ABSTRAK
M AFDHAL ALFATIH D, Optimalisasi Pembacaan Data Sensor Menggunakan Metode Kalman Filter Berbasis Internet Of Things Pada Monitoring Kualitas Air PDAM di Kabupaten Gowa (dibimbing oleh Muhajrin dan Ilham).
Pemantauan kualitas air merupakan aspek penting dalam menjaga keberlanjutan lingkungan dan kesehatan masyarakat. Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Gowa memiliki tanggung jawab untuk menyediakan air bersih bagi masyarakat, namun sensor turbidity yang digunakan dalam sistem monitoring air berbasis Internet of Things (IoT) sering mengalami gangguan noise yang mempengaruhi akurasi pembacaan data. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan pengolahan data sensor turbidity dengan menerapkan algoritma Kalman Filter guna meredam noise dan meningkatkan akurasi pengukuran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Kalman Filter efektif dalam mereduksi noise pada data sensor turbidity. Nilai turbidity yang awalnya berfluktuasi tajam dan tidak stabil menjadi lebih halus setelah proses filtering, dengan standar deviasi turun dari 4.26 NTU (data dengan noise) menjadi 1.45 NTU (data setelah filtering). Penerapan Kalman Filter juga menghasilkan data yang lebih konsisten dan dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan dalam pemantauan kualitas air PDAM Gowa.
Faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja algoritma ini antara lain parameter filter (Q, R, P), kualitas sensor, tingkat noise lingkungan, dan frekuensi pengambilan data. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan Kalman Filter pada sistem monitoring kualitas air berbasis IoT mampu meningkatkan akurasi dan efektivitas pengolahan data sensor turbidity.
Kata kunci: Kalman Filter, sensor turbidity, noise, Internet of Things, kualitas air.