p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Model Prediktif Pertumbuhan Fitoplankton di Waduk Saguling Berbasis Artificial Neural Network
Misbul Hadi 1 , Prayatni Soewondo 2 , Faizal Immaddudin Wira Rohmat 3
Annisa Ritka May 4
1,4 Magister Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi, Bandung, Indonesia
2 Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung, Indonesia
3 Pusat pengembangan Sumber Daya Air, Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia * Koresponden email : misbulhadi@gmail.com
Diterima: 7 Juni 2023 Disetujui: 21 Juli 2023

## Abstract
Modeling plays a significant role in forecasting water quality, particularly in the areas of environmental monitoring,  maintaining  ecosystem  sustainability,  and  supporting  aquaculture.  The  study  proposes  an Artificial Neural Network (ANN) method of multilayer perceptron model with a backpropagation algorithm to predict water quality variables on phytoplankton formation in Saguling reservoir waters using  the data from 2007-2009 by PT Indonesia Power.  The results explained that there was a strong influence between water  quality  variables,  especially  nitrate  (NO 3 -N)  and  ammonium  on  phytoplankton  formation  in  the Saguling  reservoir.  However,  the  temperature  has  an  inverse  effect  on  other variables,  where  increasing temperature in the dry season makes phytoplankton experience impaired productivity making it difficult to grow.  From  the  prediction  results  of  phytoplankton  growth  rate,  the  rainy  season  prediction  data  shown better performance than the dry season with a correlation value of R 2 = 0.99 and the prediction error rate is very low, namely Mean Absolute Error (MAE) = 0.021, Mean Square Error (MSE) = 0.0012, the dry season data R 2 = 0.97 with the error value MAE = 0.025, MSE = 0.0015. From the results of analysis, that  the ANN  prediction  model  is  one  of  the  important  tools  to  understand  the  effect  of  water  quality  on phytoplankton formation in the Saguling reservoir, thus, the ANN model is anticipated to be utilized as a means to preserve the Saguling reservoir ecosystem.
Keywords: phytoplankton, saguling reservoir, water quality parameters, prediction model, artificial neural network

## Abstrak
Pemodelan memiliki peran penting dalam prediksi kualitas air, khususnya dalam pemantauan lingkungan, kelestarian  ekosistem  dan  akuakultur.  Dalam  studi  ini  mengusulkan  metode artificial  neural  network (ANN) model multilayer perceptron dengan jenis algoritma backpropagation untuk memprediksi variabel kualitas  air  terhadap  pembentukan  fitoplankton di  perairan  Waduk  Saguling  menggunakan  data  dari  PT Indonesia Power dari tahun 2007-2009.  Hasil penelitian menjelaskan bahwa adanya pengaruh yang kuat antara variabel kualitas air khususnya nitrat (NO3-N) dan amonium terhadap pembentukan fitoplankton di Waduk Saguling. Namun, temperatur mempunyai pengaruh yang terbalik dengan variabel lainnya, dimana meningkatnya  suhu  pada  musim  kemarau  membuat  fitoplankton  mengalami  gangguan  produktivitas sehingga  membuatnya  susah  untuk  tumbuh.  Dari  hasil  prediksi  tingkat  pertumbuhan  fitoplankton,  data prediksi  musim  hujan  menunjukkan  performa  yang  lebih  bagus  dibandingkan  dengan  musim  kemarau dengan  nilai  korelasi  R 2 =  0.99  dan  tingkat  error  prediksinya  sangat  rendah  yaitu  MAE  = 0.021,  MSE= 0.0012, sedangkan data musim kemarau R 2 = 0.97 dengan nilai errornya MAE = 0.025, MSE= 0.0015. Dari hasil  analisa,  model  prediksi  ANN  yang  dihasilkan  menjadi  salah  satu  alat  penting  untuk  memahami pengaruh  variabel  kualitas  air  terhadap  pembentukan  fitoplankton  di  Waduk  Saguling,  sehingga  model ANN ini diharapkan dapat digunakan sebagai alat untuk menjaga kesehatan ekosistem Waduk Saguling. Kata kunci:  fitoplankton, waduk saguling, parameter kualitas air, model prediksi, artificial neural network

## 1. Pendahuluan
Sebagai bagian yang tak terpisahkan dari ekologi perairan air tawar, fitoplankton memiliki dampak penting  terhadap  keberlangsungan  organisme  sebuah  waduk.  Keberadaan  fitoplankton dianggap  sebagai bioindikator kualitas air yang menghubungkan parameter fisikokimia kualitas air, kejadian eutrofikasi serta
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
saprobitas yang berkaitan dengan keseimbangan stoikiometri nutrisi di perairan [1]. Kejadian eutrofikasi menjadi salah satu tanda kerusakan badan air yang disebabkan oleh tingginya kadar nutrient dan aktivitas antropogenik yang membuat pertumbuhan alga menjadi tidak terkendali [2]. Waduk menjadi tempat yang paling sering terjadinya eutrofikasi, dikarenakan menjadi wadah penampungan akhir dari aliran sungai yang menjadi  input  dari  berbagai  aktivitas  antropogenik,  senyawa  organik,  nutrient  dan  berbagai  hal  lainnya yang menjadi penyebab utama eutrofikasi [3].
