PEMANFAATAN SUHU UDARA DAN KELEMBAPAN UDARA DALAM PERSAMAAN REGRESI UNTUK SIMULASI PREDIKSI TOTAL HUJAN BULANAN DI PANGKALPINANG

## Akhmad Fadholi
Stasiun Meteorologi Depati Amir Pangkalpinang email: akhmad.fadholi@bmkg.go.id

## ABSTRAK
Simulasi  prediksi  curah  hujan  bulanan  (RR)  dengan  menggunakan  prediktor  suhu  udara  (T)  dan kelembapan udara (RH) telah dicoba dilakukan di Stasiun Meteorologi Depati Amir Pangkalpinang. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan dan menghitung besarnya penyimpangan prediksi total hujan bulanan terhadap total hujan aktualnya. Simulasi prediksi total hujan bulanan ini digunakan dua metode regresi, yaitu  regresi  linier  sederhana  dan  regresi  linier  berganda.  Hasil  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa simulasi prediksi total hujan bulanan tahun 2011 di daerah studi didapatkan rerata RMSE = 14.8 mm/bulan menggunakan prediktor suhu udara, RMSE = 14.5 mm/bulan menggunakan prediktor kelembapan udara, dan RMSE = 14.9 mm/bulan menggunakan prediktor suhu udara dan kelembapan udara sekaligus.
Kata Kunci : Hujan Bulanan, Kelembaban Udara, Linear, Regresi, Suhu Udara

## ABSTRACT
Monthly rainfall prediction simulation (RR) using air temperature (T) and relative humidity (RH) as predictors, has been done at Meteorological Station Depati Amir Pangkalpinang. Evaluation of prediction was examined by comparing and computing between the prediction output and observation values. Both linear and multi-linear regression methods were used in data processing. Results show the monthly rainfall prediction simulation of 2011 having the mean of RMSE = 14.8 mm/month using air temperature data as predictor, RMSE =  14.5  mm/month  using  relative  humidity  data  as  predictor,  and  RMSE  =  14.9  mm/month  using  both  air temperature and relative humidity data as predictors at onces.
Key words : Monthly Rainfall, Relative Humidity, Linear, Regression, Air Temperature

## PENDAHULUAN
Kota  Pangkalpinang  berada  di  wilayah Belahan  Bumi  selatan.  Secara    geografis  (Sandy, 1995) kota Pangkalpinang terletak pada 02° 04' - 02°  10'  LS  dan  106°  04'  -  106°  07'  BT  dengan lingkungan  fisik  sekitar  stasiun  pada  umumnya adalah perumahan, hutan, dan pantai. Di wilayah tropis,  curah  hujan  merupakan  salah  satu  unsur iklim yang paling tinggi keragamannya (Wirjohamidjojo dan Swarinoto,
2010). Karakteristik  curah  hujan  di  berbagai  daerah tentunya tidak sama. Kondisi ini diakibatkan oleh beberapa  faktor  (Nieuwolt,  1977),  yakni: geografis,  topografis,  dan  orografis.  Belum  lagi ditambah  dengan  struktur  dan  orientasi kepulauan (Kartasapoetra, 2006). Akibatnya pola sebaran  curah  hujan  cenderung  tidak  merata antara daerah yang satu dengan daerah yang lain dalam ruang lingkup yang luas. Mengingat bahwa hujan  di  wilayah  ropis  banyak  berpengaruh terhadap  kehidupan  manusia  dalam  segala aspeknya (Wirjohamidjojo dan Swarinoto, 2007), maka  penulis  berusaha  mengumpulkan  dan
melakukan  pengolahan  data  curah  hujan dimaksud.  Selain  itu  disertai  juga  dengan pengolahan  data  suhu  udara  dan  kelembapan udara  selama  21  tahun  di  Stasiun  Meteorologi Depati Amir Pangkalpinang. Sementara itu untuk pembuatan simulasi prediksi total hujan bulanan digunakan  metode  regresi  linier  sederhana  dan regresi linier berganda. Bertalian dengan adanya tipe-tipe  total  hujan  bulanan,  maka  presisi prediksi  total  hujan  bulanan  akan  berbeda-beda dari  tempat  yang  satu  dengan  tempat  yang  lain. Prediksi  total  hujan  bulanan  dengan  metode tertentu  sangat sesuai dengan tempat yang satu, tetapi  dapat  juga  tidak  sesuai  pada  tempat  yang lain.  Untuk  itu  evaluasi  prediksi  total  hujan bulanan  sangat  diperlukan  sehingga  hasil  kajian dapat  digunakan  sebagai  masukan  dalam menyiapkan  prediksi  total  hujan  bulanan  pada bulan-bulan berikutnya.

