Validasi Curah Hujan Data TerraClimate dengan Data Pengamatan BMKG di Provinsi Kalimantan Barat
Joko Suryanto 1 * dan Arif Faisol 2
1 Prodi Teknik Pertanian - STIPER Kutai Timur, Jln. Soekarno-Hatta 01, Sangatta, Kutai Timur
2 Prodi Teknik Pertanian dan Biosistem - Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Papua, Jln. Gunung Salju Amban, Manokwari, Papua Barat
1 Email: jokosuryanto@stiperkutim.ac.id
2 Email: arif.unipa@gmail.com
*Penulis korespondensi: jokosuryanto@stiperkutim.ac.id
Submit: 16-3-2022 Revisi: 30-5-2022 Diterima: 10-6-2022

## ABSTRACT
Rainfall estimation using a gridded rainfall dataset is an alternative to obtain limited rainfall data due to the lack of observations over a large area. TerraClimate provides gridded  rainfall  dataset  at  monthly  time  scale  with  high  spatial  and  temporal resolution.  The  study  aimed  to  evaluate  the  accuracy  of  TerraClimate  data  in estimating  monthly  rainfall  in  West  Kalimantan  Province.  The  study  used TerraCLimate  rainfall  data  and  rain  gauge  data  from  the  Indonesian  Agency  for Meteorology, Climatology and Geophysics (BMKG) for the period 1996  - 2020 (25 years) at 8 meteorological stations spread across West Kalimantan Province. The consistency test of TerraClimate monthly rainfall data and BMKG data was carried out using the Rescaled Adjusted Partial Sums (RAPS) method. TerraClimate data accuracy was determined using the mean absolute error (MAE), Root Mean Square Error  (RMSE),  percent  bias  (PBIAS)  and  Pearson  correlation  coefficient  (R).  The results showed that the MAE ranged from 58 – 106 mm, RMSE ranged between 93.3 – 133.8 mm, PBIAS ranged between 0.45% – (-12.2%), and correlation coefficient ranged between 0.47 – 0.71. The average PBIAS and correlation coefficient for the TerraClimate  data  in  estimatimating  monthly  rainfall  in  West  Kalimantan  Province were  1.89%  and  0.62  respectively,  which  indicate  that  the  TerraClimate  data  has very good accuracy with strong correlation.
Keywords: Correlation Coefficient, Percent BIAS, Rain-Gauge, TerraClimate, West Kalimantan Rainfall

## ABSTRAK
Estimasi  curah  hujan  memanfaatkan  data  hujan  bentuk  grid  merupakan  alternatif untuk memperoleh data hujan yang terbatas karena  sedikitnya  pengamatan pada wilayah  yang  luas.  TerraClimate  menyediakan  data  curah  hujan  bulanan  dalam bentuk grid dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi akurasi  data TerraClimate dalam mengestimasi curah hujan bulanan  di  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Penelitian  menggunakan  data  curah  hujan TerraCLimate dan penakar hujan dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG)  periode  tahun  1996  -  2020  (25  tahun)  pada  8  stasiun  meteorologi  yang tersebar  di  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Uji  konsistensi  data  curah  hujan  bulanan TerraClimate dan data BMKG dilakukan menggunakan metode Rescaled Adjusted Partial  Sums (RAPS).  Akurasi  data  TerraClimate  ditentukan  menggunakan  nilai Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), persen bias (PBIAS) dan koefisien korelasi Pearson (R). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai MAE berkisar  antara  58 –  106 mm,  nilai  RMSE  antara    93,3  –  133,8  mm,  nilai  PBIAS antara  0,45% –  (-12,2%),  dan  koefisien  korelasi  antara  0,47  –  0,71.
Jurnal Pertanian Terpadu 10(1): 52-63, Juni 2022                                http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                         https://doi.org/10.36084/jpt..v10i1.395 ISSN 2354-7251 (print)
Nilai rerata PBIAS diperoleh 1,89% dan koefisien korelasi data TerraClimate secara keseluruhan 0,62 yang menunjukkan data TerraClimate mempunyai akurasi sangat baik dengan tingkat korelasi yang kuat.
Kata  kunci: Curah  Hujan  Kalimantan  Barat,  Koefisien  Korelasi,  Penakar  Hujan, Persen BIAS, TerraClimate

## 1 Pendahuluan
Pengukuran  curah  hujan  yang  utama  adalah  penakar  curah  hujan  ( rain  gauge ) karena  menghasilkan  pengukuran  yang  handal.  Pengukuran  curah  hujan  juga  dapat menggunakan  radar  cuaca  ( Weather  -  Radio  Detection  and  Ranging )  dan  citra  satelit.
Jumlah  penakar  curah  hujan  biasanya  sangat  sedikit  dan  tidak  merata  disebabkan  oleh faktor geografi dan topografi wilayah serta biaya yang tinggi. Untuk mengatasi kurangnya pengamatan curah hujan dan kurangnya jumlah stasiun pengamatan hujan karena wilayah yang sulit terjangkau, maka data satelit  dan reanalysis (model numerik) data iklim dapat dimanfaatkan untuk mengisi kekurangan tersebut (Caroletti et al ., 2019).
