## INTERPRETASI CITRA RADAR (RADIO DETECTION AND RANGING)

## DOPPLER BMKG (BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA) PEKANBARU DALAM MEMPREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA PEKANBARU
Dini Aprianti, Arysthya Ardhitama, Yulia Fitri
Program Studi Fisika, Fakultas MIPA dan Kesehatan Universitas Muhammadiyah Riau

## ABSTRACT
In a study of Indonesia is located in the geographic equator. Because of the location of Indonesia became the country's tropical climate, which is marked with rainfall almost throughout the year occur with a high enough  intensity.  The  negative  impact  of  high  rainfall  that  flooded,  because  the  volume  of  water  will overflow and uncontrolled. To measure the amount of rainfall in an area used rain gauges infernal surface manual and automatic. However, rain gauges and automatic manual still has the disadvantage that it can not  predict  what  happens  next.  Radar  imagery  is  one  of  the  modern  gauges  and  able  to  provide  more accurate data. The radar also can detect the intensity of rainfall in bad weather conditions such as rain storms, floods, tornadoes and lightning. So from the description above, rainfall predictions will be verified from the results of the Doppler radar image interpretation with rain gauges located in Pekanbaru BMKG based on observational data were analyzed with a test statiskit MAE test, degree of homogeneity, and the value  of  the  correlation  coefficient.  Based  on  the test  results  Statistics.  Such  as:  MAE  test,  Correlation Coefficient and Homogeneity Test, the radar is able to predict the rainfall in Pekanbaru correctly.
Key words : Rainfall, Radar, Radar Image, rain gauge, Doppler Radar.

## 1. PENDAHULUAN
Wilayah  Indonesia  berada  di  antara  Benua Asia  dan  Australia  serta  berada  diantara Samudera  Hindia  dan  Pasifik.  Dalam  kajian geografis Indonesia terletak di daerah khatulistiwa.  Karena  letak  tersebut  Indonesia menjadi  negara  yang  beriklim  tropis,  yaitu ditandai  dengan  curah  hujan  yang  hampir sepanjang  tahun  terjadi  dengan  intensitas  yang cukup tinggi [1] .
Pola  curah  hujan  yang  tinggi  dan  terjadi secara  berlebihan  serta  tidak  menentu  dapat memberikan  dampak  negatif.  Dampak  negatif yang ditimbulkan yaitu banjir, karena volume air akanmelimpah dan tidak terkendalikan. Dan juga bencana  kekeringan  pada  musim  kemarau, sehingga  padi  gagal  panen  karena  air  tidak mencukupi.  Maka  dari  itu  diperlukan  adanya prediksi curah hujan [2, 3] .
Untuk  mengukur  jumlah  curah  hujan  pada suatu daerah perrmukaan digunakan alat penakar hujan. Alat penakar hujan memiliki dua macam,
yaitu  alat  penakar  hujan  manual  dan  otomatis. Alat penakar hujan manual diamati setiap 3 jam sekali,  kelebihan  dari  alat  ini  yaitu  kita  dapat mengamati data setiap saat. Kekurangan dari alat penakar hujan manual yaitu terjadinya kesalahan pada  saat  pengamatan,  sedangkan  alat  penakar hujan  otomatis  memiliki  kelebihan  yaitu  kita tidak  perlu  mengamatinya  settiap  jam.  Namun, alat penakar hujan manual dan otomatis ini masih memiliki kekurangan yaitu tidak dapat memprediksi kejadian selanjutnya [4] .
Citra  Radar  merupakan  salah  satu  alat penakar  yang  modern  dan  mampu  memberikan data yang lebih akurat. Dibandingkan dengan alat penakar  hujan.  Radar  juga  memiliki  beberapa kelebihan  lain,  diantaranya  dapat  menentukan lokasi  terjadinya  hujan  dan  menghitung  besar kecepatannya  serta  menentukan  jenisnya  (hujan salju, hujan es dan sebagainya). Selain itu, radar juga  dapat  mendeteksi  intensitas  curah  hujan dalam keadaan cuaca buruk seperti hujan badai, banjir, puting beliung dan petir. Maka dari uraian
diatas, akan diverifikasi prediksi curah hujan dari hasil interpretasi citra radar Doppler dengan alat penakar hujan yang berada di BMKG Pekanbaru [5, 6] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN Alat
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diantaranya  yaitu  seperangkat  komputer  untuk melihat data radar. Alat lainnya dalam penelitian ini  yaitu  penakar  hujan  (Gambar  1)  dan  radar Doppler (Gambar 2).
(a) (b)
Gambar.1. (a) Penakar Curah Hujan Manual dan (b)
Penakar Curah Hujan Otomatis [5]
Gambar.2. Radar Doppler[6]

