Penggunaan Model Tisean Dan Wavelet Untuk Analisis Simulasi Komputasi Pemetaan Validasi Prediksi Curah Hujan Di Sumatera Utara

PENGGUNAAN MODEL TISEAN DAN WAVELET UNTUK
ANALISIS SIMULASI KOMPUTASI PEMETAAN
VALIDASI PREDIKSI CURAH HUJAN
DI SUMATERA UTARA
TESIS

Oleh
MUHAMMAD HASANUDDIN
097026020/FIS

PROGRAM STUDI MEGISTER (S2) ILMU FISIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2011

Universitas Sumatera Utara

PENGGUNAAN MODEL TISEAN DAN WAVELET UNTUK
ANALISIS SIMULASI KOMPUTASI PEMETAAN
VALIDASI PREDIKSI CURAH HUJAN
DI SUMATERA UTARA

TESIS

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister sains dalam program studi Magister Ilmu Fisika
pada program pascasarjana Fakultas MIPA
Universitas Sumatera Utara

Oleh
MUHAMMAD HASANUDDIN
097026020/FIS

PROGRAM STUDI MEGISTER (S2) ILMU FISIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2011

Universitas Sumatera Utara

PENGESAHAN TESIS

Judul Tesis

: PENGGUNAAN MODEL TISEAN
DAN WAVELET UNTUK ANALISIS
SIMULASI
KOMPUTASI
PEMETAAN VALIDASI PREDIKSI
CURAH HUJAN DI SUMATERA
UTARA
Nama Masiswa
: MUHAMMAD HASANUDDIN
Nomor Induk Mahasiswa : 097026020
Program Studi
: Magister Fisika
Fakultas
: Matematika dan Ilmu pengetahuan
Alam Universitas Sumatera Utara

Menyetujui
Komisi Pembimbing

(Drs. Nasir Saleh, M.Eng.Sc) (Prof. Dr. Muhammad Zarlis, M.Sc)
Anggota
Ketua

Ketua Program Studi,

(Dr. Nasruddin MN, M.Eng.Sc)

Dekan,

(Dr. Sutarman, M.Sc)

Universitas Sumatera Utara

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI
KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN
AKADEMIS

Sebagai sivitas akademika Universitas Sumatera Utara, saya yang bertanda tangan
dibawah ini :
Nama
NIM
Program Studi
Jenis Karya Ilmiah

: Muhammad Hasanuddin
: 097026020
: Magister Fisika
: Tesis

Demi pengenmbangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada
Universitas Sumatera Utara Hak Bebas Royalti Non-Ekslusif (Non-Exclusive Free
Right) atas Tesis saya yang berjudul :
“PENGGUNAAN MODEL TISEAN DAN WAVELET UNTUK

ANALISIS SIMULASI KOMPUTASI PEMETAAN VALIDASI
PREDIKSI CURAH HUJAN DI SUMATERA UTARA”
Beserta perangkat yang ada (jika diperkirakan). Dengan Hak Bebas Royalti NonEkslusif ini, Universitas Sumatera Utara berhak menyimpan, mengalih media,
memformat, mengelola dalam bentuk data base, merawat dan mempublikasikan
Tesis saya tanpa meminta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya
sebagai penulis dan sebagai pemegang dan atau sebagai pwmilik hak cipta.

Dengan pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya.

Medan,

Juni 2011

Muhammad Hasanudddin
NIM. 097026020

Universitas Sumatera Utara

Telah diujikan pada
Tanggal : 23 Juni 2011

PANITIA PENGUJI TESIS
Ketua

: Dr. Nasruddin MN, M.Eng.Sc

Anggota

: 1. Prof. Dr. Muhammad Zarlis, M.Sc
2. Drs. Nasir Saleh, M.Eng.Sc
3. Dr. Anwar Dharma Sembiring, MS
4. Dr. Nasruddin MN, M.Eng.Sc
5. Dr. Mester Sitepu, M.Sc, M.Phill

Universitas Sumatera Utara

PERNYATAAN ORISINALITAS

PENGGUNAAN MODEL TISEAN DAN WAVELET UNTUK
ANALISIS SIMULASI KOMPUTASI PEMETAAN
VALIDASI PREDIKSI CURAH HUJAN
DI SUMATERA UTARA

TESIS

Dengan ini saya nyatakan bahwa saya mengakui semua karya tesis ini adalah hasil
kerja saya sendiri kecuali kutipan dan ringkasan yang tiap satuannya telah di
jelaskan sumbernya dengan benar.

Medan,

Juni 2011

Muhammad Hasanudddin
NIM. 097026020

Universitas Sumatera Utara

RIWAYAT HIDUP

DATA PRIBADI
Nama Lengkap berikut Gelar

: Muhammad Hasanuddin

Tempat dan Tanggal Lahir

: Binjai, 30 Maret 1979

Alamat Rumah

: Jln. Tanjung Periok Gg. Tapian Kuda
Kelurahan Rambung Dalam Binjai

Telepon/HP

: - / 08126336321

E-mail

: hasan_man50@yahoo.co.id

Instansi Tempat Bekerja

: SMA Swasta Dharma Pancasila Medan

Alamat Kantor

: Jl. Dr. Mansur No. 71-C Medan

Telepon/Faks

: 061-7862140

DATA PENDIDIKAN
SD

: Muhammadiyah-01 Binjai

Tamat : 1993

SMP

: SMP Muhammadiyah-12 Binjai

Tamat : 1996

SMA

: MAN Binjai

Tamat : 1999

Strata-1

: FMIPA Universitas Negeri Medan

Tamat : 2004

Fisika
Strata-2

: PSMF PPS FMIPA USU

Tamat : 2011

Universitas Sumatera Utara

KATA PENGANTAR
Puji dan Syukur Penulis panjatkan kehadirat Allah SWT karena atas
rahmat dan karunia-Nya tesis yang berjudul “PENGGUNAAN MODEL
TISEAN DAN WAVELET UNTUK ANALISIS SIMULASI KOMPUTASI
PEMETAAN VALIDASI PREDIKSI CURAH HUJAN DI SUMATERA
UTARA” ini telah selesai disusun. Tesis ini selesai berkat adanya bantuan moril
maupun materil dari berbagai pihak. Untuk itu, tak lupa Penulis menyampaikan
dan mengucapkan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Pemerintah Provinsi Sumatera Utara, Kepala Dinas Tk. 1 dan Tk. 2 yang telah
memberikan bantuan dana sehingga Penulis dapat melaksanakan Program
Studi Magister Ilmu Fisika Program Pascasarjana FMIPA Universitas
Sumatera Utara.
2. Rektor Universitas Sumatera Utara, Prof. Dr. dr. Syahril Pasaribu, DTM&H,
M.Sc (CTM), Sp.A(K) atas kesempatan yang diberikan kepada Penulis untuk
mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister Sains.
3. Dekan Fakultas MIPA Universitas Sumatera Utara, Dr. Sutarman, M.Sc atas
kesempatan menjadi mahasiswa Program Studi Magister Ilmu Fisika pada
Program Pascasarjana FMIPA Universitas Sumatera Utara.
4. Ketua Program Studi Magister Fisika, Dr. Nasruddin, M.N, M.Eng.Sc.
Sekretaris Program Studi Magister Fisika, Dr. Anwar Dharma Sembiring, M.S
berserta seluruh Staf Pengajar pada Program Studi Magister Ilmu Fisika
Program PascasarjanaFakultas MIPA Universitas Sumatera Utara.
5. Terimakasih yang tak terhingga dan penghargaan yang setinggi-tingginya
Penulis ucapkan kepada Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis, M.Sc dan Bapak
Drs. Nasir Saleh, M.Eng.Sc selaku pembimbing utama dan pembimbing kedua
yang mana dengan penuh perhatian dan telah memberikan dorongan,
bimbingan, bimbingan dan arahan penuh dengan kesabaran menuntun dan
membimbing Penulis hingga selesainya prnrlitian ini.
6. Bapak Dr. Anwar Dharma Sembiring, M.S, Bapak Dr. Nasruddin, M.N,
M.Eng.Sc., Bapak Dr. Mester Sitepu, M.Phil, M.Sc dan Ibu Dr. Susilawati,
M.Si selaku tim penguji dan nara sumber yang banyak memberikan arahan
kepada Penulis demi kebaikan Penulisan tesis ini.
7. Teristimewa kepada Ayahanda Hasan Basri Jambak dan Ibunda Nurbaiti
Piliyang, disini Penulis ucapkan terimakasih atas segala pengorbanan, baik
berupa moril maupun materil, budi baik ini tidak dapat dibalas hanya Penulis
serahkan kepada ALLAH SWT.
8. Kepada Istri tercinta dan tersayang A I S Y A H, Ananda Latifa Raisya Husna,
kepada orang-orang yang Penulis sayangi Muharmansyah Putra (kakanda),
Rahmatsyah (Alm) (adinda), Salamuddin (adinda), Hanifa (adinda), Siti
Fatimah (adinda), Khairuddin (adinda), Ramadhan (adinda), Sabri (adinda),
Khairiansyah (adinda), Abdul Ridho Hamdi (adinda), Sakinah (adinda),
Syawal Fitrah (adinda) dan Nurul Hudani (adinda) yang selalu memberi
dukungan dan semangat kepada Penulis selama dalam pendidikan dan waktu
penulisan tesis ini.
9. Rekan-rekan mahasiswa Program Studi Magister Ilmu Fisika Program
Pascasarjana Universitas Sumatera Utara khususnya Azroini, Nani Sri Rezeki,
Anas Nasution, M. Saleh Rambe, Irfandi, Sri Probowati dan kepada seluruh

