PERANCANGAN  PROGRAM PERAMALAN KANAL BANJIR BARAT JAKARTA MENGGUNAKAN AUTOREGRESI  MULTIVARIANT

## Ngarap Im Manik
Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science, Binus University Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat 11480 manik@binus.edu

## ABSTRACT
This paper discusses the design of computer programs that is able to discern the characteristics description of water surface elevation data in Manggarai water gate, which variable is the most influential on the water surface elevation model and find a proper flood forecasting model using multivariate autoregressive model. The result of this study is able to assist the water gate officer in delivering early warning, prevention and anticipation of flood countermeasure. The forecast equation model obtained is Y t = 109,.7828 + 0,9291 CH t-6 – 24,484 T t-2 – 0,06245 PM t-2 + 1,4706 KB t-2 in which temperature and water surface elevation is a variable that owns the strongest correlation. This variable owns negative correlation which means that if the temperature falls, the water levels will rise. The coefficient of determination has a value of R 2 = 0.4056 and the Durbin Watson statistics for DW = 0.7429.
Keywords: flood forecasting, Manggarai water gate, multivariate autoregressive model

## ABSTRAK
Artikel ini membahas tentang perancangan program komputer yang dapat mengetahui gambaran karakteristik data ketinggian permukaan air di pintu air Manggarai, mengetahui variabel mana yang paling berpengaruh terhadap ketinggian permukaan air dan mencari model peramalan banjir yang lebih baik menggunakan metode autoregresi multivariant. Hasil penelitian ini dapat membantu petugas pintu air dalam memberikan peringatan dini, pencegahan dan antisipasi penanggulangan banjir. Model persamaan  peramalan yang didapat adalah Y t = 109,.7828 + 0,9291 CH t-6 – 24,484 T t-2 – 0,06245 PM t-2 + 1,4706 KB t-2 di mana temperatur dan ketinggian permukaan air merupakan variabel yang memiliki hubungan paling kuat. Variabel ini memiliki hubungan secara negatif yang berarti ketika temperatur turun, nilai ketinggian permukaan air akan naik. Koefisien determinasi memiliki nilai sebesar R 2 = 0.4056 dan statistik Durbin Watson sebesar DW = 0.7429.
Kata kunci: peramalan banjir, pintu air Manggarai, autoregresi multivariant

## PENDAHULUAN
Banjir biasanya disebabkan oleh beberapa faktor, salah satunya adalah curah hujan. Banjir di yang menyebabkan lumpuhnya Jakarta tahun 2007 silam disebabkan oleh meningkatnya intensitas curah hujan pada bulan Oktober hingga bulan Maret yang mencapai puncaknya pada bulan Febuari. Pada bulan-bulan ini berjuta-juta galon air di tumpahkan ke Jakarta melalui sistem drainase yang ada. Karena buruknya sistem, air yang mengalir tidak dapat tersalurkan dengan baik sehingga terjadilah luapan air. Artikel ini tidak membahas tentang kerusakan sistem drainase, tetapi kita akan melihat bahwa perubahan curah hujan pada bulan-bulan tertentu menyebabkan perubahan tinggi permukaan air serta debitnya.  Perubahan yang teratur dalam jangka waktu tertentu berarti menghasilkan pola data time series. Jika data times series bisa kita dapatkan, peramalan pada data-data yang telah lalu dapat dilakukan untuk memperkirakan bagaimana pola datanya di masa yang akan datang.
Selanjutnya karena permasalahan pada penelitian ini begitu luas, perlu diberikan batasan- batasan yang dibahas, yaitu: Daerah yang diuji terbatas untuk daerah pintu air Manggarai Kanal Barat Jakarta  yang meliputi daerah Kapuk Muara dan Pluit dengan melewati sepanjang jalan Sultan Agung (Stasiun Dukuh), jalan Galunggung, KH Margono Djojohadikoesoemo, Petamburan, Stasiun Tanah Abang. Lalu membelah jalan Kyai Caringin-Tomang Raya dan KH Hasyim Asy'ari-Kyai Tapa menuju Angke. Kemudian data aliran air didapatkan dari Pemberdayaan Sumber Daya Air dan Pantai dalam bentuk data debit air dan tinggi permukaan air dalam periode waktu tiap jam untuk ketinggian permukaan dan data harian dari stasiun Meteorologi dan geofisika Bogor.
Sampai saat ini PSDA (Pemberdayaan Sumber Daya Air dan Pantai) dikelola oleh badan pemerintah yang berkewenangan dalam mengendalikan banjir melalui sistem pintu air yang masih belum mempunyai sistem peramalan. Aplikasi sistem peramalan ini nantinya tidak hanya digunakan untuk Jakarta tapi juga daerah-daerah lain. Dengan menggunakan metode analisis deret berkala multivariant, penulis mencoba untuk membuat suatu pemodelan yang aktual tentang hubungan antara curah hujan, temperatur, lama penyinaran matahari, kelembaban nisbi dan ketinggian permukaan air sungai. Sungai yang diteliti dalam makalah ini adalah sungai Manggarai. Alasan penulis mengambil sungai Manggarai karena sungai ini mengendalikan aliran air di tengah-tengah kota Jakarta dan juga sebagai palang pintu terakhir sebelum air masuk ke Istana Negara. Untuk pembentukan model diambil dari seluruh data yang sudah didapat, mulai dari tahap explorasi data sampai dengan peramalan yang di harapkan.

