## PERBANDINGAN PREDIKSI CURAH HUJAN KUMULATIF BULANAN DENGAN VARIASI WAKTU JEDA (TIME LAG)
Presli Panusunan Simanjuntak 1) , Afif Fatchur Rozzy 2)
1) BMKG,Stasiun Klimatologi Bangka Belitung, Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia
2) BMKG, Stasiun Klimatologi Gorontalo, Gorontalo, Indonesia
Corresponding author : Presli Panusunan Simanjuntak E-mail : presli.simanjuntak@bmkg.go.id
Diterima 25 Februari 2023, Direvisi 12 April 2023, Disetujui 17 April 2023

## ABSTRAK
Peningkatkan akurasi pada prediksi curah hujan kumulatif bulanan sangat penting dilakukan terutama pada wilayah NON ZOM (Non Zona Musim), mengingat curah hujan mempengaruhi terhadap berbagai sektor kehidupan. Salah satu cara untuk meningkatkan akurasi prediksi curah hujan kumulatif bulanan adalah dengan menggunakan metode regresi linier. Terdapat banyak pilihan metode regresi linier untuk prediksi  curah  hujan,  metode  yang  sering  digunakan  antara  lain  adalah  regresi  linier  berganda  dan regresi stepwise. Data curah hujan dasarian yang digunakan adalah 3 titik pos hujan dari tahun 1996 – 2016  dengan  prediktor  suhu  muka  laut  dan  air  mampu  curah  (precipitable  water).  Penelitian  ini menggunakan  variasi  waktu  jeda  (time  lag)  untuk  mendapatkan  nilai  prediksi  curah  hujan  kumulatif terbaik berdasarkan nilai RMSE pada waktu jeda tertentu. Masing – masing metode regresi kemudian digunakan  untuk  melakukan  simulasi  prediksi  curah  hujan  kumulatif  bulanan  tahun  2017 –  Februari 2019.  Hasil  prediksi  menggunakan  metode  regresi  linier  berganda  secara  umum  menujukkan  nilai RMSE terendah pada waktu jeda 1 bulan. Untuk hasil prediksi menggunakan metode regresi stepwise secara umum nilai RMSE terendah terjadi pada waktu jeda simultan.
Kata kunci: curah hujan; stepwise; time lag; RMSE

## ABSTRACT
Increasing  accuracy  in  predicting monthly  cumulative  rainfall  is  very  important especially  in  the  NON ZOM area, considering that rainfall affects various sectors of life. One way to improve the accuracy of predictions of monthly cumulative rainfall is to use the linear regression method. There are many choices of linear regression methods for rainfall prediction, methods that are often used include multiple linear regression and stepwise regression. The dasarian rainfall data used are 3 rain post points from 1996- 2016 with predictors of sea surface temperature and precipitable water. This study uses a time lag to get the best cumulative  rainfall prediction  value  based  on  the RMSE value  at a  certain  time  interval. Each  regression  method  is  then  used  to  simulate  monthly  cumulative  rainfall  prediction  for  2017  - February 2019. Prediction results using multiple linear regression methods generally show the lowest RMSE value at 1month time lag. For prediction results using the stepwise regression method in general the lowest RMSE value occurs at the time of simultaneous time lag.
Keywords: rainfall; stepwise; time lag; RMSE

## PENDAHULUAN
Kerumitan dinamika atmosfer di wilayah  ekuator  serta  keunikan  atmosfer  di negara  kepulauan  menyebabkan  perlunya metode prediksi cuaca khususnya curah hujan yang  memiliki  ketelitian  yang  tinggi  (Bayong, 2004).  Provinsi  Gorontalo  secara  klimatologis dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  wilayah Gorontalo bagian Utara dan wilayah Gorontalo bagian  Selatan.  Wilayah  Gorontalo  bagian Utara  memiliki  memiliki  tipe  hujan  monsunal yang  dipengaruhi  oleh  angin  laut  atau  darat, dicirikan  oleh  adanya  perbedaan  yang  jelas antara  periode  musim  kemarau  dan  musim
hujan  dalam  setahun  yang  masuk  dalam wilayan  Zona  Musim  (ZOM  321).  Wilayah Gorontalo bagian Selatan dikategorikan sebagai wilayah Non Zona Musim (NON ZOM) karena  tidak  memiliki  perbedaan  yang  jelas antara musim penghujan dan musim kemarau. Beberapa penelitian telah menunjukkan pengaruh  yang  besar  antara  variabilitas  curah hujan  terhadap  suhu  muka  laut  (SML)  serta perubahan  pola  anomali  SML  baik  secara temporal dan spasial diduga sebagai hal terkait dengan  variabilitas  curah  hujan.  Variabilitas SML Nino 3.4 mempengaruhi 50% variasi curah hujan di seluruh Indonesia sedangkan
variabilitas SML di Laut India memiliki pengaruh sekitar  10%-15%  (Hendon,  2003).  Kenaikan SML  membawa  implikasi  naiknya  curah  hujan karena  naiknya  suhu  muka  laut  menunjukkan peningkatan  energi  di  laut  yang  memberikan kemungkinan  naiknya  tingkat  penguapan  di atmosfer (Aldrian, 2008).
Besarnya  uap  air  yang  terkandung  di dalam awan serta proses pengangkatan massa udara juga turut andil dalam proses pembentukan  hujan.  Air  mampu  curah  (AMC) atau  yang  lebih  dikenal  dengan  sebutan total precipitable  water (TPW)  adalah  sejumlah endapan  air  di  atmosfer  yang  siap  menjadi hujan.  Melalui  pendekatan  bilai  TPW/AMC  di atmofer  dapat  diketahui  kondisi  kelembaban udara dan potensi terjadinya hujan pada suatu wilayah(Setiawan  et  al.,  2006).  Dalam  upaya meningkatkan  kualitas  informasi  prediksi  iklim khususnya  intensitas  curah  hujan  bulanan  di Provinsi  Gorontalo  yang  secara  klimatologis terbagi  menjadi  2  wilayah,  yaitu  wilayah Gorontalo  bagian  Utara  yang  merupakan wilayah  ZOM  tepatnya  ZOM  321  dan  wilayah Gorontalo  bagian  Selatan  yang  dikategorikan sebagai daerah NON ZOM diperlukan prediksi yang tepat dan akurat.
Informasi  prediksi  intensitas  curah hujan dapat dijadikan sebagai sarana pendukung perencanaan pembangunan kedepan.    Oleh  karena  itu,  penulis  melakukan penelitian  menggunakan  prediktor  suhu  muka laut  dan  air  mampu  curah  dalam  memprediksi curah  hujan  kumulatif  bulanan  di  Wilayah Gorontalo.  Hasil  prediksi  ini  kemudian  akan dianalisis  untuk  mengetahui  seberapa  baik tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  dari  prediksi curah  hujan  kumulatif  bulanan  pada  wilayah dengan  mayoritas  kategori  NON  ZOM  seperti Provinsi Gorontalo.

