Optimasi waktu dan volume pergantian air pada budidaya bibit ikan bawal (Colossoma macropomum) dalam akuarium menggunakan artificial neural network

Abstract

Oksigen merupakan salah satu parameter kualitas air yang sangat penting dalam budidaya ikan. Selain untuk respirasi, oksigen juga digunakan untuk mengoksidasi bahan organik di perairan. Stickney (1979) menyebutkan bahwa kekurangan oksigen terlarut dapat membahayakan hewan air, karena dapat menyebabkan stress, mudah terkena penyakit, parasit dan bahkan dapat menyebabkan kematian. Untuk mempertahankan tingkat kelarutan oksigen dalam air ada beberapa cara, diantaranуа adalah dengan melakukan pergantian air dan pengaerasian (Boyd, 1982). Pergantian air sering tidak dilakukan secara efisien karena pergantian air dilakukan secara terus menerus dengan tidak memperhitungkan waktu dan volume air yang diganti. Hal ini dilakukan karena tidak diketahui berapa konsentrasi oksigen terlarut yang terkandung di dalam air sehingga takut kekurangan kandungan oksigen terlarut tersebut yang dapat menyebabkan ikan menjadi mati. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model pendugaan kandungan oksigen terlarut pada proses pemeliharan ikan bawal air tawar (Colossoma macropomum) dengan metoda jaringan saraf tiruan (artificial neural network) dan melakukan optimasi untuk menentukan waktu dan volume pergantian air yang optimum untuk memaksimumkan kandungan oksigen terlarut pada waktu pengamatan terakhir dari waktu pergantian air dan mencari periode waktu pergantian air yang maksimum pada saat kandungan oksigen terlarut pada batas minimal untuk kehidupan ikan air tawar (4 mg O2/1).