Reliabilitas Prediksi Curah Hujan Dasarian Pada Kejadian Curah Hujan Ekstrim Pemicu Banjir 26 Oktober 2020 di Kebumen: Model Statistik (HyBMG) versus Model Dinamik (ECMWF) - Zauyik Nana Ruslana; Restu Tresnawati; Rosyidah Rosyidah; Iis Widya Harmoko; Siswanto Siswanto (Universitas Diponegoro, 2021)
Kejadian banjir di Kabupaten Kebumen tanggal 26 Oktober 2020 dipicu oleh hujan dengan intensitas sangat lebat hingga ekstrim yang berlangsung sejak Minggu (25 Oktober 2020) sore hingga Senin (26 Oktober 2020). Beberapa pos pengamatan hujan (kerjasama) menunjukkan curah hujan >150mm/hari (kategori ekstrim) dalam rentang waktu hujan tanggal 24-26 Oktober 2020. Analisis curah hujan kumulatif dasarian ke-III bulan Oktober 2020 di wilayah Kabupaten Kebumen menunjukkan curah hujan >300mm/dasarian (kriteria sangat tinggi). Sebelumnya, pada dasarian ini BMKG Stasiun Klimatologi Semarang memprakirakan sebagian besar wilayah Kabupaten Kebumen diprakirakan dalam kriteria menengah dengan curah hujan berkisar antara 101-150mm/dasarian. Berdasarkan laporan yang masuk ke BPBD Kebumen sedikitnya 25 desa di 7 kecamatan terendam banjir karena beberapa sungai yang ada di Kebumen meluap. Paper ini bertujuan menguji keandalan prakiraan curah hujan dasarian operasional dengan membandingkan luaran prakiraan dengan data observasi pada kondisi ekstrem tersebut. Uji sensitivitas model univariat HyBMG dan ECMWF dilakukan dengan metode visual kesesuaian spasial, korelasi sederhana dan RMSE. Hasil analisis menunjukkan nilai luaran prakiraan ECMWF memiliki nilai RMSE terkecil namun dengan nilai korelasi yang negatif. Korelasi kuat diperoleh dari metode ANFIS dengan nilai RMSE sebesar 556,5. Dapat disimpulkan bahwa luaran model ANFIS memiliki tingkat sensitivitas luaran prakiraan yang lebih handal untuk kejadian hujan ekstrim pada hari Minggu (25 Oktober 2020) di Kabupaten Kebumen. Metode HyBMG memerlukan penambahan input data series lebih banyak lagi sehingga informasi yang terkumpul lebih banyak dan data grid luaran ECMWF menjadi lebih rapat, diharapkan dapat menghasilkan nilai prediksi yang lebih baik lagi.