## Evaluasi Spasial Estimasi Curah Hujan pada Radar Cuaca Menggunakan Metode Z-R Marshall-Palmer di Wilayah Jawa Barat
Spatial Evaluation of Estimation Rainfall on Weather Radar Using Marshall- Palmer Z-R Method in West Java
1,2 Naufal Ananda *) , 3 Faqihza Mukhlish, 1,2 Haryas Subyantara Wicaksana, 4 Irvan Budiawan
1 Program Studi Magister Instrumentasi dan Kontrol, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
2 Balai Besar Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Wilayah II, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
3 Kelompok Keahlian Fisika Teknik, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
4 Program Doktor Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
*) corresponding email: naufal.ananda@bmkg.go.id

## Abstrak
Curah hujan merupakan salah satu parameter cuaca yang berpengaruh terhadap berbagai sektor. Intensitas curah hujan tinggi dapat memicu terjadinya bencana hidrometeorologi sehingga data pengamatan curah hujan sangat penting untuk memantau kondisi curah hujan di suatu wilayah. Peralatan curah hujan otomatis merupakan instrumen mengukur curah hujan di suatu titik pengamatan, namun peralatan tersebut memiliki cakupan yang cukup rendah dan belum menjangkau seluruh wilayah. Radar cuaca merupakan salah satu instrumen penginderaan jauh yang mampu mengestimasi curah hujan secara  spasial.  Output  data  pengamatan  radar  cuaca  dapat  dijadikan  estimasi  curah  hujan  menggunakan  metode pendekatan Z-R Marshall-Palmer. Penerapan metode tersebut dapat menjadi alternatif untuk wilayah yang belum memiliki peralatan  pengamatan  curah  hujan.  Namun,  estimasi  tersebut  perlu  dievaluasi  sehingga  dapat  meningkatkan  perfoma akurasi nilai estimasi tersebut. Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, koefisien determinan tertinggi sebesar 0,92 dan terendah sebesar 0,67. Nilai RMSE terendah sebesar 2.40 dan tertinggi sebesar 6.76, nilai ME tertinggi sebesar 16.59 dan terendah 5.93, bias tertinggi sebesar 12,90 dan terendah 5.30. Hasil studi menunjukkan radar cuaca dapat beroperasi sesuai spesifikasi jarak maksimal pengamatan hingga 220 KM, namun semakin jauh jarak pengamatan terhadap suatu titik, mempengaruhi performa akurasi estimasi curah hujan.
Kata Kunci:  Curah Hujan, Radar Cuaca, Reflektivitas, Z-R Marshall-Palmer .

## Abstract
Rainfall is one of the weather parameters that affect various sectors. High rainfall intensity can trigger hydrometeorological disasters,  so  rainfall  observation  data  is  vital  to  monitor  rainfall  conditions  in  an  area.  An  automatic  rain  gauge  is  an instrument that measures rainfall at an observation point, but the instrument has reasonably low coverage and has yet to reach the entire region. Weather radar is a remote sensing instrument capable of spatially estimating rainfall. Weather radar data  can  be  used  to  estimate  rainfall  using  the  Marshall-Palmer  Z-R  method.  The  application  of  the  method  can  be  an alternative for areas that do not have rainfall observation equipment. However, the estimation needs to be evaluated to improve the accuracy of the estimation value. Based on the evaluation, the highest coefficient of determination was 0.92, and the lowest was 0.67. The lowest RMSE value was 2.40, the highest was 6.76, the highest ME value was 16.59, and the lowest was 5.93; the highest bias was 12.90, and the lowest was 5.30. The study results show that the weather radar can operate  according  to  the  specifications  of  the  maximum  observation  distance  of  up  to  220  KM,  but  the  farther  the observation distance to a point, the higher the performance of rainfall estimation accuracy.
Keywords:  Rainfall, Weather Radar, Reflectivity, Z-R Marshall Palmer .
Makalah diterima 21 Maret 2024 – makalah direvisi 16 April 2024 – disetujui 30 April 2024
Karya ini adalah naskah akses terbuka dengan lisensi CC BY-SA .

