2 sebesar  0.83.  Peneliti  terakhir  [21]  dari  Melbourne, Australia  menggunakan  data  1  tahun  jaringan microwave  link 22  GHz  dengan  validasi  data disdrometer. Evaluasi kinerja terbaik dihasilkan dengan nilai r 2 mencapai 0.82.
Pendekatan artificial  intelligent menggunakan model  pembelajaran  mesin  ( machine  learning )  dan jaringan syaraf tiruan atau deep learning mulai banyak diimplementasikan  dalam  beberapa  penelitian  terkait deteksi dan klasifikasi curah hujan dalam satu dekade terakhir. Peneliti dari Israel [22] mengimplementasikan teknik  long  short-term  memory  (LSTM)  untuk mendeteksi  hujan  menggunakan  data  RSL  dan link error dari  34 microwave  link dengan  frekuensi  18-38 GHz. Data pengukuran selama 2 tahun dengan resolusi temporal  15  menit  digunakan  sebagai  dataset  berikut data  validasi  curah  hujan  dari  jaringan rain  gauge. Evaluasi dari model LSTM yang digunakan menghasilkan akurasi lebih dari 90% untuk klasifikasi hujan atau tidak hujan.
Berbeda  dengan  beberapa  penelitian  sebelumnya, Beritelli  dkk  [23]  menggunakan  sinyal  LTE/4G  di
Catania,  Itali  yang  diterima  oleh  perangkat  seluler untuk estimasi curah hujan berupa klasifikasi 4 kategori intensitas.  Menggunakan  teknik  Probabilistic  neural network (PNN) dengan data RSL setiap menit sebagai training data dan data rain gauge untuk label intensitas didapat akurasi klasifikasi mencapai 96.7%.
Microwave  link frekuensi  C-band  7.7  GHz  mulai digunakan dalam penelitian estimasi curah hujan oleh para  peneliti  dari  Nanjing,  China  [24]  menggunakan teknik  LSTM.  Dataset  didapat  melalui  eksperimen selama  2  bulan  berupa  data  RSL  yang  diukur  11  kali dalam setiap menit dan data intensitas hujan dari rain gauge di lokasi penerima. Teknik LSTM menghasilkan rerata  akurasi  lebih  dari  60  %  untuk      klasifikasi  hari hujan atau kering.
Penelitian  menggunakan  jaringan  LTE  juga dilakukan oleh Avanzato dkk untuk mengklasifikasi 5 kategori  hujan  dengan  teknik principal  component analysis (PCA) dan multi layer perceptron (MLP) [25]. Lima  parameter  dari  kanal  seluler  LTE  yang  diukur menggunakan aplikasi dalam smartphone dan data rain gauge dijadikan dataset dengan jumlah 50 sampel data untuk setiap kategori curah  hujan. Rerata akurasi dari model mencapai 96%.
Song  dkk  melakukan  deteksi  hujan  dari  data redaman sinyal transmisi pada 7 microwave link dengan frekuensi  15  –  23  GHz  di  Jiangyin,  China  [26].  Data rata-rata,  minimum  dan  maksimum  pengukuran redaman  setiap  5  menit  selama  3  bulan  dijadikan dataset  untuk  model support  vector  machine (SVM) bersama dengan data curah hujan dari rain gauge. Hasil evaluasi  kinerja  model  memberikan akurasi lebih dari 80%.
Investigasi  estimasi  curah  hujan  menggunakan  2 jenis  komunikasi  gelombang  mikro  yaitu  terrestrial pada  frekuensi  18,  38,  75  GHz  serta  satelit  frekuensi 12.25  dan  20.74  GHz  frequency  dilakukan  oleh  [27]. Keduanya  berdasarkan  data  level  penerimaan  sinyal gelombang  mikro.  Metode  komparasi  deep  learning, artificial  neural  networks  (ANN)  dengan  fitur  input terlihat  pada  gambar  5  dan  long  short-term  memory (LSTM),  digunakan  dan  divalidasi  data  curah  hujan nasional  dari  Biro  Meteorologi  setempat.  Dari  hasil tersebut,  diketahui  bahwa  jalur  komunikasi  terestrial memberikan  prediksi  yang  lebih  baik  daripada  jalur satelit karena dampak faktor atmosfer non-hujan yang dilalui  pada  perambatan  gelombang  radio  satelit,  dan model LSTM mengungguli model ANN dengan RMSE mencapai 5.4 dan korelasi R = 0.98.
Deteksi hujan juga dilakukan oleh beberapa peneliti menggunakan jaringan microwave link nasional Jerman [28]. Deteksi menggunakan model state-of-the art 1D- convolutional  neural  network (1D-CNN)  seperti ditunjukkan pada gambar 6 dengan dataset berupa data redaman  per  menit  dalam  4  bulan  dan  data  jaringan radar cuaca Jerman untuk label hujan. Evaluasi model klasifikasi hujan dan kering memberikan akurasi 90% untuk curah hujan lebih dari 0.6 mm/h.
R. Yudha Mardyansyah dkk : Optimalisasi Saluran Komunikasi Berbasis Gelombang Mikro Sebagai Alternatif  Sistem Pemantauan Curah Hujan
Gambar 5. Model ANN prediksi intensitas curah hujan.
Gambar 6. Model 1D-CNN untuk mendeteksi hujan/kering.
