## Kajian Awal Pemanfaatan Sistem Cerdas untuk Pemantauan Kualitas Air dalam Konteks Pembangunan
Pabrik AMDK
1 Irfan Wahyu Ramadhan, 2 Firdaus
1, 2 Program Studi Magister Rekayasa Elektro, Fakultas Teknik Industri, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta
1 23925002@students.uii.ac.id , 2 firdaus@uii.ac.id
Abstract  -  This  study  represents  an  in-depth  preliminary investigation  into  scholarly  literature  addressing  the  utilization  of smart systems in monitoring water quality, with a specific focus on the  context  of  developing  Bottled  Drinking  Water  Plant  (AMDK). Through a review of various journals, this research explores diverse methods  and  technologies  used  in  monitoring  and  controlling critical water parameters. Several studies propose solutions based on the  Internet  of  Things  (IoT)  and  artificial  intelligence  for  data processing, where key parameters such as pH, turbidity, temperature, and Total Dissolved Solids (TDS). The study's results indicate that the implementation of smart systems provides effective solutions to address  critical  challenges  related  to  water  quality,  including pollution,  real-time  monitoring,  and  efficient  water  resource management.  The  analysis  in  this  study  focuses  on  water  quality parameters, adopted smart systems, methods for establishing water quality  standards,  and  the  standards  applied  in  the  reviewed literature.  The  utilization  of  smart  systems  in  water  quality monitoring  demonstrates  significant  potential  for  effectively detecting,  analyzing,  and  responding  to  changes  in  water  quality through  the  automation  of  sensor  usage,  control  systems,  data processing, data storage, and user interfaces.
Keywords: IoT, Water Quality , AMDK Plant, Smart Systems
Abstrak - Penelitian ini merupakan kajian awal yang mendalam terhadap  literatur  ilmiah  yang  membahas  pemanfaatan  sistem cerdas  dalam  pemantauan  kualitas  air,  dengan  fokus  pada konteks  pembangunan  pabrik  Air  Minum  Dalam  Kemasan (AMDK).  Melalui  tinjauan  berbagai  jurnal,  penelitian  ini menyelidiki  berbagai  metode  dan  teknologi  yang  digunakan dalam  pemantauan  serta  pengendalian  parameter  kritis  air. Beberapa  penelitian  menawarkan  solusi  berbasis  Internet  of Things  (IoT)  dan  kecerdasan  buatan  untuk  pengolahan  data, dengan parameter utama seperti pH, kekeruhan, suhu, dan Total Dissolved  Solids  (TDS).  Hasil  kajian  menunjukkan  bahwa implementasi sistem cerdas memberikan solusi yang efektif dalam mengatasi  tantangan  kritis  terkait  kualitas  air,  seperti pencemaran, pemantauan real-time, dan pengelolaan sumber daya air yang efisien. Analisis dalam kajian ini terfokus pada parameter kualitas  air,  sistem  cerdas  yang  diadopsi,  metode  penetapan standar  kualitas  air,  serta  standar  kualitas  air  yang  diterapkan dalam  literatur  yang  ditinjau.  Penggunaan  sistem  cerdas  pada pemantauan  kualitas  air  menunjukkan  potensi  besar  dalam mendeteksi, menganalisis, dan merespons perubahan kualitas air secara  efektif  melalui  otomatisasi  penggunaan  sensor,  sistem kontrol,  pengolahan  data,  penyimpanan  data,  serta  antarmuka pengguna.
Kata kunci: IoT, Kualitas Air, Pabrik AMDK, Sistem Cerdas

## I. Pendahuluan
Pada tahun 2021, hasil perhitungan Indeks Kualitas Air di  Indonesia  menunjukkan  angka  52,82,  mengindikasikan penurunan dibandingkan tahun sebelumnya sebesar  53,53  [1]. Kualitas  air  yang  terus  menurun  merupakan  tantangan  serius yang  dapat  membawa  dampak  negatif  terhadap  kesehatan manusia,  termasuk  risiko  penyakit  kulit,  keracunan,  dan gangguan  dalam  rantai  makanan  suatu  ekosistem  [2],  [3]. Faktor-faktor  seperti  kurangnya  kesadaran  masyarakat, keterbatasan anggaran pembangunan sistem pengolahan limbah air,  dan  lemahnya  penegakan  hukum  terkait  pembuangan limbah  menjadi  penyebab  utama  menurunnya  kualitas  air permukaan [1].
Metode  pemantauan  kualitas  air  tradisional  seringkali terkendala oleh pengambilan  sampel air dan pengujian secara manual di laboratorium, sehingga memakan waktu, mahal dan tidak memberikan informasi secara real-time [4]. Keterbatasan data  dan  jumlah  titik  pemantauan  juga  sering  dialami  [5]. Dalam merespons tantangan ini, pengembangan sistem cerdas untuk memantau kualitas air menjadi solusi yang menjanjikan . Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  teknologi  sensor dapat  menjadi  solusi  potensial.  Namun,  hambatan  seperti ukuran yang besar dan biaya yang tinggi masih perlu diatasi.
Sejalan dengan itu, teknologi sensor untuk pemantauan kualitas  air  telah  mengalami  perkembangan  signifikan,  tetapi masih  terdapat  kesenjangan  dalam  pengumpulan  dan  analisis data  [6]. Pada  konteks  lain,  pemantauan  kualitas  air  sangat penting  untuk  menjaga  ekosistem  akuakultur.  Implementasi teknologi  seperti Internet  of  Things ( IoT ),  kecerdasan  buatan, dan analisis data telah meningkatkan sistem akuakultur menjadi sistem  cerdas  [7].  Selain  itu,  organisasi  internasional  seperti PBB  dan  UNESCO  telah  menggunakan IoT untuk  mengatasi masalah ketersediaan sumber daya hidrologi planet. Kombinasi IoT dengan big data , kecerdasan buatan serta machine learning menjanjikan solusi untuk memonitor kualitas air [8].
Pemanfaatan jaringan sensor nirkabel ( Wireless Sensor Networks ) juga telah diungkapkan sebagai solusi yang superior dibandingkan  metode  pemantauan  konvensional.  Kecepatan tanggapan  yang  tinggi,  biaya  yang  efektif,  dan  pengukuran yang  dapat  diandalkan  menjadikan  jaringan  sensor  nirkabel sebagai  alternatif  yang efisien [5]. Tidak  hanya relevan untuk air permukaan, pemantauan kualitas air juga penting untuk air tanah.  Pemantauan online secara real-time dan  analisis  data
canggih dapat meningkatkan pemahaman terhadap kualitas air tanah  [9].  Dalam  distribusi  air,  sistem  cerdas  dengan  sensor pintar  dapat  membantu  menghemat  biaya  operasional  dan meningkatkan  keamanan  pasokan  air  minum  [10].  Penelitian lebih  lanjut  terhadap  teknologi  sensor  untuk  pemantauan kualitas  air  dapat  membuka  potensi  baru  dalam  mendeteksi perubahan parameter kualitas air [11].
Pembahasan  pada  penelitian  ini  mencakup  berbagai aspek  sistem  cerdas  untuk  pemantauan  kualitas  air,  kami menganalisis berbagai pendekatan, teknologi, dan aplikasi yang dikembangkan  oleh  peneliti  sebelumnya  untuk  meningkatkan efektivitas pemantauan kualitas air.  Dalam konteks  ini, kajian awal pemanfaatan sistem cerdas dalam pemantauan kualitas air menjadi langkah krusial, terutama dalam perspektif pembangunan pabrik Air Minum Dalam Kemasan (AMDK).
Tujuan  dari  literatur review ini  adalah  untuk mengevaluasi  dan  menyajikan  perkembangan  terkini  dalam pemanfaatan  sistem  cerdas  untuk monitoring kualitas  air, khususnya dalam merealisasikan sistem informasi pengambilan dan  pengolahan  data  untuk  setiap  parameter  kualitas  air. Pemahaman yang lebih baik tentang penggunaan sistem cerdas dalam  pemantauan  kualitas  air  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  yang  berharga  bagi  pengembangan  sistem  cerdas yang  lebih  efektif  di  masa  depan,  terutama  dalam  konteks pembangunan pabrik AMDK.

