Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar
Damanhuri, E.A., Y.I. Siregar, Elfizar
2020 : 14(1)

## PENERAPAN MODEL BERBASIS ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI KUALITAS AIR DI SUNGAI SUBAYANG KABUPATEN KAMPAR
Endang Agus Damanhuri
Karyawan PT. Chevron Pacific Indonesia Jl. Rumbai Km. 2,5, Pekanbaru
Yusni Ikhwan Siregar
Dosen Program Studi Magister Ilmu Lingkungan, Pascasarjana, Universitas Riau, Pekanbaru, Jl. Pattimura No. 09 Gobah, Pekanbaru, 28131. Telp 0761-23742

## Elfizar
Dosen  Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Riau, Pekanbaru, Kampus Bina Widya Km 12,5, Simpang Baru, Pekanbaru, 28293.Telp 0761-63266

## Application Of Artificial Neural Network Model Based To Predict Water Quality In Subayang River Kampar Regency

## Abstract
Water  quality  management  is  very  important  to  do,  because  water  is  an  inseparable  part  of everyday human life. Monitoring water quality is a way to maintain the quality of waters, especially rivers. River quality monitoring that is usually done requires a lot of equipment, effort and expertise so  that  its  application  becomes  expensive  and  complicated.  Technology  that  is  growing  rapidly nowadays puts forward artificial intelligence as the backbone of the Industrial Revolution 4.0 which promises many conveniences for industry and government. One of artificial intelligence technology is machine learning with Artificial Neural Network algorithm which is commonly used to predict or forecast  a  future  value.  This  artificial  neural  network  can  be  used  to  help  monitor  river  water quality. The objective of this research to develop Artificial Neural Networks (ANN) model to predict the  paramater  of river  quality  (DO,  pH,  turbidity,  temperature,  water  flow,  conductivity)  in  the Subayang  River,  Kampar  Regency,  using  software  Rapidminer.  The  performance  of  the  ANN models  was  evaluated using  root  mean  squared  error  (RMSE)  and  correlation  squared  (R2)  as  a second  comparison,  then  the  results  of  the  testing  implementation  are  compared  with  direct measurements in the field. With the RMSE values obtained in the test results of each parameter DO = 1.613, pH = 0.098, turbidity = 4.730, temperature = 0.493, water flow = 0.121 and conductivity = 0.909. The lower the RMSE level, the closer it is to Artificial Neural Network accuracy for value prediction.
Key  Words:  Artificial  Neural  Network,  water  quality  prediction,  Sungai  Subayang,  Artificial Intelligence
Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar

## PENDAHULUAN
Sungai  merupakan  aliran  air  tawar  yang  sumber  alamiah,  yang  mengalir  dari  tempat  tinggi  ke tempat  yang  lebih  rendah  dan  bermuara  ke  laut,  danau  atau  sungai  yang  lebih  besar.  Arus  aliran bagian  hulu  sungai  memiliki  aliran  yang  lebih  deras  dibandingkan  dengan  arus  sungai  di  bagian hilir. Seringkali aliran sungai memiliki bentuk berliku-liku akibat terjadinya proses pengikisan dan pengendapan di sepanjang sungai (Asdak, 2010).
Sungai Subayang adalah salah satu sungai  yang berada di  Kabupaten Kampar dan merupakan sub DAS  dari  Sungai  Kampar  Kiri.  Secara  administrasi  Sungai  Subayang  masuk  ke  dalam  kawasan Suaka  Marga  Satwa  Bukit  Rimbang  Bukit  Baling.  Panjang  Sungai  Subayang  mencapai  90  km memiliki berbagai manfaat bagi masyarakat, mulai dari fungsi ekonomi, transportasi, sosial budaya hingga untuk mandi, cuci dan kakus. Sebagai jalur transportasi air, Sub DAS Subayang merupakan jalur  penting  bagi  masyarakat  untuk  akses  antar  desa  yang  terdapat  di  sepanjang  sungai  tersebut. Aktivitas  masyarakat  yang  sebagian  besar  memanfaatkan  Sungai  Subayang  tentunya  akan berdampak terhadap biota dan kualitas sungai tersebut (Syuhada et al , 2017).
Dalam  Peraturan  Pemerintah  Nomor  82  Tahun  2001  tentang  pengelolaan  kualitas  air  dan pengendalian  pencemaran  air,  bahwa  pencemaran  air  didefenisikan  sebagai  masuknya  atau dimasukkannya mahluk hidup, zat, energi atau komponen lain ke dalam air oleh kegiatan manusia sehingga kualitas air turun sampai ke tingkat tertentu yang menyebabkan air tidak berfungsi sesuai peruntukannya.
Kecerdasan  buatan  yang  menjadi  penggerak  revolusi  industri  yang  saat  ini  masuk  pada  era  ke  4, yang telah menghasilkan perubahan peradaban secara signifikan. Saat ini revolusi industri keempat yang sering juga disebut revolusi digitalisasi kembali menyeruak dengan jaringan sibernya. Selain itu mesin-mesin dan komputer mulai diambil alih oleh kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Jika dulunya manusia yang banyak menggunakan pikirannya, kini giliran mesin atau komputer yang banyak berpikir dengan kecerdasan buatannya untuk menggantikan atau membantu pekerjaan manusia  (Haqqi et  al ,  2019).  Lebih  dari  itu  kecerdasan  buatan  dapat  menginterpretasikan  dan memprediksi suatu kondisi atau kejadian tertentu, sebagaimana teknologi machine learning dengan algoritma Artificial  Neural  Network (ANN) sudah  mulai  diimplementasikan  untuk  memprediksi suatu kondisi atau kejadian. Artificial Neural Network (ANN) yang merupakan representasi buatan dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak  manusia tersebut,  istilah  buatan  di  sini  digunakan  karena  jaringan  syaraf  ini  diimplementasikan  dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran (Kusumadewi, 2003).
Upaya membantu strategi pengelolaan sumber daya air dengan teknologi pada pemantauan kualitas air sungai  dapat  dilakukan dengan penerapan prediksi parameter kualitas air sungai  menggunakan algoritma Artificial  Neural  Network dengan software  Rapidminer, untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  cepat,  efektif,  akurat,  murah,  dan  berdaya  guna  tinggi.  Penerapan Artificial  Neural  Network dilakukan  untuk  memprediksi  parameter  kualitas  air  Sangai  Subayang  yaitu  DO,  pH,  kekeruhan, suhu,  aliran  air  dan  konduktivitas.  Penelitian  yang  dilakukan  diharapkan  dapat  memberikan alternatif lain dalam pengelolaan dan pemantauan kualitas air sungai menggunakan  data historikal untuk memprediksi kualitas air sungai melalui kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ).
Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  dilakukan  di  Sungai  Subayang,  Kecamatan  Kampar  Kiri  Hulu  Kabupaten Kampar  Riau,  pada  bulan  Maret  2019  hingga  April  2019.  Gambar  1  menunjukkan  lokasi  titik pantau dilakukan di tiga stasiun monitoring kualitas air WWF Indonesia, pada hulu sungai di Desa Aur Kuning, tengah Sungai di Desa Batu Sanggan dan hilir sungai di Desa Tanjung Belit.
Gambar 1. Peta Lokasi Stasiun Monitoring Pengukuran Sampel Sungai Subayang
Pendekatan  pada  penelitian  ini  menggunakan  deskriftif  kuantitatif  dan  dengan  metode  survei (Yusuf,  2017)  peneliti  menggambarkan  bagaimana  dengan  menerapkan  kecerdasan  buatan menggunakan  algoritma Artificial  Neural  Network dapat  memprediksi  kualitas  perairan  Sungai Subayang  menggunakan  data  historikal  kualitas  air  selama  tiga  tahun,  sehingga  diketahui  kondisi terkini  perairannya.  Hasil  prediksi  tersebut  divalidasi  keakuratannya  dengan  metode  perhitungan kesalahan yaitu RMSE ( roort mean square) dan R2 (R-squared).

