## PENENTUAN HUBUNGAN ANTARA SUHU KECERAHAN DATA MTSAT DENGAN CURAH HUJAN DATA QMORPH
Parwati, Suwarsono *) , Kusumaning Ayu DS *) , Mahdi Kartasamita **)
*) Peneliti Bidang Pemantauan Sumberdaya Alam dan Lingkungan-Pusbangja LAPAN
**) Peneliti Pusat Data Penginderaan Jauh LAPAN e-mail: parwati_s@yahoo.com

## ABSTRACT
The  relationship  analysis  between  the  brightness  temperature  from  MTSAT-1R and the rainfall from Qmorph have been conducted in this research. The data used in this research are 240 data sets of MTSAT-1R and QMorph for ten days (1-10 February 2009, 00 – 23 UTC).  The analysis is based on the MTSAT-1R spatial resolution (5 x 5 km) which covered 621 pixels for Bengawan Solo Water Catchment Area. The statistical analysis  used  are  timeseries,  regression-correlation  analysis,  and  marginal  analysis. The  result  showed  that  there  is  a  significant  correlation  between  the  brightness temperature of MTSAT-1R data with the rainfall from QMorph data (r ≥ 0.80 or equal to R 2 ≥ 0.65)  for  66  %  data  or  around  410  pixels.  The  brightness  temperature  tends  to decrease  with  the  higher  rainfall,  except  for  the  Cirrus  cloud  which  has  a  cooler temperature  but  not  potential  to  become  rain.  Based  on  the  marginal  analysis  of  410 pixels, we have found a power line regression between the QMorph rainfall (mm/hour) and  the  MTSAT  cloud  temperature  (°K)  with  R 2 =  0.9837.  The  equation  is:  Qmorph rainfall  = 2. 10 25 (MTSAT cloud temperature)- 10.256 . In order to increase the accuracy, the  validation  of  QMorph  data  needs  to  be  done  by comparing  the  QMorph  with other rainfall data sources and also taking the topography of area into consideration.
Key word: Brigthness  temperature,  Rainfall,  MTSAT,  QMorph,  Coefficient  correlation,
Marjinal Analysis

## ABSTRAK
Dalam penelitian ini dilakukan analisis hubungan antara suhu kecerahan awan dari  data  MTSAT-1R  dengan  curah  hujan  dari  data  QMorph.    Data  yang  digunakan adalah sebanyak 240 set data selama 10 hari (1-10 Februari 2009 pukul 00 – 23 UTC). Analisis  didasarkan  pada  basis  pixel  MTSAT-1R  (5  x  5  km),  dan  untuk  wilayah  DAS Bengawan  Solo  jumlah  pixelnya  adalah  621  pixel..  Metode  analisis  statistik  yang dilakukan  adalah  analisis  timeseries,  analisis  regresi-korelasi,  dan  analisis  Marjinal. Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  terdapat  korelasi  yang  cukup  signifikan  antara suhu  kecerahan  awan  dari  data  MTSAT  dan  curah  hujan  dari  data  Qmorph  dengan nilai  korelasi  (r)  di  atas  0.80  atau  setara  dengan  koefisien  determinasi  (R 2 ) ≥ 0.65 sebanyak  410  pixel  atau  66  %  dari  total  pixel  621.  Semakin  turun  suhu  kecerahan awan  maka  semakin  tinggi  curah  hujannya,  kecuali  untuk  awan  cirus  yang  bukan awan  penghasil  hujan  namun  mempunyai  suhu  yang  rendah.  Dari  hasil  analisis Marjinal terhadap 410 pixel yang mempunyai R 2  0.65 diperoleh persamaan berbentuk power line antara curah hujan QMorph (mm/jam) dan suhu kecerahan awan  MTSAT (°K)  dengan  R 2 =  0.9837,  yaitu  :  curah  hujan  QMorph  =  2.  10 25 (suhu  awan  MTSAT)-
10.256 . Untuk meningkatkan akurasi, maka validasi data curah hujan dari QMorph perlu dilakukan dengan membandingkannya dengan sumber data curah hujan lainnya,serta memperhatikan faktor topografi.
Kata kunci: Suhu  kecerahan,  Curah  hujan,  MTSAT,  QMorph,  Koefisien  korelasi,  Analisis marjinal

