## Jurnal Penelitian Kehutanan Wallacea
Akreditasi LIPI: 764/AU1/P2MI-LIPI/10/2016 Akreditasi KEMENRISTEKDIKTI: 36b/E/KPT/2016
www.jurnal.balithutmakassar.org

## PREDIKSI DEBIT DAN SEDIMEN PADA DAS BERHUTAN JATI DENGAN PEMODELAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ( Artificial Neural Network )
(Prediction of Water Discharge and Sediment in Teak Forested Area using Artificial Neural Network Model)
Nining Wahyuningrum 
Balai Penelitian Teknologi Kehutanan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Jl. Jend. A. Yani - Pabelan, Kartasura PO BOX 295 Surakarta, Jawa Tengah, Indonesia 57102
Telp. +62 271716709, Fax. +62 271716959 Article Info ABSTRAK Article History: Received 11 October 2016;
received in revised form 01
March 2017; accepted 07 March 2017. Available online since 31 March 2017 Informasi  tentang  hubungan  curah  hujan,  debit  aliran  dan  sedimen  diperlukan dalam perencanaan pengelolaan DAS. Hubungan ini dikenal sangat nonlinear dan kompleks.  Meskipun  debit  dan  sedimen  sudah  dimonitor  secara  terus  menerus, namun  kadang  kala  informasinya  tidak  atau  kurang  lengkap.  Dalam  kondisi  ini pemodelan  sangat  diperlukan.  Tujuan  penelitian  adalah  membuat  model  untuk memrediksi  hasil  air  ( direct runoff) dan  sedimen  bulanan  dengan  menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Model yang diuji menggunakan data hujan pada saat t-3 dan t-4 sebagai input , dan debit dan sedimen pada t+3 dan t+4 sebagai output . Data  yang  digunakan  merupakan  data  tahun  2001  sampai  dengan  tahun  2014. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dari  beberapa  model  yang  diuji  terdapat  2 model untuk prediksi debit dan 2 model untuk prediksi sedimen. Model tersebut terpilih  karena  mempunyai  MSE  terkecil,  R 2 terbesar  dan  K  yang  memuaskan (0,5-0,65).  Dengan  demikian,  model-model  tersebut  dapat  digunakan  untuk memrediksi debit dan sedimen untuk jangka t+3 dan t+4. Prediksi debit t+3 dan t+4 dapat menggunakan persamaan berturut-turut Q t+3 = 0,64 Q t-3 + 0,05 dan Q
t+4 =  0,65  Q t-4 +  0,074,  sedangkan  prediksi  sedimen  t+3  dan  t+4  menggunakan persamaan QS t+3 = 0,45 QS t-3 + 0,052 dan QS t+4 = 0,45 QS t-4 + 0,052. Pemodelan dengan JST ini dapat diaplikasikan untuk memrediksi debit dan sedimen di lokasi yang lain dengan arsitektur yang disesuaikan dengan kondisi data yang tersedia.
Kata kunci: Prediksi Hujan Debit
Sedimen JST Keywords: Prediction Rainfall Discharge Sediment ANN

## ABSTRACT
Information on the relationship of rainfall with discharge and sediment are required in  watershed  management.This  relationship  is  known  to  be  highly  nonlinear  and complex.  Although  discharge  and  sediment  has  been  monitored  continuously,  but sometimes  the  information  is  not  or  less  complete.  In  this  condition,  modeling  is indispensable.The  research  objective  is  to  create  a  model  to  predict  the  monthly direct  runoff  and  sediment  using  Artificial  Neural  Network  (ANN).The  model  was tested using rainfall data at t-3 and t-4 as input, and discharge and sediment at t+3 and t+4 as output. The data used is the data from 2001 to 2014. The results showed that of some models tested there are two models for the prediction of discharge and two models for sediment.The model was chosen because it has the smallest MSE, the largest  R 2 and  satisfying  K  (0.5  to  0.65).Thus,  these  models  can  be  used  to  predict discharge andsediment for a period of t+3 and t+4. Prediction of discharge of t+3 and t+4 may use Q t+3 = 0,64 Q t-3 + 0,05 and Q t+4 = 0,65 Q t-4 + 0,074 res pectively, while for predicting sediment of t+3 and t+4 may use equations QS t+3 = 0,45 QS t-3 + 0,052 and QS t+4 = 0,45 QS t-4 + 0,052. This ANN modeling can be applied to predict the flow and  sediment  in  other  locations  with  an  architecture  adapted  to  the  conditions  of available data.
 Corresponding author. Tel.: +62 81393241218
E-mail address: nining0709@yahoo.com (N. Wahyuningrum)

## I. PENDAHULUAN
Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) adalah upaya manusia dalam mengatur hubungan timbal  balik  antara  sumberdaya  alam  dengan manusia  di  dalam  DAS  dan  segala  aktivitasnya, agar  terwujud  kelestarian  dan  keserasian ekosistem  serta  meningkatnya  kemanfaatan sumberdaya alam bagi manusia secara berkelanjutan.  Dalam  pengelolaan  DAS  tersebut informasi  mengenai  fluktuasi  hasil  air  dan sedimen  sangat  diperlukan.  Hal  ini  dapat dijadikan  sebagai  dasar  untuk  penilaian keberhasilan  pengelolaan  DAS,  mengingat  bahwa kegiatan manusia, seperti perubahan penggunaan lahan  dalam  suatu  DAS  akan  berdampak  pada kondisi DAS (Chow et al. , 2012; Nunes et al. , 2011; Pramono  dan  Wahyuningrum,  2010;  Shamsuddin et  al. ,  2014).    Hasil  air  yang  berlebihan  akan menimbulkan masalah banjir, sebaliknya kurangnya  pasokan  air  berdampak  pada kekeringan. Oleh karena itu air sangat dibutuhkan sebagai  sebab  yang  menopang  kehidupan  semua makhluk dalam suatu DAS, maka ketersediaannya pada  rentang  waktu  tertentu  perlu  untuk diketahui.  Informasi  mengenai  fluktuasi  sedimen juga diperlukan untuk memrediksi besarnya tanah yang  terangkut  dalam  aliran  air  akibat  adanya erosi.
Informasi  tentang  curah  hujan  dengan  debit aliran dan sedimen diperlukan dalam perencanaan  pengelolaan  DAS.  Hubungan  ini sangat nonlinear dan  kompleks  karena  banyak faktor  yang  memengaruhi.  Selain  curah  hujan, besar kecilnya debit dan sedimen juga tergantung pada  berbagai  faktor,  seperti  lengas  tanah, penggunaan lahan, geomorfologi, evapotranspirasi, infiltrasi,  distribusi  dan  durasi  curah  hujan,  dan sebagainya  (López-Vicente,  dan  Navas,  2010; Woznicki,  dan  Nejadhashemi,  2013).  Meskipun debit  dan  sedimen  sudah  dimonitor  secara  terus menerus,  namun  kadang  kala  informasinya  tidak atau kurang lengkap. Dalam kondisi ini pemodelan sangat diperlukan.
Direktorat  Jenderal Sumber Daya Air (Ditjen SDA)  menginformasikan  bahwa  pada  tahun  2010 kebutuhan  air  baku  nasional  mencapai  175.179 juta m 3 /tahun dan pada tahun 2030 diperkirakan menjadi 276.125 juta m 3 /tahun, meningkat tajam hampir dua kali lipat dalam waktu 20 tahun (SDA, 2013).  Kondisi  ini  perlu  diantisipasi  sejak  dini dengan  melakukan  prediksi-prediksi  hasil  air untuk jangka waktu  tertentu. Prediksi diperlukan untuk  memperkirakan  hasil  air  di  masa  akan datang dengan menggunakan data yang ada.  Oleh sebab  itu  diperlukan  model  sederhana  yang mampu memrediksi hasil air secara akurat dengan data  yang  sederhana  dan  mudah  diperoleh. Prediksi  tersebut  dapat  dilakukan  dengan
pemodelan,  baik  dengan  menyusun  model  baru maupun  mengaplikasikan  model  yang  sudah tersedia  disertai  validasi  sesuai  dengan  kondisi DAS  yang  spesifik  (Sikorska et  al. ,  2012).  Model merupakan  penyederhanaan  dari  realitas  yang kompleks (Voinov, 2008).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat model  untuk  memrediksi  debit  aliran  sungai ( direct  runoff) dan  sedimen  bulanan  pada  DAS berhutan jati ( Tectona grandis ) dengan menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST). Dibandingkan  dengan model regresi linier, model JST ini lebih akurat (El-shafie et al. , 2011; Mittal et al. , 2012).

