Penggabungan Hasil Pemodelan Statistical Downscaling RKU dan RKTP dengan Optimisasi Kuadratik untuk Peningkatan Akurasi Pendugaan

Abstract

Pemodelan statistical downscaling (SDS) dengan regresi komponen utama (RKU) dan regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) digunakan untuk menduga curah hujan. Pengukuran akurasi dari metode tersebut dilakukan dengan menghitung nilai root mean square error of prediction (RMSEP). Semakin kecil nilai RMSEP, semakin dekat dugaan curah hujan dengan curah hujan aktualnya. Nilai RMSEP dari metode RKU dan RKTP relatif besar sehingga diperlukan suatu metode untuk meningkatkan akurasi dari pendugaan. Peningkatan akurasi dugaan curah hujan dapat dilakukan dengan menggabungkan kedua dugaan hasil pemodelan SDS dengan meminimumkan fungsi RMSEP gabungan berkendala dan tidak berkendala. Optimisasi fungsi RMSEP berkendala menghasilkan nilai RMSEP gabungan yang lebih besar daripada RMSEP kedua model pembentuknya pada beberapa himpunan data, sedangkan optimisasi fungsi RMSEP tak berkendala menghasilkan nilai RMSEP gabungan yang lebih kecil untuk keseluruhan himpunan data. Gabungan dugaan curah hujan lebih baik daripada dugaan curah hujan pembentuknya.