## Estimasi Dosis Alumunium Sulfat pada Proses Penjernihan Air Menggunakan Metode Genetic Algorithm
Meilinda Ayundyahrini, Rusdhianto Effendie A. K, Nurlita Gamayanti Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : ditto@elect-eng.its.ac.id
Abstrak-  Kualitas  air  minum  tergantung  dari  kekeruhan dan pH. Proses koagulasi  merupakan proses utama penjernihan air  yang  bertujuan  untuk  mengikat  partikel-partikel  dalam  air menggunakan  koagulan.  Hubungan  kualitas  air  dan  dosis membentuk  kurva  U  sehingga  dosis  optimum  merupakan  titik minimum  dari  kurva. Ketika  pemberian  dosis tidak tepat  maka bisa  merusak  kualitas  air  itu  sendiri.  Metode  yang  digunakan untuk  mencari  dosis  minimum  adalah  Algoritma  Genetika dengan  tahapan  meliputi  normalisasi  data,  stratifikasi,  inialisasi populasi,  evaluasi  individu,  seleksi  turnamen,  pindah  silang, mutasi, dan elitisme. Persamaan least square error dan kesalahan sesaat  digunakan  sebagai  persamaan fitness .  Pencarian persamaan  optimum  dibagi  menjadi  dua  musim,  yaitu  musim kemarau dan penghujan. Musim  kemarau, persamaan optimum didapat  dengan  mengelompokkan  data  menjadi  tiga  kelompok waktu  menggunakan  persamaan  kesalahan  sesaat.  Sedangkan pada musim penghujan, persamaan optimum didapatkan melalui pengelompokan data menjadi tiga golongan terhadap kekeruhan menggunakan  persamaan  kesalahan  sesaat.  Hasil  simulasi menunjukkan  jika  data  estimasi  dosis  mampu    mengikuti  data dosis tawas perusahaan.
Kata Kunci :  Penjernihan Air, Koagulasi, Algoritma Genetika,  Metode Least  Square  Error ,  Kesalahan Sesaat, Persamaan Polinomial

## I. PENDAHULUAN
ingkungan yang bersih merupakan bagian dari pelengkap kenyamanan hidup dan menjaganya merupakan hal yang sangat  penting  untuk  dilakukan.  Satu  hal  yang  harus diperhatikan  yaitu  kebersihan  sumber  daya  air  terutama  air sungai.  Sejauh  ini  sebagian  besar  sungai  terkontaminasi limbah seiring dengan perkembangan industri,  perkembangan kota,  dan  aktifitas  manusia.  Jika  hal  ini  terus  terjadi  maka besar  kemungkinan  pengendapan  dan  kekeruhan  air  sungai meningkat dan menurunkan kualitas air sungai.
Kekeruhan  air  dipengaruhi  banyak  faktor,  seperti pembuangan  hasil  aktifitas  masyarakat  dan  musim.  Hal  ini merupakan tantangan perusahaan pengolah air minum. Ketika kondisi air baku  yang  memiliki kualitas air  yang tidak layak, perusahaan  tetap  harus  menyediakan  air  bersih  yang berkualitas.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  pengolah  air  minum mengoperasikan Water  Treatment  Plant (WTP).  Terdapat berbagai macam proses yang berlangsung di WTP, salah satu proses  utamanya  adalah  penjernihan  air.  Terdapat  berbagai metode    dalam  penjernihan  air  salah  satunya  adalah  proses
koagulasi.  Pada  proses  tersebut  terjadi  pengikatan  partikel- partikel  koloid  air  menjadi  koagulan  yang  nantinya  akan mengendap.
Proses  koagulasi  dapat  dilakukan  secara  manual  dan otomatis, cara manual dengan mencampurkan air baku dengan koagulan  yang  telah  memiliki  dosis  tertentu,  sehingga  dapat ditemukan  dosis  optimumnya.  Penentuan  dosis  koagulan dilakukan  setiap  beberapa  jam  sekali  setiap  harinya  melalui penelitian laboratorium menggunakan metode jartest . Namun, hubungan  antara  kekeruhan  dan  dosis  bersifat  tidak  linier. Pencampuran  dosis  tawas  yang  berlebihan  maka  dapat menyebabkan  air  baku  kembali  keruh.  Kelebihan  metode  ini adalah  mampu  memproses  air  dengan  kapasitas  besar  namun proses  pengendapannya  relatif  lambat.  Oleh  karena  itu, ditambahkan koagulan untuk mempercepat pengendapan [1].