## II. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  literatur  atau kajian  literatur  ( literature  review )  dengan  metode Systematic Literature  Review ( SLR ). SLR adalah  metode  penelitian  yang dirancang  untuk  mengumpulkan,  meninjau,  dan  menganalisis secara  kritis  literatur  yang  relevan  dengan  topik  penelitian tertentu.  Sedangkan  tujuan  utama  penggunaan  metode SLR pada  penelitian  ini  adalah  mengumpulkan,  mengevaluasi, meninjau,  dan  menganalisis  kritis  gagasan,  pengetahuan,  dan temuan  yang  terdapat  pada  literatur  akademik  terpilih  yang berkaitan dengan pemanfaatan sistem cerdas dalam monitoring kualitas  air.  Metode SLR juga  membantu  menyusun  dan menyajikan  informasi  dari  berbagai  sumber  jurnal  secara terstruktur [12], [13].

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersifat sekunder,  berasal  dari  artikel  ilmiah  yang  dipublikasikan dalam  suatu database akademis.  Dalam  penelitian  ini, dilakukan pengumpulan jurnal dari tiga sumber utama, yaitu ScienceDirect,  IEEE  Xplore,  dan  GoogleScholar,  dengan kata  kunci  " water  quality  monitoring "  dan  " monitoring kualitas air".
Tabel 1. Sumber Pencarian Jurnal. No Sumber Total Pencarian 1 ScienceDirect 790043 2 IEEE Xplore 3888 3 GoogleScholar 62400
Pemilihan ScienceDirect, IEEE Xplore, dan Google Scholar sebagai  sumber database untuk  pengumpulan  jurnal disebabkan  oleh  beberapa  pertimbangan.  Terutama kredibilitas  dan  kualitas  ScienceDirect  dan  IEEE  Xplore sebagai  sumber  informasi  terpercaya  dalam  penelitian akademis  dan  teknis  sudah  teruji.  Keduanya  sering memberikan akses ke jurnal berlangganan dan menawarkan dukungan  institusional.  Sementara  itu,  Google  Scholar, dengan  akses  gratisnya,  memudahkan  peneliti  untuk menelusuri literatur ilmiah tanpa batasan langganan.

## B. Seleksi Kriteria Jurnal
Kriteria  seleksi  jurnal  melibatkan  pertimbangan terhadap  relevansi,  metodologi  dan  fokus  penelitian  pada sistem pengolahan air khususnya pada pemanfaatan sistem cerdas  dalam monitoring kualitas  air.  Dimana  terdapat ketersediaan  informasi  tentang  sistem  cerdas  sebagai  alat ukur  kualitas  air,  sistem  cerdas  sebagai  pengolah  data kualitas  air  atau  sistem  cerdas  sebagai  media  informasi tentang kualitas air. Pemilihan jurnal juga dilakukan dengan menilai  setiap  jurnal  berdasarkan  rentang  tahun  publikasi 2015-2023,  penggunaan  Bahasa  Indonesia  atau  Bahasa Inggris, jenis artikel penelitian asli dan ketersediaan dalam format full  text .  Sehingga  jurnal  yang  tidak  sesuai  dengan topik  atau  tidak  memenuhi  standar  kualitas  tertentu  telah dikecualikan dari penelitian ini.