## Pendahuluan
Curah hujan merupakan salah satu parameter cuaca yang berpengaruh terhadap berbagai sektor, seperti sektor pertanian untuk kebutuhan irigasi sawah dan sektor kebencanaan.  Intensitas curah hujan tinggi dapat memicu bencana  hidrometeorologi  seperti  banjir  dan  tanah  longsor [1] ,  serta  rendahnya  intensitas  curah  hujan mengakibatkan  bencana  kekeringan [2] .  Wilayah  Pulau  jawa  termasuk  Jawa  Barat  merupakan  salah  satu wilayah rawan terjadi bencana alam yang dipicu oleh parameter curah hujan [3] . Oleh karena itu, pemantauan
dan pengamatan curah hujan hujan akurat dengan resolusi temporal dan spasial tinggi, penting untuk dilakukan dalam rangka pencegahan dan mitigasi bencana hidrometeorologi [4].
Penakar hujan otomatis seperti Automatic Rain Gauge (ARG) dapat digunakan untuk mengukur curah hujan di suatu titik pengamatan.  Namun peralatan tersebut memiliki area atau cakupan yang cukup rendah, sehingga belum dapat menjangkau secara luas wilayah [5] . Pengukuran curah hujan secara spasial melalui penginderaan jauh seperti radar cuaca menjadi salah satu alternatif dalam estimasi curah hujan. Prinsip kerja radar cuaca adalah memancarkan  gelombang elektromagnetik pada  objek di atmosfer seperti awan, presipitasi dan  lain sebagainya, kemudian menerima kembali gelombang yang dipancarkan. Namun, beberapa kejadian objek yang dideteksi radar cuaca bukan fenomena atmosfer, melainkan seperti gunung, bangunan dan pesawat.  Hal ini menjadi kelemahan dari pengamatan radar cuaca, sehingga menimbulkan bias pada pengukuran [6] .
Radar cuaca mempunyai kelebihan dalam resolusi spasial dan temporal tinggi [7] , sehingga dapat menjangkau area  yang  belum  memiliki  jaringan  peralatan  curah  hujan.  Curah  hujan  dapat  diestimasikan  menggunakan output  pengamatan  radar  yaitu  Reflektivitas  (Z).  Reflektivitas  dapat  diolah  menjadi  estimasi  curah  hujan menggunakan  metode  Z-R,  yaitu  pendekatan  hubungan  empiris  antara  Z  (Reflektivitas)  dan  R  ( Rain  Rate ). Namun, metode estimasi tersebut perlu dievaluasi terhadap peralatan curah hujan [8] .
Penelitian yang dilakukan oleh Ahmad Kosasih dkk [9] pada studi kasus estimasi curah hujan di Jawa Timur menunjukkan  adanya  ketidakpastian  pada  hasil  akurasi,  salah  satunya  faktor  atenuasi.  Penelitian  tersebut melakukan evaluasi koreksi data atenuasi pada data reflektivitas radar cuaca terhadap perhitungan estimasi curah  hujan  di  Sidoarjo,  serta  pemilihan  nilai  koreksi  untuk  perbaikan  kualitas  estimasi  curah  hujan.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan nilai koreksi terhadap raw data reflektivitas mampu memberikan peningkatan akurasi estimasi curah hujan di mana pada estimasi curah hujan dari radar cuaca tanpa dilakukan koreksi  menghasilkan  nilai  akurasi  70,8%  dan  setelah  penerapan  koefisien  koreksi  akurasi  mengalami peningkatan 72,5% hingga 86,9% [9] .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Liki  Ardiyanto  dkk [10] meneliti  terkait  estimasi  curah  hujan  menggunakan hubungan Z-R untuk awan hujan konvektif dan stratiform di Lampung. Awan hujan stratiform adalah awan yang menyebabkan  hujan  kontinu.  Studi  tersebut  menilai  penerapan  estimasi  curah  hujan  menggunakan  Z-R tergantung  pada  tipe  awan  hujan.  Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  Z-R  Marshall-Palmer paling representatif untuk awan stratiform.
Berdasarkan hal tersebut, penelitian berfokus pada analisis penerapan pendekatan Z-R Marshall-Palmer pada awan  hujan  stratiform  dalam  mengestimasi  curah  hujan.  Radar  cuaca  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  frekuensi  5.6  GHz  dan  jarak  maksimum  pengamatan  hingga  220  km [11] .  Jangkauan pengamatan radar cuaca tersebut dapat menjangkau area yang belum memiliki peralatan curah hujan otomatis. Studi ini menganalisis performa dan akurasi hasil estimasi curah hujan berdasarkan jarak maksimum jangkauan pengamatan radar.