## Prosedur Kerja
Gambar 3 menunjukkan proses pengambilan dan  analisa  data  dalam  penelitian  ini.  Dari gambar  tersebut  dapat  dilihat  jika  pengambilan data dibagi menjadi 2 bagian, yaitu pengambilan data radar dan data alat penakar.

## Pengambilan Data Pada Radar
Radar akan memancarkan gelombang elektromagnetik yang dibenturkan ke awan yang bergerak,  kemudian  dibalikkan  lagi  ke  radar dalam variasi warna dengan angka dalam bentuk
range, dan radar akan mengirimkan data tersebut pada  komputer-komputer  yang  ada  di  BMKG Pekanbaru.  Data  radar  berupa  data  warna  yang masing-masing  warna  memiliki range dan intensitas  curah  hujan.  Berikut  Tabel  1 menunjukkan range warna pada data radar.
Gambar.3. Diagram Alir penelitian
Tabel. 1 . Spektrum Warna dan Intensitas Curah
Hujan (mm/Jam) [7]. Warna IntensitasCurahHujan (mm/Jam) Range Angka Merah > 100 100 mm/Jam MerahMud a 40 - 100 70 mm/Jam Hijau 20 - 40 30 mm/Jam Kuning 10 – 20 15 mmJam BiruMuda 2 – 10 6 mm/Jam BiruTua 0,2 – 2 1,1 mm/Jam Hitam > 0,2 0,2 > 0,2

## Pengambilan  Data  Pada  Alat  Penakar Hujan Manual
Jika terjadi hujan air akan tertampung pada tabung  alat  penakar,  air  yang  tertampung  tidak akan mengalir dan tidak menguap, setelah itu air diambil dengan menggunakan gelas ukur, dan air itu diamati seberapa banyak air yang mengalir.

## Pengambilan  Data  Pada  Alat  Penakar Hujan Otomatis
Alat penakar ini diamati dengan cara melihat garis-garis pada kertas pias, bila terjadi hujan, air hujan  akan  mengenai tiping  bucket pada  alat tersebut,  dan tiping  bucket akan  bergerak  dan menggoreskan tinta pada kertas pias.