Beberapa microwave  link yang  berbeda  frekuensi antara    15  –  80  GHz  digunakan  dalam  penelitian estimasi  tipe  curah  hujan  oleh  peneliti  di  Nanjing, China  [29].  Sebanyak  7916  sampel  data  disdrometer dengan resolusi 1 menit dan data selisih redaman dari 2 link beda  frekuensi  dan  polarisasi  dijadikan  dataset untuk perbandingan beberapa model machine learning untuk mengklasifikasi tipe curah hujan . Akurasi terbaik diberikan  oleh  model decision  tree sebesar  88.4% dimana  kinerja  model  berkurang  untuk  frekuensi  15 GHz.
B. Estimasi Curah Hujan dari Microwave Link Satelit
Ide dasar dalam beberapa penelitian estimasi curah hujan  menggunakan  sinyal satelit berbasis gelombang mikro  adalah  mengukur  total  redaman  sinyal  karena hujan yang diterima oleh perangkat GS di bumi dimana merupakan  fungsi  integral  distribusi  curah  hujan  di sepanjang lintasan sinyal satelit (L s atau wet path ) yang berhubungan dengan tinggi awan hujan (h r ) atau tinggi isotermal (h 0 ) seperti ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Path-averaged stratiform rain-induced (wet path) satellite link [30].
Adirosi dkk melakukan penelitian di Tuscany, Itali terkait estimasi intensitas curah hujan secara real-time dari  redaman  sinyal  penerimaan  satelit  dengan  pita frekuensi  Ku  dan  Ka-band  [31].  Metode  yang digunakan  adalah  persamaan  relasi  redaman  sinyal dB/km  (A)  –  intensitas  curah  hujan  mm/h  (R)  dari model  ITU-R  P.838  dengan  data  tinggi  awan  hujan
untuk  menghitung  panjang  lintasan  yang  teredam  dan data disdrometer  untuk  validasi. Hasil evaluasi  model menunjukkan RMSE untuk Ka-band sebesar 0.443 dan Ku-band  sebesar  1.186  dengan  estimasi  di  bawah pengukuran dengan sinyal Ku-band untuk curah hujan melebihi 75 mm/h.
Para peneliti dari State College Pennsylvania, USA menggunakan sinyal downlink satelit Ku-band dan data radar cuaca dalam melakukan estimasi intensitas curah hujan [6]. Data bit error rate (BER) selama 2 tahun dari penerima  satelit  digunakan  untuk  klasifikasi  periode basah  dan  kering  dengan  teknik  regresi  logistik. Selanjutnya  estimasi  curah  hujan  dilakukan  melalui konversi  dengan  model  ITU-R    menggunakan  data redaman sinyal satelit dan data tinggi awan hujan yang didapat  dari  radar  cuaca  dual  polarisasi.  Hasil perbandingan curah hujan terhadap data radar berkisar 19% untuk akumulasi curah hujan di atas 6 mm dalam 24  jam.  Adapun  kinerja  estimasi  model  berkurang untuk intensitas curah hujan di bawah 1.5 mm/h.
Giannetti  dkk  melalui  NEFOCAST  Project  di Tuscany,  Itali  melakukan  pemantauan  curah  hujan secara real-time menggunakan data penerimaan signal- to-noise  ratio (SNR)  dari  satelit  Ku-band  [32]. Menggunakan  Kalman  filter  seperti  yang  ditunjukkan pada  gambar  8,  untuk  penentuan  level baseline saat hujan  kemudian  mengkonversi  curah  hujan  dengan model  ITU-R,  model  tersebut  dapat  mendeteksi fluktuasi  SNR  sampai  dengan  0.1  dB  saat  divalidasi terhadap satu kejadian hujan.
Gambar 8. Mekanisme Kalman filter dan estimasi intensitas curah hujan dari E s /N 0 penerimaan satelit.
Colli dkk  melakukan estimasi peta hujan  [33] dari Smart  Rainfall  System  (SRS)  yang  merupakan  sistem paten  jaringan  sensor  pemantau  curah  hujan  wilayah Genoa, Itali berbasis redaman sinyal yang diterima dari satelit  Ku-band.  Curah  hujan  hasil  estimasi  dengan model  ITU-R  dari  3  lokasi  antena  penerima  satelit diinterpolasi  untuk  mendapatkan  peta  bidang  hujan. Hasil  estimasi  curah  hujan  per  10  menit  mempunyai korelasi  antara  0.3  –  0.9  terhadap  data  referensi  dari sensor rain gauge.
Pemanfaatan  satelit  navigasi  Global  Positioning System (GPS) untuk deteksi hujan dilakukan oleh para
R. Yudha Mardyansyah dkk : Optimalisasi Saluran Komunikasi Berbasis Gelombang Mikro Sebagai Alternatif  Sistem Pemantauan Curah Hujan
peneliti  menggunakan polarimetric  phase  shift sinyal satelit yang diterima oleh perangkat di bumi [34]. Data pergeseran fase sinyal dari 14 satelit GPS yang diterima dengan  polarisasi  berbeda  selama  2  tahun  divalidasi dengan  data  akumulasi  curah  hujan  per  60  menit  dari stasiun  cuaca  yang  menunjukkan  korelasi  mencapai 0.99.  Walaupun  masih  sebatas  mampu  mendeteksi hujan,  sistem  ini  cukup  menjanjikan  untuk  aplikasi pemantauan hujan global.