## 1 PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Curah  hujan  merupakan  unsur meteorologi  yang  mempunyai  variasi yang  besar  dalam  skala  ruang  dan waktu  sehingga  paling  sulit  untuk diprediksi.  Di  sisi  lain,  informasi  curah hujan  menjadi  sangat  penting  karena dibutuhkan oleh berbagai aspek kehidupan, terutama dalam perencanaan pertanian,  transportasi,  perkebunan, hingga  untuk  peringatan  dini  bencana alam, banjir/longsor serta kekeringan.
Data  dan  informasi  curah  hujan dalam  skala  spasial  yang  cukup  luas, terkini,  cepat  serta  mudah  diperoleh masih belum tersedia dari data pengamatan    stasiun  curah  hujan. Adanya keterbatasan tersebut tentu saja menjadi hambatan bagi pengguna dalam memperoleh  informasi  curah  hujan. Satelit penginderaan jauh untuk pemantauan  cuaca  dan  lingkungan mempunyai kemampuan untuk memberikan informasi cuaca setiap jam dalam  cakupan  yang  cukup  luas.  Data satelit  lingkungan  dan  cuaca  ini  dapat diperoleh  secara  up  to  date  dan  tidak dikenakan biaya, namun pemanfaatannya masih  sangat  terbatas  di  kalangan masyarakat luas.
Penelitian mengenai curah hujan berdasarkan  data  satelit  terutama  di negara subtropis telah banyak dilakukan  di  antaranya  oleh  Hong  et  al (2006,  2007),  dan  Naranjo  (2007), namun  belum  banyak  dilakukan  di negara  tropis  terutama  di  Indonesia yang juga merupakan negara kepulauan. Estimasi curah hujan dapat dilakukan  berdasarkan  suhu  awan, dimana  pembentukan  hujan  terjadi pada awan-awan yang mempunyai suhu rendah  (Handoko,  1994).  Griffith  et  al (1978) dalam Tahir et  al (2009) mengemukakan bahwa adanya hubungan antara  curah  hujan  dari  data  radar dengan suhu kecerahan awan yang lebih rendah  dari  235 º K.  Vicente  (2001) dalam  penelitiannya  mengemukakan adanya  hubungan  antara  curah  hujan dari radar dengan suhu kecerahan awan
pada  TOA  (Top  of  The  atmosphere)  dari kanal  infra  merah  satelit  GOES-8. Curah  hujan  rata-rata  dari  radar dihubungan dengan nilai suhu kecerahan awan setiap 1 derajat antara 195 º K  –  260 º K.  Pixel  hujan  maupun tidak  hujan  diplotkan  dalam  hubungan antara curah hujan dari radar dan suhu kecerahan  awan  dari  GOES-8  dalam persamaan  eksponensial.    Sementara Tahir et al (2009) merumuskan hubungan  curah  hujan  dari  radar dengan  suhu  kecerahan  awan  dalam persamaan logaritmik.
Salah  satu  data  satelit  yang mampu  memberikan  informasi  curah hujan adalah data Qmorph. Data curah hujan  QMorph  diperoleh  berdasarkan gabungan antara satelit Low Earth Orbit (LEO)  dan  satelit  Geostationer.  Satelit LEO  yang  berbasis  passive  microwave (PMW)  sangat  baik  digunakan  untuk pengukuran curah hujan, namun dilihat dari  temporalnya  yang  hanya  1-2  kali meliput  dalam  sehari  maka  kurang memberikan  informasi  curah  hujan secara  total  dalam  sehari.    Sementara satelit  Geostasioner  dengan  kanal  infra merah  mempunyai  resolusi  temporal yang  baik  untuk  memberikan  informasi cuaca  setiap  satu  jam,  namun  secara spektral hanya mampu mengukur temperatur  awan  di  puncak  atmosfer (TOA).    Data  QMorph  menggabungkan keunggulan  yang  dimiliki  oleh  data satelit    LEO  dan  satelit  Geostationer untuk  memberikan  informasi  curah hujan (Joyce et al, 2004).
Studi ini ditujukan untuk menganalisis korelasi antara suhu kecerahan  awan  (MTSAT-1R)  dengan curah  hujan  (QMorph)  pada  621  pixel (wilayah DAS Bengawan Solo) dalam 240 titik  waktu  pengamatan  (1-10  Februari 2009).  Studi  ini  dilakukan  atas  dasar adanya  hubungan  antara  suhu  awan dengan  curah  hujan.  Data  curah  hujan QMorph  mempunyai  keunggulan  yaitu dari  sensor  PMW    yang  sangat  baik untuk  pengukuran  curah  hujan  dari data satelit, namun dari sisi temporalnya kurang baik sehingga  data
curah  hujan  QMorph  merupakan  data sekunder. Sementara itu data inframerah MTSAT mampu memberikan informasi  suhu  awan  dengan  resolusi temporal yang tinggi (setiap 1 jam), dan suhu awan dari MTSAT merupakan data primer. Secara operasional, data MTSAT dapat  diperoleh  dari  stasiun  bumi LAPAN, sedangkan data QMorph diperoleh  secara  download  di  internet sehingga  terdapat  kemungkinan  data rusak  pada  QMorph  akibat  proses download yang terganggu. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pemanfaatan  dan  aplikasi  data  MTSAT- 1R  yang  diterima  oleh  stasiun  bumi LAPAN  dalam  memberikan  informasi cuaca harian.

