KOMPARASI MODEL PERAMALAN DEBIT SUNGAI MENGGUNAKAN ANN- SOM ANN PADA SUB DAS TAPUNG KIRI

Authors

  • Mukhelnalis Sutazril Universitas Riau
  • Imam Suprayogi
  • Ferry Fatnanta

DOI:

https://doi.org/10.30606/aptek.v13i1.532

Keywords:

artificial neural network, koefesien korelasi, peramalan debit

Abstract

Sub daerah aliran sungai Tapung Kiri merupakan bagian dari daerah aliran sungai Siak yang dikategorikan sebagai daerah aliran sungai kritis dan kawasan rawan bencana banjir. Potensi terjadinya banjir disebabkan oleh tingginya curah hujan diwilayah tengah, hulu dan di sepanjang daerah aliran sungai yang telah mengalami perubahan tata guna lahan. Pada penelitian ini, dilakukan model peramalan debit dengan menggunakan metode artificial neural network, diharapkan untuk menyediakan data peramalan debit yang lebih terpercaya untuk masa yang akan datang sehingga dapat menjadi acuan bagi sistem peringatan dini. Data yang digunakan adalah data ketinggian muka air sungai Tapung Kiri dari peralatan automatic water level recorder Pantai Cermin dengan panjang data selama 15 tahun, dimulai pada tahun 2005 sampai dengan tahun 2019.  Penelitian ini diharapkan bisa memberikan gambaran tentang  keunggulan dari artificial neural network untuk digunakan sebagai sistem peringatan dini terhadap banjir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa menggunakan metode articial neural network menghasilkan nilai koefesien korelasi pada tahap pelatihan sebesar 0,98, pada tahap pengujian sebesar 0,85 dan pada tahap validasi sebesar 0,89. Jumlah iterasi yang dibutuhkan pada metode artificial neural network adalah sebanyak 7515 epoch.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2021-01-09