## Tinjauan Pustaka

## Kanal Banjir Barat
Banjir yang kita rasakan terutama bila memasuki awal tahun biasanya terjadi pada bulan-bulan Januari dan Febuari, pada dasarnya banjir karena kiriman air dari Bogor. Hujan di Bogor yang cukup deras akan menyebabkan air di sungai-sungai Jakarta meluap. Salah satunya adalah sungai yang diamati oleh peneliti. Sungai Manggarai mengendalikan banjir di Kanal Barat yang akan berpengaruh pada daerah lain seperti Kapuk Muara dan Pluit dengan melewati sepanjang jalan Sultan Agung (Stasiun Dukuh), jalan Galunggung, KH Margono Djojohadikoesoemo, Petamburan, Stasiun Tanah Abang. Lalu membelah jalan Kyai Caringin-Tomang Raya dan KH Hasyim Asy'ari-Kyai Tapa menuju Angke. Perlu di ketahui bahwa sungai Manggarai juga mengendalikan aliran sungai ke Istana Negara.
Curah hujan yang terjadi di Bogor tidak sepenuhnya langsung mengalir ke Jakarta. Diperlukan waktu untuk mengalami peresapan terlebih dahulu. Sedangkan tanah tidak akan menyerap terlalu cepat jika tanah masih menampung sisa-sisa air dari waktu yang lalu. Dalam hal ini tanah sering mengalami kejenuhan sehingga tidak dapat mengalirkan air secara langsung yang diterima dari air
hujan. Dengan adanya teori ini, penulis menyimpulkan bahwa data curah hujan tidak bisa langsung dianalisis bersama-sama dengan ketinggian permukaan air sungai. Diperlukan penjumlahan tiap variabel hujan tersebut. Sebagai contoh disini penulis menjumlahkan variabel hujan selama seminggu, untuk mendapatkan model yang lebih mewakili keadaan sebenarnya.
Adapun variabel yang dipakai dalam penelitian ini adalah variabel ketinggian permukaan air sungai Manggarai sebagai variabel yang dependent dan variabel curah hujan di Bogor sebagai variabel independent. Asumsi bahwa ketinggian permukaan air di sungai Manggarai sangat bergantung pada curah hujan di Bogor. Oleh karena itu semuanya akan saling berhubungan.

