J URNAL S AINSTEK STT P EKANBARU - V OL . 11 N O . 2 (2023)
Terbit online pada laman web jurnal :
https://ejournal.sttp-yds.ac.id/index.php/js/index

## SAINSTEK
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |
Pengembangan Model Rasionalisasi Stasiun Hujan menggunakan Metode Jaringan Syaraf  Tiruan  dan  Kerapatan  WMO (World  Meteorological  Organization) Pada DAS Ciliwung
Nadia K. Alam a , Dina P. A. Hidayat b
a,b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Universitas Trisakti, Jakarta Barat, DKI Jakarta 11450, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi: 22 September 2023
Revisi Akhir: 09 November 2023 Diterbitkan Online : 29 Desember 2023
The accuracy of hydrological data is crucial for water resource planning. The Ciliwung watershed in Indonesia faces a challenge as the rainfall monitoring stations are too close to each other, resulting in the need for a review of the quality and quantity of data. One method to address this issue is the use of the Artificial Neural Network Method to rationalize the rain post network based on the needs of the watershed. The Ciliwung watershed with an area of 370,8 km 2 and a main river length of 124,1 km is influenced by 9 rain stations that are scattered, for the upstream and midstream there are 5 rain stations that will be used  as  case studies. The  results  of  the  assessment  were  analyzed  using  the WMO  standard,  for  the  upstream  and  midstream  parts  of  the  downstream including tropical mountainous areas with an area of influence of 100-250 km2 where 12 combinations of rain stations were found that met the standard. The modeling results using JST also demonstrate relatively small error values of less than 10%. In modeling with 5 years of data is 3.298% in the combination of loss of Sta. Gunung Mas Plantation. For 2 years of data is 5,868% in the combination of the loss of Sta. Gadog and Cibinong. The need for relocation at one of the stations, Sta. Gunung Mas Plantation, is highlighted based on the analysis of 5 years and 2 years of data. One of the factors because in the upper part  of  the  Ciliwung  watershed  the  distance  between  stations  is  too  close, causing less ideal distribution of rain stations.
K ATA K UNCI
Ciliwung, Hujan Kawasan,
Metode Jaringan Syaraf Tiruan,
Rasionalisasi Pos Hujan,
Standar WMO

## K ORESPONDENSI
Telepon: +62 817-4818-583
E-mail a : nadiakarya10@gmail.com
E-mail b : dina.hidayat@trisakti.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Data  hidrologi  sangat  diperlukan  sebagai  sarana  dalam melakukan  perhitungan  informasi  hidrologi  yang  siap pakai  guna  pengembangan,  pengelolaan,  dan  penelitian dalam  sumber  daya  air.  Data  dasar  dan  informasi hidrologi yang akurat berasal dari jaringan pos hidrologi yang  akurat. Pengambilan  data  hidrologi  harus  akurat sesui  dengan  DAS  (Daerah  Aliran  Sungai)  dan  jumlah keperluan  pos  hujan  harus  ikut  serta  dalam  perhitungan perencanaan dan upaya pengelolaan sumber daya air, agar efektif dan efesien (Eka Susi Sulistyowati, 2018). Permasalahan DAS Ciliwung saat ini adalah kondisi pos hidrologi yang cukup banyak dari segi kelengkapan data, namun dari segi data tersebut data yang dihasilkan tidak
merata.  Sehingga  perlu  dilakukan  peninjauan    kembali untuk kualitas dan kuantitas jaringan pos hidrologi yang dibutuhkan oleh DAS Ciliwung. DAS Ciliwung meliputi areal  370,8 km 2 dengan  panjang sungai utamanya 124,1 km (Ruhendi, 2012).
Pemeriksaan  jumlah  pos  hujan  dan  permodelan  hujan kawasan dapat diperoleh dari data hujan. Dari hasil data tersebut  bisa  dianalisa  jumlah  pos  yang  sudah  ada  dan lokasi  dari pos-pos tersebut sudah dapat berfungsi
sebagai pemantau karakteristik hidrologi (Wahyuni &
Syartinilia,  2015) .  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  merancang  pos  hujan  agar  sesuai dengan kebutuhan dari DAS Ciliwung ini sendiri. Maka dari itu perlunya perancangan berupa hasil pos yang  sesuai  kebutuhan  dengan  Metode  Jaringan Syaraf Tiruan ( Artifical Neural Network ) yang akan dibandingkan dengan Standar WMO. Hal ini untuk menentukan  data  persentase  error  dengan kehilangan  stasiun  akankah  memenuhi  nilai kerapatan dari Standar WMO atau tidak.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Rasionalisasi Pos Hujan
Untuk analisa banjir diperlukan data debit dan data hujan,  sebagai  penentuan  banjir  rencana,pada analisa  ketersediaan  air  sungai  dan  lain-lain. Sehingga  dibutuhkan  jaringan  pos  hujan  yang tersebar  merata  dan  jumlah  dari  pos  hujan  yang mencukupi.  Dalam  menentukan  fungsi  pos  hujan untuk rasionalisasi  dapat  menggunakan  beberpa metode diantaranya Metode Kagan-Rodda, Metode Kriging,  Stepwise,  dan  JST  (Jaringan  Syaraf Tiruan).

