Abstrak—Pemodelan  pada  polishing  unit  yang  merupakan bagian dari sistem produced water treatment PT Saka Indonesia Pangkah Limited (PT. SIPL) dilakukan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). JST dipergunakan untuk mempermudah pemodelan  sistem  pada  polishing  unit  yaitu  pada  proses  fisika serta  biologis  yang  kompleks  dan  sulit  dimodelakn  secara matematis.  JST  yang  digunakan  berstruktur  Multi-layer feedforward,  dengan  algoritma  Levenberg-Marquardt.  Model JST  memiliki  4  input  node  pada  input  layer  yaitu  temperatur, pH, COD, TSS dan 1 output node pada output layer berupa COD effluent. Metode untuk menentukan hidden node terbaik belum ada sehingga dilakukan 20 variasi hidden node, untuk mencari nilai RMSE validasi yang terbaik. Hasil simulasi menunjukkan bahwa nilai RMSE terbaik berada pada JST dengan struktur 4- 13-1  (Input  layer-hidden  layer- output layer).  Nilai  RMSE yang dihasilkan  bernilai  14.7919,  yang  mana  sudah  lebih  baik  dari model  JST  referensi  yang  bernilai  59.48.  Model  JST  yang dipergunakan mampu menghasilkan nilai COD dibawah kadar maksimum  baku  mutu  air  limbah  kegiatan  produksi  MIGAS fasilitas on-shore dengan rentang nilai 32.4555 - 97.84738 (mg/l). Sehingga  dinamika  proses  pada  polishing  unit  dapat ditunjukkan  model  JST  4-13-1  dengan  parameter  yang mempengaruhi yaitu temperatur, pH, COD, dan TSS.
Kata  Kunci—Produced  Water,  Polishing  Unit,  Jaringan  Syaraf Tiruan.

## I. PENDAHULUAN
T.  Saka  Indonesia  Pangkah  Limited  memiliki  unit pengolahan produced water treatment yang berlokasi di onshore  facility manyar,  kabupaten  gresik.  Unit  tersebut berfungsi  untuk  mengolah produced water dari three-phase separator agar memenuhi baku mutu sebelum dibuang ke laut. Produced  water merupakan  air  yang  mengandung hidrokarbon  selama  kegiatan  pengambilan  minyak  dan  gas bumi termasuk didalamnya air formasi, air injeksi dan bahan kimia yang ditambahkan untuk pengeboran atau untuk proses pemisahan minyak/air [1]. Unit yang melakukan pengolahan produced  water tersebut  terdiri  dari  beberapa  komponen antara  lain:  separator, hydrocyclone , degassing  drum ,  API Separator, dan observation basin. API Separator merupakan komponen yang berperan paling akhir melakukan pengolahan pada  air  sehingga  peformansi  dari  komponen  ini  sangat penting untuk menentukan kualitas air yang akan dibuang ke laut.  API  ( American  Petroleum  Institute )  Separator merupakan sistem separasi dengan kolam terbuka yang dapat dipergunakan  untuk  memisahkan  minyak  dalam  air  [2]. Berdasarkan  hasil  analisa  laboratorium  ditunjukkan  bahwa keluaran dari API Separator masih melebihi baku mutu yang diatur dalam Keputusan Kementrian Lingkungan Hidup No. 19  Tahun  2010,  untuk  parameter  COD  ( Chemical  Oxygen Demand ) [1]. Sehingga, diperlukan tambahan peralatan lagi
yaitu polishing  unit untuk  memperbaiki  kualitas  air  supaya memenuhi baku mutu sebelum dibuang ke laut.