Saemian et  al .,  (2021)  mengelompokkan  metode  pengembangan  seri  data  curah hujan dalam bentuk grid diantaranya metode: 1) pengukuran in situ; 2) penginderaan jauh; 3)  metode  numerik;  dan  4)  metode  kombinasi.  Contoh  seri  data  curah  hujan  yang dikembangkan dengan metode pengukuran in situ antara lain CPC, CRU, contoh seri data curah  hujan  metode  penginderaan  jauh  yaitu  PERSIANN  dan  TRMM,  contoh  seri  data curah hujan metode numerik adalah JRA-55 dan CSFR, dan contoh seri data curah hujan dikembangkan  menggunakan  metode  kombinasi  antara  pengukuran  in  situ,  satelit  dan reanalysis adalah CHRIPS, MERRA dan MSWEP.
TerraClimate  adalah  seri  data  iklim  bulanan  dan  kesetimbangan  air  permukaan dengan resolusi spasial tinggi (1/24 o , ~ 4km) untuk area permukaan global yang tersedia dari  tahun  1958-sekarang.  TerraClimate  merupakan  hasil  kombinasi  data  spasial klimatologi dari WorldClim (versi 1.4 dan versi 2.0) yang mempunyai resolusi spasial yang tinggi, Climate  Research  Unit (CRU  Ts4.0)  dengan  variasi  temporal,  namun  memiliki resolusi  spasial  yang  rendah  dan  Japanese  Reanalysis  55-years  (JRA-55)  untuk memperoleh data bulanan curah hujan, temperatur maksimum dan minimum, kecepatan angin,  tekanan  uap  dan  radiasi  matahari  (Abatzoglou et  al .,  2018).  Prosedur  interpolasi variasi waktu dari CRU Ts4/JRA-55 dengan resolusi spasial yang tinggi pada WorldClim akan memperoleh seri data TerraClimate dengan variasi temporal dan resolusi spasial yang tinggi.
Pemanfaatan data TerraClimate telah banyak dilakukan oleh peneliti sebelumnya, diantaranya Wang et al ., (2020) menggunakan data curah hujan TerraClimate sebagai input model hidrologi ABCD –CR untuk menguji kinerja model dalam membangkitkan nilai aliran permukaan  pada  DAS  Golmud  River,  China.  Lemenkova  (2021)  menggunakan  data TerraClimate  untuk  membandingkan  iklim  pada  dua  daerah  iklim  yang  berbeda  di
Paraguay.  Susanti et  al .,  (2021)  menggunakan  data  TerraClimate  untuk  menganalisis pengaruh kejadian ekstrem terhadap kesetimbangan air di Pulau Jawa. Wu et al ., (2022) menggunakan  data  Terraclimate  curah  hujan,  dan  kelembapan  tanah  bulanan  untuk analisis spasial temporal kekeringan berbasis kelembaban tanah di Guangxi, China.
Salehie et al ., (2022) meranking akurasi data T-maksimum dan T-minimum Climate Prediction  Centre  (CPC),  Climatic  Research  Unit  (CRU),  Princeton  Global  Metorological Forcing (PGF) dan TerraClimate pada 44 stasiun di DAS Amu Darya, Asia Tengah antara tahun 1979 – 2016. Akurasi terbaik ditentukan menggunakan metode multicriteria group decision making dan diperoleh bahwa data T-maksimum dan T-minimum CPC mempunyai indeks  akurasi  terbaik  kemudian  disusul  oleh  data  TerraClimate.  Daeng  &  Faisol  (2021) melakukan evaluasi data T-maksimum dan T-minimum TerraClimate tahun  1996 – 2019 pada 4 stasiun Automatic Weather Station (AWS) di Propinsi Papua Barat, dan diperoleh hasil korelasi data TerraClimate dengan data AWS antara sedang hingga kuat.
Curah  hujan  data  satelit  pada  berbagai  wilayah  masih  bersifat  tidak  pasti  seperti data tidak homogen yang disebabkan oleh pantulan awan, radiasi thermal dan jarangnya suatu  wilayah  terlintasi  satelit.  Variasi  curah  hujan  secara  spasial  temporal  sangat ditentukan oleh posisi geografis dan topografi (Suryanto, 2017), faktor tersebut juga akan berpengaruh terhadap akurasi data satelit (Fatkhuroyan et al ., 2018), sehingga validasi data satelit  harus  dilakukan  sebelum  data  tersebut  dimanfaatkan  untuk  analisis  bidang hidroklimatologi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  akurasi  data  TerraClimate  dalam menghasilkan data curah hujan bulanan di Kalimantan Barat. Kalimantan Barat mempunyai bentuk  wilayah  yang  sangat  beragam,  wilayah  datar  hingga  bergelombang  (kelerengan <15%) mencapai luas 54,74%, dan wilayah dengan bentuk berbukit – bergunung dengan kelerengan 25 - 40 % sebesar 32,99% dari luas total wilayah 147.307 km 2 (Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura, 2018). Kalimantan Barat beriklim tropis basah dengan ciri curah hujan tahunan dan rata-rata suhu udara yang tinggi. Sebagian besar  wilayah Kalimantan Barat mempunyai pola hujan ekuatorial dan termasuk Non-ZOM (non zona musim), dengan pencirian tidak terdapat perbedaan yang jelas antara musim hujan dengan musim kemarau (Adidarma et al., 2010).

