## Rancang Bangun SPK Kualitas Air Sungai Metode Fuzzy Tsukamoto (Studi Kasus: 4 Kecamatan Karawang)
Fery Anuar Ramadhan Putra 1* , Ade Andri Hendriadi 2 , Taufik Ridwan 3
1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Indonesia e-mail: 1 feryanuar24@gmail.com , 2 hendriadi@cs.unsika.ac.id 3 taufik.ridwan@staff.unsika.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 19-04-2024 | Direvisi : 03-07-2024 | Disetujui : 04-07-2024
Abstrak -  Penelitian  mengungkapkan  bahwa  Sungai  Citarum  di  Jawa  Barat  mengalami  pencemaran  serius, menyebabkan masalah bagi manusia dan lingkungan, sehingga pemantauan kualitas air sungai sangat diperlukan. Penelitian  ini  mengusulkan  pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  berbasis  web  dengan  model  SDLC Waterfall, menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto berdasarkan tujuh parameter air (EC, TDS, Salinitas, pH, ORP, SG, Suhu) untuk menyederhanakan penetapan kualitas air. Penelitian ini menggunakan metodologi Research and Development dengan pendekatan pengembangan perangkat lunak model SDLC Waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan data dan sistem logika fuzzy, desain arsitektur sistem dan fitur, implementasi teknologi dan proses  hasil,  pengujian  manual  fungsional  dan  akurasi  model,  serta  pemeliharaan  berupa  dokumentasi  dan penyimpanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SPK yang dikembangkan dapat mengklasifikasikan kualitas air  berdasarkan  7  parameter  dengan  skala  nilai  yang  terbagi  menjadi  lima  kategori  yaitu  Baik,  Kurang  Baik, Sedang,  Baik,  dan  Sangat  Baik.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  data  dari  8  titik  sungai  di  4  Kecamatan  di Kabupaten Karawang pada 1 April 2024. Akurasi model SPK mencapai 80%. Pengembangan SPK ini diharapkan dapat memberikan gambaran awal tentang kualitas air di suatu lokasi tanpa memerlukan pemahaman teknis yang mendalam terhadap parameter-parameter air yang digunakan. Data ini juga dapat menjadi indikator awal untuk menentukan apakah diperlukan tindakan lanjutan atau investigasi lebih lanjut. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah mengintegrasikan sistem dengan IoT untuk meningkatkan kinerja dan manfaatnya.

## Kata Kunci : Fuzzy, Sungai, SPK, Waterfall
Abstracts  -  Research  reveals  that  the  Citarum  River  in  West  Java  is  seriously  polluted,  causing  problems  for humans  and  the  environment,  so  monitoring  of  river  water  quality  is  necessary.  This  research  proposes  the development of a web-based Decision Support System with the SDLC Waterfall model, using the Fuzzy Tsukamoto method  based  on  seven  water  parameters  (EC,  TDS,  Salinity,  pH,  ORP,  SG,  Temperature)  to  simplify  the determination of water quality. This research uses the Research and Development methodology with the SDLC Waterfall model software development approach, which includes the stages of analyzing data requirements and fuzzy  logic  systems,  designing  system  architecture  and  features,  implementing  technology  and  process  results, functional manual testing and model accuracy, and maintenance in the form of documentation and storage. The results showed that the developed DSS can classify water quality based on 7 parameters with a value scale divided into five categories, namely Good, Poor, Medium, Good, and Very Good. Testing was conducted using data from 8 river points in 4 sub-districts in Karawang Regency on April 1, 2024. The accuracy of the DSS model reached 80%. The development of this DSS is expected to provide an initial overview of water quality in a location without requiring  an  in-depth  technical  understanding  of  the  water  parameters  used.  This  data  can  also  be  an  initial indicator to determine whether further action or further investigation is required. Suggestions for future research are to integrate the system with IoT to improve its performance and benefits.