## C. Pengumpulan dan Pengelompokan
Proses  pengumpulan  literatur  dilakukan  secara sistematis  menggunakan  protokol PRISMA ( Preferred Reporting Item for Systematic Reviews and Meta-Analyses ). Tahapan ini melibatkan definisi kriteria kelayakan literatur, penentuan  sumber  informasi,  seleksi  literatur  dengan  kata kunci,  pengumpulan  data  secara  manual,  dan  pemilihan item data dari jurnal yang terpilih.
Dari total hasil pencarian yang disajikan pada tabel 1,  dipilih  35  jurnal  yang  dianggap  relevan  dengan  fokus penelitian dan sesuai dengan kreteria yang telah ditetapkan. 35  jurnal  ini  terdiri  atas  9  jurnal  dari  ScienceDirect,  20 jurnal dari IEEE Xplore, dan 6 jurnal dari GoogleScholar. Kemudian  pengelompokan  atau  sintesis  data  dilakukan secara  naratif  dengan  mengelompokkan  data  berdasarkan parameter,  sistem  cerdas,  metode  penetapan  dan  standar kualitas air yang digunakan.
Pendekatan naratif ini memungkinkan untuk melihat kesamaan dan perbedaan antar jurnal, serta mengidentifikasi pola-pola yang muncul dalam pemanfaatan  sistem  cerdas  dalam monitoring kualitas  air. Ringkasan  jurnal  disusun  dengan  mencakup  informasi peneliti,  judul  penelitian  dan  temuan  atau  tinjauan  yang akan dibahas pada jurnal terpilih.
D. Instrumen dan Proses Analisis
Pada  tahapan  ini,  hasil  literatur review yang  telah dikumpulkan melalui metode Systematic Literature Review ( SLR )  akan  dianalisis  lebih  lanjut  untuk  merinci
pemanfaatan sistem cerdas dalam pemantauan kualitas air, khususnya  dalam  konteks  pembangunan  pabrik  AMDK. Fokus  utama  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi gagasan,  pengetahuan,  dan  temuan  yang  relevan  dengan implementasi sistem  cerdas  pada  berbagai  aspek pemantauan kualitas air.
Penulis  akan  memaparkan  temuan-temuan  utama yang  berkaitan  dengan  pemanfaatan  sistem  cerdas  dalam mendukung  proses  pemantauan  kualitas  air,  mencakup aspek-aspek  seperti  sensor  fisik,  kimia,  biologis,  serta integrasi  teknologi Internet  of  Things ( IoT ), big  data analytics ,  dan machine  learning .  Analisis  juga  akan difokuskan  pada  penerapan  teknologi  sensor  untuk pemantauan air permukaan dan tanah, serta dalam konteks distribusi air untuk pabrik AMDK.
Lebih  lanjut,  penelitian  ini  akan  membahas perbandingan dan analisis terhadap sistem cerdas yang telah diimplementasikan dalam  literatur terpilih. Dalam  konteks pembangunan  pabrik  AMDK,  informasi  ini  akan memberikan  wawasan  kritis  terkait  keefektifan  dan keunggulan  masing-masing  sistem  cerdas  yang  telah diusulkan atau diterapkan oleh peneliti-peneliti sebelumnya.
Pendekatan naratif akan digunakan untuk menyusun informasi dari literatur review ini, memberikan pemahaman yang  lebih  dalam  tentang  bagaimana  pemanfaatan  sistem cerdas dapat menjadi landasan penting dalam pengembangan  pabrik  AMDK  yang  efisien  dan  sesuai dengan  standar  kualitas  air.  Kesimpulan  pada  bagian  ini akan  memberikan  gambaran  awal  tentang  arah  dan implikasi pemanfaatan sistem cerdas dalam konteks pabrik AMDK  yang  dapat  menjadi  dasar  untuk  pengembangan penelitian lebih lanjut. [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26],[27], [28],[29], [30],[31], [32], [33],[34], [35],[36],[37],[38]
E. Konsep Rancangan Sistem Cerdas untuk Pemantauan
Kualitas Air
Pemantauan kualitas air dalam konteks pembangunan pabrik AMDK memerlukan pendekatan yang terintegrasi dan cerdas. Rancangan sistem cerdas yang ada, diharapkan  dapat  memberikan  solusi  efektif  dalam mendeteksi perubahan kualitas air secara dini, mengoptimalkan  proses  produksi,  dan  memastikan kepatuhan  terhadap  standar  keamanan  lingkungan.  Pada dasarnya,  sistem  cerdas  merujuk  pada  suatu  sistem  yang mampu belajar dan beradaptasi dari pengalaman serta dapat mengambil keputusan secara otomatis tanpa campur tangan manusia. Dalam konteks pemantauan kualitas air, integrasi sistem  cerdas  dapat  memberikan  solusi  efektif  untuk mendeteksi  dan  mengatasi  perubahan  kualitas  air  yang dapat memengaruhi proses produksi AMDK [3], [8].
1. Sistem Akuisi Data Inti  dari  sistem  cerdas  ini  adalah  penggunaan sensor yang ditempatkan pada titik-titik kunci dalam pabrik  AMDK.  Sensor-sensor  ini  akan  mengukur berbagai parameter kualitas ai, data yang dihasilkan
oleh sensor ini akan menjadi dasar bagi sistem untuk mengenali  pola,  tren,  dan  anomali  yang  mungkin terjadi selama proses produksi.
2. Sistem Kontrol Sensor-sensor yang terdistribusi akan terhubung  melalui  jaringan  sensor  yang  terkontrol. Sistem  kontrol  akan  memastikan  bahwa  data  dari semua  sensor  dikumpulkan  secara  teratur  dan diteruskan ke sistem pengolahan data dengan efisien. Kontrol  ini  juga  akan  memastikan  kehandalan jaringan  sensor,  mengidentifikasi  dan  mengatasi potensi kegagalan transmisi, serta menjaga ketersediaan data secara real-time.
3. Sistem Pengolahan Data dan Keputusan Data yang dikumpulkan dapat diolah menggunakan algoritma kecerdasan buatan, termasuk  teknik  machine  learning  dan  statistika. Proses  pengolahan  data  ini  akan  memungkinkan sistem untuk mengenali pola, memprediksi perubahan,  dan  mendeteksi  anomali.  Keputusan otomatis dapat dihasilkan berdasarkan analisis data, dan  sistem  dapat  memicu  respons  langsung  jika ditemukan potensi risiko terhadap kualitas air.
4. Sistem Penyimpanan Data  yang  telah  diolah  akan  disimpan  dalam basis  data  yang  aman.  Penggunaan  teknologi penyimpanan  yang  memadai  akan  memastikan integritas data dan memungkinkan akses cepat untuk keperluan  analisis  lebih  lanjut.  Keamanan  data menjadi prioritas utama untuk melindungi informasi yang sangat penting bagi operasional pabrik AMDK.
5. Sistem Antarmuka Pengguna Antarmuka pengguna dirancang dengan mempertimbangkan  kebutuhan  operator  pabrik AMDK.  Grafik  visual,  laporan  kualitas  air,  dan notifikasi  yang  jelas  dapat  disajikan  dalam antarmuka  yang  intuitif.  Operator  dapat  dengan mudah  memantau  kondisi  kualitas  air,  merespons peringatan,  dan  melakukan  interaksi  dengan  sistem sesuai kebutuhan.
Gambar 1. Sistem Cerdas dalam Pementauan Kualitas Air
Akuisi Data Kontrol Pengolahan Data Penyimpanan Antarmuka Pengguna