Berbagai  macam  model  telah  dikembangkan  dalam  memprediksi  kelimpahan  fitoplankton  untuk menilai  tingkat  eutrofikasi  di  sebuah  perairan.  Salah  satunya  adalah  model yang  menggunakan  berbagai variabel hidrologi, iklim dan kualitas air ekosistem [4]. Baru-baru ini, Artificial Neural Network (ANN) menjadi salah satu metode pemodelan yang sedang berkembang dalam menentukan hubungan interaksi dan mengevaluasi  kontributor  utama  parameter  kualitas  air  terhadap  peningkatan  konsentrasi  fitoplankton dalam suatu perairan menggunakan model prediksi [5]. ANN memiliki kemampuan yang lebih bagus dalam menentukan hubungan sekumpulan data dan berbagai permasalahan komplek lainnya termasuk data non- linier, pengenalan pola data, korelasi antar data serta klasifikasi data [6]. Beberapa peneliti telah menguji model  ANN  untuk  pemantauan  kualitas  air  waduk  [7]  [8]  [9]  [10].  Sebagian  besar  studi  menunjukkan bahwa  model  ANN  lebih  baik  daripada  kebanyakan  model  regresi  linier  lainnya  karena  kemampuannya dalam mensimulasikan fenomena non-linier.
Seperti yang dilakukan oleh Jeong [11] yang memprediksi fitoplankton di sungai Nekdong, Korea dengan  menggunakan  berbagai  variabel  meteorologi,  hidrogeologi,  fisika  dan  kimia  perairan  sungai Nekdong. Penelitian dilakukan dengan menggunakan tiga skema dengan berbagai macam kombinasi data yang memiliki tingkat sensitivitas terhadap peningkatan nilai fitoplankton. Hasil penelitian menunjukkan sebagian  variabel  yang  memiliki  pengaruh  besar  terhadap  meningkatnya nilai  fitoplankton dan  sebagian lainnya  malah  menunjukkan  penurunan  nilai  fitoplankton,  dimana  variable  Nitrat-N  dan  temperatur memiliki  tingkat  sensitivitas  lebih  dari  1  μgL -1 .  Peneliti  lainnya  juga  melakukan  hal  yang  sama  dalam memprediksi  nilai  fitoplankton  muara  Sungai  Youngsan  dengan  menggunakan  beberapa  parameter fisikokimia  perairan  sungai  menggunakan  bantuan  teknologi artificial  neural  network (ANN).,  hasil penelitian  menunjukkan  model  ANN  yang  digunakan  memiliki  kemampuan  yang  lebih  bagus  dalam mengenalisa pola data dalam jumlah yang lebih besar, dengan nilai eror yang dihasilkan kurang dari Sum Square Error (SSE) ≤0.0003 serta Root Mean Square Error (RMSE) ≤0.0173, dengan tingkat akurasi model prediksi sebesar R 2 ≥ 0.9952 [12].