## II. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini disusun model kuantitatif dengan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST).  JST ini  telah  banyak  digunakan  dalam  ilmu  hidrologi untuk  memrediksi  arus  sungai  (Partal,  2009; Phukoetphim et  al. ,  2014;  Tiwari et  al. ,  2012; Vafakhah, 2012), memrediksi curah hujan (Arif et al. ,  2012),  evapotranspirasi    (Adamala et  al. , 2014; Jahanbani, dan El-Shaﬁe, 2011; Zanetti et al. , 2007),  banjir  secara real  time (Ghalkhani et  al. , 2013), dan banjir regional (Aziz et al. , 2014) serta memrediksi kualitas air sungai (Asadollahfardi , et al. ,  2012;  Huang  dan  Liu,  2010).  Model  yang dihasilkan  oleh  mereka  rata-rata  memberikan nilai  efisiensi  dan  korelasi  tinggi,  misalnya  yang dihasilkan  oleh  Tiwari et  al .  (2012)  memberikan nilai  efisiensi  85%,  atau  Partal  (2009) memberikan  koefisien  korelasi  0,90.  Kelebihan dari  JST  bila  dibandingkan  dengan  metode  yang lain  yaitu  bahwa  JST  relatif  lebih  sederhana  dan tidak  membutuhkan  algoritma  tertentu  dan satu-satunya  persyaratan  jaringan  ini  adalah adanya kumpulan contoh yang representatif untuk kemudian JST akan secara otomatis menyesuaikan output yang  dihasilkan  berdasar  hasil  pelatihan ( input ) (Mittal et al. , 2012).
Jaringan saraf tiruan (JST) merupakan sistem pemrosesan informasi yang terdiri dari komponen-komponen sederhana yang beroperasi secara paralel. Komponen-komponen ini terinspirasi  oleh  sistem  saraf  manusia.  Fungsi jaringan  ditentukan  terutama  oleh  hubungan antara  komponen-komponennya.  JST  bisa  dilatih untuk  melakukan  fungsi  tertentu  dengan menyesuaikan  nilai-nilai  koneksi  (bobot)  antara elemen.  Umumnya  JST  disesuaikan  atau  dilatih sehingga input tertentu  membawa  ke target output tertentu  (Gambar  1). Jaringan disesuaikan berdasar  perbandingan  output  dan  target sedemikian  rupa  sehingga  output  jaringan  sesuai dengan  target.  Biasanya  digunakan  pasangan input-target untuk melatih jaringan  (Demuth dan Beale, 2002).
Gambar 1. Diagram penyesuaian dan pelatihan dalam JST (Demuth dan Beale, 2002) Figure 1. Diagram adjustment and training in ANN (Demuth & Beale, 2002)
Pemrosesan informasi
terletak pada sejumlah  komponen  yang  dinamakan  neuron. Sinyal  merambat  antara  satu  neuron  ke neuron-neuron  yang  lainnya  melalui  suatu jaringan  penghubung.  Tiap  jalur  penghubung memiliki  bobot  dan  mengalikan  besarnya  nilai sinyal  yang  masuk  ( input ).  Tiap  neuron menerapkan  fungsi  aktivasi  yang  menjumlahkan semua  masukan  untuk  menentukan  sinyal keluarannya  ( output ).  Tiap  jaringan  ditentukan oleh  arsitektur  jaringan,  bobot  pada  koneksi  dan fungsi aktivasi (Widodo, dan Handayanto, 2012).
Susunan  neuron  dan  pola  keterkaitan  antar layer , disebut arsitektur jaringan ( net architecture ).  Arsitektur  JST  diklasifikasikan sebagai single  layer (lapisan  tunggal)  dan multilayer (lapisan majemuk) . Untuk menentukan banyak layer yang  digunakan, input  layer tidak diikutsertakan  sebagai layer yang  digunakan. Banyaknya layer yang  disertakan  dalam  JST menunjukkan  banyaknya  nilai  bobot  yang berhubungan antar layer tersebut, karena itu nilai bobot merupakan hal yang penting dalam jaringan syaraf  tiruan.  Skema  JST  sederhana  dapat  dilihat pada Gambar 2.
JST bekerja dengan suatu metode pembelajaran  ( learning  method )  yaitu  suatu proses  yang  paramater  bebas  dalam  JST melakukan  adaptasi  terhadap  lingkungan  tempat JST  tersebut  dipasang.  Tipe  pembelajaran ditentukan  berdasar  cara  yang  digunakan  untuk merubah  parameter  JST.  Secara  garis  besar  ada dua  tipe  pembelajaran  yaitu supervised dan unsupervised  learning .  Pada supervised  learning target kelas ditentukan lebih awal sedangkan pada unsupervised learning tidak ditentukan. Kebanyakan penerapan JST menggunakan supervised  learning (Widodo  dan  Handayanto, 2012).  Proses learning terjadi  pada  saat pengaturan  bobot  ( weight )  dan  bias.  Perambatan balik  ( backpropagation )  merupakan  salah  satu
metode  yang  paling  umum  digunakan  untuk proses learning .  Dalam  metode  ini,  bobot-bobot tersebut  diatur  untuk  meminimalisasi  nilai kuadrat  beda  antara output model  dan output taksiran,  atau  secara  umum  disebut  sebagai  SSE ( sum of square errors ). Untuk dapat menghasilkan output diperlukan fungsi aktivasi yang memformulasikan output dari  setiap  neuron. Fungsi aktivasi tersebut antara lain linier (berupa garis  lurus  biner  dan  bipolar)  dan  logaritmik (logaritmik  biner  dan  bipolar).  Dalam  bahasa pemrograman Matlab kedua  fungsi  aktivasi tersebut  berturut-turut  dengan  fungsi  tranfer purelin,  logsig dan tansig (Widodo  dan Handayanto, 2012).
Dalam  penelitian  ini  digunakan  DAS  sebagai unit  analisis.  Data  penelitian  merupakan  data primer yang diukur langsung di lapangan melalui survei  lapangan  maupun  pemasangan  alat-alat dalam  SPAS  (Stasiun  Pengamatan  Arus  Sungai). Aplikasi  sistem  informasi  geografis  (SIG) digunakan untuk membantu menganalisis peta-peta  tematik,  sedangkan  untuk  melakukan pemodelan digunakan software Matlab R2014a.

