Analisis Data Downscaled IMERG Terkalibrasi dan Stasiun Curah Hujan dengan Metode Regresi Random Forest
DOI:
https://doi.org/10.32585/modulus.v5i2.4338Kata Kunci:
Downscaling, Data Hujan, Random Forest, Kalibrasi, Validasi.Abstrak
Tanah longsor sering terjadi di Indonesia, salah satunya di Kabupaten Karanganyar. Penyebabnya adalah intensitas curah hujan yang tinggi. Data curah hujan sangat penting untuk analisis tanah longsor, yang umumnya diperoleh dari stasiun pengamatan hujan. Namun, data ini memiliki beberapa keterbatasan, termasuk distribusi stasiun hujan pengamatan yang tidak merata dan jarang. Selain itu, data ini kurang efektif dalam memvisualisasikan curah hujan di suatu area. Salah satu solusinya adalah mengembangkan data curah hujan satelit, yaitu Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG). Namun, IMERG memiliki resolusi besar dengan skala piksel 0.1° x 0.1°. Oleh karena itu, perlu dilakukan proses downscaled dan kalibrasi. Studi ini bertujuan untuk menganalisis akurasi curah hujan yang di-downscale oleh IMERG dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dengan metode regresi Random Forest di Kecamatan Matesih, Kabupaten Karanganyar. Penelitian ini dilakukan dengan memproses data hujan. Proses pemrosesan data hujan dilakukan dengan men-downscale IMERG menggunakan metode regresi Random Forest (RF) menggunakan skrip Python. Kemudian, data hujan diolah dengan menggunakan perangkat lunak Geographic Resources Analysis Support System (GRASS GIS). Hasil validasi IMERG yang di-downscale dan dikalibrasi dengan metode RF menggunakan data stasiun curah hujan menunjukkan hasil yang sangat baik, dengan nilai R2 antara 0.5 hingga 0.9.
Unduhan
Referensi
Atkinson, M. (2013). Downscaling in Re-mote Sensing. International Journal of Applied Earth Observation and Geoin-formation, 22 (1): 106–14. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.04.012.
Cheema, M. J. M., & Bastiaanssen, W. G. M. (2012). Local Calibration of Re-motely Sensed Rainfall from the TRMM Satellite for Different Periods and Spatial Scales in the Indus Basin. International Journal of Remote Sens-ing, 33 (8): 2603–27. https://doi.org/10.1080/01431161.2011.617397.
Era., F. (2021). Analisis Angka Aman Kelongsoran Menggunakan Data TRMM Downscaling Dan Terkalibrasi Dengan Metode Random Forest. Digilib UNS.
Fitria, I. (2021). Eliminasi Faktor pada Model Pemetaan Risiko Kerentanan Longsor Berbasis Sistem Kecerdasan Buatan. Skirpsi thesis : Universitas Sebelas Maret.
Immerzeel, W.W, Rutten, M. M., & Droogers, P. (2009). Spatial downscal-ing of TRMM precipitation using vege-tative response on the Iberian Peninsu-la. Jurnal Remote Sensing of Environ-ment, 113 (2009) 362-370.
Jia, S. , Zhu, W., Lű, A., & Yan, T. (2011). A statistical spatial downscaling algo-rithm of TRMM precipitation based on NDVI and DEM in the Qaidam Basin of China. Jurnal Remote Sensing of Environment, Vol 115.
Jing, W., Yang, Y. ,Yue, X.,& Zhao, X. (2016). A spatial downscaling algo-rithm for satellite-based precipitation over the Tibetan plateau based on NDVI, DEM, and land surface temper-ature. Remote Sensing, 8(8). https://doi.org/10.3390/rs8080655.
Karbalaye, A., Hessels, T., Moghim, S., & Afshar, A. (2021). Comparison and as-sessment of spatial downscaling meth-ods for enhancing the accuracy of sat-ellite-based precipitation over Lake Urmia Basin. Journal of Hidrology, 596 (2021) 126055.
Latuamury, B. (2013). Hubungan Antara Indeks Vegetasi Ndvi (Normalized Difference Vegetation Index) Dan Koefisien Resesi Baseflow Pada Be-berapa Subdas Propinsi Jawa Tengah Dan Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Teknosains, 2 (2): 71–92. https://doi.org/10.22146/teknosains.5998.
Mulyahati, I. L. (2020). Implementasi Ma-chine Learning Prediksi Harga Sewa Apartemen Menggunakan Algoritma Random Forest Melalui Framework Website Flask Python. Skripsi thesis : Universitas Islam Indonesia.
Naryanto, H. S., H. Soewandita, D. Ganesha, F. Prawiradisastra, and A. Kristijono. (2019). Analisis Penyebab Kejadian dan Evaluasi Bencana Tanah Longsor di Desa Banaran, Kecamatan Pulung, Kabupaten Ponorogo, Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmu Lingkungan, https://doi.org/10.14710/jil.17.2.272-282.
Park, N. W. (2013). Spatial downscaling of TRMM precipitation using geostatistics and fine scale environmental variables. Advances in Meteorology, 2013, https://doi.org/10.1155/2013/237126.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Muhammad Hadziq Munajih
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
