Prediksi Curah Hujan Menggunakan Data Hujan Satelit CHIRPS dan PERSIANN-CDR di DAS Bedadung Kabupaten Jember

Abstract

Curah hujan merupakan data penting dalam pemodelan hidrologi, pengendalian daya air, perencanaan alokasi air dan pemanfaatan sumber daya air lainnya. Namun, dalam operasionalnya, sering dijumpai data curah hujan yang tidak lengkap karena kerusakan alat atau faktor lainnya. Kemajuan di bidang penginderaan jauh mengarahkan pada perkembangan produk curah hujan berbasis satelit resolusi tinggi. Estimasi curah hujan kuantitatif berbasis satelit telah dikembangkan untuk aplikasi hidrometeorologi, termasuk peringatan banjir dan kekeringan, sumber daya air, dan pemantauan cuaca dan iklim. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi curah hujan menggunakan teknologi penginderaan jauh atau data hujan satelit dari CHIRPS dan PERSIANN-CDR. Prediksi curah hujan dilakukan di DAS Bedadung, Kabupaten Jember periode 2011-2020. Prediksi curah hujan dimodelkan dengan metode kecerdasan buatan atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Hasil prediksi curah hujan bulanan dengan input data hujan satelit CHIRPS lebih akurat jika dibandingkan dengan data hujan satelit PERSIANN-CDR. Model JST dengan arsitektur JST-C3 (1-20-1) dengan input curah hujan dari satelit CHIRPS memberi keandalan prediksi hujan bulanan yang sangat memuaskan dengan nilai R = 0.908 tahap training dan R = 0.953 tahap validasi. Hasil prediksi hujan bulanan dengan data satelit CHIRPS ini dapat dimanfaatkan sebagai alternatif dalam merancang pengelolaan sumber daya air pada Daerah Aliran Sungai dengan data hujan terbatas.