ANALISIS DAN PREDIKSI CURAH HUJAN KABUPATEN BREBES DENGAN RANDOM FOREST REGRESSION BERBASIS APACHE SPARK

Abstrak

Curah hujan merupakan salah satu unsur meteorologi yang memiliki pengaruh terhadap sektor pertanian, pengelolaan sumber daya air, serta mitigasi bencana hidrometeorologi. Kabupaten Brebes memiliki aktivitas pertanian yang cukup tinggi sehingga perubahan pola curah hujan menjadi salah satu faktor yang perlu diperhatikan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola curah hujan Kabupaten Brebes serta membangun model prediksi curah hujan satu hari berikutnya menggunakan algoritma Random Forest Regression berbasis Apache Spark MLlib. Data yang digunakan berupa data meteorologi harian periode 2020–2025 dengan jumlah 2.192 observasi. Variabel penelitian meliputi curah hujan, suhu udara, kelembapan, tekanan udara, dan kecepatan angin. Feature engineering dilakukan dengan membentuk fitur waktu, lag, dan moving average sehingga diperoleh 16 fitur masukan. Pembagian data dilakukan secara kronologis, yaitu data tahun 2020–2023 sebagai training, tahun 2024 sebagai validation, dan tahun 2025 sebagai testing. Optimasi parameter dilakukan terhadap 18 kombinasi Random Forest Regression. Konfigurasi terbaik diperoleh dengan 100 pohon, kedalaman maksimum 5, dan minimum 1 data pada setiap node. Evaluasi model pada data testing menghasilkan MAE sebesar 6,7697 mm, RMSE sebesar 13,9653 mm, dan R² sebesar 0,2891. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model mampu mengikuti pola perubahan curah hujan secara moderat dan memberikan performa lebih baik dibandingkan metode baseline yang digunakan. Namun, model masih mengalami kesulitan dalam memperkirakan kejadian hujan dengan intensitas tinggi dan ekstrem. Dengan demikian, Random Forest Regression berbasis Apache Spark dapat digunakan sebagai pendekatan untuk analisis dan estimasi curah hujan Kabupaten Brebes, tetapi masih diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan kemampuan prediksi terhadap kejadian ekstrem.