## Tabel 1. Metode Perhitungan Kesalahan
Metode Formula Rentang nilai Root Mean Square Error (RMSE) √ ∑ ( ̂) 0 - ~ (0.0 adalah nilai paling akurat) R2/Coefficient of Determination/Squared Correlation ∑ ( ̂) ∑ ( ̅) ~ - 1.0 (1.0 adalah nilai paling akurat)
Sumber : Sarkar (2015)
Keterangan: n
= nilai prediksi
yt = nilai aktual pada waktu t ŷt = nilai ramalan pada waktu t
Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar
Menggunakan software  Rapidminer  versi  9.5 model Artificial  Neural  Network dibangun  dengan data  yang akan dibagi  dua bagian, bagian pertama digunakan  sebagai  data training sebanyak 80% dari total data dan  yang lainnya untuk data testing sebesar 20% (Zhang, 1998).  Kemudian dengan melakukan  optimasi  pada  nilai  parameter  ANN  yaitu hidden  layer dan learning  rate. Kombinasi nilai-nilai  parameter  tersebut  diujikan  pada  model artificial  neural  network, dan  diperoleh  nilai hidden layer size dan learning rate yang memberikan hasil akurasi dan prediksi yang optimal.
Penelitian  ini  juga  menghitung  indeks  pencemaran  dari  nilai  prediksi  yang  dihasilkan  kemudian dibandingkan  dengan  nilai  indeks  pencemaran  dari  pengukuran  langsung.  Metode  indeks pencemaran  ( polution  index )  sesuai  Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  No.  115  Tahun  2003. Perhitungan indeks pencemaran dilakukan dengan menggunakan persamaan seperti dibawah ini.
√ ( ) ( )
Keterangan: PI j = Indeks Pencemaran bagi peruntukan (j) Ci = Konsentrasi parameter kualitas air hasil pengukuran Li j = Konsentrasi parameter kualitas air (i) yang dicantumkan dalam baku mutu peruntukan air (j)
(Ci j /Li j )M  = Nilai Cij/Lij maksimum (Ci j /Li j )R   = Nilai Cij/Lij rata-rata
Selain  itu  dilakukan  juga  wawancara  pada  masyarakat  yang  berada  di  tiga  desa  pada  stasiun pengukuran yang telah ditetapkan dalam penelitian ini. Responden yang dipilih berdasarkan random sampling , untuk mengetahui keterkaitan perilaku masyarakat terhadap kualitas air Sungai Subayang yang dijadikan objek pada penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Parameter  pertama  yang  dimodelkan  dari  kualitas  perairan  Sungai  Subayang  adalah  pH,  peneliti mensimulasikan size pada hidden  layer agar  didapatkan size terbaik.  Dengan  jumlah hidden  layer sebanyak 1, dilakukan percobaan pada hidden layer sizes dengan range 1 sampai dengan 20 sizes , dan  disimulasikan  untuk  mendapatkan  nilai training  cycles terbaik,  yaitu  dengan  mencoba memasukan  secara  berurutan  nilai  dengan range 10  sampai  200  dengan step 10.  Nilai  untuk learning rate dan momentum sesuai default dari Rapidminer masing-masing 0,01 dan 0,9. Berikut hasil eksperimen untuk mendapatkan size pada hidden layer yang akan digunakan dalam pemodelan ini .
Tabel 2. Akurasi Terbaik Simulasi Neural Network di Rapidminer Prediksi Parameter pH Hidde
n Layer Sizes Training Cycle Learning Rate Momen tum Train RMSE Train Squared Correlation /R2 Test RMSE Test    Squared Correlation /R2 8 90 0.01 0.9 0.101 0.975 0.098 0.982
Berdasarkan setting model terbaik seperti pada Tabel 2, didapatkan arsitektur Neural Network hasil simulasi seperti pada Gambar 2,  terdapat tiga layer ,  yaitu Input layer terdiri dari 20 simpul, dengan
Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar
19 jumlah atribut prediktor, dengan 6 parameter kualitas air yaitu DO, pH, kekeruhan, suhu, arus air dan  konduktivitas  dari  3  stasiun  Sungai  Subayang,  ditambah  1  simpul threshold yang  digunakan sebagai fungsi aktivasi untuk menentukan keluaran suatu neuron. Terdapat satu hidden layer yang terdiri  dari  8  simpul  ditambah  1  simpul  bias.  Bias  dapat  dipandang  sebagai  sebuah  imput  yang nilainya selalu 1. Bias berfungsi untuk mengubah nilai threshold menjadi = 0. (Siang, 2009).
Gambar 2. Neural Network Prediksi Kualitas Air Sungai Subayang
Dengan  menggunakan  metode  yang  sama,  peneliti  melakukan  simulasi  untuk  mendapatkan  hasil prediksi parameter kualitas perairan Sungai Subayang  yang lain untuk stasiun 1 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Simulasi Neural Network Prediksi Parameter Sungai Subayang
Parameter Hidden Layer Sizes Training Cycles Learning Rate Mome ntum Train RMSE Train R2 Test RMSE Test R2 DO 20 30 0,01 0,9 0,745 0,900 1,613 0,646 ph 8 90 0,01 0,9 0,101 0,975 0,098 0,982 Kekeruhan 13 230 0,01 0,9 2,021 0,967 4,730 0,575 Suhu 19 70 0,01 0,9 0,327 0,917 0,493 0,844 Aliran 15 120 0,01 0,9 0,068 0,827 0,121 0,648 Konduktivitas 19 90 0,01 0,9 0,726 0,947 0,909 0,840
Pengukuran  langsung di lapangan untuk  mendapatkan  kualitas  air  Sungai  Subayang  yang  terkini pada tanggal 25 Oktober 2019 dari tiga titik stasiun pemantauan, dapat dilihat pada Tabel 4. Rata- rata hasilnya menujukkan kualitas baik dan sesuai dengan baku mutu.
Tabel 4. Hasil Pengukuran In-situ Kualitas Air Sungai Subayang.
No Parameter Baku Mutu (Normal) Stasiun I. Desa Aur Kuning II. Desa Batu Sanggan III. Desa Tanjung Belit 1 DO (mg/l) > 4 9,2 9,1 9,1 2 pH 6-9 6,5 6,5 6,1 3 Kekeruhan (NTU) - 10,53 10,63 11,84 4 Suhu 28-30 25,5 26,3 26,1 5 Kecepatan Aliran Air - 0,36 0,41 0,3 6 Konduktivitas - 15,8 16,3 12,8
Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar

## Keterangan:  Baku mutu berdasarkan PP No. 82 tahun 2001 tentang pengelolaan kualitas air dan pengendalian pencemaran air (Kelas II)
Berdasarkan  hasil  pemodelan  dengan  algoritma Artificial  Neural  Network, secara  lengkap  hasil prediksi yang didapatkan dari enam parameter kualitas air Sungai Subayang sebagai berikut:
a. Disolved Oxygen (DO)
Nilai  kandungan  oksigen  terlarut  (DO)  hasil  prediksi  pada  stasiun  I  nilainya  tidak  jauh  berbeda dengan  nilai  pengukuran in-situ bila  kita  lihat  dari  hasil training dan testing menggunakan algoritma Artificial Nueral Network (ANN) dapat dilihat Gambar 3, hasil pengukuran training ANN dan  menunjukkan  nilai  8,63  mg/l  dan  hasil  pengukuran  langsung  Bulan  Oktober  2019  adalah  9,2 mg/l.
Gambar 3. Data DO Training dan Testing dibandingkan Pengukuran In-situ
b. Derajat Keasaman (pH)
Hasil  prediksi  terlihat  sangat  mirip  dengan  hasil  pengukuran in-situ pada pH,  hal  ini  dapat  dilihat dari pola grafik training maupun testing pada Gambar 4. yang dihasilkan dari pemodelan ANN dan dibandingkan data in- situ,  angka prediksi pH menunjukkan 6,64. Dan  angka pengukuran langsung Bulan Oktober 2019 adalah 6,5.
Gambar 4. Grafik Data Prediksi pH dibandingkan Pengukuran In-situ