## Ketepatan Metode Peramalan
Dalam banyak situasi peramalan, ketepatan dipandang sebagai kriteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. Dalam banyak hal, kata ”ketepatan ( acuracy )“ menunjuk ke “kebaikan suai”, yang pada akhirnya  penunjukan seberapa jauh model peramalan tersebut mampu mereproduksi data yang telah diketahui. Dalam pemodelan eksplanatoris (kausal), ukuran kebaikan suai cukup menonjol. Dalam pemodelan deret-berkala, sebagian data yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa data berikut sehingga memungkinkan orang untuk mempelajari ketepatan ramalan secara lebih langsung. Bagi pemakai ramalan, ketetapan ramalan yang akan datang adalah yang paling penting. Bagi pembuat model, kebaikan suai model untuk fakta (kuantitatif dan kualitatif) yang diketahui harus diperhatikan (Bambang, W.O, 2009, p. 386-395).
Seringkali terjadi bahwa dua variabel dikaitkan satu sama lain, walaupun mungkin tidak selalu benar bahwa nilai suatu variabel bergantung pada, atau disebabkan oleh perubahan nilai variabel yang lain. Pada setiap kejadian, suatu hubungan data dinyatakan dengan perhitungan korelasi antara dua variabel. Koefisien korelasi r adalah suatu ukuran asosiasi (linear) relatif antara dua variabel. Ia dapat bervariasi dari 0 (yang menunjukan tidak ada korelasi) hingga ±1 (yang menunjukan korelasi sempurna). Jika korelasi lebih besar dari 0, dua variabel dikatakan berkorelasi positif dan jika kurang dari 0 dikatakan korelasi negatif. Koefisien korelasi memegang peranan penting dalam analisis data multivariant (yaitu apabila yang terlibat dua variabel atau lebih) dan mempunyai kaitan erat dengan analisis regresi.
Untuk menghitung korelasi antara dua variabel X dan Y yang dinotasikan sebagai XY r untuk n pasangan observasi ( Xi , Yi ), i = 1,2,…, n , rumus-rumus berikut adalah relevan:
Nilai tengah X
1 1 n i i X X n = = ∑ (1)
Nilai tengah Y
1 1 n i i Y Y n = = ∑ (2)
Kovarians antara X dan Y
1 1 ( )( ) n XY i i i Cov X X Y Y n = = − − ∑ (3)
Varians X
2 2 1 1 ( ) n X X X i X i C o v V a r X X S n = = = − = ∑ (4)
Varians Y
2 2 1 1 ( ) n YY Y i Y i Cov Var Y Y S n = = = − = ∑ (5)
Korelasi antara X dan Y
XY XY XX YY Cov r Cov Cov = XY X Y Cov S S = (6)
di mana x XX S Cov = dan Y YY S Cov = adalah deviasi standar X dan Y .
Perhatikan bahwa pada rumus-rumus tersebut, semua penjumlahan dibagi dengan n dan bukan n – 1 pada rumus kovarians dan ragam, sehingga tidak akan mengubah rumus korelasi pada persamaan di atas.
Rumus lain untuk menghitung koefisien korelasi adalah sebagai berikut:
2 2 2 2 ( )( ) ( ) ( ) XY n XY X Y r n X X n Y Y Σ − Σ Σ = Σ − Σ Σ − Σ (7)
Keuntungan lain dari rumus ini adalah untuk setiap himpunan observasi berpasangan, hanya lima penjumlahan dasar yang harus di hitung yaitu
2 2 , , , , X Y X Y dan XY Σ Σ Σ Σ Σ

