Article Details

PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN DAN PENINGKATAN AKURASINYA DI WILAYAH INDONESIA BERBASIS DATA TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION (TRMM), BILANGAN SUNSPOT DAN SINAR KOSMIK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

Oleh   JALU TEJO NUGROHO ( NIM: 32408301 ); Pembimbing : Prof. Safwan Hadi, Ph. D
Kontributor / Dosen Pembimbing : Pembimbing : Prof. Dr. Bayong Tjasyono HK., DEA ; Prof. Dr. The Houw Liong
Jenis Koleksi : S3-Disertasi
Penerbit : FITB - Sains Kebumian
Fakultas : Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian (FITB)
Subjek :
Kata Kunci : aktivitas matahari, sinar kosmik, Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), jaringan syaraf tiruan (JST)
Sumber :
Staf Input/Edit : Alice D  
File : 7 file
Tanggal Input : 2017-09-27 15:42:20

Pada penelitian ini telah dilakukan peningkatan akurasi prediksi curah hujan bulanan di berbagai wilayah di Indonesia berbasis data Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) menggunakan model jaringan syaraf tiruan (JST).Faktor eksternal, yaitu aktivitas matahari dan sinar kosmik dilibatkan sebagai masukan (input) simulasi jaringan.Partikel energetik baik yang bersumber dari flare (ledakan di matahari) maupun sinar kosmik dapat mempengaruhi sifat kelistrikan global atmosfer bumi. Di lapisan troposfer, adanya tambahan partikel energetik tersebut akan meningkatkan pembentukan aerosol, faktor penting dalam proses pembentukan inti kondensasi awan yang menyebabkan terjadinya hujan.Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk meningkatkan akurasi prediksi curah hujan bulanan di berbagai wilayah di Indonesia berbasis data TRMM dengan melibatkan faktor aktivitas matahari dan sinar kosmik. Data deret waktu yang digunakan sebagai masukan simulasi selain data TRMM adalah data bilangan sunspot (SSN) dan sinar kosmik (CR).Metode pengklasteran fuzzy c-means dan metode wavelet digunakan untuk mengidentifikasi pengaruh aktivitas matahari pada curah hujan di wilayah Indonesia berbasis data Outgoing Longwave Radiation (OLR). Pengaruh aktivitas matahari tersebut ditandai dengan munculnya periode sekitar 9 sampai dengan 13 tahun yang merupakan periode siklus aktivitas matahari pada data deret waktu OLR yang dianalisis.Peningkatan akurasi prediksi curah hujan bulanan dihitung dengan membandingkan antara koefisien kolerasi statistik (R) yang diperoleh dari keluaran simulasi JST dua data deret waktu (TRMM+SSN) atau (TRMM+CR) terhadap data targetnya (OBS) dengan R yang diperoleh dari data satelit TRMM terhadap OBS (RTRMM-OBS).Peningkatan akurasi prediksi curah hujan bulanan untuk wilayah Jakarta mencapai 7,7%, sementara untuk wilayah Pontianak dan Jayapura masing-masing sebesar 25,7% dan 31,4%. Untuk wilayah Kupang, Padang, Manado, Makassar dan Lampung peningkatan akurasi yang diperoleh berturut-turut mencapai 6,8%,34,8%, 36,3%, 5,4% dan 35,2%.Akurasi prediksi curah hujan bulanan selama bulan April-Oktober tahun 1998 sampai dengan 2010 untuk wilayah Jakarta mencapai 97% sementara untuk wilayah Pontianak dan Jayapura sebesar 98%. Pada interval waktu yang sama,selama bulan Oktober-April akurasi prediksi curah hujan bulanan di wilayah Jakarta mencapai 96% sementara untuk wilayah Pontianak dan Jayapura sebesar 97%.Penelitian ini menunjukkan bahwa aktivitas matahari dan sinar kosmik merupakan faktor penting dalam upaya untuk meningkatkan akurasi prediksi curah hujan bulanan. Implikasinya bahwa penelitian ini dapat digunakan untuk keperluan prediksi curah hujan yang dilakukan oleh lembaga atau instansi pemerintah,seperti LAPAN dan BMKG.