## Analisa Data
Pengolahan  data  dalam  penelitian  ini menggunakan beberapa analisa diantaranya:
1. Analisa Statistik yaitu analisa yang
berhubungan  dengan  perhitungan  statistik yang  dilakukan  dengan  persamaan  adalah
𝑀𝐴𝐸 = ∑  ∣𝑛 𝑓 −𝑛 𝑎 ∣ 𝑚 𝐾𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 =
𝑟 𝑥𝑦𝑧
𝑛∑𝑥𝑖𝑦𝑖 − ∑𝑥𝑖∑𝑦𝑖
√𝑛∑𝑥𝑖 2 –(∑𝑥𝑖) 2 .𝑛∑𝑦𝑖 2 –(∑𝑦𝑖) 2 (3.2)
𝑆𝑥 2 = √n.∑x −(𝑥 2 ) n .(n−1)
𝑆𝑦 2 = √n.∑x –(𝑦 2 ) n .(n−1) (3.3)
Setelah  hasil  di  dapat  dari  ketiga  data  di dapat maka dicari H 1 dan H 0 dengan rumus:
𝐻  = 𝑆 𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 𝑆 𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 (2.4)
1. Untuk rata-rata nilai MAE:
∑ 𝑀𝐴𝐸 𝑛 𝑥 100% = 1.667
8 𝑥 100%
=  0,208 %
2. Untuk rata-rata nilai Koefisien Korelasi:
∑ 𝐾𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖
𝑛 𝑥 100% = 0,033
8 𝑥 100%
=  0,004 %
3. Untuk rata-rata nilai Uji Homogenitas:
∑ 𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑖𝑡𝑎𝑠
𝑛
𝑥 100%
= 3,021 8 𝑥 100%
= 0,378 %
2. Analisa  Deskriptif  adalah  analisa  yang memberikan  gambaran  tentang  pengolahan data  yang  telah  dibuat  dalam  bentuk  grafik.
Analisa  tersebut  dilakukan  setelah  analisa diatas dikerjakan terlebih dahulu.

## Verifikasi/Validasi
Memverifikasi/memvalidasinya dengan
pengambilan data dalam bentuk Tabel.
Hasil  dari  verifikasi  dan  validasi  data, selanjutnya akan dibahas secara deskriptif untuk mengetahui keakuratan data citra radar Doppler
dalam  memprediksi  curah  hujan  di  kota Pekanbaru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Berikut  ini  menampilkan  hasil  pengamatan tentang curah hujan pada waktu yang berbeda – beda dengan menggunakan hasil dari pencitraan radar dan data alat penakar hujan pada tanggal 21 November – 28 November 2013.
Gambar.  4. Data  Radar  dan  Penakar  Hujan  pada Hari Pertama
Gambar.  5. Data  Radar  dan  Penakar  Hujan  pada
Hari Kedua
Gambar.6. Data Radar dan Penakar Hujan pada Hari Ketiga
Gambar.7. Data Radar dan Penakar Hujan pada Hari Keempat
Gambar.8. Data Radar dan Penakar Hujan pada Hari Kelima
Gambar.  9. Data  Radar  dan  Penakar  Hujan  pada Hari Keenam
Gambar.  10. Data  Radar  dan  Penakar  Hujan  pada Hari Ketujuh
Gambar.  11. Data  Radar  dan  Penakar  Hujan  pada Hari Kedelapan

## 21 November 2013
Gambar 4 menunjukkan hasil dari pengambilan  data  radar  dan  penakar  hujan otomatis  serta  manual  pada  hari  pertama  yaitu tanggal  21  November  2013.  Data  tersebut merupakan  data  yang  telah  diperoleh  dari  rata- rata waktu setiap 3 jam dalam sehari.
Dari gambar tersebut terlihat jika data radar memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  data  penakar  hujan,  baik  otomatis
maupun manual. Akan tetapi nilai tersebut tidak berada pada waktu yang sama. Untuk data radar bernilai  lebih  tinggi  terletak  pada  pukul16.00. Sedangkan  untuk  data  penakar  hujan  otomatis nilai tinggi pada pukul19.00. Dan untuk penakar hujan manual nilai terdapat pada pukul 22.00.
Dengan  hasil  tersebut,  maka  dengan  pada tanggal  21  November  2013  pencitraan  radar mampu memprediksi hujan lebih baik dibandingkan dengan alat penakar hujan otomatis maupun manual. Nilai yang dihasilkan dari data radar lebih tinggi 2 kali lipat  dibandingkan data penakar hujan.

