## 
Abstrak –- Tingkat  pencemaran  sungai  setiap tahun  mengalami  peningkatan,  hal  ini  menyebabkan kualitas  air  sungai  semakin  menurun  yang  disebabkan oleh  buangan  limbah  industri  dan  limbah  domestik. Untuk  mendapatkan  model  estimasi  Cemical  Oxygen Demand  (COD)  maka  perlu  dilakukan  analisa  data  di lingkungan  sungai.  Kemudian  dilakukan  pembentukan model  estimasi  untuk  memprediksi  Cemical  Oxygen Demand  (COD).  Untuk  menyelesaikan  permasalahan tersebut  maka  diperlukan  suatu  algoritma  untuk estimasi  dan  prediksi  Cemical  Oxygen  Demand  (COD) untuk  mengetahui  gambaran  umum  terhadap  tingkat COD.  Adaptif  Neuro  Fuzzy  Inference  System  adalah suatu  algoritma  untuk  menyelesaikan  permasalahan tersebut.  Hasil  penelitian  menunjukkan  menggunakan Adaptif  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  dapat diterapkan  untuk  membangun  model  estimasi  untuk prediksi  nilai  Cemical  Oxygen  Demand  (COD.  Hasil model  estimasi  yang  dinilai  paling  baik  dengan RMSE training 2,11993, RMSE testing 5,93532, MAE training 1,52225,  MAE  testing  4,2165  dengan  persentase keberhasilan  untuk  training  94,7695  %  dan  testing 68,1839 %.
Kata kunci: Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),  Cemical  Oxygen  Demand  (COD),  Estimasi, Model , Kualitas Air Sungai

## I. PENDAHULUAN
Kualitas  air  sungai  sangat  bergantung  pada jenis kegiatan yang dilakukan manusia di sekitar daerah aliran  sungai.  Berkembangnya  kegiatan  penduduk  di sekitar  Sungai  yang  memanfaatkan  bantaran  sungai untuk  pemukiman,  kegiatan  industri  rumah  tangga,  dan industrialisasi  merupakan  sumber  pencemaran  sungai. Sementara  itu,  faktor  kegiatan  manusia  dianggap berperan  utama  dalam  menyumbangkan  pencemaran sungai.  Faktor  manusia  atau  masyarakat  seperti perkembangan pertanian, peningkatan populasi, urbanisasi, industrialisasi dan juga  kegagalan  kebijakan diidentifikasi  sebagai  akar  penyebab  pencemaran  air (UNEP,  2006).  Berdasarkan  sumber-sumber  tersebut
dapat  disimpulkan  bahwa  secara  umum  penyebab terjadinya  pencemaran  sungai  berasal  dari  limbah industri,  limbah  domestik,  perilaku  masyarakat  dan kegagalan kebijakan.
Menurut Keputusan Menteri Negara
Lingkungan  Hidup  Nomor  112  Tahun  2013  tentang Baku Mutu Air Limbah Domestik, air limbah domestik adalah  air  limbah  yang  berasal  dari  usaha  dan  atau kegiatan  permukiman  (real  estate),  rumah  makan (restauran),  perkantoran,  perniagaan,  apatemen  dan asrama.  Limbah  domestik  dapat  berupa  sampah,  air kakus (black  water) ,  dan  air  buangan  dari  berbagai aktivitas  domestik  lainnya.  Salah  satu  parameter kualitas  limbah  domestik  adalah  kebutuhan  oksigen kimiawi  atau  lebih  dikenal  sebagai  COD (Chemical Oxygen Demand).
Dalam  bidang  matematika,  Apriliani  dan Masduqi  (2008)  menggunakan  algoritma  Kalman  Filter dapat  dilakukan  estimasi  kualitas  air  sungai  Kali Surabaya  dengan  cukup  akurat  dan  parameter  yang digunakan  adalah  Keasaman  (pH),  Kadar  Oksigen Terlarut  (DO),  Kebutuhan  Oksigen  Secara  Biokimia (BOD),  Kebutuhan  Oksigen  Secara  Kimiawi  (COD), Padatan  Tersuspensi  (TSS),  Kadar  Nitrat,  dan  Kadar Fosfat.
Dalam Journal  of  Hydrology  511, Murat  Ay, Ozgur  Kisi (2014) ,  mengusulkan  integrasi  metode k- means  clustering dan multi-layer  perceptron  (k-means- MLP) dalam  pemodelan  kebutuhan  oksigen  kimia (Chemical  Oxygen  Demand) .  Metode  ini  diuji  dengan menggunakan  data  harian  dari  padatan  tersuspensi,  pH, suhu,  debit  dan  data  konsentrasi  Oksigen  Kimiawi  di hulu dari sistem pengolahan air limbah kota di provinsi Adapazari  Turki.  Kinerja  metode k-means-MLP dibandingkan  dengan  regresi  multi-linear,  multi-layer perceptron,  jaringan  syaraf  berbasis  radial,  regresi jaringan  saraf,  dan  dua  adaptif  yang  berbeda  teknik sistem  inferensi neuro-fuzzy (pengelompokan  subtraktif dan partisi grid). Ditemukan bahwa k-means-MLP lebih baik  daripada  teknik  lain  dalam  memperkirakan Oksigen  Kimiawi.  Selain  itu, k-means dikombinasikan dengan MLP dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pemodelan konsentrasi Oksigen Kimiawi sehari-hari.
Chemical  Oxygen  Demand (COD)  termasuk dalam karakteristik kimia zat organik dalam air limbah.

