## ANALISIS DATA DOWNSCALED IMERG TERKALIBRASI DAN STASIUN CURAH HUJAN DENGAN METODE REGRESI RANDOM FOREST
Muhammad Hadziq M. 1*) , Raden Harya Dananjaya 2) , Galuh Chrismaningwang 3)
1) 2) 3) Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Sipil, Universitas Sebelas Maret, Surakarta Kentingan, Jl. Ir. Sutami No.36, Kec. Jebres, Kota Surakarta, Jawa Tengah 57126; Email: muhammadhadziq9@gmail.com 1 * ) , dananjaya.harya@gmail.com 2) , galuh@ft.uns.ac.id 3)

## Abstrak
Tanah longsor sering terjadi di Indonesia, salah satunya di Kabupaten Karanganyar. Penyebabnya adalah intensitas curah hujan yang tinggi. Data curah hujan sangat penting untuk analisis tanah longsor, yang umumnya diperoleh dari stasiun pengamatan hujan. Namun, data ini memiliki beberapa keterbatasan, termasuk distribusi stasiun hujan pengamatan yang tidak merata dan jarang. Selain itu, data ini kurang efektif dalam memvisualisasikan curah hujan di suatu area. Salah satu solusinya adalah mengembangkan data curah hujan satelit, yaitu Integrated Multi-satellite Retrievals  for  GPM (IMERG).  Namun,  IMERG  memiliki  resolusi  besar  dengan  skala  piksel  0.1°  x  0.1°.  Oleh karena itu, perlu dilakukan proses downscaled dan kalibrasi. Studi ini bertujuan untuk menganalisis akurasi curah hujan  yang  di- downscale oleh  IMERG  dan Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  dengan  metode regresi Random  Forest di  Kecamatan  Matesih,  Kabupaten  Karanganyar.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan memproses data hujan. Proses pemrosesan data hujan dilakukan dengan men- downscale IMERG menggunakan metode  regresi Random  Forest (RF)  menggunakan  skrip Python .  Kemudian,  data  hujan  diolah  dengan menggunakan  perangkat  lunak Geographic  Resources  Analysis  Support  System (GRASS  GIS).  Hasil  validasi IMERG  yang  di- downscale dan  dikalibrasi  dengan  metode  RF  menggunakan  data  stasiun  curah  hujan menunjukkan hasil yang sangat baik, dengan nilai R 2 antara 0.5 hingga 0.9.
Kata kunci: Downscaling , Data Hujan, Random Forest , Kalibrasi, Validasi.

## Abstract
Landslides often occur in Indonesia, one of which is in Karanganyar Regency. The reason is the high intensity of rainfall.  Rainfall  data  is  essential  for  landslide  analysis,  which  is  generally  obtained  from  rain  observation stations. However, this data has several limitations, including uneven and rare observation station distribution. Furthermore, the data is less effective in visualizing rainfall in an area. One of the solutions is developing satellite rainfall data, Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG). However, IMERG has a large resolution of 0.1° x 0.1° pixel scale. Thus it needs to be downscaled and calibrated. This study aims to analyze rainfall accuracy downscaled  by  IMERG  and NDVI  with  Random  Forest  regression  in  Matesih  District,  Karanganyar  Regency. This research was conducted by processing the rain data. Rain data processing is done by downscaling IMERG with  the  Random  Forest  (RF)  regression  method  using  Python  script.  Then  the  rain  data  was  processed  using Geographic  Resources  Analysis  Support  System  (GRASS  GIS)  software.  The  results  of  the  downscaled  and calibrated IMERG validation with RF with rainfall station data are excellent, with the R2 value is 0.5 to 0.9. Keywords: Downscaling , Rain Data , Random Forest , Calibration , Validation .