## METODE PENELITIAN Wilayah Penelitian
Wilayah yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  wilayah  perwakilan  yang berada  di  Provinsi  Gorontalo  yang  memiliki letak  astronomis  pada  0°19′00”  −1°57′00”  LU (Lintang Utara) dan 121°23′00” − 125°14′00” BT (Bujur  Timur).  Luas  wilayah  Gorontalo  secara keseluruhan adalah 12.435 km² yang sebagianbesar adalah perbukitan. Letak Provinsi Gorontalo  sangatlah  strategis,  karena diapit oleh dua perairan, yaitu Teluk Gorontalo atau  yang  lebih  dikenal  dengan  nama  Teluk Tomini di sebelah Selatan dan Laut Sulawesi di sebelah  Utara.  Secara  administratif  Provinsi Gorontalo  terdiri  dari  5  kabupaten  dan  1  kota. Wilayah  penelitian  ini  dipilih  karena  memiliki keunikan yang  mearik untuk dikaji lebih  lanjut. Keunikan  tersebut  karena  wilayah  yang  dipilih
secara mayoritas dikategorikan sebagai wilayah NON ZOM.

## Data Penelitian
a.  Curah Hujan Observasi Curah  hujan  adalah  jumlah  air  yang yang  jatuh  di  permukaan  tanah  selama  priode tertentu  yang  di  ukur  dengan  satuan  tinggi millimeter  (mm)  di  atas  permukaan  horizontal (Sosrodarsono  &  Takeda,  1987).  Data  curah hujan  yang  digunakan  merupakan  data  curah hujan  harian  hasil    observasi  dari  3  titik  pos hujan  di  wilayah  Provinsi  Gorontalo,  yaitu  pos hujan Popayato, Tilamuta dan Stasiun Meteorologi  Djalaluddin  (Tibawa).  Data  yang digunakan  memiliki  periode  20  tahun  (1996 – 2016).  Titik  perwakilan  ini  dipilih  karena memiliki kelengkapan data yang baik dan dapat mudah  untuk  dipetakan  karena  telah  memiliki letak  koordinat  secara  astronomis.  Data koordinat  pos  hujan  yang  ditampilkan  dalam peta pada Gambar 1.
Gambar 1 . Lokasi Penelitian
(Sumber : ArcGis, 2022)

## b.  Suhu Muka Laut (SML)
Nilai  anomali  suhu  muka  laut  (SML)
Indonesia  memilki  peranan  yang  signifikan terhadap  awal  dan  panjang  musim  hujan Indonesia (Swarinoto et al., 2013). Kondisi SML lokal  dapat  digunakan  sebagai  indikator indikator banyak-sedikitnya kandungan uap air di  atmosfer  dan  erat  kaitannya  dengan pembentukan  awan  di  Indonesia  (BMKG, 2022).  Semakin  hangat  atau  panasnya  SML maka  ketersediaan  uap  air  yang  merupakan bahan  bakar  pembentukan  awan  semakin besar  dan  tentunya  kondisi  atmosfer  akan menjadi  semakin  lembab  (Sucahyono  & Ribudiyanto, 2013).
Data  suhu  muka  laut  yang  digunakan dalam penelitian ini merupakan suhu muka laut bulanan  dengan  pembagian  kotak  10ºx10º pada  wilayah  20ºLU –  20ºLS  dan  80ºBT  – 160ºBT periode tahun 1996 – 2016. Data suhu muka  laut bulanan ini  diperoleh dari  IRI/LDEO Climate  Data  Library dengan  pembagian  data yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2 . Pembagian Grid Suhu Muka Laut dan Air Mampu Curah Hujan (AMC)
Tidak  semua  data  suhu  muka  laut dalam kotak SML di atas akan dianalisis dalam penelitian  ini.  Kotak  yang  akan  digunakan dalam melakukan analisis adalah kotak dengan nilai  korelasi  terbesar  dari  mayoritas  titik perwakilan  yang  digunakan  sebagai  kotak acuan dalam membangun model prediksi curah hujan  kumulatif  bulanan  dalam  penelitian  ini untuk  wilayah  di  Provinsi  Gorontalo.  Berikut disajikan nilai korelasi dari masing-masing titik dengan  nilai  SML  pada  tiap  kotak  yang digunakan dalam penelitian ini.