## 2 Metode Penelitian

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian dilaksanakan dari bulan Januari – Maret 2022 dengan mengambil wilayah kajian di Provinsi Kalimantan Barat yang terletak pada 2 o 05’ LU – 3 o 05’ LS dan 108 o 30’ – 114 o 10’ BT (Gambar 1).
Jurnal Pertanian Terpadu 10(1): 52-63, Juni 2022                                http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                         https://doi.org/10.36084/jpt..v10i1.395 ISSN 2354-7251 (print)
Gambar 1. Lokasi stasiun hujan wilayah penelitian

## Bahan Penelitian
Bahan  penelitian  berupa  data  curah  hujan  harian  BMKG  dan  data  curah  hujan bulanan TerraClimate. Data curah hujan harian delapan stasiun meteorologi di Kalimantan Barat  antara  tahun  1996 –2020  (25  tahun)  diunduh  pada  website  (BMKG,  2021) https://dataonline.bmkg.go.id. Letak stasiun meteorologi di wilayah kajian dapat dilihat pada Gambar  1.  Data  curah  hujan  bulanan  TerraClimate  periode  tahun  1996 –  2020  yang diunduh  pada  website  https://climate.northwestknowledge.net  dengan  format  netCDF (*.nc).  Data  TerraClimate  dipilih  karena  data  tersebut open  access dan  tanpa  berbayar.
Data TerraClimate mengintegrasikan resolusi spasial yang tinggi (~ 4km) dengan variasi temporal yang tinggi serta tersedia dalam skala bulanan.

## Tahapan Penelitian
1.  Mengubah  data  curah  hujan  BMKG  yang  sebelumnya  berskala  harian  menjadi  data curah hujan bulanan dengan ketentuan curah hujan bulanan adalah jumlah curah hujan harian pada bulan tertentu. Curah hujan bulanan dianggap kosong apabila pada bulan tersebut terdapat 5 atau lebih data kosong berurutan atau terdapat lebih dari 10 data kosong (World Meteorological Organization, 2018).
2.  Mengekstrak data curah hujan bulanan data TerraClimate yang bersesuaian dengan lokasi stasiun meteorologi menggunakan metode point to pixel .
3.  Menguji konsistensi data curah hujan bulanan BMKG dan data TerraClimate periode 1996 – 2020 menggunakan metode Rescaled Adjusted Partial Sums (RAPS). Metode ini menguji konsistensi data dengan membandingkan nilai (R/n) 0,5 hitung dengan nilai kritis uji (R/n) 0,5 kritis pada selang kepercayaan 95%. Data disimpulkan konsisten apabila nilai (R/n) 0,5 hitung <(R/n) 0,5 kritis dan sebaliknya nilai (R/n) 0,5 hitung >(R/n) 0,5 kritis maka data tersebut tidak konsisten (Buishand, 1982; Lufi et al ., 2020). Berikut adalah persamaan metode RAPS.
ISSN 2549-7383 (online)
S k ∗∗ = ∑ (y i −y ̅) 2 k i=1 √∑ (yi−y̅)2 n n i=1 (1) 𝑅 =   max 𝑆 𝑘 ∗∗ −    min 𝑆 𝑘 ∗∗
dengan nilai k, 0 ≤ k ≤ n
4.  Data  TerraClimate  maupun  data  BMKG  yang  konsisten  dapat  langsung  digunakan untuk  analisis  validasi,  namun  apabila  terdapat  data  yang  tidak  konsisten,  terlebih dahulu melakukan perbaikan data menggunakan metode kurva massa ganda (Searcy
& Hardison, 1960) sebelum digunakan untuk analisis validasi.
5.  Menentukan derajat akurasi data TerraClimate menggunakan parameter statistik mean absolute  error (MAE), root  mean  absolute  error (RMSE), percent bias (PBIAS)  dan koefisien  korelasi  Pearson  (R). Percent  bias mengidentifikasi  rata-rata  respon  hasil simulasi, hasil simulasi overestimate jika PBIAS positif dan underestimate jika negatif
(Moriasi, et al., 2015).