Metode  Algoritma  Genetika  (AG)  digunakan  untuk mencari pendekatan antara parameter kualitas air dengan dosis tawas yang tepat. Sehingga, penelitian laboratorium mengenai kekeruhan  dapat  berlangsung  lebih  efisien  dalan  lebih ekonomis.

## II. TEORI DASAR

## A. Proses Pengolahan Air [1] [2]
Perusahaan  pengolahan  air  minum  menggunakan  air sungai  sebagai  bahan  baku  produksi.  Air  sungai  dialirkan dengan sistem aliran gravitasi pada DAM dan kanal. Sebelum air masuk ke bak sedimentasi air baku  diberi koagulan. Salah satu proses koagulasi adalah dengan menggunakan alumunium sulfat  cair  sebagai  bahan  penggumpal  flok  halus.  Lalu  air diberi larutan polymer 0,03% agar flok-flok kecil akibat proses koagulasi dapat  terikat dan bebannya  semakin berat  sehingga lumpur  semakin  cepat  mengendap  di  bak-bak  flokulasi  dan bak  sedimentasi.  Air  yang  telah  mengalami  pengendapan disebut  air intake ,  air intake masih  belum  memiliki  standar layak produksi karena kadar kekeruhannya masih berkisar <10 ntu. Dari bak sedimentasi air menuju kanal III untuk dipompa ke  18  filter  dengan  kecepatan  penyaringan  9,24  m/jam.  Pada proses  pemompaan  air intake menuju  filter,  air  berada  di ketinggian  yang  berbeda  sehingga  air  harus  dipompa  dan menyembur  ke  atas.  Hal  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan kadar oksigen dalam air.
Air yang telah mengalami penyaringan memiliki kadar kekeruhan  yang  rendah  yaitu  <0,8  ntu.  Air  telah  memenuhi tingkat  kelayakan  produksi  namun  air  masih  mengandung
L
kuman  sehingga  diperlukan  proses  desinfeksi.  Desinfeksi pasca  penjernihan dilakukan  dengan injeksi gas chlor dengan waktu  injeksi  sekitar  25  menit  (1500  liter/detik)  pada  bak penampung berkapasitas 3600 m 3 . Setelah di injeksi gas chlor air  didiamkan  selama  10  menit  untuk  menyempurnakan desifeksi.  Air  dapat  didistribusikan  apabila  sisa  chlor  bebas dalam air kurang dari 1 mg/liter.

## Gambar. 1. Proses Pengolahan Air di IPAM Ngagel III
Proses  koagulasi  dilakukan  setiap  2  jam  atau  mengikuti kualitas  air  baku.  Berikut  merupakan Standart  Operasional Procedure (SOP) jartest di Ngagel III Surabaya.
a. Penyiapan Peralatan Jartest:
1. Jartest tester, Beker glass 1.000 ml sebanyak 5 buah 2. Turbidity meter sebanyak 1 unit
3. Alat pH meter sebanyak 1 unit
4. Pipet  10 ml, 5 ml, dan 1 ml masing-masing 1 buah
5. Gelas  reagen  1000  ml  dan  500  ml  masing-masing  1 buah
6. Gelas ukur 500 ml, 25 ml masing-masing 1 buah
7. Karet penghisap 1 buah
8. Stabilizer/impeller 600 W, 220 Volt
b. Penyiapan Larutan:
1. Larutan tawas konsentrasi 1%: 10 gr Al2SO4/liter air
2. Larutan polymer (polielektrolit), konsentrasi 0,01% : 0,1 gr/liter air
c. Langkah kerja pelaksanaan Jartest:
1. Siapkan 10 liter air
2. Aduk  terlebih  dahulu,  kemudian  analisa  pH, kekeruhan, dan warna dari sampel air
3. Isi beker glass air baku ±1.000 ml (sebanyak 6 buah)
4. Masukkan  larutan  tawas  (1%)  dengan  perbedaan antara glass 1 ml (10 ppm).
5. Kemudian  atur setting  time menjadi  ±2  menit  dan setting speed dengan kecepatan 100 Rpm (aduk).
6. Turunkan  kecepatan setting  time menjadi  ±  5  menit dan setting  speed dengan  kecepatan  40  Rpm, tambahkan larutan poly (0,01%) (aduk).
7. Turunkan  kecepatan setting  time menjadi  ±  3  menit dan setting speed dengan kecrepatan 25 Rpm.
8. Angkat impeller, amati dan diamkan ±15 menit.
Koagulan cukup sensitif terhadap pH, kisaran pH dengan koagulan  alum  (tawas)  berkisar  antara  5,5-7,5.  Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Ridwan dan James Nobelia  L  menyatakan  bahwa  seiring  dengan  peningkatan kekeruhan,  alkalinitas,  dan  zat  organik  menyebabkan peningkatan  dosis  koagulan.  Sebaliknya,  pH  memiliki hubungan  negatif  terhadap  dosis  koagulan.  Hubungan  antara kekeruhan,  pH,  dan  dosis  koagulan  berbentuk  kurva  U
(parabola  terbuka)  seperti  pada  Gambar  2.  Dengan  melihat kondisi  tersebut  maka  dosis  minimal  yang  didapat  dijadikan dosis paling cocok untuk plant .
Gambar. 2. Pengaruh Dosis Koagulan Terhadap Batas Geser pH [3]
Pengaruh  musim  terhadap  proses  penjernihan  air  yang signifikan adalah tingkat kekeruhan air baku yang digunakan. Kekeruhan  air  sungai  pada  musim  penghujan  lebih  tinggi daripada  musim  kemarau  karena  padatan  tersuspensi  berupa lapisan  permukaan  tanah  yang  terbawa  oleh  aliran  air.  Hal tersebut  diungkapkan  oleh  Effendi  dalam  penelitian  yang dilakukan  oleh  Dyah  Agustiningsih  [4]  dalam  tesisnya. Sebaliknya,  pada  musim  kemarau  kekeruhan  jauh  berkurang dengan debit air lebih sedikit.
Berdasarkan  data  dari  Badan  Meteorologi  dan  Geofisika (BMG)  Karangploso,  Malang,  awal  musim  penghujan  tahun 2012  untuk  daerah  Surabaya  diperkirakan  dimulai  bulan Nopember  (Minggu  III).  Sedangkan  musim  kemarau  untuk daerah Surabaya di perkiraan pada awal bulan Mei [5].

## B. Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  merupakan  pengembangan  dari  ilmu biologi  yaitu  teori  evolusi.  Algoritma  genetika  memiliki beberapa  elemen  pendukung.  Melanie  Mitchell  menyatakan bahwa  elemen  AG  adalah  populasi  kromosom,  seleksi menurut fitness, pindah  silang  untuk  menghasilkan  keturunan baru, dan mutasi acak untuk keturunan yang baru. Sedangkan menurut  Suyanto,  GA  terdiri  dari  tujuh  elemen,  yaitu: pengkodean, nilai fitnees , seleksi induk, pindah silang, mutasi, elitisme,  dan  penggantian  populasi.  Masing-masing  metode memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  sehingga ketujuh elemen tidak  harus digunakan sekaligus. Penggunaan elemen tergantung dengan permasalahan  karena  metode  yang bagus untuk permasalahan A belum tentu bagus untuk masalah B ataupun masalah C.

## III. PERANCANGAN SISTEM
Penentuan  dosis  tawas  merupakan  masalah  optimasi seperti pada Gambar 2 dimana solusi yang optimal merupakan titik terendah grafik. Data IPAM Ngagel III meruapakan data yang digunakan untuk menemukan fungsi matematika masing- masing musim. Dengan mencari nilai kesalahan terkecil antara data  sebenarnya  dengan  data  pendekatan  AG  maka  akan ditemukan  nilai  yang  mendekati  atau  cocok  untuk  menjadi nilai koefisien kedua parameter.
