Analisa Evapotranspirasi Rujukan Dengan Rumus Empiris dan Model ANN di Stasiun Klimatologi Klas II Karangploso Malang
| Main Author: | Halimathussa’diah, Siire |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/173009/ |
Daftar Isi:
- Evapotranspirasi merupakan data hidrologi yang sangat penting dalam proses hidrologi dan sebagai salah satu faktor utama dalam memperkirakan tampungan air untuk pemenuhan sumber daya air terutama untuk kebutuhan air tanaman dan jadwal irigasi. Dalam memperkirakan evapotranpirasi dapat dilakukan dengan menggunakan alat lysimeter dan rumus empiris. Akan tetapi alat lysimeter sering mengalami kerusakan sehingga diperlukan memperkirakan evapotranspirasi menggunakan rumus empiris. Studi ini dilakukan untuk mengetahui metode yang paling baik dalam menentukan besaran evapotranspirasi di Stasiun Klimatologi Klas II Karangploso Malang. Metode yang digunakan pada studi ini diantaranya, Metode David, Metode Prescott, Metode Turc dan Model Artificial Neural Network (ANN). Pada masing – masing metode perhitungan memiliki kebutuhan data iklim sebagai faktor perhitungan yang berbeda – beda. Data iklim yang digunakan pada studi ini selama 14 tahun (2004-2017) yang diantaranya meliputi suhu udara, kelembaban udara, lama penyinaran, kecepatan angin serta evaporasi pengamatan. Data iklim dan data evaporasi terlebih dahulu dilakukan analisis kualitas terlebih dahulu dilakukan analisis kualitas data dengan Uji Stasioner dan Uji Outlier. Dalam studi ini untuk mengetahui kesesuaian hasil metode yang digunakan terhadap pengamatan, maka dilakukan uji kalibrasi selama 14 tahun (2004-2017) untuk menentukan metode yang terpilih. Pengujian yang digunakan pada uji tersebut diantaranya, Uji Efisiensi Nash Sutcliffe (ENS), Mean Absolute Error (MAE), Koefisien Determinasi (R2) dan Kesalahan Relatif (Kr). Sehingga diperoleh metode terpilih yang mana metode terpilih dilakukan uji verifikasi. Uji verifikasi digunakan untuk memastikan kembali metode yang terpilih merupakan metode yang baik dengan menggunakan data 4 tahun (2014-2017), 3 tahun (2015-2017), 2 tahun (2016-2017) dan 1 tahun (2017). Hasil analisis perhitungan evapotranpirasi rujukan dengan menggunakan model ANN terhadap pengamatan berdasarkan kalibrasi selama 10,11,12,13 tahun menunjukkan bahwa model artificial neural network (ANN) menggunakan menggunakan 4 variabel (suhu, kelembaban udara, lama penyinaran dan kecepatan angin) merupakan metode yang terpilih berdasarkan kriteria pada uji kalibrasi. Hasil uji verifikasi Model Artificial Neural Network (ANN) 4 variabel 4,3,2,1 tahun menunjukkan bahwa persamaan 13 tahun memiliki nilai verifikasi berdasarkan uji ENS, MAE, R2, Kr yang memenuhi kriteria dan memiliki nilai yang paling baik. Oleh karena itu model artificial neural network menggunakan 4 variabel (suhu, kelembaban udara, lama penyinaran dan kecepatan angin) dengan persamaan 13 tahun merupakan metode yang terpilih pada lokasi studi.