## ATURAN ASOSIASI DENGAN STANDAR STORET PADA MODEL PREDIKSI PARAMETER PENDUKUNG UJI KUALITAS AIR BAKU
Diana Purwitasari 1) , Oktaviandra Pradita Putri 2) , Wijayanti Nurul Khotimah 3)
1)2)3) Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Teknik Kimia, Ged. Teknik Informatika, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111, Indonesia
1) diana@if.its.ac.id
3) wijayanti@if.its.ac.id
Abstrak—Uji  laboratorium  tentang  kualitas  air  baku  pada  penyediaan  dan  pengolahan  air  bersih memperhatikan  parameter  air  terkait  faktor  fisika,  kimia  dan  biologi.  Analisis  kualitas  air  di  laboratorium membutuhkan  waktu.  Usulan  sistem  akan  mempercepat  waktu  dengan  menganalisis  catatan  dataparameter air  yang  ada  dalam  rekam  data  PDAM.  Aturan  asosiasi  pada  sistem  digunakan  untuk  melihat  hubungan antara  parameter  air  yang  didahului  praproses  dengan  mengubah  data  numerik  ke  data  kategorikal berdasarkan  standar  STOrage  and  RETrievalData  Warehouse  (STORET).Selanjutnya  model  prediksi parameter  air  yang  dihasilkan  dari  data  belajar  akan  diserderhanakan  terlebih  dahulu  sebelum  validasi model  dengan  data  uji.  Pengujian  model  menggunakan  data  belajar  menunjukkan  rata-rata  akurasi  70% dengan  minimal  support-confidence  30%  data.  Hasil  model  hubungan  parameter  air  menggunakan  rekam data  PDAM  dapat  menjadi  pendukung  kebijakan  di  daerah  tersebut  dalam  penyediaan  dan  pengolahan  air bersih  sebelum  dilakukan  uji  kualitas  laboratorium.  Tanpa  ada  uji  laboratorium  beberapa  nilai  parameter faktor  kimia  tidak  dapat  diketahui.  Meskipun  demikian  aturan  yang  dihasilkan  sistem  usulan  tanpa  uji laboratorium  dapat  memberikan  akurasi  80%-95%  dengan  asumsi  missing  valuesnilai  faktor  kimiasetelah dicek manual dari narasumber pemilik data. Data uji coba menggunakan dataset kecil untuk mempermudah cek manual.

## Kata Kunci— prediksi kualitas air, aturan asosiasi, storet
Abstrak—Raw  Water  (Air  Baku)  laboratory  analysis  is  testing  physical,  chemical  and  bacteriological characteristicsof  water  to  ensure  that  water  supply  is  clean,  safe  and  ready  for  drinking  water  quality. Analyzing  raw  water  quality  in  laboratorium  needs  more  time.  The  proposed  system  could  shorten  the laboratory  processing  time  by  analyzing  daily  water  production  log.  Association  ruleinthe  proposed  system was used to  generate relation  model  of  water  characteristicsfrom  the  data  log  provided  by  local  government owned water utilities (PDAM, Perusahaan Daerah Air Minum). The data was transformed first from numerical data  into  categorical  data  using  STOrage  and  RETrieval  Data  Warehouse  (STORET)standard.Generated model needs to be simplified because some prediction rules could have the same interpretation. The generated parameter prediction modelwas sufficient to be used as the supporting data for any local policy made related to water supply and sanitationwithout additional costs from standard lab testing of water quality. Some water quality  values  of  chemical  characteristics  need  lab  testing.  Given  the  missing  values  of  several  chemical characteristics, the generated parameter prediction model still could give better accuracy of 80%-95%. Since PDAM staffmanually validated the generated model, the experiments used small data set.
Keywords— water quality prediction, association rule, storet

## I. P ENDAHULUAN
Tingkat pencemaran air Kali Surabaya semakin meningkat  menyebabkan  kualitas  air  menurun karena  keterbatasan    ketersediaan    air      bersih untuk  masyarakat (Kaunang, Hidayat, & Guntarto, 2011).  Salah  satu  contoh  kasus  pencemaran  yang dilaporkan oleh Dinas Komunikasi dan Informatika  Jawa  Timur  terjadi  di  Kali  Surabaya. Pencemaran  di  duga  akibat  turbulensi  debit  air hujan sehingga menyebabkan menurunnya kandungan oksigen (http://kominfo.jatimprov.go.id/watch/37468 , Nov 2013). Hal tersebut menyebabkan kematian banyak ikan  di  sungai.  Air  Baku  adalah  air  yang memenuhi baku mutu tertentu berasal dari sumber air  permukaan,  atau  air  tanah  dan  air  hujan  (SNI
6774:2008  Tata  Cara  Perencanaan  Unit  Paket Instalasi  Pengolahan  Air,  Badan  Standardisasi Nasional).  Air  baku  dipompa  menuju  ke penampungan  untuk  pengendapan  yang  akan dialirkan  untuk  penyaringan,  kemudian  dilakukan pembunuhan bakteri sebelum terakhir didistribusike masyarakat.