Universitas Sumatera Utara

rekan-rekan mahasiswa Program Studi Magister Ilmu Fisika Program
Pascasarjana Universitas Sumatera Utara angkatan 2009/2010 yang namanamanya tidak dapat disebut yang telah memberikan semangat dan dukungan
kepada Penulis selama dalam pendidikan dan penulisan tesis ini.
Kiranya Allah SWT yang dapat membalas kebaikan yang telah saudara
berikan kepada Penulis dan mudah-mudahan kita selalu dalam lindungan-Nya.
Akhirnya Penulis berharap semoga tesis ini menjadi kebanggan semua orangorang yang saya cintai. Semoga tesis ini juga dapat memberikan manfaat kepada
siapa saja yang membacanya.
Medan,
Penulis,

Juni 2011

Muhammad Hasanuddin
NIM. 097026020

Universitas Sumatera Utara

PENGGUNAAN MODEL TISEAN DAN WAVELET UNTUK
ANALISIS SIMULASI KOMPUTASI PEMETAAN
VALIDASI PREDIKSI CURAH HUJAN
DI SUMATERA UTARA

ABSTRAK

Provinsi Sumatera Utara merupakan salah satu provinsi yang berada di pulau
Sumatera yang kondisi cuaca dan iklimnya sangat dipengaruhi oleh kondisi
topografi daerah tersebut. Wilayah Sumatera Utara berdasarkan Klasifikasi
Oldeman dibagi atas 7 (tujuh) wilayah hujan yang mana masing-masing wilayah
hujan tersebut akan dilakukan pengujian untuk mendapatkan model prediksi yang
paling baik digunakan untuk tiap-tiap wilayah tersebut. Dalam pengujian ini
menggunakan 2 (dua) model prediksi antara lain: Wavelet dan Tisean dimana
hasil validasi pengujian masing-masing tipe ikim mempunyai keakuratan yang
berbeda untuk masing-masing wilayah. Dari hasil validasi model prediksi curah
hujan menunjukkan model Wavelet lebih baik digunakan untuk memprediksi
curah hujan pada Tipe A1, Tipe D2 dan E3, sedangkan model Tisean lebih baik
digunakan untuk memprediksi curah hujan pada Tipe D2 dan E3, dengan nilai
validasi rata-rata lebih dari 0.5. Sedangkan secara keseluruhan untuk wilayah
Sumatera Utara, Wavelet lebih baik digunakan untuk memprediksi dibandingkan
dengan model Tisean.
Kata Kunci: Curah hujan, Tisean, Wavelet, Klimatologi, Validasi.

Universitas Sumatera Utara

USE OF MODEL TISEAN AND WAVELET ANALYSIS FOR
COMPUTATIONAL SIMULATION VALIDATION
PREDICTION MAPPING RAINFALL
IN NORTH SUMATRA

ABSTRACT

North Sumatra Province is one of the province in Sumatra island weather
conditions and climate is strongly influenced by the local topography. North
Sumatra region on the basis of classification Oldeman divided over 7 (seven)
areas where rain rain each region will be tested to obtain the best prediction model
used for each region. In this test using two predictive models among others:
Wavelet and Tisean where the results of validation testing ikim each type has a
different accuracy for each region. From the results of the validation of rainfall
prediction model shows a better Wavelet model used to predict rainfall in the
Type A1, Type D2 and E3, whereas Tisean better models used to predict rainfall
in Type D2 and E3, while overall North Sumatra Wavelet is used to predict better
than the model Tisean.
Keywords: Rainfall, Tisean, Wavelet, Climate, Validation.

