DOI: 10.29303/jrpb.v11i1.442 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## VALIDASI CURAH HUJAN HARIAN CHIRPS PRECIPITATION SATELLITE PRODUCT DI PROVINSI KALIMANTAN BARAT
Validation of Daily Rainfall CHIRPS Satellite Precipitation Product in West Kalimantan Province
Joko Suryanto 1*) , Amprin 1 , Anisum 1
1 Program Studi Teknik Pertanian, STIPER Kutai Timur. Jl. Soekarno-Hatta, No. 01 Sangatta, Kutai Timur, Kalimantan Timur, Indonesia
email *) : jokosuryanto@stiperkutim.ac.id

## ABSTRACT
Rainfall  data  from  satellite  products  can  be  used  as  an  alternative  to  the  limitations  of measuring  rainfall  using  a  rain  gauge.  The  accuracy  of  satellite  rain  data  varies  greatly between regions due to various environmental factors, so that validation of  rainfall satellite data is necessary. This study aims to evaluate the accuracy of daily rainfall data from Climate Hazards Group Infrared Precipitation Stations (CHIRPS) at 7 rain gauges in West Kalimantan Province.  The  point  to  pixel  method  is  used  to  compare  daily  rainfall  observed  by  the Meteorology, Climatology and Geophysical Agency (BMKG) for 20 year period (2002 – 2021) with  CHIRPS  rainfall  data  which  corresponds  to  the  location  of  the  rain  gauge  station. CHIRPS data validation uses two types of validation, continuous validation and categorical validation. Continuous validation obtained the average Pearson correlation (R), percent bias (Pbias), mean error (ME), mean absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE) were 0.25, 9.92%, 0 .68 mm, 12.17 mm and 19.82 mm respectively. According to average value of percent bias and Pearson correlation, the CHIRPS rainfall estimation data is very good, but has  a  weak  correlation  with  observation  data.  Categorical  validation  obtained  the  average probability of detection (POD), false alarm ratio (FAR), critical success index (CSI), frequency bias index (FBI) and Heidke skill score (HSS) were 0.72, 0.44, 056, 1.01, and 0.27 respectively. Categorical validation shows that the data CHIRPS is very good at estimating rain events in West Kalimantan.
Keywords: accuracy; CHIRPS; rainfall; rain gauge; West Kalimantan

## ABSTRAK
Data curah hujan produk satelit dapat digunakan sebagai alternatif keterbatasan pengukuran curah  hujan  menggunakan  penakar  hujan.  Akurasi  data  hujan  satelit  sangat  bervariasi  antar wilayah  karena  faktor lingkungan  yang  beragam,  sehingga  validasi  hujan  data  satelit  sangat diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi data hujan harian Climate Hazards Group  Infrared  Precipitation  with  Stations (CHIRPS)  pada  7  stasiun  hujan  di  Provinsi Kalimantan Barat. Metode point-to-pixel digunakan untuk membandingkan curah hujan harian pengamatan Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) sepanjang 20 tahun (2002
–  2021)  dengan  data  curah  hujan  CHIRPS  yang  bersesuaian  dengan  lokasi  stasiun  hujan. Validasi  data  CHIPRS  menggunakan  dua  jenis  validasi  yaitu  validasi  kontinu  dan  validasi kategorial.  Validasi  kontinu  diperoleh  rata-rata  korelasi  Pearson  (R), percent  bias (Pbias), mean error (ME), mean absolute error (MAE), dan root mean square error (RMSE) adalah 0,25, 9,92 %, 0,68 mm, 12,17 mm, dan 19,82 mm. Berdasarkan nilai rata-rata percent bias dan korelasi Pearson, estimasi hujan data CHIRPS sangat baik, namun mempunyai korelasi lemah dengan data pengamatan. Validasi kategorial diperoleh nilai rata-rata probability of detection (POD), false alarm ratio (FAR), critical success index (CSI), frequency bias index (FBI) dan Heidke  skill  score (HSS)  adalah  0,72,  0,44,  056,  1,01,  dan  0,27.  Validasi  kategorial menunjukkan  bahwa  data  CHIRPS  sangat  baik  dalam  mengestimasi  kejadian  hujan  di Kalimantan Barat.
Kata kunci: akurasi; CHIRPS; curah hujan; Kalimantan Barat; rain gauge

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Curah  hujan  merupakan  komponen utama  iklim  yang  berperan  penting    dalam mengendalikan siklus hidrologi dan kesetimbangan  energi  di  bumi  (Ayehu, et al .,  2018).  Curah  hujan  juga  mempunyai dampak  yang  luas  dalam  bidang  pertanian, ekonomi dan lingkungan (Hsu, et al ., 2021). Curah hujan dapat diukur menggunakan  metode rain  gauge ,  radar cuaca,    dan  citra  satelit  (Dingman,  2015). Pengamatan curah hujan menggunakan rain gauge maupun  radar  cuaca  sangat  terbatas secara spasial-temporal karena faktor biaya, infrastruktur, perawatan dan kondisi medan yang sulit (Liu, et al ., 2017; Wiwoho, et al ., 2021).  Estimasi  curah  hujan  menggunakan satelit dapat mengatasi keterbatasan resolusi spasial  dan  temporal  pada  penggunaan metode rain  gauge dan  radar,  karena    data hujan  satelit  mempunyai  resolusi  spasial yang  tinggi,  sehingga  mampu  menjangkau daerah  terpencil  dan  tidak  bisa  diakses (Belay, et al .,2019), resolusi temporal tinggi dan tersedia secara real time (Yeditha, et al ., 2022).
Berdasarkan  sumbernya,  data  hujan produk satelit dapat dikelompokkan menjadi tiga,  yaitu  berbasis  satelit, reanalysis ,  dan gabungan  satelit  dengan  hujan  observasi (Degefu, et  al .,  2022).  Data  hujan  satelit Climate Hazards Group Infrared
Precipitation with Stasions (CHIRPS) merupakan jenis data satelit gabungan data multi-satelit dan hujan observasi (Degefu, et al .,  2022;  Macharia, et  al .,  2022)          yang dikembangkan oleh United States Geological  Survey  dan  University  of California, Santa Barbara.
Data CHIRPS mencakup wilayah 50 o LU-50 o LS  dengan  resolusi  spasial  0,05 o tersedia dalam skala waktu harian, 5-harian, 10-harian  dan  bulanan.  Data    CHIRPS dikembangkan dengan tiga komponen yaitu, Climate  Hazards  Group  Precipitation Climatology (CHPClim), Climate  Hazards Group Infrared Precipitation (CHIRP) dan prosedur penggabungan dengan curah hujan observasi (Funk, et al ., 2015). Pembentukan data CHIRPS terbagi dalam 4 proses, yaitu data  hujan  5  harian infrared precipitation (IRP)  diperoleh  dari  kalibrasi  data cold cloud  duration (CCD)  menggunakan  data TMPA 3B42, hujan IRP dibagi dengan rata- rata  hujan  5  harian  IRP  periode  panjang sehingga diperoleh konstanta tak berdimensi,  hujan  5  harian  CHPClim dikalikan  dengan  konstanta  IRP  sehingga diperoleh  hujan  5  harian  CHIRP.  Data  5 harian  CHIRP  diagregasi  ke  hujan  harian menggunakan data harian Climate Forecast System (CFS) NOAA resolusi 0,05 o . Tahap akhir  yaitu  penggabungan  data  CHIRP dengan  data  hujan  observasi  menggunakan algoritma  pembobotan sehingga  dihasilkan data CHIRPS (Hordofa, et al ., 2021).
