MODEL ADAPTIF NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM BERDASARKAN PH, TEMPERATUR DAN TSS UNTUK PREDIKSI NILAI COD - Wahyudi Harianto (Universitas PGRI Kanjuruhan Malang, 2017)
Abstrak–- Tingkat pencemaran sungai setiap tahun mengalami peningkatan, hal ini menyebabkan kualitas air sungai semakin menurun yang disebabkan oleh buangan limbah industri dan limbah domestik. Untuk mendapatkan model estimasi Cemical Oxygen Demand (COD) maka perlu dilakukan analisa data di lingkungan sungai. Kemudian dilakukan pembentukan model estimasi untuk memprediksi Cemical Oxygen Demand (COD). Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut maka diperlukan suatu algoritma untuk estimasi dan prediksi Cemical Oxygen Demand (COD) untuk mengetahui gambaran umum terhadap tingkat COD. Adaptif Neuro Fuzzy Inference System adalah suatu algoritma untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan menggunakan Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dapat diterapkan untuk membangun model estimasi untuk prediksi nilai Cemical Oxygen Demand (COD. Hasil model estimasi yang dinilai paling baik dengan RMSE training 2,11993, RMSE testing 5,93532, MAE training 1,52225, MAE testing 4,2165 dengan persentase keberhasilan untuk training 94,7695 % dan testing 68,1839 %.