Sistem Pakar Otomatisasi Baku Mutu Limbah Pertambangan Nikel Menggunakan Algoritma Supervised Mechine

Komang Aryasa, Wilem Musu

Abstract


Metode buka tutup pintu pembuangan limbah secara manual  berdasarkan hasil uji laboratorium  membutuhkan waktu relatif lama. Ketika hasil uji laboratorium menyatakan proses pembuangan harus dihentikan, limbah yang tidak memenuhi standar kelayakan sudah ikut terbuang. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk merancang sistem pakar menggunakan algoritma Supervised Learning untuk otomatisasi standar baku limbah pertambangan nikel, algoritma ini digunakan untuk mengklasifikasikan besaran nilai kandungan unsur dalam limbah, dan digunakan untuk mengoptimalkan proses penentuan kelayakan buang limbah. Algoritma ini bekerja setelah menerima data dalam bentuk nilai-nilai kandungan unsur yang dibangkitkan oleh sebuah aplikasi simulator yang mendeteksi kadar kandungan unsur dalam air limbah. Hasil analisis tersebut digunakan untuk menentukan kelayakan pembuangan limbah. Dari 11 unsur yang dianalisis tujuh unsur memiliki bobot nilai tertinggi dalam setiap pengukuran yaitu pH, TSS, Cu, Zn, Cr(6+), Cr Total, dan Fe., sementara Support Vector Machine hanya empat unsur yang memiliki nilai bobot tertinggi dari setiap pengukuran, yaitu unsur Cd, Pb, Ni dan Co.

Full Text:

PDF

References


Nugeraha, Sri Sumiyati, Ganjar Samudro, 2010, “Pengolahan Air Limbah Kegiatan Penambangan Batubara Menggunakan Biokoagulan : Studi Penurunan Kadar Tss, Total Fe Dan Total Mn Menggunakan Biji Kelor”. Jurnal Presipitasi, Vol.7 No.2. Halaman 57-61.

Giyatmi, Zaenul Kamal, Damajati Melati, 2008, Penurunan Kadar Cu,Cr Dan Ag Dalam Limbah Cair Industri Perak Di Kotagede Setelah Diadsorpsi Dengan Tanah Liat Dari Daerah Godean, Prosiding Seminar Nasional IV SDM Teknologi Nuklir, Yogyakarta, 25-26 Agustus.

Saefudin, Trisna. P, Kusnadi, 2010, Pengaruh pH dan Waktu Kontak terhadap Biosorpsi Logam Zn oleh Biomassa Aspergillus Niger Van Tieghem pada Larutan

Limbah Pertambangan Nikel, http://file.upi.edu/Direktori/SPS/PRODI.PENDIDIKAN_IPA/196307011988031-SAEFUDIN/Zn_Biosorpsi.pdf, Diakses Tanggal 10 Nopember 2015.

Chih-Yu Hsu, Yung-Chih Chen, Min-chian Tsai, 2010, A PSO-SVM Lips Recognition Method Based on Active Basis Model, Journal Institute of Electrical Engineers (IEEE), Vol. 1, Halaman 743-747.

Kusrini, 2008, Aplikasi Sistem Pakar, Ed. 1, Andi Offset, Yogyakarta.

Santosa Budi, 2010, Tutorial Support Vector Machine, http://dokumen.tips/documents/tutorial-svm.html, Tanggal Akses 27 Desember 2015.

Pressman, Roger S., 2002, Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi (Buku 1), Ed. 1, Andi Offset, Yogyakarta.




DOI: http://dx.doi.org/10.31154/cogito.v2i1.12.28-41

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


CogITo Smart Journal
A publication of Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat
In partnership with Coris and IndoCEISS
Telpon: +62 (431) 891035
email: editorial.cogito@unklab.ac.id | web: http://cogito.unklab.ac.id/index.php/cogito
 
Free counters!
View CogITo Smart Journal Stats

CogITo Smart Journal is indexed by:
  DOAJ    SINTA     Indonesia OneSearch by Perpusnas    Crossref    Google Scholar      Base Search PKP Index    neliti    EBSCO Information Science    mendeley          scilit    road    worldcat    DRJI    OpenAIREplus    copac    Gent University Library Stanford Library    Harvard Library    Leiden University Libraries    The University of Sheffield    Boston University Library    University of Manchester    University of Oxford    CORE    Livivo
 



CogITo Smart Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.