## Original Article
e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must maintain attribution to  the author(s) and the  title of the work, journal citation and DOI. Published under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 11th September 2021 Accepted 1st Febuary 2022 Published 11th April 2022
DOI: 10.35472/jsat.v6i1.702

## Evaluasi Satellite Precipitation Product (GSMaP, CHIRPS, dan IMERG) di Kabupaten Lampung Selatan
Alvin Pratama *a , Hasyim Muhammad Agiel a ,  Ade Ayu Oktaviana a
a Program Studi Sains Atmosfer dan Keplanetan, Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan 35365, Lampung, Indonesia
* Corresponding E-mail: alvin.pratama@sap.itera.ac.id
Abstract : The availability of rainfall data is an important requirement in various activities. The limitations of observational data make  the  satellit  precipitation  product  (SPPs)  as  an  alternative.  However,  the  data  must  be  verified  before  being  used. Verification methods are done by using matric statistic methods such as correlation, error and relative bias. Meanwhile, to see the ability of SPPs in detecting rainfall events, it uses a contingency table method. The purpose of this research is to evaluate the ability of SPPs against observation data. Evaluation of SPPs rainfall data is carried out based on a time scale, namely monthly, 10  daily,  and  daily.    This  research  uses  the  data  from  2018 – 2020.  On  a  monthly  and  10  daily  scale,  the  CHIRPS  data  shows excellent linearity and rain detection ability. On a daily scale, IMERG shows better linearity than GSMaP and CHIRPS in every season, with moderate to strong correlation coefficients. However, these data tend to be underestimated with a very large bias. In terms of detecting daily rain, GSMaP tends to be better than CHIRPS and IMERG on  every season based on the CSI index. However, in the dry season and transition II, the ability tends to be lower. In general, for the amount of rainfall intensity, the three SPPs data still has a fairly large error against the observation data eventhough the ability to detect rainfall is good.
Keywords: Rainfall, IMERG, GSMap, CHIRPS.
Abstrak: Ketersediaan  data  curah  hujan  merupakan  sebuah  kebutuhan  yang  penting  dalam  berbagai  kegiatan.  Adanya keterbatasan instrumen pengukur curah hujan di berbagai daerah membuat data satellite precipitation product (SPPs) menjadi sebuah alternatif. Namun, data tersebut harus diverifikasi terlebih dahulu. Metode verifikasi dilakukan dengan melihat korelasi, root mean square error (RMSE) dan relative bias. Kemampuan SPPs dalam mendeteksi kejadian hujan dilakukan dengan metode tabel kontingensi. Evaluasi data SPPs dilakukan berdasarkan skala waktu, yaitu bulanan, dasarian, dan harian. Pada skala curah hujan  bulanan  dan  dasarian,  data  CHIRPS  menunjukan  linearitas  dan  kemampuan  deteksi  hujan  yang  baik.  Namun, data  ini cenderung mengestimasi intensitas curah hujan diatas nilai observasi. Pada skala harian, IMERG menunjukan linearitas yang lebih baik dibandingkan GSMaP dan CHIRPS setiap bulannya terutama saat transisi II, dengan koefisien korelasi moderat hingga kuat. Namun, data ini cenderung menaksir intensitas curah hujan lebih rendah terhadap data observasi. Dalam hal mendeteksi hujan harian, data GSMaP cenderung lebih baik dibandingkan CHIRPS dan IMERG pada setiap bulannya berdasarkan indek CSI (bulan basah dan transisi I). Tetapi, pada bulan kering dan transisi II, kemampuannya cenderung lebih rendah. Secara umum, untuk  besaran  intensitas  curah  hujan,  ketiga  data  SPPs  masih  memiliki  eror  yang  cukup  besar  terhadap  data  pengamatan meskipun kemampuan dalam mendeteksi curah hujannya sudah baik.

