Perancangan Sistem Peringatan Dini Hujan Asam berbasis Website menggunakan IoT dan Algoritma Random Forest (Studi Kasus: Jakarta Selatan) [HRT] [ENY]

Abstract

Hujan asam merupakan fenomena lingkungan yang disebabkan oleh emisi gas pencemar seperti sulfur dioksida (SO₂) dan nitrogen oksida (NOₓ) yang bereaksi di atmosfer dan menghasilkan senyawa asam. Fenomena ini berdampak negatif terhadap lingkungan, kesehatan manusia, dan infrastruktur, terutama di kawasan urban dengan tingkat polusi tinggi seperti Jakarta Selatan. Sayangnya, belum tersedia sistem peringatan dini yang dapat mendeteksi dan memprediksi potensi hujan asam secara real-time di wilayah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem peringatan dini berbasis website yang terintegrasi dengan teknologi Internet of Things (IoT) untuk pemantauan parameter lingkungan (pH, suhu, kelembaban, curah hujan) dan menggunakan algoritma Random Forest untuk memprediksi kemungkinan terjadinya hujan asam. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kesadaran dan kesiapsiagaan masyarakat terhadap bahaya hujan asam serta berkontribusi terhadap pencapaian tujuan pembangunan berkelanjutan.