Jadi SuprijadiAnindya Apriliyanti PravitasariNOVERLINA PUTRI PERMATASARI2024-05-302024-05-302022-02-22https://repository.unpad.ac.id/handle/kandaga/140720200013Pengukuran curah hujan merupakan hal yang penting dilakukan sebagai dasar tersedianya data curah hujan yang tepat waktu dan akurat. Ketersediaan data curah hujan sangat diperlukan oleh instansi, organisasi maupun masyarakat untuk melakukan perencanaan dan evaluasi dalam berbagai bidang. Pengukuran curah hujan dilakukan oleh Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) dengan periode harian pada stasiun klimatologi dan meteorologi BMKG yang tersebar di sejumlah wilayah di Indonesia. Namun, stasiun BMKG hanya terdapat pada beberapa kabupaten/kota yang menyebabkan data curah hujan BMKG tidak tersedia pada setiap kabupaten/kota di masing-masing provinsi. Sementara data curah hujan yang bersumber dari dinas setempat seringkali tidak tersedia tepat waktu. Data curah hujan pada kabupaten/kota yang tidak memilki stasiun BMKG dapat di prediksi melalui teknik interpolasi spasial kriging. Berdasarkan plot data curah hujan di wilayah Pulau Sumatera terhadap koordinat easting dan northing menunjukkan bahwa data curah hujan tidak stasioner atau memiliki tren, sehingga metode yang dapat digunakan adalah universal kriging atau regression kriging. Plot hubungan antar variabel menunjukkan bahwa beberapa variabel prediktor memiliki hubungan yang nonlinier dengan curah hujan di wilayah Pulau Sumatera. Hal ini menyebabkan metode regression kriging dengan menggunakan regresi linier tidak dapat digunakan. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan metode hybrid neural network kriging, yang mana metode neural network digunakan untuk memodelkan hubungan nonlinier antara curah hujan dengan variabel prediktornya, kemudian residual dari model neural network akan dijadikan input pada metode kriging untuk menginterpolasi curah hujan pada wilayah kabupaten/kota di Pulau Sumatera yang tidak memiliki stasiun BMKG.Neural NetworkCurah HujanKriging