## PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN BERDASARKAN SUHU PERMUKAAN LAUT
NINO 3.4 :  SUATU PENDEKATAN DENGAN METODE FILTER KALMAN
(Monthly Rainfall Prediction Based on Sea Surface Temperature Nino 3.4 :
The approach with Kalman Filtering)
Estiningtyas, W., Suciantini dan Irianto, G.

## Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi

## ABSTRAK
Hasil prakiraan curah hujan memberikan gambaran mengenai kondisi curah hujan beberapa waktu ke depan. Salah satu metode yang dikembangkan dalam penelitian ini adalah Filter Kalman, dengan menggunakan  Cirebon  sebagai  wilayah  studi.  Pewilayahan  hujan  di  Kabupaten  Cirebon menghasilkan 6 kelompok hujan dengan rata-rata curah hujan tahunan 1400-1500 mm pada wilayah yang kering dan 3000-3200 mm pada wilayah basah. Hasil validasi dari stasiun pewakil pada setiap wilayah  hujan  menunjukkan  nilai  koefisien  korelasi  validasi  lebih  dari  94%,  koefisien  korelasi model lebih dari 78% dan fit model lebih dari 38%, dengan model dominan yang digunakan adalah OE.    Hasil  regresi  menunjukkan  nilai  R 2 lebih  dari  0.8.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  model cukup  baik  menjelaskan hubungan  antara  curah hujan  dan SST  Nino  3.4,  sehingga  SST  Nino  3.4 dapat digunakan sebagai prediktor curah hujan. Hasil prakiraan curah hujan di Kabupaten Cirebon secara  umum  memperlihatkan  kecenderungan  peningkatan  curah  hujan  hingga  Februari  2005, dengan koefisien korelasi model lebih dari 90% dan fit model lebih dari 40%.
Kata kunci : Filter Kalman, SST Nino 3.4, curah hujan, validasi, prediksi

## ABSTRACT
Many approaches have been applied to forecast climate using statistical  and deterministic models using independent and dependent variables empirically. It is more practical to analyze the parameters,  but  it  needs  validation  anytime  and  anywhere.  Kalman  filtering  unites  physical  and statistical  model  approaches  to  stochastic  model  renewable  anytime  for  objective  of  on  line forecasting. Based on research, sea surface temperature Nino 3.4 have high correlation with rainfall in Indonesia, so it is used to forecast rainfall in Cirebon as area study. Rainfall clustering in Cirebon results 6 groups with rainfall average 1400-1500 mm/year for dry area and 3000-3200 mm/year for wet  area.  Validation  have  correlation  coefficient  validation  value  more  than  94%,  correlation coefficient  model  value  more  than  78%  and  fit  model  value  more  than  38%.  The  result  of regression gives R 2 value of more than 0,8. It implies that predicting model using Kalman Filter is feasible to forecast montly rainfall based on sea surface temperature Nino 3.4. The result of rainfall prediction  in  Cirebon  show  increasing  in  rainfall  until  February  2005,  with  correlation  coeficient value of model more than 90% and fit model more than 40%.
Key words : Kalman Filtering, SST Nino 3.4, rainfall, validation, prediction
Woro Estiningtyas , et al.