## III. Hasil dan Pembahasan
Tabel  2  menunjukan  parameter  kualitas  air  yang  telah disusun  berdasarkan  hasil review dari  35  jurnal  terkait. Tabel tersebut merupakan hasil sintesis dari informasi yang diperoleh dari  setiap  jurnal,  yang  kemudian  dikelompokkan  agar  dapat memberikan  gambaran  komprehensif  tentang  parameter- parameter yang umumnya digunakan dalam memonitor kualitas air.  Dengan  merinci  dan  menggolongkan  parameter  tersebut, penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  pandangan  yang lebih  terperinci  mengenai  keragaman  aspek  yang  dianggap signifikan dalam pemantauan kualitas air. Tabel parameter ini menjadi  landasan  untuk  analisis  dan  pembahasan  lebih  lanjut terkait penerapan sistem cerdas dalam pengembangan  metode monitoring kualitas air.
Tabel 2. Parameter Kualitas Air. No Parameter Jurnal 1 pH [3], [4], [5], [6], [7], [9], [11],
[14], [21], [23], [25], [26], [27], [30], [31], [32], [33], [34], [35], [36], [37], [38].
2 Suhu [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9],
[11], [14], [17], [18], [19], [23],
[28], [30], [31], [33], [34], [36],
[37], [38].
3 Turbiditas (Kekeruhan) [3], [5], [6], [11], [14], [18],
[20], [22], [23], [26], [27], [29], [30], [31], [34], [38].
4 Dissolved Oxygen ( DO ) [5], [6], [7], [9], [11], [14], [17], [19], [20], [30], [31], [33], [36], [37], [38].
5 Konduktivitas ( EC ) [3], [4], [5], [9], [11], [30], [31], [32], [33], [35], [36], [38].
6 Debit Air [4], [8], [18], [22], [23], [24],
[26], [28].
7 Total Dissolved Solids ( TDS ) [20], [25], [27], [30], [34], [38].
8 Salinity
[5], [6], [7], [9], [14], [37].
9 Oxidation Reduction
Potential ( ORP ) [4], [11], [30], [38].
10 Klorofil-a (Chl-a) [14], [16], [20].
11 Radiasi Matahari [14], [17]. 12 Kelembaban [3], [5]. 13 Tekanan air [10], [19]. 14 Karbon Dioksida [3]. 15 Potensial Redoks [9]. 16 Kecepatan Angin [14]. 17 Kedalaman [14]. 18 Fluorescence Index [15].
19 Biological Index [15].
20 Total Suspended
Solids ( TSS ) [20]. 21 Logam Berat [6].
22 Waktu tempuh suara [26]. 23 Oil [32]. 24 Suspended Solids [32]. 25 Waktu [28]. 26 Total Suspended Particles (SSP) [35].
Dari hasil analisis literatur  terdapat sejumlah pertimbangan dan pendekatan yang relevan dalam merencanakan  pembangunan  pabrik  AMDK.  Pemilihan parameter kualitas air menjadi langkah awal yang krusial, dan beberapa  penelitian  menekankan  parameter  tersebut  untuk mendeteksi  potensi  polusi  air  secara  dini  [3],  [11].  Adanya konsistensi  dan  keragaman  parameter  yang  menjadi  fokus utama,  seperti  pH,  turbiditas,  suhu,  dan dissolved  oxygen , mengindikasikan  bahwa  pabrik  AMDK  harus  memonitor  dan mengontrol parameter-parameter ini secara efektif.
Pemantauan  suhu  air,  konduktivitas,  pH,  ORP,  dan sensor  aliran  air  [4]  dengan  pemilihan  teknologi  seperti LoRaWAN,  Sigfox,  dan  NB-IoT  [5]  memberikan  gambaran holistik  tentang  kualitas  air  dari  aspek  fisik  dan  kimia.  Ini menunjukkan  pentingnya  melibatkan  teknologi  sensor  yang beragam  untuk  memberikan  pemahaman  menyeluruh  tentang kondisi air. Sebagai tambahan, beberapa penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  teknologi IoT bersama dengan machine  learning atau deep  learning dapat meningkatkan  keakuratan  dan  efisiensi  dalam monitoring kualitas air [7] [14] [31].
Dalam konteks pembangunan pabrik AMDK, penggunaan  teknologi  seperti  Arduino,  Node-MCU,  dan ESP8266 dengan sensor-sensor cerdas seperti pH, kekeruhan, dan  konduktivitas  dapat  menjadi  solusi  yang  efisien  dan terintegrasi [3] [7] [25] [27]. Penggunaan sensor-sensor inovatif seperti  sensor  turbiditas,  sensor  ultrasonik,  dan  sensor fluoresensi  juga  dapat  memberikan  dimensi  tambahan  dalam pemantauan  kualitas  air  [15],  [26],  [28],  [29].  Pemilihan teknologi dan sensor harus disesuaikan dengan kebutuhan dan kondisi  spesifik  pabrik  AMDK,  dengan  tujuan  memberikan solusi yang optimal dan responsif.
Dalam  merencanakan  pabrik  AMDK,  penting  untuk menentukan  tujuan  spesifik,  seperti  pemantauan  kualitas  air mentah,  irigasi,  atau  konsumsi  manusia  [8],  [35].  Pemilihan parameter  tertentu  seperti  pH,  turbiditas,  dan  kekeruhan  juga perlu diperhatikan sesuai dengan kebutuhan dan  standar  yang berlaku  [21],  [22],  [29].  Beberapa  penelitian  menunjukkan perhatian  khusus  pada  aspek  keselamatan  dan  kesehatan, dengan  fokus pada parameter kritis  seperti TDS  dan pH [25], [31].  Keseluruhan,  perencanaan  pembangunan  pabrik  AMDK harus  mempertimbangkan  tujuan  spesifik  penggunaan  air  dan memilih parameter yang sesuai.

## A. Pemilihan Parameter Kualitas Air
Terdapat konsistensi dan keragaman dalam pemilihan parameter kualitas air. Misalnya, pH, turbiditas, suhu, dan dissolved oxygen seringkali menjadi fokus utama [3], [11]. Ini  mencerminkan upaya untuk  mencakup aspek fisik, kimia, dan mikrobiologi dalam pemantauan. Beberapa penelitian menerapkan  pendekatan  holistik  dengan melibatkan serangkaian parameter, seperti suhu, konduktivitas, pH, ORP, dan dissolved oxygen [4], [7], [15], [20],  [30].  Pendekatan  ini  memberikan  gambaran
menyeluruh  tentang  kondisi  air  dari  berbagai  aspek. Penggunaan  teknologi  seperti  LoRaWAN,  GNSS,  dan drone  memengaruhi  pemilihan  parameter.  Penelitian menggunakan teknologi ini menekankan efisiensi pemantauan  [5],  [19],  [36].  Pengaruh  teknologi  tersebut menunjukkan  bahwa  pemantauan  tidak  hanya  mencakup parameter klasik tetapi juga teknologi canggih.

## B. Teknologi yang Digunakan
Sistem  cerdas  cenderung  menggunakan Internet  of Things ( IoT )  sebagai  kerangka  kerja  utama.  Penggunaan mikrokontroler seperti Arduino, Node-MCU, dan ESP8266 bersama  dengan  sensor-sensor  cerdas  seperti  pH, kekeruhan, dan konduktivitas umum ditemukan [3], [4], [7], [9],  [11].  Ini  menunjukkan  tren  penggunaan IoT sebagai solusi monitoring . Terdapat variasi dalam teknologi sensor, mencakup  sensor  turbiditas,  ultrasonik,  dan  fluoresensi [15],  [26],  [28],  [29],  [31].  Penggunaan  teknologi  sensor yang inovatif menunjukkan adaptasi terhadap perkembangan  teknologi  untuk  meningkatkan  akurasi  dan ketepatan pengukuran. Beberapa penelitian mengintegrasikan  kecerdasan  buatan  ( AI )  dan  teknologi deep  learning  untuk  analisis  data  dan  prediksi  kualitas  air [3],  [7],  [14],  [16],  [31].  Ini  menunjukkan  upaya  untuk meningkatkan  kemampuan  analisis  dan  prediksi  dalam sistem monitoring .
C. Aplikasi Sistem Monitoring  Kualitas Air
Beberapa  penelitian  berfokus  pada  parameter  yang relevan untuk air di rumah sakit, seperti TDS dan pH [25]. Monitoring ini  penting  untuk  memastikan  air  memenuhi standar  kesehatan  dan  kebersihan  yang  diperlukan  di lingkungan  kesehatan.  Beberapa  penelitian  fokus  pada parameter  yang  relevan  untuk  budidaya  udang,  seperti oksigen  terlarut,  pH,  salinitas,  dan  suhu  [37].  Ini menunjukkan bahwa aplikasi monitoring kualitas air dapat sangat  bervariasi  tergantung  pada  konteks  dan  tujuan. Penelitian  khusus  pada monitoring air  tambang  mencakup parameter seperti EC, pH, oil, suspended solids, dan  level air [32]. Dalam konteks ini, monitoring air bertujuan untuk mengelola  dampak  lingkungan  dan  keberlanjutan  operasi tambang.

