## DAMPAK PENERAPAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DALAM CLUSTERING CURAH HUJAN DI PULAU JAWA, BALI, DAN LOMBOK
[IMPACT OF PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) IMPLEMENTATION ON RAINFALL CLUSTERING OVER JAVA, BALI AND LOMBOK ISLANDS]
Ina Juaeni
Peneliti Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, Lapan e-mail: inajuaeni@yahoo.com ; ina_j@bdg.lapan.go.id
Diterima 10 April 2014; Disetujui 13 Juni 2014

## ABSTRACT
PCA  is  a  mathematical  procedure  that  uses  an  orthoghonal  transformation  to convert  a  set  of  data  of  possibly  correlated  variables  into  a  set  of  values  of  linearly uncorrelated  variables.  This  could  have  an  impact  on  the  rainfall  clustering  in  Java, Bali, and Lombok islands. This study uses TRMM rainfall data every three hours for 13 years  (1998  to  2010)  that  are  grouped  into  annual  average,  monthly  climatology (January to December), and average of the whole 13 years. Multicollinearity test is also conducted  on  those  three  groups  before  applying  PCA  on  the  clustering  process.  The results show that clustering with PCA reduces the number of clusters and changes the spatial distribution of clusters.
Key words: Principal Component Analysis, Cluster, Rainfall

## ABSTRAK
Analisis  komponen  utama  atau Principal  Component  Analysis (PCA)  adalah prosedur  matematik  yang  menggunakan  teknik  transformasi orthogonal untuk mengubah  sekumpulan  data  dengan  komponen  yang  mungkin  saling  berhubungan menjadi komponen yang tidak saling berkaitan. Hal ini bisa memberikan dampak pada clustering curah  hujan  di  Jawa,  Bali,  dan  Lombok.  Penelitian  ini  menggunakan  data curah hujan TRMM setiap 3 jam selama 13 tahun (dari tahun 1998 sampai 2010) yang diolah menjadi rata-rata tahunan, klimatologi bulanan (Januari – Desember), rata-rata selama  13  tahun.  Tes  multikolinieritas  juga  dilakukan  pada  ketiga  jenis  data  ini sebelum  melakukan clustering dengan  PCA.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa clustering dengan PCA mengurangi  jumlah cluster dan mengubah distribusi spasial cluster curah hujan.
Kata kunci: Analisis  Komponen  Utama, Cluster, Curah hujan

## 1  PENDAHULUAN
Data  satelit Tropical  Rainfall  Measuring  Mission (TRMM) sebagai  data  spasial dengan cakupan luas dan resolusi waktu yang cukup tinggi bisa menjadi solusi  untuk kajian/penelitian  tentang  informasi  curah  hujan  yang  bermanfaat  bagi  sektor-sektor lainnya.  Tersedianya  data  curah  hujan  TRMM  dengan  resolusi  waktu  3  jam  memberi peluang untuk mengidentifikasi proses-proses atmosfer dalam rentang waktu tersebut. Data TRMM ini memiliki resolusi 0,25º x 0,25º, maka setiap hari ada 8 x 20 x 16 data curah  hujan.  Jika  data  ini  akan  dianalisis  secara  langsung,  maka  jumlah  data  yang sangat  banyak  bisa  memberikan  kesulitan  dalam  pengolahan  data.  Oleh  karena  itu
pengurangan jumlah data kadang perlu dilakukan. Salah satu cara untuk mengurangi volume  data  tanpa  mengurangi  informasi  penting  dari  data  tersebut  adalah Principal Component Analysis (PCA). PCA adalah prosedur matematik yang menggunakan teknik transformasi orthogonal untuk  mengubah  sekumpulan  data  yang  mungkin  saling berhubungan menjadi komponen yang tidak saling berkaitan.
Dalam  makalah  ini,  PCA  digunakan  sebagai  salah  satu  tahap  dalam  proses pengelompokan  ( clustering )  curah  hujan.  Selain  PCA ada  beberapa  tahap  lain  yang harus  dilakukan  pada clustering curah  hujan  yaitu  uji  multi  kolinieritas,  penentuan jumlah cluster dan interpretasi. Masing-masing tahap dijelaskan lebih rinci pada seksi Data  dan  Metodologi.  Pengelompokan  curah  hujan  itu  sendiri  dilakukan  dengan metode  Ward  (Ward,  1963),  yaitu  teknik  untuk  memperoleh cluster yang  memiliki variansi  internal  sekecil  mungkin.  Juaeni  dkk.  (2010)  telah  menggunakan  metode  ini untuk  pengelompokan  curah  hujan  bulanan.  Sebelumnya,  Haryoko  (2009), mengaplikasikan  analisis cluster untuk  mengelompokkan  pos  pengamatan  hujan (stasiun) yang  mempunyai kesamaan pola curah hujan dasarian (10 harian) ke dalam sub-sub cluster .
Dalam penelitian ini clustering (jumlah dan distribusi spasial cluster ) dilakukan pada data curah hujan dengan dan tanpa penerapan PCA untuk melihat apakah PCA mempunyai  dampak  terhadap  hasil clustering .  Secara  lengkap,  tujuan  penelitian  ini adalah  membandingkan  jumlah cluster dengan  penerapan  PCA  dan  jumlah cluster tanpa PCA dengan beberapa klasifikasi data (rata-rata bulan, rata-rata tahun dan rata- rata  13  tahun).  Selain  itu  penelitian  ini  juga  melakukan  identifikasi  faktor  dominan yang  mempengaruhi cluster curah  hujan  di  Pulau  Jawa,  Bali,  dan  Lombok. Pengklasifikasian  data  dimaksudkan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  sebanyak- banyaknya tentang variasi jumlah cluster .

