## Implementasi Algoritma Naive Bayes Pada Sistem Monitoring dan Klasifikasi Kualitas Air Akuarium Ikan Hias
Widya Cahyadi 1 , Ali Rizal Chaidir 2 , dan Hanif Abdi Hakim Hani 3

## Universitas Jember
Jl. Kalimantan No. 37 Kampus Tegalboto 68121 Jember, Jawa Timur, Indonesia cahyadi@unej.ac.id
Abstrak Pengamatan merupakan suatu kegiatan mengumpulkan informasi yang kemudian dianalisa dengan berdasarkan batasan yang  telah  ditentukan  terlebih  dahulu  secara  terstruktur  pada suatu  program.  Proses  monitoring  memberikan  sekumpulan informasi keadaan dengan kecenderungan dari hasil perhitungan terhadap kondisi yang telah ditentukan sebelumnya.  Kondisi  air  merupakan  salah  satu  faktor  yang dapat  mempengaruhi  kualitas  hidup  ikan  hias.  Dimana  kondisi air  yang  dimaksud  merupakan  suhu  air,  kandungan  okasiden pada  air,  dan  tingkat  keasaaman  air,  serta  tingkat  kejernihan dari  air  itu  sendiri.  Ada  berbagai  macam  jenis  ikan  hias,  salah satunya  jenis  ikan  hias  mas  koki.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  membuat  prototype  sistem  monitoring  kualitas  air akuarium  untuk  ikan  hias  khususnya  ikan  mas  koki  dengan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Parameter  –  parameter yang  akan  diukur  pada  penelitian  ini adalah  tingkat  kekeruhan air,  tingkat  kadar  amonia,  dan  tingkat  keasamaan  air  (pH). Untuk  dapat  mengukur  parameter  –  parameter  tersebut,  pada sistem monitoring ini akan menggunakan sensor turbidity untuk mengukur  tingkat  kekeruhan  air,  sensor  mq-135  untuk mengukur  tingkat  amonia,  dan  sensor  pH  untuk  mengukur tingkat  keasaman  air.  Didapatkan  hasil  ketika  sistem mendapatkan  nilai  kekeruhan  sebesar  13,00  NTU,  nilai  amonia sebesar  0,006  ppm,  nilai  pH  sebesar  7,25 maka  kondisi  air  yang ditampilkan adalah ideal. Hasil ini menunjukkan sistem mampu melakukan  klasifikasi  dan  bekerja  sesuai  dengan  kriteria  pada setiap  parameternya.  Selanjutnya, ketika  telah diketahui  bahwa sistem dapat berjalan dengan baik, maka dilakukan tes usability sistem.  Tes  usability  sistem  yang  dilakukan  menggunakan metode SUS yaitu System Usability Scale. System Usability Scale (SUS)  merupakan  metode  pengujian  usability  suatu  sistem secara  sederhana  dengan  sepuluh  skala  yang  memberikan pandangan secara menyeluruh dari evaluasi tujuan kebergunaan.  Hasil  yang  didapatkan  dari  tes  usability menunjukkan  rata-rata  sebesar  79  yang  dimana  berdasarkan SUS  menunjukkan  bahwa  Sistem  termasuk  dalam  kategori acceptable, memiliki rating good, dan pada peringkat C.
Kata Kunci — kualitas air, monitoring, naive bayes, usability.