## PENDAHULUAN
Kebutuhan  terhadap  data  dan  informasi  iklim  yang  cepat,  akurat,  terbaru  dan berkesinambungan  menjadi  sangat  mendesak  tidak  saja  ketika  muncul  fenomena  anomali  iklim, tetapi juga telah diperhitungkan dalam perencanaan. Hal ini mengindikasikan bahwa anomali iklim membawa  dampak  yang  cukup  besar  terhadap  berbagai  bidang,  dan  kuantifikasi  anomali  iklim dalam bentuk yang mudah dipahami semakin dirasakan perlu.
Salah  satu  parameter  iklim  yang  paling  dirasakan  perubahannya  akibat  anomali  iklim adalah  curah  hujan.  Sedangkan  indikator  anomali  iklim  yang  sering  digunakan  untuk merepresentasikan fenomena anomali iklim adalah suhu permukaan laut ( sea surface temperature , SST)  Nino  3.4.  Berdasarkan  penelitian  Hendon  (2003),  variabilitas  SST  Nino  3.4  mempengaruhi 50% variasi curah hujan seluruh Indonesia. Boer, et al (1999) juga menyatakan bahwa anomali suhu permukaan  laut  di  wilayah  Nino  3.4  memiliki  hubungan  yang  lebih  kuat  terhadap  anomali  curah hujan bulanan dibandingkan dengan anomali suhu permukaan laut di wilayah lain. Hal inilah yang menjadi salah satu pertimbangan untuk menggunakan SST Nino 3.4 sebagai prediktor curah hujan.
Saat  ini  berbagai  model  prediksi  iklim  telah  banyak  dikembangkan,  baik  dengan  model statisitik, model deterministik maupun kombinasinya. Model deterministik kekuatannya pada nalar fisik  sehingga  rumusannya  dapat  merepresentasikan  perilaku  fisik  yang  mendasarinya. Kelemahannya,  model  deterministik  sangat  kompleks  prosesnya,  rumit  interaksinya  dan  sebagian besar faktornya diluar kontrol, sehingga selain memerlukan tenaga, waktu dan biaya besar, secara operasional  sulit  direalisasikan.  Sedangkan  model  statistik  dapat  diformulasikan  berdasarkan hubungan peubah bebas dan tidak bebas secara empirik, sehingga lebih praktis  untuk menalarkan gejala  itu  sendiri.  Kelemahannya,  model  statistik  perlu  divalidasi  setiap  saat  untuk  setiap  tempat. Apabila  kedua  pendekatan tersebut  dapat digabungkan,  sehingga  kelemahan masing-masing  dapat direduksi  dan  kelebihan  keduanya  dapat  disinergikan,  maka  model  yang  dihasilkan  akan  dapat ditingkatkan akurasi dan keberhasilannya dalam prediksi anomali iklim.
Kalman  (1960)  menggabungkan  pendekatan  model  fisik  dan  statistik  menjadi  model stokastik yang dikenal dengan model Kalman Filter atau saringan Kalman. Filter ini mengestimasi keadaan  proses  pada  suatu  waktu  dan  kemudian  mendapatkan  umpan  balik  dalam  bentuk pengukuran  yang  mempunyai noise . Noise ini  mempunyai  karakteristik  statistik  atau  dapat dimodelkan,  dan  menggunakan  analisis  stokastik  untuk  pemecahan  masalah.  Dalam  hal  ini  filter Kalman berperan dalam memperkecil noise sedemikian rupa sehingga diharapkan memberikan hasil prediksi  yang  lebih  baik.  Pendekatan  ini  diperkuat  oleh  pernyataan  Tor  (2002)  bahwa  sangat memungkinkan  untuk  mengaplikasikan  teknik  Filter  Kalman  guna  membangun  monitoring  data yang bervariasi terhadap waktu, seperti angin, hujan dan sebagainya.
Tujuan dari penelitian adalah menyusun model prediksi curah hujan berdasarkan SST Nino 3.4 serta melakukan validasinya pada setiap kelompok hujan.

## METODOLOGI
Data dan Lokasi :
Lokasi  penelitian  adalah  Kabupaten  Cirebon.  Data  yang  digunakan antara lain  :  (1)  Data time series curah hujan harian, (2) Data time series SST Nino 3.4 bulanan sepanjang seri data hujan
(sumber  :  NOAA),  dan  (3)  Data prediksi  SST  Nino  3.4  (sumber  :  NOAA)  yang  diinterpretasikan berdasarkan model consolidation sesuai dengan jangka waktu prediksi yang dibutuhkan.

## Metode Penelitian
Prakiraan  curah  hujan  dengan  metode  filter  Kalman  dilakukan  dengan  fasilitas System Identification  Toolbox dalam  Program  Matlab  Versi  6.5  Rel  13.    Proses  ini  dilakukan  dengan mengatur  parameter  dalam  model  sehingga  output  yang  dihasilkan  mirip  atau  menyerupai  output yang  terukur.  Dalam  hal  ini  SST  merupakan  input  model,  sedangkan  curah  hujan  sebagai  output model. Model yang digunakan untuk menghubungkan kedua parameter tersebut ada 4 pilihan, yaitu : Autoregresi (ARX), Autoregresi Moving Average (ARMAX), Box-Jenkin (BJ), dan Output-Error (OE). Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan analisis, yaitu : (1) pewilayahan hujan, (2) validasi model hubungan curah hujan dan SST Nino 3.4 dan (3) prakiraan curah hujan bulanan.