## A. Curah Hujan
Curah  hujan  adalah  butir-butir  air  atau kristal  es  yang  jatuh  atau  keluar  dari  awan  atau
kelompok  awan.  Jika  curahan  dimaksud  dapat mencapai permukaan bumi disebut sebagai hujan (Tjasyono,  1999).  Jika  setelah  keluar  dari  dasar awan  tetapi  tidak  jatuh  sampai  ke  permukaan bumi  disebut  sebagai  virga  (Soepangkat,  1994). Butir air yang dapat keluar dari awan dan mampu mencapai permukaan  bumi  harus memiliki garis tengah  paling  tidak  sebesar  200  mikrometer  (1 mikrometer  =  0,001  cm).  Kurang  dari  ukuran diameter tersebut, butir-butir air dimaksud   akan habis  menguap  di  atmosfer  sebelum  mampu mencapai  permukaan  bumi 5) .  Banyaknya  curah hujan yang mencapai permukaan bumi atau tanah selama  selang  waktu  tertentu  dapat  diukur dengan  jalan  mengukur  tinggi  air  hujan  dengan cara  tertentu.  Hasil  dari  pengukurannya dinamakan  curah  hujan,  yaitu  tanpa  mengingat macam  atau  bentuknya  pada  saat  mencapai permukaan  bumi  dan  tidak  memperhitungkan endapan  yang  meresap  ke  dalam  tanah,  hilang karena penguapan, atau pun mengalir.
Dari  bentuk  dan  sifatnya,  hujan  ada  yang disebut dengan shower atau hujan tiba-tiba. Hujan tersebut  ditandai  dengan  permulaan  dan  akhir yang  mendadak  dengan  variasi  intensitas  yang umumnya  cepat,  dengan  titik-titik  air  atau partikelpartikel  yang  lebih  besar  daripada  hujan biasa dan jatuhnya dari awan-awan Cumulus (Cu) ataupun Cumulonimbus (Cb) yang pertumbuhan- nya  bersifat  konvektif.  Hujan  kontinu  yang permulaan  dan  akhirnya  tidak  secara  mendadak dan tidak tampak terjadi pengurangan perawanan sejak  permulaan  sampai  pada  akhirnya  aktifitas tersebut. Hujan ini jatuhnya dari awan-awan yang pada umumnya  berbentuk  merata seperti awan- awan  Stratus  (St),  Altostratus  (As),  maupun Nimbustratus (Ns).

## B. Suhu Udara
Untuk  keperluan  operasional  Klimatologi di  Indonesia,  khususnya  bagi  stasiun  yang beroperasi kurang dari 24 jam sehari, maka suhu udara permukaan rata-rata harian dapat dihitung dengan persamaan berikut:
𝑇 𝑚𝑒𝑎𝑛 = 2 ∗ 𝑇 7 +   𝑇 13 +   𝑇 18 4 (1) Dengan: Tmean  =  suhu  udara  permukaan  ratarata harian (°), T 7 =  suhu  udara  pengamatan  jam 07.00 LT; T 13 =  suhu  udara  pengamatan  jam 13.00 LT; T 18 =  suhu udara pengamatan jam8.00
LT. Keadaan suhu udara pada suatu tempat di permukaan  bumi  akan  ditentukan  oleh  faktor- faktor (Tanudidjaja, 1993) sebagai  berikut :

## a) Lamanya Penyinaran Matahari
Semakin  lama  matahari  memancarkan sinarnya disuatu daerah, makin banyak panas yang  diterima.  Keadaan  atmosfer  yang  cerah sepanjang hari akan lebih panas daripada jika hari itu berawan sejak pagi.
b) Kemiringan Sinar Matahari
Suatu  tempat  yang  posisi  matahari  berada tegak lurus di atasnya, maka radiasi matahari yang  diberikan  akan  lebih  besar  dan  suhu ditempat  tersebut  akan  tinggi,  dibandingkan dengan tempat yang posisi mataharinya lebih miring.
c) Keadaan Awan
Adaya  awan  di  atmosfer  akan  menyebabkan berkurangnya radiasi matahari yang diterima di  permukaan  bumi.  Karena  radiasi  yang mengenai awan, oleh uap air yang ada di dalam awan  akan  dipencarkan,  dipantulkan,  dan diserap.
d) Keadaan Permukaan Bumi
Perbedaan  sifat  darat  dan  laut  akan mempengaruhi  penyerapan  dan  pemantulan radiasi matahari.  Permukaan darat akan lebih cepat menerima dan melepaskan panas energy radiasi  matahari  yang  diterima  dipermukaan bumi dan akibatnya menyebabkan perbedaan suhu udara di atasnya.