## Abstract
Monitoring  (observation)  is  an  activity  to  collect  information which  then  analyzed  based  on  predetermined  limits  in  a structured  manner  using  a  program.  The  monitoring  process provides  a  collection  of  information  status  with  tendency  from calculation result to predetermined conditions. Water conditions are one of the factors that can affect the quality life of fish. The water  conditions  in  this  study are  water  temperature,  oxygen  in the water, and the acidity level of the water, as well as the level of clarity of the water itself. There are various types of ornamental fish,  one  of  which  is  goldfish.  The  purpose  of  this  study  was  to make  a  prototype  of  an  aquarium  water  quality  monitoring system  for  ornamental  fish,  especially  goldfish  (Carassius auratus),  using  the  Naive  Bayes  algorithm.  The parameters  that will  be  measured  in  this  study  are  the  level  of  turbidity  of  the water, ammonia levels, and the level of acidity of the water (pH). To be able to measure these parameters, this monitoring system will use a turbidity sensor to measure the level of water turbidity, a mq-135 sensor to measure ammonia levels, and a pH sensor to measure water acidity levels. The results obtained by the system are  turbidity  value  of  13.00  NTU,  an  ammonia  value  of  0.006 ppm, a pH value of 7.25, the water conditions displayed are ideal. These  results  indicate  that  the  system  is  capable  of  classifying and  working  according  to  the  criteria  for  each  parameter. Furthermore, when it is known that the system can run well, the system usability test is carried out. The system usability test was carried  out  using  the  SUS  method,  namely  the  System  Usability Scale. System Usability Scale (SUS) is a simple method of testing the  usability  of  a  system  with  ten  scales  that  provide  an  overall view  of  the  evaluation  of  usability  objectives.  The  results obtained  from  the  usability  test  show  an  average  of  79  which based  on  SUS  shows  that  the  system  is  within  the  acceptable category, has a good rating, and is ranked C
Keywords — monitoring, naive bayes, usability, water quality.

## I. PENDAHULUAN
Monitoring  (pengamatan)  merupakan  suatu  kegiatan mengumpulkan  informasi  yang  kemudian  dianalisa  dengan berdasarkan  batasan  yang  telah  ditentukan  terlebih  dahulu secara  terstruktur  pada  suatu  program.  Monitoring  pada dasarnya  merupakan  kemampuan  memiliki  kesadaran  dengan sesuatu yang ingin diketahui, pemantauan tingkat tinggi yang dilakukan  secara  terus  menerus  untuk  mendapatkan  hasil pengukuran  dalam  suatu  kurun  waktu  demi  mencapai  tujuan pengamatan.  Proses  monitoring  memberikan  sekumpulan informasi  keadaan  dengan  kecenderungan  dari  hasil perhitungan terhadap kondisi yang telah ditentukan sebelumnya.  Monitoring  dilakukan  demi  mendapatkan  tujuan tertentu,  dengan  melihat  kondisi  dari  yang  amati  sebagai acuan  pengambilan  keputusan  untuk  mempertahankan  sistem yang lama atau memperbaruhi dengan sistem yang baru [1].
Kondisi  air  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat mempengaruhi  kualitas  hidup  ikan  hias.  Dimana  kondisi  air yang dimaksud merupakan suhu air, kandungan okasiden pada air, dan tingkat keasaaman air, serta tingkat kejernihan dari air itu  sendiri.  Kondisi  air  ideal  demi  kelangsungan  hidup  ikan hias  memiliki  suhu  rata-rata  25  derajat  celcius,  dengan  kadar pH  6  hingga  7.  Jenis  air  yang  cocok  untuk  ikan  hias merupakan  air  yang  berasal  dari  tanah  atau  sungai  dan  Ikan hias  juga  dapat  hidup  menggunakan  air  PDAM  [3].  Ada berbagai macam jenis ikan hias, salah satunya jenis ikan hias mas  koki.  Ikan  mas  koki  bisa  hidup  di  media  air  dengan perbandingan  gas  oksigen  (O2)  dan  karbon  dioksida  (CO2) yang  seimbang,  jika  CO2  lebih  tinggi,  maka  ikan  akan  mati dan ikan mas koki mampu hidup di air yang bersih atau keruh asal  kadar  oksigennya  terjamin.  Referensi  [12]  menjelaskan bahwa  ikan  mas  koki  hidup  di  air  yang  memiliki  kandungan oksiden  minimal 5 mg/L, pH (7-7,8), tingkat amonia terlarut maksimal 0,05 mg/L dan tingkat nitrit yang terlarut maksimal 0,05  mg/L.  Ikan  mas  koki  dapat  bertahan  hidup  pada  suhu 1030  derajat  celcius,  akan  tetapi  pada  kondisi  ideal  24-28 derajat  celcius  dengan  pH  air  berkisar  7  -  78  [12].  Agar kualitas  air  selama  pembudidayaan  dapat  diketahui  dengan mudah  diperlukan  alat  monitoring  untuk  mengamati  air akuarium  apakah  perlu  dikuras  atau  tidak,  maka  diperlukan klasifikasi dengan metode yang tepat diantaranya Naïve Bayes.
Naive Bayes bergantung pada peningkatan pada anggapan bahwa  nilai-nilai  sifat  adalah  bebas  terbatas  setiap  kali diberikan  penghargaan  hasil.  Secara  keseluruhan,  mengingat harga  hasil,  kemungkinan  memperhatikan  semua  hal  yang dipertimbangkan  adalah  hasil  dari  probabilitas  individu. Keuntungan menggunakan Naive Bayes adalah bahwa strategi ini  hanya  memerlukan  sedikit  persiapan  informasi  untuk menentukan  pengukur  batas  yang  diperlukan  dalam  siklus pengaturan. Naïve Bayes sering kali berkinerja jauh lebih baik di  sebagian  besar  keadaan  yang  dapat  disertifikasi  daripada yang diantisipasi.
Pada  penelitian  ini,  sistem  yang  akan  dirancang  dan dibangun  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan memperhatikan klasifikasi kualitas air akuarium terhadap ikan
hias  mas  koki.  Parameter  -  paramater  yang  akan  diukur  pada peelitian ini adalah antara lain, tingkat kekeruhan air akuarium, tingkat kadar amonia air akuarium, dan tingkat kadar pH pada air  akuarium.  Penulis  berharap  dengan  adanya  penelitian  ini dapat  mempermudah  perawatan  ikan  dan  meningkatkan kualitas hidup dari ikan hias maupun ikan budidaya.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Laboratorium  Elektronika Terapan Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember, Jl. Slamet Riyadi No.62 Patrang, Jember 68111.

