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