## MODEL ADAPTIF NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
BERDASARKAN PH,

## TEMPERATUR DAN TSS UNTUK PREDIKSI NILAI COD
Wahyudi Harianto 1
1 Teknik Informatika, Universitas Kanjuruhan Malang
1 wh3210@gmail.ac.id
Chemical  Oxygen  Demand (COD)  adalah  jumlah oksigen  (mg  O2)  yang  dibutuhkan  untuk  mengoksidasi zat-zat  organis  yang  ada  dalam  1  liter  sampel  air. Pengujian Chemical  Oxygen  Demand (COD)  pada  air limbah  memiliki  beberapa  keunggulan  dibandingkan pengujian Biology  Oxygen  Demand (BOD)  yaitu  : Sanggup menguji air limbah industri yang beracun yang tidak  dapat  diuji  dengan Biology  Oxygen  Demand (BOD)  karena  bakteri  akan  mati  dan  waktu  pengujian yang lebih singkat, kurang lebih hanya 3 jam. Chemical Oxygen  Demand (COD)  merupakan  salah  satu parameter  untuk  mengetahui  adanya  suatu  pencemaran yang disebabkan oleh air limbah. Dengan parameter ini sebenarnya  sudah  cukup  untuk  mengetahui  apakah  air tersebut tercemar atau tidak.
Dalam  penelitian  ini  diharapkan  dengan penerapan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System (ANFIS)  didapatkan  model  untuk  prediksi  nilai COD

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  memiliki  arsitektur  yang  dapat  terlihat  dalam struktur  dibawah  ini.    Dengan  sistem  inferensi  fuzzy yang  diterapkan  adalah  inferensi  fuzzy  model  Takagi Sugeno Kang.

## Gambar 2.1 Arsitektur Jaringan ANFIS
Fungsi dari setiap lapis adalah sebagai berikut: Lapisan 1 .
Semua  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  simpul adaptif  (parameter  dapat  berubah)  tergantung  pada fungsi keanggotaan yang digunakan. Berikut persamaan matematis dengan fungsi keanggotaan gbell :
| | | |
(2.1)
dengan x dan y adalah masukan pada simpul i, atau adalah  fungsi  keanggotaan  masing-masing  simpul. Simpul  O1,i  berfungsi  untuk  menyatakan  derajat keanggotaan  tiap  masukan  terhadap  himpunan  fuzzy  A dan  B.  Fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  adalah gaussian dengan parameter premis dan dapat diketahui nilainya dari hasil pembelajaran ANFIS Lapisan 2.
Semua  simpul  pada  lapisan  ini  adalah nonadaptif (parameter tetap). Fungsi simpul :
(2.2)
(2.10)
Tiap  keluaran  simpul  menyatakan  derajat  pengaktifan (firing  strength) tiap  aturan fuzzy .  Fungsi  ini  dapat
diperluas apabila bagian premis memiliki lebih dari dua himpunan fuzzy .  Banyaknya  simpul  pada  lapisan  ini menunjukkan  banyaknya  aturan  yang  dibentuk.  Fungsi perkalian  yang  digunakan  adalah  interpretasi  kata hubung and dengan menggunakan operator t-norm.

