DOI: 10.29303/jrpb.v8i2.182 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## ANALISIS VARIABILITAS SPASIAL HUJAN BULANAN DAN TAHUNAN MENGGUNAKAN HISTOGRAM, VORONOI, DAN METODE INTERPOLASI
Spatial Variability Analysis of Annual and Monthly Rainfall using Histogram, Voronoi, and Interpolation Methods
Rufiani Nadzirah, Rafika Yulfia PIR, Indarto Indarto *)
Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Jl. Kalimantan Nomor 37 Kampus Tegalboto, Jember 68121, Indonesia
Email *) : indarto.ftp@unej.ac.id
Diterima: Juli 2020 Disetujui: September 2020

## ABSTRACT
Analysis of spatial variability is used to study the variability of rainfall received in a specific geographical  area.  The  analysis  may  use  to  describe  the  spatial  distribution  of  rainfall, determine  planting  schema,  mitigation  of  flood,  drought,  and  hydro-meteorological  related disaster.  This  research  study  research  analyzed  spatial  variability  of  annual  and  monthly rainfall in  the  area that covers  three  regencies  (Jombang,  Kediri,  and  Nganjuk). The  daily rainfall data explored in this study was from 1990 to 2016 and collected from 137 measurement sites. The research procedure was (1) data processing, (2) Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA)  using  histograms,  Voronoi-maps,  and  Normal  QQ-plots,  (3)  interpolation,  and  (4) regression and correlation tests. The result showed that rainfall data did not follow the normal distribution. The standard deviation value was 126.9 mm for monthly and 629.1 mm for annual rainfall. The produced thematic map showed that most of the area has monthly rainfall between 621  -  760  mm/month  and  annual  rainfall  between  2178  -  3202  mm/year.  Regression  and correlation tests showed a strong correlation between the altitude of location and the amount of annual and monthly rainfalls received.
Keywords: ESDA; monthly-rainfall; annually-rainfall; spatial, variability

## ABSTRAK
Analisa variabilitas spasial digunakan untuk mempelajari variablitas hujan yang diterima pada luasan  tertentu.  Analisis  tersebut  juga  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kalender  tanam, mitigasi  banjir,  kekeringan,  dan  potensi  bencana  hidro-meteorologi  terkait.  Penelitian  ini bertujuan menganalisis variabilitas spasial hujan bulanan dan tahunan di wilayah Kabupaten Jombang, Kediri, dan Nganjuk. Data diperoleh dari 137 stasiun hujan dengan panjang rekaman data dari tahun 1990 sampai dengan 2016. Tahap penelitian mencakup: (1) pengolahan data, (2) Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) menggunakan tool histogram, Voronoi-map dan Normal QQ-plot, (3) interpolasi, dan 4) analisis regresi-korelasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa data hujan yang digunakan tidak terdistribusi normal. Nilai standar deviasi 126,9 mm untuk hujan bulanan dan 629,1 mm untuk hujan tahunan. Peta tematik menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah penelitian menerima hujan bulanan maksimum 621 – 760 mm/bulan,
dan mengalami hujan tahunan maksimum 2.178 – 3.202 mm/tahun. Analisis korelasi regresi menunjukkan adanya  hubungan  yang  kuat  antara  ketinggian  tempat  dengan  besarnya  hujan yang diterima.
Kata kunci: ESDA; hujan-bulanan; hujan-tahunan; spasial; variabilitas

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Curah  hujan  memiliki  variabilitas spasial  yang  spesifik  untuk  setiap  wilayah. Variabilitas  spasial  dapat  ditunjukkan  oleh perbedaan  hujan  yang  diterima  per  sub- wilayah  tertentu  pada  interval  waktu tahunan,  bulanan,  atau  harian  (Indarto, 2013a; Indarto, 2013b).
Studi  tentang  analisis  variabilitas spasial  hujan  sudah  umum  dilakukan  pada banyak  tempat  di  berbagai  belahan  dunia. Coulibaly dan Becker (2007) dengan lokasi penelitian  di  Afrika  Selatan  telah membandingkan beberapa metode interpolasi  spatial,  antara  lain Inverse Distance  Weighting (IDW), ordinary kriging,  universal  kriging ,  dan cokriging . Hasil  interpolasi  terbaik  dengan error terendah  adalah  pada  metode ordinary kriging dengan  hasil  median error adalah 11%. Ellouze et al. (2009) di Tunisia Selatan meneliti  tentang  variabilitas  spasial  dan temporal  curah  hujan.  Metode  yang digunakan  adalah Principal  Component Analysis (PCA), representation quality, dan metode  regresi  berganda.  Hasil  dari penelitian ini teridentifikasinya pola spasial hujan  yang  dipengaruhi  oleh  topografi  dan pesisir.
