## IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI KETINGGIAN AIR
(STUDI KASUS: SUNGAI CILIWUNG)
Rendi Prasetya
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Email: prasetyarendi@gmail.com

## Abstrak
Prediksi  ketinggian  air  selama  ini  masih  dilakukan  menggunakan  metode  statistika.  Akan tetapi, akan muncul masalah apabila penelitian dilakukan pada sistem yang dinamis, seperti halnya  pada  sistem  prediksi  ketinggian  air.  Teknologi  jaringan  syaraf  buatan  dapat  dengan baik  mengidentifikasi  pola  data  dari  sistem  yang  dinamis.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk memprediksi  ketinggian  air  di  kota  Bogor  menggunakan  data  curah  hujan,  penguapan  dan juga  ketinggian  air  hasil  pengamatan  pada  tahun  2009-2010  perancangan  model  prediksi menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  dengan  software  MATLAB. Karakteristik  dari jaringan syaraf tiruan  yang  digunakan  yaitu  1  lapisan  masukan  dengan 2 neuron  (curah  hujan  dan  penguapan),  1  lapisan  tersembunyi,  dan  1  lapisan  keluaran (ketinggian  air),  nilai  laju  pembelajaran  sebesar  0,9;  momentum  sebesar  0,1;3  neuron tersembunyi, toleransi galat sebesar 0,0001 dan maksimum epoch sebesar 10000. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan dengan perulangan sebanyak 10 kali diperoleh error sebesar 10,93% dan dapat dikatakan bahwa sistem dapat memprediksi ketinggian air dengan baik.
Kata Kunci:jaringan syaraf tiruan, backpropagation, MATLAB

## Abstract
Prediction water level is still done using statistical methods. However, problems will arise if the research done on dynamic systems, as well as the water level prediction system. Artificial neural  network  technology  can  properly  identify  data  patterns  of  a  dynamic  system.  This study was conducted to predict the height of water in Bogor using rainfall data, evaporation and water level, observations in 2009-2010. The design of the prediction model using neural networks  backpropagation  with  MATLAB  software.  Characteristics  of  artificial  neural networks  used  are:  1  input  layer  with  two  neurons  (precipitation  and  evaporation),  one hidden  layer  and  one  output  layer  (water  level),  the  value  of  the  learning  rate  of  0.9; momentum  of  0.1;  3  hidden  neurons,  error  tolerance  of  0.0001  and  a  maximum  of  10000 epoch The experimental results by looping earned 10 times the average error was 10.93%, and it can be concluded that the system can properly predict the height of the water..

