View/Open

Author
Iin, Nur Aini E.S

Advisor
Dr. Rifky , Fauzi, S.Si., M.Si
Dr. Sudibyo, S.T., M.Sc., Ph.D

Koleksi
Matematika

Publisher

Zat warna methylene blue dan congo red merupakan hasil limbah industri yang berpotensi berbahaya bagi kesehatan manusia dan dapat menurunkan kualitas air. Untuk menanggulangi pencemaran dari zat warna methylene blue dan congo red dapat melakukan penelitian tentang fitoremediasi dengan tanaman. Fitoremediasi dengan tanaman lemna minor merupakan metode yang efektif untuk mengurangi konsentrasi zat warna tersebut. Proses fitoremediasi memerlukan waktu yang cukup lama, oleh karena itu pada Tugas Akhir ini menggunakan model Neural Hammerstein, model Neural Wiener dan model Neural Hammerstein-Wiener untuk dapat memprediksi removal percent konsentrasi zat warna methylene blue dan congo red pada proses fitoremediasi dengan tanaman lemna minor. Masing - masing model dilatih dengan variasi pembagian data, yaitu dengan data training, data validation, data testing serta variasi banyaknya hidden node. Hasil didapatkan bahwa model Neural Wiener adalah model terbaik untuk memprediksi removal percent konsentrasi zat warna methylene blue dan congo red pada proses fitoremediasi dengan tanaman lemna minor dengan nilai evaluasi MSE, MAE, dan WMAPE berturut – turut adalah 0.0005, 0.0001, 0.0000. Nilai – nilai tersebut diperoleh dari pembagian data 35

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2406070048

Keyword
Fitoremediasi, Neural Hammerstein, Neural Wiener,