, I.~- iTS CO:} ·? 19u1 p-l

_I~- iTS bullbullbullmaII Institut

ITS CO middot

19u1 p-l---

Teknologi Sepuluh Nopember 20iO

PENERAPAN SIMULASI KOMPUTER UNTUK PENENTUAN TINGKAT KERAWANAN BANJIR

Oleh Prof Dr Ir Joko Lianto Buliali MSc

Pidato Pengukuhan untuk Jabatan Guru Besar dalam Bidang Ilmu Pemodelan dan Simulasi Sistem pad a Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 4 Oktober 2010

Kementerian Pendidikan Nasional Insti tut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

Yang terhormat Bapak Rektor ITS selaku pimpinan tertinggi dan Ketua Senat ITS Bapakllbu anggota Senat dan Guru Besar ITS BapaklIbu Pimpinan di Lingkungan ITS Bapak Ketua dan Anggota Dewan Penyantun ITS Bapakllbu Pimpinan Pengurus Pusat dan Pengurus Wilayah IKA ITS Bapakllbu Pimpinan Perguruan Tinggi Negeri dan Swasta BapaklIbu Pejabat Sipil Militer dan Polri BapaklIbu Dosen Karyawan dan Mahasiswa di Lingkungan ITS Bapakllbu tarnu undangan ternan kerabat dan keluarga yang saya hormati dan muliakan

Salam sejahtera bagi kita semua Pertama-tama ijinkanlah saya mengajak hadirin sekalian untuk bersama-sama memanjatkan puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa karena hanya atas rahmat dan berkatNyalah pada pagi hari ini kita dapat berkumpul pada acara Rapat Terbuka Senat Institut

Teknologi Sepuluh Nopember di Surabaya dalam rangka pengukuhan Guru Besar saya pada bidang Pemodelan dan Simulasi Sistem Pada kesempatan yang berbahagia ini perkenankanlah saya menyampaikan

pidato pengukuhan saya dengan judul

Penerapan Simulasi Komputer untuk Penentuan Tingkat Kerawanan Banjir

Materi ini disarikan dari kajian pustaka ilmiah publikasi dan penelitian yang telah atau sedang saya lakukan bersama para sejawat dan mahasiswa

Topik ini merupakan salah satu penerapan metode simulasi yaitu untuk penentuan tingkat kerawanan banjir yang mana telah dilakukan studi kasus pada kecamatan di kota Surabaya Uraian akan saya awali dengan pendahuluan bahasan dan simpulan Mengingat bidang kajian kegurubesaran saya adalah bidang Pemodelan dan Simulasi

Sistem ijinkan saya pada bagian penutup nanti untuk menyampaikan

prospek penggunaan pemodelan dan simuJasi sistem pada

permasalahan-permasalahan lain penelitian-penelitian kontemporer

di bidang pemodelan dan simulasi serta framework pengembangan ~ penggunaan metode simulasi dalam kaitan dengan bidang-bidang ilmu lain ~

1 Pendahuluan Dalam kehidupannya manusia tidak dapat melepaskan diri dari

ketergantungannya pada alam Karena kodrat manusia yang

mengharuskannya hidup di darat dan di tempat kering maka banjir

merupakan gangguan bagi kehidupan manusia Tidak sedikit berita

mengenai banjir akhir-akhir ini baik di Indonesia maupun di dunia

akibat cuaca ekstrem yang menyebabkan turunnya hujan dengan

intensitas tinggi dan jangka waktu yang lama

Banyak kerugian yang timbul baik bagi pemerintah maupun warga

masyarakat apabila terjadi banjir di suatu daerah Sebagai ilustrasi

nilai kerusakan dan kerugian akibat banjir di Jakarta dan sekitarnya

pada awal Februari 2007 ditaksir mencapai Rp 88 triliun

[Tempolnteraktif2007] Tabel 1 menunjukkan perkiraan kerugian

akibat banjir di berbagai negara Selain kerugian materi banjir dapat

mengakibatkan hilangnya nyawa manusia

Hal logis yang dilakukan manusia adalah dengan mencegal1

terjadinya banjir Tentunya upaya ini tidak mungkin memberikan

jaminan 100 tidak terjadi banjir karena ada faktor alam yang tidak

sepenuhnya berada dalam kendali manusia Sampai batas tertentu

manusia dapat meminimalkan resiko timbulnya banjir yaitu dengan

langkab pencegahan Pencegahan banjir memerlukan pengetahuan

2

yang baik atas potensi bahaya banjir atau tingkat kerawanan banjir (

tempat-tempat yang dihuni manusia

Tabel 1 Perkiraan Kerugian Akibat Banjir di berbagai negara [Koirala20 1 0]

Date CountryRegion

1421 Holland 1530 Holland 1642 China 1887 Yellow River China 1900 Galveston Texas USA 1911 Yangtze River China 1931 Yangtze River China 1935 Yangtze River China

Jun-Sept1998 India Banqladesh Nepal

May-Sept1998 China Oct-Dec1997 Somalia Jul-Aug1997 Europe Jun-Aug1996 China Jul-Aug1995 North Korea Jan-Feb1995 Europe 3-10 Jan1995 USA 4-6 Nov1994 Italy

20-31 Dec1993 Europe 20-28 Sept1993 Europe

Jun-Aug1993 USA (Mississippi) Jun-Sept1993 China Sept-Oct 1992 India Mav-Seot1991 China

Sejumlah metode dapat digunakan

kerawanan banjir di suatu daerah

Total Losses Deaths (Million US$)

(unknown) 100000 (unknown) 400 000 (unknown) 300000 (unknown) 900000 (unknown) 5000 (unknown) 100000 (unknown) 145000 (unknown) 142000

5020 4750

30000 4100 (unknown) 1800

5900 110 24000 3048 15000 68 3500 28 1800 11 9300 64 2000 14 1500 16

16000 I 45 11 000 3300 1000 I 1500

15000 I 3074

untuk menentukan tingk

seperti metode multikriter

[Pamungkas2006JrMeyer et a1 2009J metode segmentasi d

klasifikasi [van der Sande et a1 2003] metode analisis deret dura

parsial multivariate (Multivariate Partial Duration Serie

[Correia 1986]

3

Uraian saya awali dengan bahasan mengenai pengertian simulasi mengingat kat a ini digunakan dengan pengertian yang bervariasi pada beberapa disiplin ilmu untuk menunjuk pada hal spesifik pada disiplin ilmu masing-masing Uraian berikutnya adalah pembahasan mengenai penggunaan metode simulasi untuk menentukan tingkat kerawanan banjir yang selanjutnya diikuti dengan uraian eksekusi model simulasi dan diakhiri dengan simpulan

2 Pengertian Simulasi Terdapat sejumlah pengertian mengenai kata simulasi dalam sejumlah bidang keilmuan antara lain

bull replika dari sistem sebenarnya bull exploring the workings of one thing by studying something else

whether it involves computation or not [Buchanan2006] bull percobaan terhadap suatu perangkat lunak dengan data

sembarang bull berpura-pura memerankan karakter lain [AudioEnglish2010]

Teknik atau metode simulasi yang dimaksud dalam Pemodelan dan Simulasi (Modelling and Simulation) mengacu pada suatu penggunaan model matematis untuk merepresentasikan sistem dalam berbagai keadaan serta mengeksekusi model tersebut dengan bantuan komputer dengan tujuan memperoleh nilai parameter yang ingin diketahui Menurut [Evans200 1] simulasi adalah proses pembuatan model matematika atau logika dart suatu sistem atau suatu permasalahan serta melakukan eksperimen terhadap model untuk mendapatkan pengertian akan kerja sistem atau untuk membantu dalam menyelesaikan suatu permasalahan

Pada banyak kesempatan dalam hidupnya manusia dihadapkan pada kondisi yang mengharuskannya mengambil keputusan Bahkan dapat diperdebatkan apakah setiap saat manusia dihadapkan pada kondisi

