Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)

## SISTEM PERINGATAN DINI BANJIR BERBASIS MACHINE LEARNING: STUDI LITERATUR
1 Agustina Rachmawardani * , 2 Sastra K. Wijaya, 3 Ardhasena Shopaheluwakan 1 Prodi Instrumentasi, Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jakarta, Indonesia
2 Departemen Fisika, FMIPA, Universitas Indonesia
3 Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Indonesia Email: agustina.rahmawardani@stmkg.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol6No2.pp188-198

## ABSTRACT
Indonesia is a disaster-prone country and 76% is a hydrometeorological disaster (floods, landslides, tropical cyclones and droughts). Floods that occurred in Jakarta had a negative impact on the community so that it would have  an  impact  on  economic  losses  that  made  it  difficult  for  communities  around  areas  that  were  frequently affected by floods to develop more advanced and productively. Therefore, the inhibition of increasing welfare caused by floods that are not immediately handled can increase the number of people's poverty because they always have to spend both on house repairs, health and other things caused by floods. In addition, public facilities and various kinds of infrastructure were damaged. The environment is also negatively affected when floods occur. Clean  water is difficult  to  obtain  so  it  causes many diseases. Floods also cause animals to be killed, thereby disrupting the natural balance of the ecosystem. The existence of flood prediction research will reduce the risk and damage caused by flood disasters and can provide advice and considerations in policy making. Flood early warning system is one of the solutions offered in dealing with flood disasters. Providing actual and real time information, this early warning system is expected to reduce economic losses to fatalities. In an effort to create a resilient city, ESCAP (2008) puts an early warning system in place as an effort to prepare before a disaster occurs and to mitigate floods . Keyword: Early Warning, Flood , Machine Learning , Ensemble .

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  negara  rawan  bencana  dan  76%  merupakan  bencana  hidrometeorologi  (banjir,  longsor, siklon tropis dan kekeringan). Banjir yang terjadi di Jakarta membawa dampak negatif bagi masyarakat sehingga akan membawa dampak kerugian ekonomi yang membuat masyarakat sekitar wilayah yang sering terkena banjir akan susah berkembang lebih maju dan produktif. Oleh sebab itu penghambatan peningkatan kesejahteraan yang diakibatkan karena  banjir yang tidak segera ditangani bisa  membuat  meningkatnya jumlah kemiskinan, warga karena harus  mengeluarkan biaya baik untuk perbaikan rumah, kesehatan dan lain lain. Selain itu fasilitas-fasilitas umum dan berbagai macam infrastruktur banyak mengalami kerusakan.  lingkungan juga terkena dampak negatif ketika terjadi  banjir.  Air  bersih  sulit  untuk  didapatkan  sehingga  banyak  menimbulkan  penyakit.  B anjir  juga menyebabkan  hewan-hewan  terbunuh  sehingga  mengganggu  keseimbangan  alami  ekosistem. Dengan  adanya penelitian prediksi banjir akan mengurangi resiko dan kerusakan yang diakibatkan oleh bencana banjir serta dapat memberikan saran dan pertimbangan dalam pengambilan kebijakan. Sistem peringatan dini banjir menjadi salah satu solusi yang ditawarkan dalam menghadapai bencana banjir. Memberikan informasi aktual dan real time, sistem peringatan dini ini diharapkan dapat mengurangi kerugian ekonomi hingga korban jiwa. Dalam upaya mewujudkan  kota  tangguh,  ESCAP  (2008)  menempatkan  sistem  peringatan  dini  sebagai  upaya  kesiapsiagaan (preparedness) sebelum terjadi bencana dan mitigasi banjir.
Kata Kunci: Peringatan Dini , Banjir, Machine Learning , Ensemble .

## PENDAHULUAN
Banjir  merupakan  bencana  alam  yang  paling sering terjadi di Asia. Salah satu Negara Asia dengan dampak banjir tertinggi adalah Indonesia    khususnya di ibukota Negara yaitu Jakarta. Jakarta sebagai ibukota
Negara  sudah  beberapa  kali  mengalami  banjir  besar pada abad ke dua puluh satu ini yaitu pada tahun 2002, 2007,  2013,  2015  dan  2020.  Banjir  tahun  2007 dianggap sebagai bencana nasional yang mengakibatkan kerugian sebesar US $ 565 juta. Sektor
ISSN: 2620-4339 (media online)
perumahan adalah yang paling besar terkena imbasnya sekitar  74  %  dari  total  kerugian.(Bappenas,  2007). Hujan  deras  yang  mengguyur  Jakarta  dan  kota-kota besar  sekitarnya  pada  tanggal  17-19  Januari  2013 menyebabkan  banjir  besar  dan  menggenangi  98.000 perumahan  sehingga  membuat  40.000  orang  harus mengungsi dan korban jiwa sebanyak 20 orang. Banjir tersebut  menyebabkan  kerusakan  total  yang diperkirakan  mencapai  US  $  775  juta.  (Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD),  2013). Peristiwa ini menunjukkan banjir merupakan masalah serius di Jakarta.
Manajemen  banjir konvensional  bergantung pada pemantauan curah hujan dan debit sungai ground based. Beberapa negara tropis mempunyai resiko banjir yang cukup tinggi dan juga terdapat bagian dari daratan tidak  tercover  oleh  jaringan  sensor  banjir  sedangkan data  spasial  penginderaan  jauh  menyediakan manajemen data tepat waktu dan biaya rendah sehingga penggabungan  antara  data  daratan  dan  data  remote sensing bisa menghasilkan prediksi banjir yang bagus dan  akurat.  Banyak  aspek  manajemen  banjir  terbantu dengan kemajuan teknologi di bidang remote sensing ini. Deteksi banjir yang lebih tepat dan real time, lead time pada sistem early warning banjir dan input yang akurat  dari  model  hidrologi  saat  ini  dikarenakan teknologi remote sensing yang digunakan.
Kejadian  banjir  dapat  dimodelkan  secara  fisis dengan  menggunakan  persamaan  matematis  yang kompleks.  Machine  Learning  sebagai  sistem p erancangan dan pengembangan algoritma yang dapat melakukan prediksi kejadian banjir dengan menggunakan  data-data  historis.  Sistem  pembelajar (machine learning) dapat memanfaatkan data yang ada menghasilkan  nilai  probabilitas  yang  mendasarinya sehingga berkontribusi  besar  dalam  sistem  prediksi yang  memberikan  kinerja  yang  lebih  baik  dan  solusi yang hemat biaya. Prediksi yang tepat dan akurat dapat memberikan  kontribusi  pada  strategi  manajemen sumber  daya  air,  saran  dan  analisis  kebijakan  dan pemodelan evakuasi lebih lanjut. (Xie, Ozbay, Zhu, & Yang, 2017).