## C. Kelembapan Udara
Kelembapan  udara  adalah  banyaknya  uap air  yang  terkandung dalam  udara atau  atmosfer. Besarnya  tergantung  dari  masuknya  uap  air  ke dalam atmosfer karena adanya penguapan dari air yang  ada  di  lautan,  danau,  dan  sungai,  maupun dari  air  tanah.  Disamping  itu  terjadi  pula  dari proses  transpirasi,  yaitu  penguapan  dari tumbuhtumbuhan.  Sedangkan  banyaknya  air  di dalam  udara  bergantung  kepada  banyak  faktor, antara lain  adalah  ketersediaan air, sumber uap, suhu  udara,  tekanan  udara,  dan  angin 5) .  Uap  air dalam  atmosfer  dapat  berubah  bentuk  menjadi cair atau padat yang akhirnya dapat jatuh ke bumi antara lain sebagai hujan. Kelembapan udara yang cukup  besar  memberi  petunjuk  langsung  bahwa udara  banyak  mengandung  uap  air  atau  udara dalam  keadaan  basah.  Berbagai  ukuran  dapat digunakan  untuk  menyatakan  nilai  kelembapan udara.  Salah  satunya  adalah  kelembapan  udara relative  (nisbi).  Kelembapan  udara  nisbi (Wirjohamidjojo,  2006)  memiliki  pengertian sebagai nilai perbandingan antara tekanan uap air yang ada  pada saat pengukuran (e) dengan nilai tekanan  uap  air  maksimum  (e m )  yang  dapat dicapai pada suhu udara dan   tekanan udara saat
pengukuran. Persamaan untuk kelembapan udara relatif adalah seperti berikut:
𝑅𝐻 = 𝑒 𝑒 𝑚 𝑥 100 (2)
Dengan:
𝑅𝐻 =  kelembapan udara relatif (%),
𝑒 =  tekanan  uap  air  pada  saat pengukuran (mb),
𝑒 𝑚 =  tekanan  uap  air  maksimum  yang dapat  dicapai  pada  suhu  udara  dan tekanan  udara  saat  pengukuran (mb).

## METODE PENELITIAN

## A. Data
Data  yang  digunakan  dalam  tulisan  ini adalah  data  iklim  yang  diperoleh  dari  Stasiun Meteorologi  Depati  Amir  Pangkalpinang,  yang terdiri atas:
(1). Data total curah hujan bulanan (2). Data rerata suhu udara bulanan (3). Data rerata kelembapan udara bulanan
Data  suhu  udara  dan  kelembapan  udara bulanan  merupakan  rata-rata  bulanan  hasil  dari jumlah  data  rata-rata  harian  selama  satu  bulan kemudian  dibagi  dengan  banyaknya  data  pada bulan  yang  bersangkutan.  Panjang  data  yang digunakan  adalah  22  tahun  dari  tahun  1990  - 2011.  Data  total  hujan,  suhu  udara,  dan kelembapan  udara  bulanan  selama  21  tahun (1990-2010),  digunakan  untuk  membentuk persamaan  regresi.  Data  suhu  udara  dan kelembapan udara bulanan tahun 2011 digunakan untuk  memprediksi  total  hujan.  Sedangkan  data total  hujan  bulanan  pada  tahun  2011  digunakan sebagai pembanding dalam  melakukan  verifikasi hasil prediksi total hujan bulanan.

## B. Metode
a) Regresi Linier Sederhana
Metode  prediksi  regresi  linier  sederhana dilakukan  dengan  cara  membentuk  persamaan regresi agar dapat melakukan simulasi memprediksi  total  hujan  bulanan  di  Stasiun Meteorologi Depati Amir Pangkalpinang. Adapun persamaan yang digunakan  (Nazir, 2003) adalah sebagai berikut:
𝑌 = 𝐴 + 𝐵𝑋 (3) Dengan: Y = variabel yang diduga predictant/dependent), A = konstanta,
B  =  koefisien  regresi,  dan  X  =  variabel  penduga (predictor /independent).
Koefisien A dan B pada persamaan di atas dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
𝐵 = 𝑛 ∑ 𝑋𝑌 −   (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛  ∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑋) 2 (4)
Sedangkan: 𝐴  =  𝑌𝑚𝑒𝑎𝑛  −  𝐵 ∗ 𝑋𝑚𝑒𝑎𝑛 (5) Dengan:
X = data suhu udara (kelembapan udara); Y = data total hujan (mm); dan n = banyak data.