Melanjutkan  penelitian  sebelumnya,  Adirosi  dkk melakukan  estimasi  curah  hujan  dari  penerima  TV satelit  dengan  data  SNR  dan  data rain  gauge untuk validasi  [35].  Metode  yang  digunakan  masih  Kalman filter untuk penentuan baseline dan model ITU-R untuk konversi  curah  hujan  dengan  tambahan  data  tinggi hujan  per  6  jam  serta  redaman melting  layer untuk meningkatkan akurasi model. Hasil evaluasi memberikan  RMSE  antara  5.2  –  11.5  mm  untuk  total kumulatif  curah  hujan  namun  kurang  optimal  untuk intensitas hujan antara 16 – 30 mm/h.
Colli  dkk  melanjutkan  penelitian  di  kota  Genoa, Itali  dalam  membuat  rekonstruksi  bidang  hujan.  Kali ini  konversi  curah  hujan  dengan  model  ITU-R menggunakan data tinggi hujan per jam dan interpolasi menggunakan  model  Inverse  Distance  Weighting (IDW)  [36].  Evaluasi  kinerja  model  menghasilkan RMSE  sebesar  14.1  mm/h  untuk  peta  hujan  per  10 menit dan 19 mm untuk peta hujan per 24 jam.
Implementasi kombinasi Kalman Filter dan  model ITU-R  dalam estimasi curah hujan kembali dilakukan oleh Giannetti dkk untuk area lokal kota Florence, Itali [37].  Data  pengukuran  SNR  satelit  selama  1  minggu didapat  dari  9  penerima  Ku-band  dengan  resolusi temporal  1  menit  dan  17  Ka-band  dengan  resolusi temporal 5 menit. Hasil evaluasi  menunjukkan bahwa resolusi  temporal  5  menit  Ka-band  tidak  layak digunakan dalam model estimasi.
Gragnani dkk  melakukan pemantauan curah  hujan area  Monte  Scarpino  di  Itali  secara real-time menggunakan  beberapa satellite  receiver yang  dapat menerima  multipel  sinyal  satelit  Ku-band  secara simultan [38]. Data redaman sinyal dengan penentuan referensi daya menggunakan permulaan jendela waktu dikonversi  ke  curah  hujan  dengan  model  ITU-R  dan data  tinggi  hujan  per  jam.  dari  hasil  evaluasi  kinerja model terdapat error estimasi terendah  mencapai 0.79 dibanding data radar cuaca.
Zhao dkk [39] melakukan estimasi curah hujan dari data penerimaan SNR satelit  Ku-band selama 1 tahun dengan  resolusi  temporal  1  menit  di  Nanjing,  China. Metode yang digunakan yaitu kombinasi Kalman filter untuk  penentuan baseline dan  model  ITU-R  dengan data  statistik  tinggi  hujan  10  tahun  untuk  konversi  ke curah  hujan.  Hasil  validasi  terhadap  data Thies  Laser Precipitation  Monitor menunjukkan  RMSE  sebesar 1.663  mm/h  dengan  kelemahan  akurasi  model  untuk curah  hujan stratiform dengan  intensitas  kurang  dari 2.5 mm/h.
Barthès dan Mallet [40] melakukan penelitian pada penerima  sistem  gelombang  mikro  Ku-Band  pasif  di
darat, yang mampu memperkirakan laju hujan rata-rata di sepanjang jalur Bumi-satelit. Metode yang diusulkan adalah  identifikasi  periode  kering  dan  hujan menggunakan  data  radar  cuaca,  dan  untuk  estimasi level  referensi  sinyal  selama  periode  hujan  seperti ditunjukkan  pada  gambar    9.  Akhirnya,  dengan memperhitungkan ketinggian hujan, perkiraan redaman hujan  diperoleh,  sehingga  laju  hujan  sepanjang  jalur gelombang dapat diperoleh. Identifikasi menggunakan teknik multi-layer  perceptron (MLP)  dan  dilanjutkan dengan  model  ITU-R  untuk  estimasi  curah  hujan. Dengan teknik tersebut estimasi hujan atau tidak hujan dan akumulasi curah hujan > 1 jam dapat dilakukan.

