Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.393
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Media Teknik Sipil Jurnal Mahasiswa Jurusan Teknik Pengairan Jurnal Teknik Pengairan: Journal of Water Resources Engineering AGRIVITA, Journal of Agricultural Science Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) Wahana Teknik Sipil: Jurnal Pengembangan Teknik Sipil Jurnal Rekayasa Sipil dan Lingkungan Teras Jurnal Jurnal Penelitian Pendidikan IPA (JPPIPA) Jurnal Irigasi Civil and Environmental Science Journal (CIVENSE) BUANA SAINS Jurnal Teknik Sumber Daya Air Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sumber Daya Air
Ery Suhartanto
Progra Studi Informatika Program Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer Universitas Brawijaya
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Energy Engineering Environmental Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Transportation

Published : 103 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 103 Documents
Search

 7   8   9   10   11 
Pemanfaatan Data Hujan Satelit GPM untuk Analisis Debit Andalan Menggunakan Metode NRECA di DAS Welang Amadea, Alzena; Suhartanto, Ery; Harisuseno, Donny
Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sumber Daya Air Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sumber Daya Air (JTRESDA) - Inpres
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/ub.jtresda.2026.6.1.10

Abstract

DAS Welang merupakan salah satu DAS terbesar yang menjadi pemasok kebutuhan air baku dan irigasi untuk daerah Pasuruan. Namun, pada DAS Welang terjadi permasalahan hilangnya data curah hujan sehingga tidak dapat menghitung debit andalan yang terjadi pada DAS Welang. Alternatif untuk melengkapi data curah hujan yang hilang adalah menggunakan data curah hujan dari satelit, salah satunya satelit yang diluncurkan oleh NASA, yaitu Global Precipitation Measurement (GPM). Data curah hujan dari satelit GPM yang telah terkoreksi akan digunakan sebagai input data hujan pada pemodelan National Rural Electric Cooperative Association (NRECA) untuk menghasilkan estimasi debit pada DAS Welang. Analisis kalibrasi data curah hujan satelit GPM menghasilkan nilai NSE sebesar 0,843 kategori “Sangat Baik” dan nilai Koefisien Korelasi sebesar 0,919 kategori “Sangat Kuat”. Pemodelan metode NRECA untuk analisis kalibrasi dan validasi menunjukkan bahwa nilai NSE dan Koefisien Korelasi paling baik dihasilkan oleh komposisi data kalibrasi dan validasi 19:1 dengan nilai NSE untuk kalibrasi sebesar 0,952 kategori “Sangat Baik” dan untuk validasi sebesar 0,627 kategori “Memenuhi”, sedangkan nilai Koefisien Korelasi untuk kalibrasi sebesar 0,983 kategori “Sangat Baik” dan untuk validasi sebesar 0,807 kategori “Sangat Kuat”. Perhitungan debit andalan, hasil yang didapatkan untuk Q80% sebesar 2,63 m³/dt, untuk Q90% sebesar 2,11 m³/dt, dan untuk Q95% sebesar 2,01 m³/dt.
Rasionalisasi Jaringan Pos Hidrologi Menggunakan Data Pos Hujan, Data Satelit GPM, dan Data Pos Duga Air dengan Metode Stepwise di DAS Limboto Djafar, Azhari Firmansyah; Suhartanto, Ery; Wahyuni, Sri
Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sumber Daya Air Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sumber Daya Air (JTRESDA) - Inpres
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/ub.jtresda.2026.6.1.47

Abstract

Data hidrologi merupakan komponen penting dalam pengelolaan sumber daya air, terutama untuk mengatasi permasalahan seperti banjir dan kekeringan. Penyelesaian yang menyeluruh terhadap masalah tersebut memerlukan data hidrologi dengan kualitas dan kuantitas yang memadai. Kualitas data sangat bergantung pada kerapatan serta sebaran jaringan pos hidrologi di suatu wilayah sungai. Salah satu kendala utama dalam penyediaan data hidrologi adalah ketidaklengkapan data akibat kesalahan pencatatan manual. Studi ini memanfaatkan data satelit Global Precipitation Measurement (GPM) untuk melengkapi data hidrologi yang hilang. Lokasi penelitian berada di Daerah Aliran Sungai (DAS) Limboto, Provinsi Gorontalo, di mana banjir menjadi permasalahan utama. Untuk mendukung pengelolaan banjir yang efektif, diperlukan data hidrologi yang akurat dan representatif. Namun, di DAS Limboto jumlah pos hidrologi tergolong banyak dengan sebaran yang tidak merata, sehingga perlu dilakukan rasionalisasi jaringan pos hidrologi. Metode rasionalisasi yang digunakan mengacu pada standar WMO serta analisis menggunakan metode Stepwise dan Stepwise-Enter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa empat pos hujan yang direkomendasikan di DAS Limboto adalah Pos Hujan Datahu, Biyonga, Bunggalo, dan Iloponu. Keempat pos tersebut memenuhi kriteria rasionalisasi berdasarkan hasil analisis Stepwise-Enter. Selain itu, data curah hujan satelit GPM menunjukkan tingkat kesesuaian yang cukup baik terhadap data curah hujan lapangan di DAS Limboto.
English Language Jauhari, M. Reza; Suhartanto, Ery
Jurnal Penelitian Pendidikan IPA Vol 11 No 11 (2025): November: In Progress
Publisher : Postgraduate, University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jppipa.v11i11.12650

