Solusi Efisien Pemantauan Kualitas Air Tanah: Algoritma KNN Berbasis Sensor dan Pemrosesan Citra
Dalam dunia teknologi dan lingkungan, pengelolaan kualitas air tanah telah menjadi perhatian penting, terutama mengingat sumber daya air yang semakin terbatas dan masalah pencemaran yang meningkat. Salah satu pendekatan yang menarik adalah penerapan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) yang dimodifikasi untuk klasifikasi kualitas air tanah berdasarkan pemrosesan citra dan sensor pH, Total Dissolved Solids (TDS), serta suhu. Artikel "The Application of Modified K-Nearest Neighbor Algorithm for Classification of Groundwater Quality Based on Image Processing and pH, TDS, and Temperature Sensors" memberikan kontribusi signifikan dalam memperluas wawasan tentang bagaimana teknologi ini dapat diterapkan secara efektif. Penelitian yang dilakukan oleh tim peneliti menggabungkan pengukuran tradisional seperti sensor pH, TDS, dan suhu dengan teknologi pemrosesan citra untuk meningkatkan akurasi klasifikasi kualitas air tanah.
Data yang dihasilkan dari penelitian menunjukkan peningkatan akurasi klasifikasi dengan penerapan algoritma KNN yang dimodifikasi dibandingkan dengan metode konvensional. Dalam pengujian kualitas air tanah, peneliti menemukan bahwa algoritma ini mampu mencapai tingkat akurasi hingga 92%, yang menunjukkan peningkatan signifikan dari metode KNN standar yang hanya mampu mencapai akurasi sekitar 85%. Penggunaan sensor pH, TDS, dan suhu memungkinkan pengukuran yang lebih tepat dan lebih representatif terhadap kondisi sebenarnya dari air tanah, sementara pemrosesan citra memberikan dimensi tambahan dalam menganalisis parameter visual yang mungkin terlewatkan oleh metode penginderaan tradisional. Artikel ini penting karena memberikan solusi praktis yang dapat diimplementasikan dalam sistem monitoring kualitas air tanah yang lebih efisien, terutama di daerah yang rawan pencemaran air. Dengan peningkatan teknologi ini, diharapkan pengambilan keputusan terkait kualitas air tanah dapat dilakukan secara lebih cepat dan akurat.
Dalam penelitian ini, penulis menguraikan dengan jelas bagaimana algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) yang dimodifikasi diterapkan untuk mengklasifikasikan kualitas air tanah. Algoritma KNN dikenal sebagai salah satu metode klasifikasi berbasis pembelajaran mesin yang andal, di mana data diklasifikasikan berdasarkan kemiripan dengan data terdekat dalam ruang multi-dimensi. Namun, kelemahan KNN standar terletak pada ketergantungannya yang terlalu besar pada data tetangga terdekat, yang bisa jadi tidak merepresentasikan pola sebenarnya dari dataset yang lebih besar. Oleh karena itu, modifikasi algoritma ini dilakukan untuk memperbaiki kelemahan tersebut dengan menyesuaikan bobot data tetangga berdasarkan jarak dan karakteristik sensor yang relevan.
Salah satu inovasi yang dijelaskan dalam artikel ini adalah integrasi sensor pH, TDS, dan suhu dengan teknologi pemrosesan citra untuk memberikan analisis yang lebih komprehensif terhadap kualitas air. Sensor pH dan TDS digunakan untuk mengukur tingkat keasaman dan total padatan terlarut dalam air, sedangkan sensor suhu membantu mengidentifikasi fluktuasi yang dapat mempengaruhi hasil pengukuran. Pemrosesan citra digunakan untuk mengidentifikasi partikel-partikel atau substansi yang mungkin tidak terdeteksi melalui sensor tradisional. Dengan menggabungkan data dari sensor-sensor ini dengan algoritma yang dimodifikasi, akurasi klasifikasi meningkat dari 85% menjadi 92% dalam pengujian. Ini menunjukkan peningkatan yang cukup signifikan dalam pemahaman kualitas air tanah berdasarkan parameter-parameter fisik dan kimia.
Menurut penulis, data yang dikumpulkan selama periode penelitian ini mencakup sampel dari lebih dari 200 titik air tanah di berbagai lokasi dengan kualitas air yang bervariasi. Sebanyak 60% dari data digunakan untuk melatih model algoritma, sedangkan sisanya, yaitu 40%, digunakan untuk pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma ini tidak hanya mampu meningkatkan akurasi tetapi juga efisiensi pengolahan data. Dengan waktu pemrosesan yang lebih singkat dibandingkan metode lainnya, algoritma KNN yang dimodifikasi ini dapat diterapkan dalam skala besar di lapangan untuk pemantauan kualitas air secara real-time.
Selain itu, artikel ini juga menunjukkan bahwa algoritma ini efektif dalam mengidentifikasi kualitas air tanah yang dipengaruhi oleh polusi industri dan limbah domestik. Misalnya, di salah satu lokasi pengujian, peningkatan kadar TDS hingga 1500 mg/L pada tahun 2022 menandakan adanya kontaminasi yang signifikan, yang sebelumnya tidak terdeteksi oleh pengujian manual. Dengan bantuan algoritma ini, kontaminasi tersebut dapat diidentifikasi secara lebih dini, memungkinkan tindakan pencegahan yang lebih cepat dan tepat.
Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) yang dimodifikasi untuk klasifikasi kualitas air tanah, seperti yang diuraikan dalam artikel ini, menunjukkan potensi besar dalam memperbaiki sistem pemantauan lingkungan. Dengan akurasi yang mencapai 92% dan kemampuan untuk mengolah data dari berbagai sumber secara cepat, teknologi ini memberikan solusi yang efisien untuk deteksi dini polusi air. Hal ini sangat relevan dalam menghadapi tantangan kualitas air tanah yang semakin kompleks di berbagai wilayah, terutama di area yang terdampak polusi industri dan limbah domestik. Selain itu, kombinasi antara sensor fisik seperti pH, TDS, dan suhu dengan pemrosesan citra menambah dimensi baru dalam analisis kualitas air, yang sebelumnya sulit dicapai dengan metode konvensional.
Implikasi dari penelitian ini sangat luas, terutama dalam pengembangan sistem pemantauan air tanah yang lebih terintegrasi dan otomatis. Dengan adopsi algoritma ini, pemerintah dan perusahaan dapat mengidentifikasi pencemaran air dengan lebih cepat, mengurangi risiko terhadap kesehatan masyarakat dan lingkungan. Penggunaan teknologi ini di daerah yang rawan pencemaran bisa menjadi game-changer dalam industri pengelolaan lingkungan, terutama dengan semakin mendesaknya kebutuhan akan pengelolaan air bersih. Oleh karena itu, studi ini memberikan kontribusi penting dalam menggabungkan pendekatan data-driven dengan teknologi penginderaan untuk menjaga keberlanjutan sumber daya air.
Penelitian ini membuka jalan untuk eksplorasi lebih lanjut tentang bagaimana algoritma pembelajaran mesin dapat terus dimodifikasi dan disesuaikan dengan kebutuhan lingkungan. Diharapkan, di masa depan, pengembangan sistem serupa dapat diterapkan di berbagai sektor lain, termasuk pertanian dan pengelolaan limbah, untuk memberikan dampak yang lebih luas dan positif.
Referensi
Vidayana, V., Burhanudin, B., Lokaadingroho, I., & Mansuan, M. S. (2024). Beyond user decline: Investigating the effects of social presence and the dual role of social connectedness in sustaining engagement on social networking platforms. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, 10(1), 74--90. https://doi.org/10.26594/register.v10i1.3636