<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi yang lebih inovatif dari metode K-Nearest Neighbor (KNN) dalam menentukan kualitas air dengan mempertimbangkan 20 unsur kimia yang relevan. Kualitas air adalah aspek penting dalam kehidupan sehari-hari, dan upaya untuk memastikan air yang aman untuk dikonsumsi merupakan prioritas. Penelitian ini mengajukan pertanyaan utama: "Apakah metode KNN dapat memberikan pendekatan yang efektif dalam mengklasifikasikan kualitas air?" Metodologi penelitian ini melibatkan penggunaan dataset sekunder mengenai kualitas air dan menerapkan algoritma KNN untuk mengkategorikan data tersebut. Hasil dari metode KNN dibandingkan dengan metode klasifikasi lain yang umum digunakan dalam analisis kualitas air. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pandangan yang lebih dalam dan pemahaman yang lebih baik tentang potensi metode KNN. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini membawa kebaharuan dengan pendekatan yang lebih canggih dan mempertimbangkan lebih banyak unsur kimia daripada yang umumnya digunakan dalam penelitian sebelumnya. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan baru tentang efektivitas metode KNN dalam mengklasifikasikan kualitas air yang dapat membantu masyarakat dan pemerintah dalam mengambil tindakan respons yang lebih efisien terkait dengan potensi kontaminasi dan masalah kualitas air lainnya. Dengan demikian, penelitian ini memiliki potensi untuk memberikan kontribusi berharga pada pemahaman kita tentang kualitas air dan pemanfaatan metode KNN dalam analisisnya.]]>
Copyrights © 2024
