Prediksi Tingkat Cemaran Gas Amonia Pada IPAL Rumah Sakit Berbasis IoT Menggunakan Support Vector Machine = Prediction of Ammonia Gas Contamination Levels in IoT-Based Hospital WWTPs Using a Support Vector Machine

Penerapan teknologi Internet of Thing (IoT) saat ini sangat dibutuhkan dalam mendukung era insustri 4.0. Salah satu bentuk penerapan teknologi ini adalah untuk melakukan pemantauan kualitas air pada instalasi pengelolaan air limbah rumah sakit. Perlunya pemantauan ini adalah untuk melindungi dan mencegah bahaya yang timbul akibat paparan gas Amonia yang tidak terkontrol dengan baik. Selama ini, rumah sakit sebagian besar masih menggunakan metode tradisional dalam mengukur indeks parameter air. Dalam penelitian ini, modul ESP8266-01 dan Arduino Nano diterapkan untuk mendukung prediksi tingkat cemaran gas amonia di lingkungan IPAL. Parameter kualitas air yang diukur dalam memprediksi tingkat cemaran ammonia adalah suhu, pH, dan TDS. Data tersebut dikirim ke database server untuk dijadikan dataset penelitian.Data yang diterima dianalisis untuk mengetahui pengaruh ketiga parameter tersebut terhadap kadar gas ammonia menggunakan uji F. Hasil analisis menunjukkan F hitung memiliki nilai 232.9 yang lebih besar dari pada nilai F tabel sebesar 2.7, sehingga dapat disimpulkan bahwa gas Ammonia dipengaruhi oleh ketiga parameter tersebut. Analisis dilanjutkan untuk memprediksi tingkat cemaran gas Amonia menggunakan Support Vector Machine (SVM) dimana hasil akurasi mecapai 97%. Oleh karena itu, penelitian ini dapat menjadi acuan rumah sakit untuk melakukan deteksi dini dalam menangani tingkat cemaran gas Amonia.
Keywords : ammonia, SVM, ESP866-01, Arduino Nano, uji F