## ANALISA CURAH HUJAN TERHADAP DEBIT LIMPASAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) BACKPROPAGATION DI DAS WELANG
Verdhi D. Oktoprianica 1 ( verdhidwiki@gmail.com )
Ery Suhartanto 2 ( erysuhartanto@yahoo.com )
Sri Wahyuni 3 ( yuniteknik@ub.ac.id )

## ABSTRAK
Analisa  curah  hujan  menjadi  debit  limpasan  perlu  dilakukan  jika  tidak  ada  data  pengukuran debit.  Model  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu  alternatif  untuk mempelajari pola dan prediksi data hidrologi dengan akurasi yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisa  data  curah  hujan  bulanan  menjadi  debit  limpasan  di  DAS  Welang menggunakan  model  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Data  yang  digunakan  sebagai  input  model  adalah curah  hujan  bulanan,  koefisien  aliran,  serta  evapotranspirasi.  Sedangkan  data  debit  bulanan AWLR  Dhompo  sebagai  target.  Semua  data  sepanjang  10  tahun  (2009  –  2018).  Simulasi dilakukan  dengan  menggunakan  3  uji,  yaitu  uji  Kalibrasi,  Verifikasi,  dan  Validasi  yang  secara keseluruhan  dilakukan  perbandingan  antara  hasil  simulasi  dengan  data  Debit  AWLR  Dhompo. Uji  Kalibrasi  menggunakan  pembagian  data  5,  6,  7,  8,  dan  9  tahun  serta  uji  Verifikasi menggunakan  pembagian  data  5,  4,  3,  2,  dan  1  tahun  atau  data  sisa  dari  uji  Kalibrasi.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  pembagian  data  yang  terpilih  adalah  pembagian  data  8  tahun kalibrasi dan 2 tahun verifikasi dengan nilai R sebesar 0,91 (Sangat kuat) dan nilai NSE sebesar 0,82 (Baik).
Kata  kunci:  Curah  Hujan;  Debit  Limpasan;  DAS  Welang;  Jaringan  Syaraf  Tiruan; Backpropagation.

## ABSTRACT
Analysis  of  rainfall  into  runoff  discharge  needs  to  be  done  if  there  are  no  discharge measurement  data.  Artificial  neural  network  models  can  be  used  as  an  alternative  to  study patterns  and  predictions  of  hydrological  data  with  good  accuracy.  This  study  aims  to  analyze monthly rainfall data into runoff discharge in the Welang watershed using the Artificial Neural Network model. The data used as input to the model are monthly rainfall, runoff coefficient, and evapotranspiration.  While  AWLR  Dhompo  monthly  discharge  data  is  the  target.  All  data  are used  10  years  (2009  -  2018)  period.  The  simulation  are  carried  out  using  3  tests,  namely  the Calibration, Verification, and Validation tests which are overall made to compare the results of the simulation with the Dhompo AWLR discharge data. Calibration tests use data sharing 5, 6, 7, 8, and 9 years and Verification tests use data sharing 5, 4, 3, 2, and 1 year or the remaining data from the Calibration test. The results showed that the data distribution chosen was 8 years of calibration and 2 years of verification with an R value of 0.91 (Very strong) and an NSE value of 0.82 (Good).
Keywords: Rainfall; Runoff; Welang Watershed; Artificial Neural Network; Backpropagation.
1 Jurusan Teknik Pengairan, Fakultas Teknik Universitas Brawijaya;
2 Jurusan Teknik Pengairan, Fakultas Teknik Universitas Brawijaya;
3 Jurusan Teknik Pengairan, Fakultas Teknik Universitas Brawijaya;

