## Pemanfaatan Data Satelit Terhadap Prediksi Curah Hujan
Dicky Muhamad Fadli
Institut Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@itg.ac.id
dicky.fadli08@itg.ac.id
Abstrak – Perubahan iklim yang terjadi mengakibatkan peningkatan temperatur dan permukaan air laut. Dimana perubahan tersebut berimbas kepada jumlah dan besaran hari hujan. Berdasarkan tren yang terjadi terjadi penurunan jumlah hari hujan yang berbanding terbalik dengan besaran hujan yang semakin besar. Ini mengakibatkan terjadinya curah hujan yang tinggi dengan time of concentration (tc) yang cepat. Sehingga terjadi genangan atau banjir di beberapa wilayah. Dengan diperkenalkan  skenario  emisi  baru  yaitu Representative  Concentration  Pathways  (RCP) yang digunakan untuk model iklim terbaru sehingga dapat memodelkan iklim dimasa depan. Prediksi iklim dapat dimanfaatkan untuk prediksi curah hujan yang dapat dipergunakan untuk  berbagai analisis hidrologi. Data RCP yang digunakan merupakan RCP 85 yang dikalibrasi dengan curah hujan yang ada didalam DAS Citarum Hulu. Dari hasil kalibrasi didapatkan parameter statistik yang mendekati dengan stasiun hujan tersebut. Dengan menggunakan distribusi gamma, jumlah hari dan besaran hujan dapat dilakukan. Dari hasil analisis didapatkan prediksi pada tahun 2029 akan  terjadi  curah  hujan  2126  mm/tahun  dengan  121  hari  hujan  dengan  konfigurasi  6  bulan klasifikasi basah, 2 bulan klasifikasi normal dan 4 bulan klasifikasi kering. Sehingga analisis ini dapat dimanfaatkan untuk analisis-analisis selanjutnya.
Kata  Kunci  – Coupled  Model  Intercomparison  Project 5;  Distribusi  Gamma;  Iklim; Representative Concentration Pathways .

## I. PENDAHULUAN
Iklim dunia mengalami perubahan, perubahan ini mengakibatkan meningkatnya temperatur dan permukaan air laut.  Perubahan  iklim  di  masa  depan  dapat  menyebabkan  proses  siklus  hidrologi  yang  lebih  intensif  [1] termasuk peningkatan variasi curah hujan [2], perubahan laju penguapan [3] . Peningkatan suhu global akan meningkatkan laju evapotranspirasi dan mempercepat siklus air[4]. Akibatnya, distribusi kelembaban yang tidak merata di atmosfer akan terjadi yang menyebabkan curah hujan lebat di satu wilayah dan kekeringan ekstrem di wilayah lainnya [5]. Tren temperatur dunia telah di analisis oleh 4 group peneliti yang berbeda yaitu National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), NASA, Britain’s Hadley Center and Climatic Research Unit (Univ.of East Anglia) dan Japan’s Meteorological Agency. Dari hasil penelitiannya menunjukan bahwa adanya peningkatan dalam beberapa dekade ini  [6]. Dampak perubahan iklim telah terlihat jelas di seluruh dunia dengan intensitas tinggi. Peristiwa cuaca ekstrem sekarang terjadi lebih sering di atmosfer yang lebih hangat dan lebih basah dari pada dalam beberapa dekade terakhir. Lebih banyak uap air ditambahkan ke atmosfer, karena meningkatnya suhu udara, yang menyebabkan fluktuasi sirkulasi cuaca[7].
Indonesia pun mengalami dampak perubahan iklim [8]. Berdasarkan data dari BMKG Online, peningkatan suhu  terjadi  di  semua  titik  pengamatan  BMKG.  Tren  suhu  berikut  diperoleh  dengan  menggunakan  data observasi BMKG mulai dari tahun 1981-2016. Perubahan iklim terlihat seperti pada Gambar 1.
Gambar 1: Tren suhu di Indonesia
IPCC  dalam laporan  penilaiannya  yang  ke-5 telah memperkenalkan serangkaian  skenario  emisi baru  yang disebut  Representative  Concentration  Pathways  (RCPs),  berdasarkan  serangkaian  skenario anthropogenic forcing yang  digunakan  untuk  model  iklim  baru.  “[9]  skenario  RCP  mewakili  dampak  emisi  dan  analisis mitigasi dan mereka mewakili luas berbagai kemungkinan skenario iklim masa depan”. RCP menyediakan kombinasi, adaptasi dan mitigasi konsentrasi gas rumah kaca, proyeksi iklim masa depan [10].
Dengan adanya prediksi iklim maka prediksi curah hujan dapat dilakukan, sehingga dapat dimanfaatkan untuk berbagai analisis hidrologi. Oleh karena itu, penelitian terkait prediksi curah hujan ini perlu dilakukan guna mengetahui curah hujan harian dimasa yang akan datang.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Analisis yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah analisis koreksi data iklim yang didapat dari CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5) dengan RCP 85 dengan data observasi. Adapun bagan alir seperti pada Error! Reference source not found.