## Lapisan 3
Setiap  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  simpul nonadaptif yang menampilkan fungsi derajat pengaktifan  ternomalisasi (normalized  firing  strength) yaitu  rasio  keluaran  simpul  ke-i  pada  lapisan sebelumnya terhadap seluruh keluaran lapisan sebelumnya, dengan bentuk fungsi simpul:
(2.3) (2.11)
Apabila  dibentuk  lebih  dari  dua  aturan,  fungsi  dapat diperluas  dengan  membagi  wi  dengan  jumlah  total  w untuk semua aturan.
Lapisan 4 .
Setiap  node  pada  lapis  ini  adalah  adaptif  dengan fungsi node ̅ ̅ ̅
(2.4) Dengan  wi:  kuat  penyulutan  ternormalisasi  dari  lapisan 3,  {pi,qi,ri}:  himpunan  parameter  dari  node  ini. Parameter pada lapis ini disebut parameter konsekuen. Lapisan 5.
Pada  lapisan  ini  hanya  ada  satu  simpul  tetap yang  fungsinya    untuk  menjumlahkan  semua  masukan. Fungsi simpul :
∑ ̅ ∑ ̅ ∑ (2.5) (2.13)
Jaringan  adaptif  dengan  lima  lapisan  tersebut  ekivalen dengan sistem inferensi fuzzy TSK.

## III. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunak  adalah  parameter  TSS,  pH, temperatur dan COD akan dibagi menjadi data training, testing dan  validasi.  Validasi  model  adalah  proses dimana vektor masukan dari set data input / output yang FIS  tidak  terlatih  ,  disajikan  dengan  model  FIS  dilatih, untuk  melihat  seberapa  baik  model  FIS  memprediksi data  yang  sesuai  untuk  menetapkan  nilai-nilai output. Data  yang  dimasukkan  harus  berupa  data  matriks masukan dan target sekaligus.

## [ ]
Gambar 3.2 Matrik Data, a, b, c: Masukan, d:Target
Misalkan:
Parameter  TSS={x11,  x12,  x13,  ...},  parameter pH={x21,  x22,  x23,...},  parameter  temperatur={x31, x32, x33, ...}, parameter COD={y1, y2, y3, ...}.
Masing-masing  variabel  indikator  merupakan variabel yang dimasukkan datanya ke dalam measurement  model ,  oleh  karena  itu  variabel  indikator ini haruslah   jelas dan dapat diukur.
Penjelasan  terkait  definisi  masing-masing variabel diuraikan   sebagai berikut:
1. TSS
Total  Suspended  Solids  atau  padatan  tersuspensi adalah  padatan  yang  menyebabkan  kekeruhan  air, tidak  terlarut,  dan  tidak  dapat  mengendap langsung. Padatan tersuspensi terdiri dari partikel- partikel  yang  ukuran  maupun  beratnya  lebih  kecil daripada  sedimen,  misalnya  tanah  liat,  bahan- bahan  organik  tertentu,  sel-sel  mikroorganisme, dsb.
2. pH Nilai pH air  yang  normal antara 6  – 8, sedangkan pH  air  terpolusi  misalnya  air  buangan,  berbeda- beda tergantung dari jenis buangannya.
3. Temperatur Kenaikan  suhu  menimbulkan  beberapa  akibat antara  lain  menurunnya  jumlah  oksigen  terlarut dalam  air,  meningkatkan  kecepatan  reaksi  kimia serta  terganggunya  kehidupan  ikan  dan  hewan  air lainnya.  Jika  batas  suhu  yang  mematikan terlampaui,  ikan  dan  hewan  air  lainnya  mungkin akan mati.
4. COD
Chemical Oxygen Demand atau kebutuhan oksigen kimia adalah jumlah oksigen yang diperlukan agar bahan  buangan  yang  ada  di  dalam  air  dapat teroksidasi melalui reaksi kimia.

## Langkah Pemodelan Fuzzy
Untuk  melakukan  proses fuzzy ,  dapat  mengikuti langkah-langkah  mulai  dari input yang  berbentuk crisp dirubah  menjadi input yang  berupa fuzzy untuk kemudian dimasukkan kedalam aturan-aturan yang telah dibuat  untuk  menghasilkan output yang  diinginkan tetapi  masih  dalam  bentuk fuzzy output yang  harus dimasukan  dalam  proses defuzzifikasi untuk  dirubah  ke dalam  bentuk crisp  output .  Diagram  pemodelan fuzzy seperti yang terlihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2 Diagram Pemodelan Fuzzy