## c.  Air Mampu Curah Hujan (AMC)
Salah  satu  indikator  yang  dapat digunakan untuk menjadi prediktor curah hujan di suatu wilayah adalah air mampu curah hujan. Air  mampu  curah  (AMC)  merupakan    jumlah total dari uap air yang terdapat dalam atmosfer. Pada  tahap  kondensasi  uap  air  di  atmosfer menjadi  cairan,  didapati  lapisan  air  yang meliputi permukaan bumi (Allan et al., 2022).
Jumlah uap air yang terkandung pada massa  udara  merupakan  indikator  potensi atmosfer  untuk  terjadinya  presipitasi.  air mampu  curah  hujan  sebagai  variabel  tunggal persamaan regresi linier sederhana cukup baik digunakan  untuk  menghasilkan  prediksi  curah hujan.  Jumlah  uap  air  yang  terkandung  pada massa  udara  merupakan  indikator  potensi atmosfer untuk terjadinya presipitasi (Hodnebrog et al., 2019).
Sama  halnya  dengan  data  suhu  muka laut,  data  air  mampu  curah  hujan  pada penelitian ini merupakan data air mampu curah bulanan  pada  wilayah  20ºLU –  20ºLS  dan 80ºBT –  160ºBT  dengan  pembagian  kotak 10ºx10º pada periode 1996 – 2016. Data rata- rata air mampu curah bulanan pada penelitian ini didapat dari IRI/LDEO Climate Data Library dengan  pembagian  data  grid  yang  sama dengan suhu muka laut.

## d.  Perhitungan Data Curah Hujan
Sama  halnya  dengan  data  suhu  muka laut, data air  mampu curah  pada penelitian  ini merupakan  data  air  mampu  curah  bulanan
pada  wilayah  20ºLU –  20ºLS  dan  80ºBT  – 160ºBT dengan pembagian kotak 10ºx10º pada periode 1996 – 2016. Data rata-rata air mampu curah  bulanan  pada  penelitian  ini  didapat  dari IRI/LDEO Climate  Data  Library dengan pembagian data grid  yang sama  dengan  suhu muka laut.
𝐶𝐻 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛𝑎𝑛 =   ∑ 𝐶𝐻 𝑖 = 𝐶𝐻 1 + 𝐶𝐻 2 + 𝐶𝐻 3 + ⋯ + 𝐶𝐻 𝑛 𝑛 𝑖=1 (1) dimana: 𝐶𝐻 𝑖 = curah hujan hari ke-i 𝐶𝐻 𝑛
= curah hujan hari ke-n 𝑛 = jumlah hari tiap bulan bersangkutan

## e.  Penentuan Grid Domain Penelitian
Domain kotak dari prediktor yang akan digunakan  dalam  melakukan  prediksi  curah hujan kumulatif bulanan ditentukan menggunakan  nilai  koefisien  korelasi  masing- masing  prediktor  terhadap  setiap  wilayah obsevasi.  Daerah  kotak  prediktor  dengan  nilai koefisien  korelasi  tertinggi  akan  digunakan sebagai wilayah prediktor dalam prediksi curah hujan kumulatif bulanan pada wilayah perwakilan  di  Provinsi  Gorontalo.  Pembagian kotak  prediktor  dilakukan  dengan  resolusi 10ºx10º  pada  wilayah  keseluruhan  terletak antara 20ºLU – 20ºLS dan 80ºBT – 160ºBT.
f.  Analisis Multikolineritas Multikolinearitas adalah hubungan linier antar variabel bebas. Uji multikolinearitas bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi  terdapat  korelasi  yang  tinggi  atau sempurna  antar  variabel  independen.  Model regresi yang baik seharusnya tidak ada korelasi diantara variabel. Bila ada korelasi yang tinggi diantara  variabel  bebasnya,  maka  hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikat menjadi  terganggu  (Ghozali,  2016).  Analisis multikolinieritas  pada  penelitian  ini  dilakukan guna mengetahui ada atau tidaknya multikolinieritas antara prediktor yang dalam hal ini adalah air mampu curah dan suhu muka laut. Analisis  ini  dilakukan  menggunakan  metode perhitungan nilai koefisien korelasi. Jika melalui perhitungan ditemukan nilai korelasi yang lebih dari  0,8  atau  bahkan  mendekati  1,  maka  hal tersebut  menunjukkan  adanya  multikolinieritas dalam data.

## g.  Koefisien Korelasi
Metode korelasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Korelasi  Pearson. Metode korelasi ini digunakan untuk mengukur seberapa  besar  tingkat  keeratan  hubungan antar  variabel  bebas  yang  masing-masing variabel memiliki bentuk data berupa rasio atau interval  (Sugiyono,  2016).  Korelasi  Pearson dirumuskan sebagai berikut:
𝑟 𝑥𝑦 =
𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 −∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 √[𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 2 −(∑ 𝑥 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 𝑛 𝑖=1 ][𝑛 ∑ 𝑦 𝑖 2 −(∑ 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 𝑛 𝑖=1 ] (2)
dimana: 𝑟 𝑥𝑦 =  nilai  koefisien  korelasi  pearson antara variabel x dan y 𝑥 =  nilai prediktor suhu muka laut atau air mampu curah 𝑦 =  nilai curah hujan kumulatif bulanan 𝑛 =  banyaknya data
Nilai r memiliki ketentuan harga (- 1 ≤ r ≤  1),  nilai  r  =  -1  memiliki  pengertian    bahwa korelasi  antara  variabel  bebas  dan  terikat memiliki hubungan berlawanan secara sempurna.  Nilai  r  =  1  menunjukkan  korelasi positif  sempurna  (sangat  kuat)  dan  r  =  0 menunjukkan  tidak  adanya  korelasi.  Besaran dari  koefisien  korelasi  tidak  menggambarkan hubungan sebab akibat antara dua peubah atau lebih,  tetapi  semata-mata  menggambarkan keterkaitan  linier  antar  peubah  (Mattjik,  2000). Metode korelasi ini digunakan untuk mengetahui  daerah  mana  saja  dari  prediktor dalam  hal  ini air  mampu  curah  dan  SML yang memiliki  nilai  koefisien  korelasi  tertinggi terhadap curah hujan kumulatif bulanan pada 6 pos hujan yang menjadi perwakilan di Provinsi Gorontalo.