## A. Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah curah hujan stasiun, curah hujan prediksi, klimatologi BMKG, klimatologi pred- iksi (CIMP), topografi. Data curah hujan observasi menggunakan 3 stasiun hujan. Sedangkan data curah hujan prediksi  menggunakan  RCP  85  hingga  tahun  2050.  Data  topografi  menggunakan  data  DEMNAS  dengan resolusi 0.27-arcsecond, serta menggunakan datum vertikal EGM2008. Data ini didapat dari Badan Informasi Geospasial (BIG).

## B. Analisis Prediksi Curah Hujan

## 1. Faktor Koreksi Hujan
Dilakukannya  koreksi  untuk  mendapatkan  nilai  data  yang  mendekati  dari  stasiun  observasi  [11]. Koreksi  data  dilakukan  dengan menggunakan  probability  density  function (PDF)  [12],  sehingga menghasilkan sebuah persamaan angka koreksi terhadap besaran hujan. Fungsi kepadatan probabilitas menyatakan  nilai  probabilitas  dari  setiap  kejadian  X  dan  dituliskan  dengan  p(X).  Karena  p(X) menyatakan nilai probabilitas, maka nilainya berkisar antara 0 hingga 1. Grafik PDF menyatakan nilai kemungkinan  dari  setiap  kejadian.  Ordinat  menyatakan  kejadian  yang  mungkin,  absis  menyatakan nilai kemungkinan p(X). PDF dilakukan dengan tujuan koreksi data.  Koreksi merupakan suatu metode yang dapat membuat distribusi probabilitas dari data historis cocok terhadap distribusi observasinya. Skema koreksi menghasilkan perbaikan pada semua titik data, khususnya pada nilai-nilai ekstrim.
2. Prediksi Besaran Curah Hujan
Pada  tahapan  ini  menggunakan  persamaan  angka  koreksi  yang  disesuaikan  dengan  besaran  hujan prediksi. Setelah itu didapat curah hujan rata-rata terkoreksi yang dikalikan dengan jumlah hari pada bulan tersebut. Sehingga didapat kumulatif curah hujan bulanan.
3. Prediksi Bulan Kering, Normal dan Basah Pada tahapan ini dilakukan pemisahan antara bulan kering, normal dan basah berdasarkan curah hujan bulanan [13], selanjutnya dibuat hubungan antara curah hujan bulanan dan jumlah hari hujan pada bulan kering, normal dan basah sehingga mendapatkan persamaan pada masing masing bulan. Prediksi bulan kering, normal dan hujan dilakukan berdasarkan prediksi kumulatif curah hujan bulanan.
Tabel 1: Klasifikasi Hujan
No Curah Hujan (mm/bulan) Klasifikasi 1 < 100 Bulan Kering 2 100 - 200 Bulan Normal 3 > 200 Bulan Basah

