Evaluasi Machine Learning untuk Prediksi Curah Hujan BMKG
- Klien / Institusi
- BMKG, Deputi Bidang Klimatologi
- Tahun Pelaksanaan
- 2024
- Bidang Layanan
- Pelatihan Korporat & Analitik AI
Studi pemodelan machine learning untuk prakiraan curah hujan dan pelatihan analisis deret waktu bagi tim teknis BMKG, dilengkapi evaluasi skenario prediktor iklim.
Deputi Bidang Klimatologi BMKG menguji efektivitas algoritma machine learning untuk prakiraan curah hujan jangka menengah dari data deret waktu historis. Dalam penyusunan kerangka uji, tim BMKG menetapkan protokol evaluasi yang mengikuti siklus prakiraan operasional dua tahunan.
Sadasa melaksanakan eksperimen pemodelan dengan menggabungkan data observasi curah hujan historis serta anomali sirkulasi laut-atmosfer, yaitu indeks El Niño-Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD). Eksperimen menguji tiga skenario prediktor: kombinasi riwayat hujan dan indeks iklim global, indeks iklim saja, serta data riwayat hujan lokal mandiri. Sebagai bagian dari alih pengetahuan pada 23–24 September 2024, Sadasa menyelenggarakan pelatihan intensif analisis deret waktu (time series) dan pemodelan prediktif bagi analis BMKG.
Laporan akhir menyajikan evaluasi kinerja model secara transparan, termasuk batas kemampuan prediktif apabila model hanya mengandalkan variabel iklim global tanpa data dinamika atmosfer lokal. Rekomendasi teknis yang dihasilkan mencakup integrasi variabel tutupan awan, kelembapan vertikal, serta pengujian arsitektur deep learning deret waktu untuk pengembangan prakiraan ke depan.
Nama institusi dicantumkan sebagai keterangan faktual atas penugasan yang telah dilaksanakan. Materi proprietary dan logo resmi klien dilindungi hak cipta masing-masing.