J URNAL S AINSTEK STT P EKANBARU - V OL . 12 N O . 1 (2024)
Terbit online pada laman web jurnal :
https://ejournal.sttp-yds.ac.id/index.php/js/index

## SAINSTEK
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |

## Analisis Spasial Curah Hujan berdasarkan Klasifikasi Oldeman di Provinsi Riau
Novreta Ersyi Darfia a , Dehas Abdaa b
a Jurusan Teknik Sipil Universitas Riau, Kampus Bina Widya, Km. 12,5 Simpang Baru, Pekanbaru 28293, Indonesia
b BWS Sumatera 3 Kementerian PUPR, Jl. Cut Nyak Dhien No. 1, Pekanbaru 28126, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 30 Mei 2024
Revisi Akhir: 28 Juni 2024 Diterbitkan Online : 29 Juni 2024 Hujan  merupakan  salah  satu  parameter  dasar  dalam  bidang  klimatologi  dan hidrologi yang memiliki variasi spasial dan temporal yang kompleks. Informasi yang  akurat  tentang  distribusi  curah  hujan  diperlukan  di  banyak  sektor. Klasifikasi  iklim  Oldeman  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  iklim  yang digunakan untuk mengidentifikasi pola iklim di suatu daerah berdasarkan curah hujan.  Oldeman  mengelompokkan  curah  hujan  ke  dalam  tiga  kategori  yaitu bulan kering yaitu bulan dengan curah hujan kurang dari 100 mm, bulan lembab yaitu bulan dengan curah hujan antara 100 mm hingga 200 mm, dan bulan basah yaitu bulan dengan curah hujan lebih dari 200 mm. Nilai rata-rata hujan bulanan yang ada di Provinsi Riau bervariasi dengan nilai minimum sebesar 70,938 mm dan  nilai  maksimum  adalah  656,302  mm.  Hujan  bulanan  di  seluruh  stasiun hujan  yang  ada  didominasi  oleh  bulan  lembab  yaitu  sebesar  58,12%,  diikuti bulan  basah  sebesar  36,11%,  dan  yang  terkecil  adalah  bulan  kering  sebesar 5,77%. Bulan kering di Provinsi Riau terdapat pada bulan Februari, Juni, Juli, dan  Agustus,  sementara  pada  bulan  April,  November,  dan  Desember didominasi  oleh  bulan  basah.  Pada  bulan  Februari  dan  Juni  wilayah  yang mengalami  bulan  kering  adalah  sebesar  15,38%,  bulan  kering  terbesar  pada bulan Juli yaitu 25,64%, serta pada bulan Agustus sebesar 12,82%. Bulan basah mendominasi wilayah di Provinsi Riau yaitu pada bulan April sebesar 71,79%, bulan November sebesar 89,74%, dan bulan Desember sebesar 82,05%.
K ATA K UNCI
curah hujan
bulan kering bulan lembab bulan basah

## K
ORESPONDENSI
Telepon: +62 8126896727 E-mail: novreta@lecturer.unri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Hujan merupakan salah satu parameter dasar dalam bidang klimatologi  dan  hidrologi  yang  memiliki  variasi  spasial dan temporal yang kompleks [1], [2]. Informasi mengenai hujan  diperlukan  di  banyak  sektor  meliputi  pertanian, kehutanan,  pengelolaan  sumber  daya  air,  hidrologi, hidrogeologi, perencanaan kota, juga penanganan bencana seperti banjir dan kekeringan [3], [4], [5], [6].
Informasi  yang  akurat  tentang  distribusi  curah  hujan merupakan dasar untuk dapat melakukan pemantauan dan prediksi  klimatologi  dan  hidrologi  guna  menghadapi bencana  alam  dan  mengoptimalkan  pengelolaan  sumber daya  air  untuk  menghindari  kerugian  yang  dapat ditimbulkan.  Hal  ini  menunjukkan  betapa  pentingnya
untuk  mengetahui  durasi,  frekuensi,  dan  intensitas  curah hujan [7], [8].
Di  Provinsi  Riau,  kejadian  banjir  dan  kekeringan  perlu mendapat  perhatian.  Hal  ini  dikarenakan  banjir  dan kekeringan telah menjadi masalah yang tak berkesudahan bagi  masyarakat  dari  masa  lalu,  sekarang,  hingga  masa depan [9], [10].