Kelebihan  CHIRPS  dibandingkan dengan  data  satelit  lainnya  antara  lain
mempunyai pencatatan data panjang (1981- sekarang),  resolusi  spasial  yang  tinggi, yakni 0,05 o dan latensi yang rendah yakni 1 hari  hingga  3  minggu  (Condom, et  al ., 2020). Kelebihan data CHIPRS tersebut menyebabkan  pemanfaatan  data  CHIPRS terus berkembang dari penggunaan awalnya yaitu  untuk monitoring kekeringan  di Afrika.  Pemanfaatan  data  CHIRPS  untuk analisis curah hujan ekstrem telah dilakukan di  Bangka  Belitung  (Fadholi  &  Adzani, 2018), di Uganda (Ageet, et al ., 2022),  DAS Yangtze,  China  (Xiao, et  al .,  2020).  Data CHIRPS  digunakan  sebagai input model hidrologi  antara  lain  oleh  Hernández- romero  &  Patiño-gómez  (2022)  sebagai input model HEC-HMS. Peng, et al., (2021) menggunakan  data  CHIRPS  sebagai input model  SWAT,  Usman,  et  al.,  (2021) menggunakan  data  CHIRPS  sebagai input model hidrologi HBV.
Akurasi  data  hujan  satelit  sangat bervariasi  antar  wilayah,  salah  satu penyebabnya adalah dampak faktor lingkungan  (Gebremedhin, et  al .,  2021), seperti  faktor  iklim  lokal,  topografi  dan musim  hujan  (Macharia, et  al .,  2022), kondisi  medan,  jenis  bioma,  dan  dominasi sistem  hujan  konvektif  (Paredes-Trejo, et al .,  2017).    Faktor  lingkungan  tersebut menjadi  salah  satu  penyebab  data  CHIRPS tidak  terlepas  dari  ketidakpastian  akurasi (Nashwan, et al ., 2020), sehingga pemanfaatan  data  CHIRPS  dalam  bidang hidroklimatologi diperlukan validasi terlebih dahulu.
Pengujian  validasi  data  CHIRPS telah  banyak  dilakukan,  di  antaranya    oleh López-Bermeo, et al., (2022) di pegunungan barat  laut  Columbia  diperoleh  bahwa    data CHIRPS harian mempunyai akurasi rendah disebabkan  oleh  faktor  geografi  dan fisiografi  lokasi  serta  distribusi  spasial- temporal curah hujan. Penelitian (Anjum, et al .,  2022)  di  Provinsi  Punjab,  Pakistan menunjukkan bahwa error CHIRPS meningkat  sejalan  dengan  meningkatnya intensitas curah hujan dan ketinggian tempat stasiun  hujan.  Nawaz,  et  al.,  (2021) menyebutkan  bahwa  akurasi  CHIRPS  di
Pakistan  lebih  baik  pada  daerah  dengan elevasi rendah dibandingkan daerah berelevasi  tinggi.  Hsu,  et  al.,  (2021) menyebutkan  bahwa  akurasi  data  CHIRPS harian tidak lebih baik dengan data IMERG, namun data CHIRPS bulanan lebih baik dan dapat menggambarkan siklus hujan tahunan.
Studi validasi data CHIRPS harian di Indonesia  telah  dilakukan  oleh  Pratama,  et al.,  (2022)  bahwa  terdapat  korelasi  lemah antara  CHIRPS  dengan  data  AWS  di Lampung  Selatan  dan  nilai  bias  terendah pada  musim  basah.  Penelitian  Liu,  et  al., (2020) di Bali menunjukkan bahwa korelasi data harian CHIRPS sangat rendah disebabkan oleh faktor topografi, jarak yang dekat  antara  stasiun  hujan  dengan  laut  dan pegunungan,  dan  sirkulasi  angin  lokal. Penelitian Faisol, et al., (2020) pada stasiun hujan  di  Provinsi  Jawa  Timur  diperoleh bahwa  akurasi  CHIRPS  lebih  rendah dibandingkan  data Global  Precipitation Measurement (GPM)  disebabkan  oleh perbedaan  interval  perekaman  antara  GPM setiap 2-4 jam, sedangkan CHIRPS setiap 24 jam  sekali.  Penelitian  Rahmawati,  et  al., (2021)  menunjukkan  bahwa  hasil  estimasi curah  hujan  harian  data  satelit  CHIRPS, CMORPH,  GPM  IMERG,  dan  TRMM  di daerah  bergunung  mempunyai  perbedaan yang  tinggi  dengan  data  observasi  karena pengaruh jenis hujan orografis. Namun, nilai RMSE CHIRPS terendah dibandingkan data CMORPH, GPM IMERG, dan TRMM.
Provinsi Kalimantan Barat mempunyai  luas  147.307  km 2 didominasi tutupan lahan hutan 63,65%, lahan pertanian 1,75%,  dan  pemukiman  hanya  0,83%  dari total  luas  wilayah  (BPS  Kalimantan  Barat, 2021).    Wilayah  Kalimantan  Barat  yang termasuk  kelas    landai  mempunyai  luas 29,21%, 33,34% merupakan wilayah bergelombang,  21,31%  berada  pada  kelas kelerengan  curam,  dan  16,51%  merupakan wilayah sangat curam. Wilayah Kalimantan Barat  mempunyai  pola  curah  hujan  tipe ekuatorial  dengan  jenis  hujan  konvektif. Jenis  hujan  konvektif  merupakan  dampak dari  pemanasan  radiasi  matahari  yang
memicu pergerakan udara dan pembentukan awan hujan (Wulandari, et al ., 2018).

## Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi  curah  hujan  harian  data  CHIRPS resolusi 0,05 o (5,56 km) dalam mengestimasi curah hujan harian di wilayah Provinsi  Kalimantan  Barat  periode  Januari
2002 - Desember 2021.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan Juni  hingga  September  2022  dengan wilayah  penelitian  Provinsi  Kalimantan Barat  yang  terletak  antara  02 o 08’  LU  - 03 o 02’ LS dan di antara 108 o 30’ - 114 o 10’ BT (Gambar 1).
Gambar 1. Lokasi penelitian

## Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini antara lain software microsoft Excel dan Arc  GIS  10.8. Microsoft  Excel  digunakan untuk pengolahan data, sedangkan software Arc GIS 10.8 digunakan untuk ekstraksi data CHIRPS.
Bahan penelitian berupa data sekunder di antaranya:
1. Data  curah  hujan  harian  pada  stasiun pengamatan BMKG di wilayah
penelitian,  yaitu  stasiun  Mempawah, Nangapinoh,  Paloh,  Pangsuma,  Rahadi Oesman,  Supadio  dan  stasiun  Susilo.
Rentang data tersebut antara Januari 2002
–  Desember  2021  dan  diunduh  pada website https://dataonline.bmkg.go.id . Lokasi stasiun hujan di wilayah penelitian ditunjukkan Gambar 1.