## 22 November 2013
Hari kedua yang ditunjukkan pada Gambar 5,  terlihat  jika  data  yang  dihasilkan  radar  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  alat  penakar  hujan otomatis  dan  manual.  Hal  tersebut  dapat  dilihat dari  data  radar  pada  pukul  16.00  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  data  penakar  hujan otomatis  dan  manual.  Selain  itu  data  yang dihasilkan  dari  radar  cenderung  meningkat  dari pukul  10.00,  13.00  dan  16.00.  Selanjutnya  data tersebut menurun di waktu pukul 22.00 dan stabil hingga 04.00.
Untuk data alat penakar hujan otomatis nilai tertinggi  terdapat  pada  pukul  16.00  juga.  Dan untuk  penakar  manual  data  juga  terdapat  pada pukul 16.00 dan 04.00. Akan tetapi, nilai penakar hujan otomatis dan manual tersebut masih berada jauh  di  bawah  nilai  data  yang  dihasilkan  oleh radar.
Perubahan  nilai  radar  pada  setiap  3  jam tersebut  tidak  mempengaruhi  kemampuan  dari citra  radar  dalam  memprediksi  curah  hujan  jika dibandingkan  dengan  alat  penakar  hujan.  Hal tersebut dapat dilihat pada nilai radar yang lebih tinggi dibandingkan dengan data penakar hujan.
Dengan demikian, berdasarkan hasil tersebut  maka  pada  hari  kedua  tanggal  22 November  2013.  Hasil  dari  citra  radar Doppler memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam memprediksi  curah  hujan.  Sedangkan  dari  hasil data  tersebut  untuk  alat  penakar  hujan  baik otomatis  maupun  manual  kurang  efektif  dalam memprediksi curah hujan.

## 23 November 2013
Gambar 6 menunjukkan hasil dari data radar dan  penakar  hujan  otimatis  serta  manual.  Dari gambar  tersebut  terlihat  jika  pada  tanggal  23 November  2013,  nilai  data  radar  lebih  rendah dibandingkan penakar hujan otomatis.
Sedangkan  penakar  hujan  manual  lebih  rendah dibandingkan  dengan  data radar.  Nilai  dari  data radar  dari  pukul  07.00  hingga  19.00  cenderung sama kemudian naik pada pukul 22.00 dan 01.00 kemudian menurun kembali pada pukul 04.00.
Kemudian untuk data penakar hujan manual, nilai  cenderung  sama  hingga  pukul  22.00  dan kemudian naik pada pukul 01.00. Nilai kenaikkan pada  pukul  01.00  sangat  tinggi.  Kenaikan  nilai tersebut  sama  dengan  naiknya  nilai  radar  pada pukul 01.00. Sedangkan untuk penakar otomatis data  hanya  terdapat  pada  pukul  07.00,  dan bernilai  nol  hingga  04.00.  Namun  data  dari penakar  hujan  manual  masih  berada  di  bawah data yang dihasilkan oleh radar.
Lebih  tingginya  nilai  data  penakar  hujan otimatis  hanya  terdapat  pada  pukul  01.00. Sedangkan  untuk  nilai  data  radar,  sudah  mulai naik pada pukul 22.00. Meskipun kenaikan nilai data radar lebih rendah dibandingkan dengan data penakar,  radar  masih  tetap  memiliki  kelebihan. Kelebihan dari radar tersebut yaitu karena radar mampu  terlebih  dahulu  memprediksi  adanya curah hujan.
Kemampuan  radar  dalam  memprediksi hujan  terlebih  dahulu  dibandingkan  dengan penakar  dapa  dilihat  pada  nilai  data  pada  pukul 22.00.  Pada  waktu  tersebut  radar  mampu memprediksi  curah  hujan  terlebih  dahulu dibandingkan  penakar  hujan.  Dengan  demikian pada  tanggal  23  November  2013,  radar  masih tetap  memiliki  fungsi  yang  lebih  baik  dalam memprediksi  curah  hujan  dibandingkan  dengan alat penakar hujan.