## PENDAHULUAN
Hidrologi merupakan salah satu faktor  yang diperlukan untuk penyelesaian suatu permasalahan sumber  daya  air.  Analisa  hidrologi,  yang  dilakukan  agar  solusi  permasalahan  dapat  ditemukan, membutuhkan beberapa data hidrologi seperti data curah hujan dan data debit, yang merupakan dasar dari suatu perencanaan pada sebuah kegiatan pengelolaan sumber daya air, sehingga perlu adanya  pengelolaan  data  secara  baik  dan  akurat  sesuai  peraturan  dan  teori  yang  ada  untuk menunjang suatu ketepatan perencanaan.
Analisa  curah  hujan  dan  debit  sungai  sangatlah  diperlukan  sebelum  melakukan  suatu  prediksi. Sistem  prakiraan  diperlukan  untuk  melihat  kemungkinan  terkait  perubahan  kondisi  alam  pada waktu yang akan datang (Sunardi, 2011) Perkiraan debit dapat digunakan sebagai masukan untuk perencanaan bangunan air, yang mana s penggunaan metode yang tepat sangatlah diperlukan agar didapat hasil yang baik dan sesuai harapan. Penentuan debit dapat dilakukan dengan melakukan suatu pengukuran ataupun prediksi secara langsung, baik secara teori ataupun dari data historis, tetapi  prediksi  secara  langsung  dari  data  yang  sudah  ada  ataupun  dari  grafik  tidak  bisa memberikan  kepastian  tentang  keakuratan  yang  didapat  (Supiyati,  dkk,  2009),  oleh  karena  itu dibutuhkan suatu metode yang dapat digunakan untuk prediksi dengan keakuratan yang tinggi.
Di Indonesia terdapat banyak sekali metode dalam menganalisa curah hujan dan debit limpasan, contohnya  seperti  Rata-rata  hitung,  Poligon  thiessen,  dan  isohyet  untuk  analisis  hujan  rata-rata daerah,  serta  HSS  Snyder,  HSS  nakayasu  untuk  analisis  banjir  rancangan,  tetapi  dalam perhitungan  diperlukan  banyak  parameter-parameter  yang  harus  ditinjau.  Mengatasi permasalahan      yang      ada,      diperlukan      adanya      sistem      analisis      yang  dapat  memprediksi dengan  baik,  dalam  praktiknya  sangatlah  sulit  untuk  pemilihan  model  yang  akan  digunakan untuk menganalisis dan mengevaluasi sistem DAS. Tetapi bukan berarti model-model yang ada adalah model  yang buruk (Harto, 1993), salah satu model tersebut  adalah penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan (JST).
Dalam penelitian ini, data yang digunakan untuk proses Jaringan Syaraf Tiruan adalah data curah hujan,  data  koefisien  aliran,  dan  data  temperatur  udara.  Hasil  simulasi  dari  program  ini  akan dibandingkan  dengan  data  Debit  AWLR  yang  ada  di  titik  tinjau.  Untuk  mencapai  hasil  korelasi yang diharapkan yaitu mendekati 1, yang berarti analisa berhasil dengan sangat baik, maka harus dicari kisaran parameter yang ada, dan berapa besar debit  yang dihasilkan dari simulasi dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Studi
Lokasi  studi  terletak  pada  DAS  Welang  yang  terletak  pada  koordinat  7 o 47’44”  ~  7 o 57’16”  LS dan  112 o 36’49”  ~  112 o 55’58”  BT.  DAS  Welang  mempunyai  luas  daerah  sebesar  526.04  km 2 dengan  panjang  kurang  lebih  53  km.  Pos  Hujan  yang  digunakan  dalam  penelitian  berjumlah  7 Pos  Hujan,  yaitu  Pos  Hujan  Lawang,  Pager,  Purwosari,  Telebuk,  Tutur,  Wonorejo,  dan Selowongko, sedangkan pos duga air yang digunakan adalah AWLR Dhompo, peta dapat dilihat pada Gambar 1.

## Data
Data yang digunakan dalam studi ini antara lain adalah:
1. Koordinat pos stasiun hujan dan pos AWLR.
2. Peta topografi, dan peta jaringan sungai.
3. Data curah hujan dari 7 pos stasiun hujan selama 10 tahun (2009-2018)
4. Data debit AWLR selama 10 tahun (2009-2018).
5. Data temperatur stasiun BMKG Tretes selama 10 tahun (2009 – 2018).

## Gambar 1.Peta DAS Welang.

## Metode Analisis
Dalam  studi  ini  dilakukan  3  uji  untuk  melihat  apakah  data  dapat  digunakan  untuk  Analisa hidrologi, uji  yang digunakan dalam studi ini adalah Uji Konsistensi, Uji Ketiadaan Trend, dan Uji    Stasioner,  Uji  dilakukan  dengan  menggunakan  data  10  tahun  (2009  –  2018)  dari  7  stasiun hujan dan 1 stasiun AWLR.
Data  yang  sudah  di  uji  kemudian  akan  dilanjutkan  kedalam  tahap  selanjutnya,  untuk  mencari curah  hujan  wilayah,  nilai  evapotranspirasi,  dan  koefisien  aliran,  yang  akan  digunakan  sebagai input dari jaringan syaraf tiruan .
Lawang,  Tutur,  Purwosari,  Selowongko,  Pager,  Wonorejo,  Telebuk,  dan  Dhompo.  Sebelum dilakukan analisis jaringan syaraf tiruan, sebelumnya data curah hujan dan data debit dilakukan analisis  kualitas  data  diantaranya  Uji  Konsistensi,  Uji  ketiadaan  trend,  dan  Uji  Stasioner  (uji homogenitas).  Uji  konsistensi  yang  digunakan  untuk  data  curah  hujan  adalah  metode  Kurva Masa  Ganda  sedangkan  untuk  data  debit  menggunakann  metode  RAPS.  Data  curah  hujan  pos stasiun  hujan  yang  sudah  diuji  kemudian  di  transformasikan  menjadi  hujan  wilayah  dengan metode Polygon Thiessen.