## c. Kekeruhan
Pada Gambar 5  adalah gambaran hasil training dan testing pemodelan ANN untuk kekeruhan pada stasiun 1 di Sungai Subayang. Secara pola grafik bila melihat hasil training tidak terlihat pola yang mirip  dengan data in-situ. Pengujian  kesalahan dengan  RMSE pada Tabel 3, nilai  yang diperoleh
Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar
4,73,  cukup  berbeda  dari  hasil  pemodelan  ANN  seperti  parameter  lain.  Namun  pada implementasinya didapatkan nilai prediksi kekeruhan 11,84 dan tidak jauh dengan nilai pengukuran langsung Bulan Oktober 2019 yaitu 10,53.
Gambar 5. Grafik Data Prediksi Kekeruhan dibandingkan Pengukuran In-situ
d. Suhu
Hasil  pemodelan  untuk  prediksi  suhu  di  stasiun  I  di  Desa  Aur  Kuning,  sangat  mendekati  nilai pengukuran  langsung.  Pada  grafik  data training dan testing Gambar  6,  perbandingan  pengukuran langsung  dengan  prediksi neural  network untuk  parameter  pH  perbedaannya  relatif  kecil.  Hasil prediksi  adalah  25,35°C.  Apabila  dibandingkan  dengan  hasil  pengukuran  langsung  yaitu  25,5°C. Hasil  inipun  mengacu  pada  baku  mutu  PP  No.  82  Tahun  2001,  kedua  nilai  tersebut  masuk  dalam ketegori cukup baik nilainya di atas 4mg/l.
Gambar 6. Grafik Data Prediksi Suhu dibandingkan Pengukuran In-situ

## e. Kecepatan Aliran Air
Pada  Gambar  7  hasil training dan testing untuk  kecepatan  aliran  air  menunjukkan  hasil  yang mendekati  dengan  pengukuran  langsung.  Implementasinya  tidak  jauh  berbeda  dengan  hasil pengukuran in-situ yang  nilainya  0,36  m/det  dan  hasil  implementasi  prediksi  untuk  Bulan  Oktober 2019 didapatkan nilai 0,35 m/det.
Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar
Gambar 7. Grafik Data Prediksi Arus Air dibandingkan Pengukuran In-situ