## 24 November 2013
Gambar 7 merupakkan hasil dari data radar dan  penakar  hujan  otomatis  serta  manual  pada tanggal  24  November  2013.  Pada  gambar tersebut  menunjukkan  hasil  yang  hampir  sama dengan data pada tanggal 23 November 2013.
Dari data gambar tersebut terlihat jika nilai penakar  otomatis  dan  manual  jauh  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  data  radar.  Akan  tetapi pada data radar menunjukkan jika radar mampu memprediksi akan adanya hujan pada pukul19.00.  Dengan  hal  tersebut  maka  radar meskipun  data  bernilai  kecil,  namun  radar mampu  memprediksi  terlebih  dahulu  akan adanya curah hujan.
Dengan tingginya data penakar pada tanggal 24  November  2013  tidak  mempengaruhi kelebihan  dari  radar.  Yaitu  kemampuan  radar yang  dapat  memprediksi  curah  hujan  terlebih dahulu  dibandingkan  dengan  penakar  hujan otomatis dan manual.

## 25 November 2013
Data radar yang dihasilkan pada tanggal 25 November juga lebih tinggi dibandingkan dengan data penakar hujan otomatis. Dan untuk penakar hujan  manual  data  bernilai  nol.  Hal  tersebut menandakan  jika  penakar  hujan  otomatis  lebih bagus  dibandingkan  dengan  penakar  hujan manual.
Tingginya data nilai penakar hujan otomatis tidak  mengurangi  kelebihan  radar  yang  mampu memprediksi  curah  hujan  terlebih  dahulu dibandingkan dengan penakar hujan. Hal tersebut dapat dilihat pada Gambar 8 yang menunjukkan jika pada pukul 16.00 radar sudah memiliki nilai yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  data penakar  hujan.  Sehingga  radar  lebih  cepat memprediksi  hujan  dibandingkan  dengan  alat penakar hujan.
Kemudian  pada  pukul  19.00  radar  juga sudah mendeteksi akan adanya hujan. Sedangkan untuk  penakar  hanya  mampu  mendeteksi  pada pukul  22.00.  Maka  dari  itu,  berdasarkan  data tersebut  radar  masih  memiliki  kelebihan dibandingkan dengan penakar hujan.

## 26 November 2013
Gambar 9 menunjukkan hasil dari data radar dan  penakar  hujan  pada  tanggal  26  November 2013.
Dari  gambar  tersebut  terlihat jika  nilai  dari masing-masing  alat  yaitu  radar  dan  penakar otomatis  maupun  manual  sangat  kecil.  Untuk
penakar hujan otomatis nilai hanya terdapat pada pukul  07.00.  Dan  untuk  penakar  hujan  manual data  bernilai  nol.  Begitu  juga  untuk  data  radar sama  sekali  tidak  terdapat  nilai  disemua  waktu. Hal  tersebut  disebabkan  karena  pada  tanggal tersebut  terjadi  hujan,  sehingga  alat  penakar maupun radar tidak dapat berfungsi dengan baik. Nilai  yang  ditunjukkan  pada  radar  bernilai  nol, dikarenakan terjadi hujan dan baterai pada radar habis. Sehingga pada tanggal 26 November 2013 radar tidak dapat berfungsi sama sekali.

## 27 November 2013
Pada  tanggal  27  November  juga  terjadi hujan sehingga data yang dihasilkan sama dengan data  pada  tanggal  26  November  2013.  Data tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  10  yang menunjukkan nilai data radar dan penakar hujan otomatis serta manual pada tanggal 27 November 2013.  Dimana  pada  data  tersebut  terlihat,  jika nilai  dari  ketiga  alat  tersebut  sangat  rendah, bahkan bernilai nol.
Dan  untuk  data  radar  rendah  dikarenakan radar  pada  tanggal  tersebut  mati.  Penyebab matinya  radar  tersebut  yaitu  karena  baterai didalam  radar  habis.  Sehingga  dengan  hal tersebut meyebabkan radar tidak berfungsi.