## b) Regresi Linier Berganda
Metode prediksi regresi linier berganda ini dilakukan  dengan  cara  membentuk  persamaan regresi yang digunakan untuk melakukan simulasi prediksi total hujan bulanan  menggunakan lebih dari dari satu variable independen. Hasil prediksi total  hujan  bulanan  menggunakan  metode  ini dibandingkan dengan prediksi total hujan bulanan menggunakan  regresi  linier  sederhana  sehingga dapat  terlihat  hasil  prediksi  yang  lebih  baik setelah  dicocokkan  dengan  data  observasi. Adapun  persamaan  umum  (Usman  dan  Akbar, 2000) metode ini adalah sebagai berikut:
𝑌  =   𝐵 0 +   𝐵 1 𝑋 1 +   𝐵 2 𝑋 2 +   … . . + 𝐵 𝑘 𝑋 𝑘 (6)
Dengan: Bo = konstanta; B1, B2, ….. Bk = koefisien variabel  X 1 ,  X 2 ,....,  X k ;  Y  =  variable  yang  diduga (variabel  dependent);  dan  X i =  variabel  penduga (variabel independent).
Untuk  analisis  dengan  metode  regresi dibedakan dua jenis variabel ialah variable bebas (independent)    atau  variabel  prediktor  dan variabel  tidak  bebas  (dependent)  atau  variable respon. Variabel bebas merupakan  variable yang dapat  mempengaruhi  varibel  tidak  bebas  atau variabel yang dapat memprediksi harga  variabel tidak bebas. Variabel ini dinyatakan dengan X 1 , X 2 , ..., X k . Sedangkan variabel tidak bebas merupakan variabel  yang  terjadi  karena  variabel  bebas  atau variabel yang mencerminkan respon dari variabel bebas,  dinyatakan  dengan  Y  (Sudjana,  1995). Dalam  tulisan  ini  variabel  bebas  (independent) atau prediktor adalah suhu udara dan kelembapan udara, sedangkan variabel tidak bebas (dependent)  atau  variabel  respon  adalah  total hujan.  Proses  pembuatan  prakiraan  ada  dua tahap,  tahap  pertama  membuat  persamaan regresi untuk tiap bulan berdasarkan bulan yang sama selama 21 tahun dari tahun 1990 - 2010 dan tahap  kedua  memprediksi  total  hujan  bulan dengan  memberikan  nilai  variabel  penduga (prediktor) pada persamaan regresi yang dibuat. Dalam penginputan data prediktor pada masing- masing persamaan  regresi  digunakan perbedaan waktu (timelag) 1 (satu) bulan dengan prediktan.

## c) Root Mean Square Error
Metode  ini  digunakan  untuk  mengetahui besarnya penyimpangan yang terjadi antara nilai prediksi  total      hujan  dibandingkan  dengan  nilai total  hujan  aktualnya  yang  terjadi  selama  satu tahun.  Dari  nilai  ini  dapat  dilakukan  analisa prediksi  total  hujan  dengan  prediktor  mana diantara  suhu  maupun  kelembapan  udara  atau suhu  dan  kelembapan  udara  yang  memiliki  nilai penyimpangan  yang  besar  atau  kecil  (Wilks, 1995). Perlu diketahui bahwa untuk validasi hasil prakiraan  semakin  besar  nilai  RMSE,  maka semakin  jauh  nilai  data  total  hujan  bulanan prakiraan  terhadap  total  hujan  aktualnya  dan semakin  kecil  nilai  RMSE  maka  semakin  baik prediksi total hujannya. Karena tingkat kesalahan yang  dapat  diminimalisir  dapat  meningkatkan tingkat  akurasi  prakiraan  (Soetamto  dan  Maria, 2010).

