Pemodelan Downscaling Luaran Gcm dan …………………………..….……. ( Aries Maesya )
PEMODELAN DOWNSCALING LUARAN GCM DAN ANOMALI SST NINO 3.4 MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION ( Studi Kasus Curah Hujan Bulanan Indramayu )

## Aries Maesya

## Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pakuan Bogor

## ABSTRAK
The  objective  of  this  research  is  to  develop  a  downscaling  model  GCM  output  and SST  anomaly  Nino  3.4  as  input  in  the  training  to  predict  a  rainfall  monthly  in  Indramayu. The  techniques  of  a  downscaling  is  used  for  a  phenomenon  indicators  of  El  Nino  and Southern  Oscillation  (ENSO)  climate  anomaly  such  as  a  Global  Circulation  Model  (GCM) and  Sea  Surface  Temperature  (SST)  nino  3.4  are  commonly  used  as  a  primary  study  learn and  understand  the  climate  system.  This  research  propose  a  method  for  developing  a downscaling  model  GCM  output  and  SST  anomaly  Nino  3.4  by  using  Support  Vector Regression (SVR). The research result showed that GCM output and SST anomaly Nino 3.4 can  be  approach  the  average  value  of  monthly  rainfall.  The  best  result  of  prediction  is Bondan station which has average correlation that is 0.700.
Kata kunci : Downscaling, ENSO, Luaran GCM, SST Nino 3.4 and SVR

## PENDAHULUAN
Indramayu  merupakan  salah  satu kabupaten  yang  berada  di  provinsi  Jawa Barat terletak pada garis 6.9º-25.5º LS dan 126.5º-146.2º BT disabuk hujan khatulistiwa.  Akibat  letak  tersebut  maka wilayah  Indramayu  memiliki  iklim  tropis dengan  ciri  khas  tingginya  tingkat  curah hujan,  suhu  tinggi  dan  kelembaban  tinggi. Pengaruh  iklim  terhadap  pertanian  di Indonesia  sangat  kuat  karena  iklim  di Indonesia sangat dipengaruhi oleh fenomena  global  seperti  ENSO  ( El-Nino and  Southern  Oscillation ).  Fenomena ENSO merupakan fenomena yang mempengaruhi keragaman iklim di Indonesia,  khususnya  curah  hujan.  (Boer dan  Subbiah,  2003).  Salah  satu  indikator fenomena  ENSO  yang  sering  digunakan untuk  melihat  gejala  terjadinya  anomali iklim adalah Global  Circulation  Model (GCM)  dan Sea  Surface  Temperature (SST) Nino 3.4.
Usaha  pelaksanaan  pengelolaan dampak  dan  resiko  iklim  menggunakan downscaling sudah  banyak  dilakukan  dan coba  diterapkan.  Penelitian  terdahulu,
Cavazos  dan  Hewitson  (2004)  melakukan penelitian  untuk  melihat performance luaran GCM NCEP-NCAR dengan mencari  kombinasi  peubah  respon  yang potensial  menggunakan  jaringan  saraf buatan  (JST).  Selanjutnya,  Wigena  (2006) melakukan pengembangan model downscaling menggunakan projection regression pursuit (PPR) dalam melakukan peramalan  curah  hujan  di  Indramayu dengan salah satu kajian analisisnya adalah untuk  menentukan  domain  yang  baik  pada luaran  GCM.  Menurut  Buono  (2010)  dan Muttaqin  (2011)  melakukan  pemodelan statistical downscaling menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) untuk pemodelan  curah  hujan  daerah  Indramayu dan Agmalaro (2011) melakukan
pengembangan  model downscaling data luaran GCM menggunakan SVR. Kemudian masih banyak penelitian lainnya mengenai downscaling yang  bertujuan mengembangkan model yang dapat memberikan  berbagai  informasi  tentang iklim  yang  memadai  dan  berguna  untuk perencanaan  kedepan.  Oleh  karena  itu, studi kali ini akan mencoba
Pemodelan Downscaling Luaran Gcm dan …………………………..….……. ( Aries Maesya )
