## Deteksi Kebocoran Pipa Air Menggunakan Machine Learning dengan Jaringan Nirkabel IEEE 802.15.4
Kurniawan Saputra, M. Udin Harun Al Rasyid * , Muh. Zen Samsono Hadi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) Jl. Raya ITS, Kampus PENS Sukolilo, Surabaya, Indonesia Email: putr4.iwan@gmail.com, udinharun@pens.ac.id, zenhadi@pens.ac.id *Corresponding author: M. Udin Harun Al Rasyid
Abstrack  - Pipes  are  the  most  economical  and  safest  way  to  distribute  products  such  as  water, petrochemicals,  gases  and  other  liquids.  The  use  of  parameters  such  as  flow  rate  and  balance  to determine leaks in pipes is a relatively simple and affordable method. There are some limitations to using this method, such as determining the size and location of the leak. One of the best ways is to train the  system  using  machine  learning  algorithm  models  such  as  Nave  Baiyes,  Multi  Layer  Perceptron (MLP) and Support Vector Machine (SVM). The algorithm model is trained using two dataset models, namely raw dataset and process dataset, z-score data normalization method, and utilization of kernel functions. The results of the leakage size classification with the best accuracy were obtained using a raw dataset with a polynomial kernel SVM algorithm model of 98.25% with 99.1% recall, 99.8% precision, and 99.5% F-measure. In the classification of the location of the leak, the raw dataset has good accuracy with the MLP algorithm model of 89.31%, while the SVM kernel polynomial accuracy value is 88.96%, the difference of 0.35% can be considered good enough to pursue its accuracy. The model that is formed is quite good at classifying the size and location of leaks, so it is quite important to select dataset model, normalize data and optimize the use of kernel functions.
Keywords – Pipe leakage, Volume Balance, Support Vector Machine
I ntisari –    Pipa  adalah  cara  paling  ekonomis  dan  paling  aman  dalam  mendistribusikan  hasil  produk seperti  air,  petrokimia,  gas,  dan  cairan  lainnya.  Penggunaan  parameter  seperti  debit  aliran  dengan memperhatikan kesetimbangannya merupakan metode yang cukup mudah dan murah untuk menentukan kebocoran pada pipa. Ada beberapa keterbatasan penggunaan metode ini, seperti menentukan ukuran dan lokasi kebocoran. Salah satu cara yang tepat adalah melatih sistem menggunakan model algortima machine  learning  seperti naïve  baiyes,  Multi  Layer  Perceptron ( MLP )  dan Support  Vector  Machine (SVM). Model algorima dilatih menggunakan dua model dataset yaitu raw datset dan process dataset , metode z-score normalisasi data, dan pemanfaatan fungsi kernel. Hasil klasifikasi ukuran kebocoran dengan  akurasi  terbaik  diperoleh  menggunakan raw  dataset dengan  model  algoritma  SVM  kernel polynomial sebesar 98,25% dengan recall 99,1%, presisi 99,8%, dan F-measure 99,5%. Pada klasifikasi lokasi kebocoran raw dataset memiliki akurasi yang baik dengan model algoritma MLP sebesar 89,31%, sedangakan SVM kernel polynomial nilai akurasi sebesar 88,96%, selesih 0.35% dapat dinilai cukup baik  untuk  mengejar  keakurasiannya.  Model  yang  terbetuk  cukup  baik  dalam  mengklasifikasikan ukuran dan lokasi kebocoran, sehingga cukup penting pula pemilihan model dataset, menormalisasi data dan optimalisasi penggunaan fungsi kernel.
Kata Kunci – Kebocoran pipa, Keseteimbangan Volume, Support Vector Machine.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam industri pengolahan air minum, minyak dan gas bumi, maupun pertrokimia salah satu metode pendistribusian hasil produk adalah melalui jaringan pipa. Distribusi hasil produk melalui pipa ini dinilai paling ekonomis dan aman. Jaringan pipa adalah jalur kehidupan yang sangat  penting  untuk  hampir  setiap  aktivitas  kehidupan  modern.  Terlepas  dari  manfaat  ini,
jaringan pipa juga membawa permasalahan yang umum yaitu potensi kebocoran pipa. Hal ini dapat diakibatkan oleh beberapa faktor diantaranya adalah kegagalan material pipa, sifat media yang korosif yang diakibatkan oleh tanah maupun udara, suhu, tekanan lingkungan, kegagaalan pada saat pemasangan pipa, akibat perubahan struktur geologi dan hal lainnya yang diakibatan oleh kegagalan lain yaitu akibat kemungkinan aksi sabotase yang dilakukan oleh pihak – pihak yang  tidak  bertanggung  jawab.  Dalam  pelaksanaanya  deteksi  kebocoran  masih  banyak dilakukan  menggunakan  metode  konvensional  inspeksi  lapangan  secara  langsung,  seperti teknik sounding. Metode tersebut dinilai membutuhkan waktu yang cukup lama, peralatan yang kompleks dan terbatasannya tenaga yang berpengalaman.