Adanya kemungkinan pencemaran air dan baku mutu  yang  harus  dipenuhi,  maka  uji  kualitas airdilakukan  pada  penyediaan  dan  pengolahan  air bersih  untuk  mengetahui  parameter  air  yang digunakan  dalam  tahap  penetralan  air.  Hasil  uji kualitas  dapat  disimpan  dan  digunakan  sebagai informasi  untuk  pendukung  keputusan  kebijakan pihak  terkait  yang  menangani  penyediaan  dan pengolahan  air  bersih.  Berbagai  pendekatan  telah
dilakukan untuk membuat model analisis dari hasil uji  kualitas  air  seperti  pendekatan  statistik  (Omo- Irabor,  Olobaniyi,  Oduyemi,  &  Akunna,  2008), algoritma  Genetika  (Ayundyahrini,  Abdul  Kadir, & Gamayanti, 2013), algoritma Fuzzy (Angulo,  et al.,  2012)  serta  sistem  pendukung  keputusan (Pairunan, 2012).
Kualitas air diukur/ diuji berdasarkan parameter  tertentu  sesuai  peraturan  perundang- undangan yang berlaku Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup No. 115/2003 tentang Pedoman Penentuan  Status  Mutu  Air.  Penjernihan  air berdasarkan beberapa parameter saja belum cukup (Ayundyahrini, Abdul Kadir, & Gamayanti, 2013). Pendekatan statistik dengan analisa keterhubungan banyak  parameter  telah  dilakukan  (Omo-Irabor, Olobaniyi,  Oduyemi,  &  Akunna,  2008)  namun pendukung  keputusan  membutuhkan  pernyataan berbentuk  aturan  agar  memudahkan  pembuat kebijakan  (Pairunan,  2012)  (Chang,  Pongsanonea, &  Ernest,  2012).  Model  analisis  kualitas  banyak parameter dengan pembentukan fuzzifikasi membutuhkan  validasi  manual  para  ahli  (Angulo, et  al.,  2012)  sedangkan  ketersediaan  ahli  tersebut belum tentu dapat dipenuhi di setiap daerah.
Makalah  ini  menjelaskan  penggunaan  aturan asosiasi  sebagai  teknik  analisa  hubungan  antar parameter  air  berdasarkan  data-data  yang  ada. Penggunaan  aturan  asosiasi  pada  sistem  yang diusulkan  dalam  makalah  ini  bertujuan  untuk mempercepat  waktu  analisa  catatan  data-data parameter  air  yang ada dalam rekam  data PDAM. Hasil model dari usulan sistem dapat dimanfaatkan sebagai  pendukung  kebijakan  di  daerah  tersebut dalam  penyediaan  dan  pengolahan  air  bersih sebelum  dilakukan  uji  kualitas  laboratorium sehingga mempersingkat waktu dan biaya.
Hasil analisa berbentuk model dapat diimplementasikan dengan mudah dalam pendukung  keputusan  berbentuk  sistem  atau kebijakan  tertulis.  Bahasan  berikut  menguraikan lebih  detil  mengenai  penelitian  terkait  dengan pembentukan  model  prediksi  parameter  air  serta permasalahan yang muncul. Kemudian dilanjutkan dengan  bahasan  tahapan  pembentukan  yang memberikan  alternatif  solusi  masalah.  Hasil  uji coba  model  disampaikan  pada  bagian  hasil  dan pembahasan.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Prediksi  parameter  pendukung  uji  kualitas  air baku  dalam  suatu  sistem  pendukung  keputusan dapat  menggunakan  berbagai  macam  algoritma komputasi  cerdas.  Algoritma  Genetika  digunakan untuk  estimasi  dosis  tawas  berdasarkan  parameter kekeruhan dan pH data air pada penjernihan air di Kota  Surabaya  (Ayundyahrini,  Abdul  Kadir,  & Gamayanti,  2013).  Uji  coba  dilakukan  pada  data- data  kualitas  air  saat  musim  penghujan  dan kemarau  menunjukkan  bahwa  penggunaan  tawas
memiliki  karakteristik  berbeda.  Terdapat  faktor lain  yang  mempengaruhi  dosis    tawas  seperti lumpur  atau  limbah kimia.
