Klasifikasi Kualitas Air Sungai Berbasis Teknik Data Mining Dengan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)

Abstract

Sungai merupakan sumber air yang sangat berperan penting dalam kehidupan. Air sungai seharusnya dijaga kualitasnya sehingga terhindar dari pencemaran air oleh limbah industri. Selain itu, dampak dari air yang tercemar pada manusia, yaitu menyebarkan bibit penyakit. Kandungan potagen pada air berpolutan yang berbahaya termasuk bakteri kolera, giardia, dan tifus serta virus berbahaya lain yang dapat menyebabkan hepatitis dan polio. Sehingga menjaga kualitas air sungai merupakan hal sangat penting. Penentuan kualitas air sangat diperlukan untuk selalu menjaga kualitas air mengingat pentingnya manfaatnya untuk kehidupan mahluk hidup. Maka diperlukan suatu cara untuk mengklasifikasikan air tersebut berdasarkan kualitasnya. Salah satu cara yang dilakukkan untuk mempercepat klasifikasi IKA berdasarkan data dan parameter yang telah tersedia yaitu dengan proses data mining. Teknik klasifikasi dapat membantu dalam memprediksi kelas target pada setiap titik data. Pada penelitian ini metode data mining yang digunakan algoritma K-Nearst Neighbor dapatt digunakan sebagai alternatif pengelompokan kualitas air sungai menjadi 4 kelas dengan sampel sebanyak 216 sampel 7 parameter Indeks Kualitas Air (IKA) dan 4 kelas. Maka diperoleh hasil terbaik pada proses klasifikasi dengan metode KNN yaitu memperoleh akurasi sebesar 78,46% dengan nilai data training dan data testing masing-masing 70% dan 30%, serta nilai k=15.