## h.  Regresi Linear Berganda
Simulasi  prediksi  ini  dilakukan  guna membentuk sebuah model prediksi  curah hujan kumulatif  bulanan  dengan  mempertimbangkan aspek  waktu.  Rekonstruksi  model  prakiraan curah hujan kumulatif bulanan berdasarkan nilai predikor yang telah dipilih kotaknya berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi  terbaik untuk time lag 0 bulan, time lag 1 bulan, time lag 2 bulan, dan time lag 3 bulan. Simulasi prediksi ini menggunakan metode regresi linier berganda. Analisis regresi berganda digunakan dengan  asumsi  tidak  terdapat  multikolinieritas antara  variabel  bebas  (Fadholi,  2013)  yang dirumuskan sebagai berikut:
𝑌 ′ =  𝑎  +   𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑋 𝑛 (3)
dimana:
𝑌 ′
=  nilai  prediksi  curah  hujan  kumulatif bulanan
𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑛 =  nilai prediktor pada wilayah terpilih 𝑎 =  konstanta 𝑏 1 , 𝑏 2 , … , 𝑏 𝑛 =  koefisien regresi

## i.  Regresi Stepwise
Metode  stepwise  merupakan  metode alternatif dalam analisis regresi yang membantu proses analisis untuk mendapatkan model yang memberikan  kontribusi  tinggi  (Wohon  et  al., 2017)  .  Metode  regresi stepwise terdiri  dari
sebuah  kombinasi  yang  dibentuk  dari  metode seleksi  langkah  maju  ( Forward  Selection ) dengan  cara  menambahkan  prediktor  secara bertahap  (satu  demi  satu)  yang  memiliki  nilai koefisien korelasi terbesar terhadap normalisasi curah  hujan.  Jumlah  prediktor  akan  dikurangi secara bertahap  (satu demi  satu)  jika memiliki nilai signifikansi ( P-value ) lebih dari nilai alpha.
Nilai alpha yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebesar 0.15. Jika nilai signifikansi dari sebuah  prediktor  kurang  dari  nilai  alpha  maka prediktor  tetap  dipertahankan  dalam  model persamaan  prediksi  danjika  nilai  signifikansi sebuah  prediktor  lebih  dari  alpha  maka prediktor  tidak  dimasukkan  ke  dalam  model persamaan  prediksi.  Proses  ini  dilakukan secara  terus-menerus  hingga  tidak  ada  lagi prediktor  yang  ditambahkan  atau  dikurangi  ke dalam model persamaan prediksi.
Metode  regresi stepwise dilakukan dengan  melalui  beberapa  tahapan.  Setiap tahapan akan ditentukan variabel bebas terbaik yang akan dimasukkan ke dalam model. Dalam metode  regresi stepwise juga  dapat  dilakukan sebuah modifikasi yang memungkinkan variabel  bebas  yang  telah  dimasukkan  ke dalam  model  persamaan  dikeluarkan  kembali untuk  membentuk  model  persamaan  regresi terbaik (Susilawati et al., 2012).
j.  Analisis Error
Tahapan  analisis  dilakukan  guna mengetahui  tingkat  akurasi  dari  nilai  prediksi yang dihasilkan. Validasi hasil prediksi dilakukan guna meyakinkan pengguna tentang ketepatan  dan  kesesuaian  prediksi  yang dihasilkan  (Gordon  &  Shaykewich,  2000). Metode  yang  digunakan  dalam  menganalisis hasil  prediksi  ini  adalah  RMSE  (Root  Mean Square  Error).  RMSE  merupakan  sebuah perhitungan  guna  mengetahui  besaran  nilai hasil  dugaan  terhadap  nilai  sebenarnya (Walpole, 1982).
Metode validasi menggunakan RMSE dirumuskan sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸  =   √ ∑ (𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑖 𝑛 (4)
dimana: 𝑥 𝑡 = nilai aktual pada waktu ke-t 𝐹 𝑡 =  nilai dugaan pada waktu ke-t 𝑛 =  jumlah data
RMSE  ( Root  Mean  Square  Error )  digunakan sebagai standar metrik statistik untuk mengukur performa  model  dalam  meteorologi,  kualitas udara,  dan  kajian  penelitian  iklim.  Metode  ini pula yang akan digunakan dalam penelitian ini sebagai  alat  untuk  melakukan  analisis  error terhadap  hasil  prediksi  curah  hujan  kumulatif
bulanan  di  wilayah  penelitian  (Chai  &  Draxler, 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  simulasi  prediksi  curah  hujan bulanan yang digunakan pada setiap pos hujan didapatkan  menggunakan  metode  prediksi regresi linier berganda. Hasil prediksi menggunakan  metode  regresi  linier  berganda ini  dibedakan  menjadi  dua,  yaitu  prediksi menggunakan  regresi  berganda  dengan  seri waktu  data  historis  hasil  observasi  secara manual  dan  regresi  linier  berganda  dengan metode stepwise .
Kedua
prediksi menggunakan  metode  linier  berganda  ini dilakukan dengan membandingkan waktu jeda ( time  lag )  yang  berbeda,  yaitu  simultan,  1,  2, dan  3  bulan.  Berdasarkan  simulasi  prediksi yang  telah  dilakukan  dihasilkan  perbandingan nilai  korelasi  antara  curah  hujan  (CH)  hasil observasi dan CH hasil prediksi menggunakan dua metode regresi linier berganda.
Analisa  terhadap  grafik  korelasi  hasil prediksi  dilakukan  dengan  membandingkan rentang  nilai  korelasi  tertinggi  dan  terendah antara  kedua  metode  regresi  pada  tiap  waktu jeda. Perbandingan nilai korelasi tersebut juga ditambahkan dengan analisa nilai RMSE pada tiap  waktu  jeda.  Hasil  analisa  tersebut  akan menetukan metode dan waktu jeda terbaik yang dapat  digunakan  dalam  melakukan  prediksi curah hujan kumulatif bulanan setiap pos hujan. Hasil  prediksi  terbaik  yang  didapatkan  berupa nilai  korelasi  terbesar  antara  curah  hujan bulanan  hasil  obervasi  dengan  curah  hujan bulanan hasil prediksi pada jeda waktu tertentu. Waktu jeda terbaik dihasilkan pada nilai korelasi terbesar yang dihasilkan.

