## ANALISA PERBANDINGAN CURAH HUJAN BERDASARKAN DATA CITRA NOAA AVHRR DENGAN DATA CURAH HUJAN DI LAPANGAN
Muammar Muzayyin Ramadlon, Teguh Hariyanto Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 Email : za_anfavi@rocketmail.com, tgh_hary@yahoo.com

## Abstrak
Peraturan  Pemerintah  No.  26  tahun  2008  menjelaskan  bahwa  Pulau  Jawa    merupakan  salah  satu  kawasan strategis  nasional  (KSN)  sebagai  kawasan  pertumbuhan  ekonomi  yang  meliputi  Provinsi  Jawa  Timur,  Provinsi Jawa  Tengah,  Provinsi  DI  Yogyakarta,  Provinsi  Jawa  Barat,  Provinsi  DKI  Jakarta,  dan  Provinsi  Banten.  Bidang pertanian  merupakan  salah  satu  sektor  andalan  kawasan  Pulau  Jawa.  Salah  satu  visi  misi  wilayah  Pulau  Jawa yaitu peningkatan lahan produktif untuk peningkatan produktivitas pertanian. Salah satu faktor  penunjang yang dibutuhkan dalam peningkatan produktivitas pertanian adalah pengetahuan tentang distribusi curah hujan.
Penelitian ini akan membahas dan menganalisa tentang tingkat curah hujan di Pulau Jawa menggunakan metode penginderaan  jauh  dari  data  citra  satelit  NOAA  AVHRR.  Hasil  pengolahan  dari  citra  NOAA  AVHRR  tersebut kemudian  dianalisa  dengan  cara  membandingkan    data  tersebut  dengan  data  curah  hujan  hasil  pengukuran  in situ  yang  didapat  dari  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  pusat.  Algoritma  yang  digunakan pada penelitian ini menggunakan algoritma suhu kecerahan yang dirumuskan oleh Parwati (2009).
Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa nilai korelasi (R 2 ) antara data lapangan dengan data curah hujan NOAA AVHRR-19 pada  bulan Juli sebebesar 0,430, bulan Agustus  sebesar 0,499, bulan November sebesar  0,464,  dan  bulan  Desember    sebesar  0,440.  Kemudian  nilai  intensitas  curah  hujan  yang diperoleh  dari citra  NOAA  AVHRR-19  berupa  estimasi  minimal  curah  hujan  pada  bulan  November-Desember  sebesar  1,806 mm/jam dan estimasi maksimal sebesar 9,304 mm/jam. sedangkan pada pada bulan Juli-Agustus, nilai estimasi minimal curah hujan sebesar 0,0 mm/jam dan estimasi maksimal sebesar 5,047 mm/jam.
Kata Kunci : curah hujan, penginderaan jauh, citra satelit NOAA AVHRR-19, algoritma, korelasi.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pulau jawa dalam Peraturan Pemerintah No. 26 tahun  2008  merupakan  salah  satu  kawasan strategis  nasional  (KSN)  sebagai  kawasan pertumbuhan  ekonomi  yang  meliputi  Provinsi Jawa  Timur,  Provinsi  Jawa  Tengah,  Provinsi  DI Yogyakarta,  Provinsi  Jawa  Barat,  Provinsi  DKI Jakarta,  dan  Provinsi  Banten.  Bidang  pertanian merupakan  salah  satu  sektor  andalan  kawasan Pulau  Jawa.  Salah  satu  visi  misi  wilayah  Pulau Jawa  yaitu  peningkatan  lahan  produktif  untuk peningkatan produktivitas pertanian. Salah satu faktor  penunjang  yang  dibutuhkan  dalam peningkatan  produktivitas  pertanian  adalah pengetahuan  tentang  distribusi  curah  hujan. Selain  itu,  dengan  pengetahuan  tersebut  maka
dapat  diketahui  daerah  mana  saja  yang  rawan terkena  banjir  akibat  ekstrimnya  curah  hujan yang  terjadi  (Balitklimat,  2007).    Oleh  karena itu,  dibutuhkan  suatu  metode  yang  dapat menyajikan kondisi curah hujan secara tepat.
