Model Analisis Faktor Sebaran Data Curah Hujan Tahunan
Riki Chandra Wijaya 1* , Umboro Lasminto 2
1 Jurusan Teknik Sipil, FT Universitas Lampung, Bandar Lampung
2 Jurusan Teknik Sipil, FT Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya e-mail: 1* riki.chandra@eng.unila.ac.id , 2 Umboro_Lasminto@gmail.com
Received 07 Desember 2019; Reviewed 20 April 2020; Accepted 27 Mei 2020 Journal Homepage: http://jurnal.borneo.ac.id/index.php/borneoengineering

## Abstract
Rainfall occurs in Watershed (DAS) has a special relationship. Data distribution from measuring devices at several  locations  in  the  watershed  is  predicted  to  have  patterns  and  close  relationships.  To  know  this  we need  a  model  to  be  able  to  show  a  relationship  between  measured  rainfall  data.  This  research,  a  factor analysis model is performed to calculate how much the relationship between rainfall data in the watershed and to determine the shape of rainfall distribution patterns that occur. Based on the calculation results, it is known  that  pattern  of  rainfall  data  distribution  from  6  rain  stations  in  Bengawan  Solo  watershed,  namely doplang, randu, menden, kedung, japah, and sambong in 1998 has the same distribution pattern. However, the amount of rain height is different. In addition, the maximum Pearson correlation coefficient is 0.536 at Menden-Randu  station.  While  the  minimum  Pearson  correlation  value  for  the  Menden-Sambong  station  is 0.012. This difference is influenced by the distance between Menden-Randu and Menden-Sambong stations. Based on calculations on the factor analysis model, there are two factors that affect directly between these stations. Factor 1 has coefficient value <0.5 while factor 2 has 2 values> 0.5. Based on calculations show that  rainfall  that  occurs  in  each  region  does  not  have  a  strong  relationship  between  one  another,  but  the occurrence of rain that occurs has the same distribution pattern. From this, it provides information that the pattern of rainfall distribution each year is the same due to the occurrence of rain following climate patterns in global area coverage.
Keywords: Factor Analysis Models, Rainfall Data, Data Distribution

## Abstrak
Curah  hujan  yang  terjadi  dalam  suatu  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  memiliki  suatu  hubungan  khusus. Sebaran data dari alat ukur pada beberapa lokasi dalam DAS diprediksi memiliki pola dan hubungan yang erat.  Untuk  mengetahui  hal  ini  diperlukan  suatu  model  agar  dapat  menunjukkan  hubungan  antara  data curah hujan yang terukur. Dalam penelitian ini, dilakukan model analysis factor untuk menghitung seberapa besar keterkaitan data curah hujan dalam DAS serta untuk mengetahui bentuk pola distribusi curah hujan yang terjadi. Berdasarkan hasil perhitungan diketahui pola distribusi data curah hujan dari 6 stasiun hujan di  DAS  Bengawan  Solo  yaitu  doplang,  randu,  menden,  kedung,  japah,  dan  sambong  pada  tahun  1998 memiliki  pola  distribusi  yang  sama.  Akan  tetapi,  besaran  tinggi  hujan  berbeda.  Selain  itu,  besar  koefisien korelasi  Pearson  maksimum  0,536  pada  stasiun  Menden-Randu.  Sedangakan  nilai  korelasi  Pearson minimum  untuk    stasiun  Menden-Sambong  sebesar  0,012.  Perbedaan  ini  dipengaruhi  jarak  antar  stasiun Menden-Randu  dan  Menden-Sambong.  Berdasarkan  perhitungan  pada  model  analysis  factor  menunjukkan terdapat  2  faktor  yang  mempengaruhi  secara  langsung  antara  stasiun  tersebut.  Faktor  1  memiliki  nilai koefisien < 0,5 sedangkan factor 2 memiliki 2 nilainya > 0,5. Berdasarkan perhitungan menunjukkan bahwa curah hujan yang terjadi pada masing-masing wilayah tidak memiliki keterkaitan yang kuat antara satu dan lainnya,  namun  kejadian  hujan  yang  terjadi  memiliki  pola  distribusi  yang  sama.  Dari  hal  ini  memberikan informasi bahwa pola distribusi hujan setiap tahunnya sama disebabkan kejadian hujan mengikuti pola iklim dalam cakupan wilayah global .
Kata kunci : Model Analisis Faktor, Data Curah Hujan, Sebaran Data Hujan

