J URNAL S AINSTEK STT P EKANBARU - V OL . XX N O . XX (2020) XXX - XXX
Terbit online pada laman web jurnal : http://jurnal.sttp-yds.ac.id

## SAINSTEK
(e-Journal)
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |

## Hidrologi

## Analisis Penelusuran Banjir Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Pada Sungai Indragiri (Studi Kasus Ruas Pulau Berhalo – Peranap)
Fauzan Mahdinal, Manyuk Fauzi b , Tri Maijoni b
a Universitas Riau, Kampus Bina Widya Jl. HR. Soebrantas KM 12,5, Pekanbaru, 28293, Indonesia
b Universitas Riau, Kampus Bina Widya Jl. HR. Soebrantas KM 12,5, Pekanbaru, 28293, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Penelusuran  Banjir  di  wilayah  Riau  dipengaruhi  oleh  salah  satu  faktor  yaitu tinggi  muka  air  pada  wilayah  sungai,  pengolahan  data  tinggi  muka  air menggunakan program Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation. Pengolahan data tinggi muka air yang dilakukan adalah memprediksi muka air yang ada dibagian hilir dengan menggunakan data tinggi muka air dibagian hulu dan  data  tinggi  muka  air  bagian  hilir.  Metode  Backpropagation  mampu menghasilkan  pengolahan  data  yang  berkorelasi  antara  data  input  dan  data target. Hal ini dapat dilihat selama proses pelatihan, pengujian dan validasi data. Perancangan  atau  pemodelan  jaringan  saraf  tiruan  menggunakan  program MATLAB, adapun parameter yang digunakan yaitu Epoch, lr atau learning rate, dan nilai momentum atau mc. Data yang digunakan sebanyak 2550 data tinggi muka  air  dari  tahun  2010-2016  dengan  pengelompokan  data  menjadi  70% sebagai  data  pelatihan  dan  30%  sebagai  data  pengujian  serta  data  validasi sebanyak  100%,  dalam  pengujian  aplikasi  ini  diperoleh  hasil  prediksi  yang keandalannya kurang bagus karna nila RMSE yang terlalu besar maka dengan itu  dilakukan transformasi  data ke dalam bentuk  Logaritma, data pengolahan hasil logaritma mampu menurunkan nilai RMSE yang lumaya bagus akan tetapi korelasi  antara  data  di  hulu  dan  data  di  hilir  sangat  signifikan  sehingga mempengaruhi hasil prediksi.

## K ATA K UNCI
Jaringan  Saraf  Tiruan,  Backpropagation, RMSE, Leraning Rate, Momentum

## K ORESPONDENSI
Telepon: +62 821-7424-5491 E-mail: manyukfauzi@lecturer.unri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Banjir merupakan peristiwa yang setiap tahun menjadi topik pemberitaan.  Pada  musim  hujan,  banyak  kota  di  Indonesia mengalami  bencana  banjir.  Telah  banyak  usaha  dilakukan pemerintah  antara  lain  membuat  bendungan,  pembuatan kanal,  dan  reboisasi  hutan  namun  belum  ada  yang menyelesaikan  masalah  bahkan  kelihatannya  makin  lama semakin  luas  cakupannya,  baik  frekuensinya,  luasannya, kedalamannya, maupun durasinya. Menurut Suripin (2004), faktor-faktor  penyebab  terjadinya  banjir  antara  lain  faktor ilmiah  dan  faktor  aktivitas  manusia.  Dalam  cakupan pembicaraan  yang  luas,  bisa  dilihat  banjir  sebagai  suatu bagian  dari  siklus  hidrologi,  yaitu  pada  bagian  air  di
permukaan  bumi  yang  bergerak  ke  laut.  Siklus  hidrologi menerangkan  bahwa  volume  air  yang  mengalir  di permukaan  bumi  dominan  ditentukan  oleh  tingkat  curah hujan,  dan  tingkat  peresapan  air  ke  dalam  tanah.  Dengan demikian  pembahasan  tentang  banjir  dapat  ditinjau  dari beberapa sudut  pandang  salah  satunya  adalah  melakukan analisis penulusaran banjir.
Analisis  penelusuran  banjir  dapat  juga  diartikan  sebagai penyelidikan  perjalanan  banjir (flood  tracing) yang didefinisikan sebagai upaya prakiraan corak ( pattern ) banjir pada  bagian  hilir  berdasarkan  corak  banjir  di  daerah  hulu (sumbernya).  Dalam  kajian  hidrologi  penelusuran  banjir (flood  routing) dan  penyelidikan  banjir (flood  tracing) digunakan untuk peramalan banjir dan pengendalian banjir. Untuk  melakukan  analisis  penelusuran  banjir  dihitung
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 0 8 Mei 21
Revisi Akhir: 19 Mei 21 Diterbitkan Online : 30 Juni 21
17
dengan  menggunakan  persamaan  kinetik  dan  persamaan kontinyu.  Namun  cara  ini  merupakan perhitungan  yang sangat sulit dan sangat lama dikerjakan. Penelusuran banjir dapat  diterapkan  atau  dilakukan  melalui/lewat  dua  bentuk kondisi  hidrologi,  yaitu  lewat  palung  sungai  dan  waduk. Penelusuran banjir  lewat  waduk hasil  yang diperoleh dapat lebih akurat karena penampungannya adalah fungsi langsung dari  aliran  keluar (outflow). Dalam  kajian  ini  penelusuran banjir dilakukan lewat palung sungai (Amri, R.A, 2014). Dewasa  ini,  telah  ada  minat  yang  tumbuh  dalam  analisis proses  hidrologi  yang  kompleks  dengan  menggunakan teknik pemodelan, salah satunya  yaitu  jaringan saraf tiruan (JST). Penelitian JST  ini dilakukan oleh Arun Goel (2011) dengan  mengeksplorasi  potensi backpropagasi JST  dalam memprediksi  liku  kalibrasi  dengan  menggunakan  data  dari Stasiun  Pengukuran  Tikrarpara  Sungai  Mahanadi  India. Kinerja backpropagasi JST  Sungai  Mahandi  India  ini  juga telah  dibandingkan  dengan  pendekatan  model regresi multilinear dan hasil  yang diperoleh cukup bagus sehingga penelitian  ini  bisa  dikembangkan  dengan  meneliti  sungai- sungai  lainnya  yang  ada  di  Indonesia  khususnya  Provinsi Riau,  mengingat  efisiensi  dan  efektifitas  dari  penggunaan metode ini dalam memprediksi liku kalibrasi.
Penelitian sebelumnya dilakukan dengan menggunakan data AWLR  disebelah  hulunya  untuk  mendapatkan  data  tinggi muka air dibagian hilir dengan memasukkan data hulu saja, dalam  pengembangan  aplikasi  tersebut  peneliti  yang  lain juga sudah mencoba untuk memasukkan 2 input data AWLR dibagian hulu dan hilir untuk mendapatkan target hasil data hilir pada SUB DAS yang sama. Penelitian ini menggunakan metode  yang  sama  yaitu  2  data  input  dengan  lokasi  yang berbeda sehingga penelitian ini diharapkan mampu menjadi salah  satu  referensi  untuk  penelusuran  banjir  di  wilayah Riau.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Banjir
Masalah  banjir  adalah  masalah  yang  menyangkut lingkungan hidup, dan terjadinya masalah ini pada umumnya merupakan  gabungan  atau  akumulasi  dari  berbagai  faktor penyebab  yang  sangat  luas  dan  komplek.  Berbagai  faktor penyebab  tersebut  dapat  dibagi  dalam  dua  kelompok  yaitu faktor  penyebab  yang  bersifat  alamiah  (yang  menyangkut kondisi serta peristiwa alam), dan adanya pengaruh/campur tangan  manusia  yang  bermukim  dan  melakukan  berbagai kegiatan di daerah aliran sungai (DAS) baik di bagian hulu, tengah maupun di hilir.
Faktor alamiah penyebab terjadinya banjir bergantung pada kondisi alam dan peristiwa alam, pada umumnya peristiwa alam  bersifat  statis  namun  kondisi  alam  bersifat  sangat dinamis  yang  dapat  berubah-ubah  menurut  waktu.  Kondisi alam  yang  bisa  menimbulkan  banjir  antara  lain  letak geografis,  kemiringan  dasar  sungai  yang  landai  dan
sedimentasi  pada  dasar  sungai.  Peristiwa  alam  yang menimbulkan  masalah  banjir  antara  lain  curah  hujan  yang tinggi  dimana  aliran  pada  sungai  dapat  menimbulkan limpasan,  serta  terjadinya  kenaikan  muka  air  yang disebabkan  oleh  pemanasan  global  maupun  terjadinya  air pasang yang juga mempengaruhi tinggi muka air. Selain dua faktor  tersebut  ada  juga  faktor  yang  sangat  berpengaruh menimbulkan banjir yaitu aktifitas manusia khususnya yang tinggal disepanjang aliran sungai.

