IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS AIR BERSIH DI SUNGAI KAHAYAN - lutfiah nur hasinah; Agatha Deolika; Danish Rio Wahyudi; Nisa Afrilliska (Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi, 2025)
Penelitian ini mengusulkan sebuah model klasifikasi untuk menentukan kualitas air bersih berdasarkan parameter pH, Dissolved Oxygen (DO), dan Total Dissolved Solids (TDS) menggunakan metode Naive Bayes. Penelitian dilakukan pada dataset air Sungai Kahayan, Kalimantan Tengah, yang penting sebagai sumber air baku bagi masyarakat sekitar. Dengan menganalisis data historis parameter kualitas air, model Naive Bayes diharapkan dapat mengklasifikasikan air ke dalam kategori 'bersih' atau 'tidak bersih' dengan akurasi tinggi. Hasil penelitian ini menghasilkan bahwa model naïve bayes sudah mampu melakukan klasifikasi dengan optimal berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan menggunakan confusion matrix. Pengujian dilakukan dengan bermacam jumlah dataset (100, 250, dan 500), dan menghasilkan data yang tidak konsisten. Data paling optimal Adalah dataset 100 data dangan Akurasi 100%, Recall 100%, dan Presisi 100%. Walaupun hasilnya kurang konsiten tetapi model sudah mampu mengklasifikasi dengan baik dan benar. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pemantauan kualitas air secara efektif dan mendukung pengambilan keputusan untuk pengelolaan sumber daya air.