JANGKAUAN KETEPATAN HASIL PERAMALAN PANJANG INTRUSI AIR LAUT DI MUARA SUNGAI BENGAWAN SOLO MENGGUNAKAN PENDEKATAN MODEL ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
ABSTRAK: Para ilmuwan
telah banyak melakukan
penelitian dan membuat model tentang intrusi air laut akibat pengaruh
pasang surut yang berlawanan dengan
debit hulu sungai. Model yang dikembangkan untuk kebutuhan peramalan intrusi air
laut di estuari menggunakan
pendekatan model fisik dan atau model matematika. Untuk kasus intrusi air laut
model fisik sangat mahal dan tidak luwes pemakaiannya karena
setiap model yang dibuat hanya berlaku untuk estuari yang
bersangkutan. Sedangkan model matematika
memiliki jangkauan keterbatasan manusia untuk memasukkan semua variabel
menjadi sebuah model yang bisa mewakili
fenomena alam yang lengkap
menjadi sebuah model. Pada dekade
terakhir ini, model softcomputing sebagai cabang ilmu kecerdasan
buatan (artificial intelligence) diperkenalkan sebagai alat peramalan seperti
sistem berbasis pengetahuan (knowledge based
system), sistem pakar (expert system), logika fuzzy
(fuzzy logic), jaringan syaraf tiruan (artificial neural network) dan algoritma genetika (genetic
algorithm). Pemilihan model softcomputing sebagai program bantu dalam
pemodelan sistem, pemodelan softcomputing sangat menguntungkan bekerja pada
sistem tak linier yang cukup sulit model matematikanya serta fleksibilitas
parameter sebagai masukan dari model.
Metode penelitian yang dipergunakan adalah gabungan komponen
softcomputing antara logika
fuzzy (fuzzy logic) dan jaringan syaraf tiruan (artificial neural network) atau yang lazim
disebut sistem neuro fuzzy
algoritma adaptive neuro fuzzy
inference system. Hasil utama dari penelitian
membuktikan bahwa, hasil
ketepatan dari model peramalan panjang
intrusi air laut di estuari menggunakan
program bantu perangkat lunak M-SINFES sangat sensitip terhadap perubahan nilai
parameter range of influence serta memiliki
jangkauan ketepatan peramalan untuk satu hari ke depan (Lt+1) dengan
menggunakan data sekunder pengukuran tanggal
12 Agustus sampai 7 Oktober 1988 di Muara Sungai Bengawan Solo. Konfigurasi model didiskripsikan pola hubungan seperti
berikut ini: Lt+1 = (
Masukan : tinggi air laut pasang
maksimum harian (Ht), debit hulu
sungai (Qt), dan panjang intrusi air laut
(Lt); Sistem adaptive neuro fuzzy
inference system : perubahan nilai parameter
range of influence terhadap jumlah aturan fuzzy inference system, nilai
mean square error (MSE) pembelajaran dan pengujian data). Unjuk kerja model
ANFIS untuk proses pembelajaran dan testing data yang diukur menggunakan
parameter statistik kesalahan
kuadrat rata-rata (MSE) untuk berbagai variasi panjang data, skema 7
menghasilkan nilai kesalahan terbaik sebesar
1.24 .10-6.
Penulis: Imam Suprayogi
Kode Jurnal: jptsipildd100016