## f. Konduktivitas
Hasil  data testing dan training pada  Gambar  8  dibawah  dari  hasil    pemodelan  ANN  untuk memprediksi  konduktivitas  dengan  membandingkan  hasil  pengukuran  langsung,  dapat  kita  lihat pola  grafiknya  sangat  mirip.Hasil  implementasi  prediksi  ANN  untuk  konduktivitas  air  Sungai Subayang  Bulan  Oktober  2019  hasilnya  15,8  µs,  sama  persis  dengan  nilai  pengukuran  langsung yaitu 15,8 µs.
Gambar 8. Grafik Prediksi Konduktivitas dibandingkan Pengukuran In-situ
Secara keseluruhan apabila kita perbandingkan kedua hasil yang didapatkan tersebut , nilai prediksi menggunakan ANN memiliki hasil yang mendekati dengan nilai yang diukur secara in- situ. Peneliti menghitung  standar  deviasi  dan Mean  Absolute  Error (MAE)  dengan  cara  mencari  selisih  antara nilai  pengukuran in-situ dengan  nilai  prediksi  menggunakan  algoritma Neural  Network yang kemudian semua hasilnya dirata-ratakan. Pada Tabel  5    ini menunjukkan statistik unjuk  kerja dari pemodelan menggunakan algoritma Neural Network dibandingkan pengukuran in-situ.
Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar
Tabel 5. Statistik Unjuk Kerja Pemodelan ANN dan Pengukuran in-situ
No Parameter Training Testing Rata-Rata Kesalahan Mutlak Standar Deviasi Kesalahan Mutlak Rata-Rata Kesalahan Mutlak Standar Deviasi Kesalahan Mutlak 1 DO (mg/l) 0,76 0,22 0,39 0,22 2 pH 0,05 0,69 0,12 0,08 3 Kekeruhan (NTU) 3,54 1,80 3,93 3,61 4 Suhu (°C) 0,21 0,18 0,52 0,27 5 Kecepatan Aliran 0,06 0,05 0,17 0,09 6 Konduktivitas 0,58 0,53 1,07 1,25
Berdasarkan  hasil  prediksi  pemodelan  menggunakan  ANN  dan  pengukuran  secara  langsung  pada kualitas  air  Sungai  Subayang  di  stasiun  1,  dari  6  parameter  yaitu  data  kualitas  Sungai  Subayang, yang  digunakan  sebagai  analisis  indeks  pencemar  adalah  oksigen  terlarut  (DO)  dan  derajat keasaman (pH). Analisis perbandingan nilai indeks pencemaran air Sungai dapat dilihat pada Tabel 6, nilai tersebut dapat dibilang hampir sama, dan keduanya masuk dalam kategori baik.
Tabel 6. Hasil Analisis Indeks Pencemaran Sungai Subayang pada Stasiun 1
No Metode Indeks Keterangan 1 Hasil prediksi ANN 0,10 Baik 2 Hasil in-situ 0,09 Baik
Peneliti  juga  melakukan  analisis  perilaku  pada  masyarakat  di  sekitar  bantaran  Sungai  Subayang untuk  memahami  lebih  jauh  kondisi  serta  aktivitas  masyarakat  terhadap  perairan  dan lingkungannya.  Pengumpulan  data  dilakukan  berdasarkan  pembagian  angket/kuisioner  yang  diisi oleh masyarakat dari desa di 3 stasiun yang peneliti kunjungi dalam melaksanakan penelitian, yang daerahnya dialiri oleh Sungai Subayang.
Perilaku  masyarakat  yang  tinggal  di  bantaran  sungai,  masih  banyak  yang  membuang  sampah  dan aktivitas MCK di sungai, melakukan penebangan hutan yang mengakibatkan berkurangnya tutupan lahan,  serta  adanya  penambangan  pasir  maupun  batu  di  sungai,  sangat  besar  pengaruh  terhadap kualitas  perairan  Sungai  Subayang,  hal  ini  tentunya  berpengaruh  juga  secara  tidak  langsung  pada hasil  pemodelan  berbasis Artificial  Neural  Network untuk  memprediksi  kualitas  perairan  sungai. Disini  yang  paling  terlihat  pada  hasil  prediksi  kekeruhan  yang  sudah  dijelaskan  oleh  peneliti sebelumya.