## Curah Hujan Wilayah Metode Polygon Thiessen
Jika titik-titik pengamatan di daerah tersebut tidak tersebar secara merata, maka cara perhitungan curah hujan rata-rata dapat dilakukan dengan memperhitungkan daerah pengaruh pada tiap titik pengamatan.  Curah  hujan  daerah  itu  dapat  dihitung  dengan  persamaan  sebagai  berikut (Sosrodarsono & Takeda, 2003, p.27):
X 1 K r 1 + X 2 Kr 2 +…. + X n Kr n (1)
Dengan: X = Curah Hujan. Kr
= Luas Daerah Pengaruh.

## Koefisien Aliran (C)
Koefisien  aliran  (C)  merupakan  bilangan  yang  menunjukkan  perbandingan  antara  besarnya  air alran terhadap besarnya curah hujan. Contohnya adalah C untuk hutan adalah 0,10, berarti 10%
dari  total  curah  hujan  akan  menjadi  debit  aliran.  Secara  matematis,  koefisien  aliran  dapat dijabarkan sebagai berikut (Asdak, 2010, p.157) :
12 1 ( 86400 ) ( )( ) 1000 d x x Q C P A = 
(2)
Dengan:
C = koefisien air larian.
Q = debit rata-rata bulanan (m 3 /det).
P = curah hujan rata-rata setahun di DAS yang bersangkutan (mm/th).
A = luas DAS (m 2 ).

## Evapotranspirasi Metode Blaney-Criddle
Metode ini menghasilkan rumus evapotranspirasi untuk sembarang tanaman sebagai fungsi suhu, jumlah jam siang hari dan koefisien tanaman empiris. Rumus ini berlaku untuk daerah yang luas dengan iklim s kering. Dalam pemakaian metode ini dibutuhkan letak lintang ( LL), suhu udara (t), angka  koreksi  ( c).  Data  tersebut  merupakan  data  meteorologi  biasa,  rumus  yang  digunakan adalah (Montarcih, 2010, p.22):
ETo  =  c . ET 0 * (3)
ET 0 * = P (0,457 t + 8,13) (4)
Dengan:
P = Prosentase rata-rata jam siang malam tergantung letak lintang.
t = Suhu udara ( o C). ET 0 = Evaporasi Potensial (mm/hari).
C = Angka koreksi (berdasarkan keadaan iklim).
ET 0 * = Evaporasi potensial sebelum dikoreksi.

## Jaringan Saraf Tiruan Matlab R2017a
Software Matlab R2017a merupakan suatu program komputasi berbasis matriks. Dalam studi ini, software ini digunakan untuk memodelkan data diatas untuk memperoleh debit model.
Dari  pengolahan data curah hujan, ET 0 , dan koefisien aliran  akan dijadikan data Input dan data debit yang akan dijadikan data target.
Kemudian  data  di  transformasi  atau  praprosesing  data  terlebih  dahulu.  Hal  ini  dilakukan  agar data yang dimiliki dapat sesuai dengan standart yang dimiliki oleh software komputasi, dampak yang didapat seperti hasil yang lebih akurat dan proses bisa lebih cepat.
Dalam  studi  ini  skala  yang  digunakan  adalah  0  dan  1  (sigmoid),  dikarenakan  hasil  yang diinginkan  adalah  angka  positif.  Untuk  batas  Bawah  (BB)  dan  Batas  Atas  (BA)  digunakan  0,1
dan  0,9,  alasan  digunakan  0,1  dan  0,9  adalah  karena  sigmoid  tidak  bisa  menghasilkan  angka  0 dan 1 (Mitchel,  1997, p.115). Adapun rumus yang digunakan yaitu (Hasim, A. 2008):
min max min X-X X' = *(BA-BB)+BB X -X
(5)
Dengan:
X’ =   Data transformasi X =   Data asli
Xmin   =   Data asli angka terkecil
Xmax   =   Data asli angka terbesar BA
=   Batas atas
BB
=   Batas bawah
Menggunakan konfigurasi Network sebagai berikut :
• Network Type digunakan Feed Forward Backpropagation.
• Input Data pilih INPUT55.
• Target Data pilih TARGET55.
• Training Function pada studi ini menggunakan Traincgb.
• Adaption Learning Function menggunakan Learngdm.
• Performance Function menggunakan MSE (Mean Square Error).
• Number of layers menggunakan 5 layer, yaitu 4 Hidden Layer dan 1 Output Layer.
• Numbers  of  Neuron  menggunakan  4  neuron  untuk  hidden  layer  (layer  1  –  layer  4),  dan  1 neuron untuk output layer (layer 5).
• Transfer  Function  menggunakan  Logsig  pada  hidden  layer  (layer  1  –  4),  dan  output  layer menggunakan  Purelin.  Alasan  digunakan  Logsin  karena  pada  saat  transformasi  data menggunakan batas 0 dan 1, yaitu standar pada fungsi Log-Sigmoid.