## Hasil Prediksi Pos Hujan Popayato
Nilai  korelasi  antara  curah  hujan masing-masing metode prediksi terhadap curah hujan hasil observasi pada tiap-tiap waktu jeda di  pos  hujan  Popayato  akan  ditampilkan  pada Gambar 3 berikut
Gambar 3 . Korelasi Curah Hujan Pos Hujan Popayato (Sumber : Hasil Penelitian, 2022)
Pada  Gambar  3  di  atas  terlihat perbedaan  pola  nilai  korelasi  antara  metode regresi  berganda  secara  manual  dengan metode  regresi stepwise pada  tiap  waktu  jeda di  pos  hujan  Popayato.  Pada  metode  regresi linier  berganda  secara  manual  terlihat  bahwa nilai  korelasi  tertinggi  terjadi  pada  waktu  jeda ( time  lag )  simultan.  Metode  regresi stepwise menunjukkan  hasil  yang  berbeda  dimana  nilai korelasi  tertinggi  terjadi  pada  waktu  jeda  dua bulan.  Nilai  korelasi  dan  RMSE  pada masingmasing  metode  pada  tiap  waktu  jeda disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Korelasi dan RMSE Pos Hujan
Popayato Metode Lag 0 Lag 1
Lag 2
Lag 3
Corr RMSE Corr RMSE Corr RMSE Corr RMSE Stepwise 0,15 65,18 0,15 207,72 0,21 64,58 -0,05 71,94 Manual 0,11 63,69 0,16 63,86 -0,03 65,01 -0,09 63,44
Pada  Tabel  1 menunjukkan  nilai korelasi  dan  RMSE  korelasi  antara  metode regresi  berganda  secara  manual  dengan metode  regresi stepwise pada  tiap  waktu  jeda di  pos  hujan Popayato. Berdasarkan pola  nilai korelasi metode regresi linier berganda secara manual  terlihat  bahwa  nilai  korelasi  tertinggi antara  curah  hujan  bulanan  hasil  obervasi dengan  curah  hujan  bulanan  hasil  prediksi terjadi  pada  waktu  jeda  simultan  dengan  nilai korelasi  0,111.  Nilai  RMSE  pada  waktu  jeda simultan  pada  metode  regresi  linier  berganda secara  manual  yaitu  63,694.  Nilai  RMSE  ini merupakan  bukanlah  nilai  terendah,  nilai terendah  dari  RMSE  pada  metode  ini  terjadi pada  prediksi  dengan  waktu  jeda  tiga  bulan dengan nilai 63,443.
Pada  metode  regresi stepwise pola nilai  korelasi  tertinggi  antara  curah  hujan bulanan  hasil  obervasi  dengan  curah  hujan bulanan  hasil  prediksi  terjadi  pada  waktu  jeda dua  bulan  dengan  nilai  korelasi  0,205.  Nilai RMSE pada waktu jeda simultan pada metode regresi stepwise secara  manual  yaitu  64,578. Nilai  RMSE  ini  adalah  nilai  RMSE  terbaik karena  merupakan  nilai  RMSE  terendah  di antara prediksi pada waktu jeda yang lain.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  yang diperoleh berdasarkan nilai korelasi dan RMSE pada  tiap  waktu  di  pada  pos  hujan  Popayato, maka  metode  prediksi  curah  hujan  kumulatif bulanan  terbaik  yang  dapat  dipakai  adalah metode regresi stepwise pada waktu jeda ( time lag ) dua bulan dan ditunjukkan pada Gambar 4. Hal ini ditunjukkan bahwa nilai korelasi tertinggi antara  kedua  metode  terjadi  pada  metode regresi stepwise pada  waktu  jeda  dua  bulan.
Hal  ini  juga  diperkuat  dengan  nilai  RMSE terendah  pada  metode  regresi stepwise pada periode waktu jeda dua bulan.
Gambar 4 . Komparasi Curah Hujan Pos Hujan Popayato (Sumber : Hasil Penelitian, 2022)
Pada
Gambar 4 ditunjukkan perbandingan  curah  hujan  kumulatif  bulanan hasil  prediksi  terbaik  dengan  curah  hujan bulanan  hasil  observasi.  Curah  hujan  bulanan hasil  prediksi  didapat  menggukanan  metode regresi stepwise dengan waktu jeda ( time lag ) 2 bulan.  Dari  gambar  tersebut  dapat  diketahui bahwa curah hujan hasil prediksi belum mampu mengikuti pola curah hujan observasi. Rentang nilai  curah  hujan  hasil  observasi  lebih  besar dibanding curah hujan hasil prediksi.