Keberadaan Saguling menjadi salah satu objek vital bagi penduduk Jawa Barat, Saguling berfungsi sebagai sumber air utama untuk sistem irigasi pertanian di daerah Jawa Barat, selain itu juga dimanfaatkan untuk pembangkit listrik tenaga air (PLTA) oleh PT Indonesia Power untuk suplai listrik area pulau Jawa dan Bali serta sebagai sumber air baku untuk beberapa PDAM yang beroperasi di Jawa Barat [13]. Sejak awal  pembangunan  hingga  saat  ini,  saguling  telah  mengalami  berbagai  macam  bentuk  pencemaran, terutama dari limbah rumah tangga dan industri yang membuang berbagai macam limbah organik ke Sungai Citarum yang menjadi sumber utama air waduk [14]. Chrismadha dkk [15] menjelaskan bahwa jumlah rata- rata senyawa organik yang masuk ke dalam waduk adalah 10,952 ton/tahun, sedangkan nutrient N dan P mencapai  478  ton  N  dan  68  ton  P  per  tahun,  sehingga  membuat  waduk  mengalami  eutrofikasi  dengan konsentrasi  klorofil-a  sebesar  5.36  –  71.12  mg/m3.  Hasil  penelitian  lainnya  juga  menyebutkan  kondisi Waduk  Saguling  telah  mencapai  kondisi  hipertrofik  dengan  nilai  konsentrasi  klorofil-a  sebesar  737.1- 1041.8 mg/m3 [16]. Oleh karena itu, program pemantauan kualitas air waduk sangatlah penting terutama keberadaan fitoplankton yang menjadi indikator kesehatan perairan Waduk Saguling.
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pertumbuhan fitoplankton pada musim penghujan dan kemarau menggunakan teknologi artificial neural network (ANN) dengan beberapa variabel fisika  dan  kimia  waduk  serta  menentukan  keadaan  trofik  Waduk  Saguling  yang  diharapkan  menjadi informasi kualitas maupun kuantitas dari Waduk Saguling.

## 2. Metode Penelitian

## Lokasi
Penelitian ini dilakukan di  Waduk Saguling yang terletak dibagian hulu sungai Citarum (6°55'52" Lintang Selatan dan 107°26'24" Bujur Timur), tepatnya di daerah Kabupaten Bandung Barat, Jawa Barat. Waduk Saguling telah beroperasi sejak Tahun 1985 dan menjadi salah satu waduk terbesar di Jawa Barat dengan  luas  56 km 2 .   Untuk  area  samplingnya  dilakukan  dibeberapa  titik  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 1 yang terdiri dari Sungai Nanjung, Waduk Cihampelas, Cangkorah,  Surapati, Maroko, Cijere, Cipatik, Cililin, Cilanang, Cijambu, TailRace, dan  Cisameng.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 1 . Peta Lokasi pengambilan sampel di Waduk Saguling Sumber: Data penelitian (2023)

## Metode
Gambar 2. Diagram alur penelitian Sumber: Data penelitian (2023)
Studi  ini  memilih  model artificial  neural  network (ANN)  dalam  memprediksi  konsentrasi fitoplankton di Waduk Saguling. Dimana data yang digunakan terdiri dari dua parameter yaitu fisikokimia yang terdiri dari PO 4 , NH 3 -N, NO 2 -N, NO 3 -N, transparansi, temperature, pH dan fitoplankton.  Umumnya ANN terdiri dari tiga lapisan yaitu input, hidden serta output yang masing-masing terdiri dari satu atau lebih neuron yang  saling  berhubungan  satu  dengan  lainya  seperti  pada Gambar  3 .  Setiap neuron terhubung dengan lapisan neuron pada lapisan lainnya yang memiliki bobot tertentu yang dapat disesuaikan dan setiap koneksi  mewakili  satu  perhitungan. Neuron akan  melakukan  agregasi  bobot  pada  nilai  input  dan  akan menghasilkan  nilai  output  melalui  fungsi  aktivasi,  yang  pada  umumnya  adalah  menggunakan  fungsi aktivasi linear, logistik dan tangen hiperbolik [18]. Nilai keluaran dari j-th neuron (0j) seperti berikut:
0 j = f (u j ) (1)
u j = ∑ ∀ 𝑖 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑖 +   𝑧 𝑗 (2)
