PENGEMBANGAN MODEL STATUS KLOROFIL - A DI WADUK SAGULING BERBASIS PARAMETER FISIKOKIMIA DAN CITRA SATELIT LANDSAT MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung Oleh MISBUL HADI NIM: 25321320 (Program Studi Magister Teknik Lingkungan) INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Januari 2024 No. 1254/S2-TL/TML/2024 i ABSTRAK PENGEMBANGAN MODEL STATUS KLOROFIL- A DI WADUK SAGULING BERBASIS PARAMETER FISIKOKIMIA DAN CITRA SATELIT LANDSAT MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Oleh Misbul Hadi NIM: 25321320 (Program Studi Magister Teknik Lingkungan) Pengelolaan kualitas badan air menjadi salah satu parameter penting dalam menjaga ketersedian sumber air bersih. Masuknya berbagai polutan yang berasal dari kegiatan domestik maupun non-domestik akibat aktivitas manusia yang tidak terkendali mengakibatkan kerusakan pada badan air. Kegiatan monitoring dengan pengambilan sampel air telah dilakukan bertahun tahun di Waduk Saguling, namun hal ini tentu menjadi berat bagi pihak pengelola waduk. Pemodelan menjadi salah satu jalan pintas bagi pengelola waduk untuk memantau kualitas air yang berkelanjutan, melalui pemanfaatan citra satelit. Keberadaan klorofil-a menjadi salah satu parameter penting yang menjadi indikator kesuburan ekosistem yang berperan sebagai produktivitas primer serta bertanggung jawab terhadap keberlangsungan rantai makanan akuakultur. Namun, buruknya pengelolaan dengan masuknya berbagai macam polutan membuat waduk menjadi kelebihan nutrient kejadian eutrofikasi. Penelitian ini mengusulkan metode Artificial Neural Network (ANN) model multilayer perceptron dengan jenis algoritma back-propagation yang terdiri dari variabel data fisikokimia seperti : PO 4, NH3-N, NO2-N, NO3-N, transparansi, NH3, temperatur, pH, Fitoplankton, Klorofil-a, BOD, COD, Turbidity, DO dan intensitas cahaya serta data satelit landsat dari tahun 2013-2023 digunakan variabel input untuk memodelkan klorofil-a di waduk. Hasil evaluasi analisis regresi (R 2 ), Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Square Error (MSE) digunakan untuk melihat kinerja model ANN dalam memprediksi klorofil-a. Model prediksi ANN diharapkan mampu menunjukkan kemampuan prediksi yang lebih baik ketika level parameter lain. Hasil uji prediksi klorofil-a observasi dengan klorofil-a hasil prediksi dilakukan dengan dua model, yaitu model prediksi dengan data fisikokimia dan kombinasi band landsat, yang mana model fisikokimia sebesar R 2 0,974, RMSE 0,106, MSE 0,106 serta %Error 2,13%, sedangkan model kombinasi band landsat sebesar R 2 0,85, RMSE 0,142, MSE 0,106 serta %Error 2,62%. ii Berdasarkan hasil prediksi dan perbandingan dengan data observasi lapangan menunjukkan kondisi waduk secara keseluruhan berada dalam kondisi ultra- mikrotrofik hingga mesotrofik yang berarti rata-rata nilai konsentrasi klorofil-a yang tersebar di area waduk adalah 0 - 5 mg/m 3 . Kata kunci: Artificial Neural Network, Prediksi, Waduk Saguling, Klorofil- a, Fisikokimia, citra satelit landsat. iii ABSTRACT DEVELOPMENT OF CHLOROPHYLL-A STATUS MODEL IN SAGULING RESERVOIR BASED ON PHYSICOCHEMICAL PARAMETERS AND LANDSAT SATELLITE IMAGERY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK By Misbul Hadi NIM: 25321320 (Master’s Program in Environmental Engineering) Water body quality management is one of the important parameters in maintaining the availability of clean water sources. The entry of various pollutants originating from domestic and non-domestic activities due to uncontrolled human activities has resulted in damage to water bodies. Monitoring activities by taking water samples have been carried out for many years in Saguling Reservoir, but this is certainly a burden for the reservoir manager. Modeling is one of the shortcuts for reservoir managers to monitor sustainable water quality, through the use of satellite imagery. The presence of chlorophyll-a is one of the important parameters that is an indicator of ecosystem fertility that acts as primary productivity and is responsible for the sustainability of the aquaculture food chain. However, poor management with the influx of various kinds of pollutants makes the reservoir become excess nutrient eutrophication events. This research proposes an Artificial Neural Network (ANN) method of multilayer perceptron model with back-propagation algorithm type consisting of physicochemical data variabels such as: PO 4, NH3-N, NO2-N, NO3-N, transparency, NH3, temperature, pH, phytoplankton, chlorophyll-a, BOD, COD, turbidity, DO and light intensity and Landsat satellite data from 2013-2023 are used as input variabels to model chlorophyll-a in the reservoir. The evaluation results of regression analysis (R 2 ), Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Square Error (MSE) are used to see the performance of the ANN model in predicting chlorophyll-a. The ANN prediction model is expected to show better prediction ability when other parameter levels. The results of the prediction test of observed chlorophyll-a with predicted chlorophyll-a were carried out with two models, namely the prediction model with physicochemical data and a combination of landsat bands, where the physicochemical model was R 2 0,974, RMSE 0,106, MSE 0.106 and %Error 2,13% while the landsat band combination model was R 2 0,85, RMSE 0,142, MSE 0,106 and %Error 2,62%. iv Based on the prediction results and comparison with field observation data, the overall condition of the reservoir is in ultra-microtrophic to mesotrophic conditions, which means that the average value of chlorophyll-a concentration scattered in the reservoir area is 0 - 5 mg/m3. Keywords: Artificial Neural Network, Modeling, Saguling Reservoir, Chlorophyll- a, Physicochemical, Landsat Satellite imagery. v.