## PENDUGAAN FLUKS PANAS DAN EVAPOTRANSPIRASI DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

## HEAT FLUX AND EVAPOTRANSPIRATION ESTIMATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Satyanto Krido Saptomo*
Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor Fakultas Teknologi Pertanian, Kampus Institut Pertanian Bogor, Darmaga, Bogor 16680 * Corresponding Author . E-mail: saptomo@ipb.ac.id
Penyerahan Naskah: 14 Januari 2011 Diterima untuk diterbitkan: 27 Mei 2011

## ABSTRACT
Artificial neural network (ANN) approach was used to model energy dissipation process into sensible heat and latent heat (evapotranspiration) fluxes. The ANN model has 5 inputs which are leaf temperature T l , air temperature  T a ,  net  radiation  R n ,  wind  speed  u c and  actual  vapor  pressure  e a .  Adjustment  of  ANN  was conducted using back propagation technique, employing measurement data of input and output parameters of  the  ANN.  The  estimation  results  using  the  adjusted  ANN  shows  its  capability  in  resembling  the  heat dissipation process by giving outputs of sensible and latent heat fluxes closed to its respective measurement values as the measured input values are given.  The ANN structure presented in this paper suits for modeling similar process over vegetated surfaces, but the adjusted parameters are unique. Therefore observation data set for each different vegetation and adjustment of ANN are required.
Keyword: irrigation, hydrology, water balance, energy balance , artificial neural network

## PENDAHULUAN
Salah  satu  faktor  yang  sangat  penting  dalam menentukan kebutuhan air irigasi adalah evapotranspirasi.  Berbagai  metode  evapotranspirasi telah  dikembangkan,  seperti  metode  Penmann- Monteith  dan  standarisasinya  oleh  asosiasi  teknik sipil  ASCE  (Allen,  2005).  Standarisasi  ini menghasilkan  nilai  evapotranspirasi  yang  bukan aktual,  melainkan  kondisi  potensial  untuk  satu tanaman  referensi  sehingga  harus  dicari  koefisien untuk  mendapatkan  nilai  sesungguhnya  untuk tanaman tertentu.
Pengukuran  evapotranspirasi  secara  aktual  yang biasa  dilakukan  adalah  menggunakan lysimeter . Penggunaan lysimeter ini  tidak  terlepas  dari  tujuan untuk mendapatkan hasil pengukuran setiap komponen  neraca  air  dengan  pengukuran  yang akurat, sehingga dapat diperoleh nilai evapotranspirasi aktual dari suatu tanaman, manajemen lahan dan airnya.
Komponen  evapotranspirasi  selain  terdapat dalam neraca air, juga terdapat dalam neraca energi. Evapotranspirasi  dalam  neraca  energi  direpresen-
tasikan  dengan  jumlah  energi  panas  laten  yang  ada pada  suatu  neraca  energi.  Apabila  porsi  panas  laten ini  dapat  ditentukan  maka  evapotranspirasi  aktual juga bisa dihitung, dengan asumsi semua komponen energi  panas  lainnya  seperti  radiasi  netto, gound heat dan  panas  terasa  ( sensible  heat )  dapat ditentukan dengan tepat.
Metode analisis neraca energi ini pada dasarnya juga digunakan dalam formulasi Penmann-Monteith. Sehingga  parameter-parameter  yang  digunakan dalam  formula  tersebut  menggambar  kondisi  lahan yang  mempengaruhi  evapotranspirasi,  atau  neraca energinya.  Formulasi  ini  dapat  digantikan  dengan suatu  fungsi  lain,  yang  adaptif  terhadap  kondisi  di lokasi  tersebut  dengan  pendekatan  kecerdasan buatan  yaitu  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  atau Artificial neural networks (ANNs).
JST berusaha untuk mensimulasikan fungsi dari otak  manusia  dalam  bentuk  simpul-simpul  syaraf (neuron)  yang  masif  dan  melakukan  pengolahan informasi  secara  paralel  dan  menggunakan  aturan pembelajaran (Lippmann, 1987). Aturan pembelajaran  ini  akan  dapat  memodifikasi  perilaku neuron-neuron  sebagai  respon  terhadap  lingkungan
mereka  dan  melakukan  pengesetan  sendiri    ( self- adjust ) guna menghasilkan respons yang konsisten. Kemampuan  JST  ini  dapat  digunakan  sebagai pendekatan  terhadap  permodelan  suatu  sistem  yang kompleks seperti proses-proses biologi dan klimatologi.  Penggunaan  teknik  ini  telah  disajikan oleh  beberapa  peneliti  untuk  prediksi  radiasi matahari harian (Elizondo et al . 1994) dan evaporasi (Tahir  1998).  Dalam  makalah  ini  disajikan pendekatan JST untuk pendugaan fluks panas evapot ranspirasi.