Dimana f merupakan  fungsi  dari  aktivasi, 𝑥 𝑖 adalah  masukan  dari i-th  neuron dari  lapisan sebelumnya, 𝑤 𝑖𝑗 adalah bobot sinaptik yang menghubungkan antara 𝑥 𝑖 , j-th dan z j yang merupakan bias [18].  Nilai  keluaran  dari  setiap neuron dihitung  dan  disebarkan  ke  lapisan  berikutnya  sampai  akhir, sehingga menghasilkan keluaran nilai yang sebanding dengan keluaran nilai yang diberikan. Prosedur ini akan terus berulang hingga beberapa kali, sehingga nilai yang dihasilkan meminimalkan tingkat kesalahan pada output yang dihitung [17].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 3. Struktur desain model Artificial Neural Network Sumber: Data penelitian (2023)

## Data
Pengembangan model prediksi fitoplankton di Waduk Saguling menggunakan data yang diambil dari hasil analisa yang dilakukan oleh PT. Indonesia Power di 10 pos pantau dari Tahun 2007-2009. Pemilihan variabel ini berdasarkan hubungan antar variabel dengan dinamika fitoplankton di perairan Waduk Saguling seperti yang dilakukan oleh [5] [11] [12] [19].
Tabel 1 . Kumpulan variabel data yang digunakan untuk pengembangan model prediksi fitoplankton di Waduk Saguling.
Parameter Input Fito- plankton Suhu Trans- paransi Kekeru -han pH NH 3 NO 2 - N NO 3 - N PO 4 COD P e n g h
u j a n 2 0 0 7 Mean 5,77.50 27.05 65.75 28.50 7.72 0.01 0.14 0.72 0.15 27.67 SD 398.11 0.83 23.08 23.43 0.34 0.01 0.11 0.36 0.07 8.9 2 0 0 8 Mean 553.00 27.6 68.8 27.42 8.11 0.02 0.1 2.18 0.44 25.95 SD 584.55 1.6 24.51 82.22 0.59 0.02 0.14 1.44 0.14 11.33 2 0 0 9 Mean 929.50 28.07 48.75 31.33 8.14 0.08 0.13 2.31 0.21 30.69 SD 1,123.04 2.05 15.82 77.17 0.76 0.08 0.18 2.41 0.08 7.59 K e m a r a u 2
0 0 7 Mean 1,006.50 27.91 64.16 17.83 8.12 0.03 0.05 0.48 0.16 25.32 SD 916.95 1.44 22.24 15.90 0.56 0.05 0.05 0.14 0.06 7.14 2 0 0 8 Mean 2,879.25 26.75 47.5 48.00 7.56 0.05 0.27 4.96 0.12 27.92 SD 5,207.77 0.75 23.01 49.38 0.22 0.04 0.28 1.88 0.1 23.48 2 0 0 9 Mean 22,173.25 28.42 54.58 19.00 8.26 0.1 0.08 4 0.21 40.33 SD 24,373.57 1.51 18.02 25.8 0.52 0.12 0.13 2.4 0.05 30.19

## Sumber: Data penelitian (2023)

## Performa Model
Untuk mengevaluasi kinerja model yang dihasilkan, penelitian ini menggunakan koefisien korelasi (R 2 ), Mean Square error (MSE) dan Root mean square eror (RMSE), Mean Absolute Error (MAE),  [28].
Root Mean Square Error = √ ∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑦𝑖− 𝑦) 2 𝑛 (3)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Mean Absolute Error = ∑ 𝑛 𝑖=1 |𝑦𝑖− 𝑦| 𝑛 (4)
Mean Square error = 1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑦𝑖 −  𝑦) 2 (5)
Dimana (y, y i dan n) masing-masing adalah nilai prediksi, nilai lapangan dan jumlah data.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Uji korelasi data
Dalam pengembangan model ANN, hubungan antar data menjadi salah satu parameter penting yang harus  di  analisis,  hal  ini  berguna  untuk  menghilangkan  variabel  data  input  yang  dominan  ( collinear ). Menurut  ref.  [20]  penghapusan  variabel collinear akan  membantu  ANN  terhindar  dari  informasi  yang berlebihan dan menyederhanakan struktur modelnya serta membantu model bekerja lebih bagus. Dari hasil analisis  pearson  korelasi  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel  4 ,  ada  sepuluh  variabel  data  yang  akan digunakan  sebagai  input  dalam  mengembangkan  model  prediksi  fitoplankton  yang  mewakili  musim penghujan  dan  kemarau  di  area  Waduk  Saguling  yang  terdiri  dari  suhu,  fitoplankton,  transparansi, kekeruhan, pH, NH 3 , NO 2 -N, NO 3 -N, PO 4 dan COD.