Pelangga n
Pencarian  solusi  dosis  tawas  terdiri  dari  beberapa  sub proses.  Gambar  3  merupakan  diagram  alir  utama  dari pencarian solusi penentuan dosis tawas.
Mulai
Data Real Pc,Pm,hi,lo,maxit,mincost, popsize,nbits Normalisasi Data Real Evaluasi Individu
Inialisasi Populasi
Stratifikasi Seleksi Induk Pindah Silang Mutasi Elitisme Max Iterasi? Selesai
Tidak
Ya

## Gambar. 3. Diagram Alir Algoritma Genetika
Representasi  dari  kromosom,  individu,  dan  populasi dalam perancangan sistem terdapat pada Gambar 4.
Gambar. 4. Representasi Kromosom, Individu, dan Populasi
Normalisasi data perusahaan digunakan untuk menjadikan ketiga data berada di skala nilai tertentu, yaitu 0 hingga 1.Data normalisasi  ini  kemudia  mengalami  stratifikasi  atau pengelompokan  data  terhadap  tingkat  kekeruhan  dan  waktu. Pengelompokan data bertujuan untuk menemukan penyelesaian sistem yang paling optimum.
Inialisasi populasi merupakan solusi awal yang berbentuk matrik popsize x Nt dalam  data  biner.  Solusi  awal  kemudian melalui proses evaluasi individu untuk dinilai performansinya.
1 2
3 4
Persamaan  1  merupakan  persamaan  polinomial untuk mencari  nilai  koefisien  ( ).  Koefisien  didapatkan  dari data  normalisasi  yang  di generate maka  didapatkan .  Dari estimasi dan data perusahaan akan didapatkan selisihnya. Nilai selisih antara  data  perusahaan dan  prediksi  dapat menggunakan  Persamaan  2,  yaitu least  square  error dan Persamaan 3 merupakan persamaan kesalahan sesaat. Individu yang  menduduki  indeks  tertinggi  merupakan  individu  yang
memiliki  nilai  selisih terendah,  hal  tersebut  menenunjukkan jika data perusahaan dan prediksi hampir sama. Seleksi induk menggunakan  seleksi  turnamen  dimana  individu  yang berkesempatan  menjadi  induk  merupakan  individu  dengan indeks delapan teratas.
Proses  pindah  silang  menggunakan  pindah  silang  satu titik.  Pindah  silang  terjadi  dengan  kemungkinan  ( Pc )  0,5, dimana  individu  yang  mengalami  pindah  silang  adalah individu yang berada di indeks 9 hingga 16 sehingga individu berperformansi  jelek  dapat  ditingkatkan.  Pemilihan  titik potong dipilih secara  acak. Setelah  mengalami pindah silang, individu mengalami mutasi dengan Pm bernilai 0,15. Sehingga terdapat  96  bit  dalam  satu  populasi  yang  akan  mengalami mutasi. Pemilihan bit tersebut juga akan dipilih secara acak.
Setelah  mengalami  proses  perubahan  performansi  maka perlu untuk menjaga individu yang berada di indeks tertinggi, proses  ini  disebut  elitisme.  Proses  elitisme  dilakukan  dengan tidak  mengeksekusi  individu  hingga  didapatkan  invidu  yang lebih baik lagi.

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISA DATA

## A. Pengujian Data Keseluruhan
Spesifikasi  Algoritma  Genetika  pada  simulasi  ini  adalah dengan  membangkitkan  16  individu  di  populasi  awal  dengan lima variabel yang berfungsi sebagai koefisien. Setiap variabel terdiri  dari  delapan  gen  (bit).  Probabilitas  pindah  silang  ( Pc) sebesar 0,5, probabilitas mutasi ( Pm ) sebesar 0,15, dan maxit sebanyak 50000 kali.