## Kata Kunci
: Curah hujan, IMERG, GSMAP, CHIRPS

## Pendahuluan
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  tropis  yang memiliki  tingkat  curah  hujan  yang  tinggi  setiap tahunnya.  Ketersediaan  data  curah  hujan  yang  akurat, baik  secara  temporal  maupun  spasial  menjadi  sebuah kebutuhan yang sangat penting dalam berbagai bidang, seperti  prediksi  kondisi  cuaca  ekstrem,  klimatologi,
simulasi  hidrologi,  agrikultur,  monitoring  banjir  dan kekeringan, serta pengelolaan sumber daya air [1]. Rain gauges merupakan  sumber  utama  data  curah  hujan yang diperoleh melalui pengukuran langsung. Instrumen tersebut  memiliki  tingkat  akurasi  pengamatan  yang akurat dengan tingkat frekuensi pengamatan yang tinggi [2].  Namun,  pesebaran  alat  pengukuran  yang  tidak merata  terutama  di  daerah  terpencil  menjadi  sebuah
Open Access
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 6 (1), 2022, pp. 32-40 | 33 Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
tantangan  tersendiri,  terutama  untuk  mendapatkan cakupan spasial yang baik.
Saat  ini,  dengan  adanya  perkembangan  teknologi  yang sangat pesat dalam bidang meteorologi dan klimatologi, seperti  pengembangan  instrumen  radar, remote sensing , numerical  model ,  dan satellite  product yang mampu  melakukan  pengukuran  secara  tidak  langsung, menawarkan sebuah alternatif dalam pengukuran data curah  hujan.  Tetapi,  hasil  pengukuran  secara  tidak langsung ini perlu dilakukan kalibrasi dan validasi [3]. Hal ini disebabkan karena terdapat eror dan ketidakpastian pada  saat  menghasilkan  data  curah  hujan  tersebut, seperti  eror  pada  saat  pengambilan  sampel,  eror  yang dihasilkan  instrumen,  dan  eror  pada  algoritma  yang digunakan [1].
Beberapa tahun ini, perkembangan satellite precipitation  product (SPPs)  untuk  parameter  curah hujan  sangat  intens  dikembangkan.  Data  pengukuran tersebut  juga  dapat  diakses  dan  dimanfaatkan  oleh banyak  kalangan  untuk  berbagai  keperluan  dengan resolusi  spasial  (0,25° – 0,04°),  resolusi  temporal (bulanan hingga 30 menit), cakupan spasial (global dan regional),  dan  cakupan  temporal  (1979  hingga sekarang).  Beberapa  contoh satellite  precipitation product (SPPs)  adalah Tropical  Rainfall  Measuring Mission (TRMM), Global  Satellite  Mapping  of Precipitation (GSMaP), Global precipitation measurement – The  Integrated  Merged  Multisatellite Retrievals (GPM  IMERG), Climate Hazards  Group InfraRed  Precipitation  with  Station (CHIPRS),  dan  lain sebagainya.  Di  Indonesia,  pemanfaatan  data  satelit seperti  TRMM  untuk  berbagai  keperluan  dan  evaluasi sudah banyak dilakukan. Namun, satelit TRMM ini telah resmi berhenti beroperasi pada 8 April 2015 setelah 17 tahun melakukan pengumpulan data [2].
Evaluasi  terhadap  data  GPM  IMERG  dilakukan  di beberapa  negara.  Data  ini  memiliki  korelasi  yang  baik terhadap data pengamatan pada skala bulanan, namun memiliki korelasi yang moderat pada skala harian [4][5]. Selain  itu, di Singapura,  SPPs  ini  memiliki korelasi yang baik  saat  kejadian  monsun  barat  (1  Desember – 15 Maret)  dibandingkan  dengan  kejadian  inter-monsun  1 (16  Maret – 31  Mei),  monsun  tenggara  (1  Juni – 30 September)  dan  inter-monsun  2  (1  Oktober – 30 November)  [4].  Pengujian  data  GSMAP  di  14  kota  di Indonesia  menunjukan  korelasi  yang  baik  untuk  pola curah hujan bulanan dengan nilai antara 0,82 – 0,92 dan eror yang dihasilkan kurang dari 100 mm/bulan [6].
Di  Indonesia,  evaluasi satellite  precipitation  product (SPPs)  masih  belum  banyak  dilakukan  pengujian. Sebelumnya,  pengujian  terhadap  SPPs  lebih  banyak dilakukan  terhadap  data Tropical  Rainfall  Measuring Mission (TRMM). Namun demikian, beberapa penelitian yang  telah  dilakukan  dengan  data  GPM  IMERG  di Surabaya  menghasilkan  bahwa  akumulasi  10  harian (dasarian) dari data tersebut memiliki korelasi yang baik terutama di periode musim hujan dan musim kemarau. Tetapi,  memiliki  korelasi  yang  rendah  selama  periode transisi  dari  musim  hujan  ke  musim  kemarau  atau sebaliknya [7]. Selain itu, validasi GSMaP-MVK ( Moving Kalman  Filter )  di  beberapa  pulau  di  Indonesia menunjukan nilai koefisien korelasi yang baik di musim hujan  dengan  nilai probability  of  detection (POD)  dan false  alarm  ratio (FAR)  terbaik  terdapat  di  Pulau Kalimantan [8].
Lampung  Selatan  merupakan  salah  satu  daerah berkembang,  dimana  terdapat  banyak  pembangunan yang  dilakukan.  Selain  itu,  Lampung  Selatan  juga didominasi oleh sawah tadah hujan. Dimana kebutuhan irigiasi dan pengairan sawah sangat bergantung kepada ketersediaan  curah  hujan.  Dengan  adanya  informasi curah  hujan,  maka dapat digunakan untuk  mengurangi risiko terhadap produktivitas padi serta dapat digunakan juga  untuk  menyesuaikan  waktu tanam  [9]. Di sisi  lain, instrumen  pengukuran  curah  hujan  masih  sangat terbatas.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengevaluasi kemampuan satellite precipitation product (SPPs) seperti GSMaP, GPM IMERG dan CHIRPS. Data yang  dievaluasi  merupakan  data  curah  hujan  dari tahun 2018 – 2020. Evaluasi dilakukan berdasarkan skala waktu bulanan, dasarian, dan harian.

## Metode

## Data
Penelitian  ini  dilakukan  di  Lampung  Selatan  dan memanfaatkan  2  sumber  data  utama.  Pertama  adalah data  curah  hujan  yang  diperoleh  dari  pengukuran automatic  weather  station (AWS).  Data  selanjutnya berasal dari satellite precipitation product (SPPs), yaitu GSMaP, CHIRPS, dan GPM IMERG. Berikut adalah detail data yang digunakan dalam penelitian ini.
Data Automatic Weather Station
Data Automatic Weather Station (AWS) yang digunakan diperoleh  dari  pengukuran  yang  dilakukan  oleh  Unit
e-ISSN: 2581-0545
Evaluasi Satellite Precipitation Product (GSMaP, CHIRPS, dan IMERG) di Kabupaten Lampung Selatan
Pelaksana Teknis – Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (UPT  MKG)  ITERA.  Instrumen  terebut  berada  di  taman alat  UPT  MKG  dengan  koordinat  5°21'46,9"  LS  dan 105°18'42,2" BT. Data yang digunakan merupakan data curah  hujan  dari  bulan  Januari  2018  hingga  Desember 2020.  AWS  ini  melakukan  pengumpulan  data  dengan resolusi temporal 10 menit.

