## SIMULASI CURAH HUJAN BULANAN KOTA PALEMBANG DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

## Fadhila Firdausa 1)
1) Jurusan Teknik Sipil, Politeknik Negeri Sriwijaya, Kota Palembang, Provinsi
Sumatera Selatan
fadhilafirdausa@polsri.ac.id

## ABSTRACT
Rainfall  is  one  of  the  important  data  used  in  the  involvement  of  infrastructure development, irrigation, agriculture and others.The development of science and technology has  reached  the  stage  of  progress  towards  the  era  of  digitalization.Consequently  new software is needed to support the progress of science and technology.One of the software that has been developed at this time is matlab software. The method used in the simulation is  Artificial  Neural  Networks  (ANN)  which  are  analyzed  using  Matlab.  Artificial  Neural Network  is  a  method  that  has  the  ability  to  imitate  the  input  data  entered  into  a simulation.Artificial  Neural  Networks  has  been  widely  used  in  research.Therefore  in  this research,  it  will  use  Artificial  Neural  Networks  to  process  rainfall  data  Palembang city.Rainfall  data  used  is  monthly  rainfall  data  from  2016  until  2018.In  the  results  of research  that  has  been  carried  out  obtained  the  smallest  error  of  1.84%  and  stopped  at 25000  epoch  trial.The  distribution  of  monthly  rainfall  data  in  the  dry  season  affects  the ANN simulation, causing an error to be large in the dry month.
Keywords: simulation, rainfall, Artificial Neural Network, Palembang City

## ABSTRAK
Curah hujan merupakan salah satu data penting yang digunakan dalam  keterlibatan pembangunan  infrastruktur,  pengairan,.pertanian  dan  lainnya.  Perkembangan  IPTEKS telah sampai kepada tahap kemajuan menuju era digitalisasi. Oleh karena itu diperlukan software  baru  untuk  mendukung  kemajuan  IPTEKS.  Salah  satu  software  yang  telah berkembang  saat  ini  adalah  software  matlab.  Metode  yang  digunakan  dalam  simulasi adalah  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  yang  dianalisis  dengan  menggunakan Matlab.Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  metode  yang  memiliki  kemampuan  untuk meniru  data  input  yang  dimasukkan  ke  dalam  simulasi.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  sendiri telah  banyak  digunakan  dalam  bidang  penelitian.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini akanmenggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  mengolah  data  hujan  di  Kota Palembang.  Data  curah  hujan  yang  digunakan  adalah  data  curah  hujan  bulanan  dari tahun 2016 sampai 2018. Pada hasil penelitian yang telah dilakukan didapatkan hasil eror terkecil 1.84% berhenti pada trial epoch 25000. Sebaran data curah hujan bulanan pada musim kemarau mempengaruhi simulasi JST sehingga menyebabkan eror menjadi besar di bulan kemarau.
Kata kunci: simulasi, curah hujan, Jaringan Syaraf Tiruan, Kota Palembang
P-ISSN: 2303-2693 E-ISSN: 2581-2939