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |(𝑂 𝑖 − 𝑃 𝑖 )| 𝑛 𝑖=1 (2)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑂 𝑖 − 𝑃 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
𝑃𝐵𝐼𝐴𝑆 = ∑ (𝑂 𝑖 −𝑃 𝑖 )𝑥 100 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑂 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑅 = ∑ (𝑂 𝑖 −𝑂̅)(𝑃 𝑖 −𝑃̅) 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑂 𝑖 −𝑂̅) 2 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑃 𝑖 −𝑃̅) 2 𝑛 𝑖=1
Menentukan signifikansi koefisien korelasi Pearson menggunakan uji signifikansi dua arah (2-tailed) pada selang kepercayaan 99% ( α = 0,01). Hubungan dua variabel yang diuji  adalah  nyata  (signifikan)  apabila  nilai  signifikansi  2-tailed  <0,01,  sebaliknya apabila nilai signifikansi 2-tailed >0,01 maka korelasi dua variabel tersebut tidak nyata. Tahap penentuan derajat akurasi dilakukan dengan mengklasifikasikan tingkat akurasi berdasarkan  nilai  persen  BIAS  dan  koefisien  korelasi  Pearson  menggunakan ketentuan pada Tabel 1 (Ibarra-Zavaleta et al ., (2017); Jarwanti et al ., 2021).
Tabel 1. Tingkat akurasi dan keeratan hubungan antara data estimasi dan observasi
Koefisien Korelasi (R) Keeratan Persen BIAS (PBIAS) Akurasi 0,80 – 1,00 Sangat kuat PBIAS < ± 10 Sangat baik 0,60 – 0,79 Kuat ± 10 < PBIAS <± 15 Baik 0,40 – 0,59 Sedang ± 15 < PBIAS <± 25 Cukup 0,20 – 0,39 Lemah PBIAS > ± 25 Tidak memenuhi

## 3 Hasil dan Pembahasan

## Konsistensi Data
Nilai  maksimum  statisitik  uji  RAPS  (R/n) 0,5 hitung data  curah  hujan  bulanan  data TerraClimate dan curah hujan pengamatan BMKG diperoleh nilai 1,41 dan 1,45,  lebih kecil dibandingkan (R/n) 0,5 kritis pada jumlah data n = 25 dengan selang kepercayaan 95% sebesar
Jurnal Pertanian Terpadu 10(1): 52-63, Juni 2022                                http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                         https://doi.org/10.36084/jpt..v10i1.395 ISSN 2354-7251 (print)
1,47.  Nilai  statistik  uji  tersebut  menunjukkan  bahwa  data  curah  hujan  data  TerraClimate dan pengamatan BMKG bersifat konsiten dan dapat digunakan untuk analisis validasi curah hujan bulanan data TerraClimate.

## Karakteristik Data Curah Hujan Bulanan
Periode data dalam penelitian ini antara tahun 1996 – 2020 (25 tahun), kecuali pada stasiun Maritim Pontianak antara 2007 – 2020 (14 tahun). Data kosong curah hujan bulanan tertinggi  terdapat  pada  stasiun  Nangapinoh  sebesar  19,7%,  presentase  data  kosong tersebut masih lebih kecih dari persyaratan data kosong pada analisis validasi data satelit untuk  dapat  menggambarkan  kondisi  curah  hujan  bulanan  stasiun  hujan  sebesar  25%
(Mamenun et al., 2014).
Tabel 2 . Karakteristik curah hujan bulanan BMKG di lokasi penelitian
Stasiun Tahun data Maksimum (mm) Minimum (mm) Rata-rata (mm) Koefisien variansi Data kosong (%) Supadio 1996 - 2020 668 12,7 2659 0,48 4,33 Nangapinoh 1996 - 2020 770 3,5 3198 0,45 19,67 Susilo 1996 - 2020 831 16 260 0,47 2,00 Mempawah 1996 - 2020 622 5,0 238 0,53 9,67 Rahadi Oesman 1996 - 2020 811 0,0 264 0,65 10,67 Pangsuma 1996 - 2020 809 52 354 0,43 0,00 Paloh 1996 - 2020 908 8,3 246 0,72 7,00 Maritim Pontianak 2007 - 2020 613 46,8 282 0,44 16,07
Curah hujan stasiun Paloh mempunyai koefisien variansi (Cv) tertinggi yaitu 0,74 dan  curah  hujan  stasiun  Pangsuma  lebih  seragam  dengan  nilai  Cv  terendah  yaitu  0,43. Gambar  2.  menunjukkan  pola  curah  hujan  bulanan  lokasi  penelitian  merupakan  pola ekuatorial  dengan  2  puncak  hujan  (bimodial).  Apabila  curah  hujan  bulanan  diasumsikan berdistribusi normal pada grafik Gambar 3 dengan nilai rata-rata (µ), batas atas dan batas bawah  rata-rata  ±  standar  deviasi (µ±σ),  maka  terdapat  68%  data  mempunyai  sebaran antara  batas  bawah  dan  batas  atas  pada  grafik  tersebut.  Gambar  3  juga  menjelaskan bahwa puncak hujan pertama terjadi antara bulan Maret – Mei, dan puncak hujan kedua terjadi antara bulan Oktober – November. Hal ini dijelaskan oleh Tjasyono (2004) bahwa puncak hujan terjadi setelah ekinoks yaitu tanggal 21 Maret dan 23 September, sedangkan rata-rata curah hujan terendah terjadi pada bulan Juli dan Agustus, kecuali pada stasiun Mempawah dan Paloh pada bulan Maret. .