Zhang  &  Srinivasan  (2009)  di  China melakukan  penelitian  tentang  estimasi variabilitas  spasial  curah  hujan  untuk pemodelan  hidrologi  pada  Daerah  Aliran Sungai (DAS) Luohe di hilir Yellow River. Penggabungan dan pengembangan beberapa metode dilakukan pada penelitian ini antara lain poligon
Thiessen,
Nearest Neighborhood (NN), Inverse  Distance Weighted (IDW), Simple  Kriging (SK), Ordinary  Kriging (OK), Simple  Kriging with Local Means (SKlm), dan Kriging with External Drift (KED). Hasil yang diperoleh
dari  metode  interpolasi  tersebut  adalah tinggi curah hujan rata-rata adalah berbeda tidak signifikan, akan tetapi untuk nilai dari curah  hujan  maksimum,  dan  curah  hujan minimum  berbeda  signifikan.  Kesimpulan lain  dari  penelitian  ini  adalah  tidak  ada metode  interpolasi  yang  memberikan  hasil yang lebih baik dari metode lainnya secara konsisten.
Salah  satu  faktor  yang  menyebabkan variasi  hujan  adalah  perbedaan  ketinggian tempat  (elevasi).    Feki et  al. (2012) di Tunisia  menggunakan  data  elevasi  sebagai variabel sekunder untuk meningkatkan nilai akurasi  dan  estimasi  distribusi curah  hujan di Tunisia. Tobin et al. (2011) di  Swiss juga memberikan  hasil  yang  serupa,  dimana penambahan  elevasi  sebagai  informasi tambahan menghasilkan validasi terbaik.
Ada  banyak  metode  terkait  dengan pengolahan  data  yang  bervariasi  terhadap ruang secara statistik. Salah satunya adalah Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA). ESDA dapat digunakan untuk memplotkan distribusi  data,  melihat  kecenderungan global  dan  lokal,  mengevaluasi  auto- korelasi  spasial  ( spatial  autocorrelation ) memahami covarian diantara beberapa seri data (De Smith et al. , 2007).
Analisa dalam bentuk grafik umumnya berupa: histogram, pie charts, box plots dan/atau scatter  plot .  Tidak  satu  pun grafik di atas menunjukkan secara eksplisit perspective spasial  dari  suatu  seri-data, tetapi jika ada fasilitas untuk menghubungkan  data  tersebut  dengan  peta dan  tabel,  maka  data-data  tersebut  dapat lebih bermakna untuk analis spasial. ESDA memfasilitasi  analis  tersebut.  Pemilihan terhadap  objek  melalui linking dapat dilakukan secara otomatis (melalui pemrograman)  atau  didefinisikan  oleh pengguna  melalui  grafik  (De  Smith et  al. , 2007; Indarto, 2013). Beberapa contoh tools
statistik  di  dalam  ESDA,  misalnya:  (1) Histogram  dan  (2) Normal  QQ-Plot ,  (3) Voronoi-Map ,  (4) Thiessen  Poligon , Box- Plot (De Smith et al ., 2007).
Data untuk analisis variabilitas spasial juga  dapat  berasal  dari  berbagai  metode pengukuran  dan  variabel  iklim  atau hidrometerologi  yang  berbeda.    Misalnya, pada  penelitian  terdahulu,  Haberlandt (2007)  menggunakan  data  konvensional atau  hasil  pengukuran  titik/lokal  pada stasiun  hujan.  Selanjutnya,  Ellouze et  al . (2009) menggunakan data radar meteorologi untuk  mempelajari  variabilitas  spasial  dan interpolasi  data.    Johnston et  al .  (2001) menggunakan  data  iklim  sebagai  input untuk proses interpolasi. Moges et al . (2007) melakukan  interpolasi  untuk  data  hidro- klimatologi. Interval waktu yang digunakan untuk analisis variabilitas spasial hujan juga dapat  bervariasi  dari  jam-jaman,  harian, bulanan, musiman, atau tahunan. Interpolasi data  hujan  tahunan  dan  bulanan  untuk menggambarkan  variabiitas  spasial  hujan bulanan  dan  tahunan  juga  dilakukan  oleh Kampata et al . (2008); Coulibaly & Becker (2007), dan Shiddiq et al . (2018).