mengembangkan model downscaling luaran  GCM  dan    anomali  SST  Nino  3.4 menggunakan  SVR  dalam  melakukan peramalan  curah  hujan  bulanan  sehingga dapat  dijadikan  sebagai  alat  pendukung dalam  proses  penyebaran  informasi  iklim yang tepat guna.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini adalah mengembangkan model downscaling luaran GCM dan anomali SST Nino  3.4  menggunakan  SVR  (studi  kasus curah  hujan  bulanan  Indramayu).  Oleh karena  itu,  diharapkan  penelitian  ini  dapat memberikan  performasi  metode  SVR dalam  melakukan  pendugaan  curah  hujan bulanan  dengan  membandingkan  hasil prediksi  SVR  dan  hasil  data  observasi stasiun pengamatan curah dengan melakukan  evaluasi  dan  validasi  terhadap nilai  korelasi, Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dan Mean  Absolute  Error Prediction (MAEP).  Manfaat  dari  hasil penelitian  ini  dihasilkan  suatu  model downscaling yang  memberikan  informasi iklim  akurat  berdasarkan  dari  data  luaran GCM  dan anomali  SST Nino 3.4 sehingga dapat  dijadikan  sebagai  suatu  referensi dalam pendugaan curah hujan dengan lebih baik.  Ruang  lingkup  dari  penelitian  ini adalah    data  curah  hujan  yang  digunakan berasal  dari  stasiun  hujan  yang  berada  di daerah  Indramayu  (13  stasiun)  dari  tahun 1979  –  2002  serta  data  luaran  GCM  yang digunakan adalah sebanyak 6 model  (1901 – 2000) dan anomali SST NINO 3.4 (1950 – 2000).
General Circulation Model (GCM) GCM  merupakan  model  numerik, deterministik dan simulasi komputer tentang kondisi iklim yang menggambarkan  hubungan  matematika dengan  interaksi  fisika,  kimia  maupun atmsofir bumi (Wigena, 2006). GCM dapat dijadikan  sebagai  alat  dalam  kajian  studi mengenai  perubahan  iklim.  Dalam  kajian klimatologi jangka panjang mampu menghasilkan  ciri  sirkulasi  global  pada
skala  besar  atau  resolusi  rendah  dan merupakan sumber informasi primer untuk melihat pengaruh perubahan iklim. Menurut Sutikno (2008) mengemukakan bahwa model GCM memiliki beberapa keuntungan dan kerugian diantaranya :
1. GCM dapat digunakan untuk melakukan  estimasi  anomali  iklim global dalam merespon terhadap peningkatan  konsentrasi  Gas  Rumah Kaca (GRK).
2. Variabel  prediksi  dalam  model  GCM terdiri dari peubah-peubah iklim seperti precipitation (curah  hujan),  suhu, kelembaban.
3. GCM  dapat  melakukan  sebagai  alat simulasi  mengenai  keragaman  iklim dalam siklus harian ataupun bulanan.
Sedangkan  untuk  kelemahan  model  GCM dijelaskan sebagai berikut :
1. GCM  yang  memiliki  resolusi  terlalu kasar  maka  akan  terjadi gap antara hasil  simulasi  global,  regional  ataupun dalam simulasi skala lokal.
2. Untuk  menjembatani  perbedaan  ( gap ) antara hasil global dengan regional dan lokal, maka diperlukan satu model yang dikenal dengan nama downscaling .
Selama  ini  GCM  telah  banyak dikembangkan dan digunakan di  Indonesia untuk  simulasi,  prediksi  dan  pembuatan skenario  iklim.  GCM  menghasilkan  luaran untuk  berbagai  peubah  dalam  lapisan atmosfir.  Jika  terdapat  banyak  peubah iklim atau lapiasan atmosfir yang digunakan  dalam  pemodelan  SD  maka permasalahan data akan semakin kompleks.  Data  luaran  GCM  dalam  suatu domain umumna bersifat curse of dimensionality dan menjadi masalah tertentu  jika  terjadinya  dimensi  atau domain yang besar. Hasil kajian perbandingan  GCM  mengenai  dampak anomali  iklim  menunjukkan  bahwa  setiap model  GCM  mempunyai  tingkat  akurasi yang  berbeda-beda  pada  suatu  wilayah (Sutikno, 2008).
Pemodelan Downscaling Luaran Gcm dan …………………………..….……. ( Aries Maesya )

## Downscaling
Teknik Downscaling adalah  suatu proses  transformasi  data  dari  suatu  grid dengan  unit  skala  besar  menjadi  data  pada grid  dengan  unit  skala  yg  lebih  kecil (Wigena,  2006).  Berikut  ilustrasi  proses downscaling menggunakan  luaran  GCM dalam  proses  downscaling  disajikan  pada Gambar 1.