## Data GSMaP
GSMap  merupakan  salah  satu  jenis  SPPs  yang dikembangkan oleh ilmuan jepang. Awalnya, proyek ini dikembangkan  oleh Japan  Science  and  Technology Agency (JST).  Namun,  saat  ini  dilanjutkan  oleh Japan
Aerospace Exploration
Agency (JAXA). GSMaP menyediakan  data  curah  hujan  global  dari  radiometer pada  gelombang  mikro  ( microwave )  dan infrared [1]. Data  ini  memiliki  resolusi  temporal  1  jam,  resolusi spasial  0,1°  yang  mencakup  seluruh  dunia  (60°  LU sampai  60°  LS),  dan    tersedia  dari  tahun  2000  hingga sekarang  [10].  Data  GSMaP  dapat  diunduh  melalui website JAXA atau melalui tautan berikut: https://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/index.htm

## Data GPM IMERG
GPM  merupakan  generasi  terbaru  dari  SPPs.  Satelit  ini merupakan  pengembangan  dan  penerus  dari  satelit TRMM dalam rangka peningkatan kualitas pengamatan curah  hujan.  GPM  dikembangkan  oleh The  National Aeronautics  and  Space  Aministration (NASA)  dan The Japan  Aerospace  Exploration  Agency (JAXA)  serta memiliki resolusi temporal hingga 30 menit dan resolusi spasial 0,1° [2]. Data GPM memiliki beberapa tipe, yaitu early  run,  late  run ,  dan final  run .  Pada  penelitian  ini digunakan  data  IMERG final  run mengikuti  hasil penelitian yang dilakukan oleh Liu, C. Y.,  dkk, 2020 [1]. Hasilnya menunjukan bahwa data IMERG sangat efektif dalam  mendeteksi  kejadian  hujan  di  berbagai  level ketinggian,  meskipun  cenderung  melebihi  observasi ( overestimate ) pada dataran tinggi [1]. Data GPM IMERG dapat  diunduh  melalui  tautan website berikut: https://pmm.nasa.gov/data-access/downloads/gpm

## Data CHIRPS
Data  CHIRPS  dikembangkan  oleh The  United  States Geological Survey dan Climate Hazardz Group (CHG) dari University  of  California yang  didukung  oleh The  United States  Agency  for  International  Development (USAID), National  Aeronautics and Space  Administration (NASA) dan National  Oceanic  and  Atmospheric  Administration (NOAA).  Data  CHIPRS  memiliki  resolusi  spasial  0,05°; resolusi  temporal  harian,  5  harian,  10  harian  dan bulanan; memiliki cakupan secara global (50° LU sampai
50°  LS);  dan tersedia dari tahun  1981 hingga sekarang. Data  CHIRPS  merupakan  gabungan  dari  beberapa  data SPPs  yang  melakukan  pengamatan  menggunakan infrared, kemudian dikalibrasi dengan data TMPA 3B42, stasiun  permukaan  dari  berbagai  lembaga  meteorologi di  beberapa  negara  dan  data  meteorologi  dari  pihak swasta  dan  umum  seperti Global  Historical  Climate Network,  Southern  African  Science  Service  Centre  for Climate Change and Adaptive Land Management, Global Summary  of  The  Day  dan  World  Meteorological Organization’s  Global  Telecommunication  System [11]. Data  CHIRPS  bisa  diunduh  melalui  tautan  berikut: https://data.chc.ucsb.edu/products/CHIRPS- 2.0/global_daily/netcdf/p05/