## Keyword: artificial neural network, backpropagation, MATLAB

## Pendahuluan
Banjir merupakan suatu salah satu bencana yang menjadi salah satu sorotan bagi Indonesia, khususnya  kota  Jakarta.  Banjir  juga  salah  satu  bencana  yang  berpengaruh  paling  luas  dan menyebabkan kerugian yang tidak kecil (Ma, dkk., 2010). Sejauh ini banjir diakibatkan oleh proses  yang  berhubungan  dengan  tinggi  permukaan  laut  dan  arus  air  (Wadey,  dkk.,  2015). Berangkat  dari  hal  tersebut,  maka  dibutuhkan  solusi  yang  dapat  menyelesaikan  masalah tersebut baik dari sisi manusia maupun dalam sisi teknologi.
Objek  utama  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  ketinggian  air,  terutama  pada ketinggian  air  di  daerah  aliran  sungai  Ciliwung.  Semakin  tinggi  ketinggian  air  merupakan salah  satu  faktor  yang  dapat  menyebabkan  potensi  terjadinya  banjir.  Sudah  ada  beberapa penelitian  dalam  mengestimasi  volume  air  pada  suatu  daerah  aliran  sungai,  diantaranya adalah  (Youngjoo,  dkk,  2012)  yang  melakukan  penelitian  mengenai  estimasi  volume  air  di salah  satu  sungai  di  utara  Thailand,  kemudian  (Zheng,  2012)  yang  melakukan  penelitian
Jurnal String Vol. 1 No. 3 April 2017                                      p-ISSN: 2527 – 9661 e-ISSN:  2549 – 2837
serupa  di  sungai  Huahei,  China  dikarenakan  kenaikan  ketinggian  air  di  sungai  ini menyebabkan banjir yang parah sebanyak 3 kali dalam kurun waktu 20 tahun terakhir ini.
Berbagai  metode  prediksi  juga  sudah  banyak  dikembangkan  yang  sebagian  besar menggunakan  metode  deterministik  (kondisi  saat  t atau  t-1  dan t+1)  dengan  periode harian (Sutikno, dkk., 2013) dimana proses prediksi menggunakan data non-linear. (Indrabayu, dkk, 2012) melakukan penelitian prediksi curah hujan dengan jaringan syaraf tiruan menggunakan Radial  Basis  Function  Neural  Network  dengan  memperhitungkan  parameter  meteorologi temperatur  dan  kelembabab,  dan  juga  (Samuel,  dkk.,  2015)  melakukan  penelitian  serupa dengan  memprediksi  cuaca  di  kota  bengkulu  dengan  implementasi  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation  dengan  menggunakan  data  time  series  dari  suhu,  kelembaban  dan  curah hujan.  Oleh  karena itu,  dalam  penelitian  ini  diusulkan  suatu  prediksi  ketinggian air dengan data  curah  hujan  dan  juga  penguapan  yang  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation.  Hal  ini  peneliti  harapkan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  besarnya ketinggian  air  secara  general  tanpa  harus  terhalang  oleh  karakteristik  dari  masing-masing daerah  aliran  sungai,  juga  dapat  menyajikan  data  yang  real  time  dengan  memprediksi  dari data  time  series  yang  sebelumnya.  Dan  juga  diharapkan  bahwa  sistem  yang  diusulkan  ini memiliki tingkat keakuratan yang baik.
Konsep  dari  sistem  yang  diusulkan  ini  yaitu  dengan  memasukkan  data  curah  hujan, penguapan,  dan  juga  ketinggian  air  dari  periode  masa  lalu  (tahun  2009  -  2010)  yang kemudian sistem akan memperhitungkan pola dan juga melakukan proses pelatihan dari pola data  yang  didapatkan  tersebut.  Dari  proses  pelatihan  akan  dihasilkan  bobot-bobot  yang nantinya  akan  digunakan  untuk  memprediksi  besaran  ketinggian  air  pada  periode-periode selanjutnya.

## Tinjauan Pustaka

## Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  sistem  informasi  yang  memiliki  karakteristik  yang  mirip dengan  jaringan  syaraf  biologi  (Siang,  2005a).  Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  jaringan  dari sekelompok  unit  pemroses  kecil  yang  dimodelkan  berdasarkan  jaringan  syaraf  manusia (Maria, 2012). Menurut (Siang, 2005b) jaringan syaraf tiruan dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan syaraf biologi dengan asumsi sebagai berikut:
a. Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neurons)
b. Sinyal dikirimkan diantara neuron-neuron melalui penghubung-penghubung
c. Penghubung antar neuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau memperlemah sinyal
d. Untuk  menentukan  keluaran  (output),  setiap  neuron  menggunakan  fungsi  aktivasi (biasanya  bukan  fungsi  linier)  yang  dikenakan  pada  penjumlahan  masukan  (input) yang diterima.
Neuron  adalah  unit  pemroses  informasi  yang  menjadi  dasar  dalam  pengoperasian  jaringan syaraf tiruan (Siang, 2005c). Neuron terdiri dari 3 elemen pembentuk sebagai berikut:
a. Himpunan unit-unit yang dihubungkan dengan jalur koneksi
b. Suatu unit penjumlah yang akan menjumlahkan masukan-masukan sinyal yang sudah dikalikan dengan bobotnya.
Fungsi  aktivasi  yang  akan  menentukan  apakah  sinyal  dari  input  neuron  akan  diterukan  ke neuron lain ataukah tidak.

## Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Berdasarkan arsitekturnya, model jaringan syaraf tiruan digolongkan menjadi:
a. Jaringan Layar Tunggal (Single Layer Network)
Jurnal String Vol. 1 No. 3 April 2017                                      p-ISSN: 2527 – 9661 e-ISSN:  2549 – 2837
Pada  jaringan  ini,  sekumpulan  masukan  neuron  dihubungkan  langsung  dengan sekumpulan keluarannya. Sinyal mengalir searah dari layar (lapisan) masukan sampai lapisan keluaran.
Setiap  simpul  dihubungkan  dengan  simpul  lainnya  yang  berada  diatasnya  dan dibawahnya,  tetapi tidak  dengan  simpul  yang  berada pada lapisan  yang  sama.  Model yang  masuk  kategori  ini  antara  lain:  ADALINE,  Hopfield,  Perceptron,  LVQ.  Pada Gambar  1  diperlihatkan  arsitektur  jaringan  layar  tunggal  dengan  n  buah  masukan ( ݔ ଵ , ݔ ଶ , . . . , ݔ ௡ ) dan m buah keluaran ( ݕ ଵ , ݕ ଶ , . . . , ݕ ௠ )
Gambar 1. Jaringan Layar Tunggal
b. Jaringan Layar Jamak (Multiple Layer Network)
Jaringan  ini  merupakan  perluasan  dari  jaringan  layar  tunggal.  Dalam  jaringan  ini, selain  unit  masukan  dan  keluaran,  ada  unit-unit  lain  (sering  disebut  lapisan tersembunyi).  Dimungkinkan  pula  ada  beberapa  lapisan  tersembunyi.  Model  yang termasuk kategori ini antara lain: MADALINE, backpropagation. Pada  Gambar  2  diperlihatkan  jaringan  dengan  n  buah  unit  masukan  ( ݔ ଵ , ݔ ଶ , . . . , ݔ ௡ ), sebuah  lapisan  tersembunyi  yang  terdiri  dari  m  buah  unit  ( ݖ ଵ , ݖ ଶ , . . . , ݖ ௣ )  dan  1  buah unit keluaran.
c. Jaringan Reccurrent Model jaringan recurrent (reccurrent network) mirip dengan jaringan tungal ataupun jamak.  Hanya  saja,  ada  simpul  keluaran  yang  memberikan sinyal pada  unit  masukan (sering disebut feedback loop). Dengan kata lain sinyal mengalir dua arah, yaitu maju dan mundur. Contoh: Hopfield Network, Jordan Network, Elmal Network.
Jurnal String Vol. 1 No. 3 April 2017                                      p-ISSN: 2527 – 9661 e-ISSN:  2549 – 2837