## 2    DATA DAN METODOLOGI

## 2.1 Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  curah  hujan  per  3  jam (waktu  sinoptik)  dari  satelit  TRMM  dengan  resolusi  0,25 o x  0,25 o yang  diunduh  dari http:/disc2.nascom.nasa.gov/Giovanni/tovas/TRMM_V6.3B42.2.shtml. Rentang waktu datanya adalah dari Januari 1998 sampai dengan Desember 2010. Domain penelitian dibatasi pada wilayah yang meliputi Pulau Jawa,  Bali dan Lombok (5,5 o – 9,5 o LS, 105 o – 118 o BT) atau wilayah seluas 4 o x 13 o (444 km x 1443 km) seperti tampak pada Gambar 2-1.

## Gambar 2-1: Batasan wilayah penelitian
Data tersebut kemudian dibagi menjadi tiga klasifikasi, yaitu rata-rata tahunan (tahun 1998 sampai dengan tahun 2010), klimatologi bulanan (Januari sampai dengan Desember),  dan  rata-rata  13  tahun.  Klasifikasi  pertama  dan  kedua  dibuat  untuk menunjukkan  variasi  hasil clustering terhadap  waktu  (tahun  dan  bulan),  sedangkan klasifikasi ketiga untuk melihat kondisi secara umum. Setelah pemrosesan awal ini, uji multikolinieritas  dilakukan  pada  ketiga  klasifikasi  data  ini  untuk  melihat  keterkaitan
antar data. Tahap-tahap berikutnya adalah melakukan PCA, clustering , dan penentuan jumlah cluster .  Tahap-tahap  pengolahan  data  ini  secara  ringkas  dapat  dilihat  pada Gambar 2-2.
Selain itu kaitan antara curah hujan dengan jumlah cluster dan antara jumlah cluster dengan Southern Oscillation  Index (SOI) dikaji untuk menentukan faktor-faktor yang  berpengaruh  terhadap clustering .  Dalam  hal  ini  ada  dua  SOI  yang  digunakan, yaitu  SOI  Pasifik  (SOI untuk  lautan  Pasifik)  dan  SOI  Indonesia  (SOI  untuk  laut  di wilayah  Indonesia).  Data  SOI (baik  Pasifik  maupun  Indonesia)  diperoleh    dari http://www.cpc.ncep.noaa/data/indices.
Gambar 2-2: Bagan alur penentuan cluster curah hujan 3 jam-an dengan metode  Ward