Prediksi data numerik parameter kekeruhan dan pH  air  yang  dilakukan  belum  menunjukkan  pola hubungan  antar  parameter.  Terdapat  parameter  air selain  kekeruhan  dan  pH  seperti  suspended  solid (SS),  TDS,  chemical  oxygen  demand  (COD), biochemical oxygen demand
(BOD),dan konsentrasi  unsur  kimia.  Hubungan  yang  akan membentuk  suatu  model  membutuhkan  data berbentuk kategorikal untuk mempermudah pengenalan relasi antar  parameter. Perubahan  data numerik  menjadi  data  kategorikal  dilakukan dengan  standar  data  STORET  untuk    menentukan status    mutu  air  (Pairunan,  2012).  Model  yang digunakan  adalah    metode    time    series    moving average  dengan  perubahan  data  menjadi  skor STORET  agar  variasi  nilai  lebih  terjaga  pada parameter  Sungai  Saddang  Sulawesi  Selatan. Standar  STORET  (STOrage  and  RETrieval) berdasarkan  sistem    nilai    United  States Environmental Protection Agency (USEPA) banyak  digunakan  dalam  penentuan  klasifikasi mutu air (http://www.epa.gov/storet/).
Model  serupa  namun  dengan  multivariate analytical  methodskarena  tidak  menggunakan proses transformasi skor STORET seperti Principal  Component  Analysis  (PCA),  Factor Analysis  (FA)  dan  Hierarchic  Cluster  Analysis (HCA)  menunjukkan  adanya  distribusi  komponen kimia di daerah sekitar wilayah pengamatan (Omo- Irabor,  Olobaniyi,  Oduyemi,  &  Akunna,  2008). Komponen  kimia  tersebut  dimungkinkan  ada karena  lokasi  air  berdekatan  dengan  tempat produksi minyak.
Hubungan  antara  parameter  air  seperti  pH, jumlah mineral larut dalam air, kekeruhan, amonia dan  dissolved  oxygen  (DO)  dengan  pendekatan fuzzy  memberikan  informasi  yang  diterjemahkan ahli  menjadi  aturan  bagi  penyedia  air  bersih (Angulo,  et  al.,  2012).  Sebelum  fuzzy  inference system tersebut diimplementasikan, validasi purwa-rupa  aturan  dilakukan  manual  oleh  ahli. Aturan  fuzzy  yang  dihasilkan  akan  mendeteksi adanya  pembuangan  limbah  termasuk  eutrofikasi akibat  limbah  fosfat  berlebih  yang  dapat  ditandai dengan  banyaknya  tanaman  eceng  gondok  serta limbah  yang  menyebabkan  peristiwa  kematian ikan-ikan.
Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  model  yang dapat  menunjukkan  relasi  antar  banyak  parameter kualitas  air.  Aturan  asosiasi  digunakan  dalam makalah  ini  untuk  melihat  keberadaan  relasi tersebut.  Implementasi  aturan  asosiasi  sering menggunakan Algoritma Apriori (Han, Kamber, & Pei, 2011). Namun demi menghasilkan model yang mudah  dibaca  maka  data-data  parameter  air  akan diubah  dari  numerikal  menjadi  kategorikal berdasarkan  aturan  STORET.  Oleh  karena  itu
sebelum tahap pencarian hubungan antar parameter maka  tahap  pertama  adalah  pengolahan  data  dari numerikal menjadi kategorikal.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Dua tahapan utama dalam pembentukan model adalah transformasi data kategorikal dan pencarian hubungan antara parameter air.

## A. Pengolahan Data Air dengan Standar STORET
Pengelompokkan data dilihat dari parameter air terkait  faktor  fisika  (penglihatan,  sentuhan,  rasa, bau),  kimia  (bahan-bahan  yang  larut  dalam  air), dan  biologi  (keberadaan  mikroorganisme  dalam air).Data  yang  digunakan  dalam  makalah  ini diambil  dari  data  air  sungai  di  Surabaya  sebelum diolah  selama  3  tahun  (2010-2013)  hasil pencatatan harian Pusat Penelitian dan Pengembangan  (puslitbang)  PDAM.  Sebelum pengolahan  air  baku  menjadi  air  bersih,  PDAM melakukan  uji  kualitas  sampel  air  di  laboratorium untuk  mengetahui  jumlah  kandungan  setiap parameter  air.  Pada  sumber  data  tercatat  20 parameter-parameter air yang meliputi:
1) 4  parameter  terkait  faktor  fisika  meliputi suhu, kekeruhan, warna dan suspended solid (SS). Nilai  SS  adalah  padatan  tersuspensi  dalam  air berupa  bahan-bahan  organik/  inorganik  yang mempengaruhi kekeruhan air.
