Aplikasi model regresi logistik untuk prakiraan kejadian hujan

Abstract

Pengembangan prakiraan cuaca jangka pendek perlu dilakukan agar prakiraan lebih cepat dan mudah secara operasional serta tepat sehingga dapat memenuhi keinginan masyarakat. Pengembangan Model Output Statistics (MOS) dengan menggunakan model regresi logistik diharapkan mampu mengatasi permasalahan tersebut. Pembuatan model menggunakan data NWP (Numerical Weather Prediction) sebagai prediktor dan data pengamatan curah hujan yang diklasifikasikan menjadi peubah kejadian hujan sebagai respon. Model dibangun dengan respon kejadian hujan pada stasiun pengamatan Ambon, Jakarta, Kupang, dan Surabaya. Model regresi logistik dapat dijadikan model alternatif untuk peramalan peluang kejadian hujan dalam jangka pendek hingga 72 jam ke depan. Peubah yang relatif penting terhadap kejadian hujan pada stasiun Ambon adalah Tekanan Udara, Kelembaban dan Ketinggian. Pada stasiun Jakarta Peubah yang relatif penting adalah kelembaban, sedangkan pada Stasiun Kupang adalah peubah angin barat timur, peubah angin utara selatan dan peubah tekanan. Sedangkan pada stasiun Surabaya peubah yang relatif penting adalah peubah angin barat timur dan kelembaban.