Prediksi Potensi Debit Berdasarkan Data Curah Hujan Maksimum Bulanan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli

ABSTRAK

Indonesia mempunyai banyak pulau dan daerah aliran sungai (DAS).
Daerah aliran sungai tidak sepenuhnya mempunyai stasiun debit sehingga perlu
dilakukan pendekatan teknis untuk mengatasi pengabsahan data yang dapat
dipertanggungjawabkan.
Skripsi ini membahas mengenai prediksi potensi debit berdasarkan data
curah hujan maksimum bulanan dengan menggunakan metode backpropogation
pada jaringan sistem syaraf tiruan (Artificial Neural Network). Daerah aliran
sungai (DAS) Deli merupakan daerah aliran sungai provinsi Sumatera Utara
dengan luas 45.298,01 Ha. Data – data yang diperoleh berdasarkan data dari
badan wilayah sungai di provinsi Sumatera Utara.
Dari hasil perhitungan, debit hasil prediksi tahun 2017 hingga tahun 2020
dalam metode jaringan syaraf tiruan menghasilkan periode yang dihitung selama
10 tahun kemudian hidden layer pada pembacaan di jaringan syaraf tiruan adalah
sebanyak 2 layer dengan di dalamnya memiliki 2 neuron, momentum sebesar 0,6
epoch sebesar 1000 dan goal sebesar 0,001. Kemudian cenderung meningkat dan
bisa mengakibatkan kenaikan debit aliran sungai itu sendiri.

Kata kunci : daerah aliran sungai, jaringan syaraf tiruan, backpropagation, hidden
layer, epoch, goal.

xi

Universitas Sumatera Utara