## 1. Pendahuluan
Hujan atau nama lainnya presipitasi merupakan peristiwa alam yang terjadi pada atmosphere dari perubahan  wujud  molekul  air  yang  semula  berbentuk  awan  menjadi  cair  hingga  jatuh  ke permukaan  bumi.  Hujan  ditandai  terlebih  dahulu  dengan  terbentuknya  awan  hingga  kepadatan tertentu.  Apabila  awan  sudah  mencapai  tingkat  kejenuhan  yang  tinggi  maka  awan  tersebut  akan mencair  sehingga  jatuhnya  air  ke  permukaan  bumi.  Awan  terbentuk  akibat  adanya  peristiwa evaporasi  atau  penguapan  pada  seluruh  air  di  bumi.  Sedangkan  evaporasi  terjadi  akibat  adanya sumber panas yang memanasi air di bumi agar dapat berubah wujud menjadi uap air. Temperatur tanah  merupakan  faktor  kunci  dalam  proses  di  permukaan  tanah  dan  memberikan  dampak  emisi energi terhadap atmosfere dalam siklus hidrologi (Huang, C.L., Li, X., Lu, L., 2008).
Kuantitas terjadinya hujan pada suatu wilayah tergantung pada jumlah awan yang ada pada wilayah tersebut.  Awan  bisa  saja  terbentuk  bukan  pada  wilayah  tersebut  melainkan  dapat  juga  terbentuk pada wilayah lain yang terbawa oleh pergerakan angin. Secara alamiah jumlah hujan yang terjadi pada suatu wilayah juga terpengaruhi oleh siklus angin di bumi.  Selain hal itu, tingkat presipitasi dipengaruhi pula tingkat ekologi yang ada dalam suatu DAS (Xu, 2017). Kondisi lahan pada DAS sangat mempengaruhi tingkat infiltrasi yang terjadi. Hubungan antara Curve Number (CN) dan Q- indeks  dapat  diketahui  melalui  karakteristik  hytograph  yang  terjadi  (Chin,  2018).  Variasi  iklim, lapisan permukaan tanah dan hubungan antara elemen hidrologi serta data spasial dengan akurasi yang tinggi dalam penginderaan jauh dan GIS (geographic information system) dibutuhkan dalam pengamatan meteorologi (Bieger, K., Hörmann, G., Fohrer, N., 2014).
Perbedaan antara satu hujan yang  terjadi pada suatu wilayah terhadap wilayah lain saat ini masih belum  diketahui  hubungan  antar  kejadiannya.  Untuk  menganalisa  akan  hal  ini  banyak  cara  yang dapat  dilakukan  mulai  dari  yang  sederhana  hingga  yang  kompleks.  Pada  penelitian  ini  penulis melakukan  uji  analisis  korelasi  antara  kejadian  hujan  pada  suatu  wilayah  terhadap  wilayah  lain yang  terjadi  dalam  satu  pulau.  Korelasi  ini  akan  memberikan  informasi  bahwa  seberapa  besar korelasi  kejadian  hujan  pada  suatu  wilayah  terhadap  wilayah  lainnya.  Dengan  demikian,  peneliti dapat  mengetahui  apakah  factor  yang  terjadi  antara  satu  kejadian  hujan  terhadap  kejadian  hujan yang lain.