## A. Tempat dan Waktu
Penelitian dilakukan di Sub Das Cemoro yang memiliki luas 13,47 km 2 . Secara administratif Sub Das ini terletak di Kabupaten Blora, Provinsi Jawa Tengah. Secara geografis terletak di antara -7,088 o s/d  -7,037 o LS  dan  111,505 o s/d  111,554 o BT. Lokasi  Sub  Das  Cemoro  dapat  dilihat  pada Gambar  3.  Lokasi  DAS  berhutan  jati  ini  dipilih karena  karakter  lahannya  yang  khas,  yaitu mempunyai  batuan  induk  kapur  dengan  batas musim penghujan dan kemarau yang sangat jelas dan  kondisi  penutupannya  yang  didominasi  oleh hutan  jati.  Pengelolaan  hutan  dilakukan  oleh Perhutani,  KPH  Cepu.  Penelitian  dilakukan  pada tahun 2011-2014.
Penyesuaian bobot
Input Output Memban- dingkan JST    ( hidden layer , neuron dan bobot) Target
Gambar 2. Jaringan Syaraf Tiruan Sederhana (Widodo, dan Handayanto, 2012) Figure 2. Simple Neural Network (Widodo, and Handayanto, 2012)
Sumber: Peta RBI, Peta Penutupan Lahan
Source: RBI map, Land Cover Map
Gambar 3. Lokasi penelitian: Sub Das Cemoro
Figure 3. Study area: Cemoro Sub Watershed
Input (X) Output (Y) Input neuron Output neuron Bobot (W) X 1 X 2 X 3 X 4 X n Y 1 Y 2 W 1 W 2 W n W 3

## B. Bahan dan Alat Penelitian
Alat  dan  bahan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  SPAS  (Stasiun  Pengamatan Arus  Sungai),  AWLR  ( Automatic  Water  Level Recorder ), ARR ( Automatic Rainfall Recorder ), GPS ( Global  Position  System ),  Peta  RBI  1:25.000,  Peta sistem  lahan  1:250.000,  Peta  Geohidrologi 1:25.000,  DEM  Aster  30  x  30  m, Software Matlab R2014a.

## 1. Survei lapangan
Survei  lapangan  dilakukan  pada  tahun  2011 untuk  mengecek  kondisi  aktual  di  lapangan dengan  berpedoman  pada  peta-peta  tematik, seperti peta sistem lahan dan peta RBI. Data yang dikumpulkan  antara  lain  jenis  tanah,  kedalaman tanah,  kemiringan  lahan  dan  jenis  penutupan lahan.

## 2. Pengukuran parameter hidrologi
a. Pengukuran curah hujan
Curah  hujan  sebagai  input  dalam  suatu  DAS diukur  dari  stasiun  hujan  Ngawenan  yang mencatat hujan harian secara otomatis.
b. Pengukuran debit pada variasi tinggi muka air Tinggi  muka  air  dilihat  dari  pencatatan AWLR.  Pengukuran  debit  ini  dilakukan  untuk membuat  hubungan  antara  tinggi  muka  air  dan debit  ( discharge  rating  curve ),  seperti  yang terlihat pada Gambar 4.
c. Pemantuan tinggi muka air
Pemantauan  tinggi  muka  air  dilakukan dengan  pemasangan  AWLR.  Data  debit  sungai diperoleh  dari  data  tinggi  muka  air  dikonversi menjadi  debit  dengan  bantuan discharge  rating curve (hubungan  antara  tinggi  muka  air  dan debit).
d. Pengambilan contoh suspensi sedimen Contoh  suspensi  ini  merupakan  dasar perhitungan besarnya sedimen. Tingkat sedimentasi  didapatkan  dengan  mengalikan kandungan  suspensi  dengan  debit.  Contoh suspensi diambil pada setiap ketinggian muka air tertentu untuk menyusun suspended rating curve . Diagram  alir  prosedur  pengukuran  debit  dan sedimen dapat dilihat pada Gambar 4.

## C. Analisis Data
1. Debit Aliran dan debit sedimen Kurva  hubungan  antara  debit  dan  TMA ( discharge  rating  curve )  disusun  dengan  formula sebagai berikut (Pramono et al. , 2000):
Q = a (H 1 -H o ) b (1)
Dalam hal ini:
a, b  = koefisien
H 1 = Tinggi Muka Air pada t 1 (cm) H o = Tinggi Muka Air pada t 0 (cm)
Disusun  curva  hubungan  antara  debit sedimen  dengan  debit  aliran  ( suspended  rating curve ) (Pramono , et.al , 2000): Q s = a Q b (2)
Dalam hal ini: a, b  = koefisien Q s = Debit sedimen (m 3 /dtk)
Q = Debit Aliran (m 3 /dtk)
Setelah  diketahui  grafik  hubungan  antara tinggi  muka  air  dengan  debit  dan  hubungan antara  debit  dengan  sedimen,  maka  pada  setiap titik ketinggian muka air yang tercatat oleh AWLR dapat  diprediksi  besarnya  debit  dan  sedimen. Pada  penelitian  ini  digunakan  data  seri  tahun 2001-2014.

## 2. Pembuatan model dengan metode JST
Data yang digunakan untuk menyusun model adalah  data  hujan  dan  debit  aliran  data  hujan bulanan,  debit  bulanan  merupakan  hasil pengukuran  selama  13  tahun  dari  tahun 2001-2014.  Selanjutnya  dilakukan  praproses untuk  memilih  data  hujan  yang  berpasangan dengan  data  debit  (pasangan input-target ). Artinya  pada  tanggal/bulan  yang  sama  terdapat data  hujan-debit  dan  hujan-sedimen.  Selanjutnya dilakukan proses pelatihan, validasi dan pengujian yang  dilakukan  dengan sofware Matlab  R2014a dengan  perintah nntool .  Model  yang  diuji  adalah model  untuk  dengan  menggunakan  data  hujan sebagai input ,  debit  aliran  dan  sedimen target sekaligus sebagai output.
Gambar 4. Diagram alir penyusunan discharge rating curve dan suspended rating curve Figure 4. Flow chart of discharge rating curve dan suspended rating curve developments
Penyusunan model dilakukan dengan membuat  kombinasi  fungsi  aktivasi  dan  metode pembelajaran.  Diagram  alir  yang  menerangkan prosedur  penyusunan  model  dapat  dilihat  pada Gambar  5.  Praproses  data  merupakan  proses normalisasi  data.  Dalam  analisis  menggunakan JST  normalisasi  data  ini  penting  untuk menghilangkan  dimensi  satuan  data  dan membatasi data pada selang angka tertentu, yaitu antara 0,0 sampai dengan 1,0 (Mehr et al. , 2015). Normalisasi data dilakukan dengan cara membagi data dengan nilai maksimumnya.

## 3. Pengujian kualitas model
Model  yang  tersusun  akan  diuji  kualitasnya dengan  menghitung  koefisien  efisiensi  Nash  dan Sutcliffe (1970), dengan rumus:
K = 1 − ∑(Qakt−Qpred) 2 ∑(Qakt−Qpred) 2 (3) Dalam hal ini:
K :  Koefisien efisiensi
𝐐 𝐚𝐤𝐭 :  Debit pengukuran (m 3 /dtk) 𝐐 𝐩𝐫𝐞𝐝 :  Debit yang dihasilkan oleh model (output) ((m 3 /dtk)
𝐐 𝐚𝐤𝐭 :  Rata-rata Debit yang dihasilkan oleh model (output) ((m 3 /dtk)
Nilai K mengindikasikan seberapa bagus data yang  diukur  terhadap  data  yang  diprediksi  dan sesuai  dengan  grafik  1:1.  K  bernilai  -∞  sampai dengan  1,  nilai  1  merupakan  nilai  yang  paling optimal. K antara 0 sampai dengan 1 secara umum merupakan  nilai  yang  dapat  diterima  sedangkan K< 0 mengindikasikan bahwa rata-rata data yang diukur merupakan prediktor yang paling baik bila dibandingkan  dengan  data  yang  diprediksi sehingga nilai tersebut tidak dapat diterima. Nilai K  yang  mendekati  satu  mengindikasikan  bahwa hasil  prediksi  mendekati  nilai  aktual  pengukuran (Moriasi et  al. ,  2007).  Untuk  mengetahui  apakah model  layak  diaplikasikan  maka  dihitung  nilai koefisien  determinasi  (R 2 ).  Nilai  R 2 ini menerangkan  proporsi  varian  data  aktual  yang diukur  yang  dapat  diterangkan  oleh  model.  R 2 bernilai  antara  0  sampai  dengan  1.  Nilai  R 2 yang lebih tinggi mengindikasikan error yang lebih kecil, biasanya  R 2 >  0,5  dapat  diterima  (Moriasi et  al. , 2007).  Nilai  R 2 ini  mengindikasikan  kuatnya hubungan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai sebenarnya  (Mehr et  al. ,  2015).  Model  yang tersusun juga dihitung nilai mean square error nya (MSE),  semakin  kecil  nilai  MSE  menunjukkan bahwa  model  semakin  mendekati  kondisi aktualnya (Moriasi , et.al , 2007).
Gambar 5. Diagram alir penyusunan model berbasis JST
Figure 5. Flow diagram of neural network modeling
Tabel 1. Klasifikasi nilai K Table 1. Classification of K value
No. Klasifikasi (Classification ) K 1. Sangat Baik    ( Very good) 0,75 < K ≤ 1,00 2. Baik ( Good ) 0,65 < K ≤ 0,75 3. Memuaskan ( Satisfactory ) 0,50 < K ≤ 0,65 4. Kurang Memuaskan ( Unsatifactory) ≤ 0,50 Sumber: Moriasi et al. (2007) Source : Moriasi et al. (2007)
Mulai
Praproses
Pembagian Data
Data Latih Data Uji Pembuatan Struktur JST Pembuatan Model JST Pelatihan Pengujian Pengumpulan Data Evaluasi Selesai