Data perusahaan yang digunakan merupakan data kualitas air  baku  dan  dosis  tawas  IPAM  Ngagel  III  th.  2012. Berdasarkan  data  BMG  Karangploso,  diperkirakan  Surabaya mengalami  awal  musim  kemarau  di  awal  bulan  Mei. Sedangkan  untuk  musim  penghujan,  daerah  Surabaya  terjadi pada  bulan  November  minggu  ketiga  perbedaan  maju  atau mundur  musim  sekitar  satu  sampai  dua  bulan.  Berdasarkan data perusahaan musim kemarau ditunjukkan pada akhir bulan Mei pada dasarian III (tanggal 20 sampai akhir Mei).

## Gambar. 5. Grafik Hubungan Antara Dosis dan Kemarau Th. 2012
Gambar  6  merupakan  titik  persebaran  data  perusahaan dimana  merupakan  gabungan  dari  musim  kemarau  dan penghujan.  Dari  gambar  terlihat  jika  titik  persebaran  tidak linier.
0 100 200 300 400 1 14 27 40 53 66 79 92 105 118 131 144 157 170 183 196 209 222 Inten si tas Hari ke-
Hubungan Antara Kekeruhan, pH, Dosis Th. 2012
Kekeruhan pH Dosis
Gambar.  6.  Bentuk  Persebaran  Dosis  Tawas  dan  Kekeruhan    Dalam  Satu Tahun
Gambar.  7.  Bentuk  Persebaran  Hubungan  Dosis  Tawas  dan  Kekeruhan  di Musim Kemarau
Gambar.  8.  Bentuk  Persebaran  Hubungan  Dosis  Tawas  dan  Kekeruhan  di Musim Penghujan
Hubungan  antara  dosis  tawas  dan  kekeruhan  di  musim kemarau  dapat  ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Gambar  8 menunjukkan  hubungan  antara  dosis  dengan  kekeruhan  di musim  penghujan.  Ketiga  gambar  persebaran  data menunjukkan hubungan yang tidak linier sehingga, kasus bisa didekati dengan persamaan polinomial orde 2.
Terdapat beberapa kasus pengujian, yaitu data satu tahun, musim  kemarau,  dan  penghujan.  Setiap  musim  terdiri  dari enam  kasus  yang  masing-masing  kasus  dihitung  dengan persamaan  kesalahan  sesaat  dan  LSE . Kasus  yang  akan  diuji akan dibagi berdasarkan tingkat  kekeruhan dan  waktu. Kasus terdiri dari musim dengan pengurutan tingkat kekeruhan, yang dibagi  menjadi  satu  golongan  kekeruhan,  dua  penggolongan, dan tiga penggolongan. Untuk data yang digolongkan terhadap waktu juga akan dibagi menjadi tiga, yaitu satu musim (enam bulan), setiap tiga bulan, dan setiap dua bulan.
Pengujian  dilakukan  sepuluh  kali  pada  setiap  kasus kemudian  diambil  nilai  rata-rata  hasil  selisih pengujian. Pengambilan nilai selisih dari hasil pengujian terdapat 2, yaitu nilai selisih dari rata-rata kesalahan setiap individu dan selisih dari  rata-rata  data  keseluruhan.  Data  hasil  pengujian  terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1 menunjukkan jika musim kemarau dan penghujan memiliki  solusi  yang  berbeda.  Pada  musim  kemarau menunjukkan bahwa metode pembagian waktu menjadi setiap dua  bulan  dengan  menggunakan  persamaan  kesalahan  sesaat
menghasilkan  nilai  selisih  dari  rata-rata  kesalahan  setiap individu  paling  kecil,  yaitu  2,787.  Sedangkan  musim penghujan, nilai selisih dari rata-rata kesalahan setiap individu terkecil  terdapat  pada  metode  pembagian  tingkat  kekeruhan menjadi  tiga  level,  yaitu  kekeruhan  kecil,  sedang,  dan  tinggi yang menggunakan persamaan kesalahan sesaat, yaitu bernilai 8,639.
