[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]

## PENERAPAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA PROTOTYPING SISTEM MONITORING KUALITAS AIR DI KOTA BALIKPAPAN UNTUK MENDUKUNG BALIKPAPAN SEBAGAI SMART CITY
Dwi Arief Prambudi a,1,* , Nia Febrianti b,2
a Institut Teknologi Kalimantan, Kampus ITK Jalan Soekarno Hatta KM 15, Balikpapan, Kalimantan Timur, Indonesia b Institut Teknologi Kalimantan, Kampus ITK Jalan Soekarno Hatta KM 15, Balikpapan, Kalimantan Timur, Indonesia
1 dwiariefprambudi@lecturer.itk.ac.id* , 2 niafebrianti@lecturer.itk.ac.id * corresponding author

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Keywords Artificial Neural Network Backpropagation Kualitas Air Water quality plays an important role in the process of processing into clean water. Several parameters that support water quality monitoring are  pH,  temperature,  TSS,  BOD  and  DO.  Water  quality  needs  to  be monitored regularly to find out whether the parameters have exceeded the quality standard or not, based on Government Regulation no. 22 of 2021 concerning the Implementation of Environmental Protection and Management  in  Appendix  VI  regarding  the  National  Water  Quality Standard.  A  water  quality  monitoring  system  is  urgently  needed  to determine the feasibility of the consumption water. An artificial neural network is a neural network configured for a specific application, such as pattern recognition or data classification, and then refined through a learning process. This study aims to determine water quality through a quality  index  monitoring  system  and  can  predict  water  quality  in  the future in that place, so that the benefits that will be felt by residents are to  become  more  aware  and  become  more  concerned  about  the environment, especially water is a basic or primary need. in everyday life. The stages of the research method include starting with a literature study and then a field survey followed by data collection on the water quality of the Manggar reservoir in Balikpapan, the raw data that has been  obtained  and  then  processed  which  is  continued  with  data processing  based  on  the  Backpropagation  method.  After  that,  the system  design  can  be  carried  out  which  is  then  continued  with  the system  creation.  The  results  of  the  study  can  be  used  as  a  basis  and reference for follow-up on information systems on the water quality of the Manggar reservoir in Balikpapan City.