## 1.2 Hipotesa
Semakin  turun  suhu  kecerahan awan  maka  semakin  tinggi  curah hujannya sehingga ada hubungan antara data suhu kecerahan dari MTSAT-1R dan curah hujan dari QMorph.

## 2 DATA DAN METODOLOGI

## 2.1 Data
Data satelit yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu  data  MTSAT-1R (Multifunction Transport Satellite-1 Replacement) dan QMorph. Data MTSAT-1R  terdiri  dari  4  kanal,  yaitu kanal  inframerah  (IR)1  (10.8  µm),  IR2 (12.0  µm),  IR3  (6.8  µm)  dan  IR4  (3.8 µm).  Kanal  MTSAT-1R  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  kanal  1.
Sedangkan  data  curah  hujan  yang diperoleh dari QMorph merupakan hasil estimasi  dari  beberapa  satelit  rendah orbit  (low  orbit)  passive  microwave  serta dari data satelit geostasioner IR (inframerah). Data inframerah dari satelit  geostasioner  digunakan  jika  data microwave tidak tersedia. Satelit passive microwave yang digunakan adalah TRMM  TMI  rainfall,  AQUA  AMSR-E rainfall,  DMSP-13,14,15  SSMI  rainfall, sedangkan satelit geostasioner IR adalah GOES-12 East, GOES-10 West, GOES-9 GMS,  METEOSAT-7,  dan  METEOSAT-5 (Joyce  et  al,  2004).  Spesifikasi  data MTSAT-1R dan QMorph yang digunakan pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 2-1.

## 2.2 Lokasi Kajian
Daerah  kajian  penelitian  adalah DAS  Bengawan  Solo  yang  terletak  di Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur serta  memanjang  dari  Pantai  Utara hingga  Pantai  Selatan  Pulau  Jawa. Karakteristik  wilayah  DAS  Bengawan Solo  bervariasi  berdasarkan  topografinya, dari  dataran  rendah  di  wilayah  utara hingga  perbukitan  dan  pegunungan  di wilayah  selatan  (Gambar  2-1).  Saat  ini wilayah DAS Bengawan Solo merupakan wilayah rawan banjir, hal ini disebabkan oleh  adanya  kerusakan  ekosistem  di daerah  hulu  serta  dipicu  oleh  tingginya intensitas  curah  hujan  sehingga  sungai Bengawan  Solo  sering  tidak  mampu menampung air hujan.

## Tabel 2-1: JENIS  DAN  SPESIFIKASI  DATA  SATELIT  MTSAT-1R  DAN  QMORPH  YANG DIGUNAKAN
Data Satelit MTSAT-1R QMORPH Panjang Gelombang 10.3 - 11.3 micrometers, kanal inframerah-1 sensor microwave dan inframerah Resolusi Spasial 0.05 derajat  5 km 0.0727 derajat atau 8 km di ekuator Periode waktu 1-10  Februari  2009  setiap  jam (00  –  23  UTC)  atau  sebanyak 240 set data 1-10  Februari  2009  setiap jam  (00  –  23  UTC)  atau sebanyak 240 set data Sumber Data Kochi University http://weather.is.kochi- u.ac.jp/archive-e.html ftp://ftp.cpc.ncep.noaa.gov/ precip/qmorph/30min_8km.

