Optimasi Clustering Kualitas Air Menggunakan Principle Component Analysis - Sari, Risna; Arief, M.Ilham; Yasir, Fajar Novriansyah (Universitas Cokroaminoto Palopo, 2024)
Air merupakan sumber utama kehidupan manusia. Jika air terkontaminasi oleh zat berbahaya, kualitas air dapat dianggap tidak layak untuk digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokkan indeks kualitas air menggunakan algoritma unsupervised learning. Pengelompokkan ini dilakukan berdasarkan parameter kualitas air yaitu suhu, DO, pH, Conduktivity dan BOD yang nantinya akan dikelolah datanya menggunkan metode k-means clustering dan reduksi dimensi menggunakan analisis komponen utama (principle component analysis). Modelling k-means digabungkan dengan PCA menghasilkan nilai evaluasi matriks yaitu Shilhouette memberikan nilai 0.88. Hasil dari clustering ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pemangku kepentingan untuk menghasilkan kualitas air yang lebih maksimal untuk keberlangsungan hidup yang lebih baik