## 1. Pendahuluan
Bertambahnya  jumlah  industri  dan  kepadatan  penduduk  berakibat  kepada  buangan  limbah  yang dihasilkan.  Limbah  yang  dihasilkan  tersebut  dibuang  melalui  saluran  drainase  maupun  langsung  ke perairan.  Hal  ini  dapat  berakibat  menurunnya  kualitas  perairan  tersebut.  Kota  Balikpapan  memiliki waduk sebagai sumber air baku yang diolah oleh Perusahaan Daerah Air Minum di Kota Balikpapan. Kualitas air berperan penting dalam proses pengolahan menjadi air bersih. Beberapa parameter yang mendukung dalam pemantauan kualitas air adalah pH, temperatur, TSS, BOD dan DO.
Kualitas  air  perlu  dilakukan  pemantauan  secara  berkala  agar  mengetahui  parameter  yang  telah melebihi baku mutu atau tidak, berdasarkan Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No. 82 Tahun 2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air. Instansi pemerintah telah melakukan pemantauan kualitas air yang biasanya dibentuk dalam laporan dan sebagian besar hasilnya tidak  dipublikasikan,  sehingga  terkadang  masyarakat  tidak  mengetahui  kondisi  kualitas  perairan disekitar lingkungannya.
Oleh karena itu sistem monitoring kualitas air sangat dibutuhkan untuk mengetahui kelayakan dari air konsumsi tersebut, artificial neural network merupakan sebuah Neural Network dikonfigurasi untuk
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
aplikasi tertentu, seperti pengenalan pola atau klasifikasi data, dan kemudian disempurnakan melalui proses pembelajaran.
Neural Network dapat dianalogikan sebagaiman halnya manusia belajar dengan mengunakan contoh atau yang disebut sebagai supervised learning . Sebuah Neural Network dikonfigurasi untuk aplikasi tertentu,  seperti  pengenalan  pola  atau  klasifikasi  data,  dan  kemudian  disempurnakan  melalui  proses pembelajaran.  Proses  belajar  yang  terjadi  dalam  sistem  biologis  melibatkan  penyesuaian  koneksi sinaptik yang ada antara neuron, dalam halnya pada Neural Network penyesuaian koneksi sinaptik antar neuron dilakukan dengan menyesuaikan nilai bobot yang ada pada tiap konektivitas baik dari input, neuron maupun output. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan suatu sistem pemrosesan informasi yang  mempunyai  karakteristik  menyerupai  jaringan  syaraf  biologis  (JSB)  Jaringan  Syaraf  Tiruan tercipta sebagai suatu generalisasi  model matematis dari pemahaman manusia ( human cognition ) [1]. Struktur yang terdapat pada Artificial Neural Network (ANN) terdiri dari input layer, hidden layer dan output layer. Dapat digambarkan yaitu suatu informasi yang disimbolkan dengan (a) akan diterima input layer menggunakan bobot kedatangan (w) tertentu. Kemudian dilanjutkan dengan penjumlahan bobot pada hidden layer. Hasil dari penjumlahan akan dibandingkan dengan nilai ambang (threshold). Jika  nilai  melewati  ambang  batas  maka  akan  diteruskan  ke  output  layer,  sedangkan  jika  nilai  tidak melewati ambang batas, maka tidak diteruskan ke output layer [2].
Indeks Kualitas Air ( Water Quality Index / WQI) adalah metode sederhana yang digunakan sebagai bagian  dari  survei  kualitas  air  secara  umum  dengan  menggunakan  sekelompok  parameter  yang mengurangi sejumlah besar informasi ke nomor tunggal, biasanya berdimensi, dengan cara yang mudah direproduksi [5].
Penelitian yang dilakukan sebelumnya yaitu penelitian prediksi kualitas air bersih di PDAM kota palu  dengan  menggunakan  aplikasi  matlab  dengan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation dengan  tingkat  akurasi  91,67  %  .  penelitian  lain  mencoba  untuk  membandingkan  artificial  neural network  dan  support  vector  machine  dalam  klasifikasi  kinerja  di  perusahaan  air  minum  yaitu perbandingan tingkat akurasi  antara  ke  dua metode tersebut,  dan  didapat  hasil  yaitu  artificial  neural network memiliki tingkat akurasi yang lebih baik yaitu tingkat akurasi 83,93 % dengan tingkat presisi 86,63%, sedangkan support vector machine memiliki tingkat akurasi 82,14 % dengan tingkat presisi 80 % .  dengan tingkat akurasi yang tinggi diatas 90 % pada penelitian pertama dan akurasi yang lebih baik dengan  dibandingkan  metode  sejenis  lainnya  ,penelitian  kualitas  air  di  kota  Balikpapan  akan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk proses analisis dan pengolahan data tetapi penggunaan matlab tentu masih bersifat statis, jadi pada penelitian ini mencoba untuk menggunakan pemrograman  berbasis  website  sehingga  memungkinkan  data  lebih  lebih  bersifat  dinamis  ,  dapat diakses dari mana saja, dan hasil yang didapat dalam bentuk grafik batang terlihat lebih mudah dipahami [3,6].

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di Kota Balikpapan. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli hingga September 2021. Data yang digunakan merupakan data kualitas air dari PDAM Kota Balikpapan. Data kualitas  air  Waduk  Manggar  dari  tahun  2011  hingga  tahun  2020.  Berikut  tahapan  dalam  metode penelitian.