## TINJAUAN PUSTAKA Metode Machine Learning pada Prediksi Banjir
Dengan  menggunakan  machine  learning  dapat merumuskan  secara  numerik  banjir  nonlinier, berdasarkan data historis tanpa memerlukan proses fisis yang  mendasari.  Model  prediksi  berdasarkan  data menggunakan  machine  learning  cukup  menjanjikan karena  dapat  berkembang  lebih  cepat  dengan  input minimal.  Machine  learning  merupakan  bagian  dari
artificial intelegent yang digunakan untuk menginduksi keteraturan dan pola, memberikan implementasi yang lebih  mudah  dengan  biaya  komputasi  yang  rendah, serta pelatihan, validasi, pengujian, dan evaluasi yang cepat,  dengan  kinerja  tinggi  dibandingkan  dengan model  fisik.  (Mekanik,  Imteaz,  Gato-Trinidad,  & Elmahdi, 2013).  Sumber data yang digunakan dalam prediksi  algoritma  machine  learning  menggunakan data-data  historis  banjir  seperti  data  curah  hujan  dan water  level  yang  didapat  dari  ground  rain  gauge  atau bisa  juga  data  remote  sensing  seperti  satelit,  system multisensory  dan  radar.  Bahkan  remote  sensing merupakan salah satu instrument yang cukup menarik untuk mengambil data image secara real time. Resolusi yang tinggi dari pengamatan satelit cuaca sangat sesuai dan  seringkali  memberikan  dataset  yang  lebih handal dibandingkan  dengan  alat  pengukur  hujan.  Dengan demikian,  membangun  model  prediksi  berdasarkan kumpulan  data  curah  hujan  dan  satelit  akan memberikan  akurasi  yang  lebih  tinggi  secara  umum. (Bhatti, Rientjes, Haile, Habib, & Verhoef, 2016).
Setelah data-data historis yang berkaitan dengan banjir  tersebut  didapatkan  maka  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  training,  validasi  dan  pengujian. Gambar  1  dibawah  ini  menunjukkan  flowchart pemodelan machine learning.
Gambar 1. Flowchart Pemodelan machine Learning
Pemodelan  machine  learning  yang  paling banyak  digunakan  untuk  prediksi  banjir  dapat  dilihat pada  gambar  2  di  bawah  ini  sedangkan  gambar  3 menunjukkan  aplikasi  Machine  Learning  dengan metode  single  dan  hybrid  untuk  prediksi  banjir  pada satu dekade terakhir.
Preprocessing Data Data Collectio Building Model Training Testing
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022) ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 2. Metode Machine Learning untuk Prediksi Banjir
Gambar 3. Penggunakan ML metode single vs Hybrid untuk prediksi banjir
Dari  gambar  2.2  dapat  diketahui  bahwa  ANN adalah  metode  machine  learning  yang  sering digunakan,  kemudian  SVM  dan  SVR.  Selain  itu  DT, RF  dan  CART  juga  cukup  popular  untuk  digunakan. Metode machine learning dapat dikategorikan menjadi metode  single  atau  hybrid.  Metode  machine  learning hybrid  antara  lain  menggunakan  algoritma  ANFIS, WNN dan juga EPS untuk mendapatkan hasil prediksi yang lebih baik (Tehrany, Pradhan, & Jebur, 2014).
Metode  machine  learning  dapat  dikerjakan dengan  dua  tipe  algoritma  yaitu  metode  single algoritma  dan  hybrid  algoritma.    Gambar  4  mewakili metode  machine  learning  yang  digunakan  untuk prediksi banjir
Gambar 4. Metode Machine Learning untuk Prediksi Banjir
Short Term Flood Prediction dengan Menggunakan single ML
Short term flood prediction merupakan hal yang penting  dalam  penelitian  banjir  khususnya  daerah perkotaan  sebagai  peringatan  dini  daerah  pemukiman penduduk untuk mengurangi resiko.
Pada  penelitiannya  (Valipour,  Banihabib,  & Behbahani,  2012)  mengembangkan  pemodelan  ANN dengan  lead  time  perjam.  Dataset  yang  digunakan terdiri  dari  parameter  meteorologi  dan  hidrodinamik dari  tiga  topan.  Tahap  testing  pada  model  ANN menunjukkan hasil yang bagus untuk lead 5 jam. Pada penelitian    Danso  Amoako  (Danso-Amoako,  Scholz, Kalimeris,  Yang,  &  Shao,  2012)  menggunakan algoritma  ANN  untuk  prediksi  banjir.  Dari  hasil penelitian didapatkan nilai R 2 adalah 0.70. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  ANN  sangat  sesuai  digunakan sebagai  prediksi  banjir.  Hasil  dari  penelitian (Saghafian,  Haghnegahdar,  &  Dehghani,  2017)  juga menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  hampir  sama. Panda, Pramanik dan bala (Panda, Pramanik, & Bala, 2010)  membandingkan  antara  pemodelan  ANN dengan  algoritma  FFAN  dan  hasilnya  dibandingkan dengan  model  MIKE  11  untuk  prediksi  water  level jangka pendek. Dataset terdiri atas debit air dan water level tiap jam Antara tahun 2006 – 2009. Data tahun 2006 digunakan untuk menghitung RMSE (Root Mean Square  Error).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa performa  FFANN  lebih  cepat  dan  lebih  akurat.  Dari penelitian  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  ANN lebih unggul dibandingkan dengan model satu dimensi MIKE 11.
Kourgialas,  Dokou,  and  Karatzas  (Kourgialas, Dokou, & Karatzas, 2015) membuat sistem pemodelan prediksi banjir berbasis ANN dengan input untuk aliran ekstrim  untuk  3  jam.  12  jam  dan  19  jam  kedepan. Mereka menganalisa data tiap jam selama lima tahun untuk menunjukkan efektivitas ANN dalam pemodelan kejadian banjir ekstrim. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  ANN  sangat  efektif  dibanding  model konvensional  hidrologi.  Lohani,  Goel,  and  Bhatia (Lohani,  Goel,  &  Bhatia,  2014)  meningkatkan prakiraan curah hujan secara real time – banjir limpasan dan  hasilnya  dibandingkan  dengan  model  T-S  fuzzy dan  model  T-S  (TSC-T-S)  fuzzy  berbasis  clustering substraktif.  Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa model  fuzzy  merupakan  prediksi  yang  lebih  akurat dengan lead time lebih lama. Data curah hujan tiap jam dari  tahun  1989  –  1995  dan  juga  curah  hujan  selama monsoon juga digunakan. Pereira Filho and dos Santos (Pereira  Filho  &  Dos  Santos,  2006)  membandingkan model  AR  dengan  ANN  untuk  simulasi  prediksi
ISSN: 2620-4339 (media online)
streamflow  dan  level  air.  Dataset  yang  digunakan adalah  data  banjir,  radar-curah  hujan,  dan  data  rain gauge (streamflow) antara tahun 1991 – 1995. AR dan ANN  digunakan  dalam  prediksi  jangka  pendek  di daerah  perkotaan  dengan  menggunakan  data  aliran sungai  dan  data  cuaca.  Dari  hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  performa  ANN  lebih  bagus  dan lebih akurat dibanding model AR.
