Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 77-84
Pemanfaatan Machine Learning untuk Memprediksi Kandungan Dissolved Oxygen (DO) pada Air Sungai Menggunakan Metode Decision Tree Regressor (DTR) dan Support Vector Regressor
(SVR)
Ikhwanussafa Sadidan 1 , Gina Lova Sari 2 , Edmund Uncok Armin 3 , Fakhri Ikhwanul Alifin 4 , Venny Ulya Bunga 5 1,2,5 Program Studi Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
4 Program Studi Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
4 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
E-mail: 1 ikhwanussafa.sadidan@ft.unsika.ac.id, 2 ginalovasari@unsika.ac.id,
3 edmund.ucok@ft.unsika.ac.id, 4 fakhri.ikhwan@ft.unsika.ac.id, 5 venny.ulya @ft.unsika.ac.id

## Abstract
Water quality is a key factor in maintaining a healthy river ecosystem and supporting the  life  of  aquatic  organisms.  The  measurement  of  Dissolved  Oxygen  (DO)  content  in water is one of the crucial parameters that assess the level of dissolved oxygen, directly influencing the life of aquatic organisms. This study aims to predict the Dissolved Oxygen (DO)  content  in  the  Citarum  River  Irrigation  Area  by  employing  Support  Vector Regression  (SVR)  analysis  and  Decision  Tree  Regressor.  The  predictive  model  was developed by analyzing the relationship between other water quality parameters such as Chemical Oxygen Demand (COD), Biological Oxygen Demand (BOD), and temperature. The  analysis  results  indicate  that  the  accuracy  score  of  the  Decision  Tree  Regressor analysis is superior to that of the Support Vector Regression (SVR) analysis.
Keywords: Dissolved  Oxygen,  Citarum  River,  Decision  Tree  Regressor,  Support Vector Regression

## Abstrak
Kualitas  air  yang  baik  adalah  faktor  kunci  dalam  menjaga  ekosistem  sungai  yang sehat  dan  mendukung  kehidupan  organisme  air.  Kandungan  Dissolved  Oxygen  (DO) dalam air adalah salah satu parameter penting yang mengukur tingkat oksigen terlarut, yang  secara  langsung  mempengaruhi  kehidupan  makhluk  hidup  di  dalam  air.  Studi  ini bertujuan untuk memprediksi kandungan Dissolved Oxygen (DO) dalam air di Kawasan Irigasi  Sungai  Citarum dengan  menggunakan  analisis  Support  Vector  Regression  (SVR) dan  Decision  Tree  Regressor.  Model  prediksi  ini  dilakukan  dengan  cara  menganalisis hubungan  antara  parameter  kualitas  air  lain seperti Chemical  Oxygen  Demand  (COD), Biological  Oxygen  Demand  (BOD),  dan  temperatur. Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa skor  akurasi  analisis  Decision  Tree  Regressor  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  hasil analisis Support Vector Regression (SVR).
Kata Kunci: microsleep, Deep Learning, YOLOv8
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 77-84

