## SISTEM MONITORING KUALITAS AIR AKUARIUM MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION
Dwi Ahmad Dzulhijjah, Suryo Adi Wibowo, Hani Zulfia Zahro’, Lukas Joyo Sentoso Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818101@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Hobi akuarium merupakan hobi populer yang dapat didukung dengan penggunaan teknologi. Penggunaan teknologi  kecerdasan  buatan  dan internet  of  things dapat  mempermudah  aktivitas  sehari-hari  untuk  memantau atau memonitoring alat atau lingkungan, salah satu lingkungan yang dapat dipantau dengan teknologi internet of things adalah  kualitas  air  akuarium.  Kualitas  air  akuarium  dapat  dipantau  melalui  parameter  pH,  temperatur, TDS,  dan  turbidity.  Klasifikasi  manual  dapat  dilakukan  dengan  mengikuti  standar  Indeks  Pencemaran  (IP), Water Quality Index (WQI) dan STORET namun memerlukan waktu dan biaya yang tinggi. Klasifikasi manual atau  inferensi  akan  tidak  efisienan  ketika  data  yang  ditambahkan  menggunakan  parameter  yang  beragam. Klasifikasi  manual  dapat  digantikan  dengan  metode  klasifikasi  otomatis  atau  menggunakan neural  network seperti Learning  Vector  Quantization (LVQ).  Berdasarkan  hasil  penelitian hardware sudah  berhasil mengakuisisi  data  kemudian  menyimpan  ke database dan  ditampilkan  di website berikut  hasil  klasifikasinya. Sistem monitoring melalui  pengujian hardware sudah  berhasil  mengirimkan  data  antar  perangkat  dan komunikasi  ke website melalui  API  kemudian  uji  sensor  dilakukan  dengan  melihat  rata-rata error pada pembacaan  yang  kurang  dari  5%.  Melalui  pengujian  blackbox,  responsivitas,  dan  uji  penggunaan  aplikasi  ini sudah  memenuhi  standar  ekspektasi  penelitian  berikut  uji  notifikasi  dengan  hasil  pengiriman  notifikasi  dari website  yang  dapat  digunakan  secara  fungsional.      Penerapan Learning  Vector  Quantization mampu menghasilkan klasifikasi dengan akurasi sebesar 94%.
Kata kunci: Klasifikasi, LVQ, API, Kualitas Air, Akuarium, Monitoring

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  pandemi  banyak  sekali  aktivitas manusia yang semakin berkembang. Aktivitas seperti hobi  akuarium  merupakan  aktivitas  yang  muncul selama pandemi. Peminatnya kian tumbuh dari waktu ke  waktu  karena  hobi  ini  mendukung  aktivitas  di dalam  ruangan.  Selain  hobi,  pada  saat  pandemi teknologi  mendukung  manusia  dalam  beraktivitas sehari-hari.  Teknologi  yang  cocok  untuk  aktivitas sehari-hari  mulai  dari  teknologi  kecerdasan, cloud computing , blockchain buatan  hingga  teknologi internet of things . [1]
Penggunaan  teknologi  memberikan  manfaat bagi  manusia.  Spesifik  penggunaan  teknologi  dalam hobi memberikan peluang seseorang dalam menikmati hobi yang dilakukan. Penggunaan teknologi  seperti  kecerdasan  buatan  dan  teknologi mendukung  hobi  akuarium.  Penggunaan  kecerdasan buatan  dapat  memberikan  nilai  atau  prediksi  yang mampu  mendukung  keputusan  dan awareness dari penggunanya,  sementara  teknologi internet  of  things memberikan kemudahan penggunanya untuk memantau  atau  melakukan  aksi  secara remote menggunakan internet yang real time . [2]
Kualitas air  merupakan  indikator penting dalam lingkungan  akuarium.  Kualitas  air  yang  ideal memberikan  peluang survival  fit pada  organisme yang  menempati  habitat  akuarium.  Dengan  kualitas air yang bagus maka peluang hidup dan perkembangan biota air semakin terjamin. [3]