## Gambar 2. Jaringan Layar Jamak

## Jaringan Syaraf Tiruan Backprogation
Secara  umum  proses  jaringan  syaraf  tiruan  terbagi  menjadi  2  bagian  yaitu  training  dan testing. Struktur algoritma backpropagation secara lengkap adalah:
a. Langkah 1 Inisialiasi Tentukan angka pembelajaran ( ߙ ). Tentukan pula nilai toleransi error yang diinginkan dan  set  maksimal  epoch  (iterasi)  jika  ingin  membatasi  epoch  yang  digunakan. Inisialisasi bobot dan bias sesuai dengan bobot yang dihasilkan pada proses pelatihan.
b. Langkah 2
Setiap  input  ( ݔ ௜ , ݅ = 1,2, … , ݊ )  menerima  sinyal  input  dan  menyebarkan  sinyal  input pada seluruh lapisan tersembunyi.
c. Langkah 3
Setiap  lapisan  tersembunyi  ( ݖ ௝ , ݆ = 1,2, … , ݌ )  akan  menghitung  sinyal-sinyal  input dengan bobot dan biasnya.
ݖ ݅݊ ௝ = ݒ ଴௝ + ෍ ݔ ௜ ݒ ௜௝ ௡ ௜ୀଵ
fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal outputnya, yaitu:
ݖ ௝ = ݒ ଴௝ + ෍ ݔ ௜ ݒ ௜௝ ௡ ௜ୀଵ
kemudian dengan menggunakan fungsi aktivasi yang telah ditentukan diperoleh sinyal output  dari  lapisan  tersembunyi  tersebut  dan  mengirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua unit lapisan di atasnya (lapisan keluaran).
d. Langkah 4
Setiap  unit  output  ( ݕ ௞ , ݇ = 1,2, … , ݉ )  akan  menjumlahkan  sinyal-sinyal  dari lapisan tersembunyi dengan bobot dan biasnya.
ݕ ݅݊ ௞ = ݓ ଴௞ + ෍ ݖ ௝ ݓ ௝௞ ௣ ௝ୀଵ
fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal outputnya, yaitu:
ݕ ௞ = ݓ ଴௞ + ෍ ݖ ௝ ݓ ௝௞ ௣
௝ୀଵ kemudian dengan menggunakan fungsi aktivasi yang telah ditentukan diperoleh sinyal output dari unit output tersebut.
ݕ ௞ = ݂(ݕ ݅݊ ௞ )
Jurnal String Vol. 1 No. 3 April 2017                                      p-ISSN: 2527 – 9661 e-ISSN:  2549 – 2837
e. Langkah 5
Setiap unit output ݕ ௞ menerima pola target ݐ ௞ untuk menghitung error ( ߜ ௞ ), yaitu:
ߜ ௞ = (ݐ ௞ − ݕ ௞ )݂ ᇱ (ݕ ݊݁ݐ ௞ ) = (ݐ ௞ − ݕ ௞ )ݕ ௞ (1 − ݕ ௞ ) kemudian  hitung  nilai  koreksi  bobot  yang  nantinya  digunakan  untuk  memperbaiki nilai bobot antara lapisan tersembunyi dan lapisan output ( ݓ ௝௞ ), yaitu:
ߜݓ ௝௞ = ߙߜ ௞ ݖ ௝
hitung juga koreksi bias yang digunakan untuk memperbaiki nilai bias antara lapisan tersembunyi dan lapisan output( ݓ ௢௞ ), yaitu ߜݓ ଴௞ = ߙߜ ௞
f. Langkah 6
Setiap  unit  pada  lapisan  tersembunyi  menjumlahkan  sinyal-sinyal  input  dari  lapisan output, yaitu:
ߜ ݅݊ ௝ = ෍ ߜ ௞ ݓ ௝௞ ௠ ௞ୀଵ
kalikan  nilai  ini  dengan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  error  pada  lapisan tersembunyi ( ߜ ௝ ), yaitu:
ߜ ௝ = ߜ ݅݊ ௝ ݂ ᇱ ൫ݖ ݅݊ ௝ ൯ = ߜ ݅݊ ௝ ݖ ௝ (1 − ݖ ௝ )
kemudian hitung koreksi bias untuk memperbaiki nilai bobot antara lapisan input dan lapisan tersembunyi ( ݒ ௜௝ ), yaitu:
ߜݒ ௜௝ = ߙߜ ௝ ݔ ௜
kemudian hitung koreksi bias untuk memperbaiki nilai bobot antara lapisan input dan lapisan tersembunyi ( ݒ ଴௝ ), yaitu:
ߜݒ ଴௝ = ߙߜ ௝
g. Langkah 7
Tiap-tiap unit keluaran memperbaiki bobot dan bias, yaitu:
ݓ ௝௞ (ܾܽݎݑ) = ݓ ௝௞ (݈ܽ݉ܽ) + ߜݓ ௝௞ ; ݇ = 1,2, … , ݉; ݆ = 0,1, … , ݌ tiap-tiap unit tersembunyi memperbaiki bobot dan bias, yaitu:
ݒ ௜௝ (ܾܽݎݑ) = ݒ ௜௝ (݈ܽ݉ܽ) + ߜݒ ௜௝ ; ݆ = 1,2, … , ݉; ݅ = 0,1, … , ݊
h. Langkah 8
Tes kondisi berhenti. Selama kondisi berhenti tidak terpenuhi, lakukan langkah ke- 2 sampai ke-8.
Notasi yang digunakan dalam algoritma pengujian:
ݔ ௜ = unit input ke-i
ݒ ௜௝ = bobot antara unit input ke-i dengan hidden unit ke-j ݖ ௝ = hidden unit ke-j
ݓ ଴௞ = bias untuk unit output ke-k ݕ ௞ = unit output ke-k ݓ ௝௞ = bobot antara hidden unit ke-j dengan unit output ke-k ݐ ௞ = pola target ke-k
ߜ ௞ = error ݒ ଴௝ = bias untuk hidden unit ke-j
Untuk lebih mengerti tentang algoritma backpropagation, dapat kita perhatikan arsitektur jaringannya pada Gambar 3 di bawah ini.
Jurnal String Vol. 1 No. 3 April 2017                                      p-ISSN: 2527 – 9661 e-ISSN:  2549 – 2837

