Validasi Data Pengamatan Pararel : Automatic Weather Station (AWS) dan Pengamatan Manual di Stasiun Meteorologi Hasanuddin Makassar Tahun 2019

Abstrak

Pengamatan paralel diartikan sebagai dua pengamatan suatu parameter dalam satu periode waktu dengan instrumen yang berbeda. Pengamatan yang dilakukan hingga saat ini sebagian besarnya masih menggunakan alat – alat manual. Pada proses pengecekan kebenaran data pengamatan (validasi) seringkali ditemukan kesalahan baca (paralaks) dan data kosong akibat kerusakan alat ataupun kelalaian pengamat. Kondisi semacam ini menjadikan hambatan bagi kegiatan analisis serta prediksi cuaca dan iklim. Salah satu solusinya adalah otomatisasi pengamatan. Salah satu bagian penting dari proses transisi pengamatan atau pengukuran manual ke pengamatan otomatis tersebut adalah adanya dokumentasi dan deskripsi bias antara data pengamatan otomatis dengan data pengamatan manual. Dalam otomatisasi pengamatan, perlu dilakukan paralelisasi pengamatan pada periode tertentu. Seluruh data harus memenuhi syarat kendali mutu dengan metode yang seragam dan teruji homogenitasnya. Software R dipakai untuk melakukan analisis data validasi pengamatan paralel yang menghasilkan untuk dianalisis dan diambil kesimpulan seberapa representatif data AWS sebagai data otomatis terhadap data manual dari pengamatan konvensional. Sebaran data AWS dan manual menunjukkan masih adanya perbedaan. Data AWS cenderung lebih rendah dari data manual untuk semua parameter kecuali Suhu Minimum dan Curah Hujan data AWS lebih tinggi dari data manual. sehingga otomatisasi pengamatan secara menyeluruh belum dapat dilakukan.