Metode  interpolasi  Spline  digunakan misalnya oleh Hutchinson (1998), Naoum & Tsanis  (2004),  dan  Pasaribu  &  Haryani (2012).  Selanjutnya,  metode  interpolasi IDW  telah  banyak  digunakan  misalnya dalam  studi  oleh  Li  &  Revesz  (2004), Segond et  al .  (2007),  Pasaribu  &  Haryani (2012),  Indarto  (2013a;  2013b;  2011),  dan
Respatti et  al. (2014).  Interpolasi menggunakan metode IDW dapat memberikan  hasil  interpolasi  yang  lebih akurat  dari  pada  metode  lainnya  dan  juga lebih  tepat  digunakan  dalam  interpolasi spasial (Pramono, 2008). Metode interpolasi Kriging  misalnya  digunakan  dalam  studi oleh  Arétouyap et  al. (2016),  Arfaini  & Handayani  (2016),  dan  Respatti et  al. (2014).
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya, penelitian  ini  bertujuan  menganalisis variabilitas  spasial  hujan  dan  mempelajari pengaruh  topografi  terhadap  jumlah  hujan
menggunakan  histogram,  voronoi,  dan metode interpolasi.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Studi
Penelitian ini dilakukan pada wilayah kerja  UPT  PSDA  (Unit  Pelaksana  Teknis Pengelola Sumber Daya Air) di Kediri yang meliputi  tiga  kabupaten  yaitu:  Jombang, Kediri, dan Nganjuk (Gambar 1).

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Alat dan Bahan
Data  hujan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  hujan  harian dari  137  unit  penakar  hujan  yang  didapat dari UPT PSDA di Kediri. Data hujan harian dijumlahkan  menjadi  data  hujan  bulanan dan  hujan  tahunan  selanjutnya  diformat ke file txt. serta di- import ke Software GIS.

## Prosedur
Identifikasi  untuk  tiap  kolom  dalam tabel dijelaskan sebagai berikut. Kolom ke- 1  adalah  ID  yaitu  nomor  urut  identifikasi
atau  banyaknya  data.  Kolom  ke-2 menunjukkan  kode  stasiun  di  dalam database .  Kolom ke-3 adalah nama stasiun. Kolom  ke-4  menunjukkan  koordinat  mT (meter timur) atau koordinat (x) dan kolom ke-5 = mU (meter utara) atau koordinat (y). Selanjutnya, kolom ke-6 = El atau (elevasi) yang menunjukkan ketinggian lokasi stasiun hujan  (meter).    Kolom  ke-7  adalah  Pr (periode rekam) mewakili jumlah data yang tersedia pada setiap stasiun (tahun).  Kolom ke-8  adalah  hujan  tahunan  minimum  atau Hthn_min  (mm/tahun).  Kolom  ke-9  adalah hujan  tahunan  maksimum  atau  Hthn_min (mm).  Kolom  ke-10  adalah  hujan  tahunan rata-rata atau HThn-rrt (mm). Kolom ke-11 adalah  HRB  atau  hujan  rata-rata  bulanan (mm/bulan). Kolom ke-12 adalah HB_maks atau hujan bulanan maksimum (mm/bulan) (Shiddiq et al ., 2018).
Tahap selanjutnya adalah analisis data menggunakan  ESDA  ( Exploratory  Spatial Data  Analysis ).  Analisis  ESDA  digunakan untuk  eksplorasi,  mengevaluasi  data sehingga  dapat  diketahui  karakteristik statistik  datanya  dan  didapatkan  gambaran distibusinya  sebelum  di  interpolasi. Tools ESDA yang digunakan dalam penelitian ini mencakup: (1) Histogram, (2) Voronoi Map, dan (3) Normal QQ-Plot. Selanjutnya, peta variabilitas  spasial  hujan  dibuat  dengan metode  interpolasi  IDW  ( Inverse  Distance Weigthing )  untuk  hujan  bulanan  dan tahunan  (Indarto et  al ,  2011;  Indarto, 2013b).
Pada  tulisan  ini  hanya  dibahas variabel HB_Maks (Hujan bulanan maksimum) dan Hthn_maks (hujan tahunan maksimum).  Kedua  variabel  menunjukkan kondisi  hujan  ekstrem  pada  suatu  wilayah dalam jangka waktu yang lama. Lokasi studi juga  terletak  tiga  gunung  yaitu  Gunung Wilis, Kelud, dan Arjuna (Kominfo, 2016). Adanya  perbedaan  ketinggian  tempat (lokasi stasiun hujan) dapat digunakan untuk melihat  adanya  pengaruh  elevasi  terhadap
besarnya  hujan  yang  diterima  pada  suatu wilayah.  Hubungan  antara  elevasi  dengan besarnya  hujan  dianalisis  secara  statistik menggunakan  korelasi  dan  regresi.  Jika elevasi  dan  besarnya  hujan  berkorelasi sangat  kuat,  analisis  dilanjutkan  dengan analisis  regresi  yang  bertujuan  untuk mengetahui besarnya pengaruh dari perubahan X terhadap Y.
