Prediksi Curah Hujan dengan Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Di DAS Mayang, Kabupaten Jember

Abstract

Curah hujan mempunyai peranan yang sangat penting dalam pemodelan hidrologi. Salah satu ketidakpastian dari pemodelan hidrologi adalah ketidak lengkapan input data hujan observasi lapangan dan jumlah stasiun hujan. Alternatif untuk memenuhi input data hujan dengan melakukan pendugaan hujan menggunakan data hujan satelit. Kelebihan data hujan satelit adalah memiliki resolusi spasial dan temporal yang tinggi serta mencangkup wilayah yang luas. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi data hujan satelit Global Precipition Meansurement (GPM) sebagai pengganti data hujan observasi yang akurat menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) di DAS Mayang. Proses pemodelan JST menggunakan metode Backpropagation dengan bantuan program MATLAB R2013a. Kelebihan JST yaitu memberikan hasil terbaik dalam penentuan nilai error. Data yang digunakan adalah data curah hujan harian satelit GPM 3IMERGDF dan data observasi DAS Mayang tahun 2015-2019. Hasil penelitian menunjukkan korelasi antara data hujan satelit dan data hujan observasi setiap tahun menunjukkan hubungan yang kuat. Uji keandalan pemodelan JST hasilnya baik yang diukur dengan nilai R training 0,663, R validasi 0,677 dan nilai rerata R testing 0,776 dan dengan nilai error yang diperoleh dari uji MSE sebesar 29.715. Validasi antara output JST dengan data observasi menunjukkan nilai curah hujan model sudah mengikuti pola curah hujan observasi.