Curah  hujan  merupakan  salah  satu  unsur  iklim dan hidrologis yang sangat penting. Curah hujan yang  cukup  menjamin  tersedianya  kebutuhan air  bagi  manusia,  hewan,  dan  tanaman.  Pada kondisi  ekstrim,  curah  hujan  dapat  pula menyebabkan terjadinya banjir atau kekeringan.  Curah  hujan  diperlukan  dalam pendugaan  ketersediaan  air  bagi  tanaman, penentuan  batas  antara  musim  hujan  dan musim
kemarau, serta dalam pengendalian/antisipasi banjir ataupun
kekeringan (Prasasti, 2000).
Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi penginderaan  jauh,  Pemantauan  curah  hujan pun dapat  dilakukan  dengan teknologi ini yaitu dengan  menggunakan  data  citra  satelit meteorologi
(Aljabaro,
2007). Dengan
menggunakan  teknologi  ini,  dimungkinkan untuk  memantau  curah  hujan  di  wilayah  – wilayah yang sulit dijangkau dengan menggunakan  peralatan  konvensional.  Salah satu  citra  penginderaan  jauh  yang  dapat digunakan  untuk  memantau  curah  hujan, khususnya  di  wilayah  tropis  seperti  Indonesia, yaitu  citra National  Oceanic  Atmospheric Advanced  Very  High  Resolution  Radiometer ( NOAA  AVHRR )    yang  merupakan  satelit pemantau  cuaca  dengan  kelebihan  memiliki  6 band,    salah  satu  kegunaan  dari  band  3b  yaitu dapat menghitung nilai curah hujan.
Penelitian  ini  membahas  dan  menganalisa tentang  penggunaan  citra  satelit NOAA  AVHRR sebagai  salah  satu  metode  pemantauan  curah hujan.  Hasil  yang  didapatkan  nantinya  akan dibandingkan  dengan  data  curah  hujan  hasil pengukuran  secara  in  situ  dari  Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) Pusat. Hasil akhir dari penelitian ini berupa data nilai  curah  hujan  dari  citra NOAA-AVHRR  19 yang  selanjutnya  dibuat  menjadi  sebuah  peta curah hujan Pulau Jawa tahun 2012 pada bulan Juli, Agustus, November, dan Desember.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini mengambil daerah studi di wilayah Pulau Jawa, Letak geografis Pulau Jawa terletak  pada  105º04’52”-  116º17’21”  BT  dan 5º29’05”  -  8º47’26”  LS.  Secara    umum    Pulau Jawa  dibagi    menjadi    empat  propinsi,    yaitu Jawa    Timur,  Jawa  Tengah,  Jawa  Barat,  dan Banten  serta  dua  wilayah  khusus  yaitu  Daerah Istimewa  Yogyakarta  dan  Daerah  Khusus Ibukota Jakarta.
Gambar 1. Lokasi penelitian di Pulau Jawa (sumberhttp://www.arcgis.com/home/webmap/vi ewer.html?useExisting=1 )
Gambar 2. Stasiun pengamatan BMKG di Pulau Jawa
Data Dan Peralatan
- Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Data NOAA-19 AVHRR tahun 2012.
Data  curah  hujan  Pulau  Jawa  dari  BMKG tahun 2012.
- Peralatan Peralatan yang digunakan dalam penelitian adalah berupa perangkat keras yaitu laptop untuk prosessing data dan perangkat lunak berupa software pengolah data spasial.

## Diagram Alir Pengolahan Data
NOAA AVHRR
Level 1B
Koreksi Geometrik RMS Error ≤ 1Piksel Peta Topografi
Indonesia 1:1000.000 Citra Terkoreksi Input Algoritma Curah Hujan Cropping Peta Curah Hujan Analisa Hasil Korelasi Nilaii Curah Hujan Dari NOAA AVHRR Dengan Nilaii  Curah Hujan Di Lapangan Tidak Ya Georeference Data Lapangan

## Gambar 3. Diagram Tahap Pengolahan Data
Penjelasan untuk diagram alir diatas adalah:
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  terhadap kesalahan  geometrik  terjadi  pada  citra  dan dilakukan  analisis  terhadap  data-data  yang diperoleh  yaitu  curah  hujan  hasil  estimasi  dari citra NOAA-AVHRR .  Dari  hasil  pengolahan  citra NOAA-AVHRR dan  curah  hujan  lapangan didapatkan  distribusi  curah  hujan  sehingga dapat digunakan untuk mengamati curah hujan pada  daerah  penelitian.  Analisa  citra NOAA- AVHRR dengan data curah hujan lapangan yang memiliki  tanggal  perekaman  yang  sama  dapat dibandingkan antara keduanya, sehingga didapatkan  analisa  perbandingan  curah  hujan yang  berasal  dari  citra NOAA-AVHRR dengan data  curah  hujan  lapangan  serta  nilai  korelasi tiap titik  stasiun pengamatan curah hujan yang berada di pulau Jawa.

