Aplikasi Data Satelit Chirps dan Noaa sebagai Validasi Curah Hujan di Das Baru, Kabupaten Banyuwangi

Abstract

Permasalahan yang dijumpai adalah kekosongan pada perhitungan data hujan observasi di lapangan, sehingga tidak dapat diandalkan dalam memprediksi curah hujan di wilayah tersebut. Dalam praktik hidrologi, memprediksi curah hujan dapat membantu dan bermanfaat untuk memberikan informasi yang akan memengaruhi perencanaan kegiatan masyarakat dalam kehidupan sehari-hari di masa depan. Keterbatasan data curah hujan observasi yang tidak lengkap di lapangan menjadi kendala yang perlu diselesaikan. Oleh karena itu, untuk mengatasi keterbatasan tersebut, diperlukan metode alternatif prediksi curah hujan yang akurat. Pemanfaatan data satelit CHIRPS dan NOAA merupakan salah satu alternatif data yang perlu dikaji untuk mengatasi keterbatasan data observasi permukaan sehingga diharapkan dapat diandalkan dalam memprediksi dengan akurat curah hujan di suatu wilayah. Dalam kajian ini dilakukan validasi data satelit CHIRPS dan NOAA. Prediksi data hujan observasi menggunakan satelit CHIRPS dan NOAA dengan metode ANN backpropagation di DAS Baru, Jawa Timur diambil sebagai studi kasus. Hasil akurasi data hujan satelit CHIRPS dan NOAA menggunakan pemodelan ANN mendapatkan hasil yang baik dan dapat meningkatkaan tingkat akurasi sekitar 0.1-0.2 dari nilai korelasi awal antara data hujan satelit CHIRPS dan NOAA dengan data hujan observasi sebelum menggunakan Artificial Neural Network (ANN). Nilai korelasi antara data hujan satelit CHIRPS dan NOAA dengan data pengamatan hujan sebelum menggunakan Artificial Neural Network (ANN). Hasil prediksi hujan menggunakan data satelit CHIRPS dan NOAA dapat dimanfaatkan sebagai alternatif dalam praktik hidrologi pada Daerah Aliran Sungai dengan data hujan terbatas.