Gambar 1 . Ilustrasi proses downscaling menggunakan GCM, (Sumber : Sutikno 2008)
Sea Surface Temperature (SST Nino 3.4) SST Nino3.4 merupakan SST
kawasan  Samudera  Pasifik  Tropis  bagian tengah  dan  timur  (Philander,  1992).  SST Nino  3.4  terletak  antara  5 0 LU  –  5 0 LS  dan 120 0 BB – 170 0 BB, besarnya anomali SST ini menunjukan besarnya kekuatan fenomena El-Nino dan La-Nina. SST Nino 3.4  merupakan  salah  satu  indikator  yang berkaitan dengan berbagai fenomena ENSO  El-Nino  dimana  peristiwa  ini ditandai dengan anomali SST negatif (lebih dingin dari rata-ratanya).
SST  Nino  3.4  menjadi  indikator  yang digunakan  untuk  melihat  gejala  terjadinya anomali  iklim.  Sirkulasi  atmosfer  skala global memiliki dinamika yang jelas karena dipicu  oleh  kondisi  SST  skala  global (Ward, 2002). Selanjutnya sirkulasi atmosfer  skala  global  ini  berinteraksi dengan  sirkulasi  atmosfer  skala  yang  lain yang  relatif  lebih  kecil,  seperti  sirkulasi skala  lokal,  skala  meso,maupun  skala
regional.  Keadaan  ini  juga  dialami  oleh wilayah tropis maritime continent Indonesia (Ramage, 1971). Berikut kawasan  Nino  3.4  seperti  disajikan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Kawasan Nino 3.4 (NOAA, 2012).
Hubungan  El-Nino  dan  La-Nina dengan  hujan  di  Indonesia,  secara  umum hubungan  antara  anomali  curah  hujan  di sebagian  besar  wilayah  Indonesia  dengan anomali  SST  yang  positif  akan  terjadi perubahan  anomali  curah  hujan  yang negatif.  Artinya  bila  terjadi  El-Nino (anomali  SST  positif),  maka  secara  umum akan  terjadi  penurunan  curah  hujan  di wilayah  Indonesia.  Sedangkan  apabila terjadi  La-Nina  (anomali  negatif),  maka secara  umum  akan  terjadi  peningkatan curah hujan di wilayah Indonesia (Pramudia, 2002).
Support Vector Regression (SVR) SVR merupakan penerapan support vector machine (SVM) untuk kasus regresi. Dalam  kasus  regresi  output  berupa bilangan riil atau kontinyu. SVR merupakan  metode  yang  dapat  mengatasi overfitting ,  sehingga  akan  menghasilkan performansi  yang  bagus  (Smola  dan Schölkopf, 2003).

## BAHAN DAN METODE 1. Studi Literatur
Pada penelitian ini tahapan pertama yang  dilakukan  yaitu  studi  literatur.
Pemodelan Downscaling Luaran Gcm dan …………………………..….……. ( Aries Maesya )
Tahapan  ini  mempelajari  dan  memahami suatu  permasalahan  yang  akan  diatasi  atau diselesaikan  dengan  menentukan  tujuan, ruang  lingkup  dan  manfaat  penelitian tersebut.  Oleh  karena  itu,  tahapan  studi literatur  ini  akan  menambah  referensi pengetahuan  dan  pemahaman  terhadap beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya yang terkait dengan penelitian, sehingga dapat diambil simpulan mengenai keluaran  penelitian  ini  berbeda  dengan penelitian sebelumnya.
Pada penelitian ini tahapan pertama yang  dilakukan  yaitu  mempelajari  dan memahami  suatu  permasalahan  yang  akan diatasi atau diselesaikan dengan menentukan  tujuan,  ruang  lingkup  dan manfaat  penelitian  tersebut.  Dalam  proses memahami permasalahan dan mendapatkan gambaran secara umum mengenai penelitian  yang  akan  dilakukan  maka diperlukan  studi  literatur,  dengan  studi literatur  ini  akan  menambah  referensi pengetahuan  serta  memahami  beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya  yang  terkait  dengan  penelitian sehingga dapat diambil simpulan mengenai keluaran  penelitian  ini  berbeda  dengan penelitian sebelumnya.

