Sistem Monitoring Warna Air Menggunakan Sensor Berbasis Machine Learning - Bobi Khoerun; Karsid Karsid; Dwianti Westari (Universitas Trunodjoyo Madura, 2026)
Kualitas air merupakan aspek krusial dalam kehidupan manusia. Salah satu indikator penting dalam penilaian kualitas air adalah warna, yang dapat mencerminkan adanya kontaminasi atau perubahan komposisi kimiawi atau mikroorganisme. Pemantauan warna air secara konvensional masih banyak dilakukan secara manual yaitu dengan melihat secara langsung menggunakan mata manusia, sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan keterbatasan efisiensi. Selain itu hasil pengukuran secara manual akan kurang akurat ketika mata manusia mengalami gangguan atau sakit. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem pemantauan warna air berbasis machine learning sebagai solusi cerdas untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan kondisi warna air secara otomatis. Kontribusi penelitian ini adalah untuk pemantauan kualitas air dengan integrasi machine learning. Metode penelitian ini menggunakan metode perancangan alat. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan sensor warna untuk memantau warna air. Data tersebut selanjutnya digunakan untuk melatih beberapa algoritma machine learning, guna membedakan kategori warna air berdasarkan warna air. Implementasi alat ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pemantauan kualitas air secara berkelanjutan dan responsif. Hasil penelitian ini memuat data referensi warna air minum yang terdiri dari berbagai warna air. Data referensi air minum dimasukkan ke dalam proses machine learning. Selanjutnya dilakukan pengambilan data warna air minum. Hasil sistem monitoring berjalan dengan baik. Kesimpulan dari penelitian ini adalah sistem dapat membedakan warna air. Selain itu, machine learning yang diterapkan berhasil mendeteksi warna air yang ada. Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu monitoring warna air menggunakan sensor industri yang lebih akurat, sehingga hasil pemantauan lebih stabil.