JFT: Jurnal Fisika dan Terapannya p-ISSN: 2302-1497, e-ISSN: 2715-2774 http://journal.uin-alauddin.ac.id/index.php/jft
Pengaruh  Penerapan  Quality  Control  Data  Radar  Terhadap  Akurasi Estimasi Curah Hujan Di Wilayah Pontianak Dan Sekitarnya
Aditya Mulya 1* dan Anisa Budi Lestari 2
1 Jurusan Meteorologi, Meteorologi, Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika 2 Stasiun Meteorologi. Kelas III Binaka - Gunung Sitoli, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika,
Email: aditya.mulya@stmkg.ac.id *Corresponding Author

## Abstrak
Operasional  radar  cuaca  memiliki  keterbatasan  yang  menyebabkan  penurunan  kualitas  estimasi curah hujan dari radar, seperti gangguan pada radar cuaca Pontianak. Penerapan 3D Clutter Map and Data  Processing (3DCDP), Brightband  Echo  Correction (BBC),  dan Z–Based  Attenuation Correction (ZATC),  yang  termasuk  dalam post-processing Quality  Control (QC),  merupakan prosedur standar mitigasi keterbatasan radar cuaca. Proses tersebut dilakukan pada data radar cuaca Pontianak  periode  1 Januari  2019  –  31  Desember  2019.  Pengaruh  penerapan  QC  diamati  dengan membandingkan produk radar sebelum dan sesudah penerapan QC secara kualitatif dan kuantitatif. Data  curah  hujan  hasil  estimasi  radar  dibandingkan  dengan  data  observasi  curah  hujan  dari AWS/ARG dan divalidasi dengan nilai RMSE dan ME. Berdasarkan 19 nilai validasi pada 10 kasus hujan terpilih, 18 nilai validasi menunjukkan QC dapat meningkatkan akurasi estimasi curah hujan radar, meskipun tidak signifikan dan underestimated . Perbandingan citra radar cuaca menunjukkan bahwa interferensi dan Clutter di sekitar radar cuaca berkurang Kata kunci: Curah Hujan, Quality Control , Radar Cuaca.

## Abstract
Weather  radar  operational  has  a  limitation  that  leads  to  a  quality  reduction  of  radar  rainfall estimation, such as interference at Pontianak’s weather radar. The application of 3D Clutter Map and Data Processing (3DCDP), Brightband Echo Correction (BBC), and Z–Based Attenuation Correction (ZATC), which include in post-processing Quality Control (QC), is the standard procedure of weather radar  limitation  mitigation.  This  procedure  applied  to  data  of  Pontianak  weather  radar  over  1 January  2019–31  December  2019.  The  QC  implementation  effect  was  observed  qualitatively  and quantitatively by comparing radar’s products before and after QC implementation. Data of radar rainfall estimation compared with rainfall observation data from AWS/ARG and validated with RMSE and ME values. According to 19 validation values on the 10 cases of chosen rain, 18 value shows QC’s  increased  the  accuracy  of  radar  rainfall  estimation,  though  insignificant  and  still underestimated. The comparison of the weather radar image shows that the interference and Clutter around the weather radar are reduced Keywords : Quality Control, Rainfall, Weather Radar.

## Info Artikel
Status artikel: Diterima: 23 Desember 2021 Disetujui: 16 Oktober 2022 Tersedia online: 31 Desember 2022

## 1. PENDAHULUAN
Curah  hujan  merupakan  jumlah  dari  presipitasi  (endapan)  yang  terjadi  di  tempat tertentu [1]. Hujan sangat penting dalam kehidupan manusia seperti pertanian, hidrologi, dan sebagainya  [2].  Informasi  mengenai  curah  hujan  sangat  penting  sebagai  mitigasi  bencana seperti  rencana  penanggulangan,  peringatan  dini  bencana,  serta  penyelamatan  [3]. Pengamatan  curah  hujan  dapat  dilakukan  dengan  sistem  penginderaan  jarak  jauh  ( remote sensing ) [4]. Salah satu alat remote sensing yang digunakan oleh BMKG adalah radar cuaca. Radar cuaca bekerja secara realtime memancarkan echo berupa gelombang elektromagnetik, kemudian echo tersebut dikembalikan ke radar oleh objek yang ada di atmosfer [5].