## Metode Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian adalah data curah hujan harian selama periode 1 Desember 2022 hingga 28  Februari  2023.  Pemilihan  waktu  didasarkan  pada  periode  musim  hujan  di  Indonesia [12] .  ARG  yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 5 titik yang tersebar di wilayah Jawa Barat, yaitu ARG Rengasdengklok, ARG  Sukaraja,  ARG  Cimahi,  ARG  Pusaka  Negara,  dan  ARG  Kertajati.  Tabel  1  menunjukkan  lokasi  dan  jarak peralatan ARG terhadap radar cuaca.
Tabel 1 . Lokasi ARG dan jarak terhadap radar cuaca Nama ARG Latitude  Longitude  Jarak (Km) ARG Rengasdengklok -6,146 107,303 73 ARG Sukaraja -6,921 106,981 91 ARG Cimahi -6,869 107,556 127 ARG Pusaka Negara -6,281 107,869 136 ARG Kertajati -6,693 108,180 179
Radar Cuaca  yang digunakan yaitu Radar Cuaca C-Band yang terletak pada lokasi koordinat  -6.1669°S dan -106,6502. Tabel 2 menunjukkan spesifikasi radar cuaca yang digunakan dan Gambar 1 menunjukkan peta sebaran lokasi peralatan yang digunakan pada penelitian.
Tabel 2 . Spesifikasi radar cuaca [11] Parameter Ukuran Polarisasi Single Tipe Transmitter Coaxial Magnetron Frekuensi yang digunakan 5,6 GHz Tinggi Tower 20 m Altitude 10 m PRF 600 Hz Jangkauan Maksimum 220 Km
Gambar 1. Peta lokasi radar cuaca dan sebaran lokasi titik ARG di wilayah penelitian
Output data  citra  radar  adalah  dalam  bentuk  format  data  volumetric  (.vol),  di  mana  pada  format  tersebut terdapat  3  data  utama  yaitu  Reflektivitas  (Z),  Arah  Kecepatan  Objek  (V)  dan  Pergerakan  Hydrometeor  (W). Penelitian  ini  menggunakan  data  reflektivitas,  dimana  tahap  pengolahan  data  reflektivitas  menggunakan perangkat lunak Wradlib dan Py-ART berbasis python. Wradlib dan Py-ART merupakan library yang digunakan untuk pengolahan spasial seperti data radar [13] . Tahapan penelitian dilakukan yaitu melakukan pre-processing raw data radar dalam format .vol untuk dikonversi dalam bentuk NetCDF (.nc). Data tersebut kemudian diolah menggunakan metode pendekatan Z-R Marshall-Palmer sehingga menghasilkan nilai estimasi curah hujan [14] . Metode pendekatan Z-R dengan persamaan sebagai berikut:
𝑍 = 𝑎𝑅 𝑏 (1)
Z didefinisikan sebagai reflektivitas dari pengamatan radar (mm 6 / mm 3 ), R adalah intensitas curah hujan (mm) serta a dan b merupakan konstanta empiris positif yang dipengaruhi oleh kondisi geografis dan karakteristik iklim pada masing masing lokasi radar [15].
