Jurnal Teknik Sipil
Vol 21, No 2 (2021): JURNAL TEKNIK SIPIL EDISI DESEMBER 2021

PENERAPAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE UNTUK PREDIKSI DEBIT BULANAN AIR DI DAERAH TANGKAPAN HUJAN AIR HITAM

Nurhayati, Nurhayati (Unknown)



Article Info

Publish Date
13 Dec 2021

Abstract

Informasi ketersediaan air di suatu daerah tangkapan hujan menjadi dasar dalam mengelola daerah tangkapan hujan. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi ketersediaan air untuk pengelolaan daerah tangkapan hujan yang berkelanjutan, dilaksanakan secara terpadu dan menyeluruh, berdasarkan daya dukung lingkungan suatu daerah tangkapan hujan. Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Metode yang digunakan adalah metode Mock dan Extreme Learning Machine (ELM) untuk pembangkitan data debit. ELM mampu untuk memprediksi ketersediaan air di daerah tangkapan hujan Air Hitam yang ditunjukkan dengan nilai debit bulanan. Debit bulanan minimum hasil simulasi menggunakan ELM adalah 1,0987 m3/s. Debit bulanan maksimum hasil simulasi menggunakan ELM adalah 5,0153 m3/s. Debit bulanan rata-rata hasil simulasi menggunakan ELM adalah 2,7231 m3/s. Nilai MSE training adalah 0,5910 dan nilai MSE testing adalah 0,6421.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

jtsuntan

Publisher

Subject

Civil Engineering, Building, Construction & Architecture

Description

Jurnal Teknik Sipil Universitas Tanjungpura merupakan publikasi ilmiah berkala yang diperuntukkan bagi peneliti yang hendak mempublikasikan hasil penelitiannya dalam bentuk studi literatur, peneltian, dan pengembangan teknologi sebagai bentuk penerapan metode, algoritma, maupun kerangka kerja. ...