PERBANDINGAN HASIL PENENTUAN CURAH HUJAN BULANAN MENURUT TEORI MOHR DAN OLDEMAN DENGAN PENDEKATAN SISTEM INFORMASI GEO GRAFIS Skripsi ini diajukan sebagai syarat untuk mencapai gelar sarjana komputer Disusun oleh : Dian Indayanti 103093029668 PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2009 i
123
Embed
Perbandingan Hasil Penentuan Curah Hujan Bulanan Menurut ...
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
PERBANDINGAN HASIL PENENTUAN CURAH HUJAN
BULANAN MENURUT TEORI MOHR DAN OLDEMAN
DENGAN PENDEKATAN SISTEM INFORMASI GEO GRAFIS
Skripsi ini diajukan sebagai syarat untuk mencapai gelar sarjana komputer
Disusun oleh :
Dian Indayanti
103093029668
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI
SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2009
i
PERBANDINGAN HASIL PENENTUAN IKLIM BULANANAN
MENURUT TEORI MOHR DAN OLDEMAN DENGAN PENDEKATAN
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh :
Dian Indayanti
NIM : 103093029668
Pembimbing I
Ir. Bakri La Katjong, MT, M.Kom
NIP. 470 035 764
Pembimbing II
Nida’ul Hasanati, MMSI
Mengetahui,
Ketua Program Studi Sistem Informasi
A’ang Subiyakto, M.Kom
ii
PENGESAHAN UJIAN
Skripsi yang berjudul “ Perbandingan Hasil Penentuan Curah Hujan Bulanan
Menurut Teori Mohr Da n Oldeman Dengan Pendekatan Sistem Informasi
Geografis” telah diuji dan dinyatakan lulus dalam sidang Munaqosyah Fakultas
Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta pada
hari Selasa 18 Agustus 2009 . Skripsi ini telah diterima sebagai salah satu syarat
untuk memperoleh gelar Sarjana Strata Satu (S1) Program Studi Sistem Informasi
Jurusan Teknik Informatika / Sistem Informasi.
Jakarta, 18 Agustus 2009
Tim Penguji,
Penguji I
DR. Zainul Arham,S.Kom, M.Si
Penguji II
Nur Aeni Hidaya h MMSI
NIP. 150 368 820
Pembimbing I
Ir. Bakri La Katjong, MT, M.Kom
NIP. 470 035 764
Pembimbing II
Nida’ul Hasanati, MMSI
Dekan Fakultas Sains dan Teknologi
DR. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis
NIP. 150 317 956
Ketua Program Studi Sistem In formasi
A’ang Subiyakto, M.Kom
iii
PERNYATAAN
DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR
BENAR HASIL KARYA SENDIRI DAN BELUM PERNAH
DIAJUKANSEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA
PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.
Jakarta, 18 Agustus 2009
Dian Indayanti
NIM. 103093029668
iv
DIAN INDAYANTI – 103093029668, Perbandingan Hasil Penentuan Curah
Hujan Bulanan Menurut Teori Mohr Dan Oldeman Dengan Pendek atan Sistem
Informasi Geografi, Dibimbing Oleh BAKRI LA KATJONG dan NIDA’UL
HASANATI.
ABSTRAK Klasifikasi iklim umumnya sangat spesifik, yang didasarkan atas tujuan
penggunaanya, misalnya untuk kegunaan di bidang pertanian , penerbangan dan
kelautan . Klasifikasi iklim hanya memilih data tentang unsur -unsur iklim yang
relevan, yang secara langsung akan mempengaruhi aktivitas atau objek dalam
bidang tersebut. Data-data unsur iklim yang sering digunakan dalam pembagian
zoana iklim adalah curah hujan. Pakar -pakar yang telah dikenal yang
menggunakan data unsur hujan sebagi dasar pembagian zona iklim adalah Mohr,
Schmidt Ferguson dan Oldeman. Meskipun dalam penentuan pembagian zona
iklim menggunakan unsure yang sama, dalam hal ini curah hujan. Namun system
pembagian zona iklim tiap pakar tersebut berbeda. Tujuan yang berbeda
menyebabkan pakar klimatologi mengembangkan k lasifikasi iklim yang berbeda
Karena adanya perbedaan sudut pandang tersebut maka pada kesempatan kali ini
Penulis tertarik untuk membandingkan hasil klasifikasi iklim bulanan menurut
teori Mohr dan Oldeman dengan pendekatan Sistem Informasi Geografis (SIG).
SIG merupakan suatu kesatuan formal yang terdiri dari berbagai sumber daya
fisik dan logika yang berkenaan dengan objek -objek yang terdapat di permukaan
bumi.
Hasil penelitian menunjukan : Hasil klasifikasi iklim bulanan menurut teori
Mohr dan Oldema n menunjukkan secara pola spasial relatif sama, namun secara
detil terdapat perbedaan. Perbedaaan ini terjadi karena interval curah hujan
kumulatif untuk menentukan iklim bulanan suatu wilayah antara teori Mohr dan
Oldeman berbeda Pola pergerakan iklim ker ing, menurut teori Oldeman dan
Mohr, dimulai dari wilayah utara dan timur kemudian bergerak meluas kearah
selatan dan barat.
Kata Kunci : Curah Hujan, Mohr, Oldeman, Bulan basah, Bulan lembab, Bulan
Kering, SIG
V Bab + xvii + 94 Halaman + 2 lampiran + 15 Daftar Pustaka (1997 -2009)
v
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah puji serta syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT,
atas segala limpahan Rahmat dan Hidayah -Nya sehingga Skripsi yang berjudul
“Perbandingan Hasil Penentuan Iklim Bulanan Menurut Teor i Mohr Dan
Oldeman Dengan Pendekatan Sistem Informasi Geografi ” dapat
terselesaikan. Skripsi ini dimaksudkan sebagai syarat untuk me menuhi kurikulum
program Strata I Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif H idayatullah Jakarta.
