Laporkan Masalah

ANALISA DATA KUALITAS AIR SUNGAI MENGGUNAKAN METODE STATISTIK MULTIVARIAT PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DENGAN 2 TEKNIK STANDARISASI

SURYANTO PAULUS SEMBIRING, Dr. Ir. Sri Puji Saraswati, M. Sc., DIC

2015 | Skripsi | S1 TEKNIK SIPIL

Data kualitas air sungai yang diukur secara time series terdapat data yang dinamis dan kurang baik seperti missing value, censored data dan outlier data. Oleh karena itu, diperlukan evaluasi karakteristik data kualitas air sungai berupa uji reliabilitas dan uji validitas. Data kualitas air sungai yang realible akan mempermudah dalam penggambaran kondisi data dinamika kualitas air sungai dan tingkat pencemaran air sungai melalui penentuan parameter kualitas air yang signifikan. Fungsi sungai yang sangat vital bagi kehidupan manusia mendorong untuk mengetahui parameter-parameter yang signifikan di dalam sungai. Penentuan parameter kualitas air yang signifikan menggunakan data kualitas air Sungai Code, Sungai Gajahwong dan Sungai Winongo yang diperoleh dari Badan Lingkungan Hidup DI Yogyakarta dari tahun 2004 hingga tahun 2013 diolah dengan menggunakan metode analisis multivariat Principal Component Analysis yang dianalisis dalam R software dan Add Ins Biplot. Sebelum dilakukan analisis multivariat Principal Component Analysis perlu dilakukan standarisasi data. Standarisasi data yang dilakukan adalah standarisasi distribusi normal dan transformasi atau standarisasi Saraswati. Hasil analisis diketahui bahwa menurut standarisasi distribusi normal, variabel signifikan di Sungai Code berjumlah 11 variabel yaitu TSS, TDS, EC, DO, BOD5, COD, NO3, SO4, Oil and Grease, E. Coli, dan Total Coliform pada Sungai Gajahwong adalah 9 variabel yaitu TSS, TDS, EC, DO, COD, NO3, NO2, SO4, dan Oil and Grease, pada Sungai Winongo adalah 8 variabel yaitu TSS, TDS, DO, NO3, SO4, EC, NH3 dan Oil and Grease sedangkan menurut transformasi atau standarisasi Saraswati, variabel signifikan di Sungai Code adalah 7 variabel yaitu EC, DO, BOD5, COD, NH3, E. Coli dan Total Coliform, pada Sungai Gajahwong adalah 7 variabel yaitu EC, DO, BOD5, COD, NH3, E. Coli dan Total Colifor, pada Sungai Winongo adalah 6 variabel yaitu EC, DO, COD, NH3, E. Coli dan Total Coliform.

There are dynamics and not good enough data, for example like missing value, censored data and outlier data, from the water quality data of the river that is measured by time series. That is why, the evaluations of the water quality data of the river characteristic are needed, for example, reliability and validity tests. A reliable water quality data of the river will make it easy to depict the dynamics of the water quality data and the pollution level of the river, through determining a significant water quality parameter. River functions that are so important to human life encourage us to know the significant parameters inside the river. To determine the significant water quality parameter, water quality data from Code River, Gajahwong River and Winongo River are used and those data are received from Badan Lingkungan Hidup D.I.Y from the year 2004 to 2013, processed with multivariate analysis, which is Principal Component Analysis, using R Software and Add Ins Biplot. Before this Principal Component Analysis multivariate is used, a standardized data is needed. Data standardization that is used is normal distribution standardization and Saraswati standardization or transformation. From the analysis, it is known that according to normal distribution standardization, Code River has 11 significant variables which are TSS, TDS, EC, DO, BOD5, COD, NO2, SO4, Oil and Grease, E. Coli andTotal Coliform. Gajahwong River has 9 variables, which are TSS, TDS, EC, DO, COD, NO3, NO2, SO4 dan Oil and Grease. Winongo River has 8 variables, which are TSS, TDS, DO, NO3, SO4, EC, NH3 dan Oil and Grease. Whereas, according to Saraswati Standardization, Code River has 7 significant variables, which are EC, DO, BOD5, COD, NH3, E. Coli dan Total Coliform, in Gajahwong River has 7 variables, which are EC, DO, BOD5, COD, NH3, E. Coli dan Total Coliform,and Winongo River has 6 variables which are EC, DO, COD, NH3, E. Coli dan Total Coliform.

Kata Kunci : variabel signifikan, PCA, R software, transformasi atau standarisasi Saraswati, standarisasi distribusi normal, Add Ins Biplot