## 1.1. Studi Literatur
Studi  literatur  bertujuan  untuk  mengumpulkan  data  sebelum  pelaksanaan  penelitian  termasuk mengkaji keterbaruan dari penelitian ini. Pada tahap studi literatur ditemukan bahwa penelitian ini akan dapat memberikan manfaat yang besar bagi akademisi dan stakeholder yang terkait dengan kebutuhan akan data kualitas air waduk Manggar yang terdapat di Balikpapan.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]

## 1.2. Pengumpulan dan Pengelompokkan Data
Judul Data primer dan data sekunder yang telah diperoleh pada survey dan sampling di lapangan, kemudian dikumpulkan untuk selanjutnya dikelompokkan berdasarkan indikator dan variabelnya.

## 1.3. Pengolahan Data Mentah
Data  yang  telah  dikumpulkan  dan  dikelompokkan  kemudian  diolah  dengan  cara  proses  ekstraksi data . Baik  tidaknya  suatu  model  JST  salah  satunya  ditentukan  oleh  hubungan antar neuron  atau yang  biasa  disebut  arsitektru  jaringan.  Dalam  membentuk  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  dibentuk pola-pola hubungan antara neuron. Neuron-neuron tersebut akan mentransformasikan informasi yang diterima  melalui  sambungan  keluarnya  menuju  ke  neuron-neuron  yang  lain.  Pada  jaringan  syaraf hubungan  ini  dikenal  dengan  nama  bobot  dan  bias.  Adapun  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  dalam prediksi, yaitu
1. Lapisan    Input    (Input    Layer),    unit    yang    bertugas    menerima    inputan    dari    luar    yang menggambarkan suatu permasalahan.
2. 2. Lapisan  Tersembunyi  (Hidden  Layer),  unit  tersembunyi  yang  mana  nilai  outputnya  tidak dapat diamati secara langsung.
3. 3.  Lapisan  Output  (Output  Layer),  unit  yang  merupakan  solusi  JST  terhadap  suatu permasalahan[5].
Gambar. arsitektur jaringan syaraf tiruan
Keterangan:
Xi, i ϵ {0, 1, 2, 3, 4} = berperan sebagai neuron pada input layer ( pH, temperatur, TSS, BOD dan DO .
Zj, j ϵ{0, 1} = berperan sebagai neuron hidden layer.
Vij, i ϵ {0, 1, 2, 3, 4} j ϵ{0, 1} = bobot yang berada di antara input dan hidden .
b = Bias.
Wjk, j ϵ {0} k ϵ{0, 1} = bobot yang berada di antara hidden dengan output layer .
Yk (y) = berperan sebagai output layer .
Inisialisasi  bobot  awal  secara  random  dilanjutkan  memasukkan  nilai  bobot  dan  bias  yang  telah ditentukan.  Dilakukan  proses  pengecekan  pada  nilai  kriteria  yang  telah  ditentukan  di  awal.  Apabila terpenuhi  maka  akan  output  yang  dihasilkan  berupa  hasil  prediksi  harga  batu  bara  dan  proses  akan dihentikan. Jumlah iterasi merupakan kriteria yang dimaksud. Apabila belum memenuhi kriteria yang
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1]
[ Januari 2022]
dimaksudkan maka akan dilanjutkan pada tahap proses feedforward . Kemudian  dilakukan proses backpropagation error . Lalu dilakukan tahap update bobot dan bias.

## 1.4. Perancangan dan Pembuatan Sistem
Proses pembuatan flow chart dari sistem yang akan dibuat, serta dibuatkan pula data flow diagram untuk sistem tersebut. Perancangan sistem yang telah dilakukan kemudian dilihat dari hasil flowchart yang  telah  terbentuk  yang  selanjutnya  akan  dibuat  sistem  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP berbasis website yang akan disesuaikan dengan aliran DFDnya.