Ahmad and Simonovic (Ahmad & Simonovic, 2005) menggunakan BPNN untuk prediksi peak flow (aliran  puncak)  dengan  menggunakan  parameter meteorologi. Dataset yang digunakan dari stasiun cuaca dari  tahun  1958  –  1997.  BPNN  terbukti  menjadi pemodelan  yang  akurat  untuk  diterapkan  pada  lokasi sungai  yang  lain.  Sebagai  pengembangan  dalam penelitian simulasi aliran sungai harian menggunakan BPNN.  Dalam  penelitiannya    (Ju  et  al.,  2009) menggunakan  propagasi  mundur  mendapatkan  hasil yang  lebih  bagus.  Data  lokal  penguapan  dan    alat pengukur curah hujan selama 6 tahun digunakan untuk prediksi  banjir  time  series  aliran  sungai. Dataset  satu dekade  dari  1988  digunakan  untuk  pelatihan  dan  set data lima tahun berikutnya digunakan untuk pengujian. Model BPNN menghasilkan data cukup akurat hanya kurang efisien dalam penggunaan data mentah prediksi deret waktu aliran sungai. Referensi (Sahoo, Ray, & De Carlo,  2006)  menunjukkan  pemodelan  BPNN  untuk prediksi banjir bandang dengan data terukur. Data set terdiri atas data kualitas air dengan frekwensi 5 menit dan data curah hujan dengan frekwensi 20 menit dari dua stasiun pengukur hujan. Dalam penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  ANN  sebagai  machine  learning yang  sederhana  dimana  pembelajaran  yang  komplek perlu  diketahui  oleh  user.  Model  prediksi  ANN  juga menunjukkan  hasil  yang  bagus  untuk  data  set  noisy. (Ghose,  2018)  memprediksi  daily  runoff  dengan menggunakan  model  prediksi  BPNN  dengan menggunakan data harian water level selama 2 tahun dari tahun 2013 – 2015 . Dari hasil penelitian prediksi banjir tersebut didapat efisiensi 96.4 % dan R 2 0.94. Pan, Cheng, and Cai  (Cheng, Cai, & Pan, 2009) membandingkan  performansi  ELM  dan  SVM  untuk prediksi  jangka  pendek  aliran  sungai.  Kedua  metode tersebut  mempunyai  akurasi  yang  hampir  sama. Referensi (Jingyi & Hall, 2004)  juga membandingkan Antara  Fuzzy  c-means  ,  ANN  dan  MLP  dengan menggunakan dataset yang umum untuk menghasilkan nilai yang akurat dan efisien. Metode MLP dan ANN merupakan  metode  yang  terbaik.  Chang,  Chen,  Lu, Huang, and Chang (Chang, Chen, Lu, Huang, & Chang, 2014)  and  Reference  (Shen  &  Chang,  2013) memodelkan  prakiraan  banjir  perkotaan  dengan
menggunakan  BPNN  dan  nonlinear  autoregressive network  with  exogenous  input  (NARX)  untuk prakiraan per jam. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa NARX bekerja lebih bagus pada prediksi jangka pendek  dibanding  BPNN.  Algoritma  NARX menghasilkan nilai R 2 0.7. Hal tersebut menunjukkan bahwa  algoritma  NARX  efektif  digunakan  untuk prediksi  banjir  perkotaan.  (Valipour  et  al.,  2012) menunjukkan  akurasi  pemodelan  ANN  dapat bertambah  dengan  integrasi  model  autoregressive (AR).
(Aichouri  et  al.,  2015)  mengimplementasikan model  MLP  untuk  prediksi  banjir  dan  hasilnya dibandingkan dengan model tradisional MLR. Dataset yang  digunakan  adalah  data  curah  hujan  –  limpasan harian dari tahun 1986 – 2003. Hasil dari perbandingan tersebut menunjukkan performa MLP lebih baik untuk curah hujan sungai- limpasan. Referensi (Leahy, Kiely, & Corcoran, 2008) mendesain pemodelan ANN dengan algoritma  back  propogation  yang  optimal  untuk  level sungai  Dari  hasil  penelitian  pemodelan  ANN mempunyai  kualitas  prediksi  lebih  bagus  dan  lebih akurat untuk pemodelan prediksi banjir jangka pendek disbanding  metode  statistic  konvensional.  Input  data terdiri dari level sungai dan rata-rata tekanan level air laut (SLP) periode 2001 – 2002.
Referensi  (Yu,  Yang,  Chen,  Kuo,  &  Tseng, 2017)    tentang  penelitian  prediksi  banjir  real  time menggunakan  dataset  curah  hujan  yang  diambil  dari radar. Pemodelan RF dan SVM dikembangkan dalam penelitian  ini  dan  hasil  keduanya  kemudian dibandingkan.  Dari  hasil  perbandingan  tersebut diketahui bahwa SVM lebih efektif pada prediksi banjir secara real time.

## Short-Term Flood Prediction dengan Menggunakan Metode Hybrid ML
Untuk  memperbaiki  kualitas  prediksi  yaitu akurasi,  generalisasi,  ketidakpastian,  lead  time  yang lebih  lama,  kecepatan,  maka  digunakan  pemodelan hybrid.  ML  (Chang  &  Chang,  2006)  membangun sistem prediksi ketinggian air berbasis ANFIS selama 1 – 3 jam sebelum banjir. ANFIS berhasil memberikan prediksi  ketinggian  air  yang  akurat.  Ketinggian  air perjam  dengan  dataset  tahun  1971  –  2001  dari  5 peralatan.  Dari  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa  pemodelan  ANFIS  efisien  digunakan  dengan dataset  yang  besar  melalui  pembelajaran  yang  cepat dan  sistem  prediksi  yang  handal. Perbandingan  lebih lanjut menunjukkan bahwa model hibrida ANFIS yang disetel  oleh  SVR  memberikan  akurasi  prediksi  yang bagus  dan  komputasi  hemat  biaya  dan  baik  untuk
ISSN: 2620-4339 (media online)
prediksi  banjir  nonlinier  dan  real-time.  Sebagai tambahan  pemodelan  dengan  interaksi  manusia  atau reservoir  outflow  dapat  menghasilkan  performansi yang  lebih  bagus. (Rezaeianzadeh,  Tabari,  Arabi Yazdi,  Isik,  &  Kalin,  2014)  melakukan  penelitian sistem  prediksi  untuk  prediksi  aliran  harian menggunakan  ANN,  ANFIS,  MLR  dan  MNLR. Performansi model dapat dihitung dengan RMSE dan R 2 .  Dataset  meliputi  data  curah  hujan  dari  berbagai stasiun meteorologi. Dari hasil eveluasi menunjukkan pemodelan MNLR dengan RMSE rendah mempunyai performansi lebih bagus dari model ANFIS, MLR, and ANN. MNLR  disarankan  sebagai  model  berbiaya rendah dan efisien untuk prediksi aliran harian (Young,  Liu,  &  Wu,  2017)  mengembangkan pemodelan  hybrid  dengan  integrasi  HEC  –  HMS dengan SVM dan ANN untuk pemodelan curah hujan –  limpasan  selama  badai  topan.  Pemodelan  hybrid HEC-  HMS  –  SVR  dan  HEC-HMS-ANN  memiliki kemampuan  prediksi  tiap  jam.  Dari  hasil  penelitian menunjukkan  pemodelan  SVR memiliki  kemampuan generalisasi  dan  akurasi  yang  jauh  lebih  baik  dalam prediksi  debit  limpasan  dari  ANN  model.  Dapat disimpulkan  prediksi  HEC  –  HMS  dapat  diperbaiki melalui hibridisasi machine learning.