Keywords : DSS, Fuzzy, River, Waterfall

## PENDAHULUAN
Dalam laporan terbaru dari Blacksmith Institute, dua wilayah di Indonesia tercatat sebagai daerah baru yang paling parah terkena polusi akibat limbah industri dan rumah tangga. Salah satunya adalah Sungai Citarum di Jawa Barat, yang menjadi sumber kehidupan bagi sekitar 9 juta orang dan 2000 pabrik. Penelitian tersebut menunjukkan
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
bahwa Sungai Citarum tercemar limbah aluminium dan mangan, dengan kadar polusi 1000 kali di atas standar bahaya Amerika Serikat. Kurangnya kesadaran masyarakat dan pembuangan limbah B3 oleh pabrik memperparah pencemaran air, mengakibatkan gangguan kesehatan seperti penyakit kulit, bau, banjir, dan masalah lingkungan lainnya. Selain itu, pembangunan rumah di bantaran sungai meningkatkan risiko tanah longsor (Lobo, 2022). Oleh karena itu, pemantauan kualitas air sungai sangat penting untuk menjamin keamanan dan keberlanjutan sumber daya air, melindungi kesehatan manusia, dan menjaga lingkungan yang sehat (Depetris, 2021).
Penetapan  kualitas  air  sungai  dipengaruhi  oleh  kerumitan  berbagai  variabel  yang  berhubungan  dengan kondisi fisik, kimia, dan biologi air sungai, termasuk faktor-faktor seperti aktivitas manusia, tutupan lahan, dan kondisi lingkungan sekitar sungai (Ade Sami et al., 2022; Zamroni et al., 2022). Pemantauan kualitas air sungai melibatkan analisis parameter seperti Electrical Conductivity (EC), Total Dissolved Solids (TDS), Salinitas, pH, Oxidation-Reduction  Potential (ORP), Specific  Gravity (SG),  dan  Suhu  (Kami  et  al.,  2022;  Pandiangan  et  al., 2023). Namun, proses ini sering kali rumit dan memerlukan metode pengambilan keputusan yang efektif untuk mengelola  data  yang  kompleks  dan  beragam.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi masalah  ini  adalah  dengan  mengembangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  berbasis  web  yang menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto (Mazenda et al., 2014).
Metode  Fuzzy  Tsukamoto memungkinkan  penanganan  ketidakpastian  dan  variabilitas  data,  yang  sangat penting dalam menilai kualitas air yang dipengaruhi oleh banyak faktor dinamis (Mazenda et al., 2014). Selain itu, penggunaan  teknologi  web  untuk  mengembangkan  SPK  menawarkan  keuntungan  dalam  hal  aksesibilitas  dan kemudahan  penggunaan  (Putra  et  al.,  2022).  Sistem  berbasis  web  dapat  diakses  oleh  berbagai  pemangku kepentingan dari berbagai lokasi, sehingga memfasilitasi koordinasi dan kolaborasi yang lebih baik (Yusran et al., 2021).
Pengembangan  SPK  ini  akan  menggunakan  metodologi Research  and  Development (R&D)  dengan pendekatan System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall, yang menyediakan proses pengembangan sistem yang  terstruktur  dan  terdokumentasi  dengan  baik.  Pendekatan  ini  melibatkan  tahapan  analisis,  desain, implementasi,  pengujian,  dan  pemeliharaan,  yang  masing-masing  bertujuan  untuk  memastikan  sistem  yang dibangun memenuhi kebutuhan pengguna dan berfungsi secara optimal (Suryadi et al., 2022).
Dengan berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan SPK berbasis web dengan menerapkan metodologi penelitian R&D dan pendekatan SDLC Waterfall. Sistem ini akan digunakan untuk mengetahui nilai kualitas air sungai menggunakan data dari 8 titik pengambilan sampel di 4 Kecamatan di Kabupaten Karawang, berdasarkan 7 parameter air yang telah dijelaskan sebelumnya. Melalui penggunaan metode Fuzzy  Tsukamoto  dalam  SPK  ini,  diharapkan  sistem  dapat  memberikan  nilai  kualitas  air  yang  akurat.  Hal  ini diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  dan  masyarakat  dalam  mendapatkan  gambaran  awal  tentang  kondisi kualitas air di lokasi tertentu tanpa harus memahami detail teknis dari parameter-parameter air yang digunakan. Selain itu, data kualitas air ini juga dapat digunakan sebagai indikator awal untuk menentukan apakah diperlukan tindakan lanjutan atau investigasi lebih lanjut terkait kualitas air sungai.

