Simulasi Prediksi Debit Berdasarkan Data Hujan Maksimum Bulanan dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation 1) 2) - Andi Wijaya Sitanggang (Jurnal Teknik Sipil USU, 2017)
ABSTRAKData debit aliran merupakan informasi penting dalam pengelolaan sumber daya air. Pengelolaan sumber daya air memiliki berbagai aspek keperluan sepertipengendalian banjir, potensi energi listrik dan sebagainya. Untuk pengelolaansumber daya air dan perencanaan infrastruktur jangka panjang, dibutuhkan datadebit aliran dimasa yang akan datang. Sehingga perlu dilakukan pendekatan untukpenyediaan data debit dengan model JST. Tujuan penelitian ini adalah (1)Mengetahui koefisien parameter JST, (2) Mengetahui debit prediksi tahun 20172020dan(3) Mengetahuikeandalanmodel.Penelitian ini adalah penelitian deskriptif kuantitatif, dimana data yang dipakaimerupakan data sekunder. Data sekunder yang digunakan diperoleh dari instansiterkait. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah mengumpulkan data hujan dandebit tahun 2001-2010 serta peta topografi. Melakukan perhitungan hujan wilayahmenggunakan metode poligon Thiessen. Hasil hujan wilayah diubah menjadi debitmenggunakan metode Rasional pada JST Backpropagation dengan bantuanSoftware Matlab (R2010b). Kemudian melakukan simulasi sampai hasil yangdiperoleh berada pada batas yang ditetapkan dan sekaligus memperoleh debitprediksi. Selanjutnya melakukan uji keandalan model. Hasil penelitianmenunjukkan bahwa parameter JST : Periode = 10 tahun, Hidden Layer = 2 buah(masing-masing 2 neuron), Epoch = 1000, Momentum = 0,6 dan Goal = 0,001.Kemudian untuk debit prediksi DAS Deli pada tahun 2017-2020 dapat dilihatpada tabel 5. Keandalan model 59,53% yang diperoleh dari analisis reliabilitas.Model telah mencapai keandalan 59,53% dan memenuhi syarat Confidence 95%,tetapi parameter model perlu dimodifikasi untuk mengaplikasikannya ke DASlain.Kata kunci: prediksi potensi debit, hujan, jaringan syaraf tiruan.