Air sangat diperlukan terutama pada sistem irigasi, sistem irigasi yang ada di Indonesia sekarang banyak lahan yang belum mendapatkan distribusi air yang layak dan baik. Selaras dengan perkembangan teknologi pada zaman modern guna mengurangi pemakaian air yang berlebihan dibutuhkan efisiensi penggunaan air dengan menghemat dan menggunakan air secara efisien. Maka dari itu, sistem irigasi baiknya dibantu dengan sistem komputasi cerdas serta perkembangan teknologi untuk memaksimalkan kinerja dari distribusi air irigasi. Dibangunlah prototype dan monitoring berbasis web untuk memonitoring dan status pengirigasian drip menggunakan metode Ant Colony Optimization sebagai metode untuk menentukan lokasi atau titik yang akan didistribusikan air dengan pembacaan level kekeringan tanah melalui sensor soil moisture. Ant Colony Optimization akan mengolah data – data yang sudah disiapkan sebelumnya dengan mempertimbangkan level kekeringan air pada tanah sebagai kecendrungan nilai probabilitas dan menentukan titik mana yang paling membutuhkan air. Metode ini memiliki tingkat akurasi sebesar 74%, sehingga dapat membantu para petani dalam memonitoring lahan pertanian mereka terutama pada irigasi drip.

Water is needed especially in irrigation systems, in Indonesia irrigation systems there are so many irrigation land that has not received a decent and well distribution of water. In line with the development of technology in modern times to reduce excessive water use, water efficiency is needed by saving and using water efficiently. Therefore, irrigation systems are well assisted by intelligent computing systems as well as technological developments to maximize the performance of irrigation water distribution. Prototype and web-based monitoring were built to monitor and irrigate drip status using Ant Colony Optimization method as a method to determine the location or point to be distributed water by reading soil drought levels through soil moisture sensors. Ant Colony Optimization will process the data that has been prepared in advance by considering the level of water drought in the soil as a probability value and determine which point needs water the most. This method has an accuracy rate of 74%, so it can help farmers in monitoring their farmland, especially on drip irrigation.