API  Separator  memiliki  tiga channel ,  yaitu channel 3 untuk  proses polishing  unit yang  menerapkan  metode biological  treatment dengan  proses  lumpur  aktif,  serta channel 1  dan channel 2  yang  dipergunakan  untuk skiming process yaitu  proses  pemisahan  minyak  dalam  air  secara fisika. Biological  treatment pada  proses polishing  unit mempergunakan  bakteri  aerob  yang  berperan  di  dalam lumpur  aktif  untuk  membantu  proses  pengolahan produced water supaya memenuhi standar baku mutu sebelum dibuang ke laut. Bakteri aerob merupakan bakteri yang membutuhkan oksigen dan  memanfaatkan polutan organik terlarut sebagai sumber  makanannya.  Proses  yang  memanfaatkan  peran bakteri aerob disebut proses aerobik dimana senyawa organik dioksidasi menjadi CO 2 , NH 3 , H 2 O, dan sel massa baru [3]. Pada studi ini dilakukan pemodelan berbasis jaringan saraf tiruan  untuk  mengetahui  dinamika  proses  yang  terjadi  pada polishing unit . Proses biologis untuk melakukan penguraian pada limbah tidak selalu linear dengan banyaknya air limbah yang  masuk  dan  lingkungan  yang  mempengaruhi  sehingga sangat  sulit  dimodelkan  dalam  model  matematika. Pemodelan JST dapat dipergunakan untuk memprediksi nilai dari  parameter  output polishing  unit berdasarkan  nilai-nilai input  tertentu  yang  diberikan.  Untuk  itu  pada  studi  ini polishing unit akan dimodelkan dalam JST melalui pasangan data  parameter  input  dan  parameter  output polishing  unit yaitu properties air  yaitu  temperatur,  pH,  COD,  dan  TSS sehingga mempermudah pemodelan pada polishing unit [4].

## II. METODOLOGI

## A. Polishing Unit
Polishing  unit merupakan  unit  yang  berfungsi  untuk memperbaiki  kualitas  air  dari  keluaran  API  separator  yang masih  belum  memenuhi  standar  baku  mutu.  Pada  unit  ini diterapkan metode yang mempergunakan peran bakteri aerob pada proses lumpur aktif. Bakteri tersebut merupakan bakteri yang  membutuhkan  oksigen  dan  memanfaatkan  polutan organik  terlarut  sebagai  sumber  makanannya.  Sehingga produced  water yang  diolah  akan  menurun  kandungan polutannya akibat aktivitas mikroorganisme tersebut.
Berdasarkan Gambar 1 PFD Polishing Unit , aliran proses diawali dengan produced water keluaran API Separator yang ditampung equalization  basin 342-T-102.  Air  pada equalization basin dikirim menuju anoxid tank dan aeration zone menggunakan pompa 342-P-200A/B. Di dalam anoxid tank , air diproses secara biologis. Pompa aerasi 342-P-230- 232  disediakan  untuk  mesuplai  oksigen  dalam  membantu mikroba  melakukan  proses  peguraian  pada  air  yang  diolah.

## Pemodelan Polishing Unit Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan di PT Saka Indonesia Pangkah Limited
Riski Fitra Finazis dan Totok Soehartanto Departemen Teknik Fisika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : totokstf@yahoo.com
P
Air  pada anoxid  tank  overflow ke aeration  zone untuk dilakukan  proses  yang  sama,  perbedaannya  adalah  jumlah pompa aerasi pada tangki ini lebih banyak sehingga kualitas air yang terolah akan jauh lebih baik. Air pada aeration zone selanjutnya dikirim ke tangki sedimentasi oleh pompa 342-P- 202A/B  untuk  dilakukan  proses  pengendapan.  Pada  tangki sedimentasi 342-T-100, endapan di bagian bawah tangki akan dinjeksikan  kembali  ke anoxid  tank dan aeation  zone . Sementara air hasil endapan dikirim ke effluent tank . Effluent tank menampung air dari tangki sedimentasi dan sudah tidak dilakukan  lagi  proses  pengolahan.  Selanjutnya  air  tersebut dicek kualitasnya di observation basin dan kemudian dibuang ke  laut.  Pada  penelitian  ini polishing  unit akan  dimodelkan sebagai blackbox seperti pada Gambar 2 Blackbox Polishing Unit .