## A. Blok Diagram
Perancangan dan pembuatan sistem ini sesuai dengan blok diagram  pada  gambar  1.  Dimana  terdapat  4  bagian  yaitu monitoring yang meliputi sensor-sensor yang digunakan pada saat  proses  monitoring  air  untuk  memantau  kekeruhan, amonia, dan pH. Selanjutnya bagian kontrol yang merupakan mikrokontroler  arduino  untuk  melakukan  perhitungan persamaan  Naive  Bayes  untuk  menentukan  kondisi  air akuarium  dan  mengatur  output  yang  tepat  berdasarkan perhitungan  Naive  Bayes.  Kemudian  bagian  tampilan  yang merupakan  LCD  untuk  menampilkan  data  yang  sudah  diolah oleh  mikrokontroler.  Yang  terakhir  adalah  bagian  output dimana bagian ini berfungsi sebagai alat kontrol air akuarium.
Gbr 1 Blok Diagram
Gbr 2 Diagram Alur Kerja Sistem

## Terakreditasi Sinta 5

## B. Diagram Alur Kerja Sistem
Diagram  alur  kerja  pada  sistem  dapat  dilihat  pada  gambar 2 .
Untuk  alur  kerja  sistem  adalah  sebagai  berikut,  sistem mendapatkan masukan melalui sensor turbidity, sensor mq135, dan  sensor  pH,  kemudian  sistem  melakukan  perhitungan klasifikasi  dengan  Naive  Bayes.  Setelah  itu,  sistem  akan menampilkan  hasil  dari  klasifikasi  sistem.  Jika  hasil klasifikasinya  menghasilkan  nilai  kondisi  ideal  lebih  tinggi dari nilai kondisi buruk maka sistem akan langsung selesai.
Namun  jika  nilai  kondisi  buruk  lebih  tinggi,  maka  sistem akan mencari nilai yang tidak sesuai dengan kondisi ideal dari air akuarium dan akan mengaktifkan output dari sistem sesuai dengan nilai yang diberikan.

