Journal of Natural Resources and Environmental Management 11 (1): 49-56. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.11.1.49-56
E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl

## Pengaruh koreksi bias dan metode ensemble pada data curah hujan dari empat model luaran Regional Climate Model (RCM) CORDEX-SEA di Sumatera
Effect of bias correction and ensemble method on rainfall data from four output regional climate model (RCM) CORDEX-SEA over Sumatera
Irza Arnita Nur ab , Rahmat Hidayat c , Arnida Lailatul Latifah d , Misnawati e
a Program Studi Klimatologi Terapan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia [+62 85290864004]
b Pusat Penelitian Lingkungan Hidup, Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia
c Departemen Geofisika dan Meteorologi, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia
d Research Center for Informatics, LIPI, Cibinong Bogor, Indonesia
e Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi Indonesia, Kementerian Pertanian, Bogor, Indonesia
Article Info: Received: 06 - 01 - 2021 Accepted: 08 - 03 - 2021

## Keywords:
Bias correction, CHIRPS, CORDEX-SEA, rainfall

## Corresponding Author:
Irza Arnita Nur Program Studi Klimatologi Terapan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor; Tel. +6285290864004 Email: irzaarnitanur@gmail.com
Abstract . Drought  is  a  natural  disaster  that  occurs  slowly  and  lasts  longer until  the  wet  season  occurred.  Drought  occurs  in  an  expected  time  so  that preparations  and  preparedness  can  be  made  in  dealing  with  drought disasters.  Therefore,  we  need  an  overview  of  future  drought  events  (or projections). In this study, Standardized Precipitation Index (SPI) was used as a drought index. The occurrence of drought is closely related to weather factors and occurs repeatedly. Time-series weather data is needed to know the time-series  weather  conditions.  Problems  with data  that  often  occur  can be overcome  by  anumerical  climate  modeling,  which  is  currently  widely  used. Regional Climate Model (RCM) is a climate model that can be used to build long-term  climate  data,  both  time-series  and  projection  data.  The  results showed  RCM  model  data  required  bias  correction  to  reduce  bias  in  the CORDEX-SEA RCM model data. RCM rainfall models before correction were still biased. Thus, bias correction is needed to reduce bias in models’ data. The  results  showed  ensemble  model  correction  value  is  the  closest  to  the CHIRPS  observation  rainfall  pattern  with  r=  0.97.  The  average  annual rainfall  during  2000-2005  showed  an  ensemble  model  is  the  closest  to  the CHIRPS observation with a range of 2500-3000 mm/year.
How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Nur IA, Hidayat R, Latifah AL, Misnawati. 2021. Perbandingan curah hujan sebelum dan sesudah dikoreksi bias menggunakan empat model luaran reginoal climate model (RCM) CORDEX-SEA di Pulau Sumatera. JPSL 11 (1): 49-56. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.11.1.49-56.

## PENDAHULUAN
Perubahan iklim akan mengakibatkan peningkatkan kejadian ekstrem, seperti perubahan intensitas curah hujan.  Seperti  curah  hujan  ekstrem,  suhu  udara  ekstrem,  intensitas  badai  dan  tornado,  serta  perubahan percepatan  siklus  hidrologi  di  permukaan  bumi  yang  ditandai  dengan  meningkatnya  frekuensi  bencana (Handoko, 2020). Salah satu bencana yang sering terjadi di Indonesia adalah terjadinya curah hujan ekstrem yaitu  ekstrem  basah  maupun  ekstrem  kering.  Kejadian  curah  hujan  ekstrem  kering  atau  kekeringan  sangat
berpengaruh dalam berbagai sektor, seperti sektor pertanian, kehutanan, perkebunan, dan lingkungan. Pulau Sumatera merupakan pulau yang sangat merasakan dampak dari kejadian curah hujan ekstrem, karena Pulau Sumatera memiliki semua sektor tersebut.
