SURABAYA – Tim peneliti Universitas Airlangga (UNAIR) mengembangkan model statistik canggih yang mampu memprediksi suhu di kawasan hutan hujan tropis Samarinda, Kalimantan Timur, dengan tingkat akurasi tinggi.
Temuan ini dinilai penting untuk mendukung upaya adaptasi perubahan iklim, konservasi lingkungan, hingga sistem peringatan dini bencana.
Penelitian yang dipimpin Prof. Dr. Nur Chamidah, S.Si., M.Si. tersebut menggunakan pendekatan Regresi Runtun Waktu Semiparametrik Deret Fourier Kompleks Eksponensial (RRWS-DFKE), sebuah metode yang dirancang untuk menangkap pola musiman dan tren nonlinier yang selama ini sulit dijelaskan oleh model prediksi konvensional.
“Hutan hujan tropis Kalimantan memiliki peran strategis dalam menjaga keseimbangan iklim global dan keanekaragaman hayati. Namun, tekanan akibat deforestasi dan perubahan iklim menyebabkan fluktuasi suhu yang semakin kompleks, sehingga diperlukan model prediksi yang lebih akurat untuk mendukung pengambilan kebijakan berbasis data,” demikian temuan penelitian tersebut dikutip dari laman UNAIR, Sabtu (30/5/2026).
Dalam penelitian ini, para peneliti menganalisis data suhu bulanan Samarinda periode 2015–2024. Model RRWS-DFKE menggabungkan komponen autoregresif parametrik dengan komponen nonparametrik berbasis deret Fourier kompleks eksponensial. Jumlah osilasi optimal ditentukan menggunakan metode Generalized Cross-Validation (GCV), sementara tingkat akurasi diuji melalui indikator Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Hasil penelitian menunjukkan performa yang sangat baik. Model RRWS-DFKE mampu menghasilkan nilai MAPE di bawah 10 persen, baik untuk data pelatihan maupun data pengujian. Angka tersebut menunjukkan tingkat ketepatan prediksi yang tinggi dalam membaca pola perubahan suhu di kawasan hutan hujan tropis.
Selain berhasil menangkap fluktuasi musiman, model ini juga mampu mengidentifikasi tren pemanasan jangka panjang yang terjadi di Samarinda. Kemampuan tersebut menjadikan RRWS-DFKE sebagai salah satu pendekatan yang potensial untuk mendukung pemantauan perubahan iklim di wilayah tropis.
Menurut Prof. Nur Chamidah, model ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar penyusunan strategi adaptasi iklim, pengelolaan risiko lingkungan, hingga pengembangan sistem peringatan dini terhadap cuaca ekstrem.
Lebih jauh, hasil penelitian ini berpotensi menjadi referensi bagi pemerintah daerah dan lembaga lingkungan dalam merumuskan kebijakan pembangunan berkelanjutan yang lebih responsif terhadap perubahan iklim.
Temuan tersebut dipublikasikan dalam jurnal Innovaciencia melalui artikel berjudul “Semiparametric Time Series Regression Using Exponential Complex Fourier Series for Temperature Prediction in the Tropical Rainforest of Samarinda” yang terbit pada 2025. (TR Network)
Komentar