## Kalibrasi, Verifikasi, dan Validasi
Analisis  Kalibrasi  data  menggunakan  metode  Mean  Square  Error  (MSE),  Nash-Sutcliffe Efficiency  (NSE),  dan  Koefisien  Korelasi  (R),Dengan  15  kali  percobaan,  yaitu  menggunakan pembagian  data  5  tahun,  6  tahun,  7  tahun,  8  tahun,  dan  9  tahun  awal  serta  mengunakan  1000, 2000, dan 3000 epoch pada setiap pembagian data.
Pada  proses  verifikasi,  data  yang  digunakan  adalah  data  yang  berada  di  luar  periode  yang digunakan  pada  tahap  kalibrasi.  Perhitungan  Eror  pada  hasil  output  dari  tahun  sisa  dilakukan untuk  melihat  bagaimana  selisih  atau  tingkat  kesalahan  antara  hasil  output  dengan  data  asli  di lapangan  dengan  rumus  yang  telah  didapatkan  dari  proses  training,  pada  proses  Verifikasi, keandalan debit model dilihat dari hasil R yang didapat.
Pada tahap Validasi, berdasarkan rekapitulasi hasil verifikasi diatas, akan dilihat keandalan debit model dari nilai NSE nya yang kemudian akan dibandingkan dengan tabel kriteria NSE.
1. Mean Square Error (MSE)
MSE = 2
1 1 ( ) n k k i t y n = −  (6)
Dengan:
t k = Nilai data lapangan y k = Nilai hasil pemodelan
n = Jumlah data

## 2. Nash-Sutchliffe Efficiency (NSE)
NSE = 2 0 m 2 0 0 (Q -Q ) 1- (Q -Q )   (7)
Dengan:
R 2 = Kesalahan Relatif
n = Jumlah Data
Q 0 = Debit Hasil Pengukuran (m 3 /det) Q m = Debit Hasil Perhitungan (m 3 /det)

## Tabel1.Kriteria Nilai Nash-Sutchliffe (Suprayogi, 2013)
Nilai NSE Interpretasi NSE> 0,75 Baik 0,36<NSE< 0,75 Memenuhi NSE< 0,36 Tidak Memenuhi 3. Koefisien Korelasi ( )( ) ( ) ( ) n n n a b a b i=1 i=1 i=1 2 2 n n n n 2 2 a a b b i=1 i=1 i=1 i=1 n X X - X X n X - X n X - X
R   =            
  
    (8)
Dengan:
R = nilai korelasi antara variable x dan y
X a = nilai pengamatan atau data di lapangan (mm/hari) X b = nilai pemodelan (mm/hari)
n = jumlah data

## Tabel2.Nilai Koefisien Korelasi dan Hubungan Antara Variabel (Sugiyono, 2007)
Nilai R Interpretasi 0,80 – 1,00 Hubungan Sangat Kuat 0,60 – 0,79 Hubungan Kuat 0,40 – 0,59 Hubungan Sedang 0,20 – 0,39 Tidak Rendah 0,00 – 0,19  Hubungan Sangat Rendah

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Lawang,  Tutur,  Purwosari,  Selowongko,  Pager,  Wonorejo,  Telebuk,  dan  Dhompo.  Akan  diuji kualitas  datanya  terlebih  dahulu  dengan  uji  konsistensi,  data  curah  hujan  menggunakan  kurva masa ganda (contoh pada Gambar 2.) dan data debit AWLR menggunakan RAPS, agar didapat angka  koreksi  agar  masing-masing  data  menunjukan  bahwa  data  tersebut  konsisten  satu  sama lain.
Gambar 2.Grafik Kurva Massa Ganda Pos Stasiun Hujan Lawang Terkoreksi.
Kemudian  menguji  data  dengan  uji  ketiadaan  trend  dengan  menggunakan  3  metode,  yaitu Spearman,  Mann-Whitney,  dan  Cox-Stuart,  dari  ketiga  metode,  diperoleh  dari  120  data  selama 10  tahun  dengan  derajat  kepercayaan  5%,  hanya  metode  Mann-Whitney  yang  diterima,  dengan derajat  kepercayaan  1%,  hanya  metode  Spearman  yang  ditolak.  Karena  2  dari  3  metode menunjukan  hipotesa  diterima,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data  tidak  menunjukan  adanya suatu trend.
Berdasarkan  Uji  Stasioner  (Uji  F  dan  Uji  t)  diperoleh  bahwa  dengan  menggunakan  derajat kepercayaan  5%  dari  120  data  selama  10  tahun  tidak  ada  data  yang  ditolak.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa data  iklim tersebut berdasarkan Uji Stasioner bersifat homogen dan berasal dari populasi yang sama.
Gambar 3.Peta DAS Welang Dengan Metode Polygon Thiessen.
y = 1,05x 0 5000 10000 15000 20000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000 C u rah H u jan K u m u lat if B u lan an P o s S tas iu n H u jan L aw an g (m m /t ah u n ) Curah Hujan Kumulatif Bulanan Pos Stasiun Hujan Sekitar (mm/tahun)

