JOISIE  Journal Of  Information  System And Informatics Engineering Vol.  1, No.2  Desember 2017,  Hlm  144-149

## PROTOTIPE JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENDETEKSI BANJIR MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION
Ramalia Noratama Putri 1) Debi Setiawan 2)
1,2 Teknik Informatika,  STMIK Amik  Riau,  Jl.  Purwodadi Km  10,5  Pekanbaru email: noratamaramalia@gmail.com ,  debisetiawan9090@gmail.com

## Abstract
The purpose of this research is to realize the flood detection tool in the form of prototype model which will be used to detect flood. The variables used in this research are rain intensity, water dispersion coefficient, wake area, and water surface area. The method used backpropagation because this method is suitable for flood detection process based on the variabl es used. This research produces a flood detection prototype in the form of flood simulation tool which can be developed to be the right tool. The results of this system prototype test has accuracy located on the microprocessor chip and ultrasonic sensor system that produces a 0.9% MSE level and 99.8% accuracy rate, to changes in water per second.
Keywords: Backpropagation, Prototype, Flood Detection

## Abstrak
Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk merealisasikan alat pendeteksi banjir berupa model prototipe yang akan digunakan untuk mendeteksi banjir. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini antara lain Intensitas hujan, koefesien buangan air, luas area terbangun , luas genangan di permukaan air. Metode yang digunakan backpropagation karena metode ini cocok digunakan untuk melakukan proses deteksi banjir berdasarkan variable yang digunakan. Penelitian ini menghasilkan prototipe pendeteksi banjir berupa alat simulasi banjir yang dapat dikembangkan menajadi alat tepat  guna.    Hasil  uji  prototipe  sistem  ini  memiliki  keakurasian  yang  terletak  pada  chip microprocessor dan system sensor ultrasonik yang menghasilkan tingkat MSE 0.9% dan tingkat keakurasian 99.8%, terhadap perubahan ketinggian air  perdetik .
Keywords: Backpropagation, Prototipe, Deteksi Banjir

## PENDAHULUAN
Permasalahan yang  selalu  dihadapi masyarakat  madani  perkotaan  kususnya  di pekanbaru  adalah  masalah  banjir.  Ketika musim  hujan  tiba  debit  air  sungai  kampar naik,  sehingga ketika bendungan dibuka maka akan terjadi banjir.
Banjir dapat melumpuhkan  aktifitas  dan  menelan  korban jiwa.  Berdasarkan  permasalahan diatas maka sistem  deteksi  banjir  dengan  menggunakan metode  backpropagation.  Metode  ini  sangat tepat  digunakan  untuk  penelitian  ini  karna menurut  peneliti  sebelumnya.  Berdasarkan studi  literatur  yang  telah  dilakukan,  bahwa metode  jaringan  syaraf  tiruan  telah  banyak diterapkan  dalam  penelitian,  diantaranya dapat  dilihat  dalam  penelitian  yang  dilakukan oleh Pangastuti.
Peneletian tersebut menggunakan  metode  Jaringan Syaraf Tiruan backpropagation  untuk  mengukur  tingkat korelasi  prestasi  mahasiswa.  Berdasarkan
hasil  penelitian  tersebut,  tingkat  korelasi kecocokan antara target yang telah ditentukan dan target.

## 1. TINJAUAN  P USTAKA

## A. Jaringan  Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  paradigma pengolahan  informasi  yang  terinspirasi  oleh sistem  syaraf  secara  biologis,  seperti  proses informasi  pada  otak  manusia.  Elemen  kunci dari paradigma ini  adalah struktur dari sistem pengolahan  informasi  yang  terdiri  dari sejumlah  besar  elemen  pemrosesan  yang saling berhubungan (neuron), bekerja serentak untuk menyelesaikan masalah tertentu.  Cara  kerja  JST  seperti  cara  kerja manusia, yaitu belajar melalui  contoh.
Sebuah  JST  dikonfigurasikan  untuk  aplikasi tertentu,  seperti  pengenalan  pola  atau  aplikasi data,  melalui  proses  pembelajaran.  Belajar dalam  sistem  biologis  melibatkan  penyesuaian terhadap  koneksi  synaptic  yang  ada  antara neuron. Hal ini  berlaku juga untuk JST [6].