a) Supadio b) Nangapinoh c) Susilo d) Mempawah 0 100 200 300 400 500 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan -200 0 200 400 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan
ISSN 2354-7251 (print)
e) Rahadi Oesman f) Pangsuma g) Paloh h) Maritim Pontianak
Gambar 2 . Pola curah hujan bulanan tahun 1996 - 2020 di lokasi penelitian

## Validasi Data TerraClimate
Estimasi  curah  hujan  bulanan  data  TerraClimate  terhadap  curah  hujan  delapan stasiun di Kalimantan Barat secara visual diperlihatkan pada Gambar 3. Pola curah hujan bimodial di Kalimantan mampu tertangkap oleh data TerraClimate yang diperlihatkan grafik yang berhimpit antara curah hujan TerraClimate dan pengamatan BMKG, sehingga pola temporal curah hujan di lokasi penelitian mampu direpresentasikan oleh data TerraClimate.
a)  Supadio b)  Nangapinoh c)  Susilo
d)  Mempawah
e)  Rahadi Oesman f)  Pangsuma
0 100 200 300 400 500 600 700 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 100 200 300 400 500 600 700 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 200 400 600 800 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 100 200 300 400 500 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 200 400 600 800 Jan-96 Jan-00 Jan-04 Jan-08 Jan-12 Jan-16 Jan-20 C u ra h H u ja n ( mm ) periode 0 200 400 600 800 Jan-96 Jan-00 Jan-04 Jan-08 Jan-12 Jan-16 Jan-20 C u ra h H u ja n ( mm) periode 0 300 600 900 Jan-96 Jan-00 Jan-04 Jan-08 Jan-12 Jan-16 Jan-20 C u ra h H u ja n ( mm) periode 0 200 400 600 800 Jan-96 Jan-00 Jan-04 Jan-08 Jan-12 Jan-16 Jan-20 C u ra h H u ja n ( mm) periode 0 300 600 900 Jan-96 Jan-00 Jan-04 Jan-08 Jan-12 Jan-16 Jan-20 C u ra h H u ja n ( mm) periode 0 300 600 900 Jan-96 Jan-00 Jan-04 Jan-08 Jan-12 Jan-16 Jan-20 C u ra h H u ja n ( mm) periode
Jurnal Pertanian Terpadu 10(1): 52-63, Juni 2022                                http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                         https://doi.org/10.36084/jpt..v10i1.395 ISSN 2354-7251 (print)
g)  Paloh h)  Maritim Pontianak
Gambar 3 .   Curah hujan bulanan data TerraClimate dan pengamatan BMKG tahun 1996 – 2020 di lokasi penelitian
Akurasi  data  TerraClimate  ditentukan  menggunakan  nilai  validasi  statistik Mean Absolute  Error (MAE), Root  Mean  Square  Error (RMSE), percent  bias (PBIAS)  dan koefisien korelasi Pearson (R).
Tabel 3 . Akurasi data TerraClimate di lokasi penelitian
Stasiun MAE (mm) RMSE (mm) PBIAS (%) Keterangan Korelasi (R) Sig. (2-tailed) Keterangan Supadio 57,7 93,3 -2,72 Sangat Baik 0,70 0,000 Kuat Nangapinoh 99,7 129,3 -12,11 Baik 0,56 0,000 Sedang Susilo 88,5 109,9 12,17 Baik 0,54 0,000 Sedang Mempawah 88,9 118,3 0,45 Sangat Baik 0,47 0,000 Sedang Rahadi Oesman 102,6 130,9 2,55 Sangat Baik 0,65 0,000 Kuat Pangsuma 106,0 133,8 5,61 Sangat Baik 0,53 0,000 Sedang Paloh 99,4 127,0 11,84 Baik 0,71 0,000 Kuat Maritim Pontianak 82,8 103,9 -2,64 Sangat Baik 0,60 0,000 Kuat Rerata 90,7 118,5 1,89 Sangat Baik 0,59 0,000 Sedang
Tabel 3 menunjukkan rentang nilai MAE antara 57,7 mm (stasiun Supadio) hingga 106  mm  (stasiun  Pangsuma).  RMSE  tertinggi  133,8  mm  pada  stasiun  Pangsuma  dan terendah 93,3 mm pada stasiun Supadio. Nilai rata-rata MAE tertinggi 113 mm terjadi pada bulan  Desember  dan  terendah  72  mm  pada  bulan  September.  Rata-rata  MAE  delapan stasiun  mempunyai  korelasi  0,84  (sangat  kuat)  dengan  curah  hujan  rata-rata  di  lokasi penelitian.  Pola  sebaran  MAE  setiap  stasiun  pengamatan  rentang  tahun  1996 –  2020 terlihat pada Gambar  4. Pola MAE menunjukkan hampir seragam yaitu turun landai dari bulan Januari hingga Juli, naik pada bulan Agustus, kemudian kembali turun pada bulan September  hingga  mencapai  nilai  terendah,  selanjutnya  naik  landai  hingga  mencapai puncak  pada  bulan Desember.  Pola  RMSE  mengikuti  pola  indeks error  MAE yaitu  turun landai dari bulan Januari hingga bulan Juli, dan kembali naik pada bulan Oktober hingga mencapai nilai puncak pada bulan Desember.