## Curah Hujan Wilayah
Metode  yang  digunakan  untuk  menghitung  curah  hujan  wilayah  adalam  metode  Polygon Thiessen, karena dianggap bahwa setiap stasiun mempunyai luas pengaruh sendiri, dapat dilihat pada  gambar  3,  dengan  luas  Polygon  Thiessen  sebesar  526,04  km 2 ,  hasil  luas  pengaruh  dapat dilihat pada tabel 3.
Pengolahan peta DAS  Welang dengan skala 1:250000  yaitu menentukan batas DAS Welang di titik stasiun Debit Dhompo, kemudian akan di plot ketujuh stasiun sesuai dengan luas pengaruh masing-masing stasiun.

## Tabel 3. Nilai Luas Pengaruh Masing-Masing Stasiun Hujan
No.  Stasiun Hujan  Luas (Km2)  Kr 1 Lawang 126,57 0,26 2 Pager 86,04 0,17 3 Purwosari 38,1 0,08 4 Selowongko 56,97 0,12 5 Telebuk 35,76 0,07 6 Tutur 89,1 0,18 7 Wonorejo 62,49 0,13
Dari tabel3 dapat di ketahui nilai pengaruh setiap stasiun, yang kemudian akan digunakan untuk mencari nilai Curah Hujan Wilayahnya.
Tabel 4. Nilai Evapotranspirasi DAS Welang Tahun 2009 - 2018
Tahun jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec ET 0 (mm/hari) 2009 4,12 4,00 3,75 3,57 3,40 3,36 3,35 3,60 4,15 4,26 4,21 4,25 2010 4,15 4,04 3,81 3,54 3,49 3,44 3,46 3,68 4,09 4,10 4,10 4,17 2011 4,18 4,03 3,73 3,51 3,40 3,32 3,31 3,58 4,05 4,18 4,11 4,21 2012 4,14 4,01 3,78 3,55 3,41 3,33 3,31 3,55 4,10 4,22 4,23 4,22 2013 4,43 4,29 4,00 3,74 3,60 3,57 3,47 3,67 4,14 4,32 4,11 4,11 2014 4,20 4,01 3,72 3,46 3,44 3,44 3,37 3,60 4,04 4,25 4,23 4,23 2015 4,20 4,03 3,81 3,56 3,44 3,42 3,35 3,57 4,09 4,26 4,28 4,28 2016 4,27 4,05 3,87 3,63 3,50 3,46 3,39 3,62 4,32 4,12 4,18 4,46 2017 4,43 4,32 3,83 3,60 3,46 3,41 3,36 3,62 4,14 4,18 4,08 4,19 2018 4,18 3,98 3,75 3,60 3,46 3,40 3,31 3,56 4,12 4,17 4,16 4,24

## Evapotranspirasi
Perhitungan  evapotranspirasi  (ETo)  dilakukan  dengan  data  10  tahun  (2009-2018)dengan menggunakan metode Blaney-Criddle.
Berdasarkan  tabel  4,  didapat  nilai  Evapotranspirasi  antara  3,31  hingga  4,46,  Hasil evapotranspirasi  diatas  kemudian  akan  digunakan  sebagai  input  dari  matlab  untuk  mencari struktur terbaik dari network matlab.

## Koefisien Aliran
Angka  koefisien  air  larian  ini  adalah  salah s satu  indikator  yang  digunakan  untuk  menentukan apakah  suatu  DAS  telah  mengalami  gangguan  (fisik).Nilai  koefisien  yang  besar  menunjukkan bahwa lebih banyak air hujan yang menjadi air larian.