Abstract

Reliable precipitation data are essential for hydrological modeling in data-scarce basins. This study evaluates five statistical bias-correction methods—Correction Factor (mean-ratio scaling), Linear Scaling (mean adjustment), Linear Regression, Local Intensity Scaling (LOCI; wet-day threshold and intensity adjustment), and Power Transformation—to improve satellite rainfall for the Gembong Watershed, Pasuruan, East Java, Indonesia. We used daily TRMM (2004–2013) and GPM IMERG (2014–2023) estimates harmonized to a common grid and time step and compared them with gauges using Pearson’s r, Nash–Sutcliffe Efficiency (NSE), and the RMSE-observation standard deviation ratio (RSR). LOCI delivered the best overall balance (NSE = 0.92; r = 0.84; RSR = 0.55), while Linear Scaling achieved a slightly lower NSE but the smallest RSR (NSE = 0.87; RSR = 0.49). Power Transformation showed limited skill (NSE = 0.57; RSR = 0.90) despite high correlation. Ranking prioritized NSE with r and RSR as supporting metrics. The coastal-lowland setting of Pasuruan—with strong convective rainfall and heterogeneous land use—makes accurate bias correction particularly consequential for flood and water-resources analysis. We conclude that LOCI’s adaptive thresholding is well-suited to such regimes and that the comparative framework aids method selection for similar data-scarce watersheds.
Co-Authors Achsan Achsan Adelia Riska Pratama Agus Priombodo Agus Suharyanto Ainur Rofiq Kurniawan alby, lyn Alnino, Nugraha Faiz Amadea, Alzena Andriyani, Setinda Eka Anggara WWS Aniek Masrevaniah Ari Murdhianti Arief Andy S, Arief Ariston Samosir Arrokhman, Naufal Achmad Astri, Novianti Sidi Astuti, Ika Wiji Atthahirah, Mutiara Aulia Zahira, Nabila Azhar Adi Darmawan Bagus Wicaksono Bias Angga Permana Briantama, R. Haryo Budi Prasetya Chandy, Poetri Mustika Chintya Ayu Permata Herdita Cipta, Dara Marreta Dewa, Faralisintia Junia Surya Dewita, Monika Dian Chandrasasi Dian Sisinggih Djafar, Azhari Firmansyah Donny Harisuseno Donny Harisuseno Dukhosagt, Aini Nurnabilla Dwi Priyantoro E. Ball, James edy djuwito, edy Emma Yuliani Erfarras, Nadia Nahda Erryanto, Sandi Estefanus Wolok Evi Nur Cahya Firdaus, Alfian Fitriani, Deshinta Ghaisani, Amalia Harisuseno, Donny Harjono, Marie Augustin Alvidian Pangestuti Ais Hartawan, Muhammad Bobby Hawari, Hirzi Herdita, Chintya Ayu Permata Herdita, Chintya Ayu Permata Hidayat, Mustafa Mukti Hutagaol, Bachtiar Malthus Ima Sholikhati Imani, Reyhan Satya Itratip Itratip Jadfan Sidqi Fidari Jarwanti, Dieta Putri Jauhari, M. Reza Kafidani, Firyal Sekar Khairunnisa Khairunnisa Kiki Frida Sulistyani Kusumabrata, Luffi Laksni Sedyowati Larasati, Chyntia Prima Lily Montarcih Limantara Linda Prasetyorini Listya, Amifta Farah Lu'luil Maknun Lucky Dyah Ekorini M Bisri M. Amar Sajali Maharani, Amanda Putri Maharani, Fiadita Marta, Silvia Dwi Mike Yuanita Mohammad Bisri Muarifah, Aulia Rahmawati Muhammad Ilham Muhammad Rifai nama, arnoldus NISA, ZUHROTUN Nomleni, Aprianto Noor Dinda Febrianingrum Novita, Firda Nurdiyanto Nurdiyanto, Nurdiyanto Nurviana, Syelawati Citra Kartika Nurwijayanti Partarini, Ni Made Candra Prasasti, Dwi Trisna PRIAMBODO, DIDIT Pudyono . Pulasari, Luh Ayu Putri Wedayanti Putri, Angelina Satya Rahma, Novi Fadhilah Rahmah Dara Lufira Rakhmawati, Dinia Dwi Ramadhania, Salsabila Razianto, Muhamad Zakaria Rendra Arif Yudiarso Rini, Syafadilla Enggar Rispiningtati Rispiningtati Riyanto Haribowo Rizki Ramadhani Rizki Tri Utami Rossy Tamaya, Hana Arum Runi Asmaranto Rushafi Oktaverina, Devy Adlina Sapto Dwi Hari Oktavianto Sekar Padma Lestari Senna Ananggadipa Adhitama Setyaningrum, Anggun Shihab, Muhammad Qurais Siswanti, Yuvika Rega Solikin Solikin Sri Wahyuni Suciana, Ajeng Titin Suhardjono Suhardjono Sukoco, Arfinsyah Hanandha Sulfandi Sulfandi, Sulfandi Sumiadi, Sumiadi Suryoputro, Nugroho Syarief Fathoni, Syarief Tri Kurniawati, Tri Ussy Andawayanti Utami, Rizki Tri Very Dermawan Wahyuni, Sri Widandi Soetopo Yuliana Wardani