VALIDASI DATA CURAH HUJAN TRMM (TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION) DENGAN POS STASIUN HUJAN DI SUB DAS BANGO

Authors

  • Mutiara Atthahirah
  • Donny Harisuseno
  • Ery Suhartanto

Abstract

Keterbatasan ketersediaan pos stasiun hujan untuk mencatat data curah hujan sebagai data hidrologi merupakan salah satu permasalahan utama dalam perencanaan dibidang sumber daya air. Salah satu penyelesaiaan dari permasalahan ini adalah memanfaatkan data dari satelit salah satunya adalah satelit TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission). Satelit TRMM merupakan salah satu misi NASA untuk memantau perubahan cuaca global dengan mengobservasi stuktur hujan. Sebelum digunakan data TRMM perlu dilakukan validasi terlebih dahulu. Validasi data digunakan untuk mengetahui kesesuaian dengan data curah hujan hasil pengukuran agar dapat digunakan sebagai alternatif data hidrologi. Sub DAS Bango digunakan sebagai studi kasus karena dirasa memiliki ketersediaan data yang memadai. Metode validasi menggunakan analisis statistika standar yaitu Root Mean Square Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Koefisien Korelasi (R) dan Kesalahan Relatif (KR). Proses validasi dilakukan dengan dua tahap, yaitu analisis data tidak terkoreksi dan analisis data terkoreksi. Dari hasil validasi didapatkan bahwa validasi data terkoreksi menunjukan hasil yang lebih baik dari pada hasil data tidak terkoreksi. Berdasarkan keseluruhan analisis, data TRMM dapat digunakan sebagai alternatif data hidrologi.

 

The limited ground stations to record rainfall data as hydrological data is one of the problem in water resources building planning. One solution to this problem was used satellite data, one of which is the TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission). TRMM are one of NASA's missions to monitor global weather change by observing rain structures. Before used TRMM data, validation needed to be done first. This data validation was used to determine the suitability of rainfall data from the measurement results so that it can be used as an alternative to hydrological data. The Bango Sub-Watershed was used as a case study because it has adequate data availability. The validation method used standard statistical analysis those were Root Mean Square Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Correlation Coefficient (R) and Relative Bias (KR). The validation process was done in two stages, those were uncorrected data analysis and corrected data analysis. From the results of the validation, it was found that corrected data validation showed better results than the results of uncorrected data analysis. Based on the overall analysis, TRMM data can be used as an alternative to hydrological data.

 

Downloads

Published

2019-04-04

Issue

Section

Articles