## Gambar 3. Arsitektur Jaringan Backpropagation

## Backpropagation dalam Peramalan
Salah  satu  bidang  dimana  backpropagation  dapat  diaplikasikan  dengan  baik  adalah  bidang prediksi  (peramalan).  Peramalan  yang  sering  kita  dengan  adalah  peramalan  besarnya penjualan,  nilai  tukar  valuta  asing,  dll.  Sebagai  contoh,  dalam  penjualan  barang,  diketahui record  data  penjualan  suatu  produk  beberapa  bulan/tahun  terakhir.  Masalahnya  adalah memperkirakan berapaperkiraan produk yang terjual dalam bulan/tahun yang akan datang.
Secara umum, masalah peramalandapat dinyatakan sebagai berikut: Diketahui sejumlah data runtun  waktu  (time  series) ݔ ଵ . ݔ ଶ , … , ݔ ௡ .  Masalahnya  adalah  memperkirakan  berapa  harga ݔ ௡ାଵ berdasarkan ݔ ଵ . ݔ ଶ , … , ݔ ௡ .  Dengan  backpropagation,  record  data  dipakai  sebagai  data pelatihan  untuk  mencari  bobot  yang  optimal.  Untuk  itu  kita  perlu  menetapkan  besarnya periode  dimana  data  berfluktuasi.  Periode  ini  kita  tentukan  secara  intuitif.  Misalkan  pada data besarnya ketinggian air sungai dengan data bulanan, periode data dapat diambil selama satu tahun karena pergantian musim terjadi selama satu tahun.
Jumlah data dalam satu periode ini dipakai sebagai jumlah masukan dalam backpropagation. Sebagai  targetnya  diambil  data  bulan  pertama  setelah  periode  berakhir.  Pada  data  bulanan dengan  periode  satu  tahun,  maka  masukan  backpropagation  yang  dipakai  terdiri  dari  12 masukan.  Keluaran  adalah  1  unit.  Bagian  tersulit  adalah  menentukan  jumlah  lapisan  (dan unitnya).  Tidak  ada  teori  yang  dengan  pasti  dapat  dipakai.  Tapi  secara  praktis  dicoba jaringan yang kecil terlebih dahulu (misal terdiri dari 1 lapisan tersembunyi dengan beberapa unit  saja).  Jika  gagal  (kesalahan  tidak  turun  dalam  epoch  yang  besar),  maka  jaringan diperbesar  dengan  menambahkan  unit  tersembunyi  atau  bahkan  menambah  lapisan tersembunyi.

