doi: 10.14710/teknik.v45i1.60335               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## Analisis Regresi Untuk Penentuan Faktor Koreksi Data Hujan Satelit (Studi Kasus Daerah Tangkapan Air Bendungan Way Apu)
Adi Prasetya Nugroho * , Sri Sangkawati Sachro
Departemen Teknik Sipil Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Pengelolaan Bendungan Way Apu memerlukan ketersediaan data curah hujan yang akurat dan memiliki rentang periode yang panjang. Untuk menangani berbagai permasalahan keterbatasan data dan lokasi pos hujan  observasi  yang  terletak  di  luar  DTA  Bendungan  Way  Apu  dapat  menggunakan  data  hujan  satelit GPM-IMERG.  Studi  ini bertujuan untuk  mengevaluasi dan  menentukan  faktor  koreksi  data  hujan  satelit GPM-IMERG dibandingkan dengan data pos hujan observasi untuk melihat kelayakannya. Koreksi data hujan satelit menggunakan metode regresi untuk kemudian dilakukan validasi dengan Uji Kesalahan Relatif (KR), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Koefisien Korelasi (R) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil studi menunjukkan perbandingan data hujan GPM-IMERG dengan data hujan observasi pada data hujan bulanan  cenderung  konsisten  terhadap  data  3  (tiga)  pos  curah  hujan  di  DAS  Way  Apu  yaitu  Stasiun Meteorologi Namlea, PCH Savana Jaya dan PCH Wae Tina dengan koefisien korelasi sebesar 0,63- 0,72 (interpretasi korelasi kuat). Dari validasi 3 (tiga) rentang data hujan berbeda, skenario validasi periode 3 (tiga) tahun pada PCH Wae Tina memiliki hasil yang paling baik dalam kondisi sebelum maupun sesudah dikoreksi  dengan  faktor  koreksi  paling  baik  yaitu  menggunakan  persamaan  regresi  linier  intercept  y  = 1,0620x dan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0,8660.
Kata kunci : hujan satelit; GPM-IMERG; koreksi; validasi

## Abstract
[Title: Regression Analysis for Determining Correction Factors for Satellite Rainfall Data (Case Study of Way Apu Dam Catchment Area)] Management of the Way Apu Dam requires the availability of accurate rainfall data over a long period. To overcome various problems such as limited data and the location of observation  rain  station  located  outside  the  Way  Apu  Dam  catchment  area,  we  can  use  GPM-IMERG satellite rainfall data. This study  aims to evaluate and determine  the correction factor for GPM-IMERG satellite  rainfall data compared  with rain station observation data to see its feasibility.  Satellite rainfall data is corrected using the regression method and validated using Relative Error Test (RE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Correlation Coefficient (R) and Root Mean Squared Error (RMSE). The result shows that the comparison of GPM-IMERG using rainfall monthly data observation tends to be  consistent within 3 (three)  data  rainfall  station  in  the  Way  Apu  watershed,  which  is  Namlea  Meteorological  Station,  PCH Savana  Jaya  and  PCH  Wae  Tina  with  correlation  coefficient  of  0.63-  0.72  (interpretation  of  strong correlation). From the validation of 3 (three) different rainfall data ranges, validation  scenarios for a  3 (three) year period on PCH Wae Tina have the best results in conditions before and after correction with the  best  correction  factor  is  the  linear  regression  equation  intercept  y  =  1.0620x  and  the  coefficient  of determination (R 2 ) is 0.8660.
Keywords : satellite rainfall; GPM-IMERG; correction; validation

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  parameter  penting  dalam  ilmu meteorologi  yang  memiliki  dampak  signifikan  dalam kehidupan  sehari-hari  adalah  curah  hujan  (Azka, Sugianto,  Silitonga,  &  Nugraheni,  2018).  Untuk
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: adiprasetyanugroho01@gmail.com
doi: 10.14710/teknik.v45i1.60335               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
memprediksi  kondisi  cuaca,  banjir  dan    kekeringan dibutuhkan  informasi  berupa  data  curah  hujan  yang merupakan  masukan  utama  dalam  setiap  pengelolaan sumber  daya  air  (Partarini,  Sujono,  &  Pratiwi,  2021). Data curah hujan dapat diamati dan diukur secara manual atau otomatis menggunakan pos curah hujan atau ground station yang mengukur hujan secara langsung saat jatuh dari  atmosfer  ke  permukaan  bumi  (Sanjaya,  Yudianto, Adidarma, & Fitriana, 2022).
Dalam perencanaan dan pengelolaan sumber daya air diperlukan data hidrologi khususnya data curah hujan yang lengkap, namun kenyataan yang sering dijumpai di lapangan adalah data yang ada tidak lengkap dan terbatas. Hal tersebut disebabkan oleh beberapa faktor seperti pos curah  hujan  yang  kurang  memadai,  tidak  meratanya sebaran pos curah hujan, rusaknya alat penakar hujan dan alat  penakar  hujan  yang  masih  manual  serta  kurangnya pemahaman penjaga pos curah hujan yang mengakibatkan  resiko  kesalahan  pengamatan  maupun pencatatan  data  (Marta,  Suhartanto,  &  Fidari,  2022). Ketersediaan data hidrologi seperti data hujan yang baik, memadai, akurat dan berkesinambungan menjadi penting karena  digunakan  sebagai  data  masukan  dalam  analisis hidrologi  untuk  perencanaan  dan  penatagunaan  sumber daya  air  berkelanjutan  khususnya  pada  bendungan. Apabila  pengamatan  dan  pencatatan  data  hidrologi dilakukan dengan baik oleh penjaga pos yang kompeten, akan  menghasilkan  perencanaan,  hasil  penelitian  dan penatagunaan  sumber  daya  air  yang  baik  serta  akurat (Sarwanta, 2020).