Persentase  data  kosong  dan  banyaknya data  yang  digunakan  untuk  validasi diperlihatkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data stasiun hujan dan persentase data kosong periode 2002 – 2021
No Stasiun hujan ID WMO Elevasi (m.dpl) Jarak ke garis pantai (km) Koordinat Data kosong (%) Lintang ( o ) Bujur ( o ) 1 Mempawah 96583 2 1,03 0,08 109,19 12,81 2 Nangapinoh 96557 40 219,07 -0,42 111,47 21,26 3 Paloh 96535 15 3,62 1,74 109,30 7,64 4 Pangsuma 96565 43 429,15 0,84 112,93 20,45 5 Rahadi Osman 96615 9 3,87 -1,80 109,97 13,62 6 Supadio 96581 3 34,12 0,14 109,45 10,65 7 Susilo 96559 31 218,38 0,06 111,47 4,34
2. Data  CHIRPS  harian  dengan  resolusi 0,05 o periode 2002 – 2021 yang diunduh dalam format netcdf (*.nc) pada website https://data.chc.ucsb.edu/products/CHIR PS-2.0/global_daily/netcdf/p05/ . Data CHIRPS digunakan dalam penelitian ini karena  data  CHIRPS  telah  banyak digunakan dalam bidang hidro- klimatologi,  mempunyai  resolusi  spasial dan temporal yang tinggi, tersedia dalam periode  panjang  (1981-sekarang),  dan dapat diakses secara gratis.

## Metode
Metode point to pixel digunakan untuk membandingkan data CHIRPS dengan data pengukuran BMKG, yaitu dengan membandingkan data pada titik pengukuran BMKG dengan nilai piksel data satelit yang bersesuaian  lokasi  (Ageet, et  al .,  2022; Budiyono & Faisol, 2021; Liu, et al ., 2020; López-Bermeo, et al ., 2022). Metode point to pixel dipilih daripada  metode interpolasi curah  hujan  ke  dalam  bentuk grid karena jumlah stasiun di wilayah penelitian hanya 7 stasiun yang menyebar pada luasan 147.307 km 2 .  Metode point  to  pixel sangat  sesuai untuk  jumlah  stasiun  hujan  yang  terbatas (Saemian, et al ., 2021)  dan lokasinya yang menyebar (López-Bermeo, et al ., 2022).

## Akurasi CHIRPS
Validasi  data  CHIRPS  dilakukan dengan membandingkan curah hujan harian data  CHIRPS  dengan  data  pengukuran periode  Januari  2002  –  Desember  2021. Data kosong rentang periode tersebut tidak diikutkan  dalam  validasi.  Validasi  statistik yang digunakan adalah validasi kontinu dan validasi kategorial.

## Validasi Kontinu
Validasi  kontinu menilai akurasi data CHIRPS  dalam  mengestimasi  jumlah  air hujan.  Indikator  validasi  kontinu  yang digunakan di antaranya Pearson correlation coefficient (R), mean  error (ME), mean absolute  error (MAE), root  mean  square error (RMSE),  dan percent bias (Pbias).
Persamaan indikator validasi tersebut dapat dilihat pada persamaan 1 – 5 sebagai  berikut (Bai, et al ., 2018; Belay, et al ., 2019; Geleta & Deressa, 2021):
𝑅 = ∑ (𝑂𝑏𝑠 𝑖 −𝑂𝑏𝑠 ̅̅̅̅̅̅)(𝐶𝐻𝐼𝑅𝑃𝑆 𝑖 −𝐶𝐻𝐼𝑅𝑃𝑆 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑂𝑏𝑠 𝑖 −𝑂𝑏𝑠 ̅̅̅̅̅̅) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝐶𝐻𝐼𝑅𝑃𝑆 𝑖 −𝐶𝐻𝐼𝑅𝑃𝑆 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) 2 𝑛 𝑖=1 .(1)
𝑀𝐸 = ∑ (𝑂𝑏𝑠 𝑖 −𝐶𝐻𝐼𝑅𝑃𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 ……..............(2) 𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑂𝑏𝑠 𝑖 −𝐶𝐻𝐼𝑅𝑃𝑆 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑛 ...................(3)
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑂𝑏𝑠 𝑖 −𝐶𝐻𝐼𝑅𝑃𝑆 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 …....…(4)
𝑃𝑏𝑖𝑎𝑠 = ∑ (𝐶𝐻𝐼𝑅𝑃𝑆 𝑖 −𝑂𝑏𝑠 𝑖 )𝑥 100 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑂𝑏𝑠 𝑖 𝑛 𝑖=1 ....... …(5)
keterangan:
Obs i = curah hujan pengukuran (mm)
𝑂𝑏𝑠 ̅̅̅̅̅
= rerata curah hujan pengukuran (mm) CHIRPS i = curah hujan CHIRPS (mm) 𝐶𝐻𝐼𝑅𝑃𝑆 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ = rerata curah hujan CHIRPS (mm)
Koefisien korelasi (R) menunjukkan tingkat keeratan data CHIRPS dan pengamatan,  mempunyai    rentang  -1  –  1 dengan  nilai  optimal  1.    Sugiyono  (2013) membagi  tingkat  keeratan  hubungan  dua variabel berdasarkan nilai koefisien korelasi, yaitu sangat kuat (0,80-1,00), kuat (0,60-0,79),  sedang  (0,40-0,59),  lemah (0,20-0,39),  dan  tidak  ada  korelasi  (0,00  - 0,19). Pbias dapat mengidentifikasi rata-rata bias estimasi CHIRPS, mempunyai rentang - ∞ - ∞ dengan  nilai  optimal  0.  Menurut Ibarra-Zavaleta,  et  al.,  (2017)  akurasi berdasarkan  Pbias  dikelompokkan  sangat baik (Pbias < ± 10), baik (± 10 < Pbias < ± 15), cukup (± 15 < Pbias < ± 25), dan tidak memenuhi (Pbias > ± 25).

## Validasi Kategorial
Validasi kategorial merupakan indikator kualitatif untuk mengukur kesesuaian  jumlah  kejadian  hujan  antara data CHIRPS dengan data pengukuran yang didasarkan  pada  tabel  kontingensi  ya/tidak terjadinya hujan. Nilai ambang batas untuk
terjadinya  hujan  ditentukan  >  0  mm/hari (Mazzoglio, et al ., 2019; Rahmawati, et al ., 2021;  Rivera, et  al .,  2018; Wiwoho, et  al ., 2021).
Tabel 2. Tabel kontingensi
hujan pengamatan R> 0 mm/hr R= 0 mm/hr data satelit R > 0 mm/hr hits (a) false (b) R= 0 mm/hr misses (c) correcct no rain (d)
Nilai hits  (a) pada  Tabel  2  adalah jumlah  hari  hujan  yang  terjadi  pada  data pengamatan maupun satelit, false (b) adalah jumlah hari pada saat hujan diestimasi oleh satelit namun tidak terjadi pada pengamatan, miss (c)  merupakan  jumlah  hari  pada  saat hujan  tidak  diestimasi  oleh  satelit  namun terjadi  pada  data  pengamatan, correct  no rain (d) adalah jumlah hari hujan yang tidak diestimasi oleh satelit dan tidak terjadi pada data pengamatan.