## 2. Hasil dan Pembahasan
Rangkaian Sistem monitoring kualitas air sangat dibutuhkan untuk mengetahui kelayakan dari air konsumsi  tersebut,  artificial  neural  network  merupakan  sebuah  Neural  Network  dikonfigurasi  untuk aplikasi tertentu, seperti pengenalan pola atau klasifikasi data, dan kemudian disempurnakan melalui proses pembelajaran. Proses belajar yang terjadi dalam sistem biologis melibatkan penyesuaian koneksi sinaptik yang ada antara neuron, dalam halnya pada Neural Network penyesuaian koneksi sinaptik antar neuron dilakukan dengan menyesuaikan nilai bobot yang ada pada tiap konektivitas baik dari input, neuron maupun output.
Pada  penelitian  ini  telah  dibuat  sebuah  sistem  informasi  yang  menggunakan  aplikasi  berbasis website untuk memonitoring hasil pemantauan kualitas air secara berkala. Berikut merupakan tampilan dari aplikasi berbasis website yang digunakan.
[Vol 16 No 1] [ Januari 2022]

## Gambar 1 Tampilan Halaman Utama
Pada halaman utama user dapat login terlebih dahulu untuk menggunakan aplikasi berbasis website ini. Kemudian dapat dilanjutkan untuk menginput data di aplikasi tersebut sehingga bisa dilanjutkan dengan melakukan forecast (prediksi).
Gambar 2. Tampilan halaman login user
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
Gambar 3. Tampilan data parameter kualitas air yang telah diinput
Data kualitas air yang telah didapat dari PDAM Kota Balikpapan merupakan data kualitas air dari tahun  2011  hingga  tahun  2020.  Parameter  yang  diukur  meliputi  Dissolved  Oxygen  (DO),  Total Suspended Solid (TSS), pH, dan Biological Oxygen Demand (BOD).
Kualitas  air  perlu  dilakukan  pemantauan  secara  berkala  agar  mengetahui  parameter  yang  telah melebihi baku mutu atau tidak, berdasarkan Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No. 82 Tahun 2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air. Instansi pemerintah telah melakukan pemantauan kualitas air yang biasanya dibentuk dalam laporan dan sebagian besar hasilnya tidak  dipublikasikan,  sehingga  terkadang  masyarakat  tidak  mengetahui  kondisi  kualitas  perairan disekitar lingkungannya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kualitas  air  melalui  sistem  monitoring  indeks  kualitas serta bisa memprediksi kualitas air beberapa waktu kedepan di tempat tersebut, sehingga manfaat yang akan dirasakan oleh warga yaitu menjadi lebih sadar dan menjadi lebih peduli terhadap lingkungannya terutama air adalah kebutuhan yang menjadi pokok atau primer dalam keseharian. Berikut hasil prediksi kualitas air Waduk Manggar untuk akhir tahun 2021.

## 3.1. Dissolved Oxygen (DO),
Parameter pertama yang telah diinput  dan kemudian dilakukan prediksi  nilai  untuk  akhir tahun  2021  adalah  parameter Dissolved  Oxygen (DO),  dapat  dilihat  pada Gambar  4 menunjukkan grafik hasil prediksi untuk nilai DO sebesar 6,442 mg/L.
Gambar 4. Tampilan Prediksi nilai Dissolved Oxygen (DO)
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
3.2. Total Suspended Solid (TSS)
Parameter  berikutnya  adalah Total  Suspended  Solid (TSS)  yang  diprediksi  nilainya  untuk  akhir tahun  2021.  Pada  Gambar  5  dapat  dilihat  persebaran  nilai  parameter  TSS  mulai  tahun  2014  hingga diprediksi untuk  akhir tahun 2021. Nilai TSS yang diprediksi adalah sebesar 51,458 mg/L.
Gambar 5 . Tampilan Prediksi nilai Total Suspended Solid (TSS)

## 3.3 Biological Oxygen Demand (BOD)
Parameter  ketiga  yaitu Biological  Oxygen  Demand (BOD)  yang  diprediksi  nilainya  untuk  akhir tahun 2021. Pada Gambar 6 dapat dilihat persebaran nilai parameter BOD mulai tahun 2014 hingga diprediksi untuk akhir tahun 2021. Nilai BOD yang diprediksi adalah sebesar 8,753 mg/L.
Gambar 6. Tampilan Prediksi nilai Biological Oxygen Demand (BOD)