## Pewilayahan Hujan
Pewilayahan hujan dilakukan menggunakan analisis komponen utama dan  analisis cluster (analisis  gerombol) . Analisis  Komponen  Utama  digunakan  untuk  mengidentifikasi    peubah  baru yang mendasari data peubah ganda, menghilangkan masalah multikolinieritas (peubah yang saling berkorelasi) dan menghilangkan peubah-peubah asal yang  memberikan sumbangan informasi yang relatif  kecil.    Sedangkan  analisis cluster (gerombol)  digunakan    untuk  mengelompokkan  objek- objek  menjadi  beberapa  gerombol  /  kelompok    berdasarkan  pengukuran  peubah-peubah  yang diamati, sehingga diperoleh kemiripan objek dalam gerombol yang sama dibandingkan antar objek pada gerombol lain.

## Validasi Model Hubungan Curah Hujan dan SST Nino 3.4
Untuk mengetahui apakah suatu model memberikan hasil yang baik atau tidak, dilakukan pembandingan  antara  output  model  dengan  data  pengamatan.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  4 model  yang  menghubungkan  parameter  input  dan  output,  yaitu  :  Autoregresi  (ARX),  Autoregresi Moving  Average  (ARMAX),  Box-Jenkin  (BJ),  dan  Output-Error  (OE).  Dari  keempat  model  ini dipilih satu model terbaik berdasarkan nilai koefisien korelasi validasi tertinggi. Persamaan umum model linier input output untuk sistem output tunggal dengan input u dan output y menurut Ljung (1999) adalah :
                         nu i i i i i t e q D q C nk t u q F q B t y q A 1 / /
sedangkan persamaan untuk setiap model adalah : ARX
:           t e nk t u q B t y q A    ARMAX :             t e q C nk t u q B t y q A    OE (Output-Error)   :             t e nk t u q F q B t y    / BJ (Box-Jenkins) :                   t e q D q C nk t u q F q B t y / /   
dimana : u i = variabel input eksternal,  A, B i , C, D dan F i = shift operator polynomials , nk = jarak waktu ( time delays ).
Woro Estiningtyas , et al.

## Prediksi Curah Hujan dengan Filter Kalman
Pada prinsipnya, persamaan Filter Kalman terbagi menjadi dua bagian (Welch dan Bishop, 2003),  yaitu  :  (1)  persamaan update waktu,  dan  (2)  persamaan update pengukuran.  Persamaan update waktu menggunakan keadaan sekarang untuk memproyeksikan ke depan, dan estimasi error covariance digunakan untuk mendapatkan estimasi sebelumnya untuk langkah ke depan. Sedangkan persamaan update pengukuran  digunakan  untuk  umpan  balik  atau  untuk  menggabungkan  sebuah pengukuran  baru  ke  sebuah  estimasi  sebelumnya  guna  mendapatkan  sebuah  estimasi  sesudahnya yang lebih baik.
Dari Gambar 2 terlihat bahwa persamaan update waktu menghitung estimasi keadaan (1) dan  estimasi  covarians  (2)    ke  depan  dari  waktu  k-1  ke  langkah  k.    Tugas  pertama  di  persamaan update  pengukuran  adalah  menghitung  Kalman  gain  (Kk)  (3),  dan  langkah  selanjutnya  mengukur proses  untuk  mendapatkan  zk,  kemudian  menghasilkan  sebuah  estimasi  sesudahnya  ( posteriori ) dengan  menggabungkan  pengukuran  di  persamaan  (3)  dan  (4).  Langkah  terakhir  adalah mendapatkan sebuah estimasi posteriori error covarians melalui persamaan (5), setelah itu kembali ke persamaan (1) dan seterusnya.
Gambar 2.  Algoritma Filter Kalman