## 2.2. Tinggi Permukaan Air
Tinggi  muka  air  adalah  elevasi  permukaan  air  pada  suatu penampang  melintang  terhadap  suatu  titik  tetap  yang elevasinya  telah  diketahui,  perubahan  tinggi  muka  air menunjukkan  adanya  perubahan  kecepatan  aliran  dan debitnya,  pengukuran  tinggi  muka  air  merupakan  langkah pertama dalam pengumpulan data aliran pada suatu sungai. Secara  khusus  tujuan  analisis  hidrologi  dalam  pekerjaan pengendalian  banjir  adalah  untuk  memperkirakan  debit banjir  dan  elevasi  muka  air  banjir  pada  sungai,  sehingga dapat  direncanakan  tinggi  jagaan  ( freeboard )  yang  dapat melindungi daerah sekitar sungai terhadap banjir.
Pengukuran tinggi muka air dapat dilakukan dengan dua cara yaitu  dengan  cara  manual  dan  cara  otomatis.  Cara  manual dilakukan  dengan  membaca  elevasi  permukaan  air  yang tertera pada alat duga air biasa, Pengamatan elevasi muka air pada  papan  duga  biasanya  dilakukan  sekali  dalam  sehari. Meskipun  penggunaan  alat  ini  murah,  tapi  mempunyai kelemahan yaitu tidak tercatatnya muka air pada jam – jam lain yang mungkin mempunyai informasi penting, misalnya puncak  banjir.  (Bambang  Triatmodjo,  2008).  Sedangkan untuk cara otomatis dapat diperoleh dari alat yang bernama Automatic  Water  Level  Recorder atau  AWLR  yang  dapat mengukur tinggi muka air secara terus menerus. Data yang tercatat  dengan  menggunakan  AWLR  ini  merupakan hubungan antara tinggi muka air sebagai fungsi waktu ( stage Hydrograph).
Keuntungan  dalam  penggunaan  data  AWLR  adalah pencatatan data muka air yang lebih akurat, tinggi muka air maksimum dan minimum tercatat secara otomatis tepat pada waktu  terjadinya  serta  mengurangi  keslahan  pengukuran dikarenakan faktor manusia.

## 2.3. Penelusuran Banjir (Flood Routing)
Ada  dua  macam  penelusuran  aliran  yaitu  penelusuran hidrologis  dan  penelusuran  hidraulis.  Pada  dasarnya penelusuran hidraulis dicari hidrograf debit di suatu titik di hilir  berdasarkan  hidrograf  di  hulu.  Penelusuran  secara hidrologis dapat berupa penelusuran waduk dan penelusuran sungai. Pada penelusuran hidraulis dicari hidrograf debit di beberapa titik sepanjang aliran (Triadmodjo B. 2010). Penelusuran  banjir  dapat  juga  diartikan  sebagai  prediksi banjir  pada  bagian  hilir  yang  berpedoman  pada  banjir dibagian hulunya, oleh karena itu dalam penelusuran banjir dapat dihitung dengan menggunakan persamaan kinetik dan
persamaan  kontinyu,  akan  tetapi  cara  tersebut  merupakan cara  yang  sulit  dan  sangat  lama  untuk  dikerjakan.  Maka dengan  itu  untuk  mendapatkan  perhitungan  hidrologi digunakanlah cara perhitungan yang lebih sederhana dengan metode  seri  dan  persamaan  pada  suatu  pemrograman  yang dikenal dengan Jaringan Saraf Tiruan atau JST. Metode  seri  dalam  penelusuran  banjir  yang  paling  umum dipakai  adalah  menggunakan  metode muskingum karena metode  ini  menggunakan  pendekatan  hukum  kontinyuitas, metode muskingum menggunakan  beberapa  asumsi  yang menjadi dasar dalam perhitungan. Terdapat dua asumsi yaitu tidak  ada  anak  sungai  yang  masuk  kedalam  bagian memanjang  palung  sungai  yang  ditinjau  dan  penambahan atau kehilangan air yang berasal dari air hujan, air tanah dan evaporasi semuanya diabaikan.

