Daftar Isi: Peramalan Siaga Banjir Dengan Menganalisis Data Curah Hujan (ARR) Dan Tinggi Muka Air (AWLR) Menggunakan Metode Support Vector Regression (Studi Kasus: Perum Jasa Tirta I)

Daftar Isi:

Banjir merupakan bencana alam yang menjadi permasalahan umum dan sulit diprediksi kapan terjadinya. Penyebab banjir sejauh ini yaitu adanya proses kenaikan curah hujan dan tinggi muka air di Daerah Aliran Sungai, sehingga perlu adanya penelitian untuk melakukan monitoring terhadap siaga banjir. Dari hal tersebut, diperlukan sistem yang dapat melakukan peramalan untuk memudahkan dalam menganalisa status siaga banjir di masa mendatang. Untuk dapat meramalkan hasil di masa mendatang, terdapat metode yang penggunaannya didasari ketersediaan data mentah, serta dengan teknik analisis statistik yang dinamakan metode regresi. Metode regresi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Support Vector Regression. Metode SVR sering digunakan dalam peramalan, namun tidak banyak yang menggunakan data curah hujan dan tinggi muka air secara bersamaan. Penelitian ini memiliki tujuan untuk melakukan peramalan siaga banjir di Stasiun Kambing pada DAS Brantas. Hasil dari pengujian menunjukkan peramalan siaga banjir pada bulan Desember 2016, pada data tinggi muka air (AWLR) didapatkan nilai error rate terkecil sebesar 9.584849544 dan data curah hujan (ARR) didapatkan nilai error rate terkecil sebesar 10.52259887. Dengan nilai parameter yang digunakan yaitu e = 0.09, = 0.005, = 0.2, C = 0.08 dan cLR = 0.08. Kedua data tersebut menghasilkan peramalan siaga banjir berupa siaga Normal.