TRIBUNMATARAMAN.COM - Air merupakan kebutuhan fundamental yang keberlanjutannya perlu dijaga dengan baik.

Sayangnya, banyak tantangan yang dihadapi dalam memastikan kualitas air tetap terjaga, seperti pencemaran akibat limbah domestik, industri, dan pertanian.

Untuk mengatasi masalah ini, teknologi machine learning (ML) kini menjadi salah satu solusi utama dalam pemantauan kualitas air secara real-time dan efisien.

Kualitas air yang buruk dapat berdampak langsung pada kesehatan manusia dan lingkungan. Oleh karena itu, pemantauan rutin diperlukan untuk mendeteksi potensi pencemaran sebelum menimbulkan dampak yang lebih luas.

Pendekatan tradisional yang melibatkan pengambilan sampel dan analisis laboratorium sering kali memakan waktu dan biaya tinggi. Dengan memanfaatkan machine learning, analisis kualitas air dapat dilakukan secara otomatis, cepat, dan akurat.

Aplikasi Machine Learning dalam Pemantauan Kualitas Air

Deteksi Anomali Kualitas Air

Algoritma machine learning mampu mendeteksi perubahan mendadak pada parameter kualitas air, seperti pH, tingkat oksigen terlarut, dan konsentrasi polutan.

Model seperti Isolation Forest atau Support Vector Machines (SVM) dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola yang tidak biasa dalam data yang dikumpulkan dari sensor.

Misalnya, jika konsentrasi amonia dalam air tiba-tiba meningkat di luar batas normal, model ML dapat mendeteksi anomali ini dan memberikan peringatan dini.

Hal ini memungkinkan tindakan segera untuk mengidentifikasi dan mengatasi sumber pencemaran.

Prediksi Tren Pencemaran

Machine learning juga dapat digunakan untuk memprediksi pola pencemaran di masa depan.

Dengan memanfaatkan data historis, seperti aktivitas industri, penggunaan lahan, dan curah hujan, algoritma seperti Random Forest atau Gradient Boosting mampu memproyeksikan kapan dan di mana pencemaran mungkin terjadi.

Sebagai contoh, di daerah yang sering mengalami limpasan limbah pertanian, algoritma dapat memperkirakan peningkatan konsentrasi nitrat dalam air selama musim hujan.

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