Tabel 1. Nilai Rata-rata Kesalahan Semua Pengujian Keterangan LSE Kesalahan sesaat Satu Tahun 1. Tanpa pengurutan kekeruhan 16,645; 1,226 16,716; 0,796 2. Dengan pengurutan kekeruhan 16,638; 1,107 16,644; 1,147 Musim Kemarau 1. Satu tk. kekeruhan 4,08; 0,935 3,779; 1,027 2. Dua tk.kekeruhan 3,971; 1,577 3,665; 1,432 3. Tiga tk. kekeruhan 3,194; 0,968 3,039; 0,89 4. Setiap 6 bulan 3,08; 0,674 3,076; 0,349 5. Setiap 3 bulan 3,37; 0,879 3,66; 1,018 6. Setiap 2 bulan 2,327; 0,033 2,297; 0,027 Musim Penghujan 1. Satu tk. kekeruhan 10,611; 0,521 10,584, 0403 2. Dua tk.kekeruhan 9,165; 0,307 9,137; 0,307 3. Tiga tk. kekeruhan 8,501; 0,056 8,491; 0,023 4. Setiap 6 bulan 10,584; 0,493 10,583; 0,523 5. Setiap 3 bulan 10, 376; 0,204 10, 357; 0,304 6. Setiap 2 bulan 9,802; 0,343 9,78; 0,199
Munculnya  selisih disebabkan  karena  sebaran  nilai prediksi  tidak  bisa  mengikuti  sebaran  data  perusahaan . Kondisi ini sangat terlihat pada data satu tahun. Sebaran  data perusahaan dan  prediksi  terdapat  pada  Gambar  9  sedangkan Gambar  10  menunjukkan  pengujian  musim  kemarau  dengan tiga penggolongan data terhadap waktu.
Gambar.  9.  Hubungan  Data  Perusahaan  dan  Prediksi  Terhadap  Kekeruhan Selama Satu Tahun Pada Pengujian Pertama menggunakan LSE
Persamaan  yang  muncul  pada  Gambar  4.9  terdapat  pada Persamaan 5.
Gambar. 10. Sebaran Data Perusahaan dan Prediksi Musim Kemarau Dengan Tiga Penggolongan Waktu ( Kesalahan sesaat )
Persamaan yang muncul berdasarkan Gambar 10 adalah Persamaan 6,7, dan 8.
(6) (7) (8)
Gambar. 11. Sebaran  Data Perusahaan dan Prediksi Pada Pengujian Ketujuh Dengan Tiga Penggolongan Kekeruhan (LSE)
Persamaan 9 digunakan untuk mencari titik prediksi pada golongan  kekeruhan  kecil.  Persamaan  10  digunakan  untuk mencari  nilai  prediksi  golongan  sedang,  dan  Persamaan  11 digunakan  untuk  mencari  nilai  prediksi  tingkat  kekeruhan tinggi.
(9) (10) (11)
Penggolongan  data  terhadap  waktu  memiliki  nilai  selisih lebih  rendah  dibandingkan  nilai  selisih penggolongan  data terhadap  kekeruhan.  Hal  ini  disebabkan  karena  data penggolongan  kekeruhan  memiliki  jarak dosis  lebih  besar. Penggolongan  data  terhadap  waktu  lebih  rapat,  contohnya pada  akhir  musim  kemarau  dan  kekeruhan  golongan  kecil memiliki  jarak data  yang  hampir  sama,  namun  pada  akhir musim kemarau data  berada antara  10 sampai  22. Sedangkan jarak data golongan kekeruhan kecil berada di 10 sampai 30. Gambar  12  merupakan  sebaran  data  perusahaan dan prediksi  pada  musim  penghujan.  Jika  dibandingkan  antara Gambar 10 dan Gambar 12,  data perusahaan musim kemarau lebih rapi jika dibandingkan dengan musim penghujan. Hal ini menyebabkan  daerah  sebaran  data  prediksi  musim  penghujan lebih  lebar.  Oleh  karena  itu  pada  musim  penghujan, penggolongan  berdasarkan  kekeruhan  menghasilkan  nilai selisih paling kecil karena terjadi pembatasan data perusahaan . Gambar  12  menunjukkan  sebaran  data  perusahaan dan prediksi  berdasarkan  tiga  penggolongan  waktu.  Titik  sebaran menunjukkan  jika  meskipun  data  dibatasi  setiap  dua  bulan, data  perusahaan tetap  hampir  memiliki  jarak  yang  sama dengan tanpa penggolongan waktu.
