Analisis Komponen Utama Dan Pemodelan Regresi Kualitas Air Sungai Code

Abstract

Penurunan kualitas air Sungai Code akibat limbah domestik, industri, dan pertanian memerlukan analisis yang tepat untuk mendukung pengelolaan lingkungan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi parameter dominan kualitas air menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan membangun model prediksi spasial dengan regresi linier. Data sekunder periode 2020-2024 dari lima titik pemantauan (A-E) dianalisis berdasarkan parameter TSS, BOD, COD, Nitrit, dan Nitrat. Hasil PCA menunjukkan dua hingga tiga komponen utama yang menjelaskan lebih dari 70% variansi data. Komponen pertama (PC1) menggambarkan pencemaran dengan dominasi parameter Nitrat, COD, BOD, dan TSS, sedangkan komponen kedua (PC2) menangkap variasi dari Nitrit dan BOD. Nitrat konsisten menjadi parameter dominan di seluruh titik. Model regresi linier untuk parameter Nitrat menunjukkan akurasi tinggi (R2>0.98), sementara parameter TSS memiliki performa yang bervariasi. Integrasi PCA dan regresi linier terbukti efektif untuk analisis dan prediksi spasial kualitas air Sungai Code.