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pewilayahan Hujan
Berdasarkan  curah  hujan  bulanan  secara  runut  waktu  (Januari  1994  -  September  2004) dilakukan analisis pengelompokkan hujan yang bertujuan untuk mengetahui sebaran pola hujan dan mempermudah  melihat  hasil  prediksi  secara  spasial.  Pengelompokkan  curah  hujan  di  Kabupaten Cirebon  menghasilkan  6  kelompok  wilayah  hujan  yang  terlihat  dari  peta  hasil  pengelompokkan (Gambar  3).  Berdasarkan  jumlah  curah  hujan  tahunannya,  maka  kelompok  4  merupakan  wilayah paling kering dengan rata-rata curah hujan tahunan 1400-1500 mm. Sedangkan wilayah yang paling basah  adalah  kelompok  6  dengan  rata-rata  curah  hujan  tahunan  3000-3200  mm  (Gambar  4). Kelompok  6  ini  merupakan  daerah  di  sekitar  lereng  Gunung  Ceremai  dekat  perbatasan  dengan Kabupaten Kuningan yang sebagian besar merupakan dataran tinggi.
Gambar 3. Peta pewilayahan hujan Kabupaten Cirebon
0 100 200 300 400 500 600 700 C H ( m m ) Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec bulan Kelompok-1 0 100 200 300 400 500 600 700 C H ( m m ) Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec bulan Kelompok-2 0 100 200 300 400 500 600 700 C H ( m m ) Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec bulan Kelompok-3 0 100 200 300 400 500 600 700 C H ( m m ) Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec bulan Kelompok-4 0 100 200 300 400 500 600 700 C H ( m m ) Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec bulan Kelompok-5 0 100 200 300 400 500 600 700 C H ( m m ) Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec bulan Kelompok-6
Gambar 4. Rata-rata curah hujan bulanan pada setiap kelompok hujan di Kabupaten Cirebon
Woro Estiningtyas , et al.

## Validasi Model Hubungan Curah Hujan dan SST

## Kelompok I : Cangkring, Cikeusik, Sindang Laut dan Walahar
Validasi  curah  hujan  di  stasiun  Cangkring  menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi  validasi sebesar  92,2%,  koefisien  korelasi  model  88,74%  dan  fit  model  52,97%  dengan  model  hubungan curah  hujan  dan  SST  yang  terpilih  adalah  OE.  Model  OE  juga  digunakan  untuk  menunjukkan hubungan  curah  hujan  dan  SST  di  Stasiun  Cikeusik,  dengan  nilai  koefisien  korelasi  validasi 98,29%,  koefisien  korelasi  model  91,14%  dan  fit  model  58,83%.  Untuk  stasiun  Sindang  Laut, model yang terpilih adalah ARX, dengan nilai koefisien korelasi validasi, koefisien korelasi dan fit model  berturut-turut  adalah  94,49%,  85,74%  dan  45,3%.  Sedangkan  di  stasiun  Walahar,  model hubungan  curah  hujan  dan  SST  dijelaskan  melalui  model  OE  dengan  nilai  koefisien  korelasi validasi sebesar 91,96%, koefisien korelasi model 91,57% dan fit model 57,34% (Gambar 5).

## Kelompok II : Klangenan dan Setupatok
Validasi  curah  hujan  di  Stasiun  Klangenan  menghasilkan  koefisien  korelasi  validasi sebesar 98,16%, koefisien korelasi model 90,49% dan fit model 56,1% dengan model OE sebagai model validasi. Di Stasiun Setupatok, model ARMAX dipilih untuk menjelaskan hubungan antara curah  hujan  dan  SST.  Perbandingan  antara  data  curah  hujan  aktual  dengan  curah  hujan  hasil simulasi  berdasarkan  hubungan  kedua  parameter  tersebut  menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi validasi sebesar 94,34%, koefisien korelasi model 90,44% dan fit model 56,28% (Gambar 6).

## Kelompok III : Losari dan Kepuh
Model hubungan curah hujan dan SST di Stasiun Losari dijelaskan dengan menggunakan model  OE.  Hasil  validasi  memperlihatkan  nilai  koefisien  korelasi  validasi    94,75%,  koefisien korelasi model 91,48% dan fit model 58,48%. Sedangkan untuk Stasiun Kepuh hasil validasi curah hujan memperlihatkan koefisien korelasi validasi  94,75%, koefisien korelasi model 91,48% dan fit model 58,48% menggunakan model OE (Gambar 7).

## Kelompok IV : Seuseupan
Model  OE  digunakan  di  Stasiun  Seuseupan  untuk  validasi  curah  hujan  bulanan.  Hasil validasi memperlihatkan nilai koefisien korelasi validasi  98,03%, koefisien korelasi model 78,44% dan fit model 38,05% (Gambar 8).