Dalam penyelesaian penyusunan laporan ini, penulis mengucapkan banyak
terima kasih kepada :
1. Dekan Fakultas Sains dan Teknologi DR. Syopiansyah Jaya Putra,M.SIS
2. Ketua Program Studi Sistem Informasi Bapak A’ang Subiyakto, M.kom
3. Dosen pembimbing Bapak Ir. Bakri La Katjong, MT, M.Kom dan Ibu
Nida’ul Hasanati, MMSI.
4. Seluruh staf di Balai Besar Meteorologi Dan Geofisika Wilayah II Ciputat,
khususnya Ibu Siti Zubaidah
5. Bapak Nuryadi, .... selaku Kepala Sub Bidang Analisa Iklim Dan
Agroklimat Badan Meteorologi Dan Geofisika Kemayoran Jakarta Pusat.
6. Kedua Orang Tua penulis yang telah memberikan support moril dan
materil
7. Rekan-rekan seperjuangan SI 2003 , khususnya untuk Dwi dan Uut
terimakasih untuk supportnya selama ini.
vi
8. Keluarga kecil ku di Gd1, terimakasih untuk ukhuwah dan
pembelajarannya.
9. Semua pihak yang telah membantu baik secara langsung maupun tidak
langsung terlibat dalam penyusunan skripsi ini.
Penulis sangat menyadari bahwa dengan keterbatasan dan kemampuan
yang yang penulis miliki, ban yak kekurangan -kekurangan yang terdapat dalam
skripsi ini. Mungkin ada beberapa hal yang terlewat, sehingga hasil yang
didapatkan belum maksimal, oleh karena itu penulis sangat mengharapkan serta
menghargai kritik dan saran yang sifatnya konstruktif.
Akhir kata penulis berharap semoga skripsi ini bermanfaat bagi bagi
penulis khususnya dan bagi semua pihak pada umumnya.
Jakarta, Agustus 2009
Penulis,
Dian Indayanti
vii
DAFTAR ISI
Halaman
Halaman Judul ................................ .......................................................... i
Lembar Pengesahan .................................................... .............................. ii
Pengesahan Ujian ....................................................................... ................ iii
Pernyataan.................................................................................................. iv
Abstrak........................................................................................................ v
Kata Pengantar.......................................................................................... vi
Daftar Isi..................................................................................................... viii
Daftar Gambar .......................................................................................... xii
Daftar Tabel............................................................................................... . xv
BAB I PENDAHULUAN 1
1.1 Latar Belakang ................................. ......................................... 1
1.2 Rumusan Masalah ..................................................................... 3
1.3 Batasan Masalah ........................................................................ 3
1.4 Tujuan dan Manfaat . 4
1.4.1 Tujuan ........... ................................................................. 4
Proyeksi peta merupakan suatu fungsi yang merelasikan koordinat titik -
titik yang terletak di atas permukaan suatu kurva (biasanya berupa ellipsoid
atau bola) ke koordinat titik -titik terletak di atas bi dang datar (Prahasta 2002) .
Sistem proyeksi peta mene ntukan bagaimana objek -objek di permukaan bumi
yang sebenarnya tidak datar pada permukaan peta yang berupa bidang datar.
Gambar 2.5. Proyeksi peta dari permukaan bumi ke bidang datar
26
2.6.1 Sistem Proyeksi Universal Transvers e Mecator (UTM)
Salah satu sistem proyeksi peta yang terkenal dan sering digunakan
adalah Universal Transverse Mecator (UTM). Pada proyeksi ini dunia
dibagi dalam zone -zone, dengan setiap zone terdiri dari enam bujur.
Menurut pembagian ini , wilayah Indonesia terbagi dalam 9 zone UTM, dimulai
dari meridian 90° BT sampai meridian 144° BT dengan batas lintang 11° LS
sampai 6° LU. Dengan demikian, wilayah Indonesia terdapat pada zone 46 sampai
dengan zone 54.
Gambar 2.6. Pembagian Zone Proyeksi U TM
2.7 Deskripsi Perangkat Lunak
2.7.1 ArcView 3.2
ArcView merupakan salah satu perangkat lunak desktop SIG dan
pemetaan yang dikembangkan oleh ESRI (Environmental
SystemsResearch Institute, Inc). Dengan ArcView, anda dapat memiliki
kemampuan-kemampuan untuk melakukan visualisasi, meng -explore,
27
menjawab query (baik basis data spasial maupun non spasial),
menganalisis data secara geografis, dan sebagainya.
ArcView mengorganisasikan sistem perangkat lunaknya ke dalam
beberapa komponen penting sebagai berikut:
a. Project.
Project merupakan suatu unit organisasi tertinggi di dalam ArcView.
Project di dalam ArcView merupakan file kerja yang dapat digunakan
untuk menyimpan, Mengelompokkan dan mengorganisasikan semua
komponen-komponen program; View, theme, table, char t, layout dan
script dalam satu kesatuan yang utuh. Sebuah Project merupakan
kumpulan jendela dan dokumen yang dapat diaktifkan dan ditampilkan
selama bekerja. Sebuah Project berisi pointers yang merujuk pada lokasi
fisik (direktori di dalam disk) dimana d okumen-dokumen tersebut
disimpan, selain juga menyimpan informasi -informasi pilihan anda untuk
Project-nya (ukuran, symbol, warna dan sebagainya).
b. Theme.
Theme merupakan suatu bangunan dasar sistem ArcView. Themes
merupakan kumpulan dari beberapa layer ArcView yang membentuk suatu
“tematik” tertentu. Sumber data yang dapat direpresentasikan sebagai
theme adalah shapefile, coverage (ArcInfo), dan citra raster.
c. View.
28
View mengorganisasikan theme. Sebuah View merupakan representasi
grafis informasi spasial dan dapat menampung beberapa “layer” atau
“theme” informasi spasial (titik, garis, polygon, dan citra raster).
d. Table.