## Copyright © 2022 The Author(s)
This is an open access article under the CC -NC-SA license.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  beriklim  tropis sehingga rentan terhadap bencana hidrometeorologi, seperti tanah longsor. Selain itu,  berdasarkan  situs  resmi  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB),  Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2022 ada sekitar 183 kejadian tanah longsor. Kabupaten Karanganyar merupakan merupakan salah satu
daerah yang rentan terhadap longsor di Provinsi Jawa  Tengah.  Salah  satu  faktor  risiko  tanah longsor ialah intensitas curah hujan yang tinggi pada saat musim hujan.
Analisis  perhitungan  angka  aman  kelongsoran sangat  memerlukan  data  curah  hujan  yang didapatkan  dari  stasiun  hujan  sesuai  daerah asal. Akan tetapi, Desa Plosorejo tidak memiliki data  hujan  stasiun  sehingga  diperlukan  data
alternatif  yang  didapatkan  melalui  teknologi terbaru dengan penginderaan jarak jauh, dimana data  curah  hujan  tersebut  spasial  dengan jangkauan  luas,  yaitu Tropical  Rainfaall Measuring  Mission (TRMM)  yang  sudah berhenti  pada  tahun  2019.  Kemudian,  data TRMM yang sudah berhenti tersebut dilanjutkan  dengan  data Integrated  Multi- satellite  Retrievals  for  GPM (IMERG)  karena data hujan tersebut masih terus berlanjut hingga sekarang. IMERG merupakan data curah hujan spasial  yang  beresolusi  kecil  ataupun  kasar, yaitu  10 × 10  kilometer,  sehingga  skalanya harus  diturunkan  ( downscaling )  agar  memiliki resolusi yang besar.
Downscaling adalah  penurunan  skala  yang dikerjakan  dengan  menyambungkan  data IMERG dengan resolusi spasial yang kasar dan variabel  lingkungan  ( environtment  variable ).
Salah  satu  contoh  variabel  lingkungan  ialah Normalized Difference Vegetation Index
(NDVI).  Proses downscaling data  IMERG dilakukan  dengan  berbagai  cara,  antara  lain Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), dan Geographically Weighted
Regression (GWR) (Cheema, etal ., 2021)
Output nilai downscaling data  IMERG kemudian  dilanjutkan  dengan  kalibrasi  serta validasi menggunakan curah hujan dari stasiun hujan.  Prosedur tersebut  bertujuan  agar output nilai downcaling data IMERG yang dihasilkan sama  dengan  data  curah  hujan  dari  stasiun hujan.  Data  IMERG  yang  terkalibrasi  dan tervalidasi dipakai dalam perhitungan kedalaman  tanah  jenuh  akibat  masuknya  air hujan ke dalam tanah. Penelitian ini dilakukan agar  mengetahui  proses downscaling hujan IMERG dan tingkat akurasi data hujan IMERG dengan  data  hujan  stasiun  menggunakan metode Random  Forest (RF)  di  Kabupaten Karanganyar, Jawa Tengah.

## 2. METODE

## Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini adalah  data  sekunder.  Data  sekunder  yang dihimpun  berupa  data  citra  satelit  dan  data curah  hujan  stasiun.  Data  citra  satelit  berupa data IMERG dan NDVI dapat diperoleh melalui situs-situs resmi yang ditampilkan pada Tabel
1 .  Sedangkan  data  curah  hujan  stasiun  dapat
diperoleh melalui Balai Besar Wilayah Sungai (BBWS) Bengawan Solo.
Tabel 1. Situs-situs resmi data citra satelit
Data Situs IMERG https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/ GPM_3IMERGDF_06/summary
NDVI https://lpdaac.usgs.gov/products/m od13a3v006/