(Dodangeh  et  al.,  2020)  melakukan  penelitian pemodelan  hybrid  berbasis  meta-  optimasi  dari  SVR dan  Group  Method  of  data  Handling  (GMDH) menggunakan  algoritma  meta-heuristic  yang  berbeda yaitu  Genetic  algoritma  (GA)  dan  harmony  search (HS). Dataset yang digunakan adalah 132 lokasi banjir di  wilayah  studi,  92  titik  (70%)  digunakan  bersama dengan  data  geospasial  untuk  pemodelan  kerentanan banjir,  dan  40  titik  sisanya  (30%)  digunakan  untuk memvalidasi  model.  Model  kerentanan  banjir  awal dibangun  berdasarkan  model  SVR  dan  GMDH. Parameter model dioptimalkan menggunakan GA dan HS  untuk  mereproduksi  peta  kerentanan  banjir. Akurasi  prediksi  dari  peta  yang  dihasilkan  dievaluasi dalam  berbagai  ukuran  statistik,  yaitu,  mean  square error  (MSE),  root  mean  square  error  (RMSE),  kurva karakteristik  operasi  penerima  (ROC),  dan  area  di bawah  kurva  ROC  (AUC).  ).  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa model SVR memiliki kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan model. Baik GA dan HS  sangat  meningkatkan  kinerja  SVR  dan  GMDH, dengan  model  SVR-GA  berkinerja  terbaik  (AUC  = 0,75, RMSE = 0,29, MSE = 0,08) diikuti oleh model SVR-HS (AUC = 0,75, RMSE = 0,33 , MSE = 0,11). Dari  penelitian  disimpulkan  bahwa  model  hibrida efisien untuk prediksi kerentanan banjir spasial.
(Nanda,  Sahoo,  Beria,  &  Chatterjee,  2016) melakukan prediksi harian curah hujan dengan dataset dari peralatan pengukur curah hujan dari 2000 – 2010. Pemodelan  yang  digunakan  adalah  NARX  berbasis wavelet  (WNARX).  Kinerja  prediksi  selanjutnya dibandingkan  dengan  model  JST,  WANN,  ARMAX, dan NARX , dimana pemodelan WNARX mempunyai nilai akurasi yang lebih tinggi disbanding model lain. (French,  Mawdsley,  Fujiyama,  &  Achuthan,  2017) melakukan  penelitian model  hibrida  JST  dan  model hidrodinamik  untuk  prediksi  akurat  jangka  pendek gelombang  air  badai  ekstrim.  Model  ANN- hidrodinamik menghasilkan luasan banjir yang realistis dan  nilai  akurasi  yang  tinggi. Melalui  EPS  model, penelitian  (Doycheva,  Horn,  Koch,  Schumann,  & König,  2017)  bertujuan  membatasi  ketidakpastian dalam simulasi limpasan dan prediksi banjir. Classifier ensembles  meliputi  MLP,  SVM  dan  RF.  Ensemble MLP merupakan pendekatan baru pada prediksi banjir. EPS  yang  digunakan  menyajikan  sejumlah  model terintegrasi  dan  simulasi  berjalan. Validasi  model berhasil  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  dari berbagai  alat  pengukur  hujan  dari  data  curah  hujan selama musim badai 2013-2014. Dengan menggunakan pemodelan  EPS  mengurangi  ketidakpastian  pada prediksi dan sebagai sistem prediksi yang handal dalam memprediksi durasi banjir yang merusak.

## Analisis Kinerja
Untuk  mengevaluasi  prediksi  yang  handal, akurat,  terpercaya  maka  ketepatan  waktu  merupakan kriteria  dasar.  Selain  itu  performansi  dari  model prediksi  dievaluasi  melalui  root-mean-square  error (RMSE), mean error (ME), mean squared error (MSE), Nash coefficients (E), dan R2 , dan disebut juga sebagai correlation  coefficient  (CC).  Nilai  R 2 atau  koefisien korelasi dan RMSE dapat didefinisikan sebagai berikut:
di  mana  xi  dan  yi  adalah  nilai  yang  diamati  dan diprediksi  serta  nilai  ke-i  ,    dimana  x obs didefinisikan variabel yang diamati dan nilai prediksi model x untuk tahun i, umumnya R 2 > 0.8 dianggap sebagai prediksi
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
yang  dapat  diterima.  Secara  keseluruhan,  model peramalan  banjir  dilaporkan  akurat  jika  nilai  RMSE mendekati 0 dan nilai R 2 mendekati 1.
Perbandingan  metode  ML  tunggal  dan  hibrida untuk prediksi banjir jangka pendek menggunakan R2 dan  RMSE  masing-masing  disajikan  pada  Gambar  5 dan 6.
Gambar 5. Perbandingan analisa metode short term single ML menggunakan R 2 dan  root mean square error (RMSE)
Gambar 6. Perbandingan analisa metode short term hybrid ML menggunakan R 2 dan root mean square error (RMSE)
Secara  umum,  ANN  merupakan  prediksi  yang cukup bagus untuk jangka pendek dengan dataset yang besar. BPNN dan Network function sulit diimplemantasikan  oleh  user  tapi  bagaimanapun pemodelan  tersebut  cukup  akurat,  efisien  dan  cepat dengan noisy datasets. Pemodelan NARX mempunyai performansi  cukup  bagus  dibanding  BPNN.  Bahkan akurasinya dapat ditingkatkan melalui integrasi dengan Auroregression  (AR).  MLP  dan  DT  menghasilkan prediksi  yang  cukup  akurat  juga  dikombinasikan dengan ANN. Diantara Decision Tree (DT), pemodelan ADT  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat  dan cepat  dalam  menentukan  banjir.  Meskipun  tidak sepopuler  ANN  Random  Forest  (RF)  dan  M5  model tree  dilaporkan  cukup  efisien  dan  robust.  SVM  juga merupakan pilihan yang sesuai yang digunakan untuk
prediksi banjir, dan cukup efektif untuk menghasilkan prediksi banjir secara real time.