Karakteristik  hujan  dalam  penelitian  ini  dianalisis berdasarkan data historis hujan yang dicatat oleh stasiun- stasiun  hujan  yang  tersebar  di  seluruh  wilayah  Provinsi Riau.  Hujan  dikelompokkan  ke  dalam  3  (tiga)  kelompok berdasarkan  klasifikasi  iklim  Oldeman.  Tahap  akhir  dari penelitian  ini  adalah  analisis  spasial  sehingga  didapatkan peta sebaran curah hujan berdasarkan klasifikasi Oldeman.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Hujan
Hujan  merupakan  fenomena  alam  yang  terdapat  dalam siklus  hidrologi.  Hujan  adalah  salah  satu  bentuk  dari presipitasi, yaitu turunnya air dari atmosfer ke permukaan bumi. Bentuk lain dari presipitasi adalah hujan salju, kabut, embun,  dan  hujan  es.  Presipitasi  yang  memberikan sumbangan paling besar di daerah tropis seperti Indonesia adalah hujan, sehingga seringkali hujanlah yang dianggap sebagai presipitasi.
Bentuk  dan  jumlah  hujan  dipengaruhi  faktor  klimatologi seperti  angin,  temperatur,  dan  tekanan  atmosfer  karena hujan berasal dari uap air di atmosfer. Uap air yang naik ke atmosfer  akan  mendingin  sehingga  terjadi  kondensasi menjadi butir-butir air yang akhirnya jatuh sebagai hujan. Jumlah hujan yang jatuh dalam waktu tertentu di suatu area disebut sebagai curah hujan. Curah hujan adalah fenomena yang ditandai dengan variabilitas tinggi baik dalam ruang maupun waktu [11].
Semua  sumber  air  yang  mengalir  di  sungai  dan  di  dalam tampungan di atas maupun di bawah permukaan bersumber dari  hujan.  Jumlah,  intensitas,  dan  distribusi  hujan mempengaruhi  debit  di  sungai  sehingga  apabila  tidak terdapat  data  pencatatan  debit  di  suatu  Daerah  Aliran Sungai  (DAS),  data  pencatatan  hujan  dapat  digunakan untuk memperkirakan debit aliran di DAS tersebut [12].

## 2.2. Pengukuran Hujan
Hujan  merupakan  jenis  presipitasi  yang  paling  biasa diukur.  Pengukuran  dilakukan  dengan  menampung  air hujan yang jatuh, namun tidak mungkin menampung hujan di  seluruh  daerah  tangkapan  air.  Oleh  karena  itu,  hujan hanya dapat diukur di beberapa titik  yang ditetapkan dan hujan yang terukur tersebut mewakili luasan di sekitarnya.
Pengamatan kejadian hujan dapat dilakukan menggunakan data  pengamatan  curah  hujan  dari  alat  ukur  yang  ada  di stasiun  hujan  [13].  Stasiun  hujan  berfungsi  untuk mengukur curah hujan dalam satuan milimeter (mm) yang dilakukan selama 24 jam yang disebut dengan curah hujan harian  [14].  Pengukuran  curah  hujan  akan  lebih  efektif ketika  jaringan  alat  ukur  tersebut  padat  secara  spasial. Untuk wilayah yang memiliki sedikit atau tidak ada stasiun hujan, data curah hujan cenderung memiliki kualitas yang buruk.

## 2.3. Klasifikasi Iklim Oldeman
Klasifikasi  iklim  Oldeman  adalah  salah  satu  metode klasifikasi  iklim  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi pola iklim di suatu daerah berdasarkan curah hujan. Dalam metode  ini,  data  curah  hujan  menjadi  parameter  utama
untuk membuat informasi iklim. Metode ini dikembangkan terutama untuk di daerah tropis seperti Indonesia [15].