2) 16  parameter  terkait  faktor  kimia  meliputi alkalinitas,CO 2 bebas, dissolved oxygen (DO) atau kelarutan  oksigen,  nitrit,  amonia,  tembaga,  fosfat, sulfida,  besi,  krom  hexavalen,  mangan,  seng, timbal,  chemical  oxygen  demand  (COD),  dan detergen. Nilai DO adalah jumlah oksigen terlarut dalam  air.  Air  dengan  oksigen  kurang  membuat hidup  mikroorganisme  tidak  bertahan  lama  dan akan menimbulkan bau.
Asumsi  bahwa  kebutuhan  air  kota  Surabaya tidak  melebihi  kebutuhan  kota  Jakarta,  maka  data acuan  yang  digunakan  sebagai  baku  mutu  air diambil  dari  Keputusan  Gubernur  Provinsi  DKI Jakarta No.582/1995 tentang Penetapan Peruntukan dan Baku Mutu Air Sungai / Badan Air serta  Baku  Mutu  Limbah  Cair  di  Wilayah  DKI Jakarta  dan  PP  No.82/2001  tentang  Pengelolaan Kualitas  Air  dan  Pengendalian  Pencemaran Air.Golongan  air  sesuai  ketentuan  yang  berlaku diambil  Golongan  B  yaitu  air  yang  digunakan sebagai air baku air minum.
Tahap  pengolahan  data  air  dengan  Standar STORET-USEPA  untuk  persiapan  data  numerik menjadi kategorikal adalah sebagai berikut:
1) Tentukan  nilai  batas  minimal  dan maksimal  setiap  parameter  air  berdasarkan  baku mutu  air  Golongan  B  dalam  Kep.Gub.  DKI Jakarta No.582/1995.
2) Hitung nilai minimal, maksimal dan rata- rata  per  10  hari  data  puslitbang  PDAM  untuk setiap  parameter  air:  Terdapat  total  720  data
(hari)  dengan  500  data  sebagai  data  belajar  dan 220  sebagai  data  uji.  Untuk  data  belajar  akan dihitung 72  nilai  minimal,  maksimal dan rata-rata dari 20 parameter air.
3) Hitung skor setiap nilai minimal, maksimal dan  rata-rata  parameter  air  tersebut  dengan standar  STORET-USEPA  sebagai  acuan  :  Untuk semua  nilai  minimal,  maksimal  dan  rata-rata  per 10 data parameter air (Langkah 2) yang masih ada dalam  batas  nilai  minimal-maksimal  acuan (Langkah  1)akan  diberikan  skor  0.  Apabila  nilai diluar batas akan diberikan skor sebagai berikut:
Skor (Kategorikal) Parameter Air Faktor Fisika Kimia Biologi Minimal/ Maks Rata-rata -1 -3 -2 -6 -3 -9
Sebagai  contoh,  nilai  minimal-maksimal  dari  10 data  (hari)  parameter  kekeruhan=12,80-233  dan rata-rata  45,19.  Nilai  data  acuan  parameter kekeruhan  (Langkah  1)  adalah  0-100.Nilai minimal,  maksimal  dan  rata-rata  kekeruhan  air dalam  rentang  waktu  observasi  10  hari  masih dalam  batas  data  acuan.  Maka  total  skor  akhir dihitung dari min+maks+rata parameter suhu yang termasuk faktor fisika = 0+(-1)+0 = -1.
3) Klasifikasikan  skor  akhir  menurut  kelas mutu air STORET- USEPA (A, B, C, D) :
Kelas Total Skor Mutu Air A B C D 0 -1 s/d -10 -11 s/d -30 >-30 BaikSekali Baik Sedang Buruk
Jadi  pada  contoh  10  hari  tersebut  (Langkah  3) dilihat dari parameter kekeruhan air memiliki kelas mutu  B  atau  tergolong  baik.  Langkah  pengolahan data air dengan  standar  STORET  dilakukan untuk menghasilkan  model  prediksi  parameter  yang mudah  dibaca  sehingga  perlu  perubahan  data-data parameter air dari numerikal menjadi kategorikal.