## Regresi
Analisis regresi adalah metologi statistik yang berfungsi untuk memperkirakan hubungan dari dua atau lebih variabel kuantitatif, dengan demikian salah satu variabelnya dapat diramalkan dari variabel lainya (Neter et al., p.3). Analisis regresi dikembangakan pertama kali oleh Sir Grancis Galton di akhir abad 19. Galton telah mempelajari hubungan antara ketinggian orang tua dengan anak- anak mereka dan menemukan bawa ketinggian anak baik yang pendek maupun yang tinggi terlihat mengarah ke arah rata-rata kelompok. Dia menyimpulkan bahwa data ini bergerak mengikuti aturan ke arah kemunduran ke nilai tengah. Galton mengembangkan diskripsi matematika untuk kemunduran yang mengikuti aturan ini, yang sekarang kita kenal dengan model regresi. Terdapat dua jenis hubungan antar variabel dalam regresi yaitu hubungan fungsional dan hubungan statistikal.
Hubungan fungsional antar dua variabel dapat di ekspresikan dalam formula matematika. Jika X didefinisikan sebagai variabel bebas dan Y sebagai variabel tak bebas, hubungan fungsionalnya adalah seperti berikut: ( ) Y f X = . Hubungan secara statistikal, hampir sama seperti hubungan fungsional tetapi bukan hubungan secara sempurna. Di dalam observasi secara umum hubungan statistikal tidak berpengaruh secara langsung terhadap kurva hubungan. Analisis regresi memiliki tiga tujuaan: (1) deskripsi, (2) kontrol, (3) peramalan. (Neter et al., p.9). Deskripsi karena analisis regresi mampu memberikan gambaran hubungan antar variabel. Kontrol berguna jika kita ingin mengetahui sebarapa besar nilai variabel bebas jika kita ingin nilai variabel tak bebasnya sebesar nilai tertentu. Selain hal tersebut model regresi juga dapat digunakan sebagai penduga variabel tak bebas dengan variabel-variabel bebasnya. Secara umum bentuk persamaan regresi adalah sebagai berikut:
0 1 i i i Y X β β ε = + + (8)
di mana:
i Y adalah nilai respon dari variabel ke-i; 0 β dan 1 β adalah parameter
i X adalah nilai variabel prediktor ke -i; i ε adalah random error dgn rata-rata E{ i ε }=0 dan ragam 2 σ
Hair  et al. (2008) menyatakan bahwa regresi berganda adalah metode yang sesuai untuk analisis ketika problem penelitian melibatkan satu variabel tak bebas yang di asumsikan mempunyai hubungan dengan dua atau lebih variabel bebas. Tujuan dari regresi berganda adalah untuk memprediksi perubahan dari variabel tak bebas yang berespon terhadap perubahan variabel bebas. Tujuan ini dapat dicapai melalui aturan statistik kuadrat terkecil.
Model regresi berganda (Makridakis, 2002, p.278):
0 1 1 ... k k i Y X X β β β ε = + + + + (9)
di mana 0 1 2 , , ,..., k β β β β adalah parameter tetap, 1 2 , ,..., k X X X adalah konstata variabel bebas, dan ε adalah suatu variabel random yang menyebar secara normal di sekitar nol  (nilai tengah ε ) dan mempunyai suatu ragam V ε .
Perhatikan bahwa bentuk model regesi pada persamaan (9) adalah linear pada koefisiennya. Pangkat dari setiap koefisien β adalah 1 (linear) dan ini berati bahwa taksiran koefisien β dapat diperoleh secara efisien dengan menggunakan metode kuadrat terkecil ( least square = LS method ). Jika terdapat dua variabel, berarti Y dipetakan dalam sebuah bidang (bidang yang dibentuk dari dua buah variabel X). Jika terdapat lebih dari dua variabel bebas, kita katakan bahwa Y dipetakan ke dalam sebuah bidang hyperplane , yang berarti suatu permukaan berdimensi lebih tinggi).
Dalam praktiknya, tugas pemodelan regresi adalah untuk menaksir parameter yang tidak diketahui pada model, yaitu 0 1
2 , , ,..., k β β β β dan V ε . Dari himpunan data yang diketahui. Prosedur LS dapat diterapkan untuk menentukan 0 1 2 , , ,..., k β β β β dan menaksir V ε . Akar kuadrat dari taksiran terakhir ini sering kali disebut: galat standar taksiran ( standard error of estimate ). Dengan demikian bentuk pragmatis model regesi secara statistik adalah sebagai berikut:
l 0 1 1 2 2 ... i i k ki i Y X X X e
β β β β = + + + + + (10) di mana:
0 1 2 , , ,..., k β β β β adalah penaksir LS dari 0 1 2 , , ,..., k β β β β , dan semuanya adalah variabel acak, dengan sebaran bersama normal,
1 2 , ,..., k X X X adalah konstata variabel bebas,
( 1,2,..., ) i e i N = adalah suatu nilai galat taksiran, untuk pengamatan ke i , dan diasumsikan merupakan sampel independen dari suatu sebaran binomial.
Secara umum proses autoregresi (AR) orde ke-p, mempunyai bentuk model sebagai berikut: ARIMA ( p ,0,0)
1 1 2 2 ' ... t t t p t p t
X X X X e μ β β β − − − = + + + + + (11)
di mana µ = nilai konstan ; β j = parameter autoregresi ke-j ;  e t = nilai galat pada saat t
Model autogresi sering disebut juga model ARIMA ( p ,0,0) karena angka pertama pada model ARIMA melambangkan autoregresi atau sering disebut AR, sedangkan untuk angka ketiga kita kenal sebagai ordo rata-rata bergerak atau sering kita sebut sebagai MA ( moving average ). Jika ketiga angkanya bukan nol menunjukan model campuran antara autoregresi dan rata-rata bergerak (Laukaitis, 2007, pp.65-75),

## Rekayasa Perangkat Lunak
Model rekayasa piranti lunak yang dipakai penulis adalah model sekuensi linear. Model ini disebut juga model“air terjun” ( waterfall ) . Model ini merupakan sebuah pendekatan kepada perkembangan perangkat lunak yang sistematik dan sekuensial yang muali pada tingkat dan kemajuan sistem pada seluruh analisis, desain, koding, pengujian dan pemeliharaan:

## METODE
Sesuai dengan judul makalah ini maka metode penelitian lebih difokuskan dalam perancangan programnya. Perancangan program aplikasi autoregresif multivariate bertujuan untuk membentuk model autoregresi (AR) dengan empat buah variabel yang sudah ditetapkan. Dari program ini dapat dilihat pola-pola yang terbentuk. Dari mulai pola data sebenarnya, data eksporasi, data peramalan dan perbandingan antara data sebenarnya dengan data peramalan. Dengan melihat tampilan data berupa grafik diharapkan dapat lebih mudah memahami sekalipun untuk orang awam. Adapun metodologi yang dibuat terdiri dari tiga bagian, yaitu: perancangan diagram STD, perancangan flowchart , dan perancangan layar.

## Perancangan Diagram Transisi (STD)
Diagram transisi digunakan untuk memberi gambaran secara menyeluruh tentang cara kerja suatu sistem aplikasi. Dengan menggambarkan keadaan ( state ) dan aksi ( event ) yang menyebabkan sistem tersebut berpindah keadaan, seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 1.
Gambar 1 . Diagram transisi program.