Oldeman  mengelompokkan  curah  hujan  ke  dalam  tiga kategori yaitu:
1. Bulan kering ( dry months ) : bulan dengan curah hujan kurang dari 100 mm
2. Bulan  lembab  ( moist  months )  :  bulan  dengan curah hujan antara 100 mm hingga 200 mm
3. Bulan  basah  ( wet  months )  :  bulan  dengan  curah hujan lebih dari 200 mm
Penggunaan  klasifikasi  ini  dapat  membantu  dalam perencanaan pertanian, pengelolaan sumber daya air, dan sektor lain yang tergantung pada pola curah hujan. Dengan memahami  klasifikasi  iklim  Oldeman,  dapat  disiapkan perencanaan  untuk  menghadapi  bulan  kering  maupun bulan basah [16].

## 2.4. Analisis Spasial
Analisis  spasial  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengolah  data  dari  perspektif  keruangan,  sehingga diharapkan dapat memberikan solusi-solusi atas permasalahan  keruangan.  Metode  ini  memanfaatkan  data yang  memiliki  komponen  geografis  atau  lokasi,  seperti koordinat  (latitude  dan  longitude),  untuk  mengungkap informasi  yang  tersembunyi,  dan  memvisualisasikan data dalam konteks spasial.
Dengan  adanya  informasi  spasial,  dapat  dilihat  titik-titik data spasial untuk memahami dimana dan mengapa suatu keadaan terjadi, sehingga dapat  mendukung pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  dan  tepat  sasaran  di  berbagai sektor. Dengan memvisualisasikan dan menganalisis data dalam bentuk geografis, dapat diidentifikasi tren, pola, dan hubungan yang mungkin tidak terlihat dengan analisis data konvensional.
Analisis  spasial  telah  digunakan  secara  luas  dalam  studi perubahan  penggunaan  lahan.  Salah  satu  studi  yang didokumentasikan  dalam  jurnal  Geosciences  menyoroti pentingnya  SIG  dalam  memantau  dan  memprediksi perubahan  penggunaan  lahan  dengan  menggunakan  data observasi  bumi  dan  peta  topografi.  Hal  ini  membantu dalam  memahami  dampak  dari  perubahan  tersebut terhadap lingkungan dan kesejahteraan manusia [17].
Analisis  spasial  juga  pernah  digunakan  dalam  studi penilaian  risiko  banjir  pesisir  dengan  menggunakan analisis  keputusan  multi-kriteria  spasial  (SMCDA). Pendekatan  ini  mengintegrasikan  indikator  bahaya, paparan, dan kerentanan sosial untuk mengidentifikasi area berisiko  tinggi  dan  membantu  mengembangkan  strategi pengurangan risiko yang tepat [18].
Selain itu, SIG telah digunakan untuk memitigasi dampak perubahan  iklim  terhadap  kesehatan  manusia,  seperti mengurangi stres akibat panas pada masyarakat perkotaan yang  rentan  dengan  menganalisis  dan  meningkatkan tutupan kanopi perkotaan [19].

## 3. METODOLOGI
Penelitian  analisis  spasial  curah  hujan  berdasarkan klasifikasi Oldeman di Provinsi Riau ini memerlukan data- data  yaitu  data  hujan,  data  lokasi  stasiun  hujan,  dan  peta Provinsi  Riau.  Data  hujan  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data hujan harian pada stasiun-stasiun hujan  yang  ada  di  Provinsi  Riau  (Tabel  1).  Data  didapat dari Balai Wilayah Sungai Sumatera III.
