ANALISA HUJAN LIMPASAN DI SUB DAS GONGSENG BOJONEGORO MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN
Poetri Mustika Chandy 1) , Ery Suhartanto 1) , Sri Wahyuni 1,*)
1 ) Jurusan Teknik Pengairan Universitas Brawijaya
Jl. Mayjend, Hartono no 167, Malang, 65145, Indonesia
*) Email : yuniteknik@ub.ac.id

## Abstract
Discharge data or surface runoff data in a watershed need to be known to analyze water  availability  in  the  watershed.  However,  not  all  watersheds  have measurements.  Therefore,  it  needs  analysis  to  transform  rainfall  data  into discharge.  This  study  aims  to  transform  rainfall  data  into  discharge  using  the Artificial Neural Network (ANN) method. The ANN model uses the Matlab R2014b application  program.  The  research  location  is  in  the  Gongseng  Sub-watershed  in Bojonegoro  Regency,  East  Java.  The  data  used  are  the  number  of  rainy  days, rainfall, runoff coefficients, and discharge data (as calibration). The data used are 12  years  (2006-2017).  Analysis  was  carried  out  on  three  (3)  processes,  namely calibration,  verification  and  validation.  The  calculation  results  of  the  best calibration  process  when  using  6  years  of  data  (2006-2011)  with  epoch  2000  that produces an NSE value of 0.69 and an R value of 0.85. As for the verification and validation process when using 1 year of data (2017) with epoch 1000, it produces an NSE value of 0.79 (good) and an R value of 0.92 (a very strong relationship). From these results  it was  concluded that this method  is appropriate to  be applied at  this research location, and also applied to other locations that have similarity condition with this watershed characteristics.
Kata kunci : surface runoff, artificial neural network, calibration, verification, validation

## PENDAHULUAN
Hujan  yang  turun  pada  suatu  Daerah Aliran Sungai sebagian terjadi infiltrasi dan  yang  lainnya  menjadi  limpasan permukaan.  Limpasan  terjadi  pada curah  hujan  yang  melebihi  kapasitas infiltrasi. Pada beberapa daerah tertentu  tidak  terdapat  alat    pengukur debit,  seperti  halnya  pada  lokasi penelitian ini. Oleh karena itu dibutuhkan  pemodelan  hujan  limpasan yang  dapat  dijadikan  alat  untuk mengontrol  dan  mengevaluasi  aliran pada  suatu  kawasan  atau  DAS.
Masalah  yang  ada  di  daerah  lokasi penelitian  harapannya  teratasi  dengan memanfaatkan teknologi software
komputer dengan menggunakan
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  atau  yang disebut Artificial  Neural  Network
(ANN).  JST  ini  mempunyai  banyak kemampuan untuk mendapatkan informasi  dan  memecahkan  suatu masalah,  dari  data  yang  rumit  atau tidak tepat.
Peneliti terdahulu yang mengenai hujan  limpasan  menggunakan  JST
diantaranya  yaitu  (Riad  dkk,  2003 
Widyastuti,  2016  Hadihardaja  dan Sutikno,  2005  Ardana  2013).    Pada penelitian Riad dkk (2003)
menyebutkan  bahwa  pada  terdapat hubungan antara model hujan limpasan dengan  JST,  yang  dapat  membantu dalam bidang perencanaan dan managemen sumber daya air. Penelitian ini membandingkan 2 metode  yaitu  model  JST  dan  model MLR,  dengan  hasil  metode  JST  lebih bagus  yaitu  dengan  nilai  R 2 =  0,948 pada training dan 0,917 pada testing . Penelitian  yang  dilakukan  oleh Widyastuti  (2006)  menggunakan  data berupa  curah  hujan,  evapotranspirasi, koefisien  aliran,  dan  debit  stasiun
AWLR. Penelitian tersebut menyatakan bahwa mengkaji keterkaitan  besarnya  curah  hujan harian yang tersedia, faktor klimatologi terkait  evapotranspirasi  terhadap  debit limpasan yang terjadi, dimana diperoleh  nilai  MSE  0,0393,  NSE R 2. >0,999 dan R dalam R 2 > 0,999.