Reflektivitas radar ( Z ) diukur dalam satuan desibel (dB) melalui persamaan [15]:
dB𝑍 = 10 log 10 (𝑍) (2)
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  pendekatan  Z-R  Marshall-Palmer,  dengan  persamaan  matematis sebagai berikut [16] :
𝑍 = 200𝑅 1,6 (3)
Radar  cuaca  secara  kontinu  melakukan  pengamatan  setiap  10  menit,  sedangkan  peralatan  curah  hujan melakukan pengukuran curah hujan secara akumulatif tiap jam [15] . ARG dijadikan acuan standar pengukuran curah hujan  dan  data  estimasi curah hujan  dari radar cuaca  menggunakan  persamaan  Z-R  Marshall-Palmer
dijadikan sebagai data uji. 𝐶𝐻 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟 adalah estimasi curah hujan dari citra radar menggunakan Z-R Marshall- Palmer, and 𝐶𝐻 𝑔𝑎𝑢𝑔𝑒 adalah pengukuran curah hujan di lokasi ARG. Parameter evaluasi yang digunakan pada penelitian ini menggunakan analisis statistik berupa bias, korelasi (R), Mean Error (ME) , dan Root Mean Square Error (RMSE). Adapun persamaan matematis dari parameter evaluasi tersebut sebagai berikut:
B(x) = ∑ 𝐶𝐻 𝑔𝑎𝑢𝑔𝑒 (x i ) n i=1 ∑ 𝐶𝐻 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟 (x i ) n i=1 (4)
𝑅 = ∑ (𝐶𝐻 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟 − 𝐶𝐻 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅)(𝐶𝐻 𝑔𝑎𝑢𝑔𝑒 − 𝐶𝐻 𝑔𝑎𝑢𝑔𝑒 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝐶𝐻 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟 − 𝐶𝐻 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) 2 ∗ (𝑅 𝑔𝑎𝑢𝑔𝑒 − 𝐶𝐻 𝑔𝑎𝑢𝑔𝑒
̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) 2 𝑛 𝑖=1 (5) 𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑(𝐶𝐻 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟 − 𝐶𝐻 𝑔𝑎𝑢𝑔𝑒 ) 2 𝑛 𝑖=1 (6)
𝑀𝐸 = 1 𝑛 ∑(𝐶𝐻 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟 − 𝐶𝐻 𝑔𝑎𝑢𝑔𝑒 ) 𝑛 𝑖=1 (7)
Gambar  3  menunjukkan  diagram  alir  penelitian  secara  keseluruhan.  Evaluasi  dilakukan  pada  5  titik pengamatan peralatan curah hujan di wilayah Jawa Barat. Parameter Evaluasi terdiri dari yaitu Korelasi untuk menunjukkan hubungan antara nilai estimasi curah hujan terhadap curah hujan yang diukur oleh ARG, Mean Error (ME) untuk menunjukkan rata-rata selisih antara data uji terhadap data standar dan Root Mean Square Error (RMSE) untuk mengetahui penyimpangan yang terjadi antara data uji terhadap data standar.
E-ISSN: 2460-6340
Hasil evaluasi akan menunjukkan akurasi pengukuran radar, analisis spasial jangkauan pengamatan radar dan dapat dijadikan alternatif ketersediaan data hujan pada wilayah yang belum memiliki peralatan pengamatan. Evaluasi dilakukan dalam skala harian untuk mendapatkan nilai curah hujan maksimum pada ARG.

## Hasil dan Diskusi
Gambar 4 merupakan representasi hasil pengolahan citra pengamatan radar cuaca pada suatu wilayah. Citra pengamatan  radar  cuaca  difilter  untuk  memperoleh  variabel  reflektifitas  yang  merepresentasikan  intensitas curah hujan [17] .

## Gambar 3. Sampel citra radar cuaca
Gambar  5  merupakan  evaluasi  nilai  estimasi  curah  hujan  menggunakan  metode  pendekatan  Z-R  Marshall- Palmer terhadap hasil pengukuran curah hujan di 5 titik peralatan pengamatan. Hasil studi menunjukkan bahwa adanya variasi pada parameter koefisien determinan. Nilai koefisien determinan tertinggi sebesar 0.92 pada ARG Rengasdengklok, dan terendah sebesar 0.67 pada ARG Kertajati. Hal ini menunjukkan hasil estimasi curah hujan pada radar cuaca mempunyai korelasi tinggi hingga sedang serta mampu mengikuti pola pengukuran curah hujan aktual. Parameter nilai error ME dan RMSE yang dihasilkan cukup tinggi dan bervariasi di 5 titik pengamatan.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 4. Evaluasi hasil estimasi curah hujan terhadap data peralatan curah hujan (a) ARG Rengasdengklok; (b) ARG Sukaraja; (c) ARG Cimahi; (d) ARG Pusaka Negara; (e) ARG Kertajati
Secara keseluruhan, Gambar 5 menunjukkan hasil estimasi curah hujan bersifat underestimate terhadap curah hujan aktual. Jika titik curah hujan dan regresi (garis warna hitam) yang diplot di grafik berada di bawah sumbu diagonal scatterplot (garis hijau transparan), maka estimasi curah hujan bersifat underestimate terhadap curah
hujan aktual. Sebaliknya, jika plot curah hujan berada diatas sumbu diagonal, maka estimasi tersebut bersifat overestimate terhadap data curah hujan aktual.