## 1. Pendahuluan
Air  merupakan  salah  satu  sumber  daya  alam  yang  memainkan  peran  penting  dalam kehidupan  dan  penghidupan  manusia  [1].  Eksploitasi  dan  pemanfaatan  sumber  daya  air secara  berlebihan  telah  menimbulkan  serangkaian  permasalahan,  seperti  penurunan kualitas air, rusaknya wilayah perairan, dan degradasi struktur ekosistem sungai. Hal ini sangat  membahayakan  pembangunan  sosial  dan  ekonomi  serta  keselamatan  masyarakat [2].  Sungai  Citarum  dikenal  sebagai  sungai  terbesar  dan  terpanjang  di  Jawa  Barat, Indonesia,  dengan  luas  mencapai  661.015  hektar  dan  panjang  297  km  [3].  Aktivitas masyarakat di sepanjang DAS menjadikan DAS Citarum sebagai salah satu sungai paling tercemar  di  dunia  karena  limbah  dan  air  limbah  sering  kali  dibuang  ke  badan  air  tanpa pengolahan  yang  baik,  sehingga  mengakibatkan  penurunan  kualitas  air  dan  ancaman terhadap  pemanfaatannya  [4].  Prediksi  kualitas  air  sangat  penting  dilakukan  untuk mencegah  dan  menangani  masalah  pencemaran  air.  Prediksi  ini  dapat  membantu memahami  sepenuhnya  tren  dinamis  lingkungan  ekologi  air  dan  memperingatkan kemungkinan  terjadinya  pencemaran  [2].  Fokus  pengendalian  pencemaran  air  telah bergeser  dari  perbaikan  ke  pencegahan.  Untuk  mengurangi  polusi  air  secara  efektif, penting untuk memprediksi tren kualitas air di masa depan secara akurat. Peringatan dini ini  akan  mendorong  pengelolaan  sumber  daya  air  secara  ilmiah,  menjaga  keberlanjutan ekosistem, dan melindungi kesehatan manusia [1].
Saat  ini,  kecerdasan  buatan  telah  diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang  keilmuan  [5], teknik machine  learning atau  pembelajaran  mesin  pun  sudah  diperkenalkan  untuk memprediksi  kualitas  air  [6].  Metode machine learning dapat  digunakan  pada  pemetaan hubungan  antara  data input dan  respons output yang  diinginkan  melalui  mekanisme proses  yang  kompleks.  Penggunaan  data  historis  yang  melimpah,  termasuk  perubahan data yang dinamis, hubungan non-linier tertentu dapat diidentifikasi secara tepat [7].

## 2. Metodologi Penelitian
Metode yang biasa digunakan pada proses klasifikasi atau pun prediksi adalah Support Vector  Machine (SVM) , Backpropagation , Radial  Basis  Function  (RBF) ,  K-  Nearest Network, Analisis Diskriminan, Simple Logistic Classifier (SLC) , Fuzzy , dan lain-lain [8]. Metode Support Vector Machine (SVM) mampu menyesuaikan jenis data yang digunakan untuk  berbagai  input  dengan  jumlah  kesalahan  minimal.  Tingkat  efisiensi  dan  akurasi yang  dihasilkan  oleh  metode  ini  pun  terbilang  baik  [9].  Untuk  penyelesaian  masalah regresi,  diterapkan  metode Support  Vector  Regression  (SVR) yang  memiliki  algoritma khusus  untuk  kasus  regresi  yang  menghasilkan  luaran  berupa  bilangan  riil.  Konsep algoritma  SVR  dapat  menghasilkan  nilai  prediksi  yang  baik  karena  SVR  mempunyai kemampuan untuk menyelesaikan masalah overfitting, yaitu saat data testing atau training menghasilkan akurasi prediksi hampir sempurna [10].

## 2.1. Pengambilan Sampel
Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan  prinsip purposive  sampling , yaitu  pengambilan  sampel  dengan  menggunakan  beberapa  pertimbangan  tertentu  sesuai dengan  kriteria  yang  diinginkan  [11].  Sampel  air  dikumpulkan  di  33  titik  sepanjang saluran  irigasi  sepanjang  kurang  lebih  50  km  dan  melewati  31  desa  di  Kabupaten Karawang (lihat Gambar 1). Setiap sampel air dikumpulkan dalam rangkap dua pada jarak sekitar 1,5 km dari setiap lokasi, dikompositkan secara menyeluruh, dipindahkan ke botol kaca steril, dan disimpan pada suhu 4°C.
Gambar 1. Lokasi Pengambilan Sampel
Setelah sampel air terkumpul, dilakukan uji kualitas air di laboratorium untuk mengetahui kandungannya.  Adapun  parameter  yang  diukur  pada  penelitian  ini,  yaitu Dissolved Oxygen  (DO) , Chemical  Oxygen  Demand  (COD) , Biologycal  Oxygen  Demand  (BOD) , dan temperatur. Hasil dari uji laboratorium dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Laboratorium Nomor Sampel DO (mg/L) BOD (mg/L) COD (mg/L) Temperatur ( o C) 1 2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 0.9 1.2 4 3 4.4 3.9 2.3 7.8 6.7 6.3 6.4 6.1 7.9 6.1 8 7 8.6 8.7 8.1 6.8 8.2 7.2 0.7 1.5 0.9 1 7.7 7.6 7.4 6.9 7.7 8.1 7.8 12.5 11.7 20.9 19.7 22.2 21 21.4 22.9 21.3 13.5 22.7 23.3 11.7 19.7 17 23.2 17.7 17.5 14.2 11.7 14.9 12.4 12.8 13.1 13.5 13.1 6.2 2.4 2.8 2.5 5.3 4.7 1.8 17 19.5 39.3 28 74.6 33.3 32.8 77.2 33.3 20.6 30.8 30.6 17.7 36.2 25 28.1 25.4 23.5 18.6 20.7 19.7 21.2 24.3 21.8 48.6 71.7 8.2 9 9.7 8.9 12.5 8.1 88.8 29 30 38.5 30
31.5 31 30 29.5 30 31 31.5 31.5 32 32 32 30 30 31 33 32 33 30 29.4 31.1 31 31.5 31.5 32 31.6 31.8 31.7 31.8 31.4
Semua parameter yang diuji ini selanjutnya akan dijadikan sebagai variabel untuk memprediksi  hubungan  antara  satu  dan  yang  lainnya.  Studi  ini  menjadikan Dissolved  Oxygen  (DO) sebagai  variabel  dependen,  dan  akan  dianalisis  keterkaitan
kandungannya  dengan Chemical  Oxygen  Demand  (COD) , Biologycal  Oxygen Demand (BOD) , dan temperatur menggunakan bantuan machine learning.