## B. Penentuan Hubungan antar Parameter Air denganAturan Asosiasi
Pada  data-data  catatan  air  akan  dicari/  digali (data  mining)  pola  yang  sering  muncul  (frequent pattern)  dengan  algoritma  apriori  untuk  mencari hubungan  antar  parameter  atau  disebut  dengan aturan asosiasi (Han, Kamber, & Pei, 2011).Inisialisasi  tahap  penentuan  hubungan  antar parameter  air  tersebut  adalah  mengubah  nilai numerik menjadi nilai kategorikal.
Pada  contoh  nilai  parameter  kekeruhan  yang telah dibahas  sebelumnya,  variasi  enam  kategori  yang mungkin adalah sebagai berikut:
Skor min+maks+rata Kategori 0 -1 -2 -3 -4 -5 0+0+0 (-1)+0+0 atau 0+(-1)+0 (-1)+(-1)+0 0+0+(-3) (-1)+0+(-3) atau 0+(-1)+(-3) (-1)+(-1)+(-3) kekeruhan-1, kekeruhan-2, kekeruhan-3, kekeruhan-4, kekeruhan-5, kekeruhan-6,
Sehingga contoh nilai numerik suatu data yang telah dirubah menjadi nilai katerogikal adalah data d1={suhu-1,  kekeruhan-2,  warna-1,  ss-6,  ph-1, alkalinitas-1, co2-6... }.
Sebagai catatan,  semua  20  parameter  air  memiliki enam  jenis  kategori  berdasarkan  skor  STORET dengan  variasi  nilai  minimal,  maksimal  dan  rata- rata  berada  didalama  atau  diluar  batas  normal sesuai data acuan (Tabel 1).
T ABEL 1. K ATEGORI P ARAMETER A IR Kategori Keterangan Semua nilai dalam batas normal Contoh: alkalinitas-1
Nilai  minimal  atau  maksimal  diluar  batas normal Contoh: do-2, kekeruhan-2 Nilai  minimal  dan  maksimal  diluar  batas normal Nilai rata-rata diluar batas normal Nilai minimal dan rata-rata atau Nilai maksimal dan rata-rata diluar batas Contoh: kekeruhan-5 Semua nilai diluar batas normal
Kemudian akan dihasilkan kombinasi sejumlah nparameter  air  (n-frequent-itemset)  yang  masih memenuhi  nilai  ambangmin-support  dan  min- confidence.Tahap pembentukan model parameter:
1) Tentukan  kandidat  n-itemset  dari  nilai kategori  setiap  parameter  dengan  nilai  ambang support : Untuk setiap parameter air ( ∈ .. ) yang memiliki  nilai  kategori masing-masing,  misal parameter  kekeruhan = { … } ,  akan dihitung nilai support ( ) ≥ dengan Eq. 1.  Kombinasi  parameter  yang  ditunjukkan  pada Eq.  1  bisa  ditambahkan  sampai  maksimal  20 parameter selama masih memenuhi syarat. Namun pada  uji  coba  hanya  10-frequent-itemset  yang memenuhi nilai support >= 70%.
( = ) = # # = ∩ = = #
∩ #
(1) Apabila  pada  parameter  kekeruhan  dengan kategori  kekeruhan-2  dan  kekeruhan-3memenuhi min-support.  Maka  hanya  dua  kategori  tersebut yang  menjadi  kandidat  1-itemset  parameter kekeruhan.
Sebagai contoh pada 3 parameter air berikut hanya ada  4  nilai  kategori  yang  menjadi  kandidat1- itemsetsehingga  untuk  2-itemsetterdapat  variasi parameter menjadi 5 kandidat.
1-itemset 2-itemset  alkalinitas-1 - alkalinitas-1, do-2 - alkalinitas-1, kekeruhan-2 - alkalinitas-1, kekeruhan-5  do-2
- do-2, kekeruhan-2 - do-2, kekeruhan-5  kekeruhan-2  kekeruhan-5
2) Tentukan  kandidat  itemset  berikut  dengan n>1  dengan  nilai  ambang  confidence  (Eq.  2)  : Pada Eq. 2 ditunjukkan hitung confidence untuk 2- itemset  dan  3-itemset.  Cara  yang  sama  dapat dilakukan sampai n-itemset.