## PENDAHULUAN
Curah  hujan  merupakan  data  yang sangat  penting  digunakan  untuk  keperluan desain  dan  analisis.  Salah  satu  contoh penggunaan  data  curah  hujan  dibidang desain  adalah  menjadi  data  primer  untuk mendesain sebuah konstruksi bangunan air dan  saluran  drainase.  Penggunaan  data curah hujan dibidang analisis adalah untuk menganalisis  suatu  konstruksi  bangunan air  apakah  masih  layak  atau  tidak  untuk digunakan.  Oleh  karena  itu  data  curah hujan  yang  digunakan  haruslah  data  yang lengkap.sebenarnya  dan  terbaru.  Perlunya pencatatan  data  sangat  penting  dilakukan mengingat  fungsi  dari  data  curah  hujan tersebut.  Beberapa  cara  mendapatkan  data curah  hujan  salah  satunya  melalui  data lapangan  melalui  stasiun  curah  hujan  dan data  sekunder  melalui  radar,  model,  dan produk  satelit.  Adapun  setiap  metode memiliki beberapa kelemahan dan kelebihan.  Kelebihan  dari  data  lapangan adalah  data  yang  dihasilkan  berdasarkan keadaan dilapangan namun kekurangannya adalah  data  bergantung  pada  alat  yang digunakan sehingga perlu pengawasan dan pemeliharaan secara menerus serta jangkauan  alat  yang  digunakan  memiliki keterbatasan. Kelebihan dari data sekunder adalah  mencakup  seluruh  titik  jangkauan dan  lebih  efisien  namun  kekurangannya
adalah  kinerjanya  masih  dipengaruhi  oleh komponen-komponen  dan  operator  yang mengoperasikannya.  Dari  dua  metode tersebut  perlu  dikembangan  metode  baru guna  mengurangi  kekurangan  tersebut. Mengingat  hal  tersebut  maka  penelitian mengalami perkembangan untuk mengolah data dari hasil curah hujan tersebut.
Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah:
(i)  untuk  mengetahui  bagaimana  hasil simulasi  jaringan  syaraf  tiruan  pada  data curah  hujan  bulanan  di  Kota  Palembang; (ii)  untuk  menghitung  eror  dan  batasan epoch  yang  digunakan  dalam  simulasi jaringan syaraf tiruan; (iii) untuk mendapatkan  metode  baru  dalam  mendata curah hujan.

## KAJIAN PUSTAKA
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  dalam perkembangannya  telah  banyak  digunakan dalam metode penelitian. Penelitian terkait yang  menggunakan  JST  seperti  penelitian dalam bidang analsis.prediksi dan pengujian.  Seperti  yang  dilakukan  oleh Sultan (2014). Penelitian ini mengoptimasi parameter  pada  data time  series untuk memprediksi  rata–rata  kekuatan  gempa perperiode. Gempa bumi merupakan suatu pergerakan  tanah  yang  terjadi  secara  tiba– tiba hingga menimbulkan getaran.
Besarnya kekuatan gempa dapat
P-ISSN: 2303-2693
E-ISSN: 2581-2939
mengakibatkan  bencana  maupun  korban jiwa.  Untuk  mengantisipasi  bencana  yang akan  datang  maka  diperlukan  suatu  model khususnya  untuk  meramalkan  besarnya kekuatan  gempa.  Pada  penelitian  ini digunakan  model  ARIMA (Autoregresive
Integrated  Moving  Average) dan  model kombinasi Neural  Network  –  Algoritma Genetik (NN-GA) untuk memprediksi rata
–  rata  kekuatan  gempa  bumi  setiap  bulan khususnya yang terjadi di Maluku Utara.
Penelitian
selanjutnya
yaitu
penelitian  yang  dilakukan  oleh  Meon,
Anuar,  Ramli,  Kuntjoro,  &  Muhammad
(2012)  bertujuan  untuk  membuktikan bahwa Neural  Network dapat  digunakan untuk  memprediksi  berat  optimum  pada portal.  Data  yang  digunakan  berasal  dari hasil  perhitungan  menggunakan  software
Finite  Element  (FE) ,  yaitu  tegangan  dan lendutan  sebagai  kriteria  optimum.  Data yang  sudah  optimum  dimasukkan  dalam pelatihan  Neural  Network  menggunakan teknik backpropagation.
Penelitian  dalam  analisis  jembatan menggunakan
JST dilakukan oleh
Yudhistira  (2014)  mengenai  Prediksi
Penurunan Kapasitas Struktur Atas Jembatan Rangka BajaMenggunakan Metode Artificial Neural Network.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan kerusakan  elemen dan kapasitas
struktur  jembatan  rangka  dan  membuat persamaan  empiris  penurunan  kapasitas struktur  jembatan  rangka  dari  hasil pemodelan menggunakan Artificial Neural
Network .Data input yang digunakan adalah data  umur  jembatan,  beban  maksimum aktual, tegangan leleh aktual, dan keutuhan elemen. Umur  jembatan berpengaruh pada tingkat penetrasi korosi. Beban maksimum aktual  akan  memberikan  gaya-gaya  aktual yang bekerja pada elemen-elemen jembatan.
Tegangan leleh
aktual dipengaruhi  oleh fatigue, dimana  semakin jembatan  dibebani  berulang-ulang  maka pada  siklus  tertentu  tegangannya  akan semakin  berkurang.  Persamaan  empiris memberikan  hasil  yang  cukup  konsisten dan cukup mendekati target yang diharapkan  dengan  nilai  error  maksimum dari hasil pemodelan ANN sebesar 5.95%. Dari  hasil  validasi  dengan  menggunakan data  –  data  diluar  pemodelan,  persamaan empiris  memberikan  hasil  yang  cukup konsisten dan cukup mendekati target yang diharapkan,  dengan  nilai  error  maksimum dari  hasil  pemodelan  ANN  sebesar 16%.Dari  penelitian  ini,  ANN  berhasil memprediksi mengenai ORF dan IRF pada jembatan  rangka  baja.  Maka  dari  hasil penelitian  ini,  diperlukan  pengembangan penelitian  mengenai  kemampuan  ANN
P-ISSN: 2303-2693
E-ISSN: 2581-2939
sebagai  prediksi  optimasi  dimensi  untuk jembatan rangka baja.
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh
Agrawal,  Nagar,  &  Sancheti  (2011) mengenai  aplikasi  ANN  didalam  konsep desain  tower.  Penelitian  ini  membahas mengenai  desain  yang  paling  optimal  dari sebuah  tower.  Untuk  menghitung  desain tower  yang  optimum  maka  penelitian  ini membuat  48  model  tower.  Dengan  variasi yang  diteliti  adalah  variasi  ketinggian tower  yaitu  30  meter,  40  meter,  50  meter, dan 60 meter. Variasi yang kedua terhadap lebar kaki tower yaitu H/6, H/8, H/10, dan H/12,  dimana  H  adalah  ketinggian  tower.
Variasi  yang  ketiga  yaitu  variasi  ratio panel  sebesar  25%,  50%,  dan  75%.