Tabel 1. Stasiun Hujan di Provinsi Riau
Stasiun Koordinat X Y Bagan Batu 100,504 1,739 Bangko Jaya 100,255 1,678 Bangun Jaya 100,265 1,189 Dalu-Dalu 100,237 1,083 Dumai 101,342 1,523 Duri 101,164 1,312 Kota Lama 100,583 0,775 Lubuk Bendahara 100,230 0,691 Pasar Tangun 100,182 0,853 Pekan Tebih 100,466 1,025 Rambah Utama 100,398 0,899 Sedinginan 101,011 1,561 Ujung Batu 100,527 0,713 Air Molek 102,286 -0,367 Keritang 101,669 0,865 Lirik 102,221 -0,221 Lubuk Kebun 101,668 -0,269 Lubuk Ramo 101,578 -0,735 Pangkalan Kasai 102,388 -0,583 Pekan Tua 102,764 -0,502 Sentajo 101,625 -0,450 Talang Jerinjing 102,466 -0,430 Tembilahan 103,003 -0,317 Usul 102,491 0,730 Batu Bersurat 100,772 0,297 Gema 101,083 -0,153 Kemang 101,906 0,308 Koto Baru 101,319 -0,225 Lipat Kain 101,527 0,011 Lubuk Ogung 101,717 0,431 Muara Lembu 101,345 -0,378 Pantai Raja 101,408 0,293 Pasar Kampar 101,183 0,358 Silam 100,885 0,328
Stasiun Koordinat X Y Sorek 101,967 0,147 Buatan 101,817 0,746 Kandis 101,086 1,002 Pekanbaru 101,441 0,536 Petapahan Baru 101,069 0,569
Pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa terdapat 39 stasiun hujan yang  tersebar  di  seluruh  wilayah  Provinsi  Riau.  Sebaran stasiun  hujan  dan  luas  pengaruh  tiap  stasiun  hujannya dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Sebaran Stasiun Hujan di Provinsi Riau
Pada Gambar 1 terlihat bahwa sebaran stasiun hujan tidak merata. Ada wilayah yang stasiun hujannya berdekatan dan ada wilayah yang tidak memiliki stasiun hujan.
Data hujan yang tersedia untuk analisis adalah data hujan harian. Data hujan harian ini kemudian diolah menjadi data bulanan  untuk    selanjutnya  diklasifikasikan  menurut klasifikasi  iklim  Oldeman,  yaitu  bulan  kering,  bulan lembab,  dan  bulan  basah.  Data  koordinat  stasiun  hujan digunakan  untuk  analisis  spasial  agar  diketahui  lokasi stasiun hujan ketika diplotkan ke dalam peta Provinsi Riau. Tahapan dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  analisis  hujan  bulanan  rata-rata  pada  setiap  stasiun hujan yang ada di Provinsi Riau disajikan pada Tabel 2 dan untuk klasifikasi iklim Oldeman disajikan pada Tabel 3.
Tabel 2 Analisis Hujan Bulanan Rata-rata
Stasiun Hujan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agust Sep Okt Nov Des Air Molek 197,74 166,09 219,02 248,66 174,72 94,06 149,88 150,43 181,79 264,56 311,71 219,53 Bagan Batu 153,78 88,37 132,53 185,86 163,49 102,46 116,20 133,04 189,21 265,31 227,68 216,22 Bangko Jaya 112,94 70,94 123,19 153,85 129,31 108,70 83,33 120,06 152,50 165,28 177,14 142,36 Bangun Jaya 184,74 149,13 200,36 259,57 169,68 107,08 100,71 141,18 178,36 278,94 276,11 257,05 Batu Bersurat 256,72 239,84 275,92 294,89 178,94 141,94 127,76 169,39 182,43 257,22 324,93 308,01 Buatan 141,44 99,17 178,96 202,78 151,71 113,76 85,91 125,01 138,57 187,62 273,73 199,04 Dalu-Dalu 178,54 173,19 178,43 228,41 138,08 108,59 120,43 140,53 148,56 214,48 251,33 320,66 Dumai 128,54 89,53 170,02 192,96 174,06 108,78 130,09 121,98 181,23 182,58 254,36 203,31 Duri 197,68 131,66 192,85 188,46 186,02 95,81 140,50 155,68 180,86 229,84 247,43 253,09 Gema 258,67 190,76 240,17 251,06 170,91 163,04 135,15 158,28 185,03 215,79 319,96 289,30 Kandis 173,60 108,29 177,45 182,20 153,92 117,97 82,00 98,66 164,30 209,25 253,21 233,89 Kemang 160,72 126,61 188,71 203,01 139,78 113,19 121,31 120,28 151,06 183,85 244,72 208,42 Keritang 110,66 133,78 158,88 224,83 174,13 107,86 99,67 149,71 125,22 127,14 250,78 253,79 Kota Lama 185,21 163,68 202,31 217,14 135,64 134,26 116,80 141,73 176,03 257,18 279,29 290,24 Koto Baru 215,52 170,32 236,29 205,84 208,63 154,34 154,64 138,79 170,49 184,22 274,36 263,38 Lubuk Bendahara 488,99 264,58 439,36 508,72 389,14 319,81 172,37 218,74 228,59 313,60 448,36 494,25 Lipat Kain 229,97 175,10 217,44 205,93 187,01 121,56 172,16 260,11 174,82 198,80 274,83 259,88 