Model Prediksi Ketersediaan Air Menggunakan Data Sirkulasi Atmosfer

Abstract

Perubahahan iklim global telah memberikan pengaruh terhadap perubahan pola curah hujan sehingga berdampak pada ketersediaan air. Disamping itu, kondisi fenomena iklim lokal seperti ENSO juga memberikan pengaruh terhadap perubahan pola hujan dan ketersediaan air. Saat ini, prediksi hujan dan ketersediaan air sangat sulit dilakukan karena terjadinya perubahan iklim dan adanya ketidakpastian fenomena iklim lokal. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan ketersediaan air di DAS Sampean Baru Kabupaten Bondowoso menggunakan data sirkulasi atmosfer secara langsung. Model prediksi ketersediaan air diusulkan menggunakan model hybrid berbasis kecerdasan buatan, yaitu : Wavelet Neural Networks (WNN). Model WNN menggabungkan fitur ekstraksi dengan transformasi wavelet dan fungsi transfer non linier Artificial Neural Networks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola ketersediaan air antara luaran WNN dengan pola ketersediaan air observasi mempunyai kesesuaian pola yang sama.  Namun demikian, luaran WNN belum mampu memprediksi debit aliran tinggi atau debit puncak dengan baik. Oleh karena itu, model WNN ini hanya direkomendasikan untuk memprediksi debit operasional atau debit andalan bulanan. Berdasarkan hasil penelitian ini, model prediksi ketersediaan air dengan WNN dapat dimanfaatkan oleh instansi terkait/stakeholder sebagai alternatif dasar pertimbangan dalam merancang strategi alokasi air.