Penelitian Hadihardaja dan Sutikno  (2005)  menggunakan input hujan  dan output limpasan  model, diperoleh  koefisien  korelasi  tertinggi
0,813 dengan kesimpulan dapat diterapkan dalam pemodelan walaupun hasilnya  masih  ada  penyimpangan.
Sedangkan pada Ardana (2013) menggunakan  data  iklim    (kecepatan angin,  kelembaban  relatif,  kelembaban maksimum dan lama penyinaran) serta data  hidrologi  yaitu  data  hujan,  data debit  dan  evapotranspirasi.  Dari  Hasil penelitian, model JST metode backpropagation dengan  pembelajaran Gradien Descent
dan Adaptive
Learning Rate memberikan hasil relatif baik pada proses training dan testing . Penelitian tentang hujan limpasan  dengan  metode  Nreca  dan Mock, Wahyuni (2014). Lokasi penelitian tersebut dekat dengan lokasi penelitian ini. Dimana dari dua metode tersebut  metode  Mock  lebih  baik, dengan  hasil  RMSE  =  0,109;  ME  = 0,014  dan  R 2 =  0,758  pada  Kalibrasi. Pada  uji  validasi  diperoleh  RMSE  = 0,126 ME = 0,051  dan R 2 = 0,604. Rumusan masalah pada penelitian  ini  adalah  bagaimanakah hasil  kalibrasi,  verifikasi  dan  validasi debit  model  jaringan  saraf  tiruan dengan
debit pengamatan, menggunakan  metode  uji  NSE,  R,  KR dan RMSE.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  tiga  tahap utama,  yaitu  tahapan  pertama  berupa pengolahan data input yaitu data curah hujan, data debit, serta koefisien aliran. Selanjutnya  tahap  pengolahan  data dengan  pemodelan  Jaringan  Saraf Tiruan  menggunakan software Matlab R2014b,  dan  tahap  terakhir  adalah hasil  dari  data  pemodelan  akan dihitung nilai penyimpangannya.
1. Pengolahan  data input dilakukan analisa  kualitas  data  hidrologi dengan  uji  konsistensi  (uji  kurva massa  ganda  untuk  data  hujan  dan uji  RAPS  untuk  data  debit),  uji ketidakadaan  trend,  uji  stasioner, dan  uji  persistensi.  Selanjutnya menghitung  hujan  rerata  daerah poligon  thiessen  dan  nilai  koefisien aliran.
2. Tahap  pengolahan  data  dengan  JST menggunakan  Matlab.  Pembagian data  antara  lain  data input ,  data sampel  dan  data  target.  Komposisi data  pembagian  dibagi  menjadi beberapa pengerjaan antara lain:
a. 6 – 6 tahun
b. 7 – 5 tahun
c. 8 – 4 tahun
d. 9 – 3 tahun
e. 10 – 2 tahun, dan
f. 11 – 1 tahun.
Sebagai  contoh  pada  pembagian data  menjadi  6–6  tahun  artinya  6 tahun  pertama  (2006-2011)  sebagai perhitungan  debit  untuk  tahap kalibrasi,  dan  6  tahun  berikutnya (2012-2017)  sebagai  tahap  validasi. Setelah  itu  melakukan  perancangan model  arsitektur  jaringan  dengan metode backpropagation , dan dilanjutkan  pelatihan  data,  validasi data, pengujian data serta
melakukan  simulasi  model  data sampel.
3. Tahap  uji  kalibrasi,  verifikasi  dan validasi  dengan  4  metode  uji  yaitu Nash-Sutcliffe  Efficiency (NSE), koefisien  korelasi  (R),  kesalahan relatif  (KR)  dan Root  Mean  Square
Error (RMSE).