## 4. Distribusi Gamma dan Random Number
Sebaran curah hujan yang akan datang menggunakan distribusi gamma [14]. Tahapan ini dilakukan dengan program bantu Easyfit. Easyfit berfungsi untuk menentukan parameter α dan β dalam sebuah sebaran data observasi. Sebaran data observasi yang digunakan ialah data perbulan. Setelah didapatkan parameter  distribusi  gamma  perbulan.  Dilakukan random  number distribusi  gamma  (gamma.inv) perbulan dengan parameter tersebut untuk mendapatkan besaran curah hujan.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Curah Hujan Observasi
DAS Majalaya memiliki 3 stasiun hujan yang berpengaruh. Ketiganya memiliki data yang bervariasi. Data Stasiun Cibereum dari 1987-sekarang, Stasiun Cipaku dari 2002- sekarang sedangkan Stasiun Kertamanah dari 2003-sekarang. Sehingga pada penelitian ini digunakan data dari 2002 hingga 2017. Berdasarkan hasil analisis  Stasiun  Cibereum  memiliki  curah  hujan  rata  rata  sebesar  2374  mm/tahun,  Stasiun  Cipaku  2210
mm/tahun  sedangkan  Stasiun  Kertamanah  2431  mm/tahun.    Tabel  2  merupakan  analisis  dari  curah  hujan pertahunnya. Dari 3 Stasiun curah hujan yang berpengaruh, dilakukan analisis curah hujan wilayah. Dengan menggunakan metoda thiessen, didapatkan koef. masing-masing wilayah pengaruh.
Proses selanjutnya ialah mencari faktor koreksi curah hujan prediksi yang didapat dari KNMI climate explorer . Faktor koreksi didapat dari perbandingan antara data observasi dengan data prediksi. Pada tahapan ini data observasi yang digunakan ialah data curah hujan harian rata-rata per bulan.
Gambar 4: Stasiun Curah Hujan
Gambar 5: Curah hujan wilayah DAS Majalaya
Gambar 3: Data stasiun hujan

## B. Curah Hujan Prediksi
Curah hujan prediksi menggunakan data Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) dengan scenario Representative Concentration Pathway (RCP) 85. Data yang digunakan dari tahun 2002 hingga 2050. Data berupa curah hujan harian rata-rata dalam bulanan. Sehingga perlu adanya penyesuaian dengan jumlah hari tiap bulannya untuk mendapatkan curah hujan bulanan.

## C. Faktor Koreksi
Koreksi  dilakukan  agar  pola  curah  hujan  prediksi  memiliki  pola  yang  sama  dengan  curah  hujan  stasiun. Sehingga diharapkan pada masa yang akan datang dapat mewakili pola hujan yang akan terjadi. Tabel IV 2 merupakan  perbandingan  antara  data  observasi  dengan  data  prediksi  hujan  harian  rata-rata  bulanan.  Pada perbandingan  antara  observasi  dan  prediksi  terdapat  perbedaan  statistik  yang  cukup  besar  yaitu  tidak tercapainya curah hujan minimum dan maksimum. Sehingga perlu adanya faktor koreksi.
Gambar 6: Koreksi Data Curah Hujan
K merupakan perbandingan antara data observasi dan prediksi. Dari analisis yang telah dilakukan, faktor koreksi menghasilkan persamaan polinomial ordo 3 dengan R 2 sebesar 0.9784. Setelah dikoreksi, terlihat adanya penyesuaian yang baik antar curah hujan minimum dan maksimum.
Gambar 7: Perbandingan Curah Hujan
Jika  menggunakan  grafik  PDF,  curah  hujan  observasi  berhimpitan  dengan  curah  hujan  prediksi.  Ini menandakan bahwa faktor koreksi membuat nilai prediksi  memiliki pola distribusi curah hujan yang sama dengan curah hujan observasi.

## Tabel 2: Parameter stasistik data observasi dan prediksi
Parameter Observasi Prediksi Prediksi terkore- ksi Parameter Observasi Prediksi Prediksi terkore- ksi Mean 6.37 6.64 6.46 Skewness 0.51 0.16 0.51 Standard Error 0.39 0.22 0.39 Range 20.78 9.57 20.07 Median 5.68 6.33 5.72 Minimum 0 2.44 0 Standard Deviation 5.19 2.94 5.24 Maximum 20.78 12.01 20.07 Sample Variance 26.89 8.63 27.44 Sum 1146.66 1194.93 1162.01 Kurtosis -0.65 -1.39 -0.76

## D. Klasifikasi Hujan
Dari sebaran data klasifikasi hujan, dianalisis hubungan antara hari hujan dengan curah hujan dalam klasifikasi bulan  tersebut  sehingga  menghasilkan  persamaan.  Persamaan  tiap  klasifikasi  bulan  ini  digunakan  dalam penentuan jumlah hari hujan berdasarkan curah hujan pada masa prediksi.
(a)
(b)
(c)
Gambar 8: Hubungan Hari Hujan dan Curah Hujan pada Bulan Kering (a), Bulan Normal (b), dan Bulan Basah (a)

