Pemetaan Banjir Rob Medan Utara Menggunakan Artificial Neural Network dan Gis untuk Langkah Mitigasi

Monang Panjaitan (Universitas Sumatera Utara (USU) Medan Sumatera Utara, Indonesia)
Ahmad Perwira Mulia (Universitas Sumatera Utara (USU) Medan Sumatera Utara, Indonesia)
Zaid Perdana Nasution (Universitas Sumatera Utara (USU) Medan Sumatera Utara, Indonesia)

jurnal syntax admiration
Vol. 2 No. 8 (2021): Jurnal Syntax Admiration

Kota besar di Indonesia, seperti Jakarta, Surabaya, Semarang dan Medan terancam terhadap banjir rob, khususnya di wilayah utara yang berbatasan langsung dengan perairan laut. Ratusan warga di kawasan utara Medan mengalami banjir rob akibat pasang air laut yang merendam permukiman mereka. Perlunya memetakan zona terancam banjir rob berdasarkan faktor-faktor penyebab banjir rob di wilayah Medan Utara sebagai dasar bagi pemangku kepentingan terkait dalam rangka penanganan untuk mengurangi kerugian akibat banjir rob. Faktor kerawanan terhadap banjir rob mencakup data curah hujan, drainage density, land use (tata guna lahan), jarak ke sungai, jenis tanah, elevasi, kemiringan, aspek, jarak ke muara. Analisis kuantitatif terhadap data dilakukan menggunakan Geographic Information System (GIS) dan Artificial Neural Network. Lokasi penelitian adalah Kecamatan Medan Belawan, Marelan dan Medan Labuhan Kota Medan. Hasil penelitian dengan rumus MAPE menunjukkan akurasi data train percobaan 1 sebesar 64,54137% dan data tes percobaan 1 sebesar 71,0257%. Sementara data train percobaan 2 sebesar 71,0257% dan data tes percobaan 2 sebesar 45,67167%. Akurasi data train percobaan 2 menggunakan rumus nilai eror < 1,5 sebesar  92% dan data tes percobaan 2 sebesar 68,61%.