## 2.2. Metode Jaringan Syaraf Tiruan
Mengadopsi  mekanisme  berpikir  sistem  yang menyerupai otak manusia. Metode ini memodelkan jaringan syaraf otak dalam bentuk aplikasi sehingga memudahkan  manusia  untuk  menyelesaikan pekerjaannya  karena  JST  ini berbasis  kecerdasan buatan ( artificial intelligence ) yang mampu belajar lewat data-data.
Struktur  JST  secara  mendasar,  yang  dalam kenyataannya  tidak sederhana  seperti itu, diantaranya (Aji et al., 2018).
1. Input, berfungsi seperti dendrit
2. Output, berfungsi seperti akson
3. Fungsi Aktivasi, seperti sinapsi

## 2.3. Standar WMO
Standar
WMO (World Meteorological
Organization)  memberikan  pedoman  kerapatan minimum sebagai berikut (Linsley et al., 1986) :
1. Daerah datar pada zona beriklim sedang, tropis dan mediteranian, sebesar 100 km2 – 900 km2 untuk setiap pos hujan.
2. Daerah  pengunungan  pada  zona  beriklim sedang,  tropis  dan  mediteranian,  sebesar  100 km2 – 250 km2 untuk setiap pos hujan.
3. Daerah pulau-pulau yang mempunyai pegunungan  kecil  dan  hujan  yang  tak beraturan,  sebesar  25  km2  untuk  setiap  pos hujan.
4. Zona-zona  kering  dan  kutub,  sebesar  1.500 km2 – 10.000 km2 untuk setiap pos hujan.