## Perancangan Diagram Alir (Flowchart)
Diagram alir ini dibuat untuk menggambarkan interaksi antara perhitungan metode autoregresif multivariate dengan sistem aplikasi yang dibuat. Dengan adanya flowchart ini kita dapat
lebih jelas melihat bagaimana perhitungan yang dilakukan oleh program (proses perhitungan yang biasanya tidak ditampilkan pada program aplikasi). Hal ini dalam dilihat pada Gambar 2.

## (**)
Mengulang kembali ke Start i = 0  pada X’X [0][1], X’X[1][1] sampai dengan X’X[4][4]. Kemudian dilanjutkan ke diagram berikut ini (Shneiderman, 2008).
(**)
(3*)
(3*)
Gambar 2 . Flowchart autoregresi.
Gambar 3 . Rancangan layar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil pengumpulan data
Berdasarkan catatan harian pintu air Manggarai maka diperoleh jumlah populasi data ketinggian permukaan sungai selama bulan Oktober 2009 sampai April 2010 adalah sebanyak 5112 data. Data ini tidak dipakai semuanya. Dalam kenyataannya penulis meringkas ke dalam bentuk harian. Yang dapat kita hitung bahwa dari bulan Oktober sampai April ada 212 hari demikian pula banyaknya data yang diteliti. Sebenarnya data yang di dapat dari catatan harian pintu air Manggarai tidak hanya data ketinggian permukaan air saja, tapi juga debit air, sisa, dan tingginya pembukaan pintu air. Namun variabel yang digunakan hanyalah ketinggian permukaan air berdasarkan wawancara langsung ke petugas penjaga pintu air, karena pencatatan debit air, sisa maupun pembukaan pintu berdasarkan ketinggian permukaan air bukan berdasarkan alat ukur khusus. Data yang dimaksud ditunjukkan dalam Gambar 4.
Gambar 4 . Grafik ketinggian permukaan air Manggarai Oktober 2009 – April 2010.
Dapat kita lihat bahwa data di atas memiliki hubungan linear antara waktu dan ketinggiannya. Dan tampaknya juga memiliki pola data musiman dengan data pencilan atas di bagian tengahnya. Pencilan tersebut merupakan data banjir bandang yang ternyata sungai Manggarai mencapai titik tertinggi pada 4 Febuari 2009, yaitu 1090 meter dari dasar sungai. Tetapi kita tidak akan membahas lebih dalam mengenai hal itu. Data tersebut mempunyai rata-rata sebesar 713.94 dan standar deviasi sebesar 56.51.

## Menghilangkan data pencilan
Dalam analisis kolerasi dan regesi secara umum data pencilan atau sering disebut dengan outlayer bisa mengakibatkan nilai-nilai koefisien kolerasi dan regresi tertarik/ skewed kearah data pencilan tersebut. Adanya skewness ini akan menyebabkan peramalan menjadi tidak valid lagi karena akan menjauhi nilai rata-rata yang sebenarnya. Oleh sebab itu dalam penelitian ini data pencilan akan dihilangkan.
Data sekitar hari ke-131 pada grafik, terlihat bahwa terdapat data pencilan atas. Untuk menghilangkannya digunakanlah rata-rata dari sebelum dan sesudah pencilan itu terjadi sehingga dapat memperbaiki keakuratan model yang di dapat. Dapat kita lihat rumus tepatnya adalah sebagai berikut:
l 126 127 2 Y Y Y + =
dengan pendugaan di atas, kita bisa melihat kembali grafiknya menjadi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik ketinggian permukaan air setelah menghilangkan pencilan.
Dari grafik masih dapat kita lihat bawah sekitar hari ke 121-136 terdapat data dengan pola fluktuasi yang cukup ekstrim. Namun data ini tidak perlu dihilangkan karena merupakan bagian dari pola data itu sendiri bukan merupakan data pencilan.