## METODE PENELITIAN
Objek  penelitian  dalam  skripsi  ini  adalah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  berbasis  web  yang dikembangkan  menggunakan  pendekatan Software  Development  Life  Cycle (SDLC)  Waterfall.  Sistem  ini menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto untuk menilai kualitas air sungai berdasarkan tujuh parameter: Electrical Conductivity (EC), Total Dissolved Solids (TDS), Salinitas, pH, Oxidation-Reduction Potential (ORP), Specific Gravity (SG),  dan  Suhu.  Data  untuk  penelitian  ini  diambil  dari  8  titik  sungai  di  4  Kecamatan  di  Kabupaten Karawang (Telukjambe Barat, Telukjambe Timur, Karawang Barat, dan Karawang Timur) pada siang hari tanggal 1 April 2024 sebagai studi kasus untuk menguji metode Fuzzy Tsukamoto yang diterapkan dalam sistem.
SPK  ini  dirancang  untuk  membantu  pemerintah  dan  masyarakat  mendapatkan  gambaran  awal  tentang kondisi  kualitas  air  di  lokasi  tertentu  tanpa  harus  memahami  detail  teknis  dari  parameter-parameter  air  yang digunakan.  Selain  itu,  data  kualitas  air  ini  dapat  berfungsi  sebagai  indikator  awal  untuk  menentukan  apakah diperlukan tindakan lanjutan atau investigasi lebih lanjut terkait kualitas air sungai.
Berikut terdapat gambar dari diagram rancangan pelaksanaan penelitian yang akan dijabarkan secara detail mengenai  langkah-langkah  dimulai  dari  analisis,  desain,  implementasi,  pengujian,  hingga  pemeliharaan  sistem yang akan dilakukan dalam penelitian ini.
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber : Penelitian (2024)
Gambar 1. Rancangan Penelitian
1. Analisis
Pada tahap ini, dilakukan evaluasi sistem terkait dengan keperluan data yang akan dijadikan input. Data tersebut mencakup 7 parameter yang relevan dengan kondisi air sungai, seperti Electrical Conductivity (EC), Total Dissolved Solids (TDS), Salinitas, pH, Oxidation-Reduction Potential (ORP), Specific Gravity (SG), dan Suhu. Proses analisis ini melibatkan pengumpulan data untuk uji perhitungan sistem dari 8 titik sungai di 4 wilayah di Kabupaten Karawang, yaitu Karawang Barat, Karawang Timur, Telukjambe Timur, dan Telukjambe Barat, pada siang hari 1 April 2024. Selain itu, data tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai standar normal berdasarkan literatur ilmiah untuk menarik kesimpulan dari perbandingan tersebut.
Setelah fase analisis kebutuhan data selesai, langkah selanjutnya adalah menyesuaikan sistem logika fuzzy dengan  variabel  fuzzy,  himpunan  fuzzy,  dan  fungsi  keanggotaan  fuzzy,  yang  didasarkan  pada  hasil  analisis kebutuhan sebelumnya.

## 2. Desain
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pendesainan  arsitektur  sistem  yang  akan  dikembangkan  nantinya.  Proses  ini mencakup perancangan database , model Sistem Pendukung Keputusan (SPK), antarmuka pengguna, dan integrasi antar komponen untuk memastikan kohesi dan keterhubungan yang optimal.
Selanjutnya,  dilakukan  perancangan  fitur  atau  bagian-bagian  yang  akan  dikembangkan.  Fitur-fitur  ini dipilih dengan teliti untuk memastikan bahwa mereka relevan dan memberikan manfaat yang nyata bagi pengguna. Proses ini mempertimbangkan kebutuhan dan preferensi pengguna serta tujuan utama sistem yang dikembangkan.

## 3. Implementasi
Setelah menyelesaikan fase sebelumnya, langkah berikutnya adalah tahap implementasi dari konsep desain yang  telah  disusun  sebelumnya.  Proses  ini  melibatkan  pemilihan  teknologi  yang  akan  digunakan  untuk membangun sistem, seperti bahasa pemrograman, framework , dan library pendukung.
Selanjutnya, terdapat tahap proses di mana langkah-langkah dalam membangun sistem dipaparkan secara rinci.  Langkah-langkah  ini  mencakup  penjelasan  tentang  bagaimana  fitur-fitur  yang  telah  direncanakan sebelumnya  dapat  diimplementasikan,  serta  evaluasi  terhadap  kinerja  sistem  untuk  memastikan  bahwa  sistem berfungsi sesuai yang diharapkan.