## 2.2. Analisis Data
1. Analisis Regresi
Metode regresi merupakan suatu metode analisis data dalam statistik yang digunakan untuk  melakukan  peramalan  dan  mempelajari  hubungan  antar  variable  [12].  Dalam analisis regresi atau biasa disebut regresi linier dibedakan menjadi dua yaitu regresi linier sederhana  dan  regresi  linier  berganda.  Regresi  linier  sederhana  digunakan  untuk menghasilkan  model  yang  menggambarkan  hubungan  antara  satu  variabel  bebas  dengan satu variabel terikat. Bentuk umum persamaan regresi linier sederhana adalah:
(1)
Sedangkan  model  regresi  linier  berganda  merupakan  pengembangan  dari  model  regresi linier sederhana. Jika model regresi linier sederhana hanya terdiri dari satu variabel bebas dan satu variabel terikat, maka pada regresi linier berganda variabelnya terdiri lebih dari satu variabel bebas dan satu variabel terikat. Dengan memperbanyak variabel independen, maka bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut:
(2)

## 2. Metode Support Vector Regression (SVR)
SVR,  pengembangan  dari  SVM  untuk  tujuan  regresi,  bertujuan  mencari  fungsi hiperplane yang merupakan fungsi regresi terbaik yang sesuai dengan seluruh data input, dengan  kesalahan  minimal  [13].  Dalam  hal  ini,  SVR  berupaya  menemukan  fungsi  yang memiliki deviasi maksimum dari target sebenarnya untuk setiap data training. Jika deviasi tersebut sama dengan nol, itu  menunjukkan adanya persamaan regresi yang ideal. Dapat dikatakan  bahwa  Support  Vector  (SV)  menerapkan  konsep  mirip  dengan  jaringan  saraf, dengan  menggunakan  fungsi  radial  basis  sebagai  bentuk  kasus  khusus  dari  jaringan tersebut. Dalam kasus RBF, algoritma SV secara otomatis menentukan pusat, bobot, dan ambang  batas  untuk  meminimalkan  kesalahan  pengujian  yang  diharapkan.  Meskipun begitu,  keunggulan  hasil  telah  terbukti  dalam  memecahkan  masalah  seri  SVR  dalam beberapa kasus [14].