## Alur Proses Pembelajaran
Di  dalam  alur  proses  pembelajaran  terdapat proses  alur  maju  yang  terdiri  dari  lapisan  1  sampai
dengan  lapisan  5.  Alur  proses  pembelajaran  dapat dilihat pada gambar 3.3.
Proses Alur Pembelajaran seperti pada Gambar 3.3  terdiri  dari  lapisan  1  sampai  dengan  lapisan  5. Lapisan  1  terdapat  proses  fuzzyfikasi,  yaitu  mengubah masukan  nilai  crips  (nilai  aktual)  menjadi  nilai  fuzzy dengan  menggunakan  funggsi  keanggotaan  bell. Lapisan  2  penerapan  logika  fuzzy  AND  yaitu  memilih node  yang  terkecil  dari  node  yang  masuk.  Lapisan  3 bentuk  normalisasi.  Lapisan  4  defuzzyfikasi  dengan menggunakan metode LSE. Lapisan terakhir tahap maju merupakan keluaran jaringan.
Jika parameter  fungsi  keanggotaan  yang baru sudah diperoleh, maka iterasi dilanjutkan dengan proses maju  seperti  yang  telah  dijelaskan.  Jika  telah  diperoleh keluaran  jaringan  maka  sinyal  kesalahannya  diperiksa lagi.  Selanjutnya  sinyal  kesalahan  ini  dipropagasi  balik sampai  lapisan  ke-1  untuk  diperoleh  lagi  parameter keanggotaan yang baru. Demikian seterusnya, proses ini berulang sampai sinyal kesalahan dapat diterima

## Gambar 3.3 Alur Pembelajaran

## Alur Proses Uji Coba
Pada alur proses uji coba hanya terdapat proses maju  (lapisan  1  sampai  dengan  lapisan  5)  tetapi parameter  premis  yang  digunakan  adalah  parameter premis hasil belajar.
Gambar 3.4 Alur Uji Coba

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Variabel
Variabel  yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel  TSS,  pH,  Temperatur  dan  COD.  Dari  variabel tersebut  data  yang  digunakan  sebagai  inputan  adalah variabel  TSS,  pH,  Temperatur  sedangkan  untuk outpunya adalah variabel COD.
Data  sebagai  masukan  adalah  data  input  dan  target sekaligus yang brupa matrik. Kolom pertama, kedua dan ketiga  dalam  hal  ini  adalah  TSS,  pH,  Temperatur  dan kolom keempat sebagai target, jumlah baris menyatakan jumlah data yang akan dilatih.
Tabel 4.1 Pembagian variabel Input dan Target Input Target x 1 x 2 x 3 Y(t) TSS pH Temperatur COD

## Fungsi Keanggotaan Input
Setelah  ditentukan  variabel input yang  akan menghasilkan output yang diinginkan maka akan dibuat fungsi  keanggotaan  dari  variabel  tersebut.  Sebelumnya harus  ditentukan  tipe  dari Fuzzy  Inference  System . Model Sugeno digunakan untuk membangun pendekatan sistematis untuk meng- generate aturan fuzzy dari dataset input – output yang diberikan.
Gambar 4.1 Fungsi Keanggotaan Variabel  TSS
Bell (x; a, b, c) dengan : x = input (TSS) a = lebar MF b = pengendalian slopes untuk titik crossover c = pusat MF Persamaan fungsi keanggotaannya adalah : TSS in1mf1: gbellmf',[2897.20000482059 2.00858394292998 5.60001562077578] in1mf2: gbellmf',[2897.20003826425 1.95538943714666 5799.99998572413] pH in2mf1: gbellmf,[0.659115653107299 2.03125038410258 6.82807698118502] in2mf2: gbellmf,[0.501192370120729 2.04366228214328 8.37323957184075] TEMPERATUR in3mf1: gbellmf,[126.400000286857 1.99998726822089 27.2000000998964] in3mf2: gbellmf,[126.400271067972 1.99397666886392 279.999817916577]
{ai, bi dan ci} adalah parameter dari fungsi keanggotaan atau disebut sebagai parameter premis.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  terbaik  maka dilakukan 10 kali uji coba dengan perubahan dari fungsi keanggotaan  yang  digunakan,  dari  hasil  uji  coba tersebut  diambil  nilai training dan testing terkecil  dari RMSE,  MAE  dan  persentase  tingkat  keberhasilan terbesar.  Setiap  perubahan  membership  fungsi  maka nilai  dari  RMSE,  MAE  dan  %  juga  berbeda  ini menandakan  bahwa  semakin  besar membership fungsinya belum tentu mendapatkan hasil yang terbaik.