Permasalahan  terkait  keterbatasan  data  curah hujan terjadi di daerah tangkapan air (DTA) Bendungan Way  Apu  yang  berlokasi  di  bagian  hulu  daerah  aliran sungai (DAS) Way Apu di Pulau Buru, Provinsi Maluku. Pada DTA Bendungan Way Apu dengan luas 451,63 km 2 belum  terdapat  pos  curah  hujan,  idealnya  dipasang  2 (dua)  sampai  dengan  5  (lima)  pos  curah  hujan  menurut kriteria dari World Meteorological Organization (WMO) yang  sudah  memberikan  aturan  mengenai  kerapatan jaringan pos curah hujan yaitu setidaknya mencakup 100- 250  km 2 untuk  tiap  pos  hujan  observasi  pada  wilayah bergunung dengan zona sedang (Jarwanti, Suhartanto, & Fidari, 2021).
Seiring  dengan  kemajuan  ilmu  pengetahuan, sebagai alternatif untuk mengatasi masalah keterbatasan data curah hujan yang ada khususnya pada daerah- daerah pelosok ( remote area ) seperti DTA Bendungan Way Apu dapat  ditangani  dengan  menggunakan  berbagai  solusi pengamatan  hujan  seperti  penggunaan  data  curah  hujan satelit  (Sanjaya  et  al.,  2022).  Data  curah  hujan  satelit merupakan  salah  satu  bentuk  teknologi  penginderaan jauh  yang  dapat  merekam  informasi  mengenai  curah hujan.  Kemampuan  teknologi  ini  memungkinkan pengukuran atau perekaman hujan dari jarak yang sangat jauh,  suatu  hal  yang  sulit  dilakukan  oleh  alat  pengukur
hujan  yang  ada  di  lapangan.  Dengan  teknologi  satelit memungkinkan  untuk  mengakses  data  curah  hujan dimana saja dan setiap waktu (Marta et al., 2022). Banyak studi  telah  dilakukan  mengenai  penggunaan  data  curah hujan  satelit  di  Indonesia.  Namun,  penelitian  tersebut hanya  berfokus  terhadap  beberapa  macam  data  satelit antara  lain  PERSIANN  dan  TRMM  yang  berhubungan dengan aspek sumber daya air. Studi mengenai data curah hujan satelit lainnya seperti satelit GPM-IMERG ( Global Precipitation  Measurement  Mission-  The  Integrated Multi-  satellite  Retrievals  for  GPM )  sangat  terbatas (Partarini et al., 2021).
Produk Global Precipitation Measurement (GPM)
merupakan teknologi generasi terbaru untuk menggantikan  TRMM  ( Tropical  Rainfall  Measuring Mission )  yang  misinya  telah  berakhir  pada  tahun  2015. Peluncuran satelit GPM pada Februari 2014 oleh NASA dan JAXA tidak hanya menyediakan teknologi mutakhir, namun  juga  memberikan  ketepatan  hasil  dan  jangkauan area  yang  lebih  besar  dari  penggunaan  satelit  TRMM (Blumenfeld, 2015). Satelit GPM yang memiliki tingkat resolusi  tinggi  dalam  mengukur  spasial  dan  temporal mampu mencakup daerah yang luas. Selain itu, satelit ini juga  dapat  menyediakan  data  dengan  sistem near  real- time yang  dapat  diakses  secara  cepat  dan  dengan  biaya yang  lebih  ekonomis.  Satelit  GPM  juga  menyediakan informasi tentang curah hujan yang lebih akurat dan terus menerus  dengan  distribusi  yang  lebih  baik  (Samosir, Yuliara, & Prasetia, 2020). Data hujan satelit GPM versi ke-6 menunjukkan tingkat kesalahan yang relatif rendah dan  memiliki  akurasi  yang  baik,  sehingga  bisa  dipakai sebagai  salah  satu  alternatif  mendapatkan  data  curah hujan  di  sebagian  besar  wilayah  Papua  Barat  yang memiliki keterbatasan dalam segi jumlah dan sebaran pos curah hujan yang tidak merata (Faisol & Novita, 2019).
Meskipun  data  hidrometeorologi  menggunakan satelit  saat  ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik  dan lebih mudah diperoleh dimanapun dan kapan saja, namun dalam  penggunaan  data  satelit  tersebut  terlebih  dahulu harus  dilakukan  koreksi.  Beberapa  penelitian  telah dilakukan untuk memperbaiki data satelit terutama dalam meningkatkan  kualitas  data  GPM,  namun  di  Indonesia penelitian  dalam  hal  ini  masih  terbatas  sehingga  perlu dilakukan  studi  evaluasi  dan  koreksi  kinerja  data  hujan GPM  dengan  metode  validasi  silang  Monte-Carlo  di Bandung Raya (Sanjaya et al., 2022). Selain itu, koreksi data  hujan  satelit  GPM  dan  CHIRPS  dapat  dilakukan menggunakan  metode  regresi,  rasio  rata-  rata  dan distribution mapping (Partarini et al., 2021).