## C. Rangkaian Elektrikal Sistem
Perancangan  desain  elektrikal  pada  sistem  dapat  silihat pada gambar 3.
Rancangan  rangkaian  keseluruhan  sistem  menunjukan  pin A0  pada  arduino  terhubung  dengan  modul  turbidity  untuk kekeruhan,  sedangkan  pin  A1  terhubung  dengan  sensor mq135  untuk  kadar  amonia,  dan  pin  A2  terhubung  dengan sensor  pH  untuk  tingkat  pH  air.  Untuk  pin  7  pwm  terhubung dengan relay untuk mengatur on/off pompa filter, pin 6 pwm terhubung dengan buzzer untuk memberikan peringatan alarm. Sedangkan untuk pin 5 pwm, pin 4 pwm, pin 3 pwm, dan pin 2 pwm terhubung dengan pin int 4, pin int 3, pin int 2, dan pin int 1 pada driver l298n secara berurutan untuk mengatur nilai pwm motor dc pH.

## D. Hasil Akhir Sistem
Hasil  akhir  dari  perancangan  sistem  terlihat  sesuai  dengan pada  gambar  4  dan  gambar  5.  Sistem  ini  dibuat  dengan dimensi akuarium panjang 30 cm, lebar 17,5 cm, dan tinggi 20 cm.
Gbr 3 Perancangan Elektrikal Sistem
Gbr 4 Hasil Sistem Tampak Depan Gbr 5 Hasil Sistem Tampak Atas

## E. Flowchart Naive Bayes
Flowchart  dari  algoritma  naive  bayes  dapat  dilihat  pada gambar 6.
Pada flowchart menunjukkan bahwa algoritma naive bayes dimulai  dengan  melakukan  probabilitas  suatu  kelas  dari sejumlah  data  yang  telah  disediakan  atau  dapat  disebut  juga data  mining.  Kemudian  dikarenakan  data  pada  sistem  ini merupakan  data  pengukuran  maka  naive  bayes  akan menggunakan  data  kontinyu  dimana  data  kontinyu  ini  dapat diolah  dengan  menggunakan  rumus  rata  –  rata  dan  rumus standar deviasi. Persamaan selajutnya yang perlu untuk dicari adalah  persamaan  dari  densitas  gauss.  Densitas  gauss  sendiri dapat  dicari  ketika  nilai  rata  –  rata  dan  nilai  standar  deviasi telah  ditemukan.  Ketika  semua  persamaan  yang  dibutuhkan telah  ditemukan,  maka  langkah  terakhir  adalah  dengan memasukkan  hasil  perhitungan  persamaan  –  persamaan tersebut  ke  dalam  persamaan  naive  bayes  untuk  dapat menemukan nilai probabilitas dari kelas tersebut

## 4

## Gbr 6 Flowchart Naive Bayes

## F. Uji Usability Sistem
Uji  usabilitas  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  metode System  Usability  Scale (SUS). System 3 Usability  Scale (SUS)  merupakan  metode  pengujian usabilitas suatu sistem secara sederhana dengan sepuluh skala yang memberikan pandangan secara menyeluruh dari evaluasi tujuan kebergunaan. SUS berupa skala Likert yang sederhana dengan  responden  diharuskan  penjawab  tingkat  kesetujuan dan  ketidaksetujuan  dalam  skala  5  atau  7  poin.  SUS  dapat dipercaya,  skala  usability  dengan  biaya  rendah  yang  dapat digunakan untuk pengujian sistem usability secara global.
Kinerja  usabilitas  diukur  menggunakan System  Usability Scale (SUS)  yang  terdiri  dari  10  pertanyaan  dengan menggunakan  skala  likert  1  sampai  5.  Pertanyaan  nomor ganjil  merupakan  pertanyaan  yang  bernada  positif  dan pertanyaan  nomor  genap  merupakan  pertanyaan  bernada negatif. Untuk pengujian usability digunakan System Usability Scale (SUS).  Jika  responden  tidak  menemukan  skala  respon yang  tepat  responden  harus  mengisi  titik  tengah  skala pengukuran.  Hasil  kuesioner  tersebut  kemudian  dihitung dengan rumus yang telah ditentukan untuk mendapatkan skor SUS.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  naive bayes  untuk  menentukan  kondisi  air  akuarium  dimana  hasil dari  perhitungan  tersebut  akan  digunakan  untuk  mengontrol output  sistem.  Dalam  proses  implementasi  data  sensor, terlebih  dahulu  penulis  melakukan  pendataan  dari  setiap sensor  yang  digunakan.  Pendataan  yang  dilakukan  adalah batas nilai air keruh, nilai sensor pH dan nilai sensor amonia, yang kemudian penulis akan menentukan kondisi berdasarkan data  -  data  tersebut.  Hasil  pendataan  yang  dipilih  sebanyak sepuluh data (5 ideal, 5 buruk), ditunjukkan pada tabel 1.
TABEL I D ATA S ENSOR N AIVE B AYES No Kondisi Kekeruhan (NTU) Amonia (PPM) pH 1 ideal 5 0,01 7 2 ideal 7 0,015 7,25 3 ideal 11 0,02 7,4 4 ideal 15 0,03 7,63 5 ideal 19 0,045 7,8 6 buruk 20 0,05 4,7 7 buruk 24 0,07 5,3 8 buruk 30 0,15 6,5 9 buruk 38 0,2 8,3 10 buruk 46 0,5 8,9