Gambar.  12. Sebaran  Data  Perusahaan  dan  Prediksi  Musim  Penghujan  Tiga Penggolongan Kekeruhan
Persamaan  12  untuk  mencari  nilai  prediksi  pada  tingkat kekeruhan  kecil,  Persamaan  13  untuk  mencari  nilai  prediksi pada  tingkat  kekeruhan  sedang,  dan  Persamaan  13  untuk mencari nilai prediksi tingkat kekeruhan tinggi.
(12) (13) (14)
Gambar. 12. Sebaran Data Perusahaan Musim Penghujan Menjadi Tiga Golongan Waktu

## B. Pengujian Estimasi Dosis Tawas
Estimasi dosis tawas dilakukan dengan cara memasukkan nilai  kekeruhan  dan  pH  kemudian  diolah  menggunakan persamaan yang didapat sesuai musim. Masing-masing musim memiliki tiga persamaan yang berbeda. Berdasarkan pengujian musim  kemarau  memiliki  nilai  selisih  terkecil  dengan menggolongkan  data  menjadi  tiga  terhadap  waktu,  yaitu  2 bulan pertama, 2 bulan pertengahan, dan 2 bulan pertama. Hal ini menunjukkan jika musim kemarau memiliki tiga pemilihan kondisi.
Musim  penghujan,  nilai  selisih  terkecil  didapat  dari penggolongan  data  menjadi  tiga  terhadap  tingkat  kekeruhan. Oleh  karena  itu,  masukan  parameter  kekeruhan  akan digolongkan  berdasar  batas  nilai  kekeruhan  tiap  golongan. Untuk  golongan  kekeruhan  kecil  nilai  dibatasi  antara  35 sampai 93, kekeruhan tingkat sedang dibatasi antara 93 sampai 167,  sedangkan  kekeruhan  tingkat  tinggi  dibatasi  antara  167 sampai  400.  Persamaan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan nilai  estimasi  pada  musim  kemarau  adalah  Persamaan  9, Persamaan  10,  dan  Persamaan  11.  Sedangkan  pada  musim penghujan  persamaan  yang  digunakan  adalah  Persamaan12, Persamaan 13, dan Persamaan 14.
Tampilan  perangkat  lunak  estimasi  dosis  tawas ditunjukkan  pada  Gambar  13.  Pengujian  dilakukan  dengan membandingkan  parameter  kekeruhan,  pH,  dan  dosis  tawas dari  data  perusahan.  Pembandingan  data  dilakukan  sesuai dengan  musim.  Hasil  estimasi  dosis  tawas  ditunjukkan  pada Tabel 2.