Studi  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  dan menentukan  faktor  koreksi  data  hujan  satelit  GPM- IMERG  dibandingkan  dengan  data  pos  hujan  observasi yang  terletak  di  luar  DTA  Bendungan  Way  Apu menggunakan analisa regresi untuk melihat kelayakannya sebelum dapat digunakan untuk
pengelolaan hidrologi berkelanjutan pada DTA Bendungan  Way  Apu  yang  belum  terdapat  pos  hujan observasi ( ground station ).

## 2. Bahan dan Metode
Data- data yang dipakai dalam studi ini antara lain adalah data dan koordinat pos curah hujan eksisting pada DAS Way Apu yang diperoleh dari Balai Wilayah Sungai Maluku  bidang  PSDA  dan  BMKG  Stasiun  Meteorologi Kelas II Pattimura, Kota Ambon, data curah hujan satelit GPM-IMERG  yang  bisa  diunduh  pada website https://giovanni.gsfc.nasa.gov berupa data Daily accumulated  precipitation ( combined  microwave-IR ) estimate  -  Final  Run (GPM_3IMERGDF  v06)  dengan rentang  data  yang  tersedia  antara  Juni  2000  sampai dengan September 2021 dan data peta Digital Elevation Model (DEM).
Studi  ini  dimulai  dengan  pengolahan  data  DEM untuk  pembuatan  peta  DAS  Way  Apu,  pembuatan  peta lokasi  pos  hujan  observasi  ( ground  station ),  penentuan koordinat dan pembuatan grid GPM- IMERG menggunakan bantuan perangkat ArcGIS 10.4. Melakukan rekapitulasi ketersediaan data pada setiap pos hujan  observasi,  sebaiknya  dengan  rentang  data  dari tahun  2000  sesuai  ketersediaan  data  hujan  GPM  atau minimal  data  10  (sepuluh)  tahun  pengamatan  kemudian dilakukan  pengujian  kualitas  dan  konsistensi  data  hujan observasi  menggunakan  cara  RAPS ( Rescaled  Adjusted Partial  Sums ).  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan koefisien  korelasi  antara  data  GPM-IMERG  bulanan dengan data ground station , kemudian penentuan faktor koreksi  dengan  analisis  regresi  dan  validasi  untuk  data curah  hujan  satelit  dibandingkan  menggunakan  data ground station dengan nilai determinasi (R 2 ) tertinggi.
2.1. Data Hidrologi
Data  hidrologi  merupakan  kumpulan  informasi atau  fakta  tentang  fenomena  hidrologi  yang  biasanya digunakan  sebagai  data  masukan  yang  sangat  penting bagi perencanaan, pengelolaan dan pemanfaatan sumber daya  air.  Untuk  memperoleh  data  yang  dapat  mewakili jumlah curah hujan di DAS tertentu, diperlukan pos hujan dengan  jumlah  dan  kerapatan  tertentu.  Semakin  banyak pos  hujan  yang  digunakan,  semakin  akurat  dan  teliti analisis yang dilakukan (Pariarta & Suriantara, 2012).

## 2.2. Data Hujan Satelit
Data  curah  hujan  berbasis  satelit  yang  dipakai dalam  studi  ini  merupakan  data Global  Precipitation Measurement  Mission-  The  Integrated  Multi-  satellite Retrievals  for  GPM (GPM-IMERG).  Pemilihan  data satelit  ini  berdasarkan  oleh  penelitian  terdahulu  yang menyatakan bahwa produk GPM-IMERG memperlihatkan performa yang lebih baik dibandingkan dengan  GSMaP  dan  CHIRPS  di  Pulau  Bali  (Liu, Aryastana,  Liu,  &  Huang,  2020).  IMERG  merupakan komponen satelit GPM yang difungsikan untuk menakar besaran intensitas hujan di wilayah subtropis dan tropis, beresolusi  ruang  dengan  grid  0,1°  x  0,1°,  resolusi temporal 30 menit serta mencakup wilayah antara 60°LU sampai dengan 60°LS (Samosir et al., 2020). Satelit GPM menyediakan  data  dalam  periode  3-jaman,  harian,  5 harian  serta  bulanan  yang  dapat  diunduh  ( download ) melalui website https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni/ agar  diperoleh  data  dengan  luasan  sesuai  wilayah penelitian (Partarini et al., 2021).
2.3. Koreksi atau Kalibrasi Data Hujan Satelit
Umumnya, besaran curah hujan yang diukur oleh satelit tidak sesuai dengan data hujan yang diamati secara langsung ( ground station ), sehingga memerlukan koreksi atau  kalibrasi.  Ketidaksesuaian  ini  bisa  terjadi  karena adanya  ketidakpastian  penggunaan  sensor  (Tang  et  al., 2016), metode pengambilan data yang berbeda (Sadeghi et al., 2019). Faktor lainnya bisa dipengaruhi oleh letak geografis dan topografis, karakteristik awan, musim serta iklim (Sun et al., 2018). Koreksi bias ini dilakukan untuk menyesuaikan nilai  hujan  yang diperoleh melalui satelit dengan  nilai  hujan  pengamatan  ( ground  station ) (Partarini et al., 2021).
