Estimasi Tinggi Curah Hujan dari Data Klimatologi Menggunakan Model Artificial Neural Network (ANN) di Jakarta Pusat, Provinsi DKI Jakarta - Diando, Azamulail; Limantara, Lily Montarcih; Wahyuni, Sri (Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sumber Daya Air, 2024)
Banyaknya data yang hilang maupun kurang akibat kerusakan alat pencatat, proses perbaikan, maupun kesalahan manusia, berpengaruh besar terhadap proses Analisa sumber daya air. Kebutuhan akan data curah hujan yang lengkap dan akurat, pada proses perencanaan suatu wilayah sangatlah penting. Studi ini diharapkan dapat mengatasi kemungkinan adanya kekurangan informasi mengenai data yang dibutuhkan dalam sebuah analisis sumber daya air. Dengan menggunakan data curah hujan dan klimatologi berupa suhu udara, kelembapan, lama penyinaran matahari, dan kecepatan angin, dapat diperkirakan estimasi tinggi curah hujan yang turun di daerah dalam kurun waktu tertentu dengan menggunakan metode permodelan jaringan syaraf tiruan. Pada studi ini ditemukan nilai validasi terbaik pada proses kalibrasi dengan rentang 29 tahun, dengan epoch 1500, didapatkan nilai Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) = 0,81, Root Mean Square Error (RMSE) = 66,12, dan Koefisien Korelasi (R) = 0,9, sedangkan nilai validasi terbaik pada proses verifikasi dengan rentang 1 tahun, epoch 1000, didapatkan nilai Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) = 0,83, Root Mean Square Error (RMSE) = 57,81, dan Koefisien Korelasi (R) = 0.98.