Radar mampu mengukur variasi curah hujan dalam resolusi beberapa km 2 , memiliki periode  pengamatan  yang  singkat,  serta  dapat  memonitor  perubahan  fenomena  cuaca signifikan  yang  penting  bagi  penentuan  peringatan  dini  cuaca  buruk  dan  berbahaya.  Pada penerapanya, radar memiliki limitasi dalam mengamati atmosfer. Limitasi tersebut berasal dari beam blockage karena adanya bangunan, pohon atau gunung, overshooting, dan partial beam  blockage,  clutter  yang  berasal  dari  echo  non–meteorologi,  serta  adanya  pelemahan ( attenuation ) sinyal radar [6]. Sumber kesalahan radar berasal dari tingkat keakuratan antena, keakuratan  proses  sinyal,  interferensi  gelombang  elektromagnetik,  pelemahan  (atenuasi) yang dipicu adanya wet radome , clutter , anomalous propagation , shielding atau blockage , beam filling , overshooting , melting layer , objek non– meteorologi yang menghasilkan echo , atenuasi  presipitasi ,  hubungan  Z–R  dan  sebagainya  [7].  Adanya  limitasi  radar  di  atas menyebabkan kualitas estimasi curah hujan menurun [8].
Upaya dalam mengatasi penurunan kualitas estimasi curah dilakukan dengan quality control pada radar. Salah satu metode quality control yang umum dilakukan pada raw data radar  dengan  post-processing quality  control .  Post-processing  terdiri  dari clutter  filtering , attenuation  correction , bright  band  echo  correction , masking / occultation ,  dan vertical profile  correction .  Penelitian  mengenai quality  control pada  data  radar  dilakukan  oleh Sahlaoui dan Mordane [9] pada radar cuaca C–Band Maroko di Kota Khouribga, Maroko. Penelitian  tersebut  membandingkan  nilai  estimasi  curah  hujan  radar  dengan  alat  penakar hujan menghasilkan nilai bias  –6.4 mm dan nilai RMSE 8.9 mm.
Firdaus  dkk.  [10]  melakukan  penelitian  mengenai  dugaan  interferensi  pada  radar cuaca Pontianak. Penelitian dilakukan dengan pengujian data radar pada periode Januari  – Maret  2019.  Hasil  dari  pengujian  menunjukan  adanya  interferensi  pada  radar  cuaca  milik BMKG  pada  frekuensi  5  GHz.  Interferensi  tersebut  menyebabkan  data  yang  dihasilkan kurang akurat dan rinci karena terhalang echo dari interferensi. Sehingga penerapan quality control pada data radar Pontianak diperlukan untuk mengatasi adanya interferensi pada radar
yang  menurunkan  keakuratan  data  yang  dihasilkan.  Pada  penelitian  ini  penulis  mencoba menerapkan post–processing quality control pada Radar Cuaca C–Band Pontianak.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  membagi  variabel  menjadi  dua  kelompok,  kelompok kontrol tanpa perlakuan khusus sedangkan kelompok treatment dilakukan perlakuan khusus. Penelitian ini menerapkan model penelitian eksperimental dengan melakukan quality control pada  data  radar  kemudian  akan  hasilnya  akan  diolah  menjadi  produk  hidrologi  untuk mendapatkan  estimasi  curah  hujan.  Penelitian  deskriptif  dilakukan  untuk  menjelaskan perbandingan antara hasil estimasi curah hujan dari data radar sebelum quality control dan hasil estimasi curah hujan dari data radar sesudah quality control dengan data curah hujan dari  alat  penakar  hujan.  Kemudian,  akan  dilakukan  perbandingan  secara  kuantitatif  dan kualitatif.  Perbandingan  kuantitatif  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  korelasi  dan  error dengan membandingkan data radar dengan data curah hujan penakar.
