<![CDATA[Air merupakan sumber daya alam yang sangat penting dan menjadi suatu kebutuhan pokok bagi kelangsungan mahluk hidup baik manusia, hewan dan tumbuhan, namun tidak semua air aman untuk dikonsumsi, sehingga diperlukan adanya identifikasi kualitas air yang aman untuk di konsumsi. Memperkirakan kualitas air telah menjadi salah satu tantangan signifikan yang dihadapi dunia dalam beberapa dekade terakhir. Penelitian ini menyajikan model prediksi kualitas air menggunakan tiga algoritma machine learning Decision Tree, Gradient Boosting dan Random Forest, dimana model machine learning tersebut kemudian dievaluasi secara eksperimental dengan menggunakan data water_potability dari kaggle. Ketiga algoritma ini akan dilakukan perbandingan pada proses klasifikasi data untuk mengetahui metode mana yang paling akurat, dilihat dari tingkat akurasi yang paling tinggi. Hasilnya menunjukan pada penelitian ini Random Forest menjadi model yang memiliki akurasi dengan nilai akurasi yang tinggi dan akurat sebesar 88.33%, dan untuk Decision Tree dengan nilai akurasi 80,83% dan Gradient Boosting memiliki akurasi terendah yaitu 73,33%. Sehingga pada penelitian yang dilakukan Random Forest menjadi algoritma paling akurat dan baik untuk digunakan pada dataset water_potability.]]>
Copyrights © 2024
