Analisis Data Meteorologi
Agar maksud data analisis data meteorologi lebih
bermanfaat, maka dilakukan pengorganisasian dan analisis data dari seluruh
jaringan pengamat cuaca. Misalnya, analisis data berdasarkan pengamatan jangka
panjang. Penafsiran terhadap suatu parameter yang sukar dilakukan dengan cara
didekati dengan parameter yang mempunyai hubungan dan berdasarkan rumus antara
parameter tersebut (Wisnusubroto, 1999).
Dengan berdasarkan kepada metode statistika maka terdapat
teknik menganalisis data untuk sebuah persoalan yang menyangkut dua peubah atau
lebih yang ada atau diduga ada dalam suatu pertautan tertentu yang disebut
teknik analisis regresi dan analisis korelasi. Regresi multipel adalah regresi
yang melibatkan sebuah peubah tak bebas dan dua atau lebih peubah bebas. Yang
kemudian disusun oleh analisis korelasinya dalam bentuk korelasi multipel.
Regresi merupakan bentuk hubungan antara peubah respon (Y) dan peubah prediktor
(X). Manfaat dari analisa regresi adalah mengetahui peramalan rata-rata peubah
respon berdasarkan peubah prediktor, perkiraan rerata untuk peubah respon untuk
setiap perubahan satuan prediktor termasuk selang taksiran rata-rata dan
individual untuk peubah respon. Selain itu, jika hubungan antar peubah respon
dengan peubah prediktor memang ada maka untuk mengetahui ada atau tidaknya
kontribusi peubah prediktor terhadap peubah respon terdapat pada bagian
korelasi (r), harga r berkisar pada nilai -1 hingga 1. Koefisien korelasi
negatif memiliki hubungan dengan koefisien arah negatif. Sedangkan korelasi positif
memiliki hubungan dengan koefisien arah positif. Dan jika korelasi mempunyai
nilai nol maka koefisien arah nol atau dapat dikatakan jika antara peubah
respon dan peubah prediktor tidak memiliki hubungan (Sudjana, 1991).
Cara memprediksi kemungkinan curah hujan yaitu dengan
melakukan banyak penyelidikan mengenai distribusi curah hujan yang dapat
diklasifikasikan sebagai berikut (Sosrodarsono, 1978):
- Cara distribusi normal
Cara ini digunakan untuk menyelesaikan atau menghitung
distribusi normal yang didapat dengan merubah variabel distribusi asimetris (X)
ke dalam logaritma atau ke dalam akar pangkat n.
- Cara kurva asimetris
Cara ini adalah cara yang langsung menggunakan kurva
asimetris kemungkinan kerapatan. Cara-cara yang digunakan adalah jenis distribusi
eksponensial dan distribusi harga ekstrem.
- Cara yang manggunakan kombinasi cara 1 dan cara 2
Jumlah curah hujan tidak menunjukkan informasi yang
dibutuhkan untuk mengukur pengikisan dari badai hujan. Kekuatan yang digunakan
di permukaan tanah dengan setiap tetesan air hujan dapat diperlihatkan dengan
kekuatan yang meliputi badai hujan. Untuk menghitung nilai ini, informasi yang
harus tersedia adalah besar dan lamanya hujan badai, ukuran dan kecepatan pada
tiap tetesan hujan dan penyaluran ukuran tiap tetes. Dalam daerah musim hujan,
hujan harian biasanya jatuh selama satu badai, kemudian hal ini dapat dianggap
bahwa curah hujan bulanan dibagi dengan jumlah hujan harian tiap bulan
menghasilkan pengukuran yang layak dari rata-rata jumlah hujan yang turun
selama satu badai pada bagian bulan tersebut (Linder, 1981).
Probabilitas dan prakiraan data curah hujan lebih praktis
mendapatkan perhatian, karena hal ini dapat mengubah hasil panen tanaman,
permintaan evaporasi dan tipe tanah. Pada faktanya periode dengan kalkulasinya
dibutuhkan untuk mengubah nilai kritik dari curah hujan dalam suatu periode.
Permasalahan yang ada seperti ketidaktepatan dalam perubahan kalkulasi dengan
jangka waktu yang pendek dan curah hujan yang rendah (Jackson, 1984).