Kalibrasi pada sebuah model merupakan mekanisme  pemilihan  gabungan  berbagai  parameter. Dalam  istilah  lain,  upaya  yang  dilakukan  untuk memperbaiki korelasi data hidrologi yang disimulasikan dengan  mengoptimalkan  nilai  parameter  agar  sesuai dengan  data  observasi.  Analisis  pemodelan  hidrologi sering  menggunakan  metode  analisis  regresi  karena metode ini memungkinkan untuk menghubungkan antara satu variabel dengan variabel lainnya (Marta et al., 2022). Koreksi  bias  dilakukan  dengan  memanfaatkan  metode regresi  eksponensial,  regresi  linear,  regresi  power  dan regresi  logaritmik  untuk  menggambarkan  korelasi  atau hubungan  data  hujan  satelit  dengan  data  hujan ground station (Mamenun, Pawitan, & Sopaheluwakan, 2014).
Tabel  1. Kriteria  koefisien  korelasi  (Krisnayanti,
Welkis, Hepy, & Legono, 2020) Korelasi (R) Keterangan 0 >0 - 0,25 >0,25 – 0,50 >0,50 – 0,75 >0,75 – 0,99 1,00 Tidak ada korelasi Korelasi sangat lemah Korelasi cukup Korelasi kuat Korelasi sangat kuat Sempurna Tabel 2. Kriteria nilai NSE (Jarwanti et al., 2021) NSE Keterangan NSE > 0,75 0,36 < NSE < 0,75 NSE < 0,36 Baik Memenuhi Tidak memenuhi
doi: 10.14710/teknik.v45i1.60335               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
2.4. Validasi Data Hujan Satelit
Validasi  merupakan  sebuah  mekanisme  evaluasi yang dilakukan pada model agar diperoleh deskripsi yang lebih  jelas  mengenai  ukuran  ketidakpastian  dari  sebuah
model untuk memperkirakan siklus hidrologi (Partarini et al.,  2021).  Tahap  validasi  berguna  untuk  menilai efektivitas  cara  koreksi  bias  yang  dipakai.  Dalam melakukan  validasi  pada  data  yang  telah  dikoreksi,
Gambar 1. Peta lokasi penelitian DTA Bendungan Way Apu
Gambar 2. Peta lokasi pos hujan observasi eksisting di DAS Way Apu
doi: 10.14710/teknik.v45i1.60335               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
digunakan  data  yang  tidak  termasuk  dalam  periode kalibrasi  (Indarto,  2012).  Pada  tahap  ini,  terdapat  4 (empat)  persamaan  yang  digunakan,  yaitu  Kesalahan Relatif (KR), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Koefisien Korelasi  (R)  dan Root  Mean  Squared  Error (RMSE) (Mamenun et al., 2014). Sekumpulan data dikategorikan baik apabila mempunyai nilai R (koefisien korelasi) dan NSE  paling  besar  (mendekati  angka  1)  serta  memiliki nilai  RMSE  dan  KR  yang  paling  kecil.  Apabila sekumpulan data mempunyai hasil seperti pada ketentuan di  atas,  maka  data  dapat  dikatakan  akurat  dan  semakin mendekati  hasil  observasi  di  lapangan  (Nuramalia  & Lasminto,  2022).  Kriteria  nilai  koefisien  korelasi  dapat dilihat  pada  Tabel  1.  Sedangkan  kriteria  nilai Nash- Sutcliffe Efficiency (NSE) seperti pada Tabel 2.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Deskripsi Lokasi Penelitian Daerah  Tangkapan  Air  (DTA)  Bendungan  Way Apu dengan luas 451,63 km 2 berada pada hulu DAS Way Apu di Pulau Buru, Provinsi Maluku yang memiliki luas sebesar 1770 km 2 dengan sungai utama yaitu Sungai Way Apu  sepanjang  77,28  km.  Sungai  ini  berhulu  di  lereng bukit Danau Rana dan mengalir ke muara yang terletak di Teluk Kayeli. Kondisi topografi DAS Way Apu termasuk daerah  pegunungan  di  hulu  dan  dataran  rendah  di
hilirnya, memiliki banyak anak sungai dan bentuk DAS tipe Kipas seperti terlihat pada Gambar 1.
3.2. Ketersediaan Data dan Uji Konsistensi Data Pada  DAS  Way  Apu  terdapat  instrumentasi pengamatan  hidrologi  berupa  pos  curah  hujan  yang berada di dataran bagian hilir dari Bendungan Way Apu, sedangkan pada daerah tangkapan air (DTA) Bendungan Way Apu belum terdapat pos curah hujan seperti terlihat pada Gambar 2. Kondisi eksisting saat ini di DAS Way Apu terdapat 8 (delapan) pos curah hujan dan 1 (satu) pos klimatologi  yang  dimiliki  oleh  Balai  Wilayah  Sungai Maluku serta 1  (satu) stasiun  meteorologi  yang dimiliki oleh  BMKG  Stasiun  Meteorologi  Kelas  II  Pattimura Ambon.  Dari  data  yang  tersedia  kemudian  dilakukan pengujian  kualitas  dan  konsistensi  data  metode  RAPS. Rekapitulasi hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.