## 2.2 Principal Component Analysis (PCA)
PCA diterapkan  pada  data  yang  mempunyai  multikolinieritas,  karena multikolinieritas  antar  variabel  adalah  salah  satu  pelanggaran  asumsi  dalam  analisis cluster (Hair et  al. ,  1998).  Multikolinieritas  adalah  suatu  keadaan  dimana  terdapat hubungan  linier  sempurna  atau  hampir  sempurna  antara  beberapa  atau  semua variabel.  Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  ada  tidaknya  multikolinieritas  adalah dengan menggunakan bilangan kondisi ( k ). Bilangan kondisi ditentukan dengan rumus:
min max    k (2-1)
λ adalah nilai eigen dari matriks kovariansi variabel.
Batas-batas  bilangan  kondisi  untuk  mendiagnosa  multikolinieritas  (Hair et  al. ,  1998) adalah sebagai berikut:
 k < 100 ; terjadi multikolinieritas lemah  100 ≤ k ≤ 1000; terjadi multikolinieritas sedang sampai kuat  k > 1000 ; terjadi multikolinieritas sangat kuat
Jika  data  mempunyai  multikolinieritas  antar  variabel,  maka  PCA  diterapkan terlebih dahulu pada data curah hujan TRMM. Dengan demikian sejumlah komponen utama ( principal component ) yang saling orthogonal akan terbentuk . Komponen utama ini yang dijadikan sebagai variabel baru untuk input dalam analisis cluster .
Johnson  and  Wichern  (1992)  mendefinisikan  komponen  utama  sebagai  salah satu  bentuk  transformasi  variabel  yang  merupakan  kombinasi  linier  dari  variabel. Proses  pembentukan  komponen  utama  adalah  dengan  menentukan  matriks  yang merupakan  data  pengamatan  curah  hujan.  Dari  matriks X, kemudian  menghitung matriks  kovariansi,  untuk  menentukan  nilai  eigen  ( λ) .  Berdasarkan  matriks  eigen, maka komponen utama ( PC ) yang terbentuk adalah:
jp p p p jp j p j p j j p j j v z v z v z v z PC v z v z v z v z PC v z v z v z v z PC                ... . . . ... ... 2 2 1 1 2 22 2 12 1 2 2 1 21 2 11 1 1 1
(2-2)
di  mana PC 1 =  komponen  utama  pertama, PC 2 =  komponen  utama  kedua  dan seterusnya.
Kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  komponen  yang  dapat dibentuk  adalah  kriteria  persentase  variansi.  Jumlah  komponen    utama    yang  akan digunakan  dalam  analisis cluster adalah  yang  memiliki  persentase  kumulatif  variansi minimal 80%  (Rencher,  2001).  Tahap  selanjutnya  adalah menghitung komponen skor ( PC j )  yang  akan  digunakan  sebagai input untuk  analisis cluster .  Komponen  skor  yang diperoleh  dari m komponen  utama  (dimana m < p )  akan  digunakan  dalam  analisis selanjutnya  sebagai  pengganti  nilai  data  variabel  awal.  Komponen  skor  dari  hasil analisis  komponen  utama  dengan  data  asli  ( raw data )  sebagai  input  analisis ditentukan dengan:
i k ik i i i i x e y x e y x e y    . . . 2 2 1 1 (2-3)
(Johnson and Wichern, 1992)

## 2.3 Penentuan Jumlah Cluster
Metode  Ward  digunakan  untuk  menentukan cluster .  Teknik  ini  memperoleh cluster dengan  memilih  wilayah  yang  memiliki  variansi  internal  sekecil  mungkin. Jumlah cluster awal  dalam  metode  ini  diperoleh  dari  dendogram,  yaitu  berupa gambaran grafik (diagram pohon) di mana setiap obyek disusun pada satu sumbu dan sumbu lainnya menggambarkan langkah-langkah pada prosedur hi e rark h i. Pada tahap awal,  setiap  obyek  digambarkan  sebagai cluster yang  masih  terpisah.  Dendrogram menunjukkan  secara  grafik  bagaimana cluster - cluster bergabung  pada  tiap  tahap prosedur hingga semua obyek terkandung dalam satu cluster .  Ukuran yang digunakan dalam metode Ward adalah sum square error (SSE) (Ward, 1963; Rencher, 2001) setiap observasi terhadap rata-rata cluster dimana observasi itu berada.
                        p j n i ij n i ij X n X SSE 1 2 1 1 2 1 cluster j i dalam objek banyaknya adalah diukur yang variabel banyaknya adalah ke variabel dalam ke pengamatan nilai adalah
n p ij X (2-4)
SSE akan  bernilai  nol  untuk  tahap  pertama  karena  setiap  obyek  atau  data  akan membentuk cluster .  Kemudian  semua cluster dengan  dua  anggota  akan  digabungkan sehingga menghasilkan SSE yang paling kecil.  Meminimumkan nilai SSE sama dengan meminimumkan  jarak  antar cluster .  Gambar  2-3  memperlihatkan  tahapan pembentukan cluster dengan metode Ward.