## Algoritma Curah Hujan
Nilai  curah  hujan  dapat  ditentukan  dengan telebih  dahulu  mencari  nilai  suhu  kecerahan awan  (TB)  dari  data  numeric  citra  (Parwati, 2009)
1. Menentukan Suhu Blackbody Efektif (T *BB )
(1)
2. Menentukan Nilai Radiansi Blackbody (N BB )
(2)
3. Menentukan Nilai Gain (G) dan Intercept (I)
(3)
(4) 4. Menentukan  Nilai  Pixel  MEnjadi  Nilai Radiansi Ni= (5) 5. Menentukan Nilai T bb
T bb = (6)
6. Menentukan Nilai TB
TB = (7) Keterangan : T* BB = Suhu Blackbody Efektif (k) T BB = Suhu Apparet Blackbody (dari telemetri data) ( k) N BB
= Radiansi Blackbody (Wm -2 k -4 ) C 1 = konstanta radiansi = 1,1910427 x 10 -
5 mW/(m 2 -sr-cm -4 ) C 2 = konstanta radiansi = 1,4387752 cm-K Vc = bilangan gelombang pusat (centroid wavenumber) G = koefisien Gain(Wm -2 k -5 )
NS = Radiansi Angkasa(k) C bb = Count Blackbody Rata-Rata (dari telemetri data) (k)
C S = Count Angkasa Rata-Rata (dari telemetri data) (k) T bb = Suhu Blackbody Rata-Rata(k) I = koefisien Intercept(k) X = nilai keabuan piksel I = indeks i menunjukkan bandinframerah
Tabel 1. Koefisien Radiansi Saluran Infra Merah Termal dan Koefisien Radiansi Angkasa NOAA-19 (sumber : Parwati,2009).
Estimasi  curah  hujan  dengan  menggunakan perhitungan  teknik  model  awan.  Nilai  suhu
kecerahan  awan  dapat  mewakili  suhu  puncak awan( Bendix,J.1997) .Adler mengusulkan formula berikut:
c T
R 266 , 0 89 , 74 (8)
Dimana : R : Curah hujan (mm/jam)
c T : Suhu puncak awan/ Suhu kecerahan ( 0 K)
Tabel 2. Klasifikasi Intensitas Hujan Harian MenurutBMKG(sumber:http://meteo.bmg.go.id/cu acamingguan.jsp)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Koreksi Geometrik Citra
Hasil  koreksi  geometrik  citra NOAA diperoleh nilai  rata-rata  RMS  error  sebesar  <  0,6.  Hasil RMS  rata-rata  citra  mempunyai  nilai  RMS  rata- rata  kurang  dari  1  pixel  sehing  dianggap memenuhi  toleransi  yang  diberikan  (Purwadhi, S.H, 2001)

## Tabel 3. RMS error Citra NOAA AVHRR bulan kering
Tabel 4. RMS error Citra NOAA AVHRR bulan basah
Analisa  Curah  Hujan  Citra NOAA  AVHRR Dengan Data Lapangan.
