ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA LONG-SHORT TERM MEMORY DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI KUALITAS AIR WADUK
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Maritim Raja Ali Haji
Author
WAHYUDI, WAHYUDI
Nugraha, Sapta
Suhendra, Tonny
Nugraha, Sapta
Suhendra, Tonny
Subject
628.1 Water Supply/Teknik Persediaan Air
Datestamp
2024-07-30 06:14:30
Abstract :
Penelitian ini fokus pada pemanfaatan pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan kualitas air waduk di Kepulauan Riau khususnya di waduk Sei Ladi, Sei Jago, Sei Pulai dan Muka Kuning. Hal ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya aktivitas industri di kawasan waduk, oleh karena itu perlu adanya pemantauan kualitas air waduk secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja model Long Short-Term Memory (LSTM) dan Random Forest (RF) dalam mengklasifikasikan kualitas air waduk menjadi empat kelas, yaitu layak pakai, tercemar ringan, tercemar sedang, dan tercemar berat. Kelas-kelasnya disesuaikan dengan peruntukannya, seperti air untuk minum, untuk Higiene Sanitasi, untuk ternak, dan untuk mengairi tanaman. Data yang digunakan adalah data pengukuran kualitas air waduk tahun 2020 hingga tahun 2022, meliputi parameter seperti Oksigen Terlarut (DO), Padatan Terlarut Total (TDS, Padatan Tersuspensi Total (TSS), pH, Kebutuhan Oksigen Biokimiawi (BOD), Kebutuhan Oksigen Kimiawi(COD), Total Phosphat, Nitrate dan Fecal Coliform. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mempunyai akurasi metrik lebih tinggi dibandingkan LSTM dengan proporsi 60:40, 70:30, 80:20 dan metrik terbaik diperoleh dari data uji latih dengan proporsi 90:10 dengan nilai metrik prediksi MSE= 0,037, RMSE= 0,192, MAE=0,122, MAPE=0,086% dan Akurasi Klasifikasi=1, Presisi=1, Recall=1, F1- Score=1. Analisis data juga menunjukkan adanya penurunan kualitas air pada tahun 2021 yang kemudian membaik pada tahun 2022. Waduk Sei Ladi dan Muka Kuning mempunyai kualitas air terbaik pada Indeks Parameter kelas satu, sedangkan Waduk Sei Pulai dan Muka Kuning tergolong tercemar ringan. Dari titik pengambilan sampel air yaitu Inlet, Intake dan Spillway, titik dengan kualitas air terbaik berada pada titik Intake. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi pemantauan kualitas air waduk, memberikan dukungan dalam pengambilan keputusan terkait pengelolaan sumber daya air, dan berkontribusi terhadap pengembangan teknologi pembelajaran mesin di bidang lingkungan hidup.
Penelitian ini fokus pada pemanfaatan pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan kualitas air waduk di Kepulauan Riau khususnya di waduk Sei Ladi, Sei Jago, Sei Pulai dan Muka Kuning. Hal ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya aktivitas industri di kawasan waduk, oleh karena itu perlu adanya pemantauan kualitas air waduk secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja model Long Short-Term Memory (LSTM) dan Random Forest (RF) dalam mengklasifikasikan kualitas air waduk menjadi empat kelas, yaitu layak pakai, tercemar ringan, tercemar sedang, dan tercemar berat. Kelas-kelasnya disesuaikan dengan peruntukannya, seperti air untuk minum, untuk Higiene Sanitasi, untuk ternak, dan untuk mengairi tanaman. Data yang digunakan adalah data pengukuran kualitas air waduk tahun 2020 hingga tahun 2022, meliputi parameter seperti Oksigen Terlarut (DO), Padatan Terlarut Total (TDS, Padatan Tersuspensi Total (TSS), pH, Kebutuhan Oksigen Biokimiawi (BOD), Kebutuhan Oksigen Kimiawi(COD), Total Phosphat, Nitrate dan Fecal Coliform. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mempunyai akurasi metrik lebih tinggi dibandingkan LSTM dengan proporsi 60:40, 70:30, 80:20 dan metrik terbaik diperoleh dari data uji latih dengan proporsi 90:10 dengan nilai metrik prediksi MSE= 0,037, RMSE= 0,192, MAE=0,122, MAPE=0,086% dan Akurasi Klasifikasi=1, Presisi=1, Recall=1, F1- Score=1. Analisis data juga menunjukkan adanya penurunan kualitas air pada tahun 2021 yang kemudian membaik pada tahun 2022. Waduk Sei Ladi dan Muka Kuning mempunyai kualitas air terbaik pada Indeks Parameter kelas satu, sedangkan Waduk Sei Pulai dan Muka Kuning tergolong tercemar ringan. Dari titik pengambilan sampel air yaitu Inlet, Intake dan Spillway, titik dengan kualitas air terbaik berada pada titik Intake. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi pemantauan kualitas air waduk, memberikan dukungan dalam pengambilan keputusan terkait pengelolaan sumber daya air, dan berkontribusi terhadap pengembangan teknologi pembelajaran mesin di bidang lingkungan hidup.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
