Sistem Pakar Otomatisasi Baku Mutu Limbah Pertambangan Nikel Menggunakan Algoritma Supervised Mechine - Komang Aryasa; Wilem Musu (CogITo Smart Journal, 2016)
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.