## D. Metode Pengolahan Data dan Penetapan Standar Kualitas Air
Banyak penelitian menggunakan metode pemodelan statistik  seperti Random  Forest , Support  Vector  Machine , dan Logistic  Regression untuk  pengolahan  data  [35]. Pemilihan metode ini menunjukkan kecenderungan menuju pendekatan  statistik  untuk  mengevaluasi  dan  memproses data.  Terdapat  variasi  dalam  penerapan  standar,  termasuk fisikokimia,  hidrologi,  analisis  isotop  air  stabil,  dan sekuensing amplicon 16S rRNA [9], [16], [29]. Penerapan standar yang beragam mencerminkan kompleksitas kualitas air  dan  kebutuhan  untuk  mempertimbangkan  berbagai
aspek. Beberapa penelitian memilih pendekatan kombinasi, seperti menggabungkan IoT dengan machine learning atau deep learning [7], [14], [31]. Pendekatan ini bertujuan untuk memanfaatkan keunggulan masing-masing teknologi untuk hasil yang lebih baik.

## E. Evaluasi Metrik dan Validasi Metodologi
Beberapa  penelitian  mencakup  evaluasi  metrik seperti persentase error dan akurasi untuk mengukur kinerja sistem monitoring [24]. Ini menunjukkan kebutuhan untuk menilai sejauh mana sistem cerdas dapat memberikan hasil yang  akurat  dan  dapat  diandalkan.  Penelitian  juga mencakup  validasi  metodologi,  termasuk  penggunaan metode  seperti fuzzy  logic untuk  mengukur  kualitas  air berdasarkan  parameter  tertentu  [37].  Validasi  ini  penting untuk memastikan bahwa metodologi yang digunakan dapat memberikan  hasil  yang  sahih.  Beberapa  penelitian memfokuskan pada pengukuran debit air sebagai parameter kritis,  terutama  dalam  konteks  sistem  distribusi  air  [10]. Pengukuran  ini  diperlukan  untuk  memahami  transien tekanan  hidrolik  dan  mencegah  masalah  dalam  sistem distribusi air.

## F. Tujuan Penelitian untuk Kualitas Air
Setiap penelitian memiliki tujuan spesifik, mencakup  pemantauan  kualitas  air  mentah,  irigasi,  atau konsumsi manusia [8], [35]. Ini mencerminkan beragamnya aplikasi  dan  kebutuhan  pemantauan.  Aspek  keselamatan dan  kesehatan  diperhatikan  dengan  pemilihan  parameter kritis seperti TDS dan pH [25], [31]. Fokus ini menunjukkan bahwa  beberapa  penelitian  lebih  menekankan  pada pemantauan  kualitas  air  untuk  keperluan  kesehatan manusia. Diversifikasi pengukuran terlihat dalam penelitian yang  mencakup monitoring hidrolik,  klorofil-a,  dan parameter  fisikokimia  [10],  [14],  [32].  Diversifikasi  ini mencerminkan  kebutuhan  untuk  memantau  aspek  kualitas air yang beragam.

## G. Penggabungan Teknologi Cerdas
Beberapa  penelitian  menggabungkan  teknologi IoT dengan machine learning atau deep learning [7], [14], [31]. Penggabungan ini mencerminkan upaya untuk meningkatkan  keakuratan  dan  efisiensi  dalam monitoring kualitas  air.  Penggabungan  teknologi  bertujuan  untuk meningkatkan keakuratan dan efisiensi  dalam pemantauan kualitas air. Ini membuktikan bahwa pendekatan gabungan dapat memberikan hasil yang lebih baik dalam analisis data dan prediksi.

## H. Pemilihan Standar dan Peraturan
Pemilihan standar kualitas air bervariasi, mencakup standar  lokal,  internasional,  dan  gabungan  [3],  [9],  [15]. Variasi  ini  mencerminkan  keragaman  persyaratan  dan batasan  yang  harus  dipertimbangkan.  Beberapa  penelitian menggabungkan  beberapa  standar  dari  sumber  yang
berbeda, menunjukkan pendekatan yang komprehensif [20]. Penggabungan ini dapat memberikan gambaran kualitas air yang lebih lengkap dan akurat. Penggunaan standar kualitas air domestik dan standar lokal menunjukkan upaya menjaga kualitas  air  di  tingkat  lokal  [22].  Pentingnya  standar  lokal menekankan  relevansi  dan  adaptasi  terhadap  kondisi spesifik wilayah.