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Biofisik
Penutupan lahan Sub Das Cemoro didominasi oleh  hutan  (99,5%)  dengan  kelerengan  dominan masuk  pada  kategori  datar  seluas  83,7%.  Dari peta  geologi  terlihat  bahwa  terdapat  dua  formasi dengan  luas  yang  hampir  sama  yaitu  formasi Ledok  dan  formasi  Mundu.  Kedua  jenis  formasi tersebut  merupakan  tanah  sedimen  klastik dengan ukuran butir yang berbeda. Formasi ledok mempunyai  ukuran  butir  yang  lebih  kasar dibanding formasi Mundu. Dari peta geohidrologi, Sub  Das  Cemoro  mempunyai  lapisan aquifer dengan produksi air tanah langka dan sedikit. Dari stasiun hujan Ngawenan diperoleh rata-rata hujan bulanan  134  mm  sedangkan  rata-rata  jumlah hujan  tahunan  1608,78  mm.  Hujan  tertinggi terjadi  pada  bulan  Januari  dan  terendah  pada bulan Agustus.  Jenis tanah dominan menurut peta sistem lahan adalah vertisol. Vertisol adalah  tanah hitam  dan  subur,  dapat  terbentuk  dari  berbagai macam  bahan  induk  tanah,  mineral  liatnya didominasi  oleh  smektit,  dan  mempunyai  sifat yang retak-retak bila kering (Prasetyo, 2007). Dari hasil  pengamatan  Dariah et  al. (2004),  jenis vertisol mempunyai permeabilitas lambat, struktur  gumpal,  kandungan  pasir  0,6  %,  pasir halus  17,4  %,  Debu  18,7%,  liat  63,4%  dan  C organic 0,81%.

## B. Hujan, Debit Aliran, dan Sedimen Bulanan
Hasil  pengukuran  hujan  dan  perhitungan debit  serta  sedimen  selama  tahun  2001  sampai dengan  2014  menunjukkan  bahwa  ketiga
parameter  tersebut  mempunyai  pola  yang  mirip (Gambar  6a).  Dari  gambar  tersebut  jelas  terlihat bahwa  musim  kemarau  terjadi  antara  bulan  Juli, Agustus  dan  September,  namun  bila  dilihat  dari nilai  minimumnya  (Gambar  6c)  nilai  terendah terjadi  pada  bulan  Juli,  Agustus,  September  dan Oktober. Nilai maksimum terjadi pada bulan Maret (Gambar 6b). Hasil pengukuran debit dan sedimen yang  digunakan  dalam  penyusunan  model  ini, secara lengkap dapat dilihat pada Lampiran 1.
Data  hujan,  debit  dan  suspensi  bulanan secara  lengkap  dapat  dilihat  pada  Lampiran  1. Data tersebut kemudian dinormalkan yaitu dibagi dengan  nilai  maksimumnya  dan  selanjutnya diproses dalam JST.
C. JST Propagasi Balik untuk Pemodelan Debit dan Sedimen Dalam penyusunan model digunakan metode Lavenberg-Marquardt  yang  bertujuan  untuk meminimalkan eror ( mean square error ) pada saat pelatihan.  Tujuan  pelatihan  dalam  JST  ini  adalah untuk  menyesuaikan  bobot  agar  selisih  antara output hasil  pengukuran  dengan output model kecil,  dengan  menggunakan  satu  set  pasangan data input dan  target/ output .  Data  untuk pelatihan,  pengujian  dan  validasi  model  dipilih secara random. Diujicobakan beberapa kombinasi arsitektur  JST  dengan  4  lapisan  input,  2  lapisan tersembunyi  dan  1  lapisan  output,  dengan beberapa  kombinasi  jumlah  neuron  dan  fungsi transfer/aktivasi.  Variabel  input  yang  digunakan adalah  hujan  sedangkan  variabel  target  adalah debit aliran dan sedimen.
(a) 0 50 100 150 200 250 300 350 Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul
Agt Sep Okt Nop Des Hujan (mm) Debit(m3/dtk) Suspensi (kg/dtk)
(b)
(c)
Gambar 6. Hujan, debit dan sedimen bulanan, rerata (a), maksimum (b) dan minimum (c) selama tahun 2001-2014.
Figure 6. Monthly rainfall, discharge and sediment, average (a), maximum (b), and minimum (c) during 2011-2014
0 200 400 600 800 1000 1200 Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sep Okt Nop Des Hujan (mm) Debit(m3/dtk) Suspensi (kg/dtk) 0 20 40 60 80 100 120 140 Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sep Okt Nop Des Hujan (mm) Debit(m3/dtk) Suspensi (kg/dtk)
Dari  Gambar  7  terlihat  jumlah  iterasi maksimal  adalah  1000,  nilai  MSE  0,  tingkat pembelajaran  0,001,  rasio  peningkatan  tingkat pembelajaran  10,  rasio  penurunan  tingkat pembelajaran  1x10 -7 ,    kegagalan  maksimum validasi 6, kenaikan MSE maksimal 10, penurunan MSE  minimum  1x10 -5 .Untuk  input  dan  output digunakan  variabel  hujan,  debit  aliran  dan sedimen  yang  merupakan  data  dari  tahun  2001 sampai  dengan  tahun  2014  (minus  tahun  2005) yang tercatat di SPAS Sub Das Cemoro.