Secara keseluruhan pemodelan single prediction cukup  akurat  untuk  prediksi  jangka  pendek.  Tetapi untuk prediksi yang lebih lama dari 2 jam hybrid model seperti  ANFIS  dan  WNN  mempunyai  performansi yang  cukup  bagus.  Perbandingan  performansi pemodelan  ANFIS  dengan  BPNN  dan    AR  dengan koefisien  korelasi  0.8  menunjukkan    bahwa  ANFIS secara  umum  cukup  bagus  untuk  pemodelan  prediksi banjir  jangka  pendek  dengan  dataset  tinggi  air,  curah hujan – limpasan dan aliran sungai. Lebih lanjut Model hybrid  ANFIS  dituning  dengan  SVR  menghasilkan akurasi  prediksi  yang  bagus  dan  hemat  biaya  untuk prediksi non linier dan real time. Untuk aliran harian MNLR  mempunyai  performansi  yang  cukup  bagus disbanding  ANN,  ANFIS  dan  MNLR  model.  Pada beberapa  kasus  dengan  data  hidrometeorologi  CART juga cukup bagus dibanding pemodelan ANN, ANFIS dan  MLR,  T-S  fuzzy  juga  merupakan  pilihan  yang bagus. Di  sisi  lain,  metode  ansambel    tidak  hanya meningkatkan  ketepatan  prediksi,  tetapi  juga berkontribusi  untuk  membatasi  ketidakpastian  dalam pemodelan.  Di  antara  metode  EPS,  ensembel  JST, MLP,  SVM,  dan  RF  menunjukkan  hasil  yang menjanjikan.

## Long -Term Flood Prediction dengan menggunakan metode single ML
Bab ini membahas tentang summary beberapa penelitian  dengan  menggunakan  metode  single  ML dalam prediksi banjir jangka panjang. Untuk prediksi banjir musiman,  (Elsafi, 2014) melakukan penelitian tentang  JST  dan  membandingkan  hasilnya. Data ketinggian  air  dari  stasiun  yang  berbeda  dari  tahun 1970–1985 dipilih untuk pelatihan, dan data dari tahun 1986–1987  digunakan  untuk  verifikasi.  ANN  bekerja dengan baik khususnya untuk data yang tidak lengkap dan dapat melakukan prediksi yang akurat.
Hampir sama dengan penelitian diatas,  (Deo & Şahin,  2015)  juga  menggunakan  ANN  juga  dalam mengembangkan  model  prediksi  untuk  curah  hujan. Sebagai  input  digunakan  historical  dataset  dari  tahun 1900  –  2001  dari  berbagai  stasiun  dan  model  ANN diterapkan  diberbagai  stasiun  tersebut  untuk mengavaluasi  performansi  yang  didapat.  Dari  hasil penelitian didapat bahwa pemodelan ANN merupakan prediksi  yang  akurat  untuk  prediksievaporasi  dan presipitasi  jangka panjang.
Penelitian (Gazendam, Gharabaghi, Ackerman, &  Whiteley,  2016)menggunakan  model  ANN  untuk prediksi  banjir  jangka  panjang.  Dataset  berasal  lebih
dari  seratus  (100)  lokasi  aliran  banjir.  Dari  hasil penelitian  disimpulkan  bahwa  pemodelan  ANN dibanding  dengan  Hilsenhoff’s  biotic  index  (HBI) secara  signifikan  meningkatkan  kemampuan  prediksi banjir dengan data geomorphic. ANN pada penelitian ini  terbukti  memiliki  kemampuan  dalam  prediksi banjir.
Penelitian  (Shamim,  Hassan,  Ahmad,  & Zeeshan, 2016)bertujuan untuk analisa banjir nonlinier dengan pemodelan BPNN dan Local Linier Regression (LLR)untuk  prediksi  banjir  jangka  panjang.  Dataset yang  digunakan  selama  dua  dekade  terdiri  atas  data curah hujan, outflow, inflow, evaporasi dan water level sejak tahun 1988. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LLR mempunyai prediksi yang lebih bagus dari pada model  Broyden  Fletcher  Goldfarb  Shanno  neural network  (BFGSNN)  yang  ditunjukkan  dengan  R 2 mendekati satu dan nilai RMSE yang rendah. Namun BPNN  menggungguli  metode  yang  lain  dengan  hasil yang relatif baik.
Referensi  (Cunningham,  Griffioen,  White,  & Nally,  2018)    menggunakan  Regression  Tree  (RT) untuk  memodelkan  hutan  dataran  banjir.  Pemodelan menghasilkan prediksi yang bagus untuk data dari 2009 – 2012 pada lima puluh (50) site. Kondisi  hutan dataran banjir data dipetakan secara akurat menggunakan input data kombinasi survei lapangan kuantitatif, citra satelit, hybrid machine learning dan future validasi.
Long -Term Flood Prediction dengan menggunakan metode ML Hybrid
Review  Prediksi  Banjir  jangka  panjang menggunakan metode hybrid ditunjukkan pada tabel 1
Tabel 1. Prediksi Banjir Jangka Panjang Modelling technique Reference Flood Resource Variable Predictio n Type Region Autoregressi ve ANN vs. ARMA vs. ARIMA Valipour et al., 2013 River inflow Bulanan dan tahunan Iran Hybrid WNN vs. M5 model tree Prasad et al., 2017 Streamflo w water level Bulanan Australi a WNN vs. ANN Ghamariady an & Imteaz, 2021 Rainfall bulanan Australi a Surrogate modeling– ML vs. ANN– Kriging model vs. ANN–PCA Bass & Bedient, 2018 Rainfall - runoff tahunan USA
EEMD– ANN vs. SVM vs. ANFIS Tan et al., 2018 Runoff forecast Bulanan China WNN vs. ANN vs. WLGP Ravansalar et al., 2017 Streamflo w Bulanan Iran
Valipour, Banihabib, and Behbahani (Valipour, Banihabib, & Behbahani, 2013)  menggnakan metode hybrid    autoregressive  ANN  diintegrasikan  dengan fungsi  aktivasi  sigmoid  dan  radial. Metode  hybrid ARMA dan ARIMA yang digunakan mempunyai hasil yang lebih baik dari metode statistik konvensional yaitu dengan  nilai  RMSE  yang  lebih  rendah.  Dari  hasil penelitian  didapatkan  bahwa  ARIMA  cocok  untuk prediksi inflow bulanan dan tahunan, sedangkan model ANN  autoregresif  dinamis  dengan  fungsi  aktivitas sigmoid  dapat  digunakan  untuk  lead  time  yang  lebih lama.