Universitas Sumatera Utara

DAFTAR ISI
Halaman
KATA PENGANTAR

i

ABSTRAK

iii

ABSTRACT

iv

DAFTAR ISI

v

DAFTAR TABEL

x

DAFTAR GAMBAR

xi

DAFTAR LAMPIRAN

xv

BAB I

PENDAHULUAN

1

1.1

Latar Belakang

1

1.2

Perumusan Masalah

2

1.3

Tujuan Penelitian

3

1.4

Manfaat Penelitian

3

1.5

Batasan Masalah

4

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

5

2.1

Sistem Komputer

5

2.2

Program Komputer

6

2.3

Klasifikasi Komputer

7

2.3.1 Berdasarkan sinyal masukan

7

2.3.2 Berdasarkan Ukuran

7

2.3.3 Berdasarkan Tujuan Pembuatan

8

2.3.4 Berdasarkan Generasi

8

Pengertian Hujan

9

2.4.1 Tipe Hujan

10

2.4.2 Distribusi Hujan

11

2.4.3 Jenis Hujan Berdasarkan Ukuruan Butirnya

12

2.4.4 Jenis Hujan berdasarkan Besarnya Curah Hujan

12

2.4

Universitas Sumatera Utara

2.4.5 Alat Pengukur Curah Hujan

12

2.5

Sistem Klasifikasi Oldeman

13

2.6

Matlab 15
2.6.1 Pengertian Matlab

15

2.6.2 Perbedaan matlab dengan software
pemograman lain

16

2.6.3 Aplikasi Matlab

16

2.6.4 Perkembangan Matlab

17

2.7

Metode Wavelet

18

2.8

Metode Tisean

18

2.9

Validasi Prakiraan

19

2.10 Simulasi Komputasi

20

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

22

3.1

Pelaksanaan Dan Waktu Penelitian

22

3.2

Bahan-Bahan

22

3.3

Rancangan Umum Penelitian

22

3.4

Variabel Yang Diamati

23

3.5

Data Validasi

23

3.6

Proses Analisis Dan Pemetaan

24

3.6.1 Proses Analisis Data Menggunakan Hy BMG

24

3.6.2 Proses Pemetaan Menggunakan Arc View 3.3

31

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

33

4.1

Tipe Iklim Oldeman Di Sumatera Utara

33

4.2

Prediksi Model Wavelet

33

4.2.1 Prediksi Model Wavelet Tipe A1

33

4.2.2 Prediksi Model Wavelet Tipe C1

34

4.2.3 Prediksi Model Wavelet Tipe D1

34

4.2.4 Prediksi Model Wavelet Tipe D2

35

Universitas Sumatera Utara

4.3

4.4

4.5

4.2.5 Prediksi Model Wavelet Tipe E1

36

4.2.6 Prediksi Model Wavelet Tipe E2

36

4.2.7 Prediksi Model Wavelet Tipe E3

37

Prediksi Model Tisean

38

4.3.1 Prediksi Model Tisean Tipe A1

38

4.3.2 Prediksi Model Tisean Tipe C1

38

4.3.3 Prediksi Model Tisean Tipe D1

39

4.3.4 Prediksi Model Tisean Tipe D2

40

4.3.5 Prediksi Model Tisean Tipe E1

40

4.3.6 Prediksi Model Tisean Tipe E2

41

4.3.7 Prediksi Model Tisean Tipe E3

42

Validasi Hasil Prediksi Model Wavelet

42

4.4.1 Validasi Hasil Prediksi Model Wavelet Tipe A1

42

4.4.2 Validasi Hasil Prediksi Model Wavelet Tipe C1

43

4.4.3 Validasi Hasil Prediksi Model Wavelet Tipe D1

43

4.4.4 Validasi Hasil Prediksi Model Wavelet Tipe D2

44

4.4.5 Validasi Hasil Prediksi Model Wavelet Tipe E1

44

4.4.6 Validasi Hasil Prediksi Model Wavelet Tipe E2

45

4.4.7 Validasi Hasil Prediksi Model Wavelet Tipe E3

45

Validasi Hasil Prediksi Model Tisean

46

4.5.1 Validasi Hasil Prediksi Model Tisean Tipe A1

46

4.5.2 Validasi Hasil Prediksi Model Tisean Tipe C1

47

4.5.3 Validasi Hasil Prediksi Model Tisean Tipe D1

47

4.5.4 Validasi Hasil Prediksi Model Tisean Tipe D2

48

4.5.5 Validasi Hasil Prediksi Model Tisean Tipe E1

48

4.5.6 Validasi Hasil Prediksi Model Tisean Tipe E2

49

4.5.7 Validasi Hasil Prediksi Model Tisean Tipe E3

49

Universitas Sumatera Utara

4.6

Analisis Validasi Model Wavelet
dan Tisean

50

4.6.1 Analisis Validasi Model Wavelet dan
Tisean Bulan Januari

50

4.6.2 Analisis Validasi Model Wavelet dan
Tisean Bulan Pebruari

51

4.6.3 Analisis Validasi Model Wavelet dan
Tisean Bulan Maret

52

4.6.4 Analisis Validasi Model Wavelet
dan Tisean Bulan April

53

4.6.5 Analisis Validasi Model Wavelet dan
Tisean Bulan Mei

54

4.6.6 Analisis Validasi Model Wavelet dan
Tisean Bulan Juni

55

4.6.7 Analisis Validasi Model Wavelet dan
Tisean Bulan Juli

56

4.6.8 Analisis Validasi Model Wavelet dan
Tisean Bulan Agustus

57

4.6.9 Analisis Validasi Model Wavelet dan
Tisean Bulan September

58

4.6.10 Analisis Validasi Model Wavelet dan
Tisean Bulan Oktober

59

4.6.11 Analisis Validasi Model Wavelet
dan Tisean Bulan Nopember

60

4.6.12 Analisis Validasi Model Wavelet
dan Tisean Bulan Desember

61

Universitas Sumatera Utara

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

63

5.1

Kesimpulan

63

5.2

Saran

63

DAFTAR PUSTAKA

65

LAMPIRAN

L-1

Universitas Sumatera Utara

DAFTAR TABEL

Nomor
Gambar
2.1

Judul

Halaman

Kriteria penentuan tipe iklim Oldeman

15

Universitas Sumatera Utara

DAFTAR GAMBAR

Nomor
Gambar

Judul

Halaman

2.1

Pembagian wilayah Indonesia menurut pola
(Modified from DPI-Australia, 2002)

12

2.2

Alat pengukur curah hujan jenis otomatis

13

3.1

Alur Penelitaian

23

3.2

Tampilan Format Excel dan Text

25

3.3

Tampilan Text dalam Folder

25

3.4

Tampilan HyBMG dalam Destop

25

3.5

Tampilan HyBMG

26

3.6

Tampilan HyBMG dan File Input

26

3.7

Tampilan WAVELET dalam HyBMG

27

3.8

Tampilan Proses WAVELET

27

3.9

Tampilan Hasil Prediksi WAVELET

28

3.10

Tampilan Hasil dalam Prediksi Bulanan

28

3.11

Tampilan TISEAN dalam HyBMG

29

3.12

Tampilan Proses TISEAN

29

3.13

Tampilan Proses dan Output TISEAN

30

3.14

Tampilan
Bulanan

3.15

Tampilan ArcView

31

3.16

Tampilan ArcView membuat Folder

31

3.17

Tampilan ArcView Proses Analisis

32

3.18

Tampilan Layout dalam ArcView

32

4.1

Prediksi Curah Hujan Model WAVELET Tipe
A1

33

Hasil

Prediksi

TISEAN

dalam

30

Universitas Sumatera Utara

4.2

Prediksi Curah Hujan Model WAVELET Tipe
C1

34

4.3

Prediksi Curah Hujan Model WAVELET Tipe
D1

35

4.4

Prediksi Curah Hujan Model WAVELET Tipe
D2

35

4.5

Prediksi Curah Hujan Model WAVELET Tipe
E1

36

4.6

Prediksi Curah Hujan Model WAVELET Tipe
E2

37

4.7

Prediksi Curah Hujan Model WAVELET Tipe
E3

37

4.8

Prediksi Curah Hujan Model TISEAN Tipe A1

38

4.9

Prediksi Curah Hujan Model TISEAN Tipe C1

39

4.10

Prediksi Curah Hujan Model TISEAN Tipe D1

39

4.11

Prediksi Curah Hujan Model TISEAN Tipe D2

40

4.12

Prediksi Curah Hujan Model TISEAN Tipe E1

41

4.13

Prediksi Curah Hujan Model TISEAN Tipe E2

41

4.14

Prediksi Curah Hujan Model TISEAN Tipe E3

42

4.15

Validasi Prediksi
WAVELET Tipe A1

Curah

Hujan

Model

43

4.16

Validasi Prediksi
WAVELET Tipe C1

Curah

Hujan

Model

43

4.17

Validasi Prediksi
WAVELET Tipe D1

Curah

Hujan

Model

44

4.18

Validasi Prediksi
WAVELET Tipe D2

Curah

Hujan

Model

44

4.19

Validasi Prediksi
WAVELET Tipe E1

Curah

Hujan

Model

45

4.20

Gambar 4.20. Validasi Prediksi Curah Hujan
Model WAVELET Tipe E2

45

4.21

Validasi Prediksi
WAVELET Tipe E3

46

Curah

Hujan

Model

Universitas Sumatera Utara

4.22

Validasi Prediksi Curah Hujan Model TISEAN
Tipe A1

46

4.23

Validasi Prediksi Curah Hujan Model TISEAN
Tipe C1

47

4.24

Validasi Prediksi Curah Hujan Model TISEAN
Tipe D1

47

4.25

Validasi Prediksi Curah Hujan Model TISEAN
Tipe D2

48

4.26

Validasi Prediksi Curah Hujan Model TISEAN
Tipe E1

48

4.27

Validasi Prediksi Curah Hujan Model TISEAN
Tipe E2

49

4.28

Validasi Prediksi Curah Hujan Model TISEAN
Tipe E3

49

4.29

Validasi Model WAVELET Bulan Januari

50

4.30

Validasi Model TISEAN Bulan Januari

51

4.31

Validasi Model WAVELET Bulan Pebruari

51

4.32

Validasi Model TISEAN Bulan Pebruari

52

4.33

Validasi Model WAVELET Bulan Maret

52

4.34

Validasi Model TISEAN Bulan Maret

53

4.35

Validasi Model WAVELET Bulan April

53

4.36

Validasi Model TISEAN Bulan April

54

4.37

Validasi Model WAVELET Bulan Mei

54

4.38

Validasi Model TISEAN Bulan Mei

55

4.39

Validasi Model WAVELET Bulan Juni

55

4.40

Validasi Model TISEAN Bulan Juni

56

4.41

Validasi Model WAVELET Bulan Juli

56

4.42

Validasi Model TISEAN Bulan Juli

57

4.43

Validasi Model WAVELET Bulan Agustus

57

4.44

Validasi Model TISEAN Bulan Agustus

58

4.45

Validasi Model WAVELET Bulan September

58

Universitas Sumatera Utara

4.46

Validasi Model TISEAN Bulan September

59

4.47

Validasi Model WAVELET Bulan Oktober

59

4.48

Validasi Model TISEAN Bulan Oktober

60

4.49

Validasi Model WAVELET Bulan Nopember

60

4.50

Validasi Model TISEAN Bulan Nopember

61

4.51

Validasi Model WAVELET Bulan Desember

61

Universitas Sumatera Utara

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor
Lampiran
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U