## Korelasi antar Variabel
Sebelum membentuk sebuah model peramalan, hal yang kita perlukan adalah mengetahui besarnya hubungan antar variabel baik itu secara positif maupun secara negatif. Dengan mengetahui besarnya hubungan antara variabel ini maka kita bisa mengetahui variabel mana yang terbaik untuk dimasukan ke dalam model. Tentu saja dengan adanya variabel yang baik akan membuat model peramalan kita mempunyai ragam yang cukup bervariasi dan juga error yang lebih kecil.
Korelasi biasanya berguna untuk memantau besarnya hubungan antar variabel. Namun di penelitian ini kita akan melihat hubungan antar variabel dengan penambahan waktu jeda ( time lag ). Waktu jeda disini dimasukan karena pemodelan autoregesi yang akan kita pakai akan menggunakan waktu jeda. Untuk lebih jelas kita bisa melihat modelnya secara langsung:
1 1 2 2 ' ... t t t p t p t Y X X X e μ β β β − − − = + + + + + Dapat kita lihat bahwa nilai 1 2 , ,..., t t t p X X X − − − menunjukan adanya waktu jeda ( time lag ). Selain itu tanpa waktu jeda kita tidak akan bisa meramal kejadian yang akan datang dan jika itu terjadi maka kita hanya bisa menduga nilai variabel Y (variabel tak bebas) dari variabel X (variabel bebas) lainnya, tidak akan memungkinkan kita  menduga nilai Y dari variabel lain sebelum saat itu tanpa waktu jeda. Jeda yang akan kita ambil dibatasi dengan jangka waktu tujuh hari atau seminggu, sehingga peramalan yang akan dilaksanakan tidak akan lebih dari waktu jeda ke tujuh. Secara garis besar pengujian korelasinya akan seperti berikut: Ketinggian air saat ini ( Yt ) dipengaruhi oleh: X 1 = Curah hujan; X 2 = Temperatur; X 3 = Lama penyinaran matahari; X 4 = Kelembaban nisbi. Keempat variabel tersebut mempunyai time lag satu hingga tujuh sebelum dilakukan pengujian korelasi (Anil Kumar Karl, 2010).

## Korelasi dengan Time Lag Satu
Tabel 1 berikut menampilkan korelasi dengan time lag satu.

## Tabel 1
Koefisien Korelasi dengan Time Lag Satu
Tinggi Permukaan Curah hujan Temperatur Lama Penyinaran Kelembaban Nisbi Tinggi Permukaan 1 Curah hujan 0.123432128 1 Temperatur -0.546510491 -0.182879557 1 Lama Penyinaran -0.368289391 -0.099056552 0.637881557 1 Kelembaban Nisbi 0.38921876 0.175795539 -0.49837388 -0.503480284 1
Dari tabel 1 dapat dilihat bahwa secara keseluruhan hubungan antara data ketinggian permukaan air dan data klimatologi (curah hujan, temperatur, lama penyinaran matahari, dan kelembaban nisbi) adalah seperti yang ditampilkan pada tabel 2.

## Tabel 2
Hubungan Korelasi Antar Variabel
Y X Hubungan Ketinggian permukaan air Curah hujan ( o C) Positif Ketinggian permukaan air Temparatur (mm) Negatif Ketinggian permukaan air Lama penyinaran (%) Negatif Ketinggian permukaan air Kelembaban nisbi (%) Positif
Hubungan yang positif menunjukan bahwa semakin besar nilai variabel yang satu, semakin besar pula nilai variabel yang dipengaruhinya. Sebagai contoh semakin tinggi curah hujan yang terjadi di Bogor, semakin tinggi pula permukaan air yang ada di pintu air Manggarai. Dan sebaliknya ketika temperatur menurun, ketinggian pemukaan air akan naik. Karena saat di Bogor sering terjadi hujan, secara otomatis suhu udara turun. Demikian juga dengan lama penyinaran matahari, jika matahari semakin jarang bersinar, kemungkinan permukaan air akan naik menjadi besar. Untuk melihat sebarapa besar kuatnya pengaruh yang diberikan variabel-variabel tersebut kita bisa melihatnya di Tabel 1 sebelumnya. Tampaklah di situ bahwa variabel yang paling besar memberi pengaruh terhadap permukaan air sungai adalah variabel temperatur yang mempunyai nilai sebesar -0.5465 yang berarti bahwa temperatur memiliki pengaruh positif setengah terhadap tinggi permukaan.

## Korelasi dengan Time Lag Dua
Tabel 3 berikut menampilkan korelasi dengan time lag dua.

## Tabel 3
Koefisien Korelasi dengan Time Lag Dua
Tinggi Permukaan Curah hujan Temperatur Lama Penyinaran Kelembaban Nisbi Tinggi Permukaan 1 Curah hujan 0.177099558 1 Temperatur -0.555111832 - 0.181881503 1 Lama Penyinaran -0.414242339 - 0.094003887 0.639847352 1 Kelembaban Nisbi 0.3913615550.169902671 - 0.504753468 -0.491534222 1

## Korelasi dengan Time Lag Tiga
Tabel 4 berikut menampilkan korelasi dengan time lag tiga.

## Tabel 4
Koefisien Korelasi dengan Time Lag Tiga
Tinggi Permukaan Curah hujan Temperatur Lama Penyinaran Kelembaban Nisbi Tinggi Permukaan 1 Curah hujan 0.189271803 1 Temperatur -0.542313202 - 0.181780115 1 Lama Penyinaran -0.358044486 - 0.0911198170.640907437 1 Kelembaban Nisbi 0.3526123470.165341555 - 0.508348564 -0.487932559 1