4. Pengujian
Pada  fase  ini,  dilakukan  evaluasi  sistem  yang  sebelumnya  telah  diimplementasikan  melalui  pengujian manual fungsional. Dengan melakukan pengujian ini, semua fitur yang ada dapat dipastikan beroperasi dengan baik tanpa adanya masalah atau bug yang mengganggu.
Setelah semua fungsi telah diuji coba dan berjalan dengan lancar, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi akurasi model Fuzzy Tsukamoto menggunakan Confusion Matrix berdasarkan data output yang dihasilkan oleh sistem. Confusion Matrix yang dihasilkan dari penerapan metode Fuzzy Tsukamoto pada data parameter air sungai membantu dalam memahami sejauh mana kemampuan model untuk memprediksi kualitas air sungai berdasarkan parameter yang ada. Tujuannya adalah untuk menilai kinerja model dan mengukur seberapa baik model mampu mengklasifikasikan kualitas air sungai ke dalam kategori yang telah ditentukan.
5. Pemeliharaan
Pada fase ini, dilakukan penyusunan dokumentasi sistem yang telah dikembangkan untuk menghasilkan deskripsi  sistem  yang  terperinci,  panduan  pengguna  yang  komprehensif,  dan  referensi  teknis  yang  terdefinisi dengan jelas. Hal ini bertujuan agar dokumentasi tersebut mudah diakses dan dapat digunakan sebagai acuan yang solid untuk penelitian lebih lanjut serta pemeliharaan sistem.
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Selanjutnya,  dilakukan  penyimpanan  sumber  kode  ( source  code )  dan  basis  data  ( database )  untuk memastikan  aksesibilitas  yang  mudah  dan  mencegah  kehilangan  data.  Langkah  ini  penting  untuk  memastikan integritas dan keberlanjutan sistem yang telah dikembangkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Analisis
Pengukuran  parameter  air  di  4  Kecamatan  Karawang  pada  1  April  2024  menghasilkan  beragam  nilai yang disajikan dalam tabel berikut.
Tabel 1. Data Sampel Lokasi Tautan EC TDS Salt pH ORP SG Suhu Karawang Barat https://maps.app.goo.gl/T2X F7rThLkyfqzLK6 289 143 0,01 7,77 179 1000 30,9 Karawang Barat https://maps.app.goo.gl/FbH ojdiTgm3xRNof8 333 164 0,01 7,48 190 1000 30,8 Karawang Timur https://maps.app.goo.gl/H97o w4JQniUCWBKv8 268 134 0,01 7,64 182 1000 30,9 Karawang Timur https://maps.app.goo.gl/hj1P qde54t5JJ8Ne6 259 129 0,01 7,56 188 1000 30,9 Telukjam- be Timur https://maps.app.goo.gl/riGM nGJbhZpwerbbA 260 128 0,01 7,56 188 1000 30,9 Telukjam- be Timur https://maps.app.goo.gl/jPsw WppHijwWiEf48 261 129 0,01 7,55 189 1000 31 Telukjam- be Barat https://maps.app.goo.gl/jPsw WppHijwWiEf48 262 129 0,01 7,54 191 1000 30,9 Telukjam- be Barat https://maps.app.goo.gl/ks5d X3mJs45mXr9U7 264 130 0,01 7,53 192 1000 30,9
Sumber : Penelitian (2024)
Tujuh  parameter  air  (Suhu,  SG,  EC,  TDS,  Salinitas,  pH,  dan  ORP)  dikelompokkan  menjadi  aspek  fisik (Suhu dan SG) dan aspek kimia (EC, TDS, Salinitas, pH, dan ORP) untuk memudahkan penentuan aturan fuzzy (Anisa et al., 2022; Aryo et al., 2022; Hadiansyah, 2019).
a. Jika EC Baik, TDS Baik, Salinitas Baik, pH Baik, ORP Baik, SG Baik, dan Suhu Baik; Maka Kualitas Air Baik.
b. Jika EC Sedang, TDS Sedang, Salinitas Sedang, pH Sedang, ORP Sedang, SG Baik, dan Suhu Baik; Maka Kualitas Air Sedang.
c. Jika EC Buruk, TDS Buruk, Salinitas Buruk, pH Buruk, ORP Buruk, SG Buruk, dan Suhu Buruk; Maka Kualitas Air Buruk.
d. Jika EC Baik, TDS Baik, Salinitas Baik, pH Baik, ORP Baik, SG Sedang, dan Suhu Sedang; Maka Kualitas Air Baik.
e. Jika EC Sedang, TDS Sedang, Salinitas Sedang, pH Sedang, ORP Sedang, SG Sedang, dan Suhu Sedang; Maka Kualitas Air Baik.
f. Jika EC Buruk, TDS Buruk, Salinitas Buruk, pH Buruk, ORP Buruk, SG Sedang, dan Suhu Sedang; Maka Kualitas Air Buruk.
g. Jika EC Sedang, TDS Sedang, Salinitas Sedang, pH Sedang, ORP Sedang, SG Buruk, dan Suhu Buruk; Maka Kualitas Air Buruk.