## d) Koefisien Korelasi
Nilai koefisien korelasi Pearson (Trihendradi, 2005)
di gunakan untuk menentukan besarnya hubungan atau kedekatan antara    total  hujan  yang  telah  diprediksi  dengan total  hujan  aktual  yang  terjadi.  Dalam  hal  ini kedekatan  yang  dicari  adalah  besarnya  nilai prediksi  dengan  menggunakan  prediktor  mana diantara suhu  atau  kelembapan udara atau  suhu dan  kelembapan  udara  yang  paling  baik.  Kuat tidaknya  hubungan  (Prihatini  dkk,  2000)  antara prediksi  total  hujan  bulanan  dengan  total  hujan observasinya  dapat  diukur  dengan  suatu  nilai yang  disebut  dengan  koefisien  korelasi.  Nilai koefisien korelasi ini paling sedikit -1 dan paling besar 1. Jadi r = koefisien korelasi, dapat di
nyatakan sebagai berikut:
a) Jika harga r mendekati +1, berarti hubungan antara total hujan bulanan
b) yang  diprediksi  dengan  total  hujan  bulanan observasinya sangat kuat dan positif.
c) Jika  harga  r  mendekati  -1,  berarti  hubungan antara  total  hujan  bulanan  yang  diprediksi dengan  total  hujan  bulanan  observasinya sangat kuat dan negatif.
d) Jika harga r mendekati  +0.5 atau -0.5 , berarti hubungan  antara  total  hujan  bulanan  yang diprediksi  dengan  total  hujan  bulanan observasinya dianggap cukup kuat.
e) Jika  harga  r  lebih  kecil  dari  +0.5  atau  lebih besar dari -0.5, berarti hubungan antara total hujan  bulanan  yang  diprediksi  dengan  total hujan bulanan observasinya dianggap lemah.
Untuk  Validasi  hasil  prakiraan  dengan menggunakan  koefisien  korelasi,  semakin  kuat korelasi maka semakin baik hasil validasi berarti semakin tinggi tingkat akurasi prakiraan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Bentuk persamaan regresi linier sederhana hasil pengolahan menggunakan data suhu (T) dan data kelembapan udara (RH) disajikan pada tabel 1. Prediksi curah hujan tahun 2011 menggunakan variabel  penduga  suhu  udara  dan  kelembapan udara  dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Bentuk persamaan  regresi  linier  berganda  hasil pengolahan  menggunakan  data  suhu  udara, kelembapan  udara  dan  total  hujan  bulanan dicantumkan pada tabel 3.
Tabel 1. Persamaan regresi linier sederhana untuk prediksi total hujan bulanan dengan prediktor T dan RH  (Sumber: Pengolahan Data).
No Bulan Persamaan Regresi Linier Sederhana Menggunakan Prediktor Menggunakan Prediktor Suhu Udara (T) Kelembaban Udara (RH) 1 JANUARI Y = 2889.6 - 99.5X Y = -1022.6 + 15.4X 2 FEBRUARI Y = 1496.3 - 49.5X Y = -1936.2 + 25X 3 MARET Y = 1316.8 - 40.4X Y = 183.9 + 0.7X 4 APRIL Y = 3610.3 - 125.5X Y = -1231.9 + 17.5X 5 MEI Y = 1850.9 - 60.5X Y = -1160.9 + 16.3X 6 JUNI Y = 1021.6 - 32.5X Y = -555.7 + 8.5X 7 JULI Y = 2066.4 - 71.2X Y = -1170.1 + 16.3X 8 AGUSTUS Y = 2381.2 - 83X Y = -1378.5 + 19.3X 9 SEPTEMBER Y = 2081.4 - 72.8X Y = -795.8 + 11.4X 10 OKTOBER Y = 2788.7 - 96.4X Y = -994 + 14.5X 11 NOPEMBER Y = 3691.3 - 130.2X Y = -1421.7 + 19.7X 12 DESEMBER Y = 178.1 + 5X Y = -1071.8 + 15.9X
Tabel 2. Prediksi total hujan bulanan tahun 2011 menggunakan prediktor T dan RH di Stasiun Meteorologi  Depati Amir Pangkalpinang (Sumber: Pengolahan Data).
No Bulan Prediksi CHT Prediksi CHRH Tahun 2011 (mm)  Tahun 2011 (mm) 1 Januari 301.7 300.8 2 Februari 206.7 155.1 3 Maret 256.1 245.5 4 April 331.9 253.4 5 Mei 244.1 229.4 6 Juni 136.0 154.8 7 Juli 123.0 145.8 8 Agustus 125.3 121.2 9 September 62.4 51.1 10 Oktober 83.9 62.8 11 Nopember 164.1 164.8 12 Desember 311.5 259.1 Tabel 3. Persamaan regresi linier berganda menggunakan prediktor T dan RH (Sumber: Pengolahan Data). No Bulan Persamaan Regresi Linire Berganda 1 Januari Y = 689.7 - 51.1X1 + 10.9X2 2 Februari Y = 73 + 10.9X1 - 1.9X2 3 Maret Y = 80.7 + 4.5X1 + 0.6X2 4 April Y = 93.5 + 0.8X1 + 1.6X2 5 Mei Y = 54.7 + 4X1 +0.3X2 6 Juni Y = -21.6 + 6.4X1 - 0.2X2 7 Juli Y = -77.6 + 8.5X1 - 0.2X2 8 Agustus Y = -58.3 +6.9X1 - 0.2X2 9 September Y = -49 + 5.5X1 - 0.2X2 10 Oktober Y = -48.7 + 9.8X1 - 0.6X2 11 Nopember Y = -18.7 + 19.9X1 - 3.3X2 12 Desember Y = 508.5 - 6.9X1 - 0.2X2
Perlu diketahui bahwa jika total hujan hasil observasi  mengalami  kenaikan  dan  total  hujan hasil  prediksi  juga  mengalami  kenaikan  atau sebaliknya, maka dapat dikatakan bahwa prediksi tersebut mendekati total hujan yang sebenarnya dan hasil prediksi tersebut adalah cukup baik.
Hasil  perhitungan  menunjukan  bahwa pada tahun 2011 di dapat nilai koefisien korelasi Pearson  antara  simulasi  prediksi  total  hujan bulanan  menggunakan  prediktor  suhu  udara adalah  r  =  0,63;  menggunakan  prediktor kelembapan  udara  diperoleh  sebesar  r  =  0,44; menggunakan  prediktor  suhu  udara  dan kelembapan udara sekaligus diperoleh sebesar r = 0,63.
B. Pembahasan
a) Bulan Januari.