## Gambar 9. Penerimaan sinyal pada saat hujan.
Gharanjik dkk melakukan 2 penelitian di Betzdorf, Luxembourg terkait estimasi curah hujan menggunakan jaringan  komunikasi  satelit  pita  lebar  K-band  dengan data carrier-to-noise  ratio (C/N)  dengan  resolusi temporal  5  menit  selama  3  bulan  yaitu  sinyal  dari sentral  komunikasi gateway satelit  ke  penerima terminal  pengguna.  Penelitian  pertama  menggunakan validasi  data rain  gauge [41] sedangkan  pada  kedua kalinya  menggunakan  tambahan  data  radar  cuaca nasional Jerman untuk validasi model [42]. Salah satu kelebihan  penggunaan  sistem  jaringan  komunikasi satelit adalah data C/N semua terminal pengguna yang bisa berjumlah ribuan di seluruh wilayah suatu negara disimpan  secara  tersentralisasi  pada  sistem  jaringan yang  berada  di  pusat  data  kantor  pusat  sehingga memungkinkan  untuk  diaplikasikan  menjadi  sistem pemantau cuaca nasional secara real-time. Menggunakan  metode  yang  sama  yaitu  klasifikasi periode  hujan  atau  kering  dengan  teknik artificial neural network (ANN) dan konversi curah hujan model ITU-R dengan optimasi curve fitting. Validasi terhadap data rain gauge pada penelitian pertama menunjukkan kurva  ROC  dengan  tipe  error false  rainfall  alarm sebesar  6%  dan missed  rain sebesar  9.5%  sedangkan pada penelitian kedua didapat korelasi akumulasi curah hujan 85% yang lebih dekat terhadap data rain gauge dibanding data radar cuaca. Kekurangan terdapat dalam penelitian  menggunakan  data  validasi rain  gauge dimana  posisi  sensor  kurang  mewakili  total  redaman sinyal yang bersifat path-averaged . Adapun untuk data validasi  radar  cuaca,  estimasi  model  berlebih  untuk kejadian hujan lebat.
Mishra  dkk  menggunakan  jaringan  komunikasi satelit  yang  sama  dengan  peneliti  sebelumnya  untuk melakukan  estimasi  curah  hujan  harian  menggunakan teknik deep  learning dengan  melakukan  eksperimen
R. Yudha Mardyansyah dkk : Optimalisasi Saluran Komunikasi Berbasis Gelombang Mikro Sebagai Alternatif  Sistem Pemantauan Curah Hujan
pengukuran  yang  dipasang  di  Betzdorf,  Luxembourg berupa  terminal  penerima  satelit  yang  dilengkapi stasiun cuaca termasuk rain gauge. Data radar cuaca C- band yang berlokasi di Jerman Selatan juga digunakan untuk  mempelajari  kejadian  hujan  pada satellite  link. Pada  penelitian  pertama  [43],  menggunakan  teknik LSTM  untuk  mengidentifikasi  periode  kering  dan hujan  termasuk  menentukan baseline redaman  sinyal dan konversi ke curah hujan menggunakan model ITU- R dengan panjang lintasan sinyal teredam tetap. Hasil validasi terhadap 1 kejadian hujan menunjukkan bahwa estimasi  akumulasi  curah  hujan  harian  hanya  berbeda 1.5 mm saja dengan data radar cuaca. Pada penelitian kedua [44], menggunakan teknik convolutional neural network (CNN) untuk mengklasifikasi periode kering, hujan  ringan  dan  lebat  dengan baseline redaman menggunakan  level  sinyal  pada  periode  kering  dan konversi  ke  curah  hujan  menggunakan  model  ITU-R dengan panjang lintasan sinyal teredam tetap. Validasi terhadap 1 kejadian hujan juga menunjukkan hasil yang sama  dengan  penelitian  pertama  dimana  estimasi akumulasi  curah  hujan  harian  hanya  berbeda  1.5  mm saja dengan data radar cuaca.
Para  peneliti  [45]  menggunakan  metode  support vector machine (SVM) sebagai pengklasifikasi periode hujan  dan  long  short-term  neural  network  (LSTM) untuk  memperkirakan  baseline  (gambar  10)  ketika terjadi  redaman  hujan.  Teknik  selanjutnya  adalah kombinasi back-propagation (BP) network dan genetic algorithm (GA) untuk konversi nilai redaman ke curah hujan. Hasil yang didapat dari metode ini yaitu korelasi R  =  0.83  dan  MAE  1.30  mm/h  terhadap  data  curah hujan  disdrometer.  Hanya  saja,  model  tersebut berkurang  akurasinya  dimana  estimasi  di  bawah  data asli untuk curah hujan di atas 10 mm/h.
Gambar 10. Arsitektur LSTM untuk menentukan baseline.
C.  Penggunaan Deep  learning untuk  Estimasi  dengan Data Sinyal time-series.
Perkembangan artificial intelligent (AI) sejak tahun 1956 yang dilanjutkan dengan machine learning telah memudahkan para pengembang perangkat lunak untuk aplikasi  yang  terkait  data  dalam  jumlah  yang  sangat besar  atau  biasa  dikenal  dengan  istilah  Big  Data. Perkembangan AI pun berlanjut ke arah deep learning dalam  satu  dekade  terakhir  dengan  konsep neural network yang  meniru  cara  kerja  otak  manusia  seiring dengan perkembangan perangkat keras untuk komputasi  seperti  aplikasi  pengenalan  wajah  pada beberapa  platform  media  sosial  yang  menggunakan teknik convolutional neural network (CNN). Keunggulan model CNN dalam banyak aplikasi image processing telah  menantang  penelitian  di  bidang
engineering yang  rumit  untuk  memproses  sinyal  satu dimensi  (1D)  berupa  data-data  bersifat  time-series sehingga penggunaan model 1D-CNN seperti ditunjukkan  pada  gambar  11  selama  satu  dekade terakhir semakin populer.