Penelitian (Ghamariadyan  &  Imteaz,  2021) bertujuan untuk mengembangkan model prediksi curah hujan  jangka  menengah  curah  hujan  bulanan  1,  3,  6, dan  12  bulan  menggunakan  hybrid  wavelet  artificial neural  networks  (WANN)  di  Queensland,  Australia. Untuk menilai kinerja model, dataset terdiri atas tujuh set input data histori  curah hujan, anomali iklim atau kombinasi  curah  hujan  dengan  anomali  iklim  yang berbeda sebagai variabel independen yang ditentukan. Data  dari  tahun  1908–1999  dan  2000–2016  dari  10 stasiun cuaca digunakan untuk pelatihan dan verifikasi model.  Hasil  penelitian  saat  ini  menunjukkan  bahwa kinerja WANN lebih akurat daripada prakiraan ANN, ARIMA, MLR, dan ACCESS-S.
(Prasad, Deo, Li, & Maraseni, 2017) melakukan penelitian  model  hybrid  lain  yaitu    dengan  integrasi WNN dan Iterative Input Selection (IIS). Model hibrida disebut IIS – W-ANN, dan dibandingkan dengan model tree M5. Dataset yang digunakan adalah  pengukuran ketinggian  air  aliran  sungai  selama  40  tahun.  Model hybrid IIS-W-ANN mempunyai performansi lebih baik dari  model  tree  M5.  Studi  ini  menganjurkan  bahwa metode  baru  IIS-W-ANN  dianggap  sebagai  model prakiraan banjir yang sangat baik.
(Bass  &  Bedient,  2018) mengusulkan  model hibrida  pengganti  –  machine  learning  untuk  prediksi banjir jangka panjang yang cocok yang sesuai dengan siklon  tropis.  Metode  yang  digunakan  meliputi  ANN yang  terintegrasi  dengan  Principal  Component Analysis  (PCA),  Kriging  terintegrasi  dengan  PC,  dan Kriging. Model-model tersebut dilaporkan efisien dan cepat  .  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  metodologi
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
ISSN: 2620-4339 (media online)
tersebut dapat diterima  dan sesuai untuk daerah aliran sungai perkotaan dan pesisir.
Referensi (Tan et al., 2018) berkontribusi untuk meningkatkan  model  prediksi  ansambel  dengan mengembangkan  model  EEMD-ANN  untuk  prediksi bulanan.  Perbandingan  kinerja  dengan  SVM,  ANFIS, dan  ANN  menunjukkan  peningkatan  akurasi  yang signifikan.
(Ravansalar, Rajaee, & Kisi, 2017)
membandingkan kinerja model prediksi WNN, ANN, dan  model  hibrida  baru  yang  disebut  wavelet  linear genetic  programming  (WLGP)  dalam  menangani prediksi  aliran  jangka  panjang.  Hasil  penelitian menunjukkan  akurasi  0,87  untuk  model  WLGP. Perbandingan  evaluasi  kinerja  menunjukkan  bahwa WLGP secara signifikan meningkatkan akurasi untuk perkiraan bulanan aliran puncak

## ANALISA PERFORMANSI DAN DISKUSI
Dari  beberapa  literatur  diatas  menunjukkan bahwa  ANN  merupakan  metode  Machine  Learning yang  sering  digunakan  karena  keakuratan,  toleransi kesalahan yang besar dan powerful dalam menangani fungsi banjir yang kompleks, terutama jika kumpulan data tidak lengkap. Namun generalisasi tetap menjadi masalah pada ANN. Dalam konteks ini, ANFIS, MLP, dan SVM berkinerja lebih baik daripada ANN. Namun, transformasi  wavelet  dilaporkan  berguna  untuk dekomposisi  time  series  dan  akan  meningkatkan kemampuan  sebagian  besar  metode  ML  dengan memberikan  pengetahuan  tentang  dataset  pada berbagai tingkat resolusi sebagai pra-pemrosesan data. Misalnya,  WNN  umumnya  memberikan  hasil  yang lebih konsisten dibandingkan dengan ANN.
Baik  dalam  pemodelan  curah  hujan-limpasan jangka  pendek    atau  jangka  panjang,  secara keseluruhan, akurasi, presisi, dan kinerja dari sebagian besar  algoritma  ML  yang  terdekomposisi  (misalnya, WNN)  dilaporkan  lebih  baik  daripada  yang  dilatih menggunakan  deret  waktu  tidak  terdekomposisi. Namun,  terlepas  dari  pencapaian  WNN,  prediksi tersebut tidak bagus untuk lead time yang lama. Untuk meningkatkan  akurasi  prediksi  lead-time  yang  lebih lama hingga satu tahun, pemodelan hibrida baru seperti WARM,  yang  merupakan  hibrid  WNN  dan  model autoregresif,  dan  analisis  multi-resolusi  wavelet (WMRA) diusulkan. Dalam kasus lain, terlihat bahwa kinerja  model  meningkat  pesat  melalui  dekomposisi untuk  menghasilkan  input  yang  lebih  baik.  Misalnya, model  wavelet-neuro-fuzzy    secara  signifikan  lebih akurat  dan  lebih  cepat  daripada  ANFIS  dan  ANN tunggal.  Namun,  dengan  bertambahnya  lead  time,
ketidakpastian  dalam  prediksi  meningkat.  Dengan demikian,  evaluasi  presisi  model  harus  menjadi pertimbangan dalam studi selanjutnya.
Metode dekomposisi data, misalnya, autoregresif, transformasi wavelet, wavelet- autoregressive,  DWT,  IIS,  dan  EMD,  memberikan kontribusi yang tinggi untuk mengembangkan metode hybrid  dengan  lead  time  prediksi  yang  lebih  lama, stabilitas  yang  baik,  keterwakilan  yang  baik,  dan akurasi yang lebih tinggi. Metode dekomposisi data ini diintegrasikan dengan ANN, SVM, WNN, dan FR, dan diharapkan lebih populer . Tren lain dalam peningkatan akurasi  prediksi  dan  kemampuan  generalisasi melibatkan  EPS.  Faktanya,  metode  ensembel  terkini berkontribusi  pada  peningkatan  yang  baik  dalam kecepatan,  akurasi,  dan  generalisasi.  EPS  dari  ANN dan  WNN,  dengan  menggunakan  sampling  BB, pemrograman  genetik,  rata-rata  sederhana,  stop training,  Bayesian,  fusi  data,  regresi,  dan  teknik komputasi  lunak  lainnya,  menunjukkan  hasil  yang menjanjikan  dan  kinerja  yang  lebih  baik  daripada metode ML tradisional. Dalam ansambel dicatat bahwa keputusan manusia sebagai variabel input memberikan kinerja  yang  unggul  daripada  model  tanpa  input manusia. Namun, model hibrida yang paling signifikan adalah  model  prediksi  dekomposisi-ansambel  baru yang  cocok  untuk  prediksi  bulanan.  Perbandingan kinerja  mereka  dengan  SVM,  ANFIS,  dan  ANN menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan  dalam akurasi dan generalisasi.