## 2. Pengambilan Data
Tahapan ini dilakukan
pengumpulan  data-data  antara  lain  :  data luaran  GCM  variabel precipitation (curah hujan), data anomali SST Nino 3.4 (peubah penjelas)  dan  data  observasi  13  stasiun pengamatan curah hujan wilayah Indramayu  (peubah respons )  yang  terdiri dari 22 periode (tahun 1979 – 2000).

## 3. Standardize Data
Pada  tahapan  ini  semua  data parameter  input  seperti  luaran  GCM  dan anomali  SST  Nino  3.4  dilakukan  proses transformasi  variabel  dengan  normalisasi ( standardize ) data set dengan range nilai (- 1)  sampai  dengan  (1).  Proses standardize dilakukan akibat adanya perbedaan
mengenai  satuan  yang  masing-masing parameter inputan seperti data luaran GCM (mm)  dan  anomali  SST  Nino  3.4  ( 0 C). Dengan  melakukan standardize data  set tersebut  akan  menghasilkan  data  set  baru luaran  GCM  dan  anomali  SST  Nino  3.4 yang berlaku secara universal untuk segala macam properti.

## 4. Preprocessing Luaran GCM
Preprocesing yang  dilakukan  pada penelitian  ini  adalah  melakukan  reduksi terhadap  data  luaran  GCM  menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA). PCA merupakan teknik untuk merepresentasikan  sebuah  objek,  dengan cara  mengekstraksi  ciri-ciri  sebuah  objek dan  mereduksi  dimensi  dari  objek  tersebut dengan  cara  mentransformasikan  sejumlah variabel  korelasi  ke  jumlah  yang  lebih sedikit  yang  dikenal  dengan feature extraction . PCA digunakan untuk memproyeksikan suatu data yang berukuran  atribut  besar  menjadi  bentuk representasi  data  yang  lebih  kecil.  (Dillon & Goldstein, 1984).
Pada  penelitian  ini  atribut  matriks inputan  luaran  GCM  masih  terlalu  besar yakni  25  Grid,  jika  matriks  luaran  GCM tersebut langsung digunakan sebagai parameter input maka output yang dihasilkan  akan  mengandung  autokorelasi, maka  dilakukan  reduksi  dimensi  spasial dari matriks luaran GCM dengan menggunakan  PCA  sehingga  didapatkan atribut data matriks PCA sebesar 5 grid.
5. Perpaduan Luaran GCM dan Anomali SST Nino 3.4 Tahapan perpaduan parameter inputan  pada  penelitian  ini  menghasilkan parameter  input  untuk  model downscaling sebanyak  6  variabel  (5  atribut  hasil  PCA luaran  GCM  dan  1  atribut  data  anomali SST  Nino  3.4).  Data  inputan  yang digunakan  dalam  pemodelan  data  ini keseluruhan  berjumlah  264  (22x12)  data dengan  atribut  sebanyak  6  variabel.  Pada
Pemodelan Downscaling Luaran Gcm dan …………………………..….……. ( Aries Maesya )
penelitian  ini  pemodelan  data  dilakukan dengan  menggabungkan  parameter  input luaran GCM dengan anomali SST Nino 3.4 menggunakan  3  (tiga)  bulan  sebelumnya dalam melakukan prediksi sebagai parameter  masukan.  Parameter  masukan setiap  musim  tersebut  masing-masing berjumlah  66  baris.  Ilustrasi  pemodelan data  Luaran  GCM  dan  anomali  SST  Nino 3.4 disajikan pada gambar 3.
Gambar  3. Ilustrasi  pemodelan  data Luaran GCM dan anomali SST Nino 3.4.
6. Pembagian  Data  menggunakan K- Fold Cross Validation Tahapan selanjutnya yaitu
membangun  model  SVR,  dimana  luaran GCM  dan  anomali  SST  Nino  3.4  akan berperan  sebagai  masukan  serta  data observasi berperan sebagai peubah
respons .  Pada  penyusunan  model  SVR terlebih dahulu melakukan tahapan pembagian  data.  Pembagian  data  tersebut dilakukan  dengan  menggunakan  teknik - fold cross validation . K-fold cross validation merupakan  salah  satu  variasi dari  teknik cross  validation . K-fold  cross validation dilakukan untuk membagi training  set dan test  set .  Inti  validasi  tipe ini  adalah  membagi  data  secara  acak  ke dalam k himpunan  bagian  (Tang et  al , 2008).  Berdasarkan  teknik k-fold  cross validation untuk seluruh  data  baik  luaran GCM,  anomali  SST  Nino  3.4  maupun observasi dibagi menjadi k subset, yaitu S1, S2,…,  Sk .  Pada  penelitian  ini  ditentukan nilai k sebesar  6.  Proses  pembagian  data dilakukan secara acak dengan mempertahankan perbandingan jumlah baris data setiap kelas. Pada tahap pertama
S1 sebagai  data  uji  maka S2,  S3,...,S6 dijadikan  sebagai  data  pelatihan,  dan selajutnya  tahapan  tersebut  dilakukan pengulangan sebanyak 6 kali.