## Hasil
Hasil  dari  tingkat  keberhasilan  dengan  model ANFIS  ini  ditentukan  oleh  data  yang  menjadi  sumber pembelajaran. Hasil prediksi yang diperoleh merupakan hasil pembelajaran dari data yang sudah  melalui proses pembelajaran terlebih dahulu. Dari proses pembelajaran tersebut  tentunya  memiliti  tingkat  kesalahan,  maka berdasarkan  variasi  dari  jumlah  fungsi  keanggotaan diambil  nilai  kesalahan  terkecil  dan  persentase keberhasilan terbesar.
Dari  hasil training dan testing,  file terbaik  disimpan dalam bentuk .fis yang berisi engine fis
Gambar 4.2 Error Training dan Testing
Gambar  4.2  menunjukkan  hasil  error  dari  training  dan testing
Gambar 4.3 Grafik Hasil Training dan Testing

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini adalah:
1. Hasil dari model ANFIS dalam proses pembelajaran ANFIS  secara  keseluruhan  di  setiap  lokasi pemantauan  didapat  bahwa:  MF  7,  RMSE  training 2,11993,  RMSE  testing  5,93532,  MAE  training 1,52225,  MAE  testing  4,2165  dengan  persentase keberhasilan  untuk  training  94,7695  %  dan  testing 68,1839 %.
2. Dari  hasil  pembentukan  model  dapat  diterapkan untuk  prediksi  COD  dengan  menggunakan  variabel TSS, pH dan temperatur.