## Penelitian ini memberikan hasil ketinggian
30 meter memberikan hasil paling optimum  dengan  variasi  yang  telah dilakukan sebelumnya dengan berat minimal  550  kgs  dan  maksimal  485  kgs.
Dari hasil penelitian ini ANN memberikan hasil yang wajar dan akurat.
Mengembangan  ANN  dibidang  desain dapat  memberikan  desain  awal  menara yang  optimum  jika  ditinjau  dari  berat.
Selain  ditinjau  dari  berat,  desain  menara juga  harus  memperhatikan  mengenai faktor ketinggian menara mengingat fungsi menara sebagai pemancar. Oleh karena itu, model ANN sebaiknya dikembangkan lagi
mengingat fungsi lain dari menara tersebut.  Meskipun  demikian,  dari  hasil penelitian  model  ANN  dinyatakan  dapat diandalkan untuk koseptual desain menara.

## METODE PENELITIAN
Metode dalam penelitian ini menggunakan  langkah-langkah  sebagai berikut:
1. Mengumpulkan  studi  pustaka terkait;
2. Mengumpulkan data curah hujan bulanan  di  Kota  Palembang tahun  2016,  2017  dan  2018
melalui Badan
Meterologi
Klimatologi  dan  Geofisika,  data curah  hujan  bulanan  digunakan agar  linear  dengan  data  yang diinputkanyaitu data tahun,
bulan, dan curah hujan bulanan;
3. Membuat  bahasa  pemograman jaringan syaraf tiruan;
4. Melakukan simulasi menggunakan  jaringan  syaraf tiruan;
5. Melakukan analisis data;
6. Jika pada analisis data didapatkan  hasil  eror  masih tinggi  maka  simulasi  dilakukan lagi  dilanjutkan  dengan  analisis kembali  sampai  mendapatkan hasil eror yang paling rendah;
P-ISSN: 2303-2693 E-ISSN: 2581-2939
7. Melakukan evaluasi
dan pembahasan;
8. Mengambil kesimpulan atas hasil perolehan analisis data.