## Gambar 2-1: Topografi DAS Bengawan Solo dari data DEM SRTM 90m (USGS)

## 2.3 Metodologi

##  Pengolahan Data MTSAT
Pengolahan  data  MTSAT  meliputi pengolahan koreksi geometrik dan konversi nilai digital ke suhu kecerahan (brightness temperature). Sebelum mendapatkan  nilai  suhu  kecerahan, nilai digital pada data MTSAT dikonversi terlebih  dulu  ke  dalam  nilai  radians melalui persamaan linier yang dihasilkan  dari  analisis  interkalibrasi antara kanal inframerah MTSAT dengan high  spectral  resolution  sounders  (hyper sounders)  dari  satelit  orbit  rendah.
Hubungan  antara  radians  MTSAT  dan radians  hyper  sounder  dalam  The Meteorological Satellite Center Technical Note-JMA (2009), Kurino (2008)
dinyatakan  dalam  persamaan  sebagai berikut:
Radiance (MTSAT) = C 0 + C 1 × Radiance (hyper sounder)                               (2-1)
dimana C 0 dan C 1 adalah koefisien regresi,
Radians  dalam  satuan  mW.m -2 .sr -1 .cm.
Setelah  itu  mengubah  nilai  radians menjadi suhu kecerahan dengan menggunakan  rumus  Plank  sebagai berikut:
( ) = { / ( )}…. (2-2) dimana: Bi : sensor  Planck  Function  dari kanal i; Tb : suhu kecerahan, vi : panjang gelombang tengah dari kanal i;
a1i dan : koefisien koreksi untuk kanal I;
a2i h : konstanta Planck; k : konstanta Boltzman, c : kecepatan cahaya. Tabel 2-2 berikut adalah
koefisien koreksi dan panjang gelombang  tengah  untuk  setiap  kanal MTSAT-1R.
Tabel 2-2: FAKTOR KOREKSI DAN PANJANG GELOMBANG TENGAH  KANAL  MTSAT-1R (Sumber:  The  Meteo-Rological Satellite Center Technical Note-Jma, 2009) MTSAT-1R Channel Wavenumber  Band correction coef. ν (cm -1 ) a1 a2 IR1 (10.8 µm) 926.6118 0.3592380  0.9987587 IR2 (12.0 µm) 833.1675 0.1968675  0.9992525 IR3 (6.8 µm) 1482.2068  0.3785336  0.9991187
IR4 (3.8 µm) 2652.9316  2.3473427  0.9969755
Selanjutnya data suhu kecerahan MTSAT  dikropping  untuk  wilayah  DAS Bengawan  Solo,  dengan  sumber  data batas DAS dari Dinas Pekerjaan Umum. Berdasarkan  data  MTSAT-1R  dengan resolusi  spasial  5  km,  maka  wilayah DAS  Bengawan  Solo  memiliki  621  pixel. Selanjutnya cakupan analisis data satelit  MTSAT  dan  QMorph  dilakukan berdasarkan  basis  pixel  5  km,  seperti yang terlihat pada Gambar 2-2.
Gambar 2-2: Cakupan analisis data satelit MTSAT dalam ukuran pixel  5  x  5  km  sebanyak 621 pixel

##  Pengolahan Data Qmorph
Data  curah  hujan  dari  QMorph mempunyai  satuan  mm/jam.  Peng-
olahan data awal yang dilakukan berupa resampling  data  dari  resolusi  spasial  8 km  menjadi  5  km,  sehingga  diperoleh ukuran  pixel  yang  sama  dengan  data suhu kecerahan dari MTSAT.
Selanjutnya  dilakukan  proses  kropping data dengan wilayah batas DAS Bengawan Solo untuk diekstrak nilainya per-pixel  sebanyak  621  pixel untuk  240 set data per jam (selama 10 hari).

##  Analisis Regresi dan Korelasi
Analisis  regresi  digunakan  untuk mendapatkan  persamaan  antara  suhu kecerahan dari MTSAT dan curah hujan dari  QMorph.  Persamaan  regresi  yang digunakan  adalah  regresi  linier  y  =  a  + bx;  dengan  peubah  bebas  x  variabel adalah suhu kecerahan dan  peubah tak bebas  y  adalah  curah  hujan.    Analisis korelasi  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  besar  hubungan  antara  data suhu  kecerahan  dari  MTSAT  terhadap curah  hujan  dari  QMorph.  Koefisien korelasi dapat diperoleh dengan formula sebagai berikut:
 x, y = Cov (x,y) / (  x ,  y )                   (2-3) dimana
-1 ≤  x,  y ≤  1,  dan Cov  (x,y)  =  1/n  (x i -
 x ) (y i -  y ),
dalam  hal  ini  x  =  data  suhu  kecerahan, y  =  data  curah  hujan,  =  koefisien korelasi (atau biasa ditulis dalam notasi huruf  kecil  r),  n  =  jumlah  data,  i=  data ke-i,  x  y = nilai rata-rata (mean) dari x dan y.
Selain  analisis  regresi  dan  korelasi antara  data  curah  hujan  dan  suhu kecerahan juga dilakukan analisis timeseries  dalam  bentuk  grafik.    Secara umum,  diagram  alir  pengolahan  data dan  analisis  dapat  dilihat  pada  Gambar 2-3.
n i=1