Dari  hasil  pengolahan  curah  hujan  estimasi menggunakan  citra NOAA-AVHRR didapatkan nilai  curah  hujan  yang  beragam  pada  semua citra sebagai berikut:
Tanggal RMS error rata- rata(pixel) 01 November 2012 0,2 08 November 2012 0,4 10 November 2012 0,4 01 Desember 2012 0,1 08 Desember 2012 0,2 09 Desember 2012 0,4 Tanggal RMS error rata-rata(pixel) 01 Juli 2012 0,3 02 Juli 2012 0,2 09 Juli 2012 0,4 21 Juli 2012 0,4 27 Juli 2012 0,4 28 juli 2012 0,4 04 Agustus 2012 0,3 05 Agustus 2012 0,3 16 Agustus 2012 0,4 24 agustus 2012 0,3 25 agustus 2012 0,6
Sifat Curah Hujan Intensitas Curah Hujan (mm/jam) Tidak ada hujan <1 Hujan ringan 1-5 Hujan normal 5-10 Hujan lebat 10-20 Hujansangat lebat >20 Channel / Band V c A B N s 3B 267,0 1,673 0,997 0 4 928,9 0,539 0,998 -5,33 5 831,9 0,360 0,998 2,22
Tabel 5 Tabel Nilai Curah Hujan Rata-Rata Bulanan(mm/jam) NOAA-19 AVHRR Dengan Data
Lapangan Tahun 2012. No Nama Stasiun Data Lapangan Th. 2012 (mm/Jam) Data NOAA AVHRR Th. 2012 (mm/Jam) Juli Agustus Nov Des Juli Agustus Nov Des Jawa Timur 1 Stasiun Klimatologi Karangploso TAH 5,7 4,2 8 3,167 3,557 3,679 3,666 2 Stasiun Meteorologi Juanda TAH TAH 1,9 5,5 3,787 3,650 2,624 4,647 3 Stasiun Meterorologi Perak I 5,6 TAH 1,6 6,9 1,876 1,481 2,192 5,548 4 Stasiun Meteorologi Maritim/ Perak II TAH TAH 2,7 10,2 1,552 1,107 2,375 5,666 5 Stasiun Meteorologi Banyuwangi 2 0,3 2,6 5 0 0 3,271 5,494 6 Stasiun Meteorologi Kalianget 8,4 TAH 2,1 5,4 3,594 2,718 1,807 3,308 7 Stasiun Geofisika Karangkates 5,5 TAH 6,9 10 3,915 2,931 2,433 6,118 8 Stasiun Geofisika Tretes 8,5 TAH 4,8 7 4,764 5,248 3,862 3,743 9 Stasiun Meteorologi Sangkapura Bawean 2 0,03 8 15 0 0 3,678 6,301 Jawa Tengah 1 Stasiun Meteorologi Tegal 4,3 TAH 6,8 16,5 2,886 2,191 2,128 9,418 2 Stasiun Meteorologi Cilacap 5,6 0,3 24,9 9 3,470 2,147 5,023 5,163 3 Stasiun Geofisika Banjarnegara 6,2 4,9 26,9 6 4,138 3,384 6,877 4,072 4 Stasiun Klimatologi Semarang 1 TAH 13 14,9 1,835 1,842 6,080 8,911 5 Stasiun Meteorologi Ahmad Yani Semarang 4,5 3 14 11,9 1,835 1,842 6,080 8,911 6 Stasiun Maritim Semarang 1,3 TAH 20 15 3,388 2,536 6,775 9,304 Jawa Barat 1 Stasiun Meteorologi Citeko,Bogor 4,62 5,6 13 15,1 4,033 3,471 6,863 6,677 2 Stasiun Klimatologi Dramaga,Bogor 5,3 5,4 20,3 13,8 3,371 2,553 8,528 4,727 3 Stasiun Geofisika Cemara,Bandung 5,7 TTU 19,9 22 5,111 4,679 5,151 7,540 4 Stasiun Geofisika Lembang,Bandung 5,53 TTU 15,7 15,9 4,236 3,882 6,934 6,110 DI Yogyakarta 1 Stasiun Geofisika Yogyakarta 7,4 TAH 10,6 9,5 3,998 5,048 4,025 4,439 Banten 1 Stasiun Klimatologi Pondok Betung,Tanggerang 7,3 4,65 16 16 3,214 2,124 6,304 5,435 2 Stasiun Geofisika Tanggerang 5,4 2,77 3,65 6,3 3,089 2,091 4,727 5,065 3 Stasiun Meteorologi Serang 5,5 TTU 2,82 4,13 3,358 2,757 4,882 4,747 4 Stasiun Meteorologi Budiarto Curug,Tanggerang 6,3 TTU 13,2 10 3,269 2,433 5,271 6,166 5 Stasiun Meteorologi Soekarno Hatta Cengkareng,Tanggerang 5,8 0,05 3,81 8,34 3,304 2,726 5,321 5,745 DKI Jakarta 1 Stasiun Maritim Tanjung Priok,Jakarta Utara 3 TAH 15,8 9,3 0 0 6,784 5,224 2 Stasiun Meteorologi Kemayoran,Jakarta Pusat 5,4 TAH 17,5 13 3,475 1,825 2,957 5,382 3 Stasiun Meteorologi Halim Perdana Kusuma,jakarta Timur 6,7 TAH 9,97 8 3,130 1,908 4,827 5,066
Keterangan:
TAH: Tidak Ada Hujan TTU: Hujan Tidak Terukur
Hasil  penelitian  diperoleh  intensitas  curah hujan  estimasi  minimal  1,806  m  Minimal 1,806m/jam dan maksimal 9,304 mm/jam pada bulan  Nopember-Desember  (bulan  basah)  dan minimal  0,0  mm/jam  dan  maksimal  5,047 mm/jam  pada  bulan  Juli-Agustus  (bulan kering).  Selanjutnya  adalah  langkah  untuk memvalidasi  curah  hujan  NOAA  AVHRR berdasarkan  nilai  curah  hujan  di    lapangan. dilakukan  perbandingan  antara  data  curah hujan NOAA dengan data lapangan (data curah hujan dari BMKG). Perbandingan ini digunakan untuk mengetahui kecocokan antar kedua data tersebut (validasi data).