## Metode penelitian

## Proses Downscaling Data IMERG
Proses downscaling ini  dilakukan  untuk menurunkan  skala  atau  memperbesar  resolusi dari  data  IMERG  agar  memiliki  resolusi  yang sama  dengan  data environment berupa  data NDVI.  Kedua  parameter  yang  telah  memiliki resolusi yang sama tersebut kemudian dianalisis untuk  mencari  persamaan  regresi  dengan metode Random Forest (RF). Langkah-langkah downscaling data  IMERG  adalah  sebagai berikut,
1. Menyiapkan  data  hujan  IMERG  yang memiliki  resolusi  10  km × 10  km  dalam harian  dan  data  NDVI  yang  memiliki resolusi 250 m × 250 m dalam tahunan.
2. Melakukan upscaling temporal  terhadap data  IMERG  beresolusi  10  km ×  10  km dalam satu harian (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑜𝑟𝑔 ) menjadi IMERG  beresolusi  10 km ×  10  km dalam tahunan (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑢𝑛𝑐𝑎𝑙−10𝑘𝑚 ) ,
3. Melakukan upscaling spasial  terhadap  data environment berupa  data  NDVI  beresolusi 250 m × 250 m dalam tahunan (𝑁𝐷𝑉𝐼 250𝑚 ), menjadi  data  NDVI beresolusi  10  km  ×  10  km dalam  tahunan (𝑁𝐷𝑉𝐼 10𝑘𝑚 ) ,
4. Mencari  hubungan  antara  data  IMERG (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑢𝑛𝑐𝑎𝑙−10𝑘𝑚 ) dengan  data environment (𝑁𝐷𝑉𝐼 10𝑘𝑚 ) yang  telah  memiliki  resolusi yang  sama  menggunakan  model  regresi Random Forest (RF),
5. Menghitung hujan perkiraan (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 10𝑘𝑚 ), dengan  memasukkan  data environment beresolusi 10 km × 10 km (𝑁𝐷𝑉𝐼 10𝑘𝑚 ) ke dalam  model  regresi  yang  telah  diperoleh pada langkah 3,
6. Menghitung hujan residu beresolusi 10 km × 10  km (𝑃 𝑟𝑒𝑠 10𝑘𝑚 ) dengan  mengurangi  hujan perkiraan (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺
10𝑘𝑚 ) dengan  data  hujan IMERG beresolusi 10 km × 10
km (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑢𝑛𝑐𝑎𝑙−10𝑘𝑚 ) ,
7. Melakukan  interpolasi spline terhadap estimasi  hujan  residu (𝑃 𝑟𝑒𝑠 10𝑘𝑚 ) sehingga diperoleh  hujan  residu  beresolusi  250  m  × 250 m (𝑃 𝑟𝑒𝑠 250𝑚 ) ,
8. Menghitung  hujan  tak  terkoreksi  residu (𝑃 𝑒𝑛𝑣 10𝑚 ) dengan memasukkan data environment beresolusi  250  m  ×  250  m (𝑁𝐷𝑉𝐼 250𝑚 ) ke  dalam  model  regresi  yang telah diperoleh pada langkah 3,
9. Menghitung hujan terkoreksi
(𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑢𝑛𝑐𝑎𝑙−250𝑚 ), dengan cara menambahkan hasil hujan residu (𝑃 𝑟𝑒𝑠 250𝑚 ) dengan hujan tak terkoreksi  residu (P 𝑒𝑛𝑣 250m ) .  Data  hujan terkoreksi (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑢𝑛𝑐𝑎𝑙−250𝑚 ) merupakan  hasil dari downscaling data IMERG.

## Penentuan Data Training dan Testing
Data training dan testing yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  curah  hujan  stasiun yang  diperoleh  melalui  Balai  Besar  Wilayah Sungai (BBWS) Bengawan Solo. Data training diperlukan untuk proses kalibrasi data IMERG dan  data testing diperlukan  untuk  proses validasi data IMERG. Data curah hujan stasiun yang  diperoleh  memiliki  rentang  waktu  10 tahunan  (2012-2021)  dan  terdiri  atas  16  pos stasiun  hujan.  Proses  penentuan  data training dan testing dari data curah hujan stasiun adalah sebagai berikut,
1. Mengurutkan  16  pos  stasiun  hujan  dengan urutan  rata-rata  curah  hujan  tahunan terendah hingga tertinggi (stasiun 1 – stasiun 16),
2. Sembilan  stasiun  hujan  dengan  urutan stasiun  1,  3,  5,  7,  8,  9,  11,  13,  dan  15 digunakan sebagai data training ,
3. Enam stasiun hujan dengan urutan 2, 4, 6, 10, 12,  14,  dan  16  digunakan  sebagai  data testing .

