SEMARANG (Pertamanews.id) – Transformasi digital menjadi salah satu strategi penting dalam meningkatkan kualitas pelayanan publik, termasuk di sektor penyediaan air bersih.
Menjawab tantangan tersebut, PDAM Tirta Moedal Kota Semarang berkolaborasi dengan Program Studi Informatika Fakultas Teknik dan Informatika Universitas PGRI Semarang (UPGRIS) mengembangkan SIPADMA (Sistem Deteksi Anomali Pemakaian Air), sebuah sistem berbasis Machine Learning yang mampu mendeteksi potensi kebocoran dan ketidakwajaran penggunaan air pelanggan secara otomatis.
Selama ini, identifikasi pelanggan dengan pola pemakaian air tidak wajar masih dilakukan secara manual melalui pemeriksaan data rekening. Proses tersebut membutuhkan waktu cukup lama, terutama seiring bertambahnya jumlah pelanggan.
Akibatnya, potensi kebocoran jaringan, kesalahan pencatatan meter, maupun penyimpangan penggunaan air tidak selalu dapat diketahui dengan cepat.
Kondisi inilah yang mendorong lahirnya inovasi digital untuk mendukung pengawasan yang lebih efektif dan akurat.
Melalui SIPADMA, proses analisis dilakukan secara otomatis menggunakan metode Anomaly Detection dengan pendekatan Z-Score yang dipadukan dengan rule-based scoring. Sistem mempelajari pola konsumsi air pelanggan dan memberikan peringatan ketika ditemukan perubahan penggunaan yang menyimpang dari kondisi normal.
Dengan demikian, petugas dapat lebih cepat menentukan pelanggan yang perlu dilakukan inspeksi lapangan.
Pengembangan sistem dilakukan oleh Laras Wulansari, mahasiswa Program Studi Informatika UPGRIS, dalam kegiatan Praktik Kerja Lapangan (PKL) dengan pendampingan dosen pembimbing serta pembimbing lapangan dari PDAM Tirta Moedal.
Kolaborasi ini menjadi contoh nyata sinergi antara perguruan tinggi dan dunia industri dalam menghasilkan solusi teknologi yang dapat langsung diterapkan untuk mendukung operasional perusahaan.
SIPADMA tidak hanya berfungsi sebagai alat deteksi, tetapi juga dilengkapi berbagai fitur pendukung pengambilan keputusan, antara lain:
- Dashboard interaktif.
- Visualisasi grafik pemakaian air.
- Pencarian data pelanggan.
- Filter berdasarkan tingkat risiko.
- Riwayat detail pemakaian.
- Fasilitas ekspor laporan dalam format Excel.
Melalui tampilan yang sederhana dan informatif, petugas dapat melakukan analisis data secara lebih cepat dan akurat.
Pada tahap implementasi, sistem diuji menggunakan 3.996 data rekening dari 666 pelanggan selama periode September 2025 hingga Februari 2026.
Hasil analisis menunjukkan SIPADMA berhasil mengidentifikasi 163 rekening dengan pola penggunaan tidak wajar atau sekitar 4,1 persen dari keseluruhan data.
Dari jumlah tersebut, 147 rekening dikategorikan memiliki tingkat risiko sehingga direkomendasikan untuk segera dilakukan verifikasi lapangan.
Ketua Program Studi Informatika Fakultas Teknik dan Informatika UPGRIS, Bambang Agus Herlambang, S.Kom., M.Kom., mengatakan kolaborasi semacam ini merupakan bagian dari komitmen perguruan tinggi dalam mendukung transformasi digital di berbagai sektor pelayanan publik.
“Perguruan tinggi memiliki peran penting dalam menghadirkan inovasi yang dapat menjawab kebutuhan masyarakat dan dunia industri. Melalui kolaborasi ini, mahasiswa memperoleh pengalaman nyata, sementara mitra industri mendapatkan solusi berbasis teknologi yang dapat meningkatkan efektivitas operasional,” ujarnya.
Penerapan SIPADMA diharapkan membantu PDAM Tirta Moedal mengoptimalkan monitoring distribusi air, mengurangi potensi kehilangan air (non-revenue water), serta meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dalam kegiatan inspeksi lapangan.
Pemanfaatan analisis berbasis data juga mendukung pengambilan keputusan yang lebih objektif dan terukur dalam pengelolaan layanan air bersih.
Ke depan, sistem ini berpeluang dikembangkan lebih lanjut melalui integrasi dengan sensor Internet of Things (IoT), analisis data real-time, serta penerapan algoritma Machine Learning yang lebih adaptif.
Pengembangan tersebut diharapkan semakin memperkuat upaya PDAM Tirta Moedal dalam mewujudkan pelayanan air bersih yang modern, efisien, dan berbasis teknologi.***
