Perpustakaan Digital ITB

Awal musim hujan merupakan salah satu produk prakiraan yang dikeluarkan secara reguler oleh Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG), dengan informasi deterministik tentang bulan dimana dasarian awal musim hujan akan terjadi di setiap wilayah yang ditentukan. Selain itu, metode prakiraan musiman mutakhir menunjukkan bahwa produk prakiraan probabilistik berpotensi lebih baik dalam pengambilan keputusan. Prakiraan probabilistik juga lebih sesuai untuk wilayah Indonesia karena variabilitas curah hujan yang tinggi menambah ketidakpastian dalam simulasi model iklim, disamping faktor geografis yang kompleks. Penelitian ini mencoba mengembangkan sebuah metode untuk menghasilkan prakiraan probabilistik awal musim hujan, serta onset monsun, dengan menggunakan keluaran model musiman yang tersedia secara bebas CFSv2 (Climate Forecast System version 2) yang dioperasikan oleh National Oceanic and Atmospheric Administration AS (NOAA). Dalam kasus ini, keluaran dari model global didownscale menggunakan metode Constructed Analogue (CA) yang dimodifikasi dengan database curah hujan pengamatan dari 26 stasiun BMKG dan dataset grid TRMM 3B43. Metode ini kemudian diaplikasikan untuk melakukan hindcast menggunakan CFS-R (reforecast) untuk periode 2011-2014. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi CFS yang didownscale dengan data inisial bulan September (lead-1) memberikan akurasi yang cukup baik, sedangkan yang diinisialisasi dengan bulan Agustus (lead-2) memiliki kesalahan yang besar untuk awal musim hujan dan onset monsun. Analisis lebih lanjut untuk skill prakiraan menggunakan Brier score menunjukkan bahwa skema CA yang digunakan dalam penelitian ini memiliki performa yang baik dalam memprediksi awal musim hujan dengan skor skill dalam kisaran 0,2. Skor skill probabilistik menunjukkan bahwa prediksi untuk wilayah Jawa Timur lebih baik daripada Jawa Barat dan Jawa Tengah. Hasil downscaling CA juga dapat menggambarkan variasi dari tahun ke tahun, termasuk penundaan awal musim hujan.