Kondisi air dalam budidaya ikan sangat dipengaruhi oleh berbagai parameter seperti suhu, pH, dan oksigen terlarut (DO). Permasalahan utama adalah parameter- parameter ini sangat dinamis dan dapat berubah cepat akibat pengaruh lingkungan, sehingga menyulitkan pembudidaya dalam memprediksi risiko terhadap keberlangsungan hidup ikan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem pemantauan kualitas air menggunakan algoritma Fuzzy logic yang mampu mengklasifikasikan kondisi air secara real-time berdasarkan parameter pH dan DO. Sistem ini diimplementasikan pada keramba jaring apung yang terletak di perairan dengan aliran air. Metode yang digunakan adalah Fuzzy Sugeno, di mana data dari sensor pH dan DO diproses langsung oleh mikrokontroler ESP32 tanpa melalui tahap pengumpulan data terlebih dahulu. Selama pengujian di kolam tambak ikan BTP selama dua hari, dari total 165 data yang diperoleh, sistem menunjukkan kemampuan untuk mengklasifikasikan risiko kualitas air sesuai dengan perubahan nilai pH dan DO. Sebagai contoh, sistem mengklasifikasikan 70 data sebagai 'Rendah' (kondisi ideal), 46 data sebagai 'Sedang', dan 49 data sebagai 'Tinggi', yang mengindikasikan adanya perubahan parameter air yang signifikan. Hasil validasi dengan MATLAB menunjukkan akurasi label sebesar 94,55%, meskipun terdapat perbedaan numerik dengan MATLAB, Mean Absolute Error (MAE) sebesar 3,46 menunjukkan kesalahan numerik rata-rata yang relatif kecil. Sistem ini memberikan kemampuan untuk pengambilan keputusan cepat dan menjaga keberlanjutan budidaya perikanan.