Indikator  kesesuaian  kejadian  hujan antara  data  CHIRPS  dan  data  pengamatan dihitung menggunakan persamaan berikut:
𝑃𝑂𝐷 = 𝑎 𝑎+𝑐 ……………….…………….(6)
𝐹𝐴𝑅 = 𝑏 𝑎+𝑏 …………………………......….(7)
𝐶𝑆𝐼 = 𝑎 𝑎+𝑏+𝑐 ………………………........….(8)
𝐹𝐵𝐼 = 𝑎+𝑏 𝑎+𝑐 ...………….....……….........….(9)
𝐻𝑆𝑆 = 2(𝑎𝑑−𝑏𝑐)
(𝑎+𝑐)(𝑐+𝑑)+(𝑎+𝑏)(𝑏+𝑑) ….….......….(10)
Parameter probability  of  detection (POD)  adalah  fraksi  kejadian  hujan  yang terestimasi  oleh  satelit  dan  terjadi. False alarm ratio (FAR) menunjukkan fraksi data satelit  mengestimasi  kejadian  hujan  namun tidak  terjadi. Critical  success  index (CSI)
merupakan kombinasi POD dan FAR yang menunjukkan  kemampuan  data  satelit mengestimasi kejadian hujan secara menyeluruh. Frequency  bias  index (FBI) adalah  perbandingan  frekuensi  kejadian hujan  data  satelit  dengan  data  pengamatan. Heidke skill score (HSS) merupakan ukuran akurasi  estimasi  data  satelit dengan memperhitungkan  peluang  acak  kejadian hujan. Nilai rentang dan optimal parameter statistik  validasi  kategorial  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Parameter  statistik  validasi  kategorial (Belay, et  al .,  2019;  Girma  &  Berhanu,  2021; Mazzoglio, et al ., 2019) Parameter statistik Rentang nilai Nilai optimal Probability of detection (POD) 0 – 1 1 False alarm ratio (FAR) 0 – 1 0 Critical success index (CSI) 0 -1 1 Frequency bias index (FBI) 0 - ∞ 1 Heidke skill score (HSS) -∞ - 1 1

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Data BMKG dan CHIRPS
Stasiun  hujan  di  lokasi  penelitian berada  pada  kelas  ketinggian  yang  sama yaitu dataran rendah (< 400 m.dpl) dengan rentang  ketinggian  2  –  43  m.  Stasiun Mempawah  mempunyai  jarak  ke  garis pantai  paling  pendek  1,03  km  dan  jarak terjauh adalah stasiun Pangsuma 429,15 km. Banyaknya data hujan harian selama periode 2002 – 2021 adalah 7.305 data, data kosong pada periode tersebut tidak digunakan untuk menguji  akurasi  data  CHIRPS.  Stasiun Susilo  mempunyai  data  terbanyak  yaitu 6.988  (4,34  %  data  kosong),  sedangkan stasiun Nangapinoh mempunyai jumlah data paling  sedikit  yaitu  5.752  data  atau  data kosong sebesar 21,26 % (Tabel 1).
Gambar 2. Box plot data curah hujan harian (mm) pengamatan BMKG dan estimasi CHIRPS
Sebaran  data  curah  hujan  harian pada semua stasiun sangat heterogen dengan nilai  koefisien  variansi  (cv)  antara  1,51  – 2,09  dan  rata-rata  1,92.  Sebaran  data CHIRPS  lebih  homogen  bila  dibandingkan dengan  data  pengamatan  BMKG  yang ditunjukkan  oleh  nilai  rata-rata  cv  data CHIRPS 1,18 dan mempunyai rentang 1,13 –  1,25.  Rata-rata  curah  hujan  pengamatan BMKG lebih tinggi 4,7% dibandingkan data CHIRPS,  sedangkan  rata-rata  curah  hujan maksimum  lebih tinggi 162% dibandingkan dengan data CHIRPS (Gambar 2).

## Validasi Data CHIRPS
Data pengamatan BMKG di wilayah penelitian dibandingkan dengan data CHIRPS  harian  periode  Januari  2002  – Desember  2021  (20  tahun)  menggunakan metode point to pixel . Penggunaan metode tersebut bertujuan untuk menghindari error data ketika menggunakan metode interpolasi  stasiun  hujan  karena  jumlah stasiun yang sedikit dan menyebar.
Validasi Kontinu
Nilai koefisien korelasi (R) mempunyai  rentang  0,09  (Nangapinoh) hingga 0,43 (Paloh) dan nilai rata-rata 0,25 dengan  hubungan  linier  positif  lemah.  Hal ini    menunjukkan  CHIRPS  kurang  tepat dalam  menggambarkan  variabilitas  curah hujan  harian.    Hasil  yang  sama  juga diperoleh  di  beberapa  wilayah  Indonesia bahwa  korelasi  CHIRPS  dengan  data pengamatan  berada  pada  rentang  sangat lemah  –  lemah.  Korelasi  CHIRPS  di Lampung  Selatan  antara  0,35  –  0,39 (Pratama, et  al .,  2022),    (Wiwoho, et  al ., 2021) di DAS Brantas, Jawa Timur  (0,23 – 0,36),  (Faisol, et  al .,  2020)  Provinsi  Jawa Timur (0,33 – 0,47) dan (Liu, et al ., 2020) di pulau  Bali  diperoleh  rata-rata  koefisien korelasi  0,23.  Hasil  validasi  kontinu CHIRPS diperlihatkan pada Tabel 4.
Tabel 4 memperlihatkan bahwa  nilai mean  error (ME)  terbaik  0,49  mm (Mempawah)  dan  tertinggi  3,68  mm (Nangapinoh). Nilai ME negatif menunjukkan underestimate terjadi  pada stasiun  Paloh  dan  Susilo,  stasiun  yang  lain menunjukkan overestimate .
Nilai  rata-rata mean  absolute  error (MAE) diperoleh 12,17 mm dengan rentang 9,9 mm (Paloh) dan 15,27 mm (Pangsuma). Berdasarkan  nilai  MAE,  akurasi  CHIRPS
tergolong rendah bila dibandingkan dengan yang diperoleh di Papua Barat (4,33 – 6,33 mm)  dan  di  Brantas,  Jawa  Timur  (5,56  – 11,2 mm).
0 50 100 150 200 250 300 350 cur ah h uj an ( m m /h ar i) stasiun hujan BMKG 0 50 100 150 200 250 300 350 cur ah h uj an ( m m /h ar i) stasiun hujan CHIRPS
Tabel 4. Hasil validasi kontinu curah hujan harian estimasi CHIRPS di wilayah penelitian
Stasiun R Keterangan ME (mm) MAE (mm) RMSE (mm) Pbias (%) Keterangan Mempawah 0,11 Sangat Lemah 0,49 11,43 19,68 -5,6 Sangat Baik Nangapinoh 0,09 Sangat Lemah 3,68 15,03 22,55 -23,2 Cukup Paloh 0,43 Sedang -0,55 9,90 18,43 6,5 Sangat Baik Pangsuma 0,16 Sangat Lemah 0,81 15,27 23,20 -6,0 Sangat Baik Rahadi O. 0,38 Lemah 0,90 10,72 18,89 -5,2 Sangat Baik Supadio 0,27 Lemah 0,82 11,25 17,63 -3,7 Sangat Baik Susilo 0,28 Lemah -1,38 11,62 18,39 14,8 Baik rata-rata 0,25 Lemah 0,68 12,17 19,82 -3,20 Sangat Baik
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  nilai root  mean  square  error (RMSE)  terendah 17,63 mm (Supadio), dan tertinggi 23,2 mm (Pangsuma),    dengan  nilai  rata-rata  19,82 mm. Nilai RMSE semua stasiun mendekati standar  deviasi  data  pengamatan  (rata-rata standar  deviasi  19,18  mm),  sehingga  nilai RMSE  tergolong  sangat  tinggi.  RMSE stasiun Paloh terlihat tidak konsisten dengan nilai indeks MAE, nilai MAE stasiun Paloh terendah  yaitu  9,9  mm  namun  diperoleh RMSE  yang  tinggi  18,43  mm.  Hal  ini disebabkan nilai indeks error RMSE sangat sensitif  terhadap  data outlier dibandingkan dengan  MAE  (Gebremedhin, et  al .,  2021). Nilai  RMSE  tidak  jauh  berbeda  dengan akurasi CHIRPS di Bali sebesar 18,56 mm, namun rentang RMSE di wilayah penelitian lebih  tinggi  dibandingkan  akurasi  CHIRPS di DAS Brantas, Jawa Timur (11,8 – 21,93 mm) dan di Lampung (8,65 – 14,06 mm).
