Analasis Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan Terhadap Curah Hujan Menggunakan Model Random Forest

Abstract

Perubahan tutupan lahan gambut di Indonesia secara signifikan memengaruhi pola curah hujan lokal, khususnya di wilayah KHG Sungai Kahayan – Sungai Kapuas, Kalimantan Tengah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis korelasi antara perubahan tutupan lahan gambut dengan curah hujan tahun 2014-2023. Data yang digunakan adalah citra satelit Landsat-8 dan indeks spektral yang didapatkan menggunakan Google Earth Engine, serta data curah hujan CHIRPS yang telah dikoreksi berdasarkan data observasi BMKG. Model Random Forest diuji dengan berbagai kombinasi mtry dan ntree untuk menentukan parameter yang optimal. Hasil menunjukkan bahwa model dengan rasio data latih dan uji sebesar 85:15 serta kombinasi mtry 2 dan ntree 400 menghasilkan performa terbaik, dengan nilai MAPE sebesar 18,98%, RSR sebesar 0,42, KGE sebesar 0,61, dan R2 sebesar 0,9. Nilai PBIAS mendekati nol yang mengindikasikan bahwa model tidak memiliki bias sistematis. Indeks NDBI dan EVI dianggap paling berkontribusi dalam prediksi curah hujan karena menunjukkan area terbangun dan vegetasi sangat memengaruhi siklus hidrologi lokal. Penelitian ini menunjukkan efektivitas machine learning dalam mengevaluasi dampak perubahan tutupan lahan terhadap curah hujan, serta mendukung pengelolaan lahan gambut yang berkelanjutan.