## Metode
Data SPPs dibandingkan dengan data pengamatan AWS untuk  melihat  kemampuan  masing-masing  data  dalam mendeteksi curah hujan. Pengujian dilakukan berdasarkan 2 kondisi, yaitu perbedaan musim dan skala waktu.  Lampung sendiri  merupakan salah  satu  wilayah yang  tipe  curah  hujannya  sangat  dipengaruhi  oleh fenomena monsun [13]. Hal ini menyebabkan pola curah hujan  di  Lampung  memiliki  1  puncak  maksimum  saat musim  hujan;    pucak  minimum  saat  musim  kemarau; serta musim transisi dari musim hujan ke musim kering dan sebaliknya. Oleh karena itu, pada penelitian ini, akan dilihat  kemampuan  data  SPPs  pada  4  kategori  musim tersebut, yaitu musim hujan (1 Desember – 29 Februari), musim  transisi  1  (1  Maret – 30  Mei),  musim  kering  (1 Juni – 15  September)  dan  musim  transisi  2  (16 September – 30  November).  Berdasarkan  skala  waktu dibagi  menjadi  jumlah  curah  hujan  harian,  10  harian (dasarian) dan bulanan.
Evaluasi  kemampuan  GSMaP,  IMERGE  dan  CHIRPS dilakukan  menggunakan  metode  matrik  statistik. Metode ini terdiri dari parameter koefisien korelasi (r), root  mean  square  error (RMSE),  dan relative  bias (RB). Berikut  adalah  persamaan  untuk  masing-masing kategori,
𝑟 = ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅)(𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 (1)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
𝑅𝐵 = ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (3)
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
dimana:
𝑖 : data ke- 𝑖
𝑥 : data SPPs ( satellite precipitation product )
𝑦 : data stasiun AWS
𝑥̅ dan 𝑦̅ : rata-rata data 𝑥 dan 𝑦 .
Koefisien  korelasi  menyatakan  tingkat  lineritas  antara data  SPPs  dengan  data  pengamatan  lapangan  dengan nilai antara -1 sampai 1. Jika nilai korelasi yang dihasilkan positif,  maka  hubungan  antara  data  pengamatan  dan SPPs linear atau saling menguatkan, sedangkan apabila nilainya negatif, hubungan antara data pengamatan dan SPPs menjadi berkebalikan. Untuk menentukan kategori kuat,  moderat  dan  lemah  dari  koefisien  korelasi,  maka digunakan  aturan Guildford [14].  Berikut  kategori  dari koefisien korelasi ( Tabel 1 ),
Tabel 1. Kategori koefisien korelasi Guildford . Interval koefisien Hubungan 0,00 – 0,19 Tidak ada korelasi 0,20 – 0,39 Lemah 0,40 – 0,69 Sedang 0,70 – 0,89 Kuat 0,90 – 1,00 Sangat Kuat
RMSE  menggambarkan rata-rata  eror antara data SPPs dengan data pengamatan di lapangan dengan nilai dari 0  hingga ∞ .  Sedangkan relative  bias (RB)  menyatakan tingkat  deviasi  antara  data  SPPs  dengan  data pengamatan di lapangan. Nilai RB mengindikasi apakah nilai  SPPs  melebihi  nilai  observasi  ( overestimate )  atau dibawah  nilai  observasi  ( underestimate )  terhadap  data pengamatan.
Selain  itu,  untuk  mengetahui  kemampuan  SPPs  dalam mendeteksi  curah  hujan,  digunakan  metode  tabel kontingensi  ( Tabel  2 )  dan  matrik  kategori.  Matrik kategori  terdiri  dari  parameter probability  of  detection (POD), false alarm ratio (FAR); dan critical success index (CSI).
Tabel 2. Tabel Kontingensi curah hujan .
Data Pengamatan Yes No Data SPPs ( Satellite Precipitation Products ) Yes Hit (H) False Alarm (FA) No Miss (M) Correct Negative (CN)
Nilai hit menyatakan jumlah curah hujan yang terdeteksi oleh  data  SPPs  dan  data  pengamatan; false  alarm menyatakan  jumlah  curah  hujan  yang  terdeteksi  oleh data SPPs namun tidak terjadi di data pengamatan; miss menunjukan  jumlah  curah  hujan  yang  terdeteksi  oleh data pengamatan namun tidak terjadi di data SPPs; dan correct  negative menunjukan  jumlah  curah  hujan  yang tidak  terdeteksi  oleh  data  pengamatan  dan  SPPs.  Dari data  tersebut  ( Tabel  2 ),  maka  dilakukan  perhitungan nilai POD, FAR dan CSI.
𝑃𝑂𝐷  = 𝐻𝑖𝑡 𝐻𝑖𝑡  +  𝑀𝑖𝑠𝑠 (4) 𝐹𝐴𝑅  = 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝐴𝑙𝑎𝑟𝑚 𝐻𝑖𝑡  +  𝐹𝑎𝑙𝑎𝑠𝑒 𝐴𝑙𝑎𝑟𝑚 (5) 𝐶𝑆𝐼  = 𝐻𝑖𝑡 𝐻𝑖𝑡  +  𝑀𝑖𝑠𝑠 +  𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝐴𝑙𝑎𝑟𝑚 (6)
Parameter  POD  menunjukan  kemampuan  data  SPPs dalam  mendeteksi  kejadian  hujan.  FAR  menghitung seberapa  sering  SPPs  mendeteksi  hujan  yang  tidak sesuai  dengan  data  pengamatan  lapangan.  CSI menunjukan  secara  keseluruhan  kemampuan  SPPs dalam  mendeteksi kejadian hujan.  Pada  dasarnya, nilai POD,  FAR  dan  CSI  memiliki  rentang  nilai  antara  0 – 1. Suatu  data  SPPs  (CHIRPS,  GSMaP  dan  IMERG)  mampu mendeteksi  kejadian  curah  hujan  dengan  baik  apabila nilai POD dan CSI adalah 1, sedangkan untuk nilai FAR- nya  adalah  0.  Dalam  perhitungan,  jika  curah  hujan memiliki  nilai  dibawah  atau  sama  dengan  1  mm/hari, maka  dianggap  tidak  ada  hujan  dalam  perhitungan matrik di atas [15].

