Penulis Utama : Hamid Nur Karim
NIM / NIP : I0119077
×

Hamid Nur Karim, 2023. Prediksi Kerawanan Banjir Menggunakan Machine Learning Kasus Di Kota Surakarta. Skripsi. Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.

 

Banjir merupakan suatu bencana alam yang disebabkan debit atau volume air yang mengalir pada suatu sungai melebihi kapasitas pengalirannya. Kota Surakarta merupakan salah satu Kota di Jawa Tengah, yang sering mengalami bencana banjir. Salah satu bentuk penanganan banjir yaitu dengan mitigasi awal berupa prediksi kerawanan banjir berdasarkan tinggi hujan menggunakan machine learning. Debit rencana dianalisis menggunakan Hidrograf Satuan Sintetis Gama 1 Pemetaan banjir dilakukan dengan bantuan software HEC-RAS untuk mendapatkan luasan banjir. Luasan banjir yang didapatkan kemudian digunakan untuk klasifikasi kerawanan dan pelatihan model machine learning untuk prediksi.

 

Hasil penelitian ini mendapatkan machine learning yang mampu memprediksi luasan dan kerawanan banjir berdasarkan tinggi hujan. Berdasarkan hasil analisis machine learning pada kecamatan Jebres didapatkan nilai MSE sebesar 0,05, R2 sebesar 0,96, dan rumus model yaitu luasan banjir = 0,0938 * tinggi hujan + 8,5011. Pada kecamatan Pasar Kliwon didapatkan nilai MSE sebesar 0,25, R2 sebesar 0,87, dan rumus model yaitu luasan banjir = 0,1190 * tinggi hujan – 6,0831. Pada kecamatan Serengan didapatkan nilai MSE sebesar 0,08, R2 sebesar 0,99, dan rumus model yaitu luasan banjir = 0,0615 * tinggi hujan – 3,6804. Pada kecamatan Laweyan didapatkan nilai MSE sebesar 0,43, R2 sebesar 0,95, dan rumus model yaitu luasan banjir = 0,1782 * tinggi hujan + 20,3457. Pada kecamatan Banjarsari didapatkan nilai MSE sebesar 0,43, R2 sebesar 0,98, dan rumus model yaitu luasan banjir = 0,3690 * tinggi hujan – 4,0867.

×
Penulis Utama : Hamid Nur Karim
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : I0119077
Tahun : 2023
Judul : PREDIKSI KERAWANAN BANJIR MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING KASUS DI KOTA SURAKARTA
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. Teknik - 2023
Program Studi : S-1 Teknik Sipil
Kolasi :
Sumber :
Kata Kunci : Prediksi, Banjir, 2 Harian, Kerawanan, Machine Learning
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Dr.Ir. RR Rintis Hadiani, M.T.
2. Ir. Adi Yusuf Muttaqien, M.T.
Penguji : 1. Ir. Solichin, M.T.
2. Ir. Budi Utomo, M.T.
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. Teknik
×
Halaman Awal : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Cover : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB I : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB II : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB III : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB IV : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB V : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB Tambahan : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Daftar Pustaka : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Lampiran : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.