## Kelompok V : Ambit dan Wanasaba Kidul
Di Stasiun Ambit, hasil validasi dengan model OE memperlihatkan nilai koefisien korelasi validasi    97,57%,  koefisien  korelasi  model  92,31%  dan  fit  model  60,96%.  Sedangkan  di  Stasiun Wanasaba Kidul korelasi validasi dan fit model menunjukkan nilai yang sedikit lebih rendah, yaitu 95,52% dan 60,38%, tetapi untuk koefisien korelasi model memperlihatkan nilai yang lebih tinggi sebesar 93,99% dengan model OE (Gambar 9).

## Kelompok VI : Panongan
Model  validasi  OE  di  Stasiun  Panongan  menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi  validasi 96,9%,  koefisien  korelasi  model  93,9%  dan  fit  model  62,59%  (Gambar  10).  Hasil  validasi memperlihatkan bahwa model OE dominan digunakan untuk membentuk hubungan curah hujan dan SST Nino 3.4, yaitu 83,3%, kemudian model ARMAX dan ARX masing-masing 8,3%. Koefisien korelasi validasi secara keseluruhan lebih dari 92%, koefisien korelasi model sebagian besar lebih
dari  90%.  Dari  fluktuasi  curah  hujan  hasil  validasi  (Gambar  5-10)  terlihat  bahwa  model  filter Kalman menghasilkan pola yang mirip curah hujan aktualnya yang ditandai dengan nilai fit model yang cukup tinggi yaitu lebih dari 50%, kecuali stasiun Seuseupan dan Sindang Laut (Tabel 1).
Untuk mengetahui antara prediksi dengan data aktual, maka dilakukan regresi pada stasiun pewakil di setiap wilayah hujan (Gambar 11-16). Hasil regresi menunjukkan nilai R 2 lebih dari 0.8. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  model  cukup  baik  menjelaskan hubungan antara  curah hujan  dan SST Nino 3.4, sehingga SST Nino 3.4 dapat digunakan sebagai prediktor curah hujan bulanan.
Tabel 1. Hasil validasi model hubungan curah hujan dan SST Nino 3.4
Kel. Stasiun Model CC validasi CC model Fit model I Cangkring OE 92,2 88,74 52,97 Cikeusik OE 98,29 91,14 58,83 Sindang Laut ARX 94,49 85,74 45,3 Walahar OE 91,96 91,57 57,34 II Klangenan OE 98,16 90,49 56,1 Setupatok ARMAX 94,34 90,44 56,28 III Losari OE 94,75 91,48 58,48 Kepuh OE 94,75 91,48 58,48 IV Seuseupan OE 98,03 78,44 38,05 V Ambit OE 97,57 92,31 60,96 Wanasaba Kidul OE 95,52 93,99 60,38 VI Panongan OE 96,9 93,9 62,59 Cc = koefisien korelasi
Gambar 5. Validasi curah hujan di Stasiun Cangkring, Cikeusik, Sindang Laut dan Walahar
Gambar 6. Validasi curah hujan di Stasiun Klangenan dan Setupatok
Gambar 7. Validasi curah hujan di Stasiun Losari dan Kepuh
Gambar 8. Validasi curah hujan di Stasiun Seuseupan
Gambar 9. Validasi curah hujan di Stasiun Ambit dan Wanasaba Kidul
Gambar 10. Validasi curah hujan di Stasiun Panongan
Cangkring R 2 = 0.8498 -50 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 Ch-Prediksi C h -A k tu a l Cikeusik R 2 = 0.9661 0 50 100 150 200 250 300 350 -100 -50 0 50 100 150 200 Ch-Prediksi C h -A k tu a l Sindang Laut R 2 = 0.893 -50 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 Ch-Prediksi C h -A k tu a l Walahar R 2 = 0.8456 0 10 20 30 40 50 -100 0 100 200 300 Ch-Prediksi C h -A k tu a l
Gambar 11. Hasil regresi antara curah hujan aktual dan prediksi di kelompok I
Woro Estiningtyas , et al.
Klangenan R 2 = 0.9636 -40 0 40 80 120 160 200 -200 -100 0 100 200 300 Ch-Prediksi C h -A k tu a l Setupatok R 2 = 0.89 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 Ch-Prediksi C h -A k tu a l
Gambar 12. Hasil regresi antara curah hujan aktual dan prediksi di kelompok II
Losari R 2 = 0.8978 -20 0 20 40 60 80 100 120 -100 -50 0 50 100 150 200 250 Ch-Prediksi C h -A k tu a l Kepuh R 2 = 0.9748 0 20 40 60 80 100 120 140 160 -100 0 100 200 300 400 Ch-Prediksi C h -A k tu a l
Gambar 13. Hasil regresi antara curah hujan aktual dan prediksi di kelompok III
Seuseupan R 2 = 0.9611 -50 0 50 100 150 200 250 -50 0 50 100 150 200 Ch-Prediksi C h -A k tu a l
Gambar 14. Hasil regresi antara curah hujan aktual dan prediksi di kelompok IV
Ambit R 2 = 0.952 -50 0 50 100 150 200 250 -50 0 50 100 150 200 250 Ch-Prediksi C h -A k tu a l Wanasaba Kidul R 2 = 0.9123 -50 0 50 100 150 200 -200 -100 0 100 200 300 400 500 600 Ch-Prediksi C h -A k tu a l
Gambar 15. Hasil regresi antara curah hujan aktual dan prediksi di kelompok V
Panongan R 2 = 0.9388 0 100 200 300 400 500 -200 -100 0 100 200 300 400 500 Ch-Prediksi C h -A k tu a l
Gambar 16. Hasil regresi antara curah hujan aktual dan prediksi di kelompok VI