Lokasi penelitian dilakukan pada daerah Pontianak dan sekitarnya  yang terjangkau cakupan  radar  cuaca  di  Stasiun  Meteorologi  Kelas  I  Supadio–Pontianak.  Radar  cuaca Pontianak merupakan single polarization radar jenis EEC dengan tipe C–Band. Letak radar tersebut berada pada 0° 5' 23" LU dan 109° 23' 34" BT. Waktu penelitian ini pada periode Januari  2019  hingga  Desember  2019,  dengan  kasus  kejadian  ditentukan  sesuai  dengan ketersediaan  data  radar  cuaca  dan  data  AWS/ARG.  Data  radar  cuaca  pada  penelitian  ini menggunakan raw data Radar Pontianak yang telah diubah menjadi format .vol yang diolah menggunakan aplikasi Rainbow 5.49.13. Data radar tersebut kemudian akan digunakan untuk implementasi quality control .
Dalam periode data  yang digunakan, akan ditentukan hari cuaca cerah untuk dasar penerapan ground clutter filtering . Langkah pengolahan diawali dengan menentukan kasus hujan  lebat  dan  hujan  sangat  lebat  menggunakan Z–based  attenuation  correction (ZATC) dan bright  band  correction (BBC).  Penerapan  BBC  dilakukan  untuk  menghilangkan  pola BBE pada citra radar (Gambar 1(a)). Pengaturan ZATC seperti pada Gambar 1(b) dilakukan untuk mengurangi pelemahan (atenuasi) akibat adanya redaman oleh jarak, awan, dan hujan. Data AWS/ARG  yang digunakan pada penelitian ini merupakan data  pada kasus  kejadian hujan  lebat  hingga  hujan  sangat  lebat,  sedangkan  hari  hujan  yang  akan  digunakan  pada penelitian sebanyak 10 hari, dengan ketentuan hari hujan lebat 5 hari dan hujan sangat lebat 5 hari.
Gambar 1. Pengaturan (a) BBC, dan (b) ZATC pada Rainbow 5.49.13.
Data  radar  sesuai  dengan  kasus  hujan  lebat  dan  hari  cerah  dengan  tutupan  awan seminimal mungkin digunakan sebagai dasar pembuatan clutter map dalam proses 3DCDP. Clutter map dibuat menggunakan 3D Rave dengan data radar pada hari cerah. Clutter map dengan  format  .cmap  akan  digunakan  pada  proses  3DCDP.  Pengaturan  pembuatan  clutter map disajikan pada  Gambar 2(a). SRI  Map dibuat  dengan  format .srimap  yang digunakan sebagai  input Terrain  Elevation  Data  File pada  proses  3DCDP  dengan  aplikasi RainGisImport (Gambar 2 (b)). Produk SRI diolah untuk mendapatkan estimasi curah hujan. Relasi  Z–R  yang  digunakan  merupakan  pengaturan  Marshall–Palmer.  Produk  PAC  yang merupakan  produk  turunan  SRI  untuk  mendapatkan  estimasi  curah  hujan  dalam  bentuk akumulasi  tiap  jam  diturunkan  menjadi  produk  PRT  untuk  mendapatkan  nilai  akumulasi curah hujan perjam. Selanjutnya produk PRT dikonversi menjadi format ASCII agar dapat ditampilkan dan diolah pada spreadsheet . Clutter filtering diterapkan dengan 3DCDP pada produk PPI radar (Gambar 2(c)). Clutter filtering digunakan untuk menghilangkan echo yang dihasilkan oleh ground clutter di wilayah jangkauan radar.
(a) (b)
Gambar 2. Pengaturan pembuatan (a) clutter map , (b) SRI Map , dan (c) 3DCDP pada Rainbow.