## 28 November 2013
Tanggal 28 November 2013 merupakan hari terakhir pengambilan data pada radar dan penakar hujan. Data dari radar dan penakar hujan otomatis serta manual tersebut dapat dilihat pada Gambar 11.  Gambar  tersebut  menunjukkan  hasil  data pada  tanggal  28  November  2013.  Dari  gambar tersebut  nilai  radar  lebih  rendah  dibandingkan dengan data penakar hujan otomatis dan manual. Dan  kedua  data  dari  penakar  hujan  jauh  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  data  radar.Akan tetapi,  tingginya  kedua  data  alat  penakar  hujan tersebut  terdapat  pukul  10.00.  Dan  untuk  data radar, nilai mulai terdapat pada pukul 07.00 dan 10.00.
Sehingga  dengan  demikian  radar  mampu memprediksi terlebih dahulu adanya curah hujan dibandingkan  dengan  penakar.Dengan  hasil tersebut  maka  dapat  dikatakan  jika  hasil pengukuran  antara  radar  dan  alat  penakar  hujan
lebih  baik  data  yang  diperoleh  dari  radar dibanding  alat  penakar  hujan.  Hal  tersebut dikarenakan  radar  mampu  memprediksi  hujan terlebih dahulu dibandingkan dengan penakar.

## Pembahasan
Hasil yang telah diperoleh di atas merupakan hasil  rata-rata  dari  waktu  setiap  3  jam  dalam  1 hari. Dimana data dari alat penakar hujan terdapat dua  jenis  yaitu  otomatis  dan  manual.  Penakar hujan  manual  merupakan  hubungan  antara  air yang  tertampung  pada  gelas  ukur  dengan pengamat.  Sementara  data  yang  diperoleh  oleh radar  merupakan  hubungan  ketebalan  awan dengan  jumlah  curah  hujan.  Hubungan  antara suhu  puncak  awan  dengan  jumlah  curah  hujan ditunjukkan dengan pola warna. Pola warna yang terbentuk  menjelaskan  adanya  perbedaan  suhu yang satu dengan suhu yang lainnya.
Dari perhitungan dengan menggunakan data hasil pencitraan dari radar dan alat penakar hujan selama 8 hari, maka diperoleh nilai dari uji MAE , Korelasi dan homogenitas sebagai beriktut:

## Uji Mean Absolute Error (MAE)
Hasil  perkiraan  data  yang  akurat  adalah perkiraan  yang  bisa  meminimalkan  kesalahan perkiraan.  Karena  itu  dalam  menghitung kesalahan  meramal  digunakan  MAE . MAE merupakan  hasil  nilai  mutlak  dari  selisih  antara nilai  keluaran  model  dengan  data  sebenarnya. Hasil MAE yang didapat pada Tabel. 2.
Tabel. 2. Hasil Perhitungan Uji MAE
No Tanggal MAE 1 21/11/2013 0.158 2 22/11/2013 0.463 3 23/11/2013 1.516 4 24/11/2013 3.343 5 25/11/2013 1.305 6 26/11/2013 0.013 7 27/11/2013 0.013 8 28/11/2013 6.525 Rata-rata 1.667
Dari  hasil  pengamatan  nilai  MAE  diatas maka  diperoleh  kesimpulan,  bahwa  nilai  yang dihasilkan  benar,  hal  tersebut  dikarenakan  nilai yang diperoleh lebih kecil dari 5.

## Uji Koefisien Korelasi
Untuk  mencari  hubungan  antara  dua variabel atau lebih dilakukan dengan menghitung korelasi  antar  variabel  yang  akan  dicari hubungannya.  Rumus  Koefisien  Korelasi  dapat dihitung dengan persamaan (3.2).
Hasil perhitungan dengan menggunakan persamaan 2.2, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel. 3. Hasil Perhitungan Uji Korelasi No Tanggal Korelasi 1 21/11/2013 0.121 2 22/11/2013 0.087 3 23/11/2013 0.018 4 24/11/2013 0.018 5 25/11/2013 0.006 6 26/11/2013 0 7 27/11/2013 0 8 28/11/2013 0.015 Rata-rata 0.033
Dari  data  diatas,  maka  ditarik  kesimpulan jika berdasarkan hasil pengamatan yang diperoleh, maka hubungan pada setiap pengamatan  adalah  lemah  dan  berbanding  lurus yang dikarenakan memiliki nilai positif(+).