Adanya permasalahan tersebut dibutuhkan sistem yang dapat memantau secara realtime dengan memanfaatkan parameter-parameter yang tersedia seperti tekanan, laju alir, dan suhu pipa. Akan tetapi data-data tersebut perlu dilakukannya analisa sehingga dapat mengidentifikasi ukuran  dan  lokasi  kebocoran  secara  cepat  dan  tepat.  Dalam  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan untuk mendeteksi kebocoran pipa menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM)  [1-2].  Ada  juga  beberapa  peneliti  yang  menggunakan Neural  Network dalam mendeteksi kebocoran pipa [3]. Penelitian selanjutnya menggunakan data time series tekanan dan volume air dan metode regresi sebagai algoritmanya [4], ada pula peneliti dalam deteksi kebocoran pipa dan lokasinya menggunakan metode berbasis fuzzy [5], maupun penggunaan metode K-Nearest Neighboor [6]. Beberapa penelitian lainnya yang telah dikembangkan, Y. Liu,  dkk,  menggunakan  metode  SVM  dan  Fitur  Frekuensi  Waktu  untuk  melakukan  analisa sinyal  yang  dihasilkan  oleh  beberapa  node  sensor  [7].  Penelitian  lain  juga  melakukan perbandingan  dengan  beberapa  metode  menggunakan  deviasi  hasil  pengukuran  tekanan  dan laju  aliran  sebagai  data  yang  akan  diolah  kedalam  metode  algoritma Bayesian  Probabilistic Analysis , SVM, dan Artificial Neural Network (ANN) [8].
Metode kesetimbangan aliran fluida antara inlet dan outlet pipa juga dilakukan sehingga dapat dideteksi kebocoran pipa [9]. Selain itu adanya solusi baru dalam pengiriman data suatu node sensor dengan menggunakan protokol komunikasi LoRaWAN® untuk mendapatkan data dari flow meter  dan  temperatur  sensor,  kemudian  diolah  menggunakan  regresi  logistic  dan fungsi  sigmoid  untuk  mengestimasi  probabillitas  dari  kebocoran  pipa  [10].  Penelitian  lain membandingkan performa model algoritma untuk mendeteksi kebocoran pada pipa secara tepat dan real time. Model algoritma yang digunakan adalah Random Forest , Decision Tree , Neural Network ,  dan  SVM  [11].  Ada  pula  penelitian  lain  yang  mendiagnosa  kebocoran  pipa berdasarkan  informasi  yang  diperoleh  dengan  mensimulasikan  perilaku  dari  fluida  pada simulasi pilot, data yang digunakan adalah laju alir pada inlet dan outlet pipa, yang kemudian dilatih menggunakan Multilayer Perceptron Neural Network [12].
Oleh  karena  itu,  dalam  upaya  mengurangi  kegagalan  dalam  sistem  distribusi  produk terutama  pada  kegagalan  pipa,  maka  dibutuhkan  suatu  model  sistem  yang  dapat  medeteksi kebocoran pipa secara tepat. Model atau sistem algoritma deteksi yang efektif adalah model yang  dapat  memprediksi  secara  tepat  dan  respon  yang  cepat  dalam  memprediksi  kebocoran pada pipa. Selain pemilihan format dataset , proses pre-processing dan optimalisasi penggunaan fungsi kernel sangat menentukan, karena akan mempengaruhi hasil prediksi pada sistem yang dibangun.  Penelitian ini mengusulkan desain perangkat, model algoritma machine learning dan pengembangan sistem deteksi kebocoran pipa model dan format data yang tepat sehingga model algoritma yang dilatih dapat memprediksi besar ukuran dan lokasi kebocoran pada pipa.
Artikel ini disusun sebagai berikut. Bagian 2 menjelaskan desain sistem yang diusulkan dan  metode  penelitian  menggunakan  metode  kesetimbangan  dan machine  learning dalam penelitian ini. Bagian 3 menjelaskan eksperimen dan analisis yang berisi pengujian perangkat keras  sistem  sensor  deteksi  kebocoran,  perolehan dataset , data  processing ,  perbandingan beberapa model algoritma machine learning , prediksi ukuran dan lokasi kebocoran. Akhirnya, kesimpulan dan rencana untuk pekerjaan kami di masa depan disediakan di Bagian 4.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Berikut ini penjelasan signifikasi studi dari penelitian yang terdiri desain sistem dan metode penelitian  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  sebuah  sistem  deteksi  ukuran  dan  lokasi kebocoran pipa.