Sebuah table merupakan representasi data ArcView dalam bentuk sebuah
table. Sebuah table akan berisi informasi deskriptif mengenai l ayer
tertentu.
e. Chart.
Chart juga merupakan representasi grafis dari suatu resume table. Bentuk
chart yang didukung oleh ArcView adalah line, bar, column, xy scatter,
area dan pie.
f. Layout.
Layout digunakan untuk menggabungkan semua dokumen (View, table,
dan chart) ke dalam suatu dokumen yang siap cetak (biasanya
dipersiapkan untuk pembuatan hardcopy).
g. Script.
Script merupakan bahasa (semi) pemrograman sederhana (makro) yang
digunakan untuk mengotomatisasi kerja ArcView.
2.7.2 MYSQL
MYSQL (My Struct ure Query Language) adalah sebuah program
pembuat database yang bersifat open source. Karena sifatnya yang open
source , dia dapat dijalankan pada semua platform, bai k di linux maupun di
29
windows. MYSQL juga merupakan program pengakses database yang
bersifat jaringan sehingga dapat digunkan untuk aplikasi dengan banyak
pengguna (Multiuser).
Kelebihan lain dari MY SQL adalah menggunakan bahasa query standar
yang dimiliki SQL (Structure Query Language). SQL adalah suatu bahasa
permintaan yang terstruktur yang t elah distandarkan untuk semua program
pengakses database.
2.7.2.1 Koneksi Server Basis Data Den gan Arc View
Dengan menggunakan fasilitas ” SQL Connect” yang dimilki oleh Arc
View, pengguna dapat melakukan koneksi ke server basis data misalnya
Ms. Access, Oracle, dan atau Sybase, dan kemudian m enjalankan SQL
Query yntuk mema nggil records-nya yang diakses oleh pengguna akan
menjadi sebuah tabel di dalam project aktif.
2.7.2.2 ODBC
ODBC (Open data base connectivity) merupakan salah satu cara atau
metode yang memungkinkan terjadinya komunikasi antara suatu program
aplikasi (termasuk arc view yang memerlukan berbagai layanan atau
service data ( yang diimplementasikan dalam bentuk -bentu tabel-tabel
basis data dengan server basis data (client –server DBMS) .
ODBC dibangun bersanma dengan SQL (Structed Query Language)
yang telah terstandarisasi . Oleh karena itu, dengan ODBC dan SQL,
berbagai aplikasi dapat berkomunikasi (data) secara langsung dengan
server basis datanya. Sementara itu penggunanya da n programmer dapat
30
menuliskan kode -kode (dengan menggunakan compiler bahasa
pemrograman misalnya MS. VB, VC++, Borland Delphi, C++ Builder dan
sebagainya) untuk mengakses data secara independent ( tidak bergantung
pada merk atau jenis produk server DBMS -nya).
31
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian dilakukan di Balai Besar Meteorologi dan Geofisika wilayah
II yang berlokasi di Jl. H. Abdulgani no.5, Bulak Raya, Cempaka Putih,
Ciputat, Tangerang. Penelitian dilakukan pa da Februari 2009 , Dengan lokasi
studi di Propinsi Banten, DKI Jakarta, dan Jawa Barat.
Gambar 3.1 Peta Lokasi Penelitian
32
3.2 Bahan dan Alat
Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
a. Perangkat keras (hardware) : Seperangk at komputer dengan spesifikasi
Intel Pentium dual -core,hard disk 80 GB, 512 Ram.
b. Perangkat lunak (software) : Arc view 3.2 de ngan ekstensi spasial analyst,
Mysql 3.23
Bahan yang digunakan dalam pene litian ini Meliputi peta administrasi
Propinsi Banten, DKI Jakarta, dan Jawa Barat dengan skala 1.500.000
(BMG), data stasiun penakar hujan BMG pada wilayah Banten, DKI Jakarta,
dan Jawa Barat, dan data rata-rata bulanan per stasiun selama 30 tahun (1971-
2000).
3.3 Tahapan Penelitian
Tahapan Penelitian yang terlihat pada gambar di b awah ini. Adapun
simbol-simbol yang digunakan dijelaskan pada gambar 3. 2.b.
33
Gambar 3.2.a. Tahapan Penelitian
Adapun pengertian simbol -simbol yang digunakan pada diagram diatas
dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Simbol Titik terminal, digunakan untuk
menunjukkan awal dan akhir dari suatu
34
proses
Simbol input atau output, digun akan
untuk mewakili data input atau output
Simbol proses, digun akan untuk mewakili
sebuah proses
Simbol Keputusan, digunakan untuk
mewakili penyeleksian kondisi di dalam
program
Simbol garis, menunjukkan arus dari
proses
Gambar 3.2.b. Simbol-Simbol Yang Dipakai Pada Tahapan Penelitian
3.4 Studi Pustaka
Pada tahap ini kegiatan yang dilaku kan adalah mempelajari dan
meneliti berbagai sumber bacaan dan mengunjungi situs -situs yang
mempunyai hubungan dengan permasalahan yang dihadapi dan yang dapat
digunakan sebagai dasar dalam penelitian. Adapun daftar buku dan situs
internet yang digunakan s ebagi referensi dapat dilihat di daftar pustaka
3.5 Observasi
Observasi dilakukan untuk pengumpulan data hujan . Pencarian
dilakukan di instansi terkait dengan data iklim, yaitu Badan Meteorologi dan
Geofisika. Data unsur iklim yang digunakan adalah data c urah hujan harian
per stasiun BMG selama 30 tahun( periode 1971 -2000). Data tersebut berasal
dari 174 stasiun BMG yang ada di Propinsi Banten, DKI Jakarta, Jawa Barat.