Analisis kualitatif pada produk PPI sebelum dan sesudah clutter filtering dilakukan untuk  melihat  pengaruh  clutter  filtering  dalam  menghilangkan  echo  dari  ground  clutter, kemudian  dibandingkan  dengan  citra  dari  satelit.  Analisis  kualitatif  pada  produk  CMAX untuk  melihat  ada  tidaknya  pola  BBE  setelah  dilakukan  BBC  dan  dibandingkan  dengan sebelum  BBC.  Analisis  kualitatif  pada  hasil  citra  radar  produk  SRI  dan  PAC non–quality control dan quality control untuk melihat pengaruh dari ZATC. Analisis kuantitatif pada hasil estimasi  curah  hujan  radar  dan  curah  hujan  penakar  dengan  metode  statistik Root  Mean Square Error (RMSE), koefisien korelasi dan Mean Error (ME). Nilai RMSE merupakan nilai  error  dari  hasil  estimasi  terhadap  nilai  yang  sebenarnya.  Semakin  kecil  nilai  RMSE menunjukkan  hasil  estimasi  yang  dilakukan  semakin  baik  [11].  RMSE  dihitung  dengan persamaan (1)
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑟𝑒 𝑖 −𝑟𝑜 𝑖 ) 2 𝑁
(1)
(a) (b) (c)
Dimana RMSE merupakan Root Mean Square Error , N adalah jumlah data, ro adalah nilai observasi dan re merupakan nilai estimasi. Nilai ME menunjukan ketidakpastian pada estimasi atau perbedaan antara nilai estimasi dengan nilai yang sebenarnya. Jika nilai estimasi yang dilakukan mendekati nilai sebenarnya (data observasi), maka nilai ME akan mendekati 0 [12]. Nilai ME didapat  dengan persamaan  (2),  dimana ME merupakan  nilai mean error (bias), N adalah jumlah data, ro adalah nilai observasi dan re merupakan nilai estimasi.
𝑀𝐸 = ∑ ( 𝑁 𝑛=1 𝑟𝑒−𝑟𝑜 ) 𝑁 (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data radar saat cuaca cerah digunakan sebagai dasar pembuatan clutter map, karena reflectivity yang ada berasal  dari pengaruh ground clutter dan gangguan lain [13]. Tujuan penggunaan  clutter  map  adalah  untuk  menghilangkan  reflectivity  dari  ground  clutter  dan interferensi,  dengan  tetap  mempertahankan reflectivity dari  fenomena  cuaca.  Pembuatan clutter map pada penelitian dibuat berdasarkan raw data pada tanggal 19 Maret 2019, 13 Juli 2019, dan 9 September 2019, yang selanjutnya akan digunakan pada proses 3DCDP. Clutter map  seluruh  elevasi  pada  Radar  Pontianak  disajikan  pada  Gambar  3.  Elevasi  0,49°  pada menunjukan adanya gangguan pada radar berupa ground clutter dan interferensi. Ground  clutter berada  pada  arah  utara  dan  di  sekitar  pusat  radar,  sedangkan interferensi terjadi di arah utara hingga timur laut, arah selatan, dan barat daya hingga barat laut. Interferensi yang terjadi berkisar antara 4 – 31 dBz. Partial beam blockage terjadi dari arah timur hingga barat pada elevasi 0,49°. Pada elevasi 1,46° terlihat adanya interferensi di arah  barat  daya  hingga  timur  laut  dan clutter di  sekitar  pusat  radar.  Pola  interferensi  juga terjadi pada elevasi 2,40° di arah utara, pada elevasi 3,35° di arah barat laut dalam range 50 – 100 km, dan pada elevasi 4,29° di arah barat barat daya dan barat laut. Clutter map pada elevasi  2,40°  hingga  14,60°  menunjukan  adanya clutter di  sekitar  pusat  radar,  sedangkan pada elevasi 19,50° terdapat gangguan berupa pola melengkung dari arah barat daya hingga timur laut. Tidak ada pola interferensi yang terlihat pada elevasi 6,20° hingga 19,50°.