## A. Desain Sistem
Pada  studi  ini,  penulis  mengusulkan  sistem  deteksi  kebocoran  untuk  menyelesaikan permasalahan  ukuran  dan  lokasi  kebocoran.  Pengujian  dan  pengumpulan dataset kebocoran dibuat melalui model jaringan pipa skala laboratorium. Jaringan pipa yang dibuat menggunakan pipa PolyVinyl  Chloride dengan  ukuran  ½  inch.  Informasi  kelima  parameter  dikirim  oleh masing-masing  node  sensor,  kemudian  diterima  oleh gateway menggunakan  protokol  IEEE 802.15.4. Gateway terdiri dari XBee S2C tipe Coordinator yang terintegrasi dengan Raspberry Pi yang memiliki fungsi untuk melakukan penyimpanan dan pengolahan data sehingga dapat memprediksi ukuran dan lokasi kebocoran. Sistem dapat mengklasifikasikan tiga jenis ukuran kebocoran  yaitu, no  leak,  small  leak dan big  leak .  Selain  ukuran,  lokasi  kebocoran diklasifikasikan  kedalam  empat  klasifikasi no  leak,  location  1,  location  2,  location  3 ,  dan location 4 .

## Gambar 1. Desain Sistem
Gambar  1  menunjukan  desain  sistem, gateway akan  menyimpan  pada database dan memproses  data.  Ada  beberapa service aplikasi  yang  ditanamkan  kedalam single  board computing diantaranya  1).  Platform  IoT  yang  memiliki  fungsi  peran  sebagai  pengolah  data, dashboard , generator ,  dan command  line  tool ,  2). Phyton yang  berfungsi  sebagai  model klasifikasi sehingga menghasilkan informasi kebocoran.

## B. Kebocoran Pipa dengan Pendekatan Metode Kesetimbangan
Penelitian  ini  memperhatikan  kesetimbangan  material  yang  masuk  dan  keluar  sistem. Metode  ini  terbatas  pada  pendekatan  dasar  seperti  penyeimbang  massa  dimana  massa  yang masuk ΔM I dalam interval satuan waktu Δt dan keluar ke massa ΔM O dalam interval satuan waktu [13].
Gambar 2. Kesetimbangan massa pada pipa dalam kondisi steady state.
Kebocoran massa dihitung menggunakan persamaan nomor 1 sebagai berikut,
∆𝑀 !"#$ =   ∆𝑀 % − ∆𝑀 & ( 1 )
Karena  pengaruh  suhu  sangat  kecil  terhadap  perubahan  masa  jenis  air  [14].  Maka didapatkan kesetimbangan volume antara volume yang masuk ΔV I dengan volume yang keluar ΔV O menggunakan persamaan nomor 2,
𝛥𝑉 '"#$ =   𝛥𝑉 % − 𝛥𝑉 ( (2)

## C. support vector machine (SVM)
Pengklasifikasian  menggunakan  metode  algoritma  SVM  diterapkan  karena  kemampuan dan reputasi generalisasi yang luar biasa dalam melatih dataset sehingga mendapatkan akurasi yang tinggi [15], [16]. SVM memperkenalkan fungsi kernel, K ( X n , X i ), yang mengubah ruang data asli menjadi ruang baru dengan dimensi yang lebih tinggi; proses ini mencakup fungsi transformasi  dengan  produk  titik φ(X) (persamaan  nomor  3).  Dengan  demikian  fungsi hyperplane dapat ditulis dalam persamaan nomor 4.
𝐾(𝑋 ) , 𝑋 * ) =  𝜙(𝑋 ) )𝜙(𝑋 * ) ( 3 ) 𝑓(𝑋 * ) =   ∑ 𝛼 ) 𝑦 ) 𝐾(𝑋 ) , 𝑋 * ) + 𝑏 + ),- ( 4 )
dimana, X n adalah data vektor pendukung, n adalah pengali lagrange dan y n adalah label kelas keanggotaan (+1, −1) dengan n = 1, 2, 3, . . ., N. Selain beberapa metode algortima seperti Naïve Bayes dan Multi Layer Perceptron (MLP). Tabel I menunjukkan perbandingan empat fungsi  kernel  pada  algoritma  SVM,  yaitu linear , radial  basis  function (RBF), sigmoid ,  dan polinomial .
T ABEL I