## 3.4 pH
Parameter  terakhir  yaitu  pH  yang  yang  diprediksi  nilainya  untuk  akhir  tahun  2021.  Pada Gambar  7  dapat  dilihat  persebaran  nilai  parameter  pH  mulai  tahun  2014  hingga  diprediksi untuk akhir tahun 2021. Nilai pH yang diprediksi adalah sebesar 7,225.
[Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
Gambar 7. Tampilan Prediksi nilai pH

## 3. Kesimpulan
Prediksi kualitas air Waduk Manggar yang telah dilakukan melalui aplikasi berbasis sistem yang kemudian nilai dari tiap parameternya disesuaikan dengan Peraturan Pemerintah Nomor 22 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Perlindungan dan Pengelolaan Lingkungan Hidup di Lampiran VI terkair Baku Mutu Air Nasional.
a. Berdasarkan hasil prediksi untuk parameter pH air Waduk Manggar di akhir tahun 2021 didapat sebesar 7,2 nilai ini masih masuk dalam rentang kelas 1. Kemudian hasil prediksi parameter Total Suspended Solid (TSS) air Waduk Manggar di akhir tahun 2021 didapat sebesar 51,4 mg/L nilai ini masuk dalam rentang kelas 2 dan kelas 3. Lalu hasil prediksi parameter Dissolved Oxygen (DO) air Waduk Manggar di akhir tahun 2021 didapat sebesar 6,4  mg/L  nilai  ini  masuk  dalam  rentang  kelas  1  dan  kelas  2.  Kemudian  hasil  prediksi parameter Biological Oxygen Demand (BOD) didapat nilai sebesar 8,7 mg/L masuk dalam rentang kelas 3 dan kelas 4.
b. Nilai-nilai dari parameter kualitas air masih terbilang layak dan memenuhi untuk dijadikan sebagai air baku untuk air bersih di PDAM Kota Balikpapan. Nilai parameter BOD yang diprediksi akan lebih tinggi dari tahun sebelumnya disebabkan oleh meningkatnya jumlah penduduk sehingga berpengaruh terhadap buangan limbah domestik dari masyarakat.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  LPPM  Institut  Teknologi  Kalimantan  karena  telah membiayai Penelitian Dosen tahun 2021.

## Daftar Pustaka
[1] Baiq, A.M., 2018, “Studi Penentuan Status Mutu Air Dengan Menggunakan Metode Indeks Pencemaran Dan Water Quality Index (Wqi) Di Sungai Dodokan Lombok, Nusa Tenggara Barat”. Jurnal Mahasiswa Teknik Pengairan.Vol.1 No.2.
[2] Habibi, Y.M., Riksakomara, E,. 2017, “Peramalan Harga Garam Konsumsi Menggunakan Artificial Neural Network Feedforward-Backpropagation (Studi Kasus : PT.  Garam Mas, Rembang, Jawa Tengah)”. Jurnal Teknik ITS Vol. 6, No. 2.
[3] Mustakim,  J.R.,  dkk.,  2017.  “Prediksi  Kualitas  Air  Bersih  PDAM  Kota  Palu  Menggunakan    Metode Backpropagation. Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan. Vol. 14 No. 1.
[4] Sudarsono,  A.,  2016,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu)”. Jurnal Media Infotama Vol. 12 No. 1.
[5] Talent  D.B,  Kumarasamy.,  2020,  “Development  of  a  Universal  Water  Quality  Index(UWQI)  for  South African River Catchments”. MDPI. Water.12.1534
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
[6] Sihombing, R. P., Hendarsin, O. P., Perbandingan Metode Artificial Neural Network (ANN) dan Support Vector  Machine  (SVM)  untuk  Klasifikasi  Kinerja  Perusahaan  Daerah  Air  Minum  (PDAM)  di  Indonesia. Jurnal Ilmu Komputer. Vol. XII No. 1.