Simokular, Sistem Monitoring Kualitas Air Berbasis Machine Learning
Air merupakan salah satu faktor penting dalam seluruh aspek kehidupan. Makhluk hidup khususnya manusia sering memanfaatkan penggunaan air dalam berbagai bidang. Air yang ada di permukaan bumi memiliki kualitas yang berbeda-beda dan masing-masing dapat digunakan untuk keperluan yang berbeda-beda pula. Peraturan Pemerintah No. 20 tahun 1990 mengelompokkan kualitas air menjadi beberapa golongan menurut peruntukannya, yaitu Golongan A untuk air minum tanpa diolah terlebih dahulu, Golongan B sebagai bahan baku air minum, Golongan C untuk keperluan perikanan dan peternakan, dan Golongan D untuk keperluan pertanian, usaha di perkotaan, industri dan pembangkit listrik tenaga air. Untuk itu mengetahui kualitas air sangatlah penting sebelum memanfaatkannya untuk berbagai hal.
Meski demikian saat ini metode yang digunakan untuk mengukur kualitas perairan sangatlah rumit dan mahal. Selain itu, masyarakat umum juga tidak memahami prosedur pengukuran kualitas air sehingga rawan adanya kesalahan dalam pemanfaatan air. Selain itu masyarakat umum biasanya hanya mengetahui kualitas air baik dan buruk saja, padahal air yang dianggap baik oleh masyarakat belum tentu layak untuk dikonsumsi. Oleh karena itu mahasiswa UB membuat SIMOKULAR, teknologi yang dapat digunakan sebagai solusi praktis dan memudahkan masyarakat umum untuk mengukur kualitas perairan. Mereka adalah Axel Elcana Duncan (Teknik Komputer/2016), Muhammad Hafid Khoirul (Teknik Komputer/2016), Anggraeni Budi Pratiwi (Manajemen Sumberdaya Perairan/2017) dan Dhiza Wahyu Firmansyah (Teknik Komputer/2016).
Dijelaskan oleh Axel, Simokular terdiri atas dua sistem, yaitu hardware berbentuk perahu kecil dan software berupa aplikasi smartphone berbasis Android. Cara kerjanya, hardware diletakkan diatas permukaan air. Hardware tersebut memiliki lima sensor yang berfungsi mengukur berbagai parameter kualitas air, meliputi sensor suhu, kecerahan, PH atau derajat keasaman, kedalaman perairan dan oksigen. Hasil pengukuran oleh hardware tersebut kemudian dikirimkan ke cloud server dan diolah menggunakan teknologi machine learning agar bisa menghasilkan informasi yang mudah dipahami oleh masyarakat awam. Setelah itu pengguna dapat membuka aplikasi smartphone yang telah terinstal dan informasi hasil pengukuran akan ditampilkan secara realtime pada interface aplikasi android.
Sistem pada SIMOKULAR dirancang mampu mengklasifikan kualitas air dalam tiga kategori, yaitu Baik Sedang dan Buruk. SMOKULAR mampu mengklasifikan jenis air tersebut dengan cara terlebih dahulu memasukkan 36 data air dengan kualitas berbeda-beda. Dari jumlah tersebut terdapat 10 data kualitas air baik, 14 data kualitas air sedang dan 12 data kualitas air buruk. Data tersebut didapatkan melalui hasil sensing masing-masing sensor pada jenis perairan yang berbeda. Hasil sensing sensor tersebut lalu dicatat dan dikategorikan pada masing-masing class.
SIMOKULAR juga berhasil membawa Axel dan rekan-rekannya menjadi juara dalam beberapa kompetisi tingkat nasional dan internasional antara lain di lomba Science Project INVASI 2019 di Bali (02/11/2019), lomba Internation Invention & Innovative Competition (InIIC) Series 2 2019 di Selangor, Malaysia (02/11/2019) dan lomba Internet of Things ELINATION 2019 di Yogyakarta (10/10/2019). Axel menyampaikan dalam masing-masing kompetisi dirinya dan tim juga dibantu oleh beberapa mahasiswa UB yang lain demi untuk mendapatkan hasil yang optimal. Mereka adalah Kezia Amelia Putri (Teknik Komputer/2017), Ammar Waliyuddin Jannah (Teknik Komputer/2016), Yohanna Fransiska Aladina (Teknik Informatika/2017), Izzah Linatul Khariroh (Budidaya Perairan/2017), Indri Wahyu Maylisa (Budidaya Perairan/2017) dan Aruma Hamida (Budidaya Perairan/2016). [dna]
