PEMODELAN COD DAN BOD DI SUNGAI CODE MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)

Abstract

Sungai code merupakan salah satu sumber air dan air menjadi salah satu hal terpenting dalam kehidupan. Kualitas dan kuantitas air harus dijaga. Kualitas air sungai sangat dipengaruhi oleh aktivitas di sepanjang sungai. Lokasi studi berada disepanjang Sungai Code, dari jembatan Boyong hingga jembatan MTsN 1 Bantul. Penting untuk memantau kondisi kualitas air Sungai Code. Sejauh ini pemantauan kualitas air dilakukan dengan alat, alat ukur terstandar dan pengujian. Metode yang dapat membantu meramalkan dan memantau kualitas air sungai adalah metode JST (Jaringan Saraf Tiruan). Model JST ini untuk memprediksi COD dan BOD berdasarkan parameter fisika yang mudah ditentukan yaitu pH, suhu dan turbiditas. Hasil pengembangan model JST dapat memprediksi COD dan BOD dengan keakurasian training dan testing dengan koefisien (R²) sebesar 0,75; 0,76 untuk COD dan 0,65; 0,65 untuk BOD, sedangkan nilai RMSE training dan testing sebesar 0,31 ; 0,34 untuk COD dan 0,71; 1,67 untuk BOD.