Prediksi ini membantu pengelola sumber daya air mengambil langkah pencegahan, seperti pengelolaan limbah yang lebih ketat.

Klasifikasi Kualitas Air

Algoritma supervised learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kualitas air berdasarkan parameter tertentu, seperti "layak minum," "tidak layak minum," atau "tercemar berat."

Model seperti Neural Networks atau Logistic Regression dilatih menggunakan data historis untuk mengklasifikasikan kondisi air secara otomatis.

Dengan klasifikasi ini, pengelolaan sumber air menjadi lebih efisien karena wilayah dengan kualitas air buruk dapat diprioritaskan untuk intervensi.

Tantangan Implementasi

Meskipun memiliki potensi besar, penerapan machine learning dalam pemantauan kualitas air menghadapi beberapa tantangan.

Salah satunya adalah ketersediaan data, di mana tidak semua wilayah memiliki akses ke sensor atau data berkualitas tinggi yang diperlukan untuk melatih model.

Selain itu, akurasi model sangat bergantung pada data yang digunakan, sehingga diperlukan data yang beragam dan representatif.

Biaya implementasi juga menjadi kendala, karena pengadaan sensor IoT (Internet of Things), infrastruktur cloud, dan pengembangan sistem analitik masih relatif mahal, terutama di negara berkembang.

Penerapan machine learning dalam pemantauan kualitas air memberikan solusi yang efisien untuk mengatasi tantangan pencemaran. Teknologi ini memungkinkan deteksi dini, prediksi pola, dan pengelolaan sumber daya air yang lebih baik.

Dengan pengembangan lebih lanjut dan integrasi dengan teknologi lain, machine learning dapat menjadi alat yang andal dalam menjaga keberlanjutan kualitas air di berbagai wilayah.

*Penulis: Malfino Muhammad Willianz

Mahasiswa Teknologi Sains Data, Fakultas Teknologi Maju dan Multidisiplin
Universitas Airlangga