Perancangan Intelligent Agent untuk Optimasi Kekeruhan Air Kolam Ikan Menggunakan Metode Pencarian

Abstract

Sistem budidaya ikan memerlukan pengelolaan kualitas air yang optimal untuk menjaga kesehatan dan pertumbuhan ikan. Salah satu permasalahan utama adalah tingkat kekeruhan air yang dapat berubah akibat faktor lingkungan seperti hujan, sisa pakan, dan aktivitas ikan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah intelligent agent yang mampu mengoptimalkan kondisi kekeruhan air kolam ikan secara otomatis. Metode yang digunakan meliputi pendekatan problem solving agent dengan pemodelan state space serta penerapan algoritma pencarian seperti Breadth First Search (BFS), Depth First Search (DFS), dan heuristic generate and test. Sistem bekerja dengan membaca data dari sensor kekeruhan, mengklasifikasikan kondisi air ke dalam beberapa state, serta menentukan aksi yang sesuai seperti pengaktifan filter atau pemberian notifikasi. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem mampu menentukan jalur optimal dalam mencapai kondisi air bersih dengan efisien. Selain itu, mekanisme evaluasi berulang memungkinkan sistem beradaptasi terhadap perubahan kondisi lingkungan secara dinamis. Dengan demikian, intelligent agent yang dirancang dapat meningkatkan efektivitas pengelolaan kualitas air kolam ikan secara otomatis.