## 2.4. Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah  merupakan  salah  satu representasi  buatan  dari otak manusia yang selalu mencoba untuk  mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak manusia tersebut.  Istilah  buatan  disini digunakan  karena jaringan    syaraf  ini    diimplementasikan    dengan menggunakan    program    komputer    yang    mampu menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan selama proses pembelajaran (Andrijasa dan Mistianingsih, 2010). Ada beberapa metode dalam pengaplikasian sistem Jaringan Saraf Tiruan antara lain :
1. Learning Vector Quantization (LVQ)
2. Backpropagation
3. Perceptron
4. Multi layer Perceptron
Dalam  pengujian  yang  dilakukan  ini backpropagation dianjurkan  untuk  dipilih  sebagai  metode  dalam  sister Jaringan  Saraf  Tiruan  karena  menurut  Prahesti  (2013), backpropagation mampu melatih jaringan untuk mendapatkan  keseimbangan  antara  kemampuan  jaringan mengenali  pola  yang  digunakan  selama  pelatihan  serta kemampuan  jaringan  memberikan  respon  yang  benar terhadap pola masukan yang serupa tapi tidak sama dengan pola yang dipakai selama pelatihan.

## 2.5. Backpropagation
Prahesti (2013), menjelaskan bahwa
metode Backpropagation mampu melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan serta kemampuan jaringan untuk  memberikan  respon  yang  benar  terhadap  pola masukan  yang  serupa  tapi  tidak  sama  dengan  pola  yang dipakai  selama  pelatihan.  Jaringan backpropagation memiliki beberapa neuron yang berada dalam satu atau lebih lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer). Setiap  neuron  yang berada dilapisan input terhubung dengan setiap neuron yang berada di hidden layer . Begitu juga pada hidden layer , setiap neuronnya  terhubung  dengan  setiap  neuron  yang  ada  di
output  layer .  Jaringan  saraf  tiruan backpropagation terdiri dari banyak lapisan ( multi layer ), yaitu: a. Lapisan masukan ( input layer )
b. Lapisan tersembunyi ( hidden layer )
c. Lapisan keluaran ( Output layer)

## 2.6. Perancangan Jaringan Backpropagation
Langkah  awal  yang  harus  dilakukan  adalah  pengumpulan data  yang  akan  menjadi  variabel  masukan  atau input serta data output nya, selanjutnya membagi data menjadi dua yaitu data pelatihan dan data pengujian,  lalu  menentukan  jumlah sel (neuron) untuk  lapisan  tersembunyi  serta  fungsi  yang digunakan untuk setiap lapisan.
a. Data Pelatihan
Data  pelatihan  adalah  data  yang  digunakan  untuk mendapatkan  bobot  yang  optimal,  akan  tetapi  kriteria penghentian  didasarkan  pada  data  pengujian,  jika kesalahan  data  uji  masih  turun,  pelatihan  akan  tetap dilanjutkan  namun  apabila  kesalahannya  mulai  naik maka pelatihan akan dihentikan.
b. Data Pengujian Data  pengujian  adalah  data  yang  digunakan  untuk mendapatkan  keseimbanagan  antara  pengenalan  pola pelatihan secara benar dan respon yang baik untuk pola lain yang sejenis.

## 2.7. Algoritma Pelatihan
Dalam penelitian yang telah dilakukan oleh Rico Ardiansyah (2014)  menjelaskan  bahwa backpropagation tidak  mampu memberikan  kepastian  tentang  berapa  epoch  yang  harus dilalui  untuk  mencapai  kondisi  yang  diinginkan.  Ada beberapa  hal  yang  mempengaruhi  optimalisasi  arsitektur backpropagation antara lain : a. Pemilihan bobot atau bias awal
Pemilihan inisialisasi bobot akan mempengaruhi apakah jaringan mencapai galat pada minimum global atau lokal. Jika bobot awal terlalu besar, masukan awal ke tiap unit tersembunyi  atau  keluaran  akan  berada  pada  daerah dimana  turunan  fungsi  sigmoid  memiliki  nilai  sangat kecil  (disebut  daerah  jenuh).  Sebaliknya  jika  bobot terlalu kecil sinyal masukan pada unit tersembunyi atau keluaran  akan  mendekati  nol  yang  menyebabkan pelatihan jaringan akan sangat lambat.
b. Jumlah unit tersembunyi (Hidden Layer)
Semakin  banyak hidden  layer yang  digunakan,  maka jaringan  akan  mampu  menangani  jangkauan  statistik yang  lebih  luas  dan  tinggi.  Jumlah  lapisan  yang  terlalu banyak  bisa  menyebabkan  laju  konvergensi  menjadi lebih lambat.
c. Jumlah pola pelatihan Tidak ada ketentuan yang pasti mengenai tentang berapa banyak pola yang diperlukan agar jaringan dapat dilatih dengan  sempurna.  Jumlah  pola  yang  dibutuhkan
dipengaruhi oleh banyaknya bobot  dalam  jaringan serta tingkat akurasi yang diharapkan.
d. Parameter laju pembelajaran (Learning Rate)
Nilai learning  rate yang  cukup  kecil  menjamin penurunan  gradien  terlaksana  dengan  baik,  namun  ini berakibat  bertambahnya  jumlah  iterasi.  Pada  umumnya besarnya  nilai  laju  pembelajaran  tersebut  dipilih  mulai 0,001 sampai 1 selama proses pelatihan.
e. Momentum
Penggunaan koefisien momentum ini disarankan apabila konvergensi  berlangsung  terlalu  lama,  dan  juga  untuk mencegah terjadinya minimum lokal. Dengan penambahan momentum, bobot baru pada waktu ke- t+1 didasarkan atas bobot pada waktu t dan t-1 .