## Prediksi Curah Hujan

## Kelompok I : Cangkring, Cikeusik, Sindang Laut dan Walahar
Prakiraan curah hujan di Stasiun Cangkring hingga Maret 2005 memiliki pola yang cukup berfluktuasi. Puncak hujan diperkirakan terjadi pada bulan Januari 2005 dengan jumlah kurang dari 500 mm/bulan (Gambar 17). Untuk Stasiun Cikeusik prakiraan hujan memperlihatkan puncak hujan yang lebih maju yaitu Desember 2004 dengan jumlah hujan yang lebih kecil dibandingkan Stasiun Cangkring  (Gambar  18).  Pola  hujan  lebih  jelas  terlihat  di  Stasiun  Sindang  Laut.  Curah  hujan mengalami  peningkatan  secara  teratur  hingga  puncaknya  terjadi  pada  bulan  Januari  2005  dan kemudian  menurun  kembali  hingga  Maret  2005  (Gambar  19).  Sedangkan  untuk  Stasiun  Walahar (Gambar 20)  pola hujan  tidak  terlihat dengan  jelas.  Puncak hujan  diperkirakan terjadi  pada  Maret 2005 dengan jumlah kurang dari 400 mm/bulan.

## Kelompok II : Klangenan dan Setupatok
Prakiraan hujan di Stasiun Klangenan hingga Maret 2005 memperlihatkan kecenderungan meningkat.  Hal  ini  seiring  dengan  terjadinya  periode  musim  hujan  di  wilayah  ini.  Puncak  hujan diperkirakan  terjadi  pada  Februari  2005  hampir  500  mm/bulan  (Gambar  21).  Nilai  koefisien korelasi model  sebesar  95,14%  dan  fit model  54,19%.  Sedangkan  untuk  Setupatok,  puncak hujan terjadi  pada  Januari  2005  kemudian  menurun  hingga  Maret  2005.  Nilai  koefisien  korelasi  model 91,66% dan fit model 48,26% (Gambar 22).

## Kelompok III : Losari dan Kepuh
Prakiraan  curah  hujan  di  Stasiun  Losari  memperlihatkan  pola  yang  berfluktuasi  dengan puncak hujan pada bulan Desember 2004, kemudian menurun pada Januari 2005 dan meningkat lagi pada  Februari  2005  tetapi  tidak  setinggi  pada  Desember  2004  (Gambar  23).  Hasil  prediksi menunjukkan nilai koefisien korelasi model sebesar 92,59% dan fit model 47,76%.
Untuk Stasiun Kepuh, pola hujan lebih terlihat jelas, yaitu meningkat hingga Maret 2005. Puncak  hujan  diperkirakan  terjadi  pada  bulan  Maret  2005  antara  450-500  mm/bulan,  sedangkan nilai  koefisien  korelasi  dan  fit  model  berturut-turut  sebesar  sebesar  91,65%  dan 41,31%  (Gambar 24).