Diagram  alir  penelitian  dapat dilihat seperti pada gambar 1 di bawah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  dibutuhkan  antara  lain  data curah  hujan,  data  debit,  jumlah  hari hujan  dan  nilai  koefisien  aliran. Pengumpulan  data  curah  hujan  dan data  debit  masing-masing  selama  12 tahun  (2006  -  2017)  diperoleh  dari UPT  PSDA  di  Bojonegoro,  Jawa
Timur. Adapun stasiun  yang dimaksud adalah  Pos  Stasiun  Hujan  Tretes, Gangseng,  Sugihan  dan  Pos  Duga  Air Gangseng.
Uji konsistensi data yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah kurva  massa  ganda  untuk  data  curah hujan. Sedangkan data debit menggunakan uji RAPS. Uji  kurva  massa  ganda  dengan membandingkan x, akumulasi curah hujan tahunan dengan akumulasi z curah hujan rerata stasiun hujan di sekitarnya sebagai  stasiun  pembanding.  Uji  ini dilakukan untuk melihat apakah terdapat  penyimpangan  dari  data  yang dipakai. Pengujian a dikatakan konsisten apabila diperoleh besar kemiringan n sudut  garis  trend  pada grafik sebesar α = 45.
Perhitungan  besar  sudut  α  kurva massa ganda Stasiun Tretes :
y  = bx b  = kemiringan garis b (S) y  = 0,7838 x S  = 0,7838 Sehingga, nilai α = arctan S α   = arctan (0,7838)
= 38,09°
Nilai  α  Stasiun  Tretes  adalah 38,09°  yang  berarti  tidak  konsisten, maka pada perlu dilakukan perhitungan faktor koreksi (F K ) dengan tujuan memperbaiki data sehingga nilai α  sesuai  dengan  batas  yang  diijinkan.
Berikut contoh perhitungan nilai Fk:
Fk = 𝑆 𝑘𝑜𝑟𝑒𝑘𝑠 𝑖 𝑆 1 = 1 0,7836 = 1,276
Setelah  didapatkan  nilai  faktor koreksi  (F K ),  maka  curah  hujan  di
Stasiun  Tretes  dikalikan  dengan  (F K ) yaitu  1,276  sehingga  data  menjadi terkoreksi.  Perhitungan  besar  sudut  α kurva  massa  ganda  Stasiun  Tretes setelah dikoreksi :
y = 1,0003 x S = 1,0003 Sehingga, nilai α = arctan S α = arctan (1,0003) = 45,04°
Nilai  α  Stasiun  Gangseng  setelah menggunakan  data  dikoreksi  adalah 45,04° maka telah konsisten.
Mulai Data Curah Hujan dan Luas Sub DAS Data Debit PDA Gangseng Analisa Kualitas Data Input JST Output JST (Target) Pembuatan Arsitektur JST Pelatihan JST ( training data )
Validasi data JST ( validation ) Pengujian data JST ( testing )
Penentuan keandalan debit model R > 0,5 Uji Validasi (NSE, RMSE, KR, R) Kesimpulan YA TIDAK Selesai Hujan rerata daerah Poligon Thiessen Analisa Kualitas Data Koefisien Aliran
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Gambar 2. Grafik Uji Konsistensi  Stasiun Tretes
Gambar 3. Grafik Uji Konsistensi Stasiun Tretes Terkoreksi
Pengujian data debit pos duga air
ini menggunakan metode RAPS ( Rescaled  Adjusted  Partial  Sums ). Pemilihan metode RAPS ini dikarenakan  data  debit  adalah  data tunggal.  Hasil  uji  konsistensi  dapat dilihat  pada  Tabel  2.  Selanjutnya adalah  uji  ketidakaadan  trend.  Tujuan
pengujian ini untuk mengetahui adanya trend  pada  data  atau  tidak.  Pengujian ini  dilakukan  dengan  beberapa  metode yaitu  uji  spearman,  uji  mann  whitney dan uji tanda cox dan struat
(Soewarno,  1995,  pp.85-86).  Hasil  uji ketidakadaan  trend  dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Tabel 2. Uji Konsistensi