Makalah  ini  menyarankan  bahwa  kelemahan metode  ML  utama  dalam  hal  akurasi,  ketidakpastian, kinerja, dan ketahanan ditingkatkan melalui hibridisasi metode ML, serta menggunakan variasi ansambel dari metode  ML.  Diharapkan  tren  ini  mewakili  cakrawala prediksi banjir di masa depan.

## KESIMPULAN
Dalam konteks ini, ada empat tren utama yang dilaporkan dalam literatur untuk meningkatkan kualitas prediksi.  Yang  pertama  adalah  hibridisasi  baru,  baik melalui integrasi dua atau lebih metode pembelajaran mesin  atau  integrasi  metode  pembelajaran  mesin dengan  cara  konvensional  atau  komputasi.  Kedua, penggunaan  teknik  dekomposisi  data  untuk  tujuan meningkatkan kualitas dataset, yang sangat berkontribusi  dalam  meningkatkan  akurasi  prediksi. Ketiga  adalah  penggunaan  ansambel  metode,  yang dapat  meningkatkan  kemampuan  generalisasi  model dan  menurunkan  ketidakpastian  prediksi.  Yang keempat  adalah  penggunaan  algoritma  pengoptimal tambahan  untuk  meningkatkan  kualitas  algoritme
pembelajaran mesin, misalnya, untuk penyetelan ANN yang  lebih  baik  guna  mencapai  arsitektur  saraf  yang optimal.  Diharapkan,  melalui  empat  teknologi  utama ini,  prediksi  banjir  akan  terjadi  peningkatan  yang signifikan baik untuk prediksi jangka pendek maupun jangka panjang. Tentunya, kemajuan metode ML baru ini  sangat  bergantung  pada  penggunaan  teknik komputasi  yang  tepat  dalam  merancang  algoritme pembelajaran baru. Fakta ini dibahas dalam makalah, dan  teknik  komputasi  diperkenalkan  sebagai kontributor utama dalam mengembangkan metode ML hybrid di masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, S., & Simonovic, S. P. (2005). An artificial neural network model for generating hydrograph from hydro-meteorological parameters. Journal of Hydrology , 315 (1–4), 236–251. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.03.032 Aichouri, I., Hani, A., Bougherira, N., Djabri, L., Chaffai, H., & Lallahem, S. (2015). River Flow Model Using Artificial Neural Networks.
Energy Procedia , 74 , 1007–1014.
https://doi.org/10.1016/j.egypro.2015.07.832 Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD). (2013). Disaster Management Plan of DKI Jakarta Province 2013-2017 . 50–63. Bappenas. (2007). Laporan Perkiraan Kerusakan dan Kerugian Pasca Bencana Banjir Awal Februari 2007 di Wilayah JABODETABEK . 2007 , 63.
Bass, B., & Bedient, P. (2018). Surrogate modeling of joint flood risk across coastal watersheds.
Journal of Hydrology , 558 , 159–173. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.01.014
Bhatti, H. A., Rientjes, T., Haile, A. T., Habib, E., & Verhoef, W. (2016). Evaluation of bias correction method for satellite-based rainfall data. Sensors (Switzerland) , 16 (6), 1–16. https://doi.org/10.3390/s16060884
Chang, F. J., & Chang, Y. T. (2006). Adaptive neuro- fuzzy inference system for prediction of water level in reservoir. Advances in Water Resources , 29 (1), 1–10. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2005.04.015 Chang, F. J., Chen, P. A., Lu, Y. R., Huang, E., & Chang, K. Y. (2014). Real-time multi-step- ahead water level forecasting by recurrent neural networks for urban flood control. Journal of Hydrology , 517 , 836–846. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.06.013
Cheng, G. J., Cai, L., & Pan, H. X. (2009).
Comparison of extreme learning machine with support vector regression for reservoir permeability prediction. CIS 2009 - 2009 International Conference on Computational Intelligence and Security , 2 , 173–176. https://doi.org/10.1109/CIS.2009.124 Cunningham, S. C., Griffioen, P., White, M. D., &
Nally, R. Mac. (2018). Assessment of ecosystems: A system for rigorous and rapid mapping of floodplain forest condition for Australia’s most important river. Land Degradation and Development , 29 (1), 127–137. https://doi.org/10.1002/ldr.2845
Danso-Amoako, E., Scholz, M., Kalimeris, N., Yang, Q., & Shao, J. (2012). Predicting dam failure risk for sustainable flood retention basins: A generic case study for the wider Greater Manchester area. Computers, Environment and Urban Systems , 36 (5), 423–433.
https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2012.0 2.003
Deo, R. C., & Şahin, M. (2015). Application of the Artificial Neural Network model for prediction of monthly Standardized Precipitation and Evapotranspiration Index using hydrometeorological parameters and climate indices in eastern Australia. Atmospheric Research , 161 – 162 , 65–81. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2015.03.018
Dodangeh, E., Panahi, M., Rezaie, F., Lee, S., Tien Bui, D., Lee, C. W., & Pradhan, B. (2020). Novel hybrid intelligence models for flood- susceptibility prediction: Meta optimization of the GMDH and SVR models with the genetic algorithm and harmony search. Journal of Hydrology , 590 (August), 125423. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125423
Doycheva, K., Horn, G., Koch, C., Schumann, A., &
König, M. (2017). Assessment and weighting of meteorological ensemble forecast members based on supervised machine learning with application to runoff simulations and flood warning. Advanced Engineering Informatics , 33 (November 2016), 427–439. https://doi.org/10.1016/j.aei.2016.11.001
Elsafi, S. H. (2014). Artificial Neural Networks (ANNs) for flood forecasting at Dongola Station in the River Nile, Sudan. Alexandria Engineering Journal , 53 (3), 655–662. https://doi.org/10.1016/j.aej.2014.06.010
French, J., Mawdsley, R., Fujiyama, T., & Achuthan,
K. (2017). Combining machine learning with computational hydrodynamics for prediction of tidal surge inundation at estuarine ports.
