Pemanfaatan Metode Random Forest Spatial Interpolation (RFSI) Untuk Menginterpolasi Curah Hujan di Ibu Kota Negara Indonesia

Abstract

Cuaca di Indonesia bervariasi dan rentan terhadap cuaca ekstrem, terutama curah hujan tinggi yang dapat menyebabkan banjir. Dalam konteks perubahan Ibu Kota ke Kalimantan, perlu memahami curah hujan ekstrem di wilayah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang curah hujan tinggi di wilayah Ibu Kota Negara. Penelitian ini menggunakan metode Random Forest Spatial Interpolation (RFSI) untuk menginterpolasi pembentukan wilayah berdasarkan curah hujan ekstrem. RFSI memiliki keunggulan dalam peningkatan akurasi dan kemampuan mengatasi data yang hilang. Populasi yang digunakan pada penelitian ini adalah data curah hujan yang tercatat di website NASA di wilayah IKN dan sekitarnya pada tahun 2022. Sedangkan sampel yang digunakan adalah data titik curah hujan di wilayah IKN dan sekitarnya pada bulan November 2022 yang diambil menggunakan metode random sampling dengan banyaknya data yang digunakan sebanyak 200 data. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah metode RFSI memiliki akurasi yang sangat bagus karena MAPE yang dihasilkan sebesar 0,417%. Visualisasi hasil interpolasinya pun cenderung merata dengan rata-rata curah hujan rendah antara ± 230 mm hingga ± 235 mm.