## Kalibrasi Data IMERG
Proses kalibrasi data IMERG dilakukan dengan menggunakan data hujan terkoreksi
(𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑢𝑛𝑐𝑎𝑙−10𝑚 ) hasil  dari downscaling IMERG dan  data training curah  hujan  stasiun (𝑃 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑅𝐺𝑆 ). Metode  yang  digunakan  dalam proses  ini  adalah Geographical  Differential Analysis (GDA).  Langkah-langkah  untuk mengkalibrasi  data  IMERG  adalah  sebagai berikut,
1. Menghitung  selisih  hujan error (𝑃 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 ) dengan  mengurangi  data  hujan  terkoreksi hasil downscaling IMERG (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑢𝑛𝑐𝑎𝑙−10𝑚 ) dengan data training hujan stasiun (𝑃 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑅𝐺𝑆 ) ,
2. Melakukan  interpolasi Inverse  Distance Weighting (IDW)  terhadap  selisih  hujan error (𝑃 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 ) untuk  menghasilkan  hujan error beresolusi 250 m × 250 m (𝑃 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 10𝑚 ) ,
3. Menghitung  hujan  terkalibrasi (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑐𝑎𝑙−250𝑚 ) dengan menambahkan hujan error beresolusi 250  m  ×  250  m (𝑃 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 250𝑚 ) dengan  estimasi hujan terkoreksi hasil downscaling (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑢𝑛𝑐𝑎𝑙−250𝑚 ). H ujan
terkalibrasi (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑐𝑎𝑙−250𝑚 ) merupakan  hasil  dari  kalibrasi data IMERG.

## Validasi Data IMERG
Proses validasi data IMERG dilakukan dengan menggunakan data hujan terkalibrasi (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑐𝑎𝑙−250𝑚 ) yang akan divalidasi terhadap data testing curah  hujan  stasiun (𝑃 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑅𝐺𝑆 ) .  Proses validasi  dilakukan  dengan  metode Root  Mean Square  Error (RMSE), R-Squared (R 2 ),  dan Bias. Curah  hujan  terkalibrasi  dengan  hasil validasi  terbaik  akan  dipilih  sebagai  estimasi curah hujan terbaik dalam tahunan (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑒𝑠𝑡−250𝑚−𝑎𝑛𝑛𝑢𝑎𝑙 ). Estimasi  curah  hujan terbaik  akan  digunakan  untuk  menghitung kedalaman tanah jenuh (Z w ).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data IMERG
Data  IMERG  yang  digunakan  diperoleh  dari website https://disc.gsfc.nasa.gov/ dalam rentang  waktu  dari  tahun  2012  hingga  tahun 2021.  Data  asli  IMERG  yang  didapat  berupa data  IMERG  perhari  dari  tahun  2012  hingga tahun  2021  dalam  format  *.asc.  Data  tersebut berbentuk peta persegi panjang yang terdiri dari 56 grid dengan resolusi 0,1 ° × 0,1 ° per-gridnya. Data asli ini perlu diolah untuk dapat digunakan dalam  proses downscaling .  Pengolahan  data IMERG  mentah  ini  dilakukan  dengan  proses upscaling  temporal dengan  langkah  proses downscaling hujan  IMERG  yang  dilakukan  di GRASS  GIS,  sehingga  didapat  data  IMERG tahunan. Visualisasi data IMERG dapat di lihat pada Gambar 4 di bawah ini.
a). Sebagian data IMERG dalam *.asc.
b).Tampilan data IMERG.
Gambar 4. Tampilan data IMERG tahun 2021.

## Data Stasiun Pengamatan
Data hujan stasiun pengamatan hujan didapatkan  dari  Balai  Besar  Wilayah  Sungai (BBWS)  Bengawan  Solo.  Data  stasiun  hujan yang  digunakan  adalah  data  hujan  dari  tahun 2012  hingga  tahun  2021  yang  berasal  dari  16 stasiun yang tersebar di wilayah eks
karesidenan  Surakarta.  Keenambelas  stasiun tersebut adalah Stasiun Hujan Giriwoyo, Colo,
Pracimantoro,  Songputri,  Nepen,  Pabelan, Waduk Delingan, Klaten, Purwantoro,
Parangjoho,  Baturetno,  Waduk  Nawangan, Tawangmangu,  Tritis,  Jatisrono,  Kalijambe. Data tersebut digunakan untuk proses kalibrasi dan validasi.