## METODE PENELITIAN

## Arsitektur
Jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  dalam studi  ini  adalah feed  forward  multi  layered preceptron  (MLP) yang  merupakan  model  yang paling  banyak  dan  mudah  untuk  digunakan.  Dalam MLP  terdapat  lapisan-lapisan input , hidden dan output yang  terbentuk  dari  unit-unit  yang  disebut neuron  dan nodes .  Neuron  pada  lapisan  input berfungsi  untuk  menerima  input  dan  mendistri- busikan  menuju  ke  tahapan  berikutnya  dalam jaringan.  Sinyal  informasi  yang  diterima  pada lapisan berikutnya adalah jumlah dari output lapisan sebelumnya yang telah diberi suatu bobot. Sehingga input  x  pada  suatu node i pada  lapisan l ditentukan sebagai berikut :
𝑥 𝑖 𝑙 =   w ij l y j l−1 𝑁 𝑙−1 𝑗 =0
dimana  N  adalah  jumlah node , w ij adalah  bobot untuk koneksi antara node j dan node i dan y j output node j .  Output  dari  sebuah  node  diperoleh  melalui fungsi  aktivasi  node  dengan  input  ke  node  tersebut sebagai argumen. Fungsi aktivasi yang digunakan ini merupakan fungsi sigmoid 0 ke 1.
𝑦 = 1 1 + 𝑒 −𝑥
Input  dan  output  untuk  JST  ini  ditentukan berdasarkan  metode  yang  umum  digunakan  untuk penentuan  panas sensible dan  evapotranspirasi. Formula  Penman-Monteith  membutuhkan  input temperatur  udara T a , ground  heat  flux G ,  tekanan uap di udara e a dan didekat permukaan tanah e g , dan radiasi  netto R n ,  untuk  menghitung  panas sensible dan  evapotranspirasi.  Selain  itu  juga  digunakan parameter-parameter  resistansi  yang  terkait  tanah dan  indeks  luas  daun,  kecepatan  angin  yang dibutuhkan sebagai input ke persamaan tersebut.
Beberapa  input untuk  formula  Penman-Monteih dapat  digantikan  dengan  data-data  terukur  apabila pendekatan  JST  digunakan,  karena  data-data tersebut  sudah  membawa  infomasi-informasi  yang kemudian  bisa  diolah  dalam  JST.  Sehingga  input untuk  JST  ini  adalah e a (hPa)., T a ( o C), R n (Wm -2 ), kecepatan  angin u c (m/s),  dan  temperatur  daun T l ( o C). Kelima input ini cukup untuk merepresentasikan  informasi  terkait  jumlah  energi, kelembaban  udara  dan  keterserapan  panas.  Karena JST  ini  dibuat  untuk  tumbuhan  tertentu,  dalam  hal ini  rumput pasture ,  pada  kondisi  dalam  hal pengolahan tanah dan manajemen air tertentu, maka parameter lainnya seperti ground heat flux, tekanan uap jenuh dan resitansi-resistansi perlakukan sebagai fungsi internal dalam JST.
Gambar 1 JST untuk pendugaan panas sensible dan evapotranspirasi.
Gambar  1  menunjukkan  JST  untuk  pendugaan panas sensible dan  evapotranspirasi,  dengan  5  node input, 10 hidden node dan 2 node output. Output dari JST ini adalah panas sensible H dan evapotranspirasi LE dalam satuan Wm -2 .

