Analisis Penelusuran Banjir Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Pada Sungai Indragiri (Studi Kasus Ruas Pulau Berhalo – Peranap)

Fauzan Mahdinal, M. Fauzi, Tri Maijoni
{"title":"Analisis Penelusuran Banjir Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Pada Sungai Indragiri (Studi Kasus Ruas Pulau Berhalo – Peranap)","authors":"Fauzan Mahdinal, M. Fauzi, Tri Maijoni","doi":"10.35583/js.v9i1.131","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelusuran Banjir di wilayah Riau dipengaruhi oleh salah satu faktor yaitu tinggi muka air pada wilayah sungai, pengolahan data tinggi muka air menggunakan program Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation. Pengolahan data tinggi muka air yang dilakukan adalah memprediksi muka air yang ada dibagian hilir dengan menggunakan data tinggi muka air dibagian hulu dan data tinggi muka air bagian hilir. Metode Backpropagation mampu menghasilkan pengolahan data yang berkorelasi antara data input dan data target. Hal ini dapat dilihat selama proses pelatihan, pengujian dan validasi data. Perancangan atau pemodelan jaringan saraf tiruan menggunakan program MATLAB, adapun parameter yang digunakan yaitu Epoch, lr atau learning rate, dan nilai momentum atau mc. Data yang digunakan sebanyak 2550 data tinggi muka air dari tahun 2010-2016 dengan pengelompokan data menjadi 70% sebagai data pelatihan dan 30% sebagai data pengujian serta data validasi sebanyak 100%, dalam pengujian aplikasi ini diperoleh hasil prediksi yang keandalannya kurang bagus karna nila RMSE yang terlalu besar maka dengan itu dilakukan transformasi data ke dalam bentuk Logaritma, data pengolahan hasil logaritma mampu menurunkan nilai RMSE yang lumaya bagus akan tetapi korelasi antara data di hulu dan data di hilir sangat signifikan sehingga mempengaruhi hasil prediksi.","PeriodicalId":104283,"journal":{"name":"Sainstek (e-Journal)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-06-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sainstek (e-Journal)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35583/js.v9i1.131","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Penelusuran Banjir di wilayah Riau dipengaruhi oleh salah satu faktor yaitu tinggi muka air pada wilayah sungai, pengolahan data tinggi muka air menggunakan program Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation. Pengolahan data tinggi muka air yang dilakukan adalah memprediksi muka air yang ada dibagian hilir dengan menggunakan data tinggi muka air dibagian hulu dan data tinggi muka air bagian hilir. Metode Backpropagation mampu menghasilkan pengolahan data yang berkorelasi antara data input dan data target. Hal ini dapat dilihat selama proses pelatihan, pengujian dan validasi data. Perancangan atau pemodelan jaringan saraf tiruan menggunakan program MATLAB, adapun parameter yang digunakan yaitu Epoch, lr atau learning rate, dan nilai momentum atau mc. Data yang digunakan sebanyak 2550 data tinggi muka air dari tahun 2010-2016 dengan pengelompokan data menjadi 70% sebagai data pelatihan dan 30% sebagai data pengujian serta data validasi sebanyak 100%, dalam pengujian aplikasi ini diperoleh hasil prediksi yang keandalannya kurang bagus karna nila RMSE yang terlalu besar maka dengan itu dilakukan transformasi data ke dalam bentuk Logaritma, data pengolahan hasil logaritma mampu menurunkan nilai RMSE yang lumaya bagus akan tetapi korelasi antara data di hulu dan data di hilir sangat signifikan sehingga mempengaruhi hasil prediksi.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
利用模拟神经网络分析Indragiri河(Berhalo岛的案例研究)
廖内的水浸调查受到河流域水水位的一个因素的影响,该地区使用一种模拟神经网络程序进行反流处理。采用上游水位数据和下游水位数据来预测下游水位的变化。分析方法可以产生输入数据和目标数据之间的关联数据处理。这可以在培训、测试和数据验证过程中看到。或者人工神经网络建模使用MATLAB程序设计,至于使用的是化石,lr参数学习速率,动量和价值或mc。2550多使用的数据高首付2010-2016年的分类数据是70%的水作为验证,30%作为训练数据和测试数据多达100%,这个测试应用程序中获得keandalannya不好预测的结果,因为靛RMSE是太大的转变,那么用它做对数对数的形式去,数据处理结果能够降低的RMSE价值lumaya好然而下游和上游数据之间的相关性很重要,从而影响预测结果。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Analisis Redesain Pondasi Mini Pile Berbentuk Persegi Pada Gedung Pengadilan Negeri Pulau Punjung Analisis Ketersediaan Air pada Sub DAS menggunakan Pendekatan F.J Mock (Studi Kasus : Sub DAS Tapung Kiri) Analisis Ketersediaan Air pada Sub DAS menggunakan Pendekatan F.J Mock (Studi Kasus : Sub DAS Tapung Kiri) Evaluasi Pemeliharaan Jaringan Distribusi Tegangan Menengah 20 KV Dalam Upaya Menekan Jumlah Energi Yang Tidak Tersalurkan Dan Frekuensi Gangguan Pada Penyulang Losari Sumbangan Teknologi Pemanenan Air Hujan Skala Individu Rumah Tangga Tipe 220 m2 Atap Pelana Untuk Pemenuhan Kebutuhan Air Bersih di Kecamatan Siak Kabupaten Siak
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1