Gambar 1. PFD Polishing Unit .

## Gambar 2. Blackbox JST Polishing Unit
Berdasarkan  Gambar  2,  JST  akan  dimodelkan  secara MISO multi input dengan 4 input terhadap single output yaitu COD sesuai referensi yang diadopsi [4], [5]. Parameter input memiliki properties seperti  pH, Chemical  oxygen  demand (COD),  Temperatur,  dan Total  Suspended  Solid (TSS)  dan output  berupa  parameter  COD  yang  kadarnya  sudah memenuhi standar baku.
Perbandingan  data influent , operation ,  dan effluent dapat ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Data Influent, Operation, Effluent Polishing Unit Parameter Ranges Average Influent Temperatur  (°C) 28.6-35.9 32.88095 pH 6.66-8.25 7.284524 COD          (mg/l) 0-987 567.9048 TSS            (mg/l) 54-156 96.61905 Operation MLSS        (mg/l) 541-857 712.3095 DO             (mg/l) 4.05-6.55 5.414762 Effluent COD          (mg/l) 0-150 53.60714
Berdasarkan Tabel 1 dapat ditunjukkan parameter influent COD  memiliki  kadar  yang  belum  memenuhi  standar  baku dengan rata-rata 567.9048 namun keluaran dari polising unit dapat  ditunjukkan  kadar  tersebut  mampu  diperbaiki kualitasnya menjadi parameter COD yang memenuhi standar baku dengan rata-rata 53.60714.

## B. Identifikasi Parameter Polishing Unit
Berdasarkan referensi yang diadopsi untuk pemodelan JST pada  pengolahan  limbah  air,  parameter  operasional  tidak dimasukkan  kedalam  pemodelan  JST  sehingga  pada penelitian  ini  akan  berfokus  terhadap  input  dan  output polishing unit seperti yang ditunjukkan Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan data influent, dan effluent Polishing Unit Parameter Ranges Average Influent Temperatur  (°C) 28.6-35.9 32.88095 Ph 6.66-8.25 7.284524 COD          (mg/l) 0-987 567.9048 TSS            (mg/l) 54-156 96.61905 Effluent COD          (mg/l) 0-150 53.60714
Pada Tabel 2 dapat diketahui ada 4 input dan output pada sistem polishing  unit .  Input  dan  output  tersebut  merupakan properties produced  water yang  masuk  dan  keluar  pada polishing  unit dengan  kandungan  seperti  pH,  COD, Temperatur, dan TSS. Parameter influent COD polishing unit yang  belum  memenuhi  standar  baku  mengalami  perubahan kadar sesuai standar baku pada parameter effluent -nya hal ini menunjukkan  berhasilnya  proses  biologis  yang  diterapkan pada polishing  unit .  Berdasarkan  identifikasi  parameter tersebut  model  JST  dibuat  dalam  bentuk  MISO  yaitu multi input (Temperatur, pH, COD, TSS) dan single output (COD).
C. Perancangan Model Jaringan Syaraf Tiruan
Pemodelan  JST  pada polishing  unit didasarkan  pasangan data  input  dan  output  untuk  JST  sebagai  “ blackbox ”  [4]. Simulasi dilakukan dengan menggunakan software MATLAB  dengan  menentukan  terlebih  dahulu  parameter simulasi seperti Tabel 3 parameter model JST.
Tabel 3. Parameter Model JST No Parameter Keterangan 1 Arsitektur Multi-layer feedforward 2 Algoritma pelatihan Levenberg-Marquardt 3 Jumlah hidden layer 1 (Var. 20 hidden node ) 4 Target MSE 0.01 5 Epoch maksimum 250 6 Fungsi aktivasi Tansig, purelin
Hasil  pelatihan  berdasarkan  parameter  model  Tabel  3 tersebut  kemudian  dilihat  nilai  RMSE  yang  terbaik  dari semua jumlah hidden node variasi, sehingga akan diperoleh jumlah hidden node yang tepat untuk pemodelan. Model JST yang didapat ditunjukkan Gambar 3.