Berdasarkan  studi  literatur  terkait  parameter  air,  nilai  fungsi  keanggotaan  fuzzy  untuk  setiap  parameter disajikan dalam tabel berikut.
Tabel 2. Fungsi Keanggotaan Fuzzy Parameter Baik Sedang Buruk Sumber EC 0-200 μS/cm 600 μS/cm  1000-1200 μS/cm (Khairunnas & Gusman, 2018) TDS 0-300 ppm 750 ppm 1200-1500 ppm WHO Salinitas 0-0,5 ppt 0,75 ppt 1-1,5 ppt Wikipedia pH 7,5 6,5 & 8,5 0-6 & 9-14 (Danella, 2023) ORP 150-275 mV 25 mV -125-(-100) mV (Zulfikar, 2023) SG 1000-1005 g/cm³ 1010 g/cm³ 1015-1020 g/cm³ (Parker King, 1857) Suhu 0-30°C 32°C 34-100°C (Naillah et al., 2021) Sumber : Penelitian (2024)
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## 2. Desain
Sistem ini terstruktur dalam arsitektur client-server tiga tingkatan, dengan presentasi di aplikasi web untuk interaksi  pengguna,  aplikasi  untuk  logika  bisnis  dan  pengelolaan  data,  dan  penyimpanan  dan  pengelolaan  data yang aman dan terintegrasi di database.
Sumber : Penelitian (2024)

## Gambar 2. Arsitektur Sistem
Setelah  itu,  arsitektur  sistem  tersebut  diterapkan  ke  dalam  komponen  SPK,  yaitu  basis  data,  model pengambilan  keputusan,  dan  antarmuka  pengguna,  dengan  bantuan Entity  Relationship  Diagram (ERD), flowchart , dan wideframe.
Sumber : Penelitian (2024) Gambar 3. ERD (Komponen Basis Data)
Sumber : Penelitian (2024) Gambar 4. Flowchart (Komponen Model Pengambilan Keputusan)
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Palet  warna  pada  antarmuka  pengguna  dibedakan  antara  halaman  utama  dan  halaman  admin.  Halaman utama  menggunakan  kombinasi  warna  biru  muda  dan  abu  muda,  sedangkan  halaman  admin  menggunakan kombinasi warna abu tua dan abu muda untuk memperjelas penampilannya.
Tabel 3. Elemen Warna Elemen Halaman Utama Halaman Admin Teks Primer #1f2937 #1f2937 Teks Sekunder #6b7280 #6b7280 Latar Belakang Primer #bfdbfe #f3f4f6 Latar Belakang Sekunder #06b6d4 #fafafa
Sumber : Penelitian (2024)
Kemudian terdapat tabel yang menunjukkan daftar fitur yang akan dikembangkan untuk Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  penentuan  kualitas  air  sungai  agar  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  terkait kualitas air sungai.
Tabel 4. Rancangan Fitur Fitur Deskripsi Prioritas Perkiraan Rilis Autentikasi Admin Tersedia fitur registrasi dan log in untuk mengelola data berdasarkan hak akses pengguna. Tinggi Maret 2024 Video Tutorial Tersedia video yang menjelaskan cara menggunakan fitur-fitur utama aplikasi. Rendah Maret 2024 Kotak Developer Tersedia bagian kontak dengan tombol untuk berkomunikasi lewat WhatsApp dan informasi kontak lainnya di footer section . Sedang Maret 2024 Informasi Sistem Logika Fuzzy Tersedia informasi mengenai variabel fuzzy, fungsi keanggotaan fuzzy, serta aturan fuzzy dalam sistem. Tinggi Maret 2024 Representasi Data Tersedia grafik plot dan tabel nilai rata-rata dari setiap variabel untuk menampilkan hubungan antara data input dan output. Tinggi Maret 2024 Manajemen Data Tersedia halaman terpisah untuk melakukan pengelolaan data variabel dengan prinsip CRUD. Tinggi Maret 2024 Pemberian Keputusan Tersedia perhitungan nilai parameter air atau variabel input dan penentuan kualitas air menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto. Tinggi Maret 2024 Sumber : Penelitian (2024)
3. Implementasi
Sistem SPK ini menggunakan teknologi web JavaScript (React JS + Inertia), PHP (Laravel), dan RDBMS (MySQL)  dengan  XAMPP  untuk  pengembangan  lokal,  demi  UI  yang  responsif,  logika  bisnis  terstruktur, pengelolaan data terintegrasi, dan kemudahan pengembangan.