Peristiwa terjadinya kekeringan merupakan bencana alam yang erat kaitannya dengan faktor cuaca dan terjadi secara berulang. Oleh karena itu, diperlukan data cuaca yang cukup panjang untuk mengetahui history keadaan  cuaca  sebelumnya.  Jenis  unsur  iklim  yang  diamati  dan  periode  pengamatan  pun  masih  terbatas. Probelematika kelengkapan data iklim di Indonesia masih sulit untuk diperoleh, baik dari kelengkapan panjang data mapupun dari lokasi yang diinginkan.
Permasalahan mengenai data yang sering terjadi dapat diatasi dengan pemodelan iklim numerik yang saat ini sudah banyak digunakan. Global Climate Model (GCM) adalah model iklim yang dapat digunakan untuk membangun  data  iklim  jangka  panjang  baik  data  history  maupun  proyeksi  (Wigena,  2006).  Informasi  data iklim historis dan proyeksi yang memiliki skala spasial dan temporal tinggi diperlukan dalam kajian iklim pada skala regional yaitu pada cakupan wilayah Pulau Sumatera. Namun GCM memiliki kekurangan yaitu masih berskala global dengan hasil luaran yang juga memiliki resolusi spasial yang kasar (100-250) km skala spasial dan bila digunakan untuk kajian pada skala regional tidak memadai (Salathe Jr., 2003). Sulitnya mendapatkan informasi  skala  lokal  atau  regional  tersebut  sekarang  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  model  iklim regional  ( Regional  Climate  Models /RCM)  dengan  melakukan  pendekatan downscaling statistik  maupun dinamik untuk memperoleh informasi iklim dengan resolusi tinggi dan lebih detail.
Output dari simulasi RCM biasanya masih memiliki bias dan dapat memberikan informasi yang berbeda baik  secara  temporal  juga  spasial  dibandingkan  menggunakan  data  observasi  (Christensen et  al., 2008; Teutschbein  dan  Siebert,  2010;  Varis et  al., 2004). Penelitian  ini  mengadopsi  metode  yang  digunakan  oleh Piani et al. (2010). Secara spesifik, metode Piani et al. (2010) digunakan untuk memperbaiki distribusi data luaran model, sehingga mendekati distribusi data observasi.
Tujuan Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan data model luaran RCM CORDEX-SEA sebelum dan sesudah dikoreksi bias dengan data observasi di Pulau Sumatera dengan baseline tahun 2000-2005.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  luaran  data  model  luaran  RCM  CORDEX-SEA  yang diperoleh  dari  LIPI  Cibinong  Bogor  yang  bekerjasama  dengan  BMKG.  Penelitian  dilakukan  dari  bulan September 2019 sampai Agustus 2020. Wilayah kajian penelitian yang dilakukan yaitu Pulau Sumatera dengan tahun SPI historis yaitu dari tahun 2000-2005.

## Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  curah  hujan  curah  hujan  harian  CHIRPS  tahun 2000-2005 yang diunduh dari
IRI Data
Library dengan alamat website http://iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.UCSB/.CHIRPS/  atau  data  juga  dapat  di  unduh  langsung  dari website http://chg.geog.ucsb.edu/data/chirps/, data hujan bulanan model RCM. Penelitian ini menggunakan 4 model  RCM,  yaitu  CSIRO-MK3-6-0,  GFDL-ESM2M,  IPSL-CM5A-LR  dan  MPI-ESM-MR,  dan ensemble model yaitu rata-rata dari keempat model. Data model CORDEX-SEA didapatkan dari LIPI yang berkerjasama dengan BMKG dengan resolusi masing-masing 0.250 x 0.250. Tabel 1 merupakan berbagai jenis data luaran model RCM CORDEX-SEA serta tahun yang digunakan untuk diteliti dalam penelitian. Sedangkan, alat yang digunakan dalam penelitian yaitu meliputi beberapa software seperti Matlab, Bitvise, ArcGIS, dan Ms. Office.