## A. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah sistem  yang  dibangun  telah  mampu  bekerja  sesuai  dengan kebutuhan  dan  mampu  menyelesaikan  permasalahan  yang diusung. Pengujian sistem dilakukan dalam empat (4) bagian, yaitu  pengujian  ketika  tingkat  kekeruhan  air  dalam  kondisi buruk,  pengujian  ketika  kadar  pH  air  dalam  kondisi  buruk, pengujian  ketika  kadar  amonia  air  dalam  kondisi  buruk,  dan pengujian  ketika  air  akuarium  dalam  kondisi  ideal.  Hasil pengujian  kekeruhan  buruk  dapat  dilihat  pada  gambar  7  dan gambar 8. Untuk hasil pengujian pH buruk dapat dilihat pada gambar 9 dan gambar 10.
Gbr 7 Hasil Pembacaan Keruh Buruk
Gbr 8 Hasil Keluaran Kekeruhan Buruk
Gbr 9 Hasil Pembacaan pH buruk
5
Gbr 10 Hasil Keluaran pH Buruk Gbr 11 a Hasil Pembacaan Amonia Buruk
Gbr 11 b Hasil Pembacaan Amonia Buruk

## Gbr 12 Hasil Pembacaan Kondisi Air Ideal
Untuk  hasil  pengujian  amonia  buruk  dapat  dilihat  pada gambar 11 a,b.
Pengujian  selanjutnya  adalah  ketika  air  akuarium  dalam keadaan  bersih.  Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  sistem  mampu  melakukan  pembacaan  pada  air akuarium yang ideal. Hasil pengujian terlihat pada gambar 12.