Berdasarkan  hal  tersebut  maka  perlu  adanya sistem monitoring kualitas  air  akuarium  yang  dapat mengklasifikaikan  kualitas  air  akuarium  secara otomatis.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  akan membuat  alat  yang  dapat  memantau  kondisi  air secara realtime dan  otomatis  berikut  melaporkan kualitas  air  yang  ada.  Alat  yang  digunakan  nantinya adalah perangkat mikrokontroller yang dapat mengirimkan  data  akuisisi  sensor  ke website . Berikutnya  penelitian  akan  melakukan  pembuatan website yang bisa melakukan klasifikasi menggunakan  metode Learning  Vector  Quantization dan  dapat  menampilkan  hasil monitoring di website serta  memberikan  notifikasi  ke  media chat seperti Telegram.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Finanda dkk  (2020)  dengan  judul  “Penerapan Iot Pada Monitoring Budidaya  Udang  Hias  Dalam  Akuarium Berbasis  Arduino”  memaparkan  bahwa  penggunaan IoT pada lingkungan aquascape terutama udang  hias memberikan  manfaat  dalam  pengambilan  keputusan terkait pemberian pakan ikan dengan kualitas air yang tersedia. [4]
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Muttaqin,  Helmi  Zainul  (2022)  yang  berjudul “Penerapan Internet Of Things (Iot) Untuk Monitoring Dan Controlling Ph  Air  temperatur  Air Dan  Pemberian  Pakan  Ikan  Guppy  Pada  akuarium Menggunakan  Aplikasi  Whatsapp”  memaparkan
bahwa penggunaan alat monitoring dengan teknologi IoT  memberikan  manfaat  dalam memonitoring dan mengkontrol  keasamaan,  temperatur  dan feeding secara otomatis. [3]
Pada  penelitian  yang  dengan  judul  “ Artificial Neural  Network  Learning  Vector  Quantization 2 Untuk Klasifikasi Tingkat Kualitas Air ( Studi Kasus Pt.  Mitra  Bening  Malyno  )”  memaparkan  bahwa penggunaan  kecerdasan  buatan  dengan  algoritma LVQ pada sistem klasifikasi tingkat kualitas air dapat melakukan  proses learning dan testing serta  dapat menghasilkan output berupa  tingkat  kualitas  air dengan akurasi sebesar 81,13%.  [5]
Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan mampu menghasilkan klasifikasi yang lebih cepat dan efisien dibandingkan dengan pengklasifikasian secara manual  seperti  dengan  Water  Quality  Index  (WQI), Indeks  Pencemaran  (IP),    dan  STORET.  Dengan adanya  LVQ  maka  beragam  parameter  pun  dapat ditambahkan  dengan  kelas  kualitas  yang  berbeda- beda  sehingga  dapat  digunakan  untuk  pakar  dan perbedaan subjektifitas dalam klasifikasi. [5]

## 2.1. Akuraium
Akuarium  merupakan  tempat  atau  wadah  untuk ikan  hias  baik  air  tawar,  air  payau  maupun  air  laut. Akuarium  juga  dapat  dikatakan  sebagai  lingkungan ekologi  mini  yang  menjadi  habitat  atau  tempat  biota perairan  yang  mudah  dan  praktis.  Akuarium umumnya  terbuat  dari  kaca  dan  akrilik,  sehingga biota seperti ikan hias dan tanaman  yang diletakan di dalamnya bisa dengan jelas dilihat akvitias kehidupannya.  Dalam  akuarium  juga  terdapat  unsur biotik ataupun abiotik  lainnya seperti  ikan, bebatuan, pasir serta tanaman air. [3]
2.2. Sistem Monitoring Sistem monitoring merupakan  sistem  umpan balik informasi secara sistematis dengan memperoleh data akuisisi seperti data dari sensor untuk memenuhi ketetapan  dari  tujuan  atau  standar monitoring . Kegunaan  dari  sistem monitoring yaitu  untuk mengetahui perubahan data dan keadaan atau kondisi parameter monitoring dari  akuisisi  data  lingkungan. Pada penelitian ini sistem m onitoring akan digunakan untuk  memantau kualitas air akuarium dengan luaran data  akuisisi  parameter  kualitas  air  dan  informasi standar hasil klasifikasi. Sistem monitoring penelitian ini  tidak  terlepas  dari  teknologi Internet  of  Things (IoT) sebagai  teknologi  akuisisi  jarak  jauh  atau telemetering. [6]

## 2.3. Kualitas Air
Kelas  klasifikasi  kualitas  air merupakan subjektif  atau  standar  dari  hasil  penelitian  guna keperluan  tertentu  atau  keperluan  praktis  seperti untuk  kualitas  air  untuk  kehidupan  biota  akuarium, klasifikasi  dapat  dilakukan  secara  manual  dengan mengikuti  beberapa  indeks  seperti  US-EPA,Water
Quality  Index  (WQI),  Indeks  Pencemaran  (IP),    dan STORET. [5]
Kualitas  air  pada  akuarium  dapat  dipengaruhi oleh  kuantitas  pencemaran.  Jika  tingkat  pencemaran tinggi  maka semakin rendah kualitas air tersebut dan tidak  bisa  dijadikan  air  untuk  kehidupan  lingkungan akuarium.  Terdapat  kelas  air  melalui  perhitungan laboratorium  dengan  standar  US-EPA  (United  States Environmental  Protection  Agency)  sehingga  jika diklasifikasikan  lebih  lanjut  terdapat  empat  kelas, yaitu  kelas  baik  sekali  yang  memenuhi  baku  mutu kelas satu, kelas baik dengan kondisi tercemar ringan, kelas  sedang  dengan  kondisi  tercemar  sedang,  kelas buruk dengan kondisi tercemar berat.[7]