Koefisien  korelasi  dilambangkan dengan r (Persamaan 1).
𝑟 = (∑ XY)−[(∑ X)(∑ Y)/n] √[(∑ X 2 )(∑ Y) 2 /n]−[(∑ Y) 2 /n] ..................... (1)
Menurut  Kismiantini  (2010)  dan  Siregar (2015), tanda plus atau minus menunjukkan kemiringan  garis  regresi  (positif  atau negatif). Nilai koefisien korelasi antara - 1 ≤ r ≤ 1. Bila hubungan linear antara X dan Y sempurna maka r = ±1.
r = 1, hubungan sempurna dan searah.
r = 0, tidak ada korelasi antara dua variable. R = -1, hubungan sempurna dan berlawanan arah.
Koefisien determinasi (KD)
merupakan  sumbangan  dari  X  terhadap variasi  (naik  turunnya)  Y,  dengan Persamaan 2.
KD = (r) 2 ×100%  .................................. (2)
Terdapat tiga dataran tinggi (Gambar 2)  pada  wilayah  tersebut,  yaitu  Gunung Wilis  disebelah  barat,  Gunung  Kelud  di Selatan,  dan  Gunung  Arjuna  di  sebelah timur.  Kemudian  wilayah  dibagi  menjadi tiga  kelompok  yang  digambarkan  oleh  3 poligon  bergaris  putus-putus.  Luasan  dan bentuk  tiap  kelompok  poligon  dipengaruhi oleh  bentuk  dan  ketinggian  wilayah.  Tiap kelompok memiliki wilayah dataran tinggi, sedang,  dan  dataran  rendah.  Kemudian dipilih  stasiun  hujan  yang  mewakili  pada masing-masing ketinggian.
Dari  setiap  poligon  (Gambar  2), dipilih  beberapa  stasiun  hujan  sebagai sampel  yang  mewakili  masing-masing ketinggian untuk uji korelasi-regresi.
1) Wilayah  I  ditunjukkan  dengan  titik berwarna  hijau,  sebagian  besar  stasiun terletak  di  Kabupaten  Nganjuk  dan beberapa  stasiun  terletak  di  Kabupaten Kediri.
2) Wilayah  II  ditunjukkan  dengan  titik berwarna  biru,  sebagian  besar  stasiun terletak di Kabupaten Jombang dan satu stasiun terletak di Kabupaten Kediri.
3) Wilayah  III  ditunjukkan  dengan  titik berwarna merah, stasiun tersebut terletak di wilayah Kabupaten Kediri.
Uji  korelasi  dan  regresi  dapat digunakan  untuk  menggambarkan  adanya hubungan antara topografi dengan besarnya hujan yang turun pada suatu wilayah. Data yang  digunakan  adalah  elevasi  atau ketinggian  stasiun  hujan  sebagai  variabel bebas  (x)  dan  data  hujan  sebagai  variabel terikat  (y).  Selanjutnya,  data  hujan  dari stasiun  sampel  tersebut  dihitung  untuk mendapatkan nilai koefisien korelasi (r) dan
menentukan  tingkat  kekuatan  hubungan antara elevasi dengan besarnya hujan.
Data  yang  digunakan  untuk  analisis korelasi regresi hanya data rata-rata bulanan dan  rata-rata  tahunan.  Hal  tersebut dikarenakan kedua data dapat mewakili data yang stabil (tidak menampakkan perubahan yang  signifikan  ketika  terjadi  perubahan nilai sample ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Histogram
Gambar  3  memperlihatkan  contoh histogram  hujan  bulanan  di  daerah penelitian.
Gambar 3. Histogram hujan bulanan maksimum
Gambar 2. Peta pembagian wilayah stasiun
Sumbu  X  merupakan  interval  kelas data.  Data  yang  tersedia  dibagi  menjadi sepuluh  kelas.  Angka  10 -3 pada dataset menunjukkan bahwa nilai sebenarnya = nilai sumbu  X  dibagi  dengan  10 -3 . Frequency pada sumbu Y menunjukkan jumlah stasiun hujan  yang  masuk  ke  dalam  tiap  kelas interval.  Nilai  sebenarnya  =  nilai  pada sumbu y dibagi dengan 10 -1 .