## 2.8. Pelatihan Backpropagation
Menurut  Anike et.al. (2012)  pelatihan backpropagation dapat dilakukan melalui langkah-langkah berikut ini :
a. Inisialisasi bobot;
b. Selama kondisi berhenti bernilai salah, kerjakan langkah 2 – 9
c. Untuk setiap data training, lakukan langkah 3 – 8.
d. Untuk langkah 3 hingga 5 merupakan proses umpan maju ( feedforward). Setiap  unit input (Xi,    i    =    1,…,    n); menerima    sinyal input dan    menyebarkan    sinyal tersebut  ke  seluruh  unit tersembunyi.
e. Pada  setiap  unit  tersembunyi  (Zj,  j  =  1,…,  p); menjumlahkan  sinyal-sinyal  input  yang  sudah  berbobot (termasuk bias nya)
𝑧_𝑖𝑛𝑗 = 𝑣0 𝑗 +  ∑ 𝑥𝑖 . 𝑣𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (1)
Lalu  menghitung  sinyal output dari  unit  tersembunyi dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi  yang    telah ditentukan  zj  =  f(z inj ).  Sinyal output ini    selanjutnya dikirim  ke  seluruh  unit pada unit diatas ( unit output ). f. Tiap-tiap output (Yk, k = 1,…, m); menjumlahkan bobot sinyal input : 𝑦_𝑖𝑛𝑘 = 𝑤0 𝑘 +  ∑ 𝑧𝑖 . 𝑤𝑗𝑘 𝑝 𝑖=1 (2)
Lalu  menghitung  sinyal output dari  unit  output bersangkutan    dengan  menggunakan    fungsi  aktivasi yang    telah  ditentukan  yk  =  f(y ink ).  Sinyal    output    ini selanjutnya  dikirim  ke seluruh unit output .
g. Untuk  langkah  6  hingga  7  merupakan  proses  umpan mundur  ( backrward )  atau propagasi error . Setiap unit output  (Yk,  k  =  1,…,  m);  menerima  suatu  pola  target yang  sesuai  dengan  pola input ,  untuk  menghitung kesalahan  antara  target  dengan output yang  dihasilkan jaringan
𝛿 𝑘 = ( 𝑡 𝑘 −   𝑦 𝑦 ) 𝑓 ′ (𝑦 𝑖𝑛𝑘 ) (3)
Faktor 𝛿 𝑘 digunakan  untuk  menghitung  koreksi error (∆𝑤𝑗𝑘) yang dipakai memperbaiki 𝑤𝑗𝑘 dimana ∆𝑤𝑗𝑘 = 𝛼 𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 .
Selain   itu  juga  dihitung  koreksi  bias (∆𝑤𝑜𝑘) yang nantinya  akan  dipakai  untuk memperbaiki 𝑤𝑜𝑘 dimana
∆𝑤𝑜𝑘 =  𝛼𝛿 𝑘 .  Faktor 𝛿 𝑘 kemudian  dikirimkan  ke lapisan yang berada pada langkah 7.
h. Setiap  unit  tersembunyi  (Zj, j = 1,…,  p);  menerima input  delta  (dari  langkah  ke-6)  yang sudah berbobot : 𝛿 𝑖𝑛 𝑗 =   ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (4)
Kemudian hasilnya dikalikan dengan turunan dari fungsi aktivasi  yang    digunakan  untuk  menghitung  informasi kesalahan error 𝛿 𝑖 dimana: 𝛿 𝑗 =  𝛿_𝑖𝑛 𝑗 𝑓′(𝑧 𝑖𝑛𝑗 ) (5)
Kemudian hitunglah koreksi bobot dengan:
∆𝑣 𝑖𝑗 =  𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (6)
Kemudian hitunglah koreksi bias :
∆𝑣 𝑜𝑗 =  𝛼𝛿 𝑗 (7)
i. Langkah 6 hingga 7 merupakan proses update bobot dan bias. Setiap unit output (Yk, k = 1,…, m); memperbaiki bobot dan bias setiap hidden unit (j = 0,…, p); 𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) −   ∆𝑤 𝑗𝑘
(8)
j. Tes  kondisi  berhenti  apabila error ditemukan,  jika kondisi    berhenti    terpenuhi  maka  pelatihan  jaringan dapat dihentikan.

## 2.9. Pengujian Algoritma Backpropagation
Pengujian  dilakukan  melalui  proses feedforward dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Inisialisasi bobot (hasil pelatihan);
b. Untuk setiap vektor input, kerjakan langkah 2 – 4;
c. Untuk i=1,…,n; set aktivasi unit input X 1 .
d. Untuk j=1,…,p; 𝑧_𝑖𝑛𝑗 = 𝑣0 𝑗 +   ∑ 𝑥𝑖 . 𝑣𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (9) 𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧 𝑖𝑛𝑗 ) (10)
e. Untuk k-1,…,p; 𝑦_𝑖𝑛𝑘 = 𝑤0 𝑘 +   ∑ 𝑧𝑖 . 𝑤𝑗𝑘 𝑝 𝑖=1 (11) 𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦 𝑖𝑛𝑘 ) (12)

## 2.10. MATLAB
Matlab  merupakan suatu paket perangkat lunak  yang  biasa digunakan untuk melakukan komputasi matematik, menganalisis  data,mengembangkan  algoritma,  melakukan simulasi  dan  pemodelan,  dan  menghasilkan  grafik  dan antarmuka grafikal. Langkah pertama yang harus dilakukan untuk  memprogram backpropagation dengan MATLAB adalah membuat inisialisasi jaringan.

