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.