## Tabel 1. Tabel Perbandingan Metode Rasionalisasi
Metode Rasionalisasi Kekurangan Kelebihan Korelasi dengan Data Pos Hujan Kagan-Rodda Metode ini banyak menyebabkan hubungan antar stasiun relatif lemah atau distribusi hujan dan frekuensi
kejadian hujan tidak merata.
Penyebaran stasiun hujan dengan metode ini bersifat kualitatif dengan memanfaatkan korelasi hujan. Analisis penentuan jumlah stasiun hujan dapat digunakan dalam perhitungan kerapatan curah hujan. [4] Kriging Hasil metode ini sebagai parameter, terlebih pembanding dengan metode lain untuk menentukan hasil yang lebih sesuai dengan kebutuhan pos hujan. Dapat menentukan perletakan dan jumlah suatu stasiun hujan yang ideal. Relatif nilai kesalahan berdasarkan perhitungan debit rancangan juga relevan kecil ≤ 10%. Penentuan jumlah stasiun hujan dapat dilakukan dengan permodelan  dan perlu adanya sampel data berupa variable primer dan sekunder. [8] Stepwise Dapat menentukan kerapatan untuk mempengaruhi tingkat kesalahan rerata data rasionalisasi Metode ini berdasarkan karakteristik geografi yang signifikan Karena berupa stastistika untuk korelasi pos hujan Dapat menentukan rekomendasi & kombinasi pos hujan dengan koefisien variabel bebas. [3] JST (Jaringan Syaraf Tiruan) Belum banyak yang menggunakan metode JST untuk kasus rasionalisasi.
Jika dibandingkan dengan metode rasionalisasi yang lainnya. Dapat dikorelasikan dengan mudah karena memiliki nilai variabel, yang dapat digunakan berupa input, output, dan fungsi aktivasi untuk nilai variabelnya
Dapat menentukan efektivitas & rekomendasi lokasi dari hasil rancangan, dengan variable X, Y, Z sebagai bahan evaluasi pola penyebaran pos hujan. [2,14]

## (Hasil Analisis, 2023)
Dari  Tabel  Perbandingan  diatas  menghasilkan metode  yang  tepat  untuk  yaitu  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST)  sebagai  metode  permodelan rasionalisasi pos hujan di DAS Ciliwung. Dari hasil JST  akan  didapatkan  persentase  error  dilanjutkan penyamarataan  dengan  Standar  WMO  untuk mengetahui  apakah  persentase  itu  memenuhi  atau
Gambar 1. Struktur JST
tidak  memenuhi  syarat  kerapatan  dari  WMO  itu sendiri.

## 2.4. Arsitektur Jaringan JST
Pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST),  neuron-neuron dikelompokkan  ke  dalam  lapisan-lapisan  yang disebut  lapisan  neuron.  Dari  lapisan-lapisan  itu menghasilkan  beberapa  lapisan  penyusun  JST, diantaranya :
Tabel 2. Fungsi Laposan Penyusun JST No. Lapisan Penyusun Fungsi 1 Lapisan input (input layer) Unit-unit  dalam  lapisan input disebut  unit-unit input yang bertugas menerima pola masukan dari  luar  yang  menggambarkan suatu permasalahan. 2 Lapisan tersembunyi (hidden layer) Unit-unit dalam lapisan tersembunyi  disebut  unit-unit tersembunyi,  yang  mana  nilai keluarannya  tidak  dapat  diamati secara langsung. 3 Lapisan output (output layer) Unit-unit  dalam  lapisan output disebut  unit-unit output ,  yang merupakan  solusi  JST  terhadap suatu permasalahan.
(Sutojo et al., 2011:59)

## Gambar 2. Jaringan dengan Lapisan Banyak
(Kusumadewi, 2003:213)

## 2.5. Uji Konsistensi (double mass curve)
Uji  konsistensi  dapat  dilakukan  dengan  lengkung massa  ganda  (double  mass  curve) untuk  jaringan dengan  jumlah  stasiun  hujan  ≥  3  (tiga).  Uji  ini bertujuan  untuk  mengetahui  letak  data  yang  tidak
konsisten,  yang  ditunjukkan  oleh  penyimpangan garisnya terhadap garis  yang  lurus. Apabila terjadi penyimpangan, maka koreksi data hujan dari stasiun yang  diuji  harus  dilakukan  sesuai  dengan kemiringan  garisnya.  Ilustrasi  metode  lengkung massa ganda dapat dilihat pada gambar berikut:
𝐻 𝑍 =   𝐹 𝑘 ×   𝐻 𝑜 . . . . . . (1)
𝐹 𝑘 = 𝑇𝑎𝑛  ∝ 𝑇𝑎𝑛  ∝ 𝑜 . . . . . . . (2)
(Sri Harto Br., 1993 :219)
dengan : Hz = data hujan yang perlu diperbaiki Ho = data hujan hasil pengataman Fk = faktor koreksi Tan α = kemiringan garis sebelum ada perubahan Tan αo  = kemiringan garis setelah ada perubahan