Pada  histogram,  varia bel  “ Count ” menunjukkan  jumlah  data  yang  digunakan untuk  analisis  =  137  stasiun. Mean =  nilai rerata hujan bulanan = 676,8 mm per bulan. Median menunjukkan  nilai  tengah  =  655 mm/bulan. Std.Dev atau  Standar  deviasi  = 126,98. Nilai skewness = 1,75, menunjukkan kemencengan  distribusi  data.  Distribusi cenderung  menceng  ke  kiri.  Distribusi normal nilai skewness = 3.0. Nilai kurtosis 7,29  menunjukkan  bentuk  histogram  yang relatif  tumpul.  Beberapa  stasiun  yang memiliki nilai hujan bulanan ekstrem, antara lain:  stasiun  Blimbing  dan  Sapon  di Kabupaten  Jombang,  serta  stasiun  Besuki dan Kandangan di Kabupaten Kediri.
Gambar  4  menampilkan  histogram hujan  tahunan  maksimum.  Nila  rerata  = 3.065,5  mm/tahun. Median =  2.953 mm/tahun dan Std.Dev = 629,18.
Gambar 4. Histogram hujan tahunan maksimum
Histogram  cenderung  ke  kiri  dengan nilai skewness 2,62. Beberapa stasiun yang memiliki  nilai  ekstrem,  antara  lain:  stasiun Pengajaran  di  Kabupaten  Jombang;  serta stasiun  Besuki,  Mojo,  dan  Simbar  yang terletak di Kabupaten Kediri.

## Voronoi Map HB_Maks
Gambar  5  (a)  sampai  dengan  (d) memperlihatkan  variabilitas  spasial  hujan bulanan maksimum yang dianalisis menggunakan voronoi  map . Voronoi  map ini dapat dikelompokkan menjadi:
1) Local  smoothing ,  berfungsi  untuk meratakan  distribusi  antar  poligon voronoi  menggunakan  nilai mean (Gambar 5.a) dan median (Gambar 5.b).
Local  smoothing menghaluskan  sebaran nilai  distribusi  antar  poligon  yang berdekatan, sehingga terbentuk beberapa
zone .
2) Local  variation ,  berfungsi  menguatkan adanya  variasi  lokal  menggunakan  nilai standard  deviation (Gambar  5.c). Local variation menghasilkan diagram voronoi yang lebih menonjolkan variasi lokal.
3) Local outliers , berfungsi memperlihatkan anomali  data  lokal. Local  outlier dianalisis menggunakan cluster (Gambar
5.d). Local  outlier ditunjukkan  oleh poligon berwarna abu-abu.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 5. (a) Mean, (b) Median, (c) Standar Deviasi, (d) Custer

## Normal QQ-Plot
Normal  QQ-plot membandingkan distribusi suatu seri data terhadap distribusi normal.  Pada  grafik Normal  QQ-plot ,  seri data yang terdistribusi normal akan berimpit dengan garis
distribusi normal. Gambar 6 dan Gambar 7 menunjukkan grafik Normal QQ-plot untuk hujan  maksimum  bulanan  dan  maksimum tahunan.
Gambar 6. Normal QQ-plot hujan bulanan maksimum
Gambar 7 . Normal QQ-plot hujan tahunan maksimum
Kedua  grafik  (Gambar  6  dan Gambar  7)  menunjukkan  bahwa  distribusi spasial  hujan  bulanan  dan  tahunan maksimum tidak terdistribusi normal. Titik- titik berwarna biru pada peta menunjukkan lokasi stasiun hujan yang nilainya berada di luar  distribusi  normal.  Lokasi  stasiun tersebut relatif menyebar di seluruh wilayah penelitian.

## Peta Tematik Hujan
Hasil  interpolasi IDW untuk  hujan bulanan  maksimum  ditampilkan  pada Gambar  8.  Terbentuk  5  kelas  HB_Maks. Sebagian besar wilayah (± 75%) menerima hujan bulanan maksimum antar 600 sd 760 mm/bulan  dan  tersebar  hampir  ke  semua penjuru wilayah.
Beberapa wilayah kecamatan Rejoso, Wilangan,  Bagor,  Nganjuk,  sukomoro, Kras,  Kandat  dan  Ngadiluwih  menerima hujan bulanan maksimum antara 450 sd 620 mm  per  bulan.  Hujan  bulanan  maksimum yang lebih tinggi antara 761 – 900 mm per
bulan  diterima  wilayah  Kab.  Jombang (mencakup: Mojoagung, Wonosalam, Ngoro,  Bareng,  Peterongan,  Tembelang, dan Kesamben). Hujan ekstrem maksimum bulanan > 900 mm per bulan terjadi hanya di kecamatan Gudo dan Kandangan (di Kab. Jombang).  Wilayah kecamatan Semen dan Mojo  di  Kab.  Kediri  juga  termasuk  yang menerima  hujan  ekstrem  bulanan  >  900 mm/bulan.