## I. Rekomendasi Perancangan Pabrik AMDK
Berdasarkan  analisis  hasil  literatur review ,  bahwa pembangunan  pabrik  AMDK  yang  efektif  memerlukan pemahaman  mendalam  terhadap  pemilihan  parameter kualitas air, penerapan teknologi sensor dan sistem cerdas, serta pematuhan terhadap standar kualitas air yang berlaku. Sebagai  hasilnya,  kami  menyusun  sejumlah  rekomendasi pengembangan yang ditujukan untuk mendukung perancangan pabrik AMDK yang optimal:
1. Rekomendasi  pertama  untuk  pengembangan  pabrik AMDK  adalah  pemilihan  parameter  yang  bijak. Pemantauan  kualitas  air  yang  efektif  memerlukan pemilihan  parameter  yang  paling  relevan  dengan karakteristik  air  dan  kebutuhan  penggunaan akhirnya. Oleh karena itu, pabrik AMDK disarankan untuk melakukan evaluasi menyeluruh terhadap sifat fisik,  kimia,  dan  biologis  air  yang  akan  diolah. Parameter-parameter  seperti  pH,  turbiditas,  suhu, dan dissolved oxygen dapat dianggap sebagai fokus utama,  sesuai  dengan  temuan  literatur review . Namun,  disarankan  juga  untuk  mempertimbangkan karakteristik  khusus  air  di  lokasi  pembangunan, seperti  keberadaan  logam  berat  atau  zat-zat  kimia tertentu  yang  mungkin  memerlukan  perhatian khusus.
2. Rekomendasi selanjutnya adalah mengenai integrasi teknologi  sensor  yang  tepat.  Dalam  pengembangan pabrik  AMDK,  pemilihan  teknologi  sensor  harus disesuaikan dengan kebutuhan spesifik dan karakteristik  air  yang  diolah.  Penelitian  literatur menunjukkan bahwa penggunaan teknologi Internet of  Things ( IoT )  dengan  mikrokontroler  seperti Arduino,  Node-MCU,  dan  ESP8266  memberikan kerangka  kerja  yang  efisien  dan  fleksibel.  Namun, pabrik  AMDK  disarankan  untuk  tidak  hanya mengikuti tren umum,
tetapi juga mempertimbangkan teknologi sensor inovatif seperti sensor  turbiditas,  sensor  ultrasonik,  dan  sensor fluoresensi. Pemilihan teknologi yang sesuai dengan karakteristik  air  dan  tujuan  pemantauan  dapat meningkatkan  akurasi  dan  ketepatan  waktu  dalam mendeteksi perubahan kualitas air.
3. Rekomendasi  ketiga  adalah  pentingnya  pematuhan terhadap  standar  kualitas  air  yang  berlaku.  Pabrik AMDK  perlu  memahami  dan  mengadopsi  standar yang  ditetapkan  oleh  otoritas  kesehatan  dan lingkungan  di  tingkat  nasional  atau  lokal.  Evaluasi
standar ini menjadi kunci untuk memastikan bahwa air yang dihasilkan memenuhi persyaratan kesehatan dan  kebersihan  yang  diperlukan.  Rekomendasi  ini juga  mencakup  kepatuhan  terhadap  regulasi lingkungan yang dapat berdampak pada operasional pabrik  dan  menjaga  keberlanjutan  usaha.  Dengan demikian, pabrik AMDK disarankan untuk berkolaborasi dengan otoritas setempat dan memahami perubahan regulasi yang mungkin terjadi seiring waktu.
4. Rekomendasi  terakhir  adalah  adopsi  inovasi  dalam evaluasi  kualitas  air.  Pabrik  AMDK  dapat mempertimbangkan  penggunaan  metode  evaluasi inovatif  seperti  Indeks  Kualitas  Air  ( WQI )  atau teknologi kecerdasan buatan ( AI ) untuk meningkatkan  pemahaman  tentang  kondisi  kualitas air.  Penerapan  teknologi  kecerdasan  buatan  dapat membantu  dalam  analisis  data  yang  kompleks  dan prediksi  perubahan  kualitas  air.  Sementara  itu, penggunaan WQI dapat memberikan gambaran yang lebih  komprehensif  tentang  kualitas  air  secara keseluruhan.  Keberlanjutan  penggunaan  teknologi inovatif  ini  harus  dipertimbangkan  dalam  rencana jangka  panjang  untuk  memastikan  bahwa  pabrik AMDK tetap responsif terhadap perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi.
5. Selain  rekomendasi  spesifik  di  atas,  kami  juga mendorong  pengembangan  kolaboratif  dan  riset lanjutan  dalam  bidang  ini.  Kolaborasi  dengan institusi  riset,  pemerintah,  dan  industri  dapat memberikan  sumber  daya  dan  perspektif  tambahan untuk  meningkatkan  efektivitas  dan  keberlanjutan pabrik AMDK. Riset lanjutan juga diperlukan untuk menggali potensi teknologi terbaru dan menyesuaikannya dengan kebutuhan spesifik pabrik AMDK.
6. Kami  juga  merekomendasikan  penerapan  sistem monitoring terintegrasi.  Pabrik  AMDK  dapat mempertimbangkan  untuk  mengembangkan  sistem yang dapat terhubung secara langsung dengan pusat kontrol,  memungkinkan  pengambilan  keputusan yang cepat dan responsif terhadap perubahan kondisi air.  Integrasi  dengan  teknologi  informasi  dan komunikasi  modern  dapat  memberikan  keuntungan tambahan  dalam  manajemen  data,  pelaporan,  dan analisis.
J. Dampak terhadap Pembangunan Berkelanjutan
Pemberdayaan  Keberlanjangan  Air  Bersih  akan menjadi fokus utama dalam mengintegrasikan sistem cerdas untuk monitoring kualitas air dalam konteks pembangunan pabrik  AMDK.  Melalui  integrasi  sistem  cerdas,  pabrik dapat memastikan bahwa air yang digunakan dalam proses produksi memenuhi standar kualitas tertinggi. Pengelolaan yang lebih efektif menjadi hasil langsung dari implementasi
ini,  dengan  data real-time memungkinkan  respons  cepat terhadap perubahan kondisi. Keberlanjangan air bersih tidak hanya tercapai melalui pengelolaan yang optimal tetapi juga melalui pengambilan keputusan yang cepat dan tepat.
Kontribusi pada Inisiatif Lingkungan terlihat dalam pelestarian  ekosistem  air  dan  perlindungan  sumber  daya alam.  Pabrik  AMDK  dapat  lebih  baik  memahami  dampak operasionalnya pada ekosistem sekitar melalui pemantauan parameter  seperti  suhu,  kekeruhan,  dan  kadar  oksigen terlarut.  Selain  itu,  integrasi  teknologi  canggih  membantu melindungi  sumber  daya  alam  dengan  mendeteksi  potensi polusi atau perubahan signifikan dalam kualitas air.
Penekanan  pada  Tanggung  Jawab  Sosial  tercermin dalam pengelolaan yang bertanggung jawab dan pemberdayaan  komunitas  lokal.  Pabrik  AMDK  yang berinvestasi  dalam  teknologi  ini  menunjukkan  komitmen terhadap  tanggung  jawab  sosial  perusahaan  terhadap lingkungan dan masyarakat. Pemberdayaan komunitas lokal melalui  keberlanjangan  sumber  daya  air  menciptakan dampak positif pada kesejahteraan mereka.
Pentingnya  Keterlibatan  Pemangku  Kepentingan melibatkan dukungan masyarakat, keterlibatan pemerintah, dan  kolaborasi  dengan  organisasi  lingkungan.  Kesuksesan implementasi  sistem  cerdas  tergantung  pada  dukungan pemangku  kepentingan,  termasuk  masyarakat  lokal, pemerintah,  dan  organisasi  lingkungan.  Dukungan  ini menciptakan  lingkungan  yang  kondusif  untuk  penerapan teknologi  ini  dan  menciptakan  kerangka  kerja  yang diperlukan untuk pertumbuhan yang berkelanjutan.

