Samarinda – Kalimantan Timur Analisis dan Verifikasi Data Parameter Cuaca Model WRF
Gambar 15. Perbandingan suhu, kec. angin dan kelembapan wilayah Kaltim
Profil data suhu udara, angin dan kelembapan cukup berfluktuasi sepanjang periode JJA-2013. Puncak suhu maksimum data observasi terjadi dibulan Juni dengan
nilai 33
º
C, sedangkan data WRF mempunyai nilai maksimum 33
º
C. Kelembapan terendah terjadi pada pertengahan bulan Agustus, nilai kelembapan minimum data
observasi adalah 58 sedangkan data WRF sebesar 65. Nilai korelasi dan RMSE antara data observasi dan WRF untuk parameter suhu udara adalah 0.74 dan 1.59,
parameter kelembapan mempunyai korelasi sebesar 0.73 dan RMSE sebesar 10.49, dan nilai korelasi parameter kecepatan angin 0.53 dan RMSE sebesar 2.91. Nilai
Threath Score untuk parameter curah hujan sebesar 65. Parameter kelembapan dan curah hujan model WRF mempunyai over forecasting terhadap data observasi.
Tabel 6 adalah hasil korelasi, persentase kesalahan, RMSE, dan akurasi untuk parameter suhu, kelembapan, kecepatan angin, dan curah hujan di wilayah Sumatera
Utara, Riau, Sumatera Selatan, Jambi, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, dan Kalimantan Timur.
Tabel 6 . Hasil korelasi, persentase kesalahan, RMSE, dan akurasi
Nilai korelasi menunjukkan tingkat kekuatan hubungan pola antara dua variabel yaitu data observasi dan luaran model, Nilai korelasi mendekati satu 1
berarti model mempunyai korelasi hubungan sempurna pola identik dengan data observasi. Hasil korelasi parameter suhu mempunyai nilai 0.7 – 0.8 di semua lokasi,
sedangkan kelembapan mempunyai korelasi antara 0.58 – 0.76, dan kecepatan angin antara 0.53 – 0.69. Secara keseluruhan nilai parameter suhu, kelembapan, kecepatan
angin mempunyai nilai korelasi antara 0.53 – 0.80.
Menurut Sarwono 2006 untuk memudahkan melakukan interpretasi mengenai kekuatan hubungan antara dua variabel, dibagi kriteria berdasarkan nilai sebagai
berikut; -
0 : Tidak ada korelasi antara dua variabel -
0 – 0,25 : Korelasi sangat lemah -
0,25 – 0,5 : Korelasi cukup -
0,5 – 0,75 : Korelasi kuat -
0,75 – 0,99: Korelasi sangat kuat -
1 : Korelasi sempurna Berdasarkan pembagian kriteria diatas terhadap parameter suhu, kelembapan,
dan kecepatan angin, hasil model WRF mempunyai kategori korelasi kuat - sangat kuat dengan data observasi cuaca. Persentase kesalahan percent error untuk
parameter kelembapan di semua lokasi mempunyai nilai negatif, artinya prediksi parameter kelembapan hasil model WRF mempunyai nilai diatas data observasi over
forecasting. Nilai over forecasting model untuk parameter kecepatan angin terdapat di wilayah Sumatera Utara, sedangkan di wilayah Riau, Kalimantan Selatan dan
Kalimantan Timur untuk parameter curah hujan juga mengalami kondisi yang sama.
Rentang nilai RMSE parameter suhu antara 1.09 – 1.94, parameter kelembapan mempunyai nilai antara 8.64 – 17.56, sedangkan untuk parameter kecepatan angin
mempunyai nilai RMSE antara 2.41 – 4.92. Berdasarkan nilai RMSE dapat diketahui bahwa selisih nilai antara model dan observasi cukup besar terutama untuk parameter
kelembapan. Nilai akurasi dari metode Threath Score pada parameter curah hujan antara 60.81 – 68.47, hal ini menunjukkan bahwa prediksi curah hujan model WRF
terhadap observasi mempunyai akurasi yang baik.