Berdasarkan Gambar 3 ditunjukkan pemodelan JST terbaik pada polishing unit memiliki struktur 4-13-1 yaitu 4 input, 13 hidden node , dan 1 output.
D. Root Mean Square
Model JST yang dirancang harus dievaluasi perfomansinya.  Sebelum  melakukan  pemodelan  JST menggunakan  MATLAB  dilakukan  normalisasi  data  dari data  yang  telah  diperoleh.  Persamaan  normalisasi  yang digunakan adalah [6].
𝑥 ′ = 0.8(𝑥−𝑏) (𝑎−𝑏) + 0.1 (1)
Keterangan: 𝑥 ′ = data hasil normalisasi 𝑥 = data asli 𝑎 = nilai maksimum data asli 𝑏 = nilai minimum data asli
X1 X2 X3 X4 1 Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 1 Y1 v01 v02 v03 v04 v05 v06 v07 v11 v12 v13 v14 v15 v16 v17 v21 v22 v23 v24 v25 v26 v27 v31 v32 v33 v34 v35 v36 v37 v41 V42 V43 v44 v46 v47 w11 W21 w31 w41 w51 w61 w71 w01 Temperatur COD v45 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 w81 w91 w101 w111 w121 w131 v08 v09 v010 v011 v012 v013 v18 v19 v110 v111 v112 v113 v28 v29 v210 v211 v212 v213 v38 v39 v310 v311 v312 v313 v48 v49 v410 v411 v412 v413 COD pH TSS

## Gambar 3. Arsitektur JST pada keluaran COD
Dari Persamaan 1, maka diharapkan data hasil normalisasi memiliki rentang antara 0,1 hingga 0,9. Data pelatihan yang disediakan  dimasukkan  dalam  program  MATLAB  untuk melatih jaringan syaraf tiruan.
Metode pengukuran evaluasi perfomansi model JST dapat menggunakan  metode  RMSE.  Metode  RMSE  mengukur dengan  membandingkan  perbedaan  nilai  estimasi  dengan nilai aktual. Dari RMSE, dapat diketahui kualitas model JST apakah layak atau tidak. Semakin kecil nilai RMSE semakin baik karena error yang dihasilkan hanya sedikit. Model yang bagus  memiliki  nilai  RMSE  mendekati  nol.  Persamaan RMSE dapat dilihat pada Persamaan 2 dan 3 [5], [7].
MSE   = 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
RMSE = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂) 2 𝑛 𝑖=1 (3)
Keterangan: y i = data aktual ŷ i = data hasil prediksi n  = jumlah data

## III. HASIL DAN ANALISA
A. Hasil Training & Validasi JST
Training dilakukan  dengan  variasi  20 hidden node untuk mendapatkan  model  JST  terbaik  mempergunakan software
Matlab neural  network  toolbox (nntrain  tool)  seperti  yang ditunjukkan Gambar 5 untuk tiap-tiap hidden node .
Gambar 5.  nntraintool hidden node 13
Berdasarkan  Gambar  5 nntarintool peformansi  pelatihan terbaik pada hidden node 13 terdapat pada epoch ke 3 yang mana  pada  epoch  ini  target  error  sudah  tercapai.  Pelatihan data  untuk  pemodelan polishing  unit dengan  variasi  20 hidden  node telah  dilakukan  pada  MATLAB  dan  dapat ditunjukkan  jumlah  hidden  node  terbaik  berdasarkan  nilai RMSE terkecil dari setiap variabel pada Tabel 4.
Tabel 4.