Judul
Data Curah Hujan Bulanan
Iklim Tipe A1
Data Curah Hujan Bulanan
Iklim Tipe C1
Data Curah Hujan Bulanan
Iklim Tipe D1
Data Curah Hujan Bulanan
Iklim Tipe D2
Data Curah Hujan Bulanan
Iklim Tipe E1
Data Curah Hujan Bulanan
Iklim Tipe E2
Data Curah Hujan Bulanan
Iklim Tipe E3
Prediksi Wavelet Tipe A1
Prediksi Wavelet Tipe C1
Prediksi Wavelet Tipe D1
Prediksi Wavelet Tipe D2
Prediksi Wavelet Tipe E1
Prediksi Wavelet Tipe E2
Prediksi Wavelet Tipe E3
Prediksi Tisean Tipe A1
Prediksi Tisean Tipe C1
Prediksi Tisean Tipe D1
Prediksi Tisean Tipe D2
Prediksi Tisean Tipe E1
Prediksi Tisean Tipe E2
Prediksi Tisean Tipe E3

Halaman
Klasifikasi

L–1

Klasifikasi

L–2

Klasifikasi

L–3

Klasifikasi

L–4

Klasifikasi

L–5

Klasifikasi

L–6

Klasifikasi

L–7
L–8
L–9
L – 10
L – 11
L – 12
L – 13
L – 14
L – 15
L – 16
L – 17
L – 18
L – 19
L – 20
L – 21

Universitas Sumatera Utara

PENGGUNAAN MODEL TISEAN DAN WAVELET UNTUK
ANALISIS SIMULASI KOMPUTASI PEMETAAN
VALIDASI PREDIKSI CURAH HUJAN
DI SUMATERA UTARA

ABSTRAK

Provinsi Sumatera Utara merupakan salah satu provinsi yang berada di pulau
Sumatera yang kondisi cuaca dan iklimnya sangat dipengaruhi oleh kondisi
topografi daerah tersebut. Wilayah Sumatera Utara berdasarkan Klasifikasi
Oldeman dibagi atas 7 (tujuh) wilayah hujan yang mana masing-masing wilayah
hujan tersebut akan dilakukan pengujian untuk mendapatkan model prediksi yang
paling baik digunakan untuk tiap-tiap wilayah tersebut. Dalam pengujian ini
menggunakan 2 (dua) model prediksi antara lain: Wavelet dan Tisean dimana
hasil validasi pengujian masing-masing tipe ikim mempunyai keakuratan yang
berbeda untuk masing-masing wilayah. Dari hasil validasi model prediksi curah
hujan menunjukkan model Wavelet lebih baik digunakan untuk memprediksi
curah hujan pada Tipe A1, Tipe D2 dan E3, sedangkan model Tisean lebih baik
digunakan untuk memprediksi curah hujan pada Tipe D2 dan E3, dengan nilai
validasi rata-rata lebih dari 0.5. Sedangkan secara keseluruhan untuk wilayah
Sumatera Utara, Wavelet lebih baik digunakan untuk memprediksi dibandingkan
dengan model Tisean.
Kata Kunci: Curah hujan, Tisean, Wavelet, Klimatologi, Validasi.

Universitas Sumatera Utara

USE OF MODEL TISEAN AND WAVELET ANALYSIS FOR
COMPUTATIONAL SIMULATION VALIDATION
PREDICTION MAPPING RAINFALL
IN NORTH SUMATRA

ABSTRACT

North Sumatra Province is one of the province in Sumatra island weather
conditions and climate is strongly influenced by the local topography. North
Sumatra region on the basis of classification Oldeman divided over 7 (seven)
areas where rain rain each region will be tested to obtain the best prediction model
used for each region. In this test using two predictive models among others:
Wavelet and Tisean where the results of validation testing ikim each type has a
different accuracy for each region. From the results of the validation of rainfall
prediction model shows a better Wavelet model used to predict rainfall in the
Type A1, Type D2 and E3, whereas Tisean better models used to predict rainfall
in Type D2 and E3, while overall North Sumatra Wavelet is used to predict better
than the model Tisean.
Keywords: Rainfall, Tisean, Wavelet, Climate, Validation.

Universitas Sumatera Utara

BAB I

PENDAHULUAN

1.1.

LATAR BELAKANG
Sumatera Utara merupakan salah satu provinsi yang berada di Pulau

Sumatera yang mana posisi Sumatera Utara terletak pada garis 1°-4° Lintang
Utara dan 98°-100° Bujur Timur. Sebelah Utara berbatasan dengan Nanggroe
Aceh Darussalam, sebelah Timur berbatasan dengan Negara Malaysia di Selat
Malaka, sebelah Selatan berbatasan denga Provinsi Riau dan Sumatera Barat dan
di sebelah Barat berbatasan dengan Samudera Hindia.
Luas daratan Provinsi Sumatera Utara adalah 71.680 km2, Berdasarkan
kondisi letak dan kondisi alam, Sumatera Utara memiliki kondisi wilayah yang
khas yang mana terbentang Pegunungan Bukit Barisan yang membentang dari
Utara hingga Selatan dan diapit oleh dua perairan yaitu Samudera Hindia dan
Selat Malaka. Kondisi ini yang sangat mempengaruhi pola-pola cuaca dan iklim
didaerah tersebut (bps, 2007).
Sebagaimana Provinsi lainya di Indonesia, Provinsi Sumatera Utara
mempunyai dua musim yaitu: Musim Hujan periode Juli-Desember dan Musim
Kemarau periode Januari-Juni. Curah hujan merupakan unsur iklim yang sangat
signifikan yang menunjang berbagai aspek seperti sektor pertanian, perkebunan,
kesehatan dan lain-lain. Untuk memprediksi curah hujan ada beberapa metode
yang telah dikembangkan antara lain : ARIMA, Wavelet, TISEAN, Regresi,
ANFIS, yang mana dari beberapa metode diatas akan divalidasi keakuratannya
dan dipetakan secara spasial.
Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) merupakan
lembaga resmi pemerintah yang bertugas memberikan layanan informasi kepada
masyarakat terkait cuaca dan curah hujan. Itulah sebabnya, BMKG dianggap
sebagai lembaga yang paling unggul dalam memprediksi curah hujan.

