PENERAPAN REGRESI LINEAR BERGANDA DALAM PENENTUAN DOSIS KOAGULAN OPTIMAL PADA INSTALASI PENGOLAHAN AIR KALIGARANG III (STUDI KASUS: PERUMDA AIR MINUM TIRTA MOEDAL KOTA SEMARANG)

Abstract

Abstrak

Perumda Air Minum Tirta Moedal adalah Badan Usaha Milik Daerah yang menyediakan air bersih untuk masyarakat Kota Semarang. Proses pengolahan air bersih dilakukan di bagian Produksi I, yang dimulai dari intake air baku, koagulasi-flokulasi, sedimentasi, filtrasi, klorinasi, reservoir, hingga distribusi. Pada proses koagulasi-flolukasi, dilakukan penambahan koagulan berdasarkan Turbidity dan pH dengan dosis hasil Jar Test. Penentuan dosis koagulan yang optimal sangat penting karena kekurangan dosis akan menghasilkan air di bawah standar kualitas. Sedangkan dosis yang terlalu tinggi akan menyebabkan masalah Kesehatan dan peningkatan biaya. jar test membutuhkan waktu yang lama sehingga dapat mempengaruhi efisiensi zat koagulan dan akurasi penentuan dosis. Oleh karena itu, dilakukan pemodelan untuk menentukan dosis koagulan optimal dengan Analisis Regresi Linear Berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear bersifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimators) dan dapat digunakan untuk melakukan prediksi dosis koagulan optimal. Hasil koagulasi-flokulasi dengan dosis berdasarkan model regresi mampu menjernihkan air sesuai standar air minum dengan efisiensi sebesar 94,72%. Parameter Turbidity (X1) dan pH (X2) secara signifikan dapat menerangkan dosis koagulan (Y) sebesar 73,378%. Setelah itu, dilakukan rekomendasi perbaikan untuk Perumda Air Minum dalam penentuan dosis koagulan pada proses koagulasi-flokulasi.

Kata kunci: koagulasi; flokulasi; dosis koagulan; regresi linear berganda

Abstract

Perumda Air Minum Tirta Moedal is a Regional Owned Enterprise (BUMD) that provides clean water for the people of Semarang City. The clean water treatment process is carried out in Production I, starting from raw water intake, coagulation-flocculation, sedimentation, filtration, chlorination, reservoir, to distribution. In the coagulation-floccation process, a coagulant was added based on turbidity and pH with a dose of Jar Test results. Determination of the optimal coagulant dose is very important because lack of dose will result in water below quality standards. While doses that are too high will cause health problems and increase costs. jar test takes a long time so that it can affect the efficiency of coagulant substances and accuracy of dose determination. Therefore, modeling was carried out to determine the optimal coagulant dose using Multiple Linear Regression Analysis. The results showed that the linear regression model was BLUE (Best Linear Unbiased Estimators) and could be used to predict the optimal coagulant dose. The results of coagulation-flocculation with a dose based on the regression model were able to purify water according to drinking water standards with an efficiency of 94.72%. Turbidity (X1) and pH (X2) parameters can significantly explain the coagulant dose (Y) of 73.378%. After that, recommendations were made for improvements to Perumda Air Minum in determining the dose of coagulant in the coagulation-flocculation process

Keywords: coagulation; flocculation ; coagulant dosing; multiple linear regression