Model Prediksi Curah Hujan Berbasis AI

Perubahan iklim global telah menyebabkan peningkatan frekuensi dan intensitas curah hujan ekstrem di berbagai wilayah, terutama di wilayah pesisir yang rentan terhadap banjir dan erosi. Prediksi curah hujan yang akurat dan tepat waktu sangat penting untuk mitigasi risiko bencana dan perencanaan sumber daya air yang efektif. Model-model konvensional seringkali kurang mampu menangkap kompleksitas pola curah hujan ekstrem, terutama di wilayah dengan topografi yang kompleks dan data yang terbatas.

Deep learning, dengan kemampuannya untuk mempelajari representasi fitur yang kompleks dari data mentah, menawarkan potensi besar untuk meningkatkan akurasi prediksi curah hujan ekstrem. Model-model seperti Recurrent Neural Networks (RNN) dan Convolutional Neural Networks (CNN) telah berhasil diterapkan dalam berbagai masalah prediksi deret waktu dan pengenalan pola. Namun, penerapan deep learning dalam prediksi curah hujan ekstrem di wilayah pesisir masih memerlukan pengembangan dan adaptasi yang signifikan.

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deep learning yang optimal untuk memprediksi curah hujan ekstrem di wilayah pesisir. Model ini akan memanfaatkan data historis curah hujan, data meteorologi, dan data geografis untuk mempelajari pola-pola kompleks yang terkait dengan kejadian curah hujan ekstrem. Selain itu, penelitian ini juga akan mengeksplorasi teknik-teknik optimasi model dan validasi untuk memastikan kinerja model yang handal dan akurat.