Tabel 1 Data model luaran RCM CORDEX-SEA dan tahun baseline
serta tahun skenario RCP (Perez et al. , 2014) No Model Institusi Resolusi Atmosfer (Lat x lon), Layer Baseline 1. CSIRO MK3.6 CSIRO Atmospheric Research (Australia) 1.9 o x 1.9 o , L18 2000-2005 2. GFDL-ESM2M Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (USA) 2 o x 2.5 o , L24 2000-2005 3. IPSL-CM5A-LR Institut Pierre Simon Laplace (Perancis) 2.5 o x 3.75 o , L24 2000-2005 4. MPI-ESM-LR Max Planck Institute for Meteorology (Jerman) 1.9 o x 1.9 o , L31 2000-2005

## Metode Analisis Data

## Koreksi Bias Curah Hujan Observasi dan RCM Model
Koreksi data curah hujan dilakukan dengan metode distribution mapping atau metode piani. Koreksi bias metode distribution mapping merupakan salah satu cara mengoreksi data dengan pendekatan koreksi terhadap distribusi  data  (Piani et  al., 2010).  Metode  koreksi  distribusi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  yang  mengidentifikasi  jenis  distribusi  peluang  curah  hujan  observasi  dan  curah  hujan  model,  curah hujan model dalam penelitian ini adalah curah hujan model luaran CORDEX-SEA. Bentuk distribusi peluang curah  hujan  pada  dasarnya  mengikuti  distribusi  gamma  sebagai  bentuk  distribusi  yang  cocok  untuk  kajian klimatologi curah hujan. Oleh karena itu, dalam penelitian ini curah hujan observasi yaitu curah hujan CHIRPS dan curah hujan model luaran RCM CORDEX-SEA diasumsikan mengikuti distribusi gamma, maka langkah pertama  koreksi  bias  metode  ini  adalah  menghitung  fungsi  kepadatan  peluang  ( Probability  Distribution Function (PDF))  curah  hujan  observasi  dan  CHIRPS  berdasarkan  distribusi  gamma  dengan  menggunakan persamaan berikut:
𝑝𝑑𝑓 (𝑥) = 𝑒 (− 𝑥 𝑏) 𝑥 𝑎−1 𝛤(𝑎)𝑏 𝑎
Dimana: x = curah hujan harian rata-rata (mm) a = parameter bentuk sebaran gamma b = parameter skala sebaran gamma Γ = fungsi gamma
PDF  curah  hujan  observasi  dan  model  RCM  dihitung  per  bulan  dengan  memisahkan  dan  menyusun kembali curah hujan harian tahun 2000-2005 berdasarkan bulan, sehingga diperoleh series data sebanyak 12 bulan untuk setiap grid curah hujan.
Langkah  kedua  yaitu  membuat  hubungan  fungsi  transfer  distribusi  kumulatif  gamma  ( Inverse  Gamma Cumulative Distribution Functions (CDFs)) masing-masing bulan antara data curah hujan observasi CHIRPS dengan data curah hujan model luaran RCM CORDEX-SEA.
