Judul: Extreme Rainfall Prediction Using Bayesian Binary Quantile Regression
Abstrak: Curah hujan ekstrim dapat menimbulkan masalah seperti banjir yang berdampak buruk terhadap hasil pertanian. Informasi tentang prediksi curah hujan ekstrim dibutuhkan untuk dapat mengambil langkah dan keputusan yang tepat agar meminimalkan kerugian yang diakibatkan oleh hujan ekstrim. Daerah Jawa Barat di Indonesia memiliki intensitas curah hujan yang cukup ekstrim dan ketinggian daerah yang berbeda-beda. Measure of surprise (MOS) dapat digunakan untuk menentukan ambang batas ekstrim karena nilai ambang batas untuk setiap wilayah dapat berbeda akibat ketinggian dataran. Data luaran Global Circulation Models (GCM) dimanfaatkan untuk memperoleh informasi tentang curah hujan. Namun data luaran GCM masih berskala global yang memiliki dimensi besar sehingga terdapat masalah multikolinearitas. Statistical downscaling merupakan metode yang digunakan untuk menghubungkan data luaran GCM dengan data curah hujan yang berskala lokal menggunakan metode statistika. Intensitas curah hujan ekstrim dapat dianalisis menggunakan regresi kuantil (RK) untuk mengukur efek peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data, tetapi juga pada bagian atas dan bawah ekor sebaran. Pendugaan parameter RK dapat ditentukan dengan metode Bayes, disebut juga regresi kuantil Bayes (RKB). RKB didasarkan oleh sebaran Asymmetric Laplace sehingga untuk mendapatkan pendugaan paramater dari sebaran posterior digunakan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Regresi kuantil biner Bayes merupakan perluasan dari regresi kuantil Bayes dengan peubah respon biner. Masalah multikolinearitas pada data luaran GCM dapat diatasi dengan penambahan penalti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) pada regresi kuantil biner Bayes. Tujuan penelitian ini adalah pemodelan statistical downscaling untuk memprediksi curah hujan ekstrim di Jawa Barat menggunakan metode regresi kuantil biner Bayes terpenalti LASSO. Curah hujan dikelompokkan menjadi curah hujan ekstrim dan tidak ekstrim agar didapatkan respon biner. Oleh karena ketinggian daerah di Jawa Barat yang berbeda, maka penentuan titik ekstrim berdasarkan pada ambang batas ekstrim yang didapatkan melalui metode MOS. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan di Jawa Barat tahun 1981-2009 (348 bulan) yang dikelompokkan berdasarkan ketinggian dataran yaitu dataran rendah (0-200 mdpl), dataran sedang (200-500 mdpl) dan dataran tinggi (>500 mdpl). Peubah respon biner didapatkan dari pengelompokkan curah hujan menjadi curah hujan ekstrim y_i=1 dan tidak ekstrim y_i=0 dengan metode MOS. Data luaran GCM adalah data presipitasi bulanan Climate Forecas System Reanalysis (CFSR) tahun 1981-2009 dengan ukuran grid 2.5°× 2.5° pada domain 5 × 8 grid atau 40 grid sebagai peubah penjelas. Intensitas curah hujan pada musim hujan memiliki rata-rata lebih besar dari 150 mm/bulan. Musim hujan terjadi antara bulan Oktober - Mei di dataran rendah Jawa Barat, sedangkan di dataran sedang dan tinggi Jawa Barat musim hujan terjadi sepanjang tahun. Intensitas curah hujan bulanan yang lebih besar dari 400 mm/bulan dapat dikategorikan sebagai curah hujan ekstrim. Curah hujan ekstrim di Jawa Barat jika dilihat berdasarkan titik ekstrim 400 mm/bulan terjadi pada bulan Januari dan Februari di dataran rendah, sedangkan di dataran sedang dan dataran tinggi curah hujan ekstrim terjadi pada bulan Oktober - April. Nilai ambang batas yang didapatkan dari metode MOS cukup baik untuk menentukan kategori curah hujan ekstrim di masing-masing dataran. Model regresi kuantil biner Bayes menghasilkan prediksi curah hujan ekstrim yang baik pada semua dataran. Akurasi prediksi model regresi kuantil biner Bayes di dataran rendah
Keyword: LASSO, MCMC, Measure of Surprise, Bayesian Binary Quantile Regression, Statistical Downscaling