a) Supadio
b) Nangapinoh c) Susilo d) Mempawah
0 300 600 900 Jan-96 Jan-00 Jan-04 Jan-08 Jan-12 Jan-16 Jan-20 C u ra h H u ja n ( mm) periode 0 200 400 600 Jan-07 Jan-11 Jan-15 Jan-19 C u ra h H u ja n ( mm) periode 0 100 200 300 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 100 200 300 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 100 200 300 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan
ISSN 2354-7251 (print)
e) Rahadi Oesman f) Pangsuma g) Paloh h) Maritim Pontianak Gambar 4 . Sebaran MAE dan RMSE estimasi data TerraClimate tahun 1996 – 2020
Nilai percent  bias (PBIAS)  menunjukkan  data  TerraClimate  mempunyai  akurasi sangat baik di stasiun Mempawah 0,45%; Supadio -2,72%; Rahadi Oesman 2,55%; Maritim Pontianak  -2,64%;  dan  Pangsuma  5,61%.  Hasil  estimasi  data  TerraClimate  mempunyai akurasi  baik  pada  stasiun  Susilo  dengan  nilai  PBIAS  12,17%  dan  stasiun  Nangapinoh  - 12,11%. Berdasarkan nilai PBIAS, data TerraClimate mempunyai nilai overestimate dalam mengestimasi  curah  hujan  bulanan  di  stasiun  Susilo,  Mempawah,  Rahadi  Oesman, Pangsuma  dan  Paloh.  Sedangkan  hasil  estimasi underestimate terdapat  pada  stasiun Supadio, Nangapinoh dan Maritim Pontianak.
Nilai koefisien korelasi (R) adalah indeks yang menunjukkan derajat hubungan linier antara dua data yang mempunyai rentang antara -1 hingga 1. Nilai R > 0,7 menunjukkan hasil estimasi data TerraClimate dapat diterima dan berkorelasi kuat pada stasiun Paloh (R = 0,71) dan stasiun Supadio (R = 0,70). Stasiun yang mempunyai koefisien korelasi kuat sebanyak  empat  stasiun,  yaitu  Paloh,  Rahadi  Oesman,  Supadio  dan  Maritim  Pontianak, sedangkan empat stasiun yang lain mempunyai korelasi sedang.  Nilai koefisien korelasi terendah  pada  stasiun  Pangsuma  (R=  0,53).  Data  TerraClimate  dan  data  pengamatan BMKG pada semua stasiun mempunyai korelasi yang signifikan (nyata) pada taraf α = 0,01 dengan nilai signifikansi dua arah 0,000.
Gambar  5  memperlihatkan  hasil  estimasi  curah  hujan  bulanan  data  TerraClimate underestimate pada curah hujan lebih besar 400 mm/bulan, kecuali pada stasiun Paloh dan Maritim Pontianak underestimate terjadi pada curah hujan lebih besar 300 mm/bulan, dan estimasi  data  TerraClimate  pada  stasiun  Nangapinoh underestimate terjadi  pada  curah hujan  lebih  besar  500  mm/bulan.  Estimasi  data  TerraClimate  keseluruhan  di  lokasi penelitian menunjukkan underestimate pada curah hujan tinggi (>300 mm/bulan) sebanyak 68%,  sedangkan  32%  merupakan  estimasi overestimate .  Sedangkan  untuk  curah  hujan kategori sangat tinggi (>500 mm/bulan) hasil estimasi data TerraClimate menunjukkan 90% underestimate dan hanya 10% estimasi yang bersifat overestimate .