Pembangunan sistem SPK dimulai dengan menyiapkan alat (VSCode, Node.js, NPM, Composer, XAMPP) dan menginstal proyek Laravel, Laravel Breeze, serta menjalankan aplikasi secara lokal. Tahap selanjutnya adalah membuat Model,  Migration,  dan  Controller untuk  pengembangan  fitur  pengelolaan  data  (CRUD)  dengan Migration untuk menginisiasi basis data tanpa akses manual ke MySQL.
Sumber : Penelitian (2024) Gambar 6. File Migration
Berikut adalah daftar rute yang diaktifkan setelah pembuatan URL untuk Controller.

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Tabel 5. Daftar Rute Verb URL Aksi Nama Rute GET /rivers index rivers.index GET /rivers/create create rivers.create POST /rivers store rivers.store GET /rivers/edit/{id} edit rivers.edit PUT/PATCH /rivers/{river} update rivers.update DELETE /rivers/{river} destroy rivers.destroy Sumber : Penelitian (2024)
Setelah Model, Migration, dan Route selesai, dibuat Controller untuk menghubungkan Model dan View (SPA  React  JS  +  Tailwind  CSS).  View  menerapkan  logika  Fuzzy  Tsukamoto  dengan  React  Hook  untuk menentukan tindakan berdasarkan input pengguna dan data dependensi.
Sumber : Penelitian (2024) Gambar 7. Algoritma Fuzzifikasi
Selanjutnya mencari a-predikat yakni nilai terendah dari himpunan fuzzy parameter 'Baik' (menggunakan math.min JavaScript). Dan mencari nilai Z yakni Rumus perhitungan fuzzy berdasarkan grafik fungsi keanggotaan fuzzy.
Sumber : Penelitian (2024) Gambar 8. Algoritma Inferensi Fuzzy
Selanjutnya  melakukan  defuzzifikasi  yakni  mengubah  nilai  fuzzy  menjadi  nilai  tunggal  (rata-rata  a- predikat & nilai Z). Contoh: Kualitas air (buruk, kurang baik, sedang, baik, sangat baik).
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber : Penelitian (2024) Gambar 9. Algoritma Defuzzifikasi
Berikut adalah salah satu tampilan hasil pengembangan sistem, yaitu halaman manajemen data.
Sumber : Penelitian (2024) Gambar 10. Halaman Manajemen Data 4. Pengujian
Pengujian manual dilakukan seperti memeriksa fitur secara manual untuk memastikan fungsionalitas dan bebas bug. Dilakukan di Windows 11 Home, browser Edge, dan Asus X441MA (1318px). Berikut tabel hasil uji.
Tabel 6. Daftar Pengujian Kasus Uji Hasil Pengujian Dapat  berpindah  bagian  pada  halaman  utama  ketika  menggunakan navbar Perpindahan berjalan baik Tombol login/register pada  halaman  utama  berubah  menjadi  tombol Dashboard ketika admin sudah log in Tombol berubah sesuai kondisi Video  tutorial  penggunaan  fitur  utama  sistem  telah  disematkan  dari YouTube Video dapat diputar Tombol hubungi saya dapat membuka tab baru dan berpindah ke obrolan WhatsApp dengan developer Tombol hubungi kami berjalan baik Dapat mengelola data berdasarkan akun yang digunakan Fitur relasi basis data dan autentikasi berjalan baik Menampilkan informasi sistem logika fuzzy yang diterapkan ke dalam sistem dengan baik Grafik maupun teks tampil jelas Menampilkan grafik maupun nilai rata-rata untuk analisis data Grafik dan tabel tampil jelas Dapat mengelola data dengan prinsip CRUD Manajemen data berjalan baik Dapat melakukan perhitungan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dengan benar Metode berjalan baik
Sumber : Penelitian (2024)
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Selain itu, akurasi model pengambilan keputusan diuji menggunakan Confusion Matrix .