## F UNGSI K ERNEL
No Fungsi Kernel Formula Parameter Optimasi 1 Linear 𝐾(𝑋 ) , 𝑋 * ) =   (𝑋 ) , 𝑋 * ) C dan ϒ 2 RBF 𝐾(𝑋 ) , 𝑋 * ) = exp(−𝛾‖𝑋 ) − 𝑋 * ‖ . ) + 𝐶 C dan ϒ 3 Sigmoid 𝐾 (𝑋 ) , 𝑋 * ) = tanh (𝛾(𝑋 ) , 𝑋 * ) + 𝑟) C, γ dan r 4 Polynomial 𝐾(𝑋 ) , 𝑋 * ) = (𝛾(𝑋 ) , 𝑋 * ) + 𝑟) / C, ϒ, r dan d

## 1) Pengambilan data untuk proses learning
Untuk  mendapatkan dataset ,  penulis  membangun  sebuah  model  jaringan  pipa  skala laboratorium. Jaringan pipa berbahan PolyVinyl Chloride disusun berbentuk ‘U’. Pada Gambar 3 menunjukan dimensi model jaringan pipa dan jarak antar node sensor dan gateway .

## Gambar 3. Model Jaringan Pipa Skala Laboratorium
Besar  ukuran  kebocoran  dilakukan  sebanyak  9  titik  bukaan valve ,  adapun  pada  bukaan valve sebesar 10 o sampai dengan 90 o . Tabel II menunjukan label class yang menggambarkan besar ukuran kebocoran pada pipa. Sedangkan untuk lokasi kebocoran ditandai dengan lokasi dari titik kebocoran.
T ABEL II C LASS LABEL U KURAN K EBOCORAN Output Class Dekripsi 0 No Leak No Leak atau valve tertutup 1 Small Leak Bukaan valve sebesar 10 o , 20 o , and 30 o 2 Big Leak Bukaan valve sebesar 40 o , 50 o , 60 o , 70 o , 80 o , and 90 o Data  yang  terkumpul  untuk raw  dataset sebanyak  13.239  data  dengan  9  fitur  data,  dan process dataset sebanyak 52.956 data dan 7 fitur data. Tabel III menunjukkan struktur process dataset yang terdiri dari beberapa fitur.

## T ABEL III
F ITUR P ROCESS D ATASET Fitur Deskripsi SensorID i ID Setiap Sensor Value i Nilai hasil pengukuran sensor Average i Rata-rata 5 data pengukuran sensor Diff_ref i Nilai kesetimbangan volume terhadap sensor 1 Diff_sen i Nilai kesetimbangan volume dari sensor sebelumnya Tempt_sensor_i Data pengukuran suhu sensor Class Klasifikasi besar ukuran kebocoran Size Derajat bukaan valve kebocoran Leak_spot Titik lokasi kebocoran
Reprensentasi  kedua dataset untuk raw  dataset dan process  dataset dapat  terlihat  pada Tabel  IV.  Untuk raw  dataset menampilkan  informasi  data  langsung  hasil  pengukuran  dan process dataset memiliki fitur yang merujuk pada penelitian [17].
T ABEL IV D ATASET ( A ). R AW D ATASET , ( B ). P ROCESS D ATASET (a)
(b)

## 2) Proses learning
Proses  pembelajaran  memiliki  peran  untuk  dapat  memberikan  keputusan  kondisi  pipa mengalami kebocoran atau tidak. Gambaran tahapan proses pembelajaran dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Proses pembelajaran untuk klasifikasi ukuran dan lokasi kebocoran
Raw  dataset dan process  dataset dilakukan  pembelajaran  oleh  algoritma machine  learning . Tahapan  selanjutnya  data  dilakukan pre-processing ,  dan  dilanjutkan  dengan  metode
normalisasi  data.  Pada  proses  pembelajaran  ini  penelitian  menggunakan  teknik Hold-Out Validation , dimana dataset dibagi menjadi 75% data training dan 25 % data testing . Pada  penelitian,  pelatihan  model machine  learning dilakukan  pada  beberapa  model diantaranya  adalah Naïve  Bayes , Multi  Layer  Perceptron (MLP),  dan  pengoptimalan penggunaan fungsi kernel algoritma SVM. Pelatihan pada model machine learning tersebut, menggunakan library  Scikit-Learn [18].  Parameter-parameter  yang  digunakan  dalam  proses pembelajaran dibuat secara default yang ada di library sklearn , dimana ada pengeculian pada algortima MLP Classifier dilakukan setting parameter hidden layer 10 dan maksimum iterasi sebanyak 1000 iterasi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Eksperimen  dalam  penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  bagian  yaitu  menganalisis data  kebocoran  pipa  dari  simulasi  pipa,  melakukan pre-processing pada  kedua dataset , melakukan  pembelajaran  terhadap  tiga  model  algoritma,  dan  menguji  model  apakah  dapat mendeteksi kebocoran pipa dalam simulasi pipa.

