PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON) - Kondolembang, Ferry (BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 2012)
Masalah mendasar dari prediksi prediksi model curah hujan adalah keakuratan model berdasarkan proses stokhastik skala global maupun skala kecil. Statistical Downscalling(SD) merupakan salah satu alternatif untuk mengatasi masalah tersebut. SD adalah model yang menghubungkan skala global GCM dengan skala yang lebih kecil (lokal) dengan jalanpra-pemrosesan .reduksi dimensi domain grid untuk mengatasi kasus multikolinearitas. Metode reduksi dimensi yang serikali digunakan adalah Principal Component Analysis(PCA). Namun PCA tidak dapat diandalkan jika ada pengamatan outlier dalam data, sehingga diperlukan reduksi dimensi yang robust. Reduksi dimensi robust menggunakanRobust Principal Component Analysis (ROBPCA) dengan estimator robust MCD. Dari hasil reduksi dimensi domain grid tersebut selanjutnya diregresikan dengan variabel responberupa data curah hujan di stasiun Ambon dengan pendekatan regresi Bayes. Pendekatan regresi Bayes ROBUST PCA menjadi salah satu alternatif pada pemodelan SD. HasilPenelitian menunjukkan Metode regresi Bayes ROBPCA cenderung lebih baik pada domain 8x8 dilihat pada kriteria kebaikan model RMSE terkecil yaitu 231,4 dan R-Squareterbesar 38,1% dibandingkan domain 3x3 dan domain 12x12