Nama Titik Kurva Massa Ganda
RAPS
Keterangan Sudut 𝑄 n 𝑅 n Tretes 45,04 - - Konsisten Gangseng 44,68 - - Konsisten Sugihan 45,65 - - Konsisten PDA Gangseng - 0,33 1,16 Konsisten
y = 0,7838x 0 5000 10000 15000 20000 0 5000 10000 15000 20000 Ku m u latif Stas iu n T retes Kumulatif Rerata Stasiun Pembanding y = 1.0003x 0 5000 10000 15000 20000 0 5000 10000 15000 20000 Ku m u latif Stas iu n T retes Kumulatif Rerata Stasiun Pembanding
Keterangan:
Q = nilai statistik untuk Q R = nilai statistik untuk Range

## Tabel 3. Uji Ketidakadaan Trend
Nama Pos α Spearman Mann Whitney Tanda Cox dan Struat Tretes 5% diterima diterima diterima Gangseng diterima diterima diterima Sugihan diterima ditolak ditolak PDA Gangseng ditolak ditolak ditolak Tretes 1% diterima diterima diterima Gangseng diterima diterima diterima Sugihan diterima diterima diterima PDA Gangseng ditolak diterima diterima Keterangan:
PDA = Pos Duga Air
Uji  Stasioner  bertujuan  untuk menguji  kestabilan  nilai  varian  dan rata-rata,  artinya  untuk  mengetahui apakah  kedua  sampel  berasal  dari populasi  yang  sama  atau  tidak.  Hasil uji stasioner dapat dilihat pada Tabel 4. Selanjutnya  Uji  Persistensi  merupakan ketidak-tergantungan  dari  setiap  nilai
dalam  deret  berkala  dalam  data hidrologi.  Data  tersebut  dianggap  data yang  berasal  dari  sampel  acak  maka perlu  diuji.  (Soewarno,  1995,  p.99). Hasil  uji  persistensi  dengan  derajat kepercayaan  5%  maupun  diturunkan dengan  1%  adalah  ditolak  atau  tidak acak.

## Tabel 4. Uji Stasioner
Nama Pos α Uji F Uji T Tretes 5% diterima diterima Gangseng diterima diterima Sugihan ditolak ditolak PDA Gangseng diterima ditolak Tretes 1% diterima diterima Gangseng diterima diterima Sugihan ditolak diterima PDA Gangseng diterima diterima Keterangan: PDA = Pos Duga Air Perhitungan  hujan  rerata  daerah poligon  thiessen  untuk  mendapatkan satu  besaran  nilai  hujan  suatu  DAS.
Nilai  ini  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan  pemodelan  debit  dengan
JST  sebagai input .  Hasil  poligon
thiessen  dan  luas  Sub  DAS  Gongseng
dapat dilihat pada Gambar 4 dan Tabel 5.
Gambar 4. Poligon Thiessen Sub DAS Gongseng
Tabel 5. Nilai Faktor Pengaruh Luas Stasiun Hujan (K) Stasiun Hujan Luas (km 2 ) K Tretes 1,01 0,020 Gangseng 26,75 0,517 Sugihan 23,96 0,463 Jumlah 51,72 1
Setelah  mendapatkan  nilai  hujan dari  poligon  thiessen,  selanjutnya adalah  menghitung  nilai  koefisien aliran berdasarkan buku  Hidrologi dan Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai
(Asdak, 2004, p.157).
Nilai  angka  C  berada  di  antara  0 sampai dengan 1, angka 0
menunjukkan  semua  air  mengalami infiltrasi, dan untuk angka 1 menunjukkan semua air hujan menjadi limpasan atau mengalir ke sungai. Tabel 6. Nilai Koefisien aliran
Tahun Volume CH (10 6 m 3 ) Volume air larian (10 6 m 3 ) Koef. air larian (C) 2006 93 37 0,402 2007 103 33 0,323 2008 122 30 0,248 2009 105 25 0,240 2010 179 37 0,207 2011 105 40 0,388 2012 46 35 0,765 2013 115 28 0,249 2014 99 33 0,334 2015 94 16 0,177 2016 129 35 0,272 2017 119 30 0,258
Pengolahan Jaringan Saraf Tiruan, dengan Matlab R2014b.