## Gambar 2-3: Diagram alir pengolahan data dan analisis

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Time series
Suhu
Kecerahan Awan dan Curah Hujan
Hasil  analisis  data  MTSAT  dan QMorph  secara  time  series  tanggal 1  –  10  Februari  2009  (00  –  23  UTC)  di wilayah  DAS  Bengawan  Solo.  Pada Gambar 3-1 menunjukkan adanya hubungan  yang  terbalik  antara  suhu kecerahan  awan  dari  data  MTSAT dengan  curah  hujan  dari  data  QMorph, dimana pada saat suhu kecerahan awan bernilai  rendah  maka  curah  hujannya
tinggi dan sebaliknya saat suhu kecerahan  awan  bernilai  tinggi  maka curah  hujannya  rendah.  Rendahnya suhu awan akan menyebabkan terjadinya proses kondensasi yang dapat menimbulkan hujan. Nilai suhu kecerahan  awan  periode  1-10  Februari 2009 (jam 00 – 23 UTC) berkisar antara 188°  hingga  294 º K  dengan  nilai  rata- rata  sebesar  246 º K,  sedangkan  curah hujan  berkisar  antara  0  –  96  mm/jam dengan nilai rata-rata sekitar 13 mm/jam.
Data MTSAT-1R (240 set data) Data QMorph (240 set data) Koreksi Geometrik Koreksi Geometrik Konversi nilai digital ke suhu kecerahan Resampling resolusi spasial data ke 5 km Kroping MTSAT dan QMorph untuk DAS Bengawan Solo Peta Batas DAS Bengawan Solo dari Dinas PU.
Analisis regresi, korelasi, dan timeseries
antara suhu kecerahan MTSAT dan
curah hujan QMorph (per pixel sebanyak 621 pixel)
Nilai korelasi suhu kecerahan MTSAT dan curah hujan QMorph
Pengolahan Awal: Filtering out layer data Penggabungan data
Gambar 3-1: Time  series  suhu  kecerahan  awan  dari  MTSAT  dan  curah  hujan  dari QMorph per  pixel  periode  tanggal  1-10  Februari  2009  jam  00-23  UTC  di wilayah DAS Bengawan Solo
3.2 Analisis Regresi dan Korelasi antara  Suhu  Kecerahan  Awan  dan Curah  Hujan Per-pixel
Pada  tahap  ini  diawali  dengan pengolahan data awal yang terdiri dari 3 tahap  pemilihan  data,  yaitu  (i)  setiap pixel dengan nilai suhu kecerahan awan di  bawah  225 º K  dan  curah  hujannya  di bawah  5  mm/jam  tidak  disertakan dalam  analisis,  hal  ini  didasarkan  pada asumsi  bahwa  awan  yang  mempunyai suhu  rendah  namun  menghasilkan hujan  adalah  tipe  awan  cirrus.  Tipe awan  cirrus  ini  umumnya  mempunyai suhu yang rendah dan merupakan awan tinggi sehingga tidak berpotensi menghasilkan  hujan.  Selanjutnya  tahap (ii) adalah membuang pixel yang mempunyai suhu kecerahan yang mempunyai  nilai  tinggi  (di  atas  260 º K) namun  curah  hujannya  tinggi  (di  atas 50  mm/jam),  kondisi  ini  dianggap  tidak mengikuti kondisi alam dimana semakin
tinggi suhu awan maka proses pengembunan  sulit  terjadi  sehingga awan  tidak  dapat  menghasilkan  hujan. Adanya  nilai  curah  hujan  yang  tinggi pada saat suhu awan tinggi kemungkinan  disebabkan  oleh  kualitas data  Qmorph  sedang  tidak  bagus  (data error).  Tahap  (iii)  adalah  membuang deret  data  (minimal  3  data)  yang mempunyai  nilai  suhu  berbeda  namun curah  hujannya  tetap.  Kondisi  ini kemungkinan disebabkan oleh rusaknya data QMorph.
Hasil analisis regresi dan korelasi terhadap 621 pixel dengan 240 set data menunjukkan  bahwa  umumnya  terdapat hubungan  yang  signifikan  antara  curah hujan  dari  data  QMorph  dan  suhu kecerahan dari data MTSAT dengan nilai koefisien korelasi lebih dari 0.7.
Hubungan  antara  ke  dua  variabel tersebut  adalah  berbanding  terbalik suhu  kecerahan  awan  bernilai  tinggi
TIMESERIES DATA SUHU KECERAHAN DAN CURAH HUJAN PER-PIXEL PERIODE 1-10 FEBRUARI 2009 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 Pixel ke- 1 s/d 621 setiap jam (00 - 23 UTC) periode 1-10 Februari 2009 C u ra h H u ja n Q M o rp h ( m m /j a m ) 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180 195 210 225 240 255 270 285 300 S u h u K e c e ra h a n M T S A T ( °K ) Suhu kecerahan Curah hujan