## 3. Metode Decision Tree Regression
Decision  Trees  (DT)  adalah  model  non-parametrik  dari  pembelajaran  terpantau yang  digunakan  untuk  analisis  klasifikasi  dan  regresi.  Model  ini  didasarkan  pada pohon  biner  yang  membagi  satu  atau  lebih  simpul  untuk  membentuk  sebuah  pohon keputusan [15]. Algoritma decision trees membagi dataset menjadi kelas -kelas yang lebih  kecil  dan  merepresentasikan  hasilnya  dalam  sebuah  simpul  daun.  Pada dasarnya,  pohon  keputusan  melatih  dataset  dalam  bentuk  struktur  pohon  untuk prediksi. Itulah sebabnya mengapa terkadang disebut sebagai regresi struktur pohon. DT memiliki tiga jenis simpul yang berbeda, yaitu simpul akar, simpul interior, dan simpul daun.  Simpul akar adalah simpul pertama  yang dibagi  menjadi lebih banyak simpul, yang disebut simpul interior. Simpul  interior mewakili fitur data model dan aturan keputusan, sementara simpul daun mewakili hasil akhir dari keputusan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan framework Scikit-learn pada bahasa pemograman python untuk membuat sebuah model regressor. Penelitian ini menggunakan Personal Computer (PC) dengan spesifikasi Intel Core-i5 Gen 9 dan Ram 8gb untuk melakukan training dan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 77-84
validasi  pada  model  regressor  yang  telah  dibuat.  Peneliti  menggunakan  dua  metode machine  learning  untuk  membuat  model  regressor  pada  dataset  yang  digunakan,  yaitu Support  Vector  Regressor dan Decicion  Tree  Regressor .  Peneliti  merancang  model regressor dengan menggunakan 2 input data untuk memprediksi DO.

## 3.1. Hasil Training Model Regresi
Proses  training  dilakukan  dengan  memvariasikan  filter  atau  metode  yang  digunakan pada model regressor . Peneliti juga mengkombinasikan input dari model regressor yaitu “BOD x COD”, “BOD x Temperatur”, dan “COD x Temperatur”.

## 3.2. Hasil Training Support Vector Regression
Pada proses training metode SVR, peneliti mentraining model dengan memvariasikan kernel SVR yaitu RBF, Linear, dan Polynomial pada setiap kombinasi dataset. Dari hasil training,  model  mendapatkan  akurasi  tertinggi  pada  kernel  Polynomial  dengan menggunakan  kombinasi  dataset  “COD  x  Temperatur”  dengan  skor  29.4%.  Diagram batang akurasi SVR dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Support Vector Regresor Training Accuracy
Skor Root  Mean  Square  Error terendah  didapatkan  dengan  kernel  yang  sama  yaitu polynomial pada dataset “COD x Temperatur” dengan nilai 2.24 yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Support Vector Regresor Training MSQE
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 77-84

## 3.3. Hasil Training Decision Tree Regresion
Pada  proses  training  menggunakan  model Decicion  Tree  Regressor ,  peneliti memvariasikan depth yang  digunakan  dari  1-9  pada  setiap  kombinasi  dataset  untuk memprediksi DO. Dari gambar 4, dapat dilihat bahwa skor akurasi pada dataset “BOD x COD”.
Gambar 4. Decision Tree Regresor Training Accuracy
Gambar 5. Decision Tree Regresor Training MSQE

## 3.4. Visualisasi Model Regresi
Pada  tahap  ini,  peneliti  memvariasikan  hasil input data  dengan  hasil  akurasi  model terbaik  yang  didapatkan  pada  saat  pelatihan  model  dengan  range  0  sampai  dengan  100 untuk  data  Temperatur  dan  COD.  Pada  Gambar  6  terlihat  bahwa  hasil  prediksi  model SVM  membentuk  sebuah surface yang  menghasilkan  nilai  DO  tertinggi  melebihi  angka 125.
Gambar 6. Visualisasi Support Vector Regresor terhadap input COD dan Temperatur
Sementara  itu,  Gambar  7  menunjukkan  hasil  prediksi  DO  dengan  variasi  nilai  0-100 pada  data  COD  dan  temperatur.  Hasil  prediksi  tervisualisasikan  menjadi  bidang  datar dengan nilai DO tertinggi yang dihasilkan oleh model sebesar 4.
Gambar 7. Visualisasi Decision Tree Regressor terhadap input COD dan Temperatur