## 2.11. Efektifitas Model
Arun  Goel  (2011)  berpendapat,  ada  2  kriteria  tingkat efektifitas dalam suatu pemodelan, yaitu:
a. Correlation Coefficient (R) Correlation  Coefficient (R)  merupakan  perbandingan antara hasil prediksi dengan nilai yang sebenarnya. Nilai R dapat dihitung dengan persamaan berikut :
𝑅 = ∑ 𝑥𝑦 √∑ 2 𝑥 ∑ 2 𝑦 (13)
dengan:
JURNAL SAINSTEK STT PEKANBARU - VOL.09 NO.01 (2021)
x = X – X ’ , y = Y – Y ’ X = Nilai pengamatan X’ = Rata-rata nilai X Y = Nilai Prediksi Y ’ = Rata-rata nilai Y
Menurut  Riduwan  (2003),  kegunaan  analisis  korelasi adalah  untuk  mencari  hubungan  variabel  bebas  ( X ) dengan  variabel  terikat  (Y)  dan  data  berbentuk  interval dan ratio dengan kriteria sebagai berikut :
0,00 < R ≤ 0,199 : Korelasi sangat rendah 0,20 < R ≤ 0,399 : Korelasi rendah 0,40 < R ≤ 0,599 : Korelasi cukup 0,60 < R ≤ 0,799 : Korelasi kuat 0,80< R ≤ 1,000
: Korelasi sangat kuat.
b. Root Mean Square Error (RMSE)
Root  Mean Square Error (RMSE) merupakan  besarnya tingkat  kesalahan  hasil  prediksi,  dimana  semakin  kecil (mendekati 0) nilai RMSE maka hasil prediksi semakin akurat.  Nilai  RMSE  dapat  dihitung  dengan  persamaan sebagai berikut.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑥−𝑦) 2 𝑛
(14)
dengan :
n = Jumlah data
X = Nilai pengamatan Y = Nilai Prediksi

## 2.12. Uji Konsistensi Data Metode RAPS
Uji  konsistensi  atau  uji  kepanggahan  dilakukan  untuk menguji kebenaran data lapangan dikarenakan ada beberapa faktor  yang  mempengaruhi  data  seperti  alat  pernah  rusak, alat  pernah  berpindah  tempat,  lokasi  alat  terganggu.  Data tersebut  bisa  dikatakan  tidak  konsisten  apabila  terdapat perbedaan  antara  hasil  pengukuran  dengan  nilai  yang sebenarnya.
Menurut  Sri  Harto  (2000),  ada  berbagai  metode  yang digunakan  pada  uji  konsistensi  data,  diantaranya  yaitu Rescaled  Adjusted  Partial  Sums (RAPS).  Nilai  RAPS  ,  Q dihitung dengan rumus :
𝑆 𝑘 ∗ =   ∑ (𝑌𝑖 − Ȳ) 𝑘 𝑖+1
(15)
Dengan  membagi 𝑆 𝑘 ∗ dengan  deviasi  standar,  maka diperoleh  apa  yang  dimaksud  Rescaled  Adjusted  Partial Sums (RAPS),
𝑆 𝑘 ∗∗ = 𝑆 𝑘 ∗ 𝐷 𝑦 , dengan k = 0,1,2,…,n
(16)
Dengan 𝐷 𝑦 2 =   ∑ (𝑌𝑖− Ȳ) 2 𝑛−1 𝑛 𝑖=1 (17)
Pengujian dengan menggunakan data dari stasiun itu sendiri yaitu  pengujian  dengan  komulatif  penyimpangan  terhadap nilai  rata-rata  dibagi  dengan  akar  komulatif  rerata penyimpangan  kuadrat  terhadap  nilai  reratanya.  Statistik yang dapat digunakan sebagai alat penguji kepanggahannya adalah:
𝑄 =   max 0≤𝑘≤𝑛 |𝑆 𝑘 ∗∗ | (18)
𝑅  max 0≤𝑘<𝑛 𝑆𝑘 ∗∗ min 0≤𝑘≤𝑛 𝑆𝑘 ∗∗
(19)
Dengan:
Q dan R  : nilai hitungan sebagai alat penguji 𝑆 𝑘 ∗∗ : perbandingan antara penyimpangan kumulatif ( 𝑆 𝑘 ∗ ) dan standar deviasi rata-rata (Dy)
Y : data hujan
N : jumlah data
Tabel 1. Nilai Kritik Q dan R Sumber: (Sri Harto, 2000)
Data  dikatakan  panggah  atau  konsisten  apabila  data  yang diperoleh lebih kecil dari nilai kritik yang berdasarkan tabel diatas.

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  terletak  pada  aliran  sungai  Indragiri  ruas antara Pulau Berhalo (0° 28' 3.06" S 101° 46' 33.28" E) dan Peranap (0° 32' 6.58" S 101° 58' 31.82" E).
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian

## 3.2. Metode Kerja
Tahap-tahap dalam melakukan Penelititan ini dapat dilihat dalam bagan alir Penlitian pada Gambar  berikut.
N 𝑸 √𝒏 ⁄ 𝑹 √𝒏 ⁄ 90 % 95 % 99 % 90 % 95 % 99 % 10 1.05 1.14 1.29 1.21 1.28 1.38
20 1.10 1.22 1.42 1.34 1.43 1.60
30 1.12 1.24 1.46 1.40 1.50 1.70
40 1.13 1.26 1.50 1.42 1.53 1.74 50 1.14 1.27 1.52 1.44 1.55 1.78 100 1.17 1.29 1.55 1.50 1.62 1.86 ∞ 1.22 1.36 1.63 1.62 1.75 2.00
JURNAL SAINSTEK STT PEKANBARU - VOL.09 NO.01 (2021)

## Gambar 2. Bagan Alir Penelitian

## 3.3. Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Data AWLR DAS  Indragiri  pada  stasiun  Pulau  Berhalo  sebagai  bagian hulu  dan  Peranap  sebagai  bagian  hilir  dengan  data  AWLR dari tahun 2010 – 2016.