## E. Curah Hujan Prediksi
Faktor koreksi yang didapat dari data observasi digunakan pada masa prediksi. Sehingga menghasilkan curah hujan harian rata-rata dalam bulanan. Untuk mendapatkan curah hujan bulanan dilakukan perkalian dengan jumlah hari dalam bulan tersebut. Berikut merupakan tabel dari curah hujan bulanan.
Tabel 3: Curah Hujan Prediksi 2029
No Bulan Pred- iksi Kore- ksi CH (mm/hari) ∑Hari CH (mm/bln) Klasifi- kasi Hari Hu- jan 1 Jan-29 11.21 1.42 15.9 31 493 Basah 26 2 Feb-29 10.14 1.2 12.15 28 340 Basah 18 3 Mar-29 8.68 1.05 9.08 31 282 Basah 15 4 Apr-29 8.45 1.03 8.72 30 261 Basah 14 5 May-29 7.25 0.97 7.02 31 218 Basah 11 6 Jun-29 4.88 0.7 3.44 30 103 Normal 9 7 Jul-29 3.31 0.24 0.79 31 24 Kering 3 8 Aug-29 2.64 0 0 31 0 Kering 0 9 Sep-29 2.62 0 0 30 0 Kering 0 10 Oct-29 3.2 0.19 0.62 31 19 Kering 2 11 Nov-29 4.99 0.73 3.62 30 109 Normal 9 12 Dec-29 8.6 1.04 8.95 31 277 Basah 14
Hasil  dari  curah  hujan  bulanan  dilakukan  klasifikasi  bulan  berdasarkan  metoda  oldeman.  Klasifikasi  ini menentukan  persamaan  yang  akan  digunakan  untuk  penentuan  jumlah  hari  terjadinya  hujan  dalam  bulan tersebut. Pada tahun 2029 didapatkan 6 bulan basah, 2 bulan normal dan 4 bulan kering dengan jumlah hari hujan ialah 120 hari dalam 1 tahun. Untuk menentukan besaran curah hujan harian perlu adanya penyesuaian
dengan  mengikuti  pola  distribusi  curah  hujan  observasi.  Penentuan  pola  distribusi  manggunakan  program bantu add-ins  Easyfit pada Excel. Dari  hasil  analisis,  diketahui  bahwa  distribusi  yang  cocok  dengan  pola distribusi hujan harian pada stasiun observasi ialah Distribusi Gamma 2 parameter.
Berdasarkan grafik PDF, absis berupa curah hujan dalam satuan mm sedangkan ordinat berupa probabilitas. Parameter α dan β yang didapat digunakan untuk menyusun angka acak sesuai dengan pola Distribusi Gamma sebagai angka curah hujan. Analisis dilakukan setiap bulan, untuk mendapatkan distribusi harian yang lebih baik.
Tabel 4: Parameter distribusi gamma
No Bulan Alpha Betha No Bulan Alpha Betha 1 Jan 0.74843 13.616 7 Jul 0.06944 18.857 2 Feb 0.67627 13.514 8 Aug 0.05257 15.307 3 Mar 0.73052 13.904 9 Sep 0.1004 20.477 4 Apr 0.6996 17.044 10 Oct 0.27387 18.354 5 May 0.35196 15.698 11 Nov 0.82834 14.131 6 Jun 0.16311 15.776 12 Dec 0.577341 20.215
Probabilitas kejadian hujan didapat dengan menyusun angka acak nol sampai dengan satu pada Excel dengan menggunakan formula =gamma.inv(probabilitas,α,β).