Nilai percent bias (Pbias) berada di antara  -23,2  %  (Nangapinoh)  –  14,8  % (Susilo). Hasil estimasi CHIRPS underestimate diperoleh di stasiun Nangapinoh  (-23,2  %),  Mempawah  (-5,6 %), Pangsuma (-6,0 %), Rahadi Oesman (- 5,2%),  dan  Supadio  (-3,7  %).  Sedangkan stasiun  Paloh  dan  Susilo  diperoleh  hasil estimasi CHIRPS overestimate dengan nilai Pbias 6,5 % dan 14,8 %.  Estimasi CHIRPS di lokasi penelitian cenderung underestimate di  5  stasiun  dan  hanya  2 stasiun yang menunjukkan overestimate .
Indikator Pbias (Tabel 4) berlawanan  dengan  indeks error ME  pada semua  stasiun  hujan.  Berdasarkan  indeks error ME,  estimasi  CHIRPS  di  stasiun
Mempawah overestimate ,  sedangkan indikator  Pbias  diperoleh underestimate , demikian juga dengan stasiun lainnya yang memperlihatkan  indikator  ME  dan  Pbias saling  berkebalikan.  Hal  ini  disebabkan pada  indikator  ME  nilai error positif  dan negatif  dalam  rata-rata  data  deret  waktu dapat  saling  membatalkan.  Berdasarkan nilai  rata-rata  absolut  Pbias  diperoleh  9,92 %, menunjukkan estimasi CHIRPS di lokasi penelitian sangat baik.
Gambar  3  menunjukkan  hubungan linier  antara  indeks error dengan  jarak stasiun ke garis pantai terdekat (km). Indeks MAE  mempunyai  korelasi  sangat  kuat (0,856) dan signifikan (sig.2-tailed = 0,014). Korelasi  kuat  diperoleh  indeks  RMSE (0,765)  dengan  signifikansi  nyata  (sig.2- tailed  =  0,045).  Korelasi  nilai  R  sedang (0,473), korelasi lemah pada Pbias (0,373), dan sangat lemah pada indeks ME (0,169), masing-masing indeks mempunyai signifikansi tidak nyata (> 0,05). Hubungan linier  positif  dan  signifikan  tersebut  dapat diartikan bahwa semakin jauh jarak stasiun dari  pantai,  maka error estimasi  CHIRPS semakin tinggi. Hal ini sejalan dengan Trejo, et  al.,  (2016),  bahwa  stasiun  hujan  yang lebih dekat dengan pantai memberikan hasil akurasi numerik yang lebih baik dibandingkan  stasiun  hujan  yang  letaknya jauh dari garis pantai.
a) Korelasi vs jarak (km) f)  POD vs jarak (km) b) ME (mm) vs jarak (km) g)  FAR vs jarak (km)
c) MAE (mm) vs jarak (km) h)  CSI vs jarak (km)
d) RMSE (mm) vs jarak (km) i)  FBI vs jarak (km)
e) Pbias (%) vs jarak (km) j)  HSS vs jarak (km)
Gambar 3. Hubungan parameter validasi dengan jarak stasiun ke pantai (km)
R² = 0,2239 sig.(2-tailed) = 0,283 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0 100 200 300 400 500 ko re la si jarak ke pantai (km) R² = 0,6786 sig.(2-tailed) = 0,023 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 100 200 300 400 500 P OD jarak ke pantai (km ) R² = 0,0285 sig.(2-tailed) = 0,718 -2 -1 0 1 2 3 0 100 200 300 400 500 M E ( m m ) jarak ke pantai (km) R² = 0.4951 sig.(2-tailed) = 0,078 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 100 200 300 400 500 F A R jarak ke pantai (km) R² = 0,7328 sig.(2-tailed) = 0,014 0 3 6 9 12 15 18 0 100 200 300 400 500 M A E ( m m ) jarak ke pantai (km) R² = 0,0076 sig.(2-tailed) = 0,853 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 100 200 300 400 500 C S I jarak ke pantai (km) R² = 0,5848 sig.(2-tailed) = 0,045 0 5 10 15 20 25 0 100 200 300 400 500 R M S E ( m m ) jarak ke pantai (km) R² = 0,8625 sig.(2-tailed) = 0,03 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2 0 100 200 300 400 500 F B I jarak ke pantai (km ) R² = 0,1388 sig.(2-tailed) = 0,329 0 5 10 15 20 25 0 100 200 300 400 500 Pb ia s (% ) jarak ke pantai (km) R² = 0.0076 sig.(2-tailed) =0,192 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 100 200 300 400 500 HSS jarak ke pantai (km )
Analisis kurva cumulative
distribution  function (CDF)  digunakan untuk  mendeteksi  seberapa  sering  data CHIRPS overestimate atau underestimate dalam  mengestimasi  data  pengamatan Kurva CDF data CHIRPS stasiun Pangsuma berada  di  bawah  kurva  CDF  data  BMKG pada rentang data  2 - 23 mm/hari (Gambar 4).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  estimasi
hujan  <  23  mm/hari  (hujan  ringan)  data CHIRPS cenderung overestimate . Sedangkan  pada  stasiun  Nangapinoh  kurva CDF  data  CHIRPS  berada  di  bawah  kurva CDF  BMKG  pada  rentang  0  –  15,1  mm. Batas  rata-rata  curah  hujan  estimasi CHIRPS overestimate adalah  19,6  mm, mendekati batas atas kelas hujan ringan 20 mm/hari (BMKG, 2022).
a) Mempawah
b) Nangapinoh
c) Paloh d) Pangsuma e) Rahadi f) Supadio g) Susilo
Gambar 4. Kurva cumulative distribution function (CDF) hujan harian CHIRPS dan pengamatan BMKG
Hasil yang sama juga diperoleh Belay, et al., (2019); Rahmawati, et al., (2021) dan Macharia, et al., (2022) bahwa data CHIRPS overestimate dalam  mengestimasi  curah hujan  ringan.  Namun,  terdapat  tiga  stasiun yang menunjukkan bahwa estimasi CHIRPS underestimate pada  curah  hujan  kategori ringan,    yaitu  stasiun  Pangsuma  pada rentang  curah  hujan  0,1  –  2,0  mm, Nangapinoh pada rentang 0,1 – 1,3 mm, dan
stasiun Susilo pada rentang curah hujan 0,1 –  0,2  mm.  Estimasi  data  CHIRPS  terbaik terdapat pada stasiun Susilo yang ditunjukkan  oleh  kurva  CDF  hampir berimpit dengan kurva CDF data pengamatan  BMKG  dan  lebih  mendekati intensitas hujan yang tinggi.
