DETEKSI ANOMALI DAN PERINGATAN DINI PARAMETER OUTLET IPAL RUMAH SAKIT BERBASIS IOT DAN AUTOENCODER SECARA REAL-TIME=REAL-TIME ANOMALY DETECTION AND EARLY WARNING SYSTEM FOR HOSPITAL WWTP OUTLET PARAMETERS BASED ON IOT AND AUTOENCODER

Latar Belakang. Pemantauan kualitas air limbah rumah sakit secara berkelanjutan penting untuk menjaga stabilitas kinerja Instalasi Pengolahan Air Limbah (IPAL) dan mencegah pencemaran lingkungan akibat fluktuasi parameter operasional. Tujuan. Penelitian ini mengembangkan sistem pemantauan kualitas air limbah rumah sakit secara real-time yang dilengkapi mekanisme deteksi anomali berbasis autoencoder tanpa pengawasan. Metode. Sistem memantau parameter pH, suhu, dan Total Dissolved Solids (TDS) secara kontinu menggunakan sensor yang terintegrasi dengan mikrokontroler untuk akuisisi dan transmisi data, kemudian dianalisis menggunakan model autoencoder yang dilatih pada kondisi normal untuk mempelajari pola multivariat kualitas air limbah. Deteksi anomali dilakukan berdasarkan galat rekonstruksi setiap sampel dengan ambang batas tiga simpangan baku (3σ) sebagai mekanisme peringatan dini operasional. Data pemantauan dan status anomali divisualisasikan melalui dashboard serta dilengkapi notifikasi peringatan dini secara real-time. Hasil. Pengujian lapangan selama 72 jam dengan interval akuisisi satu menit menghasilkan 4.320 data. Hasil pengujian menunjukkan sistem beroperasi stabil serta mampu mendeteksi penyimpangan pola multivariat yang tidak selalu teridentifikasi melalui ambang batas parameter tunggal. Kesimpulan. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi IoT dan autoencoder efektif digunakan sebagai sistem peringatan dini kualitas air limbah tanpa memerlukan data berlabel.