Dari tabel informasi curah hujan dapat diketahui, BMKG telah
menyebarkan informasi curah hujan terkini dari skala waktu harian, mingguan,

Universitas Sumatera Utara

bulanan. Bahkan adapula analisis yang ditulis oleh BMKG mengenai prakiraan
awal musim serta berbagai fenomena curah hujan. Tapi, semua model prediksi
yang diberikan BMKG merupakan model statistik. BMKG masih belum banyak
bereksperimen dengan model numeric atau model dinamik.
Dengan menggunakan model prediksi curah hujan secara tepat, akan
memiliki skenario perubahan curah hujan selama tiga puluh tahun ke depan.
Banyak model prediksi cuaca dikembangkan di Indonesia . Tapi model tersebut
kurang mampu merepresentasikan parameter-parameter di khatulistiwa yang
sangat dinamis seperti Indonesia. Akibatnya model prediksi memiliki banyak
sekali kelemahan dan kurang menggambarkan kondisi sebenarnya dari atmosfer
Indonesia.
Berdasarkan uraian diatas, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian
dengan judul ” PENGGUNAAN METODE TISEAN DAN WAVELET
UNTUK ANALISIS SIMULASI KOMPUTASI PEMETAAN VALIDASI
PREDIKSI CURAH HUJAN DI SUMATERA UTARA”

1.2.

PERUMUSAN MASALAH
Sumatera Utara memiliki karakteristik pola hujan yang sangat khas karena

wilayahnya dipengerahui oleh kondisi topografinya serta kondisi wilayahnya yang
terdiri dari pegunungan dan dikelilingi oleh perairan yaitu: Samudra Hindia dan
Selat Malaka, oleh karena itu untuk masing-masing wilayah yang mengalami
perbedaan yang signifikan dan telah ditentukan pengelompokan curah hujannya
serta masing-masing daerah tersebut telah diambil titik sampel untuk mewakili
daerah tersebut maka titik-titik sampel yang menjadi sampel tersebut akan
divalidasi berdasarkan model yang ada sehingga diketahui model mana yang
paling akurat dalam memprediksi daerah tersebut.
Curah hujan sangat sulit diprediksi atau diperikan sehingga hanya dapat
dianalisis setelah kejadian itu terjadi. Dengan semakin majunya ilmu pengetahuan
dan tekhnologi dari berbagai disiplin ilmu sehingga curah hujan dapat di prediksi
dengan melakukan pendekatan-pendekatan empiris salah satunya dengan Model
Tisean dan Wavelet.

Universitas Sumatera Utara

Sejauh mana keakuratan hasil prediksi model Tisean dan Wavelet
memprediksi curah hujan di sumatera utara, sehingga model ini dapat kita
gunakan sebagai acuan dalam melakukan prediksi dan dapat diterapkan dan
digunakan pada wilayah-wilayah lain khususnya Sumatera Utara.

1.3.

TUJUAN PENELITIAN
Tujuan Penelitian yang dilakukan :
1. Melakukan prediksi curah hujan dengan metode Tisean dan Wavelet.
2. Melakukan validasi dan pemetaan hasil-hasil prediksi masing-masing
metode untuk melihat keakuratannya .
3. Menyimpulkan metode yang baik digunakan pada bulan-bulan tertentu
untuk masing-masing wilayah .
4. Mempermudah dengan cara memetakan proses analisis prediksi curah
hujan di Sumatera Utara yang bermanfaat di berbagai sektor.

1.4.

MANFAAT PENELITIAN
Manfaat penelitian yang dilakukan antara lain :
1. Hasil prediksi diharapkan dapat menjadi suatu informasi yang berguna
dalam mengantisipasi dampak yang akan ditimbulkan oleh curah hujan
yang di prediksi akan terjadi.
2. Sebagai sistem informasi dini dalam bidang pertanian untuk melihat curah
hujan yang terjadi di Sumatera Utara
3. Informasi yang dihasilkan diharapkan dapat mengetahui dampak curah
hujan bagi masyarak pertanian khususnya

Universitas Sumatera Utara

1.5.

BATASAN MASALAH
Batasan masalah dalam penelitian yang dilakukan :
1. Wilayah penelitian merupakan daerah hasil pengelompokan curah hujan
berdasarkan klasifiksi Oldeman.
2. Wilayah penelitian adalah seluruh wilayah Provinsi Sumatera Utara.
3. Model yang digunakan adalah Model Tisean dan Wavelet.
4. Menggunakan program MATLAB, HY BMG Versi-2 dan Arc View
Versi-3.3.

Universitas Sumatera Utara

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1.

SISTEM KOMPUTER
Komputer yang kita kenal saat ini adalah hasil pengembangan teknologi

elektronika dan informatika sehingga bentuk komputer yang asalnya berukuran
besar dan makan tempat, sekarang berbentuk kecil dengan kemampuan besar.
Kemajuan industri komponen elektronika IC (integrated circuit) telah mendorong
terciptanya berbagai perangkat chip IC yang beragam dan mendukung berbagai
keperluan pembuatan produk elektronik. Kemajuan teknologi elektronika tidak
terlepas dari adanya kemajuan dibidang pengetahuan dan pengolahan bahan
semikonduktor khususnya silicon.
Dalam dunia hiburan, dunia anak telah lama mengenal alat permainan
game yang dikendalikan oleh sistem komputer. Di bidang industri, komputer telah
dipergunakan untuk mengontrol mesin-mesin produksi dengan ketepatan tinggi
(misalnya CNC, sebuah mesin serba guna dalam industri metal) sehingga dapat
kita jumpai berbagai produk industri logam yang bervariasi dan kita bayangkan
sulit apabila dikerjakan secara manual. Banyak pula mesin-mesin dalam industri
garmen dilengkapi dengan kontrol komputer, misalnya perusahaan topi bodir
dapat memproduksi topi dengan kualitas gambar bordir yang seragam dalam
jumlah banyak dalam waktu singkat.
Di perusahaan dagang seperti department store telah dipergunakan mesin
cash register (mesin kasir) yang dilengkapi dengan kontrol komputer sehingga
mesin tersebut dapat dikontrol oleh pihak manajer hanya dari ruangan kerjanya
saja.
Di bidang pendidikan, selain dijumpai sebagai alat bantu pelajaran, banyak
peralatan laboratorium yang dilengkapi dengan komputer sehingga alat tersebut
dapat bekerja lebih teliti dan dapat mengatasi kendala hambatan indra manusia.
Dari bidang pendidikan dan riset yang mempergunakan alat-alat demikian
dihasilkan berbagai hasil penelitian yang bermanfaat yang tidak terasa sudah
banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari masyarakat banyak. Dalam bidang

Universitas Sumatera Utara

bioteknologi, peralatan-peralatan kultur telah banyak yang dilengkapi dengan
kontrol komputer untuk mengusahakan ketelitian kerja pada ruang steril.
Perusahaan Australia telah mengembangkan robot untuk keperluan bioteknologi
ini.
Banyak kendaraan terbaru yang telah dilengkapi dengan sistem komputer
sehingga penggunaan bahan bakarnya dapat diatur sedemikian rupa sampai taraf
sangat efisien untuk sebuah perjalanan yang jauh. Bus-bus penumpang sudah
dilengkapi dengan sistem kontrol komputer dan sensor-sensor canggih sehingga
mengendarai bus tersebut terasa lebih aman.
Penerapan kontrol komputer yang tercanggih terdapat di pesawat terbang
dan pesawat angkasa. Untuk dapat mengatasi berbagai kendala alam dan sulit
dilakukan oleh seorang pilot secara manual, sebuah pesawat terbang dapat
dikendalikan secara otomatis sehingga bisa terbang dengan selamat di tujuan.
Tujuan pokok dari sistem komputer adalah mengolah data untuk
menghasilkan informasi sehingga perlu didukung oleh elemen-elemen yang terdiri
dari perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software), dan brainware.

2.2.

PROGRAM KOMPUTER
Program komputer (sering kali disebut sebagai perangkat lunak program,

atau program saja) merupakan suatu aplikasi yang dibuat dengan menggunakan
bahasa program tertentu dan telah ter-install di dalam komputer. Program
komputer merupakan contoh perangkat lunak komputer yang menuliskan aksi
komputasi yang akan dijalankan oleh komputer. Komputasi ini biasanya
dilaksanakan berdasarkan suatu algoritma atau urutan perintah tertentu.Urutan
perintah (atau algoritma)merupakan suatu perangkat yang sudah termasuk dalam
program komputer tersebut. Tanpa algoritma tersebut program komputer tak dapat
berjalan dengan baik.
Single user, program jenis ini berarti pada saat yang bersamaan hanya
dapat dipakai oleh seorang pengguna, biasanya yang dijalankan di komputer
mandiri.