Selanjutnya,  Gambar  9  memper- lihatkan  peta  hasil  interpolasi  IDW  untuk hujan  tahunan  maksimum.  Secara  umum wilayah  studi  dapat  dibagi  menjadi  dua kelas.  Hujan  tahunan  maksimum  antara 2.178 – 3.203  mm  per  tahun  mendominasi hampir  70%  wilayah  studi.  Hujan  ini mencakup  sekitar  90%  wilayah  Kabupaten Nganjuk  dan  Jombang,  dan  sekitar  30% wilayah Kabupaten Kediri.
Gambar 8. Distribusi spasial hujan bulanan maksimum
Gambar 9. Distribusi spasial hujan tahunan maksimum

## Pengaruh Topografi Terhadap Hujan
Gambar  10  memperlihatkan  hasil scatter plot antara ketinggian lokasi stasiun hujan  dan  besarnya  hujan  yang  diterima pada  ketiga  lokasi  sampel  pada  Gambar  2, yaitu: (a) wilayah I, (b) wilayah II, dan (c) wilayah III.  Secara umum, Gambar 10 (a),
(b), dan (c) menunjukkan bahwa elevasi dan curah  hujan  berbanding  lurus,  semakin tinggi  nilai  X  (elevasi  stasiun  hujan) maka nilai Y (HRB = hujan rerata bulanan) juga semakin tinggi.
Gambar 10. Scatter plot hubungan elevasi dengan hujan rata-rata bulanan:
(a) wilayah 1, (b) wilayah 2, (c) wilayah 3
Gambar 10 (a) menunjukkan nilai R 2 = 0,97 atau koefisien determinasi nya (KD)
=  97,64%,  artinya  elevasi  berpengaruh sebesar  97,64%  terhadap  besarnya  HRB.
y = 0,1576x + 155,77 R² = 0,9764 0 50 100 150 200 250 300 350 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 H R B (m m ) Elevasi (m) (a) hub x y Linear (hub x y) y = 0,243x + 142,79 R² = 0,9379 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 300 350 H R B (m m ) Elevasi (m) (b) hub x y Linear (hub x y) y = 0,3299x + 110,41 R² = 0,9465 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 300 350 H R B (m m ) Elevasi (m) (c) hub x y Linear (hub x y)
Nilai  koefisien  korelasi  (r)  sebesar  0,988. Nilai  r  berada  pada  kisaran  0,80 – 1,00 artinya  tingkat  hubungannya  sangat  kuat. Garis  regresi  y  menjelaskan  bahwa  pada wilayah 1, elevasi mempengaruhi besarnya hujan  sebesar  97,64%  dan  2,36% dipengaruhi  faktor  lain.  Selanjutnya, Gambar  10  (b)  menunjukkan  nilai  R 2 = 0,9379  atau  KD  =  93,79%,  artinya  elevasi mempunyai  pengaruh  sebesar  93,79% terhadap  besarnya  hujan.  Nilai  koefisien korelasi  (r)  =  0,968  menunjukkan  tingkat hubungannya  sangat  kuat.  Pada  wilayah  2, elevasi  mempengaruhi  besarnya  HRB sebesar  93,79%  dan  6,21%  dipengaruhi faktor  lain.  Gambar  10  (c)  menunjukkan nilai R 2 = 0,9465; atau KD = 94,65% artinya elevasi  berpengaruh  94,65%  terhadap besarnya HRB. Nilai koefisien korelasi (r) = 0,973  menunjukkan  tingkat  hubungannya sangat kuat. Garis regresi y pada wilayah 3 menyatakan elevasi mempengaruhi besarnya  hujan  sebesar  94,65%  dan  5,35% dipengaruhi faktor lain.
Stasiun  hujan  yang  berada  pada elevasi  lebih  tinggi  akan  menerima  hujan yang  lebih  besar.  Hal  tersebut  dikarenakan udara yang mengandung uap air dari dataran rendah  akan  terbawa  oleh  angin  ke  tempat yang  lebih  tinggi,  hingga  mencapai  titik kondensasi  (membentuk  awan),  suhu  yang lebih rendah pada dataran tinggi menyebabkan  kumpulan  awan  tersebut menjadi  titik-titik  hujan.  Sehingga  terjadi hujan  pada  bagian  lereng  gunung  yang berhadapan  dengan  arah  datangnya  angin. Hal tersebutlah yang menyebabkan dataran tinggi  curah  hujannya  lebih  besar dibandingkan  dataran  rendah.  Kondisi  ini berbeda  dengan  penelitian  Prasetyo et  al. , (2018) yang mengamati bahwa curah hujan tertinggi di Sumatera Utara terjadi di daerah pesisir,  sedangkan  wilayah  dataran  tinggi dan pegunungan memiliki curah hujan lebih rendah.