## B. Algoritma  Backpropagation
Backpropagation  adalah  metode  penurunan gradient  untuk  meminimilkan  kuadrat  error keluaran.  Ada  tiga  tahap  yang  harus  dilakukan dalam pelatihan jaringan, yaitu tahap perambatan  maju  (forward  propagation),  tahap perambatan  balik,  dan  tahap  perubahan  bobot dan  bias.  Arsitektur  jaringan  ini  tediri dari input layer, hidden layer, dan output layer [6]. Algoritma  Backpropagation  merupakan  salah satu  algoritma  yang  sering  digunakan  dalam menyelesaikan  masalah-masalah  yang  rumit. Hal ini  dimungkinkan  karena jaringan dengan algoritma  ini  dilatih  dengan  menggunakan metode  belajar  terbimbing.  Pada  jaringan diberikan  sepasang  pola  yang  teridiri  dari  atas pola masukan dan pola yang dinginkan  [7]. Tahap  pelatihan  dengan  menggunakan  metode backpropagation  terdiri dari tiga fase, yaitu fase propagasi  maju,  fase  propagasi  mundur,  dan fase  perubahan  bobot.  Ketiga  fase  tersebut diulang terus menerus hingga kondisi penghentian dipenuhi. Umumnya kondisi penghentian  yang  sering  dipakai  adalah  jumlah iterasi atau kesalahan atau target error [5]. Sebelum  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian pada perhitungan prediksi menggunakan metode JST maka terlebih dahulu data yang akan dilatih dan diuji ditransformasikan. Tahapan transformasi merupakan tahapan untuk merubah data  real  menjadi  data  yang  dibutuhkan  dalam pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Data  yang akan  dimasukkan  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan harus  dinormalisasi  terlebih  dahulu.  Proses normalisasi  akan  dilakukan  terhadap  input  dan target.
Proses  normalisasi  ini  berguna  supaya  Jaringan Syaraf  Tiruan  dapat  mengenali  data  sehingga data-data  input dan target yang telah ditentukan masuk  dalam  suatu  range  tertentu  sehingga proses training pada Jaringan Syaraf Tiruan bisa lebih efektif serta efesien. Dalam kasus ini data
akan  ditransformasikan  pada  interval  [0,1  0,9] mengingat  fungsi  sigmoid  merupakan  fungsi asimtotik yang nilainya tidak pernah mencapai 0 ataupun 1.
Untuk  mentransformasikan  seluruh  data  real tersebut, digunakan  fungsi sebagai berikut : 𝑦 1 = 0.8( 𝑥 − 𝑏 ) 𝑐 − 𝑏 + 0.1 (1) Di mana: a = data minimum b = data maksimum x = nilai  asli dari data x 1 = nilai  transformasi dari data
Algoritma  pelatihan  untuk  jaringan saraf tiruan Backpropagation ini adalah sebagai berikut [4] :
Langkah 0 :  Inisialisasi  nilai  bobot  dengan nilai  acak yang kecil. Langkah 1 :  Selama  kondisi  berhenti masih tidak terpenuhi, laksanakan langkah 2 sampai 9. Langkah  2 : Untuk tiap pasangan pelatihan,  kerjakan langkah 3 sampai 8.
a. Feedforward :
Langkah  3
:  Untuk  tiap  unit  masukan  ( Xi,
i=1,…,n ) menerima sinyal masukan xi dan  menyebarkan sinyal  itu  ke  seluruh  unit  pada lapis atasnya (lapis tersembunyi). Langkah 4 :  Untuk  tiap  unit  tersembunyi ( Zj,  j=1,…,p )  dihitung  nilai masukan  dengan  menggunakan nilai  bobotnya :
Z_ 𝑖𝑛 𝑗 = 𝑉𝑜 𝑗 + ∑ 𝑛 𝑖=1 𝑋 𝐼 𝑉 𝑖𝑗 (5) Kemudian dihitung nilai keluaran  dengan  menggunakan fungsi akti-vasi  yang dipilih  : 𝑧 𝑗 = 𝑓 (𝑧 𝑖𝑛 𝑗 ) di  mana  fungsi aktivasi  yang  digunakan  ialah fungsi sigmoid biner  yang mempunyai  persamaan : 𝑓1(𝑥) = 1 1 + exp  (−𝑧) (6)
Hasil  fungsi  tersebut  dikirim  ke  semua unit pada lapis di atasnya.
Langkah 5 :  Untuk  tiap  unit  keluaran  ( 𝑦 𝑘 , k=1 ,.., m ) dihitung nilai
masukan  dengan  menggunakan nilai  bobot-nya :
𝑦 ( 𝑖𝑛𝑘 =   𝑊 𝑜𝑘 +   ∑ 𝑝 𝑖=1 𝑍 𝑗 𝑊𝑗𝑘
(7.a) Kemudian dihitung nilai keluaran  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi :
𝑦 𝑘 = 1 1 + exp( −𝑦)
(7.b) b. Perhitungan backward :
Langkah 6 :  Untuk  tiap  unit  keluaran  ( 𝑦 𝑘 , k=1 ,.., m ) menerima pola  target
yang  bersesuaian  dengan  pola masukan,
dan kemudian dihitung  informasi kesalahan :
𝜎 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 ) 𝑓 ′ (𝑦_ 𝑖𝑛 𝑘 ) (8.a)
Kemudian dihitung koreksi nilai  bobot  yang  kemudian akan digunakan untuk memperbaharui nilai bobot wjk .:
𝛥𝑊 𝑗𝑘 =  𝛼 𝛿 𝑘 𝑧 𝑗
(8.b) Hitung  koreksi  nilai  bias  yang kemudian akan digunakan untuk memperbaharui nilai 𝑊 0𝑘 :
𝛥𝑊 0𝑘 =  𝛼 𝛿 𝑘 (8.c)
dan  kemudian  nilai  δk  dikirim ke unit pada layer sebelumnya. Langkah 7 :  Untuk  tiap  unit  tersembunyi ( Zj,  j=1,…,p )  dihitung  delta masukan  yang berasal dari unit pada layer di atasnya :
𝛿 𝑖𝑛 𝑗 =   ∑ 𝛿 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝑊 𝑗𝑘
(9.a)
Di  mana  nilai tersebut dikalikan dengan  nilai  turunan  dari fungsi aktivasi untuk menghitung informasi  kesalahan : 𝛿 𝑗 =   𝛿 𝑖𝑛 𝑗 𝑓 ′ (𝑧 𝑖𝑛 𝑗 ) (9.b)
Hitung  koreksi  nilai  bobot  yang kemudian  digunakan  untuk  me perbaharui nilai υij : 𝛥𝑉 𝑖𝑗 =  𝛼𝛿 𝑗 𝑋 𝑖 (9.c)
dan  hitung  nilai  koreksi  bias yang kemudian digunakan untuk memperbaharui υoj : 𝛥𝑉 0𝑗 =  𝛼𝛿 𝑗 (9. c. Memperbaharui nilai  bobot dan bias : Langkah 8 :  Tiap  nilai  bias  dan  bobot ( j=0,…,p )  pada  unit  keluaran ( 𝑦 𝑘 , k=1,…,m ) diperbaharui : 𝑊 𝑗𝑘 (𝑛𝑒𝑤) =   𝑊 𝑗𝑘 (𝑜𝑙𝑑) + 𝛥𝑊 𝑗𝑘 (10.a) 𝑉 𝑖𝑗 (𝑛𝑒𝑤) =   𝑉 𝑖𝑗 (𝑜𝑙𝑑) +  𝛥𝑉 𝑖𝑗 (10.b) Langkah 9 : Menguji apakah kondisi berhenti sudah terpenuhi. Kondisi  berhenti  ini  terpenuhi jika nilai kesalahan yang dihasilkan  lebih  kecil  dari  nilai kesalahan referensi.