## 2.6. Polygon Thiessen
Metode  perhitungan  curah  hujan  Kawasan  dengan cara  polygon thiessen ini untuk  memperhitungkan bobot  dari  masing - masing stasiun  yang  mewakili luasan  sekitarnya  berdasarkan  rata-rata timbangan. Digunakan  apabila  penyebaran  stasiun  hujan  di daerah yang ditinjau tidak merata (Agustin, 2010).
d  = 𝐴 1 𝑑 1 + 𝐴 2 𝑑 2 + 𝐴 3 𝑑 3 + ⋯ + 𝐴 𝑛 𝑑 𝑛 𝐴 1 +  𝐴 2 + 𝐴 3 + ⋯ + 𝐴 𝑛 …….(3) =   ∑ 𝐴 𝑖 𝑑 𝑖 𝐴 𝑖 𝑛 𝑖 = 1 =   ∑ 𝐴 𝑖 𝑑 𝑖 𝐴 𝑛 𝑖 = 1
Jika 𝐴 𝑖 𝐴 =   𝑝 𝑖 adalah persentase luas pada pos hujan yang  jumlahnya  untuk  seluruh  luas  adalah  100%, maka
𝑑  =   ∑ 𝑝 𝑖 𝑑 𝑖 𝑛 𝑖 = 1 ….(4)
dengan :
A = luas areal
d = tinggi curah hujan rata-rata areal
d 1 , d 2 , d 3 , … ,d n = tinggi curah hujan di pos 1, 2, 3, .. n ∑ 𝑝 𝑖 𝑛 𝑖 = 1 = jumlah persentase luas  = 100%

## Gambar 3 Analisa Double Mass Curve

## 3. METODOLOGI
Secara garis besar penelitian ini terdiri dari beberapa pokok  kegiatan,  diantaranya  pengumpulan  dan pengolahan  data  stasiun  hujan,  metode  yang digunakan  untuk  rasionalisasi,  variable-variabel penentu  dalam  penggunaan  metode  JST,  dan  hasil stasiun hujan dari metode tersebut.
Mulai
Data Koordinat Stasiun Hujan & Pos Debit Data Curah Hujan & Data Debit Plot Stasiun Hujan & Pos Debit Peta Stasiun Hujan Eksting
Hitung Jarak antar stasiun & Jarak Stasiun dengan Pos Debit Perhitungan Luasan Pengaruh dengan Metode Polygon Thiessen Model Rasionalisasi Data Hujan dengan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Selesai Uji Konsistensi ( double mass curve ) Diperoleh jumlah lokasi stasiun hujan yang sesuai untuk DAS Ciliwung

## Gambar 4. Bagan Alir Penelitian
Dari  gambar  diatas  batas  penelitian  ini  terdapat  9 (sembilan)  stasiun  hujan  yang  tersebar  pada  DAS Ciliwung,  diantaranya  :  1).Perkebunan  Gn.  Mas; 2).Cilember; 3).Gadog; 4).Cibinong; 5).Kp. Kelapa; 6).Kampus  UI;  7).Depok;  8).  Kemensos;  9).  PA Manggarai. Data yang digunakan pada penelitian ini hanya 5 Stasiun hujan yaitu :
Tabel 2. Nama Kode Stasiun Hujan
Stasiun Nama Stasiun Kode x1 Sta. Perkebunan Gunung Mas PKM x2 Sta. Cilember CLB x3 Sta. Gadog GDG x4 Sta. Cibinong CBG x5 Sta. Teknik UI TUI

