Deteksi Lokasi Pencemaran Air Sungai Citarum Berbasis Internet of Things menggunakan Klasifikasi Naive Bayes - Annisa Marwa Nursantoso; Novian Anggis Suwastika; Rahmat Yasirandi (School of Computing, Telkom University, 2020)
Keberadaan lebih dari 500 industri dan pemukiman untuk kurang lebih 5 juta penduduk yang menghasilkan sekitar 200 ton limbah perharinya dibuang ke sungai Citarum tanpa melalui proses instalasi pengolahan air limbah (IPAL), merupakan sumber utama dari pencemaran sungai Citarum. Upaya pemerintah terhadap Citarum telah dilakukan selama 5 tahun dalam berbagai bentuk program, namun hasilnya belum signifikan. Salah satu kendala dalam program, untuk menanggulangi pencemaran air sungai Citarum adalah tidak ada data informasi yang menunjukan tingkat pencemaran dan lokasi pencemaran. Untuk mengatasi kendala tersebut, diperlukan sebuah sistem yang mampu melakukan pembacaan secara terus menerus dan menentukan lokasi yang diindentifikasi sebagai sumber pencemaran. Sistem yang dibangun untuk mendeteksi pencemaran dan lokasi pencemaran berbasis IoT dan klasifikasi naive bayes. Metode naive bayes dipilih karena dalam teknik data mining yang menerapkan teori Bayes dalam klasifikasi dengan asumsi yang sangat kuat (naif) akan independensi dari masing-masing kondisi kejadian. Hasil penelitian menunjukkan penggunaan metode klasifikasi naive bayes pada proses klasifikasi pencemaran air sungai memiliki tingkat akurasi sebesar 96%. Hasil ini dapat diterima untuk akurasi klasifikasi.