Dalam beberapa tahun terakhir, terjadinya fenomena alam akibat cuaca ekstrim menjadi salah satu fokus kajian utama khususnya pada bagian kajian klimatologi. Terjadinya perubahan iklim global yang mengakibatkan perubahan pola cuaca menjadi penyebab utama meningkatnya frekuensi dan intensitas curah hujan di beberapa wilayah di Indonesia. Curah hujan yang tinggi seringkali merusak infrastruktur yang ada, seperti jalan, jembatan, dan sistem drainase sehingga menyebabkan terganggunya sektor transportasi dan distribusi logistik. Selain kerusakan fisik, curah hujan yang tinggi juga dapat menyebabkan banjir, memicu tanah longsor, menimbulkan berbagai penyakit, dan merusak habitat alami. Di bidang pertanian, curah hujan ekstrem merusak tanaman, yang pada gilirannya mempengaruhi produktivitas pertanian dan selanjutnya menyebabkan fluktuasi harga pangan. Di bidang sosial, curah hujan yang tinggi mengganggu siklus perekonomian sehingga memaksa kegiatan usaha dan produksi terhenti sementara. Kemudian di bidang pendidikan, curah hujan yang tinggi seringkali menyebabkan penutupan sekolah. Dampaknya pada bidang sosial adalah potensi meningkatnya isolasi sosial bagi individu di komunitas terdampak, terutama lansia atau mereka yang memiliki mobilitas terbatas. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian terkait curah hujan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Sehingga mampu mengurangi dampak tingginya curah hujan. Pengetahuan yang diperoleh dapat memandu kebijakan dan strategi publik yang bertujuan untuk meminimalkan dampak negatif dan meningkatkan ketahanan masyarakat terhadap tantangan yang ditimbulkan oleh cuaca ekstrem.
Dalam penelitian ini, untuk memprediksi dampak cuaca ekstrem, digunakan regresi nonparametrik berdasarkan estimator deret Fourier. Data bulan Desember 2023 hingga Maret 2024 yang bersumber dari NASA dianalisis menggunakan sinus, cosinus, dan gabungan fungsi Fourier untuk memodelkan fluktuasi dinamis dan musiman variabel cuaca. Pendekatan ini memungkinkan pemodelan yang fleksibel dari hubungan fungsional yang sebelumnya tidak terdefinisi.
Untuk justifikasi awal, dilakukan pemeriksaan korelasi curah hujan dengan kecepatan angin. Berikut hasil korelasi curah hujan dengan kecepatan angin:
Selanjutnya, hasil-hasil menunjukkan bahwa nilai curah hujan tidak berfluktuasi secara signifikan. Hanya saja tidak bisa dijadikan bahan justifikasi dalam membaca hasil prediksi karena memerlukan tenaga ahli bidang cuaca untuk membaca nilai hasil prediksi secara detail. Namun, hal itu bisa saja dijadikan acuan dalam menentukan
kebijakan karena tidak jauh berbeda dengan data aslinya. Hasil prediksi menggunakan fungsi gabungan sinus dan cosinus adalah sebagai berikut:
Kurva perbandingan antara nilai-nilai aktual curah hujan dan hasil prediksi nilai-nilai curah hujan disajikan dalam gambar berikut ini:
Akhirnya diperoleh kesimpulan bahwa kombinasi fungsi sinus dan fungsi cosinus memberikan hasil prediksi paling akurat. Nilai GCV minimum yang dicapai sebesar 0,236498 pada koefisien Fourier K=3, menunjukkan model yang baik sesuai dengan data. Dari segi akurasi prediksi, nilai MAPE paling rendah adalah sebesar 1,887 yang diperoleh dari kombinasi fungsi sinus dan cosinus. Ini berarti bahwa untuk prediksi curah hujan, pendekatan model ini memberikan tingkat akurasi tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan pendekatan regresi nonparametrik dengan estimator deret Fourier sangat berguna untuk model prediksi cuaca terutama dalam kondisi cuaca ekstrim yang berdampak pada berbagai sektor kehidupan.
Penulis: Dr. Nur Chamidah, S.Si., M.Si.
Link: https://doi.org/10.56294/dm2024319
Baca juga: Rancang Bangun Sistem Pengamatan Cuaca Berbasis IoT untuk Mendukung BMKG di Era New Normal