4

I111

tersebut Spektrum kompleksitas keputusan yang harus dian sangatlah bervariasi Ada keputusan yang dapat diambil dengan reJ mudah bahkan secara spontanlrefleks tanpa memerlukan pemikl karena merupakan keadaan yang sering dihadapinya Nar demikian tidak sedikit keputusan yang harus diambil dengan berh hati khususnya keputusan yang melibatkan

bull sejumlah faktor bull keadaan yang belum pernah ditemui sebelumnya bull menyangkut perbaikan sistem yang telah ada bull eksperimen secara langsung tidak dimungkinkan

membutuhkan biaya besar

Terdapat sejumlah teknik untuk membantu pengambilan keputu seperti diatas seperti teknik-teknik pada decision analysis (Anal Hierarchy Process - AHP Goal programming Data enveloplT analysis - DEA dsb) tekniklalgoritma pada Dynamic programm (Backward induction algoritma Cocke-Younger-Kasami - C algoritma Viterbi algoritma Earley dsb) tekniklalgoritma p Linear programming (Duality algoritma Dantzig algoritma Ellipsl algoritma Interior point) Masing-masing teknik memiliki sclt penerapan masing-masing sesuai karakteristik masalah yang dihad

Adanya sifat acak (random) pada input banyak sistem meme metode simulasi merupakan metode yang menarik untuk diterap untuk memberikan rekomendasi keputusan terutama karena simu memperhitungkan sifat acak dalam komputasinya Keaca merupakan suatu fenomena yang alami sifatnya di dunia Praktis ti ada yang dapat menyatakan dengan pasti kemuneulan suatu kejac di dunia ini selalu terdapat ketidakpastian pada kemunculanr Pengembangan skenario bagaimana-jika (what-if seena merupakan pilihan yang banyak dilakukan apabila terd3 ketidakpastian dalam satu atau lebih parameter Skenario diperlukan sebagai dasar untuk mengambil keputusan akhir Sken

2

5

II

bagaimana-jika ini dapat disimulasikan jika terdapat model dari sistem yang dipelajari sehingga simulasi tidak dapat dilepaskan dari pemodelan Gambar I dan 2 mengilustrasikan bagaimana hal atau fen omena di dunia nyata dapat dimodelkan dalam suatu model

simulasi Gambar I menunjukkan inventory pada suatu gudang dan salah satu kemungkinan model simulasinya Gambar 2 menunjukkan jaringan komputer dan salah satu kemungkinan model simulasinya

GJ

Gambar I Inventory Fisik pada Gudang dan Model Simulasinya

~~_z~ ~ -+ t ~ ~-

_~~ ~ ~~~u~ - 11)1 i- JiI

~

~ l1 ~=- --=- I~ 1 bull=~ lII ~ r -iit

~

Gambar 2 Jaringan Komputer Fisik dan Model Simulasinya

6

Metode simulasi melibatkan pengulangan (replikasi) terhad eksekusi model simulasi Apabila jumlah replikasi yang dilakuk telah lebih dari jumlah replikasi (pengulangan eksekusi mod simulasi) minimum yang diperlukan maka hasiVoutput sirmlasi yai

parameter yang ingin diketahui telah dapat dipercaya dengan tingk keyakinan tertentu (umumnya 90 95 atau 99) Hal ini sejal dengan central limit theorem yang menyatakan bahwa nilai rata-ra dari sejumlah besar variabel acak yang independen dengan nilai rat rata dan varians berhingga akan menuju distribusi normal [Rice 1995

Kembali pada ilustrasi pengambilan keputusan oleh manusia di ate keputusan yang harus diambil dengan berhati-hati karena menyangk kinerja dari suatu (sub-)sistem yang merupakan bagian dari siste yang lebih besar

Contoh-contoh nyata dari keadaan ini antara lain bull Keputusan menambah atau mengurangi jumlah kasir pada sua

bank bull Keputusan mengadopsi kebijakan inventory bull Keputusan mengenai kapasitas call centre bull Keputusan mengenai proyeksi penerimaan dan pengeJuan

perusahaan bull Keputusan mengenai kebijakan perawatan (maintenance) mesin bull Keputusan mengenai kebijakan konfigurasi jaringan komputer

Simulasi kejadian diskrit merupakan jenis simulasi sistem yar berubah terhadap waktu dengan representasi variabel yang berub state pada waktu-waktu diskrit [Law2006] Kelebihan simula

kejadian diskrit terletak pada kemampuannya untuk menirukan asplt dinamis dari sistem yang dimodelkan SimuJasi sidtem diskJ menyederhanakan masalah pada mayoritas kasus nyata deng melewatkan waktu simulasi saat tidak terjadi perubahan state pal

sistem sehingga sebagian besar waktu dimana tidak terjadi perubah state pada sistem tidak periu disimulasikan Permasalahan pal

7

__

pembuatan simulasi kejadian diskrit adalah bagaimana merancang

model dinamis dari sistem yang dipelajari terhadap waktu

Langkah awal dalam menggunakan teknik simulasi adalah pembuatan

model yaitu melakukan abstraksi karakteristik-karakteristik penting dari sistem yang sedang ditinjau Adanya abstraksi ini memungkinkan model dibuat secara bertahap dimulai dari model yang sederhana (hanya mengakomodasikan karakteristik-karakteristik terpenting sistem serta mengambil asumsi terhadap karakteristik-karakteristik

lain untuk penyederhanaan masalah) menuju model yang lebih kompleks (mengakomodasikan karakteristik-karakteristik sistem secara lebih komprehensif) Selain itu adanya abstraksi ini memungkinkan model dibuat secara modular dimulai dari modelshymodel sub-sistem untuk kemudian digabungkan menjadi model

sebuah sistem yang lebih besar

Pada prinsipnya tidak ada suatu model yang dapat merepresentasikan

suatu sistem nyata (sistem sebenarnya) secara sempurna karena sistem nyata merupakan kumpulan dari sejumlah sub-sistem dan suatu sub-sistem merupakan kumpulan dari sejumlah sub-sub-sistem demikian seterusnya Masing-masing sub-sistem memiliki kompleksitas masing-masing Upaya pemodelan adalah upaya untuk melakukan abstraksi terhadap kelakuan sistem nyata ke bentuk

matematis yang dapat diolah oleh komputer Semakin detil abstraksi yang dibuat semakin dekat kelakuan sistem nyata dapat ditirukan oleh model tersebut

Gambar 3 menunjukkan langkah-Iangkah pelaksanaan simulasi

Langkah-langkah awal pelaksanaan simulasi seperti definisi

permasalahan penentuan tujuan pelaksanaan simulasi memegang peranan penting dalam langkah-Iangkah berikutnya Beberapa studi

simulasi diawali dengan tujuan yang belumtidak terdefinisi dengan

8

jelas sehingga langkah-Iangkah selanjutnya cenderung hany

mengikuti prosedur seperti yang ditunjukkan pada gambar tersebw Pada akhirnya tidakjarang pengguna terjebak pada model yang hany semata-mata memvisualisasikan proses yang terjadi tanpa dap

melakukan analisis data hasil simulasi dan mengambil kesimpulan

-~----

Sening of[ Objecth- es I ru~d)erill I project lIM I

--t C _ -__1-_

Model f)Jt~11 co)nccptllli-~~~ L colk(tton

= r--- ~)dcJ 1Lm_

N ~~~gt ~ ~N~o~__

Nil jlliJitleJgt - -- ~~

~--

r I I

prOdUI~km ti ns ltnu nnljl~l~ ~t- r -middot

Yes ~ Ye$ ion rUlls)gt---

- ~

TNo

1-~~-1)11-~middot~middot1 1I and reportmg I ~----

L --

( JrnplemLrlllf linn

~-_

Gambar 3 Langkah-Iangkah Pelaksanaan Simulasi [Banks2010]