## 3.4. Tahap Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  dilakukan  dalam  beberapa  tahapan, yaitu:
a. Tahap Pendahuluan, meliputi kajian studi  literature dan sumber  informasi  lainnya  terutama  system  peringatan dini banjir yang ada sekarang sehingga dapat menunjang pelaksanaan kegiatan berikutnya.
b. Tahap pengumpulan data, dimana data yang diperlukan antara  lain  tinggi  muka  air  yang  berasal  dari  stasiun AWLR, dan data perhitungan perbandingan tugas akhir yang ingin diteliti
c. Tahap pembuatan perangkat lunak prediksi banjir dengan Syaraf  tiruan. Tahap  ini  akan  dibuat  perangkat  lunak prediksi  tinggi  muka  air  banjir  dengan  metode  syaraf tiruan.  Dalam  memprediksikan  tinggi  muka  air  satu wilayah dengan memasukkan data tinggi muka air pada sungai sebelum sungai yang menjadi target.
d. Tahap  perbandingan,  melakukan  perbandingan  antara hasil  tinggi  muka  air  model  (TMAmod)  dengan  tinggi muka air pengamatan (TMAobs).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Tinggi Muka Air
Data  yang  digunakan  adalah  data  tinggi  muka  air  pada Daerah  Aliran    Sungai,  dalam  hal  ini  mengambil  sungai Indragiri selanjutnya menentukan ruas yang akan digunakan
sebagai  data  awal  pengolahan  yaitu  ruas  Pulau  Berhalo hingga  Peranap.  Data  tinggi  muka  air  yang  digunakan meliputi  kedua  ruas  ini  adalah  data tinggi  muka  air  sungai dari tahun 2010 – 2016, sebelum menggunakan data tersebut ada hal yang harus dilakukan terlebih dahulu yaitu menguji korelasi antara data tinggi muka air sungai bagian hulu dan data tinggi muka air sungai bagian hilir ini menunjukkan jika data dari kedua stasiun tersebut saling mempengaruhi. Dari pengujian  korelasi  antara  kedua  sungai  tersebut  diperoleh nilai korelasi sebesar 0,62 yang berarti korelasi antara kedua stasiun cukup kuat.
Data tersebut dibagi menjadi 2 data yaitu data pelatihan dan data  pengujian  dengan  pembagian  data  adalah  70%  data pelatihan  dan  30%  data  pengujian.  Data  pelatihan  yang digunakan  adalah  tinggi  muka  air  pada  kedua  stasiun  dari tahun 2010 - 2014, dimana data tinggi  muka air pada stasiun Pulau  Berhalo  dari  tahun  2010  –  2014  sebagai  data  input pelatihan dan tinggi muka air pada stasiun Peranap dari tahun 2010 – 2014 sebagai data target pelatihan.
Data pengujian yang digunakan adalah data tinggi muka air pada  kedua  stasiun  dari  tahun  2015  –  2016,  dimana  data tinggi muka air pada stasiun Pulau Berhalo dari tahun 2015 – 2016 sebagai data input pengujian dan tinggi muka air pada stasiun Peranap dari tahun 2015 – 2016 sebagai data target pengujian. Gambar 2 menunjukkan grafik hubungan antara elevasi  dengan  waktu  yang  digunakan  sebagai  target pengujian  yaitu  untuk  periode  tahun  2015  –  2016  untuk stasiun Pulau Berhalo dan stasiun Peranap. Tinggi muka air tahunan untuk tahun 2015  – 2016 di stasiun Pulau Berhalo adalah +196,27  m dan +172,93  m. Sedangkan tinggi  muka air  tahunan  di  stasiun  Peranap  untuk tahun  2015  dan  2016 berturut-turut  +172.07  m  dan  +205.91  m.  Berikut  adalah grafik hidrograf tinggi muka air stasiun pulau berhalo pada tahun 2012
Gambar 3. Hidrograf Muka Air Pulau Berhalo tahun 2012

## 4.2. Uji Konsistensi Data Metode RAPS
Data  yang  akan  dilakukan  pengujian  konsistensi  dengan metode RAPS adalah data tinggi muka air pada stasiun Pulau Berhalo dan stasiun Peranap dari tahun 2010 sampai tahun 2016.  Pengujian  ini  dilakukan  agar  data  dapat  dipercaya sebagai data yang akan diolah kedalam jaringan saraf tiruan, pengujian dilakukan dengan membagi menjadi 2 tahap yaitu pengujian data bagian hulu dan pengujian data bagian hilir.
Data  bagian  hulu  adalah  data  tinggi  muka  air  pada  stasiun Pulau  Berhalo,  berikut  pengolahan  data  bagian  hulu  pulau berhalo untuk tahun 2010 :
Tabel 2. Tinggi Muka Air Stasiun Pulau Berhalo Tahun 2010
Dari data diatas diperoleh rata - rata tinggi muka air tahunan sebesar 213,004 atau 𝑌𝑖 = 213,004 cm.
Tabel  3.  Rata-rata Tinggi  Muka  Air Stasiun Pulau Berhalo Tahun 2010-2016
n Tahun yi 1 2010 213.00 2 2011 151.80 3 2012 150.90 4 2013 167.55 5 2014 127.97 6 2015 196.27 7 2016 172.93
Berikut  tabel  lengkap  hasil  perhitungan  Uji  Konsistensi tinggi muka air pada stasiun Pulau Berhalo
Tabel 4. Perhitungan Uji Konsistensi Stasiun Pulau Berhalo Berdasarkan Tabel 1 Nilai Kritik Q dan R maka kedua nilai
tersebut sudah  memenuhi  atau data tinggi  muka air stasiun Pulau berhalo adalah data panggah atau konsisten.
Berikut  perhitungan  uji  konsistensi  data  bagian  hilir  yaitu stasiun Peranap.
Tabel 5. Perhitungan Uji Konsistensi Stasiun Peranap
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  statistik  yang  dapat digunakan sebagai alat penguji kepanggahaannya adalah : 𝑄 =   max 0≤𝑘≤𝑛 |𝑆 𝑘 ∗∗ |
𝑄 =  2,299
Maka, 𝑄 √𝑛 = 2,299 √7 = 0,87
𝑅 =   max
0≤𝑘<𝑛 𝑆𝑘 ∗∗ −   min 0≤𝑘≤𝑛 𝑆𝑘 ∗∗
𝑅 =  2,299 − 0 𝑅 =  2,299
Maka, 𝑅 √𝑛 = 2,299 √7 = 0.87
Berdasarkan Tabel 1 Nilai Kritik Q dan R maka kedua nilai tersebut sudah  memenuhi  atau  data tinggi  muka air stasiun Peranap adalah data panggah atau konsisten.