Lirik 151,92 114,51 167,73 200,27 143,15 78,56 85,86 100,82 112,86 144,67 194,33 168,42 Lubuk Kebun 156,43 148,72 177,44 167,69 131,81 105,35 75,20 84,30 136,19 336,73 233,09 193,27 Lubuk Ogung 136,08 87,54 150,87 199,13 130,24 107,41 86,04 104,94 163,99 167,78 191,85 192,75 Lubuk Ramo 262,53 345,33 304,65 404,25 202,45 162,44 181,13 184,56 178,48 287,06 379,53 295,09 Muara Lembu 211,99 220,69 244,24 274,13 172,12 128,99 130,01 157,69 183,22 189,23 282,87 231,67 Pangkalan Kasai 189,20 152,29 238,14 264,64 189,84 121,58 142,35 121,78 152,52 182,25 310,89 202,54 Pantai Raja 226,27 171,81 237,35 232,89 153,81 131,93 160,88 163,62 175,80 264,03 305,93 316,73 Pasar Kampar 232,92 159,18 230,75 222,17 150,14 141,56 124,72 150,96 182,71 234,07 284,90 243,61 Pasar Tangun 295,31 194,27 259,71 285,01 259,79 148,69 154,25 158,27 200,23 311,83 426,99 373,06 Pekanbaru 136,80 141,69 207,23 230,85 154,39 114,73 147,19 125,91 150,64 239,09 238,86 203,97 Pekan Tebih 183,51 157,46 178,36 231,16 150,01 138,78 136,56 139,78 155,85 204,11 198,99 269,54 Pekan Tua 148,38 142,80 183,69 184,26 143,51 77,28 96,95 97,71 142,52 147,69 274,26 167,33 Petapahan Baru 238,68 215,69 245,69 281,94 197,51 168,14 181,61 210,05 227,90 299,31 656,30 414,06 Rambah Utama 248,53 175,29 236,33 279,53 223,29 150,56 155,99 161,36 182,57 232,86 316,94 302,54 Sedinginan 111,58 83,56 141,63 172,89 147,71 113,20 131,33 126,25 167,31 199,16 243,48 215,63 Sentajo 228,88 207,41 233,61 254,28 199,08 126,10 143,57 135,83 192,13 202,36 252,01 230,15 Silam 245,33 167,20 201,92 241,78 168,52 141,56 127,31 136,34 197,08 263,10 299,59 295,14 Sorek 138,77 110,30 178,38 169,78 158,30 92,86 93,87 93,72 120,03 148,04 230,09 224,68 Talang Jerinjing 156,24 137,82 192,12 240,92 151,32 113,74 99,46 94,49 146,10 154,49 257,98 204,68 Tembilahan 171,71 137,59 214,19 210,83 139,01 138,14 135,31 103,15 126,00 152,80 279,86 208,28 Ujung Batu 216,86 197,54 207,80 232,56 185,39 144,14 109,18 165,88 190,23 251,00 326,03 285,04 Usul 150,76 137,36 192,23 233,08 128,01 94,02 124,19 114,53 122,04 164,93 287,10 200,46

## Tabel 3 Analisis Klasifikasi Oldeman
Stasiun Hujan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agust Sep Okt Nov Des Air Molek Lembab  Lembab  Basah Basah  Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Bagan Batu Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Bangko Jaya Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab Bangun Jaya Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Batu Bersurat Basah Basah Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Buatan Lembab  Kering  Lembab  Basah  Lembab  Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab Dalu-Dalu Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Dumai Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Duri Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Gema Basah  Lembab  Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Kandis Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Kering  Kering  Lembab  Basah Basah Basah Kemang Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Keritang Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab  Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Kota Lama Lembab  Lembab  Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Koto Baru Basah  Lembab  Basah Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Lubuk Bendahara Basah Basah Basah Basah Basah Basah  Lembab  Basah Basah Basah Basah Basah Lipat Kain Basah  Lembab  Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab  Lembab  Basah Basah Lirik Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Kering  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab Lubuk Kebun Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Kering  Kering  Lembab  Basah Basah  Lembab Lubuk Ogung Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab Lubuk Ramo