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  perhitungan  input,  bobot,  dan  ouput terlampir, data input dan output kemudian di solver variable dan w 0 ( bias out ) tersebut berdasarkan nilai yang sudah dilakukan normalisasi data.  Gambar 5.
menjelaskan  tahapan  permodelan  JST  dengan  data yang  digunakan  yaitu  curah  hujan  tahunan. Selanjutnya hasil normalisasi data masuk ke hidden layer sesuai  jaringan  syaraf  tiruan  berupa backpropagation angka  tersebut  di solver dengan fungsi aktivasi sebagai berikut :
𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 = 𝑎𝑏𝑠 (𝑦 1 −   𝑦 2 ) … … . (4)
Gambar 5. Backpropagation Model
Dari  hasil  perbandingan  dibawah  ini  dapat dikategorikan  optimal  tidaknya  apabila,  6-10% “Cukup Optimal”; 3-5% “Optimal”; 0-3% “Sangat Optimal”.

## Tabel 3. Tabel Perbandingan Debit (Error Kecil)
Hasil  grafik  data  debit  diatas,  memilik  tingkat penyebaran  dengan  kombinasi  yang  sudah “cukup optimal” dan persentase error 5,868%.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 0 200 400 600 800 N o rm a li sa si D a ta D eb it Hari Ke- PERBANDINGAN  DEBIT  MODEL JST DAN DATA  DEBIT  V34-2 TAHUN Debit Model JST Data Debit
𝑎𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠𝑖  = 1 (1+𝑒𝑥𝑝  (− 𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑜𝑢𝑡)) ……….(3)
Hasil  grafik  data  debit  diatas,  memilik  tingkat penyebaran  dengan  kombinasi  yang  sudah “optimal” dan persentase error 3,282%.
Tabel 4. Perbandingan Debit (Error Besar)
Hasil  grafik  data  debit  diatas,  memilik  tingkat penyebaran  dengan  kombinasi  yang  sudah “cukup optimal” dan persentase error 6,796%.
Hasil  grafik  data  debit  diatas,  memilik  tingkat penyebaran  dengan  kombinasi  yang  sudah “optimal” dan persentase error 3,764%.
Tabel 5. Perbandingan Nilai Error Data 2 & 5 Tahun
Variabel Data 2 Tahun Data 5 Tahun Total Error Persentase Error Total Error Persentase Error Hilang 1 Stasiun % % 01 (PKM) 49,610 6,796 60,218 3,282 02 (CLB) 44,108 6,042 61,883 3,389 03 (GDG) 44,291 6,067 63,571 3,481 04 (CBG) 42,941 5,882 63,651 3,486 05 (TUI) 44,048 6,034 64,184 3,515 Hilang 2 Stasiun % % 12 (PKM-CLB) 47,073 6,448 67,076 3,673 13 (PKM-GDG) 47,089 6,451 68,367 3,764 14 (PKM-CBG) 45,989 6,300 66,415 3,637 15 (PKM-TUI) 46,383 6,354 66,109 3,620 23 (CLB-GDG) 44,045 6,034 63,738 3,491 24 (CLB-CBG) 44,139 6,046 64,827 3,550 25 (CLB-TUI) 45,144 6,184 67,118 3,676 34 (GDG-CBG) 42,838 5,868 64,701 3,543 35 (GDG-TUI) 43,966 6,023 66,480 3,641 45 (CBG-TUI) 44,290 6,067 66,870 3,662
Dari hasil perhitungan JST Tabel 3 mengenai nilai error terkecil  di  data  2  tahun  yaitu  5,868% hilangnya  Sta.  Gadog  dan  Cibinong  dengan  hasil cukup  optimal.  Untuk  data  5  tahun  yaitu  3,282% hilangnya  pada  Sta.  Perkebunan  Gunung  Mas dengan hasil yang optimal.
Begitu  juga  hasil  perhitungan  JST Tabel  4  dengan nilai error terbesar  di  data  2  tahun  yaitu  6,796% hilangnya Sta. Perkebunan Gunung Mas dan Gadog hasil yang cukup optimal. Untuk data 5 tahun yaitu 3,764% pada Sta. Perkebunan Gunung Mas dengan hasil yang optimal.
Tabel  5  adalah  nilai error dari  keseluruhan  hasil permodelan  JST  menggunakan  1 hidden  layer sebagai matriks dari bobot berupa data curah hujan 2 tahun dan 5 tahun.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 0 100 200 300 400 N o rm a li sa si D a ta D eb it Hari Ke- PERBANDINGAN  DEBIT  MODEL JST DAN DATA  DEBIT  V01-5 TAHUN Debit Model JST Data Debit 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 0 200 400 600 800 N o rm a li sa si D a ta D eb it Hari Ke- PERBANDINGAN  DEBIT  MODEL JST DAN DATA  DEBIT  V01-2 TAHUN Debit Model JST Data Debit 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 0 100 200 300 400 N o rm a li sa si D a ta D eb it Hari Ke- PERBANDINGAN  DEBIT  MODEL JST DAN DATA  DEBIT  V13-5 TAHUN Data Debit Debit Model JST