## 1. JST untuk pemodelan debit aliran
Rangkuman  arsitektur  JST  yang  diujikan untuk pemodelan debit dapat dilihat pada Tabel 2. Dari  Tabel  2  tersebut  terlihat  bahwa  dari  enam model yang dicobakan, bila dilihat dari nilai K, R 2 dan  MSE,  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk memrediksi  debit  aliran  pada  3  bulan  ke  depan (t+3) dan 4 bulan ke depan (t+4) dapat digunakan
Model  1  dan  Model  5.  Kedua  model  tersebut mempunyai  nilai  MSE  terkecil,  R 2 terbesar  dan  K terbesar.  Nilai  K  kedua  model  tersebut  masuk dalam kategori memuaskan, yaitu antara 0,50 s/d 0,65 (Moriasi et al. , 2007). Hubungan antara nilai debit  pengukuran  langsung  ( target )  dan  debit prediksi ( output ) pada tahap pelatihan ( training ), validasi  ( validation )  dan  pengujian  ( test )    dapat dilihat  pada  Gambar  8.  Dari  gambar  tersebut terlihat  bahwa  Model  1  mampu  menerangkan 80%  data.  Dengan  demikian,  Model  1  ini  dapat digunakan  untuk  memrediksi  debit  aliran  untuk jangka  waktu  3  bulan  ke  depan.    Dari  Gambar  8 terlihat  bahwa  untuk  memrediksi  debit  3  bulan yang akan datang dapat menggunakan persamaan: Q t+3 = 0,64 Q t-3 + 0,05. Gambar 9 memperlihatkan grafik  fluktuasi  yang  searah  antara  nilai  debit pengukuran dengan debit prediksi yang dihasilkan oleh Model 1
Tabel 2. Rangkuman arsitektur JST yang diuji untuk pemodelan debit Table 2. Summary of ANN net architecturetested for discharge modeling
Model Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Arsitektur JST ( Architecture of ANN) Input CH t-1 CH t-1 CH t-1 CH t-1 CH t-1 CH t-1 CH t-2 CH t-2 CH t-2 CH t-2 CH t-2 CH t-2 CH t-3 CH t-3 CH t-3 CH t-3 CH t-3 CH t-3 CH t-4 CH t-4 CH t-4 CH t-4 CH t-4 CH t-4 Target Q t-3 Q t-3 Q t-3 Q t-4 Q t-4 Q t-4 Output Q t+3 Q t+3 Q t+3 Q t+4 Q t+4 Q t+4 Neuron lapisan input ( Neuron of input layers ) 4 4 4 4 4 4 Neuron lapisan tersembunyi    1 ( Neuron of 1st hidden layer ) 10 10 10 10 10 10 Neuron lapisan tersembunyi    2 ( Neuron of 2st hidden layer ) 1 1 1 1 1 1 Neuron lapisan output ( Neuron of output layer ) 1 1 1 1 1 1 Fungsi aktivasi lapisan tersembunyi (Activation function of hidden layer ) Learngdm  Learngdm  Learngdm  Learngdm  Learngdm  Learngdm Fungsi aktivasi lapisan output ( Activation function of output layer ) Tansig Logsig Purelin Tansig Logsig Purelin Hasil ( Result ) MSE 0,005 0,007 0,01 0,011 0,006 0,012 R Training 0,86 0,81 0,71 0,50 0,86 0,78 R Validasi 0,74 0,82 0,85 0,73 0,54 0,54 R Test 0,53 0,53 0,85 0,74 0,68 0,64 R Total 0,80 0,78 0,74 0,61 0,80 0,73 K 0,64 O,59 0,53 0,32 0,64 0,53 Sumber: Analisis data (2014) Source: Data analyses (2014)
Keterangan ( Remarks) : CH t-1 :Hujan pada t-1( Rainfall in t-1 ) Q t+3 :Debit aliran t+3 ( Discharge in t+3)
CH t-2
:Hujan pada t-2( Rainfall in t-2 )
Q t+4 :Debit aliran t+4 ( Discharge in t+4)
CH t-3
:Hujan pada t-3( Rainfall in t-3 ) Q t-3
:Debit aliran t-3 ( Discharge in t-3)
CH t-4
:Hujan pada t-4( Rainfall in t-4 ) Q t-4 :Debit aliran t-4 ( Discharge in t-4)
Gambar  8. Hubungan  antara  debit  aktual  ( target )  dan  debit  prediksi  ( output )  pada  tahap  pelatihan ( training ), validasi (validation) dan pengujian (test) yang dihasilkan oleh Model 1 Figure 8. The relationship between the actual discharge (target) and the predicted discharge (output) at the stage of training (training), validation (validation) and testing (test) resulted from Model 1
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94 97 100 103 106 109 112 115 118 121 124 127 130 133 136 139 142 145 148
Bulan (Month ) Debit aktual (Actual discharge)
Debit prediksi (Predicted discharge)
Gambar 9. Fluktuasi debit aktual dan debit prediksi Model 1 Figure 9. Fluctuations of the actual discharge and predicteddischarge resulted from Model 1
Untuk  memrediksi  debit  aliran  dalam  jangka waktu  4  bulan  ke  depan  dapat  menggunakan Model 5. Dari Gambar 10 dan Gambar 11 terlihat bahwa  prediksi  yang  dihasilkan  dari  Model  5  ini memberikan  hasil  yang  memuaskan.  Dengan persamaan: Q t+4 =  0,65  Q t-4 +  0,074  (Gambar  10) prediksi debit 4 bulan ke depan dapat dilakukan.
Nilai K yang diperoleh dari Model 1 dan Model 5 mendekati nilai K yang dihasilkan oleh Agarwal , et  al. (2009)  yang  memrediksi  aliran  permukaan di  DAS  di  DAS  Vamsadhara  India  dengan menggunakan  data  harian,  yaitu  0,639.  Namun
demikian,  nilai  R 2 dari  kedua  model  tersebut masih  lebih  kecil  dibandingkan  nilai  R 2 yang diperoleh Albaradeyia et al. (2011) yang berkisar antara  0,8  sampai  dengan  0,96.  Model  prediksi hujan  debit  dengan  JST  ini  juga  telah  digunakan untuk memrediksi di beberapa DAS seperti di DAS Temon  (Yulianto et  al. ,  2014)  yang  memrediksi kekeringan berdasar data hujan bulanan dan debit bulanan  dengan treshold (batas)  tertentu.  Model prediksi  ini  juga  memberikan  hasil  yang memuaskan dengan hasil prediksi yang mendekati hasil pengukuran.
Gambar  10. Hubungan  antara  debit  aktual  ( target )  dan  debit  prediksi  ( output )  pada  tahap  pelatihan ( training ), validasi (validation) dan pengujian (test) yang dihasilkan oleh Model 5 Figure 10. The relationship between the actual discharge (target) and the  predicted discharge (output) at the stage of training (training), validation (validation) and testing (test) resulted from Model 5
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94 97 100 103 106 109 112 115 118 121 124 127 130 133 136 139 142 145 148 Bulan (Month ) Debit aktual (Actual discharge)
Debit prediksi (Predicted discharge)
Gambar 11 . Fluktuasi debit aktual dan debit prediksi yang dihasilkan oleh Model 5 Figure 11 . Fluctuations of the actual discharge and predicteddischarge resulted from Model 5