## 2. Dasar Teori

## 2.1 Presipitasi
Presipitasi  terjadi  setelah  terbentuknya  awan  akibat  dari  peristiwa  penguapan  (evaporasi)  pada permukaan ait di bumi. Presipitasi adalah nama umum dari uap yang mengkondensasi dan jatuh ke tanah dalam rangkaian proses siklus hidrologi. Presipitasi dapat berupa salju, hujan es, maupun air. Pada  daerah  tropis  yaitu  salah  satunya  Indonesia  memiliki  jenis  presipitasi  air  yang  dimanakan hujan.  Tingkat  curah  hujan  yang  turun  disuatu  tempat  sering  dinamakan  intensitas  curah  hujan. Satuan dalam menentukan intensitas curah hujan menggunakan mm/jam. Derajat curah hujan dapat digolongkan menjadi beberapa bagian sebagaimana pada tabel berikut. (Seyhan, 1990)
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  diketahui  derajat  hujan  berdasarkan  intensitas  curah  hujan  yang terjadi  dalam  satuan  mm/menit.  Hujan  yang  sangat  deras  memiliki  intensitas  hujan  lebih  dari  1 mm/menit  sedangkan  yang  sangat  lemah  memiliki  intensitas  kecil  dari  0,02  mm/menit.  Tingkat presipitasi  berdasarkan  ruang  dan  waktu  memiliki  keragamab.  Terdapat  beberapa  factor  yang mempengaruhi  keragaman  presipitasi.  Berdasarkan  Eagleson  (1970)  dalam  (Seyhan,  1990)  factor yang  mempengaruhi  keragaman  presipitasi  antara  lain  garis  lintang,  ketinggian  tempat, jarak  dari sumber  air,  posisi  di  dalam  dan  ukuran  massa  tanah  benua  atau  daratan,  arah  angin  yang  umum
(menuju  atau  menjauhi)  terhadap  sumber-sumber  air,  hubungannya  dengan  deretan  gunung,  dan suhu nisbi tanah dan samudera yang berbatasan.

## Tabel 1.  Derajat curah hujan dan intensitas curah hujan
Derajat hujan Intensitas curah hujan (mm/min) Kondisi Hujan sangat lemah < 0,02 Tanah agak basah atau dibasahi sedikit Hujan lemah 0,02 – 0,05 Tanah  menjadi  basah  semuanya,  tetapi sulit membuat model Hujan normal 0,05 – 0,25 Dapat  dibuat  model  puddle  dan  bunyi curah hujan kedengaran Hujan deras 0,25 – 1 Air  tergenang  di  seluruh  permukaan tanah dan bunyi keras hujan kedengaran dari genangan Hujan sangat deras > 1 Hujan  seperti  ditumpahkan,  saluran  dan drainase meluap
Sumber: (Sosrodarsono, 2003)

## 2.2 Pengukuran Presipitasi
Terdapat  beberapa  alat  pengukur  presipitasi  menurut  (Seyhan,  1990)  yaitu  penakar  hujan  bukan pencatat  dan  penakar  hujan  otomatik  (pencatat).  Penggunaan  Radar  telah  menjadi  teknik pengambilan data dalam pengamatan hujan dan spasial dibeberapa Negara (Biggs, E.M., Atkinson, P.M., 2015).

## 2.2.1 Penakar hujan baku (standar)
Diameter lubang  penakar  hujan tipe  ini ada  beberapa macam  yaitu  3,57  inci  di Kanada,  5  inci di inggris,  8  atau  12  inci  di  AS.  Berdasarkan  spesifikasi  WMO  luasan  2  hingga  5  dm2  merupakan luasan yang paling sesuai untuk lubang penakar hujan.

## Gambar 1. Bentuk Alat Ukur Hujan
Stasiun  penakar  hujan  memiliki  karakteristik  dalam  merekam  kejadian  hujan  di  suatu  tempat. Karakteristik stasiun hujan tersebut berdasarkan koordinat (latitude dan longitude), elevasi, jarak ke hilir, kemiringan dan aspek lokasi, hujan harian rata-rata, dan hujan musiman. (Johnson, 2018).