## Metodologi Penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  membangun  struktur  jaringan  syaraf  tiruan  untuk memprediksi ketinggian air di suatu daerah aliran sungai adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dilakukan  secara  sekunder.  Pengumpulan  data  yang  digunakan mencakup  data  curah  hujan,  data  penguapan  dan  juga  data  ketinggian  air.Pengumpulan data  curah  hujan  dan  penguapan  diambil  dari  Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan Geofisika Stasiun Klimatologi Darmaga, Bogor. Data curah hujan  merupakan akumulasi
Jurnal String Vol. 1 No. 3 April 2017                                      p-ISSN: 2527 – 9661 e-ISSN:  2549 – 2837
data  harian  dari  8  kali  pencatatan  perharinya,  pencatatan  dilakukan  setiap  3  jam  sekali dengan  satuannya  adalah  mm.  Data  penguapan  merupakan  data  harian  dari  satu  kali pencatatan setiap harinya dengan satuannya adalah mm. Semua data diambil pada jam 7 WIB  (00.00  GMT),  dengan  data  yang  didapat  hari  ini  merupakan  data  hari sebelumnya.Pengumpulan data ketinggian  didapatkan dari Balai Pendayagunaan Sumber Daya Air Wilayah Sungai Ciliwung – Cisadane, Bogor. Data ketinggian air  diambil dari rataan 3 kali pengambilan data (pagi, siang dan sore) setiap hari di Bendungan Katulampa, Bogor dengan satuannya adalah cm.Periode pengambilan data berselang dari awal bulan September  2009  sampai  dengan  akhir  bulan  September  2010.  Jumlah  data  yang digunakan dalam karya ilmiah ini sebanyak 395 data.
2. Transformasi data
Data  ditransformasi  agar  kestabilan  tebaran  data  dicapai.  Selain  itu  berguna  untuk menyesuaikan  nilai  data  dengan  kisaran  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  dalam  jaringan (Siang,  2005d).Persamaan    yang  digunakan  untuk  transformasi  data  dalam  karya  ilmiah ini yaitu:
ݕ = lim ௔→଴ శ ,௕→ଵ ష (ܾ − ܽ) ݔ − ݔ ௠௜௡ ݔ ௠௔௫ − ݔ ௠௜௡ + ܽ
dengan, ݕ
= nilai data setelah ditransformasi ݔ = nilai data aktual ܽ = nilai minimum data transformasi yang diinginkan
ܾ = nilai maksimum data transformasi yang diinginkan ݔ ௠௜௡ = nilai minimum data aktual keseluruhan
ݔ ௠௔௫ = nilai maksimum data aktual keseluruhan
Untuk  data  curah  hujan,  penguapan,  dan  ketinggian  air  pada  karya  ilmiah  ini ditransformasikan ke dalam kisaran nilai 0,001 sampai dengan 0,098.
3. Pembagian data
Data  dibagi  menjadi  data  pelatihan,  pengujian  dan  validasi.  Komposisi  data  pelatihan, pengujian  dan  validasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:80% untuk  data  pelatihan  dan  20%  untuk  data  pengujian  dan  validasi.Aspek  pembagian  data ini  harus  ditekankan  agar  jaringan  syaraf  tiruan  yang  kita  gunakan  mendapat  data pelatihan  yang  cukup  dan  data  pengujian  yang  dapat  menguji  kinerja  pelatihan  yang dilakukan. Bilangan data yang kurang untuk proses pelatihan akan menyebabkan jaringan mungkin  tidak  dapat  mempelajari  pola  data  dengan  baik.  Sebaliknya,  data  yang  terlalu banyak  untuk  proses  pelatihan  akan  melambatkan  proses  pemusatan.  Masalah overtraining  (data  pelatihan  yang  berlebihan)  akan  menyebabkan  jaringan  cenderung untuk menghafal data yang dimasukan daripada menggeneralisasi.
4. Perancangan struktur jaringan yang optimum
Dalam  penelitian  ini  digunakan  1  lapisan  masukan  dengan  2  neuron  (curah  hujan  dan penguapan),  1  lapisan  tersembunyi  dan  juga  1  lapisan  keluaran  dengan  1  neuron (ketinggian  air).  Dalam  openelitian  ini  digunakan  hanya  1  lapisan  tersembunyi,  hal  ini dikarenakan  arsitektur  jaringan  yang  digunakan  masih  sederhana.  Penentuan  bilangan neuron pada lapisan tersembunyi yang terbaik diperoleh secara trial and error dari simpul 1 sampai 2n dengan n adalah jumlah neuron pada lapisan masukan. Karena dalam karya ilmiah  ini  hanya  terdapat  2  neuron  pada  lapisan  masukan  maka  bilangan  neuron  pada lapisan tersembunyi berkisar dari 1 sampai dengan 4 neuron.
5. Memilih dan menggunakan struktur jaringan yang optimum Jaringan  yang  dibangun  akan  dinilai  keakuratannya.  Metode  penilaian  yang  digunakan adalah  nilai Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  dan Mean  Square  Error  (MSE).
Jurnal String Vol. 1 No. 3 April 2017                                      p-ISSN: 2527 – 9661 e-ISSN:  2549 – 2837
Pendekatan MAPE dan MSE digunakan untuk menilai kinerja jaringan yang dilatih. Nilai MAPE danMSE diperoleh dari persamaan di bawah ini :
ܯܣܲܧ = ෍ |ܲܧ| ݊ ௡ ଵ dengan, ݊ =  banyaknya data yang diprediksi |ܲܧ| =  nilai mutlak dari PE
ܯܵܧ = 1 ݊ ෍ (ݕ ௜ − ݕ ప ෝ) ௡ ௜ୀଵ dengan, ݊ = banyaknya data yang diprediksi
ݕ ௜ = nilai aktual data ke-i ݕ ప ෝ = nilai prediksi data ke-i
Keakuratan dari jaringan syaraf tiruan ini dilihat dari nilai MAPE dan MSE pada proses pengujian dan validasi. Semakin kecil nilai MAPE dan MSE maka jaringan syaraf tiruan pun  akan  semakin  akurat  untuk  melakukan  proses  prediksi  atau  pendugaan  terhadap parameter yang kita inginkan.

## Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini, digunakan komposisi pembagian data 80% untuk data pelatihan dan 20% untuk data pengujian, dengan karakteristik dari jaringan syaraf tiruan yang digunakan yaitu 1 lapisan masukan dengan 2 neuron (curah hujan dan penguapan), 1 lapisan tersembunyi, dan 1  lapisan  keluaran (ketinggian  air),  nilai laju pembelajaran sebesar  0,9;  momentum  sebesar 0,1;3  neuron  tersembunyi,  toleransi  galat  sebesar  0,0001  dan  maksimum  epoch  sebesar 10000.

## Tabel 1. Error Hasil Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan
Percobaan ke- Error yang dihasilkan Percobaan ke- Error yang dihasilkan I 11.00385 VI 10.86861 II 11.25161 VII 10.70206 III 10.51953 VIII 10.82181 IV 11.07973 IX 10.98943 V 11.16680 X 10.86051
Dari  hasil  pengujian  dengan  10  kali  pengulangan  diperoleh  rataan  error  sebesar  10,93% sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  memprediksi  besaran ketinggian  air  dengan  baik.  Dengan  grafik  hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  Gambar  5. Untuk  nilai  kesalahan  dalam  setiap  perulangan  percobaan  pun  dapat  dikatakan  seragam. Terlihat  pada  Tabel  1  yang  memperlihatkan  nilai  error  pada  setiap  proses  perulangan percobaan.
Gambar 4. Tampilan Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan dengan Matlab Maka dapat disimpulkan bahwa jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagationpada penelitian ini dapat digunakan untuk memprediksi besaran ketinggian air di suatu daerah aliran sungai, terlihat perulangan error yang dapat dikatakan seragam

## Gambar 5. Grafik Perbandingan Data Asli dengan Data Hasil Prediksi

## Simpulan dan Saran
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  jaringan syaraf  tiruan  backpropagation lapisan  tersembunyi  dan  1  lapisan  keluaran  dengan  1  neuron  dapat  digunakan  untuk memprediksi  ketinggian  air  di  suatu  daerah  aliran  sungai  dengan  baik.  Hal  ini  terlihat  dari nilai error yang diperoleh sebesar
Akan tetapi masih diperlukan penelitian lebih mendalam dengan variasi algoritma pelatihan yang  digunakan.  Transformasi  data  lain  juga  perlu  dilakukan  agar  tebaran  dari  data  lebih

## Tampilan Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan dengan Matlab
Maka dapat disimpulkan bahwa jaringan syaraf tiruan dengan algoritma pada penelitian ini dapat digunakan untuk memprediksi besaran ketinggian air di suatu daerah aliran sungai, terlihat dari nilai error yang kecil sebesar 10,93% dengan yang dapat dikatakan seragam.
5. Grafik Perbandingan Data Asli dengan Data Hasil Prediksi
dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  jaringan backpropagation  dengan  karakteristik  1  lapisan  masukan  dengan  2  neuron,  1 lapisan  tersembunyi  dan  1  lapisan  keluaran  dengan  1  neuron  dapat  digunakan  untuk si  ketinggian  air  di  suatu  daerah  aliran  sungai  dengan  baik.  Hal  ini  terlihat  dari yang diperoleh sebesar 10,93%.
Akan tetapi masih diperlukan penelitian lebih mendalam dengan variasi algoritma pelatihan yang  digunakan.  Transformasi  data  lain  juga  perlu  dilakukan  agar  tebaran  dari  data  lebih