## Data NDVI
Data  NDVI  yang  digunakan  dalam  penelitian ini diperoleh melalui website https://lpdaac.usgs.gov/ dalam  rentang  waktu dari  tahun  2012  hingga  tahun  2021.  Data  asli NDVI  berupa  data  NDVI  bulanan  dari  tahun 2012  hingga  tahun  2021  dalam  format  *.asc. Data  tersebut  memiliki  bentuk  peta  persegi panjang  yang  terdiri  dari  108.416  grid  dengan resolusi 250 m × 250 m per grid. Sebelum data NDVI dapat digunakan dalam proses
downscaling ,  data  asli  tersebut  perlu  diolah. Pengolahan  data  NDVI  asli  dilakukan  melalui proses upscaling  temporal dan spasial sesuai dengan langkah-langkah yang dijelaskan dalam proses downscaling , yang dilakukan menggunakan GRASS GIS. Dengan demikian, didapatkan data NDVI tahunan dengan resolusi 0,1°  ×  0,1°  yang  dapat  digunakan  dalam penelitian  ini.  Visualisasi  data  NDVI  dapat dilihat pada Gambar 5 di bawah ini.
a). Sebagian data NDVI dalam *.asc
b). Tampilan data NDVI.
Gambar 5. Tampilan data NDVI tahun 2021.

## Downscaling IMERG
Data yang digunakan pada proses downscaling adalah  data  IMERG  tahunan  resolusi  0,1º  × 0,1º,  data  NDVI  tahunan  resolusi  0,1º  ×  0,1º, dan data-data NDVI tahunan resolusi 250 m × 250  m  yang  semuanya  dalam  format  *.asc. Proses downscaling dilakukan  sesuai  dengan langkah  pada  proses downscaling hujan IMERG. Tujuan proses ini adalah mendapatkan data  hujan  estimasi  terkoreksi  tahunan  dalam resolusi 250 m × 250 m (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑢𝑛𝑐𝑎𝑙−250𝑚 ) .

