WAHYUDI, WAHYUDI and Nugraha, Sapta and Suhendra, Tonny (2024) ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA LONG-SHORT TERM MEMORY DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI KUALITAS AIR WADUK. S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

	Text (Cover) WAHYUDI_2001010001_Teknik Elektro - Cover.pdf - Published Version Download (644kB)
	Text (Abstrak) WAHYUDI_2001010001_Teknik Elektro - Abstrak.pdf - Published Version Download (197kB)
	Text (BAB I) WAHYUDI_2001010001_Teknik Elektro - BAB I.pdf - Published Version Download (326kB)
	Text (Daftar Pustaka) WAHYUDI_2001010001_Teknik Elektro - Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (440kB)
	Text (Full Teks) WAHYUDI_2001010001_Teknik Elektro - Full Teks.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

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.

Actions (login required)

View Item