Gambar 3. Clutter map Radar Cuaca Pontianak.
Penerapan 3DCDP dilakukan menggunakan clutter map dari data 3 hari cerah pada seluruh kasus hujan lebat terpilih. Tujuan penerapan proses tersebut untuk menghilangkan reflectivity yang  berasal  dari  objek  non–meteorologi  di  sekitar  radar.  Gambar  4(a) menunjukan citra PPI sebelum proses 3DCDP, terlihat pola interferensi pada arah timur laut yang  ditunjukan  dengan  anak  panah  merah  dan clutter di  sekitar  pusat  radar  di  dalam lingkaran merah. Gambar 4(b) menunjukan bahwa pola interferensi yang ditunjukan dengan anak panah merah dan clutter di dalam lingkaran merah menghilang setelah proses 3DCDP. Hal tersebut sesuai dengan penelitian Sahlaoui dan Mordane [9] menerapkan clutter filtering untuk menghilangkan interferensi WIFI dan clutter .
Gambar 4. Citra PPI 13 Juli 2019; (a) Sebelum penerapan 3DCDP, (b) Setelah penerapan 3DCDP.
Pola Bright Band Echo (BBE) pada kasus hujan lebat dianalisis menggunakan produk CMAX,  kemudian  dilakukan  proses  BBC.  Proses  BBC  pada  aplikasi  RainDart  memiliki algoritma  yang sama dengan Smith  [14],  yaitu algoritma deteksi  BBE dan verifikasi  [15]. Berdasarkan 10 kasus terpilih, terdapat 5 kasus hujan yang terdapat pola BBE  yaitu kasus tanggal  5  Januari  2019,  26  April  2019,  7  Juni  2019,  20  Juli  2019,  dan  27  Oktober  2019. Contoh kasus BBE selanjutnya terjadi pada tanggal 27 Oktober 2019 pada jam 22.50 UTC disajikan pada Gambar 5. Pola BBE yang terlihat pada Gambar 5(a) ditunjukan dengan anak panah  merah  berupa  4  pola  lingkaran  dengan reflectivity mencapai  30  –  40  dBz.  Setelah implementasi BBC dilakukan, pada Gambar 5(b) terlihat seluruh pola BBE menghilang.
Gambar 5. Citra CMAX 27 Oktober 2019 (a) Sebelum penerapan BBC
(b) Setelah penerapan BBC.
Mulya, A. dan Budi L., A. / Jurnal Fisika dan Terapannya (2022) Vol. 9 (2): 99 - 110
Proses ZATC pada Rainbow menggunakan algoritma yang mirip dengan algoritma yang  digunakan  oleh  Hitschfeld  dan  Bordan  [16]  yang  digunakan  untuk  mengatasi pelemahan sinyal radar [15]. Penerapan proses ZATC dilakukan pada seluruh kasus hujan lebat yang terpilih, kemudian ditampilkan pada 2 produk yaitu SRI dan PAC. SRI merupakan produk  hidrologi  yang  menghasilkan  intensitas  hujan  dengan  menggunakan  ketinggian permukaan  konstan  ( terrain  layer )  dalam  prosesnya.  Setelah  mendapat  produk  SRI,  maka akan diturunkan menjadi produk PAC yang mengakumulasikan curah hujan dalam rentang waktu sesuai dengan pengaturan pengguna [15]. Pengaruh implementasi proses ZATC dapat diketahui dari ada tidaknya peningkatan curah hujan dari kedua produk tersebut. Contoh hasil penerapan proses ZATC disajikan pada Gambar 6.  Gambar 6(a) merupakan citra SRI tanggal 06  Februari  2019  sebelum  proses  ZATC,  kemudian  pada  Gambar  6(b)  terlihat  adanya peningkatan intensitas curah hujan dengan warna citra semakin merah pada daerah di dalam lingkaran merah. Hal serupa terjadi pada citra produk PAC tanggal 27 Oktober 2019, di mana Gambar 6(c) sebelum proses ZATC dan Gambar 6(d) menunjukan peningkatan akumulasi curah hujan setelah proses ZATC. Peningkatan akumulasi curah hujan meningkat dari 12,6 mm – 50,1 mm menjadi 12,6 mm – 100,0 mm. Keefektifan proses ZATC dipengaruhi oleh kesesuaian relasi Z–R yang digunakan dengan karakteristik hujan pada wilayah tersebut [16].