## Uji Homogenitas
Hasil  dari  perhitungan  Uji  Homogenitas dengan  menggunakan  rumus  uji  homogenitas, hasil yang didapat pada Tabel 4.
Tabel. 4. Hasil Perhitungan Uji Homogenitas
No Tanggal Uji Homogenitas 1 21/11/2013 1.21 2 22/11/2013 2.17 3 23/11/2013 3.4 4 24/11/2013 9.26 5 25/11/2013 0.61 6 26/11/2013 0 7 27/11/2013 0 8 28/11/2013 7.53 Rata-rata 3.021
Dari  pengamatan,  maka  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  tingkat  homogenitas  yang diperoleh rata-rata selama 8 hari yaitu 3,021, data tersebut tidak homogen karena nilainya lebih dari 0,05.

## Verifikasi Data
Verifikasi  data  dilakukan  untuk  memeriksa kebenaran  data  yang  diteliti  benar  atau  tidak. Hasil verifikasi ini memberikan nilai perbandingan  yang  pasti  mengenai  hasil prakiraan dengan kondisi sebenarnya, pernyataan tersebut  dinyatakan  dalam  nilai  kebenaran. Pernyataan yang dianggap benar dimana kondisi sebenarnya  sesuai  dengan  hasil  prakiraan memberikan  informasi  lebih  sebagai  tanda peringatan  walaupun  tidak  sepenuhnya  terjadi pada  kondisi  di  lapangan  dengan  asumsi prakiraan tetap pada keadaan sebenarnya.
Selain  itu  prakiraan  dianggap  salah  ketika kondisi sebenarnya secara garis besar menggambarkan  hasil  prakiraan,  tetapi  terjadi kondisi  cuaca  tiba  –  tiba  yang  sangat  berbeda dengan  hasil  asumsi  hasil prakiraan.  Sedangkan rumus yang digunakan berupa MAE (persamaan 3.1), nilai koefisien korelasi (persamaan 3.2) dan nilai  Uji  Homogenitas  (persamaan  3.3  dan  3.4). Tahap  pertama  yaitu  berupa  data  alat  penakar hujan  dan  dikelompokkan  menjadi  delapan bagian,dimana alat penakar hujan diamati setiap 3  jam  selama  8  hari  dengan  rata-rata  dari  uji MAE , Korelasi  dan  Homogenitas,  maka  nilai kebenarannya adalah:
Persentase  hujan  yang  sering  terjadi  pada Nilai MAE yang diperoleh rata-rata 0,208 %. Jika semakin  kecil  nilai  MAE  maka  nilai  yang dihasilkan benar. Untuk nilai tingkat homogenitas  yang  diperoleh  rata-rata  0,378  % maka  H 0 (hipotesis  nol)  diterima  dan  H 1 (hipotesis  satu)  homogen,  karena  nilai  H 0 dan nilai  H 1 lebih  kecil  dari  0,5.  Kemudian  dari perhitungan  nilai  koefisien  korelasi  antara radar dan  alat  penakar  hujan  sebesar  0,004  %,  maka hubungan antara radar dengan alat penakar hujan sangat lemah karena nilainya berada antara -0,5≤ r(x,y,z) ≤ -1.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  mengenai  citra  radar doppler maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan dari hasil uji Statistik. Seperti: uji
MAE, Koefisien Korelasi, dan Uji Homogenitas, maka radar mampu
memprediksi  curah  hujan  di  Pekanbaru dengan benar.
2. Dari  hasi  uji  homogenitas  nilai MAE adalah 0,208 %, karena nilai tersebut berada di antara -1  sampai  1  maka  data  yang  dihasilkan memiliki perkiraan kesalahan yang minimal.
3. Nilai  Koefisien  Korelasi  rata-rata  berada antara  -0,5  ≤  r  (x,y,z)  ≤  -1,  maka  tingkat korelasinya lemah dan berbanding lurus.
4. Dan nilai rata-rata dari uji homogenitas lebih besar  dari  nilai  yang  diharapkan  yaitu  0,05. Maka  data  radar  dan  data  dari  alat  penakar hujan tidak homogen.

