Pemodelan Statistical Downscaling Menggunakan Robust Jackknife Ridge Regression dengan Estimator Generalized-M untuk Peramalan Curah Hujan di Kabupaten Pangkep = Statistical Downscaling Modeling Using Robust Jackknife Ridge Regression with Generalized-M Estimator for Rainfall Forecasting in Kabupaten Pangkep

Latar Belakang. Statistical Downscaling (SD) adalah model statistik yang menghubungkan variabel prediktor berskala besar dari Global Circulation Model (GCM) dengan variabel respon berskala kecil berupa curah hujan lokal. SD digunakan untuk meramalkan curah hujan lokal berdasarkan data presipitasi dari GCM. Namun, data GCM memiliki dimensi besar yang menyebabkan masalah multikolinearitas dan pencilan, sehingga analisis menjadi tidak akurat. Untuk mengatasi masalah ini, menggunakan metode Robust Jackknife Ridge Regression (RJRR) estimasi gabungan dari Jackknife Ridge Regression (JRR) dan estimator Generalized-M. JRR mengatasi multikolinearitas melalui prosedur Jackknife untuk mengurangi bias, sedangkan estimator GM untuk mengatasi pencilan, sehingga meningkatkan akurasi peramalan curah hujan lokal. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model SD menggunakan RJRR dan mendapatkan hasil peramalan curah hujan di Kabupaten Pangkep periode Januari -Desember 2023. Metode. Metode penelitian ini terdiri dari 3 tahap, yakni:1) penentuan variabel dummy berdasarkan metode k-means; 2) pendugaan model RJRR dengan estimator GM pada data curah hujan; 3) peramalan curah hujan di Kabupaten Pangkep. Hasil. Hasil analisis menunjukkan peramalan curah hujan menggunakan SD dengan RJRR Estimator GM mampu menjelaskan keragaman data curah hujan berdasarkan nilai koefisien determinasi (R^2) sebesar (93%). Dengan adanya variabel dummy, nilai koefisien determinasi (R^2) meningkat sebesar 25%. Selain itu, nilai RMSEP menurun dari 161.44 menjadi 70.17 menunjukkan hasil ramalan lebih mendekati data aktual. Nilai korelasi yang tinggi sebesar 0.965 menunjukkan kemampuan model dalam menangkap pola curah hujan aktual dengan baik. Kesimpulan. Hasil peramalan model RJRR GM dummy periode Januari – Desember Tahun 2023 memiliki akurasi lebih tinggi dan mengikuti pola curah hujan aktual dengan baik.

Keywords : Statistical Downscaling, Robust Jackknife Ridge Regression, Generalized-M, Dummy, Multikolinearitas, Pencilan.