Hasil Training Model JST No Hidden Node MSE RMSE Epoch 1 1 276.1223 16.6169 2 2 2 193.3086 13.9035 2 3 3 302.2867 17.3864 1 4 4 289.2073 17.0061 2 5 5 301.0820 17.3517 1 6 6 227.4728 15.0822 2 7 7 237.2277 15.4022 1 8 8 249.9362 15.8094 2 9 9 113.4596 10.6517 2 10 10 198.5949 14.0924 2 11 11 208.8924 14.4531 3 12 12 122.5503 11.0702 3 13 13 100.2827 10.0141 3 14 14 304.6396 17.4539 2 15 15 135.9001 11.6576 2 16 16 188.5566 13.7316 4 17 17 234.7570 15.3218 3 18 18 261.3533 16.1664 2 19 19 343.9346 18.5455 4 20 20 112.4972 10.6065 2
Berdasarkan Tabel 4, ditunjukkan bahwa nilai error MSE yang  terbaik  dari  seluruh  variasi hidden  node adalah  13 dengan  nilai  100.2827.  Nilai  tersebut  kemudian  didapatkan RMSE  nya  dengan  nilai  10.0141  pada  epoch  ke  3.  RMSE 10.0141  jika  dibandingkan  dengan  RMSE  referensi  yang bernilai 59.48 untuk keluaran COD menunjukkan hasil yang
lebih baik karena nilainya tidak melebihi RMSE referensi [5]. Berdasarkan  kondisi  tersebut  dihasilkan  grafik  respon perbandingan  nilai  target  terhadap  keluaran  JST  untuk parameter  keluaran  COD polishing  unit .  Grafik  tersebut ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6.  Hasil training keluaran JST terhadap Target
Berdasarkan  Gambar  6  ditunjukkan  perbandingan  nilai target COD output terhadap nilai COD keluaran JST bahwa JST  telah  menghasilkan  nilai  keluaran  COD polishing  unit yang  mendekati  nilai  target,  dengan  error  MSE  normalisasi 0.053409  dan  denormalisasi  100.2827  untuk training yang selesai  pada  epoch  3.  Gambar  7  merupakan  grafik  yang menunjukkan nilai MSE yang dicapai 0.0028525 pada epoch 3  dibandingkan  dengan  nilai goal yang  ditentukan  pada proses training Matlab.
Gambar 7. Error MSE pada JST dengan 13 Hidden Node
Berdasarkan  Gambar  7,  ditunjukkan  nilai  MSE  setiap epoch sampai epoch ke 3. Pada Gambar 8, juga diperlihatkan hasil regresi pada struktur JST setelah dilatih.
Berdasarkan  Gambar  8  terlihat  bahwa  nilai  R  setelah  uji regresi  mendapatkan nilai 0.8408, yang  mana  menunjukkan bahwa  struktur  JST  yang  dibuat  telah  dapat  mengikuti keluaran  Polishing  Unit  asli  dengan  baik  dibandingkan regresi  referensi  0.7846  [5].  Dikarenakan  nilai  R  yang mendekati nilai 1, maka dapat dikatakan model JST dengan 13 hidden  node yang  telah  dirancang  mampu  melakukan estimasi dengan sangat baik . Setelah dilakukan training JST, validasi dilakukan dan didapat hasil pada Tabel 5.
Gambar 8. Hasil Uji Regresi JST dengan 13 Hidden Nod e
Tabel 5. Hasil Validasi Model JST No Hidden Node MSE RMSE 1 1 380.826 19.5148 2 2 337.8949 18.3819 3 3 418.8973 20.467 4 4 438.2421 20.9342 5 5 497.5499 22.3058 6 6 380.4834 19.506 7 7 285.0228 16.8826 8 8 822.0098 28.6707 9 9 323.0438 17.9734 10 10 282.7961 16.8165 11 11 811.9528 28.4948 12 12 415.4341 20.3822 Tabel 6. Lanjutan Hasil Validasi Model JST No Hidden Node MSE RMSE 13 13 218.8005 14.7919 14 14 551.8198 23.4908 15 15 900.7263 30.0121 16 16 1063 32.6037 17 17 1021.5 31.9602 18 18 588.8759 24.2668 19 19 1975.7 44.4484 20 20 426.8271 20.6598
Setelah dilakukan validasi didapatkan RMSE pada Tabel 5 dan  Table  6  dapat  diketahui  ternyata hidden  node yang terbaik  juga  berjumlah  13,  dengan  nilai  RMSE  terkecil 14.7919. Hasil RMSE tersebut mempergunakan target MSE 0.01  untuk  pelatihan  dan  merupakan  target  MSE  terbaik dibanding variasi target MSE yang diberikan seperti Tabel 7.
