Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/80940
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorWaspodo, Roh Santoso Budi-
dc.contributor.advisorSetiawan, Budi Indra-
dc.contributor.authorAmien, Elhamida Rezkia-
dc.date.accessioned2016-06-06T02:11:28Z-
dc.date.available2016-06-06T02:11:28Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/80940-
dc.description.abstractInformasi tentang pola sebaran curah hujan merupakan hal penting dalam pengelolaan sumber daya air dan pertanian suatu wilayah. Analisis hidrologi memerlukan data curah hujan yang akurat, tetapi dalam pengumpulannya sulit diperoleh. Masalah ini disebabkan oleh terbatasnya jumlah alat pengukuran yang dipasang dan tidak semua data tercatat lengkap. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menduga curah hujan yang datanya tidak tersedia adalah interpolasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola sebaran curah hujan di DAS Cisadane, menduga nilai curah hujan tahunan pada daerah yang tidak memiliki data hujan yang dengan interpolator ANN (Artificial Neural Network), dan mendapatkan curah hujan tahunan DAS Cisadane. Penelitian dilaksanakan di DAS Cisadane pada bulan Maret 2015 sampai Agustus 2015. Penelitian dibagi menjadi 2 tahapan utama, meliput pengumpulan data dan pengolahan data. Data yang digunakan antara lain data curah hujan, peta DAS Cisadane, peta tutupan lahan, peta wilayah administrasi, DEM, koordinat, dan elevasi pos hujan. Pengolahan data dilakukan dengan microsoft excel, software ArcGis 10.0, dan progam Backpropogation neural network. Pengolahan data meliputi perhitungan curah hujan bulanan, pembuatan peta, interpolasi data hujan dengan ANN, dan perhitungan curah hujan kawasan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan perhitungan curah hujan bulanan, awal musim hujan terjadi pada bulan Oktober dan musim kemarau pada bulan Juni sehingga DAS Cisadane masuk kedalam pola hujan monsunal dan sebaran curah hujan di sebagian hulu lebih tinggi dibandingkan bagian tengah dan hilir. Data curah hujan tahunan yang tidak lengkap diestimasi menggunakan progam Backpropogation neural network. ANN mampu mempelajari hubungan antara koordinat dan elevasi pos hujan dengan curah hujan tahunan yang terjadi di DAS Cisadane yang ditandai dengan koefisien determinasi (R2) sebesar 0,97. Curah hujan tahunan tertinggi di DAS Cisadane selama 14 periode (2000-2013) terjadi pada tahun 2010, sedangkan terendah terjadi pada tahun 2000 dan curah hujan tahunan tertinggi ini mengikuti periode ulang 10 tahun.id
dc.language.isoidid
dc.publisherBogor Agricultural University (IPB)id
dc.publisherBogor Agricultural University (IPB)id
dc.subject.ddcHydrologyid
dc.subject.ddcWatershedsid
dc.subject.ddc2015id
dc.titleAnalisis Pola Sebaran Curah Hujan Di Daerah Aliran Sungai Cisadaneid
dc.typeThesisid
dc.subject.keywordDAS Cisadaneid
dc.subject.keywordcurah hujanid
dc.subject.keywordANNid
dc.subject.keywordinterpolasiid
Appears in Collections:MT - Agriculture Technology

Files in This Item:
File SizeFormat 
2016era.pdf
  Restricted Access
20.69 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.