- Latar Belakang
Perubahan iklim global telah meningkatkan frekuensi dan intensitas cuaca ekstrem, seperti hujan lebat, gelombang panas, dan badai tropis. Prediksi cuaca ekstrem menjadi tantangan penting dalam mitigasi bencana dan perencanaan kebijakan publik. Salah satu pendekatan yang semakin banyak digunakan dalam bidang ini adalah regresi nonparametrik, yang menawarkan fleksibilitas dalam memodelkan hubungan kompleks antara variabel meteorologis.
- Apa Itu Regresi Nonparametrik?
Regresi nonparametrik adalah metode statistik yang tidak mengasumsikan bentuk fungsi tertentu antara variabel input (seperti suhu, kelembapan, tekanan udara) dan output (misalnya curah hujan ekstrem). Tidak seperti regresi linear klasik yang mengasumsikan hubungan linier, regresi nonparametrik dapat menangkap pola nonlinear yang lebih kompleks dan tersembunyi dalam data.
Contoh metode regresi nonparametrik meliputi:
- Kernel regression
- K-nearest neighbors (KNN)
- Spline regression
- Local polynomial regression (LOESS)
- Penerapan dalam Prediksi Cuaca Ekstrem
Dalam praktiknya, data meteorologis yang besar dan kompleks dianalisis menggunakan algoritma nonparametrik untuk:
- Mengidentifikasi pola anomali dalam suhu atau kelembapan yang menjadi sinyal awal cuaca ekstrem.
- Memetakan hubungan antar variabel cuaca tanpa membatasi bentuk fungsi model.
Pendekatan ini sangat berguna saat model fisis tradisional terlalu rumit atau memerlukan banyak asumsi.