Model Jaringan Saraf Tiruan (JST) untuk Prediksi Debit pada AWLR MT. Haryono Jakarta Timur - Firza Achmad Kurnia; Very Dermawan; Sri Wahyuni (Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sumber Daya Air, 2025)
Peristiwa banjir sangat sering melanda wilayah Jakarta Timur akibat berkurangnya daerah resapan dan perubahan tata guna lahan secara masif. Selain banjir, kekurangan air pada akhir tahun 2023 karena peristiwa El Nino merupakan masalah yang harus dapat diantisipasi. Penyelesaian kedua masalah di atas tentu memerlukan data debit yang panjang dan kontinu. Data debit umumnya diperoleh melalui pencatatan pos pencatatan tinggi muka air. Pada pos yang menggunakan papan duga, hasil pencatatan bisa tidak akurat karena pencatatan dilakukan secara manual (human error). Sedangkan pada pos duga air yang menggunakan alat Automatic Water Level Recorder (AWLR), dapat ditemui kerusakan komponen dan berpotensi membuat tinggi muka air tidak tercatat untuk selang waktu tertentu. Studi ini diharapkan dapat menjadi solusi atas keperluan data debit untuk analisis sumber daya air. Penelitian dilakukan berbasis model jaringan saraf tiruan menggunakan data masukan hujan rerata daerah, rerata hari hujan, dan debit di hulu untuk memprediksi debit di lokasi studi. Hasil studi didapatkan nilai kalibrasi terbaik menggunakan data 6 tahun dengan 5000 epoch diperoleh nilai R = 0,911, NSE = 0,827 dan KR = 20%. Sedangkan hasil verifikasi terbaik diperoleh menggunakan data 2 tahun dengan 3000 epoch dan diperoleh nilai R = 0,807, NSE = 0,510 dan KR = 15%.