## A. Analisis Data
Pengujian awal dilakukan untuk menganalisa kebocoran pada posisi diantara node sensor 1 dan 2. Pada 5. (a). terlihat ada ketidakseimbangan antara Q_Sens1 ≠ Q_Sens2 = Q_Sen3 = Q_Sens4 yang  menandakan  pipa  ada  kebocoran  di  lokasi  1.  Sedangkan  pada  5.  (b). ketidaksetimbangan terjadi antara Q_Sens1 = Q_Sens3 ≠ Q_Sens2 = Q_Sens4 .
(a) (b)
Gambar 5. Raw Data (a) Bukaan valve 20 o ( Small Leak pada Location 1) (b) Bukaan valve 60 o ( Big Leak pada Location 1)
Data  yang  telah  dianalisis  kemudian  diolah  menjadi  dua dataset yaitu raw  dataset dan process dataset . Tahapan selanjutnya data dipersiapkan dengan melakukan beberapa teknik, yaitu menangani data yang hilang dan menangani data kategori.

## B. Metode Normalisasi Data
Parameter yang dianalisa pada penelitian ini adalah dua model dataset yang disusun yaitu raw dataset dan process dataset . Metode normalisasi data adalah suatu metode untuk membuat suatu  dataset  memiliki  skala  yang  sama,  sehigga  tidak  ada  variabel  data  yang  mendominasi variabel data lainnya. Normalisasi Z-score adalah teknik normalisasi yang umum digunakan untuk penskalaan fitur. Teknik ini mengubah semua data pada skala standar dengan rata-rata nol dan standar deviasi satu. Persamaan normalisasi skor z dapat ditulis Z-score normalization pada persamaan nomor 5.
𝑍 = !" $
% (5)
Dimana, Z adalah data dari hasil Z-score normalization , x adalah data asli dari dataset , µ adalah rata-rata dari data, dan s merupakan standar deviasi dari data-data tersebut. Hasil dari normasilasi pada kedua dataset pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 6.
(a) (b)
Gambar 6. Hasil Z-score Normalization (a). Raw Dataset , (b). Process Dataset

## C. Eksperimen Model menggunakan Hold-Out Validation:
Untuk melihat apakah model algortima SVM cocok dalama mengklasifikasikan ukuran dan lokasi kebocoran pipa. Akurasi merupakan ratio dari prediksi yang benar (positif dan negatif) dengan keseluruhan data dirumuskan dalam persamaan nomor 6.
𝑨𝒄𝒄𝒖𝒓𝒂𝒄𝒚 = 𝑻𝑷2𝑻𝑵 𝑻𝑷2𝑭𝑷2𝑭𝑵2𝑻𝑵 (6)
True Positives (TP) mewakili kelas situasi aktual yang dapat diprediksi dengan benar dan akurat. True Negatif (TN) merepresentasikan data negatif yang diprediksi benar. False Positives (FP) mewakili kelas situasi aktual yang tidak dapat diprediksi dengan benar. False Negative (FN) mewakili kelas yang benar yang prediksinya salah.
Recall dapat  dijelaskan  sebagai  rasio  jumlah  total  contoh  positif  yang  diklasifikasikan dengan benar dibagi dengan jumlah total sampel positif. Nilai recall yang tinggi menunjukkan kelas diprediksi secara akurat. Peramaan nomor 7 menunjukkan nilai recall :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 56 5627+
(7)
Sedangkan untuk Presisi dapat dihitung dengan menggunakan persamaan nomor 8,
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 56
56276
(8)
Dan F-measure dapat dihitung dengan menggunakan persamaan nomor 9,
𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 𝑥 68"9*9* ; <"=#''
68"9*9*2<"=#'' (9)
Fl ow R at e (m 3/ s) Time (s) Time (s) Fl ow R at e (m 3/ s)