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan  menggunakan  metode  SVR  dan  Decicion Tree  Regressor  dengan  mengkombinasikan  input  dan  filter  model,  didapatkan  skor akurasi tertinggi sebesar 100 % pada model Decicion Tree Regressor dengan depth 9 dan 29.4% pada model SVR dengan kernel polynomial dengan menggunakan data input COD dan temperatur. Loss pada model dihitung menggunakan metode RSME dan mendapatkan skor terkecil yaitu 2.24 pada metode SVR dengan kernel polynomial dan 0.0 pada metode Decision  Tree  Regressor  dengan  depth  9.  Dari  hasil  kedua  model  tersebut,  dapat disimpulkan metode Decision Tree Regressor dengan depth 9 menghasilkan hasil prediksi yang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  metode  SVR  menggunakan  dataset  yang peneliti miliki.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 77-84

## Daftar Pustaka
[1] Suwari.  2021.  Analysis  of  water  quality  status  using  method  of  water  pollution index:  a  case  study  on  the  Dendeng  River.  International  Journal  of  Research  - GRANTHAALAYAH. 9 (5): 200–218.
[2] Wu,  H.;  Cheng,  S.;  Xin,  K.;  Ma,  N.;  Chen,  J.;  Tao,  L.;  Gao,  M.  2022.  Water quality prediction based on multi-task learning. Int. J. Environ. Res. Public Health 2022. 19 (15) :  1-19.
[3] Sari,  G.  L.,  Hadining,  A.F.,  &  H.  Sudrajat.  2020.  Analisis  karakteristik  fisik- kimiawi  air  daerah  aliran  Sungai  Citarum  di  Waduk  Jatiluhur.  J.  Teknik Lingkungan. 6(1):1–9.
[4] Quay,  C.  2018.  Water  quality  impacts  of  the  citarum  river  on  Jakarta  and surrounding Bandung Basin. The Ohio State University Libraries.
[5] Min,  Hokey.  (2010).  Artificial  intelligence  in  supply  chain  management:  theory and  applications.  International  Journal  of  Logistics  Research  and  Applications. 13(1): 13-39.
[6] Liu, M., Lu, J. 2014. Support vector machine―an alternative to artificial neuron network  for  water  quality  forecasting  in  an  agricultural  nonpoint  source  polluted river. Environ Sci Pollut Res. 21(18) : 1-18.
[7] Deng,  T.,  Chau,  K.W.,  Duan,  H.F.  2021.  Machine  learning  based  marine  water quality  prediction  for  coastal  hydro-environment  management.  J.  Environ. Management 284 : 1-14.
[8] Isnaeni,  Sudarmin,  &  Rais,  Z.  2022.  Analisis  Support  Vector  Regression  (SVR) dengan  kernel  Radial  Basis  Function  (RBF)  untuk  memprediksi  laju  inflasi  di Indonesia  VARIANSI  :  J.  of  Statistics  and  Its  Application  on  Teaching  and Research. 4(1) : 30-38.
[9] Widiastuti, N. I., Rainarli, E., & Dewi, K. E. 2017. Peringkasan dan support vector machine pada klasifikasi dokumen. J. Infotel. 9(4) : 416-421.
[10] Furi, R. P., Si, M., & Saepudin, D. 2015. hal. 3608-3617. Prediksi financial time series  menggunakan  independent  component  analysis  dan  support  vector regression Studi Kasus : IHSG dan JII. e-Proceeding of Engineering 2(2) Agustus 2015.
[11] Sugiyono.  2011.  Metode  Penelitian  Kuantitatif  Kualitatif  dan  R&D.  Bandung, Alfabeta.
[12] Kutner,  M.H.,  Nachsteim,  C.J.,  &  Neter,  J.  2004.  Applied  Linear  Regression Models, 4th penyunt., New York: McGraw-Hill Companies, Inc.
[13] Smola,  A.  J.,  &  Sch,  B.  2004.  Statistics  and  Computing  -  A  tutorial  on  support vector regression. Statistics and Computing, 14(3), 199–222.
[14] Caraka,  R.  E.  (2017).  Peramalan  Crude  Palm  Oil  (CPO)  Menggunakan  Support Vector Regression Kernel Radial Basis. 7(1), 43–57.
[15] Kadavi,  P.  R.,  Lee,  C.,  &  Lee,  S.  2019.  Landslide-susceptibility  mapping  in Gangwon-do,  South  Korea,  using  logistic  regression  and  decision  tree  models. Environmental Earth Sciences.