(a) (b)
Tabel 2. Koefesien korelasi variabel input data musim (a) Kemarau dan (b) penghujan Sumber: Data penelitian, (2023)

## Model ANN untuk prediksi fitoplankton
Pada studi ini, pemodelan ANN dilakukan menggunakan aplikasi Rstudio dengan bantuan beberapa variabel  yang  sudah  disebutkan  diatas  menggunakan library neuralnet ,  dengan  tujuan  untuk menggambarkan  hubungan  variabel  terhadap  terbentuknya  fitoplankton  pada  musim  kemarau  dan penghujan seperti pada Gambar 4 .
Model  prediksi  fitoplankton  ini  menggunakan multilayer  perceptron dengan  jenis  algoritma backpropagation yang merupakan  model yang paling banyak digunakan dalam menggambarkan hubungan non-linier antar data [22]. ANN dibuat dengan dimensi (11x10) yang artinya pada hidden layer terdapat 11 activation function node dan terdapat 9 layer input ditambah satu bias yang masing-masing dihubungkan oleh weight yang akan memberikan informasi bobot atau nilai hubungan antara kedua node tersebut. Untuk jenis activation function yang digunakan adalah jenis tanh, yaitu jenis hyperbolic tangen yang mengubah skala  data  menjadi  (-1  sampai  1),  selain  itu  juga  berfungsi  untuk  mengubah  sinyal  input  dari node sebelumnya  menjadi  sinyal  output  [21].    Selain  itu,  pada Gambar  4 juga  terdapat  perbedaan  antara arsitektur musim kemarau dan musim hujan, dimana jumlah step yang dihasilkan lebih sedikit dibandingkan dengan musim kemarau, hal ini terjadi karena kemampuan model ANN yang lebih baik dalam mengenal pola data yang ada di musim penghujan.
(a) (b)
Gambar 4. Arsitektur neural network musim (a) Kemarau (b) Penghujan Sumber: Data penelitian, (2023)
Tabel 3 . Hasil pengukuran kinerja model prediksi fitoplankton menggunakan ANN
Index Fitoplankton Musim hujan Musim kemarau MAE 0.021 0.025 RMSE 0.031 0.039 MSE 0.0012 0.0015 R 2 0.99 0.97 Sumber: Data penelitian, (2023)
Normalisasi  data  merupakan  salah  metode  yang  mengubah  data  menjadi  dalam  bentuk  skala  0-1, jenis normalisasi data yang digunakan yaitu Min-Max normalisasi seperti yang dijelaskan oleh Nwanganga dkk  [23]. Perubahan  data  ini  dilakukan dengan  tujuan  untuk mempermudah  ANN  dalam mengolah  data dengan rentang data yang kecil, sehingga proses running data menjadi lebih cepat dengan jumlah step yang lebih sedikit serta mempercepat konvergensi data [2].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 5. Hasil pemodelan data training dan testing musim hujan dengan normalisasi data
Untuk menguji hasil prediksi fitoplankton dapat dibuktikan dengan melihat hasil training dan testing antara data lapangan dan prediksi seperti pada Gambar 5 dan Gambar 6. Gambar 5 merupakan hasil prediksi fitoplankton  lapangan  dengan  fitoplankton  prediksi  pada  musim  hujan,  dimana  terlihat  bahwa  nilai fitoplankton  yang  dihasilkan  menggunakan data  training mendekati  dengan  hasil  analisa  lapangan sebenarnya dengan nilai R 2 = 0.94. Data yang sudah ditraining akan digunakan untuk melatih data testing yang menjadi data dasar dalam pemodelan, dimana hasil korelasi data yang ditunjukkan adalah R 2 = 0.99. Hasil running model ini membuktikan bahwa