Hasil  uji  konsistensi  metode  RAPS  diperoleh  3 (tiga) pos curah hujan dengan data yang tidak konsisten yaitu  PCH  Wae  Hata,  PCH  Wae  Pamali  dan  PCH  Wae Apo.  Selain  itu  berdasarkan  panjang  data  hanya  4  pos curah  hujan  yang  memiliki  data  lebih  dari  10  (sepuluh) tahun  pengamatan  dan  dapat  disertakan  dalam  analisa selanjutnya  yaitu  PCH  Savana  Jaya,  PCH  Wae  Geren, PCH Wae Tina dan Stasiun Meteorologi Namlea. Seperti Pos Hujan Polen yang hanya mempunyai rentang data 8 (delapan) tahun sehingga tidak disertakan dalam analisa
Tabel 3. Pos curah hujan eksisting di DAS Way Apu (BWS Maluku 2023)
No Pos Curah Hujan Panjang Data Uji Konsistensi RAPS 1 PCH Savana Jaya 2008- 2022 Konsisten 2 Pos Klimat Mako 2016- 2022 Konsisten 3 PCH Parbulu 2015- 2022 Konsisten 4 PCH Wae Lo 2016- 2022 Konsisten 5 PCH Wae Geren 2010- 2022 Konsisten 6 PCH Wae Tina 2009- 2022 Konsisten 7 PCH Wae Hata 2016- 2022 Tidak Konsisten 8 PCH Wae Pamali 2015- 2020 Tidak Konsisten 9 PCH Wae Apo 2020- 2022 Tidak Konsisten 10 Stasiun Namlea 2000- 2022 Konsisten
Tabel 4. Nilai RMSE dan koefisien korelasi (R) di 4 (empat) pos hujan pada DAS Way Apu
Pos Curah Hujan Panjang Data Grid GPM GPM vs PCH R RMSE Stasiun Namlea 2000- 2021 1 0,72 113,74 PCH Savana Jaya 2008- 2021 2 0,63 155,05 PCH Wae Geren 2010- 2021 3 0,28 214,92 PCH Wae Tina 2009- 2021 3 0,71 117,68

## TEKNIK, 45 (1), 2024, 65
doi: 10.14710/teknik.v45i1.60335               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
selanjutnya  (Krisnayanti,  Welkis,  Hepy,  &  Legono, 2020).
3.3.  Pengujian  Data  Bulanan  Pos  Hujan  Observasi dan GPM-IMERG
Data  hujan  satelit  GPM-IMERG  sebelum digunakan  dalam  pemodelan  hidrologi,  perlu  dilakukan pengujian  terlebih  dahulu  mengenai  kecocokan  maupun kesesuaian data yang terukur dengan data dari pos hujan observasi.  Penomoran  pada  grid  GPM-IMERG  pada Tabel  4  ditentukan  menurut  letak  koordinat  pos  curah hujan yang ada (Krisnayanti et al., 2020). Stasiun Namlea pada grid 1 antara 127° - 127,1° BT dan 3,2° - 3,3° LS, PCH Savana Jaya pada grid 2 antara 127° - 127,1° BT dan 3,3° - 3,4° LS, PCH Wae Geren dan PCH Wae Tina pada grid 3 antara 126,9° - 127° BT dan 3,4° - 3,5° LS seperti pada Gambar 3.
Pemeriksaan data GPM-IMERG dengan pos hujan observasi  ( ground  station ) di DAS  Way  Apu  dilakukan dengan  membandingkan  antara  kedua  pola  data  hujan tersebut seperti dapat dilihat pada Gambar 4. Selain itu, dilakukan perhitungan besaran nilai Root Mean Squared Error (RMSE) maupun nilai korelasi (R) untuk 4 (empat) pos hujan observasi ( ground station ) yang dibandingkan dengan data GPM-IMERG. Hasil perbandingan tersebut menunjukkan  bahwa  data  hujan  bulanan  memiliki  pola curah hujan yang cukup konsisten apabila dibandingkan dengan data 3 (tiga) pos curah hujan pada DAS Way Apu yaitu Stasiun Namlea, PCH Savana Jaya dan PCH Wae Tina, dengan koefisien korelasi sebesar 0,63- 0,72 yang
menunjukkan  interpretasi  korelasi  kuat.  Sedangkan  1 (satu) pos curah hujan yaitu PCH Wae Geren dengan nilai koefisien  korelasi  0,28  yang  menunjukkan  interpretasi korelasi  cukup.  Seperti  studi  yang  telah  ada,  sebelum dilaksanakan  proses  kalibrasi  maupun  koreksi,  perlu dilakukan perhitungan nilai koefisien korelasi data hujan pengamatan dengan data GPM-IMERG dan CHIRPS di DAS  Selorejo  dengan  hasil  >  0,79  yang  menunjukkan korelasi  interpretasi  sangat  kuat  (Partarini  et  al.,  2021). Rekapitulasi  perhitungan  nilai  RMSE  dan  koefisien korelasi (R) dapat dilihat pada Tabel 4.
Dari rekapitulasi hasil perhitungan pada Tabel 4, dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  PCH  Wae  Geren  tidak dapat  dipakai  untuk  koreksi  disebabkan  oleh  nilai koefisien  korelasi  yang  dihasilkan  sebesar  0,28,  kurang dari  nilai  0,60.  Kualitas  data  hujan  periode  bulanan dianggap baik apabila nilai koefisien korelasinya sebesar 0,60 atau lebih (Mamenun et al., 2014). Selanjutnya pada data  hujan  observasi  ( ground  station )  yang  telah memenuhi  kriteria  nilai  koefisien  korelasi  >  0,60 dilaksanakan kalibrasi dan validasi data untuk penentuan faktor  koreksi  yaitu  Stasiun  Namlea,  PCH  Savana  Jaya dan PCH Wae Tina.

