VERIFIKASI PROBABILISTIK PREDIKSI ENSO MODEL STATISTIK OPERASIONAL IRI (INTERNATIONAL RESEARCH INSTITUTE)

VERIFIKASI PROBABILISTIK PREDIKSI ENSO MODEL STATISTIK
OPERASIONAL IRI (INTERNATIONAL RESEARCH INSTITUTE)
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan prediksi lima model
statistik (model Markov, model CA, model CLIPER, model NN dan AVEStat)
dalam meramalkan ENSO. Data observasi dan prediksi ENSO dimulai dari tahun
2006 sampai 2017. Metode yang digunakan yaitu metode ROC untuk menghitung
nilai AUC (Area Under Curve) dengan menggunakan Interval Wilson. Relative
Operating Characteristic (ROC) merupakan metode yang dapat mengindikasikan
kemampuan probabilistik prediksi cuaca dan iklim. Metode ini diterapkan pada
model statistik untuk menguji keakuratan tiap model dengan cara memplot hit rate
dan false positive rate. Hasilnya berupa kurva ROC yang menunjukkan tingkat
keakuratan (keunggulan) sebuah model statistik dalam memprediksi kejadian
ENSO. Berdasarkan hasil yang diperoleh, disimpulkan bahwa Model Markov dan
AVEStat memiliki keakuratan yang lebih tinggi dalam memprediksi ENSO hingga
lead-3 dan model CA memiliki keakuratan yang tinggi dari lead-4 hingga lead-7.
Kata kunci: ENSO, verifikasi prediksi, probabilistik, ROC, Interval Wilson, AUC,
model statistik