## Gambar 1. Flowchart Simulasi JST

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  curah  hujan  bulanan  Kota
Palembang yang dapat dikumpulkan melalui  Badan  Pusat  Statistik  Kota Palembang  pada  tahun  2016,  2017  dan 2018 adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data Curah Hujan Bulanan No Bulan Curah Hujan Bulanan (mm) Tahun 1 Januari 277.6 2016 2 Februari 228.7 2016 3 Maret 251.4 2016 4 April 367.4 2016 5 Mei 333.6 2016 6 Juni 105.2 2016 7 Juli 93.5 2016 8 Agustus 212.6 2016 9 September 341.1 2016 10 Oktober 472.1 2016 11 November 465.7 2016 12 Desember 341.4 2016 13 Januari 254.1 2017 14 Februari 214.1 2017 15 Maret 406.5 2017 16 April 307 2017 17 Mei 207.1 2017 18 Juni 186.5 2017 19 Juli 82.2 2017 20 Agustus 55.9 2017 21 September 90.1 2017 22 Oktober 280.9 2017 23 November 268.2 2017 24 Desember 331.8 2017 25 Januari 228.8 2018 26 Februari 263.5 2018 27 Maret 452.8 2018 28 April 324.6 2018 29 Mei 137.4 2018 30 Juni 172.7 2018 31 Juli 43.3 2018 32 Agustus 95.3 2018 33 September 77.9 2018 34 Oktober 214.8 2018 35 November 310.1 2018 36 Desember 211.5 2018
Setelah  melakukan  pengumpulan, pengolahan  dan  analisis  data  maka didapatkan  hasil  dan  pembahasan  sebagai berikut:

## Hasil
Simulasi JST dimulai dari trial epoch 1000  berhenti  pada  trial  epoch  25000 setelah  dilakukan  trial  epoch  26000  nilai eror mengalami peningkatan sehingga trial
Mulai Studi Pustaka Pengumpulan Data Curah Hujan Bulanan Pemodelan Matlab Input Data Curah Hujan Bulanan Simulasi JST Pembahasan
Kesimpulan dan Saran Selesai Analisis Simulasi Curah Hujan Bulanan JST Ya Konvergen
T id ak Ko n v er g en
P-ISSN: 2303-2693
E-ISSN: 2581-2939
dihentikan  pada  trial  25000.  Hasil  yang diperoleh  setelah  melakukan  simulasi maka  didapatlah  eror  terkecil  sebesar 1.84%  namun  memiliki  eror  data  pada bulan  yang  mengalami  kemarau  panjang. Tahun  2016  eror  terbesar  pada  bulan  Juni dan  Juli,  tahun  2017  bulan  Juli,  Agustus,
September,  dan  tahun  2018  bulan  Juli,
Agustus, dan September. Hasil ini menunjukkan  bahwa  sebaran  data  curah hujan  bulanan  yang  mengalami  kemarau mempengaruhi  proses  simulasi  sehingga mengakibatkan  JST  tidak  bisa  membetuk jaringan  tiruan  seperti  pada  bulan  lainnya yang  mengalami  eror  dibawah  50%.  Hal ini dapat disajikan melalui Tabel 2.
Gambar 2. Proses Simulasi JST Curah Hujan Bulanan