## 3.4. Kalibrasi Data Hujan Satelit
Guna  memperoleh  data  GPM-IMERG  terkoreksi harus  dilakukan  kalibrasi  data  terlebih  dahulu.  Tahapan kalibrasi data dilaksanakan dengan membagi rentang data menjadi  dua  kelompok  (Indarto,  2012). Proses  kalibrasi menghasilkan  faktor  koreksi  yang  digunakan  dalam
Gambar 3. Pembagian grid GPM-IMERG
doi: 10.14710/teknik.v45i1.60335               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919 persamaan  regresi.  Faktor  koreksi  ini  diperoleh  dengan memilih  koefisien  determinasi  (R 2 )  tertinggi  dari  setiap persamaan regresi yang dihasilkan dari scatter plot pada
perangkat  Microsoft  Excel  (Mamenun  et  al.,  2014). Untuk  proses  kalibrasi,  angka  R 2 dihitung  berdasarkan periode tahun yang dipakai.
(a) (b)
(c)
(d)
Gambar 4. Hubungan data curah hujan periode bulanan Stasiun Hujan Namlea (a), Pos Curah Hujan Savana Jaya (b), Pos Curah Hujan Wae Geren (c) dan Pos Curah Hujan Wae Tina (d)
Pada  studi  ini,  kalibrasi  data  dibagi  ke  dalam  3 (tiga)  skenario  berdasarkan  dari  rentang  data  masing- masing  pos  hujan  observasi  ( ground  station ).  Stasiun Namlea  dengan  rentang  data  22  tahun  (2000-  2021) digunakan  13,  17  dan  21  tahun  kalibrasi.  Untuk  PCH Savana Jaya dengan panjang data 14 tahun (2008- 2021) dilakukan 8, 11 dan 13 tahun kalibrasi. Sedangkan pada PCH  Wae  Tina  yang  memiliki  panjang  data  13  tahun (2009- 2021) digunakan 8, 10 dan 12 tahun kalibrasi.
Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa persamaan  regresi  yang  paling  baik  untuk  3  (tiga)  pos curah hujan di DAS Way Apu adalah persamaan regresi linier intercept dan nilai koefisien determinasi (R 2 ) antara 0,7489 sampai dengan 0,8745. Hal tersebut sesuai dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Partarini  et  al.,  2021) yang  menyebutkan  bahwa  metode  regresi  dengan persamaan linier adalah yang paling sesuai untuk metode koreksi  data satelit GPM-IMERG dan  CHIRPS di DAS Selorejo.  Rekapitulasi  hasil  perhitungan  kalibrasi  dapat dilihat pada Tabel 5.
Berdasarkan hasil analisis dari 3 (tiga) pos curah hujan  seperti  pada  Tabel  5  di  atas,  PCH  Wae  Tina memiliki  faktor  koreksi  data  curah  hujan  GPM-IMERG yang paling baik yaitu dengan menggunakan persamaan regresi linier  intercept y  =  1,0659x  dan  koefisien determinasi  (R 2 )  sebesar  0,8745  pada  periode  12  (dua belas)  tahun  kalibrasi,  sedangkan  PCH  Savana  Jaya memiliki  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  paling  rendah
yaitu  0,7489  dengan  persamaan linier  intercept y  = 1,0586x pada periode 13 (tiga belas) tahun kalibrasi.

## 3.5. Validasi Data Hujan Satelit
Tahapan validasi dilakukan pada 3 (tiga) pos curah hujan  yang  telah  dilakukan  kalibrasi  menggunakan  data curah  hujan  pada  tahun  yang  tidak  termasuk  dalam rentang periode kalibrasi (Indarto, 2012). Pada studi ini, validasi  data  dibagi  ke  dalam  3  (tiga)  skenario berdasarkan dari rentang data masing- masing pos hujan observasi  ( ground  station )  di  luar  data  yang  digunakan untuk kalibrasi yaitu Stasiun Namlea digunakan 9, 5 dan 1 tahun validasi. PCH Savana Jaya dilakukan 6, 3 dan 1 tahun  validasi.  Sedangkan  pada  PCH  Wae  Tina digunakan  5,  3  dan  1  tahun  validasi.  Rekapitulasi  hasil perhitungan validasi dapat dilihat pada Tabel 6.
Hasil perhitungan validasi pada 3 (tiga) pos curah hujan di DAS Way Apu untuk 3 (tiga) rentang data hujan berbeda seperti pada Tabel 6, skenario validasi periode 3 (tiga) tahun pada PCH Wae Tina merupakan yang paling baik yaitu sebelum dikoreksi memiliki nilai NSE sebesar 0,777  yang  menunjukkan  interpretasi  baik,  nilai  RMSE 68,173,  nilai  KR  4,720  dan  koefisien  korelasi  sebesar 0,887  yang  menunjukkan  interpretasi  korelasi  sangat kuat.  Sedangkan  setelah  dikoreksi  diperoleh  nilai  NSE sebesar  0,789  dengan  interpretasi  baik,  nilai  RMSE 66,402, nilai KR 1,180 dan koefisien korelasi 0,887 yang menunjukkan interpretasi korelasi sangat kuat.
