Pemetaan Curah Hujan dengan Metode Interpolasi Invers Distance Weighting (IDW) Kabupaten Kediri - Sony Susanto; Herlan Pratikto; Sigit Winarto; Eko Siswanto (Universitas Pancasakti Tegal, 2024)
Penelitian tentang estimasi curah hujan di Damarwulan dan Siman, Kabupaten Kediri, Indonesia, menggunakan metode Inverse Distance Weighting (IDW) menyoroti kebutuhan akan data curah hujan yang akurat dalam berbagai sektor serta tantangan yang terkait dengan distribusi curah hujan yang tidak merata. Metode IDW diadopsi untuk memperkirakan curah hujan di daerah yang tidak memiliki stasiun pengamatan, dengan memanfaatkan stasiun referensi seperti Kandangan, Pare, dan Pagu. Data yang dikumpulkan dari stasiun hujan, termasuk informasi lokasi dan nilai curah hujan maksimum untuk tahun 2021, dianalisis secara teliti untuk memberikan perkiraan curah hujan rata-rata di wilayah tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi curah hujan untuk Damarwulan adalah sekitar 458 mm3, sementara untuk Siman sekitar 451 mm3. Selain itu, penelitian ini juga menghadapi tantangan terkait kurangnya data curah hujan maksimum di beberapa lokasi, seperti yang terjadi di UPTD PSDA Propinsi Jawa Timur. Meskipun demikian, metode IDW terbukti efektif dalam mengatasi masalah ini dengan memperkirakan curah hujan di wilayah tersebut. Dalam konteks praktis, penelitian ini memiliki implikasi yang signifikan. Estimasi curah hujan yang akurat dan cermat adalah kunci untuk pengambilan keputusan yang efektif dalam pengelolaan sumber daya air, pertanian, dan mitigasi risiko bencana. Dengan menggunakan metode IDW, bahkan dalam kondisi di mana data curah hujan terbatas, para pengambil keputusan dapat memperkirakan curah hujan dengan tingkat keakuratan yang dapat diterima. Hal ini sangat penting dalam situasi di mana sumber daya air yang tepat waktu dan akurat sangat dibutuhkan, terutama dalam konteks perubahan iklim yang tidak pasti. Kesimpulannya, penelitian ini menegaskan bahwa metode IDW merupakan alat yang berharga dalam memperkirakan curah hujan di wilayah dengan data yang terbatas. Implikasinya yang luas mencakup berbagai bidang, mulai dari manajemen sumber daya air hingga mitigasi risiko bencana, dan memberikan kontribusi penting dalam meningkatkan kesiapsiagaan dan ketahanan terhadap perubahan iklim.