## Saran
Berdasarkan  penelitian  ini,  saran  untuk  penelitian berikutnya adalah:
1. Model  estimasi  mengguakan  ANFIS  ini  bisa dikembangan  lagi  dengan  dengan  menggunakan algoritma selain ANFIS
2. Untuk  penelitian  selanjutnya,  supaya  membuat software  aplikasi  yang  bisa  diakses  langsung  oleh masyarakat sehingga jika masyarakat mengetahuinya  diharapkan  kesadaran  terhadap lingkungan bisa meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agus  (2009), Belajar  Cepat  Fuzzy Logic  Menggunakan MATLAB , Andi Offset, Yogyakarta.
[2] Alaerts,  G  dan  Santika,S.S,  (1997), “  Metode  Penelitian  Air”, Usaha Nasional, Surabaya.
[3] Anonim.  (2001),  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia Nomor  82  Tahun  2001  tentang  Kualitas  dan  Pengendalian Pencemaran Air.
[4] Anonim. (2009), Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 32 Tahun  2009  tentang  Perlindungan  dan  Pengelolaan  Lingkungan Hidup.
[5] Anonim.  (2010),  Peraturan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup Nomor  01  Tahun  2010  Tentang  Tata  Laksana  Pengendalian Pencemaran Air.
[6] Anonim.  (2010),  Peraturan  Gubernur  Jawa  Timur  Nomor  61 Tahun 2010 tentang Penetapan Kelas Air Pada Air Sungai.
[7] Anonim,  (2012),    “Daya  Dukung  dan  Daya  Tampung Lingkungan  di  Sungai  Kali  Mas” . Laporan  Penelitian  Badan Lingkungan Hidup Surabaya 2011
[8] Arifin    Z.  dan  M.I.  Irawan,  (2009),  “Adaptive  Sensitivity Sensitivity-based  Linear  Learning  Method  Algorithms  for  Data Classification”, Proceeding  of    5 th International  Conference  of Mathematics,  Statistics  and  Their  Aplications, Bukit  Tinggi  – West Sumatra Indonesia.
[9] Bramer,  Max,  (2007), ” Principles of Data Mining “, Springer- Verlag, London.
[10] Barba-Brioso C., Fernández-Caliani J.C., Miras A. , Cornejo J. , Galán  E,  (2010),  “Multi-source  water  pollution  in  a  highly anthropized  wetland  system  associated  with  the  estuary  of Huelva  (SW  Spain)“, Elsevier  Journal  of    Marine  Pollution Bulletin.
[11] Bao  L.J.,  Maruya  K  A,  Snyder  S.A., and E  Y.  Zeng,  (2011),
“China’s  water  pollution  by  persistent  organic  pollutants,”
Elsevier Journal of Environmental Pollution.
[12] Effendi,  H.  (2003), Telaah  Kualitas  Air  Bagi  Pengelolaan Sumber  Daya  dan  Lingkungan  Perairan” ,  Penerbit  Kanisisus,
Yogyakarta.
[13] Fausett,  L,  (1995), Fundamental  of  Neural  Networks: Architecture,  Algorithms,  and  Applications, Prentice  Hall  New
Jersey
[14] Hanselman, Duane and Bruce Littlefield, (2001), Matlab-Bahasa Komputasi  Teknis,  Komputasi,  Visualisasi  dan  Pemrograman (Terjemahan), Andi Offse,t Yogyakarta,
[15] Hasanuddin  dan  M.I.  Irawan,  (2009),  “Sensitivity  Analisis  of Probabilistic  Radial  Basis  Function  Networks”, Proceeding  of 5th  International  Conference  on  Mathematics,  Statistics  and Their Aplications , Bukit Tinggi – West Sumatra Indonesia.
[16] Haykin,  Simon,(1999), Neural  Networks:  A  Comprehensive Foundation, Prentice Hall, New Jersey.
[17] Hazlina,  (2013), An  Exploration  of  the  Adaptive  Neuro-Fuzzy Inference  System  (ANFIS)  in  Modelling  Survival, Thesis submitted to The University of Nottingham, Nottingham.
[18] Irawan  M.I.,  Syaharuddin,  M.,  Daryono  Budi  Utomo,  dan  A. Mustikarukmi,  (2013),  “Intelligent    Irrigation  Water
Requirement System Based On  Artificial Neural Networks and Profit  Optimization  for    Planting  Time  Decision  Making  of Crops  In  Lombok    Island” Journal  of  Applied  and  Theoretical Information Technology, Volume 58  No.3  December  31,  2013 [19] Irawan  M.I.  dan  E.  Satriyanto,  (2008),  “Virtual  Pointer  untuk
Identifikasi  Isyarat  Tangan  sebagai  Pengendali  Gerakan  Robot Secara Real-Time, Jurnal Informatika Vol.9 No. 1 Mei 2008 [20] Irawan, M.I. dan A.B. Pratiwi, (2011), “A RBF- Egarch Neural Netwoks  Model  for  Time  Series  Forecasting”, Proceeding  of
The  International  Conference  on  Numerical  Analysis  and Optimization (ICeMATH - 2011) , Yogyakarta
[21] Irawan,  M.  I,  (2010),  “Pengembangan  Metode  Pembelajaran Cepat  Pada  Jaringan  Syaraf      Tiruan  untuk  Optimasi  Waktu Dalam  Stabilitas  Bobot  dan  Minimalisasi  Kesalahan  Dalam Pengenalan  Pola”, Laporan  Hasil  Penelitian    Hibah Pascasarjana – LPPM ITS.
[22] Irawan,  M.I,  Apiliani,  E  dan  Z.  Darojah,  (2008),  “Using  An Extended  and  Ensemble  Kalman  Filter  For  The  Training  of Feedforward  Neural  Network  In  Time  Series  Forecasting”, in Proceeding  of    3 rd -  International  Conference  On  Mathematics And Statistics (ICoMS 3), Bogor, Juli 2-4.
[23] Jong,  JS., Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya Menggunakan Matlab , Andi Offset, Yogyakarta.
[24] JSR  jang,  CT  Sun,  E  Mizutami,  (1997 ),  Neuro  Fuzzy  and  Soft Computing , PTR Prentice Hall
[25] Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup Nomor  112  Tahun  2013  tentang  Baku  Mutu  Air Limbah Domestik.
[26] Kusumadewi,  S.  (2001), Artificial  Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta.
[27] Kusumadewi,  S.  (2004), Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan menggunakan Matlab dan Excel Link , Graha Ilmu, Yogyakarta.
[28] Li, C and Diebold, F.X, (2006),” Forcasting the Term Structure of Government Bond Yield”, Journal of Econometrics ,130,337- 364.
[29] Masduqi,  A  dan  E.  Apriliani,  (2008),  “Estimation  of  Surabaya River  Water  Quality  Using  Kalman  Filter  Algorithm ”, IPTEK,
The Journal for Technology and Science, Vol. 19, No. 3, August 2008
[30] Masduqi  A,  (2012), Operasi  dan  Proses  Pengolahan  Air, ITS Press
[31] Murat  Ay,  Ozgur  Kisi (2014) ,  “Modelling  of  chemical  oxygen demand  by  using  ANNs,  ANFIS  and  k-means  clustering techniques” , Journal of Hydrolog, 511 (2014) 279–289
[32] Nastos,  P.T.,  Moustris,  K.P.,  Larissi,  I.K.,  Paliatsos,  A.G.
(2011),  ”Rain  Intensity  Forecast  Using  Artificial  Neural Network  in  Athens,  Greece”, Atmospheric  Research, Vol  119, Hal. 153 - 160. quality management in a river