Aturan Asosiasi Dengan Standar Storet Pada Model Prediksi Parameter Pendukung Uji Kualitas Air Baku

Author:

Purwitasari Diana,Putri Oktaviandra Pradita,Khotimah Wijayanti Nurul

Abstract

Abstrak—Uji laboratorium tentang kualitas air baku pada penyediaan dan pengolahan air bersih memperhatikan parameter air terkait faktor fisika, kimia dan biologi. Analisis kualitas air di laboratorium membutuhkan waktu. Usulan sistem akan mempercepat waktu dengan menganalisis catatan dataparameter air yang ada dalam rekam data PDAM. Aturan asosiasi pada sistem digunakan untuk melihat hubungan antara parameter air yang didahului praproses dengan mengubah data numerik ke data kategorikal berdasarkan standar STOrage and RETrievalData Warehouse (STORET).Selanjutnya model prediksi parameter air yang dihasilkan dari data belajar akan diserderhanakan terlebih dahulu sebelum validasi model dengan data uji. Pengujian model menggunakan data belajar menunjukkan rata-rata akurasi 70% dengan minimal support-confidence 30% data. Hasil model hubungan parameter air menggunakan rekam data PDAM dapat menjadi pendukung kebijakan di daerah tersebut dalam penyediaan dan pengolahan air bersih sebelum dilakukan uji kualitas laboratorium. Tanpa ada uji laboratorium beberapa nilai parameter faktor kimia tidak dapat diketahui. Meskipun demikian aturan yang dihasilkan sistem usulan tanpa uji laboratorium dapat memberikan akurasi 80%-95% dengan asumsi missing valuesnilai faktor kimiasetelah dicek manual dari narasumber pemilik data. Data uji coba menggunakan dataset kecil untuk mempermudah cek manual. Kata Kunci— prediksi kualitas air, aturan asosiasi, storetAbstrak—Raw Water (Air Baku) laboratory analysis is testing physical, chemical and bacteriological characteristicsof water to ensure that water supply is clean, safe and ready for drinking water quality. Analyzing raw water quality in laboratorium needs more time. The proposed system could shorten the laboratory processing time by analyzing daily water production log. Association ruleinthe proposed system was used to generate relation model of water characteristicsfrom the data log provided by local government owned water utilities (PDAM, Perusahaan Daerah Air Minum). The data was transformed first from numerical data into categorical data using STOrage and RETrieval Data Warehouse (STORET)standard.Generated model needs to be simplified because some prediction rules could have the same interpretation. The generated parameter prediction modelwas sufficient to be used as the supporting data for any local policy made related to water supply and sanitationwithout additional costs from standard lab testing of water quality. Some water quality values of chemical characteristics need lab testing. Given the missing values of several chemical characteristics, the generated parameter prediction model still could give better accuracy of 80%-95%. Since PDAM staffmanually validated the generated model, the experiments used small data set.  Keywords— water quality prediction, association rule, storet

Publisher

Universitas Airlangga

Reference8 articles.

1. Fuzzy expert system for the detection of episodes of poor water quality through continuous measurement;Angulo;Expert Systems with Applications Vol 39,2012

2. Ayundyahrini, M., Abdul Kadir, R., & Gamayanti, N. (2013). Estimasi Dosis Alumunium Sulfat pada Proses Penjernihan Air menggunakan Metode Genetic Algorithm. Jurnal Teknik POMITS Vol. 2, No. 2, F390-F395.

3. A rule-based decision support system for sensor deployment in small drinking water networks;Chang;Journal of Cleaner Production Volumes 29-30,2012

4. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Ch.6 Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations: Basic Concepts and Methods. In J. Han, M. Kamber, & J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques: Concepts and Techniques (pp. 243-278).

5. Kaunang, S., Hidayat, A., & Guntarto, B. (2011, Desember). Umbulan Water Supply: Memaksimalkan Sumber Air Jawa Timur. Sustaining Partnership: Media Informasi Kerjasama Pemerintah dan Swasta, Bappenas, pp. 18-19.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3