## 2. JST  propagasi  balik  untuk  pemodelan sedimen
Rangkuman  arsitektur  JST  yang  diujikan untuk  pemodelan  sedimen  dapat  dilihat  pada Tabel 3. Dari Tabel 3 tersebut terlihat bahwa dari ke  enam  model  yang  dicobakan,  bila  dilihat  dari nilai  K,  R 2 dan  MSE,  dapat  disimpulkan  bahwa untuk  memrediksi  debit  aliran  pada  3  bulan  ke depan  (t+3)  dan  4  bulan  ke  depan  (t+4)  dapat digunakan  Model  7  dan  Model  10.  Kedua  model tersebut  memiliki  MSE  terkecil,  masing-masing
adalah  0,006  dan  0,005.  Nilai  K  yang  dihasilkan juga masuk dalam kategori memuaskan menurut Moriasi,  et  al.  (2007),  masing-masing  yaitu  0,59 dan  0,62.  Nilai  K  ini  lebih  bagus  dari  yang dihasilkan  oleh  Agarwal ,  et.al. (2009)  dalam memrediksi  sedimen  di  DAS  Vamsadhara  India yang  memberikan  hasil  yang  K  yang  lebih  kecil yaitu  0,448  dengan  menggunakan  data  harian. Sementara  itu  Nourani  dan  Kalantari  (2010) menghasilkan  nilai  K  yang  memuaskan  yaitu antara 0,76 sampai dengan 0,96.
Dari  nilai R 2 , dari Model 7 mengasilkan  R 2 = 0,68,  sedangkan  dari  Model  10  mengasilkan  R 2 =0,80.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  0,68  dan 0,80 variasi data sedimen dapat diterangkan oleh Model  7  dan  Model  10.  Dengan  demikian,  maka kedua  model  ini  dapat  digunakan  untuk memrediksi  besarnya  sedimen.  Persamaan:QS t+3
=  0,45  QS t-3 +  0,052  (Gambar  12)  dapat digunakan  untuk  memrediksi  sedimen  untuk jangka  waktu  3  bulan  ke  depan  dengan menggunakan data sedimen 3 bulan sebelumnya. Hasil  prediksi  sedimen  t+3  dengan  Model  7 tersebut mempunyai fluktuasi yang mirip dengan fluktuasi sedimen hasil pengukuran (Gambar 13).
Gambar  12. Hubungan  antara  sedimen  aktual  ( target )  dan  sedimen  prediksi  ( output )  pada  tahap pelatihan ( training ), validasi (validation) dan pengujian (test) yang dihasilkan oleh Model 7 Figure 12. The relationship between the actual sediment (target) and the predicted sediment (output) at the stage of training (training), validation (validation) and testing (test) resulted from Model 7
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94 97 100 103 106 109 112 115 118 121 124 127 130 133 136 139 142 145 148 Bulan (Month)
Debit aktual (Actual discharge) Debit prediksi (Predicted discharge)
Gambar 13. Fluktuasi debit aktual dan debit prediksi yang dihasilkan oleh Model 7 Figure 13. Fluctuations of the actual discharge and predictedicted discharge resulted from Model 7
Tabel 3. Rangkuman arsitektur JST yang diuji untuk pemodelan sedimen Table 3. Summary of ANN net architecturetested for sediment modeling
Model Model 7 Model 8 Model 9 Model 10  Model 11  Model 12 Arsitektur JST ( Architecture of ANN) Input CH t-1 CH t-1 CH t-1 CH t-1 CH t-1 CH t-1 CH t-2 CH t-2 CH t-2 CH t-2 CH t-2 CH t-2 CH t-3 CH t-3 CH t-3 CH t-3 CH t-3 CH t-3 CH t-4 CH t-4 CH t-4 CH t-4 CH t-4 CH t-4 Target QS t-3 QS t-3 QS t-3 QS t-4 QS t-4 QS t-4 Output QS t+3 QS t+3
QS t+3 QS t+4
QS t+4 QS t+4 Neuron lapisan input ( Neuron of input layers ) 4 4 4 4 4 4 Neuron lapisan tersembunyi    1 ( Neuron of 1st hidden layer ) 10 10 10 10 10 10 Neuron lapisan tersembunyi    2 ( Neuron of 2st hidden layer ) 1 1 1 1 1 1 Neuron lapisan output ( Neuron of output layer ) 1 1 1 1 1 1 Fungsi aktivasi lapisan tersembunyi (Activation function of hidden layer ) Learngdm  Learngdm  Learngdm  Learngdm  Learngdm  Learngdm Fungsi aktivasi lapisan output ( Activation function of output layer ) Tansig Logsig Purelin Tansig Logsig Purelin Hasil ( Result ) MSE 0,006 0,004 0,013 0,005 0,007 0,01 R Training 0,69 0,75 0,56 0,86 0,57 0,52 R Validasi 0,59 0,71 0,77 0,64 0,79 0,81 R Test 0,90 0,32 0,36 0,70 0,60 0,32 R Total 0,68 0,64 0,53 0,80 0,60 0,51 K 0,59 0,39 0,30 0,62 0,36 0,26 Sumber: Analisis data (2014) Source: Data analyses (2014)
Keterangan ( Remarks) :
CH t-1
:Hujan pada t-1( Rainfall in t-1 )
QS t+3 :Sedimen pada t+3 ( Sediment in t+3)
CH t-2 :Hujan pada t-2( Rainfall in t-2 )
QS t+4 :Sedimen pada t+4( Sediment in t+4)
CH t-3 :Hujan pada t-3( Rainfall in t-3 )
QS t-3 :Sedimen pada t-3 ( Sediment in t-3) CH t-4 :Hujan pada t-4( Rainfall in t-4 ) QS t-4 :Sedimen pada t-4 ( Sediment in t-4)
Untuk  memrediksi  sedimen  dalam  jangka  4 bulan  ke  depan  dapat  menggunakan  persamaan: QS t+4 =  0,74  QS t-4 +  0,033  (Gambar  14).  Hasil prediksi  dengan  Model  10  tersebut  memberikan menghasilkan  fluktuasi  yang  searah  dengan sedimen aktualnya (Gambar 15).

## 3. Implementasi Model
Jaringan arsitektur JST yang terbangun dapat diaplikasikan  untuk  membantu  kegiatan  mitigasi kekeringan  dan  banjir  serta  sedimen  yang terangkut.  Dengan  JST  ini  dapat  diprediksi  debit dan  sedimen  untuk  4  bulan  ke  depan.  Antisipasi kekeringan  dan  banjir  dapat  dilakukan  4  bulan sebelumnya. Ketersediaan maupun ketidaktersediaan  air  dapat  diprediksi  lebih
dahulu.  Di  lokasi  penelitian,  petani  dapat menentukan  jenis  komoditi  pertanian  yang  akan ditanam  pada  musim  tanam  berikutnya  serta menentukan  tata  waktu  pengolahan  lahan. Demikian  juga  dengan  Perum  Perhutani  sebagai pengelola hutan, dapat
menentukan
kegiatan-kegiatan
tumpangsari,
terutama menyusun tata waktu penanaman.
Dalam  rangka  pengembangan  model,  data bisa diperoleh dari beberapa DAS/Sub Das dengan kondisi biofisik yang lebih bervariasi. Data biofisik ini dapat dijadikan sebagai salah satu input dalam penyusunan  model  sehingga  pengaruh  kondisi biofisik  dapat  diketahui.  Dengan  demikian, implementasi model dapat mencakup lokasi yang lebih luas lagi.
Gambar  14. Hubungan  antara  sedimen  aktual  ( target )  dan  sedimen  prediksi  ( output )  pada  tahap pelatihan ( training ), validasi (validation) dan pengujian (test) yang dihasilkan oleh Model 10 Figure 14. The relationship between the actual sediment (target) and the predicted sediment (output) at the stage of training (training), validation (validation) and testing (test) resulted from Model 10
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94 97 100 103 106 109 112 115 118 121 124 127 130 133 136 139 142 145 148 Bulan (Month)
Debit aktual (Actual discharge)
Debit prediksi (Predicted discharge)
Gambar 15. Fluktuasi debit aktual dan debit prediksi yang dihasilkan oleh Model 10 Figure 15. Fluctuations of the actual discharge and predictedicted discharge resulted from Model 10

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Pemodelan untuk prediksi debit dan sedimen dapat menggunakan arsitektur JST. Dari beberapa arsitektur  JST  yang  dicobakan,  didapatkan  dua model untuk prediksi debit dan dua model untuk prediksi sedimen. Model tersebut adalah Model 1 (satu)  untuk  prediksi  debit  tiga  bulan  ke  depan dan Model 5 (lima) untuk prediksi debit tiga bulan ke  depan,  dengan  arsitektur  JST  seperti  pada Tabel  2.  Model  untuk  prediksi  sedimen  adalah
Model 7 (tujuh) untuk prediksi sedimen tiga bulan ke depan dan Model 10  (sepuluh)  untuk prediksi sedimen empat bulan ke depan, dengan arsitektur JST  seperti  pada  Tabel  3.  Model  tersebut  terpilih karena memberikan nilai MSE terkecil, R 2 terbesar dan K yang memuaskan.
Model  prediksi  debit  dan  sedimen  dapat menggunakan  data  hujan  sebagai  input.  Dengan menggunakan data hujan t-1, t-2, t-3 dan t-4 dapat digunakan  untuk  memrediksi  debit  dan  sedimen dalam jangka 3 dan 4 bulan ke depan.