Parameter yang dpat digunakan untuk mengetahui  tingkat  pencemaran  air  adalah  parameter fisika,  kimiarganik  dan  kimia  anorganik  air. Parameter  yang  digunakan  adalah  TSS  (Total Suspended Solid), COD (Chemical Oxygen
Demand), DO (Dissolved Oxygen), BOD (Biochemical  Oxygen  Demand),  fenol,  Derajat keasaman  pH (potential of  hydrogen),  minyak  dan lemak. [7]
2.4. Internet of Things (IoT) Internet  of  Things  (IoT) merupakan  konsep telemetering daring yakni objek memiliki kemampuan  untuk  transfer  data  melalui  jaringan tanpa  memerlukan  interaksi  langsung  baik  manusia ke  manusia ataupun  manusia ke komputer. IoT dapat digunakan  dalam  sistem monitoring guna  akuisisi data  dari  parameter  sebagai  objek  ( things ).  Menurut analisa McKinsey Global Institute, Internet of Things merupakan teknologi yang mampu untuk menghubungkan  mesin,  peralatan,  dan  benda  fisik lainnya  dengan  sensor  jaringan  maupun  aktuator untuk  memperoleh  data  dan  mengelola  kinerjanya secara mandiri, sehingga memungkinkan mesin untuk berkolaborasi  dan  bahkan  bertindak  berdasarkan informasi  baru  yang  diperoleh  secara  mandiri. Sehingga disimpulkan  bahwa internet  of things (IoT) memungkinkan  terjadinya  koneksi  mesin  dengan mesin,  sehingga  mesin-mesin  yang  berinteraksi bekerja  secara  mandiri  sesuai  dengan  data  yang diperoleh  dan  diolahnya.  Dalam  konteks  penelitian yang  dilakukan  bahwa  data  akan  diolah  menjadi klasifikasi kualitas air. [8]
2.5. Learning Vector Quantization(LVQ) Learning Vector Quantization (LVQ)
merupakan  suatu  metode  pelatihan  untuk  melakukan pembelajaran pada layer atau lapisan kompetitif yang terawasi  ( supervised  learning )  dengan  arsitektur jaringan  berlapis  tunggal  ( single  layer ).  Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini  dipengaruhi oleh  jarak antara vektor-vektor input . Keluaran  dari LVQ merupakan  pola  masing-masing unit  yang  mewakili  kategori  atau  kelas  tertentu (beberapa  unit  keluaran  seharusnya  digunakan  untuk masing-masing kelas). Keunggulan dari metode LVQ
yakni  mampu  memberikan  pelatihan  terhadap lapisan-lapisan  kompetitif  sehingga  secara  otomatis dapat mengklasifikasikan vektor input yang diberikan. [5] Pada Gambar  1  merupakan arsitektur dasar dari jaringan LVQ . [11]
Berikut  pada    Gambar  2  adalah  Flowchart Learning Vector Quantization (LVQ) . [9]
Gambar 1. Diagram Layer LVQ [11]
Gambar 2. Flowchart LVQ
Adapun  langkah-langkah  dari  algoritma  metode LVQ terdiri atas[9]:
1. Inisialisasi  Bobot  awal  (W)  dan  parameter LVQ , yaitu maxEpoch, α dan decα.
2. Masukkan data input (X) dan kelas target (T). 3. Tetapkan kondisi awal: epoch=0.
4. Kerjakan jika: (epoch< maxEpoch) a. Tentukan  D  (jarak)  menggunakan  persamaan jarak euclidean menggunakan persamaan 1 berikut.
D(j)   =   ∑(Wij − Xi) 2 (1)
b. Cari  nilai  jarak  minimal  antar  D(j)  untuk menemukan  kelas  pemenang  atau  Cj  =  min([Dj])
menggunakan persamaan 2 berikut : C(j)   =  min([Dj]) (2)
c. Perbarui Wj(bobot) dengan ketentuan: Jika T = Cj maka Wj’ = wj + α([x– Wj]) (3) Jika T≠Cj maka Wj’ = wj − α([x– Wj]) (4)
d. Kurangi nilai α dengan persamaan (5).
α = α ∗ Decα (5)
e. epoch= epoch+1
f. Iterasi  berhenti  ketika  mencapai max  epoch (iterasi) . Dan mengembalikan nilai Wj’ dan T.
Untuk nilai max epoch, Decα, dan learning rate (α)  dapat  disesuaikan  untuk  mencari  akurasi  yang tinggi.  Berdasarkan  saran  penelitian  terkait  nilai max epoch = 10, Dec α = 0.5, dan α =0.1.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan adalah  dengan  cara  observasi.  Peneliti  akan mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan  untuk klasifikasi  kualitas  air  akuarium  dengan  cara melakukan sampling terhadap beberapa jenis kualitas air.
