Klasifikasi Kualitas Air Sungai Citarum Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, dan Random Forest - Sugandi, Delatifa Putri; Kallista , Meta; Wibawa, Ig. Prasetya Dwi (eProceedings of Engineering, 2024)
Sungai merupakan sumber kehidupan dilingkungan sekitar baik untuk keperluan rumah tangga,pertanian maupun industri. Karena sungai memiliki perananyang begitu penting, maka perlu dilakukan pemeliharaankualitas air agar tidak berdampak buruk bagi lingkungansekitar. Padahal, kualitas air Sungai Citarum pernah menjadisungai paling tercemar dan kotor di dunia. Kualitas air sungaidapat ditentukan dengan menghitung nilai indeks pencemaransecara manual. Namun, metode perhitungan manual dianggapmembutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu, diperlukansuatu teknik yang efektif untuk mengukur kualitas air sungai.Machine learning dipilih sebagai salah satu teknik yangdiusulkan untuk mengklasifikasikan kualitas air sungai. Tigametode klasifikasi diterapkan dalam penelitian ini. K-NearestNeighbors, Support Vector Machine, dan Random forest. Setalahdilakukan pengujian, didapatkan kesimpulan bahwamenggunakan random forest memberikan hasil yang lebih baikantara metode K-Nearest Neighbors dan metode Support VectorMachine dengan akurasi sebesar 99,24% dan jika modelrandom forest tersebut ditambahkan dengan metode AdaBoostmaka akurasi meningkat menjadi 99.34%. Kata kunci— Klasifikasi, Kualitas Air Sungai, KNN, SVM, Random forest.