## IV. Kesimpulan
Penelitian  ini  menyoroti  pentingnya  dan  implikasi pemanfaatan  sistem  cerdas  dalam  pemantauan  kualitas  air dalam  konteks  pembangunan  pabrik  AMDK.  Penelitian  ini menegaskan  bahwa  pemanfaatan  sistem  cerdas  memiliki implikasi signifikan dalam pemantauan kualitas air, khususnya dalam konteks pabrik AMDK. Hal  ini diperkuat oleh tinjauan literatur  yang  menyajikan  perspektif  mendalam  tentang tantangan dan peluang dalam mengimplementasikan teknologi ini. Dalam kesimpulan  ini, kami akan  merinci  beberapa point penting yang muncul dari hasil penelitian ini, antara lain:
1. Pabrik AMDK dapat mengambil manfaat maksimal dari sistem  cerdas  untuk  memastikan  air  yang  dihasilkan memenuhi  standar  kualitas  tertinggi.  Fokus  pada parameter kritis seperti pH, kekeruhan, suhu, dan TDS menunjukkan  bahwa  implementasi sistem cerdas  dapat memberikan  solusi  efektif  terhadap  tantangan  kritis terkait  kualitas  air,  termasuk  pencemaran,  pemantauan real-time , dan pengelolaan sumber daya air yang efisien.
2. Trend  penggunaan  teknologi  sensor  cerdas  didukung oleh  kerangka  kerja Internet  of  Things ( IoT ), penggunaan mikrokontroler serta penerapan kecerdasan buatan  dan  teknologi deep  learning muncul  sebagai pendekatan  untuk  meningkatkan  kemampuan  analisis dan prediksi kualitas air dalam sistem monitoring .
3. Pengolahan  data  menggunakan  metode  pemodelan statistik, seperti Random Forest dan Logistic Regression ,  serta  variasi  dalam  penerapan  standar kualitas air mencerminkan kompleksitas dan kebutuhan untuk  mempertimbangkan  berbagai  aspek.  Evaluasi metrik  dan  validasi  metodologi  menjadi  penting  untuk menilai  kinerja  sistem monitoring dan  memastikan keabsahan hasil.
4. Penggunaan sistem cerdas pada pemantauan kualitas air menunjukkan potensi besar dalam mendeteksi, menganalisis,  dan  merespons  perubahan  kualitas  air secara  efektif  melalui  otomatisasi  penggunaan  sensor, sistem  kontrol,  pengolahan  data,  penyimpanan  data, serta antarmuka pengguna.
5. Dampak pemanfaatan sistem cerdas pada pembangunan berkelanjutan sangat signifikan. Ini mencakup pemberdayaan  air  bersih,  kontribusi  pada  inisiatif lingkungan, dan keterlibatan sosial. Penerapan teknologi ini bukan hanya memajukan efisiensi operasional, tetapi juga  menciptakan  dampak  positif  dalam  pengelolaan sumber daya air yang berkelanjutan.
6. Pabrik  AMDK  yang  mengadopsi  sistem  cerdas  tidak hanya  mengoptimalkan  operasionalnya  tetapi  juga menjadi  pelaku  positif  dalam  mencapai  tujuan pembangunan  berkelanjutan.  Hal  ini  mencerminkan peran  strategis  teknologi  dalam  menjawab  tantangan lingkungan  global  dan  membentuk  arah  positif  dalam pengelolaan sumber daya air.
Secara  keseluruhan,  literatur  review  menyoroti  potensi  besar dan beragamnya pemanfaatan sistem cerdas dalam pemantauan kualitas  air  di  pabrik  AMDK.  Implementasi  yang  bijak  dari rekomendasi  pengembangan  dapat  memberikan  kontribusi positif pada efisiensi operasional, keberlanjutan, dan tanggung jawab  sosial  pabrik  AMDK.  Dukungan  kolaboratif,  riset lanjutan, dan adaptasi terhadap inovasi teknologi menjadi kunci dalam menghadapi tantangan dan memaksimalkan manfaat dari penerapan sistem cerdas untuk pemantauan kualitas air.

