Koreksi Bias Data Curah Hujan Harian di Provinsi Jakarta dan Banten Menggunakan Quantile Delta Mapping (QDM)

Abstract

Curah hujan adalah elemen penting dalam siklus hidrologi yang berdampak pada berbagai sektor kehidupan. Namun, tingginya variabilitas curah hujan yang dipicu oleh perubahan iklim serta keterbatasan resolusi spasial pada model reanalisis sering kali menimbulkan bias dalam proyeksi iklim. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini menerapkan metode koreksi bias Quantile Delta Mapping (QDM) pada data curah hujan harian dari model reanalisis ERA5-Land, dengan dua pendekatan distribusi: (1) distribusi terbaik yang dipilih dari sembilan kandidat umum berdasarkan kriteria Akaike Information Criterion (AIC), dan (2) distribusi alternatif Kagebushin-Beta. Analisis dilakukan pada lima stasiun cuaca yang tersebar di Provinsi DKI Jakarta dan Banten, mencakup periode historis (1990–2019) dan proyeksi (2020–2024). Evaluasi dilakukan menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) dan uji Kolmogorov–Smirnov pada data sebelum dan sesudah koreksi. Hasil menunjukkan bahwa kedua pendekatan tersebut mampu menurunkan bias, namun pendekatan kagebushin-beta memberikan peningkatan yang lebih baik.