Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Sebaran Gamma Dengan Persentil Lasso Dan Gulud Untuk Pendugaan Curah Hujan Bulanan (Studi Kasus Curah Hujan Kabupaten Indramayu Tahun 1981-2013).
Abstrak: Letak astronomis Indonesia yang posisi lintangnya terletak antara 6 derajat LU - 11 derajat LS membuat Indonesia beriklim tropis. Iklim Indonesia dipengaruhi oleh tiga jenis iklim yaitu iklim musim, iklim laut, dan iklim panas. Ketiga jenis iklim tersebut berdampak pada kejadian curah hujan ekstrim di Indonesia (kekeringan akibat El-Nino dan kebanjiran akibat La-Nina) yang sering menimbulkan kegagalan produksi pertanian. Secara umum curah hujan sebagai respons pada pemodelan tidak tepat didekati dengan pemodelan sebaran normal karena dimungkinkan curah hujan mengikuti pola sebaran Gamma. Pemodelan curah hujan dapat memanfaatkan data presipitasi luaran Global Circulation Model (GCM) sebagai peubah bebas. Pemodelan tersebut menggunakan teknik Statistical Downscaling (SDS) yang membangun atau membentuk hubungan fungsional skala global (presipitasi luaran GCM) dengan data berskala lokal atau curah hujan. Beberapa permasalahan yang muncul dalam SDS dengan menggunakan presipitasi luaran GCM adalah banyaknya peubah bebas yang mengakibatkan antar peubah bebas mempunyai korelasi yang tinggi atau multikolinieritas. Solusi untuk mengatasi korelasi tinggi atau multikolinieritas adalah dengan pereduksian dimensi, seleksi peubah dan penyusutan koefisien. Metode regularisasi dapat mengatasi multikolinieritas dengan menambahkan penalti regularisasi L1 (Lasso) dan L2 (Gulud) pada model linear sebaran gamma. Tuning parameter 𝜆 diperoleh dari proses Cross Validation (CV) berdasarkan nilai Cross Validation Error (CVE) atau Galat Validasi Silang (GVS) yang minimum, namun proses CV tidak stabil dalam memilih 𝜆 yang optimum. Ketidakstabilan proses CV terlihat pada pemilihan nilai 𝜆 yang berbeda-beda pada setiap ulangan. Ketidakstabilan dari proses CV diatasi dengan metode persentil Lasso dan Gulud. Penelitian ini mengembangkan pemodelan sebaran Gamma menggunakan persentil regularisasi L1 dan L2 dan menerapkannya dalam pemodelan SDS untuk curah hujan di Kabupaten Indramayu. Kedua metode tersebut kemudian akan dipilih model terbaik dalam memprediksi curah hujan berdasarkan CVE minimum. Ulangan yang dilakukan pada proses CV adalah sebanyak 100 kali, sehingga akan diperoleh sebanyak 100 nilai 𝜆 sebagai kandidat 𝜆 optimum. Data curah hujan diambil dari empat pos curah hujan pada stasiun Indramayu yaitu pos curah hujan Krangkeng, Sukadana, Karangkendal, dan Gegesik yang berada pada satu zona musim (ZOM) 79 di Kabupaten Indramayu Provinsi Jawa Barat. Data curah hujan dan luaran presipitasi GCM yang digunakan dimulai dari tahun 1981 sampai dengan 2013. Berdasarkan hasil yang diperoleh, model linear sebaran Gamma persentil Lasso dan Gulud dapat memprediksi kondisi curah hujan di Kabupaten Indramayu dengan baik. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) yang kecil dan korelasi yang tinggi. Model linear sebaran Gamma persentil Lasso untuk prediksi curah hujan tahun 2013 diperoleh nilai RMSEP sebesar 58.25 mm/bulan dan nilai RMSEP persentil Gulud sebesar 62.20 mm/bulan, sedangkan nilai RMSEP model linear sebaran Gamma persentil Lasso dengan penambahan dummy pada peubah bebas sebesar 12.77 mm/bulan dan nilai RMSEP persentil Gulud sebesar 30.00 mm/bulan. Nilai korelasi antara prediksi dengan data aktual tahun 2013 untuk kedua metode ini mempunyai nilai lebih dari 0.74. Nilai korelasi ini menunjukkan pola curah hujan aktual dengan prediksi serupa. Nilai RMSEP terkecil setiap persentil tidak konsisten berada di 𝜆 yang sama, sehingga sulit untuk menarik kesimpulan 𝜆 terbaik untuk prediksi selanjutnya. Pemilihan 𝜆 optimum akan lebih mudah dilakukan dengan memilih 𝜆 berdasarkan GVS terkecil. Nilai 𝜆 dengan GVS terkecil pada model
Keyword: cross validation, Gulud, Lasso, persentil Lasso, persentil Gulud, sebaran Gamma