Metode yang digunakan  adalah  analisa  korelasi  dengan rumus  yang  telah  dijelaskan  pada  tinjauan pustaka.
Berdasarkan  informasi  curah  hujan  dari  posisi stasiun  penakar  hujan  BMKG,  pada  bulan Nopember  didapatkan  nilai  curah  hujan terendah  1,6  mm/jam  dan  tertinggi  26,9 mm/jam dan Pada bulan Desember nilai hujan terendah 5 mm/jam dan tertinggi 22 mm/jam. Sedangkan  pada  bula  Juli  didapatkan  nilai curah hujan terendah  1 mm/jam dan tertinggi 8,5  mm/jam.Pada  bulan  Agustus    nilai  hujan terendah  0,03  mm/jam  dan  tertinggi  5,7 mm/jam.
Berdasarkan tabel curah hujan, dapat diketahui bahwa  distribusi nilai curah hujan pada  bulan Nopember-Desember  menunjukkan  nilai  yang lebih  besar  yang  berarti  pada  bulan  tersebut termasuk  dalam  kategori  bulan  basah. Sedangkan
pada bulan Juli-Agustus
menunjukkan nilai curah hujan yang lebih kecil yang  berarti  pada  bulan  –  bulan  termasuk dalam bulan kering.
Analisa  Perbandingan  Curah  Hujan  Dari NOAA-19  AHRR Dengan  Data  Curah  Hujan Lapangan.
Pengolahan  curah  hujan  menggunakan  citra NOAA-AVHRR dan  curah  hujan  lapangan memberikan  hasil  nilai  yang  berbeda.Citra NOAA-AVHRR merupakan  data  penginderaan jauh  hasil  dari  pengamatan  menggunakan media  satelit.    Sedangkan  data  lapangan diperoleh dari akumulasi data hasil pengukuran in-situ  stasiun  penakar  hujan  dalam  satu  hari.
Hal inilah yang mempengaruhi hasil pengolahan  curah  hujan  antara  citra NOAA- AVHRR dengan  data  curah  hujan  lapangan. Data  curah  hujan  dari  stasiun  penakar  hujan sebagai  hasil  pengukuran  in-situ  dijadikan sebagai  acuan  dalam  perbandingan  curah hujan.
Perbandingan
curah hujan menggunakan  data  tanggal  sama.    Dalam penelitian  ini,  nilai  curah  hujan  dari NOAA AVHRR telah  diubah  menjadi  curah  hujan bulanan.  Untuk  membandingkan  citra NOAA AVHRR dengan  data  curah  hujan  di  lapangan menggunakan metode korelasi.