## Hasil dan Pembahasan

## Skala Bulanan
Data  curah  hujan  bulanan  diperoleh  dari  akumulasi curah  hujan  harian  yang  terjadi  pada  bulan  tersebut, baik  untuk  data  pengamatan  AWS  maupun  data  SPPs (IMERG, CHIRPS dan GSMaP). Pada dasarnya, data curah hujan  bulanan  dibutuhkan  dalam  pengelolaan  sumber daya  air;  studi  hidroklimatologi  untuk  penentuan kesetimbangan  air  dan  kekeringan;  dan  kebutuhan lainnya.
Berdasarkan Gambar 1 , terlihat bahwa pola curah hujan dari data pengamatan AWS maupun SPPs memiliki tipe monsunal.  Dimana  puncak  curah  hujan  terjadi  pada bulan Desember hingga Februari, dan puncak terendah
e-ISSN: 2581-0545
Evaluasi Satellite Precipitation Product (GSMaP, CHIRPS, dan IMERG) di Kabupaten Lampung Selatan
terjadi  pada  bulan  Juni  hingga  pertengahan  bulan September.  Sedangkan  bulan  Maret  hingga  Mei  dan pertengahan  September  hingga  akhir  November merupakan masa peralihan I dan II di wilayah Lampung
Selatan.  Berdasarkan  hasil  simulasi  data  curah  hujan bulanan stasiun BMKG dan data satelit TRMM 3B42RT, terlihat  juga  bahwa  Provinsi  Lampung  memiliki  pola curah hujan monsunal [13].
Gambar  1. Akumulasi  curah  hujan  bulanan  dari  data  AWS  dan  SPPs  (IMERG,  CHIRPS,  GSMaP)  dari  bulan  Januari  2018  hingga  Desember  2020.  BB menunjukan bulan basah; T1 menunjukan bulan transisi 1; BK menunjukan bulan kering; dan T2 menunjukan bulan transisi 2.
Tabel  3 menunjukan  perbandingan  kemampuan  SPPs (CHIRPS,  GSMaP  dan  IMERG)  untuk  akumulasi  curah hujan  bulanan  terhadap  data  pengamatan  AWS.  Pada dasarnya, data SPPs memiliki korelasi yang sangat kuat terhdap  data  pengamatan.  Hal  ini  ditunjukan  dengan nilai korelasi koefisien yang besar dari 0,8. Data IMERG memiliki  eror yang paling  besar  (162,4  mm/bulan)  dan underestimate terhadap data pengamatan dengan bias sebesar 75%. Sedangkan data CHIRPS menunjukan hasil yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  data  GSMaP  dan IMERG dengan eror 71,42 mm/bulan dengan bias relatif sebesar  6%.  Secara  umum,  data  CHIRPS  dan  GSMaP menunjukan  hasil  yang overestimate terhadap  data pengamatan.
Tabel  3. Perbandingan  SPPs  terhadap  data  AWS  (akumulasi  curah hujan bulanan).
No Parameter CHIRPS GSMaP IMERG 1 R 0,82 0,89 0,88 2 RMSE 71,42 98,71 162,40 3 RB 6% 16% -75% 4 POD 1,00 0,92 0,94 5 FAR 0,00 0,00 0,00 6 CSI 1,00 0,92 0,94
Dalam  mendeteksi  kejadian  curah  hujan  bulanan,  data CHIRPS menunjukan hasil yang lebih baik dibandingkan
dengan data GSMaP dan IMERG. Hal ini ditunjukan dari nilai POD dan CSI yang bernilai 1 dan FAR yang bernilai 0.  Namun  demikian,  GSMaP  dan  IMERG  juga  mampu mendeteksi  curah  hujan  bulanan  di  Lampung  Selatan dengan sangat baik (Nilai POD dan CSI > 0,9 dan FAR = 0).  Kemampuan  deteksi  yang  baik  dari  CHIRPS disebabkan  karena  adanya  pengembangan  teknologi dan  algoritma  pada  SPPs  ini.  CHIRPS  menggunakan komponen CHPclim ( Climate Hazardz group Precipitation climatology ) yang memanfaatkan berbagai data  bulanan  yang  telah  direkam  seperti  data  estimasi curah hujan dari TRMM 2B21, data estimasi curah hujan dari CMORPH, data estimasi temperatur permukaan dan data brightness temperature bulanan;  serta  juga dilakukan  validasi  dan  penggabungan  dengan  data pengamatan di permukaan [11].
Secara umum, data CHIRPS, GSMaP dan IMERG mampu mendeteksi  kejadian  curah  hujan  bulanan  dengan sangat  baik  di  wilayah  kajian.  Data  SPPs  tersebut  juga mampu mendeteksi pola kejadian hujan bulanan dengan sangat baik. Hal ini ditunjukan dengan nilai korelasi yang sangat kuat. Namun, untuk intensitas curah hujan, data SPPs  masih  memiliki  eror  yang  sangat  besar.  Hal  ini sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  di  Surabaya, Provinsi  Bali  dan  beberapa  wilayah  di  Indonesia menggunakan  data  SPPs  (CHIRPS,  GSMaP  dan  IMERG).
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 6 (1), 2022, pp. 32-40 | 37 Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Dimana data SPPs memiliki korelasi yang tinggi terhadap data  observasi  meskipun  dari  segi  besaran  atau intensitas  memiliki  eror  yang  besar  [1][7][12]. Berdasarkan  penelitian  Setyoko,  dkk  (2019)  terkait evaluasi  GSMaP,  menunjukan  bahwa  daerah  yang berada di kawasan monsunal memiliki eror curah hujan bulanan  hingga  80  mm/bulan  dengan  korelasi  hingga 0,92  [12].  Beberapa  daerah  seperti  Batam,  Bengkulu, Makasar,  Manado,  dan  Kupang  bahkan  memiliki  eror curah hujan bulanan lebih dari 100 mm/bulan [12].