## Tabel 5. Nilai Koefisien Air Larian DAS Welang Tahun 2009 - 2018
Tahu n Curah hujan rata- rata Volum curah hujan Volume air larian Volume ET - L Koefisien air larian Aliran mantap (mm/tahun) (10 6 m 3 ) (10 6 m 3 ) (10 6 m 3 ) C (10 6 m 3 )) 2009 1.482 734 181 552 0,25 45,31 2010 3.080 1.524 281 1.243 0,18 70,44 2011 2.077 1.028 303 725 0,29 75,74 2012 1.644 814 177 636 0,22 44,39 2013 2.342 1.159 220 939 0,19 55,13 2014 1.633 808 192 615 0,24 48,17 2015 1.606 795 208 586 0,26 52,13 2016 2.642 1.307 497 810 0,38 124,39 2017 2.380 1.178 333 844 0,28 83,43 2018 1.703 843 288 554 0,34 72,17

## Tabel 6.Rekapitulasi Hasil Training Matlab R2017a
Data 5 Tahun (2009 - 2013) Epoch Error MSE NSE R R 2 1000 2,9 1.225 0,97 0,99 0,97 2000 0,01 7.645 0,82 0,91 0,83 3000 6,1 5.795 0,86 0,93 0,86 Data 6 Tahun (2009 - 2014) Epoch Error MSE NSE R R 2 1000 -0,48 1.424 0,96 0,98 0,96 2000 -3,06 5.848 0,85 0,92 0,85 3000 -12,1 9.468 0,75 0,91 0,83 Data 7 Tahun (2009 - 2015) Epoch Error MSE NSE R R 2 1000 -7,13 6.238 0,84 0,92 0,84 2000 0,99 2.408 0,94 0,97 0,94 3000 -4,15 5.959 0,84 0,92 0,84 Data 8 Tahun (2009 - 2016) Epoch Error MSE NSE R R 2 1000 -6,11 11.275 0,79 0,89 0,8 2000 1,51 12.094 0,78 0,88 0,78 3000 -2,12 10.999 0,8 0,9 0,8 Data 9 Tahun (2009 - 2017) Epoch Error MSE NSE R R 2 1000 9,01 6.569 0,88 0,94 0,88 2000 4,84 5.035 0,91 0,95 0,91 3000 -8,02 8,912 0,83 0,93 0,86
Berdasarkan tabel 5, didapat nilai Koefisien Larian antara 0,18 hingga 0,38, yang artinya bahwa sekitar 10% - 40% dari air hujan yang masuk ke sungai.

## Kalibrasi
Tahap kalibrasi menggunakan data 5 tahun (2009 – 2013), 6 tahun (2009 – 2014), 7 tahun (2009 – 2015), 8 tahun (2019 – 2016) dan 9 tahun (2009-2017), serta epoch 1000, 2000, dan 3000 pada masing  masing  pembagian      data.  Penggunaan      Panjang      data  yang  berbeda  digunakan  untuk membandingkan  hasil  terbaik  berdasarkan  periode  yang  digunakan  agar  lebih  sesuai  untuk proses  selanjutnya.  Data  tersebut  digunakan  untuk  memperoleh  hasil  terbaik  dengan  melihat Perhitungan  Eror  pada  hasil  output.  Dilakukan  dengan  melihat  selisih  atau  tingkat  kesalahan antara hasil output dengan data asli di lapangan, kemudian dihitung NSE dan R nya. Berdasarkan
tabel 7, didapat hasil kalibrasi terbaik pada pembagian data 5 tahun (2009 – 2013) dengan epoch 1000.

## Verifikasi
Tahap  kalibrasi  menggunakan  data  sisa  atau  diluar  periode  pada  tahap  kalibrasi,  yaitu5  tahun (2014-2018),  4  tahun  (2015-2018),  3  tahun  (2016-2018),  2  tahun  (2017-2018)  dan  1  tahun (2018).  Perhitungan  Eror  pada  hasil  output  dari  tahun  sisa  dilakukan  untuk  melihat  bagaimana selisih atau tingkat kesalahan antara hasil output dengan data asli di lapangan dengan rumus atau konfigurasi network yang telah didapatkan dari proses training.