## Gambar 2-3: Ilustrasi metode Ward

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Tingkat multikolinieritas data ditentukan oleh bilangan kondisi k yang diperoleh berdasarkan persamaan 2-1. Hasilnya ditunjukkan pada Tabel 3-1.
Tabel 3-1:  BILANGAN  KONDISI  ( k )  CURAH  HUJAN  TRMM  PER  3  JAM  PULAU  JAWA,  BALI,  DAN LOMBOK
Data Rata-rata Tahun Bilangan kondisi ( k ) Data Rata-rata Bulan Bilangan kondisi ( k ) 1998 123,45 Januari 117,99 1999 103,69 Februari 139,87 2000 58,04 Maret 162,78 2001 86,51 April 133,47 2002 53,15 Mei 68,06 2003 62,72 Juni 30,48 2004 62,93 Juli 27,82 2005 48,26 Agustus 36,27 2006 60,14 September 47,61 2007 73,79 Oktober 90,89 2008 63,19 November 147,28 2009 85,18 Desember 138,02 2010 100,00 Seluruh data
(rata-rata 13 tahun)     473,63
Tabel 3-1 menunjukkan bahwa nilai k mempunyai rentang antara 48,26 sampai dengan  123,  45  untuk  data  curah  hujan  rata-rata  tahunan,  antara  27,  82  sampai dengan  162,78  untuk  data  curah  hujan  klimatologi  bulanan,  dan  473,63  untuk  data curah  hujan  rata-rata  13  tahun  (1998  sampai  dengan  2010).  Berdasarkan  nilai k tersebut,  multikolinieritas lemah  terjadi  pada  klasifikasi  rata-rata  tahunan  dan klimatologi  bulanan,  sedangkan data  rata-rata  13  tahun  mempunyai  multikolinieritas sedang.
Analisis  komponen  utama  kemudian  diterapkan  sebelum  data  curah  hujan TRMM  per  3  jam  melalui  tahap clustering untuk  semua  klasifikasi  data  dan  tingkat multikolinieritas.  Kriteria  persentase  variansi  digunakan  untuk  menentukan  berapa komponen  yang  dapat  dibentuk.  Kemudian  jumlah cluster ditentukan  dengan menggunakan jarak Eucledian dan dendrogram. Jumlah cluster untuk masing-masing klasifikasi data diperlihatkan pada Tabel 3-2.
Jika clustering dilakukan  tanpa  PCA,  hasilnya  menunjukkan  jumlah cluster yang lebih banyak (Tabel 3-2) dibandingkan jumlah cluster pada clustering dengan PCA. Jumlah cluster tahunan  tanpa  PCA  adalah  6  sampai  14,  sedangkan  jumlah cluster dengan  PCA  untuk  data  yang  sama  antara  5  sampai  8.  Untuk  data  klasifikasi klimatologi  bulanan,  jumlah cluster tahunan  tanpa  PCA  adalah  7  sampai  14, sedangkan  jumlah cluster dengan  PCA  untuk  data  yang  sama  antara  5  sampai  12. Demikian  pula  untuk  seluruh  data,  jika  diterapkan  analisis  komponen  utama  maka jumlah cluster berkurang   menjadi 5. Dengan  demikian, penerapan  PCA mengurangi jumlah cluster sebesar 12 % sampai 64 % terhadap jumlah cluster tanpa PCA .
Tabel 3-2:  JUMLAH CLUSTER CURAH HUJAN  TRMM 3 JAM-AN PULAU JAWA, BALI DAN LOMBOK TANPA PCA DAN DENGAN PCA Data Rata-rata Tahun Jumlah cluster Data Rata-rata Bulan Jumlah cluster tanpa PCA dengan PCA tanpa PCA dengan PCA 1998 10 8 Januari 10 5 1999 7 6 Februari 8 7 2000 7 6 Maret 12 11 2001 8 8 April 8 6 2002 7 5 Mei 7 6 2003 7 6 Juni 13 12 2004 6 5 Juli 17 9 2005 9 8 Agustus 11 9 2006 8 5 September 14 7 2007 10 6 Oktober 8 6 2008 11 7 November 10 8 2009 9 5 Desember 14 10 2010 14 5 Seluruh data (rata-rata 13 tahun) 8 5
Faktor  dominan  yang  berpengaruh  pada  jumlah  dan  distribusi  spasial cluster diidentifikasi  melalui  distribusi  spasial cluster yang  terbentuk,  pola  temporal  curah hujan  dan  SOI.  Distribusi cluster secara  spasial  untuk  tiga  klasifikasi  data  yang dipakai dalam penelitian ini menunjukkan hasil serupa. C luster yang terbentuk sesuai dengan bentuk dan lokasi permukaan yaitu cluster laut sebelah selatan, cluster pantai selatan, cluster daratan, cluster pantai utara  dan cluster laut.
Gambar 3-1 memperlihatkan pola spasial cluster curah hujan rata-rata bulan untuk bulan Maret, Juli dan Oktober masing-masing untuk nilai k terbesar, terkecil dan sedang. Warna membedakan cluster satu dengan lainnya, cluster 1 diberi warna abu-abu, cluster 2 diberi  warna  putih  dan  seterusnya.  Kode  warna  berlaku  untuk  semua  gambar cluster. Dengan demikian jumlah warna menunjukkan jumlah cluster .
Maret Juli Oktober Kode
Cluster 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17

