Hasil Pengujian 5 Model JST

 Model 1D Neuron = 20 ; laju pembelajaran = 0,5 ; momentum = 0,3 y = 0,845x + 0,486 R² = 0,757 3,6 3,8 4 4,2 4,4 3,6 3,8 4 4,2 4,4 P re d ik si m Target m Grafik Model 1 D Gambar 60 Grafik hasil pengujian antara target dan prediksi untuk model 1D  Model 2E Neuron = 30 ; laju pembelajaran = 0,9 ; momentum = 0,5 y = 0,911x + 0,246 R² = 0,818 3,6 3,8 4 4,2 4,4 3,6 3,8 4 4,2 4,4 P re d ik si m Target m Grafik Model 2 E Gambar 61 Grafik hasil pengujian antara target dan prediksi untuk Model 2E  Model 3D Neuron = 20 ; laju pembelajaran = 0,5 ; momentum = 0,3 y = 0,825x + 0,632 R² = 0,755 3,6 3,8 4 4,2 4,4 3,6 3,8 4 4,2 4,4 Pr ed ik si m Target m Grafik Model 3D Gambar 62 Grafik hasil pengujian antara target dan prediksi untuk Model 3D  Model 4B Neuron = 20 ; laju pembelajaran = 0,9 ; momentum = 0,3 y = 0,884x + 0,439 R² = 0,789 3,6 3,8 4 4,2 4,4 3,6 3,8 4 4,2 4,4 P re d ik si m Target m Grafik Model 4B Gambar 63 Grafik hasil pengujian antara target dan prediksi untuk Model 4B  Model 5D Neuron = 20 ; laju pembelajaran = 0,5 ; momentum = 0,3 y = 0,848x + 0,539 R² = 0,770 3,6 3,8 4 4,2 4,4 3,6 3,8 4 4,2 4,4 P re d ik si m Target m Grafik Model 5D Gambar 64 Grafik hasil pengujian antara target dan prediksi untuk Model 5D Dari hasil pengujian untuk konfigurasi JST yang memberikan hasil MSE terkecil dari semua model yang diuji adalah konfigurasi dengan jumlah neuron 20; laju pembelajaran 0,9; momentum 0,5; dengan curah hujan masukan 4 hari ke belakang diperoleh MSE 0,0046. Grafik pengujian dengan Jaringan Syaraf Tiruan untuk 5 model dengan jumlah 5 variasi masukan yaitu dengan masukan data curah hujan 1, 2, 3, 4 dan 5 hari sebelumnya dapat dilihat pada Gambar 65 sd 69. Gambar 65 Grafik hasil pengujian antara target dan prediksi untuk Model 1D data masukan CH t sd CH t-24 jam dengan 20; neuron laju pembelajaran 0,5; momentum 0,3. Gambar 66 Grafik hasil pengujian antara target dan prediksi untuk model 2E dengan data masukan CH t sd CH t-48 jam dengan 30 neuron laju pembelajaran 0,9; momentum 0,5. Gambar 67 Grafik hasil pengujian antara target dan prediksi untuk model 3D dengan data masukan CH t sd CH t-72 jam dengan 20 neuron laju pembelajaran 0,5; momentum 0,3. Gambar 68 Grafik hasil pengujian antara target dan prediksi untuk model 4B dengan masukan CH t sd CH t-96 jam dengan 20; neuron laju pembelajaran 0,9; momentum 0,3. Gambar 69 Grafik hasil pengujian antara target dan prediksi untuk model 5D dengan data masukan CH t sd CH t-120 jam dengan 20 neuron; laju pembelajaran 0,5; momentum 0,3.

6.4. Hasil Pengujian Sub Sistem Informasi Banjir

Bagian terkahir dari sistem peringatan dini banjir adalah sub sistem informasi banjir. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian sistem peringatan dini banjir Kali Garang berbasis SMS dan Web baik fungsi dan efektifitas peralatan tersebut.

