Prediksi potensi debit berdasarkan data hujan maksimum bulanan dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation di das alang

Oleh :
Jonas Eratika Ginting - I1111051 - Fak. Teknik

ABSTRAK JONAS ERATIKA GINTING, 2014, “PREDIKSI POTENSI DEBIT BERDASARKAN DATA HUJAN MAKSIMUM BULANAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DI DAS ALANG” Data Debit aliran merupakan informasi penting dalam pengelolaan sumber daya air. Pengelolaan sumber daya air memiliki berbagai aspek keperluan seperti pengendalian banjir, potensi energi listrik dan sebagainya. Indonesia mempunyai banyak pulau dan daerah aliran sungai. Daerah aliran sungai tidak seluruhnya mempunyai stasiun debit sehingga perlu dilakukan pendekatan teknis untuk mengatasi pengabsahan data yang dapat dipertanggung jawabkan. Tujuan penelitian ini adalah (1) Mengetahui koefisien parameter JST, (2) Mengetahui debit prediksi tahun 2013-2016 dan (3) Mengetahui keandalan model. Penelitian ini adalah penelitian deskriptif kuantitatif, dimana data yang dipakai merupakan data sekunder. Data sekunder yang digunakan diperoleh dari instansinya. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah mengumpulkan data hujan dan debit tahun 2001-2012 serta peta topografi. Melakukan perhitungan hujan wilayah menggunakan metode poligon Thiessen. Hasil hujan wilayah diubah menjadi debit menggunakan metode Rasional pada JST Backpropagation dengan bantuan Software Matlab (R2010b). Kemudian melakukan simulasi sampai hasil yang diperoleh berada pada batas yang ditetapkan dan sekaligus memperoleh debit prediksi. Selanjutnya melakukan uji keandalan model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter JST : Periode = 4 tahun, Hidden Layer = 2 buah (masing-masing 2 neuron), Epoch = 150000, Momentum = 0,6 dan Goal = 0,02. Kemudian untuk debit prediksi DAS Alang pada tahun 2013- 2016 dapat dilihat pada tabel 4.14. Keandalan model 58,17% yang diperoleh dari analisis reliabilitas. Kata kunci : prediksi potensi debit, data hujan, jaringan syaraf tiruan, das Alang