𝑐𝑑𝑓 (𝑥) =   ∫ 𝑒 (− 𝑥 𝑏) 𝑥 ′(𝑘−1) 𝛤(𝑘)𝜃 𝑘 𝑑𝑥 ′ + 𝑐𝑑𝑓(0) 𝑥 0
Langkah ketiga adalah menentukan fungi transfer y=f(x) yang dapat berupa persamaan regresi linear atau polinomial untuk mengoreksi data curah hujan RCM model luaran CORDEX-SEA. Simulasi yang dilakukan oleh  Jadmiko et  al., (2017)  menunjukkan  bahwa  persamaan  regresi  yang  menghasilkan  curah  hujan  model terkoreksi paling mendekati curah hujan observasi adalah persamaan regresi polinomial orde 3 dengan nilai intersep pada titik (0.0) dengan bentuk persamaan sebagai berikut:
𝑦 = 𝑎 0 + 𝑎 1 𝑥 + 𝑎 2 𝑥 2 + 𝑎 3 𝑥 3
Setelah  jenis  fungsi  transfer  ditentukan  untuk  masing-masing  bulan  (Januari-Desember),  maka  fungsi transfer  tersebut  digunakan  sebagai  faktor  koreksi  untuk  mengoreksi  data  bulanan  model  RCM  dengan memasukkan data bulanan curah hujan model luaran RCM CORDEX-SEA yang belum terkoreksi (x) ke dalam persamaan fungsi transfer tersebut sesuai dengan bulan masing-masing sehingga diperoleh model luaran RCM CORDEX-SEA terkoreksi (y) bulanan untuk semua grid .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Koreksi Bias Curah Hujan CHIRPS dengan RCM model CORDEX-SEA
Metode distribution mapping digunakan karena metode koreksi ini memperbaiki distribusi data yang ada. Koreksi bias dilakukan yakni mengoreksi data model luaran RCM CORDEX-SEA dengan data CHIRPS. Data CHIRPS  merupakan  data  curah  hujan  harian,  bulanan,  bahkan  tahunan  berbasis grid yang  menggabungkan data pos hujan dan data satelit. Luaran CHIRPS yang berupa grid menjadikan CHIRPS lebih masuk akal untuk digunakan sebagai input pada analisis yang membutuhkan data curah hujan (Funk et al., 2015; Yanto et al., 2017; Thomson et al., 2017). Dari berbagai  hasil penelitian yang menunjukkan kehandalan CHIRPS dalam melengkapi  ataupun  menggantikan  data  observasi  yang  kosong,  maka  dalam  penelitian  ini  CHIRPS  juga digunakan sebagai substitusi data observasi di daerah penelitian.
Gambar 1 Perbandingan data historis curah hujan bulanan model luaran RCM CORDEX-SEA dengan data CHIRPS, (a) sebelum di koreksi bias, (b) sesudah dikoreksi bias
Gambar 1 menunjukkan time series curah hujan bulanan historis dari tahun 2000-2005 di Pulau Sumatera. Gambar  1(a)  menunjukkan  rentang  garis  tiap  model  tidak  mengikuti  pola  dari  curah  hujan  observasi  yaitu curah hujan CHIRPS (warna hitam) dan model ensemble (warna merah garis putus-putus). Time series model RCM CORDEX-SEA yang berada di atas garis hitam menunjukkan nilai curah hujan overestimate , sedangkan yang berada di bawah garis hitam berarti underestimate dari nilai curah hujan observasi.
Gambar 1(b) menunjukkan perbedaan yaitu nilai curah hujan model yang telah dilakukan koreksi bias. Rentang  nilai  antar  model  tidak  terlalu  berbeda  jauh.  Curah  hujan  RCM  model  lebih  mengikuti time  series curah hujan observasi dan time series . Time series nilai ensamble model teroreksi merupakan time series yang paling  mengikuti  pola  curah  hujan  observasi  daripada  model  RCM  lain. Ensemble model  menunjukkan performa  yang  lebih  baik  dari  pada  masing-masing  model.  Nilai ensemble RCM  setelah  dikoreksi menunjukkan nilai yang lebih sedikit underestimate dan overestimate karena data sudah terkoreksi.
