aplikasinya masih memerlukan penyesuaian dan penambahan data untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.
Selanjutnya, pada bab berikutnya akan dibahas tentang hasil estimasi curah hujan dari data curah hujan CMORPH.
3. 4. SIMPULAN
Secara umum terdapat korelasi linier yang relatif baik antara parameter T, RH, WD dan WS dari arl dengan rason, baik di Juanda, Surabaya maupun di
Cengkareng, Tangerang. Walaupun pada beberapa kasus ditemui korelasi yang tidak terlalu tinggi, namun sangat signifikan dari hasil p-value uji korelasi
Pearson. Di Juanda, koefisien korelasi paling tinggi r 0.5 dihasilkan dari parameter T kecuali pada lapisan atmosfir 250mb – 150mb hanya sekitar 0.4,
WD, dan WS. Di Cengkareng, nilai koefisien r untuk semua parameter T, RH, WD, dan WS relatif cukup tinggi r 0.5 kecuali pada T pada lapisan atmosfir
1000mb dan RH pada lapisan atmosfir 1000mb dan 925mb yang kurang dari 0.5. Walaupun dari hasil uji korelasi Pearson p-value sangat signifikan.
Penggunaan metode PLSR pada analisis hubungan antara parameter profil atmosfir dari arl dengan radiosonde tidak selalu lebih baik hasilnya dibandingkan
dengan hasil analisis regresi sederhana, namun secara umum akan meningkatkan perolehan nilai koefisien determinasi, korelasi, dan menurunkan nilai RMSE.
Kelebihan penggunaan metode PLSR adalah mampu melakukan proses analisis secara simultan pada sejumlah peubah responbebas Y
1
, Y
2
, .., Y
k
yang menggunakan peubah prediktor penduga, terikat yang sama dan banyak X
1
, X
2
, ..., X
m
serta mampu mereduksi multikolinearitas yang mungkin terjadi antar peubah respon Y maupun antar peubah prediktor X. Kelemahannya adalah
apabila terdapat data hilang pada salah satu peubah prediktor, maka nilai dari semua peubah respon tidak dapat diperoleh. Hal yang penting diperhatikan adalah
dalam hal pemilihan komponen utama PC yang akan digunakan secara bersama- sama dalam menduga Y, karena pada beberapa peubah Y memerlukan PC yang
lebih sedikit atau lebih banyak untuk mencapai koefisien determinasi R-sq yang optimum.
Terdapat korelasi yang cukup signifikan antara T pada pukul 06.00 UTC dengan T
max
observasi BMKG dengan kisaran 0.31 – 0.68. Koefisien korelasi di Cilacap sangat baik dan cukup konsisten, sehingga T arl sangat potensial
digunakan untuk menduga T
max
di wilayah ini. Sementara untuk wilayah lain masih perlu dilakukan kajian lebih lanjut dengan menambah panjang data atau
menambah jumlah data yang digunakan dalam pemodelan.
4. ANALISIS HUBUNGAN DATA CURAH HUJAN CMORPH DENGAN CURAH HUJAN OBSERVASI
