III METODA PENELITIAN
3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi penelitian adalah Kabupaten Subang dan Karawang yang terletak di pesisir utara Jawa Barat. Penelitian berlangsung selama delapan bulan dimulai
dari bulan Mei 2008 hingga Desember 2008.
3.2 Bahan dan Alat
Bahan-bahan dan peralatan yang dibutuhkan untuk melaksanakan kegiatan-kegiatan penelitian ini, antara lain:
1 Data harian curah hujan harian di Kabupaten Subang-Karawang.
2 Data produksi dan produktivitas padi hasil pencatatan 10 tahun terakhir.
3 Data anomali Sea surface Temperature SST dari NOAA.gov dan
Southern Oscillation Index SOI dari bmrc.com
4 Peta-peta pendukung, meliputi peta administrasi, peta topografikontur dan
peta penyebaran stasiun hujan atau stasiun iklim di wilayah penelitian 5
Seperangkat peralatan komputer, meliputi PC beserta printer, dan alat tulis lainnya. Piranti lunak yang digunakan adalah pengolah data MS Excel,
dan pengolah kata MS Word
3.3 Persiapan, pengumpulan dan entri data
Data dan informasi yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data curah hujan dan data statistik pertanian serta data Anomali SST Nino 3,4 dan SOI
Southern Oscillation Index, ditunjang dengan peta sebaran stasiun wilayah hujan dan peta pewilayahan hujan wilayah Pantai Utara Jawa Barat Pramudia, 2008.
Tabel 1. Data yang dibutuhkan dalam penelitian dan perkiraan lembaga sumber data.
No. InformasiDataParameter
yang dibutuhkan Sumber Data
1. Curah Hujan Harian
Balitklimat, PSDAPU Pengairan, BMG, Dinas Pertanian.
2. Statistik Pertanian
Kantor statistik, Dinas Pertanian Kabupaten
3. Peta Wilayah hujan dan Sebaran
Stasiun Hujan Subang - Karawang Hasil Penelitian Pramudia 2008
4. Anomali SST Nino 3,4
Download dari noaa.gov 5.
Indeks Osilasi Selatan SOI Download dari bmrc.com
3.4. Evaluasi model prediksi curah hujan
Evaluasi terutama dilakukan terhadap model prediksi curah hujan berdasarkan Neural Network Analysis NNA yang telah dibangun oleh
Koesmaryono et al. 2007. Evaluasi terutama dilakukan terhadap nilai-nilai ekstrim yang tidak dapat dijangkau oleh model. Evaluasi kesesuaian model akan
dilakukan dengan menggunakan persamaan regresi, dimana regresi dengan koefisien determinasi makin tinggi menunjukkan model tersebut makin valid.
Koesmaryono et al. 2007 membuat model prediksi curah hujan pada saat t, sebagai fungsi dari waktubulan t, curah hujan pada saat t, t+1, dan t+2,
Indeks Osilasi Selatan SOI , Southern Oscillation Index pada saat t+3, anomali suhu permukaan laut Sea Surface Temperature, SST pada saat t+3, atau secara
matematis dinyatakan sebagai berikut:
CH
t
= ft, CH
t+
, CH
t+1
, CH
t+2
, SOI
t
, SST
t
Pengembangan model yang dilakukan dengan menambahkan beberapa parameter input berdasarkan hasil studi literatur yang dilakukan. Pramudia 2002
menyebutkan bahwa curah hujan di Kabupaten Subang dan Karawang secara kuat di pengaruhi oleh anomali SST Nino 3,4 pada lag 1 dan 4. Dengan
mempertimbangkan bahwa prediksi curah hujan ini akan dipergunakan untuk pendugaan produksi padi, yang umumnya dipengaruhi oleh curah hujan 3–4 bulan
sebelumnya maka model dikembangkan untuk prediksi curah hujan empat bulan ke depan t+4, dan mengganti anomali SST pada lag-3 dengan lag-4.
3.5 Pewilayahan Hujan dan Penentuan Stasiun Pewakil.