Sumber : Penelitian (2024) Gambar 11. Akurasi Model
Pengujian perhitungan metode Fuzzy Tsukamoto untuk penentuan kualitas air di 4 kecamatan di Karawang (Telukjambe  Barat,  Telukjambe  Timur,  Karawang  Barat,  dan  Karawang  Timur)  pada  1  April  2024  berhasil diterapkan dan hasilnya disajikan dalam tabel.
Tabel 7. Kualitas Air Sungai Lokasi EC TDS Salinitas pH ORP SG Suhu Kualitas Air Karawang Barat 289 143 0,01 7,77 179 1000 30.9 68,75 (Baik) Karawang Barat 333 164 0,01 7,48 190 1000 30,8 70 (Baik) Karawang Timur 268 134 0,01 7,64 182 1000 30,9 68,75 (Baik) Karawang Timur 259 129 0,01 7,56 188 1000 30,9 68,75 (Baik) Telukjambe Timur 260 128 0,01 7,56 188 1000 30,9 67,5 (Baik) Telukjambe Timur 261 129 0,01 7,55 189 1000 31 67,5 (Baik) Telukjambe Barat 262 129 0,01 7,54 191 1000 30,9 68,75 (Baik) Telukjambe Barat 264 130 0,01 7,53 192 1000 30,9 68,75 (Baik)
Sumber : Penelitian (2024)
5. Pemeliharaan
Pemeliharaan  sistem  dilakukan  dengan  cara  mendokumentasikan  langkah-langkah  instalasi,  menyimpan source  code di  repositori  GitHub,  dan  menyimpan database di  Google  Drive.  Dokumentasi  ini  membantu pengguna untuk menginstal dan menjalankan sistem dengan mudah. Penyimpanan source code dan database di cloud memungkinkan akses yang mudah dan aman bagi tim pengembang. Berikut tautan sumber code di GitHub ( https://github.com/feryanuar24/dss-water-quality ),
database di Google Drive
( https://drive.google.com/drive/folders/1ciy61dh9FRMuSLwpRYq6uXxmKPe8qWWf?usp=drive_link ).

## KESIMPULAN
SPK  berbasis  SDLC  Waterfall  dibangun  untuk  menilai  kualitas  air  sungai  (7  parameter)  menggunakan metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Pengujian pada  8  titik  air  sungai  di  4  Kecamatan  Karawang menghasilkan  rata-rata nilai 68,59 ("Baik"). Sistem membantu menjaga kualitas air dan meningkatkan kesadaran lingkungan.
Akurasi model Fuzzy Tsukamoto 80% dalam mengklasifikasi kualitas air sungai (7 parameter). Pengujian menggunakan Confusion Matrix dengan Python Jupyter Notebook.
Penelitian  SPK  ini  dapat  diperluas  dengan  fitur  IoT  untuk  pengukuran  parameter  air  langsung  dan investigasi lebih lanjut terkait nilai dan kualitas air sungai untuk membantu kelestarian lingkungan dan ekosistem.
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## REFERENSI
Ade Sami, R. P., Qomar, N., & Darmadi, D. (2022). Kaitan Perubahan Tutupan Lahan Dan Aktivitas Masyarakat Dengan  Kualitas  Air  Sungai  Subayang,  Kabupaten  Kampar,  Tahun  2017-  2020. Biogenesis , 18 (1),  1.
https://doi.org/10.31258/biogenesis.18.1.1-20
Anisa, A., Nurhakim, N., & Novianti, Y. S. (2022). Hidrologi dan limnologi danau bekas tambang aluvial Kota
Banjarbaru Provinsi Kalimantan Selatan. Jurnal Himasapta , 7 (3), 143. https://doi.org/10.20527/jhs.v7i3.7501
Aryo,  A.  D.,  Haluti,  S.,  &  Staddal,  I.  (2022).  Analisis  Kualitas  Air  Sawah  di  Kota  Gorontalo  Secara  Spasial
Menggunakan ArcGIS. Jurnal Teknologi Pertanian Gorontalo (JTPG) , 7 (1), 1–6.
https://doi.org/10.30869/jtpg.v7i1.873
Danella.  (2023). Tabel  pH  Air:  Pengenalan  Singkat  Mengenai  Tingkat  Keasaman  dan  Kekasaman  dalam Keberagaman Air yang Ada . Perpus Teknik. https://perpusteknik.com/tabel-ph-air/
Depetris,  P.  J.  (2021).  The  Importance  of  Monitoring  River  Water  Discharge. Frontiers  in  Water , 3 . https://doi.org/10.3389/frwa.2021.745912 Hadiansyah, M. F. (2019). Respon Tanaman Sawi Pakcoy (Brassica Rapa L.) Dengan Media Air Laut Pada Sistem Hidroponik Rakit Apung .