Universitas Sumatera Utara

Multi user, program jenis ini dapat digunakan oleh banyak user baik pada
saat bersamaan atau tidak. Biasanya untuk program-program di jaringan
komputer.
Multi concurrent user, program jenis ini dapat digunakan banyak user pada
saat bersamaan, jadi pembatasannya pada saat bersamaan, oleh siapa pun.
Sehingga dapat oleh satu orang pengguna tetapi menjalankan program yang sama.
Harga program akan berbeda apakah untuk satu user atau multi user, contoh
program Novell Netware (untuk Local Area).(..........2011a. Sistem Komputer).

2.3 KLASIFIKASI KOMPUTER

2.3.1 Berdasarkan sinyal masukan, komputer dapat diklasifikasikan:
1. Komputer Analog, menerima sinyal masukan berupa data analog. Contoh :
komputer penghitung aliran BBM dalam SPBU
2. Komputer Digital, menerima masukan digital, merupakan komputer
kebanyakan yang kita kenal.
3. Komputer hibrid, menerima masukan analog dan digital

2.3.2 Berdasarkan Ukuran
Berdasarkan ukuran fisik dan kapabilitasnya, komputer dapat diklasifikasikan
menjadi :
1. Supercomputers
Superkomputer adalah sebuah komputer yang memimpin di dunia dalam kapasitas
proses,

terutama

kecepatan

penghitungan,

pada

awal

perkenalannya.

Superkomputer diperkenalkan pada tahun 1960-an, didesain oleh Seymour Cray
di Control Data Corporation (CDC), memimpin di pasaran pada tahun 1970an
sampai Cray berhenti untuk membentuk perusahaanya sendiri, Cray Research.
Dia kemudian mengambil pasaran superkomputer dengan desainnya, dalam
keseluruhan menjadi pemimpin superkomputer selama 25 tahun (1965-1990).
Pada tahun 1980an beberapa pesaing kecil memasuki pasar, yang bersamaan
dengan penciptaan komputer mini dalam dekade sebelumnya. Sekarang ini,
pasar superkomputer dipegang oleh IBM dan HP, meskipun Cray Inc. masih

Universitas Sumatera Utara

menspesialisasikan dalam pembuatan superkomputer.

2.3.3 Berdasarkan Tujuan Pembuatan
Berdasarkan tujuan pembuatan, komputer dapat diklasifikasikan menjadi
1. General

Purpose,

merupakan

komputer

yang

dikembangkan

untuk

komputer

yang

dikembangkan

untuk

kebutuhan
umum. Contoh : PC, Notebook, dll
2. Special

Purpose,

merupakan

kebutuhan khusus.
Contoh : komputer khusus untuk meramal cuaca.

2.3.4 Berdasarkan Generasi
Berdasarkan generasi teknologi penyusunnya, komputer dapat diklasifikasikan
menjadi :
1. Generasi Pertama - 1944-1958
Punch cards, magnetic tapes, vacuum tubes
2. Generasi Kedua - 1959-1963
Solid state transistors replace vacuum tubes
3. Generasi Ketiga - 1964-1970
Integrated Circuits
4. Generasi Keempat - 1971-Now
LSI and VLSI circuits w/ 100’s of millions of transistors.

2.4

PENGERTIAN HUJAN
Hujan adalah jatuhnya hydrometeor yang berupa partikel-partikel air

dengan diameter 0.5 mm atau lebih. Jika jatuhnya sampai ketanah maka disebut
hujan, akan tetapi apabila jatuhannya tidak dapat mencapai tanah karena menguap
lagi maka jatuhan tersebut disebut Virga. Hujan juga dapat didefinisikan dengan
uap yang mengkondensasi dan jatuh ketanah dalam rangkaian proses hidrologi.
Hujan merupakan salah satu bentuk presipitasi uap air yang berasal dari
awan yang terdapat di atmosfer. Bentuk presipitasi lainnya adalah salju dan es.
Untuk dapat terjadinya hujan diperlukan titik-titik kondensasi, amoniak, debu dan

Universitas Sumatera Utara

asam belerang. Titik-titik kondensasi ini mempunyai sifat dapat mengambil uap
air dari udara. Satuan curah hujan selalu dinyatakan dalam satuan millimeter atau
inchi namun untuk di Indonesia satuan curah hujan yang digunakan adalah dalam
satuan millimeter (mm).
Curah hujan merupakan ketinggian air hujan yang terkumpul dalam tempat
yang datar, tidak menguap, tidak meresap, dan tidak mengalir. Curah hujan 1
(satu) milimeter artinya dalam luasan satu meter persegi pada tempat yang datar
tertampung air setinggi satu milimeter atau tertampung air sebanyak satu liter.
Intensitas hujan adalah banyaknya curah hujan persatuan jangka waktu
tertentu. Apabila dikatakan intensitasnya besar berarti hujan lebat dan kondisi ini
sangat berbahaya karena berdampak dapat menimbulkan banjir, longsor dan efek
negatif terhadap tanaman.
Hujan merupakan unsur fisik lingkungan yang paling beragam baik menurut
waktu maupun tempat dan hujan juga merupakan faktor penentu serta faktor
pembatas bagi kegiatan pertanian secara umum. Oleh karena itu klasifikasi iklim
untuk wilayah Indonesia (Asia Tenggara umumnya) seluruhnya dikembangkan
dengan menggunakan curah hujan sebagai kriteria utama (Lakitan, 2002). Bayong
(2004) mengungkapkan bahwa dengan adanya hubungan sistematik antara unsur
iklim dengan pola tanam dunia telah melahirkan pemahaman baru tentang
klasifikasi iklim, dimana dengan adanya korelasi antara tanaman dan unsur suhu
atau presipitasi menyebabkan indeks suhu atau presipitasi dipakai sebagai kriteria
dalam pengklasifikasian iklim.
2.4.1

Tipe Hujan
Hujan dibedakan menjadi empat tipe, pembagiannya berdasarkan factor

yang menyebabkan terjadinya hujan tersebut :
a. Hujan Orografi
Hujan ini terjadi karena adanya penghalang topografi, udara dipaksa
naik kemudian mengembang dan mendingin terus mengembun dan
selanjutnya dapat jatuh sebagai hujan. Bagian lereng yang menghadap
angina hujannya akan lebih lebat dari pada bagian lereng yang ada
dibelakangnya. Curah hujannya berbeda menurut ketinggian, biasanya

Universitas Sumatera Utara

curah hujan makin besar pada tempat-tempat yang lebih tinggi sampai
suatu ketinggian tertentu.

b. Hujan Konvektif
Hujan ini merupakan hujan yang paling umum yang terjadi didaerah
tropis. Panas yang menyebabkan udara naik keatas kemudian
mengembang dan secara dinamika menjadi dingin dan berkondensasi
dan akan jatuh sebagai hujan. Proses ini khas buat terjadinya badai
guntur yang terjadi di siang hari yang menghasilkan hujan lebat pada
daerah yang sempit. Badai guntur lebih sering terjadi di lautan dari
pada di daratan.
c. Hujan Frontal
Hujan ini terjadi karena ada front panas, awan yang terbentuk biasanya
tipe stratus dan biasanya terjadi hujan rintik-rintik dengan intensitas
kecil. Sedangkan pada front dingin awan yang terjadi adalah biasanya
tipe cumulus dan cumulunimbus dimana hujannya lebat dan cuaca
yang timbul sangat buruk. Hujan front ini tidak terjadi di Indonesia
karena di Indonesia tidak terjadi front.
d. Hujan Siklon Tropis
Siklon tropis hanya dapat timbul didaerah tropis antara lintang 0°-10°
lintang utara dan selatan dan tidak berkaitan dengan front, karena
siklon ini berkaitan dengan sistem tekanan rendah. Siklon tropis dapat
timbul dilautan yang panas, karena energi utamanya diambil dari panas
laten yang terkandung dari uap air. Siklon tropis akan mengakibatkan
cuaca yang buruk dan hujan yang lebat pada daerah yang dilaluinya
(Ika Darsilawarni. S, 2010).

