Koreksi Data Curah Hujan CHIRPS terhadap Automatic Weather Station di Wilayah Kota Padang

Ayunda, Shabrina (2026) Koreksi Data Curah Hujan CHIRPS terhadap Automatic Weather Station di Wilayah Kota Padang. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (01. Cover dan Abstrak) 01. Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (304kB)
	Text (02. BAB I) 02. BAB I.pdf - Published Version Download (237kB)
	Text (03. BAB V) 03. BAB V.pdf - Published Version Download (221kB)
	Text (04. Daftar Pustaka) 04. Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (201kB)
	Text (Full Text) 05. Tugas Akhir Full Text.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Pengelolaan sumber daya air di Sumatera Barat masih dihadapkan pada permasalahan utama, yaitu belum tersedianya data curah hujan yang terekam dan dapat diandalkan. Salah satu upaya untuk memenuhi kebutuhan data tersebut adalah menggunakan Automatic Weather Station (AWS) yang mampu mencatat parameter cuaca secara otomatis. Meskipun demikian, AWS AWS memiliki berbagai kekurangan, seperti biaya operasional yang cukup tinggi, jangkauan spasial yang sempit, serta kerentanan terhadap gangguan teknis. Sebagai alternatif, produk satelit Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station Data (CHIRPS) menyediakan cakupan spasial yang luas dan resolusi temporal yang baik, meskipun tetap memerlukan proses validasi terhadap data pengamatan langsung. Penelitian ini dilakukan untuk menilai ketelitian data curah hujan harian CHIRPS dengan membandingkannya terhadap data AWS Ambient Weather WS-2902 yang dipasang di kawasan BPDAS Agam Kuantan dan Rumah Sakit Universitas Andalas. Evaluasi dilakukan pada periode September 2025 hingga Januari 2026 menggunakan pendekatan point-to-pixel serta tiga parameter statistik, yaitu Koefisien Korelasi (CC), Standar Deviasi, dan Centered Root Mean Square Difference (cRMSD). Selain itu, dilakukan juga koreksi bias menggunakan tiga teknik: Linear Scaling (LS), Local Intensity Scaling (LOCI), dan Empirical Quantile Mapping (EQM). Hasil penelitian terdahulu menunjukkan bahwa CHIRPS cenderung menghasilkan estimasi lebih rendah pada kejadian hujan berintensitas tinggi, tetapi cukup dapat diandalkan untuk intensitas ringan hingga sedang. Setelah koreksi bias diterapkan, terutama melalui metode LOCI, akurasi data meningkat secara signifikan dan evaluasi kemampuan pendeteksian hujan juga menunjukkan kinerja yang baik. Secara keseluruhan, CHIRPS yang telah dikoreksi dapat digunakan sebagai sumber data curah hujan alternatif di wilayah yang mengalami keterbatasan data observasi. Namun, penggunaannya tetap perlu mempertimbangkan adanya ketidakpastian, khususnya pada peristiwa hujan ekstrem. Temuan ini memberikan dasar yang kuat dalam memilih produk satelit yang sesuai untuk mendukung kegiatan hidrometeorologi di Indonesia

Actions (login required)

View Item