Pemodelan Statistical Downscaling menggunakan Kibria-Lukman Regression untuk Peramalan Curah Hujan Kabupaten Pangkep = Statistical Downscaling Modeling using Kibria-Lukman Regression for Rainfall Forecasting in Pangkep Regency

Latar Belakang. Global Circulation Model (GCM) merupakan salah satu sumber data yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan, namun luaran GCM yang memiliki resolusi rendah menyebabkan ketidakakuratan di tingkat lokal dan membuat hasil peramalan tidak akurat. Oleh karena itu, Statistical Downscaling (SD) digunakan untuk mengatasi hal ini. Akan tetapi, luaran GCM dengan dimensi yang besar dapat menyebabkan multikolinearitas pada data. Salah satu alternatif untuk mengatasi masalah tersebut adalah metode Kibria-Lukman Regression (KLR) yang mengkombinasikan metode Ridge Regression (RR) dan Liu Regression (LR) dalam mengatasi multikolinearitas untuk meningkatkan akurasi peramalan pada data presipitasi luaran GCM Kabupaten Pangkep. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model SD dan mendapatkan hasil peramalan curah hujan di Kabupaten Pangkep tahun 2023. Metode. Penelitian ini terdiri dari 2 tahap umum, yakni 1) pemodelan SD menggunakan KLR; 2) peramalan curah hujan Kabupaten Pangkep tahun 2023. Hasil. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh menggunakan konstanta Kibria-Lukman k_(KL_min ) (0,02), baik pada model KLR dengan R^2 sebesar 74,72% dan RMSE sebesar 150,69%, maupun KLR Dummy dengan R^2 sebesar 73,00 dan RMSE 94,07%. Kesimpulan. Model Statistical Downscaling menggunakan Kibria-Lukman Regression terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi peramalan dan menangkap pola curah hujan aktual. Hal ini dibuktikan dengan nilai korelasi sebesar 0,80 dan RMSEP sebesar 167,92%. Penambahan variabel dummy memberikan peningkatan pada akurasi peramalan model yang signifikan dengan nilai korelasi sebesar 0,96 dan RMSEP sebesar 87.10. Model ini dapat dijadikan salah satu alat bantu dalam proses peramalan curah hujan untuk produksi garam di Kabupaten Pangkep.

Keyword : Statistical Downscaling.