## Tabel 7.Rekapitulasi Hasil Model Simulate pada Matlab R2017a.pembagian data 5 tahun dan 4
tahun Data 5 Tahun (2014 - 2018) Epoch Error MSE NSE R R2 1000 59,88 34.186 0,55 0,78 0,57 2000 48,17 29.739 0,61 0,81 0,62 3000 86,94 44.749 0,42 0,73 0,43 Data 4 Tahun (2015 - 2018) Epoch Error MSE NSE R R2 1000 79,22 52.924 0,4 0,72 0,52 2000 73,45 56.847 0,35 0,65 0,31 3000 20,39 61.876 0,3 0,57 0,3
Tabel 8.Rekapitulasi Hasil Model Simulate pada Matlab R2017a.pembagian data 3 tahun, 2
tahun, dan 1 tahun Data 3 Tahun (2016 - 2018) Epoch Error MSE NSE R R2 1000 108,04 58.696 0,4 0,73 0,41 2000 98,91 65.575 0,33 0,67 0,44 3000 -90,24 73.572 0,24 0,61 0,37 Data 2 Tahun (2017 - 2018) Epoch Error MSE NSE R R2 1000 40,36 17.801 0,78 0,9 0,8 2000 11,95 16.749 0,79 0,9 0,75 3000 19,74 14.569 0,82 0,91 0,82 Data 1 Tahun (2018) Epoch Error MSE NSE R R2 1000 -95,58 59.396 0,5 0,83 0,69 2000 6,95 34.183 0,71 0,84 0,71 3000 -106,7 39.717 0,67 0,9 0,82
Berdasarkan tabel 7 dan 8, didapat nilai verifikasi terbaik pada pembagian data 8 tahun kalibrasi (2009  –  2016)  dan  2  tahun  verifikasi  (2017  –  2018)  pada  epoch  3000  dengan  nilai  R  sebesar 0,91.
(a)
(b)

## (c)
Gambar 4. Grafik Scatterplot Terpilih Untuk Proses Verifikasi 2 Tahun (2017 – 2018). (a) Epoch 1000 (b) Epoch 2000  (c) Epoch 3000.
Gambar 5.Grafik Scatterplot Terpilih Untuk Proses Kalibrasi 8 Tahun (2009 – 2016) dan Verifikasi 2 Tahun (2017 – 2018) Epoch 3000.
Gambar  4  dan  5  merupakan  grafik  Scatterplot  pada  hasil  debit  model  keluaran  JST,  gambar  4 (a),  (b),  dan  (c)  merupakan  scatterplot  hasil  Verifikasi  debit  model  keluaran  JST  dengan pembagian  2  tahun  (2016  –  2018)  dengan  epoch  1000,  2000,  dan  3000,  pada  gambar  5 menunjukan  grafik  scatterplot  pada  penggabungan  hasil  model  keluaran  JST  pada  pembagian data  2  tahun  (2016  –  2018)  epoch  3000  pada  proses  Kalibrasi  dan  Verifikasi,  semuanya menunjukan hasil yang baik dengan nilai R diatas 0,9.

## Verifikasi
Berdasarkan rekapitulasi hasil verifikasi diatas, menunjukkan bahwa hasil paling baik diperoleh dari data kalibrasi 8 tahun (2009 – 2016), dan data verifikasi 2 tahun (2017 – 2018).
0 110 220 330 440 550 660 770 880 990 1100 0 110 220 330 440 550 660 770 880 990 1100 D eb it M od el JS T ( m 3/ b u lan ) Debit AWLR (m3/bulan) Debit AWLR Dhompo Epoch 1000 R = 0.9 0 110 220 330 440 550 660 770 880 990 1100 0 110 220 330 440 550 660 770 880 990 1100 D eb it M od el JS T ( m 3/ b u lan ) Debit AWLR (m3/bulan) Debit AWLR Dhompo Epoch 3000 R = 0.91 0 110 220 330 440 550 660 770 880 990 1100 0 110 220 330 440 550 660 770 880 990 1100 D eb it M od el JS T ( m 3/ b u lan ) Debit AWLR (m3/bulan) Debit AWLR Dhompo Epoch 2000 R = 0.9
Hasil  verifikasi  akan  dibandingkan  dengan  tahun  yang  sama  dengan  data  dilapangan  (AWLR), kemudian dicari nilai NSE dan R nya dan dilihat kategori dari hasil tersebut berdasarkan tabel 2 dan tabel 3, penentuan hasil terbaik diambil pada pembagian data yang menghasilkan hasil NSE terbaik
Tabel 9. Rekapitulasi Hasil Validasi Berdasarkan Tabel Kategori Pembagian Data 5 Tahun dan
4 Tahun Data 5 Tahun (2014 - 2018) Epoch Parameter NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 0,55 Memenuhi 0,78 Kuat 2000 0,61 Memenuhi 0,81 Sangat Kuat 3000 0,42 Memenuhi 0,73 Kuat Data 4 Tahun (2015 - 2018) Epoch Parameter NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 0,4 Memenuhi 0,72 Kuat 2000 0,35 Tidak Memenuhi 0,65 Kuat 3000 0,3 Tidak Memenuhi 0,57 Sedang