35
3.6 Metode Pengolahan Data
3.6.1 Pembangunan Basis Data Eksternal
Pembangunan basis data eksternal dilakukan menggunakan software
MySQL. Basis data ik lim ini terdiri dari data curah hujan, sebagai unsur
iklim yang digunakan sebagai dasar penetuan iklim basah lembab dan
kering, baik menurut teori Mohr maupun Oldeman
Basis data eksternal yang dibangun pada penelitian ini terdiri dari dua tabel
yaitu :
1. Tabel stasiun penakar hujan
Tabel 3.1. Tabel Stasiun Penakar Hujan
Nama Type Panjang Keterangan No int Auto Increment noSta int 6 Id stasiun Penakar Hujan
NamaSta char 30 Nama Stasiun Propinsi char 30 Nama propinsi Lintang float 4,2 Koordinat lintang dari stasiun
klimatologi
Bujur float 4.2 Koordinat bujur dari stasiun klimatologi
2. Tabel rata-rata curah hujan bulanan
Tabel 3.1. Tabel Rata -Rata Curah Hujan Bu lanan
Nama Type Panjang Keterangan NamaSta char 30 Nama Stasiun
Januari integer 5 Rata-rata curah hujan Januari Februari integer 5 Rata-rata curah hujan Februari Maret integer 5 Rata-rata curah hujan Maret April integer 5 Rata-rata curah hujan April Mei integer 5 Rata-rata curah hujan Mei
Juni integer 5 Rata-rata curah hujan Juni
Juli integer 5 Rata-rata curah hujan Juli
36
Agustus integer 5 Rata-rata curah hujan Agustus
September integer 5 Rata-rata curah hujan September
Oktober integer 5 Rata-rata curah hujan Oktober
November integer 5 Rata-rata curah hujan November
Desember integer 5 Rata-rata curah hujan Desember
Untuk memudahkan memasukkan data curah hujan kedalam MySQL,
penulis menggunakan phpMyAdmin-2.2.1 sebagai interface. Runnin g
http://localhost/phpMyAdmin -2.2.1.
Gambar 3.3. Tampilan Proses ”Run” Phpmyadmin
Kemudian akan tampil halaman berikut untuk membuat data base baru.
Gambar 3.4. Halaman Untuk Membuat Basis Data Baru Pada Mysql
37
Setelah itu akan muncul halaman yang menghendaki kita untuk
menentukan kolom -kolom yang akan di buat seperti pada gambar
Gambar 3.5. Tampilan halaman untuk mendefinisikan kolom -kolom pada tabel
yang akan di buat
3.6.2 Pembuatan Peta Curah Hujan
Pembuatan peta curah hujan dilakukan dengan menggunakan software
arcview 3.2. Data-data yang diperlukan untuk pembuatan peta curah hujan
adalah:
1. Peta administrasi propinsi Banten, DKI Jakarta, dan Jawa Bar at
2. Tabel stasiun penakar hujan
3. Tabel rata-rata curah hujan bulanan
Adapun langkah -langkah yang dilakukan dalam pembuatan peta curah
hujan :
38
1. Mengubah Proyeksi Peta Ke UTM
Peta administrasi yang digunakan pada penelitia n ini sudah dalam
bentuk digital na mun belum memilki proyeksi . Mengubah Proyeksi peta
menjadi UTM diperlukan untuk pemrosesan peta digital lebih lanjut,
yakni untuk mengetahui luasan wilayah sebenarnya suatu peta. Pada
arcview proyeksi peta dapat dilakukan dengan tools Projection Utility
Wizard.
B
A
C
Gambar 3.6. Tampilan Pada Saat Mengubah Proyeksi Peta
(A.Menu ArcView Prjection Utility, B. Pemilihan peta, C.Pemilihan jenis
proyeksi baru )
39
2. Menampilkan Stasiun Penakar Hujan Pada Peta Administrasi
Sebelum menampilkan stasiun penakar hujan pada peta
administrasi, terlebih dahulu tabel stasiun penakar hujan yang sudah dibuat
di MySQL di buka di arcview. Untuk membuka basis data eksternal yang
dibuat dengan menggu nakan software MySQL dapat digunakan ”SQL
Connect”. Pastikan basis data yang kita buat sudah terdaftar di ODBC (
Open Data Source Connectivity). Setelah itu gunakan ”add event theme”
dan pengisian kolom yang berisi koordinat x dan y untuk menampilkan
stasiun penakar hujan.
A.
B.
Gambar 3.7 Tampilan proses menampilkan peta dari MySQL
(A.Menu SQL Connect, B. Pemilihan tabel)
40
A. B.
Gambar 3.8. Tampilan Proses Menampilkan Stasiun Penakar Hujan
(A. Menu Add Event Theme, B. Pemilihan Kolom Koordinat)
3. Menggabungkan ( Join) Tabel Rata -Rata Curah Hujan dan Tabel
Menggabungkan tabel rata -rata curah hujan dengan tabel stasiun
penakar hujan diperlukan agar informasi rata -rata curah hujan bulanan
dapat terintegrasi dengan informas i keruangannya (spasial). Untuk
menggabungkan dua tabel , sebelumnya pastikan kedua tabel tersebut
mempunyai salah satu kolom ya ng sama. Buka kedua tabel yang akan di
gabungkan. Tandai kolom yang sama pada masing -masing tabel. Pada
penelitian ini kolom yang sama pada tabel stasiun penakar hujan dan
tabel rata-rata curah hujan bulanan adalah kolom nama stasiun. Setelah
itu gunakan ”Join” untuk menggabungkan kedua tabel tersebut.
