Judul: Model Sistem Prediksi Gabungan Dengan Nilai Pembobot Untuk Total Hujan Bulanan Guna Menduga Nilai Kandungan Air Tanah Pada Pertanaman Padi
Abstrak: Banyak lokasi di wilayah Indonesia yang sangat rentan terhadap kondisi hujan. Kondisi hujan di atas normal dapat mengakibatkan banjir, tanah longsor. Kondisi hujan di bawah normal dapat menyebabkan kekeringan. Kekeringan berkepanjangan bahkan dapat mengakibatkan kebakaran hutan/lahan. Berkaitan dengan kondisi hujan ini, maka manajemen air menjadi penting. Utamanya bagi lokasi-lokasi yang tidak/minim memiliki sarana irigasi teknis. Berkaitan dengan manajemen air ini maka prediksi hujan menjadi amat perlu disiapkan dan dilakukan. Dalam hal ini prediksi hujan dapat digunakan untuk mengantisipasi nilai Kandungan Air Tanah (KAT) khususnya untuk mendukung program ketahanan pangan. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk (1) merancang, mengkonstruksi, dan mengaplikasikan model Sistem Prediksi Gabungan dengan nilai Pembobot (SPGP) untuk total hujan bulanan di wilayah Kabupaten Indramayu guna dapat mengatasi ketidakkonsistenan kemampuan luaran model Sistem Prediksi Tunggal (SPT) di lapangan; (2) mengevaluasi keandalan luaran model SPGP total hujan bulanan untuk wilayah Kabupaten Indramayu secara spasial; (3) mengevaluasi peranan dinamika Suhu Muka Laut (SML) Japan Re-Analysis 25 years (JRA-25) di sekitar wilayah Kabupaten Indramayu ke dalam proses pengolahan data menggunakan teknik PLSR untuk memahami peranan time lag data SML JRA-25 tersebut terhadap luaran model SPGP; dan (4) menduga nilai Kandungan Air Tanah (KAT) berbasis luaran model SPGP maupun SPGP-PLSR untuk memprediksi besarnya nilai produksi padi dalam beberapa bulan ke depan. Dalam penelitian ini dilakukan prediksi hujan bulanan di wilayah Kabupaten Indramayu dengan menggunakan model SPGP. Model SPGP dibentuk berdasarkan pada nilai koefisien korelasi Pearson (r) sebagai hasil yang didapat dari luaran model SPT terhadap series data total hujan bulanan 1991-2000. Dalam penelitian ini digunakan luaran model SPT ANFIS, SPT Wavelet-ANFIS, SPT Waveket-ARIMA, dan SPT ARIMA. Persamaan model SPGP dibentuk berbasis pada nilai koefisien korelasi Pearson (r) yang diperoleh dari luaran SPT dimaksud dalam masa pelatihan. Persamaan SPGP kemudian diaplikasikan untuk memperoleh nilai prediksi total hujan bulanan dengan series 2001-2009. Hasil pediksi hujan bulanan luaran model SPGP ini selanjutnya diregresikan terhadap data Suhu Muka Laut (SML) Japan Re-Analysis 25 years (JRA-25) dengan resolusi 1° x 1° yang berada di sekitar wilayah Kabupaten Indramayu dengan menggunakan series data 2006-2009 dengan pergeseran waktu (time lag) 1 dan 2 bulan. Teknik yang dimanfaatkan adalah Partial Least Square Regression (PLSR). Hasilnya disebut sebagai SPGP-PLSR. Berbasis pada luaran SPGP-PLSR inilah maka dapat dilakukan pendugaan nilai KAT. Hasilnya disebut sebagai KAT(SPGP-PLSR). Prediksi hujan bulanan luaran model SPT di wilayah Kabupaten Indramayu menghasilkan nilai r yang tidak konsisten dengan kisaran r = 0,45 - 0,83 dan rerata r = 0,63 untuk luaran SPT ANFIS; kisaran r = 0,20 - 0,53 dan rerata r = 0,37 untuk luaran SPT Wavelet-ANFIS; kisaran r = 0,50 - 0,95 dan rerata r = 0,68 untuk luaran SPT Wavelet-ARIMA, dan kisaran r = 0,14 - 0,66 dan rerata r = 0,43 untuk luaran SPT ARIMA. Sementara itu luaran model SPGP menghasilkan nilai r dengan kisaran r = 0,58 - 0,94 dengan rerata r = 0,72. Selanjutnya luaran model SPT-PLSR menghasilkan nilai r dengan kisaran r = 0,64 - 0,90 dan rerata r = 0,75. Hasil perhitungan nilai Kesalahan Akar Kuadrat Rerata (Root Mean Square Error, RMSE) luaran model SPGP memiliki kisaran 32-181 mm/bulan dengan rerata RMSE =
Keyword: hujan bulanan, model SPT, model SPGP, PLSR, KAT