Tujuan  penelitian  ini  mempermudah dan  mempercepat  untuk  mendapatkan pemodelan debit yang sesuai diharapkan  pada  lokasi  penelitian. Langkah  pertama  adalah  menyiapkan data  menjadi  tiga  bagian  yaitu input , sampel,  dan  target.  Data input dan sampel  terdiri  dari  data  jumlah  hari hujan, curah hujan dan koefisien aliran sedangkan data target adalah data debit pengamatan.
Sebelum  diterapkan  pada  JST, data  terlebih  dahulu  ditransformasi tanpa merubah informasi dari data asli.
Hal  ini  dilakukan  dengan  tujuan  hasil analisis  lebih  baik  dan  akurat.  Pada penelitian  merujuk  pada  penelitian Hasim  (2008)  yang  menggunakan transformasi  data  dengan  normalisasi yaitu  proses  mengubah  data  dalam skala  tertentu.  Skala  yang  digunakan yaitu  (0,1)  dimana  batas  bawah  (BB) adalah 0 dan batas atas (BA) adalah 1.
BB BB BA X X X X X       ) ( min max min ' Selanjutnya  pembentukan  arsitektur jaringan,  pengolahan  6-6  tahun  data.
Dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Pembentukan arsitektur jaringan.
Melakukan train network
berkali-kali  dengan  cara  mengubah parameter  coba-coba.  Seperti  Gambar 5,  parameter  yang  dapat  diubah  yaitu Train  function,  Adaption  learning function, Number of layers, Number of neurons, dan Transfer functions .
Train  function adalah  fungsi
pelatihan yang akan digunakan.
Adaption  learning  function adalah fungsi pembelajaran, Number of layers adalah  banyaknya layer atau  lapisan yang  akan  digunakan. Number  of neurons adalah  banyaknya  neuron pada  masing-masing  lapisan,  dan Transfer functions adalah fungsi aktivasi  sesuai  dengan  data  yang digunakan.
Hasil optimum training pada pengolahan  6-6  tahun  dengan epoch
1000, dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Optimum Neural Network Training
Plotting  optimum  performance merupakan Hasil hubungan antara nilai mse  ( mean  square  error )  model  dan epoch.  Pada  pengolahan  6-6  tahun dengan epoch 1000 menunjukkan hasil best  validation  performance pada 0,011169. Plotting optimum performance dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar  8  merupakan  hasil plotting  optimum  training  state pada pengolahan  6-6  tahun  data  dengan epoch 1000.  Terdapat  3  grafik  dalam fungsi  pembelajaran  ( training  fuction ) TRAINGDA ini yaitu gradient, val fail
(validation  checks) dan lr  (learning rate). plotting optimum training state.
Gambar  9  merupakan  hasil plotting  regression optimum  pada pengolahan  6-6  tahun  data  dengan epoch 1000. Train  network berhenti ketika  diperoleh  nilai  R  pada plotting
regresion bagus  atau  R  ≥  0,5  dan stabil, sehingga memperoleh hasil yang optimum.
Pada penelitian ini, hasil optimum  pada  parameter  sebagai berikut:
 Network Type : feed-forward backup ,
 Input data : input,
 Target data : target,
 Training Function : TRAINGDA,
 Adaption Function : LEARNGDM,
 Performance Function : MSE,
 Number Of Layers : 4,
 Number of Neuron : 10-1-1-1,
 Transfer  Function :  LOGSIG  - LOGSIG - LOGSIG -PURELIN
Perhitungan  kalibrasi  pada  hasil output untuk  mengetahui  seberapa besar  perbedaan  atau  selisish  antara debit  pengamatan  dan  debit  model JST.  Tahap  Kalibrasi  ini  didapat  nilai
terbaik  pada  pembagian  data  6  Tahun Kalibrasi  menggunakan  epoch  2000
dengan  nilai  NSE  0,711  dan  nilai  R sebesar 0,844.