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  menunjukkan  adanya variabilitas  spasial  hujan  wilayah  Studi.
Hasil analisis menggunakan ESDA menunjukkan data hujan bulanan maksimum  dan  tahunan  maksimum  tidak terdistribusi normal. Sebagian besar wilayah penelitian  berada  pada  rentang  hujan bulanan  maksimum  antara  621 – 760  mm per  bulan,  dan  rentang  hujan  tahunan maksimum  antara  2.178 – 3.202  mm  per tahun.  Ketinggian  stasiun  hujan  (elevasi) dan  hujan  yang  diterima  memiliki  nilai korelasi (r) antara 0,80 – 1,00 yang berarti tingkat  hubungan  keduanya  sangat  kuat. Artinya, elevasi atau topografi mempengaruhi  besarnya  hujan  sehingga menyebabkan terjadinya variasi hujan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Publikasi hasil penelitian ini  di danai oleh  Hibah Reworking – Skripsi,  LP2M Universitas  Jember  tahun  anggaran  2019. Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak UPT  PSDA  Kediri  yang  telah  menyuplai data  serta  semua  anggota  tim  (mahasiswa dan  dosen  TEP)  yang  telah  membantu terlesaikannya penelitian ini.

## DAFTAR REFERENSI
Arétouyap, Z., Nouck, P. N., Nouayou, R., Kemgang, F. E. G., Toko, A. D. P., & Asfahani,  J.  (2016).  Lessening  the adverse  effect  of  the  semivariogram model  selection  on  an  interpolative survey  using  kriging  technique. SpringerPlus , 5 (1), 1 – 11.
Arfaini,  J.,  &  Handayani,  H.  H.  (2016). Analisa Data Foto Udara untuk DEM dengan  Metode  TIN  IDW  dan Krigging. J Tek ITS , 5 , 2 – 7.
Coulibaly, M., & Becker, S. (2007). Spatial Interpolation  of  Annual  Precipitation in  South  Africa-Comparison  and Evaluation  of  Methods. Water International , 32 (3), 494 – 502. https://doi.org/10.1080/02508060708
692227.
De  Smith,  M.  J.,  Goodchild,  M.  F.,  & Longley,  P.  (2007). Geospatial analysis :  a  comprehensive  guide  to principles,  techniques  and  software tools . Troubador publishing ltd.
Ellouze, M., Azri, C., & Abida, H. (2009). Spatial  variability  of  monthly  and annual  rainfall  data  over  Southern Tunisia. Atmospheric Research , 93 (4),
832 – 839.
Feki,  H.,  Slimani,  M.,  &  Cudennec,  C.
(2012).  Incorporating  elevation  in rainfall interpolation in Tunisia using geostatistical  methods. Hydrological Sciences Journal , 57 (7), 1294 – 1314.
Haberlandt,  U.  (2007).  Geostatistical interpolation  of  hourly  precipitation from rain gauges and radar for a large- scale  extreme  rainfall  event. Journal of Hydrology , 332 (1 – 2), 144 – 157.
Hutchinson,  M.  F.  (1998).  Interpolation  of rainfall data with thin plate smoothing splines.  Part  I:  Two  dimensional smoothing  of  data  with  short  range correlation. Journal  of  Geographic Information  and  Decision  Analysis ,
2 (2), 139 – 151.
Indarto,  I.  (2013).  Analisis  Geostatistik.
Graha Ilmu, Yogyakarta .
Indarto, I. (2013). Variabilitas Spasial Hujan Harian di Jawa Timur. Jurnal Teknik Sipil , 20 (2), 107 – 120.
Indarto,  I.,  Diniardi,  E.  M.,  &  Susanto,  B.
(2011).  Trend  detection  of  rainfall data in East Java Region using Mann- Kendal  and  Rank-Sum  Tests. Jurnal Keteknikan Pertanian , 25 , 1 – 21.
Indarto,  Santoso,  B.,  &  Diniardi,  E.  M. (2011). Analisis Kecenderungan Data Hujan  di  Jawa  Timur  Menggunakan Metode Mann-Kendall dan Rank-Sum Test. JTEP , 25 (1), 1 – 10.