## Hasil Prediksi Pos Hujan Tilamuta
Nilai  korelasi  antara  curah  hujan masing-masing metode prediksi terhadap curah hujan hasil observasi pada tiap-tiap waktu jeda di  pos  hujan  Tilamuta  akan  ditampilkan  pada Gambar 5 berikut
Gambar 5 . Korelasi Curah Hujan Pos Hujan Tilamuta (Sumber : Hasil Penelitian, 2022)
Pada Gambar  5 di  atas  terlihat perbedaan  pola  nilai  korelasi  antara  metode regresi  berganda  secara  manual  dengan metode  regresi stepwise pada  tiap  waktu  jeda di  pos  hujan  Tilamuta.  Pada  metode  regresi linier  berganda  secara  manual  terlihat  bahwa nilai  korelasi  tertinggi  terjadi  pada  waktu  jeda ( time lag ) satu bulan. Metode regresi stepwise menunjukkan hasil yang berbeda di mana nilai korelasi  pada  tiap  waktu  jeda  memiliki perbedaan yang sangat kecil, akan tetapi dapat dilihat bahwa nilai korelasi tertinggi terjadi pada waktu  jeda  simultan.  Nilai  korelasi  dan  RMSE
pada  masing-masing  metode  pada  tiap  waktu jeda disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Korelasi dan RMSE Pos Hujan
Tilamuta Metode Lag 0 Lag 1
Lag 2
Lag 3
Corr RMSE Corr RMSE Corr RMSE Corr RMSE Stepwise 0,25 81,03 0,25 80,82 0,22 81,60 0,23 83,19 Manual 0,14 77,94 0,26 74,42 -0,10 75,71 -0,40 77,12 Tabel 2 menunjukkan nilai korelasi dan
RMSE korelasi antara metode regresi berganda secara manual dengan metode regresi stepwise pada  tiap  waktu  jeda  di  pos  hujan Tilamuta.  Berdasarkan  pola  nilai  korelasi metode  regresi  linier  berganda secara  manual terlihat  bahwa  nilai  korelasi  tertinggi  antara curah  hujan  bulanan  hasil  obervasi  dengan curah hujan bulanan hasil prediksi terjadi pada waktu  jeda  satu  bulan  dengan  nilai  korelasi 0,246.  Nilai  RMSE  pada  waktu  jeda  simultan pada  metode  regresi  linier  berganda  secara manual yaitu 74,417. Nilai RMSE ini merupakan nilai terendah yang terjadi.
Pada  metode  regresi stepwise pola nilai  korelasi  tertinggi  antara  curah  hujan bulanan  hasil  obervasi  dengan  curah  hujan bulanan  hasil  prediksi  terjadi  pada  waktu  jeda satu  bulan  dengan  nilai  korelasi  0,251.  Nilai RMSE pada waktu jeda simultan pada metode regresi stepwise secara  manual  yaitu  80,816.
Nilai  RMSE  ini  adalah  nilai  RMSE  terbaik karena  merupakan  nilai  RMSE  terendah  di antara prediksi pada waktu jeda yang lain.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  yang diperoleh berdasarkan nilai korelasi dan RMSE pada  tiap  waktu  di  pada  pos  hujan  Tilamuta, maka  metode  prediksi  curah  hujan  kumulatif bulanan  terbaik  yang  dapat  dipakai  adalah metode  regresi  linier  berganda secara  manual pada  waktu  jeda  ( time  lag )  satu  bulan  dan ditunjukkan pada Gambar 6. Hal ini ditunjukkan bahwa  nilai  korelasi  tertinggi  antara  kedua metode  terjadi  pada  metode  regresi  linier berganda secara manual pada waktu jeda ( time lag )  satu  bulan.  Hal  ini  juga  diperkuat  dengan nilai  RMSE  terendah  pada  metode  linier berganda  secara  manual  pada  periode  waktu jeda  satu  bulan.  Pertimbangan  pemilihan metode prediksi curah hujan kumulatif bulanan menggunakan regresi linier berganda dibandingkan  metode  regresi stepwise selain dari  segi  nilai  korelasi  dan  RMSE  adalah  pola nilai  korelasi  pada  metode  regresi stepwise pada tiap waktu jeda tidak memiliki perbedaan yang signifikan.
Gambar 6 . Komparasi Curah Hujan Pos Hujan Tilamuta (Sumber : Hasil Penelitian, 2022)
Pada
Gambar 6 ditunjukkan perbandingan  curah  hujan  kumulatif  bulanan hasil  prediksi  terbaik  dengan  curah  hujan bulanan  hasil  observasi.  Curah  hujan  bulanan hasil  prediksi  didapat  menggukanan  metode regresi  linier  berganda  secara  manual  pada waktu  jeda  (time  lag)  satu  bulan.  Dari  gambar tersebut  dapat  diketahui  bahwa  curah  hujan hasil  prediksi  belum  mampu  mengikuti  pola curah  hujan  observasi.  Rentang  nilai  curah hujan  hasil  observasi  lebih  besar  dibanding curah hujan hasil prediksi.