Gambar 7. Optimum Performance Trainning
Gambar 8. Optimum Training State
Gambar 9. Optimum Training Regression
Tabel 7. Uji Kalibrasi Data 6 Tahun Epoch KR RMSE NSE R 1000 0,296 7,497 0,628 0,793 2000 0,225 6,608 0,711 0,844 3000 0,250 7,121 0,665 0,665 Data 7 Tahun Epoch KR RMSE NSE R 1000 0,261 7,056 0,652 0,868 2000 0,213 6,930 0,664 0,865 3000 0,284 7,310 0,626 0,891 Data 8 Tahun Epoch KR RMSE NSE R 1000 0,297 8,133 0,613 0,822 2000 0,280 7,558 0,666 0,857 3000 0,389 8,731 0,554 0,866 Data 9 Tahun Epoch KR RMSE NSE R 1000 0,323 8,335 0,573 0,829 2000 0,286 8,123 0,594 0,818 3000 0,389 8,731 0,554 0,867 Data 10 Tahun Epoch KR RMSE NSE R 1000 0,534 8,253 0,673 0,847 2000 0,601 8,638 0,642 0,827 3000 0,412 7,996 0,693 0,853 Data 11 Tahun Epoch KR RMSE NSE R 1000 0,348 8,340 0,656 0,755 2000 0,401 8,060 0,678 0,762 3000 0,551 8,427 0,648 0,738 Verifikasi  dan  validasi  merupakan proses evaluasi untuk menguji keakuratan  terhadap  model  proses untuk  mendapatkan  gambaran  tentang tingkat  ketidakpastian  yang  dimiliki oleh suatu model. Proses ini dilakukan dengan  menggunakan  data  di  luar periode data (tahun sisa) yang digunakan dalam kalibrasi. Pada proses verifikasi  melihat  grafik  korelasi  debit pengamatan  dan  debit  model.    Dapat dilihat pada Gambar 10. Hasil validasi dapat dilihat pada Tabel 8.
Hasil  Kalibrasi  debit  pemodelan menggunakan  JST  dapat  disimpulkan bahwa nilai terbaik pada pada pembagian  data  6  Tahun  (2006-2011) menggunakan epoch 2000
menghasilkan  nilai  NSE  sebesar  0,711 dan  nilai  R  sebesar  0,844.  Selain  itu dari  semua  percobaan  pembagian  data dari 6 tahun hingga 11 tahun Kalibrasi mendapatkan  hasil  yang  baik  karena telah memenuhi kriteria masing- masing uji dalam kalibrasi    yaitu  yang ditunjukan dengan semua parameter uji dengan nilai yang hampir sama.
Hasil  terbaik  tahap  Verifikasi adalah  pada  pembagian  data  1  tahun (2017) dengan epoch 1000 menunjukkan  hasil  korelasi  antara debit PDA Gongseng
(debit pengamatan)  dan  debit  model  JST yang mempunyai nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,915. Begitu pula tahap  Validasi  hasil  terbaik  debit
pemodelan  JST  (pembagian  data  1 tahun  (2017) epoch 1000)  mempunyai nilai  NSE  sebesar  0,794  “Baik”  dan nilai R sebesar 0,915 “Sangat Kuat”.
Pada  umumnya  semakin  banyak data  yang  digunakan  dalam  tahap validasi  akan  menghasilkan  hasil  data model  yang  lebih  baik,  namun  pada penelitian ini tidak. Dikarenakan dapat dilihat dari faktor rang e data penelitian yang  sangat  terpaut  jauh,  dapat mempengaruhi  hasil  data  model  serta nilai eror. Selain itu pengukuran tinggi muka  air  debit  pengamatan  masih
menggunakan pengukuran yang sangat sederhana  yaitu  dengan  papan  bar, dengan kondisi di lapangan  yaitu garis cat  telah  sedikit  hilang,  menjadikan data  kurang  akurat  dalam  pembacaan, sehingga  mungkin  terjadi  kesalahan saat  membaca  dan  mencatat  tinggi muka  air.  Sehingga  perlu  lebih  teliti dan selalu mengecek lokasi papan duga air.  Selain  itu  perlu  dilakukan  coba- coba  yang  lebih  banyak  dengan merubah  parameter  sehingga  dapat memperoleh hasil yang baik.