maka curah hujannya rendah, sebaliknya  jika  suhu  kecerahan  awan bernilai  rendah  maka  curah  hujannya tinggi.  Beberapa  contoh  persamaan regresi yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 3-2. Perbedaan slope pada garis regresi dan nilai koefisien korelasi dapat disebabkan oleh adanya pengaruh topografi  setempat  yang  turut  mem- pengaruhi  hujan  lokal  terutama  di daerah  pegunungan  yang  hujannya dipengaruhi  oleh  efek  orografis,  dimana uap air di sisi salah satu lereng gunung akan  terdorong  naik  dan  membentuk awan  kemudian  terjadi  kondensasi  dan menurunkan hujan di sisi lereng gunung yang  lain.  Efek  orografis  terhadap  suhu kecerahan  awan  serta  curah  hujannya perlu  dikaji  lebih  mendalam  pada penelitian selanjutnya.
3.3 Analisis Regresi dan Korelasi antara  Suhu  Kecerahan  Awan  dan Curah    Hujan  (Gabungan  621 pixel)
Pada  tahap  ini,  penggabungan data  diawali  dengan  cara  memilih  pixel yang mempunyai nilai koefisien determinasi  R 2  0.65  atau  setara dengan  koefisien  korelasi  (r)  di  atas 0.80,  kemudian  akan  diketahui  jumlah pixel yang mempunyai R 2 yang lebih dari 0.65.  Data  suhu  dan  curah  hujan  dari pixel-pixel  tersebut  kemudian  digabung dengan  menggunakan  metode  statistik yaitu  Analisis  Marjinal  atau  analisis rata-rata.    Pada  penelitian  ini  analisis Marjinal ditujukan  untuk mewakili populasi pixel yang R 2  0.65.  Estimasi
rata-rata model Marjinal dapat dituliskan  sebagai  berikut  (Janes  et  al 2006, Fitzmaurice et al 2004):
(3-1)
dimana  Yi  adalah  fungsi  hasil  regresi pada pixel i yang mempunyai R 2  0.65.
Hasil pemilihan pixel yang mempunyai R 2  0.65 terhadap total 621 pixel pada penelitian ini adalah sebanyak  410  pixel    atau  sekitar  66  % dari  total  data.  Ada  sebanyak  5933  set data  suhu  kecerahan  awan  MTSAT  dan curah  hujan  Qmorph  yang  dianalisis dengan metode analisis Marjinal.
Struktur  rata-rata  dari  model  Marjinal antara  suhu  kecerahan  awan  MTSAT dan  curah  hujan  Qmorph  diplotkan dalam  garis  persamaan  power  line  yang dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  Suhu kecerahan  awan  mulai  dari  199 º K hingga  293 º K  dihubungkan  dengan curah  hujan  Qmorph  yang  berkisar antara  0  –  44  mm/jam.  Pada  Gambar 3-3  dapat  dilihat  bahwa  batas  tidak terjadinya  hujan  adalah  pada  suhu kecerahan awan MTSAT mencapai 280 º K.
Persamaan  regresinya  adalah  sebagai berikut:
y = 2. 10 25 x- 10.256 (3-2)
dengan  R 2 =  0.9837,  dimana  y  adalah curah  hujan  Qmorph  (mm/jam),  x adalah  suhu  kecerahan  awan  dari MTSAT ( º K).
^ n E(Y it  X it ) = Y it =  1/n  Y i = β o + β i M X it i=1
Gambar 3-2: Contoh  hasil  analisis  regresi  dan  korelasi  antara  data  curah  hujan  dari QMorph dan suhu kecerahan awan dari MTSAT untuk pixel tertentu
Gambar 3-3: Struktur  rata-rata  model  Marjinal  antara  curah  hujan  Qmorph  dengan suhu kecerahan awan MTSAT
PIXEL 93 y  = 3E+19x -7.843 7 R 2 = 0.7585 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kece rahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 82 y = 5E+31x -12. 