Data  hasil  observasi  akan  diklasifikasikan kemudian divalidasi oleh pakar dengan mempertimbangkan  beberapa  rujukan  sebagai  bahan keabsahan data dengan mempertimbangkan pengaruh
hasil  akuisisi  dengan  parameter  eksternal  lainnya. Dalam  kasus  ini  data  turbidity  yang  akan  berbeda- beda  hasilnya  bergantung  dari  faktor  luar  seperti pencahayaan dan keakuratan sensor.
Data  yang  dibutuhkan  untuk  training  dataset algoritma LVQ adalah  sebanyak  123.  Kemudian untuk  pengujian  akurasi  model  data  akan  dipecah menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan data  uji  dan  data  latih  adalah  sebanyak  3:7  setelah dikurangi  sebanyak  tiga  data  sebagai  data  label. Sehingga data latih sebesar 84 dan data uji sebesar 36 data.

## 3.2. Diagram Alur Sistem
Secara garis  besar sistem  monitoring  yang akan dibangun  memiliki  alur  akuisisi  data  dari  sensor kemudian dikirim ke webservice kemudian webservice akan  mengirim  ke database untuk disimpan. Proses perolehan informasi dari webhosting database akan  diakses  dari  laman  web  oleh pengguna.  Berikut  pada  Gambar  3.1  merupakan diagram alur dari sistem secara garis besar.
Pada  Gambar  3  menunjukan  bahwa  data  akan diakuisisi  oleh slave yakni  perangkat  Arduino  Uno, akusisi data berupa data sensor pH, Ultrasonik, Suhu, TDS,  dan  Turbidity.  Data  yang  diakuisisi  akan dikirim  ke  Nodemcu  sebagai master , master akan menerima  data  yang  dapat  ditampilkan  melalui  hasil baca  komunikasi serial ,  sebelum  data  dikirimkan  ke webservice atau hosting master akan  mempersiapkan koneksi  internet.  Apabila  koneksi  internet  berhasil dilakukan  atau  berstatus  koneksi  maka  data  siap dikirimkan,  data  kemudian  akan  dikirimkan  ke webhosting menggunakan  API  untuk  disimpan  ke server  webhosting sebagai  data  mentah. API webhosting akan berkomunikasi dengan API webservice untuk  melakukan  proses  klasifikasi,  hasil klasifikasi  akan  diperoleh  dari webservice yang kemudian  akan  dimasukkan  ke  dalam database . Webhosting akan  mengambil  data  dari  databasenya
yang  kemudian  akan  ditampilkan  ke website untuk dapat dilihat penggunanya.
3.3. Arsitektur Learning  Vector  Quantization (LVQ)
Pada  umumnya  arsitektur LVQ terdiri  dari  tiga lapis,  lapisan input ,  lapisan  kompetitif  dan  lapisan output .  Lapisan  ini  hanya  terdiri  dari  satu  lapisan yakni lapisan kompetitif. Pada lapisan input data akan terstruktur dalam bentuk larik kemudian pada lapisan kompetitif  data  akan  diberikan  pembobotan.  Pada lapisan output akan memberikan keterangan dari hasil kompetisi  yakni  menentukan  kelas  pemenang terhadap  data  larik  input.  Pada  Gambar  4  berikut merupakan arsitektur LVQ yang akan diimplementasikan pada penelitian.
Gambar 4. Diagram Layer LVQ [11]
Pada klasifikasi kualitas air akuarium menggunakan  empat  buah  parameter  atau  yakni  data pH,  TDS,  Turbidity,  dan  Temperatur  sehingga  pada input  layer terdapat  empat  buah neuron  input .  Pada LVQ hanya  membaca  rentang  data  tertentu  untuk kompetitif  sehingga  klasifikasi  kualitas  air  bagus, jelek, dan sedang dibagi menjadi air bagus, jelek atas, jelek  bawah,  sedang  atas,  sedang  bawah  sehingga terdapat lima buah neuron kompetitif. Lapisan fungsi aktivasi adalah menentukan perbandingan jarak bobot yang  diperoleh  untuk  menentukan  nilai  klasifikasi dari  sebuah  masukan.  Lapisan output adalah  lapisan yang  memproses  klasifikasi  menjadi  tiga  buah  jenis output yakni untuk kualitas air “sedang”, “bagus” dan “jelek”.