Gambar 10. Hubungan Debit Pos Duga Air dan Debit Model 9 Tahun
Validasi Epoch 1000
Tabel 8. Uji Validasi Berdasarkan parameter NSE dan R Data 6 Tahun Epoch NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 0,353 Tidak Memenuhi 0,354 Rendah 2000 0,101 Tidak Memenuhi 0,416 Sedang 3000 0,293 Tidak Memenuhi 0,292 Rendah Data 5 Tahun Epoch NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 0,334 Tidak Memenuhi 0,693 Kuat 2000 0,394 Memenuhi 0,693 Kuat 3000 0,309 Tidak Memenuhi 0,666 Kuat Data 4 Tahun Epoch NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 0,461 Memenuhi 0,736
Kuat 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 D eb it mo d el JS T (m 3 /d tk ) Debit PDA Gongseng (m 3 /dtk) R= 0,915
2000 0,497 Memenuhi 0,742 Kuat 3000 0,300 Tidak Memenuhi 0,723 Kuat Data 3 Tahun Epoch NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 -0,867 Tidak Memenuhi 0,482 Sedang 2000 -1,195 Tidak Memenuhi 0,480 Sedang 3000 0,139 Tidak Memenuhi 0,516 Sedang Data 2 Tahun Epoch NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 0,130 Tidak Memenuhi 0,516 Kuat 2000 0,276 Tidak Memenuhi 0,683 Kuat 3000 0,320 Tidak Memenuhi 0,654 Kuat Data 1 Tahun Epoch NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 0,794 Baik 0,915 Sangat Kuat 2000 0,604 Memenuhi 0,830 Sangat Kuat 3000 0,659 Memenuhi 0,858 Sangat Kuat

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  di atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  terbaik  tahap  Kalibrasi  pada pembagian  data  6  Tahun  (2006-2011) menggunakan epoch 2000. Hasil terbaik  tahap  Verifikasi  adalah  pada pembagian data 1 tahun (2017) dengan
epoch 1000.  Sedangkan  hasil  terbaik tahap  Validasi  adalah  pada  pembagian data 1 tahun (2017) epoch 1000.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardana,  Putu  D.H.,  2013,  “Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Networks) Dalam Kondisi  Curah  Hujan  Limpasan Dengan Perbandingan Dua Algoritma Pelatihan (Studi Kasus:  DAS  Tukad  Jogading)”, Jurnal Konferemsi Nasional Teknik  Sipil, Vol.  2:  A  107-  A 114 Asdak,  Chay,  2007, Hidrologi  dam Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Yogyakarta, Gadjah Mada University Press Hadihardaja,  I.K.,  Sutikno,  S.,  2005, Pemodelan Curah Hujan- Limpasan Menggunakan Artificial Neural Network (ANN)  dengan  Metode  Back Propagation , Jurnal  Teknik  Sipil ITP , Vol 22 No. 4: 249-258 Hasim,  Agus,  2008, Prakiraan  Beban Listrik  Kota  Pontianak  Dengan Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network), Tesis,  Bogor,    Institut  Pertanian Bogor Riad,  S.,  Mania,  J.,  Bouchaou,  L., Najjar, Y., 2003, Rainfall-Runoff Model Using an Artificial Neural Network Approach. Matematical and Computer Modelling . 40: 839-846 Soewarno, 2015, Analisis Data Hidrologi  Menggunakan  Metode Statistika  dan  Stokastik  Seri
Hidrologi, Yogyakarta,  Graha
Ilmu
Widyastuti, Siska, Suhartanto, Ery, dan Dermawan,  Very,  2016,  Analisa Hujan  Limpasan  Menggunakan
Model  Artifical  Neural  Network (ANN) di Sub DAS Lesti, Jurnal Teknik  Pengairan  Universitas Brawijaya Wahyuni,  Sri,  2014,  Perbandingan Metode MOCK dan Nreca untuk Pegalihragaman Hujan Ke Aliran, Jurnal  Rekayasa ,  Vol  13
No. 2: 602-624