41
Gambar 3.9. Menu Join
4. Interpolasi Grid
Interpolasi grid merupakan prosedur untuk membuat theme grid
kontinyu dari data titik shapefile dengan menduga nilai-nilai yang tidak
diketahui pada lokasi yang berdekatan. Titik -titik yang berdekatan tersebut
dapat berjarak teratur atau tidak. Ada dua metode untuk menyisipkan nilai -
nilai sel lanjutan dari titik -titik: Inverse Distance Weighted (IDW) dan
Spiline. Metode Spiline menghasilkan suatu permukaan yang lebih lembut
dibanding Inverse Distance Weighted (IDW), karena spiline pada
dasarnya suatu proses pelengkungan suatu garis tidak lurus, atau
penambahan titik verteks yang bersifat menghaluskan dan melengkungkan
garis ( Barus:2005 dalam Primayudha:2006). Spiline lebih baik untuk
menunjukkan perubahan permukaan secara berangsur -angsur, sedangkan
Inverse Distance Weighted (IDW) bersifat lebih ekstrim dalam
menyajikan data tersebut. Keunggulan metode Inverse Distance We ighted
42
(IDW) adalah dalam hal membuat batasan interval, sehingga klasisfikasi
data dapat dilakukan seperlunya. Interpolasi dapat dilakukan dengan tools
Interpolate Grid yang ada di arcview 3.2 .
Gambar 3.10 Pros es Interpolasi Grid
Contoh tampilan peta curah hujan yang dibuat dengan menggunakan metode inter
polasi grid dapat dilihat pada Gambar 3.11
43
Gambar 3.11. Peta Curah Hujan Dengan Metode Interpolasi Grid
5. Reklasifikasi
Reklasifikasi merupakan proses menandai kembali data -data
menjadi kelompok -kelompok tertentu ( Muji Haryadi : 2005).
Reklasifikasi dilakukan untuk menetukan iklim bulanan dengan
mengelompokkan kembali data curah hujan sesuai dengan teori Mohr dan
Oldeman.
Tabel 3.3 Tabel penentuan iklim bulanan teori Mohr dan Oldeman
Iklim Bulanan Mohr Oldeman
Kering 0-60 0-100
Lembab 60-100 100-200
Basah >100 > 200
44
Proses reklasifikasi menggunakan arcview 3.2 dengan extensions model builder ,
dengan proses : pada tampilan model builder , pilih menu add process –
reclassification, dan dilanjutkan denagn pengisisan reklasifikasi berdasarkan
kriteria bulan basah, lembab, dan kering menurut teori Mohr dan oldeman.
Gambar 3.12. Tampilan Model Builder
CONTOH PETA HASIL REKLASIFIKASI
SERANG JAKARTA UTARA
KARAWANG
TANGERANG BEKASI
JAKARTA TIMUR
SUBANG INDRAMAYU
PANDEGLANG
LEBAK BOGOR PURWAKARTA CIREBON
SUMEDANG MAJALENGKA
Kering KODYA SUKABUMI
SUKABUMI CIANJUR
KODYA BANDUNG
BANDUNG KUNINGAN Lembab
Basah GARUT
TASIKMALAYA
CIAMIS
N
W E
90 0 90 180 Miles
S
Gambar 3.13. Contoh Peta Hasil Reklasifikasi
45
3.6.3 Menghitung Luas Cakupan Wilayah Masing -Masing Iklim di Setiap
Kabupaten dengan menggunakan “Tabulate Area”
Proses penghitungan luas cakupan wilayah masing -masing iklim
dapat menggunakan “Tabulate Area”. Tabulasi area adalah fasilitas yang
disediakan oleh ArcView untuk membuat tabel silang ( cross tab) luasan
antar 2 field theme yang berbeda. Fasilitas ini bisa digunakan apabila
minimal ada 2 theme pada view. Theme yang dapa t ditabulasi adalah
theme shapefile atau theme grid integer.
Gambar 3.14. Tampilan Proses Tabulate Area
46
Pada penelitian ini penggunaan tabulasi area untuk mengetahui luas cakupan
wilayah tiap-tiap jenis iklim b ulanan di masing-masing kabupaten. Dengan
diketahuinya luas cakupan wilayah tiap jenis -jenis iklim di masing -masing
kabupaten, maka dapat ditentukan perbedaan dan persamaan dengan pendekatan
system informasi geografi terhadap hasil penentuan iklim bulana n dengan teori
Mohr dan Oldeman
47
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Peta Curah Hujan Bulanan Banten, DKI Jakarta Jawa Barat Menurut
Teori Mohr
Bulan basah dalam klasifikasi iklim Mohr adalah bulan dengan total
curah hujan kumulatif lebih dari 100 mm. Bulan lembab adalah bulan dengan
total curah hujan kumulatif 60 mm – 100 mm. Sedangkan bulan kering adalah
bulan dengan total curah hujan kumulatif kurang dari 60 mm .
4.1.1 Peta Curah Hujan Bulan Januari - April
48
Gambar 4.1. Peta Curah Hujan Bulan Januari – April Menurut Teori Mohr
Gambar diatas menunjukkan keseluruhan wilayah Banten, DKI,
dan Jawa Barat dari bulan januari sampai dengan bulan Maret , menurut teori
klasifikasi iklim Moh r, mengalami bulan basah atau memilki curah hujan
kumulatif lebih dari 100 m m per bulannya. Bulan April, seperti terlihat pada
gambar diatas. Propinsi Banten, DKI, dan Jawa Barat sebagian besar
wilayahnya me ngalami bulan basah. Hanya sebagian kecil wilayah di ketiga
propinsi ini yang mengalami bulan lembab .Daerah-daerah tersebut a dalah:
Kodya Tangerang , Kabupaten Tangerang , Kabupaten Majalengka,
kabupaten Karawang, Kabupaten Indra mayu, di Kabupaten Bekasi,
Kabupaten Cirebon . Detil luasan curah hujan bulan April dapat dilihat pada
tabel berikut :
49
Tabel 4.1 Tabel Luas Cakupan W ilayah Curah Hujan Bulan Maret
Per Kabupaten Menurut Mohr
Tabel 4.2 Tabel Luas Cakupan Wilayah Curah Hujan Bulan April
Per Kabupaten Menurut Mohr
50
4.1.2 Peta Curah Hujan Bulan Mei
Gambar 4.2. Peta Curah Hujan Bulan Mei Menurut Teor i Mohr
Pada bulan Mei Kabupaten Pandeglang dan Lebak keseluruhan
wilayahnya mengalami bulan basah. Sebagian wilayah Kodya Tangerang
juga mengalami bulan basah, sedangkan sisanya mengalami bulan lembab .