## Regresi Random Forest
Regresi Random Forest (RF) merupakan tahap awal  dari  rangkaian  proses downscaling IMERG pada penelitian ini. Regresi RF dibuat dengan menuliskan beberapa script menggunakan  bahasa  pemograman python dengan  menggunakan  modul  library  yang disedikan  oleh scikit-learn .  Semua  proses regresi RF dilakukan dengan Jupyter Notebook . Tahapan regresi RF akan dijelaskan di bawah ini.
1. Memasukkan Data ASCII  Grid ke Dalam Script Regresi RF Data IMERG tahunan resolusi 0,1⁰ × 0,1⁰, data  NDVI  tahunan  resolusi  0,1⁰  ×  0,1⁰, dan data-data NDVI tahunan resolusi 1 km × 1 km dalam format *.asc dimasukkan ke dalam script regresi RF dengan menggunakan script  python yang  didapat dari  skripsi  Marzuki  (2021).  Pastikan bahwa  data  tersebut  memiliki  struktur yang sesuai dan sesuai dengan kebutuhan script regresi RF.
2. Menyusun Script Model  Regresi  RF Setelah memasukkan data, langkah selanjutnya adalah mulai menyusun script untuk membuat model regresi RF. Dalam script ini,  kita  perlu  memanggil  modul Random  Forest  Regressor dari library scikit-learn menggunakan  perintah from sklearn.ensemble import
RandomForestRegressor .  Regresi
RF membutuhkan parameter n_estimators yang menentukan jumlah pohon prediktor yang  akan  dibuat.  Kita  kemudian  perlu mencari  nilai  terbaik  atau best  parameter untuk n_estimators , dan ini dapat dilakukan  dengan  menggunakan  modul
Grid Search Cross Validation dari library
scikit-learn dengan perintah from sklearn.model_selection import GridSearchCV . Berikut adalah daftar nilai n_estimators yang dapat digunakan  untuk  mencari  best  parameter:
n_estimators = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 20,  30,  40,  50,  60,  70,  80,  90,  100,  110, 120,  130,  140,  150,  160,  170,  180,  190,
200,  210,  220,  230,  240,  250,  260,  270, 280, 290, 300. Setelah  mendapatkan  nilai n_estimators terbaik,  nilai  tersebut  akan  digunakan sebagai  parameter  dalam  pembuatan model  regresi  RF.  Model  regresi  RF  ini akan  digunakan  untuk  memprediksi  nilai estimasi  hujan  perkiraan (𝑃 𝑁𝐷𝑉𝐼 10 𝑘𝑚 ) .  Hasil prediksi  dari  model  regresi  RF  akan digunakan  untuk  membuat  peta  estimasi hujan perkiraan dalam format *.asc, seperti yang  ditampilkan  dalam Gambar  6. di bawah ini . Pastikan untuk menyusun script dengan  benar,  termasuk  mengatur best parameter dan menggunakan nilai n_estimators yang  telah  dicari  untuk membuat model regresi RF.
a). Sebagian data estimasi dalam *.asc.
b). Tampilan data hujan estimasi.
Gambar 6. Tampilan estimasi hujan perkiraan tahun 2021.
Volume 5, No 2, Desember 2023, pp 51-59
Model regresi yang telah dibuat juga digunakan untuk memprediksi estimasi hujan tak terkoreksi residu (𝑃 𝑁𝐷𝑉𝐼 250 𝑚 ) . Dalam hal ini, nilai NDVI tahunan dengan resolusi 250 m × 250 m digunakan  sebagai  variabel  prediktor.  Dengan memasukkan  nilai  NDVI  ini  ke  dalam  model regresi,  dilakukan  prediksi  estimasi  hujan  tak terkoreksi  residu.  Hasil  prediksi  tersebut kemudian  digunakan  untuk  membuat  peta estimasi  hujan  tak  terkoreksi  residu  dalam format  *.asc.  Peta  tersebut  akan  menunjukkan distribusi dan nilai estimasi hujan tak terkoreksi residu  di  wilayah  penelitian.  Visualisasi  peta estimasi  hujan  tak  terkoreksi  residu  dapat dilihat pada Gambar 7 di bawah ini. Pastikan untuk memasukkan nilai NDVI tahunan dengan resolusi 250 m × 250 m ke dalam model regresi yang  telah  dibuat  dan  menggunakan  hasil prediksi untuk membuat peta estimasi hujan tak terkoreksi residu dalam format *.asc..
a). Sebagian data dalam *.asc.
b). Tampilan data hujan.
Gambar 7. Tampilan data hujan tak terkoreksi residu tahun 2016.

## Hujan Estimasi Terkoreksi
Tahapan  downscaling  selanjutnya  melibatkan langkah 6, 7, dan 9 dari proses downscaling data NDVI sesuai metode penelitian. Semua langkah ini dilakukan menggunakan GRASS GIS. Hasil dari langkah ke 6 menunjukkan estimasi hujan residu (𝑃 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢 10 𝑘𝑚 ) ,  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 8 . Estimasi hujan residu ini memiliki resolusi 0,1⁰ × 0,1⁰. Selanjutnya, hasil estimasi hujan residu tersebut diperoleh dengan resolusi yang lebih tinggi, yaitu 250 m × 250 m dalam langkah  ke  7.  Hasil  estimasi  hujan  residu dengan  resolusi  250  m  ×  250  m (𝑃 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢 250 𝑚 ) ditampilkan  dalam Gambar  9 .  Langkah terakhir dari downscaling adalah mendapatkan hasil estimasi hujan terkoreksi (𝑃 𝐼𝑀𝐸𝑅𝐺 𝑢𝑛𝑐𝑎𝑙−250𝑚 ) , yang  merupakan  tujuan  utama  dari  proses  ini. Hasil estimasi hujan terkoreksi ini dapat dilihat pada Gambar 10 di bawah ini.
Gambar 8. Hujan residu tahun 2021.
Gambar 9. Hujan residu resolusi 250 m × 250 m tahun 2021.
Gambar 10. Hujan estimasi terkoreksi tahun 2021.