## 4.3. Perancangan Model JST
Model
yang dibangun
menggunakan metode backpropagation dan  pembelajaran feedeforward, jaringan ini  memiliki  beberapa  lapisan  masukan  ( input) ,  lapisan keluaran  ( output), dan  beberapa  lapisan  tersembunyi. Parameter-parameter dalam pembentukan jaringan backpropagation menggunakan  2  variabel input ,  2 hidden layer, dan 1 output layer dalam hal ini akan dinamai sebagai arsitektur  2-2-1.  Berikut  karakteristik  dari  arsitektur  yang akan dibangun
Tabel 6. Arsitektur Jaringan Karakteristik Spesifikasi Arsitektur 2 Hidden layer Input 2 Output layer 1 Training function Traingdx Activation function Sigmoid Maximum epoch 5000 Momentum (mc) 0,1 ; 0,5 ; 0,9 Learning rate 0,1 ; 0,5 ; 0,9
JURNAL SAINSTEK STT PEKANBARU - VOL.09 NO.01 (2021)

## 4.4. Pelatihan Jaringan
Data pelatihan ynag digunakan adalah data tinggi  muka air dari  tahun  2010-2014.  Tujuan  dari  pelatihan  adalah  untuk membuktikan  bahwa  arsitektur  yang  dibangun  dalam memprediksi  tinggi  muka  air  bagian  hilir  sungai  (Peranap) mempunyai  kedekatan  nilai  yang  sangat  baik,  dibuktikan dengan melihat perbandingan target dan hasil pembelajaran pada  JST.  Sebelum  melakukan  uji  coba  terlebih  dahulu variabel  input  dan  variabel  output  dikelompokkan  seperti yang terlihat pada tabel 4.8 dibawah ini :
Tabel 7. Variabel Input dan Target untuk Data Pelatihan
No. X1 X2 Target 1 460 465 465 2 403 451 451 3 370 446 446 4 326 432 432 5 283 327 327 6 280 330 330 7 276 329 329 ... ... ... ... 1825 74 24 24
Setalah  melakukan  proses  pelatihan  dengan  mengubah parameter-parameter  yang  tersedia  maka  dipereoleh  hasil yang diinginkan dengan mengacu kepada koefisien korelasi (R) seperti yang dapat dilihat pada gambar 4.4
Gambar 4. Nilai Korelasi antara Output dan Target Hasil Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan
Berikut adalah perbandingan proses dan hasil dari pelatihan yang  telah  dilakukan  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan dengan mengubah parameter yang tersedia
Tabel 8. Perbandingan Parameter Pola Pelatihan
Lr m R 0,1 0,1 0,6021 0,5 0,6358 0,9 0,6281 0,5 0,1 0,6155 0,5 0,6237 0,9 0,6051 0,9 0,1 0,5961 0,5 0,5989 0,9 0,6083
Berdasarkan tabel 4.3 nilai R yang memliki keandalan yang bagus memiliki nilai lr = 0,1 dan m = 0,5. Nilai inilah yang akan digunakan selanjutanya untuk proses pengujian.

## 4.5. Pengujian Jaringan
Data  pengujian  yang  digunakan  adalah  30%  dari  jumlah keseluruhan data yakni berjumlah 730. Sebelum melakukan pengujian, terlebih dahulu variabel input dan variabel output dikelompokkan.
Tabel 9. Variabel Input dan Target untuk Data Pengujian
No. X1 X2 Target 1 163 210 210 2 170 194 194 3 162 178 178 4 157 160 160 5 157 160 160 ... ... ... ... 730 183 160 160
Setelah data dikelompokkan lalu memulai proses pengujian, proses pengujian memiliki langkah yang sama seperti proses pelatihan  hanya  saja  data  input  dan  target  yang  digunakan berbeda
Setalah  melakukan  proses  pengujian  dengan  mengubah parameter-parameter  yang  tersedia  maka  dipereoleh  hasil yang diinginkan dengan mengacu kepada koefisien korelasi (R) dengan demikian kurva yang diamati adala kurva nilai R Test, seperti yang dilihatkan pada gambar 5.
Gambar 5. Nilai Korelasi Output dan Target Hasil

## Pengujian

## 4.6. Validasi Data
Adapun tahapan-tahapan dan variabel yang digunakan sama dengan  proses  pelatihan  maupun  pengujian  sehingga didapatkan hasil seperti pada Gambar  6 berikut ini.
Gambar 6. Nilai Korelasi Output dan Target Hasil Validasi
Dari  Gambar  6,  memperlihatkan  bahwa  nilai  output  dan target  selama  pelatihan  dengan  nilai  R  =  0,62457.  Nilai  R positif  mengindikasikan  bahwa  peningkatan  nilai  output sama dengan nilai target secara umum.
Setelah  melakukan  proses  validasi  maka  selanjutnya memprediksi  muka  air  pada  bagian  hilir  yaitu  di  Peranap pada  tahun  2016  dengan  model  prediksi  yang  telah dibangun.
x (target)   = data tinggi muka air Peranap Tahun 2016 network1 = model prediksi y’ (output)  = sim(network1,x)
Pengolahan  data  perbandingan  tinggi  muka  air  model (TMAmod) dengan tinggi muka air pengamatan (TMAobs) dapat  dilihat  pada  tabel  10,  Perhitungan  selanjutnya  dapat dilihat pada Lampiran
Tabel 10. Perbandingan Tinggi Muka Air Prediksi dengan
Data Eksisting No. eks Pred Selisih Error 1 193 218,348 -25,348 150,651 2 143 165,987 -22,987 164,012 3 115 171,061 -56,061 124,93 . … … … … 365 183 198,587 -15,587 -85,587
Dikarenakan jauhnya selisih persentase perbandingan antara tinggi  muka  air  model  (TMAmod)  dengan  tinggi  muka  air pengamatan  (TMAobs),  maka  dicoba  untuk  melakukan transformasi  data  banyak  cara  yang  dilakukan  untuk mentransformasi  data  namun  dalam  penelitian  ini menggunakan  konsep  dasar  logaritma  agar  perbandingan selisih  antara  tinggi  muka  air  model  (TMAmod)  dengan tinggi  muka  air  pengamatan  (TMAobs)  sedikit  mendekati dalam persentase kesalahan dalam pengolahan data, di sini menggunakan logaritma matematika.
Gambar 7. Hubungan antara tinggi muka air model (TMAmod) dengan tinggi muka air pengamatan (TMAobs)

## 4.7. Pembahasan
Kontrol  tingakat  kesalahan  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan menggunakan  koefisien  nilai Correlation  Coefficient dan nilai  RMSE  antara  data  hasil  prediksi  dengan  data  actual, dalam  hal  ini  ada  2  pembagian  data  yaitu  hasil  yang diperoleh  tanpa  menggunakan  logaritma  dan  dengan menggunakan logaritma dapat dihitung sebagai berikut.: 1. Correlation Coefficient(R)
∑ 𝑥. 𝑦 = 1.893.888
∑ 𝒙 𝟐 = 3.565.460 ∑ 𝑦 2 = 1.218.935