## Kelompok IV : Seuseupan
Prakiraan  curah  hujan  di  Stasiun  Seuseupan  memperlihatkan  pola  yang  cenderung meningkat  dengan  puncak  hujan  pada  bulan  Januari  2005  diperkirakan  200  mm/bulan,  kemudian sedikit menurun pada bulan berikutnya. Nilai koefisien korelasi dan fit model berturut-turut sebesar sebesar 86,66% dan 45,85% (Gambar 25).

## Kelompok V : Ambit dan Wanasaba Kidul
Prakiraan hujan di Stasiun Ambit memperlihatkan fluktuasi yang cukup besar. Peningkatan curah hujan mulai terlihat pada bulan Desember 2004 hingga puncaknya pada bulan Januari 2005 dengan  curah  hujan  hampir  500  mm/bulan  (Gambar  26).  Hasil  prediksi  dengan  model  OE memperlihatkan nilai koefisien korelasi dan fit model masing-masing sebesar 94,19% dan 55,83%.
Untuk  Stasiun  Wanasaba  Kidul,  pola  hujan  terlihat  lebih  jelas.  Curah  hujan  terus meningkat  mulai  Oktober  2004  hingga  mencapai  puncaknya  pada  Februari  2005,  dan  kemudian menurun pada Maret 2005 menjelang berakhirnya musim hujan di daerah monsunal. Nilai koefisien
Woro Estiningtyas , et al.
korelasi  model  94,74%  dan  fit  model  49,89%  diperoleh  dari  hasil  prediksi  dengan  model  OE (Gambar 26).

## Kelompok VI : Panongan
Di Stasiun Panongan, prakiraan curah hujan memperlihatkan pola yang cukup jelas. Sejak Oktober  2004  terjadi  peningkatan  curah  hujan  hingga  Desember  2004  antara  600-700  mm/bulan, kemudian  menurun  sampai  dengan  Maret  2005  (Gambar  28).  Prediksi  dengan  model  OE memberikan  nilai  koefisien  korelasi  model  94,51%  dan  fit  model  48,65%.  Untuk  mengetahui gambaran  fluktuasi  hujan  hasil  prediksi,  maka  disajikan  salah  satu  contoh  hasil  prediksi  model, yaitu stasiun Klangenan dan Setupatok (kelompok II) (Gambar 17).
Gambar 17. Fluktuasi hujan hasil prediksi di Stasiun Klangenan dan Setupatok (kelompok II)
Hasil prakiraan curah hujan di Kabupaten Cirebon secara umum juga memperlihatkan pola kecenderungan adanya peningkatan curah hujan hingga Februari 2005. Hal ini disebabkan periode prediksi merupakan periode musim hujan, sebagaimana yang terjadi di wilayah-wilayah dengan tipe hujan  monsunal.  Hasil  prediksi  memperlihatkan  nilai  koefisien  korelasi  model  lebih  dari  90%, hanya satu stasiun yang memiliki nilai 86,7%. Sedangkan fit model lebih dari 40%.  Jangka waktu prediksi  sangat  ditentukan  oleh  ketersediaan  data  curah hujan  time  series hingga  kondisi  terakhir. Pada  penelitian  ini,  data  yang  terkumpul  untuk  lokasi  Cirebon  adalah  sampai  dengan  September 2004 sehingga prediksi dilakukan 6 bulan kemudian yaitu Oktober-2004 hingga Maret 2005. Hasil prediksi  ini  dapat  diperbarui  lagi  berdasarkan  data  terbaru  yang  terkumpul  untuk  menyesuaikan dengan kondisi aktual saat ini. Metode Filter Kalman ini sangat terbuka untuk setiap input data yang lain  yang  dipandang  berpengaruh  dan  memberikan  kontribusi  terhadap  kejadian  hujan.  Dengan demikian  model  ini  sangat  terbuka  untuk  dikembangkan  terus  melalui  modifikasi  dan  kombinasi berbagai  input  serta  memperhitungkan  berbagai  skenario  (misal time  lag )  (Estiningtyas,  2005) hingga  diperoleh  suatu  model  prediksi  hujan  yang  lebih  akurat  dan  dapat  diperbarui  setiap  saat ( updateable ).