## Skala Dasarian
Data curah hujan dasarian merupakan akumulasi curah hujan harian selama 10 hari. Data curah hujan dasarian sering  digunakan  dalam  bidang  pertanian,  terutama menentukan  awal  masa  tanam.  Kriteria  yang  umum digunakan  untuk  menentukan  awal  musim  tanam  padi di  Indonesia  adalah  berdasarkan  awal  musim  hujan, yaitu jika jumlah curah hujan lebih dari 50 mm dalam 3 dasarian berturut-turut [9]. Pada dasarnya, ketersediaan data  curah  hujan  SPPs  yang  akurat  dapat  membantu para petani dalam menentukan awal musim  hujan dan awal  masa  tanam.  Selain  itu,  Lampung  Selatan merupakan  daerah  yang  didominasi  oleh  sawah  tadah hujan,  dimana  pengairan  sawah  utama  berasal  dari curah  hujan.  Sehingga,  ketersediaan  data  curah  hujan yang  akurat  menjadi  sebuah  kebutuhan  yang  sangat penting.
Tabel  4. Perbandingan  SPPs  terhadap  data  AWS  (akumulasi  curah hujan dasarian).
No Parameter CHIRPS GSMaP IMERG 1 R 0,70 0,76 0,76 2 RMSE 42,47 51,55 65,54 3 RB 6% 16% -75% 4 POD 0,93 0,89 0,87 5 FAR 0,04 0,01 0,01 6 CSI 0,89 0,88 0,86
Tabel  4 menunjukan  perbandingan  kemampuan  data SPPs  (CHIRPS,  GSMaP  dan  IMERG)  terhadap  data pengamatan  AWS  untuk  akumulasi  curah  hujan  10 harian.  Dari Tabel  4 terlihat  bahwa  data  GSMaP  dan IMERG  memiliki  nilai  korelasi  yang  paling  tinggi,  yaitu 0,76  (korelasi  kuat).  Namun  demikian,  secara  umum, ketiga  data  SPPs  yang  digunakan  memiliki  pola  curah hujan  yang  kuat  terhadap  data  observasi.  Hal  ini ditunjukan  dengan  nilai  koefisien  korelasi  yang  lebih besar  dari  0,6.  Namun  demikian,  dari  sisi  eror  yang dihasilkan,  data  CHIRPS  memiliki  nilai  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  2  data  SPPs  lainnya.  Eror  yang
dihasilkan data CHIRPS berkisar 42,37 mm/bulan dengan bias  sekitar  6%.  Sedangkan  IMERG  menghasilkan  eror yang terbesar dengan nilai 65,54 mm/bulan dengan bias sebesar  75%.  Untuk  kasus  curah  hujan  dasarian diperoleh  bahwa  data  dari  CHIRPS  dan  GSMaP cenderung mengalami overestimate , sedangkan IMERG cenderung mengalami underestimate .
Dari Tabel  4 juga  menunjukan  bahwa  data  CHIRPS, GSMaP  dan  IMERG  mampu  mendeteksi  curah  hujan dasarian dengan sangat baik. Hal ini ditunjukan dengan nilai parameter POD dan CSI yang berkisar antara 0,85 – 0,93.  Nilai  FAR  dari  ketiga  SPPs  juga  menunjukan  nilai yang sangat kecil, yaitu 0,01 untuk GSMaP dan IMERG; dan  0,04  untuk  CHIRPS.  Secara  umum,  data  CHIRPS menunjukan  nilai  yang  lebih  baik  dalam  mendeteksi curah hujan dasarian jika dibandingkan dengan GSMaP dan IMERG.