## D. Eksperimen Sistem Deteksi Kebocoran:
Penelitian  ini  menghasilkan  dua  model  klasfikasi  yaitu  memprediksi  ukuran  dan  lokasi kebocoran pipa. Model tersebut diujikan pada kedua model tipe dataset yaitu raw dataset dan process  dataset .  Kedua  model  klasifikasi  melalui  beberapa  tahapan  proses  dan  dilakukan perbandingan kepada beberapa model algoritma seperti Naïve Bayes , Multi Layer Perceptron (MLP), dan SVM dengan empat fungsi kernel.
1. Prediksi Ukuran Kebocoan
Penelitian  ini  menghitung  akurasi, recall ,  presisi,  dan F-measure dari  suatu  model algoritma untuk memprediksi skenario ukuran kebocoran. Gambar 7 menunjukan perbandingan nilai  akurasi  dari  beberapa  model  alogoritma  dan  optimasi  penggunaan  fungsi  kernel  dalam mengklasifikasikan  ukuran  kebocoran  menggunakan raw dataset dan process dataset .  Pada pembelajaran ukuran kebocoran fungsi kernel dengan akurasi tertinggi terlihat pada raw dataset menggunakan  fungsi  kernel polynomial dengan  performa  nilai  akurasi  sebesar  98,25%. Sedangkan pada process dataset yaitu sebesar 89,7%.
(a) (b)
Gambar 7. Skor Akurasi Prediksi Ukuran Kebocoran, (a) pada Raw dataset , (b) pada Process dataset
Untuk melihat hasil prediksi tertinggi baik raw dataset dan process dataset terlihat pada confusion matrix pada gambar 8. Dari hasil yang didapat untuk kedua tipe dataset penggunaan model normalisasi data dan fitur kernel dapat meningkatkan performa akurasi model algoritma.
(a) (b)
Gambar 8. Confusion matrix hasil klasifikasi, (a) raw data kernel polynomial, (b) process data kernel RBF
Selain parameter akurasi, parameter lain seperti recall , presisi dan F-measure ditunjukkan pula performanya untuk masing – masing klasifikasi ukuran kebocoran pada
79.7 97.92 54.05 93.46 96.02 98.25 0 20 40 60 80 100 Naïve Baiyes Multi Layer Perceptron SVM - Sigmoid SVM - Linear SVM - Radial Basis Function SVM - Polynomial 74.66 85.76 31.52 70.92 89.7 88.77 0 20 40 60 80 100 Naïve Baiyes Multi Layer Perceptron SVM - Sigmoid SVM - Linear SVM - Radial Basis Fucntion SVM - Polynomial Ac cu ra cy S co re (% ) Ac cu ra cy S co re (% )
Tabel V. Pada raw dataset , hasil yang diperoleh untuk recall sebesar 99,1%, presisi sebesar 99,8% dan F-measure 99,5%. Hasil pada process dataset , recall sebesar 94,4%, presisi sebesar 95,4% dan F-measure 94,6%.
T ABEL V R ECALL , P RESISI DAN F- MEASURE UNTUK UKURAN KEBOCORAN PIPA
Parameter No Leak (0) Small Leak (1) Big Leak (2) Rata-rata Raw Dataset Recall 0.975 0.998 1.000 0.991 Presisi 0.994 1.000 0.999 0.998 F-Measure 0.985 0.999 1.000 0.995 Process Dataset Recall 0.872 0.991 0.970 0.944 Presisi 0.993 0.871 0.998 0.954 F-Measure 0.928 0.927 0.984 0.946

## 2. Prediksi lokasi kebocoran
Pada  bagian  pengklasifikasian  lokasi  kebocoran,  skenario  penelitian  memperlakuan langkah  metode  pembelajaran  yang  sama  seperti  mendeteksi  ukuran  kebocoran.  Gambar  9 menunjukan  nilai  akurasi  penggunaan  model  normalisasi  data z-score dan  optimalisasi penggunaan fungsi kernel pada algoritma SVM.
(a) (b)
Gambar 9. Skor Akurasi Prediksi Lokasi Kebocoran, (a) Raw dataset , (b) Process dataset
Proses  pembelajaran  lokasi  kebocoran  terlihat  pada raw dataset menunjukkan  akurasi tertinggi pada MLP sebesar 89,31% sedangkan pada SVM kernel polynomial dengan performa akurasi sebesar 88,96% dengan selisih sebesar 0,35%, pada process dataset sebesar MP 75,69% dan  SVM  kernel polynomial sebesar  74,42%  selisih  cukup  besar  1,27%.  Hasil  prediksi  dari hasil pembelajaran menggunakan fungsi kernel SVM, prediksi lokasi kebocoran dapat terlihat pada confusion matrix pada gambar 10.
(a) (b)
Gambar 10. Confusion matrix hasil klasifikasi fungsi kernel polynomial, (a) raw dataset , (b) process dataset
68.67 89.31 53.27 84.54 83.58 88.96 0 20 40 60 80 100 Naïve Baiyes Multi Layer Perceptron SVM - Sigmoid SVM - Linear SVM - Radial Basis Function SVM - Polynomial
62.26 75.69 52.84 69.12 73.72 74.42 0 20 40 60 80 100 Naïve Baiyes Multi Layer Perceptron SVM - Sigmoid SVM - Linear SVM - Radial Basis Fucntion SVM - Polynomial Ac cu ra cy S co re (% ) Ac cu ra cy S co re (% )
Terlihat pula hasil recall , presisi dan F-measure untuk lokasi kebocoran pipa pada Tabel VI. Pada raw dataset hasil yang diperoleh untuk recall sebesar 94,7%, presisi sebesar 91,5% dan F-measure 92,8%. Hasil pada process dataset recall sebesar 74,1%, presisi sebesar 72,8% dan F-measure 71,3%.

