<![CDATA[Data curah hujan satelit Global Precipitation Measurement (GPM) dapat menjadi alternatif dalam penyediaan data hujan, namun masih memiliki bias terhadap data hasil pengamatan di lapangan sehingga diperlukan proses koreksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penerapan metode Quantile Mapping–Random Forest (QM-RF) dalam mengoreksi bias data curah hujan satelit GPM terhadap data observasi pada pos hujan di DAS Gending. Kinerja hasil koreksi dievaluasi menggunakan parameter Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) dan koefisien korelasi (R) pada skala waktu harian dan bulanan. Hasil analisis menunjukkan bahwa pada skala harian diperoleh nilai NSE sebesar 0,721 dan R sebesar 0,863, sedangkan pada skala bulanan diperoleh nilai NSE dan R masing-masing sebesar 0,955. Hasil tersebut menunjukkan bahwa data GPM terkoreksi memiliki tingkat kesesuaian yang baik terhadap data observasi, dengan performa yang lebih tinggi pada skala bulanan dibandingkan skala harian. Dengan demikian, metode QM-RF dapat digunakan secara efektif untuk memperbaiki bias dan meningkatkan kualitas data curah hujan satelit GPM pada DAS Gending.]]>
Copyrights © 2026