## 2.2.2 Analisis Data Hujan Rata-rata
Dalam  menentukan  curah  hujan  yang  berpengaruh  dalam  suatu  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) digunakan analisis hujan rata-rata.  Dalam  penentuan hujan rencana jumlah setasiun hujan sangat menentukan  hasil  prediksi  hujan  yang  tepat.  Pengaruh  stasiun  hujan  secara  regional  sangat menentukan  akurasi  prediksi  hujan  (Johnson,  2018).  Analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  polygon  thiessen.  Metode  ini  sesuai  untuk  kawasan  dengan  jarak  penakar hujan  yang  tidak  merata  dan  memerlukan  stasiun-stasiun  pengamat  dekat  kawasan  tersebut,  serta panambahan  suatu  stasiun  pengamat  akan  mengubah  seluruh  jaringan.  Dalam  metode  ini  tidak memperhitungakan kondisi topografi DAS. (Wijaya, 2016).

## 2.3 Analisis Regresi dan Korelasi
Analisis regresi digunakan untuk mempelajari dan mengukur hubungan statistic yang terjadi antara dua atau lebih variabel. Variabel yang akan diestimasi nilainya disebut variabel terikat, sedangkan variabel  bebas  ialah  variabel  yang  diasumsikan  memberikan  pengaruh  terhadap  variasi  variabel terikat.  Analisis  korelasi  bertujuan  untuk  mengukur  seberapa  kuat  atau  derajat  kedekatan,  suatu relasi yang terjadi antar variabel. (Harinaldi, 2005)

## 2.4 Model Analisis faktor
Model  analisis  faktor  adalah  suatu  model  yang  digunakan  untuk  mengetahui  faktor  “x”  yang mempengaruhi  antara  dua  peritiwa  atau  lebih.  Model  ini  dapat  memprediksi  adanya  hubungan antara  dua  kejadian  atau  lebih  yang  dipengaruhi  suatu  faktor  tertentu  yang  menunjukkan pengaruhnya pada dua kejadian tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  mulai  dari  proses  pengumpulan  data,  distribusi data curah hujan dalam setiap satuan waktu, hingga melakukan analisis statistik model faktor dan ploting data kedalam grafik.
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisis  data  uji  korelasi  linier.  Ukuran  korelasi dapat berupa koefisien determinasi dan koefisien korelasi. (Harinaldi, 2005) . Koefisien determinasi (r 2 ) didefinisikan sebagai perbandingan dari variasi.
∑  ̂    ̅ ∑      ̅
Atau

## ∑        ∑          ̅
∑ ̅
Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 (tidak ada relasi) dan 1 (relasi sempurna). Koefisien korelasi (r) mempunyai nilai yang merupakan akar dari koefisien deterninasi dan mempunyai tanda dengan ketentuan sebagai berikut.

## √
Tanda  r  mengikuti  tanda  konstanta  b  persamaan  regresi  (r  positif  jika  b  positif  dan  r  negative  b negative).  Dengan  demikian  nilai  r  berkisar  antara  -1  sampai  dengan  +1.  Uji  regresi  yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan rumus regresi sebagaimana berikut.  Analisis regresi sederhana  ini  akan  ditentukan  persamaan  yang  menghubungkan  dua  variabel  yang  dapat dinyatakan sebagai bentuk persamaan pangkat satu. (Harinaldi, 2005)