## Korelasi dengan Time Lag Empat
Tabel 5 berikut menampilkan korelasi dengan time lag empat.

## Tabel 5
Koefisien Korelasi dengan Time Lag Empat
Tinggi
Permukaan  Curah hujan Temperatur Lama Penyinaran Kelembaban Nisbi
Tinggi Permukaan 1 Curah hujan 0.252129843 1 Temperatur -0.518445879 -0.180475121 1 Lama Penyinaran -0.331498777 -0.088950174 0.640372886 1 Kelembaban Nisbi 0.325255579 0.161226934 -0.508033784 -0.485954175 1

## Korelasi dengan Time Lag Lima
Tabel 6 berikut menampilkan korelasi dengan time lag lima.
Tabel 6. Koefisien Korelasi dengan Time Lag Lima Tinggi Permukaan Curah hujan Temperatur Lama Penyinaran Kelembaban Nisbi Tinggi Permukaan 1 Curah hujan 0.258669057 1 Temperatur -0.518401365 - 0.175970892 1 Lama Penyinaran -0.318037509 - 0.0866239570.639766819 1 Kelembaban Nisbi 0.3143919070.154758927 -0.49552895 -0.486704728 1

## Korelasi dengan Time Lag Enam
Tabel 7 berikut menampilkan korelasi dengan time lag enam.

## Tabel 7
Koefisien Korelasi dengan Time Lag Enam
Tinggi Permukaan Curah hujan Temperatur Lama Penyinaran Kelembaban Nisbi Tinggi Permukaan 1 Curah hujan 0.275144229 1 Temperatur -0.466315469 -0.17190314 1 Lama Penyinaran -0.255466606 - 0.0829867990.636579234 1 Kelembaban Nisbi 0.2621555180.148683088 - 0.486242925 -0.481080267 1

## Korelasi dengan Time Lag Tujuh
Tabel 8 berikut menampilkan korelasi dengan time lag tujuh.

## Tabel 8
Koefisien Korelasi dengan Time Lag Tujuh
Tinggi Permukaan Curah hujan Temperatur Lama Penyinaran Kelembaban Nisbi Tinggi Permukaan 1 Curah hujan 0.267882538 1 Temperatur -0.454865074 -0.16598566 1 Lama Penyinaran -0.274249768 - 0.0774579190.628468544 1 Kelembaban Nisbi 0.2589442150.140881288 - 0.457485595 -0.467499136 1
Dari tabel-tabel di atas kita bisa mengetahui bahwa data curah hujan memiliki hubungan variabel terendah dari variabel lainya. Hal ini mungkin disebabkan karena data curah hujan terlalu banyak data yang bernilai nol. Nilai nol didapat karena tidak setiap hari kita akan mengalami hujan. Sehingga ketika tidak ada hujan tentu saja akan bernilai nol. Fenomena ini menyebabkan data curah hujan mempunyai ragam yang kecil sehingga menyebabkan hubungannya dengan variabel lain menjadi kurang bagus.
Data curah hujan sendiri terus naik sampai pada time lag yang ke enam dan turun pada time lag tujuh. Hal ini mendukung teori tentang titik jenuh tanah adalah benar. Bahwa ketika hujan turun, tanah tidak dapat langsung menyerapnya. Perlu ada beberapa waktu sampai tanah mampu menyerap dan mengalirkannya ke sungai. Kemungkinan besar waktu tersebut adalah enam hari dengan melihat fenomena yang terjadi pada percobaan korelasi di atas. Untuk data-data lain semuanya tampak wajar dengan semakin menurunnya nilai variabel temperatur, lama penyinaran matahari, dan kelembaban nisbi dengan bertambahnya lag. Nilai terbaik mereka adalah saat mereka berada di lag kedua.

## Autokorelasi
Setelah mengetahui besarnya hubungan korelasi antar variabel dengan setiap time lag berarti kita siap untuk membentuk model dengan persamaan autoregresi. Model yang akan kita pakai adalah model AR (4,0,0). AR (4,0,0) akan mewakili tiap variabel dengan time lag tertentu. Variabel yang terwakili urutannya adalah sebagai berikut yaitu curah hujan, temperatur, lamanya penyinaran matahari, dan kelembaban nisbi. Untuk mengetahui time lag terbaik pada tiap persamaan itulah kita menghitung variabel koelerasi seperti yang kita lakukan di sub bab sebelumnya. Tabel 9 menunjukan waktu terbaik tiap-tiap variabel.