= , = = # ∩ #
= ∩ = , = = # ∩ ∩ # ∩
(2)
Gambar  1.  Diagram  alir  tahapan  pembentukan  model  prediksi parameter pendukung uji kualitas air baku
Tahapan  metodologi  penelitian  ditunjukkan pada  Gambar  1.  Proses  dimulai  dari  unggah  data ke  sistem  prediksi  yang akan  diubah dari  numerik ke  kategorikal.  Proses  penggalian  data  yang dilakukan  berikutnya  dengan  aturan  asosiasi menggunakan Algoritma Apriori akan membentuk n-frequent-itemset.  Tahap  berikutnya  adalah  uji coba akurasi model yang akan diuraikan detil pada bahasan berikut.
Gambar  2.  Contoh  antar  muka  unggah  data  untuk  identifikasi fitur parameter air
Hitung nilai skor STORET pada data input Ubah nilai skor menjadi data kategorikal
Data parameter air Frequent itemsets Penyederhanaan model dan hasil prediksi parameter Buat frequent itemsets dengan algoritma Apriori Akurasi model Uji akurasi model prediksi parameter

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Untuk  keperluan  uji  coba  digunakan  antar muka  pada  Gambar  2  saat  unggah  data  dan Gambar  3  saat  pembentukan  model  prediksi. Tahap  uji  coba  menggunakan  dua  jenis data  yaitu data  belajar  (500  data)  untuk  pembentukan  model prediksi  dan  data  uji  (220  data)  untuk  validasi model prediksi. Data-data dituliskan dalam file xls sesuai  yang  akan  diunggah  dengan  antar  muka Gambar  2.  Data  akan  ditransformasi  ke  skor STORET  per  10  data  sehingga  terdapat  50  data belajar  dan  22  data  uji.  Pada  eksperimen  ini menggunakan  dataset  kecil  yaitu  kurang  dari  30 data namun masih memenuhi minimum kebutuhan data  standar  distribusi  normal(Walpole,  Myers, Myers,  &  Ye,  2011).  Dataset  kecil  juga  akan mempermudah validasi model secara manual.

## A. Penyederhanaan Model Prediksi
Skenario uji coba pembentukan aturan asosiasi menggunakan  variasi  nilai  ambang  support  dan confidence  dari  penggunaan  30%...90%  data belajar.Aturan yang dihasilkan bahkan dengan nilai
ambang support=70% dan confidence=70% sejumlah  >1000.  Untuk  penyederhanaan  aturan maka setiap kategori parameter air akan dikodefikasikan  menjadi  angka  seperti  yang ditunjukkan pada antar muka Gambar 2.
Sebagai  contoh  terdapat  tiga  aturan  berbeda yang  dihasilkan  dengan  nilai  ambang  bervariasi untuk  support  dan  confidence.  Untuk  keperluan penyederhanaan maka akan diambil  bentuk umum aturannya seperti yang ditunjukkan berikut. Ketiga aturan tersebut memiliki kodifikasi sama di bagian kiri yaitu 1,24,25 sehingga dapat dianggap sebagai aturan  sama.  Kemudian  hasil  di  sebelah  kanan terdapat  kodifikasi  yang  sama  31  sehingga  hasil dapat  disederhanakan  menjadi  1,  24,  25→31. Implementasi  modul  penyederhanaan  merupakan bagian  dari  sistem.  Validasi  manual  dilakukan sebelum implementasi modul penyederhanaan. Catatan:  1  adalah  kodefikasi  dari  suhu-1  yang berarti  suhu  pada  10  hari  data  masih  dalam  batas normal  baik  dilihat  dari  nilai  minimal,  maksimal dan rata-rata suhu air (Tabel 1).
Gambar 3. Contoh antar muka hasil model prediksi dengan aturan asosiasi
Gambar 4. Grafik perbandingan jumlah aturan dan akurasi pada model prediksi parameter berdasarkan variasi nilai support dan confidence
= 70% penyederhanaan 1, 24, 25→31 100% 1, 24, 25→31 suhu & pH normal serta SS tidak normal→ alkalinitas normal 1, 24, 25→31, 103 90% 1, 24, 25→31, 44 70%
Sehingga  aturan  awal  untuk  support=70%  dan confidence=70%  berkurang  sampai  sejumlah  10% dari  1000  lebih  aturan  menjadi  kurang  dari  100 aturan.

## B. Penyederhanaan Hasil Prediksi
Saat  uji  coba  prediksi  meskipun  model  aturan sudah  disederhanakan,  namun  aturan  berbeda dapat menghasilkan prediksi parameter yang sama dengan  kategori  berbeda.  Oleh  karena  itu penyederhanaan hasil prediksi juga perlu dilakukan berdasarkan  nilai  support  yang  lebih  besar  seperti contoh berikut. Pada parameter kekeruhan terdapat kategori berbeda yang dihasilkan yaitu
- semua nilai dalam batas normal ( kekeruhan-1 )
- nilai minimal dan rata-rata atau nilai maksimal dan rata-rata diluar batas ( kekeruhan-5 )
Pada  kondisi  tersebut  maka  langkah  selanjutnya adalah  melihat  nilai  support  parameter  dan memilih hasil dengan nilai terbesar.