Basah Basah Basah Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Muara Lembu Basah Basah Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Pangkalan Kasai Lembab  Lembab  Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Pantai Raja Basah  Lembab  Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Pasar Kampar Basah  Lembab  Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Pasar Tangun Basah  Lembab  Basah Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Pekanbaru Lembab  Lembab  Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Pekan Tebih Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab  Basah Pekan Tua Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Kering  Kering  Kering  Lembab  Lembab  Basah  Lembab Petapahan Baru Basah Basah Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Basah Basah Rambah Utama Basah  Lembab  Basah Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Sedinginan Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Sentajo Basah Basah Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Silam Basah  Lembab  Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Sorek Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Kering  Kering  Kering  Lembab  Lembab  Basah Basah Talang Jerinjing Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab  Lembab  Kering  Kering  Lembab  Lembab  Basah Basah Tembilahan Lembab  Lembab  Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Ujung Batu Basah  Lembab  Basah Basah  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah Basah Basah Usul Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab  Kering  Lembab  Lembab  Lembab  Lembab  Basah  Lembab
Dari  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  nilai  rata-rata  hujan bulanan yang ada di Provinsi Riau bervariasi dengan nilai minimum sebesar 70,938 mm dan nilai maksimum adalah 656,302 mm. Dari Tabel 3 terlihat bahwa hujan bulanan di seluruh  stasiun  hujan  yang  ada,  didominasi  oleh  bulan lembab yaitu sebesar 58,12%, diikuti bulan basah sebesar 36,11%,  dan  yang  terkecil  adalah  bulan  kering  sebesar 5,77%.  Bulan  kering  terdapat  pada  bulan  Februari,  Juni, Juli, dan Agustus.
Persentase  bulan  kering,  bulan  lembab,  dan  bulan  basah untuk tiap stasiun hujan disajikan pada Tabel 4.
Tabel  4  Persentase  Bulan  Kering,  Bulan  Lembab,  dan Bulan Basah tiap Stasiun Hujan
Stasiun Hujan Bulan Kering (%) Bulan Lembab (%) Bulan Basah (%) Air Molek 8,33 50 41,67 Bagan Batu 8,33 66,67 25 Bangko Jaya 16,67 83,33 0 Bangun Jaya 0 66,67 33,33 Batu Bersurat 0 41,67 58,33 Buatan 16,67 66,67 16,67 Dalu-Dalu 0 66,67 33,33 Dumai 8,33 75 16,67 Duri 8,33 66,67 25 Gema 0 50 50 Kandis 16,67 58,33 25 Kemang 0 75 25 Keritang 8,33 66,67 25
Stasiun Hujan Bulan Kering (%) Bulan Lembab (%) Bulan Basah (%) Kota Lama 0 58,33 41,67 Koto Baru 0 50 50 Lubuk Bendahara 0 8,33 91,67 Lipat Kain 0 50 50 Lirik 16,67 83,33 0 Lubuk Kebun 16,67 66,67 16,67 Lubuk Ogung 16,67 83,33 0 Lubuk Ramo 0 33,33 66,67 Muara Lembu 0 50 50 Pangkalan Kasai 0 66,67 33,33 Pantai Raja 0 50 50 Pasar Kampar 0 50 50 Pasar Tangun 0 41,67 58,33 Pekanbaru 0 58,33 41,67 Pekan Tebih 0 75 25 Pekan Tua 25 66,67 8,33 Petapahan Baru 0 25 75 Rambah Utama 0 41,67 58,33
Stasiun Hujan Bulan Kering (%) Bulan Lembab (%) Bulan Basah (%) Sedinginan 8,33 75 16,67 Sentajo 0 41,67 58,33 Silam 0 50 50 Sorek 25 58,33 16,67 Talang Jerinjing 16,67 58,33 25 Tembilahan 0 66,67 33,33 Ujung Batu 0 50 50 Usul 8,33 75 16,67
Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa hujan bulanan rata-rata di Stasiun  Bangko  Jaya,  Lirik,  dan  Lubuk  Ogung  tidak terdapat  bulan  basah.  Sementara  stasiun  hujan  yang memiliki  bulan  basah  lebih  banyak  dibanding  bulan lembab  dan  bulan  kering  adalah  Stasiun  Batu  Bersurat, Lubuk Bendahara, Lubuk Ramo, Pasar Tangun, Petapahan Baru, Rambah Utama, dan Sentajo.