Kabupaten Serang sebagian besar mengalami bulan basa h,. Kabupaten
Tangerang wilayahnya mengalami bulan basah dan bulan lembab, yakni
Jakarta Barat, Jakarta Utara,dan Jakarta Timur wilayahnya terbagi menjadi
dua tipe iklim, yaitu iklim basah dan iklim lembab. Jakarta Pusat dan
Jakarta Selatan 100% wilayahnya mengalami bulan basah. Kabupaten
Tasikmalaya, Sumedang, Sukabumi,Purwakarta, Kodya Sukabumi, Kodya
Bandung, Kodya Bogor, Garut, Cianjur, Ciamis, Bogor dan Bandung
keseluruhan wilayahnya mengalami bul an basah. Kabupaten Subang ,
Majalengka, dan Kun ingan wilayahnya terbagi menjad i dua curah hujan
bulanan, yaitu bulan lembab dan basah dengan prosentase yang tidak sama
51
di setiap Kabupaten. Kabupaten Karawang, Indramayu, Bekasi dan Cirebon
wilayahnya terbagi menjadi 3 jenis curah hujan bulanan , yaitu bulan kering,
lembab, dan basah. Detil luasan curah hujan bulan Mei pada setiap
kabupaten dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.3 Tabel Luas Cakupan Wilayah Curah Hujan Bulan Mei Per
Kabupaten Menurut Mohr
52
4.1.3 Peta Curah Hujan Bulan Juni
Gambar 4.3. Peta Curah Hujan Bulan Juni
Bulan Juni Propinsi Banten , DKI dan Jawa Barat berdasarkan teori
iklim Mohr dalam menentukan kondisi curah hujan bulanan, wilayahnya
terbagi menjadi tiga iklim, yaitu iklim ker ing, iklim basah, dan iklim
lembab. Terlihat pada gambar diatas iklim basah dialami di sebagian besar
wilayah Propinsi Jawa Barat dan Banten. Sedangkan untuk DKI sebagian
besar wilayahnya mengalami bulan lembab. Iklim lembab juga terjadi di
sebagian wilaya h di beberapa Kabupaten di Jawa Barat, antara lain
Kabupaten Bandung Sumedang, Majalengka , wilayah Kuningan, wilayah
Karawang, Indramayu, Subang, Cianjur, Bekasi. Sedangkan iklim kering
terjadi di utara Propi nsi Jawa Barat yakni di Kabupaten Indramayu
Karawang, Bekasi. Detil luasan curah hujan bulan Juni pada setiap
kabupaten dapat dilihat pada tabel berikut :
53
Tabel 4.4 Tabel Luas Cakupan Wilayah Curah Hujan Bulan Juni
Per Kabupaten Menurut Mohr
4.1.4 Peta Curah Hujan Bulan Juli
Gambar 4.4. Peta Curah Hujan Bulan Juli Menurut Teori Mohr
54
Pada bulan Juli Propinsi Banten, DKI dan Jawa Barat , seperti
terlihat pada gambar diatas, mengalami bulan kering, bulan lembab dan
bulan basah. Wilayah yang mengalami bulan kering meluas dibandingkan
bulan Juni. Wilayah – wilayah tersebut adalah keseluruhan Kabupaten
Indramayu, Sebagian wilayah Kuningan, Bekasi, Karawang, wilayah
Sumedang, Bandung, Tasikmalaya, Cianjur, Garut. Sukabumi, Purwakarta,
Cirebon, Ciamis Tangerang, Kodya Tangerang, Serang, Jakarta Barat,
wilayah Jakarta Utara, Jakarta Timur, Jakarta Pusat.
Sedangkan kabupaten -kabupaten di ketiga propinsi ini yang
mengalami bulan lembab pada bulan Juli adalah sebagian wilayah dari :
Pandeglang, Lebak, Kodya Tangerang,Serang,Tangerang , Jakarta Barat ,
Jakarta Utara, Jakarta Timur , Jakarta Pusat , Tasikmalaya ,Sumedang
,Sukabumi ,Subang , Purwakarta ; Majalengka ,Kuningan, Karawang,
Garut, Cianjur, Ciamis, Bogor,Bekasi,Bandung,Cirebon.
Bulan basah pada bulan Juli dialami sebag ian besar Propinsi Ba nten,
sebagian Propinsi Jawa Barat , dan sebagian kecil Propinsi DKI Jakarta .
Detil luasan curah hujan bulan Juli pada setiap kabupaten dapat dilihat pada
tabel berikut :
55
Tabel 4.5 Tabel Luas Cakupan Wilayah Curah Hujan Bulan Juli Per
Kabupaten Menurut Mohr
4.1.5 Peta Curah Hujan bulan Agustus
Gambar 4.5 Peta Iklim Bulan Agustus Menurut Teori Mohr
Kondisi curah hujan pada b ulan Agustus di Propinsi Banten, DKI
Jakarta dan Jawa Barat, seperti terlihat pada gambar , m emiliki pola yang
56
hampir sama dengan bulan Juli. Yaitu, ketiga propinsi ini mengalami bulan
kering, bulan basah dan bulan lembab. Bulan kering terpusat di bagian utara
dan timur Jawa Barat. Daerah tersebu t adalah : Sebagian wilayah Karawang,
,Bekasi, Cirebon,Kuningan Subang, keseluruhan Indramayu, Sumedang
Majalengka,. Selain itu kabupaten-kabupaten lain di Ja wa barat mengalami
iklim kering di sebagian kecil wilayahnya. Begitu juga dengan kabupaten-
kabupaten yang ada di Propinsi Banten dan DKI Jakarta. Kabupaten -
kabupaten tersebut adalah : Serang, Tangerang, Jakarta Barat, Jakarta Utara
, Tasikmalaya, Purwakarta, Garut, Cianjur, Ciamis.