Tabel 7.
Variasi Target MSE Hasil Validasi Model JST Target MSE RMSE 0.1 16.8826 0.01 14.7919 0.001 15.6733 0.0001 17.8565
Berdasarkan  Tabel  7  perbandingan  antar  target  MSE menunjukkan training JST  terbaik  dengan  RMSE  terkecil adalah 0.01 jika dibandingkan dengan RMSE referensi yang bernilai  59.48  dapat  juga  dikatakan  lebih  baik  karena  nilai hasil  validasi  yang  dihasilkan  lebih  kecil  yaitu  14.7919. Grafik  perbandingan  nilai  keluaran  JST  dengan  target  asli hasil uji validasi ditunjukkan Gambar 7.

## C OD
(m g /l)
Gambar 7. Hasil validasi Model JST Tabel 8. Hasil Uji JST Hari Keluaran JST ( 𝑦 𝑖 ̂) Target (𝑦 𝑖 ) 𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂ ( 𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂ ) 2 1 87.31205375 139 51.68795 2671.644 2 59.08791877 35 -24.0879 580.2278 3 56.57980286 51 -5.5798 31.1342 4 54.78413296 68 13.21587 174.6591 5 41.75275879 67 25.24724 637.4232 6 97.84738117 105 7.152619 51.15996 7 60.97455836 68 7.025442 49.35683 8 53.94510066 68 14.0549 197.5402 9 46.60252642 44 -2.60253 6.773144 10 48.75551434 46 -2.75551 7.592859 11 43.68768412 41 -2.68768 7.223646 12 44.44595324 40 -4.44595 19.7665 13 51.86476233 43 -8.86476 78.58401 14 45.17426802 56 10.82573 117.1965 15 61.92138056 51 -10.9214 119.2766 16 45.12504105 48 2.874959 8.265389 17 32.4554965 43 10.5445 111.1866 18 43.7269661 0 -43.727 1912.048 19 59.03334262 45 -14.0333 196.9347 20 40.95807194 48 7.041928 49.58875 21 41.10106911 55 13.89893 193.1803 22 51.42504106 48 -3.42504 11.73091 23 37.94977303 54 16.05023 257.6098 24 43.772212 57 13.22779 174.9744 25 46.562905 52 5.437095 29.562 26 52.57797 50 -2.57797 6.645928 27 53.538209 57 3.461791 11.98399 28 60.487657 59 -1.48766 2.213124 29 55.591613 39 -16.5916 275.2816 30 57.145842 55 -2.14584 4.60464 31 56.481251 33 -23.4813 551.3691 32 48.345375 46 -2.34537 5.500782 33 49.083602 47 -2.0836 4.341396 34 59.350319 54 -5.35032 28.62591 35 66.832556 55 -11.8326 140.0094 36 50.248303 41 -9.2483 85.5311 37 60.714183 48 -12.7142 161.6505 38 51.020328 47 -4.02033 16.16304 39 56.431869 46 -10.4319 108.8239 40 56.225398 51 -5.2254 27.30478 41 55.1216 55 -0.1216 0.014787 42 39.942764 48 8.057236 64.91905 Jumlah ( 𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂ ) 2 9189.622 MSE 218.8005 RMSE 14.79191
Model  JST  yang  dihasilkan  diuji  validasi,  dan  pada Gambar 7 ditunjukkan perbandingannya, dengan nilai target asli.  Telah  diidapatkan  MSE  normalisasi  0.07889  yang kemudian  didenormalisasi  menjadi  218.8005  dan  RMSE 14.7919 yang mana jika dibandingkan dengan referensi yang
ada  dengan  RMSE  59.48    maka  nilai  error  ini  dapat ditoleransi, karena nilai performansi ini lebih baik dari nilai performansi  pada  referensi  [5].  Model  JST  yang  telah didapatkan dipergunakan untuk mendapatkan nilai COD baru ditunjukkan pada Tabel 8.
