<![CDATA[Pencemaran saluran air di lingkungan perkotaan merupakan permasalahan serius yang berdampak pada kesehatan masyarakat, risiko banjir, serta penurunan kualitas lingkungan. Proses pemantauan yang masih didominasi metode manual dinilai kurang efisien, tidak konsisten, dan sulit diterapkan pada wilayah yang luas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem identifikasi saluran air tercemar berbasis kecerdasan buatan melalui integrasi model computer vision dan pemrosesan bahasa alami IndoBERT. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan (research and development) dengan pendekatan eksperimental. Data penelitian berupa citra saluran air perkotaan yang diklasifikasikan ke dalam beberapa tingkat pencemaran, dilengkapi dengan deskripsi teks sebagai data pendukung. Model vision digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan kondisi visual saluran air, sedangkan IndoBERT dimanfaatkan untuk menghasilkan interpretasi deskriptif dan respons chatbot berbasis bahasa Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi tingkat pencemaran saluran air dengan akurasi yang tinggi serta memberikan penjelasan tekstual yang informatif dan mudah dipahami. Integrasi model citra dan NLP terbukti meningkatkan efektivitas pemantauan lingkungan dibandingkan metode konvensional. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi inovatif dalam mendukung pengelolaan saluran air dan pengembangan sistem smart city berkelanjutan.]]>
Copyrights © 2026