## B. Saran
Aplikasi  pemodelan  debit  dan  sedimen  ini dapat diujicobakan sekaligus diaplikasikan di DAS yang  lain  dengan  arsitektur  yang  disesuaikan dengan kondisi data yang ada.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  diucapkan  kepada  BPTKPDAS Solo  yang  sudah  menyediakan  fasilitas  untuk melakukan  penelitian  dan  Edy  Sulasmiko  yang telah  mengumpulkan  dan  membantu  mengolah data hidrologi serta membantu survei di lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adamala,  S.,  Raghuwanshi,  N.  S.,  Mishra,  A.  dan  Tiwari, M.  K.  (2014).  Evapotranspiration  Modeling Using Second-Order Neural Networks. Journal Hydrology Engineering 2014, 19 (6), 1131-1140.
Agarwal,  A.,  Rai,  R.  K.  dan  Upadyay,  A.  (2009).
Forecasting  of  Runoff  and  Sediment  Yield  Using Artificial  Neural  Networks J.  Water  Resource  and Protection, 1 , 368-375.
Albaradeyia,  I.,  Hani,  A.  dan  Shahrour,  I.  (2011).  WEPP and  ANN  Models  for  Simulating  Soil  Loss  and Runoff  in  a  Semi-Arid  Mediterranean  Region. Environ Monit Assess, 180 , 537-556.
Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  tentang Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  Nomor  37 Tahun 2012 (2012).
Arif,  F.  M.,  Gernowo,  R.,  Setyawan,  A.  dan  Febrianty,  D. (2012).  Analisa  data  curah  hujan  stasiun klimatologi  Semarang  dengan  model  jaringan syaraf tiruan. Berkala Fisika, 15 (1), 21-26.
Asadollahfardi,  G.,  Taklify,  A.  dan  Ghanbari,  A.  (2012). Application of Artificial Neural Network to Predict TDS in Talkheh Rud River. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 138 (4), 363-370.
Aziz,  K.,  Rahman,  A.,  Fang,  G.  dan  Shrestha,  S.  (2014). Application  of  artiﬁcial  neural  networks  in regional ﬂood frequency analysis: a case study for Australia. Stoch  Environ  Res  Risk  Assess  28 , 541-554.
Chow,  M.  F.,  Yusop,  Z.  dan  Toriman,  M.  E.  (2012). Modelling Runoff Quantity and Quality in Tropical
Urban Catchments Using Storm Water
Management Model. Int. J. Environ. Sci. Technol., 9 , 737-748.
Dariah, A., Subagyo, H., Tafakresnanto, C. dan Marwanto, S.  (2004).  Kepekaan  Tanah  Terhadap  Erosi Konservasi  Tanah  pada  Lahan  Kering  Berlereng . Bogor: Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat.
Demuth,  H.  dan  Beale,  M.  (2002). Neural  Network Toolbox For Use with MATLAB . Massachusetts: The Mathworks Inc.
El-shafie, A., Mukhlisin, M., Najah, A. A. dan Taha, M. R. (2011). Performance of Artificial Neural Network and  Regression  Techniques  for  Rainfall-Runoff
Prediction. International  Journal  of  the  Physical Sciences 6 (8), 1997-2003.
Ghalkhani, H., Golian, S., Saghaﬁan, B., Farokhnia, A. dan Shamseldin,  A.  (2013).  Application  of  surrogate artiﬁcial  intelligent  models  for  real-time  ﬂood routing. Water  and  Environment  Journal,  27 , 535-548.
Huang,  Y.  dan  Liu,  L.  (2010).  Multiobjective  Water Quality Model Calibration Using a Hybrid Genetic Algorithm  and  Neural  Network–Based  Approach. Journal  of  Environment  Engineering,  136 (10), 1020-1031.
Jahanbani, H. dan El-Shaﬁe, A. H. (2011). Application of artiﬁcial  neural  network  in  estimating  monthly time  series  reference  evapotranspiration  with minimum  and  maximum  temperatures. Paddy Water Environ , 9, 207-220.
López-Vicente,  M.  dan  Navas,  A.  (2010).  Relating  Soil Erosion  and  Sediment  Yield  to  Geomorphic Features and Erosion Processes at the Catchment Scale in the Spanish Pre-Pyrenees. Environmental Earth Sciences, 61 , 143-158.
Mehr,  A.  D.,  Nazemosadat,  M.  J.,  Kahya,  E.  dan  Sahin,  A. (2015).  Successive-Station  Monthly  Streamﬂow Prediction  Using  Different  Artiﬁcial  Neural Network  Algorithms. International Journal Environment Science Technology, 12 , 2191-2200.
Mittal, P., Chowdhury, S., Roy, S., Bhatia, N. dan Srivastav,
R.  (2012).  Dual  Artificial  Neural  Network  for Rainfall-Runoff  Forecasting. Journal  of  Water Resource and Protection, 4 , 1024-1028.
Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Liew, M. W. V., Bingner, R. L.,
Harmel,  R.  D.  dan  Veith,  T.  L.  (2007).  Model Evaluation on Guedelines fo Systematic Quantification  of  Accuracy  in  Watershed Simulation. Transactions  of  the  ASABE,  50 (3), 885-900.
Nash,  J.  E.  dan  Sutcliffe,  J.  V.  (1970).  River  flow forecasting  through  conceptual  models  part  I  -A discussion  of  principles. Journal  of  Hydrology,  10 (3), 282-290.
Nourani, V. dan Kalantari, O. (2010). Integrated Artiﬁcial Neural  Network  for  Spatiotemporal  Modeling  of Rainfall Runoff Sediment Processes. Environtmental  Engineering  Science,  27 (6), 411-422.
Nunes,  A.  N.,  de  Almeida,  A.  C.  dan  Coelho,  C.  O.  A. (2011).  Impacts  of  land  use  and  cover  type  on runoff  and  soil  erosion  in  a  marginal  area  of Portugal. Applied Geography, 31 , 637-699.
Partal,  T.  (2009).  River flow  forecasting  using  different artificial  neural  network  algorithms  and  wavelet transform. Can. J. Civ. Eng. , 36 , 26-39.
Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  tentang Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  Nomor  37 Tahun 2012 (2012).
Phukoetphim,  P.,  Shamseldin,  A.  Y.  dan  Melville,  B.  W.
(2014).  Knowledge  Extraction  from  Artificial
Neural  Networks  for  Rainfall-Runoff  Model Combination Systems. Journal Hydrology
Engineering, 19 (7), 1422-1429.
Pramono,  I.  B.,  Murtiono,  U.  H.,  Supangat,  A.  B.  dan Mastur.  (2000).  Petunjuk  Teknis  Analisis  Data Hujan dan Aliran Sungai. Info DAS, 9 , 1-39.
Pramono,  I.  B.  dan  Wahyuningrum,  N.  (2010).  Luas optimal  hutan  jati  sebagai  pengatur  tata  air  di Daerah Aliran Sungai (DAS) berbahan induk kapur. Jurnal  Penelitian  Hutan  dan  Konservasi  Alam, 7(5). 459-467.
Prasetyo,  B.  H.  (2007).  Perbedaan  sifat-sifat  tanah vertisol  dari  berbagai  bahan  induk. Jurnal Ilmu-ilmu Pertanian Indonesia, 9 (1), 20-31.
SDA,  D.  (2013).  Kebutuhan  air  baku  nasional  akan meningkat lima kali lipat dalam lima belas tahun ke  depan.  Retrieved  25  April,  2015,  from http://sda.pu.go.id/index.php/berita-sda/datin-s da/item/346-kebutuhan-air-baku-nasional-akan- meningkat-lima-kali-lipat-dalam-lima-belas-tahu n-ke-depan
Shamsuddin,  S.  A.,  Yusup,  Z.  dan  Noguchi,  S.  (2014). Influence  of  plantation  establishment  on discharge  characteristics  in  a  small  catchment  of tropical  forest. International  Journal  of  Forestry
Research . 2014 , 1-10. http://dx.doi.org/10.1155/2014/408409 Sikorska,  A.  E.,  Scheidegger,  A.,  Banasik,  K.  dan Rieckermann,  J.  (2012).  Bayesian  Uncertainty Assessment  of  Flood  Predictions  in  Ungauged Urban  Basins  for  Conceptual  Rainfall-Runoff
Model. Hydrology    Earth  System  Science , 16 ,
1221-1236. Tiwari, M. K., Song, K.-Y., Chatterjee, C. dan Gupta, M. M. (2012). River-Flow Forecasting Using Higher-Order Neural Networks. Journal Hydrology
Engineering, 17 (5), 655-666.
Vafakhah,  M.  (2012).  Application  of  artificial  neural networks  and  adaptive  neuro-fuzzy  inference system  models  to  short-term  streamflow forecasting. Can. J. Civ. Eng. , 39 , 402-414.
Voinov,  A.  (2008). System  science  and  modelling  for ecologycal economics .  Amsterdam,  Boston, Heidelberg, London, New York, Oxford: Academic Press, Elsevier.
Widodo,  P.  P.  dan  Handayanto,  R.  T.  (2012). Penerapan Soft Computing dengan Mathlab (Revisi ed. Vol. I) . Bandung: Rekayasa Sains.
Woznicki,  S.  dan  Nejadhashemi,  A.  (2013).  Spatial  and Temporal Variabilities of Sediment Delivery Ratio. Water Resources Management, 27 (7), 2483-2499.
Yulianto,  F.  E.,  Hadiani,  R.  R.  dan  Setiono.  (2014).
Pemodelan Hujan Debit untuk Analisis Kekeringan pada DAS Temon. Matriks Teknik Sipil,
2 (1), 100-107.
Zanetti, S. S., Sousa, E. F., Oliveira, V. P. S., Almeida, F. T. dan Bernardo, S. (2007). Estimating Evapotranspiration  Using  Artificial Neural Network  and  Minimum  Climatological  Data. Journal  Irrigation  and  Drainage  Engineering, 133 (2), 83-89.