## Training
Pengesetan  bobot  dari  setiap  koneksi  antara input , hidden dan output dilakukan  dengan menggunakan  metode Back  Propagation .  Dalam metode  ini  dilakukan  evaluasi error ( t pj - o pj ) dimana o pj adalah  output  aktual  dari  preceptron j untuk bagian  dari  set  data  training p ,  dan t pj adalah  target output. Proporsi dari sinyal error dialokasikan pada berbagai  koneksi  di  dalam  jaringan    dan  bobot  dari setiap koneksi kemudian disesuaikan untuk mendapatkan error yang lebih kecil.
Fungsi error E p didefinisikan sebagai:
𝐸 𝑝 = 1 2 𝑡 𝑛𝑗 − 𝑂 𝑛𝑗 2 𝑗
untuk  setiap  unit.  Bobor  dari  setiap  koneksi  pada stage ( t +1)  dari  training  berhubungan  dengan bobotnya pada stage sebelumnya:
𝑤 𝑖𝑗  𝑡+1 = 𝑤 𝑖𝑗 𝑡  + 𝜂𝛿 𝑝𝑗 𝑂 𝑝𝑗
dimana η adalah gain yang  menentukan  laju pembelajaran. Lapisan output δ pj kemudian dituliskan sebagai:
𝛿 𝑝𝑗 = 𝑂 𝑝𝑗 1 − 𝑂 𝑝𝑗 𝑡 𝑝𝑗 − 𝑂 𝑝𝑗
dan untuk lapisan tersembunyi ( hidden layer ) :
δ pj = 𝑂 𝑝𝑗 1 − 𝑂 𝑝𝑗 𝛿 𝑝𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑘
Algorima belajar  seperti  ini  dapat  ditemukan  pada berbagai  buku  komputasi  atau  kecerdasan  buatan seperti  Kecman  (2001),  Cartwright  (1993)  and Haykin (1999).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Set  data  untuk training atau  pembelajaran  JST ini  adalah  data-data  pengukuran T l , T a , R n , u c , e a (hPa) sebagai input pada node input dan LE (Wm -2 ) and H (Wm -2 )  untuk  node  output.  Data-data  ini diukur dengan peralatan pengukuran mikro- meteorologi  dan Eddy  Covariance  System  (ECS) . Data-data training tersebut digunakan untuk melakukan adjustment dari  JST  melalui  proses training dengan teknik Back Propagation .
Gambar  2  memperlihatkan  perbandingan  antara data pengukuran dengan hasil estimasi menggunakan  JST  untuk  fluks  panas sensible . Terlihat  persamaan  regresi  dengan  R 2 yang mendekati 1. Nilai intercept pada persamaan regresi linier  antara  data  dan  estimasi  memiliki  nilai  yang cukup kecil yaitu 1. Hasil yang serupa dapat dilihat pada  Gambar  3  yang  merupakan  perbandingan antara  data  dan  estimasi  dari  fluks  panas evapotranspirasi,  dengan  R 2 mendekati  1  dan intercept yang cukup rendah. Dari kedua gambar ini dapat  disimpulkan  bahwa  JST  telah  cukup  baik memodelkan  proses  ini  dan  dapat  menghasilkan estimasi  yang  mendekati  data  pengukuran  dengan input yang telah diberikan.
Gambar 2 Perbandingan antara fluks panas sensible antara pengukuran dan estimasi JST
Gambar 3 Perbandingan antara fluks panas evapotranspirasi antara pengukuran dan estimasi JST
Gambar 4. Fluks panas evapotranspirasi
Dengan mempergunakan JST yang telah dibuat, dilakukan  estimasi  nilai  fluks  panas sensible dan evapotranspirasi  berdasarkan  data  pengamatan  yang pernah  dilakukan.  Gambar  3  memperlihatkan fluktuasi  fluks  panas  evapotranspirasi,  dimana  garis yang  solid  menunjukkan  nilai  yang  terukur  dengan ECS  dan  garis  putus-putus  menunjukkan  hasil estimasi dengan mempergunakan JST.  Dapat dilihat bahwa  pengukuran  tidak  dapat  dilakukan  secara kontinyu  karena  keterbatasan  operasional  alat  ukur. Namun  dengan  adanya  pengukuran  parameter- parameter  input  ke  JST,  nilai  evapotranspirasi  tetap dapat diperkirakan. Pada gambar tersebut juga dapat dilihat  bahwa  JST  dapat  memberikan  estimasi  yang cukup baik dibandingkan data pengukuran. Sehingga estimasi  pada  waktu  dimana  data  evapotranspirasi tidak  terukur  dapat  dilakukan  selama  parameter input yang dibutuhkan oleh JST dapat dipenuhi.
Seperti  halnya  Gambar  4,  fluktuasi  fluks  panas sensible ditampilkan  pada  Gambar  5.  Karena pengukuran  menggunakan  alat  yang  sama,  maka data  fluks  panas sensible juga  tidak  dapat  diperoleh melalui  pengukuran  pada  waktu-waktu  tertentu. Akan  tetapi  hasil  estimasi  JST  menunjukkan kemampuannya  dalam  memberikan  nilai  estimasi panas sensible berdasarkan  parameter  input  yang diberikan  dan  dapat  memperkirakan  nilai  panas sensible tersebut pada hari-hari pengukuran langsung tidak dilakukan.
Pada  JST  ini  tidak  ada  hubungan  langsung dalam  bentuk  koneksi  antar  neuron  di  dalamnya antara LE dan H . Pada kenyataannya nilai LE dan H saling  mempengaruhi  dalam  satu  neraca  energi, sehingga  pergeseran  porsi  ke  salah  satu  komponen panas  akan  menyebabkan  pengurangan  porsi  dari komponen  yang  lain.  Hal  ini  seharusnya  dapat direpresentasikan dalam formulasi JST tersebut.
Walaupun  JST  dapat  memberikan  kemudahan dalam  memodelkan  sesuatu  proses,  seperti  proses biologik  dan  neraca  energi,  tetapi  JST  memiliki keterbatasan  yang  harus  dipahami.  Pada  kasus  ini diketahui bahwa JST di-training dengan menggunakan set data tertentu. Hal ini menyebabkan JST  ini  hanya  dapat  digunakan  pada  rentang  data yang  digunakan  dalam  training  tersebut.  Selain  itu JST  dibuat  sesuai  dengan  kondisi  lapang  tertentu, tanaman,  kondisi  fisik,  pengolahan  lahan  dan
manajemen  air  tertentu  yang  menyebabkan  JST  ini tidak  bisa  digunakan  untuk  tumbuhan  yang  berbeda atau  kondisi  yang  berbeda,  walaupun  struktur  JST ini dapat digunakan secara umum