## ̂
Dimana:
̂ = nilai estimate variabel terikat a = titik potong garis regresi pada sumbu-y atau nilai estimate ̂ bila x = 0 b = gradien garis regresi (perubahan nilai estimate ̂ per satuan perubahan nilai x) x
= nilai variabel bebas
Model analisis faktor dapat ditentukan dengan rumus:
. . .
Atau secara ringkas sebagai berikut:
Dengan: L = matrik factor loading X 1 = vektor acak yang memiliki p komponen ke-i
= nilai rata-rata variabel ke-i
= faktor bersamaan ( common factor ) yang ke-i, disebut juga faktor umum
= nilai sisa atau eror dari variabel ke-i, disebut juga faktor khusus
(Richard Jhonson,A.W & Dean W, 2007)
Secara skema dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Flowchart Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  uji  korelasi  dari  5  stasiun  hujan  pada  tahun  1998.  Stasiun  hujan yang  diambil  yaitu  stasiun  Doplang,  Randu,  Menden,  Kedung,  Japah,dan  Sambong.  Masing- masing stasiun hujan terdiri dari distribusi hujan sebagaimana pada gambar 3-6 berikut.
400 300 200 100 0 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Waktu D o p la n g Scatterplot of Doplang vs Waktu 400 300 200 100 0 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Waktu R a n d u B la tu n g Scatterplot of RanduBlatung vs Waktu Gambar 3. Grafik Hujan Stasiun Doplang & Blatung Tahun 1998 Mulai Studi Pendahuluan Analisis Masalah Pengumpulan Data ya/tidak Curah Hujan Peta Distribusi Data Analisis Korelasi Analisis Model Faktor Pengambilan Kesimpulan Hasil penelitian Selesai tidak iya
400 300 200 100 0 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Waktu M e n d e n Scatterplot of Menden vs Waktu 400 300 200 100 0 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Waktu K e d u n g Scatterplot of Kedung vs Waktu
Gambar 4. Grafik Hujan Stasiun Menden & Kedung Tahun 1998
400 300 200 100 0 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Waktu Ja p a h Scatterplot of Japah vs Waktu 400 300 200 100 0 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Waktu S a m b o n g Scatterplot of Sambong vs Waktu
Gambar 5. Grafik Hujan Stasiun Japan & Sambong Tahun 1998
Berdasarkan  grafik  hujan  dari  enam  stasiun  tersebut  terlihat  adanya  perbedaan  curah  hujan  yang terjadi  pada  tahun  1998.  Perbedaan  tersebut  dapat  lebih  jelas  lagi  sebagaimana  ditunjukkan  pada gambar 6 berikut.
360 324 288 252 216 180 144 108 72 36 1 140 120 100 80 60 40 20 0 Index D a ta Doplang RanduBlatung Menden Kedung Japah Sambong Variable Time Series Plot of Doplang, RanduBlatung, Menden, Kedung, Japah, ...
Gambar 6. Grafik Hujan Multiple dari Enam Stasiun Hujan Tahun 1998
Gambar 3-6 di atas menunjukkan bahwa fluktuasi tinggi hujan antara masing-masing stasiun hujan memiliki sebaran yang sama. Hal ini menunjukkan bahwa kejadian hujan pada tahun 1998 terjadi memiliki fluktuasi yang sama dari berbagai tempat. Curah hujan yang terjadi menunjukkan bahwa hujan  yang  terjadi  bersifat  merata  ke  seluruh  permukaan  dari  segi  fluktuasi  waktunya  dan tingginya. Jumlah yang terjadi antara satu kejadian hujan yang dipengaruhi oleh tempat bukanlah dipengaruhi  oleh  kuantitas  hujannya  melainkan  factor  lain  yang  menyebabkannya  berbeda.  Dari penelitian  ini  dapat  diprediksi  terdapat  beberapa  factor  yang  mempengaruhi  kuantitas  hujan  yang terjadi di berbagai tempat, antara lain:
1. Arah angin, lokasi terjadinya hujan baik tingkat kepadatan awan dan kuantitas presipitasi yang  dihasilkan  dipengaruhi  oleh  arah  angin.  Pergerakan  awan  hingga  mencapai  tingkat kejenuhan  yang  cukup  dalam  berubah  menjadi  presipitasi  sangat  dipengaruhi  oleh  arah angin.
2. Kecepatan  angin,  kecepatan  pergerakan  awan  ditentukan  pula  dengan  kecepatan  angin yang membawanya.
3. Tekanan  udara,  tekanan  udara  diprediksi  dapat  meningkatkan  tingkat  kejenuhan  awan untuk berubah menjadi presipitasi.
4. Ketinggian  dari  permukaan  laut,  ketinggian  lokasi  menentukan  besar  kecilnya  tekanan udara yang ada pada lokasi tersebut.