Gambar 3 Sebaran Nilai Hujan Bulanan Rata-rata Klasifikasi Oldeman
Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Bulan Kering Bulan Lembab
Bulan Basah
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  bulan  kering  di Provinsi Riau terdapat pada bulan Februari, Juni, Juli, dan Agustus.  Sementara  pada  bulan  April,  November,  dan Desember didominasi oleh bulan basah. Persentase bulan kering, bulan lembab, dan bulan basah untuk tiap bulannya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Persentase Stasiun Hujan yang Mengalami Bulan Kering, Bulan Lembab, dan Bulan Basah
Bulan Bulan Kering (%) Bulan Lembab (%) Bulan Basah (%) Jan 0 61,54 38,46 Feb 15,38 69,23 15,38 Mar 0 48,72 51,28 Apr 0 28,21 71,79 Mei 0 87,18 12,82 Jun 15,38 82,05 2,56 Jul 25,64 74,36 0 Agust 12,82 79,49 7,69 Sep 0 94,87 5,13 Okt 0 43,59 56,41 Nov 0 10,26 89,74 Des 0 17,95 82,05
Sama seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3, pada Tabel 5  diketahui  bahwa  persentase  wilayah  yang  mengalami bulan kering pada bulan Februari dan Juni adalah sebesar 15,38%, terbesar pada bulan Juli yaitu 25,64%, serta pada bulan Agustus sebesar 12,82%. Bulan basah mendominasi wilayah  di  Provinsi  Riau  yaitu  pada  bulan  April  sebesar 71,79%,  bulan  November  sebesar  89,74%,  dan  bulan Desember sebesar 82,05%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan antara lain:
1. Nilai rata-rata hujan bulanan yang ada di Provinsi Riau bervariasi  dengan  nilai  minimum  sebesar  70,938  mm dan nilai maksimum adalah 656,302 mm
2. Hujan  bulanan  di  seluruh  stasiun  hujan  yang  ada didominasi  oleh  bulan  lembab  yaitu  sebesar  58,12%, diikuti bulan basah sebesar 36,11%, dan yang terkecil adalah bulan kering sebesar 5,77%.
3. Bulan  kering  di  Provinsi  Riau  terdapat  pada  bulan Februari, Juni, Juli, dan Agustus. Sementara pada bulan April, November, dan Desember didominasi oleh bulan basah.
4. Persentase wilayah yang mengalami bulan kering pada bulan  Februari  dan  Juni  adalah  sebesar  15,38%, terbesar pada bulan Juli yaitu 25,64%, serta pada bulan Agustus  sebesar  12,82%.  Bulan  basah  mendominasi wilayah di Provinsi Riau yaitu pada bulan April sebesar 71,79%,  bulan  November  sebesar  89,74%,  dan  bulan Desember sebesar 82,05%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Q. Hu, Z. Li, L. Wang, Y. Huang, Y. Wang, and  L.  Li,  “Rainfall  spatial  estimations:  A review  from  spatial  interpolation  to  multi- source  data  merging,” Water  (Switzerland) , vol. 11, no. 3, Mar. 2019.
[2] R.  Serrano-Notivoli  and  E.  Tejedor,  “From rain  to  data:  A  review  of  the  creation  of monthly  and  daily  station-based  gridded precipitation datasets,” Wiley Interdisciplinary  Reviews:  Water ,  vol.  8,  no.
6. John Wiley and Sons Inc, Nov. 01, 2021.
[3] M.  Mendez,  L.  A.  Calvo-Valverde,  B. Maathuis,  and  L.  F.  Alvarado-Gamboa, “Generation of monthly precipitation climatologies  for  Costa  Rica  using  irregular rain-gauge  observational  networks,” Water (Switzerland) , vol. 11, no. 1, Jan. 2019.
[4] C.  M.  Liyew  and  H.  A.  Melese,  “Machine learning  techniques  to  predict  daily  rainfall amount,” J Big Data , vol. 8, no. 1, Dec. 2021.
