PEMODELAN AMONIA DAN TOTAL SUSPENDED SOLOD (TTS) DI SUNGAI CODE MENGGUNAKAN METODE ARTIFICAL NEURAL NETWORK (ANN)

Abstract

Aktivitas di sepanjang sungai sangat mempengaruhi kualitas air sungai. Pemantauan perlu dilakukan untuk mengetahui kondisi kualitas air sungai tersebut. Pemantauan kualitas air sungai selama ini dilakukan menggunakan alat ukur terstandar dan petugas pengukur yang berpengalaman. Metode pengujian atau pengukuran tersebut diduga dapat dibangun menggunakan model Artificial Neural Network (ANN). Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model ANN untuk memprediksi amonia dan TSS serta mejelaskan perubahan karakteristik amonia dan TSS terhadap perubahan parameter fisika. Metode Artificial Neural Network (ANN) merupakan metode yang dapat membantu peramalan dan pemantauan kualitas air sungai. ANN tersebut memiliki 3 layer, meliputi layer input (total dissolved solid, pH, dan suhu), layer tersembunyi, dan layer output (amonia dan total suspended solid). Model ANN yang dikembangkan dalam penelitian ini mampu memprediksi output parameter amonia dengan R2 = 0.86 dan RMSE = 0.07 pada proses training serta R2 = 0.91 dan RMSE = 0.09 pada proses testing. Parameter total suspended solid dengan R2 = 0.84 dan RMSE = 0.29 pada proses training serta R2 = 0.75 dan RMSE = 0.26 pada proses testing. Hasil ini menunjukkan bahwa ANN mampu memodelkan amonia dan TSS dengan baik.