Tabel 2 Perbandingan hasil analisis statistik hubungan antara curah hujan model luaran RCM CORDEX- SEA dan ensemble model dengan curah hujan observasi (CHIRPS) sebelum dan sesudah terkoreksi di wilayah Pulau Sumatera berdasarkan koefisien korelasi dan pvalue Tahun Model RCM Sebelum dikoreksi bias Setelah dikoreksi bias R 2 r pvalue R 2 r pvalue 2000-2005 CSIRO 0.89 0.94 0.00 0.93 0.96 0.00 2000-2005 GFDL 0.87 0.93 0.00 0.92 0.95 0.00 2000-2005 IPSL 0.91 0.95 0.00 0.92 0.95 0.00 2000-2005 MPI 0.88 0.93 0.00 0.91 0.95 0.00 2000-2005 ensemble 0.94 0.96 0.00 0.95 0.97 0.00
Nilai mengenai koefisien korelasi (r) dan pvalue dilihat dari sebelum dikoreksi ditunjukkan oleh Tabel 2. Nilai curah hujan luaran RCM CORDEX-SEA setelah dilakukan koreksi bias mengalami peningkatan nilai r, dari pada sebelum dilakukan koreksi bias. Nilai koefisioen korelasi model CSIRO sebelum koreksi yaitu 0.94 setelah  koreksi  0.96,  nilai  r  GFDL  sebelum  dikoreksi  yaitu  0.93  setelah  dikoreksi  yaitu  0.95,  nilai  r  IPSL sebelum dikoreksi yaitu 0.91 setelah dikoreksi yaitu 0.92, dan nilai r MPI sebelum dikoreksi yaitu 0.88 setelah dikoreksi yaitu 0.91. Hal ini menunjukkan nilai curah hujan setelah dikoreksi nilai r meningkat dan nilainya diatas 0.9 semua. Nilai ensamble rata-rata dari keempat model tersebut mengalami kenaikan  nilai r. Nilai r sebelum dikoreksi yaitu 0.94 meningkat menjadi 0.97. Dari keempat model di atas untuk model RCM nilai r yang paling besar antara curah hujan CHIRPS vs curah hujan model, yaitu model RCM CSIRO sebesar 0.96. Sedangkan nilai ensamble menunjukkan nilai r yang paling besar daripada keempat model RCM lainnya yaitu 0.97. Nilai r yang besarnya mendekati 1 menunjukkan adanya hubungan yang erat antara curah hujan model RCM ataupun ensemble dengan curah hujan CHIRPS, sehingga curah hujan CHIRPS yang paling memiliki hubungan  erat  dengan ensemble model.  Hal  ini  menunjukkan  performa  yang  memiliki  kaitan  paling  erat dengan data observasi daripada model RCM lainnya.  Nilai pvalue yang diperoleh pun semua sama sebelum dan  sesudah  model  dikoreksi,  yaitu  bernilai  0.  Nilai  α=  0.05  sehingga  nilai  p value (0.00)<α(0.05)  hal  ini menunjukkan bahwa data model dan observasi CHIRPS memiliki hubungan yang signifikan serta berpengaruh satu dengan yang lainnya.
Pulau Sumatera merupakan wilayah dengan dua tipe curah hujan yaitu tipe curah hujan monsoonal dan curah hujan ekuatorial sesuai penelitian yang dilakukan Aldrian et al. (2003). Pola curah hujan sebelum dan sesudah  dikoreksi  bias  menunjukkan  nilai  curah  hujan  model  luaran  RCM  CORDEX-SEA  seperti  pada Gambar 2. Pola curah hujan setelah dikoreksi terlihat berbeda, dimana pola curah hujan monsoonal (Gambar 2a) bersifat unimodial (satu puncak musim hujan). Bulan Februari, Maret dan April termasuk bulan kering, sedangkan  bulan  September,  Oktober  dan  November  merupakan  bulan  basah  dan  enam  bulan  sisanya merupakan  periode  peralihan  atau  pancaroba.  Hermawan  (2010)  menyebutkan  bahwa  tiga  bulan  peralihan musim kemarau ke musim hujan dan tiga bulan peralihan musim hujan ke musim kemarau. Pola curah hujan
ekuatorial terlihat pada Gambar  2b yaitu dengan membentuk 2 puncak musim penghujan dalam satu tahun. Tipe curah hujan dengan bentuk bimodial (dua puncak hujan) dimana ada 2 puncak penghujan yang terjadi yaitu bulan April dan Desember. Selain dilihat dari hubungan antara curah hujan model dan observasi, perlu dilihat juga curah hujan dari segi pola spasialnya.