Pada  bulan  Januari  2011  diperoleh  nilai prediksi  total  hujan  bulanan  sebesar  301.7  mm menggunakan prediktor suhu udara. Penyimpangan  terhadap  total  hujan  observasi sebesar  46.8  mm.  Sementara  itu  menggunakan prediktor  kelembapan  udara  didapat  nilai  total hujan  bulanan  prediksi  sebesar  300.8  mm. Penyimpangan terhadap data observasi diperoleh 47.7  mm.  Selanjutnya  menggunakan  prediktor suhu udara dan kelembapan udara diperoleh nilai prediksi  total  hujan  bulanan  sebesar  298.6  mm.
Penyimpangan  terhadap  total  hujan  aktualnya adalah  45.5 mm.
b) Bulan Februari
Pada  bulan  Februari  2011  diperoleh  nilai prediksi total hujan bulanan dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  sebesar 206.7  mm.  Penyimpangan  terhadap  data  total hujan aktualnya sebesar 103.2 mm. Menggunakan prediktor  kelembapan  udara  diperoleh  nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 155.1 mm.
Penyimpangan  terhadap  data  observasi didapat  154.8  mm.  Sedangkan  menggunakan prediktor  suhu  udara  dan  kelembapan  udara diperoleh nilai prediksi total hujan sebesar 202.0 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  aktualnya sebesar 45.5 mm.
Grafik  perbandingan  antara  total  hujan bulanan  menggunakan  prediktor  T  dengan  data aktualnya tahun 2011 dapat dilihat pada gambar 1, sedangkan prediksi menggunakan prediktor RH dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 1. Perbandingan antara prediksi total hujan bulanan dengan prediktor T terhadap data aktualnya di stasiun meteorologi Depati Amir Pangkalpinang tahun 2011 (Sumber: Pengolahan Data)
Gambar 2. Perbandingan antara prediksi total hujan bulanan dengan prediktor RH dengan hasil observasinya di stasiun meteorologi Depati Amir Pangkalpinang tahun 2011 (Sumber: Pengolahan  Data)
0 50 100 150 200 250 300 350 400 CH (m m ) Bulan RR Bulanan terhadap RH 2011 Data Obs 2011 0 50 100 150 200 250 300 350 400 CH (m m ) Bulan RR Bulanan terhadap T dan RH 2011 Data Obs 2011
Gambar 3. Perbandingan antara prediksi total hujan bulanan menggunakan prediktor (T dan RH) dengan Total hujan bulanan observasi observasi di stasiun meteorologi Depati Amir Pangkalpinang 2011 (Sumber: Pengolahan Data)
c) Bulan Maret
Pada  bulan  Maret  2011  menggunakan prediktor  suhu  udara  diperoleh  nilai  prediksi total  hujan  bulanan  sebesar  256.1  mm. Penyimpangan  terhadap  data  total  hujan aktualnya  sebesar  27.6  mm.  Menggunakan prediktor  kelembapan  udara  diperoleh  nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 245.5 mm. Penyimpangan terhadap data observasi didapat 17.0  mm.  Sedangkan  menggunakan  prediktor suhu  udara  dan  kelembapan  udara  diperoleh nilai  prediksi  total  hujan  sebesar  245.1  mm. Penyimpangan terhadap data aktualnya sebesar 16.6 mm.
d) Bulan April
Pada bulan April 2011
dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  diperoleh nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 331.9 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  total  hujan aktualnya  sebesar  24.3  mm.  Menggunakan prediktor  kelembapan  udara  didapat  nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 253.4 mm. Penyimpangan terhadap data observasi sebesar 102.8  mm.  Sedangkan  menggunakan  prediktor suhu udara dan kelembapan udara didapat nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 245.9 mm. Penyimpangan terhadap data aktualnya sebesar 110.3 mm.
e) Bulan Mei
Pada bulan Mei 2011 dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  diperoleh nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 244.1 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  aktualnya
sebesar  99.8  mm.  Sementara  itu  menggunakan prediktor  kelembapan  udara  diperoleh  nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 229.4 mm. Penyimpangan terhadap data observasi sebesar 114.5  mm.  Sedangkan  menggunakan  prediktor suhu udara dan kelembapan udara didapat nilai diprediksi total hujan bulanan sebesar 190.0 mm. Penyimpangan terhadap data aktualnya sebesar 153.9 mm.
f) Bulan Juni
Pada bulan Juni
2011 dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  diperoleh nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 136.0 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  aktualnya sebesar  135.6  mm.  Menggunakan  predictor kelembapan  udara  didapat  nilai  prediksi  total hujan bulanan sebesar 154.8 mm. Penyimpangan terhadap  data  observasi  sebesar  116.8  mm. Sedangkan  menggunakan  prediktor  suhu  udara dan  kelembapan  udara  didapat  nilai  prediksi total  hujan  bulanan  sebesar  134.4  mm. Penyimpangan terhadap data observasi sebesar 137.2 mm.
g) Bulan Juli
Pada bulan Juli 2011 dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  diperoleh nilai prediksi total hujan  bulanan sebesar 123.0 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  total  hujan aktualnya  sebesar  31.9  mm.  Menggunakan prediktor  kelembapan  udara  didapat  nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 145.8 mm. Penyimpangan terhadap data observasi sebesar 54.7  mm.  Sedangkan  menggunakan  prediktor suhu udara dan kelembapan udara didapat nilai
0 50 100 150 200 250 300 350 400 CH (m m ) Bulan

