ANALISIS DEBIT BERDASARKAN HUJAN KUMULATIF 15 HARIAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION PADA DAS TIRTOMOYO UNTUK TITIK SULINGI - Shakti, Danang Wibawa; Hadiani, Rintis; Setiono, Setiono (Matriks Teknik Sipil, 2014)
Jaringan Syaraf Tiruan adalah suatu teknologi yang dikembangkan berdasarkan prinsip jaringan syaraf biologi pada manusia, dapat dilatih untuk meramalkan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang berdasarkan pola kejadian yang ada dimassa lampau. Jaringan Syaraf Tiruan memiliki kemampuan untuk mengingat dan membuat generalisasi dari apa yang sudah terjadi sebelumnya. Aplikasi Jaringan SyarafTiruan dalam memodelkan curah hujan dalam suatu DAS memiliki angka korelasi yang cukup tinggi dibandingkan dengan metode yang lain, karena Jaringan Syaraf Tiruan memiliki kemampuan untuk mengingat dan membuat generalisasi dari apa yang sudah terjadi sebelumnya. Dengan arsitektur propagasi balik (backpropagation). Penelitian ini dilakukan dengan cara analisis deskripstif kuantitatif dengan menggunakan aplikasi komputer Matlab. Lokasi Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Wonogiri, provinsi Jawa Tengah, tepatnya pada DAS Tirtomoyo di titik stasiun debit Sulingi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui korelasi antara debit simulasi dan debit observasi dan keandalan model yang dihasilkan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan pada DAS Tirtomoyo di titik stasiun debit Sulingi. Penelitian Analisis Debit Berdasarkan Hujan Kumulatif 15 harian dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation pada DAS Tirtomoyo untuk Titik Sulingi menghasilkan korelasi yang cukup tinggi antara debit simulasi dengan debit observasi, yaitu sebesar 0,790169, dan memiliki keandalan model terhadap sistem hidrologi pada DAS Tirtomoyo sebesar 62,9%. Variabel masukan pada penelitian ini menggunakan data hujan pada tiga stasiun hujan. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah Goals = 0,03, Epoch = 100000 iterasi, Jumlah hidden layer : 2 Jumlah neuronhidden layer : 2, Momentum = 0,7, periode pelatihan : 4 tahunan, training : Gradient Descent with Momentum dan performance : Mean Squared Error