MODEL TREE LINIER UNTUK PENELUSURAN ALIRAN DEBIT BANJIR DI STASIUN KERTOSONO DAN STASIUN PLOSO PADA SUNGAI BRANTAS
MODEL TREE LINIER UNTUK PENELUSURAN ALIRAN DEBITBANJIR DI
STASIUN KERTOSONO DAN STASIUN PLOSO PADASUNGAI BRANTAS
Oleh: ADE WAHDINI ( 04520010 )
Civil Engineering
Dibuat: 2009-04-20 , dengan 7 file(s).
Keywords: Data, Debit, Penelusuran, Model tree
ABSTRAK
Fenomena hidrologi merupakan proses alamiah yang sangat sulit diprediksi kejadiannya. Dalam
kaitannya dengan keperluan rekayasa hidraulik, sejauh ini telah banyak dikembangkan berbagai
model untuk menganalisa dan memprediksi terhadap terjadi kemungkinan fenomena hidrologi
yang terjadi. Pada perencanaan bangunan sungai khususnya bangunan pengendali banjir
bermanfaat pada perencanaan sistem peringatan banjir (flood warning system) yang didasari
pada perhitungan hidrograf debit banjir. Beberapa metode-metode penelusaran banjir sangat
tergantung pada cara pendekatan pada alam atau parameter-parameter fisik dalam menentukan
dari sistem operasi. Dengan berkembangnya teknologi saat ini maka penerapan teknis
memerlukan operasi komputer. Metode Aritificial Intellegentia (AI) yaitu metode berbasis
kecerdasan yang dinamakan Model Tree (M5) memberikan alternatif solusi terhadap masalah
peramalan hidrograf pada suatu sungai. Dari hasil analisis data penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui sejauh mana model tree dapat diterapkan untuk penelusuran debit banjir dan
mengetahui bentuk dari hasil persamaan berdasarkan konsep model tree. Dalam analisa data
model tree merupakan salah satu model yang berbasis pada data driven yang dapat diterapkan
dengan cukup baik dalam meyelesaikan penelusuran aliran debit banjir.
ABSTRACT
Hydrology phenomenon is a nature process which is very difficult to predict. And fpr the
hydraulic engineering necessary, so far has been develop many models to analyze and predict the
probability of hydrology phenomenon on river building planning especially for flood countrol
building that very usefull to flood warning system planning which is based on hydrograft of
flood debit calculation. Some of f;ood investigation methods is very depend on approximation
way to tha nature or physicly parameters to decide the operation system. Artificial Intellegentia
Method is a method that bassically on the tree model (M5). Its give alternative solution to predict
a hydrograft on a river. In the data alalysize, tree model as one of model which is based on data
drived who's can apply ver well to finish a flood debit investigation.
STASIUN KERTOSONO DAN STASIUN PLOSO PADASUNGAI BRANTAS
Oleh: ADE WAHDINI ( 04520010 )
Civil Engineering
Dibuat: 2009-04-20 , dengan 7 file(s).
Keywords: Data, Debit, Penelusuran, Model tree
ABSTRAK
Fenomena hidrologi merupakan proses alamiah yang sangat sulit diprediksi kejadiannya. Dalam
kaitannya dengan keperluan rekayasa hidraulik, sejauh ini telah banyak dikembangkan berbagai
model untuk menganalisa dan memprediksi terhadap terjadi kemungkinan fenomena hidrologi
yang terjadi. Pada perencanaan bangunan sungai khususnya bangunan pengendali banjir
bermanfaat pada perencanaan sistem peringatan banjir (flood warning system) yang didasari
pada perhitungan hidrograf debit banjir. Beberapa metode-metode penelusaran banjir sangat
tergantung pada cara pendekatan pada alam atau parameter-parameter fisik dalam menentukan
dari sistem operasi. Dengan berkembangnya teknologi saat ini maka penerapan teknis
memerlukan operasi komputer. Metode Aritificial Intellegentia (AI) yaitu metode berbasis
kecerdasan yang dinamakan Model Tree (M5) memberikan alternatif solusi terhadap masalah
peramalan hidrograf pada suatu sungai. Dari hasil analisis data penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui sejauh mana model tree dapat diterapkan untuk penelusuran debit banjir dan
mengetahui bentuk dari hasil persamaan berdasarkan konsep model tree. Dalam analisa data
model tree merupakan salah satu model yang berbasis pada data driven yang dapat diterapkan
dengan cukup baik dalam meyelesaikan penelusuran aliran debit banjir.
ABSTRACT
Hydrology phenomenon is a nature process which is very difficult to predict. And fpr the
hydraulic engineering necessary, so far has been develop many models to analyze and predict the
probability of hydrology phenomenon on river building planning especially for flood countrol
building that very usefull to flood warning system planning which is based on hydrograft of
flood debit calculation. Some of f;ood investigation methods is very depend on approximation
way to tha nature or physicly parameters to decide the operation system. Artificial Intellegentia
Method is a method that bassically on the tree model (M5). Its give alternative solution to predict
a hydrograft on a river. In the data alalysize, tree model as one of model which is based on data
drived who's can apply ver well to finish a flood debit investigation.