[5] U. Fadhilah, - Asrizal, - Yohandri, - Syafriani, and  R.  Pratama,  “Comparison  Study  Of Measurement  Results  Between  Rain  Gauge 7052.0100  and  Optical  Rain  Gauge  815  at Lapan  Kototabang,” PILLAR  OF  PHYSICS , vol. 15, no. 1, Jul. 2022.
[6] G.  Urban  and  K.  Strug,  “Evaluation  of precipitation  measurements  obtained  from different types
of rain gauges,” Meteorologische Zeitschrift , vol. 30, no. 5, pp. 445–463, 2021.
[7] G. Konapala, A. K. Mishra, Y. Wada, and M. E. Mann, “Climate change will affect global water  availability  through  compounding changes  in  seasonal  precipitation  and evaporation,” Nat  Commun ,  vol.  11,  no.  1, Dec. 2020.
[8] R. S. Notivoli, M. Zúñiga-Antón, Á. Pueyo, S. Beguería, M. Á. Saz, and M. de Luis, “Climate and population: risk exposure to precipitation concentration  in  mainland  Spain  (1950– 2010),” Boletin  de  la  Asociacion  de Geografos Espanoles , no. 86, 2020.
[9] P.  Khansa,  E.  S.  Sofiyah,  I.  Wayan,  and  K. Suryawan,  “Determination  of  Rain  Intensity

## Based on Rain Characteristics Observed from
Rain  Observation  Stations  Around  South Jakarta,” Journal  of  Advanced  Civil  and Environmental Engineering , vol. 3, no. 2, pp.
94–103, 2020.
[10] N.  E.  Darfia  and  W.  Rahmalina,  “Analisis Indeks  Kekeringan  Di  Daerah  Irigasi Kelayang Kabupaten Indragiri Hulu Provinsi Riau  (Drought  Index  Analysis  In  Kelayang Irrigation  Area  Indragiri  Hulu  District  Riau Province).”
[11] A. I. Flossmann et al. , “Review of advances in precipitation enhancement research,” Bulletin of the American Meteorological Society , vol.
100, no. 8. American Meteorological Society, pp. 1465–1480, 2019.
[12] B.  Triatmodjo, Hidrologi  Terapan ,  Cetakan Kedua. Yogyakarta: Beta Offset Yogyakarta,
2006.
[13] J.  Dong,  W.  T.  Crow,  and  R.  Reichle, “Improving  rain/no-rain  detection  skill  by merging precipitation estimates from different sources,” J  Hydrometeorol ,  vol.  21,  no.  10, pp. 2419–2429, Oct. 2020.
[14] Y.  Gyasi-Agyei,  “Identification  of  the optimum  rain  gauge  network  density  for hydrological modelling based on radar rainfall analysis,” Water (Switzerland) , vol. 12, no. 7,
Jul. 2020.
[15] T.  A.  Munandar  and  Sumiati,  “The classification  of  cropping  patterns  based  on regional climate classification using decision tree approach,” Journal of Computer Science , vol. 13, no. 9, pp. 408–415, 2017.
[16] S.  Aldiansyah  and  R.  Risna,  “Mapping  of
Oldeman  Agro-Climatic  Zone  Based  on
Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Station Database in Southeast Sulawesi,”
ECOTROPHIC :  Jurnal  Ilmu  Lingkungan
(Journal  of  Environmental  Science) ,  vol.  17, no. 2, p. 174, Nov. 2023.
[17] E.  Bielecka,  “Gis  spatial  analysis  modeling for land use change. A bibliometric analysis of the intellectual base and trends,” Geosciences (Switzerland) , vol. 10, no. 11. MDPI AG, pp.
1–21, Nov. 01, 2020.
[18] V.  Hadipour,  F.  Vafaie,  and  K.  Deilami, “Coastal  flooding  risk  assessment  using  a GIS-based  spatial  multi-criteria  decision analysis approach,” Water (Switzerland) , vol. 12, no. 9, Sep. 2020.
[19] M.  N.  Kamel  Boulos  and  J.  P.  Wilson, “Geospatial  techniques  for  monitoring  and mitigating  climate  change  and  its  effects  on human  health,” International  Journal  of Health  Geographics ,  vol.  22,  no.  1.  BioMed Central Ltd, Dec. 01, 2023.