Pemodelan Curah Hujan-Limpasan Menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dengan Metode Backpropagation
Abstrak: Hubungan curah
hujan-limpasan telah dikembangkan secara terus-menerus dengan menerapkan artificial intelligence sebagai alternatif
pemodelan yang pada penelitian ini menggunakan black box model yakni Jaringan
Syaraf tiruan (artificial neural network). Dengan menggunakan model kotak hitam
(black box model) tersebut, maka dalam penerapanya tidak membutuhkan pengetahuan
yang komplek antar elemen-elemen dalam suatu sistem Daerah Aliran Sungai (DAS)
yang juga tidak secara eksplisit merepresentasikan hubungan antar elemen dalam
DAS dan proses interaksi curah hujan-limpasan. Sehingga perubahan antar elemen
di dalam suatu DAS tidak perlu diketahui sepanjang hujan dan limpasan diukur
dengan akurat dari waktu ke waktu, oleh karena itu pemodelan dapat dilakukan
secara lebih sederhana dengan hanya memiliki input hujan dan output limpasan
didalam pengembangan model tersebut.
Studi kasus yang digunakan adalah data curah hujan tengah bulanan dan
debit limpasan DAS Way Sekampung – Pujorahayu, selama kurun waktu 19 tahun.
Data curah hujan merupakan input sedangkan data debit merupakan variable
output. Dari hasil penelitian ini diperoleh kofisien korelasi tertinggi sebesar
0,813 atau 81,3%. Dalam studi ini disimpulkan bahwa secara umum ANN dapat
diterapkan dalam pemodelan curah hujan-limpasan, walaupun hasilnya belum
terlalu akurat oleh karena masih ada penyimpangan.
Kata-kata Kunci: Pemodelan
hujan-limpasan, jaringan syaraf tiruan, metode backpropagation
Penulis: Iwan K. Hadihardaja, Sugeng Sutikno
Kode Jurnal: jptsipildd050005