parameter fisikokimia yang menjadi input model memiliki korelasi yang kuat terhadap pembentukan fitoplankton di perairan Waduk Saguling, dengan tingkat error model yang dihasilkan adalah MAE ≤ 0.021 dan MSE ≤ 0.0012. Tingginya nilai korelasi ini didukung oleh hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Stelmakh  dkk  [24]  yang  menjelaskan  bahwa  pembentnukan fitoplankton  sangat  dipengaruhi  oleh  adanya senyawa  antropogenik  khususnya  senyawa nitrat  (NO3-N), ammonium dan beberapa senyawa polutan lainnya yang terbawa masuk ke dalam waduk.  Faktor lain yang mempengaruhinya  adalah  hujan  di  sekitar  area  waduk  saguling  yang membawa  masuk berbagai  macam senyawa  nutrient  dan  organik  ke  dalam  waduk   melalui  limpasan  ke  DAS yang  berada  disekitar  waduk [25].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 6. Hasil pemodelan data training dan testing musim kemarau dengan normalisasi data Sumber: Data penelitian (2023)
Berbeda dengan musim hujan, musim kemarau memiliki nilai korelasi hasil prediksi yang lebih kecil, dimana korelasi pada data training adalah  R 2 = 0.96 dan pada data testing adalah (R2 )= 0.97 dengan tingkat eror  model  yang  dihasilkan  adalah  MAE  ≤  0.025  dan  MSE  ≤    0.0015  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 6 . Hal ini dikarenakan pada musim kemarau intensitas matahari yang masuk ke waduk menjadi lebih  tinggi  dan  lama  yang  menyebabkan  suhu  permukaan  air  menjadi  lebih  panas,  sehingga  hal  ini memberikan  efek  negatif  terhadap  pertumbuhan  fitoplankton  di  perairan  waduk  yang  membuat produktivitas  fitoplankton  menjadi  berkurang  [23]  [27].  Hal  ini  juga  dijelaskan  oleh  Striebel  dkk  [29], dimana  peningkatan  suhu  perairan  waduk  mungkin  lebih  cocok  untuk  sebagian  fitoplankton  jenis cyanobacteria ,  namun  hal  ini  menjadi  faktor  penganggu  bagi  komunitas  fitoplankton  lainnya,  sehingga membuat sebagian lainnya berkurang produktivitas dan mati.

## 4. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  model  ANN  yang  digunakan  yaitu multilayer  perceptron dengan  jenis algoritma backpropagation yang  dibangun  menggunakan  data  parameter  fisikokimia  lingkungan  yang mempunyai  pengaruh  terhadap  pembentukan  fitoplankton  pada  Waduk  Saguling  dengan  data  yang dikumpulkan  dari  PT  Indonesia  Power  tahun  2007-2009  dengan  jumlah  data  (n=360).  Hasilnya,  model ANN  dalam  penelitian  ini  mampu  menunjukkan  pengaruh  variabel  fisikokimia  terhadap  terbentuknya fitoplankton di Waduk Saguling dengan tingkat korelasi model musim hujan R 2 = 0.99 dengan tingkat error MAE = 0.021, MSE= 0.0012, dan musim kemarau R 2 = 0.97 dengan error   MAE = 0.025, MSE= 0.0015. Selain itu, model ANN yang dibuat adalah sebagai prediktor terhadap nilai fitoplankton di Waduk Saguling dan dapat berfungsi sebagai alat untuk pengelolaan kualitas air di Waduk Saguling berdasarkan parameter fisikokimia waduk.

## 5. Pendanaan
Penelitian ini didukung dan didanai oleh BRIN (Badan Riset dan Inovasi Nasional) pada program RIIM (Riset Inovasi untuk Indonesia Maju) tahun 2022/2023, gelombang 1.