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  ditunjukkan  nilai  COD  baru keluaran  JST  dengan range 32.4555-97.84738  (mg/l)  yang mana nilai tersebut sudah memenuhi standar baku mutu tidak melebihi nilai maksimumnya 200 mg/l. Sehingga model JST yang  telah  dipergunakan  memiliki  peformansi  yang  baik untuk polshing unit .
Model JST yang telah dibuat telah mampu mengikuti target keluaran  dengan  baik.  Masih  terdapat  sebagian  kecil  data yang menyimpang cukup tinggi, yakni pada data ke 1 dan ke 18.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  terjadi  perubahan  data  yang cukup  tinggi  sehingga  JST  tidak  mampu  mengikuti  dengan baik  target  yang  diinginkan.  Selain  itu,  hal  ini  dapat  terjadi akibat adanya overfitting . Overfitting terjadi jika model JST terlalu akurat pada data latih sehingga ketika diberikan data baru  nilai  yang  dihasilkan  jauh  dari  target  yang  diinginkan. Hal  ini  dibuktikan  dari  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  dari pengujian  lebih  besar  dari  pelatihan,  yakni  sebesar  14.7919 terhadap RMSE pelatihan yakni 10.0141. Perbandingan COD input dengan COD keluaran JST ditunjukkan Gambar 8.

## Gambar 8. Perbandingan COD input terhadap COD keluaran JST
Berdasarkan  Gambar  8  dapat  diamati  bahwa  nila  COD input memiliki kadar yang tinggi dengan rentang nilai 0 - 950 (mg/l)  dan  rata-rata  578.2381  (mg/l)  dimana  nilai  tersebut melanggar  kadar  maksimum  yang  ditetapkan  kementrian lingkungan hidup yaitu 200 (mg/l) sedangkan COD keluaran JST menghasilkan nilai yang memenuhi standar baku kadar maksimum  COD  kegiatan  eksplorasi  MIGAS  fasilitas on- shore dengan rentang 32.4555 - 97.84738 (mg/l) dan rata-rata 52.99963 (mg/l).
B. Pembahasan
Model  JST  yang  dirancang  untuk  pemodelan polishing unit ,  sebagai  estimator  nilai  parameter  output  COD mempunyai struktur multi-layer feedforward , dengan jumlah input node 4, hidden node 13, dan output node 1. Input node ditentukan  dengan  jumlah  parameter  input  dari properties produced  water . Hidden  node ditentukan  dengan trial  and error yang divariasikan  20 node beserta variasi target MSE 0.1; 0.01; 0.001; dan 0.0001 kemudian dipilih struktur yang menghasilkan  nilai  RMSE  terbaik  saat  dilakukan  validasi, dalam hal ini hidden node terpilih berjumlah 13 pada target MSE  0.01. Output  node ditentukan  dari  parameter  output yang menunjukkan performansi plant yaitu COD. Model JST yang  telah  dibuat  mampu  mengikuti  pola  target  keluaran dengan  baik.  Masih  terdapat  sebagian  kecil  data  yang
C OD (m g /l)
menyimpang cukup tinggi, yakni pada data validasi ke 1 dan ke 18. Hal ini dikarenakan terjadi perubahan data yang cukup tinggi  sehingga  JST  tidak  mampu  mengikuti  dengan  baik target yang diinginkan. Selain itu, hal ini diakibatkan adanya kondisi overfitting . Overfitting terjadi jika model JST terlalu akurat  pada  data  latih  sehingga  ketika  diberikan  data  baru, nilai yang dihasilkan jauh dari target yang diinginkan. Hal ini dibuktikan  dari  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  dari  validasi lebih  besar  dari  pelatihan,  yakni  sebesar  14.7919  terhadap RMSE pelatihan yakni 10.0141.