## Tabel 2. Hasil Uji Korelasi
Doplang Randublatung Menden Kedung Randublatung 0.475 - - - 0.000 - - - Menden 0.308 0.536 - - 0.000 0.000 - - Kedung 0.246 0.130 0.190 - 0.000 0.013 0.000 - Japah 0.056 0.274 0.128 0.018 0.285 0.000 0.015 0.734 Sambong 0.184 0.109 0.012 0.335 0.000 0.037 0.814 0.000 Japah - - - Sambong 0.169 - - - 0.001 - - - Sel Korelasi Pearson P-Value
Berdasarkan  hasil  uji  korelasi  terlihat  hubungan  curah  hujan  antar  stasiun  nilai  korelasi  Pearson maksimum 0,536 pada stasiun Menden-Randu. Koordiinat lokasi stasiun randublatung  7 o 12’36”  S dan  111 o 22’48”  E  sedangkan  menden  7 o 15’50”    S  dan  111 o 28’48”  E.  Hubungan  nilai  korelasi Pearson  minimum  0,012  yaitu  pada  stasiun  sambong-menden.  Koordinat  lokasi  stasiun  sambong ialah 7 o 06’06”  S dan 111 o 33’55” E.
Korelasi  kuat  menunjukkan  adanya  factor  yang  sangat  berpengaruh  antara  stasiun  tersebut.  Jarak antara  stasiun  sangat  mempengaruhi  kesamaan  data  hujan.  Untuk  itu,  dalam  mendapatkan  data hujan yang lebih menyebar jarak antara stasiun perlu ditetapkan secara standarnya, sehingga dapat diketahui curah hujan rata-rata DAS secara lebih optimal dan efektif.
Perhitungan  dengan  menggunakan  model  analysis  factor  menunjukkan  terdapat  2  faktor  yang mempengaruhi secara langsung dari distribusi data curah hujan pada 6 stasiun tersebut.  Scree plot ditunjukkan pada gambar 9 berikut.
6 5 4 3 2 1 2.25 2.00 1.75 1.50 1.25 1.00 0.75 0.50 Factor Number Ei g e n v a lu e Scree Plot of Doplang, ..., Sambong Gambar 7. Scree Plot
Berdasarkan gambar  9 di atas terdapat dua titik nilai Eigen di atas satu, dengan demikian jumlah factor yang diambil dalam hal ini adalah 2. Hasil model analysis factor ditunjukkan sebagai berikut.
Tabel 3. Kondisi Factor Loading tidak diputar dan Communalities
Variabel (Stasiun Hujan) Faktor 1 Faktor 2 Communality Doplang 0.706 0.018 0.498 Randublatung 0.800 0.355 0.767 Menden 0.693 0.386 0.629 Kedung 0.480 -0.612 0.605 Japah 0.371 0.057 0.141 Sambong 0.394 -0.740 0.703 Variance 2.141 1.201 3.342 % Var 0.357 0.200 0.557
Besaran variance pada masing-masing factor menunjukkan bahwa variance factor 1 lebih besar dati factor  2.  Sedangkan  nilai  dari  factor  loading  pada  factor  1  terbesar  pada  variabel  stasiun randublatung  yaitu  0,800  sedangkan  pada  factor  2  nilai  terbesar  berada  pada  variabel  sambong yaitu -0,740. Tanda minus merupakan arah dari beban factor yang dimiliki masing-masing factor. Koefisien skor masing-masing factor dapat dilihat sebagai berikut.

