Pemodelan Curah Hujan dan Identifikasi Klaster Spasial Banjir Menggunakan Metode Kriging - Kesya Surbakti (Codeverse: Journal of Emerging Digital Realities, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan curah hujan serta mengidentifikasi klaster spasial risiko banjir di wilayah Sumatera Utara menggunakan pendekatan geostatistik. Data yang digunakan meliputi koordinat geografis, curah hujan tahunan, dan indeks risiko banjir. Analisis diawali dengan pengujian autokorelasi spasial menggunakan Moran’s I yang menunjukkan adanya pola pengelompokan secara signifikan. Selanjutnya, analisis Local Indicators of Spatial Association (LISA) digunakan untuk mengidentifikasi klaster lokal berupa hotspot dan coldspot. Struktur spasial data dianalisis melalui variogram yang menunjukkan adanya ketergantungan spasial, sehingga memungkinkan penerapan metode kriging untuk interpolasi. Hasil kriging menghasilkan peta kontinu distribusi risiko banjir yang konsisten dengan pola klaster yang teridentifikasi. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan spasial dan geostatistik efektif dalam memahami pola serta memprediksi distribusi risiko banjir, sehingga dapat mendukung perencanaan mitigasi bencana yang lebih tepat sasaran.