## Hasil Prediksi Pos Hujan Tibawa
Nilai  korelasi  antara  curah  hujan masing-masing metode prediksi terhadap curah hujan hasil observasi pada tiap-tiap waktu jeda di  pos  hujan  Tibawa  akan  ditampilkan  pada Gambar 7 berikut
Gambar 7 . Korelasi Curah Hujan Pos Hujan Tibawa (Sumber : Hasil Penelitian, 2022)
Pada  Gambar  7  di  atas  terlihat perbedaan  pola  nilai  korelasi  antara  metode regresi  berganda  secara  manual  dengan metode  regresi stepwise pada  tiap  waktu  jeda di pos hujan Tibawa. Pada metode regresi linier berganda  secara  manual  terlihat  bahwa  nilai korelasi  tertinggi  terjadi  pada  waktu jeda  ( time lag )  satu  bulan.  Metode  regresi stepwise menunjukkan hasil nilai korelasi tertinggi terjadi pada  waktu  jeda  simultan.  Nilai  korelasi  dan RMSE pada masing-masing metode pada tiap waktu jeda disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Korelasi dan RMSE Pos Hujan
Tibawa Metode Lag 0 Lag 1 Lag 2 Lag 3
Corr RMSE Corr RMSE Corr RMSE Corr RMSE Stepwise 0,53 81,15 0,52 81,04 0,52 80,41 0,52 91,10 Manual 0,51 81,21 0,62 77,42 0,46 78,78 0,23 77,47
Tabel 3 menunjukkan nilai korelasi dan RMSE korelasi antara metode regresi berganda secara manual dengan metode regresi stepwise pada  tiap  waktu  jeda  di  pos  hujan Tibawa. Berdasarkan pola nilai korelasi metode regresi  linier  berganda  secara  manual  terlihat bahwa nilai korelasi tertinggi antara curah hujan bulanan  hasil  obervasi  dengan  curah  hujan bulanan  hasil  prediksi  terjadi  pada  waktu  jeda satu  bulan  dengan  nilai  korelasi  0,621.  Nilai RMSE pada waktu jeda simultan pada metode regresi  linier  berganda  secara  manual  yaitu 77,422.  Nilai  RMSE  ini  merupakan  nilai terendah yang terjadi.
Pada  metode  regresi stepwise pola nilai  korelasi  tertinggi  antara  curah  hujan bulanan  hasil  obervasi  dengan  curah  hujan bulanan  hasil  prediksi  terjadi  pada  waktu  jeda simultan  dengan  nilai  korelasi  0,533.  Nilai RMSE pada waktu jeda simultan pada metode regresi stepwise secara  manual  yaitu  81,147. Nilai  RMSE  tersebut  bukan  merupakan  nilai terendah  yang  terjadi.  Nilai  RMSE  terendah pada  prediksi  CH  kumulatif  bulanan  dengan metode  regresi  s tepwise terjadi  pada  waktu jeda dua bulan dengan nilai 80,414.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  yang diperoleh berdasarkan nilai korelasi  dan RMSE pada  tiap  waktu  di  pada  pos  hujan  Tibawa, maka  metode  prediksi  curah  hujan  kumulatif bulanan  terbaik  yang  dapat  dipakai  adalah metode  regresi  linier  berganda secara  manual pada  waktu  jeda  ( time  lag )  satu  bulan.  Hal  ini ditunjukkan bahwa nilai korelasi tertinggi antara kedua metode terjadi pada metode regresi linier berganda secara manual pada waktu jeda ( time lag )  satu  bulan  dan  ditunjukkan  pada  Gambar 8.  Hal  ini  juga  diperkuat  dengan  nilai  RMSE terendah  pada  metode  regresi  linier  berganda secara  manual  pada  periode  waktu  jeda  satu bulan. Pertimbangan pemilihan metode prediksi curah  hujan  kumulatif  bulanan  menggunakan regresi  linier  berganda  dibandingkan  metode regresi stepwise selain  dari  segi  nilai  korelasi dan  RMSE  adalah  pola  nilai  korelasi  pada metode  regresi stepwise pada  tiap  waktu  jeda tidak memiliki perbedaan yang signifikan.
Gambar 8 . Komparasi Curah Hujan Pos Hujan Tibawa (Sumber : Hasil Penelitian, 2022)
Pada
Gambar 8 ditunjukkan perbandingan  curah  hujan  kumulatif  bulanan hasil  prediksi  terbaik  dengan  curah  hujan bulanan  hasil  observasi.  Curah  hujan  bulanan hasil  prediksi  didapat  menggukanan  metode regresi  linier  berganda  secara  manual  pada waktu  jeda  ( time  lag )  satu  bulan.  Dari  gambar tersebut  dapat  diketahui  bahwa  curah  hujan hasil  prediksi  memiliki  pola  curah  hujan  yang sedikit menyerupai pola curah hujan observasi. Rentang nilai curah hujan hasil observasi lebih besar dibanding curah hujan hasil prediksi.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Hubungan antara curah hujan kumulatif  bulanan,  suhu  muka  laut,  dan  air mampu curah pada wilayah perwakilan sangat bervariatif pada tiap titik perwakilan pos hujan. Hal  ini  terlihat  dari  nilai  korelasi  antara  curah hujan  bulanan  obervasi  dengan  curah  hujan bulanan prediksi pada jeda waktu tertentu pada tiap wilayah perwakilan.
Hasil  prediksi  curah  hujan  kumulatif bulanan  menggunakan  metode  regresi  linier berganda pada waktu jeda simultan (0 bulan), 1,2  dan  3  bulan  memiliki  akurasi  yang bervariasi tiap waktu jeda. Akurasi terbaik pada metode  ini  ditunjukkan  pada  waktu  jeda simultan  1 dan 2 bulan. Hal ini ditunjukkan dari nilai  RMSE  terendah  pada  metode  ini  terjadi pada  waktu  jeda  simultan  1  dan  2  bulan. Metode  ini  juga  memperlihatkan  perbedaan akurasi  hasil  prediksi  pada  tiap  waktu  jeda. Pada metode regresi stepwise juga menunjukkan  nilai  beragam  pada  waktu  jeda simultan 1, 2 dan 3 bulan.  Akurasi terbaik pada metode  ini  ditunjukkan  pada  waktu  jeda simultan hingga 2 bulan. Hal ini ditunjukkan dari nilai  RMSE  terendah  pada  metode  ini  terjadi pada  waktu  jeda  simultan,  1,  dan  2  bulan. Metode ini juga dapat menunjukkan perbedaan nilai RMSE secara jelas antara tiap waktu jeda, tetapi  memiliki  pola  hasil  nilai  korelasi  antara nilai korelasi antara curah hujan bulanan hasil obervasi  dengan  curah  hujan  bulanan  hasil prediksi yang kurang signifikan tiap waktu jeda.