## Tabel 9
Waktu Terbaik Tiap Variabel
Variabel
Waktu terbaik Curah hujan ( o C) Time lag enam Temparatur (mm) Time lag dua Lama penyinaran (%) Time lag dua Kelembaban nisbi (%) Time lag dua
Mengikuti waktu terbaik yang telah disajikan tabel di atas, pemodelan regresinya menjadi:
AR (4,0,0) 1 6 2 2 3 2 4 2 ' t t t t t
Y X X X X μ β β β β − − − − = + + + +
Setelah mendapatkan model di atas, kita bisa mulai menghitung setiap nilai koefisiennya menggunakan cara regresi berganda. Hasil yang di dapat dilihat pada Tabel 10 berikut:

## Tabel 10
Hasil Perhitungan Regresi
Coefficients Intercept 1092.782851 X Variabel 1 0.929105052 X Variabel 2 -24.48475667 X Variabel 3 -0.062451946 X Variabel 4 1.470628098
Persamaannya menjadi:  Y t : 1092.7828 + 0.9291CH t-6 - 24.4848T t-2 - 0.06245PM t-2 + 1.4706KB t-2 Dari persamaan didapat bahwa pengaruh paling besar diberikan oleh temperatur sisanya mempunyai pengaruh dibawah angka dua. Curah hujan dan kelembaban nisbi memberi pengaruh positif yang berarti semakin tinggi curah hujan dan kelembaban nisbi, akan semakin tinggi pula ketinggian permukaan airnya. Sebaliknya temperatur dan penyinaran matahari menunjukan pengaruh negatif. Model Y t : 1092.7828 + 0.9291CH t-6 - 24.4848T t-2 - 0.06245PM t-2 + 1.4706KB t-2 dapat kita gunakan untuk meramalkan maksimal kejadian dua hari sesudahnya. Dan sebagai indikator banjir penulis menggunakan rumus ū ± sd. Rumus ini adalah rumus statistik kualitas kontrol ( quality control ) yang mengambil rata-rata sebagai nilai tengah dan standart deviasi sebagai batas atas dan batas bawah. Dengan subtitusi nilai rata-rata dan nilai standart deviasi dari analisis deskriptif didapat 713,94 ± 56,51 yang berarti batas bawah data yang diramalkan melebihi batas atas yaitu 713,94 + 56,51 atau 770,45. Maka dari itu status akan dikatakan sebagai status waspada karena kemungkinan besar ketinggian permukaan air di Manggarai akan menyebabkan banjir. Berikut adalah grafik Y dugaan tahun 2010 (Gambar 6):

## PENUTUP
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan seperti yang telah di uraikan, dapat disimpulkan bahwa Model yang dihasilkan adalah
Y t : 1092.7828 + 0.9291CH t-6 - 24.4848T t-2 - 0.06245PM t-2 + 1.4706KB t-2.
Indikator data klimatologi yang mempengaruhi ketinggian permukaan air adalah Temperatur dengan ketinggian permukaan air merupakan variabel yang memiliki hubungan yang paling kuat. Variabel ini memiliki hubungan secara negative, yang berarti ketika temperatur turun nilai ketinggian permukaan air akan naik. Sedang koefisien determinasi memiliki nilai sebesar R 2 = 0.4056 dan statistik Durbin Watson sebesar DW = 0.7429. Keduanya berguna untuk mengetahui keakuratan model.
Dalam kesempatan ini penulis mengucapkan  terima kasih kepada Henry Eka Saputra, jurusan Statistika, Binus University yang telah membantu dalam pelaksanaan penelitian ini sehingga dapat diselesaikan sesuai dengan rencana.

## DAFTAR  PUSTAKA
Bambang, W.O. (2009). Development of rainfall forecasting model in Indonesia by using STAR. Eurpean Journal of Scientific Research, 38 (3), 386-395.
Hair, Joseph F., Black, B., Babin, B., Anderson, Rolph E., Tatham Ronald L. (2008). Multivariate Data Analysis , (6 th ed.). New York: Prentice Hall.
Karl, Kumar Anil. (2010). Development of Flood Forecasting System using Statistical and ANN Techniques in the Downstream Catchment of Mahanadi Basin, India. Journal of Water Resource and Protection, 2 (10), 36.
Laukaitis, A. (2007). An empirical study for the estimation of autoregresive hibertian processes by wavelet packed method. Nonlinear Analysis: Modelling and Control, 12 , 65-75.
Makridakis, Spyros. (2002). Metode dan Aplikasi Peramalan . Jakarta: Erlangga.
Neter, J., Kutner, M., Wasserman, W. (2006). Applied Linear Regression Models , (3 rd ed.). New York: McGraw-Hill.
Shneiderman. (2008). Designing the User Interface Strategies for Effective HCI , (3 rd ed.). England: Addison Wesley.