## Kalibrasi IMERG
Kalibrasi  dilakukan  untuk  meningkatkan akurasi data IMERG yang telah di downscaling atau  estimasi  hujan  terkoreksi.  Tahap  pertama kalibrasi  dilakukan  dengan  langkah  sesuai proses downscaling data IMERG pada metode penelitian.  Proporsi  data training dan testing stasiun  hujan  adalah  60:40  yaitu  dengan  9 stasiun training dan  6  stasiun testing .  Stasiun training dan  stasiun testing yang  digunakan adalah dari tahun 2012 hingga 2021.
Tahap kedua adalah melakukan langkah sesuai dengan metode yang semua prosesnya dilakukan di GRASSGIS. Hasil dari hujan error beresolusi  1  km  ditunjukan  pada Gambar  11 . Hasil  dari  hujan  terkalibrasi  ditunjukan  pada Gambar 12 .
Gambar 11. Hujan error tahun 2021.
Gambar 12. Hujan terkalibrasi tahun 2021.

## Validasi IMERG Terkalibrasi
Validasi dilakukan untuk melihat akurasi curah hujan  terkalibrasi.  curah  hujan  terkalibrasi setiap tahun akan divalidasi dengan data hujan stasiun testing dengan  menggunakan  metode koefisien determinasi (R2), Root Mean Square Error (RMSE), dan Bias (B). Data curah hujan terkalibrasi yang diambil untuk validasi adalah data  yang  berasal  dari  grid  atau  pi×el  yang memuat  titik  atau  lokasi  dari  stasiun  hujan testing ,  untuk  lebih  jelasnya  bisa  dilihat  pada Gambar  12 di  bawah  ini.  Rekapitulasi  data curah hujan untuk validasi ditunjukan Tabel 2 di bawah ini.
Gambar 13. Titik stasiun hujan.
Volume 5, No 2, Desember 2023, pp 51-59
Tabel 2. Rekapitulasi data curah hujan tahun
2021 Tahun IMERG kalibrasi (mm/tahun) Stasiun Pengamatan (mm/tahun) 2021 1649.54 1231.00 1798.32 1330.00 1520.13 1400.00 1971.89 1633.00 2066.26 1957.00 2244.61 2226.00 2493.66 2350.00
Rekapitulasi  hasil  validasi  ditampilkan  dari Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Rekapitulasi hasil validasi Tahun R 2 RSME Bias 2021 0,882 282,010 0,133
Berdasarkan hasil validasi tersebut maka dapat dikatakan bahwa data hujan IMERG downscaling dan  terkalibrasi  dengan  metode RF  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  hal tersebut  ditunjukan  dengan  nilai  R 2 >  0,5 sehingga  dapat  dikatakan  valid  dan  dapat digunakan  untuk  mempresentasikan  curah hujan di wilayah penelitian.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa metode downscaling dan  kalibrasi  dengan  regresi Random  Forest mampu  meningkatkan  akurasi data hujan IMERG asli hal tersebut dibuktikan dengan validasi data IMERG downscaling dan terkalibrasi  terhadap  data  hujan  stasiun pengamatan  yang  hasilnya  sangat  baik  karena nilainya  di  atas  0,5.  Berdasarkan  hal  tersebut maka  data  hujan  IMERG downscaling dan terkalibrasi  dapat  digunakan  untuk  analisis curah  hujan  meskipun  penelitian  lebih  lanjut pada  tahun-tahun  dan  tempat-tempat  yang lainnya masih diperlukan.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  penulis ucapkan kepada Laboratorium Mekanika Tanah Universitas Sebelas Maret Surakarta dan Balai Besar Wilayah Sungai (BBWS) Bengawan Solo
atas  fasilitas  yang  telah  diberikan  pada penelitian  ini.  Kemudian,  ucapan  terima  kasih juga  penulis  sampaikan  kepada  Bapak  Raden Harya
Dananjaya dan Ibu Galuh