## Gambar 11. Arsitektur model 1D-CNN.
Avanzato dkk menggunakan teknik 1D-CNN untuk mengklasifikasi  7  kategori  intensitas  curah  hujan  dari sinyal akustik rekaman suara hujan oleh mikrofon [46]. Data  akustik  suara  hujan  didapat  melalui  pengukuran selama 5 hari hujan. Hasil evaluasi model memberikan nilai akurasi sebesar 93 % yang divalidasi dengan data rain gauge.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan tinjauan pustaka yang telah dilakukan diketahui bahwa estimasi curah hujan dapat dilakukan menggunakan  gelombang  elektromagnetik  baik  dari link telekomunikasi terrestrial maupun satelit. Penelitian  tersebut  kebanyakan  dilakukan  di  wilayah iklim sub tropis dan bahkan belum pernah dilakukan di Indonesia  yang  beriklim  tropis  kepulauan.  Pada penggunaan  link  terrestrial,  metode  estimasi  yang dilakukan  menggunakan rumus empirik  model ITU-R P.838  (relasi  A-R)  atau  kombinasi  dengan  model machine  learning atau neural  network .  Estimasi intensitas curah hujan menggunakan relasi A-R bersifat path-averaged sehingga  akurasinya  untuk  wilayah dengan  iklim  tertentu  dengan  sel  hujan  yang  relatif lebih kecil dari panjang link. Dibutuhkan beberapa titik data  validasi  untuk  meningkatkan  akurasi.  Model machine learning atau neural network digunakan untuk penentuan  periode  hujan  dan  kering,  selanjutnya estimasi intensitas tetap menggunakan persamaan A-R. Kombinasi tersebut dapat meningkatkan akurasi model. Secara  umum,  jumlah  data  pada  banyak  penelitian relatif  terbatas  dimana  paling  banyak  selama  2  tahun tetapi dengan sampling per 15 menit. Selain itu, akurasi estimasi  berkurang  pada  curah  hujan  ringan  /  gerimis dan hujan lebat dengan durasi singkat.
Pada penggunaan link satelit, metode estimasi juga dilakukan  persamaan  empirik  relasi  A-R  atau kombinasi dengan model machine learning atau neural network .  Estimasi  intensitas  menggunakan  relasi  A-R juga  bersifat path-averaged dengan  panjang  lintasan terdampak  hujan  tergantung  tinggi  awan  hujan  yang bervariasi secara spatial dan temporal. Penggunaan data tinggi  hujan  real-time  akan  meningkatkan  akurasi.
R. Yudha Mardyansyah dkk : Optimalisasi Saluran Komunikasi Berbasis Gelombang Mikro Sebagai Alternatif  Sistem Pemantauan Curah Hujan
Machine  learning atau neural  network sebagai kombinasi  model  ITU-R  P.838  masih  terbatas penelitian  menggunakan link satelit  walaupun  cukup menjanjikan.  Secara  umum,  akurasi  estimasi  juga berkurang pada curah hujan ringan / gerimis dan hujan lebat dengan durasi singkat.
Aplikasi  sistem  pemantauan  curah  hujan  secara nasional sangat memungkinkan dengan mengoptimalkan  saluran  telekomunikasi  berbasis satelit karena mempunyai cakupan yang jauh lebih luas dan jumlah perangkat penerima yang jauh lebih banyak daripada  saluran  terrestrial.  Sistem  komunikasi  satelit juga  mempunyai  keunggulan  karena  data  jaringannya tersimpan di pusat data dan  tersentralisasi di penyedia layanan  telekomunikasi  atau  operator  satelit  [41]. Selain itu, sistem komunikasi terrestrial semakin lama akan  semakin  berkurang  dengan  adanya  migrasi jaringan  nasional  menuju  sistem  berbasis  serat  optik [Portal Informasi Indonesia, “Pemerataan Infrastruktur TIK  Dukung  Akselerasi  Transformasi  Digital.” https://www.indonesia.go.id/kategori/editorial/3580/pe merataan-infrastruktur-tik-dukung-akselerasi- transformasi-digital (diakses pada 9 Februari 2022)].
Penggunaan  teknik deep  learning 1D-CNN  telah banyak  dilakukan  dalam  penelitian  terkait  analisis regresi  maupun  kategori  menggunakan  data  temporal atau  sinyal  1D  yang  bersifat time-series di  bidang engineering yang  rumit.  Teknik  1D-CNN  juga  sangat menjanjikan  untuk  estimasi  curah  hujan  karena mempunyai akurasi yang relatif tinggi mencapai 93%. Kombinasi 1D-CNN dan LSTM (Hybrid) juga banyak digunakan  untuk  prediksi  dalam  beberapa  tahun terakhir .

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan tinjauan optimalisasi saluran komunikasi  berbasis  gelombang  mikro  sebagai alternatif jaringan observasi curah hujan melalui kajian literatur  ini, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Saluran  telekomunikasi microwave  link baik terrestrial  maupun  satelit  sangat  menjanjikan sebagai alternatif jaringan observasi curah hujan.
2. Sistem komunikasi satelit lebih menjanjikan karena mempunyai  jumlah  sebaran  titik  yang  banyak dengan cakupan lebih luas.
3. Penelitian  terkait  belum  pernah  dilakukan  di Indonesia sebagai wilayah kepulauan dan beriklim tropis.
4. Penggunaan  metode  estimasi  dengan  neural network dapat meningkatkan akurasi estimasi.
5. Teknik  1D-CNN  atau  kombinasi  dengan  LSTM telah  banyak  digunakan  untuk  sinyal  1D  (time- series data) dengan akurasi yang relatif tinggi.
