TY  - GEN
CY  - UNIVERSITAS LAMPUNG
ID  - eprints89533
UR  - http://digilib.unila.ac.id/89533/
A1  - Aksal , Pramuja 
Y1  - 2025/06/28/
N2  - Palm Oil Mill Effluent (POME) memiliki potensi mencemari lingkungan apabila tidak dilakukan pengelolaan yang baik. Penerapan teknologi diperlukan sebagai solusi keterbatasan metode laboratorium konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk merancang alat prediksi pengukuran kadar pencemaran limbah cair kelapa sawit berbasis Internet of Thing (IoT) 
menggunakan ESPDUINO32 dan aplikasi blynk, memperoleh respon sistem dan akurasi pengiriman data, serta memperoleh model matematika terbaik berbasis jaringan saraf tiruan. Penelitan dilaksanakan pada bulan April sampai bulan Mei tahun 2023 di Laboratorium Rekayasa Sumber Daya Air dan Lahan,Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Lampung. Data 
pelatihan JST berdasarkan penelitian sebelumnya digunakan untuk pelatihan 
dengan variasi fungsi aktivasi (Logsig-Tansig-Purelin) menggunakan metode 
backpropagation. Hasil penelitian menunjukkan respon sistem membutuhkan 
waktu sebesar 9,2 detik (inisialisasi) dan 2,4 detik (transimisi data). Akurasi 
pengiriman data diperoleh nilai RMSE sebesar 0 untuk keseluruhan parameter. 
Model matematika terbaik untuk masing-masing parameter : BOD (tansig-purelin, R
2 = 0,9633, RMSE = 1467, 242), COD (tansig-tansig- tansig-tansig, R2 =0,9718, RMSE = 3955, 373), TSS (tansig -purelin R
2 = 0,8424, RMSE = 2192, 422), amonia (tansig-purelin , R2 = 0,9304, RMSE = 16, 744), dan minyak (tansig- purelin-logsig-purelin, R2 = 0,955, RMSE = 63,630).
Kata Kunci : IoT, Limbah cair kelapa sawit, Jaringan saraf tiruan,
RMSE, Koefesien determinasi (R2).
PB  - FAKULTAS PERTANIAN
TI  - RANCANG BANGUN PREDIKSI PENGUKURAN LIMBAH CAIR 
KELAPA SAWIT PORTABEL MENGGUNAKAN ESPDUINO-32 
BERBASIS INTERNET OF THING (IoT)
AV  - restricted
ER  -