## V. Daftar Pustaka
[1]  “Status  Lingkungan  Hidup  Indonesia.”  Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. Diakses: 10 Desember 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://www.menlhk.go.id/ cadmin/uploads/SLHI_2022
[2]  “Permenkes  Nomor  2  Tahun  2023.”  Badan  Pemeriksa Keuangan  Republik  Indonesia.  Diakses:  10  Desember 2023.  [Daring].  Tersedia  pada:  https://peraturan.bpk. go.id/Details/ 245563/permenkes-no-2-tahun-2023
[3]  V. Lakshmikantha, A. Hiriyannagowda, A. Manjunath, A. Patted,  J.  Basavaiah,  dan  A.  A.  Anthony,  “IoT  Based Smart Water Quality Monitoring System,” Glob. Transit. Proc., vol. 2, no. 2, hlm. 181–186, Nov 2021.
[4]  N. A. Cloete, R. Malekian, dan L. Nair, “Design of Smart Sensors for Real-Time Water Quality Monitoring,” IEEE Access, vol. 4, hlm. 3975–3990, 2016.
[5]  G.  A.  López-Ramírez  dan  A.  Aragón-Zavala,  “Wireless Sensor  Networks  for  Water  Quality  Monitoring:  A Comprehensive  Review,”  IEEE  Access,  vol.  11,  hlm. 95120–95142, 2023.
[6]  L.  Manjakkal  dkk.,  “Connected  Sensors,  Innovative Sensor  Deployment,  and  Intelligent  Data  Analysis  for Online Water Quality Monitoring,” IEEE Internet Things J., vol. 8, no. 18, hlm. 13805–13824, Sep 2021.
[7]  K. P. Rasheed Abdul Haq dan V. P. Harigovindan, “Water Quality  Prediction  for  Smart  Aquaculture  Using  Hybrid Deep  Learning  Models,”  IEEE  Access,  vol.  10,  hlm. 60078–60098, 2022.
[8]  A. C. D. S. Júnior, R. Munoz, M. D. L. Á. Quezada, A. V. L.  Neto,  M.  M.  Hassan,  dan  V.  H.  C.  D.  Albuquerque, “Internet  of  Water  Things:  A  Remote  Raw  Water Monitoring  and  Control  System,”  IEEE  Access,  vol.  9, hlm. 35790–35800, 2021.
[9]  K. J. Lyons dkk., “Monitoring groundwater quality with real-time  data,  stable  water  isotopes,  and  microbial community  analysis:  A  comparison  with  conventional methods,” Sci. Total Environ., vol. 864, hlm. 161199, Mar 2023.
[10]  M.  I.  M.  Mohamed,  W.  Wu,  dan  M.  Moniri,  “Data Reduction  Methods  for  Wireless  Smart  Sensors  in Monitoring Water Distribution Systems,” Procedia Eng., vol. 70, hlm. 1166–1172, Jan 2014.
[11]  M.  Pule,  A.  Yahya,  dan  J.  Chuma,  “Wireless  sensor networks: A survey on monitoring water quality,” J. Appl. Res. Technol., vol. 15, no. 6, hlm. 562–570, Des 2017.
[12]  S. Saputra, “Korelasi Panjang Tulang Ekstremitas Dengan Tinggi  Badan  Dalam  Identifikasi  Forensik,”  Indones.  J. Leg. Forensic Sci. IJLFS, vol. 11, no. 1, hlm. 28–39, Jun 2021.
[13]  T.  Hidayat,  “Internet  of  Things  Smart  Agriculture  on ZigBee:  A  Systematic  Review,”  InComTech  J. Telekomun. Dan Komput., vol. 8, no. 1, hlm. 75–86, Des 2017.
[14]  N. A. P. Rostam, N. H. A. H. Malim, R. Abdullah, A. L. Ahmad,  B.  S.  Ooi,  dan  D.  J.  C.  Chan,  “A  Complete Proposed  Framework  for  Coastal  Water  Quality Monitoring System With Algae Predictive Model,” IEEE Access, vol. 9, hlm. 108249–108265, 2021.
[15]  M.  Brandl,  T.  Posnicek,  R.  Preuer,  dan  G.  Weigelhofer, “A  Portable  Sensor  System  for  Measurement  of Fluorescence Indices of Water Samples,” IEEE Sens. J., vol. 20, no. 16, hlm. 9132–9139, Agu 2020.
[16]  Z.  Sun,  N.-B.  Chang,  C.-F.  Chen,  C.  Mostafiz,  dan  W. Gao,  “Ensemble  Learning  via  Higher  Order  Singular Value Decomposition for Integrating Data and Classifier Fusion in Water Quality Monitoring,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens., vol. 14, hlm. 3345–3360, 2021.
[17]  S. Liu, L. Xu, Q. Li, X. Zhao, dan D. Li, “Fault Diagnosis of Water Quality Monitoring Devices Based on Multiclass Support  Vector  Machines  and  Rule-Based  Decision Trees,” IEEE Access, vol. 6, hlm. 22184–22195, 2018.
[18]  K.  Chen,  X.  Wang,  dan  C.  Wang,  “High-Precision Monitoring  System  for  Turbidity  of  Drinking  Water  by Using Scattering Method,” IEEE Sens. J., vol. 23, no. 23, hlm. 29525–29535, Des 2023.
[19]  J. Mendoza-Chok, J. C. C. Luque, N. F. Salas-Cueva, D. Yanyachi,  dan  P.  R.  Yanyachi,  “Hybrid  Control Architecture  of  an  Unmanned  Surface  Vehicle  Used  for Water  Quality  Monitoring,”  IEEE  Access,  vol.  10,  hlm. 112789–112798, 2022.
[20]  G. Hassan, M. E. Goher, M. E. Shaheen, dan S. A. Taie, “Hybrid Predictive Model for Water Quality Monitoring Based  on  Sentinel-2A  L1C  Data,”  IEEE  Access,  vol.  9, hlm. 65730–65749, 2021.
[21]  H. S. Kuncoro, “Computational pH Level of Liquid based on  IoT to  Support  Industry  4.0,”  J.  Teknol.  Proses  Dan Inov. Ind., vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Mar 2021.
[22]  D. Sasmoko, H. Rasminto, dan A. Rahmadani, “Rancang Bangun  Sistem  Monitoring  Kekeruhan  Air  Berbasis  IoT pada Tandon Air Warga,” J. Inform. Upgris, vol. 5, no. 1, Art. no. 1, Jul 2019, Diakses: 14 Desember 2023.
[23]  S.  Pasika  dan  S.  T.  Gandla,  “Smart  Water  Quality Monitoring  System  With  Cost-Effective  Using  IoT,” Heliyon, vol. 6, no. 7, hlm. e04096, Jul 2020.
[24]  N.  Rahmah,  M.  Farhan,  A.  Hafid,  dan  R.  Ridwang, “Simulasi Pengontrolan dan Pengukuran Jumlah Debit Air Berbasis  Programmable  Logic  Controller,”  VERTEX ELEKTRO, vol. 15, no. 2, Art. no. 2, Agu 2023.
[25]  H. Rosidin, I. A. Mukaromah, dan U. Ghoni, “Otomatisasi Pengukuran TDS Air, pH Air di Tandon Air Rumah Sakit Umum  Siti  Asiyah  Bumiayu  Berbasis  IoT  (Internet  of Things),” J. Tek. Inform. DAN Sist. Inf., vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Jun 2022.
[26]  S. C. Olisa, C. N. Asiegbu, J. E. Olisa, B. O. Ekengwu, A. A. Shittu, dan M. C. Eze, “Smart Two-Tank Water Quality and Level Detection System Via IoT,” Heliyon, vol. 7, no. 8, hlm. e07651, Agu 2021.
[27]  V.  Nathasya,  S. Suroso,  dan  I.  Hadi,  “Utilization  of  IoT Technology  based  on  Sensors  and  Arduino  for Observation  of  Industrial  Liquid  Waste  Pollutants  in Environmental Water,” SISTEMASI, vol. 12, no. 1, Art. no. 1, Jan 2023.
[28]  N.  Nasruloh dan  A. Baswara, “Water Level Control and Monitoring  Water  Temperature  in  Open  Evaporation Pot,” Bul. Ilm. Sarj. Tek. Elektro, vol. 3, hlm. 149–162, Okt 2021.
[29]  Y.  Wang,  S.  M.  S.  M.  Rajib,  C.  Collins,  dan  B. Grieve, “Low-Cost  Turbidity  Sensor  for  Low-Power  Wireless Monitoring of Fresh-Water Courses,” IEEE Sens. J., vol. 18, no. 11, hlm. 4689–4696, Jun 2018.
[30]  J.  Fonseca-Campos,  I.  Reyes-Ramirez,  L.  Guzman- Vargas, L. Fonseca-Ruiz, J. A. Mendoza-Perez, dan P. F. Rodriguez-Espinosa, “Multiparametric  System  for
Measuring  Physicochemical  Variables  Associated  to Water  Quality  Based  on  the  Arduino  Platform,”  IEEE Access, vol. 10, hlm. 69700–69713, 2022.
[31]  Q.  Quevy,  M.  Lamrini,  M.  Chkouri,  G.  Cornetta,  A. Touhafi, dan A. Campo, “Open Sensing System for Long Term, Low Cost Water Quality Monitoring,” IEEE Open J. Ind. Electron. Soc., vol. 4, hlm. 27–41, 2023.
[32]  L. Bo, Y. Liu, Z. Zhang, D. Zhu, dan Y. Wang, “Research on  an  Online  Monitoring  System  for  Efficient  and Accurate Monitoring of Mine Water,” IEEE Access, vol. 10, hlm. 18743–18756, 2022.
[33]  K.  Suresh  dkk.,  “Simultaneous  Detection  of  Multiple Surface  Acoustic  Wave  Sensor  Tags  for  Water  Quality Monitoring  Utilizing  Cellular  Code-Reuse  Approach,” IEEE Internet Things J., vol. 9, no. 16, hlm. 14385–14399, Agu 2022.
[34]  M. A. Rahu, A. F. Chandio, K. Aurangzeb, S. Karim, M. Alhussein, dan M. S. Anwar, “Toward Design of Internet
of Things and Machine Learning-Enabled Frameworks for Analysis and Prediction of Water Quality,” IEEE Access, vol. 11, hlm. 101055–101086, 2023.
[35]  O. O. Ajayi, A. B. Bagula, H. C. Maluleke, Z. Gaffoor, N. Jovanovic, dan K. C. Pietersen, “WaterNet: A Network for Monitoring and Assessing Water Quality for Drinking and Irrigation Purposes,” IEEE Access, vol. 10, hlm. 48318– 48337, 2022.
[36]  J.  H.  Ryu,  “UAS-Based  Real-Time  Water  Quality Monitoring,  Sampling,  and  Visualization  Platform (UASWQP),”  HardwareX,  vol.  11,  hlm.  e00277,  Apr 2022.
[37]  A. G. Orozco-Lugo dkk., “Monitoring of Water Quality in a Shrimp Farm Using a FANET,” Internet Things, vol. 18, hlm. 100170, Mei 2022.
[38]  I.  A.  Adeleke,  N.  I.  Nwulu,  dan  O.  A.  Ogbolumani,  “A Hybrid  Machine  Learning  and  Embedded  IoT-Based Water Quality Monitoring System,” Internet Things, vol. 22, hlm. 100774, Jul 2023.