## C. Banjir
Kawasan banjir di Kota Pekanbaru diantaranya terdapat di :
1. Kelurahan Sri Meranti,
2. Kecamatan Rumbai
3. Kelurahan Meranti Pandak
4. Kecamatan Rumbai Pesisir
5. Kelurahan Rejosari
6. Kecamatan Tenayan Raya
7. Kelurahan Tampan
8. Kecamatan Payung Sekaki dan di
Harapan Raya
9. Kecamatan Tangkerang.
Ruas jalan yang sering terendam banjir yakni 1. Jalan Harmonis
2. Kayangan
3. Kecamatan Rumbai Pesisir
4. Jalan Riau ujung
5. Kecamatan Tampan
6. Jalan Garuda Sakti dan Jalan Air Hitam.
Variabel yang digunakan  dalam penelitian  ini antara lain :
1. Intensitas hujan
2. koefesien buangan air
3. luas area terbangun
4. luas genangan di permukaan air.
Deteksi banjir mempunyai tujuan untuk mendeteksi  permasing-masing  wilayah  yang rawan  banjir  dengan  meletakan  alat  yang dirancang  di  titik  rawan  banjir.  Agar  menjadi early  warning  atau  peringatan  dini  untuk waspada banjir dan segera mencari tempat yang lebih  tinggi.