961 R 2 = 0.7452 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Ke ce rahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 193 y = 2E+31x -1 2.8 19 R 2 = 0.702 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecer ahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 184 y = 1E+29x -11.962 R 2 = 0.74 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 143 y = 1E+21x -8.5731 R 2 = 0.7514 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kece r ahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 119 y = 1E+24x -9 .8654 R 2 = 0.7011 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Ke cer ahan ( °K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 192 y = 2E+35x -14.551 R 2 = 0.7093 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecer ahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 184 y = 1E+29x -11.962 R 2 = 0.74 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 179 y = 2E+24x -9.9381 R 2 = 0.7155 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 150 y = 3E+29x -12. 228 R 2 = 0.7005 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Ke ce rahan (°K) C u ra h H u ja n (m m /j a m ) PIXEL 109 y = 3E+37x -15 .503 R 2 = 0.7224 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Ke cerahan (°K) C ur a h H uj a n (m m /j a m ) PIXEL 267 y = 4E+39x -16.345 R 2 = 0.7513 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 231 y = 2E+27x -11.228 R 2 = 0.7999 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kece rahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 233 y = 2E+26x -10.816 R 2 = 0.7167 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H uj a n (m m /j a m ) PIXEL 276 y = 1E+22x -9.0731 R 2 = 0.7132 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 266 y = 6E+48x -20.2 43 R 2 = 0.7587 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecer ahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 226 y = 1E+30x -12. 346 R 2 = 0.7067 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 271 y  = 5E+28x -11.793 R 2 = 0.7253 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Ke cerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 392 y = 2E+26x -10. 778 R 2 = 0.8075 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 332 y = 5E+17x -7.0559 R 2 = 0.7493 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 312 y = 7E+33x - 14.042 R 2 = 0.7506 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 411 y = 1E+27x -11.083 R 2 = 0.7405 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 442 y = 4E+33x -13.848 R 2 = 0.7026 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 464 y = 6E+36x -15.211 R 2 = 0.8236 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /ja m ) PIXEL 559 y = 5E+26x -10.912 R 2 = 0.7548 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /ja m ) PIXEL 588 y = 3E+34x -14.124 R 2 = 0.858 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /ja m ) PIXEL 620 y = 1E+27x -11 .032 R 2 = 0.7803 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecer ahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 612 y = 2E+25x -10. 344 R 2 = 0.7046 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m ) PIXEL 580 y = 9E+27x -11. 441 R 2 = 0.8187 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecerahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /ja m ) PIXEL 621 y = 8E+27x -11 .398 R 2 = 0.776 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 185 200 215 230 245 260 275 290 305 Suhu Kecer ahan (°K) C u ra h H u ja n ( m m /j a m )
Curah hujan (QMorph) dan Suhu Kecerahan Awan (MTSAT-1R) pada selang kepercayaan (confidence level) 95% y = 2E+25x -10.256 R 2 = 0.9837 0 10 20 30 40 50 60 1 9 5 1 9 7 1 9 9 2 0 1 2 0 3 2 0 5 2 0 7 2 0 9 2 1 1 2 1 3 2 1 5 2 1 7 2 1 9 2 2 1 2 2 3 2 2 5 2 2 7 2 2 9 2 3 1 2 3 3 2 3 5 2 3 7 2 3 9 2 4 1 2 4 3 2 4 5 2 4 7 2 4 9 2 5 1 2 5 3 2 5 5 2 5 7 2 5 9 2 6 1 2 6 3 2 6 5 2 6 7 2 6 9 2 7 1 2 7 3 2 7 5 2 7 7 2 7 9 2 8 1 2 8 3 2 8 5 2 8 7 2 8 9 2 9 1 2 9 3 2 9 5 2 9 7 2 9 9
Suhu Kecerahan Awan MTSAT (°K)
C u ra h H u ja n Q M o rp h ( m m /j a m )