Gambar 6. Citra SRI dan PAC, (a) SRI 06 Februari 2019 sebelum penerapan ZATC,
(b) Setelah penerapan ZATC, (c) PAC 27 Oktober 2019 sebelum penerapan ZATC,
(d) Setelah penerapan ZATC.
Produk Point Total Rainfall (PRT) digunakan untuk mengetahui curah hujan estimasi radar pada titik yang ditentukan. Pada penelitian ini titik PRT didasarkan pada titik AWS. Perbedaan  nilai  curah  hujan  hasil  estimasi  radar  dan  hasil  pengukuran  AWS/ARG dipengaruhi oleh perbedaan prinsip pengamatan nilai curah hujan. Alat penakar hujan seperti AWS/ARG mengukur curah hujan di permukaan bumi pada area seluas 200 cm 2 , sedangkan radar melakukan estimasi curah hujan pada lapisan atas atmosfer dengan luas 6,25 km 2 [9]. Nilai curah hujan estimasi diolah dan divalidasi pada tiap kasus hujan dan tiap titik AWS. Hasil validasi pada titik AWS/ARG/ AAWS dan tiap kasus ditampilkan pada Tabel 1.
Berdasarkan hasil pengolahan curah hujan, diketahui bahwa dari 10 kasus hujan lebat dan  9  titik  AWS/ARG/AAWS  menunjukan  hasil  yang  beragam  terhadap  penerapan  QC. Tabel hasil validasi menunjukan bahwa nilai RMSE terendah pada estimasi radar sebelum QC  sebesar  3,834  pada  AAWS  Landak  tanggal  27  Oktober  2019.  Adapun  nilai  RMSE terendah  setelah  dilakukan  QC  4,073  pada  AWS  SMPK  Anjungan  tanggal  7  Juni  2019. Semakin kecil nilai RMSE menunjukan bahwa hasil estimasi yang dilakukan semakin baik [11].  Nilai  terendah  ME  sebelum  dan  sesudah  QC  yaitu  -0,988  dan  -0,708  pada  AAWS Landak tanggal 27 Oktober 2019. Peningkatan nilai RMSE setelah dilakukan QC terjadi pada ARG Tayan Hilir tanggal 5 Januari 2019, AWS Maritim Pontianak tanggal 26 April 2019, ARG DinPer TPH KalBar tanggal 26 April 2019, AWS Digi Stamet Pontianak tanggal 26 April 2019, serta AAWS Landak tanggal 27 Oktober 2019.
Peningkatan  nilai  RMSE  menunjukan  semakin  besar  penyimpangan  antara  nilai estimasi curah hujan setelah QC dengan nilai curah hujan dari AWS/ARG/AAWS. Terdapat 1 nilai ME dari 19 nilai validasi menunjukan penurunan menjauhi nilai 0, yaitu pada AWS Digi  Stamet  Pontianak  26  April  2019  dari  -1,789  menjadi  -1,805.  Kasus  tanggal  26  April 2019 di AWS Digi Stamet Pontianak tersebut menunjukan implementasi QC tidak berhasil, karena nilai RMSE dan nilai ME mengalami peningkatan. Peningkatan nilai RMSE dan ME dapat  disebabkan  karena  dalam  proses  QC  tidak  menyesuaikan  relasi  Z–R  yang  cocok digunakan  pada  radar  Pontianak.  Penggunaan  relasi  Z–R  yang  tidak  sesuai  juga menyebabkan peningkatan estimasi hujan radar tidak signifikan. Hal tersebut kemungkinan dikarenakan  ketidaksesuaian  relasi  Z–R,  jarak  penakar  hujan  dari  pusat  radar,  dan kesenjangan  resolusi  temporal  antara  radar  dan  penakar  hujan.  Penerapan  QC  dianggap berhasil  apabila  nilai  RMSE  dan  nilai  ME  menurun  setelah  dilakukan  QC,  dari  19  nilai validasi terdapat 18 nilai yang dianggap berhasil. Persentase keberhasilan penerapan QC pada penelitian ini sebesar 94,73% dihitung dengan rumus persentase sederhana dari hasil validasi yang dilakukan.