Kami, T. W., Liufeto, F. C., & Lukas, A. Y. H. (2022). Studi Parameter Kualitas Air Sungai Oehala Kabupaten Timor Tengah Selatan Pada Musim Kemarau. Jurnal Aquatik , 5 (2), 174–181. https://doi.org/10.35508/aquatik.v5i2.8472
Khairunnas, & Gusman, M. (2018). Analisis Pengaruh Parameter Konduktivitas, Resistivitas dan TDS Terhadap Salinitas Air Tanah Dangkal pada Kondisi Air. Jurnal Bina Tambang , 3 (4).
Lobo, A. C. (2022). Tinjauan Yuridis Terhadap Dampak Pencemaran Air Terhadap Kesehatan Masyarakat di Desa Poponcol  Kabupaten  Karawang. JUSTITIA :  Jurnal  Ilmu  Hukum  Dan  Humaniora , 9 (3). https://doi.org/10.31604/justitia.v9i3
Mazenda,  G.,  Andy  Soebroto,  A.,  &  Dewi,  C.  (2014).  Implementasi  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  Metode Tsukamoto  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Kualitas  Air  Sungai. Journal of  Enviromental Engineering and Sustainable Technology , 1 (2), 92–103. https://doi.org/10.21776/ub.jeest.2014.001.02.4 Naillah, A., Yulia Budiarti, L., & Heriyani, F. (2021). Literature Review: Analisis Kualitas Air Sungai Dengan Tinjauan Parameter pH, Suhu, BOD, COD, DO Terhadap Coliform. Homeostasis , 4 (2).
Pandiangan, Y. S., Zulaikha, S., Warto, W., & Yudo, S. (2023). Status Kualitas Air Sungai Ciliwung Berbasis Pemantauan  Online  di  Wilayah  DKI  Jakarta  Ditinjau  dari  Parameter  Suhu,  pH,  TDS,  DO,  DHL,  dan Kekeruhan. Jurnal Teknologi Lingkungan , 24 (2), 176–182. https://doi.org/10.55981/jtl.2023.1003 Parker  King,  P.  (1857).  Observations  made  to  ascertain  the  Specific  Gravity  of  Sea-water  in  the  Northern  and Southern Hemispheres. Proceedings of the Royal Society of London , 8 , 291–292. https://doi.org/10.1098/rspl.1856.0070
Putra, A., Achmadi, S., & Mahmudi, A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Memilih Saham Badan Usaha Milik Negara (BUMN) Berbasis Web. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 6 (1), 301–308. https://doi.org/10.36040/jati.v6i1.4609
Suryadi, A., Darmawan, D., Rahadian, D., Wahyudin, D., & Riyana, C. (2022). Pengembangan Aplikasi Sistem Database Virtual Community Digital Learning Nusantara (VCDLN) Menggunakan Model Waterfall Dan Pemrograman Terstruktur. JURNAL PETIK , 8 (1), 48–56. https://doi.org/10.31980/jpetik.v8i1.1424 Yusran, Y., Lesmana, L. S., Putra, F., & Yandani, E. (2021). Rancang Bangun Sistem Informasi Lowongan Kerja
Berbasis WEB. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 14 (2), 119.
https://doi.org/10.32815/jitika.v14i2.454
Zamroni, A. P., Wulandari, K. C., Melati, W. S., & Salsabiila, S. S. (2022). Kajian Partisipasi Masyarakat Terhadap Peningkatan Kualitas Air Sungai Desa Gumpang Kecamatan Kartasura. Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia , 2 (2), 601–608. https://doi.org/10.54082/jamsi.288 Zulfikar, W. G. (2023, October 26). ORP: Satu Parameter Menjelaskan Berbagai Kondisi . JALA.