IMPLEMENTASI MODEL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI EUTROFIKASI WADUK (Studi Kasus Waduk Cirata, Jawa Barat)
Eutrofikasi merupakan masalah lingkungan yang terjadi pada ekosistem
perairan seperti danau dan waduk karena adanya pengayaan nutrien dari daerah
hulu dan daerah tangkapan air. Waduk Cirata termasuk salah satu waduk yang
mengalami eutrofikasi dengan indikasi banyaknya pertumbuhan eceng gondok dan
kematian ikan massal akibat dari kandungan oksigen yang kurang. Tujuan dari
penelitian ini adalah untuk membahas tentang implementasi model Artificial Neural
Network (ANN) dan kinerjanya untuk memprediksi eutrofikasi yang terjadi di
waduk Cirata, Jawa Barat.
Program simulasi dibuat menggunakan perangkat lunak Visual Studio 2012
C# dengan model ANN yang telah diimplementasikan di dalamnya. Proses prediksi
dilakukan dengan melakukan proses pelatihan dilanjutkan dengan proses pengujian
menggunakan bobot-bobot yang telah diperoleh pada proses pelatihan. Indikator
eutrofikasi yang diprediksi dalam penelitian ini adalah fosfat, transparansi, klorofil
a, dan oksigen terlarut.
Kinerja model ANN untuk memprediksi eutrofikasi waduk Cirata
menunjukkan hasil yang baik. Model ANN untuk memprediksi fosfat memiliki
kinerja terbaik dengan nilai koefisien korelasi sebesar 47,93%, RMSE=0,06, dan
WIA=O,62. Dalam memprediksi transparansi, model ANN memiliki kinerja terbaik
dengan nilai koefisien korelasi sebesar 86,96%, RMSE=O,ll dan WIA=O,5.
Prediksi klorofil-a menggunakan model ANN memiliki kinerja terbaik dengan nilai
koefisienkorelasi sebesar 48,24%, RMSE=O,04, dan WIA=O,67. Model ANN yang
terakhir untuk memprediksi oksigen terlarut memiliki kinerja terbaik dengan nilai
koefisien korelasi sebesar 77,44%, RMSE=O,12, dan WIA=O,72.
No copy data
No other version available