Tabel 5. Rekapitulasi hasil perhitungan kalibrasi
Periode Regresi Persamaan R 2 Stasiun Namlea 13: 9 17: 5 21; 1 Linier Intercept Linier Intercept Linier Intercept y = 0,7464x y = 0,7215x y = 0,6645x 0,8006 0,7938 0,7611 PCH Savana Jaya 8: 6 11: 3 13: 1 Linier Intercept Linier Intercept Linier Intercept y = 1,1971x y = 1,0823x y = 1,0586x 0,7996 0,7566 0,7489 PCH Wae Tina 8: 5 10: 3 12: 1 Linier Intercept Linier Intercept Linier Intercept y = 1,0703x y = 1,0620x y = 1,0659x 0,8603 0,8660 0,8745
Tabel 6. Rekapitulasi hasil perhitungan validasi
Periode GPM Sebelum Terkoreksi GPM Setelah Terkoreksi RMSE NSE R KR RMSE NSE R KR Stasiun Namlea 13: 9 17: 5 21; 1 131,140 146,835 150,658 -0,654 -1,701 -2,481 0,674 0,624 0,589 -92,016 -123,74 -104,08 89,806 93,810 78,307 0,224 -0,102 0,059 0,674 0,624 0,589 -43,321 -61,430 -35,610 PCH Savana Jaya 8: 6 11: 3 13: 1 138,465 123,997 140,208 0,068 -0,106 -3,006 0,508 0,453 0,220 -25,409 -31,800 -45,110 164,770 133,661 153,291 -0,320 -0,285 -3,788 0,508 0,453 0,220 -50,127 -21,780 -53,620 PCH Wae Tina 8: 5 10: 3 12: 1 87,558 68,173 66,881 0,674 0,777 0,746 0,828 0,887 0,860 6,363 4,720 0,600 86,808 66,402 68,721 0,679 0,789 0,732 0,828 0,887 0,860 0,220 1,180 5,950
PCH Savana Jaya pada skenario validasi periode 1 (satu) tahun menunjukkan hasil yang paling rendah yaitu sebelum  dikoreksi  memiliki  nilai  NSE  sebesar  -3,006 menunjukkan  interpretasi  tidak  memenuhi,  nilai  RMSE 140,208, nilai KR -45,110 dan koefisien korelasi sebesar 0,220  yang  menunjukkan  interpretasi  korelasi  sangat lemah. Sedangkan setelah dikoreksi diperoleh nilai NSE sebesar -3,788 dengan interpretasi tidak memenuhi, nilai RMSE 153,291, nilai KR -53,620 dan koefisien korelasi 0,220  yang  menunjukkan  interpretasi  korelasi  sangat lemah.

## 4. Kesimpulan
Perbandingan  data  hujan  satelit  GPM-IMERG dengan data hujan observasi ( ground station ) menunjukkan  bahwa  data  bulanan  memiliki  pola  curah hujan yang cukup konsisten apabila dibandingkan dengan data  3  (tiga)  stasiun  curah  hujan  pada  DAS  Way  Apu yaitu Stasiun Namlea, PCH Savana Jaya dan PCH Wae Tina,  dengan  koefisien  korelasi  masing-  masing  secara berurutan sebesar 0,72, 0,63 dan 0,71 yang menunjukkan interpretasi korelasi kuat. Dari hasil perhitungan validasi untuk  3  (tiga)  rentang  data  hujan  berbeda,  skenario validasi  periode  3  (tiga)  tahun  pada  PCH  Wae  Tina memiliki  hasil  yang  paling  baik  dalam  kondisi  sebelum maupun  sesudah  dikoreksi  dengan  faktor  koreksi  data curah  hujan  GPM-IMERG  menggunakan  persamaan regresi linier  intercept y  =  1,0620x  dan  koefisien determinasi  (R 2 )  sebesar  0,8660.  Berdasarkan  hasil perhitungan  faktor  koreksi  maupun  validasi  data  hujan GPM-IMERG terhadap data hujan observasi di luar DTA Bendungan  Way  Apu,  maka  data  curah  hujan  satelit GPM-IMERG  telah  sesuai  dan  dapat  digunakan  untuk analisa  hidrologi pada DTA Bendungan Way Apu  yang belum  terdapat  pos  hujan  observasi  ( ground  station ). Mengingat  terbatasnya  data  hujan  observasi  yang digunakan  dalam  studi  ini,  sebaiknya  untuk  studi selanjutnya  dapat  menggunakan  data  dengan  rentang yang  lebih  panjang  untuk  masing-  masing  pos  hujan observasi  ( ground  station )  atau  sesuai  dengan  rentang data  hujan  satelit  GPM-IMERG  yang  akan  digunakan. Selain  itu  dalam  penentuan  faktor  koreksi  data  hujan satelit  dapat  menggunakan  beberapa  metode  selain analisis regresi.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu dalam pengerjaan penelitian ini  khususnya  kepada  Fakultas  Teknik  Universitas Diponegoro  dan  Balai  Wilayah  Sungai  Maluku  c.q. SNVT  Pembangunan  Bendungan  BWS  Maluku  yang telah  membantu  terkait  data  penelitian  dan  memberi arahan  serta  masukan  agar  studi  ini  dapat  selesai  dan berguna untuk instansi terkait.

## Daftar Pustaka
Azka,  M.  A.,  Sugianto,  P.  A.,  Silitonga,  A.  K.,  & Nugraheni,  I.  R.  (2018).  Uji  Akurasi  Produk Estimasi Curah Hujan Satelit GPM IMERG Di Surabaya, Indonesia. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca , 19 (2), 83. https://doi.org/10.29122/jstmc.v19i2.3153
Blumenfeld,  J.  (2015). From  TRMM  to  GPM:  The Evolution  of  NASA  Precipitation Data|
Earthdata .