9

Adakalanya terjadi kesalahpahaman terhadap konsep simulasi dan visualisasi Beberapa pihak cenderung mengidentikkan kedua hal tersebut meskipun terdapat perbedaan prinsip diantara keduanya Pengertian simulasi telah diuraikan sebelumnya sedangkan visualisasi mengacu pada merepresentasikan dinamika sistem (gerakan perubahan variabel terjadinya event) yang terjadi selama suatu proses sedang berJangsung dengan menggunakan alat peraga seperti monitor komputer Simulasi dapat dilakukan tanpa melibatkan visualisasi proses-proses yang terjadi dalam eksekusi model simulasi dan visualisasi dapat dipakai menunjukkan dinamika sistem tanpa melibatkan simulasi (pembangkitan bilangan acak replikasi dsb) Walaupun demikian keduanya dapat disinergikan sehingga simulasi dapat disampaikan secara lebih baik kepada pengguna dengan visuaJisasi dan visualisasi atas kerja sistem dapat memiliki dasar yang dipertanggungjawabkan dengan adanya eksekusi atas model simulasi yang dianggap valid

3 Model Simulasi untuk Penentuan Tingkat Kerawanan Banjir Permasalahan pemodelan untuk penentuan tingkat kerawanan banjir adalah bagaimana memodelkan fenomena genangan banjir menjadi model simulasi yang dapat dieksekusi menggunakan komputer nantinya untuk pada akhirnya divisualisasikan kepada pengguna Gambar 4 mengilustrasikan hal ini

Seperti telah diuraikan pada bahasan sebelumnya pembuatan model simulasi melibatkan karakteristik-karakteristik sistem yang dianggap penting serta mengambil asumsi terhadap karakteristik-karakteristik lain Dalam kasus penentuan tingkat kerawanan banjir karakteristikshykarakteristik (faktor-faktor) sistem yang dianggap penting adalah curah hujan kelembaban temperatur dan tinggi pasang air laut

10

III

Y1 =F1(X1 X2 X3

Y2 =F2(X1 X2 X3 R = G(X1 X2 X3

t r --i

Eksekusi

I Model l - +-

Simulasi I I I I ~--~~----~~~ L_~

Gambar 4 Genangan Banjir Model Simulasi serta Visualisasinya

Sejumlah asumsi digunakan dalam pemodelan ini antara lain bull timbulnya banjir di suatu daerah adalah murni akibat d

keempat faktor tersebut pada daerah yang ditinjau Asun tersebut nantinya dapat disesuaikan dengan kenyataan sebenarn yaitu dengan menambahkan kompleksitas model mengingat a daerah-daerah yang justru banjir akibat hujan yang turun daerah lain (banjir kiriman)

bull kontur tanah pada wilayah yang ditinjau adalah relatif dat sehingga apabila ada genangan banjir maka ketinggian genang banjir terjadi secara merata di wilayah tersebut

1 1

bull tidak ada perubahan penggunaan lahan pada wilayah yang ditinjau

bull tidak ada perubahan upaya penanggulangan banjir yang dilakukan (seperti pembuatan kanal pencegahan banjir yang baru)

bull data curah hujan kelembaban temperatur dan tinggi pasang air laut bersifat statis (tetap) sepanjang satuan terkecil waktu pengumpulan data misalnya pada data kelembaban harian data kelembaban dianggap tetap pada sepanjang yang ditinjau

Pembuatan model simulasi untuk penentuan tingkat kerawanan banjir meliputi beberapa aspek yaitu

bull pengumpulan data ketinggian banjir harian dan cuaca pada musim penghujan

bull analisis data untuk mengetahui distribusi probabilitas data termasuk estimasi parameternya

bull pembangkitan bilangan acak sesuai distribusi probabilitas yang diperoleh

bull tes goodness-of-fit untuk menguji kesesuaian data yang dibangkitkan dengan data yang dikumpulkan

Data per kecamatan yang dikumpulkan mcliputi

bull data tinggi genangan banjir harian bull data curah hujan rata-rata harian bull data kelembaban rata-rata harian bull data temperatur rata-rata harian bull data tinggi pasang air laut harian

Diambil asumsi bahwa terdapat 2 kemungkinan model ketergantungan antar data yaitu

bull Modell dimana variabel tinggi genangan banjir merupakan variabel respon variabel tinggi genangan banjir merupakan variabel respon dari variabel prediktor curah hujan kelembaban temperatur dan tinggi pasang air laut dan

bull Model 2 dimana variabel tinggi genangan banjir merupakan variabel respon dari variabel prediktor curah hujan kelembaban

12

temperatur tinggi pasang air laut serta tinggi banjir pada 11 sebelumnya

Analisis terhadap kedua model diatas menggunakan PrinciI

Component Regression dan membandingkan nilai-nilai Root Me

Square Error Root Mean Square Percentage Error Mean Absoh

Percentage Error Theils Inequality Coefficient dan koefis i

determinasi mengisyaratkan Model 2 lebih sesuai untuk digunakc

Dengan kata lain tinggi genangan bergantung pada curah hujlt

kelembaban temperatur pasang air laut serta ketinggian genang

pada hari sebelumnya

Pada suatu wilayah kecamatan persamaan regresi diperoleh da lf

bentuk

Y = ao + al XI + a2 X2+ a3 X3 + a4 X4+ as X s dengan nilai Y adalah tinggi genangan (perhitungan) dan ao sampa i

diperoleh dari analisis Principal Component Regression

Selanjutnya dengan membuat pembangkit bilangan acak terhad

variabel-variabel prediktor yang ditinjau dapat dilakukan simullt

terhadap model yang diperoleh Pembangkitan bilangan acak

dibuat dengan menganalisis pasangan data curah hujan rata-n

harian data kelembaban rata-rata harian data temperatur rata-n

harian serta data tinggi pasang air laut harian sehingga diketal

derajat korelasi diantaranya Tergantung karakteristik data y a

diperoleh dari pengamatan sejumlah distribusi probabilitas d

pasangan data tersebut dapat diperoleh baik monovariat at

multivariat Mayoritas teknik pembangkitan bilangan ac

monovariat telah dikenal luas dan relatif mudah diimplementasikc

Beberapa teknik pembangkitan bilangan acak multivariat reia

mudah diimplementasikan seperti pembangkitan bilangan ac

berdistribusi bivariate Normal namun masih diperlukan peneliti

1 3

lanjut untuk dapat mefnbangkitkan bilangan acak multivariat lain

yang reliable

4 Eksekusi Model Simulasi Tingkat kerawanan banjir pada wilayah yang ditinjau dapat ditentukan dengan mengeksekusi model simulasi yang diperoleh dengan input bilangan acak dari pembangkit bilangan acak pada periode waktu yang ditentukan Basil dari model simulasi divisualisasikan dengan memanfaatkan perangkat Sistem Informasi

Geografis (SIG) Dengan mengintegrasikan modul perhitungankomputasi simulasi dengan perangkat SIG visualisasi ini dapat dilakukan pada suatu environment aplikasi yang sarna sehingga

memudahkan pengguna melakukan analisis Berbagai skenario (what-if scenario) dapat dikembangkan seperti skenario keadaan cuaca serupa keadaan cuaca masa lalu skenario menaikkan standar

deviasi danatau rata-rata variabel curah hujan danatau variabel cuaca lain

Tingkat kerawanan banjir direpresentasikan dalam warna seperti warna hijau untuk tingkat kerawanan banjir sangat rendah warna merah muda untuk tingkat kerawanan banjir rendah warna merah tua untuk tingkat kerawanan banjir sedang dan seterusnya Warna-warna

ini ditampilkan sesuai hasil perhitungan ketinggian genangan banjir rata-rata pada kurun waktu yang ditinjau (harian mingguan atau periode waktu lain)

Gambar 5 menunjukkan contoh visualisasi hasil simulasi dari salah satu skenario pada periode waktu tertentu Terlihat rata-rata ketinggian banjir dapat ditunjukkan secara numerik dan dalam visual warna