## Warna
Gambar 3-1: Perbandingan    distribusi    dan  jumlah  cluster  tanpa  PCA  (kiri)  dengan  distribusi  dan jumlah cluster dengan PCA (kanan) untuk bulan Maret untuk bulan  Juli dan Oktober
Gambar  3-1  juga  menunjukkan  adanya cluster yang  mencakup  dua  wilayah berbeda yaitu daratan dan laut. Hal ini menunjukkan bahwa sifat hujan di dua wilayah tersebut  sama,  yang  biasanya  didominasi  oleh  hujan  yang  berasal  dari  awan-awan yang terbentuk di pinggiran pantai pada pagi hari. Cluster di daratan jumlahnya lebih banyak  dibandingkan cluster di  laut.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variasi  bentuk permukaan  (topografi  dan  jenis  tutupan  lahan)  yang  berkaitan  dengan  variasi  curah hujan  menekan  meningkatnya  jumlah cluster di  daratan.  Curah  hujan  di  daratan terutama di Pulau Jawa berkelompok sesuai jaraknya terhadap laut atau dengan kata lain  mengikuti  garis  pantai  sedangkan cluster di  laut  di  sekitar  pulau-pulau  tersebut hampir homogen (satu cluster ). Ini menunjukkan bahwa komponen utama pola curah hujan spasial adalah perbedaan suhu di permukaan. Pola curah hujan yang mengikuti garis pantai juga ditemukan oleh Arakawa and Kitoh (2005) dengan data TRMM  3G68 yang mempunyai resolusi ruang 0,5º x 0,5º dan resolusi waktu satu jam.
Perbandingan  gambar  spasial cluster setiap  bulan  pada  Gambar  3-1  juga menunjukkan  bahwa  penerapan  PCA  mengubah  jumlah cluster dan berakibat  pada berubahnya  distribusi  spasial cluster .  Distribusi cluster tanpa  PCA  (Gambar  3-1 sebelah  kiri)  memberikan  gambaran  yang  lebih  rinci  tentang  kelompok  atau cluster curah hujan di Pulau Jawa, Bali, dan Lombok. Dengan demikian penggunaan analisis komponen  utama  atau  PCA  selain  ditentukan  oleh  kriteria  bilangan  kondisi (persamaan 2-1) dapat ditentukan berdasarkan kebutuhan analisis yang diinginkan.
Pola temporal curah hujan untuk cluster - cluster darat mengikuti pola sore hari ( late afternoon ) . Pola sore hari adalah pola curah hujan yang nilai maksimumnya terjadi pada sore hari, sekitar pukul 15.00 WIB. Contohnya adalah cluster 5 atau cluster warna hijau pada cluster tanpa PCA bulan Maret, seperti diperlihatkan pada Gambar 3-2a. Pola
106 108 110 112 114 116 118 -9 -8 -7 -6 106 108 110 112 114 116 118 -9 -8 -7 -6 106 108 110 112 114 116 118 -9 -8 -7 -6
sore  hari menjadi  indikator  bahwa  proses  konveksi  terjadi  akibat  perbedaan  panas radiasi matahari di permukaan yang mencapai maksimum pada sore hari. Pola curah hujan di pantai adalah pola jelang siang hari ( late morning ) , sedangkan curah hujan di laut  mempunyai  pola  larut  malam  atau late  night (Lim    and    Kwon,  1998,    Lim    and Suh, 2000). Pola larut malam adalah pola curah hujan yang nilai maksimumnya terjadi larut malam (sekitar pukul 01.00 sampai pukul 06.00 WIB) seperti terjadi pada cluster 5 ( cluster warna hijau) (Gambar 3-2b) untuk cluster tanpa PCA rata-rata bulan Januari, sedangkan pola late morning adalah pola curah hujan yang nilai maksimumnya terjadi pagi  hari  (setelah pukul  06.00  sampai 11.00  WIB),  seperti pada cluster 8  atau cluster merah muda dalam cluster tanpa PCA  rata-rata bulan Februari (Gambar 3-2c).
Di  wilayah  pantai,  terjadi  perbedaan  panas  antara  daratan  dan  laut  pada  pagi hari. Perbedaan ini menjadi pemicu terbentuknya awan dan hujan di wilayah tersebut. Sedangkan di wilayah lepas pantai, proses konveksi aktif terjadi pada malam hari dan mencapai  puncaknya  pada  dini  hari,  dengan  ditandai  oleh  curah  hujan  maksimum pada  dini  hari  sampai  pagi  hari.  Curah  hujan  maksimum  di  daratan  lebih  tinggi dibandingkan  di  laut,  sebagai  contoh  Gambar  3-3 dan Gambar  3-4  memperlihatkan pola curah hujan di seluruh cluster untuk klasifikasi seluruh data tanpa PCA (8 cluster, lihat  Tabel 3-2 ). Cluster 1, 2, 3, 7 dan 8 atau cluster yang berwarna abu-abu, putih, biru  tua,  merah  dan  merah  muda  yang  berada  di  laut  mempunyai  curah  hujan maksimum  yang  lebih  rendah  dibandingkan cluster-cluster 4,  5,  dan  6  atau cluster- cluster berwarna hijau, kuning dan biru muda yang berada di daratan. Hal yang sama juga ditunjukkan oleh Arakawa and Kitoh (2005).
(a) (b) (c)
Gambar 3-2: (a) Pola late afternoon di cluster 5 untuk data rata-rata bulan Maret, ( cluster warna hijau pada Gambar 3-1, Maret), (b) Pola late morning di cluster 5 untuk data rata-rata bulan Januari ( cluster warna hijau pada Gambar 3-1, Januari), (c) Pola late night di cluster 8 untuk  data  rata-rata  bulan  Februari  ( cluster warna  merah  muda  pada    Gambar  3-1, Februari)
00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 Waktu setempat Curah hujan (mm) Rata-rata curah hujan klaster ke - 5 00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 Waktu setempat Curah hujan (mm) Rata-rata curah hujan klaster ke - 5 00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 Waktu setempat Curah hujan (mm) Rata-rata curah hujan klaster ke - 8
1 2 3 4 5 6 7 8
Gambar 3-3: Distribusi spasial cluster untuk klasifikasi seluruh data tanpa PCA
Gambar 3-4: Pola curah hujan (mm) per 3 jam di masing-masing cluster (c luster 1 dan 3 yang berada di laut serta cluster 5 dan 6 yang berada di daratan)
Dengan  demikian,  dapat  diidentifikasi  tiga  faktor  yang  mempengaruhi  curah hujan per 3 jam yang nampak dari hasil cluster , spasial maupun temporal, yaitu suhu permukaan, bentuk permukaan dan kontras suhu di permukaan.
Koefisien korelasi antara curah hujan dengan jumlah cluster dan antara jumlah cluster dengan SOI (SOI Pasifik dan SOI Indonesia) digunakan untuk mengidentifikasi faktor lain yang berpengaruh terhadap clustering curah hujan di Pulau Jawa, Bali, dan Lombok.  Hasilnya  diperlihatkan  pada  Tabel  3-3.  Jumlah  curah  hujan  tahunan mempunyai  korelasi  yang  cukup  tinggi  (0,74)  dengan  jumlah cluster tahunan tanpa PCA. Sementara jumlah cluster tahunan tanpa PCA relatif lebih berkaitan dengan SOI lautan Pasifik yang ditunjukkan dengan koefisien korelasi 0,50.
106 108 110 112 114 116 118 -9 -8 -7 -6
Tabel 3-3: KOEFISIEN KORELASI Koefisien korelasi Jumlah curah hujan tahunan Jumlah curah hujan bulanan SOI Indonesia SOI Pasifik Jumlah cluster tahunan dengan PCA 0,17 - 0,12 0,03 Jumlah cluster tahunan tanpa PCA 0,74 - -0,25 0,50 Jumlah cluster bulanan  dengan PCA - -0,15 -0,23 -0,11 Jumlah cluster bulanan tanpa PCA - -0,30 -0,14 0,24