Gambar 6 merupakan  evaluasi  estimasi curah hujan  terkoreksi,  yaitu  menjumlahkan  nilai bias dari estimasi curah hujan radar dengan nilai pengamatan peralatan curah hujan [18] . Hasilnya menunjukkan bahwa adanya pergeseran  garis  regresi  dan  peningkatan  performa  akurasi  estimasi  setelah adjusted .  Hal  ini  dinilai  efektif untuk meningkatkan akurasi estimasi curah hujan [19] , [20] .
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 5. Hasil penerapan adjusted estimasi curah hujan terhadap peralatan curah hujan (a) ARG Rengasdengklok; (b) ARG Sukaraja; (c) ARG Cimahi; (d) ARG Pusaka Negara; (e) ARG Kertajati
Secara keseluruhan, setelah adjusted menunjukkan peningkatan akurasi dan performa estimasi curah hujan terhadap data curah hujan aktual. Walaupun adanya peningkatan akurasi dan performa, hasil estimasi tetap masih tergolong underestimate terhadap data curah hujan aktual, hal ini dikarenakan mayoritas sebaran data curah hujan dan garis regresi (warna hitam) berada di bawah garis diagonal (warna orange transparan).
Indikasi peningkatan performa dan akurasi estimasi dapat dilihat pada perbandingan Gambar 5 dan 6, adanya penurunan nilai error ME dan RMSE setelah adjusted pada Gambar 6. Hal ini berdampak adanya pergeseran garis  regresi  mendekati  dengan  garis  diagonal  (garis  warna  orange  transparan)  pada  scatterplot,  sehingga sebaran data estimasi curah hujan terkoreksi mendekati dengan nilai aktual.
ARG Rengasdengklok unadjusted memiliki RMSE dan ME sebesar 3,66 dan 13,57, setelah adjust menjadi 2,48 dan 6,71. ARG Sukaraja unadjusted RMSE dan ME sebesar 4,96 dan 11,46, setelah adjust menjadi 2,50 dan 5,17.  ARG Cimahi unadjusted RMSE dan ME sebesar 2,40 dan 5,93, setelah adjust menjadi 1,84 dan 3,56 ARG Pusaka Negara unadjusted RMSE dan ME sebesar 350 dan 10,60, setelah adjust menjadi 2,82 dan 6,72. ARG  Kertajati unadjusted RMSE  dan  ME  sebesar  6,76  dan  16,59,  setelah adjust menjadi  4,97  dan  12,53. Secara keseluruhan, Hasil ini menunjukkan data estimasi curah hujan terhadap data aktual mempunyai korelasi kuat  hingga  sedang.  Penerapan adjusted pada  hasil  estimasi  curah  hujan  dapat  meningkatkan  akurasi  dan performa estimasi curah hujan [20] .
(a) (b)
(c)
(d) (e)
Gambar 6. Plotting grafik estimasi curah hujan, estimasi curah hujan terkoreksi dan peralatan curah hujan Tabel 3 . Hasil evaluasi estimasi curah hujan tanpa bias dan setelah penerapan bias
Nama Peralatan Curah Hujan Jarak Evaluasi Unadjusted Evaluasi Adjusted Bias R RMSE ME RMSE ME ARG Rengasdengklok 73 5,30 0,92 3,66 13,57 2,48 6,71 ARG Sukaraja 91 9,75 0,90 4,96 11,46 2,50 5,17 ARG Cimahi 127 6,79 0,82 2,40 5,93 1,84 3,56 ARG Pusaka Negara 136 8,03 0,78 3,50 10,60 2,82 6,72 ARG Kertajati 179 12,90 0,67 6,76 16,59 4,97 12,53
Tabel 3 menginformasikan jarak ARG terhadap pusat radar cuaca serta  hasil evaluasi sebelum dan sesudah adjusted . Studi ini melakukan analisis spasial menggunakan ARG berjarak 73 – 179 KM dari pusat radar cuaca. Hasil nya menunjukkan bahwa RMSE terendah sebesar 2.40 dan tertinggi sebesar 6.76, ME tertinggi sebesar 16.59 dan terendah 5.93, bias tertinggi sebesar 12,90 dan terendah 5.30. Hasil studi menunjukkan bahwa faktor jangkauan pengamatan radar cuaca terhadap suatu lokasi, dapat mempengaruhi performa dan akurasi estimasi curah hujan dari radar cuaca [21] . Korelasi tertinggi dan nilai error terendah berada pada lokasi ARG Rengasdengklok, dimana ARG tersebut berjarak 73 KM dari pusat radar. ARG Kertajati dinilai menghasilkan performa terendah, hal ini dilihat dari parameter korelasi terendah dan parameter error tertinggi, ARG Kertajati berada pada jarak terjauh yaitu sebesar 179 KM dari pusat radar.  Berdasarkan spesifikasi radar cuaca yang mampu  mengukur  hingga  220  KM,  namun  semakin  jauh  jarak  pengamatannya,  performa  akurasinya  akan semakin menurun.