14

Skenario 2 r------ ------- --------- ----------- -------~-----------------------

I I ~~ ) ~-1- J~ 1

I 514 1~amp~ kmiddot7Igt Y I [ I~ O~ r~~ ----lfmiddotmiddotIi~0- I

I t 1100 - 1 C I L ) I ~emiddot h~~~-J_____ I

1 n il ~oJ pound ~ ~gtl- r _00 1-- I I

I

I 1oo ~37jZ 1_) ) v I ~ _- -~~ - - c --J II J ~ ~l~~ ~ r 1~ _ -~ --- JI 7---- r ~ J IL-lobull l - L

I r c P I-____-------y I L~~pound-fJfJ ~d~~_j r- ----~-------middotl li

I Klasifikas l 8anjlfL__ ---- I I - I ~ )1)610 I I

II II

Gambar 5 Visualisasi Suatu Skenario pada Periode Waktu Tertentu [Pawening2010]

Gambar 6 menunjukkan contoh visualisasi hasil simulasi dari s satu skenario pada periode waktu tertentu dengan menaikkan stm

deviasi variabel curah hujan pada pembangkitan bilangan ( sebesar 25 Terlihat secara numerik terjadi kenaikan ratashy

ketinggian genangan banjir dibandingkan skenario terdahulu

Gambar 7 menunjukkan contoh visualisasi hasil simulasi dari s

satu skenario pada periode waktu tertentu dengan menaikkan ratashyvariabel curah hujan pada pembangkitan bilangan acak sebesar 2 Terlihat secara numerik terjadi kenaikan rata-rata keting

genangan banjir yang lebih besar dibandingkan skenario terdahulu

15

III

Skenario 4

Gambar 6 Visualisasi Suatu Skenario pada Periode Waktu Tertentu dengan Menaikkan Standar Deviasi Variabel Sebesar 25

[Pawening2010]

Skenario 5

J5lJt[ ~ -- 0~ ~D-r~ ~-f i ~ bullbull 1 1 ~E 7 _( ~middot1f5 ~J~ f~ s

L -100 cr 13~fd-eo

r -iJ( r~I -l1-~L li --)ff N

( -0 flmiddot47 ~ 7~-- ~ 2 d~- ~ L )

L-~ ~of _-1---shyki7+-~L~- j -~-I 7middott~F~~i r -----shy_ K1asfikasl B anIfL- btifljil Kecl1 H1I369om

E -Gambar 7 Visualisasi Suatu Skenario pada Periode Waktu Tertentu

dengan Menaikkan Rata-Rata Variabel Sebesar 25 [Pawening2010]

16

Dengan cara serupa skenario what-if lain dapat dikembangk dengan menyesuaikan dengan kondisi cuaca yang akan dihadapi

Dari perhitungan terhadap semua data yang diperoleh dari ha t simulasi dan hasil pengamatan terdapat tingkat kesalahan hasil ya

diperoleh pada skenario keadaan cuaca serupa keadaan cuaca m lalu bernilai rata-rata 27 Masih cukup tingginya kesalahan terutama karena banyaknya asumsi penyederhanaan yang diam dalam studi ini

Tingkat kesalahan bernilai rata-rata 27 tersebut diatas masih daI diharapkan berkurang dengan memperdetil tingkat abstraksi b pada model maupun data yang dikumpulkan misalnya deng memperbanyak periode pengamatan dalam satu hari

Sedangkan analisis korelasi terhadap kedua data terser menghasilkan nilai korelasi positif yang kuat (r=0943) dan koefisi determinasi yang kuat (r2=0889) Hal ini menunjukkan tint genangan hasil perhitungan berkorelasi kuat dengan tinggi genang hasil pengamatan Dengan demikian dapat disimpulkan model tel dapat merepresentasikan keadaan sistem sebenarnya yaitu cuaca d ketinggian genangan banjir

I Penelitian selanjutnya meliputi bull penambahan kompleksitas model mengingat ada daerah-daer

yang justru banjir akibat hujan yang turun di daerah lain (ban kiriman) antara lain dengan menambahkan analisis kon1 permukaan tanah dan sifat aliran air

bull perluasan daerah yang ditinjau sehingga dapat mengestimasik dampak alam seperti global warming dan cuaca ekstrem terhad wilayah yang cukup luas

17

j

i

1

IIIII

111m

IIU

bull memperdetil model simulasi sehingga dapat mengakomodir kontur tanah pada wilayah yang ditinjau

bull mengembangkan metode pembangkitan bilangan acak multivariat yang mudah dan reliable sehingga pasangan bilangan acak variable-variable prediktor dapat dibangkitkan dengan lebih mendekati distribusi sebenarnya

5 Simpulan Tingkat kerawanan banjir pada wilayah yang ditinjau dapat ditentukan dengan mengeksekusi model simulasi yang diperoleh dengan input bilangan acak dari pembangkit bilangan acak pada peri ode waktu yang ditentukan Hasil eksekusi model simulasi divisualisasikan dengan memanfaatkan perangkat Sistem Informasi Geografis (SIG) Integrasi berbagai kajian ilmu spesifik (simulasi analisis data SIG) telah menunjukkan potensi untuk memberikan menunjukkan potensi bahaya banjir di wilayah yang ditinjau dengan nilai korelasi positif yang kuat dan koefisien determinasi yang kuat sehingga disimpulkan model telah dapat merepresentasikan keadaan sistem sebenarnya yaitu cuaca dan ketinggian banjir Sejumlah skenario bagaimana-jika (what-if scenario) telah diujicobakan seperti skenario keadaan cuaca serupa keadaan cuaca masa lalu skenario menaikkan standar deviasi danatau rata-rata variabel curah hujan danlatau variabel cuaca lain Skenario-skenario ini bersesuaikan dengan terjadinya perubahan cuaca yang semakin ekstrem pada dekade terakhir ini

6 Penutup Pemaparan diatas adalah mengenai penerapan simulasi komputer untuk penentuan tingkat kerawanan banjir Selain untuk masalah tersebut metode simulasi dapat diterapkan pada banyak masalah lain terutama yang menyangkut adanya faktor ketidakpastian akibat fenomena acak

18

Sebagai contoh simulasi di bidang pelayanan perbankan fak ketidakpastian antara lain adalah kedatangan pelanggan dan la pelayanan kasir Dengan simulasi dapat ditentukan banyaknya ka yang memadai untuk melayani pelanggan sehingga tidak terj antrian pelanggan yang panjang Dengan demikian kepua ~

pelanggan dapat dipertahankan atau ditingkatkan dengan adar tingkat pelayanan (service level) yang ditetapkan

Dalam bidang telekomunikasi seluler simulasi dapat diterap~

untuk memberikan pelayanan yang baik kepada pelanggan dalam pelayanan komunikasi Simulasi dapat menunjukkan solusi optil11l sehingga tercapai keseimbangan antara permintaan sambunl komunikasi oleh pelanggan dengan kemampuan layanan stasiun B1

Dalam bidang penerbangan simulasi dapat diterapkan un t menentukan hal-hal penting dalam penerbangan pesawat seperti jal minimal antar pesawat (separation distance) kepadatan penerbanE (flight density) dan lebar jalur penerbangan (Required Navigati Performance) Dengan penentuan faktor-faktor diatas dapat dica komposisi nilai yang optimum sehingga sumber daya ruang (sp~

resource) dapat dimanfaatkan secara maksimal dengan res kecelakaan pesawat sekecil mungkin

Di bidang manajemen persediaan barang simulasi dapat diguna llt untuk menentukan tata letak barang yang menguntungkan pengelc seperti minimalisasi waktu pemasukanlpengeluaran barang ( minimalisasi biaya operasional baik biaya secara manual 0

manusia maupun dengan forklift Dengan demikian efisie operasionaJ gudang dapat dimaksimalkan

Senantiasa ada upaya untuk meningkatkan akurasi hasil simuJasi b dengan upaya pengumpulan data dalam jumlah yang lebih ban)