2.4.2

Distribusi Hujan
Hujan merupakan unsur iklim yang paling penting di Indonesia karena

keragamannnya sangat tinggi baik menurut waktu maupun menurut tempat. Oleh
karena itu kajian tentang iklim lebih banyak diarahkan pada hujan. Berdasarkan

Universitas Sumatera Utara

pola hujan, wilayah Indonesia dapat dibagi menjadi tiga, yaitu pola Monsoon,
pola ekuatorial dan pola lokal.
Pola Moonson dicirikan oleh bentuk pola hujan yang bersifat unimodal
(satu puncak musim hujan yaitu sekitar Desember). Selama enam bulan curah
hujan relatif tinggi (biasanya disebut musim hujan) dan enam bulan berikutnya
rendah (bisanya disebut musim kemarau).

Secara umum musim kemarau

berlangsung dari April sampai September dan musim hujan dari Oktober sampai
Maret.
Pola Moonson dicirikan oleh bentuk pola hujan yang bersifat unimodal
(satu puncak musim hujan yaitu sekitar Desember). Selama enam bulan curah
hujan relatif tinggi (biasanya disebut musim hujan) dan enam bulan berikutnya
rendah (bisanya disebut musim kemarau).

Secara umum musim kemarau

berlangsung dari April sampai September dan musim hujan dari Oktober sampai
Maret.
Pola equatorial dicirikan oleh pola hujan dengan bentuk bimodal, yaitu dua
puncak hujan yang biasanya terjadi sekitar bulan Maret dan Oktober saat matahari
berada dekat equator. Pola lokal dicirikan oleh bentuk pola hujan unimodal (satu
puncak hujan) tapi bentuknya berlawanan dengan pola hujan pada tipe moonson
(Gambar 2.1).

400

400

300

300

200

200

100

100

0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

400
300
200
100
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

400
300
200
100
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Gambar 2.1. Pembagian wilayah Indonesia menurut pola hujan (Modified from DPIAustralia, 2002)

Universitas Sumatera Utara

Curah hujan diukur dalam satuan milimeter (mm). Pengukuran curah hujan
dilakukan melalui alat yang disebut penakar curah hujan dan diukur setiap jam 07
pagi waktu setempat.

2.4.3

Jenis Hujan Berdasarkan Ukuruan Butirnya

a. Hujan gerimis / drizzle, diameter butirannya kurang dari 0,5 mm.
b. Hujan salju, terdiri dari kristal-kristal es yang suhunya berada dibawah 0°
Celsius.
c. Hujan batu es, curahan batu es yang turun dalam cuaca panas dari awan
yang suhunya dibawah 0° Celsius.
d. Hujan deras / rain, curahan air yang turun dari awan dengan suhu diatas 0°
Celsius dengan diameter ±7 mm.

2.4.4

Jenis Hujan berdasarkan Besarnya Curah Hujan

a. hujan sedang, 20 - 50 mm per hari.
b. hujan lebat, 50-100 mm per hari.
c. hujan sangat lebat, di atas 100 mm per hari.

2.4.5

Alat Pengukur Curah Hujan

Presipitasi/hujan adalah suatu endapan dalam bentuk padat/cair hasil dari
proses kondensasi uap air di udara yang jatuh kepermukaan bumi. Satuan ukur
untuk presipitasi adalah Inch, millimetres (volume/area), atau kg/m2 (mass/area)
untuk precipitation bentuk cair. 1 mm hujan artinya adalah ketinggian air hujan
dalam radius 1 m2 adalah setinggi 1 mm, apabila air hujan tersebut tidak mengalir,
meresap atau menguap. Pengukuran curah hujan harian sedapat mungkin
dibaca/dilaporkan

dalam

skala

ukur

0.2

mm

(apabila

memungkinkan

menggunakan resolusi 0.1 mm). Prinsip kerja alat pengukur curah hujan antara
lain : pengukur curah hujan biasa (observariaum) curah hujan yang jatuh diukur
tiap hari dalam kurun waktu 24 jam yang dilaksanakan setiap pukul 00.00 GMT,
pengukur curah hujan otomatis melakukan pengukuran curah hujan selama 24 jam
dengan merekam jejak hujan menggunakan pias yang terpasang dalam jam alat
otomatis tersebutdan dilakukan penggantian pias setiap harinya pada pukul 00.00

Universitas Sumatera Utara

GMT, sedangkan pengukuran curah hujan digital dimana curah hujan langsung
terkirim kemonitor komputer berupa data sinyal yang telah diubah kedalam
bentuk satuan curah hujan.

Gambar 2.2. Alat pengukur curah hujan jenis otomatis
2.5 SISTEM KLASIFIKASI OLDEMAN
Klasifikasi iklim yang dilakukan oleh Oldeman didasarkan kepada jumlah
kebutuhan air oleh tanaman, terutama pada tanaman padi. Penyusunan tipe
iklimnya berdasarkan jumlah bulan basah yang berlangsung secara berturut-turut.
Oldeman et al. (1980) mengungkapkan bahwa kebutuhan air untuk
tanaman padi adalah 150 mm per bulan, sedangkan untuk tanaman palawija
adalah 70 mm/bulan. Dengan asumsi bahwa peluang terjadinya hujan yang sama
adalah 75%, maka untuk mencukupi kebutuhan air tanaman padi 150 mm/bulan
diperlukan curah hujan sebesar 220 mm/bulan, untuk mencukupi kebutuhan air
untuk tanaman palawija diperlukan curah hujan sebesar 120 mm/bulan. Maka
menurut Oldeman suatu bulan dikatakan bulan basah apabila mempunyai curah
hujan bulanan lebih besar dari 200 mm dan dikatakan bulan kering apabila curah
hujan bulanan lebih kecil dari 100 mm.

Universitas Sumatera Utara

Lamanya

periode

pertumbuhan

padi

terutama

ditentukan

oleh

jenis/varietas yang digunakan, sehingga periode 5 bulan basah berurutan dalam
satu tahun dipandang optimal untuk satu kali tanam. Jika lebih dari 9 bulan basah
maka petani dapat melakukan 2 kali masa tanam. Jika kurang dari 3 bulan basah
berurutan, maka tidak dapat membudidayakan padi tanpa irigasi tambahan
(Bayong, 2004).
Oldeman et al.(1980) membagi lima zona iklim dan lima sub zona iklim.
Zona iklim merupakan pembagian dari banyaknya jumlah bulan basah berturutturut yang terjadi dalam setahun, sedangkan sub zona iklim merupakan banyaknya
jumlah bulan kering berturut-turut dalam setahun. Pemberian nama Zone iklim
berdasarkan huruf yaitu zone A, zone B, zone C, zone D dan zone E, sedangkan
pemberian nama sub zone berdasarkan angka yaitu sub 1, sub 2, sub 3 sub 4 dan
sub 5.
Zone A dapat ditanami padi terus menerus sepanjang tahun. Zone B hanya
dapat ditanami padi 2 periode dalam setahun. Zone C, dapat ditanami padi 2 kali
panen dalam setahun, dimana penanaman padi yang jatuh saat curah hujan di
bawah 200 mm per bulan dilakukan dengan sistem gogo rancah. Zone D, hanya
dapat ditanami padi satu kali masa tanam. Zone E, penanaman padi tidak
dianjurkan tanpa adanya irigasi yang baik. (Oldeman et al., 1980).
Penentuan tipe iklim Oldeman dapat dilihat pada Tabel, sedangkan
penentuan zona agroklimat Oldeman dapat dilihat pada Tabel 2.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 2.1. Kriteria penentuan tipe iklim Oldeman

