Ivantoro, Bagas Abdi (2017) Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Kualitas Air Sungai Di Titik Bendung Gunungsari Kota Surabaya. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Air menjadi elemen penting dalam kehidupan, kualitas serta kuantitas nya penting untuk dijaga. Kondisi kualitas air sungai sangat dipengaruhi oleh aktivitas dan keberadaan industri yang ada disepanjang sungai tersebut. Penting untuk dilakukan pemantauan kualitas air untuk mengetahui bagaimana kondisi kualitas air. Selama ini pemantauan kualitas air dikenal tidak cukup praktis karena diperlukan data kualitas air yang cukup, alat pengukuran yang terstandar serta pengukur yang berpengalaman. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk peramalan, simulasi dan pemantauan kualitas air sungai adalah metode JST (Jaringan Syaraf Tiruan). Dengan bantuan software NeuroSolutions7, JST diaplikasikan untuk memprediksi kualitas air parameter (DO, BOD, COD, pH dan suhu) di titik pantau Bendung Gunungsari menggunakan input parameter kualitas air titik pantau sebelumnya yaitu Karangpilang dan Jembatan Sepanjang. Maka dibuat 3 (tiga) konfigurasi prediksi yaitu Konfigurasi I untuk output DO, pH dan suhu Bendung Gunungsari. Konfigurasi II dan III untuk output BOD dan COD Bendung Gunungsari hanya saja dengan input yang berbeda. Masing-masing konfigurasi akan di running dengan berbagai persentase dataset diantaranya training, cross validation, dan testing serta dengan variasi epoch yang berbeda. Hasil dari prediksi JST kemudian dibandingan dengan data eksisting, lalu dihitung persentase kesalahan relatif (KR). Sehingga akan terlihat bagaimana kemampuan aplikasi metode JST dalam memprediksi kualitas air. Hasilnya, untuk Konfigurasi I output DO, pH dan suhu yang dihasilkan JST sangat baik dengan persentase KR < 10%. Untuk Skenario II dan III, output BOD dan COD yang dihasilkan JST memiliki KR masih > 10%. Rata-rata nilai KR terendah yang didapatkan metode JST dengan persentase dataset 50-30-20 dan 60-30-10 dengan epoch yang bervariasi paling banyak antara 5000 dan 10000.
English Abstract
Water becomes an important element in life, its quality and quantity are important to keep. The condition of river water quality is strongly influenced by the activity and existence of existing industries along the river. It is important to monitor the quality of water to know how the water quality condition. So far, water quality monitoring is known to be insufficient because it requires sufficient water quality data, standardized measurement tools and experienced gauges. One method that can be used for forecasting, simulating and monitoring the quality of river water is the method of ANN (Artificial Neural Network). With the help of NeuroSolutions7 software, the JST was applied to predict the water quality parameters (DO, BOD, COD, pH and temperature) at Gunungsari Bend point using the previous water quality parameter input parameters ie Karangpilang and Sepanjang Bridge. Then made 3 (three) configuration prediction that is Configuration I for output DO, pH and temperature of Gunungsari Bend. Configuration II and III for BOD and COD output of Gunungsari Bend only with different inputs. Each configuration will be running with various percentages of datasets including training, cross validation, and testing and with different epoch variations. The results of the JST prediction are then compared with the existing data, then calculated the percentage of relative error (KR). So it will be seen how the ability of ANN method application in predicting water quality. As a result, for Configuration I output DO, the pH and temperature produced by ANN is very good with the percentage of KR <10%. For Scenarios II and III, the output of BOD and COD produced by ANN has KR still> 10%. The lowest average KR values obtained by ANN method with percentage of dataset 50-30-20 and 60-30-10 with epoch that varies at most between 5000 and 10000.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FT/2017/1018/051710235 |
| Uncontrolled Keywords: | Kualitas Air, Jaringan Syaraf Tiruan, Sungai Brantas, NeuroSolutions7 |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 628 Sanitary engineering |
| Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Pengairan |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 30 Oct 2017 02:18 |
| Last Modified: | 28 Dec 2020 11:27 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/4526 |
Actions (login required)
 |
View Item |