19

I

bull

maupun penyempurnaan paradigma simulasi seperti simulasi berorientasi obyek [Garrido2009][Jeong2003] [Joines 1998] [Maggio2009][Richardson2006] [Zobrist 1996] simulasi kejadian jarang (rare event simulation) [Bucklew2004][LEcuyer2006]

[Huang2004] [Juneja2003] [Lipsmeier2008]

Dengan simulasi berorientasi obyek entitas dapat dimodelkan dan

diimplementasikan dengan lebih cepat dan mudah dengan adanya struktur kelas-subkelas Entitas yang memiliki attribute dan behaviour

yang sarna dapat dikelompokkan dalam satu kelas Entitas yang

memiliki attribute dan behaviour yang lebih khusus dapat dikelompokkan dalam satu subkelas Dengan paradigma ini model

simulasi dapat dibuat dengan lebih cepat sehingga mengurangi development time dari suatu proyek simulasi

Dalam sejumlah masalah diperlukan pemodelan dan simulasi pada suatu sistem yang relatif andal (bahkan sangat andal) misalnya dengan tingkat kegagalan hanya 10-7 Misalnya pada masalah terjadinya kesalahan padamiddot komunikasi digital terjadinya kegagalan

peralatan pada pesawat terbang kesalahan pada sistem nuklir Timbulnya kesalahan seperti IllI walaupun sangat rendah

probabilitasnya tetap tidak dapat diabaikan karen a dapat menyebabkan konsekuensi serius Dengan tingkat kegagalan yang sangat rendah ini diperlukan replikasi yang sangat banyak pada

simulasi kejadian diskrit untuk dapat menemukan kejadian kegagalan ini (rata-rata 1 dari 107 replikasi) sehingga kurang efisien Simulasi kejadian jarang membantu mengeliminasi kebutuhan replikasi dalam jumlah yang sedemikian banyak Simulasi kejadian jarang ini dapat bersinergi dengan simulasi kejadian diskrit untuk dapat mensimulasikan sistem demikian secara utuh serta efisien Untuk

itulah esensi penelitian lanjut di area ini

20

Agar penggunaan metode simulasi dapat menghasilkan produk y

memiliki manfaat yang lebih besar perlu adanya kerjasama lir

bidang ilmu sehingga dapat diperoleh pemodelan yang lebih b Model yang lebih baik atau lebih detil dapat merepresentasil

kenyataan pada sistem yang sebenarnya sehingga hasil simulasi da memperoleh tingkat kepercayaan yang lebih tinggi lagi (

penggunanya

Pada masalah penentuan tingkat kerawanan banjir misalnya a

diperoleh pemodelan potensi banjir terhadap faktor-faktor cuaca y lebih akurat perlu adanya kerjasama lintas bidang ilmu seperti bid ilmu informatika dengan bidang ilmu lingkungan statisti matematika dengan tidak menutup kemungkinan bidang-bidang il lain nantinya mengingat fenomenaalam merupakan rahasia II

dengan kompleksitas yang teramat tinggi bahkan di luar jangkal kemampuan pikir manusia Adanya pembidangan ilmu sebenan adalah upaya manusia untuk dapat memahami pada konteks a

lingkup kecil rahasia Bahi tersebut

7 Referensi

AudioEnglish 2010 SIMULAnON httpwwwaudioenglish 1 dictionarysimulationhtm Diakses 1 Juli 20] O

Banks Jerry John S Carson II Barry L Nelson David M Nil 2010 Discrete-Event System Simulation (5th ed) Pren Hall

Buchanan Mark 2006 The joy of simulation (Nature Physics 2 (2006) doi] 01 038nphys368

Bucklew James 2004 Introduction to Rare Event Simulatl Springer

Correia FN 1986 Multivariate Partial Duration Series in Flood F Analysis In Hydrologic Frequency Modeling Proceeding the International Symposium on Flood Frequency and F

21

Analyses 14-17 May 1986 Louisiana State University Baton Rouge USA D Reidel Publishing Company Boston MA 1987 P 541-554 4 fig 8 tab 10 ref httpmdlcsacompartnersviewrecordphprequester=gsampc ollection=ENVamprec id=8905680ampq=f1ood+risk+assessmentamp uid=789758607ampsetcookie=yes Diakses 1 Juli 20] O

Evans James R David L Olson 2001 Introduction to Simulation and Risk Analysis (2nd Edition) Prentice Hall

Fishman GS 2001 Discrete-Event Simulation Modeling Programming and Analysis Springer-Verlag

Garrido Jose M 2009 Object Oriented Simulation A Modeling and Programming Perspective Springer

Huang Z P Shahabuddin 2004 A Unified Approach for Finite Dimensional Rare-event Monte Carlo Simulation In Proceedings of the 2004 Winter Simulation Conference RG Ignalls MD Rossetti JS Smith and BA Peters (Eds) IEEE Press Piscataway New Jersey pp 1616-1624

Jeong Chang-Sung Sang-Yeong Choi 2003 An Object-Oriented Simulation System for Air Defense In Lecture Notes in Computer Science 2003 Volume 26682003 972 DOl 1010073-540-44843-8 74

Juneja S 2003 Efficient rare-event simulation using importance sampling an introduction In Computational Mathematics Modelling and Algorithms 1 C Misra ed Narosa Publishing House New Delhi pp 357-396

Johnson Richard Arnold 1992 Applied Multivariate Statistical Analysis 3rd Edition Prentice Hall

Joines Jeffery A Stephen D Roberts 1998 Fundamentals of objectshyoriented simulation In Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference Washington DC United States pp 141 - 150

Koirala S 2010 Some flood damage estimate of the world httpwwwunesco-IIIII iheorgcontentdownloadl21161220 13fileSome20flood2 Odamage20estimate200t20the20worldpdf Diakses 1 Juli 2010

22

Law Averil M 2006 Simulation Modeling and Analysis 4th edit McGraw-Hill

LEcuyer Pierre Valerie Demers Bruno Tuffin 2006 SPLITT FOR RARE-EVENT SIMULATION In Proceedings 01 2006 Winter Simulation Conference pp 137-148

Lipsmeier Florian Ellen Baake 2008 Rare Event Simulati ol lmmunobiology In Proceedings of 7th Intcrnat i Workshop on ~are Event Simulation RESIM Rcn France 24-26 September 2008

Maggio Martina Alberto Leva 2009 Object-oriented Simulatio Preemptive Feedback Process Schedulers In Proceedings Modelica Conference Como Italy Sep 20-22 2009

Meyer V D Haase S Scheuer 2009 A multicriteria flood assessment and mapping appro httpwwwufzdedatameyer_mca_oxford9509pdf Dial I Jul i 2010

Pamungkas Dyan Putri Joko Lianto Buliali 2006 Penentuan I Rawan Banjir dengan Multi Criteria Evaluation Studi K Kota Surabaya Tugas Akhir Jurusan Teknik Informa t Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sept Nopember Surabaya

Pawening Ratri Enggar Joko Lianto Buliali Ahmad Saikhu 2( Pemodelan Dan Simulasi Tinggi Genangan Banj ir Kecamatan Gubeng Kota Surabaya Menggunakan Sis Informasi Geografis Tugas Akhir Jurusan Tel lnformatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Tekno Sepuluh Nopember Surabaya

Rice John 1995 Mathematical Statistics and Data Analysis (Sec ed) Duxbury Press ISBN 0-534-20934-3

Richardson David H 2006 An Object Oriented Simula Framcwork for Steadystate Analysis of Vapor Compres Refrigeration Systems and Components Disertasi Univer of Maryland College Park

Sarjoughian Hessam S Bernard P Zeigler Towards Mal Modeling amp Simulation into a Discipline 2( httpwwwsim-summitorgsimsummit030303 03dpdf Diakses 1 Juli 2010