Bulan lembab memiliki pola yang menyebar pada bulan Agustus .
Pada Propinsi Banten dan DKI Jakarta, Bulan lembab dominan terjadi di
bagian utara. Daerah -daerah yang mengalami Bulan lembab pada Propinsi
Banten dan DKI Jakarta tersebut adalah : Kodya Tangerang
,Serang,Tangerang, Jakarta Barat, Jakarta Utara, Jakarta Timur, Jakarta
Selatan, Jakarta Pusat. Propinsi Jawa Barat da erah-daerah yang mengalami
bulan lembab adalah : Tasikmalaya , Sukabumi, Subang , Purwakarta,
Kuningan, Kodya Sukabumi, Kodya Bandung, Karawang, Garut, Cianjur ,
Ciamis, Bogor, Bekasi,Bandung, dan Cirebon
Bulan basah pada bulan Agustus dominan terjadi di bagian selatan
Propinsi Banten .Daerah -daerah tersebut adalah : Kabupaten Pandeglang dan
Lebak sebesar 100 % dari wilayahnya. Daerah bagian utara Propinsi Banten
juga mengalami bulan basah, namun dengan cakupan wilayah yang kecil ,
57
seperti di Kodya Tangeran g , Serang, Tangerang . Propinsi DKI Jakarta
bulan basah terjadi sebagian di Jakarta Timur dan Jakarta Selatan.
Propinsi Jawa Barat bulan basah terjadi di : sebagian wilayah Tasikmalaya,
Sukabumi, Subang,Garut, Cianjur, Ciamis, Bogor,Bekasi, Purwakarta, dan
keseluruhan wilayah Kodya Bogor ,
Detil luasan curah hujan bulan Agustus pada setiap kabupaten dapat
dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.6 Tabel Luas Cakupan Wilayah Curah Hujan Bulan
Agustus Per Kabupaten Menurut Mohr
58
4.1.6 Peta Curah Hujan Bulan September
Gambar 4.6. Peta Curah Hujan Bulan September Menurut Teori Mohr
Peta Curah Hujan Bulan September diatas menunjukkan wilayah -
wilayah pada Propinsi Jawa Barat yang mengalami bulan basah meluas
dibandingkan bulan A gustus. Sementara wilayah yang memil iki bulan
lembab berkurang d an wilayah-wilayah yang mengalami bulan kering
cenderung tetap. Wilayah – wilayah yang mengalami bulan basah pada
Propinsi Jawa Barat adalah : sebagian wilayah Tasikmalaya, Sukabumi,
Subang, Purwakarta, Kodya Sukabumi, Kodya Bogor, Karawang, Garut,
Cianjur, Ciamis, Bogor, Bekasi, dan Bandung.
Bulan lembab di Propinsi Jawa Barat terjadi di ; sebagian wilayah
Tasikmalaya, Sumedang , Subang, Purwakarta, Majalengka; Kuningan ,
Karawang, Garut, Cianjur Ciamis, Bogor, Bekasi, Bandung, Cirebon , dan
keseluruhan Kodya Bandung.
59
Wilayah-wilayah yang mengalami bulan kering di propoinsi Jawa
Barat pada September adalah : sebagian wilayah Kabupaten Sumedang ,
Majalengka, Kuningan, Karawang, Garut , Ciamis ,Bekasi , Bandung
,Cirebon, dan keseluruhan wilayah Indramayu.
Propinsi Banten pada bulan September memiliki pola curah hujan
bulanan yang cenderung sama dengan bulan Agustus .Pada bulan September
iklim basah masih merupakan iklim yang dominan di wilaya h propinsi ini.
Propinsi DKI Jakarta, wilayahnya juga terbagi menjadi iklim basah,
lembab dan kering. Masing kabupaten mengalami ketiga bulan tersebut
dengan perbandingan yang berbeda -beda.
Detil luasan curah hujan bulan September pada setiap kabupaten
dapat dilihat pada tabel berikut :
60
Tabel 4.7 Tabel Luas Cakupan Wilayah Curah Hujan Bulan
September Per Kabupaten Menurut Mohr
61
4.1.7 Peta Curah Hujan bulan Oktober
Gambar 4.7. Peta Curah Hujan Bulan Oktober Menurut T eori Mohr
Peta curah hujan bulan Oktober pada Propinsi Banten, DKI Jakarta
,dan Jawa Barat menunjukkan luasan wilayah bulan basah kembali dominan .
Wilayah-wilayah yang mengalami bulan basah adalah : Keseluruhan
Pandeglang, Jakarta Pusat, Jakarta Selatan, Tasikmalaya, Sukabumi,
Purwakarta, Kodya Bogor ,Lebak, sebagian wilayah Kodya Tangerang ,
Serang , Tangerang , Jakarta Barat , Jakarta Utara , Jakarta Timur ,
Majalengka , Kuningan , Kodya Sukabumi, Kodya Bandung dan Kodya
Bogor sebesar 100% dari wilaya hnya, Karawang , Indramayu, Garut ,
Cianjur sebesar , Ciamis , Bogor sebesar 100 % dari wilayahnya , Bekasi ,
Bandung , Cirebon. Luasan wilayah pada Propinsi Banten, DKI Jakarta , dan
Jawa Barat yang mengalami bulan lembab dan kering jauh berkurang dari
bulan September. Wilayah yang terbagi menjadi bulan lembab dan kering
62
adalah : Kodya Tangerang , Serang , Tangerang , Jakarta barat , Jakarta
Utara , Jakarta Timur , Subang , Majalengka , Kuningan , Karawang ,
Indramayu , Garut , Ciamis , Bekasi,Bandung , dan Cirebon .
