RANCANG BANGUN PROTOTYPE SISTEM MONITORING KETINGGIAN AIR SUNGAI DENGAN DETEKSI ANOMALI MENGGUNAKAN ALGORITMA ISOLATION FOREST BERBASIS IOT - Vito Hafizh Cahaya Putra; Muhammad Al-Husaini; Agung Rachmat Raharja; Ghanim Kanugrahan; Pebrianti Panjaitan; Karen Etania Saputra (Institut Teknologi Nasional Malang, 2026)
Ketinggian air sungai yang berubah secara dinamis merupakan salah satu indikator penting dalam mengidentifikasi potensi terjadinya banjir, terutama pada wilayah dengan intensitas curah hujan yang tinggi. Perubahan tersebut tidak selalu berlangsung secara teratur, melainkan dapat terjadi secara tiba-tiba dan menyimpang dari pola normal sehingga sulit dideteksi apabila hanya mengandalkan pengamatan manual atau pendekatan berbasis ambang batas tertentu. Penelitian ini mengembangkan prototype sistem monitoring ketinggian air sungai berbasis Internet of Things (IoT) dengan deteksi anomali menggunakan algoritma Isolation Forest. Sistem memanfaatkan sensor ultrasonik yang terintegrasi dengan ESP32 untuk melakukan pengukuran, pengolahan, dan pengiriman data ke platform ThingSpeak secara real-time. Dataset historis yang digunakan berjumlah 6.621 data dengan pembagian 4.634 data latih dan 1.987 data uji. Hasil pengujian menunjukkan model mampu mendeteksi 22 data anomali pada data uji dengan persentase anomali sebesar 1,11% dan nilai rata-rata anomaly score sebesar 0,1885. Pada pengujian real-time selama 60 menit, sistem berhasil mendeteksi 50 anomali dari 235 data sensor serta mengklasifikasikan kondisi ke dalam kategori aman, waspada, dan bahaya. Integrasi IoT dan Isolation Forest menghasilkan sistem monitoring yang responsif, adaptif, dan berpotensi mendukung pengembangan early warning system banjir secara lebih efektif dan berkelanjutan.