Prediksi Hujan Ekstrem Di Zona Musim (Zom) 69 Provinsi Jawa Barat Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan

Abstract

Prediksi hujan ekstrem menggunakan jaringan saraf tiruan merupakan salah satu cara untuk meningkatkan tingkat akurasi identifikasi dini hujan ekstrem yang diperlukan untuk mengurangi dampak bencana hidrometerologi. Tujuan penelitian ini adalah untuk menghasilkan model prediksi hujan ekstrem yang tepat berdasarkan unsur iklim lokal, regional, maupun global. Kejadian hujan ekstrem yang digunakan berupa indeks yang memiliki trend signifikan di wilayah penelitian dan dikembangkan oleh Expert Team for Climate Change Detection and Indices. Indeks tersebut yaitu R95P dan SDII. Metode prediksi yang digunakan adalah jaringan saraf tiruan dengan fungsi pelatihan propagansi balik. Sedangkan hasil prediksi diuji keakuratannya dengan menghitung nilai koefisien determinasi dan Root Mean Square Error. Berdasarkan kedua nilai tersebut diperoleh hasil bahwa model terbaik untuk memprediksi indeks R95P adalah model ke-8, yaitu model dengan data masukkan berupa gabungan seluruh unsur iklim. Sedangkan model terbaik untuk memprediksi indeks SDII adalah model ke-4, yaitu model dengan data masukkan suhu muka laut.