## Tabel 10. Rekapitulasi Hasil Validasi Berdasarkan Tabel Kategori Pembagian Data 3 Tahun, 2
Tahun dan 1 Tahun Data 3 Tahun (2016 - 2018) Epoch Parameter NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 0,4 Memenuhi 0,73 Kuat 2000 0,33 Tidak Memenuhi 0,67 Kuat 3000 0,24 Tidak Memenuhi 0,61 Kuat Data 2 Tahun (2017 - 2018) Epoch Parameter NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 0,78 Baik 0,90 Sangat Kuat 2000 0,79 Baik 0,90 Sangat Kuat 3000 0,82 Baik 0,91 Sangat Kuat Data 1 Tahun (2018) Epoch Parameter NSE Interpretasi R Tingkat Hubungan 1000 0,5 Memenuhi 0,83 Sangat Kuat 2000 0,71 Memenuhi 0,84 Sangat Kuat 3000 0,67 Memenuhi 0,90 Sangat Kuat
Berdasarkan tabel 9 dan 10, dapat disimpulkan bahwa pembagian data 2 tahun Verifikasi (2016 – 2018) menghasilkan hasil NSE yang baik dengan nilai NSE = 0,82 dengan kategori “Baik”.

## KESIMPULAN
Hasil Kalibrasi data debit AWLR dengan data debit model JST dengan model Backpropagation periode bulanan adalah sebagai berikut:
a. Nilai pada Metode NSE menunjukkkan hasil “Baik” (Nilai NSE > 0,75) pada semua periode, NSE terbesar dihasilkan pada kalibrasi 5 tahun (2009 – 2013) epoch 1000 dengan nilai 0,97.
b. Hubungan antara data debit AWLR dengan debit model Jaringan Syaraf Tiruan berdasarkan Metode Koefisien Korelasi (R) menunjukkan hasil yang sangat kuat, dimana seluruh hasilnya adalah “Sangat Kuat” (Nilai R > 0,8).
Hasil  Verifikasi  data  debit  AWLR  dengan  debit  model  JST  dengan  model  Backpropagation periode bulanan didapat hasil Koefisien Korelasi yang cukup baik dengan nilai terbesar yaitu R = 0,91. dan menunjukkan bahwa dari 15 kali percobaan, 7 percobaan menunjukkan hasil ‘Sangat Kuat”, 7 percobaan menunjukkan hasil “Kuat”, dan 1 percobaan menunjukkan hasil “Sedang”.
Hasil  Validasi  data  debit  AWLR  dengan  perbandingan  data  debit  model  JST  dengan  model Backpropagation periode bulanan, nilai pada Metode NSE didapat hasil terbaik pada periode 2 tahun  (2017  –  2018)  dengan  epoch  3000  dengan  nilai  0,82,  dengan  3  Percobaan  yang menunjukkan  hasil  “Baik”,  8  percobaan  menunjukkkan  hasil  “Memenuhi”  dan  4  percobaan menunjukkan hasil “Tidak Memenuhi”.
Dapat  disimpulkan  bahwa  dari  15  kali  percobaan,  hanya  4  percobaan  yang  menunjukan  hasil tidak  valid,  maka  penggunaan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dapat  digunakan  sebagai  metode alternatif sebagai pembangkit data atau prediksi dengan akurasi yang sangat baik.

## SARAN
Menggunakan  rentang  data  yang  lebih  panjang.  Semakin  panjang  data  yang  digunakan,  maka akan menghasilkan hasil yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Harto, Sri. (1993). Analisis Hidrologi. Jakarta:PT. Gramedia Pustaka Utama.
Hasim,  A.  Prakiraan  Beban  Listrik  Kota  Pontianak  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Artificial Neural Network).(2008). Tesis.https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/41400, (Diakses 21 Januari 2019).
Mitchell,  T.  (1997).Machine  Learning.United  State  of  America:  The  McGraw-Hill  Companies, Inc.
Montarcih, L. (2010). Hidrologi Teknik Dasar. Malang: Citra Malang.
Muchaimin,  Yahya.  (2017).  Analisa  Kerapatan  Jaringan  Stasiun  Hujan  Di  Sub  Das  Kadalpang Kabupaten  Pasuruan  Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dan  Hubungannya Terhadap Aspek Topografi.Skripsi.Tidak diterbitkan.
Sugiyono. (2007). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Sunardi.(2011).  Prakiraan  Debit  Air  Sungai  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Levenberg  Marquardt  (Studi  Kasus  Bengawan  Solo).  Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Supiyati,  Bahri,  S  dan  Erdi,  I.  (2009).  Prediksi  Jangka  Pendek  Debit.  Bengkulu,  Jurnal  Fisika FLUX
Suprayogi,  Imam,  dkk.  (2013).  Analisa  Hujan  Debit  Pada  DAS  Indragiri  Menggunakan Pendekatan  Model  IHACRES.Jurnal.  Konferensi  Nasional  Teknik  Sipil  7  :  Universitas Sebelas Maret.
Sosrodarsono, Takeda. (2003). Hidrologi untuk Pengairan.Jakarta : PT. Pradnya Paramita.