PREDIKSI DEBIT DAN SEDIMEN PADA DAS BERHUTAN JATI DENGAN PEMODELAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (Artificial Neural Network)

Edit
Abstrak: Informasi tentang hubungan curah hujan, debit aliran dan sedimen diperlukan dalam perencanaan pengelolaan DAS. Hubungan ini dikenal sangat nonlinear dankompleks. Meskipun debit dan sedimen sudah dimonitor secara terus menerus,namun kadang kala informasinya tidak atau kurang lengkap. Dalam kondisi ini pemodelan sangat diperlukan. Tujuan penelitian adalah membuat model untuk memrediksi hasil air (direct runoff) dan sedimen bulanan dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Model yang diuji menggunakan data hujan pada saat t-3 dan t-4 sebagai input, dan debit dan sedimen pada t+3 dan t+4 sebagai output.Data yang digunakan merupakan data tahun 2001 sampai dengan tahun 2014. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari beberapa model yang diuji terdapat 2 model untuk prediksi debit dan 2 model untuk prediksi sedimen. Model tersebutterpilih karena mempunyai MSE terkecil, R2 terbesar dan K yang memuaskan(0,5-0,65). Dengan demikian, model-model tersebut dapat digunakan untukmemrediksi debit dan sedimen untuk jangka t+3 dan t+4. Prediksi debit t+3 dan t+4 dapat menggunakan persamaan berturut-turut Q t+3 = 0,64 Q t-3 + 0,05 dan Qt+4 = 0,65 Q t-4 + 0,074, sedangkan prediksi sedimen t+3 dan t+4 menggunakan persamaan QS t+3 = 0,45 QS t-3 + 0,052 dan QS t+4 = 0,45 QS t-4 + 0,052. Pemodelan dengan JST ini dapat diaplikasikan untuk memrediksi debit dan sedimen di lokasi yang lain dengan arsitektur yang disesuaikan dengan kondisi data yang tersedia.
Kata kunci: Prediksi, Hujan, Debit, Sedimen, JST
Penulis: Nining Wahyuningrum
Kode Jurnal: jpkehutanandd170180

Artikel Terkait :

Jp Kehutanan dd 2017