## C. Skenario Uji Coba
Skenario  uji  coba  yang  digunakan  memiliki tujuan untuk mengetahuihubungan
- akurasi dan variasi nilai support-confidence
- akurasi dan variasi jumlah aturan model prediksi parameter
Uji coba menggunakan data yang telah dihilangkan beberapa  nilai  parameter  air  sebagai  missing values.  Kondisi  tersebut  mungkin  terjadi  jika  ada catatan  parameter  tidak  lengkap  atau  tidak  jelas sehingga bisa disalahartikan.

## D. Diskusi
Model  prediksi  parameter  yang  dibentuk  dari 50  data  belajar  telah  diuji  dengan  22  data  dengan variasi  nilai  support  dan  confidence  antara  30%- 90% data. Setelah disederhanakan model hubungan  parameter  maka  jumlah  aturan  yang dihasilkan  berkisar  di  angka  100an  (Tabel  2). Semakin banyak data menjadi prasyarat pembentukan  parameter  n-frequent-itemset  yang ditandai  dengan  nilai  ambang  besar  (misal  90%) pada  support  dan  atau  confidence  maka  jumlah aturan cenderung semakin sedikit dengan rata-rata akurasi menurun. Namun aturan tersebut memiliki banyak  parameter  yang  mencapai  10-frequent- itemset.
Sebagai  contoh  adalah  24,  25,  31,  42,  49,  79, 91,  97,  114→1,103  untuk  nilai  minimal  support
dan  confidence  menggunakan  90%  data  atau setidaknya  40  data  memiliki  nilai  parameter  air demikian.
Penjelasan  aturan  tersebut  adalah  jika  kualitas air  memiliki alkalinitas, besi, mangan, nitrit, seng, pH  normal  dan  CO2,  COD  serta  SS  tidak  normal maka  parameter  suhu  dan timbal pada  air  tersebut akan  normal.  Namun  uji  coba  validasi  aturan tersebut  dengan  data  uji  menunjukkan  akurasi <50%  sehingga  terlihat  kecenderungan  penurunan akurasi.
Semakin  besar  nilai  ambang  sebagai  prasyarat maka  aturan  menjadi  terlalu  detil  dengan  data belajar  (kondisi  overfitting)  sehingga  cenderung tidak fleksibel terhadap data baru sebagai uji coba.
Pada  Tabel  2  kecenderungan  akurasi  yang menurun juga dapat dilihat pada grafik Gambar 4. Tingkat akurasi yang tertinggi atau mencapai lebih dari  65%  namun  tidak  melebihi  75%  terjadi  jika model  dihasilkan  dengan  syarat  nilai  ambang support  dan  confidence  menggunakan  minimal 30% atau 15 data dari 50 data belajar. Oleh karena itu  pada  Tabel  3  ditunjukkan  lebih  detil  variasi jumlah  aturan  dan  akurasi  dihasilkan  dengan  nilai ambang = {30%, 40%}; = {30% − 50%} .
T ABEL 3. V ARIASI N ILAI S UPPORT DAN C ONFIDENCE DENGAN A KURASI >65% PADA M ODEL P REDIKSI P ARAMETER
JumlahAturan Akurasi (%) 30 30 141 70,79 40 121 67,42 50 108 67,42 40 30 154 65,17 40 154 65,17 50 140 65,17 Pengamatan lebih detil nilai minimal support=30%  menunjukkan  akurasi  yang  lebih baik.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menghasilkan model hubungan parameter air sehingga mengurangi  uji  laboratorium.  Parameter  air  yang membutuhkan  uji  laboratorium  adalah  parameter terkait faktor kimia. Sehingga uji coba selanjutnya adalah  menghilangkan  beberapa  nilai  parameter
prediksi hasilawal hasilakhir 7 kekeruhan-1 ( )
> ( ) kekeruhan-1 (kekeruhannormal) 11 kekeruhan-5 T ABEL 2. J UMLAH A TURAN DAN A KURASI DENGAN V ARIASI N ILAI S UPPORT DAN C ONFIDENCE PADA M ODEL P REDIKSI P ARAMETER
= =
Jumlah Aturan Akurasi Rata (%) JumlahAt uran Akurasi Rata (%) 30 101 64,21 113 58,91 40 112 61,64 110 58,43 50 107 61,16 106 60,30 60 90 57,30 95 57,46 70 79 55,70 88 57,46 80 66 47,19 78 53,13 90 106 47,19 71 50,56
terkait  faktor  kimia  yaitu  Alkalinitas,  CO2  Bebas, DO,  Nitrit,  Amonia,  Tembaga,  Phospat,  Sulfida, Besi, Krom Hexavalen, Mangan Seng, Timbal, dan COD.  Hasil  uji  coba  ditunjukkan  pada  Tabel  4 yang  memperlihatkan  bahwa  model  masih  tetap dapat  memberikan  rata-rata  akurasi  >80%  bahkan sampai 95% untuk beberapa parameter.
