IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KUALITAS AIR YANG DAPAT DI KONSUMSI - Wisnu Saputra, Adrian; Irma Purnamasari, Ade; Ali, Irfan (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Air adalah sumber kehidupan yang penting bagi makhluk hidup termasuk manusia. Metode pemantauan dan evaluasi yang efektif dan tepat diperlukan untuk menjaga kualitas air yang aman. Sifat air yang dapat dikonsumsi sangat penting untuk kesehatan secara umum. Kontaminasi air dapat memicu berbagai infeksi, seperti mencret, kolera, dan hepatitis. Oleh karena itu, sangat penting untuk mengembangkan strategi yang dapat secara tepat meramalkan sifat air yang dapat dikonsumsi. Eksplorasi ini menerapkan perhitungan penambangan informasi Bayes yang mudah tertipu untuk mengantisipasi sifat air yang dapat dimakan. Perhitungan ini bekerja dengan menghitung kemungkinan informasi masuk ke dalam kelas tertentu dengan mempertimbangkan probabilitas kreditnya. Penelitian ini diharapkan dapat menerapkan perhitungan Naive Bayes dalam mengantisipasi sifat air yang layak dikonsumsi. Kualitas air yang baik sangat penting bagi kesehatan manusia, dan prediksi yang akurat dapat membantu orang memilih jumlah air yang tepat untuk diminum. Perhitungan Naive Bayes dipilih karena kemampuannya untuk menangani pesanan dengan variasi batas yang kompleks dalam dataset kualitas air. Informasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah informasi kualitas air yang didapat dari situs dataset Kaggle dengan jumlah 3477 catatan informasi dengan faktor yang meliputi berbagai faktor fisik, substansi, dan alam. Hasil analisis menunjukkan bahwa model klasifikasi Naive Bayes mampu memprediksi kualitas air dengan akurasi sebesar 65,08 persen, presisi 62,08 persen, dan recall 26,47 persen. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat memprediksi kualitas air minum secara akurat.