## Skala Harian
Evaluasi data curah hujan harian dilakukan berdasarkan 4 musim, yaitu musim basah, musim kering dan musim transisi I dan II. Pada dasarnya, data curah hujan harian sangat  diperlukan  untuk  berbagai  kegiatan  seperti perencanaan  teknik,  irigasi,  pembangunan  bendungan, pengelolaan sistem drainase, dan sebagainya. Gambar 2 merupakan  hasil  verifikasi  data  SPPs  terhadap  data pengamatan pada 4 musim tersebut.
Dari Gambar 2 terlihat bahwa data IMERG memiliki nilai korelasi paling tinggi terhadap data pengamatan harian dibandingkan  dengan  data  CHIRPS  dan  GSMaP.  Data IMERG  memiliki  korelasi  tertinggi  pada  bulan  kering dengan  nilai  0,74  (korelasi  kuat)  dan  korelasi  terendah terjadi  pada  bulan  basah  dengan  nilai  0,49  (korelasi sedang).  Namun  demikian,  data  IMERG  cenderung memiliki  nilai  yang underestimate untuk  bulan  basah, kering, transisi I dan transisi II, serta memiliki indek bias paling  besar  jika  dibandingkan  dengan  data  CHIRPS maupun  GSMaP,  yaitu  sekitar  73 – 79%.  Disisi  lain,  data CHIRPS memiliki korelasi yang paling rendah dibandingkan  dengan  GSMaP  dan  IMERG,  yaitu  sekitar 0,35 – 0,39  (korelasi  lemah).  Namun,  nilai  bias  yang dihasilkan relatif lebih baik, terutama pada bulan basah, kering  dan  transisi  I.  Data  CHIRPS  memiliki  nilai  yang overestimate pada  bulan  basah  dan  transisi  II  serta underestimate pada  bulan  transisi  I  dan  bulan  kering. Untuk  data  GSMaP,  cenderung  berada  diantara  data CHIRPS  dan  IMERG  pada  sebagian  besar  parameter disetiap  bulannya.  Nilai  korelasi  dari  data  GSMaP memiliki  kategori  sedang,  yaitu  berada  disekitar  0,5.
e-ISSN: 2581-0545
Evaluasi Satellite Precipitation Product (GSMaP, CHIRPS, dan IMERG) di Kabupaten Lampung Selatan
Korelasi  tertinggi  terjadi  pada  bulan  transisi  I  dengan nilai 0,6 (korelasi kuat) dan terendah pada bulan transisi II dengan nilai 0,48 (korelasi sedang). Data GSMaP untuk
curah  hujan  harian  memiliki  nilai  yang  cenderung overestimate terutama  pada  bulan  basah;  transisi  I; transisi II; dan underestimate pada bulan kering.
Data CHIRPS Data GSMaP Data IMERG
M us im B as ah Trans is i I
M us im K e ri ng Trans is i II
Gambar 2. Hasil scatter plot data observasi dan SPPs (CHIRPS, GSMaP dan IMERG) pada musim basah, musim kering, transisi I dan transisi II dari Januari 2018 hingga Desember 2020.
Namun  demikian,  dari  ketiga  data  SPPs  yang  disajikan, eror  yang  dihasilkan  masih  relatif  tinggi  untuk  setiap bulannya. Eror tertinggi terjadi pada bulan basah dengan nilai 20,7 mm/hari dari data GSMaP dan paling rendah terjadi pada bulan transisi II dengan nilai 6,45 mm/hari dari data IMERG. Hal ini menunjukan bahwa data SPPs memiliki  keterbatasan  dalam  menentukan  intensitas
curah hujan harian di wilayah kajian. Keterbatasan data SPPs  dalam  menentukan  intensitas  curah  hujan  harian saat bulan basah dan kering juga terdeteksi di beberapa wilayah di Indonesia, seperti Surabaya Provinsi Bali dan beberapa wilayah di Indonesia dan beberapa wilayah di Indoensia [1][5]. Di Provinsi Bali, eror curah hujan harian data  IMERG pada saat bulan basah  mencapai  37% dan
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 6 (1), 2022, pp. 32-40 | 39 Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
bulan kering mencapai 64% dengan korelasi sekitar 0,80 saat bulan basah [5].
Gambar  3 menunjukan  kemampuan  data  CHIRPS, GSMaP  dan  IMERG  dalam  mendeteksi  kejadian  hujan. Pada bulan basah dan transisi I, disaat intensitas curah hujan  cukup  tinggi  (bulan  basah),  rata-rata  ketiga  data SPPs  mampu  mendeteksi  kejadian  hujan  dengan  baik. Hal ini ditunjukan dengan nilai POD yang berada diantara 0,7 – 0,88  dengan  nilai  parameter  FAR  yang  cenderung rendah,  yaitu  diantara  0,19 – 0,45.  Nilai  POD  tertinggi diperoleh  dari  data  CHIRPS  pada  bulan  basah  dengan nilai 0,86 dan 0,85 pada transisi I. Namun, berdasarkan critical succcess index (CSI), dengan mempertimbangkan jumlah HIT, FA dan MISS, data IMERG menunjukan hasil yang  terbaik  dibandingkan  dengan  data  CHIRPS  dan GSMaP.  Nilai  CSI  data  IMERG  adalah  0,61  pada  bulan basah  dan  0,59  pada  transisi  I.  Kemampuan  IMERG dalam  mendeteksi  curah  hujan  disebabkan  karena IMERG  dilengkapi  dengan  instrument GPM  microwave imager (GMI)  yang  mampu  menangkap  kejadian  curah hujan  harian  dengan  intensitas  rendah  [4].  Selain  itu, kemampuan  yang  baik  dari  data  IMERG  disebabkan karena  adanya  perbaikan  resolusi  baik  secara  spasial maupun temporal.
Gambar  3. Perbandingan  POD,  FAR  dan  CSI  untuk  setiap  SPPs  pada bulan yang berbeda.
Hal  yang  berbeda  terlihat  saat  intensitas  curah  hujan mulai berkurang, yaitu saat musim kering dan transisi II. Rata-rata kemampuan data CHIRPS, GSMaP dan IMERG dalam  mendeteksi  curah  hujan  mengalami  penurunan. Berdasarkan  indek  POD,  nilai  untuk  ketiga  data  SPPs berada pada rentang 0,43 – 0,62, dengan nilai FAR yang relatif  moderat,  yaitu  berada  pada  interval  0,21 – 0,62. Nilai  POD  tertinggi  diperoleh  dari  data  GSMaP  pada bulan basah dan transisi II dengan secara berturut-turut adalah  0,59  dan  0,62.  Namun,  secara  keseluruhan dengan  mempertimbangkan  jumlah  HIT,  FA  dan  MISS kejadian hujan harian, data CHIRPS, GSMaP dan IMERG
masih memiliki nilai CSI yang relatif rendah, yaitu pada rentang  0,4 – 0,47.  Nilai  CSI  tertinggi  pada  bulan  kering diperoleh dari data IMERG dan pada transisi II diperoleh dari  data  GSMaP.  Hal  ini  menunjukan  bahwa kemampuan  data  SPPs  dalam  mendeteksi  intensitas curah hujan harian di Lampung Selatan masih memiliki keterbatasan.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  analisis  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut.
1. Pada  skala  curah  hujan  bulanan,  ketiga  data  SPPs mampu mendeteksi curah hujan dengan baik. Data SPPs  terbaik  ditunjukan  oleh  data  CHIRPS.  Data CHIRPS memiliki linearitas yang baik terhadap data pengamatan  AWS  dan  kemampuan  mendeteksi hujan bulanan yang sangat baik. Namun demikian, data  CHIRPS  masih  menghasilkan  nilai  yang overestimate terhadap  data  pengamatan  AWS dengan bias sebesar 6%. Selain itu, saat skala curah hujan  dasarian,  kemampuan  ketiga  data  SPPs memiliki nilai yang tidak jauh berbeda dengan hasil curah hujan bulanan. Ketiga data tersebut memiliki linearitas yang baik terhadap data pengamatan dan kemampuan deteksi curah hujan yang tinggi. Pada tahap  ini,  data  CHIRPS  masih  memiliki  nilai parameter  yang  baik  dibandingkan  dengan  data GSMaP dan IMERG meskipun nilainya masih sedikit overestimate dengan bias sebesar 6%.
2. Pada  skala  curah  hujan  harian,  kemampuan  data SPPs  dilihat  berdasarkan  4  musim,  yaitu  musim basah,  transisi  I,  musim  kering,  dan  transisi  II. Secara  umum,  data  IMERG  memiliki  korelasi  yang moderat hingga sangat baik pada setiap bulannya. Dengan korelasi tertinggi terjadi pada bulan kering. Namun,  data  tersebut  cenderung  memiliki  nilai yang underestimate dengan bias yang relatif besar. Selain  itu,  dalam  hal  mendeteksi  kejadian  hujan harian,  data  GSMaP  cenderung  memiliki  nilai parameter  POD,  FAR  dan  CSI  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  CHIRPS  dan  GSMaP  pada setiap bulannya. Nilai tertinggi  parameter  CSI dari data GSMaP terjadi pada bulan basah dan transisi I dengan  nilai  0,6.  Namun,  pada  bulan  kering  dan transisi  II  cenderung  mengalami  penurunan,  yaitu dengan  nilai  CSI secara  berturut-turut adalah 0,46 dan 0,41.
e-ISSN: 2581-0545
Evaluasi Satellite Precipitation Product (GSMaP, CHIRPS, dan IMERG) di Kabupaten Lampung Selatan
3. Secara  umum,  data  CHIRPS,  GSMaP  dan  IMERG memiliki eror yang cukup besar dalam mendeteksi intensitas  curah  hujan  yang  terjadi,  baik  dalam skala bulanan, dasarian dan harian (setiap musim).