## Tabel 4. Koefisien Skor Faktor
Variabel (Stasiun Hujan) Faktor 1 Faktor 2 Doplang 0.330 0.015 Randublatung 0.374 0.295 Menden 0.323 0.322 Kedung 0.224 -0.510 Japah 0.173 0.047 Sambong 0.184 -0.616
Berdasarkan hasil di atas diketahui factor 1 tidak memiliki nilai koefisien yang mencukupi yaitu > 0,5  namun  bukan  berarti  pengaruhnya  tidak  ada  akan  tetapi  kecil.  Sedangkan  pada  factor  2  nilai koefisien skornya ada beberapa yang > 0,5 yaitu pada variabel sambong dan kedung.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menunjukkan  beberapa  hasil  yaitu  bahwa  pola  distribusi  data  curah  hujan  antar  6 stasiun memiliki pola yang sama sebagaimana ditunjukkan pada gambar 6. Koefisien korelasi yang dimiliki antara data pada masing-masing stasiun penakar hujan tidak ada yang lebih besar dari 0,6 sedangkan nilai maksimumnya berada pada 0,536 yaitu korelasi antara stasiun menden dan randu. Hasil uji korelasi menunjukkan hubungan antara kejadian hujan pada masing-masing stasiun kecil yang  artinya  hubungan  kejadian  hujan  pada  wilayah  tersebut  tidak  begitu  kuat.  Sedangkan berdasarkan  uji  model  faktor  analisis  menunjukkan  terdapat  2  faktor  yang  mempengaruhi  secara langsung  antara  stasiun  tersebut.  Faktor  1  memiliki  nilai  koefisien  <  0,5  sedangkan  factor  2 memiliki  2  variabel  yang  nilainya  >  0,5  yaitu  stasiun  kedung  dan  sambong.  Dengan  demikian, factor  2  menunjukkan  terdapat  pengaruh  langsung  dari  data  hujan  pada  stasiun  kedung  dan sambong  namun  hubungan  tersebut  tergolong  kecil  .  Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan menunjukkan  bahwa  curah  hujan  yang  terjadi  pada  masing-masing  wilayah  tidak  memiliki keterkaitan  yang  kuat  antara  satu  dan  lainnya,  namun  kejadian  hujan  yang  terjadi  memiliki  pola distribusi  yang  sama.  Dari  hal  ini  memberikan  informasi  bahwa  pola  distribusi  hujan  setiap tahunnya  sama  disebabkan  kejadian  hujan  mengikuti  pola  iklim  dalam  cakupan  wilayah  global walaupun letak stasiun hujan berbeda.

## Daftar Pustaka
Bieger, K., Hörmann, G., Fohrer, N. (2014). Simulation of streamflow and sediment with the soil and water assessment tool in a data scarce catchment in the Three Gorges Region. J. Environment , 37.
Biggs, E.M., Atkinson, P.M. (2015). A comparison of gauge and radar precipitation data for simulating an extreme hydrological event in the Severn Uplands. UK Hydrology , 795–810.
Chin, D. A. (2018). On relationship between curve numbers and phi indices. elsevier , 187-195.
Harinaldi. (2005). Prinsip-prinsip Statistik untuk Teknik dan Sains. Jakarta: Erlangga.
Huang, C.L., Li, X., Lu, L. (2008). Retrieving soil temperature profile by assimilating MODIS LST products with ensemble Kalman filter. . Remote Sens. Environ. , 1320-1336.
Johnson, F. (2018). A comprehensive continent-wide regionalisation investigation for daily design rainfall. elsevier , 1-13.
Melching, C. S. (2018). Application of a water quality model for determining instream aeration station location and operational rules: A case study. elsevier , 8-16.
Richard Jhonson,A.W & Dean W. (2007). Applied Multivariate Statistical Anlysis Edisi VI. New Jersey: Pretice-Hall International, Inc.
Seyhan, E. (1990). Dasar-dasar Hidrologi. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Sosrodarsono, S. (2003). Hidrologi untuk Pengairan. Jakarta: PT Pradnya Paramita.
Wijaya, R. C. (2016). Bengawan Solo River Modelling to Create Map inundation of Flood. ARPN Journal , 1-11.
Xiao-lei Fu. (2018). Analysis of influence of observation operator on sequential data assimilation through soil temperature simulation with common land model. Water Science and Engineering , 196-204.
Xu, Z.-x. (2017). A distributed eco-hydrological model and its application. elsevier , 257-264.