## RR Bulanan terhadap T dan RH 2011
Data Obs 2011
prediksi total hujan bulanan sebesar 138.6 mm. Penyimpangan terhadap data aktualnya sebesar 47.5 mm.

## h) Bulan Agustus
Pada  bulan  Agustus  2011  dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  diperoleh nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 125.3 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  total  hujan aktualnya  sebesar  81.7  mm.  Menggunakan prediktor  kelembapan  udara  didapat  nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 121.2 mm. Penyimpangan terhadap data actual sebesar 77.6 mm.  Sedangkan  menggunakan  predictor  suhu udara  dan  kelembapan  udara  didapat  nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 116.2 mm. Penyimpangan terhadap data observasi sebesar 72.6 mm.

## i) Bulan September
Pada  bulan  September  2011  dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  diperoleh nilai  prediksi  total  hujan  bulanan  sebesar  62.4 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  total  hujan aktualnya  sebesar  116.2  mm.  Menggunakan prediktor  kelembapan  udara  diperoleh  nilai prediksi  total  hujan  bulanan  sebesar  51.1  mm. Penyimpangan terhadap data observasi didapat 27.5  mm.  Sedangkan  menggunakan  prediktor suhu  udara  dan  kelembapan  udara  diperoleh nilai  prediksi  total  hujan  sebesar  87.7  mm. Penyimpangan terhadap data aktualnya sebesar 9.1 mm.

## j) Bulan Oktober
Pada  bulan  Oktober  2011  dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  diperoleh nilai  prediksi  total  hujan  bulanan  sebesar  83.9 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  actual  total hujan bulanan sebesar 218.0 mm. Menggunakan prediktor  kelembapan  udara  didapat  nilai prediksi  total  hujan  bulanan  sebesar  62.8  mm. Penyimpangan terhadap data aktualnya sebesar 239.1  mm.  Sedangkan  menggunakan  prediktor suhu  udara  dan  kelembapan  udara  diperoleh nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 181.1 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  aktualnya sebesar 120.8 mm.

## k) Bulan Nopember
Pada  bulan  Nopember  2011  dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  diperoleh nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 164.1 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  total  hujan aktualnya  sebesar  187.8  mm.  Menggunakan prediktor  kelembapan  udara  diperoleh  nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 164.8 mm. Besar  penyimpangan  terhadap  data  actual sebesar  187.1  mm.  Sedangkan  menggunakan
prediktor  suhu  udara  dan  kelembapan  udara didapat nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 253.7  mm.  Penyimpangan  terhadap  data observasi sebesar 98.2 mm.

## l) Bulan Desember
Pada  bulan  Desember  2011  dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  diperoleh nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 311.5 mm.  Penyimpangan  terhadap  data  actual  total hujan  bulanan  sebesar  43.0  mm.  Menggunakan prediktor  kelembapan  udara  dihasilkan  nilai prediksi total hujan bulanan sebesar 259.1 mm. Besar  penyimpangan  terhadap  data  actual sebesar  9.4  mm.  Sedangkan  menggunakan prediktor  suhu  udara  dan  kelembapan  udara diperoleh  nilai  prediksi  total  hujan  bulanan sebesar 306.5 mm. Penyimpangan terhadap data observasi sebesar 38.0 mm.
Dengan  menggunakan  nilai  RMSE  rerata terlihat  bahwa  secara  keseluruhan  bahwa prediksi total hujan bulanan 2011 di daerah studi menghasilkan nilai RMSE rerata sebesar 14.8 mm dengan  menggunakan  prediktor  suhu  udara. RMSE  rerata  sebesar  14.5  mm  menggunakan predictor  kelembapan  udara.  Sedangkan  untuk prediksi total hujan bulanan dengan menggunakan  prediktor  suhu  udara  dan kelembapan  udara  diperoleh  nilai  rerata  RMSE sebesar  14.9  mm.  Dari  ketiga  prediktor  ini nampak  bahwa  prediksi  total  hujan  bulanan dengan  menggunakan  prediktor  suhu  dan kelembapan udara memiliki nilai penyimpangan yang  relatif  lebih  besar  daripada  menggunakan prediktor  suhu  atau  kelembapan  udara.  Nilai penyimpangan  luaran  prediksi  menunjukkan nilai  penyimpangan  yang  cukup  besar. Sedangkan  untuk  prediksi  total  hujan  bulanan menggunakan  prediktor  kelembapan  udara mempunyai  nilai  penyimpangan  yang  relatif lebih  rendah  dari  yang  lainnya.  Hal  tersebut  di atas  menunjukkan  bahwa  prediksi  total  hujan bulanan  2011  dengan  menggunakan  prediktor suhu  dan  kelembapan  udara  cukup  baik dibandingkan  dengan  prakiraan  menggunakan prediktor  suhu  maupun  kelembapan  udara. Meskipun nilai RMSE terhitung lebih besar yaitu 0.1  mm  dari  suhu  udara  dan  0.4  mm  dari kelembapan, namun nilai korelasinya merupakan  tertinggi  di  antara  ketiga  model regresi. Grafik  prediksi  total  hujan  bulanan menggunakan  prediktor  suhu  udara  dengan grafik  total  hujan  hasil  observasi  secara  umum nampak  pola  yang  terjadi  adalah  cenderung teratur,  dan  terlihat  prediksi  total  hujan cenderung  mengikuti  total  hujan  aktualnya. Namun,  ada  selisih  curah  hujan  hasil  prediksi dengan  data  observasi  tidak  konsisten.  Pada
model regresi dengan predictor suhu udara atau kelembapan,  hasil  prediksi  hujan  lebih  rendah dari data observasi terjadi pada bulan Februari, April,  Mei,  Juni,  September,    Oktober  dan November.  Sedangkan  dengan  menggunakan predictor  suhu  dan  kelembapan  udara  secara bersamaan,  hasil  prediksi  bulan  September mempunyai  nilai  lebih  tinggi  disbanding  data observasi.  Pada  bulan  Februari,  hasil  prediksi dari  ketiga  model  regresi  menunjukkan kesamaan dimana cuah hujan meningkat setelah Januari, padahal pada data observasi curah hujan bulan Februari mengalami penurunan.

