Evaluasi Data Terraclimate Dalam Mengestimasi Curah Hujan Bulanan Kabupaten Padang Pariaman

Yulianti, Yulianti (2025) Evaluasi Data Terraclimate Dalam Mengestimasi Curah Hujan Bulanan Kabupaten Padang Pariaman. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (281kB)
	Text (BAB I (Pendahuluan)) BAB I ( Pendahuluan ).pdf - Published Version Download (204kB)
	Text (Penutup) BAB Akhir.pdf - Published Version Download (187kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (222kB)
	Text (Skripsi Fulltext) Tugas Akhir Fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi akurasi data curah hujan bulanan dari dataset TerraClimate dalam merepresentasikan kondisi curah hujan aktual di Kabupaten Padang Pariaman. Data yang digunakan terdiri dari data curah hujan bulanan aktual periode 2014 hingga 2023 yang diperoleh dari BMKG yaitu Stasiun Bandara Internasional Minangkabau, Stasiun BPP Pilubang, Stasiun Tandikat, Stasiun Ulakan Tapakis, Stasiun Sei Geringging dan Stasiun Klimatologi Sumatera Barat, serta data curah hujan TerraClimate pada lokasi yang sama. Analisis dilakukan melalui karakteristik curah hujan dengan melihat curah hujan bulanan maksimum, minimum dan curah hujan bulanan rata-rata, serta analisis regresi linear dengan melihat kemiringan garis regresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data TerraClimate secara umum cenderung mengestimasi curah hujan lebih tinggi dibandingkan data BMKG (overestimasi). Berdasarkan analisis regresi linear, secara keseluruhan hanya 43.3% presentase data yang dapat digunakan yaitu data TerraClimate yang representatif terhadap data BMKG untuk keseluruhan stasiun. Pada Stasiun Bandara Internasional Minangkabau sebanyak 80%, Stasiun BPP Pilubang 10%, Stasiun Tandikat 40%, Stasiun Ulakan Tapakis 80%, Stasiun Sei Geringging 20% dan Stasiun Klimatologi Sumatera Barat sebanyak 30% data yang dapat digunakan berdasarkan analisis regresi linear yang digunakan. Nilai koefisien determinasi (R²) yang yang cenderung menunjukkan hubungan yang kuat, nilai kesamaan yang tinggi di beberapa stasiun dapat disebabkan pengukuran curah hujan secara otomatis dilapangan, dan sebaliknya nilai kesamaan yang rendah dapat di sebabkan oleh Human Error atau kalibrasi alat di lapangan. Oleh karena itu, data TerraClimate dapat digunakan sebagai alternatif untuk melengkapi data observasi yang tidak lengkap, namun tetap memerlukan validasi dan koreksi sebelum digunakan untuk pengambilan keputusan di bidang sumber daya air dan pertanian.

Actions (login required)

View Item