Detil luasan curah hujan bulan September pada setiap kabupaten
dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.8 Tabel Luas Cakupan Wilayah Curah Hujan Bulan
Oktober Per Kabupaten Menurut Mohr
63
4.1.8 Peta Curah Hujan B ulan November
Gambar 4.8. Peta Curah Hujan Bulan November Menurut Teori Mohr
Peta curah hujan bulan November menunjukkan hampir keseluruhan
wilayah Propinsi Banten, DKI Jakarta dan Jawa Barat mengalami bulan
basah, hanya sebagian kecil saja yang mengalami bulan lembab. Wilayah-
wilayah yang mengalami bulan lembab adalah : sebagian Kodya Tangerang
, Tangerang , Jakarta Barat , Jakarta Utara , Karawang , dan Bekasi .
Detil luasan curah hujan bulan September pada s etiap kabupaten
dapat dilihat pada tabel berikut :
64
Tabel 4.9 Tabel Luas Cakupan Wilayah Curah Hujan Bulan
November Per Kabupaten Menurut Mohr
4.1.9 Peta Curah Hujan Bulan Desember
Gambar 4.9. Peta Curah Hujan Bulan Desember Menurut Teori Mohr
65
Peta curah hujan bulan Desember menunjukkan Propinsi Banten ,
DKI Jakarta dan Jawa Barat keselu ruhan wilayahnya mengalami bulan
basah. Kondisi iklim pada bulan Desember sama seperti bulan Januari dan
Februari.
4.2 Peta Ikim Bante n, DKI Jakarta Jawa Barat Menurut Mohr
Peta Iklim Banten, DKI Jakarta, Jawa Barat
SERANG JAKARTA UTARA
KARAWANG
TANGERANG BEKASI
PANDEGLANG
LEBAK
JAKARTA TIMUR
BOGOR
SUBANG
PURWAKARTA
INDRAMAYU
CIREBON
KODYA SUKABUMI
SUMEDANG MAJALENGKA
KODYA BANDUNG 1a
SUKABUMI CIANJUR BANDUNG
GARUT
TASIKMALAYA
KUNINGAN
CIAMIS
1b
II III
N
W E
80 0 80 160 Miles
S
Gambar 4.10 Peta Iklim Banten, DKI Jakarta dan Jawa Barat Menurut Teori Mohr
( Sumber format penulisan klasifikasi iklim mohr : Dasar Dasar Klimatologi, 1997)
Gambar diatas menunjukkan menurut system klasi fikasi iklim Mohr
Propinsi Banten, DKI Jakarta dan Jawa Barat memiliki 4 jenis zona iklim
yakni zona iklim 1a, 1b, II,III.
66
Zona iklim 1a yaitu wilayah yang memiliki jumlah bulan basah 12 bulan
dalam setahun. Zona iklim ini dialami di wilayah selatan Banten dan Jawa
Barat.
Zona iklim 1b yaitu wilayah yang memiliki jumlah bulan basah 7 -11 bulan
dalam setahun dan jumlah bulan kering tidak ada dalam setahun. Zona iklim ini
dialami di Utara Propinsi Banten dan memiliki pola yang menyebar dari
utara ke selatan di Propinsi Jawa Barat.
Zona iklim II yaitu wilayah yang dalam setahum memiliki jumlah bulan
basah 4-11 bulan dalam setahun dan jumlah bulan kering 1 -2 bulan dalam
setahun. Zona iklim ini dialami di bagian utara DKI Jakarta, sedikit di utara
Propinsi Banten, dan Sebagian Kabupaten di Propinsi Jawa Barat.
Zona iklim III yaitu wilayah yang dalam setahun memiliki jumlah bulan
basah 4-9 bulan dalam setahun dan jumlah bulan kering 2 -4 bulan dalam
setahun. Zona iklim ini terdapat di bagian utara Propinsi Jawa Barat.
Detil Cakupan wilayah masing -masing zona iklim Mohr dapat dilihat pada
tabel di bawah ini :
67
Tabel 4.10 Tabel Luas Cakupan Wil ayah Zona Iklim Per
Kabupaten Menurut Mohr
4.3 Peta Iklim Bulanan Banten, DKI Jakarta Jawa Barat Menurut Teori
Oldeman
Berbeda dengan Mohr , dalam klasifikasi Oldeman bulan basah adalah
bulan dengan total curah hujan kumulatif lebih dari 200 mm,bulan lembab
adalah bulan dengan total curah hujan kumulatif antara 100 mm sampai
dengan 200 mm. Sedangkan bulan ker ing adalah bulan dengan curah hujan
kumulatif kurang dari 100 mm.
68
4.3.1 Peta Curah Hujan Bulan Januari
Gambar 4.10. Peta Iklim Bulan Januari Menurut Teori Oldeman
Bulan Januari menurut teori iklim Oldeman, ke seluruhan wila yah
Propinsi Banten, DKI Jakarta dan Jawa Barat mengalami bulan basah. Hal
ini menunjukkan bahwa menurut teori Oldman dan Mohr pada bulan
Januari Propinsi Banten, Dki Jakarta dan Jawa Barat mengalami bulan
basah.
69
4.3.2 Peta Curah Hujan Bulan Februar i
Gambar 4.11. Peta Curah Hujan Bulan Februari Menurut Teori Oldeman
Peta curah hujan bulan Februari menurut teori Oldeman
menunjukkan hampir keseluruhan wilayah Propinsi Banten, DKI Jakarta,
dan Jawa Barat mengalami bulan basah. Hanya sebagian kecil saja
wilayah-wilayah yang mengalami bulan lembab, wilayah-wilayah tersebut
adalah : Kodya Tangerang , Serang sebesar , Tangerang , Tasikmalaya ,