Model Ensemble Statistical Downscaling dengan Gamma-LASSO untuk Prediksi Curah Hujan di Jawa Barat
Date
2024Author
Robbani, Muhammad Irsyad
Djuraidah, Anik
Wigena, Aji Hamim
Metadata
Show full item recordAbstract
Hujan memiliki peran penting dalam kehidupan manusia. Pemodelan dan prediksi
curah hujan penting karena dapat membantu mengambil keputusan. Metode yang
memanfaatkan data berskala global untuk memprediksi curah hujan lokal yaitu
Statistical Downscaling (SD). SD menggunakan luaran dari model simulasi
kompleks yang menggambarkan proses geografis untuk memprediksi parameter
iklim global yang disebut General Circulation Model (GCM). Model GCM saat ini
telah banyak dikembangkan di berbagai negara dengan spesifikasi yang berbedabeda. Salah satu jenis dari GCM yang menjadi fokus penelitian ini adalah Decadal
Climate Production Project (DCPP) yang fokus pada pengembangan prediksi
menggunakan data re-analisis. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model
ensemble dari 10 model GCM DCPP untuk mengatasi perbedaan karakteristik
prediksi dari setiap model agar dapat diterapkan pada daerah dengan karakteristik
curah hujan yang beragam di Jawa Barat. Curah hujan memiliki sifat sebaran yang
tidak mengikuti sebaran normal sehingga digunakan regresi berbasis sebaran
gamma yang dikombinasikan dengan LASSO untuk mengatasi masalah
multikolinearitas pada luaran GCM. Hasil regresi dari setiap model GCM kemudian
digabungkan menggunakan metode averaging dan stacking yang menghasilkan
prediksi dengan tingkat akurasi yang lebih baik dibanding model individu. Hasil
pemodelan menunjukkan bahwa penggabungan model dengan ensemble dapat
mengatasi masalah konsistensi dan meningkatkan kualitas prediksi