7. Pelatihan dan Pengujian Menggunakan Model SVR Pada tahapan pelatihan ini menggunakan  data  latih  dengan  metode SVR terhadap masing-masing fungsi kernel
( Linear , Polynomial, dan Radial  Basis Function (RBF). Penggunaan fungsi kernel berpengaruh  pada  model  SVR  yang dihasilkan. Apabila semakin optimal parameternya  maka  semakin  baik  model yang  dihasilkan  oleh  model  SVR.  Proses pengujian  ini  menggunakan  model  SVR digunakan untuk mengestimasi nilai observasi.
8. Evaluasi dan Validasi Model
Tahapan ini digunakan untuk melihat kehandalan atau performance yang dihasilkan  dari  nilai  prediksi  dengan melakukan  pengukuran  ukuran  error  dan tingkat  korelasi.  Tahapan  terakhir  dari penelitian ini yaitu melakukan dokumentasi dan pelaporan akhir hasil penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemodelan Downscaling Menggunakan Suport Vector Regression (SVR) Pemodelan downscaling luaran GCM  dan  anomali  SST  Nino  3.4 menggunakan  SVR  ini  menghasilkan penduga  curah  hujan  terhadap  13  stasiun pemantauan  curah  hujan  di  Kabupaten Indramayu  selama  22  tahun  (1979-2000). Berdasarkan  hasil  ujicoba  terhadap  model pendugaan  luaran  GCM  dan  anomali  SST Nino  3.4  serta  observasi  13  stasiun pemantauan  curah  hujan  menghasilkan suatu nilai pendugaan  yang lebih baik jika melakukan  perbandingan  rata-rata  hasil pengamatan stasiun hujan dengan rata-rata prediksi  yang  dihasilkan  dari  estimasi model  SVR.  Hasil  estimasi  observasi curah  hujan  bulanan  berdasarkan  luaran
Pemodelan Downscaling Luaran Gcm dan …………………………..….……. ( Aries Maesya )
GCM dan anomali SST Nino 3.4 disajikan pada gambar 5.
Gambar  4. Plot  hasil    estimasi    observasi curah hujan bulanan berdasarkan  luaran  GCM- data anomali SST Nino 3.4.
Luaran  GCM  dan  anomali  SST Nino  3.4  yang  telah  dilakukan  tahapan ujicoba menghasilkan sebuah model dengan  nilai  hasil  estimasi  yang  memilik kecenderungan sama yaitu hampir mendekati  hasil  dari  data  observasi.  Oleh karena  itu  pola  sebaran  (distribusi)  yang dihasilkan  memiliki  kemiripan  satu  sama lainnya.  Akan  tetapi  apabila  melihat  nilai korelasi  dan  nilai error (RMSE  dan MAEP)  yang  diperoleh  dari  nilai  estimasi kombinasi  luaran  GCM  dan  anomali  SST Nino 3.4 serta observasi maka dapat dilihat kombinasi  data  luaran  GCM  dan  data anomali  SST  Nino  3.4  memiliki  sebuah kinerja  yang  paling  baik  jika  nilai error yang  dihasilkan  bernilai  kecil  dan  nilai korelasinya  bernilai  besar.  Sedangkan luaran  GCM  yang  dipadukan  dengan anomali  SST  Nino  3.4  dapat  dikatakan memiliki  kinerja  yang  kurang  baik  atau tidak  maksimal  apabila  nilai error yang dihasilkan bernilai besar dan nilai korelasinya bernilai kecil sehingga
pendugaan  curah  hujan  menjadi  tidak optimal.  Nilai  korelasi  dan error dari estimasi dan observasi untuk setiap stasiun pemantauan  curah  hujan  di  Kabupaten
Indramayu  dirata-ratakan  seperti  disajikan pada Tabel 1.
