Forecast Iklim Masa Depan menggunakan Python XCast

Pelatihan Forecast Iklim Masa Depan menggunakan XCast dirancang untuk membantu peserta memahami alur prediksi iklim menggunakan Python dan toolkit XCast secara sistematis dan praktis. Peserta akan mempelajari konsep dasar iklim serta pentingnya prediksi iklim dalam mendukung analisis geospasial dan pengambilan keputusan.

Pada pelatihan ini, peserta akan mempelajari proses pengumpulan dan pengolahan data iklim dari berbagai sumber, seperti ERA5, CHIRPS, dan indeks Nino 3.4 menggunakan toolkit XCast pada Google Colab. Peserta akan mempelajari cara membangun model prediksi iklim, mulai dari persiapan data prediktor dan target, penyelarasan data spasial dan temporal, hingga penerapan metode pemodelan untuk memprediksi data iklim (curah hujan) pada periode mendatang. Pada tahap akhir, peserta akan mempelajari proses evaluasi dan validasi model prediksi, melakukan visualisasi hasil forecasting dalam bentuk peta distribusi curah hujan dan grafik time series.

Materi Pelatihan
1. Pengantar Climate Forecasting dan Penerapannya dalam Analisis Geospasial
2. Konsep Dasar Iklim, Data Iklim, dan Sumber Data Iklim
3. Pengenalan Python, Google Colab, dan Library untuk Pengolahan Data Iklim
4. Pengolahan Data NetCDF, Penyelarasan Data, dan Analisis Time Series
5. Pengenalan XCast dan Struktur Data untuk Pemodelan Climate Forecasting
6. Penyiapan Data Prediktor, Target, Data Training dan Testing
7. Pembangunan Model Prediksi Curah Hujan menggunakan XCast
8 .Pembuatan Prediksi Curah Hujan untuk Periode Mendatang
9. Analisis, Visualisasi, dan Interpretasi Peta dan Grafik Prediksi Curah Hujan

Jadwal
Online via Zoom Meeting:
• Jumat, 30 Oktober 2026 | 18.30 - 21.30 WIB
• Sabtu, 31 Oktober 2026 | 09.00 - 12.00 WIB
• Minggu, 1 November 2026 | 09.00 - 12.00 WIB

Kelas ini cocok untuk

• Mahasiswa dan fresh graduate bidang geografi, geodesi, meteorologi, klimatologi, lingkungan, dan bidang kebumian lainnya.
• Praktisi GIS, analis kehutanan, konsultan, peneliti, serta instansi yang berkaitan dengan analisis iklim, mitigasi bencana, dan sebagainya. 
• Peserta yang ingin mengembangkan kemampuan pengolahan data iklim dan pemodelan prediktif menggunakan Python
• Pemula yang ingin mulai belajar workflow climate forecasting secara praktis, mulai dari pengumpulan data, pengolahan, evaluasi, dan visualisasi hasil prediksi.

Total 12 Jam Pelajaran (JPL)

Tingkatkan skill analisis geospasial dan prediksi iklim menggunakan Python dan XCast