Faisol, A., & Novita, E. (2019). An Evaluation of Daily Precipitation  Data  from  Global  Precipitation Measurement (GPM) version 6th in West Papua . Indarto.  (2012). Hidrologi  Dasar  Teori  dan  Contoh Aplikasi  Model  Hidrologi .  Jakarta:  Bumi Aksara.
Jarwanti,  D.  P.,  Suhartanto,  E.,  &  Fidari,  J.  S.  (2021).
(Tropical Rainfall Measuring Mission) . 1 (2). Krisnayanti,  D.  S.,  Welkis,  D.  F.  B.,  Hepy,  F.  M.,  & Legono,  D.  (2020).  Evaluasi  Kesesuaian  Data Tropical  Rainfall  Measuring  Mission  (TRMM) dengan  Data  Pos  Hujan  Pada  Das  Temef  di Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan. Jurnal Sumber Daya Air , 16 (1), 51–62. https://doi.org/10.32679/jsda.v16i1.646
Liu,  C.-Y.,  Aryastana,  P.,  Liu,  G.-R.,  &  Huang,  W.-R. (2020).  Assessment  of  satellite  precipitation product estimates over Bali Island. Atmospheric Research , 244 , 105032.
https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.105032 Mamenun,  M.,  Pawitan,  H.,  &  Sopaheluwakan,  A. (2014).  Validasi  dan  Koreksi  Data  Satelit TRMM  Pada  Tiga  Pola  Hujan  di  Indonesia. Jurnal  Meteorologi  dan  Geofisika , 15 (1). https://doi.org/10.31172/jmg.v15i1.169
Marta,  S.  D.,  Suhartanto,  E.,  &  Fidari,  J.  S.  (2022). Validasi Data Curah Hujan Satelit dengan Data Stasiun  Hujan  di  DAS  Ngasinan  Hulu, Kabupaten Trenggalek, Jawa Timur . 3 (1). Nuramalia, R.,  & Lasminto,  U. (2022). Keandalan Data Curah  Hujan  Satelit  TRMM  (Tropical  Rainfall Measuring  Mission)  Terhadap  Data  Curah Hujan Stasiun Bumi pada Beberapa Sub DAS di DAS  Brantas. Jurnal  Aplikasi  Teknik  Sipil , 20 (2), 207. https://doi.org/10.12962/j2579- 891X.v20i2.12015
Pariarta, P. G. S., & Suriantara, G. (2012). Analisis pola penempatan dan jumlah stasiun hujan berdasarkan  persamaan  Kagan  pada  DAS Keduang  Waduk  Wonogiri. Jurnal  Ilmiah Teknik Sipil , 16 (1).
Partarini, N. M. C., Sujono, J., & Pratiwi, E. P. A. (2021). Koreksi dan Validasi Data Curah Hujan Satelit GPM-IMERG  dan  CHIRPS  di  DAS  Selorejo,
Kabupaten  Malang. Prosiding  CEEDRiMS 2021 , 149–156.
Sadeghi, M.,  Asanjan, A. A., Faridzad, M., Nguyen, P., Hsu,  K.,  Sorooshian,  S.,  &  Braithwaite,  D. (2019). PERSIANN-CNN:
Precipitation Estimation  from  Remotely  Sensed  Information Using Artificial Neural Networks– Convolutional  Neural  Networks. Journal  of Hydrometeorology , 20 (12),
2273–2289.
https://doi.org/10.1175/JHM-D-19-0110.1 Samosir,  D.  Y.,  Yuliara,  I.  M.,  &  Prasetia,  R.  (2020).
Comparison  and  Analysis  of  Rainfall  Spatial Patterns  IMERG  (Integrated  Multi-Satellite Retrievals for GPM) Data and Observation Data on Bali Province. BULETIN FISIKA , 22 (2), 67. https://doi.org/10.24843/BF.2021.v22.i02.p03 Sanjaya, S., Yudianto, D., Adidarma, W., & Fitriana, F. (2022).  Studi  Pemanfaatan  Curah  Hujan Bulanan  Satelit  GPM  di  Kawasan  Bandung
Raya  dengan  Validasi  Silang  Monte-Carlo. Jurnal  Rekayasa  Konstruksi  Mekanika  Sipil (JRKMS) , 31–40. https://doi.org/10.54367/jrkms.v5i1.1804
Sarwanta, S. (2020). Studi Rasionalisasi Pos Hidrologi di Wilayah  Sungai  Benaran  Di  Provinsi  Nusa Tenggara Timur. Jurnal Rekayasa Infrastruktur , 6 (1), 25–31.
Sun, Q., Miao, C., Duan, Q., Ashouri, H., Sorooshian, S., &  Hsu,  K.  (2018).  A  Review  of  Global Precipitation Data Sets: Data Sources,
Estimation,  and  Intercomparisons. Reviews  of Geophysics , 56 (1), 79–107.
https://doi.org/10.1002/2017RG000574
Tang, G., Zeng, Z., Long, D., Guo, X., Yong, B., Zhang, W.,  &  Hong,  Y.  (2016).  Statistical  and Hydrological Comparisons between TRMM and GPM  Level-3  Products  over  a  Midlatitude Basin:  Is  Day-1  IMERG  a  Good  Successor  for TMPA 3B42V7? Journal of Hydrometeorology , 17 (1),  121–137.  https://doi.org/10.1175/JHM- D-15-0059.1