Tabel  1.  Nilai error ,  korelasi  validasi  (r) berdasarkan  fungsi  kernel  dan  rataan masing-masing  model  pada  kombinasi luaran GCM dan anomali SST Nino 3.4
Luaran GCM- SST Nino 3.4 Fungsi Kernel RMSE MAE r t-47 Linear Kernel 10,937 8,102 0,630 Polynomial Kernel 12,192 9,335 0,410 Radial Basis Kernel 11,136 8,213 0,605 t-63 Linear Kernel 11,233 8,210 0,605 Polynomial Kernel 12,061 9,349 0,401 Radial Basis Kernel 11,197 8,199 0,609 Giss - er Linear Kernel 11,029 8,133 0,626 Polynomial Kernel 11,558 9,335 0,455 Radial Basis Kernel 11,191 8,191 0,612 Giss – aom Linear Kernel 10,988 8,133 0,624 Polynomial Kernel 11,290 9,419 0,478 Radial Basis Kernel 11,177 8,192 0,612 Miub – g Linear Kernel 11,888 8,559 0,550 Polynomial Kernel 13,450 10,48 8 0,328 Radial Basis Kernel 11,914 8,514 0,561 Mri – 32a Linear Kernel 11,228 8,293 0,586 Polynomial Kernel 11,905 9,754 0,419 Radial Basis Kernel 11,159 8,200 0,611
0 500 1000 78 80 82 84 86 88 89 91 93 95 97 99 data observasi t-47
t-63 giss-er giss-aom miub-g mri-32a
Pemodelan Downscaling Luaran Gcm dan …………………………..….……. ( Aries Maesya )
Secara umum berdasarkan
penjelasan  Tabel  1  dapat  diperoleh kesimpulan  mengenai  peringkat  ataupun urutan  kinerja  dari  masing-masing  luaran GCM  dan  anomali  SST  Nino  3.4. Pelatihan  dan  pengujian  menggunakan model  SVR  antara  lain linear  kernel, polynomial  kernel dan RBF  kernel .  Hasil pengujian  tersebut  memperoleh  hasil  yang sama  yaitu  nilai error yang  paling terendah  dan  nilai  korelasi  validasi tertinggi  adalah  luaran  GCM  dan  SST Nino  3.4  model  t-47.  Sedangkan  nilai error yang  paling  tertinggi  dan  nilai korelasi  validasi  terendah  adalah  luaran GCM  dan  SST  Nino  3.4  model  miub-g. Sehingga dapat disimpulkan urutan berdasarkan  kinerja  luaran  GCM  dan anomali  SST  Nino  3.4  dalam  pendugaan curah  hujan  bulanan  dari  kinerja  tertinggi sampai  dengan  terendah  yaitu  model  t-47, model giss-er, model giss-aom, model mri- 32a, model t-63, dan model miub-g.

## Kinerja  Model  Berdasarkan  Fungsi Kernel SVR
Hasil  analisis  kinerja  fungsi  kernel SVR  dapat  diperoleh  dengan  melakukan pengamatan  terhadap  ukuran error dan korelasi.  Dimana  analisis  kinerja  fungsi kernel  SVR  dilakukan  terhadap  6  (enam) luaran  GCM  dan  anomali  SST  Nino  3.4 terhadap data observasi 13 stasiun pemantauan  curah  hujan  bulanan  di  Kabu paten  Indramayu.    Hasil  nilai error dan korelasi fungsi kernel SVR terhadap semua luaran  GCM  dan  anomali  SST  Nino  3.4 disajikan pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil   nilai  rataan error dan korelasi validasi model berdasarkan kinerja fungsi kernel dari semua luaran GCM dan anomali SST Nino 3.4.

## Hasil  Prediksi  Untuk  Setiap  Stasiun Hujan
Pelatihan  dan  pengujian  semua luaran  GCM  dan  anomali  SST  Nino  3.4 terhadap  setiap  stasiun  curah  hujan menghasilkan  ukuran error dan  nilai korelasi  untuk  setiap  stasiun  hujan. Berdasarkan  pelatihan  dan  pengujian tersebut, menghasilkan nilai estimasi rataan yang  berbeda-beda  untuk  setiap  stasiun hujan.  Hasil  rataan  estimasi  model  yang dirata-ratakan didapatkan nilai ukuran error terendah  dan  validasi  korelasi  tertinggi yaitu  stasiun  hujan  Bondan.  Dimana Bondan  memiliki  nilai  korelasi  sebesar 0.700.  Sedangkan  stasiun  pemantauan curah  hujan  Krangkeng  merupakan  stasiun curah  hujan  yang  memiliki  hasil  estimasi terendah  dengan  rata-rata  nilai  korelasi 0.455.  Rataan  korelasi  dan  nilai error antara  data  estimasi  dan  observasi  curah hujan  bulanan  di  Kabupaten  Indramayu secara lengkap disajikan pada Tabel 2.