## DAFTAR PUSTAKA
As-syakur  A  Rahman.  2011. Pola  Spasial Hubungan  Curah  Hujan  dengan  ENSO dan  IOD  di  Indonesia  -  Observasi Menggunakan  Data  TRMM  3B43 . Denpasar Bali. Universitas Udayana. Sumiyati  Sri,  Budi  Warsito.  2007. Prediksi Curah  Hujan  Kota  Semarang  Dengan Feedforward Neural Network Menggunakan  Algoritma  Quasi  Newton BFGS Dan Levenberg-Marquardt.
Jurnal  PRESIPITASI  Vol.  3  No.2
September 2007, ISSN 1907-187X. Rouw Aser. 2008. Analisis Dampak Keragaman Curah Hujan Terhadap Kinerja Produksi  Padi  Sawah  (Studi  kasus  di Kabupaten Merauke, Papua). Papua Barat. Jurnal Pengkajian dan Pengembangan Teknologi Pertanian Vol. 11, No.2, Juli 2008: 145-154. Yulianto Tony, Rahmat Gernowo.2010. Fenomena Perubahan Iklim dan Karakteristik  Curah  Hujan  Ekstrim  di DKI Jakarta. Semarang. FMIPA
Universitas Diponegoro Semarang.
Achmadi Sahid, Sumardi, Iwan Setiawan. 2009. Penakar Curah Hujan Otomatis Dengan Data  Logger  Sd/Mmc  Berbasis  SMS (Short  Message  Service). Semarang.
Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Semarang.
http://www.spc.noaa.gov/faq/tornado/doppler.ht m
Kaukab  Muhammad.  2008. Rancang  Bangun Simulasi  Radar. Jakarta.  Univeritas Indonesia.
Tjasyono  bayong.  2004. Klimatologi. Bandung. Institut Teknologi Bandung.
Girsang  Febrina.  2008. Analisis  Curah  Hujan Untuk Pendugaan Debit Puncak Dengan Metode  Rasional  Pada  DAS  Belawan Kabupaten Deli Serdang. Medan.
Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara. Masruroh  Lailatul.  2013. Analisis  Curah  Hujan
Harian  Maksimum  Dan  Ekstrim  Di Kabupaten Bogor. Bogor. Institut Pertanian Bogor. Paramita  Putri  Sea,  Sutikno.  2010. Klasifikasi Sifat Curah Hujan Berdasarkan Indikator Enso (El-Nino Southern Scillation) Di Kabupaten Ngawi Denganmenggunakan Metode Klasifikasi  Pohon. Surabaya.  Jurusan Statistika FMIPA-ITS.
Hanifah  Annie,  Endarwin.  2010. Analisis Intensitas Curah Hujan Wilayah Bandung Padaawal2010 . Bandung. Stasiun  Geofisika  Kelas  1  Bandung,
Jl.Cemara 66 Bandung.
Gunawan Putu Nopa. 2013. Radar Dan Navigasi. Makasar. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin Gustomo Fery, Suwadi. 2013. Analisa Penggunaan Sinyal Radar Bentuk Pulsa dan  Gelombang  Kontinyu  untuk  Target Bergerak dengan Model Clutter
Terdistribusi Rayleigh. Surabaya. Jurnal
Teknik  PomitS  Vol.  2,  No.  2,  (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print). Gustina  Mona  Hakim.  2012. Analisa  sebaran awan  untuk  menentukan  Prediksi  curah hujan  di  kota  pekanbaru  Berdasarkan data penginderaan jarak jauh.
Pekanbaru. Skripsi Universitas Riau.