Fitrina, Halita (2019) Studi Pemodelan Kualitas Air dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan di Kali Surabaya Kota Surabaya. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Keberadaan air sangat dibutuhkan oleh makhluk hidup untuk memenuhi segala kebutuhannya, sehingga perlu dikelola dan dijaga sebaik mungkin agar dapat memenuhi dan dimanfaatkan untuk waktu yang lama. Kualitas air sungai sangat dipengaruhi oleh aktivitas di sepanjang sungai. Penurunan kualitas air sungai akibat kondisi lingkungan di sekitar sungai dapat menyebabkan perubahan nilai manfaat sungai dan membahayakan lingkungan. Salah satu upaya untuk meningkatkan pengelolaan kualitas air sungai yaitu dengan dilakukan pemantauan kualitas air. Adapun tujuan dari dari studi ini adalah untuk mencari model terbaik yang dapat digunakan dalam memprediksi kualitas air di hilir Kali Surabaya menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan sebagai upaya memantau kondisi kualitas air. Jaringan syaraf tiruan didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia. Data yang sudah ada akan dipelajari sehingga mampu untuk memberi keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari. Dalam studi ini JST diaplikasikan untuk memodelkan prediksi kualitas air parameter BOD, COD, DO, pH, dan suhu di hilir Kali Surabaya yang terletak di Kota Surabaya. Data yang digunakan untuk metode JST pada studi ini adalah data kualitas air (BOD, COD, DO, pH, dan suhu), data curah hujan, catchment area, dan persentase penggunaan lahan. Pada tahap kalibrasi mencari model yang paling optimal digunakan 3 variasi data yaitu 70-30, 75-25, dan 80-20. Jumlah hidden layer yang digunakan masing-masing 5 dan 10. Sedangkan epoch yang digunakan yaitu 1000, 1500, dan 2000. Didapatkan hasil yang paling optimal adalah dengan variasi data 75-25 yaitu 9 tahun data (2006-2014) digunakan sebagai kalibrasi dan 3 tahun data (2015-2017) digunakan untuk verifikasi dengan komponen hidden layer berjumlah 5 dan epoch 2000. Kesalahan relatif untuk parameter BOD, COD, DO, pH, dan suhu masing masing-masing adalah sebesar 7,80%, 6,33%, 6,83%, 1,92% dan 1,05%, dengan rerata keseluruhan dibawah 5% yaitu sebesar 4,79%. Pada tahap verifikasi menggunakan 3 tahun data didapatkan kesalahan relatif untuk parameter BOD, COD, DO, pH, dan suhu masing masing-masing adalah sebesar 10,93%, 2,26%, 7,53%, 2,60% dan 0,92%, dengan rerata keseluruhan sebesar 4,85%. Untuk tahap prediksi dilakukan pembangkitan data dengan metode Thomas Fiering selama 5 tahun yaitu tahun 2018-2022. Hasil prediksi dari JST dibandingkan dengan nilai kriteria mutu air kelas II dari masing-masing parameter untuk mengetahui apakah 5 tahun berikutnya, kualitas air Kali Surabaya masih berada pada kelas II sesuai dengan Peraturan Gubernur Jawa Timur Nomor 61 Tahun 2010.
English Abstract
The existence of water is needed by living things to fulfill all their needs, so it necessary to be managed and maintained as well as possible so it can fulfill and be used for a long time. River water quality mostly influenced by activity along the river. Decreasing river water quality due the environmental conditions around the river can cause changes in the value of river benefits and endanger the environment. One of effort to improve river water quality management is by monitoring water quality. The purpose of this study is to find the best model that can be used to predict the quality of water ini the lower reaches of Surabaya River using the Artifial Neural Network method as an effort to monitor water quality conditions. Artificial neural networks are designed by imitating the way of the human brain works. Existing data will be studied so that it is able to make decisions about data that have never been studied. In this study ANN was applied to model water quality prediction for parameters BOD, COD, DO, pH, and temperature in the lower reahes of Surabaya River located in Surabaya City. The data used for the ANN method in this study were water quality data (BOD, COD, DO, pH, and temperature), rainfall data, catchment area, and percentage of land use. In the calibration phase, looking for the most optimal model used 3 data variations, namely 70-30, 75-25, and 80-20. The number of hidden layers used is 5 and 10. While the epochs used are 1000, 1500, and 2000. The most optimal results obtained are variations in data 75-25, 9 years of data (2006-2014) used as calibration and 3 years of data (2015- 2017) are used for verification with hidden layer components totaling 5 and epoch 2000. The relative errors for the parameters BOD, COD, DO, pH, and temperature respectively are 7.80%, 6.33%, 6.83%, 1.92% and 1.05%, with the overall average below 5% which is 4.79%. In the verification phase using 3 years of data obatained relative errors for the parameters BOD, COD, DO, pH, and temperature respectively 10.93%, 2.26%, 7.53%, 2.60% and 0.92%,with an overall average of 4.85%. For the prediction stage data generation is carried out using the Thomas Fiering method for 5 years, namely 2018-2022. Predicted results from ANN are compared with class II water quality criteria from each parameter to find out whether the next 5 years, the quality of Surabaya River water is still ini class II in accordance with East Java Governor Regulation Number 61 of 201
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FT/2019/707/051906567 |
| Uncontrolled Keywords: | kualitas air, Kali Surabaya, jaringan syaraf tiruan, Matlab R2014b. water quality, Surabaya River, artificial neural network, Matlab R2014b. |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 628 Sanitary engineering > 628.1 Water supply > 628.16 Testing analysis, treatment, pollution countermeasures > 628.161 Testing and analysis / Groundwater--Pollution--Measurement |
| Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Pengairan |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 15 Sep 2020 06:33 |
| Last Modified: | 15 Sep 2020 06:33 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/171877 |
Actions (login required)
 |
View Item |