## T ABEL VI R ECALL , P RESISI DAN F- MEASURE UNTUK LOKASI KEBOCORAN PIPA
Parameter No_Leak (0) Location 1 (1) Location 2 (2) Location 3 (3) Location 4 (4) Rata- rata Raw Dataset Recall 0.976 0.785 1.000 0.990 0.983 0.947 Presisi 0.999 0.600 1.000 0.985 0.989 0.915 F-measure 0.987 0.680 1.000 0.988 0.986 0.928 Process Dataset Recall 0.975 0.608 1.000 0.546 0.574 0.741 Presisi 0.998 0.615 0.955 0.847 0.227 0.728 F-measure 0.986 0.612 0.977 0.664 0.326 0.713

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model dataset, metode normalisasi data, dan model algoritma machine learning yang dapat mendeteksi ukuran dan lokasi kebocoran pada pipa. Dataset yang diuji dua tipe data yaitu raw dataset dan process dateset kemudian dilakukan normasliasi  data  menggunakan  metode  z-score.  Model  algoritma  yang  dilatih  menggunkan Naïve Bayes , Multi Layer Perceptron (MLP), dan SVM dengan empat fungsi kernel seperti sigmoid , radial  basis  function , linear ,  dan polynomial .  Masing  –  masing  model  algoritma dilatih  sehinnga  dapat  melakukan  klasifikasi  ukuran  kedalam  tiga  klasifikasi  yaitu no  leak, small leak dan big leak , sedangkan untuk lokasi kebocoran kedalam lima klasifikasi no leak, location 1, location 2, location 3 dan location 4 . Pada klasifikasi ukuran kebocoran terlihat bahwa  tingkat  akurasi  yang  tertinggi  diperoleh  pada raw  dataset daripada process  dataset . Sedangkan pada model algoritma antara naïve baiyes, MLP dan SVM, akurasi tertinggi sebesar 98,25%, recall 99,1%, presisi 99,8%, dan F-measure 99,5%. menggunakan SVM dengan fungsi kernel polynomial. Pada klasifikasi lokasi kebocoran terlihat pula raw dataset memiliki akurasi yang  lebih  baik  dibandingkan process  dataset .  Akurasi  tertinggi  diperoleh MLP sebesar 89,31% , untuk  SVM  kernel polynomial nilai  akurasi  sebesar  88,96%, recall 94,7%,  presisi 91,5% dan F-measure 92,8%, sehingga selesih terhadap MLP sebesar 0,35%. Sedangkan pada SVM  kernel sigmoid dan naive  baiyes tertinggal  cukup  jauh.  Model  yang  terbaik  dari pembelajaran  kemudian  ditanamkan  pada gateway sehingga  sistem  IoT  dapat  mendeteksi ukuran  dan  lokasi  kebocoran  pipa  dan  menginformasikan  pengguna  secara realtime melalui website dan aplikasi komuikasi seperti telegram.