23

Tempolnteraktif 2007 Kerugian Akibat Banjir Rp 88 Triliun httpwwwtempointeraktifcomihgekbis2007 02120lbrk200 70220-93717idhtml Diakses 1 Juli 2010]

van der Sande C J S M de Jong and A P J de Roo A segmentation and classification approach of IKONOS-2 imagery for land cover mapping to assist flood risk and flood damage assessment In International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation Volume 4 Issue 3 June 2003 Pages 217-229 httplinkinghub elsevier comiretrievepiiS03 03 2434030000 35 Diakses 1 Juli 2010

Wiarini Putu Pitri Joko Lianto Buliali 2009 Pembangkitan Bilangan Acak untuk Data Temperatur dan Kelembaban Kota Surabaya Tugas Akhir Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

Zobrist George W James V Leonard (Editors) 1996 Object-Oriented Simulation Reusability Adaptability Maintainability Wiley-IEEE Press

Ucapan Terimakasih

IbUBapak dan para hadirin yang saya hormati pada kesempatan yang berbahagia ini saya menyampaikan syukur ke hadirat Tuhan Yang Maha Kuasa atas perkenanNya saya dapat menjadi Guru Besar semoga saya dan sekeluarga dapat selalu mensyukurinya

Selanjutnya saya menyampaikan terimakasih sebesar-besarnya kepada

bull Rektor ITS Prof Priyo Suprobo beserta pimpinan rektorat dan Senat ITS yang telah memberikan persetujuan atas pengajuan Guru Besar saya

24

bull Bapak Menteri Pendidikan Nasional Republik Indonesia Prc Muhammad Nuh atas kepercayaan dan persetujuan kepada sa

untuk diangkat sebagai Guru Besar

bull Mantan Rektor ITS Prof Soegiono yang telah mendukung d membantu proses administratif saya dalam melanjutkan stu lanjut di Inggris pada periode tahun 1994-1999

Dalam perjalanan hidup saya baik akademis maupun non-akadem telah banyak individu yang turut mewarnai kehidupan saya D~

insan-insan inilah saya belajar mengenai hakekat ilmu mengen iman dan mengenai kehidupan secara luas Secara khusus dan seca kronologis dalam perjalanan hidup saya saya ingin menyampaik

hormat dan terimakasih saya kepada

bull Guru-guru SD saya yang telah meletakkan nilai-nilai das kehidupan dan budi pekerti

bull Guru-guru SMP saya yang telah menempa saya menjadi sos( remaja yang lebih tangguh baik dalam aspek akademis maupl

kerohanian

bull Guru-guru SMA saya terutama guru-guru jurusan IPA yang tellt meletakkan dasar-dasar pengetahuan keteknikan atau keprofesi

yang lebih spesifik

bull Dosen-dosen Jurusan Teknik Elektro ITS yang telah tur mendidik saya selama kurun 1986-1991 membekali ilmu tekn yang spesifik Secara khusus kepada mantan dosen pembimbil Ir Soetikno (aim) dan Ir Nawantowibowo (aIm) yang tel banyak membentuk karakter akademis saya

bull Dr Vassillios Karakostas mantan pembimbing saya selama sa melanjutkan studi lanjut di UMIST Its been a nice and valua

25

l

experience to collaborate with you though thousands of miles of

distance keeps us apart now

Penghargaan yang mendalam dan ucapan terimakasih secara khusus

saya sampaikan kepada

bull Kedua orang tua saya Bapak Hadi Buliali (aim) dan Sucinwati

yang telah membesarkan dan mendidik anak-anaknya dengan upaya yang tidak kecil di kampung tradisional Pandegiling Kalau pada tahun 1900-an di Pandegiling berkumpul orang-orang pandai menggiling tebu untuk diolah menjadi gula pasir di tahun 2000-an di Pandegil ing kau juga telah menggiling anak

bungsumu ini menjadi Guru Besar

bull Saudaraku Ing Hwa yang senantiasa ingkang legawa dalam menghadapi sikap dan perilaku adiknya ini serta yang telah turut

memberikan bantuan dalam perjalanan masa kecil sampai saat ini dan juga masa yang akan datang

bull Istri tercinta Liliek Anawaty yang selalu memberikan semangat dalam menempuh kehidupan ini Sesuai nama Liliek senantiasa telah menjadi lilin-lilin kecil yang menerangi jalan kita bersama

bull Keluarga mertua di Umbulsari Tanggul dan di Probolinggo yang

telah memberi dukungan dan doa kepada saya dan istri

Banyak dukungan dan bantuan telah saya terima dari banyak pihak selama masa kecil saya sekolah kuliah dan selama saya berkarir

sampai saya mencapai jabatan Guru Besar di FTIf ITS Untuk itu saya menyampaikan terimakasih saya kepada

bull Kepala BAUK ITS Ibu Nurijati Hamid beserta jajaran stafnya

yang telah mendukung dan membantu proses administratif serta

mempersiapkan dan menyelenggarakan acara pengukuhan ini

26

bull Dekan Fakultas Teknologi lnformasi ITS Prof Riyanarto S beserta jajaran pimpinan dekanat dan Senat FTlf yang juga I

mendukung dan membantu proses administratif

bull Sejawat dosen Jurusan Teknik Informatika dan Jurusan Si~

Informasi ITS yang selama ini telah banyak bekerjasama dl

bidang keilmuan

bull Ketua LPPM ITS Prof I Nyoman Sutantra beserta jajaral

yang membantu penyelesaian masalah administrasi penei it

penelitian yang saya lakukan

bull Koordinator Program MMT ITS Prof Yulinah Trihadiningr dan jajaran pimpinan serta stafnya yang telah banyak mem

dukungan dalam pencapaian Guru Besar saya

bull Direktur PPs ITS Prof Suparno beserta jajaran pimplf1ar yang selama ini berkoordinasi masalah akademis dan operasi

kepascasarjanaan

bull Pimpinan dan dosen-dosen dari ITS dan Perguruan Tinggi serta karyawan di lingkungan ITS yang turut mendukung

meJuangkan waktunya untuk menghadiri acara ini

bull Kerabat keluarga sejawat relasi yang telah mel uan~

waktunya untuk menghadiri acara pengukuhan Guru Besar sa

Demikian pidato pengukuhan Guru Besar saya Saya mengucar tcrimakasih sekali lagi atas perhatian IbuBapak dalam mengi acara ini mohon maaf apabiJa ada kesalahan dan kekuran Semoga Tuhan Yang Maha Kuasa senantiasa memberikan rahmat

kepada kita semua Amin

27

i

BIODATA

Data Pribadi Nama lengkap NIP Tempat dan tgllahir Perguruan Tinggi Bidang Studi Kantor

T elepon Kantor Fax kantor Email

Alamat rumah Handphone

Data keluarga Istri

Anak

Prof Dr Ir Joko Lianto Buliali MSc 19670727 199203 1 002 Surabaya 27 Juli 1967 Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Teknik Informatika Jurusan Teknik lnformatika FTIf - ITS Kampus ITS Keputih - Sukolilo

Surabaya - 60111 (031) 593 9214 (031) 593 6813 jokocsitsacid joko(Q)its-sbyedu

jokolianto(Q)yahoocom J1 Pandegiling 236 A Surabaya - 60262 0812 356 5642

Liliek Anawaty SPd

28

Riwayat Pendidikan 1 SD Chana Surabaya 2 SMP IMKAlYMCA II Surabaya 3 SMA Santa Maria Surabaya 4 Sarjana Teknik Elektro (lr) Teknik Elektro Institut Teknolof

Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya 5 Master of Science (MSc) Computation Department Universit

of Manchester Institute of Science and Technology (UMISr Manchester England

6 Doctor of Philosophy (Dr) Computation Department Universit of Manchester Institute of Science and Technology (UMIST Manchester England

Riwayat Jabatan 1 1992 - sekarang dosen Teknik Informatika ITS 2 1997 - 1998 Demonstrator mahasiswa Department u

Computation University of Manchester Institute of Science an Technology Manchester England