## Saran
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  ialah penggunaan prediktor tambahan  seperti angin untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  curah hujan  kumulatif  bulanan.  Selain  itu,  perlu dilakukan  penelitian  lanjutan  terhadap  akurasi prediksi curah hujan bulanan pada daerah NON ZOM  (Zona  Musim)  dan  membandingkan hasilnya  dengan  akurasi  prediksi  curah  hujan kumulatif  bulanan  pada  derah  ZOM  (Zona Musim).

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  kami  ucapkan kepada  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika  terkhususnya  Stasiun  Klimatologi Gorontalo yang telah memberikan sumbangsih data dan dukungan untuk penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Aldrian, E. (2008). Meteorologi Laut Indonesia .
Puslitbang BMKG. https://www.researchgate.net/publication/ 305809658 Allan, R. P., Willett, K. M., John, V. O., & Trent,
T. (2022). Global Changes in Water Vapor 1979 –2020. Journal  of  Geophysical Research: Atmospheres , 127 (12). https://doi.org/10.1029/2022JD036728 Bayong, T. H. (2004). Klimatologi (Kedua). ITB. http://opac.lib.unlam.ac.id/id/opac/detail.p hp?q1=551.5&q2=Bay&q3=K&q4=-
BMKG.  (2022). Prakiraan  Musim  Hujan 2022/2023 di Indonesia . Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika.
Chai,  T.,  &  Draxler,  R.  R.  (2014).  Root  mean square  error  (RMSE)  or  mean  absolute error  (MAE)? –  Arguments  against avoiding  RMSE  in  the  literature. Geosci. Model
Dev. , 7 (3), 1247 –1250. https://doi.org/10.5194/gmd-7-1247-2014 Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program IBM SPSS 23 (8th ed.). Universitas Diponegoro.
Gordon,  N.,  &  Shaykewich,  J.  (2000).
Guidelines  for  Performance  Assessment of Public Weather Services .
Hendon,  H.  H.  (2003). Indonesian  Rainfall Variability:  Impacts  of  ENSO  and  Local Air-Sea Interaction .
Hodnebrog,  Ø.,  Myhre,  G.,  Samset,  B.  H., Alterskjær, K., Andrews, T., Boucher, O., Faluvegi, G., Fläschner, D., Forster, P. M., Kasoar, M., Kirkevåg, A., Lamarque, J.-F., Olivié, D., Richardson, T. B., Shawki, D., Shindell,  D.,  Shine,  K.  P.,  Stier,  P., Takemura,  T.,  …  Watson-Parris,  D. (2019).  Water  vapour  adjustments  and responses differ between climate drivers.
Atmospheric  Chemistry  and  Physics ,
19 (20), 12887 –12899. https://doi.org/10.5194/acp-19-12887- 2019 Setiawan,  P.,  Agus,  H.,  Sugiarto,  T.,  & Hasnaeni.  (2006).  Estimasi  Air  Mampu
Curah Menggunakan Data Modis Sebagai
Informasi  Cuaca  Spasial  Di  Pulau  Jawa.
Jurnal Penginderaan Jauh Dan Pengolahan  Data  Citra  Digital , 3 (1),  64 – 76. https://jurnal.lapan.go.id/index.php/jurnal _inderaja/article/view/500 Sosrodarsono,  S.,  &  Takeda,  K.  (1987). Hidrologi  Untuk  Pengairan (6th  ed.). Pradnya Paramita. Sucahyono,  S.,  &  Ribudiyanto,  K.  (2013). Cuaca dan Iklim Ekstrim di Indonesia (1st ed.).  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika. Sugiyono.  (2016). METODE  PENELITIAN KUANTITATIF,  KUALITATIF  DAN  R&D . Alfabeta. Susilawati, M., Komang, I., Sukarsa, K., Ayu, I.,
&  Krisna,  H.  (2012). PERBANDINGAN
REGRESI BERTATAR (STEPWISE REGRESSION) DAN REGRESI KOMPONEN  UTAMA  (RKU)  DALAM MENGATASI MULTIKOLINIERITAS PADA MODEL REGRESI LINIER
BERGANDA . Swarinoto, Y. S., Koesmaryono, Y., Aldrian, E.,
&  Wigena,  A.  H.  (2013).  PENGARUH TIME  LAG  SML  SEBAGAI  PREDIKTOR DALAM  MODEL  SISTEM  PREDIKSI ENSEMBLE  PEMBOBOT  PRAKIRAAN
HUJAN  BULANAN  DI  KABUPATEN INDRAMAYU. Jurnal  Meteorologi  Dan
Geofisika , 14 (1). https://doi.org/10.31172/jmg.v14i1.144 Walpole, R. E. (Ronald  E. (1982). Introduction to statistics (3rd ed.). Macmillan.
Wohon,  S.  C.,  Hatidja,  D.,  &  Nainggolan,  N. (2017). PENENTUAN  MODEL  REGRESI TERBAIK  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE  STEPWISE  (STUDI  KA SUS : IMPOR  BERAS  DI  SULAWESI  UTARA). JURNAL  ILMIAH  SAINS , 17 (2),  80.
https://doi.org/10.35799/jis.17.2.2017.168 34