## B. Analisa Naive Bayes
Probabilitas  kelas  kualitas  air  dapat  dicari  dengan  cara mencari  jumlah  data  kualitas  air  ideal  dan  buruk,  kemudian membaginya  dengan  total  data  keseluruhan.  Hasil  dari perbandingan tersebut dapat dilihat pada tabel 2.
Kemudian  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai  rata-rata masing-masing  atribut  dan  kemudian  dilanjutkan  dengan
menghitung  nilai  standar  deviasi  dari  masing-masing  atribut yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 3 dan tabel 4.
Setelah  didapatkan  nilai  rata-rata  dan  nilai  standar  deviasi dari  setiap  atribut  yang  memiliki  fitur  kontinyu,  maka selanjutnya  akan  dihitung  dengan  rumus densitas  Gauss. Analisa yang dilakukan menggunakan data X yaitu kekeruhan 13,00, amonia 0,006 dan pH 7,25 yang didapatkan oleh sistem selama  proses  pengujian  sesuai  pada  gambar  12.  Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 5.
Dari  hasil  perhitungan  tabel  5,  diperoleh  jika  data  hasil pembacaan sensor   kekeruhan adalah   13,00,
maka  menghasilkan  nilai  probabilitas  “Ideal”  0,1603,  dan “Buruk”  0,0258.  Jika  data  hasil  pembacaan  sensor  amonia adalah  0,006,  maka  menghasilkan  nilai  probabilitas  “Ideal” 1,062  dan  “Buruk”  0,888.  Jika  data  hasil  pembacaan  sensor pH adalah 7,25 maka menghasilkan nilai probabilitas “Ideal” 0,582 dan “Buruk” 0,269.
Dengan  didapatkannya  semua  nilai  probabilitas  setiap parameter  untuk  setiap  kondisi,  maka  proses  perhitungan dilanjutkan  dengan  mencari  nilai  Probabilitas  X  ideal  dan buruk dan Probabilitas X keseluruhan yang dapat dilihat pada tabel 6.
Setelah  mendapatkan  semua  nilai  yang  dibutuhkan  pada Naïve  Bayes,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  dengan menghitung  dengan  menggunakan  rumus  Naïve  Bayes, hasilnya dapat dilihat pada tabel 7.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  7,  didapatkan  bahwa kualitas air kelas “Ideal” memiliki nilai probabilitas 0,942 dan kualitas air kelas “Buruk” memiliki nilai probabilitas 0,0579. Berdasarkan  hasil  perhitungan  tersebut,  maka  kelas  yang mempunyai nilai probabilitas tertinggi lah yang diambil, yaitu kualitas air kelas “Ideal”.
TABEL II

## PROBABILITAS KELAS
Kelas Perbandigan Hasil Perhitungan ideal 5/10 0,5 buruk 5/10 0,5

## TABEL III HASIL NILAI RATA – RATA TIAP ATTRIBUT
No Kelas Nilai rata-rata Kekeruhan Amonia pH 1 ideal 11,4 0,024 7,416 2 buruk 31,6 0,194 6,74

## TABEL IV HASIL NILAI STANDAR DEVIASI TIAP ATTRIBUT
No Kelas Nilai standar deviasi Kekeruhan Amonia pH 1 Ideal 5,727 0,1387 0,313 2 Buruk 10,526 0,181 1,83

## TABEL V HASIL PERHITUNGAN DENSITAS GAUSS
No Kelas Densitas Gauss Kekeruhan Amonia pH 2 probabilitas ideal 0,1603 1,062 0,582 3 probabilitas  buruk 0,0258 0,888 0,269 TABEL VI HASIL PERHITUNGAN PROBABILITAS X Probabilitas Hasil X ideal 0,1054 X buruk 0,00648 X 0,05594

## TABEL VII HASIL PERHITUNGAN PROBABILITAS X
Naive Bayes No Kelas Probabilitas Kualitas Air 1 Ideal 0,942 2 Buruk 0,0579 TABEL VIII HASIL PENGAMATAN UJI SISTEM Tanggal Waktu (WIB) Pembacaan Sensor Kondisi Ouput 28/06/2022 11.29 pH    : 7,29 NTU : 5.00 NH3 : 0,002 ideal tidak ada 28/06/2022 18.18 pH    : 7,43 NTU : 9.00 NH3 : 0,002 ideal tidak ada 28/06/2022 23.36 pH    : 7,18 NTU : 8.00 NH3 : 0,003 ideal tidak ada 29/06/2022 06.06 pH    : 7,04 NTU : 7.00 NH3 : 0,003 ideal tidak ada 29/06/2022 11.56 pH    : 7,30 NTU : 8.00 NH3 : 0,003 ideal tidak ada

## C. Pengamatan Uji Sistem
Pengamatan uji alat dilakukan secara berkala selama 1x24 jam dengan jarak pengambilan data waktu kurang lebih setiap 6 jam. Hasil pengamatan dapat dilihat pada tabel 8.