## 3. METODE PENELITIAN
1. Identifikasi  masalah
Permasalahan dalam penelitian ini adalah,  bagaimana  cara  mendeteksi banjir.  Untuk  menyelesaikan  masalah tersebut  penulis  menggunakan  jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation. 2. Kajian Pustaka Setelah masalah dalam penelitian dianalisa,  langkah  selanjutnya  yang dilakukan  peneliti  adalah  melakukan studi  literartur,  yaitu  membandingkan metode perhitungan yang telah dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya,
kelemahan  dan  keunggulan  dari  metode yang kita gunakan. 3. Pengambilan data Mengumpulkan data Proses pengumpulan  data  terbagi  menjadi  dua yaitu data kuantitatif yaitu data yang kita dapatkan  berdasarkan  angka.  Hal  ini berguna untuk proses perhitungan
ketepatan  mendeteksi  kenaikan  air  pada sustu tempat yang sudah ditentukan tadi.
Data yang dikumpulkan adalah Intensitas  hujan,  koefesien  buangan  air,
luas  area  terbangun,  luas  genangan  di permukaan air.
Keterangan :
X1= Intensitas hujan X2= Koefesien buangan air X3= Luas area terbangun X4= Luas genangan di permukaan air Target = Deteksi banjir
4. Perhitungan Manual Proses perhitungan secara  manual dengan menggunakan algoritma backpropagation 5. Perancangan Pola JST Pada  proses  ini,  kita  dapat  menentukan Pola Jaringan Syaraf Tiruan berdasarkan variabel.
6. Perhitungan JST Proses pelatihan dan pengujian pola JST.
Pada  proses  ini setiap variabel yang kita gunakan  nantinya  akan  kita  lakukan proses  pelatihan  dan  pengujian  agar mendapatkan pola
terbaik dengan nilai  eror terkecil.
7. Pengujian Prototipe JST Cara
melihat system mampu merealisasikan tujuan sebagai alat deteksi banjir dengan cara
mensimulasikannya,  dan  melihat  cara kerja alat sesuai atau tidak.
8. Evaluasi Prototipe JST Evaluasi  terhadap  hasil  perhitungan dengan jaringan syaraf tiruan menggunakan algoritma
backpropagation,  yaitu  apakah  jaringan syaraf tiruan dapat mendeteksi banjir.
9. Kesimpulan Kesimpulan  merupakan bentuk dari hasil penelitian  yang sudah dilakukan.
INTENSITAS HUJAN KOEFESIEN BUANGAN AIR (PEMBUKAAN BENDUNGAN) LUAS AREA TERBANGUN LUAS GENANG AN DI PERMUK AAN AIR X1 X2 X3 X4 1 Jalan Harmonis RUAS JALAN 2 Kayangan RUAS JALAN 3 Kecamatan Rumbai Pesisir RUAS JALAN 4 Jalan Riau ujung RUAS JALAN 5 Kecamatan Tampan RUAS JALAN 6 Jalan Garuda Sakti dan Jalan Air Hitam RUAS JALAN 7 Kelurahan Sri Meranti, KAWASAN RAWAN BANJIR 8 Kecamatan Rumbai KAWASAN RAWAN BANJIR 9 Kelurahan Meranti Pandak KAWASAN RAWAN BANJIR 10 Kecamatan Rumbai Pesisir KAWASAN RAWAN BANJIR 11 Kelurahan Rejosari KAWASAN RAWAN BANJIR
12 Kecamatan Tenayan Raya
KAWASAN RAWAN BANJIR 13 Kelurahan Tampan KAWASAN RAWAN BANJIR 14 Kecamatan Payung KAWASAN RAWAN BANJIR 15 Sekaki dan di Harapan Raya KAWASAN RAWAN BANJIR 16 Kecamatan Tangkerang. KAWASAN RAWAN BANJIR KAWASAN BANJIR NO KETERANGAN