Johnston, K., Ver Hoef, J. M., Krivoruchko, K., & Lucas, N. (2001). Using ArcGIS geostatistical analyst (Vol. 380). Esri Redlands.
Kampata, J. M., Parida, B. P., & Moalafhi, D. B. (2008). Trend analysis of rainfall in  the  headstreams  of  the  Zambezi River  Basin  in  Zambia. Physics  and Chemistry  of  the  Earth , 33 (8 – 13),
621 – 625. https://doi.org/10.1016/j.pce.2008.06.
012
Kismiantini.  (2010). Handout  Analisis Regresi . Yogyakarta: Jurusan Pendidikan  Matematika,  Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Yogyakarta.
Kominfo, D. (2016). Pemerintah Kabupaten Kediri,  Kondisi  Geografi  Kabupaten Kediri. Retrieved from https://kedirikab.go.id/ Li,  L.,  &  Revesz,  P.  (2004).  Interpolation methods for spatio-temporal geographic data. Computers,
Environment  and  Urban  Systems , 28 (3), 201 – 227.
Moges, S. A., Alemaw, B. F., Chaoka, T. R., &  Kachroo,  R.  K.  (2007).  Rainfall interpolation  using  a  remote  sensing CCD  data  in  a  tropical  basin – A  GIS and geostatistical application. Physics and  Chemistry  of  the  Earth,  Parts A/B/C , 32 (15 – 18), 976 – 983.
Naoum,  S.,  &  Tsanis,  I.  K.  (2004).  A multiple linear regression GIS module using  spatial  variables  to  model orographic  rainfall. Journal  of Hydroinformatics , 6 (1), 39 – 56.
Pasaribu,  J.  M.,  &  Haryani,  N.  S.  (2012). Perbandingan  Teknik  Interpolasi DEM SRTM dengan Metode Inverse Distance  Weighted  (IDW),  Natural Neighbor dan Spline (Comparison of
DEM SRTM Interpolation Techniques  Using  Inverse  Distance Weighted  (IDW),  Natural  Neighbor and Spline Method). Jurnal Penginderaan  Jauh  Dan  Pengolahan
Data Citra Digital , 9 (2).
Pramono,  G.  H.  (2008).  Akurasi  metode IDW  dan  kriging  untuk  interpolasi sebaran  sedimen  tersuspensi. Forum Geografi , 22 (1), 97 – 110.
Prasetyo,  B.,  Irwandi,  H.,  &  Pusparini,  N. (2018).  Karakteristik  curah  hujan berdasarkan  ragam  topografi  di Sumatera  Utara. Jurnal  Sains  & Teknologi  Modifikasi  Cuaca,  19 (1),
11 – 20.
Respatti,
E., Goejantoro, R., & Wahyuningsih, S. (2014). Perbandingan Metode Ordinary Kriging dan Inverse Distance Weighted untuk Estimasi Elevasi Pada Data Topografi (Studi Kasus: Topografi Wilayah FMIPA Universitas Mulawarman). Eksponensial, 5 (2), 163-170.
Segond, M.L., Neokleous, N., Makropoulos, C.,  Onof,  C.,  &  Maksimovic,  C.
(2007).  Simulation  and  spatio-
temporal  disaggregation  of  multi-site rainfall  data  for  urban  drainage applications. Hydrological  Sciences
Journal , 52 (5), 917 – 935. https://doi.org/10.1623/hysj.52.5.917. Shiddiq, D. G. A., Indarto, I., Wahyuningsih, S., & Askin, A. (2018).
Aplikasi  histogram  untuk  analisis variabilitas temporal dan spasial hujan bulanan:  studi  di  wilayah  UPT  PSDA di  Pasuruan  Jawa  Timur. Jurnal Teknologi  Pertanian  Andalas , 22 (1),
1 – 12.
Siregar, S. (2015). Statistika Terapan untuk Perguruan Tinggi . Jakarta: Kencana.
Tobin,  C.,  Nicotina,  L.,  Parlange,  M.  B.,
Berne,  A.,  &  Rinaldo,  A.  (2011). Improved
interpolation of meteorological forcings for hydrologic applications in a Swiss Alpine region. Journal  of  Hydrology , 401 (1 – 2),  77 – 89.
Zhang,  X.,  &  Sriniv asan,  R.  (2009).  GIS‐ Based Spatial Precipitation Estimation: A  Comparison  of  Geostatistical Approaches  1. JAWRA  Journal  of  the American Water Resources Association , 45 (4), 894 – 906.