## 3.4. Diagram Blok Sistem
Pada  blok  diagram  yang  ditunjukkan  pada Gambar  5.  menampilkan  sistem monitoring kualitas air akuarium. Arduino digunakan sebagai slave untuk mengakuisisi  data  dan  kemudian  data  dikirim menggunakan  serial  komunikasi  ke  Nodemcu. NodeMcu  sebagai master akan  mengelola  data-data dari  sensor  pH,  TDS,  temperatur, turbidity ,  dan ultrasonik  untuk  dikirim  ke web menggunakan API . NodeMcu kemudian mengirimkan data yang diakuisisi  ke  basis  data web  service yang  akan diproses  untuk  klasifikasi  dan  menampilkan  ke dashboard  monitoring ,  selain  itu  juga  menyimpan data  mentah  yang  belum  diprediksi.  Interaksi  user adalah  ketika  membuka  dan  mengakses  aplikasi web untuk  meminta  data  dan  proses  hasil  akuisisi  dan proses  perhitungan  klasifikasi  yang  kemudian  akan
ditampilkan  di dashboard dari  hasil  klasifikasi LVQ . Notifikasi dapat diketahui melalui Telegram.
Gambar 5. Diagram Blok
3.5. Prototype Desain Alat
Arduino  merupakan  perangkat slave yang digunakan  untuk  mengakuisisi  data  langsung  dari sensor.  Nodemcu  merupakan  perangkat master yang akan  memproses  data  menjadi  baris API dan mengirimkannya ke webservice . Sensor-sensor terdiri dari  sensor  pH,  sensor turbidity, sensor  temperatur untuk  air,  sensor  ultrasonik  dan  sensor  TDS. Penggunaan  sensor  TDS, turbidity dan  sensor  pH memerlukan  pin  Analog,  sementara  untuk  sensor ultasonik  dan  temperatur  memerlukan  pin  digital. Kekurangan pin analog  pada  Nodemcu  menjadikan alasan  penelitian  ini  menggunakan  perangkat slave yakni  Arduino  sebagai  pengakuisisi  dengan  jumlah pin yang sudah seseuai dengan kebutuhan.
Pada  Gambar  6  nampak  prototipe  dari  desain alat  yang  akan  digunakan.  Sensor  temperatur  air, ultasonik,  pH, turbidity dan  sensor  TDS  akan terhubung  ke  perangkat slave, melalui  pin  transfer (tx)  data  akan  dikirimkan  ke  perangkat  master  yakni Nodemcu,  perangkat  mastermenerima  data  malui  pin (rx). Kemudian perangkat Nodemcu akan mentransmisikan  data  ke webservice melalui  WiFi. Data-data  yang  dikirimkan  berupa  baris  kode  API memenggunakan library HTTPClien yang ditanamkan di Nodemcu.
Penggunaan  sensor  ultrasonik  bertujuan  untuk mengukur  jarak  antara  ketinggian  ke  permukaan  air untuk  memperoleh  nilai  tinggi  air.  Tinggi  air merupakan parameter yang digunakan untuk menghitung volume air.
Gambar 6. Prototype Alat
3.6. Prototype Web Prototype  web merupakan  bentuk  antar  muka secara grafik untuk pengguna yang dapat memudahkan pengguna dalam memperoleh informasi dari  sistem monitoring . Prototype  web dirancang untuk  halaman-halaman  yang  akan  digunakan  untuk menampilkan  antarmuka  dari  perolehan  informasi database ataupun webhosting . Web terdiri  dari halaman  Home,  About,  Monitoring,  Dashboard, TabelSensor, TabelPrediksi, Login, dan Logout. Pada Gambar 7. Merupakan contoh prototype web Home.
Gambar 7. Contoh Prototype Web
3.7. Prototype Notifikasi Telegram
Notifikasi digunakan untuk memberikan peringatan  kepada  pengguna  terkait  hasil  perolehan informasi.  Selain  informasi  yang  memuat  data  dari akuisisi  sensor  berikut  ada  hasil dari klasifikasi kualitas  air.  Pada  Gambar  8.  adalah  tampilan  dari prototype aplikasi  telegram  yang  akan  mengirimkan notifikasi.  Pada  Gambar  8  nampak  bahwa  tampilan aplikasi  notifikasi Telegram  yang digunakan terdapat header yang  berisikan  username  dari bot kemudian bot  message yang  memuat  pesan  dari bot berupa notifikasi,  user  message  berisikan  pesan  yang terkirim  ke bot dan typing  box merupakan text  field untuk  menulis  dan  mengirim  pesan  ke bot .  Pada aplikasi  ini  tidak  terdapat  interaksi  untuk bot ,  hanya sebatas  menerima  notifikasi  dan  peringatan  apabila kualitas air akuarium terklasifikasi “jelek”.
