eProceeding of TIK
Vol 4, No 1 (2024): eProTIK: Mei, 2024

Klasifikasi Kualitas Air Sungai Menggunakan Metode KNN Berbasis Web

fathan, Muhammad (Unknown)
Mulyadi, Mulyadi (Unknown)
Radhiyatammardiyyah, Radhiyatammardiyyah (Unknown)



Article Info

Publish Date
10 May 2024

Abstract

Di Indonesia, masalah pelayanan air bersih menjadi perhatian utama karena dampaknya yang serius terhadap kesehatan masyarakat. Berdasarkan data dari WHO (World Health Organization) tahun 2021, setiap tahunnya sekitar 1,7 juta anak meninggal akibat diare yang disebabkan oleh lingkungan yang tidak sehat, terutama akibat air yang tercemar.Aceh Utara menghadapi tantangan serius dengan menurunnya kualitas air sungai akibat pertumbuhan industri dan limbah kelapa sawit, terutama di sungai-sungai utama seperti Peuto, Keuruto, dan Pase. Evaluasi efektivitas algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengklasifikasikan kualitas air sungai menjadi penting. Algoritma ini diterapkan dengan menggunakan delapan parameter kualitas air, termasuk TSS, BOD, COD, PO4, DO, E. coli, pH, dan NO3-N. Pengujian menggunakan RapidMiner menunjukkan tingkat akurasi KNN sebesar 51,85%, Ketika menggunakan Confusion matrix, akurasi meningkat menjadi 54,28%.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

eProTIK

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

eProceeding of TIK (eProTIK) merupakan media publikasi hasil penelitian atau karya proyek akhir atau karya ilmiah dari Skripsi/tugas akhir mahasiswa Program Pendidikan Vokasi Sarjana Terapan (D-4) jurusan Teknologi Informasi dan Komputer (TIK) Politeknik Negeri Lhokseumawe. Artikel yang ...