(a)
(b)
Gambar 2 Pola curah hujan rata-rata bulanan di Pulau Sumatera, (a) wilayah di Pulau Sumatera dengan pola curah hujan monsoonal (b) wilayah di Pulau Sumatera dengan pola curah hujan ekuatorial
Gambar 3 Perbandingan curah hujan spasial sebelum dan setelah data dikoreksi bias antara data observasi dan model luaran RCM CORDEX-SEA, (a) data observasi yaitu CHIRPS. Data curah hujan yang belum dikoreksi: (b) CSIRO, (c) IPSL, (d) GFDL, (e) MPI, (f) ensemble model. Data curah hujan setelah dikoreksi bias: (f) CSIRO, (g) IPSL, (h) GFDL, (i) MPI, (k) ensemble model
Gambar 3 menunjukkan pola spasial dan besarnya curah hujan  tahunan dari CHIRPS sebelum dilakukan koreksi (Gambar 3b-3f) memiliki perbedaan dengan pola spasial dari curah hujan observasi CHIRPS (Gambar 6a).  Koreksi  bias  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  gambar  pola  spasial  curah  hujan  rata-rata  tahunan (Gambar 3g-3k) menunjukkan besarnya nilai curah hujan antara curah hujan observasi dengan model terdapat kemiripan. Gambar 6b-6e nilai curah hujan model luaran RCM CORDEX-SEA, masih terlihat banyak yang berwarna merah dan oranye hal itu mengindikasikan bahwa pola spasial model sebelum dikoreksi bias masih
underestimate , hal  ini  terlihat  di  wilayah  Sumatera  Utara,  Aceh , sedangkan  warna  hijau  tua  yang  lebih mendominasi  pun  dikategorikan overestimate dari  nilai  observasi  yaitu  hampir  terjadi  di  seluruh  wilayah Sumatera terutama wilayah Lampung, Bengkulu, Sumatera Selatan, Jambi, Riau, dan Sumatera Barat. Gambar 3f yang merupakan nilai ensemble pun masih menunjukkan nilai curah hujan rata-rata tahunan overestimate dan underestimate dari nilai observasi.
Curah  hujan  spasial  rata-rata  tahunan  yang  telah  dikoreksi  di  Pulau  Sumatera  menunjukkan  perbedaan hasil dengan pola spasial rata-rata curah hujan yang belum dikoreksi. Pola spasial model memiliki kemiripan dengan pola spasial curah hujan observasi. Wilayah Lampung, Bengkulu, Sumatera Selatan dan Riau sudah didominasi  oleh  warna  hijau  muda  seperti  pola  spasial  curah  hujan  rata-rata  observasi.  Gambar  3k menunjukkan ensemble keempat  model  RCM  yang  telah  dirata-rata  menunjukkan  hasil  kemiripan  dengan model  MPI.  Hasil  koreksi  bias  nilai  curah  hujan  rata-rata  di  Pulau  Sumatera  masih  terdapat  beberapa  nilai underestimate yang ditunjukkan oleh warna kuning di beberapa wilayah Lampung, Sumatera Utara dan Aceh. Nilai  rata-rata  curah  hujan  yang  mendominasi  Pulau  Sumatera  menurut  data  observasi  atau  CHIRPS  yaitu sekitar 2 500 hingga 3 000 mm/tahun.