Oleh karena itu, terdapat tantangan penelitian yang masih  sangat  terbuka  untuk  melakukan  estimasi intensitas  curah  hujan  dari  sinyal microwave satelit telekomunikasi Ku-band di Indonesia dengan menggunakan  teknik  1D-CNN  atau  kombinasi    1D- CNN dan LSTM.

## ACKNOWLEDGEMENT
Studi ini didukung oleh program Degree By Research dari Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN). Penulis juga  berterimakasih  atas  dukungan  dan  fasilitas  dari Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG).

## REFERENSI
[1]  WMO, “Guide to Hydrological Practices, Volume I. Hydrology – From measurement to hydrological information, 6th Edition,” 2008. doi: 10.1080/02626667.2011.546602.
[2]  L. G. Lanza and E. Vuerich, “The WMO Field Intercomparison of Rain Intensity Gauges,” Atmos. Res., vol. 94, no. 4, pp. 534– 543, 2009, doi: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2009.06.012.
[3]  A. R. Rahimi, A. R. Holt, G. J. G. Upton, and R. J. Cummings, “Use  of  dual-frequency  microwave  links  for  measuring  path- averaged rainfall,” J. Geophys. Res. Atmos., vol. 108, no. D15, 2003, doi: https://doi.org/10.1029/2002JD003202.
[4]  E.  Adirosi,  L.  Baldini,  N. Roberto, G.  Vulpiani, and  F.  Russo, “Using  disdrometer  measured  raindrop  size  distributions  to establish weather radar algorithms,” AIP Conf. Proc., vol. 1648, no. 1, p. 190007, 2015, doi: 10.1063/1.4912476.
[5]  R.  T.  Hitchcock,  Radio-frequency  and  Microwave  Radiation, Third Edit. American Industrial Hygiene Assn., 2004.
[6]  C. H. Arslan, K. Aydin, J. V. Urbina, and L. Dyrud, “Satellite- Link  Attenuation  Measurement  Technique  for  Estimating Rainfall Accumulation,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 56, no. 2, pp. 681–693, 2018, doi: 10.1109/TGRS.2017.2753045.
[7]  G. J. G. Upton, A. R. Holt, R. J. Cummings, A. R. Rahimi, and J.  W.  F.  Goddard,  “Microwave  links:  The  future  for  urban rainfall  measurement?,”  Atmos.  Res.,  vol.  77,  no.  1-4  SPEC. ISS., pp. 300–312, 2005, doi: 10.1016/j.atmosres.2004.10.009.
[8]  R.  Acharya,  “Tropospheric  impairments:  Measurements  and mitigation,”  in  Satellite  Signal  Propagation,  Impairments  and Mitigation, 2017, pp. 195–245.
[9]  ITU-R, “Recommendation ITU-R P.838-3: Specific attenuation model for rain,” 2005. [Online]. Available: https://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/p/R-REC-P.838-3- 200503-I!!PDF-E.pdf.
[10] V.  Christofilakis  et  al.,  “Earth-to-earth  microwave  rain attenuation  measurements:  A  survey  on  the  recent  literature,” Symmetry (Basel)., vol. 12, no. 9, 2020, doi: 10.3390/sym12091440.
[11] M.  Fencl,  M.  Dohnal,  J.  Rieckermann,  and  V.  Bareš,  “Gauge- adjusted rainfall estimates from commercial microwave links,” Hydrol. Earth Syst. Sci., vol. 21, no. 1, pp. 617–634, 2017, doi: 10.5194/hess-21-617-2017.
[12] M. S. Kim and B. H. Kwon, “Rainfall detection and rainfall rate estimation using microwave attenuation,” Atmosphere (Basel)., vol. 9, no. 8, pp. 1–21, 2018, doi: 10.3390/atmos9080287.
[13] T. C. Van Leth, A. Overeem, H. Leijnse, and R. Uijlenhoet, “A measurement campaign to assess sources of error in microwave link rainfall estimation,” Atmos. Meas. Tech., vol. 11, no. 8, pp. 4645–4669, 2018, doi: 10.5194/amt-11-4645-2018.
[14] K. Song, X. Liu, T. Gao, and B. He, “Rainfall estimation using a microwave link based on an improved rain-induced attenuation model,”  Remote  Sens.  Lett.,  vol.  10,  no.  11,  pp.  1057–1066, 2019, doi: 10.1080/2150704X.2019.1648902.
[15] M.  Graf,  C.  Chwala,  J.  Polz,  and  H.  Kunstmann,  “Rainfall estimation  from  a  German-wide  commercial  microwave  link network: optimized processing and validation for 1 year of data,” Hydrol. Earth Syst. Sci., vol. 24, no. 6, pp. 2931–2950, 2020, doi: 10.5194/hess-24-2931-2020.
[16] K. K. Kumah, J. C. B. Hoedjes, N. David, B. H. P. Maathuis, H. O.  Gao,  and  B.  Z.  Su,  “Combining  MWL  and  MSG  SEVIRI Satellite  Signals  for  Rainfall  Detection  and  Estimation,”
R. Yudha Mardyansyah dkk : Optimalisasi Saluran Komunikasi Berbasis Gelombang Mikro Sebagai Alternatif  Sistem Pemantauan Curah Hujan
Atmosphere (Basel)., vol. 11, no. 9, 2020, doi: 10.3390/atmos11090884.
