EVALUASI DATA HUJAN SATELIT UNTUK PREDIKSI DATA HUJAN PENGAMATAN MENGGUNAKAN CROSS CORRELATION - Destiana Wahyu Pratiwi; Joko Sujono; Adam Pamudji Rahardjo (Universitas Muhammadiyah Jakarta, 2017)
Setiap analisis hidrologi membutuhkan data hujan. Permasalahannya, pada beberapa daerah tidak tersedia data hujan yang mencukupi untuk kebutuhan analisis, baik data hujan harian harian dengan periode panjang ataupun data hujan jam-jaman dengan periode tertentu. Penginderaan jarak jauh dengan satelit mampu mengatasi permasalahan ketersediaan data hujan tersebut. Data hujan pengamatan berupa besarnya hujan titik yang terjadi di lapangan, sedangkan data hujan satelit TRMM 3B42, TRMM 3B42RT, GPM dan PERSIANN CCS berupa besarnya hujan di atmosfer dengan resolusi spasial tertentu. Butiran hujan dari atmosfer membutuhkan waktu tertentu untuk jatuh ke bumi. Oleh karena itu, perlu evaluasi apakah data hujan satelit dapat memprediksi data hujan yang terjadi di lapangan. Evaluasi dilakukan dengan mencari time lag (d) antara penginderaan hujan oleh satelit dengan hujan yang terjadi di lapangan menggunakan cross correlation. Penelitian menunjukkan bahwa, prediksi data hujan pengamatan dapat memperoleh hasil yang baik jika menggunakan satelit TRMM 3B42 (d=0) dengan nilai r, BIAS, MBE, RMSE dan NRMSE sebesar 0.88, 19.99%, 33.91, 82.94 dan 0.034 untuk periode tahunan; satelit GPM (d=0) dengan nilai r, BIAS, MBE, RMSE dan NRMSE sebesar 0.92, -1.64%, -2.88, 57.01 dan 0.010 untuk periode bulanan; satelit GPM (d= +1) dengan nilai r, BIAS, MBE, RMSE dan NRMSE sebesar 0.66, 0.66%, 0.04, 9.38 dan 0.034 untuk periode harian.