## D. Uji Usabilitas Sistem
Dalam  pengukuran  SUS,  memiliki  aturan  perhitungan tertentu,  berikut  ini  aturan-aturan  saat  perhitungan  skor  pada kuesionernya:
• Setiap  pertanyaan  bernomor  ganjil,  skor  setiap pertanyaan yang didapat dari skor pengguna akan dikurangi 1.
• Setiap  pertanyaan  bernomor  genap,  skor  akhir didapat  dari  nilai  5  dikurangi  skor  pertanyaan  yang  didapat dari pengguna.
• Skor SUS (System Usability Scale) didapat dari hasil penjumlahan skor setiap pertanyaan yang kemudian dikali 2,5. Berikut adalah hasil perhtungan uji usability yang ditunjukkan pada tabel 9.
Aturan perhitungan skor  berlaku pada 1 responden. Untuk perhitungan  selanjutnya,  skor  SUS  (System  Usability  Scale) dari masing-masing responden dicari skor rata-ratanya dengan menjumlahkan  semua  skor  dan  dibagi  dengan  jumlah responden.
Skor  SUS  dianalisis  dan  diinterpretasikan  menggunakan kategori penerimaan (acceptability), skala nilai (grade scale), dan adjective rating dengan skala kelipatan 10. Skala 1 - >10 masuk  ke  dalam  rating  worst  imaginable,  skor  >10  -  20 masuk ke dalam rating awful, skor 20  - >30 masuk ke dalam rating  poor,  skor  >30  -  >50 masuk  ke  dalam rating ok,  skala >50  >70 masuk ke dalam rating good, skala >70 - >80 masuk ke  dalam  rating  excellent,  sedangkan  skala  >80  sampai  >90 masuk ke dalam rating best imaginable.
Sedangkan  untuk  menentukan  grade  scale  skala  yang digunakan adalah    0 - 60 untuk grade scale F, >60 - 70 untuk grade scale D, >70  - 80 untuk grade scale C, >80  - 90 untuk grade scale B, dan >90 - 100 untuk grade scale A.
Sedangkan untuk acceptability ranges menggunakan skala 0 – 60 untuk not acceptable dan >60 – 100 untuk acceptable yang ditunjukkan pada gambar 13.
TABEL IX
HASIL PENGUJIAN SUS
No. Pertanyaan Responden 1 2 3 4 5 1 4 5 5 4 5 2 2 2 1 2 2 3 4 5 5 4 4 4 2 3 2 2 2 5 4 5 5 4 5 6 2 2 1 2 1 7 4 4 4 4 4 8 2 2 1 2 2 9 4 5 5 4 4 10 3 2 3 4 3 Jumlah Skor SUS 31 33 36 28 30 Nilai SUS 72,5 82,5 90 70 80 Rata-Rata Skor SUS 79
Gbr 13 Grade Scale, Acceptability, dan Adjective Ratings SUS Score[13]
Dari  tabel  9  terlihat  rata-rata  skor  SUS  adalah  79.  Sehingga dapat  dikatakan  alat pada  penelitian  termasuk  dalam  kategori acceptable. Pada skala adjective, alat termasuk dalam kategori excellent. Menurut responden fitur-fitur yang diberikan sudah cukup  membantu,  mudah  digunakan,  dan  mudah  dipahami. Dan pada skala peringkat termasuk pada peringkat C.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam membangun  sistem  monitoring  air  akuarium,  penulis mengambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
Sistem  yang  dibangun  mampu  melakukan  klasifikasi  dan bekerja sesuai dengan kriteria normal  pada setiap parameternya.  Dalam  perhitungan  mencari  kriteria  air  pada kekeruhan  13,00,  amonia  0,006,  dan  pH  7,25  didapatkan bahwa  kualitas  air  termasuk  pada  kategori  “Ideal”  dengan nilai probabilitas 94,2 % (0,942).
