<![CDATA[Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu sentra produksi pertanian nasional yang juga rentan terhadap bencana hidrometeorologi, sehingga informasi curah hujan dasarian yang akurat diperlukan untuk mendukung sektor tersebut. Penelitian ini bertujuan menghasilkan kinerja model Long Short-Term Memory (LSTM) dalam memprediksi curah hujan dasarian pada 54 Zona Musim (ZOM) di Jawa Tengah. Data yang digunakan berupa curah hujan blending serta angin zonal (U850), angin meridional (V850), dan kelembaban relatif (RH850) lapisan 850 hPa dari ERA5. Data dibagi menjadi pelatihan tahun 1991–2015, validasi tahun 2016–2020, dan pengujian tahun 2021–2024. Seleksi prediktor menggunakan Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) dan SHapley Additive exPlanations (SHAP), yang menunjukkan RH850 dan U850 sebagai prediktor dengan kontribusi terbesar. Hasil penelitian menunjukkan model LSTM mampu merepresentasikan pola temporal dan tren musiman curah hujan dengan baik, dengan korelasi keliling antara 0,53 hingga 0,81, RMSE antara 27,70 hingga 76,47 mm, MAE antara 19,41 hingga 55,63 mm, dan bias antara −17,27 hingga 13,47 mm. Namun performa model masih bervariasi setiap ZOM dan kurang optimal dalam mengestimasi puncak curah hujan ekstrem.]]>
Copyrights © 2026