## Sehingga:
R =
1.893.888 √3.565.460  ×  1.218.935 R =  0,908 0 100 200 300 400 500 600 1 23 45 67 89 111 133 155 177 199 221 243 265 287 309 331 353 Tinggi Muka Air Model (TMAmod)
Tinggi Muka Air Pengamatan (TMAobs)
JURNAL SAINSTEK STT PEKANBARU - VOL.09 NO.01 (2021)

## 2. Root Mean Square Error (RMSE)
Untuk  nilai Root  Mean  Square  Error antara  data  hasil prediksi dengan data aktual adalah sbb.
∑(𝑋 − 𝑌) 2 = 996.619
𝑛 =  365
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 996.619 365 = 52,25
Dari  hasil  pengujian  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  sebesar 52,25  menunjukkan  tingkat  kesalahan  yang  sangat  besar antara  hasil  data  prediksi  dengan  Data  Aktual.  Hasil perhitungan  nilai  (R)  dan  RMSE  menunjukkan  bahwa jaringan  syaraf  tiruan menggunakan  tipe  network backpropagation dengan model yang disusun sesuai langkah penelitian,  tingkat  keandalanya  dalam  memprediksi  hanya mampu menunjukkan pola sedangkan kemampuan analisisnya  mengenai  besaran  tidak  begitu  baik.  Dapat dilihat pada gamabr  7, grafik data hasil prediksi  mengikuti pola grafik data aktual namun nilai kesalahanya terlalu besar. Perbandingan  hasil  Korelasi  dan  RMSE  dimana  dijelaskan berdasarkan interval tingkat kekuatan nilai korelasi 1 sangat kuat dan 0 tingkat kekuatan sangat rendah, sedangkan RMSE (Root  Mean  Square  Error) merupakan  besarnya  tingkat kesalahan hasil prediksi dimana semakin kecil (mendekati 0) maka hasil prediksi akan semakin akurat,

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan analisa data yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Proses  pembelajaran  menghasilkan  nilai  koefisien korelasi  (R)  pada  tahap  pelatihan  adalah    0,63588, pengujian adalah 0,61618 serta validasi adalah 0,62457. Maka  berdasarkan  klasifikasi  nilai  R,  model  JST  yang dibangun mempunyai tingkat korelasi kuat dengan nilai koefisien korelasi berada pada 0,6< R. ≤ 0,799
2. Proses  prediksi  tinggi  muka  air  menggunakan menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi  (R)  adalah  0,908 dan tingkat kesalahan (RMSE) adalah 52,25 Berdasarkan klasifikasi  nilai  R,  model  tersebut  mempunyai  tingkat korelasi yang sangat kuat akan tetapi nilai RMSE sangat besar.
3. Model  jaringan  saraf  tiruan  yang  dibangun  untuk memprediksi  tinggi  muka  air  pada  statsiun  peranap ditahun 2016 mempunyai tingkat keandalan yang kurang bagus dikarenakan nilai RMSE yang lumayan besar tidak mendekati  nol  akan  tetapi  dengan  menggunakan transformasi  data  kedalam  bentuk  logaritma,  tingkat persentase  kesalahan  dalam  pelatihan  ini  bisa  menjadi kecil.
4. Hasil prediksi pada statsiun peranap kurang bagus hal ini disebabkan  dalam  perhitungan  pemasukan  data  curah hujan pada tiap batang sungai diabaikan,

## 5.2. Saran
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dalam penelitian ini, maka dapat diberikan beberapa saran sebagai berikut :
1. Menggunakan  tipe  network  yang  berbeda  selain Backpropagation  untuk  mendapatkan  hasil  penelitian berikutnya.
2. Menggunakan  fungsi  pelatihan  yang  lain  supaya mendapatkan hasil dan prediksi yang lebih beragam
3. Penelitian  model  jaringan  saraf  tiruan  ini  belum  bisa digunakan untuk penelusuran banjir karena tingkat acak dan persentase kesalahan yang sangat besar.
4. Penelitian  berikutnya  bisa  dikembangkan  dengan arsitektur jaringan yang terdiri dari multi inputs dan atau multi hidden layers serta single output.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Amri.M.A. 2014. Penelusuran  Banjir  (Flood
Routing)  Tinggi  Muka  Air  Dengan  Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan.. Tugas akhir jurusan Teknik Sipil. Pekanbaru : Universitas Riau
[2] Andrijasa.M.F  dan  Mistianingsih. Penerapan Jaringan  syaraf tiruan untuk memprediksi  Jumlah pengangguran  di  provinsi  Kalimantan  Timur dengan menggunakan Algoritma Backpropagation. Jurnal  Informatika  Mulawarman  Vol  5  no.  1 Februari 2010 50.
[3] Anike  Marleni  et  al.  2012. Pengembangan  Sistem Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Dokter Keluarga Menggunakan Backpropagation. Seminar  Nasional  Teknologi  dan  Komunikasi (SENTIKA), Yogyakarta, 10 Maret 2012
[4] Goel, A. 2011. ANN-Based Approach for Predicting Rating  Curve  of  an  Indian  River. International Scholarly Research Network ISRN Civil
Engineering,  Volume  2011,  Article  ID  291370,  4 pages doi:10.5402/2011/291370.
[5] Kusumadewi,  Sri . 2003. Artificial  Intelligence.(
Teknik dan Aplikasinya ) Yogyakarta: Graha Ilmu
[6] Prahesti,  I. 2013. Implementasi  Jaringan  Saraf Tiruan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi  Curah  Hujan  Di  Yogyakarta .  Tugas Akhir  Jurusan  Teknik  Informatika.  Yogyakarta: Sekolah  Tinggi  Manajemen  Infromatika  Dan Komputer Amikom
[7] Ridwan,  2013. Inovasi  Pembelajaran. Bumi Aksara: Jakarta
[8] Soemarto,  CD.  1987. Hidrologi  teknik, Penerbit Usaha Nasional, Surabaya
[9] Suripin, 2003. Sistem Drainase Perkotaan
Berkelanjutan. Yogyakarta: Penerbit ANDI
[10] Sri  Harto  BR.,  2000, Hidrologi  :  Teori, Masalah,
Penyelesaian , Nafiri Offset, Yogyakarta.
JURNAL SAINSTEK STT PEKANBARU - VOL.09 NO.01 (2021)