Uji  Usability  menunjukkan  rata-rata  sebesar  79  yang dimana  menandakan  bahwa  Sistem  termasuk  dalam  kategori acceptable,  memiliki  rating  excellent,  dan  pada  peringkat  C berdasarkan  System  Usability  Scale.  Untuk  pengembangan dari penelitian ini, penulis mengusulkan beberapa saran, yaitu: Mengembangkan  sistem  untuk  navigasi  dan  tata  cara penggunaan yang lebih mudah dimengerti.
Menambahkan  sistem  pengurasan  secara  otomatis  ketika amonia yang terbaca melebihi batas normal.
Menambah penggunaan sensor agar pembacaan kualitas air menjadi lebih akurat.
R EFERENSI
[1] Nelly, W. 2018. "Pengertian Sistem Monitoring" Computers in human behavior 26(6): 1278-1288.
[2] Novriansyah.  T.  2016.  "Pengertian  Algoritma  Naïve  Bayes". Computers in human behavior 19(5): 593-607.
[3] Barus, E. E., Louk, A. C. dan Pinggak, R. K. 2018. Otomatisasi Sistem Kontrol  Ph  Dan  Informasi  Suhu  Pada  Akuarium  Menggunakan Arduino Uno Dan Raspberry Pi 3. Jurnal Fisika Sains dan Aplikasinya, Vol. 3, No. 2 – Agustus 2018.
[4] J. Bustami. 2014. PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASI DATA NASABAH ASURANSI. JURNAL INFORMATIKA Vol. 8, No. 1, Januari 2014.
[5] Hairil. 2018.  Penerapan    Algoritma Naive Bayes  Untuk  Memprediksi Tingkat  Kualitas  Kesuburan  (Fertility).  "  Computers  in  human behavior 26(6): 1278-1288.
[6] Said,  D.  S.,  Hidayat. 2015. 101  Ikan Hias  Air  Tawar  Nusantara.  LIPI Press, Pusat Penelitian Limnologi. ISBN 978-979-799-830-1.
[7] Saleh, A. 2015. Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec Journal, Vol 2, No. 3, Mei 2015 – Juli 2015. ISSN: 2354-5771
[8] Sitohang, J. T. E. 2018. Mengukur Konsentrasi Polutan Udara Berbasis Arduino  Menggunakan  Sensor  MQ-135.  Fakultas  Matematika  dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Sumatera Utara, Medan.
[9] Utomo,  B,  T,  Wahjo  dan  Saputra,  D,  Setya.  2016.  Simulasi  Sistem Pendeteksi  Polusi  Ruangan  Menggunakan  Sensor  Asap  Dengan Pemberitahuan  Melalui  SMS  (Short  Message  Service)  Dan  Alarm Berbasis  Arduino.  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Informasia  ASIA (JITIKA) Vol.10, No.1, Februari 2016 ISSN: 0852-730X
[10] Andreas, A.. Priyandoko, G.. Mukhsim, M.. 2020. Kendali Kecepatan Motor Pompa Air DC menggunakan PID-CAS Berdasarkan Debit Air Berbasis  Arduino.  JASEE,  Vol.  1,  No.  1,  hal:  1-14,  Maret  2020. eISSN: 2721-320X, p-ISSN: 2721-3625.
[11] Azis, P.F.A.. 2020.  Implementasi  Robot Beroda  Menggunakan  Driver L298N  melalui  MPU-6050  Sebagai  Kendali  Gesture  Tangan.  Tugas Akhir,  Program  Studi  D-III  Fisika,  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sumatra Utara, Medan.
[12] Watson et al, 2004. Koki. Penebar Swadaya Cipondoh. Steenis, C. G. G.  J.  V.  2003.  Flora.  Cetakan  9.  Penerbit  :  PT  Pradnya  Pramitha Jakarta
[13] J. Brooke, “System Usability Scale (SUS),” pp. 2–4, 2017.
[14] J. Brooke, “SUS : A Retrospective,” J. Usability Stud., vol. 8, no. 2, pp. 29–40, 2013.
[15] J.  R.  Lewis  and  J.  Sauro,  “The  Factor  Structure  of  the  System Usability Scale,” pp. 94–103, 2009.
[16] A. Bangor, P. T. Kortum, and J. T. Miller, “An empirical evaluation of the system usability scale,” Int. J. Hum. Comput. Interact., vol. 24, no. 6, pp. 574–594, 2008.