Tabel 1. Validasi estimasi curah hujan hasil PRT pada titik AWS/ARG.
No Tanggal Kejadian AWS /ARG / AAWS RMSE NON RMSE QC ME NON ME QC 1 05 Januari 2019 ARG Tayan Hilir 12,337  12,342 -4,390 -4,377 2 08 Januari 2019 ARG BPTP KalBar 8,077 7,292 -2,482 -2,046 3 08 Januari 2019 AWS Mempawah Hilir 11,966  10,909 -2,464 -2,156 4 06 Februari 2019 ARG Tayan Hilir 8,518 8,509 -2,005 -1,998 5 14 Februari 2019 AAWS Landak 11,582  11,267 -4,417 -4,256 6 26 April 2019 AWS Maritim Pontianak 4,814 5,007 -1,983 -1,878 7 26 April 2019 ARG BPTP KalBar 5,669 5,784 -2,087 -2,085 8 26 April 2019 AWS Digi Stamet Pontianak 5,176 5,181 -1,789 -1,805 9 07 Juni 2019 ARG BPTP KalBar 5,997 5,945 -3,166 -3,136 10 07 Juni 2019 ARG DinPer TPH KalBar 8,337 8,168 -4,135 -4,081 11 07 Juni 2019 AWS SMPK Anjungan 4,250 4,073 -2,159 -2,063 12 18 Juni 2019 ARG BPTP KalBar 17,173  16,950 -3,910 -3,817 13 18 Juni 2019 ARG DinPer TPH KalBar 9,108 8,904 -2,941 -2,889 14 18 Juni 2019 AWS Maritim Pontianak 16,093  13,526 -4,314 -3,488 15 20 Juli 2019 AWS Mempawah Hilir 7,605 7,102 -2,746 -2,442 16 20 Juli 2019 AAWS Landak 12,720  11,826 -3,602 -3,279 17 27 Oktober 2019 AAWS Landak 3,834 4,058 -0,988 -0,708 18 27 Oktober 2019 AWS Staklim Mempawah   7,563 7,108 -2,215 -2,097 19 17 Desember 2019 AWS SMPK Anjungan 4,542 4,239 -1,882 -1,756
: RMSE/ME meningkat

## 4. SIMPULAN
Penerapan quality  control yang  dilakukan  pada  data  Radar  Pontianak  berpengaruh terhadap  peningkatan  hasil  estimasi  curah  hujan  walaupun  tidak  signifikan.  Dari  segi kualitas, perbaikan hasil estimasi curah hujan radar dapat ditinjau dari keberhasilan proses menghilangkan ground clutter dan bright band echo , serta perbaikan intensitas curah hujan yang  terlihat  pada  citra  radar.  Secara  kuantitas,  pengurangan  nilai  error  menjadi  indikasi perbaikan  hasil  estimasi  curah  hujan  radar.  Hasil  validasi  menunjukan  persentase keberhasilan penerapan quality control data radar sebesar 94,73%, meskipun hasil estimasi curah hujan radar tetap underestimate terhadap curah hujan hasil pengamatan AWS/ARG.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]    Wirjohamidjojo,  S.,  dan  Swarinoto  Y.S.,  (2013).  Meteorologi  Sinoptik,  Jakarta. Puslitbang BMKG
[2]    Tjasyono, B.H.K., (2006). Karakteristik dan Sirkulasi Atmosfer. Jakarta BMKG
Mulya, A. dan Budi L., A. / Jurnal Fisika dan Terapannya (2022) Vol. 9 (2): 99 - 110
[3]     Gilbert, R.B., (2008). Our role as engineers in mitigating natural hazards. GeoCongress 2008:  Geosustainability  and  Geohazard  Mitigation.  American  Society  of  Civil Engineers. New Orleans. doi:10.1061/40971(310)1