Gambar 8. Prototype Notifikasi Telegram

## 3.8. Desain Lingkungan Akuarium
Desain  lingkungan  akuarium  nampak  pada Gambar  9.  Akuarium  yang  didesain  memiliki filter sebagai  benda  non  teknis  penelitian.  Adapun  sensor- sensor  diletakkan  disebelah  kiri  seperti  sensor ultrasonik, TDS, suhu, turbidity dan pH. Mikrokontroller slave-master diletakkan juga disebelah kiri. Ukuran akuarium panjang 50 cm, lebar 25  cm  dan  tinggi  25  cm.  Desain  ini  mampu menampung  air  sebanyak  31250  cm3  kubik  atau sebanyak 31,25 liter.
Gambar 9. Desain Akuarium dan Lingkungan
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi  Sistem  Monitoring  Kualitas Air Akuarium Menggunakan LVQ
Implementasi sistem yakni dengan menerapkan prototype alat  untuk  memperoleh  data  kemudian mengimplementasikan komunikasi data antar perangkat  keras  kemudian  komunikasi  data  ke perangkat  lunak.  Data  dari  perangkat  sensor  akan diolah  menggunakan  metode LVQ untuk  diperoleh klasifikasinya,  implementasi end-user adalah  dengan menggunakan aplikasi berbasis WEB untuk mengetahui  kondisi  air  secara realtime dan  hasil klasifikasi  kualitas  air  serta  implementasi  notifikasi ke media chat Telegram.

## 4.2. Implementasi Alat dan Lingkungan
Implementasi  lingkungan  akuarium  merupakan implementasi  rancangan  lingkungan  dari  Bab  3.8 yang ditampakkan pada Gambar 10 Implementasi alat sistem monitoring yakni  implementasi  penggunaan hardware-hardware dan  lingkungan  akuarium  yang terdiri  dari  mikrokontroller,  akuarium,  sensor-sensor, dan alat tambahan akuarium seperti filter akuraium.

## Gambar 10. Implementasi Lingkungan

## 4.3. Implementasi Metode LVQ
Metode LVQ akan dilakukan proses deployment ke webservice menggunakan framework Flask  yakni berbasis bahasa pemrograman Python. Dari webservice dapat  dilakukan  proses  pengambilan  data parameter  kualitas  air  kemudian  keluarannya  berupa klasifikasi  kualitas  air  akuarium.  Pada  Gambar  11 merupakan  implementasi source  code dari  algoritma LVQ ke webservice ( deployment ).
Gambar 11. Implementasi Metode ke Webservice

## 4.4. Implementasi Web
Sistem  sudah  dapat  diakses  secara end-user dengan  alamat  https://sipalingmonitor.com/  atau http://sipalingmonitor.com/.  Pada  sistem  ini  akan menampilkan  data  hasil  dari  akuisisi webhosting dan sekilas informasi tentang website .
Gambar 12. Implementasi Web Halaman Home
Pada  halaman  Home  pengguna  dapat  melihat laman  yang  berisikan  informasi  tentang website . Halaman ini merupakan implementasi dari rancangan. Pada  Gambar  12  merupakan  penampakan  dari halaman web home.

## 4.5. Implementasi Notifikasi Telegram
Sistem  notifikasi  menggunakan  Telegram.  Saat data  dari  sensor  terkirim  ke API maka website akan menggunakan API Telegram  untuk  mengirimkan pesan hasil inputan data . Pada Gambar 13 merupakan bot  Telegram  untuk  monitoring  secara  realtime  bot ini bernama @SipalingMonitor.
Gambar 13. Implementasi Notifikasi Telegram

## 4.6. Pengujian Sistem Aplikasi
Pengujian  sistem  aplikasi  adalah  pengujian untuk  perangkat  lunak  ( software )  dimana  pengujian ini  terdiri  dari  pengujian  secara  kualitas  untuk mengetahui  pemenuhan  atas  standar  dari  tujuan dibuatnya  aplikasi.  Pengujian  kualitas  terdiri  dari pengujian black box , responsivitas, dan  browser  dan pengujian user . Pengujian black box dilakukan dengan menetapkan skenario dan standar untuk aplikasi yang dibuat  untuk  diuji  validitasnya  antara  ekspektasi  dan hasil pada sistem. Hasil dari uji blackbox didapatkan hasil  keseluruhan  valid.  Artinya  sistem  dapat digunakan  sebagaimana  harapan  capaian  standar kualitas penelitian.
Pengujian browser dilakukan dengan
menjalankan  aplikasi  melalui browser selain  itu melakukan  uji  responsivitasnya  melalui  berbagai perangkat.  Hasil  dari  pengujian browser dan responsivitas  didapatkan  kesimpulan  bahwa website sistem monitoring kualitas  air  akuarium  dapat digunakan  diberbagai  perangkat  dan  diberbagai web bawaan pengguna baik mobile maupun desktop .
