MODEL ADAPTIF NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM BERDASARKAN PH, TEMPERATUR DAN TSS UNTUK PREDIKSI NILAI COD

Wahyudi Harianto, WH (2017) MODEL ADAPTIF NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM BERDASARKAN PH, TEMPERATUR DAN TSS UNTUK PREDIKSI NILAI COD. SMARTICS.

[img] Text
Unicheck_Report_C1._Jurnal_28Feb2019.pdf

Download (488kB)

Abstract

Tingkat pencemaran sungai setiap tahun mengalami peningkatan, hal ini menyebabkan kualitas air sungai semakin menurun yang disebabkan oleh buangan limbah industri dan limbah domestik. Untuk mendapatkan model estimasi Cemical Oxygen Demand (COD) maka perlu dilakukan analisa data di lingkungan sungai. Kemudian dilakukan pembentukan model estimasi untuk memprediksi Cemical Oxygen Demand (COD). Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut maka diperlukan suatu algoritma untuk estimasi dan prediksi Cemical Oxygen Demand (COD) untuk mengetahui gambaran umum terhadap tingkat COD. Adaptif Neuro Fuzzy Inference System adalah suatu algoritma untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan menggunakan Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dapat diterapkan untuk membangun model estimasi untuk prediksi nilai Cemical Oxygen Demand (COD. Hasil model estimasi yang dinilai paling baik dengan RMSE training 2,11993, RMSE testing 5,93532, MAE training 1,52225, MAE testing 4,2165 dengan persentase keberhasilan untuk training 94,7695 % dan testing 68,1839 %.

Item Type: Other
Subjects: Sains dan Teknologi
Sains dan Teknologi > Artikel
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: Wahyudi Harianto
Date Deposited: 25 Jun 2019 06:50
Last Modified: 25 Jun 2019 06:50
URI: http://repository.unikama.ac.id/id/eprint/2653

Actions (login required)

View Item View Item