RANCANGAN SISTEM MONITORING LIMBAH INDUSTRI BERBASIS IOT DENGAN VISUALISASI DATA PADA APLIKASI WEB MENGGUNAKAN METODE SUPERVISED LEARNING

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring kualitas air limbah industri dengan menggunakan teknologi Internet of Things (IoT) berbasis mikrokontroler ESP32. Sistem ini menggunakan tiga jenis sensor, yaitu sensor suhu (DS18B20), sensor pH, dan sensor Total Dissolved Solids (TDS) untuk membaca parameter fisik air limbah. Data hasil pembacaan dikirim ke aplikasi web lokal melalui koneksi USB dan divisualisasikan secara real-time. Decision Sebagai bagian dari proses analisis, data sensor diproses menggunakan algoritma Tree (metode Supervised Learning) untuk mengklasifikasikan kualitas air menjadi tiga kategori: Aman, Tercemar, dan Berbahaya. Model dilatih menggunakan dataset yang telah dilabeli sebelumnya, dan hasil klasifikasinya ditampilkan langsung di antarmuka web yang dibuat dengan HTML, CSS, JavaScript, dan Python Flask. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat membaca parameter air secara stabil, melakukan klasifikasi secara otomatis, dan menampilkan data secara interaktif. Sistem ini dapat dijadikan prototipe awal untuk pengembangan sistem monitoring limbah yang terjangkau dan aplikatif di sektor industri kecil dan menengah.