Pengujian user dilakukan dengan cara mengajukan sebanyak 16 pertanyaan tentang kelayakan  aplikasi  untuk  digunakan  berdasarkan pengalaman  penggunaan  aplikasi  terhadap  user. Terdapat  13  user  sehingga  total  jumlah  pertanyaan terikait  kelayakan  aplikasi  adalah  sebanyak  13  x  16 yakni sejumlah 208.
Dari  208  pertanyaan  terkait  kelayakan  aplikasi terhadap  pengalaman  pengguna  hasilnya  menjawab
196 setuju atau sebesar (196/208 x 100%) = 94,23%. Sebanyak 10 dari 208 atau (10/208x 100%) = 4.81% menyatakan  kurang  setuju  dan  2  dari  208  atau (2/208x 100%) =  0.96 %.
Lebih  dari  50%  mayoritas  jawaban  terkait pengalaman  penggunaan  kelayakan  aplikasi  yakni sebesar  94,23%  jawaban  setuju  maka  aplikasi  dapat dikatakan lolos uji pengguna.
Hasil  dari  pengujian  sistem  aplikasi  didapatkan bahwa  sistem monitoring secara perangkat  lunak sudah memenuhi standar  dari  kualitas yang diharapkan dari penelitian.
4.7. Pengujian Hardware
Dari  hasil  uji hardware semua  sensor  sudah mampu  berjalan  dengan  baik  dimana  sensor  sudah mampu  membaca  dan  mengakuisisi  penguruan lingkungan.  Dari  hasil  pengujian  perangkat  keras ( Hardware ) didapatkan hasil untuk pembacaan sensor pH,TDS,Turbidity,ultrasonik dan temperatur memiliki  toleransi  rata-rata error yang  kecil  yakni kurang dari 5% error. Pengujian hardware pada Tabel 1  merupakan  contoh  hasil  uji  sensor  terhadap pengukuran pH.
Tabel 1. Contoh Hasil Pengujian Sensor
NO Nilai Aktual Nilai Baca Selisih Persentase Error 1 4 3,92 0,08 2,00% 2 4 3,92 0,08 2,00% 3 4 4 0 0,00% 4 4 4 0 0,00% 5 4 3,97 0,03 0,75%

## 4.8. Pengujian Metode
Metode  diuji  dengan  matriks  evaluasi  untuk kasus  klasifikasi  yakni  menggunakan  confusion matrix.  Data  uji  dalam  confusion  matrix  diambil sebanyak  30%  dari  data  hasil  observasi,  data  ini sudah dilabeli oleh pakar dalam proses akuisisi data.
Pada  Tabel  2  merupakan  hasil  perhitungan confussion  matrix yang  memuat  nilai  untuk  jumlah True  Positif,  True  Negatif,  False  Positif  dan  False Negatif .  Kemudian  memuat  nilai  dari  Akurasi, Presisi, F1 dan Recall .
Tabel 2. Pengujian Metode dengan Confussion Matrix True Positif 17 True Negatif 17 False Positif 0 False Negatif 2 Akurasi 94% Presisi 100% F1 94% Recall 89% Berdasarkan  hasil  uji  metode Learning  Vector
Quantization dengan pengujian menggunakan confusion  matrix diperoleh  akurasi  sebesar  94%,
presisi  sebesar  100%  dengan  F1  94%,  F1  sebesar 94% dan Recall sebesar 89%.

## 4.9. Pengujian Notifikasi
Pengujian  notifikasi  dilakukan  dengan  cara pengujian  fungsional  saat API berhasil  mengirimkan data  berikut  data  akan  tampil  pada  pesan  Telegram. API akan  diuji  ketika  data  dari  sensor  diperoleh kemudian  hasil  akuisisi  data  akan  dikirim  ke API Telegram dan ditampilkan.
Berdasarkan hasil pengujian fungsional notifikasi Telegram bahwa penggunaan bot Telegram dapat  berjalan  sesuai  fungsinya  untuk  notifikasi kondisi realtime hasil akuisisi data monitoring berikut untuk  peringatan  apabila  kualitas  air  terklasifikasi jelek.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan meliputi pengujian kualitas aplikasi, komunikasi data, pengujian hardware, pengujian metode dan pengujian notifikasi  bahwa  sistem monitoring dapat  dijalankan dengan rincian  hasil pengujian : Hasil dari pengujian sistem  aplikasi  didapatkan  bahwa  sistem monitoring secara perangkat lunak sudah memenuhi standar dari kualitas  yang  diharapkan  dari  penelitian.  Dari  hasil pengujian  perangkat  keras  ( Hardware )  didapatkan hasil
untuk pembacaan sensor pH,TDS,Turbidity,ultrasonik
dan temperatur memiliki  toleransi  rata-rata error yang  kecil  yakni kurang  dari  5% error .  Berdasarkan  hasil  uji  metode Learning  Vector  Quantization dengan  pengujian menggunakan confusion  matrix diperoleh  akurasi sebesar  94.3%  presisi  sebesar  100%  dengan  F1  94% dan  recall  89%.  Berdasarkan  hasil  uji  metode menggunakan confussion matrix bahwa metode sudah dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  kualitas air  akuarium  dengan  baik.  Berdasarkan  hasil pengujian  fungsional  pada bot Telegram  bahwa penggunaan bot Telegram  dapat  berjalan  sesuai fungsinya  untuk  notifikasi  kondisi realtime hasil akuisisi data berikut untuk peringatan apabila kualitas air terklasifikasi jelek.
