Perbandingan Metode Interpolasi Menggunakan Data CHIRPS Untuk Sebaran Curah Hujan Di Kabupaten Kubu Raya

Authors

  • Nanda Darmawan Tanjungpura University
  • Muliadi Muliadi Tanjungpura University
  • Riza Adriat Tanjungpura University

DOI:

https://doi.org/10.26418/pf.v11i2.65013

Abstract

Kabupaten Kubu Raya memiliki berbagai potensi sumber daya alam yang melimpah. Dengan kondisi topografi dan iklim yang ada sangat mendukung investasi dibidang pertanian. Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Kubu Raya dengan menggunakan data CHIRPS. Tujuan dari penelitian ini untuk mebandingkan metode interpolasi IDW, Kriging, dan Spline untuk mendapatkan metode interpolasi yang paling akurat dan baik. Hasil ketiga metode ini diuji validasi dengan data BMKG di Stasiun Meteorologi Supadio. Hasil interpolasi berdasarkan perbandingan hasil RMSE dari ketiga metode didapatkan masing-masing hasil interpolasi yang menunjukkan rata-rata nilai RMSE dari tahun 2016-2021 yaitu menggunakan metode IDW sebesar 87,41, metode Kriging sebesar 87,3 dan metode Spline 87,41. Oleh karena itu, hasil uji validasi RMSE metode Kriging yang paling akurat dalam pengolahan data curah hujan CHIRPS di Kabupaten Kubu Raya.

Author Biographies

Nanda Darmawan, Tanjungpura University

Program Studi Geofisika

Muliadi Muliadi, Tanjungpura University

Program Studi Geofisika

Riza Adriat, Tanjungpura University

Program Studi Geofisika

References

https://prokopim.kuburayakab.go.id/page/geografi (diakses tanggal 17 Desember 2022, jam 10.57).

Amelia, Ririn., 2016, “Analisis Spasial Data Tahanan Konus Menggunakan Metode Ordinary Kriging (OK).†Jurnal Fropil 4 (1): 65–73.

Kresic, N., 2007, Hydrogeology and Groundwater Modelling. New York: CRC Press.

Sudjarwadi, 1987, Teknik Sumber Daya Air. Yogyakarta: PAU Ilmu Teknik UGM

Andri, S., dan Bambang, D. Y., 2018, Kajian Variasi Pemodelan Peta Klasifikasi Curah Hujan Pada Analisis Kekeringan Menggunakan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus: Kabupaten Blora), Teknik Geodesi, UNDIP, Jurnal Geografi Vol 15 no, 2, page 6.

Almasi, A., Jalalia, A., dan Toomanian, N., 2014, Using OK and IDW Methods For Prediction the Spatial Variability of a Horizon Depth and OM in Soils of Shahrekord, Iran. Journal of Environment and Earth Science, Vol.4, No 15.

ESRI, 2011. How Kriging Works. http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.3/

Binh, T. Q., dan Thuy, N. T., 2008, Assesment of the influence of interpolation techniques on the accuracy of digital elevation model. VNU Journal of Science, Earth Sciences, 24, 176-183.

Funk C.C., Peterson dan P.J., Landsfeld M.F., 2014, A Quasi-Global Precipitation Time Series for Drought Monitoring. U.S. Geological Survey Data Series 832(4).

Funk C.C., Peterson P, Landsfeld M, Pedreros D, Verdin J, Shukla S, Husak G, Rowland J, Harrison L, Hoell A, dan Michaelsen J., 2015a, The climate hazards infrared precipitation with station - a new environmental record for monitoring extremes. Earth Syst. Sci. Data. 2:150066.

Wilks, D.S., 1995. Statistical Methods in the Atmospheric Science, San Diego: Academic Press.

Irvan, T.C, Ahmad, Z., Riki C.W., Nur A, 2021, Validasi Metode untuk Mencari Data Curah Hujan dengan Menggunakan Metode Rata-Rata Aljabar, Normal Ratio, Inversed Square Distance dan Modified Inversed Square Distance (Studi Kasus Curah Hujan Beberapa Stasiun Hujan Daerah Lampung Tengah), Teknik Sipil, Universitas Lampung, Vol.9, No.4, Hal:863-874

Downloads

Published

2023-07-31

Issue

Section

Articles