Tingginya presentase hasil estimasi underestimate tersebut menunjukkan  akurasi data TerraClimate yang rendah, sedangkan variasi intensitas hujan bulanan terhadap hasil estimasi underestimate menunjukkan bahwa akurasi data TerraClimate  dipengaruhi oleh intensitas curah hujan pengamatan. Akurasi data TerraClimate dapat ditingkatkan dengan
0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 cu ra h h u ja n ( mm) bulan 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 cu ra h h u ja n ( mm) bulan
Jurnal Pertanian Terpadu 10(1): 52-63, Juni 2022                                http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                         https://doi.org/10.36084/jpt..v10i1.395 ISSN 2354-7251 (print)
melakukan  koreksi  terhadap  bias  (Sun et  al .,  2018)  menggunakan  data  curah  hujan pengukuran BMKG.
a)  Supadio b)  Nangapinoh c)  Mempawah d)  Susilo e)  Rahadi Oesman f) Pangsuma g)  Paloh h)  Maritim Pontianak i) Keseluruhan Stasiun
Gambar 5 .   Diagram  pencar  antara  curah  hujan  bulanan  data  TerraClimate  dengan  data  BMKG tahun 1996 – 2020

## 4 Kesimpulan
Hasil estimasi curah hujan bulanan data TerraClimate di Provinsi Kalimantan Barat cenderung underestimate pada  curah  hujan  tinggi  (ch>300  mm/bulan).  Akurasi  data TerraClimate dalam mengestimasi curah hujan bulanan sangat baik (rerata PBIAS = 1,89); (rerata MAE 90,7 mm); (rerata RMSE 118,5 mm) dan tingkat korelasi keseluruhan kuat (R =  0,62).  Pemanfaatan  data  TerraClimate  untuk  analisis  Hidroklimatologi  sebaiknya melakukan koreksi terhadap bias estimasi terlebih dahulu.

## Daftar Pustaka
Abatzoglou, J. T., Dobrowski, S. Z., Parks, S. A., & Hegewisch, K. C. (2018). TerraClimate,
A  High-Resolution  Global  Dataset  of  Monthly  Climate  and  Climatic  Water  Balance from 1958-2015. Scientific Data , 5 , 1 –12. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.191
R² = 0,4835 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 100 200 300 400 500 600 700 800 C urah huj an B M K G ( mm) Curah hujan TerraClimate (mm) R² = 0,3093 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 0 100200300400500600700800900 C urah huj an B M K G ( mm) Curah hujan TerraClimate (mm) R² = 0,2252 0 100 200 300 400 500 600 700 0 100 200 300 400 500 600 700 C urah huj an B M K G ( mm) Curah hujan TerraClimate (mm) R² = 0,3829 0 100 200 300 400 500 600 700 0 100 200 300 400 500 600 700 C urah huj an B M K G ( mm) Curah hujan TerraClimate (mm) R² = 0,4231 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 100 200 300 400 500 600 700 800 C urah huj an B M K G ( mm) Curah hujan TerraClimate (mm) R² = 0,2845 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 0 100200300400500600700800900 C urah huj an B M K G ( mm) Curah hujan TerraClimate (mm) R² = 0,4953 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 200 400 600 800 1000 C urah huj an B M K G ( mm) Curah hujan TerraClimate (mm) R² = 0,3605 0 100 200 300 400 500 600 700 0 100 200 300 400 500 600 700 C urah huj an B M K G ( mm) Curah hujan TerraClimate (mm) R² = 0,3865 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 200 400 600 800 1000 C u ra h h u ja n BMK G ( mm) Curah hujan TerraClimate (mm)
ISSN 2549-7383 (online)
Adidarma, W. K., Martawati, L., Syofyan, D. M. K., Levina, L., & Subrata, O. (2010). Dampak Perubahan  Iklim  Terhadap  Pola  Hujan  Dikhususkan  Bagi  Pertanian  Di  Pulau Sumatera Dan Kalimantan. Jurnal Teknik Hidraulik , 1 (1), 43 –56.
Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika. (2021). Metadata Stasiun. Retrieved from https://dataonline.bmkg.go.id/mcstation_metadata
Buishand, T. A. (1982). Some Methods for Testing the Homogeneity of Rainfall Records. Journal of Hydrology , 58 (1 –2), 11–27.
Caroletti, G. N., Coscarelli, R., & Caloiero, T. (2019). Validation of Satellite, Reanalysis and RCM Data of Monthly Rainfall in Calabria (Southern Italy). Remote Sensing , 11 (13). https://doi.org/10.3390/rs11131625
Daeng,  B.,  &  Faisol,  A.  (2021).  Evaluasi  Data  TerraClimate  Dalam  Mengestimasi  Suhu Udara  Bulanan  Di  Provinsi  Papua  Barat. Rona  Teknik  Pertanian , 14 (April),  15 –25. https://doi.org/10.17969/rtp.v14i1.19241
Dinas  Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura.  (2018). Laporan  Tahunan  Dinas  Tanaman Pangan  dan  Hortikultura  Tahun  2016  Provinsi  Kalimantan  Barat .  Retrieved  from http://distan.kalbarprov.go.id/sites/default/files/lap tahunan 2018.pdf
Fatkhuroyan, Wati, T., Sukmana, A., & Kurniawan, R. (2018). Validation of Satellite Daily Rainfall Estimates Over Indonesia. Forum Geografi , 31 (2), 170 –180. https://doi.org/10.23917/forgeo.v32i2.6288
Ibarra-Zavaleta, S. P., Landgrave, R., Romero-López, R., Poulin, A., & Arango-Miranda, R.
