nData :
Jumlah data yang dikirimkan, sesuai dengan interval waktu pengiriman.
data[i] :
Merupakan deretan data dengan i mulai dari 1 sampai dengan nData. nData merupakan jumlah data maksimal dalam dapat
dihitung. TKirim
: merupakan interval waktu pengiriman dengan nilai minimal
10menit sd 120 menit. Sebagai contoh, untuk data tinggi muka air pada tanggal 16 juni 2007, pada
pukul 07.00 dengan interval waktu pengiriman 60 menit, dengan data adalah sebagai
berikut: 100,122,140,150,145,150,160,165,160,165,162,170
adalah sebagai berikut:
LevelAir, 070000
, 160607
,12, 100,122
,140,150,145,150,160,165,160,165,162,170 .
60
Sedangkan untuk curah hujan mempunyai format data yang sama bentuknya dengan perbedaan padaheader awal yaitucurah hujan
CurahHujan, 070000
, 160607
,12, 0, 0
, 0, 0, 5, 0, 0,1,1, 0,6, 1 .
60
Format data ini diperlukan agar pada sisi penerima di server komputer dapat mengolah kembali data hasil pencuplikan yang dilakukan oleh agent
telemetri sesuai dengan waktu cupliknya. Oleh karena pada header sms telah terdapat nomer pengirim, maka tidak disertakan Idpenanda nomer agent. Di sisi
penerima akan membedakan agent level air berdasarkan no pengirim apabila terdapat lebih dari satu buah agent telemetri tinggi muka air atau curah hujan.
Hal ini dilakukan untuk penghematan karakter sms.
Jam Interval Waktu
pengiriman Data tinggi air
Tanggal Jumlah
Data
Jam Interval Waktu
pengiriman Tanggal
Jumlah Data
Data curah hujan
5.3. Perancancangan Perangkat Lunak Telemetri dan Sistem Informasi
Banjir
Perangkat lunak telemetri curah hujan dan tinggi muka air berfungsi
untuk menerima data, mengolah dan menyimpan data curah hujan dan tinggi muka air yang diterima dari lapangan. Selain itu perangkat lunak telemetri juga
berfungsi sebagai sistem informasi banjir berbasis SMS dimana jika terjadi tinggi muka air yang melebihi klasifikasi siagawaspadaawas maka akan mengirim
SMS lewat HP ke personil yang telah diseting di komputer. Diagram alir perangkat lunak sistem telemetri ada pada gambar di bawah ini.
Gambar 41 Diagram alir perangkat lunak telemetri
5.4. Perancangan Sub Sistem Prediksi
Banjir Kali Garang dengan
Jaringan Syaraf Tiruan
Perangkat lunak prediksi banjir yang dibuat ini bertujuan untuk memprediksi tinggi permukaan air yang akan datang berdasarkan data curah
hujan dan data tinggi permukaan air sebelumnya dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan. Dalam perancangan perangkat lunak prediksi banjir ini,
terdapat 3 prosedur yang harus dilakukan. Pertama adalah prosedur pelatihan yaitu prosedur yang digunakan untuk melatih suatu data yang telah disediakan,
dalam hal ini data curah hujan dan data tinggi permukaan air selama 3 bulan sehingga didapatkan bobot-bobot JST-nya. Kedua adalah prosedur pengujian
yaitu prosedur yang digunakan untuk menguji sejauh mana nilai bobot yang digunakan dapat memprediki dengan baik, baik dengan menggunakan data yang
sudah dilatih maupun dengan data yang belum dilatih. Ketiga adalah prosedur prediksi yaitu prosedur yang digunakan untuk meramalkan tinggi permukaan air
satu jam kemudian dengan menggunakan bobot-bobot yang telah disimpan sebelumnya. Diagram alir perancangan prediksi tinggi muka air dengan Jaringan
Syaraf Tiruan dapat dilihat pada Gambar 42.
Gambar 42 Diagram alir perancangan Jaringan Syaraf Tiruan.
5.4.1. Ukuran Jaringan Network Size
Dalam merancang ukuran jaringan yang diperlukan terdapat bebarapa hal yang harus ditentukan, diantaranya jumlah simpul pada lapis masukan, jumlah
lapis tersembunyi, jumlah simpul lapis tersembunyi dan jumlah simpul pada lapis keluaran.
Jaringan Syaraf Tiruan perambatan-balik adalah suatu sistem yang tersusun dari beberapa unit proses berupa proses pada lapisan masukan dan
lapisan keluaran serta lapisan tersembunyi yang terdapat di antaranya. Lapisan tersembunyi ini dapat berupa satu lapis.
Hal utama dalam merancang suatu Jaringan Syaraf Tiruan perambatan- balik adalah penentuan jumlah lapis dan jumlah simpul pada lapis tersembunyi,
umumnya satu lapisan tersembunyi adalah cukup Siang, 2004. Tidak ada cara yang pasti untuk menentukan jumlah simpul lapis tersembunyi, kecuali dengan
melakukan percobaan-percobaan pelatihan. Patokan yang dipakai adalah jumlah epoch dan kecepatan dalam melakukan pelatihan serta sistem mampu
mengenali kembali data-data yang telah dipelajarinya secara akurat. Dalam perancangan ini disediakan pilihan jumlah neuron dengan pilihan jumlah neuron
dengan jumlah maksimal adalah 50 neuron. Diagram sistem dan JST perambatan-balik yang dirancang dalam Desertasi ini dapat dilihat pada Gambar
43.
Gambar 43 Arsitektur JST perambatan-balik peramalan tinggi permukaan air dengan 1 lapis tersembunyi dengan jumlah neuron tersembunyi
maksimum 50.
5.4.2. Parameter Laju Pembelajaran α
Dalam standar Backpropagation perambatan balik, laju pembelajaran merupakan suatu konstanta yang dipakai dalam seluruh iterasi pada Jaringan
Syaraf Tiruan. Nilai laju pembelajaran learning rate yang terlalu kecil mengakibatkan jaringan syaraf terlalu lambat dalam proses pelatihan tetapi bila
terlalu besar mengakibatkan hasil divergen atau melewati nilai target yang diinginkan. Semakin besar nilai
α semakin cepat pula proses pelatihan, tetapi jika