Validasi Kategorial Nilai probability  of  detection (POD) tertinggi pada stasiun hujan Rahadi Oesman,
0 20 40 60 80 100 0 50 100 150 200 250 Pro b ab il it as (% ) Curah hujan (mm/hari ) BMKG CHIRPS 0 20 40 60 80 100 0 50 100 150 200 250 Pro b ab il it as (% ) Curah hujan (mm/hari) BMKG CHIRPS 0 20 40 60 80 100 0 50 100 150 200 250 300 350 Pro b ab il it as (% ) Curah hujan (mm/hari) BMKG CHIRPS 0 20 40 60 80 100 0 50 100 150 200 250 Pro b ab il it as (% ) Curah hujan (mm/hari) BMKG CHIRPS 0 20 40 60 80 100 0 50 100 150 200 250 300 Pro b ab il it as (% ) Curah hujan (mm/hari) BMKG CHIRPS 0 20 40 60 80 100 0 50 100 150 200 Pro b ab il it as (% ) Curah hujan (mm/hari) BMKG CHIRPS 0 20 40 60 80 100 0 50 100 150 200 Pro b ab il it as (% ) Curah hujan (mm/hari) BMKG CHIRPS
0,78,  sedangkan  terendah  terdapat  pada stasiun Nangapinoh dan Pangsuma, sebesar 0,66  nilai  rata-rata  POD  tergolong  tinggi
0,72. Hal ini menunjukkan CHIRPS mampu mendeteksi 72 % kejadian hujan di wilayah penelitian.  Nilai  POD  di  daerah  penelitian
lebih tinggi bila dibandingkan dengan nilai POD  di  Jawa  Timur  0,67  (Faisol, et  al ., 2020),  DAS  Brantas  0,70  (Wiwoho, et  al ., 2021),  dan  di  Bali  0,45  (Liu, et  al .,  2020). Hasil  perhitungan    parameter  validasi kategorial diperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil validasi kategorial curah hujan harian estimasi CHIRPS di wilayah penelitian Stasiun POD FAR CSI FBI HSS Mempawah 0,71 0,58 0,50 1,12 0,19 Nangapinoh 0,66 0,36 0,55 0,85 0,16 Paloh 0,78 0,31 0,58 1,13 0,33 Pangsuma 0,66 0,21 0,56 0,83 0,18 Rahadi Oesman 0,78 0,57 0,61 1,07 0,44 Supadio 0,75 0,57 0,56 1,08 0,30 Susilo 0,70 0,48 0,55 0,97 0,30 rata-rata 0,72 0,44 0,56 1,01 0,27
Tabel 5 menunjukkan nilai false alarm ratio (FAR)  terendah terdapat  pada  stasiun Pangsuma  0,21,  dan  tertinggi  stasiun Mempawah  0,58.  Nilai  rata-rata  FAR  di wilayah  penelitian  tergolong  tinggi  yaitu 0,44,  dan  CHIRPS overestimate dalam mendeteksi  kejadian  hujan  sebesar  44  %. Nilai  FAR  sedikit  lebih  baik  dibandingkan hasil penelitian Faisol, et al ., (2020) sebesar
0,57,  dan  Liu,  et  al ., (2020)  di  Bali  0,49. Nilai terendah Critical success index (CSI) di Mempawah (0,5), sedangkan tertinggi di stasiun  Rahadi  Oesman  (0,61).  Rata-rata CSI di wilayah penelitian sebesar 0,56, lebih tinggi dibandingkan hasil penelitian di Jawa Timur,  sebesar  0,45  (Faisol, et  al .,  2020), DAS Brantas sebesar 0,52 (Wiwoho, et al ., 2021), dan di Bali 0,35 (Liu, et al ., 2020).
Nilai Frequency  bias  index (FBI) tertinggi 1,13 di stasiun Paloh dan terendah 0,83  di  stasiun  Pangsuma  (Tabel  5).  FBI rata-rata  sebesar  1,01  dan  mendekati  nilai optimal  FBI  yaitu  1,  hal  ini  menunjukkan bahwa CHIRPS mendeteksi kejadian hujan lebih banyak dibandingkan data pengamatan namun  tidak  signifikan.  Berdasarkan  nilai FBI, CHIRPS overestimate dalam mendeteksi  kejadian  hujan  di  4  stasiun, sedangkan 3 stasiun lainnya yaitu Nangapinoh, Pangsuma dan Susilo kejadian hujan  CHIRPS  lebih  sedikit  dari  data
pengamatan.  Nilai  rata-rata Heidke  Skill Score (HSS)  di  wilayah  penelitian  0,27 dengan nilai tertinggi 0,44 di stasiun Rahadi Oesman  dan  terendah  0,16  di  stasiun Nangapinoh.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa CHIRPS  mampu  mengestimasi  kejadian hujan dan lebih baik daripada peluang acak. Nilai HSS masih lebih rendah dibandingkan di DAS Beles, Eithopia sebesar 0,56 (Belay, et al ., 2019).
Jumlah kejadian hujan (POD) berkorelasi sangat kuat (0,82) dan signifikan (0,023)  antara  kejadian  hujan  estimasi CHIRPS dengan data pengamatan terhadap jarak  stasiun  ke  garis  pantai  (Gambar  3). Korelasi sangat kuat (0,929) dan signifikan (sig.2-tailed  =  0,031)  diperoleh  antara indikator  FBI  dengan  jarak  ke  pantai. Korelasi  kuat  (0,70)  diperoleh  pada hubungan FAR dengan jarak stasiun ke garis pantai (km), namun tidak signifikan (sig.2- tailed  =  0,078).    Koefisien    korelasi  CSI dengan jarak stasiun ke pantai sangat lemah (0,09)  dan  tidak  signifikan  (sig.2-tailed  = 0,853).  Koefisien    korelasi  HSS  dengan jarak stasiun ke pantai sangat lemah (0,087) dan tidak signifikan (sig.2-tailed = 0,192).
Gambar  3  memperlihatkan  bahwa semakin  jauh  dengan  garis  pantai,  nilai indikator  validasi  POD,  dan  CSI  akan semakin  rendah.  Hal  ini  diartikan  bahwa
semakin dekat dengan garis pantai estimasi kejadian hujan data CHIPRS semakin baik, kebalikannya  semakin  jauh  jarak  stasiun dengan  garis  pantai,  nilai false CHIRPS dalam  estimasi  kejadian  hujan  semakin tinggi.    Hasil  yang  sama  juga  ditunjukkan oleh  Paredes-Trejo,  et  al.,  (2021)  bahwa estimasi  CHIRPS  lebih  akurat  pada  daerah datar yang dekat dengan pantai.

## KESIMPULAN
Estimasi data CHIRPS terhadap curah hujan  harian  periode  2002  –  2021  pada  7 stasiun  hujan  di  wilayah  Kalimantan  Barat cenderung underestimate pada  5  stasiun hujan dan overestimate pada 2 stasiun hujan lainnya.  Akurasi  data  CHIRPS  tergolong sangat baik (rata-rata percent bias = 9,92%, MAE  =  12,17  mm,  RMSE  =  19,82  mm), namun  memiliki  korelasi  lemah  (R=  0,25). Nilai  POD,  FAR  dan  CSI  berturut-turut 0,72;  0,44;  dan  0,56    menunjukkan  bahwa data CHIRPS mampu mengestimasi kejadian hujan di Kalimantan Barat dengan baik.  Estimasi  CHIRPS  lebih  tinggi  pada curah  hujan  ringan  (<  20  mm),  dan  lebih rendah pada curah hujan lebat hingga sangat lebat.  Secara  umum,  hasil  validasi  kontinu dan  kategorial  menunjukkan  estimasi CHIRPS  mempunyai  akurasi  lebih  tinggi pada daerah dekat garis pantai. Pemanfaatan data  CHIRPS  dapat  dilakukan  dengan terlebih  dahulu  meningkatkan  akurasi  data CHIRPS dengan menerapkan faktor koreksi pada  dua  kelompok  kategori  curah  hujan harian, yaitu kategori ringan dan kelompok kategori sedang hingga kategori sangat lebat di wilayah penelitian.