(2017).  Distributed  Hydrological  Modeling:  Determination  of  Theoretical  Hydraulic Potential  &  Streamflow  Simulation  of  Extreme  Hydrometeorological  Events. Water (Switzerland) , 9 (8). https://doi.org/10.3390/w9080602
Jarwanti, D. P., Suhartanto, E., & Fidari, J. S. (2021). Validasi Data Curah Hujan Satelit TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) dengan Data Pos Penakar Hujan di DAS Grindulu, Kabupaten Pacitan, Jawa Timur. Jurnal Teknologi Dan Rekayasa Sumber Daya Air , 1 (2), 772 –785. https://doi.org/10.21776/ub.jtresda.2021.001.02.36
Lemenkova,  P.  (2021).  Comparative  Analysis  of  Climate  and  Topography  in  Chaco  and Oriental, Paraguay.
Caderno
de Geografia , 31 (66), 865. https://doi.org/10.5752/p.2318-2962.2021v31n66p865
Lufi, S., Ery, S., & Rispiningtati, R. (2020). Hydrological Analysis of TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) Data in Lesti Sub Watershed. Civil and Environmental Science , 3 (01), 018 –030. https://doi.org/10.21776/ub.civense.2020.00301.3
Mamenun, M., Pawitan, H., & Sopaheluwakan, A. (2014). Validasi dan Koreksi Data Satelit Trmm Pada Tiga Pola Hujan di Indonesia. Jurnal Meteorologi Dan Geofisika , 15 (1), 13 –23. https://doi.org/10.31172/jmg.v15i1.169
Moriasi, D. N., Gitau, M. W., Pai, N., & Daggupati, P. (2015). Hydrologic and Water Quality Models: Performance Measures and Evaluation Criteria. Transactions of the ASABE , 58 (6), 1763 –1785. https://doi.org/10.13031/trans.58.10715
Saemian, P., Hosseini-Moghari, S. M., Fatehi, I., Shoarinezhad, V., Modiri, E., Tourian, M. J.,  Tang,  Q.,  Nowak,  W.,  B´ardossy,  A.,  &  Sneeuw,  N.  (2021).  Comprehensive Evaluation  of  Precipitation  Datasets  Over  Iran. Journal  of  Hydrology ,
603 (September), 1 –23. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127054
Salehie,  O.,  Ismail,  T.  bin,  Shahid,  S.,  Sammen,  S.  S.,  Malik,  A.,  &  Wang,  X.  (2022). Selection of the Gridded Temperature Dataset for Assessment of Thermal Bioclimatic Environmental  Changes  in  Amu  Darya  River  Basin. Stochastic  Environmental Research and Risk Assessment , 8 . https://doi.org/10.1007/s00477-022-02172-8
Jurnal Pertanian Terpadu 10(1): 52-63, Juni 2022                                http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                         https://doi.org/10.36084/jpt..v10i1.395 ISSN 2354-7251 (print)
Searcy, J. K., & Hardison, C. H. (1960). Double- Mass Curves. Manual of Hydrology: Part
1 . General Surface –Water Technique.
Sun, W., Sun, Y., Li, X., Wang, T., Wang, Y., Qiu, Q., & Deng, Z. (2018). Evaluation and Correction of GPM IMERG Precipitation Products Over the Capital Circle in Northeast China  at  Multiple  Spatiotemporal  Scales. Advances  in  Meteorology , 2018 . https://doi.org/10.1155/2018/4714173
Suryanto,  J.  (2017).  Analisa  Perbandingan  Pengelompokkan  Curah  Hujan  15  Harian Provinsi  DIY  Menggunakan  Fuzzy  Clustering  dan  K-Means  Clustering. Jurnal AGRIFOR , XVI (2), 229 –242.
Susanti, I., Sipayung, S. B., Siswanto, B., Maryadi, E., Latifah, H., Nurlatifah, A., Supriatin,
L. S., Witono, A., & Suhermat, M. (2021). Implications of Extreme Events on the Water Balance in Java. AIP Conference Proceedings , 2331 (April), 0 –7. https://doi.org/10.1063/5.0042006
Tjasyono, B. (2004). Klimatologi . Bandung: Institut Teknologi Bandung.
Wang,  X.,  Gao,  B.,  &  Wang,  X.  (2020).  A  modified  ABCD  model  with  temperature- dependent parameters for cold regions: Application to reconstruct the changing runo in the headwater catchment of the Golmud river, China. Water (Switzerland) , 12 (6),
1 –23. https://doi.org/10.3390/w12061812
World  Meteorological  Organization.  (2018). Guide  to  Climatological  Practices.  WMO-No.
100. 2018ed . Geneva: World Meteorological Organization.
Wu,  W.,  Li,  R.,  &  Shao,  J.  (2022).  Assessment  of  Regional  Spatiotemporal  Variations  in Drought from the Perspective of Soil Moisture in Guangxi, China. Water (Switzerland) , 14 (3). https://doi.org/10.3390/w14030289