## Pembahasan
Dari  hasil  analisis  maka  terlihat bahwa simulasi JST mampu menghasilkan data  curah  hujan  yang  sebenarnya,  namun pada bulan kemarau terlihat nilai eror yang besar.  Hal  ini  diakibatkan  oleh  sedikitnya curah  hujan  yang  mengakibatkan  selisih data  curah  hujan  menjadi  tinggi.  Dalam simulasi  JST  jika  persebaran  datanya terdapat  data  yang  selisihnya  jauh  maka simulasi  akan  mendapatkan  eror  yang besar.  Untuk  itu  diperlukan  data  hujan dalam  resolusi  temporal  yang  lebih  tinggi, misalnya jam-jaman atau harian.
Aksesibilitas  data  curah  hujan  resolusi spasial  dan  temporal  tinggi  sangat  penting untuk luas kawasan yang kecil atau pulau- pulau  kecil  dalam  modeling  hidrologi, monitoring banjir, dan  manajemen sumber daya air (Aryastana, Tanaka, & Mahendra, 2012;  Setiawati,  Miura,  &  Aryastana, 2016;  Liu,  Aryastana,  Liu,  &  Huang, 2020).
Hal  lain  yang  menyebabkan  eror menjadi  tinggi  yaitu  jika  data  yang diinputkan  hanya  sedikit.Oleh  karena  itu pada  hasil  penelitian  ini  memiliki  eror yang cukup besar di bulan yang
mengalami kemarau. Hal ini juga didukung oleh teori yang disampaikan oleh Siang  (2014)  dalam  bukunya  Jaringan Syaraf  Tiruan  mengenai  pengenalan  pola
P-ISSN: 2303-2693
E-ISSN: 2581-2939
Artificial  Neural  Network dapat  dipakai untuk mengenali pola (misal huruf, angka, suara,  atau  tanda  tangan)  yang  sudah sedikit  berubah.  Dalam  hal  in  jika  pola mengalami  perubahan  yang  besar  maka akan  membuat  JST  sulit  mengenalinya.
Pada penelitian ini pola sebaran data curah hujam musim kemarau mengalami penurunan  data  yang  besar  sehingga  pola sebaran  data  input  mengalami  perubahan yang besar.
Tabel 2. Hasil Analisis Data
x1 (bulan) x2(tahun) Zinj1 Zinj2 Z1 Z2 Y (ANN) y (data) Eror 1 2016 9.90 161.70 1.00 1 272.50 277.60 1.84 2 2016 9.12 161.81 1.00 1 272.50 228.70 19.15 3 2016 8.34 161.91 1.00 1 272.48 251.40 8.39 4 2016 7.55 162.02 1.00 1 272.46 367.40 25.84 5 2016 6.77 162.13 1.00 1 272.40 333.60 18.34 6 2016 5.99 162.24 1.00 1 272.28 105.20 158.82 7 2016 5.20 162.35 0.99 1 272.02 93.50 190.93 8 2016 4.42 162.45 0.99 1 271.46 212.60 27.68 9 2016 3.64 162.56 0.97 1 270.24 341.10 20.77 10 2016 2.85 162.67 0.95 1 267.69 472.10 43.30 11 2016 2.07 162.78 0.89 1 262.62 465.70 43.61 12 2016 1.29 162.89 0.78 1 253.41 341.40 25.77 1 2017 6.09 157.86 1.00 1 272.31 254.10 7.16 2 2017 5.31 157.97 1.00 1 272.07 214.10 27.08 3 2017 4.53 158.08 0.99 1 271.56 406.50 33.20 4 2017 3.74 158.18 0.98 1 270.46 307.00 11.90 5 2017 2.96 158.29 0.95 1 268.15 207.10 29.48 6 2017 2.18 158.40 0.90 1 263.50 186.50 41.29 7 2017 1.39 158.51 0.80 1 254.93 82.20 210.14 8 2017 0.61 158.62 0.65 1 241.41 55.90 331.86 9 2017 -0.17 158.72 0.46 1 224.53 90.10 149.20 10 2017 -0.96 158.83 0.28 1 208.70 280.90 25.70 11 2017 -1.74 158.94 0.15 1 197.38 268.20 26.41 12 2017 -2.52 159.05 0.07 1 190.74 331.80 42.51 1 2018 2.28 154.02 0.91 1 264.32 228.80 15.52 2 2018 1.50 154.13 0.82 1 256.37 263.50 2.71 3 2018 0.71 154.24 0.67 1 243.49 452.80 46.23 4 2018 -0.07 154.35 0.48 1 226.84 324.60 30.12 5 2018 -0.85 154.45 0.30 1 210.60 137.40 53.28 6 2018 -1.63 154.56 0.16 1 198.60 172.70 15.00 7 2018 -2.42 154.67 0.08 1 191.41 43.30 342.06 8 2018 -3.20 154.78 0.04 1 187.64 95.30 96.89 9 2018 -3.98 154.89 0.02 1 185.80 77.90 138.51 10 2018 -4.77 154.99 0.01 1 184.93 214.80 13.91 11 2018 -5.55 155.10 0.00 1 184.52 310.10 40.50 12 2018 -6.33 155.21 0.00 1 184.34 211.50 12.84
P-ISSN: 2303-2693 E-ISSN: 2581-2939