## KESIMPULAN
Penerapan  kecerdasan  buatan  untuk  pemodelan  dalam  memprediksi  kualitas  perairan  dengan algortima Artificial  Neural  Network menggunakakan  aplikasi Rapidminer  9.5 sangat  baik  dan mudah diterapkan. Hasil analisis kualitas air Sungai  Subayang menunjukkan kedekatan nilai  yang hampir  sama  antara  prediksi  dan  pengukuran  langsung,  dengan  melihat  tingkat  keakuratan menggunakan  dua  parameter  yaitu  RMSE  dan  R 2 dan,  nilai  RMSE  angkanya  antara  1  hingga mendekati  0,  hanya  pada  nilai  kekeruhan  masih sedikit  berbeda  dengan  pengukuran  langsung,
Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar
RMSE  yang  didapatkan  nilai  4,  hal  ini  disebabkan  oleh  kualitas  data  dan  faktor  eksternal  lain, namun secara umum didapatkan keakuratan hasil yang baik untuk memprediksi parameter kualitas perairan Sungai Subayang menggunakan algortima Artificial Neural Network . Tingkat pencemaran di  Sungai  Subayang  berdasarkan  pengukuran in-situ dan perhitungan  menggunakan  pemodelan dengan  algoritma Artificial  Neural  Network hasilnya  sama-sama  menunjukkan  dalam  kategori tergolong  baik  atau  tidak  tercemar,  hingga  tercemar  ringan.  Sikap  masyarakat  yang  tinggal  di bantaran  Sungai  Subayang  pada  3  desa  yaitu  hulu  sungai  di  Desa  Aur  Kuning,  tengah  Sungai  di Desa  Batu  Sanggan  dan  hilir  sungai  di  Desa  Tanjung  Belit,  sebagian  besar  cukup  positif  dengan selalu  mengatur  pola  hidup  bersih  namun  masih  sedikit  yang  menerapkannya  dalam  kehidupan sehari-hari, perilaku masyarakat masih banyak yang membuang sampah tidak pada tempatnya juga aktivitas  MCK  yang  masih  dilakukan  di  sungai  dengan  alasan  ketersediaan  sarana  yang  masih kurang dan juga karena telah menjadi kebiasaan, serta masih kurangnya kesadaran masyarakat akan perlunya  menjaga  lingkungan  karena  masih  terjadi illegal  logging dan  masih  adanya  aktivitas penambangan, dan secara tidak langsung berpengaruh pada hasil prediksi kualitas air dalam hal ini hasil prediksi kekeruhan untuk pemodelan berbasis ANN perairan Sungai Subayang,

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pembimbing  dan  dosen  prodi  ilmu  lingkungan  yang  telah memberikan  dukungan  untuk  penelitian  ini.  Ucapan  terima  kasih  juga  disampaikan  kepada  WWF Indonesia  Program  Central  Sumatera  yang  telah  mendukung  serta  memfasilitasi  atas  ketersediaan data untuk kesempurnaan hasil dan informasi pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Asdak, C. 2010. Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta.
Haqqi, H., Wijayati, H. 2019. Revolusi Industri 4.0 di Tengah Society 5.0. Quadrant. Yogyakarta.
Kementerian  Lingkungan  Hidup.  2003.  Peraturan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup  Nomor  115 Tahun  2003  Tentang  Pedoman  Penentuan  Status  Mutu  Air.  Kementerian  Lingkungan Hidup. Jakarta.
Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu. Yogyakarta.
Peraturan  Pemerintah  Nomor  82  Tahun  2001  tentang  Pengelolaan  Kualitas  Air  dan  Pengendalian Pencemaran Air. Jakarta.
Sarkar,  A.,  Pandey,  P.  2015. Modelling  using  Artificial  Neural  Network  Technique .  Aquatic Procedia, 4: 1070-1077.
Siang,  J.J.  2009.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya  Menggunakan  Matlab.  Penerbit Andi. Yogyakarta.
Penerapan Model  Berbasis  Artificial Neural  Network  Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar
Syuhada.  N.  I.,  Suwondo,  Fauziah,  Y.  2017.  Analisis  Kualitas  Perairan  Sungai  Subayang Berdasarkan  Indeks  Biotilik  Sebagai  Pengayaan  Modul  Mata  Kuliah.  Prosiding  Seminar Nasional Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Secara Terpadu 2017. Riau.
Yusuf, M. 2017. Metode Penelitian: Kuantitatif, Kualitatif dan Penelitian Gabungan. Cetakan ke-4. Kencana. Jakarta.
Zhang,  G.  P.  1998. Forecasting  with  Artificial  Neural  Networks:  The  State  of  the  Art .  Elsevier International Journal of Forecasting, 14(1): 35-62.

## Di Waduk Sungai Paku Kecamtan Kampar Kiri
Kabupaten Kampar
© 2017 Program Studi Ilmu Lingkungan PPS Universitas Riau
.