Perpustakaan Digital ITB

Banjir merupakan bencana yang terjadi setiap tahun di Indonesia, terutama di Provinsi Jawa Tengah, yang memiliki catatan lebih dari 100 kejadian banjir setiap tahun antara tahun 2019 dan 2022. Daerah Aliran Sungai (DAS) Serayu yang mencakup beberapa kabupaten di bagian selatan Jawa Tengah, sangat rentan terhadap banjir dan memerlukan pengembangan sistem prediksi banjir. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa Flood Triggering Rainfall Index (FTRI), yang dihitung dari kombinasi curah hujan aktual dan curah hujan anteseden dengan menggunakan data Global Satellite Mapping (GSMaP), berpotensi dalam mengidentifikasi kemungkinan terjadinya banjir secara efektif. Penelitian ini berfokus pada pengembangan Quantitative Precipitation Forecast (QPF) untuk mengestimasi FTRI menggunakan sistem prediksi curah hujan time-lagged ensemble yang telah tersedia. Metode penelitian melibatkan tiga langkah utama: (1) estimasi curah hujan aktual pemicu banjir (curah hujan rata-rata area 24 jam) dari curah hujan anteseden GSMaP dan ambang batas FTRI untuk DAS Serayu, (2) penerapan Ensemble Model Output Statistics (EMOS) untuk memperoleh prakiraan nilai curah hujan berdasarkan Probability Density Function (PDF) terkalibrasi, dan (3) perhitungan probabilitas curah hujan aktual melebihi nilai ambang yang diestimasi. Ketiga tahapan ini diuji untuk hindcast selama 35 hari dengan 10 diantaranya merupakan kejadian banjir yang tercatat di DAS Serayu. Dua nilai curah hujan aktual diestimasi untuk kejadian banjir yang tidak dikategorikan dan kejadian banjir ekstrem, sesuai dengan ambang batas FTRI. Hasil verifikasi dengan menggunakan Relative Operating Characteristic (ROC) sebagai metrik tunggal menunjukkan bahwa prediksi probabilitas untuk kejadian banjir yang tidak dikategorikan memiliki nilai area di bawah kurva sebesar 0.73 yang mengindikasikan kemampuan diskriminasi yang baik dalam prediksi. Namun, skill prediksi kejadian banjir ekstrem tidak dapat dievaluasi karena sampel yang kurang mencukupi. Meskipun demikian, baik prediksi maupun observasi secara konsisten menunjukkan bahwa probabilitas kejadian banjir ekstrem kurang dari 2%, seperti yang ditunjukkan dari confusion matrix pembentuk ROC.