## R EFERENSI
[1] S. K. Mandal, F. T. S. Chan, and M. K. Tiwari, “Leak detection of pipeline: An integrated approach of rough set theory and artificial bee colony trained SVM,” Expert Systems with Applications , vol. 39, no. 3, pp. 3071–3080, 2012, doi: 10.1016/j.eswa.2011.08.170.
[2] J. Mashford, D. de Silva, D. Marney, and S. Burn, “An approach to leak detection in pipe networks using analysis of monitored pressure values by support vector machine,” NSS 2009 - Network and System Security , pp. 534–539, 2009, doi: 10.1109/NSS.2009.38.
[3] N.  Mashhadi,  I.  Shahrour,  N.  Attoue,  J.  el  Khattabi,  and  A.  Aljer,  “Use  of  machine learning for leak detection and localization in water distribution systems,” Smart Cities , vol. 4, no. 4, pp. 1293–1315, Dec. 2021, doi: 10.3390/smartcities4040069.
[4] H. W. Li, J. L. Yan, W. Wu, and L. Mou, “Research on water leakage prediction of urban water supply network based on grey GM (0, N) model,” 2011 International Conference
on Networking, Sensing and Control, ICNSC 2011 , no. April, pp. 388–392, 2011, doi: 10.1109/ICNSC.2011.5874884.
[5] M. S. Islam, R. Sadiq, M. J. Rodriguez, A. Francisque, H. Najjaran, and M. Hoorfar, “Leakage  detection  and  location  in  water  distribution  systems  using  a  fuzzy-based methodology,” Urban  Water  Journal ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  351–365,  2011,  doi: 10.1080/1573062X.2011.617829.
[6] A.  Rojik,  Endroyono,  and  A.  N.  Irfansyah,  “Water  Pipe  Leak  Detection  using  the  k- Nearest  Neighbor  Method,” Proceedings  -  2019  International  Seminar  on  Intelligent Technology  and  Its  Application,  ISITIA  2019 ,  pp.  393–398,  2019,  doi: 10.1109/ISITIA.2019.8937190.
[7] Y. Liu, X. Ma, Y. Li, Y. Tie, Y. Zhang, and J. Gao, “Water pipeline leakage detection based on machine learning and wireless sensor networks,” Sensors (Switzerland) , vol. 19, no. 23, pp. 1–21, 2019, doi: 10.3390/s19235086.
[8] J.  C.  van  der  Walt,  P.  S.  Heyns,  and  D.  N.  Wilke,  “Pipe  network  leak  detection: comparison between statistical and machine learning techniques,” Urban Water Journal , vol. 15, no. 10, pp. 953–960, 2018, doi: 10.1080/1573062X.2019.1597375.
[9] R. H. Y. Perdana, H. Hudiono, and A. F. N. Luqmani, “Water Leak Detection and Shut- Off System on Water Distribution Pipe Network Using Wireless Sensor Network,” in 2019 International Conference on Advanced Mechatronics, Intelligent Manufacture and
Industrial Automation (ICAMIMIA) , Oct. 2019, pp. 297–301. doi: 10.1109/ICAMIMIA47173.2019.9223386.
[10]  Y. Baiji and P. Sundaravadivel, “ILoLeak-detect: An IoT-based LoRAWAN-enabled oil leak  detection  system  for  smart  cities,”  in Proceedings  -  2019  IEEE  International Symposium  on  Smart  Electronic  Systems,  iSES  2019 ,  Dec.  2019,  pp.  262–267.  doi: 10.1109/iSES47678.2019.00065.
[11]  J.  Alves  Coelho,  A.  Glória,  and  P.  Sebastião,  “Precise  Water  Leak  Detection  Using Machine Learning and Real-Time Sensor Data,” IoT , vol. 1, no. 2, pp. 474–493, Dec. 2020, doi: 10.3390/iot1020026.
[12]  J. A. Gómez-Camperos, E. E. Espinel-Blanco, and F. J. Regino-Ubarnes, “Diagnosis of horizontal pipe leaks using neural networks,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1388, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1388/1/012032.
[13]  M. Henrie, P. Carpenter, and R. E. Nicholas, Real-Time Transient Model–Based Leak Detection . 2016. doi: 10.1016/b978-0-12-802240-5.00004-2.
[14]  G. Geiger, “State-of-the-art in leak detection and localization,” Erdoel Erdgas Kohle , vol. 122, no. 12, pp. 193–198, 2006.
[15]  Z. X. Yang and J. H. Zhong, “A hybrid EEMD-based SampEn and SVD for acoustic signal  processing  and  fault  diagnosis,” Entropy ,  vol.  18,  no.  4,  Apr.  2016,  doi: 10.3390/e18040112.
[16]  S. Bakheet, “An SVM framework for malignant melanoma detection based on optimized
HOG features,” Computation , vol. 5, no. 1, Mar. 2017, doi: 10.3390/computation5010004.
[17]  J. A. Coelho and A. Glória, “IoT Learning and Real-Time Sensor Data,” pp. 474–493, 2020, doi: 10.3390/iot1020026.
[18]  Scikit-Learn, “scikit-learn Machine Learning in Python,” 2022.