Model  JST  yang  dihasilkan  mempunyai  nilai  MSE 218.8005  yang  kemudian  dicari  nilai  RMSE  dan dibandingkan dengan nilai RMSE dari referensi. RMSE hasil JST yang dirancang bernilai 14.79191, yang mana lebih baik dari nilai RMSE penelitian sebelumnya yaitu 59.48 sehingga dapat  dinyatakan  bahwa  model  JST  yang  dirancang  telah mampu menjadi estimator yang baik untuk merepresentasikan  sistem  pada plant .  COD  keluaran  JST menghasilkan nilai dengan rentang 32.4555 - 97.84738 (mg/l) dan rata-rata 52.99963 (mg/l)  yang  memenuhi standar baku kadar maksimum COD kegiatan eksplorasi MIGAS fasilitas on-shore yang  ditetapkan  kementerian  lingkungan  hidup dengan tidak melebihi kadar maksimumnya 200 (mg/l).

## IV. KESIMPULAN
Polishing  unit dapat  dimodelkan  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan  dengan  pasangan  data  input  temperatur,  pH, COD,  dan  TSS  terhadap  pasangan  data  output  yaitu  COD keluaran polishing unit .
Telah didapatkan struktur JST terbaik ( input node-hidden node-output node ) hasil variasi target MSE 0.1; 0.01; 0.001;
0.0001  yaitu  4-7-1,  4-13-1,  4-3-1,  4-4-1  dengan  RMSE masing-masing  16.8826,  14.7919,  15.6733,  17.8565  yang merepresentasikan sistem pada polishing unit.
Kinerja  model JST 4-13-1 dengan target MSE 0.01  yang dirancang  pada polishing  unit mampu  menghasilkan  nilai COD  yang  tidak  melebihi  kadar  maksimum  standar  baku mutu air limbah kegiatan produksi MIGAS fasilitas on-shore dengan  rentang  nilai  32.4555  -  97.84738  (mg/l)  serta didapatkan nilai MSE dan RMSE terbaik yaitu 218.8005 dan 14.7919.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, PERMEN LH No.
19 Th. 2010, Tentang Baku Mutu Air Limbah Bagi Usaha dan/atau Kegiatan Minyak dan Gas Serta Panas Bumi . .
[2] P.  Andarani  and  A.  Rezagama,  “Analisa  pengolahan  air terproduksi di water treating plant perusahaan eksploitasi minyak bumi (Studi kasus: PT. XYZ),” J. Presipitasi  Media Komun. dan Pengemb. Tek. Lingkung. , vol. 12, no. 2, p. 85, Sep. 2015.
[3] Michigan  Goverment, Activated  Sludge  Process  Control . Michigan:  State  of  Michigan  Department  of  Environmental Quality.
[4] F.  S.  Mjalli,  S.  Al-Asheh,  and  H.  E.  Alfadala,  “Use  of  artificial neural  network  black-box  modeling  for  the  prediction  of wastewater  treatment  plants  performance,” J.  Environ.  Manage. , vol. 83, no. 3, pp. 329–338, May 2007.
[5] M. Hamada, H. Adel Zaqoot, and A. Abu Jreiban, “Application of artificial  neural  networks  for  the  prediction  of  Gaza  wastewater treatment  plant  performance-Gaza  strip,” J.  Appl.  Res.  Water Wastewater , vol. 5, no. 9, pp. 399–406, 2018.
[6] Larose  and  T.  Daniel, Discovering  Knowledge  in  Data :  An Introduction to Data Mining . John Wiley & Sons Inc, 2005.
[7] S.  Papantoniou  and  D.  D.  Kolokotsa,  “Prediction  of  outdoor  air temperature  using  neural  networks:  Application  in  4  European cities,” Energy Build. , vol. 114, pp. 72–79, 2016.