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  maka  dapat disimpulkan  bahwa  eror  terkecil  dari simulasi  JST  terhadap  data  curah  hujan bulanan  di  Kota  Palembang  pada  tahun 2016,  2017,  dan  2018  adalah  sebesar
1.84%.  Sebaran  data  curah  hujan  bulanan
yang mengalami musim kemarau mempengaruhi  simulasi  JST.  Tahun  2016 eror  terbesar  pada  bulan  yang  mengalami kemarau  Juni  dan  Juli,  tahun  2017  bulan yang  mengalami  kemarau  Juli,  Agustus, September,  dan  tahun  2018  bulan  yang mengalami  kemarau  Juli,  Agustus,  dan September.  Akibat  sebaran  data  curah hujan  bulanan  yang  sedikit  pada  bulan kemarau membuat JST tidak bisa membetuk  jaringan  tiruan  seperti  pada bulan  lainnya  yang  mengalami  eror dibawah 50%.

## DAFTAR PUSTAKA
Agrawal,  V.,  Nagar,  R.,  &  Sancheti,  G.
(2011).  Application  of  artificial neural  network  in  conceptual  design of communication towers. International Conference on Electrical,  Electronics  and  Civil Engineering (ICECCE’2011) .
Pattaya.
Aryastana,  P.,  Tanaka,  T.,  &  Mahendra, M.  S.  (2012).  Characteristic  of rainfall pattern before flood occur in Indonesia based on rainfall data from GSMaP. ECOTROPHIC :  Jurnal
Ilmu Lingkungan , 7 (2), 100–110.
Liu,  C.-Y.,  Aryastana,  P.,  Liu,  G.-R.,  & Huang, W.-R. (2020). Assessment of satellite precipitation product estimates over Bali Island. Atmospheric Research , 105032.
https://doi.org/10.1016/j.atmosres.20 20.105032
Meon, M. S., Anuar, M. A., Ramli, M. H.
M., Kuntjoro, W., & Muhammad, Z. (2012).  Frame  Optimization  using
Neural Network. International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology , 2 (1), 28–33. https://doi.org/10.18517/ijaseit.2.1.1
48
Setiawati,  M.  D.,  Miura,  F.,  &  Aryastana,
P.  (2016).  Validation  of  Hourly GSMaP  and  ground  base  estimates of  precipitation  for  flood  monitoring in  Kumamoto,  Japan.  In  P.  K. Srivastava,  P.  C.  Pandey,  P.  Kumar, A. S. Raghubanshi, & D. Han (Eds.), Geospatial  Technology  for  Water Resource  Applications (pp.  130– 143). https://doi.org/10.1201/97813153709 89
Siang,  J.  J.  (2014). Jaringan  Saraf  Tiruan &  Pemrogramannya  Menggunakan MATLAB . Yogyakarta: ANDI.
Sultan,  M.  H.  (2014).  Optimasi  parameter neural network pada data time series untuk memprediksi rata-rata kekuatan  gempa  per  periode  (studi kasus gempa bumi di Maluku Utara). CAUCHY: Jurnal Matematika Murni Dan Aplikasi , 3 (2), 59–71.
Yudhistira, A. T. (2014). Prediksi penurunan  kapasitas  struktur  atas jembatan  rangka  baja  menggunakan metode  artificial  neural  network . Universitas Gadjah Mada.