## Konflik Kepentingan
Tidak ada konflik untuk dideklarasikan.

## Daftar Pustaka
[1] Liu, C.Y., Aryastana, P., Liu, G.R. dan Huang, W.R. "Assessment of satellite  precipitation  product  estimates  over  Bali  Island." Atmospheric Research 244 (2020): 105032.
[2] Zhou,  Z.,  Guo,  B.,  Xing,  W.,  Zhou,  J.,  Xu,  F.  dan  Xu,  Y. "Comprehensive  evaluation  of  latest  GPM  era  IMERG  and GSMaP  precipitation  products  over  mainland  China." Atmospheric Research 246 (2020): 105132.
[3] Salio, P., Hobouchian, M.P., Skabar, Y.G., dan Vila, D. "Evaluation of high-resolution satellite precipitation estimates over southern South America using a dense rain gauge network." Atmospheric Research 163 (2015): 146-161.
[4] Tan,  M.  L.,  dan  Duan,  Z.  "Assessment  of  GPM  and  TRMM precipitation  products  over  Singapore."  Remote  Sensing  9.7 (2017): 720.
[5] Yuda, I.W.A., Prasetia, R., As-syakur, A.R., Osawa, T. dan Nagai, M.  "An  assessment  of  IMERG  rainfall  products  over  Bali  at multiple  time  scale."  E3s  web  of  conferences.  Vol.  153.  EDP Sciences, 2020.
[6] Setiyoko, A., Osawa, T., dan Nuarsa, I. W. "Evaluation of GSMaP Precipitation Estimates Over Indonesia." Int. J. Environ. Geosci.| Vol 3.1 (2019): 26-43.
[7] Azka, M. A., Sugianto, P. A., Silitonga, A. K., dan Nugraheni, I. R. "Uji akurasi produk estimasi curah hujan Satelit GPM IMERG di Surabaya, Indonesia." Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca 19, no. 2 (2018): 83-88
[8] Fatkhuroyan,  F.,  Wati,  T.,  Sukmana,  A.,  dan  Kurniawan,  R. "Validation of Satellite Daily Rainfall Estimates Over Indonesia." Forum Geografi. Vol. 32. No. 2. 2018.
[9] Surmaini,  E.,  dan  Syahbuddin,  H.  "Kriteria  awal  musim  tanam: Tinjauan  prediksi  waktu  tanam  padi  di  Indonesia."  Jurnal Penelitian dan Pengembangan Pertanian 35.2 (2016): 47-56.
[10] Kubota, T., Shige, S., Hashizume, H., Aonashi, K., Takahashi, N., Seto,  S.,  dan  Okamoto,  K.  I.  "Global  precipitation  map  using satellite-borne  microwave  radiometers  by  the  GSMaP  project: Production and validation." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 45.7 (2007): 2259-2275.
[11] Funk,  C.,  Peterson,  P.,  Landsfeld,  M.,  Pedreros,  D.,  Verdin,  J., Shukla,  S.,  Husak,  G.,  Rowland,  J.,  Harrison,  L.,  Hoell,  A.  dan Michaelsen,  J. "The  climate hazards  infrared  precipitation  with stations — a  new  environmental  record  for  monitoring extremes." Scientific data 2.1 (2015): 1-21.
[12] Setiyoko, A., Osawa, T.  dan Nuarsa, I.W. "Evaluation of GSMaP Precipitation Estimates Over Indonesia." Int. J. Environ. Geosci.| Vol 3.1 (2019): 26-43.
[13] Mamenun, M., Pawitan, H., dan Sopaheluwakan, A. "Validasi dan koreksi  data  satelit  trmm  pada  tiga  pola  hujan  di  indonesia." Jurnal Meteorologi dan Geofisika 15.1 (2014).
[14] Guilford,  Joy  Paul.  "Fundamental  statistics  in  psychology  and education." (1973).
[15] Mantas, V.M., Liu, Z., Caro, C. dan Pereira, A.J.S.C. "Validation of TRMM multi-satellite precipitation analysis (TMPA) products in the  Peruvian  Andes."  Atmospheric  Research  163  (2015):  132- 145.