## Implikasi Hasil Penelitian
Hasil  prediksi  curah  hujan  memberikan  gambaran  berupa  data  dan  informasi  tentang kondisi curah hujan beberapa bulan ke depan. Dalam kaitannya dengan pertanian, aplikasi model di lapangan dapat digunakan untuk beberapa hal diantaranya adalah : (1) Penentuan Pola tanam, hasil keluaran  model  yang  berupa  prakiraan  curah  hujan  bulanan  3  bulan  atau  6  bulan  ke  depan  dapat digunakan sebagai  dasar dalam menyusun perencanaan pola tanam. Dengan menghitung kebutuhan
air  tanaman,  dapat  diketahui  komoditas  apa  yang  dapat  ditanam  disesuaikan  dengan  kondisi ketersediaan air tersebut. Selama ini pola tanam hanya dilakukan berdasarkan curah hujan setempat dan data-data yang lampau serta belum memperhitungkan aspek prediksi, (2) Potensi irigasi, model dapat menjawab kondisi curah hujan wilayah tertentu. Sehingga apabila curah hujan di suatu lokasi tertentu  diketahui  yang  ditunjang  dengan  ketersediaan  pasokan  irigasi  wilayah  tersebut,  dapat diketahui potensi irigasi wilayah tersebut.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Pewilayahan  hujan  di  Kabupaten  Cirebon  menghasilkan  6  kelompok  hujan  dengan  rata- rata  curah  hujan  tahunan  1400-1500  mm  pada  wilayah  yang  kering  dan  3000-3200  mm  pada wilayah basah.
Hasil validasi dari stasiun pewakil pada setiap wilayah hujan menunjukkan nilai koefisien korelasi  validasi  lebih  dari  94%,  koefisien  korelasi  model  lebih  dari  78%  dan  fit  model  sebagian besar  lebih  dari  50%,  dengan  model  dominan  yang  digunakan  adalah  OE.  Hasil  regresi menunjukkan nilai R 2 lebih dari 0.8.
Hasil  prakiraan  curah  hujan  di  Kabupaten  Cirebon  secara  umum  memperlihatkan kecenderungan  peningkatan  curah  hujan  hingga  Februari  2005,  dengan  koefisien  korelasi  model lebih dari 90% dan fit model lebih dari 40%.
Dari  hasil  validasi  dan  regresi  mengindikasikan  bahwa  model  cukup  baik  dalam menjelaskan  hubungan  antara  curah  hujan  dan  SST  Nino  3.4,  sehingga  SST  Nino  3.4  dapat digunakan sebagai prediktor curah hujan.

## Saran
Untuk memperoleh gambaran kondisi curah hujan yang aktual dan terkini, maka data hujan perlu  dilengkapi  dan  diperbarui  secara  spasial  dan  temporal  dengan  data  terbaru.  Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan dengan menambah input model atau melakukan kombinasi input yang dipandang berpengaruh dan memberikan kontribusi terhadap kejadian hujan.

## DAFTAR PUSTAKA
Boer,  R.    Notodipuro,  K.A.  and  Las,  I.,    1999,    Prediction  of  daily  rainfall  characteristic  from monthly climate indicate,  Paper pesented at the second international conference on science and technology for the Assesment of Global Climate Change and Its impact on Indonesian Maritime Continent, 29 November-1 December 1999.
Estiningtyas, W. 2005. Prediksi Curah Hujan Dengan Metode Filter Kalman Untuk Menyusun Pola Tanam. Tesis. Institut Teknologi Bandung.
Hendon,  H.H.  2003.  Indonesian  Rainfall  Variability  :  Impacts  of  ENSO  and  Local  Air-Sea Interaction. American Meteorology Society.
Kalman, R.E. 1960. “A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems”, Transaction of the ASME. Journal of Basic Engineering, pp 35-45, March 1960.
Woro Estiningtyas , et al.
Ljung, Lennart. 2002. System Identification Toolbox for Use with MATLAB. Math   Works, Inc.
Tor, Yam Khoon. 2002. L1, L2, Kalman Filter and Time Series Analysis in Deformation Analysis. FIG XXII International Congress.
Welch, G dan G. Bishop. 2003. An Introduction to The Kalman Filter.
Young,  P.C,  Diego,J.P,  dan  Wlodek,  T.  1999.  Dynamic  Harmonic  Regression.  Journal  of Forecasting, 18, 369-394.
http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices )
http://www.cpc.noaa.gov/products/predictions/90day/tools/briefing/ssttt.gif