## Kesimpulan
Evaluasi spasial estimasi curah hujan di wilayah Jawa Barat menggunakan metode pendekatan Z-R Marshall- Palmer  telah  berhasil  dilakukan.  Parameter  evaluasi  yang  digunakan  pada  studi  ini  yaitu  bias,  koefisien determinan, RMSE dan ME menunjukkan hasil yang variatif serta penerapan adjust pada estimasi curah hujan dapat  meningkatkan  performa  dan  akurasi.  Pada  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  menggunakan metode  ZR  berdasarkan  koefisien  determinan  yang  dikembangkan  sehingga  dapat  dimanfaatkan  secara optimal untuk wilayah tertentu.

## Referensi
[1]  J.  A.  Marengo,  P.  I.  Camarinha,  L.  M.  Alves,  F.  Diniz ,  dan  R.  A.  Betts,  “Extreme  Rainfall  and  Hydro -Geo- Meteorological  Disaster  Risk  in  1.5,  2.0,  and  4.0°C  Global  Warming  Scenarios:  An  Analysis  for  Brazil,” Frontiers in Climate , 3, 2021. https://doi.org/10.3389/fclim.2021.610433.
[2] M.  Yang,  Y.  Mou,  Y.  Meng,  S.  Liu,  C.  Peng,  dan  X.  Zhou,  “Modeling  The  Effects of  Precipitation  and Temperature  Patterns  o n  Agricultural  Drought  in  China  from  1949  to  2015,” Science  of  The  Total Environment , 711, 135139. 2020. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.135139.
[3]  H. Sri Naryanto, F. Prawiradisastra, R. Ardiyanto, dan W. Hidayat, “Analisis Pasca Bencana Tanah Longsor 1  Januari  2020  dan  Evaluasi  Penataan  Kawasan  di  Kecamatan  Sukajaya,  Kabupaten  Bogor” Jurnal Geografi Gea , 20(2), 197 – 213, 2020. https://doi.org/10.17509/gea.v20i2.24232.
[4]  S. Zheng, C. Han, J. Huo, W. Cai, Y. Zhang, P. Li, G. Zhang, B. Ji, J. Zhou, “Research on Rainfall Monitoring Based  on  E- Band  Millimeter  Wave  Link  in  East  China.”.  1;21(5):1670,  Mar  2021.  doi: 10.3390/s21051670. PMID: 33804316; PMCID: PMC7957804.
[5]  J. Qiu, B. Wang, dan C. Zhou, ”Forecasting Stock Prices with Long-Short Term Memory Neural Network Based on Attention Mechanism,” PLoS ONE , 15(1), 2020. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0227222.
[6]  Q. Qiu, J. Liu, J. Tian, Y. Jiao, C. Li, W. Wang, dan F. Yu, “Evaluation of The Radar QPE and Rain Gauge Data
Merging Methods in Northern China.” Remote Sensing , 12(3), 2020. https://doi.org/10.3390/rs12030363.
[7] N. Ananda, H. Hartanto, dan D. Kurniadi, “Preliminary Evaluation of Weather Radar Rainfall Estimation in Bandung City,” 8th International Conference on Instrumentation, Control, and Automation (ICA), IEEE, 76 – 80, 2023. https://doi.org/10.1109/ICA58538.2023.10273091.
[8]  R. B. Sharif, E. H. Habib, dan M. ElSaadani, “Evaluation of Radar -Rainfall Products O ver Coastal Louisiana,” Remote Sensing , 12(9), 1477, 2020. https://doi.org/10.3390/rs12091477.
[9] A. Kosasih, H. Hartono, dan R. H. Jatmiko, “Pengaruh Koreksi Atenuasi Radar Cuaca terhadap Perhitungan
Estimasi Curah Hujan di Jawa Timur.” Jurnal Teknosains , 10(2), 111, 2021.
https://doi.org/10.22146/teknosains.53452.