## Gambar 3 Curah Hujan Prediksi Tahun 2029

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil analisis yang telah dilakukan didapatkan kesimpulan sebagai berikut. Data RCP yang merupakan data hujan bulanan rata-rata dapat dirubah menjadi data harian dengan metoda distribusi gamma. Curah hujan perlu dikalibrasi dengan menggunakan metoda PDF (Probability Density Factor). Pada tahun 2029 akan di- prediksikan terjadi hujan dengan klasifikasi basah pada bulan Januari, Februari, Maret, April, Mei dan Desem- ber. Sedangkan klasifikasi normal pada bulan Juni dan November, serta klasifikasi kering pada bulan Juli, Agustus, September dan Oktober

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. E. Trenberth, “Conceptual framework for changes of extremes of the hydrological cycle with climate change,” Clim. Change , 1999, doi: 10.1023/A:1005488920935.
[2] P.  Pathak, A.  Kalra,  S. Ahmad,  dan  M.  Bernardez,  “Wavelet-Aided Analysis  to  Estimate  Seasonal Variability  and  Dominant  Periodicities  in  Temperature,  Precipitation,  and  Streamflow  in  the Midwestern United States,” Water Resour. Manag. , 2016, doi: 10.1007/s11269-016-1445-0.
[3] P. R. Hosang, J. Tatuh, dan J. E. X. Rogi, “ANALISIS DAMPAK PERUBAHAN IKLIM TERHADAP PRODUKSI BERAS PROVINSI SULAWESI UTARA TAHUN 2013 – 2030,” EUGENIA , 2012, doi: 10.35791/eug.18.3.2012.4101.
[4] H.  Tian et  al. ,  “Model  estimates  of  net  primary  productivity,  evapotranspiration,  and  water  use efficiency in the terrestrial ecosystems of the southern United States during 1895-2007,” For. Ecol. Manage. , 2010, doi: 10.1016/j.foreco.2009.10.009.
[5] K. Hayhoe et al. , “Past and future changes in climate and hydrological indicators in the US Northeast,” Clim. Dyn. , 2007, doi: 10.1007/s00382-006-0187-8.
[6] K. Keller, G. Yohe, dan M. Schlesinger, “Managing the risks of climate thresholds: Uncertainties and information needs,” Clim. Change , vol. 91, no. 1–2, hal. 5–10, 2008, doi: 10.1007/s10584-006-9114- 6.
[7] D. Zuo, Z. Xu, W. Yao, S. Jin, P. Xiao, dan D. Ran, “Assessing the effects of changes in land use and climate on  runoff  and sediment  yields  from  a  watershed  in  the  Loess  Plateau of  China,” Sci. Total Environ. , vol. 544, hal. 238–250, Feb 2016, doi: 10.1016/J.SCITOTENV.2015.11.060.
[8] W.  Y.  Santoso,  “Kebijakan  Nasional  Indonesia  dalam  Adaptasi  dan  Mitigasi  Perubahan  Iklim,” Hasanuddin Law Rev. , 2015, doi: 10.20956/halrev.v1n3.116.
[9] D. P. van Vuuren et al. , “The representative concentration pathways: An overview,” Clim. Change , vol. 109, no. 1, hal. 5–31, 2011, doi: 10.1007/s10584-011-0148-z.
[10]  S. Shrestha, S. Sharma, R. Gupta, dan R. Bhattarai, “Impact of global climate change on stream low flows: A case study of the great Miami river Watershed, Ohio,” Int. J. Agric. Biol. Eng. , vol. 12, no. 1, hal. 84–95, 2019, doi: 10.25165/j.ijabe.20191201.4486.
[11]  Mamenun, H. Pawitan, dan A. Sophaheluwakan, “Validasi dan koreksi data satelit TRMM pada tiga pola hujan di Indonesia (Validation and correction of TRMM satellite data on three rainfall patterns in Indonesia),” J. Meteorol. dan Geofis. , 2014.
[12]  A. J. Cannon, “Multivariate quantile mapping bias correction: an N-dimensional probability density function  transform  for  climate  model  simulations  of  multiple  variables,” Clim.  Dyn. ,  2018,  doi: 10.1007/s00382-017-3580-6.
[13]  A. Anwar, S. Sudjatmiko, dan M. F. Barchia, “Pergeseran Klasifikasi Iklim Oldeman Dan Schmidth- Fergusson Sebagai Dasar Pengelolaan Sumberdaya Alam Di Bengkulu,” Nat. J. Penelit. Pengelolaan Sumber Daya Alam dan Lingkung. , 2019, doi: 10.31186/naturalis.7.1.9261.
[14]  H. Aksoy, “Use of gamma distribution in hydrological analysis,” Turkish J. Eng. Environ. Sci. , vol. 24, no. 6, hal. 419–428, 2000.