## 4. IMPLEMENTASI ALGORITMA BACKPROPAGATION
1. Proses Normalisasi Proses  normalisasi  merupakan  suatu  langkah kerja  dalam  mememindahkan  angka  dari kolom  menjadi  baris  dan  dari  bilangan  bulat menjadi  pecahan,  hal  ini  dilakukan  agar  data tadi  mudah  untuk  dilakukan  proses  perkalian bobot  pada  matlab  karna  memiliki  angka pecahan atau dinormalisasikan.
2. Data Input dan Target Sebelum proses pegolahan data dilakukan,  perlu  dilakukan  proses  penetuan masukan  (input)  serta  target  atau  hasil  yang diinginkan  dari  proses  pengolahan  data, berikut  data  input dan target berdasarkan data beban  kerja  dosen  yang  telah  dikumpulkan, sampel  yang  diambil  adalah  15  sampel  data kawasan banjir :

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  sistem  yang  dibuat  dapat  dilihat sebagai berikut :
Gambar 1. Bentuk tampilan  awal sistem
Gambar 2. Proses awal pemasangan alat
Gambar 3. Proses simulasi air mulai  naik
Gambar 4. Uji Sensor Deteksi didalam air
Gambar 5. Sistem menampilkan  pesan ke layar LCD
Pembahasan  dari  sistem  yang  dibuat  ini antara  lain  penerapan  dari  metode  yang digunakan  untuk  mendukung  dari  ketepatan proses pengujian sistem sehingga saat dijalankan.

## 6. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  implementasi,  didapat kesimpulan  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan algoritma backpropagation dapat diterapkan dalam  mendeteksi banjir.

## 7. UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih kepada manajemen serta lembaga Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  BPBD  (Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah)  Provinsi Riau,  serta  pengelola  jurnal  STIKOM  Pelita yang sudah mewujudkan  penelitian  ini.

## 8. DAFTAR PUSTAKA
[1] https://kalibanteng.wordpress.com/2009/11/ 14/analisis-variabel-variabel-penyebab-banjir- genangan-di-kecamatan-mijen-tugu-dan- ngaliyan/
[2]  Fatkuroji.  (2013).  Analisis  Determinasi Minimnya  Minat  Dosen  Dalam  Penelitian Fatkuroji,  4, 33– 50.
[3]  Pangastuti,  P.  (2010).  Untuk  Mengukur Tingkat  Korelasi  Prestasi  Mahasiswa  (  Studi Kasus  Pada  Universitas  Dian  Nuswantoro Semarang ).
[4]  Sya’diyah,  Z.  (2015).  No  Title  No  Title. Statewide  Agricultural  Land  Use  Baseline 2015,  1. http://doi.org/10.1017/CBO9781107 415324.004 [5] Trimulya,  A., Setyaningsih,  F. A., Komputer,  J.  S.,  Elektro,  J.  T.,  Teknik,  F.,  & Tanjungpura, U. (2015). Implementasi jaringan  syaraf  tiruan metode backpropagation untuk  memprediksi  harga  saham  1,3,  03(2), 66–75.
[6] T.Sutojo,  S.Si, M. K., Edy Mulyanto,
S.Si,  M.  K.,  &  Suhartono,  D.  V.  (2011).
Kecerdasan Buatan. In Kecerdasan Buatan (1st ed., p. 466). yogyakarta: Andi.
[7]  Matondang,  Z.  A.,  Tiruan,  S.,  Mengukur, U.,  Korelasi,  T.,  Syaraf,  J.,  Dengan,  T.,  … Penentuan,  U.  (2013).  Jaringan  Syaraf Tiruan Dengan Algoritma.
[9]  Budiman,  M.  J.  (2013).  Menggunakan Algoritma  Backpropagation,  1–3.