Evaluasi Data Estimasi Curah Hujan Satelit TRMM 3B42 Dengan Data Observasi Di Stasiun Meteorologi Sangia Ni Bandera Kolaka Tahun 2019
DOI:
https://doi.org/10.23917/saintek.v1i2.1073Abstract
Data curah hujan di Indonesia saat ini dilakukan dengan pengamatan in situ, yang memungkinkan adanya data yang kosong karena kesalahan observer ataupun karena adanya alat yang rusak. Satelit TRMM merupakan salah satu satelit yang banyak dimanfaatkan untuk mengisi data curah hujan yang kosong di Indonesia. penelitian ini ditujukan untuk mengetahui hasil akurasi antara data estimasi curah hujan satelit TRMM 3B42 dengan data pengamatan permukaan yang bersumber dari Stasiun Metorologi Sangia Ni Bandera Kolaka pada tahun 2019. Kedua data diuji secara statistik dengan menggunakan metode perhitungan koefisien korelasi, perhitungan eror dengan metode Root Mean Squared Error (RMSE), dan uji signifikansi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hubungan terbaik dihasilkan oleh periode bulan kering dibanding pada bulan basah. Secara umum, dalam grafik timeseries data satelit dan data observasi menunjukkan pola fluktuasi yang cukup sama, namun dalam beberpa kejadian data satelit TRMM jauh lebih kecil dibanding data observasi. Skala waktu terbaik pada hubungan kedua data adalah pada skala waktu dasarian, karena menghasilkan hasil yang signifikan untuk semua periode bulan, serta memiliki nilai korelasi yang tinggi dengan nilai eror yang kecil.
Downloads
References
Ramadlon, M. M., & Hariyanto, T. (2014). Analisa Perbandingan Curah Hujan Berdasarkan Data Citra NOAA AVHRR dengan Data Curah Hujan di Lapangan. Geoid, 10(1), 1–7.
Dwijayanto, A. Validasi Pola Musim di Pulau Jawa Berdasarkan Data Curah Hujan Bulanan Tahun 2001–2010.
Paski, J. A. I. (2017). Pengaruh asimilasi data penginderaan jauh (radar dan satelit) pada prediksi cuaca numerik untuk estimasi curah hujan. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital, 14(2), 79–88.
Elfira, S. (2019). Variasi Diurnal Struktur Vertikal Hujan di Sumatera dan Lautan Sekitar Berdasarkan Pengamatan Satelit TRMM-PR. Doctoral dissertation, Universitas Andalas.
Sipayung, S. B., Cholianawati, N., Susanti, I., & Maryadi, E. (2014). Pengembangan Model Persamaan Empiris dalam Memprediksi Terjadinya Longsor di Daerah Aliran Sungai (DAS) Citarum (Jawa Barat) Berbasis Data Satelit TRMM. Jurnal Sains Dirgantara, 12(1).
Zulkafli, Z., Buytaert, W., Onof, C., Manz, B., Tarnavsky, E., Lavado, W., & Guyot, J. L. (2014). A comparative performance analysis of TRMM 3B42 (TMPA) versions 6 and 7 for hydrological applications over Andean–Amazon river basins. Journal of Hydrometeorology, 15(2), 581–592.
Huffman, G. J., Adler, R. F., Bolvin, D. T., & Nelkin, E. J. (2010). The TRMM Multi-Satellite Precipitation Analysis (TMPA). In M. Gebremichael & F. Hossain (Eds.), Satellite Rainfall Applications for Surface Hydrology. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-90-481-2915-7_1
Putri Jarwanti, D. (2021). Validasi Data Curah Hujan Satelit TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) dengan Data Pos Penakar Hujan di DAS Grindulu, Kabupaten Pacitan, Jawa Timur. Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya.
Atthahirah, M. (2019). Validasi Data Curah Hujan TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) dengan Pos Stasiun Hujan di Sub DAS Bango. Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya.
Kim, K., Park, J., Baik, J., & Choi, M. (2017). Evaluation of topographical and seasonal feature using GPM IMERG and TRMM 3B42 over Far-East Asia. Atmospheric Research, 187, 95–105.
Rahma, N. F. (2019). Validasi Data Curah Hujan TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) dengan Pos Stasiun Hujan di Sub DAS Sumber Brantas. Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya.
Acak, E. D. P., Gabungan, F. P. M., Korelasi, K., & Stokastik, A. K. (2020). Statistika Matematika.
Chicco, D., Warrens, M. J., & Jurman, G. (2021). The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation. PeerJ Computer Science, 7, e623.
Andrade, C. (2019). The P value and statistical significance: misunderstandings, explanations, challenges, and alternatives. Indian Journal of Psychological Medicine, 41(3), 210–215.
Downloads
Submitted
Accepted
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Hendri Satria WD, Esterline, Ekawati Natalia Mulyadi, Nur Wiryanti Sih Antomo, Ikhwan Wardiansyah, Citra Umari, Adlian Affa Annie

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.







