PENENTUAN KUALITAS AIR MINUM KEMASAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (STUDI KASUS : AIR KEMASAN GALON ”QANNAT” YOGYAKARTA)

Erfanti Fatkhiyah, Prof. Drs. Subanar, Ph.D.

2011 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Jaringan syaraf tiruan (JST) merupakan tiruan dari cara berpikir otak manusia. Jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran. Salah satu macam jaringan syaraf tiruan adalah single layer perceptron feedfoward. Kualitas air minum kemasan ditentukan oleh unsur-unsur yang terkandung dalam air dengan standar baku yang telah ditentukan. Dengan menggunakan jaringan syaraf single layer perceptron feedfoward, kualitas air minum yang akan dikemas dapat dideteksi, sehingga air minum kemasan tersebut layak dikonsumsi. Penelitian ini mencoba untuk membangun suatu sistem jaringan syaraf tiruan yang dapat melakukan identifikasi bahwa air kemasan layak atau tidak layak untuk dikemas dengan memasukkan data unsur-unsur yang terkandung dalam air. Setiap unsur air selanjutnya dinormalisasi dan melalui proses training dan testing. Proses pelatihan dan pengujian dilakukan dengan nilai α dan θ yang berbeda-beda. Dari keseluruhan proses pelatihan dan pengujian yang dilakukan, menghasilkan rata-rata performa jaringan dengan ketepatan 87,269%, sehingga metode single layer perceptron feedfoward dapat digunakan untuk menentukan kualitas air minum kemasan yang sesuai dengan standar baku mutu air minum.

Artificial neural network (ANN) is a clone of the human brain way of thinking. Neural network is implemented by using a computer program that can solve a number of calculations during the learning process. One of the kinds of neural networks is a single-layer perceptron feedfoward. The quality of bottled water is determined by the elements contained in the water with a predetermined standard. By using a single-layer perceptron neural network feedfoward, quality drinking water to be packaged can be determined, so that bottled water is consumable. This research tries to build an artificial neural network system which can identify that bottled water is not feasible or appropriate to be packed with the input data elements contained in water. Every element of water is then normalized through the process of training and testing. The process of training and testing conducted by the various values α and θ. All of the training and testing process, produce average of network performance with 87,269% accuracy, so that a single-layer perceptron feedfoward method can be used to determine the quality of bottled water that suitable with drinking water quality standard.

Kata Kunci : Jaringan syaraf tiruan, single layer perceptron feedfoward, kualitas air minum