Linear Polinomial Radial Basis RMSE 11,217 12,076 11,296 MAEP 8,222 9,613 8,252
7 8 8 9 9 10 10 11 11 12 12 RMSE MAEP
Linear
Polinomi al Radial Basis Korelasi 0,603 0,415 0,602 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 Korelasi
Pemodelan Downscaling Luaran Gcm dan …………………………..….……. ( Aries Maesya )
Tabel  2. Rataan    korelasi  dan  nilai error antara data estimasi dan observasi curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu Stasiun Linear Kernel Korelasi RMSE MAEP bangkir 0,573 14,238 9,667 bondan 0,700 9,422 8,159 cidempet 0,603 11,009 8,289 cikedung 0,640 10,176 8,293 jatibarang 0,641 11,243 7,994 jatinyuat 0,588 11,803 8,239 kedokan 0,483 12,806 8,337 krangkeng 0,455 13,067 8,685 lohbener 0,675 10,118 7,847 sudikampiran 0,629 10,050 7,545 sudimampir 0,578 11,727 7,898 sukadana 0,668 9,302 7,868 sumurwatu 0,611 10,844 8,280
Hasil  estimasi  perbandingan  antara hasil  observasi  pada  stasiun  Bondan dengan  hasil  prediksi  menunjukkan  pola yang  mengikuti  hasil  observasinya.  Akan tetapi  pada  titik-titik  dengan  jumlah  curah hujan  yang  ditunjukan  pada  data  observasi seperti  disajikan  pada  gambar6,  Pada  data observasi  tersebut  terdapat  beberapa  titik ekstrim  seperti  pada  titik  tahun  1980,  dan antara  tahun  1996-1997  serta  titik  lainnya berada  diatas  nilai  maksimum  yang dihasilkan  dari  estimasi  model  SVR. Sedangkan  stasiun  Krangkeng  terdapat beberapa  hasil  estimasi  yang  masih  jauh mengikuti  pola  observasi  seperti  disajikan pada gambar7, Hal ini disebabkan banyaknya  variasi  titik  ekstrim  sehingga menghasilkan  pendugaan  yang  kurang bagus.  Dan  lokasi  atau  titik  stasiun pengamatan  curah  hujan  Krangkeng  yang berada  dekat  dengan  laut  menyebabkan hasil  rataan  nilai  korelasi  yang  dihasilkan stasiun  Krangkeng  lebih  kecil  dari  nilai korelasi  yang  dihasilkan  oleh  stasiun Bondan.
Gambar 6 Grafik    perbandingan     hasil observasi  pada  stasiun  Bondan dengan hasil estimasi.
Gambar  7 Grafik  perbandingan  hasil observasi pada stasiun Krangkeng dengan hasil
estimasi.
Berdasarkan  hasil  pola  distribusi ukuran error dan nilai korelasi juga sedikit berpengaruh karena lokasi atau titik stasiun pengamatan  curah  hujan  tersebut.  Hasil sebaran  nilai  korelasi  stasiun  pengamatan yang berada dekat dengan laut (Sudimampir, Jatinyuat, Krangkeng, Kedokan Bunder) memiliki kecenderungan nilai  korelasi  yang  rendah.  Sedangkan lokasi  stasiun  pengamatan  curah  hujan yang  jauh  dari  laut  (Bangkir,  Cidempet, Lohbener, Sukadana,
Bondan,
Sudikmapiran, Cikedung) cenderung memiliki nilai korelasi yang lebih tinggi.
0 200 400 600 800 78 80 82 84 85 87 89 91 92 94 96 98 99 data observasi estimasi 0 200 400 600 800 78 80 82 84 85 87 89 91 92 94 96 98 99 data observasi estimasi
Pemodelan Downscaling Luaran Gcm dan …………………………..….……. ( Aries Maesya )

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan  dapat  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut:
1. Model  t-47  merupakan  model  paling baik  untuk  melakukan  prediksi  curah hujan  bulanan  di  wilayah  Kabupaten Indramayu,  sedangkan  GCM  miub-g merupakan  model  luaran  GCM  yang memiliki  kinerja  paling  rendah  untuk melakukan prediksi curah hujan bulanan.