## 6. Referensi
[1] J.  A.  G.  Figueroa,  J.  R.  V.  Osten,  C.  A.  P. Delgado,  R.  D.  Caamal,  Y.  B.  Okolodkov,  “Seasonal Response of Major Phytoplankton Groups to Environmental Variables along the Campeche Coast, Southern Gulf of Mexico,” Phycology , vol. 3, no. 2, pp. 270-279, 2023.
[2] L. S. Kupssinsku, T. T. Guimaraes, E. R. De Souza, D. C. Zanotta, M. R. Verenoz, Jr,L. Gonzaga, F. F. Mauad, “A Method for Chlorophyll-a and Suspended Solids Prediction through Remote Sensing and Machine Learning,” Sensors, vol. 20, pp. 1-18, 2020.
[3] M. P. Soro, K. M. Yao, N. L. Kouassi, A. A. Ouattara, and T. Diaco, “Modeling the Spatio-Temporal Evolution  of  Chlorophyll-a  in  Three  Tropical  Rivers  Comoé,  Bandama,  and  Bia  Rivers  (Côte d’Ivoire) by Artificial Neural Network,” Wetland , vol. 40, pp. 939-956, 2020.
[4]      M, Mamun, J.J. Kim, M.S. Alam, K.G. An, “Prediction of Algal Chlorophyll-a and Water Clarity in Monsoon-Region Reservoir Using Machine Learning Approaches”. Water, vol. 12 no,1, 2020.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[5] H.G.  Kim,  S.  Hong,  K.S.  Jeong,  D.K.  Kim,  “Determination  of  sensitive  variables  regardless  of hydrological alteration in artificial neural network model of chlorophyll a: Case study of Nakdong River”. Ecological modelling , vol. 398, pp. 67-76, 2019.
[6] S.S Fiyadh, S.M. Alardhi, M. Al Omar, M. Aljumaily, M.A. Al Saadi, S.S. Fayaed, S.N. Ahmed, A.D. Salman, A.H. Adalsalm, N.M. Jabbar, A. El-shafi, “A comprehensive review on modelling the adsorption  process  for  heavy  metal  removal  from  wastewater  using  artificial  neural  network technique”. Heliyon , vol. 9, no.4, pp. 1-11, 2023.
[7] Y.  Zhang,    J.J.  Huang,  L.  Chen,  L.  Qi,  “Eutrophication  forecasting  and  management  by  artiﬁcial neural network: a case study at Yuqiao Reservoir in North China”. Journal of Hydroinformatics, vol. 17, no.4, pp. 679–695, 2015.
[8] J.  G.  Alba,  J.F.  Barcena,  C.  Ugarteburu,  A.  Garcia,  “Artificial  neural  networks  as  emulators  of process-based models to analyse bathing water quality in estuaries”. Water Research , vol. 150, pp. 283-295, 2019.
[9] F. Lu, Z. Chen, W. Liu, H. Shao, “Modeling chlorophyll-a concentrations using an Artificial Neural Network for precisely eco-restoring lake basin”. Ecological Engineering, vol. 95, pp. 422-429, 2016.
[10]  W.  Luo,  S.  Zhu,  S.  Wu,  J.  Dai,  “Comparing  artificial  intelligence  techniques  for  chlorophyll-a prediction in US lakes”. Environmental Science and Pollution Research, vol. 26, pp. 30524–30532, 2019.
[11]  K.S.  Jeong,  D.K.  Kim,  G.J.  Joo,  “River  phytoplankton  prediction  model  by  Artificial  Neural Network: Model performance and selection of input variables to predict time-series phytoplankton proliferations in a regulated river system”. Ecological informatics , vol. 1, no.3, pp. 235-245, 2006.
[12]  S. Park, Y. Sin, “Artificial Neural Network (ANN) Modeling Analysis of Algal Blooms in an Estuary with Episodic and Anthropogenic Freshwater Inputs”. Applied Sciences , vol. 11, pp. 1-13, 2021.
[13]  S.K.  Chaerun,  N.P.D.  Pangesti,  D.  Jumiarni,  I.N.P.  Aryantha,  K.  Toyota,  M.  Okuna, “Biogeochemical  Characterization  of  Sediment  From  Three  Largest  Dam  Reservoir  (Saguling, Cirata, Jatiluhur) In West Java Province, Indonesia”. International Symposium On Southeast Asia Water Environment , vol. 8, pp. 169-182, 2010.