## 4  KESIMPULAN
Jumlah cluster tanpa  PCA  lebih  banyak  dibandingkan  jumlah cluster hasil clustering dengan  penerapan  PCA baik  dengan  data  rata-rata  bulan,  data  rata-rata tahun  maupun  untuk  seluruh  data  (rata-rata  13  tahun) . Penerapan  PCA mengurangi jumlah cluster dari 12 % sampai 64 % terhadap jumlah cluster tanpa PCA . Sementara itu  distribusi  spasial  dari cluster juga  berubah  akibat  penerapan  PCA.  Dengan demikian  maka  dampak  penerapan  PCA  pada clustering curah  hujan  TRMM  adalah berkurangnya jumlah cluster curah hujan dan berubahnya distribusi spasial. Kajian  terhadap  faktor  dominan  yang  mempengaruhi cluster curah  hujan  di Pulau Jawa, Bali dan Lombok yang ditentukan secara kualitatif dan kuantitatif. Secara kualitatif, distribusi spasial cluster menunjukkan bahwa suhu permukaan, keragaman atau  bentuk  permukaan  dan  kontras  suhu  permukaan  adalah  faktor  penting  dalam pembentukan cluster curah  hujan.  Sementara  untuk  kajian  kuantitatif,  faktor  suhu muka  laut  baik  lautan  Pasifik  maupun  laut  di  sekitar  wilayah  Indonesia  tidak memberikan  pengaruh  yang  berarti  pada clustering .  Kajian  faktor  dominan  yang berpengaruh  terhadap clustering dengan  koefisien  korelasi  menunjukkan  bahwa korelasi tertinggi ditunjukkan oleh korelasi antara  jumlah cluster tahunan tanpa PCA dengan jumlah curah hujan tahunan. Jadi fenomena atmosfer yang terjadi di laut (baik lautan Pasifik maupun laut wilayah Indonesia) tidak akan berdampak pada clustering selama  fenomena  tersebut  tidak  mempengaruhi  jumlah  curah  hujan  dalam  skala tahunan.