## Lampiran 1. Hasil pengukuran dan perhitungan hujan, debit dan suspensi bulanan
Appendix 1. Measurement and calculation of monthly rainfall, discharge and sediment

## a. Hasil pengukuran hujan bulanan dalam mm
Tahun Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sep Okt Nop Des 2001  165,0 142,0 965,0 205,0 10,0 120,0 35,0 0,0 40,0 112,0 153,0 170,0 2002  228,5 121,3 182,3 93,6 53,0 5,0 2,0 0,0 0,0 7,5 61,5 90,0 2003 38,7 340,1 314,9 77,6 110,0 3,7 1,5 7,0 26,5 119,6 389,7 286,9 2004  345,0 107,0 199,0 135,0 146,0 16,0 37,0 0,0 9,0 11,0 254,0 483,0 2006  283,8 190,0 112,8 208,4 144,7 2,7 1,3 0,0 24,9 35,7 16,0 259,0 2007  110,2 162,8 207,3 337,0 30,5 85,2 0,0 20,9 0,9 97,6 210,4 505,0 2008  261,2 211,3 214,7 85,9 97,6 19,6 0,0 19,9 40,0 145,9 209,7 251,0 2009  241,9 232,5 233,8 125,6 161,4 20,9 9,9 0,5 9,9 46,7 132,8 232,9 2010  616,2 388,4 410,9 221,6 242,4 185,6 108,6 58,3 133,0 195,5 209,6 153,8 2011  161,8 123,5 202,5 139,5 87,9 7,0 0,3 0,0 8,2 63,0 240,7 301,3 2012  182,6 122,7 106,1 78,1 70,4 34,6 0,0 0,0 4,0 46,6 229,4 222,9 2013  208,8 139,5 193,0 296,3 80,1 128,5 24,6 1,3 0,0 0,0 163,1 374,0 2014  208,9 176,8 200,3 121,1 79,3 48,3 23,5 0,0 1,3 38,5 146,5 208,9 Maks 616,2 388,4 965,0 337,0 242,4 185,6 108,6 58,3 133,0 195,5 389,7 505,0 Rerata 234,8 189,1 272,5 163,4 101,0 52,1 18,7 8,3 22,9 70,7 185,9 272,2 Min 38,7 107,0 106,1 77,6 10,0 2,7 0,0 0,0 0,0 0,0 16,0 90,0
b. Hasil perhitungan debit bulanan dalam m 3 /dtk Tahun Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sep Okt Nop Des 2001  17,46 21,95 43,99  32,80 1,31 6,51 3,69 1,61 1,25 10,08 9,21 9,33 2002  14,34 8,50 16,98 8,66 1,95 3,71 1,98 1,55 1,43 3,17 5,43 5,53 2003 3,00 22,11 10,41 8,52 4,95 2,06 0,63 0,45 0,67 3,45 8,84 6,85 2004  16,77 13,72 21,43  19,24 5,15 4,80 3,64 2,74 2,33 2,13 7,68 10,78 2006  14,68 22,50 3,82 7,36 10,35 0,39 0,06 0,06 0,09 0,10 0,05 10,73 2007 3,60 9,24 6,46  15,49 5,20 2,86 0,70 0,06 0,16 2,59 15,64 49,14 2008 5,11 5,78 19,83 9,20 8,31 1,68 1,41 0,61 1,53 1,99 2,97 11,43 2009  11,68 23,27 21,86 7,24 10,29 7,40 2,70 1,08 0,50 0,48 5,35 13,28 2010  26,71 20,51 17,04 5,02 5,57 6,44 3,13 7,64 8,16 9,75 15,56 10,57 2011 7,94 6,57 10,61 6,74 6,05 2,68 1,18 0,90 0,72 0,71 5,92 19,04 2012 8,19 6,80 5,57 2,71 2,99 1,92 0,39 0,07 0,06 0,07 0,90 2,90 2013 5,46 6,98 9,31  18,61 3,65 5,55 9,56 3,10 0,00 0,00 1,74 14,13 2014  26,94 24,96 32,35  11,88 4,36 4,84 4,08 2,54 1,60 1,27 1,48 1,35 Maks 26,94 24,96 43,99  32,80 10,35 7,40 9,56 7,64 8,16 10,08 15,64 49,14 Rerata 12,45 14,84 16,90  11,80 5,39 3,91 2,55 1,72 1,42 2,75 6,21 12,70 Min 3,00 5,78 3,82 2,71 1,31 0,39 0,06 0,06 0,00 0,00 0,05 1,35
c. Hasil perhitungan sedimen bulanan dalam kg/dtk
Tahun Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sep Okt Nop Des 2001 26,88 54,33 113,25 84,11 2,56 15,13 8,24 3,17 2,38 25,44  38,26 22,17 2002 29,57 11,97 33,08 11,61 1,56 3,70 1,59 1,15 2,75 7,01  12,67 12,72 2003 6,68 58,99 25,61 19,73 11,14 4,09 1,16 0,82 1,22 8,07  21,30 16,50 2004 43,10 31,97 54,81 46,10 8,64 7,98 5,72 4,07 3,38 3,03  16,53 24,31 2006 40,03 59,24 6,90 14,97 21,32 0,43 0,04 0,04 0,08 0,09 0,04 18,90 2007 7,94 22,97 12,62 33,61 8,82 4,31 0,87 0,04 0,15 4,13  41,45  152,63 2008 10,25 11,18 46,12 17,46 17,57 2,36 1,85 0,68 2,09 3,20 4,78 27,33 2009 17,53 41,55 31,31 6,06 11,62 7,47 1,43 0,47 0,16 0,17 6,51 4,75 2010 45,97 30,74 24,17 3,32 4,16 6,66 1,74 6,06 6,94 8,10 8,00 11,59 2011 11,99 9,82 18,38 10,00 8,87 3,57 1,41 1,06 0,81 0,80  10,79 36,11 2012 12,92 10,48 8,34 2,89 3,25 1,89 0,22 0,02 0,02 0,02 0,69 3,40 2013 7,58 13,87 19,61 54,01 4,32 8,09 25,95 3,42 0,00 0,00 1,62 29,69 2014 71,52 65,62 92,66 26,05 5,53 6,31 4,96 2,63 1,42 1,04 1,57 1,19 Maks 71,52 65,62 113,25 84,11 21,32 15,13 25,95 6,06 6,94 25,44  41,45  152,63 Rerata 25,54 32,52 37,45 25,38 8,41 5,54 4,24 1,82 1,65 4,70  12,63 27,79 Min 6,68 9,82 6,90 2,89 1,56 0,43 0,04 0,02 0,00 0,00 0,04 1,19