[14]  B.T.  Hart,  W.  Van  Doka,  N.  Djuangsih,  “Nutrient  budget  for  Saguling  Reservoir,  West  Java, Indonesia. Water research , vol. 36, no. 8, pp. 2152 - 2160, 2002.
[15]  T. Chrismadha, “Phytotechnology for eutrophic waters: ecological approach to increase benefits. A review”. International Conference on Tropical Limnology 2019 , pp.1-12, 2020.
[16]  M. Marselina, M. Burhanuddin, “Trophic Status Assessment of Saguling Reservoir, Upper Citarum Basin, Indonesia”. Air, Soil and Water Research, 10, pp. 1-8, 2017.
[17]  Z.  Yuan,  J.K.  Keesing,  D.  Liu,  “The  Application  of  an  Artificial  Neural  Network  to  Quantify Anthropogenic and Climatic Drivers in Coastal Phytoplankton Shift”. Sec. Merine biogeochemistry, 2022.
[18]  E.  Hadjisolomou,  K.  Stefanidis,  H.  Herodotou,  M.  Michaelides,  G.  Papatheodorou,  E. Papastergiadou,  “Modelling  Freshwater  Eutrophication  with  Limited  Limnological  Data  Using Artificial Neural Networks”. Water, vol. 13, no. 11, 2021.
[19]  Y.Y. Chen, L.L. Hua,  Y.Q. Liu, L. Yang, D. Li, “A Review of the Artificial Neural Network Models for Water Quality Prediction”. Applied Sciences , vol. 10, no.17, 2020.
[20]  D.  Gebler,  K.  Szoszkiewicz,  K.  Pietruczuk,  “Modeling  of  the  river  ecological  status  with macrophytes using artificial neural networks”. Limnologica , vol. 65, pp. 46-54, 2017.
[21]  C.  Ciaburro,  B.  Venkateswaran,  Neural  Network  with  R:  Smart  models  using  CNN,  RNN,  deep learning, and artificial intelligence principles. Packt Publishing Ltd, Birmingham, 2017.
[22]  Q. Wang, S. Wang, “A Predictive Model of Chlorophyll a in Western Lake Erie Based on Artificial Neural Network”. Applied sciences , vol.1, no.14, 2021.
[23]  F.  Nwanganga,  M. Chapple,  Practical  Machine  Learning  in  R,  John  Wiley   Sons,  Incorporated, 2019.
[24]  L. Stelmakh, N, Kovrigina, T. Gorbunova, “Phytoplankton Seasonal Dynamics under Conditions of Climate  Change  and  Anthropogenic  Pollution  in  the  Western  Coastal  Waters  of  the  Black  Sea (Sevastopol Region)”. Journal of Merine Science and Engineering, vol. 11, no. 3, 2023.
[25]  H. Han, R. Xiao, G. Gao, B. Yin, S. Liang, X. Iv, “Influence of a heavy rainfall event on nutrients and  phytoplankton dynamics  in  a  well-mixed  semi-enclosed  bay”. Journal of  hydrology , vol.167, 2023.
[26]  T. Sangjun, Y. Sin, “Artificial Neural Network (ANN) Modeling Analysis of Algal Blooms in an Estuary with Episodic and Anthropogenic Freshwater Inputs”. Applied science , vol. 11, no.5, 2021.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[27]  J.A.  Gittings,  D.E.  Raitos,  I.  Hoteit,  “Impacts  of  warming  on  phytoplankton  abundance  and phenology in a typical tropical marine ecosystem. Nature , vol. 8, 2018.
[28] E.S. Leggesse,F.A.  Zimale, D. Sultan, T. Enku, R. Srinivansa, S. Tilahun, “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia”. Hydrology , vol. 10, no. 5, 2023.
[29]  M. Striebel, S. Stefanie, H. Dorothee, H. Peter, H. Helmut, “Phytoplankton responses to temperature increases are constrained by abiotic conditions and community composition”. Oecologia , vol. 182, no. 3, pp 815-827, 2016.