## DAFTAR RUJUKAN
Arakawa, O. and Kitoh, A.; 2005. Rainfall Diurnal variation over the Indonesian Maritime Continent Simulatied by 20 km-mesh GCM , SOLA, 1 , 109-112.
Hair, J. F.; Rolph, E. A.; Ronald, L. T. and William, C. B., 1998. Multivariate Data Analysis , Fifth Edition, Prentice Hall, New Jersey, 768 pp.
Haryoko,  U.,  2009. Pewilayahan  Hujan  untuk  Menentukan  Pola  Hujan  (contoh    kasus Kabupaten  Indramayu) ;  http://www.staklimpondokbetung.net/publikasi  diunduh pada Juli 2009.
Johnson, R. A. and Wichern, D. W., 1992. Applied Multivariate Statistical Analysis , Prentice
Hall, New Jersey, 642 pp.
Juaeni,  I.;  Yuliani,  D.;  Ayahbi,  R.;  Noersomadi;    Harjana,  T.  dan  Nurzaman,  2010.
Pengelompokan  Wilayah  Curah  Hujan  Kalimantan  Barat  Berbasis  Metoda  Ward  dan Fuzzy Clustering , Jurnal Sains Dirgantara, 7, 82-99.
Lim, G. H. and  Kwon, H. J., 1998. Diurnal Variation of Precipitation Over South Korea and its Implication, Journal Korean Meteorological Society, 34, 222 – 237. Lim, G. H. and  Suh, A. E.,  2000. Diurnal and Semidiurnal Variations in the Time Series of  3-Hourly  Assimilated  Precipitation  by  NASA  GEOS-1 ,  American  Meteorological Society, Journal  Climate, 13, 2923–2940.
Rencher,  A. C., 2001. Method of Multivariate Analysis. Second Edition. A Wiley-Interscience Publication, United States, 727 pp.
Ward Jr., J. H., 1963. Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function, Journal of the American Statistical Association, 58, 236–244.