3 2001 - sekarang dosen Magister Manajemen Teknologi (MM T ITS

4 2001 - sekarang Kepala Laboratorium Intelligent Busincs Systems Jurusan Teknik Informatika ITS

5 2000 - 2004 Koordinator Program Pascasarjana Jurusan Teknil Informatika ITS

6 2008 - sekarang Koordinator Bidang Keahlian Manajemc Teknologi Informasi MMT ITS

7 2008 - sekarang Koordinator Program Pascasarjana JurUSltl1 Teknik Informatika ITS

Keanggotaan Profesi bull Anggota Institute of Electrical and Electronics Engineers

Computer Society (IEEE CS) 1997 - 2005 bull Anggota Association for Computing Machinery (ACM

1998 - sekarang

29

bull Anggota Society for Modeling amp Simulation International (SCS) 1997 - sekarang

Training (Pilihan) bull Learning Management System (LMS) and e-Learning 2007 bull Lead Auditor ISO 9001 2008 2009 bull Pelatihan Asesor Badan Akreditasi Nasional Perguruan

Tinggi 2009

Riwayat Kepangkatan CPNS TMT 1 Maret 1992 Penata Muda I Gol TUa TMT 1 Oktober 1993 Penata Muda Tk T I Gol IIIb TMT 1 Maret 2001 Penata I Gol I1l1c TMT 1 April 2005 Penata Tk T I Gol TWd TMT 1 April 2007

Riwayat Jabatan Fungsional Asisten Ahli Madya TMT 1 Oktober 1993 Asisten Ahli TMT 1 Januari 2001 (lnpassing) Lektor TMT 1 Maret 2005 Guru Besar TMT 1 April 2010 (loncat jabatan)

Penelitian yang didanai (Pilihan)

bull Buliali Jollto Lianto Ahmad Saikhu Sarwosri Daniel Oranova Siahaan 2010 Pengembangan Sistem Otomasi Penelusuran Produk di PT Aneka Tuna Indonesia - Pasuruan Dewan Riset Nasional

bull Buliali Joko Lianto Dini Adni Navastara Erina Letivina Anggraini Wijayanti Nurul K 2009 Sistem Pengumpulan Suara Online dengan Menggunakan Teknologi Touch Screen Simulasi pada Pemilu 2009 DP2M Ditjen Dikti

bull Buliali Joko Lianto Nanik Suciati Ahmad Saikhu Darlis Herumurti Sarwosri 2007 Development of Content-Based Image Retrieval System using Object Recognition PREDICT-ITS Batch 1

30

Publikasi J urnal (Pilihan)

bull Buliali Joko Lianto Chastine Fatichah Muji Santoso 2009 Hybrid Neural Network-Monte Carlo Simulation for StocJ Price Index Prediction Asian Journal of InformatiOJ Technology Volume 8 Number 1 January 2009

bull Buliali Joko Lianto Darlis Herumurti Giri Wiriapradja 2008 Penjadwalan Matakuliah dengan MenggunakaJ Algoritma Genetika dan Metode Constraint Satisfaction Jumal Ilmiah Teknologi Informasi Volume 7 Nomor 1 Januari 2008

bull Buliali Joko Lianto Wahyudi Agustiono 2007 Aplikas Penentuan Pemberian Pembiayaan pada Lembaga KeuangaJ Syariah Jumal llmiah Teknologi Informasi Volume 6 Nomor 2 Juli 2007

bull Buliali Joko Lianto Yazid Priadi Erfiandi Abdul Latie Abadi 2006 Diagnosis Penyakit Tanaman Apel di Indonesi dengan Pemodelan pada Sistem Pakar Jurnal Gematika vol 7 no 2 Juni 2006

bull Buliali Joko Lianto Sudariyanti 2005 Penentuan Lokas Waralaba dengan Sistem Informasi Geografis Simulasi pad Sejumlah Kotamadya di Propinsi Jawa Timur Jurna Gematika vol 6 no 2 Juni 2005

Publikasi Seminar (Pilihan)

bull Buliali Joko Lianto Darlis Herumurti Ihwana Rahmawati Studi Banding Metode Peramalan Penjualan antara Arim o Box-Jenkins dengan Jaringan Multilayer Perceptron Prosiding Konferensi Nasional Sistem Informasi 2009 Yogyakarta 17 Januari 2009

bull Buliali Joko Lianto Ahmad Saikhu Moh Hasbi Assidiqi 2008 Pencocokan Sidik Jari Menggunakan Phase Onl) Correlation Prosiding Seminar Nasional Sistem Informas Indonesia 2008 Surabaya 17 Desember 2008

bull Buliali Joko Lianto Nunut Priyo Jatmiko Fifiq Husnanto 2008 Simulasi Untuk Penentuan Waktu Turn-Arounc Minimum Pada Penjadwalan Proses Sistem Operas

31

Windows Prosiding Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2008 Bali 15 November 2008

bull Buliali loko Lianto Sri Anita Siamba 2008 Simulasi untuk Menentukan Komputer dan Komponen Cadangan di Lembaga Pendidikan Komputer Studi Kasus di Lembaga Pendidikan Komputer X Surabaya Prosiding Seminar Teknosim UGM Yogyakarta 16 Oktober 2008

bull Buliali loko Lianto Dyan Putri Pamungkas 2008 Sistem Informasi Geografis untuk Penentuan Area Rawan Banjir dengan Multi Criteria Evaluation Studi Kasus pada Kota Surabaya Prosiding Seminar Nasional Kebangkitan Teknologi Informasi dan Komunikasi Nasional Surabaya 31 Mei 2008

32

Yang terhormat Bapak Rektor ITS selaku pimpinan tertinggi dan Ketua Senat ITS Bapakllbu anggota Senat dan Guru Besar ITS BapaklIbu Pimpinan di Lingkungan ITS Bapak Ketua dan Anggota Dewan Penyantun ITS Bapakllbu Pimpinan Pengurus Pusat dan Pengurus Wilayah IKA ITS Bapakllbu Pimpinan Perguruan Tinggi Negeri dan Swasta BapaklIbu Pejabat Sipil Militer dan Polri BapaklIbu Dosen Karyawan dan Mahasiswa di Lingkungan ITS Bapakllbu tarnu undangan ternan kerabat dan keluarga yang saya hormati dan muliakan

Salam sejahtera bagi kita semua Pertama-tama ijinkanlah saya mengajak hadirin sekalian untuk bersama-sama memanjatkan puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa karena hanya atas rahmat dan berkatNyalah pada pagi hari ini kita dapat berkumpul pada acara Rapat Terbuka Senat Institut

Teknologi Sepuluh Nopember di Surabaya dalam rangka pengukuhan Guru Besar saya pada bidang Pemodelan dan Simulasi Sistem Pada kesempatan yang berbahagia ini perkenankanlah saya menyampaikan

pidato pengukuhan saya dengan judul

Penerapan Simulasi Komputer untuk Penentuan Tingkat Kerawanan Banjir

Materi ini disarikan dari kajian pustaka ilmiah publikasi dan penelitian yang telah atau sedang saya lakukan bersama para sejawat dan mahasiswa

Topik ini merupakan salah satu penerapan metode simulasi yaitu untuk penentuan tingkat kerawanan banjir yang mana telah dilakukan studi kasus pada kecamatan di kota Surabaya Uraian akan saya awali dengan pendahuluan bahasan dan simpulan Mengingat bidang kajian kegurubesaran saya adalah bidang Pemodelan dan Simulasi

























2




Date CountryRegion










5020 4750

30000 4100 (unknown) 1800

5900 110 24000 3048 15000 68 3500 28 1800 11 9300 64 2000 14 1500 16

16000 I 45 11 000 3300 1000 I 1500

15000 I 3074






[Correia 1986]

