Meri Aznita Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Program Studi Magister Matematika 2025 id Indonesia

Theses

Daerah hulu DAS Krueng Peusangan terletak di Kabupaten Aceh Tengah, melintasi Kabupaten Bener Meriah, dan bermuara di Kabupaten Bireuen. DAS Krueng Peusangan sering mengalami banjir ketika curah hujan tinggi, dengan sebaran lokasi berstatus sangat rentan banjir di daerah hilir sebesar 20,39%, meliputi Kecamatan Peudada, Jangka, Gandapura, Peusangan, Peusangan Selatan, Peusangan Siblah Krueng, Juli, Jeumpa, dan Kuta Blang di Kabupaten Bireuen. Kejadian ini dipicu oleh meningkatnya intensitas curah hujan akibat perubahan iklim, sehingga diperlukan strategi pengelolaan mitigasi banjir berbasis prediksi untuk mengurangi dampak terhadap masyarakat lokal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi tinggi air menggunakan pendekatan hidrologi modern dengan metode Extreme Learning Machine (ELM), salah satu varian Artificial Neural Network (ANN). ELM dipilih karena kemampuannya dalam mengenali pola kompleks, mengatasi ketidakpastian data hidrologi, serta memberikan prediksi yang cepat dan akurat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tinggi muka air Sungai Krueng Peusangan dari Januari 2014 hingga Juni 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi ELM memiliki performa yang sangat baik, dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 0,063047, yang menunjukkan tingkat kesalahan sangat kecil. Dengan demikian, model ELM dapat dianggap akurat dalam memprediksi pola tinggi air sungai dan diharapkan menjadi dasar dalam pengelolaan Daerah Aliran Sungai (DAS) Krueng Peusangan, termasuk pengaturan tata air serta kelembagaan sosial ekonomi dan masyarakat. NEURAL NETWORKS (COMPUTER SCIENCE) 006.32 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 152181 2025-03-26 09:40:30 2025-03-26 10:57:27 machine generated