## ISSN: 2527 – 9661 ISSN:  2549 – 2837

## Tampilan Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan dengan Matlab
Maka dapat disimpulkan bahwa jaringan syaraf tiruan dengan algoritma pada penelitian ini dapat digunakan untuk memprediksi besaran ketinggian sebesar 10,93% dengan
5. Grafik Perbandingan Data Asli dengan Data Hasil Prediksi
dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  jaringan dengan  karakteristik  1  lapisan  masukan  dengan  2  neuron,  1 lapisan  tersembunyi  dan  1  lapisan  keluaran  dengan  1  neuron  dapat  digunakan  untuk si  ketinggian  air  di  suatu  daerah  aliran  sungai  dengan  baik.  Hal  ini  terlihat  dari
Akan tetapi masih diperlukan penelitian lebih mendalam dengan variasi algoritma pelatihan yang  digunakan.  Transformasi  data  lain  juga  perlu  dilakukan  agar  tebaran  dari  data  lebih
Jurnal String Vol. 1 No. 3 April 2017                                      p-ISSN: 2527 – 9661 e-ISSN:  2549 – 2837
stabil.  Metode  optimasi  data  seperti  Swarm  Optimization,  Wavelet  Neural,  Genethic Algorithm dapat juga diterapkan agar tingkat keakuratan lebih tinggi.

## Daftar Pustaka
Haryanto,  S.A.F.,  Ernawati,  Diyah,  P.  (2015).  Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  untuk  Memprediksi  Cuaca  (Studi  Kasus:  Kota  Bengkulu).  Jurnal Rekursif, Vol. 3 No.2, November 2015. ISSN: 2303-0755
Indrabayu,  Nadjamuddin,  H.,  M.,  Saleh  Pallu,  Andani  A.,  Fikha,  C.L.,  (2012).  Prediksi Curah Hujan dengan Jaringan Syaraf Tiruan. Prosiding Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Hasanudin. Vol. 6, Desember 2012. ISBN: 978-979-127255-0-6
Ma, D., Ding, N., Wang, J., Cui, J. (2010).Research on Flood Submergence AnalysisSystem Based on ArcEngine Component Library. Ministry of Construction P.R.ChinaScience & Technology Planning Project (2010-K9-24).
Maria,  A.    (2012).  Penggunaan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Seleksi Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Pada  Jurusan  Teknik  Komputer  di  Politeknik  Negeri Sriwijaya.  Program  Pascasarjana,  Magister  Sistem  Informasi,  Universitas  Diponegoro: Semarang
Siang, J.J. (2005). Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: ANDI
Sutikno,  Bekti,  R.,  Susanti,  P.,  Istriana.  (2010).  Prakiraan  Cuaca  Dengan  Metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average,  Neural  Network,  dan  Adaptive  Splines Threshold Autoregression di Stasiun Juanda Surabaya. Jurnal SAINS Dirgantara.
Wadey,  M.P.,  Cope,  S.N.,  Nicholls,  R.J.,  McHugh,  K.  (2015).  Coastal  Flood  Analysis  and Visualisation for A SmallTown. Ocean & Coastal Management 116(2015) 237e247
Youngjoo, K., Jonggeol, P., Atsuhiro. Y., Kazuhiko. F. (2012). Estimation Of Flood Volume in  Chao  Phraya  River  Basin,Thailand,  From  Modis  Images  Couppledwith  Flood Inundation  Level.  InternationalCentre  for  Water  Hazard  and  Risk  Management (ICHARM)  under  the  auspicesof  UNESCO,  Public  Works  ResearchInstitute  (PWRI), 978-1-4673-1159-5/12/$31.00 ©2012 IEEE.
Zheng,  W.  (2012).  The  Flood  Monitoring  Information  System  Framework  Based  onMulti- source Satellite Remote Sensing Data. International Conference on System Science and Engineering June 30 - July 2,2012, Dalian, China.