## DAFTAR REFERENSI
Ageet, S., Fink, A. H., Maranan, M., Diem,
J.  E.,  Hartter,  J.,  Ssali,  A.  L.,  &
Ayabagabo,  P.  (2022).  Validation  of satellite rainfall estimates over equatorial  east  Africa. Journal  of
Hydrometeorology , 23 (2),  129–151.
https://doi.org/10.1175/JHM-D-21- 0145.1
Anjum, M. N., Irfan, M., Waseem, M., Leta, M.  K.,  Niazi,  U.  M.,  Rahman,  S.  U., Ghanim,  A.,  Mukhtar,  M.  A.,  & Nadeem, M. U. (2022). Assessment of PERSIANN-CCS,  PERSIANN-CDR, SM2RAIN-ASCAT,  and  CHIRPS-2.0 rainfall  products  over  a  semi-arid subtropical  climatic  region. Water (Switzerland) , 14 (2).
https://doi.org/10.3390/w14020147
Ayehu, G. T., Tadesse, T., Gessesse, B., & Dinku,  T.  (2018).  Validation  of  new satellite  rainfall  products  over  the Upper  Blue  Nile  Basin,  Ethiopia. Atmospheric Measurement Techniques , 11 , 1921–1936. https://doi.org/https://doi.org/10.5194/
amt-11-1921-2018
Bai, L., Shi, C., Li, L., Yang, Y., & Wu, J.
(2018). Accuracy of CHIRPS satellite- rainfall products over mainland China. Remote Sensing , 10 (3). https://doi.org/10.3390/rs10030362
Belay,  A.  S.,  Fenta,  A.  A.,  Yenehun,  A., Nigate,  F.,  Tilahun,  S.  A.,  Moges,  M. M.,  Dessie,  M.,  Adgo,  E.,  Nyssen,  J., Chen,  M.,  Van  Griensven,  A.,  & Walraevens, K. (2019). Evaluation and application  of  multi-source  satellite rainfall  product  CHIRPS  to  assess spatio-temporal  rainfall  variability  on data-sparse western margins of Ethiopian  highlands. Remote  Sensing ,
11 (22),
1–22. https://doi.org/10.3390/rs11222688
BMKG.  (2022). Probabilistik  curah  hujan 20  mm  (tiap  24  jam) .  Badan Meteorologi Klimatologi Dan
Geofisika. https://www.bmkg.go.id/cuaca/probab ilistik-curah-hujan.bmkg
BPS  Kalimantan  Barat.  (2021).  Provinsi
Kalimantan  Barat  dalam  angka  2021. BPS Provinsi Kalimantan Barat .
Budiyono, B., & Faisol, A. (2021). Evaluasi data  climate  hazards  group  infrared precipitation  with  station  (CHIRPS) dengan  data  pembanding  automatic weather stations (AWS) dalam mengestimasi  curah  hujan  harian  di provinsi  Papua  Barat. Jurnal  Teknik Pertanian Lampung (Journal of Agricultural  Engineering) , 10 (1),  64– 72. https://doi.org/10.23960/jtep- l.v10i1.64-72
Condom,  T.,  Martínez,  R.,  Pabón,  J.  D., Costa,  F.,  Pineda,  L.,  Nieto,  J.  J., López,  F.,  &  Villacis,  M.  (2020). Climatological and hydrological observations  for  the  South  American Andes:  In  situ  stations,  satellite,  and reanalysis data sets. Frontiers in Earth
Science , 8 , 92. https://doi.org/10.3389/feart.2020.000 92
Degefu,  M.  A.,  Bewket,  W.,  &  Amha,  Y.
(2022).  Evaluating  performance  of  20 global  and  quasi-global  precipitation products in representing drought events in  Ethiopia  I :  Visual  and  correlation analysis. Weather and Climate Extremes , 35 , 100416. https://doi.org/10.1016/j.wace.2022.10
0416
Dingman, S. L. (2015). Physical Hydrology .
Waveland Press Inc.
Fadholi,  A.,  &  Adzani,  R.  (2018).  Analisis frekuensi curah hujan ekstrem Kepulauan  Bangka  Belitung  berbasis data  climate  hazards  group  infra-red precipitation  with  stations  (CHIRPS). Jurnal  Pendidikan  Geografi , 18 (1),
22–32.
https://doi.org/10.17509/gea.v18i1.950
4
Faisol,  A.,  Indarto,  I.,  Novita,  E.,  &
Budiyono, B. (2020). Komparasi antara climate hazards group infrared precipitation  with  stations  (CHIRPS) dan  global  precipitation  measurement (GPM) dalam
membangkitkan informasi  curah  hujan  harian  di provinsi Jawa Timur. Jurnal Teknologi Pertanian  Andalas , 24 (2),  148–156. https://doi.org/10.25077/jtpa.24.2.148- 156.2020
Funk,  C.,  Peterson,  P.,  Landsfeld,  M., Pedreros,  D.,  Verdin,  J.,  Shukla,  S., Husak,  G.,  Rowland,  J.,  Harrison,  L., Hoell, A., & Michaelsen, J. (2015). The climate  hazards  infrared  precipitation with  stations  —  a  new  environmental record for monitoring extremes.
Scientific
Data , 2 (1), 1–21. https://doi.org/10.1038/sdata.2015.66
Gebremedhin,  M.  A.,  Lubczynski,  M.  W.,
Maathuis, B. H. P., & Teka, D. (2021). Novel  approach  to  integrate  daily satellite  rainfall  with  in-situ  rainfall, Upper Tekeze Basin, Ethiopia.
Atmospheric  Research , 248 ,  105135. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.202 0.105135
Geleta,  C.  D.,  &  Deressa,  T.  A.  (2021). Evaluation  of  climate  hazards  group infrared precipitation station (CHIRPS) satellite-based  rainfall  estimates  over
Finchaa and Neshe Watersheds,
Ethiopia. Engineering Reports , 3 (6), 1– 16. https://doi.org/10.1002/eng2.12338
Girma,  D.,  &  Berhanu,  B.  (2021).
Evaluation of the performance of high- resolution  satellite  based  rainfall products  for  stream  flow  simulation. Journal  of  Civil  &  Environmental Engineering , 11 (4).
Hernández-romero,  P.,  Patiño-gómez,  C., Martinez-Austria,  P.,  &  Corona- Vasquez,  B.  (2022).  Rainfall  /  runoff hydrological  modeling  using  satellite precipitation information. Water
Practice  &  Technology , 17 (5),  1082–
1098.
https://doi.org/10.2166/wpt.2022.048
Hordofa,  A.  T.,  Leta,  O.  T.,  Alamirew,  T., Kawo, N. S., & Chukalla, A. D. (2021).
Performance evaluation and comparison of satellite-derived rainfall datasets  over  the  Ziway  Lake  Basin, Ethiopia. Climate , 9 . https://doi.org/https://doi.org/10.3390/ cli9070113
Hsu, J., Huang, W. R., Liu, P. Y., & Li, X.