T ABEL 4. A KURASI P ARAMETER DENGAN M ISSING V ALUES PADA M ODEL P REDIKSI P ARAMETER
Rata-rata Akurasi (%) Parameter Air Faktor Kimia (support=30%, confidence=30%-50%) 95.65 Alkalinitas, CO 2 Bebas, COD, Mangan,
Seng, Timbal 86.96 Besi, Nitrit 82.61 Tembaga 52.17 Krom Heksavalen 36.96 Sulfida 34.78 dissolved oxygen (DO) 9.81 Fosfat

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Makalah  ini  menguraikan  model  prediksi parameter  air  dengan  aturan  asosiasi  berdasarkan data  tanpa  uji  kualitas  laboratorium.Prediksi membutuhkan  transformasi  data  menjadi  kategori dengan  standar  STORET.Uji  coba  menunjukkan nilai support-confidencedidukung 30% data belajar untuk  rata-rata  akurasi  70%.Uji  coba  missing values  untuk  menekankan  aspek  tanpa  uji laboratorium  menghasilkan  akurasi  yang  bagus sampai  95%.Penyederhanaan  model  prediksi parameter  dengan  teknik  pengelompokkan  akan menjadi penelitian lebih lanjut.

## D AFTAR P USTAKA
Angulo,  C.,  Cabestany,  J.,  Rodríguez,  P.,  Batlle,  M.,
González,  A.,  &  Campos,  S.  (2012).  Fuzzy expert system for the detection of episodes of poor  water  quality  through  continuous
measurement.
Expert Systems with
Applications Vol 39, 1011–1020.
Ayundyahrini,  M.,  Abdul  Kadir,  R.,  &  Gamayanti,  N.
(2013).  Estimasi  Dosis  Alumunium  Sulfat pada  Proses  Penjernihan  Air  menggunakan Metode  Genetic  Algorithm.  Jurnal  Teknik POMITS Vol. 2, No. 2, F390-F395.
Chang,  N.,  Pongsanonea,  N.,  &  Ernest,  A.  (2012).  A rule-based decision support system for sensor deployment in  small drinking water  networks . Journal of Cleaner Production, Volumes 29– 30, 28-37.
Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  (2011).  Ch.6  Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations: Basic Concepts and Methods. In J.  Han,  M.  Kamber,  &  J.  Pei,  Data  Mining: Concepts  and  Techniques:  Concepts  and Techniques (pp. 243-278). Morgan Kaufmann. Kaunang,  S.,  Hidayat,  A.,  &  Guntarto,  B.  (2011, Desember). Umbulan Water Supply: Memaksimalkan  Sumber  Air  Jawa  Timur. Sustaining  Partnership:  Media  Informasi Kerjasama Pemerintah dan Swasta,
Bappenas, pp. 18-19.
Omo-Irabor,  O.,  Olobaniyi,  S.,  Oduyemi,  K.,  & Akunna,  J.  (2008).  Surface  and  groundwater water  quality  assessment  using  multivariate analytical  methods:  A  case  study  of  the Western  Niger  Delta,  Nigeria.  Physics  and
Chemistry of the Earth Vol. 33, 666–673.
Pairunan,  T.  (2012).  Perangkat  Lunak  Pendukung Keputusan  Analisis  Pengelolaan Kualitas  dan Pengendalian  Pencemaran  Air  Sungai. Jurnal Ilmiah  Sains  Vol.  12  No.  2,  Oktober  2012, 105-111.
Walpole,  R.,  Myers,  R.,  Myers,  S.,  &  Ye,  K.  (2011). Ch6. Some Continuous Probability Distributions.  In  R.  H.  Ronald  E.  Walpole, Probability  and  Statistics  for  Engineers  and
Scientists 9th. Pearson.
[This Page Intentionally Left Blank]