2. Hasil  prediksi  stasiun  pemantauan curah  hujan  yang  memiliki  rataan estimasi korelasi tertinggi yaitu wilayah Bondan  dengan  nilai  korelasi  sebesar 0.700 sedangkan rataan estimasi korelasi terendah yaitu wilayah Krangkeng sebesar 0.455.
3. Hasil  prediksi  terhadap  13  stasiun pemantauan curah hujan yang didapatkan  cenderung  mengikuti  pola yang  dihasilkan  oleh  data  observasi. Akan  tetapi  masih  terdapat  kelemahan, yaitu  pada  beberapa  titik  ekstrim,  hasil prediksi belum sensitif menangkap pola ekstrim tersebut.
4. Lokasi pengamatan cukup mempengaruhi nilai korelasi.

## SARAN
Penelitian  ini  menggunakan  jumlah grid  GCM  domain  5x5.  Untuk  penelitian selanjutnya  disarankan  untuk  mencoba memilih  rentang  grid  GCM  selain  5x5. Jumlah  siklus  atau  periode  data  observasi dan  data  model  GCM  yang  digunakan untuk  pelatihan  disarankan  lebih  banyak. Penambahan  parameter  masukan  model GCM atau SST yang lain seperti SST Nino 3,  SST  Nino  4,  SST Indian  Ocean  Dipole Mode (  IODM)  sebagai  parameter  input. Untuk menangkap pola ekstrim disarankan mencoba  membuat  model  berbeda  dalam
kasus  pola  titik  ekstrim  dan  untuk  peubah SST disarankan mengambil variabel anomali SST berdasarkan variability .

## DAFTAR PUSTAKA
Agmalaro, M.A. 2011. P emodelan Statistical Downscaling Menggunakan Suport Vector Regression . . [Tesis]. Bogor. Institut Pertanian Bogor.
Buono,  A. et  al .  2010. A  Neural  Network
Architecture for Statistical Downscaling  Technique   :  A  Case Study in Indramayu District .
Dipublikasi  dalam International Conference, The Quality Information for Competitive Agricultural Based Production System  and  Commerce (AFITA).
http://repository.ipb.ac.id/
handle/123456789/41728  [23  Mei 2011].
Boer R. dan Subiah A.P. 2003.
Agricultural  drought  in  Indonesia. In  Agriculture  and  Drought .  UK: Oxford University Press.
Ramage C.S. 1971. Monsoon Meteorology . Academic  Press  Inc.,  International Geophysics Series, Vol. 15
Muttaqin, M. 2011. Pengembangan Metodologi Downscaling Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan.  [Tesis].  Bogor.  Institut Pertanian Bogor. NOAA. 2012. El-Nino Regions. http://www.cpc.noaa.gov/products/ analysis_monitoring/ensostuff/nino regions.  [15 Januari 2012]
Philander S.G. 1992. El Nino, La Nina, and Southern  Oscillation .  Academic Press  Inc.,  San  diego,  California, USA.
Pramudia, Aris. 2002. Analisis Sensitivitas Tingkat  Kerawanan  Produksi  Padi
Pemodelan Downscaling Luaran Gcm dan …………………………..….……. ( Aries Maesya )
di Pantai Utara Jawa Barat Terhadap  Kekeringan  dan  El-Nino. [Tesis].  Bogor.  Institut  Pertanian Bogor. Smola,  A.J.,  and  Scholkopf,  B.  2003 .”A Tutorial on Support Vector Regression”, NeuroCOLT, Technical  Report  NC-TR-98-030, Royal Holloway College, University of London, UK. Sutikno.  2008.  Statistical  Downscaling Luaran  GCS  dan  Permanfaatannya untuk  Peramalan  Produksi  Padi. [Disertasi]. Institut Pertanian Bogor. Wigena  A.H.  2006.  Pemodelan  Statistical Downscaling dengan Regresi Projection Persuit untuk Peramalan Curah Hujan. [Disertasi]. Bogor. Institut Pertanian  Bogor. Wilby  RL,  Wigley  TML.  1997.  Down scaling general circulation model  output  :  A  review  of methods and limitations. Progress in Physical Geography , 21,4:530-548.