Adapun  saran  dari  untuk  penelitian  selanjutnya adalah:  Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya mencoba  menggunakan  metode LVQ lainnya  seperti LVQ 2, LVQ 2.1  ataupun LVQ 3.  Diharapkan  untuk penelitian selanjutnya untuk mengembangkan Learning Vector Quantization untuk proses kontroling  dengan  cara  mengukur  jarak  antar  bobot untuk  mengetahui  anomali  dan  dari  anomali menentukan  keputusan  kontrolling.1.  Diharapkan untuk  penelitian  selanjutnya  untuk  membuat  laporan monitoring terjadinya  anomali.  Diharapkan  untuk penelitian  selanjutnya  untuk  melakukan  kombinasi dengan reinforcement  learning guna  melakukan kontroling  otomatis  dari  hasil  belajar  jaringan  syaraf tiruan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Mardiyono, A. A. Suhandana, M. Yusuf, and B.  Rasyiidin,  “Sistem  Peringatan  Kualitas  Air dengan  Teknologi  IoT  Berbasis  Cloud  pada Akuarium Air Tawar Abstrak,” vol. 8, no. 1, pp. 53–62, 2022.
[2]  J.  Marpaung,  “Pengaruh  Penggunaan  Gadget Dalam  Kehidupan,” KOPASTA  J.  Progr.  Stud. Bimbing.  Konseling ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  55–64, 2018, doi: 10.33373/kop.v5i2.1521.
[3]  H.  Z.  Muttaqin,  A.  Faisol,  and  A.  Wahid, “Penerapan  Internet  Of  Things  (IoT)  Untuk Monitoring  Dan  Controlling  PH  Air  Suhu  Air Dan  Pemberian  Pakan  Ikan  Guppy  Pada Aquarium  Menggunakan  Aplikasi  Whatsapp,” J. JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 276–284, 2022.
[4]  W.  Finanda,  J.  D.  Irawan,  and  K.  Auliasari, “Penerapan  Iot  Pada  Monitoring  Budidaya Udang Hias Dalam Akuarium Berbasis Arduino,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.
4, no. 2, pp. 155–160, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2697.
[5]  R.  Hamidi,  M.  T.  Furqon,  and  B.  Rahayudi, “Implementasi  Learning  Vector  Quantization  ( LVQ  )  untuk  Klasifikasi  Kualitas  Air  Sungai,” J-Ptiik ,  vol.  1,  no.  12,  pp.  1758–1763,  2017,
[Online]. Available: http://j-
ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/635. [6]  N. I.  Widiastuti  and  R.  Susanto,  “Kajian  sistem monitoring dokumen akreditasi teknik informatika  unikom,” Maj.  Ilm.  UNIKOM ,  vol.
12, no. 2, pp. 195–202, 2014, doi: 10.34010/miu.v12i2.28.
[7]  E.  Ramadhani,  A.  N.  Anna,  and  M.  Cholil, “Analisis  Pencemaran  Kualitas  Air  Sungai Bengawan  Solo  Akibat  Limbah  Industri  di
Kecamatan Kebakkramat Kabupaten
Karanganyar,” Publ.  Karya  Ilm. ,  p.  19,  2016,
[Online]. Available: http://eprints.ums.ac.id/.
[8]  I.  Chandra,  “Pengembangan  Sistem  Informasi Pembayaran  Rawat  Inap  Pasien  Keluarga Miskin  Berbasis  Ina-Drg  Casemix  Guna Monitoring  Pembiayaan  Kesehatan  Di  Rumah Sakit Umum Daerah Dokter Soedarso Kalimantan Barat,” pp. 1–209, 2009.
[9]  S.  Thawornwong,  D.  Enke,  and  C.  Dagli, “Neural networks as a decision maker for stock trading:  A  technical  analysis  approach,” Int.  J. Smart  Eng.  Syst.  Des. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  313– 325, 2003, doi: 10.1080/10255810390245627.
[11]  B.  Kurniawan,  “Korelasi  Motivasi  Berprestasi Terhadap Indeks Prestasi Menggunakan Metode Learning  Vector  Quantization,” J. Ilmu Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  124–129,  2020,  doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss2.176.