Latar Belakang Use case diagram dari sistem yang akan dibuat dapat dilhat pada Gambar 3.4

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Sungai merupakan segala sumber kehidupan yang dimana memiliki kegunaan dan manfaat bagi kehidupan masyarakat dalam kebutuhan sehari-sehari seperti : mencuci, mandi dan untuk irigasi Slamet, 2011. Sungai merupakan salah satu peran penting dalam kehidupan Masyarakat yang penduduknya tinggal dengan Daerah Aliran Sungai DAS Pada permasalahan sekarang ini, banyak bencana yang sering terjadi di lingkungan masyarakat terutama yang paling sering terjadi adalah bencana banjir. Banjir merupakan salah satu wadah bencana yang sering terjadi di Indonesia, banyak daerah yang menjadi sumber bencana banjir itu diakibatkan kapasitas di suatu daerah aliran sungai DAS yang tidak memadai sebagai fungsi penyaluran air hujan , jika setiap tahun terjadi bencana banjir maka dapat dipastikan merugikan lingkungan masyarakat yang tinggal di daerah terkena banjir. Banjir merupakan suatu bencana alam yang terjadinya suatu peristiwa alam seperti curah hujan tinggi yang dapat merugikan dari segi non materi maupun materi Soemantri, 2008. Banyak faktor penyebab terjadinya banjir yaitu : Tutupan lahan, Degradasi, Aliran Permukaan air, Tata ruang, vegetasi dan faktor yang paling kuat dalam terjadinya banjir adalah curah hujan. Dalam permasalahan diatas dalam menanggulangi banjir di daerah aliran sungai DAS maka perlu sebuah strategi rencana untuk dapat perkiraan akan banjir Universitas Sumatera Utara 2 kedepan dan cara menanggulangi solusi bencana banjir. maka untuk itu dibuat sebuah sistem yang dimana dapat memprediksi bahaya banjir di wilayah yang sering terkena banjir dan sistem ini juga dapat memberikan ketepatan dan keakuratan dalam memprediksi bahaya banjir agar wilayah yang sering terkena banjir dapat lebih waspada untuk kedepannya. Dalam penelitian ini salah satu jenis teknik prediksi yaitu prediksi Time Series yang dimana Time Series merupakan suatu pengamatan yang dibangun secara berurutan waktu. Data yang diperlukan yaitu seperti data harian, bulanan dan sebagainnya Halim, 2006. Ada beberapa jenis prediksi time series yang dikembangkan bagian soft computing yaitu Jaringan Saraf Tiruan Neural Network, Metode Fuzzy dan metode – metode lainnya. Dalam penelitian tentang memprediksi Banjir telah dilakukan penelitian sebelumnya yaitu menurut Edwardus dan Dennisleo tahun 2012 yaitu mengunakan metode logika fuzzy untuk memprediksi kemungkinan banjir Jakarta Pusat dan Menurut Ingarap Im Manik tahun 2011 mengunakan metode Metode AutoRegresi Multivariant untuk peramalan banjir kanal barat Jakarta. Dalam Tugas Akhir ini, sistem prediksi tentang masalah banjir dikembangkan mengunakan Metode Weighted Evolving Fuzzy Neural Network WEFuNN yang merupakan Pengembangan dari metode Evolving Fizzy Neural Network EFUNN yang memiliki struktur hybrid dari metode Fuzzy Inference System FIS dan Jaringan Saraf Tiruan Neural Network dengan menerapkan prinsip Evolving Connectionist System ECOSKasabov, 2007 di dalam jaringan. Salah satu Kelebihan dari Teknik WeFuNN ini adalah data sampel dapat ditambah atau dapat diubah-ubah tanpa harus mengubah parameter yang digunakan. Teknik WEFuNN telah banyak digunakan dari beberapa penelitian sebelumnya seperti : The Development of a Weigted Evolving Fuzzy Neural Network For PCB Sales Pei-Chann Chang, et al, 2007 dan A Weigted Evolving Fuzzy Neural Network for Electricity Forecasting Pei-Chann Chang, et al, 2009. Universitas Sumatera Utara 3

1.2 Rumusan Masalah