TY  - GEN
CY  - UNIVERSITAS LAMPUNG
ID  - eprints83343
UR  - http://digilib.unila.ac.id/83343/
A1  - MERRY , MEYLIANA LEOWAN
Y1  - 2024/06/26/
N2  - Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Jaringan Saraf Tiruan (JST)
guna memprediksi kadar Total Suspended Solid (TSS) dalam limbah cair kelapa
sawit secara cepat dan akurat. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi
parameter suhu, turbidity, pH, electrical conductivity (EC), dan dissolved oxygen
(DO). Model ini dibangun menggunakan metode backpropagation dengan dua
hidden layer dan 27 variasi fungsi aktivasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa

kombinasi input "suhu, pH, EC, DO, dan TBT" dengan fungsi aktivasi "logsig-
tansig-logsig" memberikan performa terbaik, dengan nilai koefisien determinasi

(R2) sebesar 0,9092 dan root mean square error (RMSE) terendah sebesar 2119,41.
Validasi model juga menunjukkan bahwa kombinasi ini memiliki performa terbaik
dalam prediksi, dengan R2 sebesar 0,8503, RMSE sebesar 2422,72, dan relative
root mean square error (RRMSE) sebesar 45,63%. Hasil ini menunjukkan bahwa
model JST dapat digunakan untuk memprediksi TSS secara cepat dan akurat, yang
diharapkan dapat mengoptimalkan pengelolaan limbah cair kelapa sawit dan
mencegah pencemaran lingkungan.

Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan (JST), Total Suspended Solid (TSS), limbah cair
kelapa sawit, backpropagation, prediksi TSS.
PB  - FAKULTAS PERTANIAN
TI  - PREDIKSI KADAR TOTAL SUSPENDED SOLID (TSS) PADA LIMBAH
CAIR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE MULTISENSOR

DAN JARINGAN SARAF TIRUAN
AV  - restricted
ER  -