## KESIMPULAN
Sebuah jaringan syaraf tiruan (JST) telah dibuat untuk estimasi fluks panas sensible dan evapotranspirasi. JST ini menunjukkan kemampuannya  dalam  mengestimasi  fluks  panas sensible dan  evapotranspirasi  dengan  cukup  baik. Struktur  JST  yang  telah  dibuat  dapat  digunakan untuk  estimasi  evapotranspirasi  aktual  selama  data yang  digunakan  untuk  training  adalah  data  hasil pengukuran  evapotranspirasi  aktual  dan  data-data lain yang dibutuhkan sebagai input juga cukup baik. Akan tetapi satu kali adjustment hanya berlaku pada suatu  kondisi  yang  serupa  baik  dalam  hal  jenis tanaman  maupun  manajemen  lahan  dan  air,  juga kondisi  fisik  dari  tanaman  tersebut.  Sehingga  untuk setiap kondisi yang berbeda harus dilakukan training dengan data yang sesuai pada kondisi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Allen,  R.  G.    I.  A.  Walter,  R.  Elliott,  T.  Howell,  D. Itenfisu,  M.  Jensen.  2005.  The  Asce  Standardized Reference
Evapotranspiration
Equation. Environmental  and  Water  Resources  Institute  of the American Society of Civil Engineers.
Cartwright,  H.M.  1993 Application  of  Artificial Intelligence in Chemistry . Oxford University Press, New York.
Elizondo,  D.,  G.  Hoogenboom  and  R.W.  McClendon 1994  Development  of  a  Neural  Network  model  to predict  daily  solar  radiation. Agricultural  and Forest Meteorology , 71 :155-132 Haykin,  S.  1999 Neural  Network  :  A  Comprehensive Foundation . Prentice-Hall, New Jersey. Kecman, V. 2001 Learning and Soft Computing . The MIT Press, London.
Tahir,  S.A.  1998    “Estimationg  potential  evaporation using artificial neural network” Proceeding of The Tenth Afro-Asian Conference ICID , pp A-28.1-12.