(2021). Validation of CHIRPS precipitation estimates over Taiwan at multiple  timescales. Remote  Sensing , 13 (2),
1–18. https://doi.org/10.3390/rs13020254
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
Liu,  C.  Y.,  Aryastana,  P.,  Liu,  G.  R.,  & Huang,  W.  R.  (2020).  Assessment  of satellite precipitation product estimates over Bali Island. Atmospheric Research , 244 , 105032. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.202
0.105032
Liu, X., Liu, F. M., Wang, X. X., Li, X. D.,
Fan,  Y.  Y.,  Cai,  S.  X.,  &  Ao,  T.  Q.
(2017).  Combining  rainfall  data  from rain gauges and TRMM in hydrological modelling  of  Laotian  data-sparse
basins. Applied  Water  Science , 7 , 1487–1496.
https://doi.org/10.1007/s13201-015- 0330-y
López-Bermeo,  C.,  Montoya,  R.  D.,  Caro-
Lopera,  F.  J.,  &  Díaz-García,  J.  A.
(2022).  Validation  of  the  accuracy  of the  CHIRPS  precipitation  dataset  at representing  climate  variability  in  a tropical  mountainous  region  of  South America. Physics and Chemistry of the
Earth , 127 , 103184. https://doi.org/10.1016/j.pce.2022.103 184
Macharia, D., Fankhauser, K., Selker, J. S., Neff,  J.  C.,  &  Thomas,  E.  A.  (2022).
Validation  and  intercomparison  of satellite-based  rainfall  products  over Africa  with  TAHMO  in  situ  rainfall observations. Journal of
Hydrometeorology , 23 (7), 1131–1154. https://doi.org/10.1175/JHM-D-21- 0161.1
Mazzoglio, P., Laio, F., Balbo, S., Boccardo, P.,  &  Disabato,  F.  (2019).  Improving an  extreme  rainfall  detection  system with GPM imerg data. Remote Sensing ,
11 (6),
1–24. https://doi.org/10.3390/rs11060677
Nashwan,  M.  S.,  Shahid,  S.,  Dewan,  A., Ismail,  T.,  &  Alias,  N.  (2020). Performance  of  five  high  resolution satellite-based precipitation products in arid  region  of  Egypt:  An  evaluation. Atmospheric  Research , 236 ,  104809. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.201 9.104809
Nawaz,  M.,  Iqbal,  M.  F.,  &  Mahmood,  I.
(2021). Validation of CHIRPS satellite-based  precipitation  dataset over  Pakistan. Atmospheric  Research ,
248 ,
105289.
https://doi.org/10.1016/j.atmosres.202 0.105289
Paredes-Trejo,  F.,  Barbosa,  H.  A.,  Kumar, T. V. L., Thakur, M. K., & Buriti, C. de O. (2021). Assessment of the CHIRPS- based  satellite  precipitation  estimates.
Inland  Waters  -  Dynamics  and Ecology , 1–18. https://doi.org/10.5772/intechopen.914
72
Paredes-Trejo,  F.  J.,  Barbosa,  H.  A.,  & Lakshmi  Kumar,  T.  V.  (2017). Validating  CHIRPS-based  satellite precipitation  estimates  in  Northeast Brazil. Journal  of  Arid  Environments ,
139 , 26–40. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2016
.12.009
Peng, J., Liu, T., Huang, Y., Ling, Y., Li, Z., Bao,  A.,  Chen,  X.,  Kurban,  A.,  &  De Maeyer,  P.  (2021).  Satellite-based precipitation  datasets  evaluation  using gauge  observation  and  hydrological modeling  in  a  typical  arid  land watershed  of  central  asia. Remote
Sensing , 13 (2), 1–26. https://doi.org/10.3390/rs13020221
Pratama, A., Agiel, H. M., & Oktaviana, A.
A. (2022). Evaluasi satellite
precipitation product (GSMaP,
CHIRPS,  dan  IMERG)  di  Kabupaten Lampung  Selatan. Journal  of  Science and Applicative Technology , 6 (1), 32– 40.
https://doi.org/10.35472/jsat.v6i1.702
Rahmawati, N., Rahayu, K., & Yuliasari, S.
T.  (2021).  Performance  of  daily satellite-based  rainfall  in  groundwater basin  of  Merapi  Aquifer  System, Yogyakarta. Theoretical  and  Applied Climatology , 146 (1–2), 173–190. https://doi.org/10.1007/s00704-021- 03731-9
Rivera, J. A., Marianetti, G., & Hinrichs, S.
(2018). Validation of CHIRPS precipitation  dataset  along  the  Central
Andes  of  Argentina. Atmospheric Research , 213 , 437–449. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.201
8.06.023
Saemian,  P.,  Hosseini-Moghari,  S.  M.,
Fatehi, I., Shoarinezhad, V., Modiri, E., Tourian,  M.  J., Tang,  Q.,  Nowak,  W.,
Bárdossy,  A.,  &  Sneeuw,  N.  (2021). Comprehensive evaluation
of precipitation datasets over Iran. Journal  of  Hydrology , 603 ,  127054. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021. 127054
Sugiyono,  S.  (2013). Metode  Penelitian Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R  &  D .
ALFABETA.
Trejo,  F.  J.  P.,  Barbosa,  H.  A.,  Penaloza- Murillo,  M.  A.,  Moreno,  M.  A.,  & Farias,  A.  (2016).  Intercomparison  of improved  satellite  rainfall  estimation with CHIRPS gridded product and rain gauge data over Venezuela. Atmósfera ,
29 (4),
323–342. https://doi.org/10.20937/ATM.2016.2
9.04.04
Usman, M., Ndehedehe, C. E., Ahmad, B.,
Manzanas, R., & Adeyeri, O. E. (2021). Modeling  streamflow  using  multiple precipitation products in a topographically  complex  catchment.
Modeling Earth Systems and Environment , 8 (2), 1875–1885. https://doi.org/10.1007/s40808-021- 01198-1
Wiwoho, B. S., Astuti, I. S., Alfarizi, I. A. G.,  &  Sucahyo,  H.  R.  (2021). Validation  of  three  daily  satellite rainfall  products  in  a  humid  tropic watershed, Brantas,
Indonesia:
Implications to land characteristics and hydrological  modelling. Hydrology ,
8 (4). https://doi.org/10.3390/hydrology8040 154
Wulandari, A., Muliadi, M., & Apriansyah, A.  (2018).  Pengaruh  sebaran  uap  air terhadap  curah  hujan  di  Kalimantan Barat. Prisma  Fisika , 6 (3),  160–166. https://doi.org/10.26418/pf.v6i3.28709
Xiao,  S.,  Xia,  J.,  &  Zou,  L.  (2020).
Evaluation
of multi-satellite
precipitation products and their ability in  capturing  the  characteristics  of extreme  climate  events  over  the Yangtze  River  Basin,  China. Water (Switzerland) ,
12 (4).
https://doi.org/10.3390/W12041179 Yeditha, P. K., Rathinasamy, M., Neelamsetty, S. S., Bhattacharya, B., &
Agarwal,  A.  (2022).  Investigation  of satellite  precipitation  product  driven rainfall-runoff  model  using  deep learning  approaches  in  two  different catchments  of  India. Journal  of
Hydroinformatics , 24 (1), 16–37.
https://doi.org/10.2166/HYDRO.2021. 067