Gambar. 13. Tampilan Perangkat Lunak Estimasi Dosis
Tabel 2. Hasil Estimasi Dosis Tawas Kondisi Masukan Keluaran Dosis Tawas (ppm) selisih kekeruhan (ntu) pH PDAM GA Musim Kemarau Data 2 bulan pertama 33,29 7,83 34,58 31,8082 2,7718 11,71 7,74 11,04 11,3458 0,3058 21,5 7,58 19,17 19,351 0,181 24,04 7,71 17,5 21,9931 4,4931 12,08 7,65 11,88 11,5176 0,3624 Data 2 bulan pertengahan 22,71 7,75 18,13 17,3716 0,7584 20,63 7,98 15 14,4737 0,5263 19,58 7,61 14,38 13,1108 1,2692 18 7,81 10 11,1867 1,1867 17,67 7,68 10 10,804 0,804 Data 2 bulan terakhir 19,6 7,91 10 12,2312 2,2312 15,8 7,76 10 10,4206 0,4206 16,71 7,6 10 10,7293 0,7293 21,3 7,71 10 12,8621 2,8621 17,08 7,87 10 11,0667 1,0667 Musim Penghujan Gol. Kekeruhan Kecil 41,6 7,56 46,7 51,2576 4,5576 50,8 7,61 56,7 56,5889 0,111 57,3 7,41 55 57,9831 2,9831 82,13 7,54 71,67 72,329 0,659 89,96 7,67 81,25 77,9985 3,2515 Gol. Kekeruhan Sedang 94 7,42 78,3 75,6502 2,6498 101,2 7,59 79,17 78,3924 0,7776 121 7,56 78,3 81,9004 3,6004 140 7,65 90,4 86,6054 3,7946 167 7,6 94,2 92,2958 1,9042 Gol. Kekeruhan Tinggi 174,3 7,51 102,9 98,597 4,303 181,1 7,54 100 99,3982 0,6018 276 7,4 103 99,882 3,118 347,6 7,72 111,3 108,689 2,611 380,2 7,49 105,4 105,334 0,066
Nilai kesalahan didapat dari selisih antara data perusahaan dan data  prediksi.  Parameter  kekeruhan  dan  pH  diambil  secara acak  berdasarkan  kondisi  air  baku.  Selisih  yang  didapat mencapai  4,5576  pada  musim  penghujan.  Seperti  yang dijelaskan pada  pengujian  musim penghujan,  terdapat  banyak faktor  lain  yang  mempengaruhi  penentuan  dosis  tawas. Kekeruhan  yang  disebabkan  oleh  lumpur  atau  limbah  akan menghasilkan nilai dosis yang berbeda.

## V. KESIMPULAN
Setelah melakukan pengujian terhadap plant maka didapatkan beberapa  kesimpulan.  Musim penghujan dan  musim kemarau memiliki karakteristik  yang berbeda, hal  tersebut ditunjukkan dari nilai koefisien yang muncul.
1.   Untuk  musim  kemarau,  penyelesaian  yang  bisa menghasilkan  nilai  nilai  selisih dari  rata-rata  kesalahan setiap individu sebesar 2,297 untuk dan 0,027 untuk nilai selisih dari  rata-rata  data  keseluruhan.  Nilai  selisih didapat  dengan  mengelompokkan  data  menjadi  tiga kelompok  waktu  menggunakan  persamaan  kesalahan sesaat.
2.  Musim  penghujan  memiliki  nilai  selisih  yang  cukup tinggi,  yaitu  nilai  selisih  dari  rata-rata  kesalahan setiap individu  bernilai  8,491  dan  nilai  selisisih  dari  rata-rata data  keseluruhan  sebesar  0,023.  Nilai  selisih  tersebut didapatkan  melalui  pengelompokan  data  menjadi  tiga golongan  terhadap  kekeruhan  menggunakan  persamaan kesalahan sesaat.
3.  Dari  hasil  pengujian  pada  bab  sebelumnya,  persamaan kesalahan sesaat  menghasilkan  nilai selisih lebih  rendah jika dibandingkan dengan persamaan least square error.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Nozaic, S. Freese, dan P. Thompson, “Longterm Experience in the Use  of  Polymeric  Coagulant at  Umgeni  Water,”  Water  Science  and Technology, Vol. 1, pp. 43-50, 2001
[2] .........,  “ Buku  Manual  Operasi  Instalasi  Pengolahan  Air  Minum Ngagel III ”, Perusahaan PDAM Surya Sembada.
[3] ........,  “ The  NALCO  Water  Handbook  Second  Edition ”,  Nalco Chemical  Company,  United  States  of  America:  McGraw-Hill  Book Company, 1988.
[4] Dyah  Agustiningsih,  “Kajian  Kualitas  Air  Sungai Blikar  Kabupaten Kendal  dalam  Upaya  Pengendalian  Pencemaran  Air”,  Tesis,
Universitas Diponegoro, Semarang, 2012. [5] ........, “BMKG Stasiun Klimatologi Karangploso”, <http://www.staklimkarangploso.info/>,  BMG Karangploso, 27 Mei 2013.