Pendekatan Model Machine Learning LSTM untuk Prediksi Curah Hujan di Lampung Berdasarkan Curah Hujan Observasi dan Indeks Iklim DMI, EMI, dan ONI
Sebagai salah satu daerah yang sering mengalami fluktuasi curah hujan yang tidak menentu, cuaca ekstrem yang terjadi di Lampung dapat berdampak besar pada berbagai sektor kehidupan. Prediksi curah hujan yang akurat menjadi sangat penting untuk perencanaan dan mitigasi risiko. Penelitian ini mengembangkan model prediksi curah hujan di rovinsi Lampung menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM), yang kemudian dibandingkan dengan hasil korelasi Pearson untuk menilai linearitas antara performa hasil prediksi dan kekuatan hubungan antara anomali
curah hujan dengan indeks iklim. Data observasi curah hujan dikombinasikan dengan indeks DMI (Dipole Mode Index), ONI (Oscillation Nino Index), dan EMI (El-Nino Modoki Index) sebagai masukan yang dibagi ke dalam lima model. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa model terbaik di seluruh wilayah adalah Model 2, yang menggunakan indeks ONI sebagai input. Hal ini kemudian dikaji lebih lanjut melalui peringkat korelasi ONI di masing-masing wilayah untuk melihat tingkat linearitasnya. Di wilayah Lampung bagian utara dan barat, indeks ONI memiliki korelasi tertinggi, selaras dengan performa terbaik dari Model 2. Ini menunjukkan linearitas yang kuat antara kekuatan korelasi ONI dan akurasi prediksi. Di wilayah selatan, ONI menempati posisi kedua, namun masih konsisten menghasilkan prediksi terbaik, sehingga linearitasnya dapat dikatakan cukup baik. Sementara itu, di wilayah timur, ONI justru memiliki korelasi paling rendah dibanding indeks lainnya, tetapi tetap menghasilkan model dengan performa terbaik. Hal ini menunjukkan bahwa
linearitas antara kekuatan korelasi ONI dan performa prediksi di wilayah ini relatif rendah. Secara umum, wilayah Lampung bagian selatan memiliki performa prediksi terbaik, sedangkan wilayah barat menunjukkan performa terendah.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2507300040
Keyword
curah hujan prediksi LSTM korelasi Lampung