[10]  L. Ardiyanto, A. M. Hanif, M. Alfaridzi, S. Ariwibowo, E. Wardoyo, dan I. R. Nugraheni, “Estimasi Curah Hujan Radar Cuaca dengan Hubungan Z-R Berbeda pada Tipe Awan Hujan Konvektif d an Stratiform di Lampung.” Prosiding SNFA (Seminar Nasional Fisika Dan Aplikasinya) , 4, 51, 2019.
https://doi.org/10.20961/prosidingsnfa.v4i0.35912.
[11]  A. Ali, I. H. Umam, H. Leijnse, dan U. Sa’adah, “Preliminary Study of A Radio Frequency Interference Filter for  Non-Polarimetric  C-Band  Weather  Radar  i n  Indonesia  (Case  Study:  Tangerang  Weather  Radar),” International  Journal  of  Remote  Sensing  and  Earth  Sciences ,  18(2),  189 – 202  ,2021. https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2021.v18.a3727.
[12] B. H. K. Tjasyono, “Variasi Iklim Musiman dan Non Musiman di Indonesia.” Prosiding Lokakarya Meteorologi Geofisika dan Klimatologi untuk Media dan Pengguna Jasa , 2007.
[13] M. Heistermann, S. Jacobi, and T. Pfaff, “Technical Note: An Open Source Library for Processing Weather Radar Data (Wradlib),” Hydrol. Earth Syst. Sci. , vol. 17, no. 2, pp. 863 – 871, 2013. doi: 10.5194/hess-17- 863-2013.
[14]  J. S. Marshall & W. M. K. Palmer, “The Distribution of Raindrops with Size.” Journal of Meteorology , 5(4),
165 – 166, 1948. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1948)005<0165:TDORWS>2.0.CO;2.
[15] T. D. Hutapea, D. S. Permana, A. S. Praja & L. F. Muzayanah, “Modifikasi Konstanta Persamaan ZR Radar Surabaya u ntuk Peningkatan Akurasi Estimasi Curah Hujan.” Jurnal Meteorologi dan Geofisika , 21(2), 91- 97. 2021.
[16]  W. Tahir, M. A. Mohd Ariffin, J. Abdullah, Z. Ibrahim, S. Ramli, S. Mohd Deni, H. Hassan, L. Mohd Sidek, Y. W. Sang, D. J. Yik, & N. K. Chang, “Mean Field Bias Correction to Radar QPE as Input to Flood Modeling for Malaysian River Basins.”
International Journal
of Integrated Engineering , 14(5).
https://doi.org/10.30880/ijie.2022.14.05.019, 2022.
[17] B. I. Abadi & R. Sumiharto, “Klasifikasi Curah Hujan Menggunakan Neuro -Fuzzy System Melalui Citra Radar Cuaca.” IJEIS  (Indonesian  Journal  of  Electronics  and  Instrumentation  Systems) ,  11(1),  49,  (2021). https://doi.org/10.22146/ijeis.57980.
[18] E.  Goudenhoofdt  and  L.  Delobbe,  ‘Evaluation  of Radar-Gauge  Merging  Methods  for  Quantitative Precipitation Estimates ’, Hydrol Earth Syst Sci , vol. 13, no. 2, pp. 195 – 203, Feb. 2009, doi: 10.5194/hess- 13-195-2009.
[19] D.  M.  Putri,  Y.  Nugroho,  J.  Rahmad  Pratama,  S.  Meteorologi  Iskandar,  K.  Barat,  &  K.  Tengah,  “Kajian Implementasi  Quality  Control  Faktor  Bright  Band  dan  Atenuasi  Radar  Cuaca  C- Band.” Jurnal  Teori  dan Aplikasi Fisika , Vol. 09, Issue 01, 2021.
[20] A. Ali, F. Lubis, & U. Sa’adah, “Komparasi Algoritma Asimilasi Data Radar -Rain Gauge dalam Peningkatan Akurasi Quantitative Precipitation Estimation (QPE): Mean Field Bias (MFB) dan Brandes Spatial Adjustment (BRA),” Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca , 24(1), 35 – 42, 2023.
[21] R. O. Imhoff, C. C. Brauer, A. Overeem, A. H. Weerts & R. Uijlenhoet, “Spatial and Temporal Evaluation of Radar  Rainfall  Nowcasting  Techniques  on  1,533  Events,”  Water  Resources  Research,  56(8),  2020. https://doi.org/10.1029/2019WR026723.