## PENUTUP
Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan oleh penulis dalam bab-bab tersebut di atas, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Prediksi  total  hujan  bulanan  tahun  2011  di stasiun meteorologi Depati Amir Pangkalpinang dengan menggunakan prediktor suhu udara (T) dan menggunakan suhu  udara  dengan  kelembapan  udara  (T dan  RH)  menunjukkan  nilai  prediksi  yang cukup  baik  pada  bulan  September, sedangkan menggunakan kelembapan udara (RH) nilai prediksi cukup baik tampak pada bulan Desember.
2. Prediksi  total  hujan  bulanan  menggunakan dua  prediktor  suhu  udara  dan  kelembapan udara  sekaligus  (T  dan  RH)  menggunakan persamaan regresi linier berganda menghasilkan luaran yang relatif lebih baik dibandingkan  dengan  menggunakan  satu prediktor.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sandy, I.M. (1995). Atlas Republik Indonesia. Depok: PT Indograf Bakti & Jurusan Geografi FMIPA-UI.
[2]  Wirjohamidjojo,  S.  &  Swarinoto,  Y.S  (2010). Iklim  Kawasan  Indonesia.  Jakarta:  Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika, Jakarta.
[3]  Nieuwolt, S. (1977). Tropical Climatology: An introduction to the climates of low latitudes. Toronto: John Wiley & Sons.
[4]  Kartasapoetra,  A.G.  (2006).  Klimatologi: Pengaruh  iklim  terhadap  tanah  dan tanaman. Jakarta: Bumi Aksara.
[5]   Wirjohamidjojo, S. & Y.S. Swarinoto. (2007). Praktek  Meteorologi  Pertanian.  Jakarta: Badan Meteorologi dan Geofisika.
[6]  Tjasyono,  B.  (1999).  Klimatologi  Umum. Bandung: ITB.
[7]   Soepangkat. (1994). Pengantar Meteorologi. Jakarta: Akademi Meteorologi dan Geofisika.
[8]   Tanudidjaja,  (1993).  Ilmu  Pengetahuan Bumi  dan  Antariksa.  Jakarta  :  Penerbit Departemen Pendidikan  dan Kebudayaan.
[9]  Wirjohamidjojo,  S.  (2006).  Kamus  Istilah Meteorologi Aeronautika. Jakarta : Penerbit Badan Meteorologi dan Geofisika.
[10]  Nazir,  M.  (2003).  Metode  Penelitian. Jakarta: PT Ghalia Indonesia.
[11]  Usman, H. & Akbar, R.P.S. (2000). Pengantar Statistik. Jakarta: Penerbit Bumi Aksara.
[12]  Sudjana. (1995). Metoda Statistika. Bandung: Penerbit Tarsito.
[13] Wilks, D.S. (1995). Statistical Methods in the Atmospheric Science, San Diego: Academic Press.
[14]  Soetamto  &  Maria,  U.A.  (2010).  Modul Pelatihan  Peningkatan  Akurasi  Prakiraan Musim. Jakarta: BMKG.
[15] Trihendradi, C. (2005). Step By Step SPSS 13, Analisis Data Statistik. Yogyakarta: Penerbit ANDI.
[16]  Prihatini,  Djatmiko,  H.T.,  &  Swarinoto,  Y.S. (2000).  Kaitan  Southern  Oscillation  Index Dengan Total Hujan Bulanan di Pontianak. Jurnal Meterologi & Geologi, 1(1).