6.4.1 Hasil Pengujian Pengiriman Data dengan Menggunakan Sistem SMS

untuk Peringatan Dini Banjir Yang dimaksud pengujian sistem SMS peringatan dini banjir adalah jeda waktu yang diperlukan antara waktu pengiriman status tinggi muka air melalui SMS dari server komputer ke beberapa HP dengan beberapa no. provider GSM dan CDMA. Dalam uji coba Sistem Informasi Banjir Kali Garang ini adalah Puncak I Puncak II dengan cara menaikkan sensor tinggi muka air sehingga melampaui batas normal tinggi muka air sungai di atas 440 cm yaitu pada batas waspadasiagaawas. Dalam uji coba ini dilakukan beberapa kali percobaan yang berbeda beda untuk sisi penerima SMS dengan beberapa operator GSM dan CDMA Simpati, XL, Indosat, Fleksi dan Mobile 8 dan satu sistem operator untuk sisi pengirim Simpati. Tabel di bawah adalah hasil uji coba jeda waktu antara pengiriman SMS dengan penerima SMS. Tabel 27 Hasil pengujian perbedaan waktu antara pengiriman SMS dan penerimaan pada beberapa operador. WAKTU PENERIMAAN SMS DI HP NO TANGGAL WAKTU KIRIM SMS SIMPATI XL MENTARI FLEKSI 1 1 Januari 2008 10.00 10.02 10.03 10.02 10.03 2 1 Januari 2008 18.00 18.01 18.03 18.02 18.05 3 3 Januari 2008 14.00 14.01 14.04 14.02 14.06 4 3 Januai 2008 17.00 17.01 17.04 17.02 17.04 5 5 Januari 2008 17.00 17.01 17.03 17.03 17.03 6 6 Januari 2008 19.00 19.02 19.02 19.02 19.02 Dari hasil uji coba jeda waktu pengiriman SMS antara pengiriman dan penerimaan SMS pada pada tabel di atas didapat hasil maksimal waktu jeda adalah kurang dari 10 menit. Dari hasil pengamatan beberapa kejadian banjir sebenarnya di Kali Garang, sistem informasi banjir dengan SMS ini telah berjalan dengan baik yakni pada saat tinggi muka air Kali Garang naik, komputer server telah mengirim SMS status Kali Garang ke beberapa petugas banjir seperti terlihat pada Gambar 70 di bawah ini. Gambar 70 Tampilan tulisan yang diterima di HP pada kejadian banjir sebenarnya Beberapa petugas dan pejabat instansi terkait yang telah tercatat dalam software sistem peringatan dini banjir ini yang akan menerima SMS jika Kali Garang meningkat statusnya dari normal ke waspadasiaga dan awas. Tabel 28 adalah contoh sebagian nama-nama instansi terkait yang akan merima SMS jika terjadi perubahan status Kali Garang. Pengelompokan status pengiriman ke instansi terkait selama ini belum ada panduan yang tetap. Akan tetapi secara struktur bahwa petugas banjir dan instansi pemerintah tingkat kelurahan akan mendapatkan pengiriman jika perubahan status Kali Garang tejadi dari normal ke waspada, siaga dan awas. Sedangkan camat cukup kondisi siaga dan walikotawakil walikota dan sekda hanya akan menerima SMS jika statusnya adalah awas. Tabel 28 Contoh beberapa orang yang akan menerima SMS jika Kali Garang meningkat statusnya NO NAMA JABATAN WASPADA SIAGA AWAS 1 Sukawi Sutarip Walikota Tidak Tidak Ya 2 H Macfud Ali Wakil Walikota Tidak Tidak Ya 3 H Sumargo Sekda Tidak Tidak Ya 4 Nugroho Joko PM Ka Dinas PU Semarang Tidak Ya Ya 5 Chairun Ka BGM Semarang Tidak Ya Ya 6 Setiawan Ka Santel Tidak Ya Ya 7 Ari Joko Santoso Kesbanglinmas Ya Ya Ya 8 Fauzi Ka Subdin Pengairan Ya Ya Ya 9 Lukito Ka Balai PSDA Ya Ya Ya 10 Nasriel SPV Ya Ya Ya 11 Hidayat Pawitan IPB Ya Ya Ya 12 Joko Windarto IPB Ya Ya Ya Dalam perangkat lunak sistem peringatan dini banjir ini, Gambar 71 menunjukkan tampilan status petugas banjir dan staf dinas terkait yang akan menerima informasi banjir lewat SMS beserta statusnya. Untuk perangkat lunak sistem peringatan dini banjir Kali Garang ini adalah terintegrasi menjadi satu bagian dengan perangkat lunak telemetri. Fasilitas lain dalam sistem telemetri adalah mengolah data, setting waktu pengiriman data, dan lain lain. Dalam pengolahan data terdapat fasilitas export ke data Excel dan Word.