K orelasi  curah  hujan  rata-rata  bulanan  pada bulan  Juli  (bulan  kering),  memilki  model matematis y = 0,451x +0,668 R² = 0,430 dengan nilai  R=  65%  dan  Agustus(bulan  kering) memiliki model matematis y = 0,360x +1,099 R² =  0,499  dengan  nilai  R  =  70%  sedangkan korelasi    pada  bulan  November(bulan  basah) memiliki model matematis  y = 0,17x+2,774 R² = 0,464 dengan nilai R= 68% dan Desember(bulan basah) memiliki model matematis  y  =  0,248x  +  3,163  R²  =  0,440 dengan nilai R= 66%.Hasil perhitungan korelasi dengan  menggunakan  rumus  umum  maupun melalui  menunjukkan  nilai  rxy 2 = R 2 Berdasarkan  interpretasi  koefisien  korelasi oleh  Guilford,dapat  dikatakan  bahwa  nilai korelasi  yang  didapatkan  di  atas  termasuk dalam korelasi sedang.

## PENUTUP
1. Perbedaan  curah  hujan  antara  citra NOAA- AVHRR dengan stasiun penakar hujan terjadi karena  curah  hujan  yang  terekam  oleh  citra NOAA-AVHRR adalah  kumpulan  titik-titik  air dan kristal-kristal air yang membentuk awan, sedangkan  curah  hujan  dari  stasiun  penakar hujan  adalah  titik-titik  air  dari  awan  yang telah sampai di bumi.
2. Hasil  penelitian  diperoleh  intensitas  curah hujan  estimasi  minimal  1,806  mm/jam  dan maksimal  9,304  mm/jam  pada    bulan Nopember-Desember  (bulan  basah)  dan minimal  0,0  mm/jam  dan  maksimal  5,047 mm/jam  pada  bulan  Juli-Agustus  (bulan kering).
3. Korelasi  curah  hujan  rata-rata  bulanan  pada bulan  Juli  (bulan  kering),  memilki  model matematis  y  =  0,451x  +0,668  R²  =  0,430 dengan  nilai  R=  65%  dan  Agustus(bulan kering)  memiliki  model  matematis  y  = 0,360x+1,099 R² = 0,499 dengan nilai R = 70%
sedangkan korelasi pada bulan
November(bulan  basah)  memiliki  model matematis    y  =  0,17x+2,774  R²  =  0,464 dengan  nilai  R=  68%  dan  Desember(bulan basah) memiliki model matematis y = 0,248x +  3,163  R²  =  0,440  dengan  nilai  R=  66%. Dapat  dikatakan  bahwa  nilai  korelasi  yang didapatkan  di  atas  termasuk  dalam  korelasi sedang ( Guilford, J.P. 1956)
4. Berdasarkan  analisa  peta  curah  hujan  bulan November-Desember(bulan
basah)
menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  Pulau
Jawa  memiliki  nilai  curah  hujan  yang termasuk  dalam  klasifikasi  intensitas  curah hujan  lebat    sedangkan  pada  bulan  Juli- Agustus(bulan  kering)  menunjukkan  bahwa sebagian  besar  Pulau  Jawa  memiliki  nilai curah  hujan  yang  termasuk  dalam  klasifikasi intensitas curah hujan ringan.

## DAFTAR PUSTAKA
Balitklimat.  2007.    Penggunaan  Metode  Filter Kalman Untuk Prakiraan Curah Hujan Di Sentra Produksi Pangan.Balai Penelitian
Agroklimat Dan Hidrologi. Badan Litbang Pertanian. Prasasti, I, dkk. 2000.  Model Ekstraksi Data NOAA- TOVS/ NOAA-KLM-ATOS. Laporan Akhir Riset Unggulan Kemandirian Kedirgantaraan. LAPAN-PSDAL. Aljabaro,  R.  2007.    Estimasi  Curah  Hujan Menggunakan Data Satelit Geostasioner.  Tugas  Akhir  .  Bandung  : Institut Teknologi Bandung .
Parwati.  2009.  Pengolahan  Lanjut  Data  NOAA- Temperature  Brightness  (TB).  LAPAN- PSDAL. Bendix,J.1997.Adjustment  Of  The  Convective  Strati form  Technique  (CST)  To  Estimate 1991/93 El Nino Rainfall Distribution In Ecuador  And  Peru  By  Means  Of
Meteosat-3  Ir  Data.  Int.  J.  Remote Sensing,  Vol.  18,  No.  6.  Department  of Geography, University of Bonn, Jerman. Purwadhi, S.H. 2001. Interpretasi Citra Digital.Grasindo. Jakarta.
Guilford,  J.P.  1956.  Fundamental  Statistics  in Psychology  and  Education.  (p.  145). New York: McGraw Hill.

## LAMPIRAN