POLITALAPOLITALA

Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (MEDITEG)Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (MEDITEG)

Perubahan iklim global dan peningkatan intensitas fenomena cuaca ekstrem menuntut upaya mitigasi yang berbasis data akurat. Program pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk menerapkan dan mensosialisasikan model prediksi curah hujan berbasis Tweedie Campuran dengan reduksi PCA di BMKG Lampung. Model ini dirancang untuk mengatasi karakteristik data curah hujan yang asimetris dan memiliki banyak nilai nol, serta mengoptimalkan penggunaan data prediktor melalui reduksi dimensi dengan PCA. Kegiatan pengabdian dilaksanakan di Kantor BMKG Stasiun Klimatologi Lampung dengan melibatkan pegawai dan staf teknis sebagai peserta utama. Program ini mencakup workshop, dan simulasi prediksi curah hujan. Peserta diperkenalkan pada teori dasar model Tweedie Campuran dan PCA, penggunaan perangkat lunak statistik, serta implementasi model dalam mendukung perencanaan mitigasi risiko iklim, seperti penentuan pola tanam dan pengelolaan sumber daya air. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Tweedie Campuran memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan metode konvensional, sehingga dapat mendukung tugas operasional BMKG dalam analisis iklim dan prediksi cuaca.

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat di BMKG Lampung berhasil meningkatkan pemahaman staf terhadap penerapan metode Tweedie Campuran dan PCA dalam prediksi curah hujan.Model Tweedie Campuran menunjukkan akurasi lebih tinggi dibanding metode konvensional, dengan nilai RMSEP yang lebih rendah dan korelasi yang lebih tinggi.Dengan demikian, metode ini layak digunakan sebagai alat andal dalam mitigasi bencana dan pengelolaan iklim di Provinsi Lampung.

Pertama, perlu dikembangkan penelitian lanjutan mengenai penerapan model Tweedie Campuran dengan PCA pada skala waktu yang lebih rinci, seperti harian atau mingguan, untuk mengevaluasi adaptabilitas model terhadap fluktuasi cuaca jangka pendek. Kedua, sebaiknya dilakukan studi perbandingan antara model Tweedie Campuran-PCA dengan pendekatan machine learning lainnya, seperti random forest atau neural network, untuk mengetahui efektivitas relatifnya dalam prediksi curah hujan di daerah tropis. Ketiga, perlu ada penelitian yang mengintegrasikan output model prediksi curah hujan ini ke dalam sistem peringatan dini bencana banjir dan kekeringan secara real-time, dengan melibatkan pemangku kebijakan lokal guna menguji implementasi operasionalnya dalam konteks pengelolaan risiko iklim berbasis komunitas. Hal ini dapat memperkuat kaitan antara ilmu data, kebijakan publik, dan ketahanan daerah terhadap perubahan iklim.

  1. DOI Name 10.2891 Values. doi name values index type timestamp data hs admin 17z handle na create hdl... doi.org/10.2891DOI Name 10 2891 Values doi name values index type timestamp data hs admin 17z handle na create hdl doi 10 2891
Read online
File size587.13 KB
Pages6
DMCAReport

Related /

ads-block-test