Procedia IUTAM , 25 , 28–35.
https://doi.org/10.1016/j.piutam.2017.09.005 Gazendam, E., Gharabaghi, B., Ackerman, J. D., & Whiteley, H. (2016). Integrative neural networks models for stream assessment in restoration projects. Journal of Hydrology , 536 , 339–350. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.02.057
Ghamariadyan, M., & Imteaz, M. A. (2021). A wavelet artificial neural network method for medium-term rainfall prediction in Queensland (Australia) and the comparisons with conventional methods. International Journal of Climatology , 41 (S1), E1396–E1416.
https://doi.org/10.1002/joc.6775 Ghose, D. K. (2018). Measuring discharge using back- propagation neural network: A case study on Brahmani River Basin. In Advances in Intelligent Systems and Computing (Vol. 695). https://doi.org/10.1007/978-981-10-7566-7_59 Jingyi, Z., & Hall, M. J. (2004). Regional flood frequency analysis for the Gan-Ming River basin in China. Journal of Hydrology , 296 (1–4),
98–117.
https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2004.03.018
Ju, Q., Yu, Z., Hao, Z., Ou, G., Zhao, J., & Liu, D. (2009). Division-based rainfall-runoff simulations with BP neural networks and Xinanjiang model. Neurocomputing , 72 (13–15), 2873–2883. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.12.032 Kourgialas, N. N., Dokou, Z., & Karatzas, G. P. (2015). Statistical analysis and ANN modeling for predicting hydrological extremes under climate change scenarios: The example of a small Mediterranean agro-watershed. Journal of Environmental Management , 154 , 86–101. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2015.02.034
Leahy, P., Kiely, G., & Corcoran, G. (2008).
Structural optimisation and input selection of an artificial neural network for river level prediction. Journal of Hydrology , 355 (1–4), 192–201. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2008.03.017
Lohani, A. K., Goel, N. K., & Bhatia, K. K. S. (2014).
Improving real time flood forecasting using fuzzy inference system. Journal of Hydrology , 509 , 25–41. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.11.021
Mekanik, F., Imteaz, M. A., Gato-Trinidad, S., & Elmahdi, A. (2013). Multiple regression and Artificial Neural Network for long-term rainfall forecasting using large scale climate modes. Journal of Hydrology , 503 , 11–21. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.08.035
Nanda, T., Sahoo, B., Beria, H., & Chatterjee, C. (2016). A wavelet-based non-linear autoregressive with exogenous inputs (WNARX) dynamic neural network model for real-time flood forecasting using satellite-based rainfall products. Journal of Hydrology , 539 , 57–73.
https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.05.014 Panda, R. K., Pramanik, N., & Bala, B. (2010). Simulation of river stage using artificial neural network and MIKE 11 hydrodynamic model. Computers and Geosciences , 36 (6), 735–745. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2009.07.012 Pereira Filho, A. J., & Dos Santos, C. C. (2006). Modeling a densely urbanized watershed with an artificial neural network, weather radar and telemetric data. Journal of Hydrology , 317 (1–2), 31–48. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.05.007
Prasad, R., Deo, R. C., Li, Y., & Maraseni, T. (2017).
Input selection and performance optimization of ANN-based streamflow forecasts in the drought- prone Murray Darling Basin region using IIS and MODWT algorithm. Atmospheric Research , 197 , 42–63. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.06.014
Ravansalar, M., Rajaee, T., & Kisi, O. (2017). Wavelet-linear genetic programming: A new approach for modeling monthly streamflow. Journal of Hydrology , 549 (April), 461–475. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.04.018 Rezaeianzadeh, M., Tabari, H., Arabi Yazdi, A., Isik, S., & Kalin, L. (2014). Flood flow forecasting using ANN, ANFIS and regression models. Neural Computing and Applications , 25 (1), 25– 37. https://doi.org/10.1007/s00521-013-1443-6
Saghafian, B., Haghnegahdar, A., & Dehghani, M.
(2017). Effect of ENSO on annual maximum floods and volume over threshold in the southwestern region of Iran. Hydrological Sciences Journal , 62 (7), 1039–1049. https://doi.org/10.1080/02626667.2017.1296229
Sahoo, G. B., Ray, C., & De Carlo, E. H. (2006). Use of neural network to predict flash flood and attendant water qualities of a mountainous stream on Oahu, Hawaii. Journal of Hydrology , 327 (3–4), 525–538. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.11.059 Shamim, M. A., Hassan, M., Ahmad, S., & Zeeshan, M. (2016). A comparison of Artificial Neural Networks (ANN) and Local Linear Regression (LLR) techniques for predicting monthly reservoir levels. KSCE Journal of Civil Engineering , 20 (2), 971–977.
https://doi.org/10.1007/s12205-015-0298-z Shen, H. Y., & Chang, L. C. (2013). Online multistep- ahead inundation depth forecasts by recurrent NARX networks. Hydrology and Earth System Sciences , 17 (3), 935–945.
https://doi.org/10.5194/hess-17-935-2013
Tan, Q. F., Lei, X. H., Wang, X., Wang, H., Wen, X.,
Ji, Y., & Kang, A. Q. (2018). An adaptive middle and long-term runoff forecast model using EEMD-ANN hybrid approach. Journal of Hydrology , 567 , 767–780. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.01.015
Tehrany, M. S., Pradhan, B., & Jebur, M. N. (2014).
Flood susceptibility mapping using a novel ensemble weights-of-evidence and support vector machine models in GIS. Journal of Hydrology , 512 , 332–343. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.03.008 Valipour, M., Banihabib, M. E., & Behbahani, S. M. R. (2012). Parameters estimate of autoregressive moving average and autoregressive integrated moving average models and compare their ability for inflow forecasting. Journal of Mathematics and Statistics , 8 (3), 330–338. https://doi.org/10.3844/jmssp.2012.330.338
Valipour, M., Banihabib, M. E., & Behbahani, S. M. R. (2013). Comparison of the ARMA, ARIMA, and the autoregressive artificial neural network models in forecasting the monthly inflow of Dez dam reservoir. Journal of Hydrology , 476 , 433– 441. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.11.017 Xie, K., Ozbay, K., Zhu, Y., & Yang, H. (2017). Evacuation Zone Modeling under Climate Change: A Data-Driven Method. Journal of Infrastructure Systems , 23 (4), 04017013. https://doi.org/10.1061/(asce)is.1943- 555x.0000369
Young, C. C., Liu, W. C., & Wu, M. C. (2017). A physically based and machine learning hybrid approach for accurate rainfall-runoff modeling during extreme typhoon events. Applied Soft
Computing Journal , 53 , 205–216. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2016.12.052 Yu, P. S., Yang, T. C., Chen, S. Y., Kuo, C. M., & Tseng, H. W. (2017). Comparison of random forests and support vector machine for real-time radar-derived rainfall forecasting. Journal of
Hydrology , 552 , 92–104. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.06.020