View Artikel Ilmiah
Kembali| NIM (Student Number) | H1D012054 |
|---|---|
| Nama Mahasiswa | ALVI NUR AVIATI |
| Judul Artikel | PERHITUNGAN SUSPENDED LOAD BERDASARKAN PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROGATION DAN PEMODELAN HUJAN LIMPASAN (STUDI KASUS WADUK MRICA) |
| Abstrak | Waduk Mrica memiliki luas daerah aliran sungai (DAS) 957,01 km2 dan kapasitas tampungan 187.620.000 m3 dengan curah hujan yang relatif tinggi di area sekitar DAS mengakibatkan terjadinya pengendapan sedimen yang besar, dimana jumlah sedimen yang masuk ke dalam waduk berbanding lurus dengan jumlah air yang membawa sedimen tersebut. Dalam penentuan jumlah sedimen yang masuk kedalam waduk, peramalan curah hujan sangat diperlukan. Peramalan curah hujan dalam penelitian ini dihitung menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Metode ini menggunakan elemen perhitungan nonlinier dasar yang yang diorganisasikan sebagai jaringan yang saling berhubungan. Hasil pelatihan dan pengujian dari Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation menunjukan data curah hujan bulanan hasil prediksi memenuhi tingkat kepercayaan (confidence interval) 95%. Kemudian dilakukan pemodelan hujan limpasan terhadap prediksi curah hujan dengan Model Mock untuk memperoleh besarnya debit inflow pada Waduk Sempor. Selanjutnya data debit hasil pemodelan digunakan sebagai parameter perhitungan debit dan volume sedimen bersama konsentrasi sedimen hasil pengukuran di lapangan. Berdasarkan analisis menggunakan JST Backpropagation, prediksi curah hujan selama 15 tahun mendatang memiliki koefisien korelasi 0,957% dengan MSE sebesar 0,00159. Sedangkan analisis pada pemodelan hujan limpasan dengan Model Mock menghasilkan debit inflow untuk 15 tahun mendatang dengan interval koefisien korelasi 0,4 - 0,8 dan kesalahan volume (VE) kurang dari 25%. Perhitungan debit dan volume sedimen dilakukan dengan rumus USBR dengan nilai konsentrasi berdasarkan hasil regresi linear yang diperoleh dari pengambilan dan pengujian sampel. Berdasarkan perhitungan analisis regresi linear, diperoleh konsentrasi suspended load rata-rata sebesar 467,30 mg/liter. Kemudian konsentrasi tersebut dihitung bersama debit inflow prediksi untuk menghitung volume suspended load yang menghasilkan volume sedimen selama 15 tahun sebesar 5.511.523,028 m3 dengan rata-rata 367.434,86 m3/tahun |
| Abstrak (Inggris) | Mrica reservoir has a watershed area and srorage capacity the watershed area is 957.01 km2 and the srorage capacity is 187.620.000 m3 storage capacity with a relatively high rainfall in the around Mrica watershed area allow sedimentation basin large sediment, where large amounts of sediment into the reservoir is directly proportional to the number of water carrying these sediments. In determining the amount of sediment into the reservoir, forecasting rainfall is very necessary. Forecasting rainfall in this study was calculated using Backpropagation Neural Network. This method was using a nonlinear element calculation base, that organized as a network of interconnected. The results of the training and testing of Neural Network Backpropagation monthly rainfall data showed that the predicted results got the level of trust (confidence interval) of 95%. Mock Models used to modelling runoff from predicted rainfall for gained Sempor Reservoir inflow discharge. Data from modelling used to calculate the sediment discharge and volume together with sediment concentration that calculated in the field. According of ANN Backpropagation analysis, rainfall prediction for the next 15 years have 0.957% correlation coefficient with 0.00159 MSE. Analysis from runoff modelling using Mock Models resulting inflow discharge for 15 years later with 0.4 – 0.8 correlation coefficient intervals and volume error (VE) less than 25%. Sediment discharge and volume calculation using USBR formula with concentration value according to linear regression result from sampling and testing of samples. Based on regression linear analysis, the average suspended load concentration was 467,30 mg/liter. Then, the concentration was calculated along with the inflow discharge prediction to calculate the volume of suspended load that generates volume during 15 years later is 5.511.523,028 m3 with an average 367.434,86 m3/year. |
| Kata Kunci | Waduk Mica, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, sedimen suspended load |
| Nama Pembimbing 1 | Sanidhya Nika P S.T.,M.T. |
| Nama Pembimbing 2 | Nastain S.T.,M.T. |
| Tahun | 2016 |
| Jumlah Halaman | 15 |
Page generated in 0.0562 seconds.