[17] A. Overeem, H. Leijnse, and R. Uijlenhoet, “Retrieval algorithm for  rainfall  mapping  from  microwave  links  in  a  cellular communication network,” Atmos. Meas. Tech., vol. 9, no. 5, pp. 2425–2444, 2016, doi: 10.5194/amt-9-2425-2016.
[18] M. F. Rios Gaona, A. Overeem, T. H. Raupach, H. Leijnse, and R.  Uijlenhoet,  “Rainfall  retrieval  with  commercial  microwave links in São Paulo, Brazil,” Atmos. Meas. Tech., vol. 11, no. 7, pp. 4465–4476, 2018, doi: 10.5194/amt-11-4465-2018.
[19] L.  W.  de  Vos,  A.  Overeem,  H.  Leijnse,  and  R.  Uijlenhoet, “Rainfall Estimation Accuracy of a Nationwide Instantaneously Sampling  Commercial  Microwave  Link  Network:  Error Dependency  on  Known  Characteristics,”  J.  Atmos.  Ocean. Technol.,  vol.  36,  no.  7,  pp.  1267–1283,  2019,  doi: 10.1175/JTECH-D-18-0197.1.
[20] G.  Roversi,  P.  Paolo  Alberoni,  A.  Fornasiero,  and  F.  Porcù, “Commercial microwave links as a tool for operational rainfall monitoring in Northern Italy,” Atmos. Meas. Tech., vol. 13, no. 11, pp. 5779–5797, 2020, doi: 10.5194/amt-13-5779-2020.
[21] J. Pudashine et al., “Deep Learning for an Improved Prediction of  Rainfall  Retrievals  From  Commercial  Microwave  Links,” Water Resour. Res., vol. 56, no. 7, 2020, doi: https://doi.org/10.1029/2019WR026255.
[22] H. V. Habi and H. Messer, “Wet-Dry Classification Using LSTM and Commercial Microwave Links,” in 2018 IEEE 10th Sensor Array  and  Multichannel  Signal  Processing  Workshop  (SAM), 2018, pp. 149–153, doi: 10.1109/SAM.2018.8448679.
[23] F.  Beritelli,  G.  Capizzi,  G.  Lo  Sciuto,  C.  Napoli,  and  F. Scaglione,  “Rainfall  Estimation  Based  on  the  Intensity  of  the Received  Signal  in  a  LTE/4G  Mobile  Terminal  by  Using  a Probabilistic Neural Network,” IEEE Access, vol. 6, pp. 30865– 30873, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2839699.
[24] B. He, X. Liu, S. Hu, K. Song, and T. Gao, “Use of the C-Band Microwave  Link  to  Distinguish  between  Rainy  and  Dry Periods,” Adv. Meteorol., vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/3428786.
[25] R. Avanzato and F. Beritelli, “Hydrogeological risk management in smart cities: A new approach to rainfall classification based on LTE  cell  selection  parameters,”  IEEE  Access,  vol.  8,  pp. 137161–137173, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3011375.
[26] K.  Song,  X.  Liu,  M.  Zou,  D.  Zhou,  H.  Wu,  and  F.  Ji, “Experimental  Study  of  Detecting  Rainfall  Using  Microwave Links: Classification of Wet and Dry Periods,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens., vol. 13, pp. 5264–5271, 2020, doi: 10.1109/JSTARS.2020.3021555.
[27] F. D. Diba, M. A. Samad, J. Ghimire, and D. Y. Choi, “Wireless Telecommunication  Links  for  Rainfall  Monitoring:  Deep Learning  Approach  and  Experimental  Results,”  IEEE  Access, vol. 9, pp.
66769–66780, 2021,
doi:
10.1109/ACCESS.2021.3076781.
[28] J.  Polz,  C.  Chwala,  M.  Graf,  and  H.  Kunstmann,  “Rain  event detection in commercial microwave  link attenuation data using convolutional neural networks,” Atmos. Meas. Tech., vol. 13, no. 7, pp. 3835–3853, 2020, doi: 10.5194/amt-13-3835-2020.
[29] K.  Pu,  X.  Liu,  M.  Xian,  and  T.  Gao,  “Machine  Learning Classification  of  Rainfall  Types  Based  on  the  Differential Attenuation  of  Multiple  Frequency  Microwave  Links,”  IEEE Trans.  Geosci.  Remote  Sens.,  vol.  58,  no.  10,  pp.  6888–6899, 2020, doi: 10.1109/TGRS.2020.2977393.
[30] F.  Giannetti,  “Opportunistic  Rain  Rate  Estimation  from Measurements  of  Satellite  Downlink  Attenuation :  A  Survey,” Sensors, vol. 21, no. 17, 2021.
[31] E.  Adirosi  et  al.,  “Exploiting  satellite  Ka  and  Ku  links  for  the real-time  estimation  of  rain  intensity,”  in  2017  32nd  General Assembly and Scientific Symposium of the International Union of  Radio  Science  (URSI  GASS),  2017,  pp.  1–4,  doi: 10.23919/URSIGASS.2017.8105128.