Chrismaningwang  selaku  dosen  pembimbing atas  bimbingan  dan  arahannya  selama  proses penelitian
Tak  lupa  juga  penulis  ucapkan  terima  kasih kepada Raka Mahindraguna dan Ariz Amanullah  yang  selalu  memberikan support untuk mengerjakan penelitian ini.
Selain  itu,  penulis  juga  mengucapkan  terima kasih sebesar-besarnya pada semua pihak yang terlibat  yang  tidak  bisa  penulis  sebutkan  satu per satu.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Atkinson,  M.  (2013).  Downscaling  in  Remote Sensing. International Journal of Applied Earth  Observation  and  Geoinformation , 22 (1): 106–14. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.04.012.
Cheema,  M. J.  M.,  &  Bastiaanssen,  W.  G. M. (2012).  Local  Calibration  of  Remotely Sensed Rainfall from the TRMM Satellite for Different Periods and Spatial Scales in the Indus Basin. International Journal of Remote  Sensing ,  33  (8):  2603–27. https://doi.org/10.1080/01431161.2011.6
17397.
Era.,  F.  (2021).  Analisis  Angka  Aman Kelongsoran Menggunakan Data TRMM Downscaling  Dan  Terkalibrasi  Dengan Metode Random Forest. Digilib UNS .
Fitria,  I.  (2021).  Eliminasi Faktor  pada  Model Pemetaan  Risiko  Kerentanan  Longsor Berbasis  Sistem  Kecerdasan  Buatan. Skirpsi thesis : Universitas Sebelas Maret .
Immerzeel, W.W, Rutten, M. M., & Droogers, P. (2009). Spatial downscaling of TRMM precipitation using vegetative response on the  Iberian  Peninsula. Jurnal  Remote Sensing of Environment , 113 (2009) 362- 370.
Jia, S. , Zhu, W., Lű, A., & Yan, T. (2011). A statistical  spatial  downscaling  algorithm of  TRMM  precipitation  based  on  NDVI
and DEM in the Qaidam Basin of China. Jurnal  Remote  Sensing  of  Environment , Vol 115.
Jing, W., Yang, Y. ,Yue, X.,& Zhao, X. (2016).
A  spatial  downscaling  algorithm  for satellite-based  precipitation  over  the Tibetan  plateau  based  on  NDVI,  DEM,
and  land  surface  temperature. Remote Sensing ,
8(8). https://doi.org/10.3390/rs8080655.
Karbalaye,  A.,  Hessels,  T.,  Moghim,  S.,  & Afshar,  A.  (2021).  Comparison  and assessment of spatial downscaling methods  for  enhancing  the  accuracy  of satellite-based  precipitation  over  Lake Urmia  Basin. Journal  of  Hidrology ,  596 (2021) 126055.
Latuamury, B. (2013). Hubungan Antara Indeks Vegetasi  Ndvi  (Normalized  Difference Vegetation  Index)  Dan  Koefisien  Resesi
Baseflow Pada Beberapa Subdas Propinsi
Jawa  Tengah  Dan  Daerah  Istimewa
Yogyakarta. Jurnal Teknosains , 2 (2): 71–
92.
https://doi.org/10.22146/teknosains.5998.
Mulyahati, I. L. (2020). Implementasi Machine Learning Prediksi Harga Sewa Apartemen Menggunakan  Algoritma  Random  Forest Melalui Framework Website Flask Python. Skripsi thesis : Universitas Islam
Indonesia.
Naryanto, H. S., H. Soewandita, D. Ganesha, F.
Prawiradisastra, and A. Kristijono.
(2019).  Analisis  Penyebab  Kejadian  dan Evaluasi Bencana Tanah Longsor di Desa Banaran,  Kecamatan  Pulung,  Kabupaten Ponorogo,  Provinsi  Jawa  Timur. Jurnal Ilmu Lingkungan , https://doi.org/10.14710/jil.17.2.272-282. Park,  N.  W.  (2013).  Spatial  downscaling  of
TRMM  precipitation  using  geostatistics and  fine  scale  environmental  variables. Advances in Meteorology, 2013 , https://doi.org/10.1155/2013/237126.