## Gambar 7. Polygon Thiessen V12
Polygon  Thiessen  pada  Gambar  6  merupakan  luas daerah  terkecil  dari  kombinasi  V01  pada  lokasi Stasiun di Teknik UI = 5,9717 km 2 dari keseluruhan kombinasi  yang  di  lakukan  pada  aplikasi  ArcMap 10.8.  Untuk  Gambar  7  merupakan  daerah  terbesar dari kombinasi V12 pada lokasi Stasiun di Gadog = 185,2622  km 2 dari  keseluruhan  kombinasi  yang  di lakukan pada aplikasi ArcMap 10.8.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
1. Uji  konsistensi  data  dengan Double  Mass Curve mengahasilkan  ke  5  data  tersebut panggah. Nilai terbesar 0,9983 pada Sta. CBG dan nilai terkecil 0,9665 pada Sta. CLB, maka rata-rata  hasil    R 2 pada  keseluruhan  stasiun yaitu 0,99004.
2. Hasil  permodelan  jaringan  syaraf  tiruan perhitungan nilai error terkecil di data 2 tahun yaitu  5,868%  hilangnya  Sta.  Gadog  dan Cibinong.  Untuk  data  5  tahun  yaitu  3,298% hilangnya pada Sta. Perkebunan Gunung Mas. Begitu juga dengan nilai error terbesar di data 2  tahun  yaitu  3,764%  hilangnya  Sta.
Perkebunan  Gunung  Mas  dan  Gadog.  Untuk data  5  tahun  yaitu  6,796%  pada  Sta. Perkebunan  Gunung  Mas.  Batasan  5  stasiun 3,360% hasil “optimal”.
3. Hasil  penyebaran  menggunakan Polygon Thiessen berupa luas pengaruh dari tiap stasiun ditemukan  12  kombinasi  stasiun  hujan  yang sesuai  dengan  Standar  WMO  untuk  jaringan stasiun  hujan  100  –  250  km2.  Luas  pengaruh Gadog  185,2622  km2  pada  kombinasi hilangnya  Sta-12  atau  Perkebunan  Gn.  Mas- Cilember.  Sisa  38  kombinasi  lainnya  lebih rapat  dari  Syarat  WMO  dan  tidak  ada kerapatan yang kurang dari Syarat WMO.
4. Dari  hasil  permodelan  JST  dan  penyebaran polygon  thiessen  dengan  syarat  WMO, ditemukan  keselaran  berdasarkan  kombinasi error dengan luas pengaruh penyebaran metode thissen.  Untuk  kombinasi  hilangnya  1  stasiun terdapat  luas daerah paling kecil  yaitu 5,9717 km2  dan  tingkat  error  pada  5  tahun  dengan hasil optimal pada angka 3,298%.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, perlu adanya relokasi  untuk Sta-1 atau Perkebunan Gunung  Mas,  dikarenakan  jarak  antar  lokasi  Sta-1 ke  2  :  8,52  km  dan  Sta-2  ke  3  :  5,1  km.  Juga berdasarkan hasil JST dan Polygon Thiessen tingkat error dan lokasi luas terkecil berada pada hilangnya Stasiun 1 yaitu Perkebunan Gunung Mas. Jarak yang < 10 km dengan posisi stasiun hujan di  hulu dapat menyebabkan  kurang  idealnya  penyebaran  stasiun hujan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Agustin,  W.  (2010). Pola  Distribusi  Hujan  Jam- Jaman di Sub DAS Keduang . perpustakaan.uns.ac.id [2]   Aji, Y. M., Dermawan, V., & Harisuseno, D. (2018). Analisa Kerapatan Jaringan Stasiun Hujan di SUB DAS Kadalpang Kabupaten