[4]      Zakir,  A.,  Sulistya  W.,  dan  Khotimah  M.  K.,  (2010).  Perspektif  Operasional  Cuaca Tropis. Jakarta. BMKG
[5]      Brown,  R.A.,  dan  Wood,,  V.T.,  (2007).  A  Guide  for  Interpreting  Doppler  Velocity Patterns :  Northern Hemisphere Edition. Oklahoma: NOAA/National  Severe Storms Laboratory Norman
[6]    Berne, A., dan Krajewski, W.F., (2013), Radar for hydrology: unfulfilled promise or unrecognized  potential?.  Advances  in  Water  Resources.  Volume  51,  January  2013, Pages 357-366. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2012.05.005
[7]      Einfalt,  T.,  dan  Michaelides,  S.,  (2008).  Precipitation:  Advance  in  Measurement, Estimation, and Prediction. Berlin: Springer
[8]    Villarini,  G.,  dan  Krajewski,W.F.,  (2010).  Review  of  the  Different  Sources  of Uncertainty  in  Single  Polarization  Radar-Based  Estimates  of  Rainfall.  Survey  in Geophysics, Vol. 31 pp 107–129, Springer
[9]    Sahlaoui, Z. dan Mordane, Z., (2019). Radar Rainfall Estimation in Morocco: Quality Control and Gauge
Adjustment.
Hydrology 2019. 6(2), 41.
https://doi.org/10.3390/hydrology6020041
[10]   Firdaus, T., Suryadi, D., Pontia, F.T.W., dan Imansyah, F., (2019). Analisis interferensi frekuensi radio radar cuaca Badan Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika (BMKG) di  Kalimantan  Barat.  Jurnal  Teknik  Elektro  Universitas  Tanjungpura.  Vol  2,  No  1 (2019). https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jteuntan/article/view/36426
[11]   Wilks,  D.S.,  (2011). Statistical  Methods in  The Atmospheric Science Third Edition. New York. Academic Press
[12]  WMO,  2017,  Forecast  International  Verification  Methods  Workshop  [online], https://www.cawcr.gov.au/projects/verification/#Methods_for_foreasts_of_continuou s_variables diakses pada 10 Januari 2022
[13]    Maruri,  M.,  Romo,  J.A.,  Abad,  V.,  Velasco,  J.,  dan  Alvarez,  J.,  (2010).  Design  an operational clutter map for Kapildui,s radar. The Sixth European Conference on Radar in Meteorology and Hydrology, ERAD
[14]    Smith,  C.  J.,  (1986).  The  reduction  of  errors  caused  by  bright  bands  in  quantitative rainfall  measurements  made  using  radar.  Journal  of  Atmospheric  and  Oceanic Technology. Vol. 3 pp 129-141, American Meteorology Society. https://doi.org/10.1175/1520-0426(1986)003<0129:TROECB>2.0.CO;2
[15]    Leonardo,  (2018).  Software  Manual  Rainbow  5  Product  &  Algorithms,  Leonardo GmbH, Jerman
[16]   Hitschfeld, W., dan Bordan, J., (1954). Errors Inherent In The Radar Measurement Of Rainfall  At  Attenuating  Wavelengths.  Journal  of  Meteorology,  Vol.  11.  pp  58-67, American Meteorology
Society.
https://doi.org/10.1175/1520-
0469(1954)011<0058:EIITRM>2.0.CO;2