Zone
A

B

C

D

E

Klasifikasi
A1
A2
B1
B2
B3
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2
E3
E4
E5

Bulan Basah Bulan Kering
10-12 Bulan
0-1 Bulan
10-12 Bulan
2 Bulan
7-9 Bulan
0-1 Bulan
7-9 Bulan
2-3 Bulan
7-9 Bulan
4-5 Bulan
5-6 Bulan
0-1 Bulan
5-6 Bulan
2-3 Bulan
5-6 Bulan
4-6 Bulan
5 Bulan
7 Bulan
3-4 Bulan
0-1 Bulan
3-4 Bulan
2-3 Bulan
3-4 Bulan
4-6 Bulan
3-4 Bulan
7-9 Bulan
0-2 Bulan
0-1 Bulan
0-2 Bulan
2-3 Bulan
0-2 Bulan
4-6 Bulan
0-2 Bulan
7-9 Bulan
0-2 Bulan
10-12 Bulan

Sumber : (Oldeman et al., 1980)

2.6
2.6.1

MATLAB
Pengertian Matlab
Matlab adalah suatu software pemrograman perhitungan dan analisis yang

banyak digunakan dalam semua area penerapan matematika baik bidang
pendidikan maupun penelitian pada universitas dan industri. Dengan matlab, maka
perhitungan matematis yang rumit dapat diimplementasikan dalam program
dengan lebih mudah.
Matlab merupakan singkatan dari MATriks LABoratory dan berarti
software ini dibuat berdasarkan vektor-vektor dan matrik-matrik. Hal ini
mengakibatkan software ini pada awalnya banyak digunakan pada studi aljabar
linier, serta juga merupakan perangkat yang tepat untuk menyelesaikan persamaan
aljabar dan diferensial dan juga untuk integrasi numerik.

Universitas Sumatera Utara

Matlab memiliki perangkat grafik yang powerful dan dapat membuat
gambar-gambar dalam 2D dan 3D. Dalam hal pemrograman, Matlab serupa
dengan bahasa C dan bahkan salah satu dari bahasa pemrograman termudah dalam
hal penulisan program matematik. Matlab juga memiliki beberapa toolbox yang
berguna untuk pengolahan sinyal (signal processing), pengolahan gambar (image
processing), dan lain-lain.

2.6.2

Perbedaan matlab dengan software pemograman lain
Terdapat perbedaan yang signifikan antara Matlab dengan software

pemrograman lainnya (C/C++, Visual Basic, Java, dan lain-lain). Perbedaan yang
utama antara keduanya dapat dilihat dari tiga faktor yaitu tujuan penggunaannya,
fitur yang disediakan dan orientasi hasil masing-masing
Ditinjau dari segi orientasi hasilya, software pemrograman lain lebih
berorientasi sebagai program untuk menghasilkan solusi program baru yang
eksekusinya cepat, reliable dan efektif terhadap berbagai kebutuhan. Sedangkan
Matlab lebih berorientasi spesifik untuk memudahkan penuangan rumus
perhitungan matematis. Dalam hal ini dengan Matlab maka pembuatan program
matematis yang kompleks bisa menjadi lebih singkat waktunya namun bisa jadi
eksekusi program Matlab ini jauh lebih lambat dibandingkan bila dibuat dengan
software pemrograman lainnya.

2.6.3

Aplikasi Matlab
Matlab memiliki ruang lingkup kegiatan penggunaan yaitu :

Disain matematis
Pemodelan sistem matematis
Pengolahan data matematis (sinyal, citra dan lain-lain)
Simulasi, baik yang real time maupun tidak
Visualisasi 2D dan 3D
Tools analisis & testing
Karena kemampuan komputasi matematisnya yang tinggi, library program
perhitungan yang lengkap, serta tools disain dan analisis matematis yang sudah
tersedia maka Matlab begitu banyak digunakan di bidang-bidang pendidikan dan

Universitas Sumatera Utara

riset penelitian (akademis maupun industri) di dunia. Matlab digunakan mulai dari
mengajarkan siswa tentang matriks, grafik fungsi matematik, sistem kontrol,
pengolahan citra, pengolahan sinyal, sampai dengan memprediksi (forecasting)
harga saham serta disain persenjataan militer berteknologi tinggi.
Terdapat beberapa bidang yang paling sering menggunakan Matlab
sebagai software pembantu :
Bidang MIPA, terutama matematika termasuk statistik (aljabar linier,
diferensial, integrasi numerik, probability, forecasting), fisika (analisis
gelombang), dan biologi (computational biology, matematika genetika)
Bidang teknik (engineering), terutama elektro (analisis rangkaian, sistem
kontrol, pengolahan citra dan pengolahan sinyal digital), mesin (disain bentuk
alat, analisis sistem kalor)
Bidang ekonomi dan bisnis, terutama dalam hal pemodelan ekonomi, analisis
finansial, dan peramalan (forecasting)

2.6.4

Perkembangan Matlab

Karena kebutuhan yang tinggi terhadap program komputer yang
menyediakan tools komputasi, pemodelan dan simulasi dengan berbagai
fasilitasnya, maka berbagai fitur ditambahkan kepada Matlab dari tahun ke tahun.
Matlab kini sudah dilengkapi dengan berbagai fasilitas yaitu Simulink, Toolbox,
Blockset, Stateflow, Real Time Workshop, GUIDE dan lain-lain. Selain itu hasil
dari program Matlab sudah dapat diekspor ke C/C++, Visual Basic, Fortran,
COM, Java, Excel, dan web/internet. Dengan demikian hasil dari Matlab dapat
dikompilasi dan menjadi program yang waktu eksekusinya lebih cepat, serta bisa
diakses dengan berbagai cara.
Selain Matlab sebenarnya sudah ada beberapa software komputasi lain
yang sejenis, namun tidak selengkap dan berkembang sebagus Matlab. Selain itu
Matlab tersedia untuk berbagai platform komputer dan sistem operasi. Hingga kini
Matlab tetap menjadi software terbaik untuk komputasi matematik, baik di dunia
komputer Macintosh maupun PC, yang sistem operasinya Windows ataupun
Linux/Unix.

Universitas Sumatera Utara

2.7

METODE WAVELET
Transformasi wavelet merupakan alat yang ideal untuk mendeteksi

fluktuasi-fluktuasi periodik yang bersifat transien dan juga parameterparameternya, karena mampu memusatkan perhatian pada suatu rentang waktu
terbatas dari data yang ada (Torrence dan Compo 1998) dan dapat mengambarkan
proses dinamik nonlinear komplek yang diperlihatkan oleh interaksi gangguan
dalam skala ruang dan waktu (Astafeva 1996. dalam Modul Desiminasi hasil-hasil
LITBANG, 2007).
Transformasi wavelet dikembangkan sebagai pendekatan alternatif dari
Short Term Fourier Transform untuk mengatasi masalah resolusi tersebut. Analisa
Wavelet dilakukan dengan cara yang sama dengan analisa STFT, dalam
pengertian bahwa sinyal (deret waktu) dikalikan dengan suatu fungsi, {\wavelet},
mirip dengan fungsi jendela STFT, dan transformasi dihitung secara terpisah
untuk segmen-segmen yang berbeda dari sinyal domain waktu (Polikar
1996.dalam Modul Desiminasi hasil-hasil LITBANG, 2007).

2.8

METODE TISEAN
Tisean (Time Series Analysis) Ver 2.0 adalah Model Prediksi Tool (alat

bantu) yang didesain untuk menganalisis deret waktu nonlinear yang dapat
memprediksi curah hujan.
Suatu deret waktu multi dimensi dapat dibangun dari deret waktu skalar
satu dimensi dengan metode delay waktu(delay embedding). Lintasan dari titik
yang dihubungkan dalam ruang keadaan ini dapat dikata