## KESIMPULAN
Dari penelitian ini, disimpulkan bahwa data curah hujan model RCM sebelum dikoreksi masih memiliki bias,  sehingga  untuk  mengurangi  bias  pada  data  diperlukan  koreksi  bias.  CHIRPS  digunakan  sebagai  data observasi,  sehingga  hasil  data  curah  hujan  model  RCM  setelah  terkoreksi  mengikuti  pola  data  curah  hujan observasi. Ensemble model merupakan model yang paling mendekati nilai observasi dengan nilai korelasi r yang paling besar yaitu 0.97, sehingga curah hujan observasi paling memiliki hubungan erat dengan ensemble model. Hal ini menunjukkan performa yang memiliki kaitan paling erat dengan data observasi daripada model RCM CORDEX-SEA lainnya. Nilai ensamble curah hujan rata-rata tahunan pun menunjukkan bahwa model ensemble mendekati nilai curah hujan observasi rata-rata tahunan dari tahun 2000-2005 yaitu sebesar 2 500 hingga 3 000 mm/tahun.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldrian  E,  Sutanto  RD.  2003.  Identification  of  three  dominant  rainfall  regions  within  Indonesia  and  their relationship to sea surface temperature. Int Journal of Climatolgy . doi: 10.1002/joc.950.
Christensen JH, Boberg F, Cristensen OB, Lucas-Picher P. 2008. On the need for bias correction of regional climate  change  projections  of  temperature  and  precipitation. Geophys  Res  Lett .  35(20):  1-6.  doi: 10.1029/2008GL035694.
Funk  CC,  Verdin  A,  Michaelsen  J,  Peterson  P,  Pedreros  D,  Husak  G.  2015.  A  global  satellite-assisted precipitation climatology. Earth Syst Sci Data . 7: 275-287. doi: 10.5194/essdd-8-401-2015.
Handoko  U.  2020.  Tata  ruang  tangguh  bencana  iklim  di  DAS  Batanghari  [disertasi].  Bogor  (ID):  Institut pertanian Bogor.
Hermawan  E.  2010.  Pengelompokan  pola  curah  hujan  yang  terjadi  di  beberapa  kawasan  Pulau  Sumatera berbasis hasil analisis teknik spectral. Jurnal Meteorologi dan Geofisika . 11(2): 75-85.
Jadmiko  SD,  Murdiyarso  D,  Faqih  A.  2017.  Koreksi  bias  luaran  model  iklim  regional  untuk  analisis kekeringan. Jurnal Tanah dan Iklim . 41(1): 32-45. doi: 10.4269/ajtmh.16-0696.
Perez J, Melisa M, Fernando JM, Inigo JL. 2014. Evaluating the performance of CMIP3 and CMIP5 global climate models over the north-east Atlantic region. Clim Dyn . doi: 10.1007/s00382-014-2078-8.
Piani  C,  Haerter  JO,  Coppola  E.  2010.  Statistical  bias  correction  for  daily  precipitation  in  regional  climate models over Europe. Theor Appl Climatol . 99: 187-192.
Salathe Jr EP. 2003. Comparison of various precipitation downscaling method for the simulation of streamflow in a rainshadow river basin. Int J Climatol. 23(8): 887-901. doi: 10.1002/joc.922.
Teutschbein C, Seibert J. 2010. Regional climate model for hydrological impact studies at the catchment scale:
a  review  of  recent  modelling  stategies. Geogr  Compass .  4(7):  834-860.  doi:  10.1111/j.1749- 8198.2010.00357.x.
Thomson MC, Ukawuba  I, Hershey CL,  Bennett  A, Ceccato P, Lyon B, Dinku T. 2017. Using rainfall and temperature data in the evaluation of national malaria control programs in Africa. Am J Trop Med Hyg . 97: 32-45.
Varis  O,  Kajander  T,  Lemmela  R.  2004.  Climate  and  water:  from  climate  models  to  water  resources management and vice versa.
Climatic Change . 66(3): 321-344. doi:
10.1023/B:CLIM.0000044622.42657.d4.
Wigena AH. 2006. Statistical Downscaling Luaran GCM . Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Yanto,  Livneh  B,  Rajagopalan  B.  2017.  Data  descriptor:  Development  of  a  gridded  meteorological  dataset over Java Island, Indonesia 1985–2014. Scientific Data . doi: 10.1038/Sdata.2017.72.