Pengembangan Model Prediksi Curah Hujan

Perubahan iklim global telah menyebabkan peningkatan frekuensi dan intensitas kejadian cuaca ekstrem, termasuk curah hujan yang berlebihan atau kekeringan berkepanjangan. Prediksi curah hujan yang akurat dan tepat waktu sangat penting untuk mitigasi bencana, pengelolaan sumber daya air, dan perencanaan pertanian. Model prediksi curah hujan tradisional seringkali memiliki keterbatasan dalam menangkap kompleksitas interaksi antara berbagai faktor atmosfer dan karakteristik geografis.

Dalam beberapa tahun terakhir, deep learning telah menunjukkan potensi besar dalam berbagai aplikasi prediksi, termasuk prediksi cuaca dan iklim. Model deep learning, seperti recurrent neural networks (RNN) dan convolutional neural networks (CNN), mampu mempelajari pola-pola kompleks dan hubungan non-linear dari data historis dan variabel atmosfer. Penerapan deep learning dalam prediksi curah hujan dapat meningkatkan akurasi dan resolusi spasial-temporal dibandingkan dengan metode tradisional.

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi curah hujan berbasis deep learning yang memanfaatkan data historis curah hujan dan berbagai variabel atmosfer, seperti suhu permukaan laut, tekanan udara, kelembaban, dan kecepatan angin. Model ini akan dilatih dan dievaluasi menggunakan data dari wilayah studi tertentu, dengan tujuan untuk menghasilkan prediksi curah hujan yang lebih akurat dan andal untuk keperluan mitigasi bencana dan pengelolaan sumber daya.

Selain itu, penelitian ini juga akan mengeksplorasi berbagai arsitektur deep learning dan teknik optimasi untuk meningkatkan kinerja model prediksi. Analisis sensitivitas akan dilakukan untuk mengidentifikasi variabel atmosfer yang paling berpengaruh terhadap curah hujan di wilayah studi, sehingga dapat memberikan wawasan yang lebih baik tentang mekanisme fisik yang mendasari pembentukan curah hujan.