| dc.description.abstract | Ketersediaan air telah berkembang menjadi isu strategis di kawasan perkotaan seiring dengan meningkatnya kepadatan penduduk, perubahan iklim, serta perluasan praktik pertanian urban yang menuntut pasokan air yang stabil dan berkelanjutan. Ketergantungan pada sistem irigasi konvensional yang bersifat statis dan berbasis satu sumber air tidak lagi memadai untuk menjawab kompleksitas kebutuhan tersebut, terutama dalam konteks keterbatasan sumber daya air perkotaan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan suatu kerangka kerja Sistem cerdas manajemen air berbasis Internet of Things (IoT) yang dirancang secara terintegrasi dan adaptif guna mengoptimalkan pemanfaatan berbagai sumber air alternatif, seperti air hujan dan air limbah rumah tangga yang telah diolah, dalam mendukung sistem irigasi pertanian urban yang lebih modern dan efisien.
Kebaruan utama penelitian ini terletak pada Kerangka kerja sistem yang diusulkan dibangun dalam bentuk arsitektur multi-layer yang terdiri atas tujuh lapisan teknologi, yaitu lapisan perangkat akhir (sensor dan aktuator), konektivitas dan jaringan, komputasi kabut (fog computing), manajemen data, analitik prediktif, kontrol aktuasi, serta antarmuka pengguna. Struktur berlapis ini menjadi kebaruan tambahan karena menggabungkan konsep edge intelligence dengan predictive analytics, memungkinkan pemrosesan data dan pengambilan keputusan dilakukan secara lebih cepat dan responsif terhadap dinamika lingkungan perkotaan. Melalui pendekatan ini, sistem tidak hanya berfungsi sebagai alat monitoring, tetapi juga sebagai sistem kendali adaptif yang mampu menyesuaikan strategi irigasi secara otomatis berdasarkan kondisi aktual dan prediksi kebutuhan tanaman.
Integrasi Artificial Neural Network (ANN) dengan Fuzzy Measure sebagai mekanisme pengambilan keputusan cerdas yang mampu menangani kompleksitas, non-linearitas, serta ketidakpastian data lingkungan. Pendekatan ANN dikembangkan dengan merancang arsitektur jaringan saraf yang berbeda untuk setiap sumber air, sehingga setiap model mampu merepresentasikan karakteristik spesifik dari air tanah, air hujan, dan air limbah rumah tangga. Dengan demikian, sistem dapat menangkap pola unik yang muncul dari data sensor kelembapan tanah, kondisi cuaca, dan parameter kualitas air yang diperoleh secara real-time. Selanjutnya, Fuzzy Measure berperan dalam mengintegrasikan keluaran dari masing-masing ANN melalui pembobotan adaptif, sehingga kombinasi sumber air yang dihasilkan tidak hanya berbasis prediksi numerik, tetapi juga mempertimbangkan derajat kepentingan dan ketidakpastian antar variabel.
Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Sistem Cerdas Manajemen Air yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi penggunaan air hingga 30% dibandingkan dengan metode irigasi konvensional. Meningkatnya akurasi hasil penelitian yang menegaskan keandalan pendekatan hibrid ANN–Fuzzy Measure dalam mendukung pengambilan keputusan irigasi. Pengujian komparatif juga membuktikan bahwa integrasi ANN dan Fuzzy Measure memberikan peningkatan akurasi yang signifikan dibandingkan penggunaan ANN tunggal, yakni dari 89,84% menjadi 92,34% pada sumber air tanah, 73,22% menjadi 92,90% pada air hujan,
v
serta 57,67% menjadi 58,67% pada air limbah rumah tangga. Selain keunggulan teknis, analisis ekonomis menunjukkan potensi penghematan biaya operasional hingga 25%, yang mengindikasikan bahwa sistem ini tidak hanya efektif secara komputasional, tetapi juga layak secara ekonomi untuk diimplementasikan pada skala yang lebih luas.
Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan Sistem Cerdas Manajemen Air berbasis IoT yang adaptif, efisien, dan berkelanjutan. Pendekatan yang diusulkan berpotensi menjadi solusi strategis bagi pengelolaan sumber daya air di kawasan perkotaan, sekaligus mendukung keberlanjutan pertanian urban di masa depan. | |
