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):

  1. 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.

  1. 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 ekstrim.

  1. 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).