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  suhu kecerahan  awan  dari  MTSAT  dan  curah hujan  dari  QMorph  periode  tanggal 1  –  10  Februari  2010  (00  –  23  UTC) dapat disimpulkan bahwa:
 Ada  korelasi  yang  cukup  signifikan antara suhu kecerahan awan dari data MTSAT  dan  curah  hujan  dari  data Qmorph  dengan  nilai  korelasi  (r)  di atas 0.80 atau setara dengan koefisien determinasi  (R 2 ) ≥ 0.65  sebanyak  410 pixel atau 66 % dari total pixel.
 Semakin  turun  suhu  kecerahan  awan maka  semakin  tinggi  curah  hujannya, kecuali  untuk  awan  cirus  yang  bukan awan penghasil hujan namun mempunyai suhu yang rendah.
 Dari  hasil  analisis  Marjinal  terhadap 410  pixel  yang  mempunyai  R 2  0.65 diperoleh  persamaan  berbentuk  power line  antara  curah  hujan  QMorph (mm/jam)  dan  suhu  kecerahan  awan
( º K) MTSAT dengan R 2 = 0.9837, yaitu: curah  hujan  Qmorph  =  2.  10 25 (suhu awan MTSAT)- 10.256

## 5 SARAN
Perlu  dilakukan  analisis  lebih lanjut  tentang  efek  topografi  terhadap hubungan  antara  curah  hujan  dari QMorph  dengan  suhu  kecerahan  awan dari  MTSAT.  Selain  itu  perlu  juga dilakukan perbandingan dengan menggunakan sumber data curah hujan lain, seperti data TRMM (Tropical
Rainfall  Measurement  Mission)  dan  data stasiun untuk validasi lapangan.

## DAFTAR RUJUKAN
Anderson, C.J.  Linear  Mixed  Models for.
Longitudinal Data. EdPsych/
Psych/  Stat  587.  www.ed.  uiuc.
edu/courses/.../lectures/longitud inal-updated_online.pdf.
Fitzmaurice,  G.M.,  Laird,  N.M.  and
Ware, J.H., 2004. Applied
Longitudinal  Analysis.  Hoboken,
New  Jersey:  Wiley.  (Chapters  10,
11,  12,  13).  Tersedia  di  website www.familymed.uthscsa.edu.
GMS/GOES9/MTSAT  Data  Archive  for
Research  and  Education.  Kochi University.http://weather.is.kochi- u.ac.jp/archive-e.html.
Handoko,  1994.    Klimatologi  Dasar.
Pustaka Jaya.
Hong,  Yang,  R.F.  Adler,  A.  Negri,  and G.J.  Huffman,  2007.  Flood  and Landslide  Applications  of  Near
Real-time Satellite Rainfall Estimation,  Journal  of  Natural
Hazards,  DOI:  10.1007/s11069-
006-9106-x.
Hong,  Y.,  Adler,  R.,  and  Huffman,  G.,
2006. Evaluation of the Potential of
NASA  Multi-satellite  Precipitation
Analysis in Global Landslide Hazard  Assessment.  Geophysical
Research  Letters,  33,  L22402, doi:10.1029/2006GL028010.
Janes. H., L. Sheppard, and K.
Shepherd, 2006. Statistical Analysis  of  Air  Pollution.  Panel Studies: An Illustration. UW Biostatistics Working Paper Series.
University  of  Washington.  http://
www.bepress.com/uwbiostat/pape
r300/.
Joyce,  R.,  J.  Janowiak,  and  M.  Zhang,
2004. Algorithm Inventory – CMORPH.
Joyce, R. J., J. E. Janowiak, P. A. Arkin,
and  P.  Xie,  2004.  CMORPH:  A Method that Produces Global Precipitation Estimates from Passive  Microwave  and  Infrared Data at High Spatial and Temporal resolution.  J.  Hydromet.,  5,  487-
503. The Meteorological Satellite Center
Technical Note-JMA., 2009. GSICS MTSAT  Infrared  Intercalibration Guide.  http://mscweb.  kishou. go.jp/monitoring/gsics/ir/techinfo. htm.
Meteorological  Satellite  MTSAT  series.
Japan Meteorological
Agency. http://www.jma.go.jp/jma/jma- eng/satellite/index.html.

## Naranjo,  L.,    2007.    Satellite  Monitors
Rains  that  Trigger  Landslides. Earth Observatory. NASA.
Wardah  Tahir,  Zaidah  Ibrahim,  and
Suzana Ramli, 2009.  Geostationary
Meteorological Satellite-Based Quantitative  Rainfall  Estimation
(GMS-Rain)  For  Flood  Forecasting.
Malaysian Journal of Civil Engineering 21(1) : 1- 16. Yoshihiko Tahara and Nozomu Ohkawara.  Status  of  MTSAT-1R
and  Recent  Activities  in  MSC.
Meteorological  Satellite  Center/ Japan  Meteorological  Agency  3- 235  Nakakiyoto,  Kiyose,  Tokyo
204-0012, Japan.
QMorph  Data.  ftp://ftp.cpc.ncep.  noaa. gov/precip/qmorph/30min_8km.
Kurino,  T.,  2008.    JMA/MSC’s  Status
Report as the GPRC for a series of
GMS/MTSAT satellites.
Presentation  Document  of  GSICS EP4  Meeting  10-11  July  2008, Geneva.