View/Open

Author
Gabriel, Sahata Sianturi

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

Koleksi
Matematika

Publisher

Limbah air asam tambang merupakan limbah dari hasil yang dampaknya merugikan lingkungan dan kesehatan manusia. Untuk menanggulangi pencemaran limbah air asam tambang tersebut dilakukan penelitian salah satunya menggunakan komposit Biochar-CaO agar dapat mengurangi kadar kandungan logam pada limbah tersebut. Keterbatasan waktu dan bahan yang sangat mahal serta data yang bersifat nonlinier yang menjadi permasalahan pada kasus ini. Penelitian Tugas Akhir ini menggunakan model Neural Hammerstein, model Neural Wiener, dan model Neural Hammerstein-Wiener untuk dapat memprediksi penyerapan kandungan logam pada limbah air asam tambang. Masing-masing model dilatih dengan berbagai skenario yakni dengan variasi pembagian data latih, data uji, data validasi serta variasi banyaknya node tersembunyi. Hasil didapatkan bahwa model Neural Hammerstein-Wiener adalah model terbaik untuk memprediksi penyerapan kandungan logam pada limbah air asam tambang menggunakan komposit Biochar-CaO dengan nilai evaluasi MSE, MAE, dan MAPE berturut- turut adalah 0.7815, 0.0790, dan 0.0130. Nilai-nilai tersebut diperoleh dari pembagian data 35% pelatihan data, 30% validasi data, dan 35% pengujian data dengan simpul tersebunyi sebesar 160. Model tersebut mengungguli model lainnya untuk mengatasi permasalah tersebut.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2406070049

Keyword
Remediasi, Penyerapan, Neural Hammerstein, Neural