[32] F. Giannetti, M. Moretti, R. Reggiannini, and A. Vaccaro, “The NEFOCAST  System  for  Detection  and  Estimation  of  Rainfall Fields by the Opportunistic Use of Broadcast Satellite Signals,”
IEEE  Aerosp.  Electron.  Syst.  Mag.,  vol.  34,  no.  6,  pp.  16–27, 2019, doi: 10.1109/MAES.2019.2916292.
[33] M.  Colli  et  al.,  “A  Field  Experiment  of  Rainfall  Intensity Estimation  Based  on  the  Analysis  of  Satellite-to-Earth Microwave  Link  Attenuation  BT  -  Applications  in  Electronics Pervading Industry, Environment and Society,” in International Conference  on  Applications  in  Electronics  Pervading  Industry, Environment and Society, 2019, pp. 137–144.
[34] H.  An,  W.  Yan,  S.  Bian,  and  S.  Ma,  “Rain  monitoring  with polarimetric  GNSS  signals:  Ground-based  experimental research,”  Remote Sens., vol. 11, no. 19, pp. 1–20, 2019, doi: 10.3390/rs11192293.
[35] E.  Adirosi  et  al.,  “Evaluation  of  Rainfall  Estimation  Derived From Commercial Interactive DVB Receivers Using Disdrometer,  Rain  Gauge,  and  Weather  Radar,”  IEEE  Trans.
Geosci. Remote Sens.,
pp. 1–14, 2020, doi: 10.1109/TGRS.2020.3041448.
[36] M.  Colli  et  al.,  “Rainfall  Fields  Monitoring  Based  on  Satellite Microwave Down-Links and Traditional Techniques in the City of Genoa,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 58, no. 9, pp. 6266–6280, 2020, doi: 10.1109/TGRS.2020.2976137.
[37] F.  Giannetti,  M.  Moretti,  R.  Reggiannini,  A.  Vaccaro,  S. Scarfone,  and  A.  Ortolani,  “On  the  Opportunistic  use  of Commercial  Ku  and  Ka  Band  Satcom Networks  for  Rain  Rate Estimation:  Potentials  and  Critical  Issues,”  in  2020  IEEE International  Conference  on  Acoustics,  Speech  and  Signal Processing  (ICASSP  2020),  2020,  pp.  9011–9015,  doi: 10.1109/ICASSP40776.2020.9053668.
[38] G.  L.  Gragnani,  M.  Colli,  E.  Tavanti,  and  D.  D.  Caviglia, “Advanced  real-time  monitoring  of  rainfall  using  commercial satellite broadcasting service: a case study,” Sensors, vol. 21, p. 691, 2021, doi: 10.3390/s21030691.
[39] Y.  Zhao,  X.  Liu,  M.  Xian,  and  T.  Gao,  “Statistical  Study  of Rainfall Inversion Using the Earth-Space Link at the Ku Band: Optimization and  Validation  for  1  Year  of  Data,”  IEEE  J.  Sel. Top.  Appl.  Earth  Obs.  Remote  Sens.,  vol.  14,  pp.  9486–9494, 2021, doi: 10.1109/JSTARS.2021.3111336.
[40] L.  Barthès  and  C.  Mallet,  “Rainfall  measurement  from  the opportunistic use of an Earth-space link in the Ku band,” Atmos. Meas.  Tech.,  vol.  6,  no.  8,  pp.  2181–2193,  2013,  doi: 10.5194/amt-6-2181-2013.
[41] A.  Gharanjik,  M.  R.  Bhavani  Shankar,  F.  Zimmer,  and  B. Ottersten,  “Centralized  Rainfall  Estimation  Using  Carrier  to Noise  of  Satellite  Communication  Links,”  IEEE  J.  Sel.  Areas Commun.,  vol.  36,  no.  5,  pp.  1065–1073,  2018,  doi: 10.1109/JSAC.2018.2832798.
[42] A.  Gharanjik,  K.  V.  Mishra,  B.  Shankar,  and  B.  Ottersten, “Learning-Based  Rainfall  Estimation  via  Communication Satellite  Links,”  2018  IEEE  Stat.  Signal  Process.  Work.  SSP 2018, pp. 115–119, 2018, doi: 10.1109/SSP.2018.8450726.
[43] K. V. Mishra, A. Gharanjik, M. R. B. Shankar, and B. Ottersten, “Deep  Learning  Framework  for  Precipitation  Retrievals  from Communication Satellites,” in 10TH EUROPEAN CONFERENCE  ON  RADAR  IN  METEOROLOGY  & HYDROLOGY, 2018, no. July.
[44] K.  V.  Mishra,  B.  S.  M.  R.,  and  B.  Ottersten,  “Deep  Rainrate Estimation  from  Highly  Attenuated  Downlink  Signals  of Ground-Based  Communications  Satellite  Terminals,”  in  2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (ICASSP  2020),  2020,  pp.  9021–9025,  doi: 10.1109/ICASSP40776.2020.9054729.
[45] M. Xian, X. Liu, M. Yin, K. Song, S. Zhao, and T. Gao, “Rainfall Monitoring Based on Machine Learning by Earth-Space Link in the Ku Band,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens., vol.
13,
pp.
3656–3668, 2020,
doi:
10.1109/JSTARS.2020.3004375.
[46] R. Avanzato and F. Beritelli, “An innovative acoustic rain gauge based  on  convolutional  neural  networks,”  Inf.,  vol.  11,  no.  4, 2020, doi: 10.3390/info11040183.