3








4

I111






2

5

II



GJ


~~_z~ ~ -+ t ~ ~-

_~~ ~ ~~~u~ - 11)1 i- JiI

~

~ l1 ~=- --=- I~ 1 bull=~ lII ~ r -iit

~


6










7

__














8




-~----


--t C _ -__1-_


= r--- ~)dcJ 1Lm_

N ~~~gt ~ ~N~o~__


~--

r I I



- ~

TNo


L --


~-_


9




10

III

Y1 =F1(X1 X2 X3

Y2 =F2(X1 X2 X3 R = G(X1 X2 X3

t r --i

Eksekusi

I Model l - +-

Simulasi I I I I ~--~~----~~~ L_~





1 1














12











bentuk

















1 3


yang reliable








14

Skenario 2 r------ ------- --------- ----------- -------~-----------------------

I I ~~ ) ~-1- J~ 1




I




II II








15

III

Skenario 4


[Pawening2010]

Skenario 5


L -100 cr 13~fd-eo


( -0 flmiddot47 ~ 7~-- ~ 2 d~- ~ L )




16









17

j

i

1

IIIII

111m

IIU





18










19

I

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32

























2




Date CountryRegion










5020 4750

30000 4100 (unknown) 1800

5900 110 24000 3048 15000 68 3500 28 1800 11 9300 64 2000 14 1500 16

16000 I 45 11 000 3300 1000 I 1500

15000 I 3074






[Correia 1986]

3








4

I111






2

5

II



GJ


~~_z~ ~ -+ t ~ ~-

_~~ ~ ~~~u~ - 11)1 i- JiI

~

~ l1 ~=- --=- I~ 1 bull=~ lII ~ r -iit

~


6










7

__














8




-~----


--t C _ -__1-_


= r--- ~)dcJ 1Lm_

N ~~~gt ~ ~N~o~__


~--

r I I



- ~

TNo


L --


~-_


9




10

III

Y1 =F1(X1 X2 X3

Y2 =F2(X1 X2 X3 R = G(X1 X2 X3

t r --i

Eksekusi

I Model l - +-

Simulasi I I I I ~--~~----~~~ L_~





1 1














12











bentuk

















1 3


yang reliable








14

Skenario 2 r------ ------- --------- ----------- -------~-----------------------

I I ~~ ) ~-1- J~ 1




I




II II








15

III

Skenario 4


[Pawening2010]

Skenario 5


L -100 cr 13~fd-eo


( -0 flmiddot47 ~ 7~-- ~ 2 d~- ~ L )




16









17

j

i

1

IIIII

111m

IIU





18










19

I

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32








4

I111






2

5

II



GJ


~~_z~ ~ -+ t ~ ~-

_~~ ~ ~~~u~ - 11)1 i- JiI

~

~ l1 ~=- --=- I~ 1 bull=~ lII ~ r -iit

~


6










7

__














8




-~----


--t C _ -__1-_


= r--- ~)dcJ 1Lm_

N ~~~gt ~ ~N~o~__


~--

r I I



- ~

TNo


L --


~-_


9




10

III

Y1 =F1(X1 X2 X3

Y2 =F2(X1 X2 X3 R = G(X1 X2 X3

t r --i

Eksekusi

I Model l - +-

Simulasi I I I I ~--~~----~~~ L_~





1 1














12











bentuk

















1 3


yang reliable








14

Skenario 2 r------ ------- --------- ----------- -------~-----------------------

I I ~~ ) ~-1- J~ 1




I




II II








15

III

Skenario 4


[Pawening2010]

Skenario 5


L -100 cr 13~fd-eo


( -0 flmiddot47 ~ 7~-- ~ 2 d~- ~ L )




16









17

j

i

1

IIIII

111m

IIU





18










19

I

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32

II



GJ


~~_z~ ~ -+ t ~ ~-

_~~ ~ ~~~u~ - 11)1 i- JiI

~

~ l1 ~=- --=- I~ 1 bull=~ lII ~ r -iit

~


6










7

__














8




-~----


--t C _ -__1-_


= r--- ~)dcJ 1Lm_

N ~~~gt ~ ~N~o~__


~--

r I I



- ~

TNo


L --


~-_


9




10

III

Y1 =F1(X1 X2 X3

Y2 =F2(X1 X2 X3 R = G(X1 X2 X3

t r --i

Eksekusi

I Model l - +-

Simulasi I I I I ~--~~----~~~ L_~





1 1














12











bentuk

















1 3


yang reliable








14

Skenario 2 r------ ------- --------- ----------- -------~-----------------------

I I ~~ ) ~-1- J~ 1




I




II II








15

III

Skenario 4


[Pawening2010]

Skenario 5


L -100 cr 13~fd-eo


( -0 flmiddot47 ~ 7~-- ~ 2 d~- ~ L )




16









17

j

i

1

IIIII

111m

IIU





18










19

I

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32

__














8




-~----


--t C _ -__1-_


= r--- ~)dcJ 1Lm_

N ~~~gt ~ ~N~o~__


~--

r I I



- ~

TNo


L --


~-_


9




10

III

Y1 =F1(X1 X2 X3

Y2 =F2(X1 X2 X3 R = G(X1 X2 X3

t r --i

Eksekusi

I Model l - +-

Simulasi I I I I ~--~~----~~~ L_~





1 1














12











bentuk

















1 3


yang reliable








14

Skenario 2 r------ ------- --------- ----------- -------~-----------------------

I I ~~ ) ~-1- J~ 1




I




II II








15

III

Skenario 4


[Pawening2010]

Skenario 5


L -100 cr 13~fd-eo


( -0 flmiddot47 ~ 7~-- ~ 2 d~- ~ L )




16









17

j

i

1

IIIII

111m

IIU





18










19

I

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32




10

III

Y1 =F1(X1 X2 X3

Y2 =F2(X1 X2 X3 R = G(X1 X2 X3

t r --i

Eksekusi

I Model l - +-

Simulasi I I I I ~--~~----~~~ L_~





1 1














12











bentuk

















1 3


yang reliable








14

Skenario 2 r------ ------- --------- ----------- -------~-----------------------

I I ~~ ) ~-1- J~ 1




I




II II








15

III

Skenario 4


[Pawening2010]

Skenario 5


L -100 cr 13~fd-eo


( -0 flmiddot47 ~ 7~-- ~ 2 d~- ~ L )




16









17

j

i

1

IIIII

111m

IIU





18










19

I

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32














12











bentuk

















1 3


yang reliable








14

Skenario 2 r------ ------- --------- ----------- -------~-----------------------

I I ~~ ) ~-1- J~ 1




I




II II








15

III

Skenario 4


[Pawening2010]

Skenario 5


L -100 cr 13~fd-eo


( -0 flmiddot47 ~ 7~-- ~ 2 d~- ~ L )




16









17

j

i

1

IIIII

111m

IIU





18










19

I

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32


yang reliable








14

Skenario 2 r------ ------- --------- ----------- -------~-----------------------

I I ~~ ) ~-1- J~ 1




I




II II








15

III

Skenario 4


[Pawening2010]

Skenario 5


L -100 cr 13~fd-eo


( -0 flmiddot47 ~ 7~-- ~ 2 d~- ~ L )




16









17

j

i

1

IIIII

111m

IIU





18










19

I

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32

Skenario 4


[Pawening2010]

Skenario 5


L -100 cr 13~fd-eo


( -0 flmiddot47 ~ 7~-- ~ 2 d~- ~ L )




16









17

j

i

1

IIIII

111m

IIU





18










19

I

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32

j

i

1

IIIII

111m

IIU





18










19

I

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32

bull













20





penggunanya





7 Referensi






21











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32











22











23





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32





Ucapan Terimakasih




24









kerohanian


yang lebih spesifik



25

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32

l


















26





bidang keilmuan







kepascasarjanaan







27

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32

i

BIODATA




Data keluarga Istri

Anak




Liliek Anawaty SPd

28














1998 - sekarang

29



Tinggi 2009







30











31




32



Tinggi 2009







30











31




32




32

, I.~- iTS CO:} ·? 19u1 p-l

Documents

Transcript of , I.~- iTS CO:} ·? 19u1 p-l