Pasuruan
Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  dan Hubungannya Terhadap Aspek Topografi .
[3]   Astuti, I. W., Suhartanto, E., & Fidari, J. S. (2022). Rasionalisasi Jaringan Pos Hujan dan Pos Duga Air dengan Metode Stepwise dan Standar WMO (World Metrological Organization di DAS Opak. Teknologi Dan Rekayasa Sumber Daya Air, 2 No. 1, 377–385.
[4]   Azhari,  Z.  A.,  Limantara,  L.  M.,  &  Fidari,  J.  S. (2022).  Studi  Rasionalisasi  Kerapatan  Jaringan Stasiun Hujan dengan Metode Kagan-Rodda di Sub DAS  Bango.  Teknologi  Dan  Rekayasa  Sumber Daya Air, 2 No. 2, 234–245.
[5]   Eka Susi Sulistyowati. (2018). Dinamika Hidrosfer (E.  S.  Sulistyowati,  Ed.).  PT.  SAKA  MITRA KOMPETENSI.
[6]   Kusumadewi,  S.  (2003). Artificial  Intelligence : Teknik dan Aplikasinya (1st ed.). Graha Ilmu.
[7]   Linsley, R. K., J., Yandi Hermawan, Paulhes, J. L. H.,  &  Kohler,  M.  A.  (1986). Hidrologi  untuk Insinyur /Ray K. Linsley Jr., Max A. Kohler, Joseph LH. Paulhes; alih bahasa, Yandi Herman . Erlangga.
[8]   Nugraha, A. P., Granitio Irwan, A., & Nugraha, L. (2020). Perbandingan Geostatistik Metode Kriging Dan  Co-Kriging  Menggunakan  Estimasi  Point Kriging. 177–181.
[9] Ranesa, L. S. C., Limantara, L. M., & Harisuseno, D.  (2015).  Analisis  Rasionalisasi  Jaringan  Pos Hujan  Untuk  Kalibrasi  Hidrograf  Pada  DAS Babak Kabupaten Lombok Tengah.
[10]   Sosrodarsono, S., & Takeda, K. (1977). Hidrologi untuk Pengairan. Pradya Paramita.
[11]   Ruhendi,  H.  (2012,  April). ANALISA  BANJIR JAKARTA TAHUN 2012-2013 . Konservasidasciliwung.Wordpress.Com.
[12]   Sri Harto Br. (1993). Analisis Hidrologi (S. Harto, Ed.). Gramedia Pustaka Utama.
[13]   Sutojo, T., Mulyanto, E., & Suhartono, V. (2011). Kecerdasan Buatan . Andi Offset.
[14]   Fathoni,  S.,  Dermawan,  V.,  &  Suhartanto,  E. (2016).  Analisis  Efektivitas  Kerapatan  Jaringan Pos  Stasiun  Hujan  di  DAS  Kedungsoko  dengan menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (Artificial Neural Network). Teknik Pengarian , 7 , 129–138.
[15]   Wahyuni, S., & Syartinilia. (n.d.). Studi Nilai dan Distribusi Biodiversitas di Daerah Aliran Sungai
(DAS) Ciliwung Hulu . 1 (2).